文章摘要
长期以来，良率被视为芯片厂商和晶圆代工厂的生命线，不仅是成本控制的关键，更是提升生产效率、增强市场竞争力的核心驱动力。随着设计与工艺复杂度的提升，先进制程下的芯片良率问题已不再局限于单点缺陷，而是呈现出系统性、多源头、跨层级的复合特征。DFT（可测性设计）作为结构性测试的关键入口，虽然在发现特定故障类型方面仍发挥着基础作用，但其局部诊断往往难以有效识别由制造偏差、版图热点、测试边界效应等引发的复杂失效模式。
为实现更高效的良率提升，业界越来越多地转向跨领域数据分析，即将DFT测试数据与芯片制造过程数据进行关联分析。然而，传统分析流程中，设计与制造数据分散、系统不互通，导致工程师在根因追溯、结果验证等环节效率低下、周期拉长。广立微YAD良率感知大数据诊断分析平台应运而生，旨在破解这一痛点。该平台不仅支持主流DFT工具诊断报告的智能解析，还可与广立微DATAEXP大数据分析平台深度集成，联动YMS（良率管理系统），将芯片设计规则、制造过程参数、在线测试数据、失效物理分析结果等跨域数据流实时关联，构建起覆盖“设计-制造-测试-分析”全链路数据的诊断图谱，使工程师从繁琐的数据比对中解放出来，聚焦于高价值的良率优化决策。
广立微YAD作为一款专业良率分析与提升工具，深耕于DFT与良率分析领域，赋能半导体设计与制造企业高效完成良率分析及根因定位，构建从芯片设计诊断到量产良率提升的全流程分析闭环。该平台支持解析各类主流DFT诊断报告，集成YMS分析系统，全方位结合电路设计数据、DFT诊断数据、芯片测试数据及芯片制造数据，协同优化设计与制造，深入挖掘良率失效根因。
YAD的客户价值显著，全面满足产品和测试工程团队的需求，借助大数据驱动的智能诊断引擎，贯通设计、测试诊断与制程监控全流程，提升溯源效率与根因定位精度。该平台已在多个客户的实际案例中得到验证，并获得了高度认可，为半导体设计与制造企业带来了显著的价值：提升分析效率、提高根因分析准确率、识别隐藏系统性设计问题、多维度数据分析与验证、高度智能自动化。
YAD的核心功能包括全流程数据贯通、智能化诊断分析、可视化交互与展示、便捷PFA选取。通过标准化数据技术，YAD支持适配主流DFT诊断报告进行良率诊断分析，结合电路物理设计签核数据，帮助客户识别系统性时序及功耗失效根因问题。此外，YAD通过数据挖掘和良率相关分析，融合先进AI算法模型，提供多种算法实现更准确的根因诊断分析，支持识别由版图图形模式造成的系统性失效根因，并生成缺陷根因概率图，智能推荐PFA候选项，方便用户快速定位问题。
广立微YAD将分散的设计、工艺、测试数据转化为良率提升的核心动能，其构建的智能诊断平台，不仅打破数据孤岛，更通过AI算法从海量参数中锁定关键失效模式，快速完成根因定位。未来，YAD将持续推动数据智能与制造场景的深度融合，成为连接芯片设计与智能诊断的核心枢纽。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2096字 | 9分钟 ]
【原文作者】 半导体行业观察
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★★
相关文章
