Domain Twin™ 覆蓋半導體全製程：加速研發與量產落地，並讓 Know-how 得以複製與傳承
2025 年已進入第四季，對半導體製造業而言，這不僅是年度交付衝刺期，也是制定 2026 年研發與產能布局的關鍵節點。試產、量產與良率穩定度成為當前競爭核心，誰能更快從試產導入穩定量產、將經驗沉澱並可複製化，誰就能率先掌握明年的市場機會。
在「AI＋製造」、「數位經濟＋先進製造」推動下，半導體產業的數位與智能化基礎正持續深化。AI 已落地應用於製程優化、良率預測等環節，協助企業在交期、成本與品質之間取得更精準、可調的動態平衡。
然而，要讓 AI 真正成為生產力，企業普遍仍面臨兩項核心挑戰：
其一，製程參數優化經驗不易傳承，關鍵製程 Know-how 長期依賴資深工程師，難以做到標準化與規模擴散；其二，即便資料量龐大，但分散於不同系統與廠區，難以沉澱為可複製和使用的知識資產。
在競爭加劇與產能爭奪愈發激烈的情況下，半導體競爭的核心已逐步從設備與材料轉向製程知識沉澱與複製速度。特別是在製程調校、配方設計與參數優化等關鍵環節，誰能更快複製經驗、縮短驗證週期，誰就更有機會取得領先。
讓經驗可複製、決策可標準化：Domain Twin™ 打造製造知識中樞
在半導體製造過程中，製程參數優化高度仰賴資深工程師的經驗累積。然而，相關製程資訊往往散落於不同系統與工程文件之間，以碎片化形式存在，且表達方式不一致，使知識難以系統化沉澱。這不僅降低了經驗傳承效率，也使不同廠區、不同產線在面對近似問題時無法有效借鏡既有 know-how，進而延長新品導入時程、增加良率爬坡難度。
為解決這一結構性問題，產業正從「僅依賴數據累積」轉向「數據與知識並重」。也就是說，不再只聚焦於參數與量測結果，而是更重視製程邏輯、變數關係與工程判斷的組織方式，讓經驗具備可沉澱、可追溯、可複製的特性。在此趨勢下，「經驗留存化、判斷標準化、模型資產化」逐漸成為建構知識的核心方向，透過將工程師經驗與調參邏輯系統化與結構化，形成可管理、可擴展的製程知識體系。
透過對製程知識與決策邏輯進行系統化管理，企業能在不同產品、製程與廠區間實現經驗複製和使用，加速參數範圍收斂，縮短新品導入與良率爬坡時間，從系統層面提升製造效率與品質穩定度。
從價格競爭走向技術突圍：AI 正成為提升效率與良率的關鍵槓桿
隨著智能化應用從試點走向核心製程，半導體製造的競爭結構正明顯改變。當產能日益同質化，產業已從過去的「拚價格、拚產能」，轉向以「拚技術、拚製程能力」為核心的競爭模式。在此之下，企業愈發重視如何透過數據、模型與製程知識，加速製程迭代、問題定位與品質驗證，並在成本、產能與品質之間取得更穩健的動態平衡，從而建立難以複製的長期競爭優勢。
Domain Twin™ 領域經驗分身正加速這一轉變的落地
Profet AI 基於服務過超過三百間企業客戶的經驗，自主研發專屬企業級且可私有化部署的領域經驗分身（Domain Twin™）AI 平台，不同於單點算法或獨立建模，賦能使用者實現 AI 機器學習的建模預測、生成式 AI 助手、企業 AI 課題戰情和知識工程管理系統的三者整合，將製程知識、數據建模與實驗管理結合，為製程研發、量產爬坡與品質控制提供結構化支持，使經驗能夠被系統化沉澱、複製和使用，並在不同情境場景中持續優化。
目前，Domain Twin™ 已覆蓋半導體產業鏈的主要環節：從上游的 IC 設計分析與品質報告生成，到中游化學材料選型與拋光片製程參數預測，再到下游封裝製程調參與缺陷預判，均能夠透過數據建模與知識推理，縮短驗證週期、加速參數範圍收斂，並支撐量產穩定。
接下來，我們將從上游、中游到下游三個典型場景，拆解 Domain Twin™ 的應用方式與價值。
上游：晶片設計與驗證
在半導體產業鏈的上游環節，IC 設計團隊需處理大量良率紀錄、檢測數據與設備日誌，並依據客戶需求或製程變更反覆生成品質分析報告。這類分析往往依賴經驗且資訊分散，需要投入大量時間進行彙整與歸納，導致驗證週期拉長、溝通成本提高。
