在當今數據驅動的(de)時代中，泛半導體企業(yè)正面臨工(gōng)廠(chǎng)内外海(hǎi)量數據如(rú)何高(gāo)效地(dì)整合、管理(lǐ)和(hé)分(fēn)析的(de)巨大(dà)挑戰。這也(yě)決定著(zhe)先進生産企業(yè)在激烈的(de)市場(chǎng)競争中能(néng)否脫穎而出。在此背景下，哥瑞利大(dà)數據平台應運而生，以其卓越的(de)數據處理(lǐ)能(néng)力和(hé)創新的(de)技術(shù)方案，爲泛半導體企業(yè)打開(kāi)一條通往“智慧工(gōng)廠(chǎng)”的(de)高(gāo)速通道。
泛半導體企業(yè)大(dà)數據建設的(de)痛點
在工(gōng)廠(chǎng)建設初期，泛半導體企業(yè)通常将數字化重心放(fàng)在MES、SPC、RMS、EAP等關鍵生産系統上(shàng)，BI/Report的(de)建設僅滿足基本報表需求，而未在這一階段進行(xíng)長遠的(de)大(dà)數據平台規劃。這往往導緻以下問題：
數據孤島：數據重複加工(gōng)，難以實現數據互通
數據質量差：未按數倉理(lǐ)念進行(xíng)數據标準化和(hé)治理(lǐ)，數據質量差
報表性能(néng)受限：報表平台未按大(dà)數據規模進行(xíng)規劃，一旦後續數據量突增加（譬如(rú)部署FDC後），影響報表查詢性能(néng)，甚至影響業(yè)務系統
擴容成本高(gāo)：數據量增加後，傳統數據庫擴容模式不靈活，總體擁有(yǒu)成本高(gāo)昂
泛半導體行(xíng)業(yè)大(dà)數據建設的(de)應用(yòng)場(chǎng)景
泛半導體企業(yè)正面臨如(rú)何挖掘大(dà)數據價值，推進企業(yè)數字化進程的(de)挑戰。以下爲我們在行(xíng)業(yè)裏拓展并驗證出的(de)主要大(dà)數據應用(yòng)場(chǎng)景。
1.全量工(gōng)廠(chǎng)報表與生産看闆分(fēn)析：構建戰情室和(hé)大(dà)屏，輔助管理(lǐ)層和(hé)執行(xíng)層進行(xíng)可(kě)視化分(fēn)析和(hé)決策
2.良率/缺陷分(fēn)析和(hé)閉環管理(lǐ)：多角度分(fēn)析缺陷數據，監控良率異常，提升和(hé)改善工(gōng)廠(chǎng)綜合良率
3.AI自動分(fēn)類判圖：通過對機台采集到(dào)的(de)圖像進行(xíng)機器(qì)學習(xí)，基于深度神經網絡AI算法，實現缺陷自動分(fēn)類并自動判圖，識别準确率高(gāo)
4.設備故障預測：設備參數實時采集，分(fēn)析設備曆史數據，預測設備故障，減少(shǎo)停機損失
5.産品特性預測：通過大(dà)數據AI模型預測産品特性，結合設備和(hé)工(gōng)藝參數，利用(yòng)統計(jì)學建立模型來預測産品特性數值，例如(rú)膜厚、方阻、線寬等
關于哥瑞利大(dà)數據平台
爲應對上(shàng)述問題和(hé)場(chǎng)景挑戰，哥瑞利提出在工(gōng)廠(chǎng)建設初期即進行(xíng)大(dà)數據平台前瞻性規劃。通過大(dà)數據平台，實現多源數據的(de)采集、存儲、治理(lǐ)、計(jì)算、分(fēn)析和(hé)共享。在滿足BI/Report報表需求基礎上(shàng)，更實現了看闆、管理(lǐ)駕駛艙、大(dà)屏等可(kě)視化分(fēn)析的(de)綜合應用(yòng)，以及多因子分(fēn)析、關聯分(fēn)析、預測分(fēn)析等高(gāo)級數據分(fēn)析功能(néng)；而相(xiàng)關的(de)數據孤島、數據質量問題、報表性能(néng)等問題均可(kě)迎刃而解。在工(gōng)廠(chǎng)量産階段的(de)建設中，哥瑞利大(dà)數據平台無需額外投入，僅需在第一階段的(de)基礎上(shàng)進行(xíng)适度擴展，便可(kě)輕松應對各種大(dà)數據分(fēn)析應用(yòng)場(chǎng)景。借助數據科學、人(rén)工(gōng)智能(néng)（AI）、雲計(jì)算等前沿技術(shù)，爲YMS/DMS（良率/瑕疵管理(lǐ)）、ADC（缺陷圖像檢測）、VM（虛拟量測）、EHM（設備健康管理(lǐ)）等分(fēn)成場(chǎng)景和(hé)分(fēn)析型應用(yòng)系統提供堅實的(de)數據支撐，助力企業(yè)實現良率和(hé)設備的(de)閉環管理(lǐ)，全面提升業(yè)務效率和(hé)競争力。
