本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自semiengineering
人工智能和機器人正在承擔更大、更復雜、更自主的任務，但與現有器材和流程的整合仍然是一個巨大的挑戰。
不同類別、精度更高、機動性更強的機器人開始套用於半導體制造領域，事實證明它們既可靠又經濟高效。
靜態機器人已在晶圓廠內使用多年，現在協作機器人 (cobots)、自主移動機器人 (AMR) 和自主人形機器人正在補充進來，以滿足日益增長和擴大的需求。
波士頓動力公司 Spot 副總裁兼總經理 Marco da Silva 表示：「機器人可以自主執行原本需要人類手動完成的任務。機器人最適合執行的是那些對人類而言有危險或重復性很強的任務。部署機器人進行自主檢查和定期巡查、讀數可以減少維護團隊尋找問題的時間，因此他們能有更多的時間來積極修復問題。」
圖1：波士頓動力公司的機器人Spot正等待在Semicon West展會外繁忙的街道上穿行。來源：Ed Sperling/Semiconductor Engineering
隨著半導體工廠變得越來越智能，最終實作自動化，機器人將發揮更大的作用。然而，這一轉變需要時間。除了前期可能相當大的投資外，將新的機器人功能與舊系統整合還會產生額外的成本和挑戰，以及管理這些先進系統所需的員工培訓。
但機器人的潛在優勢仍然十分顯著。從精密晶圓的精確搬運到晶圓廠和次晶圓廠狀況的自主監控，機器人已經成為半導體制造中不可或缺的一部份。
聯華電子智能制造部門經理 Simon Chang 表示：「我們預計未來幾年將不斷發生變化和數碼化。技術的快速進步以及對半導體制造更高效率更高精度的追求，促使我們不斷發展和升級機器人系統和自動化流程。」
機器人技術的演變
半導體制造中的機器人技術經歷了從簡單的自動化手臂到復雜、自主系統的發展歷程，該系統可以在極少的人工幹預下執行各種任務。最初，機器人主要執行晶圓處理和其他需要精確但適應力較差的重復性任務。如今，新一代機器人既可以處理精細材料，又可以使用 AI/ML 來學習、適應，甚至在問題出現之前進行預測。
GlobalFoundries 工廠自動化高級工程師 Adrien Plouffe 表示：「最先進的半導體制造設施從一開始就在設計和建造中整合了自動化功能。自主和半自主機器人能夠為現有設施註入新的活力，並大大延長其使用壽命。物流、工具檢查、設施流程控制和生命安全只是這些機器人展現出驚人前景的少數任務。」
機器人現在被設計成能夠在高度動態的環境中自主操作，並在工作時做出即時決策和調整。這種能力在半導體工廠中尤為重要，因為即使是工藝條件的微小變化也會給產量和質素帶來負面影響。
Amkor Technology Korea 高級總監兼自動化工程部經理 DeukYong Yun 表示：「由於半導體工廠中的機器人處理輕質緊湊的材料，因此其傳感器、視覺系統和驅動電機必須非常精確，精確到亞毫米級。移動性也至關重要，需要足夠的速度、穩定性和經濟的能耗。」
隨著半導體制造業的不斷發展，對能夠執行多種功能和類似人類任務的機器人的需求正在增長。當前一代機器人擅長特定的重復性任務，但下一個前沿是開發能夠適應晶圓廠內各種角色的多功能機器人。這些機器人旨在與人類一起工作，透過接管對人類工人來說太危險或太單調的任務來提高生產率和安全性。
「最近，我們的客戶支持業務組將業界首款協作維護機器人（cobot）投入一家領先客戶的生產工廠，」Lam Research 行政總裁 Tim Archer 在最近的一次財報電話會議上表示。「cobot 幫助精確可靠地執行復雜的維護任務，從而改善了工具間的效能匹配並提高了器材可用性。此外，隨著半導體制造業的擴張和區域化，我們相信，作為一種新的服務產品，cobot 可以在解決預期的熟練勞動力短缺問題方面發揮重要作用。」
