机器人在晶圆厂中的作用日益增强

袁遗说科技 2024-08-24 17:42:33

本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)编译自semiengineering

人工智能和机器人正在承担更大、更复杂、更自主的任务,但与现有设备和流程的整合仍然是一个巨大的挑战。

不同类型、精度更高、机动性更强的机器人开始应用于半导体制造领域,事实证明它们既可靠又经济高效。

静态机器人已在晶圆厂内使用多年,现在协作机器人 (cobots)、自主移动机器人 (AMR) 和自主人形机器人正在补充进来,以满足日益增长和扩大的需求。

波士顿动力公司 Spot 副总裁兼总经理 Marco da Silva 表示:“机器人可以自主执行原本需要人类手动完成的任务。机器人最适合执行的是那些对人类而言有危险或重复性很强的任务。部署机器人进行自主检查和定期巡查、读数可以减少维护团队寻找问题的时间,因此他们能有更多的时间来积极修复问题。”

图1:波士顿动力公司的机器人Spot正等待在Semicon West展会外繁忙的街道上穿行。来源:Ed Sperling/Semiconductor Engineering

随着半导体工厂变得越来越智能,最终实现自动化,机器人将发挥更大的作用。然而,这一转变需要时间。除了前期可能相当大的投资外,将新的机器人功能与旧系统集成还会产生额外的成本和挑战,以及管理这些先进系统所需的员工培训。

但机器人的潜在优势仍然十分显著。从精密晶圆的精确搬运到晶圆厂和次晶圆厂状况的自主监控,机器人已经成为半导体制造中不可或缺的一部分。

联华电子智能制造部门经理 Simon Chang 表示:“我们预计未来几年将不断发生变化和数字化。技术的快速进步以及对半导体制造更高效率更高精度的追求,促使我们不断发展和升级机器人系统和自动化流程。”

机器人技术的演变

半导体制造中的机器人技术经历了从简单的自动化手臂到复杂、自主系统的发展历程,该系统可以在极少的人工干预下执行各种任务。最初,机器人主要执行晶圆处理和其他需要精确但适应性较差的重复性任务。如今,新一代机器人既可以处理精细材料,又可以使用 AI/ML 来学习、适应,甚至在问题出现之前进行预测。

GlobalFoundries 工厂自动化高级工程师 Adrien Plouffe 表示:“最先进的半导体制造设施从一开始就在设计和建造中集成了自动化功能。自主和半自主机器人能够为现有设施注入新的活力,并大大延长其使用寿命。物流、工具检查、设施流程控制和生命安全只是这些机器人展现出惊人前景的少数任务。”

机器人现在被设计成能够在高度动态的环境中自主操作,并在工作时做出实时决策和调整。这种能力在半导体工厂中尤为重要,因为即使是工艺条件的微小变化也会给产量和质量带来负面影响。

Amkor Technology Korea 高级总监兼自动化工程部经理 DeukYong Yun 表示:“由于半导体工厂中的机器人处理轻质紧凑的材料,因此其传感器、视觉系统和驱动电机必须非常精确,精确到亚毫米级。移动性也至关重要,需要足够的速度、稳定性和经济的能耗。”

随着半导体制造业的不断发展,对能够执行多种功能和类似人类任务的机器人的需求正在增长。当前一代机器人擅长特定的重复性任务,但下一个前沿是开发能够适应晶圆厂内各种角色的多功能机器人。这些机器人旨在与人类一起工作,通过接管对人类工人来说太危险或太单调的任务来提高生产率和安全性。

“最近,我们的客户支持业务组将业界首款协作维护机器人(cobot)投入一家领先客户的生产工厂,”Lam Research 首席执行官 Tim Archer 在最近的一次财报电话会议上表示。“cobot 帮助精确可靠地执行复杂的维护任务,从而改善了工具间的性能匹配并提高了设备可用性。此外,随着半导体制造业的扩张和区域化,我们相信,作为一种新的服务产品,cobot 可以在解决预期的熟练劳动力短缺问题方面发挥重要作用。”

