良率提升是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的終極挑戰(zhàn)。每1%的良率提升，意味著數(shù)億元的利潤(rùn)增加。傳統(tǒng)異常處置方式依賴人工經(jīng)驗(yàn)跨系統(tǒng)手動(dòng)排查，耗時(shí)數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天，往往存在跟蹤處理不及時(shí)、排查有錯(cuò)漏等問題。若問題未能及時(shí)處理，將產(chǎn)生大量不良，甚至直接報(bào)廢，導(dǎo)致每年數(shù)千萬美元的潛在損失。
具體問題體現(xiàn)為：
問題棘手：良率波動(dòng)牽涉設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)、物料質(zhì)量、環(huán)境因素等多重因子及其交互作用。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)手段難以捕捉非線性關(guān)聯(lián)。
數(shù)據(jù)壁壘：生產(chǎn)數(shù)據(jù)割裂，數(shù)據(jù)分散在多個(gè)系統(tǒng)中。工程師在處理異常Case時(shí)，常需要頻繁跨多個(gè)系統(tǒng)手動(dòng)拉取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)整合困難，過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力。
經(jīng)驗(yàn)依賴：異常Case處置嚴(yán)重依賴工程師經(jīng)驗(yàn)，排查問題流程復(fù)雜多樣，易出現(xiàn)排查錯(cuò)漏分析，而核心人員離職，將造成核心Know-How流失。
響應(yīng)滯后：傳統(tǒng)SPC管控方式缺少預(yù)警機(jī)制，只有當(dāng)問題出現(xiàn)或嚴(yán)重時(shí)才能發(fā)現(xiàn)問題，拉長(zhǎng)了問題解決的平均周期，且無法在良率大幅下滑前及時(shí)發(fā)現(xiàn)信號(hào)，導(dǎo)致產(chǎn)量損失。
6大關(guān)鍵動(dòng)作，智控良率波動(dòng)難題
智現(xiàn)未來YPA平臺(tái)（Yield Prediction Analysis）是一套完善的良率管理優(yōu)化平臺(tái)，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)、大語言模型及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，打通全廠工程數(shù)據(jù)之間的壁壘，實(shí)現(xiàn)從實(shí)時(shí)異常監(jiān)測(cè)，異常溯因，異常處置，報(bào)告生成，到知識(shí)中臺(tái)沉淀、知識(shí)重應(yīng)用及溯因的一站式異常處理閉環(huán)流程，將良率異常預(yù)警及處置時(shí)間提前2-8小時(shí)，有效節(jié)省工程師人力、提升產(chǎn)能利用率、減少良率損失。
功能一：Sensitivity敏感度分析
類比：生產(chǎn)線上的“晴雨表”
通過建立map及數(shù)據(jù)間的Sensitivity模型，敏感性分析可建模預(yù)測(cè)變量及變量組合的變化對(duì)最終產(chǎn)品性能的影響，提供可量化的數(shù)據(jù)依據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化及預(yù)警。適用于故障診斷、性能預(yù)測(cè)、過程控制、仿真等場(chǎng)景。
功能二：以圖搜圖
類比：半導(dǎo)體行業(yè)的“人臉識(shí)別”
將計(jì)算機(jī)視覺、向量化數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)類型之間跨源以圖搜圖，并深入Defect/Die/site level多數(shù)據(jù)維度的Pattern快速識(shí)別、標(biāo)記及歸類溯因。
功能三：智能異常溯因
類比：產(chǎn)線會(huì)診專家
智現(xiàn)未來首創(chuàng)“大模型+小模型+知識(shí)中臺(tái)”多維診斷引擎，為工程師精準(zhǔn)生成異?？梢梢蜃优判邪?，讓千頭萬緒的溯因工作變得快捷、方便、準(zhǔn)確。針對(duì)新型異常，大模型能自主提供分析思路、溯因結(jié)論與處置方案，溯因準(zhǔn)確率超過90%。
功能四：Wafer履歷分析&Golden Path生成
類比：產(chǎn)線上的“智能記憶管家”&“智能領(lǐng)航員”
通過自然語言對(duì)話，直接生成多Wafer/Lot履歷信息、履歷比對(duì)報(bào)告、自動(dòng)履歷異常數(shù)據(jù)溯因，助力產(chǎn)品歷史追溯和異常根因分析。并基于履歷，結(jié)合多種數(shù)據(jù)分析（Defect、WIP、Met Inline、Offline、WAT、CP、FDC），自動(dòng)生成Golden Path及推理分析報(bào)告，為產(chǎn)線派工系統(tǒng)（RTD）提供依據(jù)，助力產(chǎn)品良率提升。
功能五：全自動(dòng)異常處置
類比：產(chǎn)線異?！敖y(tǒng)一作戰(zhàn)中心”
