客戶背景

近40年專注電子電路領域的國有企業
客戶是擁有近40年電子電路技術服務的國有企業，國家火炬計劃重點高新技術企業，專注設計、制造、電子裝聯、微組裝和測試等全價值鏈服務；在中國擁有三個生產基地，為全球前五大通訊設備制造商、前三大航空航天電子廠商等全球500強企業提供產品與服務。

*注：因客戶數據保密性要求，正文相關內容及圖片均已做脫敏處理。

主要問題

產品質量及生產效率是行業核心競爭力
集成電路是現代信息化的基礎，在高科技領域應用廣泛。集成電路以超精密工藝和嚴苛質量標準著稱，任何質量和性能偏差都將產生重大影響，并可能造成高額損失；2021年中國集成電路產品進出口都保持較高增速，行業競爭也日益激烈，為保持強勁的全球競爭力，必須使生產線最大限度處于高產量、可持續順暢運轉的狀態。 

故而產線的效率和產品的質量，成為了產線管理人員最為關注的要點。為及時探尋影響質量及效率的因素，并快速完成產線迭代優化，客戶例行開展生產運營分析周會，深入探究當周情況：本周發生了什么？與之前的對比是怎樣的？ 什么影響我的質量、效率？為什么發生？如何改進？

但面對生產線日益龐大的數據，進行人工決策分析效率低下。那應該如何高效精準完成當周生產運營情況的匯報、展示和分析，并保障數據傳遞的準確性和時效性？

為獲得最佳解答，客戶攜手慧都工業大數據專家團隊，從龐大數據中快速提煉價值信息，構建以質量和效率為核心目標的智能化生產運營分析應用。

項目挑戰

生產工序復雜，跨多業務口徑
作為技術密集、資金密集的高技術行業，集成電路生產制造被認為當今最復雜的制造過程之一，從晶圓裸片到成品，中間需要經過氧化、濺鍍、光刻、刻蝕、離子注入、封裝等上百道特殊的工藝步驟，需要用到包括硅片制造設備、晶圓制造設備、封裝設備和輔助設備等幾十上百臺設備。

電子芯片行業大數據分析面臨的挑戰，除生產工序及工藝異常復雜外，還涉及跨多業務口徑的數據采集與分析，包含生產過程中成本數據（采購成本、研發成本、生產成本及質量成本等）；設計工具數據、仿真系統數據、設備工藝參數、AOI（自動光學檢測）、ERP系統數據（訂單、計劃、庫存）、AGV數據等眾多業務口徑。

而這些散落在各個環節的數據是此后預測問題、發現問題、追溯問題、優化問題并提升良率的關鍵，如果這些海量數據不能有效整合，就會使數據雜亂無章，影響數據邏輯與模型的構建，可能導致分析結果及決策失之毫厘，謬以千里。

實施方案

以生產設備為主視角的大數據分析
因客戶數據保密性要求，慧都工業大數據專家團隊長駐客戶現場，在與客戶多次深入溝通與行業調研的基礎上，以“質量和效率”為核心目標，構建了以“生產設備為主視角”，面向車間、產線管理人員反映生產效率和質量狀況，關聯異常事件及閉環情況的生產運營分析應用。

全面質量管理理論包含“人、機、料、法、環、測”六大要素，為什么要以設備作為主視角呢？根據慧都專家調研，客戶生產線設備具有自動化水平高、數據采集實時高效的特質，通過設備、工序、時間、工單等信息關聯人、機、料、法、環、測數據，建立多維關聯模型將更加精準和高效。

通過4大核心應用，完成整個生產運營分析，幫助客戶實現提質增效的目標：

1.分析生產現場各類異常及閉環情況

分析設備各類異常發生次數占比情況，以及各異常的平均處理時間，針對發生頻率較高以及平均處理時間較長的異常，著重研究處理；

2.產量、成品率、OEE等關鍵指標多維度、同環比分析，挖掘指標異常原因

對比分析各設備每天OEE指標變化情況和各指標，以及影響各指標的具體因素；

3.以不同的時間粒度分析設備單位時間加工數量趨勢，關聯異常、換單、物流等信息

在時間粒度大的情形下，查看加工數量變化趨勢；對于數據變化較大的情況，切換更小的時間粒度；結合右側的異常明細以及生產明細等信息，查看是否由異常或其他因素引起該數據變化；

4.掌握產品的質量狀況，分析質量薄弱環節

分析各設備每日成品率趨勢變化，各產品不合格占比情況以及各產品每日不合格數量變化情況，通過不合格產品追溯具體的缺陷/不合格現象，對發生頻率高的缺陷進一步挖掘。

客戶收益

高效完成產線周匯報，及時優化生產運營

項目上線后，產線實現了最大限度的可持續順暢運行，且對運行過程有精確的記錄，每周和每周的變化情況一目了然，為企業生產運營分析提供了第一手數據支撐，大大縮減了人工分析決策工作量，提高報告效率的同時提高了決策準確性。

同時，實現了生產線的生產率和成品率快速地診斷和預測，在出現產量突然降低或異常時，迅速定位到出現問題的環節，從而對其采取有效的措施，滿足高產量的要求。

項目體驗

生產運營分析多維關聯模型

異常發生次數占比

設備各項指標對比分析

基于時間粒度的對比分析

缺陷產品質量追溯分析