精益制造正在向更智能的半導體制造流程演進(jìn)

與眾多半導體企業(yè)相仿，數十年來(lái)，該行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)始終依托于精益制造技術(shù)穩步前行。精益制造不僅是企業(yè)存續的基石，更是其不斷進(jìn)步的驅動(dòng)力。通過(guò)實(shí)施精益生產(chǎn)方式，這些企業(yè)已成功剔除眾多非增值環(huán)節，顯著(zhù)降低了浪費，并極大地提升了生產(chǎn)效率。

芯片制造領(lǐng)域的先驅們深刻認識到精益制造所賦予的競爭優(yōu)勢，然而，他們也普遍意識到，在今日這個(gè)競爭激烈且要求嚴苛的市場(chǎng)環(huán)境中，僅僅依賴(lài)精益制造已難以滿(mǎn)足發(fā)展需求。當前，若企業(yè)僅止步于精益而不積極邁向智能制造的新階段，將可能束縛其在敏捷性、制造流程優(yōu)化、風(fēng)險管理以及市場(chǎng)競爭力等方面的進(jìn)一步提升，而這些因素對于任何一家半導體制造商實(shí)現長(cháng)遠發(fā)展、壯大實(shí)力而言，均不可或缺。

通過(guò)智能制造將精益制造優(yōu)勢提升到一個(gè)新的高度

單獨的精益制造可能已接近其能力極限，但如果通過(guò)智能制造對其加以強化，精益制造的優(yōu)勢似乎幾近于無(wú)窮無(wú)盡。

原因何在？智能制造最初作為工業(yè)4.0的一個(gè)組成部分出現，它增加了將仿真、執行控制和分析相結合所需的數字化，從而在不影響精益制造收益的情況下，持續優(yōu)化無(wú)返工的高良率制造流程。智能制造為企業(yè)提供需要的端到端連接，以便企業(yè)做出數據驅動(dòng)型決策，從而加快新產(chǎn)品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造環(huán)境中實(shí)現更高產(chǎn)出。

根據預測，智能制造提高績(jì)效的潛力令人印象深刻：

? 產(chǎn)量提高 20%

? 成本降低 15%

? 營(yíng)收增加 10%

? 降低網(wǎng)絡(luò )攻擊以及不遵守監管要求和可持續發(fā)展目標的風(fēng)險

為了對精益制造和智能制造進(jìn)行公平的比較，讓我們先從精益制造的優(yōu)勢談起：

? 減少浪費

? 顯著(zhù)提高生產(chǎn)效率

? 節約資源

? 及時(shí)交貨

? 實(shí)現質(zhì)量改進(jìn)

? 應用吸取的經(jīng)驗教訓

? 提高客戶(hù)滿(mǎn)意度

? 增強可持續發(fā)展能力

盡管這些優(yōu)勢令人印象深刻，但我們還必須考慮只堅持精益技術(shù)而不補充智能制造的局限性，具體如下：

? 最多只能達到上次制造的水平而無(wú)法超越

? 無(wú)法對緊迫的業(yè)務(wù)和質(zhì)量問(wèn)題做出主動(dòng)或預測性響應

? 由于依賴(lài)于過(guò)往的數據，無(wú)法實(shí)時(shí)提供高水平的初始質(zhì)量

? 在當今業(yè)務(wù)速度下競爭所需的制造敏捷性不足

是什么讓智能制造脫穎而出？

實(shí)時(shí)數據采集、規劃、仿真和生產(chǎn)優(yōu)化讓半導體制造更智能

精益制造注重歷史數據。精益制造使用過(guò)去的生產(chǎn)數據來(lái)確定和消除非增值活動(dòng)。

智能制造注重實(shí)時(shí)數據。智能制造使用實(shí)時(shí)生產(chǎn)數據來(lái)不斷優(yōu)化當前生產(chǎn)，以實(shí)現高水平的初始質(zhì)量。

精益制造是一種反應性制造。精益制造使用過(guò)去的生產(chǎn)數據來(lái)評估過(guò)去的績(jì)效，同時(shí)識別浪費和低效流程，從而吸取經(jīng)驗教訓，改善運營(yíng)。

