台积电2023年业绩将反映前十大客户砍单影响;概伦电子推动和支持中国EDA生态建设;酷芯AR9341加速AI Box赋能千行百业

1、消息称台积电前十大客户砍单将反映在2023年业绩上集微网消息，据业内消息人士透露，由于需求急速下滑，许多IC设计公司从第三季度开始调整订单。主要的订单削减最初是针对二级晶圆代工厂，但到第四季度，甚至台积电也看到了对 2023年订单的调整。据台媒《电子时报》报道，消息人士称，预计台积电2023年的业绩将反映出其前10大客户削减订单导致的高库存和低市场需求。台积电2023年第一季整体产能利用率预料将出现明显回落。预计7nm和6nm的产能利用率将降至 50%。2022年第三季度满载的5nm、4nm、28nm的产能利用率也有望大幅放宽。消息人士表示，台积电因订单减少、订单延迟和违约等问题，已与客户协商有条件的协议。除了接受补偿，台积电也愿意接受大客户的续约和长期承诺。台积电总裁魏哲家曾指出，半导体库存于2022年第三季度达到高峰，第四季度库存开始修正，预计将持续至2023上半年，到2023下半年产能利用率才会全面回升。对此有厂商表示，半导体产业链最后防线已突破，2023年上半将面临严峻的库存修正与业绩崩跌挑战。尽管如此，但外资认为台积电为了应对客户需求持续展开多区域产能布局，成本压力势必加大。为达成长期毛利率53%的目标，加上持续通货膨胀，预期台积电高报价可能延续更长时间。此前供应链人士透露，台积电已经看到多家客户削减了明年的订单，但仍打算坚持其2023年的提价计划，预计报价将提高约6%。2、概伦电子杨廉峰：以DTCO为核心驱动力，共同推动和支持中国EDA生态建设携手共进，笃行致远。12月26日至27日，中国集成电路设计业2022年会暨厦门集成电路产业创新发展高峰论坛（ICCAD 2022）在厦门国际会展中心盛大召开。在高峰论坛环节，上海概伦电子股份有限公司总裁杨廉峰发表了《联动设计与制造，共建EDA生态》的主题演讲，对全球EDA行业发展规律和方法学，中国EDA如何破局与前景展望，以及概伦电子的成长路径和理念等进行了深入阐述分析和前沿剖判洞察。杨廉峰表示，国内对EDA的研发和重视程度不断加大，遵循EDA发展规律和汲取国际巨头经验，发展EDA不是简单替代，而是需要打造针对国内特定应用的流程和生态，概伦电子一直致力于倡导和推动EDA生态的建设。在2010年成立之初，概伦电子就明确了以“良率导向设计（DFY）”理念为指导，进行前瞻性的技术研发和产品布局。经历十余年发展，DFY的前瞻性得到充分验证，进一步演进成为新的“设计-工艺协同优化（DTCO）”方法学，进而持续促成概伦电子乃至中国EDA产业的快速突破与发展。作为产业链倒金字塔底座，对EDA重视程度可再加大在国际形势风云变化背景下，近两年来国内EDA行业呈现快速发展。杨廉峰首先提及，2022年12月28日，刚好是概伦电子上市一周年。这一年，对中国EDA行业而言意义非凡。概伦电子上市为智创这一公共服务市场带来了全新的活力，同时EDA在一二级资本市场的火爆也陆续推动了很多初创企业成立。据统计，近两年内国内EDA行业融资超过100亿元，这一数据超过了国内EDA行业有史以来的所有投入。紧接着，杨廉峰进行了数据对比。他表示，2021年，全球最大的EDA公司新思科技（synopsys）研发投入接近100亿元人民币，员工约为1.6万人，市值3200亿。相比之下，同期三家国内上市EDA企业（概伦电子、华大九天及广立微）研发投入只有4.5亿元，员工数量大约为1100人，市值800亿。而50家以上国内非上市EDA企业同期研发投入仅在10亿元左右，员工数约3000人，市值500亿。杨廉峰补充道，这些数据背后体现出中国EDA企业和国际巨头差距仍然巨大。“我们把三家国内上市EDA企业加在一起，与业界龙头仍然有数倍差距，可能不到其二十分之一。而简单从这些数据上看，可以得出的一个判断是，国内EDA企业的研发投入需要持续加大，甚至可以再加大数十倍。”至于中国EDA企业如何发展，杨廉峰表示，“作为从业者，我们一直在思考这一问题。2019年5月16日，在这特别的一天，概伦电子在上海举行的技术研讨会上提出‘EDA倒金字塔支撑’理论，并在后来经常被媒体引用。而作为产业链倒金字塔的底座，在中国集成电路行业的发展中，对EDA的重视程度可以再加大！”“整体而言，国家对EDA产业已经很重视，开始做一些布局。同时资本也比较关注，而且已经正式入局。这也促使国内更多从业者进入EDA行业。”杨廉峰指出，“对于从业者而言，我们需要继续关注关键技术研发，也需要解决行业急需的应用和实际问题。同时，我们也需要产业的支持以及包括国际伙伴在内的开放合作态度，来共同建设EDA生态。”EDA不仅仅是工具，更是流程和设计方法学的载体要找出产业破局之道，先搞清楚EDA的发展规律至关重要。在杨廉峰看来，众所周知，EDA软件被称为“芯片之母”。进一步来看，“虽然我们当时对半导体产业生态提出了‘倒三角’理论，但事实上倒三角是一个不稳固的结构。它需要非常强大的EDA软件支持，同时只有形成EDA生态，才能支撑万亿电子终端市场。”对于生态建设而言，EDA不仅仅是工具，更是一些关键技术、特定应用流程和各类设计方法学创新，以及设计和制造联动与应用的载体。杨廉峰表示，“砸钱砸人也许可以把EDA工具做出来，但如果我们不注重流程、设计方法和生态建设，这样的EDA产业没有市场竞争力可言。EDA的核心价值的体现就是EDA生态的建设，形成对产业链的支撑、推动和知识产权维护。”