集微网消息（文/Oliver），半导体制造中的良率是检验Foundry和IDM实力的标准之一，当然，Fabless企业也需要通过数据分析来思考如何提高产品良率。

事实上，良率还需要细分为wafer良率、Die良率和封测良率，而总量率则是这三种良率的总乘积，总量率将决定一家晶圆厂到底是赔钱还是赚钱。因此，晶圆厂中每一道制程步骤的良率都至关重要。

举个例子，如果某个晶圆厂的一条产线上每一道制程良率都高达99%，那么经过600道工序后整体良率是多少呢？答案是0.24%，几乎为0。

所以，晶圆代工企业都会视总量率为最高机密，对外公布的数据往往都不会是企业的真正总量率。

晶圆制造的过程及其复杂，影响良率的因素也非常多。其中，影响最大的包括wafer尺寸、环境因素和技术成熟度。通常情况下，wafer都是圆形的，因此一般中心区域的良率较高，而边缘区良率较低，所以wafer的尺寸越大，中心区面积占总面积比例也就越大，良率也越高。

另外，环境因素对wafer良率、Die良率和封测良率这三种良率都会产生一定影响。常见的环境因素包括尘埃、湿度、温度和光照亮度，所以芯片制造和封测的过程中都需要在超净的工作环境中进行。

最后，是技术成熟度问题。一般情况下，新工艺刚出来的时候良率会很低，随着生产的进行和导致低良率的因素被发现和改进，则良率就会不断地被提升。如今，新工艺或是工具，每个几个月或甚至几周就会被引进，因此提升良率就成了半导体公司的一个永不停息的过程。

提升良率不仅要从技术上调整，数据分析同样重要。为了帮助半导体公司提升良率，PDF Solutions（以下简称PDF）近日在中国发布了半导体良率分析平台Exensio。这是一个半导体供应链大数据分析基础设施，是中美最大手机芯片设计公司使用的半导体供应链管理软件。

业内人士告诉集微网记者，过去在晶圆代工厂中，良率的统计分析一般是通过Excel表格来完成，过程复杂且数据安全无法得到保障。

而PDF的Exensio平台能够完美解决晶圆代工厂的难题，该平台目前拥有Exensio–Yield、Exensio–Control、Exensio–Test、Exensio–Hosted和Exensio–Char这些功能。一方面，可以利用Exensio Char帮助客户做良率的提升，包括怎么帮助做研发等。另一方面还可以利用Exensio提供业界领先的大数据分析及良率管理系统。

PDF 亚太区副总裁Michael Yu博士指出，Exensio–Char也就是CV&DFI分析，目前主要是让客户研发速度增快，提升效率。这项技术也一直在进步，目前已经跟进到现在的5纳米制程。

另外，在大数据这块，半导体公司都比较关注的良率诊断分析。Exensio–Yield工具能够在产品生产出来以后，对其进行测试，这个数据通过Exensio–Yield传送出来可供分析。“目前需要的AI方面的分析PDF也能做到，因此产品可以说贯穿整个平台。”Michael Yu说道。

除此之外，PDF还可以在最开始就帮助分析与设计，会告诉使用者这台机器的使用良率，中心生产良率等等，这里面的很多技术不可一蹴而就， Michael Yu博士称PDF从2000年就已经在研究。

在发展环境下，不管是车用或者是AI平台，都是要把很多传感器或者系统结合在一起，需要分析的手段就变得越来越复杂。发展到现在的大数据时代，人类已经能够对还未发生的事情做出预测，这是整个数据分析所要进行的一个大趋势。

PDF所提供的Exensio平台正是为这样的趋势而诞生。过去，可能只有一小部分公司把数据分析看得很重要，如今或许有一半的公司了解了数据分析的重要性，在能够预见的未来，还将会有更多的半导体公司开始重视数据分析，但有效的分析手段并不多见。

Exensio这样一个完全开放的免费平台，能够让中国的2000多家IC设计公司和晶圆代工厂不再为数据分析担忧，只需要专心做擅长的事情。（校对/LL）