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找出了缺陷并对缺陷进行了分类处理 ， 对于制造型企业也是不够的 。良率决定了生产成本也间接影响工厂的产能 ， 良率如果和其他厂商相差1% ， 就无法在市场上竞争 。半导体生产工艺复杂 ， 涉及数百道工序 ， 上万个参数 ， 生产过程数据量大 ， 不良分析流程复杂 。而数之联YMES结合技术和对行业的理解 ， 对工业生产中的产品品质与履历数据、检测数据、机台参数等数据挖掘和分析 ， 能迅速帮助工厂定位生产异常 ， 节省定位时间50%以上 ， 且能进一步提出辅助建议 ， 完善追溯机制 ， 极大减少产能损失 。

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此外 ， 数之联与硬件厂商合作 ， 对硬件进行赋能 ， 市场反响不错 ， 在质检领域实现了软硬一体 。通过AOI进行图像采集 ， 不同于传统机器视觉 ， 数之联AOI借助深度学习 ， 可以自动从图片中提取缺陷特征 ， 有效解决传统算法无法提取关键缺陷特征的问题 。

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三、继续让AI在工业落地
“侠之大者 ， 为国为民” ， 数之联是一家充满家国情怀的公司 。在中国受到国外卡脖子技术威胁以及「智能制造2025」以及新基建利好政策影响 ， 我们投身进工业 ， 努力破除关键技术壁垒 。现在 ， 我们拥有工业细分行业最大的AI算法库 ， 最全的预训练模型 ， 能兼顾推理速度+效果 。最后 ， 我们将继续立足优势 ， 推动工业AI落地千万工厂 ， 让技术成为财富 ， 让创新变成产能 ， 用智造为企业、产业赋能 。

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