这种多功能化的趋势是由制造工艺对更大灵活性的需求所驱动的。随着半导体工厂变得越来越复杂,无需大量重新编程或更换设备即可快速适应不同任务的能力变得越来越有价值。配备先进传感器、人工智能和机器学习功能的机器人处于这一转变的最前沿,使它们能够执行多项任务并以一定程度的自主性运行,从而减少对人工监督的需求。

C-Hawk Technology 首席运营官 Peri Kasthuri 表示:“我们正处于重大转型的风口浪尖。更快的计算能力、实时解释数据以及在机器层面做出更好的决策正在推动机器人技术的发展。随着技术的发展,对能够处理多项任务并适应工厂内各种角色的机器人的需求只会增加。”

应对制造挑战

半导体制造中的机器人技术不仅仅涉及更快或更准确地执行任务。机器人还可用于解决该行业一些最紧迫的挑战。例如,它们在提高半导体制造工艺的效率和可靠性方面发挥着至关重要的作用。

Kuka Robotics 半导体业务开发经理 Christian Felkel 表示:“在空间有限、天花板较低的传统晶圆厂中,我们看到了自主移动机器人在将晶圆盒从一台机器运送到另一台机器方面的巨大潜力。这些设施无法安装高架起重机运输 (OHT) 系统,因此 AMR 成为自动化的关键解决方案。”

图2:自主移动机器人(AMR)。来源:Kuka

机器人的设计和外形尺寸对于成功部署半导体制造至关重要。随着机器人从固定的静止装置发展为能够在复杂的晶圆厂布局中导航的移动平台,它们的设计必须解决这些环境的独特限制。这不仅包括机器人的物理尺寸,还包括它们与现有基础设施无缝交互的能力。

“在半导体制造中,设计和构造对于自动化解决方案的应用至关重要,”Amkor 的 Yun 解释道。“必须考虑天花板高度、专用机器人运输升降机和垂直传送系统 (VTS) 孔等因素,以确保机器人能够在晶圆厂内高效运行。”

在实施需要自由移动并在设施不同部分执行任务的移动机器人时,这些环境考虑因素尤为重要。波士顿动力公司的机器人 Spot 就是紧凑型设计的一个很好的例子,它满足了半导体工厂的特定需求。

“像 Spot 这样的机器人在设计时注重多功能性和适应性,使它们能够执行从目视检查到监测热状况等各种任务,”da Silva 说。“这些机器人用于监测热状况、读取模拟仪表、检测漏气,并提供关键见解,帮助维护设施运营并跟踪性能指标。”

这种设计适应性至关重要,因为晶圆厂变得越来越复杂,需要机器人能够在狭小空间内移动、处理精密材料并集成到现有的工作流程中,而无需对环境进行重大修改。

“要实现完全自主的机器人,它们必须拥有与人类相似的出色操控和避障能力,”Yun 补充道。“这要求机器人不仅要高度准确地感知周围环境,还要根据这种感知做出实时决策。”

AI/ML与机器人技术融合

AI/ML与机器人技术的融合正在推动机器人感知和认知能力的重大进步,使它们能够以更大的自主性执行更复杂、更多样化的任务。这种融合使机器人能够从经验中学习,适应新情况,甚至在问题出现之前预测到潜在问题。

GlobalFoundries 的 Plouffe 表示:“就自主检查而言,更多的数据从来都不是问题。如今,机器人能够成为额外的眼睛或耳朵,来监视那些由于区域条件或人员配备能力而很少检查或有时根本不检查的设备,这在当前经济条件下已被证明是一项重大挑战。”

这种融合最有前景的发展之一是机器人有可能直接连接到晶圆厂的制造执行系统 (MES)。这些机器人可以接收有关生产流程的实时数据,从而使它们能够立即做出调整,而无需等待人工干预。此功能大大减少了解决问题所需的时间,从而提高了整体设备效率。

“自主检查是移动机器人的另一个令人难以置信的应用,”Plouffe 补充道。“在内置传感器有限的成熟设施中,只需一个传感器即可连接到设备,而不是使用多个传感器分别监控一台设备,这可以大大降低成本以提供给尚未开发的数据流。”

