半导体业的工业4.0进程,人工智能进程

在工业4.0的浪潮下,身为高科技产业龙头的半导体产业自然不能自外于这趋势。撇开工业4.0的人文面不谈,使用最多的技术之一自然是aiot。但是在半导体业的工业4.0进程之中,却出现迥异于其它产业的风貌。
其它产业在安排机器之间交换资料时,一般会碰到的一个棘手问题是,不存在开源码与通用平台。譬如医疗产业的三大仪器厂商gps(general electrics、philips、siemens),或者机器手臂的四大厂商(abb、faunc、kuka、yaskawa),它们各讲各的语言,没有互通的通信协议,也少有开源码容许使用者自己客制化的操作。克服这些山头之间的鸿沟、做到vendor neutral的应用就是很大工夫,而这工夫产生价值,譬如做医疗影像的tomtec去年就被philips收购。
幸好半导体设备有个聪明的semicon协会,很久以前就在机器设备之间规划好共同规格。远在一个世代之前,第一个晶圆厂还未盖起之时,一本厚厚的产业共识规格书早已问世。特别是在300mm世代,由于晶圆盒太重,晶圆盒的传输用oht(overhead transport)自动化上载、下载于机器设备,相应的生产资料流也很顺畅连通,因此晶圆购买合约中要求个别晶粒生产资料10年的可追溯性(traceability)是常见作法。
在这样的产业环境下,300mm厂已具有现在工业4.0中生产自动化与信息交流的特色,现在进一步将功夫花在生产环境中的传感器布建,这是由于工艺演进所引发于原先设计之外的需求,以及人工智能(ai)的云端运算、认知运算(cognitive computing),用于譬如良率提升、预防性维护等目的。
但是200mm仍然是重要的生产平台,许多新材料新元件的最先进工艺-譬如用于功率元件的sic或者用于mosfet的gan-都尚在200mm以下的晶圆厂研发,有些元件-譬如传感器或功率元件-在200mm以下的晶圆厂制造也较有经济效益。但是200mm乃至于150mm厂先天的规格就远不如300mm厂,这些尺寸的晶圆盒都还依赖人工手推车运送,因此这些晶圆厂于工业4.0的过程中较需要全面性的加工,布建更多的传感器、机器手臂等,提高自动化的程度,方便生产资料的交换、收集,以利云端运算以及认知运算。
另一个semicon的化外之地是厂务设施水、电、气、化学品等,包括300mm厂。这些晶圆厂的生命元素在日益严谨的环保及安全要求下,自动化与安全监控需求必须与时俱进。这也需要更多的传感器甚至机械手臂的布建。
半导体在ai的应用除于生产制造的工业4.0外,还有ai研发、ai设计等,这些措施能在整体上提升半导体产业竞争力。特别目前在人力资源供应日益匮乏、又有外流的压力下,这些措施可以保留领域知识、减少对人力资源的需求。

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