人工智能在半導體測試中的力量

人工智能（AI）和數據分析使半導體制造商能夠從整個(gè)硅生命周期中產(chǎn)生的海量數據中提取有價(jià)值的見(jiàn)解。通過(guò)利用人工智能算法，半導體制造商可以?xún)?yōu)化硅設計、組裝和測試流程。通過(guò)分析龐大的數據集、人工智能可以識別模式、預測故障并優(yōu)化質(zhì)量，從而提高成品率、降低生產(chǎn)成本并加快產(chǎn)品上市時(shí)間。

半導體制造商正在積極開(kāi)發(fā)數據分析應用，以便在整個(gè)半導體測試生態(tài)系統中建立完全集成的工作流程。最先進(jìn)的數據分析解決方案包含流式數據收集和控制、數據前饋、低延遲、由 ML 驅動(dòng)的算法支持的智能決策以及強大的數據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(gè)生產(chǎn)和測試過(guò)程中進(jìn)行分析。

本白皮書(shū)探討了數字時(shí)代半導體測試所面臨的重大挑戰，并重點(diǎn)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(hù)的生產(chǎn)流程。這些解決方案包括來(lái)自 Advantest 及其生態(tài)系統合作伙伴的 ACS 實(shí)時(shí)數據基礎設施 (RTDI) 和機器學(xué)習驅動(dòng)的分析解決方案，為無(wú)縫集成所有測試數據建立了一條數字高速公路。通過(guò)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(shí)時(shí)監控變得可能的情況下，迅速采取糾正措施。這樣就能提高質(zhì)量和產(chǎn)量，并為客戶(hù)縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。

2023 年半導體行業(yè)的現狀

半導體行業(yè)從根本上說(shuō)就是一場(chǎng)驚心動(dòng)魄、高風(fēng)險的貓鼠游戲。

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

在半導體領(lǐng)域，成功與失敗之間的界限非常窄，未來(lái)總是充滿(mǎn)不確定性。

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

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

這個(gè)行業(yè)不斷挑戰可能與不可能之間的界限。這是一個(gè)充滿(mǎn)創(chuàng )新和無(wú)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(jìn)程。

風(fēng)險很高，但回報也很高。

未來(lái)總是充滿(mǎn)變數，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(lái)。

行業(yè)預測：2023 年及以后

隨著(zhù)大數據和先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，人們已經(jīng)感受到了快速發(fā)展的數字高速公路所帶來(lái)的影響。

根據一項預測，2030 年半導體市場(chǎng)規模約為 1.1 萬(wàn)億美元，2020 年至 2030 年的年復合增長(cháng)率為 9.03%，而 2030 年至 2030 年的年復合增長(cháng)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(chǎng)的增長(cháng)產(chǎn)生積極影響。

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

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

數據爆炸的部分原因是，為測試每個(gè)芯片上不斷增加的晶體管所需的測試向量數量不斷增加（圖 2）。

業(yè)界越來(lái)越重視數據分析。越來(lái)越多的數據測試過(guò)程中產(chǎn)生的數據將更加注重數據分析，以獲取洞察力并改進(jìn)決策。

半導體設備的復雜性不斷增加，這將推動(dòng)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(shí)現更先進(jìn)的測試方法和設備，幫助提高效率、準確性和可擴展性。

數據前饋和數據后饋的使用將越來(lái)越普遍，有助于提高半導體測試的準確性和效率。

數據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(chǎng)增長(cháng)也將增加測試壓力應用領(lǐng)域、包裝策略、與邊緣應用相關(guān)的環(huán)境問(wèn)題以及網(wǎng)絡(luò )安全：

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

異質(zhì)集成在半導體產(chǎn)品中集成多種技術(shù)和材料的使用越來(lái)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(lái)越大。

測試設備必須靈活，能夠處理各種環(huán)境條件，測試數據應在分布式網(wǎng)絡(luò )中提供，而不是局限于中央數據庫。

被測設備將包含越來(lái)越多的傳感器，需要利用這些傳感器產(chǎn)生的數據來(lái)提高產(chǎn)品質(zhì)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(shí)時(shí)監測和控制測試操作。

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

最后，半導體測試行業(yè)可能會(huì )出現新的商業(yè)模式，如按使用付費和訂閱式服務(wù)、以及自動(dòng)化和機器人技術(shù)的進(jìn)步將繼續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

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

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

大數據的挑戰令人生畏。據估計，從設計到制造再到現場(chǎng)，整個(gè)半導體供應鏈收集的數據中有 80% 或更多從未被查看過(guò)。合同義務(wù)，尤其是汽車(chē)和航空航天行業(yè)的合同義務(wù)，可能要求將數據存檔 10 年或 15 年，但工程師們往往只查看解決特定問(wèn)題所需的數據。此外，一些存儲數據缺乏可追溯性和背景，因此無(wú)法發(fā)揮作用。這并不是說(shuō)數據沒(méi)有價(jià)值。

但是，目前有效分析數據并從中提取最大價(jià)值的工具和基礎設施還不夠完善。每個(gè)人都迫切希望挖掘自己的數據，但實(shí)際上他們根本無(wú)法做到這一點(diǎn)。

