提高产量、可靠性数据

大数据的技术整理大量数据来识别畸变开始找到一个家在半导体制造,由于汽车等新的需求在安全至上的市场以及封装芯片在智能手机的价格上涨。

异常值的合理过程发现数据点在正常distribution-isn不是一个新想法。它已经被用在一种或另一种形式。但随着质量和可靠性提高的必要性,更正式的方法和工具是新兴和部署。

在汽车行业,推动了汽车电子的一部分顾问(AEC),建立推荐标准部分用于关键汽车系统(如安全气囊传感器和自动制动系统控制。汽车制造商有这些需求传递给他们的半导体供应商。

“人们建造芯片为汽车企业不得不做这个额外的步骤,即剔除离群值基于失效概率更高,”韦斯利·史密斯指出,产品Quantix集团主管导师,西门子业务。“但这是一种黑色艺术。你问人扔掉的部分,通过他们所有的规格和似乎另有完美的部分,但这只是一点点不同地区在同一晶片或很多。有些人这样做,即使他们不相信它,因为他们的客户需求它。”

这并不总是顺利。客户往往不愿意支付扔掉。

汽车只是一个地方,这正在发生。顶级智能手机制造商已经跳进水里,坚持他们的供应商满足非常严格的可靠性准则。

“当手机回到商店不得不替换他们,伤害他们的品牌声誉,”史密斯说。“领先手机制造商正推动他们的供应商,将复苏需要离群值去除由超高卷。100亿年的背景下手机,如果你认为即使1 1000年回来,这仍然是一个巨大的数字。”

测试和异常值检测
其中一些问题被在生产或测试。孤立点检测的需要,进一步挖掘问题的根源,而不仅仅是确保设计按预期的方式工作。

“如果与芯片设计的一个基本问题,这不是制造业做什么,”大卫说公园,全球市场营销副总裁最优+。制造”的担忧,包括确保没有被装运,不符合质量要求的半导体厂商。非常不同的可靠性。如果有人构建一个芯片,本质上是不可靠的,如它应该持续10年,实际只持续三年,生产测试过程会说,‘它通过了所有的测试很好,它的功能。的可靠性是一个插件,这就是为什么老化测试是为了确保芯片持续只要预期的寿命。如果芯片没有故障安全措施,你可以做老化测试。但是没有合适的设计方法被应用,ISO 26262,突然芯片可以失败。制造过程不会能够验证。”

这是异常值检测实践发挥作用的地方。

”与PPM (PPM)的概念,问题是你的生产过程是否足够好,绝大多数你航运是好的,”说公园。“这是大数据分析。你想要保证这些设备将函数的设计师和公司预计他们的功能。质量防火墙是必不可少的半导体制造商,以确保它们是航运只有最高质量的设备,比最高的可靠性不同的设备。制造并不能保证可靠性。它保证质量。质量仍然是重要的,因为你不想早失败的设备。和质量检验的一个重要部分是异常值检测,这是一个的所有的好地方,因为一切都通过了每个测试。但当他们都是排队,有些不像其他人。这并不意味着他们是坏的。 It just means they are different. In the concept of manufacturing where you are hoping to manufacture everything that is the same, the outlier detection is really key.”

更有效地使用数据
做以上的工作的关键在于梳理数据已经存在差异。来自各种数据源的数据,包括晶圆排序,最后的测试,系统级测试和老化测试的工程总监Karthik Ranganathan说天体电子学。

这是一个常见的做法在晶圆测试阶段,Ranganathan指出。“假设一个特定的死是坏的。(测试工程师)修改了晶片地图都周围邻死也是坏的。或者他们做一个Fmax(频率最大)分布在晶圆级别,并指定,任何由3σ的Fmax离均值将地图上的晶片昨日表示,所有这些死亡被认为是坏的。这样做很容易在晶圆测试水平在死之前被打包。”

一旦包装模具,必须使用一个数据库来处理的数据量。但仍有差距,需要关闭。

“在体系结构中存在一个根本性缺陷,”他说。“你只能使用前测试的参数在所有收集的数据的步骤。你不能使用收集到的数据在当前的测试步骤,因为你没有其他可用的数据块。阻止了很多人会大规模使用这种方法。我看到这在晶圆级,我看到它在最后的测试,在系统级测试和老化。人们使用的数据最终测试驱动一个装箱的决定。但是如果他们想要使用数据从系统级测试或老化来驱动一个装箱的决定,高度质量意识的客户可以通过添加一个额外的(异常值检测)测试步骤或额外的处理步骤。如果他们后处理系统级测试完成后的数据,然后在完成燃烧后,您介绍另一个步骤能够做这项工作。”

图1:多个设备体积诊断。来源:节奏

设定的期望
的优势是,它考虑的引入在包装过程中,导师的史密斯指出。“如果你介绍任何虚假边缘,当你经历了某种形式的包装和处理,然后你这是最后一个测试。不利的一面是,如果你本东西你正在失去一个多死。你失去一个包装部分,积累了更多的价值不仅仅是生的死因为它经历了更多的步骤。通常是更具成本效益的捕捉到他们的身影在晶圆级,但在最后的测试水平有些人不做晶圆测试。他们盲目建设,就直接进入包和他们只测试一次。在这种情况下,你没有多少选择。”

