小智大模型应用 10：WRA（晶圆履历分析）锚定良率症结，指引最优生产路径

在半导体制造中，晶圆缺陷排查与良率问题溯源是保障生产的关键环节。传统模式下，工程师需从多个系统拉取数据，通过Excel或PPT手动整合分析，最终依赖经验形成溯因报告。这种方式不仅耗时费力，且受限于个人经验，难以应对海量数据与复杂异常。

而WRA晶圆履历分析（Wafer Resume Analysis）则实现了突破性升级：运用“大模型+小模型+知识中台”多维诊断引擎，智能调用RCA数据相关性分析、Map相关性分析、Sensitivity分析、以图搜图、知识库等多种溯因工具，为工程师精准生成异常可疑因子排行榜，让千头万绪的溯因工作变得快捷、方便、准确。

此外，针对新型异常，WRA能自主提供分析思路、溯因结论与处置方案，溯因准确率超过90%。全过程实现智能化与自动化。

WRA的使用场景包括：履历查询对比、wafer缺陷溯因、良率波动根因定位、Golden Path（黄金路径）等。

接下来，以缺陷/良率波动溯因为例，小智将WRA类比为“产线问题的智能会诊专家”，帮助大家理解WRA的完整工作流程。

系统融合了大语言模型技术，工程师用对话查询的方式，便可在45秒内得到履历数据查询结果。如“查询#01片wafer在XX时间段经过的机台、Recipe及运行时间”，WRA能迅速调出该批次晶圆在对应工序的详细履历，包括站点、机台、Chamber