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先進封裝不畏逆風 2024年產業規模達440億美元
半導體產業正處於轉折點。CMOS技術發展速度放緩,加上成本不斷上升,促使業界依靠IC封裝來維持摩爾定律的進展。因此,先進封裝已經進入最成功的時期,原因來自對高整合的需求、摩爾定律逐漸失效,運輸、5G、消費性、記憶體與運算、物聯網、AI和高效能運算(HPC)的大趨勢。
市場研究和戰略諮詢公司YoleDéveloppement(Yole)最新研究指出,在經歷了兩位數的成長並在2017和2018年實現創紀錄的營收之後,Yole預計2019年半導體產業將出現放緩。然而,先進封裝將保持成長趨勢,同比成長約6%。總體而言,先進封裝市場將以8%的年複合成長率成長,到2024年達到近440億美元。相反,在同一時期,傳統封裝市場將以2.4%的年複合成長率成長,而整個IC封裝產業CAGR將達5%。
預計2.5D/3D TSV IC,ED(層壓基板)和扇出型封裝的最高收入CAGR分別為26%、49%、26%,以不同市場區隔而言,行動和消費性應用占2018年出貨總量的84%。Yole認為,預計到2024年,年複合平均成長率將達到5%,電信和基礎設施是先進封裝市場成長最快的部分(近28%),其市場比重將從2018年的6%增加到2024年的15%。在營收方面,汽車和運輸部門在2024年將其市占率從9%增加到11%。
工業電源設計更安全 隔離式控制器不可少
工業電源設計不斷追求高效率的同時,安全問題同樣不容小覷。工業物聯網時代來臨,工廠講求智慧化,但在降低成本與提升效能的同時,更不能忽略了最重要的工廠環境安全。在工業電源設計中使用隔離式控制器,簡化傳統馳返式(Flyback)架構,同時達到安全隔離的效果。
茂宣企業(亞德諾ADI)應用工程經理陳俞阡表示,工業系統做隔離不外乎幾個原因,其中一個就是安全,系統有時會瞬間產生高壓,為了防止人員碰觸而形成迴路引發安全危險;第二則是有時會有電壓主位轉移(Shift)的發生,因此有些人會使用一些隔離的電源來做電壓/電平轉換器(Level Shift, LS),舉例來說,使用兩個乾電池,可以兩個並聯也可以兩個串連,也就是可以自由配置以得到高壓或負壓;另外,電流的路徑永遠都是有去有回的,從哪裡出發就回到哪裡,所以透過隔離的做法可以確保電流依照設計者希望的方法流動,設計可以因此更乾淨簡潔;最後一個理由則是透過隔離來避免電流的浪湧(Surge)與雷擊的狀況發生。
在工業系統的隔離有許多不同的電源設計,在工業用PLC系統等有電源設計需求的應用中,常見的拓撲以Flyback架構為主,因為Flyback的架構簡單而且成熟。其組成通常在一次側有一顆晶片,以及最重要的執行元件變壓器,要做隔離就少不了變壓器。傳統的Flyback架構設計會遇到幾個問題,就是線路太複雜、零件太多、備料太麻煩等。
為解決上述問題,ADI把所有元件全部整合到單一晶片,做一次側電流0電流的檢測,一次側電流到達到0的時候,才針對晶片內部MOSFET的切換,來達到最終混壓的效果。其好處是在PLC的系統裡面一次側和二次側的電流設定可以變得非常簡單,而不會出現太過複雜的線路,例用低廉的成本達到一樣的效果。
茂宣企業(亞德諾ADI)應用工程經理陳俞阡表示,工業電源設計要安全,做好隔離很重要。
蜂巢科技成長可期 5G驅動工業4.0變革
所謂工業4.0可以分為四個階段,第一階段就是收集設備上感測器的資訊,而後分析收集到的資料做格式化、圖型化的轉換,再對這些經過整理的資訊進行預測,例如產品何時要維修、產品生命週期等等。最後一個則是視覺化(Visualization),包括攝影機、光學電視等具有高數據資料量的應用,而與5G通訊結合的工業應用也因此變得更加重要。
