在這篇博客中，應(yīng)用材料公司全球產(chǎn)品經(jīng)理Sam與應(yīng)用材料公司工作流自動(dòng)化與工廠分析全球產(chǎn)品經(jīng)理 Michael展開對(duì)談，探討FactoryView如何通過實(shí)時(shí)運(yùn)營可視化、標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)體系以及可直接指導(dǎo)運(yùn)營決策的洞察，推動(dòng)晶圓廠運(yùn)營方式的全面升級(jí)。此外，雙方還進(jìn)一步闡釋了AI如何推動(dòng)FactoryView從實(shí)時(shí)運(yùn)營監(jiān)控平臺(tái)，演進(jìn)為面向晶圓廠的智能決策助理。

圖 應(yīng)用材料公司FactoryView工具通過先進(jìn)的決策支持系統(tǒng)，推動(dòng)工廠運(yùn)營轉(zhuǎn)型

Sam：按照慣例，我還是想從AI這個(gè)話題聊起。不過我們是不是可以先明確一下， FactoryView到底是什么？它能給制造商帶來哪些實(shí)際價(jià)值？

Michael：當(dāng)然。FactoryView屬于我們SmartFactory報(bào)表解決方案（SmartFactory Reporting）的一部分。它通過對(duì)工廠運(yùn)行狀態(tài)及關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）的實(shí)時(shí)可視化呈現(xiàn)，幫助制造組織監(jiān)控最關(guān)注的核心運(yùn)營指標(biāo)，并確保規(guī)劃與排程目標(biāo)在整個(gè)制造組織內(nèi)保持一致。理想情況下，它應(yīng)作為一套面向日常運(yùn)營的決策支持系統(tǒng)，幫助制造團(tuán)隊(duì)提升資源利用效率，聚焦并處理影響晶圓廠運(yùn)行的關(guān)鍵問題區(qū)域。

Sam：明白了。那這套系統(tǒng)是預(yù)設(shè)好的固定報(bào)表，還是說用戶可以自定義運(yùn)營看板內(nèi)容？

Michael：看什么內(nèi)容，我們有預(yù)設(shè)。不過，客戶也可以根據(jù)預(yù)設(shè)的瓶頸判定邏輯，來確定每個(gè)班次中哪些區(qū)域最需要關(guān)注。不同晶圓廠識(shí)別瓶頸的方法也不盡相同。報(bào)表的設(shè)計(jì)充分考慮了不同用戶的視角：高層概覽圖主要面向制造經(jīng)理或制造總監(jiān)，而各個(gè)模塊區(qū)域的視圖則服務(wù)于相應(yīng)的生產(chǎn)區(qū)域經(jīng)理。

Sam：在這個(gè)系統(tǒng)里，“實(shí)時(shí)”具體是怎么定義的？

Michael：所謂實(shí)時(shí)，是指工廠的MES系統(tǒng)（制造執(zhí)行系統(tǒng)）每發(fā)生一筆事務(wù)，這筆事務(wù)會(huì)立即被復(fù)制并顯示在FactoryView應(yīng)用中。跟這些事務(wù)關(guān)聯(lián)的KPI指標(biāo)也會(huì)同步刷新。比如說，一個(gè)批次從當(dāng)前工序流轉(zhuǎn)到下一道工序，這是一筆事務(wù)；設(shè)備宕機(jī)了，記錄狀態(tài)變化，這是一筆事務(wù)；設(shè)備恢復(fù)運(yùn)行了，這也是一筆事務(wù)。所有與設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)相關(guān)的報(bào)表，以及反映工廠內(nèi)物料流轉(zhuǎn)情況的關(guān)鍵指標(biāo)，都會(huì)受到FactoryView實(shí)時(shí)特性的影響。

Sam：聽起來確實(shí)很有價(jià)值。但說實(shí)話，這和制造組織中的工程團(tuán)隊(duì)（如制造運(yùn)營工程師）使用其他工具自行開發(fā)定制化看板相比，到底有什么實(shí)質(zhì)性的不同？

