案例背景：台灣PCB龍頭面臨的挑戰
本案例的服務對象是台灣前三大PCB製造商，同時也是 MSCI 標準成分股之一。該集團在台灣、中國、德國、日本均設有生產基地，產品涵蓋IC封測載板、手機HDI板等。AI 相關產品被視為企業未來重要的成長動能。
痛點與業務問題：數據孤島與分析效率低落
該企業在良率管理上面臨數個關鍵挑戰：
- 分析耗時長，風險批次增加： 當檢測站發現良率異常時，工程師需要花費冗長時間彙整資料並進行統計分析，導致可能產生批量性報廢的風險批。
- 數據孤島難以利用： 不同的數據分散在不同的平台上，使得數據使用困難，且缺乏精準分析的工具。
- 知識傳承不易： 缺少經驗充足的工程師來解決問題，並且解決問題的知識無法有效傳承。
解決方案：智能大數據分析決策平台的導入
提供了涵蓋數據整合、智能分析、預警決策的全套應用方案。
應用系統與核心功能
該解決方案導入的核心系統包含:
- 資料整合系統 (iDataExplorer)： 用於快速查詢資料，並可成為報表及進階分析的基礎數據。
- 智能履歷分析系統 (iTracer)： 實現產品製程生產履歷管理。
- 智能決策系統 (iStrategy)： 進行多維度及多站多數據源交叉分析，達成秒即定位肇因。
- 智能預警系統 (iPrevention)： 透過全數據智能分析，準確定位問題成因。
- 通知管理系統 (iNotice)： 提供即時監控系統，在背景運算判斷條件達成後即時通知。
數據處理與技術優勢
服務對象的生產、事件、機訊、品質量測等相關數據，經由 iDatamation 進行清洗、Mapping，形成可供使用者進行分析的 Data Mart。系統具備以下技術特點，確保高效運算：
- 雙架構高效運算： 運算資源支援 CPU/GPU 雙架構，實現資源動態分配與調度。
- 分散式架構： 運算與儲存資源均採用分散式架構，便於資源橫向擴展。
- 穩健運行： 集群管理實現自動故障轉移，保障不中斷服務，達成 99.99% 的高可用率。
驚人效益：良率加速與成本改善
客戶在實際案例中取得了顯著的成效：
| 效益指標 | 成果數據 | 說明 |
| 分析流程加速 | 加速 72 倍 | 在五百道製程中快速定位問題，讓分析從數天變秒計。 |
| 生產成本改善 | 改善 93% | 有效解決了特定料號 Bump 異常導致的批量性報廢問題。 |
| 極速運算能力 | 70k 產能廠全數據分析執行時間：22 秒 | 展現了高效的計算過程。 |
| 可算筆數 | 系統滿載最小可算筆數：19 億筆 | 即使在有限的資源下也能進行巨量的運算。 |
在 2023 年 2 月的特定料號檢測出大量 Bump 異常的案例中，該平台成功快速定位問題，避免了批量性報廢。
總結：智能決策，提昇製造業競爭力
本案例證明了 智能大數據分析決策平台在半導體/PCB 製造業良率提升方面的巨大價值。平台的核心優勢在於：AI 根因定位加速良率提昇，整體的分析決策方案一步到位快速部署，以及具備高速大量運算的製造大數據完整平台。
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執行單位：昱峰智能大數據科技