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2018年10月29日 | 吳田玉:智能制造是半導體封裝產業未來必然要走的道路

發布者:sclibin 來源: 新電子關鍵字:智能制造 手機看文章 掃描二維碼
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由于產品特性的緣故,跟其他制造業相比,半導體制造相關產業的自動化程度一直是名列前茅。 但從自動化走向智能化,也就是從工業3.0走向工業4.0,實現數字轉型,則是另一個截然不同的故事。

 

對半導體制造產業來說,由于業內領導企業想得夠遠,加上產業協會居中協調,早早就訂立了SECS/GEM這類半導體設備專用的聯網通訊標準,因此工業物聯網對相關業者來說,不僅不是新概念,更已經與日常運作緊密結合。 然而,機臺互聯只是落實智能制造的第一步,各廠商在智能制造上的布局進展,在這條起跑線之后,就呈現天差地遠的局面。

 

持續改善成本結構 智能制造勢在必行

 

據了解,智能制造進展速度最快的臺積電,光是一條產在線平均就有7~8萬個感測單元,讓臺積電的制造團隊不只可以實時掌握生產線的一舉一動,還有大量數據可以進一步分析各制程步驟的細部狀況,找出良率問題的成因或產能瓶頸所在, 進而謀求改善對策。 但對于其他晶圓代工廠,甚至是封測相關供應鏈業者而言,智能制造的推展進度就存在相當大的落差。

 

日月光半導體總經理暨執行長吳田玉(圖1)表示,推動智能制造,甚至進一步導入人工智能來進行生產調校、找出生產瓶頸所在并予以克服,或進行生產排程等,將是整個封測產業未來必然要走的路。

 

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圖1 日月光半導體總經理暨執行長吳田玉

 

以日月光為例,目前該公司一共有超過2.5萬臺打線機、9,000臺測試設備,只要有些許良率提升或生產成本撙節的效果出現,都能帶來巨大的經濟效益,而且是留在自家口袋里的真金白銀。 因此,日月光對于推動智能制造跟導入人工智能的態度一直相當積極。

 

事實上,吳田玉認為,近年來摩爾定律推進速度越來越慢,不純然是技術問題,更關鍵的是成本下降的執行面出問題。 先進制程越來越昂貴,導致越來越多應用芯片負擔不起,是拖累摩爾定律推進速度的關鍵因素之一。 因此,如何降低制造成本,對半導體制造業者來說,是十分重要的議題。

 

據了解,從2008年開始,該公司就已經啟動工業4.0發展計劃,至今一共有400位系統工程師投入相關研發。 目前該公司在智能制造方面,共投入機械手臂、自動搬運、虛實整合、工業物聯網、大數據以及人工智能這六大領域。 并且從2014年開始,就已開始試行關燈工廠,并取得部分成果。 目前日月光已經有3座關燈工廠,這些工廠除了巡邏員之外,沒有其他員工。

 

其實,對制造業而言,人一直是影響生產良率的一個重要因素。 除了人為作業疏失是所有制造業都會遇到的問題外,對半導體晶圓制造、封裝等必須在無塵室進行生產的產業來說,人還是主要的污染源之一。 因此,在生產在線,如果能用機器取代人力作業,對生產效率、質量的提升,會帶來相當大的幫助。

 

由人機協作走向全自動

 

不過,目前全球封裝產業內,能做到無人工廠的業者其實還非常稀少。 專攻晶圓搬運應用的賽思托機器人(Sesto Robotic)執行長梁漢清(圖2)就表示,雖然整體封裝產業的自動化技術運用確實比過去成熟,但整體來說,該公司目前的主力銷售產品仍是不帶機器手臂的純自動導引車(AGV), 而非帶有手臂的智能移動機器人(IMR)。

 

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圖2 賽思托機器人執行長梁漢清指出,目前封裝業者大多還停留在人機協作的階段,要做到全自動化還需要一段時間。

 

梁漢清分析,這跟客戶生產線的自動化基礎建設進展有關,且事實上目前多數封裝業者的生產線,還是要靠作業員幫機臺進行上下料作業,已經達到全自動化的客戶并不多見。

 

如果要實現無人封裝產線,則封裝機臺跟IMR之間的整合,大概需要1~3年的時間。 首先,封裝機臺本身必須能支持全自動化作業,產線后端的軟件平臺,例如派車系統、制造執行系統(MES)等,會需要進行調整跟升級;IMR跟機臺之間,也要有直接通訊的能力。 這也是該公司目前主力產品仍是AGV的原因,因為半自動化的作業流程,亦即AGV把晶圓搬到機臺前,再由作業員協助上下料,是比較容易實現的。

