传统CIM系统作为半导体制造的核心管控载体,长期承担生产流程管控、数据归集、工单调度等基础功能,但受限于固定化、流程化的运行逻辑,无法适配当下复杂多变的产线异常处理、精细化良率管控、高效率生产调度需求,难以破解行业提质、增效、降本的核心痛点。

在此行业变革背景下,AI技术与CIM系统的深度融合,成为重构半导体智能制造体系、解锁产业新增长的核心路径。哥瑞利依托近二十年泛半导体行业深耕经验与多家产线落地案例,自主研发GloryIGI行业大模型与LOFA黑灯工厂助理,以AI赋能传统CIM体系升级,通过“技术补强、场景落地、全域赋能”的差异化路径,重塑行业CIM价值体系,打破传统工业软件的能力边界。

区别于行业多数AI产品“重概念、轻落地、通用性强、行业适配弱”的短板,哥瑞利GloryIGI行业大模型是专为泛半导体制造场景定制研发的工业级大模型,结合 LOFA黑灯工厂助理深度贴合半导体质量管控、生产效率、成本管控三大核心业务场景,摒弃通用大模型适配性不足、工艺认知缺失的问题,形成八大核心落地应用,全方位覆盖半导体生产全链路。

在质量管理场景中,机器视觉质检应用,通过海量半导体缺陷样本专项训练,实现超高精度缺陷检测,检出率超99.5%、缺陷逃逸率低于0.1%,可有效替代重复性人工质检工作,大幅降低人力成本;配套的智能根因分析功能,可实时捕捉产线异常数据,快速定位工艺、设备、物料等核心问题源头,同步沉淀分析经验形成闭环管控机制,持续优化生产良率,解决行业良率波动难以根治的痛点。

在生产效率优化层面,智能排产调度应用具备超强的复杂工序调度能力,可针对半导体千余道精密工序,涵盖光刻机等核心关键设备,实现分钟级智能排产优化,目前已在多家12寸高端晶圆工厂稳定落地,有效解决传统人工排产效率低、资源匹配不均、产能浪费等问题。

同时,设备预防性维护、工艺参数智能优化应用,依托长短期记忆网络算法与海量生产数据训练,可预判设备故障、动态优化工艺参数,提前规避生产停机风险,持续稳定制程水平。

在成本管控维度,其智能仓储物料应用、能耗优化、供应链协同功能,可优化物料配送路径、平衡设备能耗负载、预判长周期物料采购需求,有效降低工厂人力、能耗、库存、采购综合成本,实现效率与效益双向提升。

如果说GloryIGI行业大模型聚焦工厂平台层的全局决策与统筹优化,那么LOFA黑灯工厂助理则是哥瑞利深耕产线一线、补齐现场智能化短板的核心利器,也是其区别于同行的核心优势之一。

行业多数智能化产品聚焦顶层管理优化,难以下沉至机台实操、制程调试等一线高频场景,而LOFA黑灯工厂助理专门针对半导体产线繁琐、高频、重复性人工操作优化,将AI能力深度渗透生产最小单元,实现现场作业的轻量化、智能化、无人化升级。在CD SEM量测场景中,机台自动检测产生的异常点位过往需人工逐一复核重测,极易造成机台停机、产能损耗,LOFA通过海量图像迭代训练,实现缺陷自动目检,可减少75%人工检测投入,检出率稳定保持95%以上,保障产线连续稳定运行。在THK机台配方调试场景中,依托智能匹配与OCR自动识别技术,将新品配方调试时间从20分钟压缩至2分钟,效率提升10倍,单批次生产周期可节省30分钟,极大提升半导体前道制程的迭代效率。

截至目前,哥瑞利LOFA黑灯工厂助理已在半导体前道制造、先进封装后端两大核心领域落地24项细分场景应用,完成从试点验证到规模化商用的跨越,技术成熟度与落地实用性经过产业充分验证。

相较于传统CIM系统单一的流程管控能力,哥瑞利“平台大模型+现场智能助理”的双轮驱动模式,构建起“全局统筹+现场落地”的全维度智能体系,真正实现AI技术从顶层设计到产线实操的全域渗透,彻底重构半导体CIM系统的产业价值,为国产泛半导体智能制造软件升级提供标杆性解决方案。