SUPERVISORY ENGINEERING LAYER

AINNA NeuralOpsControl & Instrumentasi

Kecerdasan penyeliaan berbantu AI untuk peralatan semikonduktor, instrumentasi industri dan persekitaran kawalan elektronik.

Sambungkan sensor, PLC, sistem DAQ dan data kejuruteraan tanpa menggantikan infrastruktur keselamatan atau kawalan sedia ada.

Lancarkan Demo Kawalan Terokai Sistem Seni Bina

Request Engineering Perintis · Tidak memintas PLC, geganti keselamatan atau E-stop

Pengawal sedia ada dikekalkanIndependent validationKelulusan jurutera diperlukan

NEURALOPS PROCESSING DIESIMULATED ROUTING

PHYSICALPressureTemperatureFlowParticleVibrationESD

ACQUISITIONPLCNI DAQMultiplexerModbusOPC UAIndustri PC

Signal Parser

Smart Routing

Rules Enjin

Sistem Berasingan

Pengesanan Anomali

Time-Series

Ejen AI

Independent Validation

Keselamatan Gate

OPERATIONALPapan PemukaAlarm CentreDaily ReportPenyelenggaraanAmaran JuruteknikEngineer Kelulusan

Signal StableData Quality VerifiedRoute Sistem BerasinganAI Required NoInterlock PreservedKelulusan Required

NeuralOps IC Seni Bina

Pemproses Kecerdasan NeuralOps

Seni bina pemprosesan kecerdasan tersuai yang memilih lapisan pemprosesan yang betul sebelum sesuatu tugas dilaksanakan.

Gunakan AI termaju hanya apabila kecerdasan termaju benar-benar diperlukan.

Lapisan pemprosesan yang betul dipilih sebelum tugas dilaksanakan.

Routine engineering workloads run through parsers, rules and Sistem Berasingan - not unnecessary AI inference.

Cadangan AI disahkan secara bebas dan tidak pernah meluluskan dirinya sendiri.

Lower computation supports lower cost, lower energy demand and stronger operational governance.

DIE NOP-CI/01FABRIK PEMPROSESAN TERKAWAL

INPUT I/OSensor I/OPLC InterfaceSCADA / HMI / DAQ

PARSER ARRAYParser-01Parser-02Parser-03

CLASSIFICATIONPengelas TugasanRisk Classifier

ROUTING COREPintar RouterFormat / risiko / ketepatan

CORE-01Rule EnjinDeterministic logik

CORE-02Detached TerasRepeatable workflow

CORE-03SLM TerasBounded reasoning

CORE-04LLM GatewayAdvanced reasoning

GOVERNANCEValidation TerasIndependent checks

MEMORYMemori AuditRoute and decision log

GATE KAWALANAuthorised Aliran KerjaKeselamatan-critical actions only

OUTPUT BUSOperational HasilTiada pergerakan mesin langsung

Input - Parser - Rules / Detached Teras - Validation - Hasil AI generatif digunakan: Tidak. Pemprosesan rutin kekal deterministik dan boleh diulang.

Input Lapisan Antara Muka

Sensor signals, PLC events, SCADA and HMI data, DAQ readings, equipment alarms and engineering documents enter through controlled interfaces.

Multiple Specialised Parsers

Structured machine data is parsed and normalised. Specialised outputs can be compared to identify malformed, incomplete or conflicting information before unnecessary AI usage.

Smart Routing Teras

Tasks are classified by type, complexity, format, risk and required accuracy, then routed to rules, parsers, Sistem Berasingan, SLM, LLM or a human engineer.

Sistem Berasingan

Beban kerja berulang dan boleh diramal diteruskan tanpa panggilan AI berterusan, mengurangkan penggunaan token, permintaan komputasi dan kebergantungan pada model luaran.

Rules and Deterministic Enjin

Threshold validation, state verification, equipment logik, alarm classification, trend rules and safety policies provide repeatable processing.

AI Intelligence Teras

Penaakulan termaju dikhaskan untuk penyelesaian masalah kompleks, tafsiran berbilang isyarat, analisis dokumen kejuruteraan, bantuan punca akar dan ringkasan teknikal.

Independent Validation Teras

Validation remains separate from the generating model and checks rules, sejarah, safety policy, parser results and engineering limits. Inconsistent outputs are rejected, rerouted or flagged.

Kelulusan Manusia Gate

Berkelayakan engineers retain authority for safety-critical actions. AI cannot approve its own recommendation and direct critical machine control remains blocked.