杨廉峰认为，在全球EDA行业发展背后，DTCO（设计和制造之间的深度协同）成为必须，需要更多生态参与者。他表示，在摩尔定律下，工艺平台的推进使芯片的设计/制造风险及成本不断提高。而为了确保最终产品的性能和良率，业界对EDA/IP的要求也越来越高，其重要性和价值也相应不断提升。面对各种挑战和问题，EDA公司持续加强创新，初创公司不断涌现，同时众多设计端和制造端合作伙伴深度合作，共同推进了全球EDA生态建设。回顾近20余年全球EDA产业发展，杨廉峰指出，“根据历年DAC参展公司数量，如果以200家作为衡量基点，可以推断1995年至2015年是全球EDA行业发展的繁荣期，但经济的波动也对整个EDA行业产生了一定影响。当然，这并不是说如今EDA不发展，实际全球EDA行业仍在不断进步，只是产业趋势和关注重点发生了变化。”杨廉峰进一步阐释，经过持续多年的行业竞逐演变，全球EDA生态壁垒已经形成。可以说，EDA的发展首先是需要解决定位问题。1995年前后，其一个标志事件是晶圆代工模式开始兴起。在这一背景下，BSIM3成为第一个器件模型的国际标准，极大促进了行业内建立标准的EDA设计流程，并使各企业间的相互协作和与产业的协同建设生态成为可能。“在EDA行业发展的20年历程中，前十年基本是在沿着比较既定的规律在发展，后面十年则需要不断去应对工艺节点的推进，并产生很多器件物理特性以及设计复杂度方面的相关问题。在这一过程中，EDA/IP公司、代工厂和设计公司深度合作、建立生态，构建了推动行业发展的基础。而在共同面对挑战的同时，EDA初创企业不断创新，EDA巨头则加快整合并购，进一步提高了生态壁垒。”杨廉峰说道。发展EDA不是简单替代，需打造针对特定应用的流程随着全球EDA生态持续发展，对于国内产业走势如何，杨廉峰认为，一直以来，中国都是全球EDA生态的一部分，但需要解决的问题在于是否需要逐步建立自己的生态。如今，全球各参与方十几年共同迭代的流程及其背后的设计方法学不仅具备核心价值，也表明EDA不仅仅是工具，简单的替代不一定起作用。因为其中的DTCO流程决定了对工艺改进的突破方向、对工艺潜力的最大挖掘以及TTM和最终产品的竞争力。杨廉峰表示，“全球EDA行业发展有自身规律，首先是应用驱动和从满足产业需求出发。随着先进工艺越来越复杂，难度和风险系数越来越高，所以如今重要市场的价值在不断增长。而这样的需求推动了EDA行业的创新和资本入局，进而促使初创公司涌现以及国际龙头企业不断整合并购等。谈及中国EDA产业的发展路径，杨廉峰表示，过去两年国内的行业需求首先在于战略选择，因为有了需求才有了国内从业者的一些机会，当然更重要的是这时资本也开始不断入局。“在这种情况下，我们需要考虑国内的资金，建设自己的生态，以及审视行业未来的发展进程和规模等。可以大胆预测，2019年至2021年就是中国EDA发展繁荣期的一个阶段。另外，毫无疑问，中国集成电路行业的发展需要EDA生态的支撑。”杨廉峰指出，发展国内EDA应主要聚焦三大方面。首先，在战略需求下锚定全流程替代，关键的EDA技术需要具备国际竞争力，流程的完整性/成熟度需要全行业投入，以及客户需要具备竞争力的流程和产品。其次，强化“本地设计、本地制造”同时提升成熟制程竞争力，在成熟工艺平台下优化设计提升YPPA，根据设计要求定制工艺平台，以及根据实际应用定制EDA流程和工具。另外，拓展新应用、新需求并建立自有体系/流程，包括实现应用驱动、流程和方法学创新，以及联动设计与制造，打造参考设计流程等。“因此，发展EDA不是简单的替代，而是打造针对国内特定应用的流程，其中既需要关键技术的创新和突破，更需要流程和方法学的创新。”杨廉峰认为，EDA生态的核心就是DTCO，这需要国内初创公司、头部企业、晶圆代工厂以及IC设计公司等共同参与、携手打造EDA生态。另一方面，EDA的发展也需要客户的深度参与和长期支持。在发出这一呼吁同时，杨廉峰也表达了一个业界关注的重要疑问：什么时候客户愿意为国产EDA买单？他进一步说道，“从我们过去几年的快速发展经验来看，客户买单不会因为是国产品牌或者更便宜，而是因为我们的工具比国际巨头在某些点上还好，并且已经通过国际客户验证；帮助他们缩短TTM、减小芯片面积，加快工艺开发和设计的迭代，以及提升产品的性能、良率和可靠性等”。这就是中国EDA发展可以参考借鉴的一些措施和做法。以DTCO为核心驱动力，推动和支持中国EDA生态建设正值上市一周年之际，在高峰论坛主题演讲的后续部分，杨廉峰也对概伦电子的发展历程进行了简要介绍。他提及，概伦电子成立于2010年，是国内第一家EDA上市企业，目前拥有数项国际领先的EDA关键技术，为100多家全球领先的集成电路企业服务，并且50%的收入来自国际客户。“2019年，公司收购博达微科技，完成国内首个成规模的EDA行业并购；2021年，收购韩国SoC设计EDA解决方案提供商Entasys，完成首例跨国并购。另外，公司在2020年完成A+B轮融资并于2021年12月实现科创板上市。”杨廉峰进一步介绍称，概伦电子已形成以上海为总部，覆盖境内外八大集成电路重点区域的产业布局。目前，上海临港研发中心已完成桩基施工，预计于2023年完成结构封顶，并于2024年投入使用。“就发展目标而言，我们是希望以DTCO为核心驱动力，打造制造端和设计端联动的EDA全流程，推动和支持中国EDA生态的建设。”