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AI和BI工具在半導體製造業中扮演著重要角色。AI 工具不僅能提高數據分析和檢測的效率,還能幫助企業更準確地預測與有效地優化;BI 工具則可協助管理層快速瞭解狀況,即時調整策略,從而在激烈的市場競爭中保持優勢。
數位轉型
智慧工廠
人效提升
AI和BI工具在半導體製造業中扮演著重要角色。AI 工具不僅能提高數據分析和檢測的效率,還能幫助企業更準確地預測與有效地優化;BI 工具則可協助管理層快速瞭解狀況,即時調整策略,從而在激烈的市場競爭中保持優勢。
陳建志
執行長
優智能執行長陳建志(右)與台灣帆軟客戶成功經理Terry(左)分享如何善用 AI+BI 工具驅動半導體產業迎向智慧製造。
優智能股份有限公司由國立陽明交通大學人工智慧系統檢測中心成立,專注於為製造業提供最佳AI 解決方案,協助企業快速導入 AI 技術,解決在生產流程中遇到的瓶頸。優智能開發的 AI 系統只需與生產設備或營運數據串接,即可監控、追蹤、記錄並控制完整生產流程,提供數據監控管理、異常偵測與排除建議、生產排程優化,以及設備健康預測功能。
「傳統分析方法已難以有效處理半導體產業在製造過程中產生的龐雜數據量。」優智能執行長陳建志指出,AI 工具可幫助半導體企業在識別、檢測與預測三大層面發揮效用。在識別方面,AI系統能辨識製程參數與產品良率的關聯,幫助工程師調整製程參數,提高產品品質;在檢測方面,AI能自動檢驗產品缺陷,提高檢查速度和準確性,即時反應產線異常;在預測方面,AI還可以運用歷史數據和實時數據,預估設備故障點,提前進行維護。
至於 BI 工具,可在數據呈現方面展現長處。台灣帆軟客戶成功經理朱郁文舉FineReport/FineBI 為例說明,BI 工具可整合不同數據源、預測並以可視化呈現所需數據。此外,朱郁文建議半導體企業可結合 AI+BI 技術,達成監控半導體良率、實現數位預警目標。
企業使用AI/BI工具能即時做出由數據所驅動之決策,而不僅是依照個人經驗做判斷。
隨著半導體製程複雜度與精確度逐漸提高,製造業越來越無法負荷重工與原料成本,因此,必須建置管理系統來降低風險。陳建志分享,優智能在製程上開發 Factory Edge-AI 產品,由 AI 分析、監控與診斷數據,並將分析結果反饋至戰情室。接者,朱郁文也提到,管理層可運用 BI 工具快速了解生產狀況,及時做出由數據所驅動之決策,改善過去僅依照個人經驗做判斷而造成的決策錯誤情形再次發生。
AI/BI 工具能幫助企業提升產品創新與開發效率,然而,應用新技術可能會遇到些許挑戰。陳建志指出,運用 AI 模型分析製程品質時,偶爾會有數據結果不如預期的狀況發生,此時相關人員就必須分析問題根源,可能是模型計算資源不足,或是製程數據與控制需改善。至於 BI 工具,朱郁文則分享,常見的挑戰是市面上 BI 平台使用門檻過高,或是 BI 廠商無法因應商業環境變化調整架構與功能,所幸,帆軟以 AI 技術推出FineChatBI,協助用戶更輕鬆使用BI 工具。
「讓員工像是戴上鋼鐵人盔甲般照亮整個企業!」即便上手 AI 工具需要花費成本,陳建志仍鼓勵企業善用 AI 技術。自從生成式 AI 的出現,降低了企業享用 AI 的門檻,過去須由專業人士撰寫程式才能串聯資料流,現在透過對談即可串聯與產出資料。因此,所有員工都可以善用AI結合BI,達到更好的工作效益,讓數據成為生產力!
優智能開發一款擷取表單關鍵資料的生成工具,使用者與 AI 對答便可產出所需資料。