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申请/专利权人：苏州康代智能科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AI的PCB或半导体多工序生产设备组合优化方法，包括：配置多种半导体或PCB多工序生产设备组合的备选配方；利用AI系统对各备选配方预估其对应的生产良率；根据各个配方对应的生产良率预估结果，从中确定最优备选配方；其中，AI系统包括多个AI子模型，挖掘配方中各个生产设备的原始数据，包括流经该配方的生产设备后的半成品质量检测结果数据；进行数据清洗和处理，得到待分析素材数据；利用各AI子模型，对待分析素材数据分别进行迭代运算，得到各AI子模型对应的运算结果；根据历史生产数据评估各子模型的预测效果，寻找最优子模型，并根据最优子模型对应的运算结果确定该备选配方对应的生产良率的预估结果。

主权项：1.一种基于AI的PCB或半导体多工序生产设备组合优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：配置多种半导体或PCB多工序生产设备组合的备选配方，每个备选配方中包括多个生产设备的识别号及设备排序信息；从最近时间往前抓取一个阶段的连续生产的原始数据，利用AI系统对各个备选配方预估其对应的生产良率；根据各个备选配方对应的生产良率的预估结果，从中确定最优备选配方，所述最优备选配方作为执行工艺流程的配方；其中，AI系统包括多个AI子模型，AI系统通过以下步骤对一备选配方预估其对应的生产良率：根据所述备选配方中的生产设备的识别号，挖掘该配方中各个生产设备的原始数据，包括流经该生产设备后的半成品质量检测结果数据；对挖掘到的原始数据进行清洗和处理，并根据配方中的设备排序信息组织得到该配方中各生产设备的待分析素材数据；分别利用各个AI子模型，对各个生产设备的待分析素材数据分别进行迭代运算，得到各个AI子模型对应的运算结果；根据历史生产数据评估各个模型的预测效果，寻找最优AI子模型，并根据所述最优AI子模型对应的运算结果确定该备选配方对应的生产良率的预估结果，其中，通过以下方式寻找最优AI子模型：获取历史生产数据中最近时间段对应的数据，其包括验证用配方的各个生产设备的待分析素材数据及对应的实际生产良率；利用各个AI子模型对所述验证用配方的各个生产设备的待分析素材数据进行迭代运算；比较各个AI子模型的运算结果与所述实际生产良率之间的偏差值；寻找偏差值最小的AI子模型，作为最优AI子模型；且所述AI系统中的各个AI子模型始终保持同步运行，在多个AI子模型的计算结果偏差均在预设的偏差范围内的前提下，若当前用于计算的AI子模型的偏差连续N点大于另一AI子模型的偏差，则切换到偏差更小的AI子模型进行计算。

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