新竹清華大學國際會議廳在9月15日這一天舉辦了一場特別的說明會。向來對於自家半導體製程優化關鍵保密到家的台積電,竟然派了2位在廠房技術部門的高階主管,登臺分享台積電運用大資料的經驗。一旁主持活動的則是台積電卓越製造中心總主持人簡禎富,他也是清華大學講座教授。

根據簡禎富觀察,台積電曾把晶圓廠自動化發展階段分成擬人化、無人化和超人化,最後一個階段是要打造一個集結眾人智慧的製造系統,讓製程不僅可以自動化還要「智能化」。因此,台積電從2011年就開始推動工程資料分析系統升級計畫,簡禎富正是這個計畫的主要參與者。

擁有30年半導體經驗的台積電處長黃裕峰表示,台積電每一個新製程技術的開發,都意味著其資料量的大幅成長,2000年時,產線上的一個機臺,大約可以從200~500個感應器上蒐集製程資料,但到了2014年,平均一個機臺已可蒐集500至1,000個感應器,若是更先進的機臺設備,這個數量更達到了7,000個感應器。

一片晶圓通常需經過500~1,000道步驟,這些機臺設備會不斷從這些步驟中蒐集資料。若統計一座300mm晶圓廠內所有產線的所有製程工具產生的資料,一秒鐘甚至可能產出約100萬筆的資料。

不是只有資料量龐大的挑戰,半導體製程分析的複雜度也高,根據簡禎富的經驗,得從這些半導體製程各階段資料中,考慮如時間性、群集性、連動性等關連,搭配合適的理論分析,才能找出優化調校的方式。

以全球半導體產業龍頭的實力,黃裕峰表示:「過去要分析這樣的龐大資料,至少要1個禮拜時間,但現在透過大資料分析技術,不到幾小時就能得到分析結果。」

從1個禮拜到幾個小時,耗費的時間縮短了至少30倍,這也意味著能更快發現問題、排除問題、或是更快因應需求調整設定、或是在相同的時間進行更多的分析來尋找更好的調校設定。30倍的加速度,正是台積電積極尋覓大資料人才的原因,如此才能擁有越多善用這個加速度的關鍵人才。

早在去年,甚至前年,台積電就派出多位高階主管,到全臺各地大學的資訊科系演講,分享台積電在半導體製程運用大資料分析的經驗,為的就是尋找相關人才。當時為了避免機密外洩,演講內容大半聚焦於公司介紹,只有幾張投影片簡單描述大資料分析對製程調校的重要性,但是沒有揭露太多細節。

但是,今年7月,台積電卻一反過去的作法,大動作偕同科技部、清華大學、多家分析工具的IT廠商,產官學聯手舉辦第一屆半導體大數據分析競賽,甚至台積電還拿出了向來視為機密的產線機臺真實資料,提供參賽學生進行實戰競賽,也就是以台積電製程資料作為大資料分析比賽的素材。

台積電擔心學生資料分析能力不足,還安排課程事先培訓參賽學生學會相關的大資料分析工具或技術。優勝者除了得到獎金,還能優先到台積電面試。台積電不再像過去那樣低調找人,而是主動出擊培養具有資料科學家潛力的新人才。

在我們前一期的封面故事報導「資料科學在臺灣」中提到,根據中研院資訊科學研究所副研究員陳昇瑋的觀察,臺灣至少有2、3千人從事資料分析性質的工作,而真正算得上資料科學家的則只有百來位,這也難怪台積電要如此大動作地揭露對人才的渴求。當產業帶頭大哥都動作頻頻地向大資料人才揮手時,這股國外爆紅數年的大資料風潮,才開始能吹進更多的臺灣企業落地。

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