半導(dǎo)體行業(yè)向來是技術(shù)創(chuàng)新的 “排頭兵”，但光環(huán)之下，制造商們正面臨一場 “多線作戰(zhàn)” 的壓力：既要持續(xù)提升生產(chǎn)良率、理順復(fù)雜的供應(yīng)鏈，又要嚴控成本，還得搶時間把新產(chǎn)品推向市場。而這一切挑戰(zhàn)的核心，都繞不開一個關(guān)鍵問題 ——如何管好制造過程中暴增的數(shù)據(jù)？

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大型晶圓廠 1 分鐘能產(chǎn)生多少數(shù)據(jù)？

半導(dǎo)體制造堪稱 “數(shù)據(jù)生產(chǎn)大戶”，單是數(shù)據(jù)的管理與規(guī)整，就已成為不少企業(yè)的難題。以規(guī)模頂尖的大型晶圓廠（gigafab）為例，其每分鐘產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量極為驚人：

75,000次晶圓移動事件

15,000個傳感器實時讀數(shù)

9.6GB極紫外（EUV）光刻數(shù)據(jù)

95GB設(shè)備運行數(shù)據(jù)

360,000個工藝步驟事件

如此海量的數(shù)據(jù)若處于 “雜亂無章” 的狀態(tài)，即便技術(shù)再先進，也難以發(fā)揮實際效用。

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數(shù)據(jù)：AI 落地的核心基石，語義數(shù)據(jù)模型是關(guān)鍵

“數(shù)據(jù)是 AI 的基石”，這一觀點在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域尤為貼切：AI 系統(tǒng)通過分析海量數(shù)據(jù)、識別數(shù)據(jù)規(guī)律、開展預(yù)測分析，實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)與持續(xù)優(yōu)化。若缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)，AI 系統(tǒng)的有效運行能力將受到嚴重限制。

然而，半導(dǎo)體制造數(shù)據(jù)具有顯著的 “碎片化” 特征：來源涵蓋光刻機、檢測設(shè)備等不同類型工具，數(shù)據(jù)形態(tài)既有實時傳感器數(shù)據(jù)，也有離線工藝記錄 —— 不僅來源分散，產(chǎn)生頻率也存在差異，無法直接用于 AI 建模。

要 “讀懂” 這些海量數(shù)據(jù)，必須依托統(tǒng)一的定義與數(shù)據(jù)標準：先明確各數(shù)據(jù)元素的具體內(nèi)涵（例如 “晶圓移動事件” 的界定范圍），再梳理數(shù)據(jù)在整個晶圓廠數(shù)據(jù)體系中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，最終按標準完成數(shù)據(jù)的 “整理與對齊”。缺少這一環(huán)節(jié)，AI 在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域的落地將無從談起。

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Exensio：用語義數(shù)據(jù)模型打通制造數(shù)據(jù)

普迪飛（PDF Solutions）的Exensio -制造分析（E-MA）模塊，核心優(yōu)勢在于借助語義數(shù)據(jù)模型為制造商 “盤活數(shù)據(jù)”。其核心能力可概括為三點：精準訪問數(shù)據(jù)、有序整合數(shù)據(jù)、深度分析數(shù)據(jù)，最終助力企業(yè)實現(xiàn) “降成本、快上市、提良率、優(yōu)質(zhì)量” 的目標。

更關(guān)鍵的是，該平臺還能構(gòu)建半導(dǎo)體制造的 “數(shù)字孿生”—— 即對物理制造流程的虛擬復(fù)刻。數(shù)字孿生的構(gòu)建需收集設(shè)備信息、缺陷數(shù)據(jù)、設(shè)備歷史記錄、組裝指標及系統(tǒng)級洞察等海量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)會通過語義數(shù)據(jù)模型進行結(jié)構(gòu)化處理，從而精準捕捉數(shù)據(jù)點之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)。

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半導(dǎo)體制造語義數(shù)據(jù)模型：核心作用是什么？

若將半導(dǎo)體制造數(shù)據(jù)比作 “散落的樂高積木”，語義數(shù)據(jù)模型則兼具 “樂高說明書” 與 “組裝師” 的角色：一方面確保每塊 “積木”（數(shù)據(jù)）的完整性與高質(zhì)量，另一方面按規(guī)則將 “積木” 整合為具備實際價值的結(jié)構(gòu)（數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)）。具體而言，它能為工程師與決策者提供三大支持：

識別跨制造流程的數(shù)據(jù)規(guī)律與關(guān)聯(lián)關(guān)系；

更精準地預(yù)測生產(chǎn)結(jié)果；

發(fā)掘資源優(yōu)化的潛在空間；

此外，語義數(shù)據(jù)模型還能將 “事件數(shù)據(jù)”（如 “晶圓移動延遲”）與 “計量結(jié)果”（如 “這批芯片精度不達標”）進行關(guān)聯(lián)，幫助制造商在問題影響生產(chǎn)良率前主動介入解決。這一能力的落地，主要依托Exensio平臺的四大核心能力：

1. 全制造周期可視：打破數(shù)據(jù)孤島

從芯片設(shè)計到最終封裝，制造全流程的數(shù)據(jù)流可實現(xiàn) “端到端可視化”；即便供應(yīng)鏈地理分布分散，也能實現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度與決策。這一功能徹底解決了 “部門間數(shù)據(jù)壁壘”“生產(chǎn)與設(shè)計數(shù)據(jù)脫節(jié)” 的問題，為企業(yè)跨組織高效決策提供支撐。

