基于大数据及行业算法对泛半导体制造生产全流程的价值予以挖掘和展现，包括数据规划、数据采集、预处理、分析挖掘等。利用大数据、机器学习、深度学习技术对生产过程中大量的生产参数、工艺参数、缺陷数据等进行分类、回归、预测等，实现智能分析和控制，达到降本增效， 赋能企业数据全面打通实现价值，促进企业全面实现智能化生产和管理，提升经营水平、生产效率以及拓展新型商业模式。

　　数据标准不统一、数据关联性差、数据整合困难、数据杂乱冗余、数据质量不佳。

　　利用大数据平台构建统一的数据集成和交换能力，打破各技术平台间壁垒，提供多样化的数据抽取、数据整合、统一标准、集中存储、数据监控等，依据数据元规范，实现海量异构数据的标准化抽取、整合、清洗、入库等集成业务。

　　利用智能自动化视觉处理技术，高效提工作效率，通过大幅降低人力参与度，在降低生产成本时，有效缩短检测时间。

　　利用业界领先的机器学习、深度学习技术，对泛半导体行业的缺陷检测进行精准分类以及定位。

　　利用成熟稳定的计算框架，挖掘和分析不良品根因，实现稳定高性能的模型运算和毫秒级分析结果输出。