“物里学”

Chapter8　“物里学”

生手与高手的差别在哪？

一个问题的背后永远存在很多问题。就算你从流程的开头按部就班地检查到结尾，也查不出问题的根源。这时候你更需要的是追踪问题的敏锐度。找到关键对象，从对象中解读线索，不断地在实境中学习，才能作出对的诊断。不过，这些能力都不是看操作手册就可以获得的，而是要学会“格物致知”。

头痛要医虫

大家都知道台湾的半导体制造业很强，但很少有人知道，默默支持台湾半导体产业竞争力的一个关键因素是机台维修。^[1]维修做好，生产作业才能不间断。业界保守估计，每年新竹与台南两个科学园区因维修延宕约要亏掉875亿元新台币，这样巨额的损失，几乎等于建一座1英寸晶圆厂的费用，而每座晶圆厂一年可贡献365亿元新台币产值。如此，半导体业一年不小心就丢了1兆元新台币了。

当制程出状况，机台一天没修好，可能就有10批货在制程中产生瑕疵，或50批货停产，这样好几百万元新台币就没了。若是修机台花了20天，总亏损可以高达2000万元新台币。新产品量产时，有些机台维修常常要花100天才找得到故障原因，期间的损失更是不计其数。所以，半导体厂商投入数千万元新台币去建置知识管理系统，一点都不会手软。

这些知识系统对定期保养机台的工程师还算有用，但是对现场工程师就没什么用了。在制程出现故障时，现场工程师要检查好几千道制程，去找出数百台机器中哪一台才是真正的问题根源。这与传统生产线维修大大不同，因为半导体制程不是线性的，而是动态的。一道制程结束后，又要返回去进行前一道制程。

这种回路的观念和人体生理结构很像，类似中医的治疗原理。头痛，往往要医脚，因为你所看到的问题常常只是征兆，而不是病因。遇到这类疑难杂症时，如果还是“头痛医头，脚痛医脚”，将会延误治疗时机，使病情恶化。这样的诊断搜查方式也很像《CSI》剧集里演的一样，必须追踪物证，厘清复杂的线索，反复验证因果关系，才能找到真凶。

也因此，最困扰半导体业的问题是:如何加速培育现场维修人才？一家公司通常要花7年才能培养出独当一面的现场工程师。某零件在何时何地因为某个制程故障而发生了什么问题，在知识系统里可以详实地记载这些维修记录，但这些数据对现场工程师用处不大。因为每次制程都不一样，机台也常常更新。当这些维修知识存入知识系统的那一刻，就注定它已经过时了。所以，花时间去建置知识系统既浪费时间，又消耗人力，做好了也没效。

这个问题随着不少半导体公司爆出工程师过劳死的消息后更加严重。半导体公司现在被迫招收更多年轻人来分摊工作量，以免被控告未尽到善待员工的职责。可是，人多不一定好办事，只会凸显人才培育的问题。更多的新手，渐渐变成熟手，却变不成高手。结果，现场工程师工作更累，因为除了自己堆积了越来越多的工作，还要带更多生手，又不知道该如何才能让这些生手、熟手，成为现场维修的高手。

为什么半导体公司耗费巨资，却还是没法缩短现场工程师的培育期呢？

要了解这个问题，我们必须先理解一个观念:调适学习（Adaptive Learning）^[2]。我们先用一个医学例子来说明，然后再回到维修现场，看看一家半导体公司的工程师如何在现场办案。这个概念不只可以应用在半导体机台维修，也可以用于其他“非线性”系统的学习，比如找出病理、追查凶犯。让我们先来看一个“头痛医虫”的故事。

探索频道有一次播放了一个寄生虫的故事，故事是这样的——

约翰一家人住在美国加利福尼亚州，他常运动，一向很健康。一日，约翰在接送小孩途中，突然感觉昏眩。遇到红灯时，他两眼注视着红灯，却看到多层影子。起初，约翰不以为意，以为是工作太累才引起头痛、晕眩。后来，约翰休息了一阵子，病情却越来越严重。有一天，约翰突然无法站立，手也抖到不能拿东西。

约翰意识到事情的严重性，赶紧到附近医院挂急诊，看看身体到底出了什么状况。值班医师判定是耳朵前庭与半规管的问题。于是，医生开了一些消炎与镇定的药，要约翰在医院休息几天。约翰由急诊室进入耳鼻喉科病房。

