什么是AI运算？AI是如何运算的呢？

　　人工智能(AI)正重塑世界，于半导体产业中扮演核心角色，不仅为AI应用提供强大算力，还通过AI优化内部运营、客户服务、办公流程、设计制造等。本文将聚焦于AI如何助力制造自动化。

什么是AI运算？

　　AI，作为计算机科学的分支，致力于创建具有人类智能行为的系统或机器，旨在模拟人类的认知功能，如学习、推理、解决问题、感知和语言理解等。它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人等多个技术领域。

AI的运算机制

　　AI运算，尤其是机器学习和深度学习，依赖大量硬件资源及复杂的神经网络计算。为简化理解，我们可以借助“潜藏空间”这一核心概念。尽管底层计算复杂，潜藏空间能将高维数据转换并压缩至低维空间，同时保留重要特征。在潜藏空间中，每份数据代表原始数据的一种特征或特征组合，广泛应用于数据维度缩减、信息压缩、代表性学习、数据预测和生成等领域。这一概念已与人类的知识空间紧密相连，如数值、影像和文本空间。

AI/机器学习如何解读人类智能(HI)的数据

　　近年来，AI在制造业的应用持续扩大。半导体制造业利用AI算法、机器学习/深度学习和数据分析优化和自动化生产线。具体应用包括：

• 预防性维护：通过分析传感器数据，AI预测设备维护需求，减少非预期停机，提高生产效率。回归模型在此场景中尤为常用，考虑多种数据类型，如传感器测量、时间序列、制程方法和材料等。模型将变量转换至潜藏空间进行运算，预测设备未来可能的问题。
• 质量保证(QA)：AI自动解析相机图片数据，进行实时质量控制，检测产品缺陷。常用技术包括物体检测模型和异常检测模型，利用深度学习的神经网络层将图像数据转换至潜藏空间，输出异常区域与类别。
• 制程参数优化：AI算法通过分析数据优化制程，提升生产效率。例如，在制程开始前，AI模拟并分析历史数据，生成最佳设计方案，缩短产品开发时间。可解释的AI模型在此阶段广泛应用，为用户提供决策方案。在制造过程中，AI精细分析生产数据，考虑机器、配方、操作员和环境等因素，确保最佳参数设定。
• 机器人流程自动化(RPA)：AI通过RPA自动执行重复任务，如数据输入、订单处理和财务报告等，使人力专注于更具挑战和创造性的工作。图像与文本识别技术（如OCR）显著协助人类判断图像文字，快速转换数据并监控变化。
• 供应链优化：AI优化供应链流程，包括采购、需求预测、订单状态、物流分配和财务管理等。通过数据分析预测市场趋势，制定生产流程和资源分配策略。常用模型包括数值回归模型、定价模型和时间序列模型。

AI辅助自动化的效益

• 提高准确度与精确度：利用数据分析方法，AI通过大量数据学习调整，提高自动化流程的准确度与精确度，避免决策错误，确保品质一致。
• 提高效率和生产力：AI驱动的自动化流程减少人工操作，优化工作流程，提高工作效率和产量。
• 节省成本：AI自动化例行和重复性工作，优化资源分配，降低劳动和运营成本。

结语

　　AI与自动化的结合创造了智能、高效和灵活的制造系统。AI的智力、学习和预测能力为自动化增添了许多增值应用，提供更正确的决策和更优化的流程。我们坚信：每当需要人类智慧进行判断、操作或决策时，AI将无限可能地协助人类智慧。基于此理念，日月光正致力于打造更具竞争力和生产力的智能制造生态系统。