对于半导体工厂而言，设备状态的一次异常波动，可能影响产能、良率和生产计划。设备团队每天都要面对同一类判断：这是一条普通报警，还是部件正在劣化？设备还能稳定运行多久？维修应该立即进行，还是安排在下一次计划停机？

随着半导体制造设备不断复杂化，设备传感器和监控参数持续增加，FDC记录的数据越来越细，报警信息也越来越多。传统固定阈值可以发现参数越界，却很难识别缓慢变化、多参数联合异常等潜在风险。工程师仍要从大量运行曲线、历史记录和维修经验中寻找线索，再决定如何处理。

如今，AI正在进入这一判断环节。格创东智将AI能力融入设备管理流程，通过设备健康评估、劣化趋势预测、维修策略推荐和执行优化，帮助设备团队把异常信号转化为可执行维修决策依据。

AI看状态，更早识别设备风险

传统监控关注参数有没有超过设定范围。AI关注的是多个指标如何变化，以及这种变化是否持续。一个指标短时波动未必代表设备异常；但当振动、温度、电流等指标在同一时间段持续偏移，设备风险就需要重新判断。

格创东智AI设备智能方案，通过融合设备传感器数据、工艺运行数据以及FDC 数据，实现设备运行状态全域感知。AI 能够从设备稳定运行阶段的多源数据中学习健康基线，再结合无监督、半监督学习识别偏离“正常状态”的信号。这一方法可更快适配产线迭代与新品导入。

在实际应用场景中，AI能够综合分析百余个传感器的动态关联，通过多变量耦合和时序分析，识别缓慢漂移与复合型异常，并推演未来12—24小时的性能衰减趋势，为后续预测和维修决策提供依据。

比起只看某一个参数是否越界，AI更关注温度、振动等多个信号是否在同一时间段发生持续变化。

图2 固定阈值报警与多变量健康评估

提前发现变化之后，还要判断风险来自哪里。

AI进一步结合历史数据与设备机理，回溯异常传播路径并锁定关键异变参数；对设备工程师而言，监控对象由单一参数扩展到设备整体状态，缓慢累积的风险也更容易被提前识别，故障排查时间缩短70%以上。

预警之后，AI继续推演维修方案

提前发现风险，只解决了“什么时候可能出问题”。设备管理还要回答剩余寿命还有多久，应该维修、更换还是继续运行，维修时间如何避开生产任务。

围绕设备状态、风险演变和维修执行，格创东智构建的设备智能体集群，将AI 能力融入预测性维护全过程。内置设备健康评估、预测性维护、维修策略推荐和执行优化等不同智能体。设备健康评估智能体综合设备运行数据，对设备当前健康状况进行评分；预测性维护智能体分析劣化趋势、剩余寿命和维修时机；维修策略推荐智能体结合设备状态，对比修、换、延等方案；执行优化智能体结合生产计划、人员和备件约束优化排程。并基于多智能体协同，让设备管理迈向数据驱动的主动维护模式。

在半导体CIM设备管理场景中，该方案支持与FDC、PMS联动，衔接异常捕捉、趋势预测、策略推荐和执行优化等设备管理环节，让设备管理从发现问题延续到维修安排，进一步提升维修响应与资源协调效率。

目前，该方案已在某面板龙头企业和某半导体硅片龙头企业上线应用，通过设备数据实时采集、AI分析和智能决策辅助，推动设备健康管理和预测性维护落地。

图3  从健康评估到执行优化

AI找知识，把维修资料带到故障现场

设备故障处置高度依赖工程师经验。面对异常报警，工程师通常要查异常报告、设备履历、维修记录、操作手册和SOP，再结合自身经验判断处理方式。

但随着设备数量增加和制造流程复杂化，设备知识越来越分散，新员工快速掌握经验存在一定难度，资深工程师积累的知识也难以规模化复用。

针对这一问题，格创东智基于3万家先进制造业客户服务经验和300+行业标杆案例的行业知识与项目经验积累，将通用模型能力与设备场景结合，为知识查询和故障处置提供更有针对性的辅助。格创东智打造的设备维修知识智能体，以异常报告、异常记录、设备维保记录和操作手册等内容为基础，构建设备知识智能问答和搜索能力。

工程师可围绕报警、故障类型或SOP等信息启用设备维修知识智能体查找相关资料，设备知识由此从分散文件转到统一的查询入口，AI将分散的设备知识带到故障现场，缩短从报警信息到处理依据的查找路径。

图 4 设备维修知识助手产品界面

从一条报警，到一项维修决定

AI进入设备管理后，带来的变化可以归纳为三各方面：监控从单一阈值走向设备健康评估；维护从故障后抢修走向劣化趋势预测；维修资料从分散查找走向智能问答。

在此基础上，格创东智通过设备健康评估、趋势预测、维修策略推荐与维修知识纳入统一的设备管理体系，使其围绕同一设备问题连续衔接，让报警之后的分析、判断与执行形成完整链路，平均故障诊断与决策时间由“小时级”缩短至“分钟级”。

从真实制造场景来看，格创东智AI设备智能方案已经在头部半导体制造企业中展开应用，并持续推动设备管理模式升级。

未来，随着工业AI进一步深度生产现场，设备智能化的工作模式将升级为风险更早被识别，维修决策有据可循，现场经验持续沉淀，实现从发现问题向自主治理的转变。格创东智AI 设备智能方案，让设备更懂自己，让制造更具确定性。