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全球超过24,000台芯片生产设备通过其提供的生产监控软件进行连接,全球主要封测厂的数据都与其对接,其全球数据库管理了超过4000 TB的半导体数据。在全球半导体行业追逐顶尖制程的过程中,有一家公司一直致力于用大数据分析的方法来推动全行业提升工艺的良率水平和生产效率,这就是成立于1991年的普迪飞公司(PDF Solutions)。

在近30年的时光中,普迪飞公司与国际一流的流片厂及设计公司密切合作,帮助先进 Fab、 Fabless、IDM/System等国际领先的半导体公司完成了众多先进工艺量产项目。现在,中国半导体行业正从构建基础的1.0阶段走向提升质量的2.0阶段,普迪飞公司愿意用自己积累的大量实战数据和经验帮助中国半导体企业顺利升级。

贯穿全产业链的支撑服务

“我们是唯一一家业务覆盖了从前端到后端的半导体供应链的公司,通过几十年的自身积累和对外并购,已经打通了整个供应链。”普迪飞半导体技术有限公司亚太区副总俞冠源认为,对产业链的端到端全覆盖是普迪飞的核心价值。

普迪飞的端到端分析平台具备了大数据整合,清洗与分析功能,可以为整个产业链上的各种公司提供服务。如果将整个产业链以设计、晶圆制造和封装测试三大环节来划分,针对每一环节的特性,普迪飞均有对应的产品模块。

在芯片设计阶段,普迪飞的软件可以分析预测出产品的良率到底怎样,通过埋入芯片的特有结构,还能在其进入生产甚至应用环节时进行全面监控。另外,普迪飞还提供一些辅助设计的部件或模组,能嵌入到EDA工具中,直接进行良率分析。

在量产阶段,普迪飞能提供控制生产机台的软件,可以助其将良率达到最高。同时,还有针对工艺流程的生产效率提升软件,可以实现生产原料成本控制等功能。

在封装的阶段,则有监控整个运营情况的软件,实现了封装中的Wafer级、Die级和多芯片级的产品可追溯。

可以看出,普迪飞不但关注良率,还关注效率,而效率的提升也是国内半导体行业在升级过程中的一项重要任务。不过,效率的提升并不简单,需要半导体公司对供应链上下游能充分掌控。俞冠源就指出,国内的晶圆厂或设计公司在供应链的把控方面还是有欠缺的。他举了台积电的例子,“台积电为什么能获得苹果的订单,就是因为在封装上也下了功夫,开发了3D封装工艺。相比之下,国内其他的晶圆厂则只是处在纯粹的芯片生产阶段,原因之一就是没有把供应链的上下游都打通。”

“设计公司也有类似的问题。国内Fabless公司的某些设计水平已经赶上国际大公司,但是在后续的封装,模组构建上还有差距,无论是对Die的追溯还是边缘AI的部署,国际先进的Fabless都走在前面。”俞冠源补充道。

为了提升半导体公司对供应链的掌控能力,普迪飞通过对全产业链的数据整合,帮助客户进行生产成本的优化,实现其工艺能力和稳定性的不断提高。

俞冠源表示,全方位提升客户的良率和效率,源自普迪飞的数据分析平台对整个产业链的贯穿,更为重要的是多年服务行业所积累的经验。“以封装为例,封装时产生的应力会导致芯片中晶体管的特性出现改变,如果不了解工艺技术,是无法进行准确监控的。因为普迪飞有同很多客户一起研发的经验,才能对这种来自细节的挑战应对自如。”

打消对云端的误区,拥抱AI

数据上云已经成为先进制造行业的核心之一,但是国内半导体行业对此仍有所保留。

数据的安全性是晶圆厂和设计公司最大的顾虑。俞冠源认为这其中存在着一个误区,“大家都认为数据放在自己公司比放在云端安全。实际上,一个半导体公司不是纯IT公司,在安全方面的人力投入上远不如云服务商。这些云服务商都会提供多重安全架构,足以为客户数据筑起强大的屏障。”

普迪飞推出的DEXTM 网络已经帮助全球主要封测厂实现了云端部署和边缘计算,包括通过边缘分析来实现快速预测和预测响应,减少数据丢失,提升数据质量。而且,去年下半年到今年第一季度,很多普迪飞在美国和欧洲的客户已经提前开始切换云端。

