AI自动选参数，工艺监控进入智能时代
#在半导体制造中，FDC（故障检测与分类）系统的监控参数选择，直接影响异常发现的准确率和及时性。但传统方式高度依赖资深工程师的经验——从数百个工艺参数中手动挑选关键监控项，不仅工作量大，而且不同工程师选出来的结果不一致，难以规模化复制。
格创东智AI-FDC平台中的智能选参引擎，用AI解决了这一痛点。
这个引擎融合了LLM（大语言模型）、知识图谱与多模态特征选择技术。它首先通过自然语言处理能力理解工艺描述和工程师需求，然后结合知识图谱中的行业经验与数据反馈，实现跨工艺、跨机台的最优监控参数集推荐。
工程师不再需要手动筛选参数。系统自动完成分析后，会生成一份推荐报告，包含推荐参数列表、推荐理由和置信度评分。更重要的是，这套引擎对既有FDC系统配置集成友好，无需大幅改造现有系统即可快速应用。
智能选参的价值在于：一是大幅降低对资深工程师的依赖，新人也能快速完成高质量的参数配置；二是跨工艺、跨机台一致应用，确保监控标准和效果统一；三是结合在线学习持续优化，新工艺导入时选参效率显著提升。
选参不再“凭感觉”，而是“有据可依”——AI智能选参引擎正在让工艺监控的配置门槛全面降低。#TCL##工业AI##智能存储##半导体专家#