RPA整合AI與IoT：構建半導體封裝產業的未來智能工廠

1. 引言

2. 半導體封裝產業的現況與挑戰

半導體封裝是將晶片與電路板組裝成可用元件的關鍵步驟。然而，隨著需求多樣化與技術複雜度增加，封裝產業面臨以下挑戰：

• • 生產數據來源多樣，難以整合與分析：封裝過程涉及多個環節，設備、原材料等數據分散，難以實現全流程監控。
  • 傳統封裝作業依賴人力：手動操作不僅效率低，且容易導致產品良率無法穩定提升。
  • 設備協同不足：自動化設備間缺乏整合，流程間存在瓶頸，無法達到全流程優化的目標。
  • 市場壓力：快速變化的市場要求縮短交貨時間，提升產品穩定性。

3. RPA智能系統：解決方案與架構

RPA透過模擬人工操作，打破了傳統流程中各階段的資訊孤島，實現無縫銜接與數據共享。

• • 核心技術與運作原理：RPA透過流程機器人，模擬人類的點擊、輸入等動作，無需改變現有系統架構。
  • 與MES的整合：MES（製造執行系統）與RPA結合後，能夠自動收集封裝數據並即時分析，提升製程監控能力。

    1. 流程機器人：模仿人類操作行為

    在半導體封裝製程中，存在許多繁瑣且重複性的工作，例如機台運行設定、數據審核、材料管理等。傳統上，這些工作需要大量的人工操作，容易受到操作員疲勞、錯誤等因素的影響，從而導致生產效率低下甚至產生不良品。RPA流程機器人能夠模仿人類的操作行為，實現機台設定、彈跳視窗確認、審核過程等操作的自動化，大大提高了工作效率，同時降低了因人工疏忽而引發的錯誤。

    2. 模仿/增加量化人為判斷：自動化資料處理

    在封裝過程中，往往需要根據多變的製程參數來進行判斷。例如，機台的運行狀況、產品的質量參數等都需要即時的反應與調整。RPA系統能夠進行量化的人為判斷，根據即時收集的數據進行分析，確保機台運行參數正常。如果發現異常，系統可以自動觸發物料卡關機制或調整參數，從而防止產生不良品或設備停機。

    3. 製程參數可視化：即時監控與決策

    RPA系統與MES系統深度整合，能夠實時上傳封裝製程中的各項關鍵參數，並將其呈現在可視化看板上。這不僅方便操作員隨時掌握設備的運行狀況，還能協助管理者及時識別生產過程中的異常，並做出快速決策。這樣的即時反應機制能夠有效降低設備停機時間，並保證生產線的穩定運行。

    4. 人工智慧輔助決策：預測與優化製程

    除了基本的數據監控與控制，RPA系統還可以借助人工智慧（AI）技術，對收集到的數據進行深度學習和趨勢分析。通過對歷史生產數據的分析，RPA系統能夠識別出潛在的風險與優化機會，提前做出調整。這不僅提高了製程的精度與穩定性，還幫助企業在競爭激烈的市場中做出更加科學的決策，進一步提升生產質量。