這種多功能化的趨勢是由制造工藝對更大靈活性的需求所驅動的。隨著半導體工廠變得越來越復雜，無需大量重新編程或更換器材即可快速適應不同任務的能力變得越來越有價值。配備先進傳感器、人工智能和機器學習功能的機器人處於這一轉變的最前沿，使它們能夠執行多項任務並以一定程度的自主性執行，從而減少對人工監督的需求。
C-Hawk Technology 營運總監 Peri Kasthuri 表示：「我們正處於重大轉型的風口浪尖。更快的計算能力、即時解釋數據以及在機器層面做出更好的決策正在推動機器人技術的發展。隨著技術的發展，對能夠處理多項任務並適應工廠內各種角色的機器人的需求只會增加。」
應對制造挑戰
半導體制造中的機器人技術不僅僅涉及更快或更準確地執行任務。機器人還可用於解決該行業一些最緊迫的挑戰。例如，它們在提高半導體制造工藝的效率和可靠性方面發揮著至關重要的作用。
Kuka Robotics 半導體業務開發經理 Christian Felkel 表示：「在空間有限、天花板較低的傳統晶圓廠中，我們看到了自主移動機器人在將晶圓盒從一台機器運送到另一台機器方面的巨大潛力。這些設施無法安裝高架起重機運輸 (OHT) 系統，因此 AMR 成為自動化的關鍵解決方案。」
圖2：自主移動機器人（AMR）。來源：Kuka
機器人的設計和外形尺寸對於成功部署半導體制造至關重要。隨著機器人從固定的靜止裝置發展為能夠在復雜的晶圓廠布局中導航的流動平台，它們的設計必須解決這些環境的獨特限制。這不僅包括機器人的物理尺寸，還包括它們與現有基礎設施無縫互動的能力。
「在半導體制造中，設計和構造對於自動化解決方案的套用至關重要，」Amkor 的 Yun 解釋道。「必須考慮天花板高度、專用機器人運輸升降機和垂直傳送系統 (VTS) 孔等因素，以確保機器人能夠在晶圓廠內高效執行。」
在實施需要自由移動並在設施不同部份執行任務的移動機器人時，這些環境考慮因素尤為重要。波士頓動力公司的機器人 Spot 就是緊湊型設計的一個很好的例子，它滿足了半導體工廠的特定需求。
「像 Spot 這樣的機器人在設計時註重多功能性和適應力，使它們能夠執行從目視檢查到監測熱狀況等各種任務，」da Silva 說。「這些機器人用於監測熱狀況、讀取模擬儀表、檢測漏氣，並提供關鍵見解，幫助維護設施營運並跟蹤效能指標。」
這種設計適應力至關重要，因為晶圓廠變得越來越復雜，需要機器人能夠在狹小空間內移動、處理精密材料並整合到現有的工作流程中，而無需對環境進行重大修改。
「要實作完全自主的機器人，它們必須擁有與人類相似的出色操控和避障能力，」Yun 補充道。「這要求機器人不僅要高度準確地感知周圍環境，還要根據這種感知做出即時決策。」
AI/ML與機器人技術融合
AI/ML與機器人技術的融合正在推動機器人感知和認知能力的重大進步，使它們能夠以更大的自主性執行更復雜、更多樣化的任務。這種融合使機器人能夠從經驗中學習，適應新情況，甚至在問題出現之前預測到潛在問題。
GlobalFoundries 的 Plouffe 表示：「就自主檢查而言，更多的數據從來都不是問題。如今，機器人能夠成為額外的眼睛或耳朵，來監視那些由於區域條件或人員配備能力而很少檢查或有時根本不檢查的器材，這在當前經濟條件下已被證明是一項重大挑戰。」
這種融合最有前景的發展之一是機器人有可能直接連線到晶圓廠的制造執行系統 (MES)。這些機器人可以接收有關生產流程的即時數據，從而使它們能夠立即做出調整，而無需等待人工幹預。此功能大大減少了解決問題所需的時間，從而提高了整體器材效率。
「自主檢查是移動機器人的另一個令人難以置信的套用，」Plouffe 補充道。「在內建傳感器有限的成熟設施中，只需一個傳感器即可連線到器材，而不是使用多個傳感器分別監控一台器材，這可以大大降低成本以提供給尚未開發的數據流。」
