见识一下台积电两大独门兵器

当全球各大制造强权都在积极抢进先进制造，但你知道吗，一家「地表最接近工业4.0的企业」就在你我身边。

它是台积电，公认在生产技术最先进和复杂的晶圆制造行业。自从2018年量产七纳米制程后，台积电已成为全球半导体制造技术少数的领导者。其中的关键，正是什少对外公开谈论的先进制造能力。

为了让台湾制造业理解智能化的威力，更要为产业带来数位转型动能，《天下》独家走访台积电，一窥全球专业晶圆代工霸主的制造智能化之路。

首次公布「智造」秘辛，19年前，就已达全自动等级

「从成立第一天我们就在谈制造卓越，这是我们要突显的价值，」台积电晶圆厂营运资深副总经理王建光说。

王建光在台积电是掌管所有晶圆厂制造的「总厂长」角色，也是智能化生产的最高主管。首次对媒体分享台积电「智造」奥义，讲起话来温文儒雅的他，不仅颠覆一般生产线主管常见的疾言厉色印象，也很有资格话说从头。

首度接受媒体专访的台积电晶圆厂营运资深副总经理王建光，是台积电智能制造的灵魂人物。

员工编号30号的王建光，在台积电成立之初就加入，一路参与台积电对制造卓越的追求。他细数，自90年代，八吋晶圆厂导入电脑化，台积电就开始在制造管理上建立门槛。

到了2000年开始自动化，当年建立全新的十二吋超大晶圆厂，自动化程度已是全球同业先驱，包括派工、运送系统到设备自动化，都已是全自动化的等级。

时至今日更不得了，晶圆厂的工作环境早已颠覆外界认知。走一趟台积电位于中科的十二吋晶圆厂，来到一间名为MCC（生产指挥中心）的办公室，免更换无尘衣，也不用经过空气浴尘室，穿着轻松的工程师或技术员，成排坐在办公桌前专注盯着电脑萤幕上的数值，前方大片落地窗外，还可一览蓝天白云下的大肚山景致。

台积电已颠覆外界对晶圆制造的印象，工程师和技术员只要在生产指挥中心，就能够让制造过程智能地运行。（台积电提供）

年前率先智能化，将AI、机器学习导入晶圆制造

直到今天，台积电自动化程度仍在精进。「每一批货，都知道它下一站要去哪里；每一个机台，都知道下一批货要来的是什么。整个流程运作顺畅以外，重点是必须紧凑，」王建光描述。

他举例，多数人去做健康检查时，花最多时间是每一站之间的等待，这很不符合效率。他解释，晶圆制程主要有三种状态，分别是等待（Queue time）、暂停（Hold time），和运行（Run time），虽然这几年已把前两者缩到极小化，但他用坚定口吻强调，往更极致努力将永不停止。

随着全自动化的精进，智能化登场。2011年，台积电揭开智能化晶圆厂的序幕，陆续导入大数据分析、机器学习、人工智能等技术。

王建光解释，半导体制程是一门高度复杂的工艺，有上千个制程步骤，每道制程都必须精准控制，每个工厂都有数千台机台，每个机台一天可收集数百万到数千万笔数据。

他说，这些资料是晶圆制造过程中的所有细节，一定得充分收集、掌握，才有机会优化制程参数，成为提升良率的基础。

清华大学工业工程与工程管理学系讲座教授简祯富也指出，台积电的每一片晶圆都有百万个感测点的数据、每座晶圆厂都有成千上万台机台设备，但对应的制程工程师，却可能只有不到一千位，要分析如此海量的资料，已远超人力所及。

简祯富接着说，一般商用统计软体，虽然已经可以支援大数据分析，但是每个行业都有各自的专业需求和特性，因此，像台积电这种产业的领头羊，就会发展符合自己所需的分析工具。

这时，台积电的1000位IT，以及300位AI、机器学习工程师登场。王建光透露，过去几年来，台积电已经开发出智能诊断引擎、先进数据分析等平台，进而发展出一套独门的制程精确控制系统。