治疗了一周，约翰以为会恢复正常，但是病情却加重了，他开始产生间歇性癫痫（全身痉挛、继而昏迷）。院方觉得不太对劲，便将约翰送往大型教学医院作进一步诊断，主治大夫是班医师。分析约翰过去的医疗过程后，班医师排除了前庭半规管的问题，转向诊察脑部。约翰先接受基础检查，例如抽血、照X光、扫描心电图。班医师分析这些资料后，排除了高血压、糖尿病等病因。

班医师决定再做脑部计算机断层。一扫描，果真不妙。班医师从计算机断层影像中发现约翰脑中有一块阴影。根据经验，班医师初步判断这应该是脑部肿瘤。他将这个厄运告诉约翰的太太。班医师无法判定这个脑瘤是良性的还是恶性的，也不知道是不是脑癌。他决定进行切片检查。

班医师在约翰脑部开了一个小洞，以内视镜方式取出脑瘤样本送实验室检验。一日后，实验室传来令人惊讶的发现。原来约翰脑中的阴影并不是肿瘤，而是一种不明的寄生虫。这完全出乎班医师的预期，因为一般而言，寄生虫只会活动在肠子或肝脏等部位，很少会在脑子中。

班医师必须确认寄生虫种类，但是检验室从美国境内数据库比对样本，仍无法判断寄生虫类别。他怀疑寄生虫可能来自异国。由于情况紧急，班医师决定亲自进行调查，访谈约翰的太太，设法了解这条不知名寄生虫的来源以及感染途径。

班医师询问约翰5年内的旅游行程，希望找出感染来源。刚开始，约翰的太太回忆说全家这5年内并未离开美国，也都待在伊利诺伊州，没出过远门。班医师又追问约翰近10年内有没有去过落后的国家。这时，约翰的太太才回忆起6年前，家族曾经一起去过非洲某国度假。他们全家还在度假旅馆附近的小湖游过泳。班医师扩大时间与地点询问，找到突破性线索，将寄生虫样本送到国家病理检验室，将搜寻范围锁定在非洲寄生虫。

终于，班医师找到这条寄生虫，它名叫“血吸虫”，原本是寄生在蜗牛身上的幼虫，潜伏期高达20年。约翰在湖里游泳时，血吸虫误将他视为宿主，由皮肤入侵，分泌化学物穿透约翰的毛根，到了他的肝脏，在那下蛋。所以这6年来，约翰的血液中其实早已充满了血吸虫的卵，长大的血吸虫也都会透过排泄排出体外。约翰运气一直不错，所以与血吸虫共存了6年，相安无事。但是，一次偶然的机会，约翰血液逆流，就将血吸虫的卵送到了脑部，于是血吸虫就在约翰的脑子中渐渐成长。血吸虫老化死亡时会释放一种毒素，对脑部神经造成伤害，使约翰全身抽搐，导致癫痫。

知道病因后，班医师马上进行手术，清除约翰脑部的寄生虫，同时用药物清除约翰体内大量繁殖的血吸虫。当然，那次同行25位家族成员中，18人血液中有虫卵。这6年来，血吸虫一直是约翰的家族成员。

约翰的头痛、昏眩不是因为耳朵有问题，他的癫痫也不是肿瘤所引起。医生由肿瘤切片找到寄生虫，了解约翰的生活、旅游脉络后，才找到真正的病因:血吸虫。这个探索过程中，一个问题通常有好几个可能肇因，^[3]医生必须不断依情境调整侦查方法，由对象找寻可能线索，了解整个人体系统运作方式后，才有可能找到根本原因。^[4]

接下来，我们来看看更复杂的半导体机台维修，看看现场工程师如何由对象推理，找到根本问题。

数字搜查线

方恒通是联华电子在台南科学园区的技术经理，他进入公司已经10年了。当时，他对半导体工程师的专业与股票分红怀有憧憬，于是自台湾交通大学电子物理研究所毕业后，就踏入这个行业。^[5]

在财务吃紧的状况下，各家半导体厂不得不大幅缩减人事成本。联华也必须要裁减20%的人力。人力不足的情况下，维持厂务正常运作是个艰巨的挑战。刚进厂的新手，难以透过教育训练马上到现场支持故障维修。进厂多年的老手，很多也只是会处理基础性维修工作，对高难度现场维修根本使不上力。

