全球超過24,000臺芯片生產設備通過其提供的生產監(jiān)控軟件進行連接,全球主要封測廠的數據都與其對接,其全球數據庫管理了超過4000 TB的半導體數據。在全球半導體行業(yè)追逐頂尖制程的過程中,有一家公司一直致力于用大數據分析的方法來推動全行業(yè)提升工藝的良率水平和生產效率,這就是成立于1991年的普迪飛公司(PDF Solutions)。

在近30年的時光中,普迪飛公司與國際一流的流片廠及設計公司密切合作,幫助先進 Fab、 Fabless、IDM/System等國際領先的半導體公司完成了眾多先進工藝量產項目?，F在,中國半導體行業(yè)正從構建基礎的1.0階段走向提升質量的2.0階段,普迪飛公司愿意用自己積累的大量實戰(zhàn)數據和經驗幫助中國半導體企業(yè)順利升級。

貫穿全產業(yè)鏈的支撐服務

“我們是唯一一家業(yè)務覆蓋了從前端到后端的半導體供應鏈的公司,通過幾十年的自身積累和對外并購,已經打通了整個供應鏈?！逼盏巷w半導體技術有限公司亞太區(qū)副總俞冠源認為,對產業(yè)鏈的端到端全覆蓋是普迪飛的核心價值。

普迪飛的端到端分析平臺具備了大數據整合,清洗與分析功能,可以為整個產業(yè)鏈上的各種公司提供服務。如果將整個產業(yè)鏈以設計、晶圓制造和封裝測試三大環(huán)節(jié)來劃分,針對每一環(huán)節(jié)的特性,普迪飛均有對應的產品模塊。

在芯片設計階段,普迪飛的軟件可以分析預測出產品的良率到底怎樣,通過埋入芯片的特有結構,還能在其進入生產甚至應用環(huán)節(jié)時進行全面監(jiān)控。另外,普迪飛還提供一些輔助設計的部件或模組,能嵌入到EDA工具中,直接進行良率分析。

在量產階段,普迪飛能提供控制生產機臺的軟件,可以助其將良率達到最高。同時,還有針對工藝流程的生產效率提升軟件,可以實現生產原料成本控制等功能。

在封裝的階段,則有監(jiān)控整個運營情況的軟件,實現了封裝中的Wafer級、Die級和多芯片級的產品可追溯。

可以看出,普迪飛不但關注良率,還關注效率,而效率的提升也是國內半導體行業(yè)在升級過程中的一項重要任務。不過,效率的提升并不簡單,需要半導體公司對供應鏈上下游能充分掌控。俞冠源就指出,國內的晶圓廠或設計公司在供應鏈的把控方面還是有欠缺的。他舉了臺積電的例子,“臺積電為什么能獲得蘋果的訂單,就是因為在封裝上也下了功夫,開發(fā)了3D封裝工藝。相比之下,國內其他的晶圓廠則只是處在純粹的芯片生產階段,原因之一就是沒有把供應鏈的上下游都打通?！?/p>

“設計公司也有類似的問題。國內Fabless公司的某些設計水平已經趕上國際大公司,但是在后續(xù)的封裝,模組構建上還有差距,無論是對Die的追溯還是邊緣AI的部署,國際先進的Fabless都走在前面?！庇峁谠囱a充道。

為了提升半導體公司對供應鏈的掌控能力,普迪飛通過對全產業(yè)鏈的數據整合,幫助客戶進行生產成本的優(yōu)化,實現其工藝能力和穩(wěn)定性的不斷提高。

俞冠源表示,全方位提升客戶的良率和效率,源自普迪飛的數據分析平臺對整個產業(yè)鏈的貫穿,更為重要的是多年服務行業(yè)所積累的經驗?！耙苑庋b為例,封裝時產生的應力會導致芯片中晶體管的特性出現改變,如果不了解工藝技術,是無法進行準確監(jiān)控的。因為普迪飛有同很多客戶一起研發(fā)的經驗,才能對這種來自細節(jié)的挑戰(zhàn)應對自如。”

打消對云端的誤區(qū),擁抱AI

數據上云已經成為先進制造行業(yè)的核心之一,但是國內半導體行業(yè)對此仍有所保留。

數據的安全性是晶圓廠和設計公司最大的顧慮。俞冠源認為這其中存在著一個誤區(qū),“大家都認為數據放在自己公司比放在云端安全。實際上,一個半導體公司不是純IT公司,在安全方面的人力投入上遠不如云服務商。這些云服務商都會提供多重安全架構,足以為客戶數據筑起強大的屏障?！?/p>

普迪飛推出的DEXTM 網絡已經幫助全球主要封測廠實現了云端部署和邊緣計算,包括通過邊緣分析來實現快速預測和預測響應,減少數據丟失,提升數據質量。而且,去年下半年到今年第一季度,很多普迪飛在美國和歐洲的客戶已經提前開始切換云端。

