www.hand-china.com 半导体行业智能制造业务链优化与 集成管理解决方案 目录 半导体行业总体方案与建议 1 2 关键点解决方案 2 半导体制造业务链和管理难点 3 业务链 设计 晶圆制造 晶圆测试 封装测试 J FAB 美国总部 海外委外 松江 海外委外 松江 海外委外 重庆 重庆 重庆 节点越多，管理难度越高：订单承接、转单制造、委外加工 1. 采购价格差异 PPV 发票价格差异 IPV 成本中心差异 制造用量差异 库存盘点差异 资源用量差异 1) 采购相关差异  采购优化 2) 用量差异  生产能力及效率优化 3) 实际 / 预算 费用差异分析  成本削减 供应商优化 损失率分析改进 工艺流程改进 寻找差异原因 ( 考虑 资源能力计划及长期投资计划 ) 稳定的长期合同 / 期货合同 库存管理 差异分析类型

读书笔记 用得上 营销知识全景解析系列 增长是一切企业问题解决的入口 数字化时代 企业增长地图系统化搭建与优化路径 1 咨询顾问，市场增长战略专家，任科特勒咨询（ KMG ） 中国区管理合伙人，师从菲利普 · 科特勒，为世界 500 强 与创新型公司的管理者提供深度的市场战略决策咨 询服 务。 著有《数字时代的营销战略》《首席增长官：从 CMO 到

其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识. 这种新型体系旨在提高核心工业软件的数 据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用 性能评估与整定系统为例, 展示了工业大模 型赋能核心工业软件的应用效果. 在此示例中, 分析智能体负责整体调度, 协调感知智能体获取数据、 图表智能体进行绘制、诊断智能体分析原因以及控制智能体提供参数优化方案, 各智能体通过事件总 线实现松耦合交互. 这证明了通过智能体之间的协同作用, 能够提升工业数据的透明化和工业场景的 智能化水平. 关键词 流程工业, 智能工厂, 新型核心工业软件, 工业大模型 第 55 卷 第 7 期 1784 作为 “制造强国” 的重要组成部分, 已成为推动产业升级、提升质量和效益的核心动力 [3]. 在流程工 业领域智能制造的快速发展过程中, 通过引入生产管理、实时优化、先进过程控制、零手动操作等技 术, 基于分布式控制系统 (distributed control system, DCS) 和可编程逻辑控制器 (programmable logic controller

提高生 产效率。 芯片制造商们深知精益制造的优势至关重要，但其中大多数公司也明白，在当今要求苛刻 的市场中，光靠精益制造是不够的。如今，如果仅保持精益而不向智能制造演进，会限制 敏捷性、制造优化、风险管理和竞争力，而这些方面对每家半导体制造商的发展壮大都至 关重要。 通过智能制造将精益制造优势提升到一个新的高度 单独的精益制造可能已接近其能力极限，但如果通过智能制造对其加以强化，精益制造的 制造的 优势似乎几近于无穷无尽。 原因何在？智能制造最初作为工业 4.01 的一个组成部分出现，它增加了将仿真、执行控制 和分析相结合所需的数字化，从而在不影响精益制造收益的情况下，持续优化无返工的高 良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造环境中实现更高产出。 精益制造正在向更智能的 半导体制造流程演进 2 制 造 4.0 优 化曲 线 优化程度 优化行动 复杂性障碍 完全集成的数字化方案释放出 工业 4.0 的全部潜力 资产效率 生产成本 质量 潜在优势 高达 30% 20% 10% 10% 高达 50% 高达 20% 传 统 精 益优 化曲 线 实时数据采集、规划、仿真和生产优化让半导体制造更智能 精益制造注重历史数据。精益制造使用过去的生产数据来确定和消除非增值

