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从"人找数据"到"数据找人"：
SemiClaw 如何重新定义半导体数据分析？

一句话指令，驱动AI完成从数据调取到报告输出的完整分析

SemiClaw 是什么？

SemiClaw 是广立微推出的企业级数字员工平台，深度集成半导体业务。

它不是一个问答工具，而是一位能够理解任务、自主执行、主动汇报的 AI 数字员工。工程师或业务人员只需用自然语言下达指令，SemiClaw 即可自动完成数据调取、分析建模、图表生成、报告输出的完整链路——全程无需人工干预。

SemiClaw 能做什么？

行业现状：YMS之后，还差什么？

良率管理系统（YMS）是晶圆厂的数据基础设施标配，解决了数据采集、过程监控和基础图表呈现的问题。但随着工艺制程演进，YMS的边界越来越清晰——它擅长"看见数据"，真正的挑战在于"读懂数据"。

SemiClaw：一句话指令，驱动AI完成完整分析

工程师不需要打开界面、选参数、配图表，只需要用自然语言下达一条指令：

"帮我分析这5个Lot的CP良率问题，找出根因，出一份报告。"

SemiClaw 随即开始工作——自动调取数据，筛选关联参数，运行统计分析，生成图表，撰写报告。全程无需人工干预，完成后主动推送结果。

过去是工程师在系统中找数据、拼结论；现在是数据主动找到工程师，结论直接推送到手边。

YMS负责数据的采集、存储与基础可视化；SemiClaw在此基础上，接管"分析、归因、报告"这一高价值链路。

真实案例：一句话触发的CP低良率根因分析

在一次实际验证中，工程师上传了5个Lot、25片Wafer、40,000颗Die的CP数据及WAT、MET、WIP、FDC数据，只输入一句话："做良率分析并分析背后的原因。"

SemiClaw的CP低良分析助手随即自主规划了七层递进分析路径，几分钟后输出了完整报告。核心发现：整体良率85.17%，LOT1003仅79.08%；Edge区域良率81.88%，比Center低9.37个百分点；Bin4/8/14三类失效占总失效量的90%。

▲ Zone良率分布：Edge区域良率显著低于Center，Edge Loss模式明确

进一步下钻到设备层，助手发现ETCH_01刻蚀设备温度频繁超标，多次达到495°C，超出规格上限480°C。

▲ ETCH_01温度趋势：多次突破USL 480°C红线，设备级根因锁定

最终，助手将CP、WAT、MET、FDC四个维度的证据串联成完整因果链：

▲ 根因因果链：从设备温度失控到Die级失效的完整推导路径

同样的分析在YMS上做，工程师需要在CP、Bin、Wafer Map、WAT、FDC五个模块之间手动切换，模块之间的数据不会自动关联。YMS输出的是数据和图表，工程师需要自己提取结论；SemiClaw输出的是结论本身，图表是支撑结论的证据。

分析跑完，SemiClaw 会把良率分布、温度趋势、因果链这些结论直接拼成一份 PPT 报告草稿，推送给工程师审阅。

▲ SemiClaw 生成的 CP 低良率根因分析报告

报告生成后支持在线编辑，工程师可以调措辞、补判断、加批注，确认无误后一键交付。数据处理和报告框架交给 AI，工程师专注于最后的专业把关。

以上是按需触发的场景。实际产线上，许多分析任务跟着生产节奏周期性运转：每天早会前需要看前一天的良率表现，每周需要汇总一次趋势变化。

SemiClaw 支持定时任务。设定好执行时间和分析范围，它会按既定节奏自动完成数据拉取、分析执行、报告生成，并推送至企业工作群或邮箱。早上八点工程师走进会议室时，良率日报已经被推送到群里了，周五下午的趋势周报也同样如此。

固定节奏的分析交给定时任务，工程师的时间留给突发异常和深度攻关。

核心能力

企业级部署，数据安全有保障

对于半导体企业而言，数据安全与合规是引入任何AI工具的前提红线。

所有数据在企业内网环境中流转，不经过任何外部服务器。不同部门、不同产线的数据边界清晰、互不干扰。

YMS让你看见数据，

SemiClaw让数据主动找到你。

在半导体数据分析链路上，填补从"数据可视化"到"智能决策支持"之间的空白
让每一位工程师，都拥有一位不知疲倦、有理论功底、能自主汇报的AI数字员工。

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