01EQUIPMENT KNOWLEDGE
設備問題發生時，工程師能快速找到適用版本與歷史處理經驗
- 現在
- 設備世代、模組、軟體版本與客戶條件不同，類似症狀不一定適用相同處理方式。
- 改變
- 依設備、模組、版本、症狀與環境條件，取得相關紀錄、檢查步驟與來源。
- 觀察
- 查找時間、升級轉問、重複問題
GOVERNED AI FOR SEMICONDUCTOR KNOWLEDGE
讓高複雜度技術知識，在嚴格權限下被正確使用。
將設備、材料、工程、品質與客戶知識，整理成可追查來源、遵守資料邊界，而且能支援研發、服務與商務工作的企業 AI 能力。
TECHNICAL KNOWLEDGE設備 · 製程 · 品質 · 客戶高複雜度且具有機密邊界
GOVERNED INTELLIGENCE可授權 · 可追查 · 可核准在正確範圍支援正確工作
From sensitive knowledge
to governed intelligence.
THREE PRACTICAL OUTCOMES
技術經驗安全留存客戶問題更快回應版本、證據與權限可追查
WHERE AI MEETS THE REAL WORK
先從邊界清楚、可驗證的高頻技術工作開始。
以下是半導體設備、材料與供應鏈的典型工作情境，不代表已完成的客戶案例。每項場景都將權限、來源與人工核准納入設計。02ENGINEERING CHANGE
設計或製程條件異動後，受影響的內容與角色能被完整辨識
- 現在
- 規格、圖面、作業文件、測試與客戶內容彼此關聯，變更時依賴人工追蹤通知。
- 改變
- 建立產品、版本、零組件、文件、測試與核准責任之間的關係，協助確認影響範圍。
- 觀察
- 變更週期、遺漏項目、舊版使用
03PROCESS KNOW-HOW
高價值工程判斷能被保存，又不會讓敏感知識失去邊界
- 現在
- 關鍵參數、分析方法與處理經驗存在個人紀錄，卻同時涉及高度機密與嚴格存取限制。
- 改變
- 依角色、專案、產品與機密等級，保存可追查來源並具有使用邊界的工程知識。
- 觀察
- 知識覆蓋、權限例外、關鍵人依賴
04CUSTOMER ENGINEERING
回覆客戶技術問題時，不必重新翻找報告與跨部門確認
- 現在
- 客戶要求、測試結果、歷史回覆與承諾分散，準備回應需要工程、品質與業務反覆協作。
- 改變
- 在客戶資料隔離與核准規則下，整理適用證據、既有回覆與待確認項目。
- 觀察
- 回應週期、往返次數、內容缺漏
05QUALITY & QUALIFICATION
品質、驗證與客戶文件能沿用已確認的資料來源
- 現在
- 測試紀錄、證明文件與供應商資料散落，每次資格審查或客戶要求都需要重新彙整。
- 改變
- 依產品、批次、版本、要求與責任人，整理文件來源、核准狀態及缺漏。
- 觀察
- 準備時間、缺漏項目、修訂輪次
06TECHNICAL COMMERCIAL
技術業務能以正確證據說明複雜產品價值與適用條件
- 現在
- 規格、應用案例與差異化證據由不同團隊掌握，商機回應常等待產品與工程支援。
- 改變
- 依客戶情境與授權範圍，取得最新產品說明、比較內容、案例與使用限制。
- 觀察
- 提案時間、工程支援量、回覆完整度
GOVERNED KNOWLEDGE LOOP
知識要找得到，也要確認誰能看、適用哪裡、由誰負責。
資料隔離、來源追查、版本與人工核准，是半導體知識工作從一開始就必須具備的條件。- 01連接
連接設備文件、工程紀錄、測試報告、品質資料與核准過的客戶內容。
- 02脈絡
以產品、設備、版本、模組、客戶、專案與適用條件建立知識關係。
- 03隔離
依角色、客戶、專案與機密等級管理存取，避免不同範圍的資訊混用。
- 04確認
由工程、品質、產品或指定責任人核准內容、證據與對外使用方式。
- 05改善
從使用、修正與找不到答案的紀錄中，持續補強知識與評測規則。
GOVERNANCE BOUNDARIES
機密資料維持隔離，工程判斷保留明確責任。
不混用客戶與專案資料
資料依客戶、專案、角色與機密等級隔離，避免內容超出原本授權範圍。
不取代工程與品質核准
AI 協助查找、整理與提示；高風險判斷、規格承諾與對外回覆仍由責任人確認。
不取代 MES、QMS 或 PLM
既有系統維持原本流程責任，知識底座連接任務需要的資料、脈絡與權限。
ACROSS TECHNICAL AND CUSTOMER WORK
同一套治理原則，支援設備、工程、品質與商務角色。
各角色看到的資料範圍與工作入口可以不同，但共同遵守產品、版本、客戶、來源與核准責任。設備與服務工程
設備手冊、版本、模組、警報、維修紀錄與現場問題處理。
研發與製程工程
規格、實驗、分析方法、變更影響、技術決策與經驗保存。
品質與客戶工程
測試證據、資格文件、客戶回覆、異常處理與稽核準備。
技術業務與 IT
產品說明、提案、資料隔離、系統整合、權限與使用治理。
BUILT ON KNOWLEDGE INFRASTRUCTURE
半導體場景首先是一個知識治理問題。
透過資料連接、分層權限、版本、來源追查、人工核准與持續評測，讓 Corporate、Communication 與 Commercial Intelligence 在相同治理底座上安全運作。
了解 Knowledge InfrastructureFREQUENTLY ASKED QUESTIONS
讓 AI 接觸高敏感技術知識前，通常會先問這些問題。
01敏感製程與客戶資料可以安全使用嗎？
場景必須先定義資料邊界，並依角色、客戶、專案與機密等級設定權限。高敏感內容可以限制引用、要求人工核准，或不進入特定使用流程。
02如何避免不同客戶的資訊被混在一起？
透過資料隔離、存取規則、客戶與專案標記，以及回答前後的權限檢查，確保使用者只取得其工作範圍內的內容。
03歷史報告與工程紀錄格式不一致，可以開始嗎？
可以先選定單一產品、設備模組或客戶工程任務，辨識可用內容、版本與責任人，不需要一開始整理所有歷史資料。
04第一個試點如何控制風險？
選擇邊界清楚、資料可取得、具明確知識負責人，而且不直接自動執行高風險決策的內部輔助場景。
SEMICONDUCTOR KNOWLEDGE OPPORTUNITY
先選一項邊界清楚、專家負擔高，而且能由企業驗證的技術工作。
我們會一起盤點資料範圍、使用角色、客戶與專案隔離、核准責任，以及第一階段可觀察的品質與效率改善。
預約技術改善對話