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行业专家同时也指出，提高生产良率，将直接影响和优化生产周期，极大降低生产成本，从而强化产品以及企业的市场竞争力。而随着半导体制造生产流程和工艺越来越复杂，制造过程也越来越具有挑战，良率提升变得异常困难。从相关分析看来，造成这种困难的主要原因有以下几点：
1.制程工序复杂。产品需要经过几百道复杂的工序加工，每个工序都要求几乎100%的良率，否则，良率乘积关系会迅速破坏整体良率；
2.制程高度重入。产品需要多次重复进入相同的制程进行加工，每次都将面临渐进偏移（Shift）或突变漂移（Drift）等变异现象，品质问题的根源在于高变异；
3.品质实时控制难。良率故障只能通过抽检检测发现。检测本身的滞后性和抽检的概率性，严重影响品质数据的实时获得，进而影响品质的实时控制；
受限于技术，这其实是过去多年来困扰行业的一个难题，但进入最近几年，从业者似乎已经找到了一个新的答案——那就是工业互联网。
在集成电路产业链中，半导体制造是最重要的一环，是把设计落地、迈出走向应用的关键一步，但这又是极其复杂的一环。据相关资料显示，要制造一颗芯片，需要涉及到五十多个行业，2000-5000道工序。以半导体制造中的CMP（化学机械抛光）为例，这是一项用于去除沉积金属或介质材料并平坦化晶圆表面的技术，是晶圆生产中的关键制程。这个概念看似简单，但在实际生产中，CMP要同时满足材料去除的均匀性、更高生产效率和更低成本的严苛要求，这就使其复杂程度大增。
相关资料显示，CMP制程中会出现沟槽深度、金属膜厚波动等几十种缺陷，这些异常对产品电性参数和良率产生极大的影响。其中，膜厚的稳定对制程来说尤为重要。
统计显示，CMP膜厚异常、缺陷与包括前程工艺、本制程的设备与制程参数、甚至材料批次等生产过程中涉及的多种复杂因素有关。在如此海量的因子影响并且相互关联的情况下，工程师无法通过过去的工具和技术很好地单独分析出实际的影响因子，提升良率，保证工艺的稳定和产品的质量。
