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快閃記憶體控制晶片及儲存解決方案廠商群聯電子日前宣布推出採用群聯S12DC控制晶片的大容量15.36TB企業級QLC SSD儲存解決方案。相較於傳統機械式硬碟(HDD)，群聯的S12DC QLC SSD儲存方案能針對讀取密集儲存應用(Read Intensive Storage Applications)提供更高的效能、更低的功率消耗，以及提高的伺服器機架儲存安裝密度，協助全球的企業伺服器客戶。 S12DC QLC SSD符合2.5”（7mm） 的標準外形尺寸（15.36 TB），佔用的實體空間約是3.5”傳統機械硬碟HDD的1/8 TRENDFOCUS SSD研究副總裁Don Jeanette表示，自2020年起，QLC SSD在資料中心市場的採用率將持續攀升。而QLC NAND的每單位4位元特性(4 bits/cell)，將有效地降低SSD儲存單位成本，並為這些讀取密集型應用客戶提供更多長期價值。此外，TRENDFOCUS也預估企業級SSD市場將維持每年1000萬顆的市場規模，而尋求高容量與低成本SATA SSD儲存產品的企業伺服器及資料中心客戶，高容量的企業級QLC SSD產品將是良好的選擇。 群聯董事長潘健成進一步補充，群聯為客戶提供能客製化且技術領先的儲存方案。此次發佈的企業級S12DC 15.36TB QLC SSD解決方案，不僅是目前市場上高容量的企業級 QLC SATA SSD，更重要的是，群聯能為全球企業級SSD客戶提供完整的客製化服務，以滿足各種不同客戶的應用系統，進而提供最佳的效能優化以及產品差異性。長期以來，全球客戶對於群聯所能提供的完整客製化服務，均表示高度的肯定與黏著度。

半導體效能的提升與「摩爾定律」多年來幾乎成為同義詞，過去製程微縮是達成每兩年同樣單位面積中，塞入兩倍電晶體最主要的手段，然而製程微縮在近年也碰到物理極限瓶頸的挑戰，如何持續透過技術的演進改善積體電路的效能，成為半導體產業最重要的任務，「先進封裝」成為最近幾年提升晶片效能的重要技術，相關技術受市場重視程度也水漲船高。 半導體線寬/線徑的微縮遭遇技術挑戰，晶片或裸晶的整合成為推升半導體效能的另外一個手段，立體堆疊與異質整合(Heterogeneous Integration)則是封測技術發展的核心要項。透過封裝技術整合晶片與製程微縮是不同層面的積體電路整合，但目的同樣都是為了提升電晶體的集積度，從早期的系統級封裝(System in Package, SiP)到晶圓級封裝、3D堆疊等同質整合(Homogeneous Integration)技術，到近期代表性的異質整合概念小晶片(Chiplet)設計帶動的封裝發展都具有高度潛力。 先進封裝成長動能強勁 先進封裝包含覆晶封裝、晶圓級扇入扇出型封裝及內埋式封裝等。根據產業研究機構Yole D'eveloppement研究指出，2018~2024年先進封測產值之年複合成長率(CAGR)高達8.2%，相較非先進封測技術產值CAGR約2.4%，與整體封測業產值成長率約5%，成長動能相對突出，且2024年先進封測產值與其他產值比重將進一步縮小。 隨著電子終端產品朝向低價格、多功能、高效能、高整合度發展，未來幾年5G與AI將引領科技應用發展的腳步，而半導體晶片製程走到3~5奈米，終端產品也要微型化與高度整合的晶片協助，須使用晶圓級封裝(Wafer Level Package, WLP)技術，如2.5D/3D IC、扇出型封裝(Fan-out Package)等，因應用領域或晶片類型不同會採用不同的技術，工研院產科國際所產業分析師楊啟鑫表示，主要目的就是提升效能與降低成本。 扇出型晶圓級封裝(Fan-out Wafer Level Packaging, FOWLP)技術與採用TSV的正統3D IC相較，概念接近2.5D IC，且成本可低於TSV 3D IC，因而逐漸受市場青睞。而在市場需求部分，扇出型封裝晶片具備薄型化與低功耗之優勢，故在產品應用上以可攜式裝置為大宗，預計2021年將消耗363萬片12吋晶圓，相較於2014年台積電推出InFO封裝時之33萬片12吋晶圓消耗量，已大幅成長約11倍。 而扇出型封裝若要能持續降低製作成本以增加應用，擴大製程基板的使用面積是最重要的手段，以12吋(300mm)晶圓來看，其可使用面積僅約為3.5代(620mm×750mm)玻璃基板的15%，突顯玻璃基板在面積上的優勢。相較於晶圓級扇出型封裝技術，投入面板級扇出型封裝若能建立足夠的良率，將可以大幅降低成本，所以面板級扇出型封裝成為封測大廠2020年的發展重點，楊啟鑫指出，面板級扇出型封裝分為先晶片(Chip First)與後晶片(Chip Last)技術類型，各廠也有自己的發展重點。 面板級扇出型封裝成兵家必爭之地 先晶片技術的優勢在於不需凸塊(Bumping)製程成本較低，缺點為若低良率發生時將導致晶片損壞；後晶片的優勢在於可以製作高階晶片，大型且具高密度接腳，缺點為需花費凸塊製程費用導致成本較高。關於主要封裝廠的動態，楊啟鑫說明，日月光積極布局扇出型封裝技術，除了自行開發之外，也與英飛凌(Infineon)及DECA的M-Series技術合作及授權，其他系列技術還包括：eWLB、FOCoS、FOPoP、FOSIP、HD FOCoS、Panel FO等。 另外，全球記憶體封測第一大廠力成，近年積極發展邏輯IC封測，從中低階邏輯IC封測跨入高階面板級扇出型封裝技術，開發各種型態的扇出型封裝技術，符合不同IC的應用需求(圖1)。在低成本部分有不需凸塊的Bump...