這種整合允許立即進行調整，而無需等待人工幹預，從而提高機器的正常執行時間並減少延遲。當機器偏離其最佳參數時，連線的機器人可以自主進行必要的調整，無需人工操作員診斷問題、穿上潔凈室服裝並親自進行糾正。這節省了時間並大大降低了出錯的風險。
Brewer Science 制造和物流執行總監 Mike Mathews 表示：「在我們努力實作零缺陷的過程中，自動化不僅僅關乎效率。它還關乎確保我們流程中的每一步都符合最高標準。透過減少人為因素，我們可以專註於一致性和精確性，這對於滿足客戶嚴格的質素要求至關重要。」
AI/ML在機器人技術中的套用不僅限於即時調整。這些技術還可以實作預測性維護，即機器人可以在器材故障發生之前預測到它們。透過持續監控機器的狀況，配備 AI/ML 的機器人可以提醒人類操作員註意潛在問題，從而進行預防性維護，避免代價高昂的停機。這種能力在半導體工廠中尤其有價值，因為意外器材故障的成本可能非常高昂。
Amkor 的 Yun 補充道：「預測性維護改變了我們的行業格局。透過使用 AI/ML 即時監控器材狀況，我們可以在問題導致停機之前解決問題，確保我們的營運順利高效地執行。」
隨著人工智能/機器學習和機器人技術不斷共同發展，它們對半導體制造的影響只會越來越大。機器人學習、適應和自主管理復雜流程的能力為下一代半導體工廠（既自動化又智能的設施）奠定了基礎。
「我們全身心致力於向全自動機器人邁進，」聯華電子 Chang 說。「我們正在從自動化工廠向智能工廠邁進，最終目標是實作自動化工廠。這一戰略確保我們不斷整合先進的機器人和自動化技術，以提高我們的生產能力和效率。例如，我們已經試用自動移動機器人 (AMR) 在我們的 Fab 12A 進行巡檢，並取得了成功，我們打算在我們的工廠內部署 AMR 巡邏。」
勞動力影響
半導體制造業最緊迫的問題之一是持續的勞動力短缺。透過接管重復性和體力要求高的任務，機器人可以解放人類工人，讓他們專註於更具戰略性和增值的活動，從而提高整體生產力。這種方法最佳化了人力資源的使用，同時確保關鍵制造流程不間斷地繼續進行，即使熟練勞動力的可用性出現波動。
圖3：e-Atlas人形機器人。來源：波士頓動力公司
人類與機器人之間的這種協作不僅僅是為了取代體力勞動。它是為了建立一種協同關系，使雙方都能發揮出最佳水平。協作機器人在這方面尤其引人註目。這些機器人旨在安全地與人類一起工作，處理需要精確性和可重復性的任務，從而讓人類工人騰出時間從事更復雜的問題解決活動。協作機器人可以實作良好的可重復性和精確性，但由於它們依賴於人類的指導，因此它們不能替代員工。
Teradyne Robotics 戰略產品和解決方案總監 Aske Bach Lassen 在 SEMICON West 的一次演講中解釋道：「機器人不僅必須精確地執行任務，還必須與現有的制造系統無縫整合，以確保它們能夠補充而不是幹擾人類勞動力。我們的重點是構建能夠適應半導體制造動態特性的系統，確保每項任務都以最高的精度完成。」
在半導體制造中使用機器人還可以顯著降低與危險任務相關的風險，例如高風險環境中的化學品處理和維護。這些任務通常會使工人接觸危險物質並增加汙染的可能性，而這兩者都可以透過自主機器人或協作機器人更有效地管理。例如，配備先進傳感器和人工智能功能的機器人可以執行化學品運輸和監控等任務，其精度可最大限度地降低事故和暴露風險。
「我們對零缺陷的關註確實促使我們盡量減少流程中的人為因素，」Mathews 補充道。「自動化對於實作這一目標至關重要，可確保整個化學品處理和制造流程的一致性和精確性。」
在半導體工廠等環境中，保持清潔和受控的環境至關重要，使用機器人可以幫助最大限度地減少人類與敏感材料的接觸，從而降低汙染的可能性。機器人可以在嚴格的潔凈室規程內操作，以保持制造過程完整性所需的一致性和精確性執行任務。
