奈米級的製程控制,驅動良率極限提升

面向 Wafer 晶圓製造與 OSAT 封裝測試的高階 SPC。解決非常態分佈擬合、多頭 (Multi-Head) 一致性及 ATE 海量數據實時監控難題。

auto_graph非常態分佈擬合 hubMulti-Head 一致性 speedATE 實時數據洪流 biotech良率相關性挖掘
Auto-Fitting

行業痛點

「良率下降 0.1%,就是數百萬美元的損失。您的 SPC 軟件能抓住那個極其微小的變異嗎?」
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非常態分佈導致的「虛假報警」

蝕刻深度、薄膜厚度、平面度等工藝參數,往往呈現偏態(Skewed)分佈。傳統 SPC 軟件強行套用常態分佈公式計算 CPK,導致大量虛假報警(False Alarm),工程師疲於奔命卻找不到真問題。

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封裝設備的多頭 (Multi-Head) 一致性噩夢

固晶機 (Die Bonder) 和焊線機 (Wire Bonder) 往往有多個吸嘴或焊頭。經常出現「整機 CPK 合格,但其中一個焊頭在製造廢品」的情況,傳統圖表難以發現局部異常。

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ATE 測試數據洪流

自動測試設備 (ATE) 每秒產生數千個測試結果。人工導出數據再做分析完全滯後,無法攔截正在發生的批量不良。

NEXSPC 核心場景與解決方案

把半導體的「真實分佈、真實一致性、真實時效」拉回到統計模型與工程閉環裡。

Distribution Fitting 非常態分佈的精準 Ppk 計算

非常態分佈的精準 Ppk 計算

Statistical Accuracy

還原數據的真實面貌,拒絕數學模型的誤判。針對半導體工藝中普遍存在的非常態數據,NEXSPC 內置了高級統計工具箱。

  • 智能擬合 (Auto-Fitting):自動運行 Anderson-Darling 檢驗,在 Weibull、Log-Normal、指數分佈等模型中匹配擬合度最高的曲線。
  • Box-Cox 變換:對極其複雜的分佈,一鍵完成 Box-Cox 變換,轉化為常態後再進行標準化評分。
  • 準確的 PPK:基於最佳擬合模型計算 PPK,確保良率評估的真實性,降低 False Alarm。
價值:當分佈不是常態時,仍能得到可信的過程性能指數,讓「報警」回歸工程意義。
Head-to-Head 多焊頭/多吸嘴一致性「雷達」 Head 7 error

多焊頭/多吸嘴一致性「雷達」

Head-to-Head

監控每一根金線,不放過任何一個「短板」焊頭。針對 Wire Bonder、Die Attacher 等多通道設備,NEXSPC 提供多維分組控制圖與對比分析。

  • Head-to-Head 對比:把同一台設備的多個焊頭/吸嘴按組疊加,通過分組箱線圖一眼識別均值漂移與方差異常。
  • 方差分析:自動判定各焊頭之間差異是否顯著,指導設備工程師進行針對性校準。
價值:避免「整機合格但局部廢品」的隱性損失,把壞頭問題在批量擴散前攔截掉。
WEB API / MQTT / WebSocket / OPC UA 100+ 點/秒並發寫入

秒級 ATE 數據實時互聯

WEB API / MQTT / WebSocket / OPC UA

跟上測試機的節拍,實現「測完即析」。面對封測廠海量的數據吞吐,NEXSPC 採用輕量化的工業互聯協議與高並發寫入架構。

  • TCP監聽:針對老舊設備,支持監聽 TCP Server 端口,實時解析測試 Log。
  • MQTT 高頻訂閱:訂閱測試機主題,支持每秒 100+ 點並發寫入,實時生成良率趨勢圖。
  • 異常攔截:發現連續 N 個晶片電壓異常,秒級觸發報警,聯動停機。
價值:從「事後檢查」升級為實時體檢與攔截,把批量不良止損在正在發生的當下。
Regression / Auto-Lag 工藝參數與良率的相關性挖掘

工藝參數與良率的相關性挖掘

Data Correlation & Root Cause Analysis

由果索因,找到影響良率的關鍵變量 (KCC)。良率下降了,是溫度沒控制好,還是壓力波動?NEXSPC 把前道工藝參數與終測良率串成同一條「數據因果線索」。

  • 相關性分析:將最終測試 Yield(Y)與前道設備參數(X,如烤箱溫度、壓力)進行回歸分析。
  • 滯后挖掘 (Auto-Lag):自動滯后 (Auto-Lag) 算法,發現「2 小時前的溫度波動」是導致「現在良率下降」的真兇。
價值:把「猜原因」變成「證據驅動」的工藝優化,減少無效調參,提升改進命中率。

客戶價值對比(Before & After)

從分佈模型到數據時效,再到分析深度:每一項都直指良率與成本。

維度 傳統 Excel / 通用 SPC 軟件 NEXSPC 半導體專用版
分佈模型 默認常態分佈,非常態數據 CPK 計算錯誤 自動擬合 Weibull/Log-Normal,Ppk 誤差 <1% <1%
多頭管理 只能看設備整體能力,掩蓋壞頭問題 一鍵展開多焊頭/吸嘴的分組對比與箱線圖,精準鎖定短板 Head
數據時效 每天/每班導出 ATE 報告,屬於「事後檢查」 MQTT 秒級採集,實時「體檢」與攔截
分析深度 僅限於畫圖 提供 ANOVA、回歸分析、Auto-Lag 等六西格瑪級工具