PDF Solutions Inc.
[WKN: 541307 | ISIN: US6932821050]
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Fundamentaldaten der PDF Solutions Inc. Aktie

Aktuelle Geschäftsentwicklung

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Income Statement: 10-Year-Summary

Datum Umsatz EBIT Gewinn EPS Dividende KGV KUV
2025 [USD] 219,02 Mio. 3,20 Mio. -0,64 Mio. -0,02 - - 8,25
2024 [USD] 179,47 Mio. 6,58 Mio. 4,06 Mio. 0,10 - 439,33 9,88
2023 [USD] 165,84 Mio. 4,87 Mio. 3,11 Mio. 0,08 - 571,13 10,55
2022 [USD] 148,55 Mio. 0,47 Mio. -3,43 Mio. -0,09 - - 11,51
2021 [USD] 111,06 Mio. -18,32 Mio. -21,49 Mio. -0,58 - - 15,39
2020 [USD] 88,05 Mio. -18,06 Mio. -40,36 Mio. -1,17 - - 19,12
2019 [USD] 85,59 Mio. -7,36 Mio. -5,42 Mio. -0,17 - - 17,35
2018 [USD] 85,79 Mio. -9,46 Mio. -7,72 Mio. -0,24 - - 17,25
2017 [USD] 101,87 Mio. -0,07 Mio. -1,34 Mio. -0,04 - - 14,40
2016 [USD] 107,46 Mio. 12,96 Mio. 9,10 Mio. 0,28 - 163,18 13,55
Die Multiples wie die KGVs werden mit der Bilanzwährung und dem Kurs des ausgewählten Börsenplatzes berechnet. Wählen Sie den Börsenplatz mit der Bilanzwährung aus, damit die Multiples korrekt sind. Die fundamentalen Daten werden von Facunda geliefert; Multiples werden mit dem aktuellen Kurs berechnet.

Weitere Informationen

Profil der PDF Solutions Inc. Aktie

Die PDF Solutions Inc. ist ein US-amerikanisches Technologieunternehmen mit Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien, das sich auf Software, Hardware-IP und Dienstleistungen zur Optimierung von Ertrag, Qualität und Zuverlässigkeit in der Halbleiterindustrie spezialisiert hat. Das Kernangebot umfasst die Exensio-Datenanalyseplattform, die Daten aus dem gesamten Lebenszyklus von Halbleitern sammelt, bereinigt und analysiert, um Fertigungsprozesse zu verbessern. Zudem bietet das Unternehmen proprietäre Charakterisierungstechnologien wie die Characterization-Vehicle-Infrastruktur an, mit der Design- und Fertigungsfehler frühzeitig identifiziert werden können. Zu den Kunden von PDF Solutions gehören integrierte Gerätehersteller, fablose Halbleiterunternehmen, Foundries sowie Montage- und Testdienstleister weltweit. Durch die Verknüpfung von physischen Messdaten mit maschinellem Lernen unterstützt das Unternehmen seine Partner dabei, die Zeit bis zur Marktreife neuer Chipgenerationen zu verkürzen und die Produktionskosten zu senken.