日前博星配资，由国产智能工业软件企业赛美特主办的“AI无界·智联未来Al Defines the New Fab”AI制造应用峰会在上海召开，与会代表共议AI赋能智能制造的趋势与落地实践。赛美特集团董事长兼CEO李钢江介绍了公司的“AI智造”生态体系，提出以 AI Agent知识库、AI检测识别、AI效率管理、AI良率管理四大核心方向，凭借AI技术，重塑制造生态。
据介绍，AI Agent知识库基于知识图谱技术，整合工厂运营、生产管理、设备维护等全流程数据，形成数字化知识沉淀，助力企业提升综合竞争力；AI检测识别结合AI视觉与机器学习等，实现缺陷分类、质检流程优化，未来计划融合大模型提升检测精度；AI效率管理通过AI赋能的高级排程系统与实时决策系统等，动态优化生产节奏与物流调度，提升设备利用率与生产效率；AI良率管理引入虚拟量测与过程控制技术，运用AI算法自动调整参数，降低误报率，显著提升良率。
当前，人工智能技术正加速渗透制造业，推动生产模式向智能化、自主化转型。作为国内少数通过多家12吋晶圆厂量产验证的全自动化国产CIM解决方案服务商博星配资，赛美特近年来持续拓展智能制造产品矩阵，覆盖半导体、光伏、面板等多个领域。
李钢江表示：“制造业正经历从信息化到智能化的关键转折。AI技术的深度应用将重构生产逻辑，助力企业突破产能与良率瓶颈。赛美特作为国产智能工业软件领军企业，凭借行业Know-How，全面融合AI技术，持续为制造挖掘无限价值，推动AI技术深入产业，助力产业智能化、自主化升级。”
目前公司正带领一支横跨中国、新加坡、马来西亚、韩国、日本的国际化团队，不仅研究技术突破，还关注“行业延伸、软硬结合、产品创新、全球布局”博星配资，为中国半导体制造升级提供关键技术支撑，助推更多行业打造会思考的全自动化智能工厂，实现智能化、自主化转型。
半导体制造因工艺复杂、供应链全球化、管理动态性强等特点，面临效率与良率提升的双重挑战。
赛美特集团首席营销官李光珠指出，设备综合效率（OEE）是衡量半导体工厂竞争力的核心指标，需建立“监控-报警-分析-处理”的实时响应体系。对此，赛美特提出以AI驱动的自主制造体系，通过AI Robot实时采集数据、预测问题并自动调整参数，能够通过自主监控、预测、诊断、控制实现生产闭环，实现“零损失”生产目标。
赛美特集团首席科学家闵东植进一步分享了全球领先企业在AI工艺优化、数字孪生与仿真、AI质量检测、预测性维护及生成式AI设计等方向的落地应用案例，并为大家介绍机器学习（ML）与深度学习（DL）技术分别在工艺优化、缺陷检测等领域发挥的关键作用。他提到，目前凭借量产验证的机器学习（ML）技术与系统整合能力，赛美特能提供无代码平台、AutoML、可解释AI及小数据实时学习的系统产品，覆盖缺陷检测、工艺控制、虚拟量测等模块，助力客户快速构建自主制造能力。
赛美特集团AI首席专家Dea-Soo Han围绕动态AI（Dynamic AI）在半导体智能工厂的应用展开深度解读，揭示传统静态模型的局限性与动态AI的突破性价值。通过实时多变量分析、可解释AI（XAI）及小数据自主学习三大能力，动态AI可构建“数据采集-分析-控制-反馈”全流程管理系统，将问题预测前置。据介绍，半导体行业已进入“实时智能”时代，动态AI将是突破技术封锁、实现自主可控的关键一步，而赛美特正在让制造工厂从“由工艺主导的经验主义”转向“AI驱动的科学决策”。
2024年3月，赛美特宣布完成数亿元C+轮融资，该轮融资由成都策源资本领投，允泰资本、申万宏源、蓝海洋基金、兴业银行等跟投，融资资金主要用于产研投入和人才储备博星配资，并加速海外市场拓展，已启动上市流程。
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