雷射二極體和VCSEL的基礎測試是光電流電壓(LIV)曲線測試，此測試同時亦會量測裝置的電和光的輸出功率特性(圖1)。這項測試主要用來在裝置進入組裝前分揀或剔除不良裝置。DUT要進行電流掃描，同時記錄掃描中每一步的前向電壓下降。同時，儀器會監測光功率輸出，然後分析得到的資料，確定雷射特點，包括雷射臨界值電流、量子效率和「轉折點」偵測(第一個衍生光功率輸出與注入電流曲線中的局部化負斜率)。 圖1　LIV曲線 LIV測試首重熱量管理/熱效應 脈衝式LIV測試最好在生產早期完成，也就是在將VCSEL組裝到模組中之前。對仍位於晶圓上的VCSEL、雷射二極體及脈衝式測試至關重要，因為裝置在這個時候沒有溫控電路。使用直流測試可能會改變其特點，甚至在最壞情況下會破壞裝置。在之後的生產階段，當其組裝到具有溫控的模組中時，裝置可以進行直流測試，然後將測試結果與脈衝式測試結果進行對比。由於溫度位移導致裝置特點變化，某些裝置會通過直流測試，但卻無法通過脈衝式測試。 VCSEL特別適合用於切片前晶圓階段測試，因為其輻射與晶圓平面垂直的光能量。儘管許多VCSEL可在非脈衝模式下測試，因為其效率很高，但功率較高的裝置要求在生產早期階段進行脈衝式測試，這可避免產生高熱顆粒，如果執行非脈衝式直流測試，高熱顆粒會引起機械壓力。 LIV特性與雷射溫度相關，在測試過程中必須緊密控制雷射溫度，就像正常操作中一樣。為什麼要執行低工作週期脈衝式LIV測試？主要原因有熱量管理、熱回應和暫態回應。一般而言，這些問題的出現，是因為必須在安裝到熱量管理裝置之前，如散熱器或熱電冷卻器(TEC)，有時稱為帕爾帖裝置，針對雷射二極體和VCSEL執行直流測試。 在雷射二極體或VCSEL正確安裝在TEC，並在模組系統或封裝中執行時，其溫度可以保持在±0.005℃範圍內。在典型沒有冷卻的非脈衝式LIV測試中，自熱會影響雷射的電和光效能。內部溫度位移會改變前向電壓下跌、動態電阻、量子效率和其他特點。在較短持續時間的脈衝中，雷射二極體的平均功耗產生的熱效應最小。 然而本文發現，脈衝式LIV效能差的VCSEL或雷射二極體可能會通過非脈衝式測試。這些有問題的裝置通常會在光纖資料通訊系統使用的雷射二極體模組中導致高誤碼率，或在以VCSEL為基礎的車用LiDAR系統中導致偵測問題。 另一類問題是脈衝式LIV特性很好，但卻無法通過非脈衝式測試。一般而言，這些裝置會在雷射啟動後幾微秒內在光學上變得不穩定，同時伴隨著光輸出下跌到預計光功率的幾分之一。因此，在適當的生產階段比較脈衝式LIV掃描與非脈衝式LIV掃描，可以更完整指示DUT效能及模組和封裝中，內建的熱量管理裝置效果。 LIV測試電流脈衝特性剖析 測試雷射二極體或VCSEL要求正確形狀的電流脈衝，應相當迅速達到全部電流(但不要過快而導致過衝和振鈴)，然後要保持平坦足夠的時間，確保結果準確顯示雷射二極體的真實輸出。脈衝式LIV測試中的第一個挑戰，是提供擁有適當的振幅、持續時間、工作週期及上升時間和下降時間的恆定電流脈衝，如圖2所示。 圖2　10A，10μs電流脈衝，1.7μs上升時間 為最佳化轉折點偵測，LIV掃描中相鄰電流階躍之間的脈衝特點差異必須盡可能確定，如圖3所示。 圖3　VCSEL上1A/2.5A/5A/7.5A和10A處振幅掃描 傳送電流脈衝有兩種常用方法：將脈衝式恆定電流源直接耦合到雷射二極體，以及使用驅動已知電阻的脈衝式恆定電壓源。在這兩種方式中，脈衝式電流源的穩定性更好。 脈衝式LIV測試的最大源訊號振幅一般會超過雷射二極體或VCSEL一般工作電流的兩倍。對早期測試，通常使用500ns~50μs的脈衝寬度，工作週期一般會≦3%。電流可以在數十毫安培到數安培。此測試條件是因為要盡可能降低平均功耗，同時縮短測試持續時間。這可能會對系統提出很高的需要，特別是在阻抗匹配方面。 高電流脈衝的上升時間和下降時間應足夠短，以保證電流脈衝頂部的平坦時間。上升時間和下降時間之和應小於總脈寬的30%，以允許頂部的訊號穩定時間和平坦時間。另一方面，轉換速率要盡可能低，以降低高頻頻譜成分，協助減少脈衝傳輸問題和穩定時間。 脈衝傳送/電纜電感克服震盪 同軸電纜廣泛用於將快速訊號傳送到待測裝置。每條電纜都有自己的特性電纜阻抗，這種特性阻抗同時與電容和電感有關。兩者之間最關鍵的係數是電纜電感，以提供乾淨的10μs脈衝。計算這個電感時需要的變數有中心導體直徑、到外部遮罩層的距離和長度，如圖4所示。同軸電纜的相對磁導率通常為1，這取決於絕緣體的材料。例如在內徑是1mm、外徑是3.5mm、長度為1m，且相對磁導率為1時，可計算出同軸電纜的電感是250nH，這幾乎是同軸電纜電感的典型值。至於非遮罩電纜的電感則要高得多。 