🇷🇺 ИИ и микроэлектроника. Мнения. Управление микроэлектронным производством. Управление отраслью. Россия

От ИИ ожидают кардинальных улучшений работы российской микроэлектроники
 
В частности, в ГК Элемент работают над стратегией «единого цифрового контура микроэлектроники» - системы управления производством электронных компонентов на основе ИИ. Соответствующую презентацию ГК представила на ЦИПР-2026. В основе идеи – стандартизация IT-среды и процессов, чтобы прийти к связанным данным, пригодным для управленческих решений. А также развитие цифровых двойников и ИИ. Об этом рассказали Ведомости. От ИИ ожидают снижения брака, управления загрузками и простоями, выравнивания потоков, сравнения вариантов инвестиций – в общем, серьезных управленческих решений.
 
В 2026-2030 году в ГК Элемент планируют сформировать цифровую базу предприятий, провести пилоты на собственных площадках. Первые такие пилоты по внедрению ИИ уже прошли в НЗПП Восток (посвященные  вычислительной литографии), НИИМЭ планирует протестировать разработки в плазмохимическом травлении, Микрон – в рамках интеграции системы управления производством и платформы больших данных.
 
Как ожидается, «единый цифровой контур» позволит ускорить принятие решений в микроэлектронной отрасли за счет общей информационной среды, в которой российские и международные заказчики смогут быстро находить решения, и также встраивать российские решения в свои продукты. Кто бы мне объяснил, как эту идею объединить с информационной закрытостью российской микроэлектронной отрасли?
 
Более понятные мне темы – языковые модели способны упростить работу с номенклатурой комплектующих и технической документацией (по крайне мере, пока они не начинают галлюцинировать), а в R&D они могут ускорять проектирование, сокращая цикл разработки. Безусловно эффективно применение такого направления ИИ, как компьютерное зрение на этапе производств, например, для контроля качества и предупреждения брака.  
 
Речь не обязательно идет о какой-то глобальной ИИ платформе на все случаи жизни, на предприятии может применяться набор различных ИИ, оптимальных для решения тех или иных задач – от узкоспециализированных и компактных, с малым потреблением вычислительных ресурсов под конкретные задачи, до LLM, которые удобны, например, для генерации идей или в качестве справочного ресурса.
 
В целом управление отраслью давно пора двигать в сторону «управления на основе данных». Это позволило бы снизить дублирование ресурсов, повысить эффективность их использования. Но для этого желательно объединение разрозненных потоков данных в рамках единой цифровой платформы. Готовы ли к такой открытости участники отрасли?
 
В Inficon смело оценили возможный выигрыш от внедрения ИИ на микроэлектронном производстве – выпуск может вырасти до 14% (за счет управления узкими местами и незавершенным производством).
На самом деле, все зависит от сочетания самых разных факторов – на одном производстве можно добиться одного результата, на другом – другого. Сочетать внедрение ИИ следовало бы с автоматизацией и, в частности, с роботизацией. Зачастую для этого необходимо существенно переформатировать существующее производство, а это требует больших инвестиций. Но двигаться в этом направлении – абсолютная необходимость, если мы хотим хоть какой-то конкурентоспособности с Китаем и рядом других участников рынка.  

✓ подписаться на канал,
✓ наши новости можно читать также на MForum и в ВК