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，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
人工解读信息存在着速度比较慢的缺点，而且稳定性差，同一图片所获取的信息因人而异，因时间心情而异。而AI ADC不仅处理速度快，对图片分类的速度是人工的20倍。稳定性也有保证，有自学习以及迁移学习能力，只需付出一定的硬件资源，便能适用绝大部分良率问题识别的场景，实现快速、自动、稳定的输出，同时有着很高的性价比。
80%的晶圆厂良率问题都是以缺陷图片为载体呈现，当前一些ADC软件(非机器视觉技术)虽然也能处理部分的图片解析，但缺失自学习能力，只能适用极小部分场景，灵活性差。而AI ADC通过有效的训练学习，能够处理当前晶圆厂各种类型的图片数据。
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
- 在POC的海外企业居多，易受政治影响
- 单一功能产品，附加值低
- 单一ADC GPU服务。
- 需要算法工程师对每一个需求手动建模
- 软硬件一体销售，扩容成本高
- 高，硬件service需额外收费。
VS
实战经验 华虹实施经验 自主产权 公司产品Portfolio 产品架构 扩容要求，费用 扩容费用 售价及servies 费用众壹云 AI ADC
- 已在国内企业部署上线运行
- 二厂demo 完成，100% accuracy
- 自研技术，已申请专利。不受政治影响。
- 有良率整体解决方案产品（YMS，AI 量测，AI 溯因分析） ，可提高ADC的附加值。
- 基于大数据平台，可在此平台上开发华虹独有的大数据YMS应用。
- 数据量增加时只需增加服务器数量即可。服务器由客户自行采购，费用低。
- 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
服务客户
上海市智能制造产业协会
上海市集成电路行业协会
华东理工大学