為提升工廠效率、精進製程品質與滿足客戶交期要求,日月光半導體自 2015 年始投入自動化關燈工廠規劃,以「自動化」、「高異質性機器設備整合」與「高異質性微系統封裝整合」三大主軸,實踐工廠智慧化 / 智能化的數位轉型,期望以先進的資訊科技贏得客戶信任,打造智慧化的典範工廠。自2011年,日月光半導體率先成立自動化委員會,由各事業單位的自動化團隊 ( 導線架封裝、球格陣列封裝、覆晶封裝、晶圓級封裝、系統級封裝與測試服務 ) 以及資訊管理中心共同組成跨單位的敏捷團隊。歷經十年的淬鍊,於 2024 年完成了56座智慧工廠,培育超過700 位自動化工程師,累計超過 68 件產學技研專案,同時獲選世界經濟論壇燈塔工廠,奠定重要里程碑。
挑戰
面臨問題
因應作法
設備連線能力不足
要達到智慧工廠的境界,首先要將生產設備的資訊收集到中央資料庫中,才有辦法進行即時分析與管理。
早期封測產業的生產設備具備半導體設備通訊標準 (Semiconductor Equipment Communication Standards, SECS) 能力的比例相當低,設備連線能力成為首要挑戰。
第一步
與採購單位合作跟設備供應商洽談,在新生產設備的採購規範中要求生產設備必須具備SECS能力。
第二步
針對既有生產設備進行研究,找到自動連線的方法,並轉換成SECS格式。經過幾年的努力,使日月光的生產設備完全具備SECS能力。
產品追蹤複雜度高
以車用電子的客戶為例,基於安全的理由,必須清楚地記錄每一部車子上的每一顆晶片的生產履歷,以便發現問題時可以追蹤。
半導體前段晶圓製程的產品追蹤方式,透過晶圓刻號進行辨識,待晶圓製程完成後,會將晶圓切割成一顆顆晶粒(Die),再針對晶粒進行加工,此時晶粒上不具備任何刻號可以進行辨識與追蹤。
運用2D碼與RFID技術,確實記錄每一顆晶粒來自哪一片晶圓的哪個位置、每一顆晶粒位於載板上的位置、以及每一個載具跟載板的位置。
每個位置資訊都被完整保存在圖檔系統(MAP System)的資料庫,可隨時追查,不僅是客戶可以追查生產履歷,同時工程團隊也可以運用此生產履歷進行品質與良率分析。
缺乏自動化在地供應鏈
建置智慧工廠初期,自動化設備供應商多為國外大廠,面臨價格高、反應效率低、備料時間長等因素,影響智慧工廠建置時程與成效。
積極尋找在地自動化設備供應商,包含自動搬運系統、自動倉儲、機器手臂等, 近幾年已培植約38家自動化供應商,強化台灣在地自動化產業鏈。
人才培育不易
自動化委員會成立之初,具備自動化建置能力的工程師僅有30位,求才若渴。
透過自動化學院、產學技研與人工智慧學院等作法,已培育累積超過700位的智慧工廠自動化工程師。
人工智慧學院:2018年起辦理 AI 學院,積極推廣人工智慧技術,讓 IAI
平台全民化,深入製造、工程、行政單位,讓全民可以進入No-code的 AI 時代,累計至2024年超過15,000人。
智能工程學院:2022年起,為了工程單位開立專門課程,培育PE/EE了解統計分析方法與機台健康預警觀念,善用數位工具與專案應用的發想,累計至2024年培育超過4,000多位同仁。
數位力學院:從2018年開始,在行政單位規劃了各類型的數位工具課程,透過這些數位工具協助各單位在流程e 化方面能提升工作效率,累計至2024年已培育超過11,000人次。
挑戰
面臨問題
因應作法
設備連線能力不足
要達到智慧工廠的境界,首先要將生產設備的資訊收集到中央資料庫中,才有辦法進行即時分析與管理。
早期封測產業的生產設備具備半導體設備通訊標準 (Semiconductor Equipment Communication Standards, SECS) 能力的比例相當低,設備連線能力成為首要挑戰。
第一步
與採購單位合作跟設備供應商洽談,在新生產設備的採購規範中要求生產設備必須具備SECS能力。
第二步
針對既有生產設備進行研究,找到自動連線的方法,並轉換成SECS格式。經過幾年的努力,使日月光的生產設備完全具備SECS能力。
產品追蹤複雜度高
以車用電子的客戶為例,基於安全的理由,必須清楚地記錄每一部車子上的每一顆晶片的生產履歷,以便發現問題時可以追蹤。
