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台灣積體電路製造股份有限公司

30年來,台積電智慧製造三度大變革,從2000年邁入全自動,2012年發展出整合平臺和大數據分析,到了2016年進入了智慧製造第三階段,這次大轉型不只是智慧製造生產模式的敏捷革新,更要靠AI展開全面數位轉型,擴及工作場所現代化、數位供應鏈管理、高效能雲端運算和團隊協作創新。(也可參考另一篇長文,深度剖析台積電如何靠AI推動全面轉型

台積電30年IT和AI發展史
(1996~2020和未來四大發展方向)

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●1996年7月,正式提出虛擬晶圓廠願景,也於同年展開管理資訊系統升級專案計畫(MUST計畫)

●1996年9月,全方位訂單管理系統(Total Order Management System, TOM)上線,可提高客戶預訂流程的效率,縮短交期並提升服務品質,來實現虛擬工廠的理想

●1997年12月,成立Y2K專案,旨在解決全公司業務相關軟硬體系統及生產設備範圍的Y2K年序問題

●1997年報,組織圖首度新增資訊技術發展處

●1999年7月,推出TSMC On-Line網站,全球客戶可網路下單,即時查詢晶片生產進度和出貨狀況

●2000年1月1日,資訊系統及所有生產設備順利度過Y2K危機

●2000年6月,推出DesignSphere Access服務,可以完全透過網際網路,完成從晶片設計構思到完成晶片驗證的程序 

●2000年8月,TSMC-Online 2.0線上服務系統上線,客戶能夠互動式查詢晶圓製造相關資訊,不同客戶角色可以自訂常用功能

2000年,【智慧製造第一階段】,從半自動邁向生產自動化

●2000年,首創的eFoundry服務理念,將更多客戶服務內容延伸到網際網路,建立更即時便捷的溝通模式

●2001年,林坤禧資深副總兼任台積電首位資訊長

●2002年,推動2項IT跨部門專案,線上供應系統可整合供應商相關資訊、原物料計畫管理系統可改善物料需求預測,同時也降低缺料的風險。

●2002年報,揭露資訊長執掌包括資訊系統架構、電子商務策略與資訊系統發展及營運

●2002年報,揭露e-foundry基本架構,以網路為基礎,建立了包括設計合作、工程合作和後勤合作系統等應用系統。DocuFast可下載全套台積電技術文件,以確保製程的一致性與包容性。

●2005年報,揭露在物料企畫及庫存管理上持續改善,透過每周資料更新及報表系統,有效地整合了資材及其它相關單位之供需資訊。2006年報揭露,超大晶圓廠達到近百分之百的全自動化生產

●2008年初,創立開放創新平台(Open Innovation Platform , OIP),整合台積電與合作夥伴的矽智財、設計服務與製程技術

●2008年,參考營運持續管理標準BS 25999加強營運持續程序
(備註:此管理標準後來納入資訊系統對營運的風險,成為資訊圈衡量企業對於「營運韌性」規畫是否達國際主流的指標。)

●2008年起,建立全面環保、安全與衛生管理(TSM)系統,透過網路介面整合20多套系統

●2009年報,揭露「EFOUNDRY」服務系統。設計合作可提供客戶在每一設計階段完整準確及時的設計資訊;工程合作可提供客戶晶片良率測試及可靠度相關的工程資訊;後勤合作可每天提供三次客戶晶片在工廠封裝測試及運送的後勤資訊。

●2011年率先進入智慧化生產流程,將人工智慧導入晶圓製造

●2010年報,首度提出「精準製造」製造架構,利用結合精細複雜排程、即時派工與物料自動搬運系統發展精準製造,也用先進機臺控制系統、即時缺陷偵測系統來最佳化機臺效能

●2010年報,永續指標下的風險管理指標首度增列資訊系統,這些永續指標應用也用於主要供應商管理

●2011年12月,OIP合作夥伴管理門戶網站上線,與生態系統夥伴們間建立商業生產上更有效的溝通管道

2012年,【智慧製造邁入第二階段】,發展整合平臺和導入大數據分析

●2011年報揭露,台積電以網際網路為基礎,提供了更積極主動的設計、工程及後勤合作的「EFOUNDRY」整合服務系統,讓客戶可以一天24小時、一星期七天隨時掌握重要訊息,產生自訂報表

●2014年報,首度揭露更多台積電Big Data應用,包括利用巨量資料的智慧化調機、大量工程資料探勘以及設備腔體匹配系統進行分析,進一步應用於機臺、製程與良率的管控。以及巨量工程資料協助決策分析的「智動化」系統(Intelligent Automation System),可維持機臺高效且穩定的運轉。另外也開始使用智慧化行動裝置

●2014年報,在風險管理項目中,首度把「網路攻擊之風險」列入其他風險項目

2016年,【智慧製造邁入第三階段】,要引進各種新數位科技,結合機器學習和AI全面驅動數位轉型

●2015年報,首度揭露使用機器學習來優化工程效能。工程巨量資料分析平臺與機器學習的技術,並利用統計製程控制、先進機臺控制、先進製程控制及晶圓測試,全面優化機臺、製程與良率。並透過工程巨量資料探勘與分析、智慧化調機和設備腔體匹配,讓智動化營運系統達到「自我診斷和自我反應」

●2015年報,提出「精實與智慧生產」,台積電已整合了先進資料分析、智慧診斷、自我反應引擎和生產知識等技術,把工廠的生產模式,從「自動化」革新為「智能化」

●2016年報,揭露製程管制和分析系統已整合了多個智慧功能,達成了自我診斷與自我反應,來提升良率、改善流程、錯誤偵測、降低成本與縮短研發周期。在工程效能最佳化上,已開發出精準即時缺陷偵測分類系統、先進智慧機臺控制和先進智慧製程控制,即時監控並準確調整製程條件。還開發出精準機臺腔體匹配和良率採礦分析,以降低製程變異和潛在良率損失。更進一步建立了大數據、機器學習和AI架構,來尋找影響產品品質優劣的關鍵因素。舉辦全公司性的深度學習和機器學習培訓

