广东自动化MappingOverInk处理

当多台测试设备同时产出异构数据时，传统人工整合方式不仅耗时，还易引入误差。YMS系统通过自动化流程，将来自ETS364、STS8200、TR6850等设备的spd、jdf、zip等格式数据统一解析、清洗并结构化存储，构建一致的数据底座。在此基础上，结合WAT、CP、FT等关键测试阶段的参数变化，系统能够揭示影响良率的深层关联，辅助工程师精确调整工艺窗口。多维度可视化图表让晶圆级缺陷热力图、批次良率走势一目了然，明显缩短问题响应周期。报表功能支持按需定制并导出多种办公格式，提升跨部门协同效率。SYL/SBL的实时卡控能力，则有效预防批量性质量风险。上海伟诺信息科技有限公司秉持“以信为本，以质取胜”的宗旨，致力于打造适配国产半导体生态的智能良率管理工具。失效Die的空间分布特征是判断工艺问题的关键依据，指导制程参数优化。广东自动化MappingOverInk处理

在半导体制造中，由于Fab制程的物理与化学特性，晶圆边缘的芯片（Edge Die）其失效率明显高于中心区域。这一现象主要源于几个关键因素：首先，在光刻、刻蚀、薄膜沉积等工艺中，晶圆边缘的反应气体流场、温度场及压力场分布不均，导致工艺一致性变差；其次，边缘区域更容易出现厚度不均、残留应力集中等问题；此外，光刻胶在边缘的涂覆均匀性也通常较差。这些因素共同导致边缘芯片的电气参数漂移、性能不稳定乃至早期失效风险急剧升高。因此，在晶圆测试（CP）的制造流程中，对电性测试图谱（Wafer Mapping）执行“去边”操作，便成为一项提升产品整体良率与可靠性的关键步骤。
上海伟诺信息科技有限公司Mapping Over Ink功能中的Margin Map功能提供多种算法与自定义圈数，满足客户快速高效低剔除边缘芯片，可以从根本上避免后续对这些潜在不良品进行不必要的封装和测试，从而直接节约成本，并确保出厂产品的质量与可靠性要求。GDBC目的Mapping Inkless特别适用于洁净度要求高的车规级场景，保障晶圆表面完整性。

在半导体工厂高频率、多设备并行的测试环境中，人工处理异构数据极易延误问题响应。YMS系统通过自动化流程，实时汇聚来自STS8200、TR6850、ASL1000、MS7000等设备的多格式原始数据，完成统一解析与清洗，消除因格式差异导致的信息断层。结构化的数据库使良率数据可追溯、可比对，支持从批次到晶圆级别的精细监控。当某一批次良率骤降时，系统可迅速调取对应区域的缺陷热力图，并关联WAT、CP、FT参数变化，辅助工程师在数小时内锁定根本原因。SYL/SBL卡控功能则在指标超限时自动预警，防止不良品流入下一环节。周期性报表一键生成并支持多格式导出，满足从产线到高管的差异化信息需求。上海伟诺信息科技有限公司凭借对封测与制造场景的深入理解，持续优化YMS的数据驱动能力。

面对国产替代需求，选择具备技术自主性和行业适配能力的良率管理系统厂商至关重要。上海伟诺信息科技有限公司的YMS系统兼容主流Tester平台，覆盖十余种测试数据格式，实现从采集、解析到异常过滤的全流程自动化。其分析引擎支持时间序列追踪、晶圆区域对比及WAT/CP/FT参数联动，精确识别影响良率的关键因素。SYL/SBL卡控与灵活报表导出功能，进一步强化过程管控与决策支持。更重要的是，系统背后有完整的实施与服务体系支撑，确保从部署到优化的每个环节可靠落地。这种“软硬协同”的能力，使YMS在国产软件生态中具备强大竞争力。伟诺依托多年项目积累，持续验证其作为本土良率管理解决方案提供者的专业价值。Mapping Inkless输出数据可直接用于客户交付，支持快速验证。

面对工厂级良率管理的复杂性，单一数据源或手工报表已难以支撑全局质量洞察。YMS系统整合来自Juno、AMIDA、CTA8280、T861等设备的stdf、xls、log等测试数据，通过自动化清洗与异常过滤，构建全厂统一的良率数据视图。管理者可基于该视图，从时间维度追踪长期趋势，或从空间维度比对不同机台、批次间的性能差异，精确识别瓶颈环节。系统对WAT、CP、FT参数的联动分析，进一步打通从前道到后道的质量链路。SYL与SBL的自动卡控机制，确保关键指标始终处于受控状态。灵活的报表导出功能，则满足从车间班组长到高管的多层次信息需求。上海伟诺信息科技有限公司立足本土半导体发展需求，持续完善YMS系统，推动工厂实现数据驱动的质量跃升。工艺工程师基于GDBC聚类结果优化制程参数，提升制造良率水平。贵州Mapping Inkless软件

上海伟诺信息科技Mapping Over Ink功能，可以将测试后处理的芯片做降档处理，降低测试Cost。广东自动化MappingOverInk处理

面对海量测试数据，表格形式难以快速捕捉异常模式。YMS系统将良率与缺陷信息转化为热力图、趋势曲线、散点图等多种可视化图表：晶圆热力图一眼识别高缺陷区域，时间序列图揭示良率波动周期，参数散点图暴露非线性关联关系。例如，通过CP漏电与FT功能失效的散点分布，可判断是否存在特定电压下的共性失效机制。图形化表达降低数据分析门槛，使非数据专业人员也能参与质量讨论。这种“所见即所得”的洞察方式，加速了从数据到行动的转化。上海伟诺信息科技有限公司以可视化为关键设计原则，提升YMS的信息传达效率与决策支持价值。广东自动化MappingOverInk处理

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