机器学习

您是否正在利用数据的全部潜力？

随着越来越多的公司采用工业4.0惯例，半导体行业中制造数据的可用性和可用性已大大提高。 半导体制造商已经变得更加自动化，并且过程传感器和收集数据的测试的数量也在增加。 但是，据估计，所收集的数据有一半以上从未得到处理。 在处理和存储的这些数据中，绝大部分数据将不再被访问。

使用ML在本地和全局进行优化

快速而轻松地访问大规模并行处理体系结构使得将先进的机器学习算法应用于分析半导体供应链上所收集的大量数据成为可能。

PDF Solutions已在人工智能和机器学习应用程序上进行了大量投资，并开发了专利技术，这些技术非常适合进行深度多变量分析以及在产品数据中找到其他技术无法找到的相关性。

ML提供的边缘预测

作为面向半导体和电子市场的全球领先的大数据分析供应商，我们致力于为客户提供最新的机器学习和预测分析技术方面，以使您能够充分利用可用数据。

在大批量生产中得到验证

我们通过整合制程来提高产量、质量和可靠性，从而采用整体方法进行工艺控制。 我们不仅在原型sandbox中提供这些结果，而且将它们部署在客户大批量生产环境中，解决客户最困难的制造挑战。

PDF机器学习的亮点

• 经过生产验证的基础架构和算法
• 可随时部署在整个供应链中任意环节
• 可同时糅合您的算法与反馈
• 数据科学算法已被集成入工具-您无需成为数据科学家即可对其进行设置或维护
• 由AI和ML引入的数千名虚拟算法专家