提升3倍半導體生產效率！新創GoEdge.ai專挑半導體智慧製造的原因是什麼？

半導體製程複雜，周遭環境的氣體濃度、軌道速度或是溫度，都有可能會影響晶片的製造過程，如果發生問題，就需要依靠廠區內的工程師依照數據去分析出事的原因在哪。

但這樣的情況會遇到幾個問題：一是工廠內的環境複雜度高，各種因素都會影響製程，只依靠人工分析來解決會不夠精準，二是等到問題發生再解決，會有更高的成本問題。

針對廠區面臨的問題，陽明交大出身的新創GoEdge.ai利用他們所開發的AI產品Shoku-Ai、Factory Edge-ai，整合廠區各項數據並達到實時監控，透過數據預測廠區設備的健康程度以及異常問題，為半導體、製造業等工廠節省額外成本、加速製程的時間。

用AI導入工廠轉型智慧製造並不是新題目，不過在這個半導體蓬勃發展的時代，GoEdge.ai特別選擇這個賽道，又與其他智慧製造解決方案有何不同？

AI數據整合系統，達到廠區自動化控制

「多數幫這些工廠做AI轉型的解決方案，可能只提供了演算法或工具給工廠，但沒有思考到工廠端沒有人才訓練AI。」GoEdge.ai執行長陳建志（首圖）表示，過去工廠還需要自己組成一個熟悉AI操作的團隊，或是將廠區的機器都停止、把所有資料和數據整理出來給外部的AI團隊處理，相當耗費成本跟時間，因此不是最佳解。

GoEdge.ai提供的解方則是插入式解決方案，不用停機收集數據、也不用自己訓練AI模型，而是利用他們已經訓練好的AI模型，直接「plug-in」到客戶的系統端，與客戶的數據資料進行串接，相當於一個系統取代整個AI團隊的成本以及訓練AI的過程。

GoEdge.ai的AI模型主要分為兩個方向，一方面是幫助工廠硬體設備偵測和分析異狀的Factory Edge-ai，以及幫助工程師計算參數，能夠加快生產效率的Shoku-Ai。

針對工廠硬體的Factory Edge-ai

過去廠內設備發生問題時，工程師需要依照數據以及過去經驗，逐一拿著儀器排查才能找出問題點。

而Factory Edge-ai只要發現數據偏移等情況，就會發出異常示警通知，並讓工程師直接透過系統上的即時數據做觀察以及分析，可以更立即的做根因分析以及解決問題。

另一方面，Factory Edge-ai也有預測設備健康程度的功能，利用數據計算並預測哪個機台的元件或耗材可能需要更換、什麼時候更換對製程最有利，做到機台異常偵測以及加快工程師的作業時間。

Shoku-Ai：老師傅的調校幫手

Shoku-Ai則提供生產開發時的參數建議，讓工程師從過去需要花費2~3週才能完成的工作，縮短至1週內就能完成。

以半導體產業來說，積體電路、晶圓製造的製程會由工程師透過數據計算以及過去經驗調整參數，通常需要耗時約7天左右的時間，而這其中的困難點，是因為需要計算的數據圖跟參數非常多。老師傅或許有過去累積的調校經驗，可以快速判斷問題根源，但新進的工程師只能藉由參數的調整和計算去找出問題，造成新工程師效率不高、老師傅也無法安心交接工作。

而Shoku-Ai介入後，工程師可以先將客戶的生產需求提供給AI系統，就會自動計算以及產出一些參數建議，這時工程師可以參考AI所提供的建議，決定用哪個參數，並結合過去的製程經驗，微調一些可調動的參數，像是氣體濃度、噴嘴壓力、軌道速度或是溫度，有效的提高工程師的決策效率以及整體的製程。

Shoku-Ai系統數據整合客戶將生產需求提供給系統，就會自動計算、產出一些參數建議，並追蹤數據歷史紀錄。 GoEdge.ai YouTube

IT創業團隊首戰選擇半導體產業

「會讓我們聚在一起，是因為大家都不希望進入大公司，變成在大企業中的打工人。」GoEdge.ai執行長陳建志表示，2021年GoEdge.ai的團隊組成，除了因為大家都有相同的IT系統整合以及資訊系統的能力以外，團隊成員都有同樣的「為自己工作」的價值觀。

在陽明交通大學時，陳建志表示當時與團隊兩位成員以AI導入工廠的智慧製造為題進行研發，漸漸地發現他們所做的這些AI數據計算服務，應該可以應用在更多領域上，像是半導體的晶片製造業等等需要大量數據運算的工廠。

「半導體產業進入門檻高，在產程上會遇到的問題比較困難，但相對帶來的價值也比較高。」陳建志表示，半導體製程的步驟多，因此相較於其他產業來說自動化的部分比較完整，數據完整度也會比較高。

另一方面，因為半導體生產屬於少量多樣，針對不同客戶的訂單生產不同的晶片，需要克服的困難也五花八門，在適用性、調度上，複雜度都很高，強大的研發能力使得GoEdge.ai得以克服這個困境，同時成為強大的護城河。

下一步瞄準生成式AI：讓大家都能自己用AI解決問題

根據GoEdge.ai表示，從2021年開始接不同產業的客戶，並以專案制的方式收費，價格的區分是以問題的複雜度為標準，並採階段性收費，類似分期驗收的收費方式。目前正在合作中的有2個不同場域的客戶，以及3個其他產業的客戶，其中包括幫助鑄造業者，用AI標記數據並收集生產報告，讓過去1個工人需要花費的２小時工作時間，縮短為5分鐘就能產出，並提供爐體現場狀況預測以及示警，維護廠區工作安全。

關於GoEdge.ai的下一步發展，團隊正在運用生成式AI開發新功能，像是幫助碳盤查的數據收集、計算以及自動匯入文件中，目前已達到可以計算30~40種的物質資料表。陳建志表示，一直以來他們團隊的想法就是希望他們所設計的工具，能夠讓不會用AI的人也能學會使用，不只是要解決問題，而是讓大家都能自己使用AI解決問題。

創業快問快答

Q：最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
A：與市面上產品的差異？我們提供的是一個plugin，附掛於客戶的指定專業系統軟體上，解決特定問題。這個plugin是一個AI系統，透過客戶數據粹取知識與經驗做學習。訓練後，與場域設備或專業軟體介接，提供自動化異常告警或參數粹取優化。

Q：創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
A：堅持與耐心：成功不是一蹴而就的，需要持續的努力和不斷的調整。團隊合作：一個強大的團隊是成功的關鍵，團隊的每一位成員都非常重要。客戶導向：理解和滿足客戶需求是公司成長的基石，保持與客戶的密切互動至關重要。

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？

A：
1.建立強大的價值觀和文化：一個具有明確價值觀和積極文化的團隊能夠應對挑戰並保持團結。這有助於減少內部衝突並增加團隊的效率和快樂度。
2.持續學習和改進：在面對困難時，持續學習和改進是至關重要的。這包括從失敗中學習，並根據反饋調整產品和策略。 3.建立良好的客戶關係和反饋機制：無論產品是否符合預期，與客戶建立良好的關係和有效的反饋機制都是至關重要的。這有助於了解客戶真正的需求並迅速做出調整。