芯片良率预测方法、装置及计算机可读存储介质与流程

芯片良率推测方法、装置及计算机可读存储介质与流程随着全球化的趋势以及消费市场对更小、更快、更低功耗的需求，半导体行业成为了崛起的行业之一、在半导体制造过程中，达到较高的芯片良率是至关紧要的，由于很多工艺步骤和材料都切实影响芯片的质量和成本。为了确保芯片生产的牢靠性和效率，工程师不断努力提高芯片良率。推测芯片良率是有效的优化芯片制造过程的关键因素之一、在本文中，我们将探讨芯片良率推测方法、装置及计算机可读存储介质与流程。一、芯片良率推测方法：芯片制造公司通常使用各种模型来推测芯片良率。这些模型基于不同的建模函数和算法，后面介绍几种推测方法：1、基于统计推断的方法：该方法利用统计工具和信息学技术对测试数据进行分析和处理，最后推测芯片的良率。它的核心概念是，该模型使用过去的测试数据作为输入，然后将它们与制造流程的参数相关联，以除去测试偏差。这种方法通常包括因子分析、变量选择、参数建模和数据仿真。2、基于人工智能的方法：这种方法利用计算机算法，如决策树、神经网络、支持向量机、聚类等，从数据中推断出关系并推测芯片良率。与基于统计推断的方法相比，它能更好地适应多而杂的制造过程和不稳定的生产环境。3、基于物理建模的方法：该方法通过数学建模和仿真来分析芯片制造过程。该方法通常使用数学公式和理论方程来推测芯片的良率。这种方法需要精准明确的物理模型和物理参数，由于它们是从试验测量数据推导出来的。二、芯片良率推测装置：芯片制造过程涵盖多个设备和工艺流程，芯片良率推测装置通常由以下构成部分：1、测量器件：测量机器人通常用于取得芯片的测试数据。包括自动测试设备（ATE）和测试良率分析仪（YieldAnalyzer）。2、数据处理单元：在芯片测试过程中产生的测量数据可以存储在本地或云，以备访问和分析。数据处理单元包括计算机和存储设备。3、良率推测程序：推测程序是使用各种建模算法从测量数据中推断出芯片良率的软件模块。这些程序通常也可以自适应，即在新数据集上使用以前学习到的模型进行推测。三、芯片良率计算机可读存储介质与流程：芯片制造公司通常使用多种存储介质来存储流程数据、设计数据、测试数据、应变数据等信息。这些存储介质通常是计算机可读的，以使芯片良率推测程序可以从中访问和分析数据。以下是芯片良率计算机可读存储介质和流程的一些示例：1、良率推测数据库：该数据库存储芯片测试数据、生产过程参数和推测结果等信息。数据可以通过本地网络或云访问，以便与制造过程中的其他部分进行交互。2、设计数据存储：存储设计原型、虚拟原型和芯片逻辑信息等，可以作为将来新产品的参考。3、生产过程存储：该存储介质存储制造过程中每个阶段的数据，包括试验、设备参数、制造材料以及制造费用等。四、芯片良率推测流程：芯片良率推测是依据芯片生产过程中所收集到的测试数据进行建模和推断的过程。以下为芯片良率推测流程的一些核心步骤：1、收集芯片测试数据：可以使用测试设备或手动测试来取得大量的测量数据。测试数据包括功能测试数据、电学参数测试数据、退火测试数据等等。2、数据处理：对测试数据进行处理、清理和标准化，以便在待建模数据集中进行使用。3、数据分析和模型构建：使用一种或多种建模算法从处理过的数据中推断出芯片良率。这包括初步因子分析、数据可视化、模型构建和仿真等过程。4、评估和比较不同模型：使用不同的评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均肯定误差（MAE）、相关系数等指标，对不同的推测模型进行评估和比较。5、推测芯片良率：利用分析出来的模型对新测试数据进行推测，对推测结果进行分析和评估，反复调整参数以取得更高的推测精准明确度。总结：芯片良率推测对半导体制造来说是一项紧要的挑战。通过使用科学的、高效的方法和装置，芯片制造公司可以更好地把握制