自动化GDBC解决方案

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。Mapping Over Ink处理方案不依赖国外软件，具备完全自主可控的技术特性。自动化GDBC解决方案

当封测厂每日面对来自数十台测试机台的海量异构数据时，传统手工汇总方式已难以满足实时质量管控需求。YMS系统通过自动化流程，即时采集并清洗ETS364、TR6850、ASL1000、MS7000等设备输出的原始测试数据，剔除重复、缺失与异常记录，构建高可信度的数据底座。标准化数据库支持从时间轴追踪良率波动，或聚焦晶圆特定区域识别系统性缺陷，结合WAT、CP、FT参数变化，快速定位工艺偏差根源。例如，当某批次FT良率骤降时，系统可联动CP数据判断是否为封装环节引入问题，缩短排查周期达数小时。图表化界面与日报、周报、月报自动生成机制，使管理层能基于一致数据源高效决策。上海伟诺信息科技有限公司凭借对半导体制造流程的深入理解，将YMS打造为数据驱动质量改进的关键工具。青海晶圆PAT系统定制上海伟诺信息科技Mapping Bin 转换功能，可以将Wafer Map上指定坐标的芯片进行Ink。

企业在评估测封良率管理系统投入时，关注的是功能覆盖度与长期服务保障。YMS提供模块化配置，支持根据实际使用的Tester类型（如ETS364、Juno、AMIDA、CTA8280等）和数据格式（包括stdf、jdf、log等）灵活调整功能组合。系统不仅完成数据自动清洗与整合，还通过标准化数据库实现时间趋势、区域对比及缺陷聚类的多维分析。SYL与SBL的自动计算与阈值卡控，为封测过程设置动态质量防线。报价策略基于定制化程度与服务范围，确保企业在合理预算内获得高性价比解决方案。配套的售前咨询、售中方案优化与售后标准化服务，保障系统稳定运行与持续演进。上海伟诺信息科技有限公司以透明定价与完整服务体系，帮助客户实现良率管理的可持续提升。

在半导体工厂高频率、多设备并行的测试环境中，人工处理异构数据极易延误问题响应。YMS系统通过自动化流程，实时汇聚来自STS8200、TR6850、ASL1000、MS7000等设备的多格式原始数据，完成统一解析与清洗，消除因格式差异导致的信息断层。结构化的数据库使良率数据可追溯、可比对，支持从批次到晶圆级别的精细监控。当某一批次良率骤降时，系统可迅速调取对应区域的缺陷热力图，并关联WAT、CP、FT参数变化，辅助工程师在数小时内锁定根本原因。SYL/SBL卡控功能则在指标超限时自动预警，防止不良品流入下一环节。周期性报表一键生成并支持多格式导出，满足从产线到高管的差异化信息需求。上海伟诺信息科技有限公司凭借对封测与制造场景的深入理解，持续优化YMS的数据驱动能力。上海伟诺信息科技SPAT功能，通过结合测试数据去除超出规范的芯片并生成新的Mapping。

不同封测厂的设备组合、工艺路线和管理重点差异明显，标准化系统难以满足全部需求。YMS提供高度可定制的生产良率管理方案，可根据客户实际接入的Tester设备（如T861、STS8107、MS7000等）和数据结构，调整解析逻辑、分析维度与报表模板。例如，针对高频返工场景，可定制缺陷聚类规则；针对客户审计需求，可开发合规性报告模块。系统底层保持统一数据治理规范，上层应用则灵活适配业务流程，确保数据质量与使用效率兼顾。SYL/SBL自动计算与多格式报表导出功能，进一步提升质量闭环速度。这种“量体裁衣”式的服务模式，使系统真正融入客户日常运营。上海伟诺信息科技有限公司将定制开发视为价值共创过程，以技术灵活性支撑客户业务独特性。上海伟诺信息科技Shot Map功能，可以自定义设定Wafer Mapping上Reticle区域并按规则Ink。湖南半导体GDBC工具

工艺窗口优化得益于Mapping Over Ink处理对失效模式的精确识别，提升制造良率水平。自动化GDBC解决方案

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。 自动化GDBC解决方案

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