AI帶動(dòng)智能制造產(chǎn)業(yè)升級(jí) 引爆下一波半導(dǎo)體革命

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(tái)灣半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)以厚實(shí)的制造基礎(chǔ)及先進(jìn)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(yàn)的累計(jì)將是最適合實(shí)踐智能制造的場(chǎng)域。監(jiān)此國(guó)際半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì) (SEMI) 于4月18日舉辦「人工智能運(yùn)用于半導(dǎo)體智能制造趨勢(shì)論壇」，邀請(qǐng)來(lái)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(zhuān)家，分享深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析及邊緣運(yùn)算對(duì)制程優(yōu)化的重要性，分別從產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈不同角色探討智能制造對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的影響，并深入討論各個(gè)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(dǎo)體制造中的應(yīng)用，旺宏透過(guò)自行建構(gòu)的sNOVA質(zhì)量改善EDA系統(tǒng)，結(jié)合工具知識(shí)和統(tǒng)計(jì)方法來(lái)管理大量的FD(Fault DetecTIon)數(shù)據(jù)，就像汽車(chē)的「胎壓監(jiān)測(cè)系統(tǒng)」用以防范事故發(fā)生。以專(zhuān)門(mén)的統(tǒng)計(jì)方法來(lái)監(jiān)控所有工具(制程研發(fā)、工廠(chǎng)生產(chǎn)制造、廠(chǎng)務(wù)系統(tǒng)、封裝測(cè)試、產(chǎn)品可靠度)的性能，收集和實(shí)時(shí)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(guò)Run-to-Run(R2R)自動(dòng)調(diào)整校正，將收集的信息作為回饋，在運(yùn)行時(shí)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(lái)進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)測(cè)，但這樣并無(wú)法達(dá)到全方位品管，因此為了能經(jīng)濟(jì)實(shí)惠地達(dá)到「全檢」，就必須運(yùn)用大數(shù)據(jù)導(dǎo)入虛擬量測(cè)(Virtual Metrology) 的技術(shù)，以便能增加良率與降低成本，維持企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(duì)制造業(yè)來(lái)說(shuō)，智能工廠(chǎng)的建置不只是自動(dòng)化，而是智能化。設(shè)備本身狀態(tài)、生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)據(jù)、生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境資料的數(shù)據(jù)，都需要透過(guò)傳感器進(jìn)行采集，在高實(shí)時(shí)性狀況下，制造設(shè)備所產(chǎn)生的感測(cè)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(tái)，往返的時(shí)間耗費(fèi)會(huì)過(guò)久，因此近年來(lái)興起的邊緣運(yùn)算(Edge CompuTIng)會(huì)是更佳選擇，不但兼顧了實(shí)時(shí)性與效能，同時(shí)也可降低云端平臺(tái)的運(yùn)算負(fù)擔(dān)。再透過(guò) MES 系統(tǒng)，集成從設(shè)備搜集而來(lái)的各種數(shù)據(jù)，透過(guò)軟件分析、統(tǒng)計(jì)，顯示實(shí)時(shí)的工廠(chǎng)生產(chǎn)狀態(tài)，藉由系統(tǒng)平臺(tái)與人機(jī)接口結(jié)合，達(dá)到生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化之呈現(xiàn)。最后透過(guò)大數(shù)據(jù)分析、預(yù)防維護(hù)，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送云端進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，預(yù)測(cè)故障時(shí)間，采取預(yù)防維護(hù)提高產(chǎn)能，減少維修成本 ，并可預(yù)測(cè)工廠(chǎng)貨料預(yù)備，甚至是與上下游廠(chǎng)商的更緊密合作可能。 

NVIDIA 蘇家興技術(shù)營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理則分享了， AI市場(chǎng)在零售、交通運(yùn)輸和自動(dòng)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(guò)去因?yàn)橘Y料量不夠大，同時(shí)計(jì)算機(jī)CPU無(wú)法做大量及準(zhǔn)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(lèi)智能，執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法，并成為計(jì)算機(jī)、機(jī)器人和自駕車(chē)的大腦，能夠察覺(jué)并了解周遭世界。以GPU為代表的圖形處理器推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)的浪潮，如今在全球 AI 深度學(xué)習(xí)運(yùn)算的興起之下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用凸顯出 GPU 運(yùn)算的特性。藉由深度學(xué)習(xí)運(yùn)算能夠延續(xù)遲緩成長(zhǎng)多年的摩爾定律持續(xù)演進(jìn)，并且成為目前AI技術(shù)主流演算方式機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自主和自動(dòng)化、人機(jī)合作，未來(lái)人機(jī)合作的效率超過(guò)任何單純的人力或機(jī)器。 

科技部人工智能制造系統(tǒng)研究中心簡(jiǎn)禎富主任指出，工業(yè)4.0的發(fā)展不只是制造管理的問(wèn)題，也是生態(tài)系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)，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(jí)轉(zhuǎn)型。回顧過(guò)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(jī)、晶體管、數(shù)碼的革命，2.0和4.0更多是商業(yè)模式、平臺(tái)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)。臺(tái)灣優(yōu)勢(shì)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(shí)力，基礎(chǔ)工業(yè)能力和尖端研發(fā)不如先進(jìn)國(guó)家，面對(duì)紅色供應(yīng)鏈與先進(jìn)國(guó)家高階制造與夾擊，臺(tái)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(jī)械的鋼鐵人，更符合臺(tái)灣目前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。并提醒臺(tái)灣廠(chǎng)商把握當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的空檔，才是加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的王道。 

因應(yīng)半導(dǎo)體制造生產(chǎn)及技術(shù)需求，AI制造將會(huì)是提高生產(chǎn)效能，降低成本的企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。SEMI做為國(guó)際半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)，以連結(jié) (Connect)、合作(Collaborate)、創(chuàng)新 (Innovate) 為協(xié)會(huì)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(jí)和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的健全發(fā)展。接下來(lái)在國(guó)際半導(dǎo)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(dǎo)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(lán)圖，同期將有智能制造系列活動(dòng)(主題專(zhuān)區(qū)展示、國(guó)際論壇、貴賓午宴)，打造臺(tái)灣最大半導(dǎo)體智能制造交流平臺(tái)。