如何快速识别和解决测试过程中出现的问题,即使涉及多个网站。
很常见的和著名的实践由制造商在集成电路测试过程中测试的设备模具或包装部分尽可能并行(即网站)在晶圆测试和最终测试为了增加测试时间效率和降低总体测试成本。的约束,通常限制多少测试站点可以使用在任何给定的时间是设计I / O和容量规格的具体芯片测试和指定的限制使用。
然而,困难多站点的方法之一是能够快速识别和分类在测试过程中可能出现的问题。例如,测试硬件接口,如探针卡,本文(探头接口板),和套接字可能恶化在每个站点的基础上随着时间的推移,导致错误的失败可能好芯片,因此一个意想不到的收益下降。退化可能是微妙的起初,这加剧了问题,因为问题可能会掩盖了芯片测试产量结果可能不会大幅波动时跨多个网站比较结果。
面临的挑战是如何跟踪这些信息很快,这样当收益率问题发生时,他们可以立即标记和纠正行动。这是大数据分析发挥作用的地方。使用大数据的方法来分析站点(s2)测试数据的整个测试车队,公司可以设置阈值产生偏差在他们的全球供应链监控和应对问题的实时变化。虽然这种方法是传统上被视为一个非常昂贵的能力投入生产制造环境,今天已经完成而不影响整体的测试时间,使公司整体产品产量显著提高,在某些情况下高达2%,使他们能够充分发挥并行s2测试的好处。
下面的图1展示了一个示例站点产生规则的一个站点之间的收益率偏差大于10%的总体平均剩余站点会发出警告,并通知操作工程师采取具体行动。在这个例子中,用户还可以设置触发器产生偏差的跨多个网站或可以监控网站收益率相对于总收率。
图1所示。收益率的影响规律
图2显示了结果引发s2规则。当网站网站收益差额大于10%(几乎70%在这种情况下),发出的一个警告。这个警报使操作工程师制造地板上立即采取纠正措施,在这种情况下是专门看测试网站# 4。操作工程师可以决定暂时关闭测试,直到问题完全识别和解决或者他们可能会选择暂时关闭网站# 4,同时允许剩下的网站继续操作。无论哪种方式,采取立即行动,产品成品率损失立即在网站# 4是可以避免的。
图2。现实世界的例子引发s2规则
站点规则是一个有效和高效的方式使用大数据分析,使实时24×7监测站点的具体问题,可以提高测试效率以及整体产品产量。使用正确的大数据分析方法,早期检测晶片的网站具体问题排序操作(缩放操作,测试两个网站/着陆成千上万的网站/着陆)也可以帮助提高质量,减少不必要的后续伴随测试认为坏的死,从而降低破坏死亡的风险。
今天,OSATs把大数据分析和站点解决方案融入他们的环境有信心,他们可以很容易地追踪并立即回复网站具体问题发生时,即使他们正在测试多个部分来自多个客户在多个并行测试人员。王智立制造商利用站点数据分析现在有了一个有效的方式并行监控所有测试网站为了检测站点变化可以影响产量和质量,降低整体生产成本。
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