上个月马斯克（Elon Musk）在其社交账号中提出了一道IQ测试题。在上周结束的全球首届人工智能（AI）安全峰会上，马斯克与英国首相苏纳克就AI的未来发展进行深入探讨，特别强调了在未来十年，人工智能将是人类社会发展的一个关键因素，因此各国应增加对人工智能的发展和应用投入。
从IQ测试题中可以明显观察到电子器件、人员肖像和运算符的组合。然而，这个问题并不是简单的逻辑运算。马斯克对人才招聘的需求体现了他对制造企业生产效能的深度思考。实际上不只是首富在思考这个问题，作为全球制造大国，近年来国内先进的半导体和液晶面板制造生产管理者也频频提出类似的需求。特别是现在半导体制造已发展到Full-auto阶段，希望通过自动化、数字化、智能化等手段实现全自动化生产，最终实现黑灯工厂。
要实现上述愿景还要解决诸多问题，譬如在生产异常或质量异常的情况下，仍需人员介入手动处理；由于车间面积范围大，机台分布过于分散且无尘车间进入不便，不利于管理；部分设备无法进行数据交互；车间机台告警消除不及时，容易导致整个产线宕机；此外，先进制造的人力成本高，熟手短缺。老旧设备改造难度大；以老旧设备为主非自动化产线，又需实现全自动化。这些都对生产造成巨大的挑战。在探索此类问题的解决方案，学术界技术理论中对人工智能（AI）的研究文献数量遥遥领先（见下图）。
先进制造头部企业也越来越重视借助人工智能等手段解决上述问题，以实现工业4.0的目标。
从全球范围来看，人工智能和工业自动化在工业4.0的市场潜力巨大，未来市场规模增长迅猛。依据Precedence Research研究报告，按照工业互联网（IIoT）、区块链、机器学习（ML）和人工智能、数字孪生、3D打印、工业自动化的统计， 2022 年，全球工业 4.0 市场规模超过 1,140.1 亿美元，预计到 2032 年将达到约 6,349.4 亿美元，其中人工智能和工业自动化在工业4.0中有举足轻重的地位。
黑灯工厂是业内公认的工业4.0的未来形态。先进制造企业的智慧供应商，结合工业自动化和AI等技术，开始探索黑灯工厂的落地方案。作为黑灯工厂探索的践行者，上海哥瑞利软件股份有限公司率先推出LOFA（Light Off Factory Assistant）工厂智慧助理产品，这是一款以多因子驱动的工厂智控平台产品，包含AI +RCM+RPA, 以及BI、KM、SOP不同应用，并在该领域拥有多项发明专利。以其深耕在半导体CIM领域的沉淀，在半导体前道12寸厂、面板厂、第三代半导体厂、后道及拉晶厂，已有近万台设备RCM，ADC，RPA等实践，在不同场景下积累了丰富的解决方案。
部分应用场景
基于以上场景的应用实践，LOFA已帮助客户节约人力30%以上，设备效率提升3%～5% ，人员效率提升80%。
同时兼具自动排除异常，解除警报等功能；提高产线生产率、提升产品良率和减少人为错误率，收效显著并值得强调的是，LOFA算法识别准确率优过人工判断准确率10%。
LOFA案例：某知名半导体12寸厂
客户需求：评估和处理晶圆工艺中产生的缺陷工作全部由人工完成，且无尘车间进出不便，依赖熟手且无法保证准确率。需要自动化的检测缺陷方案，以节约人力及提高良率产能。
解决方案：通过远程集控技术以及哥瑞利在前道厂的经验沉淀，来修改远程控制机台参数，监控识别报警。通过RPA技术自动检测晶圆中的缺陷点。运用文字识别、目标检测、图像分类及模板匹配等基于人工智能的图像识别技术来解决流程中缺陷自动分类、缺陷位置检测和界面字符识别等技术难点，最终实现整个流程高精准的无人实时自动化代操。
实施效果：LOFA实施前机台的Defect 漏检率为5%，Defect 分bin 准确率为80%。实施LOFA后Defect 漏检率为2%，Defect 分bin 准确率为90%，整体操作流程自动化执行率超过90%，有效提高良率。且所有监控过程自动文档化，为KM沉淀及未来SOP提升提供数据依据。
