数之联ADC&YMES系统介绍Rev2.0.pdf

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ocr_text: 数 之 联 科 技 有 限 公 司\n\nUnion\n \nBig\n \nData Co. Ltd\n公司介绍\n\nPART 01\n\n01\nConfidential\n\n公司介绍\n\n数之联脱胎于电子科技大学数据挖掘实验室\n，\n由大数据领军人\n\n物周涛创立\n，\n目前已有\n400\n余人\n。\n致力于成为集数据\n，\n算法\n，\n\n行业为一体的大数据产业生态构建者；极力为合作伙伴提供数\n\n据管理\n，\n分析挖掘\n，\n应用可视化等大数据价值提升服务\n。\n\n大数据价值发现专家\n\n图像缺陷检测\n\n人工智能\n\n生产过程优化\n\n设备健康管理\n\n商业智能\nConfidential\n\n数之联核心算法团队\n张灿\n \n英\n国\n剑桥\n大\n学\n、\n \n博\n士\n及\n博\n士\n后\n\n本科\n毕业\n于英国利\n兹\n大学；\n \n2010\n年博士\n毕业\n于\n剑\n桥\n大学，\n \n2010-2013 •\n在\n剑桥\n大学做博士后工作\n\n庄\n旭\n \n西\n南\n交\n通\n大\n学\n博\n士\n/\n\n高\n级\n算\n法\n工\n程\n师\n \n美国明尼\n苏\n达大学\n访问\n学者\n长\n期从事\n数据挖掘、 分布式算法等方面的研究\n\n高\n辉\n \n荷\n兰\n格\n罗\n宁\n根\n大\n学\n博\n士\n\n电\n子科技大学教授\n/\n博\n导\n，\n \n长\n期从事数据\n挖掘、 分布式算法、 等理\n论\n及\n应\n用研究\n\n孙\n崇\n敬\n \n电\n子\n科\n技\n大\n学\n博\n士\n/\n高\n级\n算\n法\n工\n程\n师\n\n方\n育\n柯\n \n电\n子\n科\n技\n大\n学\n博\n士\n/\nC\nT\nO\n\n刘\n震\n，\n \n电\n子\n科\n技\n大\n学\n博\n士\n\n周\n俊\n临 电\n子\n科\n技\n大\n学\n博\n士\n/\nC\nO\n \nO\n\n董\n强\n \n重\n庆\n大\n学\n博\n士\n\n美国明尼\n苏\n达大学\n访问\n学者，\n \n长\n期从事\n数据挖掘、 分布式算法等方面的研究\n\n陈\n端\n兵\n \n华\n中\n科\n技\n大\n学\n博\n士\n/\n首\n席\n算\n法\n官\n\n瑞士弗里堡大学\n访问\n学者，\n \n长\n期从事复\n杂\n网\n络\n\n分析、 数据挖掘、 分布式算法等方面的研究\n\n美国伊利\n诺\n伊大学\n访问\n学者， 主要从事\n数据挖掘及机器学\n习\n等算法方面的研究\n美国蒙特克莱\n尔\n州立大学\n访问\n学者\n\n杨\n欣\n \n大\n阪\n大\n学\n博\n士\n及\n博\n士\n后\n\n曾担任\n华为\n大数据\n产\n品部架构\n\n师\n， 并\n获\n得\n华为\n的\n总\n裁\n奖\n\n长\n期从事机器学\n习\n、 深度学\n习\n及\n数据挖掘等方面的研究\n\n长\n期从事数据挖掘、\n \n软\n件工程、 大数据\n以及人工智能等方向的研究\nConfidential\n\n数之联核心优势\n\n310\n篇\n+\n\n研究论文\n\n海量\n\n多源数据资源\n\n100\n项\n+\n\nHadoop\n架构下\n\n数据挖掘算法\n\n70\n项\n+\n\n自主知识产权\n\n18\n年\n+\n\n数据挖掘及\n\n机器学习经验\n \n•\n \n日本情报学会年度卓越研究奖\n\n•\n \n中国青年科技奖\n\n•\n \n教育部自然科学一等奖\n\n•\n \n四川省科技进步一等奖\n\n•\n \n中国计算机学会\nCCF\n自然科学二等奖\n\n3\n大行业\n\n深度业务\n\n场景聚焦\n\n•\n \n阿里天池工业大赛季军\nConfidential\n\n公司资质\n\n资质名称\n \n证书号\n\n\n \n国家高新技术企业认定\n \nGR201851000050\n\n\n \n企业信用评估报告\n\n\n \nAAA\n级信用等级证书\n \n正平信评\n【\n2018\n】\n1658\n号\n\n\n \n中小企业认定\n \n成经企\n【\n2018\n】\n认字\n2083\n号\n\n\n \n科技型中小企业认定\n \n201851010708001915\n\n\n \nISO9001\n认证\n \n04419Q11657R0M\n\n\n \n数之联\niCloudUnion\n数据挖掘平台软件\n[\n简称：\niCloudUnion\n]v1.0\n \n川\nRC\n-\n2016\n-\n0209\n\n\n \n数之联拍图购\nIOS\n版软件\n[\n简称：拍图购\n]v1.0\n \n川\nRC\n-\n2016\n-\n0210\n\n\n \n数之联拍图购\nPC\n版软件\n[\n简称：拍图购\n]v1.0\n \n川\nRC\n-\n2016\n-\n0211\n\n\n \n数之联拍图购安卓版软件\n[\n简称：拍图购\n]v1.0\n \n川\nRC\n-\n2016\n-\n0212\n\n\n \nISO20000\n认证\n \n04417IT10001R0S\n\n\n \nISO27001\n认证\n \n04417IS10001R0S\n\n\n \nGJB9001\n认证\n-\n武器装备质量管理体系认证证书\n \n02617J30344R0S\n\n\n \n四川省武器准备科研生产单位三级保密资格\n \nSCC17119\n\n\n \n软件企业证书\n \n川\nRQ\n-\n2017\n-\n0143\n\n\n \nCMMI3\n级证书\n \n30785\n\n\n \nISO14001\n认证\n \n11417E45813R0S\n\n\n \nISO18001\n认证\n \n11417S25814R0S\n\n\n \n成都市军民融合企业\n \nCDGB\n-\n0524\n\n\n \n数之联\niCloudUnion\n-\niCloudMiner\n数据挖掘平台软件\n \n川\nRC\n-\n2018\n-\n0198\n\n\n \n数之联\nxDatainsight\n智能分析软件\nV1.0\n \n川\nRC\n-\n2018\n-\n0199\n\n\n \n数之联食品安全关联图谱系统软件\nV1.0\n \n川\nRC\n-\n2018\n-\n0200\n\n\n \n成都市新经济百家重点培育企业\n\n\n \n知识产权管理体系认证证书\n \n165IP194439R0S\n\n\n \nITSS\n-\n云计算服务能力标准符合性证书\n \nITSS\n-\nYF\n-\nSAAS\n-\n3\n-\n510020190014\n\n\n \nITSS\n信息技术服务运行维护标准三级证书\n \nITSS\n-\nYW\n-\n3\n-\n510020190416\nConfidential\n\n部分荣誉\n\n\n \n中国高科技高成长\n50\n强\n\n\n \n数据咨询、算法模型领域\nTOP5\n\n\n \n成都大数据工程技术研究中心\n\n\n \n四川省高层次人才引进“千人计划”顶尖创新创业团队\n\n\n \n2020\n年度成都市新经济“双百工程”优秀人才\n\n\n \n2018\n年度成都大数据领军企业十强\n\n\n \n2018\n年度成都优秀大数据产品\n\n\n \n2016\n年大数据产业应用创新领袖企业\n\n\n \nCloud China2017\n云帆奖\n-\n云计算优秀解决方案\n/\n产品\n\n\n \n2017\n中国大数据产业应用\n10\n强企业\n\n\n \n成都市新经济百家重点培育企业\n\n\n \n成都高科技高成长\n20\n强\n\n\n \n成都市顶尖创新创业团队\n\n\n \n2019\n中国大数据应用最佳实践案例\n【\nADC\n】\n\n\n \n2019\n中国大数据创新企业\nTop100\n\n\n \n中国大数据行业应用\nTOP Choice2019\n【\n工业大数据\n】\n\n\n \n中国大数据创新企业亿元俱乐部成员\n\n\n \n四川省\n2019\n大数据融合应用最具潜力“十佳单位”\n\n\n \n全球最具前途的\n100\n家数据智能公司\n\n\n \n成都市企业技术中心\n\n\n \n2019\n年度成都市新经济梯度培育企业\n-\n准独角兽企业\n\n\n \n2019\n年度成都市新经济“双百工程”重点培育企业\n\n\n \n2018\n年度四川省优秀数字经济企业\n\n\n \n四川省大数据产业\n2018\n年度影响力企业荣誉\n-\n蜀锦奖\n\n\n \n数据治理和数据咨询类别\nTop 5\n\n\n \n2018\n年度成都优秀大数据产品\nConfidential\n\n部分合作客户\nConfidential\n\n数联智造产品\n\n设备\n1\n \n设备\n2\n \n设备\n3\n \n设备\n4\n\n参数\nx12\n\n参数\nx11\n\n参数\nx22\n\n参数\nx21\n\n参数\nx32\n\n参数\nx31\n\n参数\nx42\n\n参数\nx41\n\n半成品\n/\n成品\n\n图像类结果\n数值类结果\n\n现场\n\n设备\n\n参数\n\n硬件\n \n机器视觉系统\n(AOI)\n设备智能化管理系统（\nEIMS\n）\n\nADC\nVM\nR2R\n\nYMES\n\n出货\n\n软件\n\n智慧\n\n生产\n\n+\n\n智能\n\n设备\n\n\n \n数联智造工业整体解决方案：\n\n预\n\n测\n\n检\n\n测\n\n优\n\n化\n\n采\n\n集\n\n\n \nADC\n：自动缺陷分类系统\n \n\n \nYMES\n：良率分析系统\n \n\n \nAOI:\n机器视觉系统\n\n\n \nVM\n：虚拟量测系统\n \n\n \nR2R\n：\n \n参数优化系统\n \n\n \nEIMS\n：设备智能化管理系统\nConfidential\n\n数联智造整体架构\nADC\n介绍\n\nPART 02\n\n02\nConfidential\n\nADC\n-\n产品介绍\n\n\n \n图像\n自动\n缺陷检测\n与分类\n系统\n-\nADC\n\n•\n \n缺陷检出：\n系统自动对\nAOI\n图像进行缺陷检测，对缺陷类型\nCODE\n进行判决，并标注\n\n缺陷的位置、大小等信息\n\n•\n \n缺陷分类：\n系统基于数之联深度视觉处理引擎\niDeepViewer\n，通过深度学习技术突\n\n破传统图像处理技术的瓶颈，提供高精准的缺陷分类结果\n\n•\n \n缺陷判定：\n系统依据客户业务规则，对缺陷后置处理类型进行判定\n\n•\n \n实现方式：\n以虚拟站点的形式与\nMES\n、\nDFS\n等系统对接，实现生产过程的\nTrack\n\nIn/Track Out\n等\n\n半导体显示\n \n晶圆硅片\n \nPCB\n \n太阳能\n\n\n \n应用领域：\n \n\n \n优势\n：\n\n•\n \n以虚拟站点注册至\nMES\n；\n\n•\n \n速度\n快，\nms\n级节拍；\n\n•\n \n准确率高；\n\n•\n \n实时监控不良，\n及时\nAlarm\n；\n\n•\n \n一\n键不良统计，助力不良分析；\n\n•\n \n人力节省\n20%~80%\nConfidential\n\nADC\n-\n产品功能\n\nADC\n\nCVD01\n\nCVD02\n\nPVD0\n1\n\nPVD0\n2\n\nAOI\n\nDFS\n\n样本分类\n \n样本标注\n \n模型训练\n \n模型评估\n \n模型导入\n \n模型配置\n\n图片\n\n输入\n\nAI\n\n分类\n\n缺陷判图\n \nDashboard\n \n系统监控\n \n判图管理\n \n权限管理\n\n数据源\n \n训\n\n练\n\n推\n\n理\n\n交\n\n互\n\n自动判图\n \n缺陷统计\n \nMQ\n监控\n\n人工判图\n \nMap\n分析\n \n服务监控\n\nCODE\n管理\n\n样本管理\n\n功能\n\n……\n\n……\nADJ\nConfidential\n\nAOI\n \nDefect\n\nImage\nADJ\n\nReview\n\nStation\n\n区分科室责任\n\nJudge\n判断\n\nCVD\n\nPVD\n\nPHOTO\n\n……\n\nG\n\nP\n\nS\n\nFLOW\n\nRepair\n\nScrap\n\n针对性改善\n\n提\n\n升\n\n良\n\n率\n\n避\n\n免\n\n客\n\n诉\n\n\n \n面板厂每天产生大量图片，几十万甚至上百万，且\n100%\n通过人员检测，很容易出现过判、漏判、混判等情况；\n\n\n \n检测结果因人而异，无同一标准；\n\n\n \n没有在线的实时分析系统；\n\n\n \n人的效率比较低，且劳动力成本攀升；\n\n\n \n面板类客户现有分类方式及问题：\n\nADC_FPD\n行业案例\nConfidential\n\n传统缺陷分类方式面临的问题\n \n基于\nADC\n系统的缺陷分类方式及效果\n\n\n \n传统的缺陷分类主要采用人工判图的方式对缺陷进行\n\n分类，效率低、消耗大量人力、易造成误检和漏检\n\n\n \n主要借助\n如\nRS\n等\n系统，由人工方式按产品批次进行缺\n\n陷分类，以便后续问题定位，提升产品良率\n\n\n \nADC\n以虚拟站点的形式注册在\nMES\n中，实现\nTrack In/Track\n\nOut\n操作，极大缩减检测时间，准确率\n>90%\n；\n\n\n \nADC\n自动从\nMES\n、\nDFS\n等系统中获取需要判图的信息，然后自\n\n动对缺陷进行分类，降低目检人力成本\n20\n-\n80%\n\n\n \n面板类客户应用\nADC\n后效果：\n\nADC_FPD\n行业案例\n\nRS\n \nReview\n \nStation\nConfidential\n\nADC_FPD\n行业案例\n\n数之联\nADC\n行业应用案例\n\n客户名称\n \n工厂\n \n世代线\n \n类型\n \n站点数量\n \n工艺段\n \n状态\n\n华星光电\n\nT1&T2\n \nG 8.5\n \nLCD\n \n7\n \nCF+CELL\n \n已上线\n\nT6\n \nG 11\n \nLCD\n \n5\n \nArray+CF\n \n已上线\n\n天马\n\n厦门\n \nG 5.5&G 6\n \nLTPS+OLED\n \n100\n \nArray+OLED\n \n已上线\n\n武汉\n \nG 6\n \nOLED\n \n20\n \nArray+OLED\n \n已上线\n\n维信诺\n\n昆山\n \nG 5.5\n \nOLED\n \n11\n \nArray+OLED\n \n已验收\n\n固安\n \nG 6\n \nOLED\n \n5\n \nArray\n \n已上线\n\n•\n \n面板尺寸\n上：\n覆盖大尺寸\n/\n小尺寸\n\n•\n \n实施数量上\n：\n超\n10\n工厂项目落地经验，实施工艺站点数量约\n150\n个\n\n•\n \n工艺覆盖上：\n覆盖\nArray/CF/CELL/OLED\n（涵盖点灯机\n/Mask/EL Glass\n）\n\n•\n \n客户满意\n上：\n极高的客户满意度\n(\n技术专业、业务专业\n)\n\n•\n \n奖项获取上：\n2019\n中国大数据应用最佳实践案例\n&2019\n数据\n猿大数据产业创新服\n\n务产品\n\n\n \n满意关键词：技术专业、业务专业\n\nC\n社满意度调查\n\nV\n社满意度调查\n\n\n \n业内最多的\nADC\n落地案例\n&\n极高的客户满意度：\nConfidential\n\nADC_PCB\n行业\n案例\n\n\n \n公司简介：某\nA\n公司建立于\n2011\n年，是其集团公司在中国设立的第二家独资企业。一厂是生产全球领先的半导体封装\n\n载板，应用于电脑微处理器，是中国首家高端半导体封装载板制造商。二厂是生产系统级封装印制电路板，产品应用\n\n于可穿戴设备和高端物联网产品\n\n\n \n现状：\n\n约\n10%~20%\n\n约\n80%~90%\n\nADP\n\nFalse\n\nTrue\n\n150\n\n万张\n\n10\n台\n\nAOI\n\n14\n台\n\nVRS\n\n64\n位\n\nOP\n\n\n \n痛点：\n\n1.\n \n10\n台\nAOI\n日产生图片量约为\n150\n万张，且当中约有\n10%~20%\n左右\nFalse\n缺陷，导致\nVRS\n产能浪费，人力浪费；\n\n2.