應用材料公司運用大數據與人工智慧技術控制製程，協助半導體製造商加速研發時程、更快創造營收，同時獲取更多利潤。半導體技術日趨複雜且所費不貲，而全球晶片製造商想要縮短研發及提升良率所需的時間，換算下來相當於數十億美元。成功與否取決於缺陷控管以及良率提升的能力，在縮小線寬的同時，良率的提升也更挑戰。同樣地，3D電晶體的成形和多重處理技術也會帶來微妙變化，這些變化可能會造成良率不良的加乘效果，使得晶圓缺陷的診斷與改善更為耗時。
應用材料公司將使用新型製程控制措施解決上述挑戰，引領大數據與人工智慧的技術帶入晶片製造技術的核心。應材的解決方案，能比傳統方法更有效地找出缺陷並加以分類。這三個要素分別為：
‧Enlight光學晶圓檢測系統：歷時五年開發出的Enlight系統結合高速與高解析度及先進的光學元件，每次掃描都能收集到更多的良率關鍵資料。Enlight系統架構使得光學檢測系統更具經濟性，與同業的作法相比，取得關鍵缺陷的成本降低了三倍。大幅改善成本之故，晶片製造商使用Enlight系統便能在半導體製程中插入更多檢測點。如此一來，所產生出的大數據加強產線監控這項統計製程控制方法的能力，在晶圓缺陷發生前先行預測與偵測缺陷可能的成因，以保護良率，並協助加快修正動作與恢復產線。
‧ExtractAI技術：由應材數據科學家所開發，用以解決晶圓檢測環節中最棘手的問題：能從高階光學掃描器產生的數百萬個訊號，有效區別訊號與雜訊，並快速精準地分辨出不利於良率的缺陷。ExtractAI是目前同業少見的解決方案，在光學檢測系統所產生的大數據，以及對特定良率訊號進行分類的電子束(eBeam) 檢視系統之間建立即時連結，Enlight系統用推理的方式解析晶圓圖上的所有訊號，區分出不利於良率的缺陷及雜訊。ExtractAI技術的效率極高，只要檢視0.001%的樣品，就能找出晶圓圖上所有潛在缺陷的特徵。客戶會得到一個缺陷分析，並據此採取明確行動，以加快研發步伐、提升產量和提高良率。人工智慧技術能夠在量產期間快速找出新的缺陷，同時隨著大數據的診斷跟分析，有效提高其效能。
‧SEMVision電子束複檢系統：是全球最先進、應用最廣泛的電子束複檢技術。SEMVision G7系統憑藉其領先業界的解析度，能相容於新的Enlight系統和ExtractAI技術，能有效地進行缺陷分類與自雜訊中辨別缺陷，協助客戶即時找出製程中的新缺陷，進而提高良率與獲利能力。
應用材料公司影像與製程控制集團副總裁暨總經理Keith Wells表示，應材製程控制的新攻略結合大數據與人工智慧，提供一個兼具智慧與適應能力的解決方案，加快客戶實現高良率的腳步。結合同級最佳的光學檢測與電子束檢視技術，創造出智慧解決方案，不僅有能力偵測良率關鍵缺陷並分類，還能即時學習和適應製程變更。這項獨特能力使得晶片製造商能夠更快提升新的製程節點，在製程生命週期內維持良好的良率關鍵缺陷捕捉率。
採用ExtractAI技術的全新Enlight系統，是應材最快速量產的檢測系統，目前全球多數的晶圓代工邏輯客戶均已採用這套系統。而SEMVision系統20多年來全球客戶晶圓廠的安裝數量超過1,500套系統。
