顯示產(chǎn)業(yè)作為電子信息產(chǎn)業(yè)的核心支柱，其技術迭代速度快、生產(chǎn)工藝復雜、質(zhì)量要求嚴苛，對制造升級的需求尤為迫切。工業(yè)大模型的出現(xiàn)，為顯示生產(chǎn)制造升級提供了全新的技術路徑。依托顯示生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)的深度挖掘與智能分析，顯示工業(yè)大模型能夠突破傳統(tǒng)生產(chǎn)模式的局限，在工藝優(yōu)化、質(zhì)量管控、設備運維等關鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)智能化躍升，推動顯示制造向更高效率、更高質(zhì)量、更低成本的方向發(fā)展。

全流程數(shù)據(jù)：顯示工業(yè)大模型的 “養(yǎng)分源泉”

顯示生產(chǎn)制造涵蓋玻璃基板制備、薄膜沉積、光刻、蝕刻、成盒、模組組裝等數(shù)十道精密工序，每一道工序都伴隨著海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。這些全流程數(shù)據(jù)包括原材料的成分參數(shù)、設備運行的實時參數(shù)（如溫度、壓力、速度、功率）、環(huán)境數(shù)據(jù)（潔凈度、溫濕度、氣壓）、在制品的檢測數(shù)據(jù)（尺寸精度、缺陷信息）、設備維護記錄、能耗數(shù)據(jù)等。

顯示工業(yè)大模型的訓練與迭代高度依賴這些全流程數(shù)據(jù)的積累與治理。通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺，將分散在 MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、EAP（設備自動化系統(tǒng)）、QMS（質(zhì)量管理系統(tǒng)）、EMS（能源管理系統(tǒng)）等不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行匯聚、清洗、標準化和關聯(lián)，形成覆蓋 “原材料入廠 - 生產(chǎn)制造 - 成品出廠” 全鏈條的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)。例如，某面板企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺可實時采集光刻工序中光刻機的曝光能量、焦距、對準精度等 200 余項參數(shù)，以及該工序?qū)牟ＡЩ迦毕輽z測圖像數(shù)據(jù)，為大模型提供了豐富的 “訓練素材”。

這些全流程數(shù)據(jù)不僅是模型訓練的基礎，更是模型在實際生產(chǎn)中發(fā)揮作用的 “輸入源”。只有基于完整、準確、實時的全流程數(shù)據(jù)，顯示工業(yè)大模型才能精準感知生產(chǎn)狀態(tài)、分析潛在問題、給出最優(yōu)決策。

顯示工業(yè)大模型驅(qū)動生產(chǎn)制造升級的核心場景

工藝參數(shù)智能優(yōu)化，提升產(chǎn)品良率

顯示生產(chǎn)中，工藝參數(shù)的微小偏差可能導致產(chǎn)品缺陷，影響良率。傳統(tǒng)工藝參數(shù)調(diào)整依賴工程師的經(jīng)驗積累，難以應對多參數(shù)耦合、動態(tài)變化的復雜場景。顯示工業(yè)大模型基于全流程歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建工藝參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量的關聯(lián)模型，能夠精準識別影響良率的關鍵參數(shù)及其最優(yōu)區(qū)間。

在薄膜沉積工序中，通過輸入濺射功率、氣體流量、真空度等歷史參數(shù)與薄膜厚度均勻性、電阻率等質(zhì)量指標數(shù)據(jù)，大模型可學習到參數(shù)間的非線性關系。當生產(chǎn)過程中出現(xiàn)薄膜性能波動時，大模型能結(jié)合實時采集的工藝參數(shù)和前序工序數(shù)據(jù)，快速計算出最優(yōu)的參數(shù)調(diào)整方案，實現(xiàn)工藝參數(shù)的動態(tài)自適應優(yōu)化。某 OLED 企業(yè)應用該技術后，柔性屏的薄膜均勻性良率提升了 3.2%，極大降低了生產(chǎn)成本。

缺陷智能檢測與根因溯源，強化質(zhì)量管控

顯示面板的缺陷檢測是質(zhì)量管控的核心環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)人工檢測效率低、漏檢率高，且難以對缺陷成因進行快速分析。顯示工業(yè)大模型整合了全流程的缺陷數(shù)據(jù)、設備參數(shù)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等，通過計算機視覺與深度學習技術的融合，實現(xiàn)缺陷的高精度自動檢測和根因智能溯源。

