Re: [讨论] AI进展之台积调机台未来

楼主: sendtony6 (TY)   2019-02-12 23:27:06
: 思考点一:
: 调机台人员 跟公司导入的辅助调机台AI 前期会并存
: 后期会留下多少人员 颇堪玩味
:
AI可以做的事很多,但AI做不到的事也很多,如果你以为设备或制程的工作只是调数据
那你就太不了解半导体产业的生态了
AI最终只会是辅助工具而已
———————————
: 目前除了工研院 已经很多家软件厂商 还有半导体
: 业主已经跑大数据 喂数据一阵子了
: 思考点二:
: 我觉得业主买这种软件 主要的目标是希望
: 本来很多人力在顾机台 后来变成只有几个人 看着电脑萤幕 曲线变化调整 ,
: 四大都跑去台积又怎样。我不怕请不到人
听过SPC chart吧,台积除了钱最多之外,第二多的就是spc chart ,他妈的什么死人骨
头都能上chart
这个就是你说的 看着电脑曲线变化调整阿
然后呢???
没有然后了,因为AI最多只能告诉你可能的原因是什么
而这些早就有了(就是alarm log)
以制程来说,AI最多也就是当成high light的工具而已
更不用说牵扯到成本的时候,AI只能是参考甚至派不上用场,因为相关的变量太多 ,尤
其是参杂了"人"这个变量
你最后的结论实在是太好笑也很矛盾
台积是全世界最先进的工厂都无法用AI取代四大四中
结果你的结论是那些比台积落后的工厂可以用AI屌打四大四中
你到底再说什么啊???
你的逻辑都比AI还差,先担心你自己吧
: ———————————————————————
: To be continued
作者: youkiller (人生海海)   2019-02-13 00:35:00
AI根本是个joke, 先把自动化搞好再说
作者: edonis0724 (难道你不期待彩虹吗)   2019-02-13 07:05:00
不能质疑GG的神圣
作者: negohsu (专打不专业环团)   2019-02-13 08:06:00
我认为AI可以应用在半导体,在defect分类以及metrology上都是很好的应用。再来就是良率的分析相关的,也应该是很适用。
作者: s7131469   2019-02-13 08:08:00
不要在神魔化AI了
作者: celestialgod (天)   2019-02-13 09:56:00
AI做良率分析根本笑话..... 没看过资料真的别傻傻以为做得到
作者: IhateOGC (我讨厌)   2019-02-13 18:01:00
我相信AI总有一天一定能取代GG的,等skynet连上网络一定能自我思考重新重写AI程式,然后自我生产取代GG海边已经在推动AI工厂了,别小看AI
作者: batista1980 (生活要精采)   2019-02-13 18:55:00
别对AI幻想太多AI要能作用,要有巨量的training data, 而且format跟正确性都要很好今天要是pi-run新东西,哪来的training data?更别提一没弄好就是garbage in garbage outdetect分类跟metrology在良率改善里算很基本的了,很多难的AI做不了什
作者: w60904max (自宅警备队员)   2019-02-13 20:31:00
defect分类 以前影像处理和rule based+加些小姐就解得差不多了用DL只是解起来更潮 但没法100%准 还是要人为介入
作者: negohsu (专打不专业环团)   2019-02-13 20:59:00
抱歉,我上的第一门AI实例课就是做AI的公司,用良率分析当范例。你真的懂AI?
作者: AJones (我要变狼人........吼)   2019-02-13 21:04:00
celestialgod讲的才是对的 AI公司当然用好看的数据给你看不然要跟你说AI做的东西都不能用吗 这样不是自打嘴巴这些东西实际放到产线上根本就一场灾难
作者: negohsu (专打不专业环团)   2019-02-13 21:22:00
从什么角度看资料。拿WAT的资料,透过AI的学习,确实可以对应在wafer sorting的结果。你要拿process的run货资料去对应wafer sorting的结果,运算量有点太大。但是真的不能做吗?我不认为做不到。当然,离真正放在产线上还有一定的距离,但是我不认为做不到。如果你有接触KLA,你可以试着跟他们聊聊,他们的AI可以想做什么事,现在可以做什么事。
作者: bbbcccddd2 (没人要的)   2019-02-14 01:06:00
包子还在喊要做AI....XD
作者: negohsu (专打不专业环团)   2019-02-14 07:24:00
AI只是一个广大的集合,machine learning也是AI。举凡机器的自动化或是FAB在使用的自动派工系统,都属于AI(ML)。
作者: scott0327 (yoyoyo)   2019-02-14 11:33:00
为何我认为推文讲的,不过就是大数据分析
作者: gj942l41l4 (米食主義者)   2019-02-14 13:33:00
分析跟AI一线之差在于谁做判断 也没有说一定要learn
作者: negohsu (专打不专业环团)   2019-02-14 16:08:00
AI本来就是用适合的算法来处理大数据啊

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