AVM之全自动抽样决策机制

成功大学制造信息与系统研究所讲座教授郑芳田。

E化制造可说是工业4.0的前身，成功大学制造信息与系统研究所讲座教授郑芳田指出，E化制造的设备工程系统，其实就是工业4.0强调的虚实整合。但E化制造在十几年前开始发展时，云端运算还没有非常发达，因此只要能善用大数据分析等技术，如虚拟量测就可做到实时提供结果，达到E化制造。

现在的半导体生产，为节省成本不可能每一片晶圆都拿去检查品质，而且在进行抽检量测时，因为会有约2？4小时的量测延迟，无法马上知道量测结果。郑芳田指出，如果采用全自动虚拟量测(AVM)，在抓取到适当数量之样本(内含成对因果关系之生产和相对应的实际量测数据)后，就可以建立虚拟量测模型；然后，应用此虚拟量测模型，就可在生产完后立即产生虚拟量测结果。

换言之，AVM技术能将离线且具延迟特性之品质抽检改为在线且实时之品质全检。

但不同的量测点，需要有不同的预测模型，预测模型的新鲜度要不断更新，精度才会准确。郑芳田指出，如果有AVM系统，就可以随时自动调整抽测率。如果虚拟量测的精度良好时，抽测率就可调低；反之，如果精度变差时，AVM系统就会适当地要求加量。如此，不需要太多的量测机台，就可以达到品质全检的效果。

为了证明AVM的精度，郑芳田曾经做过测试，在加工完成，数据蒐集完后，就可以透过物联网技术，将数据转成特徵，送到AVM Server，就可以做出量测值，然后跟实体量测比较，验证AVM的精度。实际上证明，两者几乎完全一致，实验结果也完全符合生产在线要求的规格。

郑芳田指出，德国提出的工业4.0，主要强调产能提升，但是德国没有强调品质要如何提升，原因很耐人寻味；因为要提升品质，必须对所有在制品进行全检。所以，如果能好好应用虚拟量测，就可以用经济实惠的方式做到全检。一部半导体量测机台就要1亿元，抽测率一旦下降，自然就可以节省不少成本。

但要降低抽测率，就要有如AVM系统之全自动抽样决策机制，因为要降到多少，才是最佳的设定，厂商还是会有疑虑，所以需要自动化，让机器自己找到最佳抽测率。

如果能在工业4.0的平台上加上AVM，就可以补强工业4.0的缺陷，使所有在制品都能进行全检，如发现有瑕疵就改进，以便达成所有产品接近零缺陷的境界，这就是郑芳田强调的工业4.1。