Michael：問得好！關(guān)鍵要理解一點(diǎn)：FactoryView不需要制造運(yùn)營工程師、IT或開發(fā)人員去搭建和維護(hù)運(yùn)營看板。它是開箱即用的，制造運(yùn)營工程師或IT人員完全可以把它當(dāng)作輔助決策、協(xié)調(diào)制造團(tuán)隊(duì)的工具。換句話說，就是把報(bào)表開發(fā)的工作從 IT和IE的職責(zé)中剝離出來，讓他們能專注于利用數(shù)據(jù)為工廠做更優(yōu)決策。另外想補(bǔ)充的是，大多數(shù)客戶其實(shí)都有自己的工廠報(bào)表體系——他們都需要從宏觀上掌握工廠的運(yùn)行狀態(tài)，朝著既定目標(biāo)推進(jìn)。但問題是，制作這些報(bào)表對(duì)負(fù)責(zé)這項(xiàng)工作的人來說相當(dāng)繁瑣，開發(fā)和維護(hù)都要花大量時(shí)間。而且這些報(bào)表往往分散在不同的團(tuán)隊(duì)或系統(tǒng)中，形成了數(shù)據(jù)孤島，甚至存在信息缺口。說到運(yùn)營報(bào)表，經(jīng)常出現(xiàn)的情況是：好幾張報(bào)表都在統(tǒng)計(jì)同一個(gè)KPI，但計(jì)算邏輯卻不一致。更重要的是，有些報(bào)表是工廠原本沒有、但FactoryView能提供的。其一大優(yōu)勢就在于，能夠?yàn)榫A廠運(yùn)營報(bào)表提供一個(gè)統(tǒng)一、權(quán)威的“單一數(shù)據(jù)源”。

Sam：所以，我們是在做標(biāo)準(zhǔn)化和可擴(kuò)展的事，并向客戶提供他們過去并不具備的報(bào)表能力。不過我們再深入一點(diǎn)——相比現(xiàn)有的報(bào)表工具或自行開發(fā)的定制化看板，F(xiàn)actoryView到底能為團(tuán)隊(duì)帶來哪些實(shí)質(zhì)性的增益？

Michael：我們的解決方案是建立在多年為客戶部署定制化報(bào)表的經(jīng)驗(yàn)之上的，因此積累了大量的半導(dǎo)體行業(yè)特定需求。當(dāng)向客戶展示某個(gè)方案時(shí)，他們通常能獲得新的洞察，比如發(fā)現(xiàn)一些原本沒想過要追蹤、但其實(shí)是源自業(yè)界最佳實(shí)踐（Best Known Methods）。當(dāng)客戶參與到這一報(bào)表解決方案的產(chǎn)品路線規(guī)劃中時(shí)，他們就能借鑒行業(yè)通用的報(bào)表方面的最佳實(shí)踐，而不是僅僅依賴自己一直在用的那套指標(biāo)體系。

Sam：聽你這么介紹，F(xiàn)actoryView的價(jià)值已經(jīng)非常清楚了。那我們來聊聊實(shí)際落地的問題——實(shí)施這類系統(tǒng)，最棘手的準(zhǔn)備工作是什么？制造商應(yīng)該提前考慮哪些方面才能確保順利落地？

Michael：我建議先做好變更管理。制造團(tuán)隊(duì)多年來已經(jīng)形成了自己的一套關(guān)鍵指標(biāo)審視方式，而引入新系統(tǒng)可能會(huì)改變這種固有模式。每天的站會(huì)流程可能需要微調(diào)，要把新報(bào)表融入進(jìn)去，團(tuán)隊(duì)也需要一個(gè)學(xué)習(xí)如何使用這套應(yīng)用的過程。所以，前期必然會(huì)經(jīng)歷一個(gè)變更管理周期。除了變更管理，另一個(gè)非常關(guān)鍵的前期工作是驗(yàn)證指標(biāo)。每次部署，我們都需要全面采集MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)，確保應(yīng)用能夠適配客戶需求，最關(guān)鍵的是要讓每項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算邏輯和客戶定義完全對(duì)齊。

Sam：總結(jié)一下——變更管理能否成功，很大程度上取決于這個(gè)解決方案與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成難易度，可以這么說嗎？

Michael：沒錯(cuò)。因?yàn)镕actoryView與我們所有EngineeredWorks解決方案基于相同的通用數(shù)據(jù)模型，所以在這個(gè)方案中使用的許多輸入數(shù)據(jù)以及所生成的工廠 KPI，都可以與其他解決方案實(shí)現(xiàn)共享。舉個(gè)例子，我們計(jì)算排程所需的吞吐量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，和FactoryView里用的是同一個(gè)口徑。在FactoryView里顯示為“運(yùn)行”的設(shè)備，在排程解決方案里也同樣被視為“運(yùn)行”，而且設(shè)備清單也是完全一致的。實(shí)施這套報(bào)表解決方案，實(shí)際上也是在為后續(xù)部署排程解決方案打下很好的基礎(chǔ)——因?yàn)閳?bào)表所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，排程系統(tǒng)也同樣需要。這樣就能有效縮短部署周期。

