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( 三 ) 寄云科技CEO时培昕受邀做客2

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智能应用：虚拟量测 VM

利用工艺流程和晶圆状态信息（包括upstream量测和/或传感器数据）预测工艺后量测结果。使用人工智能算法对芯片制造工艺参数和量测结果进行建模分析，包括厚度、缺陷密度/数量、方块电阻、以及在线电测试结果等。

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智能应用：智能配方优化 ROS

通过人工智能算法加快配方开发速度，减少可变性并拓宽工艺窗口，可用于优化单个腔室和整个设备，根据对结果的预测自动修改配方参数或选择控制参数，提高加工性能和生产效率。

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因此，针对高端制造企业数字化能力的构建，不得不提到工业互联网平台。寄云科技认为，工业互联网平台作为支撑工业企业数字化转型的新基座，是数字化转型的标配能力，能够起到加速整个数据价值传递过程的作用。

制造企业通过工业互联网平台应用，从设备端汇总来自不同环节的IT/OT数据，通过数据采集和集成，数据清洗和治理，数据的统一存储，以及数据的分析和建模，再通过快速的应用开发来去构建设备管理、生产管理、以及经营管理三个层面的指标优化能力。这三层通过释放数据的价值环环相扣，最终实现企业经营利润的提升以及经营风险的规避。

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高端制造行业是寄云科技产品和服务的主战场。基于数据智能的NeuSeer工业互联网，
能够有效的帮助高端制造的客户改进设备可靠性提升、质量异常诊断和预测、产能分析和预测、供应链优化、和降低运维成本等核心价值及关键指标，构建一系列针对高端制造的过程控制和经营决策能力，创造客户价值
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1、经营指标优化：实时生产决策

对于大批量的工业品生产，连续生产至关重要，它不仅需要大量的自动化设备以及全流程的过程控制系统，实现多个流程的无人自动化生产，更需要结合设备状态数据的实时分析，对设备可靠性、关键部件的使用寿命进行预测，通过优化设备参数和维护策略来避免非计划停机带来的生产中断；同时，还需要通过量化的生产效率指标，持续减少自动化过程中的人为不确定因素，提高产能和生产效率；