主旨演讲 | 哥瑞利登陆Doris Summit全球直播，深度解析从泛半导体制造数据到产线决策的AI实践

演讲开篇，杨凡抛出了一个普遍存在的现实问题：泛半导体工厂已经积累了大量数据，为什么工程师面对一次良率异常，仍然要花很多时间找数据、对口径、拼结果？事实上，一个良率问题往往需要跨越多套系统，生产现场普遍存在四个断点：数据分散、口径不同、分析割裂、经验零散，这构成了哥瑞利 iDEP 产品的出发点。

作为中国泛半导体智能制造软件解决方案提供商中的领导者，哥瑞利覆盖半导体、面板、PCB、光伏和智能装备等场景，长期参与设备、工艺、质量和自动化相关的数据建设，具备深厚的行业场景与数据建设经验。

哥瑞利构建的产品体系从MES、EAP延伸到全厂CIM，再到大数据分析和工业AI，始终围绕同一件事：把泛半导体制造现场的数据、控制和业务判断连接起来。面对行业和工具变化，哥瑞利坚持落实制造现场的核心要求——结果可信、过程可追溯、方案真正能够落地。由此形成企业核心优势：场景覆盖广、数据建设经验深、业务理解强、产品链路完整、方案落地导向明确。

针对泛半导体数据的特点，哥瑞利在实践中采用Apache Doris承担五类核心工作：实时导入与持续更新；保留明细及关联查询；SQL查询、多表关联与聚合；聚合模型与物化视图；分区管理及分层存储。

杨凡强调，选型Doris的逻辑不是从技术名词出发，而是从业务查询路径反推数据组织方式。在Doris × iDEP的五层协同架构中，底层MES、ERP、QMS、EAP、FDC、设备与检测系统提供原始业务事实，经CDC、消息流、接口、文件以及实时或批量任务接入后，由Doris交付可查询、可关联的数据基础，iDEP在其上定义业务对象、指标口径、分析模型、规则与权限，最终通过看板、预警、自助分析、追溯和DataAgent面向不同角色交付结果。

两者分层协作的关键在于边界清晰：Doris负责数据查询和组织，iDEP负责业务理解和分析执行，让同一份生产事实可以同时服务管理看板、工程分析、质量追溯和AI查询。

演讲中，杨凡重点介绍了iDEP如何把表和字段转化为工厂的业务语言：统一业务对象定义、统一指标口径，并把业务问题映射为分析入口。这样无论是工程师还是 AI，使用的都是同一套对象、口径和上下文。

在统一质量指标口径、快速锁定质量异常范围和根因、自动识别缺陷形态等场景中，哥瑞利iDEP展示了"大模型加小模型"的分工：小模型和专业算法负责边界明确、可验证的任务；大模型负责理解问题、组织步骤、解释结果和生成建议。大模型不能替代数据校验，小模型也不能单独完成完整业务推理，两者都必须建立在统一口径和可回查证据之上。

此外，iDEP可以把数据处理、统计分析、模型调用、图表、解释和行业规则编排成可复用的业务胶囊——分析SOP，发布前配置参数、校验输入输出、明确适用边界并保留版本，运行后记录使用了哪些数据、经过哪些步骤、得到什么结果，为Agent 自动规划任务提供可靠工具集。

在此基础上，哥瑞利面向质量与工艺工程师打造统一的任务入口，推出DataAgent（PIE助手）协助PIE工程师完成日常异常排查、良率分析和生产追溯工作。它把资深PIE工程师的分析方法沉淀为可复用的智能能力，让每位工程师都能快速调用；通过对分散的质量信息进行自动归纳、汇总和解释，形成清晰的业务结论，加速问题改善；同时帮助工程师将零散的质量信息整理成标准化的问题清单、分析报告和改善闭环，减少反复取数和口径解释，提升分析效率与处置质量。

演讲的尾声，杨凡总结道：哥瑞利的核心竞争力不在于单点功能，而在于把长期积累的泛半导体制造Know-how转化为可复用、可验证、可持续演进的智能体产品能力，通过与Apache Doris这样的开放生态深度协同，推动更多工厂把数据价值真正落到工程现场。以分析驱动改善，以改善滋养智能，循环向上、持续精进。