隨著全球半導(dǎo)體市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展,預(yù)計(jì)到2025年,晶圓代工行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模將突破1698億美元大關(guān),這一數(shù)據(jù)由IC Insights提供。然而,在這條通往增長(zhǎng)的道路上,晶圓廠(Fab廠)面臨著一個(gè)至關(guān)重要的挑戰(zhàn):良率管理。良率,這個(gè)直接影響盈利能力的關(guān)鍵因素,正成為晶圓廠擴(kuò)張過程中不可忽視的生命線。
在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域,良率的微小提升意味著巨大的經(jīng)濟(jì)收益。以存儲(chǔ)芯片廠為例,良率每提高1%,年度凈利潤可增長(zhǎng)約1.1億美元;而對(duì)于尖端邏輯芯片制造廠,這一提升則能帶來1.5億美元的凈利潤增長(zhǎng)。隨著制程技術(shù)不斷向3納米等更先進(jìn)節(jié)點(diǎn)推進(jìn),單個(gè)12英寸晶圓的價(jià)格已飆升至2萬美元,相比5納米工藝上漲了25%,良率的重要性愈發(fā)凸顯。
傳統(tǒng)上,晶圓廠依賴人工經(jīng)驗(yàn)和基于規(guī)則的算法來管理良率。人工檢測(cè)雖精確但耗時(shí),且高度依賴檢測(cè)人員的專業(yè)技能和主觀判斷。而規(guī)則算法在面對(duì)新型缺陷時(shí)往往力不從心,因?yàn)樗鼈兓陬A(yù)設(shè)規(guī)則,難以靈活應(yīng)對(duì)未知挑戰(zhàn)。隨著工藝復(fù)雜度的增加,這些傳統(tǒng)方法的局限性愈發(fā)明顯,行業(yè)急需一種更加智能、全面的解決方案。

芯片制造流程復(fù)雜,從硅片純度到光刻機(jī)對(duì)準(zhǔn)精度,再到蝕刻溫度和薄膜沉積均勻性,每一個(gè)環(huán)節(jié)的微小偏差都可能對(duì)良率造成重大影響。更為復(fù)雜的是,這些變量之間往往相互關(guān)聯(lián),形成一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。因此,晶圓廠需要一種能夠綜合考慮所有變量,并快速定位問題根源的智能系統(tǒng)。
此時(shí),電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)工具攜手人工智能技術(shù),為晶圓廠帶來了革命性的變革。通過整合設(shè)備、工藝和測(cè)試數(shù)據(jù),構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)模型,AI能夠精準(zhǔn)識(shí)別工藝偏差,分析缺陷模式,甚至實(shí)現(xiàn)事前預(yù)測(cè)。這一轉(zhuǎn)變不僅提高了良率管理的效率,還降低了對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴。
在國產(chǎn)EDA領(lǐng)域,AI技術(shù)的引入為國產(chǎn)工具提供了彎道超車的機(jī)會(huì)。華大九天的Vision平臺(tái)就是其中的佼佼者。作為基于圖形的工藝診斷分析平臺(tái),Vision通過分析半導(dǎo)體制造過程中圖形的變化,結(jié)合量測(cè)數(shù)據(jù)和圖像信息,有效改善了制造過程中的良率降低問題。
在工藝開發(fā)階段,Vision平臺(tái)的智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)功能僅需分析芯片面積的一小部分關(guān)鍵區(qū)域,就能高效識(shí)別出大量獨(dú)特風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),缺陷捕獲率大幅提升。同時(shí),其生成式輪廓預(yù)測(cè)功能能夠直接根據(jù)設(shè)計(jì)版圖預(yù)測(cè)硅片實(shí)際輪廓,實(shí)現(xiàn)了“設(shè)計(jì)即預(yù)測(cè)”的愿景。
進(jìn)入量產(chǎn)階段,Vision平臺(tái)的智能缺陷分析與采樣功能融合了設(shè)計(jì)屬性和缺陷特征,能夠快速定位系統(tǒng)性缺陷的根源,避免了因主觀判斷導(dǎo)致的關(guān)鍵缺陷遺漏。離線智能量測(cè)功能打破了設(shè)備對(duì)量測(cè)效率的限制,支持多種主流設(shè)備圖像的一站式處理,無需占用機(jī)臺(tái)資源。
Vision平臺(tái)無縫連接了從設(shè)計(jì)到產(chǎn)品的全鏈條數(shù)據(jù),解決了傳統(tǒng)工具數(shù)據(jù)割裂、分析片面的問題。通過EDA與AI的深度融合,晶圓廠得以清晰地看到良率提升的路徑,為未來的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
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