精益制造過(guò)程中有許多手動(dòng)步驟。進(jìn)展往往很緩慢。智能制造是一種主動(dòng)性制造。精益制造注重過(guò)去的數據，而智能制造則不同，它使用先進(jìn)的軟件解決方案和分析方法將實(shí)時(shí)生產(chǎn)數據轉化為可操作的洞察，以提高當前和未來(lái)的績(jì)效。

智能制造極大地增強了數據的力量

通過(guò)系統之間的端到端連接，可以直接從半導體制造執行系統 (MES) 收集實(shí)時(shí)數據，為半導體專(zhuān)用儀表板（包括獨特的半導體特定制造流程清單 / 信息清單模塊）提供信息。用于半導體制造的 MES 可以利用生產(chǎn)的數字孿生來(lái)實(shí)時(shí)捕獲性能數據，包括統計過(guò)程控制 (SPC) 以及與制造執行、維護、測試和調度的偏差。數字孿生利用 MES 數據不斷進(jìn)行更新，可以隨時(shí)提供高度準確的仿真，幫助企業(yè)確定生產(chǎn)改進(jìn)機會(huì )。

優(yōu)化型半導體制造執行系統 (MES)借助智能制造，管理人員可以更深入地了解生產(chǎn)步驟，而這將使企業(yè)能夠在問(wèn)題發(fā)生之前就發(fā)現它們，并在設計和工程流程的早期（從前端制造和晶圓制造到后端制造、組裝、封裝和測試）采取 “左移” 策略，解決潛在錯誤。

仿真助力生產(chǎn)優(yōu)化

利用數字孿生，企業(yè)可以及早預測生產(chǎn)問(wèn)題，從而通過(guò)關(guān)于如何以及在何處對MES進(jìn)行運營(yíng)調整、采用人工智能、采取全面預防措施降低風(fēng)險以及無(wú)返工產(chǎn)品的績(jì)效洞察，找到解決方法。

數字孿生是產(chǎn)品（產(chǎn)品數字孿生）或其制造流程（生產(chǎn)數字孿生）的高精度虛擬模型。在構建半導體產(chǎn)品或設計實(shí)際制造操作之前，這些模型在虛擬模型中模擬真實(shí)世界的條件。仿真可用于模擬多個(gè)能夠通過(guò)更低成本進(jìn)行虛擬評估的假設場(chǎng)景，以?xún)?yōu)化產(chǎn)品和流程。

數字孿生會(huì )通過(guò)企業(yè)的半導體 MES 不斷更新，以確保出色的精度。通過(guò)不斷從現實(shí)制造流程中收集數據，制造仿真可以持續改進(jìn)，從而使制造流程更加高效。虛擬模型將動(dòng)態(tài)地提供生產(chǎn)環(huán)境相關(guān)信息并優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)境，以實(shí)現偵測（監控）和預測（人工智能）功能。

人為因素

為了獲得真正的整體解決方案，企業(yè)的數字孿生方法還應模擬人與流程和技術(shù)的交互，從而優(yōu)化人才使用、員工分配、人體工程學(xué)環(huán)境、生產(chǎn)效率和可持續發(fā)展能力，從而確保業(yè)務(wù)持續增長(cháng)。

借助數字孿生，可以開(kāi)始捕獲實(shí)時(shí)制造數據，并將該數據重新引入虛擬模型中進(jìn)行仿真，以便：

? 評估預測方案，以確保滿(mǎn)足近期和長(cháng)期訂單的產(chǎn)能

? 準確模擬人與流程和技術(shù)的交互? 評估制造流程中的必要變更

? 記錄并復現企業(yè)的良好實(shí)踐，以便設定比以往更高的質(zhì)量水平

? 優(yōu)化人才使用、員工分配、人體工程學(xué)環(huán)境、生產(chǎn)效率和可持續發(fā)展能力

? 利用歷史數據和預測數據做出更明智的資本支出決策

虛擬呈現制造流程

在制造流程實(shí)際建立之前對其進(jìn)行設計和仿真，盡量降低風(fēng)險，并確保流程高效且有效，同時(shí)盡量減少返工。

找出浪費和效率低下之處，例如瓶頸、不必要的步驟和過(guò)多的庫存。一旦發(fā)現浪費，制造商就可以采取措施消除它。

創(chuàng )建并優(yōu)化生產(chǎn)計劃和時(shí)間表。這有助于縮短設置時(shí)間，充分減少在制品庫存，并充分提高機器利用率。

模擬不同工藝參數對產(chǎn)品質(zhì)量的影響。這有助于制造商確定每個(gè)過(guò)程的適當設置，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量并降低報廢率。

