AI 記憶體推升先進製程需求 HBM 高層堆疊帶動精密量測商機 
      
人工智慧（AI）運算需求持續帶動高頻寬記憶體（HBM）擴產，隨著記憶體晶片朝12層以上堆疊技術發展，半導體製造對研磨製程、材料配方及品質穩定性的要求同步提高。精密量測設備商梅特勒托利多（METTLER TOLEDO）指出，隨著先進封裝製程日益複雜，除了晶圓研磨設備本身，前端化學研磨液的配比精度與供應穩定性，也逐漸成為影響製程一致性的重要環節，帶動高精度稱重、桶槽監控及數位化製程管理需求。

 透過高精度工業稱重設備與數位化監控系統，可即時掌握原料投入量及桶槽重量變化，並建立批次配方與製程紀錄，協助製造端及早辨識異常，降低因材料配比不一致所衍生的製程風險。 業者／提供

HBM透過多層DRAM晶粒堆疊，提高記憶體頻寬與資料傳輸效率，已成為AI加速器的重要元件。隨著堆疊層數增加，晶粒厚度、表面平坦度及互連結構的精度要求更加嚴格，對化學機械研磨（CMP）製程帶來新的挑戰。尤其在矽穿孔（TSV）露出、晶圓背面平坦化及後續晶粒接合等環節，若研磨過程出現厚度不均、過度研磨或表面缺陷，可能影響後續堆疊品質，增加製程變異與良率風險。

梅特勒托利多工業稱重部門經理李珮菁表示，CMP製程穩定性不僅取決於研磨設備及製程參數，研磨液的原料調配與供應一致性同樣重要。由於研磨液包含研磨粒子及多種化學添加劑，原料投入量、稀釋比例與添加劑濃度若出現偏差，可能進一步影響材料移除速率、晶圓表面均勻性及缺陷控制。對高層數HBM製程而言，如何維持不同批次研磨液的品質一致性，已成為材料供應與製程管理的重要課題。

 梅特勒托利多創新稱重技術能精準監控桶槽儲存與精準混料，預警異常並持續運作。 業者／提供

李珮菁指出，傳統製程管理多著重於設備端的參數控制，但隨著半導體製程精度要求提高，材料調配階段的計量誤差也需要納入管理。透過高精度工業稱重設備與數位化監控系統，可即時掌握原料投入量及桶槽重量變化，並建立批次配方與製程紀錄，協助製造端及早辨識異常，降低因材料配比不一致所衍生的製程風險。

在實際應用方面，梅特勒托利多近期參與一家全球記憶體製造商的擴產專案，協助其改善原有桶槽稱重及製程數據管理系統。該客戶在產能擴充過程中，面臨設備資源緊張、異常預警不足及跨系統數據整合等問題，因此導入數位化荷重元、高精度投料設備及製程數據管理技術，強化研磨液調配與供應環節的監控能力。

梅特勒托利多表示，此類系統可持續監測桶槽重量及原料投入變化，並將相關數據整合至製造管理系統，供工程人員追蹤批次紀錄與異常情況。對於大量使用高價值化學材料的半導體製程而言，精確掌握投料與庫存變化，有助於降低材料損耗風險，並提高製程資訊的可追溯性。

高精度工業稱重與數位化量測技術可有效協助半導體製造商改善材料調配、設備監控及數據追溯能力，因應先進製程對精密製造與品質管理日益提高的要求。 業者／提供

除了量測精度，設備安裝與校正也是影響數據可靠性的因素。梅特勒托利多指出，工業稱重系統若受到機械應力、安裝偏差或長期運轉環境影響，可能造成量測結果偏移。因此，從荷重元配置、設備校正到數據傳輸，均須建立一致的管理機制，以符合半導體產線對長時間運轉與製程穩定性的需求。

隨著HBM及先進封裝技術持續發展，半導體設備需求也逐漸從主要製程機台延伸至材料供應、自動化監控及製程數據管理。梅特勒托利多表示，未來將持續布局高精度工業稱重與數位化量測技術，協助半導體製造商改善材料調配、設備監控及數據追溯能力，因應先進製程對精密製造與品質管理日益提高的要求。

本文訊息轉載自  經濟日報  2026/10/28     邱四珍