北京Mapping Inkless工具

在半导体制造中，由于Fab制程的物理与化学特性，晶圆边缘的芯片（Edge Die）其失效率明显高于中心区域。这一现象主要源于几个关键因素：首先，在光刻、刻蚀、薄膜沉积等工艺中，晶圆边缘的反应气体流场、温度场及压力场分布不均，导致工艺一致性变差；其次，边缘区域更容易出现厚度不均、残留应力集中等问题；此外，光刻胶在边缘的涂覆均匀性也通常较差。这些因素共同导致边缘芯片的电气参数漂移、性能不稳定乃至早期失效风险急剧升高。因此，在晶圆测试（CP）的制造流程中，对电性测试图谱（Wafer Mapping）执行“去边”操作，便成为一项提升产品整体良率与可靠性的关键步骤。
上海伟诺信息科技有限公司Mapping Over Ink功能中的Margin Map功能提供多种算法与自定义圈数，满足客户快速高效低剔除边缘芯片，可以从根本上避免后续对这些潜在不良品进行不必要的封装和测试，从而直接节约成本，并确保出厂产品的质量与可靠性要求。Mapping Over Ink处理支持txt与原始Probe格式双向转换，满足多样化数据需求。北京Mapping Inkless工具

Mapping Over Ink是一套在晶圆测试（CP）后，对电性测试图谱进行智能分析、处理，并直接驱动探针台对特定芯片进行喷墨打点的自动化系统。它将各种分析算法（如ZPAT, GDBN）得出的“失效判定”转化为物理世界中的行动——将不良品标记出来，使其在后续封装中被剔除。其重点是预见性地剔除所有潜在缺陷芯片，而不仅是那些已经明确失效的。也是提升芯片零缺陷的一种重要方式。

上海伟诺信息科技有限公司作为半导体测试领域的解决方案供应商，致力于为国内外半导体设计公司与晶圆测试厂提供一站式的 Mapping Over Ink 整体解决方案。我们的平台集成了业界前沿、专业的数据分析与处理模块，旨在通过多重维度的智能筛选，构筑起一道安全的质量防线，有效地提升用户的晶圆测试质量与产品可靠性。 云南PAT工具Mapping Over Ink处理支持结果回溯，便于客户验证和审计分析结果。

当CP良率骤降而FT失败模式复杂时，只靠单一测试阶段数据难以归因。YMS系统将WAT、CP与FT参数统一纳入分析框架，建立跨阶段关联模型。例如，若某批次WAT中栅氧击穿电压偏移，同时CP漏电流异常升高，YMS可自动关联两者趋势，提示前道氧化工艺可能存在波动。图形化界面支持并排查看参数曲线与良率变化，快速锁定关键影响因子，避免在封装或测试环节盲目排查。这种端到端的根因分析能力，将问题诊断周期从数天缩短至数小时，减少试产浪费。上海伟诺信息科技有限公司通过深度整合多源测试数据，使YMS成为良率攻关的关键工具。

晶圆级良率监控要求系统能处理高密度、高维度的测试数据流。YMS方案自动对接ASL1000、TR6850、MS7000、SineTest等设备，实时汇聚原始测试结果并完成结构化清洗，消除人工干预带来的延迟与误差。系统以图表形式直观呈现晶圆热力图，清晰展示边缘、中心或象限区域的良率差异，辅助工程师判断光刻、刻蚀或沉积环节的均匀性问题。当某批次CP良率异常时，可联动WAT参数变化追溯前道工艺漂移，实现从前端到后端的全链路追溯。多周期报表自动生成并支持多格式导出，满足从产线到高管的信息消费习惯。这种深度可视化与智能关联分析能力，使良率管理从经验驱动转向数据驱动。上海伟诺信息科技有限公司凭借对半导体制造流程的理解，将YMS打造为晶圆厂提质增效的有效工具。GDBC聚类结果支持根因快速定位，加速工艺问题解决效率。

在半导体设计与制造流程中，良率管理系统的价值体现在对复杂测试数据的高效整合与深度挖掘。系统自动对接多种测试设备输出的异构数据，完成清洗、去重与结构化处理，构建可靠的数据基础。通过对WAT、CP、FT等关键工艺节点参数的联动分析，系统能够揭示潜在的工艺偏差或设计缺陷，为研发和制造团队提供可执行的优化建议。多维度图表直观呈现良率波动与缺陷分布，支持从批次到晶圆级别的精细追溯。报表功能满足不同管理层级对数据呈现的多样化需求，实现从现场到决策层的信息贯通。上海伟诺信息科技有限公司立足“以信为本，以质取胜”的理念，持续打磨YMS产品，推动国产半导体软件生态建设。上海伟诺信息科技Mapping Over Ink功能，可以将测试后处理的芯片做降档处理，降低测试Cost。中国台湾自动化MappingOverInk处理系统

失效Die的空间分布特征是判断工艺问题的关键依据，指导制程参数优化。北京Mapping Inkless工具

在晶圆制造过程中，制程偏差是导致良率损失的主要因素之一，其典型表现即为晶圆上Die的区域性集群失效。此类失效并非随机分布，而是呈现出与特定制程弱点紧密相关的空间模式，例如由光刻热点、CMP不均匀或热应力集中所导致的失效环、边缘带或局部区块。然而，一个更为隐蔽且严峻的挑战在于，在这些完全失效的Die周围，往往存在一个“受影响区”。该区域内的Die虽然未发生catastrophicfailure，其内部可能已产生参数漂移或轻微损伤，在常规的CP测试中，它们仍能满足规格下限而呈现出“Pass”的结果。这些潜在的“薄弱芯片”在初期测试中得以幸存，但其在后续封装应力或终端应用的严苛环境下，早期失效的风险将明细高于正常芯片。为了将这类“过测”的潜在失效品精确识别并剔除，避免其流出至客户端成为可靠性隐患，常规的良率分析已不足以应对。必须借助特定的空间识别算法，对晶圆测试图谱进行深度处理。

上海伟诺信息科技有限公司Mapping Over Ink功能提供精确的算法能够通过分析失效集群的空间分布与形态，智能地推断出工艺影响的波及范围，并据此将失效区周围一定范围内的“PassDie”也定义为高风险单元并予以剔除。这一操作是构建高可靠性产品质量防线中至关重要的一环。 北京Mapping Inkless工具

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