提升半導(dǎo)體制造水平的新障礙：數(shù)據(jù)處理

半導(dǎo)體制造過程的每一步都在收集更多數(shù)據(jù)，這提高了以新方式組合數(shù)據(jù)以解決工程問題的可能性。但這遠(yuǎn)非如此簡單，合并結(jié)果并不總是可能的。

半導(dǎo)體行業(yè)對數(shù)據(jù)的渴望從制造過程中創(chuàng)造了數(shù)據(jù)的海洋。此外，大大小小的半導(dǎo)體設(shè)計(jì)現(xiàn)在都有片上電路，它提供了流入這些數(shù)據(jù)海洋的額外電氣測試信息。工程團(tuán)隊(duì)需要管理大量的數(shù)據(jù)，他們需要促進(jìn)不同工程團(tuán)隊(duì)使用數(shù)據(jù)。

與過去相比，可以將更多數(shù)據(jù)連接在一起，但不是全部，也不是 100% 的時間。即使在可能的情況下，它通常也需要預(yù)先協(xié)調(diào)一致的工程努力。對于任何一種產(chǎn)品，將所有數(shù)據(jù)源連接到一個系統(tǒng)或模型中對于日常工程來說不一定實(shí)用或必不可少。

CMOS 技術(shù)的復(fù)雜性增加了制造過程中收集的數(shù)據(jù)的數(shù)量和類型。在大多數(shù)情況下，工程師以孤立的方式使用這些數(shù)據(jù)，特別是在晶圓制造、組裝過程和相關(guān)的測試過程中。為了應(yīng)對先進(jìn) CMOS 工藝節(jié)點(diǎn)（22nm 及以下）的挑戰(zhàn)，工程師越來越多地轉(zhuǎn)向合并不同類型的數(shù)據(jù)以滿足良率和質(zhì)量目標(biāo)。例子包括：

• 工具歷史數(shù)據(jù)和單元級測試結(jié)果，以確定根本原因產(chǎn)量偏差；

• 產(chǎn)品物理布局?jǐn)?shù)據(jù)和體積測試，以提高可制造性；

• 片上電路監(jiān)控和測試數(shù)據(jù)以調(diào)整測試通過/失敗限制；

• 100% 檢驗(yàn)和測試數(shù)據(jù)，以優(yōu)化測試成本。

“將許多多方面數(shù)據(jù)源結(jié)合起來的愿望已經(jīng)盛行了很長時間。Synopsys數(shù)字設(shè)計(jì)部門產(chǎn)品營銷經(jīng)理 Guy Cortez 表示，擁有許多不同的數(shù)據(jù)源可用于分析與獲得更高質(zhì)量的結(jié)果之間存在直接關(guān)聯(lián)，因?yàn)槟梢詫⒏鄶?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起以幫助隔離問題?！叭欢?，阻礙客戶的是他們無法收集所有各種數(shù)據(jù)——如果他們有數(shù)據(jù)，了解如何在合理的時間內(nèi)解析、對齊、規(guī)范化、合并和堆疊數(shù)據(jù)。”

片上監(jiān)視器在安全和關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用中變得越來越普遍，在這些應(yīng)用中，設(shè)備有望在更長的使用壽命內(nèi)始終如一地運(yùn)行，只會增加生成的數(shù)據(jù)量。

西門子 EDA 的Tessent 硅生命周期解決方案產(chǎn)品組合戰(zhàn)略高級總監(jiān) Aileen Ryan 表示：“在我們實(shí)施硅生命周期解決方案時，數(shù)據(jù)管理問題非常重要?！艾F(xiàn)在有很多數(shù)據(jù)源。制造過程（包括制造測試）是其中之一。但是嵌入在芯片中的功能、結(jié)構(gòu)和參數(shù)監(jiān)視器也可以在初始啟動和調(diào)試階段收集信息，并貫穿芯片在現(xiàn)場的整個生命周期?！?/span>