圖 應(yīng)用材料公司FactoryView工具通過 AI 賦能，提升晶圓廠運(yùn)營決策效率與整體績效

Sam：現(xiàn)在我對(duì)FactoryView有了更深入的了解，我們來聊聊 AI 吧。你能介紹一下，目前用戶是如何使用 FactoryView 的嗎？如果 AI 能夠在這個(gè)過程中提供智能建議，那么用戶的體驗(yàn)或最終結(jié)果會(huì)發(fā)生怎樣的變化？

Michael：目前，用戶需要手動(dòng)監(jiān)測并解讀工廠的關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）。他們會(huì)根據(jù)應(yīng)用中看到的數(shù)據(jù)，決定在特定時(shí)間點(diǎn)應(yīng)該關(guān)注哪個(gè)區(qū)域，或者將資源部署到哪里。當(dāng)前決策仍主要依賴人工判斷，而 FactoryView提供的是一個(gè)面向晶圓廠日常運(yùn)營的決策支持平臺(tái)，協(xié)助用戶更高效地做出判斷。而AI的真正價(jià)值在于提升決策本身的質(zhì)量。人工決策往往會(huì)因?yàn)闆Q策者未能掌握晶圓廠整體運(yùn)行狀態(tài)，而給產(chǎn)線引入更多不穩(wěn)定性。比方說，操作員可能會(huì)非常專注于某個(gè)特定區(qū)域的特定問題，但他們并不清楚這種局部優(yōu)化會(huì)對(duì)整座晶圓廠的績效產(chǎn)生什么影響。理想的做法是，利用AI從全局審視工廠，并確定對(duì)整體最優(yōu)的行動(dòng)方案。這樣才能避免那種有時(shí)會(huì)導(dǎo)致工廠運(yùn)行效率低下的局部優(yōu)化。

Sam：聽起來，你希望AI能夠通過實(shí)時(shí)的洞察和建議來主動(dòng)引導(dǎo)用戶，對(duì)嗎？

Michael：沒錯(cuò)。我認(rèn)為可以先從提供類似建議開始，比如：“某區(qū)域的1號(hào)機(jī)臺(tái)宕機(jī)了，如果優(yōu)先恢復(fù)該設(shè)備，將能提升工廠整體吞吐量X%。”同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)給出決策背后的理由，比如：“基于接下來幾小時(shí)即將進(jìn)入該區(qū)的在制品數(shù)量，以及該設(shè)備過去一周的運(yùn)行次數(shù)，我們預(yù)測如果能重啟這臺(tái)設(shè)備，工廠吞吐量將提升 X%。”

Sam：明白了——所以不僅僅是解釋預(yù)測結(jié)果，還要提供可操作的建議。換個(gè)話題，你能談?wù)?AI 如何預(yù)測的準(zhǔn)確性嗎？特別是在缺乏或沒有歷史數(shù)據(jù)可供參考的情況下。

Michael：目前，F(xiàn)actoryView依賴統(tǒng)計(jì)方法，基于歷史數(shù)據(jù)做出預(yù)測。當(dāng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)扎實(shí)時(shí)，效果不錯(cuò)。但如果數(shù)據(jù)有限或不可靠，比如晶圓廠導(dǎo)入新設(shè)備時(shí)，就會(huì)面臨挑戰(zhàn)。在這種情況下，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)測準(zhǔn)確性會(huì)顯著受限，因?yàn)闆]有足夠的運(yùn)行歷史來做精準(zhǔn)預(yù)測。而這正是AI的用武之地。它可以通過分析類似產(chǎn)品來生成合成數(shù)據(jù)，填補(bǔ)數(shù)據(jù)空白，從而提升預(yù)測的準(zhǔn)確性。舉個(gè)例子，在FactoryView中，有一張圖表追蹤每個(gè)批次從投入到出貨的全流程。對(duì)于已完成的步驟，我們可以顯示真實(shí)數(shù)據(jù)；但對(duì)于未來的步驟，目前只能依靠基于歷史平均值的基礎(chǔ)預(yù)測。這種方法對(duì)于幾乎沒有歷史記錄的新設(shè)備就失效了。而AI可以介入，做出更智能、更具上下文感知的預(yù)測——將預(yù)期在制品數(shù)量、設(shè)備性能以及類似產(chǎn)品的生產(chǎn)模式等因素都考慮進(jìn)去。這將使系統(tǒng)更加可靠，尤其是在高度動(dòng)態(tài)、快速變化的生產(chǎn)環(huán)境中。