\n \n随着产能提升，未来图片量会增加至约\n300\n万张，会增加\nVRS\n设备投资，人员需求也会更多；\nConfidential\n\nADC_PCB\n行业\n案例\n\n约\n10%~20%\n\n约\n80%~90%\n\nADP\n\nFalse\n\nTrue\n\nADC\n系统\n\nADC\n\n只判\nTrue\n类型\n\n过滤\nFalse\n类型\n\n\n \n导入\nADC\n方式二后的缺陷处理流程：\n\n\n \n收益：\n\n1.\n \n减少\n20%\n左右人力：节约\n6000\n*\n64\n*\n20%\n*\n12=\n921600RMB/\n年\n；\n\n2.\n \n由于\nFlow\n至\nVRS\n设备图片量减少，增加了\nVRS\n有效产能；\n\n3.\n \n不会因为未来规划的\n300\n万张\n/\n日的图片量，大量增加\nVRS\n设备，节约\nVRS\n设备\n5~9\n台设备投资：\n250\n万\n~450\n万\nConfidential\n\nADC\n-\n实施案例\n\nTact Time\n提升\n\n人力成本节省\n\n准确率提升\n\n实时监控\n\n智能分析\n\nms\n级\n\n20%~80%\n\n标准统一\n\n及时预警\n\n腔室聚集性\n···\n\n市占第一\n\n技术深厚\n\n经验丰富\n\n交付迅速\n\n专家带队\n\n效益\n \n优势\n\n中小尺寸\n \n大尺寸\n\nArray\n \nOLED\n \nCF\n \nCELL\n\nPCB\n\n半导体显示\nYMES\n介绍\n\nPART\n \n03\n\n03\nConfidential\n\nYMES\n \n:\n \nYield Management & Enhancement System\n\n分析时效低\n\n3x24Hrs\n\n痛点分析\n\n应用痛点\n\n功能痛点\n\n数据痛点\n\n准确性：不良根因偏差\n \n不良解决不及时\n\n独立\n数据源，结果单一\n\n0\n\n10\n\n20\n\n30\n \n人\n\n机\n\n料\n法\n\n环\n\n数据采集周期短\n\nM1\n \nM2\n \nM3\n \nM4\n\n缺陷\nA\n \n因子\nB\n\n缺\n\n失\n\n多因素分析关联分析困难\n\n图片\n \n文本\n \n表格\n \n手动\n\n数据维度多导致数据孤岛\n\nP\nB\n\n数据存储瓶颈导致价值数据缺失\n \n数据处理能力瓶颈\n\n良\n率实时监控\n良\n率\n精准\n分析\n\nFDC/MES/EDA/SPC/ADC/PMS/MCS/DFS/OEE/PPM\n\n大数据基础资源\n平台\n-\nhadoop\n-\n数据融合\n\n大\n数据分析系统\n-\n统计分析\n+\n机器学习算法\n\n良率看板系统\n:\n纵观\n \n良率分析系统\n:\n明鉴\n \nAI\n定位系统\n:\n慧\n识\n\n产品架构\n\n数据\n\n采集\n\n大数据应用系统\n\n解决问题\n\n数据\n\n存储\n\n＋\n\nAI\n分\n\n析与\n\n挖掘\n\nBI\n系统\n\nYMES\n产品介绍\nConfidential\n\nHadoop\n\n统计分析\n\nBI\n分析\n\n智能挖掘\n\nAI\n分析\n\n不良监控\n\nYMES\n \n:\n \n良率\n分析产品核心功能：纵观、明鉴、慧识；支持自定义分析\n流程\n，支持实现自动\n输出分析\n结果\n覆盖\n80%\n数据采集系统\n \n，处理\nPB\n级以上\n。\n\n资源管理\n\n平台监控\n\n安全管理\n\n流程调度\n\n数据管理\n\n数据存储\n\n良率监控\n\n不良分析\n\n根因分析\n\n纵观\n\n明鉴\n\n慧识\n\n不良发生\n\n统计分析\n\nAI\n分析\n\nCum Yield\n\n检测数据分析\n\nAI\n参数取值\n\nSummary\n\n履历\n数据分析\n\nAI\n根因定位\n\n输入\nY\n\n数据源\n\nFDC\n\nMES\n\nSPC\n\nADC\n\nPMS\n\nDFS\n\nOEE\n\nPPM\n\n应用层\n\nsqoop\n\nkettle\n\n自定义脚本\n\n功能实现\n\n•\n \n通过纵观良率监\n\n控功能发现不良\n\n•\n \n通过明鉴\nBI\n功能\n\n找到不良特征\n\n•\n \n通过慧识\nAI\n智能\n\n挖掘，实现根因\n\n自动定位\n\nYMES\n产品功能\nConfidential\n\nTFT\n-\nLCD\n典型工艺流程\n\n问题：\n由于\n \nTFT\n-\nLCD\n \n生产工艺复杂，涉及到\n \n300\n \n多个工序，\n\n上万个参数，每个环节都有可能产生缺陷。