普迪飞制造业高级洞察解决方案（AIM）：以机器学习（ML）重构生产效能，解锁工业 4.0 落地新路径

在工业 4.0 浪潮席卷全球的当下，如何将大数据与前沿技术转化为实打实的生产效益，成为制造业企业突破增长瓶颈的关键。普迪飞（PDF Solutions）凭借数十年深耕制造与测试领域的经验，融合大数据基础设施与机器学习技术，推出制造业高级洞察方案（AIM），为企业量身定制智能化解决方案，助力其在高产量生产环境中实现效率跃升、成本优化与质量升级。

数十年验证的智能系统：从数据到决策的无缝衔接

制造业高级洞察（Advanced Insights for Manufacturing，简称 AIM）解决方案并非纸上谈兵，而是一套经过十多年高产量生产验证的 “实战型” 系统。它以可配置的知识体系为核心，通过持续学习生产数据与用户输入，在海量制造场景中快速做出精准决策。依托普迪飞自研的大数据平台与机器学习能力，AIM 已形成一系列成熟解决方案，在制造、测试运营、封装等环节为客户创造显著投资回报，成为工业 4.0 落地的 “加速器”。

图片来源：普迪飞官网

8大核心解决方案：全链路破解制造业痛点

AIM 方案涵盖八大模块，从良率提升到成本控制，从设备优化到质量保障，全方位覆盖制造业核心场景：

1

自适应特征诊断（ASD）

5 倍速锁定晶圆良率损失根源

在晶圆生产中，良率波动往往暗藏复杂成因。ASD 系统通过机器学习驱动的 “协同学习” 技术，自动分析新晶圆的空间特征并实时优化分类，对每个独特晶圆类别自动展开深度分析并生成报告，快速识别已知问题的复现或新的良率损失风险。相比传统方法，其根源定位与控制速度提升5倍，且能将专家经验沉淀为机器学习模型，实现持续改进。

数据来源：Wafersort/Binsort、PCM、LEH/WEH、Metrology（计量）、Defect（缺陷）、Tool FDC

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2

产能与效率提升（CEI）

让设备效能突破瓶颈

针对工厂常见的设备利用率低、吞吐量不足等问题，CEI 系统借助 Exensio 大数据智能分析管理平台的设备性能跟踪（EPT）功能，通过匹配工具与腔体操作，精准优化设备综合效率（OEE）、工厂产能及晶圆吞吐量。它能捕捉不同工具在配方微步骤中的性能差异，结合工具传感器数据消除偏差，最终实现瓶颈设备产能提升10%、效率 / 吞吐量提升超20%的显著成效。

数据来源：工具传感器 FDC 数据

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3

耗材成本降低（CCR）

从数据中挖出 “隐形利润”

制造业耗材成本常因使用不规范、成分异常等问题居高不下。CCR 借助 Exensio 平台的 Process Control 模块（核心模块）收集 eBOM 数据集（包含 ERP、MES、EAM、FAC 数据，以及耗材、维护零件、材料的化学与成分报告等），系统分析耗材消耗规律，精准识别低效工具、劣质零件与问题供应商，指导企业优化用量、减少浪费。这不仅能降低材料成本，更能减少因材料问题导致的良率波动，让每一分投入都产生最大价值。

数据来源：耗材批次 ID、事件数据、配方 ID、FDC 数据、PM 信息、材料成分报告、MES 数据

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4

早期失效检测（ELF）

把质量风险拦截在出厂前

ELF 功能能够在产品的现场良率与可靠性失效之间，实现质量成本的精准权衡。传统的异常值算法（如 “零件平均测试”（PAT））常被用于识别和筛选存在早期失效风险的零件，但存在一定局限性。而 Exensio - ELF 突破了 PAT 的局限，借助 Exensio 平台的端到端数据库及基础设施，提供全面的芯片质量评级与风险分类解决方案。该方案通过多变量机器学习方法，对来自多个数据源的高级指标进行分析，且这种方法能根据新信息（如 8D 报告、在失效分析（FA）中发现的根本原因、新增的退货授权（RMA）等）进行动态调整。