這種結(jié)合不同數(shù)據(jù)源的趨勢也可以在成熟的技術(shù)中觀察到，這些技術(shù)通常具有較低的 ASP。在這些技術(shù)中，結(jié)合不同的數(shù)據(jù)源使工程師能夠更快地響應(yīng)產(chǎn)量偏差，并在最終測試中將產(chǎn)量提高 2% 到 3%。在先進(jìn)和成熟的封裝技術(shù)中都可以觀察到相同的相似之處。

“25 多年來，先進(jìn)的制造設(shè)施一直在結(jié)合數(shù)據(jù)以改進(jìn)運(yùn)營。對于成功的制造設(shè)施而言，這并不是一項(xiàng)新活動。近年來，由于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的性能變化和架構(gòu)能力的進(jìn)步，這項(xiàng)活動已成為主流，” Onto Innovation軟件產(chǎn)品管理總監(jiān) Mike McIntyre 說。“由于這些數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在可以超過 100 或200 TB，它們?nèi)匀豢梢杂行У丶皶r檢索請求的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫之前幫助處理和清理數(shù)據(jù)的工具，以及普通用戶可以導(dǎo)航以訪問這些數(shù)據(jù)的界面，有助于使這些大型數(shù)據(jù)存儲變得更加有價(jià)值?！?/span>

