億歐智庫：2024泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)黑燈工廠發(fā)展研究洞察白皮書

目錄CO目錄CONTENTS 01LOFA開啟黑燈工廠之路 02泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)LOFA應(yīng)用場景分析 03泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)黑燈工廠最佳實踐 04泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)打造黑燈工廠未來趨勢展望目錄CONT目錄CONTENTS1.2LOFA1.3LOFA 02泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)LOFA應(yīng)用場景分析 03泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)黑燈工廠最佳實踐 04泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)打造黑燈工廠未來趨勢展望丫億歐智庫效率逐漸提升械紡織機出現(xiàn)條流水線問世編程控制臺應(yīng)用技術(shù)應(yīng)用標(biāo)志電氣升級機器效率提高數(shù)控系統(tǒng)，生管系統(tǒng)，精益生產(chǎn)AI為主，人為輔體力流程智能德國薩爾大學(xué)希爾教授智能工廠架構(gòu)圖實時的智能工廠以MES、CPS賽博物理系統(tǒng)為核心的生產(chǎn)管控平臺4.0丫億歐智庫效率逐漸提升械紡織機出現(xiàn)條流水線問世編程控制臺應(yīng)用技術(shù)應(yīng)用標(biāo)志電氣升級機器效率提高數(shù)控系統(tǒng)，生管系統(tǒng)，精益生產(chǎn)AI為主，人為輔體力流程智能德國薩爾大學(xué)希爾教授智能工廠架構(gòu)圖實時的智能工廠以MES、CPS賽博物理系統(tǒng)為核心的生產(chǎn)管控平臺工業(yè)4.0是基于工業(yè)發(fā)展的不同階段作出的劃分，最終目標(biāo)是通過應(yīng)用新一代信息技術(shù)實現(xiàn)黑燈工廠(智能工廠)。德國薩爾大學(xué)希爾教授曾對智能工廠做過一個清晰的描述，其構(gòu)成分為三大部分：以訂單為核心的運營平臺、以產(chǎn)品為中心的研發(fā)平臺以及以M··丫億歐智庫知識丫億歐智庫知識黑燈工廠建設(shè)不僅僅是一系列新技術(shù)或新系統(tǒng)的單純應(yīng)用，而是一項影響到車間各個層面，甚至是可以影響到企業(yè)層面的綜合性工程。它既涉及1這一目標(biāo)，一定要有全局的概念與系統(tǒng)的思維。首先需要做到企業(yè)內(nèi)部縱向集成，即打通從企業(yè)管理一直到設(shè)備終端的數(shù)據(jù)流、信息流，實現(xiàn)"代智能計劃排產(chǎn)智能計劃排產(chǎn)通過對生產(chǎn)資源(如物料、刀具、量具、夾具等)進行出入庫、查詢、盤點、報損、并行準(zhǔn)備、切削參數(shù)、統(tǒng)計分析等管理，通過集成，從ERP等上游系統(tǒng)讀取主生產(chǎn)計劃，利用APS高序、每一臺設(shè)備、每一分鐘，并做到設(shè)備等待時間少、生產(chǎn)顯性數(shù)據(jù)智能質(zhì)量管控顯性數(shù)據(jù)資源優(yōu)化智能過程協(xié)同資源優(yōu)化智能過程協(xié)同驗及手工輸入加工程序等輔助工作而造成設(shè)備有效量進行綜合分析，為技術(shù)人員與管理人員進行工藝改進智能決策支持智能互聯(lián)互通智能決策支持通過信息化系統(tǒng)與生產(chǎn)設(shè)備等物理實體的深度融合，實現(xiàn)智巧化的生產(chǎn)與服務(wù)模式。對企業(yè)來講，序集中管理、設(shè)備狀態(tài)實時監(jiān)控、大數(shù)據(jù)分析與可視化展現(xiàn)實現(xiàn)數(shù)據(jù)在設(shè)備與信息化系統(tǒng)之間的自就是CPS賽博物理系統(tǒng)在制造企業(yè)中的具體應(yīng)用。在生產(chǎn)過程中，系統(tǒng)中運行著大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設(shè)備的實時數(shù)據(jù)，這是一種真正意義的工業(yè)大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是企業(yè)寶貴的財富56實現(xiàn)從感知到?jīng)Q策再到執(zhí)行的正向改善循環(huán)結(jié)果反饋異常判斷反饋設(shè)備數(shù)據(jù)打造黑燈工廠的四大階段智能化數(shù)字化數(shù)據(jù)完整、上下游連貫性好，可做到問題追溯、分析、改善。通過人工智能等相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)從感知到?jīng)Q策再到執(zhí)行的正向改善循環(huán)。網(wǎng)絡(luò)化實現(xiàn)從感知到?jīng)Q策再到執(zhí)行的正向改善循環(huán)結(jié)果反饋異常判斷反饋設(shè)備數(shù)據(jù)打造黑燈工廠的四大階段智能化數(shù)字化數(shù)據(jù)完整、上下游連貫性好，可做到問題追溯、分析、改善。通過人工智能等相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)從感知到?jīng)Q策再到執(zhí)行的正向改善循環(huán)。網(wǎng)絡(luò)化在這個階段工廠存在部分"啞"設(shè)備，需要通過改造獲取設(shè)備運行情況。同時通過構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)與信息采集。標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集完善，但信息壁壘、數(shù)據(jù)孤島情況明顯，數(shù)據(jù)質(zhì)量差。需要通過流程梳理、數(shù)據(jù)治理來提升數(shù)據(jù)的可用性，進而提升分析的準(zhǔn)確性。企業(yè)管理北京航空航天大學(xué)劉強教授有一個著名的智能制造"三不要理論"，即"不要在落后的工藝基礎(chǔ)上搞自動化，不要在落后的管理基礎(chǔ)上搞信息化不要在不具備數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)時搞智能化"。從黑燈工廠實踐來看，工藝越成熟、流程標(biāo)準(zhǔn)化越高、管理理念越先進的工廠轉(zhuǎn)型的成功率越高。從生產(chǎn)過程來看，如生產(chǎn)布局、節(jié)拍、后工序拉動、標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)等是實現(xiàn)黑燈工廠的基礎(chǔ)。決策分析決策分析分析決策分析生產(chǎn)管理設(shè)備控制結(jié)果執(zhí)行設(shè)備終端7生產(chǎn)執(zhí)行生產(chǎn)執(zhí)行丫億歐智庫企業(yè)管理企業(yè)管理商業(yè)智能分析決策分析決策分析VMVM制造大數(shù)據(jù)制造大數(shù)據(jù)計劃派工Inline控制先進制程控制設(shè)備自動化物流控制錯誤偵測分類LineControl物流設(shè)備場內(nèi)存儲獨立設(shè)備流水線設(shè)備物流設(shè)備場內(nèi)存儲獨立設(shè)備流水線設(shè)備8AILOFA(LightOffFactoryAssistant)作為全自動化工廠中控戰(zhàn)勤室統(tǒng)一入口，集成工廠管理需求展示、控制、知識管理、技能組件、流程自動代操、AILOFA(LightOffFactoryAssistant)作為全自動化工廠中控戰(zhàn)勤室統(tǒng)一入口，集成工廠管理需求展示、控制、知識管理、技能組件、流程自動代操、丫億歐智庫LOFA黑燈工廠助理解決方案PCC/RCMPCC/RCM?可以通過人機交互，來實現(xiàn)對多機臺界面控制操作功能。AIAI?基于人工智能的圖像算法服務(wù)，執(zhí)界面字符識別等核心任務(wù)。智控數(shù)字應(yīng)用平臺BotsBots?通過AI識別與iDEP判斷，下達Bots代替人員進行操作。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)大腦圖象識別文字顏色識別報警報警管理大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)設(shè)備集控設(shè)備集控iDEPiDEP預(yù)測?利用大數(shù)據(jù)建模，找出關(guān)鍵因子??對產(chǎn)品圖像缺陷定位、缺陷分類、報表匯總和分析KM知識駕駛艙、SOP數(shù)字化。BI報表9半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)智能化程度高于其他產(chǎn)業(yè)，但細分行業(yè)之間仍有較大差異。