台积电两大独门武器首度公开
发布日期:2019-01-31        



当全球各大制造强权都在积极抢进先进制造,但你知道吗,一家「地表最接近工业4.0的企业」就在你我身边。

 

它是台积电,公认在生产技术最先进和复杂的晶圆制造行业。自从2018年量产七纳米制程后,台积电已成为全球半导体制造技术少数的领导者。其中的关键,正是什少对外公开谈论的先进制造能力。

 

为了让台湾制造业理解智能化的威力,更要为产业带来数位转型动能,《天下》独家走访台积电,一窥全球专业晶圆代工霸主的制造智能化之路。

 

首次公布「智造」秘辛,

 

19年前,就已达全自动等级

 

「从成立第一天我们就在谈制造卓越,这是我们要突显的价值,」台积电晶圆厂营运资深副总经理王建光说。

 

王建光在台积电是掌管所有晶圆厂制造的「总厂长」角色,也是智能化生产的最高主管。首次对媒体分享台积电「智造」奥义,讲起话来温文儒雅的他,不仅颠覆一般生产线主管常见的疾言厉色印象,也很有资格话说从头。

 

首度接受媒体专访的台积电晶圆厂营运资深副总经理王建光,是台积电智能制造的灵魂人物。(邱剑英摄)

 

员工编号30号的王建光,在台积电成立之初就加入,一路参与台积电对制造卓越的追求。他细数,自90年代,八吋晶圆厂导入电脑化,台积电就开始在制造管理上建立门槛。

 

到了2000年开始自动化,当年建立全新的十二吋超大晶圆厂,自动化程度已是全球同业先驱,包括派工、运送系统到设备自动化,都已是全自动化的等级。

 

时至今日更不得了,晶圆厂的工作环境早已颠覆外界认知。走一趟台积电位于中科的十二吋晶圆厂,来到一间名为MCC(生产指挥中心)的办公室,免更换无尘衣,也不用经过空气浴尘室,穿着轻松的工程师或技术员,成排坐在办公桌前专注盯着电脑萤幕上的数值,前方大片落地窗外,还可一览蓝天白云下的大肚山景致。

 

台积电已颠覆外界对晶圆制造的印象,工程师和技术员只要在生产指挥中心,就能够让制造过程智能地运行。(台积电提供)

 

年前率先智能化,

 

将AI、机器学习导入晶圆制造

 

直到今天,台积电自动化程度仍在精进。「每一批货,都知道它下一站要去哪里;每一个机台,都知道下一批货要来的是什么。整个流程运作顺畅以外,重点是必须紧凑,」王建光描述。

 

他举例,多数人去做健康检查时,花最多时间是每一站之间的等待,这很不符合效率。他解释,晶圆制程主要有三种状态,分别是等待(Queuetime)、暂停(Holdtime),和运行(Runtime),虽然这几年已把前两者缩到极小化,但他用坚定口吻强调,往更极致努力将永不停止。

 

随着全自动化的精进,智能化登场。2011年,台积电揭开智能化晶圆厂的序幕,陆续导入大数据分析、机器学习、人工智能等技术。

 

王建光解释,半导体制程是一门高度复杂的工艺,有上千个制程步骤,每道制程都必须精准控制,每个工厂都有数千台机台,每个机台一天可收集数百万到数千万笔数据。

 

他说,这些资料是晶圆制造过程中的所有细节,一定得充分收集、掌握,才有机会优化制程参数,成为提升良率的基础。

 

清华大学工业工程与工程管理学系讲座教授简祯富也指出,台积电的每一片晶圆都有百万个感测点的数据、每座晶圆厂都有成千上万台机台设备,但对应的制程工程师,却可能只有不到一千位,要分析如此海量的资料,已远超人力所及。

 

简祯富接着说,一般商用统计软体,虽然已经可以支援大数据分析,但是每个行业都有各自的专业需求和特性,因此,像台积电这种产业的领头羊,就会发展符合自己所需的分析工具。

 

这时,台积电的1000位IT,以及300位AI、机器学习工程师登场。王建光透露,过去几年来,台积电已经开发出智能诊断引擎、先进数据分析等平台,进而发展出一套独门的制程精确控制系统。

 

