01超越人工探索的覆盖面
一名工程师一轮分析通常只能验证几十个假设。探针引擎一次运行就把 20,000+ 个检验全部跑完——数据质量、分布与相关、分组与时间、半导体图样与 FDC 轨迹、控制与滤波、生存与因果，一类都不跳过。
DAVCTRL.AI · MANUFACTURING DATA INTELLIGENCE
半导体/工业制造数据探索
与智能洞察平台
面向晶圆厂、精密电子与泛工业制造的复杂场景。DAVCTRL.AI 把数据探索从「人工挑几个假设验证」变成「全量假设一次穷举」，融合 20000+ 类确定性探针与 LLM 深度推理，覆盖虚拟量测、良率分析、自动建模、物理仿真与排程优化。LLM 只提出优化方向与代码，全部本地真实执行、以执行结果判分并持续优化，避免大模型幻觉与编造。
AUTO INSIGHT · 确定性探针引擎
20,000+ 个探针每天自动跑一遍，发现可改善的目标与做法
Auto Insight 把数据探索从「人工挑几个假设验证」变成「全量假设一次穷举」：探针结果由确定性代码产出、同一数据双跑逐字节一致，LLM 只负责把发现组织成结论、建议与可复现的证据包。
02每日自动探索，自动收到异常与建议报告
把 Auto Insight 设为每日例行：数据一更新就自动重跑全量探针，异常清单、洞察卡片与六节建议报告当天自动生成并写入台账，随时查看与下载；今天与昨天直接对照，漂移和回退不会漏看。
03从「哪里异常」到「改善什么、怎么做」
每条发现都带证据图表与本例解读；报告给出可改善的目标（良率、片内均匀性、机台与腔室差异、参数漂移）和可执行做法（检查项、调参方向、保养与校准周期），并附可离线复现的复现包。
04分析结果还能与 LLM 进一步讨论
报告下方直接追问：某条结论的依据是什么、影响范围多大、两种改进做法各有什么代价——回答严格基于这份报告的内容，不脱离报告编造数据，讨论完还能回到证据图表逐条复核。
示例 · PECVD 薄膜案例
一次全量运行，定位「哪个腔室在漂移」
内置演示数据：20 批 × 25 片 × 9 站点、89 列过程数据，目标列是良率。探针不需要先知道问题在哪台设备、哪个腔室。
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01 · INPUT
输入
4,500 片晶圆、89 列：膜厚 / 均匀度 / 颗粒 / 应力 / 反射率，外加机台、腔室、配方与保养龄。
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02 · PROBE
全量探针
20,000+ 个检验一次跑完：分组差异按腔室比、时间维度按保养龄看、交叉分层再按产品与配方复核。
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03 · INSIGHT
发现
CH-B2 膜厚系统性偏高 +3 nm、颗粒数 ×1.7；CH-C1 膜厚偏低 2 nm，并随保养后循环数持续下漂（喷淋头老化）。分层复核排除产品与配方的混杂后，差异仍然成立。
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04 · ACTION
建议
检查 CH-B2 的喷淋头与气体流量校准，复核 CH-C1 的保养周期；验证判据：两腔膜厚偏差回到 ±1 nm 以内。
每条结论都能回到证据图表；同一份数据重跑，探针结果逐字节一致。
EXECUTION PATH
01数据接入
02确定性探针
03模型与仿真
04报告与复现
UNIFIED FOUNDATION
可视化工作流
AI 生成
ReAct Agent
本地代码沙箱
多租户
全链路审计
CORE MODULES
七个模块，覆盖从数据到决策的完整链路
每一个模块都不是孤立工具：工作流引擎把它们串成可执行、可复现、可审计的闭环。
Auto Insight
探针引擎
01
制造数据自动洞察
/insight · /insight/history