第二步：通過(guò)實(shí)時(shí)報告和分析實(shí)現閉環(huán)

其次，使用實(shí)時(shí)制造報告和分析，企業(yè)可以獲得持續學(xué)習和質(zhì)量改進(jìn)優(yōu)勢，從而以下一代效率執行先進(jìn)的半導體制造運行。

借助提供更高級別的數據智能和自動(dòng)化的智能制造環(huán)境，企業(yè)可以改善從設計到生產(chǎn)的協(xié)同，從而實(shí)現無(wú)返工、可追溯、安全且高良率的半導體制造操作。

通過(guò)智能制造，企業(yè)可以使用當前的 MES 運行數據實(shí)時(shí)更新仿真模型。企業(yè)可以利用半導體專(zhuān)用制造流程清單和信息清單解決方案來(lái)簡(jiǎn)化制造配方和作業(yè)指導說(shuō)明，并實(shí)現它們的自動(dòng)化。此外，企業(yè)還可以獲得晶圓量測機器學(xué)習分析和洞察所提供的數據驅動(dòng)型晶圓洞察優(yōu)勢。

利用閉環(huán)方法，企業(yè)還可以獲得更大的流程靈活性和效率優(yōu)勢，將監管和質(zhì)量要求與同步生產(chǎn)流程完全整合在一起，實(shí)現優(yōu)良的供應鏈管理。此外，企業(yè)還可以利用云和邊緣分析來(lái)為預測性維護提供支持。

高效運行敏捷生產(chǎn)線(xiàn)并收集實(shí)時(shí)數據

使用數據來(lái)維護和利用PLAN中的工程仿真模型，以便評估技術(shù)或產(chǎn)品更新帶來(lái)的變化。引導流程數據，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(loT)上運行自成一體的數字孿生模型，從而對持續改進(jìn)實(shí)施建模。

消除產(chǎn)品運行變化造成的混亂——無(wú)論交付的批次包含一件產(chǎn)品還是1000 件產(chǎn)品，都應該確保相同的效率和質(zhì)量。

快速識別和預測生產(chǎn)和質(zhì)量問(wèn)題，防患于未然。使用高級分析將大量數據轉化為可操作的洞察。

第三步：跨所有學(xué)科建立聯(lián)系

需要完成的第三件事就是在虛擬世界和真實(shí)制造世界之間建立無(wú)縫連接。

隨著(zhù)制造條件和工藝的變化，企業(yè)可以在閉環(huán)中不斷將來(lái)自現實(shí)世界的更新數據重新引入虛擬世界，從而持續評估改進(jìn)情況。

借助跨所有企業(yè)、學(xué)科和領(lǐng)域的連續互聯(lián)數據流，企業(yè)可以獲得實(shí)時(shí)做出業(yè)務(wù)、工程和制造決策所需的當前洞察。

準備就緒后，企業(yè)可以通過(guò) MES 實(shí)施數據驅動(dòng)型決策，從而在不中斷精益制造流程的情況下，利用無(wú)返工設計實(shí)現高水平的初始質(zhì)量。

這場(chǎng)智能制造革命對企業(yè)意味著(zhù)什么?總而言之，利用數據驅動(dòng)型運營(yíng)績(jì)效洞察一家全面互聯(lián)的智能工廠(chǎng)可以獲得持續改進(jìn)的重要機會(huì )。

