人工智能在半導體測試中的力量

人工智能（AI）和數(shù)據(jù)分析使半導體制造商能夠從整個硅生命周期中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)中提取有價值的見解。通過利用人工智能算法，半導體制造商可以優(yōu)化硅設計、組裝和測試流程。通過分析龐大的數(shù)據(jù)集、人工智能可以識別模式、預測故障并優(yōu)化質量，從而提高成品率、降低生產(chǎn)成本并加快產(chǎn)品上市時間。

半導體制造商正在積極開發(fā)數(shù)據(jù)分析應用，以便在整個半導體測試生態(tài)系統(tǒng)中建立完全集成的工作流程。最先進的數(shù)據(jù)分析解決方案包含流式數(shù)據(jù)收集和控制、數(shù)據(jù)前饋、低延遲、由 ML 驅動的算法支持的智能決策以及強大的數(shù)據(jù)安全性和完整性功能等重要功能。這使得端到端利用在整個生產(chǎn)和測試過程中進行分析。

本白皮書探討了數(shù)字時代半導體測試所面臨的重大挑戰(zhàn)，并重點介紹了智能制造解決方案的優(yōu)勢，這些解決方案可提高效率并優(yōu)化半導體客戶的生產(chǎn)流程。這些解決方案包括來自 Advantest 及其生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴的 ACS 實時數(shù)據(jù)基礎設施 (RTDI) 和機器學習驅動的分析解決方案，為無縫集成所有測試數(shù)據(jù)建立了一條數(shù)字高速公路。通過利用低延遲邊緣計算和分析解決方案，半導體測試操作的實時監(jiān)控變得可能的情況下，迅速采取糾正措施。這樣就能提高質量和產(chǎn)量，并為客戶縮短產(chǎn)品上市時間。

2023 年半導體行業(yè)的現(xiàn)狀

半導體行業(yè)從根本上說就是一場驚心動魄、高風險的貓鼠游戲。

這是一個尖端技術的世界，科學與科幻之間的界限往往模糊不清。在這個行業(yè)中，最大的參與者幾乎掌握著所有的牌，但也不斷有新的參與者涌現(xiàn)出來，顛覆一切。

在半導體領域，成功與失敗之間的界限非常窄，未來總是充滿不確定性。

隨著 5G、物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 和人工智能等新技術的發(fā)展，對更先進半導體器件和解決方案的需求也在不斷增長。

集成電路反映了一個相對較新的世界秩序，在這個秩序中，國家間的貿(mào)易緊張和供應鏈中斷是持續(xù)的威脅，大流行病的影響也繼續(xù)影響著這個行業(yè)。盡管面臨這些挑戰(zhàn)，但在不懈追求創(chuàng)新和進步的推動下，集成電路行業(yè)仍在繼續(xù)向前發(fā)展。

這個行業(yè)不斷挑戰(zhàn)可能與不可能之間的界限。這是一個充滿創(chuàng)新和無限可能的世界，在這里，最聰明的頭腦和最大膽的企業(yè)家可以改變歷史進程。

風險很高，但回報也很高。

未來總是充滿變數(shù)，唯一確定的事情就是一切都不確定。最終，只有最強大、最聰明的人才能生存下來。

行業(yè)預測：2023 年及以后

隨著大數(shù)據(jù)和先進技術的發(fā)展，人們已經(jīng)感受到了快速發(fā)展的數(shù)字高速公路所帶來的影響。

根據(jù)一項預測，2030 年半導體市場規(guī)模約為 1.1 萬億美元，2020 年至 2030 年的年復合增長率為 9.03%，而 2030 年至 2030 年的年復合增長率僅為 3.96%。

2010 至 2020 年（圖 1）

電子產(chǎn)品軟件含量的增加也將對半導體市場的增長產(chǎn)生積極影響。

這種快速的市場增長將對測試產(chǎn)生重大影響，包括爆炸性的測試數(shù)據(jù)量和處理這些數(shù)據(jù)量的方法：

一份報告稱："2019 年每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約為 2 TB "報告還補充道："測試數(shù)據(jù)量在從 10 納米到 7 納米的過程中驟增，而且在每個新節(jié)點上都會再次增加。報告將這一增長部分歸因于每個晶圓上的芯片越來越多，但每個芯片上的晶體管也越來越多，設計的復雜性越來越高，工藝拐角越來越多，新工藝、測試、診斷和組裝也越來越復雜。

數(shù)據(jù)爆炸的部分原因是，為測試每個芯片上不斷增加的晶體管所需的測試向量數(shù)量不斷增加（圖 2）。

業(yè)界越來越重視數(shù)據(jù)分析。越來越多的數(shù)據(jù)測試過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將更加注重數(shù)據(jù)分析，以獲取洞察力并改進決策。

