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麦斯克电子材料有限公司（以下简称麦斯克）作为中国最大的半导体硅材料研发生产基地之一，4in
、5in、6in硅抛光片国内市场占有率在30%以上，IC级硅抛光片材料的生产规模、技术水平、管理水平在国际、国内同类产品中具有相当大的行业优势，并占据领先地位，是全球性硅片供应商之一。目前麦斯克的硅抛光片产品销售，实现了国内半导体科研院所、大小外延生产商、器件生产商的全覆盖，是少数能与合晶、申和热磁、中辰矽晶等企业抗衡，并成功抢夺市场的国有硅基底生产商。
麦斯克近20年来生产规模不断扩大，在科研、生产上取得了一系列成果，共获得国家和省部级科技成果奖22项，其中自行研制成功国内第一批4in、5in、6in背封抛光片生产工艺等10多项技术，填补了国内半导体硅材料加工领域的空白。
本项目面向大规模集成电路硅基底智能制造新模式建设，以提升产品品质、提高生产效率、降低生产成本、满足用户对产品定制化需求为目标。综合应用工厂数字化建模与工艺仿真、在线监测、自动化仓储物流、工业物联网、机器人、云计算、大数据、人工智能等技术，构建以装备、工业软件系统、产品、人等互联互通互操作的数据实时采集为基础的智能工厂数字化集成控制平台。结合模型仿真与大数据分析，优化装备、工艺及整个智能工厂的运行状态，实现产品全生命周期信息追溯、客户定制化服务，全面提升制造效益。
大规模集成电路硅基底智能工厂建设关键技术和难点如下：①构建智能工厂数字化模型，通过数据驱动、工艺仿真，实现虚拟工厂与生产制造过程相结合；②构建高效工业网络和企业云平台，实现工厂各智能单元互联互通互操作和集成管控；③创新应用安全可控核心智能制造装备，通过以高档数控机床与工业机器人为核心的加工、生产智能装备，以智能传感及控制装备（传感器、控制器）为核心的数据采集与处理智能装备，以智能检测设备为核心的产品质量检测及生产过程监测智能装备，以AGV、立体化仓库等为核心的智能物流与仓储智能装备等安全可控核心智能制造装备的创新应用，并与生产管理软件系统高度集成，实现对装备运行状态和环境的实时感知、处理和分析；④打造面向客户的产品定制、质量追溯、生产进度追溯服务平台。
本项目围绕大规模集成电路硅基底抛光片功能材料的研发、工艺、制造、检测、物流、运维服务等产品全生命周期的主要过程，针对智能工厂进行系统顶层设计，建立生产工艺流程及车间虚拟仿真模型和网络架构信息模型。采用产品数字化三维设计与工艺仿真，实施产品数据管理PDM，建立数字化研发设计体系，缩短研发周期。采用先进数控设备与工业机器人，切磨、抛光、清洗及包装智能生产线，可视化柔性生产与智能在线检测，高参数自动化立体仓库及无人自导航物流机器人等安全可控智能制造装备，利用工业互联网、物联网技术和传感器、智能仪表、电子标签、条码采集系统、PLC、数据采集与监视控制（SCADA）等智能传感与控制装备技术手段，实现SCADA与MES无缝集成，建立高效柔性生产体系，降低运营成本和不合格品率，提高生产效率。采用互联互通的网络架构和信息模型技术，实现ERP、PDM以及MES系统高效集成，打破信息孤岛，建立全面的信息流、数据流互联互通，横向和纵向高度集成的企业信息化平台。提升产品全生命周期数字化、网络化和智能化水平，形成关键智能制造装备的自主研发。智能工厂总体架构示意图如图5-1所示。
图5-1 智能工厂总体架构示意图
麦斯克大规模集成电路硅基底智能工厂建设内容主要包括五个方面。