美商優北羅(u-blox)商業開發主任林世澤表示,在工業與車用方面,隨著電信資費的降價、5G基地台越來越普及,將有更多的設備商會直接透過蜂巢(Cellular)科技,將資料上傳到基地台。根據Machina Research的預測,到了2025年蜂巢式網路的物聯網設備連結數目將會達到220萬。
林世澤指出,5G通訊有三大應用,增強型行動寬頻通訊(Enhanced Mobile Broadband, eMBB)可以結合AR/VR,或是遠距醫療,而超可靠度和低延遲通訊(Ultra-reliable and Low Latency Communications, URLLC)主要用於車輛、工業應用,大規模機器型通訊(Massive Machine Type Communications, mMTC)常用於CAT M1/NB-IoT,其好處是非常省電且可以支援的連結數相當高。
u-blox主要著重在URLLC與mMTC的應用,其中針對CAT M1和NB-IoT兩種通訊協定,林世澤分析道,CAT M1可用於地下室,並可用在移動中物體或行駛中車輛。NB-IoT則可以在地底下(比地下室更深)使用,但是須要用於靜止設備上連接固定基地台,另外,NB-IoT的電池可以使用10年之久,非常適合用於電表等應用。
林世澤進一步說明,對u-blox來說5G應用包括了三大應用場景,物聯網、定位與V2X。在工業物聯網領域,現今應該都還是透過Wi-Fi、ZigBee等通訊協定將感測器資料傳送到設備供應商,供應商再藉由有線上傳雲端或是利用NR、NB-IoT等傳到基地台,但是u-blox在這裡看到了Wi-Fi、5G蜂巢通訊的機會,利用蜂巢式網路就可以直接將資料傳送到基地台;另外,定位方面就是GPS和蜂巢技術的結合,從衛星收到GPS訊號,再藉由5G傳回基地台;最後一個則是V2X,車與車之間或是車與交通設施之間的資訊交換可以直接藉由蜂巢技術傳回基地台。
u-blox商業開發主任林世澤表示,蜂巢式網路的物聯網設備連接數目正大幅成長。
2019年手機3D感測用VCSEL產值達11.39億美元
根據TrendForce LED研究(LEDinside)最新紅外線感測市場報告指出,在2019年智慧型手機整體出貨預估衰退的情況下,手機品牌廠商針對下半年旗艦機祭出規格競賽,3D感測模組成為其中一項重要配備。受此趨勢帶動,預估2019年手機3D感測用VCSEL市場產值有望成長至11.39億美元。
TrendForce表示,2019年除了蘋果iPhone仍將全面搭載臉部3D辨識外,包括三星、華為與Sony也規畫在下半年的旗艦機種搭載後鏡頭3D感測(World Facing 3D Sensing)。到2020年估計將有近10款高階機種可能採用3D感測方案,且部分機種將擴大至前後鏡頭皆採用,進一步拉升VCSEL產值。
目前應用於消費性市場的3D感測方案為結構光與飛時測距(TOF)。結構光是以圖案成像,其深度的準確性極高,然而缺點為成本與運算複雜性高,加上專利主要由蘋果掌握,專利壁壘難以突破。
飛時測距的精度和深度不及結構光,但是反應速度快,辨識範圍也更有優勢。飛時測距分為前鏡頭(Front Facing)和後鏡頭(World Facing),前鏡頭成本相對較高,後鏡頭則需要功率較高的VCSEL。目前主要VCSEL相關供應商為Lumentum、Finisar、OSRAM旗下Vixar、ams、穩懋、宏捷科、VIAVI Solutions Inc.等。隨著3D感測的市場需求興起,未來的手機3D感測將不再只限於單純的臉部辨識與解鎖用途,將進一步延伸至立體景物的辨識以及模型建構及擴增實境等功能。
