工研院「機臺故障預診斷技術」用AI健檢產線

工研院研發「機臺故障預診斷技術」，透過分析設備機臺的故障紀錄，協助業者精準預測設備機臺健康。（工研院提供／羅浚濱新竹傳真）

工研院整合10幾種AI人工智慧演算法，研發出「機臺故障預診斷技術」，透過分析設備機臺的故障紀錄，協助半導體等業者精準預測設備機臺健康，用「維護取代維修」，有效提升臺灣高階製造業的國際競爭力。

工研院巨量資訊科技中心組長張森嘉指出，一般晶圓廠產線設備機臺，若發生無預警故障，輕則產線上的半成品報廢，重則整條產線停擺，產品交期延遲，影響商譽，對很多廠商來說是一大惡夢！

若能提前知道機臺的健康狀況，就能適時進行保養、維修，降低產線突發停機的成本與風險，確保產能，但要在產線多達數百種資料參數中，找出真正影響機臺健康的參數，並不容易。

張森嘉說，過去多采單一的「英雄式」演算法分析，常會讓機臺預測的分析準確度不足，導致頻頻發出「假警報」，造成產線工程師的困擾，更連帶影響產能。

工研院團隊經過反覆驗證測試，順利找出能反映機臺健康的關鍵參數，絞盡腦汁整合10幾種先進演算法，2107年研發出「機臺故障預診斷技術」，讓AI人工智慧扮演產線醫生，無時無刻爲產線「健檢」。

張森嘉說，透過分析機臺運作的感測資料，掌握機臺健康，決定最佳的保養或維修時機，即時監控和提前預警的準確度超過95％，目前已實際導入半導體晶圓廠，強力爲設備機臺的健康把關。

AI人工智慧是提升制臺灣高階造業競爭力的最佳利器，工研院爲此擘畫2030技術策略與藍圖，投入智慧化共通技術AI人工智慧創新應用研發，爲臺灣製造業突破轉型的瓶頸，加速實現智慧製造。