您是否已充分發揮數據的潛力？
隨著越來越多企業採用「工業 4.0」的實踐模式，半導體產業中製造資料的可用性與實用性已大幅提升。半導體製造商的自動化程度日益提高，用於蒐集資料的製程感測器與測試設備數量也隨之增加。然而，據估計，所蒐集的資料中超過一半從未經過處理。而在那些經過處理並儲存的資料中，大部分也從未被再次調閱。
運用機器學習進行局部與全局優化
由於能夠快速且輕鬆地運用大規模平行處理架構，使得將先進的機器學習演算法應用於分析半導體供應鏈所蒐集的海量數據成為可能。
PDF Solutions 已對人工智慧與機器學習應用投入大量資金，並開發出多項專利技術，這些技術非常適合進行深度多變量分析，並能從產品資料中找出其他技術無法發現的關聯性。
由機器學習驅動的邊緣預測
作為半導體與電子市場領域內領先的全球性大數據分析服務供應商，我們致力於為客戶提供機器學習與預測分析技術的最新進展，協助您充分發揮現有數據的最大價值。
已於大規模生產中獲得驗證
我們採取全面性的製程控制方法，透過整合各項製程來提升產量、品質與可靠性。而且，我們不僅在原型開發的測試環境中實現這些成果，更將其應用於大規模量產環境中，以應對客戶最棘手的製造挑戰。
PDF 機器學習的重點摘要
- 經實際生產驗證的基礎架構與演算法
- 已準備好在整個供應鏈中部署
- 效果更佳的「人光」
- 此工具內建資料科學功能——您無需具備資料科學家背景，即可進行設定或維護
- 數千名虛擬專家，由人工智慧與機器學習驅動