隨著芯片制程的不斷突破，芯片靠人工檢測已經(jīng)不可能，新建12"廠自動化仍有較大提升空間。14個行業(yè)的智能工業(yè)成熟度指數(shù)發(fā)展?fàn)顩r離散制造業(yè)智能控制規(guī)模及增速(億美元)能源&化工(下游)物流醫(yī)療科技石油&能源&化工(下游)物流醫(yī)療科技石油&天然氣(上游)航空航天半導(dǎo)體半導(dǎo)體制藥●●─→行業(yè)一致性企業(yè)管理YMSFDCVMGlorysoftGlorysoftsiEEDAGlorysot決策分析ReportADCRPAGlorysoft制造執(zhí)行系統(tǒng)SE質(zhì)量管理系統(tǒng)倉儲管理系統(tǒng)生產(chǎn)計劃系統(tǒng)生產(chǎn)管理GlorysotMCS&AMHSAPCGlorysotRCMGlorysot智慧控制丫億歐智庫企業(yè)管理YMSFDCVMGlorysoftGlorysoftsiEEDAGlorysot決策分析ReportADCRPAGlorysoft制造執(zhí)行系統(tǒng)SE質(zhì)量管理系統(tǒng)倉儲管理系統(tǒng)生產(chǎn)計劃系統(tǒng)生產(chǎn)管理GlorysotMCS&AMHSAPCGlorysotRCMGlorysot智慧控制LOFA設(shè)備終端 03泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)黑燈工廠最佳實踐目錄C 03泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)黑燈工廠最佳實踐目錄CONTENTS 01LOFA開啟黑燈工廠之路 2.1ICLOFA2.2LOFA2.3LOFA 04泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)打造黑燈工廠未來趨勢展望丫億歐智庫IC丫億歐智庫術(shù)壁壘高、資金需求大，因此不斷朝更細分、更先進的方向發(fā)展。半導(dǎo)體IC產(chǎn)業(yè)鏈從芯片設(shè)計，到晶圓制造、封裝測試、組裝，再到下游的終端應(yīng)用，中間涵蓋眾多環(huán)節(jié)，特別是前道晶圓制造、后道封裝測試以及組裝，具有產(chǎn)業(yè)鏈條長、環(huán)節(jié)工藝復(fù)雜等特點。芯片設(shè)計終端應(yīng)用?12"、8"是當(dāng)前晶圓制造主流12"晶圓因更高的生產(chǎn)效率和更低的單位耗材，逐漸成為晶圓制造主流尺寸，新建晶圓廠多以12"為主；同時，伴隨顯?先進制程不斷進步，短期內(nèi)FinFET將仍為主流FinFET廣泛應(yīng)用于22nm至5nm等芯片制造中，其工藝相對成熟。雖然GAA工藝技術(shù)不斷優(yōu)化，但對設(shè)備和技術(shù)支?先進封裝占比將持續(xù)提升芯片特征尺寸接近物理極限，先進封裝技術(shù)成為延續(xù)摩爾持續(xù)增加。?前道廠紛紛探索先進封裝先進封裝工藝更偏前道工藝，使得Fab廠具有先發(fā)優(yōu)勢。近年來，F(xiàn)ab廠在先進封裝領(lǐng)域投入力度不斷增加，探索?SMT是當(dāng)前主流的組裝技術(shù)在電子產(chǎn)品小型化需求趨勢下，組裝密度更高的SMT技術(shù)?差異化服務(wù)逐漸成為競爭優(yōu)勢SMT工藝成熟，行業(yè)競爭激烈，催生了更多差異化服務(wù)需求，尤其是汽車電子、醫(yī)療電子等高附加值領(lǐng)域。這些領(lǐng)動SMT工廠對產(chǎn)線整體工藝水平和效率的進一步提升需求。?SMT未來發(fā)展將與封測結(jié)合，推動SIP技術(shù)發(fā)展丫億歐智庫用于消費電子，未來在汽車電子、數(shù)據(jù)中心、電信基建等領(lǐng)域的應(yīng)用增速將顯著加快。先進封裝工藝需求說明2022年各芯片類型市場規(guī)模先進封裝工藝需求說明高速增長FC、2.5D/3D、FO、SiP隨著AIGC的應(yīng)用拓展，頭部大廠加速部署AI領(lǐng)域，帶動GPU需求激增，并帶動其他類型邏輯芯片需求同步增長。逐步增長FC、3D、WB、QFN、WLCSP、SiP高速增長FC、FO、WB、QFN、WLCSP、SiP受益于物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G等新興技術(shù)的快速發(fā)展，以MEMS為代表的傳感穩(wěn)步增長FC、2.5D/3D、WB、SiP電源芯片電源芯片400穩(wěn)步增長FC、FO、WB、QFN、ED、SiP丫億歐智庫肉眼不可辨，缺陷定位難制程工藝演進下，缺陷很難通過工具直接辨認。因此，如何在研發(fā)與量產(chǎn)時監(jiān)控缺陷變得十分困難。過往，良率或許只需Fab廠在生產(chǎn)時進行控制提升，但現(xiàn)在需要fabless公司在產(chǎn)品設(shè)計時，將監(jiān)控結(jié)構(gòu)埋在產(chǎn)品當(dāng)中，與Fab廠共同實現(xiàn)良率提升封裝時產(chǎn)生的應(yīng)力將改變芯片晶體管特性導(dǎo)致很多引申問題。要解決問題就需要晶圓廠和fabless協(xié)同合作，丫億歐智庫肉眼不可辨，缺陷定位難制程工藝演進下，缺陷很難通過工具直接辨認。因此，如何在研發(fā)與量產(chǎn)時監(jiān)控缺陷變得十分困難。過往，良率或許只需Fab廠在生產(chǎn)時進行控制提升，但現(xiàn)在需要fabless公司在產(chǎn)品設(shè)計時，將監(jiān)控結(jié)構(gòu)埋在產(chǎn)品當(dāng)中，與Fab廠共同實現(xiàn)良率提升封裝時產(chǎn)生的應(yīng)力將改變芯片晶體管特性導(dǎo)致很多引申問題。要解決問題就需要晶圓廠和fabless協(xié)同合作，SMT貼裝仍面臨人工誤判率高的痛點SMT貼片加工過程中，元器件的貼裝和焊接為關(guān)鍵環(huán)節(jié)，可能出而傳統(tǒng)的AOI雖然能在一定程度上檢測出產(chǎn)品缺陷，但準(zhǔn)確率仍待提高，且很難預(yù)測損壞零件的外觀，需要AI技術(shù)賦能檢測準(zhǔn)確良率挑戰(zhàn)下，需尋找更精準(zhǔn)的方式識別缺陷并改善前道晶圓制造和后道封測均為重資產(chǎn)投入產(chǎn)業(yè)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)技術(shù)難度高，資金投入巨大，特別是前道的晶圓制造環(huán)節(jié)和后道的封測環(huán)節(jié)，均為重資產(chǎn)投入產(chǎn)業(yè)。晶圓制造和封測環(huán)節(jié)的設(shè)備投資占比2%80%8%SMT產(chǎn)業(yè)利潤壓縮，亟需降本增效與半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈相比，SMT產(chǎn)業(yè)技術(shù)難度相對較低，進入門檻也相對更低，因此企業(yè)之間"內(nèi)卷"嚴重，面臨嚴峻的市場競爭格設(shè)備資本投資重，需要尋找降本新路徑半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)以人才驅(qū)動，當(dāng)前缺口較大2020年中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)約54.1萬，同比增長5.7%，到2024年人才需求預(yù)估超過80萬人，人才缺口將近1/4。以晶圓制造環(huán)節(jié)為例，當(dāng)前最缺工藝和生產(chǎn)方面的人才，且與產(chǎn)業(yè)鏈其它SMT行業(yè)正式工招募難，對設(shè)備操作要求較高當(dāng)前SMT行業(yè)普遍面臨著正式員工短缺的問題，尤其在工廠密SMT技術(shù)迭代，工廠對操作人員的技能要求不斷提高，但產(chǎn)業(yè)缺行業(yè)升級依賴人員技能，人員互相流動下亟需有效沉淀經(jīng)驗、知識的方法與工具從半導(dǎo)體IC產(chǎn)業(yè)鏈整體來看，現(xiàn)階段主要面臨成本投入用工難的問題。資本集中程度進一步提升制程工藝演進帶來良率提升新挑戰(zhàn)行業(yè)人才存在缺口，企業(yè)招工難、用工難資本集中程度進一步提升制程工藝演進帶來良率提升新挑戰(zhàn)Fab廠智能制造升級核心需求?縮短新產(chǎn)品上市時間和量產(chǎn)時間?提升產(chǎn)品良率和生產(chǎn)效率?提高成本投入的回報?提高下游客戶的體驗和滿意度?建立適應(yīng)全球化發(fā)展的戰(zhàn)略面對工藝研發(fā)難度的提高和設(shè)備投入Fab廠智能制造升級核心需求?縮短新產(chǎn)品上市時間和量產(chǎn)時間?提升產(chǎn)品良率和生產(chǎn)效率?提高成本投入的回報?提高下游客戶的體驗和滿意度?