汽车芯片对可追溯性的需求

总有一天，你的爱车会自动开到修理厂进行召回，它使用的调度应用程序既高效，又能优先考虑哪些车辆需要先修理。但这还有一段路要走。目前还无法主动识别问题。

要做好准备，今天数据分析系统需要开始支持有针对性的召回，实现预测性维护，并尽早识别现场质量问题，以便汽车制造商为ADAS 4级和5级做好准备。现场质量问题通常源于新的可靠性故障模式或影响电路性能的未建模机械应力。但如果没有对数据进行更深入的研究，汽车制造商和一级和二级供应商就无法做出适当的回应。

可追溯性，即为电子设备提供唯一ID的能力，为连接目前在各个制造步骤中孤立的数据提供了基础。SEMI去年推出了一项新标准，满足了汽车行业连接数据点所需的要求。通过将这种技术与数据共享相结合，如果汽车制造商坚持可追溯性，他们就可以掌握主动权。

图1:整个供应链的设备可追溯性。来源:半

在电子大海捞针
今天，如果有问题，你的汽车的检查引擎灯就会亮着，需要意外地去修理店。忽视这一点可能会导致损坏你的车或你自己。今天，你收到一张明信片或一封电子邮件，通知你你的汽车需要更换零件。随着高田气囊安全问题的幽灵萦绕七年，而来临ADAS在驾驶4级和5级汽车时，汽车制造商将需要在召回和预测性维护方面更加主动。

召回通常源于复杂系统中涉及单个组件的可靠性问题。在高田安全气囊的案例中，气囊中使用的气体的性质在产品的使用寿命中发生了变化。就现代汽车电子产品而言，召回可能涉及任何数量的细微问题和部件。

目前最大的问题与封装故障和板焊锡凸点有关。但考虑到集成电路制造工艺与汽车中所经历的机械和温度应力之间的复杂关系，故障的确切原因仍然不容易诊断。

考虑纳米压痕(机械应力)对互补金属氧化物半导体设备的特点。大众在董事会层面发现了三家不同IC供应商的质量问题。在2018年国际可靠性与物理研讨会上发表的一项研究中，研究人员使用28nm CMOS SRAM电池演示了纳米压痕存在时晶体管特性的变化。当压力消失时，晶体管恢复正常。这将机械应力的影响降低到一个全新的水平。压力一直存在，但现在它们正在对当前的技术产生影响。

随着先进的半导体技术，没有人知道汽车电子供应链等待着什么样的新的故障机制。

公司高级解决方案副总裁Dennis Ciplickas表示:“随着汽车计算需求转向最新技术，硅故障将比过去高得多。PDF的解决方案．“生命安全是一回事，但产品质量是另一回事。你可能会有东西总是坏，所以产品质量可能是跨制造步骤连接数据的一个重要短期驱动因素。”

为了满足汽车行业对质量的严格要求，来自制造过程的反馈至关重要。但你不能测试你不知道的东西。

此外，通过汽车的现场数据，您可以查看半导体和电子供应链数据，以便更好地了解现场潜在问题的信号，并确定降低风险的措施。然而，获取汽车的数据并将其与制造谱系联系起来，以了解为什么会出现故障，以识别是否存在更大的模式。所有这些都需要可追溯性。

追踪硅器件制造来源
为安全关键应用程序提供芯片或其他电子元件的公司没有错过这一点。

“对我们所有的客户来说，最大的问题是可追溯性，”John O 'Donnell说yieldHUB．“你需要能够在数据库中搜索一个芯片，看看它在晶圆排序中的位置，它在模块方面的位置，看看这个芯片与其他芯片的表现如何。每个人都在寻找它，而现在他们并不总是确定他们将如何做到这一点。但他们意识到他们必须这么做。我们有模块和最终测试的数据和晶圆启动的一致性。我们的客户可以访问模块数据。我们向他们保证，在几秒钟内，他们就可以追踪数据，从模块一直到晶圆排序。由于没有足够的测试数据，可能在该领域中存在一个不明显的常见故障。但是现在你可以把所有这些骰子关联起来如果你知道这些模块在场中的位置。这将很快成为可能。 So now if you have a die that behaves in such a manner, and all the other die behave that way, you should be able to tell which modules they each went into.”

