想象一下，當您置身半導體工廠的中心——一個哪怕一微秒變化都能決定芯片成敗的“殘酷戰場"。在機器的嗡鳴與晶圓的傳送聲中，傳統的過程控制系統卻總是“反應遲鈍"，成為產能提升的瓶頸，甚至讓工廠承受著良率降低、資金損失的巨大風險。

當制程向更小節點邁進，半導體高產量的實現需要精度與速度的雙重突破。英?？礔abGuard智能工藝監控系統，正以AI與邊緣計算的突破性組合，重新定義半導體制造的效率邊界。

傳統過程控制模式的瓶頸：當“實時響應"成為奢望

在當前行業趨勢下，半導體制造工程師們面臨的挑戰是：如何在實時或逐次運行（RbR）中捕捉細微工藝變化并完成系統調整。然而，部署于中央服務器的傳統人工智能解決方案存在致命延遲 —— 當先進傳感器采集的關鍵數據經傳輸、分析再反饋至設備時，*佳行動窗口已關閉。這直接導致產線故障頻發、停機時間延長、產量波動加劇，成為制約產能提升的核心痛點。

英?？档母镄侣窂剑哼吘堿I重構工藝控制邏輯

作為半導體行業的過程監控和故障檢測系統，英?？礔abGuard通過三大核心突破助力半導體產能躍升：

1.邊緣計算架構：讓AI貼近“數據源頭"

基于Libtorch庫與PyTorch框架，FabGuard將深度學習模型直接部署于數據采集端（如設備邊緣節點），實現微秒級實時分析，消除中央服務器的傳輸延遲。這一**在低開放面積蝕刻等場景中效果明顯：傳統單變量信號分析難以捕捉復雜多變量數據關聯，而FabGuard的深度學習模型可現場解析多維信號，精準預測工藝端點并自動完成參數調整，顯著提升檢測靈敏度，保障制造流程的穩定性與可靠性。

2.深度學習模型驅動的異常防控

自動檢測流程轉變：通過SmartFDC®技術與無監督機器學習算法，系統可基于歷史數據自動檢測流程轉變。

前置攔截、異常檢測：依靠深度學習異常檢測模型，FabGuard能夠實時、持續地監控來自石英晶體微天平（QCM）等處的傳感器的數據，并自動識別和標記異常，避免問題流入下游工序。

3.全鏈路集成能力：打通設備與數據壁壘

FabGuard 具備跨平臺兼容性，可無縫連接傳感器、流程設備、物聯網（IIoT）系統，支持本地部署與云端協同。工程師可通過統一界面實時監控全局設備性能，深入了解工具性能和流程效率，從而做出更明智的決策。

實際效能提升：更智能、更快速、更精準

FabGuard 的AI應用正為不少工廠帶來實質性變革：

實時處理： 即時數據分析，消除了延遲，使決策更快、更有效。

產量提升： 通過**的端點檢測和前瞻性的異常識別，*大限度地減少了生產故障，提高了總體產量。

運行效率： 與現有系統無縫集成，并在邊緣節點上自動分配模型，確保了所有工具性能一致。

節約成本： 浪費減少與周期時間的縮短，直接轉化為了可觀的投資回報。

擁抱AI驅動的制造未來

對于追求精度與速度的半導體制造商而言，FabGuard不僅是一次技術升級，更是一場制程控制的 —— 它將挑戰轉化為戰略優勢，讓每一個微秒級的決策都成為產能躍升的推動力。