Semico Research kvantificira poslovni vpliv globoke analitike podatkov in ugotavlja, da pospeši SoC TTM za šest mesecev – Semiwiki

Industrija polprevodnikov se na vse večjo kompleksnost naprav in zahteve glede zmogljivosti odziva na več načinov. Da bi ustvarili manjše in bolj gosto zapakirane komponente, industrija nenehno napreduje v proizvodni tehnologiji. To vključuje uporabo novih materialov in postopkov, kot sta ekstremna ultravijolična litografija (EUV) in 3D zlaganje. Da bi izpolnili zahteve glede zmogljivosti, industrija razvija nove arhitekture čipov, ki omogočajo učinkovitejšo obdelavo podatkov in porabo energije. To vključuje arhitekture, specifične za odprto domeno (ODSA), ki vključujejo specializirane procesorje in pospeševalnike umetne inteligence (AI). Da bi zmanjšali stroške in izboljšali zmogljivost, industrija integrira več komponent na en sam čip, kar ima za posledico zasnove sistema na čipu (SoC) ali se odloča za sisteme z več čipi, ki uporabljajo implementacije na osnovi čipov. Vse večja je tudi stopnja sodelovanja znotraj ekosistema, vključno z dobavitelji opreme, livarnami, pakirnicami in montažnimi hišami.

Hkrati postaja čas do trga (TTM) vedno večji pomen za produktna podjetja. Na današnjih hitro razvijajočih se trgih je lahko tržno okno za izdelek le dve leti. Podjetje si ne more privoščiti zamude na kateri koli trg, kaj šele na tovrstne hitro spreminjajoče se trge. Tako vsako podjetje uporablja lastne preizkušene in preizkušene načine pridobivanja prednosti TTM, da prvo pride na trg. V zadnjem času številna podjetja uporabljajo globoko analitiko podatkov, da pospešijo svoja prizadevanja za razvoj izdelkov SoC. Z izkoriščanjem poglobljene analitike podatkov je mogoče težave z zasnovo odkriti zgodaj v razvojnem procesu, kar zmanjša potrebo po dragih in dolgotrajnih ponovnih vrtljajih. Prav tako lahko prepozna morebitna ozka grla pri delovanju in priložnosti za optimizacijo. V bistvu lahko poglobljena podatkovna analitika ne le zmanjša TTM, ampak tudi pomaga izboljšati delovanje izdelka, povečati energetsko učinkovitost in povečati zanesljivost izdelka. Izdelkovno podjetje lahko uživa večji tržni delež ob znatno izboljšani donosnosti naložbe (ROI) in dolgoročnejšem zadovoljstvu strank.

proteanTecs je vodilni ponudnik globoke analitike podatkov za napredno spremljanje elektronike. Njegova rešitev uporablja monitorje na čipu in tehnike strojnega učenja za zagotavljanje uporabnih vpogledov med razvojem prek proizvodnje in uvajanja na terenu. Podjetje je nedavno gostilo spletni seminar, na katerem je Rich Wawrzyniak, glavni analitik za ASIC in SoC pri Semico Research, predstavil direktno primerjavo dveh podjetij, ki načrtujeta podoben večjedrni SoC na 5nm tehnološkem vozlišču. Eno od dveh podjetij v tej primerjavi je pri razvoju izdelkov izkoristilo tehnologijo proteanTecs in pridobilo šestmesečno prednost TTM pred drugim.

Spletni seminar temelji na beli knjigi Semico Research, ki smo jo obravnavali v članku, "Kako poglobljena podatkovna analiza pospešuje razvoj izdelkov SoC«.

Tukaj je nekaj odlomkov iz spletnega seminarja.

Stroškovna meja

Spodaj je primerjalna tabela stroškov načrtovanja za dve konkurenčni rešitvi za isto aplikacijo, ki temelji na trenutnem industrijskem dizajnu in proizvodnih stroških. Rešitev podjetja A je izkoristila metodologijo oblikovanja, ki temelji na analitiki proteanTecs, rešitev podjetja B pa standardno metodologijo. Rešitev je izdelek SoC pospeševalnika podatkovnega centra, podrobnosti o katerem je Rich delil v spletnem seminarju. Prihranki stroškov podjetja A so znašali približno 9 % v primerjavi s podjetjem B.

Ugodnost časa do tržišča (TTM).

Z uporabo pristopa proteanTecs za globoko analitiko podatkov je podjetje A izpolnilo svoje tržno okno s pravočasnim vstopom, kar mu je omogočilo, da zajame večino ciljnega trga. Podjetje je pridobilo 6-mesečno prednost TTM pred podjetjem B. Prav tako je povrnilo svojo naložbo v načrtovanje, čeprav je njihov trg še vedno rasel, kar je omogočilo večje prihodke in dobičkonosnost.

Prednost na terenu

Kot je poudarjeno na spodnji sliki, analitična rešitev proteanTecs ne pomaga samo med fazami načrtovanja, priprave in izdelave, ampak tudi po tem, ko je izdelek že uveden na terenu. To je podjetju A pomagalo pri spremljanju in odpravljanju morebitnih težav na terenu v resničnih delovnih pogojih. Tovrstne analitične vpoglede bi lahko uporabili za preventivno vzdrževanje in natančno nastavitev porabe energije in delovanja izdelka na terenu. Marc Hutner, višji direktor trženja izdelkov pri proteanTecs, je te informacije predstavil med spletnim seminarjem.

Predstavitev platforme v oblaku

Za zaključek spletnega seminarja je Alex Burlak, podpredsednik za testiranje in analitiko pri proteanTecs, prikazal predstavitev platforme za analitiko v oblaku proteanTecs. Poudaril je zmogljivosti platforme in razkril različne vrste vpogledov, ki jih uporabniki prejmejo od monitorjev na čipu proteanTecs, imenovanih tudi agenti.

Povzetek

Vsem, ki se ukvarjajo z razvojem polprevodniških izdelkov, bodo informacije, predstavljene na spletnem seminarju, zelo koristne. Spletni seminar si lahko ogledate na zahtevo tukaj.

Preberite tudi:

Vzdrževanje vozil prihodnosti z uporabo globoke analize podatkov

Webinar: Podatkovna revolucija proizvodnje polprevodnikov

Era čipletov in heterogene integracije: izzivi in ​​nastajajoče rešitve za podporo 2.5D in 3D naprednega pakiranja

Delite to objavo prek:

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• EVM Finance. Poenoten vmesnik za decentralizirane finance. Dostopite tukaj.
• Quantum Media Group. IR/PR ojačan. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://semiwiki.com/analytics/330226-how-deep-data-analytics-accelerates-soc-ttm-by-six-months/