本文編譯自embedded-computing

半導體制造設施不同于其他任何工廠。他們可以有數(shù)十億美元的投資，用于生產人類有史以來一些最小的商用產品。小到一點灰塵都會對最終產品造成無法彌補的損害。幾十年來，該行業(yè)開創(chuàng)了許多流程，其他工業(yè)制造商最終將在幾十年后采用這些流程。隨著越來越多的產品、設備和系統(tǒng)依賴計算能力和復雜的納米架構來運行，對晶圓的需求預計只會增長。

但是，這種工業(yè)制造業(yè)不可避免地需要永無止境的運營創(chuàng)新，以獲得更高的投資回報。過去幾十年中取得的許多改進都是非常有價值的，但這是一個收益遞減的過程。這些改進常常是以提高產量的名義進行的。毫無疑問，這是一個至關重要的指標，但專注于單一的優(yōu)化因素可能會導致工程師將自己封閉。從這一立場來看，歷來有兩種選擇：投資于更小的節(jié)點或更大的晶圓。這兩者都是有利可圖的，但需要數(shù)十億美元的前期資本投資。

這使得除了最大的代工廠和制造廠之外，其他企業(yè)幾乎不可能與之競爭，這就是智能制造的用武之地。在最簡單的層面上，所有的生產設施都有三個調整旋鈕可以轉動：成本、時間和質量。智能制造所做的是微調這三個旋鈕，從而使企業(yè)獲得更大的控制權。還有其他好處，如基于規(guī)則的規(guī)劃和流程優(yōu)化，將智能制造定位為走出邊際收益遞減角落的一條受歡迎的道路。

集成電路發(fā)展的新時代

增長速度加快

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備已成為半導體營收的最大驅動力，無線通信、汽車和人工智能產品緊隨其后。這種廣泛的設備種類將給該行業(yè)帶來更多的變化，但為如此多樣化的產品優(yōu)化制造將成為一個更大的障礙。生產這些不同產品的最佳時間表是什么？生產是否會像一個黑匣子一樣對待，而不知道實時發(fā)生了什么？如果需要對設計進行更改——調整過程需要多長時間？生產效率是否能與改革前相比？

跟蹤要求

許多半導體應用也在社會上扮演著更重要的安全關鍵角色，對人類的健康負責。為了應對OEM面臨的新風險，許多企業(yè)希望或要求嚴格的跟蹤產品生命周期。如果新車的高級駕駛員輔助功能比預期的更早發(fā)生故障，詳細的過程信息對于找到根本原因將是非常寶貴的。其他應用，如安全和生物識別，需要保證沒有任何設計在制造過程中被修改或篡改。越來越多的消費電子市場對他們購買的產品的可持續(xù)性感興趣。客戶如何知道他們收到的是他們購買的東西？

產量優(yōu)化越來越難

產量無疑是優(yōu)化盈利能力的一個關鍵指標，但這一過程的大部分已經(jīng)被自動化和優(yōu)化，特別是在大晶圓廠和先進的節(jié)點上。智能制造不僅僅是優(yōu)化的第二條路線，它還是一個地圖繪制者，它籌劃了提高效率和盈利能力的所有其他可能路徑，并在更換制造設施的傳感器之前測試其有效性。

成功之路

智能制造的價值在于其靈活性，它是西門子Xcelerator軟件、服務和應用程序開發(fā)平臺組合的核心組成部分，可為企業(yè)帶來新的見解、機遇和自動化。當大規(guī)模生產時，即使是對工藝的小調整也能帶來巨大的節(jié)約。為了說明這種方法在推動創(chuàng)新中的重要性，我們將討論兩個例子：批量優(yōu)化和調度優(yōu)化。

“Digital-Twins可以是產品或性能的強關聯(lián)。理想情況下，這些數(shù)字孿生兄弟相互促進，以獲得洞察力和持續(xù)改進。西門子Xcelerator產品組合涵蓋了Digital Twins的設計、實現(xiàn)和優(yōu)化。”西門子數(shù)字工業(yè)軟件公司電子和半導體行業(yè)副總裁Alan D.Porter說。

假設一個新的制造廠正在建設，投資近140億美元。首個60天的運行產生了10萬個合格的集成電路單元。其中大約25%將直接進入到倉庫中，這是一個巨量投資，但在整個行業(yè)中是很常見的。

140億美元中的25%是一筆巨大損失，特別是與最終的收益率（2000-4000萬美元）相比。為什么會發(fā)生這種情況？因為許多公司對其制造設施的精確細節(jié)沒有足夠的了解。