Kuka 公司的 Felkel 表示：「在人為失誤或汙染可能性較高的場合，部署機器人具有明顯優勢。機器人具有一定的精度和可靠性，這對於保持半導體生產的質素和一致性至關重要。」
雖然機器人取代人類工人的想法是一個有爭議的話題，但現實是機器人更有可能與人類一起工作而不是取代人類。這種轉變為工人提供了發展機器人管理、人工智能和其他新興技術技能的新機會。
C-Hawks Kasthuri 表示：「工廠內機器人的普及程度取決於產量，尤其是半導體領域。只要我們能夠投入資金並提供客製解決方案所需的資源，人類與機器人的共存就是未來。」
實施挑戰
這種協作環境中的關鍵挑戰之一是需要具有先進處理能力的機器人。機器人必須能夠在狹小的空間內操作，並應對環境中的意外變化，例如工藝條件的變化或人類工人的存在。雖然當今的機器人在執行預定義任務方面非常高效，但仍需要提高它們處理異常情況和應對半導體工廠復雜性的能力。
在 SEMICON West 的一次演講中，三星柯士甸半導體公司的工程師 Joel Warner 強調了機器人靈活性的當前局限性，尤其是與人類操作員相比。「手部的自由度，即末端執行器，是我們真正需要努力的最後一件事。我們已經看到了動態運動方面的進步，但將 O 形圈放入工具或擰入螺釘等任務所需的精細、靈巧的動作仍然是一項重大挑戰。」
Warner 解釋說，人類的手有 23 個自由度，這使得它們能夠做出各種精確的動作，並能夠靈活地操縱物體。相比之下，目前大多數機械手的自由度都比較少，這限制了它們以與人手相同的精度和靈活性執行復雜任務的能力。他強調，擴大機械手的自由度是需要克服的最後幾個主要障礙之一，以使機器人更有效地完成需要精細操作的任務，特別是在精度至關重要的半導體制造領域。
Brewer Science 控制工程經理 Matt Rich 表示：「隨著材料和工藝變得越來越復雜，我們在自動化方面面臨的挑戰也不斷變化。我們現在管理的系統控制點越來越多，任何微小的偏差都可能影響整個過程。」
機器人技術在半導體制造中的實際套用也受到電池壽命、成本和客製需求等因素的嚴重影響。最重要的財務考慮因素之一是實施機器人系統所需的高額初始投資。這包括機器人的成本，以及將其整合到現有制造流程、培訓員工和持續維護的費用。
Kuka 公司 Felkel說：「機器人必須具有成本效益和可靠性，尤其是在利潤微薄、風險很高的行業。挑戰在於平衡前期成本與機器人在效率、精度和減少對勞動力的依賴方面可以帶來的長期利益。」
實作這些優勢的主要障礙是缺乏具備將機器人無縫整合到現有半導體制造環境中所需專業知識的系統整合商。這種差距通常會導致實施階段的延誤和成本增加。「我們面臨的最大挑戰是缺乏了解移動機器人和半導體制造的經驗豐富的系統整合商，」Felkel 補充道。「如果沒有正確的專業知識，整合過程可能會成為瓶頸，延遲機器人解決方案的部署並影響整體生產力。」
電池壽命是影響在半導體工廠部署機器人實用性的另一個關鍵因素。機器人必須能夠長時間不間斷執行，特別是在正常執行時間至關重要的環境中。這需要電池技術和電源管理系統的進步，以確保機器人能夠滿足半導體制造的苛刻需求，而無需頻繁充電或停機。
C-Hawk 的 Kasthuri 表示：「半導體工廠中機器人的投資回報並不總是立竿見影的，但長期收益卻十分可觀。隨著電池技術的進步和機器人的自動化程度不斷提高，實施機器人的經濟效益將越來越顯著。」
客製也是一個關鍵考慮因素，因為每個半導體工廠都有獨特的要求和限制。現成的機器人解決方案可能無法無縫融入現有營運，因此需要一定程度的客製才能確保最佳效能。這可能會增加實施的總體成本和復雜性，但通常這是實作預期結果的必要條件。
