Le nouveau lecteur par Chi: Cet article est compilé à partir d'une nouvelle semiengineering de conduite intellectuelle, le titre original est de trouver défectueux Auto Chips. Parce que cela implique de nombreux termes techniques et les détails techniques, s'il vous plaît accusation de quelque chose de mal homme du métier.
En tant qu'élément clé de l'aide au conducteur et la conduite automatique, la nouvelle génération de puce automobile favorise le développement rapide de la technologie de détection anomalie.
Selon une nouvelle compréhension de l'entraînement intellectuel, fournisseur d'équipement de semi-conducteurs KLA-Tencor, les fournisseurs de services d'analyse de données semi-conducteurs Optimal + et le géant EDA Mentor (2016 ans a été acquis par Siemens) est en pleine expansion anomalie liée au travail sur le terrain de détection.
La technologie de détection d'anomalies a été utilisé depuis de nombreuses années dans l'industrie, est l'une des principales technologies de production de puces pour assurer la qualité zéro défaut, zéro défaut est crucial et l'industrie automobile.
En général, détection des anomalies est l'utilisation du matériel et de l'algorithme de filtrage statistique pour localiser. Certaines puces peuvent être à travers une variété de tests standard, mais semblent parfois être défectueux. La puce peut affecter les performances du système ou provoquer une défaillance du système.
puces anormaux ou défectueux Il y a plusieurs raisons, certains défauts de fiabilité potentiels ne semblent pas lorsque l'appareil est livré, mais ils seront activés d'une certaine façon dans des environnements différents, et affectent finalement le fonctionnement du système.
Afin de trouver une variété de problèmes se posent industrie des puces plus méthode de détection d'anomalie utilisée, comme des pièces méthode d'essai moyen (PAT).
processus de test PAT est la suivante:
Les premiers essais, électriques tranche;
Ensuite, le matériel et la PAT algorithmes, détecter des violations spécifiques de dysfonctionnement ou de défaillance de la puce des spécifications de test;
Enfin, l'enlèvement de copeaux anormale.
* Valeurs aberrantes limites et PAT graphique représentent source: Conseil électronique automobile
Cependant, PAT est très difficile de répondre aux exigences de l'industrie automobile. Optimal + Société CTO Michael Schuldenfrei a déclaré: « L'utilisation de produits semi-conducteurs d'automobiles et d'autres types d'équipements critiques croît de façon exponentielle, ce qui a mis une plus forte demande .PAT, comme anomalie de la technologie de détection de la qualité et la fiabilité puce comme une garantie de qualité et de fiabilité le principal moyen de, a depuis des décennies, mais dans de nombreux cas, ils ne sont pas très efficaces, les coûts élevés des tests en termes de prévention non détecté ».
défaillance non détectée signifie la puce Fab a réussi le test. Pour éviter que cela se produise, anomalie des experts de détection ont mis au point une nouvelle technologie plus avancée pour éviter la puce manquée et d'autres problèmes. Par exemple, la puce de détection d'anomalie emballages habituellement effectuée dans la phase de test, mais KLA-Tencor a adopté une nouvelle solution, mis au point une technique pour tester dans le fabuleux.
Néanmoins, l'industrie reste confrontée à une série de défis majeurs, notamment:
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Avec beaucoup de jetons avancés utilisés dans les automobiles, un besoin urgent d'algorithme de détection d'anomalie avancée
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La technologie de détection Anomaly doit être conforme à la tendance du développement de l'aide à la conduite et de la technologie automatique de conduite
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Nvidia et d'autres détection d'anomalie fabricants de circuits intégrés ne connaissent pas essaimé sur le marché automobile, ce qui signifie qu'ils ont besoin pour améliorer la courbe d'apprentissage
De plus, la croissance rapide du marché des semi-conducteurs de l'automobile est toujours confronté à de nombreux autres défis. En plus du marché de l'automobile, de détection des anomalies est également utilisé dans le domaine médical et d'autres. Selon Siemens, une filiale de Mentor dire, en général, le logiciel de détection d'anomalies à l'échelle commerciale entreprise entre 25 millions $ à 50 millions $ par année. Bertrand Renaud Mentor Quantix Division Directeur Général, a déclaré: « Ce chiffre peut représenter seulement un tiers du logiciel lui-même, parce que de nombreux grands fournisseurs de l'IDM ont construit leurs propres outils propriétaires, leur logiciel ne sont pas inclus dans les statistiques. »
À l'heure actuelle, KLA-Tencor, Mentor, Optimal + et yieldWerx et d'autres sociétés sont en concurrence la liste.