这里的关键是理解异常值检测的实际价值,这可能不同客户或市场。

“你需要了解的主要目标是什么,”凯文张说,业务发展和工程的副总裁日月光半导体。“你正在试图做的是确保你有足够的利润在你的设计即使你遇到最糟糕的角落。这是至关重要的,因为有更少的时间要做完整的描述在某些情况下,企业纷纷产品市场。”

但能够符合这一设计通过生产流程需要一些计划。

“理想的解决方案将允许这种动态后期处理而不需要添加一个测试插入,“Ranganathan说。“这就是客户正在寻找。在那之前,这是一个客户细分功能,一些军事,格力汽车客户或高端服务器客户使用。但它不会接受大规模采用在包级别。”

具体地说,什么是需要解决测试与离群值筛选相关的成本,他说。“大多数公司乐于投资在数据库中。他们想要跟踪多个原因。例如,如果他们有一个RMA回来,他们希望能够跟踪,死一切。他们想用这个数据收益率提高,等等。是一个基本的问题是增加测试步骤或一个处理步骤,和具体步骤所花费的时间。如果你需要运行一个脚本在系统级测试或正在做老化,甚至,这增加了5秒钟的时间来解析这些数据在DUT坐在套接字,这是完全不可接受的客户。拿走时间从测试本身。”

根源分析
实现可靠性和质量要求也取决于理解为什么一个设备失败的开始。这是根源分析的重点,是异常值检测的另一个方面。

“孤立点检测的是像一个侦探游戏,”罗伯Knoth指出,数字和结果测试和汽车产品经理节奏。“这可能是也可能不是一个问题。其严重性可能或不可能记下一个系统。但它仍然是一种可用的系统,但不是一个本系统。这是一个很好的EDA协助区域,因为有很多不同的方法,你可以攻击的是故障或性能下降的根本原因。”

这不仅仅是识别一个坏的部分。

“这很有趣,很高兴知道你不船坏的部分,客户支付他们发火,但更有趣的是,为什么“Knoth说。“为什么是坏的一部分吗?防止坏运很重要,但它的一部分的方式更有价值的客户和工厂知道为什么。他们通过在某层有问题吗?或者是某一块的路由太拥挤,也许他们应该给更多的空间吗?还是铸造定义过于激进间距规则?

有两种方法可以看根源analysis-single死/精度和体积,包括大量的死亡。

从“精度”的角度,精度和分辨率的概念是至关重要的。“准确性”,这就是为什么我认为这是一个失败。“你是多么正确?它本质上是一个得分。我可以告诉你我的想法是正确的答案,但如果我不帮助你是错误的。然后,决议。因为我们收集统计信息我要想出也许5或6或10然而许多潜在的失败原因。较低的人数越好,因为还有更少的调查。我们想争取精度高,但一个非常高分辨率不像,”这是50的原因你可能失败。”,没有帮助。我们发现它是非常有用的不是看问题在一个孤立的上下文。非常紧密的自定义布局工具之间的集成和数字分析是非常关键的。”

他指出,许多客户认为工厂会照顾问题产生斜坡。”的人开始行动,真的投资于自己的理解诊断——这是专业公司——他们得到投资回报,因为他们告诉参与讨论,无论是与客户现场返回或包装或铸造在斜坡上和产品体积。很快他们看到一块不同的EDA基础设施的投资和工程一点时间。钱存在银行的上市时间,可靠性和质量。它让他们被告知参与者而不是乘客。”

结论
最终这一切归结为是离群值做算收益的损失。由于多个原因,更少的更好。

“越是集中你的过程,更多的控制,可能你会离群值越少,”史密斯说。“最开明的客户的异常数据,他们使用它不仅对装箱,但向工厂反馈过程来找出如何可以改善和控制生产流程。如果你使用的数据,而不是看到额外的产量损失你可以获得收益,因为减少离群值的过程中你也尽量减少失败的死亡。失败模自动的被抛弃,而是在离群值的问题你可能会看到更少的失败的死。”

他建议所有这一切的未来方向可能包括自动化的过程RMA部分分析了自动找出哪一种算法可能会抓住他们,而不必做手动过程。“如果所有的数据存储,你可以多次再加工数据,想出一个答案说,‘不,我们不能发现它,”或者,“看起来我们可以。”,如果你使用多变量帕特(平均测试部分),而不是直接动态帕特,什么将会影响所有其他死吗?假设你分析这50,但所有其他5000在相同的很多吗?你有多少产量将放弃如果你跑?所以你运行它对所有零件从相同的晶片或很多,算出成品率损失是否会被接受,你可以平衡这两个。也可以有一些机器学习的应用和这些事情来帮助解决这些东西。”

这个过程并不是自动化的今天。但是有机会共享数据通过测试和制造过程,甚至可能恢复到初始设计从一开始就可以避免这样的问题。有很多人看如何召集了所有的这些作品更好的未来。

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