據俞冠源介紹,普迪飛除了與全球知名的云服務商,如亞馬遜、阿里等密切合作外,還在軟件中做了很多保障數據安全的措施,并聘請了很多安全公司進行模擬入侵測試?！拔覀兒芏嗫蛻舳际琼敿壍膰H半導體公司,他們都有很多的云端安全標準,普迪飛的軟件都經過了這些標準的測試。”

“不是我們比別人聰明,是因為我們學習的次數多,積累的經驗多。我們的平臺就是百家經驗的集合體?！庇峁谠刺貏e強調。

將服務切換到云端以后,接下來就需要AI出馬了。俞冠源告訴記者,普迪飛做AI方面的預測已經很多年了。具體來說,以前的晶圓廠都是用量線寬、測膜厚的方法來判別良率,普迪飛后來改用數據建立模型,直接就可以進行預判。

如今,晶圓廠使用AI的動力是為了降低成本,用同樣的機臺生產更多的芯片,更為重要的是,隨著先進制程的演進,有經驗的人越來越少。所以,需要將以往的經驗整合到AI中。而在設計公司,著重點在開發(fā)出一些提升良率的算法,將其通過云端部署到封裝廠的量測機臺中。例如,當量測機臺檢測到Wafer上的一顆芯片不合格時,在人工智能算法的引導下,機臺便會自動舍棄周圍的一些芯片。

普迪飛現在的做法是允許用戶應用最新機器學習技術開發(fā)定制模型,以量產數據建立預測模型?！翱蛻舭褦祿蟼鞯轿覀兊南到y(tǒng)中進行建模,建模之后通過云端下傳到封裝廠的測試軟件上運行。通過反饋信息,把準確率數據傳回云端,優(yōu)化后再推給封裝廠。這樣跑一段時間,模型就會非常準確?！庇峁谠凑f。

普迪飛已經推出了AIM(Advanced Insights for Manufacturing)半導體人工智能解決方案。AIM解決方案架設于Exensio大數據軟件平臺之上,包含了早期失效診斷(ELF)、智能測試(ST)、電子物料管理(eBOM)等十多個功能模塊,結合人工智能技術和協(xié)同反饋,驅動對每個客戶至關重要的特定目標結果,實現效率提升和成本下降。

免費云平臺助力國內中小企業(yè)

在2006年,普迪飛就進入了中國市場。隨著中國半導體行業(yè)的發(fā)展,普迪飛的業(yè)務模式也在逐步升級。

俞冠源表示:“普迪飛最開始對中國業(yè)務的定位,是為全球各項目進行分析,國內員工所做都是國際化的的項目,在國內還沒有14nm工藝的時候,公司六七成的員工都已經有相關經驗?！?/p>

最近五六年,情況發(fā)生了很大的改變。“公司在大數據方面的業(yè)務成長很快,于是就做了一個轉型,從過去做全球項目的支持,轉變到重點開展國內項目。”俞冠源透露,目前亞洲業(yè)務的營收占公司總營收的50%,國內業(yè)務則占到25%。

國內半導體行業(yè)在工藝方面一直在更新?lián)Q代,Fabless也成長很快?！八晕覀儗に嚭蛿祿矫娴牟呗允驱R頭并進。特別是Fabless這方面,我們做了很多動作?！庇峁谠凑f。

在工藝方面,普迪飛還是將重點放在先進制程上。對于現在國內大熱的功率半導體、模擬芯片等,普迪飛也做了相應擴展。俞冠源表示:“我們的平臺是通用的,根據具體工藝,軟件會提供不同建議,指導用戶建立分析流程?！?/p>

半導體行業(yè)本身就是個數據密集型的行業(yè),但是在大數據分析的應用上卻并不領先,國內的狀況更是如此。

對此,俞冠源給出了自己的建議,“大數據分析的門檻還是很高的,很多人做不出東西就放棄了。實際上,大數據的算法非常復雜,因此對系統(tǒng)和算法的選擇非常關鍵?！?/p>

據他的觀察,半導體大數據最大的問題是數據種類很多,如果不能很好整合,就會使數據雜亂無章。國內大部分公司,把90%的時間都花在整合上了,只有10%的時間是做分析?！八?一定要選擇一個好的平臺,不要被數據的整合所困擾。在這方面,普迪飛的平臺因為經過海量數據和眾多500強公司的驗證,有很多消除新產品推出中的數據障礙的經驗,所以是一個很好的選擇?！?/p>

近期,普迪飛公司推出了基于云端部署的Exensio-Hosted半導體數據分析平臺。Exensio–Hosted是一款不需要任何IT維護的企業(yè)級的云端數據分析系統(tǒng),可以讓客戶隨時隨地去訪問數據,并且可以做一些定制化的數據分析,快速的查找問題的根源。

俞冠源說這個平臺主要是給Fabless用的,而且是免費使用。“國內的設計公司都很小,一是沒有資金,二是沒有經驗,給了軟件也不會分析。所以,我們要做長遠打算,一方面是培養(yǎng)設計公司的能力,一方面是提供方便快速的軟件促進其快速提升?！?/p>