puces Motor Trend
2018, le marché automobile peut être ralentissement de la croissance.
Selon les données de Markit IHS, le total des ventes mondiales en 2018 des jeunes voitures devrait atteindre 95,9 millions, soit une augmentation de 1,5% en 2017. A titre de comparaison, en 2017 une augmentation de 2,4% en 2016. Par conséquent, comment augmenter les ventes de voitures correspondent croissance du marché des semi-conducteurs automobile est pas tout à fait clair.
Selon les données IHS Markit, la valeur de chacun des composants électroniques de voiture en 2013 passera de 312 $ US à 460 $ US en 2022, un TCAC de 7,1%.
« Il y a 10 ans, voiture, à seulement quelques centaines de contrôleurs et d'autres types de composants électroniques, et maintenant la voiture peut contenir plus de 3500 produits semi-conducteurs, le coût total des semi-conducteurs de ces appareils continue à augmenter. » Rob Cappel directeur principal du marketing KLA-Tencor .
D'une manière générale, une voiture haut de gamme est équipée de plus de 7000 jetons. Le fabricant de puces introduit des puces de 14nm et 10nm aux modèles haut de gamme, tout en développant la puce 7 nm.
Dans le secteur automobile, il y a deux facteurs constants - la fiabilité et la qualité.
Pour les puces de qualité des consommateurs, les consommateurs il y a une certaine tolérance pour les défauts. Cependant, les défauts de puces de voiture et les échecs appartiennent à la tolérance zéro. Tels que les systèmes ABS, en matière de sécurité personnelle, les exigences de fiabilité de la voiture est toujours plus élevé.
Par conséquent, les constructeurs automobiles et les fonderies de puces doivent être conformes aux normes de qualité telles que AEC-Q100, principalement liés au mécanisme d'échec de cette puce de test de contrainte standard.
ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) et les véhicules autonomes exigences de fiabilité plus strictes. ADAS concerne des fonctions de sécurité dans les automobiles, comme un freinage d'urgence automatique, détection de voie, et derrière les objets de l'avertissement.
Par exemple, le plus grand fabricant de puces, voiture de NXP (NXP) du monde a récemment lancé un puces radar à haute résolution pour les applications automobiles. Cette puce est appelé émetteur-récepteur radar MR3003 est un dispositif de radar de 77GHz. Le dispositif est basé sur le processus de silicium-germanium (SiGe) pour les applications d'extrémité avant ou radar d'angle nécessitent une haute résolution et fonction longue distance du pilote automatique.
Ce radar peut suivre simultanément des milliers de cibles, en temps réel détection de l'environnement, qui est un pilote automatique de haut niveau nécessaire.
« Ces types d'applications sur la puce elle-même et nous avons mis en avant des exigences plus élevées. Nous sommes très soigneusement conçu des protocoles de sécurité au sein du système, de sorte que le capteur est capable d'auto-diagnostic et les voitures, dans certains cas, les » produits de modem NXP ADAS ligne vice-président et directeur général Patrick Morgan a exprimé.
Inutile de dire que la sécurité des véhicules est essentiel.
Par exemple, selon les données fournies Optimal + Audi automobile possédait 7000 jetons premium. On suppose que le taux d'échec par puce atteint un million, puis la production de la voiture Audi 1000 aura chaque voiture sept faute. Si la production de l'Audi 4000 voitures par jour, ce qui signifie que chaque heure une voiture de défaut de production.