大模型對面板表面的微裂紋、亮點、暗點等數(shù)十種缺陷的識別準確率可達 99.5% 以上，遠超人工檢測水平。更重要的是，當檢測到缺陷后，大模型能沿著生產(chǎn)流程反向追溯，結(jié)合該面板在各工序的設備運行數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)變化、環(huán)境波動等信息，快速定位缺陷產(chǎn)生的具體工序和根本原因。例如，檢測到某批次面板出現(xiàn) “線缺陷”，大模型通過分析光刻工序的曝光參數(shù)波動曲線和顯影液濃度數(shù)據(jù)，可判定缺陷源于某臺光刻機的光源穩(wěn)定性異常，為質(zhì)量改進提供精準指引。

設備健康度預測與智能運維，保障生產(chǎn)連續(xù)性

顯示生產(chǎn)設備（如光刻機、蒸鍍機）精度高、價格昂貴，其突發(fā)故障將導致生產(chǎn)線停機，造成巨大損失。顯示工業(yè)大模型基于設備全生命周期的運行數(shù)據(jù)、維護記錄、振動噪聲數(shù)據(jù)、能耗數(shù)據(jù)等，構(gòu)建設備健康度評估模型和故障預測模型。

大模型可實時監(jiān)測設備的關鍵指標，如光刻機的激光功率衰減速度、機械臂的運動精度偏差等，通過趨勢分析預測設備未來一段時間的健康狀態(tài)，并提前預警可能發(fā)生的故障類型和時間窗口。同時，結(jié)合生產(chǎn)計劃數(shù)據(jù)，大模型能制定最優(yōu)的維護排程，避免非計劃停機。某 LCD 面板廠應用設備預測性維護模型后，關鍵設備的故障停機時間減少了 40%，維護成本降低了 25%。

智能排產(chǎn)與資源調(diào)度，提升生產(chǎn)效率

顯示生產(chǎn)的多品種、小批量趨勢日益明顯，傳統(tǒng)排產(chǎn)方式難以平衡設備負荷、物料供應和訂單交期之間的關系。顯示工業(yè)大模型整合訂單數(shù)據(jù)、設備產(chǎn)能數(shù)據(jù)、物料庫存數(shù)據(jù)、工序銜接數(shù)據(jù)等全流程信息，構(gòu)建智能排產(chǎn)模型。

模型可根據(jù)訂單優(yōu)先級、設備當前狀態(tài)、物料供應情況等動態(tài)因素，自動生成最優(yōu)的生產(chǎn)排程方案，實現(xiàn)設備利用率最大化、生產(chǎn)周期最短化。例如，當新接一批高優(yōu)先級的柔性屏訂單時，大模型能快速計算出在不影響現(xiàn)有訂單交付的前提下，如何調(diào)整各條產(chǎn)線的生產(chǎn)任務，合理分配光刻、成盒等關鍵工序的設備資源，使該批次訂單的生產(chǎn)周期縮短 15%。

價值與展望

顯示工業(yè)大模型通過對全流程數(shù)據(jù)的深度挖掘與智能應用，為顯示生產(chǎn)制造升級帶來了顯著價值：產(chǎn)品良率的提升直接降低了原材料浪費和制造成本；質(zhì)量管控的智能化減少了不良品流出風險，提升了產(chǎn)品競爭力；設備運維的精準化保障了生產(chǎn)連續(xù)性，提高了設備投資回報率；智能排產(chǎn)則增強了企業(yè)對市場需求的快速響應能力。

未來，隨著全流程數(shù)據(jù)采集的更全面、更實時，以及大模型算法的持續(xù)迭代，顯示工業(yè)大模型將在更多場景發(fā)揮作用，如新材料研發(fā)加速、個性化定制生產(chǎn)支持等。同時，結(jié)合數(shù)字孿生技術，大模型可在虛擬空間構(gòu)建顯示生產(chǎn)全流程的數(shù)字鏡像，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的模擬仿真與優(yōu)化推演，推動顯示制造向 “虛實結(jié)合” 的智能化新階段邁進，為顯示產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展注入強勁動力。

審核編輯 黃宇