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晶圓制造良率大數據分析平臺建設公有云為支撐、異構系統云服務為途徑、采集生產設備、邊緣設備、各業務系統等的數據資源為基礎、以創新的服務模式， 借助大數據+AI等高新技術，建設可視可仿真的數據模型，協助晶圓制造商提供良率，促進晶圓制造行業高效快速發展，為其他行業樹立標桿和示范作用。

晶圓制造良率大數據分析平臺分為數據采集、數據治理、數據應用三個層次。

基于IoT技術框架的數據采集（清洗運算）是晶圓制造良率大數據分析平臺的數據源頭，負責與晶圓制造商現有的各類軟硬件設備對接，并實現相關數據的采集。

治理系統層是晶圓制造良率大數據分析平臺的核心模塊之一，它主要負責根據晶圓行業的業務特點，設計標準的晶圓行業大數據結構，實現各維度數據的存儲；根據晶圓行業的業務需求，設計并實現數據運算模組；然后在數據存儲與運算模組的基礎之上，實現并不斷拓展晶圓行業良率管理分析方面的標準服務組件，為應用層的工業機理App打好堅實的數據服務基礎。

應用層基于基礎數據服務，提煉出了實時缺陷自動分類(ADC)、實時電路尺寸自動量測、實時晶圓異常圖型分類、智能溯因診斷、智能設備異常偵測(FDC)、智能缺陷檢測取樣 ( Dynamic Sampling)、虛擬量測、自動缺陷處理、智能實時生產工藝優化(R2R)等通用APP，涵蓋了晶圓行業在良率提高所需的大部分功能，不僅節約了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程序的費用，而且可以縮短實施周期，快速構建良率提高應用。

基于工業互聯網的良率大數據平臺，將會成為中國半導體制造行業智能化升級的強力助推器，通過解決行業最為核心的良率問題，同時半導體產業的發展也將推動供給側的產業升級，為中國數字經濟的發展增添新動能。

近幾年，人工智能AI在智能制造領域發展逐漸加速，尤其在半導體領域越來越受各方的重視，將能基于BDYAP平臺展開行業人工智能成果分享，打破行業的自閉性，將會推動半導體產業鏈的深度融合，提升行業的整體效率并引領商業模式變革，為半導體行業的迎頭趕上提供新的機遇，會形成更廣泛的以人工智能為基礎設施和創新要素的新發展模式。

目前，國內半導體產品綜合自給率僅為15%，目標是達到2025年自給率50%的行業目標，每年都會節省大量的外匯，降低我們對國外進口的嚴重依賴。行業產能相較于2017年還有2倍以上增長空間。同時，半導體行業投資高，工藝復雜，已具備非常高的自動化水平，因此數字化、智能化升級的要求也更明確。

BDYAP平臺提供的工業App涉及了芯片制造中的晶圓缺陷檢測與良率提升、生產計劃排程、設備及人員調度、預測性設備維護、智能質檢、資產監控及運維等多個方面，按照5萬片/月產能的FAB廠預估，每年將能帶來3900萬美金以上的經濟效益，據SEMI預估，2020年底前中國大陸整體的8吋晶圓供應產能將達到每月130萬片，另12吋晶圓產量每月也預估有75萬片，基于工業互聯網平臺的廣泛推廣與應用，將有望為晶圓制造行業創造近16億美金的回報。