“为什么新手学不会现场维修？为什么这些老手都上线多年了还这么没有sense？”方恒通心中抱怨着。

裁员后，方恒通只剩下八成的人力，工作却有增无减。但是，要培养一位独当一面的现场工程师至少得花5年，每年培训经费少说也要6000万元新台币。这对半导体厂商不算多，因为每次机台故障所导致的生产损失可能高达6亿元新台币。如何让现场工程师早点“上线”，成了方恒通当前的首要任务。

半导体产业分工精细、变化迅速、专业知识复杂，需要来自电子、化学、机械、物理等专业领域的工程师。这些工程师多是台湾一流学府毕业的硕博士高材生。这些杰出的工程师每日必须工作超过12小时，才能维持工厂正常营运，全球供应链也才不会断线，工作压力可想而知。

早上6点半，方恒通已经抵达厂内。2/3的工程师也都开工了。工厂最近生产问题特别多，每个工程师手上约有3～5个待解决的案件，这让方恒通忙碌不已。方恒通一抬头，就看见进厂两年的“菜鸟”制程工程师——张钧平。这位新手一脸疲态，双眼无神地吃着泡面。张钧平也毕业于台湾交通大学电子物理所，一年前刚进厂里时，他自信的神态与实习表现赢得公司的赏识，如今却已消瘦成这般模样。

看到方恒通走了过来，张钧平赶紧回神报告最新的状况:“报告学长，昨天晚上你离开公司后，蚀刻那边又丢了一个issue过来^[6]，说是我们这边的机台出了问题，等下要开跨部门会议。”

方恒通拍一下头说:“喔！真的会疯掉！又是蚀刻过来的？是阿国接手的吗？他常常搞不清楚状况，你再去确认一次。”

洪国真，小名阿国，也是制程工程师，进入公司5年多，虽然非常认真，却被大家认为没有“sense”，常找不出问题关键。洪国真急忙进厂，一脸紧张地向方恒通报告:“学长，我前天比对过，我们上次提出的办法行不通，现在我们这边的生产线已经停摆36个小时了，预估损失超过300万元新台币了！”

“这下麻烦了，泓志一定很生气。钧平，跟我一起进Fab厂^[7]！”方恒通无奈地说着。李泓志是厂长，以治军严谨出名。

“好，那我先去上个洗手间，不然待会儿想上厕所要脱无尘衣很麻烦。”张钧平放下泡面，起身转往洗手间。

等待时，方恒通打开桌上的计算机，打开电子邮件。一封来自现场的检验报告让他胆战心惊:“2009年3月9日晚间7点，有片晶圆在生产过程中遭到不明污染，污染范围达晶圆面积的1/3，远超过报废标准。请各部门于11点集合举行跨部门会议报告。”

“11点就要开会，似乎有点赶。阿国，昨晚有个晶圆污染案件，等下11点就要开会，先交给你处理，记得询问详细故障情况。”方恒通一边交代着洪国真，一边起身准备和张钧平进入晶圆厂。

换上无尘衣，两人进入工厂，方恒通看了现场后，忍不住嘀咕:“是谁在使用黄金路径啊？先前我们不是已经知道黄金路径是无效的吗？为什么现在还在用？这样批量比对当然会发生问题。”

“黄金路径”是芯片有问题发生时，先关掉可疑的机台，再用没问题的机台重新生产出一样的芯片。方恒通对张钧平说:“真是的！你把这个事情写上KM^[8]，简单描述就好。”

11点的跨部门会议开始了。现场检验部推断晶圆污染可能来自一台扩散部门的机器，与两台薄膜部门的机器。会议结束后，方恒通吩咐洪国真与设备工程师陈汉宇一起进工厂，检查扩散部门的机台有没有问题。两人检查后，确定扩散部门的机台没问题，方恒通才放心去吃午餐。

晚上8点在办公室，一群人在休息之余，脑中仍不忘工作。方恒通叮咛洪国真:“阿国，下次别再排黄金路径，这个方法在三个月前就失效了。”

洪国真一脸纳闷地回答:“真的吗？可是KM上面没有写。”方恒通说:“KM虽然没写，不过以你的经验应该能查出问题来吧？”洪国真不好意思地点头:“是的，我会改进。”

张钧平匆匆忙忙从门口跑进来，喊着:“学长，今天早上的跨部门会议中提到那个污染报废芯片，因为产量很大，光今天薄膜部门停机，公司就损失了220万元（新台币）！目前还没找到解决办法，若这样再下去，损失将更惨重！”大家听到了，一阵哗然，议论纷纷。

