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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

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CHALLENGES

半导体失效分析的三道坎:经验、流程、数据全卡壳

01

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。

02

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。

03

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

SOLUTION

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

半导体失效分析闭环管理系统架构图
5 CAPABILITIES

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

01 · 六阶段闭环工作流 banner
01

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
TRANSFORMATION

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。

RESULTS

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

图博数智部分合作客户,排名无先后之分

ADVANTAGES

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。

TECHNOLOGY · 技术底座

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
ROADMAP

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

阶段一第 1 个月

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

阶段二第 2–3 月

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

阶段三第 4–6 月

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

阶段四第 7–12 月

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

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