这种集成允许立即进行调整,而无需等待人工干预,从而提高机器的正常运行时间并减少延迟。当机器偏离其最佳参数时,连接的机器人可以自主进行必要的调整,无需人工操作员诊断问题、穿上洁净室服装并亲自进行纠正。这节省了时间并大大降低了出错的风险。

Brewer Science 制造和物流执行总监 Mike Mathews 表示:“在我们努力实现零缺陷的过程中,自动化不仅仅关乎效率。它还关乎确保我们流程中的每一步都符合最高标准。通过减少人为因素,我们可以专注于一致性和精确性,这对于满足客户严格的质量要求至关重要。”

AI/ML在机器人技术中的应用不仅限于实时调整。这些技术还可以实现预测性维护,即机器人可以在设备故障发生之前预测到它们。通过持续监控机器的状况,配备 AI/ML 的机器人可以提醒人类操作员注意潜在问题,从而进行预防性维护,避免代价高昂的停机。这种能力在半导体工厂中尤其有价值,因为意外设备故障的成本可能非常高昂。

Amkor 的 Yun 补充道:“预测性维护改变了我们的行业格局。通过使用 AI/ML 实时监控设备状况,我们可以在问题导致停机之前解决问题,确保我们的运营顺利高效地运行。”

随着人工智能/机器学习和机器人技术不断共同发展,它们对半导体制造的影响只会越来越大。机器人学习、适应和自主管理复杂流程的能力为下一代半导体工厂(既自动化又智能的设施)奠定了基础。

“我们全身心致力于向全自动机器人迈进,”联华电子 Chang 说。“我们正在从自动化工厂向智能工厂迈进,最终目标是实现自动化工厂。这一战略确保我们不断整合先进的机器人和自动化技术,以提高我们的生产能力和效率。例如,我们已经试用自动移动机器人 (AMR) 在我们的 Fab 12A 进行巡检,并取得了成功,我们打算在我们的工厂内部署 AMR 巡逻。”

劳动力影响

半导体制造业最紧迫的问题之一是持续的劳动力短缺。通过接管重复性和体力要求高的任务,机器人可以解放人类工人,让他们专注于更具战略性和增值的活动,从而提高整体生产力。这种方法优化了人力资源的使用,同时确保关键制造流程不间断地继续进行,即使熟练劳动力的可用性出现波动。

图3:e-Atlas人形机器人。来源:波士顿动力公司

人类与机器人之间的这种协作不仅仅是为了取代体力劳动。它是为了建立一种协同关系,使双方都能发挥出最佳水平。协作机器人在这方面尤其引人注目。这些机器人旨在安全地与人类一起工作,处理需要精确性和可重复性的任务,从而让人类工人腾出时间从事更复杂的问题解决活动。协作机器人可以实现良好的可重复性和精确性,但由于它们依赖于人类的指导,因此它们不能替代员工。

Teradyne Robotics 战略产品和解决方案总监 Aske Bach Lassen 在 SEMICON West 的一次演讲中解释道:“机器人不仅必须精确地执行任务,还必须与现有的制造系统无缝集成,以确保它们能够补充而不是干扰人类劳动力。我们的重点是构建能够适应半导体制造动态特性的系统,确保每项任务都以最高的精度完成。”

在半导体制造中使用机器人还可以显著降低与危险任务相关的风险,例如高风险环境中的化学品处理和维护。这些任务通常会使工人接触危险物质并增加污染的可能性,而这两者都可以通过自主机器人或协作机器人更有效地管理。例如,配备先进传感器和人工智能功能的机器人可以执行化学品运输和监控等任务,其精度可最大限度地降低事故和暴露风险。

“我们对零缺陷的关注确实促使我们尽量减少流程中的人为因素,”Mathews 补充道。“自动化对于实现这一目标至关重要,可确保整个化学品处理和制造流程的一致性和精确性。”

在半导体工厂等环境中,保持清洁和受控的环境至关重要,使用机器人可以帮助最大限度地减少人类与敏感材料的接触,从而降低污染的可能性。机器人可以在严格的洁净室规程内操作,以保持制造过程完整性所需的一致性和精确性执行任务。

