先进封装行业面临的挑战 - AI芯片等应用爆发式增长推动先进封装需求，英伟达最新AI芯片功率达2700瓦，在12伏电压下电流需达到100安培左右，对封装工艺提出前所未有的挑战[2] - 先进封装工艺复杂性远超传统封装，融合了前道与后道工艺，工艺流程呈非线性特征，面临设备多样化、数据孤岛、快速量产等多重挑战[2] - 行业面临五大核心挑战：柔性制造、多站点协同、政策环境、整合难题、市场压力，这些技术问题本质是管理和战略问题[3] - 存在隐藏矛盾：越是先进的技术越需要快速量产，越是复杂的工艺越要求柔性制造，传统“稳扎稳打”思路难以跟上节奏[4] 格创东智的数字化转型方法论 - 数字化转型核心并非技术本身，而是技术与业务的深度融合，解决客户实际问题，从技术驱动转向业务驱动是重要第一步[6] - 采用“三化四步骤”智能制造思路：“三化”即精益化、自动化、信息化融合；“四步骤”包括数据连接、业务流程信息化、可操作数字化运营、智能数据洞察[6] - 优先激活和优化现有资产（人力与硬件），而非一味追求新投资，此理念在西安某头部封测厂项目中得到验证，帮助单个工站减少一到两台设备投入[6] - 避免将数字化转型等同于“设备升级”或“系统上线”的误区，而是寻找最关键痛点、瓶颈和价值点[7] AI在先进封测中的应用与价值 - 公司推出国内首个专门针对先进封测的Fully Auto CIM解决方案，核心是“AI+CIM+AMHS”三位一体架构[9] - 工业AI遵循“ABCDE”模型：算法、数据、算力、领域知识与装备五个维度融合，并采用“小模型优先”策略，在算力有限的工业现场更具现实意义[9] - 客户中60%-70%的AI项目未找到很好价值场景或缺乏高质量数据，看不到任何价值；20%-30%的项目持续投资一至三年未落地；真正成功的项目不到10%，但一旦成功效益增长巨幅[10][11] - 某头部半导体材料公司导入AI算法实现智能派工和实时调度，第一年上线后年收益接近1000万，超出整个项目投资，成功项目三到六个月即可落地[11] - 已跑通AI应用案例包括：AI-FDC实时监控CMP设备预警故障；鲁班小助手帮助新工程师快速提升技能；AI能碳优化助力工厂降低峰值用电成本[11] CIM与AMHS系统的创新突破 - 针对先进封装复杂工艺推出行业首个全流程CIM套件，覆盖从投片管理到良率分析的完整业务链，关键突破在于产品化交付与设备互联优化[9] - 通过中央设备模板库和无代码编程工具，实现快速部署与多设备兼容，使客户有机会实现“一个平台管理全工厂”[9] - 在AMHS领域通过战略收购构建完整产品线，覆盖从天车到控制系统的硬件软件全栈，并与香港大学共建实验室提升天车千台级协同调度能力[10] 适度智能化与成本优化理念 - 提出“适度智能化”理念，指出自动化/数字化投入在达到一定水平后，制造成本下降会变缓甚至因过度投资而上升，应寻求工厂运营成本最优点而非一味追求高自动化率或良率[12] - 追求工厂运营成本最优化，而非人机比或100%自动化率，在行业普遍追求极致的氛围中体现冷静与克制，避免过度投资造成的资源浪费[12] 全栈国产化解决方案的战略意义 - 全栈国产化AI+CIM+AMHS方案首要价值是安全，避免半导体工厂大脑（CIM）和大动脉（AMHS）系统依赖国外供应商带来的供应链中断和信息安全风险[13] - 第二价值是系统协同，通过整合CIM与AMHS供应商，打通IT与OT，避免多家供应商造成的数据孤岛，实现信息化大脑与智能化单元高效协同[13] - 更深层意义在于产业协同和创新突破，采用国产整体解决方案是为摆脱国外技术“棋盘”的束缚，打造适合中国半导体的整体方案以实现技术突破[13][14] 企业智能制造转型核心经验 - 总结四点核心经验：从技术驱动到业务驱动、追求运营成本最优、以精益思维融合三化（精益化、自动化、信息化）、善用AI技术加速转型[16] - 基于TCL四十多年智能制造转型积淀，为行业提供从自动化到自主化、从经验驱动到智能决策的可行路径，将先进封装作为未来重要战略赛道[16]