建立適應(yīng)全球化發(fā)展的戰(zhàn)略面對工藝研發(fā)難度的提高和設(shè)備投入的增長Fab廠亟需通過智能制造手段實現(xiàn)優(yōu)化升級過去幾十年，半導(dǎo)體制程工藝基本遵循摩爾定律穩(wěn)步推進，晶體管尺寸不斷微縮，而隨著制程的演進，設(shè)計實現(xiàn)難度不斷提高，流程愈加復(fù)雜，摩爾定律日趨放緩，在不斷提高的技術(shù)和成本要求下，先進制程現(xiàn)已成為三星和臺積電兩家頭部晶圓制造企業(yè)的在工藝要求和成本投入不斷提高的背景下，半導(dǎo)體烈，截至2023年三星與臺積電5nm工藝已量產(chǎn)升而增長76gg28nm22nm/20nm16nm/14nm10nm技術(shù)節(jié)點2010-20122012-20142014-20167nm5nm/3nm33？g76gg28nm22nm/20nm16nm/14nm10nm技術(shù)節(jié)點2010-20122012-20142014-20167nm5nm/3nm33？g2017-20192020-20222023-2025每萬片晶圓產(chǎn)能對應(yīng)的設(shè)備投資額(單位：億美元)減少人員錯誤?盡管Fab廠通過設(shè)備自動化升級可以在一定程度操作環(huán)節(jié)。人工操作存在誤差率且穩(wěn)定性難以保工藝間的銜接效率提高?主要體現(xiàn)在異常定位與解決上。例如前一工藝環(huán)減少人員錯誤?盡管Fab廠通過設(shè)備自動化升級可以在一定程度操作環(huán)節(jié)。人工操作存在誤差率且穩(wěn)定性難以保工藝間的銜接效率提高?主要體現(xiàn)在異常定位與解決上。例如前一工藝環(huán)節(jié)可以對問題進行自動定位及自主糾正，即在后問題。產(chǎn)環(huán)節(jié)之間數(shù)據(jù)難以互通的痛點，因此下一步升級需在當(dāng)前基礎(chǔ)上實現(xiàn)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)和機臺設(shè)備的數(shù)據(jù)打通。設(shè)備維修環(huán)節(jié)效率提高設(shè)備維修環(huán)節(jié)效率提高生的問題或不良的經(jīng)驗封裝進系統(tǒng)/軟件中，再賦能到設(shè)備的維修環(huán)節(jié)。雖然不能完全脫離人機臺設(shè)備的自主校正機臺設(shè)備的自主校正定的技術(shù)手段提升，最終實現(xiàn)設(shè)備問題的自動檢SiP+(異構(gòu)集成)49.7%42.1%SiPEmbeddedSiPPoP2.5D&3DIcs(Tri-model)OpticalSiPOpticalInterconnect(Inter-chip)SiP++FC&WLP2.5D&3DSiP+(異構(gòu)集成)49.7%42.1%SiPEmbeddedSiPPoP2.5D&3DIcs(Tri-model)OpticalSiPOpticalInterconnect(Inter-chip)SiP++FC&WLP2.5D&3DIcs(Uni-model)ProxmityMEMSSiP+2.5D&3DIcs(Uni-model)MEMSSiP+WBTSVBumping:leadedCu-to-CuSolderCopperPillarMicro-solders?先進封裝與傳統(tǒng)封裝最大區(qū)別在于連接芯片方式，先進封裝可在更小的空間內(nèi)實現(xiàn)更高設(shè)備密度，通過硅通孔、橋接器、硅中介層或?qū)Ь€層完成更大規(guī)模的串聯(lián)，因此從生產(chǎn)環(huán)節(jié)、產(chǎn)線設(shè)計上要求更高，對智能制造解決方案需求也更高。先進封裝規(guī)模增速提高。半導(dǎo)體封裝技術(shù)發(fā)展趨勢StackedDieBGA1984199520012013201520172020?作為后摩爾時代芯片性能提升最有效的途徑，先進封裝技術(shù)快速發(fā)展，以FC集成化，逐漸成為高性能產(chǎn)品封裝的首選。平衡投資與收益市場競爭加劇，成本投入的降低將成為競爭重點。引入自動化設(shè)備和智能制造升級成為降本的解決方案之一?；度氤杀九c量化收益成為目前立項階段核心挑戰(zhàn)。自動上下料平衡投資與收益市場競爭加劇，成本投入的降低將成為競爭重點。引入自動化設(shè)備和智能制造升級成為降本的解決方案之一?；度氤杀九c量化收益成為目前立項階段核心挑戰(zhàn)。自動上下料下料是必須要克服的—環(huán)雖然目前很多工廠已引入自材料需要依賴人去做上下料，這也是一個不小的難題智能檢測與代操的結(jié)合缺陷自動識別及分類上，仍面臨準(zhǔn)確度不高的痛點。檢測可進一步與代操融合，從而實現(xiàn)全面自動化如自結(jié)合自動對刀實現(xiàn)切割機的整體來看，半導(dǎo)體后道封測環(huán)節(jié)自動化水平普遍低于前道晶圓制造環(huán)節(jié)，關(guān)注動化上下料、數(shù)據(jù)采集、圖像識別等，并提高檢測準(zhǔn)確度以保證良率提升。機臺設(shè)備數(shù)據(jù)自動采集機臺設(shè)備數(shù)據(jù)自動采集裝來說技術(shù)門檻更高，對機臺精度的要求也很高，機臺設(shè)備所收集的數(shù)據(jù)也更多、更細設(shè)備數(shù)據(jù)的自動采集，以及進封裝產(chǎn)線的智能制造升級尤為重要。丫億歐智庫原材料短缺除去全球性芯片短缺對PCB行業(yè)產(chǎn)生影響外，各種原材料也將直接影響制造成本，特別是銅的價格不斷上漲。因此PCB企業(yè)需要況需要PCB企業(yè)持續(xù)關(guān)注。勞動力短缺PCBA工廠的勞動力成本因所在區(qū)域而異，目前，產(chǎn)業(yè)鏈普遍面丫億歐智庫原材料短缺除去全球性芯片短缺對PCB行業(yè)產(chǎn)生影響外，各種原材料也將直接影響制造成本，特別是銅的價格不斷上漲。因此PCB企業(yè)需要況需要PCB企業(yè)持續(xù)關(guān)注。勞動力短缺PCBA工廠的勞動力成本因所在區(qū)域而異，目前，產(chǎn)業(yè)鏈普遍面臨勞動力短缺問題，特別是焊錫工、DIP插件工等一線員工尤其緊張，對于產(chǎn)業(yè)鏈整體來說，產(chǎn)品質(zhì)量十分重要，因此尋找廉價人員短缺下，需尋找自動化手段助力提升人員效率人工成本高對于PCB和PCBA產(chǎn)業(yè)鏈來說，生產(chǎn)制造過程中有很多環(huán)節(jié)都需要人工對產(chǎn)品質(zhì)量進行確認，檢測產(chǎn)品缺陷，但人工成本不斷提人工誤判率高在PCBA行業(yè)特別是SMT環(huán)節(jié)，當(dāng)前各工廠基本都已導(dǎo)入自動化檢測設(shè)備(AOI)，但自動化檢測設(shè)備會產(chǎn)生大量誤報，仍需要PCBA工廠來說，亟需自動化檢測的產(chǎn)品或方案，以提高檢測的盡管自動化檢測設(shè)備普遍應(yīng)用，但仍存在大量誤報跟人員復(fù)檢工作，需尋找更精準(zhǔn)的方法與工具支撐PCB和PCBA工廠分布中國大陸有上千家PCB和PCBA企業(yè)，數(shù)量眾多，且多分布于珠競爭激烈、產(chǎn)品需求同質(zhì)化環(huán)境下，成本戰(zhàn)略是制勝關(guān)鍵，企業(yè)需要關(guān)注降本增效路徑激烈的市場競爭導(dǎo)致產(chǎn)品開發(fā)周期縮短，客戶沒有多余時間和財力進行重復(fù)開發(fā)，單板必須盡可能一次成功。因此，在第一次的PCB設(shè)能夠滿足可生產(chǎn)性、可測試性、可維護性的要求，并可以通過各專業(yè)機構(gòu)對市場準(zhǔn)入的認證。原材料和勞動力短缺仍是生產(chǎn)環(huán)節(jié)痛點人工成本高，誤判率不穩(wěn)定，需自動化手段賦能產(chǎn)品同質(zhì)化、地域集中度高，競爭激烈原材料和勞動力短缺仍是生產(chǎn)環(huán)節(jié)痛點人工成本高，誤判率不穩(wěn)定，需自動化手段賦能丫億歐智庫?PCBA工廠產(chǎn)線迭代周期短，導(dǎo)致自動化方案無法完全適用丫億歐智庫?PCBA工廠產(chǎn)線迭代周期短，導(dǎo)致自動化方案無法完全適用方案與客戶的產(chǎn)品設(shè)計息息相關(guān)。產(chǎn)品變更時，自動化方案并不能做到平行遷移，導(dǎo)致整體自動化水平相對較低。內(nèi)通常聚焦于工廠設(shè)備的自動化升級，如生產(chǎn)機臺更新、倉遍面臨的痛點。水平達到一定程度后，則會進一步規(guī)劃以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以軟件為工具提升工廠數(shù)字化水平。PCBA工廠的自動化升級主要基于兩方面考慮，一是減人，核心為解決招工難、人力成本增高的痛點；二是保子等下游客戶對品質(zhì)要求越來越高，需要工廠對工藝環(huán)節(jié)有較高的管控能力。檢測準(zhǔn)確率低是PCBA工廠普遍痛點軟件將進一步提升PCBA工廠自動化水平對于對于PCBA工廠來說，軟件系統(tǒng)數(shù)字化升級分為以下四個層面:?一是生產(chǎn)層面，保證生產(chǎn)節(jié)拍，管理生產(chǎn)流程和狀態(tài)，以MES系統(tǒng)為主?二是運營層面，采集運營數(shù)據(jù)，包括設(shè)備和人員等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對設(shè)備維護保養(yǎng)參數(shù)的監(jiān)控以及異常處理的回溯、人員行為監(jiān)控等?三是決策層面，基于工廠的各項運營指標(biāo)，如效率的達成、水電的消耗，以及生產(chǎn)過程中各項數(shù)據(jù)的監(jiān)控，來指導(dǎo)決策效率的提高?