对此，概伦电子已经打造了业界领先的EDA解决方案，包括在存储器模拟/混合信号设计领域，提供定制类电路设计EDA全流程；针对工艺开发、制造和良率提升环节，提供模型/PDK/标准单元库；在半导体器件测试领域，提供器件电学性能/可靠性/噪声测试系统等。与此同时，公司也提供一站式工程服务，其中包括IP设计与开发服务，标准单元库设计与特征化，SPICE建模与PDK开发，以及测试结构设计与测试服务。显然，概伦电子取得的一系列成绩与在EDA生态建设上的不断探索密切相关。杨廉峰表示，“早在2019年5月16日，我们邀请的业界大咖就在研讨会上提出了一些基本方向，包括半导体市场能长期成长，甚至能再发展100年，以及设计业亟待加强设计方法学和建设COT能力等。另外，当天我们也举办了首个国产EDA厂商论坛，共同探讨国产EDA如何突破。如今，正如大家所见，作为半导体产业的支撑，EDA在中国的繁荣趋势正在显现。”“十多年来，概伦电子一直在倡导和推动行业的联动和共同发展，比如2010年成立时我们就在济南举办了‘中国EDA工业的机遇与挑战’研讨会，并提出‘与您共建中国EDA’理念。而十年如一日，2022年7月，概伦电子再次正式提出‘共建EDA生态’这一呼吁。”杨廉峰说道，“过去十余年，我们一直在不断探索、推动EDA产业发展。如今，在ICCAD 2022年会上，我们再次提出倡议，诚邀更多合作伙伴共同加入国内EDA产业发展和建设，携手打造针对中国产业需要和应用驱动的EDA流程和生态！”3、以超高性价比打造轻量级方案，酷芯AR9341加速AI Box赋能千行百业集微网消息，合肥酷芯微电子有限公司（下称“酷芯”）推出的高性能AI芯片AR9341，凭借强大的图像处理能力、视频编解码能力、AI算力以及完整的生态链，广泛适用于生活、教育、制造、出行、零售、社区、办公等各类智慧场景。
AR9341既可以作为独立芯片直接用于智能终端设备，也可以作为高算力处理器，为小型服务器进行AI赋能。其中AI Box作为加持AI应用的重要载体之一，也是AR9341的重点耕耘领域，加速AI普惠化进程。今天，我们就通过小视科技导入案例，为大家分享酷芯AR9341在AI Box中的卓越表现。核心科技灵活赋能AI Box据统计，目前国内仅有电子行业的AI渗透率超过10%，包括汽车、石化、制药、建材等行业的渗透率均未达10%，不过在5G、AIoT等新一代信息技术引领下，人工智能技术正在加速对千行百业进行AI赋能，IDC数据显示，至2025年，中国AI应用市场规模将以24.4%的年复合增速提升至184.3亿美元，可以预见人工智能在我国的渗透率将会快速提升。对于中国市场，能够占领并融合纷繁多样的长尾市场并为客户带来快速的应用落地，形成具有规模的商业模式，便能更快完成人工智能在千行百业的渗透，实现长久盈利。其中，AI Box因其开发便利、应用灵活，不仅能利旧现有系统，还能为前端提供强大的算力和丰富的算法，被认为是边缘侧AI赋能的重要载体之一，IDC数据显示，2021年中国市场AI Box出货量为25万台，预计到2025年将提升至60.1万台，年复合增速为24.52%。伴随AI Box出货量快速增长，为更好赋能边缘侧，选择一款算力强、生态丰富的芯片方案已在考验着各家AI Box方案商。其中，已掌握高性能ISP、NPU核心IP的酷芯，从2016年开始发力AI能力的研发，经过对旗下NPU进行多轮迭代升级，顺势推出了高性能AI SoC芯片AR9341，并开始导入以AI Box为代表的高算力智能终端设备。资料显示，AR9341采用异构数据平台架构，集成有4颗四核A53处理器，一颗单核CEVA XM6@1GHz DSP以及一颗ISP。视频处理能力方面，AR9341在支持H.264、H.265编解码能力的同时，可同步处理8路1080P全高清实时视频流，AR9341还优化了3D降噪算法以及包括HDR在内迭代数据算法，不仅能提供高质量视频流处理能力，还支持900万@60fps等高端应用。针对AI Box的高算力需求，AR9341集成有一颗4 TOPS算力NPU，对数据处理采用的复用方法和压缩算法，能够大幅提升算力的利用效率，还降低了DDR的带宽需求，有利于提升AI应用的效能，并降低开发成本。NPU同时支持对量化中的卷积、激活、规划等操作进行加速，也支持对需要在DSP、CPU上运算的自定义算法进行加速，满足各类网络类型运算需求。另外，AR9341也经受住了各类严苛的可靠性测试，如在HTOL老化测试中，历经500小时检测仍能正常运行，该指标能很好支撑AI Box在密闭、高温等恶劣环境中稳定运行，不仅能确保系统不间断工作，还大幅降低了故障率，从而大幅降低了智能系统的后期运维成本。值得一提的是，酷芯也是业内为数不多同时掌握图像处理、AI引擎等自研核心IP的智能芯片供应商之一，AR9341所采用的ISP、NPU等核心IP均为酷芯自研，在为AI Box提供高性能、高算力的同时，还能提供更灵活的定制化服务，为方案商成功推出AI Box提供强有力支持。超高性价比加速AI Box落地凭借高性能、强算力表现，AR9341快速进入各个AI Box方案商的视野，但要进入芯片选型序列，还要满足高性价比需求。行业周知，AI Box作为智能加持设备，高算力、高性能是基本要求，如果算力不足或是使用不恰当，易出现丢帧情况；而性能不足时，也会影响到图像质量，进而对AI识别精度、识别速率造成不利影响。