泛半導體產業(yè)黑燈工廠發(fā)展研究洞察白皮書

Glorysoft丫億歐智庫泛半導體產業(yè)黑燈王廠發(fā)展研究洞察白皮書02泛半導體產業(yè)LOFA應用場景分析03泛半導體產業(yè)黑燈工廠最佳實踐04泛半導體產業(yè)打造黑燈工廠未來趨勢展望1.1黑燈工廠定義及演進路徑1.4泛半導體產業(yè)黑燈工廠國產解決方案生態(tài)圖譜02泛半導體產業(yè)LOFA應用場景分析03泛半導體產業(yè)黑燈工廠最佳實踐04泛半導體產業(yè)打造黑燈工廠未來趨勢展望工業(yè)4.0時代，黑燈工廠是發(fā)展最終形態(tài)◆工業(yè)4.0是基于工業(yè)發(fā)展的不同階段作出的劃分，最終目標是通過應用新一代信息技術實現(xiàn)黑燈工廠(智能工廠)。德國薩爾大學希爾教授曾對智能工廠做過一個清晰的描述，其構成分為三大部分：以訂單為核心的運營平臺、以產品為中心的研發(fā)平臺以及以MES、CPS賽博物理系統(tǒng)為核心的生產管控平臺。而后兩者，MES與以設備為中心的CPS是數(shù)字化車間的核心信息化系統(tǒng)，是企業(yè)進行智能制造建設的基礎與關鍵。效率效率逐漸提升第四次工業(yè)革命第三次工業(yè)革命第二次工業(yè)革命第一次工業(yè)革命標志變革1764,第一臺機械紡織機出現(xiàn)流水線今天技術應用O1913,福特第一條流水線問世率提高1969,第一臺可編程控制臺應用數(shù)控系統(tǒng)，生管系統(tǒng)，精益生產生產方式體力流程智能數(shù)據(jù)來源：華為；公開資料；億歐智庫德國薩爾大學希爾教授智能工廠架構圖以產品為中心的研發(fā)平臺以產品為中心的研發(fā)平臺CPS(賽博物理系統(tǒng))實時的智能工廠個性化的以人為中心的多渠道的以訂單為核心的運營平臺PLM全生命周期管理產品追溯開放的創(chuàng)新個性化的以MES、CPS賽博物理系統(tǒng)為核心的生產管控平臺◆黑燈工廠建設不僅僅是一系列新技術或新系統(tǒng)的單純應用，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。它既涉及生產自動化系統(tǒng)，又涉及數(shù)字化、網(wǎng)絡化等信息化系統(tǒng)，還要考慮計劃調度、生產工藝、物料配送、精益生產、安全環(huán)保等各種因素。因此，要實現(xiàn)這一目標，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)內部縱向集成，即打通從企業(yè)管理一直到設備終端的數(shù)據(jù)流、信息流，實現(xiàn)“狀態(tài)感知-實時分析-自主決策-精準執(zhí)行-學習提升”。智能計劃排產智能制造首先要從計劃源頭上確保計劃的科學性、精準性。通過集成，從ERP等上游系統(tǒng)讀取主生產計劃，利用APS高級排產功能進行自動排產，按交貨期、計劃優(yōu)先級、生產周期等多種排產方式，自動生成的生產計劃可準確到每一道工序、每一臺設備、每一分鐘，并做到設備等待時間少、生產效率高、交貨期短。智能過程協(xié)同為避免貴重生產設備因操作工忙于找刀、找料、檢驗及手工輸入加工程序等輔助工作而造成設備有效利用率低的現(xiàn)象，企業(yè)要從生產準備過程上通過物料、刀具、工裝、工藝等工作的并行協(xié)同準備，實現(xiàn)車間級的協(xié)同制造。智能互聯(lián)互通數(shù)據(jù)信息軟件資源優(yōu)化硬件隱性優(yōu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)知識智能資源管理通過對生產資源(如物料、刀具、量具、夾具等)進行出入庫、查詢、盤點、報損、并行準備、切削參數(shù)、統(tǒng)計分析等管理，有效地避免因生產資源的積壓與短缺，實現(xiàn)庫存的精益化，可明顯減少因生產資源不足帶來的生產延誤，也可避免因生產資源積壓造成生產輔助成本的居高不下。智能質量管控通過設備物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)對數(shù)控機床、熔煉、壓鑄、熱處理、涂裝、檢測等數(shù)字化設備進行實時數(shù)據(jù)采集與管理，如采集設備工作狀態(tài)、各類制造過程數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)對加工過程實時、嚴格的工藝控制。當生產一段時間質量具有一定規(guī)律后，通過對工序過程的主要工藝參數(shù)、產品質量進行綜合分析，為技術人員與管理人員進行工藝改進提供科學、量化的參考數(shù)據(jù)，并在以后的生產過程中，通過控制這些參數(shù)，保證產品的一致性與穩(wěn)定性。智能決策支持通過信息化系統(tǒng)與生產設備等物理實體的深度融合，實現(xiàn)智巧化的生產與服務模式。對企業(yè)來講，將數(shù)控設備、機器人、自動化生產線等數(shù)字化設備，通過數(shù)字化生產設備的分布式網(wǎng)絡化通信、程序集中管理、設備狀態(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)在設備與信息化系統(tǒng)之間的自由流動，使「啞傻」設備變得「耳聰目明」,充分發(fā)揮數(shù)字化、網(wǎng)絡化、集群化的協(xié)同工作優(yōu)勢，就是CPS賽博物理系統(tǒng)在制造企業(yè)中的具體應用。在生產過程中，系統(tǒng)中運行著大量的生產數(shù)據(jù)和設備的實時數(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。對這些數(shù)據(jù)進行深入的挖掘與分析，生成各種直觀的統(tǒng)計、分析報表，如計劃制訂、計劃執(zhí)行、質量、庫存、設備等方面的分布及發(fā)展趨勢，可為相關人員進行科學決策、優(yōu)化生產提供幫助?！舯本┖娇蘸教齑髮W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上搞自動化，不要在落后的管理基礎上搞信息化，不要在不具備數(shù)字化網(wǎng)絡化基礎時搞智能化”。從黑燈工廠實踐來看，工藝越成熟、流程標準化越高、管理理念越先進的工廠轉型的成功率越高。從生產過程來看，如生產布局、節(jié)拍、后工序拉動、標準作業(yè)等是實現(xiàn)黑燈工廠的基礎。打造黑燈工廠的四大階段智能化智能化數(shù)字化標準化況明顯，數(shù)據(jù)質量差。需要通過流程梳理、分析的準確性。網(wǎng)絡化構建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn) 設備互聯(lián)與信息采集。追溯、分析、改善。善循環(huán)。實現(xiàn)從感知到決策再到執(zhí)行的正向改善循環(huán)異常判斷(設備控制設備數(shù)據(jù)IT與OT割裂、數(shù)據(jù)孤島是打造黑燈工廠必須要解決的問題，集成LOFA助力企業(yè)實現(xiàn)縱向第三次工業(yè)革命后，數(shù)控系統(tǒng)漸漸普及，單點自動化已被大范圍采用。