据俞冠源介绍,普迪飞除了与全球知名的云服务商,如亚马逊、阿里等密切合作外,还在软件中做了很多保障数据安全的措施,并聘请了很多安全公司进行模拟入侵测试。“我们很多客户都是顶级的国际半导体公司,他们都有很多的云端安全标准,普迪飞的软件都经过了这些标准的测试。”

“不是我们比别人聪明,是因为我们学习的次数多,积累的经验多。我们的平台就是百家经验的集合体。”俞冠源特别强调。

将服务切换到云端以后,接下来就需要AI出马了。俞冠源告诉记者,普迪飞做AI方面的预测已经很多年了。具体来说,以前的晶圆厂都是用量线宽、测膜厚的方法来判别良率,普迪飞后来改用数据建立模型,直接就可以进行预判。

如今,晶圆厂使用AI的动力是为了降低成本,用同样的机台生产更多的芯片,更为重要的是,随着先进制程的演进,有经验的人越来越少。所以,需要将以往的经验整合到AI中。而在设计公司,着重点在开发出一些提升良率的算法,将其通过云端部署到封装厂的量测机台中。例如,当量测机台检测到Wafer上的一颗芯片不合格时,在人工智能算法的引导下,机台便会自动舍弃周围的一些芯片。

普迪飞现在的做法是允许用户应用最新机器学习技术开发定制模型,以量产数据建立预测模型。“客户把数据上传到我们的系统中进行建模,建模之后通过云端下传到封装厂的测试软件上运行。通过反馈信息,把准确率数据传回云端,优化后再推给封装厂。这样跑一段时间,模型就会非常准确。”俞冠源说。

普迪飞已经推出了AIM(Advanced Insights for Manufacturing)半导体人工智能解决方案。AIM解决方案架设于Exensio大数据软件平台之上,包含了早期失效诊断(ELF)、智能测试(ST)、电子物料管理(eBOM)等十多个功能模块,结合人工智能技术和协同反馈,驱动对每个客户至关重要的特定目标结果,实现效率提升和成本下降。

免费云平台助力国内中小企业

在2006年,普迪飞就进入了中国市场。随着中国半导体行业的发展,普迪飞的业务模式也在逐步升级。

俞冠源表示:“普迪飞最开始对中国业务的定位,是为全球各项目进行分析,国内员工所做都是国际化的的项目,在国内还没有14nm工艺的时候,公司六七成的员工都已经有相关经验。”

最近五六年,情况发生了很大的改变。“公司在大数据方面的业务成长很快,于是就做了一个转型,从过去做全球项目的支持,转变到重点开展国内项目。”俞冠源透露,目前亚洲业务的营收占公司总营收的50%,国内业务则占到25%。

国内半导体行业在工艺方面一直在更新换代,Fabless也成长很快。“所以我们对工艺和数据方面的策略是齐头并进。特别是Fabless这方面,我们做了很多动作。”俞冠源说。

在工艺方面,普迪飞还是将重点放在先进制程上。对于现在国内大热的功率半导体、模拟芯片等,普迪飞也做了相应扩展。俞冠源表示:“我们的平台是通用的,根据具体工艺,软件会提供不同建议,指导用户建立分析流程。”

半导体行业本身就是个数据密集型的行业,但是在大数据分析的应用上却并不领先,国内的状况更是如此。

对此,俞冠源给出了自己的建议,“大数据分析的门槛还是很高的,很多人做不出东西就放弃了。实际上,大数据的算法非常复杂,因此对系统和算法的选择非常关键。”

据他的观察,半导体大数据最大的问题是数据种类很多,如果不能很好整合,就会使数据杂乱无章。国内大部分公司,把90%的时间都花在整合上了,只有10%的时间是做分析。“所以,一定要选择一个好的平台,不要被数据的整合所困扰。在这方面,普迪飞的平台因为经过海量数据和众多500强公司的验证,有很多消除新产品推出中的数据障碍的经验,所以是一个很好的选择。”

近期,普迪飞公司推出了基于云端部署的Exensio-Hosted半导体数据分析平台。Exensio–Hosted是一款不需要任何IT维护的企业级的云端数据分析系统,可以让客户随时随地去访问数据,并且可以做一些定制化的数据分析,快速的查找问题的根源。

俞冠源说这个平台主要是给Fabless用的,而且是免费使用。“国内的设计公司都很小,一是没有资金,二是没有经验,给了软件也不会分析。所以,我们要做长远打算,一方面是培养设计公司的能力,一方面是提供方便快速的软件促进其快速提升。”

关键词： 中国半导体2.0