来源：《Bodo's功率系统》
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在当前的制造业变革浪潮中，智能制造正逐渐成为推动行业发展的关键因素。特别是在功率半导体制造领域，智能制造技术的应用正引领着行业向更高效、更智能的方向前进。
作者：Bodo’s功率系统杂志编辑部
日前，我们采访了赛晶半导体副总经理梁杰，就硅IGBT及碳化硅（SiC）功率半导体智能制造的发展现状、面临的挑战以及赛晶的实践进行了深入探讨。
梁杰表示，当前智能制造技术在功率半导体制造领域的应用已取得了显著成效。随着自动化、智能化、数字化和网络化技术的不断发展，智能制造正在逐步改变传统的生产方式，提高生产效率、降低成本，并确保产品质量的一致性。他认为，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智能制造将继续对功率半导体制造产生深远的影响。
智能制造已成为功率半导体行业的大势所趋
梁杰认为，半导体行业智能制造的趋势之一是自动化升级。随着机器人技术和自动化设备的不断发展，越来越多的传统工序可以由机器代替人工操作，从而提高生产效率和精度。例如，自动化芯片组装设备可以实现高速、高精度的芯片组装，大幅提高生产效率。
趋势之二是数据分析和人工智能技术在半导体行业的应用。通过收集和分析海量的生产数据和设备数据，可以实现对生产过程的实时监控和预测故障的能力。同时，人工智能技术可以应用于半导体设备的优化和智能控制，提高生产效率和设备可靠性。
面对越来越激烈的市场竞争，功率半导体制造也面临着诸多挑战。在他看来，技术瓶颈是当前最为突出的问题之一。人工智能、大数据等前沿技术尚未完全成熟，难以完全满足复杂产品的智能制造需求。尤其对于结构复杂、工艺路线冗长的IGBT产品而言，智能制造的能力尚显不足。
此外，随着智能制造的深入应用，功率半导体制造过程中产生了大量的生产数据。如何有效管理和分析这些数据，提取有价值的信息，对于优化生产过程、提高生产效率至关重要，但目前这仍是一个待解的难题。
成本问题也是制约功率半导体智能制造发展的重要因素。智能制造设备、软件的采购成本较高，且调试周期较长，需要投入大量的人力物力进行前期的调试工作。这对于许多中小企业来说，无疑是一笔巨大的负担，使得他们难以承受智能制造转型的压力。
人才培养和技术创新也是功率半导体智能制造面临的重要挑战。智能制造需要具备一定的人才储备，包括工艺工程师、数据分析师、智能制造专家等。然而，目前这类人才相对稀缺，难以满足市场的需求。同时，技术创新是推动智能制造发展的关键动力。但功率半导体智能制造领域的技术创新步伐相对缓慢，需要加大研发投入，推动技术创新和产业升级。
最后，信息安全问题也不容忽视。智能制造设备容易受到网络攻击，一旦遭受攻击，可能导致生产数据泄露、设备损坏等严重后果。因此，如何保障智能制造设备的信息安全，防止网络攻击，是功率半导体智能制造必须面对和解决的问题。
梁杰坦言，在实施智能制造的过程中，赛晶也遇到了一些问题。例如，智能制造涉及多种技术，不同技术之间可能存在兼容性和整合性的问题，需要选择适合的技术标准、建设统一的数据平台。实施智能制造需要具备相关技术的人才，但市场上这样的人才相对稀缺，因此需要培训现有员工、招聘专业人才、与高校合作培养人才。智能制造涉及大量数据的采集、存储和分析，可能存在安全和隐私泄露的风险，必须加强数据安全措施、合规性审查、建立隐私保护机制。
用先进技术推进智能制造
面对上述挑战，赛晶半导体引入了一系列先进技术来推进智能制造的发展。梁杰介绍说，赛晶的智能制造系统包括ERP、EAP、MES和BI等组成部分，共同构建了一个高效、智能的生产环境。
先进的ERP系统用于生产计划、物料管理、采购、销售和质量管理等，实现资源的优化利用、降低成本、提高生产效率和产品质量，并为企业创造更大的利润空间。
EAP系统可实现制造设备智能化高效运行与维护，根据设备的运行情况和维护需求，自动下发设备程序、启动机台、停止机台等操作，实现设备的自动化加工。同时，EAP系统将设备和各个系统连接，从各系统中读取数据并将各需要的数据（量测数据、机台数据、物料消耗数据等）实时传输至MES系统，大幅提升生产效率。此外，还可通过MES设备维护模块制定维护计划并安排维护人员进行执行，确保了设备的稳定运行和高效生产。
MES系统负责监控、管理和优化生产过程中的各个环节，并用BI大数据分析系统分析生产过程中的大量数据，提取有价值的信息和数据，以更好地了解公司业务运营情况，发现其中的趋势性。
赛晶机房数据中心
MES系统还可以管理生产过程中的测试环节，包括产品测试、质量检验等。通过与测试设备的连接，实现测试数据的实时采集和分析（SPC系统分析）。在测试过程中，MES系统可根据产品的测试结果和质量标准，自动判定产品的合格性，并记录相关数据供后续追溯使用。