哥瑞利大(dà)數據平台具有(yǒu)以下特點和(hé)優勢
多：支持多源異構數據（包括結構化、半結構化和(hé)非結構化）的(de)采集和(hé)存儲；支持批量和(hé)實時流數據的(de)分(fēn)析
快：計(jì)算速度快，并行(xíng)查詢速度快，分(fēn)析效率高(gāo)
好：數據可(kě)用(yòng)性和(hé)容錯性高(gāo)，數據質量好，架構可(kě)擴展性好
省：存儲成本低，License費用(yòng)低
哥瑞利大(dà)數據平台對生産的(de)價值提升
- 提升綜合良率：通過分(fēn)析生産過程的(de)大(dà)量數據，幫助工(gōng)廠(chǎng)建立更精确的(de)質量控制(zhì)模型，進行(xíng)良率的(de)分(fēn)析回溯，洞察不良根因并采取措施改進，提升綜合良率
- 提升設備效率：設備參數實時監控和(hé)預測性維修保養，降低down機水(shuǐ)平，提升設備OEE(設備綜合效率)
- 優化生産運營：通過分(fēn)析庫存數據和(hé)生産計(jì)劃，優化供應鏈管理(lǐ)，避免庫存積壓或缺貨情況
成功案例分(fēn)享
哥瑞利在泛半導體生産企業(yè)中積累了多個(gè)大(dà)數據平台成功案例。其中，在某國内頭部Micro LED工(gōng)廠(chǎng)的(de)巨量轉移案例中，會(huì)産生大(dà)量檢測文(wén)件(jiàn), 在特殊場(chǎng)景下檢測文(wén)件(jiàn)甚至高(gāo)達1GB以上(shàng)，且解析關系複雜。哥瑞利率先采用(yòng)分(fēn)布式文(wén)件(jiàn)和(hé)大(dà)數據存儲以及高(gāo)性能(néng)解析程序，成功解決了巨量文(wén)件(jiàn)解析和(hé)追溯問題。該方案再次凸顯了哥瑞利大(dà)數據平台的(de)的(de)優勢。
解析速度快：600M文(wén)件(jiàn)解析僅需1分(fēn)鍾左右，比傳統方案節省約1小(xiǎo)時。
生成效率高(gāo)：千萬筆(bǐ)數據文(wén)件(jiàn)生成時間30秒左右，顯著提升效率。
查詢響應快：大(dà)數據平台百億級數據查詢毫秒級響應。
客戶真實反饋
“系統解析速度快，查詢速度快，很好的(de)解決了文(wén)件(jiàn)解析入庫和(hé)下發的(de)效能(néng)問題。”
—— 生産用(yòng)戶
“通過對生産過程程序的(de)及時支撐，引入大(dà)數據技術(shù)對業(yè)務過程的(de)處理(lǐ)，有(yǒu)效的(de)提升了處理(lǐ)效率，對團隊的(de)技術(shù)能(néng)力更放(fàng)心。”
—— CIM負責人(rén)
未來，哥瑞利大(dà)數據平台将不斷創新升級，應用(yòng) AI 人(rén)工(gōng)智能(néng)、大(dà)模型等前沿技術(shù)，深度挖掘數據價值。同時哥瑞利不斷拓展大(dà)數據平台的(de)場(chǎng)景應用(yòng)，針對不同的(de)泛半導體先進制(zhì)造生産環節，定制(zhì)個(gè)性化的(de)數據解決方案，從設備維護到(dào)生産調度，讓數據全方位服務于企業(yè)的(de)各個(gè)業(yè)務領域。哥瑞利将以堅定的(de)決心和(hé)紮實的(de)行(xíng)動，借助大(dà)數據平台爲泛半導體先進制(zhì)造企業(yè)注入 “數據能(néng)源”，真正讓數據 “動” 起來，實現智慧生産的(de)美(měi)好前景。
