在工業(yè) 4.0 浪潮席卷全球的當下，如何將大數(shù)據(jù)與前沿技術轉(zhuǎn)化為實打?qū)嵉纳a(chǎn)效益，成為制造業(yè)企業(yè)突破增長瓶頸的關鍵。普迪飛（PDF Solutions）憑借數(shù)十年深耕制造與測試領域的經(jīng)驗，融合大數(shù)據(jù)基礎設施與機器學習技術，推出制造業(yè)高級洞察方案（AIM），為企業(yè)量身定制智能化解決方案，助力其在高產(chǎn)量生產(chǎn)環(huán)境中實現(xiàn)效率躍升、成本優(yōu)化與質(zhì)量升級。

數(shù)十年驗證的智能系統(tǒng)：從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的無縫銜接

制造業(yè)高級洞察（Advanced Insights for Manufacturing，簡稱 AIM）解決方案并非紙上談兵，而是一套經(jīng)過十多年高產(chǎn)量生產(chǎn)驗證的 “實戰(zhàn)型” 系統(tǒng)。它以可配置的知識體系為核心，通過持續(xù)學習生產(chǎn)數(shù)據(jù)與用戶輸入，在海量制造場景中快速做出精準決策。依托普迪飛自研的大數(shù)據(jù)平臺與機器學習能力，AIM 已形成一系列成熟解決方案，在制造、測試運營、封裝等環(huán)節(jié)為客戶創(chuàng)造顯著投資回報，成為工業(yè) 4.0 落地的 “加速器”。

圖片來源：普迪飛官網(wǎng)

8大核心解決方案：全鏈路破解制造業(yè)痛點

AIM 方案涵蓋八大模塊，從良率提升到成本控制，從設備優(yōu)化到質(zhì)量保障，全方位覆蓋制造業(yè)核心場景：

1

自適應特征診斷（ASD）

5 倍速鎖定晶圓良率損失根源

在晶圓生產(chǎn)中，良率波動往往暗藏復雜成因。ASD 系統(tǒng)通過機器學習驅(qū)動的 “協(xié)同學習” 技術，自動分析新晶圓的空間特征并實時優(yōu)化分類，對每個獨特晶圓類別自動展開深度分析并生成報告，快速識別已知問題的復現(xiàn)或新的良率損失風險。相比傳統(tǒng)方法，其根源定位與控制速度提升5倍，且能將專家經(jīng)驗沉淀為機器學習模型，實現(xiàn)持續(xù)改進。

數(shù)據(jù)來源：Wafersort/Binsort、PCM、LEH/WEH、Metrology（計量）、Defect（缺陷）、Tool FDC

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2

產(chǎn)能與效率提升（CEI）

讓設備效能突破瓶頸

針對工廠常見的設備利用率低、吞吐量不足等問題，CEI 系統(tǒng)借助 Exensio 大數(shù)據(jù)智能分析管理平臺的設備性能跟蹤（EPT）功能，通過匹配工具與腔體操作，精準優(yōu)化設備綜合效率（OEE）、工廠產(chǎn)能及晶圓吞吐量。它能捕捉不同工具在配方微步驟中的性能差異，結(jié)合工具傳感器數(shù)據(jù)消除偏差，最終實現(xiàn)瓶頸設備產(chǎn)能提升10%、效率 / 吞吐量提升超20%的顯著成效。

數(shù)據(jù)來源：工具傳感器 FDC 數(shù)據(jù)

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3

耗材成本降低（CCR）

從數(shù)據(jù)中挖出 “隱形利潤”

制造業(yè)耗材成本常因使用不規(guī)范、成分異常等問題居高不下。CCR 借助 Exensio 平臺的 Process Control 模塊（核心模塊）收集 eBOM 數(shù)據(jù)集（包含 ERP、MES、EAM、FAC 數(shù)據(jù)，以及耗材、維護零件、材料的化學與成分報告等），系統(tǒng)分析耗材消耗規(guī)律，精準識別低效工具、劣質(zhì)零件與問題供應商，指導企業(yè)優(yōu)化用量、減少浪費。這不僅能降低材料成本，更能減少因材料問題導致的良率波動，讓每一分投入都產(chǎn)生最大價值。

數(shù)據(jù)來源：耗材批次 ID、事件數(shù)據(jù)、配方 ID、FDC 數(shù)據(jù)、PM 信息、材料成分報告、MES 數(shù)據(jù)

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4

早期失效檢測（ELF）

把質(zhì)量風險攔截在出廠前

ELF 功能能夠在產(chǎn)品的現(xiàn)場良率與可靠性失效之間，實現(xiàn)質(zhì)量成本的精準權衡。傳統(tǒng)的異常值算法（如 “零件平均測試”（PAT））常被用于識別和篩選存在早期失效風險的零件，但存在一定局限性。而 Exensio - ELF 突破了 PAT 的局限，借助 Exensio 平臺的端到端數(shù)據(jù)庫及基礎設施，提供全面的芯片質(zhì)量評級與風險分類解決方案。該方案通過多變量機器學習方法，對來自多個數(shù)據(jù)源的高級指標進行分析，且這種方法能根據(jù)新信息（如 8D 報告、在失效分析（FA）中發(fā)現(xiàn)的根本原因、新增的退貨授權（RMA）等）進行動態(tài)調(diào)整。