SEMI可追溯性标准委员会一直致力于制定整个供应链的可追溯性框架。在SEMI T23(2019年批准)中，从晶圆到多芯片设备都需要一个唯一的设备ID，这些设备可以通过供应链传播。正在研究的是通过区块链技术共享数据来增加安全性和防伪能力。所以，电子设备的天意是已知的。

半导体idm和晶圆代工厂长期以来一直使用芯片id来跟踪缺陷计量，并为晶圆制造提供反馈机制。他们使用芯片id将晶圆排序测试数据前馈到组装步骤和封装级测试。移动到客户的包级id可以由客户进一步跟踪。但是封装id不需要与芯片id相关联，因为没有要求任何人都可以读取这些id。

如果符合SEMI T23，那么制造商的设备id可以在整个供应链中共享。

这对于有高可靠性要求的硅的最终用户很有价值，比如网络骨干、医疗植入物和汽车制造商。如果每个供应商都有一个设备ID，并且它在后续的制造步骤和最终使用系统中是可读的，这有助于电子设备的分析。然后，可以将供应商之间的数据连接起来，以便更深入地研究数据。

SEMI T23通过指定最低要求来实现这种数据融合。为了可跟踪，标准规定设备供应商必须为每个设备提供唯一的设备ID，并且该ID必须是外部可读的。此外，它要求来自设备供应商的制造和测试数据能够连接到设备ID。如果所有接触电子设备的供应商都符合该标准，那么就有可能确定测试覆盖范围的差距，支持有针对性地召回可疑部件，并在整个供应链中共享数据。

该标准对于设备ID的实现是不可知的。SEMI维护一些特定的设备ID (T7, T9, T19, E142)， IEEE指定电子芯片ID 1149.1-2013。不需要为数据提供设备ID。这可以由供应商之间的个人保密协议处理，也可以由第三方处理。

那么，这一切对这家汽车制造商意味着什么呢?

想想汽车制造商系统中出现故障的部件。在返回中心，他们可以读取所有的设备id。一个罗马数字(多芯片模块)发货到PCB厂商有以下设备id:

MCM_Test_Device_ID MCM_Assembly_Device_ID2. DieA_Sort_Device_ID DieA_Fab_DeviceID。3. DieB_Sort_Device_ID DieB_Fab_DeviceID。4. DieC_Sort_Device_ID DieC_Fab_DeviceIDDieD_Sort_Device_ID DieD_Fab_DeviceID

此功能使汽车制造商能够向前一个制造步骤声明“我有这些故障”，并声明“这是与每个故障相关的设备ID列表”。这使他们能够绘制出每个设备故障的制造谱系。一旦确定了共性，就可以将其用于识别供应链制造过程中的设备，从而防止有缺陷的部件进入汽车，或者识别汽车中已经存在的需要召回的部件。

多个数据分析供应商都指出了连接整个供应链数据的价值，从而能够识别现场质量和可靠性问题。

“1-2级电子产品和新的制造/包装技术存在时间相关性，”PDF的Ciplickas说。“随着包装变得越来越复杂，芯片的数量也在增加，这种技术出现问题的可能性也在增加。然后，可追溯性和连接数据的能力，晶圆和封装测试数据以及批量和组装级别的故障历史，材料批次等变得很重要。我们需要这些数据来了解问题、根本原因以及问题的普遍程度，以便进行正确的召回。”

不过，这只是整个谜题的一部分。多芯片模块和多芯片包增加了另一个级别的可追溯性要求，因为并非所有芯片都来自同一供应商。

“汽车行业尤其需要考虑如何与电子产品相结合，因为电子产品的价值将会上升，未来几年汽车的内容将会疯狂增长，特别是在ADAS和电气化方面，”福特汽车业务发展高级副总裁Rich Rice说日月光半导体．“所以，他们将不得不考虑什么是最好的方法。我们开始看到，做出决策的不一定是连接所有点和所有电路的最便宜的东西，而是更可靠的东西，可以减少故障和退货率。”

