一文读懂 | 语义数据模型：破解半导体制造海量数据困局，实现良率、效率双增长

半导体行业向来是技术创新的 “排头兵”，但光环之下，制造商们正面临一场 “多线作战” 的压力：既要持续提升生产良率、理顺复杂的供应链，又要严控成本，还得抢时间把新产品推向市场。而这一切挑战的核心，都绕不开一个关键问题 ——如何管好制造过程中暴增的数据？

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大型晶圆厂 1 分钟能产生多少数据？

半导体制造堪称 “数据生产大户”，单是数据的管理与规整，就已成为不少企业的难题。以规模顶尖的大型晶圆厂（gigafab）为例，其每分钟产生的数据量极为惊人：

75,000次晶圆移动事件

15,000个传感器实时读数

9.6GB极紫外（EUV）光刻数据

95GB设备运行数据

360,000个工艺步骤事件

如此海量的数据若处于 “杂乱无章” 的状态，即便技术再先进，也难以发挥实际效用。

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数据：AI 落地的核心基石，语义数据模型是关键

“数据是 AI 的基石”，这一观点在半导体制造领域尤为贴切：AI 系统通过分析海量数据、识别数据规律、开展预测分析，实现自我学习与持续优化。若缺乏高质量数据，AI 系统的有效运行能力将受到严重限制。

然而，半导体制造数据具有显著的 “碎片化” 特征：来源涵盖光刻机、检测设备等不同类型工具，数据形态既有实时传感器数据，也有离线工艺记录 —— 不仅来源分散，产生频率也存在差异，无法直接用于 AI 建模。

要 “读懂” 这些海量数据，必须依托统一的定义与数据标准：先明确各数据元素的具体内涵（例如 “晶圆移动事件” 的界定范围），再梳理数据在整个晶圆厂数据体系中的关联关系，最终按标准完成数据的 “整理与对齐”。缺少这一环节，AI 在半导体制造领域的落地将无从谈起。

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Exensio：用语义数据模型打通制造数据

普迪飞（PDF Solutions）的Exensio -制造分析（E-MA）模块，核心优势在于借助语义数据模型为制造商 “盘活数据”。其核心能力可概括为三点：精准访问数据、有序整合数据、深度分析数据，最终助力企业实现 “降成本、快上市、提良率、优质量” 的目标。

更关键的是，该平台还能构建半导体制造的 “数字孪生”—— 即对物理制造流程的虚拟复刻。数字孪生的构建需收集设备信息、缺陷数据、设备历史记录、组装指标及系统级洞察等海量数据，而这些数据会通过语义数据模型进行结构化处理，从而精准捕捉数据点之间的复杂关联。

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半导体制造语义数据模型：核心作用是什么？

若将半导体制造数据比作 “散落的乐高积木”，语义数据模型则兼具 “乐高说明书” 与 “组装师” 的角色：一方面确保每块 “积木”（数据）的完整性与高质量，另一方面按规则将 “积木” 整合为具备实际价值的结构（数据关联）。具体而言，它能为工程师与决策者提供三大支持：

识别跨制造流程的数据规律与关联关系；

更精准地预测生产结果；

发掘资源优化的潜在空间；

此外，语义数据模型还能将 “事件数据”（如 “晶圆移动延迟”）与 “计量结果”（如 “这批芯片精度不达标”）进行关联，帮助制造商在问题影响生产良率前主动介入解决。这一能力的落地，主要依托Exensio平台的四大核心能力：

1. 全制造周期可视：打破数据孤岛

从芯片设计到最终封装，制造全流程的数据流可实现 “端到端可视化”；即便供应链地理分布分散，也能实现统一调度与决策。这一功能彻底解决了 “部门间数据壁垒”“生产与设计数据脱节” 的问题，为企业跨组织高效决策提供支撑。

2. AI 与分析深度集成：提取可落地的执行洞察

平台将人工智能（AI）与机器学习（ML）能力融入数据分析，并非仅生成 “表面化报表”，而是为实际生产提供可操作的解决方案：例如加快良率提升进程、通过故障检测预防生产异常、提前预测设备维护需求等，确保每一项洞察都能转化为实际行动。

3. 实时数据精准采集：4 万 + 设备同步传输

依托强大的连接技术，平台可实时从40,000余台过程控制工具、55,000台晶圆厂设备中采集海量数据。借助实时数据访问，制造商能够：持续监控生产状态、捕捉细粒度数据以提升分析精度、对制造流程做出即时有效的调整。

4. 供应链全程可追溯：与企业系统无缝对接

推动制造设施与企业系统（如ERP系统）的无缝集成，实现从原材料进场到成品出厂的全流程追溯。这不仅能保障产品质量符合标准，也能帮助企业应对行业不断更新的合规要求。

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实打实的成效：良率与效率双提升

该平台针对性解决了半导体生产中的多项紧迫问题，据制造商反馈，其良率与质量均实现显著提升，平均成效如下：

器件良率提升幅度高达10%；

低良率产品占比（低良率尾部）降低幅度高达20%；

产品质量达到“每百万件产品缺陷数低于1” 的标准；

良率提升速度较行业平均水平快30%，大幅缩短产品上市周期。

除上述成效外，数据驱动的智能分析平台还具备以下优势：

1、打破数据孤岛

针对传统制造环境中“数据分散阻碍决策”问题，统一的语义数据模型可整合分散数据源，为团队提供一体化数据洞察；

2、提升设备利用率

借助预测性分析与可落地洞察，测试或生产设备的利用率可提升20%，减少运营浪费的同时提高投资回报率（ROI）；

3、优化工程效率

通过自动化诊断与智能建议，工程团队的工作效率可提升至多5倍，使其能更聚焦于技术创新与制造流程优化。

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数据会说话：实际用户案例成效更直观

案例 1：某头部晶圆厂部署Exensio的故障检测功能后，由生产异常导致的高成本波动减少 20%；

案例 2：某半导体外包封装测试（OSAT）服务商通过该平台，将“参数良率波动” 降低15%，既加快了交付速度，又提升了业务利润率。

更多制造商反馈，通过将故障检测与先进分析相结合，不仅减少了误报情况，还能在生产问题升级前及时解决；同时，设备利用率优化与废料减少降低了全生产流程的成本，规模化的产品质量提升则降低了缺陷率，进一步增强了客户信任度与忠诚度。

值得一提的是，2025年Exensio将发布新功能，充分依托AI技术的发展趋势：

从传统数据分析向深度学习升级，以获取更深度的洞察；

增强平台可扩展性，凭借更快的处理能力支持超高产量制造；

通过分析驱动的界面升级优化用户体验；

与行业领先企业合作，推动创新型AI应用的开发。

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半导体制造的未来：拼智能，更要拼 “数据能力”

当前半导体行业的竞争，已从单纯的技术比拼，延伸至数据价值的深度挖掘与高效应用能力的较量。普迪飞Exensio大数据智能分析平台，依托语义数据模型为制造商构建半导体制造专属的 “数据中枢”—— 不仅具备业界领先的分析能力与AI技术支撑，更能实现海量分散数据的高效整合与规范化治理。

借助该平台，企业既能实现全生产生命周期的透明化管控，又能达成 “良率提升、成本降低、上市周期缩短” 的可量化成效。对于寻求竞争突破的半导体企业而言，这一基于语义数据模型的核心能力，正是构建数据驱动竞争力的关键支撑。