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芯片|技術進步，引線鍵合機出現短缺( 三 )

半導體機器學習自動化芯片


雖然封裝變得更加復雜 ， 但焊線機本身必須保持領先地位 。 “對于高產工藝 ， 您需要低循環 。 您需要必須在高速（> 25g 的加速度）下均勻形成的小型球形球 ， ” JCET首席技術官 Choon Lee 說 。
可靠性是關鍵 。 銅是鍵合的主流線型 ， 價格便宜且導電率高 。 但是銅會腐蝕 ， 導致引線鍵合封裝失效 。 這是由于模塑化合物中存在氯等鹵素 。
焊線機供應商已經應對了所有這些挑戰 。 使用價格合理的無鹵素化合物可以防止上述故障模式 。
盡管如此 ， 客戶仍需要功能更強大、速度更快的設備 。 近年來 ， 引線鍵合產量每年大約提高 2% 。
吞吐量取決于幾個因素 ， 例如封裝類型和線數 。 在低端 ， LED 可能有 2 到 3 根電線 。 四方扁平封裝 (QFP) 是一種常見的封裝類型 ， 每個器件的線數從 50 到 80 不等 。
引線鍵合機的格局、趨勢
同時 ， 引線鍵合已成為一項相當大的業務 。 根據 VLSI Research 的數據 ， 在焊線機市場競爭的 14 家公司中 ， K&S 的份額超過 60% ， 其次是 ASM Pacific ， 份額超過 20% 。
這絕不是一個靜態的市場 。 多年來 ， 引線鍵合封裝主要使用金線 ， 因為該材料具有高導電性和可靠性 。
這種情況在 2009 年左右開始發生變化 ， 當時全球市場的黃金價格上漲了 300% 。 金價的飆升給引線鍵合封裝的成本帶來了麻煩 。
幸運的是 ， 業界預見到了這個問題 。 甚至在危機之前 ， 公司就開發了使用較便宜的銅線的焊線機 。
隨著從金線鍵合到銅線鍵合的遷移 ， 供應商能夠將組裝成本降低多達 30% 。 如今 ， 金線仍在某些應用中使用 ， 但銅線幾乎在一夜之間成為了主流技術 。
下一個大拐點發生在過去一兩年 ， 當時 ASM Pacific、K&S 和其他一些供應商開始制定各自的工業 4.0（第四次工業革命）計劃 ， 也稱為智能制造 。 目標是通過使用新技術和更好的溝通來提高制造效率 。
這在半導體行業并不新鮮 。 多年來 ， 芯片制造商轉向自動化程度更高的晶圓廠 。 然后 ， 晶圓廠設備制造商在他們的系統中加入了更多的傳感器 。 反過來 ， 這會產生大量數據 ， 使芯片制造商能夠在制造流程的早期查明問題 。
一些晶圓廠設備還包含機器學習 。 作為人工智能 (AI) 的一個子集 ， 機器學習使用系統中的高級算法來識別內聯數據中的模式、學習并從信息中做出預測 。
機器學習用于半導體工廠的一些但不是所有部分 。 它在檢測設備中大量使用 ， 以幫助定位芯片中潛在的致命缺陷 。
其中一些技術正在進入包裝領域 。 事實上 ， 一些內存制造商開始轉向所謂的“無人值守”組裝設施 ， 其目標是消除操作員干預 ， 從而降低成本 。
最近 ， 幾家擁有封裝單元的OSAT和芯片制造商也朝著類似的方向發展 。 通常 ， 許多包裝廠部署了各種類型的工廠自動化系統 ， 包括自動導引車 (AGV)、軌道導引車 (RGV) 和高架運輸系統 。
焊線機供應商已開發出與這些系統通信的接口 。 “AVG 包括一個機器人 ， 它在引線鍵合機設備的前面移動 ， 提供未鍵合部件的庫 ， 然后拾取完全鍵合部件的庫 ， ”K&S 的 Foley 解釋說 。 “我們還看到了軌道引導車輛 ， 其中一排排焊線機是背靠背的 ， 有足夠的空間讓機器人在軌道上自動從機器后部裝載材料 。 ”
與此同時 ， 在高架傳輸機制中 ， 機器人載體在高架傳送帶中圍繞工廠移動 。 承運人可以拾取和放下未粘合或粘合的零件 。
除了自動化方面 ， 高端焊線機還結合了計算機視覺系統和機器學習來控制缺陷 。 使用這些算法 ， 鍵合機可以檢測球鍵是否太大或太小 。 這是眾多應用之一 。

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