四是集成層面，各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)以及各個工廠實現(xiàn)上述數(shù)字化升級之后，還面臨各環(huán)節(jié)、不同工廠間的數(shù)據(jù)打通需求。對于單個工廠來說，各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)采集上來后需要在數(shù)據(jù)平臺上做整合，經(jīng)過模型計算后賦能決策；站在整個企業(yè)的角度來看，不同工廠面向的下游客戶領(lǐng)域不同，而消費電子、汽車電子、醫(yī)療電子等客戶對于產(chǎn)品的要求是不同的，例如汽車電子對于可靠性操作要求較高，而部分高端消費電子品牌對品質(zhì)要求也很高，和汽車電子接近，因此在產(chǎn)品一致性的情況下，將不同工廠的數(shù)據(jù)進行整合分析，也將對企業(yè)整體的決策產(chǎn)生更大價值。丫億歐智庫PCBA企業(yè)亟需AI檢測對判圖準(zhǔn)確率提高的賦能丫億歐智庫PCBA企業(yè)亟需AI檢測對判圖準(zhǔn)確率提高的賦能在檢測SMT組件(如芯片、集成電路、連接器等)的缺陷時，傳統(tǒng)算法需要單獨培訓(xùn)，誤報率也較高，而通過AI技術(shù)可輕松檢測低對比度字符，并對缺陷進行智類，有助于根因分析和問題回溯。未來趨勢:?基于AI分析，可實現(xiàn)缺陷發(fā)生預(yù)警和過程偏差糾正，例饋，動態(tài)調(diào)整模板印刷機參數(shù)，保持最佳體積并降低缺陷率在機器實際發(fā)生故障前進行預(yù)測性報警；通過關(guān)聯(lián)SPI的焊膏體積與AOI的后流焊焊點質(zhì)量數(shù)據(jù)，持續(xù)調(diào)整打確定理想設(shè)置。工藝制程、技術(shù)的進步持續(xù)推動電子產(chǎn)品朝小型化方向發(fā)展，由此帶來SMT工廠對于"輕、薄、質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但SMT在爐前/爐后AOI環(huán)節(jié)仍面臨誤判高、操作復(fù)等高附加值終端應(yīng)用領(lǐng)域來說，對判圖的準(zhǔn)確率和效率要求不斷提高。針對上述痛點和需求，部分頭部企業(yè)已開始探索并實踐AI技術(shù)的賦能，通過AI技術(shù)與AOI的融合，進一步強化設(shè)備功能，減少人率，可在滿足生產(chǎn)需求的同時，優(yōu)化流程并提高產(chǎn)品質(zhì)量，滿足下游高附加值應(yīng)用領(lǐng)域的需求。當(dāng)前SMT工藝段在爐前/爐后的AOI檢測上仍面臨核心痛點?以家電類PCBA?以家電類PCBA生產(chǎn)為例，波峰焊的焊點形態(tài)變化大，傳統(tǒng)算法需針對每一?同時，對人員的熟練程度要求較高，一旦人員發(fā)生流動，便難以延續(xù)設(shè)備人員工作量大，誤判率較高面臨下游高附加值應(yīng)用領(lǐng)域?qū)ε袌D準(zhǔn)確率要求的提高?對于消費電子、醫(yī)療設(shè)備、汽車電子等PCBA下游應(yīng)用領(lǐng)域來說，其產(chǎn)業(yè)附?傳統(tǒng)的算法難以兼容焊點的多形態(tài)特征，導(dǎo)致誤判率較高，從而增加操作?此外，過多的誤判和長時間的工作容易導(dǎo)致操作人員疲勞，漏檢的風(fēng)險也操作復(fù)雜，設(shè)備調(diào)試時間長丫億歐智庫丫億歐智庫半導(dǎo)體前道晶圓制造代替人工對晶圓尺寸參數(shù)、壓力等進行檢測，虛擬量測；通過RPA實現(xiàn)異常流程處理WAT/CP自動對針(圖像)；針痕檢測(圖像)半導(dǎo)體后道封裝測試涂料或清洗液的配方選擇涂料或清洗液的配方選擇涂料或清洗液的配方選擇；文檔解析mapping對位調(diào)機三色燈采集，加液機和二氧化碳機改造采集設(shè)備三色燈狀態(tài)，采集加液機和二氧化碳機狀態(tài)，通過容量控制劃片機停機檢測框架到位后控制Tranfer停止，前進向側(cè)面送貨，檢測排出后繼續(xù)向前送貨通過串口類型設(shè)備實現(xiàn)遠程控制，本地遠程開關(guān)互鎖工廠中控室/戰(zhàn)情室建設(shè)以實現(xiàn)黑燈工廠為最終目標(biāo)，建立中控室后逐步實現(xiàn)工廠自動化，監(jiān)控下游多晶硅料組件光伏發(fā)電應(yīng)用光伏電池冶煉級工業(yè)硅多晶電池 硅礦單晶電池丫億歐智庫下游多晶硅料組件光伏發(fā)電應(yīng)用光伏電池冶煉級工業(yè)硅多晶電池 硅礦單晶電池在全球氣候變暖及化石能源日益枯竭的背景下，可再生能源的開發(fā)利用日益受到國際社會的重視。大力開發(fā)可再生能源、實現(xiàn)碳中和成為全球普遍共識，助推全球能源轉(zhuǎn)型加速。在各類可再生能源中，光伏具有資源充足、清潔安全、應(yīng)用廣泛靈活、經(jīng)濟潛力大等優(yōu)勢。上游上游硅棒/硅錠/硅片光伏電站光伏組件光伏組件戶用光伏?單晶硅片成為市場主流?單晶硅片成為市場主流?硅片"大尺寸"與"薄片化"趨勢確定硅片"大尺寸"與"薄片化"趨勢，促使企業(yè)對品控越發(fā)重視，這就對智能制造與供應(yīng)鏈協(xié)同提出進一步要求。?P型電池仍是市場主流N型電池步入快速發(fā)展階段提高;目前N型電池主流技術(shù)TOPCON、HJT等均具備較好發(fā)展前景，投資成本最低。提高;效率表現(xiàn)好，預(yù)計在近1-3年都將呈現(xiàn)產(chǎn)能、產(chǎn)量持續(xù)擴張的趨勢。?整縣屋頂開發(fā)政策推動分布式光伏增長。?光伏組件的壁壘正在提升集中于環(huán)渤海區(qū)域，長三角區(qū)域的江蘇，華中華南地區(qū)的湖北以及廣東。數(shù)字技術(shù)提升光伏企業(yè)運營能力化執(zhí)行規(guī)律性和重復(fù)性的業(yè)務(wù)流程，降低設(shè)備操作成本。?數(shù)字技術(shù)提升光伏企業(yè)運營能力化執(zhí)行規(guī)律性和重復(fù)性的業(yè)務(wù)流程，降低設(shè)備操作成本。?通過大數(shù)據(jù)分析提升生產(chǎn)環(huán)節(jié)設(shè)備管理效率。通過設(shè)備自動化與互聯(lián)及大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)來料質(zhì)量的前置化管理、生產(chǎn)過程的實時質(zhì)量問題監(jiān)控和智能糾偏以及成品運輸簽收全流程追溯，實現(xiàn)全流程優(yōu)化和改善。過對缺陷類型的學(xué)習(xí)，對光伏制造各檢測環(huán)節(jié)進行智能檢測，提升良率。2021年補貼退坡完成20212022條產(chǎn)生較大的影響，之前企業(yè)可以靠國家補貼緩解生存壓力，而薄片化、大尺寸化對設(shè)備控制精度要求更高碳達峰碳中和目標(biāo)提出后，光伏逐漸從次主力能源向主力能源發(fā)并提高組件功率輸出。薄片化、大尺寸化產(chǎn)品對設(shè)備控制精度要光伏裝備自動化程度提出進一步要求。垂直一體化發(fā)展要求各環(huán)節(jié)高效銜接此前，專業(yè)化生產(chǎn)廠家更為常見，企業(yè)基本都聚焦在某一個環(huán)節(jié)。持續(xù)波動，整個光伏產(chǎn)業(yè)開始貫通，制造廠商也向垂直一體化方衡不同環(huán)節(jié)之間的效率并做好協(xié)同工作，就需要提升設(shè)備的自動數(shù)字化、智能化促進設(shè)備精益化發(fā)展光伏行業(yè)存在大量工藝主機類設(shè)備，比如長晶爐、切割機、電鍍線設(shè)備、電池段鍍膜設(shè)備等。這些設(shè)備可以通過"深度學(xué)習(xí)+傳統(tǒng)算法"結(jié)合，即提升數(shù)字化和智能化水平，促進產(chǎn)品質(zhì)量持續(xù)提檢測其實意義不大，即使有問題也無法當(dāng)即調(diào)整。目前，可以通過結(jié)合"深度學(xué)習(xí)+傳統(tǒng)算法"實現(xiàn)在線巡檢、實時生產(chǎn)過程監(jiān)測，提升產(chǎn)品品質(zhì)。得突破的目標(biāo)。需求行業(yè)背景下，如何借助數(shù)字化手段提升運營效率成為企業(yè)重點考慮的課題。硅料提煉設(shè)備、還原爐好高好較好較高生產(chǎn)設(shè)備自動化程度設(shè)備廠商數(shù)量數(shù)字化融合效果硅料提煉設(shè)備、還原爐好高好較好較高生產(chǎn)設(shè)備自動化程度設(shè)備廠商數(shù)量數(shù)字化融合效果存在較大困難與挑戰(zhàn)。