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校友动态 | 将数据分析应用于半导体生产,「洪朴信息」帮工厂提良品率、降人工

· 入孵企业新闻

功夫校友档案

洪朴信息,成立于2016年,旨在利用人工智能技术为制造企业提升生产效率。我们有中国领先的科学家团队,将实验室中的最新科技:机器学习、深度学习、机器视觉等技术带到生产线。我们的产品围绕“人机料法环”诸多场景,结合团队积淀多年的生产管理经验,将人工智能“植入”生产线的各个环节,以提升生产工艺,减少人工操作,提高良品率,降低生产成本。

2018年4月成为功夫国际孵化器第3期校友企业,2018年8月入选微软加速器·北京第12期创新加速计划。

以下正文转载自36氪报道,记者:陈绍元

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已在半导体光伏领域形成了标准化软件产品落地,2019年重点商业化推广。

洪朴信息是一家工业互联网数据分析公司,基于AI、统计建模、大数据等技术,为半导体生产制造企业,提供视觉图像缺陷检测、设备和生产工艺优化等产品解决方案帮助客户提高良品率,降低人工成本,提升生产效率。

在工业生产中,每天都会产生海量的数据,如何发掘其中的价值,就是洪朴信息核心在做的事情。

工业数据可以分为两大类,一类是非结构化数据,主要是图像、视频等;另一类是结构化数据,包含设备参数等数字型数据。

先来看非结构化数据。在半导体生产环节,视觉检测设备会拍摄需要进行外观检测的半成品、成品的图像,然后由人工对图像进行瑕疵检测。洪朴信息结合生产工序和检测需求,研发了一套图像分析算法,能够自动检测产品缺陷,并且能分析缺陷原因,优化相应工艺、操作等,降低缺陷产生率。

这里的核心价值在于,一方面通过软件算法自动检测,减少了人工成本,另一方面,通过分析原因和优化,提高了良品率。

再来看结构化数据。在半导体生产过程中,会涉及到上万种参数的调整和管理,工人需根据生产标准和实际情况调整可控参数使得良品率稳定。传统方法依靠工人经验手动调整,风险不可控,且不能做到量化和精准。

洪朴信息根据历史生产数据建模,从大量参数中找出与良品率最相关的关键参数,对关键参数与良品率的关系进行训练建模,根据建立的关系模型,对每批次产品推荐最优参数值,实现良品率提升,降低对工人经验的依赖性。

基于上述核心逻辑,洪朴信息在半导体生产行业形成了多个解决方案。包括基于非结构化数据的:光伏电池片/串缺陷检测、光伏电池组件层压前/后缺陷检测、AMOLED屏幕缺陷检测等。以及基于结构化数据的:光伏晶圆切片工艺良品率优化、半导体设备良品率优化系统等。

目前,洪朴信息在半导体的光伏领域,已经形成了标准化的软件产品如果是私有化部署,则按license收取一次性部署费用,以及定期维护升级费用;如果是云端SaaS的模式,则按期收取订阅费。当前客户类型主要是行业头部客户,客单价在百万到千万元级,2019年下半年,洪朴也会向中小客户拓展。

洪朴信息的典型产业合作伙伴和客户包括:英特尔、金山太阳能、中微半导体、远景能源、上扬软件等。销售和市场渠道上,也与微软、华为、阿里云、IBM等企业建立了合作关系。

谈及为何选择半导体作为核心方向洪朴信息联合创始人陶青告诉36氪,核心有三点:

  • 半导体生产制造业的自动化、信息化、联网化程度较高,有大量的优质数据积累,具备较成熟的数据分析应用条件。

  • 半导体生产企业,一直有通过数据来分析问题的习惯,因而市场认知较成熟。

  • 半导体行业知识壁垒高。半导体是资本密集型、知识密集型产业,劳动生产率高,产品技术性能复杂。因此,将AI技术应用在半导体行业领域需要对行业有深入的认知和知识积累。

洪朴信息自2016年成立,持续探索数据分析在各个产业中的落地场景,17年底将智能制造,尤其是半导体生产作为核心方向,探索落地产品方案,形成了第一批标杆客户案例,2019年初在光伏领域形成了标准化产品,并获得首批客户订单,计划在2019年重点进行商业化推广落地并在半导体以及更多领域进行探索和拓展。

团队方面,洪朴信息创始人兼CEO许剑锋,是美国波士顿Santander银行高级金融数据分析师、美国Alliance Data信用卡公司高级分析咨询师、美国安德森癌症中心大数据分析科学家、美国伊利诺伊大学香槟分校统计学博士,上海交通大学计算机系硕士。联合创始人兼COO陶青,曾任Intel中国华为全球与Intel项目业务负责人,主持开发Intel第一代智能生产管理系统 TIMEs, 实现70%效率提升,并推广到Intel全球。联合创始人兼CTO江光祥,曾任美国AUTODESK首席工程师,上海交通大学计算机系硕士;联合创始人兼VP袁桂安曾任华为开发者社区营销总监。

洪朴信息曾于2017年7月完成250万元天使轮融资,投资方为量子计算和人工智能领域独立投资人。于2018年4月完成苏州工业园区产业资本永洲资本的600万元天使+轮融资。

目前已开启新一轮融资,金额3000万元。

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