2. AI 與分析深度集成：提取可落地的執(zhí)行洞察

平臺將人工智能（AI）與機器學(xué)習(xí)（ML）能力融入數(shù)據(jù)分析，并非僅生成 “表面化報表”，而是為實際生產(chǎn)提供可操作的解決方案：例如加快良率提升進程、通過故障檢測預(yù)防生產(chǎn)異常、提前預(yù)測設(shè)備維護需求等，確保每一項洞察都能轉(zhuǎn)化為實際行動。

3. 實時數(shù)據(jù)精準采集：4 萬 + 設(shè)備同步傳輸

依托強大的連接技術(shù)，平臺可實時從40,000余臺過程控制工具、55,000臺晶圓廠設(shè)備中采集海量數(shù)據(jù)。借助實時數(shù)據(jù)訪問，制造商能夠：持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)狀態(tài)、捕捉細粒度數(shù)據(jù)以提升分析精度、對制造流程做出即時有效的調(diào)整。

4. 供應(yīng)鏈全程可追溯：與企業(yè)系統(tǒng)無縫對接

推動制造設(shè)施與企業(yè)系統(tǒng)（如ERP系統(tǒng)）的無縫集成，實現(xiàn)從原材料進場到成品出廠的全流程追溯。這不僅能保障產(chǎn)品質(zhì)量符合標準，也能幫助企業(yè)應(yīng)對行業(yè)不斷更新的合規(guī)要求。

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實打?qū)嵉某尚В毫悸逝c效率雙提升

該平臺針對性解決了半導(dǎo)體生產(chǎn)中的多項緊迫問題，據(jù)制造商反饋，其良率與質(zhì)量均實現(xiàn)顯著提升，平均成效如下：

器件良率提升幅度高達10%；

低良率產(chǎn)品占比（低良率尾部）降低幅度高達20%；

產(chǎn)品質(zhì)量達到“每百萬件產(chǎn)品缺陷數(shù)低于1” 的標準；

良率提升速度較行業(yè)平均水平快30%，大幅縮短產(chǎn)品上市周期。

除上述成效外，數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能分析平臺還具備以下優(yōu)勢：

1、打破數(shù)據(jù)孤島

針對傳統(tǒng)制造環(huán)境中“數(shù)據(jù)分散阻礙決策”問題，統(tǒng)一的語義數(shù)據(jù)模型可整合分散數(shù)據(jù)源，為團隊提供一體化數(shù)據(jù)洞察；

2、提升設(shè)備利用率

借助預(yù)測性分析與可落地洞察，測試或生產(chǎn)設(shè)備的利用率可提升20%，減少運營浪費的同時提高投資回報率（ROI）；

3、優(yōu)化工程效率

通過自動化診斷與智能建議，工程團隊的工作效率可提升至多5倍，使其能更聚焦于技術(shù)創(chuàng)新與制造流程優(yōu)化。

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數(shù)據(jù)會說話：實際用戶案例成效更直觀

案例 1：某頭部晶圓廠部署Exensio的故障檢測功能后，由生產(chǎn)異常導(dǎo)致的高成本波動減少 20%；

案例 2：某半導(dǎo)體外包封裝測試（OSAT）服務(wù)商通過該平臺，將“參數(shù)良率波動” 降低15%，既加快了交付速度，又提升了業(yè)務(wù)利潤率。

更多制造商反饋，通過將故障檢測與先進分析相結(jié)合，不僅減少了誤報情況，還能在生產(chǎn)問題升級前及時解決；同時，設(shè)備利用率優(yōu)化與廢料減少降低了全生產(chǎn)流程的成本，規(guī)模化的產(chǎn)品質(zhì)量提升則降低了缺陷率，進一步增強了客戶信任度與忠誠度。

值得一提的是，2025年Exensio將發(fā)布新功能，充分依托AI技術(shù)的發(fā)展趨勢：

從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析向深度學(xué)習(xí)升級，以獲取更深度的洞察；

增強平臺可擴展性，憑借更快的處理能力支持超高產(chǎn)量制造；

通過分析驅(qū)動的界面升級優(yōu)化用戶體驗；

與行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)合作，推動創(chuàng)新型AI應(yīng)用的開發(fā)。

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半導(dǎo)體制造的未來：拼智能，更要拼 “數(shù)據(jù)能力”

當前半導(dǎo)體行業(yè)的競爭，已從單純的技術(shù)比拼，延伸至數(shù)據(jù)價值的深度挖掘與高效應(yīng)用能力的較量。普迪飛Exensio大數(shù)據(jù)智能分析平臺，依托語義數(shù)據(jù)模型為制造商構(gòu)建半導(dǎo)體制造專屬的 “數(shù)據(jù)中樞”—— 不僅具備業(yè)界領(lǐng)先的分析能力與AI技術(shù)支撐，更能實現(xiàn)海量分散數(shù)據(jù)的高效整合與規(guī)范化治理。

借助該平臺，企業(yè)既能實現(xiàn)全生產(chǎn)生命周期的透明化管控，又能達成 “良率提升、成本降低、上市周期縮短” 的可量化成效。對于尋求競爭突破的半導(dǎo)體企業(yè)而言，這一基于語義數(shù)據(jù)模型的核心能力，正是構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動競爭力的關(guān)鍵支撐。