我們正身處人工智慧（AI）的時代，這股顛覆性力量正重塑幾乎所有產業——包括極其複雜且高度依賴數據的半導體製造領域。在人工智慧領域中，最具前景的技術之一便是機器學習（ML），它能夠從半導體設備和感測器所產生的海量數據中，提取出寶貴的洞見。
然而，運用人工智慧（AI）和機器學習（ML）來分析設備數據絕非易事。數據的複雜性、變異性及龐大體量，帶來了獨特的技术挑戰，導致許多組織難以實現可投入生產的人工智慧整合。本文將深入探討這些挑戰，提出克服這些挑戰的新興策略，並介紹 Cimetrix® DEEP 解決方案如何專為簡化並擴展設備分析領域中的人工智慧／機器學習部署而設計。
為了更深入理解將人工智慧（AI）與機器學習（ML）應用於設備資料所面臨的挑戰，區分「有監督學習」與「無監督學習」至關重要。
監督式學習
監督式學習是指利用標註資料集來訓練模型，其中每個輸入都與已知的輸出相對應。這種方法對於分類和迴歸等任務非常有效，模型會根據過往案例學習如何預測結果。在製造業中，只要有足夠的標註資料，監督式學習可用於偵測特定的失效模式、預測工具磨損，或分類產品品質。
然而，在實際的設備數據情境中，由於以下所述的挑戰，取得標記數據往往不切實際。這些限制使得難以有效應用監督式學習。
無監督學習
另一方面，無監督學習則不依賴標記資料，而是直接從資料本身中識別模式、聚類或異常現象。這使得它在標記的故障資料稀缺的工業環境中特別有用。透過新奇性檢測、聚類分析及自編碼器等技術，即使沒有關於特定故障模式的先驗知識，也能偵測到異常行為。
要設計出在設備分析領域中穩健的人工智慧／機器學習解決方案，理解這兩種方法的優勢與局限性至關重要。
人工智慧／機器學習中設備數據面臨的實際挑戰
標籤化資料的稀缺性
將機器學習應用於設備數據時，最重大的障礙之一便是缺乏標註資料集。 大多數設備都在正常狀態下運作，而對監督式學習至關重要的故障事件卻極為罕見。即使發生故障，這些事件往往也未被標記，或者難以確定性能衰退的確切起點。舉例來說，半導體製造設備中驅動機器人的馬達，可能連續運作數月而毫無異狀。當它最終發生故障時，日誌可能只記錄了故障本身，卻未能記錄導致故障發生前數週或數月間那些細微的性能衰退過程。
事後對此類事件進行標記是一項艱鉅且耗時的任務，需要具備領域專業知識。唯有經驗豐富的工程師才能可靠地辨識設備行為出現有意義變化的起點，而他們的時間有限且成本高昂。此外，人工標記會引入偏見與不確定性，特別是在由多個變數共同影響結果的複雜系統中。因此，標記後的資料集往往規模較小、不平衡或存在雜訊——這些條件對於訓練穩健的監督式模型而言，遠非理想。
在一個真實案例中，某製造公司從一台 CNC 銑床收集了超過 1,000 萬筆感測器讀數。在這龐大的資料集中，僅有 37 個樣本被標記為「刀具斷裂」事件。試圖僅憑如此有限的正例數量來訓練分類器，導致系統出現過擬合與誤報，最終削弱了使用者對該系統的信任。
機器學習工作流程的複雜性
即使有數據可用，要將其轉化為可運作的機器學習管道，仍需投入相當大的心力。工業環境通常會產生高維度、多速率且帶有雜訊的感測器數據——例如扭力、振動、溫度、流量、電流等——這些數據皆以不同的採樣率記錄，且延遲時間各異。要對這些數據進行對齊、清理、正規化以及特徵提取，不僅需要軟體專業知識，還必須對底層設備及訊號處理有深入的了解。
