如何扩展测试数据分析功能和能力
半导体产业从他们的客户现在的压力很大。他们将跟上消费者的期望电子产品生命周期短,在不影响组件的可靠性和质量和产品了。从麦肯锡公司最近发表的一篇文章,描述了质量程序已经成为瓶颈的努力减少上市时间:
“交货期将集成电路与每个节点市场已经逐步上升。新的设计和制造技术的提高,但更复杂的检查,测试和验证过程也创建延迟。”
的麦肯锡的一块还继续讨论如何先进的分析和机器学习是至关重要的简化和优化生产和测试过程在半导体行业。在这个博客中,我们专注于测试数据分析的挑战在半导体行业,和我们介绍OptimalPlus新的测试数据分析服务,可以使内部团队。
测试数据分析:挑战
检查、测试和验证过程在半导体行业已经变得更加复杂,因为他们必须满足不断增长的需求和产品的复杂性。为了开辟设计和制造瓶颈,铸造厂和一程公司都试图自动化这些程序最大限度。
半导体制造商在设备和投资平台收集数据的规模和速度在生产、测试和组装生产线。然而,这种大数据分析以提取价值的提高产量,效率和质量涉及到许多挑战:
数据分析和机器学习:半导体制造和测试的重要作用。
尽管挑战,数据分析和机器学习拥抱整个半导体行业为了实现水平的规定性和预测分析,可以降低生产成本,加快收入增长。鉴于这一点,IDMs和专业公司利用分析和机器学习:
扩展内部团队
半导体公司应该考虑扩展他们的数据分析能力和功能通过使用测试数据分析新方法,增强和扩展了内部质量、产品工程和数据科学团队。服务可以丰富现有的内部知识和方法与新的最佳实践。
测试数据分析服务是如何工作的呢?
客户上传一组特定的产品测试数据到一个安全的文件夹。几周后他将收到一份详细报告识别领域的潜在产量、改善效率和质量。报告还提供了实用的建议解决问题识别,包括:
程IDM公司目前没有专门的工具或使用各种工具可以受益于增量知识和技能通过介绍这个新服务,它是基于先进的数据分析和机器学习。
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