一文看懂，头部半导体制造企业晶合集成如何用AI+BI实现“AI工厂”

在半导体制造行业，数据并不匮乏。从研发、制造到品质、供应链，各环节持续产生海量数据。然而，数据积累的增多也带来了跨系统分析难、业务归因复杂及经营决策滞后等挑战。

例如，面对产品价格波动如何快速定位影响因素？面对分散的品质风险信息如何及时识别重点？管理人员能否摆脱对人工报表的依赖，实时掌握工程进度？这些问题已成为制造企业推进AI落地的现实阻碍。

近日，合肥晶合集成电路股份有限公司（以下简称「晶合集成」）凭借「AI驱动全业务链智能辅助决策平台建设项目」，在2026 IDC未来企业大奖评选中，荣获「数据智能与治理领军者」优秀奖。

作为安徽省首家12英寸晶圆代工企业，晶合集成携手思迈特软件，以数据治理为基础，融合AI智能体能力，探索覆盖销售、品质、工程等业务场景的智能分析应用。部分原本需数小时完成的复杂分析工作，现已缩短至分钟级。

这一实践背后的关键路径是什么？

大模型时代，为何复杂业务分析仍耗时良久？

对于半导体制造企业，业务分析绝非简单的数字查询。以晶圆代工为例，产品价格受工艺、层数、类别及客户等多维度因素影响，需跨维度比对并分析各项因素权重。品质风险分析同样涉及多系统、多模块的数据收集与汇总。

尽管晶合集成已建设MES、ERP、QMS、EAP、SPC等业务系统，并具备企业AI大模型平台和BI系统，但在实际应用中仍面临三大痛点：

第一，数据分散，跨系统分析受阻。研发、制造、品质等数据分布于不同系统，业务定义和指标口径未统一，导致各部门对同一问题的分析结果存在差异。

第二，复杂分析依赖人工，响应周期长。传统BI虽能满足常规查询，但面对价格归因、风险识别等复杂问题，仍需人工筛选数据、比对报表并整理报告。

第三，大模型缺乏业务语境理解。AI参与专业分析不能仅靠通用语言理解，更需获取可信数据、理解企业指标口径并结合业务逻辑。

这表明，制造企业的AI建设关键在于将数据资产、BI分析能力与AI有效连接，而非仅仅关注大模型本身。

思迈特BI+AI：让AI基于可信数据开展分析

针对上述问题，晶合集成构建了「数据治理+AI平台+智能BI+业务场景」四层架构，推动数据、模型与业务分析能力协同。通过引入思迈特软件SmartBI及白泽智能分析能力，实现自然语言问数、智能归因、洞察及报告生成融入业务流程。

统一数据与指标口径，夯实可信基础

项目整合百余个数据源，统一管理研发、制造、品质、供应链及经营管理数据，建立指标体系与数据资产管理体系。统一的业务定义和指标口径，确保了分析依据的一致性，也为AI准确理解业务问题奠定基础。

融合大模型与SmartBI，打通分析链路

在AI平台侧，依托现有大模型平台建设知识库、智能体框架与统一推理服务；在业务分析侧，引入SmartBI，将自然语言交互等能力嵌入流程。业务人员可通过自然语言提问，直接获取数据并进行多维度对比、归因分析，不再完全依赖传统报表。同时，数百张核心分析报表的沉淀，实现了BI资产与AI能力的协同复用。

晶合集成的实践表明，AI+BI并非简单增加问答入口，而是让AI基于企业既有的数据和指标体系，深入进行复杂业务分析。

三大真实场景见证AI+BI落地成效

技术架构的价值最终体现于业务场景。晶合集成围绕销售分析、品质风险和工程管理，落地了三个代表性智能分析场景。

场景一：销售价格智能分析，归因效率大幅提升

过去，晶圆代工产品价格分析需人工比对多张报表、筛选因素并整理报告，单次耗时数小时。依托SmartBI与白泽智能分析能力，业务人员现可通过自然语言查询投片价格，结合价格趋势、瀑布图、热力图等工具进行多维度归因。目前，相关分析与报告生成已缩短至分钟级，显著提升决策时效性。

场景二：品质风险智能分析，解放人工数据处理

失效模式与影响分析是制程风控的重要手段。此前，产品风险信息分散在各系统及表格中，每月仅数据处理便需投入数十小时。上线产品风险项智能问数与总结应用后，支持自然语言查询、重点风险识别及异常原因分析。如今，数据整理、汇总与分析可在分钟级完成，帮助管理人员快速掌握风险全貌。

场景三：代工数据智能问数，工程进度透明化

工程流程管理涉及大量进度、数量及节点信息。通过SmartBI平台上线代工流片智能问数应用，建立统一指标口径及维度关联。工程人员可用自然语言查询流片资料、统计时效、对比产品表现并跟踪关键节点。分析结果直接生成可视化图表，辅助识别异常节点与效率瓶颈。

这三个场景依托同一套数据基础与智能分析能力，使AI应用从单一部门向更多业务环节延伸。

从分析提效到业务自主，量化成果显著

晶合集成的AI+BI实践已取得可量化的阶段性成果：

数据查询耗时缩短90%。平台数据查询时间从30分钟降至3分钟，分析响应由小时级转为分钟级。

业务自助分析率提升至70%。多数分析需求可由业务人员自主完成，降低了对IT开发的依赖及报表维护成本。

BI平台月均访问量超5000次。平台能力深度融入日常经营管理，数据分析成为普及化的日常业务能力。

这些成果表明，引入AI的核心价值不仅在于提升查询速度，更在于改变业务获取数据和分析的方式，从依赖IT开发转向业务自主。

展望：从AI辅助分析迈向AI工厂

现有平台为晶合集成推进AI Factory（AI工厂）建设奠定了基础。未来，公司将进一步融合大模型平台与智能BI平台，建设企业智能决策门户，拓展智能办公、销售、营运、品质及设备预测维护等Agent应用。

至2027年，晶合集成计划实现智能BI覆盖率超60%，AI能力覆盖六大业务领域，推动核心经营指标实现实时智能决策。

从统一数据基础到BI与AI协同，再到多场景智能体应用，晶合集成正探索一条从数据驱动分析走向AI驱动经营决策的升级路径。这一实践为制造企业提供了重要参考：AI创造业务价值的关键，在于具备可信的数据基础、统一的业务指标，以及能融入实际流程的分析平台。