De acordo com pt.wedoany.com-A essência da fabricação de semicondutores é combater a incerteza do processo na escala nanométrica. Qualquer desvio de parâmetro pode causar flutuações no rendimento. Os sistemas tradicionais de gestão da qualidade enfrentam o conflito entre o acúmulo de dados e a eficiência na tomada de decisões. Os engenheiros de qualidade precisam alternar entre vários sistemas, e a resposta a anomalias consome muito tempo. Grande parte da mão de obra é gasta no rastreamento de dados e na elaboração de relatórios, deixando um tempo relativamente limitado para a otimização do processo.
A solução de Agente de IA para Gestão da Qualidade lançada pela Gechuang Dongzhi introduz a capacidade de tomada de decisão inteligente em todo o processo de controle de qualidade, cobrindo desde a compra de matérias-primas, o processo produtivo até a inspeção de produtos acabados. A solução constrói um centro de decisão de qualidade baseado na colaboração de múltiplos agentes, incluindo o Agente de Base de Conhecimento de Qualidade, o Agente de Análise de Problemas, o Agente de Tomada de Decisão Inteligente, o Agente de Análise de Modos de Falha e Efeitos (FMEA), o Agente de Auditoria, o Agente de Geração de Relatórios e o Agente de Ferramentas de Qualidade, formando uma capacidade de ciclo fechado desde a detecção de anomalias, análise da causa raiz até a implementação de melhorias. No cenário de fabricação de semicondutores, o sistema é capaz de identificar a significância estatística dos desvios de parâmetros, filtrar proativamente alertas inválidos, reduzindo o número de alertas em mais de 50%.
O Agente de Base de Conhecimento de Qualidade, atuando como o centro de memória do sistema, varre continuamente fluxos de dados em tempo real provenientes de sistemas de Inspeção Óptica Automática (AOI), Controle Estatístico de Processo (SPC) e Detecção de Falhas e Classificação (FDC). Este agente integra um gráfico de conhecimento do processo de fabricação de semicondutores. Cada processo e conclusão do tratamento de anomalias é sedimentado em um gráfico de casos de qualidade pesquisável, permitindo que os engenheiros obtenham soluções históricas por meio de linguagem natural. Após a confirmação de uma anomalia, o Agente de Análise de Problemas recupera automaticamente registros de manutenção de equipamentos, dados de linha de base de equipamentos do mesmo modelo, logs de alterações de processo e informações de lotes de matérias-primas, gerando um relatório quantitativo que inclui a localização da causa raiz e uma avaliação do nível de confiança.
Na aplicação em uma empresa fabricante de chips, após a implementação da solução de Agente de IA para Gestão da Qualidade, a taxa de utilização dos dados de qualidade aumentou 50%, a eficiência dos processos de qualidade pelos engenheiros melhorou 30%, e o foco da equipe mudou de uma resposta reativa para a otimização da janela do processo e a prevenção de defeitos. O sistema também aumentou a competitividade da empresa durante auditorias de clientes.
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