型， 以通信和感知构筑坚实底座，以智能和价值编织无限循环，勾勒出从数据采集、传输、 理解、决策到执行、结算的完整闭环。这个闭环不是线性的流程，而是生生不息的螺 旋上升，每一次循环都在积累经验、优化算法、创造价值。 图谱的核心创新在于其独特的视觉呈现和逻辑架构。通信与感知作为双基座，承载着 整个产业的数据流动；智能与价值形成的无限符号"∞"，象征着技术创新与商业价值 的永续循环。这种设计 瓶颈。第三是经济性考量，随着 端侧算力成本的持续下降和云端带宽成本的相对上升，在端侧完成大部分计算任务在 经济上变得更加合理。 而端侧 AI 的持续迭代，得益于算力、通信、存储等基础能力的协同优化。 图：端侧 AI 的三角定律，智次方研究院绘制 · 2 轻量化模型技术将在 2026 年取得突破性进展。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技 术的综合应用，主流的视觉识别模型已经可以压缩到 10MB 6G 技术的预研和卫星通信的融合， 端侧设备将获得更加泛在和可靠的连接能力。同时，端边云协同的智能编排技术将更 加成熟，根据任务特性、网络状况、算力分布等因素动态分配计算任务，实现整体效 率的最优化。端侧 AI 不再是云端 AI 的简化版本，而是形成了各具特色、相互补充的 智能计算生态，共同推动 AIoT 产业向更加智能、高效、普惠的方向发展。 洞察 2 多模态智能原生：感知数据即资产，视觉+雷达+声学的融合将成为默认配置；

工智能、数字孪生等先进创新融合技术，已成为产业数字化转型升级的关键驱 动力。分析了数智融合孪生技术的产生背景，并围绕其赋能下一代智能制造工 厂建设展开探讨。产业实验说明，数智融合孪生技术对提高生产效率、优化成 本、提升竞争力及应对风险作用显著，作为智能制造核心支撑，正加速产业智能 化，助推新质生产力发展。 Abstract： The rapid development of the digital 参数调整带来的变化，极大地降低物理原型制作的成 本和时间，有效实现设计过程中的降本增效。该技术 随着工业物联网和智能制造的兴起，在 21 世纪 10 年 代迅速发展，被广泛应用于产品全生命周期管理和工 业过程优化 ［1］。 当前，中国已成为全球数字孪生研究与应用最活 跃的地区之一。根据艾瑞咨询数据，2020 年至 2025 年，中国数字孪生市场规模逐年增长，持续保持高增 长率。2022 年中国数字孪生市场规模突破百亿，预计 AI 实时监控复杂系统的运行 状态，提前识别潜在风险，辅助或自动完成决策。充 分挖掘物理运行过程产生的数据，并结合 AI的模式识 别和推理能力，实现对运行状况的智慧解析，为优化 决策提供支持。利用智能化决策牵引优化作业流程， 显著提高业务运行的安全性和可靠性 ［8］。 c）预测性管理。通过对历史数据和实时数据进 行机器学习，数字孪生模型可以提前预测未来趋势和 潜在问题，实现预测性维护和主动干预。例如某企业

电气 股份有限公司（简称哈电股份）牵头发起并 100%出资建立的发电设备 制造业集科研、新产品开发与科技成果工程化、产业化推广应用为一 体的科技型公司。结合我国发电设备制造业产业规模和结构不断优化 调整、制造工艺研发能力不断提高、新产品新技术不断涌现、关键核 心技术的攻关力度不断加大、产业链数字化智能化升级、更清洁高效 大容量的经济化运行等行业发展特点，面向国家重大战略，以攻克技 术 同建立不同的模型，并确立相关的耦合变量与参数，进行并行计算， 有关变量可在多级计算机间传输。 2.基于消息分发的异构系统集成技术 数字孪生管理系统需要实现数字化映射、监测、诊断、预测、仿 真、优化等功能，对系统集成的数据量需求大、实时性要求高、信息 同步要求高。本项目提出基于消息分发中间件的异构系统集成技术， 通过消息分发中间件打通不同系统之间的数据接口,使得孪生体全生命 周期过程中所 数字孪生应用对整个生命周期中现实和虚拟的同步需求较高。本 项目通过虚实同步技术，保证在设备运行调试期间，物理环境中发生 的任何更改及产生的运行数据都能输入至数字孪生体的仿真模型中进 行不断优化运算，实现与物理环境的实时同步。 4.基于能量传递的电力装备模型互操作关键技术 基于设备部件属性以及拓扑连接对不同部件之间互操作性的影响， 构建部件间互操作模型，确定部件间模型互操作所需要传递的数据，

