华夏小康|寄云科技CEO时培昕：数据驱动高端制造数字化转型( 二 ) 寄云科技CEO时培昕受邀做客2

随着数据规模越来越庞大、数据类型越来越丰富，以及数据实时分析需求越来越高，无论指标计算还是深度分析，企业如何加速实现数据价值依然是其面临的极大考验。

数据分析离智能化目标相去甚远。

目前的数据分析主要以统计和对比为主，缺少结合领域知识的诊断、预测和优化分析。从海量多样性数据中获取有价值的关键数据，采用人工智能方法进行数据分析，是提升智能化水平的未来趋势。

时博士指出：高端制造的数字化转型是基于数据智能的指标优化。
即通过数据智能实现可量化的生产、经营以及资产性能指标优化。利用工业互联网把不同的IT和OT数据充分融合，在数据平台上构建起来一系列指标优化的能力。这个指标不仅包含底层设备的可靠性指标， oee指标等，还要包括生产过程中的产能、质量效率，以及企业的经营指标。所有指标的优化都基于对不同领域、不同部门、不同环节的数据集成和分析，进而来达到上述提到高端制造精准性强、实时性高、灵活性大，可预测、可优化的要求。

3、
高端制造数字化转型有路可循

通过近几年工业数字化应用实践和思考，寄云科技已逐渐看到高端制造数字化转型的方向和着力点。

以高端制造中极为复杂且精密的半导体行业
为例，面对半导体制造的关键生产步骤上千个、每道工序的工艺参数多达数千个、每道工序良率要求99.99%以上等显著特点，如何有效对海量多样性数据的分析处理，以及更好控制生产过程与品质成为巨大挑战。

时博士指出，针对于类似半导体的这类复杂性高端制造行业的数字化转型，构建以信息技术和自动化技术来构建IT和OT 高度融合的半导体智能化应用至关重要。即从设备端的海量、多样性数据中获取到关键的、可用的数据，通过大数据、物联网和人工智能的数据分析，构建一系列半导体行业的智能应用，提升设备管理能力、可靠性、帮助实时预测生产质量、加速配方优化效率以及提供标准通信及控制能力。

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基于NeuSeer工业互联网平台产品，寄云科技为半导体装备企业提供从数据采集、数据管理、数据分析和数据可视化的全流程一体化数据服务能力。在此基础上形成了
设备状态管理，设备监控，设备告警、配方管理，制程管理，制程分析
等应用，并可进一步提供质量分析、配方参数优化，虚拟量测和预测性维护等扩展智能应用，以有效实现企业对生产全局可追溯、可评价和数字化经营决策，加强设备智能管控可视化管理，提升综合良品率，以及减少设备非故障停机和智能调度管控。

智能应用：装备智能管控
基于寄云工业物联网平台和工业大数据平台，为多种半导体装备提供设备状态管理，设备监控，设备告警，配方管理，制程管理，制程分析等应用，帮助实现了3000点/秒/机台海量数据的写入和查询，关键工艺指标的实时监测，多台设备的集群管理，以及故障检测与分类、关键输出指标的稳定性控制等。

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智能应用：预测性维护 PdM

基于FDC输出数据，良率数据以及量测数据，利用MVA技术开发预测模型，根据预测故障发生时间，获得估计的故障发生时间(MTTF)范围和预测的可信度。提前做出应对计划，减少计划外downtime以及wafer 损伤风险。