未上市股票搜尋站

找出關鍵參數 亦思Yieldata 半導體製程最愛

半導體產業明年將進入10奈米世代，隨機台設備的演進，可擷取的資料更為繁雜，掌握大數據運算，將有助於產業迅速發展。位於竹科的亦思科技，專精於提供大數據平台的建置與分析計算等技術，針對大數據分析的應用開發出的Yieldata系統，在半導體業界已獲得大量使用，協助客戶優化製程，利用數據創造更多的黃金。

受限於過去傳統關聯式資料庫的特性，資料量的成長往往使得資料庫的運用受限，不但效能上無法達到要求，對於空間的配置和資料查詢也無法提供有效的解決方案，Hadoop叢集系統的擴充性則因此逐漸被大量應用。叢集系統為分散式架構，可用來儲存極為大量的資料與快速計算，且提供良好的擴展性來應付資料量的成長。在Hadoop叢集上可以建立HBase分散式資料庫來處理結構化的資料，亦可利用Spark這類in-memory快速計算技術處理非結構化資料，這些特性都恰恰滿足大量資料分析的需求。

目前在高科技產業的應用中，叢集資料庫主要是用來蒐集FDC（Fault Detection Classification）系統資料庫的資料，及對應機台設備的紀錄檔Tool Log資料，FDC系統是廣泛應用於晶圓廠的製程監控系統，每個重要的機台設備都有一對應的FDC系統，該系統可以針對重要的數個參數進行監控，對於異常的參數範圍或是組合來發出警告，但礙於FDC資料庫的資料容量限制與計算速度，每個機台設備的異常狀況僅能單獨來考慮，而數個機台設備彼此之間的影響狀況須考量的參數資料過於龐大，需要大數據系統才能進行處理。另外，每個機台設備還儲存了更巨量的紀錄檔，目前資料擷取的頻率已經到達每0.1秒進行一筆的紀錄，而可以記錄的參數多達數百到上千個，這種巨量的檔案與FDC資料庫之間，再加上數個機台設備交互的作用，其組合而成的資料變化是傳統方法無法負荷的儲存與計算挑戰。

亦思科技所研發的Yieldata系統，可以進行巨量參數資料的篩選及可能問題參數的排序，可以協助工程師在面對大量未知問題參數時，先找出可能的蛛絲馬跡，再用數學統計相關軟體工具進行更深層分析，對於原本可能耗費很多人力及時間的流程，轉換成為系統化的資料蒐集與篩選方法，可節省分析時間及提高找尋問題參數的精準度，進一步再串聯生產相關系統數據，達成更完整的自動化效益。

宏遠興業與竹科亦思科技合作，共同打造智慧工廠之大數據平台。亦思主要提供大數據平台的建置與分析計算等技術，在現有宏遠的工廠智動化環境中，串連工業4.0設備所蒐集的龐大數據，以分散式大量快速的計算技術，提供一個具備巨量資料儲存與智慧計算的新一代大數據資料庫平台。

宏遠副總經理高錦雀表示，公司在這一波大數據的浪潮中，已陸續將各種工業4.0感測裝置設置在機台上，並持續蒐集機台的生產數據，這些數據提供各種製程改善的依據，也得到很大的效益。現在更進一步，要將不同來源的數據加以串連整合，經過多次詳實的評估，選定亦思科技在Hadoop及Spark技術上專業認證且自行開發大數據資料庫HareDB之外，最主要是亦思擁有很多年在半導體產業的實際系統建置案例，有許多可以互相交流的技術與經驗。

亦思總經理邱媛美表示，自2010年開始投入到巨量資料系統的建立，多年來實際建立許多半導體廠的大數據分析系統，也與學術界有持續的產學合作，兼顧系統發展與前瞻技術的創新能量。自行研發的大數據資料庫HareDB，可以接收工業4.0設備所蒐集的製程資料，並以巨量的儲存架構進行資料的清理與轉置，串連整合製造現場的Tool log資料與製造執行系統MES及部分企業資源規畫系統ERP的關鍵資料，再配合分散式的分析模組進行資料拆解與重組，進而達到大數據系統做為關鍵製程改善及縮短製程時間的重要決策目標。

亦思科技堅持根留台灣並注重研究發展，這幾年也透過與國際軟體系統大廠的合作，陸續取得技術團隊認證與產品認證，在台灣是少數的專業大數據系統公司，期待在台灣許多的隱形冠軍產業進化的路程中，提供專業且實在的服務。