GOOD 科技誌

  設備裝了 Sensor，不代表就能看見每一次異常。許多問題只發生在特定動作的短短幾秒，若只觀察平均值或固定門檻，關鍵訊號很可能被大量正常數據掩蓋。

  當 CoWoS 製程邁向高度整合與極致精密，傳送手臂這個過去被視為「配角」的設備，正悄悄成為決定產線穩定的關鍵。一次輕微震動未被察覺，可能導致晶圓損壞、停線數小時、損失百萬。當製程不容許誤差，設備更不能出錯。晶圓傳送手臂監測在先進封裝中的重要角色，該如何透過監測守住良率與產能？     別讓 CoWoS 製程輸在「搬送」！從晶圓傳送手臂說起的隱形挑戰 在 CoWoS 產線上，傳送手臂故障導致停線與良率下滑的情況是極為嚴重的事件。比起核心製程本身，更令人頭痛的，往往是這些配角設備的異常無從掌握。 一、產業現況： CoWoS 封裝掀起自動化搬送新挑戰 CoWoS （ Chip-on-Wafer-on-Substrate ）作為目前最重要的先進封裝技術之一，已成為台積電、日月光等半導體龍頭強化高效能運算產品競爭力的核心。這項技術將邏輯晶片直接堆疊於記憶體晶圓之上，大幅縮短訊號距離並提升封裝密度。 但也因為晶片密度大增、製程精度變高，整個 CoWoS 流程在實體搬送過程中出現了前所未有的穩定性需求。   以往傳送手臂（ wafer transfer arm ）只需確保穩定夾取、搬運準確即可；但在 CoWoS 製程裡，每一個晃動、偏移、甚至震動頻率的微變，都可能成為日後良率下滑的開端。   尤其在 EFEM （ Equipment Front End Module ）、 FOUP Load Port 、自動倉儲與晶圓傳送模組之間，晶圓必須被頻繁且無誤地搬送。如果這些流程出了狀況，即使主製程設備運作正常，也可能導致整線停滯或良率異常。 二、產業痛點：無聲的異常，背後是千萬成本風險   傳送手臂雖非主製程設備，卻是貫穿整條 CoWoS 產線不可或缺的關鍵環節。 許多晶圓廠至今仍依賴定期保養或故障後修復來管理這些設備，導致如下問題頻繁發生： 無預警停機 ： Z 軸模組磨損導致上下震動異常，使手臂卡死於夾取階段； 晶圓擦傷與破片 ：細微的晃動未被發現，導致夾角偏移使晶圓於 FOUP 中產生接觸； 效率下降但無法定位 ：設備參數數值看似正常，但實際傳送過程中已有震幅異常。   在 CoWoS 產線中，一次意外停線，光是產能損失就可能高達百萬元。這還不包括晶圓本身的報廢成本、工程人員加班搶修的人力支出，以及產線重新調...

