可视化MappingOverInk处理工具

良率波动若不能及时干预，可能造成数百万级的产能损失。YMS系统通过自动化流程，即时采集并清洗来自多种测试平台的异构数据，构建高可信度分析基础。系统支持从宏观趋势到微观缺陷的穿透式分析，例如将某产品月度良率下降与特定封装线关联，并结合FT参数验证是否为打线偏移导致。SYL/SBL卡控机制设置动态阈值，在指标异常时自动预警，实现前置质量管控。多周期报表自动生成并支持多格式导出，使管理层能基于一致数据源快速决策。这种“实时感知—智能归因—主动干预”的能力，将良率管理从经验驱动升级为数据驱动。上海伟诺信息科技有限公司以“以信为本，以质取胜”为准则，持续打磨YMS的可靠性与实用性。Mapping Over Ink处理技术适用于消费类至车规级全品类芯片，覆盖广泛应用场景。可视化MappingOverInk处理工具

标准化良率管理系统难以覆盖不同企业的工艺路径与管理重点，定制化成为提升系统价值的关键路径。YMS支持根据客户实际使用的测试平台组合、数据结构及分析维度进行功能适配，例如针对特定封装流程优化缺陷分类逻辑，或为高频监控场景开发专属看板。系统底层架构保持统一，上层应用则灵活可调，既保障数据治理规范性，又满足业务个性化需求。定制内容包括但不限于报表模板、卡控阈值、导出格式及用户权限体系，确保系统与现有工作流无缝融合。通过前期深度调研与迭代式交付，定制方案能精确匹配客户在良率提升、异常预警或合规追溯等方面的目标。上海伟诺信息科技有限公司将定制服务视为价值共创过程，以技术灵活性支撑客户业务独特性。北京晶圆MappingOverInk处理工具STACKED算法适用于多层结构失效分析，解析层间关联缺陷的分布特征。

国产良率管理系统的价值在于将碎片化测试数据转化为可执行的工艺洞察。YMS系统自动对接ASL1000、SineTest、MS7000、CTA8280、T861、Juno、AMIDA等主流设备，处理十余种格式原始数据，确保从晶圆到芯片级的数据链完整可靠。系统不仅清洗异常记录，还通过图表直观展示良率在不同时间段或晶圆象限的差异。这有助于工程师判断是否为光刻对准偏差或刻蚀不均所致。结合WAT、CP与FT参数联动分析，可区分设计缺陷与制造变异，缩短问题排查周期。这种从“看见异常”到“理解根因”的能力，推动质量改进从被动响应转向主动预防。上海伟诺信息科技有限公司凭借对半导体制造流程的深入理解，推动YMS成为国产替代的关键支撑。

在半导体制造中，晶圆厂制程的任何微小变动，都可能引起良率与可靠性的风险。其中，一个尤为典型的系统性失效模式，便源于光刻环节的Reticle（光罩）。当Reticle本身存在污染、划伤或设计瑕疵时，或当光刻机在步进重复曝光过程中出现参数漂移（如焦距不准、曝光能量不均）时。这些因Reticle问题而产生的特定区域内的芯片，实质上构成了一个高风险的“潜伏失效群体”。若不能在测试阶段被精确识别并剔除，将直接流向客户端，对产品的长期可靠性与品牌声誉构成严重威胁。识别并处理这类与Reticle强相关的潜在缺陷，是现代高可靠性质量管理中一项极具挑战性的关键任务。

上海伟诺信息科技有限公司在Mapping Over Ink功能中提供了一个Shot Mapping Ink方案，可以将整个Mapping按Reticle大小或是自定义大小的方格，根据设定的算法将整个Shot进行Ink, 从而去除掉因光刻环节的Reticle引起的潜在性失效芯片。通过Shot Mapping Ink方案，用户能够将质量管控的关口从“筛查单个失效芯片”前移至“拦截整个失效风险区域”。这尤其适用于对可靠性要求极严苛的车规、工规等产品，它能极大程度地降低因光刻制程偶发问题导致的批次性可靠性风险，为客户构建起一道应对系统性缺陷的坚固防线。 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。

为满足日益严苛的车规与工规质量要求，在晶圆测试阶段引入三温乃至多温测试，已成为筛选高可靠性芯片的标准流程。这一测试旨在模拟芯片在极端环境下的工作状态，通过高温、常温、低温下的全面性能评估，有效剔除对环境敏感、性能不稳定的潜在缺陷品，从而大幅提升产品的质量与可靠性。因此，如何在海量的多温测试数据中识别并剔除这些因温度敏感性过高而存在潜在风险的芯片，已成为业内高度关注并致力解决的关键课题。

为应对车规、工规产品在多温测试中面临的参数漂移挑战，上海伟诺信息科技有限公司凭借其深厚的技术积累，开发了一套专门用于多温Drift分析的智能化处理方案。该方案的关键在于，超越传统的、在各个温度点进行孤立判定的测试模式，转而通过对同一芯片在不同温度下的参数表现进行动态追踪与关联性分析，从而精确识别并剔除那些对环境过度敏感、性能不稳定的潜在缺陷品。 Mapping Over Ink处理严格遵循AECQ标准进行风险判定，确保车规级芯片可靠性。黑龙江自动化GDBC工具

GDBC算法识别的聚类区域常指向设备或掩模问题，反馈工艺优化方向。可视化MappingOverInk处理工具

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。 可视化MappingOverInk处理工具

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