语义数据模型在半导体制造中的价值

半导体行业始终处于技术创新的最前沿，即便制造商面临着持续提升生产良率、管理复杂供应链、降低成本以及加速产品上市周期的多重压力。

在微秒级时间里会发生什么？

半导体制造过程中产生的数据量如此庞大，其数据集的管理与整理本身就是一项挑战。在巨型晶圆厂的1分钟生产周期内，会发生75,000次晶圆移动事件、15,000次传感器读数、收集9.6 GB的极紫外光数据、采集95 GB的设备数据，并执行360,000次工艺步骤事件。

数据是人工智能的基石

数据是人工智能（AI）的基石。AI系统通过分析海量数据、识别模式并进行预测来学习和改进。若缺乏优质数据，AI系统将难以有效发挥其能力。 然而，要理解来自不同类型设备、不同来源且以不同频率产生的海量半导体制造数据，必须对所有数据元素进行清理，并基于通用定义和数据标准进行统一。这需要在整体半导体制造厂数据模型框架下，对数据元素的语义定义及其相互关系进行明确界定。

Exensio® 制造分析解决方案

Exensio解决方案的核心功能在于为制造商提供前所未有的精准度，使其能够访问、整理和分析制造数据。通过这种方式，制造商能够降低成本、加速新产品上市、提升产量并改善产品质量。该方案可创建数字孪生——即通过收集海量数据构建的物理制造过程虚拟模型，这些数据涵盖工具信息、缺陷数据、设备历史记录、装配指标及系统级洞察。 这些信息通过语义数据模型进行结构化处理，该模型精准捕捉数据点间的复杂关联关系。

什么是半导体制造语义数据模型？

语义数据模型有助于确保制造生命周期中数据的完整性和质量。通过整合材料元数据、缺陷数据和设备使用历史等信息，语义模型使工程师和决策者能够：

• 识别跨流程的模式和关联性。
• 更自信地预测生产结果。
• 发掘优化资源的机遇。

通过将事件数据与计量结果关联，制造商可借助该解决方案主动解决问题，避免其影响产量或质量：

1. 全面覆盖制造生命周期。 通过在制造多个阶段提供端到端的可视性，消除了运营 孤岛。从设计到最终组装，其功能横跨地理上分散的供应链，使企业能够实现高效决策。
2. 高级分析与人工智能集成。人工智能 和机器学习能力从复杂数据集中提取可操作的洞察，实现更快的产量提升，通过故障检测与分类预防异常波动，并运用预测分析优化设备利用率与维护策略。
3. 实时数据采集与组织。强大的 连接解决方案可实时从超过40,000台工艺控制设备和55,000台工厂设备中采集海量数据。这种实时访问能力使制造商能够持续监控生产状态，获取精细化数据以提升精度，并对工艺流程进行即时且有效的调整。
4. 增强供应链可追溯性。促进 制造设施与企业系统（如企业资源规划（ERP）解决方案）的无缝集成，以实现卓越的产品质量并符合不断演变的标准。

 应对关键半导体制造挑战

该平台解决了半导体生产中若干最紧迫的问题，制造商反馈称其良率与品质均有提升。平均而言，器件良率最高可提升10%，低良率尾部比例最高可降低20%，产品品质达到百万件中不足一个缺陷的水平。其良率爬坡速度较行业平均水平快30%，可显著缩短产品上市时间。

数据驱动分析平台的其他优势包括：

• 打破数据孤岛。传统 制造环境常受困于数据孤岛，阻碍决策制定。统一的语义数据模型整合分散的数据源，为团队提供集成化洞察。
• 提升设备利用率。通过预测性 分析和可操作性洞察，可将测试或设备利用率提高20%，从而减少运营浪费并提升投资回报率。
• 提升工程效率。通过 自动化诊断并提供智能建议，工程团队的生产力可提升高达5倍，从而能够更专注于创新和流程优化。

现实世界的影响

采用该平台的制造商纷纷反馈其显著成效。某领先铸造厂在部署故障检测功能后，因生产异常导致的高成本停工率降低了20%。另一家外包半导体封装与测试（OSAT）服务商则将参数良率波动缩减15%，从而实现了更快的交付速度和更优的业务利润率。

其他制造商指出，通过将故障检测与高级分析相结合，能够更快解决问题，既能减少误报，又能在生产问题升级前及时处理。优化设备利用率和降低废品率可实现整个生产流程的成本节约，而大规模提升的产品品质则能减少缺陷，从而增强客户信任与忠诚度。

 2025年全年将陆续推出的新功能将充分利用人工智能的发展成果，实现从传统数据分析向深度学习的转型，从而获得更先进的洞察力。增强的可扩展性将支持超大规模生产，通过更快的处理能力及基于分析驱动的界面升级来提升用户体验，同时与行业领军企业的合作将开发出创新的人工智能应用程序。

更智能、数据驱动的制造方法

日益激烈的半导体行业竞争要求采用更智能、更数据驱动的制造方法。凭借尖端分析技术、人工智能能力及强大的数据集成能力，PDF Solutions的Exensio解决方案为制造商提供了在快速变化的环境中脱颖而出的必要工具，实现整个生产生命周期的可视化管理，并带来可量化的成果。

如需了解更多信息，请访问：

https://www.pdf.com/products/exensio-analytics-platform/overview/

https://www.pdf.com/pdf-solutions-platform-for-semiconductor-analytics-download/