Par conséquent, l'industrie automobile cherche à atteindre le zéro défaut, mais avec le système, et même des logiciels de puce deviennent plus complexes, difficiles à atteindre cet objectif.
Dans la dernière étude de la fiabilité du véhicule, la firme d'études de marché JD problèmes d'alimentation pour 100 véhicules au cours de la dernière année, 2015 modèles et modèles 2017 ont été l'enquête a révélé qu'en 2017 modèles globaux de voitures fiables amélioré de 9%, mais le problème existe toujours une variété de systèmes électroniques. Selon l'enquête, le haut-reconnaissance vocale et la connectivité Bluetooth sont le plus gros problème.
Le problème peut être lié à l'utilisation des derniers dispositifs semi-conducteurs. la détection d'anomalies dans la tranche traitée Fab, premier test électrique, puis test pour évaluer secteur. Mais seulement résoudre une partie de l'évaluation des problèmes potentiels.
« Vous ne pouvez pas tester l'appareil tous les chemins d'exécution, et ne peut pas couvrir toute la scène. Parfois, les résultats des tests ne sont pas très claires. Nous venons juste de savoir que l'approche actuelle n'est pas assez bon. » KLA-Tencor, directeur principal de la coopération stratégique Jay Rathert il a dit.
En outre, le test peut identifier les défauts potentiels de fiabilité. « Défaut usine de fabrication de fiabilité potentielle est exposé à nu que des défauts, ils sont dans une certaine mesure en activant l'environnement, y compris les vibrations, l'humidité, le courant ou la migration de la chaleur. Au fil du temps, ils peut être exposé. « dit Rathert.
* Défauts aléatoires Source: KLA-Tencor
Cela étant le cas, pourquoi ne sont pas ces puces pour détecter ces défauts sur avant de quitter le fabuleux?
Test Fab
Selon l'Université de Californie, Berkeley statistiques, en Janvier produit 50000 équipements wafer fab besoin des éléments suivants:
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50 scanners / steppers et la piste de la plaquette
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implantation ionique à courant élevé 10 et huit courant moyen implanteur ionique
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40 aquafortiste
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30 outil de maladies cardiovasculaires
La technologie d'automatisation Fab couramment utilisé étape de traitement de la plaquette. Un procédé de fabrication de plaquettes technologie de pointe peut avoir autant que 600-1000 étapes, plus encore, en revanche, moins d'étapes technologie mature.
Une technologie de pointe, le dispositif semi-conducteur doit être tenue de route plus petites et plus précises, ainsi que le processus de réduction de la taille, le défaut est devenu de plus en plus difficile à trouver.
En fait, chaque application a ses propres exigences de différents défauts. En général, OEM axé sur les consommateurs qui contrôlent les exigences des défauts ne sont pas trop strictes, mais dans le secteur automobile, les fabricants de puces doit mettre en uvre une des mesures de contrôle plus strictes dans le processus de fabrication de ses appareils, et déployer défaut continu plan d'amélioration.
« Il y a des conditions préalables (sur le terrain de l'automobile), » vice-président de UMC Wen Wenting dit-il. « Vous devez avoir une bonne gestion de l'usine et de maintenir de bons outils. Le plus important est la nécessité d'un solide système de qualité, et mettre en uvre le concept de qualité pour être en mesure d'obtenir la certification nécessaire à la fabrication des produits automobiles. L'industrie automobile, la qualité le contrôle commence par la conception des processus et la planification d'usine, et a été étendue à la production réelle de puces ".
Fab, les gens utilisent le système de détection de défauts de plaquette est positionnée. En général, le fabricant de puces ne vérifie pas tous une galette, car cela prend beaucoup de temps, et le coût élevé, ils tester l'échantillon de certaines parties de la puce ou la plaquette.
