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智能大数据引擎平台
智能大數據引擎平台

智能大數據引擎平台以智能算法與工程方法相結合為核心,彌補了人員經驗不足的影響,應用場景眾多,包括設備異常排查、質量異常原因排查、參數優化分析等。

核心系統模組類別包括:智能錯誤偵測分類(FDC)、良率管理系統(YMS/EDA)、虛擬量測和設備健康管理(VM&EHM)、大數據平台(Big Data Platform)、缺陷管理系統(DMS)、商業智能(BI)、先進製程管理系統(APC/R2R)。

  • 良率管理系統(YMS)
    利用人工智能驅動的大數據分析和集成MESwellTM,實時監控多站點運營的良率指標、缺陷模式和工藝偏差。
    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    工程分析與量產良率割裂,工程結論難以持續指導量產改善。
    痛點2
    良率異常分析依賴人工經驗與Excel,定位慢、結論不可複製。
    痛點3
    缺陷、製程、設備、材料等影響因子複雜,缺乏系統化識別手段。
    產品賦能價值
    價值1
    打通工程分析與量產良率數據,實現工程結論在量產階段的持續驗證與應用,形成“工程→量產→改善”閉環。
    價值2
    以標準化分析流程與模型替代個人經驗,顯著縮短良率異常定位時間,提高分析結果一致性與可復用性。
    價值3
    通過多變量分析與因子篩選模型,精準識別影響良率的關鍵因子,為改善措施提供明確數據依據。
    產品優勢

    工程与制造一体化

    工程與製造一體化,將EDA的工程分析能力與YMS的量產良率管理深度融合,避免分析結果停留在工程階段。

    工程与制造一体化

    分析结果可解释、可追溯

    分析結果可解釋、可追溯,支持PLS/RF等算法,輸出明確影響因子(如VIP排序),結論可回溯、可複核。

    分析结果可解释、可追溯

    平台化、可扩展

    平台化、可擴展,可與ADC、VM、EHM等模塊聯動,持續擴展為完整的質量與製程優化體系。

    工程与制造一体化
  • 智能錯誤偵測分類系統(FDC)
    實時偵測、分類生產過程中的異常,並進行根因分析,提升產品一致性與生產穩定性。
    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    人工點檢設備參數,重複勞動、負擔重、時效低,數據記錄缺失不真實。
    痛點2
    設備歷史參數分析依賴offline工具及分析人員水平,分析效率低,分析質量參差不齊。
    產品賦能價值
    價值1
    系統24小時自動採集和監控設備參數狀態,異常自動報警推送至對應的負責人。
    價值2
    通過AI模型輸出變量重要性排序,明確導致異常的關鍵參數,實現從“告警”到“診斷”的躍遷。
    產品優勢

    引入多因子分析算法

    引入多因子分析算法,快速、準確實現根因分析和識別。

    工程与制造一体化

    大数据系統架构

    大數據系統架構,支持百萬級參數及秒并行處理。

    分析结果可解释、可追溯
  • 虛擬量測和設備健康管理(VM&EHM)
    VM 系統為 AI 驅動的軟件解決方案,旨在通過將設備及工藝參數與統計及機器學習模型相結合,預測產品特性(如薄膜厚度、阻抗、線寬)。
    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    關鍵製程參數無法實時量測,依賴抽檢與人工經驗,反饋滯后。
    痛點2
    設備異常多為事後發現,非計劃停機頻繁,影響良率與產能。
    痛點3
    設備狀態數據分散於FDC、MES、EAP,無法形成健康評估閉環。
    產品賦能價值
    價值1
    以 VM 模型替代實體量測,實現關鍵指標“准實時預測”,提前修正製程偏移。
    價值2
    通過 EHM 健康度與劣化趨勢預測,將設備異常由“事後處理”轉為“事前預警”。
    價值3
    整合多源設備與製程數據,形成統一的設備健康評分與決策依據。
    產品優勢

    模型可落地

    支持 RF、XGBoost、PLS 等工業成熟算法,模型可解釋、可驗證。

    工程与制造一体化

    系統可集成

    原生對接 MES、FDC、EAP、YMS,不改變現有產線架構。

    分析结果可解释、可追溯

    运维可持续

    支持模型自動重訓與版本管理,長期運行不依賴專家人工維護。

    工程与制造一体化
  • 大數據平台(Big Data Platform)
    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    生產數據量巨大,傳統方式在抽取、存儲、治理等環節存在瓶頸,耗時耗力,成本高昂。
    痛點2
    數據在各系統中獨立存在,難以打通聯動並進行綜合分析,無法有效發揮數據價值。
    痛點3
    數據來源多樣、格式不一、接口複雜,缺乏標準化手段,導致數據整合入門檻高、周期長。
    產品賦能價值
    價值1
    實現海量數據的穩定、低成本存儲與高效管理,為數據資產化奠定堅實基礎。
    價值2
    打通各業務系統數據,形成企業級單一可信數據源,釋放數據關聯價值。
    價值3
    通過配置化、組件化的方式,快速對接各類異構數據源,實現數據的快速整理與就緒。
    產品優勢