基於 Domain Twin™ 體系，生成式 AI 可與設計與測試資料串接，透過自然語言快速提取關鍵資訊，並自動歸納異常趨勢、關鍵因子與初步結論，使工程師更能聚焦於判斷與決策，而非大量手動整理流程。這不僅提高分析效率，也使流程具備可追溯性與一致性，為後續製程協同與跨團隊溝通奠定統一的知識基礎。
中游：化學材料與拋光片製程
在半導體製造的中游環節，如基板、晶圓製造中，化學機械研磨拋光（CMP）製程對良率與製造成本具有顯著影響。隨著製程要求不斷提升，原料批次差異、溫度、壓力與流量等細微波動，都會影響去除速率、表面平整度及缺陷密度，使製程參數收斂難度提高，也增加量產不穩定的風險。
當前多家工廠在製程研發與材料切換過程中仍高度依賴工程師經驗，透過反覆實驗探索參數。相關資訊分散於量測系統、設備日誌與實驗紀錄中，缺乏統一的表達方式，難以形成可複製、使用的知識資產。不同產線或機台在面對類似問題時往往需要重新摸索，導致驗證週期拉長、材料優化成本上升。
Domain Twin™ 能將製程參數、實驗路徑與量測結果進行結構化整合，形成可管理、可追溯的知識載體，並可在不同情境下快速複製、使用。透過機器學習，可辨識關鍵影響因子、預估不同參數組合下的製程表現，為實驗規劃提供方向；搭配生成式 AI，則能協助解讀趨勢變化與潛在原因，輔助工程師加速參數範圍收斂與問題診斷。
以 CMP 為例，透過預測去除速率、平整度或邊緣滾落趨勢，團隊能在實驗前確定方向，從而減少試驗次數、縮短驗證週期，使製程優化從「經驗主導」逐步走向「數據與知識協同」，提升製程穩定性與材料利用效率。
不僅應用於 CMP 製程，在晶圓製造與先進封裝中的薄膜沉積技術，如物理氣相沈積（PVD）、化學氣相沉積（CVD）、電鍍（Electroplating）；以及黃光顯影（Photo-Lithography）與蝕刻（Etching）等關鍵製程環節，均已有大量落地實踐與應用成果。
下游：晶片封裝製程與良率控制
在封裝環節，製程參數對良率與性能具有顯著影響。以傳統封裝的焊線鍵合（Wire Bonding）為例，壓力、溫度、時間等條件的微小變化均可能影響焊點強度，使調參週期拉長、量產不穩定。不同機台或廠區的參數設定差異大，相關紀錄分散、知識難以傳遞，常導致類似問題在不同情境中重複發生。
使用者可將機台參數、量測結果與工程判斷進行結構化整理，並透過 Domain Twin™ AI 平台利用機器學習建立預測模型，預估品質結果並建議可行的參數範圍；生成式 AI 進一步協助解析變化趨勢並定位潛在原因，使調機過程從試錯探索轉向數據與知識協同，提升良率穩定性並加速跨產線複製。
從技術投入到可衡量產出：AI 如何真正轉化為生產力
儘管產業普遍強調人工智慧對製造的推動作用，但在真實落地與規模化推進中，AI 專案仍常面臨瓶頸：試點成效看似可行，卻難以真正進入業務主流程；模型能運行，卻難以複製至更多機台、產線與廠區；投入持續增加，但產出缺乏量化衡量，使 ROI 難以評估。
這些挑戰的核心在於：AI 是否能與製程知識深度結合，並沉澱為可傳遞、可複用的製程能力。 若模型、經驗與判斷邏輯無法被結構化管理，就難以形成可持續迭代的知識資產，AI 也難以真正成為組織能力的一部分。
Domain Twin™ 使企業能將製程知識，包含參數優化經驗、預測模型與實驗路徑等，進行結構化整理，讓不同團隊能基於統一的知識框架展開參數優化、問題定位與量產驗證。透過結合機器學習與生成式 AI，可支援趨勢預測、因果分析與異常解釋，使改進流程具備可追溯性與可遷移性。
藉由此方式，企業不再依賴單點試驗或少數專家經驗，而是讓知識能在跨機種、跨製程、跨產線乃至跨廠區之間流動，支撐更快速的驗證、更穩定的良率、以及更可衡量的產出，讓 AI 從技術概念真正落地為製造現場的生產力，實現提質、降本、創收。
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