早期的成功刺激进一步投资,集中投资回报率高的项目。
OSAT和晶圆厂开始投资行业4.0解决方案以提高效率,降低运营成本,但它是一个复杂的过程,涉及建立框架来评估不同的选项和目标。
半导体生产设备依赖专用自动化团队已经有几十年的历史了。这些团队跟踪和进度芯片生产,应对设备或网络问题,他们移动数据文件与中央的位置。此外,他们从站控制器解释数据输出。
但也集成电路晶圆厂是资本密集型的操作。他们有高运营成本由于他们需要解决复杂制造挑战。最重要的是,他们必须处理频繁的客户和市场需求的变化。,因为它们运行24/7的需求高时,这些日子,许多工厂满负荷运转——他们也消耗大量的能源。
这就是行业4.0适合。处理得当,它可以极大地提高生产效率和灵活性较低的运营成本。
4.0“智能制造、或行业,是一家集技术有潜力增加传统半导体生产设备的效率,”Mark da Silva说高级的智能制造项目主任半。“迄今为止最戏剧性的变化,在过去十年里已经发生了AI /毫升工具和技术的崛起,正在慢慢地努力关闭循环,即。在每一步,使可行的预测。”
巨大的潜力
由晶圆厂产生的数据量,并在较小程度上组装和测试设施,近年来激增,由于物联网的实现技术(物联网)。使工程团队监控工厂运营的各个方面,分析数据,并采取行动,经常与完全自动化。但这些项目确实需要时间来实现,它们需要投资在技术和项目的选择影响最高的潜力。
工厂经理引用物联网,AI /毫升,云基础设施,大数据分析的四大技术,可以产生影响。和生产变化的反应能力大大增强的兴趣部署这些技术。
“我们描述智能制造集成、协同制造系统,使我们能够快速响应不断变化的需求和条件在我们的工厂,在供应链中,对于客户的需求,”李赢说,智能工厂的工程副总裁公司。“自动化生产仅仅是指机器设备程序执行一个特定的行动的唯一目的。大多数时候,这些重复的任务出现在音乐会和其他机器和人类的环境,如装配线。这个自动化系统是通过人民行动的协调优化,工厂内的角色和责任。此外,安全协调工作期间机器与人之间通过全面风险评估之前实施担保。”
智能制造解决方案还可以帮助解决芯片行业的人才短缺。
“集成电路制造产能的快速增长创造了一个严重短缺的专家来运行这些现代工厂。智能制造将自动化决策来弥补这个缺口,”指出Anjaneya Thakar,产品营销高级总监Synopsys对此的硅工程集团。“软件解决方案,补充人力专长使准确高效操作的决策是必要的。”
第一步
行业4.0开始收集数据特定于设备/工作站控制器,和跟踪生产工作流相关的所有信息。结合这些信息与自动化技术和算法会导致较低的运营成本和提高生产效率。这种方法可以应用于新工厂的设计,以及改进现有的工厂。
广泛的技术可以被认为是使数据收集和后续翻译成可操作的任务,包括自动数据存储和运输、网络安全解决方案,机器人技术,物联网设备和网络、云计算和软件对机器学习和人工智能。
一个评估工具可以用来评估一个工厂的当前状态和所需的状态,包括可能的路径,实现,和可用的技术。此外,一个成功的评估需要各部门间的协作,生产、维护、工程、物流、质量管理、计划和设施。
有一个一致的评估框架对开车很重要讨论伙伴组织和高层管理自动化的下一个级别采用和预期效益。
作为半智能制造计划的一部分,智能制造指南小组委员会开发行业4.0准备评估模型(族长)作为评价工具。[1]的传感、连接和预测柱子都有四个层次的实现。例如,预测一级反应结果,而四级功能自主预测。工程团队可以使用该工具来识别工厂现状和预见未来的地位。基本需要在这个模型中考虑网络安全,身份和信任的可追溯性和劳动力的技能。
图1:评估智能制造ROI评估设备的传感、连接预测能力。来源:半
开发族长,西门子的电话和大卫·格罗斯的安德鲁·苏华德数码行业共同主持委员会包括制造商、自动化设备供应商,供应商的发展模式。评论家β模型的反馈导致1.5版本,这是可用的和被共享,从用户获得更多的反馈。
其他组织正在使用内部开发的评估框架。
“我们正在使用一个目标,并为每个生产线计分卡/过程基于预定义的I4.0支柱。这使我们系统地跟踪和改善我们的目标和成就I4.0实现在每一行和过程中,“俊安说,副总裁和集团经理公司的IT部门。
安描述毕业步骤完全自动化的工厂,开始转向无纸化操作,然后启用智能移动,其次是越来越依赖IoT-cloud分析实时生产分析,和增加使用机器人一起工作。
图2:四步法更高水平的自动化。资料来源:公司
“重要的是进行分析识别的区域和过程可以最有效的智能工厂实现,”公司的李说。“这可通过分析生产数据,进行工作分析。自动化的实现后,具体指标,如生产力、工作时间和质量水平可以量化和分析。这允许有效的验证系统和推进的能力或扩展至其它领域。同样重要的是要进行风险评估,以确定潜在的风险过程中变化和适当的应急和备份计划提前做好准备。”
与生产的物理过程是信息的流动,既可以移动的上游和下游。
