半導(dǎo)體生命周期中的數(shù)據(jù)爆炸

半導(dǎo)體行業(yè)一直都是數(shù)據(jù)密集型的。然而，現(xiàn)在的話題正在從數(shù)量轉(zhuǎn)向質(zhì)量。這不再是關(guān)于我們生成了多少數(shù)據(jù)，而是關(guān)于這些數(shù)據(jù)的連接、情境化和解釋程度。

半導(dǎo)體數(shù)據(jù)與通用的企業(yè)或消費(fèi)者數(shù)據(jù)有著根本的不同。漏電流讀數(shù)、故障箱代碼或晶圓缺陷沒有意義，除非在產(chǎn)生它的硅工藝、測試環(huán)境或設(shè)計約束的背景下理解它。

在產(chǎn)品開發(fā)的早期階段，設(shè)計工程師通過RTL回歸、邏輯覆蓋率報告和時序收斂檢查來生成仿真數(shù)據(jù)。隨著設(shè)計進(jìn)入制造階段，硅數(shù)據(jù)開始積累，包括在線計量讀數(shù)、臨界尺寸測量、工具狀態(tài)日志和晶圓級缺陷圖。每個晶圓和批次都帶有獨(dú)特的特征，受上游工藝可變性和工具相互作用的影響。

當(dāng)產(chǎn)品到達(dá)組裝和包裝時，會出現(xiàn)新形式的數(shù)據(jù)。材料級應(yīng)力測試、翹曲分析和熱循環(huán)行為貢獻(xiàn)了直接影響芯片電氣特性的附加層。測試數(shù)據(jù)提供了更清晰的分辨率，提供每個芯片的測量結(jié)果、模擬波形和箱分布，從而對性能做出明確的判斷。

經(jīng)常被忽視的是現(xiàn)場和可靠性數(shù)據(jù)?？蛻敉素?、系統(tǒng)內(nèi)故障或老化趨勢可以揭示在鑒定過程中未發(fā)現(xiàn)的問題，但前提是這些問題可追溯到原始芯片和測試元數(shù)據(jù)。這種級別的可見性不僅需要數(shù)據(jù)收集，還需要跨多個生命周期階段的上下文深度集成。

當(dāng)這些信息以碎片形式查看時，它仍然是被動的。然而，當(dāng)跨設(shè)計、制造、測試和現(xiàn)場連接時，借助領(lǐng)域?qū)I(yè)知識和時序關(guān)聯(lián)，它成為良率學(xué)習(xí)、故障分析和運(yùn)營改進(jìn)的強(qiáng)大驅(qū)動力。

為什么這種數(shù)據(jù)爆炸很重要以及未來會怎樣

從歷史上看，許多半導(dǎo)體決策都依賴于工程經(jīng)驗和過去的規(guī)范。當(dāng)流程更簡單且產(chǎn)品多樣性有限時，這很有效。然而，當(dāng)今的環(huán)境涉及設(shè)計、工藝和封裝之間的復(fù)雜相互作用，通常通過每個晶圓的數(shù)百個傳感器進(jìn)行監(jiān)控，并在多個站點(diǎn)作中進(jìn)行分析。在這種情況下，僅靠判斷力已經(jīng)不夠了。

沒有上下文的半導(dǎo)體數(shù)據(jù)很快就會變成噪音?，F(xiàn)在，工程師需要解釋來自數(shù)千個箱、多種產(chǎn)品變體和不斷變化的測試條件的結(jié)果。復(fù)雜性已經(jīng)超過了手動跟蹤，并且出現(xiàn)細(xì)微的系統(tǒng)性故障的風(fēng)險也增加了。缺陷可能只在極端條件下出現(xiàn)，例如熱、電壓或極端頻率，并且通常只有在將設(shè)計、制造和測試的數(shù)據(jù)匯集在一起時才會顯現(xiàn)出來。

現(xiàn)代收益學(xué)習(xí)依賴于這種集成。確定參數(shù)漂移的根本原因可能涉及通過蝕刻步驟均勻性、布局幾何形狀甚至封裝應(yīng)力進(jìn)行追溯。產(chǎn)品決策，例如對新代工廠進(jìn)行鑒定或修改測試內(nèi)容，現(xiàn)在需要基于歷史芯片行為進(jìn)行仿真和數(shù)據(jù)建模。這些決策的準(zhǔn)確性和速度與數(shù)據(jù)的連接程度直接相關(guān)。

展望未來，數(shù)據(jù)的作用將變得更加關(guān)鍵。晶圓廠和測試作中的實(shí)時調(diào)整、基于芯片級特征構(gòu)建的 AI 輔助診斷以及將現(xiàn)場故障與初始硅批次聯(lián)系起來的可追溯性框架正在成為標(biāo)準(zhǔn)。目標(biāo)不僅僅是收集數(shù)據(jù)，而是創(chuàng)建系統(tǒng)，使決策能夠根據(jù)可靠的上下文感知洞察不斷調(diào)整。

支持數(shù)據(jù)驅(qū)動流程的工具類型

半導(dǎo)體領(lǐng)域向數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的轉(zhuǎn)變之所以成為可能，是因為專業(yè)工具類別的不斷擴(kuò)大。這些工具不僅是為了處理數(shù)據(jù)，也是為了尊重半導(dǎo)體制造的環(huán)境，其中每個決策都與晶圓歷史、測試條件和物理布局相關(guān)聯(lián)。

與通用企業(yè)系統(tǒng)不同，半導(dǎo)體工具必須跟蹤全球分布式作中的工藝沿襲、設(shè)備行為、批次 ID 和芯片級粒度。結(jié)果是一個分層的、高度特定于領(lǐng)域的工具堆棧。

整合仍然是最困難的部分。查看故障晶圓圖是一回事，將該圖鏈接到特定的工藝漂移或邊際掃描鏈需要這些工具之間的無縫連接。隨著這個生態(tài)系統(tǒng)的成熟，目標(biāo)不再只是收集和顯示數(shù)據(jù)，而是使其在團(tuán)隊和時間范圍內(nèi)可作。

歸根結(jié)底，任何數(shù)據(jù)系統(tǒng)的優(yōu)勢不僅在于軟件，還在于工程師如何有效地使用它來提出正確的問題并推動更好的結(jié)果。

數(shù)據(jù)驅(qū)動半導(dǎo)體時代的技能

隨著半導(dǎo)體運(yùn)營變得更加以數(shù)據(jù)為中心，成功所需的技能也在不斷發(fā)展。僅僅成為一個領(lǐng)域的專家已經(jīng)不夠了。工程師和經(jīng)理現(xiàn)在必須了解如何解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，并在緊迫的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)時間內(nèi)對其采取行動。

處理芯片和芯片數(shù)據(jù)的能力，加上理解數(shù)據(jù)含義的判斷力，正迅速成為跨角色的核心差異化因素。

這些技能不能替代工程基礎(chǔ)知識，而是擴(kuò)展。一個能夠?qū)?shù)據(jù)提出更好問題、質(zhì)疑其質(zhì)量或?qū)⑵渥匪莸秸_來源的工程師比僅僅查看圖表并繼續(xù)前進(jìn)的人更有價值。

隨著數(shù)據(jù)繼續(xù)成為每個半導(dǎo)體工程判斷的核心，理解、塑造和解釋這些數(shù)據(jù)的能力將定義下一代半導(dǎo)體專業(yè)人員。