目前市场上广泛使用的如YMES 良率分析管理系统、DMS缺陷管理系统等良率分析平台，均属于管理系统。系统设计之初，操作复杂、难满足高级分析需求、无法有效关联原始追踪数据（Raw Trace Data）等问题，频频让工程师伤脑筋，更多人呼唤一款简单好用、满足多种类高级分析需求和深入分析能力的良率分析工具。

智能品质分析平台，利用AI+大数据技术帮助面板行业某龙头企业实现了生产过程的故障诊断及优化，极有效地减少了风险批的产生，降低生产成本。

除了生产成本，良率也影响到生产资源的利用率，如何提高良率也是厂商头疼的问题。

一块液晶面板的生产过程大约会经历300余道工序，全程自动化。高自动化特点使面板行业具备海量数据基础，并且数据格式在不同工厂、甚至不同机台都会有区别。高速的数据流转、分散的数据孤岛、多样化的数据类型往往使工程师需要花费大量时间来对这些数据进行预处理与清洗。以该企业为例，在这个阶段，工程师需要花费80%的时间来对数据进行预处理，真正用于分析上的时间大概只有20%。

   由于缺乏分析工具，依靠传统方式进行的良率分析耗时长，不良根因查找难，风险批没有得到及时控制，无法快速做出相应的生产调整和安排来规避不良带来的影响。