系統(tǒng)對(duì)Fab全量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控，當(dāng)捕捉到異常信號(hào)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)觸發(fā)“實(shí)時(shí)異常報(bào)警—>大模型異常溯因與處置建議—>異常處置—>智能報(bào)告生成—>知識(shí)中臺(tái)固化經(jīng)驗(yàn)”全流程自動(dòng)化異常處置，助力業(yè)務(wù)部門完成良率問題的快速閉環(huán)。
功能六：Chat BI智能報(bào)表
類比：產(chǎn)線智能診斷報(bào)告
只需簡(jiǎn)單對(duì)話，10秒內(nèi)智能生成目標(biāo)報(bào)告，大大解放工程師生產(chǎn)力，告別繁雜SQL語句編寫、巨量數(shù)據(jù)拉取整合，定制化報(bào)表開發(fā)的低效循環(huán)。
下面我們以晶圓廠刻蝕工序生產(chǎn)做模擬解析，了解YPA的各功能如何緊密協(xié)作：
a. 自動(dòng)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)異常監(jiān)控環(huán)節(jié)，比如對(duì)ETCH 關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行Sensitivity 敏感度分析，能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)射頻功率、溫度、機(jī)臺(tái)Chamber壓力、氣體流量等關(guān)鍵參數(shù)。當(dāng)系統(tǒng)獲知其中某項(xiàng)參數(shù)異常，如氣體流量出現(xiàn)一定幅度偏移，會(huì)模擬推演預(yù)測(cè)該工序可能的最終良率數(shù)值，預(yù)警工程師采取行動(dòng)。
b. 隨后智能異常溯因啟動(dòng)，“大模型 + 小模型 + 知識(shí)中臺(tái)” 結(jié)合全量數(shù)據(jù)與行業(yè)案例提供異?？梢梢蜃优挪榉较?；還可以擴(kuò)展數(shù)據(jù)范圍，使用數(shù)據(jù)相關(guān)性分析、以圖搜圖秒級(jí)匹配相似特征的異常Wafer；Wafer履歷分析進(jìn)行歷史溯因和異常根因分析。以上多種途徑配合最終定位問題所在。
c.全自動(dòng)異常處置，就像產(chǎn)線異?！敖y(tǒng)一作戰(zhàn)中心”，推動(dòng)全自動(dòng)化異常處置的完整流程閉環(huán)，同步生成報(bào)告。Chat BI快速輸出可視化分析報(bào)告，整套經(jīng)驗(yàn)沉淀至知識(shí)中臺(tái)，形成可復(fù)用資產(chǎn)助力后續(xù)生產(chǎn)。
YPA 實(shí)戰(zhàn)：在尖端制造現(xiàn)場(chǎng)創(chuàng)造新的增益曲線
走進(jìn)某頭部半導(dǎo)體企業(yè)的12英寸晶圓廠，你會(huì)看到Y(jié)PA正發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它憑借精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)能力和良率優(yōu)化能力，多次在異常初現(xiàn)端倪時(shí)就快速響應(yīng)、及時(shí)處置，有效穩(wěn)定了生產(chǎn)線，保障了每一片晶圓的品質(zhì)。
項(xiàng)目實(shí)測(cè)顯示，YPA方案預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過 90%，能精準(zhǔn)完成良率預(yù)測(cè)、優(yōu)化和管理，實(shí)際效益清晰可見：
良率抓得穩(wěn)、提得上：YPA早早就盯住良率下滑的苗頭，提供量化依據(jù)，提醒工程師及時(shí)處理，有效攔住批量出次品，讓良率更穩(wěn)當(dāng)，客戶自然也更滿意。
預(yù)警時(shí)間提前：將良率異常預(yù)警時(shí)間提前2-8小時(shí)，為工程師提前干預(yù)贏得寶貴時(shí)間；
效率顯著提升：系統(tǒng)整體提高工程師溯因效率，將溯因分析時(shí)間從5-6h縮短至2-5min；單Case平均處理時(shí)間節(jié)省2~6小時(shí)。
經(jīng)濟(jì)效益顯著：有效減少50%宕機(jī)時(shí)間，降低60%的不良影響，提速整體Cycle Time 2%，年度增效近億元。
可復(fù)制性強(qiáng)：該方案可以廣泛應(yīng)用于不同產(chǎn)線、不同產(chǎn)品，幫助客戶構(gòu)建起統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的良率管理框架，實(shí)現(xiàn)橫向推廣與價(jià)值復(fù)用。
YPA良率預(yù)測(cè)分析平臺(tái)是智現(xiàn)未來在良率優(yōu)化領(lǐng)域探索與創(chuàng)新的又一項(xiàng)重要技術(shù)實(shí)踐。我們將始終以行業(yè)客戶需求為導(dǎo)向，聚焦人工智能與半導(dǎo)體制造的融合場(chǎng)景，通過不斷迭代升級(jí)，打磨出更智能、更懂客戶、更貼合場(chǎng)景的解決方案，為尖端制造業(yè)的精密運(yùn)行與企業(yè)發(fā)展提供源源不斷的創(chuàng)新動(dòng)能。
