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實(shí)時數(shù)據(jù)分析解決方案讓芯片制造和測試事半功倍

新思科技 ? 來源:新思科技 ? 作者:新思科技 ? 2022-07-20 11:30 ? 次閱讀

研發(fā)一顆芯片需要多少錢?

如果只看芯片制造這一個階段,粗略估計(jì),7nm工藝的流片費(fèi)用大約在3000萬美元左右。如果流片失敗了,就要重新復(fù)盤修復(fù)bug, 然后再次嘗試流片直到成功為止,才能進(jìn)行大規(guī)模量產(chǎn)。因此在半導(dǎo)體制造行業(yè),降低成本是個永恒的課題。一顆晶圓上能正常工作的芯片數(shù)量如果能夠得到提升,就會直接關(guān)系到產(chǎn)品的利潤。

隨著工藝的演進(jìn),一顆芯片上所集成的晶體管的數(shù)量越來越多,但尺寸越來越小,同時在開發(fā)者們嘗試采用新的封裝技術(shù)等多重挑戰(zhàn)之下,良率更難被保證,芯片制造的任務(wù)越來越艱巨。

如果能通過實(shí)時的自動化數(shù)據(jù)分析,讓開發(fā)者們清晰明了地“看到”芯片存在的問題,并提前解決,就可以很大程度上避免重復(fù)耗時且成本高昂的流片測試,甚至故障芯片。

新思科技半導(dǎo)體測試設(shè)備領(lǐng)先企業(yè)Advantest達(dá)成合作,共同解決從測試平臺到分析平臺之間的實(shí)時數(shù)據(jù)流問題,并通過數(shù)據(jù)分析所洞見的關(guān)鍵信息,幫助開發(fā)者們在制造流程的早期階段就發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行修復(fù),從而最大程度地提高良率、降低測試成本并防止生產(chǎn)出故障芯片。

為什么管理芯片數(shù)據(jù)這么難?

外包半導(dǎo)體封裝和測試(OSAT)代工廠為芯片開發(fā)團(tuán)隊(duì)提供封裝和測試服務(wù)。這一工作發(fā)生在流程的后端,也就是在將芯片集成到終端設(shè)備之前。從沒有器件封裝和測試基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)公司,到專注于生產(chǎn)線前端的代工廠,都對OSAT有著強(qiáng)勁需求。

在“萬物智能”的世界,人們對半導(dǎo)體的需求非常高。在OSAT的測試環(huán)境中存儲著非常寶貴的數(shù)據(jù),因此OSAT是電子產(chǎn)業(yè)是電子產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中的重要一環(huán)。

傳統(tǒng)的獲取數(shù)據(jù)的方法是從正在測試中的芯片上收集測試數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析,但這個過程一直是手動的,而且并非實(shí)時進(jìn)行,因此觀察到現(xiàn)存缺陷的時間通常太晚,對最終產(chǎn)品也就沒什么幫助了。

OSAT測試平臺的開發(fā)者們只有在每個晶圓完成測試后,或是一個批次或子批次的封裝器件完成測試之后,才會從每個測試設(shè)備中生成標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)格式(STDF)文件,接著將數(shù)據(jù)上傳到基于云的服務(wù)器環(huán)境。然后,分析軟件便可以訪問這些數(shù)據(jù),但通常等到分析完成已為時過晚,根本無法在有問題的芯片進(jìn)入流片環(huán)節(jié)之前予以阻止。

即便我們可以攔截有問題的芯片,但很多其他芯片可能已經(jīng)受到相同問題的影響。在確定適當(dāng)?shù)募m正措施后,還需要進(jìn)行重新測試,所需的測試次數(shù)和相關(guān)成本都遠(yuǎn)高于實(shí)時解決問題的情況。而且采用手動分析時,含有各種數(shù)據(jù)的測試文件還有可能被截獲,從而引發(fā)安全問題。

此外,芯片制造和測試的生態(tài)系統(tǒng)非常龐大。制造和測試部門通常遍布全球各地,為芯片制造的不同階段提供支持。在制造和測試過程中會產(chǎn)生大量不同類型、不同格式的芯片數(shù)據(jù),因此從數(shù)據(jù)的收集和存儲,到對數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和調(diào)整從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,再到最后分析數(shù)據(jù)以獲得有用的見解,都十分具有挑戰(zhàn)性。

