13、半导体行业的AI知识管理与故障检测创新方案

半导体行业的AI知识管理与故障检测创新方案

在半导体行业，高效的知识管理和精准的故障检测对于提高生产效率、保证产品质量和降低成本至关重要。本文将介绍两个关键方面的创新方案，一是基于AI的知识管理系统，用于风险评估和根本原因分析；二是高效的深度学习方法，用于半导体行业的故障检测。

基于AI的知识管理系统

在半导体行业的风险评估和根本原因分析中，需要处理各种包含因果关系的文档。然而，这些文档由于最初是供人类专家解读，且由不同背景的人创建，存在信息提取困难和不一致性等问题。

知识表示

• 数据库选择 ：No - SQL数据库（包括图数据库）在处理分布式数据方面表现出色，结合图嵌入算法在节点分类和链接预测等下游任务中的良好效果，选择图数据库作为知识表示的框架。
• 因果关系 ：因果关系是系统关注的主要关系类型，但它具有上下文依赖性。在半导体行业，不同产品和工艺的上下文信息差异很大，同一事件在不同上下文中可能有不同含义，因果关系也可能随之改变或消失。因此，研究致力于在半导体制造中进行因果知识表示，研究结合上下文信息对推理和推理算法的有效性。

精炼算法

• 稀疏图处理 ：实际的知识图通常比基准知识库更稀疏，文本信息可用于弥补稀疏图结构的不足。语言模型（如BERT）是生成文本信息低维表示的首选，能提高自然语言处理任务的性能。
• BERT - ConvE方法 ：构建了基于BERT的BERT - ConvE