小视科技（江苏）股份有限公司（以下简称“小视科技”，官网www.minivision.cn）作为智慧视觉全场景生态服务商，拥有丰富AI算法及产品开发经验，其在给AI Box选型芯片时，首先会基于算法开发难度及成本、后期维护、版本升级等需求，对芯片的算法迁移是否友好进行考察；其次是看芯片对算法、性能提升是否有改善；第三则是关注成本，看选型芯片性价比是否足够高。经过严苛的测试评估，酷芯AR9341完全满足小视科技对AI SoC芯片的选型需求，不仅如此，小视科技还对酷芯AR9341给予了极高的评价，认为其NPU处理能力要优于市面上大多数同规格芯片方案，对发挥算法优势能提供有力保障；而在性价比方面，小视科技同时认为酷芯AR9341在ISP画质上表现优异，基于该芯片的高性能和高性价比，小视科技选定AR9341开发AI Box。双方合作以来，小视科技已实现将旗下超30余种AI算法移植到AR9341平台上，且在开发过程中，AR9341极低的开发门槛以及极高的开发效率优势日渐凸显。据了解，基于AR9341进行AI移植，小视科技AI Box算法调试可靠性高、移植速度快。还能凭借其丰富的算法，为AI Box提供灵活化、场景化的边缘计算方案，加速AI在各行各业的普化应用。酷芯Inside构建AI新价值酷芯AI SoC系列芯片支持方案商省时、省力开发AI应用的背后，离不开酷芯过去十多年的技术积累，其同时与商汤科技、虹软、格灵深瞳、阿里达摩院等AI算法提供商，高德红外、睿创微纳、索尼、豪威科技等感知供应商形成紧密合作，产品已成功导入智能安防、智能无人机、消费电子、热成像、无线图传等领域头部厂商。以AI支持能力为例，酷芯AR9341基于异构架构，其NPU提供有完整的工具链软件包，支持CAFFE, TensorFlow, Pytorch等主流AI框架，同时还支持业界普遍采用的ONNX框架作为中间表示层，如果客户采用了一些当前工具链尚不支持的小众AI框架，只需要转换为ONNX模型，即可采用基于图形化界面的NPU工具链，支持方案商将算法一键部署到AR9341上。自研NPU还为算法部署提供前向推理仿真，方案商在批量导入前就能获悉基于AR9341可实现的网络性能、DDR带宽、量化精度等关键性能参数指标值，再通过优化迭代达到理想效果，确保算法迁移后，成品可实现的运算速度和精度都能达到预期值。发展至今，酷芯仍在持续扩大生态体系，以更好满足各类AI需求，同时形成了智能感知、智能计算、智能传输3大技术支撑，并于年中顺势推出“酷芯Inside”生态品牌，旨在聚合产业链上下游企业共建AI生态服务体系，通过独创性、高品质、高价值的生态位，以及聚合酷芯的技术资源，为行业发展提供强有力的AI支撑，共同推动AI生态快速发展。酷芯Inside生态联盟矩阵酷芯Inside生态的丰富性，已在小视科技相关产品开发过程中得到很好体现。未来基于酷芯丰富的产品经验和生态合作资源等开发新产品时可以更好的整合、增效，大幅提高产品化效率。即便遇到特殊需求，酷芯也能通过已建立的生态服务体系持续提供小视科技高质高效的服务支持，开发过程中就与合作伙伴一起就技术难点进行分析，一起对行业需求寻求解决方案，将自身与合作伙伴的优势充分发挥到产品开发中来。4、集微咨询：如何建立零缺陷的质量系统相信业界最好奇也最想突破的瓶颈之一，是破解tsmc如何做到，从技术开发到无缝接轨量产，用神奇速度提升良率，进而拉开与竞争者的差距。论高学历的人才与在美国的科技资源，Intel是远远优于tsmc的；但在半导体的量产技术赛道上，为什么只能望其项背? 追根究底靠的是台湾资通讯业一边量产一边持续改善，摸索四十年所建立特有的ZD零缺陷的质量管理系统，现在来跟大家分享这个复杂、动态又可以降低失误的Operation Technology。随着消费电子产品的个人化，带来轻薄短小的工艺技术要求，一个元件要经过数百道制程，如半导体前端芯片制程或是把上万甚至百万个相同元件整合在一起，如Mini/micro LED，或是先进精密封装等无法重复的生产程序。每道工序些微的不良率的累加，例如每道0.1%，500道就将近损失50%良率，就会让量产遥不可及。2000万个不良率仅0.1ppm的micro LED chip做成一片面板，直通良率是0，每片面板还有2颗坏掉的chip要修理。因此，如何把以往高毛利产品才负担得起的零缺陷Zero defect 质量系统运用到大众化的消费品，提高行业准入门槛，摆脱开发中国家/地区的模仿追赶，是台湾经营者持续关注及精进的工作。当前台湾制造业质量面临的外在最大问题是人力短缺、操作质量不容易达标、外劳语言不易沟通导致训练容易出错。在这样的状况下，要做到ZD越来越显得力不从心！以下我们将从制度的设计及管理文化打造两大方向来说明探讨。一、质量经营制度的设计ZD质量制度的设计概念如下：1.生产不产出，检验不流出2.先不流出，再不产出3.建立EAR的预警机制4.用OCAP根本改善HWCQI以前的质量概念是，质量要从检验出来的。提升到是生产、设计出来的，最好是做到免检。但是，零缺陷这种要求是不可能完全靠生产做出来，一定得加一道最终检验的保险，才有可能把风险降到最低。所以必须要改变质量概念，不是确保零缺陷才开始量产，靠的是经营"两头全抓"的质量系统，前头不产出，后头不流出。首先，在评价失效模式分析PFMEA（注1）风险系数时，失效Effect要以不流出到客户为评分考虑，而不是生产良率。也就是会流到客户那边的失效模式的分数都是接近八到十分的，而不产出的部分分数就比较低，初期先是以不流出的失效模式为主要的设计考量。为了要不流出，就在后端加入检验的仪器，做100%的全检，而且是越自动化检验仪器风险越低；当检验的仪器是自动化，而且又是100%全检的时候，Detection难测度，分数就可以瞬间降到一，这样子就代表不流出的把握度可以很高。