- 探討現代汽車半導體元器件品質測試方法
- 采用零件平均測試法
- 對每個被選測試進行動態PAT限制值檢查
業界對于半導體元器件零缺陷需求的呼聲日益高漲，為此半導體制造商開始加大投資應對挑戰，以滿足汽車用戶的需求。隨著汽車中電子元器件數量的不斷增加，必須嚴格控制現代汽車中半導體元器件的品質以降低每百萬零件的缺陷率(DPM)，將與電子元器件相關的使用現場退回及擔保等問題最小化，并減少因電子元器件失效導致的責任問題。
美國汽車電子委員會AEC-Q001規格推薦了一種通用方法，該方法采用零件平均測試(Part Average Testing，PAT)方法將異常零件從總零件中剔除，因而在供貨商階段改進元器件的品質和可靠性。對特定晶圓、批號或待測零件組，PAT方法可以指示總平均值落在6σ之外的測試結果，任何超出特定元器件的6σ限制值的測試結果均被視為不合格，并從零件總數中剔除，那些未達到PAT限制值的零件不能開始出貨給客戶，這樣一來就改進了元器件的品質和可靠性。
用戶對這些規格的要求促使供貨商之間的競爭更加激烈。在改進可靠性并降低缺陷率方面面臨很大的壓力，尤其對于目前由半導體控制的許多相當重要的安全功能，諸如剎車、牽引控制、動力及主動穩定控制系統。供貨商既要改進已開始出貨零件的品質，又要讓這些規格對其良率的影響最小。由于制造成本持續走低，測試成本卻維持在相對不變的水準，因此測試成本在制造成本中的比重日益增大，元器件的利潤空間持續縮水。由于絕大部份的良率都不能夠滿足要求，所以供貨商必須徹底評估他們的測試程序以便找到替代測試方法，并且從備選方法中反復試驗直至找到最佳方法。
不借助尖端的分析和仿真工具，供貨商就會在沒有充分了解這些規格對供應鏈影響的情況下應用它們。更糟糕的是，如果盲目應用并遺漏了重要的測試，那么結果即使保證采用PAT之類的規格對元器件進行了測試并以相同的DPM率開始出貨，在這種情況下保證也是毫無疑義的，而且可靠性也會降低。
一些供貨商似乎認為，在晶圓探測中進行PAT測試就足夠了，但研究顯示采用這種方法存在許多問題。在晶圓探測中采用PAT是第一道品質關卡，但在剩余的下游制造過程中，由于無數可變因素造成的變量增加，因此會在封裝測試時導致更多的PAT異常值。如果供貨商希望推出高品質的零件，他們就必須在晶圓探測和最終測試兩個階段都進行PAT測試，而且他們的客戶也應推動該方法的應用。
實時PAT和統計后處理 PAT處理過程采用的方法，是經由對數個批處理過程分析最新的數據，并為每個感興趣的測試建立靜態PAT限制。經計算，這些限制的平均值為+/-6σ，且通常作為規格上限(USL)和規格下限(LSL)整合在測試程序中。靜態PAT限制值必須至少每六個月覆審并更新一次。
首選的方法是計算每個批次或晶圓的動態PAT限制值。動態PAT限制值通常比靜態PAT限制值更為嚴格，并且清除不在正常分布內的任何異常值。最為重要的差異是動態PAT限制值根據晶圓或批次運算，因而限制值將會根據晶圓或批次所采用的材料性能連續變化。動態PAT限制值運算為平均值+/-(n*σ)或中值+/-(N*強韌σ)，且不能小于測試程序中所規定的LSL或大于USL。
所運算出的PAT限制值必定被作為圖1中所示的較低PAT限制(LPL)和較高PAT限制(UPL)。任何超過動態PAT限制且處于LSL和USL限制之間的值都被視為異常值。這些異常值通常被命名為故障并被裝入一個特定的異常值軟件和硬件箱。追蹤特定晶圓或批次所計算出的PAT限制以及每一個測試所檢測到的異常量對于后期追溯具有重要意義。實施PAT有兩種主要方法：實時PAT和統計后處理(SPP)。供貨商必須清楚是否要在探測和最終測試中采用兩種不同方法，還是只采用一種方案更有意義。
實時PAT根據對動態PAT限制的運算，在不影響測試時間的情況下，當零件被測試時就作出分選決策。這就需要能夠處理監測和取樣的復雜數據串流的動態實時引擎。同樣，這一過程也需要強韌的統計引擎，該引擎可擷取測試數據并執行必要的計算以產生新的限制值，將新限制值和分選信息送入測試程序；同時，監測整個過程以確保穩定性及可控性。供貨商需要對探測和最終測試進行實時處理并處理基線異常值。
統計后處理方法會產生相同的最終測試結果，在一個批次完成之后，要對元器件測試進行統計處理并作出分選決策。然而，因為分選決策是在批處理后作出的，后處理只能用于晶圓探測，因為測試和分選結果與特定元器件相關，以便重新分選。在封裝測試中，元器件一旦被封裝，就沒有辦法追蹤或順序排列，因而無法將測試及分選結果與特定元器件聯系起來。SPP還要求進行完全測試結果的數據記錄以便做出決策，日益增加的IT基礎架構需要(大量時間)并大幅放慢了測試時間。由于結果被后處理，因此SPP將一個批次中基線異常值作為元器件整體的一個部份進行處理。
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兩種方法在處理測試和分選結果時都需要執行強大的運算，就像區域性PAT和其它故障模式一樣。區域性PAT的實例是一塊晶圓中的一顆合格芯片被多塊有故障的芯片包圍。研究顯示：這顆合格元器件很可能過早出現故障，要努力減少汽車元器件中的DPM，大部份供貨商都必須找到這顆合格元器件。
實時測試的實現假定此刻我們正制造用于汽車的電源管理元器件，我們將歷史測試數據加載分析工具并對元器件參數數據作深度分析，以便發現哪個測試是PAT的較好備選。測試有優劣之分，有些測試更適合于PAT，有些測試對元器件的功能測試更為重要。如果選擇元器件的所有測試，良率將難以接受。
某些測試的問題在于數據不夠穩定，以致于不能根據PAT標準進行測量。造成這種可變性的原因可能是元器件本身所固有的，也可能是測試過程引起的(如自動測量設備中的一臺儀器不能產生精確的測量結果)，還可能是封裝過程導入的，這些測試恰好不能進行統計控制且不能被測量。
基線用于設立特定晶圓或批次的動態PAT限制值。例如，在一塊含有1,000塊芯片的晶圓上，100塊典型芯片構成的基線就是這塊晶圓最適當的統計取樣值。
一旦達到基線，在動態PAT限制值應用于實時環境前就需要執行幾項重要任務。要對每個被選測試進行常態檢查。如果數據正常分布，標準偏差就要采用‘標準’方法計算；但是如果數據分布不正常，就要采用‘強韌’方法來計算標準偏差。
每個被選測試的動態PAT限制值必須被計算并儲存在內存中以用于隨后的測試。最初的LSL和USL保持不變，并依據最初測試程序被用于檢測測試故障。對被選測試基線異常值進行計算。在探測中，要保存X-Y坐標以便在晶圓制作結束后進行處理。在封裝測試中，基線元器件被分選進基線箱。如果檢測到基線中的異常值，那么就要識別出這些元器件以便重新測試。
達到基線后，對每個被選測試進行動態PAT限制值檢查，并對每個元器件進行實時裝箱。那些不符合PAT限制值的元器件落入一個獨特的‘異常值’軟件或硬件箱，該箱會將它們識別為PAT異常值元器件以待進行后測試。
