半导体失效分析 AI 解决方案
半导体行业 AI 转型的首个深度场景,让 FA 经验越用越厚
点击播放 · 可随时暂停,不自动播放以保持页面流畅
































半导体失效分析的三道坎:经验、流程、数据全卡壳
知识孤岛
经验无法沉淀
每位 FA 工程师的经验分散在个人电脑里——历史案例、分析笔记、实验记录互不共享。资深工程师一离职,宝贵经验随之流失,新人往往要半年以上才能独立上手。
重复劳动
流程无法标准化
每遇失效案例,工程师要花大量时间翻阅历史档案、查找相似案例、阅读专业文献,制定一份分析方案动辄数小时到数天,相似问题反复从头分析。
数据断层
数据无法闭环
不同团队、不同工程师的分析流程参差不齐,没有统一的工作流规范,质量难以保证,管理层缺乏全局数据视图来驱动决策优化。
共同点 —— 经验无法沉淀 · 流程无法标准化 · 数据无法闭环
一套系统,覆盖从案例创建到知识入库的全闭环
知识库(沉淀经验)+ ReAct 智能体(释放经验)= FA 团队的 AI 第二大脑
五大核心能力 · 一个完整闭环
从流程标准化到 AI 自主推理,每个能力都对应 FA 团队的真实业务闭环
六阶段闭环工作流
流程标准化从案例创建到知识入库,六阶段闭环 + 可回退状态机,把分散的 FA 流程变成可执行、可追溯的企业标准。
闭环状态机
- 六阶段:案例创建 → AI 分析 → 实验验证 → 案例闭环 → 归档审批 → 知识入库
- 可回退状态机:任何阶段发现问题均可退回重处理,状态转换有明确条件
- 自动编号 FA-YYYYMMDD-XXXX,案例唯一可追溯
角色与权限
- RBAC 四角色:FA 工程师 / 申请人员 / 审核人员 / 管理层,各司其职
- 不同角色只能看到和操作权限范围内的功能,数据安全可控
- 附件支持照片、测试报告、显微图像等多种格式
实验过程留痕
- 记录每步分析过程(X-Ray / SEM / EDS / FIB),标注根因
- 支持步骤调整与补充,分析链条完整可回溯
- 为后续归档和知识复用打下结构化数据基础
半导体 AI 转型全景:从 FA 切入,逐步扩展
失效分析是首个深度落地场景,以下方向可按需扩展,一套底座覆盖全链路
失效分析(FA)
已深度落地ReAct 智能体 + 知识飞轮,让 FA 经验越用越厚,分析方案从数天压缩到小时级
✓ 本方案核心 · 已深度落地
良率分析
可扩展缺陷图谱与 wafer map 数据 AI 归因,良率异常快速定位根因工序
工艺参数优化
可扩展从历史报工挖出良品参数区间,把老师傅调参经验变成可复用数据
可靠性验证(RA)
可扩展RA 测试数据沉淀入库,寿命预测与失效模式预警,反哺设计与工艺
设计验证
可扩展设计规则与历史失效案例库校验,tape-out 前前置发现风险
设备预测维护
可扩展机台健康度 + RUL 寿命预测,非计划停机下降,维护避开生产高峰
一套 Agent + 知识库 + RAG 底座,FA 之外的场景按需开通,不重复建设。
实践效果
从经验驱动到数据驱动,全链路可量化的回报
4.2h
平均方案耗时
AI 分析63%
案例复用率
知识沉淀78.5%
归档完整度
闭环管理分钟级
方案初稿生成
提效永不丢失
经验传承
资产化月级
新人上手周期
降本892
已归档案例
知识库100%
建议可溯源
可信度一次投入,长期收益
知识库越用越丰富,AI 建议越来越精准,系统价值持续增长
以上数据基于内部测试与典型场景,实际落地效果因项目复杂度、数据规模、行业差异而有所不同,仅供参考。
CLIENTS合作客户墙 / TRUSTED CLIENTS
合作客户多家领先高校机构、企业组织认可
























图博数智部分合作客户,排名无先后之分
四个理由,选我们而不是普通 AI 工具
AI 推理深度
套壳聊天机器人,问完即走,单次检索就出结论
ReAct 多轮推理 + 工具调用,AI 自主决定还需查什么
检索全面性
单一关键词或纯向量检索,顾此失彼
SQL 精确 + RAG 语义双通道,准确率与召回率兼得
结果可信度
黑箱输出,无法验证,只能选择相信
引用溯源,每个建议标注出处,可追溯可验证
知识积累
用一次算一次,经验随人员流动而流失
案例自动归档入库,知识飞轮越转越厚
我们交付的不是软件,是一套越用越聪明的 FA 知识资产体系。
全栈自研 · 图博 AI 平台底座
从 GPU 算力调度到知识库,底层全自研——更省、更稳、可扩展。
GPU 算力精细调度
按显存与算力切分,一张卡跑多个模型,告别整卡独占的闲置浪费。
跨节点算力池
不同型号、不同机器的 GPU 统一感知、统一调度,算力吃干榨净。
弹性扩缩容
流量峰谷自动伸缩,显存分片级扩容,不再为峰值常备闲置算力。
多租户硬件级隔离
每个分片独立隔离,一个任务异常不影响同卡其它业务,生产开发同卡无忧。
传统 GPU 利用率普遍 <25% · 图博精细化调度,让 同样硬件承载更多业务
了解技术底座落地路径:分四步走,1 个月见雏形
从见效最快的环节切入,每一步都有可见的回报,不赌全盘
知识库 + 流程数字化
- FA 知识库搭建
- 案例创建与状态机
- 归档流程标准化
先把经验和流程沉淀下来
ReAct 分析引擎上线
- ReAct 智能体部署
- 双通道检索
- 三段式输出 + 引用溯源
AI 分析能力成型
FA Chat + 数据看板
- FA Chat 助手
- 五大指标看板
- 多知识库管理
全员可用、全局可视
跨产线扩展
- 多产品线知识库
- 预测性根因
- 对接 MES / 品质系统
组织级 FA 智能体
相关文章

企业AI智能体能做什么五个已验证场景
企业AI智能体能做什么?五个已验证场景 最近有人问,图老师,AI智能体到底能帮企业干什么,是不是又炒概念? 说实话,2025年大家还在问"AI能不能用",2026年已经开始问"AI智能体能干什么"了。 这个转变说明一件事,企业不再满足于AI...

AI项目里最累的活几乎没人愿意讲
AI项目里最累的活,几乎没人愿意讲 有人问,图老师,企业AI落地到底累在哪? 说实话,写代码不累,调模型不累,搭系统也不累。 最累的活,是让企业里那些"干了十几年、全在脑子里"的经验,变成AI能用的东西。 这个活,没人愿意讲,因为它太碎了、...

砸60万定制的AI没人用企业AI落地别急着替代人
砸60万定制的AI没人用,企业AI落地别急着替代人 最近碰到一个制造业老板,砸了60多万请人定制AI,本想替代销售团队做客户报价,结果大半年过去,系统搁那儿没人用。 他原本盘算,报价不就是BOM成本加利润,喂给AI自动算,能省掉大半个报价组...
下一步,从一个 FA 场景诊断开始
专家评估你最值得用 AI 的失效分析环节,1 周出方案