晚上11点，洪国真持续在知识系统上找寻与芯片污染相关的关键词。但是他搜寻到的案件，都不符合需求。办公室里，只剩下洪国真以及陈汉宇。两人埋头苦干直到体力不支，才昏昏沉沉地睡去。

第1天:开关失灵了

艾力是质量检测单位的产品工程师，大家都叫他“货主”。2009年3月15日早晨，这一批瑕疵晶圆是他发现的。这批晶圆的缺陷并不是出现在每个芯片上，而是散落在几个芯片中。这批报废的货让公司损失了5万美元。

“5万！已经5万了！”艾力非常紧张，他最害怕这种小异常，因为小异常很难在第一时间解决，又很可能酿成不可收拾的大灾难。有工程师判定是晶圆中的参数BVGOX不符合出货规定。这代表晶圆数百个物层中，有某个导电通闸发生了故障。通闸如同灯泡开关，一旦发生故障，金属层之间就不能相互连结，因此就无法导电，晶圆也就报废了。

艾力比对正常芯片的批量，发现故障发生在某个金属层中，而这个金属层与扩散、黄光及薄膜这3个模块有关。在下午的跨部门会议上，艾力立刻请3个部门协助分头检查。3个部门花了7天查验，发现这批异常晶圆的问题比较可能是出在扩散模块，那是方恒通的权责范围。

第8天:有规律的缺陷

方恒通率领扩散部门的制程与设备工程师一起检测设备，寻找问题的根源。陈汉宇花了4天检查这批电性异常晶圆在制程中所有共同通过的机台，从零件耗损、机台密封橡胶到机器手臂振动都重新检验，但没有发现异常。

同一时间，洪国真也检测了晶圆扩散浓度、温度以及时间批量的差异，但是也没有头绪。组员在现场一边讨论故障原因一边找新线索。

时间慢慢流逝，这案件已经延宕快一个月了。在下午的会议中，虽然李泓志没说什么，但他神色凝重。所幸这批芯片异常问题并未扩大。会议后，方恒通回到办公室，看着窗外皎洁的月亮，一脚翘在办公桌上，发愣想着:“每几天就给我出一次电性异常的问题，几乎每星期都发作一次……”突然，方恒通灵光乍现，不自觉叫了出来:“唉！每星期一次？好像有点规律喔！”

方恒通要张钧平再次检查电性异常每周出现的频率。张钧平回报:“电性异常并不是那么规律，大约是上星期一有4片异常，这星期五有4片异常。”

方恒通一方面将这个“规律”发现在跨部门会议中提出，另一方面将这个线索告知黄光、蚀刻、薄膜部门，请这3个部门进行会诊。会议后，大家对这个新的想法充满了期待，士气顿时振奋不少。

第99天:周一与周五的神秘数字

但是，隔了3个月，问题依旧没有解决。在一次会议后，方恒通综合大家的意见，认为这个问题与制程较有关联。设备组的陈汉宇松了口气，但是制程组的洪国真和张钧平顿时感到压力直升。

洪国真和张钧平决定，先与黄光组、薄膜组的制程工程师联系，透过电话和电子邮件分享一些数据。没过多久，薄膜制程工程师孙大维回复，他想到一个“数值规律”。他发现周一、周五都固定是第3、9、16、22片有问题。孙大维的发现提供给了张钧平和洪国真另一个侦查线索。

然而，过去出问题的晶圆，多是3的倍数或者5的倍数，从未有过如此毫无关联的数字。线索断了，张钧平和洪国真又陷入了困境。洪国真开始上知识管理系统找数据。张钧平本身就是数独爱好者，对数字有着莫名的狂热，他的双眼一直没离开过这4个数字。

张钧平突发奇想，自言自语地说:“3＋9＋16＋22＝50，9是3的倍数，16跟22的公因子是2，3＋22＝25，16＋9＝25……25？芯片匣刚好是25片一装，所以电性异常会不会跟晶圆匣有关呢？”

张钧平的想法没得到洪国真的认同。洪国真认为，晶圆匣是设备相关的问题。但是在方才的会议中，所有工程师一致认为原因应该源自制程，而非设备。两人讨论了一阵子，张钧平又提出另一个想法:如果电性异常真的是制程问题，那么应该整盒晶圆匣都有瑕疵，而不是只有特定几个晶圆异常。如果瑕疵出现在特定的位置，势必与设备有关。两人讨论了一阵后，赶紧向方恒通报告。

