全壘打到串連安打：半導體智慧製造 AI 應用的革新

臺灣的半導體優勢伴隨著前所未有的壓力

臺灣在半導體產業的領先地位，是數十年投資與深厚技術專業累積的成果。然而，隨著製程節點持續微縮，產業的複雜度急遽上升，參數間的交互影響變得更加敏感；產品上市週期加快，製程容錯變小，傳統仰賴經驗優化的方式，已難以應對這些新挑戰。再加上高昂的量測成本與工具的回饋延遲，讓第一線團隊的壓力更形沉重。改善參數調整反應速度的需求迫在眉睫，然而其優化週期卻依然緩慢而繁瑣。雖然有些企業試圖透過擴充中央資料分析團隊或建置大型資料湖來應對，但這些自上而下的解決方案，往往忽略了一項最關鍵的資源 —— 製程工程師的腦內知識。

此使用案例為您示範 NEXCOM 新漢集團（8234）與 Profet AI 杰倫智能的顧問服務如何攜手，透過 AutoML 軟體與 AI 運算平台，協助製程工程師擴展專業、發揮最大效益。

半導體應用 AI 智慧製造的挑戰

在半導體製造中，從發現問題到解決問題，往往不是以小時而是以「週」計。其中一個關鍵環節—— CVD（化學氣相沉積）虛擬厚度量測，或許不是 AI 應用中最吸睛的案例，卻點出智慧製造現況的一個根本問題。

多年來，製造業關於 AI 應用的討論焦點一直圍繞在「可行性」，但實際上，最大的瓶頸並不是技術，而是「可及性」。那些最了解製程問題的工程師，即使他們熟知壓力、流量與溫度之間微妙的交互影響，卻往往無法將他們的知識應用於建立解決問題所需的資料模型上。

我們在一家大型半導體公司親身見證了這點：儘管該公司擁有專門的資料科學團隊，但大多數來自工程團隊的製程優化構想，最終仍無法及時地在冗長的優先事項清單脫穎而出。工程師們渴望自行解決問題，卻被過於破碎的工具與難以上手的模型建構流程所限制 —— 問題並不出於資料本身，而是出於資料的可及性和易用性。

CVD 虛擬量測模型

在這樣的背景下，該公司導入了 Profet AI 的 AutoML 軟體，目標很簡單：讓製程工程師能夠自行建立並部署預測模型，不必再排隊等待資料科學團隊的支援。

CVD 是一個高度精密且耗時的製程，薄膜厚度與均勻性至關重要。傳統流程需仰賴批次試產、資深工程師調整參數的經驗，並等待離線檢驗來驗證結果。這樣的回饋迴圈過於緩慢，在發現異常時往往為時已晚，造成補救措施難以及時奏效。

而透過 AutoML 軟體，工程師將歷史製程數據，如壓力、氣體流量、溫度、時間等，打包成模型訓練所需的資料集（Dataset）上傳。短短數小時內，他們便能建立能準確預測薄膜厚度與均勻性的模型，並驗證其有效性。

AI 智慧製造樞紐

NEXCOM TT 300-A3Q 高效能工業電腦搭載 AutoML 軟體，且具備 PCIe x16 擴充槽，可安裝應用 AI 所需的高階顯示卡。系統採用第 12/13 代 Intel^® Core™ 處理器，並透過 Intel^® OpenVINO™ 和 Intel^® Deep Learning Boost 技術加速各式 AI 工作負載，特別適合 AI 模型訓練與推論。

相較於其他高效能電腦，NEXCOM TT 300-A3Q 的緊湊機身可完美安裝於空間狹小的環境中。設備支援 -5°C 到 55°C 的寬溫操作範圍與 10% 到 95% 的濕度環境，即便在高溫高濕等嚴苛條件下依然高效輸出。所有 I/O 連接埠皆位於前方，安裝與維護更為方便。

此外，NEXCOM TT 300-A3Q 也可應用於涵蓋整廠生態系的 AI 部署，從邊緣資料擷取（DAQ）到製造營運管理（MoM）系統，最終整合至企業 ERP 與 MES 等系統。TT 300-A3Q 蒐集來自現場設備與 PLC 的運行數據後，交由 AI 進行分析，並將洞察匯整於中控「企業戰情室」，實現即時監控與 KPI 導向的決策管理。藉由企業戰情室的 多個 AI 模組，如產線監控、能源管理與資安防護，企業得以全面提升智慧製造的營運效率。

NEXCOM TT 300-A3Q 是將傳統工廠升級為 AI 智慧製造樞紐的關鍵平台，大幅提升自動化、即時反應與營運智慧。

成效數據：更少等待，更佳品質

導入的成效不在於「增加更多 AI」，而是在「消除等待」。這項改變徹底改變了整體工作流程：

• 原本需時 4 小時的生產前參數設置，縮短為 2 小時。

• 品質預測幾可即時達成，不再仰賴事後的物理檢測結果。

• 物理量測成本大幅降低，約可達 70%。

• 最關鍵的是，整體製程良率提升了約 2%。

從全壘打到串連安打

這種做法也解決了許多 AI 專案常見的失敗原因：模型雖成功，卻成了無法擴展的「黑盒子」，因為缺乏完整的紀錄與透明度。

透過 AutoML 軟體，模型建構的過程從資料選取、參數調整到效能驗證，每一個步驟都會自動記錄在平台中，形成結構化且透明的資料庫，這讓後續團隊能夠回溯、重複使用，甚至在原有基礎上進一步優化。原本只是一次性的成功案例，如今成為可複製、可擴展的最佳實踐。

真正的轉變：賦能工程師，而非取而代之

智慧製造的核心挑戰從來不是資料不足，也不是缺乏問題可解，而是「易用性」的瓶頸。

當製程工程師能夠自行驗證想法、建立 AI 模型時，企業才能真正釋放那些海量資料中的隱藏價值，讓數據與資料不再只是冷冰冰的、有待挖掘的化石。Profet AI 的軟體與 NEXCOM 新漢的高效能工業電腦不只是提供了一套工具，而是帶來了一種全新且更直覺的工作方式：當最了解問題的人也能成為解決問題的人，AI 就不再只是簡報上的流行語，而是工作的日常。

工業 AI 的未來，不是讓工程師變成資料科學家，而是讓資料科學真正走進工程師的世界。

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