大数据和AI在半导体生产系统中的应用场景非常广泛，涉及从设计、制造到质量控制和市场分析的各个环节。以下是一些具体的半导体大数据应用场景、技术原理、以及实现这些应用的具体做法和方法：
01、半导体大数据应用场景
1. 预测性维护
- **应用场景**：预测设备故障，提前进行维护。
- **技术原理**：使用时间序列分析和机器学习模型（如随机森林、神经网络）分析设备日志数据。
- **做法和方法**：收集设备运行数据，训练预测模型，设定阈值触发维护。
2. 工艺优化
- **应用场景**：优化生产参数，提高良率。
- **技术原理**：应用多变量统计分析和机器学习算法（如支持向量机、深度学习）。
- **做法和方法**：收集工艺参数和良率数据，使用优化算法调整参数。
3. 质量控制
