集微网消息 6月2日—3日,“2023第七届集微半导体峰会”在厦门国际会议中心酒店隆重召开。在首日举办的“首届集微半导体制造峰会暨产业链突破奖颁奖典礼”上,无锡芯享信息科技有限公司(以下简称“芯享科技”)首席市场官邱崧恒发表了主题为“Smart Manufacturing+ for FAB Operation”的精彩演讲,分享了FAB的智能制造运转趋势、数字孪生工厂、FAB生产力的改善手法、GiGa FAB规划建置效益等行业热点议题。
FAB生产制造将由智能型取代人工运转
(资料图)
在国产替代浪潮和政策资本的推动下,大批本土设备材料企业快速发展,脱颖而出正成长为细分领域的龙头。芯享科技便是其中优秀的一员,作为中国领先的半导体工厂生产自动化CIM解决方案服务商,专注于提供晶圆制造、封装测试领域的智能自动化生产方案和服务,致力于成为半导体工厂的一体化生产合作伙伴。
邱崧恒指出,包括自动化和智能化在内的智能制造是12英寸FAB运转的趋势。“智能制造Plus的概念,即以智能制造为基础,再加上数字孪生,在这一新的解决方案内,智能制造能加速提升12英寸FAB产能,进一步提升整个FAB运转的竞争力。”
那么,什么叫数字孪生?他介绍道,数字孪生是从物理空间到数字空间的转化,运用技术手段以达最佳生产能力。这里所提到的技术能力,例如3D可视化、物联网IoT数据的采集,以及电脑视觉AI的应用,甚至是在大数据平台上做出的同步处理与分析。未来,数字孪生将彻底颠覆工业领域的现状,让工厂运转实现更实体更直观地呈现。
“我们在整个数字孪生的工厂,就是通过3D技术,让模型和真实环境绑定,通过物联网的数据联动,持续不断地更新历史和实时数据。数字孪生可以实现虚拟与物理世界的同步,更直观地掌握厂内信息,更快地暴露问题,以便给出更精准的决策,最终达到节约生产、高效生产、柔性生产、智能生产,打造企业持久竞争力。”邱崧恒指出。
此外,从智能化制造的应用来看,在大数据平台上主要分为三大领域,即MES Cloud、Engineering Analysis Cloud、ERP Cloud,将上述资料汇聚完成后,在AI、Machine Learning、Deep Learning以及数字孪生的技术基础上,应用到整个FAB的生产,包括专注在Full Automation、Intelligent Analysis、Productivity & Cost、Quality Assurance领域的应用,这也是芯享科技所提供的产品布局。
根据邱崧恒介绍,目前芯享科技产品大致分为三类,一类是生产自动化产品,主要是达成工厂的Full Auto、质量管控、生产异常防范;第二类是生产智能化产品,主要是生产效能提升(比如提高产量,缩短生产周期,提升机台效能)、良率提升、成本优化,偏向能够带给工厂生产更高效率;第三类是自动化设备,就是支持在整个自动化运转的过程中所需要的一些硬件。
从公司业务布局来看,芯享科技以无锡芯享和深圳芯享为双中心,子公司芯超半导体提供工业物联网解决方案,芯安信息安全提供产业信息安全解决方案,芯翊科技提供智能操控解决方案。
在客户方面,芯享科技在前道晶圆主要聚焦于一线客户,如长鑫存储、长江存储、绍兴中芯、华虹半导体、武汉新芯、晶合集成、北京久芯、卓胜微、联芯集成等;在后道(先进)封装领域,公司客户主要包括甬矽电子、华宇电子、红光微电子、沛顿科技、长电绍兴等。
建置GIGA FAB已成为各国际大厂的标准思维
值得一提的是,在自动化过程中,以智能化战情室为FAB生产制造信息中心是芯享科技主要推进的理念。通过FAB实时生产的仪表板,实时侦测以达到生产效能的提升,加速解决生产及机台异常,并最少化FAB内生产所需人员。
从安全方面来看,可以通过数据同步服务将设备信息从RCM系统同步到孪生工厂系统,以达成在三维场景下实时了解机台信息,实现主动代操下发命令到设备。亦可以通过监控管理接入厂内监控,查看实时监控流,可以通过AI视觉做智能识别对厂区内的监控做到智能报警,让管理者第一时间发现安全问题并作出应对措施。
除此之外,数字孪生还拥有更多元的应用,例如AMHS系统监控及模拟、FAB的施工管理、危险原物料仓库管理、人员管理等,这亦是芯享科技目前与各家晶圆厂的推进与合作方向。
“过去我们都是从前面的屏幕中看到机台异常,人为做出处理,我们现在引导客户实现全自动化,也就是当机台有异常或特殊事件,通过EAP与MES可及时了解,并自动驱动OCR与RPA解决机台的异常,此举除系统稳定外,还能降低硬件的成本,对于机台效率的提升有很大帮助。”邱崧恒指出。
邱崧恒举例,在CD-SEM机台,CD-SEM对焦异常时常发生,此时EAP会收到这一事件,收到后会驱动OCR和RPA,并使其自动对焦,对焦后自动re zoom,机台自动继续执行。“过去CD-SEM Throughput可提升9%,CD-SEM一台大概1500万人民币,如果能够提升10%,其实相对的效益大概节省了150万元的投资成本。”
随后,邱崧恒还分享了洞悉FAB生产问题着眼改善方向,即nFABViewOEE。“从效益来看,过去在试产阶段机台产能可提升10%,量产阶段机台产能可提升5%。”
他提到,nScheduling是AI-based优化排程解决方案,以帮助复杂且多目标的 Fab 提升生产力。透过优化引擎基因算法,基因算法找出的最佳解优于人为判断,速度则比Linear programming 快好几倍。此外,邱崧恒介绍了机台生产力提升手法:机台内部效能改善(nIEE)、生产制造成本改善、原物料及机台成本优化(nEBOM),以及强化信息安全的几大手法。
最后,邱崧恒强调,事实上,GiGa FAB的规划建置已是大势所趋,近年来所有演进将走向Giga FAB。“过去在台湾某晶圆厂,从GIGA FAB的效益来看,机台采购可节省约6%,即29亿人民币。采用GIGA FAB自动化系统,结合机台效能追踪系统(EPT)及原物料耗用分析系统(EBOM),可实现产能提升8.33%,多产出10K (从12W到13W);原物料节省6%(0.143B RMB/Year);Operator人员减少50%(约600人)。”
总体而言,随着12英寸厂自动化、智能化能力推进得愈快,FAB的运转效能就会愈快,便能达成最短的生产周期,最低的生产成本及最快速的良率提升,FAB的生产制造将由智能型的运转取代人工运转;以智能化制造平台为基础,结合数字孪生、AI、机器学习及深度学算法,应用于FAB生产制造,加速FAB生产的竞争力;建置GIGA FAB(将多座FAB群聚以单一厂运转的思维)已成为各国际大厂的标准思维。(校对/萨米)
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