利用基于数字化模型的工艺、制造及维护技术，开发数字化工厂系统模型，在数字仿真环境中建立工厂模型、产品模型、制造模型、管理模型、工艺模型、质量模型、互联互通模型等数字化模型，涵盖从产品的研发设计到生产制造到产品服务完整的产品全生命周期管理，从虚拟的工厂设计到现实的工厂制造直至产品智能化服务。具体包括以下几个方面：
1）智能工厂信息模型：实现工厂知识模型、几何模型、物理模型（功能、性能模型）和模块化模型的创建，对工厂的基本几何信息和功能性能信息等进行描述，满足生产系统仿真需求，提升工厂创新设计，指导工厂的使用和维护。
2）产品信息模型：实现产品几何模型、知识模型、物理模型（功能、性能模型）和模块化模型的创建，对产品的基本几何信息和产品的功能性能信息等进行描述，满足产品的创新设计和仿真分析优化的需求。
3）过程信息模型：实现过程数据模型、组织资源模型、过程知识模型的创建，对系统的功能信息、输入参数信息、资源需求信息、运行过程行为逻辑信息等进行描述，满足智能工厂中各个生产、物流和加工等逻辑过程的实时三维系统仿真。
4）三维数字化仿真：设计一套合理的仿真数据分析机制，通过智能工厂系统的三维呈现和生产数据动态运行，实现虚拟工厂中各个生产、物流和加工等逻辑过程的实时可交互的三维系统仿真，对工厂进行评估和验证，也可根据需要，适当对虚拟工厂进行再规划或重规划。
通过以高档数控机床与工业机器人为核心的加工、生产智能装备，以智能传感及控制装备（传感器、控制器）为核心的数据采集与处理智能装备，以智能检测设备为核心的产品质量检测及生产过程监测智能装备，以AGV、立体化仓库等为核心的智能物流与仓储智能装备等安全可控核心智能制造装备的创新应用，并将其与生产管理软件系统高度集成，实现对装备运行状态和环境的实时感知、处理和分析，实现对装备运行、环境以及制造质量在线和实时检测；根据装备运行状态变化的自主规划、控制和决策，实现制造工艺的智能设计和实时规划，以及对自身性能劣化的主动分析，提高故障自诊断、自修复能力。
智能化柔性制造装备系统以实现核心产品的加工、制造智能化为核心目标，提升产品加工、生产效率，提升产品竞争力。作为实现产品智能化加工及生产的核心要素，工艺装备智能化、在线检测实时化和物流转运自动化对于实现智能工厂中无人化操作以及保证智能工厂安全、高效、稳定运行是至关重要的。
数字化制造体系包括虚拟制造体系与真实物理体系。虚拟制造体系包括三维工厂仿真、三维工艺仿真、物流仿真及数据分析，真实物理体系包括智能单晶拉制、切磨、抛光、清洗、包装、生产设备在线监测与控制、MES、智能能源管控系统、质量大数据分析系统、数字化立体仓库及物流配送、ERP等。智能工厂通过数据驱动、虚实制造系统迭代优化实现虚拟工厂与生产制造过程相结合，指导实际工厂生产。
1.制造系统状态信息采集
利用数控系统本身提供的信息获取功能、技术及设备电气信号检测技术等对数控设备的起动、运转、停止等状态信息及其他相关信息进行实时采集与反馈，最大限度地采集满足生产管理所需的工况数据，使管理人员能及时了解车间生产现场的加工情况与设备状态，包括制造设备状态及加工信息监测和数字化车间分布式质量信息采集。
2.产品信息追溯及可视化
产品在进行生产、加工、测量等过程中，对产品的统一管控、质量监测及产品信息追踪对于构建PLM至关重要。本项目以二维码、RFID技术、激光及视觉识别技术、Q-DAS质量管控体系等先进技术手段实现产品的在线实时监测，实现产品全生命周期管理。产品信息追溯及可视化架构如图5-2所示。
图5-2 产品信息追溯及可视化架构
3.MES
