解锁化合物半导体制造新范式：端到端良率管理的核心力量

 

半导体行业正经历一场深刻的范式转变。

 

尽管硅材料在数十年间始终占据主导地位，但化合物半导体 （由元素周期表中两种及以上元素构成的材料）正迅速崛起，成为下一代技术的核心基石。从电动汽车到 5G 基础设施，这些先进材料正在催生传统硅基技术无法实现的创新突破。

 

然而，化合物半导体制造面临独特挑战，亟需高精尖解决方案支撑。本文将深入剖析：先进数据分析与端到端良率管理如何重塑化合物半导体制造流程，使其达到前所未有的高效、经济与可靠水平。

 

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化合物半导体的变革浪潮

 

化合物半导体市场正经历爆发式增长，尤其是在SiC、GaAs、InP和GaN等高产能技术领域表现突出。尽管这类材料的市场规模仍小于硅基 CMOS，但同比增长率已显著超越传统半导体技术。

 

驱动这一增长的核心优势在于：化合物半导体在高功率、高频、高温应用场景中表现出卓越性能。它们是电动汽车电力电子器件、无线通信系统、固态照明及光子互连技术的关键支撑。然而其制造工艺的成熟度与优化水平，仍落后硅基 CMOS 技术数十年。

 

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化合物半导体制造中的大数据挑战

 

现代半导体制造会产生海量数据 —— 单枚晶圆在全生产流程中通常会产生数太字节数据。这一挑战在汽车应用领域更为突出：该领域对数据留存要求严苛，需在存储成本与海量数据驱动的分析程序性能之间找到精准平衡点。

 

制造周期涉及多种存储在不同系统中的数据类型，核心包括晶圆制造数据：制造执行系统（MES）数据、设备数据与车间事件记录、设备日志与机台传感器轨迹、追踪晶圆 - 批次关联（含返工）的批次溯源信息，以及整合计量与检测的在线数据。此外还涵盖测试数据，如过程控制监控（PCM）电测、晶圆验收测试（WAT）数据；芯片级测试生成的晶圆分选数据（含单芯片分箱状态及多维度参数数据）。随着多晶圆厂技术共封装趋势加剧，封装级与模组级数据的复杂性也在持续攀升。

 

应对这种数据复杂性，需依托高精尖大数据分析平台 —— 通过数据归档、聚合与预处理，为全制造流程的有效分析奠定基础。

 

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化合物半导体的独特性

 

化合物半导体制造的成本结构与硅基 CMOS 存在本质差异。以碳化硅制造为例，制造初期采购昂贵裸衬底或外延晶圆的投入，就占据了总成本的很大比例。这种成本特性决定了：早期数据分析与缺陷管理对盈利能力至关重要；而打通从各制造环节到最终测试的全流程数据关联，更是挖掘良率提升潜力的关键。

 

硅基 CMOS 制造中，低成本衬底允许企业将分析重点放在后期环节；但化合物半导体制造商必须从制造初期就启动高精尖监控与分析。这一需求推动了化合物半导体专属范例与定制化分析方案的发展。

 

下文将介绍几个范例，以凸显化合物半导体分析的必要性：

 

范例1：缺陷叠加与重分箱助力根源分析

 

传统单枚晶圆缺陷分析往往难以产出可落地的有效信息。若按批次或产品属性对缺陷数据进行叠加与筛选，将呈现出清晰的特征模式 —— 这些模式可精准归因于晶体缺陷或外延生长工艺问题。这一方法能帮助制造商更快锁定问题根源、通过预测模型预判下游风险，并在缺陷影响良率前落实纠正措施。

 

范例 2：衬底供应商质量管控

 

该场景下，通过获取外延前后的缺陷数据，按衬底供应商与外延供应商分类聚合，可生成晶体级三维图谱。结合多属性多变量筛选，制造商能推动供应商提升质量、识别晶体生长阶段的缺陷、生成可传递至组装环节的质量标记图谱，并筛选缺陷芯片以避免现场失效。

 

范例 3：边缘工艺参数与计量结果的关联

 

多数制造工厂会从数十至数百个机台传感器采集大量设备轨迹数据，但极少将其与下游计量结果关联。先进分析平台可实现设备数据与 MES 数据的对齐，精准追踪晶圆、工艺配方运行与腔室的关联关系：既可为维护后腔室验证提供支撑，也能定位工艺偏差根源，并对计量异常进行深度根源分析。

 

范例 4：基于分析优化在线检测

 

传统在线检测多通过芯片级汇总判断缺陷对最终良率的影响，但化合物半导体制造存在特殊难题 —— 如不同供应商设备上的无图形/有图形缺陷扫描，需实现缺陷图谱对齐。因此，在多次晶圆测试插入及老化、封装、最终测试的虚拟操作中，需将缺陷扫描结果与多组分箱图谱匹配。

 

当前先进数据平台已实现双重支撑：既保留传统失效比例分析，也支持基于在线数据与衬底数据、结合电参数训练的机器学习模型，可显著提升良率预测精度与工艺优化效率。

 

范例 5：汽车应用的芯片筛选与标记图谱

 

