山东晶圆Mapping Inkless服务

每日晨会前临时整理良率报表，常因数据口径不一引发争议。YMS系统按预设模板自动生成日报、周报、月报，内容涵盖良率趋势、区域缺陷分布、WAT/CP/FT关联分析等关键指标，并支持一键导出为PPT、Excel或PDF格式。生产主管可用PPT版直接汇报，质量工程师调取Excel原始数据深入挖掘，客户审计则接收标准化PDF文档。自动化流程消除手工汇总误差，确保全公司使用同一套可靠数据。报告生成时间从数小时压缩至分钟级，大幅提升跨部门协同效率。上海伟诺信息科技有限公司通过灵活报表工具，让数据真正服务于决策闭环。GDBC聚类结果支持根因快速定位，加速工艺问题解决效率。山东晶圆Mapping Inkless服务

当封测厂同时运行ETS88、J750、93k、Chroma、STS8200等十余种Tester设备时，不同平台输出的stdf、csv、log、jdf、spd、txt等格式数据往往难以统一处理。YMS系统通过内置的多协议解析引擎，自动识别并适配各类测试平台的数据结构，将异构原始数据转换为标准化内部格式，消除因设备差异导致的信息割裂。模块化接口设计确保新增设备可快速接入，无需重构系统架构。这种“即插即用”的兼容能力，使企业能集中管理全产线测试数据，避免为不同平台维护多套分析流程。数据采集的稳定性与实时性由此得到保障，为后续良率分析奠定一致基础。上海伟诺信息科技有限公司自2019年成立以来，持续优化YMS的平台兼容性，支撑客户在复杂设备环境中实现高效数据治理。甘肃晶圆GDBC服务PAT模块与GDBC算法协同区分随机噪声与系统性缺陷，提升筛选精确度。

晶圆级良率监控要求系统能处理高密度、高维度的测试数据流。YMS方案自动对接ASL1000、TR6850、MS7000、SineTest等设备，实时汇聚原始测试结果并完成结构化清洗，消除人工干预带来的延迟与误差。系统以图表形式直观呈现晶圆热力图，清晰展示边缘、中心或象限区域的良率差异，辅助工程师判断光刻、刻蚀或沉积环节的均匀性问题。当某批次CP良率异常时，可联动WAT参数变化追溯前道工艺漂移，实现从前端到后端的全链路追溯。多周期报表自动生成并支持多格式导出，满足从产线到高管的信息消费习惯。这种深度可视化与智能关联分析能力，使良率管理从经验驱动转向数据驱动。上海伟诺信息科技有限公司凭借对半导体制造流程的理解，将YMS打造为晶圆厂提质增效的有效工具。

ZPAT 是一种基于统计学的芯片筛选技术，通过在晶圆测试阶段识别并剔除具有潜在缺陷的芯片，从而提升产品的可靠性。在实际的应用过程中需要通过叠加多片Wafer找出在同一坐标下失效的Die的比例，通过特定的算法从而评估其他未失效的Die存在的潜在失效的概率。也是提升芯片质量零缺陷的一种手段。

为助力客户应对日益严苛的“零缺陷”质量挑战，上海伟诺信息科技有限公司将其先进的ZPAT技术深度整合于Mapping Over Ink 解决方案中。这一创新集成赋予用户高度的灵活性与强大的分析能力，使其能够通过一套高度可配置的流程，精确、高效地剔除晶圆上那些性能参数超出统计控制界限的异常芯片，从而构筑起一道基于动态统计过程控制的智能质量防线。 Cluster方法有效定位区域性异常Die，通过相邻关联性分析识别连续性失效。

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。 AECQ合规性内嵌于Mapping Over Ink处理的算法判定逻辑中，确保车规级标准严格执行。天津可视化GDBC系统

Mapping Over Ink处理推动数据驱动决策，取代经验式质量判断。山东晶圆Mapping Inkless服务

当CP良率骤降而FT失败模式复杂时，只靠单一测试阶段数据难以归因。YMS系统将WAT、CP与FT参数统一纳入分析框架，建立跨阶段关联模型。例如，若某批次WAT中栅氧击穿电压偏移，同时CP漏电流异常升高，YMS可自动关联两者趋势，提示前道氧化工艺可能存在波动。图形化界面支持并排查看参数曲线与良率变化，快速锁定关键影响因子，避免在封装或测试环节盲目排查。这种端到端的根因分析能力，将问题诊断周期从数天缩短至数小时，减少试产浪费。上海伟诺信息科技有限公司通过深度整合多源测试数据，使YMS成为良率攻关的关键工具。山东晶圆Mapping Inkless服务

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