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产品速递 | DMS：基于大数据及数据挖掘技术的半导体芯片测试数据Datalog分析与应用

2023-09-07

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编者按

Editor's note

半导体行业芯片测试，与芯片设计、芯片制造、芯片封装并举称为半导体的四大产业，测试在半导体产业链中是不可或缺的环节。

半导体芯片测试主要包括晶圆级测试（CP测试）、芯片级测试（FT测试）、系统级测试（SLT测试）等，测试是对集成电路产品的设计、流片、封装各个环节产出品是否合格的检测，是集成电路在电子设备整机应用时可以正常安全工作的保障。

半导体芯片测试，通常由ATE（Automatic Test Equipment）完成，由于半导体属于批量制造，ATE产生的数据量非常大，且数据维度丰富，通常一个Lot批次的数据就有几十个G的大小，而每天生产线都是数千个批次的持续生产，这样积累了大量的半导体测试数据。

我们意识到，利用诸如AI、机器学习等技术来挖掘数据价值，不仅可以带来测试效率的提升，保证产品良率，还能通过数据分析优化测试方案，控制成本，同时测试不良品电性特征的分析也为芯片设计改善、制造工艺改善提供改善方向。

ATE测试产生的DATALOG数据，多以STDF(Standard Test Data File)为标准格式。STDF文件里记录了360全方位的芯片测试结果，DMS（Data Monitoring System）产品，通过数据挖掘与分析技术，可以实现基于Lot的分析、基于Wafer的分析（CP），基于Die（晶圆颗粒）的分析，包括每颗产品的每个测试项的数据分析，可以更加清晰、全面地识别芯片产品隐藏的品质特征。

下面我们通过DMS软件对ATE测试文件的初步分析，罗列几种比较常见的应用，也欢迎各位行业从业者一起参与，共同交流。

良率Yield情况(产品健康状况/成本状况)：快速生成基于批次号/晶圆批号的良率、不良品、TOP5失效参数及失效率的可视化应用。