工厂流程时间预测的重要性
探索机器学习驱动的流程时间预测如何赋能数字孪生、自适应调度和实时工厂优化。
半导体晶圆厂的复杂程度已达到前所未有的高度，工厂需管理数千个批次、数百台设备，并承受着按时交付的持续压力。在这道运营难题的核心，存在一个看似简单却至关重要的问题：每个工艺步骤实际需要多长时间？
数十年来，工厂始终依赖历史平均值来估算这些时间。这种方法在稳定环境下尚可适用，但随着变量增加便会失效。批次规模、配方复杂度、腔室配置、序列效应，甚至并行设备使用都可能大幅改变实际处理时长。当预测出现偏差时，路由决策会加剧这些误差，导致自动物料输送系统拥堵、设备装载效率低下、交货目标延误以及额外的人工干预。
现代机器学习模型正在改变这一局面。通过捕捉更丰富的上下文数据——如设备行为、腔室组合、批次特性及时间依赖性模式——基于机器学习的预测能实现显著提升的准确性。INFICON的最新研究表明，相较传统方法，其误差降低超过2.6倍，这直接转化为更精准的调度、更高的设备利用率以及更早的设备性能问题预警。
同样重要的是精准预测所赋能的成果：更智能的数字孪生体、更具适应性的调度机制，以及引导在制品（WIP）穿行晶圆厂的实时决策引擎——这些都将显著减少生产瓶颈。某次部署中，通过将预测模型与排程逻辑整合，物料运输时间缩短了50%以上，充分展现了这些改进对整个晶圆厂性能的深远影响。
随着工厂复杂度持续攀升，工艺时间预测正从实用性增强功能转变为核心运营需求。它构成了智能制造的基石，并将日益成为高产量半导体生产领域的竞争优势所在。