以機器手臂的預測性維護為例，這是一個實際應用案例。每隻手臂可能會從扭力感測器、馬達溫度感測器、循環計數器及編碼器產生數據。處理這些數據時，需要進行插值以對齊時間戳記、濾波以減少雜訊，以及進行變換（例如均方根 RMS 或快速傅立葉變換 FFT），以產生有意義的特徵。這僅僅是開始。 接著，必須選取合適的機器學習模型——例如用於時間序列樣本預測的 LSTM（長短期記憶網路），或用於異常偵測的孤立森林演算法——並以歷史資料進行訓練，再透過精心挑選的指標進行驗證。此外，還必須調整超參數，並隨著磨損模式的演變或設備的維護，定期對模型進行重新訓練。
最後，部署更增添了另一層複雜性。模型必須嵌入實際運作的系統中，持續監控其漂移狀況，並在有新資料時進行更新。這個過程需要跨團隊合作：資料工程師負責處理分析管線、資料科學家負責建構模型、設備專家負責解讀行為表現，以及 IT 團隊負責管理部署基礎設施。對於沒有專職機器學習人員的組織而言，這道門檻相當高。
由於半導體廠區不允許連網，這使得問題更加棘手，因為機器學習解決方案無法在效能更強的雲端系統上運行。該解決方案必須在設備電腦上運行，而這類電腦的運算能力通常相當有限。
將機器學習應用於設備資料分析的工作流程
無論設備類型或流程為何，在大多數情況下都需要執行以下步驟。無論是否已有現成的解決方案平台，或是使用者需要從頭開始建構所有解決方案，機器學習的開發流程都需要耗費時間與資源，這會延長系統的上市時間（或投入生產使用的時間）。此外，若所有解決方案皆由內部維護，總擁有成本也會隨之提高。
應對挑戰的技術策略
儘管面臨這些困難，仍有許多極具潛力的技術應運而生，旨在彌合原始設備數據與可用的機器學習模型之間的差距。
新穎性檢測
異常偵測是一種無監督學習技術，能在無需標記故障數據的情況下，識別出偏離正常行為的狀況。該系統僅透過正常運作的範例進行訓練，並學習辨識「正常」的統計邊界。在推論階段，任何超出這些邊界的輸入都會被標記為異常。
此方法非常適合用於預測性維護及早期故障偵測等情境，特別是當標記過的故障資料稀少或根本不存在時。在半導體晶圓廠這類高正常運行時間的環境中，此方法尤為實用，因為在這些環境中，故障雖罕見，但一旦發生代價極高。
合成數據生成
合成資料生成透過模擬故障情境與邊界條件，來解決標註故障資料匱乏的問題。這在受控環境中特別有用，因為在這些環境中，製造真實故障既昂貴又難以實現。透過結合基於物理的模擬、生成式模型和／或領域特定規則，工程師能夠擴充其資料集，藉此提升模型的穩健性並減少過擬合。
舉例來說，在前一個範例中，假設在 1,000 萬筆感測器讀數中僅有 37 筆故障數據點，這 37 筆數據點可作為種子，用來合成異常數據模式或模擬漸進式磨損，藉此協助訓練模型辨識故障的早期徵兆——這些徵兆若僅憑歷史記錄，可能無法被充分呈現。
半監督式生成對抗網路（GAN）
生成對抗網路（GAN）可擴展為半監督學習框架，藉此在標籤資料有限的情況下提升分類表現。在此方法中，透過一小組標籤範例與大量未標籤資料，訓練 GAN 既能生成逼真的設備行為，又能對資料樣本進行分類。
生成器學習產生可信的感測器資料，而判別器則被訓練成既能區分真實與合成樣本，又能對輸入進行分類。這種雙重角色的訓練過程，使模型即使在高品質標籤稀缺的情況下，仍能具備良好的泛化能力。
半監督式生成對抗網路（GAN）在複雜設備行為建模方面展現出特別大的潛力，因為在這種情境下，多變量訊號中的細微偏差可能預示著設備性能的退化，但標記資料卻不足以進行完全監督式學習。
用於特徵提取的自編碼器
