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芯片揭秘 | 如何憑借AI三部曲助力集成電路智能制造

日期:2021-08-30 12:49:34 作者:kunshan 瀏覽量:536

采訪:幻實(shí)   編輯:楊殷程 超超   審核:范范

微信公眾號(hào):芯片揭秘(ID:ICxpjm)


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芯片揭秘主播 幻實(shí)(右)對(duì)話

潤(rùn)石智能科技有限公司創(chuàng)始人&總經(jīng)理李安東先生(左)



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RPA(Robotic Process Automation)是以機(jī)器人作為虛擬勞動(dòng)力,依據(jù)預(yù)先設(shè)定的程序與用戶系統(tǒng)進(jìn)行交互并完成預(yù)期任務(wù)的AI。

 

在我國人口老齡化等大趨勢(shì)下,用AI來推動(dòng)半導(dǎo)體行業(yè)實(shí)現(xiàn)無人化智能工廠意義重大。

 

從目前的技術(shù)實(shí)踐來看,現(xiàn)有的RPA還僅適用于高重復(fù)性、邏輯確定并且穩(wěn)定性要求相對(duì)較低的流程。

 

本期節(jié)目你將聽到:

 

面對(duì)半導(dǎo)體工廠興起、人口老齡化的情形,AI能否替代傳統(tǒng)人工,加速集成電路的智能制造?為了順應(yīng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,AI技術(shù)還需突破哪些瓶頸?

 

本期我們邀請(qǐng)到潤(rùn)石智能科技有限公司創(chuàng)始人&總經(jīng)理李安東先生,聽他談?wù)勅绾螒{借AI技術(shù)助力集成電路智能制造。




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  • 半導(dǎo)體工廠的痛點(diǎn)——良率提升

  • RPA+AI是一種趨勢(shì)

  • 泡沫or趨勢(shì),AI未來該如何發(fā)展










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半導(dǎo)體工廠的痛點(diǎn)——良率提升



幻實(shí)(主播)

潤(rùn)石智能科技有限公司是幫助工廠實(shí)現(xiàn)良率提升和無人化兩個(gè)目標(biāo)的智能化軟件公司,首先請(qǐng)李總談一下你們當(dāng)初為什么要?jiǎng)?chuàng)業(yè)?



李安東(嘉賓)  


2018年左右,國內(nèi)不斷在建設(shè)新的工廠,我們發(fā)現(xiàn)這些工廠面臨兩個(gè)大的挑戰(zhàn),一是良率的提升,二是產(chǎn)能的提升。我們認(rèn)為想要突破這兩個(gè)壁壘需要三方面的條件來支撐——資金、技術(shù)和人才。當(dāng)時(shí)我和一些來自先進(jìn)的半導(dǎo)體公司或者是光電工廠的伙伴們萌生了創(chuàng)業(yè)的想法,認(rèn)真思考過后,覺得技術(shù)和人才這兩個(gè)要素皆已齊備,因此就一起回國創(chuàng)立了潤(rùn)石。



幻實(shí)(主播)

公司當(dāng)時(shí)的主要業(yè)務(wù)是針對(duì)客戶的哪一個(gè)訴求


 
李安東(嘉賓)


初創(chuàng)時(shí)期我們針對(duì)良率提升這個(gè)方面進(jìn)行了產(chǎn)品開發(fā)。半導(dǎo)體制程工藝繁復(fù),一片晶圓要經(jīng)過幾百道上千道的工序才能做好,所以不管是IC設(shè)計(jì)公司還是IC制造公司,都要考慮良率的問題。

 

我們認(rèn)為提升良率是一個(gè)普世的問題,也是一個(gè)可以讓我們持續(xù)做貢獻(xiàn)的地方。從四五十年前美國開始建設(shè)半導(dǎo)體廠,到現(xiàn)在國內(nèi)開始發(fā)展半導(dǎo)體,就一直在挑戰(zhàn)這個(gè)問題。





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RPA+AI是一種趨勢(shì)


幻實(shí)(主播)
創(chuàng)業(yè)初期潤(rùn)石選擇的切入點(diǎn)是什么呢?

李安東(嘉賓)

少子化之后,很多家庭都只有一兩個(gè)孩子,且都寄予厚望不希望他們?nèi)スS做工人,所以90后、00后不太可能再在無塵室,做著三班倒,每天12小時(shí)的工作。既然普世環(huán)境下出現(xiàn)這種情況,我們就要去解決這問題。

 

所以我們公司一開始的英文名字就叫AIE,希望用AI來Empowerment,用AI賦能工廠,然后用軟件機(jī)器來取代人力。

 

比如說操作機(jī)臺(tái)、調(diào)整良率、解決缺陷等這些工作都可以用軟件機(jī)器人來解決。


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RPA流程自動(dòng)化機(jī)器人功能架構(gòu)(圖源:潤(rùn)石智能科技官網(wǎng))


幻實(shí)(主播) 

我們國家的人口慢慢進(jìn)入老齡化,未來需要用很多自動(dòng)化的方式來替代掉傳統(tǒng)人工的方式。您剛剛提到的AI賦能工廠對(duì)技術(shù)、人員的挑戰(zhàn)會(huì)不會(huì)很大?


