自德州儀器工程師Jack Kilby在1958年發明集成電路以來，這個新產業在過去幾十年里飛速發展，并逐漸走進了各個領域。因為其關系到國計民生的方方面面，這個“小東西”在近幾年受到了全球的高度關注。尤其是近幾年，因為缺貨風波和地緣政治的影響，半導體的地位變得前所未有的重要。
然而，作為全球最大的半導體消耗國，我國在半導體領域卻沒有獲得相應的地位。
據彭博社統計，2020年，中國大陸的芯片進口額攀升至近3800億美元，約占國內進口總額的18%。知名分析機構IC Insights的數據則顯示，2020年，中國大陸的集成電路市場增至1434億美元，然而其中僅有15.9%是由中國大陸生產的。如果僅統計總部位于中國大陸的公司的產值，則只有83億美元，僅占中國2020年IC市場總量的5.9％。
由此可見，大力發展國內的芯片產業迫在眉睫。
中國從各個地區進口芯片的統計（source:彭博社）
作為一個坐擁全球最完整供應鏈的國家，中國在集成電路的設計、生產、封測、測試、材料和裝備方面都有布局，但我們并沒有獲得相應的集成電路成績。這一方面固然與我國上述領域都存在短板有關。更重要的是，在行業專家看來，缺乏以市場最優的成本、按時足量地生產出穩定、高品質半導體產品的能力，是中國半導體難以生產出具有市場競爭力產品的命門。
復雜的半導體制造
在集成電路產業鏈中，半導體制造是最重要的一環，是把設計落地、邁出走向應用的關鍵一步，但這又是極其復雜的一環。據相關資料顯示，要制造一顆芯片，需要涉及到五十多個行業，2000-5000道工序。如下圖所示，晶圓代工廠里繁復的制造步驟下每一個環節都給芯片制造廠商帶來了巨大的挑戰。
芯片的主要制造步驟（source：西南電子）
以芯片制造中的CMP（化學機械拋光）為例，這是一項用于去除沉積金屬或介質材料并平坦化晶圓表面的技術，是晶圓生產中的關鍵制程。這個概念看似簡單，但在實際生產中，CMP要同時滿足材料去除的均勻性、更高生產效率和更低成本的嚴苛要求，這就使其復雜程度大增。
CMP機臺構造和工作原理（sourse：未來智庫）
相關資料顯示，CMP制程中會出現溝槽深度、金屬膜厚波動等幾十種缺陷，這些異常對產品電性參數和良率產生極大的影響。其中，膜厚的穩定對制程來說尤為重要。
統計顯示，CMP膜厚異常、缺陷與包括前程工藝、本制程的設備與制程參數、甚至材料批次等生產過程中涉及的多種復雜因素有關。在如此海量的因子影響并且相互關聯的情況下，工程師無法通過過去的工具和技術很好地單獨分析出實際的影響因子，提升良率，保證工藝的穩定和產品的質量。
良率決定競爭力
行業專家同時也指出，提高生產良率，將直接影響和優化生產周期，極大降低生產成本，從而強化產品以及企業的市場競爭力。而隨著半導體制造生產流程和工藝越來越復雜，制造過程也越來越具有挑戰，良率提升變得異常困難。從相關分析看來，造成這種困難的主要原因有以下幾點：
1.制程工序復雜。產品需要經過幾百道復雜的工序加工，每個工序都要求幾乎100%的良率，否則，良率乘積關系會迅速破壞整體良率；
2.制程高度重入。產品需要多次重復進入相同的制程進行加工，每次都將面臨漸進偏移（Shift）或突變漂移（Drift）等變異現象，品質問題的根源在于高變異；
3.品質實時控制難。良率故障只能通過抽檢檢測發現。檢測本身的滯后性和抽檢的概率性，嚴重影響品質數據的實時獲得，進而影響品質的實時控制；
受限于技術，這其實是過去多年來困擾行業的一個難題，但進入最近幾年，從業者似乎已經找到了一個新的答案——那就是工業互聯網。
工業互聯網助力升級
