如何利用AI、数字孪生等技术， 打造更智能的晶圆工厂？

在设计和新建工厂的过程中，需要结合使用各种技术工具、提前预防失败的可能以及在开始前就进行出色的规划，以应对劳动力短缺、更快的生产速度和数据超载等问题。

 

当前，半导体工厂的复杂性和规模以及资本成本都在急剧上升。尽管面临着劳动力短缺、材料延误和激烈竞争等障碍，但还有许多芯片制造商仍希望加快数十亿美元晶圆厂的投产速度。

近日，英伟达公司的Chen、Exyte公司的To、Bechtel公司的Smith、Jacobs公司的Fullam和德勤公司的Mitra在SEMICON West上介绍了如何利用增强现实、人工智能、同步数据访问和数字双胞胎等技术，帮助实现更智能晶圆厂的设计和建设。

“建设半导体工厂在现实情况里设计和施工修改是同时进行的，这就像在建造飞机时驾驶飞机一样。”Bechtel数字化解决方案经理Evann Smith指出，“当我们考虑基本建设项目的施工时，通常我们会想到火车头，它是线性的，在轨道上全速前进，我们知道目的地是哪里。但这不是半导体工厂的方式，我们谈论的半导体工厂建设是动态和多变的项目，这些项目既是挑战，也是难得的机遇。”

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（Samsung Electronics）预计将于2025年推出该平台的原型。英伟达（NVIDIA）制造与工业业务开发总监杰瑞-陈（Jerry Chen）表示，韩国三星电子开始为其（晶圆厂）基础设施构建数字孪生平台，并在今年3月的GPU技术大会上进行了公开展示。

 

“我们的使命之一是制造能够理解物理空间和网络物理系统的人工智能。现在，我们的目的是为其他人搭建平台，让他们在此基础上构建最终用户解决方案。”

为了更好地满足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模式。他表示，“与迭代性很强的软件行业相比，‘快速失败’的方法正在真正兴起。但在建筑或设计工程行业，我们通常在项目完成后才进行迭代。”

他指出，通过将“慢失败”方法转变为“快失败”方法，制造商可以将大部分变更风险从后期阶段转移到早期阶段，同时减少材料浪费和延误成本。更好地利用历史数据和当前数据是这一转变的核心。“我们有一个实时数据同步系统，我们的云架构为此提供了便利。我们有机会减少接口。因此，当我们建设这些项目时，很多时候我们都是互相扔东西，”Smith强调，“但由于早期影响机会最大，因此从数据角度来看，我们需要从一开始就整合合作伙伴之间的透明度，以适当影响曲线。”

 

晶圆厂的成本是多少？

根据德勤公司（Deloitte）的数据，一座每月能生产20,000至25,000片硅片的尖端晶圆厂成本在100亿至120亿美元之间，建筑成本在40亿至50亿美元之间。从破土动工到第一批硅片投产需要两到三年的时间，但晶圆厂洁净室设施本身只占生产场地的一小部分。德勤公司还估计，建造这样一座工厂需要6000到8000名工人。

劳动力市场的紧张也意味着半导体行业要与多个行业争夺熟练劳动力，尤其是在其他经济领域同时蓬勃发展的情况下。“需求正在上升，”To说道，“通信系统、汽车工业、计算机和存储领域的需求都在增长。这意味着我们需要更多的设施和资源。当然，这也会产生更多的成本和能耗。这影响到建筑业，因为从根本上说，我们需要更多具备适当技能的人员，需要更多设备和软件。”

2023年，投资涌向半导体设施，包括晶圆厂、组装和测试厂。SEMI预计，到2030年将有60多个新工厂项目开工建设，但资本支出通常与全球经济状况密切相关，这也是宣布破土动工后工具交付延迟的原因。此外，由于便利化（工具安装）部分占工厂成本的大部分（50%），因此在半导体衰退周期中，外壳可能处于休眠状态。SEMI还预计，2024年将有360亿美元投资于建设项目。

 

图1：Exyte的建筑工程师使用增强现实技术将设计组件和现场的实际管道叠加在一起。

（图片来源：Laura Peters/Semiconductor Engineering）

从设计的角度来看，理解晶圆厂建设的一个简单方法是，他们通常从下到上、从外到内地工作。雅各布斯工程公司（Jacobs Engineering）欧洲、中东和非洲地区先进设施技术总监Paul Fullam说道：“通常情况下，早期发布的成套方案将侧重于桩基/地基和地下工程，然后是混凝土和外壳，包括建筑钢框架，然后是内部装修，最后是MEP范围，即为工具集服务的基础设施和公用事业。”

 

