半導體-上海哥瑞利軟件股份有限公司
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行业应用
行业应用
  • 半導體
    襯底材料

    襯底材料

    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    襯底材料工藝差異大、規格多樣，導致 CIM 系統建設難度高。硅基與第三代半導體襯底在工藝要求、尺寸規格上存在顯著差異，對製造系統的兼容性與靈活性提出極高要求。
    痛點2
    量測數據量大，對系統處理能力要求高。襯底製造過程中，多數工序均需進行量測，尤其對於高產能、大尺寸產品，數據量激增，需確保系統具備高效穩定的數據處理能力，避免後期卡頓或延遲。
    痛點3
    長晶過程自動化難度大，依賴人工經驗調控。長晶參數調整長期依賴操作人員的經驗積累，如何實現基於數據的參數自動調節與優化，是當前亟待突破的技術難點。
    產品賦能價值
    價值1
    統一的平臺架構可覆蓋各工藝環節，支持小尺寸產品的批次管理與大尺寸產品的按片管理，並可適配全自動化運營場景。
    價值2
    全面採集各工序的加工批次、設備狀態及工藝參數數據，進行實時分析與處理；大數據平臺支持自建數據的壓力測試，確保海量數據場景下的處理效率與穩定性。
    價值3
    支持非標與標準化通訊協議對拉晶爐進行數據採集，並可實施設備改造，實現對溫度等關鍵參數的實時監控、調整與預警，有效減少對人工經驗的依賴。
  • 晶圓

    晶圓

    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    晶圓製造的核心特性是工藝複雜、流程剛性與個性化並存、良率敏感。直接導致 CIM 系統難以做到 “通用化適配”，定製化開發量巨大。
    痛點2
    晶圓廠是典型的數據密集型產線，產線的日數據量巨大。數據類型涵蓋機臺實時數據、工藝結構化數據、檢測非結構化數據（晶圓缺陷圖、Overlay 圖）等，數據治理是 CIM 建設的核心難點，也是後續數據價值挖掘的基礎。
    痛點3
    晶圓廠 CIM 系統建設並非單純的 “軟件項目”，而是融合半導體工藝、工業軟件、自動化、大數據、項目管理的系統工程，整體項目實施週期長、投入大，且對後續運維團隊能力要求極高。
    產品賦能價值
    價值1
    統一的平臺架構，以及在多個晶圓廠 CIM 系統實施過程中打磨出的完整方案，可有效降低實施難度。
    價值2
    大數據處理平臺可與自研 AI 大模型平臺 GloryIGI 統一協作，打通產線各個工藝工序晶圓批次、設備、工藝參數的數據集成，爲良率優化和工藝調整提供決策依據。
    價值3
    具備多個成功 CIM 實施經驗和完善的售後服務，減少客戶在後續運維的難度和風險。
  • 12寸

    12寸

    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    核心製造執行系統長期被國際巨頭壟斷，國內半導體產業鏈存在關鍵軟件斷供風險，自主可控需求迫切。國內廠商普遍沒有 12 寸 FULLY-AUTO 上線案例，尤其缺乏量產級別的成功經驗，導致客戶選擇國產方案時面臨較高風險。
    痛點2
    目前行業內能完整實施一個項目從零到 AUTO3 真實驗收的情況很少，實現從手動、半自動到全自動三級跳存在極高的複雜性，對供應商的產品成熟度、團隊經驗和項目管理能力要求極高。
    痛點3
    工廠內 MES、EAP、RTD、APC/FDC、Scheduling 等系統來自不同供應商，接口複雜、數據標準不一，形成 “數據孤島”，嚴重阻礙全流程自動化協同與數據驅動決策，成爲建設 AUTO3 級智慧工廠的主要瓶頸。
    痛點4
    在非產品批次管理（NPW）、先行批次（Pilot Run）、採樣（Sampling）等複雜生產場景中，高度依賴人工經驗和重複操作，不僅效率低下、易出錯，且難以實現基於實時數據的動態優化與精準管控。
    產品賦能價值
    價值1
    提供自主可控、具有真實驗收案例的 12 寸全自動化 MES 產品，大幅降低客戶的項目風險。哥瑞利 AUTO3 級別的 MES 系統擁有獨立知識產權，可規避國際政治因素導致的供應鏈風險，保障客戶生產運營的連續性與安全性。
    價值2
    提供經過驗證的成熟產品與高效實施能力，縮短投產爬坡週期。團隊曾在 15 個月內幫助客戶達成 AUTO3 且完成全面驗收。
    價值3
    通過統一的平臺和數據模型，打通製造全流程，爲客戶實現 AUTO1 至 AUTO3 級別的自動化升級提供一體化支撐。
    價值4
    內置的智能算法模型（如智能 NPW 管理與調度，集成 APC 的先行批管控，動態採樣規則）替代人工判斷，實現生產過程的精細化、自動化管理，顯著提升設備利用率（OEE）、縮短產品週期（Cycle Time），並降低對高技能操作人員的依賴。
  • 封測

    封測

    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    傳統系統僅能進行 “批次級” 管理，無法滿足先進封裝對 “單個裸晶 （ Die ）” 精準追溯的需求。同時，良率數據分散，難以實時、精準地拆解到工序級、設備級，導致異常發現滯後，無法實現事前預警和閉環管理。
    痛點2
    封測工序鏈條長，包含晶圓切割、固晶（ DB ）、焊線（ WB ）、塑封、多輪測試等數百道環節。先進封裝技術（如CoWoS、FO-WLP、2.5D/3D IC、Chiplet）的普及，更帶來大量分支、返工和工程變更，傳統線性管理流程難以適應，對生產系統的柔性提出極高要求。
    痛點3
    生產、設備、品質、倉儲等環節常使用獨立的系統（如 ERP、MES、EAP），數據無法無縫貫通。這導致信息盲區，從晶圓入庫到成品出庫的全流程無法實現 “一站式” 可視化管控，嚴重影響運營效率和決策速度。
    產品賦能價值
    價值1
    實施全生命週期精準追溯 Die 級別，滿足先進封裝的高端產品追溯需要，提升產品質量市場競爭力。
    價值2
    通過系統管理返工、改制工單的下達與發放，返工流程可控，成本透明。
    價值3
    打通各大運營系統的信息孤島，整合與共享，統一數據源流，提高運營決策。
  • 面板

