云南自动化GDBC软件

ZPAT 是一种基于统计学的芯片筛选技术，通过在晶圆测试阶段识别并剔除具有潜在缺陷的芯片，从而提升产品的可靠性。在实际的应用过程中需要通过叠加多片Wafer找出在同一坐标下失效的Die的比例，通过特定的算法从而评估其他未失效的Die存在的潜在失效的概率。也是提升芯片质量零缺陷的一种手段。

为助力客户应对日益严苛的“零缺陷”质量挑战，上海伟诺信息科技有限公司将其先进的ZPAT技术深度整合于Mapping Over Ink 解决方案中。这一创新集成赋予用户高度的灵活性与强大的分析能力，使其能够通过一套高度可配置的流程，精确、高效地剔除晶圆上那些性能参数超出统计控制界限的异常芯片，从而构筑起一道基于动态统计过程控制的智能质量防线。 Mapping Over Ink处理严格遵循AECQ标准进行风险判定，确保车规级芯片可靠性。云南自动化GDBC软件

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。浙江GDBCMapping Over Ink处理减少人工复核负担，提升质量控制效率。

良率波动若不能及时干预，可能造成数百万级的产能损失。YMS系统通过自动化流程，即时采集并清洗来自多种测试平台的异构数据，构建高可信度分析基础。系统支持从宏观趋势到微观缺陷的穿透式分析，例如将某产品月度良率下降与特定封装线关联，并结合FT参数验证是否为打线偏移导致。SYL/SBL卡控机制设置动态阈值，在指标异常时自动预警，实现前置质量管控。多周期报表自动生成并支持多格式导出，使管理层能基于一致数据源快速决策。这种“实时感知—智能归因—主动干预”的能力，将良率管理从经验驱动升级为数据驱动。上海伟诺信息科技有限公司以“以信为本，以质取胜”为准则，持续打磨YMS的可靠性与实用性。

芯片制造过程中，良率波动若不能及时识别，可能导致整批产品报废。YMS系统通过自动采集ETS88、93k、J750、Chroma、STS8200等Tester平台输出的stdf、csv、xls、spd、jdf、log、zip、txt等多格式测试数据，完成重复性检测、缺失值识别与异常过滤，确保分析基础可靠。标准化数据库支持从时间维度追踪良率趋势，或聚焦晶圆特定区域对比缺陷分布，快速定位工艺异常点。结合WAT、CP与FT参数的联动分析，可区分是设计问题还是制程偏差，大幅缩短根因排查周期。SYL与SBL的自动计算与卡控机制嵌入关键控制节点，实现预防性质量干预。灵活报表工具按模板生成日报、周报、月报，并导出为PPT、Excel或PDF，提升跨部门决策效率。上海伟诺信息科技有限公司自2019年成立以来，持续优化YMS系统，助力芯片制造企业构建自主可控的质量管理能力。Mapping Inkless特别适用于洁净度要求高的车规级场景，保障晶圆表面完整性。

在半导体工厂高频率、多设备并行的测试环境中，人工处理异构数据极易延误问题响应。YMS系统通过自动化流程，实时汇聚来自STS8200、TR6850、ASL1000、MS7000等设备的多格式原始数据，完成统一解析与清洗，消除因格式差异导致的信息断层。结构化的数据库使良率数据可追溯、可比对，支持从批次到晶圆级别的精细监控。当某一批次良率骤降时，系统可迅速调取对应区域的缺陷热力图，并关联WAT、CP、FT参数变化，辅助工程师在数小时内锁定根本原因。SYL/SBL卡控功能则在指标超限时自动预警，防止不良品流入下一环节。周期性报表一键生成并支持多格式导出，满足从产线到高管的差异化信息需求。上海伟诺信息科技有限公司凭借对封测与制造场景的深入理解，持续优化YMS的数据驱动能力。Mapping Over Ink处理支持结果回溯，确保数据在供应链中无缝传递。辽宁可视化Mapping Inkless系统定制

GDBC聚类结果支持根因快速定位，加速工艺问题解决效率。云南自动化GDBC软件

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。 云南自动化GDBC软件

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