∑co時間 | 夯實電子產業底座 引領智慧工廠邁向新未來

　　科技揚帆，製造起航。智慧製造的發展使產業快速變革，眾多製造企業、傳統工廠紛紛入局，但礙於沒有成熟的方案與經驗，在數字化轉型的路上“磕磕碰碰”。

　　“懂行”的華為與領航動力聯合開發的MES系統助力工廠和車間完成生產管理網、工業控制網的資料採集傳輸，全面助力企業在製造自動化、工藝資料採集、品質管控、良率提升、大資料分析等領域達到業界先進水平。

　　本期#∑co時間#，華為與領航動力聯合講解，就當前製造業存在的痛點進行深入解讀，助力傳統制造工廠向數字化工廠轉變，重塑製造行業價值鏈，幫助製造企業創新商業模式，提高企業與產品競爭力。

　　 華為半導體電子製造數字化解決方案

　　華為中國政企智慧製造半導體電子行業解決方案經理艾小平介紹到，半導體處在電子製造的上游，正面臨諸多嚴峻挑戰，如需求個性化、交付準時化、產能建設、專業知識管理、安全生產、高效生產等。因此，我們需要合理地引入ICT新技術來幫助半導體電子製造迎接挑戰。

　　華為聚焦於底層聯接和智慧計算，一直在參與新技術的研發，推動新技術在各個行業的落地。同時，華為也是一個體量龐大的電子製造企業，在內部也早就開始了新技術的應用探索。

　　隨著公司的不斷髮展，華為製造主要面臨以下挑戰：交付壓力不斷增加、上市週期不斷縮減、產品工藝日益複雜、製造模式使用者定製、生產規模不斷擴大。

　　面對以上挑戰，華為最終確定了製造資料化轉型戰略關鍵——產品資料流、企業價值流、智慧實物流三流合一。利用高新技術，推行數字化轉型戰略，是當前製造企業應對挑戰，逐步達成業務目標的必由之路。

　　數字化工廠總體業務架構

　　在上圖右側是各個層級追求的目標：多層級聯動、全流程貫通、多業務協同、少人化生產。

　　數字化工廠總體技術架構

　　為了支撐數字化工廠業務目標的實現，華為還提出了技術架構，共分為五層，現場裝置、網路傳輸、整合平臺、業務元件和業務應用。

　　除了擁有完善的數字化工廠總體架構之外，華為還在生產製造全流程採用了AI能力。例如，場內車輛智慧排程、裝置智慧維護、移動機器人環境監測、理貨方案模擬最佳化等。

　　艾小平舉例表示，在生產問題智慧診斷方面，華為打造了智慧診斷模型，透過模型開發了線上自助求助平臺，診斷準確率已經達到70%，真正實現了從專家經驗到自動推薦的轉變；在生產質檢方面，透過機器視覺的方式來取代人眼檢視，目前已經在華為松山湖生產中心使用；在移動機器人環境數字化檢測方面，採用AGV平臺將資料採集處理、導航控制、電池供電與充電、無線通訊等系統於一身，支援自主巡航與資料採集。

　　在包裝運輸方案模擬、作業影片智慧分析方面，基於華為EI平臺智慧演算法，系統可自動輸出預估的櫃型櫃量、提貨路線、貨量、車輛利用率、重心偏移情況、裝載方案等，模擬計算結果以3D展示，所見即所得。

　　以上是華為自身的數字化製造實踐，那麼是否也可以提供給外部客戶呢？答案是肯定的。在華為半導體行業方案場景方面， 華為聚焦在生產、研發、園區、安全、供配電和辦公等六大子場景。

　　生產製造系統分為兩大業務模組，生產控制模組和生產大資料模組，用AI賦能製造。例如華為聯合行業頭部ISV推出的生產AI質檢解決方案，聚焦生產場景和運維場景，採用雲邊協同構建智慧工廠解決方案。

　　在研發領域，華為在EDA模擬具備以下優勢：高效能NAS讓模擬時間縮短，OceanStor Dorado V6對位型號比業界友商效能提升20%；高可靠NAS實現7X24不中斷模擬，領先的RAID2.0+、八壞七架構、NAS雙活方案全面保障模擬業務7X24不中斷；QoS服務質量控制避免資源搶佔，QoS限制不同專案組的OPS和頻寬，避免專案組之間資源搶佔及相互干擾，資源有效利用。

