半導體行業(yè)正經(jīng)歷一場深刻的范式轉(zhuǎn)變。

盡管硅材料在數(shù)十年間始終占據(jù)主導地位，但化合物半導體 （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。從電動汽車到 5G 基礎(chǔ)設(shè)施，這些先進材料正在催生傳統(tǒng)硅基技術(shù)無法實現(xiàn)的創(chuàng)新突破。

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

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化合物半導體的變革浪潮

化合物半導體市場正經(jīng)歷爆發(fā)式增長，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規(guī)模仍小于硅基 CMOS，但同比增長率已顯著超越傳統(tǒng)半導體技術(shù)。

驅(qū)動這一增長的核心優(yōu)勢在于：化合物半導體在高功率、高頻、高溫應用場景中表現(xiàn)出卓越性能。它們是電動汽車電力電子器件、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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化合物半導體制造中的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

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

制造周期涉及多種存儲在不同系統(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)備日志與機臺傳感器軌跡、追蹤晶圓 - 批次關(guān)聯(lián)（含返工）的批次溯源信息，以及整合計量與檢測的在線數(shù)據(jù)。此外還涵蓋測試數(shù)據(jù)，如過程控制監(jiān)控（PCM）電測、晶圓驗收測試（WAT）數(shù)據(jù)；芯片級測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)共封裝趨勢加劇，封裝級與模組級數(shù)據(jù)的復雜性也在持續(xù)攀升。

應對這種數(shù)據(jù)復雜性，需依托高精尖大數(shù)據(jù)分析平臺 —— 通過數(shù)據(jù)歸檔、聚合與預處理，為全制造流程的有效分析奠定基礎(chǔ)。

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化合物半導體的獨特性

化合物半導體制造的成本結(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)分析與缺陷管理對盈利能力至關(guān)重要；而打通從各制造環(huán)節(jié)到最終測試的全流程數(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)將分析重點放在后期環(huán)節(jié)；但化合物半導體制造商必須從制造初期就啟動高精尖監(jiān)控與分析。這一需求推動了化合物半導體專屬范例與定制化分析方案的發(fā)展。

下文將介紹幾個范例，以凸顯化合物半導體分析的必要性：

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)品屬性對缺陷數(shù)據(jù)進行疊加與篩選，將呈現(xiàn)出清晰的特征模式—— 這些模式可精準歸因于晶體缺陷或外延生長工藝問題。這一方法能幫助制造商更快鎖定問題根源、通過預測模型預判下游風險，并在缺陷影響良率前落實糾正措施。

范例 2：襯底供應商質(zhì)量管控

該場景下，通過獲取外延前后的缺陷數(shù)據(jù)，按襯底供應商與外延供應商分類聚合，可生成晶體級三維圖譜。結(jié)合多屬性多變量篩選，制造商能推動供應商提升質(zhì)量、識別晶體生長階段的缺陷、生成可傳遞至組裝環(huán)節(jié)的質(zhì)量標記圖譜，并篩選缺陷芯片以避免現(xiàn)場失效。

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

多數(shù)制造工廠會從數(shù)十至數(shù)百個機臺傳感器采集大量設(shè)備軌跡數(shù)據(jù)，但極少將其與下游計量結(jié)果關(guān)聯(lián)。先進分析平臺可實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)與 MES 數(shù)據(jù)的對齊，精準追蹤晶圓、工藝配方運行與腔室的關(guān)聯(lián)關(guān)系：既可為維護后腔室驗證提供支撐，也能定位工藝偏差根源，并對計量異常進行深度根源分析。

范例 4：基于分析優(yōu)化在線檢測

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

當前先進數(shù)據(jù)平臺已實現(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)訓練的機器學習模型，可顯著提升良率預測精度與工藝優(yōu)化效率。

范例 5：汽車應用的芯片篩選與標記圖譜

汽車應用對質(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，制造商可實施異常值篩選，嚴防缺陷部件流入汽車客戶端。

此外，封裝與測試環(huán)節(jié)對 “預測性老化測試” 的需求日益增長—— 這是在不犧牲質(zhì)量的前提下提升運營效率的關(guān)鍵路徑。實踐證明，利用PCM數(shù)據(jù)與晶圓探針測試結(jié)果，對預測老化測試結(jié)果具有良好效果，可有效優(yōu)化測試流程、降低制造成本。

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先進良率管理的技術(shù)支撐

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

連接層：提供可對接各類工廠系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫的標準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)驗證的半導體制造專屬數(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)。

應用層：集成最新AI/ML框架的分析應用，支持先進預測建模與實時決策。

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

全流程可追溯性：實現(xiàn)制造全環(huán)節(jié)中，任意物理/邏輯實體的雙向（正向/反向）追溯。鑒于半導體制造的復雜性（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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以先進分析加速行業(yè)成熟

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

高市場增長率與相對不成熟的制造工藝形成 “黃金結(jié)合點”，為高精尖分析方案的落地創(chuàng)造了理想環(huán)境。事實證明，數(shù)年前率先采用這些技術(shù)的企業(yè)，在當前化合物半導體市場快速擴張期已獲得顯著競爭優(yōu)勢。

如今，主流化合物半導體制造商，包括IDM、Fabless及OSAT —— 已啟動先進分析方案部署。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體技術(shù)加工，這一現(xiàn)象充分說明：行業(yè)對高精尖良率管理方案的采納度已顯著提升。

這些部署推動了范例的持續(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

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

通過部署可應對化合物半導體制造獨特挑戰(zhàn)（從昂貴初期襯底到復雜汽車質(zhì)量要求）的綜合分析平臺，制造商可實現(xiàn)四大核心目標：

全面提升各制造環(huán)節(jié)的良率水平；

強化質(zhì)量與可靠性，滿足嚴苛應用需求；

通過早期問題發(fā)現(xiàn)與根源分析提升效率；

構(gòu)建預測能力，實現(xiàn)質(zhì)量風險的事前防控；

化合物半導體制造的未來，屬于那些能高效挖掘制造數(shù)據(jù)價值的企業(yè)。隨著行業(yè)持續(xù)成熟與增長，當下投入先進良率管理能力的企業(yè)，將在未來競爭中占據(jù)制高點。

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

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

本文作者：Steve Zamek

本文發(fā)布于《半導體摘要》欄目

發(fā)布時間：2025年9月18日

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普迪飛半導體技術(shù)（上海）有限公司（PDF Solutions, Inc.，納斯達克股票代碼：PDFS）成立于1991年，是全球半導體與電子行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)、分析與關(guān)鍵任務(wù)分析平臺供應商。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)量與運營效率上實現(xiàn)持續(xù)提升。

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