普迪飞 | AI预测建模工具，释放AI/ML的强大潜力！

半导体行业始终引领着变革性技术革新的浪潮，驱动制造流程的复杂性不断升级，从而延长了产品上市时间，增加了研发成本，并且导致问题出现时出现代价昂贵的延误。

半导体制造商们在应对重重挑战时，全面预测生产问题、精准把握良品率的能力，已成为企业发展的关键胜负手。各公司正在加大 AI 和ML技术的投入，目标是针对研发制造端预测的新模型，力求在这场 “制造力竞赛” 中脱颖而出。

但不少企业也逐渐意识到，若要切实提升生产效率和良品率，研发机器学习模型时，就必须深入考虑半导体制造数据的独特性，确保模型与实际生产紧密结合。同时，模型的部署也要深思熟虑，使其在关键的工艺决策环节发挥最大效能，从而实现从技术投入到产能飞跃的转化。

普迪飞-ModelOps

面对这一挑战，PDF Solutions（普迪飞）提供了用于AI预测建模的ModelOps（Model Operations）解决方案。ModelOps提供了一种结构化的方法来管理机器学习模型的生命周期。

随着半导体行业进入chiplets（芯粒）、数字孪生和无人工厂的时代，大量不同类型的半导体智能制造应用场景都需要众多模型。灵活且模块化的系统被用于AI、ML或其他各类决策模型的生命周期管理、监测、控制以及运营实施。预测建模有助于在整个企业范围内加速模型的创建与部署、扩大其应用规模、实现自动化操作，并让模型的创建与应用更普及化。

加速半导体产能提升、提高整体良率、质量和效率

在 ModelOps的助力下，用户可以将第三方模型为己所用，也可以把研发的模型和算法接入AI/ML模型生命周期管理平台。他们可以根据晶圆厂数据和/或上游测试点数据预测测试结果，建议在任何步骤进行bin覆盖调整，检测超规或异常die，并对wafer map空间失效模式进行分类。

同时，通过监测机器的异常行为与各类流程，如虚拟量测，并对缺陷图像进行准确分类，用户还可对设备维护事件做出前瞻性预测。无论是在fab生产环节，还是整个供应链体系中，ModelOps都能助力用户实现产能最大化，达成供需平衡的优化状态。

模型可以离线部署，也可以在边缘端进行在线部署，以驱动实时操作的执行。这些操作多种多样，既包括尽早识别潜在的芯片失效以降低测试成本并发送自动警报，也包括利用机器学习进行自适应测试 / 预测老化测试，从而判定某一芯片的质量是否足够好，进而决定是否可以跳过测试环节。

普迪飞端到端的数据分析平台

PDF Solutions（普迪飞）的ModelOps作为半导体行业AI预测建模、异常检测、分类与优化的基建方案，它能够以结构化的方式管理半导体制造流程中ML模型的生命周期。它将概念验证模型升级为可扩展的且能用于生产的成熟方案，让企业能够在像预测性维护、良率优化等多种应用场景中高效运用 AI 模型。这些模型产生的结果也推动着整个制造业领域的实践行动。

普迪飞ModelOps方案

通过兼具扩展性、决策优化以及复杂场景下的定制化解决方案，致力于解决半导体制造的独特挑战，从而创造巨大的商业价值。其价值聚焦于提升决策力、增强运营的灵活性及优化团队的协作，将AI预测建模赋能生产，精准预测设备故障、优化生产计划排期，实现良率与利润双增长，推动企业在行业竞争中稳步发展。

随着行业不断发展，对于那些希望有效利用人工智能并在快节奏市场中保持竞争优势的企业来说，采用ModelOps将至关重要。

Freemium是PDF Solutions-Exensio数据分析平台的SaaS平台，辅助半导体企业新产品导入、良率和测试运营的离线管理，可随时随地访问离线数据；同时平台提供高灵活性和强互动性的工具，快速识别和表征良率、质量和效率问题，探求其根本原因，进而制定预防问题的规则，规避问题发生。