熄灯制造业日益寻求和使用晶圆厂和OSATs。
熄灯制造业是整个半导体行业日益活跃,加速生产力、提高质量、降低成本和环境影响。
这些好处是多年的战略投资的结果在机器对机器通信等技术,数据分析,和机器人实现更高水平的自主权。
半导体工厂长期以来依赖自动化操作保持生产时间和满足产量和品质目标,但由于引入行业4.0(又名智能制造),主要的半导体生产商增加他们的投资在IT基础设施中,数据分析,物联网传感器、数字化和机器人。[1]
通过限制人工干预,熄灯工厂(也称为一个全自动工厂)可以更顺利,无干扰的方式应对问题。目标是最大工具正常运行时间,没有计划外停机维护,实时调度。晶圆厂和包装公司不断改善经营多年,但随着新技术的可用性(例如,物联网传感器、云计算),他们可以实现更高级别的自动化和获得更大的回报他们的努力。
“从我的角度来看,这是一个旅程,”鲍勃·贝克说,总经理和副总裁Cimetrix连接组PDF的解决方案。“在1980年代,我们使用机器人自动物料搬运和电脑连接和控制设备。我们远程启动和停止设备,收集的数据,非常基本的过程控制。我们把人类的方程,跑工厂用软件代替人类。这是智能制造。但如果你看一下成本和系统的可靠性,这是越来越好。今天,每个人都做一定程度的智能制造。现在的问题是,如何让制造更聪明吗?答案是,持续改进。”
智能制造发展的定义,。“过去工厂自动化自动化所有的重复的制造流程,包括物料运输和设备自动化。今天,智能制造在晶圆厂是指协同加强物联网的数据驱动和AI-driven技术优化操作性能,”詹姆斯·林说副智能制造主管部门联华电子。“晶圆厂正面临越来越多的困难和复杂制造挑战。通过引入智能制造项目可以实现流程优化的目标,灵活生产,缩短交货时间,人力资源质量和增强效率。”
日益将实现智能制造项目,工厂工人的职责将与实现。
”一个完全自动化的工厂的好处包括提高效率、生产力,和准确性,以及较低的错误。然而,实现一个熄灯工厂自动化技术需要大量的投资,并且可能不是对所有生产过程是可行的,”李赢说,智能工厂的工程副总裁安靠。“此外,重要的是要注意,一个完全自动化的工厂并不意味着没有工作人员参与生产过程。虽然生产地板可能缺乏工人,可能仍然有监督控制系统的操作员和维护设备,以及执行其他功能,如质量控制和库存管理。”
其他人也同意。事实上,行业5.0强调以人为中心的实现。
“熄灯工厂”传统上隐含的一个工厂,人类活动是至少,它能在黑暗中。然而,这不是一个现实的目标,和一个更可行的定义完全自动化工厂的设施,可以运行没有干预在一段时间内,“高级主管马克•达席尔瓦说智能制造在半主动。“人类在循环越来越被视为必要的。行业5.0,4.0产业之外,地方工人的福祉中心的可持续的生产过程,以人为中心的产业。”
自动化的策略和技术
多位业内专家指出,作为一个完全独立的工厂操作需要一个投资使IT基础设施,数据分析,和自动化。它还需要一个框架来评估目标和需要像半工业4.0准备评估模型。[2]
公司的李总结他的公司战略的三个步骤:
随着这些技术的实现支持智能制造项目,进展可以测量自动化的成就水平。
“目前,联华电子专注于制造模型优化和再造在数字转换。2022年,半通用电气(全球执行委员会)智能制造计划提出的金字塔模型自主智能工厂,”林说。“根据这个模型,我们现在在智能2.0阶段,我们利用各种数据跨多个点系统和数字双胞胎,利用人工智能/毫升自动生成的见解,如质量改进、资产利用率、人力效率、节能、和集成供应链。”
图1:半智能制造视觉金字塔最初是由Inficon和适应的智能制造通用电气。来源:半
晶圆工厂自动化需要连接机器的数据和控制系统长期以来推动半导体设备通信标准供应商支持。这些标准,由半管理,继续提供智能制造的基础,包括以下:
装配和测试设备也需要标准化设备软件和自动化系统之间的集成。但从历史上看,OSATs没有使用这些标准。业务操作更复杂,由于各种各样的设备,产品和抵押(如托盘)设施。最近,一些OSAT共同努力,把系统和连接设备的数据与秒4.0标准提供技术框架来实现行业的方法。
在工具层面也需要变化。“几个系统需要转换。生产和检验过程应标准化促进自动化实现。设备应该更聪明,能够认识到生产资料的信息,内置人工智能功能,“俊安指出,IT部门的副总裁安靠。“遗留系统(如ERP / MES / CIM应该能够实时交流与现场新系统和处理更多的数据。此外,模拟或预测系统应结合机器学习算法更加具体地反映了现实。”
解决不足的设备连接,例如,日月光半导体集团要求所有新生产设备是秒标准兼容。现有设备的自动化团队已经开发出功能来实现一个自动连接以及数据输出转换成秒格式兼容。经过多年的发展,现在日月光半导体生产设备达到秒的标准。[4]
另一种技术工程团队依靠数据分析。自动化和数据分析协助转向从活性预测行为,和工程团队可以选择响应的自动化水平。此外,所有可用的数据的多变量分析提高设备故障问题的关注可能的根源。
