YPA（良率预测分析）超前预警，智控每一次良率波动

具体问题体现为：

• 问题棘手：良率波动牵涉设备状态、工艺参数、物料质量、环境因素等多重因子及其交互作用。传统统计手段难以捕捉非线性关联。

• 数据壁垒：生产数据割裂，数据分散在多个系统中。工程师在处理异常Case时，常需要频繁跨多个系统手动拉取数据，数据整合困难，过程费时费力。

• 经验依赖：异常Case处置严重依赖工程师经验，排查问题流程复杂多样，易出现排查错漏分析，而核心人员离职，将造成核心Know-How流失。

• 响应滞后：传统SPC管控方式缺少预警机制，只有当问题出现或严重时才能发现问题，拉长了问题解决的平均周期，且无法在良率大幅下滑前及时发现信号，导致产量损失。

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6大关键动作，

智控良率波动难题

智现未来YPA平台（Yield Prediction Analysis）是一套完善的良率管理优化平台，基于大数据平台、大语言模型及深度学习技术，打通全厂工程数据之间的壁垒，实现从实时异常监测，异常溯因，异常处置，报告生成，到知识中台沉淀、知识重应用及溯因的一站式异常处理闭环流程，将良率异常预警及处置时间提前2-8小时，有效节省工程师人力、提升产能利用率、减少良率损失。

下面我们以晶圆厂刻蚀工序生产做模拟解析，了解YPA的各功能如何紧密协作：

1. 自动化生产数据异常监控环节，比如对ETCH 关键参数进行Sensitivity 敏感度分析，能实时监测射频功率、温度、机台Chamber压力、气体流量等关键参数。当系统获知其中某项参数异常，如气体流量出现一定幅度偏移，会模拟推演预测该工序可能的最终良率数值，预警工程师采取行动。

   
   

2. 随后智能异常溯因启动，“大模型 + 小模型 + 知识中台” 结合全量数据与行业案例提供异常可疑因子排查方向；还可以扩展数据范围，使用数据相关性分析、以图搜图秒级匹配相似特征的异常Wafer；Wafer履历分析进行历史溯因和异常根因分析。以上多种途径配合最终定位问题所在。
   
   
3. 全自动异常处置，就像产线异常“统一作战中心”，推动全自动化异常处置的完整流程闭环，同步生成报告。Chat BI快速输出可视化分析报告，整套经验沉淀至知识中台，形成可复用资产助力后续生产。

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YPA实战：

在尖端制造现场创造新的增益曲线

走进某头部半导体企业的12英寸晶圆厂，你会看到YPA正发挥着关键作用。它凭借精准的预测能力和良率优化能力，多次在异常初现端倪时就快速响应、及时处置，有效稳定了生产线，保障了每一片晶圆的品质。

项目实测显示，YPA方案预测准确率超过 90%，能精准完成良率预测、优化和管理，实际效益清晰可见：

• 良率抓得稳、提得上：YPA早早就盯住良率下滑的苗头，提供量化依据，提醒工程师及时处理，有效拦住批量出次品，让良率更稳当，客户自然也更满意。

• 预警时间提前：将良率异常预警时间提前2-8小时，为工程师提前干预赢得宝贵时间；

• 效率显著提升：系统整体提高工程师溯因效率，将溯因分析时间从5-6h缩短至2-5min；单Case平均处理时间节省2~6小时。

• 经济效益显著：有效减少50%宕机时间，降低60%的不良影响，提速整体Cycle Time 2%，年度增效近亿元。

• 可复制性强：该方案可以广泛应用于不同产线、不同产品，帮助客户构建起统一、标准化的良率管理框架，实现横向推广与价值复用。