發布新授權模式以抗RISC-V? Arm:推動創新契機
Arm日前宣布全新合約模式「Flexible Access」,擴大與既有/新合作夥伴存取與取得半導體設計技術的授權方式;不過,此一模式也被部分產業人士和媒體認為Arm感受到RISC-V威脅而推出的新策略。對此,Arm則表示,Flexible Access是針對更遠大的目標,期能掌握業界契機以推動創新,並歡迎市場新進者加入。
Arm亞太區企業公關行銷副總裁俞艾玲指出,Arm Flexible Access讓標準的Arm授權模式以及DesignStart變得更完整。Arm現有的商業模式運作良好,且對許多的合作夥伴來說已是最佳選擇。而Arm Flexible Access計畫可因應業界快速變化的需求,加入更多的選擇和彈性。合作夥伴得以選擇最適合他們的商業模式。同時,考量一兆台安全連網裝置的願景,Arm Flexible Access提供現有合作夥伴以及市場新進者快速、簡單存取其所需技術,以應對這些全新成長的領域,包含物聯網、機器學習、自駕車與5G。
Arm Flexible Access最主要目的在於推動創新契機。
Arm Flexible Access可讓SoC設計團隊在取得IP授權前就能展開計劃,屆時只要針對生產時使用到的部份進行付費。透過Arm Flexible Access,企業將能驅使他們的設計團隊擁有更多的實驗、評估與創新的自由度。
通常,合作夥伴從Arm獲得個別元件的授權,並在存取此一技術之前預付授權費。藉由Arm Flexible Access,只要支付少許的費用,就可以立即存取廣泛產品系列的技術,隨後只需在確認製造生產時,再支付一筆授權費,以及之後隨每個單元的出貨支付權利金(Royalties)。產品系列包括所有SoC設計所需的必要IP與工具,讓合作夥伴在承諾授權前,便於針對多IP模組進行評估與原型設計。
可以透過Arm Flexible Access計畫存取的IP,包括Arm Cortex-A、Cortex-R與Cortex-M產品系列等大多數Arm架構處理器,這些CPU占過去兩年內所有Cortex CPU 75%的簽約授權。它同時包括Arm TrustZone與CryptoCell安全IP、部份Mali GPU、系統IP,以及SoC設計與早期軟體開發的工具與模型。此計畫同時包括Arm全球支援與訓練服務的存取。
俞艾玲說明,在業界,Arm...
加快MRAM量產腳步 應材先進PVD平台亮相
物聯網(IoT)、AI、雲端運算、工業4.0等應用推升資訊量呈現爆炸性的成長,所有資料都必須在邊緣收集,並從邊緣到雲端的多個層級進行處理和傳輸、儲存和分析。因應如此龐大的資料儲存、傳輸需求,在DRAM、SRAM、快閃記憶體等存在已久的記憶體技術愈顯吃力的情況下,新興記憶體技術MRAM趁勢而起,而為加快MRAM量產普及速度,應用材料推出全新物理氣相沉積(PVD)平台。
應用材料公司半導體事業群金屬沉積產品處全球產品經理周春明表示,由AI和大數據所推動的新運算需求,加上摩爾定律擴展的趨緩,造成硬體開發和投資的復興。各種規模的企業正競相開發新的硬體平台、架構與設計,以提升運算效率,新興記憶體技術也隨之興起(MRAM、ReRAM和PCRAM等),這些新型記憶體提供更多工具來增強近記憶體運算(Near Memory Compute),同時也是下一階段記憶體內運算(In-Memory Compute)的建構模組。
