text: 半导体制造业在已过的数十年间跨越了几次技术革新，每一次的革新都更进一步地导向较低的生产成本，并同时提高晶圆厂产能。随着物联网(IoT)应用对于半导体制程技术更高品质的要求之下，半导体制造业正迈入另一个革新技术的转变週期。
  从制造端来看，智慧制造的下个阶段正受惠于5G无缐网路、人工智慧(AI)、更强大的处理器、云端数据分析、虚拟与扩增实境应用，以及整合知识网络等新技术发展。
  这些技术连同着新的软体应用，正驱动半导体制造业朝向所谓的「工业4.0」、「智慧制造」、或「工业物联网」的发展阶段。
  不论我们如何称唿这阶段的发展，重点是我们开始看到不一样的晶圆厂：晶圆厂以虚拟方式作出最好的管理决策。那么我们的目标是什么？我们的目标是持续将生产数据上传至知识网络，再利用这些数据做出明智的决策。
  这些推动我们走向智慧制造的科技演进着实令人惊艷不已。例如，5G网路让我们下载一部电影只需4、5秒；AI处理器的（运算）能力，较现有最佳的绘图晶片强大50倍以上；以及其他有发展潜力之策略方向，例如，套用（资讯）安全技术成熟的云端运算，能够以更具成本效益的方式，执行数据分析以及解决生产问题。
  试着回想一下前一段时间，操作员在晶圆厂内推着手推车、手动按下开关启动设备、以及使用试算表确认在制品(WIP)，其实都是不久前仍然可在晶圆厂内看到的情景。但晶圆厂逐步迈入新的生产阶段，进展到可以从不同设备蒐集生产资讯、使用自动物料搬运系统(AMHS)，以及运用先进制程控制(APC)，如批次控制、故障侦测等。
  再者，整个产业进阶到新层次，透过启发式演算的智慧系统开始控制工厂作业，创造了可观的正面效益。然而，随着整个产业在追求高度自动化控制之际，也伴随某些限制。许多公司继续使用现有技术提升自动化的水平时，但都受限于运算能力、频宽、数据整合与筛选。如今，许多业者都在寻找出一条从夹杂人工控制与自动化启动的现况，过渡到完全自动化的途径。
  对于成本导向的半导体制造业来说，接受并推动技术改革确实是个艰鉅的挑战。半导体制造属于资本密集产业，因此自动化对于提升生产效率至关重要。毕竟在面对动辄几百万美金的设备时，我们必须确保达到高使用率与避免生产上的瓶颈，但也正因为这样，业者的创新思维不免被旧经验，以及既有的自动化系统与流程所拘束。
  毕竟，我们所处的产业，就是买卖晶圆及晶片。至于经常被谈论的「工业4.0」议题，唯有应用可以达到及时出货及获得合理投资报酬，才能引人注意。
  晶片制造商面对的难题，包括如何：(1)提高产能；(2)为生产工程师建立可顺利执行与制造的篮图；(3)发展可提升操作员生产力的方法；(4)帮助生产工程师与团队协作，而非一人孤军奋战。
  美国汽车工程师学会(SAE)将汽车从无自动化演进到全自动的过程，划分成六个阶段，将这些定义套用到晶圆厂的自动化进程也同样适用。毕竟，自动驾驶车也是运用程式与感应器侦测，即时回馈周遭车辆的动态情形，保障行驶安全，同时降低从A点到B点的成本（见图1）。
  SAE的定义始于无自动化的阶段0，接着是汽车本身做出某些即时反应的阶段1，像是调节车辆加速与减速的巡航操纵，而驾驶员则是「辅助」。
  发展至阶段2时，驾驶员仍然是车辆的主控者，但此时自动化系统开始与驾驶员合作。过渡至阶段3时，某些控制将由自动驾驶系统主导，而驾驶员此时则改为是应变角色。到了阶段4，车辆已经可以自行处理从未遇过的情况，且其应变系统足以应变不同的紧急情况。达到全自动化的阶段5时，车辆能够接管所有驾驶任务，且在任何情况下，方向盘、油门等皆不需要人为操控。
  现今的晶圆厂自动化进程与（自驾系统）相当类似：两者都是从完全人为操作、感知回馈，最终发展至自我驱动系统（见图2）。
  在半导体产业自动化的阶段1，我们可以看到自动物料搬运系统(AMHS)的应用、追踪良率及（侦测产品）缺陷的能力，以及某些预防性维护措施。当发展到阶段2时，晶圆厂会开始採用即时调度与批次控制(R2R)系统。
  如今许多制造商为努力达成全自动的第一个时期（亦即阶段3），正致力发展即时排程与预测技术。随着运算速度日增，业者正在寻求机器学习的产业应用发展，阶段3可谓是这些新技术发挥的试验场。
  在阶段3，企业着手发展数位孪生，并决定什么部分能或不能移到云端。当这些业者朝（智慧制造的）目标迈进时，认知到以往的生产流程与作业系统未来也未必适用，要使用者建立对新科技的信任，也就面临比以往更艰难的学习曲缐。
  升级至阶段4具有突破性意义，因为程式可执行许多过去未被晶圆厂执行的规范，从而作出更好的决策。处于此阶段的系统能够自动化撷取生产数据，即时决策，进而提升产能。如同自动驾驶车基于保障行驶安全须做出即时决策，应用材料公司正与初期使用者携手开发可优化商业实作的即时决策系统。
  在代表全自动的阶段5，最关键的是侦测系统最弱环节是否能运作的能力。因为往往最弱的环节无法正常作业时，整个系统也就无法正常运作。
  我们有机会发展出新的方法，为客户提供附加价值。例如，客户想要自动规划系统，透过提高回应市场需求变动的能力，产生可衡量的价值。但目前的资源规划是以人工的方式进行，而且更新规划相当耗时。对比之下，自动系统则可在数分钟内完成任务。另外，由于数据品质攸关生产自动化发展的成败，当前生产数据不一致将会是另一个挑战。为了积极向前迈进，数据品质也是需要着墨的范畴。
  目前，应用新科技时依然存在着其他阻碍。其中，较大的问题是有关于资讯安全，因为它会影响对云端的应用。在复杂的制造流程中撷取的生产数据，企业管理者往往视为重要的智慧财产(IP)。因此，必须先釐清哪些（生产数据）属于IP，才能权衡云端应用的产业利益。尽管现阶段只有少部分企业使用公共云端，但是半导体制造商正开始着手定义及确认，哪些数据可在云端进行分析，哪些可在公司授权软件下处理。
  一直以来，企业不断在询问：「哪些资讯应该或者能够透过云端下执行？」然而，我们近期发现企业面对此议题的态度已出现改变。应用材料公司正在加大投资力道，我们的管理阶层透过与大型制造商合作，分辨催化及阻碍云端应用的因素。我们相信，当制造商体认到新技术及应用能够改善公司收益后，转变势必会出现。届时，企业将会开始使用云端。
  回想一下过去前一波关键任务系统转换，尽管当时Windows作业系统已发展成熟、具成本效益、且被广泛应用，但业界对于要以Windows取代UNIX也曾经有过疑虑。相同的情况也将会发生在云端。
  在任何一个成功的企业文化中，我们都可以看到创新所扮演的关键角色。变更管理方式以及採取新的执行方法需要勇气。但事实证明，若失去创新的动力，将会停滞不前，甚至将会远远落后于其他许多企业。
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