MES从业务服务上分为系统交互访问层、生产管理服务层、系统集成服务层、设备监控服务层、设备采集服务层五个业务层次。MES的功能体系结构图如图5-3所示。
4.ERP
ERP软件包括分销、制造、财务三大部分，涉及的功能模块有：销售管理、采购管理、库存管理、制造标准、主生产计划、物料需求计划、能力需求计划、车间管理、质量管理、财务管理、成本管理、应收账管理、现金管理、应付账款管理、固定资产管理、工资管理、人力资源管理、分销资源管理、设备管理、系统管理等。
图5-3 MES的功能体系结构图
采用工业物联网技术，通过异构信息集成打通数字化设计、生产、试验、运维服务等，将制造业企业设施、设备、组织、人互通互联，将计算机、通信系统、感知系统等异构信息和数据集成为一体，实现对智能工厂安全、可靠、实时、协同的感知与控制。
1.通信网络架构
本项目智能工厂通信网络分为应用服务网络和工控网络两个网络层次。各车间办公楼局域网采用结构化布线技术，拓扑结构采用星形结构，优点是便于维护和扩展。各车间生产网的主干采用光纤作为传输介质，工序设备间全部采用超五类双绞线。各工序二级交换机选用支持虚拟网和网络管理的交换机。安全方面，采用集网关和防火墙于一体的网关防护系统，网络连接Internet时需由网关和防火墙按照不同的上网需求进行安全控制和审查，确保外网资源的合理利用和网络安全的有效控制，并采用工业隔离网关来保护网络操作系统安全运行，严格的网络安全机制建立对系统病毒的传播有抑制作用。通信网络系统拓扑结构如图5-4所示。从网络层次方面将整个系统的网络划分为三层：核心层、汇聚层、接入层。其中核心层网络是公司网络核心，为车间所有系统的最终使用网络平台，其组成包括核心交换机、应用服务器、网络防火墙；汇聚层网络由实时数据库服务器、汇聚交换机以及工业隔离网关组成，其功能是采集各控制系统中的实时数据；接入层网络由各生产区域和办公区域的相关接入层设备组成，负责数据的传输。
图5-4 通信网络系统拓扑结构
2.多源数据集成
本项目协同集成管控系统以MES为核心，通过将其与ERP、PLM、虚拟工厂、智能制造装备与智能物流装备的控制层的无缝集成，实时跟踪智能工厂的产品设计、虚拟建模和仿真、生产计划排产、生产作业流程、AGV物流、设备状态及生产现场活动，使整个生产组织与管理可视化、透明化。通过数据集成系统，收集的数据实时存储到虚拟工厂模型中，并使用大数据分析技术，为企业改善生产流程、提高效率，实现智能化、网络化、柔性化、精益化，以及绿色生产提供支持与保障。信息集成方案如图5-5所示。
MES在ERP和生产集中控制管理之间架起了连接的桥梁，通过精确调度、发送、跟踪、监控车间的生产信息和生产过程，跟踪产品使用过程中的状态，为实现工厂生产数字化、智能化提供技术手段和保障。
生产现场集中控制管理是工业互联网的感知层。利用图像识别技术、大数据识别和分析技术，完成对现场数据的采集和分析。与其相关的设备主要包括机器、设备组、生产线，也包括RFID、传感器、摄像头、二维条码、遥感遥测等感知器，这些元素共同组成了生产底层的网络化平台。将生产信息集中管理、实时共享，可整体跟踪和管理生产人员所关心的主要生产过程。通过信息集成平台，将实时采集的生产底层各种生产过程中的执行数据反馈至MES，以便进行统计与分析，为提高生产效率与生产管理水平，提供决策支持。
图5-5 信息集成方案