第106天:是设备，还是制程？

张钧平的想法使问题又回到了设备组身上。陈汉宇紧急与同事开会，他们必须证明问题不是出在他们身上，所以要赶紧提出新证据。如此，他们才可以将这个烫手山芋尽快交给另一组工程师。

两个月内，陈汉宇彻底地检查了湿式清洗机，那是用来清洗晶圆匣的设备。陈汉宇和同事先检查前三个清洗槽的温度，然后巨细靡遗地检验清洗槽内的酸性溶液是否被杂质污染，以及溶液的导电指标是否异常。但是，他们找不出任何的问题。会议中，陈汉宇确认蚀刻设备没有问题。

这让方恒通又陷入了苦思。如果不是制程的问题，也不是设备的问题，那问题到底出在哪里？

第166天:高手的发现

吴瑞克是制程组的高手，常常解决故障大难题。这次，晶圆电性异常的事件已经持续快半年了。方恒通想借助吴瑞克的经验，特别将他由别的厂调来支持。吴瑞克一头乱发，戴着黑框眼镜。当他被赋予任务时，正在撰写其他维修案的进度报告，也遭遇了瓶颈。

吴瑞克一边想着手上的报告，一边站在湿式清洗机的化学槽前思考。他想着，这个维修案的时间实在拖得太久，可是又苦无头绪，他索性就直瞪着机器手臂看。他看着化学槽的一只机器手臂将芯片匣抓起，放进第三个清洗槽中，之后另一只手臂又将芯片匣拿起，再浸到第四个清洗槽中。机器手臂反复运转。吴瑞克的脑袋也开始空转，一转眼就过了一个小时。

突然间，吴瑞克感觉这两部机器手臂的移动速度似乎有点不太一样。他又瞪着机器手臂端详许久，突然发现这两只手臂居然有1至2秒的时间差。吴瑞克在会议上报告了这个新线索，各部门工程师一片哗然。这是属于设备面的问题，居然没有任何设备工程师发现。设备工程师多是进行单机例行性检验，很难发现机台间的差异。这只有制程工程师日复一日地跟着产品运转，才能发现传输速度上的细微差异。

方恒通佩服地称赞吴瑞克:“你真是厉害！连这么小的差异都看得到。”

吴瑞克怀疑可能是一只机器手臂移动得太快，来不及甩掉酸性溶液，就将晶圆卡夹带入下一个水槽中，导致晶圆的缺陷。不过，这个假设遭到其他工程师的质疑，因为水槽中有过滤器，纯水不断循环，会不断清洗芯片上的酸性溶液。就算水槽真的被污染，那么浸在水中的整批卡匣的晶圆应该都有缺陷，不可能只有特定位置的芯片才有问题。又过了一星期，虽然工程师们发现机器手臂的速度有差异，但是大家仍找不到问题的“元凶”，诊断又陷入了僵局。

第172天:机器手臂上有爪子

设备工程师对于吴瑞克能察觉出机器手臂的速度差觉得十分不可思议。同期进来的杨蔚德，也因此激发了斗志。

杨蔚德思考着，手臂速度不一致代表着机器手臂的构造有问题。机器手臂与晶圆卡匣接触最密切的就是机器手臂上的爪子。杨蔚德心想:“会不会是爪子有异常呢？”机器手臂上的爪子一共有四个，两个一对，用来抓住晶圆卡匣。杨蔚德推想，每周一、周五出现的瑕疵片数也是四片（参见图8‐1），所以这有可能是爪子的问题。他的推理引起制程与设备工程师们的热烈讨论。

图8‐1　机器手臂与晶圆卡匣在湿式清洗设备中的运作状况

杨蔚德带着陈汉宇、洪国真及张钧平等一行人，进厂检查机械手臂爪子。机器手臂上的爪子是一个金属支架，包覆在石英底下。他们发现爪子的金属烤漆已经被腐蚀了。若不是这次特别针对爪子进行检查，一般的设备例行查验难以发现这个问题。

张钧平立刻提出疑问:“若是因为爪子上的金属烤漆被腐蚀，那么应该两部湿式清洗机的芯片都有问题，而不会局限在单一卡匣。为什么只有手臂移动比较快的清洗槽有问题，而手臂移动比较慢的清洗槽没问题呢？这与之前吴瑞克发现的机器手臂速度差有关系吗？”杨蔚德边想边回答:“的确，两只机器手臂上的金属支架都被酸性溶液腐蚀，被腐蚀就会分离出金属离子。如果这些金属离子会使晶圆的金属层变得异常，照理说应该是两部湿式清洗机都有问题，为什么只有一台有问题呢？”

