半导体芯片生产是人类迄今为止掌握的工业技术难度最高、制程最复杂的制造业，被誉为先进制造“皇冠上的明珠”。手机、电饭煲、汽车、电视、冰箱、存储器、医疗设备……从来没有一个行业像芯片这样卡住如此多的下游产业，芯片可说是数字经济的现实底座。
过去十几年来，中国半导体产业保持着高速增长的势头，但同时也面临前所未有的挑战。一方面，随着下游需求的升级，芯片制造工艺制程复杂程度不断提高。另一方面，芯片制造企业数量增多加之产能不断扩张，芯片行业也面临着供需失衡和产能过剩等挑战。
这些都对芯片制造企业的生产管理、工艺控制等提出了更高的要求。生产制造系统的智能化、精细化程度，无疑成为芯片制造企业强化竞争力的关键之举。
长期专注发展半导体行业的智能制造软件系统服务的杭州银湖冠天智能科技有限公司（下称：“冠天智能”），以研华IoT Edge， AIFS作为规模化平台，专注半导体行业EAP设备自动化方案，聚焦远程控制系统（RCS）、自动派工（ADP）、工业流程机器人（RPA），以及视觉检测（AGI）、IoT物联网等产品及其应用方案，全面助力半导体企业智能化发展进程。
数字化转型的时代大变革，各行各业需要的计算、存储底层依赖于半导体行业的发展，但如前所述，业内普遍认为，半导体行业发展亦存在诸多瓶颈。比如，半导体游设备、半导体材料、半导体零部件、半导体行业人才都被“卡脖子”。
“这些确实都是半导体制造行业的共性难题，但还有更重要的，就是数据。”冠天智能董事长汪俊宇举例说，“比如一名厨师，他拥有的厨具、食材等与五星级大厨相同，却依然无法烹饪出五星级大厨料理的味道，为什么？因为五星级大厨掌握了更多的发挥食材美味的火候参数。
汪俊宇说，半导体行业也一样，除了拥有相关设备、材料等基础，还需掌握能提高良率与水平的“生产参数”。这些“生产参数”来源于整个制造流程中产生的海量数据，并加以综合分析得到，一套较成熟的“生产参数”一般需要生产企业数十年的半导体生产制程经验积累。
他进一步分析指出，半导体行业工艺复杂、设备数量多，整个制造流程中会产生大量的数据。与此同时，数据采集耗时费力，各个数据在各系统中独立存在，难以打通联动并进行综合分析。与此同时，设备种类多、以进口设备为主，各种设备的软件接口开放程度不一样，对于不同产线、大量机台的集中管理与远程控制充满挑战。
半导体无疑是个数据密集型的产业。公开资料显示，要制造一颗芯片，需要涉及到五十多个行业，2000-5000道工序。纷繁复杂的制造步骤下，所有的生产过程、生产数据和机器状态数据都由EAP系统采集，然后传输到MES等相应数据库中。因此，大量的设备需要通过SECS/GEM协议与EAP系统进行互联。
冠天智能则提供基于SECS/GEM标准的集成平台，提供灵活高的二次开发接口，可使用户在最短的时间内实现半导体设备与主机间的通讯，从而对生产线上的所有机台进行实时管控，实现设备运行的自动化。
“半导体行业不仅是重资产投入，其制程复杂度高，在高精度、复杂参数及严格环境条件之下，上千道工序的每一个环境参数都可能是变因。” 汪俊宇说，海量数据因而产生，但想达到数据驱动决策的阶段，还有很大的成长空间。国内半导体行业处在冲刺的阶段，对于能改善良率提升产能的方案，冠天智能很愿意投入资源。
大量的半导体制造数据有待采集处理、分析利用和价值挖掘，这正是研华与冠天智能过去一年多来携手合作的核心方向。据介绍，双方的合作主要是基于两个领域：
01 IoT Edge作为物联网边缘“小脑”
一是，在边缘层通过IoT Edge协议插件化支持，把整合冠天智能在半导体行业的SECS/GEM协议，发挥Edge端边缘运算的能力。
IoT Edge作为物联网边缘“小脑”，在靠近物或数据源头的边缘侧，包含云服务、边缘运算软件、边缘模块应用，将云端能力快速拓展至边缘，提供数据采集、低时延自治、云边协同、边缘计算等能力，作为数据源切入点，解决客户对设备上云、本地计算、数据预处理等诉求。
