在精密復雜的半導體制造生態(tài)中,數(shù)據(jù)如同 “血液” 般貫穿始終,支撐著質(zhì)量管控、良率提升與產(chǎn)品可靠性保障。深耕行業(yè)30余年的普迪飛(PDF Solutions),憑借覆蓋從設計到系統(tǒng)級測試全流程的綜合數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),已為全球數(shù)百家客戶提供堅實支持。
本文將帶您走進半導體制造數(shù)據(jù)的世界,解析其內(nèi)涵與核心價值。
半導體制造全流程:從設計到終端產(chǎn)品
在深入探討特定數(shù)據(jù)類型之前,了解半導體制造流程至關重要:

圖片來源:普迪飛
設計階段:芯片架構(gòu)與性能指標的初始定義,是一切的起點;
晶圓制造(Fab):通過數(shù)百道精密工序,在硅片上完成電路構(gòu)建;
晶圓測試(Wafer Sort):對晶圓上的單個芯片進行電氣性能檢測;
封裝階段:篩選合格芯片并進行封裝保護;
最終測試(Final Test):在封裝或模塊層面開展全面性能驗證;
系統(tǒng)集成:將芯片嵌入智能手機、計算機等終端產(chǎn)品;
普迪飛的旗艦產(chǎn)品Exensio大數(shù)據(jù)智能分析管理平臺(制造分析 MA),已實現(xiàn)對上述全流程數(shù)據(jù)的采集與分析,服務全球150余家客戶,其中包括多家頂尖半導體企業(yè)。

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晶圓制造中的核心數(shù)據(jù)
制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)
MES是晶圓廠的 “中樞神經(jīng)系統(tǒng)”,負責協(xié)調(diào)晶圓廠或代工廠的所有運營:實時追蹤物料流轉(zhuǎn)、工藝進度與設備狀態(tài)。該系統(tǒng)生成在制品數(shù)據(jù),精準定位每片晶圓的當前位置與所處工序。
自動化物料搬運系統(tǒng)(AMHS)
現(xiàn)代晶圓廠依托高架運輸系統(tǒng)實現(xiàn)晶圓盒的自動化轉(zhuǎn)運。每片晶圓擁有唯一 ID,AMHS系統(tǒng)能夠全程記錄其在各類設備與腔室中的移動軌跡,為問題排查提供關鍵追溯依據(jù)。
故障檢測與分類(FDC)
FDC數(shù)據(jù)直接來源于生產(chǎn)設備?,F(xiàn)代制造工具配備100-200個不同的傳感器,實時監(jiān)測溫度、壓力、氣體流量和閥門位置等參數(shù)。這些傳感器在每個工藝運行期間高頻收集數(shù)據(jù),并生成工藝指標,有助于檢測任何偏離正常運行的情況。

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計量數(shù)據(jù)
聚焦物理特性測量,主要包括三類:
形狀/3D幾何:檢測晶圓上結(jié)構(gòu)的三維屬性;
關鍵尺寸(CD):測量線路寬度,這一點至關重要,因為線條尺寸直接關系到晶體管的性能;
疊層精度:確保不同圖層的對準精度,這對歷經(jīng)3個月2000 余道工序的制造過程至關重要”,避免重復;
這些測量通過晶圓劃片線(芯片間的間隙區(qū)域)內(nèi)的專用靶標完成。
缺陷數(shù)據(jù)
理想狀態(tài)下,晶圓上的所有芯片應完全一致。因此檢測工具會掃描晶圓以識別異常。缺陷數(shù)據(jù)有兩種形式:
缺陷檢測:記錄缺陷的坐標、尺寸、面積及類型等屬性;
缺陷復核:對重點缺陷采集高清圖像,通過自動分類(ADC)進行分析,以判斷其性質(zhì)(如顆粒污染、短路等)
分析缺陷模式可以揭示 “空間特征”,這些特征通常與特定的設備問題相關。例如,圓形的缺陷模式可能表明加工工具中的某個卡盤存在問題 —— 我們有時將其稱為在晶圓廠中找到 “確鑿證據(jù)”。
過程控制監(jiān)控(PCM)數(shù)據(jù)
過程控制監(jiān)控(PCM)數(shù)據(jù)是從劃片線中的專用測試結(jié)構(gòu)收集的,提供晶圓的電氣特性,是評估性能達標度的核心依據(jù),PCM數(shù)據(jù)包括:
晶體管參數(shù)(跨導、漏電率、閾值電壓)
互連性能(線路與過孔電阻)
介電擊穿電壓(可靠性指標)
結(jié)特性(薄層電阻、接觸電阻、電容)
值得注意的是,PCM 數(shù)據(jù)是代工廠通常會與其無晶圓廠客戶共享的少數(shù)數(shù)據(jù)類型之一。而缺陷、計量等數(shù)據(jù)通常被視為敏感信息,代工廠不會披露。
電氣晶圓測試(EWS)數(shù)據(jù)
電氣晶圓測試(EWS)數(shù)據(jù)來自在各種條件下對晶圓上的每個芯片進行的測試,包括:
標準工況測試
高溫測試(確保芯片在120°C下工作—— 比如放在汽車儀表板上的手機)
低溫測試
老化測試(篩選早期失效產(chǎn)品)
測試結(jié)果決定 “合格芯片(KGD)” 的歸屬,芯片按性能分級入 “箱”,這也是同一芯片存在不同版本(如標準版與高性能 FPGA)、圖像傳感器像素合格率有差異的原因。
此外,即使芯片通過所有測試,也可能因 “標記剔除規(guī)則” 被判定為不合格 —— 例如,被失效芯片環(huán)繞的芯片可能被列為可疑品,排除在后續(xù)流程之外。
晶圓之外的數(shù)據(jù)流
晶圓測試完成并確定合格芯片后,晶圓作為整體的生命周期結(jié)束。芯片根據(jù) “拾取圖” 從晶圓上分離并進入封裝環(huán)節(jié),由此開啟封裝與最終測試階段的全新數(shù)據(jù)旅程。
半導體數(shù)據(jù)的規(guī)模與價值
半導體行業(yè)每天產(chǎn)生數(shù)TB數(shù)據(jù),根據(jù)客戶和應用的不同,數(shù)據(jù)保留要求長達5-15年,總量可達PB級,這要求專用數(shù)據(jù)中心進行存儲與管理。
能否高效利用這些數(shù)據(jù),是區(qū)分優(yōu)秀半導體制造商與卓越半導體制造商的關鍵。通過跨類型數(shù)據(jù)關聯(lián)分析,企業(yè)可精準定位良率瓶頸、優(yōu)化工藝,最終向市場交付更可靠的產(chǎn)品。
借助Exensio大數(shù)據(jù)智能分析管理平臺,半導體企業(yè)正將海量原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為切實可行的決策依據(jù),在這一全球技術(shù)前沿領域持續(xù)提升質(zhì)量、良率與盈利能力。
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