所以說,實(shí)時自動化的數(shù)據(jù)收集和分析對開發(fā)者而言具有諸多優(yōu)勢。

有價值的芯片數(shù)據(jù)實(shí)時分析

讓芯片制造和測試事半功倍

新思科技與Advantest聯(lián)合開發(fā)了實(shí)時數(shù)據(jù)分析解決方案,即通過應(yīng)用程序編程接口(API)將來自測試設(shè)備的數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地直接傳輸?shù)椒治龉ぞ咭詫?shí)現(xiàn)流程自動化,從而更有效地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可見的關(guān)鍵信息,如致命缺陷,開發(fā)者們可以立即采取行動。

該解決方案基于Advantest Cloud Solutions(ACS)Nexus實(shí)時數(shù)據(jù)流基礎(chǔ)架構(gòu),以及新思科技面向半導(dǎo)體制造和測試的SiliconDash數(shù)據(jù)分析解決方案。ACS Nexus支持通過中央標(biāo)準(zhǔn)化軟件接口,訪問來自多個測試單元的聚合數(shù)據(jù)流,該基礎(chǔ)架構(gòu)已緊密集成到Advantest設(shè)備平臺中。SiliconDash解決方案是新思科技芯片生命周期管理產(chǎn)品系列的一部分,其用戶包括OSAT、芯片設(shè)計(jì)公司、代工廠、集成設(shè)備制造商(IDM),可為集成電路和多芯片模塊(MCM)產(chǎn)品的制造和測試提供全面且實(shí)時的商業(yè)洞見。

Advantest為其半導(dǎo)體制造設(shè)備平臺搭建了一個分析生態(tài)系統(tǒng)。在這個生態(tài)系統(tǒng)中,Advantest的團(tuán)隊(duì)、客戶以及第三方能夠開發(fā)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析解決方案。Advantest與新思科技攜手合作,創(chuàng)造了一種可通過API將數(shù)據(jù)自動加載到云端,以供SiliconDash解決方案實(shí)時訪問的方式。該解決方案基于來自整個制造鏈(包括分散各地的制造和測試運(yùn)營部門)的數(shù)據(jù)流,提供了實(shí)時的系統(tǒng)性和全自動化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析。用戶可以即時訪問儀表板、可視化圖表和報(bào)告,其中用戶關(guān)注的問題及要點(diǎn)會被自動突出顯示,而無需進(jìn)行任何特殊查詢或?qū)?shù)據(jù)集進(jìn)行任何手動操作。通過這種方式,開發(fā)者們能夠獲得實(shí)時數(shù)據(jù)分析所提供的關(guān)鍵決策信息。這種方式還可以確保測試數(shù)據(jù)是通過安全可靠的方式收集的。

案例分享

通過對芯片數(shù)據(jù)的掌握,開發(fā)者們就能夠?qū)崿F(xiàn)各種各樣的用例:

1)即時確定問題根源通過在整個供應(yīng)鏈上實(shí)現(xiàn)器件級自動化追溯和分析,從而及時確定問題根源。嵌入到芯片內(nèi)的電子芯片ID(ECID),以及蝕刻在基板上或標(biāo)記在樹脂上的二維碼,是在各個制造階段中實(shí)現(xiàn)端到端可追溯性所必需的。

如果有一批器件已經(jīng)完成了大部分制造流程,其中大多數(shù)通過了晶圓測試,完成了裝配,并已封裝到成本昂貴的MCM中,結(jié)果卻在最終測試中意外發(fā)現(xiàn)良率問題,會怎么樣呢?在后期遇到系統(tǒng)性故障時,如果不能快速解決,其后果將是災(zāi)難性的,開發(fā)者們將面臨無法按時向最終客戶交付產(chǎn)品的風(fēng)險。如果返工,其成本會十分高昂。因此,時間至關(guān)重要。

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通過將最終測試期間從封裝器件獲得的失效芯片結(jié)果與最終測試階段之前的所有可用制造測試數(shù)據(jù)自動關(guān)聯(lián),可以實(shí)現(xiàn)問題根源分析。其目的是尋找上游參數(shù),以便能夠預(yù)測在最終測試期間發(fā)現(xiàn)的下游問題,從而即時糾正錯誤。