智能联网产品运维服务 • 绿色制造 • 广域电网测量 WAMS • 能源装备的远程运维 • 新能源分析与优化 • 停电预测和过载预警 • 飞行安全监控 • 航空器维护 • 航路管理，能耗优化 • 物探大数据管理和共享 • 油气生产物联网 • 管道完整性管理、能耗优化 轨道交通 • 列车运维 • 行车安全 • 环境安全 船舶 • 设备综合保障 • 降低船舶能耗 化。最终的“智能信息”可以供决策 者（在必要时实时）使用，或者作 为各工业系统中更广泛的资产优化 或战略决策流程的一部分。 各种产生数据的机器 工业大数据 循环体系 机器数据采集 专有机器数据流 提取存储 基于机器 特征的算 法和数据 分析 可视远程和集 中数据以及智 能信息 优化机器 的数据流 返回机器 各种基于机器以 及机器上下文的 分析模型 机器数据系统 工业大数据的核心：机器数据 大数据基础平台 - 数据分析能力  历史数据分析，通过对历史数据进行整合和分析，建立工业级 的预测模型，以进行更有效的生产和运营。  实时数据处理，通过分析实时数据检测设备状态、预防设备故 障、优化生产过程。 主要数据分析类型： 1. 描述性分析 2. 规定性分析 3. 预测性分析 基于对数据的统计分析，描 述数据表现出的现象与客观 规律 利用历史数据建立分析模型 和规范的分析流程，建立数

智能巡店 服务打分 每日签到 实施准备 移动报表 基础核算 集团报表 我的 … … 文库 日程 统一中台全端协同： • 线上线下各种端通过连接统一的全渠道运营平台 ，实现全局统筹优化、全局资源整合共享 ，全局交 易服务一体化； • 为不同端提供单一准确的信息视图：统一商品视图、统一库存视图、统一客户信息视图、统一订单 服务视图； • 为不同端提供单一处理引擎 适合高净值客户不 同渠道来源的转化 方法 区分低端客户的营 销手段 挖掘销售购买产品 成熟客户阶段 拉式 潜在客户 推式 目标客户阶段 营销服务流程优化 会员全生命周期 如何挖掘更多潜在客户 …… 如何提升客户价值 如何量化考核绩效 如何推动客户消费 如何高效业务协同 如何合理分配资源 成交客户阶段 预约来店 美容护理 付款结算 技师 静态数据维护 7. 最终用户培训 8. 模拟演练 9. 切换动员会 10. 动态数据维护 11. 系统切换检查 12. 系统切换运行 PS: 里程碑回顾及评估 瀑布式交付、 业务优化分析、 项目全面管控、 任务精细化、 五阶培训贯穿。 1. 组建顾问团队 2. 内部交接 3. 资料提取准备 4. 首次拜访 5. 组建客户实施组织 6. 项目管理机制建立

数学、计算机科学、心理学等多学科的理论知识。 人工智能不只是模拟人类的行为或思维，更是一种通过算法和数据分析来解决问 题、优化流程和辅助决策的科学，其核心在于使机器具备一定程度的感知、理解、 推理、学习和决策等能力，实现人机交互，提高计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 性化的教学辅导，使 学习变得更加高效和便捷，实现真正的因材施教。AIGC技术可以创建虚拟的教师和 9 学习环境，为学生提供内容更丰富、互动性更强的学习体验。AI和AIGC技术可以更 高效地生成和优化教育资源，如教案、课件和教学视频、虚拟情境等，大大减轻教 师的工作负担，实现教育资源共享和高效利用。 随着AI和AIGC技术的不断发展，数字化技术将与教育深度融合，为教育事业的发展 注入新的活力和 用知识资源。 其次，AI技术的广泛应用对教育领域提出了新的要求。传统的教育方式和内容需要 与时俱进地进行改革创新，以适应新时代下人才培养的需求。这包括教育理念的更 新、教学方法的改进以及教育资源的优化配置等方面。如图1-10所示，AI时代的教 育理念、教育方法需要同步革新。 18 图1-10 AI时代的教育理念、教育方法需要同步革新 此外，随着机器智能在某些领域逐渐超越人类智能，我们也需要重新思考机器与人