AVM之全自动抽样决策机制
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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。
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