在这样的前提下，我们还要做另外一个PFMEA，就是针对后端自动化检验机器的失效，也要做一个失效模式分析，这是第二道的保险，而且非常的关键。常常有很多人会以为后端是用自动化全检，就可以高枕无忧了；其实错了，就算是自动化全检的机器，它也有可能会出错；所以针对自动化全检的机器也要做风险预防。预先要想出有可能发生检验误判的可能，而自动化全检的误判分两种，一种叫做过杀，一种叫做逃脱。那在做零缺陷的初期，一定是宁可把机台校验到会过杀而不会逃脱，这样才能够赢得客户的信心，创造市场需求。等到慢慢的了解到整个产品的质量水平和客户的适用性后，才可以用提升良率的角度，把误杀的部分慢慢做适当的放宽。当后端不流出的质量系统建立后，我们就可以开始在没有客诉压力之下，从容不迫地回头去整顿不产出的部分，边量产边改善，提升良率，让成本下降。不流出是抓住检验的最末端量测成品的参数Y。不产出则要从参数的最前头掌握住。以往基于成本考虑，质量管制计划，是以IPQC量半成品的特性参数y。随着物联网IoT便宜普遍，可以从源头直接管控设备重点参数的x，就尽量少量半成品。硬设备重点参数（HWCQI）则是用IoT连线直接监控。成品Y，半成品y及设备x的关系为：Y=f(y1,y2,...)y1=f(x1,x2...)越源头的单一参数，受到越多因素交互影响的可能就越少。更容易直接控制避免产生异常。而如何能够做到不产出呢？接下来分析说明。（注1）一种预防质量失效的风险评分方法，Seriousness（严重度），Occurrence（发生率）及Detection（难测度）三者相乘，分数高者风险高，要优先建制质量监控方法。长耳朵EAR前章节我们谈完了不流出的部分，现在我们来谈谈如何不产出，因为不流出只是赢得客户的信任，不代表可以赚钱。接下来一定要在生产的过程中，尽量让每一站的良率做到100%，减少不良品的损失，这样也才可以开始迈入获利的阶段。但是，怎么建立生产线中不产出的质量系统？首先就是要建立EAR的早期预警反馈机制。Early Alarm Response 缩写为耳朵很传神，听到风吹草动就要警觉提防问题的发生；也就是当我们生产的某个站点的质量特性超出了管制界限（尚未超规）的时候，就必须能够立即发出警报，提醒当站负责的人员进行及时的纠偏处理，这是只强调创意及个人自由的工作者及企业管理文化所无法适应的。想要在ZD的制造业获取成就，就必须改变从业的心态。第一步是我们在每一站，针对制程的参数要建立SPC的管控。SPC是针对所有可以量度成数字的参数特性来做管控，譬如我们要镀一层膜，它的膜厚，或是要切割出深度、尺寸；这些量度的数据必须经由统计工具计算出它的上下管制界限，用这个管制界限来全程监控质量，检查是否偏离中心。第二是一种非数字化的数据，属于外观的图形异常或者是微粒(particle)污染。早期这些非数字性的外观异常，靠的都是由人工用显微镜在检查，可随着人力越来越短缺以及不稳定，现在已经慢慢导入成自动化的光学量测，叫做AOI。这些自动化的工具，可以大大减少人力的使用跟人员的不稳定。高科技精密的产品的尺寸都是越来越精细，普通就在micro等级，更高阶的像半导体制程已经到纳米的等级。因此任何一个微小的微粒，Particle掉在图形上就会造成电路之间的短路，所以这些particle的监控是非常重要的。此外，制程的复杂度，有的时候都是上百道甚至上千道的工序集合为成品；因此，如何在每一层降低particle 掉落是极为重要的制度。把每一道的SPC 及AOI的IPQC建立起来之后，最后还有一个很重要跟可靠性有关的监控制度叫做ORT（ongoing reliability test）也是不可或缺的。因为有时候某些问题在生产线可能不会影响到功能，可是到了客户那边，经过长时间温度跟湿度的变化。用了一段时间之后才造成功能的失效，引发信赖性不佳的客诉，而这种客诉的损失是很大的。而这方面的功能失效，往往并非来自于一些可以量度的数据，或者是用显微镜观察得到的，有可能是一些化学性材质加上时间的变质，譬如膜质的组成变异了，或者是有些化学物质的残留污染造成的；甚至是供应商的物料变质了，而我们却无法立即察觉。此外，因为不可能花费很高的费用去做一站一站的盘查。所以就必须建立一个信赖性抽样测试的系统对生产产品取样，给予极端高温、高湿、高电流的压力测试（stress test），来预测母体产品的寿命以及可靠性是否合格，以避免表面上功能正常的产品卖到用户端，经过一段时间的使用之后才造成失效，而必需召回，这样的费用损失其实是非常庞大的。所以ORT是ZD质量系统必备的另外一个，在数字化SPC跟外观品管所看不到的监控质量信赖性变化的必要制度。它的功能在平时会设计一定抽样比例的产品去做这样的监控。此外，当某一道制程有发生轻微的变异的时候，而要判断这些产品是不是可以验收时（Accept），也需要加做ORT，先确保没有可靠性的问题，才可以安心放行。开眼睛EYES接下来我们要来谈谈，当EAR听到有异常的风声的时候，工厂的处置方式，也就是所谓的OCAP -out of control action plan（失控行动计划）。当制程发生异常，已经超出我们的管控范围，这时就要采取action plan行动计划。但不是每一个大大小小的异常都要启动呢?有些异常是平时常见的，用特性要因图（鱼骨图）就可以追查出原因，而且生产线已经培养了一批熟练异常处理的操作员的话，就可以授权由他们依照标准的OCAP程序去处理。