在半導體產業這個資本與技術雙密集的領域，工廠的資產投資管理效率直接關系到企業的核心競爭力與盈利能力。TCL旗下半導體業務的負責人俞大海，近年來積極推動工廠的智能化轉型，通過一系列創新實踐，展示了如何利用智能化手段優化資產配置、提升運營效率，從而實現千萬級資產的節省與投資回報的最大化。
一、 精準預測與動態規劃，優化資本支出
半導體工廠設備昂貴，產線建設與升級動輒需要數十億甚至上百億的投資。傳統的投資規劃往往基于靜態的市場預測和固定的技術路線，存在滯后性與偏差風險。俞大海領導的團隊引入了基于大數據與人工智能的預測分析系統。該系統整合了宏觀經濟數據、行業技術演進趨勢、終端產品需求波動、供應鏈狀況等多維度信息，能夠動態模擬不同投資場景下的回報周期與風險。這使得工廠在規劃新產線、采購關鍵設備時，能夠更精準地把握投資時機與規模，避免產能過剩或技術過早投入導致的資產沉沒，從源頭上節省了巨額的不必要資本支出。
二、 全生命周期資產管理，提升設備綜合效率（OEE）
半導體制造設備是工廠最核心的資產，其利用率、稼動率和良率直接決定產出與成本。智能化轉型的核心之一，是構建覆蓋設備全生命周期的數字化管理平臺。通過為每臺關鍵設備安裝傳感器，實時采集運行狀態、能耗、維護記錄等數據，并利用物聯網（IoT）技術匯聚到中央分析系統。人工智能算法可以對設備進行預防性維護預警，精準預測零部件壽命，變“故障后維修”為“預測性維護”，極大減少了非計劃停機時間。通過對生產流程的深度學習和優化，系統能自動調度設備任務，平衡各環節負載，最大化設備整體效率（OEE）。據實踐反饋，此類智能化管理可將關鍵設備的綜合效率提升數個百分比，相當于在不增加新設備投資的情況下，釋放出相當于價值數千萬甚至上億人民幣的潛在產能。
三、 智能庫存與供應鏈協同，降低運營資金占用
半導體工廠的原材料（如硅片、特種氣體、光刻膠等）和備品備件價值高昂，庫存管理是資產占用的大頭。俞大海推動建立的智能倉儲與供應鏈系統，利用射頻識別（RFID）、自動導引車（AGV）和智能算法，實現了原材料、在制品和成品的實時精準追蹤。系統能夠根據生產計劃、設備狀態和供應商交貨周期，動態計算最優安全庫存水平，實現JIT（準時制）供料，大幅降低了原材料和備件的庫存金額。通過與核心供應商的系統直連，實現需求信息的透明共享與協同計劃，減少了因信息不對稱導致的備貨冗余和資金積壓。這套體系顯著降低了工廠的運營資金需求，釋放出千萬級的流動資金，提升了資產周轉率。
四、 能源與廠務設施的智慧管控，削減持續性成本
半導體工廠是能耗大戶，電費及廠務設施（超純水、氣體、真空等）的運行成本是巨大的持續性開支。通過部署廠務設備智能化管理系統（FIMS），將空調系統、空壓機、水泵、照明等所有能耗單元接入網絡，進行集中監控與智能調控。系統利用機器學習算法，根據環境參數、生產負荷和電價峰谷時段，自動優化設備運行策略，實現按需供能。例如，在非生產高峰時段自動調節潔凈室的溫濕度和壓差設定，在電價低谷期安排高能耗工序等。這種精細化的能源管理，通常能為工廠帶來10%-20%的能耗節約，折算成年度成本節省，金額可達數千萬元，直接轉化為利潤。
五、 數據驅動的持續改進與投資決策閉環
俞大海強調，智能化不是一次性項目，而是構建一個持續優化的“數據驅動”文化。所有生產、設備、能耗、質量數據都被結構化記錄并進行分析，形成工廠運營的“數字孿生”。管理層可以基于實時、透明的數據儀表盤進行決策，評估每一項改進措施或投資提議的實際效果。這使得后續的資產投資——無論是技術升級、產能擴充還是節能改造——都能建立在扎實的數據分析基礎上，投資決策更加科學，投資回報率（ROI）更可預測、更可控，形成了一個“投資-運營-數據反饋-優化再投資”的良性閉環，從長遠上保障了資產投資管理的持續高效。
在俞大海的視野中，半導體工廠的智能化轉型，其核心價值遠不止于自動化生產。它更是一場深刻的資產管理革命，通過數據、算法與業務流程的深度融合，實現對工廠這一重資產實體從規劃、建設、運營到維護的全方位、精細化價值挖掘。這種以智能化驅動資產效率最大化的模式，不僅為TCL的半導體業務在激烈的競爭中構筑了成本與效率優勢，節省了數以千萬計的資產與運營成本，也為中國半導體制造業的高質量發展提供了可借鑒的實踐路徑。它證明，在硬科技的賽道上，軟實力的智能化賦能同樣是決定成敗的關鍵投資。
