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产品速递 | DMS:基于大数据及数据挖掘技术的半导体芯片测试数据Datalog分析与应用
2023-09-07       459

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编者按

Editor's note

半导体行业芯片测试,与芯片设计、芯片制造、芯片封装并举称为半导体的四大产业,测试在半导体产业链中是不可或缺的环节。


半导体芯片测试主要包括晶圆级测试(CP测试)、芯片级测试(FT测试)、系统级测试(SLT测试)等,测试是对集成电路产品的设计、流片、封装各个环节产出品是否合格的检测,是集成电路在电子设备整机应用时可以正常安全工作的保障。


半导体芯片测试,通常由ATE(Automatic Test Equipment)完成,由于半导体属于批量制造,ATE产生的数据量非常大,且数据维度丰富,通常一个Lot批次的数据就有几十个G的大小,而每天生产线都是数千个批次的持续生产,这样积累了大量的半导体测试数据。


我们意识到,利用诸如AI、机器学习等技术来挖掘数据价值,不仅可以带来测试效率的提升,保证产品良率,还能通过数据分析优化测试方案,控制成本,同时测试不良品电性特征的分析也为芯片设计改善、制造工艺改善提供改善方向。


ATE测试产生的DATALOG数据,多以STDF(Standard Test Data File)为标准格式。STDF文件里记录了360全方位的芯片测试结果,DMS(Data Monitoring System)产品,通过数据挖掘与分析技术,可以实现基于Lot的分析、基于Wafer的分析(CP),基于Die(晶圆颗粒)的分析,包括每颗产品的每个测试项的数据分析,可以更加清晰、全面地识别芯片产品隐藏的品质特征

下面我们通过DMS软件对ATE测试文件的初步分析,罗列几种比较常见的应用,也欢迎各位行业从业者一起参与,共同交流。


01

良率Yield情况(产品健康状况/成本状况):快速生成基于批次号/晶圆批号的良率、不良品、TOP5失效参数及失效率的可视化应用。

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02

快速分析不良品Defect的主要失效Drilldown,从而快速找到设计/制造关键薄弱点,重点提升。

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03

对合格品的测试数据离散度情况(SPAT整机性能一致性)进行分析,从而实现:

1)测试标准规范制定状况(CPK特征/工艺稳定性)

2)测试Sites间参数特征(测试接触/探针状况/测试模块元件参数一致性)

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04

通过片间参数波动状态,对流片工艺稳定性进行直观分析。

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05

快速识别圆片区域失效状况,对流片工艺/设备稳定性及异常进行直观的分析。

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06

参数离群点剔除情况(DPAT)


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邻近区域离群点剔除情况(NNR)

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集中失效区域边缘过渡点剔除情况(CD)

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09

圆片边缘失效频度情况(GoldenMap测试去边管理/产品可靠性)

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