在半导体、高端电子制造等精密行业里，设备能否稳定运行，直接左右着产能输出与产品良率。但目前多数工厂仍沿用传统运维模式，各类痛点持续制约生产提效：运维高度依赖资深人员的个人经验，故障总是滞后发现，细小隐患最终演变为突发停机；海量设备数据未能有效利用，维修决策缺少数据支撑，过修、失修问题频频出现；维保计划常和生产排程相互冲突，既浪费人力、备件等资源，也打乱正常生产节奏。
凭借多年深耕智能制造积累的行业经验与落地实践，格创东智推出设备智能Agent解决方案，以多智能体协同架构重构运维模式，帮助工厂逐步摆脱人工依赖，实现设备运维的智能化升级。
方案架构：覆盖多类场景，融合AI技术搭建智能运维体系
本方案将前沿AI技术与工业机理深度融合，覆盖设备健康评估、预测性维护、工艺异常检测等核心业务场景，串联起数据感知、分析诊断、决策执行全流程，为工厂打造一套轻量化、高效率的设备智能运维中枢。针对设备运维中的核心难题，方案推出三大专项能力：
设备制造过程异常检测（AI-FDC）：传统FDC需要工程师手动筛选监控参数，不仅效率低，还存在异常发现滞后、报警溯源困难等问题。AI-FDC融合自然语言数据查询、智能选参和可解释的智能规格，实现实时、可靠的工艺监控，从多维度追溯问题根源，有效提升设备OEE，减少无效运维带来的成本损耗。
工艺设备预测性维护（PHM）：以往设备运维大多是“故障出现再抢修”的被动模式，PHM系统聚焦核心工艺设备的关键部件，精准预判备件剩余寿命、评估整机健康状态，自动梳理故障根因并推荐最优保养方案；同时系统可联动生产计划匹配运维时间，规避非计划停机，提升设备有效使用率。
辅助设备健康管理（EHM）：工厂内设备数量多、分布散，人工巡检难度大，隐性异常很难被及时发现，整体运维成本居高不下。EHM 依托数据采集与可视化能力，搭配实时监测、故障诊断模块，有效减轻辅助设备的运维压力。
上述方案依托四大智能体协同运作，实现半导体设备维护的全流程智能化作业。设备健康评估智能体全面分析设备运行状态，输出量化健康评分；预测性维护智能体持续追踪设备劣化趋势，提前预判部件寿命与潜在故障；维修策略推荐智能体综合运维成本、现场风险，输出最优维保方案；执行优化智能体联动生产计划与实时资源，动态调整运维排期，实现运维与生产高效协同。
AI-FDC：工艺异常智能检测，告别人工经验依赖
在半导体晶圆制造环节，传统人工抽检、事后排查的模式，往往要等到品质问题大规模爆发后才能察觉，此时损失已经无法挽回。传统FDC同样存在明显短板，比如参数设置依赖工程师人工建模选参，方案难以复制落地；无法关联设备异常与产品缺陷，再加上静态阈值易引发漏检、误报，进一步加重了运维负担。针对以上痛点，格创东智AI-FDC依托三大核心能力，推动工艺质检全面智能化。
智能选参引擎：融合LLM、知识图谱与多模态特征筛选技术，沉淀海量专家经验与项目落地数据。系统可跨工艺、跨机台自动推荐最优监控参数组合，助力模型快速训练，解决人工选参效率低、过度依赖经验的问题。
智能规格与异常追溯：结合表示学习、双模式机器学习算法，系统可自动划分异常等级，精准建立设备异常与产品缺陷的关联关系。依托小样本集成学习能力输出系统级异常评分，支持问题溯源，快速定位故障源头。
模型在线主动进化：系统搭建人机协同反馈、自主迭代学习的在线框架，面对生产数据波动、新工艺投产、参数调整等现场变化，模型能够实时自适应优化，长期保持高精度检测能力，稳定保障生产品质。
目前，AI-FDC 已成功落地多家头部半导体企业，落地成效可量化、价值突出。
核心价值
提产增效：结合生成式模型与工业专用机器学习算法，有效提升设备OEE，帮助厂区节约综合成本；
品质可追溯：通过异常标签与全链路溯源能力，打通设备异常与产品缺陷的关联，为运维优化、良率提升提供明确依据；
低门槛可扩展：既能适配量产产线，也可满足研发小批量试产场景，无需海量数据即可快速部署，落地门槛低、扩展性强。
下期预告：我们将聚焦设备健康智能诊断（AI-EHM），看智能体如何深入辅助设备管理，实现异常实时监测、故障精准诊断与运维闭环优化，进一步降低异常停机与维护成本。敬请期待！
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