利用AI、数字孪生等技术，如何打造更智能、更好的晶圆工厂？

与劳动力短缺、更快的爬坡速度和数据过载作斗争，设计和建造绿地晶圆厂的过程需要结合技术工具、失败的早期方法和从第一天起就进行卓越的规划。

 

半导体晶圆厂的复杂性和规模正在飙升，资本成本也在飙升。尽管面临劳动力短缺、材料延误和激烈竞争的障碍，但芯片制造商仍希望更快地增加数十亿美元的晶圆厂。

 

SEMICON West 的一组专家英伟达的陈Exyte、贝克特尔的史密斯、雅各布斯的富勒姆、德勤的Mitra等，他们描述了增强现实、人工智能、同步数据访问和数字孪生如何帮助实现更智能的晶圆厂设计和建造。

 

这一现实的一部分是认识到设计和施工修改是同时发生的。“这就像在建造飞机时驾驶飞机一样，”Bechtel 的数字解决方案经理 Evann Smith 说。“当我们想到资本项目的建设时，我们会想到机车。它是线性的，它在全速前进的轨道上，我们知道我们的目的地是什么。这不是半导体晶圆厂的方式。我们谈论的是动态和流动的项目，这些项目既带来了挑战，也带来了难以置信的机遇。

 

两年前，无晶圆厂半导体公司英伟达（NVIDIA）开始为晶圆厂基础设施应用开发数字孪生平台，三星电子预计将在2025年进行原型设计。NVIDIA制造与工业业务发展总监Jerry Chen表示：“韩国的三星已经开始为其（晶圆厂）基础设施构建这种数字孪生，这实际上已经在今年3月的GPU技术会议上公开展示。“我们使命的一部分是，我们将制造能够理解物理空间和物理网络物理系统的人工智能。现在，我们的目标是为其他人构建平台，让他们以此为基础构建最终用户解决方案。

 

为了更好地解决芯片制造商的优先事项和需求，Exyte数据与数字交付高级经理Ricky To呼吁改变晶圆厂建设的思维方式。“与软件行业相比，软件行业非常迭代，快速失败的方法确实正在起飞，”他说。“但在建筑或设计工程行业，我们通常会在项目结束时进行迭代。”

 

通过将方法从缓慢失败转变为快速失败，晶圆厂制造商可以将大部分变化风险从后期转移到早期阶段，同时减少材料浪费和延迟成本。更好地利用历史和当前数据是这一转变的核心。“我们拥有实时数据同步功能，而我们的云架构可以促进这一点。有机会减少接口。因此，很多时候，当我们建立这些项目时，我们会互相扔东西，“Bechtel的Smith说。“但是，由于早期产生影响的机会最高，从数据的角度来看，我们需要从一开始就与合作伙伴之间的透明度相结合，以适当地影响这一曲线。”

 

晶圆厂需要什么？

根据德勤的数据，每月能够生产 20,000 至 25,000 片晶圆的领先晶圆厂成本在 100 亿至 120 亿美元之间，建筑成本为 40 亿至 50 亿美元。从开创性到首次硅生产需要两到三年的时间，但制造基地的一小部分是晶圆厂洁净室设施本身。德勤还估计，建造这样的晶圆厂需要6,000至8,000名工人。

 

紧张的劳动力市场也意味着半导体与多个行业争夺熟练的劳动力，尤其是当其他经济领域同时蓬勃发展时。“需求正在上升，”Exyte的To说。“通信系统、汽车行业、计算和存储领域对一切都有需求。这意味着我们需要更多的设施，更多的资源。当然，这也会产生更多的成本和能源消耗。这影响了建筑业，因为基本上，我们将需要更多具有正确技能的人，我们将需要更多的设备和软件。

 

2023 年，投资涌入半导体设施，包括晶圆厂、组装和测试室。SEMI估计，到2030年，将有60多个新的晶圆厂项目开始建设，但资本支出通常与全球经济状况密切相关，这解释了宣布破土动工后设备交付延迟的原因。此外，由于便利化（工具安装）部分承担了晶圆厂的大部分成本（50%），因此在半导体停机周期中，壳体可能会保持休眠状态。SEMI进一步估计，到2024年，将有360亿美元投资于建设项目。

 

从设计的角度来看，理解晶圆厂建设的一个简单方法是，它们通常从底部到顶部，从外部到内部工作。Jacobs Engineering欧洲、中东和非洲地区技术总监Paul Fullam表示：“通常，早期发布的软件包将侧重于桩/地基和地下，然后是混凝土和壳体，包括建筑钢框架，然后是内部，最后是MEP范围，即为工具集服务的基础设施和公用事业。

 

实施技术工具

理想情况下，增强现实 （AR） 工具（见图 2）和自主机器人等智能技术被用于大型建筑工地，但巨大的模型、带宽限制和保持不间断的网络连接可能具有挑战性。

图 1：Exyte 的建筑工程师使用增强现实技术在现场叠加设计组件和实际管道。资料来源：Laura Peters/Semiconductor Engineering

