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从制程预测到厂务管理 旺宏透过AI因应半导体制程演化挑战

存储器大厂旺宏电子20多年前便透过自行开发的sNOVA系统导入智能化管理。李建梁摄

现在产业人人谈AI、谈智能制造,然而存储器大厂旺宏电子早在20几年前就已经开始接触AI,其透过自行研发名为Super NOVA(sNOVA)的系统,从产品设计、制程技术研发、工厂生产制造、厂务系统甚至到测试等,都在该系统上执行,而现在透过大数据与AI分析更能让制程掌控与厂务管理更加准确实时,且成效颇彰,目前象是利用制程参数预测质量准确率已达99%以上,或是利用AI有效控管厂务设备,成功为公司1年节省高达200万-300万元的用电费用。

旺宏电子在1991年开发的NOVA系统,其实便是半导体产业常用以芯片设计的EDA软件工具。旺宏电子副总经理陈瑞坤曾在公开活动中分享旺宏电子发展AI的经验,他表示,半导体制程相当复杂,从投片到产出完整的IC,中间要历经700多站,而只要其中一个环节出错,产品就跟著报废。

且更挑战的是,现在的不良率已经从PPM(Parts Per Million,百万分率)推进到PPB(Parts Per Billion,十亿分率),相当于十亿个产品里只能容许几次不良品,这也使得旺宏电子不得不自己开发专属系统,然而随著半导体制程越趋复杂,在数据量翻倍的情况下,旺宏电子意识到旧版NOVA已不敷使用,因此在2000年遂将NOVA升级为Super NOVA(sNOVA),意即超行星。

旺宏电子资深处长凃凯文则表示,事实上从sNOVA开发至今已经过几代改版,而在当时AI尚未如现在爆红的情况下,sNOVA系统当时便集成包括资料科学、资料探勘、统计学、IT等多种技术,事实上就是AI的前身。现在包括从产品设计、制程技术研发、生产制造、厂务系统甚至到测试等,都已全部在该系统上执行,利用上述技术让制程掌控与厂务管理更加准确实时,且成效颇彰,象是利用制程参数预测质量准确率已达99%以上,或是利用AI有效控管厂务空调设备,1年可为公司节省200万-300万元电费。

预测产品质量同时维护机台健康

对于制造业来说,机台是生产工具,其运行状态是否良好也与制程质量息息相关,两者脱离不了关系。陈瑞坤分享旺宏电子的实际经验,他提到,现在旺宏平均在每个机台中安装40个传感器,监控包括压力、振动、温度、流量等。而现在1天产出的数据高达40亿笔,保守估计每天整厂产出资料量可能已将近100TB。

陈瑞坤指出,机台导入传感器的用意其实就跟汽车安装胎压侦测器一样,在轮胎异常前提出告警以预防事故发生,当系统显示Out of Control,SOP会自动分出两道工序,一是通知制程工程师负责确认产品质量,在产品尚未真正产生问题前,针对可能的问题点事先改善,二则是通知设备工程师应该检查哪里些零配件。

机台生产产品,因此在产品生产过程中,机台行为与外在环境都会影响产品最终质量。过去考量成本,制造业大多采用抽样,但陈瑞坤指出,抽样检测的前提是变异性不大,然而现在半导体制程越趋复杂与严格,抽样已不适用,最理想的情况是能够产出生产履历,而透过监控机台参数,确认每个产品当下的制程数据,事实上即便没有全检,也能够藉此推测其未来的良率质量,陈瑞坤表示,现在旺宏电子透过制程参数预测质量其准确率也达到99%以上。

而除制程质量监控,系统另一方面也透过AI进行机台预测性维护。死机台无预警发生故障,不仅是停机如此简单,对当时生产到一半的芯片来说也会因此报废,因此旺宏电子也透过系统预测机台零件寿命,透过3条基准线给予不同的程度预警。例如第一道警示线会开始通知零件备料,一方面维持机台正常运行,另一方面又可避免太早备料而让积压的库存成本变高,而第二道警示线则是备料期间的准备期,料一到,机台即停止运转并进行换料,但当达到第三条警示线时,则代表无论如何机台都必须停机。

旺宏电子让系统透过三条基准线为机台零件的预防保养流程进行不同程度的分类,实际上其做法说来简单但却也不容易。凃凯文指出,由于AI需要透过大量数据不断训练,最直观的方法就是让机台直接Run到故障以提出临界值,但基本上此种方法不可行,因此在机台预测保养的应用中,通常最困难的部分就在于如何衡量机台健康状况,如何定义故障与正常状态的标准,凃凯文指出,虽然目前产业有许多相关方案,或是透过产学合作都有资源可供协助,但他还是建议业者须有心理准备,必须一步一步慢慢调适,这部分仍需花时间无法一步到位。

AI控管厂务设备 年省百万电费

而工厂内除了生产机台,厂务设备也是重点管理。凃凯文指出,象是针对厂房内的冰机管控,也是一门学问。他指出,冰机的启动可能会造成厂内电压急遽增高,进而影响生产机台的不稳定,因此过去在旺宏电子的工厂内,一天只有两次机会决定冰机什么时候开、开哪里几台,且这还得靠有经验的厂务人员配合当日环境变化做出决定。

但人为操作难免存在判断失误,为此旺宏电子在厂务管理方面也透过AI的导入,利用公开的气象数据,搭配冰机操作性能的量化数据,让冰机的操作控管更加准确,凃凯文透露,目前透过系统控管厂务设备,粗估可替公司节省约200-300万元用电费用。

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