　　不僅如此，為了保障研發資料安全，華為還可以提供研發桌面雲解決方案，其支援多作業系統，廣泛的移動端，同時還支援PC利舊，瘦終端靈活選擇。

　　在園區方面，華為可提供智慧園區整體解決方案，將訂單資料、貨物資料、空間資料、人員資料、車輛資料等諸多資料進行打通，實現在一張屏上做到業務的狀態可視、事件可控、業務可管。

　　在安防領域，華為聚焦視覺感知資料密集型邊緣場景,提供最佳智慧影片雲解決方案，以雲服務為核心，構築“端邊雲”協同解決方案和最佳商業模式，構建開放、有粘性、可運營的智慧安防解決方案。

　　在FAB網路安全方面，華為提出了微隔離方案，網路安全設計維度包括：分割槽分域隔離，所有需要從OA進入FAB的流量需要在資料互動區進一步檢測和隔離；透過沙箱執行分析檢測未知檔案威脅；透過旁路的探針提取後設資料，給大資料分析系統做高階威脅分析；透過誘捕系統主動誘捕潛在威脅。

　　在供配電方面，華為可提供半導體產線UPS5000全場景解決方案，擁有高密度和模組化設計，採用無中線設計，讓客戶大大節約了初始投資。

　　在行政、辦公領域，華為可提供WeLink辦公平臺，實現語音、影片、資料無縫融合，讓公司內外部人員順暢，有效聯接溝通。

　　 領航磐石智慧製造解決方案

　　領航動力大資料事業部技術總監辛琳分別從智慧製造的基石-CIM系統和智慧製造的前瞻-大資料兩個部分介紹了領航磐石智慧製造解決方案。

　　辛琳以一個工廠CIM系統的簡單雛形為例，匯入CIM解決方案分為三個階段：階段一精細化管理；階段二裝置效率最最佳化；階段三全自動化工廠。辛琳表示，智慧製造解決方案是一個持續演進的過程。

　　 在階段一精細化管理方面，裝置自動化模組（EAP）具備以下功能：實時採集裝置生產資料，工藝資料，測量資料；控制裝置行為；收集產品和載具作業資訊，聯動MES系統，驗證裝置/載具/產品/工藝步驟；選擇/驗證當前Recipe ID，Recipe內容上傳到管理模組(RMS), 從RMS下載到裝置；定時通知，聯動保養系統；為監控大屏提供實時狀態資料，Alarm資料。

　　裝置自動化模組（EAP）支援多種協議，其優勢在於可實時管理和監控各裝置的執行狀況，及時發現製程風險減少損失，提高生產管理的智慧化水平，減少人力消耗，提高產品良率。

　　在裝置保養系統（EPM）方面，我們實現了點巡檢保養無紙化，做到了線邊倉統一管控，自動關聯保養、維修庫存精確管控；彙總每月領料資料，比對實際發料、ERP領料；在精細化耗用分析方面，實現了關聯保養、維修，彙總各裝置耗用量，分析裝置耗用集中性，尋找耗用成本過高裝置，針對性降低庫存佔用。

　　在製造執行（MES）方面，我們研發了眾多功能、如工藝設定、預約操作、標籤管理、監控報警系統、Q-Time管控、挑選操作等等。

　　 在階段二裝置效率最最佳化方面，管理模組(RMS) 具備以下功能：集中儲存和管理Recipe Body。Recipe內容比對，確保每批產品使用正確的Recipe內容；支援Recipe上傳；Golden Recipe可以部署到相同型別裝置；記錄Recipe修改歷史，使用歷史，版本歷史；歷史查詢，使用者許可權管控。Applied RMS具有高可用性，高可靠性，負載平衡，可以實現線上部署。