Disiplin Komputasi

Less Compute. Lower Tenaga. Lagi Control.

NeuralOps reduces unnecessary AI computation by processing structured and predictable workloads through parsers, rules and Sistem Berasingan.

Conventional AI Seni BinaSETIAP TUGAS - MODEL AI BESAR - OUTPUT

Every TugasanLarge AI ModelHasil

Penggunaan token tinggi
Permintaan komputasi tinggi
Beban infrastruktur lebih tinggi
Higher power consumption
Increased cooling requirement
Kos operasi lebih tinggi
Greater hallucination exposure

NeuralOps Seni BinaCLASSIFY - CORRECT LAYER - VALIDATE

Tugasan PengelasanCorrect LayerValidation

Penggunaan AI yang sangat rendah untuk beban kerja rutin
Lower token consumption
Lower compute demand
Mengurangkan permintaan kuasa dan penyejukan
Lagi predictable infrastructure cost
Higher repeatability
Lower hallucination exposure

Seni Bina Evolution

Token Reduction Through Memproses Segmentation

Kajian kes seni bina operasi dalaman AINNA.

Initial AI-Centric Seni Bina32-34 bilion token sebulan

Smart Routing + Sistem BerasinganKira-kira 1.5-2.0 bilion token sebulan

Further Segmentation + RefactorKira-kira 0.75 bilion token sebulan

Kajian kes dalaman sahaja. Figures are illustrative of AINNA operational architecture segmentation. Actual token use depends on workload mix, model selection, routing configuration and deployment environment. Not a guaranteed production outcome.

Architectural Safeguards

Risiko Halusinasi Is Controlled by Seni Bina

Pendedahan halusinasi hampir sifar untuk beban kerja deterministik dan berasaskan parser. Hasil janaan AI kekal tertakluk kepada pengesahan bebas dan kelulusan manusia.

Laluan Deterministik

SignalParserRule EnjinValidationVerified Hasil

Generative AI used: No
Hallucination exposure: Near zero
Repeatability: High

Bantuan AI Route

Kompleks EventSmart RoutingAI TerasValidationEngineer

Generative AI used: Ya
Independent validation: Required
Manusia approval: Required
Tindakan mesin langsung: Disekat

Structured work avoids generative AISpecialised parsers reconcile outputsSmart Routing prevents unnecessary callsAI never validates itself

ESG Seni Bina

Mampan Intelligence by Design

NeuralOps meningkatkan prestasi ESG dengan mengurangkan komputasi yang tidak perlu sambil mengekalkan kebertanggungjawaban manusia dan kawalan organisasi.

Persekitaran

Reduced unnecessary AI inference
Lower token, compute and power demand
Lower cooling and water demand
Jangka hayat lebih panjang untuk infrastruktur kawalan sedia ada
Sokongan untuk model tempatan bersaiz sesuai

Sosial

Engineers remain in control
Aliran kerja sokongan keputusan yang lebih selamat
Reduced repetitive clerical workload
Akses yang lebih baik kepada kecerdasan kejuruteraan
Tempatan technical capability development

Tadbir Urus

Pengesahan bebas dan kelulusan manusia
Jejak audit and role-based access
Data sovereignty and controlled deployment
Kebertanggungjawaban pemprosesan yang jelas
Tiada kelulusan kendiri model

Live ESG and Memproses Demo

Select an Engineering Tugasan

Tugasan SIMULATED ENGINEERING DATA - FOR DEMONSTRATION ONLY

LALUAN PEMPROSESAN DIPILIHKOMPUTASI SANGAT RENDAH

Memproses Logic

Bagaimana NeuralOps Berfikir

Laluan isyarat yang ditadbir dari perolehan hingga semakan manusia yang berkelayakan.

01Acquire

Baca isyarat sensor, PLC, pengawal dan DAQ.

02Parse

Seragamkan protokol, format dan peristiwa mesin.

03Route

Pilih peraturan, parser, sistem berasingan, SLM atau LLM mengikut kerumitan dan risiko.

04Detect

Kenal pasti anomali, hanyutan dan corak operasi yang tidak normal.

05Validate

Sahkan cadangan secara bebas daripada model yang menjana.

06Luluskan

Memerlukan semakan manusia yang berkelayakan untuk tindakan kritikal.

