行业痛点与挑战 - 芯片良率是厂商生命线，直接影响成本控制、生产效率和市场竞争力 [1] - 先进制程下良率问题呈现系统性、多源头、跨层级复合特征，传统DFT工具难以有效识别复杂失效模式 [1] - 设计与制造数据分散且系统不互通，导致根因追溯效率低下、周期拉长 [1] 解决方案核心 - 广立微YAD良率感知大数据诊断平台破解数据孤岛问题，集成DFT工具诊断报告解析与DATAEXP大数据平台 [2] - 构建覆盖"设计-制造-测试-分析"全链路数据的诊断图谱，实现跨域数据实时关联 [2] - 形成从芯片设计诊断到量产良率提升的全流程闭环 [4] 技术差异化 - 支持主流DFT诊断报告智能解析，结合电路设计数据、测试数据及制造数据进行协同优化 [6] - 融合AI算法模型实现根因诊断分析(RCA)，结合版图图形模式分析(LPA)识别系统性失效 [11] - 集成WPA晶圆空间模式分析模块，快速筛选特征Pattern数据进行根因诊断 [13] 客户价值体现 - 良率分析效率从数周缩短至数小时，通过图形化界面和全流程分析方案提升效率 [9] - AI算法结合全流程数据提高根因分析准确率，自动推荐PFA候选者 [9] - 识别隐藏系统性设计问题，通过多维度数据相互验证失效根因 [9] 平台功能亮点 - 全流程数据贯通：串联芯片CP数据、Inline Metrology、WAT、Defect数据实现多维度下钻分析 [10] - 智能化诊断分析：生成缺陷根因概率图，支持Memory诊断的Bitmap分析 [11] - 可视化交互：提供Wafer Map视图和缺陷相关电路图/布局信息，节省分析时间 [14] - PFA便捷选取：自动推荐最佳物理失效分析候选者，提高命中率并降低人工成本 [15] 战略定位 - 将分散的设计/工艺/测试数据转化为良率提升动能，通过AI算法锁定关键失效模式 [16] - 公司是集成电路EDA软件与晶圆级电性测试设备供应商，专注芯片成品率提升技术 [17]