芯享科技邱崧恒：智能制造是12吋FAB的运转趋势

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

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）