文稿
欢迎观看我们关于半导体封装/测试领域全自动的主题网络研讨会的第一个视频。在本期视频中，我们将探讨当今封装/测试/包装行业面临的挑战。那么，在封装/测试行业中，生产制造面临的挑战是什么？这些挑战对哪些 KPI 会产生影响？首先是供应链的复杂性，它会影响生产周期、按时交付，当然还有 “成本” 。
其次是技术和产品的复杂性，它主要影响生产周期，以及技术开发的速度或“学习周期”。技术和产品的复杂性与我们的下一个挑战密切相关：物料的复杂性及其可追溯性。在封装测试领域中，我们看到了从简单的单芯片引线框架包装转向单个包装（甚至多个包装）中包含多个芯片的变化，与此同时，2.5D 或 3D 封装技术也在不断进步。
这些复杂性会对 OEE、可追溯性分析的易用性和可追溯性粒度产生影响。下一个挑战，设备和工艺的复杂性对 OEE 和良率产生的影响。最后一个挑战是人力资源的复杂性，这些在一定程度上可通过生产效率、报废率和按时交付来衡量。
让我们来更深入地了解一下供应链的复杂性。在后道，我们可以看到从硅片到最终产品的整个半导体供应链，从原始硅片到晶圆厂中使用的硅片，再到封装/测试，最终到客户手中的成品。供应链面临的主要挑战有哪些？首先是多样性。
供应链的垂直整合方式因公司类型而异，譬如外包供应链中各个环节的无晶圆厂的设计公司与趋向于越来越多内部制造的集成制造商之间的管理模式会有很大的差异。下一个挑战是动态订单模式。我相信你们都已经很了解因新冠疫情带来的库存挑战，零部件已经缺货数月，一些代工厂未来几年的产能已被预订了等等。
多种封装技术和新兴技术（2.5D，3D，晶圆级封装）导致零部件所需数量的激增，进而引发对库存更进一步的依赖。与这种供应链复杂性相关的生产制造面临的主要挑战是什么？技术周期短，总有一些小零部件的新版本需要购买。
投资回报率要求及其高额的资本投入。紧迫的交货时间和按时交付的压力。良率和报废的成本。
芯片进行到封装/测试的阶段时，已经花费了大量的时间和金钱。通常，供应链越到下游，可能造成的损失就会越大。当然，还包括所有这些工厂之间的集成和互操作性。
这会对优化供应链规划、故障模式分析等产生影响。现在让我们聊聊物料的复杂性及其可追溯性。正如我们之前提到的，存在从单芯片封装到多芯片 3D 封装的转变。
这种转变使得单个组件变得更为复杂，因为这些新的封装技术需要越来越多的不同零部件。那么这些复杂性如何影响生产效率和质量？再强调一下，更多的物料意味着更多的依赖性。因此，由于库存不足，我们可能会遭遇到更多的“停产”情况。
如果原材料质量很差，我们也会遇到越来越多的潜在故障点。最后也是最重要的是良率。我们需要持续获得一份不断增长的优质原材料供应清单，以便能获得高良率。
接着让我们讨论一下产品和技术的复杂性。在这里，我们看到了几个关键的技术趋势——物联网和自动驾驶汽车。
这些趋势中的每一个技术都导致对各种电子产品的需求激增，包括但肯定不限于各种传感器、处理器和显示器。随着物联网的发展，我们看到越来越多的设备连接到 Wi-Fi，从闹钟到浴室秤再到冰箱。可以想象，尽管汽车行业的电子产品质量标准已经很高了，但随着自动驾驶汽车的出现，我们应预计到这些标准将变得更加严格。
下一个挑战——设备和工艺的复杂性。首先，考虑到我们新兴的封装技术，这当然会带来越来越多的产品组合和越来越复杂的制造工艺。
这些新的封装技术包含了更复杂的工艺，我们将看到使用的工艺设备也会越来越多。在很多封装测试的工厂中，可能拥有一些陈旧的设备，它们不符合 SEMI 标准，如 SECS-GEM 和接口 A，这给我们从该设备中获取数据带来了挑战。考虑到不断增加的数据量和种类，这一切都导致了大数据的挑战。
这不仅仅是关于数据的获取，还包括有效地利用这些数据。下一个挑战，让我们讨论一下人力资源的复杂性。考虑到大多数封装/测试工厂都高度依赖手动生产。
如果不能借助全自动的系统，人们往往就会直接做出影响（并可能损害）生产效率和质量的重要决策。接下来应该在哪些设备上处理哪些批次？手头有足够的原料吗？设备是否可用或逾期维护？是否有任何基于制程阈值时间或设备认证的限制需要考虑？在我们的下一个视频中，我们将展示应用材料公司 SmartFactory 解决方案如何应对这些挑战解决问题。现在我们已经深入了解了生产制造面临的挑战，接下来让我们看看从行业中了解到的信息。
首先，第一要务是保证质量，当然还要解决良率问题。第二，按时交付。客户希望看到快速交货和承诺日期。
所以这里的重点是中长期规划、短期调度和实时派工。第三，过渡到先进封装。在这里，我们指的是晶圆级封装和面板级封装等类似的工艺。
第四，数据基础设施。这部分是为了提供对客户的直接访问，也是为了提供先进的数据分析。如果设备符合标准协议，那么就可以直接收集数据，但对于旧的传统设备，那么数据的可用性肯定会变得更加困难。
生产效率，包含人力和设备。这部分是指自动化物料处理（可能使用 AGV 和/或天车）以及最大限度地减少错误，我们将在下一个视频中更深入地介绍这两个方面的情况。最后，加速问题解决。
学习周期必须很快，因此解决问题也需要非常快。客户将继续施加成本压力并要求更多的可追溯性。这六点是我们从封装测试的客户那里听到的关键内容。
观看我们的下一个视频，我们将诠释“全自动“的定义以及它如何应对这些挑战。