自編碼器（Autoencoders）是一種能學習壓縮與重建輸入資料的神經網路。當以正常資料進行訓練後，對於類似的輸入資料，其重建誤差較低，但無法準確重現異常資料。這種差異可作為異常分數的依據。自編碼器非常適合用來建模高維度感測器資料與時間序列資料流，通常能作為強大的無監督特徵提取器。
經過訓練後，它們能提供輸入資料的壓縮潛在表示，可用於可視化、聚類，或作為次級模型的輸入。自編碼器也能與其他技術（例如新奇度檢測和維度縮減）良好地整合。
兩階段新奇性檢測
這種結構化的方法將模型開發分為兩個階段。在學習階段，會以正常資料訓練模型（通常為自編碼器），並根據重建誤差建立統計閾值。在測試階段，則會將新進資料與這些閾值進行比對，以偵測異常值。此方法為異常偵測提供了可量化且易於維護的解決方案，並在重新訓練成本高昂或不切實際的生產環境中表現良好。
DEEP 如何簡化設備分析中的 AI/ML 部署
由 PDF Solutions 開發的DEEP 解決方案，專為克服將 AI/ML 應用於設備數據所面臨的挑戰而設計。它結合了穩健的機器學習基礎架構與直觀的使用者介面，以支援整個分析生命週期——從數據導入到即時推論。
機器學習工作流程的自動化
DEEP 能自動化處理機器學習流程中許多繁瑣且容易出錯的步驟。這包括從設備中收集資料、對時間序列資料進行預處理與對齊，以及透過引導式範本設定機器學習工作流程。DEEP 無需使用者手動設計和訓練模型，而是提供了一套預先配置的用例庫，這些用例可根據特定設備和感測器模式進行調整。
下圖說明了 DEEP 如何在整個機器學習過程中提供協助。
引導式範本與用例庫
該解決方案提供由 DEEP 資料科學家精心篩選、且持續擴充的模型範本集合，這些範本專為常見的設備行為而設計。舉例來說，範本可能針對特定的關聯性，例如加熱器功率與溫度之間的關係，或是泵浦流量與壓力之間的關係。透過這些範本，使用者——即使是沒有機器學習背景的人——也能利用內建的指引和領域最佳實務，來建立、訓練和驗證模型。
透過複製用例範本来建立用例
維度縮減與時間序列對齊
為處理感測器數據的複雜性，DEEP 支援諸如 PCA、t-SNE 及 UMAP（主成分分析、t 分佈隨機鄰居嵌入，以及均勻流形逼近與投影）等維度縮減技術。這些方法有助於發掘高維度數據中的結構，並促進可視化與聚類分析。 DEEP 亦透過重採樣與高效索引來支援時間序列對齊，從而確保多速率感測器資料流之間的一致性。
持續再學習與模型適應
設備的運作行為會因磨損、維護或製程漂移而隨時間變化。DEEP 內建自動重新訓練與模型版本管理機制，使已部署的系統無需人工干預即可進行適應性調整。這有助於在動態環境中維持模型的準確性與穩健性。
資料安全與治理
在任何生產環境中，資料隱私都是首要考量。DEEP 採用具備加密功能的 gRPC（一種用於遠端程序呼叫的開源框架）來安全傳輸資料，並透過基於權限的系統實施存取控制。這確保了敏感的設備資料得以受到保護，並符合客戶的政策規定。
結語
在半導體與先進製造領域中，將人工智慧（AI）與機器學習（ML）整合至設備數據，是一項影響深遠的契機——但這在技術上也極具挑戰性。從標註數據的匱乏到即時部署的複雜性，這些障礙確實存在。然而，只要採用正確的工具與策略，這些問題皆可迎刃而解。
Cimetrix DEEP透過將自動化、由專家精心編排的範本、先進的分析技術以及安全的部署整合為一套統一的解決方案，成功彌合了這項差距。透過降低入門門檻，DEEP 賦能工程團隊、資料科學家及製造商善用人工智慧的力量——將原始設備數據轉化為可付諸行動的洞見與競爭優勢。