半导体行业的智能制造应用方案

半导体行业智能制造基于AI、机器学习、大数据目录CONTENTS01智能制造概述02泛半导体行业的当下应用03半导体行业解决方案智能制造概述物联网（IoT）技术互联IT系统自动化大数据分析01智能制造概述IntelligentManufacturing智能制造（IntelligentManufacturing，IM）这一概念最早由美国学者P.K.Wright和D.A.Bourne在其著作《ManufacturingIntelligence》中出现，他们将智能制造定义为机器人应用制造软件系统技术、集成系统工程以及机器人视觉等技术，实行批量生产的系统性过程。工信部出台的《智能制造发展规划（2016-2020年）》中，将智能制造定义为基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。…智能制造概述自动化大数据分析人工智能（AI）物联网技术（IoT）边缘计算混合云计算互连、预测和自我优化智慧工厂车间通信不畅、人工流程过时，这些往往都是快速制造产品的主要障碍。将自动化、AI、IoT、边缘计算、云、5G和数字孪生等多种强大技术融入工业4.0运营，打造智慧工厂，在强大的技术组合的推动下，通过车间数据发掘深入洞察，并在整个生态系统中共享。理想的智慧工厂具备自我学习、自我纠错和自我指导能力。智慧工厂可帮助制造商应对行业的多方面挑战，包括更为优化的资本支出（CAPEX）、更低的运营支出（OPEX）、以及更完善的供应链服务。数字化设施孪生IntelligentManufacturing智能制造概述IntelligentManufacturing智能制造系统基本架构泛半导体行业的当下应用海量制程数据全自动化制造智能化诊断与分析02泛半导体行业的当下应用Currentapplicationsinthepan-semiconductorindustry泛半导体制造业是当今技术最先进的产业之一，也是成本最密集的行业之一。随着全自动化的日渐精进，智能化开始登场，并占领研究高地。在泛半导体制造复杂的生产环境中，面对机台数据、测量数据、缺陷分布数据、电性数据、生产监控数据、制造系统运行数据、工艺制程数据等海量的制造数据，智能制造近年来在全球的泛半导体制造业中开始得到越加广泛的应用，尤其在人工智能、机器学习、大数据分析技术方面的导入。泛半导体行业的当下应用Currentapplicationsinthepan-semiconductorindustry1000位IT，300位AI、机器学习工程师；智能物联管理；工厂一致性（fabmatching）+动态优化；开发出先进数据分析平台、AI智能诊断引擎等，发展了一套独家制程精确控制系统；生产周期精进至少50%。以台积电（TSMC）为例半导体行业解决方案基于AI、大数据与机器学习03半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry行业痛点数据孤岛数据标准不统一、数据关联性差、数据整合困难、数据杂乱冗余、数据质量不佳生产管理困难分析效率低、人员能力差异、人工检测效率低、准确率不稳定分析效率低工艺复杂、数据庞大、不良品复杂、数据孤岛成本高人力成本：招聘、培训、检测、记录设备维护成本：国外设备为主，维护保养和数据采集成本昂贵行业压力与挑战随着中美贸易摩擦的不断升级，国内目前在半导体领域受到的掣肘更甚。国务院作出指示，2025年我国芯片自给率要达到70%。而作为工业领域最尖端的技术之一，半导体的制造的过程极度复杂且漫长，压力不可谓不大。且随着消费性电子迭代益趋紧凑，除了良率与成本，生产周期也变得尤为重要。半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry利用高频数采专用网关，将大量现场过程数据、环境数据等采集到平台，并提供因子分析和数据智能分析，对实时数据进行分析与诊断；方案概述采集监测分析预测自动优化半导体制造智能化升级基于AI和工艺特点，创新开发出各种提升现场效率、质量、设备预测的算法模型，模型经过现场训练和验证，有效提升品质、降低不良、停机导致的损失。来源：IKAS半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry半导体智能制造平台架构均可运用于氮化镓材料的半导体整合设计与制造AI自动缺陷检测与分类系统良率提升与分析系统数据智能集成与分析平台“基于AI、机器学习、大数据解决方案在半导体智能制造统一平台支持下，建立边缘计算和混合云计算基础架构，通过物联网、大数据分析与挖掘、人工智能等技术，开发一系列核心系统，克服半导体氮化镓电子器件在质量、成本、产能、交付方面的多重压力与挑战，提升企业综合实力、竞争力。半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry1、数据智能集成与分析平台解决方案：根据企业及工厂的生产现场特点、工艺特点、现状和未来战略意图，整合氮化镓半导体电子器件生产制造的各类数据，包括现场生产执行系统-MES、物料仓储管理-WMS、设备管理-TPM、能源管理-ems、RFID等各类传感系统、IoT物联平台、SCADA线体控制、质量管理分析QMS等系统集成服务，和底层线体、上层ERP、PLM等集成；运用大数据加工与深度挖掘，以及可视化分析技术，通过数据仪表盘、数据报表等多种图表展现手段，实现大数据时代的氮化镓半导体器件的透明化生产监控和虚拟制造应用，包括智能生产计划与排程、产品质量追溯、产线生产情况、企业数字化管理支撑等；明确各层级数据的管理配套组织、制度流程和管控措施，提供数据管控的具体技术支撑，保障数据的质量和数据受控、合理与安全使用。半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry1、数据智能集成与分析平台预期效果：工厂的全面透明可视，协同效率提升30%-50%订单、产品、客户的全周期追溯客户、供应商、员工视角的用户体验提升半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry2、AI自动缺陷检测与分类现有问题：当前为人工判Code，且人员能力具有差异，存在误判、漏判、过判等问题，产品异常反馈不及时；数据量巨大，人工判别效率低下，且容易出错，劳动强度与人力投入均较高；半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry2、AI自动缺陷检测与分类解决方案：采用深度学习的技术架构建模对ADC输出的图像进行判断，覆盖原有人工判图系统，并与mes、DFS等系统进行对接。在样本情况下设计卷积神经网络模型，自动识别生产流程中的缺陷产品，自动判断缺陷类型与缺陷位置，并分发至对应缺陷处理单位；提升并最终取代传统AOI光学检测设备准确率及检测效率，达到99%以上的氮化镓半导体器件缺陷召回，优化人工检测流程，大幅节省人力成本，提高生产良品率。预期效果：目检人力成本降低约40%误判率降低7%-20%判Code效率提升约50%产品异常反馈时间减少约30%半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry3、良率分析与提升现有问题：半导体制造的复杂性，数据孤岛问题生产参数需基于人工经验不断调整，生产效率低下，人力投入和生产成本高。多因素分析关联分析困难，分析效率低下企业高效精准的挖掘数据价值，实现大规模及实时的品质分析优化困难半导体行业解决方案Solutionsforsmartmanufacturinginthesemiconductorindustry3、良率分析与提升解决方案：基于大数据技术，采集氮化镓半导体器件生产过程的工艺数据、加工履历、设备参数、生产环境参数等数据，进行统一存储建立缺陷分析模型，定位出导致缺陷的工艺段、站点、设备以及设备参数，给出产品加工的最佳工艺路径以及设备参数最佳取值范