多感測器整合單晶片製程問世!穿戴式裝置更添智慧
多感測器整合單晶片製程問世!穿戴式裝置更添智慧
2015.03.24 | 科技

「早安!根據你最近的飲食、運動以及身體資訊來看,目前的生理狀態沒有異狀,請繼續保持喲!」當某天早晨,你的隨身裝置在你的耳邊告知上述訊息,請不要訝異,未來幾年內就有機會實現這樣的情境。國家實驗研究院晶片系統設計中心與國內晶圓廠共同開發出的「多感測整合單晶片製程」,可以將許多微機電系統(MEMS)感測器、數位邏輯電路整合在一起,實現小尺寸、低成本及低功耗的系統單晶片(SoC)方案,讓穿戴式裝置更添智慧。

多整合感測晶片
(圖說:多感測整合單晶片與耳環、米粒、硬幣大小比較。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

##實現穿戴裝置智慧化功能,MEMS感測器扮要角
國家實驗研究院晶片系統設計中心前瞻技術組經理蔡瀚輝表示,MEMS感測器在物聯網(IoT)應用扮演著舉足輕重的角色,尤其智慧眼鏡、手錶、手環、戒指、鞋子、衣服等穿戴式裝置內,更是少不了MEMS感測器的存在。

日前蘋果發布的Apple Watch內,就內建了心率感測器以及可偵測運動軌跡的MEMS加速度計(Accelerator);而未來,若要進一步擴大穿戴式裝置的應用潛力,就須內建更多種類型的感測晶片,包含運動感測器(加速度計、磁力計、陀螺儀)、環境感測器(溫度、濕度、壓力、氣體等)及生醫感測器(心跳、血壓、血糖等)。

不過,現有MEMS感測器構造特殊,因此無法與一般晶片的數位邏輯電路整合在一起;此外,動作、環境、生醫等不同類型的感測器,製作方法也相異甚鉅,難以整合或封裝於一,在電路板上都是處於分家狀態。

多感測整合單晶片
(圖說:傳統製程技術,運動、環境、生醫感測器以及一般IC晶片必須分置,難以被整合在同一平台上(左);國研院的「多感測整合單晶片」,可將所有感測器及一般晶片整合在單一的SoC上(右)。圖片來源:國研院提供。)

##多感測整合單晶片技術助威,MEMS感測器/數位邏輯電路大融合
所幸,經過國家實驗研究院與國內晶圓廠-台積電、聯電的共同努力之下,一個可將多種類型的MEMS感測器、一般IC整合成單晶片的製程技術於焉問世。

透過這項技術,未來單一晶片上可內涵多項不同種類的感測功能,而且也可以將無線通訊、運算及記憶體等一般IC功能一併整合於其中。該技術並已取得7件台灣專利及6件美國專利,另有6件專利尚在申請中。

「未來,你想整合10個、20個以上的感測器可能都不是問題」蔡輝瀚說,過往能在同個封裝內整合三個MEMS感測器就相當了不起,但透過這個製程技術,可大幅開拓感測器與一般晶片的整合潛力。

蔡輝瀚進一步預估,藉由此項製程技術,不但可以簡化繁複的製程,亦可縮小晶片面積達50%以上,成本可減少三分之一至四分之一,而耗電量也可降低50%左右。

國研院蔡輝瀚
(圖說:國研院晶片系統設計中心蔡輝瀚表示,「多整合感測單晶片製程」可以提升國內晶圓廠、感測器廠商的技術實力,迎頭破除國外大廠在MEMS感測器領域設下的重重專利壁壘。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

##晶圓廠、IC廠通力合作,國內感測技術發展添動能
事實上,MEMS感測器領域目前皆係由國外業者所瓜分,如意法半導體(STMicroelectronics)、Bosch等,台灣感測晶片產業在全球市占率不足1%,全球前30大感測晶片商內更無台廠的蹤影。

然而,台系晶圓廠、IC設計晶片商表現在世界舞台上卻極為出色,全球前20大半導體業者中,就有台積電、聯發科、聯電三強雄踞榜上。蔡輝瀚認為,若台灣感測器業者、晶片商及晶圓代工廠能夠齊心協力,利用國研院與台積電、聯電的「多整合感測單晶片製程」平台展開合作,而感測器與其他晶片商在此平台上進行多頭整合,將能共創多贏局面,並厚實國內感測器業者的競爭優勢。

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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