    高可靠去中心化架构

    採用去中心化設計,支持高可用(HA)功能,有效避免單點故障,支持不停機擴容,確保業務連續性。

    工程与制造一体化

    高扩展性与生态兼容

    採用主流技術架構,處理能力隨集群規模線性增長,並能無縫對接Spark、Flink、Kettle、DataX等主流大數據技術組件。

    分析结果可解释、可追溯

    极简低代码/零代码操作

    提供可視化操作,用戶通過拖拽任務即可構建複雜的工作流,支持SQL、Python、Shell等多種任務類型,業務人員也能快速上手。

    工程与制造一体化
  • 缺陷管理系統(DMS)
    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    AOI、量測、EL 等设备持续产生大量缺陷文件与检测数据,缺乏统一接入与实时处理机制,异常信息往往在事后分析阶段才被发现。
    痛點2
    當前缺陷分析多用於事後追溯,異常批次在發現前已繼續后流,容易造成大批不良擴散,增加返修與報廢風險。
    痛點3
    缺陷文件到達后,缺乏自動計算關鍵過程指標與在線告警能力,異常主要依賴人工發現,無法形成“檢測→計算→告警→攔截”的閉環防線。
    產品賦能價值
    價值1
    統一接入各類缺陷文件(如Klarf),在文件到達時實時解析與建模,形成Lot、Wafer、Die多層級缺陷數據資產,為在線分析與即時攔截奠定基礎。
    價值2
    缺陷文件到達時實時計算關鍵異常指標,對超標批次即時告警並聯動MES執行攔截或暫停放行,有效阻斷異常產品后流,降低不良擴散風險。
    價值3
    基於歷史缺陷分佈與良率數據,通過AI模型預測異常趨勢,對高風險批次提前預警並推薦優先分析對象,提升異常防控的前瞻性與命中率。
    產品優勢

    集“缺陷分析 + 在线计算 + 实时告警 + MES 拦截”于一体的质量防线体系。

    集“缺陷分析+實時計算+在線告警+MES攔截”於一體,發現缺陷及時響應,真正實現生產過程的實時質量防護。

    工程与制造一体化

    过程指标与缺陷指标统一建模,异常判定更精准。

    將缺陷特徵與製程階段、設備狀態、工藝參數統一建模,支持多條件組合判定,有效減少誤報漏報,提升攔截有效性。

    分析结果可解释、可追溯

    可叠加 AI 模型,逐步实现“预测型质量控制”。

    在實時攔截基礎上,可引入異常趨勢預測與優先處置策略,支撐從“事後分析”向“過程防控+預測預警”的持續進化。

    工程与制造一体化
  • 商業智能(BI)
    用於收集、分析及呈現數據的技術、策略與方法組合,幫助企業做出更優化的數據驅動決策。
    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    數據孤島嚴重,跨系統數據難以整合。
    痛點2
    使用門檻高,依賴IT人員,業務人員難自助分析。
    痛點3
    響應速度慢,數據延遲嚴重,無法支撐實時決策。
    產品賦能價值
    價值1
    通過統一數據中台或數據湖架構,整合多源異構系統數據,實現跨部門、跨系統的數據打通與共享。
    價值2
    降低使用門檻、拖拽式可視化等技術,讓業務人員無需技術背景也能自助分析。
    價值3
    利用內存計算、流處理技術和雲原生架構,支持實時數據分析與秒級響應,滿足敏捷決策需求。
    產品優勢

    极简操作

    極簡操作,業務人員也能秒上手:採用拖拉拽式交互,無需代碼基礎,業務人員可自助完成報表搭建與數據分析,真正實現“人人都是分析師”。

    工程与制造一体化

    深度融合、实时互联

    深度融合、實時互聯,打破數據孤島:支持多源數據一鍵接入,與主流MES、EAP等系統無縫對接,結合實時數據同步能力,確保決策數據全面、準確、秒級響應。

    分析结果可解释、可追溯
  • 先進製程管理系統(APC/R2R)
    行業痛點
    產品賦能價值
    行業痛點
    痛點1
    設備老化和環境變化引起的工藝偏差,工藝參數漂移導致良率損失。
    痛點2
    依賴人工經驗調整,響應速度慢且一致性差。
    痛點3
    跨設備、跨工序數據孤島問題突出,海量生產數據缺乏智能分析,價值未充分挖掘。
    產品賦能價值
    價值1
    實時監控與自動補償,實現“自愈式”生產。
    價值2
    模型精準預測工藝結果,提前優化參數。
    價值3
    建立工藝-設備-量測數據聯動分析平台。
    產品優勢

    模块化设计

    模塊化設計,可按需部署,逐步擴展。

    工程与制造一体化

    提供标准化API

    提供標準化API,支持客戶二次開發。

    分析结果可解释、可追溯

    兼容多种半导体制造工艺

    兼容多種半導體製造工藝。

    工程与制造一体化
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