（征求意见稿）《“人工智能+”制造领域 半导体制造业人工智能应用技术标准》

3“人工智能+”半导体制造业人工智能应用技术标准本标准适用于适用于在半导体制造企业中涉及人工智能技术应用的研发下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必针对人类定义的给定目标，产生诸如内容、预测、推荐或决策等输出的一4提升模型执行速度，泛化能力，或改善利益相关方本标准适用于半导体制造及泛半导体制造业，在考虑半导体行业特性的半导体制造行业的人工智能应用提供技术指导，以提升制造效率和产品质量为核心方向，通过规范数据处理、模型开发与部署流程，确保人工55.1.1数据采集.采集半导体制造数据的设备应具备足够的精度和稳定性，以确保采集数据的准.采集设备应具备实时数据采集能力，数据采集频率应根据数据类型和应用需求.采集的数据应采用标准化的数据格式，以便于数据的传输、存储和处理。.数据应包含必要的元数据，如采集时间、采集设备标识、数据所属的工艺步骤.设计数据：包括产品设计图纸、电路设计文件等，这些数据决定了产品的基本.测试数据：用于验证产品的性能是否符合设计规格。.工艺数据：包括晶圆制造过程中的各种工艺参数，如温度、压力、时间等。.质量控制数据：涉及产品检测和质量分析的数据，如缺陷检测数据、良率数据.设备数据：包括设备的运行状态、维护记录、故障信息等采集设备或系统需支持以下通信协议的解析（此处仅列出半）：.SECS/GEM协议:SECS/GEM（SEMIEquipmentCommuniEquipmentModel）协议是由SEMI（SemiconductorEquip通信接口，使不同供应商的设备能够使用标准且一致的协议.SEMIE5协议：SEMIE5协议是SEM6.HSMS协议：HSMS（High-SpeedSEC5.1.2数据标注数据标注是将原始数据（如图片、文本、音频、视频.对于不同类型的半导体制造数据，应制定明确的标注规则。例如，对于产品缺.标注数据的准确性和标注一致性（不同标注人员对同一数据的标注结果相同比.人员分工：根据项目规模和团队成员的技能，合理分配标注任务。可以将数据.标注工具选择与使用：选择合适的标注工具，如图像标注工具LabelImg、文本标注工具Brat等，根据标注类型和需求进行配置和优化。.标注进度跟踪：实时监控标注进度，确保项目按时完成。可以使用项目管理工.质量控制：定期进行质量检查，抽查标注结果，发现并纠正错误。可以采用抽.审核流程：建立严格的审核流程，由经验丰富的审核人员对标注结果进行全面.反馈与改进：将审核结果反馈给标注人员，指出错误和不足之处，并提供改进7.数据整理与交付：将标注好的数据进行整理、打包，按照约定的格式和要求交.项目总结与评估：项目结束后，进行总结评估，分析项目执行过程中的优点和5.1.4数据仓库数据仓库能够有效地整合和管理来自不同系统的海量.明确业务需求：首先需要明确半导体制造过程中需要分析和优化的具体环节和.数据源识别：识别和确定所有相关的数据源，包括生产设备的传感器数据、生.数据模型设计：采用适合的维度模型或星型模式来组织数据，以便快速进行复杂的查询和分析。例如，可以设计事实表来存储具体的.分层架构：通常采用分层架构，包括ODS（OperationalDataStore）层、数据.数据转换（Transform对.数据加载（Load）：将处理好的数据加载到数据仓库中，确保数据的准确性和.数据质量控制：建立严格的数据质量控制机制，定期检查数据的准确性、完整.数据治理框架：制定数据治理策略和流程，确保数据的安全性、合规性和可追.工具支持：利用专业的ETL工具、数据建模工具和数据分析工具来支持数据仓85.1.3数据治理.半导体制造数据应存储在安全、可靠的存储介质中，如企业级数据存储服务器或云存储平台。存储系统应具备数据冗余备份功能，.应定期对采集到的数据进行清洗，去除无效数据（如采集错误、传感器故障产.数据清洗操作应记录详细的日志，包括清洗时间、清洗方法、清洗前后的数据5.1.4数据质量.