半導(dǎo)體行業(yè)向來(lái)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(chǎng) “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(yán)控成本，還得搶時(shí)間把新產(chǎn)品推向市場(chǎng)。而這一切挑戰(zhàn)的核心，都繞不開一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題 ——如何管好制造過(guò)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(dòng)事件

15,000個(gè)傳感器實(shí)時(shí)讀數(shù)

9.6GB極紫外（EUV）光刻數(shù)據(jù)

95GB設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)

360,000個(gè)工藝步驟事件

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

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

“數(shù)據(jù)是 AI 的基石”，這一觀點(diǎn)在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域尤為貼切：AI 系統(tǒng)通過(guò)分析海量數(shù)據(jù)、識(shí)別數(shù)據(jù)規(guī)律、開展預(yù)測(cè)分析，實(shí)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(yùn)行能力將受到嚴(yán)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(lái)源涵蓋光刻機(jī)、檢測(cè)設(shè)備等不同類型工具，數(shù)據(jù)形態(tài)既有實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，也有離線工藝記錄 —— 不僅來(lái)源分散，產(chǎn)生頻率也存在差異，無(wú)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(biāo)準(zhǔn)：先明確各數(shù)據(jù)元素的具體內(nèi)涵（例如 “晶圓移動(dòng)事件” 的界定范圍），再梳理數(shù)據(jù)在整個(gè)晶圓廠數(shù)據(jù)體系中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，最終按標(biāo)準(zhǔn)完成數(shù)據(jù)的 “整理與對(duì)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(wú)從談起。

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Exensio：用語(yǔ)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(shì)在于借助語(yǔ)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(diǎn)：精準(zhǔn)訪問(wèn)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(shí)現(xiàn) “降成本、快上市、提良率、優(yōu)質(zhì)量” 的目標(biāo)。

更關(guān)鍵的是，該平臺(tái)還能構(gòu)建半導(dǎo)體制造的 “數(shù)字孿生”—— 即對(duì)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(biāo)及系統(tǒng)級(jí)洞察等海量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，從而精準(zhǔn)捕捉數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)。

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半導(dǎo)體制造語(yǔ)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(lè)高積木”，語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型則兼具 “樂(lè)高說(shuō)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(shí)際價(jià)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(shí)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(zhǔn)地預(yù)測(cè)生產(chǎn)結(jié)果；

發(fā)掘資源優(yōu)化的潛在空間；

此外，語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型還能將 “事件數(shù)據(jù)”（如 “晶圓移動(dòng)延遲”）與 “計(jì)量結(jié)果”（如 “這批芯片精度不達(dá)標(biāo)”）進(jìn)行關(guān)聯(lián)，幫助制造商在問(wèn)題影響生產(chǎn)良率前主動(dòng)介入解決。這一能力的落地，主要依托Exensio平臺(tái)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(jì)到最終封裝，制造全流程的數(shù)據(jù)流可實(shí)現(xiàn) “端到端可視化”；即便供應(yīng)鏈地理分布分散，也能實(shí)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(jì)數(shù)據(jù)脫節(jié)” 的問(wèn)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(tái)將人工智能（AI）與機(jī)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(bào)表”，而是為實(shí)際生產(chǎn)提供可操作的解決方案：例如加快良率提升進(jìn)程、通過(guò)故障檢測(cè)預(yù)防生產(chǎn)異常、提前預(yù)測(cè)設(shè)備維護(hù)需求等，確保每一項(xiàng)洞察都能轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動(dòng)。

3. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)采集：4 萬(wàn) + 設(shè)備同步傳輸

依托強(qiáng)大的連接技術(shù)，平臺(tái)可實(shí)時(shí)從40,000余臺(tái)過(guò)程控制工具、55,000臺(tái)晶圓廠設(shè)備中采集海量數(shù)據(jù)。借助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問(wèn)，制造商能夠：持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)狀態(tài)、捕捉細(xì)粒度數(shù)據(jù)以提升分析精度、對(duì)制造流程做出即時(shí)有效的調(diào)整。

4. 供應(yīng)鏈全程可追溯：與企業(yè)系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接

推動(dòng)制造設(shè)施與企業(yè)系統(tǒng)（如ERP系統(tǒng)）的無(wú)縫集成，實(shí)現(xiàn)從原材料進(jìn)場(chǎng)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(biāo)準(zhǔn)，也能幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)行業(yè)不斷更新的合規(guī)要求。

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實(shí)打?qū)嵉某尚В毫悸逝c效率雙提升

該平臺(tái)針對(duì)性解決了半導(dǎo)體生產(chǎn)中的多項(xiàng)緊迫問(wèn)題，據(jù)制造商反饋，其良率與質(zhì)量均實(shí)現(xiàn)顯著提升，平均成效如下：

器件良率提升幅度高達(dá)10%；

低良率產(chǎn)品占比（低良率尾部）降低幅度高達(dá)20%；

產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)到“每百萬(wàn)件產(chǎn)品缺陷數(shù)低于1” 的標(biāo)準(zhǔn)；

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(dòng)的智能分析平臺(tái)還具備以下優(yōu)勢(shì)：

1、打破數(shù)據(jù)孤島

針對(duì)傳統(tǒng)制造環(huán)境中“數(shù)據(jù)分散阻礙決策”問(wèn)題，統(tǒng)一的語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型可整合分散數(shù)據(jù)源，為團(tuán)隊(duì)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(cè)性分析與可落地洞察，測(cè)試或生產(chǎn)設(shè)備的利用率可提升20%，減少運(yùn)營(yíng)浪費(fèi)的同時(shí)提高投資回報(bào)率（ROI）；

3、優(yōu)化工程效率

通過(guò)自動(dòng)化診斷與智能建議，工程團(tuán)隊(duì)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(huì)說(shuō)話：實(shí)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(cè)功能后，由生產(chǎn)異常導(dǎo)致的高成本波動(dòng)減少 20%；

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

更多制造商反饋，通過(guò)將故障檢測(cè)與先進(jìn)分析相結(jié)合，不僅減少了誤報(bào)情況，還能在生產(chǎn)問(wèn)題升級(jí)前及時(shí)解決；同時(shí)，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)?；漠a(chǎn)品質(zhì)量提升則降低了缺陷率，進(jìn)一步增強(qiáng)了客戶信任度與忠誠(chéng)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(shì)：

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

增強(qiáng)平臺(tái)可擴(kuò)展性，憑借更快的處理能力支持超高產(chǎn)量制造；

通過(guò)分析驅(qū)動(dòng)的界面升級(jí)優(yōu)化用戶體驗(yàn)；

與行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)合作，推動(dòng)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(lái)：拼智能，更要拼 “數(shù)據(jù)能力”

當(dāng)前半導(dǎo)體行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，已從單純的技術(shù)比拼，延伸至數(shù)據(jù)價(jià)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(tái)，依托語(yǔ)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(shí)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(tái)，企業(yè)既能實(shí)現(xiàn)全生產(chǎn)生命周期的透明化管控，又能達(dá)成 “良率提升、成本降低、上市周期縮短” 的可量化成效。對(duì)于尋求競(jìng)爭(zhēng)突破的半導(dǎo)體企業(yè)而言，這一基于語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型的核心能力，正是構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵支撐。