從全自動化製造邁向智慧製造

講者／游志源（台積電資訊技術部經理）
彙整／《科學人》編輯團隊｜整理自2019.09.08〈科創講堂．智慧機械〉

從純手動到全自動化製造

以台積電的製造模式為例，在過去20年間，共有兩次重新定義製造模式，從一開始的純手動操作，進展到8吋廠的半自動化製造，接著再演進到12吋廠的全自動化製造，此時工廠內已幾乎不需要人為的介入，大幅改善生產的效率。

機台自動化、派工自動化、搬運自動化，是全自動化生產環境的三大要素。全自動化製造模式所帶來的具體改變，技術人員不用再穿無塵服在工廠內工作，轉為在辦公室遠端監控工廠實際運作情況，技術人員的工作內容從原本的取貨、下貨等體力勞動，變成以生產線監控為主，並在機台有狀況時，進行例外排除。

除此之外，透過大數據分析與自動化工作流程，精進工程專業人員與機台的生產效率，藉由將工程人員的專業判斷規則，轉換成系統自動執行與判斷，提升了62%的機台生產力，並降低了65%的人力負擔，在機台與工程專業人員的生產力，有顯著的進步。

從全自動化到智慧製造

未來台積電的目標就是要邁向智慧製造工廠，台積電過去建立了全自動的生產與完整的資訊平台，在此基礎之上，藉由人工智慧與機器學習的新方法，再次將全自動製造系統精進到智慧製造系統。

在機器學習的時代，工程師的工作內容也將改變，過去工程師必須將所有的經驗整理出來，一條一條地寫進程式裡，而機器學習則是將已收集的大量資料讓機器自動學習，於調教出模型後，再利用此模型對新進資料進行推測，工程師主要是在設計和分析一些讓電腦可以自動學習的演算法。

半導體專業能力將被重新定義

因應智慧製造的轉型之下，機台和工程師所需具備的能力也將被重新定義。未來的機台將以模型為主，利用大量的歷史資料與機器學習來建立多變數控制模型，得到更好的效果；針對智慧製造所需及時與精準的控制要求，從更多的感測器送出更高頻率且更快的資料，同時提供更多機台控制參數與紀錄，並需具備快速處理資料的能力。

台積電擁有許多領域專業知識的工程師，如電機、電子、物理、化工、機械、材料等，未來也必須積極投入與參與智慧轉型，利用新的智慧化工具打造更智慧的解決方案，解決過去難解的問題並改善成效，程式設計、統計與線性代數，將會成為工程師必備的基礎技能。台積電也針對全公司各組織提供機器學習的專業訓練方法，讓各領域專家都能快速具備使用智慧化工具的能力。

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」取得網路轉載授權)