通过仿真加速人工智能为您的工厂运营带来的价值！在生产环境中部署人工智能时，仿真可以解决难以完成的数据准备任务。我们将解释仿真在部署的各个阶段是如何工作的。
数据的不同阶段
在生产中部署人工智能绝非易事；需要经历许多步骤才能实施成功。人工智能生命周期由设计、开发和部署组件构成（如图1所示）。
数据采集的挑战
尽管每个阶段都存在一定的挑战，但在第一阶段准备建立精确模型所需的大量高质量数据，就足以让众多公司望而却步，而终止人工智能的进一步部署。
收集并整理深度学习所需的各种数据往往需要耗费大量的时间和金钱，这些往往是小型企业难以承受的。
即使制造商拥有收集大量数据所需的资源，但由于环境不断变化等原因，历史数据往往不够充分。例如，设备和工艺步骤往往根据供应链中的不确定性、劳动力限制或零件类型变化等因素不断调整。
随着技术节点的发展，半导体制造中不断变化的场景（即增加更多时间限制步骤）尤其常见。因此，这些瞬息万变的变化导致没有足够时间建立多样化的历史数据集来训练模型。
仿真解决方案
然而，如果有一种方法可以获得更高质量的数据呢？如果可以在不受技术进步资源限制的情况下，在业务基本用例上探索人工智能会怎样？
通过“仿真”，您就可以回答这些“如果”！您可以仿真各种场景建模并生成合成数据，用于人工智能训练。您可以在不需要清理原始数据集的情况下加速推进项目，大幅减少收集足够数量的数据所需的时间。在生产实施之前量化仿真环境中变化的影响，也是避免不必要且代价高昂的风险的关键。此外，建立在丰富数据集上的训练模型往往能够开发出更强大、更有弹性的模型。对历史数据中很少出现的边缘案例或其他不同场景进行评估，也可以增加模型的泛化能力，提高整体准确性。
合格仿真模型应达到的要求
用例：仿真可以在智能制造中为AI提供支持
在很多场景中，仿真起到了非常关键的作用。首先，强化学习（RL）越来越受欢迎，仿真可以在这一体系结构中发挥关键作用。强化学习涉及代理（计算机程序或智能体系），其开展目的是在环境中采取行动改变环境状态，最大限度地完善制造流程、提升生产率。为此，可以建立一个精确的、非常详细的仿真模型作为环境，在这个环境中可以观察和调整代理的行为。例如，在仿真环境中，代理可以学习何时释放队列时间约束场景中的各个批次。下文图2展示了一个包含仿真器环境的强化学习框架。
结论
快速、可扩展的运行时间和适应各种规划范围的灵活性也是非常必要的。从仿真短期计划情况（即，进行两天运行演示设备故障场景）到表示长期计划用例的更大的仿真模型（即，通过一年的运行演示新增设备可能造成的影响），最终用户往往都希望以合理的运行时间获得精确到分钟的运行结果。
仿真和AI相结合，可以创造出一个高效的生产力解决方案，从而实现真正的运营效率提升。快速、灵活、可扩展和非常精确的仿真可以为AI解决方案提供支持，有效解决当前的派工和排程难题。从预测批次生产周期、优化派工参数值和排程约束条件等环节出发，SmartFactory AI Productivity 正迅速将AI创新方案变为现实。
FAQs
Why is data preparation for AI considered a challenge in semiconductor manufacturing?
Data preparation for AI can be expensive in terms of time and resources, making it a barrier, especially for smaller companies. Historical data may also be insufficient due to evolving environments.
How does simulation help overcome data collection challenges for AI deployment?
Simulation allows for the creation of synthetic data, eliminating the need for extensive data cleaning. It provides an efficient way to generate diverse and high-quality data for AI training.
What are some practical benefits of using simulation in AI deployment?
What role does simulation play in scenarios like Reinforcement Learning (RL) and Machine Learning (ML) in semiconductor manufacturing?
Simulation plays a crucial role in RL by providing a detailed environment for agents to learn and make decisions. In ML, it allows models to be trained on rich datasets, leading to operational efficiency gains and KPI comparisons.
