科林研發運用協作機器人 實現高精準度的晶圓廠設備維護
- 吳冠儀／台北
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隨著晶片設計持續演進，以滿足自駕車或生成式人工智慧等先進技術的需求，製造晶片所需的設備也變得更為複雜，涵蓋了包括電漿物理學、材料科學、先進機器人和人工智慧等各種不同領域的專業知識。
因此，當談到半導體設備維護，由於晶圓廠中有數百台機台全天候地運作，這使維護工作變得更加複雜。為克服設備維護的挑戰以及設備停機對晶片製造商帶來的獲利影響，推動了智慧解決方案的發展。
大家熟悉汽車需要定期維保養護才能保持最佳效能。雖然把汽車交給技師處理通常都要花好幾小時，是有些不方便，但與半路拋錨和維修費帶來的困擾相比，根本不算什麼，更何況這些問題本來是可透過妥善保養來避免的。
與汽車一樣，半導體製造設備也需要定期維護才能保持最佳效能。不過，若要把這兩者拿來相比，較貼切的說法是，半導體製造設備就像是一輛每十萬英里才需要保養的汽車。
晶圓製造設備是用來創建奈米級精度的半導體，而單一設備就可能需要數百個維護步驟。 有鑑於此，科林研發（Lam Research）推出一款專為優化晶圓廠機台的關鍵維護任務所設計的協作機器人（cobot）。
這款協作機器人名為Dextro，可與晶圓廠工程師協同合作，解決最具挑戰性的維護需求－從精確執行繁瑣的任務，到安全完成複雜、且具潛在危險性的維護工作。
Dextro是一款帶有機械手臂的行動裝置，可由晶圓廠的技術人員或工程師進行操控。Dextro的外型緊湊，能在無塵室環境的範圍內移動，並可對接到需要維護的機台上，以優於人類的精度和可重複性執行維護任務，實現一步到位（first-time-right；FTR）的顯著成果，有效提升良率。
Russell Dover, General Manager, Service Product Line表示，當考慮設備維護對財務帶來的實際影響時，這一點很重要。例如，若能確保一致的維護期間和FTR，將有助於推動整體良率的逐步提高。對晶片製造商來說，可為每座晶圓廠省下數千萬美元的成本。
Dextro目前支援三種特定且關鍵的維護任務，這些任務是利用不同的末端執行器來操作：第一、它能以超過人類手動兩倍以上的準確度，精確地安裝和壓緊部件。精確組裝的子系統有助於控制晶圓邊緣的蝕刻精度，提升良率。
第二、Dextro可將真空密封的高精度螺栓緊固至精確規格，減輕晶圓廠工程師以手動完成時錯誤率高達5%的重複性任務。準確地符法遵格可避免腔室的溫度偏差，此偏差可能導致機台停產並影響晶片良率。第三、使用自動化和清洗技術，在不需要拆卸下腔室的情況下，Dextro可清除腔室內側壁堆積的聚合物。重要的是，與需要穿戴呼吸防護設備的人工執行方式相比，Dextro可大幅提升安全性。
對晶片製造商來說，朝自動化進展是一個好消息，因為一步到位地完成準確、精確的維護作業，可減少廢棄物並提高生產力。
Russell Dover提到，人工智慧技術的發展以及區域供應鏈的需求，正推動半導體製造的快速成長以及在世界各地興建更多的晶圓廠。由於晶圓廠建置成本高且複雜，因此更高的良率和生產力對於投資報酬率（ROI）至關重要。晶片製造商還需要優化其晶圓廠工程師的效率。隨著全球對半導體人才的需求持續增加，但訓練有素的工程師卻供應不足，提高晶圓廠的自動化程度和效率將變得越來越重要。
半導體製造商的願景是建立自主晶圓廠，透過整合先進技術來提高效率、精度和靈活性，以為產業帶來全新變革。未來的晶圓廠將利用智慧機台、數據的自由流動和協作機器人來重新定義如何最佳化生產量、生產力和良率。由於現今晶圓廠的規模經濟龐大，即使是生產量、生產力或良率的微小提升，也能帶來重大的經濟影響。
科林研發的Equipment Intelligence製程設備可提供自主校準和適應性維護功能，而Equipment Intelligence服務則利用大數據、機器學習、人工智慧和科林研發的產業知識，可為晶片製造商的設備集群實現更好的生產力成果。
許多以數據驅動來解決問題的下一代應用對於人類來說太過複雜。但科林研發的智慧機台，透過與基於人工智慧／機器學習的解決方案結合，可協助晶片製造商發掘數據的更多潛力與價值，以提高生產力，並且更快地達成投資回報。
舉例來說，科林研發的Equipment Intelligence Data Hub可使晶片製造商從相距數千英里遠的母／子晶圓廠創建一個虛擬晶圓廠，以克服腔室、機台和集群匹配的距離問題。
業界對先進技術的需求持續攀升，已為晶片製造商帶來了更大壓力，必須提高其晶圓廠的營運效率和投資報酬率。隨著晶圓廠規模越來越大，以及保持其連續運作的複雜性不斷增加，維護作業的成本和品質優化已勢在必行。
Dextro推出後，現已部署在全球多座先進晶圓廠中，對於朝自主晶圓廠之路邁進。
