AVM之全自動抽樣決策機制

成功大學製造資訊與系統研究所講座教授鄭芳田。

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。