晶圆制造良率大数据分析平台建设公有云为支撑、异构系统云服务为途径、采集生产设备、边缘设备、各业务系统等的数据资源为基础、以创新的服务模式， 借助大数据+AI等高新技术，建设可视可仿真的数据模型，协助晶圆制造商提供良率，促进晶圆制造行业高效快速发展，为其他行业树立标杆和示范作用。

晶圆制造良率大数据分析平台分为数据采集、数据治理、数据应用三个层次。

基于IoT技术框架的数据采集（清洗运算）是晶圆制造良率大数据分析平台的数据源头，负责与晶圆制造商现有的各类软硬件设备对接，并实现相关数据的采集。

治理系统层是晶圆制造良率大数据分析平台的核心模块之一，它主要负责根据晶圆行业的业务特点，设计标准的晶圆行业大数据结构，实现各维度数据的存储；根据晶圆行业的业务需求，设计并实现数据运算模组；然后在数据存储与运算模组的基础之上，实现并不断拓展晶圆行业良率管理分析方面的标准服务组件，为应用层的工业机理App打好坚实的数据服务基础。

应用层基于基础数据服务，提炼出了实时缺陷自动分类(ADC)、实时电路尺寸自动量测、实时晶圆异常图型分类、智能溯因诊断、智能设备异常侦测(FDC)、智能缺陷检测取样 ( Dynamic Sampling)、虚拟量测、自动缺陷处理、智能实时生产工艺优化(R2R)等通用APP，涵盖了晶圆行业在良率提高所需的大部分功能，不仅节约了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的费用，而且可以缩短实施周期，快速构建良率提高应用。

基于工业互联网的良率大数据平台，将会成为中国半导体制造行业智能化升级的强力助推器，通过解决行业最为核心的良率问题，同时半导体产业的发展也将推动供给侧的产业升级，为中国数字经济的发展增添新动能。

近几年，人工智能AI在智能制造领域发展逐渐加速，尤其在半导体领域越来越受各方的重视，将能基于BDYAP平台展开行业人工智能成果分享，打破行业的自闭性，将会推动半导体产业链的深度融合，提升行业的整体效率并引领商业模式变革，为半导体行业的迎头赶上提供新的机遇，会形成更广泛的以人工智能为基础设施和创新要素的新发展模式。

目前，国内半导体产品综合自给率仅为15%，目标是达到2025年自给率50%的行业目标，每年都会节省大量的外汇，降低我们对国外进口的严重依赖。行业产能相较于2017年还有2倍以上增长空间。同时，半导体行业投资高，工艺复杂，已具备非常高的自动化水平，因此数字化、智能化升级的要求也更明确。

BDYAP平台提供的工业App涉及了芯片制造中的晶圆缺陷检测与良率提升、生产计划排程、设备及人员调度、预测性设备维护、智能质检、资产监控及运维等多个方面，按照5万片/月产能的FAB厂预估，每年将能带来3900万美金以上的经济效益，据SEMI预估，2020年底前中国大陆整体的8吋晶圆供应产能将达到每月130万片，另12吋晶圆产量每月也预估有75万片，基于工业互联网平台的广泛推广与应用，将有望为晶圆制造行业创造近16亿美金的回报。