工業AI落實半導體製造 加速智慧廠務自主與營運最佳化

受惠於AI、高效能運算與先進製程快速發展，半導體產業持續突破製造與工程極限，同時面臨製程複雜度提升、能源需求增加、設備維護與廠務管理難度升高等挑戰。西門子認為，如今AI的價值已不再只是單點分析或輔助決策，而是需要更深入參與工程、製造與廠務營運，結合產業知識與即時數據，將洞察進一步轉化為可執行的決策與行動。

圖一 : 西門子工業AI賦能半導體廠務

因此既透過今年SEMICON Taiwan期間，展示西門子工業AI如何結合數位雙生、IT/OT 數據整合與智慧維護，串聯半導體從工程開發、製程模擬、廠務最佳化到設備維護的完整應用；並通過貫穿半導體全生命週期的數位主線（Digital Thread），協助企業建立可信賴的數據基礎，讓 AI打造更高效、自主且具韌性的智慧半導體廠務環境。

尤其針對半導體產業高度仰賴的工程專業與經驗，隨著設備與自動化系統日益複雜，如何縮短工程開發時間、提升工程品質並加速知識傳承，已成為智慧製造的重要課題，西門子也將生成式AI與代理式AI（Agentic AI）進一步導入自動化工程流程。

利用Eigen Engineering Agent 與 TIA Portal 專案情境資訊整合，使AI不再只是回答工程問題，而是能理解專案架構、設備與既有PLC程式資訊，進一步協助工程師執行任務、驗證結果並進行修正。

進而通過工業AI深入工程現場流程，不僅能降低重複性工程作業，提升開發效率、工程品質及系統的可擴展性與可維護性，從輔助工具走向自主執行，協助企業因應工程人才與技術傳承挑戰，加速新設備與新產線導入。

西門子表示，展望智慧半導體廠務的下一步，不只是掌握設備目前的運轉狀態，更需要預先找出不同生產負載與環境條件下的最佳操作策略。該公司透過 gPROMS 先進製程建模與最佳化技術，結合設備特性、第一性原理與實際運轉數據，建立可精準描述流程系統行為的高擬真數位雙生模型，讓廠務營運從即時監控走向預測最佳化。

以半導體廠務冰機系統為例，gPROMS 可在滿足冷卻需求與製程限制的前提下，預測不同運轉情境，找出冰機台數配置、負載分配與關鍵控制參數的最佳操作點。進一步結合 AI 與即時數據，將模型預測持續導入營運決策，使廠務系統從「監控現在」進化至「預測未來、主動最佳化」，在實際調整設備前即可於虛擬環境驗證策略，降低試誤成本與營運風險，同時持續提升冰機系統能源效率與整體廠務韌性。

此外，基於AI 的製造價值關鍵在於是否擁有完整、可信賴且具備情境脈絡的工業數據，但半導體工廠內部資料往往分散於不同的廠務系統之中，增加了跨系統整合與 AI 應用的複雜度。西門子也透過 WinCC OA、工業邊緣運算及數據整合架構，串聯IT與 OT 系統，打通數據孤島；進一步結合 Workflow Canvas，將不同設備、應用與工作流程有效整合。

在既有自動化環境之上建立跨系統工作流程，加速從數據整合、分析決策走向工作流程自動化。透過完整的數據脈絡與工作流程整合，讓AI 不再只是獨立於現場之外的分析工具，而能真正融入製造與廠務營運，協助企業提升異常處理、跨系統協作及營運決策效率，讓 AI 洞察真正轉化為行動。

除了工程與製程最佳化，設備可靠度也是維持半導體穩定生產的重要基礎。透過 Senseye 預測性維護，西門子運用 AI 分析設備運轉數據與異常模式，協助企業更早辨識潛在設備問題，從傳統定期維護或故障後維修，進一步轉向以設備狀態與預測分析為基礎的智慧維護策略。

經過貫穿半導體生命週期的數位主線，並結合工業 AI、數位雙生、自動化與 IT/OT 數據整合，西門子協助半導體企業將分散的數據轉化為具情境脈絡的洞察，再進一步轉化為可執行的決策與行動，讓智慧製造從單點應用走向跨系統協作與持續最佳化，加速打造更高效、更自主、更具韌性與永續競爭力的新世代智慧半導體廠務。