将可追溯性添加到这些类型的方法中同样越来越有价值。公司半导体事业部副总裁兼总经理Doug Elder表示:“在用数据让汽车行业兴奋不已，因为最终这意味着不再有召回事件发生。OptimalPlus．“这一切都与预测模型有关。那么，如果一个相机在某一天坏了，是什么让这个相机坏了?流程步骤有变化吗?这不仅仅是部分。是焊锡机还是测试仪漂移了?我们能做的就是把误差的容许度加起来。如果你能让汽车制造商使用一个贯穿整个供应链的公共平台，那么你就可以开始把所有这些东西联系在一起。”

跟踪执行
作为一个严格管理供应链的行业，汽车制造商应该欢迎一个可追溯性标准，从而能够管理货物以及与之相关的数据。虽然无人驾驶汽车的前景可能被视为一个长期因素，但在今天，仅仅是对零部件质量的管理就已经提供了足够的动力。半导体器件不仅用于ADAS电子模块，还用于整个汽车，例如燃油喷射和制动系统。这些也会影响安全。

“合格的汽车产品需要满足全面质量管理的审核要求，”Ron DiGiuseppe说。Synopsys对此汽车IP市场部总监。“尽管在汽车16年的使用寿命中，每10亿个缺陷中就有10个，但确定故障来源的能力也需要到位。”

更多问题需要解决
软件为这一切增加了另一层复杂性，特别是涉及到可追溯性。汽车中软件的数量正在显著增长。然而，并不是所有的软件都暴露出来了，也不是所有的软件都可以修复，而且几乎不间断的算法更改使得很难跟踪更改导致硬件功能出现问题。到目前为止，这超出了硬件行业的范围。

“如果你正在运行的软件在算法中有一个错误，这可能与另一个算法不匹配，”at的人工智能架构师拉胡尔·辛格尔(Rahul Singhal)说Mentor是西门子旗下的企业．“在这一点上，唯一的解决办法是增加冗余和系统级的方法。制造汽车制造商购买的系统的OEM必须为此提供适当的指导方针。如果你有软件错误，这可能取决于个别应用程序。”

最重要的是，即使制定了标准，也不意味着制造商会实施它们。在为ADAS 4级和5级做准备的过程中，汽车制造商已经需要可追溯性来提高质量。在生产过程中发现的每一个缺陷部件，估计成本都会增加10倍。由于严格控制供应链的历史，以及越来越多的电子产品供应商进入这条供应链，汽车制造商可以要求供应链中的每个人都符合SEMI T23标准。汽车制造商已经开始加入SEMI，这可能意味着需求正在到来。

接下来是什么?
虽然从理论上讲，所有来源的数据都可以用于提供对电子部件行为的细致入微的洞察，但实现这种功能的成本在于实现可追溯性以及供应商之间共享数据的信任。

至少，现在关于可追溯性的讨论比过去多得多。Ciplickas说:“长期以来，医疗设备一直有动力要求可追溯性，在汽车方面，它与成本有关，当然是声誉，但主要是与成本有关。”“在什么情况下实施所有这些措施才具有成本效益?”

其他人也同意。奥唐纳说:“在云端、区块链、汽车和5G中运行的人工智能，可靠性和可追溯性至关重要。”“你需要非常快速的可追溯性，并易于提取，以运行机器学习软件，以及考虑任何环境变量的能力。”

在这一点上，供应链中供应商之间的数据共享不是常态。即使是SEMI T23也声明不需要设备ID的数据，并承认共享数据可能需要各个供应商之间的保密协议。这在共享从晶圆厂到汽车的数据方面产生了官僚主义，同时也限制了当前的数据分析生态系统。

尽管如此，当所有来源的数据聚合时，汽车供应链中的每个人都有学习、改进、降低成本和生产更高质量产品的潜力。可追溯性是必要的，但并不足以实现这一切。

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