Афина хочет внедрить агентный ИИ на завод по производству полупроводников.

      Вкратце: Athena Technology Solutions, интегратор MES из Фремонта с примерно 120 сотрудниками, запустила FabOrchestrator, агентную AI платформу для производства, которая автоматизирует отчетность, поддержку, моделирование систем и генерацию кода для фабрик полупроводников и электроники. Созданная в партнерстве с компанией LLM at Scale.AI из Бангалора, она накладывает возможности LLM на платформы MES Siemens Opcenter и Critical Manufacturing, которые реализует Athena.

      Athena Technology Solutions, интегратор MES из Фремонта с примерно 120 сотрудниками, объявила о запуске FabOrchestrator, продукта, который она описывает как первую в отрасли «Агентную AI Фабрику», предназначенную для автоматизации отчетности, поддержки, моделирования систем и генерации кода внутри фабрик полупроводников и электроники.

      Продукт, созданный в партнерстве с LLM at Scale.AI, платформой корпоративного AI из Бангалора, оборачивает возможности больших языковых моделей вокруг систем исполнения производства, которые Athena реализует для своих клиентов. Это ставка на то, что тот же агентный AI паттерн, который меняет разработку программного обеспечения и поддержку клиентов, может быть применен к высокоспецифичной, насыщенной данными среде производственной фабрики.

      Что делает FabOrchestrator

      Платформа имеет четыре компонента. FabInsight позволяет инженерам фабрики запрашивать производственные данные на простом английском и получать отчеты и анализ без написания SQL или навигации по нескольким панелям управления. AI Инженер Поддержки автоматически обрабатывает рутинные заявки на поддержку MES, передавая сложные вопросы человеческим инженерам. Моделирующий Агент отвечает на вопросы о конфигурации MES и направляет команды через обновления системы. Бэкэнд Агент генерирует фрагменты кода для ускорения работы по внедрению MES.

      💜 технологий ЕС Последние новости из технологической сцены ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного AI искусства. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас! Ни одна из этих возможностей не является индивидуально новаторской. Запросы на естественном языке к корпоративным данным, автоматизированная сортировка заявок и AI-поддержка генерации кода — это функции, которые десятки компаний сейчас предлагают в каждой отрасли. То, что пытается сделать Athena, — это упаковать их специально для исполнения производства, где структуры данных, рабочие процессы и предметные знания достаточно специализированы, чтобы инструменты общего назначения AI, как правило, давали ненадежные результаты.

      «Это значительный шаг вперед для экосистемы MES», — сказал Сентил Ранганатан, основатель и CEO Athena. Ранганатан основал компанию в 2011 году и провел два десятилетия в системах производства в отраслях жестких дисков, полупроводников и солнечной энергетики.

      Контекст MES

      Системы исполнения производства являются программной основой любой современной фабрики. Они отслеживают каждую пластину, компонент и сборку на протяжении производственного процесса, фиксируя, что произошло, когда, какой машиной и при каких условиях. В фабриках полупроводников, где один чип может пройти через сотни этапов процесса за несколько недель, данные MES являются как критически важными, так и объемными.

      Проблема, на которую нацелена Athena, заключается в том, что извлечение ценности из этих данных обычно требует специализированных знаний. Написание отчетов означает понимание модели данных MES. Конфигурирование системы для новых продуктов означает навигацию по сложным правилам моделирования. Устранение неполадок означает знание, какие из тысяч параметров могут быть актуальными. Эти задачи требуют инженерных часов, которые могли бы быть направлены на улучшение выхода или производительности.

      Athena работает как партнер по внедрению для Siemens Opcenter и Critical Manufacturing, двух основных платформ MES, используемых в производстве полупроводников и электроники. Ее бизнес построен на развертывании, настройке и поддержке этих систем. FabOrchestrator представляет собой попытку наложить AI на эту существующую экспертизу, превращая предметные знания, которые несут ее консультанты, в нечто, что можно предоставить в виде программного обеспечения, а не оплачиваемых часов.

      Партнерство

      AI платформа, лежащая в основе FabOrchestrator, принадлежит LLM at Scale.AI, компании из Бангалора, основанной в 2023 году, которая специализируется на многопользовательской оркестрации для корпоративных приложений. Компания утверждает, что ее клиентами являются JTC, CBRE, JLL, Cushman and Wakefield, Johnson Controls и Государство Калифорния, в основном в области управления объектами и недвижимости. Ее исследовательские партнерства включают MIT, UC Davis и NTU Singapore.

      Партнерство имеет коммерческий смысл для обеих сторон. LLM at Scale.AI получает доступ к экспертизе в области производства и клиентской базе, к которой ей было бы трудно добраться самостоятельно. Athena получает платформу AI, не создавая ее с нуля. Вопрос, который имеет значение, заключается в том, сможет ли комбинация создать что-то, что будет надежно работать на производственном этаже, где неправильные данные или неправильно направленный этап процесса могут стоить миллионов.

      Тайминг рынка

      Athena входит на рынок, который также нацелены более крупные компании. Промышленный блог Microsoft сообщил, что 65% производителей внедряют MES с поддержкой AI к 2026 году. Infor, Siemens и другие крупные поставщики промышленного программного обеспечения все внедряют агентные возможности в свои платформы. Siemens недавно приобрела Canopus AI для метрологии полупроводников. NVIDIA продвигает свой собственный стек AI для производства через платформы Isaac и Omniverse.

      Для компании такого размера, как Athena, с примерно 8 миллионами долларов выручки, вызов заключается в конкуренции с поставщиками, у которых в десятки раз больше ресурсов. Контраргумент заключается в том, что внедрение MES — это глубоко специфическая работа, и крупные поставщики платформ исторически испытывали трудности с предоставлением такого рода практического опыта на производственном этаже, который обеспечивают более мелкие интеграторы. Если FabOrchestrator действительно может сократить количество инженерных часов, необходимых для отчетности, конфигурации и поддержки MES, это решает реальную проблему, с которой сталкиваются ее клиенты ежедневно.

      Широкая тенденция очевидна. Каждый уровень стека программного обеспечения для производства, от планирования ресурсов предприятия до управления оборудованием, оборачивается в AI интерфейсы, которые обещают сделать специализированные системы доступными для неспециализированных пользователей. Риск, особенно в таких средах, как фабрики полупроводников, где важна точность и ошибки дорого обходятся, заключается в том, что интерфейсы на естественном языке создают ложное чувство понимания. Инженер, который запрашивает систему на простом английском и получает уверенный ответ, может не распознать, когда этот ответ слегка неверен.

      Athena не раскрыла цены, обязательства клиентов или сроки развертывания для FabOrchestrator. Продукт является первым шагом от небольшого, но устоявшегося интегратора MES в пространство, которое привлекает внимание каждого крупного поставщика промышленного программного обеспечения. Смогут ли они занять защищенную позицию, зависит от того, насколько хорошо они преодолеют разрыв между общими возможностями AI и строгими требованиями производства полупроводников, области, где «в основном правильно» недостаточно.