Tối ưu hóa quy trình sản xuất chất bán dẫn là yếu tố quan trọng giúp tăng yield. Phân tích và tối ưu hóa các thông số và tiến trình của quy trình sẽ giúp bạn tăng hiệu quả và năng suất. Những thông số quy trình ở cấp độ máy gồm, ví dụ như nhiệt độ, áp suất, thời gian phơi sáng và ăn mòn. Phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể giúp bạn cải thiện quy trình và do đó sản lượng được gia tăng.
Phân tích dữ liệu sản xuất và liên tục cải tiến là những bước cần thiết để tăng yield trong dài hạn. Ví dụ, các công cụ phân tích dữ liệu như học máy giúp doanh nghiệp có thể xác định được các mô hình và xu hướng, đồng thời loại bỏ những bước kém hiệu quả hay các vấn đề về chất lượng. Trí tuệ nhân tạo là công cụ trợ giúp hạng nhất, vì nó phát hiện ra những sai lệch có thể xảy ra dựa trên cơ sở dữ liệu lớn. Dựa trên kết quả này, bạn có thể triển khai cụ thể những biện pháp cải tiến và qua đó đạt được chất lượng như dự đoán, tức là chất lượng của sản phẩm có thể dự đoán được.
Tình trạng và độ chính xác của hệ thống sản xuất cũng đóng một vai trò quan trọng: Ví dụ: hệ thống quang khắc, hệ thống CVD cho lắng đọng hơi hóa học, hệ thống khắc, v.v. có ở tình trạng tốt không? Để tránh hỏng hóc và tăng yield, bảo trì, bảo dưỡng và hiệu chuẩn kịp thời các hệ thống sản xuất là điều cần thiết. Trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên quan trọng vì nó ghi lại chính xác những sai lệch trong các thông số so với cửa sổ trễ. Việc này giúp người dùng có thể lập kế hoạch cho quá trình bảo trì dự đoán.