  在產線製程中，確保設備的狀態是必然的，設備狀態切確會影響產線上的產品。但是對於生產線上會影響到產品的設備要如何查出呢？如果能夠對於製程中的產品完成前就搶先一步了解產品的品質，能夠節省許多不必要的製造過程時間及避免掉原物料的成本浪費。 產品品質是製造出來的，而目前習知的做法是對於終端產品做檢驗，無論是人為檢驗、三次元、或是AOI乃至於目前流行的AOI+AI方案都是針對產品品質的管理手段。固德科技扮演的則是在製造過程中的製造品質監測，在大量生產產品過程中，一有產線風險則隨時警示，避免產生大量的不良品，並預防無預警停機。 ＃製程 ＃不良品 ＃工業4.0 ＃傳統產業轉型 ＃預知監測 提早攔截不良品實測： 以衝壓製程作為範例，在衝壓製程中一連串連續的動作，只要在初期有一點異常，例如：模具品質不良、位移、刀具斷裂等原因，就會造成後續的製造過程都會出現異常，而且異常趨勢會急劇下降。如果能在異常發生時，即使細微，也能夠即時分辨異常，就能避免後續製程中出現的不良品及成本的浪費。 其他更多衝壓監測相關： 產業升級4.0，衝壓模具實測篇 以下以衝壓製程中，常會發生的異常狀況做舉例： ・沖孔刀具斷裂所造成的產品漏沖及孔位異常。 ・刀具鈍化所造成產品毛邊的不良品結果。 ・模具異常所造成的變形不良品結果。 沖孔刀具斷裂所造成的產品漏沖及孔位異常 衝壓製程中，如果遇到刀具斷裂，容易造成後續產品的孔位異常或漏沖。如圖，做測試模擬刀具斷裂，產品形成未沖孔。固德的機器學習智能監測系統能夠在第一時間抓出不良品，即時阻攔後續嚴重的異常損失。 刀具鈍化所造成產品毛邊的不良品結果 沖壓製程中，遇到刀具鈍化時，產品的切割面容易有毛邊。此時製程上的產品品質，也會急速下降。 模具異常所造成的變形不良品結果 利用VMS-ML 機器學習智能監測系統，能在製程中出現異常時，立即停止產線，也能夠利用長時間趨勢圖來判別最佳的保養時機，避免過度保養也避免無預警停機損壞。 利用長時間趨勢圖來抓出保養計畫時間 利用VMS-ML 機器學習智能監測系統，能在製程中出現異常時，立即停止產線，也能夠利用長時間趨勢圖來判別最佳的保養時機，避免過度保養也避免無預警停機損壞。 在衝壓製程中，利用VMS-ML機器學習智能監測系統檢測生產線，能製程中提早檢出不良品，能夠提高產線的KPI，增加產線稼動率及預防模具損壞等優點。 了解更多VM...

  『研磨』是一種微量加工的工藝方法，研磨藉助於研具與研磨劑（一種游離的磨料），在工件的被加工表面和研具之間上產生相對運動，並施以一定的壓力，從工件上去除微小的表面凸起層, 以獲得很低的表面粗糙度和很高的尺寸精度、幾何形狀精度等，在模具製造中，特別是產品外觀質量要求較高的精密壓鑄模、塑料模、汽車覆蓋件模具應用相當廣泛。 ＃研磨 ＃CNC ＃工業4.0 ＃傳統產業轉型 ＃預知監測 晶圓研磨/拋光加工 晶圓研磨前會將特殊膜貼在研磨晶圓的背面，以確保正面IC不會受到損壞，然後開始進行研磨階段。晶圓研磨（Back Grinding）主要是將晶圓通過背面打磨使厚度控制在能接受的範圍內，拋光目的在於改善前製程所留下的微缺陷，提高晶圓平坦度，讓微粒不易附著。在研磨的過程中，晶圓片的厚薄度，也都會影響IC片最後的完成度。如：晶圓片太厚造成散熱不良，太薄又容易導致破片。加上近來12吋晶圓需求越來越高，研磨製程的難度也就更加提高。 晶圓研磨/拋光品質監測 監測目的： 研磨及拋光製程決定晶圓最終厚度及表面粗糙度，製程中振動訊號過大，同樣會造成晶圓平整度不佳、表面粗糙度不佳、倒角異常、邊拋異常等結果，藉由機台監測，提早檢知機械問題。若有發現產品異常，亦可以回溯量測數據來釐清異常原因。 量測研磨流程中，垂直晶圓表面的動態振動變化，用以確認: 1. 每一個下轉台與上方Spindle結合產生的動態訊號一致 2. 研磨流程垂直振動動態變化(晶圓受力變化) 主軸轉速品質-機台 主軸動態分析-機台 異常研磨流程動態訊號-機台+產品 研磨流程動態訊號比較-機台+產品 了解更多VMS-ML 機器學習智能監測系統 介紹

