四川自动化Mapping Inkless工具

分散在不同Excel表格或本地数据库中的测试数据，往往难以跨项目调用和对比。YMS通过构建标准化数据库，将来自ETS364、SineTest、MS7000、CTA8280等设备的异构数据，按产品型号、测试阶段、时间、区域等维度统一归档，形成结构清晰、索引完备的数据资产池。用户可通过多条件组合快速检索特定批次的历史良率记录，或横向比较不同封装线的表现。标准化存储不仅提升查询效率，更为WAT/CP/FT参数联动分析、SYL/SBL卡控等高级功能提供一致数据源。跨部门协作时，设计、工艺与质量团队可基于同一套数据开展讨论，减少信息偏差。上海伟诺信息科技有限公司依托行业经验，使YMS成为企业构建数据驱动文化的基础设施。Mapping Over Ink处理系统输出结构化日志，完整记录处理过程满足质量追溯需求。四川自动化Mapping Inkless工具

良率波动若不能及时干预，可能造成数百万级的产能损失。YMS系统通过自动化流程，即时采集并清洗来自多种测试平台的异构数据，构建高可信度分析基础。系统支持从宏观趋势到微观缺陷的穿透式分析，例如将某产品月度良率下降与特定封装线关联，并结合FT参数验证是否为打线偏移导致。SYL/SBL卡控机制设置动态阈值，在指标异常时自动预警，实现前置质量管控。多周期报表自动生成并支持多格式导出，使管理层能基于一致数据源快速决策。这种“实时感知—智能归因—主动干预”的能力，将良率管理从经验驱动升级为数据驱动。上海伟诺信息科技有限公司以“以信为本，以质取胜”为准则，持续打磨YMS的可靠性与实用性。湖北晶圆MappingOverInk处理解决方案上海伟诺信息科技Stacked Map功能，通过堆叠多片Wafer结合算法与卡控规则检测mapping上存在质量风险的芯片。

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。

晶圆级良率监控要求系统能处理高密度、高维度的测试数据流。YMS方案自动对接ASL1000、TR6850、MS7000、SineTest等设备，实时汇聚原始测试结果并完成结构化清洗，消除人工干预带来的延迟与误差。系统以图表形式直观呈现晶圆热力图，清晰展示边缘、中心或象限区域的良率差异，辅助工程师判断光刻、刻蚀或沉积环节的均匀性问题。当某批次CP良率异常时，可联动WAT参数变化追溯前道工艺漂移，实现从前端到后端的全链路追溯。多周期报表自动生成并支持多格式导出，满足从产线到高管的信息消费习惯。这种深度可视化与智能关联分析能力，使良率管理从经验驱动转向数据驱动。上海伟诺信息科技有限公司凭借对半导体制造流程的理解，将YMS打造为晶圆厂提质增效的有效工具。Mapping Over Ink处理系统提供售前咨询与售后标准化服务，保障客户实施体验。

ZPAT 是一种基于统计学的芯片筛选技术，通过在晶圆测试阶段识别并剔除具有潜在缺陷的芯片，从而提升产品的可靠性。在实际的应用过程中需要通过叠加多片Wafer找出在同一坐标下失效的Die的比例，通过特定的算法从而评估其他未失效的Die存在的潜在失效的概率。也是提升芯片质量零缺陷的一种手段。

为助力客户应对日益严苛的“零缺陷”质量挑战，上海伟诺信息科技有限公司将其先进的ZPAT技术深度整合于Mapping Over Ink 解决方案中。这一创新集成赋予用户高度的灵活性与强大的分析能力，使其能够通过一套高度可配置的流程，精确、高效地剔除晶圆上那些性能参数超出统计控制界限的异常芯片，从而构筑起一道基于动态统计过程控制的智能质量防线。 UPLY处理针对特定层间关联缺陷，通过垂直面算法判定单颗Die失效概率。四川自动化Mapping Inkless工具

Mapping Over Ink数据处理流程全程自动化运行，大幅减少人工复核的人为干预。四川自动化Mapping Inkless工具

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。 四川自动化Mapping Inkless工具

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