本博客最初发布于cimetrix.com。
在当今竞争激烈的半导体行业，制造商面临着提升良率、降低成本和加速产品上市的日益增长的压力。PDF Solutions凭借其Exensio平台站在了应对这一挑战的最前沿——该平台作为全面的数据与分析解决方案，旨在为整个制造生命周期中的数据访问、组织和分析提供创新方案。
愿景：数据驱动的卓越制造
PDF Solutions的愿景是成为全球半导体与电子生态系统中领先的数据与分析平台。这一愿景的核心在于提供创新解决方案——例如Exensio平台——助力半导体及电子企业获取、整理并运用数据，从而提升其制造流程的分析与控制能力。最终目标是通过增强运营效率，帮助制造商实现更快的上市速度、更高的良品率、更优的产品质量以及更低的成本。
贯穿整个制造生命周期
Exensio的强大之处在于其能够覆盖整个半导体制造生命周期——从集成电路设计和产品开发，到制造、测试、封装，乃至企业级业务流程。这种端到端的视角实现了对传统孤岛式运营环节前所未有的可视化管理与控制。
该平台覆盖范围令人瞩目：通过其连接解决方案接入的晶圆厂设备超过55,000台，受制程控制的工艺设备逾40,000台，客户群体遍及20个国家，涵盖350余家企业。客户类型包括无晶圆厂公司、独立器件制造商、代工厂、OSAT（封装测试服务商）及系统级制造商。 Exensio是芯片可追溯性领域的领先解决方案，同时也是测试运营领域增长最快的企业。
创建数字孪生体助力智能制造
Exensio的核心能力在于创建数字孪生——即物理制造过程的虚拟化呈现。这些数字孪生通过收集多源数据构建而成，涵盖工具数据、计量数据、事件记录、耗材信息、参数分拣数据、装配数据及测试数据，并运用语义数据模型对数据进行结构化处理，精准捕捉不同数据类型间的复杂关联。该平台同时采集装配级与系统级数据，并与企业资源规划系统及业务数据实现联动。
这种方法使制造商能够：
- 收集并访问 贯穿整个制造链
- 组织信息 构建知识型语义数据模型
- 通过高级分析、人工智能和机器学习 通过高级分析、人工智能和机器学习
- 采取行动 通过重新连接控制系统来影响结果
语义数据模型：成功的基石
语义数据模型是Exensio功能的核心基础，本质上作为数字孪生体确保端到端数据的完整性与质量。该模型涵盖关键要素，包括：
- 材料描述与元数据
- 设备历史与工具信息
- 缺陷与计量数据
- 在制造过程中发生的事件
- 组装和系统级数据
- 商业与财务信息
通过将所有数据整合为一个连贯的模型，Exensio使制造商能够识别模式、预测结果并做出数据驱动的决策——这些决策在没有该模型的情况下将无法实现。
应对关键制造挑战
Exensio解决了半导体制造中的若干关键挑战：
- 产量与品质提升
- 新产品上市与量产的价值实现周期更短
- 打破数据孤岛，实现集成化决策
- 覆盖地理上分散的供应链
- 识别薄弱环节并提升效率
通过覆盖整个半导体生命周期，Exensio提升效率并识别改进领域。
这些挑战通过采用全面的语义数据模型、灵活且可扩展的数据架构，以及借助人工智能和机器学习生成的洞察力来应对——同时保持强大的安全性以保护敏感的知识产权。
实际效果
Exensio的价值体现在客户反馈的结果中：
- 低产量尾料减少高达20%
- 设备良率最高可提升10%
- 产量提升速度提升30%
- 出厂产品质量提升至每百万件产品不足一个缺陷
- 测试或设备利用率最高可提升20%
- 工程效率提升5倍
这些令人瞩目的成果是通过将故障检测与分类信息与制造和计量数据相结合，运用分析技术减少误报、防止偏移，并收紧参数分布与良率分布实现的。
未来方向
展望2025年，PDF Solutions将重点提升Exensio平台的多个关键领域：
- 通过数据驱动的界面优化提升用户体验
- 与企业携手合作，提供先进的应用程序和全新的人工智能能力
- 加强分布式供应链的安全性和可追溯性
- 扩展远程数据交换服务
- 推动人工智能与机器学习能力从基础统计分析向深度学习模型发展
- 提升可扩展性，以加快处理大型数据集的速度
- 支持与第三方应用程序和数据源的集成
结论
在利润微薄、竞争激烈的行业中，能否有效利用数据往往决定成败。PDF Solutions的Exensio平台为半导体制造商提供全生命周期制造数据的采集、整理、分析及应用工具，助力企业精准决策。
通过创建制造流程的数字孪生，并运用先进的分析技术、人工智能和机器学习，Exensio助力制造商识别问题、优化流程并推动持续改进——最终实现更高产量、更优品质和更强盈利能力。
了解有关Exensio平台的更多信息：
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