圖4　同軸電纜電感 其中Lcoax為同軸電纜的電感，單位為亨利(H)；μ0為真空磁導率，其為4π×10-7；μr為相對磁導率；D為同軸電纜外徑；d為同軸電纜內徑；L為同軸電纜長度。 在大多數情況下，從測試儀器到DUT會並聯兩條同軸電纜，一條連接到高電位端子，而另一條則連接到低電壓端子。問題是，兩條電纜的電感並不是一條電纜電感的兩倍，而是高出3~6倍(視電纜如何從儀器輸送到DUT而定)。例如，1公尺長、250nH電感的電纜，兩條電纜並聯時，電感並不是500nH，而是可能高達1.5μH。這可能會產生額外的環路電感(視兩條電纜相距的距離有多遠)。為消除環路電感，兩條電纜的遮罩層應在電纜兩端捆紮在一起。 電纜中電感帶來的最大挑戰是如何克服電流脈衝中的振盪、過衝和下衝。在電容可能會導致電壓脈衝振盪時，電感會給輸出電流穩定性帶來負面影響。如圖5便說明多個電感負載對100μs脈衝的影響。 圖5　電感器上的1A 100μs脈衝，1μH/3μH/5μH 測試結果指出，在電感提高時，脈衝形狀的過衝和不穩定程度也會提高。不穩定會導致很難進行準確量測，因為脈衝穩定時間可能會太長。 另一個與電纜電感有關的問題是脈衝的上升邊緣和下降邊緣積累的電壓。經過電感器的暫態電壓可以用L×di/dt計算得出，其中L是電感，di/dt是電流相對於時間的變化速率。讀者可能會猜到，上升時間和下降時間越短，邊緣累積的電壓越大。在圖6和圖7中，脈衝中22μs的上升時間會在上升邊緣產生2V的電壓；但1.6μs的上升時間會產生大約10V電壓尖峰。這個電壓尖峰會在邊緣給儀器帶來某些電壓上的負擔。儀器必須支援電壓峰值。如果電壓有限，則上升邊緣可能會很慢。在快速脈衝中，更嚴重的高壓峰值問題是要求額外的穩定時間，才能進行精確的電壓量測。 挑戰在於如何為裝置提供一個可用的電流脈衝，而又不會產生振盪、過衝和下衝，進而能夠正確測試裝置，即使在電纜電感及裝置間電感可變性變化時，仍能進行準確的電壓量測。 圖6　1μH電感器上22μs上升時間，10A脈衝   圖7　1μH電感器上1.6μs上升時間，10A脈衝 光耦合至偵測器條件限制 擷取雷射二極體的脈衝式光輸出並不是一項輕鬆的任務。通常會使用三種偵測器材料：矽(Si)、鍺(Ge)和銦鎵砷化物(InGaAs)。每種材料都有優勢和劣勢。如圖8所示，偵測器的選擇在很大程度上取決於涉及的光的波長。在波長小於800nm時，矽是唯一的選擇。但大部分電信設備的工作波長是1,300nm~1,700nm，在這種情況下，InGaAs似乎是最佳選擇，因為其回應相當一致，而且能夠支援最高約1,700nm的波長。 圖8　偵測器的選擇在很大程度上取決於涉及的光波長 來自雷射二極體的輸出可以透過多種方式耦合到偵測器。其中一種方式是將雷射直接對準偵測器，但這種方式有多種缺點。並不是所有光都能到達偵測器。 對封裝零件而言，通常最佳的解決方案是積分球—內部是一個空心球，外面包著一層反射材料，配有一個偵測器安裝架，有一個埠饋入要量測的光(圖9)。積分球接收來自光源的所有光，隨機化其偏振，將光均勻分布在內部表面。然後透過球體側面安裝的偵測器會「看到」饋入球體的光可量測、可重複的部分(大約1%)。 圖9　積分球解決將儀器耦合到雷射二極體輸出的問題 待量測的光很充足，但不足以讓偵測器超載。不過，在晶圓級測試VCSEL時，積分球並不實用。在正常情況下，晶圓探棒會透過探棒卡在電氣上連接到每個裝置。探棒台還將光偵測器直接放在裝置上方。如果探棒卡能夠同時連接多個裝置，則可構建與圖10所示的類似測試系統，每次在探棒卡接觸晶圓時測試所有裝置。由於晶圓上的裝置數量高，使用掃描方式測試多個裝置可能會耗時很長。對要求高輸送量的應用，最佳解決方案通常是使用多對儀器來並行測試多個裝置。 圖10　雷射二極體模組典型的LIV測試設定。可使用相同儀器測試VCSEL；2601B-PULSE用來為待測裝置提供10A@10V@10μs的電流脈衝，使用數位萬用電表監測光輸出，同時由TEC控制模組溫度 儀器多工設計簡化LIV測試難度 在脈衝LIV測試中，最困難的任務之一，是擷取雷射二極體在峰值時的脈衝式光輸出。光脈衝持續時間短，對大多數商用光功率計而言並非合適的訊號。一般而言，脈衝LIV測試中最困難的任務之一是擷取雷射二極體在峰值時的脈衝式光輸出。光功率計是為要求幾秒積分時間完成一個讀數的高準確度量測而設計。儘管可以使用這些儀器，但其要求很長的積分週期，才能累積數千個雷射脈衝。然後韌體或外部PC的測試程式必須計算峰值光功率，並假設平均功率是驅動雷射的電流脈衝的工作週期的函數。此外，還有一個進一步的假設，即雜訊訊號的積分是零。 由於光功率計存在的缺陷，測試工程師已為脈衝式LIV測試設計出更快速、更準確的測試方法。