半導(dǎo)體行業(yè)正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的范式轉(zhuǎn)變。

盡管硅材料在數(shù)十年間始終占據(jù)主導(dǎo)地位，但化合物半導(dǎo)體 （由元素周期表中兩種及以上元素構(gòu)成的材料）正迅速崛起，成為下一代技術(shù)的核心基石。從電動(dòng)汽車到 5G 基礎(chǔ)設(shè)施，這些先進(jìn)材料正在催生傳統(tǒng)硅基技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新突破。

然而，化合物半導(dǎo)體制造面臨獨(dú)特挑戰(zhàn)，亟需高精尖解決方案支撐。本文將深入剖析：先進(jìn)數(shù)據(jù)分析與端到端良率管理如何重塑化合物半導(dǎo)體制造流程，使其達(dá)到前所未有的高效、經(jīng)濟(jì)與可靠水平。

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化合物半導(dǎo)體的變革浪潮

化合物半導(dǎo)體市場(chǎng)正經(jīng)歷爆發(fā)式增長(zhǎng)，尤其是在SiC、GaAs、InP和GaN等高產(chǎn)能技術(shù)領(lǐng)域表現(xiàn)突出。盡管這類材料的市場(chǎng)規(guī)模仍小于硅基 CMOS，但同比增長(zhǎng)率已顯著超越傳統(tǒng)半導(dǎo)體技術(shù)。

驅(qū)動(dòng)這一增長(zhǎng)的核心優(yōu)勢(shì)在于：化合物半導(dǎo)體在高功率、高頻、高溫應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)出卓越性能。它們是電動(dòng)汽車電力電子器件、無線通信系統(tǒng)、固態(tài)照明及光子互連技術(shù)的關(guān)鍵支撐。然而其制造工藝的成熟度與優(yōu)化水平，仍落后硅基 CMOS 技術(shù)數(shù)十年。

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化合物半導(dǎo)體制造中的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

現(xiàn)代半導(dǎo)體制造會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù) —— 單枚晶圓在全生產(chǎn)流程中通常會(huì)產(chǎn)生數(shù)太字節(jié)數(shù)據(jù)。這一挑戰(zhàn)在汽車應(yīng)用領(lǐng)域更為突出：該領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)留存要求嚴(yán)苛，需在存儲(chǔ)成本與海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析程序性能之間找到精準(zhǔn)平衡點(diǎn)。

制造周期涉及多種存儲(chǔ)在不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)類型，核心包括晶圓制造數(shù)據(jù)：制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)與車間事件記錄、設(shè)備日志與機(jī)臺(tái)傳感器軌跡、追蹤晶圓 - 批次關(guān)聯(lián)（含返工）的批次溯源信息，以及整合計(jì)量與檢測(cè)的在線數(shù)據(jù)。此外還涵蓋測(cè)試數(shù)據(jù)，如過程控制監(jiān)控（PCM）電測(cè)、晶圓驗(yàn)收測(cè)試（WAT）數(shù)據(jù)；芯片級(jí)測(cè)試生成的晶圓分選數(shù)據(jù)（含單芯片分箱狀態(tài)及多維度參數(shù)數(shù)據(jù)）。隨著多晶圓廠技術(shù)共封裝趨勢(shì)加劇，封裝級(jí)與模組級(jí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性也在持續(xù)攀升。

應(yīng)對(duì)這種數(shù)據(jù)復(fù)雜性，需依托高精尖大數(shù)據(jù)分析平臺(tái) —— 通過數(shù)據(jù)歸檔、聚合與預(yù)處理，為全制造流程的有效分析奠定基礎(chǔ)。

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化合物半導(dǎo)體的獨(dú)特性

化合物半導(dǎo)體制造的成本結(jié)構(gòu)與硅基 CMOS 存在本質(zhì)差異。以碳化硅制造為例，制造初期采購昂貴裸襯底或外延晶圓的投入，就占據(jù)了總成本的很大比例。這種成本特性決定了：早期數(shù)據(jù)分析與缺陷管理對(duì)盈利能力至關(guān)重要；而打通從各制造環(huán)節(jié)到最終測(cè)試的全流程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，更是挖掘良率提升潛力的關(guān)鍵。