“为客户想搬过去活性分析我们提供两条路径,”大卫说公园,负责营销的副总裁Tignis。“我们提供预测和说明性的分析解决方案,他们可以独立或共同完成。在被动模式下,客户主要是试图确定发生了什么和为什么它发生。然后根据time-to-data,他们这样做可能是几个小时后几天到几周的事件。预测分析的主要目标是确定如果坏事会发生很快,使工厂采取积极的行动。在最简单的层面上,这提供了一个完全自动化的早期预警系统。没有人类的需要,客户可以决定他们想要做什么时发生的一个警告。”
这可以进一步规范的分析。“仅仅因为您可以监视所有制造过程的输入和环境变量找一个强烈的信号,暗示是失控,这并不意味着相同的系统可以告诉你警告的根源,”派克说。“预测分析提供了一个最小的单变量的列表,二元,和小根源。这使客户能够找到针在干草堆快得多,因为它可以立即告诉他们警戒的最可能的原因。再一次,没有人类的循环,一个不需要,因为这提供了可操作的信息。”
实现成功和挑战
晶圆厂半导体公司,和OSATs实现行业4.0,工程团队收获效率和成本效益,以减少处理错误,从被动转向预测行为,改进的可追溯性,产量、质量,加速了生产问题的识别。
“我们的项目包括工业AI (IAI)项目,IT基础设施,智能供应链,物理和信息安全保护,和上游半导体的集成,downstream-related产业共同创建智能制造系统——实现最有效地利用人力、设备、材料和方法,“联华电子的林说。向前发展,他指出,“我们已经实现了“以人为中心”的智能制造平台和系统集中在三个主要方向——全AIoT解决方案、智能大数据分析,以及多种人工智能技术的融合。实现自主智能工厂将不仅使联电更具竞争力的质量和效率,而且使我们能够减少浪费,我们的生产活动对环境的影响。”
图2:技术支持“以人为中心”的智能制造解决方案。来源:联华电子
实现行业4.0计划以来,公司观察过程工程师的生产力,增加60%是由于使用更多的数据分析和实现故障检测和分类(FDC)。这些技术使实时质量控制,支持实现零缺陷汽车产品。[3]
转换成完全自动化的设施需要计划和承诺。一旦开始,它很快成为一个转换多个设施。
2015年,日月光半导体集团开始投资于技术转换成熄灯行动。定义所需的技术和员工培训,它创建了一个委员会由信息管理中心和自动化团队为每个业务单位(如引线框架、球形阵列,倒装芯片,等等)到2021年,该公司已25熄灯工厂操作,有超过600名自动化工程师培训。[4]
挑战
然而,成功之路并非完全光滑。数据使用和完整性,实现数字线程,通信兼容性,和一些工厂操作的唯一性被引用。
“最大的挑战是干净、准确、一致的数据,“说Tignis公园。“没有它,你有一个垃圾/垃圾的情况。客户需要有坚实的数据基础设施充分利用人工智能/毫升。”
此外,有挑战兼容性机之间的通信协议来访问数据和传感器数据中的噪声测量。
“既然有各种通信协议之间使用机器,确保兼容性并不容易,”公司的李说。同时,物联网数据通常需要工作在大数据收集和分析,还有大量的噪音传感器数据,需要有效的过滤。为了克服这些挑战,我们创建标准通信协议或创建不同模型之间的接口程序,引入云数据库确保可伸缩性和使用人工智能技术来自动过滤掉噪音数据。”
工程团队有效地继续增加智能制造方法,他们需要设计系统与意图。
“智能制造是使用数据集中在提高生产率,网络,机器学习,和数字系统,这远远超出了“简单”自动化过程或使用在线生产过程控制的数据,”Russell多佛说,总经理、服务产品线,林的研究。“它需要一个整体的数字视觉创建一个“数字线”在你的操作。数字线程使用一致的数字方法的构造设计,到生产,销售,产品支持,甚至临终。”
装配过程提出的挑战由于生产间接使用的多样性。”在组装过程中,载体的形式包含材料的变化不断地随着过程的进行,“公司的李说。“因此,更多需要考虑的变量和定制的自动化工厂比是必要的。”
结论
工厂和OSAT运营商投资明显在物联网设备和网络,机器人技术,ML /人工智能软件,云计算和大数据分析。通过这样做,他们已经实现了完全自动化,熄灯工厂,他们收获的好处。
“需求越来越快的学习周期,以较低的成本,使得半导体制造行业4.0承诺,”林的多佛说。“由大数据,人工智能和传感器技术、智能制造技术可以由过程工具生成的数据转化为有形资产的价值对于芯片制造商,包括提高产量,减少停机时间,并降低晶片成本。”
多个半导体行业加大投资在智能制造方法。
“我们帮助设备制造商和工厂追求智能半导体制造业、先进的包装设备,光伏太阳能电池板和电子工厂。但这基本上是相同的剧本,“PDF解决方案”贝克说。“我们需要连接到工厂的地板上,自动收集数据,一旦我们有良好的数据——然后我们可以看看应用分析。”
贝克指出,客户越来越感兴趣的将一些数据在云端和使用新的分析方法。“今天最大的区别在于,所有的投资在人工智能和ML,可用的技术和工具为我们收集和分析数据远比我们过去。我们看到人们在生态系统感兴趣项目扩大信封我们可以实现。”
引用
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