贵州半导体GDBC工具

当封测厂同时部署ETS88、J750、93k、Chroma、STS8200等十余种Tester设备时，每台设备输出的stdf、log、jdf、spd、csv等格式差异常导致数据接入困难。YMS内置多协议解析引擎，可自动识别各类测试平台的数据结构与接口协议，无需定制开发即可完成数据采集与格式转换。系统同步执行重复性检测、缺失字段识别和异常值过滤，确保入库数据准确完整。标准化数据库对所有来源数据统一分类存储，为后续良率分析提供一致基础。这种“即插即用”的兼容能力，明显降低多设备环境下的集成复杂度与维护成本。上海伟诺信息科技有限公司基于半导体制造的实际设备生态，持续优化YMS的适配广度与稳定性。客户可复用Mapping Over Ink处理结果进行跨批次对比分析，优化生产工艺。贵州半导体GDBC工具

在半导体制造中，由于Fab制程的物理与化学特性，晶圆边缘的芯片（Edge Die）其失效率明显高于中心区域。这一现象主要源于几个关键因素：首先，在光刻、刻蚀、薄膜沉积等工艺中，晶圆边缘的反应气体流场、温度场及压力场分布不均，导致工艺一致性变差；其次，边缘区域更容易出现厚度不均、残留应力集中等问题；此外，光刻胶在边缘的涂覆均匀性也通常较差。这些因素共同导致边缘芯片的电气参数漂移、性能不稳定乃至早期失效风险急剧升高。因此，在晶圆测试（CP）的制造流程中，对电性测试图谱（Wafer Mapping）执行“去边”操作，便成为一项提升产品整体良率与可靠性的关键步骤。
上海伟诺信息科技有限公司Mapping Over Ink功能中的Margin Map功能提供多种算法与自定义圈数，满足客户快速高效低剔除边缘芯片，可以从根本上避免后续对这些潜在不良品进行不必要的封装和测试，从而直接节约成本，并确保出厂产品的质量与可靠性要求。贵州半导体GDBC工具Mapping Over Ink处理通过虚拟筛选避免不良品流入封装或市场环节，提升产品良率。

当测试工程师面对来自ETS88、J750、93k等多台设备输出的stdf、log、jdf等格式混杂的原始数据时，传统人工清洗往往需耗费数小时核对字段、剔除重复记录。YMS系统通过自动解析引擎识别各类数据结构，检测重复性与缺失性，并过滤异常值，将清洗过程压缩至分钟级。清洗后的数据统一归入标准化数据库，确保后续分析基于一致、干净的数据源。工程师不再陷于繁琐整理，而是聚焦于缺陷模式识别与工艺优化建议。这种自动化处理不仅提升效率，更消除人为疏漏带来的分析偏差。上海伟诺信息科技有限公司将数据清洗作为YMS的基础能力，支撑客户实现高效、可靠的良率管理。

良率异常若依赖人工逐项排查，常需跨多个系统比对数据，耗时且易遗漏关键线索。YMS自动汇聚来自Chroma、STS8200、ASL1000等平台的测试结果，构建统一数据库，并以热力图、趋势曲线等形式直观展示缺陷分布与良率波动。当某批次FT良率下降时，工程师可快速调取对应CP参数与晶圆区域热图，判断是否为特定象限的打线偏移所致。WAT参数的同步关联更可追溯至前道工艺漂移。这种“一站式”可视化分析，使根因定位从数天缩短至数小时内，大幅减少试错成本。上海伟诺信息科技有限公司依托多维数据整合能力，让YMS成为快速响应质量问题的关键工具。Mapping Over Ink处理助力国产软件生态建设，推动技术自主可控。

面对市场上良率管理系统供应商良莠不齐的局面，技术自主性与行业适配能力成为选型主要标准。真正有效的系统需同时支持多品牌Tester设备、处理异构数据格式，并具备深度分析与可视化能力。YMS系统已集成ETS364、SineTest、ASL1000、MS7000、Juno、AMIDA、CTA8280、T861等设备的数据接口，覆盖stdf、csv、log等十余种格式，实现一次接入、全域兼容。其分析引擎不仅支持时间趋势与晶圆区域对比，还能关联WAT、CP、FT参数变化，精确定位根因。更重要的是，系统背后有完整的实施与服务体系支撑，确保从部署到优化的每个环节稳定可控。这种软硬协同的能力，使YMS在国产替代进程中脱颖而出。上海伟诺信息科技有限公司依托多年项目经验，持续验证其作为可靠供应商的技术实力与服务承诺。Mapping Inkless实现无物理喷墨的逻辑剔除，避免传统标记对先进封装的干扰。上海MappingOverInk处理系统

多轮重测数据动态更新Mapping Over Ink处理的Ink决策，确保筛选结果实时优化。贵州半导体GDBC工具

面对stdf、log、jdf等格式混杂的测试数据流，传统手工转换不仅耗时，还易引入人为错误。YMS系统采用智能解析与清洗技术，自动校验字段一致性，对缺失或错位字段进行逻辑补全或标记，确保每条记录结构完整。系统支持批量历史数据导入与实时测试流同步处理，无论数据来自ASL1000还是TR6850，均能统一转化为可用于分析的标准数据集。在此基础上，异常值被自动过滤，重复记录被精确剔除，明显提升数据可信度。这种端到端的自动化处理机制，使工程师无需再耗费数小时整理原始文件，而是直接聚焦于根因分析。上海伟诺信息科技有限公司基于半导体制造的实际数据特征，构建了这一高效可靠的数据预处理体系。贵州半导体GDBC工具

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