簡介
INF-WPA是一款Wafer Map 圖形分析的產(chǎn)品，利用多種前沿的機器學習技術，根據(jù)Wafer上數(shù)據(jù)的分布，實現(xiàn)異常圖形的特征提取，識別產(chǎn)品質量異常問題，協(xié)助工程師進行下一步的分析，如快速定位線上生產(chǎn)機臺異常，確認工藝過程波動，分析制程的工藝窗口以及薄弱點，有效減少成品的良率損失，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率。
INF-WPA
智能高效的晶圓缺陷圖案分析系統(tǒng)
設計優(yōu)勢
INF-WPA幫助Fab?程師快速進?Pattern匯總分析，并將分析的結果和良率管理系統(tǒng)關聯(lián)，實現(xiàn)各種Pattern的?期趨勢的監(jiān)控，如根據(jù)Pattern分類結果做共同機臺分析，根據(jù)?定義的Pattern利?機器學習算法查找類似Pattern Wafer等。
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功能模塊
Wafer Pattern Classification
Wafer Map Pattern分類準確度高（>98%），可自定義類別對Pattern的Map歸類匯總。Wafer Map Pattern 與其形成的根因具有強相關性，可以幫助用戶快速對低良率Wafer 歸類分析并縮短Root Cause 排查時間，提高工程師工作效率。同時，Wafer Pattern與Fab生產(chǎn)異常、晶圓測試問題互相佐證，相得益彰。
Wafer Pattern Match
支持用戶根據(jù)失效的Wafer 以及關注的Bin ?定義Fail Pattern，通過Pattern Match 計算所有的Wafer 和?定義Pattern 的相似度，通過關聯(lián)生產(chǎn)及測試過程數(shù)據(jù)，準確定位Commonality，縮短根因調(diào)查時間，為客戶提供強有力的數(shù)據(jù)?撐并及時止損；平臺巨量Wafer Pattern 數(shù)據(jù)為用戶建立強大的數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)歷史問題回溯。
Wafer Pattern Cluster
Wafer Pattern Cluster 利?無監(jiān)督深度學習方法對所有參數(shù)根據(jù)失效的 Map 分布進?快速高效聚類，?便用戶對不良問題進?快速分解，準確定位，逐?攻破，加快良率提升的速度。
Wafer Pattern Measure
通過智能特征參數(shù)提取，高效確認中心 Cluster 范圍、刮傷半徑、角度等特征圖形尺?，通過對比機臺尺寸特征參數(shù)數(shù)據(jù)庫，結合 WIP 數(shù)據(jù)，快速定位生產(chǎn)過程中的異常設備。
Wafer Ink
通過 Pattern 識別并基于特定 Rule，對 Pattern Path 區(qū)域內(nèi)存在 Reliability 風險的芯片進行Ink 操作，避免有問題的芯片流入后續(xù)?藝造成重大的質量問題，節(jié)約成本的同時提高終端產(chǎn)品的安全性等。
