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创建蓝图:借助先进的工厂自动化技术来优化生产力

了解自身现状,探究如何简化部署,保障智能制造有效实施。
半导体在不断发展的技术领域中发挥着举足轻重的作用,决定了现代电子产品在使用方式和应用领域上的发展。 从智能手机到先进的医疗设备,半导体技术驱动着消费者和企业创新的进程。 随着对更高性能和更高能效的需求不断增长,智能制造流程变得越来越复杂。为了提高生产力,芯片制造商们正在向工厂中引入先进的自动化技术。

引领实现良率提高、质量改进,并加快产品迭代速度

这种模式转变也带来了生产流程的改变。 优化生产效率、增加零缺陷制造需求的迫切性,促使创新型工厂提高良率、显著提升产品质量,并加快产品迭代时间。

应用材料公司的SmartFactory自动化技术专家团队持续与世界各地领先的半导体制造商合作,助力实现智能、可靠的工厂自动化。 客户信赖我们的团队,来帮助他们探索实现业务目标、迈向全自动化的最佳途径。

SmartFactory解决方案引领实现全厂自动化

  • 决策制定:晶圆厂复杂决策的自动化。 这包括运营决策,如跑何种货以及何时运行。 半导体晶圆厂的复杂程度很高,每个工艺步骤都有庞大的运行要求。
  • 运输:自动化管理制造工厂内物料的运输。 这包括在多个加工步骤之间传输晶圆,将其储存在洁净环境中,并确保将晶圆及时运送至各工作站。
  • 异常处理:自动响应并解决工厂中的突发事件。 这取代了工厂车间以往发生异常情况时的大量人工干预,并大幅缩短处理问题的时间。
  • 学习:半导体行业的自动化并不局限于实质任务。 量化分析和人工智能被用于实时监控设备性能、预测维护需求和优化生产流程,最大限度地减少停机时间并提高效率。

实现全自动化有诸多优势。 其一是制造商可以通过尽可能地减少人为失误、缩短生产周期和提高产出等方式来提高效率。 自动化可以在保障质量的同时实现全天候生产。 其二在于一致性和质量。 自动化流程可以提供稳定一致的结果,减少缺陷并改善产品质量。 在追求精益求精的芯片行业中,这一点至关重要。 随着半导体产品需求的不断增长,借助自动化流程,制造商能够在不对基础设施进行重大调整情况下轻松扩大生产规模。 另一个重要的优势是长期成本。 虽然最初的建设成本可能较高,但实现自动化后可以降低人工成本、提高良率、有效利用资源,从而实现长期成本节约。

克服部署方面的挑战

尽管自动化在半导体行业中拥有诸多优势,但也面临着挑战。 各类技术方案整合、自动化工厂前期准备、人才储备、硬件/软件采购和安装部署都可能是需要克服的重大障碍。 克服这些挑战可能是一项艰巨的任务,甚至使一些工厂不愿采用更高水平的自动化。 然而,智能制造所面临的挑战并非无法克服,只要制造商有明确的愿景和路径,就能克服挑战达成预期的计划和目标。

在与客户的合作中,我们发现,如果制造商能够定义实现目标所需的每个环节,他们就能更容易地执行全自动化计划。 首先,企业需要明确自身所处的自动化阶段,进而理解他们期望达到的自动化程度,最终规划实现目标所需的步骤。

为帮助客户明确自身所处的自动化阶段,我们将制造工厂划分为三种不同的类别:手动、半自动和全自动工厂。 每个类别代表了标准部署的工业自动化水平。 如图1所示,三种不同的工厂自动化水平。

Figure 1: Identifies levels of factory automation
图1:识别工厂自动化水平

如图2所示,一旦企业理解了其自身的自动化水平,他们就可以规划后续步骤。

Figure 2: Steps to self-identify stages of automation
图2:自我识别自动化阶段的步骤

展望未来

工厂自动化正在重塑半导体行业,使制造商能够满足实施先进电子产品的日益增长的需求。 借助机器人、人工智能和量化分析,将自动化技术的效率、质量和可扩展性提升到前所未有的水平。 随着技术的不断发展,自动化与半导体生产改进的结合将推动创新,塑造智能制造的未来。

了解更多有关全自动化的信息,请浏览: https://appliedsmartfactory.com/zh-hans/semiconductor-blog/move-to-full-automation/

关于作者

Michael Frenna, Global Product Manager, Workflow Automation and Factory Analytics
Michael Frenna, Global Product Manager, Workflow Automation and Factory Analytics
Prior to joining Applied Materials Automation Products Group, Michael served five years as an industrial engineer with Qorvo, Inc. He earned his Bachelor of Science in Industrial Engineering and Management Systems from the University of Central Florida. He is a Certified Green Belt in Lean Six Sigma.