半导体制造数据的准确性应满足相应工艺和模型开发的要求。.数据应包含完整的信息，对于必要的字段和数据项不应有缺失。。.对于缺失数据，应采用合适的填充方法（如均值填充、插值填充等），并记录.在不同数据源或不同时间采集的同一类型数据应保持一致。数据一致性验证应在数据集成或模型训练前进行，不一致的数5.2.1模型选择.根据半导体制造的具体应用场景（如设备故障预测、产品质量提升等），应评估不同人工智能模型（如神经网络、决策树等）的适.在选择模型时，应优先考虑经过实践验证、在类似半导体制造应用中表现良好9.根据半导体制造数据的特点和应用需求，可对选定的模型进行定制化开发。例5.2.2数据集准备通常是在数据仓库的基础上构建数据集。数据仓库为构建数据集提供了丰.明确数据集目标和需求：根据分析和优化的具体目标，明确数据集需要包含哪.从数据仓库中提取数据：利用数据仓库的查询功能，从数据仓库中提取与数据集目标相关的数据。可以使用SQL等查询语言，根据时间范围、设备类型、生缺失值处理等）、特征工程（特征选择、特征转换等.数据标注（可选）：如果需要进行监督学习等人工智能应用，可能需要对数据进行标注，为数据添加标签或注释，如缺陷.数据集存储和管理：将构建好的数据集存储在合适的位置，如文件系统、数据库或数据湖等，并进行适当的管理，如数据集的版5.2.3训练数据准备.应将采集和标注好的半导体制造数据按照一定比例划分为训练集、验证集和测.根据模型训练的需要，可采用数据增强技术来扩充训练数据。对于图像类的半），5.2.4特征工程在数据集的基础上进行特征工程是机器学习和数据分析中的关键步骤，其目.缺失值处理：填补或删除缺失值。常用的方法包括均值填补、中位数填补、前.文本特征：从文本数据中提取词频、TF-IDF值、情感分数等。.标准化/归一化：将特征值缩放到相同范围，常用方法包括Min-Max归一化、.对数变换：对具有长尾分布的特征进行对数变换，使其分布更加对称。.箱式变换：将连续变量离散化，例如通过等频分箱、等宽分箱等方法。.特征选择.包裹法（WrapperMethod）：使用特定的学习算法评估特征子集的性能，以选.嵌入法（EmbeddedMethod）：结合模型训练过程进行特征选择，如基于树的模.组合特征：通过数学运算或逻辑运算组合现有特征，例如生成“价格乘以数量”.生成交互特征：创建特征之间的交互项（例如，两个特征的乘积），这可以帮.特征评估与优化.评估特征的有效性：通过模型训练和验证来评估特征对模型性能的影响，不断.迭代过程：特征工程是一个迭代过程，需要根据模型的表现和业务需求不断进5.2.5模型训练过程.应根据选定的模型和训练数据的特点，合理设置模型训练参数，如学习率、迭代次数、批量大小等。学习率应根据模型收敛情况进行置为[具体数值]，并在训练过程中根据验证.迭代次数应根据模型收敛情况确定，当模型在验证集上的性能不再提升或达到.应采用合适的超参数优化方法（如网格搜索、随机搜索、遗传算法等）来寻找最优的超参数组合。超参数优化过程应记录详5.2.6模型评估.对于半导体制造中的人工智能模型，应采用多种评估指标来全面评估模型的性于回归类模型，可采用均方误差（MSE）、.如果模型在测试集上的性能不满足要求，应重新调整模型或重新进行训练数据5.3.1系统部署.部署人工智能系统的硬件平台应满足模型运行的计算资源需求。对于深度学习.硬件平台应具备稳定的运行环境，.人工智能系统应部署在合适的软件环境中，包括操作系统、深度学习框架等。操作系统应选用稳定、安全的版本。深度学习框架应根.软件环境应定期进行更新和维护，以确保系统的安全性和性能。5.3.2推理服务部署.模型优化：在部署前，对模型进行优化以提高推理效率。常见的优化技术包括模型剪枝、量化和知识蒸馏等。这些技术可以减少模型.选择部署平台：根据应用场景和需求选择合适的部署平台，如云服务器、边缘设备或本地服务器等。云服务器具有强大的计算能力量和集中管理的场景；而边缘设备则适合需要低.环境配置：在目标平台上配置必要的运行环境，包括操作系统、依赖库、推理.