智能工厂的安全系统由信息系统安全部件及工业控制系统网络安全部件组成。本项目在设计智能工厂的通信网络系统时，考虑了信息安全的保护，采用集网关和防火墙一体的网关防护系统，网络连接Internet时需由网关和防火墙按照不同的上网需求进行安全控制和审查，确保外网资源的合理利用和网络安全的有效控制，并采用工业隔离网关来保护网络操作系统安全运行，严格的网络安全机制建立对系统病毒的传播有抑制作用。数据信息安全系统如图5-6所示。
本项目智能工厂技术路线充分考虑大规模集成电路半导体功能材料行业生产特点，特别是硅抛光片的生产特点，按照两化深度融合的要求，采用新一代信息技术和目前最先进的智能制造理论及生产管控方法进行项目整体设计和分阶段实施。
第一阶段，实施内容包括：制定总体技术方案，完成数字化车间详细设计、外购装备/系统选型、研制装备/系统参数/需求书确定、智能化平台架构设计，完成工厂数据传感采集设计、通信互联设计，整合PDM系统、ERP系统、MES与工厂智能化装备的资源。
第二阶段，实施内容包括：智能工厂基础建设、数字/智能化流程改进、外购装备采购合同制定、自研智能装置设计、自研智能装置制造、外购设备到场安装、智能管控平台软件系统进场施工和二次开发。
第三阶段，实施内容包括：柔性、数字化生产线调试，智能化管控软件调试，底层传感器设备调试，信息化系统设备调试，软硬件系统集成。
第四阶段，实施内容包括：软硬件联调，智能工厂实施优化改进，数字化车间试运行和自验收。
第五阶段，完成手册编写及人员培训，验收材料准备及项目验收，智能化制造工厂正式投运。
图5-6 数据信息安全系统
本项目下一步主要规划如下：
1）进一步完善智能工厂数字化模型，基于工厂运行数据，对工艺参数、设备运行状态等进行持续优化。
2）基于制造过程获取的数据，进行挖掘和智能分析，结合人工智能等技术，全面提升产品的制造品质。
3）建设更为完善的供应链管理和用户服务平台，提升用户体验和服务水平。
通过对智能工厂进行数字化建模，实现工厂规划的验证和评估，减少规划中存在的冲突，使生产能够顺利进行，降低生产运营成本，提供安全的工作环境，最终为企业节省大量的资源和资金。主要成果如下：
1）通过工厂建模与仿真支撑总体规划和顶层设计，包括对整个厂区的三维布局仿真，优化厂区布局及工艺设计，如图5-7所示。
2）通过对厂区空间布局总览与配套设施齐备性分析、生产线布局模式呈现与动态工艺流程仿真，完成生产线布局合理性分析。
图5-7 三维布局、动态工艺流程及性能仿真分析
本项目针对多品种、小批量的产品形式，采用物流智能运送、智能选取加工程序的解决方案，实现高效、智能、柔性的智能化柔性制造装备系统，其主要技术特征如下：
1）工艺设备有机组成自动化生产线，形成连续生产模式。数字化车间智能装备如图5-8所示。
图5-8 数字化车间智能装备
2）制造执行系统对产品的质量实时监控并形成闭环反馈，工艺信息化实现自动流转并予以记录，对整个生产过程进行实时监控，并将其与生产管理系统联网。
3）利用MES对产品质量进行实时监控，同时采用稳定的加工工艺及固定的加工程序，从而使产品的质量稳定且一致性好。
4）使生产辅助等无效工作时间得到最大限度的缩减，上下料、转运等环节采用自动化设备完成，在提升生产效率的同时极大地降低工人的劳动强度。
5）通过立体库管控、供应链物流及MES信息集成，实现物流、生产的高效柔性控制。