量測饋送高速脈衝的雷射二極體中的電壓和電流並不容易。 在歷史上，最常用的方法是採用機架安裝的多台儀器，並在PC控制器上執行相當複雜的客製化軟體。除使用PC進行測試定序和訊號分析外，這一系統使用的設備還有電流脈衝產生器/SMU儀器、光量測裝置(光電偵測器等)、熱電冷卻裝置儀器，以及數位萬用電表(用來量測積分球或光電偵測器的輸出訊號)。 這類系統的設計方式是同時包括脈衝式工作模式和非脈衝式工作模式。這種雙重功能可以使用相同的量測通道，在一個平台上執行兩類LIV掃描(脈衝式和直流)，如圖11所示的Keithley 2601B-PULSE System Source Meter 10μs脈衝產生器/SMU儀器，其控制環路系統對3μH以下的負載變化不需要進行調諧，因此在電流高達10A，輸出10μs~500μs的脈衝時，電流脈衝沒有過衝和振鈴。這保證時間快速上升，可以為裝置提供電流脈衝，正確分析裝置或電路特性。透過對比脈衝式測試結果與非脈衝式測試結果，可以得到與DUT效能更完整的資訊。 圖11　Keithley 2601B-PULSE System Source Meter 脈衝產生器結合SMU　改善系統速度/輸送量 效率和低成本是在現今製造生產環境中生存的關鍵因素。測試必須快速、準確、成本低。這意謂著使用光功率計並不是最佳選擇，因為會隨著時間積分光輸出，低工作週期輸入可能會延長積分週期。此外，量測的準確度取決於脈衝工作週期的準確度，以及光輸出工作週期與電輸入工作週期的匹配程度。 對許多儀器而言，PC負責控制測試的所有流程。在測試序列每個要素中，必須為每項測試配置儀器，儀器執行所需的操作，然後將資料返回主控PC。而主控PC必須評估測試通過/未通過指標，執行相應操作來約束待測裝置。發送和執行的每條命令都會占用生產時間，降低輸送量。 顯而易見地，此測試序列中有很大的部分是與PC來回傳送資訊。像2601B-PULSE和Keithley新DMM等儀器提供獨特功能，透過降低通訊匯流排上的業務量，顯著提高複雜測試序列的輸送量。 在這些儀器中，絕大部分的測試序列嵌入在儀器中。Test Script Processor(TSP)是一種全功能測試序列引擎，可以控制測試序列，並擁有內部測試通過/未通過指標、計算和數位I/O控制功能。TSP可以在記憶體中儲存使用者自訂的測試序列，並透過命令執行這些測試序列。這種方式限定測試序列中每一步的「設定」和配置時間，提高了輸送量，因為其減少儀器與PC之間的通訊數量。 本文回顧電纜電感的影響、熱量管理需求以及建立脈衝式和直流LIV測試系統的各種組成部分。 在生產輸送量至關重要時，像2601B-PULSE System Source Meter方案在一台儀器中同時提供脈衝產生器和SMU；這款儀器的脈衝產生器功能提供可靠且可重複的脈衝波形、寬度、上升時間和下降時間(最高可達10A@10V，最低可達10μs)。 而這款儀器提供許多好處，包括不需手動調諧脈衝輸出就可以確保高脈衝完整性，縮短測試時間，節省生產成本；使用一台儀器進行直流/脈衝電流和電壓量測；分析VCSEL的特性，並開發下一代材料、裝置和模組；使裝置自熱狀況達到最小，盡可能降低探棒頭燒毀風險，保護VCSEL、VSCEL陣列及LED；量測低達單位數ms的取樣速率，同時輸出10μs，10A@10V電流脈衝。 (本文作者為太克科技SMU產品行銷經理)

當晶片封裝出現瑕疵，導致故障發生時，X光顯微鏡(XMR)與X光3D斷層掃描是用來執行非破壞性失效分析(FA)作業的常用工具。為取得更清晰的影像，Ｘ光顯微鏡或斷層掃描設備對待測物進行掃描時，還需搭配影像重建軟體工具一併使用，因此，影像重建工具的好壞，對晶片封裝FA作業來說也十分關鍵。由於X光顯微鏡正在從2D轉向3D，現有的Feldkamp-Davis-Kress(FDK)濾波反投影演算法在重建3D影像時，遇到許多挑戰，因此蔡司(Zeiss)近期發表了搭配其Xradia Versa系列3D X光顯微鏡及Xradia Context 3D X光微電腦斷層掃描技術(microCT)系統使用的新一代影像重建工具。 蔡司此次發表的一先進重構工具包含一個工作站及兩個模組，分別是用於疊代重構的蔡司OptiRecon，以及首款市售用於顯微鏡應用的深度學習重構技術蔡司DeepRecon。利用該公司內部的演算法與獨特的工作流程，結合高效能工作站，新的影像重建工具大幅改善3D成像重構的輸出率與成像品質。 3D XRM已成為業界執行封裝FA所使用的標準技術，因為3D XRM可以讓2D X光投影成像看不到的缺陷視覺化。在封裝FA中，快速取得結果與高FA成功率相當重要。因此，縮短成像所需時間同時維持成像品質，具有高度的價值。