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【摩爾定律行不通?山不轉,路轉!】
物聯網 (IoT) 時代來臨,迫使電子元件在講究豐富內涵 (功能) 的同時,不得不追求更輕巧的體態,外形也不像過去一樣規矩呆板,讓「封裝」的重要性與日俱增。尤其在摩爾定律遭遇滯礙,即使電晶體數目瘋狂倍增、效能增進仍有限後,從晶圓級封裝 (WLP)、堆疊封裝 (PoP) 或系統級封裝 (SiP) 著手似乎已成共識。特別是記憶體封裝,當容量越來越高,PoP 越見蓬勃,而懸空打線 (Wire Bonding) 又是另一門學問;為避免用力過猛導致晶片破裂,如何抑制打線造成太大振動,將是良率關鍵。
再者,「整合型扇出封裝」(Integrated Fan-out, InFo) 因可進一步省去中介載板,成本較傳統 PoP 降低 2~3 成以上,更是業界絞盡腦汁鑽研的方向。隨著封裝趨於多樣化,切割、黏晶、焊接、打線等製程分工不若以往明確,設備機台亦須與時俱進,朝「一機多用途」發展。以當紅 Fan- out 為例,要在晶圓上就地執行,還是待黏晶後的基板上再做?其實未有定論。雖然半導體的後段製程演進不如前段快速,通常前段要經過 2~3 迭代才會引領後段跟進;但每至指標性世代,後段亦須即刻加入微縮行列。
延伸閱讀:
《IoT 元器件五花八門,IC 封裝各出奇招》
http://compotechasia.com/a/shi__shang_/2017/1018/36980.html
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【跨廠商、跨設備的智慧製造】
聽說,現在設備工程師也是很夯的職業之一。今天就來認識一下科技業怎麼做跨廠區、跨設備的資料整合吧!
半導體業界應對「EDA」三字不陌生,但多數人會直接聯想到的應是電子設計自動化 (Electronic Design Automation);然而,對於工業 4.0 之智慧製造而言,EDA 一詞另有所指:設備資料取得 (Equipment Data Acquisition,又稱作「介面 A」,本文下稱 EDA 皆為此義),它有一組專屬產業標準,也是銜接物聯網 (IoT) 的天下第一關,旨在促進並改善工廠資料收集軟體應用程式和設備之間的通訊,以便為後續虛實整合系統 (CPS) 奠定基礎——建立「元資料」(metadata) 模型。
元資料是指「描述資料的資料」。以我們熟悉的電腦文檔打個比方,每份文檔所標註的檔案大小、建立時間、概述及作者等資訊即屬此類。資訊處理最忌諱的就是 Garbage in、Garbage out,智慧工廠利用 EDA 收集設備特定資料,經由分析決策以提高生產力、改善品質及降低成本,而「讓用戶隨時、隨地都能取得想要的資料」是關鍵。EDA 並非用來取代 SEMI GEM / SECS 或 SEMI GEM300 標準,因它不具備控制或組態設定;不過,多數設備商仍將它視為重要的輔助規範。
延伸閱讀:
《另一個不容忽視的 EDA:設備資料取得》
http://compotechasia.com/a/____//2017/1018/36974.html
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#矽美科Cimetrix #SEMICON2017
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#物聯網IoT #半導體製程 #電漿感測片Plasma Indicator #3D封裝 #放電偵測 #無機色材 #蘭摩爾探針Langmuir probe #陶瓷基板 #發光二極體LED #微機電MEMS
【根絕雜質干擾的殺手鐧:無機/無金屬色材】
對大部分半導體來說,電漿 (Plasma) 處理仍是標準製程之一。利用氣體的物理特性或化學沉積,改變材料表面結構、蝕刻、濺鍍或離子佈植 (Ion implantation),以提高電子元件的可靠度、穩定度及工作壽命。要評估電漿製程是否到位?傳統方法是量測蝕刻深度或接觸角度,不僅作業耗時、且設備十分昂貴或有欠精準;藉由觀察電漿感測片 (Plasma Indicator) 色階變化,可提高生產效率。
它利用功能性的色材自由基 (radicals) 或離子反應,將電漿處理的程度予以視覺化,更便於判讀——顏色會由深轉淺,依序從灰紫、深綠到淺綠,隨著每次電漿強度逐漸變化。感測片有卡式和圓片形兩種,前者可解決二維平面難以用光學方式量測的問題,後者能取代電磁探棒做大面積評估;除了供週期或維運查核之用,特別適合難以量測的場域、3D 立體待測物及異常放電偵測。
無機色材為氣體不易揮發及高熱阻特性 (耐熱可達 200℃) 的優選結合,而將無機色材塗佈於陶瓷基板上,耐熱可達 400℃,對發光二極體 (LED) 或微機電 (MEMS) 製程是一大福音,矽材或藍寶石基板皆適用;另試圖根除金屬成份的無金屬 (Metal Free) 色材,則可望提高矽半導體的電漿清洗淨化度。
延伸閱讀:
《「PLAZMARK」感測片+無機色材,搞定電漿麻煩事》
http://compotechasia.com/a/____//2017/1018/36975.html
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