但T與OT割裂、數(shù)據(jù)孤島仍舊是當前亟待改善的問題。LOFA(黑燈工廠助理)貫穿遠程控制管理、流程自動化、自動缺陷分類、知識管理與商業(yè)智能，打通數(shù)據(jù)采集與分析閉環(huán)，助力企業(yè)實現(xiàn)縱向集成，提升工廠數(shù)字化設備控制數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)抽取自動化控制數(shù)據(jù)抽取改改善流水線設備黑燈工廠助理LOFA以數(shù)字技術為核心，應用Al視覺檢測、RPA與大數(shù)據(jù)相關技術從軟件層面打造工廠智慧中控大腦GlorysoftY億歐智庫智控大屏LOFA智控大屏LOFA黑燈工廠助理設備集控企業(yè)網(wǎng)絡及基礎設施智控數(shù)字平臺(集控、RPA、AI、BI)+DashBoardLOFA黑燈工廠助理解決方案·可以通過人機交互，來實現(xiàn)對多達Bots代替人員進行操作。iDEP預測·對產品圖像缺陷定位、缺陷分類、8智能工廠成熟度GlorysoftYz歐智庫半導體是數(shù)字經濟的重要基石，設備自動化程度普遍較高，需從軟件層面提升智能控智能工廠成熟度GlorysoftYz歐智庫仍有較大提升空間。14個行業(yè)的智能工業(yè)成熟度指數(shù)發(fā)展狀況離散制造業(yè)智能控制規(guī)模及增速(億美元)A能源&化工(下游)物流物流石油&天然氣(上游)行業(yè)一致性2019泛半導體產業(yè)黑燈工廠國產解決方案生態(tài)圖譜(按首字母排序，排名不分先后)決策分析生產管理生產計劃系統(tǒng)美云智數(shù)美云智數(shù)AA制造執(zhí)行系統(tǒng)鼎捷軟件Glorysoft鎧鉑美云智數(shù)美云智數(shù)質量管理系統(tǒng)倉儲管理系統(tǒng)AiZ黑燈工廠助理智慧控制設備終端A拉晶設備氧化設備光刻機刻蝕機清洗設備離子注入設備薄膜注入設數(shù)據(jù)來源：公開資料；億歐智庫01LOFA開啟黑燈工廠之路0202泛半導體產業(yè)LOFA應用場景分析03泛半導體產業(yè)黑燈工廠最佳實踐04泛半導體產業(yè)打造黑燈工廠未來趨勢展望Glorysoft丫億歐智庫半導體IC行業(yè)黑燈工廠建設難點及LOFA應用場景分析◆在全球競爭加劇、政策鼓勵以及技術進步的驅動下，中國半導體/C產業(yè)不斷發(fā)展，本土應用領域的豐富也為產業(yè)發(fā)展提供強大動力，但由于產業(yè)技術壁壘高、資金需求大，因此不斷朝更細分、更先進的方向發(fā)展。半導體C產業(yè)鏈從芯片設計，到晶圓制造、封裝測試、組裝，再到下游的終端應用，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，具有產業(yè)鏈條長、環(huán)節(jié)工藝復雜等特點。芯片設計芯片設計制造(前道)封裝測試(后道)組裝終端應用12"晶圓因更高的生產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，伴隨顯示驅動、電源管理芯片、分立器件、車規(guī)半導體等需求的穩(wěn)步提高，8"仍具有重要地位。FinFET廣泛應用于22nm至5nm等芯片制造中，其工藝相對成熟。雖然GAA工藝技術不斷優(yōu)化，但對設備和技術支持要求更高，在應用上仍需進一步驗證。芯片特征尺寸接近物理極限，先進封裝技術成為延續(xù)摩爾定律的重要途徑。半導體封測市場將繼續(xù)向小型化、集成化、低功耗方向發(fā)展，同時附加值更高的先進封裝占比將持續(xù)增加。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廠在先進封裝領域投入力度不斷增加，探索技術與商業(yè)可行性，進一步影響先進封裝產業(yè)鏈競爭格局。在電子產品小型化需求趨勢下，組裝密度更高的SMT技術成為組裝技術需求主流。SMT工藝成熟，行業(yè)競爭激烈，催生了更多差異化服務需求，尤其是汽車電子、醫(yī)療電子等高附加值領域。這些領域對檢測自動化和異形件貼裝插件的可靠性要求更高，推動SMT工廠對產線整體工藝水平和效率的進一步提升需求。Glorysoft整體市場增量來源于汽車電子、數(shù)據(jù)中心和消費電子，各類芯片對先進封裝技術需求Glorysoft◆隨著高性能計算、Al、5G等技術的快速擴張，Al、存儲、通信等芯片需求將持續(xù)提高，并對先進封裝技術提出更多要求。現(xiàn)階段，先進封裝主要應用于消費電子，未來在汽車電子、數(shù)據(jù)中心、電信基建等領域的應用增速將顯著加快。高速增長隨著AIGC的應用拓展，頭部大廠加速部署Al領域，帶動GPU需求邏輯芯片存儲芯片隨著下游汽車電子、消費電子領域的持續(xù)發(fā)展，將驅動存儲芯片需求增加，市場規(guī)模有望進一步增長。傳感器芯片受益于物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G等新興技術的快速發(fā)展，以MEMS為代表的傳感器芯片將迎來良好發(fā)展機遇，保持較快增長。通信芯片伴隨物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興應用領域的拓展和深化，通信芯片需求釋放，將保持穩(wěn)步增長。電源芯片電子設備數(shù)量及種類持續(xù)增長，電能應用效能管理日趨重要，帶動電源芯片需求增長。數(shù)據(jù)來源：Gartner;集微咨詢；億歐智庫半導體IC整體面臨成本、良率與招工的三大挑戰(zhàn)GlorysoftYZ歐智庫產業(yè)鏈整體來看，現(xiàn)階段主要面臨成本投入高帶來的降本增效需求，制程工藝技術不斷演進帶來的良率提升挑戰(zhàn)，以及行業(yè)人才招工難、用工難的問題。資本集中程度進一步提升設備資本投資重，需要尋找降本新路徑>設備資本投資重，需要尋找降本新路徑>前道晶圓制造和后道封測均為重資產投入產業(yè)半導體產業(yè)技術難度高，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)，均為重資產投入產業(yè)。晶圓制造和封測環(huán)節(jié)的設備投資占比晶圓制造其他>SMT產業(yè)利潤壓縮，亟需降本增效與半導體產業(yè)鏈相比，SMT產業(yè)技術難度相對較低，進入門檻也相對更低，因此企業(yè)之間“內卷”嚴重，面臨嚴峻的市場競爭格局，在此背景下，存在較高的降本增效需求。制程工藝演進帶來良率提升新挑戰(zhàn)>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廠在生產時進行控制提升，但現(xiàn)在需要fabless公司在產品設計時，將監(jiān)控結構埋在產品當中，與Fab廠共同實現(xiàn)良率提升。>封裝時產生的應力將改變芯片晶體管特性在芯片的邊緣和中間，應力是不一樣的，用傳統(tǒng)的方式去監(jiān)控會導致很多引申問題。要解決問題就需要晶圓廠和fabless協(xié)同合作，實現(xiàn)半導體數(shù)據(jù)從設計到生產到封裝測試的全產業(yè)鏈管理和監(jiān)控。