硅基 CMOS 制造中，低成本襯底允許企業(yè)將分析重點(diǎn)放在后期環(huán)節(jié)；但化合物半導(dǎo)體制造商必須從制造初期就啟動(dòng)高精尖監(jiān)控與分析。這一需求推動(dòng)了化合物半導(dǎo)體專屬范例與定制化分析方案的發(fā)展。

下文將介紹幾個(gè)范例，以凸顯化合物半導(dǎo)體分析的必要性：

范例1：缺陷疊加與重分箱助力根源分析

傳統(tǒng)單枚晶圓缺陷分析往往難以產(chǎn)出可落地的有效信息。若按批次或產(chǎn)品屬性對(duì)缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加與篩選，將呈現(xiàn)出清晰的特征模式—— 這些模式可精準(zhǔn)歸因于晶體缺陷或外延生長(zhǎng)工藝問題。這一方法能幫助制造商更快鎖定問題根源、通過預(yù)測(cè)模型預(yù)判下游風(fēng)險(xiǎn)，并在缺陷影響良率前落實(shí)糾正措施。

范例 2：襯底供應(yīng)商質(zhì)量管控

該場(chǎng)景下，通過獲取外延前后的缺陷數(shù)據(jù)，按襯底供應(yīng)商與外延供應(yīng)商分類聚合，可生成晶體級(jí)三維圖譜。結(jié)合多屬性多變量篩選，制造商能推動(dòng)供應(yīng)商提升質(zhì)量、識(shí)別晶體生長(zhǎng)階段的缺陷、生成可傳遞至組裝環(huán)節(jié)的質(zhì)量標(biāo)記圖譜，并篩選缺陷芯片以避免現(xiàn)場(chǎng)失效。

范例 3：邊緣工藝參數(shù)與計(jì)量結(jié)果的關(guān)聯(lián)

多數(shù)制造工廠會(huì)從數(shù)十至數(shù)百個(gè)機(jī)臺(tái)傳感器采集大量設(shè)備軌跡數(shù)據(jù)，但極少將其與下游計(jì)量結(jié)果關(guān)聯(lián)。先進(jìn)分析平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)與 MES 數(shù)據(jù)的對(duì)齊，精準(zhǔn)追蹤晶圓、工藝配方運(yùn)行與腔室的關(guān)聯(lián)關(guān)系：既可為維護(hù)后腔室驗(yàn)證提供支撐，也能定位工藝偏差根源，并對(duì)計(jì)量異常進(jìn)行深度根源分析。

范例 4：基于分析優(yōu)化在線檢測(cè)

傳統(tǒng)在線檢測(cè)多通過芯片級(jí)匯總判斷缺陷對(duì)最終良率的影響，但化合物半導(dǎo)體制造存在特殊難題 —— 如不同供應(yīng)商設(shè)備上的無圖形/有圖形缺陷掃描，需實(shí)現(xiàn)缺陷圖譜對(duì)齊。因此，在多次晶圓測(cè)試插入及老化、封裝、最終測(cè)試的虛擬操作中，需將缺陷掃描結(jié)果與多組分箱圖譜匹配。

當(dāng)前先進(jìn)數(shù)據(jù)平臺(tái)已實(shí)現(xiàn)雙重支撐：既保留傳統(tǒng)失效比例分析，也支持基于在線數(shù)據(jù)與襯底數(shù)據(jù)、結(jié)合電參數(shù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可顯著提升良率預(yù)測(cè)精度與工藝優(yōu)化效率。

