携手国网中心打造aGOW AI守护犬 日月光树立封装智能管理新标竿

日月光AI打线守护犬-aGOW系统功能说明。日月光

面对精度、效率要求持续攀升的半导体封装制程，业界大厂纷纷投入资源，寻求以AI技术整合专家知识，试着从传统无法触及的领域去达成管理技术的变革。

日月光半导体善用国网中心的高速运算资源与服务，打造出aGOW AI打线守护犬系统，透过大语言模型（LLM）、知识库建构与高效运算平台，为封装制程智能化管理树立新标竿，展现台湾半导体产业在AI应用领域的创新实力。

传统半导体封装制程中，Wire-bond打线作业攸关产品品质与良率表现，日月光先进制程控制信息部专业技术副理许智程指出，由于制造现场的机台数量庞大，操作人员的作业动作难以量化纪录，对于人员操作机台的专业度与故障排除经验往往依赖个人传承，缺乏系统性保存机制。

尽管设备产生的Log数据相当完整，但庞大的数据量导致人工判读与分析困难，无法有效转化为可用的分析信息，现有AI技术虽具备一定分析能力，但受限于算力资源与模型精度，难以在高负载的实际生产环境中达到实用门槛。

对此，该团队在设计aGOW系统时，采用创新的技术架构，导入定制化Transformer模型进行Log语意分析与异常识别，结合地端大语言模型提供实时维修建议与操作指引，建构完整的交互式维运平台，并充分运用国网中心的高效能运算资源，有效突破传统AI应用在运算效能上的限制。

许智程表示，此专案初期已累积大量Log标注数据，并完成小型模型的训练验证，为后续大型模型部署奠定稳固基础。技术策略上，aGOW系统优先聚焦于动作遗漏侦测与异常状况判断两大核心功能，结合大语言模型提供交互式修机建议，让现场人员能实时获得专业的故障排除指导，有效缩短问题解决时间。他强调，系统设计侧重实用性与可扩展性，不仅可处理当前Wire-bond制程需求，更为未来其他封装制程的智能化应用预留发展空间。

经过阶段性开发与测试，aGOW系统已在Wire-bond特定场域完成部署试行，实务应用成效相当显着。系统具备异常实时通知、语意询答与维修指引等核心功能，可有效监控动作缺失、异常频率与操作时间趋势，补足传统监控方式无法观察的制程细节。

在国网中心晶创主机Nano5 H100 GPU运算资源协助下，日月光团队成功处理大型模型训练与转档作业，模型准确度较初期版本提升5～10%，已符合实际应用的品质要求。许智程提到，高效能运算资源的导入不仅加速模型迭代开发周期，更推动地端系统反应速度的全面优化，大幅提升现场操作人员对系统的信赖度。

实际运行结果显示，系统能实时识别潜在的制程异常，提供精准的故障诊断与维修建议，有效降低人为疏失风险。操作界面设计直觉易用，现场人员能快速上手，无需长时间训练即可发挥系统效益。知识库功能进一步实现珍贵操作经验的系统化保存与传承，为企业建立可持续的智能制造能力。

对于未来规划，日月光高雄厂信息中心副总经理陈俊铭表示，日月光预计将 aGOW 系统会持续部署于日月光内部生产环境，并采用日月光客户高通（Qualcomm）所开发的 Cloud AI100 Ultra 推论卡作为硬件平台，兼具高效能运算与节能特性，符合永续经营理念。长期而言，aGOW 技术平台可望延伸应用至测更多关键制程，成为智能制造生态系统的一分子，为台湾半导体产业注入新动能。