在半導體、高端電子制造等精密行業里，設備能否穩定運行，直接左右著產能輸出與產品良率。但目前多數工廠仍沿用傳統運維模式，各類痛點持續制約生產提效：運維高度依賴資深人員的個人經驗，故障總是滯后發現，細小隱患最終演變為突發停機；海量設備數據未能有效利用，維修決策缺少數據支撐，過修、失修問題頻頻出現；維保計劃常和生產排程相互沖突，既浪費人力、備件等資源，也打亂正常生產節奏。

憑借多年深耕智能制造積累的行業經驗與落地實踐，格創東智推出設備智能Agent解決方案，以多智能體協同架構重構運維模式，幫助工廠逐步擺脫人工依賴，實現設備運維的智能化升級。

01、方案架構：覆蓋多類場景，融合AI技術搭建智能運維體系

本方案將前沿AI技術與工業機理深度融合，覆蓋設備健康評估、預測性維護、工藝異常檢測等核心業務場景，串聯起數據感知、分析診斷、決策執行全流程，為工廠打造一套輕量化、高效率的設備智能運維中樞。針對設備運維中的核心難題，方案推出三大專項能力：

設備制造過程異常檢測（AI-FDC）：傳統FDC需要工程師手動篩選監控參數，不僅效率低，還存在異常發現滯后、報警溯源困難等問題。AI-FDC融合自然語言數據查詢、智能選參和可解釋的智能規格，實現實時、可靠的工藝監控，從多維度追溯問題根源，有效提升設備OEE，減少無效運維帶來的成本損耗。

工藝設備預測性維護（PHM）：以往設備運維大多是“故障出現再搶修”的被動模式，PHM系統聚焦核心工藝設備的關鍵部件，精準預判備件剩余壽命、評估整機健康狀態，自動梳理故障根因并推薦最優保養方案；同時系統可聯動生產計劃匹配運維時間，規避非計劃停機，提升設備有效使用率。

輔助設備健康管理（EHM）：工廠內設備數量多、分布散，人工巡檢難度大，隱性異常很難被及時發現，整體運維成本居高不下。EHM 依托數據采集與可視化能力，搭配實時監測、故障診斷模塊，有效減輕輔助設備的運維壓力。

上述方案依托四大智能體協同運作，實現半導體設備維護的全流程智能化作業。設備健康評估智能體全面分析設備運行狀態，輸出量化健康評分；預測性維護智能體持續追蹤設備劣化趨勢，提前預判部件壽命與潛在故障；維修策略推薦智能體綜合運維成本、現場風險，輸出最優維保方案；執行優化智能體聯動生產計劃與實時資源，動態調整運維排期，實現運維與生產高效協同。

02、AI-FDC：工藝異常智能檢測，告別人工經驗依賴

在半導體晶圓制造環節，傳統人工抽檢、事后排查的模式，往往要等到品質問題大規模爆發后才能察覺，此時損失已經無法挽回。傳統FDC同樣存在明顯短板，比如參數設置依賴工程師人工建模選參，方案難以復制落地；無法關聯設備異常與產品缺陷，再加上靜態閾值易引發漏檢、誤報，進一步加重了運維負擔。針對以上痛點，格創東智AI-FDC依托三大核心能力，推動工藝質檢全面智能化。

智能選參引擎：融合LLM、知識圖譜與多模態特征篩選技術，沉淀海量專家經驗與項目落地數據。系統可跨工藝、跨機臺自動推薦最優監控參數組合，助力模型快速訓練，解決人工選參效率低、過度依賴經驗的問題。

智能規格與異常追溯：結合表示學習、雙模式機器學習算法，系統可自動劃分異常等級，精準建立設備異常與產品缺陷的關聯關系。依托小樣本集成學習能力輸出系統級異常評分，支持問題溯源，快速定位故障源頭。

模型在線主動進化：系統搭建人機協同反饋、自主迭代學習的在線框架，面對生產數據波動、新工藝投產、參數調整等現場變化，模型能夠實時自適應優化，長期保持高精度檢測能力，穩定保障生產品質。

目前，AI-FDC 已成功落地多家頭部半導體企業，落地成效可量化、價值突出。

核心價值

●提產增效：結合生成式模型與工業專用機器學習算法，有效提升設備OEE，幫助廠區節約綜合成本；

●品質可追溯：通過異常標簽與全鏈路溯源能力，打通設備異常與產品缺陷的關聯，為運維優化、良率提升提供明確依據；

●低門檻可擴展：既能適配量產產線，也可滿足研發小批量試產場景，無需海量數據即可快速部署，落地門檻低、擴展性強。

下期預告：我們將聚焦設備健康智能診斷（AI-EHM），看智能體如何深入輔助設備管理，實現異常實時監測、故障精準診斷與運維閉環優化，進一步降低異常停機與維護成本。敬請期待！