Kuka 公司的 Felkel 表示:“在人为失误或污染可能性较高的场合,部署机器人具有明显优势。机器人具有一定的精度和可靠性,这对于保持半导体生产的质量和一致性至关重要。”

虽然机器人取代人类工人的想法是一个有争议的话题,但现实是机器人更有可能与人类一起工作而不是取代人类。这种转变为工人提供了发展机器人管理、人工智能和其他新兴技术技能的新机会。

C-Hawks Kasthuri 表示:“工厂内机器人的普及程度取决于产量,尤其是半导体领域。只要我们能够投入资金并提供定制解决方案所需的资源,人类与机器人的共存就是未来。”

实施挑战

这种协作环境中的关键挑战之一是需要具有先进处理能力的机器人。机器人必须能够在狭小的空间内操作,并应对环境中的意外变化,例如工艺条件的变化或人类工人的存在。虽然当今的机器人在执行预定义任务方面非常高效,但仍需要提高它们处理异常情况和应对半导体工厂复杂性的能力。

在 SEMICON West 的一次演讲中,三星奥斯汀半导体公司的工程师 Joel Warner 强调了机器人灵活性的当前局限性,尤其是与人类操作员相比。“手部的自由度,即末端执行器,是我们真正需要努力的最后一件事。我们已经看到了动态运动方面的进步,但将 O 形圈放入工具或拧入螺钉等任务所需的精细、灵巧的动作仍然是一项重大挑战。”

Warner 解释说,人类的手有 23 个自由度,这使得它们能够做出各种精确的动作,并能够灵活地操纵物体。相比之下,目前大多数机械手的自由度都比较少,这限制了它们以与人手相同的精度和灵活性执行复杂任务的能力。他强调,扩大机械手的自由度是需要克服的最后几个主要障碍之一,以使机器人更有效地完成需要精细操作的任务,特别是在精度至关重要的半导体制造领域。

Brewer Science 控制工程经理 Matt Rich 表示:“随着材料和工艺变得越来越复杂,我们在自动化方面面临的挑战也不断变化。我们现在管理的系统控制点越来越多,任何微小的偏差都可能影响整个过程。”

机器人技术在半导体制造中的实际应用也受到电池寿命、成本和定制需求等因素的严重影响。最重要的财务考虑因素之一是实施机器人系统所需的高额初始投资。这包括机器人的成本,以及将其集成到现有制造流程、培训员工和持续维护的费用。

Kuka 公司 Felkel说:“机器人必须具有成本效益和可靠性,尤其是在利润微薄、风险很高的行业。挑战在于平衡前期成本与机器人在效率、精度和减少对劳动力的依赖方面可以带来的长期利益。”

实现这些优势的主要障碍是缺乏具备将机器人无缝整合到现有半导体制造环境中所需专业知识的系统集成商。这种差距通常会导致实施阶段的延误和成本增加。“我们面临的最大挑战是缺乏了解移动机器人和半导体制造的经验丰富的系统集成商,”Felkel 补充道。“如果没有正确的专业知识,集成过程可能会成为瓶颈,延迟机器人解决方案的部署并影响整体生产力。”

电池寿命是影响在半导体工厂部署机器人实用性的另一个关键因素。机器人必须能够长时间不间断运行,特别是在正常运行时间至关重要的环境中。这需要电池技术和电源管理系统的进步,以确保机器人能够满足半导体制造的苛刻需求,而无需频繁充电或停机。

C-Hawk 的 Kasthuri 表示:“半导体工厂中机器人的投资回报并不总是立竿见影的,但长期收益却十分可观。随着电池技术的进步和机器人的自动化程度不断提高,实施机器人的经济效益将越来越显著。”

定制也是一个关键考虑因素,因为每个半导体工厂都有独特的要求和限制。现成的机器人解决方案可能无法无缝融入现有运营,因此需要一定程度的定制才能确保最佳性能。这可能会增加实施的总体成本和复杂性,但通常这是实现预期结果的必要条件。

波士顿动力公司 da Silva 补充道:“目前机器人定制和适应性方面的限制是重大障碍。然而,随着技术的发展,我们期望看到更灵活的解决方案,可以根据半导体制造商的特定需求进行量身定制。”