数据来源：Wafer Sort、Final Test、PCM、Burn-in（老化测试）、Returns（退货）、Defect（缺陷）、Metrology（计量）、LEH/WEH、FDC

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5

设备故障防护（ETP）

让设备 “少出故障、多出力”

作为下一代设备数据采集（FDC）解决方案，ETP 超越了传统 FDC 的 “数据收集、特征选择、SPC 报警” 局限，通过 AI 与机器学习关联设备数据与运行事件，将异常传感器轨迹分类为 “良好 / 不良 / 未知”，并随用户反馈的新信号和已确认的根本原因持续优化，实现问题的快速检测与遏制。实践证明，它能带来1%的晶圆良率提升、2%的生产线良率提升，5%的工厂产出增长，同时减少工程人力投入，让设备 “健康度” 与利用率双提升。

数据来源：工具传感器 FDC 数据和工具事件

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6

智能物料处置（IMD）

让质检决策又快又准

“材料审查委员会”（MRB）是提升出厂产品质量的常用方法，但传统 MRB 流程常因人工操作导致效率低、标准不一。IMD 功能通过自动化工作流，将客户的质量标准转化为实时分析规则，几分钟内即可完成批次与晶圆质量评级 —— 相比传统流程的数小时甚至数天，效率提升超50%，且决策一致性与准确性大幅提高，有效防止不良品流出。

数据来源：PCM/WAT、Wafersort/Binsort、Final Test（最终测试）

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7

智能测试（Smart Testing）

砍掉 30%-60% 的测试成本

制造的复杂性、先进的封装技术与高密度芯片设计，共同推高了晶圆分选和最终测试的成本。Exensio 智能测试解决方案给出了破局之道：它依托机器学习从与每个产品晶粒相关的海量数据中捕捉细微信号，通过 AI 识别质量最优的裸片，使其可跳过老化测试等昂贵环节。这一优化直接减少30%-60%的老化测试需求，既能满足 DPPM（每百万缺陷数）要求，又能按生产规模节省每年数百万美元的测试成本。

值得一提的是，该系统支持灵活部署：普迪飞可提供机器学习算法，也支持客户使用自有算法；且专为生产场景设计，部署于 OSAT 测试车间的 “边缘端”，能实现高效低延迟运行、高 uptime（运行时间）及最小化数据丢失，充分适配量产需求。

数据来源：PCM/WAT、Wafersort、Final Test（及可用的 Metrology、Defect、MES、FDC 数据）

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8

良率感知 FDC（YA-FDC）

用数据模型破解 “良率密码”

YA-FDC 是技术与服务的深度融合方案，依托 Exensio 大数据智能分析管理平台改善工艺变异：通过识别影响功能与参数良率的设备状态及变异源头，借助专有分析与建模技术定位关键参数，设定适宜的 SPC（统计过程控制）限制。其分析过程全自动化，通过报告与仪表板实时呈现结果，助力企业快速改善良率、减少变异与偏差。

同时，AI/ML 技术为其提供预测模型，可实现更精细的反馈与前馈控制；通过预测性维护（PM）优化设备可用性；借助虚拟计量技术实现自适应在线取样。实践证明，YA-FDC 能带来显著效益：良率提升8%、异常减少40%，且通过预测性维护、虚拟计量等功能，使新产品导入（NPI）的学习速度加快7%，有效加速量产进程。

数据来源：工具传感器 FDC 数据、Metrology、Defect、PCM/WAT、Wafersort、Test（测试）、Assembly（组装）

图片来源：普迪飞官网

图片来源：普迪飞官网

从晶圆生产到成品测试，从设备运行到耗材管理，普迪飞的 AIM 解决方案正以 “机器学习 + 行业经验” 的双轮驱动，帮助制造业企业撕掉 “高成本、低效率” 的标签，在工业 4.0 的赛道上实现从 “制造” 到 “智造” 的跨越。未来，随着数据价值的进一步释放，AIM 将持续为制造业注入智能化动能，让每一个生产环节都成为利润增长的源泉。