根據工業和信息化部工業互聯網專項工作組印發《工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023年）》，所謂工業互聯網，是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的全新工業生態、關鍵基礎設施和新型應用模式。它以網絡為基礎、平臺為中樞、數據為要素、安全為保障，通過對人、機、物全面連接，變革傳統制造模式、生產組織方式和產業形態，構建起全要素、全產業鏈、全價值鏈全面連接的新型工業生產制造和服務體系，對支撐制造強國和網絡強國建設，提升產業鏈現代化水平，推動經濟高質量發展和構建新發展格局，都具有十分重要的意義。
國內領先的高端制造業工業互聯網公司——格創東智科技有限公司指出，將工業互聯網技術、模式等與各行業的生產實踐、行業特性、知識經驗緊密結合，可以解決生產痛點問題，為生產帶來真正的價值。其中，半導體制造正是他們聚焦的一個方向。
還是以半導體制造中的CMP為例。其實要控制生產變異，提升半導體制造的良率，就要做到三點：第一，需要在生產過程中獲得全面的數據，監控生產環境；第二，還需要獲得品質全檢數據，進而監控生產品質參數的變異性；第三，能實現實時工程過程反饋和控制，保障生產系統的波動處于穩定的最優受控狀態也是關鍵。
換而言之，就是形成一個全面實時數據分析和工程過程控制（Engineering Process Control，EPC）的品質控制閉環，通過持續地調整和優化操作變量來補償生產變異對制程所造成的干擾與影響，保持輸出產品品質的穩定。
“這三點就構成了基于工業互聯網的 R2R 批間控制（Run to Run Control，簡稱 R2R）方案的核心架構（詳細架構見下圖）。”格創東智強調。
方案總架構
格創東智繼續指出，工業互聯網能廣泛連接各種半導體生產要素，全面獲得、存儲、管理和分析與品質相關的實時數據，解決數據缺失問題；而虛擬量測（Virtual Metrology，VM）通過人工智能算法對大量生產品質相關數據進行學習，利用抽檢數據不斷的修正和優化，取得品質關鍵指標與制程數據之間的關系預測模型，從而對生產品質進行預測，以數字化方式“實時”提供全檢“量測”數據。
至于R2R 智能控制器，則結合了統計過程控制（Statistical Process Control，SPC）和先進過程控制（Advance Process Control，APC）的優點，在全面生產要素數據和虛擬量測全檢數據的驅動下，將反饋機制與前饋機制加入統計過程控制，根據前幾批生產環境數據、量測數據以及生產數據來優化和調整生產設備上的制程參數，從而消除或減少環境、設備、制程參數的突變漂移、漸進偏移等生產變異現象對半導體產品品質所造成的影響，降低操作失誤，達到提高產品品質的目的。
國內某晶圓廠的R2R具體實施計劃和步驟
據格創東智介紹，他們在國內某晶圓廠中部署了其R2R方案，讓客戶產能、良率都獲得了明顯的提升，人力成本也同步下降。與此同時，借助其數據分析算法等多方面的能力，格創東智幫助客戶的工作人員提升了數據分析能力與速度，還幫助企業培養了多因子分析師。這都是客戶未來不可多得的財富。
某晶圓廠R2R系統實施流程再造
格創東智以該晶圓廠某產品Cu CMP制程改造前后的效果為例，說明了他們這個方案的價值。
他們指出，在他們系統上線后，100% OOS（out of specification）異常樣品可以通過系統找出根因進行參數調整，75%以上OOC（out of control）異常樣品可以找出根因進行參數調整。而膜厚預測準確率>98%，平均值預測誤差<1%，模型啟用有效比100%。此外，產品實現系統自動對制程設備參數監控及修正，通過將制程數據和量測數據導入到R2R計算模型中，R2R系統計算的準確提高超過10%，性能優化明顯。
2021年SEMICON China格創東智展位位于N2館No. 2703