>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鍵環(huán)節(jié)，可能出現(xiàn)貼片位置不準、短路、焊接不良等現(xiàn)象，從而影響生產效率。而傳統(tǒng)的AOI雖然能在一定程度上檢測出產品缺陷，但準確率仍待提高，且很難預測損壞零件的外觀，需要Al技術賦能檢測準確率提高。行業(yè)人才存在缺口，企業(yè)招工難、用工難>半導體產業(yè)以人才驅動，當前缺口較大2020年中國半導體產業(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，當前最缺工藝和生產方面的人才，且與產業(yè)鏈其它環(huán)節(jié)相比，晶圓制造崗位更看重經驗和專業(yè)知識，招工難度更大。>SMT行業(yè)正式工招募難，對設備操作要求較高當前，SMT行業(yè)普遍面臨著正式員工短缺的問題，尤其在工廠密集分布的珠三角地區(qū)。大量采用學生工的現(xiàn)象導致員工流動頻繁，進而造成人力成本上升，導致對自動化升級的緊迫度提升。隨著SMT技術迭代，工廠對操作人員的技能要求不斷提高，但產業(yè)缺乏系統(tǒng)的培訓體系，導致專業(yè)人才供不應求。隨著技術的更新?lián)Q代，操作人員需要具備持續(xù)學習和快速接受專業(yè)知識的能力，同時經驗豐富的操作人員無法有效地傳承給新員工，因此對知識管理體系的需求也日益增加。良率挑戰(zhàn)下，需尋找更精準的方式識別缺陷并改善行業(yè)升級依賴人員技能，人員互相流動下亟需有效沉淀經驗、知識的方法與工具數(shù)據(jù)來源：SEMI;專家訪談；億歐智庫過去幾十年，半導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，設計實現(xiàn)難度不斷提高，流程愈加復雜，摩爾定律日趨放緩，在不斷提高的技術和成本要求下，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)的游戲，而三星采用3nm工藝的Exynos2500芯片因缺陷未能通過質量測試，導致后續(xù)的芯片組也無法實現(xiàn)量產，足以說明先進制程市場競爭日趨激烈?！粼诠に囈蠛统杀就度氩粩嗵岣叩谋尘跋?，半導體前道Fab廠基于縮短產品上市周期、提升良率等核心關注點，對智能制造升級的需求越來越急迫。廠烈，截至2023年三星與臺積電5nm工藝已量產廠難度增長劇00升而增長(單位：億美元)商數(shù)量7633?技術節(jié)點Fab廠智能制造升級核心需求16現(xiàn)階段，中國大部分半導體前道Fab廠都已實現(xiàn)單個環(huán)節(jié)機臺設備自動化，甚至部分頭部工廠已采用帶有智能化功能的設備，但普遍存在設備和生產環(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前基礎上實現(xiàn)各生產環(huán)節(jié)和機臺設備的數(shù)據(jù)打通。·盡管Fab廠通過設備自動化升級可以在一定程度上降低人員誤差，但產線上仍存在大量人機結合操作環(huán)節(jié)。人工操作存在誤差率且穩(wěn)定性難以保證，直接影響良率，因此需要有更加先進的方式減少人員錯誤。與操作，要想真正實現(xiàn)黑燈工廠，需要將過去發(fā)生的問題或不良的經驗封裝進系統(tǒng)/軟件中，再賦能到設備的維修環(huán)節(jié)。雖然不能完全脫離人，但能在很大程度上實現(xiàn)降本提效?！ぶ饕w現(xiàn)在異常定位與解決上。例如前一工藝環(huán)節(jié)出現(xiàn)參數(shù)異常問題時，F(xiàn)ab廠希望在下一個環(huán)節(jié)可以對問題進行自動定位及自主糾正，即在后面的工藝環(huán)節(jié)自動化、智能化地彌補前面流程的問題?！がF(xiàn)階段，設備機臺發(fā)生問題后無法實現(xiàn)自主校正，仍需人員做支持。當設備預警時，需要人員現(xiàn)場確認后校正，該項工作重復度較高，可以通過一定的技術手段提升，最終實現(xiàn)設備問題的自動檢測和校正?！艏夹g創(chuàng)新成為驅動半導體產業(yè)增長的關鍵，隨著需求市場對產品“輕薄短小”需求的提高，先進封裝工藝將逐漸成為主流?！粼谌斯ぶ悄?、5G、高性能計算等更高集成度的市場需求下，先進封裝市場增速將超傳統(tǒng)封裝，2024年，預計全球先進封裝市場規(guī)模近440億美元，先進封裝規(guī)模增速提高。SiP+(異構集成)2018201920202021集成化，逐漸成為高性能產品封裝的首選。封測企業(yè)在黑燈工廠建設中面臨四大挑戰(zhàn)◆現(xiàn)階段，封測企業(yè)在積極布局黑燈工廠建設，但過程中仍面臨降本增效、自動化程度低、檢測準確度低等痛點?！粽w來看，半導體后道封測環(huán)節(jié)自動化水平普遍低于前道晶圓制造環(huán)節(jié)，關注點略有不同。封測廠普遍希望在設備機臺改造升級的基礎上，實現(xiàn)自動化上下料、數(shù)據(jù)采集、圖像識別等，并提高檢測準確度以保證良率提升。半導體后道封測環(huán)節(jié)在智能制造升級過程中面臨的挑戰(zhàn)平衡投資與收益·國內封測基地已大量建成，市場競爭加劇，成本投入的降低將成為競爭重點。引入自動化設備和智能制造升級成為降本的解決方案之一?！ぴ诖吮尘跋?，如何平衡自動化投入成本與量化收益成為目前立項階段核心挑戰(zhàn)。機臺設備數(shù)據(jù)自動采集·先進封裝工藝相對于傳統(tǒng)封裝來說技術門檻更高，對機臺精度的要求也很高，機臺設備所收集的數(shù)據(jù)也更多、更細?！と绾螌崿F(xiàn)不同工藝環(huán)節(jié)機臺設備數(shù)據(jù)的自動采集，以及采集后的數(shù)據(jù)分析，對于先進封裝產線的智能制造升級尤為重要。自動上下料·對于后道封測廠特別是先進封裝工藝來說，要想真正達到黑燈工廠的愿景，自動上下料是必須要克服的一環(huán)，雖然目前很多工廠已引入自動化機器人，但還是有很多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合·各封測廠都在做智能檢測的嘗試，如自動缺陷識別、自動對刀、自動點檢等，但在缺陷自動識別及分類上，仍面臨準確度不高的痛點?！ね瑫r，頭部封測廠希望智能檢測可進一步與代操融合，從而實現(xiàn)全面自動化。如自動切割過程中如有偏離，可結合自動對刀實現(xiàn)切割機的自動執(zhí)行與校正。PCBA產業(yè)整體面臨市場競爭加劇、原材料和勞動力短缺、質量提升等方面挑戰(zhàn)GlorysoftYZ歐智庫◆激烈的市場競爭導致產品開發(fā)周期縮短，客戶沒有多余時間和財力進行重復開發(fā)，單板必須盡可能一次成功。因此，在第一次的PCB設計中就必須能夠滿足可生產性、可測試性、可維護性的要求，并可以通過各專業(yè)機構對市場準入的認證?！舳F(xiàn)階段PCBA行業(yè)普遍面臨勞動力短缺、人工判圖準確率低等痛點。