提高生產(chǎn)效率 半導體商擁抱大數據分析

　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)時(shí)代帶動(dòng)巨量資料(BigData)的分析趨勢，而這股風(fēng)潮現已吹進(jìn)半導體產(chǎn)業(yè)。由于半導體制程愈趨先進(jìn)，制造成本亦隨之升高，晶片制造商須避免于制造過(guò)程中產(chǎn)生錯誤，導致因返工所額外增加的成本與時(shí)間。有鑒于此，半導體業(yè)者已開(kāi)始藉由巨量資料分析技術(shù)，于制程中進(jìn)行即時(shí)(Real-time)的資料分析與警示，以增加產(chǎn)品良率及生產(chǎn)效率。

　　Splunk臺灣區資深技術(shù)顧問(wèn)陳哲閎表示，先進(jìn)制程的設計規則愈趨復雜，若能在制程面臨問(wèn)題時(shí)提供預警功能，將可大幅降低成本與提升良率。如韓國半導體業(yè)者運用巨量資料分析在積體電路(IC)制造上，使得制程機器問(wèn)題發(fā)生率降低10%、員工產(chǎn)能增加50%，而重制成本也降低5%。

　　傳統進(jìn)行巨量資料分析時(shí)，須將搜集到的資料切割為不同的欄位，再進(jìn)行資料分析，之后透過(guò)視覺(jué)化軟體將分析結果呈現在客戶(hù)面前，花費的時(shí)間與成本較大。Splunk拋棄資料庫的思維，利用SearchLanguage的概念，當感測器將搜集到的資訊回傳至伺服器時(shí)，不先進(jìn)行資訊結構化，直接將資料藉由即時(shí)報表及視覺(jué)化監控分析呈現。透過(guò)這種做法，客戶(hù)可直接在巨量資料中迅速查找問(wèn)題、進(jìn)行主動(dòng)式監控，并提供即時(shí)報表及視覺(jué)化監控分析。

　　陳哲閎提到，巨量資料分析向來(lái)僅于資訊科技(IT)產(chǎn)業(yè)中大展身手，自?xún)赡昵绊n國客戶(hù)將Splunk的分析軟體用于IC制程中，至今已有三家半導體客戶(hù)使用巨量資料技術(shù)，臺積電更于日前與科技部IC產(chǎn)業(yè)同盟計畫(huà)共同舉辦半導體大數據分析競賽，以培養半導體巨量資料分析人才。

　　陳哲閎透露，產(chǎn)業(yè)界已有多家廠(chǎng)商研擬將該技術(shù)導入半導體制程中;不僅如此，手機制造商、作業(yè)系統(OS)、應用程式(App)研發(fā)者及電信業(yè)者，亦希望能藉由搜集、分析資料而獲益，足見(jiàn)這股風(fēng)潮已漸擴散至各個(gè)產(chǎn)業(yè)中。

　　陳哲閎認為，藉由分析巨量資料取得用戶(hù)的使用行為及習慣，可創(chuàng )造龐大的商機;巨量資料技術(shù)抬頭，已帶動(dòng)Splunk每一季皆有五百個(gè)客戶(hù)的穩定成長(cháng)，臺灣客戶(hù)也從一百家增加至三百家，在在展現巨量資料分析已是大勢所趨。