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另一方面是良率预测与优化，通过机器学习模型分析生产数据、预测良率变化趋势，并提供优化建议。例如，在某晶圆厂中，喆塔的系统通过分析历史数据成功预测了一次设备故障，避免了大规模生产损失。喆塔称，将这些机器学习算法集成到他们的数据分析产品中后，帮助多家半导体企业提升了良率、减少设备故障，并凭借这些案例吸引到更多客户，订单量和盈利都增长了。
“我们认为 AI 在工业场景的价值，不在于技术本身的先进性，而在于能否将隐性知识显性化、将复杂问题标准化。这是喆塔选择切入 AI 的本质逻辑。”
赵文政表示，喆塔的路径独特在于将行业 Know-how 与 ABC（AI、Big Data、Cloud）先进技术相结合，实现“Know-how 编码化”。以缺陷检测为例，将老师傅的“工艺优化”经验转化为 AI 可理解的规则库，结合 PB 级数据处理能力，让喆塔自研的 AI 大模型能像十年经验的工程师一样识别工艺波动，新手通过喆塔的软件产品也能快速定位根因。
据他透露，这种“数据驱动 + 行业逻辑”的双重架构，使喆塔的良率分析产品效率提升数十倍，并成功进入 12 英寸晶圆厂验证。目前，喆塔在 AI 产品矩阵中融合喆学大模型，构筑了全方位、深层次的“1+3+N”智能生态系统，形成覆盖半导体制造全流程的智能决策闭环。“核心就三件事：数据管得明白、问题看得清楚、决策做得精准。”
其中，“1”代表一个由 AI 算法与海量数据分析为引擎的一站式 CIM2.0 全矩阵数智化平台，包括 ZetaCube 数字化智能分析系列、ZetaDMO 数字化智造运营系列产品与 ZetaCloud 工业互联网云平台。“3”代表喆塔的 3 个拳头产品：ZetaYMS、ZetaDMS、ZetaFDC。“N 个行业应用”即无论半导体、显示面板、还是新能源等高科技制造领域，喆塔都能提供 AI+ 产品的数字化转型方案。
去年，喆塔的 AI+ 产品已经在多数半导体大厂进行了验证，而且客户复购率很高。赵文政表示，“如果从机器学习算法的应用开始算起，第一个客户是从 2018 年开始，那第一年就盈利了。整个产品已经连续运行了 5 年，非常稳定，也得到了客户很高的认可度。”
比如在芯片良率优化方面，喆塔提供的解决方案能够显著减少生产过程中的缺陷率，其有 AI 加持的一站式 CIM2.0 系统集成了先进的数据分析和机器学习算法，可以实时监控生产流程中人、机、料、法、环、测的每一个环节，并自动识别潜在的问题区域。这不仅帮助制造商减少了因质量问题导致的产品报废，还缩短了产品上市时间，提高了生产灵活性和响应速度。
据行业内的普遍反馈，类似的技术应用通常可以帮助企业将良率提升数个百分点，加速产品量产上市，对于大规模生产的半导体工厂来说，这意味着每年数百万甚至上千万美元的成本节约。赵文政表示，他们的一些客户也反馈过，采用喆塔的解决方案后在降低维护成本、减少停机时间以及优化资源利用率等方面取得了实质性进展，这些改进能够转化为更高的利润率和更强的市场竞争力。
到目前为止，喆塔的合作客户超过 100 家，其中 90% 以上是行业头部企业，在行业分布上，半导体行业的客户占比较多。据称，喆塔主要通过三个维度来精准定位目标客户：一是行业维度，聚焦泛半导体领域，像半导体、光电显示、新能源等行业都是其关注的重点；二是企业需求维度，喆塔瞄准那些有数字化转型需求，且追求生产效率和产品良率提升的制造企业；三是技术适配维度，其产品和技术更适合需要全流程数据驱动解决方案的中大型企业。
