データ価値の採掘が次の大きな潮流となる
チップは融合の時代に入った。無人運転から仮想現実、人工知能からクラウドコンピューティング、5GからIoTに至るまで、半導体テスト技術の継続的な進歩を推進する多くの力がある。チップ上に搭載される機能が増え、技術がますます複雑になるにつれ、テストステップの数と種類は倍増せざるを得ず、結果としてテストコストの増加につながる。 半導体テスト装置は超長時間の「待機」を必要とし、半導体製造工場における資産集約型投資であり、ライフサイクルは少なくとも5年から10年に及ぶ。チップ技術とプロセスが急速にアップグレード・反復される知能化の世界において、こうした装置は常に増大する複雑なテストニーズに対応できなければならない。
テストは常にチップ開発を先行する必要がある。では、この長い「待機期間」において、テスト機器を継続的に更新するにはどのような技術が必要か？歩留まり向上とコスト管理のバランスを取る戦いにおいて、テスト機器の高度な機能開発は必須となっている。 これは、テスト・測定ソリューションが半導体産業のバリューチェーン全体に対応するよう拡大しなければならないことを意味する。従来のテストの「中心」（IC製造プロセス、ウェーハテスト、最終テスト）に対応しつつ、テスト技術は左方向（IC設計とのより深い統合を実現するため）と右方向（製品レベルでのシステムレベルテスト（SLT）へ）へシフトするとともに、上方向（クラウド、AI、ビッグデータへのアクセス）へも拡大する必要がある。
大量の半導体テストデータの価値を掘り起こし活用する必要がある。なぜなら、テスト効率の向上と製品歩留まりの確保だけでなく、データ分析によるテスト計画の最適化とコスト管理にも不可欠だからである。これは半導体エコシステム向けの包括的データソリューションを提供するアドバンテストとPDFソリューションズにとって、基盤となる必須要件でもある。
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