半導體的精密製程中，以封裝製程最為繁瑣及精密，所以各廠區也在此製程中會花費大量的時間和精神去維持每個製程的精準度與品質。晶圓前段封裝製程順序大致上為：Wafer In → Taping 貼膠 → Wafer Grinding 晶圓研磨 → De-Taping去膠 → Wafer Mount 上框 → UV UV上框 → Wafer Saw 晶圓切割 → VS 晶圓檢查 → Die Attach 黏晶粒 → Oven烘烤 → plasma 電漿清洗 → Wire Bonder 銲線 → PI銲線檢查 → Be後段製程。每一道製程設備都需要經過精密的計算及穩定的運作，有一點誤差就可能會導致不良品的產生及成本的損耗。 ＃晶圓半導體 ＃封裝設備製程 ＃前段製程 確保產線機台的品質一致性與可靠度 在這裡利用機器學習智能監控系統對於封裝製程上Wafer Saw、Die Bonder、Wire Bonder等設備進行監測，即時監測、預知保養等為產品良率把關，並且快速且精準找出異常原因，避免過久停機，恢復稼動。利用VMS-ML 機器學習智能監控系統快速學習規範動作，在機台出現一點點小問題癥狀時，即可立即得知並即時處理或排定維修計畫，可確保產線機台的品質一致性與可靠度，進一步減少機器全面性的損壞、延長設備正常運作、提高生產效率。 快速、精準找出異常原因 VMS-ML機器學習智能監控系統在機台發生異常時，系統將會發報MAIL或是送出停機訊號。需要找出原因排除，可參考 VMS封裝廠量測應用 。 在設備恢復正常時，便可持續監測。透過軟體的自動疊合比對功能，也能夠清楚了解在哪個時段發生了異常，並將結果數據化給使用者更容易了解。 範例：Wire Bonder動態監測 第三次判定：製造過程中，有一次打線動作過大且與第一次位置相同，因誤相似度86.88％ 判定為（Pass）、振幅超標次數1次（Fail）、畫面顯示（Fail），其異常原因為Dynamic Action Fail.  了解更多MACHINE LEARNING 介紹

汽車的生產流程是一種具有複雜的生產步驟並需要倚靠系統統整結合人為經驗及設備自動化的智能化生產線，大致上會經過五大工藝，沖壓→焊接→塗裝→總裝→檢測，說這些步驟是一種工藝一點都不為過，每一道都是很複雜龐大的工業生產過程。五大工藝簡單說明，沖壓：將金屬鋼板裁剪沖壓生產成各種不同用處形狀的部件。焊接：由自動焊接手臂，將各類部件焊接組裝成車身。塗裝：對車身部件噴塗烤漆，達到防鏽、美觀的步驟。總裝：將所有車身、引擎、輪胎、儀表板、內裝等部件組裝完整。檢測：在各種模擬狀況下進行檢測試車，以確保出廠車輛的安全及質量。 ＃設備自動化 ＃汽車製造生產流程 ＃沖壓焊接 機器學習應用在汽車製造監測上 固德的機器學習監控系統可針對汽車生產流程中的沖壓、焊接等自動化過程進行監控測量，幫助使用者確保產線質量及設備品質。  沖壓後的工件在進行檢測時，需要確保在沖壓過程中沒有形成凹坑或凹痕。因此量測模具變異值與沖壓機台，能夠幫助使用者即時了解產線製程品質，並且在模具劣化前進行保養避免不良品的產出。透過VMS-ML機器學習智能監控系統監測沖床機構，沖床上部機構，如：出力馬達、曲軸、衝桿、彈簧、齒輪等。當機構或傳動不穩定時，振動圖形將會發生變異。模具監測：模具失效或劣化時、料件發生異常時，趨勢線則會往下掉。 汽車車身焊接工藝是製造汽車的程序中，需要運用到大量的焊接機器人及自動化焊接設備。焊接基本流程是將個部件分別焊裝，包含車身的前後端部件、地板線焊裝、及車身前後部分等焊接過程。透過VMS-ML機器學習智能監控系統監測焊接手臂，對於焊接過程的異常問題如：咬邊、撞槍、斷焊、焊偏，以及手臂運行中抖動及轉動件磨耗等，能夠找出異常判定並幫助使用者避免異常原因的發生。 VMS-ML 機器學習智能監控系統特色 One shot learning 快速執行學習與標定目標動作週期： 機器學習智能監控系統可即時快速學習標定物的重複性或部分重複性的生產行為，並可依此制定規範，並且以“人”的經驗作為基礎，轉植為Rule Base的監測。  Auto tracking 自動追蹤識別系統： 在即時監測訊號中，自動偵測標定過的目標訊號，從單純到複雜的動作都可自動追蹤識別。 Pre-modeling 機械特徵分解： 機械特徵識別技術AI化，歸納故障種類並且深度學習，經由長時間累積數據，...

