事后在各次支持大数据分析证明。
你知道好的部分都必需通过晶圆测试,最终测试和系统级测试和被运到你的客户。然而,我们都知道,一个已知的好部分或设备有时不会呆好和过早可能最终失败,标记为一个RMA(由客户返回材料授权)。但为什么有些好的部分失败和其他早期持续他们的预期寿命吗?此外,如果你的客户没有零容忍的质量和可靠性的问题,需要严格的最小DPPMs(缺陷ppm),你怎么能保证你的客户,你有见过他们的需求吗?
事实证明,它不再是一个大谜为什么有些好的部分倒早,为什么别人不。关键在于在捕捉的数据在整个制造过程,就像一个集体DNA档案。在几乎所有情况下,零件之间有很强的相关性,通过所有必要的测试但是失败过早地根据他们的表现并与其他已知的好的部分在制造业。如果你有预见未来的能力和防范这些边缘好设备被运到你的客户,避免早期现场故障?然后引出了一个问题,“难道你想阻止这种事的发生如果你能吗?”
好消息是,与今天的复杂和综合异常值检测(OD)算法通常(也称为平均测试或拍一部分),结合大数据分析引擎为半导体和电子工业,有办法确保严格质量的措施。在一起,他们可以用来创建一个“质量防火墙”,满足客户的DPPM需求也保护您的产量要求。挑战因此我应该成为哪种类型的OD算法实现和如何自动化这个过程提高效率?
OD算法可以分为三个(3)类别:参数、地理和混合。参数技术依赖分析的实际测试数据,以确定是否一个特定的死亡或参与问题应该标记和价值可言,即使它已经通过了所有必需的测试,因为它看起来像一个“局外人”相比,类似死亡或部分。地理技术另一方面看更多系统性的趋势,一个好死的质量可以成为“怀疑”根据其地理接近其他失败的死引发了最终成为一个RMA的潜在风险更高。混合动力技术参数数据结果和时考虑地理景观识别离群值。
在其最简单的形式,parametric-based OD算法可以简单进行单变量孤立点检测的是我写的上一篇博文更精确的统计计算测试限制派生和每个参数检验,而不是使用通用设备规范限制产品数据表中所有的测试。设备规格范围太宽可能允许“局外人”,偷偷地穿过,导致质量差部分被运送到供应链。然而,更复杂的异常检测技术,如二元和多元关联多个测试结果的一致性同时突显出额外的局外人,一直隐藏在使用单变量异常值检测。而二元是指关联两个测试同时,多元是指三个或三个以上测试同时被阐述。通常情况下,需要更复杂的资源密集型算法进行多变量分析,但提高质量的潜在优势通过识别那些找离群值不能被发现使用一元或二元方法。
下面的图1展示了一个真实世界的二元例子结合在两个测试结果显示高相关性对于每一个晶片除了两个死。尽管这些骰子分别通过各自的测试,结合他们的测试结果突显了一个事实,这两个设备操作不同于其他的好死在这晶片;差异可能表现后被运往客户。
图1所示。二元离群值的例子
Geographical-based OD算法另一方面往往更直观,因为他们看的整体景观两个好的和坏的死在彼此的相对距离在确定如果认为好的模具或设备应该标记和封存的预防措施。有几个geographical-based技术但最常见的是集群或GDBN(好死在坏邻居)和z轴帕特(ZPAT)。
下面的图2显示了另一个真实世界的例子后运行一个集群/ GDBN OD算法在晶圆测试测试。注意蓝色阴影死之前通过晶圆测试测试但现在标记为异常值,因此recategorized坏死因为他们邻近的一群坏死去。设备针对高端市场领域如汽车,这种类型的异常检测是必不可少的DPPM维持非常低的水平。
图2:地理集群/ GDBN离群值的例子
下面的图3显示了一个实际的例子,z轴帕特(或ZPAT),是用来识别微妙的系统故障造成的问题或设计/过程交互过程。检测到异常值叠加所有晶圆的测试结果在很多和比较每个死去的好/坏状态基于其x - y位置在整个很多。在这个例子中,25-wafer很多,只有两个骰子48胜34负的x - y坐标表示的两个25晶圆测试一样好。结果,ZPAT算法识别异常值的两个骰子,re-bin骰子一样糟糕。
图3。地理ZPAT离群值的例子
一旦你已经确定了所有的OD算法你想使用,需要创建一个可执行的流程,将自动序列通过每个算法要运行如下图4中的示例所示。
图4。自动化的异常值检测规则流拍
使用多个OD算法在序列时,执行顺序是很重要的,因为被标记为离群值,并自动re-binned死去,他们将不再被后续的算法分析,因为他们不再是“已知的好死”,被前recategorized算法。因此,在战略上放置有一个好处某些算法之前,其他算法。决定用什么算法取决于产品的类型和偏好的产品负责人。
如果质量是一个重要的关心你或你的最终客户,那么就没有更好的方法来确保最小DPPMs在运设备比使用异常检测技术作为最后一道防线捕捉潜在的坏设备。这是最有效的和行之有效的方法来创建一个虚拟“防火墙”质量和实现质量目标。
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