半導體前段晶圓製程的產品追蹤方式,透過晶圓刻號進行辨識,待晶圓製程完成後,會將晶圓切割成一顆顆晶粒(Die),再針對晶粒進行加工,此時晶粒上不具備任何刻號可以進行辨識與追蹤。
運用2D碼與RFID技術,確實記錄每一顆晶粒來自哪一片晶圓的哪個位置、每一顆晶粒位於載板上的位置、以及每一個載具跟載板的位置。
每個位置資訊都被完整保存在圖檔系統(MAP System)的資料庫,可隨時追查,不僅是客戶可以追查生產履歷,同時工程團隊也可以運用此生產履歷進行品質與良率分析。
缺乏自動化在地供應鏈
建置智慧工廠初期,自動化設備供應商多為國外大廠,面臨價格高、反應效率低、備料時間長等因素,影響智慧工廠建置時程與成效。
積極尋找在地自動化設備供應商,包含自動搬運系統、自動倉儲、機器手臂等, 近幾年已培植約38家自動化供應商,強化台灣在地自動化產業鏈。
人才培育不易
自動化委員會成立之初,具備自動化建置能力的工程師僅有30位,求才若渴。
透過自動化學院、產學技研與人工智慧學院等作法,已培育累積超過700位的智慧工廠自動化工程師。
人工智慧學院 : 2018年起辦理AI學院,積極推廣人工智慧技術,讓IAI平台全民化,藉由 AI 平台深入製造、工程、行政單位,讓全民可以進入 No-code 的AI時代,累計至2023年超過10,000人。
智能工程學院: 2022年起,為了工程單位開立專門課程,培育 PE/EE了解統計分析方法與機台健康預警觀念,善用數位工具與專案應用的發想, 累計至2023年培育超過 3,000多位同仁。
數位力學院: 從 2018 年開始,在行政單位規劃了各類型的數位工具課程,例如: RPA、Meta BI、Doc.Bee、co-know…,透過這些數位工具協助各單位在流程e 化方面能夠快速地利用數位工具,有效的節省人員的工作時間,累計至2023年已培育超過 8,000位同仁。
作為產品量產前的控管措施,機台自動化程式(Equipment Automatic Program, EAP)透過SECS/GEM與設備機台進行資料溝通,確保數據的有效性,提升整體設備效率(OEE)。
為降低機台連線程式開發技術門檻,自製標準化機台連線程式開發平台,解決流程設計問題,簡化程式開發複雜度、提升人機比及時間。
利用即時收集機台生產參數,系統自動進行異常偵測,對機台立即發出警訊措施,快速回報機台狀況,避免持續生產不良品,即時偵測產品異常,建立異常通報機制。
整合無人搬運車(AGV)與機器手臂(Robot),推出自主移動機器(AMR-Autonomous Mobile Robot),自主移動機器人具有自主、靈活運用的特點,可進行搬運作業,節省線上作業人力,藉此提升封裝產能。
運用人工智慧異常偵測技術,辦識可能會造成資安漏洞的資訊設備在發生資安事件前即可主動偵測並攔截,以自有技術減少資安風險並降低建置成本。
透過智慧型預測保養機制來判斷是否需要執行實際保養行為,即時偵測設備組件故障與預測異常,並主動通知維修人員處理減少機台故障時間。
聯手中華電信與高通(Qualcomm),建置5G mmWave企業專網提供數據高速傳輸和即時回傳資料,導入產線自動巡檢(AI+AGV智慧無人搬運車)、AR遠端維護協作與綠科技教育館AR體驗環境三大應用,展現未來智慧工廠及自動化可以涵蓋的範圍及複雜度。
開始建構 IAI 平台,打造AI no code的環境,推動全公司AI全民化應用。
日月光半導體高雄廠先進晶圓級封裝廠在整個運營過程規劃佈署工業4.0技術,特別是將AI人工智慧技術應用於製程提升良率與生產排程正確性,成果獲得世界經濟論壇的肯定,獲選為全球燈塔工廠(GLN)。
日月光高雄智慧製造持續演進,利用AI持續優化製程作業,由多元產品的複雜製程切入,應用AI輔助人員以在製品成本最小化、良率最大化的目標,排機排貨以滿足交期、在最短生產提供最佳組合排程的模型。海量的資料探勘、分析,工廠全年無休的龐大運算特性讓 AI 應用於日月光高雄廠遍地開花。
利用4IR技術推動廠務節能及安全,AI全民監工使新建廠高風險作業安全合規,冰水供應AI自動控制於最佳節能點,智慧調節變頻供應。