科技產業報訂閱
活動+
 

邁向智慧製造之路首重AI、大數據

日月光引進成功大學智慧製造研究中心的解決方案,分別是全自動虛擬量測、智慧型預測保養、智慧型良率管理等三大服務系統,強化在半導體封測領域的競爭力。日月光

自2013年被提出至今,智慧製造已成為全球製造業積極追求的目標,市面上亦有不少轉型成功的案例。如本身即擁有完整解決方案的西門子集團,便運用自家技術方案改善位於德國安倍格工廠,該工廠在引進MES、PLM系統,順利整合眾多生產設備,並且從眾多生產資料中順利找到最佳生產流程,目前該工廠自動化程度高達75%、產品合格率達到99.998%,也成為西門子集團廣為宣傳的案例。

清大推工業3.5,用AI技術助企業提升良率

 點擊圖片放大觀看

台積電為達到機台、製程與良率的全面最佳化,公司在製程管制和分析系統上,運用大數據結合人工智慧、機器學習等技術,預先找出跨入先進製程可能面臨的問題,進而達成在最短時間完成量產的工作。台積電

成功大學團隊研發全自動虛擬測(AVM)技術,可助企業達成產品接近零缺陷目標,這即是工業4.1概念,此解決方案在2019德國漢諾威工業展中吸引不少國外業者的關注。imrc.ncku.edu.tw

只是各國製造產業的發展狀況迥異,加上各產業營運特性有極大差異,根本沒有可適用於全產業的成功案例。尤其智慧製造是一套漫長的旅程,若無法在短時間內展現出一定成果,很難說服企業投注大筆資金推動大幅度改革,所以清華大學特聘教授簡禎富特別推出工業3.5的概念,即在工業3.0基礎上融入AI、大數據等技術結合,進而達到改善生產線品質,奠定日後邁向智慧生產的基礎。

簡禎富指出,企業在引進工業4.0軟硬體系統之餘,相關生產流程也必須同時逐步改變,才能真正達到智慧生產的目標,然這並非在短時間內可達到。在此狀況之下,若能在原有的資訊基礎之上,運用AI技術強化機能,建立數位轉型策略和智慧製造技術藍圖,即可將整個生產系統的流程串連起來,進而為團隊提供絕佳的解決之道,也為邁入先進製程打下良好的基礎。

如某知名半導體業者每天會生產高達2萬個5mm精度的感測器,過去只能仰賴經驗豐富的工程師搭配高密度顯微鏡,透過目測方式逐一確認產品品質。但此種做法每次約得花費5秒鐘,而精準率僅有60%左右,代表有高達40%產品可能是被誤判,導致生產成本難以降低。

「但是該公司透過與清華大學決策分析研究室合作,將工業3.5概念融入到生產線之中,透過引進AIoT技術的方式,將檢測工作交由AI系統負責。」簡禎富解釋:「AI系統判別產品僅需花費0.5秒,且正確率達到100%,企業初期投入費用並不是太高,卻能創造出極大效益,這正是工業3.5概念。」

成大首創工業4.1,有效改善品質

2018年初,成功大學為配合行政院推動的智慧機械產業推動方案,特別成立智慧製造研究中心(iMRC),並由成大製造資訊與系統研究所講座教授鄭芳田擔任計畫主持人,協助台灣各式產業實現工業4.1,讓產品品質能接近零缺陷(Zero Defects)目標。

鄭芳田指出,市面上工業4.0技術主要放在提升生產效率,但並沒有考慮到提高產品良率的重要性,也代表產品品質僅能接近零缺陷。相較之下,成功大學團隊研發的全自動虛擬測(AVM)技術,不僅可助企業達成產品接近零缺陷目標,另個搜尋演算法(KSA)還可進一步找出品質缺陷主要原因,進而能根本解決生產率不佳的問題,這即是工業4.1的概念。

傳統若要達成高產品良率的目標,就必須購置大量的量測機台,在生產過程中對所有半成品及成品進行全檢。只是此舉不僅成本極高,且得耗費大量生產時間,所以在考量成本、時間等多重因素下,泰半採取以抽檢的方式來進行品質監測。但是,成功大學團隊研發的全自動虛擬測技術,主要是利用生產機台在生產過程中產生的參數,進而推估生產時的產品品質,以進行線上且即時的產品品質預測,進而達到類似生產線全檢的效果。

「虛擬量測技術可應用在半導體、面板或太陽能產業中。該技術最大特色除可監控機台效能,還能即時發現異常生產狀況,避免生產過程中造成損失。」鄭芳田指出:「2017年,智慧製造研究中心與日月光簽署技轉合作,提供全自動虛擬量測、智慧型預測保養、智慧型良率管理等三大服務系統,全力助該公司大步邁向工業4.1的里程碑,強化在半導體封測領域的競爭力。」

台積電坐穩晶圓代工寶座,AI、大數據扮演幕後功臣

半導體技術從1958年問世開始,就成為驅動全球創新應用發展的重要核心,讓許多原本複雜的硬體結構,都可用功能強大的半導體晶片完成。然而半導體發展過程也一度受限於材料技術上的限制,讓晶片製程面臨難以突破瓶頸,不過身為全球晶片代工龍頭的台積電,自2014年跨入16奈米製程後,便幾乎以不可思議速度跨入10奈米、7奈米領域,不僅超越原本技術領先的英特爾,更坐穩全球晶片帶動龍頭的寶座。

隨著先進製程中的晶片線寬持續微縮,半導體產業被迫採取更嚴格的製程管制,才能達到提升良率的目標,這也成為晶片製造上的一大挑戰。台積電為達到機台、製程與良率的全面最佳化,公司在製程管制和分析系統上,運用大數據結合人工智慧、機器學習等技術,預先找出跨入先進製程可能面臨的問題,進而達成在最短時間完成量產的工作。

根據該公司提供的資料,目前已順利整合多個智慧功能模組,分別是自我診斷、自我反應等,有助於達到提升良率、改善流程、錯誤偵測、降低成本與縮短研發週期等目標。目前台積電更進一步研發精準即時缺陷偵測分類系統、先進智慧機台控制和先進智慧製程控制系統等模組,具備即時監控並準確調整製程條件的功能。

另外,為滿足先進且精準的製程控制,以及確保高效率和高效能的生產流程,台積電亦開發出精準機台腔體匹配和良率採礦分析等模組,可將製程變異和潛在的良率損失降至最低。此外,該公司更進一步將自動化生產製造系統融入機器學習技術,配合大數據分析工具協助,將生產流程從自動化進步為智能化,並應用在排程與派工、人員生產力、機台生產力、製程與機台控制、品質防禦以及機器人控制等面向,進而達成提升生產效率、彈性和品質、最大化成本效益,並加速邁向全面創新的目標。


  •     按讚加入DIGITIMES智慧應用粉絲團
更多關鍵字報導: 智慧工廠 智慧製造