另一個(gè)問(wèn)題是，目前的測試通常是通過(guò)基于文件的方法來(lái)完成的，只有在晶圓結束或批次結束時(shí)才能獲得數據，而且只有到那時(shí)才能對數據進(jìn)行離線(xiàn)分析，通常是在不同的地點(diǎn)進(jìn)行分析。即使時(shí)間在流逝，也往往需要數小時(shí)或數天來(lái)執行分析和糾正措施。

隨著(zhù)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(lái)越復雜，在許多情況下（包括醫療和汽車(chē)設備測試），零缺陷是目標。在其他情況下，即使是過(guò)去可以接受的微小缺陷，現在也會(huì )使更敏感、更復雜的芯片變得毫無(wú)用處。因此，測試這些更先進(jìn)的芯片已成為一項挑戰，同時(shí)還要達到更嚴格的量產(chǎn)時(shí)間目標和確保集成電路生產(chǎn)商保持競爭力的量產(chǎn)時(shí)間目標。

據一家公司報告，他們成功使用了在線(xiàn)基礎設施方法，將延遲從數小時(shí)或數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(shí)，實(shí)現即時(shí)的 ML 評分和決策制定。

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

ADVANTEST ACS：半導體測試挑戰的解決方案

憑借先進(jìn)的分析技術(shù)（包括 ML 功能）和面向未來(lái)的實(shí)時(shí)自動(dòng)生產(chǎn)控制，該生態(tài)系統通過(guò)整合整個(gè)集成電路制造供應鏈的所有數據源來(lái)應對測試挑戰。該生態(tài)系統

使客戶(hù)能夠實(shí)現智能數據驅動(dòng)的工作流程，并幫助客戶(hù)實(shí)現更好的產(chǎn)量、更快的上市時(shí)間、更快的量產(chǎn)時(shí)間以及更高的質(zhì)量和可靠性。作為 Advantest 大設計戰略的一部分，ACS 正在加強邊緣和數據基礎設施服務(wù)、數據分析和 AI/ML 解決方案，以此幫助客戶(hù)實(shí)現數據驅動(dòng)的工作流程。

Advantest 基于數據的產(chǎn)品和服務(wù)基于單一的可擴展實(shí)時(shí)數據平臺，使客戶(hù)能夠從 Advantest 及其合作伙伴處開(kāi)發(fā)或采購市場(chǎng)領(lǐng)先的解決方案。ACS 采用實(shí)時(shí) ML 分析技術(shù)，使客戶(hù)能夠迅速將洞察力轉化為值得生產(chǎn)的行動(dòng)。這些規則和程序在整個(gè)半導體價(jià)值鏈中易于使用和訪(fǎng)問(wèn)。

advantest ACS 的優(yōu)勢

鑒于目前的測試方法成本高昂、繁瑣耗時(shí)，行業(yè)需要一種新的模式。為了滿(mǎn)足這一需求，Advantest 創(chuàng )建了業(yè)內首個(gè)實(shí)時(shí)數據基礎設施 (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(dòng)的創(chuàng )新、革命性方法（圖 4）。與基于文件的分析相比，在線(xiàn)邊緣計算分析具有以下優(yōu)勢：

在安全的 True Zero Trust? 環(huán)境中執行，檢測問(wèn)題并采取糾正措施只需幾毫秒。通過(guò)這種方式，ACS RTDI 提供了實(shí)時(shí)、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(hù)能夠最大限度地利用 Advantest 價(jià)值鏈來(lái)提高產(chǎn)量、質(zhì)量、上市時(shí)間和批量生產(chǎn)時(shí)間。

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

通過(guò)智能數據提取和控制進(jìn)行實(shí)時(shí)數據監控，可在幾毫秒內啟動(dòng)糾正措施。

ACS RTDI 包括幾項具體的關(guān)鍵功能和技術(shù)

ACS Container Hub? 采用容器技術(shù)，實(shí)現了容器化應用程序的自動(dòng)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(shí)確保無(wú)縫集成到 ACS 生態(tài)系統中。

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，便于在測試執行期間進(jìn)行實(shí)時(shí)自適應決策。

ACS Nexus? 為所有 Advantest 平臺的設備和外部客戶(hù)端之間的實(shí)時(shí)測試單元數據流和在線(xiàn)設備控制提供了一個(gè)標準接口，實(shí)現了在線(xiàn)分析功能、實(shí)時(shí)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(zhì)量，而不會(huì )增加生產(chǎn)線(xiàn)上的故障風(fēng)險。

ACS 統一服務(wù)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(fēng)險，同時(shí)為測試平臺提供真正的零信任?（True Zero Trust?）安全性，它還支持數據前饋/反饋，并提供事務(wù)級安全性、跨平臺支持、多方共享和數據管理，同時(shí)支持數據包檢查和日志記錄。

這些解決方案共同幫助客戶(hù)將數據轉化為實(shí)時(shí)生產(chǎn)控制，為他們的產(chǎn)品帶來(lái)卓越的結果和更高的投資回報率。