近年半導體製造工安事件頻傳,不只造成員工吸入性嗆傷、顏面灼傷,還可能釀成火災,現階只透過人工巡檢、人員 SOP 進行管制真的足夠嗎?圖片來源:iStock

全球晶片需求狂潮持續延燒,如何讓半導體生產不中斷一直是各界關注的議題,想達成此一目標包含哪些關鍵?除了原料、設備,「人」其實也是半導體生產不可或缺的元素之一。

近年半導體製造工安事件頻傳,諸如化學槽車外洩,造成工人吸入性嗆傷、顏面灼傷,或者是氯乙烯槽車卸載作業出錯,釀成工廠火災,這些「化學品傷害」相較在建築工地、重金屬加工廠所發生的「物理性危害」更為嚴重。

為了避免上述工安意外再度發生,半導體廠現階段常透過人工巡檢、人員 SOP 進行管制,但這樣真的足夠嗎?擁有多年智慧工廠經驗的凌華科技建議,透過 「AI 視覺辨識」監測,才能真的做到即時偵錯、即時應對。不過想導入 AI 技術,許多工廠常面臨 POC 時程過長,或是 ROI 不如預期,這些問題又該如何解決?

半導體廠常在化學品應用發生工安意外的 2 大主因

凌華科技智能視覺事業中心協理楊家瑋指出,「半導體結構複雜,製程中的濺鍍、蝕刻、沉積…等環節,都會用到化學液/氣體,這些化學品在應用上一旦有作業疏失,像是管線未按規定對接,化學氣體就會溢出,或是槽車把化學液體填充在錯誤的槽、桶內,就有可能發生爆炸意外。」

不過,半導體廠為何常在「化學品應用」的作業流程上出錯?楊家瑋分享,第一個原因在於,這些化學品大都由外包廠商負責載運與填充,人員品質與作業習慣難以管控。第二個,當外包人員進入工廠,多以傳統方式管理,像是在紙本列出SOP,或是透過監控攝影機紀錄作業過程,這樣的人工管理不僅容易發生疏漏,管理人的品質也不一,因此對工安意外發生機率的遏制效果有限。

「想解決此一問題,關鍵在於化被動為主動,而 AI 視覺辨識技術就是升級智慧工安最好的方式之一。」楊家瑋說。現在半導體場域有兩大工安管制重點,包括偵測現場工作人員的穿戴是否合規?車輛、相關設備與管線的操作是否按 SOP?「這兩種 AI 不但都可以做,而且會做得更好。」

將 AI 與視覺監控技術整合,透過深度學習演算法辨識現場狀態,「像是未依規定穿戴安全帽與防護衣、槽車沒停到定位或是人員走進管制區,具備 AI 辨識功能的監控攝影機會即時發出警報,並提醒管理人員注意,避免意外發生。」

工安監測導入 AI 視覺辨識效益不如預期?首重解決落地技術難關

許多工廠希望透過導入 AI 視覺辨識做到智慧工安,卻常面臨軟硬體相容問題,以及後續需要針對多元場景做開發設計而自覺成效不佳,凌華不只提供 All-in-one AI 智慧相機,也有非侵入式的 AI 機上盒,讓業者能輕鬆升級。

儘管 AI 視覺辨識在半導體廠相當實用,但如何導入與落地可說是相當頭痛。楊家瑋分享,許多工廠想做 AI ,第一個都會先找 In House SI 工程師處理,但他們可能沒有 AI 相關專業,除了需解決既有監控系統軟硬體整合難題,還要針對各類型人/車作業流程、現場環境光線…等問題做調整,導致系統上線時程不斷延宕,浮現的效益也不如預期。

針對此一困境,凌華科技提出了一系列解決方案,對於 AI 應用預算較有限的業者,可以透過導入 EOS 系列非侵入式的 AI 機上盒,其四通道傳輸介面可與現有的監控攝影機連結,在不影響錄影的前提下,輕鬆完成 AI 升級。

另外,有意擴大 AI 效能的業者,則可採用凌華科技的 NEON AI 智慧相機,「這款產品整合了 NVIDIA Jetson Xavier NX 模組、影像感測器與優化的軟體環境,為製造業者提供了完全獨立的 All-in-one AI 視覺系統。」

同時,為了解決上述各種場域 AI 應用的難題,凌華科技也推出 EVA(Edge Vision Analytics,邊緣視覺分析)SDK,協助內部 IT 團隊快速開發出貼合現場需求的 AI 視覺辨識系統。楊家瑋進一步解釋,「NEON AI 智慧相機本來就訴求開箱即可裝,再結合 EVA 打造的的可視化介面, IT 團隊可以用最簡便的程序、最低的成本完成專案。」

凌華開發 5 大 AI 視覺辨識模組,友達實證智慧工安可用性

過去部分工廠為了節省成本,會到開源技術資料庫搜尋相關 AI 應用技術,卻發現無法與自家場景貼合,凌華 EVA SDK 已針對穿戴偵測、物件偵測等場景設計好 template,未來將持續增加第一線應用需求,讓業者能加速 AI 視覺辨識相關應用。

凌華科技的 NEON AI 智慧相機已有多起成功應用案例,包含友達光電與兩家大型記憶體業者,都透過此產品在化學槽車、無塵室等領域,快速打造出以 AI 視覺辨識的智慧工安平台。

並且,為了滿足不同業者快速落地的需求,凌華也預計每年新增 5 個 AI 視覺辨識模組開發,今年在工安監測領域上,設定了動態電子圍籬、化學槽車、穿戴偵測等三大場景,協助業者強化防護機制。

除了上述 3 個工安監測應用外,第 4 個場景著重在電子設備組裝製程,透過NEON AI 智慧相機可以偵測產線人員是否依規定鎖螺絲,確保產品品質。最後一個則是 OCR(Optical Character Recognition)光學文字辨識應用,能應用在半導體 IC 字印、蝕刻檢測領域,降低製程不良率。

楊家瑋最後表示,現在社會與企業,都將工安列為工廠運作的最重要環節,透過 AI 視覺辨識技術建構完善的智慧工安管制平台,能防範危險於未然,也逐漸成為業者的必要作為,「凌華科技的解決方案,可協助系統業者與製造業 IT 團隊快速完成專案,打造最適合現場需求的 AI 平台。」

(本文提供合作夥伴轉載。)

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