競爭激烈、產品需求同質化環(huán)境下，成本戰(zhàn)略是制勝關鍵，企業(yè)需要關注降本增效路徑產品同質化、地域集中度高，競爭激烈原材料和勞動力短缺仍是生產環(huán)節(jié)痛點人工成本高，誤判率不穩(wěn)定，需自動化手段賦能競爭激烈、產品需求同質化環(huán)境下，成本戰(zhàn)略是制勝關鍵，企業(yè)需要關注降本增效路徑>原材料短缺>人工成本高除去全球性芯片短缺對PCB行業(yè)產生影響外，各種原材料也將直對于PCB和PCBA產業(yè)鏈來說，生產制造過程中有很多環(huán)節(jié)都需接影響制造成本，特別是銅的價格不斷上漲。因此PCB企業(yè)需要要人工對產品質量進行確認，檢測產品缺陷，但人工成本不斷提尋找替代材料非常重要，但同時下游需求不會很快減少，因此提高，對工廠盈利來說是很大挑戰(zhàn)。前進行計劃很重要，尤其是在供應有限的情況下，市場的供應情況需要PCB企業(yè)持續(xù)關注。>勞動力短缺>人工誤判率高PCBA工廠的勞動力成本因所在區(qū)域而異，目前，產業(yè)鏈普遍面在PCBA行業(yè)特別是SMT環(huán)節(jié)，當前各工廠基本都已導入自動化臨勞動力短缺問題，特別是焊錫工、DIP插件工等一線員工尤其檢測設備(AOI),但自動化檢測設備會產生大量誤報，仍需要緊張，對于產業(yè)鏈整體來說，產品質量十分重要，因此尋找廉價人員復檢，導致誤判漏判率提高。因此，為實現(xiàn)質量提升，對于勞動力替代并非切實可行的選擇，雇用缺乏經驗的短期勞動力可PCBA工廠來說，亟需自動化檢測的產品或方案，以提高檢測的能會使生產制造環(huán)節(jié)更易出現(xiàn)問題，甚至導致延產、停機或更大準確率。問題。人員短缺下，需尋找自動化手段助力提升人員效率盡管自動化檢測設備普遍應用，但仍存在大量誤報跟人員復檢工作，需尋找更精準的方法與工具支撐數(shù)據(jù)來源：CPCA;專家訪談；億歐智庫GlorysoftYz歐智庫◆PCBA環(huán)節(jié)的設備自動化水平相對低，且人力成本高企，為實現(xiàn)成本壓縮及黑燈工廠目標，現(xiàn)階段企業(yè)普遍聚焦于機臺自動化升級。在設備自動化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、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；二是保障產品質量，由于汽車電子、消費電子等下游客戶對品質要求越來越高，需要工廠對工藝環(huán)節(jié)有較高的管控能力。·PCBA工廠產線迭代周期短，導致自動化方案無法完全適用于所有產品產線。PCBA工廠作為純代工廠，其自動化規(guī)劃儲物流自動化、自動上下料以及AOI檢測等·站在下游客戶需求角度來看，目前PCBA工廠亟需升級改善檢測環(huán)節(jié)。目前，PCBA生產過程中仍有很多環(huán)節(jié)需要人工目檢和復判，存在誤差，如何提升檢測準確率是PCB·二是運營層面，采集運營數(shù)據(jù)，包括設備和人員等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對設備維護保養(yǎng)參數(shù)的監(jiān)控以及異間的數(shù)據(jù)打通需求。對于單個工廠來說，各環(huán)節(jié)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域不同，而消費電子、汽車電子、醫(yī)療電子等客戶對于產品的要求是不同的，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要求也很高，和汽車電子接近，因數(shù)據(jù)來源：專家訪談；億歐智庫21◆工藝制程、技術的進步持續(xù)推動電子產品朝小型化方向發(fā)展，由此帶來SMT工廠對于“輕、薄、短、小”要求的不斷提高，而AOI檢測是保證產品質量、提高生產效率的關鍵環(huán)節(jié)，但SMT在爐前爐后AO環(huán)節(jié)仍面臨誤判高、操作復雜等核心痛點，特別是對于消費電子、醫(yī)療設備、汽車電子等高附加值終端應用領域來說，對判圖的準確率和效率要求不斷提高?！翎槍ι鲜鐾袋c和需求，部分頭部企業(yè)已開始探索并實踐A技術的賦能，通過A技術與AOI的融合，進一步強化設備功能，減少人工檢測成本和誤報率，可在滿足生產需求的同時，優(yōu)化流程并提高產品質量，滿足下游高附加值應用領域的需求。當前，SMT工藝段在爐前/爐后的AOI檢測上仍面臨核心痛點·對于消費電子、醫(yī)療設備、汽車電子等PCBA下游應用領域來說，其產業(yè)附加值更高，對SMT貼片后要求100%質檢，且對判圖準確率要求更高。·傳統(tǒng)的算法難以兼容焊點的多形態(tài)特征，導致誤判率較高，從而增加操作·此外，過多的誤判和長時間的工作容易導致操作人員疲勞，漏檢的風險也·以家電類PCBA生產為例，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)設備檢測效果，從而影響生產效率。PCBA企業(yè)亟需Al檢測對判圖準確率提高的賦能類，有助于根因分析和問題回溯。未來趨勢：饋，動態(tài)調整模板印刷機參數(shù)，保持最佳體積并降低缺陷率；在機器實際發(fā)生故障前進行預測性報警；通過關聯(lián)SPI的焊膏體積與AOI的后流焊焊點質量數(shù)據(jù)，持續(xù)調整打印機參數(shù)并確定理想設置。GlorysoftYZ歐智庫半導體后道封裝測試良率改善YE缺陷的自動識別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RP文檔解析；MES叫料；量測代操研磨自動對針(圖像);針痕檢測(圖像)涂料或清洗液的配方選擇涂料或清洗液的配方選擇廠務系統(tǒng)涂料或清洗液的配方選擇；文檔解析采集設備三色燈狀態(tài)，采集加液機和二氧化碳機狀態(tài)，通過檢測框架到位后控制Tranfer停止，前進向側面送貨，檢測排出后繼續(xù)向前送貨通過串口遠程控制搖桿鍵盤控制實現(xiàn)遠端操作機臺端搖桿鍵盤工廠中控室/戰(zhàn)情室建設實時智能識別設備狀態(tài)，根據(jù)特定事件進行自動化操作；實現(xiàn)減員以實現(xiàn)黑燈工廠為最終目標，建立中控室后逐步實現(xiàn)工廠自動化，監(jiān)控AI、工廠整體營運指標以及非預期狀況處理等數(shù)據(jù)來源：專家訪談；億歐智庫Glorysoft丫億歐智庫◆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、應用廣泛靈活、經濟潛力大等優(yōu)勢。光伏主產業(yè)鏈通?？梢詣澐譃槿齻€主要環(huán)節(jié)，上游包括原料高純度多晶硅材料的生產、單晶硅和多晶硅的制造、硅片的生產；中游包括光伏電池片、光伏組件以及逆變器環(huán)節(jié)；下游是光伏發(fā)電的應用端，包括集中式電站和分布式發(fā)電，此外還涉及光伏玻璃、膠膜、支架等輔材環(huán)節(jié)。多晶硅料硅棒/硅錠/硅片單晶硅棒→單晶硅片布式光伏增長。