Sam：明白了。現(xiàn)在我扮演一下懷疑論者。如果有人覺得他們需要的不是AI，而是更好的報(bào)表工具，你會(huì)怎么回應(yīng)？我們?nèi)绾巫C明AI帶來的是本質(zhì)上的不同？

Michael：我會(huì)說，在半導(dǎo)體工廠里，變量太多了，人類根本無法憑一己之力判斷自己的決策是否最優(yōu)。人們在晶圓廠里做出自認(rèn)最優(yōu)的決策時(shí)，常常會(huì)忽略掉很多變量；他們看到的只是所有變量中的一小部分。即便有報(bào)表能夠呈現(xiàn)所有相關(guān)變量，人工也很難在有限時(shí)間內(nèi)完成跨系統(tǒng)、跨流程的綜合判斷。

Sam：很有見地！我希望能繼續(xù)聊下去，但最后我們還是來談?wù)勑湃螁栴}。如果用戶連手動(dòng)決策都難以完全信任，我們又如何幫助他們建立起對(duì)AI驅(qū)動(dòng)型建議的信心呢？

Michael：在我看來，這需要采用一種分階段的方法。首先，AI只是提出建議并解釋其理由。這個(gè)階段需要接受制造運(yùn)營團(tuán)隊(duì)一定程度的審視和訓(xùn)練，因?yàn)榭傆幸恍〢I尚未掌握的情況，需要從該團(tuán)隊(duì)的反饋中學(xué)習(xí)。一旦制造團(tuán)隊(duì)開始信任這些更加充分、更加全面的建議，晶圓廠就可以開始允許AI不僅提出建議，還能采取行動(dòng)。例如，執(zhí)行MES系統(tǒng)（制造執(zhí)行系統(tǒng)）變更、處理自動(dòng)化晶圓廠中的特定警報(bào)、調(diào)度自動(dòng)物料搬運(yùn)系統(tǒng)將物料運(yùn)送到指定區(qū)域等等。

總結(jié)

FactoryView 作為面向日常運(yùn)營的決策支持系統(tǒng)，助力半導(dǎo)體企業(yè)高效利用資源，精準(zhǔn)定位并處理影響晶圓廠績效的關(guān)鍵問題。借助AI技術(shù)，F(xiàn)actoryView將不僅能夠識(shí)別影響晶圓廠的問題，還能提供優(yōu)化建議，并在未來逐步實(shí)現(xiàn)從“識(shí)別問題”到“預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)”，再到“自動(dòng)化執(zhí)行優(yōu)化動(dòng)作”的閉環(huán)運(yùn)營能力。

作者簡介

Samantha Duchscherer，全球產(chǎn)品經(jīng)理

Samantha 是 SmartFactory AI? Productivity、Simulation AutoSched? 和 Simulation AutoMod? 的全球產(chǎn)品經(jīng)理。在加入應(yīng)用材料公司自動(dòng)化產(chǎn)品事業(yè)部之前，她曾擔(dān)任博世工業(yè)4.0項(xiàng)目經(jīng)理，并曾任數(shù)據(jù)科學(xué)家一職。早期她還曾作為研究助理任職于橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室地理信息科學(xué)與技術(shù)組。Samantha 持有田納西大學(xué)諾克斯維爾分校數(shù)學(xué)碩士學(xué)位，以及北喬治亞大學(xué)達(dá)洛尼加分校數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位。

Michael Frenna，工作流自動(dòng)化與工廠分析全球產(chǎn)品經(jīng)理

在現(xiàn)任職位上，Michael 負(fù)責(zé)推動(dòng)工作流自動(dòng)化和工廠分析產(chǎn)品的路線圖規(guī)劃，以滿足全球半導(dǎo)體客戶不斷增長的業(yè)務(wù)需求。在此之前，Michael 曾在半導(dǎo)體行業(yè)從事制造運(yùn)營與系統(tǒng)優(yōu)化工程工作，積累了深厚的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在一家 150mm/200mm 前道晶圓廠任職期間主導(dǎo)并推進(jìn)了多項(xiàng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和工業(yè) 4.0 相關(guān)項(xiàng)目。憑借對(duì)技術(shù)的熱忱以及持續(xù)推動(dòng)創(chuàng)新的使命感，Michael 目前正與全球各地的客戶緊密合作，持續(xù)提升制造能力和運(yùn)營效率。