目前業界普遍使用FDK濾波反投影演算法，透過對樣本進行旋轉，取得不同角度的2D投影成像，重建成3D影像檔案。但為了提升輸出率，當成像曝光時間或拍攝投影次數減少時，FDK技術往往會導致成像品質劣化。 全新的蔡司先進重構工具模組提供OptiRecon與 DeepRecon兩種全新先進的重建引擎，可以帶來更快的掃描速度，同時保持或甚至提升成像品質，並為半導體先進封裝的失效與架構分析，達到更佳的對比雜訊比(contrast-to-noise ratios)。除了電子與半導體封裝外，先進重構工具模組也可以運用在其他應用上，包括材料研究、生命科學與先進電池開發。 OptiRecon適用於各種半導體封裝，同時也適合研發應用以及FA。其使用一種稱為疊代重構的流程，透過多次疊代來計算真實與模型化投影間的差異，直到達成收斂為止。與FDK相比，OptiRecon使用數量遠遠更少的投影與更短的獲取時間，即可達成最佳的掃描狀態。對於半導體封裝，當它產出相同或更佳的成像品質，掃描速度最高快達兩倍。如此高的生產力可以帶來許多好處，包含可以擴大感興趣的區域、可於單一輪班班次內完成分析工作，並且可以減少樣本的輻射劑量。在與FDK相似的輸出率水準下，OptiRecon可以提供更佳的成像品質，達到更佳的對比雜訊比、更簡易的缺陷視覺化，並減輕分析人員的眼睛疲勞。OptiRecon包含用於優化重構參數的簡易使用介面，以及可達成快速與高效重構的先進高效能離線工作站。 與標準的FDK重構相比，蔡司OptiRecon透過疊代重構，可在相同的掃描時間內提高成像品質，或是在產出相同或更佳的成像品質時，掃描速度最高快達兩倍。此圖顯示標準FDK與OptiRecon成像重構在2.5D封裝下的比較。 DeepRecon模組透過客製化訓練神經網路，為因樣本相同或類似而需要重複進行分析的FA與架構分析應用，提供更高的輸出率與更高的成功率。蔡司為特定的樣本類別提供優化的客製化神經網路，以滿足客戶的需求。與FDK相比，DeepRecon針對指定的樣本類別，在類似或更佳的成像品質情況下，掃描速度最高快達四倍，而若使用相同的掃描時間，則可以產出更好的低雜訊成像品質。將想要使用的DeepRecon網路模型套用至工作流程相當簡單，工具操作人員只需從下拉式選單中，選擇其中一項由蔡司開發的網路模型即可。 蔡司DeepRecon透過客製化訓練神經網路，為需要重複進行分析的FA與架構分析應用，提供更高的輸出率與成功率。與FDK相比，DeepRecon針對指定的樣本類別，在類似或更佳的成像品質情況下，掃描速度最高快達四倍，而若使用相同的掃描時間，則可以產出更好的低雜訊成像品質。此圖顯示標準FDK與DeepRecon成像重構在2.5D封裝下的比較。 蔡司製程控制解決方案負責人Stefan Preuss表示，自2019年推出以來，蔡司Xradia 600系列Versa憑藉其為封裝失效分析提供卓越的解析度、成像品質與輸出率，在電子業與半導體封裝產業都取得強勁的動能。由於我們的客戶在先進封裝失效分析領域持續面臨新的挑戰，因此，蔡司也不斷進行創新，為產品帶來更多新功能與更高效能。內含OptiRecon與DeepRecon模組的先進重建工具模組可大幅提升輸出率與成像品質，並協助客戶縮短取得結果所需的時間，同時達成更勝於以往的封裝良率。

亞馬遜(Amazon)已獲得美國聯邦航空總署(FAA)認證，獲准使用無人機運送包裹，此舉將大幅所短物流時間至30分鐘以下。FAA日前表示，已向亞馬遜的Prime Air無人機頒發航運Part 135證書(Part 135 air carrier certificate)。然而亞馬遜尚未公布實際啟用無人機送貨的時間，只表示FAA認證為無人機物流技術的重要進展，並將繼續測試此技術。 亞馬遜的Prime Air無人機頒發航運Part 135證書　(圖片來源：Amazon) 亞馬遜表示，需要向代理商提出無人機物流的安全證明。Prime Air副總裁David Carbon表示，FAA的認證表示航空單位認可亞馬遜無人機物流的技術及安全性，團隊將繼續整合無人機技術，並與FAA及相關監管單位合作，以朝向30分鐘內到貨的目標邁進。 2020年在拉斯維加斯的會議上，亞馬遜公開了一個全電動的六角型無人機，最多可以運送5磅(約2.27公斤)的貨物。該無人機具備空間感知技術，可以避免碰撞障礙物。 亞馬遜已在許多地區提供當日到貨的服務，但是縮短物流時間仍是其CEO貝佐斯重要的目標。2013年，貝佐斯曾在採訪中提出無人機將在五年內普及。七年後的現在，亞馬遜僅是第三家取得航運Part 135認證的公司，而前兩家也尚未廣泛使用無人機送貨。 雖然如此，FAA仍持續投資無人機技術，日前美國聯邦運輸部長趙小蘭表示，聯邦運輸將捐款750萬美元給大學，用以研究無人機如何安全地在國家的領空內飛行。

