半导体行业始终站在变革性技术创新的前沿，推动着制造工艺日益复杂化，这不仅延长了产品上市周期，推高了研发成本，更在问题出现时导致代价高昂的延误。
随着制造商应对这些挑战，对制造问题和负面良率影响进行全面预测的需求变得日益关键。企业正投资于人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，旨在开发专注于这些制造预测难题的新模型。许多企业很快意识到，要真正提升生产良率和制造效率，这些机器学习模型必须结合半导体制造数据的特殊属性进行开发，并部署在能最大程度影响工艺决策的关键环节。
应对这一挑战的解决方案是PDF Solutions的ModelOps（模型运营），该方案正成为人工智能预测建模领域的领先解决方案之一，为管理机器学习模型的生命周期提供了结构化方法。
随着行业迈入 小芯片、数字孪生和无人值守制造时代，各类半导体智能制造应用场景需要大量模型支撑。灵活的模块化系统被部署用于人工智能、机器学习及其他决策模型的全生命周期管理、监控、控制及运营实施。预测性建模助力企业加速、扩展、自动化并普及模型创建与部署。
借助ModelOps，用户能够将 第三方模型或自有的模型与算法引入AI/ML模型生命周期管理平台。他们可基于晶圆厂数据和/或上游测试点数据预测测试结果，在任意环节建议分级覆盖方案，检测异常晶粒，并对晶圆图空间失效模式进行分类。该平台还能预测维护事件，检测设备异常行为及虚拟计量等工艺流程，并对缺陷图像进行分类。 在晶圆厂和供应链环节，该平台能最大化吞吐量，实现供需平衡。
模型可部署于离线或在线的边缘端，以驱动实时操作的执行。操作范围涵盖：早期识别潜在芯片故障以降低测试成本并发送自动警报；运用机器学习实现自适应测试/预测性老化测试，从而判定芯片是否足够优质以跳过测试环节。
PDF Solutions的ModelOps作为半导体行业的人工智能预测建模、异常检测、分类与优化基础设施解决方案，为管理半导体制造流程中机器学习模型的生命周期提供了结构化方法。该方案助力企业将概念验证模型转化为可扩展的量产级解决方案，使组织能够高效部署人工智能模型于预测性维护、良率优化等多元应用场景。这些模型的运行结果驱动着制造全流程的实际操作。
通过实现可扩展性、增强决策能力并为复杂环境提供定制化解决方案，PDF Solutions的ModelOps方案不仅解决了半导体制造的独特挑战，更创造了显著的商业价值。其价值核心在于提升决策质量、增强运营敏捷性并促进团队协作。将人工智能预测建模融入制造流程，可实现更精准的设备故障预测与优化生产计划，最终推动良率提升与盈利能力增强。
随着行业持续发展，对于希望有效利用人工智能并在快速变化的市场中保持竞争优势的企业而言，采用ModelOps将至关重要。
要了解ModelOps，您可以观看2024年PDF Solutions人工智能高管会议上展示的解决方案及其在测试领域应用的深度演示视频。
2024 PDF Solutions AI高管会议的演讲资料与视频在此处提供。