第175天:水落石出

机器手臂的事情像一块巨石压在杨蔚德的心里。只要一有空，他就与扩散组的工程师们讨论。这群“交大帮”的学长学弟集思广益，还是找不出问题根源。

一日，杨蔚德突然想到，当机器手臂由酸性溶液槽中捞起芯片匣时，会有许多酸性溶液随之滴落。如果机器手臂的速度比较慢，那么酸性溶液往芯片匣滴下的速度也慢。在金属离子还没破坏芯片的金属层前，芯片匣就进入了水槽，溶液就被洗干净了。但是，若手臂的移动速度快，酸性溶液往下滴的速度就快，溶液会被甩进芯片匣。这时，卡匣再进入水槽清洗时，晶圆已经被污染了。杨蔚德又发现，机器手臂有4个爪子，分别抓住卡匣的位置正好就是第3、9、16、22匣槽上的晶圆。

三天后，会议室响起热烈的掌声，杨蔚德的假设被证实了。大家苦恼许久的“凶嫌”确实是机器手臂上的爪子。在这次事件中，大家学到了宝贵的一课:同样是被腐蚀的爪子，若机器手臂的速度较快，金属离子会在进入水槽清洗前就滴入卡匣中，使晶圆受到污染。最后，扩散组请设备工程师更换零件，以石英包覆爪子上被腐蚀的金属支架。生产线终于恢复正常运作。

然而，这个维修案的侦查长达半年。事后，也没人记得维修过程，工程师只是急忙地写完结案报告，马上就加入下一场维修战役。

回家的路上，方恒通不禁想着:每次带新人，最少都要花上五六年才能上线，不辛苦磨个5年，这些新人到维修现场根本使不上力。而且，有的工程师待了10年还是和新人一样没经验。公司把维修基本方法都放到知识管理系统中了，虽然这些系统对定期维修设备有帮助，但是对现场维修没太大帮助。现场工程师磨了许多年，也用了系统，但是他们到现场时似乎还是缺乏敏锐度。

如何才能培养现场工程师解析问题的敏锐度？这个问题今天又跟着方恒通回家了。

物件里的学问^[9]

我们可以从“数字搜查线”这个故事中学到什么？一言以蔽之，就是用物件养成解析问题的敏锐度。我们可以从对象中学到什么？谈这个问题前，我们先来看看一个博物馆的故事。

20世纪80年代，匹兹堡大学教授苏珊·史塔克（Susan Star）与詹姆斯·格里塞默（James Griesemer）共同研究加利福尼亚州脊椎动物博物馆的发展史（Museum of Vertebrate Zoology，MVZ），因为在20世纪初这家博物馆扮演着动物学启蒙的角色。MVZ博物馆建立了物种数据库，保存着丰富的动物标本，详细记录加利福尼亚州的生态系，发展出庞大的知识体系。

史塔克注意到，博物馆能有这样的成果，不只是因为有一群信仰达尔文的优秀科学家。博物馆背后其实有许多支持者，来自荒野俱乐部的专家提供动物标本、毛皮商人提供捕获的动物、居民提供信息、农夫供给食物和休息地、当地大学与政府提供资金与用地。

是什么力量让这些不同背景的社群愿意合作，为博物馆作贡献？史塔克发现，这些社群间运用了一些物件，化解了因知识落差而形成的沟通障碍，也缓和了因时空因素造成的信息损失。这些物件也让各社群在追求各自目标下，共同为博物馆作贡献。史塔克称这些对象为“疆界物件”（Boundary Object）。

博物馆运用的第一个疆界物件是“记录表”。记录表背后代表的是一套标准化的样本采集方法。科学家必须仰赖荒野专家搜集各地的动物标本。荒野专家了解本地脉络，常与当地居民打交道，并善于在野外活动。但问题是，荒野专家缺乏动物学知识，不可能如同科学家般在现场采样。

于是，博物馆的动物学家发展出一套记录表来协助荒野专家采集样本。另一方面，荒野专家遵循标准的采集步骤，更有效地将动物保存下来，避免标本在运送过程中腐坏。

从记录表中的字段，科学家看到的是背后的动物学知识体系。从荒野专家的记录中，科学家可以推测出被捕获动物的位置，比对过去的数据，并判定这个样本的科学价值。记录表就是一种疆界物件，将原本复杂的理论化为简单的搜集步骤，使不具动物学知识的参与者可以协助搜集珍贵标本。疆界物件就像是翻译官，使科学家与荒野专家可以相互沟通、分享信息，让MVZ博物馆能进行长期的学术研究。