信息和智能制造技術(shù)的推動者
工程師總是重視更多的數(shù)據(jù)，但它需要有上下文來支持實(shí)時和數(shù)月甚至數(shù)年的決策。數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)庫架構(gòu)提供了進(jìn)行工程查詢的基礎(chǔ)。計(jì)算選項(xiàng)緊隨其后，它們需要考慮正在做出的決策類型。 這些決定從簡單到復(fù)雜不等，后者提高了對計(jì)算架構(gòu)的要求。統(tǒng)計(jì)過程控制圖和產(chǎn)量儀表板等標(biāo)準(zhǔn)分析分別有助于對工廠運(yùn)營和產(chǎn)品健康狀況進(jìn)行一般監(jiān)控。將其提升一個檔次是能夠在晶圓圖中組合大量測試數(shù)據(jù)，然后允許深入識別異常和工具歷史特征。 二十多年來，工程團(tuán)隊(duì)一直依靠機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行晶圓和封裝檢測。但是，連接更多不同數(shù)據(jù)集的前景——檢查、晶圓測試、單元測試、工具歷史——促使工程師和數(shù)據(jù)分析平臺供應(yīng)商通過深度學(xué)習(xí)計(jì)算深入研究數(shù)據(jù)海洋。 為了滿足高質(zhì)量和可靠性的期望，100% 檢測正在擴(kuò)展到更多的晶圓層和組裝工藝步驟。這導(dǎo)致要管理和使用的數(shù)據(jù)顯著增加。傳統(tǒng)上，工程師使用這些數(shù)據(jù)作為特定設(shè)備和處理步驟的反饋?，F(xiàn)在，它們正在為某些應(yīng)用程序前饋檢查數(shù)據(jù)，以增強(qiáng)測試中的通過/失敗決策。 數(shù)據(jù)泛濫的另一個原因是工廠采用物聯(lián)網(wǎng)以及隨后的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)流。這使得數(shù)據(jù)的實(shí)時處理成為可能，從而對感知到的異常做出實(shí)時反應(yīng)。 “在晶圓前端工程流程（例如，蝕刻、沉積、原子層沉積）中，嵌入式設(shè)備具有更多功能，這使得計(jì)算資源可以直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、流傳輸和集成。它可以在本地發(fā)生，也可以在生成數(shù)據(jù)的儀器附近發(fā)生，或者在更遠(yuǎn)的地方聚合在一起，”泰瑞達(dá)的Eli Roth 智能制造產(chǎn)品經(jīng)理說?！案倪M(jìn)的帶寬和邊緣計(jì)算能力支持流分析。時間序列分析在流程或流程中集成了不同的實(shí)體，可以識別連接和推理。規(guī)范性分析將所有這些新的相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的情報(bào)。” 連接不同數(shù)據(jù)的關(guān)鍵是在工廠設(shè)置中集成。 “使我們的客戶能夠接受端到端產(chǎn)品數(shù)據(jù)的重大變化是工廠集成與更強(qiáng)大的工具/設(shè)備連接、更復(fù)雜的設(shè)備和測試儀，以生成更多數(shù)據(jù)，以及大規(guī)模可擴(kuò)展的基于云的分析解決方案，提供更低的成本。PDF Solutions的 Exensio 解決方案主管 Greg Prewitt 說：“通過更高性能的存儲和數(shù)據(jù)檢索以加快分析速度，降低了每 TB 的數(shù)據(jù)存儲成本。” 在組裝和測試服務(wù)的后端，工程團(tuán)隊(duì)還可以利用物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時傳感器數(shù)據(jù)來調(diào)整下游設(shè)備。使用數(shù)據(jù)可視化查看來自數(shù)百個測試單元的測試層的數(shù)據(jù)可以減輕識別低效率的負(fù)擔(dān)。所有這些都需要對用于存儲、網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行更多投資。 Amkor Technology全球測試服務(wù)副總裁 George Harris 指出：“Kubernetes、人工智能算法以及帶有傳感器的連接設(shè)備和設(shè)備是最近的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)步?！?“數(shù)據(jù)傳輸和更高計(jì)算架構(gòu)（在源、邊緣、數(shù)據(jù)中心和云）以及專用處理器（CPU 與 DSP 與 GPU）和內(nèi)存/存儲的出現(xiàn)對于移動和處理呈指數(shù)增長的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。” 云存儲、云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)是應(yīng)對來自不同數(shù)據(jù)源的海量數(shù)據(jù)所必需的。 “最重要的是云托管的數(shù)據(jù)分析平臺，它可以將來自多個來源、站點(diǎn)和地理位置的深度數(shù)據(jù)上傳到一個連貫且可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)湖中。然后，機(jī)器學(xué)習(xí)是從這些大數(shù)據(jù)集中處理和產(chǎn)生有意義且可操作的見解的最佳方式，” proteanTecs產(chǎn)品營銷高級總監(jiān) Nir Sever 說?！白罴逊椒ㄊ鞘紫戎涝谏蓴?shù)據(jù)時要尋找什么。如果在提取數(shù)據(jù)時考慮到分析，這將為手頭的問題提供更加連貫的畫面。” 其他人同意需要在考慮分析的情況下提取數(shù)據(jù)?！半S著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，特定的數(shù)據(jù)類型標(biāo)記變得至關(guān)重要，”O(jiān)nto Innovation 應(yīng)用程序經(jīng)理 Melvin Lee Wei Heng 說。“隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，數(shù)據(jù)標(biāo)簽引用數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和速度變得多么重要。未來收集數(shù)據(jù)時，接近實(shí)時的數(shù)據(jù)處理可能會成為一種常態(tài)?！?/span> 組合數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)