    面板

    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    面板行業強週期、重資產、利潤薄，企業亟需從規模製造向高端化、智能化轉型，以穿越週期、提升競爭力。
    痛點2
    智能化工廠涉及 MES、EAP、WMS、QMS、YMS、DMS 等衆多系統，各系統間兼容性與集成難度大，系統建設與維護成本居高不下。
    痛點3
    良率、缺陷、品質、製程參數、設備狀態等數據分散在不同系統中，數據維度不統一，工程人員需在多系統間切換，分析效率與一致性不足。
    痛點4
    傳統監控停留在事後報表階段，缺乏對異常模式的自動識別與優先級分析，尤其在 MicroLED 等高精度工藝中，過程波動帶來的良率風險難以有效防控。
    產品賦能價值

    CIM整體解決方案

    價值1
    實現全廠智能化生產，對人員、物料、工藝、設備等進行管理，可優化生產流程、減少資源浪費、提高設備利用率和生產效率，降低至少 15% 生產成本。
    價值2
    提供完整自主化系統，系統間兼容性強，集成度高，成本低。

    大數據及AI解決方案

    價值1
    AI 融合良率、缺陷、參數與設備數據，自動識別異常模式與關鍵影響因子，輔助 YMS、EDA 進行跨段因果鏈分析，顯著降低複雜製程下對人工經驗的依賴。
    價值2
    基於 BDP 的統一數據治理能力，AI 對來自 YMS、DMS、QMS、FDC 等系統的數據進行自動關聯與特徵提取，幫助工程人員在統一視角下完成良率、品質與製程的綜合分析。
    價值3
    AI 輔助 FDC 進行異常趨勢識別與告警優先級排序；結合 VM 對關鍵量測指標進行預測補償；結合 EHM 對設備健康狀態進行風險評估，並聯動 QMS 形成異常處置與改善驗證閉環。
  • PCB

    高端印製電路板(PCB)行業

    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    生產流程長、種類多，過程不透明，難以精確管控交期。
    痛點2
    工藝執行高度依賴人員經驗，但人員流動性高，知識難以沉澱。缺乏標準化體系，產品質量與穩定性受人爲因素影響大，難以滿足高端客戶嚴苛的合規與追溯要求。
    痛點3
    設備接口異構，自動化與數據集成程度低。大量設備需手動操作與記錄，數據實時性差，工藝過程無法實時管控，大數據應用基礎薄弱，制約智能化升級。
    產品賦能價值
    價值1
    通過 APS+MES 實現精準排產與實時監控，使訂單進度、設備狀態、在製品分佈一目瞭然，支撐精準決策與效率提升。
    價值2
    通過 RMS、MES、QMS，將人員經驗轉化爲企業資產，建立完整追溯鏈條，滿足客戶審廠要求。
    價值3
    通過 EAP 實現關鍵設備自動化對接與數據採集，減少人工干預；結合大數據平臺，爲 AI 創新應用提供數據基石，支撐工藝優化與效率提升。
  • 光伏

    光伏

    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    工藝迭代快、生產規模化高、設備密集且品牌、型號雜，追溯率準確性和穩定性難以保障。
    痛點2
    行業內卷嚴重，對轉換效率和良率的追求苛刻。
    痛點3
    工藝參數、質檢標準、生產計劃的同步性差，對智能化的探索還不成熟。
    產品賦能價值
    價值1
    通過低代碼工藝配置平臺與分層管控體系，實現新工藝快速導入與多工藝混線精準管控；結合實體碼、虛擬碼雙碼防錯及 AGV 數據補充。
    價值2
    打通生產、設備、質量端到端數據鏈路，實現工藝 - 設備 - 良率聯動分析，快速定位良率根因，減少非計劃停機與質量損失。
    價值3
    集成 LOFA與大數據智能數據引擎，構建工藝 - 質檢 - 生產自動化聯動，將半導體成熟技術下沉至光伏產線，支撐工藝優化、智能判定與預測性排產。
  • 智能裝備軟件

    智能裝備軟件

    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    進口設備成本高、交付慢、售後響應滯後。核心部件依賴進口，供應鏈存不確定性。
    痛點2
    人工檢測效率低、成本高、一致性難控。漏檢率高，數據追溯靠臺賬，機臺值守 1 人管 2-3 臺，人工操作精度不穩定，影響良率。
    痛點3
    現有設備功能單一，難以覆蓋檢測全流程。無法兼顧 “快速掃描 + 微觀複覈 + 成分分析”；多品牌機臺接口異構，自動化適配難度高。
    產品賦能價值
    價值1
    交付週期縮短；24 小時本土售後；核心部件國產化率高；降低對進口供應鏈依賴。
    價值2
    宏觀檢測速度≤300mm/s；數據追溯效率提升；LOFA 實現一人多機乃至無人化管理；缺陷定位精度≤±0.8μm。
    價值3
    AI-OM 整合 LIBS 成分分析，FlashSight 實現“宏觀 + 微觀”一體檢測，LOFA 兼容主流品牌機臺，快速適配無需改造。
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