然而，有些异常是新发生，从来没有遇到过，那就必须启动action plan，集合各制程、设备的专家一起来分析讨论处置的对策。什么样的异常需要启动，什么样的异常不需要启动？并不是以异常的严重程度的大小来判定，而是依照三个指标，第一个就是原因不明，第二个无法确定风险框列范围，第三个会引起可靠性的问题。如果符合这三个条件的任何一个，就要启动OCAP，由专家系统一起会诊；一来水平展开到相同的设备，垂直过滤上下游受影响的制程 ，并框列出所有异常品不要流出；二来把异常的原因找出来，实施必要的对策不再产出。对于此类异常问题的分析解决方法，业界常用的就是8D（注2）工作方法，这里面最重要的步骤就是D2的步骤，也就是问题描述，问题描述最好用的表格化的方法就是飞机图（注3）。因为问题如果描述不清楚，将会导致后面的要因解析也跟着偏掉了，这是很重要的概念。就好像警察办凶杀案要先确定是情、仇、财杀的方向才对相关的嫌疑犯监控。方向是最重要的，如果错了，怎么找都找不出真正的原因出来，也就是我们常说的挑错了鱼，拼命去解析他的鱼骨图，也找不到真因的鱼骨头。所以D2的用处就是从现有异常的资料去比对，帮我们决定是哪一条鱼。当我们用飞机图确定了是哪一条鱼之后。真因就被圈在那条鱼身上了。8D(注2)工作方法D1成立小组D2问题描述D3短期措施D4确定根本原因D5选择长期解决方案D6确认效果D7预防措施D8恭贺小组飞机图(注3)一种训练工程师分析解决问题的表格化快速手法利用比对有看到及没看到问题的对照组信息，快速、直接挑出人、机、料、法、环的差异因子，因为外形像飞机，俗称飞机图。来源：高效分析与改善例如：计算机机壳上漆后会掉漆，如果从鱼骨图分析，会有很多可能原因要逐步排查，旷日费时。如果从报表分析看到A班的比率远高于B班，就可以比较两班人、机、料、法、环的的差异，直接找出原来A班最近进用大批新手这个重要因子。随着近代人工智能信息科技越来越进步、便宜。需要速度的高科技公司，就会辅助EYES（Electronic Yield Enhencement System)的系统来搭配分析问题，也就是把眼睛睁开盯着。该系统包含两部分：
●一个是人工智能EDA工程资料分析，它是一套AI人工智能的软件，只要把那条鱼圈住的生产信息输进去，人工智能就会帮我们找出生产上跟鱼头相关的人事时地物、人机料法环做一个全面的排查，比对出机率较高的原因有哪些，建议工程师加以归纳、比较可能的原因，验证真因、找出对策而解决问题。●另一个叫做FA（Failure Analysis）就是失效分析，失效分析是针对失效的样本，用一些特殊的电子显微仪器，有的甚至可以看到纳米级的尺寸，去找出线路、图形异常的区域。或是精密的成分分析仪器，可以去分析它的化学成分到PPM甚至PPT级，去看产品里面是否有不该有的杂质，再用辅助AI模式分析就可以事半功倍的找到失效位置，验证假设的原因是不是正确，进一步建立失效的模式。所以EDA跟FA的搭配，就好像是警察要抓凶手一样，在茫茫的人群里面，每个人看起来都有嫌疑。警察经由EDA的判断，就可以决定要搜索的范围是在哪个区域，锁定嫌疑犯，这时候才把镜头，也就是FA朝向想监控特定嫌疑犯们的行踪，最后找到真正嫌疑犯的犯罪证据，这就是整个EYES系统的基本运作原理。不过这两个系统使用上是有先后顺序的。最好先用EDA做D4-1要因解析，再用FA做D4-2确定真因才容易聚焦。因为，直接用FA会有两种谬误。一是找不到想看到的假设。例如电极腐蚀推论是Cl氯，但样本取样或准备过程出错没测到就武断推翻假设。一是测到Cl氯就判定是氯腐蚀，搞不好只是手汗污染样本。最严谨的就是先从EDA归纳出异常品都有在含氯的制程中发生过洗净异常。再用FA做最后验证。就算样本取样或准备过程出错没测到也就不会草率推翻假设，并再次确认。再次强调，源头不产出的思路就是，要因要尽力去找可以从源头直接管控的设备重点参数（HWCQI）x最好，找到这类根因后，直接用IoT连线监控，因为越源头的单一参数，受到越多因素交互影响的可能就越少。更容易直接源头管控。持续推动OCAP累积的效益非常可观，退可反馈回去补强质量管制计划，避免良率损失。进可利用此要因，加以改善提升良率。也就是扭转每次的危机变成转机，把大大小小的异常事件累积成专门的知识，持续推动企业质量ZD的进步循环，止于至善。以上就是设计ZD质量制度的方法论。接下来我们来谈一下另一个层面。二、管理文化制度的设计建立完成后，靠的是在负责制度推行的管理者。一个公司的优劣取决于管理者的思路所形塑的文化。1.Traceability-透明的信息才可以实时追溯、反应异常2.Continuous Improvement-把问题当作改善机会来把握3.Internal Communication-民主畅通的沟通管道，倾听基层的声音，避免方向被误导4.Listen to Customer -倾听客户的声音，让客户产生依赖性5.Close loop control-输出端问题反馈回输入端预防的闭环管制系统6.Production oreneted- 所有部门以服务生产单位如期如质达交而产生存在价值7.AI for leave work on time资源首先用于建构让员工准时下班的所有AI智能系统8.Lean prodution-以精益生产的"三不"持续精进ZD质量系统1)不合规定不做
No Rule No do2)不清楚不尝试
No sure No try3)不精益不接受（暂忍受)
