台湾是如何应用大数据分析提高半导体竞争力

台湾是如何应用大数据分析提高半导体竞争力

自引进IC封装开始，台湾半导体产业已发展40余年，近年来总产值已近20,000亿元新台币，在全世界占有一席之地。半导体产业竞争力来自於成本、良率及交货时间，其中良率更是一家公司有竞争力之所在。近年来自动化生产及物联网(技术发展，使得所有半导体制程相关的数据得以蒐集与保存，这些数据包含产品数据、机台数据、量测数据、缺陷机数据、晶圆接受度测试数据及晶圆测试数据，如何有效的使用这些大数据数据一直是半导体产业重要的课题之一。除了提升产品良率之外，产品/制造流程缺陷追踪、供应计画、提升能源效率…等都可以利用大数据分析提升公司竞争力。

处理这些数据主要可分成三个步骤：数据前处理、数据分析、验证与评估。在数据前处理时必须先修正数据错误，常见的数据错误有以下两种：

1.数据出现异常值。透过盒须图可轻易的分析出异常值，通常发生的在设备工程师在调整机台的时候或是由其他外在因素造成，因此这样的值通常直接删除。

2.数据出现遗漏值。因侦测设备的限制，有时数据会有不完整的情况，处理这样的状况可透过补值的方式(内插法、平均法等)回填可能的数据或直接删除该笔数据。

因每种数据的性质与内容不同，为有效使用这些数据，将数据库整合为必要的步骤。如何整合这些数据库首先需考量实际问题需求，再来考量数据库数据的型态，例如机台数据为连续型数据、缺陷机数据为离散型数据，因应不同的数据型态必须选择不同的方式去做合并。

在数据分析处理上，常见的方式可分成以下几种方式：

1.利用数据分群演算法，例如K-means演算法、阶层式分群演算法将原始数据分群。

2.将分群好的数据透过决策树找出造成问题发生的可能因子，或透过机器学习演算法，例如SVM建立模型，预测问题是否会发生，藉此实作出预警系统。

数据分析完之後必须评估结果是否符合现实以避免过适现象。在此步骤往往会发生分析结果和过往经验不一致的情况，除了花许多时间与工程师沟通确认之外，还需找不同的数据集交互验证，已确保数据分析方式是可行的。

在处理大量的数据时面临到许多的挑战，例如：传统的分析工具与方法通常适用在小规模的数据上，当数据量大且复杂时往往失去其效用、分析数据需耗费大量的计算时间，如何快速的处理大量数据是一项大的挑战。近年来已有一些工具可解决以上的问题，例如：MLlib即可支援一些机器学习的套件在Spark平台、RHadoop及SparkR套件可支援R的分析工具在Hadoop及Spark平台上。除了在分析数据时面临的挑战之外，TATA Consultancy Services(TCS)顾问公司在2013年从其他面向提出在处理大数据数据时面临的许多挑战，举例来说：数据工程师需取得部门经理的高度信任、对於不同的商业决策需决定该使用哪些数据、利用大数据分析帮忙部门经理做决策…等，以上的问题待管理相关的人员来解决。

对於半导体产业来说，透过大数据数据分析历史数据，挖掘其中有用的资讯以提升公司竞争力是非常有效的一种方式。科技部与台积电在2014年下半年即举办相关的比赛，希冀发掘半导体相关数据的各种有用资讯。相信往後会有越来越多人力与资源投入这领域，让半导体产业迈入新的世代。

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人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

2.医疗保健行业成长

机器学习和大数据都是掌握海量潜在医疗数据的关键因素。基于AI的系统也能帮助医院改善其 *** 作的流程和数据的管理。鉴于医疗保健专业人员在阅读剂量指示、或诊断数据方面难免会经常犯错，智能AI系统通过具有图像识别和光学字符辨识的功能对所有的数据进行二次检查，以减少此类错误的发生频率。

人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。

3.AI晶片关键在于成功整合软硬体

AI晶片的核心是半导体及演算法。软件硬件成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。

4.自主学习是目标

AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。首先，是为自主机器打造一个AI平台还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中最后建立虚拟世界入口(VR)。

5.CPU和GPU结合

CPU是通用于各种设备的超强性能的处理器，什么场景都可以适用，所以就需要将CPU和GPU(或其他处理器)结合起来，做到最完美的构架。为开发人员提供更多算法等。

6.AR和 AI共进退

AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺，为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。

如今，基于AI的发展已经成为了主流。各种企业不仅热衷于改进其现有的流程，而且还能看到AI给他们带来的潜在增长点。这也就是为什么CIO们应当重视AI的战略意义和其创新发展的空间。