工业大模型利用全流程数据采集推动显示行业生产制造升级

显示产业作为电子信息产业的核心支柱，其技术迭代速度快、生产工艺复杂、质量要求严苛，对制造升级的需求尤为迫切。工业大模型的出现，为显示生产制造升级提供了全新的技术路径。依托显示生产全流程数据的深度挖掘与智能分析，显示工业大模型能够突破传统生产模式的局限，在工艺优化、质量管控、设备运维等关键环节实现智能化跃升，推动显示制造向更高效率、更高质量、更低成本的方向发展。

全流程数据：显示工业大模型的 “养分源泉”

显示生产制造涵盖玻璃基板制备、薄膜沉积、光刻、蚀刻、成盒、模组组装等数十道精密工序，每一道工序都伴随着海量数据的产生。这些全流程数据包括原材料的成分参数、设备运行的实时参数（如温度、压力、速度、功率）、环境数据（洁净度、温湿度、气压）、在制品的检测数据（尺寸精度、缺陷信息）、设备维护记录、能耗数据等。

显示工业大模型的训练与迭代高度依赖这些全流程数据的积累与治理。通过构建统一的数据中台，将分散在 MES（制造执行系统）、EAP（设备自动化系统）、QMS（质量管理系统）、EMS（能源管理系统）等不同系统中的数据进行汇聚、清洗、标准化和关联，形成覆盖 “原材料入厂 - 生产制造 - 成品出厂” 全链条的高质量数据资产。例如，某面板企业的数据中台可实时采集光刻工序中光刻机的曝光能量、焦距、对准精度等 200 余项参数，以及该工序对应的玻璃基板缺陷检测图像数据，为大模型提供了丰富的 “训练素材”。

这些全流程数据不仅是模型训练的基础，更是模型在实际生产中发挥作用的 “输入源”。只有基于完整、准确、实时的全流程数据，显示工业大模型才能精准感知生产状态、分析潜在问题、给出最优决策。

显示工业大模型驱动生产制造升级的核心场景

工艺参数智能优化，提升产品良率

显示生产中，工艺参数的微小偏差可能导致产品缺陷，影响良率。传统工艺参数调整依赖工程师的经验积累，难以应对多参数耦合、动态变化的复杂场景。显示工业大模型基于全流程历史数据，构建工艺参数与产品质量的关联模型，能够精准识别影响良率的关键参数及其最优区间。

在薄膜沉积工序中，通过输入溅射功率、气体流量、真空度等历史参数与薄膜厚度均匀性、电阻率等质量指标数据，大模型可学习到参数间的非线性关系。当生产过程中出现薄膜性能波动时，大模型能结合实时采集的工艺参数和前序工序数据，快速计算出最优的参数调整方案，实现工艺参数的动态自适应优化。某 OLED 企业应用该技术后，柔性屏的薄膜均匀性良率提升了 3.2%，极大降低了生产成本。

缺陷智能检测与根因溯源，强化质量管控

显示面板的缺陷检测是质量管控的核心环节，传统人工检测效率低、漏检率高，且难以对缺陷成因进行快速分析。显示工业大模型整合了全流程的缺陷数据、设备参数数据、环境数据等，通过计算机视觉与深度学习技术的融合，实现缺陷的高精度自动检测和根因智能溯源。

大模型对面板表面的微裂纹、亮点、暗点等数十种缺陷的识别准确率可达 99.5% 以上，远超人工检测水平。更重要的是，当检测到缺陷后，大模型能沿着生产流程反向追溯，结合该面板在各工序的设备运行数据、工艺参数变化、环境波动等信息，快速定位缺陷产生的具体工序和根本原因。例如，检测到某批次面板出现 “线缺陷”，大模型通过分析光刻工序的曝光参数波动曲线和显影液浓度数据，可判定缺陷源于某台光刻机的光源稳定性异常，为质量改进提供精准指引。

设备健康度预测与智能运维，保障生产连续性

显示生产设备（如光刻机、蒸镀机）精度高、价格昂贵，其突发故障将导致生产线停机，造成巨大损失。显示工业大模型基于设备全生命周期的运行数据、维护记录、振动噪声数据、能耗数据等，构建设备健康度评估模型和故障预测模型。

大模型可实时监测设备的关键指标，如光刻机的激光功率衰减速度、机械臂的运动精度偏差等，通过趋势分析预测设备未来一段时间的健康状态，并提前预警可能发生的故障类型和时间窗口。同时，结合生产计划数据，大模型能制定最优的维护排程，避免非计划停机。某 LCD 面板厂应用设备预测性维护模型后，关键设备的故障停机时间减少了 40%，维护成本降低了 25%。

智能排产与资源调度，提升生产效率

显示生产的多品种、小批量趋势日益明显，传统排产方式难以平衡设备负荷、物料供应和订单交期之间的关系。显示工业大模型整合订单数据、设备产能数据、物料库存数据、工序衔接数据等全流程信息，构建智能排产模型。

模型可根据订单优先级、设备当前状态、物料供应情况等动态因素，自动生成最优的生产排程方案，实现设备利用率最大化、生产周期最短化。例如，当新接一批高优先级的柔性屏订单时，大模型能快速计算出在不影响现有订单交付的前提下，如何调整各条产线的生产任务，合理分配光刻、成盒等关键工序的设备资源，使该批次订单的生产周期缩短 15%。

价值与展望

显示工业大模型通过对全流程数据的深度挖掘与智能应用，为显示生产制造升级带来了显著价值：产品良率的提升直接降低了原材料浪费和制造成本；质量管控的智能化减少了不良品流出风险，提升了产品竞争力；设备运维的精准化保障了生产连续性，提高了设备投资回报率；智能排产则增强了企业对市场需求的快速响应能力。

未来，随着全流程数据采集的更全面、更实时，以及大模型算法的持续迭代，显示工业大模型将在更多场景发挥作用，如新材料研发加速、个性化定制生产支持等。同时，结合数字孪生技术，大模型可在虚拟空间构建显示生产全流程的数字镜像，实现生产过程的模拟仿真与优化推演，推动显示制造向 “虚实结合” 的智能化新阶段迈进，为显示产业的高质量发展注入强劲动力。

审核编辑 黄宇