【摘 要】
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半导体在测试过程中会产生大量数据,采集、管理和利用好这些数据,进行实时良率监控和预警、自动筛除高风险芯片、良率分析和良率预测,进一步提升测试业务的良品率,对半导体下一步的封装流程具有重要意义。现有半导体测试流程的自动化程度还比较低,主要体现在以下几个方面:（1）在机台上货测试后,没有系统能够实时追踪产品的实时动态。MES系统仅更新了该批次的站点信息,如果发生某个测试项目连续发生低良,良率低于预估值
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半导体在测试过程中会产生大量数据,采集、管理和利用好这些数据,进行实时良率监控和预警、自动筛除高风险芯片、良率分析和良率预测,进一步提升测试业务的良品率,对半导体下一步的封装流程具有重要意义。现有半导体测试流程的自动化程度还比较低,主要体现在以下几个方面:（1）在机台上货测试后,没有系统能够实时追踪产品的实时动态。MES系统仅更新了该批次的站点信息,如果发生某个测试项目连续发生低良,良率低于预估值或者总体良率低于预定值,工程人员无法及时感知,必须等待测试完成后去分析测试数据,处理效率和速度十分低下。（2）人工打墨点站点是在高倍显微镜下的动作,只能看出芯片表面针痕、刮伤等检查,非常具有主观性,对于潜在的高风险芯片常规流程中无法感知和筛除。（3）工程人员面对源源不断的测试数据通常只是将他们交付给客户,缺乏自主处理数据的能力。如果我们能够利用好这些数据,在测试完成后用数据计算筛选出未测出的高风险芯片,同时建立一套数据分析模型,使我们能够进行良率分析和良率预测,那将会对生产效率产生较大的提升。因此研发一款半导体测试管理软件势在必行。针对上述问题,论文主要对以下几个方面进行介绍:第一、介绍了针对STDF二进制文件实时解析和存储的方法,从而实现测试机台的实时监控、实时良率卡控和良率预警的功能。第二、介绍了基于六西格玛算法开发的平均零件测试功能,通过动态或静态平均零件测试策略以及对大面积Fail品周围一圈或两圈自动打墨点的算法,将潜在地高风险的芯片进行筛除。第三、介绍了通过Logistic回归分析法进行良率分析,针对每种型号取样300片进行计算得出准确的基准良率。将偏移基准良率较大的批次进行人工分析,查出因测试机台、测试针卡等原因造成系统性缺陷的批次。第四、利用随机森林算法进行建模、规则提取、训练模型输出和试验验证。论文所研发的半导体测试管理软件已经在企业中完成开发并部署上线,经过测试平均每批可以筛除0.5%—5.3%的高风险芯片,通过良率分析和预测,工程人员对随机缺陷批次的遗漏下降了85.3%。该系统的上线使用使企业提升了数据处理能力,提高了管理效率,同时帮助企业改进和优化相关的测试流程,实现了良品率的提升。
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