半導體工廠安全管理之智能精準識別探索

【關鍵詞】半導體工廠；安全管理；人工智能；精準識別

引言

在全球制造業智能化轉型的浪潮中，半導體產業作為技術密集型和資本密集型的核心領域，其制造過程對環境和安全的要求異常嚴苛。據國際半導體產業協會統計，2023年全球半導體工廠因安全環境事故導致的直接經濟損失超過12億美元，其中30%源于人員違規操作。2024年初，國務院常務會議明確將人工智能與制造業深度融合作為新型工業化的戰略方向，為半導體工廠的安全管理轉型提供了政策指引。半導體工廠的生產環境具有高潔凈度、高連續性、高精密性特點，傳統的安全管理模式依賴人工巡檢和經驗判斷，已難以滿足復雜場景下的風險防控需求。此文結合工程實踐經驗，深入探討人工智能技術在半導體工廠環境監測與行為識別中的創新應用，重點解決傳統人工巡檢存在的響應滯后、誤判率高等問題，系統探討為構建自主可控的智能安全防護體系提供技術參考[1]。

一、半導體工廠安全管理的核心需求

（一）環境風險管理的嚴峻性

半導體工廠投資巨大，生產設備24小時持續運轉，任何非計劃停機都可能導致數十萬美元的損失。潔凈室內的顆粒物、溫濕度波動等環境參數必須精確控制，任何微小變化都可能影響芯片良率，甚至導致批量報廢[2]。同時，化學品泄漏、火災等安全隱患若失控，除了帶來巨大的經濟損失，還可能引發環境污染。及時識別并干預潛在威脅，保障生產的連續性和安全，已成為半導體工廠管理的關鍵任務[3]。

（二）人員及其行為管理的重要性

根據多領域的安全事故統計，人為因素在安全事件中的占比在80%以上。主要誘因是如設備操作不當、未佩戴防護裝備等的違規行為[4]。

任何的違規行為，都有可能引發連鎖反應，破壞潔凈環境，甚至引發設備故障與生產中斷。為了保障生產連續性，必須做好精準識別并及時處置違規行為[5]。

（三）傳統安全管理方法的局限性

1.人工巡檢的覆蓋盲區

半導體工廠規模大，場景復雜，人工巡檢無法覆蓋所有的區域，如層層堆積的管道層、天花吊頂內部。對于風險的判斷，不同人員有不同的感知和經驗，差異性較大。人并非機器，人的體力與注意力難以實現全年24小時無縫監控。

2.視頻監控的響應滯后

傳統監控系統能夠實現現場實時畫面采集，但信息處理仍需人工分析，面對數以百計的報警信息及監控信號，監控人員容易遺漏信息，導致報警延遲甚至漏報[67]。

3.缺乏智能輔助決策能力

在突發事件面前，傳統安全體系缺乏數據驅動的快速決策支持，主要依賴人員經驗處理，難以根據實時動態調整應對策略，整體安全應急響應效率低下[8]。

二、人工智能在安全管理中的關鍵技術

（一）機器學習與異常檢測

通過對歷史數據進行機器學習模型訓練，能夠識別出在常規與異常狀態之間的差異。以人員行為分析為例，通過對大量工作場景視頻的持續學習與特征提取，系統能夠準確捕捉類似打瞌睡、違規操作設備等異常行為，并且給出報警信號，相較傳統人工巡檢方式，很大程度上降低了漏檢率，提高了整體風險識別的及時性與可靠性[9]。

（二）多模態數據融合

單一傳感器可能因干擾出現誤報警，其信息容易存在局限，例如，工人打掃過程中產生的灰塵可能造成煙感的報警，但實際沒有發生火災。因此融合圖像、溫度、煙霧和氣體濃度等的多維數據，可以形成更全面、立體的環境感知系統，提升風險識別的全面性與準確性[10]。

（三）深度學習與Transformer架構

卷積神經網絡擅長捕捉局部細節，Transformer結構依靠自注意力機制，可關聯全局信息，尤其適合應對復雜背景下的遮擋、多目標重疊等情況。把這兩種技術結合起來，可大幅提高目標檢測和行為識別的穩定性和準確率。

深度學習是基于人工神經網絡的機器學習方法，在半導體工廠可用于環境危害和人員違規行為圖像識別。構建深度神經網絡能自動學習圖像特征，實現精準識別。例如，可通過深度學習模型學習個人防護用品和應用場景特征，識別未按要求穿戴防護用品的違規人員，如圖1。近年來，Transformer結構引入目標識別領域，在半導體工廠可用于復雜環境下的環境危害和人員違規行為精準識別，尤其在目標重疊多、姿勢形態各異、嚴重遮擋等情況有更好效果。例如，半導體工廠生產車間設備多、人員活動頻繁易出現目標重疊和遮擋，Transformer結構的自注意力機制可自適應進行信息多層次、跨空間、跨時間關聯，提高目標識別精度[11]。

三、半導體工廠中人工智能精準目標識別的安全管理應用場景

目標識別主要應用場景有環境安全風險監測以及人員識別管理。

（一）環境安全風險監測

1.火災隱患識別

半導體工廠存在火災風險，通過結合視覺圖像與溫度、煙霧等特征參數，相比傳統煙感器可實現更早的風險預警。例如，攝像頭實時監控各個區域，一旦檢測到煙霧或火苗，系統將立即觸發報警，通知相關人員緊急處理，同時自動啟動噴水等消防設備，盡可能降低損失[12]。