这套将大数据与机器学习应用在晶圆制程的学问,堪称台积电近年持续拉开全球竞争者距离的究极奥义。

 

独门一:降低生产周期,交期所向无敌,代工厂最强

 

它到底有多厉害?前董事长张忠谋口中在这行业很重要的数字──生产周期(cycletime),就能因此降低。

 

要理解「生产周期」,得先对芯片制程有大致的概念。简单来说,台积电的工作,就是把客户(IC设计公司)委托的电路图做进一颗指甲一样大小的芯片里,因此,除了电路线宽已做到细如头发直径的万分之一,还得像建造高楼般,一层一层反覆进行曝光、显影、植入离子、蚀刻等制程,才有办法将超过十亿个电晶体的电路图「塞」在一颗芯片内。而生产周期,就是建造每一层(layer)的时间。

 

随着消费性电子迭代益趋紧凑,一家IC设计公司的高阶主管直言,相较良率、价格,「交期,是我们现在最看重的,而台积电确实是所有代工厂最强的。」

 

台积电的交期所向披靡,关键之一就是生产周期竞争力。王建光透露,从台积电推动智能制造并应用大数据和机器学习后,生产周期精进,至今最少进步50%。

 

因为从同业到客户都想要对此一窥堂奥,也让王建光对各制程的详细数字与细节,更加三缄其口。但早在2017年,台积电的台湾技术论坛上,时任台积电共同执行长魏哲家在主题演讲时就提及,把大数据、机器学习等技术应用在制程管理上,「都是为了降低我们的生产周期。」

 

当时,魏哲家透露,在约15年前的180纳米时代,一颗芯片内部约25层,生产一层约花两天。而现在,以十纳米手机芯片为例,内部已达80层,如果一层生产周期还是两天,代表一个产品要将近半年才做得出来,「没有人肯等你的,」魏哲家说。

 

台积电董事长刘德音(左)与副董事长暨总裁魏哲家(右)接班后,仍持续加大智能制造力度。(刘国泰摄)

 

独门二:工厂一致性,不但可精确制造,还能优化

 

走入智能晶圆厂时代的台积电,还有另一项独门绝活不能不提,那就是「工厂一致性」(fabmatching)。

 

简祯富在新书《工业3.5》提到,透过机台参数与感测器的数据分析,除了可以即时推测每一个加工产品的好坏,设备也具有自我检测、制程参数智能调校、自动复原与改善控制等能力,并借着不断诊断、不断反馈、不断学习进化的「动态优化滚动」,变得愈来愈智能。

 

更厉害的是,过程中能确保没有人「掉队」。

 

一颗新芯片要量产,通常会先经研发试产,待制程参数等诸多生产因子调到最佳化后,才外放到各晶圆厂大量生产。王建光透露,目前在全球拥有13座晶圆厂的台积电,也多半由母厂负责试产稳定后,再到各厂投片量产。

 

对芯片制造者来说,很大的考验就是如何把试产时的表现,精准移植到量产。过往最知名的就是英特尔的「精确复制」(CopyExactly)模式,亦即英特尔在全球每座晶圆厂的每条生产线,不仅都采用相同的生产设备,连厂内管路配置、尺寸、长度,甚至几个弯角都要一模一样,以此确保从研发产线到量产能表现一致外,也可预防同样的问题重覆发生。

 

王建光说,在台积电,不断优化是家常便饭。光这项能力,就让台积电建立一道同业难以跨越的成本门槛。(邱剑英摄)

 

类似模式在台积电称为工厂一致性,却因为导入智能化而多了同业难以仿效的弹性。

 

王建光解释,工厂一致性不仅让同样的制程,移转到各厂仍百分之百相同,若生产过程中滚动出更好的制程参数、更好的良率表现,甚至后来导入更有成本效益的机台时,其他厂也会跟着对准(alignment)。

 

「一般进入量产后就不敢再动了,」王建光笑道,但在台积电,不断优化却是家常便饭。他没说出口的是,光这项能力,就让台积电建立一道同业难以跨越的成本门槛。

 

秉持制造卓越的初心,一路成就全球制造业典范的台积电,接下来还能演绎多强大的「智造」本事,全世界都在看。


来源:CSIA
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