台積電首度公開智慧製造

台積電首度公開智慧製造
張忠謀、魏哲家最關心的神秘數字

semiconductor technology at tsmc, 2011

https://www.youtube.com/watch?v=4q_n4vdyzzc

圖片來源:黃明堂

作者:陳良榕 2017-05-27 web only

台積電生產主管秀出一張張嚴禁攝影的投影片,剖析如何善用機械學習、大數據,打造出超越三星、格羅方德的製程管理。一位台積公關主管事後都驚訝的說,「他怎麼講這麼多,難道不怕競爭對手拿去抄?」

走進新竹科學園區的台積電總部大廳,會看到牆上英文寫就的三大信條1:「技術領導,製造卓越、顧客信賴」2其中,製造卓越(manufacturing excellence)一塊,台積電過去總是諱莫如深,極少談論細節,但在同業眼裡,卻是台積與三星、格羅方德拉開距離的真正關鍵。

五月底的2017年台灣技術論壇,台積電首度揭露部分先進製造的秘密。首先,共同執行長魏哲家在主題演講時透露,台積已將當年熱門的大數據、機器學習技術,應用在製程管理3,「都是為了降低我們的cycle time(生產週期)4。」

台積電董事長張忠謀去年接受《天下》專訪時,也曾強調「」

當前最先進的ic,內部結構像是一個層層疊疊的千層蛋糕,做出每一層所花時間的平均5,就稱為「生產週期」。

魏哲家說,早年在180奈米的時代(約15年前),一顆ic內部只有25層,但是生產一層得花上兩天。當前最先進的10奈米手機晶片,內部已高達80層,如果一層還是兩天,便代表一個產品要160天、將近半年才做得出來。「沒有人肯等你的,」魏哲家說。

他說,現在台積電10奈米的生產週期目前約1.1到1.2天。「我有一個夢想,以後要做到一層一天,不能再長,」魏哲家強調。

台積電共同執行長魏哲家。楊閔攝影。

生產週期已是產業勝負關鍵。一位台積客戶主管表示,格羅方德的生產週期約比台積慢上30%,這不但代表同樣一個廠,台積可多創造三成營收6,客戶產品上市的時間,也可快上將近一個月。而一個月,在變化快速的智慧手機業,往往就定生死。

而且,當半導體尺度開始逼近物理極限,生產週期還從生產力優勢,轉化為技術優勢7

例如,台積與三星的7奈米競賽8。台積的7奈米,已經從上個月開始試產。而三星卻得等到明年,因為該公司堅持要採用最新的euv微影技術。

一般業界認為三星研發能力與台積不相上下,但製造管理,不如台積。最先進的7奈米智慧型手機ic,內部結構高達一百層,而且部分結構得用到複雜的4p4e微影技術,大幅拉長生產週期。

只有台積有本事,在客戶能容忍的時間,以傳統微影技術生產出7奈米ic。「台積想先獨佔市場,因為只有他可以做,」一位ic設計大廠主管說。

而三星別無選擇,只能等待預計明年性能才能達到量產要求的euv顯影技術,該技術的光線極細,可大幅加快生產速度,但設備價格極為昂貴9

然而,為何台積電的製造能力能夠遙遙領先對手?

答案在技術論壇另一個演講。台積十二吋廠技術委員會10處長黃裕峰,主講台積電的「智慧精準製造」,也就是類似「工業4.0」的概念。

他表示,台積先進製造環境已採用「獨特的專家系統,和先進演算法,類神經網路自我學習的模式」11

在工廠管理部分,10奈米產線收集的資料量,是過去40奈米的10倍。台積電以大數據與機械學習的方式,善用這些資料12

以一個月產30萬片的晶圓廠為例,場內三千台生產機台13,每天會產生八百萬的派工命令14,台積電的工廠管理系統,可以在一分鐘之內計算出最佳的生產排列組合。成果是,準時交貨率99.5%,產品生產週期1到1.2天。

第二,是製程精密控制方面,隨著電晶體的尺度小到逼近物理極限,製程要控制的厚度變異量,甚至比一個原子要小。10奈米世代與28奈米相比,控制參數15多上20倍。

因此,每台生產機台裝了上千個感測器,台積電更發展出精密的調機系統,大數據分析過去累積很多調機記錄,再根據當下的機台狀況,即時回饋一個最佳的調機參數組合,例如溫度、氣體流量、電流等16

第三,工廠一致性(fab matching),要確保在不同廠區17生產的客戶產品品質保有一致性。因此隨時監控不同廠區的機台參數,找出生產狀況最佳者,「找出好的模範生,所有人跟他學習,學完之後,就成為我們未來的標準18,」黃裕峰說。

注解:

1 領先世界的技術,全台灣最會賺錢的公司,仍堅守這可通用於各行業的「企業原點」。2 當面是滿足顧客,進一步是用「縮短前置時間」刺激出技術與製造能力。如同大野耐一在1988年「豐田生產方式」英文版的序言中所說,「我們所正在做的是盡可能地縮短時間線…」。

3 製程管理:以最少資源(時間、設備、材料、人力)獲得最大產出。一般是「管理資源的有效運用,如設備的稼動率」,豐田是反向地「管理未被有效運用的資源、浪費,如庫存、品質不良。」

4 時間(cycle time, lead time)是各種技術的總和kpi。這裡的cycle time應是一層從開工經歷各製程(manufacturing area)到完工時的時間,反比於半成品的庫存週轉率(cycle time 越短,周轉率越高),也是開工到完工的lead time。

5 我想這裡指的是從系統中取得的平均數字,包含製程時間、搬運、檢查與停滯(等待)時間。

6 同一面積的廠房,生產的流速增加30%,產量也增加30%。

7 從最簡單的時間指標(每個人都能感知),讓大家都可看到可改善的機會,必須改善的弱點、課題,有了共識,問題就好解決了。

8 這是典型的以軟體的技術vs.硬體設備的競爭的案例。成也硬體(投資),敗也硬體。

9 這是兩種不同的模式,台積電以技術與三星的設備競爭。設備可以買到,技術卻是外人無法窺探的黑盒子。

10「管理」技術標準的部門。

11 這本是管理、技術人員要做的事,人熟練之後才能有效率地交給電腦去做。反之則成災難。

12 常見收集了資料卻沒人活用。原因是龐大的資料需要強大的軟硬體來分析,但先得有人了解其來龍去脈、原理原則,這需要對技術的充分掌握,關鍵還是在具有與龐大資料相匹配能力的人,而且持續地需要。但電腦化之後,就少有人有機會掌握全局,一段時間之後,電腦即成黑盒子,沒人可掌握,又得回到培育人才的原點。

13 從後文要算出最佳組合來看,3000台機台可能是許多分散於不同區域的「機能別製程(function area)」,製品根據需求,要在不同的機能別間流動。而同一製程內又有多個機台。

14 複雜的系統,才需要複雜的管理,得請電腦來幫忙。

15 以設備為主的工廠,是以條件(操作參數)來做事前管理的。

16 事前檢證、計畫、設定,作業中管理(自働化),作業後再檢討改善的「良品條件」。

17 同一製品會在不同廠區、不同機台生產。這需要更強大的設備、技術、人力的管理能力。

18 第二、第三都說明了製程的每一個細節都要管理,環顧我們的周圍,放任的狀況何其多?

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