半導體設備的復雜性不斷增加，這將推動人工智能和人工智能在半導體測試中的應用。人工智能和 ML 可以實現(xiàn)更先進的測試方法和設備，幫助提高效率、準確性和可擴展性。

數(shù)據(jù)前饋和數(shù)據(jù)后饋的使用將越來越普遍，有助于提高半導體測試的準確性和效率。

數(shù)據(jù)和邊緣計算將增強半導體測試，使測試方法更加靈活和可擴展。

市場增長也將增加測試壓力應用領域、包裝策略、與邊緣應用相關的環(huán)境問題以及網(wǎng)絡安全：

對自動駕駛汽車、物聯(lián)網(wǎng)和 5G 設備日益增長的需求將推動對更先進的半導體測試方法和設備的需求。

異質集成在半導體產(chǎn)品中集成多種技術和材料的使用越來越廣泛，因此對能夠處理這種集成的測試方法的需求也越來越大。

測試設備必須靈活，能夠處理各種環(huán)境條件，測試數(shù)據(jù)應在分布式網(wǎng)絡中提供，而不是局限于中央數(shù)據(jù)庫。

被測設備將包含越來越多的傳感器，需要利用這些傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來提高產(chǎn)品質量、可靠性和功效。此外，測試設備將擁有更多的嵌入式傳感器，這些傳感器將用于實時監(jiān)測和控制測試操作。

隨著半導體器件變得越來越復雜，連接越來越緊密，我們將更加需要關注網(wǎng)絡安全，以防范潛在的網(wǎng)絡威脅，確保測試過程中知識產(chǎn)權的完整性。

最后，半導體測試行業(yè)可能會出現(xiàn)新的商業(yè)模式，如按使用付費和訂閱式服務、以及自動化和機器人技術的進步將繼續(xù)在半導體測試中得到更廣泛的應用，有助于提高效率和減少人為錯誤。

行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)

除了與異構集成、2.5D 和 3D 封裝、測試數(shù)據(jù)量和基于服務的業(yè)務模式有關的挑戰(zhàn)外，半導體器件的復雜性不斷增加，需要更快的測試時間和更高的吞吐量，以跟上對半導體器件快速增長的需求；隨著半導體器件變得更密集、更復雜，公差越來越小，需要更準確和精確的測試；以及靈活和開放的解決方案，以測試使用不同來源技術的各種器件。

此外，測試系統(tǒng)必須能夠在同一平臺上測試多種技術，如數(shù)字和模擬技術；能夠處理更多的器件類型和封裝尺寸；能夠在不同的溫度和電壓下進行測試；能夠測試新材料和新結構，如：2.5D 和 3D 包裝。最后，在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)計算時代，必須制定戰(zhàn)略來應對數(shù)據(jù)隱私、安全和合規(guī)方面的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)令人生畏。據(jù)估計，從設計到制造再到現(xiàn)場，整個半導體供應鏈收集的數(shù)據(jù)中有 80% 或更多從未被查看過。合同義務，尤其是汽車和航空航天行業(yè)的合同義務，可能要求將數(shù)據(jù)存檔 10 年或 15 年，但工程師們往往只查看解決特定問題所需的數(shù)據(jù)。此外，一些存儲數(shù)據(jù)缺乏可追溯性和背景，因此無法發(fā)揮作用。這并不是說數(shù)據(jù)沒有價值。

但是，目前有效分析數(shù)據(jù)并從中提取最大價值的工具和基礎設施還不夠完善。每個人都迫切希望挖掘自己的數(shù)據(jù)，但實際上他們根本無法做到這一點。

另一個問題是，目前的測試通常是通過基于文件的方法來完成的，只有在晶圓結束或批次結束時才能獲得數(shù)據(jù)，而且只有到那時才能對數(shù)據(jù)進行離線分析，通常是在不同的地點進行分析。即使時間在流逝，也往往需要數(shù)小時或數(shù)天來執(zhí)行分析和糾正措施。

隨著測試行業(yè)的快速發(fā)展，這種方法已不再可行。如前所述，芯片正變得越來越復雜，在許多情況下（包括醫(yī)療和汽車設備測試），零缺陷是目標。在其他情況下，即使是過去可以接受的微小缺陷，現(xiàn)在也會使更敏感、更復雜的芯片變得毫無用處。因此，測試這些更先進的芯片已成為一項挑戰(zhàn)，同時還要達到更嚴格的量產(chǎn)時間目標和確保集成電路生產(chǎn)商保持競爭力的量產(chǎn)時間目標。