光伏行業(yè)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)生產(chǎn)設(shè)備自動化程度及與數(shù)字融合效果光伏行業(yè)企業(yè)數(shù)字化實施與生產(chǎn)設(shè)備融合程度高高從工藝流程來看:從工藝流程來看:?HJT與PERC工藝路線完全不同，無此PECVD等制膜和真空設(shè)備的投入從技術(shù)參數(shù)來看：PERCTOP-ConHJT23.2%-25.2%-25.3%-次年次年不同技術(shù)路徑下主要生產(chǎn)環(huán)節(jié)不同技術(shù)路徑下主要生產(chǎn)環(huán)節(jié)燒結(jié)燒結(jié)電注入/光注入 清洗制絨 激光SE PSG去除和背面刻蝕背面背面AIOx背面背面+正面SiNxHWCVD制備PVD制備雙面HWCVD制備PVD制備雙面TCO清洗制絨清洗制絨PECVDPECVD制備RPDRPD制備雙面TCO電注入電注入/光注入清洗制絨磷摻雜電注入/光注入清洗制絨磷摻雜電注入/光注入背面沉積掩膜背面沉積掩膜SiNx鈍化LPCVD：隧穿氧n-Poly-SiPECVD/PEALD/和n-LPCVD：隧穿氧n-Poly-SiPECVD/PEALD/和n-Poly-SiLPCVD：隧穿氧i-Poly-Si清洗制絨激光SE二次硼(退火)BSG去除和背面刻蝕PVD隧穿氧化層退火退火去去PSG+繞鍍清洗 正面AIOx 背面+正面SiNx 電注入/光注入光伏電池片的數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處于探索期，存在頂層設(shè)計/統(tǒng)籌規(guī)劃缺失，信息光伏電池片的數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處于探索期，存在頂層設(shè)計/統(tǒng)籌規(guī)劃缺失，信息體表現(xiàn)為信息孤島、斷點自動化、多頭對接難、運維成本高、柔性改造迭代升級難，制約了企業(yè)的生產(chǎn)產(chǎn)能和效率。分析、處理優(yōu)化的閉環(huán)管理，以實現(xiàn)質(zhì)量的穩(wěn)定和可控。光伏電池片制造過程涉及多個環(huán)節(jié)、工藝復(fù)雜，以TOP涉及14個工序，環(huán)節(jié)之間存在相互影響，一個環(huán)節(jié)致整個生產(chǎn)計劃的變動。此外，硅片價格受原材料波動影響，價格變化也將影響生產(chǎn)計劃。電池片生產(chǎn)涉及的工序多、工藝復(fù)雜，面臨生產(chǎn)過程難追溯的問題。電池片無法通過傳統(tǒng)的二維碼方式進行產(chǎn)品溯源，電池片生產(chǎn)工序中涉及到刻蝕，二維碼將在生產(chǎn)過程中被腐蝕掉，因此需由于不同批次多晶硅純度不一，電池片加工質(zhì)量穩(wěn)定性難保障。需要建立標(biāo)準(zhǔn)來料檢查標(biāo)準(zhǔn)及分類流程，實現(xiàn)從來料檢驗、制程質(zhì)量穩(wěn)定性質(zhì)量穩(wěn)定性難保障生產(chǎn)計劃準(zhǔn)確制定難生產(chǎn)過程難追溯5512設(shè)備透明度低34信息孤島設(shè)備透明度低，設(shè)備異常將影響工廠經(jīng)濟性。光伏電池片生產(chǎn)對設(shè)備依賴性高，但當(dāng)前工廠在設(shè)備預(yù)測性維護上還有待提升，設(shè)備信息不透明、設(shè)備預(yù)警不及時、設(shè)備異常分析不精準(zhǔn)都將影響生產(chǎn)節(jié)奏，從而造成工廠損失。自動化斷點，數(shù)據(jù)質(zhì)量差、信息孤島。光伏電池片處于技術(shù)迭代周期，舊廠改造雖然在一定程度上可以提升單點自動化程度，但如果頂層規(guī)劃缺失將導(dǎo)致設(shè)備沒有預(yù)留接口導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法采集，或者數(shù)據(jù)質(zhì)量差，無法與其他工序無縫銜接導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法發(fā)揮價值。丫億歐智庫AI丫億歐智庫AI當(dāng)前PERC電池片廠正在關(guān)停，逐漸轉(zhuǎn)向TOPCon、HJT以及xBC(HJT與IBC結(jié)合)等技術(shù)路線。從短期來看，由PERC轉(zhuǎn)向TOPCon產(chǎn)線投入相對較少(相較動化，但在人機結(jié)合、設(shè)備互聯(lián)等方面仍待進一步提升。?清洗制絨環(huán)節(jié)結(jié)束后需要人工取片稱重、檢測電池片情況(金字塔數(shù)量)?測試方阻異常情況。當(dāng)前有部分廠商正在研發(fā)相關(guān)測試儀，但穩(wěn)定性、可靠性仍有待提升去BSG?刻蝕過程需要人為稱重來觀察是否完成?工藝段結(jié)束后需要觀測電池片環(huán)節(jié)是否存在膠殘留?測試方阻異常情況。當(dāng)前有部分廠商正在研發(fā)相關(guān)測試儀，但穩(wěn)定性、可靠性仍有待提升環(huán)丫億歐智庫環(huán)橫向?qū)Ρ裙夥圃烊h(huán)節(jié)，組件部分利潤率最低，隨著光伏產(chǎn)業(yè)競爭愈加激烈，降本增效是剛性需求。光伏組件廠雖然對環(huán)人、機、料、法四大方面痛點明顯。半導(dǎo)體/軍工晶圓半導(dǎo)體技術(shù)人員原有人員組件?相對來講，組件環(huán)節(jié)對環(huán)境要求寬?光伏產(chǎn)業(yè)人員依賴半導(dǎo)體等其他產(chǎn)業(yè)人員補充?自動化趨勢下企業(yè)同時面臨人員快速上崗難、設(shè)備管?訂單不同、參數(shù)不同，一年可能會調(diào)整多次產(chǎn)線，產(chǎn)線切換頻次增加，造成產(chǎn)線標(biāo)準(zhǔn)化實施困難，針對不同訂單采用不同標(biāo)準(zhǔn)化，訂單的制作工藝要求不通用化，管理難度?設(shè)備調(diào)整精度困難及穩(wěn)定性難保障。訂單不同、輔?設(shè)備調(diào)整精度困難及穩(wěn)定性難保障。訂單不同、輔提升機投入市場，賺取利潤，造成產(chǎn)線技術(shù)能力延遲，給成本回收增加難度。料?良率控制難。不同訂單標(biāo)準(zhǔn)及輔材使用偏差和切換料頻繁，造成機器穩(wěn)定性交叉，從而批量質(zhì)量問題增多?產(chǎn)品原材料缺少及材料質(zhì)檢控制能力較弱。組件環(huán)節(jié)多為代工，輔材的檢測和輔材使用方面，可掌控性及監(jiān)控能力嚴重不足。并且長期訂單由于原料緊缺進行替代或者輪代等現(xiàn)象發(fā)生頻次較多，造成質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)達成難度增加，對產(chǎn)線整體切換造成不必要的產(chǎn)能和質(zhì)量損失。設(shè)備智能化不足數(shù)字化技術(shù)與軟件系統(tǒng)融入到企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備設(shè)施中，裝備的智能化程度影響著智能化生產(chǎn)程度不盡相同，在硅片、硅料生產(chǎn)環(huán)節(jié)智能化程度較高，而在電池片、組件生產(chǎn)等環(huán)節(jié)智能化程度次之。如光伏電池片的單片追溯，需要數(shù)字化系統(tǒng)與電池片生產(chǎn)設(shè)備的深度融合以確保追溯準(zhǔn)確率，但目前準(zhǔn)確率普遍不高，主要原因是生產(chǎn)設(shè)備的智能化程度不夠，無法實現(xiàn)與數(shù)字化追溯系統(tǒng)很好的融合。頂層戰(zhàn)略規(guī)劃不足設(shè)備智能化不足數(shù)字化技術(shù)與軟件系統(tǒng)融入到企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備設(shè)施中，裝備的智能化程度影響著智能化生產(chǎn)程度不盡相同，在硅片、硅料生產(chǎn)環(huán)節(jié)智能化程度較高，而在電池片、組件生產(chǎn)等環(huán)節(jié)智能化程度次之。如光伏電池片的單片追溯，需要數(shù)字化系統(tǒng)與電池片生產(chǎn)設(shè)備的深度融合以確保追溯準(zhǔn)確率，但目前準(zhǔn)確率普遍不高，主要原因是生產(chǎn)設(shè)備的智能化程度不夠，無法實現(xiàn)與數(shù)字化追溯系統(tǒng)很好的融合。頂層戰(zhàn)略規(guī)劃不足仍然停留在引入各類信息化系統(tǒng)的信息化階段，部分光伏企業(yè)即便是開始應(yīng)用數(shù)字化工具但也缺乏相適配的戰(zhàn)略規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計、組織文化、管理制度、生產(chǎn)模式。光伏組件企業(yè)在智改數(shù)轉(zhuǎn)實施落地時，往往缺乏實施方法與路徑，以至于無法提出符合實際的數(shù)字化需求，無法制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，無法準(zhǔn)確定義應(yīng)用場景，也無法結(jié)合公司的重點業(yè)務(wù)發(fā)展訴求提出數(shù)字化發(fā)展目標(biāo)與方向。數(shù)據(jù)應(yīng)用能力不足仍然采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理機制，缺乏先進的數(shù)字化技術(shù)、數(shù)字化工具，難以對數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確而完整的采集、存儲、處理、分析等一系列數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。