构建容器镜像：将模型及其依赖打包成容器镜像，以便于在不同环境中快速部署和迁移。容器化可以隔离环境差异，提高部加快部署速度。例如，避免将模型直接打包到容器镜.配置网络：设置推理服务的网络访问配置，包括监听端口、内网和外网访问策略等。确保服务能够正确接收请求并返回结果，同时.部署服务：将容器镜像部署到目标平台上，并启动推理服务。可以使用容器编排工具如Kubernetes来管理服务的部署、扩缩容和更新等操作，提高服务的稳.集成与测试：将推理服务与其他系统在部署后进行充分的测试，验证服务的功能、性能和稳.性能监控：建立监控系统，实时监控推理服务的性能指标，如响应时间、吞吐量、资源利用率等。通过监控可以及时发现并解决潜在.持续更新与优化：随着应用需求和环境的变化，持续对推理服务进行更新和优化。包括模型的迭代更新、推理引擎的升级、硬件.高可用性：确保推理服务的高可用性，通过冗余部署、负载均衡等技术手段，避免单点故障。在云环境中，可以利用云服务提供商的高.安全性：加强推理服务的安全防护措施，包括数据加密、访问控制、网络安全.可扩展性：设计可扩展的架构，以便在需求增长时能够快速扩展服务规模。利用容器化和微服务架构，可以灵活地进行水平扩展.成本效益：在保证服务质量的前提下，优化资源使用，降低部署和运行成本。5.3.3系统集成.人工智能系统应与半导体制造设备进行有效的集成，实现数据的实时交互。例如，人工智能系统应能够接收来自制造设备的实时运行.集成接口应采用标准化的接口协议，如OPCUA（用于工业自动5.4.1数据收集与反馈.数据收集：在模型运行过程中，持续收集新的生产数据，包括设备状态、工艺.反馈机制：建立反馈机制，将模型的预测结果与实际生产结果进行对比，收集5.4.2性能评估与分析.性能评估：定期对模型的性能进行评估，使用指标如准确率、召回率、F1分数5.4.3模型优化与调整.数据清洗与增强：对收集到的新数据进行清洗，去除噪声和异常值，必要时进.模型结构调整：根据评估结果，对模型的结构进行调整，如增加或减少神经网.参数调优：使用超参数优化技术，如网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等，对5.4.4迭代更新与验证.迭代更新：将优化后的模型重新部署到生产环境中，进行迭代更新，以替代原.验证与测试：对更新后的模型进行严格的验证和测试，确保其在不同生产条件5.4.5持续监控与维护.监控系统：建立模型监控系统，实时监控模型的运行状态和性能指标，及时发.持续维护：随着生产环境和技术的变化，持续对模型进行维护和更新，以保持5.5.1数据安全.应建立严格的数据访问控制机制，对不同用户角色（如数据管理员、模型开发人员、操作人员等）设置不同的访问权限。例如，和管理权限，模型开发人员具有数据的读取和部分），.数据加密.半导体制造数据在存储和传输过程中应进行加密。存储加密应采用合适的加密），5.5.2模型安全.训练好的人工智能模型应进行保护，防止模型被非法获取或篡改。可采用模型.应建立模型版本管理机制，对不同版本的模型进行记录和管理，确保模型的可.人工智能模型应具备一定的鲁棒性，能够抵御数据中的噪声、异常值和恶意攻击。应通过对抗训练、数据增强等方法提高模型的鲁棒5.5.3系统可靠性.人工智能系统应具备故障检测和处理能力。系统应能够实时监测自身的运行状态，当出现故障（如硬件故障、软件故障、数据异常.系统可用性），.应定期对人工智能系统的准确性和稳定性进行评估。准确性评估应按照模型评估指标进行，稳定性评估应考察系统在不同运行条件.人工智能系统应具备一定的可扩展性，能够适应半导体制造企业的业务增长和技术升级需求。例如，当企业增加新的制造设备或提应能够轻松扩展以处理更多的数据和任务。可通过增利用人工智能技术对半导体制造过程中的关键工艺参数进行优化，提高.能够处理和分析半导体制造过程中的多源、异构数据。.能够建立准确的工艺模型，并进行模型验证和优化。.能够实时监控生产过程，并根据生产情况动态调整工艺参数