哥瑞利以全链路工业数据治理打通半导体智能制造闭环

随着泛半导体智能制造产业快速迭代,工业数据已成为支撑芯片制造提质、增效、降本的核心生产要素,是半导体工厂实现智能化、智慧化升级的核心底座。

半导体生产具备工序复杂、参数精密、设备繁多、数据体量庞大、异常诱因隐蔽等显著特征,产线运行过程中会持续产生海量多源异构数据,涵盖设备运行、工艺参数、质检结果、物料流转、能耗管控等多个维度。一条12英寸晶圆产线单月数据量即可达千亿级,整体规模迈入万亿级。但长期以来,国内多数半导体工厂存在“重数据采集、轻数据治理、弱数据应用”的行业痛点,海量工业数据仅用于基础报表展示与数据存储,不仅无法转化为生产决策依据,反而产生高额的存储与运维成本,数据资源无法转化为数据资产,成为制约行业智能制造深度升级的核心瓶颈。

行业普遍存在数据价值挖掘能力不足的核心症结,在于缺少适配半导体行业工艺逻辑的全流程数据治理体系与智能化应用工具。通用型大数据平台仅能实现数据归集与可视化展示,无法适配半导体精密制造的专业需求,难以完成数据清洗、关联分析、根因追溯、经验沉淀等深度工作。

针对这一行业痛点,深耕泛半导体行业智慧生产领域近二十年的哥瑞利,依托积累的海量半导体工艺数据模型与成熟的工业数据治理经验,自主研发iDEP智能大数据引擎平台,构建起行业领先的“数据接入-智能治理-深度分析-业务闭环-知识复用”全链路数据价值挖掘体系,有效突破传统数据应用局限,帮助工厂将存量数据资源转化为可落地、可复用、可增值的核心决策资产,形成区别于行业同行的核心技术优势。

哥瑞利iDEP智能大数据引擎平台精准适配半导体数据体量大、增速快、类型杂、价值待挖掘的四大核心特征,摒弃传统平台“重存储、轻应用、无闭环”的短板,深度贴合半导体生产业务场景,实现数据与工艺、生产、管控的深度融合。在传统生产模式下,当产线出现良率波动、工艺异常、产能下滑等问题时,需依赖资深工程师人工调取多源报表、整合交叉数据、核对统计口径、撰写分析报告,整个流程耗时冗长、效率低下,且分析经验高度依赖个人能力,无法沉淀复用,新人培养周期漫长,极易出现经验断层、问题反复复发等问题。

依托哥瑞利iDEP智能大数据引擎平台,半导体工厂有效革新传统数据应用模式,实现生产问题的智能化、快速化诊断。平台搭载专属半导体行业数据模型与AI分析引擎,支持工程师以自然语言直接发起业务问询。针对良率下降、工艺异常、设备波动等常见生产问题,可自动调取全域历史数据、完成多维度关联分析、精准定位问题根源,并输出针对性的优化解决方案。工程师只需直接提问:“上个月产线良率为何下降?”iDEP便能基于历史数据自动给出诊断结论与改进建议。无需人工繁琐整合分析,大幅缩短问题处置周期、降低人工运维成本。

更为关键的是,平台具备自主知识沉淀能力,可将每一次生产问题的分析逻辑、处置经验、优化方案自动录入AI知识库,形成标准化工艺经验体系。这种从“人找数据”到“数据找人”的转变,本质上是将非结构化的工程经验转化为结构化的数据资产,既有效稳定产品良率、优化生产品质,也大幅缩短技术人才培养周期,解决企业人才储备难题。

作为哥瑞利智能制造体系的核心数据底座,iDEP智能大数据引擎平台不仅可独立实现数据价值落地,更为GloryIGI工业通用智能平台、LOFA黑灯工厂助理的稳定运行提供高质量数据支撑,形成“数据治理-智能分析-场景落地-经验迭代”的正向循环。高质量的治理数据为AI模型训练、算法优化、场景迭代提供精准数据源,让上层智能应用更贴合产线实际需求,保障质检、排产、运维、优化等各类智能场景的落地精度与稳定性,构建起完整的半导体AI制造技术闭环。

当前国内泛半导体智能制造软件市场持续高速增长,预计2030年市场销售额将达到72亿元。产业国产化、智能化升级需求持续攀升,但数据治理能力不足、数据价值难以释放仍是多数企业的核心短板。哥瑞利凭借iDEP智能大数据引擎平台的全链路数据治理能力与成熟落地成果,打通了工业数据从“存储成本”到“决策资产”的转化通路,以数据赋能AI制造、以AI优化生产运营,全方位激活半导体工厂生产潜能,为国内泛半导体产业智慧化转型、高质量发展提供坚实的软件技术支撑与落地实践范本。