让所有工程师都能熟练运用AI
作为全球最大闪存制造基地之一，KIOXIA四日市工厂不仅规模庞大，更是一座先进的智能工厂。它每天生成超过30亿条数据，并借助AI技术实现高质量、高附加值的闪存产品制造。尽管许多行业才刚开始引入AI，四日市工厂早已将AI深度融入其运营体系。
🏭 AI早已成为常态的超级工厂 #
四日市工厂坐落于日本三重县四日市市，总占地面积达69.4万平方米（约98个足球场），拥有7座并排建设的生产设施，内部部署数千台机器，在高度自动化控制下24小时不间断运行。头顶轨道上，无数自动化晶圆搬运装置高速穿梭，精准完成制程搬运。
自1992年建厂以来，随着闪存需求的不断增长，工厂不断扩建，目前员工人数约为10,000人。更值得关注的是，KIOXIA在过去30年间不断推动数字化转型，率先引入自动化、IT与AI。早在2010年代中期，工厂就已大规模使用机器学习进行生产优化。如今，AI每天处理来自所有设备和流程的30亿条“大数据”，全面提升产品质量与附加值。
在日本制造业普遍被认为在AI应用方面较为保守的背景下，KIOXIA以实际行动打破这一偏见。
📊 数据驱动：AI部署背后的引擎 #
如此庞大的AI应用，源于四日市工厂每日生成的海量数据——从生产设备、检测系统、晶圆搬运装置，到洁净室本身。
制造工程部II的工程师田中由佳子表示：“从晶圆进入工厂、经过每一道工序、直到最终出货的全过程，所有细节都被记录为数据。”
例如：加工时间、使用设备、参数设定、每颗芯片的测试数据，甚至误差和缺陷等，都被精细记录下来。
凭人工根本无法处理这些信息，因此工厂从很早开始就依赖AI进行高效快速的数据分析与制程优化。
🔍 缺陷分析时间缩短99%，AI赋能质量管理 #
AI在品管流程中的应用尤为显著。例如，在检测闪存器件时，田中团队开发了一种基于非负矩阵分解的机器学习方法，可自动提取和分类缺陷特征，并分析不良品的分布情况。
以前，工程师需逐片对比晶圆缺陷数据，费时费力。现在，借助AI，分析速度提升显著，时间缩短高达99%。
在制造流程控制中，团队则运用贝叶斯建模确定最优设备设定值，从而实现更精确的制程控制。该成果已在**国际半导体制造研讨会（ISSM）**等会议上获得多项大奖。
🧠 构建基于数据的逻辑品控体系 #
四日市工厂的目标是构建逻辑化的质量控制体系，通过数据支撑的推理判断，而非仅凭经验或直觉。
田中表示：“要开发真正的新技术，必须面对无法依赖经验的挑战。这正是我们转向数据驱动的原因。”
AI不仅让工程师的知识沉淀得以系统化运用，还能将模糊的经验转化为可量化的结论。她强调AI的两大作用：
- 信息整合：将海量复杂数据简化为可理解的信息；
- 不确定性可视化：将“看不见”的风险、误差等，以数值方式呈现，辅助决策。
✨ “AI是魔法滤镜” #
田中最喜欢的说法是：“AI就像一片魔法滤镜。”
“把原始数据投过这片滤镜，就能提取出你真正需要的信息。这才是AI最好的用法。”
她强调，AI是手段而非目的。作为一名集成工程师，她更注重目标与现状的差距，只有当AI能帮助缩小这条“差距地图”时，才考虑使用。
她还倡导让AI像“放大镜”一样简单易用，并持续推动内部AI工具的优化和普及。
👩🔧 从“与AI无关”到“人人用AI” #
为推广AI，公司发起了一系列面向年轻工程师的内部工作坊。项目周期通常为几个月，参与者最终需通过海报、演示等形式分享成果。
该计划从最初的3人参与，发展至如今两年内已有超过200人参加。通过这种方式，AI在工厂内“生根发芽”，逐步成为每位工程师的必备技能。
田中分享了推广AI的两个关键：
- 娱乐性：让AI变得好玩、有趣，激发好奇心；
- 多方共赢：不仅是使用者，推动者、IT系统提供者，乃至公司本身都必须从中受益。只有这样，AI的推广才具可持续性。
🚀 AI，让工作与生活更自由 #
在田中看来，AI是释放工作自由的催化剂。只要明确目的，并善用工具，AI就是“魔法滤镜”般的好伙伴。
尽管外界担心日本在AI上落后，四日市工厂的工程师已用实际行动打破这种偏见。KIOXIA四日市工厂用数据、AI与智能化诠释了什么才是真正的**“制造力×科技力”融合典范**。