當前晶圓代工廠產能吃緊，後段封測廠產能也跟著塞爆，需求強勁的打線封裝產能更是供不應求，加上新購設備交期拉長，種種原因迫使業者肩上承受更大壓力，封測業者華泰電子因此導入人工智慧(AI)，目標藉此優化設備效能，提高整體設備效率(Overall Equipment Effectiveness；OEE)，盼將現有產能拉到極致。
華泰電子資訊長王金秋日前受邀蜂行資本(Hive Ventures)舉辦的「Galaxy Summit」，會中向外界分享華泰電子如何透過AI優化產能。他指出，半導體封測產能滿載，現在封測廠大家都在搶打線機，但即便下單最快也要六到八個月才能交貨，因此華泰電子將目標對準現有產能，希望利用AI優化設備參數調校，盼藉此提升OEE，將產能發揮到極致。
王金秋指出，半導體是生命週期很短的產業，但不管是前段晶圓或後段封測，每當有新產品導入時，所有工程人員最頭痛的往往就是會花很多時間在新的材料、新的晶圓進來時進行參數調校，因此如何有效率地快速調整參數，催動產能，變成是各廠競爭的關鍵，華泰電子導入AI一開始就鎖定這個題目，盼能夠在新產品導入時先有好的起步點。
而王金秋也進一步分享導入AI的眉角。其中關鍵的第一步就是必須先定義問題，外界常講，資料是石油，但也不是能夠隨便開採，企業本身要非常清楚第一個要解決的問題是什麼，才能對症下藥，針對問題開始進一步從所有歷史資料中，蒐集真正所需要的數據，並進一步整理。
而整理資料則是第二個挑戰。王金秋說，半導體產業對良率的要求動輒都在99%以上，對於AI準確度要求相當高，本以為倒入所有資料就能夠得到很高的準確率，但卻發現實際上有部分資料是不可用的。因此蒐集到的大量資料中，究竟哪些才是真正有用、可用的，且如何有效針對資料分群、分離，這也是企業必須思考的另一個課題。
王金秋指出，華泰電子2020年開始啟動該AI項目，目前也已正式進入實際產線，盼未來當新產品導入，以及需要頻繁更換產線時，可藉由AI提高生產效率。
而雖然在華泰電子擔任資訊長一職，但王金秋也建議，當企業在開啟一個AI專案時，最好不要交給資訊部門。原因是，通常資訊部門只知資料，但無法定義問題，如前所述，王金秋認為AI最重要的關鍵第一步是要先定義問題，但通常這件事只能由產線上懂Domain Knowledge的人來做，而由對的人啟動第一步，成功的機率才會比較大。