“IoT Edge也支持通用工业协议，这样边缘端就可以提供完整的采集方案，IoT Edge具备高性能的数据处理能力，把边缘设备采集数据及时转到平台做运算。”冠天智能科技总经理吴芳梅介绍。
研华科技智能工厂事业部行业开发经理杜明哲介绍说，基于IoT Edge插件化的服务，进行SECS/GEM协议的整合，这样向下可以连接半导体支持SECS/GEM的设备，同时IoT Edge自身的协议支持，完成半导体非SECS/GEM的设备联网，向上可以通过统一的协议到客户的EAP或者冠天智能的EAP，同时也支持到研华私有云平台进行数据管理。
02 AI规模化应用
其二，通过研华工业云平台 AIFS人工智能框架服务，与冠天智能在半导体行业影像判断的算法结合，形成AI AOI的解决方案，提升检测效率，大幅度降低误判，应用在晶圆检测以及下游产业。
冠天智能则以AIFS为基础实现AI规模化应用，直接将冠天智能在半导体行业影像判断的算法导入AIFS 执行，产生了不错成效。
举例而言，良率是半导体行业的“生命线”，但是目前大部分半导体工厂的品质监测往往采用人工目检方式。人员利用显微镜在不同的倍率下执行抽检或全检，存在效率低下、人员视力疲惫、缺陷漏检、误判率高等问题，已经不能满足市场的检测要求。
而采用研华与冠天智能的智能制造解决方案，人员可以远程控制AOI测试设备，机器通过摄像头自动扫描晶圆查出缺陷，供维修人员修整。
“要实现远程控制，自动采集、处理图像，同时对晶圆的关键尺寸、表面3D形态、粗糙度，以及镭射切割的槽宽、槽深等数据自动测量，判断什么是正常、什么是异常”，冠天智能行业经理吴芳梅介绍，“这就需要RCS远程控制、RPA代操机器人和AGI图像识别技术的综合应用。”
由此，AI识别的准确率较传统人工目检更高，每片晶圆测量图形数据的调查时间由之前的约10分钟/片提升到5秒钟/片，效率提升120倍。
“通过研华AIFS的服务，加上冠天在半导体行业的AI算法的整合，可以通过AIFS不断训练来优化算法，提升AOI设备检测的优化。”杜明哲说。
汪俊宇介绍，半导体行业的标准化产品占比并不高，不同工厂的设备使用、数据采集和应用软件都不相同。在“客制化场景、定制化解决方案”的项目交付制服务模式中，绝大多数情况都是利用小部分标准化产品和大量人力资源进行二次开发。这样一来，人力投入高，交付时间长。
“长远来看，从项目化产品，到标准化产品，再到产品平台化是一条必走的路。” 汪俊宇表示，随着经验数据的不断累积，一定会有行业普遍通用的标准化产品诞生，“我们需要将标准化产品的比例，从现在的不到30%，提升至50%以上。这也会为客户和我们节约更多成本、创造更多利润。”
在他看来，为实现这样的路径，可以借助研华的“捷径”——借用研华现成的经验和平台，就不用“从0到1”做开发。
“研华的WISE-IoTSuite是非常棒的平台，我们可以做到以前做不到的（智能化），把以前做到的做的更好（标准化），做的更便宜（平台化）。” 汪俊宇说，“冠天智能把现有行业经验所发展出来的产品与研华的平台进行整合，可以更快速的服务更多的客户，而客户也可以取得多、快、好、省且持续稳定的研华技术服务支持，这是一个双赢的合作方式。”
“制造业的智能化转型，需要结合产业专业，才能提供最贴合产业生态的落地方案。” 杜明哲说，研华近年来着力推进的，就是与各领域DFSP(Domain Focused Solution Partner)合作，共同打造针对特定领域业者的行业应用，研华未来将持续强化此一策略，为各产业提供更贴合的产品与服务。
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