智慧製造已是全球製造業轉型的首要任務，只是各國的製造產業特色不同，市面上沒有適用於全部產業的智慧製造方案，再加上產業為了自動化轉型於其中所投入的大筆資金，因此智慧製造廠房無法一步到位。而大部分的製造業首先會先以改善產線產能、提升設備效能、降低製造成本為首要任務。在引進自動化的設備時，同時改善生產流程及管控產品良率。 ＃邊緣運算 ＃智慧製造 ＃Ai人工智慧 具備Ai功能的機器學習監測系統 隨著科技愈趨發達，製造工具系統也更加複雜。對於智慧製造導入智動化架構更成為使用者必要的策略，智慧製造應用的層面相當多元，不但提供了龐大的數據資料庫給使用者，更對於資料庫分析的精準度更加準確，運用邊緣運算分析後，結合Ai人工智慧提升分析精準度，進一步讓系統升級智能化。 導入於製造業中的Ai，大多都是應用於設備的預知監診、優化製程、檢測產品良率等。而截至目前投入具備自動化工業機器人的廠家已數以千計，因此對於用來預防突發狀況的發生及因為設備異常造成產線的損失的即時設備健康狀態監控解決方案，變得更加重要。並藉由Ai協助有經驗的員工縮短產品開發時間與工時，並透過機器學習大數據累積並完成學習與分析，進一步有效地為產業升級。 固德針對不同自動化產業開發機器學習智能監測系統，對於車用製造、機械手臂、金屬機殼、五金雕銑、沖壓機台、電流電焊、封裝領域等都能做有效的監測。除了具備AI的智慧學習效能並有快速學習與標定目標動作週期、自動追蹤識別和化繁為簡的功能特色。 了解更多機器學習監測系統

半導體製程：晶圓切割 在半導體製造中，晶圓加工（wafer fabrication）步驟中，是技術最為密集的部分，隨著工業4.0與資訊迅速的發展下，電子產業產品所要求的效能品質越來越高，因此晶圓切割技術變的更加複雜而精密。電子封裝（electronic packaging）過程中，將晶圓（wafer）製造加工切割成每一獨立IC晶粒（die），此一過程中，是影響晶圓品質的重要程序。而晶圓切割機的品質管理，能夠有效避免或降低製程中因為設備問題所造成的切割損耗。 ＃工業4.0 ＃晶圓加工 ＃電子封裝 切割機台結構組成  切割機主要機構組成為：切割旋轉主軸、垂直移動軸（Z 軸）、二維面橫向移動軸（Y 軸）、二維面縱向移動軸（X 軸），在切割流程中，只要有一個環節的運動控制、定位控制或是機械損壞老化都會直接影響到切割品質。 其中每個項目還可以細部區分成： 切割機旋轉主軸：空氣主軸、主軸動平衡等級、刀具、刀具轉接座、護蓋。  垂直移動軸（Z 軸）：伺服馬達、驅動器、培林（軸承）、螺桿、滑軌。 二維面橫向移動軸（Y 軸）：伺服馬達、驅動器、培林（軸承）、螺桿、滑軌。 二維面縱向移動軸（X 軸）：伺服馬達、驅動器、培林（軸承）、螺桿、滑軌。 ＃切割機 ＃晶圓加工 ＃移動軸 切割機台品質如何標準化？ 切割機台品質是在多數使用類似或同樣廠牌的切割機台前提下，如何維持設備生產的良率與穩定性、以及標準化的品質問題。固德專為晶圓切割機台推出 VMS ® -DS晶圓切割機品質管理系統 ，幫助使用者了解切割機機況，並針對切割幾個部件作健診、除錯，有效精準管控晶圓切割機品質。系統具備針對晶圓切割機所需要量測功能，各量測項目可輕鬆設定振動值規範及動平衡等級規範，使用者可自行建立門檻值，並於頁面量測顯示結果判定。 例如，當數值超過門檻值結果判定，紅色代表數值異常，綠色代表數值正常。總結分析顯示綜合判別結果，讓使用者對於機況一目瞭然。提供使用者精準維修的參考依據，進一步達到預知保養或零組件更換時機。確保產線上生產機台品質的一致性與可靠度，進而利用數據化管理機台品質來提升產品良率及避免停機問題發生，更可以進一步的減少機器全面性的損壞與增加設備壽命。 了解更多關於VMS ® -DS晶圓切割機管理系統