半導體行業(yè)設備管理面臨Uptime損失、Line yield損失、設備工程師Loading大、人員流動導致知識無法沉淀等多重挑戰(zhàn)。

中用科技設備智能體以序列大模型 + 知識計算引擎為核心技術(shù)，重構(gòu)半導體設備管理模式。為半導體企業(yè)設備管理帶來以下顯著提升：

1、提升機臺Uptime

以智能自動恢復技術(shù)為核心，實時采集設備運行全維度數(shù)據(jù)、捕捉關鍵參數(shù)波動趨勢及潛在異常，實現(xiàn)設備健康狀態(tài)的動態(tài)監(jiān)測、精準預警與全流程追溯，打破傳統(tǒng)設備管理的“黑箱”困境。依托設備運行大數(shù)據(jù)與全生命周期壽命模型，主動生成個性化預防性維護計劃，徹底打破“事后維修”的被動格局，轉(zhuǎn)為“預測性維護”的主動管控，從源頭規(guī)避設備潛在隱患，杜絕非計劃停機現(xiàn)象。此舉可有效提升機臺Uptime及綜合利用率，筑牢產(chǎn)線連續(xù)穩(wěn)定運行的基礎，為后續(xù)Line Yield提升、生產(chǎn)成本降低及整體產(chǎn)能效率優(yōu)化提供核心支撐，實現(xiàn)設備價值最大化。

2、提升Line Yield

聚焦非計劃宕機引發(fā)的產(chǎn)品報廢痛點，通過全維度設備健康狀態(tài)實時監(jiān)控，精準識別各類潛在運行風險并提前發(fā)出預警，推動設備管理從“被動響應故障”向“主動預防異?！鞭D(zhuǎn)型。建立標準化、高效化故障快速閉環(huán)處置機制，大幅縮短異常響應與處置周期，最大限度降低設備運行波動對產(chǎn)線良率的沖擊。同時，深度打通設備運行數(shù)據(jù)與產(chǎn)線良率數(shù)據(jù)，通過多維度關聯(lián)分析、根因定位算法，精準鎖定影響良率的核心瓶頸與根本原因，為工藝參數(shù)優(yōu)化、設備性能改善及維護策略迭代提供科學、精準的數(shù)據(jù)支撐。構(gòu)建“發(fā)現(xiàn)異?！治龈颉獙嵤└纳啤炞C效果”的全流程閉環(huán)管理體系，持續(xù)推動產(chǎn)線良率穩(wěn)步攀升，實現(xiàn)產(chǎn)線高效、穩(wěn)定、高質(zhì)量運行。

3、降低工程師Loading

有效降低工程師負荷，通過智能聚類整合、多維度時序?qū)R等先進技術(shù)，精準還原設備異常的完整演化過程與傳導路徑。智能體可自動過濾 90% 以上無效告警與干擾信息，避免告警風暴對工程師正常工作的影響，讓工程師從繁雜的告警處理中解放出來，快速精準定位故障根源，顯著縮短故障排查時間，全面提升故障響應與處置效率。

4、沉淀Knowledge

中用科技設備智能體具備強大的主動學習與自主進化能力。每一次設備異常事件與處置過程，系統(tǒng)都會自動記錄、學習并沉淀經(jīng)驗，將原本分散、非結(jié)構(gòu)化的故障案例、人工實操經(jīng)驗與處理流程，轉(zhuǎn)化為可復用、可傳承、可迭代的標準化知識資產(chǎn)。通過持續(xù)積累與模型優(yōu)化，實現(xiàn)知識體系的不斷完善與智能決策能力的持續(xù)提升，讓智能體越用越聰明、越用越精準，能夠高效適配更多類型設備、更復雜場景的智能化管理需求，真正實現(xiàn)從經(jīng)驗依賴到數(shù)據(jù)驅(qū)動、從人工決策到智能自治的全面升級。

中用科技設備智能體可幫助客戶降低 30% 以上設備全生命周期管理成本，有效提升設備穩(wěn)定運行周期，全面強化產(chǎn)線可靠性與運營效益。未來，中用科技將利用優(yōu)勢人工智能技術(shù)，持續(xù)開拓場景化應用，推動半導體制造行業(yè)從被動式管理向主動預測、主動式管理的結(jié)構(gòu)性升級。