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揭密》台積電如何靠AI管工廠?中科戰情中心,員工不需守第一線,轉型更高階工作

劉又榛

科技線上

達志

2019-11-29 12:01

三星曾誓言要在先進製程超越台積電,但卻在7奈米面臨良率瓶頸,更傳出影響美國5G晶片大廠出貨時程消息,使得不少廠商紛紛轉向台積電求助。在第三季法說會上,總裁魏哲家樂觀宣布台積電不僅在7奈米、7+ 奈米(N7+) 產能全線滿載,就連16奈米、12奈米也呈現滿載盛況,明年首季也將試產6奈米。

台積電之所以能大幅領先對手的原因很多;光從其幕後所藏著的超級大腦,如何管理、分派全球十幾座廠房的智慧自動化搬運系統,以達到品質能夠一致且精確就可略知一二。

 

晶圓派工決策 就像一盤複雜棋局

 

「一個工廠軌道大約是50公里,每個工廠都有兩千輛左右搬運車,一天總發車量至少60萬次。」台積電副處長黃楙智在出席論壇演講時表示,我們有估略算過,這運輸量不輸都會區的捷運系統。

 

黃楙智難掩興奮地秀出了一張密密麻麻網狀圖,上面有標記不同顏色圈圈彼此相互連結。「巨量晶圓派工決策就像一盤複雜棋局。」

 

以2018年台積電年報的數據來看,去年共出貨了1,080萬片晶圓,其中包含了一萬多種的晶片產品、481家客戶以及261種設計技術,這龐雜的數字皆是在同一座工廠所生產,而要應付如此多樣又多量的產品和多種機台,如果只依靠人力去生產、判斷,第一線人員根本忙不過來,人腦也無法立即判斷,因此台積電在2011年就開始思考如何運用智慧化去滿足客戶多量且多樣的生產需求。

 

「一天一座工廠每分鐘至少會發派六到八百萬不等的指令。」黃楙智表示,台積建立的這套自動智慧化搬運系統後,可在一分鐘之內計算出最佳生產排列組合,尤其奈米製程要求非常精密且複雜,就像AlphaGo不能下錯步伐以免被包圍,如果分派系統的指令路徑出問題,恐導致客戶之間的貨堆疊在一起。

 

「這些決策都需仰賴人工智慧做高速最佳化運算,才能擁有最好的生產效率與品質。」黃楙智開玩笑地表示,這套系統是台積電驕傲、也是甜蜜負擔。

 

台積電這套智慧系統之所以能夠精準運作,仰賴其每日所累積的巨量數據。

 

「台積電本身就是個超級數據產生來源。」黃楙智指出,廠內的上千台搬運車、晶圓原物料以及生產設備機台三者之間是完全互聯,尤其機台本身具備各式各樣的感應器,每天產生幾百萬筆資料,再搭配其他系統跟生產資料,就累積巨量的數據。「這些大數據回到雲端後,有利於生產人員後續分析、即時管理診斷與推演生產流程。」

 

台積電中科戰情中心 員工不需第一線守候

 

事實上,台積電當初在思考是否要投入人工智慧技術時,是以較務實的方式切入。「我們沒有想做一個萬能又神奇的AI技術去震撼全世界,而是想著如何優化作業流程,讓營運價值與獲利都能達到最佳化。」黃楙智認為,人工智慧不應該是取代人力,而是增益人的工作職能。

 

以台積電中科戰情中心為例,當一切都自動智慧化時,員工不需要在工廠第一線守候,代表人力能夠轉型做更高階的工作,線上人員現在可以坐在辦公室鳥瞰台中市區美景。只要電腦與人工智慧能夠正常運轉,基本上,可以安心待在辦公室,但同時他們需增長知識,需學會新的人機運作的管理方法與邏輯。

 

無論對製造業或半導體業者而言,生產流程自動智慧化已為時勢所需。黃楙智表示,唯有透過不斷優化生產技術與流程,才能獲得客戶信任,也才得以持續與對手拉開距離。

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