數(shù)據(jù)來源：Wafer Sort、Final Test、PCM、Burn-in（老化測試）、Returns（退貨）、Defect（缺陷）、Metrology（計量）、LEH/WEH、FDC

圖片來源：普迪飛官網(wǎng)

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設備故障防護（ETP）

讓設備 “少出故障、多出力”

作為下一代設備數(shù)據(jù)采集（FDC）解決方案，ETP 超越了傳統(tǒng) FDC 的 “數(shù)據(jù)收集、特征選擇、SPC 報警” 局限，通過 AI 與機器學習關聯(lián)設備數(shù)據(jù)與運行事件，將異常傳感器軌跡分類為 “良好 / 不良 / 未知”，并隨用戶反饋的新信號和已確認的根本原因持續(xù)優(yōu)化，實現(xiàn)問題的快速檢測與遏制。實踐證明，它能帶來1%的晶圓良率提升、2%的生產(chǎn)線良率提升，5%的工廠產(chǎn)出增長，同時減少工程人力投入，讓設備 “健康度” 與利用率雙提升。

數(shù)據(jù)來源：工具傳感器 FDC 數(shù)據(jù)和工具事件

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6

智能物料處置（IMD）

讓質(zhì)檢決策又快又準

“材料審查委員會”（MRB）是提升出廠產(chǎn)品質(zhì)量的常用方法，但傳統(tǒng) MRB 流程常因人工操作導致效率低、標準不一。IMD 功能通過自動化工作流，將客戶的質(zhì)量標準轉(zhuǎn)化為實時分析規(guī)則，幾分鐘內(nèi)即可完成批次與晶圓質(zhì)量評級 —— 相比傳統(tǒng)流程的數(shù)小時甚至數(shù)天，效率提升超50%，且決策一致性與準確性大幅提高，有效防止不良品流出。

數(shù)據(jù)來源：PCM/WAT、Wafersort/Binsort、Final Test（最終測試）

圖片來源：普迪飛官網(wǎng)

7

智能測試（Smart Testing）

砍掉 30%-60% 的測試成本

制造的復雜性、先進的封裝技術與高密度芯片設計，共同推高了晶圓分選和最終測試的成本。Exensio 智能測試解決方案給出了破局之道：它依托機器學習從與每個產(chǎn)品晶粒相關的海量數(shù)據(jù)中捕捉細微信號，通過 AI 識別質(zhì)量最優(yōu)的裸片，使其可跳過老化測試等昂貴環(huán)節(jié)。這一優(yōu)化直接減少30%-60%的老化測試需求，既能滿足 DPPM（每百萬缺陷數(shù)）要求，又能按生產(chǎn)規(guī)模節(jié)省每年數(shù)百萬美元的測試成本。

值得一提的是，該系統(tǒng)支持靈活部署：普迪飛可提供機器學習算法，也支持客戶使用自有算法；且專為生產(chǎn)場景設計，部署于 OSAT 測試車間的 “邊緣端”，能實現(xiàn)高效低延遲運行、高 uptime（運行時間）及最小化數(shù)據(jù)丟失，充分適配量產(chǎn)需求。

數(shù)據(jù)來源：PCM/WAT、Wafersort、Final Test（及可用的 Metrology、Defect、MES、FDC 數(shù)據(jù)）

圖片來源：普迪飛官網(wǎng)

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良率感知 FDC（YA-FDC）

用數(shù)據(jù)模型破解 “良率密碼”

YA-FDC 是技術與服務的深度融合方案，依托 Exensio 大數(shù)據(jù)智能分析管理平臺改善工藝變異：通過識別影響功能與參數(shù)良率的設備狀態(tài)及變異源頭，借助專有分析與建模技術定位關鍵參數(shù)，設定適宜的 SPC（統(tǒng)計過程控制）限制。其分析過程全自動化，通過報告與儀表板實時呈現(xiàn)結(jié)果，助力企業(yè)快速改善良率、減少變異與偏差。

同時，AI/ML 技術為其提供預測模型，可實現(xiàn)更精細的反饋與前饋控制；通過預測性維護（PM）優(yōu)化設備可用性；借助虛擬計量技術實現(xiàn)自適應在線取樣。實踐證明，YA-FDC 能帶來顯著效益：良率提升8%、異常減少40%，且通過預測性維護、虛擬計量等功能，使新產(chǎn)品導入（NPI）的學習速度加快7%，有效加速量產(chǎn)進程。

數(shù)據(jù)來源：工具傳感器 FDC 數(shù)據(jù)、Metrology、Defect、PCM/WAT、Wafersort、Test（測試）、Assembly（組裝）

圖片來源：普迪飛官網(wǎng)

圖片來源：普迪飛官網(wǎng)

從晶圓生產(chǎn)到成品測試，從設備運行到耗材管理，普迪飛的 AIM 解決方案正以 “機器學習 + 行業(yè)經(jīng)驗” 的雙輪驅(qū)動，幫助制造業(yè)企業(yè)撕掉 “高成本、低效率” 的標簽，在工業(yè) 4.0 的賽道上實現(xiàn)從 “制造” 到 “智造” 的跨越。未來，隨著數(shù)據(jù)價值的進一步釋放，AIM 將持續(xù)為制造業(yè)注入智能化動能，讓每一個生產(chǎn)環(huán)節(jié)都成為利潤增長的源泉。