2)實(shí)時自動化生產(chǎn)控制實(shí)時自動化生產(chǎn)控制是指通過使用預(yù)先配置的配方、算法和腳本的支持庫,讓質(zhì)量可控。

示例1:待測器件卡在測試座上時,可能導(dǎo)致未經(jīng)測試的芯片作為良品發(fā)貨。正常情況下,對于每個被測試的器件會有不同的參數(shù)數(shù)據(jù)。通過實(shí)時的數(shù)據(jù)觀察,系統(tǒng)可以在數(shù)據(jù)沒有變化時提醒技術(shù)人員,提示問題的存在,然后技術(shù)人員可以中止測試,并取下卡住的器件。

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示例2:故障芯片的調(diào)整。如果測試設(shè)備出現(xiàn)偏差,那么芯片測試中就可能會出現(xiàn)結(jié)果參數(shù)的偏移,需要重新校正。如果沒有及時校正就會導(dǎo)致良品測試不通過,進(jìn)而被丟棄,導(dǎo)致不必要的良率損失。一般而言開發(fā)者需要重新測試很多器件,甚至可能是整批器件。

示例3:測試設(shè)備負(fù)載板上的某一個測試座與其他測試座的測試結(jié)果不同。借助分析技術(shù),開發(fā)者們可以檢查測試座之間的參數(shù)偏移。當(dāng)這個差異大于某個百分比時,可以通知測試開發(fā)者或操作員,或者在經(jīng)過授權(quán)的情況下,暫停設(shè)備運(yùn)行,直至問題得到解決,而且這一操作不需要等到測試座之間的參數(shù)結(jié)果差異大到足以導(dǎo)致器件測試不通過是才能進(jìn)行,其目標(biāo)是在出現(xiàn)器件測試不通過之前,及早發(fā)現(xiàn)這類問題,從而避免良率出現(xiàn)明顯損失的風(fēng)險。

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此外,利用邊緣計(jì)算技術(shù),可以在問題發(fā)生時即時檢測到測試座之間的差異,防止可能的良品芯片損失,減少不必要的重新測試。

3)提高晶圓測試效率在生產(chǎn)流程中,晶圓測試是一個高成本且耗時的步驟,通常對批次中的一個晶圓進(jìn)行測試就需要數(shù)小時。如果探針測試座出現(xiàn)故障,無論是由于腐蝕、灰塵還是校正等問題造成的,都會導(dǎo)致芯片在測試座上的測試不通過。

一次測試未通過的芯片將進(jìn)行重新測試。有些芯片可能會通過測試。但是,如果在同一個存在故障的測試座上進(jìn)行重新測試,最終結(jié)果就是再一次測試未通過。最后,這些測試未通過的芯片將被丟棄,可能導(dǎo)致良品芯片的損失。

借助數(shù)據(jù)分析,探針測試座上連續(xù)出現(xiàn)測試未通過的情況就可以觀察到并被記錄下來,從而快速發(fā)現(xiàn)與測試設(shè)備相關(guān)的問題。實(shí)時分析的優(yōu)勢就是能夠在晶圓測試完成之前解決問題,否則就必須等到晶圓完全完成測試并且STDF文件創(chuàng)建好后,那么這時就不得不重新測試整個晶圓,并承擔(dān)更多的測試成本。

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4)篩查異常在動態(tài)零件平均測試(DPAT)中,有些參數(shù)沒有適當(dāng)?shù)南拗?,而另一些參?shù)則根本沒有限制,這會讓包括潛在故障器件在內(nèi)的“全部”器件都能通過測試并進(jìn)入制造流程的后續(xù)環(huán)節(jié)。這些有故障的芯片如果交付給客戶,就會導(dǎo)致客戶的最終產(chǎn)品在使用期間出現(xiàn)嚴(yán)重問題。

出色的分析工具能夠提醒開發(fā)者這個參數(shù)測試是沒有任何限制的,而且可以給出具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的數(shù)據(jù)結(jié)果,并根據(jù)結(jié)果的參數(shù)自動應(yīng)用檢驗(yàn)限值。

