行业新闻

大家下午好！我是来自安徽熙泰智能科技有限公司，很高兴在这里跟大家一起探讨 AI 和大数据对我们半导体制造行业的一些推动，我的报告大概分为三个部分：

1.把公司简单介绍一下

2.把数字化转型规划简单介绍一下

3.数据平台驱动智能制造。

欢迎大家会后或者中间任何时候都可以来提问交流，期待着你们的一些宝贵建议。

一、个人背景介绍

我简单介绍一下自己，我是安徽熙泰智能科技有限公司首席数据官，我也同时在南京信息工程大学和华北电力大学担任特聘教授、硕士导师，我是 2023 年加入熙泰的，在加入熙泰之前我在京东方集团做了 15 年的时间，今天也很高兴在这里碰到我京东方的老同事，在京东方我也是一直从事信息化工作，担任 SBG CIO 以及人工智能与大数据中心副中心长、智慧能源的 CTO，从事行业有 30 多年时间。

二、公司概况介绍

公司我也简单介绍一下，我们公司成立于 2016 年，我们是做 Micro OLED，也是做显示的，但是我们做的是微显示，两英寸以下的显示屏，我们显示以晶圆为基板做的 OLED 显示，跟我们看到的面板还有手机显示是不太一样的。

我们应用领域主要在 AR、VR、MR 以及照相机、照相机取景器还有显微镜等等一些小型的显示领域，这一块为主。我们是拥有八年的 Micro OLED 研究开发历史，也是中国第一家做该显示的企业，现在全球有 4 家 12 英寸晶圆微显示企业，分别是日本索尼、合肥石芽（音）、京东方、安徽熙泰，我们 2016 年比他们都更早一些，建立了第一条八英寸的厂，我们现在拥有 300 多名研发团队，450 多项专利技术以及在安徽芜湖、四川眉山以及四川南充有三个以上的生产和研发基地，我们 12 寸线 2021 年底开始启动到 2022 年装机进厂，2022 年底的时候厂房封顶，同时我们进入了首款产品设计，在 2022 年的年底，2023 年无尘室交付以及首台设备搬入，去年的 4 月份首片点亮，今年 4 月份已经进入了量产阶段，总投资是 60 个亿，涉及月产能大概是 18K 大片，也是采用全球最先进的定制化设备，现在我们产线应该说是全球设备最先进、产能最大的一条 Micro OLED 的生产线。

我们是全球设备最先进、产能最大、自动化程度最高的产线，因为我们定制了全球最顶级半导体显示设备，包括我们像现在看到的有 ASML 光刻机、TEL Track 设备、AKT、AMAT 成膜设备、LAM、AMAT 刻蚀设备、KLA 检测设备等，AMAT CIM、MES、MCS 等等，软硬件应该都是全球最先进的，整个除了设备之外我们还有一套国际化的市场团队，覆盖大中华区、日韩和欧美地区，包括我们的一些客户和我们的供应商伙伴。

我们产品应用领域大家看到中间的就是 AR、VR、MR 眼镜我们称之为 XR 设备，这个应用现在越来越广泛，在医疗、购物、电商以及办公、工业、游戏、观影等等都能够得到越来越多的应用。

三、数字化转型规划

（一）数字化战略目标

下面我讲一下我们数字化战略，我们的数字化目标就是经过大家一块儿研判，我们制定了打造 “1+4+6” 的体系，构建全方位数字化生态。

1：一个 AI 数字底座，是基于企业级大数据平台和人工智能平台与混合云架构，这是我们奠定数据基础，同时确保数据安全。

4：强化四大核心能力，包括现在在建设的全面预算、集成项目管理以及 AI + 场景应用和全链路协同。

6：覆盖企业全业务流程，包括研发与创新、制造与生产、供应链与物流协同、市场营销与客户增长、客服与体验优化、组织效能提升，打造全方位的数字化业务生态。

（二）细分目标拆解

这是我们战略目标。这个战略目标之下我们也提出研发效率目标：1. 新产品上市周期的提升。2. 研发知识复用率。3. 设计迭代速度。4. 跨部门协作效率。生产这一块我们也做了通过 AI 提升良率和设备稼动率、AI 优化排产、优化 AI 视觉检测、AI 驱动精益制造进行优化。成本控制包括采购成本、运营成本下降以及财务风控优化，客户满意度我们也做了对响应速度的提升，NPS 行业领先（净推荐值）达成提升包括服务个性化，数据价值目标有决策智能化、数据资产化、洞察力增强、建成全数字化绿色工厂。

（三）数字化架构规划

这是数字化战略规划，从前中后台也分为对门户在不断完善、对中间的应用系统以及后台的 IT 平台，强化两边一个是大数据平台还有人工智能平台。所有的数字化系统产生的数据会由 AI 处理，所有数据都会存在大数据平台上，大数据平台是 AI 的基础，整个 ACS 是大数据分析体系建设的架构，保证全维度的覆盖以及对人机料法环的分析，作为制造型企业，同时通过运用智能分析方法去达到 AI 驱动我们的整个管理现代化和敏捷制造和降低制造成本。

