TEL表示，此次將導入NVIDIA Agent Toolkit，包括NeMo、NIM及NeMoClaw Blueprint，以及開放式機器人開發平台NVIDIA Isaac。其中，Isaac可結合Omniverse建立數位孿生模型，模擬不同設備配置，大幅縮短機器人訓練時間並提升維護精準度；NeMo則可加速AI代理訓練、微調與評估，NeMoClaw Blueprint則有助於簡化部署流程並提升系統安全性。
TEL指出，Epsira透過AI分析設備清洗週期（MTBWC）、高精度機器人維護及故障排除分析，可降低設備定期維護需求，協助客戶善用生產數據提升效率、降低對人員經驗的依賴，同時減少製程變異、提高設備穩定性，朝向智慧晶圓廠發展。
TEL企業發展部門副總裁兼總經理松島圭一表示，很高興進一步深化與NVIDIA合作，未來將透過機器人維護及AI故障排除分析，協助客戶提升製造能力與生產效率。
NVIDIA機器人與邊緣AI生態系資深總監Amit Goel則指出，半導體製造正邁向自動化新時代，隨著晶圓廠環境日益複雜，機器人將有助提升設備稼動率、精準度及營運韌性。透過代理型AI與物理AI技術，可進一步推動機器人維護、AI故障排除及智慧化晶圓廠營運，提升整體製造效能。
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