在显示面板、半导体等精密制造领域，制程复杂度持续攀升，传统品质管理模式面临严峻挑战。数之联品质智能体平台直击行业四大核心痛点：

数据孤岛：Array、Cell、Module等各工艺段数据相互独立，根因溯源跨系统、跨部门，平均耗时4-8小时，无法建立完整的品质数据关联图谱。

经验断层：品质判定依赖“老师傅”的直觉经验，缺乏系统化沉淀，人员流动导致核心知识流失，新员工培养周期长达1-2年。

成本压力：传统ADC模型维护成本高，新场景上线需数周人工标注与训练，检测部门长期被视为“成本中心”，ROI难以量化。

响应滞后：以“事后补救”为主，异常发现后人工通知核查，机台持续运行直至人工确认，风险批次无法及时拦截，造成批量不良。

针对上述痛点，品质智能体平台基于大模型能力，构建了“感知理解－规划决策－工具调用－执行反馈”的完整闭环，将传统“被动响应”的品质管理模式升级为“主动预防－事中优化－事后沉淀”的智能闭环。

品质智能体平台整合了五大核心子系统，实现从缺陷检测到良率提升的全流程智能化管理。

IDM（智能缺陷管理系统）：作为感知触角，汇聚多源缺陷数据，实现全域智算感知。

WOMS（智能中枢执行系统）：作为执行中枢，自动派发工单、跟踪进度、闭环处理。

YMES（良率管理与提升系统）：作为分析引擎，提供根因分析、良率预测与虚拟量测能力。

MQIS（多模态质量智能系统）：作为决策大脑，融合大模型与知识图谱，实现智能问答与知识沉淀。

智能工作台（Workbench）：作为数智门户，提供千人千面的交互界面与任务协同。

平台与ERP、MES、SPC、FDC及生产设备深度集成，自主完成“感知理解、任务分解、规划决策、工具调用、执行反馈”等协同任务，实现了从“人找数据”变为“数据找人”、从“经验驱动”变为“模型驱动”、从“事后补救”变为“事前预防”。

品质智能体平台核心技术全部为自主研发，涵盖分布式智能体调度架构、智能体编排引擎、工作流引擎、大模型任务规划技术，以及多模态融合、缺陷检测、根因分析、小样本学习等关键算法。

目前平台已在缺陷检测分类、良率预测、根因溯源等场景实现落地应用。其中缺陷检测与分类智能体准确率超96%，平均漏检率低于0.4%，良率分析与提升智能体实现根因分析准确率提升25%，分析报告生成时间从8小时缩短至1小时，智能中枢执行智能体实现工单响应时间从2小时缩短至10分钟，24小时内工单闭环率超95%，缺陷管理知识库调用准确率不低于98%，80%问题可通过知识库直接解决。

品质智能体平台已在新型显示、集成电路、家电、包材/板材等领域实现规模化应用，服务客户包括京东方、天马微电子、华星光电、惠科、和辉光电、维信诺、奥特斯、海信、扬杰、华天、道铭微、深南电路等上百家企业，实现了从集团到工厂、从产线到跨行业的复制推广。

面向未来，数之联将继续打磨品质智能体平台，深化大模型与工业场景的融合创新，构建完整的自主知识产权体系，实现所有模型100%自主可控，通过智能体的应用，在品质管控场景实现真正自治，朝着“零缺陷”目标迈进，助力四川省乃至全国制造业迈向全要素智能化升级的新阶段。