行业必须集中精力克服这些障碍,确保未来完全自动化的晶圆厂高效、有效地运行。“我们不可能一夜之间从人形机器人做一些有意义的小任务变成完全自动化的晶圆厂,”Warner 说。“将会有一个温暖的合作期,人形机器人与人类一起工作,随着技术的发展逐渐承担更复杂的任务。”

迈向完全自动化的晶圆厂

机器人在半导体制造中的未来与行业投资和旨在促进自动化的全球举措密切相关。美国《芯片法案》和全球类似计划正在推动大量投资,包括采用先进的机器人和自动化技术。这种对更高自动化的推动预计将加速晶圆厂机器人的开发和部署,解决劳动力短缺问题,提高效率,并增强行业的整体竞争力。

“机器人和自动化不仅仅是为了降低成本。它们是为了建立一个更具弹性、更灵活、更具竞争力的行业,”Kasthuri 说。“半导体制造的未来将取决于我们如何整合这些技术以创造更智能(自我学习和补偿)和更高效的生产环境。”

实现完全自主的半导体工厂是一个复杂的过程,需要在技术和基础设施方面取得重大进步。完全自主工厂的潜力取决于开发具有先进移动性和多功能性的机器人,这些机器人能够在高度专业化的半导体制造环境中导航和操作,能够处理数据并独立行动,实时响应生产环境的需求。

“最大的挑战是跨系统集成,”Plouffe 说道。“移动机器人的设计初衷是能够在其软件参数范围内很好地工作,但尝试向工业系统发送/接收命令或通知则需要一些独特的解决方案才能实现最终目标。”

技术和环境挑战是巨大的,布局限制、天花板高度以及专用机器人运输系统的需求等问题都对完全自主操作的可行性起着关键作用。

“机器人必须能够在狭窄而复杂的空间内以高精度和自主性进行操作,”Yun 说道。“这不仅需要先进的机器人技术,还需要重新考虑工厂布局和建筑条件,以适应这些新系统。”

安全问题也需要解决。所有半导体制造商最担心的是知识产权被黑客窃取的风险。但黑客控制价值数十亿美元的设施内的协作机器人或自主机器人的风险令人担忧,因为它们可能会造成破坏。

“安全是一个主要问题,也是我们需要克服的最大挑战之一,”Kasthuri 说。“由于我们的目标是使系统更具互操作性,不仅是在密闭空间内,而且与外部世界也一样,我们不可避免地开辟了新的沟通渠道。这增加了我们遭受攻击的脆弱性,不幸的是,有些人非常有兴趣利用这些漏洞。我们的互联系统越多,这些攻击的动机就越大。”

除了技术障碍之外,为下一代工厂工人提供培训和教育的需求也日益增长。职业学校和社区学院将在为工人提供与这些先进的机器人系统一起工作所需的技能方面发挥重要作用。标准化的工作条件和材料以及对安全和效率的关注对于确保顺利过渡到自动化工厂至关重要。

“为半导体制造业的未来培养劳动力与开发技术本身同样重要,”Kasthuri 补充道。“我们需要确保工人不仅能适应这些新系统,而且还能在协作/共存的环境中最大限度地发挥他们的潜力。”

结论

随着先进机器人和自动化技术的融合,半导体制造的未来将迎来变革。随着我们越来越接近实现全自动晶圆厂,效率、精度和可靠性方面的潜在优势不容忽视。然而,这一转变需要技术开发商、晶圆厂运营商和教育部门之间的精心规划、投资和协作。

随着机器人和人工智能/机器学习的不断发展,它们在半导体工厂中的作用将不断扩大,从而实现更高水平的自动化和运营效率。在强大的培训和教育计划的支持下,这些技术的逐步整合将确保半导体行业始终处于技术进步的前沿,随时准备迎接未来的挑战和机遇。

“通往完全自动化晶圆厂的道路并非一帆风顺,”Felkel 说道。“但随着持续的投资和创新,我们正处于半导体制造新时代的风口浪尖。”

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