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AIoT落地應用 半導體製造智慧升級

凌華科技於6月20日在新竹舉辦了「AIoT啟動智慧升級論壇」,會中除了介紹AIoT的關鍵設備與解決方案外,也邀請合作夥伴分享實際應用案例與實務操作,並透過現場的實機展示,為與會者解答AIoT的各種專業問題。

近年來工業4.0帶動智慧製造浪潮,身處全球半導體產業重鎮,台灣業者對智慧製造的需求快速提升,希望經由AIoT關鍵技術的落地應用,讓產線可進一步升級。然而對半導體產業來說,AIoT仍是新概念,系統在導入前的評估、導入過程中會遇到的難題、導入後的維修都將帶來考驗,對此凌華科技於6月20日在新竹舉辦了「AIoT啟動智慧升級論壇」,會中除了介紹AIoT的關鍵設備與解決方案外,也邀請合作夥伴分享實際應用案例與實務操作,並透過現場的實機展示,為與會者解答AIoT的各種專業問題。

非侵入式設備 智慧擷取機台數據

對於近年來智慧製造趨勢,凌華科技智能工廠事業中心市場開發經理楊家瑋指出,其中數據扮演了關鍵角色,透過擷取與應用,讓數據轉成金流。在一般消費性設備中,數據的擷取相對容易,而且可容許的誤差率較大,然而工控機台就非如此,相較於消費性設備,數據對工控設備的意義更為重大,且製造現場許多事件稍縱即逝,一旦沒在當下擷取到數據,不是要投入更多成本找回數據,就是直接造成損失,為防止此一狀況發生,系統必須即時反應並且做出對應動作,而這也是這兩年邊緣運算成為製造系統焦點的原因。

邊緣運算透過即時數據處理,即時完成系統決策,改善產線的固定與營運兩種成本,至於要處理那些數據,才能做到產線智慧化?楊家瑋認為至少必須有3大項目,包括1.老舊機台的數據擷取。2.機台預診。3.產品品質的預測。而這3項中,目前又以第1項最棘手。

楊家瑋進一步表示,智慧化是所有製造業的願景,不過除了新建廠房外,現有的製造系統不可能讓智慧化一步到位,在舊有機台上安裝設備擷取數據成為必須,然而廠房中老舊機台難以取得數據,而且產線停工時間也不能過久,這兩大因素成為舊有廠房導入智慧製造最常見到的痛點。

要解決此一困擾,最佳方式就是採用非侵入式且可簡單操作的機台數據擷取設備,對此楊家瑋特別介紹了凌華科技的DEX-100。DEX-100在2017年就已問世,近期凌華科技再進一步強化其功能,透過與Intel的合作內建AI,其光學自源辨識功能(OCR)的辨識率達到99.98%,可快速辨識出現場各種不同協定機台設備的文字、數字,並轉化為數位訊號,並透過 VGA/DVI輸出,讓製造現場中所有設備的數據都可被快速而簡易的擷取。

針對半導體,DEX-100也有特殊設計與應用,首先DEX-100已建入半導體設備常用的連通性標準SECS/GEM,其次是配方的下載與管理,配方是各廠商的製程差異化所在,DEX-100則可將之下載並管理,提升系統效能。

AI應用逐漸加深 製造智慧化開始啟動

對於DEX-100的應用,新力旺智慧精工則已有相關解決方案,技術業務主任洪靖哲表示,凌華在製造業多年專業所打造的產品,再加上新力旺本身在製造系統的整合,提供業者完整的AIoT解決方案。

新力旺的主要產品可分成三「智」二「機」,三智包括智慧工廠、資料智管、智動產線,二機則為機械手臂與機器視覺,透過這5大產品,建置出智慧製造系統。而在AIoT架構中,新力旺則將之視為AOI與IoT兩大技術的整合,以AOI技術擷取產線設備資訊,再將之聯網串聯應用,新力旺的VGA辨識方案就以此為基礎運作。

此方案與凌華科技的DEX-100無縫整合,可隨插即用,半導體產線中的設備,只要有鍵盤或滑鼠,DEX-100就可由介面中擷取出設備數據,並具備遠端監控功能,除了可從遠端管理警報外,也可將傳送指令、上傳配方,另外還可以WORD格式自動生成SECS/GEM參考手冊。

在使用機器學習演算法監測設備部分,固德科技技術經理許文澤,則以廠商目前困境與解決方式為出發點,並配合實機操作,為與會者展示實際狀態。許文澤指出,預知保養通常是製造業者踏出智慧化的第一步,透過系統設計,管理者可掌握機台大部分動態行為的物理量,並得知提前檢知設備故障特徵,最後採取對應動作保護設備架構健康與產品品質。

而設備預診目前常見的問題不外乎設備動作與機構組成複雜、監測系統與設備難以對接、機台數據與特徵累積量不足,快速執行學習與標定目標動作週期,固德科技的VMS-ML機器學習智能監控系統,則可快速執行學習與標定目標動作週期,並有自動追蹤識別與機械特徵分解功能,可即時且快速的學習重複性或者部分重複性的生產行為,並以「人」的經驗做為基礎,轉植為經驗法則基礎的監測,其系統在即時監測訊號中,可自動偵測標定過的目標訊號,從單純到複雜的動作都可自動追蹤識別。

許文澤表示,凌華是以設備數據擷取起家,在此領域有長期專業經驗,透過與與凌華的密切夥伴關係,固德科技可強化本身在設備預診系統的產品競爭力,提供客戶更具智慧的幾決方案。

除了機台數據擷取,影像識別也成為AI在製造業的重要應用,昱冠資訊旗下就有產線通道障礙物偵測、產線紙箱高度警示、產線SOP–晶片測試後擺放作業偵測(wmv)等多種解決方案,總經理江建正表示,透過AI演算法,系統可快速判別攝影機所傳回的畫面,並加入邊緣運算功能,強化其處理能力,讓系統前端可即時回應現場需求。

此功能也可應用於IC外觀檢測,讓系統先判定其目標檢測的定義,並讓系統具備可從圖像中輸出單個物體或物件的邊界框與標籤的功能,從技術上來看,AI的卷積類神經網路在IC外觀檢測的應用可分為3個層次,第1個層次是先分類圖片,在此層次可直接判斷IC外觀是否良好,第2個層次是定位圖片中的目標位置,此層次是找出IC瑕疵所在,最後則是判斷圖片類型,例如IC的基板刮傷或IC污染後再將之分類,達到智慧化檢測功能。

對於半導體的智慧製造,楊家瑋指出,半導體是台灣經濟命脈,因應其產業製造特性,半導體製造業在發展初期,就必須透過極精密的自動化製成,提升產品的精準度與製造效率,而智慧化則可進一步提升產能與良率,而智慧製造的體系龐大,單一系統或設備商無法滿足市場所有要求,完善的產業生態圈成為大勢所趨,凌華科技已建立起完善的智慧製造夥伴供應鏈,可互相支援,在不同環節提供專業設備,協助半導體產業建立起先進且實用的智慧製造系統。

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