MRAM採用硬碟機中常見的精緻磁性材料,具備快速且非揮發性的特性,就算在失去電力的情況下,也能保存軟體和資料。由於速度快與元件容忍度高,MRAM最終可能做為第3級快取記憶體中SRAM的替代產品;且MRAM可以整合於物聯網晶片設計的後端互連層,進而實現更小的晶粒尺寸,並降低成本。
新興記憶體技術隨著越來越多資料量而誕生。
不過,新興記憶體技術的出現也意味著為量產製程帶來獨特挑戰,須在設備技術上有所突破才能實現全面生產。周春明指出,MRAM是一種非常複雜的薄膜多層堆疊,由10多種不同材料和超過30層以上的薄膜與堆疊組成。部分薄膜層的厚度僅達數埃,相近於一顆原子的大小;要如何控制這些薄膜層的厚度、沉積均勻性、介面品質等參數是關鍵所在,因為在原子層任何極小的缺陷都會影響裝置效能。總結來說,矽上沉積和整合新興材料的能力將影響新型記憶體裝置的效能和可靠性,要如何推疊這麼多層數的薄膜並維持高效能,是MRAM量產的最大挑戰。
也因此,應材推出全新Endura Clover MRAM物理氣相沉積平台,該設備是由 9 個獨特的晶圓處理反應室組成,可在超高真空環境下執行多流程步驟,實現整個MRAM單元製造,包括材料沉積、介面清潔和熱處理。其核心是Clover PVD反應室,可在原子層級精度下沉積多達五種材料。至於影響效能關鍵的穿隧阻障氧化鎂,是透過應材獨特的Clover PVD氧化鎂技術沉積而成,以實現低功耗、高耐久性的MRAM效能。
周春明說明,Clover PVD氧化鎂沉積技術是目前市場上唯一可以透過陶瓷濺鍍來沉積氧化鎂的解決方案;和另一種替代技術,即先沉積鎂,然後再氧化形成氧化鎂(需要兩步驟製程)相比,Clover PVD 系統已經通過驗證,可提供改良的讀取訊號耐久性100倍以上。
應材研發全新Clover PVD平台,加快MRAM量產速度及降低量產成本。
設備資料有效上雲端 升級智慧工廠平步青雲
隨著工業物聯網(IIoT)時代來臨,將設備資料與雲端連結已經成為現代工廠的一大課題。智慧工廠已成趨勢,將設備連網不僅能提升設備產能、效能,同時又能兼顧工廠環境與資料安全。
MOXA市場開發副理林昌翰指出工廠自動化目前的三大挑戰,由於工廠內有太多不同廠牌、種類的設備,該如何整合各種設備,如何收集資料、監控設備是第一個問題;第二個則是不同資料的截取。例如工具機台的廠商過去是跟飛機引擎商買設備,現在卻是買里程數,所以資產設備是屬於製造商而不是業者,因此要裝很多感測器在設備上進行管理監測,但如果將設備賣到全球,要如何管理監測也是一大挑戰;最後則是越來越多的邊緣設備應該如何管理。
林昌翰進一步說明,過去的工廠設備都是連到中控中心,但是AI大數據時代,所有設備都要收集資訊,因此需要大量感測器。目前常見廠商用可程式控制器(Programming Logical Controller, PLC)收集資料,但這會出現幾個問題,用PLC來截取資料可能會造成過大的負擔,因為資料量太大。在上傳資料到雲端時如果要做邊緣運算甚至上傳到公有雲,都須要耗費很多精力,因此MOXA認為要把資料擷取到雲端,應該讓設備做該做的事。
比方說,串列轉換器要連網時可以使用串列設備連網伺服器,另外若是複數感測器要連網,則可使用支援雲端技術的IIoT控制器。林昌翰表示,未來MOXA的設備都會支援雲端,可以快速布建模組化設計,易於進行故障排除。而這樣做的好處就是可以直接進行邊緣運算,不用把所有資料都上傳雲端,先進行前端處置,讓設備連網更有效率。另外,為解決太多不同通訊協定閘道器(Protocol Gateway),不同設備間彼此溝通的問題,MOXA推出支援各種通訊協定的控制器,先解決操作技術(OT)的問題,才能討論資料上雲端的問題。