據(jù)一家公司報告，他們成功使用了在線基礎設施方法，將延遲從數(shù)小時或數(shù)天縮短到毫秒或微秒。這種方法可以在保持安全通信的同時，實現(xiàn)即時的 ML 評分和決策制定。

該方法將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于參數(shù)預測，同時考慮到溫度、功率和其他條件的相關性，從而在零影響的情況下大幅縮短測試時間。

ADVANTEST ACS：半導體測試挑戰(zhàn)的解決方案

憑借先進的分析技術（包括 ML 功能）和面向未來的實時自動生產(chǎn)控制，該生態(tài)系統(tǒng)通過整合整個集成電路制造供應鏈的所有數(shù)據(jù)源來應對測試挑戰(zhàn)。該生態(tài)系統(tǒng)

使客戶能夠實現(xiàn)智能數(shù)據(jù)驅動的工作流程，并幫助客戶實現(xiàn)更好的產(chǎn)量、更快的上市時間、更快的量產(chǎn)時間以及更高的質量和可靠性。作為 Advantest 大設計戰(zhàn)略的一部分，ACS 正在加強邊緣和數(shù)據(jù)基礎設施服務、數(shù)據(jù)分析和 AI/ML 解決方案，以此幫助客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的工作流程。

Advantest 基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品和服務基于單一的可擴展實時數(shù)據(jù)平臺，使客戶能夠從 Advantest 及其合作伙伴處開發(fā)或采購市場領先的解決方案。ACS 采用實時 ML 分析技術，使客戶能夠迅速將洞察力轉化為值得生產(chǎn)的行動。這些規(guī)則和程序在整個半導體價值鏈中易于使用和訪問。

advantest ACS 的優(yōu)勢

鑒于目前的測試方法成本高昂、繁瑣耗時，行業(yè)需要一種新的模式。為了滿足這一需求，Advantest 創(chuàng)建了業(yè)內首個實時數(shù)據(jù)基礎設施 (RTDI)--一種在不斷變化的測試環(huán)境中提供分析、糾正分析和行動的創(chuàng)新、革命性方法（圖 4）。與基于文件的分析相比，在線邊緣計算分析具有以下優(yōu)勢：

在安全的 True Zero Trust? 環(huán)境中執(zhí)行，檢測問題并采取糾正措施只需幾毫秒。通過這種方式，ACS RTDI 提供了實時、自適應的決策，其解決方案也很容易集成到任何測試程序中，并使客戶能夠最大限度地利用 Advantest 價值鏈來提高產(chǎn)量、質量、上市時間和批量生產(chǎn)時間。

ACS RTDI 可作為測試平臺的通信背板，促進快速、安全和準確的信息交換。它支持在線邊緣計算/分析，以實現(xiàn)觸地內部和觸地之間的實時自適應決策。

通過智能數(shù)據(jù)提取和控制進行實時數(shù)據(jù)監(jiān)控，可在幾毫秒內啟動糾正措施。

ACS RTDI 包括幾項具體的關鍵功能和技術

ACS Container Hub? 采用容器技術，實現(xiàn)了容器化應用程序的自動軟件分發(fā)。該產(chǎn)品可確保將應用程序輕松、安全、可靠地部署到測試機群中，同時確保無縫集成到 ACS 生態(tài)系統(tǒng)中。

ACS Edge? Server 是一款高性能、高度安全的邊緣計算和分析解決方案，可提供毫秒級延遲，便于在測試執(zhí)行期間進行實時自適應決策。

ACS Nexus? 為所有 Advantest 平臺的設備和外部客戶端之間的實時測試單元數(shù)據(jù)流和在線設備控制提供了一個標準接口，實現(xiàn)了在線分析功能、實時控制和跨不同測試階段。它使應用能夠最大限度地提高產(chǎn)量、優(yōu)化吞吐量并確保測試質量，而不會增加生產(chǎn)線上的故障風險。

ACS 統(tǒng)一服務器支持可擴展的冗余計算和存儲資源，以加強工作負載管理并最大限度地降低停機風險，同時為測試平臺提供真正的零信任?（True Zero Trust?）安全性，它還支持數(shù)據(jù)前饋/反饋，并提供事務級安全性、跨平臺支持、多方共享和數(shù)據(jù)管理，同時支持數(shù)據(jù)包檢查和日志記錄。

這些解決方案共同幫助客戶將數(shù)據(jù)轉化為實時生產(chǎn)控制，為他們的產(chǎn)品帶來卓越的結果和更高的投資回報率。