 

“我们所有的站点都部署了增强现实技术。你举起它，看看你的建筑工地，它会告诉你那里有什么，然后它覆盖了要安装的东西的模型。因此，我们在该领域的主管可以计划他们的工作，他们喜欢它，“Bechtel的Smith说。

 

增强现实已经在现场使用，这是一个出色的工具，“杜说。“但也有局限性。我们经常需要离线工作，因为我们的设施模型非常庞大，这意味着我们需要对模型进行切片，然后将它们加载到 iPad 中。不幸的是，限制是硬件本身。因此，如果我们需要移动到另一个空间，我们会删除旧模型，然后加载新模型。如果互联网连接缓慢或中断，这将成为一个非常漫长而痛苦的过程。

 

他补充说，例如，使用波士顿动力机器人的机器人扫描，一旦经过训练并学习环境，就可以在扫描的同时避开障碍物。“机器人扫描是一项伟大的技术，已经使用了很多年，但它非常非常慢。因此，我们正在考虑实现整个过程的自动化，以便我们可以更快地将信息引入我们的设计模型。然后，这些扫描数据被流入一个平台，在那里它可以去除噪音并自动注册、自动加入已经到位的各种扫描。最后，它进入一个平台，将扫描结果叠加到3D模型上进行比较，以查看偏差，“To说。

 

快速跟踪晶圆厂

芯片制造商希望提高晶圆厂的速度并不是一个新的动态，但随着所涉及的众多传感器、连接、数据流和利益相关者，复杂性和范围都在增加。

 

“半导体晶圆厂建设项目传统上是快速通道，并且受到重叠的建设和设计活动的影响，”Jacobs Engineering的Fullam说。“在这种环境下成功执行需要紧密的设计和施工集成。”他指出了芯片制造商用来进一步压缩项目时间的两个杠杆：利用可以从晶圆厂到晶圆厂使用的参考设计，以及异地制造，即在场外构建子组件或系统，然后将它们交付到现场进行集成。

 

图 2：参考设计和更多地使用异地 （OSM） 制造是旨在压缩设计/施工时间线的两种策略。来源：Jacobs Engineering

半导体领域的贸易承包商十年或更长时间以来一直在使用异地制造 （OSM），因为这符合他们自己的最大利益。他们可以在远离现场的受控工厂环境中组装大部分工作产品。

 

Fullam 说：“这些好处包括提高质量、安全性和减少项目现场的交易堆叠限制。“但现在不同的情况是，我们的客户追求的OSM水平不是占整个工作工时的20%到30%，而是向50%甚至更高。这推动了设计的新动态，以及设计和施工的协调方式。针对 OSM 进行设计需要您包括一些专家，他们了解运输拆分，了解海军载荷（如果模块是从海外运来的），以及作为设计过程的一部分的索具、排序等。这些都是你在设计阶段通常不会处理的事情。

 

结果可以看到，在半导体网站上，设计和构建工具集中存在一个脱节的数字景观，其中必然包括来自多个供应商的解决方案，包括 Hexagon、Assemble、Oracle、SQL Server 等。Smith 说：“Bechtel 在整个工程、采购和施工过程中使用多种解决方案，但关键是它们都以数据网状架构连接，提供实时、安全的数据同步，而不是数据交换，也不是端到端的。“这在我们的系统中是同步的，因此我们了解正在发生的事情、地点、时间和方式。”

 

为了避免混淆，共享可见性是智能设计和施工门户的核心。“一个关键的收获是让数据可见。有无数的软件工具可以使实时正在进行的数据被广泛地提供，我们已经看到了利用这种'实时'数据共享的项目的好处，“Jacobs的Fullam说。“关于BIM，我们的许多客户和利益相关者，尤其是运营人员，都以视觉方式处理概念。因此，通常情况下，如果您在空间上开发概念模型（即使是在相对基本的层面上，以探索多个不同的配置选项），它可以使利益相关者在设计周期的早期做出关键决策和选项选择。这减少了以后流失的可能性，“他补充道。“我们发现BIM平台提供的'快速原型设计'实践非常非常强大。”

 

其他小组成员对此表示同意。Exyte 的 To 强调，在构建物理孪生模型时，它们之间的同步与大型设计模型之间的同步可能是一个非常缓慢的过程。同步必须处理来自视频捕获、图像捕获、激光扫描等的多种数据格式。

 

结论

半导体晶圆厂可能是地球上最复杂、最昂贵的生产设施。晶圆厂从破土动工到投入运营需要两到三年的时间，这被称为第一片硅。通过利用芯片本身实现的一些智能技术，建筑业正在努力将进度压缩到历史标准之外。同步数据共享、增强现实和自主机器人实施的趋势越来越明显。除了这些趋势之外，处理大量数据流的大规模硬件/软件平台可能变得至关重要。