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[導讀] 人工智能 (AI) 正逐步改變?nèi)虍a(chǎn)業(yè)發(fā)展的游戲規(guī)則,臺灣半導體產(chǎn)業(yè)以厚實的制造基礎(chǔ)及先進制程引領(lǐng)全球,大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)資料及豐富管理經(jīng)驗的累計將是最適合實踐智能制造的場域。監(jiān)此國際半導體產(chǎn)業(yè)協(xié)會

人工智能 (AI) 正逐步改變?nèi)虍a(chǎn)業(yè)發(fā)展的游戲規(guī)則,臺灣半導體產(chǎn)業(yè)以厚實的制造基礎(chǔ)及先進制程引領(lǐng)全球,大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)資料及豐富管理經(jīng)驗的累計將是最適合實踐智能制造的場域。監(jiān)此國際半導體產(chǎn)業(yè)協(xié)會 (SEMI) 于4月18日舉辦「人工智能運用于半導體智能制造趨勢論壇」,邀請來自旺宏電子、研華科技、NVIDIA、科技部人工智能智造系統(tǒng)研究中心等專家,分享深度學習、數(shù)據(jù)分析及邊緣運算對制程優(yōu)化的重要性,分別從產(chǎn)業(yè)價值鏈不同角色探討智能制造對半導體產(chǎn)業(yè)的影響,并深入討論各個環(huán)節(jié)如何集成才能發(fā)揮最大效益。

旺宏電子陳瑞坤副總經(jīng)理分享AI在半導體制造中的應(yīng)用,旺宏透過自行建構(gòu)的sNOVA質(zhì)量改善EDA系統(tǒng),結(jié)合工具知識和統(tǒng)計方法來管理大量的FD(Fault DetecTIon)數(shù)據(jù),就像汽車的「胎壓監(jiān)測系統(tǒng)」用以防范事故發(fā)生。以專門的統(tǒng)計方法來監(jiān)控所有工具(制程研發(fā)、工廠生產(chǎn)制造、廠務(wù)系統(tǒng)、封裝測試、產(chǎn)品可靠度)的性能,收集和實時監(jiān)控大量的處理參數(shù),提供有關(guān)硬件故障的預(yù)警信息,在產(chǎn)品質(zhì)量發(fā)生異常之前修復(fù)該工具,并透過Run-to-Run(R2R)自動調(diào)整校正,將收集的信息作為回饋,在運行時調(diào)整配方參數(shù),以提高處理效能。另外,目前業(yè)界普遍采用「抽檢」方式來進行質(zhì)量監(jiān)測,但這樣并無法達到全方位品管,因此為了能經(jīng)濟實惠地達到「全檢」,就必須運用大數(shù)據(jù)導入虛擬量測(Virtual Metrology) 的技術(shù),以便能增加良率與降低成本,維持企業(yè)競爭力。 

研華黃怡暾副總提到,物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展正在形成產(chǎn)業(yè)的典范轉(zhuǎn)移,對制造業(yè)來說,智能工廠的建置不只是自動化,而是智能化。設(shè)備本身狀態(tài)、生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)、生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境資料的數(shù)據(jù),都需要透過傳感器進行采集,在高實時性狀況下,制造設(shè)備所產(chǎn)生的感測數(shù)據(jù)量非常大,而這些數(shù)據(jù)如果都必須傳回云端平臺,往返的時間耗費會過久,因此近年來興起的邊緣運算(Edge CompuTIng)會是更佳選擇,不但兼顧了實時性與效能,同時也可降低云端平臺的運算負擔。再透過 MES 系統(tǒng),集成從設(shè)備搜集而來的各種數(shù)據(jù),透過軟件分析、統(tǒng)計,顯示實時的工廠生產(chǎn)狀態(tài),藉由系統(tǒng)平臺與人機接口結(jié)合,達到生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化之呈現(xiàn)。最后透過大數(shù)據(jù)分析、預(yù)防維護,數(shù)據(jù)實時傳送云端進行大數(shù)據(jù)分析,預(yù)測故障時間,采取預(yù)防維護提高產(chǎn)能,減少維修成本 ,并可預(yù)測工廠貨料預(yù)備,甚至是與上下游廠商的更緊密合作可能。 

NVIDIA 蘇家興技術(shù)營銷經(jīng)理則分享了, AI市場在零售、交通運輸和自動化、制造業(yè)及農(nóng)業(yè)等各產(chǎn)業(yè)垂直領(lǐng)域具有巨大的潛力。過去因為資料量不夠大,同時計算機CPU無法做大量及準確分析,而GPU的發(fā)明不只應(yīng)用于電玩游戲,現(xiàn)今更能夠模擬人類智能,執(zhí)行深度學習算法,并成為計算機、機器人和自駕車的大腦,能夠察覺并了解周遭世界。以GPU為代表的圖形處理器推動了深度學習的浪潮,如今在全球 AI 深度學習運算的興起之下,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用凸顯出 GPU 運算的特性。藉由深度學習運算能夠延續(xù)遲緩成長多年的摩爾定律持續(xù)演進,并且成為目前AI技術(shù)主流演算方式機器學習、深度學習、自主和自動化、人機合作,未來人機合作的效率超過任何單純的人力或機器。 

科技部人工智能制造系統(tǒng)研究中心簡禎富主任指出,工業(yè)4.0的發(fā)展不只是制造管理的問題,也是生態(tài)系統(tǒng)的競爭,業(yè)者要集成供應(yīng)鏈做到共同發(fā)展。不只科技業(yè),傳產(chǎn)業(yè)也要思考如何應(yīng)用人工智能升級轉(zhuǎn)型?;仡欉^去幾次工業(yè)革命脈絡(luò),1.0和3.0屬于技術(shù)革命,包含蒸汽機、晶體管、數(shù)碼的革命,2.0和4.0更多是商業(yè)模式、平臺、產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的競爭。臺灣優(yōu)勢為跟隨式創(chuàng)新、快速量產(chǎn)、降低成本、供應(yīng)鏈管理等軟實力,基礎(chǔ)工業(yè)能力和尖端研發(fā)不如先進國家,面對紅色供應(yīng)鏈與先進國家高階制造與夾擊,臺灣應(yīng)從工業(yè)3.5切入,才是制造戰(zhàn)略的利基。工業(yè)3.5是結(jié)合人、智能機械的鋼鐵人,更符合臺灣目前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。并提醒臺灣廠商把握當前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的空檔,才是加強競爭優(yōu)勢的王道。 

因應(yīng)半導體制造生產(chǎn)及技術(shù)需求,AI制造將會是提高生產(chǎn)效能,降低成本的企業(yè)核心競爭力。SEMI做為國際半導體產(chǎn)業(yè)協(xié)會,以連結(jié) (Connect)、合作(Collaborate)、創(chuàng)新 (Innovate) 為協(xié)會宗旨,串聯(lián)產(chǎn)業(yè)間的交流、引領(lǐng)技術(shù)討論,藉此協(xié)助產(chǎn)業(yè)升級和促進產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的健全發(fā)展。接下來在國際半導體展 (2018年9月5~7日,南港展覽館) 將與ABB、研華、NVIDIA、Sony及UPS等領(lǐng)導企業(yè)聯(lián)手打造全新展示空間Smart Manufacturing Journey,完整呈現(xiàn)智能制造藍圖,同期將有智能制造系列活動(主題專區(qū)展示、國際論壇、貴賓午宴),打造臺灣最大半導體智能制造交流平臺。

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