從資料累積到資料活化：亞基測試中的 AI 驅動資料前饋
為何重要
隨著先進封裝取代節點縮放成為效能提升主要驅動，亞基架構導致的測試資料分佈與決策斷裂，成為晶片良率與產能瓶頸。本報導揭示了資料流動能力是軟硬體整合的關鍵，解決方案商若能提供類似 DFF 的資料即時化能力，將可協助 OEM 廠商縮減測試時間、降低燒壞成本並提高產能利用率。
- PDF Solutions 提出「資料前饋」（Data Feed Forward, DFF）運作框架，旨在解決亞基架構下分散式供應鏈的測試資料孤島問題，將上游早期測試資料轉化為即時下游決策依據。
- DFF 採用五層架構：Collect（從探測及早期測試插入收集資料）、Transform（轉換原始資料）、Transport（安全跨站傳輸）、Apply（驅動篩選或路由等具體決策）、Write back（記錄結果）。
- PDF Solutions 強調利用 Exensio Test Operations 進行端點即時資料收集與製程監控，並搭配 Exensio StudioAI 進行全生命週期模型運維，構成 DFF 在邊緣的部署基礎。
- DFF 的價值在於效率提升，可讓高置信度裝置跳過不必要的燒壞步驟，或縮小特性搜尋邊界（如 Vmin）以節省時間。