李安東(嘉賓) 

是的,我國的AI技術(shù)相對(duì)于全球工業(yè)來講是領(lǐng)先的,我國的整個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)占到30%到40%,所以下一波的AI軟件就可以成為新的“人口”紅利,用軟件機(jī)器人來解決工廠人力短缺的問題。

 

目前的AI還在弱人工智能向類人工智能發(fā)展的階段,只能做重復(fù)性的勞動(dòng)。雖然AI沒那么智慧,但是足夠聰明,只要我們把作業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)程序?qū)懗赡_本之后教會(huì)電腦做,就不需要那么多的作業(yè)員,或者是初級(jí)的工程師做重復(fù)勞動(dòng)。

 

所以第一個(gè)挑戰(zhàn)是要先把人類做的事情流程腳本化;第二個(gè)挑戰(zhàn)是把這些腳本做成低代碼,甚至無需代碼就可以運(yùn)行;第三個(gè)挑戰(zhàn)就是要讓這些軟件學(xué)會(huì)做一種經(jīng)過感知之后的判斷。譬如我們?cè)谧隽繙y(cè)檢測(cè)的時(shí)候,會(huì)加上自己的一些判斷,比如電路可能會(huì)開路(Open)或者短路(Short)、要把這東西判斷為良品還是失敗品等等。這是我們的終極目標(biāo),AI可以做人的價(jià)值判斷。

 

目前,前兩個(gè)挑戰(zhàn)已經(jīng)可以用電腦取代掉了。


幻實(shí)(主播) 

第三點(diǎn)應(yīng)該需要大量的數(shù)據(jù)才能做到吧?


李安東(嘉賓)
對(duì),這是個(gè)大趨勢(shì)。臺(tái)積電在十幾年前就開始做大數(shù)據(jù),5、6年前開始做machine learning(機(jī)器學(xué)習(xí))、deep learning(深度學(xué)習(xí))。臺(tái)積電能夠做這些事情,是因?yàn)槔塾?jì)的歷史數(shù)據(jù)夠多了。


 

如果一片晶圓經(jīng)過1000道工序,1000個(gè)機(jī)臺(tái),每個(gè)機(jī)臺(tái)1000個(gè)傳感器,那么每秒鐘產(chǎn)生出來的數(shù)據(jù)量是百億級(jí)的,那么就有足夠多的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練AI,當(dāng)數(shù)據(jù)累積到一定程度之后,機(jī)器就會(huì)越來越聰明。



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泡沫or機(jī)會(huì),AI未來該如何發(fā)展



幻實(shí)(主播) 

我最近看到很多AI的公司發(fā)展不如預(yù)期,也有一些聲音說AI的泡沫終于破了,面對(duì)這樣的判斷,你會(huì)不會(huì)覺得心里有壓力?

李安東(嘉賓)

因?yàn)榇蠹覍?duì)AI的期待高了,所以給到它的關(guān)注、資金也超過它能夠負(fù)荷的程度,落差之下,大家就會(huì)感到失望。


比如無人駕駛汽車的等級(jí)分布從L1-L5,但是大家的期許是每一家公司都要有能力做到L5。 我們要認(rèn)清事實(shí),AI現(xiàn)在可能還沒有辦法聰明到完全取代人類的活動(dòng),如果我們只能做到L3-L4,那就先做好這些。

 

我們?cè)诠境闪⒊跗诰退伎歼^這個(gè)問題,我覺得我們要做到,一旦開發(fā)出來好的算法、模型,就要在客戶的工廠落地實(shí)施,馬上得到驗(yàn)證。

 

我們之所以會(huì)在昆山設(shè)立公司,是因?yàn)檫@附近有三個(gè)泛半導(dǎo)體相關(guān)的工廠,現(xiàn)在都是我們的客戶,我們想做到能夠走路過去幫助客戶做技術(shù)支持,目前這些客戶的使用情況良好。

 

把工廠全部做到無人化,自動(dòng)化可能還需要十年,我認(rèn)為半導(dǎo)體工廠要更注重于工藝的可靠性和一致性,確保做出來的東西不要有很大的差異,要能夠長(zhǎng)期的穩(wěn)定輸出。所以我們寧愿犧牲掉速度,也要把技術(shù)做的夠成熟,夠穩(wěn)定。這就是我對(duì)AI目前的思考——要能落地。

 
幻實(shí)(主播)

那些傳統(tǒng)的AI公司,會(huì)不會(huì)覺得半導(dǎo)體領(lǐng)域現(xiàn)在發(fā)展很好,也想擠入這個(gè)行業(yè)?


