旺宏采AI数据分析优化晶圆厂节电效益

科技部人工智能制造系统研究中心日前宣布，旺宏电子12寸晶圆五厂导入清华大学开发最新AI大数据分析技术，一年减少碳排放量约等同一座大安森林公园碳吸附量，节电效益显著！

半导体、面板厂因为要维持恒温的制造环境，冰水主机耗电量占整个厂务系统耗电大宗。为协助产业智能制造更有效提升能源使用效益，科技部人工智能制造系统研究中心主任简祯富，领导清华大学团队研发利用AI和大数据分析技术，实时预测晶圆厂冷却需求变化，掌握高与低点以精准地最佳配置冰机，并分析冰机设备运转大数据，预估各冰水主机的健康状况和所能供应的冷冻吨(Ton of Refrigerant；TR)，以优化开关冰机配置组合的最佳决策。

这项技术使各冰机运行在最佳效率区间，并满足冷冻吨的需求；当设备有潜在运转风险时能提早预警，并厂务人员精准调度建议：开启或关闭哪里一台冰机、哪里几台冰机需要提早检视设备状况。新技术满足冷冻吨需求和优化运转效益，以达到节能并提高人力和设备效能之目的，也避免人员经验差异所造成的决策不一致。

旺宏电子12寸晶圆五厂曾荣获2014年与2016年经济部全国节能绩优竞赛优等奖。为进一步提升节能效益，率先采用AI和大数据分析技术。该厂于2018年2月初开始导入冰机节能技术，厂务系统连结清大开发的AI算法，每日早、晚各给出一次开关机决策建议。截至5月底止，已经验证具体执行成效显著。旺宏电子副总经理陈瑞坤表示，透过此技术可以在既有节电措施上再提升0.36%效能，以目前月产能约两万片推估，一年可降低碳排放量385吨，约当于一座大安森林公园一年碳吸附量。

简祯富表示，清华大学决策分析研究室接受科技部人工智能专案计画补助，深耕AI和大数据分析相关技术。与旺宏电子产学合作所发展的解决方案，能够提供聪明生产的厂务环境；结合冰机设备健康参数的大数据分析，能够预先侦测潜在的设备问题，并在因应外在环境温度和生产负载变化下，满足恒温制造环境所需的冷冻吨需求，并同时优化冰水主机调度，于最佳效能区间内运转以达成节能并提升效益的目的。简祯富指出，此项节能技术未来将进一步推广至其它产业领域应用。