Pour les puces de qualité des consommateurs, le processus est simple. « Lorsque nous développons une technologie, nous l'authentifier, d'une manière générale, le nombre d'échantillons d'échantillonnage est toujours limité. » Représentation Wen Wenting.
exigence de puce de voiture est différente. « Il faut tester un grand nombre d'échantillons afin d'obtenir le taux d'échec, le coût de ce processus est très élevé. » Wen Wenting a continué. « Les gens réfléchissent à la manière d'atteindre les objectifs en degré à un coût abordable, il y a de nombreux défis tous les aspects. »
Tous sont des problèmes et défis, il faut beaucoup de temps et d'argent à résoudre. Si la puce après la détection, et d'autres processus sont conformes aux spécifications, il peut être distribué à partir de la plaquette fab à l'emballage et l'usine de test.
En même temps, il y a une pression à transférer à l'usine de conditionnement et d'essai. Pour tester d'aide, KLA-Tencor a conçu une solution technique pour capturer le problème de la fab. Cette technique est appelée parties de ligne test de moyenne (I-PAT), qui utilise le concept de PAT. Cependant, PAT et ses variantes ont été testées dans les différents départements, I-PAT exécuté dans le fabuleux.
I-PAT pas nécessairement concurrence avec détection d'anomalie traditionnels des fournisseurs tiers. Son objectif est de fournir davantage de données de test pour compléter les combinaisons de tests existants. D'une manière générale, doivent encore effectuer une détection d'anomalie traditionnelle.
La technologie de KLA-Tencor implique logiciel d'analyse du matériel et des données. En bref, des premières données de vérification saisies dans un programme de modélisation informatique, les données décomposées, et afficher la plaquette sur la carte de plaquette, et enfin rechercher des anomalies dans une pluralité d'étapes d'inspection de défauts dans le Fab.
A titre d'exemple simple, cette technique présentent plaquette de puce de la figure cinq couches comprenant une région de source, une couche de contact de grille, une couche métallique et une couche métallique 2. Supposons que sur la couche métallique 800 peut avoir un défaut. 10 sélectionné de façon aléatoire les puces d'ordinateur à partir de la plaquette, et ensuite, en utilisant une variété d'algorithmes I-PAT, le système 10 détermine en fin de compte dont neuf puces fiabilité des anomalies éventuelles.
Ce processus peut être répété plusieurs fois. « Vous pouvez répéter ces étapes encore et encore, » directeur principal David Price KLA-Tencor de marketing, a déclaré. « En répétant sans cesse, vous pouvez voir comment la nature statistique de l'aide des défauts que vous trouverez peut contenir la fiabilité des puces défectueuses. »
I-PAT peut être utilisé pour sélectionner la puce en question. En outre, ces données peuvent être utilisées conjointement avec une autre méthode de détection de défaut pour améliorer la réussite ou l'échec décision du test. Prix a déclaré: « En mettant en uvre la technologie I-PAT dans le fabuleux, vous serez en mesure de réduire la PAT méthode traditionnelle et apporté surpuissant lacunes. »
usine Fab pour tester la route
Après la plaquette fabuleux pour passer d'une usine de test, il y avait plaquette de tri, test final, parfois pour les tests de niveau système.
L'inspection et les essais auront une énorme quantité de données. Cependant, face à de grandes quantités de données, comment savez-vous si l'appareil est encore des défauts potentiels de fiabilité ou d'autres problèmes?
En fait, nous voulons répondre à pourquoi les fournisseurs OEM automobile pour effectuer leur détection d'anomalie traditionnelle lors des tests?
Renaud de Mentor a déclaré: « Après l'ensemble des tests de plaquette, PAT réalisée dans la classification de la tranche de tri, comme traitement hors ligne sur le serveur après l'achèvement de l'essai de chaque partie, PAT tri test final Oui. sur le testeur en ligne effectuée, bien sûr, tout le processus est géré et contrôlé par le serveur ".
