全球半導體市場可望於 2030 年叩關 1 兆美元，半導體銷售額和資本支出預計於未來十年出現大幅成長，同時也將會有許多晶圓廠（和廠房升級）即將上線。根據SEMI最新全球晶圓廠預測報告（World Fab Forecast）， 8吋和 12吋晶圓廠總產能增幅到 2024 年將分別超過25%和50%以上。如此大規模的產能擴張勢必也需與先進的工業4.0標準、作法和技術相互整合，才能在量產之初就讓營運效率和性能達到最大化。
SEMI智慧製造執行委員會(SEMI Smart Manufacturing Global Executive Committee, GEC)由SEMI全球七大地區重要的產業領袖組成，德州儀器 Bobby Mitra 博士擔任主席。過去一年特別關注多個廣泛領域，後將於本文一一討論：
- 「認知人工智慧驅動之自主智慧工廠(cognitive-AI driven autonomous smart factory)」的產業願景和預計時間表
- 基於下列五大獨特技術階段之自主工廠詳細路徑圖，包含短期和長期優先領域
- 用於評估感知、連接和預測進展之能力成熟度模型
認知人工智慧驅動之未來自主工廠基於五個關鍵技術階段，並依據特定生產線需求完成佈建。圖1為大多數半導體製造商實施各類智慧製造技術階段之大致時間表。
Figure 1: AI-Driven Smart Factory (Point Systems to Autonomous Solutions) (Courtesy: Inficon)
圖2顯示更多細節，包括實現智慧或自主工廠的五個關鍵技術階段。這些步驟對於涵蓋前端到後端、整體半導體產品生命週期的未來自主工廠至關重要。
Figure 2: Autonomous Factory of the Future
- i-Acquire 數據取得 — 現代晶圓廠可從多個來源（下圖 3）產生各自具有獨特特徵的大量數據，為建立自主工廠的關鍵所在。目前，這些數據多零散、落於不同位置，而且數據的溝通、連接和格式化等相容性有其限制。可見數據治理、品質和準確性為高效製造營運的基礎。
Figure 3: Source: SEMI I&C Standards Technical Committee - EEDG (Equipment Edge Data Governance) Task ForceMonthly Meeting Report
- i-Insights 洞見 – 從數據中汲取可操作的訊息重要性不言可喻。現今大多數晶圓廠綜合古典分析法、故障檢測與分類系統（FDC）、先進製程管控（APC）、根本原因分析（8Ds）和其他成熟技術以汲取更深層的洞見，才能為工具或機臺腔體匹配所用、更佳化管控特定製程步驟、找出特定製程偏差的根本原因，並改善良率管理。i-Acquire和佈建先進分析工具和系統，對於製造營運團隊收集特定步驟或步驟順序的相關洞見而言，再重要不過。
- i-Digital Twin 數位雙生— 開發和佈建數位雙生系統為工廠能否完全自主的關鍵所在。一個數位雙生系統應包括每個工具、製程和在製品（WIP）的詳細動態資訊（參照SEMI標準），包含產品性能。製造團隊須從單個工具或製程程序著手，再發展為適用整個生產線的數位雙生系統，以便為既定產品提供整合操作工具和流程的完整可視資訊和報告。更重要的是，產能模型和情境分析等其他功能也可整併於同一平台，讓製造營運隨著不斷變化的情境動態調整。
- i-Predict 預測 — 導入數位雙生系統後，即可著手部署人工智慧（AI）/機器學習（ML）系統和解決方案，並擴展整個生產線上的即時預測分析功能。引進產品性能預測分析，從故障檢測與分類系統和量定、工具預防性維修（PM）、在製品排程、到生產線如何取得平衡等，生產線營運的各方面均可從中受益，同時還能預測潛在問題。隨著製程中數據量不斷增加，相關系統也將繼續學習，進一步優化產線。
- i-Autonomy 自主 — 最後，藉由智慧控制室(Smart Control Room)進行集中管理為關鍵所在，可根據異常情況自動調整工具和製程、動態調整任務優先順次序、分配資源，同時針對多種產品蒐集跨工廠的需求和產能資料。多種技術和領域專業知識在過程中的融合、落地，將會是未來製造營運模式的典範移轉。
半導體製造業已然意識到，想讓未來自主工廠成真仍須投注大量心力。自家製造目前身處哪一階段、如何評估，將是晶片製造商面臨的一大挑戰。「SEMI 智慧製造倡議指南小組委員會」將提供可跨越整個產品開發生命週期的評估工具，以協助製造營運決策者辨識導入智慧製造技術所需的關鍵零組件、發現差距，並找出需要改進的目標領域。
密切關注晶圓廠發展的小組委員會另一目標為製定下世代故障檢測與分類系統（Next-Gen FDC）的相關需求。現今的系統誤報率高，和檢測與計量的數據整合也有限。下世代系統希望運用基於人工智慧/機器學習的異常檢測和分類技術，提供專家系統反饋，分門別類探測，就零件、分層及技術個別確認，以追蹤異常的類別。每一FDC異常類別均可透過系統驗證有效或無效，也可進一步擴展至虛擬計量等領域。「SEMI 智慧製造倡議指南小組委員會」預計將提出下世代故障檢測與分類系統需求報告。
「SEMI 智慧製造倡議」旨在協助半導體製造商和供應商解決採用智慧製造應用可能產生的問題、縮短投資回報的時程，以改善製程並優化「感測-連接-預測鏈」的作業效率。 參與SEMI智慧製造系列活動，有助增強工具、製程和人員效能，進而強化品質管理、生產力和成本效益。
如欲了解自主工廠路徑圖(Autonomous Factory Roadmap)的更多相關資訊，或有興趣參與智慧製造計劃者，請透過 smartmfg@semi.org 與我們聯繫。