半導體測試解決方案廠商蔚華科技與矽基分子電測科技，日前共同宣布即將推出新冠病毒快速檢測晶片系統，以矽基開發的生物晶片，搭配蔚華科技客製檢測儀器，只要三分鐘即可判讀結果，即使感染初期或是無症狀患者，皆能取得準確的檢驗結果。此快篩系統即將與高雄榮總正式合作測試，預計於年底前完成驗證並量產，明年計畫再推出可同步篩檢流感及新冠病毒之檢測套組，有助流感與新冠肺炎之檢測分類。 新冠病毒快速檢測晶片系統，檢測結果僅需3分鐘 蔚華科技董事長陳有諒表示，雖然業界及學界持續投入相關技術研究，但生醫晶片在量產及應用一直未見重大突破，台灣半導體業向來具有晶片設計及製造能力的優勢，新冠病毒快速檢測晶片系統問世即是台灣在生醫及半導體跨領域整合的成功。 矽基分子執行長褚家容說明，有別於現行快篩技術所採用聚合酶反應(Real-Time PCR)檢測以光學訊號判讀，矽基分子利用「生物奈米矽場效電晶體」(Bio-FET)對電荷具極高靈敏度的特性，結合表面改質及分子檢測技術，當晶片偵測到待測物，電流訊號會立即上升，提供即時檢測結果。此外，每一晶片具有上萬個檢測點，微量檢體即可同時檢測上萬次，大量電訊號數據經過分析運算可產生準確率極高的檢測結果，且擁有核酸不需要經過PCR放大的高靈敏度，不但大幅縮減現行核酸檢測所需的時間，且準確度與核酸檢測相同，檢驗過程也更加安全簡便，成為新冠病毒早期快速檢測的良好解決方案。 中研院物理研究所陳啟東教授指出，矽基分子所擁有的快速檢測平台所採用的是多年來研究室與矽基分子共同開發，並已經過各式分子檢測驗證的生物場效電晶體檢測技術。檢測機制是基於生物分子反應伴隨的電荷改變，透過場效電晶體提供高精準度的即時檢測及輔助判斷治療。此一平台可應用於新冠病毒檢測，適合直接布署於機場、港口或人潮較多、感染風險較大的檢驗站，做為第一線預防的篩檢工具，將為全球疫情防控提供極大助力。 高雄榮總陳垚生副院長表示，矽基分子已在高雄榮總的建議下完成第一階段的檢測流程設定、探針序列設計及標準品測試，以及第二階段的複雜環境測試與閥值確認，目前已進入第三階段特異性測試及模擬檢體測試，測試結果與預估值一致，院方樂見雙方進一步合作，正式將檢測設備交給高榮，啟動下一階段實際檢體測試及盲測，預計可於九月底完成驗證。

然而，生產製造有如萬噸輪船，產線一旦開動或停止，要臨時踩煞車、重新啟動或更改生產品項，有時是非常困難的。因此，製造業者無不希望自己的產線運作能夠更靈巧，以應對脫離常軌的市場狀態。有什麼秘訣可以協助製造業者達成這個目標呢？善用資料科學，為生產線爭取更多預警時間，或許是一個可行的思路。 以半導體製造業為例，受到COVID-19影響，市場需求的波動變得比以往更為劇烈，但一片晶圓從投片到製作完成，正常的生產週期約在100天上下。若客戶在這三個月期間臨時砍單、追單、改變交期，或原本冷門但需求穩定的晶片，突然變得炙手可熱，都為半導體製造業者的產能調度及供應鏈管理，帶來不小的考驗。 以資料科學抓住黑天鵝 工業生產有剛性，市場變動如流水。因此，對製造業來說，要因應市場變化調整生產步調，本來就是相當具有挑戰性的目標。企業的營運決策若無法洞燭機先，預測未來，為工廠端爭取反應時間，光靠工廠端的努力，能做的事情也有限。這也是資料科學、大數據分析、人工智慧等技術，近年來在智慧製造領域成為顯學的原因--藉由過去累積的資料數據，加上資料科學工具，我們在一定程度上，將有能力預測未來。 以這次COVID-19疫情為例，台灣的衛生官員早在2019年12月，就從社群管道得知，武漢當地疑似有傳染病疫情爆發，再加上台灣過去曾有過SARS的教訓，使得台灣公衛主管機關決定展開超前布署，才有今日台灣的防疫成果。而遠在地球的另一端，加拿大的公衛風險預警系統公司BlueDot，則是用資料科學方法，在同一時間察覺到武漢當地可能有傳染病爆發。 就防止傳染病散布而言，兩到三個月的預警時間何其寶貴；對工業生產來說，長達幾個月的預警時間，也是彌足珍貴。倘若德國、日本的汽車產業能早在12月底、1月初就警覺到身為零組件供應重鎮的武漢，很可能將爆發疫情，後面的生產調度就能有所因應，汽車供應鏈受到的傷害也能減輕。 以汽車零組件為主要營收支柱之一的博世(Bosch)集團，在2020年第一季就因為COVID-19疫情受到嚴重打擊，以地理區來看，亞太區營收下滑15%，是近年來最嚴重的衰退；以事業別來看，交通跟工業解決方案的營收則分別衰退了7.7%與18.5%。然而，在亞太市場一片大逆風中，台灣的營運狀況卻相對穩健，集團總部甚至還決定持續加碼投資台灣，將電動自行車部門的亞太總部設立在台中。 