芯片良率与良率模型解析,普迪飞“芯知识”公开课第二期开讲

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集微网消息,4月9日下午,普迪飞“芯知识”公开课第二期以网络直播形式举办。公开课第二期主题为“芯片良率和良率模型”,由普迪飞半导体资深技术总监王健主讲。

半导体制造中的良率是检验Foundry和IDM实力的标准之一,当然,芯片设计公司(Fabless)也需要通过数据分析来思考如何提高产品良率,增加收益。事实上,良率还需要细分为wafer良率、Die良率和封测良率,而总良率则是这三种良率的总乘积。总良率水平将决定一家晶圆厂到底是赔钱还是赚钱。因此,晶圆厂中每一道制程步骤的良率都至关重要。

王健指出,从集成电路制造业的早期,良率就一直是一个关注焦点。这是由集成电路生产流程的特点决定的——可检测性、可修复性。与之相关的,良率建模是良率分析和提升过程中的一个重要部分。

从概率论的角度看良率

王健从概率论的角度讲述了如何看待良率,并阐述了良率损失可能引起的失效机制和分类。

芯片失效机制和分类

王健介绍了两种常用的良率模型Poisson yield model和Bose-Einstein model原理和应用,普迪飞在网页(https://www.exensio.cn/application.html)上也有相关的工具,方便大家参考使用。

随着技术发展,良率模型还需要进一步优化。王健表示,模型的优化需要考虑制造工艺相关和设计相关两方面的影响。基于此,我们引入了Critical Area的概念,建立了基于Critical Area的良率模型。

此外,王健表示,随着特征尺寸的不断缩小和工艺集成日趋复杂,版图相关的系统性问题(layout-dependent systematics)会凸显出来,而且在先进工艺节点变得越发关键,这些也可以加入到模型框架中。

普迪飞在半导体方面有30多年的经验,有完整的解决方案,通过YIMP (Yield IMPact Matrix),能够提供产品良率的更精确估算;找出产品对特定工艺问题的敏感程度;针对工艺问题/失效模式对良率影响进行分解和排序;指导工艺改进提高良率。

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普迪飞作为半导体的行家里手,30年来一直致力于半导体先进制程良率提升和大数据分析。通过“芯知识”公开课,普迪飞的专家将以网络直播的形式介绍半导体中的相关知识。公开课每两周一次,第三期公开课将于4月22日下午3:00开始,主题为“半导体行业中的大数据应用”,将从实例出发展示普迪飞如何将大数据应用于半导体行业。报名将于下周开始启动。

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