且主要为各种各样\n\n的表面缺陷，使面板的生产效率受到了严重影响。\n\n成果：\n通过分析数亿条生产设备的参数日志和缺陷相关性数据，\n\n提取出影响特定缺陷的参数建议，降低缺陷率\n30%\n。\n\n目标：全过程缺陷、质量跟踪预警优化管理\n\nYMES\n-\nFPD\n案例\n-\n顽固性不良根因分析\nConfidential\n\n（\n1\n）数据准备\n\n基于\n3\n张数据表进行数据关联，结合业务需求构\n\n建分析数据，并用于验证评估模型的准确性。\n\n数据清洗融合\n\n原始业务表\n\nEDS_CELL_DV_DATA\n\nEDS_GLASS_HIST\n\nEDS_LOTHISTORY_MOD\n\n2\n\n模型分析训练表\n\nParameter Defect\n\nEquip Defect\n\nOper\n \nDefect\n\n….\n\nglass_id\n \n&\n\nsize\n\nLOT\n--\nID\n \nGlass\n--\nID\n\n设备\n1\n \n设备\n2\n \n设备\n3\n \n……\n\nITO\n模\n\n厚度\n\n蚀刻\n\n时长\n \n真空值\n \n温度值\n \n加压压力\n \n加压时长\n \n……\n\nLOT.01\n \nGlass.01\n\nGlass.02\n\nGlass.03\n\n……\n\nLot.N\n\nTFT\n--\n生产过程中不同阶段各类参数\n \n顽固不良标签\n\n……\n\n0\n\n1\n\n1\n\n……\n\nYMES\n-\nFPD\n案例\n-\n顽固性不良根因分析\nConfidential\n\n（\n2\n）设备拓扑映射\n\nYMES\n-\nFPD\n案例\n-\n顽固性不良根因分析\nConfidential\n\n（\n3\n）单个设备缺陷分析\n\n0\n \n0.5\n \n1\n \n1.5\n \n2\n \n2.5\n \n3\n\nPI02\n\nMS01\n\nAS04\n\nRB09\n\nPS03\n\nAS02\n\nPI01\n\nPI04\n\nRB08\n\nCT07\n\nCT04\n\nRB02\n\nCT06\n\nMS03\n\nCT03\n\nFeature\n\nEQP\n\nMPS04\n-\nEQP\n-\nImportance\n\n（\n4\n）多设备组合路径缺陷分析\n\n-8\n\n-6\n\n-4\n\n-2\n\n0\n\n2\n\n4\n\n6\n\n8\n\nFeature\n\nEQP\n-\nPath\n\nMPS04\n-\nEQP\n-\nPath\n-\nImportance\n\nYMES\n-\nFPD\n案例\n-\n顽固性不良根因分析\nConfidential\n\n设备\nPI02\n-\nRB0\n2\n\nMS01\n-\nRB02\n\n设备\nPI04\n-\nRB01\n\n(1)\n \n针对\nPI02\n-\nRB02\n，为降低\nCODE04\n\n的不良率，建议将\nXXXXX\n值控制在\n30\n\n之前。\n\nROLL\nA\n\nROLL\nB\n\n(1)\n \n针对\nMS01\n-\nRB02\n，\nTORQUE\n值大于\n23\n\n之后，\nCODE04\n不良率升高，建议基于业\n\n务尽可能的减小\nXXXXX\n值。\n\n(1)\n \n上述结果针对\nrecipe=46\n的结果。建议\n\nXXXXXX\n取值区间为【\n0.32, 0.41\n】\n\n针对\nCODES04\n，建议在设备\nPI02\n-\nRB02\n和\nMS01\n-\nRB02\n上调整\nXXXXX\n值，在\nPI04\n-\nRB01\n\n上调整\nXXXXXXXX\n值。