第二个疆界物件是物种图鉴。物种的概念源自19世纪达尔文的理论，MVZ博物馆制作了许多物种图鉴，让不同的社群对于各物种有一致的认知，强化了参与者对于物种的印象。物种图鉴如同产品设计图，我们不需要看到具体的产品，就能理解产品的特性。物种图鉴结合抽象的学术理论，提供易懂的动物信息。每个物种的介绍背后都有一套严谨的分类系统。图鉴中会标示物种在分类系统中的位置。一般人了解了这个物种的特征、习性、栖息地就可以帮科学家搜集田野数据了。

这个博物馆的研究告诉我们，每一个物件背后都隐含了某种知识体系。使用疆界物件可以解决跨界合作的问题，让不同社群分享知识。我们可以从一个物件学习到一个社群的活动过程、工作实务、合作模式、人际网络、知识系统、权力关系、文化意义。通过对象，我们可以了解系统运行的脉络，也就能了解问题的根源。

在“数字搜查线”这个案例中，我们看到工程师由物件学习三种实践型知识，进而找到问题的症结。

第一是格物致“意”，也就是探究对象背后隐藏的意义。通常，一个非线性因果问题初期的征兆并不明显，也不容易察觉。例如，在约翰的案例中，一开始他头痛、昏眩，这些现象背后隐藏寄生虫的危机，但当时我们无法察觉这个状况。高手会由物件找线索，解读其中各种可能的意义或隐含的知识。

如何格物呢？初步的方法是在现场“找”线索，要在现场辨识出可疑的线索并读出意义，才能摸索出后续的解决之道。例如，半导体现场工程师会观察芯片的刮伤，由伤痕去找出相关的参数，推理背后可能涉及的制程。处理简单的问题时，或许进行一两次格物致意便能顺利找到问题根源。然而，当处理非线性因果的问题时，可能要进行一系列的格物致“意”。不过，解读物件意义的结果仅能厘清局部的因果关系，“格物”尚未成功，仍须进行下一阶段工作。

第二是格物致“责”，就是从物件中厘清问题的职责。非线性因果之问题涉及多领域的专业知识，找对人，也就找到了对的知识。格物致“责”是一个厘清专业领域权责的过程，通过彼此对物件的解读，进行一场专业管辖权保卫战。^[10]格物致“责”是一个根据物件找人的过程，通过人脉网引进所需的专业知识，也局部厘清责任的归属。

例如，在寄生虫案例中，当班医师用电脑断层扫描出脑部有肿瘤时，必须进行切片检验。化验样本是检验师的权责，所以要转诊到病理检验室。当检验师发现是寄生虫而不是肿瘤组织时，又将案子转给班医师，由他来询问病史。

在芯片维修案例里，工程师经常无法厘清权责，例如导致芯片刮伤的机台有30至40部，又属于不同部门，格物致“责”显得困难，也成为跨部门会议的焦点。在复杂的因果关系中，格物致“责”是通过物件找出物与人的关系，通过厘清责任追寻出专家之间的知识网络。

第三是格物致“因”，也就是循着物件找到根本原因。当工程师累积足够线索，通过人际关系找出知识网络，就能综观问题全貌，悟出个中道理了。要厘清问题本质，我们必须解读物件与物件、物件与人之间的因果关系。看到全貌，也就能重新定义问题。例如，芯片瑕疵不是因为电性问题，也不是蚀刻过程被污染，更不是机器手臂故障，而是因为机器手臂爪子上的金属支架被腐蚀，导致金属离子被甩到晶圆上。厘清物件间的关系，便是格物致“因”。

现场工程师如何由生手变高手？了解本案例后，半导体公司也许需要重新思考工程师培育的方式。现场工程师也许可以由“格物致知”的方式来培养生手的侦查敏锐度。我们找到一位资深经理，他谈到如何运用格物学（我们的研究发现）来培育生手:“我会运用案例来训练菜鸟的推理能力。我会先不让菜鸟看完整个故事，而会依时间发展的顺序，先给一个‘物件’，然后问菜鸟怎么找线索，以及该如何解这个问题。当菜鸟回答完时，我再指出他推理的盲点，并举例推翻他的说法来训练他的推理能力。之后，再给下一个‘物件’。这就像是推理小说一般。借此训练菜鸟的敏锐度。”

