來(lái)源：半導(dǎo)體芯科技編譯

封裝正變得越來(lái)越有挑戰(zhàn)性，成本越來(lái)越高。無(wú)論原因是襯底短缺還是封裝本身的復(fù)雜性增加，外包半導(dǎo)體封裝和測(cè)試（OSAT）公司必須在封裝和測(cè)試上花費(fèi)更多的錢、時(shí)間和資源。因此，OSAT今天面臨的一個(gè)更重要的挑戰(zhàn)是管理那些在晶圓廠層面通過(guò)測(cè)試但在最終封裝測(cè)試中失敗的芯片。

但首先，讓我們?cè)谶@個(gè)過(guò)程中退后一步，談?wù)勄岸说那闆r。一家半導(dǎo)體工廠每周將生產(chǎn)數(shù)百片晶圓，這些晶圓由產(chǎn)品測(cè)試程序進(jìn)行驗(yàn)證。通過(guò)的晶圓會(huì)被送到OSAT進(jìn)行封裝和最終測(cè)試。任何在最終測(cè)試階段不合格的單元都會(huì)被丟棄，而在OSAT花在切割、封裝和測(cè)試不合格單元的錢和時(shí)間都被浪費(fèi)了（圖1）。

△圖1：從工廠到OSAT的過(guò)程

根據(jù)一項(xiàng)估計(jì)，基于高端智能手機(jī)的5納米晶圓的價(jià)格，封裝組裝和測(cè)試的成本接近芯片總成本的30%（表1）。鑒于這一高比例（30%），對(duì)于OSAT來(lái)說(shuō)，僅接收預(yù)計(jì)通過(guò)最終封裝測(cè)試的晶圓更具成本效益。這可以確保在最后的封裝測(cè)試步驟中減少?gòu)U品，將成本降到最低，并有更多的產(chǎn)品被運(yùn)出去。機(jī)器學(xué)習(xí)可以為制造商提供一個(gè)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的方法。

△表1：高端智能手機(jī)的芯片成本估計(jì)明細(xì)

傳統(tǒng)測(cè)試

使用傳統(tǒng)的方法，工程師獲得通過(guò)最終封裝測(cè)試的已知良好晶圓的在線量測(cè)/晶圓電氣測(cè)試結(jié)果。然后，工程師使用良率管理軟件統(tǒng)計(jì)包進(jìn)行相關(guān)分析，以確定哪些參數(shù)和因素與最終測(cè)試良率的關(guān)聯(lián)度最高。利用這些參數(shù)，工程師再進(jìn)行回歸擬合，并生成一個(gè)線性/非線性模型。此外，管理軟件提出的模型會(huì)用新的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。然而，這并非一個(gè)不干涉的過(guò)程。需要定期對(duì)模型進(jìn)行人工審查。

機(jī)器學(xué)習(xí)采用了不同的方法。與前面提到的方法相比，該方法更強(qiáng)調(diào)找到最能解釋最終封裝測(cè)試數(shù)據(jù)的模型，而利用機(jī)器學(xué)習(xí)能力的方法強(qiáng)調(diào)模型的預(yù)測(cè)能力。由于 OSAT 的能力有限，使用晶圓廠層面的量測(cè)和產(chǎn)品測(cè)試數(shù)據(jù)以及 OSAT 層面的最終測(cè)試封裝數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型為最終封裝測(cè)試創(chuàng)造了具有代表性的結(jié)果。

部署到生產(chǎn)中

通過(guò)部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)OSAT晶圓的最終測(cè)試良率，不良晶圓將在制造執(zhí)行系統(tǒng)中被自動(dòng)標(biāo)記，并被指定為最后發(fā)貨（LTS）的晶圓等級(jí)。晶圓廠實(shí)時(shí)調(diào)度會(huì)將具有指定晶圓等級(jí)的晶圓移動(dòng)到LTS晶圓庫(kù)，而符合機(jī)器學(xué)習(xí)模型合格標(biāo)準(zhǔn)的晶圓將被運(yùn)往OSAT，從而確保只有好的零件被送到封裝廠進(jìn)行切割和封裝。此外，額外的生產(chǎn)數(shù)據(jù)將用于驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)，最終結(jié)果是增加對(duì)模型的信心。盲測(cè)甚至可以檢查晶圓的特定關(guān)鍵部分。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法也為更多的傳統(tǒng)方法提供了一些優(yōu)勢(shì)。這種模型對(duì)失控情況具有內(nèi)在的容忍度，趨勢(shì)和模式很容易被識(shí)別，結(jié)果可以通過(guò)更多的數(shù)據(jù)得到改善，也許最重要的是，不需要人為干預(yù)。

不幸的是，也有缺點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要大量的數(shù)據(jù)才能做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，雖然更多的數(shù)據(jù)總是受歡迎的，但這種方法對(duì)于新產(chǎn)品或研發(fā)方案來(lái)說(shuō)并不理想。此外，這種機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量的時(shí)間和資源的分配，這意味著更多的計(jì)算能力和更多的時(shí)間來(lái)處理完整的數(shù)據(jù)集。

此外，還需要對(duì)正在使用的算法的質(zhì)量提出問題。也許它不是正確的模型，因此，將無(wú)法提供正確的結(jié)果。或者，算法預(yù)測(cè)的推理可能難以理解。簡(jiǎn)而言之：該算法如何確定哪些晶圓實(shí)際上是好的，哪些將被標(biāo)記為 "最后發(fā)貨"？還有一個(gè)問題是，不正確或不完整的數(shù)據(jù)會(huì)帶來(lái)糟糕的結(jié)果。或者正如俗話說(shuō)的，垃圾進(jìn)，垃圾出。

結(jié)論

早期檢測(cè)和預(yù)測(cè)只有好的產(chǎn)品才能運(yùn)到OSATs，這已經(jīng)變得越來(lái)越關(guān)鍵，部分原因是半導(dǎo)體零件的測(cè)試是制造流程中最昂貴的部分。通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)高杠桿的產(chǎn)量/運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)和機(jī)器學(xué)習(xí)，僅測(cè)試合格的零件，OSAT公司能夠提高資本利用率和投資回報(bào)率，從而確保成本效益和向終端客戶持續(xù)供應(yīng)成品。雖然這是機(jī)器學(xué)習(xí)模型有效性的一個(gè)例子，但關(guān)于這種方法如何提高產(chǎn)量和降低OSATs的成本，還有很多東西需要學(xué)習(xí)。

審核編輯黃宇