时代背景

我国有众多硬件设备，但工业人工智能AI模型，算法，软件严重匮乏是痛点。

智能工业化模型，算法在工业4.0中有广泛应用市场和潜力

转型到高端制造业，我们需要利用人工智能，机器学习等知识来迎接工业4.0（Industry 4.0）。接下来Toby老师重点介绍工业4.0内容，以及介绍企业智能制造质量预测模型实现方案。

工业4.0（Industry 4.0）

工业4.0（Industry 4.0）是基于工业发展的不同阶段作出的划分。

工业1.0是蒸汽机时代

工业2.0是电气化时代

工业3.0是信息化时代

工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是以人工智能，机器学习模型为核心的智能化时代。

人工智能，机器学习模型是工业4.0的灵魂

在人工智能，机器学习参与下，

工业制作可大幅度提高精准度；

节省多个冗余环节；

节省大量人力资源；

节省大量制作时间；

传统工业制作流水线-需要大量人工参与，效率并不高。传统工业制作流水线让工人重复单调工作，容易引起工人身心健康问题。之前富士康跳楼领盒饭的工人每年都有。

智能化制造可以全机械化，人工智能算法控制，无需人工参与或少数人工参与。企业员工需要学好数学，统计学，计算机建模，人工智能算法等复合知识，迎来的是高收入汇报和愉快，充满兴趣的工作体验。

Toby老师以天池工业AI大赛-智能制造质量预测为案例，介绍企业智能制造质量预测模型实现方案。

质量强国离不开人工智能算法。据央视新闻消息，近日，中共中央、国务院印发了《质量强国建设纲要》，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。

《质量强国建设纲要》主要内容如下。

建设质量强国是推动高质量发展、促进我国经济由大向强转变的重要举措，是满足人民美好生活需要的重要途径。为统筹推进质量强国建设，全面提高我国质量总体水平，制定本纲要。

半导体产品质量预测

半导体产业是一个信息化程度高的产业。高度的信息化给数据分析创造了可能性。基于数据的分析可以帮助半导体产业更好的利用生产信息，提高产品质量。

现有的解决方案是，生产机器生产完成后，对产品质量做非全面的抽测，进行产品质量检核。这往往会出现以下状况，一是不能即时的知道质量的好坏，当发现质量不佳的产品时，要修正通常都为时以晚，二是在没有办法全面抽测的状况下，存在很大漏检的风险。

在机器学习，人工智能快速发展的今天，我们希望着由机器生产参数去预测产品的质量，来达到生产结果即时性以及全面性。更进一步的，可基于预先知道的结果，去做对应的决策及应变，对客户负责，也对制造生产更加敏感。

下图为薄膜晶体管液晶显示器(tft-lcd)生产线专用设备分析

痛点与挑战1

TFT-LCD（薄膜晶体管液晶显示器）的生产过程较为复杂，包含几百道以上的工序。每道工序都有可能会对产品的品质产生影响，故算法模型需要考虑的过程变量较多。

痛点与挑战2

这些变量的取值可能会存在异常（如测点仪表的波动导致、设备工况漂移等现象），模型需要足够稳定性和鲁棒性。

痛点与挑战3

产线每天加工的玻璃基板数以万计，模型需要在满足较高的精准度前提下尽可能实时得到预测结果，这样才能给在实际生产中进行使用。

天池工业AI大赛-智能制造质量预测数据集有八千多变量，包括生产线上的数据，反应机台的温度，气体，液体流量，功率，制成时间等因子，全是企业真实数据。

模型质量评估采用MSE

我方建议企业模型后，性能优秀

MSE 0.03358699182759343

（备注MSE值越小，模型性能越好，此处展示的为初步实验值，经过不断优化后，会得到更精准模型）

模型训练展示入下图，人工智能模型读取数据，训练模型，最后实现批量自动化预测能力。

我方人工智能模型价值汇总

1）我们能够建立算法模型准确预测出特性值，实现生产过程的实时监控和预警，提前发现当前工序的问题、避免问题流入到后道工序，减少生产资源浪费的同时也优化了产品良率。

2）我们模型可以挖掘关键参数，工艺人员能够快速地针对那些电性表现不佳的产品进行问题溯源分析，重点分析和调整那些关键的影响因子，加快不良问题的处理、提高整体工艺水平。

3）我方预测模型在部署后也可以用于减少特性检测相关的工序，能够节约检测资源并且对提升产线整体的产能有正面作用。

4）我方从8000多变量中挑出20个变量建模，工业质量预测效率提高99.75%，节省大量人力资源和时间成本。

5）我方模型可计算不同变量重要性，促成智能人力资源分配

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如果大家对智能制造质量预测模型有需求，感兴趣，可以给作者留言。

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