基于供應鏈優(yōu)勢、總部優(yōu)勢、資金優(yōu)勢、光伏中游產業(yè)政策引導、產業(yè)變革雙重因素下，光伏產業(yè)亟需通過數(shù)字化手段提升管理效率、優(yōu)化◆2022年1月5日，《智能光伏產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展行動計劃(2021-2025年)》發(fā)布，提出“十四五”期間，光伏行業(yè)智能化水平顯著提升，產業(yè)技術創(chuàng)新取得突破的目標。數(shù)字技術提升光伏企業(yè)運營能力數(shù)字技術提升光伏企業(yè)運營能力流程標準化，借助RPA等相關數(shù)字技術可以自動控和智能糾偏以及成品運輸簽收全流程追溯，實2021年補貼退坡完成隨著光伏發(fā)電成本的下降，開始實施補貼退坡機制，2021年，國家對于光伏電站和工商業(yè)用分布式光伏新建項目不再補貼；2022條產生較大的影響，之前企業(yè)可以靠國家補貼緩解生存壓力，而如今，必須通過自身產品及技術提升來獲取薄片化、大尺寸化對設備控制精度要求更高展，追求規(guī)模化效應不再是其唯一目標，光伏產品制造廠商開始并提高組件功率輸出。薄片化、大尺寸化產品對設備控制精效率是全產業(yè)鏈制造端發(fā)展的核心邏輯，業(yè)務延伸之后，如何平衡不同環(huán)節(jié)之間的效率并做好協(xié)同工作，就需要提升設備的自動數(shù)字化、智能化促進設備精益化發(fā)展數(shù)據(jù)來源：專家訪談；公開資料；億歐智庫26◆光伏行業(yè)企業(yè)在數(shù)字化實施中，需要將數(shù)字化技術與軟件系統(tǒng)融入到企業(yè)生產設備設施中，同時設備設施的自動化程度影響著數(shù)字化實施效果?！裟壳?，光伏生產環(huán)節(jié)自動化生產程度不盡相同，在硅片、硅料生產環(huán)節(jié)自動化程度較高，而在電池片、組件生產等環(huán)節(jié)自動化程度次之。如光伏電池片的單片追溯，需要數(shù)字化系統(tǒng)與電池片生產設備的深度融合以確保追溯準確率，但目前準確率普遍不高，主要原因是生產設備的自動化程度不夠，無法實現(xiàn)與數(shù)字化追溯系統(tǒng)很好的融合。同時，為更好融合/T技術與OT技術，數(shù)字化服務商需在實施中全方位掌握企業(yè)生產設備的性能、構造原理等。但由于光伏行業(yè)存在產品門類眾多，產業(yè)環(huán)節(jié)長、工藝技術復雜等特點，要做到完全清晰、透徹的了解每一環(huán)節(jié)的設備生產與運行參數(shù)存在較大困難與挑戰(zhàn)?！粢虼?，在數(shù)字化實施中，能否與設備生產商展開充分技術合作、能否提高光伏生產設備自動化水平直接影響整個數(shù)字化實施的效果。生產設備自動化程度設備廠商數(shù)量數(shù)字化融合效果硅料提煉設備、還原爐高一般好單晶爐、切片機、清洗機高制絨清洗機、等離子蝕刻機、絲網(wǎng)印刷機、電池片較高較多較好疊片機串焊機、激光劃片機、擺GlorysoftYZ歐智庫不同技術路徑下主要生產環(huán)節(jié)TOPCon與HJT對比TOPConTOPCon(11-14步)HJTHJT(6步)·TOPCon產線兼容PERC產線，增加約0.5-0.8億元/GW即可完成升級；·HJT與PERC工藝路線完全不同，無法延伸，只能新投產線，且HJT與主流的PERC生產設備不兼容，因會給企業(yè)帶來較高的轉換成本。V擴散(磷)擴散(硼)擴散(硼)HWCVDHWCVD制備雙面非晶硅PECVD制備雙面非晶硅二次硼(退火)背面沉積掩膜LPCVD:隧穿氧LPCVD:隧穿氧LPCVD:隧穿氧PECVD/PEALD/化層和i-Poly-Si化層和n-Poly-SiPVD隧穿氧化層和n-Poly-Si磷擴離子注入磷摻雜量產效率背面AlOx正面AIOx背面+正V溫度系數(shù)絲網(wǎng)印刷絲網(wǎng)印刷絲網(wǎng)印刷印刷固化固化結首年2%,首年1%,首年1%,次年V電注入光注入電注入光注入電注入光注入電注入光注入電注入光注入電注入光注入數(shù)據(jù)來源：CIC;集邦；億歐智庫GlorysoftYZ歐智庫光伏電池片的數(shù)字化轉型仍處于探索期，存在頂層設計/統(tǒng)籌規(guī)劃缺失，信息孤島/設備孤立，場景盲區(qū)、卡點和數(shù)字斷點，物料拉動“費人”,具體表現(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)的生產產能和效率。光伏電池片制造過程涉及多個環(huán)節(jié)、工藝復雜，以TOPCon為例涉及14個工序，環(huán)節(jié)之間存在相互影響，一個環(huán)節(jié)的延誤可能導設備透明度低設備透明度低，設備異常將影響工廠經濟性。光伏電池片生設備透明度低設備透明度低，設備異常將影響工廠經濟性。光伏電池片生自動化斷點，數(shù)據(jù)質量差、信息孤島。光伏電池片處于技術23題。電池片無法通過傳統(tǒng)的二維碼方式進行產工序中涉及到刻蝕，二維碼將在生產過程信息孤島4信息孤島4質量穩(wěn)定性難保障5質量穩(wěn)定性難保障5數(shù)據(jù)來源：專家訪談；公開資料；億歐智庫29流程自動化結合Al視覺檢測技術通過改善人機結合效率、加強設備互聯(lián)將大幅提升電池片環(huán)節(jié)生產效率GlorysoftYZ歐智庫◆當前PERC電池片廠正在關停，逐漸轉向TOPCon、HJT以及xBC(HJT與IBC結合)等技術路線。◆從短期來看，由PERC轉向TOPCon產線投入相對較少(相較新建一個項目將節(jié)省一半的成本),原PERC產線存在較大升級空間。整體來看，轉產線后基本實現(xiàn)單點自動化，但在設備互聯(lián)、人機結合(檢測、上下料)等部分仍存在進入空間。電池片無法印刷二維碼，如何實現(xiàn)產品尋源追溯也是一個驅動因素。從長期來看，頭部廠商正在探索邏輯xBC等技術路線，產線數(shù)字化程度高。電池片制造對環(huán)境要求高，生產制造過程當中人員頻繁進入將造成電池片污染，不利于良率提升。在行業(yè)實踐過程中，電池片產線基本實現(xiàn)單點自動化，但在人機結合、設備互聯(lián)等方面仍待進一步提升?！で逑粗平q環(huán)節(jié)結束后需要人工取片稱重、檢測電池片情況(金字塔數(shù)量)擴散(硼)·測試方阻異常情況。當前有部分廠商正在研發(fā)相關測試儀，但穩(wěn)定性、可靠性仍有待提升·刻蝕過程需要人為稱重來觀察是否完成·工藝段結束后需要觀測電池片環(huán)節(jié)是否存在膠殘留氣象沉積·測試方阻異常情況。當前有部分廠商正在研發(fā)相關測試儀，但穩(wěn)定性、可靠性仍有待提升·需檢查膜厚，如均勻性、中心厚度、邊緣厚度等。當前部分機器已實現(xiàn)功能集成，但原有絲網(wǎng)印刷、燒結·柵線(視覺)·PL&EL測試(集成在機臺上)數(shù)據(jù)來源：專家訪談；公開資料；億歐智庫30組件制造環(huán)節(jié)質量管理受多因素影響，其中“人、機、料、法”四大方面痛點明顯Glorysoft橫向對比光伏制造全環(huán)節(jié)，組件部分利潤率最低，隨著光伏產業(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)境要求相對寬松，但是人、機、料、法四大方面痛點明顯。