No Lean No accept只要管理者时时鞭策自己，不怠惰、偏离以上原则。等到文化建立后，公司就形塑了保护ZD的免疫系统。总结：一家公司的获利来自于两大块，一个是经营策略Business stategy争取外部机会，另一个是营运绩效Operation performance，降低内部管理风险。前者可以加分，后者只能不扣分。营运绩效是以高精密昂贵科技设备，生产为主的科技公司，最重要的一个根本。当两家公司采购的机台是相似的时候，如何在市场上有更好的竞争力，就取决于谁的绩效好，谁的成本就低，就可以超越对手，获得客户的青睐，因为机器设备是一样的。如果没有其他经营策略上的差异，那最根本的竞争就是来自于哪一方对于营运做最大化的绩效产出。公司不要一心只想靠在经营策略的差异上赢过对手，一个公司要在残酷的市场竞争上超越对手，最根本的就是针对他们所采购的设备资产，能够做最大的产出，先求不扣分再求加分。在一开始才可以立于不败之地。再搭配好的经营策略就是如虎添翼。可以在稳固的基础上大胆竞争。超越对手。常常看到两岸的企业主不静心把内部弄好。每天空谈策略，只想赢的，不先想如何不输。这样本末倒置，内部管理就不会精实。景气好时，客户先忍着挑可以的产品将就着用，看不出来问题。景气不好了，客诉处理爆增。退换货到亏损，然后死命撑住，到处借钱，好运撑到景气来的时候。看别人大赚钱又心痒痒的听信业务的美好愿景，想要以量取胜，借钱来投资，结果投资下去，效率问题造成的浪费加倍突显。改善脚步跟不上机会消失的速度。遇到景气反转，整个成本的架构更糟糕，赔得更惨，这时候工厂端跟业务端就在开始交相指责，一个说业务把外部的机会夸大了，一个说是工厂内部的营运绩效不好；这样撑不住就倒闭了的案例不胜枚举。相反的，一个首先重视内部营运绩效的工厂，他平时在不景气的时候，别人是赔钱的，他可以获利；当景气来的时候，他就可以快速复制获利的方法，扩大战果。就算忽然景气下降了，没那么好赚，他反而可以用累积的获利成为削价竞争，把对手赶出市场的利器。如果一个公司的高级经理人不重视内部营运的管理，每天都在做经营策略的机会梦，只会画大饼，其实是非常危险的。把一切经营的心血、资源都做成梦幻泡影，这是对不起投资人的。把眼睛看向天边的彩虹，而忽略了脚边的坑洞，在企业的经营上，绝对是永远跌跌撞撞，赚钱是运气，赔钱排第一。先把ZD零缺陷的质量管理系统马步蹲好，功夫练扎实，让企业成为可以循环持续改善的有机体，就能从容应付产业的瞬息万变，立于不败之地。5、机构：2022年华为鸿蒙HarmonyOS手机全球份额将达2%集微网消息，据Strategy Analytics报告显示，预测2023年全球智能手机销量将同比下降5%，同时机构提高了2023年华为鸿蒙操作系统智能手机的销量预测。与研究机构Counterpoint预测全球智能手机市场将在2023年同比增长2%不同，SA看淡明年的智能手机市场。在今年各种因素影响下，消费者对新智能手机设备的需求进一步减弱。与2022年6月的预测相比，SA提高了2023年华为鸿蒙操作系统智能手机的销量预测。SA解释到，华为4G产品组合稳定了其全球业绩，其在中国国内市场的表现超出了SA的预期，故认为，2022年华为鸿蒙HarmonyOS手机全球份额将达2%。Strategy Analytics预计三星和苹果将保持前两名的市场份额。同时，该报告降低了对苹果iOS系统的销售预测数字，主要是苹果产品的制造供应链出现了剧烈波动。2022年iOS手机份额将为18%，2027年这一份额将为17%。预测期内安卓仍将是全球市场上最大的智能手机操作系统，份额约为80%。苹果iOS将获得稳健的增长，受益于华为在高端市场衰落以及传统设备和新SE设备对低价格段的渗透。6、美对华芯片禁令，代价几何？集微网消息，近期《金融时报》刊登一篇题为《美国对中国芯片禁令的代价》的文章详细分析了美国对中国采取芯片出口管制的弊端。该报道指出，美国政府的最新禁令中国获得生产先进芯片所必需的技术，未经许可向中国公司出售这些芯片和制造这些芯片所需的设备也被禁止，从而减缓其竞争对手在高性能芯片领域实现自给自足的进程。然而美国决策者不太可能完全理解将世界半导体供应链一分为二的必然结果，即西方制造商及其客户的成本要高得多。另外从长远来看，美国对中国技术的禁令将提高各类芯片的价格。美国占据全球芯片市场的12%，但本土公司无法大规模生产高端芯片。尽管存在这种滞后，美国仍对全球芯片供应保持着巨大的影响力，半导体生产过程的许多阶段——包括芯片设计、研究、开发、制造和测试等都依赖于起源于美国的技术，制造最新芯片所需的设备尤其如此。据悉，美国是三大芯片设备制造商——泛林集团、科磊和应用材料的所在地。其他西方设备制造商，如荷兰的ASML，可能不会直接受到美国禁令的约束，但这种情况可能会改变。斯坦福大学工程学教授、芯片设计和机器学习专家Boris Murmann表示，“最大的问题是中国将如何获得制造设备，最新的芯片采用 5 纳米工艺制造，制造这些芯片的机器已经开发了超过15 年。中国没有早早在这些方面进行研发，这是一个非常大的错误，他们的时间滞后是巨大的。”《金融时报》称，美国的禁令旨在保持中国芯片生产能力与世界其他地区之间大约两代的技术差距，伯恩斯坦驻香港的半导体分析师Mark Li认为美国暗示限制不会随着技术的进步或时间的推移而调整，现在最新禁令是保持尽可能大的领先优势，而这意味着限制范围可能会随着时间的推移而扩大。报道提到，中国芯片制造商将最能感受到直接的影响，更广泛的中国科技公司群体也将感受到第二级影响。