台股最近很熱的大家都在講，台積電外資喊到1000元了！晶片缺貨漲價啦！但現在最夯的投資，大家在說：現在得碳化矽 (SiC) 基板者將得天下，現在要看第三代半導體！這個材料讓各大集團都甘心砸錢研發，就是因為這個和電動車、5G緊密相連，因為這材料的特性:散熱性佳，又能提高電動車續航力，你看看是不是未來五到十年的大商機啊！
重點來了，那到底什麼是第三代半導體呢?半導體的製程和材料相當複雜，不過在這邊綜合各方研究機構和分析師法人的看法，用白話文和大家分享一下，不同世代的半導體有不同的功能和應用，最大的差別並不是製程的推進，而是在<材料>！
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第一代 矽、鍺 CPU處理器 消費IC
第二代 砷化鎵、磷化銦 手機關鍵晶片
(進入化合物材料)
第三代 氮化鎵、碳化矽 5G 電動車 衛星通訊
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看到這裡應該有點概念了解不同世代半導體有不一樣的應用，不過你可能和我有一樣的問題，
Q1那第一第二代半導體材料會被取代嗎?
A:不會。就像台積電和聯電，一個是先進製程、一個成熟製程，市場都有需求，只是先進技術因為研發難度高所以市場滲透率低，成長的空間比較大。
Q2第三代半導體的特性具體來說是？
A:耐高電壓、高電流，高傳輸效率，第三代半導體碳化矽的特性在於寬能隙（Band Gap）比現有Si（矽）的能隙寬度寬三倍以上，可承受10倍以上的電壓，SiC的低損耗、高功率特性適用在高電壓與大電流的應用場域，在淺顯一點說，我們以後的電動車、綠能、5G基站、雷達及快充都必須要它，所以最主要的三個應用:
1. 利用氮化鎵材料製作5G、高頻通訊的材料
2. 利用氮化鎵製作電源轉換器
3. 碳化矽（SiC）材料的供電晶片
那對應到台股相關個股又有哪些呢？
參考 陳唯泰-跟著我擇機入市 圖表
哪些集團布局了呢？台積電集團研發最早，自己花錢，由最基礎堆疊不同材料的磊晶技術開始研究；而中美晶集團則是結盟最多中下游做整合，旗下環球晶(6488)第三代半導體基板技術也逐漸成形。有機會結合下游相關公司，如：宏捷科、強茂、朋程、台半、茂矽等公司，至於漢民集團，可以說是這塊的最早開始布局化合物半導體的公司，從最早期車用化合物半導體晶片設計（瀚薪）、基板和磊晶技術（嘉晶），到代工製造（漢磊），自己有相當完整的研發體系。
第三代半導體可以當作長期關注而且研究的族群，應用廣族群也大，投資朋友不妨可以研究看看囉~
參考資料 陳唯泰-跟著我擇機入市 財訊 Anue鉅亨網財經新聞 經濟日報陳奕光專欄
製程製程整合差別 在 Re: [請益] 製程跟整合- 看板Tech_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
小魯不才
今年踏入業界也七八年了
製程/整合/RD也都待過
回答您今天的問題就是製程/整合哪個比較好
簡單來說,各有各的好
但我建議您可以換個問法
製程/整合"發展性"如何,要怎樣各自發揮？
以下是小魯的建議
製程：
這個部分如眾多神人所推文要調整recipe...
所以建議要把機台特性研究到很深很透徹
同時最好還能學習如何保養機台.
簡單來說 把它當成你的女朋友 敏感點G點通通都要摸清楚
不要怕麻煩怕事多... 熬過了之後,製程才能當的輕鬆愉快又專業
主技能：
1.製程recipe.
輔助技能
1.機台基本維修
2.機台基本保養與PM
3.傳產+QC七大手法＆DOE / 高科技＋QC七大手法&層別mapping＆ANOVA
4.PPT很重要, excel 普通即可,minitab 看情況使用
5.被整合 or Q or FAE帶賽要幫忙寫8D report
附註
設備會愛死你,免費苦力一起PM設備
線上小姐會崇拜你,只有你可以on time開線！！！
順便還可以跟Q妹喇賽～～～
整合
傳產的部份說真的,整合是比較累
沒有自動化與資料庫,數據要追蹤要統計是件很麻煩的事情
而且有時候製程太弱還要跳進去幫忙解決問題
高科技廠因自動化與資料庫建置完整
所以撈資料什麼都很方便... 簡單來說 就是寫寫excel的巨集
把資料撈一撈然後到處highlight到處打槍
但因本身實力不一定很好... 常常會被設備&製程看不起~~
無論如何,建議一定要具備很強的Failure mode analysis的能力
主技能：
1.Excel巨集&公式/數據整理分析/趨勢分析
2.QC七大手法,尤其是柏拉圖超好用highlight
輔助技能：
1.PPT圖文並茂的文書處理
2.孜孜不倦的寫報告精神.
3.出神入化的資料收集
4.手到擒來的excel
5.易如反掌的minitab
6.專精的QC手法&統計手法
7.傳產＋Failure mode analysis & 專精8D report
高科技廠看狀況.有時需寫有時不需寫
以上
僅止於小魯我自己的經驗分享啦
如果有不適用之處請自行刪除或添加
如果錯了不保證阿 XDDD
BRs
momenta
※ 引述《Jasonbon (落葉)》之銘言：
: 當製程 跟 整合哪個比較好
: 感覺製程比較專精
: 整合學得比較雜 不專精 有點不踏實的感覺
: 整合又要拜託製程幫忙
: 不曉得大家會怎麼選
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