企業(yè)可以通過(guò)一個(gè)安全、開(kāi)放的平臺，將內部和整個(gè)供應鏈中的所有制造解決方案連接起來(lái)，實(shí)現無(wú)縫協(xié)同，從而提供高水平的初始質(zhì)量，交付無(wú)返工設計。借助無(wú)縫管理所有領(lǐng)域數據的穩健、開(kāi)箱即用的解決方案，企業(yè)的團隊可以提高 NPI、降低成本并推動(dòng)創(chuàng )新，從而獲得競爭優(yōu)勢。例如，借助可將產(chǎn)品清單(BOP)直接發(fā)送到 SAP 的產(chǎn)品生命周期管理(PLM)解決方案，企業(yè)便可以為可能使用不同 MES的多個(gè)站點(diǎn)提供支持，從而提高單點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)的效率。

從精益制造向智能制造演進(jìn)的企業(yè)將不再僅僅作出反應，而是主動(dòng)加快晶圓代工廠(chǎng)的演進(jìn)，以便優(yōu)化制造，并使公司在制造未來(lái)半導體的激烈競爭中立于不敗之地。

從低效的反應性向高效的主動(dòng)性演進(jìn)

許多傳統的集成電路代工廠(chǎng)都秉持反應性思維，依賴(lài)于事故后分析和糾正措施，而這往往會(huì )導致生產(chǎn)延誤。然而，采用智能制造，通過(guò)數字孿生收集全面的實(shí)時(shí)數據模擬下一代流程，并為更智能、更及時(shí)的決策提供信息卻是實(shí)現數字化轉型的關(guān)鍵所在。這種演進(jìn)正在發(fā)生，它從反應性解決問(wèn)題開(kāi)始，快速轉變?yōu)槌掷m的學(xué)習、主動(dòng)式質(zhì)量管理和能夠預防缺陷的預測性方法，讓企業(yè)交付更高質(zhì)量的半導體，實(shí)現更高的產(chǎn)量。

從精益制造向智能制造的演進(jìn)是企業(yè)取得成功和長(cháng)盛不衰的關(guān)鍵。

通過(guò)企業(yè)系統樞紐實(shí)現跨所有學(xué)科的無(wú)縫協(xié)同

通過(guò)開(kāi)放、全面的物聯(lián)網(wǎng)解決方案有機地連接企業(yè)的機器、生產(chǎn)線(xiàn)、工廠(chǎng)和供應鏈。使用虛擬傳感器對高價(jià)值資產(chǎn)的運營(yíng)效率進(jìn)行建模和分析。使用來(lái)自人工智能和分析工具的預測性洞察優(yōu)化制造流程。

消除數據孤島，實(shí)現整個(gè)生產(chǎn)流程的端到端可見(jiàn)性，并提高流程效率。

利用新的過(guò)程自動(dòng)化技術(shù)提高整體設備效率(OEE)，并降低總擁有成本。

邁出下一步，擁抱智能制造的新紀元。隨著(zhù)企業(yè)智能制造體系的日益成熟，并全面融入生產(chǎn)核心，我們將迎來(lái)前所未有的機遇與挑戰。在這一轉型的關(guān)鍵節點(diǎn)，企業(yè)不僅能夠提前預判生產(chǎn)中的潛在問(wèn)題，還能依托強大的績(jì)效分析能力，精準洞察MES（制造執行系統）的運作細節，明確何時(shí)何地需進(jìn)行策略性調整。人工智能的深度融合，將賦予我們前所未有的決策支持，使我們能夠采取全面而前瞻的預防措施，有效降低風(fēng)險，確保產(chǎn)品一次通過(guò)，無(wú)返工之憂(yōu)。這不僅將顯著(zhù)提升新產(chǎn)品的引入（NPI）良率，更將為企業(yè)業(yè)務(wù)的持續拓展與升級奠定堅實(shí)基礎。

然而，這一切美好愿景的實(shí)現，都始于我們從精益制造向智能制造的堅定邁進(jìn)。這是一場(chǎng)需要勇氣、智慧與持續努力的變革之旅。要以開(kāi)放的心態(tài)擁抱變化，以創(chuàng )新的思維引領(lǐng)未來(lái)，共同開(kāi)啟智能制造的新篇章，加速邁向更加輝煌的發(fā)展道路。