En fait, la technologie de détection d'anomalie a des données électroniques de la fab et analyser les données. La nouvelle technologie de KLA-Tencor fournira plus combinaison de tests de données. « Nous avons pu recueillir des données d'inspection des entreprises telles que la machine de l'UCK, » Optimal + dudit Schuldenfrei. « Toutes les données seront utilisées ensemble, apparemment va encore améliorer la précision de la détection. »
PAT limite de détection est la forme la plus basique, devrait être capable de détecter les puces défectueuses dépasse une valeur de seuil. seuil de test peut être réglée sur une statique (SPAT) ou en mode dynamique (DPAT).
Dans le seuil de test SPAT est déterminée par le numéro du lot, en DPAT, est calculée la valeur de seuil à chaque fois sur la base de la plaquette de test. DPAT dans la SPAT et exécutera un algorithme, le résultat final du test réussi ou échoué.
Cependant, ces algorithmes peuvent, dans certains cas échouer. Certaines caractéristiques du dispositif et d'autres dispositifs peuvent être sensiblement différents, mais il est également dans le cadre de raisonnable. Certains appareils peuvent être loin d'une distribution normale d'exception extrême. « Cette situation peut sérieusement affecter toute la distribution de fonction, le centre de distribution fonction des anomalies presque manqué. » Optimal + dudit Schuldenfrei.
Bien que les experts anomalie de détection ont rejoint un certain nombre de programmes pour répondre à ces questions. Cependant, au fil des ans, ces puces deviennent plus complexes, ce qui nécessite une technologie de détection d'anomalies plus avancées.
Selon Lei Feng lecteur réseau nouvelle compréhension intellectuelle, certains sont utilisés ensemble en fonction de la distribution géométrique, les algorithmes de détection d'anomalies à variables multiples et complexes et d'autres programmes peuvent et SPAT DPAT.
Un type de PAT de distribution géométrique avancé (GPAT) peut être distribuée sur la base de la proximité de la masse de la puce géométrique de la vue.
Selon Lei Feng lecteur réseau nouvelle compréhension intellectuelle, GPAT a une version complexe, appelée GDBN. GDBN est basé sur une philosophie: toujours tendance à se concentrer sur les défauts se produisent dans une certaine position sur la plaquette. Autrement dit, les zones les plus défectueuses peuvent trouver des puces défectueuses.
Un autre est appelé le pire des résidus (NNR) la technologie. « Le pire de tout est de vérifier la valeur résiduelle de la technologie dans tous les tests chaque puce, il est non seulement considéré comme une tranche entière, mais aussi envisager la situation près des puces. » Optimal + Schuldenfrei dit.
Il existe d'autres méthodes, telles que les techniques à plusieurs variables. « Mode défaut sur l'algorithme de contrôle de plaquette géospatiale pour déterminer le défaut de réticules et des clusters puce d'échec. Dans le même temps, l'algorithme à plusieurs variables pour mesurer la corrélation entre le test plusieurs fois, pas seulement une fois considéré comme un résultat de test, » Mentor Renaud il a dit.
En règle générale, toutes les méthodes ci-dessus peuvent tous être utilisés en combinaison.
tendances futures
Quant à l'avenir, ADAS et le pilote automatique, renforcera encore la technologie de détection de la demande. Optimal + Schuldenfrei a déclaré: « Avec le degré d'autonomie de la voiture de plus en plus, la détection de défaut de puce deviendra de plus en plus importante. »
De plus, la puissance de calcul et la fonctionnalité de l'apprentissage machine et de l'intelligence artificielle sont de plus en plus puissants, nous croyons qu'ils seront plus impliqués dans la détection d'anomalies dans le passé.
Enfin, toute l'intégration de données avec peut-être le plus grand défi. « Imagine, acquiert des données de la puce, et est associé à une pluralité de différentes données de société de sociétés, » Schuldenfrei FIG. " Nécessité de partager des données afin d'obtenir une meilleure détection des anomalies. "
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