科创中国

本团队聚焦复杂产品工艺过程智能管控关键技术，展开了十余年持续攻关：创造性引入因果推断、深度学习、元学习等前沿理论与技术，从基于数字孪生的系统工艺自适应控制技术、基于可解释算法的装备智能健康管理、数据驱动的复杂工业过程智能调度决策、基于深度学习的产品质量控制与追溯四个层面，取得原创性突破并实现理论到技术的转移，在国内率先突破系列卡脖子关键技术难题，为复杂制造过程可靠、稳定、安全、持续运行提供科学基础和应用支撑。

目前学术界和工业界对于工艺控制的研究大多数集中在具体产品工艺设计，尚未有从工艺过程角度对产品工艺控制误差进行研究；目前工艺控制路径主要采用开环方式，不能根据特定产品和工艺精准调整工艺控制参数；目前工艺控制失效研究主要是采用失效模式及影响分析技术，没有深入分析工艺控制失效行为，难以形成有效的工艺控制策略或预防策略；当前工艺控制多是采用独立控制方式，没有将产品多工艺控制系统进行集成。本成果于数字孪生的系统工艺自适应控制技术主要包含基于抗疲劳技术的工艺装备自动化设计和基于虚实融合的系统多模块一体化控制，考虑了各个控制子模块间的数据交互，能够实现基于多目标优化算法的多功能一体化控制、完成面向多工艺流程的系统一体化自适应控制。

本成果研发的复杂产品工艺流程智能管控技术与类似技术相比，在通用性、智能化、实时性、可扩展性、可靠性、低成本等方面具有优势：本成果还引入了因果推断、元学习模型、算法综合评估框架等，解决工业数据运用难、可解释性、算法自适应选择和算法参数调优难题。本成果研发的产品工艺流程智能管控技术还具备质量追溯和设备预测性维护功能，可以从多方面提升质量管控（良率）水平与产能充分利用；研发的产品工艺流程智能管控技术除在半导体行业应用外，还可推广到太阳能产业以及碳纤、航天等高端装备精加工生产线，具有广泛的应用前景。

李莉 女 1975.04 教授 同济大学 研发装备智能管理与产能利用协同的优化技术；设计不确定环境下的复杂制造过程自组织优化调度技术
丁昊 男 1980.11 教授/高级工程师 崧智智能科技有限公司 设计基于抗疲劳技术的工艺装备自动化；辅助研发基于虚实融合的系统多模块一体化控制技术
于青云 女 1989.07 博士后 同济大学 研发基于因果推断的装备智能健康管理技术；构建基于多智能技术的产品质量控制与追溯系统
龚炜 男 1989.08 助理教授 同济大学 研发小样本数据下基于深层卷积神经网络的缺陷检测技术
赵慧 女 1991.09 博士后 同济大学 研发高维工业数据建模算法自适应选择技术
宋凯君 男 1982.03 高级工程师 崧智智能科技有限公司 研发基于虚实融合的系统多模块一体化控制技术

随着逆全球化趋势强化、地缘博弈加剧，国家关键产业和核心技术受政策因素影响愈加显著，面临技术产业外迁或制造业“卡脖子”问题。本成果研发的复杂产品工艺流程智能管控关键技术与相关软件可以为推动制造业数智化转型提供有力科学基础与工具支持，具有深远的社会效益：

1）随着国家工业数字化、智能化转型和“零缺陷制造”目标的提出，制造业开始愈发重视产品品质及相关管控能力的提升。本成果与国家宏观发展和战略目标同步，紧密结合AI、大数据、智能制造等先进技术实现高效高质量生产和自我产业数智化升级，进行与良率和产能提升相关的技术自主研发，有益于核心关键领域（如汽车、工业、军工等）的供应链安全；

2）将科研前沿与国家重大需求相结合，为半导体及相关技术和产业培养急需的数字化转型核心人才，增加国内相关产业的核心竞争力，减少对外国产业及技术乃至人员的依赖，服务数字中国战略。

本成果研发的复杂产品工艺流程智能管控关键技术充分利用人工智能、大数据等新一代信息技术与工业过程的物理资源紧密融合与协同，可以应用于但不限于半导体、光电、能源、化工行业，方便用户迅速扩散至各设备与各类生产线，针对不同制造形态均具备解决方案，应用后可以取得的成效包括：1）部署基于数字孪生的系统工艺自适应控制技术，降低产品不良率；2）结合装备状态数据，实施基于因果推断的装备智能健康管理系统、并部署高维工业数据建模算法自适应选择技术，提升装备使用率与制造性能；3）部署基于深度学习的产品质量控制与追溯系统，将抽样检测率由原来平均不足30%提升至100%，做到产品全覆盖量测，预测质量异常，发现质量问题及时处理，减少产品报废率，提高最终出货良率，降低3％以上的周期时间和50％以上的机台监测频率。