AVM之全自動抽樣決策機制
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E化製造可說是工業4.0的前身,成功大學製造資訊與系統研究所講座教授鄭芳田指出,E化製造的設備工程系統,其實就是工業4.0強調的虛實整合。但E化製造在十幾年前開始發展時,雲端運算還沒有非常發達,因此只要能善用大數據分析等技術,如虛擬量測就可做到即時提供結果,達到E化製造。
現在的半導體生產,為節省成本不可能每一片晶圓都拿去檢查品質,而且在進行抽檢量測時,因為會有約2?4小時的量測延遲,無法馬上知道量測結果。鄭芳田指出,如果採用全自動虛擬量測(AVM),在抓取到適當數量之樣本(內含成對因果關係之生產和相對應的實際量測資料)後,就可以建立虛擬量測模型;然後,應用此虛擬量測模型,就可在生產完後立即產生虛擬量測結果。
換言之,AVM技術能將離線且具延遲特性之品質抽檢改為線上且即時之品質全檢。
但不同的量測點,需要有不同的預測模型,預測模型的新鮮度要不斷更新,精度才會準確。鄭芳田指出,如果有AVM系統,就可以隨時自動調整抽測率。如果虛擬量測的精度良好時,抽測率就可調低;反之,如果精度變差時,AVM系統就會適當地要求加量。如此,不需要太多的量測機台,就可以達到品質全檢的效果。
為了證明AVM的精度,鄭芳田曾經做過測試,在加工完成,資料蒐集完後,就可以透過物聯網技術,將資料轉成特徵,送到AVM Server,就可以做出量測值,然後跟實體量測比較,驗證AVM的精度。實際上證明,兩者幾乎完全一致,實驗結果也完全符合生產線上要求的規格。
鄭芳田指出,德國提出的工業4.0,主要強調產能提升,但是德國沒有強調品質要如何提升,原因很耐人尋味;因為要提升品質,必須對所有在製品進行全檢。所以,如果能好好應用虛擬量測,就可以用經濟實惠的方式做到全檢。一部半導體量測機台就要1億元,抽測率一旦下降,自然就可以節省不少成本。
但要降低抽測率,就要有如AVM系統之全自動抽樣決策機制,因為要降到多少,才是最佳的設定,廠商還是會有疑慮,所以需要自動化,讓機器自己找到最佳抽測率。
如果能在工業4.0的平台上加上AVM,就可以補強工業4.0的缺陷,使所有在製品都能進行全檢,如發現有瑕疵就改進,以便達成所有產品接近零缺陷的境界,這就是鄭芳田強調的工業4.1。
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