“格物”就是要透过物件解读背后的知识体系。物件不仅有表面的意义，更内含多层次的意义。体悟物件里面的学问，就会了解问题的本质。在非线性的系统中，过去的解答对现在的问题并无太大意义，因为一个问题的背后永远包括更多问题。就算你由流程的开头按部就班地检查到结尾，也查不出问题的根源。这时候你更需要的是追踪问题的敏锐度。这个敏锐度可以通过调适性学习培养出来。找到关键物件，由物件中解读线索，不断地在实境中学习，才能作出对的诊断。不过，这些能力都不是看了操作手册就可以学会的，而是要学会“格物致知”。

半导体公司也许不需要更多的知识系统，而是更多会“物里学”的工程师。

“物里学”成维修高手

重点一:每一个物件的背后，都有一连串的故事。每一个物件都代表一种沟通方式。每一个物件里，都有一套知识体系。千万不能小看物件。

重点二:武师、厨师、维修工程师都必须靠不断的修炼（Situated Learning）^[11]才能成为高手，晋升达人。要修练好功夫，达人要持续地于实境中进行调适性学习。在调适性学习过程中，他们会由物件中去寻找线索，去解读该领域复杂的知识体系。

重点三:从物件里可以学到三件事:如何寻找线索（格物致“意”）、如何厘清疆界责任（格物致“责”）、如何解读背后的知识系统（格物致“因”）。“格物致知”就是工程师修炼为高手的方法。

【注释】

[1]本文共同作者为李庆芳，文中的案例另有一深入的学术讨论版本，将刊登于Journalo f Management Studies。无独有偶，社会学领域也有人在研究这一问题。参见:李明璁，《物里学》，远流出版2009年出版。不过，我们的观点比较是来自组织学与心理学的背景。请参阅:Simon，H.A.（1998）.The Sciences o f the Artificial.Cambridge，Massachusetts:The MIT Press.

[2]这个观念可参见:Tyre，M.，＆von Hippel，E.（1997）.The situated nature of adaptive learning in organizations.Organization Science，8（1）:71‐83.

[3]英文谚语有云:A problem of one is never one.

[4]这类问题常见于系统动态问题。例如，你把后院的垃圾丢到邻居家花园，由整个系统来看，垃圾还是在这个小区。所以，不了解一个社会系统的运作脉络，解决方案常常衍生更多的问题。参见:Forrester，J.W.（1994）.System dynamics，system thinking，and soft OR.System Dynamics Review，10（2‐3）:245‐256.

[5]本案例中的人物为虚构，情节主要在说明在半导体业界的知识管理问题，以及普遍的社群学习议题。

[6]维修过程中各部门会提出各种不同的议题，讨论问题的责任归属问题，大家都习惯用英文“issue”来沟通有哪些冒出来的问题。半导体制程分为四大步骤，分属四大部门:扩散、黄光、蚀刻、薄膜。

[7]Fab厂就是半导体生产工厂，又称Fabrication laboratory，里面有无尘设备，进入人员必须穿着无尘衣。

[8]KMS（Know ledge Management System）知识管理系统，简称KM或KMS。为半导体工程师知识分享的交流平台，每年联电规定工程师要写一定数目的KM案例分享，除了促进大家的知识进步之外，KM内容质优的工程师更可以领取奖金。

[9]http://reswithoutnumbers.blogspot.com/，疆界物件的概念在管理学界会流行起来，很多人认为是源自史塔克的博物馆研究。这个段落是根据《一沙一世界》改写，作者是王培勋，台湾政治大学科技管理研究所硕士研究生。培勋、我与庆芳以疆界物件一起探索半导体工程师的世界。原文见:Star，S.L.，＆Griesemer，J.R.（1989）.Institutional Ecology，＇Translations’and Boundary Objects:Amateurs and Professionals in Berkeley’s Museum of Vertebrate Zoology，1907‐39.Social Studies of Science，19（3）:387‐420.

[10]Bechky，B.A.（2003）.Object lessons:Workplace artifacts as representations of occupational jurisdiction.American Journal o f Sociology，109（3）:720–752.

[11]Lave，J.，＆Wenger，E.C.（1990）.Situated Learning:Legitimate Peripheral Participation.Cambridge:Cambridge University Press.