1. 邊緣計算架構(gòu)：讓 AI 貼近 “數(shù)據(jù)源頭"

基于 Libtorch 庫與 PyTorch 框架，F(xiàn)abGuard將深度學習模型直接部署于數(shù)據(jù)采集端（如設備邊緣節(jié)點），實現(xiàn)微秒級實時分析，消除中央服務器的傳輸延遲。

這一創(chuàng)新在低開放面積蝕刻等場景中xiaoguoxianzhu：傳統(tǒng)單變量信號分析難以捕捉復雜多變量數(shù)據(jù)關聯(lián)，而 FabGuard 的深度學習模型可現(xiàn)場解析多維信號，精準預測工藝端點并自動完成參數(shù)調(diào)整，顯著提升檢測靈敏度，保障制造流程的穩(wěn)定性與可靠性。

2. 深度學習模型驅(qū)動的異常防控

自動檢測流程轉(zhuǎn)變：通過 SmartFDC® 技術與無監(jiān)督機器學習算法，系統(tǒng)可基于歷史數(shù)據(jù)自動檢測流程轉(zhuǎn)變。

前置攔截、異常檢測：依靠深度學習異常檢測模型，F(xiàn)abGuard能夠?qū)崟r、持續(xù)地監(jiān)控來自石英晶體微天平（QCM）等處的傳感器的數(shù)據(jù)，并自動識別和標記異常，避免問題流入下游工序。

3. 全鏈路集成能力：打通設備與數(shù)據(jù)壁壘

FabGuard 具備跨平臺兼容性，可無縫連接傳感器、流程設備、物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）系統(tǒng)，支持本地部署與云端協(xié)同。工程師可通過統(tǒng)一界面實時監(jiān)控全局設備性能，深入了解工具性能和流程效率，從而做出更明智的決策。