图2：参考设计和更多地使用场外制造（OSM）是旨在压缩设计/施工时间的两种策略。
（图片来源：雅各布斯工程公司雅各布斯工程公司）

 

实施技术工具

理想情况下，大型建筑工地会采用增强现实（AR）工具（见图1）和自主机器人等智能技术，但巨大的模型、带宽限制以及保持不间断的网络连接都可能具有挑战性。

“我们所有的工地都部署了增强现实技术。你举起它，看看你的施工现场，它就会向你显示那里有什么，然后再叠加上要安装的模型。因此，我们在现场的监理可以规划他们的工作，他们非常喜欢。”Smith说道。

“增强现实技术已经在现场使用，它是一种出色的工具。”To表示，“但它也有局限性。我们经常需要离线工作，因为我们的设施模型非常庞大，这意味着我们需要将模型切片，然后加载到iPad上。不幸的是，硬件本身存在限制。因此，如果我们需要搬到另一个空间，我们就需要移除旧模型，然后再加载新模型。如果网络连接速度慢或中断，这个过程就会变得非常漫长和痛苦。”

他补充说，以波士顿动力公司（Boston Dynamics）的机器人为例，一旦经过训练并了解了环境，它就能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，但它的速度非常非常慢。因此，我们正在研究将整个过程自动化，这样我们就能更快地为我们的设计模型提供信息。然后，这些扫描数据会被传输到一个平台，在这里，它可以去除噪音、自动注册、自动连接各种扫描数据。最后，它将进入一个平台，将扫描数据叠加到三维模型上进行比较，以发现偏差。”To表示。

 

快速跟踪晶圆厂

芯片制造商希望以最快的速度扩建工厂，这并不是一个新的动态，但随着大量传感器、连接、数据流和利益相关者的参与，其复杂性和范围也在不断扩大。

Fullam说道：“半导体工厂建设项目在本质上历来都是快车道，并受制于重叠的建设和设计活动。在这种环境下要想成功执行，就必须将设计和施工紧密结合起来。”他指出了芯片制造商用来进一步压缩项目时间表的两个杠杆：利用可在不同工厂之间使用的参考设计，以及异地制造，即在异地制造子组件或系统，然后将其运送到现场进行集成。

 十多年来，半导体领域的贸易承包商一直在使用异地制造（OSM），因为这符合他们自身的最佳利益。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。

“这样做的好处包括提高质量和安全性，并减少项目现场的贸易堆叠限制。”Fullam表示，“但现在不同的是，我们的客户所追求的OSM水平不是整个工作的20%至30%，而是50%，甚至更高。这给设计以及如何协调设计和施工带来了新的动力。为OSM进行设计时，需要有专家参与设计过程，这些专家需要了解运输分工，如果模块从海外运来，还需要了解海军载荷，以及索具、排序等。这些都是在设计阶段通常不会涉及到的。”

 

可预见的结果

在半导体生产基地，设计和施工工具组中的数字景观相互脱节，其中必然包括来自Hexagon、Assemble、Oracle、SQL Server等多家供应商的解决方案。“Bechtel在整个工程设计、采购和施工过程中使用多种解决方案，但最关键的是它们都连接在一个数据网格架构中，提供实时、安全的数据同步--不是数据交换，也不是端到端，”Smith说。“这在我们的系统中是同步的，这样我们就能了解发生了什么、在哪里、何时以及如何发生。”

为避免混淆，共享可见性是智能设计和施工门户网站的核心。“一个重要的启示是让数据可见。”Fullam认为，“有无数的软件工具可以广泛提供实时的在建工程数据，我们已经看到了利用这种‘实时’数据共享给项目带来的好处。关于BIM，我们的许多客户和利益相关者，尤其是运营人员，都是通过视觉来处理概念的。因此，通常情况下，如果开发一个空间概念模型--即使是相对基础的模型，以探索多种不同的配置选项--就可以让利益相关者在设计周期的早期做出关键决策和选项选择。”他补充说：“这就减少了后期出现问题的可能性。我们发现BIM平台所提供的‘快速原型’实践确实非常强大。”

其他小组成员对此表示赞同。To强调，正在建造的物理孪生模型与大型设计模型之间的同步可能是一个极其缓慢的过程。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

半导体工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产需要两到三年的时间，也就是所谓的“第一颗硅”。通过利用芯片本身带来的一些智能技术，建筑行业正在努力压缩工期，使其超出历史标准。同步数据共享、增强现实和自主机器人的实施正日益成为趋势。伴随着这些趋势，处理海量数据流的大型硬件/软件平台可能变得至关重要。
（本文综合编译自Semiconductor Engineering）

作者：Laura Peters

 

来源：荣格-《智能制造纵横》

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