中用科技設備智能體：顯著提升設備UPTIME，降低維護成本

半導體行業設備管理面臨Uptime損失、Line yield損失、設備工程師Loading大、人員流動導致知識無法沉淀等多重挑戰。

中用科技設備智能體以序列大模型 + 知識計算引擎為核心技術，重構半導體設備管理模式。為半導體企業設備管理帶來以下顯著提升：

1、提升機臺Uptime

以智能自動恢復技術為核心，實時采集設備運行全維度數據、捕捉關鍵參數波動趨勢及潛在異常，實現設備健康狀態的動態監測、精準預警與全流程追溯，打破傳統設備管理的“黑箱”困境。依托設備運行大數據與全生命周期壽命模型，主動生成個性化預防性維護計劃，徹底打破“事后維修”的被動格局，轉為“預測性維護”的主動管控，從源頭規避設備潛在隱患，杜絕非計劃停機現象。此舉可有效提升機臺Uptime及綜合利用率，筑牢產線連續穩定運行的基礎，為后續Line Yield提升、生產成本降低及整體產能效率優化提供核心支撐，實現設備價值最大化。

2、提升Line Yield

聚焦非計劃宕機引發的產品報廢痛點，通過全維度設備健康狀態實時監控，精準識別各類潛在運行風險并提前發出預警，推動設備管理從“被動響應故障”向“主動預防異常”轉型。建立標準化、高效化故障快速閉環處置機制，大幅縮短異常響應與處置周期，最大限度降低設備運行波動對產線良率的沖擊。同時，深度打通設備運行數據與產線良率數據，通過多維度關聯分析、根因定位算法，精準鎖定影響良率的核心瓶頸與根本原因，為工藝參數優化、設備性能改善及維護策略迭代提供科學、精準的數據支撐。構建“發現異?！治龈颉獙嵤└纳啤炞C效果”的全流程閉環管理體系，持續推動產線良率穩步攀升，實現產線高效、穩定、高質量運行。

3、降低工程師Loading

有效降低工程師負荷，通過智能聚類整合、多維度時序對齊等先進技術，精準還原設備異常的完整演化過程與傳導路徑。智能體可自動過濾 90% 以上無效告警與干擾信息，避免告警風暴對工程師正常工作的影響，讓工程師從繁雜的告警處理中解放出來，快速精準定位故障根源，顯著縮短故障排查時間，全面提升故障響應與處置效率。

4、沉淀Knowledge

中用科技設備智能體具備強大的主動學習與自主進化能力。每一次設備異常事件與處置過程，系統都會自動記錄、學習并沉淀經驗，將原本分散、非結構化的故障案例、人工實操經驗與處理流程，轉化為可復用、可傳承、可迭代的標準化知識資產。通過持續積累與模型優化，實現知識體系的不斷完善與智能決策能力的持續提升，讓智能體越用越聰明、越用越精準，能夠高效適配更多類型設備、更復雜場景的智能化管理需求，真正實現從經驗依賴到數據驅動、從人工決策到智能自治的全面升級。

中用科技設備智能體可幫助客戶降低 30% 以上設備全生命周期管理成本，有效提升設備穩定運行周期，全面強化產線可靠性與運營效益。未來，中用科技將利用優勢人工智能技術，持續開拓場景化應用，推動半導體制造行業從被動式管理向主動預測、主動式管理的結構性升級。