存儲器大廠美光(Micron)抓住人工智能(AI)與大數(shù)據(jù)(BigData)的新科技浪潮，導(dǎo)入到現(xiàn)有全球各地12吋晶圓廠，協(xié)助提升品質(zhì)、良率、產(chǎn)出、生產(chǎn)周期與營運成本等五大面向，并且協(xié)助公司員工與新科技接軌，做職涯轉(zhuǎn)型，讓我們看看美光如何用AI打造一座做“智能晶圓廠”。
啟動大數(shù)據(jù)分析專案培養(yǎng)全球資料科學(xué)家團隊新科技的出現(xiàn)加速了產(chǎn)業(yè)鏈的解構(gòu)與重構(gòu)，云端運算(ClouldComputing)、移動通訊裝置(MobileDevice)、社群媒體(SocialMedia)等新科技的崛起，讓全球數(shù)據(jù)資料出現(xiàn)爆炸性成長，隨之而來的是資訊系統(tǒng)的變革加速，以及企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的腳步，從制造業(yè)來說，如何透過新科技來優(yōu)話高階制程的競爭力，并提升產(chǎn)品的附加價值，成為致勝關(guān)鍵。再者，企業(yè)也需要重新建立伙伴生態(tài)體系，來落實創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的目標，在這個方向上，美光也不例外。
美光全球前端營運副總裁BuddyNicoson表示，美光啟動大數(shù)據(jù)分析專案，透過大數(shù)據(jù)的分析能力，來改善品質(zhì)、良率、產(chǎn)量與成本，這也是很多制造業(yè)都在努力的方向。美光執(zhí)行方式之一，是培養(yǎng)全球資料科學(xué)家團隊，借由與伙伴緊密合作的方式，來導(dǎo)入適合的AI等資料分析方案，讓半導(dǎo)體先進制程轉(zhuǎn)換更具競爭力。
Nicoson表示，在啟動大數(shù)據(jù)分析專案時，美光與合作伙伴協(xié)助搜集晶圓廠內(nèi)的各種數(shù)據(jù)資料，先透過小規(guī)模的試驗專案，來確認大數(shù)據(jù)分析方案的實施效益、投資報酬率，取得高階主管的認同后，再按照業(yè)務(wù)需求循序擴大應(yīng)用范疇。透過AI提升良率及生產(chǎn)效率美光是如何利用AI與大數(shù)據(jù)來優(yōu)化產(chǎn)能與良率?關(guān)鍵在于透過分析資料來優(yōu)化5個面相，包括品質(zhì)、良率、產(chǎn)出、生產(chǎn)周期與營運成本等。
第一，在品質(zhì)方面，美光有遠端操作中心(RemoteOperationsCenter)，借由在各個晶圓廠實施的故障感應(yīng)檢測(SensorBasedFaultDetection)、預(yù)測維修(PredictiveMaintenance)、即時流程控管(RealTimeProcessControl)與預(yù)測分析(PredictiveAnalytics)等機制，實際運行后，提升了高達35%的營運效率。
第二，在良率方面，美光是透過深度學(xué)習(xí)(DeepLearning)自動辨識與分類矽晶圓上的缺陷，系統(tǒng)將自動化診斷并分析造成矽晶圓缺陷的根本原因，究竟是因為流程?還是因為生產(chǎn)工具?再將分析結(jié)果與建議方案寄送給相關(guān)團隊成員，修正問題后，進而提升良率表現(xiàn)。
第三，在產(chǎn)出方面，美光是透過搜集與分析跟工程營運相關(guān)的數(shù)據(jù)資料，包括設(shè)備運作資料、故障檢測結(jié)果、統(tǒng)計制程管控資料等，即時掌握各晶圓廠生產(chǎn)線的狀況，透過調(diào)整與優(yōu)化各產(chǎn)線營運狀況，進一步提升營運效能與落實品質(zhì)管理。
第四，在生產(chǎn)周期方面，美光是透過分析晶圓生產(chǎn)流程、需求預(yù)測等數(shù)據(jù)資料的方式，來優(yōu)化排程。
第五，在營運成本方面，是透過搜集與分析數(shù)據(jù)，例如晶圓耗損等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資料的方式，來預(yù)測需求，同時，借由零件管理與降低浪費、耗能等方式，來達到降低營運成本的目標。
除了透過上述5個面向，逐步優(yōu)化各個晶圓廠的良率與產(chǎn)出外。另外，美光也鼓勵不同廠區(qū)的晶圓廠可以相互學(xué)習(xí)，目前美光的12吋DRAM和3DNAND晶圓廠分散于美國、日本、新加坡、臺灣等各地，將協(xié)助各個晶圓廠可以快速取得、參考各廠區(qū)的大數(shù)據(jù)分析專案成效，同步提升每個地區(qū)晶圓廠的效能。Nicoson表現(xiàn)，透過AI與大數(shù)據(jù)分析，美光可借由遠端操作中心管理、優(yōu)化各晶圓廠的表現(xiàn)。Nicoson進一步表示，這樣可以減少一發(fā)生問題，就必須派人到現(xiàn)場檢查和維修的頻率，且遠端操作中心可以借由儀表板掌握即時資訊，落實預(yù)測維修，為時因應(yīng)客戶的需求而做出即時調(diào)整。
培育人才和建立伙伴生態(tài)體系極大化大數(shù)據(jù)分析成效Nicoson分析，除了導(dǎo)入AI與大數(shù)據(jù)分析等新科技強化公司生產(chǎn)效率外，也不會忽略協(xié)助內(nèi)部員工轉(zhuǎn)型的重要性，另一個重點更是與外部伙伴生態(tài)體系溝通。他進一步解釋，啟動大數(shù)據(jù)分析專案后，美光成功將晶圓管理工作從人工管理轉(zhuǎn)向自動化管理，將分散在各個晶圓廠的管理工作集中到遠端操作中心，來進行統(tǒng)一管理，并且將分散的系統(tǒng)整合成一個整合式的解決方案，并且開始透過分析資料下達決策與解決問題，為確保轉(zhuǎn)型成功。
美光啟動職務(wù)轉(zhuǎn)型(JobTransformation)計劃，借由資料分析培育課程，可協(xié)助分散在世界各地的員工可加速對大數(shù)據(jù)等新科技的掌握度，腦力激蕩出有助于優(yōu)化營運業(yè)務(wù)的方式。美光也舉一名員工為例。有名已經(jīng)在美光任職24年的制程作業(yè)人員在完成資料分析培育課程后，不但對各種演算法有一定的了解度，也懂得透過遠端操作中心提供的預(yù)測分析結(jié)果來執(zhí)行各項工作，如在機臺設(shè)備發(fā)生問題前，要求伙伴到場協(xié)助維修等，成功從制程作業(yè)員轉(zhuǎn)變?yōu)橹瞥碳夹g(shù)員，有能力執(zhí)行更復(fù)雜的工作內(nèi)容，成功轉(zhuǎn)型為新進員工的導(dǎo)師。再者，美光除投入資金與資源來進行內(nèi)部人才培育，也積極協(xié)同外部的合作伙伴，一起匯整來自資訊科技、營運科技的數(shù)據(jù)資料，包括先進流程管控、巨量分析數(shù)據(jù)、生產(chǎn)設(shè)備運作、故障檢測等，將這些都落實在先進制造上。Nicoson最后總結(jié)指出，AI和大數(shù)據(jù)的分析時代來臨，美光確實做出傳變，借由新的科技來提升美光對市場的反應(yīng)力，并且會持續(xù)深化團隊成員的資料分析能力，循序優(yōu)化各個晶圓廠效能。