突出，各業(yè)務(wù)部門之間數(shù)據(jù)難以打通，難以集成完整且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。上下游產(chǎn)業(yè)協(xié)同方面更難以構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作云平臺，無法高效開展上下游企業(yè)之間的業(yè)務(wù)協(xié)同與生產(chǎn)統(tǒng)籌。當(dāng)前，光伏組件行業(yè)頭部企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程良好，但從整體上看，其他企業(yè)仍處于較為初級的發(fā)展階段，存在頂層規(guī)劃不足、數(shù)據(jù)應(yīng)用能力不、料，半成品加工過剩等問題。丫億歐智庫AI丫億歐智庫面提升組件生產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)化、智能化，優(yōu)化生產(chǎn)資源配置、杜絕或減少批量缺陷產(chǎn)生、卡控重要缺陷傳遞、實現(xiàn)生產(chǎn)效率及產(chǎn)品品質(zhì)雙提升。層前?層前EL、外觀層后層壓5.0%25.0% 50.0%30.0%95.0% 15.0% 35.0%42.0%3.0%丫億歐智庫5.0%15.0%19.0%29.0%10.0%35.0%20.0%43.0%67.0%45.0%50.0%23.0%5.0%4.0%5.0%25.0% 5.0%25.0% 50.0%30.0%95.0% 15.0% 35.0%42.0%3.0%丫億歐智庫5.0%15.0%19.0%29.0%10.0%35.0%20.0%43.0%67.0%45.0%50.0%23.0%5.0%4.0%5.0%25.0% 2022年全球大尺寸LCD面板市占率2022年全球OLED面板市占率LCDOLED丫億歐智庫2022年出貨量(億臺)未來市場預(yù)期屏幕尺寸趨勢說明手機下滑或維持小屏輕薄化、折疊屏趨勢下，OLED在中端性價比手機加速應(yīng)用，滲透率逐步提升。筆記本電腦與平板增長放緩(CAGR=3%)中小屏OLED滲透率不足5%miniLED、microLED有望進一步增長。下滑或維持大屏大屏化趨勢下G10.5產(chǎn)線凸顯切割效率，LCD仍具有性價比，OLED滲透率不足5%考慮miniLED、microLED直接替代可能性更高。車載車載高速增長(CAGR=11%)中小屏一車多屏趨勢明顯，車載屏有望進一步放量，當(dāng)前LCD仍是主流技術(shù)，受限于壽命因素,miniLED有望先于OLED放量。工業(yè)顯示增長放緩(CAGR=3.3%)中小屏TFT-LCD仍是當(dāng)前主流技術(shù)，OLED存在增長潛力。顯示屏增長放緩(CAGR=2%)中小屏OLED滲透率低，未來增速有望快速提升。商用大屏高速增長(CAGR=7%)大屏高速增長(CAGR=30%)小屏LCDOLEDMicroLEDLCDOLEDMicroLED123213213壽命313313123耗電量113運行溫度113132331132丫億歐智庫技術(shù)、成本問題解決后將大放異彩。 通過TFT控制液晶分子的偏轉(zhuǎn) OLED器件是多層薄膜堆疊成的類三明治結(jié)構(gòu)，全固態(tài)、自發(fā)光，無需背光源。或TFT控制LED燈珠亮暗，顯示質(zhì)量趨于完美。優(yōu)勢優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)成熟，成本低，產(chǎn)業(yè)成熟，成本低，尚有技術(shù)升級空間MiniLED背光技術(shù)賦予其高端競爭力。度、色域、刷新率較高)，全固態(tài)，輕薄，可柔性。色域、高刷新率、高亮度)輕薄，可柔性。劣勢劣勢刷新率較差)，柔性難度大。亮度低，壽命短，長期使用可能存在燒屏現(xiàn)象，成本較高。技術(shù)尚未成熟，產(chǎn)業(yè)化程度低，良品率低，成本極高。應(yīng)用應(yīng)用領(lǐng)域AR/VR、手表等全領(lǐng)域均覆蓋，是目前應(yīng)用最廣泛的顯示技術(shù)。主要集中在手機，高端TV有所滲透，手表覆蓋較為可觀，未來將往PC領(lǐng)域持續(xù)滲透。目前僅在手表、戶外有少量應(yīng)用，后續(xù)技術(shù)問題解決后，將率先從高端TV、XR、商用顯示開始滲透。設(shè)備材料XR 成盒Cell 模組Module 模組組裝 LED芯片制造 LED芯片封裝 丫億歐智庫設(shè)備材料XR 成盒Cell 模組Module 模組組裝 LED芯片制造 LED芯片封裝 半導(dǎo)體顯示市場簡化產(chǎn)業(yè)鏈不同技術(shù)路徑下主要生產(chǎn)環(huán)節(jié)半導(dǎo)體顯示市場簡化產(chǎn)業(yè)鏈OLED良率仍待提升取得全面突破，蒸鍍環(huán)節(jié)或多或少都存在金屬掩板貼合和套合方面問MLED技術(shù)不成熟有待進一步突破轉(zhuǎn)移精度轉(zhuǎn)移效率轉(zhuǎn)移良率OLED良率仍待提升取得全面突破，蒸鍍環(huán)節(jié)或多或少都存在金屬掩板貼合和套合方面問MLED技術(shù)不成熟有待進一步突破轉(zhuǎn)移精度轉(zhuǎn)移效率轉(zhuǎn)移良率和驅(qū)動器件集成起來，所以需要轉(zhuǎn)移步驟將制作好的Micro-LED晶粒以一個4K電視為例，需要轉(zhuǎn)移的晶粒就高達2400萬顆(以4000x2000xRGB三色計算)，即使一次轉(zhuǎn)移1萬顆，也需要重復(fù)2400次，轉(zhuǎn)移過程中的轉(zhuǎn)移效率、精度、良率問題將重點影響轉(zhuǎn)移后顯示性能。中國半導(dǎo)體顯示產(chǎn)業(yè)成本受上游配套影響，投資成本高昂新型顯示領(lǐng)域良率及相關(guān)技術(shù)仍需進一步完善中國顯示器件上游材料本地化配套率中國顯示器件上游材料本地化配套率55%中國顯示器件上游裝備本地化配套率中國面板各世代線建廠平均投資成本(單位：萬元/月片，投資金額/設(shè)8丫億歐智庫自動化程度較高，存在智能化需求47346單點數(shù)字化程度較高，但協(xié)同性有待提升但在生產(chǎn)、服務(wù)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等環(huán)節(jié)數(shù)字化程度和應(yīng)用程度較低，仍屬單點試驗和局部數(shù)字化階段。缺陷檢測難大屏化趨勢下，產(chǎn)品面積增加、產(chǎn)能高，人工檢測存丫億歐智庫自動化程度較高，存在智能化需求47346單點數(shù)字化程度較高，但協(xié)同性有待提升但在生產(chǎn)、服務(wù)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等環(huán)節(jié)數(shù)字化程度和應(yīng)用程度較低，仍屬單點試驗和局部數(shù)字化階段。缺陷檢測難大屏化趨勢下，產(chǎn)品面積增加、產(chǎn)能高，人工檢測存外，產(chǎn)生不良類型種類多達上百種，不同工序、不同產(chǎn)品的缺陷特征也不盡相同，這對人員來說快速精準(zhǔn)識別缺陷類型有一定難度。926547212332322自動化程度較高。2006-2020年，中國顯示面板廠投建情況自動化程度較低200620072008無塵環(huán)境要求下，遠程操控需求高無塵環(huán)境要求下，遠程操控需求高面板的生產(chǎn)過程極為復(fù)雜，生產(chǎn)線之間的跨度長達500-600米，操作人員在各條產(chǎn)線之間穿梭耗時耗力同時，檢測設(shè)備的操作非常繁瑣，需要人員對高分辨設(shè)備進行實時等級判斷。此外OLED對環(huán)境要求高，無塵室車間內(nèi)人員頻繁的進出和操作，不僅浪費人力也讓生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的安全隱患飆升。丫億歐智庫AI丫億歐智庫成盒repair?目前的面板廠修補主要靠人操作設(shè)備，需要自動尋找修補點、修補路徑選擇，以及修補?圖像分類?集中判code；顯影3.13.23.33.4LOFALOFALOFA3.13.23.33.4LOFALOFALOFALOFA目錄CONTENTS 01LOFA開啟黑燈工廠之路 02泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)LOFA應(yīng)用場景分析 04泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)打造黑燈工廠未來趨勢展望丫億歐智庫未來黑燈工廠升級邏輯統(tǒng)一監(jiān)控，自動報警，無需人員頻繁查看，圖形化更直觀未來黑燈工廠全景圖 自動化升級生產(chǎn)增效AI大數(shù)據(jù)邊緣物流平臺智能裝備平臺丫億歐智庫未來黑燈工廠升級邏輯統(tǒng)一監(jiān)控，自動報警，無需人員頻繁查看，圖形化更直觀未來黑燈工廠全景圖 自動化升級生產(chǎn)增效AI大數(shù)據(jù)邊緣物流平臺智能裝備平臺生產(chǎn)運營平臺將MESAPSQMS等通過智控數(shù)字平臺CMS中央監(jiān)控系統(tǒng)集中監(jiān)控工廠供應(yīng)系統(tǒng)、SubFAB型智能大數(shù)據(jù)引擎平臺泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)整體對環(huán)境要求比較高，通過設(shè)企業(yè)客戶視角的采購決策因素過往行業(yè)經(jīng)驗成熟度系統(tǒng)功能及技術(shù)先進性售后服務(wù)及維保質(zhì)量團隊及人員穩(wěn)定性投入成本回收周期價格因素基于專家訪談，發(fā)現(xiàn)泛半導(dǎo)體企業(yè)用戶在選擇智能制造軟件服務(wù)商及解決方案時，最看重服務(wù)商過往是否有相關(guān)行業(yè)企業(yè)的成熟落地案例，?