Lihat keupayaan pemantauan yang dikekalkan

Membaca Data Sensor

Collects sensor and machine data through configured polling, event, streaming or historian interfaces from compatible PLCs, controllers and instruments.

Memantau Isyarat PLC

Memantau isyarat PLC dan pengawal untuk memastikan operasi betul dan mengesan anomali isyarat.

Mengesan Bacaan Tidak Normal

Pengesanan anomali bantuan AI mengenal pasti corak luar biasa untuk semakan jurutera sebelum ia menyebabkan kegagalan.

Melog Penggera & Peristiwa

Korelasi amaran bantuan AI, analisis corak kegagalan dan penjanaan hipotesis punca akar untuk insiden peralatan fab, dengan sokongan pematuhan dan pengesahan diketuai jurutera.

Menjana Amaran Juruteknik

Pemberitahuan segera kepada juruteknik melalui pelbagai saluran apabila isu timbul.

Mencipta Laporan Harian

Laporan kesihatan mesin harian automatik dengan trend dan pandangan prestasi.

Penyelenggaraan Ramalan

Pemantauan berasaskan keadaan dan penunjuk penyelenggaraan ramalan can provide early warning of developing equipment degradation when sufficient validated historical and sensor data are available.

Connects Supported Systems

Mengintegrasikan pangkalan data, API, dashboard, pengawal, historis dan perkhidmatan AI yang serasi melalui antara muka khusus penggunaan.

Membina Sistem Detached

Supports deployment of independent supervisory monitoring modules alongside existing machines, subject to site assessment, interface validation, cybersecurity controls and planned installation procedures.

Interactive Demonstration

NeuralOps Engineering Control Demonstration

Terokai bagaimana NeuralOps memerhati isyarat, mengesan keabnormalan dan menghala keputusan kejuruteraan tanpa memintas sistem kawalan sedia ada.

Demo only NeuralOps never bypasses PLC, safety relay, interlock or emergency stop. Kritikal actions stay under qualified engineer approval, and approved corrective actions must remain within validated operating limits.

DATA KEJURUTERAAN SIMULASI UNTUK DEMONSTRASI SAHAJA

LANGSUNG SIGNAL PANELPam Vakum

Sensor

PLC / DAQ

Parser

Smart Routing

Sistem Berasingan

Validation

Engineer

KEPUTUSAN NEURALOPSNORMAL

Pemantauan berasaskan keadaan dan penunjuk penyelenggaraan ramalan that can provide early warning of developing equipment degradation when sufficient validated data are available.

Pemantauan

Layari pustaka komponen atau guna penapis

Layered Schematic

Seni Bina Sistem

NeuralOps operates as a supervisory and decision-support layer. It does not replace deterministic machine control, certified safety functions, emergency shutdown systems or machine interlocks.

Physical PeralatanSensor, instrumen, pam, motor, peralatan semikonduktor dan jentera pengeluaran kekal sebagai sumber fizikal isyarat proses.

Keupayaan shown are deployment patterns, not universal guarantees. Final functionality depends on equipment compatibility, sensor coverage, protocol support, data quality, cybersecurity design, validation scope, operating procedures and customer approval.

Fail-Safe Operation

AINNA NeuralOps provides monitoring, anomaly detection and decision support. Keselamatan-critical commands and production changes require authorised human approval before execution. Routine non-safety actions may be automatically executed only when they are explicitly pre-authorised, bounded by validated operating limits, protected by existing PLC, DCS, safety relay and interlock logik, and supported by a documented fallback procedure.

Pelaksanaan-Validated Kependaman

Prestasi amaran kritikal dan gelung pemantauan disahkan untuk setiap penempatan.

Seni Bina Boleh Skala

Direka untuk diskalakan dari peralatan tunggal ke sistem teragih selepas pengesahan kapasiti.

Configurable Keselamatan

Menyokong penyulitan, akses berasaskan peranan dan jejak audit apabila dikonfigurasi untuk penempatan.

Aplikasi

Engineering Senario

Setiap senario menunjukkan isyarat yang diperhatikan, laluan pemprosesan, output dan titik keputusan manusia yang diperlukan.