●2016年報,提出「敏捷與智慧生產」,台積電除引進IoT、智慧化行動裝置,亦引進移動式機器人,來提高工廠生產效率

●2016年報,在網路攻擊風險中,新納入勒索軟體攻擊風險考量

●2017年,計畫內部培訓300位ML專家,打造ML平臺

●2017年報,揭露台積電集中式晶圓廠製造管理系統「超級製造平台」(SMP)。為落實卓越製造的承諾,台積電更進一步將自動化生產製造系統結合機器學習技術。機器學習技術將工廠的生產模式,從「自動化」革新為「智能化」,廣泛地應用在排程與派工、人員生產力、機臺生產力、製程與機臺控制、品質防禦以及機器人控制等方面,從而有效提升生產效率、彈性和品質,同時最大化成本效益,並加速全面創新。

●2018年8月5日,發出電腦病毒感染事件聲明,該事件導致晶圓出貨延遲及成本增加,也促使台積電強化供應鏈資安、推動機臺資安標準

●2018年,成立風險管理工作小組,重要危機事件,針對火災、地震、資訊系統服務中斷、供應鏈中斷及水電供應中斷,新增加了資訊安全事件來進行應變演練

●2018年10月,宣布首度在開放創新平台(OIP)上提供「虛擬設計環境 」VDE,讓客戶透過雲端進行晶片設計,也啟動第5個開放創新平台聯盟「雲端聯盟」,將雲端業者納入晶片設計製造生態系

●2018年,TSMC-Online推出全方位製造資訊報表,客製化報表製作時間,也由數日縮短至五分鐘,快速滿足不同客戶對各階段製造資訊的多樣需求。

●2019年,IT軟體開發策略著重在雲端應用以及手機App開發,軟體開發流程更從瀑布開發模式,轉為DevOpsAgile開發模式。

●2018年報,營運風險項目中首度納入「資訊技術安全之風險及管理措施」,過去將其列於一般「危害風險」。

●2019年3月,TSMC-Online新增晶圓指令功能:客戶可以線上預約晶圓生產批號,在線上下達生產指令,經台積電確認即下達指令完成、開始製造,減少因時區差異衍生的客戶等待或溝通時間。

●2019年7月,成立供應商資訊安全協會,亦定期發布供應商資安電子報,溝通資安規範。

●2019年,台積電TSMC-Online可提供超過1萬600個不同的技術檔案及360個製程設計套件,一年下載量超過10 萬次

●2019年報,「致股東報告書」說明致力於持續強化業務的基本體質,包括了增強資訊架構和資安。

●2019年報,揭露智慧製造技術(AI、ML、專家系統、先進演算法),廣泛用於排程與派工、人員生產力、機臺生產力、製程與機臺控制、品質防禦、以及機器人控制。也整合智慧化行動裝置、IoT和移動式機器人,來結合智慧自動物料搬運系統,以強化晶圓生產資料收集與分析

●2019年報,在資訊技術安全之風險及管理措施上,揭露更多資安改進措施,例如建置機臺自動化掃毒及防毒系統;強化網路防火牆與網路控管防止病毒跨機臺及跨廠區擴散;依電腦類型建置端點防毒措施;開發及部署資安監控程式;加強電腦弱點掃描及軟體更新;加強釣魚郵件偵測及員工辨識能力測試;委託外部專家執行資安評鑑;建立一個整合的自動化資安維運平臺。

●2020年中,展開5G企業內網規畫與部建

●2020年12月,台積電IT首次線上大規模徵才,招募海內外IT業界人才

未來發展方向

●2020年12月揭露幾個【數位轉型重要發展領域】用AI、大數據及尖端數位科技來打造智慧製造(如智能調機及機臺邊緣運算)、數位供應鏈管理高效能混合雲端運算及服務(將適合業務上雲,如雲端CRM和雲端HCM)、工作場所現代化(如內部行動App、RPA、智能會議室等)、團隊協作(如AR/MR遠端協作、使用者為中心的團隊協作合作平臺)。

【首度揭露TSMC內部雲端軟體開發平臺】,整合DevOps流程和工具,支援上千名工程師開發。多數應用程式已經轉移到Kubernetes環境,也採用微服務架構來設計軟體系統。揭露下一代智慧工廠發展策略,要結合行動應用、MR、IoT、大數據和AI來發展下一代AI工廠。

【首度揭露台積AI和ML四大應用布局】:製程研發面:用AI協助理解高複雜高維度的製程開發挑戰。Fab量產面:用AI和ML分析感測資料和檢測影像,來進行品質檢驗、缺陷檢查,協助快速產生高品質的晶圓。業務面:市場動態分析大量使用AI,也用來分析顧客行為模式。IT維運:利用AI協助IT內部複雜系統的維運,異常偵測等。

【首度揭露IT基礎架構團隊三大工作重心】:運用各種基礎架構新技術(完整行動應用、導入協同合作和線上會議服務、雲端服務整合利用)協助企業數位轉型,資料中心透過軟體定義(虛擬化、容器化、基礎架構程式化)轉型成真正的私有雲、基礎架構持續創新(導入新世代5G、IoT製造、AIOps技術)

時間排序說明:因每年年報為隔年初才發布,如2011年報會在2012年年初發布,所以,「2011年報」排序會以2012年時間點來排序。

資料來源:台灣積體電路製造股份有限公司,iThome整理,2021年1月

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