　　在派工系統（RTD）方面，根據工廠目標（如及時交貨、週期時間、瓶頸利用率等）設定和啟勱生產活動和說明，最終實現把正確的物料在正確的時間放在正確的位置。其用途是RTD (Real Time Dispatching) 派工控制系統，MES的子系統，負責根據MES生產需求，向MCS傳送排程（搬送）指令以及監控物料資料。其特點是及時性，系統實時監控自動化裝置物料狀況，自動生成物料搬運指令；無需/減少人工干預，系統支援全自動和半自動兩種模式生成搬運指令。

　　在MCS系統方面，MCS排程系統，負責根據相應的指令生成方，從物料起點搬運物料至物料終點的控制系統。其具備多型別搬運裝置的對接經驗，多種導航型別的AGV對接經驗，在執行過程可做到全指令跟蹤，便捷的log查詢，快速定位異常點，各個功能的模組化，僅需適當配置即可實現自動搬運的場景應用。

　　MCS系統的核心功能包括倉庫管理、儲存最佳化、多路徑規劃、多工分配、交通動態管理等等。MCS排程系統相容OHT、OHS、Stocker、磁導航鐳射導航、二維碼導航自動智慧動態計算路線路線動態編輯快捷方便。系統支援所有裝置客戶端不服務端模式切換大大提高裝置的相容性、支援對接自定義協議裝置。

　　在SPC系統方面，SPC是應用統計技術收集製程中的各個關鍵階段的資料進行分析，並調整製程，從而達到改進與保證質量的目的。

　　在功能上，透過設定管制圖，MES程式將上報的量測資訊與基礎資料設定的資訊匹配，以便量測值與量測型別對應；將這些資訊傳遞給SPC程式；然後對管制圖進行分析，並對超規產品進行預約hold，在產品出賬時將其hold，以供產線人員檢查原因，避免損失，還可處理大資料量SPC的上報與查詢。

　　 在階段三全自動化工廠方面，Run To Run（R2R）可減少OOS，提高Cpk，改進質量，提高良率，最佳化工藝。

　　在全自動化（無人化）方面，全自動可以被描述為無需人工干預即可實現物料派送和加工。全自動是透過使用和整合多個計算機整合製造（CIM）相關的軟硬體系統來實現的。全自動三個關鍵目標是自動決策、自動執行和自動物料處理。AMA實際上是扮演“操作人員”的角色，串聯生產作業流程，除支援正常的跑貨流程外，AMA還會處理一些異常場景。

　　此外，辛琳還與大家分享了 智慧製造的前瞻-大資料方面的內容，缺陷偵測系統(FDC)是一個裝置實時監控的方法論和系統，主要用來偵測裝置工藝潛在問題，在影響大量產品之前及時採取措施 (Notify/HoldLot/HoldEQP)；挖掘FDC資料中的有用資訊來發現裝置瓶頸,解決裝置問題進而提升整體效能；幫助提高裝置工藝的穩定性以提升良率和裝置稼動率。

　　辛老師舉例表示，客戶發現WOOPE（Wafer out of Pocket Errors）導致晶圓破裂，晶圓破損導致工具組不按預期的PM停機，WOOPE發生在事後，通常無法恢復（晶圓已經破損）。那麼，利用FDC監測RTP工藝內部壓力，在發生WOOPE前偵測壓力波動。模型經過調優可對壓力波動異常能有效檢出，可以應用於實際生產。這樣的好處在於可有效的避免損壞晶圓，避免對產品造成衝擊，同時避免不必要的PM停機時間。

　　工廠是否需要大資料平臺呢？大資料平臺承擔了一個企業知識庫的角色。大資料平臺可以提前發現問題、監控關鍵指標、建立知識模型，透過大資料分析系統和實時監控系統，打造品質智慧分析平臺。工程師將有更多的時間學習新的品質分析知識，發現和解決新的問題後，建立新模型以完善知識庫，促成品質分析良性迴圈鏈。

　　 寫在最後

　　如今，新一代資訊科技與製造業的深度融合，帶來了影響深遠的產業變革，大規模個性化定製、全球協同設計、基於物理資訊系統的智慧工廠正在重塑產業價值鏈，形成新的生產方式、產業形態、商業模式和經濟增長點。未來，華為將攜手全球合作伙伴基於雲端計算、大資料、IoT等技術幫助製造行業客戶重塑製造行業價值鏈，創新商業模式，實現新的價值創造。