您是否充分挖掘了数据的全部潜力？
随着越来越多的企业采用工业4.0实践，半导体行业中制造数据的可用性和实用性显著提升。半导体制造商的自动化程度不断提高，收集数据的工艺传感器和测试数量持续增加。然而据估计，所收集的数据中超过半数从未被处理。而在经过处理并存储的数据中，大部分也再未被调用。
利用机器学习实现局部与全局的优化
快速便捷地访问大规模并行处理架构，使得将先进的机器学习算法应用于分析半导体供应链所收集的海量数据成为可能。
PDF Solutions在人工智能和机器学习应用领域进行了重大投资，并开发出专利技术，这些技术特别适用于深度多变量分析，能够发掘产品数据中其他技术无法识别的关联关系。
基于机器学习的边缘预测
作为面向半导体和电子市场的全球领先大数据分析服务商，我们致力于为客户提供机器学习和预测分析领域的最新技术成果，助您充分挖掘现有数据的最大价值。
经大规模生产验证
我们采用整体化工艺控制方法，通过整合工艺流程来提升产量、质量和可靠性。这些成果不仅在原型测试环境中得以验证，更成功应用于满足客户最严苛制造挑战的大规模生产环境中。
PDF机器学习速览
- 经过生产验证的基础设施和算法
- 准备在整个供应链中部署
- “人光”效果更佳
- 该工具内置数据科学功能——无需具备数据科学家背景即可完成配置与维护
- 数千名由人工智能和机器学习赋能的虚拟专家