半導體行業始終引領著變革性技術革新的浪潮，驅動制造流程的復雜性不斷升級，從而延長了產品上市時間，增加了研發成本，并且導致問題出現時出現代價昂貴的延誤。

半導體制造商們在應對重重挑戰時，全面預測生產問題、精準把握良品率的能力，已成為企業發展的關鍵勝負手。各公司正在加大 AI 和ML技術的投入，目標是針對研發制造端預測的新模型，力求在這場 “制造力競賽” 中脫穎而出。

但不少企業也逐漸意識到，若要切實提升生產效率和良品率，研發機器學習模型時，就必須深入考慮半導體制造數據的獨特性，確保模型與實際生產緊密結合。同時，模型的部署也要深思熟慮，使其在關鍵的工藝決策環節發揮最大效能，從而實現從技術投入到產能飛躍的轉化。

普迪飛-ModelOps

面對這一挑戰，PDF Solutions（普迪飛）提供了用于AI預測建模的ModelOps（Model Operations）解決方案。ModelOps提供了一種結構化的方法來管理機器學習模型的生命周期。

隨著半導體行業進入chiplets（芯粒）、數字孿生和無人工廠的時代，大量不同類型的半導體智能制造應用場景都需要眾多模型。靈活且模塊化的系統被用于AI、ML或其他各類決策模型的生命周期管理、監測、控制以及運營實施。預測建模有助于在整個企業范圍內加速模型的創建與部署、擴大其應用規模、實現自動化操作，并讓模型的創建與應用更普及化。

加速半導體產能提升、提高整體良率、質量和效率

在 ModelOps的助力下，用戶可以將第三方模型為己所用，也可以把研發的模型和算法接入AI/ML模型生命周期管理平臺。他們可以根據晶圓廠數據和/或上游測試點數據預測測試結果，建議在任何步驟進行bin覆蓋調整，檢測超規或異常die，并對wafer map空間失效模式進行分類。

同時，通過監測機器的異常行為與各類流程，如虛擬量測，并對缺陷圖像進行準確分類，用戶還可對設備維護事件做出前瞻性預測。無論是在fab生產環節，還是整個供應鏈體系中，ModelOps都能助力用戶實現產能最大化，達成供需平衡的優化狀態。

模型可以離線部署，也可以在邊緣端進行在線部署，以驅動實時操作的執行。這些操作多種多樣，既包括盡早識別潛在的芯片失效以降低測試成本并發送自動警報，也包括利用機器學習進行自適應測試 / 預測老化測試，從而判定某一芯片的質量是否足夠好，進而決定是否可以跳過測試環節。

普迪飛端到端的數據分析平臺

PDF Solutions（普迪飛）的ModelOps作為半導體行業AI預測建模、異常檢測、分類與優化的基建方案，它能夠以結構化的方式管理半導體制造流程中ML模型的生命周期。它將概念驗證模型升級為可擴展的且能用于生產的成熟方案，讓企業能夠在像預測性維護、良率優化等多種應用場景中高效運用 AI 模型。這些模型產生的結果也推動著整個制造業領域的實踐行動。

普迪飛ModelOps方案

通過兼具擴展性、決策優化以及復雜場景下的定制化解決方案，致力于解決半導體制造的獨特挑戰，從而創造巨大的商業價值。其價值聚焦于提升決策力、增強運營的靈活性及優化團隊的協作，將AI預測建模賦能生產，精準預測設備故障、優化生產計劃排期，實現良率與利潤雙增長，推動企業在行業競爭中穩步發展。

隨著行業不斷發展，對于那些希望有效利用人工智能并在快節奏市場中保持競爭優勢的企業來說，采用ModelOps將至關重要。

Freemium是PDF Solutions-Exensio數據分析平臺的SaaS平臺，輔助半導體企業新產品導入、良率和測試運營的離線管理，可隨時隨地訪問離線數據；同時平臺提供高靈活性和強互動性的工具，快速識別和表征良率、質量和效率問題，探求其根本原因，進而制定預防問題的規則，規避問題發生。