01Pemantauan Penentukuran Tekanan

Engineering problemPerbandingan rujukan tekanan dan peranti yang diuji

Signals observedNilai tekanan, kestabilan dan peristiwa penentukuran

Memproses routeParser deterministik + peraturan tren

Hasil generatedLaporan pengesahan penentukuran

Manusia decisionEngineer accepts calibration outcome

Expected benefitKebolehjejak yang lebih baik dan keterlihatan hanyutan lebih awal

02Kestabilan Tekanan Pam Udara

Engineering problemTekanan pneumatik tidak stabil menjejaskan konsistensi ujian

Signals observedTekanan, masa kitaran dan keadaan pengatur

Memproses routeTime-series trend analysis

Hasil generatedAmaran kestabilan dan cadangan pemeriksaan

Manusia decisionJuruteknik mengesahkan pengatur dan pam

Expected benefitPemantauan lebih konsisten dan campur tangan terancang

03Automasi NI Multiplexer

Engineering problemPenukaran saluran manual menghasilkan ujian yang perlahan dan terpecah-pecah

Signals observedKeadaan saluran, pengukuran dan peristiwa jujukan

Memproses routeParser + aliran kerja jujukan berasingan

Hasil generatedRekod ujian berstruktur dan amaran pengecualian

Manusia decisionEngineer approves sequence changes

Expected benefitRepeatable measurement workflow

04Analisis Penggera Semikonduktor

Engineering problemJujukan amaran fab sukar dikorelasikan

Signals observedKod amaran, keadaan kebuk dan masa peristiwa

Memproses routePeraturan dahulu; AI hanya untuk konteks kompleks

Hasil generatedRingkasan peristiwa berprioriti dan punca yang mungkin

Manusia decisionPeralatan engineer reviews recommendation

Expected benefitLebih Pantas engineering triage

05Masa Henti Pengeluaran SMT Analysis

Engineering problemPeristiwa masa henti kurang klasifikasi yang konsisten

Signals observedKeadaan talian, sebab henti dan tempoh peristiwa

Memproses routeParser peristiwa + klasifikasi deterministik

Hasil generatedLaporan masa henti, pengkategorian kerugian dan sokongan analisis OEE

Manusia decisionProduction engineer validates category

Expected benefitPelaporan operasi yang lebih jelas

06Pemantauan Bilik Bersih

Engineering problemPersekitaran excursions require timely review

Signals observedKelembapan, suhu dan kiraan zarah

Memproses routePeraturan ambang + pengesahan tren

Hasil generatedAmaran, log peristiwa dan rekod eskalasi

Manusia decisionBerkelayakan staff assess compliance response

Expected benefitKeterlihatan alam sekitar yang lebih baik

07Penyelenggaraan Ramalan

Engineering problemCorak degradasi boleh terlepas antara pemeriksaan

Signals observedGetaran, arus, suhu dan masa jalan

Memproses routePemantauan berasaskan keadaan dan penunjuk penyelenggaraan ramalan

Hasil generatedPenyelenggaraan recommendation

Manusia decisionPenyelenggaraan engineer schedules action

Expected benefitBukti lebih awal untuk perancangan penyelenggaraan when validated data are available

08Pengesanan Hanyutan Sensor

Engineering problemHanyutan pengukuran boleh menjejaskan tafsiran proses

Signals observedNilai sensor, tren rujukan dan sejarah penentukuran

Memproses routeSensor-sejarah monitoring and potential drift detection

Hasil generatedCadangan pengesahan penentukuran

Manusia decisionInstrumentasi engineer approves adjustment

Expected benefitBetter measurement keyakinan after reference confirmation

09Production Yield and Reject Analysis

Engineering problemCorak kualiti terpecah merentas data proses

Signals observedHasil, sebab penolakan dan konteks peristiwa peralatan

Memproses routePemantauan statistik + semakan kontekstual

Hasil generatedRingkasan tren dan barisan siasatan

Manusia decisionJurutera proses menentukan tindakan pembetulan

Expected benefitSemakan kejuruteraan yang lebih berstruktur

Semiconductor Operasi

Dari Isyarat Proses Wafer ke Keputusan Kejuruteraan

Paparan bilik kawalan simulasi bagi konteks proses, penghalaan anomali dan semakan manusia.