另外，该报道认为美国最新出口管制给西方制造商带来的风险是双重的。一方面是中国可能实施自己的技术出口禁令；另一方面则在于中国向西方供应低成本芯片在一定程度上取决于芯片制造设备和知识产权的供应。如果中国不能更换老化的套件和知识产权，其廉价芯片可能不再适用于美国或其他任何地方。无论怎么看，西方制造商及其客户的成本都会上升，这是因为在过去五年中，中国悄悄抢占了现在几乎所有消费电子产品和工业设备所使用的廉价芯片的市场份额。专注于技术的风险投资公司Hana Ventures的首席执行官Donghwan Kim表示，就成熟制程芯片的市场份额而言，中国芯片制造商追赶的速度比任何人预期的都要快得多，中国的优势在于其能够以远低于全球竞争对手的价格销售芯片。最后该报道指出，美国禁令的结果将是推升各行各业成本飙升，从生物技术、金融、自动驾驶到AI，损害中国产品的竞争力，曾经进口或使用低成本中国制造芯片的美国公司也将受到影响。例如，全球监控摄像头市场由中国公司主导，海康威视和大华控制了约60%的份额。在消费端，中国电动汽车、智能手机、云服务等全球市场份额快速扩大。7、先进制程推进受阻！台积电2nm建厂计划推迟中科管理局昨（28）日透露，受台中市政府都市计划审查延宕，加上新任都发局长尚未就职影响，台积电（2330）下世代2奈米中科新厂用地取得时程恐由原订明年5月延到第3季，牵动台积电先进制程推进脚步。法人忧心，一旦台积电中科2奈米新厂用地无法如期取得，后续2奈米投产时程也可能受影响，将使汉唐、帆宣、家登等台积电先进制程设备与耗材供应链订单同步递延，冲击整个台湾半导体产业链竞争力。台积电今天将在台南科学园区举办「3奈米量产暨扩厂典礼」，却传出下世代2奈米厂区用地面临延后问题，引发热议。惟台积电昨天强调，目前2奈米制程量产时程并没有改变。中科台中园区二期扩建计画本月5日通过环评小组审查，中科管理局原本规划力拼明年5月交地供台积电建2奈米新厂；台积电共规划两期、四座晶圆厂，明年动工，最快2024年底前第一座2奈米制程可以投产，总投资金额8,000亿至1兆元。根据台积电资料，2奈米制程相较N3E，在相同功率下，速度将提升10%至15%，或在相同速度下，功耗可降低25%至30%。至于更先进1奈米制程，目前台积电尚未对外公布过量产时程。中科管理局指出，此案开发基地以台中高尔夫球场、机17用地为主，重新拟定的开发面积约89公顷，未来可供建厂土地面积约50公顷，初估总开发经费达450亿元。不过，同步进行的都市计画审查作业，原订本月底召开都审委员会进行审查，但因市长选举刚结束，新任都发局长尚未就职，何时召开仍是未定之数，中科管理局官员坦言「心情就像热锅上的蚂蚁」。中科管理局指出，以目前环评及都审进度来看，明年3月完成环评及都市计划变更，5月交地应已来不及，最快也要到明年第3季。不过，中科管理局仍不放弃争取最快交地时程。另一方面，中科管理局昨天宣布，全台首座「零废中心」已进入建厂阶段，在台积电领军下，计有五家厂商进驻，全案总投资金额达74亿元，目前厂商陆续入区动土施工，预计明年底营运，2025年全量运转。（经济日报）8、零部件供应成为苹果主要代工制造商在印度面临的主要困境集微网消息，分析师表示，苹果承包商希望在印度建立一个强大的制造供应链，类似于他们在中国的现有业务，但预计短期内不会在这个南亚国家实现这种规模经济。据《南华早报》12月27日报道，只有少数来自中国的电子零部件供应商在印度设立了据点，以支持苹果的主要代工制造商，例如富士康。“与富士康或纬创等大型制造商转移生产的方式相比，关键零部件供应商转移到印度更具挑战性，”Counterpoint Research高级分析师Ivan Lam周二表示。“如果这些零部件供应商在该国只有一个客户，那么在那里开店可能不是最经济合理的举措。”Lam表示，目前在印度的一些中国主要零部件供应商——包括深圳华星光电、欣旺达电子和舜宇光学等已经设法在该国发展业务。让更多零部件供应商在印度开展业务是苹果主要代工制造商面临的最大挑战之一。苹果已经在中国大陆建立了近20年的深厚供应链，而对于电子元件供应商和大型合同制造商来说，离开中国并不容易。据彭博资讯估计，将苹果10%的产能转移出中国大约需要八年时间，而该公司约98%的iPhone 都是在中国生产的。研究公司IDC India的客户端设备研究经理Upasana Joshi表示，中国制造业继续主导着苹果的供应链。Joshi在去年11月表示，对于Apple及其各个供应商而言，目前将iPhone生产从中国大规模转移到亚洲其他国家“看起来不是一个可行的解决方案”。总部位于中国台湾的富士康一直是加强其在印度的努力的最积极的苹果承包商之一。本月早些时候，这家全球最大的电子合同制造商向其印度子公司富士康鸿海科技印度巨型开发公司注资5亿美元现金。据报道，新德里正在考虑各种方法，使主要电子合同制造商更容易将其零部件供应商网络带到该国。据《印度时报》援引政府消息人士的报道，据说印度正在与一些主要的苹果合同制造商讨论是否应允许中国零部件供应商在该国设立合资企业。Canalys分析师托比·朱 (Toby Zhu)无法确认此类讨论是否已经启动，但他表示，鉴于“该国缺乏全面的智能手机制造，导致当地生产成本高，[在印度]建立某些半导体零部件工厂的成本将是巨大的，并且在技术上具有挑战性，”朱说。

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