在半导体产业这个资本与技术双密集的领域，工厂的资产投资管理效率直接关系到企业的核心竞争力与盈利能力。TCL旗下半导体业务的负责人俞大海，近年来积极推动工厂的智能化转型，通过一系列创新实践，展示了如何利用智能化手段优化资产配置、提升运营效率，从而实现千万级资产的节省与投资回报的最大化。
一、 精准预测与动态规划，优化资本支出
半导体工厂设备昂贵，产线建设与升级动辄需要数十亿甚至上百亿的投资。传统的投资规划往往基于静态的市场预测和固定的技术路线，存在滞后性与偏差风险。俞大海领导的团队引入了基于大数据与人工智能的预测分析系统。该系统整合了宏观经济数据、行业技术演进趋势、终端产品需求波动、供应链状况等多维度信息，能够动态模拟不同投资场景下的回报周期与风险。这使得工厂在规划新产线、采购关键设备时，能够更精准地把握投资时机与规模，避免产能过剩或技术过早投入导致的资产沉没，从源头上节省了巨额的不必要资本支出。
二、 全生命周期资产管理，提升设备综合效率（OEE）
半导体制造设备是工厂最核心的资产，其利用率、稼动率和良率直接决定产出与成本。智能化转型的核心之一，是构建覆盖设备全生命周期的数字化管理平台。通过为每台关键设备安装传感器，实时采集运行状态、能耗、维护记录等数据，并利用物联网（IoT）技术汇聚到中央分析系统。人工智能算法可以对设备进行预防性维护预警，精准预测零部件寿命，变“故障后维修”为“预测性维护”，极大减少了非计划停机时间。通过对生产流程的深度学习和优化，系统能自动调度设备任务，平衡各环节负载，最大化设备整体效率（OEE）。据实践反馈，此类智能化管理可将关键设备的综合效率提升数个百分比，相当于在不增加新设备投资的情况下，释放出相当于价值数千万甚至上亿人民币的潜在产能。
三、 智能库存与供应链协同，降低运营资金占用
半导体工厂的原材料（如硅片、特种气体、光刻胶等）和备品备件价值高昂，库存管理是资产占用的大头。俞大海推动建立的智能仓储与供应链系统，利用射频识别（RFID）、自动导引车（AGV）和智能算法，实现了原材料、在制品和成品的实时精准追踪。系统能够根据生产计划、设备状态和供应商交货周期，动态计算最优安全库存水平，实现JIT（准时制）供料，大幅降低了原材料和备件的库存金额。通过与核心供应商的系统直连，实现需求信息的透明共享与协同计划，减少了因信息不对称导致的备货冗余和资金积压。这套体系显著降低了工厂的运营资金需求，释放出千万级的流动资金，提升了资产周转率。
四、 能源与厂务设施的智慧管控，削减持续性成本
半导体工厂是能耗大户，电费及厂务设施（超纯水、气体、真空等）的运行成本是巨大的持续性开支。通过部署厂务设备智能化管理系统（FIMS），将空调系统、空压机、水泵、照明等所有能耗单元接入网络，进行集中监控与智能调控。系统利用机器学习算法，根据环境参数、生产负荷和电价峰谷时段，自动优化设备运行策略，实现按需供能。例如，在非生产高峰时段自动调节洁净室的温湿度和压差设定，在电价低谷期安排高能耗工序等。这种精细化的能源管理，通常能为工厂带来10%-20%的能耗节约，折算成年度成本节省，金额可达数千万元，直接转化为利润。
五、 数据驱动的持续改进与投资决策闭环
俞大海强调，智能化不是一次性项目，而是构建一个持续优化的“数据驱动”文化。所有生产、设备、能耗、质量数据都被结构化记录并进行分析，形成工厂运营的“数字孪生”。管理层可以基于实时、透明的数据仪表盘进行决策，评估每一项改进措施或投资提议的实际效果。这使得后续的资产投资——无论是技术升级、产能扩充还是节能改造——都能建立在扎实的数据分析基础上，投资决策更加科学，投资回报率（ROI）更可预测、更可控，形成了一个“投资-运营-数据反馈-优化再投资”的良性闭环，从长远上保障了资产投资管理的持续高效。
在俞大海的视野中，半导体工厂的智能化转型，其核心价值远不止于自动化生产。它更是一场深刻的资产管理革命，通过数据、算法与业务流程的深度融合，实现对工厂这一重资产实体从规划、建设、运营到维护的全方位、精细化价值挖掘。这种以智能化驱动资产效率最大化的模式，不仅为TCL的半导体业务在激烈的竞争中构筑了成本与效率优势，节省了数以千万计的资产与运营成本，也为中国半导体制造业的高质量发展提供了可借鉴的实践路径。它证明，在硬科技的赛道上，软实力的智能化赋能同样是决定成败的关键投资。
