半导体业界应对＂EDA＂三字不陌生，但多数人会直接联想到的应是电子设计自动化 (Electronic Design Automation)；然而，对于工业 4.0 之智能制造而言，EDA 一词另有所指：设备资料取得 (Equipment Data Acquisition，本文下称 EDA 皆为此义)，它有一组专属产业标准，也是衔接物联网 (IoT) 的天下第一关，旨在促进并改善工厂数据收集软件应用程序和设备之间的通讯，以便为后续虚实整合系统 (CPS) 奠定基础——建立＂元数据＂(metadata) 模型。
元数据是指＂描述数据的数据＂。以我们熟悉的计算机文文件打个比方，每份文檔所标注的档案大小、建立时间、概述及作者等信息即属此类。信息处理最忌讳的就是＂Garbage in、Garbage out＂，如果数据源头有误或没价值，之后所有动作恐将白忙一场。工业自动化软件大厂 Cimetrix 主张，智能制造的 EDA 须满足以下条件：1.自生产设备取得的数据须有助于建立元数据模型；2.客户端应用须多样化且彼此独立；3.强大的资料收集计划 (DCP) 架构；4.支持随需数据 (data on demand)；5.可实时监视效能并发送通知；6.采用基于网络的通讯技术；7.可无缝融入智慧工厂。
照片人物：Cimetrix 新产品创新副总裁 Alan Weber
EDA 意在辅助，而非取代既有半导体标准
Cimetrix 新产品创新副总裁 Alan Weber 介绍，上述所衍生的价值链可概略分为：控制、连接、协作、可视化、分析、优化，常用的主要绩效指标有：变现时间、产量、良率／生产力、循环周期、产能、废品率及环境／健康／安全管理 (EHS)。智能工厂利用 EDA 收集设备特定数据，经由分析决策以提高生产力、改善质量及降低成本，而＂让用户随时、随地都能取得想要的数据＂是关键。EDA 并非用来取代 SEMI GEM / SECS 或 SEMI GEM300 标准，因它不具备控制或组态设定；不过，多数设备供货商仍将它视为重要的辅助规范予以支持。
图：设备模型价值链涵盖内容
资料来源：Cimetrix 提供
其中，E164 是半导体设备通讯协议 GEM / SECS-II 的 EDA 规范，可与 GEM300 同步导入；它为不同类型设备提供共通标准，使整个数据收集过程自动化、减少转译的麻烦，且能真正实现＂即插即用＂、提升工程效率。Weber 表示，EDA 标准的起心动念始于 2001 年；当时不同设备的连接接口处于各自为政状态，费用十分高昂，业界亟需为收集、分发高密度且实时的设备数据拟订弹性方法，包括从后工艺批量级发展而来的缺陷侦测算法、过程中的诊断和工具阻绝能力，以及从批量到晶圆级的批次控制 (R2R Control)。直到 EDA 标准成形，方见曙光。
表1：SECS / GEM vs. EDA / 界面 A 比较
资料来源：Cimetrix 官网
表2：SECS / GEM vs. EDA / 接口 A 之技术概念对应
资料来源：Cimetrix 官网
着眼于良率和设备稼动率，EDA 需求有增无减
虽然 GEM 也能用于材料追踪、整体设备效率 (OEE) 报告、批次缺陷侦测／分类和控制，却有以下限制：1.最大数据追踪频率只有 1Hz，但实务上至少需 10Hz、甚至 100Hz 才够；2.收集动作会与基板移动和工艺配方的启／停一致，无法持续获得数据；3.基于工具效能考虑，GEM 接口往往会被固定或锁定。此外，进入先进工艺后，工程师需要更精准的数据、具预测能力的算法、充分反应工艺条件的动态取样，以及不用另行签核即可定义新的数据收集计划。
2009～2010 年间，IC 制造商开始向设备供货商要求整合性的 EDA 解决方案；之后为改善良率和设备稼动率，此类需求有增无减。Weber 观察，近期受到工业 4.0 智能制造的驱动，着眼于投资报酬率的应用发展日盛，前提是 EDA 须具备以下能力：1.实时监测产出；2.精准萃取＂失效侦测与分类系统＂(FDC) 特性；3.获取特定感测资料；4.旗舰级的匹配及管理；5.支持 eOCAP (electronic Out-of-Control Action Plan) 品管执行；6.整合并分析分散于不同厂区的数据；7.追溯产品及材料。如此，才能同时顾及工程师与作业员的工作需求。
