云端的人工智能工具能否改善半导体制造业？

虽然工程师创造了一些世界上最复杂的技术，但制造这些设计的某些过程仍然相当原始。All About Circuits的撰稿人Ingrid Fadelli之前探讨了高科技制造业令人好奇的低技术方面，她采访了该领域的一些专家，讨论这些过程是否真的可以自动化，以及为什么其中一些可能会保持原样。

从工业4.0的发展中受益的一个领域是半导体制造。最近，谷歌云发布了一个新的制造业4.0解决方案，准备在半导体生产和供应链方面进行长期改进。

All About Circuits有机会与谷歌云制造和运输行业总监Simon Floyd和Phononic首席运营官Jason Ruppert进行了交谈，了解机器学习是如何彻底改变半导体工厂的。

 

谷歌云将人工智能带入工厂

谷歌云最新的基于云的工具旨在将工厂车间设备连接到云，并提供监控、分析和AI/ML见解。在谷歌云新解决方案可能提供的众多工具中，一些最值得注意的工具包括预测性维护、异常检测和视觉功能。

Floyd说：“我们的目标是让人们能够将他们的产品和工厂联系起来，这样他们就可以看到一个单一的视角——一块玻璃板，从某种东西的制造方式到它在现场的运行方式，并能够从中学习。”。

 

预测性维护可以限制停机时间并提高工厂生产效率。来自Ixon的图像

 

在较低的层面上，该工具完全基于软件（即谷歌云不提供任何硬件），由两个主要组件组成。第一个组件Manufacturing Connect将工厂设备物理连接到云。为了使解决方案尽可能具有互操作性，谷歌云与Litmus Automation合作，为Manufacturing Connect配备了250种不同类型的机器驱动程序进行连接。

另一个解决方案称为制造数据引擎，这是一个执行所有数据存储、处理和分析的云组件。该解决方案可以部署为混合云解决方案，用户可以选择哪些组件在云上运行，哪些组件在本地运行，从而为混合添加灵活性和自定义功能。

Floyd解释道：“要成为一个混合云，一些组件直接在硬件上运行，这样就可以在工厂安装。然后，其他组件进入云。”。“我们平衡这一点的方式是数据处理规模和数据采集速度之间的差异。从这里我们可以决定一些东西应该在哪里运行或运行。”

 

Phononic公司部署谷歌云解决方案

到目前为止，包括热电技术制造商Phononic在内的一些公司已经使用了该工具。Phononic已将制造连接和制造数据引擎投入工厂工作两个月。

 

Phononic制造固态热电器件。来自Phononic的图像

 

Ruppert说：“我们希望能够实时看到很多复杂的过程。”。“对于湿法蚀刻或电镀工艺，装配中存在PH平衡等变量。机械上存在压力。无论情况如何，我们都希望能够实时看到这些工艺。”

Ruppert表示，借助谷歌云的新工具，Phononic已经将监控和分析转化为见解。例如，该解决方案可以提供预测性维护，允许Phononic在机器损坏到无法修复之前关闭并修复机器。

谈到Phononic通过谷歌云解决方案实现的好处，Ruppert指出，“仅看我们制造厂的这一部分，就可以获得显著的投资回报。除此之外，我们有一个清晰的愿景，即我们在这一特定领域的产量和吞吐量将大幅提高。”

 

从工厂车间到云的数据传输示例。图片由谷歌云提供

 

Floyd补充道：“工厂里最糟糕的工作就是代替机器。你必须手工做单调的事情，这在某种程度上有点侮辱人类。”。“我们希望为（操作员）提供更好的指导，指导他们如何执行功能，以便他们以正确的方式增加自己的价值。我们希望他们成为循环中的人。当涉及到一台机器不太了解某件事是好的、坏的还是无关紧要时，一个人可以利用人类的知识帮助人工智能进行训练。”

 

行业影响

在半导体行业复杂的制造环境中，工厂操作员必须监控许多变量。通过将具有AI/ML功能的基于云的解决方案推向市场，谷歌云预计其新工具将提高产量、效率、生产力，并最终提高成本。

Floyd说：“我们谈论的不是定制解决方案，也不是某家工厂特有的解决方案。”。“它可以在企业层面反复重复。你可以很容易地进入工厂。”