2.氣體泄漏監測

半導體工廠涉及多種有毒有害氣體，通過傳感器與視覺識別技術的協同作用，可以第一時間定位泄漏點，并迅速切斷上一級供應源，從而將氣體泄漏范圍控制在最小限度。

（二）人員行為管理

1.越界闖入檢測

實時識別是否有人員非法進入高敏感區域，并觸發多層級響應機制。

2.個人防護裝備檢測

自動判斷員工是否按規定佩戴安全帽、防護服等裝備，及時進行預警。

3.異常行為檢測

檢測員工跌倒、昏迷、奔跑等異常行為，輔助急救響應。

此外，在安全監控方面，人工智能精準目標識別還可進行設備故障檢測，識別設備異常振動、溫度、噪音等，及時預警潛在故障；以及危險物品泄漏檢測，識別有害氣體泄漏、液體泄漏等，及時采取措施。

四、案例研究：人員睡崗行為識別系統

在某大型半導體制造企業中，會議室與重要工作區部署了基于深度學習的人臉識別與姿態分析系統。通過高密度攝像頭網絡與邊緣計算設備，系統能夠實時分析員工的眼部狀態與頭部姿態變化，用于監測員工工作期間睡覺的違規行為等，如圖2所示。

（1）數據采集。

調整已有的高清人工智能攝像頭，多角度高清攝像覆蓋，確保無死角監測。

（2）模型訓練。

融合大量不同環境、光照下的打盹與清醒狀態樣本，訓練高魯棒性識別模型。

（3）實時監測與警報。

一旦檢測到閉眼時間超閾值或異常低頭姿勢，系統即時發送本地及遠程警報，推動現場管理干預。

五、面臨的挑戰及優化對策

人工智能在半導體工廠安全管理中的應用潛力巨大，但在實際落地過程中，面臨著多種挑戰，需要采用一套系統的方法解決。

（一）特殊環境適應問題

半導體工廠中的生產環境較為特殊，尤其是潔凈室等高潔凈度區域，除對顆粒物、溫濕度有嚴格要求外，還存在強電磁干擾等復雜因素，因此對傳感器性能提出了極高要求。為確保數據采集的準確性與穩定性，必須優先選用抗干擾能力強、靈敏度高且經過驗證的專用傳感器。同時，結合各區域具體環境特性合理布設傳感器網絡，并通過精細化參數調優，保障系統在不同條件下均能保持優異的工作狀態。

（二）高精度與低誤報需求

在半導體生產環境中，任何一次誤判都有可能帶來巨大的損失。因此識別系統除了要反應靈敏，還要盡量減少誤報和漏報。為達到這一要求，可以采用多模型集成的方法，把不同算法各自的優點結合起來，提升整體的穩定性和準確率。同時，通過數據增強，全面擴展訓練樣本，讓模型在不同場景下都能有良好的適應力。引入持續在線學習的機制，讓系統可以根據現場的實時變化不斷自我調整和優化，進一步提升識別的精確度和適應性。

（三）數據安全與隱私保護

半導體工廠的數據涉及核心技術、工藝流程和商業機密，一旦泄露，可能造成嚴重后果。在設計和運行智能識別系統時，需對數據的采集、傳輸和存儲的全環節實施加密保護，同時要建立嚴格的權限管理，確保僅授權人員可接觸相關數據。此外，對敏感信息要做脫敏處理，以有效防止因數據泄漏導致的外部風險。

六、半導體工廠人工智能精準目標識別的未來發展趨勢

未來，半導體工廠的智能安全管理會持續發展，呈現出融合感知、多元應用與智能推理同步推進的趨勢。這不僅是技術發展的必然，也是工廠應對各種復雜挑戰、提升競爭力的重要路徑。

（一）全場景與多模態感知融合

在感知層面，全場景、多模態的融合將成為標準配置。通過把圖像、溫度、聲音、氣體監測等多種數據整合起來，工廠能更全面地掌握現場情況，搭建細致精準的風險識別網絡，為以后的智能決策提供扎實的數據支撐。

（二）自主學習與智能推理能力提升

人工智能系統將不斷強化自主學習與推理能力。從單一識別演進到復雜行為預測，未來系統能夠動態適應環境變化，實現對潛在風險的提前感知與干預，推動安全管理由被動響應向主動防御轉變。

（三）深度整合與平臺化演進

隨著物聯網、大數據和云計算等技術的加速融合，智能安全平臺將具備更高的彈性與擴展性，能夠根據工廠生產需求靈活部署。同時，平臺化發展將使安全管理、生產優化、能源管理等多領域協同，助力半導體工廠邁向真正的智慧化運營階段。

結語

人工智能精準識別技術正在改變半導體工廠的安全管理模式。通過實現對環境風險與人員行為的高效感知與智能響應，工廠的安全保障能力得到顯著提升。盡管當前仍面臨環境適應性、數據安全等挑戰，但隨著技術的不斷演進與應用深化，智能化安全管理體系一定會成為半導體行業可持續發展的堅實基石。

參考文獻：

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