計(jì)算架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的最新進(jìn)展支持不同數(shù)據(jù)類型的組合。但運(yùn)營障礙仍然存在，以完全實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。兩個常見問題是裝配設(shè)備中缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)格式，以及不符合ATE 生成數(shù)據(jù)的現(xiàn)有STDF格式。此外，半導(dǎo)體器件供應(yīng)鏈的碎片化使得利用來自不同來源的數(shù)據(jù)變得復(fù)雜。 這些問題是可以克服的，但并非沒有繁瑣的工程工作。雖然確實(shí)存在一些用于從晶圓廠、組裝和測試設(shè)備移植數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，但沒有命名約定（也稱為數(shù)據(jù)治理）的標(biāo)準(zhǔn)。 “一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)命名能力。例如，有人稱其為 WAT（晶圓驗(yàn)收測試），有人稱其為 WET（晶圓電氣測試），有人稱其為 SST（劃線結(jié)構(gòu)測試），” Onto 的 Heng 說。“此外，數(shù)據(jù)格式結(jié)構(gòu)也是一大挑戰(zhàn)。隨著后端包裝在供應(yīng)鏈中變得越來越重要，仍然沒有標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。我們目前在市場上觀察到的情況是，許多公司都在為后端包裝世界中大量可用設(shè)備的不同格式輸出而苦苦掙扎。在加載到數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)之前解析和格式化數(shù)據(jù)成為一項(xiàng)常見的任務(wù)。” 一個經(jīng)常被忽視的挑戰(zhàn)是，沒有一個工程師或工程團(tuán)隊(duì)了解存儲在本地或云端的浩瀚海洋中的所有數(shù)據(jù)。在代工廠/無晶圓廠模型中尤其如此。考慮到任何設(shè)計(jì)公司的 IC 設(shè)備可能至少有兩個代工廠和兩個 OSAT 制造他們的產(chǎn)品。由于數(shù)據(jù)治理問題和數(shù)據(jù)安全問題，在這些工廠之間對齊數(shù)據(jù)以便設(shè)計(jì)公司可以查看整體情況是一個操作障礙。 “其中一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)是行業(yè)的分解和向合同制造流程的轉(zhuǎn)變。在這些情況下，不同方擁有作為數(shù)據(jù)來源的工具，而不是在多年前占主導(dǎo)地位的 IDM 模型中，一切都在‘一個屋檐下’，” Advantest America 的戰(zhàn)略業(yè)務(wù)創(chuàng)建經(jīng)理 Ken Butler 指出?！斑@些新的邊界使得整合來自不同參與者的數(shù)據(jù)源并仍然維護(hù)每個人的信息安全和知識產(chǎn)權(quán)變得更具挑戰(zhàn)性?！?/span> 雖然無晶圓廠/代工廠生態(tài)系統(tǒng)繼續(xù)表現(xiàn)出嚴(yán)密保護(hù)工藝和設(shè)計(jì) IP 的緊張局勢，但這種情況正在開始改變。 “IDM 具有固有優(yōu)勢，可以減少跨設(shè)計(jì)、制造和測試領(lǐng)域共享數(shù)據(jù)的障礙，” KLA戰(zhàn)略合作高級總監(jiān) JayRart 說。“但是代工廠有很大的動力去尋找以適當(dāng)?shù)牧６燃墑e共享數(shù)據(jù)的途徑，以保留他們的工藝 IP，但它允許測試工程師更好地為每個傳入設(shè)備選擇合適的測試方案，以減少發(fā)生低可靠性芯片逃逸到現(xiàn)場?！?/span> 結(jié)論
工程師受益于連接整個半導(dǎo)體制造供應(yīng)鏈的不同數(shù)據(jù)源。以新的方式組合數(shù)據(jù)支持他們提高質(zhì)量和產(chǎn)量的使命，同時降低制造成本。 目前存在連接多個數(shù)據(jù)源的分析平臺。然而，管理半導(dǎo)體設(shè)備制造數(shù)據(jù)的海洋仍然是一項(xiàng)不平凡的任務(wù)。并不是因?yàn)楣こ處煕]有存儲和組織數(shù)據(jù)的技術(shù)。這更多是因?yàn)檫B接數(shù)據(jù)需要領(lǐng)域?qū)I(yè)知識來確定哪些數(shù)據(jù)源要相互連接。最重要的是，存在數(shù)據(jù)治理問題和數(shù)據(jù)安全問題，這阻礙了工程師有效地連接各種數(shù)據(jù)類型。因此，不同數(shù)據(jù)類型的集成并不總是順利，但工程團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持不懈地努力實(shí)現(xiàn)這些連接。 “數(shù)據(jù)導(dǎo)致知識，而知識導(dǎo)致一個人有效解決問題的能力，”O(jiān)nto 的 McIntyre 說?！皬母旧险f，這是促使我們的客戶將最初高度分散的數(shù)據(jù)合并到一個有組織的數(shù)據(jù)存儲庫中的動機(jī)。如果沒有這種數(shù)據(jù)組合，工廠的工程師將無法解決日常問題。”