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每分鐘發出800萬派工命令 台積電:晶圓製造是「全世界最複雜的棋局」

隨著半導體技術的推進,製程的複雜度呈現翻倍成長,台積電形容晶圓製造應是世界上最複雜的製造產業之一。李建樑攝

隨著半導體技術的推進,製程的複雜度呈現翻倍成長,台積電因此形容,晶圓製造應是世界上最複雜的製造產業之一。台積電智能製造中心副處長黃楙智日前受邀出席「智慧製造產業關鍵應用大會」時向外界分享了部分台積電目前的智慧化進展。他指出,在自動化與智慧化系統的導入下,現在台積電有許多過去在一線生產現場的員工,陸續因自動化而工作轉型,瑣碎重複的動作由自動化系統輔助,進而專注於更高值化的工作上。

也許外界自然而然就將人工智慧(AI)、大數據、物聯網等創新技術與智慧製造連結在一起,然而黃楙智在分享台積電對於推動智慧製造的看法時表示,比起強調人工智慧的投資、或智慧製造引用了多少尖端技術,台積電更關注於如何增值作業流程,讓營運價值與獲利最佳化,而其中的關鍵就是增益人與機台的有效整合。

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台積電智能製造中心副處長黃楙智向外界分享部分台積電目前的智慧化進展。廖家宜攝

他表示,現在台積電有許多過去在第一線生產現場的員工,逐漸工作轉型,從機台操作轉為系統監控,這個改變是將長年累積的生產知識和技術與AI結合,發揮最大製造效益。

根據台積電2018年的年報資料顯示,台積電提供261種不同的製程技術、為481個客戶生產超過1萬種不同產品。可以想見的是,在同時承載多樣且多量的技術服務下,要同步滿足不同客戶的需求,背後的製造管理與生產技術絕對是既複雜又艱鉅的挑戰。

除了產品的多樣多量,還有一個挑戰是生產設備的控管。黃楙智指出,台積電最新的超大晶圓廠,面積約有4座日本甲子園棒球場大,廠內機台數量規模浩大,在如此龐雜的製造規模下,無法完全靠人力完成生產管理,一來物料搬運辛苦沒有效率,且龐大的決策規模超越人腦可以負荷的極限,因此台積電便在思考,如何透過自動化以及智慧化,有效運用工廠設備產能資源,以期生產順利的同時,亦滿足不同客戶需求。

晶圓製造:全世界最複雜的棋局

黃楙智分別以物料搬運與派工流程為例,說明部分台積電目前的智慧化進展。他表示目前台積電在物料傳送系統上,已採用智慧全自動化的物料搬運系統,每座工廠平均建置長達50公里的運輸軌道、2,000台搬運車,而每日發車次數高達60萬次,忙碌程度不亞於一個都會捷運系統。

密集穿梭於整廠的全自動化物料搬運系統之所以能夠順暢運行,其背後成功關鍵是必須讓搬運車、生產機台以及原物料三方都能夠即時達到互聯互通,為了達到互聯調度的最佳化,台積電在這背後也透過自行研發的AI大腦來統籌車輛相關系統的運作。

而真正體現AI大腦所帶來的巨大影響,則是台積電晶圓製造的派工決策系統。在巨量的晶圓生產流程中,派工系統必須決定什麼時候把料送進機台、或是下一站到哪個機台可擁有最佳生產效率與品質。又因半導體製造流程屬於迴圈式加工流程,一片晶圓的加工程序可超過上千道次工序,難以透過單一工站便決定生產順序,因此在執行派工決策時,必須整合考量製程上下游關係進行排程與派工。

黃楙智以簡單地微影製程到離子植入製程迴流舉例:在這段迴圈式的生產流程中,通常晶圓會來回經過同一工站、在同類型機台中執行不同製程,因此形成一反覆來回的排列組合,而錯綜複雜的上下游關係一旦派工失誤,便會導致生產路徑回堵,使得某一工站的在製產品堆積,進而形成生產線運作的瓶頸站點。

「這應是全世界最複雜的棋局!」黃楙智因此形容。就像圍棋盤上每一子的行動等同於半導體生產每一次的生產排程與派工,且晶圓製造越趨複雜,一旦沒有上下游派工妥善控管,生產進度就會產生類似於圍棋棋局上的圍堵效應。

面對全世界製造業最複雜的一盤棋局,台積電利用人工智慧來進行派工決策,黃楙智指出,在台積電的超大晶圓廠中,智慧排程系統每天模擬超過10200排列組合、平均每天每分鐘會發出600萬到800萬次的派工命令,以滿足多面向的生產需求,且由於生產變數大,系統1分鐘之內就必須下達指令,因此台積電的派工決策,是一項非常龐大的AI運算任務。

超大晶圓廠 同時也是超大數據庫

此外,台積電超大晶圓廠每月量產超過十萬片晶圓,其中數千台生產設備佈滿上百萬組感測器,每秒可產生數百萬筆資料,用以追蹤與管制原物料生產進度與品質,形成龐大的晶圓廠大數據,導入大數據技術便為晶圓廠提供工程資料分析、製程品質管制或是生產力效益最佳化等豐富的資料分析。

藉由AI、大數據等先進資訊技術的導入,讓台積電的生產製造更加智慧化,但黃楙智認為,智慧製造的成熟與落實,除了在於精進企業的競爭力外,也讓員工因此能專注於高值化的工作上。例如過去台積電有許多員工在第一線操作機台與處理物料,而經過職務轉型後,如今則是坐在晶圓廠的戰情中心電腦前,透過整合系統平台,監控管理高複雜度的生產線,用增益智慧(Augmented Intelligence)來管理人工智慧,確保工廠順利運行,也為人機整合做了最好的詮釋。


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