\n\n0\n\n0.01\n\n0.02\n\n0.03\n\n0.04\n\n0.05\n\n0.06\n\n0.07\n\n0\n\n200\n\n400\n\n600\n\n800\n\n1000\n\n1200\n\n1400\n\n1600\n\n0.28\n \n0.3\n \n0.32\n \n0.4\n \n0.41\n \n0.43\n\nXXXXXX\n\nAll\n \ndefect_ratio\n\n（\n5\n）\nMPS04\n设备参数建议\n\nYMES\n-\nFPD\n案例\n-\n顽固性不良根因分析\nConfidential\n\nBefore\n\n不良发现\n\n数据分析\n\n实物分析\n\n决策\n\n改善\n\nYMES\n \n:\n查询\n效率\n：天\n/\n小时\n级提升分钟级\n；分析全面性扩展：覆盖\n80%\n系统；不良命中可靠性增加：相关性指标量化输出；\n\n效果\nAfter\n\n不良监控：异常高发触发分析流程\n\nBI\n分析：自动输出高发异常相关数据\n\nTrend/Map\n集中性\n/\n设备集中性\n/\n工艺履历集中性\n\nAI\n分析：自动输出高发异常关联工艺数据\n\n工艺\n/\n设备\n/\n参数\n \n相关性优先级排序\n\ncodeA\n \n不良率：\n5%\n\n输出\n1\n：\nOIC\n履历\n\n输出\n2\n：\nMES\n \n生产履历\n\n输出\n3\n：\nFDC/EDC/SPC\n参数\n\n输出\n1\n：特性值\n/\n光\n/\n电\n\n输出\n2\n：宏观现象\n\n输出\n3\n：\nSEM\n-\n微观结构\n\n30min\n\n0.5\n天\n\n2\n天\n\n5\nmin\n\n5min\n\n＜\n30min\n\n时效性：分钟级\n\n全面性：覆盖\n80%\n系\n\n统\n\n可靠性：量化\n相关系数\n\nYMES\n-\nFPD\n案例\n-\nFA\n分析\n\nFPD\n行业某\nT\n社\n\n时间：\n2019\n年\n\n背景：\n\n1.\n良率指标反馈不及时\n\n2.\n不同系统关联复杂\n\n3.\n定性分析难以量化\n\n客户良率分析流程：\nConfidential\n\nYMES\n \n:\n数据分析结果呈现速度分钟级；不良分析至参数级；关键不良影响因素监控及报警\n\nFPD\n行业某\nB\n社\n\n时间：\n2018\n年\n\n背景：\n\n1.\n数据量大，数据查询效\n\n率慢，甚至难以实现数据\n\n有效查询难题；\n\n2.\n底层数据到最终结果呈\n\n现，人员经验引起结果差\n\n异性大，分析效率低\n\n3.\n异常发生，不能够及时\n\n反馈，导致经营相关人力、\n\n物力的浪费，增加不必要\n\n成本\n\n效果\n\n2\n.\n支持\n不同类型及级别\n的\n\n快速分析挖掘；不良根\n\n因分析结果为\n参数级\n，\n\n给出关键\nTOPN\n因素\n，\n\n并显示相关大小比\n。\n\n3.\n支持\n对关键不良影响因\n\n素的\n监控及报警\n\n1.\n从多维度\n进行数据分析\n，\n\n分析出影响较大的\n时间、\n\n工厂等因素\n，数据分析\n\n结果呈现\n速度\n分钟级\n\n分析\n模块\n\n工作流执行引擎\n\n元数据管理引擎\n\n资源管理和调度\n\n消息中间件服务\n \n数据\nETL\n服务\n\n数据挖掘套件\n \nBI\n \n多维分析\n\n非结构化数据分析\n\n分析挖掘\n\n深度学习\n\n模型定制化算子\n \n数据服务接口\n\nOLAP\n引擎\n\nHadoop\n平台\n\n(HDFS/\nHBase\n/Spark)\n\n关系型数据库\n\n基础平台（存储分析框架）\n\n非关系型数据库\n\n大数据可视化\n \n交互式分析\n\n数据呈现\n\nYMES\n-\nFPD\n案例\n-\nFA\n分析\nConfidential\n\nYMES\n-\nIC\n案例\n-\nFA\n分析\n\nYEMS\n-\nFA\n快速分析\n:\n某\nIC\n工厂\n测试站点过去\n24\n小时突然发生大量\nIB25(open)\n缺失，触发\n不\n良率控制线\n(>0.1%)\n生产线技术员使用\nFA\n\n分析系统第一时间按照操作规范锁定所有新增加的\nIB25\n缺失都来自于该测试站点设备\nCMT02\n内编号\nTIU0032\n测试单元并指导生产\n\n线员工及时更换\nTIU0032\n测试单元（从\ntrigger\n到锁定问题并停止\nTIU0032\n生产\n用时\n20\n分钟\n）\n\n不使用\nFA\n辅助工\n\n具\n\n使用\nFA\n辅助工具\n\nTrigger\n \n通知制程\n\n工程师\n \n抓取数据\n \n分析\n数据\n\n（\nJMP/Excel\n）\n \n锁定问题\n\nTrigger\n \n生产线技\n\n术员\n\nFA\n系统辅助\n\n锁定问题\n\n在不适用\nFA\n辅助工具情况下，抓取原始数\n\n据步骤需要耗费大量时间，该案由于抓取\n\n数据量极大，需要耗费\n3\n小时\n完成原始数据\n\n抓取\n\n分析数据过程需要工程师运用\nJMP/Excel\n等\n\n图表工具进行分析（非直观方式显示），\n\n该案例中尽管工程师有预先开发一些脚本\n\n以取代人工部分，在不使用\nFA\n分析系统前\n\n提要需要花费大量时间进行分析（具体花\n\n费时间取决于\n工程师经验\n以及\n运气成分\n）\n\n由于\nFA\n辅助工具采用预设\n\n参数并且提供直观图示功\n\n能，使得该工厂工程师能\n\n够将根绝经验将部分初级\n\n分析工作\n/\n以及部分已有经\n\n验性以操作规范的形式转\n\n移到一线工作技术员（经\n\n过培训），如该案例中\nIB25\n\n就是已知常见突发\nLoss\nConfidential\n\n数联智造整体架构\n附件\n\nPART\n \n04\n\n04\nConfidential\n\n算法实现流程\n\nbo\n\nx\n\nMas\n\nk\n\n第一阶段：获取缺陷区域\n \n第二阶段：缺陷区域分类\n/\n给出缺陷边界\nMask\n\n核心算法原理\n\n基于\nanchor\n的目标检测方式\n \n根据具体需求，选择\nBox\n或\n\n者\nMask\n算法进行模型训练。\nConfidential\n\n2.\n深度特征提\n\n取网络\n\n3.\n缺陷位置建\n\n议网络\n\n4.\n缺陷特征提\n\n取网络\n\n5.\n缺陷分\n\n类网络\n\n1.\n输入图像\n\n6.\n缺陷结果输出\n \n正确结果\n（标签）\n\n7.\n缺陷结果对比\n\n差距是否够\n\n小？\n\n否\n\n是\n\n8.\n训练完成\n\n调整\n2\n-\n5\n网络的参数\n\nCode:A\n\nCode:B\n\nCode:A\n\nCode:C\n\nCode:A\n\nCode:A\n\nCode:A\n\nCode:C\n\n注：训练首次运行时，所有网络参数随机初始化\n\n算法实现流程\n\n模型训练过程\nConfidential\n\n可变卷积\n\n传统卷积核是固定的形状，可变卷积通过偏移改变了感受野的范围，\n\n感受野成了一个多边形，\n更好的捕捉缺陷的特征信息\n。\n\n传统卷积\n \n可变卷积\n\n算法优势：\n\n\n \n利用卷积神经网络的多层特征结构产生多尺度的特征表示，\n\n使得每一级特征都有丰富的语义信息；\n\n\n \n在多个特征尺度上进行定位和预测，更好的适应缺陷尺度\n\n的大小变化；\n\n\n \n通过一次前向计算即可获得多尺度特征，相对于传统神经\n\n网络计算只增加了很少的计算开销；\n\n\n \n可以对多尺度特征金字塔进行端到端的训练，简化模型训\n\n练的复杂度。\n\n特征金字塔网络\nFPN\n\n算法实现流程\nConfidential\n\nADC\n生产作业界面\nConfidential\n\nADC\n生产作业界面\nConfidential\n\nADC\n在线测试界面\nConfidential\n\nADC\n模型训练界面\nConfidential\n\nADC\n模型界面\nConfidential\n\nADC\n样本管理界面\n关注获得更多大数据及\nAI\n行业洞察\n\n数之联科技\n\n专注于\n为\n面板、芯片、\nPCB\n、光伏等先进制造\n行业\n，\n提供\n数据\n\n驱动的产品（制程\n/\n外观）缺陷检测分类、生产过程参数优\n\n化、\n智能设备管理\n等智能制造解决方案，帮助客户快速降本\n\n增效、品质优化，提升综合竞争力。
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