DATA KEJURUTERAAN SIMULASI UNTUK DEMONSTRASI SAHAJA

WAFER PROCESS MAPLOT DEMO-04

ETCH-01Tren vakum sedang disemakKelulusan jurutera diperlukan untuk pelarasan pembetulan

VACUUM TREND-72.4 kPaSimulated · stable band

ZON SUHU3 / 3Simulated · monitored

PARTICLE MONITORNormalLabelled status

ALARM TIMELINE1 reviewTiada arahan mesin

YIELD TRENDKonteks sahajaTiada tuntutan pengeluaran

BARIS SEMAKAN2 pendingSimulated approvals

SELECTED EVENTINDEPENDENT VALIDATION

AcquireKonteks tekanan kebuk dan keadaan injap diterima
DetectSisihan perlahan dari garis dasar demonstrasi yang dikonfigurasi
RouteDeterministic trend analysis selected
RecommendSahkan penentukuran dan periksa keadaan pengedap
ControlPergerakan terus disekat; semakan jurutera diperlukan

Sistem Kawalan Pusat

Pusat Perintah Penyeliaan

DEMO DALAM TALIANISOLATED SIMULATION

Plant Gambaran KeseluruhanNormalDemonstration state

Aktif AlarmsAttention1 peristiwa semakan

Signal IntegrityVerifiedTempatan dataset

Perolehan DataNormalSimulated packets

Parser StatusSediaDeterministic route

Sistem BerasinganPenyelenggaraanDemonstration label

Baris Analisis AIAttention1 contextual task

Engineer ApprovalsWarning2 semakan tertunda

Kritikal PathKritikalManusia gate enforced

Luaran Control LinkOfflineDemo kekal terasing

Keselamatan & Tadbir Urus

NeuralOps memerhati, menganalisis dan mencadangkan.

Pengawal industri dan sistem keselamatan sedia ada kekal berautoriti. AINNA NeuralOps operates as a supervisory and decision-support layer. It does not replace deterministic machine control, certified safety functions, emergency shutdown systems or machine interlocks.

Sistem yang Bekerja Bersama NeuralOps

PLC dikekalkan sebagai pengawal utama
SCADA dan HMI dikekalkan sebagai sistem pemantauan penyeliaan dan antara muka pengendali utama
DCS dikekalkan sebagai sistem kawalan utama
Sistem DAQ dan penentukuran kekal beroperasi

Sistem yang NeuralOps Tidak Pernah Langkaui

Keselamatan relay
Machine interlock
Emergency stop
Berkelayakan engineer approval
Prosedur kawalan regulatori

DetectionCadanganIndependent ValidationEngineer ReviewApproved Aliran Kerja

AI CadanganPergerakan Mesin LangsungBLOCKED HUMAN APPROVAL REQUIRED

Kritikal Machine Movements & Keselamatan Interlocks

Semua critical machine movement, safety interlock, calibration approval and production adjustment operations require human engineer approval. Routine non-safety actions may be automatically executed only when they are explicitly pre-authorised, bounded by validated operating limits, protected by existing PLC, DCS, safety relay and interlock logik, and supported by a documented fallback procedure. Manusia approval does not replace engineering controls. Approved actions must still remain within validated operating limits and pass applicable controller, interlock and safety checks.

Pelaksanaan Assurance

Prestasi & Keselamatan Controls

Kawalan kejuruteraan khusus penempatan tanpa tuntutan prestasi atau keselamatan mutlak. Keupayaan shown are deployment patterns, not universal guarantees. Keselamatan depends on correct configuration, credential management, patching, network segmentation and operational monitoring.

Controlled Pelaksanaan

Menyokong corak penempatan on-premise, awan peribadi, VPS terkawal dan hibrid.

VPN-Protected Inference

Inference traffic is designed to be protected through deployment-specific VPN, encryption, access control, network allowlisting and audit logging.

Peribadi Inference Boundary

Production inference endpoints can be deployed behind customer-controlled VPN and network allowlists. No inference endpoint is exposed publicly when the private deployment configuration is correctly implemented.

Akses Berasaskan Peranan

Peranan kejuruteraan, kebenaran semakan dan laluan eskalasi boleh dikonfigurasi bagi setiap penempatan.

Log Audit

Peristiwa isyarat, cadangan, hasil pengesahan dan kelulusan boleh direkodkan.

Independent Validation

Cadangan boleh disemak secara berasingan daripada model atau laluan yang menjana mereka.

Validated Prestasi

Kependaman gelung pemantauan dan kapasiti sistem diuji berbanding setiap keperluan penempatan.

Pelaksanaan Kebolehskalaan

Kapasiti boleh disahkan dari aliran kerja peralatan tunggal ke sistem penyeliaan teragih.

Engineering Intake

Mula an Engineering Perintis

Kongsi konteks kejuruteraan awal, kemudian teruskan melalui aliran kerja lead selamat AINNA yang sedia ada.