林昌翰解釋,至於工廠自動化的第二個挑戰,業者將設備賣到國外要如何監控?早期的做法是用VPN,但使用VPN就需要IT(資訊技術)部門的同意,針對此問題,可以利用雲端技術,在設備銷售時就搭配可遠端連接的閘道器(Remote Connect Gateway),業者可以提供一個USB給廠商,設備發生問題時再進行連接,此時業者就可以從遠端處理經過加密的資料。這樣的做法就可以彈性地使用,並能大量部署。
最後一個問題則是如何有效管理大量部署的邊緣裝置,林昌翰指出可以利用雲端技術的IIoT閘道器,並增加智慧功能,先在前端進行初步資訊處理,再上傳至雲端。MOXA提供了小巧、強固的解決方案能夠大量部署在裝置上,舉例來說,可以設置在工具機台中,偵測震動、溫度、濕度和電壓電流,收集到足夠資訊後,進行產能和預防保養的預測。妥善運用IoT技術,就能進行全面的統整分析,未來更有機會做到用大數據的方式更準確地預測每一個機台能為廠商賺多少錢、何時可以結算ERP做教調的動作等,讓工廠更智慧、更加安全有效率。
MOXA市場開發副理林昌翰表示,AI大數據時代,升級智慧工廠首要任務就是讓設備資訊上雲。
鋪路AI/5G應用 三星宣布量產12Gb LPDDR5行動DRAM
因應未來智慧手機、行動裝置AI、5G應用,三星(Samsung)宣布開始量產12Gb LPDDR5行動DRAM,此一DRAM將針對未來智慧手機中的5G和AI功能進行優化;另外,三星也計畫在本月稍晚開始大規模量產12GB LPDDR5的封裝(Package),每個封裝中都包含8個12Gb晶片,以滿足高階智慧手機製造商對更高性能和容量的需求。
三星DRAM產品與技術執行副總裁Jung-bae Lee表示,透過大量生產基於三星第二代10nm製程製造的12Gb LPDDR5,三星將能為全球客戶及時推出5G旗艦智慧手機。未來三星將持續致力於推出下一代行動儲存技術,以提供更高的性能和容量,推動行動高端儲存市場的成長。
據悉,採用第2代10nm製程的12Gb LPDDR5 DRAM,其傳輸速度為5,500Mbps,比現有的LPDDR4X傳輸速度(4,266Mbps)快上1.3倍;並結合新電路設計、強化時脈、搭配低功耗特性等,新款DRAM的功耗大幅降低,和前一代相比下降了30%,在極快的傳輸速率下也能確保長期性能穩定。
三星指出,基於上述優勢,開始量產的12Gb LPDDR5 DRAM可以使下一代旗艦智慧手機充分利用5G和AI功能,如超高清影片錄製和機器學習,同時大大延長電池壽命。
另一方面,為了達到更靈活的生產管理目標,三星目前正考慮將12Gb LPDDR5生產線移至韓國平澤市(Pyeongtaek),不過這還需取決於全球客戶的需求;同時,繼推出12Gb LPDDR5行動DRAM後,三星也計畫於2020年開發16Gb LPDDR5行動DRAM,以鞏固其在全球儲存市場的優勢。
三星宣布量產12Gb LPDDR5因應AI、5G應用。
2023年中國發展智慧城市技術支出達389億美元
產業研究機構IDC日前發表智慧城市研究預測,2023年全球智慧城市技術相關投資將達到1894.6億美元,中國市場規模將達到389.2億美元。中國市場的三大重點投資領域依次為彈性能源管理與基礎設施、資料驅動的公共安全治理以及智慧交通。在預測期間內(2018~2023年),三者支出總額將持續超出整體智慧城市投資的一半。
智慧城市的建設和發展為新興技術提供了大量的應用,這為技術提供商帶來了極大的發展空間。IDC希望通過智慧城市支出指南説明技術提供商瞭解各個細分領域的情況,探尋不同地區的市場機會並推出具有前瞻性的市場解決方案。在本次預測期間內,中國市場支出金額占比前三的應用與其重點投資領域保持一致,依次為智慧電網、固定智慧視訊監控以及智慧公共交通系統。2019年,三類應用的投資規模約占支出總額的43%,而到2023年,這一比例將下降至37%。隨著智慧城市相關技術的發展,應用將呈現多樣化趨勢,成長快速的新應用影響力將會逐漸擴大。在預測期間內成長最快的應用依次為數位雙胞胎、V2X(車聯網)技術以及開放資料。
