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AI驱动智造革新|赛美特亮相CPCA Show Plus 半导体产业论坛
2025-10-27 16:00:00

10月28日,CPCA Show Plus “AI驱动·智链未来”2025电子电路与半导体产业创新论坛在深圳举办。赛美特作为智能制造软件领域代表受邀出席,市场总监周秋艳发表主题演讲《AI驱动的智造革新:从数据智能到决策智能》,分享人工智能技术在制造业中的应用趋势、落地挑战与赛美特的AI智造成功实践与发展方向,阐述了赛美特持续助推制造企业“从生产自动化迈向决策智能化”的升级路径。


AI赋能制造:从系统自动化到数据智能化的升级

在全球产业数字化浪潮的推动下,人工智能正从“实验性探索”迈向“深度融合”。制造业作为最具数据密度与流程复杂度的领域,正成为人工智能落地的主战场与创新高地。

据预测到2026年,70%的组织将采用融合生成式、预测式与智能体技术的复合AI(Composite AI);到2029年,30%的IT服务将以模块化、平台化的产品形态交付。这意味着AI将不再只是“辅助工具”,而是成为企业运行的“智能体”,从后台算法走向前台决策,推动制造体系从“数据驱动”向“智能决策”演进。

然而,要让AI真正释放价值,必须以高质量、可信任的数据为基石。制造业与人工智能的融合,本质上是“数据进化”与“智能进化”的协同过程。只有在保障数据安全与主权的前提下,构建可信、共享、可学习的数据体系,AI的潜能才能被充分激活。赛美特认为,未来制造业的竞争将从“产能竞争”转向“智能竞争”—— 工厂的自动化效率已不再是管控成本的核心要素,而取决于数据的洞察力、算法的精度与决策的前瞻性。

AI落地制造:从精密制造到系统智能的跨越

AI在制造领域的落地并非一蹴而就。制造现场的动态性与复杂性,要求系统具备对生产状态的高敏感度与快速响应力。周秋艳分享到“制造现场就像一个实时演化的系统,AI要真正发挥作用,必须具备感知、理解与自我校正的能力。”

为了实现这一目标,制造业企业在AI落地过程中仍需突破四大关键挑战:

数据集成与治理:生产现场的数据来源多样、格式复杂,能够高效实现跨系统、跨设备的数据清洗、融合与实时分析,是智能工厂的起点。

算法建模与优化:不同工艺场景需要差异化的算法体系,AI模型的训练不仅要具备高精度,更需具备可解释性与可迁移性,才能适应制造的复杂工况。

技术体系与生产融合:AI从模型开发到现场部署,需要解决实时性、系统兼容、异常处置等问题,让智能算法真正嵌入生产流程,服务现场决策。

人才与组织升级:AI转型不仅是技术革新,更是企业组织与人才体系的重塑。让工程师与系统实现“人机共智”,形成以数据驱动决策的组织文化,是AI落地成功的关键。

“人工智能要融入制造,需要‘感知变化、识别变化、纠正变化’,并且具备‘自主判断与持续优化’的能力,这才是真正的智能。” 。

 

赛美特的AI实践:构建动态自主制造生态

面对AI落地的系统性挑战,赛美特以“软件成就智造、AI驱动价值”为核心使命,打造了面向制造全流程的动态AI自主制造生态平台。这一平台的核心目标,是让人工智能技术从“被动响应”转向“主动决策”,让工厂从“经验制造”迈向“科学制造”。赛美特的动态AI生态平台具备实时多变量分析、可解释性(XAI)与小数据自主学习三大核心能力。通过融合工业机理模型与AI算法,平台能在小样本条件下持续优化模型精度,实现“边运行、边学习、边提升”的动态演化。在半导体与电子制造场景中,可应用于预测性维护、制程控制、良率分析等关键环节,实现从数据采集、分析、控制到反馈的全流程智能化。

赛美特还打造了覆盖“人、机、料、法、环”的AI Agent知识体系,融合MES、EAP、ERP等核心系统数据,并且通过数字孪生技术,虚实结合,打造自主化智慧工厂,在应用层面,提供三大系统体系:

• AI检测识别:AI RPA、AI ADC、AI视觉检测,实现智能缺陷判定;

• AI效率决策:AI APS、AI RTD系统,可以推动资源分配与产能排程的智能协同;

• AI良率管理:AI YMS、AI FDC与AI APC,构建监测到控制的良率闭环优化机制。

通过持续实践,赛美特正在助力更多制造业实现从“智慧工厂”向“自决策工厂”的跃迁,推动智能制造系统进入“自主学习、自我优化、自主决策”的新阶段。

AI引领未来:迈向“超智能工厂”的新时代

尽管“制造业+AI”的道路仍需探索,但趋势已经明确。随着算法体系、知识图谱与边缘智能的不断演进,制造业正加速迈向“超智能工厂”阶段 ,成为一个能自我感知、学习与优化的复杂系统。赛美特坚信:“AI不是一夜之间改变制造业的魔法,而是一次长期、系统的工程演进。我们要有信心,也要有耐心——从生产自动化开始,从每一条产线、每一个数据点做起,一步一脚印地走向决策智能的未来。”

未来,随着“边缘智能体"与"中央智能体”的不断协同,智能制造将从“数据驱动”走向“认知驱动”,让每一座工厂,都能真正“思考、学习、进化”。

赛美特将持续以开放、务实的态度联合产业上下游合作伙伴推动AI在制造业的深度应用,用数据重塑效率,用智能定义未来,为中国制造的高端化、智能化与自主化注入持久动能!

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