- 内置 20000+ 类 / 73 族确定性探针，全量固定执行
- LLM 提议 + v2 代码探针，AST 审查与沙箱双保险
- 自动生成六节报告、图表解读与标准复现包
标准化工艺数据探索与异常定位流程
VM
虚拟量测
02
虚拟量测模型探索
/vm-explorer · /vm-explorer/history
- 28 个 VM 节点覆盖数据、EDA、特征、模型与监控
- Harness 四项体检与执行历史台账
- 一键导出仅依赖 numpy/pandas/sklearn 的复现代码
规范模型探索过程，保障工艺结果可追溯
AutoDL
自动建模
03
自动化模型搜索与调优
/autodl · /autodl/history
- 标准搜索、LLM 引导搜索与 LLM 代码搜索
- 离线 RL、模拟环境 RL 与自订 Gymnasium 环境
- 模型对比、参数调优、冠军代码与策略包导出
提升缺陷分类与良率预测模型的寻优效率
AI4S
科学计算
04
半导体物理计算
/ai4s · /ai4s/history
- PINN / FNO 物理神经网络训练与预测对照
- UQ 不确定性量化、OOD 检测与物理一致性审计
- LLM 代码仿真与控制 / 运筹统一求解
辅助复杂工艺机理建模与物理约束验证
Evolution
演化寻优
05
工艺参数演化寻优
/evolution · /evolution/history
- LLM 提议变异与确定性评估器裁判互相制衡
- 五类演化节点 + 配置式评估器
- 结构级多样性、防作弊三闸与最优程序血缘
辅助配方参数的自动寻优与可解释评估
Simulation
排程优化
06
半导体排程仿真优化
/scheduling · /scheduling/history
- 纯标准库离散事件仿真，支持批处理、Q-Time 与 WIP 上限
- 10 种派工规则与多策略对比
- Excel 配置交换、LLM 交互优化与 KPI 报告
模拟产线调度策略，辅助产能与瓶颈优化
Self-Evolution
AI 迭代进化
07
自进化智能体引擎
/agents · /agent-collab
- ReAct 循环 + 四源工具绑定（Skill / MCP / 节点 / 本地代码）
- 2~10 名 Agent 有向协作，执行历史与 LLM 记录可追溯
- Harness 反馈闭环 + 错误台账驱动自愈
核心优势：执行反馈持续迭代，策略越跑越准
本地优先：LLM 是可插拔增强层；探针、评估与审计结果由确定性代码产出。
INSIDE THE PLATFORM
真实运行界面，每一步都留下可查的证据
REPLAY
排程模拟 · 100 倍速回放
动态模拟优化
这段回放取自一个已完成的真实排程任务：批次调度、Q-Time 与 WIP 上限在画布上按事件逐帧重演；时钟与完成 Lot 数固定在同一画面，回放结束即可在台账里复核同一份结果。
六张截图均取自真实运行页面：画布、曲线、台账与报告同在一处，运行结束即可回看复现。
点击截图查看大图
01
AI4S · 代码仿真
LLM 生成仿真程序，沙箱逐轮判分
预测对照、误差指标与每一轮代码一起留在台账里；冠军程序可下载后独立运行。
02
演化引擎 · 寻优台账
二十代演化过程，全程可复核
最优分、平均分与多样性同轴呈现，最佳方案附「实际 vs 预测」对照。
03
排程模拟 · 仿真画布
晶圆厂设备群与在制品实时流动
十余项 KPI 与 Q-Time、WIP 约束同屏呈现，拖动时间轴即可按事件回放。
04
AutoDL · 模型搜索
模型排行、超参与网络结构同屏
MLP 网络结构与训练迭代并列可见，冠军模型与复现代码一键下载。
05
Auto Insight · 洞察结果
上万张洞察卡片，每张图都带本例解读
方差分解、相关结构与漂移热图逐一给出「本例发现 / 未发现」；台账留痕，可重跑可导出。
06
工作流编辑器 · 可视化编排
拖拽节点连成流水线，从数据一路编排到报告
381 个节点自由拼装：节点库检索、AI 助手生成、连线校验与结果回看同在一张画布。