在半导体制造领域，设备管理长期面临多重挑战，包括机台运行时间（Uptime）损失、产线良率（Line Yield）波动、工程师工作负荷过重以及人员流动导致的技术经验断层等问题。这些问题不仅影响生产效率，更直接制约着企业的成本控制与市场竞争力。针对这些痛点，中用科技推出基于序列大模型与知识计算引擎的设备智能体解决方案，通过智能化技术重构设备管理模式，为行业带来系统性突破。
该方案的核心优势之一在于显著提升机台运行稳定性。通过实时采集设备运行的全维度数据，系统能够捕捉关键参数的微小波动趋势，并利用动态监测模型实现精准预警。与传统依赖人工巡检的“黑箱”管理不同，智能体可构建设备全生命周期寿命模型，主动生成个性化预防性维护计划，将“事后维修”转变为“预测性维护”。这一转变有效规避了非计划停机风险，使机台综合利用率大幅提升，为产线连续稳定运行奠定基础，同时为良率提升与成本优化提供关键支撑。
在产线良率管理方面，智能体通过多维度数据融合实现突破。针对非计划宕机导致的产品报废问题，系统可实时监控设备健康状态，提前识别潜在运行风险并触发预警机制。通过建立标准化故障闭环处置流程，异常响应周期被大幅缩短，设备波动对良率的影响降至最低。更关键的是，系统深度关联设备运行数据与产线良率数据，运用根因定位算法精准锁定影响良率的核心因素，为工艺参数优化、设备性能改进提供数据驱动的决策依据。这种“发现-分析-改善-验证”的闭环管理，推动产线良率实现持续稳步提升。
工程师工作负荷的优化是该方案的另一亮点。通过智能聚类技术与多维度时序对齐算法，系统能够自动还原设备异常的完整演化路径，并过滤掉90%以上的无效告警。这一功能使工程师摆脱告警风暴的干扰，可快速聚焦故障根源，故障排查时间显著缩短，整体响应效率提升数倍。同时，系统内置的知识库可自动记录每次异常处置过程，将分散的非结构化经验转化为标准化知识资产，有效缓解了因人员流动导致的技术断层问题。
知识沉淀与智能进化能力构成该方案的技术护城河。中用科技设备智能体具备主动学习机制，每次异常事件处理后都会自动更新知识模型，将人工经验转化为可复用的智能决策规则。随着数据积累与模型优化，系统对复杂场景的适配能力不断增强，能够支持更多设备类型的智能化管理。这种从经验依赖到数据驱动、从人工决策到智能自治的升级，使设备管理真正实现可持续进化。
实际应用数据显示，该方案可帮助企业降低30%以上的设备全生命周期管理成本，同时延长设备稳定运行周期。通过提升产线可靠性与运营效益，半导体制造企业得以在激烈的市场竞争中构建差异化优势。目前，中用科技正持续拓展技术场景化应用，推动行业管理范式向主动预测式升级转型。
