當一顆晶圓的風險，藏在一台真空泵微幅升高的溫度裡，廠務就不再只是後勤。半導體製程推進至2奈米以下、3D IC與先進封裝同步升溫後，晶圓廠對電力、超純水、真空與潔淨度的穩定要求全面提高。科勝科技與AVEVA鎖定的，正是這塊過去偏向被動監控的廠務系統，試圖把高頻資料整理成可供AI判讀的基礎，讓設備異常在跳機前就先被看見。
科勝科技總經理鄭孟宗表示，像Sub-Fab乾式真空泵這類設備，一旦因管路阻塞無法抽出反應氣體，可能直接導致整批晶圓報廢，但在故障發生前，電流、溫度與壓力通常已出現細微偏移。科勝透過AVEVA Historian、PI System與預測分析工具建立設備模型，在實際專案中，已能對乾式真空泵與尾氣處理設備提出1至2週前警示，讓廠方提前備料與安排維修。
要讓AI進入廠務維運，第一關不是演算法，而是資料本身。鄭孟宗指出，晶圓廠監控點位可能超過百萬，命名不一致、缺乏設備關聯、高頻資料大量寫入，都是常見問題。科勝以壓縮方式保留趨勢變化，剔除重複數值，讓後續分析不會先被資料量拖住腳步。
AVEVA亞太區半導體產業暨工業數據與分析全球業務負責人Rajesh Nair提到，進入次奈米與3D IC世代後，晶圓廠已像高度同步的巨型工具，超純水、氣體流量與電力品質的些微變化都可能牽動製程。以AVEVA全球客戶案例來看，整合Sub-Fab、超純水與潔淨室資料後，根因分析時間可縮短50%，潔淨室能源消耗可降10%至15%。
AVEVA台灣銷售總監黃瑞珩表示，半導體業者已有多年OT投資，實務上不會因導入AI就大幅更動原系統，因此會先串接既有架構，完成資料標準化與資產模型，再逐步推進預知保養、能源管理與品質預測。除設備維運外，科勝也已把AI導入廢水加藥、冰水主機節能與廠務緊急應變中心，並將工程經驗整理成知識庫，支援跨廠維運與新進人員判讀異常。
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