范例 5：汽車應(yīng)用的芯片篩選與標(biāo)記圖譜

汽車應(yīng)用對(duì)質(zhì)量要求極高，需整合多環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)構(gòu)建高精尖篩選方案：包括材料供應(yīng)商提供的外延缺陷數(shù)據(jù)、晶圓前端缺陷圖譜、晶圓電分選分箱圖譜及老化測(cè)試參數(shù)圖譜。通過在多維度數(shù)據(jù)空間中分析芯片，制造商可實(shí)施異常值篩選，嚴(yán)防缺陷部件流入汽車客戶端。

此外，封裝與測(cè)試環(huán)節(jié)對(duì) “預(yù)測(cè)性老化測(cè)試” 的需求日益增長(zhǎng)—— 這是在不犧牲質(zhì)量的前提下提升運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵路徑。實(shí)踐證明，利用PCM數(shù)據(jù)與晶圓探針測(cè)試結(jié)果，對(duì)預(yù)測(cè)老化測(cè)試結(jié)果具有良好效果，可有效優(yōu)化測(cè)試流程、降低制造成本。

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先進(jìn)良率管理的技術(shù)支撐

實(shí)施上述高精尖分析，需依托包含多層級(jí)的綜合大數(shù)據(jù)平臺(tái)，各層級(jí)功能如下：

連接層：提供可對(duì)接各類工廠系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)API 及連接器，確保全制造流程數(shù)據(jù)采集無縫銜接。

數(shù)據(jù)層與控制層：內(nèi)置經(jīng)行業(yè)驗(yàn)證的半導(dǎo)體制造專屬數(shù)據(jù)模型，可整合多類型數(shù)據(jù)，為全面分析提供基礎(chǔ)。

應(yīng)用層：集成最新AI/ML框架的分析應(yīng)用，支持先進(jìn)預(yù)測(cè)建模與實(shí)時(shí)決策。

可視化層：提供全套圖譜與圖表工具，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)探索流程 —— 畢竟 “眼見為實(shí)”，直觀呈現(xiàn)是數(shù)據(jù)價(jià)值傳遞的關(guān)鍵。

全流程可追溯性：實(shí)現(xiàn)制造全環(huán)節(jié)中，任意物理/邏輯實(shí)體的雙向（正向/反向）追溯。鑒于半導(dǎo)體制造的復(fù)雜性（如模組常包含多晶圓廠產(chǎn)品，且涉及返工、批次重組等操作），這一能力不可或缺。

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以先進(jìn)分析加速行業(yè)成熟

盡管化合物半導(dǎo)體行業(yè)落后硅基CMOS數(shù)十年，但這一差距也孕育著獨(dú)特機(jī)遇：通過復(fù)用硅基制造中已驗(yàn)證的先進(jìn)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，化合物半導(dǎo)體制造商可大幅縮短發(fā)展周期。

高市場(chǎng)增長(zhǎng)率與相對(duì)不成熟的制造工藝形成 “黃金結(jié)合點(diǎn)”，為高精尖分析方案的落地創(chuàng)造了理想環(huán)境。事實(shí)證明，數(shù)年前率先采用這些技術(shù)的企業(yè)，在當(dāng)前化合物半導(dǎo)體市場(chǎng)快速擴(kuò)張期已獲得顯著競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

如今，主流化合物半導(dǎo)體制造商，包括IDM、Fabless及OSAT —— 已啟動(dòng)先進(jìn)分析方案部署。在普迪飛合作客戶中，有10余家大型IDM企業(yè)在開展碳化硅、砷化鎵、氮化鎵等化合物半導(dǎo)體技術(shù)加工，這一現(xiàn)象充分說明：行業(yè)對(duì)高精尖良率管理方案的采納度已顯著提升。

這些部署推動(dòng)了范例的持續(xù)拓展與系統(tǒng)易用性的優(yōu)化，形成惠及全化合物半導(dǎo)體生態(tài)的正向循環(huán)。

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未來發(fā)展路徑

化合物半導(dǎo)體行業(yè)正處于關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)：市場(chǎng)需求驅(qū)動(dòng)前所未有的增長(zhǎng)，而制造挑戰(zhàn)則對(duì)解決方案提出更高要求。以先進(jìn)數(shù)據(jù)分析為核心的端到端良率管理，已成為實(shí)現(xiàn)卓越制造的清晰路徑。