四、数据平台驱动智能制造实践

（一）大数据平台建设原则

下面因为现在整个 AI 建设还在建设过程中，但是 AI 建设的基础是数据，我看今天下午 SAP 提出的那一点我觉得非常好，数据为本、安全为先，这也是我们遵循的一贯原则。因此，我们在大数据这一块的建设应该说花了非常大的功夫，整体大数据平台会由下面财务、人资、采购、品质、质量、营销、生产等等进行整体的数据收集、加工、展现这样的过程。后面我会把我们的整个大数据分析平台这边一期实施过程包括几个模块和一些主题给大家做一个简要介绍。

（二）大数据分析平台模块解析

1.财务指标看板
财务指标我们知道一个企业核心就是财务，最后我们企业干嘛的？是要挣钱的，不管你做什么事情最终的结果一定是在财务上的反应，应该说是这个指标并不是单纯给财务部门看的，或者说给财务总监看的，它是给老板看的，因为老板最关注的可能就是这个，它的数据直接来自于 ERP 系统，但是再往下也能够下钻到各个单体每一个涉及到的数据，包括一个是我们重点指标，还有财务的四力分析以及四力指标的趋势，它都能够通过这个平台看出来，这是总的看板，因为时间关系我就不在这里深讲，但是应该来说这个指标的每一个数据准确，都代表着它下面为这些数据提供业务支撑的这些系统应用的成熟。

2.营销管理看板
营销管理我们知道企业也是除了最后数据，但是这些财务数据从哪儿来呢？销售，没有销售没有资金的回笼，没有利润这个企业也是无法生存的，以及客户的储备还有订单的交付，这些指标也是通过销售财务指标还有整个储备和订单的指标，还有区域的对比以及应收余额这一块相互的比对来去让销售部门的领导能够看到我们最实时的整个公司销售状态是什么，哪些需要改善？哪些需要强化？哪些是我们的弱点，这是销售管理。

3.人资数据分析
其实人资也是非常重要的模块，我们没有一个总的看板但是我们会从几个维度看它：1. 对公司人员结构分析，包括人力资源的总监他会每天琢磨你看这个人力结构也是企业的核心竞争力之一。2. 人员流动的状况，整个在人员流动的过程中为什么会流动，而且人才来源其实哪些人才能称为人才，对人才的定义，包括他离职之后平均在职情况，来看企业对人才的适应状况。3. 人员离职分析，包含他的来源、结构。4. 人力成本的状况，这个成本也是公司总成本重要一块，尤其高科技企业，人员成本可以说也是决定了我们企业能不能够继续拥有竞争力，能不能更顺利生存下去重要的指标，这就是人力成本。5. 人效分析，人效也是通过工时来衡量。这也是我们人力资源他们做了一个叫 GROW 积分，把总的人员成长过程，这种积分我觉得最大特点还是对下一层有上进心的人，对人员的主动性能够进行分类，也许对高层来说这个积分可能觉得没有意义，但是对下层要成长的人员来说，这个非常重要，而且能让我们企业看到哪些人员是更主动去工作、更对我们公司能够去认可，还有在这里发展。人才信息我不讲了，我们觉得各单位都是一样的，包括人才卡片。这是人才的数据。

4.采购数据分析

采购数据我们都知道非常重要，包括我们的成本、品质、效率以及采购人员的特点还有他擅长的领域以及对整个采购周期，这块对整个生产过程、对资金的占用，也是对企业有核心的作用，这是我们采购效率的分析。 采购降本分析，这个数据也会来自于 SRM 系统还有 ERP 系统包括制造系统、PRM 系统抽取和最后达成，看看我们成本到底在哪里。 供应商分析，这个我也不再展开，因为我们每个企业我想都在做这个。

5.品质看板（良率核心）
我们知道一个半导体企业应该说关乎我们命运的也是最核心的应该就是良率问题，良率从刚开始我们良率可能在 10、20 到后面的 30、60、70 到 90，这个良率的提升意味着成本的下降，可以说良率每翻一倍成本降低一半，因此所有的制造其实真正的智能制造的关注点就在良率上体现出来，这一点我们会通过良率数据看到品质全阶段的情况。

6.生产主题看板
除了良率之外我们制造整个过程就是在生产上看，生产包括生产分析以及订单分析、部门出勤、安全、改善等等，看我们整个制造过程，这些数据其实最后是归结到我们的，要能体现出来用 AI + 的场景深化，我觉得 AI + 现在不用提了，应该是说各个企业现在都在做，在哪儿 “+”，AI 好像放在哪儿都可以，但是并不是这样的，我们现在尝试了几个，一个是 AI + 制造，就是 AI 提升良率，这个过程真的是很复杂，还是需要时间和金钱的投入，全面对生产管理进行提升的过程，包括 AI 在产品研发这一块，AI 产品研发我们还是通过 AI 加入 PRM 系统里，AI 在运营，应该说是对一些市场端前端后端库存这块来提升供应链效率，同时我们还有一点对客户来说我们能用 AI 为客户提供哪些更友好、更便捷的方案，因此我们提出来 AI + 客服，这也是我们基本上因时间关系粗略给大家汇报了一下公司在 AI 和大数据方面的一些探讨。 谢谢大家！