半導體/軍工機加工半導體技術人員原有人員晶圓切片電池片組件·相對來講，組件環(huán)節(jié)對環(huán)境要求寬松，沒有嚴格的無菌要求?！す夥a業(yè)人員依賴半導體等其他產業(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、設備管理自主性欠缺等問題?！び唵尾煌?shù)不同，一年可能會調整多次產線，產線切換頻次增加，造成產線標準化實施困難，針對不同訂單采法用不同標準化，訂單的制作工藝要求不通用化，管理難度增加；·設備調整精度困難及穩(wěn)定性難保障。訂單不同、輔機·光伏產業(yè)技術迭代周期短，技術沉淀吸收未完成，就馬上材不同，設備適應性和可調節(jié)性差，單點智能化有待投入市場，賺取利潤，造成產線技術能力延遲，給成本回提升；收增加難度?！ち悸士刂齐y。不同訂單標準及輔材使用偏差和切換料頻繁，造成機器穩(wěn)定性交叉，從而批量質量問題增多，把控較難?！ぎa品原材料缺少及材料質檢控制能力較弱。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，造成質量標準達成難度增加，對產線整體切換造成不必要的產能和質量損失。數(shù)據(jù)來源：專家訪談；公開資料；億歐智庫光伏組件打造黑燈工廠面臨頂層戰(zhàn)略規(guī)劃不足、數(shù)裝備智能化支持度不足等問題。數(shù)據(jù)難共享，導致產業(yè)鏈協(xié)同差，存在的光伏組件、光伏玻璃、光頂層戰(zhàn)略規(guī)劃不足·光伏企業(yè)對智改數(shù)轉重要性認識不足，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)即便是開始應用數(shù)字化工具但也缺乏相適配的戰(zhàn)略規(guī)劃、架構設計、組織文化、管理制度、生產模式。光伏組件企業(yè)在智改數(shù)轉實施落地時，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)標準，無法準確定義應用場景，也無法結合公司的重點業(yè)務發(fā)展訴求提出數(shù)字化發(fā)展目標與方向。數(shù)據(jù)應用能力不足·部分光伏企業(yè)數(shù)據(jù)基礎建設較為落后，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、數(shù)字化工具，難以對數(shù)據(jù)進行準確而完整的采集、存儲、處理、分析等一系列數(shù)據(jù)處理應用?！ご送?，部分光伏組件企業(yè)數(shù)據(jù)孤島問題突出，各業(yè)務部門之間數(shù)據(jù)難以打通，難以集成完整且高質量的數(shù)據(jù)。上下游產業(yè)協(xié)同方面更難以構建統(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)務協(xié)同與生產統(tǒng)籌。設備智能化不足·光伏行業(yè)企業(yè)在數(shù)字化實施中，需要將數(shù)字化技術與軟件系統(tǒng)融入到企業(yè)生產設備設施中，裝備的智能化程度影響著數(shù)字化實施效果。目前，光伏生產環(huán)節(jié)智能化生產程度不盡相同，在硅片、硅料生產環(huán)節(jié)智能化程度較高，而在電池片、組件生產等環(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)與電池片生產設備的深度融合以確保追溯準確率，但目前準確率普遍不高，主要原因是生產設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。32GlorysoftY億歐智庫◆在品質管控及工藝分析方面，Al+視覺技術在光伏組件生產場景下落地應用經過近五年時間，目前已經進入全面展開階段。通過Al+視覺技術可以全面提升組件生產行業(yè)的數(shù)據(jù)化、智能化，優(yōu)化生產資源配置、杜絕或減少批量缺陷產生、卡控重要缺陷傳遞、實現(xiàn)生產效率及產品品質雙提升。串焊·視覺引導、串長檢測、端部焊帶檢測層疊中檢固化IV測試數(shù)據(jù)來源：專家訪談；公開資料；億歐智庫33Glorysoft丫億歐智庫全球液晶面板產能逐步向中國遷移，至2023年中國大陸產能占比67%Glorysoft液晶面板產業(yè)可劃分為四個發(fā)展階段：歐美原創(chuàng)-日本產業(yè)化韓臺通過逆周期投資擊敗日本-中國大陸后來居上，經歷多次產業(yè)遷移最終花落中國大產線賣給華星光電，并將其韓國3條LCD產線完全轉向QDOLED,全面退出LCD面板市場。LGD韓國坡州月產能為160K大板的P7G7.5工廠已經于2022年Q4關閉，減虧策略下廣州廠目前關停Phase2產能100K,僅剩余110K產能電、惠科市占率穩(wěn)居前三。3.0%工數(shù)據(jù)來源：DSCC;IDC;Omdia;億歐智庫2022年全球大尺寸LCD面板市占率京東方華星光電惠科其他群創(chuàng)光電京東方華星光電惠科其他彩虹股份2022年全球OLED面板市占率其他三星京東方其他三星京東方華星光電深天馬2022年出貨量(億臺)未來市場預期屏幕尺寸趨勢說明筆記本電腦與平板3.60增長放緩中小屏MLEDOLED滲透率不足5%,miniLED、microLED有望進一步增長。電視2.03下滑或維持大屏MLED考慮miniLED、microLED直接替車載高速增長中小屏MLED素，miniLED有望先于OLED放量。工業(yè)顯示中小屏OLEDTFT-LCD仍是當前主流技術，OLED存在增長潛力。顯示屏中小屏OLEDOLED滲透率低，未來增速有望快速提升。商用大屏高速增長高速增長小屏MicroLEDGlorysoftY億歐智庫通過TFT控制液晶分子的偏轉OLED器件是多層薄膜堆疊成的類三明治結構，全固態(tài)、自發(fā)光，無需背光源。LED微型化、陣列化，通過IC通過TFT控制液晶分子的偏轉OLED器件是多層薄膜堆疊成的類三明治結構，全固態(tài)、自發(fā)光，無需背光源。LED微型化、陣列化，通過IC或TFT控制LED燈珠亮暗，顯示質量趨于完美。發(fā)光效率123亮度213213313313響應時間123113113132成本競爭力331132優(yōu)勢產業(yè)成熟，成本低，尚有技術顯示畫質絢麗(自發(fā)光，對比顯示畫質絢麗(高對比度、高升級空間，MiniLED背光技術度、色域、刷新率較高),全色域、高刷新率、高亮度),賦予其高端競爭力。固態(tài)，輕薄，可柔性。輕薄，可柔性。劣勢顯示畫質問題(對比度、色域、亮度低，壽命短，長期使用可技術尚未成熟，產業(yè)化程度低，刷新率較差),柔性難度大。能存在燒屏現(xiàn)象，成本較高。良品率低，成本極高。應用領域TV、手機、PC、車載、AR/VR、手表等全領域均覆蓋，主要集中在手機，高端TV有所滲透，手表覆蓋較為可觀，未目前僅在手表、戶外有少量應用，后續(xù)技術問題解決后，將是目前應用最廣泛的顯示技術。