通过MES与ERP系统互联可将生产计划转化为实际生产活动，并实时监控生产线上的各种数据和指标，实时跟踪生产进度、收集生产数据、进行实时调度和资源分配，同时支持质量管理、设备维护等功能，帮助企业提高生产效率、产品质量和响应能力。
BI大数据分析系统统从SAP和MES系统中收集数据，有助于深度挖掘生产制造过程中的数据价值，不仅能发现生产过程中的潜在问题，还为生产过程的持续优化提供了有力依据。通过数据驱动方式可以让管理层和决策者更好地理解和利用数据，优化业务流程，提升运营效率，增强竞争力。同时，大数据还可应用于预测性维护、供应链优化和产品质量控制等方面，全面提升企业的运营效率和产品质量。
赛晶的智能制造过程
那么，从材料到工艺、测试再到产品可追溯性管理是如何实现智能制造过程的呢？梁杰进行了详细讲解。
首先，利用SAP和MES系统对材料的入库、出库、库存管理等进行全面管理，通过二维码实现材料的自动识别和追踪。
在产品生产过程中，利用MES系统绑定每一种物料信息，包括芯片、焊片及使用的设备等，对失效情况进行追溯，并分析解决，有效提升产线良率。同时，根据实时生产需求和库存情况，实现材料的智能调配和优化使用。通过与EAP与设备连接，实时采集和存储生产数据、工艺参数、测试结果等信息，并根据产品类型、订单要求等自动调整工艺参数，实现个性化定制和灵活生产。
还要采用X-ray100%全自动检测焊料空洞，自动剔除不良品，保证产品的焊接质量。这些数据实时上传至MES系统，经自动分析生成SPC管控图表，在数据发生异常波动时及时报警，及时发现潜在问题，确保产品质量的稳定与可靠。
智能化效果显而易见
在梁杰看来，智能制造在提升生产效率、产品质量和降低生产成本方面的优势主要体现在以下几个方面：
一是实时监控与优化生产过程。智能制造系统能够实时监控生产过程的各个环节，包括设备运行状态、生产质量数据、人员工作效率等关键指标。通过实时收集和分析这些数据，系统能够迅速识别生产过程中的潜在问题和瓶颈，采取相应优化措施。
二是智能调度与资源优化。智能制造系统具备智能调度和资源优化功能，可以根据订单需求、设备状态和人员能力等因素，自动调整生产计划和调度安排。通过智能算法优化确保生产资源的合理分配和高效利用，避免资源浪费和闲置现象。
三是预测性维护与故障预防。智能制造系统利用设备运行数据和故障历史信息，可以实现对设备的预测性维护。通过对设备运行状态和趋势的分析，系统能够提前发现设备可能出现的故障，并采取相应的预防性维护措施，降低设备停机时间，提高设备的可靠性和稳定性。
四是质量控制与过程优化。智能制造系统对生产过程中的各项质量指标进行实时监控，并通过自动化检测和数据分析来确保产品质量的稳定性和一致性。一旦发现生产过程中的质量问题，系统能够立即进行调整和改进，防止问题扩大化。这种质量控制和过程优化能力有助于提高产品质量水平，增强产品的竞争力。
智能制造让赛晶获益匪浅
据梁杰介绍，随着智能制造的深入应用，赛晶半导体在多个关键领域实现了显著的提升。
智能制造系统的实时监控和优化功能使赛晶能够精确掌握生产过程的各个环节，从而显著提高生产效率并缩短生产周期。这不仅降低了生产成本，还使赛晶能够提供更具竞争力的价格，吸引更多客户，进一步扩大市场份额。
智能制造系统对生产过程中的各项参数和指标进行实时监测和控制，确保产品质量的稳定性和一致性。这大大提升了赛晶产品的质量水平，增强了客户对其产品的信任度，从而增加了客户忠诚度和市场口碑。
智能制造赋予赛晶灵活的生产过程和个性化定制能力。赛晶能够根据客户需求快速调整生产线，生产符合特定要求的产品。这种高度的灵活性和定制化能力使赛晶能够更好地满足不同客户的需求，进一步增强了其在市场上的竞争力。
智能制造系统实现了与供应链的信息共享和协同，优化了供应链管理。这使得赛晶能够更快速地响应市场变化和客户需求波动，提高了交付能力和客户满意度。
他最后表示，未来赛晶将进一步优化智能制造系统的数据整合和分析能力，实现更深入、全面的数据分析，以发现生产过程中的潜在问题和优化机会，持续提高生产效率和产品质量。
同时，赛晶计划扩展自动化技术在生产线上的应用范围，特别是在运输和包装等环节引入更多自动化设备，以提高生产线的柔性和生产效率。
此外，赛晶还将推进智能工厂建设和数字化转型，通过建设数字化双胞胎、智能制造执行系统等，实现生产过程的全面数字化和智能化，进一步提高生产效率和质量水平，推动企业的持续发展和创新。
赛晶科技： sunking-tech.com
赛晶半导体： 网页链接
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