这套将大数据与机器学习应用在晶圆制程的学问，堪称台积电近年持续拉开全球竞争者距离的究极奥义。

独门一：降低生产周期，交期所向无敌，代工厂最强

它到底有多厉害？前董事长张忠谋口中在这行业很重要的数字── 生产周期（cycle time），就能因此降低。

要理解「生产周期」，得先对芯片制程有大致的概念。简单来说，台积电的工作，就是把客户（IC设计公司）委托的电路图做进一颗指甲一样大小的芯片里，因此，除了电路线宽已做到细如头发直径的万分之一，还得像建造高楼般，一层一层反覆进行曝光、显影、植入离子、蚀刻等制程，才有办法将超过十亿个电晶体的电路图「塞」在一颗芯片内。而生产周期，就是建造每一层（layer）的时间。

随着消费性电子迭代益趋紧凑，一家IC设计公司的高阶主管直言，相较良率、价格，「交期，是我们现在最看重的，而台积电确实是所有代工厂最强的。」

台积电的交期所向披靡，关键之一就是生产周期竞争力。王建光透露，从台积电推动智能制造并应用大数据和机器学习后，生产周期精进，至今最少进步50%。

因为从同业到客户都想要对此一窥堂奥，也让王建光对各制程的详细数字与细节，更加三缄其口。但早在2017年，台积电的台湾技术论坛上，时任台积电共同执行长魏哲家在主题演讲时就提及，把大数据、机器学习等技术应用在制程管理上，「都是为了降低我们的生产周期。」

当时，魏哲家透露，在约15年前的180纳米时代，一颗芯片内部约25层，生产一层约花两天。而现在，以十纳米手机芯片为例，内部已达80层，如果一层生产周期还是两天，代表一个产品要将近半年才做得出来，「没有人肯等你的，」魏哲家说。

台积电董事长刘德音（左）与副董事长暨总裁魏哲家（右）接班后，仍持续加大智能制造力度。（刘国泰摄）

独门二：工厂一致性，不但可精确制造，还能优化

走入智能晶圆厂时代的台积电，还有另一项独门绝活不能不提，那就是「工厂一致性」（fab matching）。

简祯富在新书《工业3.5》提到，透过机台参数与感测器的数据分析，除了可以即时推测每一个加工产品的好坏，设备也具有自我检测、制程参数智能调校、自动复原与改善控制等能力，并借着不断诊断、不断反馈、不断学习进化的「动态优化滚动」，变得愈来愈智能。

更厉害的是，过程中能确保没有人「掉队」。

一颗新芯片要量产，通常会先经研发试产，待制程参数等诸多生产因子调到最佳化后，才外放到各晶圆厂大量生产。王建光透露，目前在全球拥有13座晶圆厂的台积电，也多半由母厂负责试产稳定后，再到各厂投片量产。

对芯片制造者来说，很大的考验就是如何把试产时的表现，精准移植到量产。过往最知名的就是英特尔的「精确复制」（Copy Exactly）模式，亦即英特尔在全球每座晶圆厂的每条生产线，不仅都采用相同的生产设备，连厂内管路配置、尺寸、长度，甚至几个弯角都要一模一样，以此确保从研发产线到量产能表现一致外，也可预防同样的问题重覆发生。

王建光说，在台积电，不断优化是家常便饭。光这项能力，就让台积电建立一道同业难以跨越的成本门槛。

类似模式在台积电称为工厂一致性，却因为导入智能化而多了同业难以仿效的弹性。

王建光解释，工厂一致性不仅让同样的制程，移转到各厂仍百分之百相同，若生产过程中滚动出更好的制程参数、更好的良率表现，甚至后来导入更有成本效益的机台时，其他厂也会跟着对准（alignment）。

「一般进入量产后就不敢再动了，」王建光笑道，但在台积电，不断优化却是家常便饭。他没说出口的是，光这项能力，就让台积电建立一道同业难以跨越的成本门槛。

秉持制造卓越的初心，一路成就全球制造业典范的台积电，接下来还能演绎多强大的「智造」本事，全世界都在看。