输入资料
- STDF / CSV / Wafer Map / Log
- 测试、设备、生产与产品数据
- 历史异常与工程知识
AI Test Data & Knowledge Hub
合肥某半导体封测企业，
从单点 Agent 扩展为测试 AI 工程团队，连接测试数据与工程决策
STDF、CSV、Wafer Map 和 Log 持续产生，测试、设备、生产与产品数据分散；异常、良率和设备判断依赖专家经验。
让数据、知识与任务连接起来
按具体业务任务组织输入、执行与可复核的输出。
AI 工作
- 良率分析与历史异常关联
- 测试开发、设备与质量任务协同
- 生产调度信息与工程报告整理
业务输出
- 可复核的异常 Pattern 与根因线索
- 关联历史记录的工程报告
- 数据中枢与多 Agent 任务协作
项目闭环
从业务资料到可审阅结果，每一环都有清晰职责。
- 01测试数据
- 02异常 Pattern
- 03历史关联
- 04Root Cause 线索
- 05Engineering Report
项目验证指标
重点 PoC 闭环
项目验证指标。“异常分析提升”的统计含义、任务范围、样本与审核口径以项目记录为准。
专业判断与企业责任保持明确
AI 辅助知识和数据工作，专业人员复核设计、分析与研发结论。
先确认任务、资料版本和授权范围，保留依据、异常处理与结果审核。