2020年底，格創東智攜半導體制造R2R極致品質控制解決方案參加第二屆中國工業互聯網大賽，在1457個參賽團隊中脫穎而出，獲得全國二等獎。能在半導體制造領域獲得如此優越表現，這與格創東智過去幾年在工業物聯網領域的積累密不可分。
用智能平臺賦能更多行業
格創東智是一家由TCL戰略孵化的企業，匯聚了業界頂尖人才1000+人，覆蓋云計算、大數據、物聯網、人工智能等領域。依托TCL40年的多場景生產制造經驗和優秀的人才，格創東智自主研發豐富的產品家族——囊括多個核心能力平臺和應用，為晶圓制造、先進顯示、3C電子、新能源制造、鋼鐵制造、機械、醫藥、石化、裝備制造、飛機制造、冶金等30+個行業提供服務。
憑借出色的實力，格創東智在過去三年里服務了不少頭部客戶，東智工業應用智能平臺是其主要抓手。
東智工業應用智能平臺架構圖
東智工業應用智能平臺致力于提供面向工業現場設備的數據采集、數據分析和智能應用等一站式的制造業數字化解決方案。東智工業應用智能平臺作為一個創新的賦能中臺，可調用四大核心能力平臺：IoT平臺、大數據平臺、AI平臺、技術中臺，幫助用戶快速構建設備健康管理、設備預測性維護、產品質量分析及改善、AI視覺檢測、供應鏈優化等豐富的工業應用。
從格創東智提供的資料我們可以看到，東智IoT平臺提供一站式數據采集、設備對接、數據存儲、數據管理、數據展示及數據分析功能，幫助企業實現對工廠內外設備的實時監控和運維工作，降低設備異常停機時間，提升工廠運營效率。
東智IoT平臺架構
東智大數據平臺是一個綜合型數據能力平臺，能從后臺及業務中臺將數據匯入，進行數據的共享融合、組織處理、建模分析、管理治理和服務應用，統一數據標準口徑，以API的方式提供服務。這樣不但能讓數據業務化，避免“數據孤島”的出現，提升業務效率，更好地驅動業務發展和創新。同時還可以加速從數據導數據資產的價值轉變，讓決策模式由“經驗驅動”向“分析驅動”轉變。
東智MFA多因子分析建模工具，能夠快速確定生產異常根因，在某液晶面板廠應用效果顯著：將液晶面板的不良品單位從批次縮小為單片。單廠年經濟效益提升數百萬。
東智大數據平臺
東智AI平臺則是基于深度學習算法的大數據應用平臺，涵蓋模型訓練平臺、資源調度平臺和推理平臺三大模塊，實現算法模型自主學習、面向客戶的應用管理和硬件資源的合理調配。
基于東智AI平臺開發的視覺缺陷識別系統，AI識別速度提升5-10倍，準確率從人眼的85%提升到90%以上；替代50%以上的人力，實現超千萬每年的經濟效益。
東智AI平臺
基于上述平臺和中臺，格創東智能提供品質工藝優化、設備健康管理、能源管理優化、機器視覺檢測、生產運營優化和供應鏈優化等服務，以設備健康管理為例，某機械加工企業訂閱東智設備健康管理EHM不同功能套件，滿足其對設備管理的全場景需求，實現設備智能診斷、維護保養、預測維護、遠程維護、備件預測等。通過部署東智EHM，該企業生產產值提升3%-5%，設備異常停機時間降低10%-20%，設備維護成本降低10%-15%。
基于在實踐中不斷積累的ITxOT融合能力，格創東智還為客戶提供數字化工廠咨詢和智能裝備集成等支持。
工業軟件國產化替代
2021年3月1日，作為行業領頭羊之一的工業互聯網企業，格創東智CEO何軍受邀參加《工業互聯網座談會》，與工信部領導、其它領軍企業代表一起為行業發展建言獻策。在發言中，何軍談到目前工業互聯網行業的挑戰之一是補鏈，也就是完成高端裝備國產化替代；另一個挑戰則是高端產線裝備要實現軟硬件系統集成。“因此企業要加大自研力度，打造專屬的設備研發制作機構，解決硬件”卡脖子“問題；堅定走國產化替代道路，解決軟件”卡脖子“問題。”何軍強調。
對格創東智而言，如果按照上述的方式繼續走下去，那么他們既定的成為工業互聯網界的“谷歌”和打磨讓中國人自豪的工業軟件的目標將指日可待。