通常,開發(fā)者們會在最終測試期間等待100個封裝芯片完成測試,從而獲得足夠的數(shù)據(jù)樣本,然后對數(shù)據(jù)應(yīng)用6σ分配,以創(chuàng)建新的測試限制。如果有器件標(biāo)識(例如ECID),開發(fā)者們便會知道在應(yīng)用新測試限制后,哪些器件無法通過測試。這種情況下,開發(fā)者可以在測試設(shè)備上重新加載并識別出尚未使用新測試限制進(jìn)行測試的器件。如果那些器件在使用新測試限制的情況下無法通過測試,就可以將它們視為故障器件予以淘汰,而無需重新測試。

但如果沒有器件標(biāo)識,就需要重新測試應(yīng)用新測試限制之前在測試設(shè)備上通過測試的所有器件。由于無法確定哪些以前通過測試的器件會在應(yīng)用新限制后無法通過測試,開發(fā)者們必須在測試設(shè)備上對以前通過測試的每個器件都重新運(yùn)行特定參數(shù)測試。

那么問題來了,開發(fā)者們能夠以多快的速度發(fā)現(xiàn)沒有測試限制的問題,來防止出現(xiàn)鼓掌芯片,同時還能夠限制重新測試的次數(shù)呢?在沒有元件標(biāo)識,并且器件已經(jīng)封裝并進(jìn)行最終測試的情況下,實(shí)時的邊緣分析能夠?qū)崿F(xiàn)最大的優(yōu)勢。

在傳統(tǒng)方法中,只有在一個批次或子批次的測試完成后,才會創(chuàng)建和分析STDF文件。如果沒有元件標(biāo)識,而且參數(shù)測試沒有限制,開發(fā)者就必須對整個批次或子批次進(jìn)行一次重新測試。任何無法通過應(yīng)用新限制測試的器件,都將被篩選淘汰。

通過實(shí)時分析,開發(fā)者能夠在開始測試一個批次或子批次時就發(fā)現(xiàn)問題。由于一個批次或子批次中含有大量的封裝器件,實(shí)時分析因此可以幫助開發(fā)者顯著節(jié)省測試時間。舉例來說,分析工具會告訴開發(fā)者有一個沒有任何限制的測試,且開發(fā)者們可以在建立測試限值之前繼續(xù)測試所需的“樣品”數(shù)量,所以只有少量樣本需要重新測試。此外,開發(fā)者還可以選擇立即停止測試并添加好規(guī)格限制來立即糾正測試程序。

Advantest的ACS Edge提供了一種高性能、高安全性的邊緣計(jì)算和分析解決方案,能夠基于算法和人工智能快速做出決策,在測試執(zhí)行過程中僅有毫秒級延遲。ACS Edge可在異常篩查和DPAT中使用,經(jīng)證明,實(shí)時現(xiàn)場決策在封裝測試過程中具有非常大的優(yōu)勢。比如,ACE Edge可以在很小的測試時間內(nèi)提供實(shí)時分析,且即使在器件內(nèi)部沒有芯片ID也無需無需重新將器件插入測試做進(jìn)行重新測試。

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隨著人工智能、高性能計(jì)算、5G等應(yīng)用的興起,IC開發(fā)和封裝變得更為復(fù)雜,要想實(shí)現(xiàn)較高的良率和質(zhì)量,同時控制測試成本,開發(fā)者們需要面對更大的挑戰(zhàn)。Advantest和新思科技讓芯片生命周期管理的優(yōu)勢更加明顯,通過實(shí)時數(shù)據(jù)分析為芯片開發(fā)者提供“”看得見“”的關(guān)鍵信息,從而及時修復(fù)問題,改進(jìn)產(chǎn)品良率和質(zhì)量,并降低成本,最終提高工程生產(chǎn)力并縮短產(chǎn)品上市時間。

審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:芯片數(shù)據(jù)實(shí)時分析開啟,“流片刺客”退退退

文章出處:【微信號:Synopsys_CN,微信公眾號:新思科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:34 ?562次閱讀
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    的頭像 發(fā)表于 10-09 15:32 ?462次閱讀
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    的頭像 發(fā)表于 07-05 14:51 ?1106次閱讀

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    近日,OpenAI在ChatGPT中推出了令人矚目的實(shí)時數(shù)據(jù)分析新功能。這一創(chuàng)新功能為用戶提供了前所未有的數(shù)據(jù)處理體驗(yàn),極大地提升了數(shù)據(jù)處理的便捷性。
    的頭像 發(fā)表于 05-20 11:28 ?818次閱讀