工业AI与智能分析工具包(36款)|良率预测·异常检测·大模型落地
工厂里谈 AI,最贵的成本不是算力,是「做出来没人用」。原因往往是模型没有嵌进任何一条现有流程:预测结果浮在一个页面上,工程师还得手工去比对、去抄写。这个分类的取向是把模型做成工艺科自己就能跑、能解释、能接进日报的形式,先解决一个具体的小问题,再谈平台。
这类问题,工具是怎么解决的
- 模型准确率 93%,但工程师不信任:特征含义说不清,出结果也没法解释为什么
- 样本量不够就上深度学习:几百条数据训出来的模型,换一批产品就失效
- 预测结果无法落地:模型跑在笔记本上,没有接口、没有告警、没人负责看
- 大模型用起来像聊天机器人:问它工艺问题答得很流畅,但数据对不上现场
工具清单(共 36 款)
每款工具为一个 zip 包,内含可运行的 Python 脚本、示例数据与说明文档,基于标准库实现,无需安装额外依赖。点击名称可直接取用。
能耗·水耗·碳排核算(14 款)
电费峰谷优化调度器
FAB能耗碳排放核算器
FAB_水耗分析工具
FAB_电价优化调度器
FAB_碳排放计算器
FAB_能耗监控看板
压缩空气系统能耗与泄漏率计算器
冷冻水系统COP与冷却塔能耗分析器
单位产品能耗EnPI基准与节能量核算器
功率因数与需量电费优化计算器
蒸汽管网热损失与冷凝水回收核算器
特气用量与钢瓶更换周期核算器
超纯水UPW系统回收率与产水成本核算器
AI 提示词模板库与用量成本台账
异常检测与预测建模(14 款)
批次良率趋势追踪器
缺陷分类追踪工具
FAB_缺陷分类_KNN工具
FAB_良率预测_LSTM工具
设备信号特征工程器(批量提特征 + 类间可分性排序)
马氏距离多变量异常检测器
趋势与突变点检测器(Mann-Kendall + Pettitt)
设备健康指数HI与剩余寿命RUL估算器
工单文本自动分类器(朴素贝叶斯)
异常检测阈值自动整定器
工艺参数聚类分群分析器(K-means)
工艺参数漂移 AI 诊断助手
来料异常 AI 沟通函件生成器
决策树规则提取与关键参数重要性排序器
大模型与智能助手(5 款)
良率·缺陷·参数优化(3 款)
怎么选:三条建议
- 先从异常检测和报表自动化这类「错了也没大损失」的场景入手,让现场先看到模型每天自动跑出来的东西,再逐步过渡到影响决策的预测。
- 样本有限时优先选树模型与统计方法(XGBoost、逻辑回归、阈值 + 统计检验),它们在几百条样本上的外推表现通常比神经网络稳,而且特征重要性可以直接解释。
- 要验证工具是不是真的做了样本外测试。只在训练集上报准确率的模型,在现场翻车的概率极高;工具默认按时间切分训练/验证集,并输出样本外指标。
配套阅读
下面这些文章讲的是同一批问题的现场做法,工具怎么用、结论怎么读,先看文章再动手更快。
- 推了半年才立项:半导体AI项目怎么让厂长/质量总监买单
- AI预测膜厚良率:机器学习准确率做到93%
- 向量数据库与RAG架构全解析:企业知识库选型与落地实施指南
- 让模型解析设备Log:正则写到吐不如交给LLM
- XGBoost与SHAP在晶圆良率分析中的实战
- FAB RAG知识问答机器人:让大模型学习所有工艺文档
- 半导体百科:自动光学检测(AOI)系统原理与实战指南
- FDC故障检测与分类:FAB设备异常的"天眼系统"
常见问题
几百条数据能做良率预测吗?
能,但要做对两件事:一是特征要选物理上有因果关系的(不能把事后数据当特征),二是必须按时间切分做样本外验证。工具默认这么做,并会提示样本量不足的风险。
大模型能直接读我的工艺文件回答问题吗?
可以,做法是把工艺文档切块做检索再交给模型(RAG)。关键是限制模型只能依据检索到的原文回答,检索不到就明确说不知道,避免它用通用知识编一个看起来合理的参数。
异常检测没有标签怎么验证效果?
用植入信号的方式验证:往正常数据里人为注入已知幅度的偏移,看模型能不能在合理延迟内报出来。工具自带这套验证——报不出来或延迟过大,就在报告里直接指出来。
这些脚本要 GPU 吗?
不需要。全部基于 Python 标准库或轻量依赖实现,普通办公电脑即可运行完成示例规模的训练与推理。
工具包导航
全部工具按方向分成 7 个分类,可按需直达:
- 工具资源包总览(341 款)——全部分类的下载入口
- SPC与质量分析工具包(75 款)
- OEE与设备效能工具包(59 款)
- MES与生产管理工具包(53 款)
- 半导体工艺参数分析工具包(64 款)
- 工程效率工具包(11 款)
- 制造业通用工具包(43 款)
本类工具详解页
每款工具的输入格式、输出解读、算式口径与常见坑都有独立说明页:
- APC参数优化工具集
- FAB能耗碳排放核算器
- 压缩空气系统能耗与泄漏率计算器
- 冷冻水系统COP与冷却塔能耗分析器
- 单位产品能耗EnPI基准与节能量核算器
- 功率因数与需量电费优化计算器
- 蒸汽管网热损失与冷凝水回收核算器
- 特气用量与钢瓶更换周期核算器
- 超纯水UPW系统回收率与产水成本核算器
- 设备信号特征工程器
- 马氏距离多变量异常检测器
- 趋势与突变点检测器
- 设备健康指数HI与剩余寿命RUL估算器
- 工单文本自动分类器(朴素贝叶斯)
- 异常检测阈值自动整定器
- 工艺参数聚类分群分析器(K-means)
- DeepSeek 接入配置与自检器
- SPC 判异 AI 归因助手
- 工艺参数漂移 AI 诊断助手
- 良率根因 AI 问答助手
- 设备维修知识库 AI 问答器
- 8D 报告 AI 初稿生成器
- 来料异常 AI 沟通函件生成器
- AI 提示词模板库与用量成本台账
- 决策树规则提取与关键参数重要性排序器
- FAB系列快速计算器(50款GUI小工具)
以上工具均基于公开的行业方法论(GB/T 2828.1、ISO 2859-1、SEMI 相关规范等)实现,用于工艺与运营侧的核算分析;结果请结合实际现场条件复核后使用。