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无声数据破坏


缺陷可以从任何地方渗透到芯片制造中,但在高级节点和高级封装中,问题变得更加严重,因为引脚访问的减少会使测试变得更加困难。Ira Leventhal,美国应用研究和技术的副总裁,在美国,谈到了什么是导致这些所谓的无声数据错误,如何找到它们,以及为什么现在需要更多的技术支持。»阅读更多

自动光学检测


建立良好的自动化检查模型需要收集更多的数据,包括好的和坏的数据。advest的研发工程师Vijay Thangamariappan解释了如何开发自动化光学检测模型,以数千针插座为例,说明机器学习如何帮助将缺陷退货率从2%降至零。他还解释了如何实现…»阅读更多

汽车集成电路零缺陷的竞赛


组装厂正在对汽车集成电路的方法和流程进行微调,优化从检验和计量到数据管理的一切,以防止逃逸并减少代价高昂的退货数量。如今,在汽车芯片市场上,组装缺陷占半导体客户回报的12%至15%。随着汽车零部件数量从…»阅读更多

端到端分析何时何地有效


随着数据在所有制造步骤中的爆炸式增长,从晶圆厂到现场利用数据的承诺开始得到回报。工程师们开始跨制造和测试步骤连接设备数据,使得以更低的成本更容易实现产量和质量目标成为可能。关键是要知道哪个工艺旋钮可以提高产量,哪些故障可以更早地检测到,以及哪些故障可以更早地检测到。»阅读更多

在IC分析中寻找和应用领域专业知识


在描述数据分析平台的数据输入和输出的幻灯片背后,隐藏着提高晶圆厂产量的复杂性、努力和专业知识。随着半导体器件收集的数据海啸,晶圆厂需要具有领域专业知识的工程师来有效地管理数据并正确地从数据中学习。天真地分析数据集可能会导致无趣的结果。»阅读更多

汽车芯片制造商将价格降至10ppb


如果汽车制造商每年只筛选100万件零部件,工程师如何向他们交付10亿分之10的缺陷部件?答:通过理解故障机制并主动筛选它们。现代汽车包含近1000个集成电路,必须在汽车的寿命(15年)内运行。这使得对质量的期望越来越高。虽然10 Dppm曾经是一个可靠的基准,但……»阅读更多

组合不同类型Fab数据的巨大回报


收集和组合来自不同制造工艺的不同数据类型可以在提高半导体产量、质量和可靠性方面发挥重要作用,但要实现这一点,需要整合来自各种不同工艺步骤的深厚领域专业知识,并筛选分散在全球供应链上的大量数据。半导体制造IC数据…»阅读更多

端到端的跟踪能力


尽管有ISO 26262和IEC 61508等标准,但在供应链和从设计到制造的流程中仍然存在脱节和差距。Arteris IP的营销副总裁Kurt Shuler深入挖掘了缺失的内容,即为什么在一个领域所做的改变并未在其他领域以及整个产品生命周期中得到反映,以及为什么流程的各个不同阶段并不总是匹配……»阅读更多

连接不同数据的使能器和障碍


制造过程的每一步都在收集更多的数据,从而提高了以新方式组合数据来解决工程问题的可能性。但这远不是一件简单的事,把结果结合起来并不总是可能的。半导体行业对数据的渴求从制造过程中产生了海量数据。此外,半导体设计大大小小的现在哈…»阅读更多

处理平行测试站点到站点的变化


使用相同的ATE并行测试多个设备可以减少测试时间和降低成本,但这需要工程技巧来实现。最小化每个被测设备(DUT)的测试测量变化是一个多物理场问题,在每个新工艺节点和多芯片封装中,这是一个越来越重要的问题。它需要同步的el…»阅读更多

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