最近大型资料中心的建设，使半导体需求不断升温，造成供应赶不上需求，为了将生产不良率降至最低，提升生产过程的安全性，SK海力士(SK Hynix)引进人工智能(AI)技术，试图挑战零不良率，提高生产效率。

根据韩媒亚洲经济的报导，SK海力士相关人士日前于韩国COEX举行的NVIDIA AI Conference 2018中指出，20纳米级DRAM向前推进一个世代约需1年左右，但是到了10纳米级DRAM，每推进一个世代的时间约需2年以上，由于制程已来到物理极限，更需要采取不同于以往的方式，AI深度学习技术因此受到业界广泛关注。

SK海力士正不断将AI深度学习导入半导体制造，期望将晶圆不良率最小化。过去SK海力士采用软件判断封装制程是否不良的方式，是拍下封装影像后与预先储存的不良案例进行比较。SK海力士相关人士指出，软件判断出100张影像为不良，实际上工程师看过后的不良影像约1.5张，最后多数人力皆得投入以人工方式再次检查晶圆是否不良，人员工作量因此增加。

不过SK海力士自动分类影像的AIV系统，自从导入AI深度学习后，问题已大幅获得解决。透过AI深度学习技术，不良未检出率为0%，误判为不良的比率也降至3%，人员工作量大幅减少了90%。目前SK海力士正计划建立一套系统，期望将侦测异常设备的时间缩至最短。

一般而言，设备检查多由工程师亲自执行确认，但从发现问题到处置解决，可能得花上数十分钟至数十小时不等。为了解决这个问题，SK海力士主要设备皆装设闭路电视(CCTV)，具备影像监视系统，不同设备皆可拍出4种不同影像，将设备正常运行大数据化，透过这样的方式，一旦设备脱离原先设定路径，AI就会立即发现并通知管理者，将设备发生异常时的损失减至最低。