重庆自动化GDBC平台

在智能制造转型背景下，YMS已不但是数据分析工具，更是连接测试与工艺优化的中枢系统。系统实时汇聚来自ETS364、STS8107、93k等平台的测试结果，自动完成结构化清洗与整合，消除信息孤岛。标准化数据库支持动态监控良率变化，例如识别某机台连续三批边缘区域良率偏低，触发设备校准预警。SYL/SBL卡控功能则在指标超限时自动拦截异常批次，防止不良品流入下一环节。报表引擎支持按产品线、客户或班次生成定制化报告，适配不同管理层的信息需求。这种“采集—分析—干预—反馈”的闭环机制，提升了生产过程的可控性与响应速度。上海伟诺信息科技有限公司以打造中国半导体软件生态为使命，持续完善YMS的集成能力。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。重庆自动化GDBC平台

当CP良率骤降而FT失败模式复杂时，只靠单一测试阶段数据难以归因。YMS系统将WAT、CP与FT参数统一纳入分析框架，建立跨阶段关联模型。例如，若某批次WAT中栅氧击穿电压偏移，同时CP漏电流异常升高，YMS可自动关联两者趋势，提示前道氧化工艺可能存在波动。图形化界面支持并排查看参数曲线与良率变化，快速锁定关键影响因子，避免在封装或测试环节盲目排查。这种端到端的根因分析能力，将问题诊断周期从数天缩短至数小时，减少试产浪费。上海伟诺信息科技有限公司通过深度整合多源测试数据，使YMS成为了良率攻关的关键工具。陕西晶圆MappingOverInk处理系统Mapping Over Ink处理系统与MES、SPC平台实现数据联动，构建智能化质量管理闭环。

晶圆测试完成后，大量Die虽显示“Pass”状态，但其中可能隐藏因工艺波动或微小损伤而存在早期失效风险的芯片。如何精确识别并拦截这些高风险Die，成为封测环节的重要挑战。Mapping Over Ink处理平台自动采集TSK、P8、EG、OPUS等探针设备的原始Mapping数据，结合测试结果，依据AECQ标准执行SPAT、DPAT、GDBN/GDBC、Cluster、UPLY、STACKED等多维算法，实现自动化的精确剔除。该平台避免了对人工经验的依赖，同时通过Mapping回溯功能，将处理后的txt格式数据还原为原始Probe格式，确保全流程可追溯。这种数据驱动的后处理机制，提升了产品可靠性与制造一致性。上海伟诺信息科技有限公司自2019年成立以来，持续深耕半导体软件领域，其Mapping Over Ink处理平台已成为行业客户提升良率管控能力的重要工具。

良率管理服务的价值体现在全生命周期的技术陪伴与问题解决能力。YMS系统不但提供数据采集、清洗、分析与可视化的一体化平台，更通过售前技术咨询、售中合理化方案定制与售后标准化服务，确保系统与客户实际流程深度契合。当客户接入ETS88、STS8107、Chroma等设备后，系统自动处理其输出的stdf、xls、spd、jdf等格式数据，完成异常检测与结构化存储。管理者可通过图表直观掌握良率趋势、区域缺陷分布及WAT/CP/FT参数关联性，快速制定改进措施。SYL与SBL的自动计算与阈值监控，进一步提升过程稳定性。灵活的报表工具支持多格式导出，打通从车间到决策层的信息通道。Mapping Over Ink处理支持txt与原始Probe格式双向转换，满足多样化数据需求。

良率管理系统的价值，在于解决半导体设计与制造企业的数据管控痛点，解决测试数据分散杂乱、格式不统一、分析滞后、追溯困难等行业难题。上海伟诺YMS系统可无缝对接ETS364、SineTest、Juno、AMIDA等全系列主流测试设备，实现测试数据采集、规整、异常过滤、结构化存储的全流程自动化，构建标准化、一体化的数据管控体系。依托完善的数据底座，系统可实现时间趋势分析、区域良率对比、多参数关联溯源等多维数据分析，挖掘生产隐患。例如通过对比晶圆中心与边缘区域的良率差异，可快速判定光刻、刻蚀工艺均匀性缺陷；通过比对CP与FT测试数据偏差，可追溯封装工艺潜藏隐患。SYL、SBL自动计算模块可量化良率管控指标，为生产目标落地提供数据支撑。高度灵活的自定义报表功能，降低企业数据统计与沟通成本，以专业、高效的数据服务，助力半导体企业提质增效、稳健发展。上海伟诺信息科技SPAT功能，通过结合测试数据去除超出规范的芯片并生成新的Mapping。重庆自动化GDBC平台

Mapping Over Ink处理后的数据完整支持回溯为原始Probe格式，满足客户审计需求。重庆自动化GDBC平台

晶圆测试中大量Die显示“Pass”，但仍有部分芯片因微小工艺偏移或局部损伤存在早期失效风险。Mapping Over Ink处理运用SPAT、DPAT、GDBN/GDBC、Cluster、UPLY、STACKED等多维算法，对TSK、P8、EG、OPUS等Probe采集的原始Mapping数据进行深度分析，识别参数合格但行为异常的Die。其中SPAT与DPAT分别应对静态与动态参数偏离，GDBN/GDBC聚焦聚类失效模式，Cluster识别区域性异常，UPLY和STACKED处理层间关联缺陷。这些方法协同作用，将制造流程、工艺波动或外观损伤引发的隐性风险转化为可执行的Ink决策，保障高可靠性产品交付。上海伟诺信息科技有限公司自2019年成立以来，持续优化该技术体系，为半导体客户提供精确的数据后处理能力。重庆自动化GDBC平台

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