通過部署可應(yīng)對(duì)化合物半導(dǎo)體制造獨(dú)特挑戰(zhàn)（從昂貴初期襯底到復(fù)雜汽車質(zhì)量要求）的綜合分析平臺(tái)，制造商可實(shí)現(xiàn)四大核心目標(biāo)：

全面提升各制造環(huán)節(jié)的良率水平；

強(qiáng)化質(zhì)量與可靠性，滿足嚴(yán)苛應(yīng)用需求；

通過早期問題發(fā)現(xiàn)與根源分析提升效率；

構(gòu)建預(yù)測(cè)能力，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)的事前防控；

化合物半導(dǎo)體制造的未來，屬于那些能高效挖掘制造數(shù)據(jù)價(jià)值的企業(yè)。隨著行業(yè)持續(xù)成熟與增長(zhǎng)，當(dāng)下投入先進(jìn)良率管理能力的企業(yè)，將在未來競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)制高點(diǎn)。

值得強(qiáng)調(diào)的是，化合物半導(dǎo)體制造的變革不僅關(guān)乎新材料與新工藝 —— 更核心的是：通過智能應(yīng)用數(shù)據(jù)分析，重塑我們對(duì)生產(chǎn)全環(huán)節(jié)的理解、控制與優(yōu)化方式。唯有擁抱這場(chǎng)變革的企業(yè)，方能定義半導(dǎo)體行業(yè)的未來。

普迪飛產(chǎn)品管理總監(jiān)，負(fù)責(zé)為Fabs和IDMs提供制造數(shù)據(jù)分析解決方案。曾就職于 KLA ，期間主導(dǎo)了成像系統(tǒng)、圖像傳感器及先進(jìn)封裝領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)研發(fā)工作。

本文作者：Steve Zamek

本文發(fā)布于《半導(dǎo)體摘要》欄目

發(fā)布時(shí)間：2025年9月18日

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普迪飛

普迪飛半導(dǎo)體技術(shù)（上海）有限公司（PDF Solutions, Inc.，納斯達(dá)克股票代碼：PDFS）成立于1991年，是全球半導(dǎo)體與電子行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)、分析與關(guān)鍵任務(wù)分析平臺(tái)供應(yīng)商。依托全球化布局，構(gòu)建了廣泛的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，擁有超過800名專業(yè)人員，為全球370余家 IDM、Foundry、Fabless及OSAT客戶提供技術(shù)服務(wù)。普迪飛以創(chuàng)新技術(shù)為核心戰(zhàn)略，與行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)緊密合作，業(yè)務(wù)覆蓋從工藝參數(shù)分析、晶圓測(cè)試到制造數(shù)據(jù)解析等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，助力客戶在產(chǎn)品良率、質(zhì)量與運(yùn)營(yíng)效率上實(shí)現(xiàn)持續(xù)提升。

公司以AI驅(qū)動(dòng)的通用數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為底座，構(gòu)建三大半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)全生命周期解決方案：表征與差異化數(shù)據(jù)（pdFasTest、eProbe）精準(zhǔn)采集芯片數(shù)據(jù)，智能制造與分析（Exensio、Cimetrix）優(yōu)化產(chǎn)線效率，供應(yīng)鏈協(xié)同聯(lián)動(dòng)（Sapience、SecureWISE）打破數(shù)據(jù)壁壘。七大核心產(chǎn)品更形成【設(shè)備接入 - 檢測(cè)分析 - 流程協(xié)同 - 驗(yàn)證交付】閉環(huán)，覆蓋制造數(shù)據(jù)采集與智能決策。

作為半導(dǎo)體數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)軍者，普迪飛憑數(shù)據(jù)整合與 AI 技術(shù)，助力客戶突破良率瓶頸、打破數(shù)據(jù)孤島，提升產(chǎn)品質(zhì)量、運(yùn)營(yíng)效率及關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）。