中国香港半导体Mapping Inkless系统定制

测试数据长期累积导致存储空间迅速膨胀，而大量重复或无效记录加剧资源浪费。YMS在数据入库前自动清洗，剔除重复提交、通信错误产生的冗余信息，并将stdf、csv、txt等异构格式统一压缩存储于标准化数据库。集中式管理不仅提升磁盘利用率，还简化备份与维护流程。企业无需为无效数据支付额外硬件成本，也降低了IT运维复杂度。这种“精简有效”的存储策略，在保障数据完整性的前提下实现资源优化。上海伟诺信息科技有限公司将高效数据治理融入YMS设计，助力客户在控制成本的同时构建可持续的数据资产体系。失效Die的空间分布特征是判断工艺问题的关键依据，指导制程参数优化。中国香港半导体Mapping Inkless系统定制

为提升晶圆测试（CP测试）的质量与可靠性，行业的关注点已从单一的电性性能测试，扩展到电性与物理外观并重的综合质量评估。因此，越来越多的公司在CP测试环节中，引入外观检测设备（AOI,AutomatedOpticalInspection），对晶圆上每个Die的表面进行高精度、自动化的扫描与检测，以识别并剔除那些存在裂纹、划痕、污染、崩边或缺损等物理缺陷的不良品。这种做法的价值在于，它弥补了传统电性测试的盲区。一颗芯片可能电性参数测试“通过”，但其物理结构已存在潜在损伤。这类“带伤”的芯片在后续的封装应力或终端应用中有极高早期失效的风险，是产品可靠性的重大隐患。通过AOI检测，可以在晶圆阶段就将这些物理不良品精确拦截。
上海伟诺信息科技有限公司提供专业的AOI与Probe Mapping堆叠方案，解决两大关键问题：一是通过数据融合，筛除外观与电性的全部不良品，生成高可靠性的合一Mapping；二是具备优异的兼容性，可将合并后的Mapping直接转换为各类探针台（如TSK、TEL、UF3000等）可识别的格式，实现从质量判定到生产执行的自动化，有效提升品质与效率。北京可视化PAT解决方案Mapping Over Ink处理提升产品市场竞争力，降低客户投诉率。

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。

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 Inkless避免油墨标记对先进封装工艺的干扰，保持晶圆洁净度。

良率波动若只凭单点数据判断，容易误判趋势。YMS系统将每日、每周、每月的测试结果按时间序列归档，生成连续良率曲线，并以折线图、热力图等形式直观呈现变化规律。当某产品线周良率从98%骤降至95%时，系统不仅高亮异常区间，还可联动同期WAT参数漂移或设备维护记录，辅助判断是否为工艺变更所致。管理层可按日粒度监控关键产品，工程师则可深入分析小时级波动以优化机台参数。这种动态追踪能力，使质量干预从事后追溯转向事中预警。结合灵活报表工具，时间维度分析结果可一键导出为PPT或PDF，用于晨会或客户汇报。上海伟诺信息科技有限公司通过YMS的时间序列分析功能，助力客户实现精细化过程管控。Mapping Over Ink处理系统提供售前咨询与售后标准化服务，保障客户实施体验。广东PAT解决方案

DPAT模块动态调整阈值以适应批次差异，分场景优化测试限设定。中国香港半导体Mapping Inkless系统定制

在晶圆制造过程中，制程偏差是导致良率损失的主要因素之一，其典型表现即为晶圆上Die的区域性集群失效。此类失效并非随机分布，而是呈现出与特定制程弱点紧密相关的空间模式，例如由光刻热点、CMP不均匀或热应力集中所导致的失效环、边缘带或局部区块。然而，一个更为隐蔽且严峻的挑战在于，在这些完全失效的Die周围，往往存在一个“受影响区”。该区域内的Die虽然未发生catastrophicfailure，其内部可能已产生参数漂移或轻微损伤，在常规的CP测试中，它们仍能满足规格下限而呈现出“Pass”的结果。这些潜在的“薄弱芯片”在初期测试中得以幸存，但其在后续封装应力或终端应用的严苛环境下，早期失效的风险将明细高于正常芯片。为了将这类“过测”的潜在失效品精确识别并剔除，避免其流出至客户端成为可靠性隐患，常规的良率分析已不足以应对。必须借助特定的空间识别算法，对晶圆测试图谱进行深度处理。

上海伟诺信息科技有限公司Mapping Over Ink功能提供精确的算法能够通过分析失效集群的空间分布与形态，智能地推断出工艺影响的波及范围，并据此将失效区周围一定范围内的“PassDie”也定义为高风险单元并予以剔除。这一操作是构建高可靠性产品质量防线中至关重要的一环。 中国香港半导体Mapping Inkless系统定制

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