波士頓動力公司 da Silva 補充道：「目前機器人客製和適應力方面的限制是重大障礙。然而，隨著技術的發展，我們期望看到更靈活的解決方案，可以根據半導體制造商的特定需求進行量身客製。」
行業必須集中精力克服這些障礙，確保未來完全自動化的晶圓廠高效、有效地執行。「我們不可能一夜之間從人形機器人做一些有意義的小任務變成完全自動化的晶圓廠，」Warner 說。「將會有一個溫暖的合作期，人形機器人與人類一起工作，隨著技術的發展逐漸承擔更復雜的任務。」
邁向完全自動化的晶圓廠
機器人在半導體制造中的未來與行業投資和旨在促進自動化的全球舉措密切相關。美國【芯片法案】和全球類似計劃正在推動大量投資，包括采用先進的機器人和自動化技術。這種對更高自動化的推動預計將加速晶圓廠機器人的開發和部署，解決勞動力短缺問題，提高效率，並增強行業的整體競爭力。
「機器人和自動化不僅僅是為了降低成本。它們是為了建立一個更具彈性、更靈活、更具競爭力的行業，」Kasthuri 說。「半導體制造的未來將取決於我們如何整合這些技術以創造更智能（自我學習和補償）和更高效的生產環境。」
實作完全自主的半導體工廠是一個復雜的過程，需要在技術和基礎設施方面取得重大進步。完全自主工廠的潛力取決於開發具有先進移動性和多功能性的機器人，這些機器人能夠在高度專業化的半導體制造環境中導航和操作，能夠處理數據並獨立行動，即時響應生產環境的需求。
「最大的挑戰是跨系統整合，」Plouffe 說道。「移動機器人的設計初衷是能夠在其軟件參數範圍內很好地工作，但嘗試向工業系統發送/接收命令或通知則需要一些獨特的解決方案才能實作最終目標。」
技術和環境挑戰是巨大的，布局限制、天花板高度以及專用機器人運輸系統的需求等問題都對完全自主操作的可行性起著關鍵作用。
「機器人必須能夠在狹窄而復雜的空間內以高精度和自主性進行操作，」Yun 說道。「這不僅需要先進的機器人技術，還需要重新考慮工廠布局和建築條件，以適應這些新系統。」
安全問題也需要解決。所有半導體制造商最擔心的是知識產權被黑客竊取的風險。但黑客控制價值數十億美元的設施內的協作機器人或自主機器人的風險令人擔憂，因為它們可能會造成破壞。
「安全是一個主要問題，也是我們需要克服的最大挑戰之一，」Kasthuri 說。「由於我們的目標是使系統更具互操作性，不僅是在密閉空間內，而且與外部世界也一樣，我們不可避免地開辟了新的溝通渠道。這增加了我們遭受攻擊的脆弱性，不幸的是，有些人非常有興趣利用這些漏洞。我們的互聯系統越多，這些攻擊的動機就越大。」
除了技術障礙之外，為下一代工廠工人提供培訓和教育的需求也日益增長。職業學校和社區學院將在為工人提供與這些先進的機器人系統一起工作所需的技能方面發揮重要作用。標準化的工作條件和材料以及對安全和效率的關註對於確保順利過渡到自動化工廠至關重要。
「為半導體制造業的未來培養勞動力與開發技術本身同樣重要，」Kasthuri 補充道。「我們需要確保工人不僅能適應這些新系統，而且還能在協作/共存的環境中最大限度地發揮他們的潛力。」
結論
隨著先進機器人和自動化技術的融合，半導體制造的未來將迎來變革。隨著我們越來越接近實作全自動晶圓廠，效率、精度和可靠性方面的潛在優勢不容忽視。然而，這一轉變需要技術開發商、晶圓廠營運商和教育部門之間的精心規劃、投資和協作。
隨著機器人和人工智能/機器學習的不斷發展，它們在半導體工廠中的作用將不斷擴大，從而實作更高水平的自動化和營運效率。在強大的培訓和教育計劃的支持下，這些技術的逐步整合將確保半導體行業始終處於技術進步的前沿，隨時準備迎接未來的挑戰和機遇。
「通往完全自動化晶圓廠的道路並非一帆風順，」Felkel 說道。「但隨著持續的投資和創新，我們正處於半導體制造新時代的風口浪尖。」
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