工研院研發AI人工智慧設備預診斷技術，提升先進製程精準度與良率。（工研院提供／邱立雅竹縣傳真）
高速、高智慧的檢測技術已是現代化產線高產能的關鍵，在大數據分析、邊緣運算與AI人工智慧協助下，許多半導體業者都從自動化邁向智動化，以智慧化提升產能與競爭力。工研院研發AI人工智慧設備預診斷技術，已導入全球半導體封測龍頭日月光協同合作，以最迅速的速度提供最佳參數，提升先進製程精準度與良率。
人在生病前，身體會發出某些訊息，機器在故障前也存在某些訊號，工研院指出，若能提前掌握設備資訊，更精準掌握並分析龐大數據，就能及時進行設備維護、零件更換甚至人力調度，提高設備稼動率和降低設備維護成本，減少無預警異常造成的損失，產線人員不再分身乏術。
在智慧工廠趨勢下，工研院的AI人工智慧設備預診斷技術，有如產線上的智慧糾察隊，透過演算法進行深度學習，即可在產線直接判讀瑕疵，更可建立一套完整的資料庫，完整解決傳統人爲檢查失誤或品質不均問題。
該技術解決問題時間，可從30天縮短成1至5天，縮短超過50％，不但可提升半導體制程良率，未來可提升包括頻率元件生產製造廠、多晶模組微小化構裝製程廠、碳化矽晶圓檢測、AiP載板檢測、半導體先進封裝測試檢測等產線彈性化生產。
經濟部工業局副組長呂正欽表示，在智慧工廠的趨勢下，許多半導體廠紛紛採用AI人工智慧與機器學習協助導入半導體制程。日月光現導入工研院的AI人工智慧設備預診斷技術進入高階先進製程，相信可以在既有的基礎下，讓製程更精準有效，讓製程更具彈性與自主性。