多因子分析建模工具MFA-格创东智让工业更智慧

东智多因子分析建模工具MFA 播放视频

基于AI机器学习技术,赋能现场OT工程师提供数据处理、分析建模、实时预测、报告共享等功能,实现端到端一站式建模服务,工信部2020“工业互联网优秀APP解决方案”。

虚拟量测 | 实验分析 | 搬运路径分析 | 特征值分析 | 品质检测 | 机台健康度管理/寿命预测 | 品质异常集中性分析 | 根因分析 | 模型仿真

痛点

1、工业大数据分析方法多且复杂,运用困难

难点是数据复杂性,分析方法多,导致用户望而却步;

2、数据展示效率低,分析报告费时费力

自动生成分析结果,报告解释性及可读性强;

3、数据量大且异常

用户进行数据格式及异常处理耗时,需将数据处理过程流程化、功能化;

4、无法完成模型快速部署

加速模型部署落地,可以节约项目开发成本

核心优势

  • 自助式分析
    零代码建模,没有IT技术背景的业务人员也能建模分析,提升企业数据资产利用率
  • 可视化
    可视化建模,分析、建模过程清晰明了,可追溯分析建模过程
  • 实时性
    实时预测监控,异常预警告警,服务实际生产
  • 模型自学习自更新
    模型自动更新,建模后持续利用数据进行自动学习迭代

应用场景

虚拟量测

通过AI模型分析产品品质特征值,实现品质管控,虚拟检测

实验分析

通过寻优算法寻找最优实验参数,减少实验次数,降低实验成本

搬运路径分析

快速定位异常样本生产路径,回追异常设备及制程参数

特征值分析

通过联动图表,分析品质特征值分析及异常

定制镜像应用

快速部署工业应用镜像,实时接收信息及反馈

案例

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基于东智多因子分析建模工具实现CVD站点的“虚拟量测”

客户:晶圆制造工厂

效果:
晶圆制造行业产品制造过程中对特征值的精度要求极高,任何微小错误随着制程的深入都会被放大,因此迅速找到问题根源做好预防措施变得极其重要。但由于制程和设备端的数据多,因子多、前后道关联性强,单纯依靠单因子分析工具会出现分析时间长,甚至找不到根源的情况。
解决方案:
利用多因子分析工具将设备和制程相关参数全部导入,通过多种降维、升维等自动化特征挖掘算法,不断筛选、提取,创建用户可以修改训练用的因子集。建立特征值异常根因分析模型,模型建立后上线应用,并随着时间累积不断优化。同时利用虚拟量测(VM)将影响特征值的各类复杂数据,通过各种算法,建立模型,高精度预测特征值,对异常值实时拦截,实现特征值“实时全检"。
项目效益:
1)异常排查时间缩短:分析时长由6h缩短为0.5h
2)抽检频率降低:站点抽检比例降低30%以上
3)批量异常减少:批量异常从lot单位缩小为wafer单位

功能模块

根因挖掘

实现自动化的特征降维,升维,转换等功能。深度挖掘数据中隐藏的信息。

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