縱覽全球各地區的城市資料,由於Virtual Singapore專案的驅動,2019年新加坡將持續保持其在智慧城市投資的領先地位,之後依次為紐約、東京和倫敦。北京和上海則並列第五。前五的6座城市在智慧城市相關的總投資將在2020年超過10億美元。從區域來看,美國、西歐和中國在2018~2020年將囊括70%的全球智慧城市支出。日本、中東和非洲則是成長速度最快的地區,2年複合年均成長率(CAGR)將達到約21%。
在中國內地的城市中,除了2019年智慧城市相關支出投入最多的北京和上海之外,緊隨其後的依次為深圳、廣州和重慶。從投資的增速來看,2年CAGR最快的城市為深圳、北京和上海。智慧城市技術相關的投入與該城市GDP和政府預算密切相關,在智慧城市技術的發展階段,一線城市的支出將持續領先。
IIoT故障預診斷 提升產能/設備稼動率
隨著軟硬體的進步,人工智慧(AI)和大數據(Big Data)等技術也跟著蓬勃發展,包括資料收集與分析等都比以往更為方便,例如將這些技術導入工業製造,進行設備故障的預先診斷,也能大幅提升產能與效率並降低相關成本。
工業技術研究院巨量資訊科技中心資料分析技術部副經理賴建良表示,善用AI和大數據可以創造智慧製造新價值。在產線端可以導入故障預診斷(PHM)技術,提升產線效率同時降低維修成本。
賴建良說明,工業製造的產線設備維護包含了預測和進廠管理兩個部分。預測的其中一個問題就是過度保養(Over Maintenance),有時設備零件還沒壞,保養時間到還是馬上更換,造成資源以及開銷的浪費,但是機器故障的成本太高,通常還沒損壞仍會選擇換掉,形成過度保養的問題。另一個問題則是非預期性停機(Unscheduled Downtime),即使已經定期更換零件,設備依然有可能意外停機,停機以後就須要進行清機和調機等作業,進而會影響產能和設備稼動率。最後,還有無法確定產品異常原因的狀況,當下游檢測機台發現產品異常,就須要停機,耗費大量時間與人力成本去尋找異常原因,造成產品的良率下降甚至報廢等問題。
針對故障預診斷,賴建良做了進一步的說明,利用生產過程中機台相關的資料與維修紀錄,可以進行故障預診斷。收集關鍵零件的健康指標,了解零件與正常狀態的差距,進行健康狀態評估(Health Status Assessment),即可快速找出故障源進行排除,關鍵零件健康狀態一目了然;另外,藉由相關資料的收集分析,可以進行故障預測(Failure Prediction),避免零件無預警故障造成非預期性停機,在故障點前提早預測到,事先進行零件的更換與維修,減少無預期故障帶來的原料損失;除了在故障前預測之外,也可以進行零件的剩餘壽命預測(Remaining Useful Life Prediction),對維修排程、備料與產線調配做更好的安排,提高機台稼動率並降低機台維護成本。
工研院巨量資訊科技中心資料分析技術部副經理賴建良表示,在產線端導入PHM技術,可以提升產能減少成本。
賴建良舉例說明,如華邦電子建置的機台預警系統,透過對參數因子的蒐集、解讀和分析預測,在問題事件發生前發出預警通知,減少非預期性停機狀況,並在第一時間採取矯正措施。在高度自動化的工廠結合機台預警系統,優化生產流程,確保少量多樣的產品品質,滿足車規或公規等高階市場的需求。