“从解决方案的角度来看,使智能制造,我们正处于一个非常好的融合可用技术和创新的行业,“说Synopsys对此Thakar。”有效的自动化解决方案,需要智能制造,它是至关重要的这整个过程中前馈和反馈机制。在过程的早期决定发展的影响在HVM工艺性和产量。智能制造解决方案路线图理解这种需求和基于链接的见解从集成电路设计、测试、过程建模、光刻技术效果,和制造业数据,确保快速、准确的结果在一个特定的工艺和产品设计。我们将交付解决方案的过程控制的范式转变反应预测,最终,自主控制。”
作为一个评估工具,族长将最有帮助升级200毫米晶圆厂,从投资收益就可能非常重要而最先进的300毫米晶圆厂制造CMOS 10/7/5nm流程节点。“300 mm晶圆厂是最先进的行业4.0的部署。200毫米晶圆厂落后于300毫米晶圆厂4.0产业成熟度而言,“半的da Silva说。“族长模型可以看到得分的差异,。大多数200 mm晶圆厂需要更新部署行业4.0解决方案,和挑战是量化的好处。”
成功的故事
分享行业成功案例使别人理解向上移动的业务影响智能工厂的斜坡。世界经济论坛和麦肯锡全球灯塔网络(GLN)来识别生产地点和价值链主要采用工业4.0技术。[2]半导体设施已经加入这个网络展示实现的好处。
2023年1月,日月光半导体的撞在高雄厂是添加到GLN。[3]”越来越复杂的半导体芯片制造工艺的特点是市场在供给和需求中断引起了ASE高雄的碰撞工厂前所未有的挑战,”该公司表示。“撞操作,有超过100个流程步骤与传统集成电路包装操作。简化制造工艺,优化生产,日月光半导体战略计划和部署ID4.0技术在其操作。特别是,AI-enabled流程帮助ASE提高生产产量和精度,导致产量增加了67%,减少39%的订单交货时间。”
生产效率也会导致产品质量的改进。作为公司的李指出,“随着一个建立路线图未来五年智能制造ID为4.0,公司预计以下主要好处在我们的工厂:
最近的一次网络研讨会从族长的领导人努力强调几个案例研究说明了成功部署智能制造方法。例如,48 k设施的集成传感器在物联网平台一微米DRAM工厂导致了500万美元的储蓄。这个平台使早期漂移检测和相关负责的生产工具和产品性能的影响。这个产品评级从设施事件减少了5%。相同的平台被用来优化参数设置对能源消费,导致节省15%的电力。
联电共享另一个实现,减少了能源消耗包括传感器数据和先进的分析方法的结合。[4]”通过传感器收集的大数据分析,我们建立的模型设备操作,建立了电源管理平台,”该公司表示。”这个平台使运营商能够利用数据可视化和获得实时、完整的能源使用所有设备在工厂。这有助于分析能耗的差异和寻找提高能源效率的设施。”
在现代工厂的一部分挑战是传感器数据的深度和多样性。通常需要几个多变量分析来确定最优状态之间设备的操作参数和能源消耗。一个例子从联电演示安装i-Chiller的好处,一个聪明的冷水机组水系统,包括辅助设备包括一个冷冻水泵、冷却塔和热交换器。每个组件的能源消耗与温度和其他外部因素的变化。找到一个最优的能源效率是具有挑战性的,因为有30 +的因素影响i-Chiller的能源使用。
团队部署传感器,建立了一个巨大的数据库,并使用数据分析得出一个动态优化的解决方案。“通过偏差分析和算法,以及重复测试参数之间的相关性和权重,我们能够克服局限性,因此每个冷却器将调整到最优状态基于外部气候或现场加载条件下,“联华电子说。“在相同的焓值,操作的效率i-Chiller与传统制冷机相比增加了3.3%,减少电力消耗高达12.232、妇女,并保存到新台币2965万元/年(~ 100万美元/年)。”
提高工具的吞吐量也支持生产效率,另一个重要性能指标。在他们的族长1.5表示,苏厄德和总共享一个例子从200 mm晶圆厂之间的共同努力和设备供应商,导致工具吞吐量效率提高了15%。具体目标驱动,改进包括减少过程的可变性,延长生命衰老的工具,和克服工厂产能约束。他们完成这一结果通过在设备控制器和软件升级更高的数据速率,更快的晶片处理,使远程访问和控制。
结论
有效部署自动化行业的承诺4.0是为了降低运营成本,减少对人类的需求决定循环,并使敏捷反应工厂生产需要或中断。评估框架如族长帮助决定哪些技术部署,和最近的成功故事描述了成本和生产效益进一步刺激投资。
“未来5年,预计智能制造的特征将进一步增强。特别是,机器人能够执行类似人类的行动,和计算机视觉领域,会更加发达,公司赢得了李。“此外,可穿戴设备可以用于生产环境将变得更轻、更便宜。数据处理领域将成为更多的高容量和高维,使现实的分析和预测可能的。”
最后,制造业产品的成本会降低由于增加效率和降低运营成本,明确指标来验证这些好处。
引用
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