李安東(嘉賓)

商湯、曠世等企業(yè)都是我們很尊敬的公司,他們把國內(nèi)最好的做AI的碩博士都網(wǎng)羅進(jìn)去了,在臺(tái)灣設(shè)立了研發(fā)中心開展研究。

 

他們的強(qiáng)項(xiàng)是在影像、圖形視覺方面,比如人臉識(shí)別等,所以它的應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)該是在安防領(lǐng)域,比如在半導(dǎo)體廠里人員的區(qū)塊管理等。那我們和KLA、Hitachi、Rudolph這些設(shè)備商合作,從它們那邊取到的缺陷圖像再去做自動(dòng)分類,或者像KLA、Ulvac設(shè)備里metrology(計(jì)量)的數(shù)據(jù),可用來做CP、WAT的電信數(shù)據(jù)分析,所以我們是希望能夠直接進(jìn)到工廠里面,跟客戶做深度合作,而不是做一個(gè)范用型的、平臺(tái)型的公司。


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ADC缺陷檢測(cè)與分類系統(tǒng)功能架構(gòu)(圖源:潤(rùn)石智能科技官網(wǎng))


半導(dǎo)體更需要有人做垂直領(lǐng)域的技術(shù),我們也希望有更多的朋友一起做貢獻(xiàn),做不同的分工。因?yàn)槌怂男↓堃酝?,還有像阿里巴巴、騰訊,華為等企業(yè)其實(shí)也想進(jìn)入半導(dǎo)體智能化的這個(gè)市場(chǎng),他們希望做像IAAS(基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù))這種平臺(tái)層的AI應(yīng)用,我們潤(rùn)石希望做的是要直接進(jìn)入行業(yè)里面的AI應(yīng)用,所以與他們不會(huì)沖突,而且可以合作。


幻實(shí)(主播) 

你們創(chuàng)業(yè)這么久遇到最大的挑戰(zhàn)是什么?


李安東(嘉賓)

最大的挑戰(zhàn)是我們推廣的概念,能否被客戶接受。我們的團(tuán)隊(duì)好多人都是從臺(tái)積電過來的,他們會(huì)用比較高的標(biāo)準(zhǔn)來要求自己。但讓客戶也按照這個(gè)要求來做就太難了。我們也在慢慢的調(diào)整思路。根據(jù)客戶的需求拿出相應(yīng)的方案,而不是一定要拿出一個(gè)滿分的東西,能打能用就可以上場(chǎng)了,先求有再求好,諄諄善誘,幫客戶設(shè)計(jì)出一個(gè)方法論。

 

工業(yè)3.0到工業(yè)4.0不是一下子就能完成的,你要從互聯(lián)網(wǎng)取得設(shè)備的數(shù)據(jù),然后建立一個(gè)好的數(shù)據(jù)倉儲(chǔ),再幫客戶做多維度多變量的分析,幫客戶找到最佳的制程工藝窗,然后刪掉不必要的變量,控制應(yīng)該控制的變量,就可以找到根源,解決良率的問題。這些維度和變量都是和半導(dǎo)體機(jī)臺(tái)里的物理化學(xué)反應(yīng)直接相關(guān)的。做好這些之后,再從機(jī)臺(tái)端擴(kuò)展到外延的輔助性設(shè)備再到廠務(wù)設(shè)備、供應(yīng)鏈條。

 

所以我覺得可以從最核心的制造廠開始往外做出去,把國內(nèi)的需求分門別類,看人出菜,配合客戶情況,調(diào)整自身應(yīng)用。

 

一般的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司做AI,不愿意進(jìn)到最里面去,可是對(duì)客戶而言每天面對(duì)的產(chǎn)品就是機(jī)臺(tái),怎樣改善機(jī)臺(tái)就是我們天天面對(duì)的事情,所以我們很喜歡進(jìn)到工廠里去研究。

 

比如我們的AIoT平臺(tái)構(gòu)建的時(shí)候,要把機(jī)臺(tái)打開,背板拆開,還要考慮如何走線,用什么夾具、安裝的點(diǎn)位選哪里,然后他的algorithm(演算法)等,有一連串配套的東西,把它做成標(biāo)準(zhǔn)化之后,在量化復(fù)制到其他工廠去。


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AIoT 智聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)架構(gòu)(圖源:潤(rùn)石智能科技官網(wǎng))



幻實(shí)(主播)

我想這樣的一個(gè)有務(wù)實(shí)精神的老板,帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該非常具有戰(zhàn)斗力。最后祝潤(rùn)石智能科技有限公司早日能夠達(dá)到想要的目標(biāo)!




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RPA是近年來企業(yè)軟件市場(chǎng)增長(zhǎng)最快的細(xì)分領(lǐng)域,到2022年,80%部署RPA的企業(yè)將引入AI技術(shù),實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化。

 

在工業(yè)領(lǐng)域,“無人化”開始作為企業(yè)推動(dòng)工廠智能化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要方向。特別是當(dāng)前企業(yè)面臨招工難、原材料成本持續(xù)上漲以及個(gè)性化需求日益凸顯的背景下,降低對(duì)工人的需求,提升生產(chǎn)線的柔性化和自動(dòng)化生產(chǎn)能力,已經(jīng)成為推動(dòng)工廠無人化發(fā)展的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力。

 

可以預(yù)見,未來RPA機(jī)器人可以借助AI實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí),國內(nèi)工廠也將借助AI加速實(shí)現(xiàn)工廠“無人化”的建立。


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