EAP 设备联机
连接 FUJI、松下与 ASM 等 SMT 设备，统一采集状态和生产数据。
01 · 案例目录
点击案例标题，直接前往详细内容。案例按照已提供的项目资料进行整理，未补写未经确认的实施成果。
CASE 01 · SMT 最佳实践
连接多工厂、多品牌设备与高频换线的 SMT 制造现场。
客户背景
广东维沃通信有限公司旗下 vivo 品牌于 2011 年正式进入手机市场，形成 X、Xplay 和 Y 系列产品布局。除中国大陆市场外，业务还覆盖印度、泰国、缅甸等海外市场。
项目范围
项目覆盖 FUJI M8、FUJI M2、松下 NPM、ASM 等多个设备与业务单元。维思凯为该项目提供设备自动化、生产防错、追溯、备料与换线相关软件能力。
38FUJI M8 产线~900 NXT 模组25松下 NPM 设备2ASM 产线
防错追溯
通过设备、物料与生产记录关联，支持防错控制和全过程追溯。
Remote Skip
为设备软件支持和跨地点协作提供集中式远程访问入口。
离线备料
将备料作业前移，减少上线等待并提升物料准备准确性。
快速换线
协调设备、程序、物料与工单切换，缩短换线准备时间。
实施地点01vivo 长安工业园02重庆工厂03印度工厂
CASE 02 · 产品全生命周期追溯
以 Wafer ID 建立单片级制造档案。
从硅片投料开始，将生产、设备、工器具、工艺、质量、包装与库存数据绑定到同一个身份标识，支持正向、反向、纵向、横向与异常追溯。
设备
设备编号、状态、运行参数、生产时间与加工批次
工器具
治具、夹具、检测设备、校准状态与使用记录
质量
IQC、IPQC、OQC / FQC 与单片质量档案
工艺
路线、版本、Recipe、关键参数与变更记录
包装库存
包装批次、托盘 / 箱号、入库与后续流向
一片一码快速定位异常来源，支撑质量改进、客户投诉与召回，并为工艺优化和数字工厂建立数据基础。
CASE 03 · AI 缺陷智能分类
让每一张检测图像都成为可分析的质量数据。
基于深度学习与机器视觉，对 EL、PL 和外观图像进行自动识别、分类和标注，同时给出缺陷位置、类型与严重程度。
可识别缺陷类型
隐裂断栅黑斑 / 黑心污染崩边划伤虚焊 / 焊接异常印刷异常EL 异常纹理其他工艺与电性能缺陷
识别结果不止停留在图片层面，而是继续与制造上下文关联。
- Wafer ID
- 生产设备
- Recipe 与工艺参数
- 生产批次
- 人员操作记录
- 历史质量数据
01识别自动定位与分类02关联绑定 Wafer、设备与工艺03分析统计分布、频率与趋势04改善定位设备 / 工艺相关问题
CASE 04 · 工艺预测与智能调优
从事后分析，转向事前预测与自动闭环。
融合设备历史、实时参数、质量检测、批次、环境与设备状态，对下一批次风险进行预测，并形成可以执行和验证的工艺建议。
质量预测
融合历史与实时数据，预测下一批次的质量风险。
→智能分析
识别参数影响权重、变化趋势与最优工艺窗口。
→优化建议
围绕温区、气体流量、工艺时间与设备设定生成建议。
→自动闭环
参数下发后验证结果，并持续优化模型。
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黄金产线分析
用单片效率与产线数据，识别并复制最佳生产实践。
按照 Wafer ID 关联效率等级、工艺路线、生产设备、关键参数与质量结果，对高效片、低效片和不合格片进行分类，并对不同产线进行对标。
平均转换效率良率设备可用率生产节拍工艺稳定性异常率返工与报废率