來將往PC領域持續(xù)滲透。率先從高端TV、XR、商用顯示開始滲透。數(shù)據(jù)來源：公開資料；億歐智庫37GlorysoftYZ歐智庫◆從制造環(huán)節(jié)來看，當前LCD與OLED在生產流程上存在一定對應關系，MLED與芯片制造存在一定相似性。其中MiniLED一般用于LCD背光。數(shù)據(jù)來源：專家訪談；公開資料；億歐智庫手機封裝模組組裝半導體顯示屬于資本密集型產業(yè)，本地配套率低、良率低導致成本壓縮空間有限◆半導體顯示產業(yè)為典型資本密集型、人力密集型產業(yè)，中國G10.585萬元/片，其中本地化配套率低是其中一個重要影響因素。◆中國LCD面板工藝成熟，占全球70%左右產量，但在OLED、MLEDLCD面板廠、G6.0OLED面板廠按照設計產能均攤平均成本分別為50萬元/片與等新型顯示領域，技術仍需進一步完善。中國半導體顯示產業(yè)成本受上游配套影響，投資成本高昂中國顯示器件上游材料本地化配套率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/設計月產能)新型顯示領域良率及相關技術仍需進一步完善OLED良率仍待提升目前國內面板廠商對OLED技術并未目前國內面板廠商對OLED技術并未取得全面突破，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題，導致國產OLED良率不足。MLED技術不成熟有待進一步突破轉移效率轉移良率轉移精度轉移效率轉移良率轉移精度由于Micro-LED發(fā)光層和驅動基板生長工藝差異，很難通過生長工藝將顯示陣列和驅動器件集成起來，所以需要轉移步驟將制作好的Micro-LED晶粒轉移到驅動電路基板上。GlorysoftY億歐智庫中國半導體顯示企業(yè)正在加大黑燈工廠探索力度，2015年前設立的工GlorysoftY億歐智庫◆中國面板廠從2006到2020年每年都有新建廠房，其中2015年是一個分界線，2015年之前工廠設備相對老舊、自動化程度較低，而2016年之后工廠自動化程度較高。缺陷檢測難大屏化趨勢下，產品面積增加、產能高，人工檢測存在漏檢風險。以10.缺陷檢測難大屏化趨勢下，產品面積增加、產能高，人工檢測存在漏檢風險。以10.5代線為例，面板面積可達到3370mm*2940mm,人工檢測難度極大、易疲勞。此外，產生不良類型種類多達上百種，不同工序、不同產品的缺陷特征也不盡相同，這對人員來說快速精準識別缺陷類型有一定難度。單點數(shù)字化程度較高，但協(xié)同性有待提升面板行業(yè)在生產環(huán)節(jié)實現(xiàn)信息化的企業(yè)占比近70%其中，數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率和關鍵工序數(shù)控化較高，其中關鍵工序數(shù)控率超過50%。但在生產、服務、產業(yè)協(xié)同等環(huán)節(jié)數(shù)字化程度和應用程度較低，仍屬單點試驗和局部數(shù)字化階段。2006-2020年，中國顯示面板廠投建情況自動化程度較低9463452115232015自動化程度較高，存在智能化需求1320133122111202012010120082016201821426776651無塵環(huán)境要求下，遠程操控需求高面板的生產過程極為復雜，生產線之間的跨度長達500-600米，操作人員在各條產線之間穿梭耗時耗力，同時，檢測設備的操作非常繁瑣，需要人員對高分辨設備進行實時等級判斷。此外，OLED對環(huán)境要求高，無塵室車間內人員頻繁的進出和操作，不僅浪費人力，也讓生產環(huán)節(jié)中的安全隱患飆升。數(shù)據(jù)來源：專家訪談；公開資料；億歐智庫40GlorysoftY億歐智庫◆當前面板對生產車間要求較高，需要無菌環(huán)境，人員出入走動容易帶來意外情況。當前人員頻繁進出場景集中在repair與檢測兩大環(huán)節(jié)，通過結合流程自動化與Al視覺檢測技術將彌合面板流程斷點，提升自動化效率。應用人力重復工作成盒repair顯影后類別自動判斷。檢測干/濕法蝕刻陣列檢測成盒檢查ACF貼片IC結合·圖像識別，自動外觀檢測；·圖像分類；·集中判code;數(shù)據(jù)來源：專家訪談；公開資料；億歐智庫4102泛半導體產業(yè)LOFA應用場景分析03泛半導體產業(yè)黑燈工廠最佳實踐3.2泛半導體產業(yè)LOFA合作伙伴最佳選型模型3.3哥瑞利LOFA解決方案核心優(yōu)勢3.4哥瑞利LOFA最佳實踐展示04泛半導體產業(yè)打造黑燈工廠未來趨勢展望◆泛半導體產業(yè)生產環(huán)節(jié)整體對環(huán)境要求比較高，通過設備自動化可以實現(xiàn)將人員拉到中控室，從而實現(xiàn)車間無人，達到名義上黑燈工廠。但實際上，此時的工廠還不能達到自感知、自適應、自決策的狀態(tài)?！鬖OFA黑燈工廠助理通過遠程操控、自動代操，可以在車間去人的基礎上，進一步幫助中控室人員提升效率，從而提升產能和良率。人員從車間走向中控室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，圖形化更直觀人員從車間走向中控室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，圖形化更直觀提升產能和良型集成泛半導體工業(yè)數(shù)據(jù)大模型，達成仿真與預測，輔助人員快速決策。系統(tǒng)，與生產安全監(jiān)看系統(tǒng)，輔助生產供應穩(wěn)定與安全的保障。全廠自動化必備系統(tǒng)，實現(xiàn)全廠數(shù)據(jù)整合、收集與傳輸。組件化、腳本化、模塊化設計協(xié)助高端設備企業(yè)開發(fā)高效能、高質量的自動化設備控制系統(tǒng)。將MES、APS、QMS等通過數(shù)字化手段集成系統(tǒng)，打造極具效率、精細、可視化生產管理平臺。以智能算法結合工程方法為核心，彌補人員經驗不足，適用于設備異常調查、品質異常原因排查、參數(shù)最優(yōu)化分析等?！艋趯＜以L談發(fā)現(xiàn)，當前大部分泛半導體企業(yè)在選擇智能制造軟件合作伙伴時，通常關注以下六大方面：過往行業(yè)經驗成熟度、系統(tǒng)功能及技術先進性、售后服務及維保質量、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)經驗成熟度影響度最高。相較于其他離散制造業(yè)，泛半導體行業(yè)對技術、技能要求更高，需要服務商具備充分的行業(yè)know-how沉淀，以此降低試錯成本。企業(yè)客戶視角的采購決策因素過往行業(yè)經驗成熟度系統(tǒng)功能及技術先進性售后服務及維保質量團隊及人員穩(wěn)定性價格因素>基于專家訪談，發(fā)現(xiàn)泛半導體企業(yè)用戶在選擇智能制造軟件服務商及解決方案時，最看重服務商過往是否有相關行業(yè)企業(yè)的成熟落地案例，其次是產品系統(tǒng)的功能性和技術先進性，此外，售后服務、團隊穩(wěn)定性、成本回收周期、價格等也是在采購時會考慮的因素?！