服務(wù)商是否擁有泛半導(dǎo)體行業(yè)落地項目案例，以及成熟案例數(shù)量。?低侵入性(對生產(chǎn)影響小)，以及服務(wù)商所提供系統(tǒng)的功能性，相企業(yè)客戶視角的采購決策因素過往行業(yè)經(jīng)驗成熟度系統(tǒng)功能及技術(shù)先進性售后服務(wù)及維保質(zhì)量團隊及人員穩(wěn)定性投入成本回收周期價格因素基于專家訪談，發(fā)現(xiàn)泛半導(dǎo)體企業(yè)用戶在選擇智能制造軟件服務(wù)商及解決方案時，最看重服務(wù)商過往是否有相關(guān)行業(yè)企業(yè)的成熟落地案例，?服務(wù)商是否擁有泛半導(dǎo)體行業(yè)落地項目案例，以及成熟案例數(shù)量。?低侵入性(對生產(chǎn)影響小)，以及服務(wù)商所提供系統(tǒng)的功能性，相?服務(wù)商在幫助泛半導(dǎo)體企業(yè)客戶落地系統(tǒng)后的售后服務(wù)、維保質(zhì)量?服務(wù)團隊是否穩(wěn)定，如有人員流動是否會影響后續(xù)項目執(zhí)行和服務(wù)。?采購系統(tǒng)后，1-2年內(nèi)是否能收回投入成本，通常以設(shè)備OEE、人效等因素作為考量。?部分企業(yè)客戶會比較服務(wù)商提供的產(chǎn)品價格，但若系統(tǒng)可滿足需求，也不會將價格作為限制因素?；趯＜以L談發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前大部分泛半導(dǎo)體企業(yè)在選先進性、售后服務(wù)及維保質(zhì)量、團隊及人員穩(wěn)定性、投入成本回收周期、價格因素。其中，過往行業(yè)經(jīng)驗成熟度影響度最高。相較于其他離散制造業(yè)，泛半導(dǎo)體行業(yè)對技術(shù)、技能要求更高，需要服務(wù)商具備充分的行業(yè)know-how沉淀，以此降低試錯成本。丫億歐智庫行業(yè)首發(fā)集成解決方案?系統(tǒng)銜接性高?企業(yè)試錯成本低丫億歐智庫行業(yè)首發(fā)集成解決方案?系統(tǒng)銜接性高?企業(yè)試錯成本低著較高的試錯成本，而相較于此產(chǎn)品性能行業(yè)領(lǐng)先LOFA配合控制檢測節(jié)約60%-80%人力?；贚OFA行業(yè)經(jīng)驗達99%以上。LOFA7*24連續(xù)穩(wěn)定高效運行包含完備的告警機制。無損臺自身工作流，無數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險。等先進算法技術(shù)，幫助優(yōu)秀企業(yè)創(chuàng)造和提升生產(chǎn)優(yōu)勢。哥瑞利在泛半導(dǎo)體行業(yè)首次發(fā)布LOFA解決方案，包含PCC+AI+Bo為工廠自動化升級的統(tǒng)一入口，集成解決工廠管理的需求。丫億歐智庫丫億歐智庫統(tǒng)運行可靠性、低侵入性等方面存在競爭優(yōu)勢。契合工業(yè)生產(chǎn)需求體，如財務(wù)、物流等，無法完成制造業(yè)的生產(chǎn)需求，不支持遠程操作，或者定制過于復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯等。低侵入性造，或在設(shè)備電腦上安裝軟件，這兩種情況對于客戶來說影響較大，而無侵害性，客戶比較容易接受。節(jié)省人力成本度來看，可以為客戶縮減掉相當(dāng)可觀數(shù)據(jù)安全不外泄全部保存在客戶工廠本地，無需連接互聯(lián)網(wǎng)，解決高端制造業(yè)客戶的數(shù)據(jù)外泄顧慮。丫億歐智庫效果節(jié)約人力第一階段PCC/RCM上線后，避免人員頻繁進入FAB可遠程監(jiān)控操作，至少節(jié)約20%人力。錯檢漏檢識別率良率規(guī)避人工漏檢的風(fēng)險，大大提高識別率，從而提高良率。流程自動化執(zhí)行率丫億歐智庫效果節(jié)約人力第一階段PCC/RCM上線后，避免人員頻繁進入FAB可遠程監(jiān)控操作，至少節(jié)約20%人力。錯檢漏檢識別率良率規(guī)避人工漏檢的風(fēng)險，大大提高識別率，從而提高良率。流程自動化執(zhí)行率LOFA實施前機臺的Defect漏檢率為5%Defect分bin準(zhǔn)確率為80%；實施LOFA后Defect漏檢率為2%Defect分bin準(zhǔn)確率為90%，整體操作流程自動化執(zhí)行率超過90%，有效提高良率。自動文檔化，為KM沉淀及未來SOP提升提供數(shù)據(jù)依據(jù)，有效減少污染。第二階段Bots+ADC上線，利用LOFA中的圖像識別技術(shù)，對晶圓生產(chǎn)工藝中產(chǎn)生的缺陷進行跟蹤和評估和處理，并通過AI訓(xùn)練不斷完善，最終完全替代人工識別，應(yīng)用場景對于前道廠來說，項目前評估和處理晶圓工藝中產(chǎn)生的缺陷工作全部由人工完需要自動化的檢測缺陷方案，以節(jié)約人效及提高準(zhǔn)確率。AIAI分類及模板匹配等基于人工智能的圖像識別技術(shù)來解決流程中缺面字符識別等技術(shù)難點，通過方選擇、異常量測，最終實現(xiàn)整個流程高精準(zhǔn)的無人實時自動化遠程集控利在前道廠的經(jīng)驗沉淀，來修改遠程控制機臺參數(shù)，監(jiān)陷自動分類、缺陷位置檢測和界端遠程控制。方案丫億歐智庫應(yīng)用場景WAT/CP自動識別設(shè)備界面擊設(shè)備界面，進行自丫億歐智庫應(yīng)用場景WAT/CP自動識別設(shè)備界面擊設(shè)備界面，進行自TSVDiebonding方案廠務(wù)類機臺術(shù)將屏幕上的信息進行數(shù)采，并進行分類后存儲、上報。TSV研磨類機臺交互，對設(shè)備界面彈窗進行判斷和點擊，并實現(xiàn)常規(guī)流程自動控制及一鍵消除報備發(fā)生報警時，中控端可查看設(shè)備報警內(nèi)容，并可遠程自動消除報警對于后道封測廠來說，重點需要實現(xiàn)機臺自動上下料、選取配方、消除報警等自動代操流程；設(shè)備加密數(shù)據(jù)讀??；老舊機臺替代人力，節(jié)約成本。效果的利用率節(jié)約人力實現(xiàn)辦公室遠程操作，并結(jié)合機臺自動代替人工操作(代操)，有效減少人員頻繁進入FAB，人員僅需處理重要報警和機臺故障，F(xiàn)C車間共有12條產(chǎn)線(每條產(chǎn)線有12臺Flipchip機臺)原由24個人負責(zé)，LOFA上線后改為12人，節(jié)約50%人力。精準(zhǔn)監(jiān)控通過系統(tǒng)自動圖像識別，自動選擇配方，并同步記錄一些后臺訪問受限的相關(guān)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)監(jiān)控，改變原先生產(chǎn)人員定時手動抄錄的環(huán)節(jié)，節(jié)約此類機臺操作人員30%人力。機臺改造解決老舊機臺無自定義功能的痛點，幫助機臺改造升級，大幅度節(jié)約換機發(fā)生的成本，通過LOFA改造，本年度減少換機4臺，單臺平均成本200萬，減少10臺進口機臺升級改造，國外設(shè)備廠每臺改造費用約3萬美金。丫億歐智庫應(yīng)用場景丫億歐智庫應(yīng)用場景SMT行業(yè)正在推動AI應(yīng)用來降低人工成本與降低人工漏放導(dǎo)致返工的成本。因AOI設(shè)備型號多，誤判率高低不等，設(shè)備換新成本高NG的圖片需要人工全部復(fù)判，判圖人員誤判漏判概率高，需要自動化的檢測缺陷方案，以節(jié)約人效及提高準(zhǔn)確率。配等基于人工智能的圖像識別技術(shù)，來解決流程中缺陷自動分類、缺陷位置檢測和界面字符最終實現(xiàn)整個流程高、精、準(zhǔn)的無人實時自動中控過中控進行工廠統(tǒng)一管理監(jiān)控調(diào)度，建立數(shù)字化孿生黑燈工廠。集控以及哥瑞利在半導(dǎo)體、面板等行業(yè)的經(jīng)驗沉淀，修改控制機臺參數(shù)、監(jiān)控識別報警，并統(tǒng)一AI識別等技術(shù)難點，通過測、圖像分類及模板匹方案處理。效果階段一PCC+AI+Bots取代人員判圖，降低人員工作強度及錯誤率，同時機器學(xué)習(xí)持續(xù)提升ADC的判圖準(zhǔn)確率。