12月8日-10日，2024地区工业园革命的制造工业园企业app座谈会在济南松江富悦大酒吧举办活动，座谈会以“Al for Engineering·工业园革命的制造工业园企业app引领新工业园革命的制造工业园企业化”主要题，融汇了比较多院土、高职院校和研发院所的教导主任、校长等学术讨论精锐及及优质工业园企业、行业领域方向专业人员列席，围绕着 目前工业园革命的制造工业园企业智力方向战略定位规划、系统去创新软件应用、流通业结合发展壮大等行业领域方向网络热点参与深入基层交流会。

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作为中国本土唯一上线12”量产产线的工程智能系统供应商，FDC/APC先进技术领域领导者，智现未来受邀出席本次大会，带来AI赋能的工程智能系统解决方案，并向大会发表了数项将前沿理论技术与一线高端制造领域高度结合的科研成果，得到大会采纳，反响热烈。同时，智现未来向参会的专家及学者展示了AI赋能的工程智能系统在以半导体为代表的高端制造行业的创新应用成果，吸引了多位院士和行业专家驻足交流和热烈讨论。

院士、学者共话AI应用，前瞻技术获高度赞誉

会议通知期内许多博士关心的话地到来智现未来的开发展厅设计，共同的讨论在高级制造出邻域确定工业化的平台软件的能力开发文件目录及软件市场价值。

智现前景向我国的工程建设院桂卫华教授特别介绍英文了通过创新扩散理论时序超时测量交织对模型完善动态数据测量工作效能、小于预计产出超时的新新科技成就。

桂卫华博士入宪，在智慧工艺造成方向，众多传温度调节器器器、产品都会形成很多的多元化时间间隔字段动态信息表格，这一些动态信息表格会随时间间隔衍变的见证和观察，与单信息时序超时论文检测多种，众多传温度调节器器器动态信息表格相互间可能会存在复杂性的時空联系性。

桂卫华教授参观指导展台布置讨论

而传统数据分析方法主要基于阈值的统计方法，需要工程师们提供大量的先验知识，并且难以挖掘时序数据中的复杂非线性关系。对多元时序数据的有效应用和分析成为优化制造流程、提高生产效率、增强设备维护以及实现智能化决策的关键。

智现未来运用深度学习和神经网络，设计出了基于预测和重构的多元时序异常检测混合模型，用于获取多元时序数据的时间关系和空间关系及时空关联性。该方法已针对特定recipe的FDC时序数据集上进行应用，FDC数据集由半导体故障侦测及分类系统收集的数月传感器采集数据构成。应用结果表明本方法具有更强的异常捕捉能力，并实现精确的异常预测，有效帮助客户捕捉生产过程异常、理解设备性能、提升产品质量以及降低生产成本。

朱世平科学院院士亲临展台设计交流电

除此以外，另外的几位博士也莅临指导智现今后展位通过了亲昵联席会，各位朋友博士对智现今后在系统性上的学术前沿资源优势分享了宽度评论，认同其在半导体系统设备AI不正确验测地方的什么是改革创新成果展，为半导体系统设备的行业建立了了条最顶配的方法步骤要点。这一项系统性方法不止呈现了智现今后在行业pc电脑软件方向的融洽沉积，也展现了AI方向的什么是改革创新探究，为行业pc电脑软件的自动化化优化能提供了强力量的适配。博士们的大力支持，无疑是为智现今后的系统性国力突显了权威部门为产品背书。

Al for Engineering，赋能半导体“智”造

这句话我局代表会的主题风格“AI for Engineering”，用AI相空间工業手机软件水平，而智现之后的众多工业智能化控制系统己经特别渗AI的人影。

自2023年发布国内半导体领域首个大语言模型“灵犀”以来，灵犀大模型与原工程智能系统（如FDC、APC、ADC等）的多个融合应用已陆续推出，并应用于国内某头部行业客户工厂且创造卓越的应用效果。

智现未来“大模型+”应用覆盖了缺陷图像识别、FDC设备异常监控、智能反控优参、良率分析预测、设备预防维护、智能报表chatBI等多种业务场景需求。智现未来借助AI的力量，对原有工程智能系统软件进行了重构与性能增益，将大量制造数据转化为改进制造流程的深入洞察，帮助用户优化半导体产品品质、稳定产能，实现质与量的突破。

智现以后依然贯彻什么自主性经营可控性的的新技术路线规划，贯彻什么物料100%自主性经营研制，重视程度大模板等最前沿的新技术在工业品化pc软文物料上的去创新采用，推助光电器件还有更大精致手工服装业玩家改变生产的手工制做的时候的局面自动化化治理。谋未来发展接下来，方眼以后。智现以后愿与社会各界合作方式伙伴们携手并肩共进，为工业品化pc软文的未来发展功劳更大实力。

本次大会是中国工业软件领域最高规格、最大规模、最多院士专家的国家级专业会议，既是对我国工业软件行业过去发展的总结，更是汇聚行业精英，探讨中国制造业智能转型升级未来之路的重要节点。智现未来不仅立足当下行业需求，为高端制造业提供稳定、可靠的工业软件产品服务，与此同时，智现未来更是布局未来，时刻关注技术前沿的发展并保持投入，肩负推动行业进步和发展的重要责任。

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