し丈淌欠駬碛蟹喊雽w行業(yè)落地項目案例，以及成熟案例數(shù)量。系統(tǒng)功能及技術先進性·低侵入性(對生產影響小),以及服務商所提供系統(tǒng)的功能性，相對于其他產品是否有技術亮點?！し丈淘趲椭喊雽w企業(yè)客戶落地系統(tǒng)后的售后服務、維保質量團隊及人員穩(wěn)定性·服務團隊是否穩(wěn)定，如有人員流動是否會影響后續(xù)項目執(zhí)行和服務。價格因素·部分企業(yè)客戶會比較服務商提供的產品價格，但若系統(tǒng)可滿足需求，哥瑞利LOFA解決方案具有集成優(yōu)勢，可以更加有效滿足工廠管理需求◆哥瑞利是一家提供智慧生產解決方案的軟件服務商。專注于泛半導體Know-how和MES,持續(xù)創(chuàng)新，創(chuàng)見性領先地利用大數(shù)據(jù)，人工智能，大模型等先進算法技術，幫助優(yōu)秀企業(yè)創(chuàng)造和提升生產優(yōu)勢。哥瑞利在泛半導體行業(yè)首次發(fā)布LOFA解決方案，包含PCC+Al+Bots等核心產品組合，奇作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。朝苔崇金即°LOFA黑燈工廠助理x4區(qū)搭用合低首率時堂圖Y樓拴澤率’膳搭’舉瑤娡平損°行業(yè)首發(fā)集成解決方案行業(yè)首發(fā)集成解決方案集成后的系統(tǒng)通過優(yōu)化各模塊間的接口與協(xié)同機制，顯著提升整體銜接性，從而確保信息的順暢流通和功能的無縫對接，為用戶采用單點采購高頻產品往往伴隨著較高的試錯成本，而相較于此，集成解決方案通過統(tǒng)籌規(guī)劃與綜合優(yōu)化，更能實現(xiàn)資源的高效利帶來更高效、更便捷的操作體驗。用和成本的有效控制，從而顯著提升整體運營效率。產品性能行業(yè)領先LOFA配合控制檢測修復等自動化設備，完全實現(xiàn)自動化生產，機臺數(shù)據(jù)集中管理，提升管理效率。可節(jié)約60%-80%人力。基于LOFA行業(yè)經驗庫積累，自動判別、修復，準確率高，效率高。ADC自動判圖準確率，準確率達99%以上。LOFA7*24連續(xù)穩(wěn)定高效運行，包含完備方式采集機臺畫面與控制信息，不干擾機臺自身工作流，無數(shù)據(jù)外泄風險。GlorysoftYZ歐智庫◆基于PCC、Al、Bots等產品組合，LOFA黑燈工廠助理解決方案可為泛半導體工廠提供集控代操、自動檢測等價值，同時在專業(yè)性、數(shù)據(jù)安全、系統(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)生產需求·不同于市面通用解決方案主要面向群體，如財務、物流等，無法完成制造業(yè)內特別是半導體/面板這種高端制造業(yè)的生產需求，不支持遠程操作，或者定制過于復雜的業(yè)務邏輯等。低侵入性·其他方案可能需要對設備進行硬件改造，或在設備電腦上安裝軟件，這兩種情況對于客戶來說影響較大，而LOFA采用KVM方案，對于設備幾乎無侵害性，客戶比較容易接受。節(jié)省人力成本可以由LOFA取代掉，從長期運行的角度來看，可以為客戶縮減掉相當可觀的人力成本。數(shù)據(jù)安全不外泄·軟件運行需要的數(shù)據(jù)和產生的數(shù)據(jù)，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。數(shù)據(jù)來源：哥瑞利46LOFA助力某12"前道廠實現(xiàn)人力節(jié)約、良率提高及流程自動化執(zhí)行率提高◆對于前道廠來說，項目前評估和處理晶圓工藝中產生的缺陷工作全部由人工完成，人員上崗培訓周期長，且無塵車間進出不便，無法保證準確率。需要自動化的檢測缺陷方案，以節(jié)約人效及提高準確率。應用場景應用場景YE良率提升CDSEMOfflinetest遠程集控Al檢測個流程高精準的無人實時自動化代操。端遠程控制?？蛇h程監(jiān)控操作，至少節(jié)約20%人力。識別率良率人√第二階段Bots+ADC上線，利用LOFA中的圖像識別技√LOFA實施前機臺的Defect漏檢率為5%,Defect分bin準確率為80%;實施LOFA后Defect漏檢率為2%,Defect分bin準確率為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◆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；設備加密數(shù)據(jù)讀??；老舊機臺自定義功能改造；以及替代人力，節(jié)約成本。應用場景應用場景分類后存儲、上報。FC類機臺動選取配方，自動√實現(xiàn)辦公室遠程操作，并結合機臺自動代替人工操作(代操),有車間共有12條產線(每條產線有12臺Flipchip機臺)原由24個人負責，約換機發(fā)生的成本，通過LOFA改造，本年度減少換機均成本200萬，減少10臺進口機臺升級改造，國外設備廠每臺改造◆SMT行業(yè)正在推動Al應用來降低人工成本與降低人工漏放導致返工的成本。因AOI設備型號多，誤判率高低不等，設備換新成本高；NG的圖片需要人工全部復判，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)約人效及提高準確率。在線爐前/爐后AOI復判在線SPI復判X-RAY復判Al檢測化代操。PCC+Al+Bots取代人員判圖，降低人員工作強度及錯誤率，同時機器學習持續(xù)提升ADC的判圖準確率?！逃布B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，優(yōu)化人機比，提升勞動生產率；√機器學習提升ADC自動判圖準確率，準確率達95%以上，而人工識別通常準確率在80%左右；√替代原有人工復判，大量降低設備誤判率高、人員誤檢漏檢等造成的品質風險，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√設備自動化上線，LOFA配合控制緩存機、自動貼標機、自動收板機、AGV等自動化設備，完全實現(xiàn)自動化生產，導入中控室管理概念，大量減少現(xiàn)場人員，可節(jié)約90%人力，OEE提升5%?！糍|量檢測與缺陷修復是保證LCD產品質量的重要環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)人工缺陷檢測與修復方式主觀性大，誤檢、漏檢率高，修復效率低，修復成功率難以保證，嚴重影響良率。亟待智能化自動檢測缺陷與修復方案，以節(jié)約人效及提高質量，降低材料浪費，實現(xiàn)效益的最大化。Al檢測人√機臺數(shù)據(jù)集中管理，提升管理效率，可實現(xiàn)無人化全自人√設備自動化上線，LOFA配合控制檢測修復等自動化設備，完全實現(xiàn)自動化生產，大量減少現(xiàn)場人員，可節(jié)約60%-80%人力。準穩(wěn)準穩(wěn)判圖準確率錯檢漏檢率降低到1%以下，修復準確率提升95%以上?！虣C器學習提升ADC自動判圖準確率，準確率達99%以上?！逃布B接機臺，無損方式采集機臺畫面與控制信