浙江Mapping Inkless系统

在半导体制造中，由于Fab制程的物理与化学特性，晶圆边缘的芯片（Edge Die）其失效率明显高于中心区域。这一现象主要源于几个关键因素：首先，在光刻、刻蚀、薄膜沉积等工艺中，晶圆边缘的反应气体流场、温度场及压力场分布不均，导致工艺一致性变差；其次，边缘区域更容易出现厚度不均、残留应力集中等问题；此外，光刻胶在边缘的涂覆均匀性也通常较差。这些因素共同导致边缘芯片的电气参数漂移、性能不稳定乃至早期失效风险急剧升高。因此，在晶圆测试（CP）的制造流程中，对电性测试图谱（Wafer Mapping）执行“去边”操作，便成为一项提升产品整体良率与可靠性的关键步骤。
上海伟诺信息科技有限公司Mapping Over Ink功能中的Margin Map功能提供多种算法与自定义圈数，满足客户快速高效低剔除边缘芯片，可以从根本上避免后续对这些潜在不良品进行不必要的封装和测试，从而直接节约成本，并确保出厂产品的质量与可靠性要求。Mapping Over Ink处理减少人工复核负担，提升质量控制效率。浙江Mapping Inkless系统

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。山西自动化PAT解决方案上海伟诺信息科技GDBN功能，通过各种算法可以帮助客户快速剔除芯片上异常风险芯片。

一套高效的良率管理系统开发方案，必须根植于真实生产场景的数据流与决策链。YMS方案覆盖从ETS88、93k、J750等Tester平台自动采集stdf、csv、log等多格式数据，到解析、清洗、整合的完整链路，确保数据源头的完整性与一致性。在此基础上，系统构建标准化数据库，实现对良率信息的统一分类与高效调用。分析层面，方案强调时间序列下的良率波动追踪与晶圆空间维度的缺陷聚类，结合WAT、CP、FT参数变化，形成从现象到根因的完整证据链。SYL与SBL的自动卡控机制嵌入关键控制点，实现预防性质量管理。同时，报表引擎支持按需生成周期报告，并导出为PPT、Excel或PDF，适配不同管理层的信息消费习惯。上海伟诺信息科技有限公司依托多年行业积累，将YMS方案打造为兼具实用性与扩展性的国产选择。

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。 Mapping Over Ink处理通过失效分布图谱直观暴露制造流程异常，指导工艺改进方向。

作为国产半导体软件生态的重要建设者，YMS系统的开发始终围绕真实生产痛点展开。系统兼容主流Tester平台，自动处理stdf、csv、log等十余种数据格式，完成从采集、清洗到整合的全流程自动化，消除信息孤岛。其分析引擎支持多维度交叉比对，例如将晶圆边缘良率偏低现象与刻蚀设备参数日志关联，辅助工程师精确归因。SYL/SBL卡控机制嵌入关键控制点，实现过程质量前置管理。配套的报表工具可按模板一键生成周期报告，大幅提升跨部门协同效率。更重要的是，系统背后有完整的售前咨询、售中方案优化与售后标准化服务体系支撑，确保价值落地。上海伟诺信息科技有限公司依托多年行业积累，使YMS成为兼具技术深度与实施可靠性的国产替代选择。上海伟诺信息科技ZPAT功能，通过堆叠Mapping及不同算法帮助用户剔除潜在质量风险的芯片。安徽GDBC系统定制

上海伟诺信息科技DPAT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。浙江Mapping Inkless系统

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。 浙江Mapping Inkless系统

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