從早期預警到迅速因應　資訊系統融貫是關鍵 早期預警跟採取正確行動，是防止黑天鵝搗蛋的兩大關鍵，兩件事情都得做到位，否則結果一定不理想。從智慧製造的角度來看，這次COVID-19疫情，正好是企業內部檢討的機會。身為管理者，要追問的重點問題有三： ．企業內各部門的資訊系統是否融貫？ ．企業內的資訊系統夠及時嗎？ ．企業內有資料輔助決策的習慣跟文化嗎？  稍具規模的現代企業，其運作流程基本上都是靠著電子化系統串接，但個別部門因為職能需求，很可能會有專門的軟體平台，例如IC設計跟半導體製造業的研發部門，一定是靠EDA工具來完成其工作，但晶圓廠端則是靠製造執行系統(MES)、SCADA來安排各項製程的銜接跟排程，財會部門則會有專門的財會軟體等。這些不同的軟體平台，彼此間的資料很難銜接，也不一定要做到完全對接，但當緊急狀況發生，需要各部門協調時，這些平台的資料能不能做到最低限度的融合，讓決策者跟部門主管快速掌握各部門目前大致的狀況，是很關鍵的。 在這次疫情中，晶片客戶擔心庫存堆積而砍單、臨時要求拉長交期，或是因為擔心斷鏈而追加訂單的兩極狀況，都曾經出現過。還有些本來需求很平穩的成熟產品，因為疫情的關係而出現明顯的需求波動。耳溫槍、額溫槍、檢測儀器所使用的晶片，則是因為防疫的關係，需求突然爆量，導致許多晶圓代工廠的醫療用晶片，必須用Super Hot Run來生產。總結來說，在這次的疫情影響下，企業的產能、供應鏈調度、產品組合都必須要很快地做出調整，才能應對劇烈變動的市場。這些調度跟調整，都是在供應鏈規畫裡面完成的。 晶圓廠的彈性生產能力，在這次的疫情中，重要性也更加凸顯。因為產品的變化比平時更激烈，因此晶圓廠很可能會遇到臨時換線的要求。由此衍生的派工邏輯改變、生產週期控管、品質控管等，很多瑣碎的細節，都考驗著晶圓廠彈性生產的能力。 在必須快速因應局勢變化進行生產調度的當下，大數據分析與資料科學，是幫助企業提高應變速度的有力工具。從市場資訊的蒐集、預判，以爭取反應時間，到將複雜的數據轉化為一目了然的資訊儀表板，乃至預估未來的局勢演變，機器學習、深度學習等資料科學，都能幫得上忙。 打破資料孤島將是一場硬仗 整體而言，許多製造業在進行企業系統整合，實現智慧運維時，都面臨系統複雜度高、多重設備供應商、產線設備新舊不一、剛性組織不易調整與系統缺乏互通性這五大挑戰。也因為這些障礙存在，許多企業內部不同部門的資訊系統，甚至同一部門的不同資訊系統，至今還是一座座資料孤島，系統與系統之間老死不相往來。然而，為了落實智慧運維，必須設法打通這些資料流動的障礙，才能進一步分析資料。因此，資料流的解構與重構(De-& Re-Construction)，將是不可避免的工程。 許多製造業都已經有相當完整的資訊系統，包含最底層的可編程邏輯控制器(PLC)、人機介面/數據採集監控系統(HMI/SCADA)、生產執行系統(MES)到最上層的ERP、SCM、PLM等企業系統。這些系統以往都有自己的資料流，很難實現資料整合。 資料中台(Data Hub)的概念，就是為了快速打通資料流動的阻礙，讓企業能為了特定應用需求，迅速取得完整資料而產生。藉由將既有系統的資料彙整在一起，或是不同資料流採用相同的資料標準、格式，為跨系統界接資料打基礎，是此一概念的核心。許多IT設備跟網通巨頭，近幾年都在大力倡導這項概念，但不可否認的是，這絕對會是一項大工程，特別是規模越大的企業，要導入資料中台，解決資料孤島現象的難度也越高，因為其所涉及的既有系統，規模也越大。 但困難不是企業不採取行動的理由，在COVID-19疫情中與疫情過後，企業必須在更短的時間內進行資源調度與緊急應變，以滿足客戶跟市場的需求。因此，企業的資訊系統必須採用更靈活、更彈性的架構，才能達成目標。  

市場研究機構Yole Developpement近期發布新版光達(LiDAR)市場研究報告，該報告指出，光達價格在過去三年大幅下滑，但出貨量成長速度卻不如預期來得快速。展望未來，光達的售價還會繼續降低，如果光達市場要維持現有規模，出貨量的增加速度還需再加把勁。 Yole Developpement分析師Pierrick Boulay表示，光達的單價在過去三年大幅下滑，並非大規模生產帶動成本下滑所致，個別供應商的市場策略才是驅動光達價格下滑的主要原因。在這個複雜的情況下，Yole預期，2020年全球車用與工業用光達的市場規模將達17億美元，到2025年時，此一市場的規模將擴大為38億美元。 車載應用將是光達市場最主要的成長動力來源，預期到2025年時，3.2%的載人車輛將搭載光達。