存儲器大廠美光(Micron)抓住人工智能(AI)與大數據(BigData)的新科技浪潮，導入到現有全球各地12吋晶圓廠，協助提升品質、良率、產出、生產周期與營運成本等五大面向，并且協助公司員工與新科技接軌，做職涯轉型，讓我們看看美光如何用AI打造一座做“智能晶圓廠”。

啟動大數據分析專案培養全球資料科學家團隊新科技的出現加速了產業鏈的解構與重構，云端運算(ClouldComputing)、移動通訊裝置(MobileDevice)、社群媒體(SocialMedia)等新科技的崛起，讓全球數據資料出現爆炸性成長，隨之而來的是資訊系統的變革加速，以及企業創新轉型的腳步，從制造業來說，如何透過新科技來優話高階制程的競爭力，并提升產品的附加價值，成為致勝關鍵。再者，企業也需要重新建立伙伴生態體系，來落實創新轉型的目標，在這個方向上，美光也不例外。

美光全球前端營運副總裁BuddyNicoson表示，美光啟動大數據分析專案，透過大數據的分析能力，來改善品質、良率、產量與成本，這也是很多制造業都在努力的方向。美光執行方式之一，是培養全球資料科學家團隊，借由與伙伴緊密合作的方式，來導入適合的AI等資料分析方案，讓半導體先進制程轉換更具競爭力。

Nicoson表示，在啟動大數據分析專案時，美光與合作伙伴協助搜集晶圓廠內的各種數據資料，先透過小規模的試驗專案，來確認大數據分析方案的實施效益、投資報酬率，取得高階主管的認同后，再按照業務需求循序擴大應用范疇。透過AI提升良率及生產效率美光是如何利用AI與大數據來優化產能與良率?關鍵在于透過分析資料來優化5個面相，包括品質、良率、產出、生產周期與營運成本等。

第一，在品質方面，美光有遠端操作中心(RemoteOperationsCenter)，借由在各個晶圓廠實施的故障感應檢測(SensorBasedFaultDetection)、預測維修(PredictiveMaintenance)、即時流程控管(RealTimeProcessControl)與預測分析(PredictiveAnalytics)等機制，實際運行后，提升了高達35%的營運效率。

第二，在良率方面，美光是透過深度學習(DeepLearning)自動辨識與分類矽晶圓上的缺陷，系統將自動化診斷并分析造成矽晶圓缺陷的根本原因，究竟是因為流程?還是因為生產工具?再將分析結果與建議方案寄送給相關團隊成員，修正問題后，進而提升良率表現。

第三，在產出方面，美光是透過搜集與分析跟工程營運相關的數據資料，包括設備運作資料、故障檢測結果、統計制程管控資料等，即時掌握各晶圓廠生產線的狀況，透過調整與優化各產線營運狀況，進一步提升營運效能與落實品質管理。

第四，在生產周期方面，美光是透過分析晶圓生產流程、需求預測等數據資料的方式，來優化排程。

第五，在營運成本方面，是透過搜集與分析數據，例如晶圓耗損等非結構化數據資料的方式，來預測需求，同時，借由零件管理與降低浪費、耗能等方式，來達到降低營運成本的目標。

除了透過上述5個面向，逐步優化各個晶圓廠的良率與產出外。另外，美光也鼓勵不同廠區的晶圓廠可以相互學習，目前美光的12吋DRAM和3DNAND晶圓廠分散于美國、日本、新加坡、臺灣等各地，將協助各個晶圓廠可以快速取得、參考各廠區的大數據分析專案成效，同步提升每個地區晶圓廠的效能。Nicoson表現，透過AI與大數據分析，美光可借由遠端操作中心管理、優化各晶圓廠的表現。Nicoson進一步表示，這樣可以減少一發生問題，就必須派人到現場檢查和維修的頻率，且遠端操作中心可以借由儀表板掌握即時資訊，落實預測維修，為時因應客戶的需求而做出即時調整。

培育人才和建立伙伴生態體系極大化大數據分析成效Nicoson分析，除了導入AI與大數據分析等新科技強化公司生產效率外，也不會忽略協助內部員工轉型的重要性，另一個重點更是與外部伙伴生態體系溝通。他進一步解釋，啟動大數據分析專案后，美光成功將晶圓管理工作從人工管理轉向自動化管理，將分散在各個晶圓廠的管理工作集中到遠端操作中心，來進行統一管理，并且將分散的系統整合成一個整合式的解決方案，并且開始透過分析資料下達決策與解決問題，為確保轉型成功。

美光啟動職務轉型(JobTransformation)計劃，借由資料分析培育課程，可協助分散在世界各地的員工可加速對大數據等新科技的掌握度，腦力激蕩出有助于優化營運業務的方式。美光也舉一名員工為例。有名已經在美光任職24年的制程作業人員在完成資料分析培育課程后，不但對各種演算法有一定的了解度，也懂得透過遠端操作中心提供的預測分析結果來執行各項工作，如在機臺設備發生問題前，要求伙伴到場協助維修等，成功從制程作業員轉變為制程技術員，有能力執行更復雜的工作內容，成功轉型為新進員工的導師。再者，美光除投入資金與資源來進行內部人才培育，也積極協同外部的合作伙伴，一起匯整來自資訊科技、營運科技的數據資料，包括先進流程管控、巨量分析數據、生產設備運作、故障檢測等，將這些都落實在先進制造上。Nicoson最后總結指出，AI和大數據的分析時代來臨，美光確實做出傳變，借由新的科技來提升美光對市場的反應力，并且會持續深化團隊成員的資料分析能力，循序優化各個晶圓廠效能。