人工智能
Tango AI 引擎｜讓半導體良率分析進化為智慧決策
面對製程複雜度與測試成本雙重壓力，透過內建的 AI 模組，將數據轉化為具備預測力與行動力的解決方案。四大關鍵技術，為客戶帶來前所未有的效率提升與良率洞察：
Wafer Map Classification
AI缺陷地圖自動辨識與分群
傳統人工判讀 Wafer Map 容易受主觀誤差影響，Tango AI 透過深度學習模型
（如 CNN、ResNet），可自動辨識 defect pattern，並進行分類與異常預警：
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自動辨識常見 defect pattern（如：Edge Fail、Center Dot、Cluster）
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與製程站點數據關聯分析，提升 Root Cause 定位精度
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建立異常趨勢監控，快速啟動製程改善
成效：減少90%以上人工分類時間，異常偵測準確率達95%以上
Test Time Reduction (TTR)
智慧測試策略加速產品驗證流程
透過 AI 模型分析歷史測試 bin 分布、參數敏感度及產品穩定性，Tango AI 可協助客戶進行測試時間最佳化：
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自動判定可刪除或縮短之低風險測項
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建議分群測試策略（Test Profiling）減少冗餘驗證
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模擬縮測後對良率與品質風險的影響
成效：測試時間平均可降低 20~40%，大幅縮短量產週期與測試成本
Yield Simulation
AI 驅動的良率預測與虛擬驗證平台
Tango AI 結合統計建模與機器學習，模擬不同製程參數、測試設定對最終出貨良率的影響：
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根據 WAT/CP/BUMP/FT 數據進行參數靈敏度分析
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預測新產品或工程批次潛在良率風險
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建議最佳製程條件組合以達成目標良率（What-if Simulation）
成效：量產前即可預判良率走勢，降低產品 Ramp-Up 風險
總結｜從資料分析到 AI 決策
Tango 的 AI 技術不僅提升良率分析效率，更提供：
✦ 預測能力
在異常發生前先掌握趨勢
✦ 最佳化能力
針對測試策略與製程參數給出具體建議
✦ 風險控制力
量化異常與品質風險，做出可靠判斷
Tango AI 引擎，打造智慧製造與良率管理的未來核心
Tango AI × ChatGPT
重構半導體數據 分析的新語言
在大數據驅動的半導體產業，數據不是問題，「理解數據」才是核心競爭力。Tango AI 結合 OpenAI ChatGPT 的語意智能，以 Python 為橋樑，打造前所未有的智慧分析平台，不僅讓工程師更快洞察良率異常，更讓跨部門溝通與決策效率大幅提升。
核心應用亮點
晶圓數據 × 語意 AI：即問即答，懂你所需
Tango AI 將來自 WAT、CP、FT、BUMP、SLT 等關鍵製程階段的龐大 Datalog，轉化為可被語意理解的智慧資料資源。透過 API 結構化輸出，並以 Python 無縫串接 ChatGPT，讓複雜資料瞬間變得可問、可答、可視覺化。
工程師只需輸入像是「找出異常批號」、「解釋 fail item 的高比例原因」這類自然語句，AI 即刻回應具體分析與圖表，將過去需耗時查詢與解釋的流程，大幅壓縮為秒級洞察。
減少分析時間高70%：一鍵生成洞察報告
傳統良率分析往往需數小時繁複查詢與對比。Tango AI 整合 ChatGPT，能根據當下資料趨勢，自動生成異常分析、參考批比對、關鍵參數解釋等報告。報告格式支援 PDF、HTML、甚至 Email 通知，快速支援決策端。
數據民主化：跨部門溝通無障礙，人人都能理解資料
透過 ChatGPT 的語言理解能力，Tango AI 成為部門之間的橋梁。無需熟悉程式語言，只需提出需求，系統即可提供圖表解釋與建議行動，實現真正的跨角色即時協作分析。
精準模擬與趨勢預測：從資料挖掘到智慧建議
結合 Tango 的良率模擬引擎與 ChatGPT 推論能力，使用者可模擬特定參數對良率的影響、分析測試時間減少的潛在利得，讓每一筆數據不只是歷史，而是決策的預言。
應用場景範例：
✦ 晶圓良率異常監控
工程師輸入：「請幫我分析本週FT良率低於95%的產品」
ChatGPT 自動從 Tango 系統撈取資料、比對歷史數據，並輸出可能原因（如BUMP壓合異常、SLT Fail bin偏移）及建議製程站點追溯路徑。
✦ 自動生成測試分析報告
ChatGPT 根據 Datalog 分析輸出 Histogram、Trend、CDF 等圖表，並用工程語言解說其意義，自動轉換成報告格式寄送給團隊。
✦ 自然語言互動式分析
使用者可輸入：「這個批次有什麼異常？跟上週相比有什麼變化？」ChatGPT 可直接回答數據差異、異常分布與潛在關聯性。