傳感器+機器學(xué)習(xí),節(jié)省測試時間和成本
機器學(xué)習(xí)和集成電路制造設(shè)備中結(jié)合了更多的傳感器,這為晶圓廠和封測代工廠對于針對性測試和更快吞吐量創(chuàng)造了新的可能性。
這種做法的目的是為了提高質(zhì)量,降低制造復(fù)雜芯片的成本。在最先進的節(jié)點上,制造復(fù)雜芯片所需的時間正在增加。隨著晶體管數(shù)量的增加,更多的芯片被添加到電路板或封裝中,這導(dǎo)致了需要更多的時間去測試這些器件,也增加了總體成本,如果測試時間保持不變,就會降低被測設(shè)備在其生命周期內(nèi)的可靠性。所以,我們有必要區(qū)分哪些設(shè)備確實需要徹底測試,哪些設(shè)備已經(jīng)在硅材料中得到了充分的驗證。這相當于對一個測試套件進行修剪,但是這個需要收集足夠有用的數(shù)據(jù)來進行調(diào)用。在過去這很難做到,但是隨著更多傳感器的參與,生成了更多的數(shù)據(jù),我們就可以更細致的查看數(shù)據(jù)并從中進行有效識別模式。PDF solutions公司表征解決方案副總裁DenNIs Ciplickas說:“如果能建立一個準確率達到99.99%的模型來預(yù)測芯片何時會老化,那么你就可以跳過芯片老化的過程,從而節(jié)省成本?!辈还苣阍O(shè)定的比例是多少,20%、30%或50%的跳躍率都可以,這將節(jié)省老化成本。而且數(shù)據(jù)越多,預(yù)測就越準確。困難在于如何連接正確的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)這一點。所以如果你所有的數(shù)據(jù)都在封測代工廠上運行,從晶圓排序、組裝,到最后的測試都在那里,你就可以整合所有的數(shù)據(jù)并從中做出預(yù)測。但如果你在不同的地方進行的這些工序,那就必須從多個地點合并數(shù)據(jù),這就需要一個系統(tǒng)來做到這一點。”老化測試用于檢測芯片中各種元件的早期故障。在過去,這類數(shù)據(jù)是通過數(shù)據(jù)交換共享的,雖然有用,但還不足以消除測試。Ciplickas說:“最初,數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡(luò)背后的初衷是建立一個數(shù)據(jù)庫,這樣你就可以看到你的供應(yīng)鏈。”“機器學(xué)習(xí)現(xiàn)在可以讓你把許多不同的功能放在一起,來做一些新的事情,比如預(yù)測?!彼酝ㄟ^從傳感器獲得的數(shù)據(jù),就可以控制老化成本。下一個步驟是使數(shù)據(jù)能夠以連貫、連接的方式一起流經(jīng)不同的站點,通過這些來進行預(yù)測?!睂嶋H上,這就是一種將全流程的各種組件描述的更加精細,并精確地消除不必要的測試。OptimalPlus副總裁兼總經(jīng)理Doug Elder表示:“現(xiàn)在,你可以在進行晶圓排序和最終測試的豎井中連接所有數(shù)據(jù)源,以確定故障來自何處。你可以減少你的測試集和疑似老化的區(qū)域,你也可以運行機器學(xué)習(xí)算法來修復(fù)測試和改進你的方法?!痹谶^去,在現(xiàn)場實施之后,可能需要幾個月或幾年的時間才能顯現(xiàn)出生產(chǎn)問題。其中一些問題可以通過軟件來解決,比如智能手機的天線問題,在技術(shù)被取代之前,這些問題一直運行良好。但隨著越來越多的芯片被用于工業(yè)和汽車應(yīng)用上,這種方法已經(jīng)不再適用。Elder表示:“如果你能在檢查中或老化階段發(fā)現(xiàn)這些問題,那么你就能將老化測試時間減少10%到20%?!薄斑@對制造商來說是個很大的數(shù)字。在實時情況下,通過查看自適應(yīng)測試時間的減少量,估測哪些測試沒有失敗。這樣就可以減少測試時間,并且你可以通過一個閉環(huán)系統(tǒng)將其添加回測試循環(huán)中,該系統(tǒng)可以包含從晶圓排序到最終測試的所有內(nèi)容。此外,重新測試也會增加我們的額外成本。但在損壞之前,你能重新測試多少次呢?其中一個案例:一個設(shè)備被重新測試了17次,直到最終通過測試?!?可以看出,這對正在測試的設(shè)備來說并不是好事,既昂貴又耗時。在晶圓廠,每分每秒都有成本。更好的數(shù)據(jù),更好的結(jié)果“好的”數(shù)據(jù)在不同的市場可能意味著不同的東西,甚至常常在同一個市場中也是如此。數(shù)據(jù)之所以有用,是因為它對特定的操作、過程或設(shè)備都有效。但需要大量的專業(yè)領(lǐng)域知識來做此決定。yieldHUB首席執(zhí)行官John O’Donnell表示:“我們發(fā)現(xiàn)一些較小的公司并不是在每個領(lǐng)域都有專長。”“尤其是在汽車領(lǐng)域,有些公司可能在設(shè)計方面很強大,但在測試方面就沒那么精通?!边@就給復(fù)雜的芯片設(shè)計帶來了一個問題,久而久之,對芯片來說,問題將變得更加關(guān)鍵。但它也突顯了貫穿整個設(shè)計到制造鏈的一個挑戰(zhàn),即確保參與其中的人都能理解其他工序的工作。“有人可能會問,‘我們真的需要把時間花在這塊嗎?重要的是團隊中的每個人都必須看清這一點,” Donnell解釋到:“你可能是某個芯片特定部分的專家,而不是另一個部分的專家,所以你就需要合作和分析,還要在知識庫中進行維護。這使得你對特定領(lǐng)域有了足夠的信心,你可以將你的知識添加到系統(tǒng)分析中,以此減少測試數(shù)量所需的成本。確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的另一種方法是對數(shù)據(jù)進行連續(xù)饋送。因此,與所有外部數(shù)據(jù)不同,其中一些數(shù)據(jù)可以在設(shè)備運行時進行測量。proteanTecs的首席執(zhí)行官Shai Cohen說:“有了在線數(shù)據(jù),你就能不斷提高性能,做出正確的決定?!薄霸诠ば蚝蛢?nèi)存中你都可以權(quán)衡參數(shù)缺陷。這提供了很高的覆蓋率,但是你需要添加多維代理,這些代理可以通過機器學(xué)習(xí)進行測量和處理。現(xiàn)在你可以為特定的設(shè)計配備代理,重建數(shù)據(jù),以便更好地了解正在發(fā)生的事情?!?span style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; color: rgb(0, 82, 255);">空空如也,垃圾滿天飛
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