但車用光達市場如果要如預期成長，有兩個變數需要考慮，一是COVID-19疫情對車廠所造成的財務壓力，二是Tesla至今仍認為光達並非自駕車必備的技術元素，並持續推動無光達的自駕車系統開發計畫。如果Tesla的自駕車計畫持續取得進展，光達對自駕車而言，可能將變得不是那麼關鍵。 另一方面，大量中國光達業者湧入市場，其犀利的產品定價策略，也成為光達市場規模成長的負面因素。中國業者所推出的光達，售價通常低於1,000美元，約為其他公司產品定價的五分之一。由於低價策略具有相當大的吸引力，中國廠商在光達市場上的市占率正在快速成長。 不過，光達價格快速滑落，也促成光達技術在工業應用領域的普及速度加快。Yole預期，到2025年時，工業用光達的市場規模將從2019年的3.9億美元成長到5.67億美元。  

日前頻果(Apple)供應商JDI，決定將白山的手機面板廠的廠房及土地，以3.9億美元出售給夏普(Sharp)，廠房設備以2.85億美元出售給據傳是蘋果的客戶。這項交易將為JDI帶來6.68億美元的收入，並降低廠房閒置所帶來的成本壓力。 JDI將手機面板廠轉售夏普 JDI的白山工廠自2019年7月起便停止運作。作為周轉計畫的一部分，JDI原本預計在今年三月底前出售工廠，但新冠肺炎疫情導致談判延緩。當時JDI宣布將設備出售給不具名的客戶，同時持續與夏普洽談。而日本政府也支持國內的LCD產業重整，以面對市場新的技術需求，JDI同時為下一代蘋果的高階手機將改用OLED螢幕做足準備。 建造白山工廠時，蘋果用預付款支付了大部分的費用，金額大約是1,700億日圓。2016年底工廠開始營運，每月生產約700萬片智慧型手機面板，但後續產量開始下滑。因此JDI將透過出售工廠的資金減輕其財務負擔，用於償還蘋果的預付款。 總部位於大阪的夏普，目前是鴻海的子公司。收購JDI白山工廠後，夏普計畫在白山整合iPhone的LCD生產，並向蘋果租借設備。儘管LCD 面板的前景不受期待，但是夏普認為白山工廠是其開發及生產下一代顯示器的基礎。夏普現正開發Micro LED等高解析度的技術，該技術在單一顯示器中使用數百萬個微型LED。 白山工廠閒置的空間，剛好與蘋果生產螢幕所需的零件尺寸相同，易於安裝新的設備。而夏普規劃在10月分拆LCD面板的業務，以籌措技術開發所需的資金。

進入智慧化時代，各項科技應用都在這個前提下持續強化技術能力，元件感測、思考、連結、行動等能力的強化成為未來發展的重點，NXP近年特別專注於汽車、工業、行動裝置、通訊基礎設施等領域，希望能發展安全可靠的交通行動解決方案；整合多項技術與產品組合，推進工業與物聯網深度應用；發展行動裝置的安全支付；並強化5G通訊基礎設施技術與產品開發。 NXP近年專注於汽車、工業、行動裝置、通訊基礎設施等領域，希望能發展安全可靠的交通行動、物聯網解決方案 在智慧物聯網AIoT部分，即時智慧是近年市場發展的重點，NXP大中華區資深行銷經理黃健洲指出，過去AI的運算多透過雲端，但在某些隱私性與時間延遲敏感的應用上，希望能減少雲端運算的依賴，該公司發展邊緣閘道器(Edge Gateway)，將原先的MCU產品強化控制、分析、機器學習的功能，可以進行資料即時的智慧化反應，協助AI、IoT的發展。 從產品線的發展來看，黃健洲說明，NXP以MCU產品線為AIoT應用的基礎，但是加強智慧化的功能，也可以在終端進行人臉/影像辨識與語音辨識，應用領域上可以橫跨網路邊緣與物聯網邊緣的需求。另外，在其部門與產品命名上都加入EP(Edge Processing)，展現其在AIoT發展的決心。 邊緣閘道器(Edge Gateway)，強化MCU控制、分析、機器學習的功能，可以進行資料即時的智慧化反應 而在5G部分，NXP則專注於發展基礎建設與設備應用解決方案，NXP Edge Processing資深產品經理張嘉恆表示，該公司的5G產品應用分成四個，包括一般基地台的無線接入網(Radio Access Network, RAN)中，射頻單元的RU(Radio Unit)與分離式單元DU(Distributed Unit)，5G FWA(Fixed Wireless Access, FWA)的CPE，與小型基地台(Integrated Small Cell)，主要產品為協議棧處理與基頻處理器(Baseband Processor)。 5G的商業化從2019年4月開始啟動，2020年雖然有新冠疫情衝擊，但全球各地的5G開台還是持續加溫，NXP的5G技術發展也沒有因此停下腳步，張嘉恆說，2018年6月，該公司在4G的基礎上，發表支援5G網路的功率放大器(Power Amplifier, PA)、低雜訊放大器(Low Noise Amplifier, LNA)與數位接收前端(Digital Front...