实现ERP、MES、PDM及现场数据采集分析系统的综合集成。以生产任务调度机制为核心，以智能终端为工具，向生产单元发送加工任务和操作指令，并通过智能终端实现信息的及时准确收集与反馈。同时，根据采集的生产设备实时运行状态数据，适应并解决加工过程中出现的各种复杂情况。这样不仅实现了与ERP进行数据交互，同时实现了与生产的密切关联。系统不仅可以反映并分析生产情况，而且能够依据系统进行产品质量追溯和跟踪。通过PDM、MES、ERP的系统制造和综合管控，完成了管理与制造的集成、产品生命周期管理系统与经营管理系统的集成、供应链的集成、财务与业务的集成。MES应用示意图如图5-9所示，ERP系统应用示意图如图5-10所示，数据采集与分析示意图如图5-11所示，集成管控平台示意图如图5-12所示。
图5-9 MES应用示意图
图5-10 ERP系统应用示意图
图5-11 数据采集与分析示意图
图5-12 集成管控平台示意图
麦斯克实施的大规模集成电路硅基底抛光片智能制造试点示范项目，采用国际先进智能数控设备及自动检测设备，将仿真技术、机器人技术、智能传感技术、自动检测分析技术、二维码技术、电子订单技术等应用在研发、生产、物流、销售及管理全过程，打造国内领先的数字化、智能化生产制造基地，提升企业的资源配置优化、操作自动化、生产管理精细化和智能决策科学化水平。项目提升指标如图5-13所示。
项目实施后与实施前的效果对比如下：
1）物料信息管理。通过EDI接收电子订单，交付信息通过EDI发送（包括与信息识别码绑定的物料数量、过程信息），接收到货物后通过EDI反馈收到的信息；来料、制程、成品数量和生产计划、排程等通过ERP系统实现链接，按照安全库存数量实施监控。
2）制程管理。通过MES实现制程管理，对全部产品实施信息识别码扫描、监控，保证100%可追溯性；通过系统对制程工序关键特性测量数据的自动采集和分析，监控过程稳定性，进行工序能力的统计和控制，并绘制移动平均值控制图；根据分析结果调整加工参数，最终实现综合成品率提升；通过设备自带数据化信息存盘可以追溯每个工件加工的条件、设备参数和控制要素；通过各种传感器（视觉、位移、温度、流量、压力等）对运行状态进行监测；生产线间实现自动巡航准时配送。
图5-13 项目提升指标
3）效率提升。通过提高设备自动化、管理信息化以及处理智能化水平，实现了人均产值、人工利用率、设备利用率、材料利用率、能源利用率的提升，减少了车间使用面积，减少了生产线停工时间，使设备综合利用率接近国际水平。
4）成本改善。通过ERP和MES科学管理与排产，明确生产计划及精确的物料采购计划，达到在制品最少，避免出现批量返工、批量报废；通过MES动态的过程监控可以减少质量损失，减少客户索赔或重大召回损失。
5）质量提升。利用自动检测设备、快速数字化测具、信息化集成、统计技术应用等达到稳定、准确、快速的测量、分析与反馈，使过程质量透明化，出现异常时能快速反应及时处置。
6）安全生产。通过智能化加工及装配系统、智能化信息管控系统以及数据安全系统等系统的构建，保证企业生产过程中的人员、设备、数据及信息的安全。
通过大规模集成电路硅基底智能制造项目的开展实施，企业的产品研制生产等各项主要技术指标都将进一步提升，实现年产1.2×10 8 in 2 IC级硅抛光片，产品覆盖4in、5in、6in、8in等多规格、多参数常规及大尺寸系列硅片，产品技术及性能指标达到国际领先水平，实现产品柔性化智能制造，达到传统制造模式的智能化升级。
大规模集成电路硅基底智能制造项目与传统生产模式相比：①借助物联网、云计算和大数据技术，开发基于工业物联网的智能制造服务平台；②将车间设备层的信息和ERP、MES、PLM的信息无缝连接，实现面向用户的远程在线监测、升级、故障诊断等服务；③建立产品运行数据库及用户使用习惯数据库，并与产品研发、生产制造数据库实现集成，借助大数据智能分析技术进行建模，优化服务，改进产品的设计与生产。