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背景技術： 隨著工業4.0概念不斷的深入到制造業，越來越多的企業將生產過程的數字化改造，作為當前企業信息化智能化升級的基礎，如何充分利用這些數據，發掘數據的價值，將成為企業邁向工業4.0的核心。 對于半導體行業而言，測試工序是進行半導體產品生產的核心環節，通過對進行全方面的測試，確定產品是否合格，能否進入產品交互環節，另外，半導體生產產量大和微觀性的特點，因此半導體測試工序大多采用自動測試系統，這類測試系統在運行的過程中，會產生大量數據。 
傳統的測試數據處理方法，基于獨立系統開發，對數據的利用僅僅局限于測試系統本身，通過對測試結果數據的監控，確定產品測試數據是否符合要求，數據的流動只能在單個軟件系統或者單個設備當中，沒有考慮數據在不同系統不同設備之間的流轉，使得對工業數據的分析具有很大的局限性。
現有測試數據處理方法，一方面由于傳統數據存儲與處理能力的不足，造成過程數據采集的不完整，數據后期利用不佳，另一方面，即使測試數據能夠完整的采集與存儲，但由于測試數據的采集往往遠離實際數據應用需求，造成海量數據在不同的系統之間來回流動，系統之間的集成性能較低，數據應用深度較低，沒有充分發掘數據的價值。 技術實現要素： 納米軟件AIMS智能分析系統吸引通過該數據架構，能夠將自動測試系統產生的各種數據，包括測試用例、測試過程數據和測試結果數據，將數據統一進行抽取、建模分析和存儲，形成具備一定特征的數據集合。 為解決上述問題，本發明采用的一個技術方案是：提供一種數據處理架構，該架構包括若干組件，包括數據接入、數據窗口、處理模型、任務控制和特征數據集； 各組件具體功能： (1)數據接入：數據接入分為系統級數據SDK、結構化數據接入和非結構化數據接入。系統級數據SDK，提供數據開發工具部，將數據接入采集點植入自動測試系統內部，實現測試數據細粒度精確采集；結構化數據接入，提供對結構化存儲系統的數據采集功能，可以實現對自動測試系統以及上下游應用軟件系統的數據接入功能；非結構化數據接入，針對較為特殊的測試應用環境，提供對非結構化文件，常見的包括文件和多媒體文件的識別和采集，實現對非結構化數據的接入功能； (2)數據窗口：實現對數據接入模塊的數據統一匯集功能，通過先進先出的存儲緩存機制，供下游計算模型處理模塊對測試數據進行深度利用； (3)處理模型：通過預先定義規則，將處理模型實例化為具體可以調度運行的計算任務，任務作為數據隊列中的數據消費者，通過單條或者批量的數據導入方式，實現對數據深度處理，將海量數據分解為若干具有一定特征的數據集合； (4)任務控制：根據特征數據集的特點，對任務執行的周期進行控制； (5)特征數據集：處理模型執行的數據結果集合，特征數據所具備的特殊性，源于其他業務需求，納米軟件AIMS智能分析系統就是想要提出一種具備普適性的一般方法，將從測試數據產生的源頭，對數據進行預處理，形成具備一定特征的數據集合；。 區別于現有技術的情況，納米軟件AIMS智能分析系統提出的數據處理架構，在測試數據產生的源頭，考慮加入可自定義的數據處理架構，將測試數據采集的過程，變成一種特征數據采集的過程，能夠大大提高原始數據的價值，降低不同系統之間數據流動的代價，提高系統之間數據通信的效率，是數據上層深度應用的有力保障。
NS-AIMS智能分析系統主要由質量分析、用戶管理、實時分析、生產管理、產品分析、預警監控六個模塊組成。把數據從不同的維度進行整合分析，為不同部門不同業務角色的工作提供更加可靠方便的數據信息和業務支撐依據。實現企業的產品質量分析管控、市場訂單合格率和貨期的預估管控、高效的排產管控、員工和部門工作流和業務的高效管控。 用戶管理模塊：在NS-AIMS智能分析系統中，會牽扯到不同部門的不同角色登錄查看信息的情況，因此該模塊提供了不同部門不同角色權限的設置功能，為保證智能分析系統良性運行，也為了讓不同的角色能否實時查看到自己最想看到的信息。 實時分析模塊：實時分析模塊可以通過篩選自動化測試系統和時間，看到各個測試車間測試員的測試量的情況，以及各個測試車間測試的各個批次產品的情況。也可以看到不同客戶的已測試量的情況，點擊還可以看到不同客戶針對現有測試量的測試進度。 生產管理模塊：在生產管理模塊中，生產部可以通過增加測試產品，并相應配置測試產品的相關信息和測試工序下發到測試產線進行測試安排，形成合理有效的生產排程安排，針對未加入自動化測試系統的測試工序，在此模塊中特意設置的數據導入功能，可以將手動測試的原始數據進行導入。 產品分析模塊：產品分析模塊主要是對技術管控、品質管控部門、市場營銷部門開放的一個重要模塊，包含了對產品設計的分析、產品歷史合格率的分析、產品質量改善效果的分析以及市場營銷部門登錄進來可以對營銷產品推薦起到至關重要的信息支撐作用。也可以對已經下單的測試產品的預計出貨日期等信息進行查看。 預警監控模塊：預警監控模塊是本智能分析平臺系統最大的亮點，通過對產品測試超標批次的相關信息進行預警提醒從而達到，對在測產品質量的有效管控，通過對目前在測產品不合格項目的數量統計，可以實現對某一測試系統中，各個測試儀器情況的有效分析，對儀器管理者提供有效可靠的信息，可以通過此信息確定儀器是否應該進行質量檢查。通過對產品不合格的預警提醒功能和對儀器檢測的數量統計完成被測品和測試工具的雙重監控。 |