硬件連接機臺，無損方式采集機臺畫面與控制信息；機臺數(shù)據(jù)集中管理，提升管理效率，一人可管理多個機臺，減少人力成本，機器學(xué)習(xí)提升ADC自動判圖準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率達95%以上，而人工識別通常準(zhǔn)確率在80%左右替代原有人工復(fù)判，大量降低設(shè)備誤判率高、人員誤檢漏檢等造成的品質(zhì)風(fēng)險，可減少90%以上的誤報，節(jié)約50%-70%人力；規(guī)避人工操作風(fēng)險，錯檢漏檢比例降低到1%以下，提高識別率和良率。階段二設(shè)備自動化上線LOFA配合控制緩存機、自動貼標(biāo)機、自動收板機、AGV等自動化設(shè)備，完全實現(xiàn)自動化生產(chǎn)，導(dǎo)入中控室管理概念，大量減少現(xiàn)場人員，可節(jié)約90%人力，OEE提升5%。丫億歐智庫應(yīng)用場景AOI/宏觀/點燈丫億歐智庫應(yīng)用場景AOI/宏觀/點燈質(zhì)量檢測與缺陷修復(fù)是保證LCD產(chǎn)品質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)人工缺陷檢測與修復(fù)方式主觀性大，誤檢、漏檢率高，修復(fù)效率低，修復(fù)成功率難以保證，嚴重影響良率。亟待智能化自動檢測缺陷與修復(fù)方案，以節(jié)約人效及提高質(zhì)量，降低材料浪費，實現(xiàn)效益的最大化。ADCADC類及模板匹配等基于人工智能的圖像識別技術(shù)，執(zhí)行缺陷自動分類、缺陷位置檢測和界面字符識別等核現(xiàn)缺陷檢測與修復(fù)全流程的高、精、準(zhǔn)無人實時自動化代操。集控通過遠程集控技術(shù)以及哥瑞利在面板、半導(dǎo)體行業(yè)的經(jīng)驗沉淀，調(diào)節(jié)鏡頭倍率，圈定不良方案效果勞動生產(chǎn)率人機比機臺數(shù)據(jù)集中管理，提升管理效率，可實現(xiàn)無人化全自設(shè)備自動化上線，LOFA配合控制檢測修復(fù)等自動化設(shè)60%-80%人力。錯檢漏檢替代人工判級、位置確認、修復(fù)工作，降低誤判率、漏錯檢漏檢率降低到1%以下，修復(fù)準(zhǔn)確率提升95%以上。機器學(xué)習(xí)提升ADC自動判圖準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率達99%以上。無數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險連續(xù)高效穩(wěn)定運行硬件連接機臺，無損方式采集機臺畫面與控制信息，不LOFA可7*24連續(xù)穩(wěn)定高效運行，包含完備的告警機制。4.14.2目錄CONT4.14.2目錄CONTENTS 01LOFA開啟黑燈工廠之路 02泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)LOFA應(yīng)用場景分析 03泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)黑燈工廠最佳實踐丫億歐智庫企業(yè)應(yīng)明確戰(zhàn)略定位，超越狹義效益觀，全面規(guī)劃技術(shù)路線，并重視人才培養(yǎng)，以推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展。挑戰(zhàn)二：缺乏對技術(shù)進行全盤考慮中國制造業(yè)在自動化和數(shù)字化發(fā)展上起步晚，不同企業(yè)間技術(shù)路線差異大，數(shù)據(jù)分散挑戰(zhàn)一：缺乏整體性的戰(zhàn)略規(guī)劃挑戰(zhàn)一：缺乏整體性的戰(zhàn)略規(guī)劃數(shù)據(jù)抓取傳輸難題。同時，這些企業(yè)過于關(guān)注單體設(shè)備自動部分工廠因缺乏整體性戰(zhàn)略規(guī)劃，對未來如何打造黑燈工廠不明確，對自身數(shù)字化水平認識不足，難以判部分工廠因缺乏整體性戰(zhàn)略規(guī)劃，對未來如何打造黑燈工廠不明確，對自身數(shù)字化水平認識不足，難以判斷差距并確定補強能力。許多中國企業(yè)從軟硬件角度企業(yè)應(yīng)制定與自身戰(zhàn)略匹配的技術(shù)路線圖，分階段推進黑燈工廠建設(shè)，依賴內(nèi)部專家與外部供應(yīng)商合作，整合解決方案實現(xiàn)特定環(huán)節(jié)自動化與跟蹤。然而，這挑戰(zhàn)三：人才仍是瓶頸種做法常忽視"為何建設(shè)黑燈工廠"的戰(zhàn)略層面問題。挑戰(zhàn)三：人才仍是瓶頸因此，企業(yè)應(yīng)從戰(zhàn)略、產(chǎn)品設(shè)計、運營模式等整體角部分泛半導(dǎo)體企業(yè)在數(shù)字化進程中面臨人才短缺的部分泛半導(dǎo)體企業(yè)在數(shù)字化進程中面臨人才短缺的領(lǐng)域復(fù)合型人才，單一專才難以適應(yīng)。借鑒國外經(jīng)目追求尖端技術(shù)。只有自上而下地推進黑燈工廠建設(shè)，才能確保真正滿足企業(yè)需求并實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展?？茖W(xué)和工程等領(lǐng)域的人才培養(yǎng)，培育跨學(xué)科數(shù)字化業(yè)績管理通過指標(biāo)分解、業(yè)績對話等方式，確保一線人員實現(xiàn)卓越執(zhí)行和價值創(chuàng)造，驅(qū)動效益和關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)的改善財務(wù)透明提升財務(wù)透明度，將公司效益和現(xiàn)金流與改善舉措相關(guān)聯(lián)，確保改善工作能夠帶來最終效益的改進理念行為業(yè)績管理通過指標(biāo)分解、業(yè)績對話等方式，確保一線人員實現(xiàn)卓越執(zhí)行和價值創(chuàng)造，驅(qū)動效益和關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)的改善財務(wù)透明提升財務(wù)透明度，將公司效益和現(xiàn)金流與改善舉措相關(guān)聯(lián)，確保改善工作能夠帶來最終效益的改進理念行為推動理念和能力轉(zhuǎn)型，確保員工行為在數(shù)字化工作環(huán)境下得以轉(zhuǎn)變和堅持能力建設(shè)在當(dāng)前組織全面推進能力建設(shè)與提升，包括領(lǐng)導(dǎo)力、專業(yè)能力、數(shù)字化能力和轉(zhuǎn)型能力為確保泛半導(dǎo)體工廠項目的成功，未來必須從業(yè)務(wù)、組織、技術(shù)等多個維度進力的面子工程。相反，應(yīng)當(dāng)系統(tǒng)性地進行頂層設(shè)計，確保各要素之間的協(xié)同與整合。在燈塔工廠的先進經(jīng)驗指引下，實現(xiàn)精益運營，穩(wěn)步提升改工成效。只有從多方面進行整體規(guī)劃，泛半導(dǎo)體工廠才能穩(wěn)健發(fā)展，成功打造黑燈工廠。 支持部門業(yè)務(wù)支持部門業(yè)務(wù)數(shù)字化數(shù)字化供應(yīng)鏈環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展數(shù)字化研發(fā)與創(chuàng)新數(shù)字化采購數(shù)字化營銷數(shù)字化生產(chǎn)資本支出敏捷組織敏捷組織建立敏捷工作原則，以推進跨部門合作的組織、運作、創(chuàng)新、轉(zhuǎn)型能力工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)建立工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的藍圖規(guī)劃，以確保數(shù)字化用例得以有效開發(fā)和應(yīng)用數(shù)據(jù)架構(gòu)在正確的時間，得到高質(zhì)量的正確數(shù)據(jù)，以用于數(shù)字化用例的分析和應(yīng)用技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)擴展公司的合作網(wǎng)絡(luò)，建立廣泛的合作伙伴關(guān)系，以建立新的能力和機會以視覺技術(shù)以及非侵入式解決方案為切入點，可以有效分割由于協(xié)議不統(tǒng)一帶來的鏈接難題，同時可以將對生產(chǎn)節(jié)拍、工藝流程的影響降到最低。泛半導(dǎo)體工廠在一定程度上也擔(dān)心自身未來黑燈工廠的建設(shè)會受到設(shè)備廠商的綁架，從而失去成本控制權(quán)，因此未來需要進一步開放軟硬件生態(tài)、促成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一，但目前中國泛半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)存在二手設(shè)備購買的情況，還需要些時間實現(xiàn)最終改善。30+以視覺技術(shù)以及非侵入式解決方案為切入點，可以有效分割由于協(xié)議不統(tǒng)一帶來的鏈接難題，同時可