批量優(yōu)化

大多數(shù)生產小于300毫米晶圓的晶圓廠的一次批量約為25片晶圓，但在某些情況下，小批量晶圓可能更有效。但是批量優(yōu)化與這些指標無關。相反，它關注的是從這些晶圓組裝多芯片模塊所需的晶圓數(shù)量。

作為一個例子，IC封裝可以包括從容納10000個芯片的主晶圓派生的處理器芯片，內存芯片可能有15000個芯片。通常情況下，10000個多芯片模塊將被建造成與主晶圓數(shù)量相匹配，因為這是標準，而且它們是更昂貴的晶圓。剩下5000個額外的記憶體，這個過剩怎么辦？它們通常被存放在設施的某個地方，在那里它們可能會過期或丟失。最終，損失被視為收益損失。這可能導致價值數(shù)百萬美元的免費晶圓丟失或報廢。

那是一大筆錢。但是，這并不是損失的全部價值。這些制造占據(jù)了產能。他們進行了組裝，使用了更多有價值的資源，直到最終被存放在一個架子上，很難找到。不過，還有更多的損失——每片原晶片10000個晶片正好適合。訂單可能只有8000個單位，但是主晶圓很貴，所以他們被超額生產了20%。

根據(jù)我們與世界各地半導體制造商的經(jīng)驗，這是一個保守的估計。許多工廠通常會額外生產30%。是的，一些積壓的存貨可以在以后出售，但是如果有一個周期中期修正呢？這就留下了總收入的15%左右。

晶圓級可追溯性

許多產品可能還需要可追溯性，以了解晶圓何時進行生產，當時的狀況如何，或者該批次的故障率是否更高。但為了充分優(yōu)化批量和調度，需要一種更精確的跟蹤方法：晶圓級可追溯性。跟蹤單個晶圓的生產過程，進入組裝階段，然后進入真實世界，排除了生產效率和利潤的許多障礙。

調度優(yōu)化

為了提高操作的清晰度，需要建立一些流程：

首先，需要一個有限的調度系統(tǒng)。一個能實時了解發(fā)生一切的人。但這需要數(shù)字化轉型。對生產車間中每個流程的數(shù)據(jù)進行隨時訪問可以讓您更深入地了解整體效率，但如果沒有從機器、工人到管理和控制流程的連續(xù)數(shù)字線程，幾乎毫無用處。

第二，為了建立有限調度系統(tǒng)的數(shù)字進程，需要在整個制造設施中積極部署物聯(lián)網(wǎng)傳感器。幸運的是，對于許多工廠來說，他們的機器可能已經(jīng)產生了大量的數(shù)據(jù)。這包括高度精確的溫度和濕度讀數(shù)，以確保半導體的穩(wěn)定和最佳生產環(huán)境。它甚至可以包括伺服系統(tǒng)在機器內的速度或保持晶圓所需的助力。

最后一個要求是整個工廠流程都需要精確模擬。理論過程時間與實際時間相比如何？過程中的各個步驟呢？換工具要多長時間？為了使這些答案趨于一致并實現(xiàn)優(yōu)化，需要將來自物聯(lián)網(wǎng)基礎設施的真實世界數(shù)據(jù)反饋到仿真模型中。這就形成了一個閉環(huán)模型，使得最終支持機器學習等高級人工智能能力成為可能。

這三個步驟使生產更快、更高效。但還有一個更關鍵的因素：批量優(yōu)化。如果這四個步驟在沒有這一能力的情況下實施，那么庫存率只會增加，因為生產將比以前更超出需求。

結論：

產能是一個很好的衡量標準，但它們并不是衡量一個高效半導體工廠的唯一標準，尤其是市場的產能和復雜性只會增長。如果不考慮實際生產以外的其他過程，數(shù)百萬美元要么被放在儲藏室里，要么更糟的是，丟在垃圾桶的底部。智能制造是為了在優(yōu)化工廠時擴大范圍，作為西門子Xcelerator產品組合的一部分，用于半導體開發(fā)和生產的工具正在為今天的工廠帶來了明天的生產效率。

Alan D.Porter是西門子數(shù)字工業(yè)軟件公司（Siemens Digital Industries Software）電子和半導體行業(yè)副總裁。他于2020年加入西門子，在半導體和電子工程領域工作了30多年，涉及多個行業(yè)，包括消費電子、軍用/航空、汽車和網(wǎng)絡基礎設施。他曾在包括蘋果和華為在內的大公司、包括Mentor、Synopsys和Cadence在內的EDA軟件公司、初創(chuàng)公司和產能產品的專業(yè)服務職位。