如今，隨著設備比以往任何時候都更加活躍，數(shù)據(jù)正以指數(shù)級的速度增長，系統(tǒng)也變得越來越復雜。

這些系統(tǒng)和設備的創(chuàng)建背后是半導體制造工藝或流程中大約200個工藝步驟，這些步驟越來越需要對材料進行微調以支持當前和下一代技術。

在過去的幾年里，每個技術節(jié)點的尺寸都在收緊。隨著新材料的引入以滿足新設備的性能目標，圍繞材料與制造過程的相互作用的新挑戰(zhàn)正在上升。每個單獨的過程對任何變化都變得越來越敏感。這不僅來自材料的宏觀特性，而且現(xiàn)在更常見的是，還有次級供應商的工藝或導致雜質的一些變化。

半導體行業(yè)，包括材料供應商和設備制造商，已經認識到需要改進材料質量和分析方法。需要一個新的全行業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)作和分析平臺，例如由Athinia通過德國達姆施塔特默克公司和Palantir Technologies之間的合作伙伴關系實現(xiàn)的平臺。

提供高級數(shù)據(jù)分析有助于限制從供應商到半導體制造廠的整個價值鏈的質量或性能偏移的代價高昂的影響。它還將幫助晶圓廠在一個單一、安全的平臺上管理制造流程的更快創(chuàng)新，該平臺將支持提高進料質量并提高供應商參與度。供應商通過智能數(shù)據(jù)集成從內部效率提升中受益，并且可以成為他們所服務的晶圓廠的更好合作伙伴。

關鍵是要了解哪些數(shù)據(jù)，如何將數(shù)據(jù)整合在一起，然后如何以安全的方式進行處理，以便您推動見解而不必擔心 IP 污染。

通過在安全且有利的數(shù)據(jù)共享平臺中利用人工智能和大數(shù)據(jù)分析，材料供應商和設備制造商可以共享有關材料和晶圓廠流程的大量數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)材料質量和供應鏈的下一步進步?，F(xiàn)成的機器學習模型用于通過Palantir Foundry平臺分析數(shù)據(jù)中的相關性。

協(xié)作數(shù)據(jù)共享平臺甚至可以通過最大限度地減少或消除任何材料中斷來提高設備制造工廠的利用率，從而幫助應對芯片短缺等挑戰(zhàn)。這也有助于任何給定的材料供應商更有效地管理供應鏈，并確保他們能夠繼續(xù)擁有可持續(xù)的供應，進一步最大限度地減少材料對芯片短缺的任何影響。

使用這種數(shù)據(jù)驅動的決策始于堅實的數(shù)據(jù)基礎，其中安全性至關重要?？蛻舯３制鋽?shù)據(jù)的唯一所有權，在保留其 IP 的安全環(huán)境中保留控制權。Athinia提供匿名（刪除元數(shù)據(jù)，即列名）和擴展功能，以實現(xiàn)信息的安全流動和可靠的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

像這樣的平臺的行業(yè)優(yōu)勢是廣泛的，包括：

縮短下一代技術節(jié)點新材料的上市時間，

實現(xiàn)更高的產量，

推動設備制造零缺陷，

以及改善供應鏈延誤。

所有這些都將有助于加速新消費電子產品的交付。

審核編輯：郭婷