工研院「机台故障预诊断技术」用AI健检产线

工研院研发「机台故障预诊断技术」，透过分析设备机台的故障纪录，协助业者精准预测设备机台健康。（工研院提供／罗浚滨新竹传真）

工研院整合10几种AI人工智慧演算法，研发出「机台故障预诊断技术」，透过分析设备机台的故障纪录，协助半导体等业者精准预测设备机台健康，用「维护取代维修」，有效提升台湾高阶制造业的国际竞争力。

工研院巨量资讯科技中心组长张森嘉指出，一般晶圆厂产线设备机台，若发生无预警故障，轻则产线上的半成品报废，重则整条产线停摆，产品交期延迟，影响商誉，对很多厂商来说是一大恶梦！

若能提前知道机台的健康状况，就能适时进行保养、维修，降低产线突发停机的成本与风险，确保产能，但要在产线多达数百种资料参数中，找出真正影响机台健康的参数，并不容易。

张森嘉说，过去多采单一的「英雄式」演算法分析，常会让机台预测的分析准确度不足，导致频频发出「假警报」，造成产线工程师的困扰，更连带影响产能。

工研院团队经过反复验证测试，顺利找出能反映机台健康的关键参数，绞尽脑汁整合10几种先进演算法，2107年研发出「机台故障预诊断技术」，让AI人工智慧扮演产线医生，无时无刻为产线「健检」。

张森嘉说，透过分析机台运作的感测资料，掌握机台健康，决定最佳的保养或维修时机，即时监控和提前预警的准确度超过95％，目前已实际导入半导体晶圆厂，强力为设备机台的健康把关。

AI人工智慧是提升制台湾高阶造业竞争力的最佳利器，工研院为此擘画2030技术策略与蓝图，投入智慧化共通技术AI人工智慧创新应用研发，为台湾制造业突破转型的瓶颈，加速实现智慧制造。