产品概述

晶圆制造企业中大量的数据是以非结构化的形式,也即图片的形式存在的。尤其是与良率相关的数据。而这些非结构化数据的信息提取严重依赖人工,效率非常低下,造成了芯片良率分析的瓶颈。

而缺陷图片是非结构化数据中的主要部分。晶圆厂希望能利用计算机视觉技术的识别功能,对晶圆厂的缺陷图片进行识别以及分类,晶圆工艺控制且能适应于多种缺陷图片类型: SEM(电子显微镜)以及OM(光学显微镜)图片,这就是我们研发的ADC产品。

缺陷处理速度的优势,对晶圆厂而言尤为重要,要维持提高良率,必须对产线进行24小时的监控,因此发现问题到处理完成的时效性,对晶圆厂的经济指标非常重要。我们的ADC产品可以实现近20倍的提速,可以将处理缺陷问题的效率提高将近67%,为晶圆厂带来巨大的经济收益。

目前我们的ADC产品已经在国内头部的晶圆厂中进行了部署,并得到了实地验证,取得了良好的效果。

优势描述

价值点描述

竞品优势

传统ADC

  • 需要拍摄Reference照片。
  • 只支持一种类型:OM 或 SEM。
  • 是,如KLA/AMAT只处理自家的SEM。
  • 是的,需要另外购买一整套。
  • 不能,只能用现有的模型。
  • 大厂响应慢,还要视客户的重要性而定。
  • 软硬件一体销售,扩容只能再次向vendor购买高溢价硬件。
  • 高,即使和SEM 打包,service费用也和我司产品差不多。
  • 分类完后才上传YMS,用户体验快。

VS

SEM 产能影响 处理图像种类 是否只能处理单一vendor的图片 新Fab需不需要另外购买 是否能定制化 需求,问题响应 扩容费用 售价及servies 费用 结果输出速度

AI ADC

  • 不需要Reference, SEM 产能提升2x。
  • 支持多种图片类型:OM,SEM(甚至混合)。
  • 任何vendor图片都支持。
  • 不需要,只要图片能共享。
  • ADC的核心:模型可为客户定制化开发。
  • 对所有客户都能随时并快速troubleshooting 或制定改善计划。
  • 只提供软件,扩容所需硬件由用户采购,成本低。
  • 售价,维护费用极具竞争力。
  • 稍慢,因需要从YMS调取数据分类后再传回。

竞品优势

其他AI ADC

  • 尚在POC(Proof of Concept) 阶段。
  • 不详。
  • 不少对手有海外背景,易受政治影响。
  • 单一功能产品,附加值低。
  • 需等6+个月进行开发。
  • 需等6+个月进行开发。
  • 需等6+个月进行开发。
  • 需等6+个月进行开发。

VS

实战经验 Demo实施经验 自主产权 公司产品Portfolio 产品架构 实施速度 部署方案 Fab系统整合

众壹云 AI ADC

  • 已在国内多家头部企业部署上线运行。
  • 6 Fab Demo 验证,>95%准确率。
  • 自研技术,已申请专利,不受政治影响。
  • 可和公司良率整体解决方案产品(DMS/YMS)整合,提高ADC的附加值。
  • 基于大数据平台,可在此平台上开发客户独有的大数据EDA应用。
  • 已有产品,可马上使用。
  • 有成熟的本地化及云平台(AWS)的部署方案供用户选择。
  • 成熟的YMS,设备等整合实施方案。

服务客户

中芯国际 华虹宏力 上海华力 联合微电子 GTA积塔