 

不過,產業的趨勢很明顯,封裝業者對全自動化解決方案的詢問度正在升溫,而這也是該公司選擇在本屆Semicon Taiwan展覽期間主打S200+七軸機器手臂方案(圖3)的原因。 該款整合了AGV跟七軸手臂的移動機器人,可以在相當狹小的空間內作業,手臂荷重為20公斤。 AGV本身則搭載360機器視覺等多種感應技術,不僅能偵測到平面上的工作人員或機臺,就連機臺上突出在外的屏幕、鍵盤等配件也能感測得到,讓AGV也具備繞過這些懸空障礙物的能力。

 

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圖3 賽思托在本屆Semicon Taiwan期間展示的S200 AGV與七軸機器手臂整合方案。

 

事實上,為了適應人機協作的需求,賽思托的AGV有許多安全防護機制,例如當AGV偵測到附近有人員存在時,就會自動減速;若發生碰撞,則是立刻停止。 至于手臂本身,雖然不是采用協作型手臂,但因為晶圓盒、晶舟在取放時的速度本來就很慢,以免晶圓承受太大的加速度而破裂,因此該公司在評估之后認為,采用協作型手臂的意義不大。 至于AGV本身,在移動時會把加速度控制在晶圓可承受的范圍內,以確保晶圓的安全。 而這也意味著AGV在有人環境下很難全速運作,因為隨時都可能要減速甚至緊急剎車。

 

梁漢清認為,某方面來說,這也是封裝業者為何要走向全自動化的原因--在人機協作的環境里,移動機器人通常無法將其效率完全發揮。 在無人產在線,移動機器人才能發揮其真正的實力。

 

iNEMI標準化進展值得關注

 

封裝設備大廠Kulicke& Soffa(K&S)則認為,封裝產業如果要實現工業4.0或智能制造,最應該優先厘清的問題其實不是怎么做,而是要做什么,為什么做。

 

K&S資深副總裁張贊彬(圖4)認為,就技術層面來說,透過機臺聯網來監控生產參數、機臺健康狀況等,是相對很容易做到的;在虛擬環境進行產線規畫、調試,也不是太大的問題。 真正困擾封裝業者的,其實是對智能制造的問題意識不夠清晰。 每家封裝業者擁有的資源、遭遇的挑戰跟企業文化都不一樣,因此每家公司營運上面臨的課題也不盡相同,封裝廠必須先厘清自己到底要解決哪些問題,排定優先次序,之后才能評估到底要導入什么技術方案來解決。 換言之,每家封裝業者的智能制造發展路線圖,都會是獨特的。

 

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圖4 K&S資深副總裁張贊彬表示,對封測業者來說,實踐智能制造最重要的關鍵在于厘清自己的真正需求。

 

不過,就設備供貨商的角度來觀察,確實有些共通的技術元素是所有封裝業者都需要的,因此K&S提出了智能打線機(Smart Wirebonder)的概念(圖5), 希望讓打線機能夠更輕松地融入各家封測廠的智能制造發展路線規畫中。

 

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圖5 智能打線機的功能特點

 

另一方面,封裝業者身居電子產業鏈的中段,前有晶圓生產,后有電子組裝。 因此,封裝業者的智能制造發展路線,要如何和整個電子產業鏈的智能制造發展進程銜接,也是每家封裝業者必須考慮的問題。

 

事實上,目前電子業界已有一個匯集產業鏈上中下游,名為iNEMI的產業聯盟,正試圖推動整個電子產業朝向智能制造邁進。 目前該聯盟有意利用IDM業者在馬來西亞所建立的封測基礎,在當地推動OSAT的工業4.0示范案場,預計在2~3年之后就能看到成果。

 

根據iNEMI的規畫,要實現芯片到終端產品的智能制造,數據流(Data Flow)、資安與數字建構要素(Digital Building Blocks)的對接,是最重要的環節(圖6)。 目前iNEMI正試圖集結產業鏈上下游之力,突破相關障礙。

 

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圖6 iNEMI所提出的智能制造架構

 

 

 

 

 

 


關鍵字:智能制造 引用地址:吳田玉:智能制造是半導體封裝產業未來必然要走的道路

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