汽车应用对质量要求极高，需整合多环节数据构建高精尖筛选方案：包括材料供应商提供的外延缺陷数据、晶圆前端缺陷图谱、晶圆电分选分箱图谱及老化测试参数图谱。通过在多维度数据空间中分析芯片，制造商可实施异常值筛选，严防缺陷部件流入汽车客户端。

 

此外，封装与测试环节对 “预测性老化测试” 的需求日益增长 —— 这是在不牺牲质量的前提下提升运营效率的关键路径。实践证明，利用PCM数据与晶圆探针测试结果，对预测老化测试结果具有良好效果，可有效优化测试流程、降低制造成本。

 

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先进良率管理的技术支撑

 

实施上述高精尖分析，需依托包含多层级的综合大数据平台，各层级功能如下：

 

连接层：提供可对接各类工厂系统与数据库的标准API 及连接器，确保全制造流程数据采集无缝衔接。

数据层与控制层：内置经行业验证的半导体制造专属数据模型，可整合多类型数据，为全面分析提供基础。

应用层：集成最新AI/ML框架的分析应用，支持先进预测建模与实时决策。

可视化层：提供全套图谱与图表工具，简化数据探索流程 —— 毕竟 “眼见为实”，直观呈现是数据价值传递的关键。

全流程可追溯性：实现制造全环节中，任意物理/逻辑实体的双向（正向/反向）追溯。鉴于半导体制造的复杂性（如模组常包含多晶圆厂产品，且涉及返工、批次重组等操作），这一能力不可或缺。

 

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以先进分析加速行业成熟

 

尽管化合物半导体行业落后硅基CMOS数十年，但这一差距也孕育着独特机遇：通过复用硅基制造中已验证的先进数据分析技术，化合物半导体制造商可大幅缩短发展周期。

 

高市场增长率与相对不成熟的制造工艺形成 “黄金结合点”，为高精尖分析方案的落地创造了理想环境。事实证明，数年前率先采用这些技术的企业，在当前化合物半导体市场快速扩张期已获得显著竞争优势。

 

如今，主流化合物半导体制造商，包括IDM、Fabless及OSAT —— 已启动先进分析方案部署。在普迪飞合作客户中，有10余家大型IDM企业在开展碳化硅、砷化镓、氮化镓等化合物半导体技术加工，这一现象充分说明：行业对高精尖良率管理方案的采纳度已显著提升。

 

这些部署推动了范例的持续拓展与系统易用性的优化，形成惠及全化合物半导体生态的正向循环。

 

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未来发展路径

 

化合物半导体行业正处于关键转折点：市场需求驱动前所未有的增长，而制造挑战则对解决方案提出更高要求。以先进数据分析为核心的端到端良率管理，已成为实现卓越制造的清晰路径。

 

通过部署可应对化合物半导体制造独特挑战（从昂贵初期衬底到复杂汽车质量要求）的综合分析平台，制造商可实现四大核心目标：

 

全面提升各制造环节的良率水平；

强化质量与可靠性，满足严苛应用需求；

通过早期问题发现与根源分析提升效率；

构建预测能力，实现质量风险的事前防控；

 

化合物半导体制造的未来，属于那些能高效挖掘制造数据价值的企业。随着行业持续成熟与增长，当下投入先进良率管理能力的企业，将在未来竞争中占据制高点。

 

值得强调的是，化合物半导体制造的变革不仅关乎新材料与新工艺 —— 更核心的是：通过智能应用数据分析，重塑我们对生产全环节的理解、控制与优化方式。唯有拥抱这场变革的企业，方能定义半导体行业的未来。

 

普迪飞产品管理总监，负责为Fabs和IDMs提供制造数据分析解决方案。曾就职于 KLA ，期间主导了成像系统、图像传感器及先进封装领域的先进技术研发工作。

 

本文作者：Steve Zamek

 

本文发布于《半导体摘要》栏目

发布时间：2025年9月18日

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关于

普迪飞

普迪飞半导体技术（上海）有限公司（PDF Solutions, Inc.，纳斯达克股票代码：PDFS）成立于1991年，是全球半导体与电子行业领先的数据、分析与关键任务分析平台供应商。依托全球化布局，构建了广泛的服务网络，拥有超过800名专业人员，为全球370余家 IDM、Foundry、Fabless及OSAT客户提供技术服务。普迪飞以创新技术为核心战略，与行业领先企业紧密合作，业务覆盖从工艺参数分析、晶圆测试到制造数据解析等关键环节，助力客户在产品良率、质量与运营效率上实现持续提升。

 

公司以AI驱动的通用数据基础设施为底座，构建三大半导体产业全生命周期解决方案：表征与差异化数据（pdFasTest、eProbe）精准采集芯片数据，智能制造与分析（Exensio、Cimetrix）优化产线效率，供应链协同联动（Sapience、SecureWISE）打破数据壁垒。七大核心产品更形成【设备接入 - 检测分析 - 流程协同 - 验证交付】闭环，覆盖制造数据采集与智能决策。

 

作为半导体数字化转型领军者，普迪飞凭数据整合与 AI 技术，助力客户突破良率瓶颈、打破数据孤岛，提升产品质量、运营效率及关键绩效指标（KPI）。