带你轻松了解半导体CIM系统之YMS (一)

计算机集成
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YMS（Yield Management System），中文称良率管理系统，在半导体设计，晶圆制造，封测测试等过程中可以提供数据管理、数据分析、可视化标准化与一体的工业软件，能够帮助工程师大幅提升数据分析效率，快速分析一类或多类数据，找到提高良率的关键点，从而进一步促进整个生产过程稳定和可控、提升产品品质、降低企业成本。

为什么需要YMS？

出厂芯片的良率直接决定着晶圆厂的有效劳动，也就是利润，因为建设一座先进的晶圆厂的初期投资高达100至200亿美元，甚至更高，而晶圆厂每年可能产生高达10亿美元的运营成本，相对如此高昂的投入成本来说，良率起着决定命运的作用，芯片良率堪称晶圆厂的生命线。

另外，据研究机构IBS估算，建造一座月产能5万片2nm晶圆的晶圆厂所需要的成本大约为280亿美元，而同样产能的3nm晶圆厂的建造成本约为200亿美元。对于TOP级别的晶圆制造厂来说，他们的核心竞争力不仅体现在他们可以突破先进制程，更重要的是能够将良率把控到很高的水平，这不仅可以帮助在市场竞争中取得优势，更能在客户心中立下良好形象，因此良率是大厂们维持竞争力或者想要成为大厂的晶圆厂们要攻克的关卡。

什么是YMS?YMS，良率管理系统，顾名思义就是帮助提高良率的系统软件。在半导体CIM系统中，YMS也被看作是其中一个重要组成部分，它与EAP，APC，FDC等其中系统联系密切，在晶圆制造、封装测试等环节YMS通过整合生产中的数据，用AI等先进技术进行深度分析，助力工程师迅速锁定良率提升的关键要点，达成生产效率与产品质量的双重优化。

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YMS系统架构示例

上图为YMS系统常见的架构设计，基于不同企业的业务以及开发者的设计思想，不同公司的YMS产品会有所差异。正如上图所示，我们将YMS系统分为5层，分别是数据应用层 (Data Application Layer)，数据服务层 (Data Service Layer)，业务数据与基础数据层 (Business Data & Basic Data)，数据提取与解析层 (Data Extraction & Parsing)，业务系统层 (Business System)。

该YMS系统采用了一种分层的数据处理架构。我们可以把它想象成一个数据加工厂，从最底层的原始数据，一步步向上提炼，最终在顶层变成工程师可以用来决策的、有价值的信息。

下面我们自下而上，通俗易懂地解释每一层的作用：

第1层：业务系统 (Business System) - 数据源头

  • 这是什么？  这是整个系统的数据源，相当于数据工厂的“原材料供应商”。它包含了半导体生产过程中所有可能产生数据的环节。

  • 主要组成：

    • CP (Chip Probing)：晶圆针测数据，在晶圆切割前测试每一个芯片的好坏。
    • WAT (Wafer Acceptance Test)：晶圆允收测试数据，监控工艺稳定性的参数。
    • FT (Final Test)：芯片成品测试数据。
    • WIP (Work In Progress)：在制品信息，也就是晶圆（Wafer）目前在哪一台机台、进行到哪一步了。
    • EQP His (Equipment History)：机台设备的历史记录，比如设备的运行参数、报警记录等。
    • EDC (Engineering Data Collection)：在制造过程中收集的各种工程数据，比如膜厚、刻蚀深度等。
    • Report (MES), WIP, EQP His, EDC等：  这些代表了工厂的制造执行系统 (MES)  及其相关数据。比如：
    • Files (CP/WAT/FT)：  这是非常关键的测试数据。

  • 一句话总结： 这一层就是生产和测试现场，是所有原始数据的产生地。

第2层：数据抽取 (Data Extraction) - 数据搬运工

  • 这是什么？  这一层负责把底层各个独立系统中的原始数据，高效地“搬运”到中央数据库里。它是连接数据源和数据仓库的桥梁。

  • 主要方式：

    • 周期抽取 (增量、类型)：  像定时班车一样，定期（比如每小时）去MES等系统中拉取最新的数据。它采用“增量”方式，只拉取新增或变化的数据，非常高效。
    • 实时解析 (多线程)：  像专线快递一样，对于CP/WAT/FT这类以文件形式产生的大量测试数据，系统会实时监控，一旦有新文件生成，就立刻进行解析和入库。“多线程”意味着它可以同时处理多个文件，保证数据导入的及时性。

  • 一句话总结： 这一层是高效的数据搬运和预处理中心，确保所有原材料都能及时、准确地送达仓库。

第3层：业务数据/基础数据 (Business Data/Basic Data) - 中央数据仓库

  • 这是什么？  这是整个系统的核心，一个中央化的数据仓库。所有从底层抽取来的数据都在这里进行统一的存储和管理。

  • 主要组成：

    • 左边的数据库（核心生产数据）：  存储着从生产线和测试机台来的海量数据，如CP, WAT, Defect（缺陷）, WIP, EQP History, EDC等。这是分析的基础。
    • 右边的数据库（维度/上下文数据）：  存储着一些基础信息，比如人员、权限、产品信息、布局信息（比如芯片上不同区域的定义）等。这些数据给左边的生产数据提供了分析的“维度”和“背景”，让分析师知道“是谁、在什么产品上、看到了什么问题”。

  • 一句话总结： 这是系统的大脑和记忆中心，所有数据在这里被有序地组织和关联起来，为上层分析做好了准备。

第4层：数据服务层 (Data Service Layer) - 数据服务窗口

  • 这是什么？  这一层不对外直接暴露复杂的数据库，而是提供一个统一、标准化的数据接口。

  • 核心技术： GRPC (Query)

    • GRPC 是一种高性能、开源的远程过程调用（RPC）框架。你可以把它理解成一个超高速的“数据专递通道”。
    • 当顶层应用需要数据时，它不是直接去翻找数据库，而是通过这个GRPC接口下一个“订单”（Query，即查询请求），数据服务层就会快速地把需要的数据准备好并送上去。

  • 一句话总结： 这是一个高效、安全的数据服务台，为顶层应用提供标准化的“按需取数”服务。

第5层：数据应用层 (Data Application Layer) - 分析决策平台

  • 这是什么？  这是工程师和管理人员最终使用的用户界面和分析工具集。他们在这里把数据变成可视化的图表和报告，从而发现问题、分析原因并做出决策。
  • 主要功能：
    • 数据展现 (分析、可视化、报告)：  生成各种报表，比如每日良率报告、缺陷趋势图等。
    • 数据分析：  提供深入的统计分析功能，比如相关性分析、良率波动根源分析等。
    • 图形生成器/Map可视化：  这是半导体行业非常核心的功能，比如生成晶圆图 (Wafer Map) ，直观地展示坏掉的芯片在晶圆上的分布规律，从而快速定位问题是来自特定机台、特定位置还是随机发生的。
    • 功能管理：  管理用户权限、产品配置等。
  • 一句话总结： 这是数据价值的最终体现，是工程师用来提升良率、解决生产问题的“作战指挥室”。

总而言之，该YMS系统通过数据提取与解析模块从底层业务系统获取数据，将处理后的数据存入业务与基础数据库中，再通过数据服务层响应数据应用层的请求，最终为用户提供强大的数据分析、可视化和报表功能。

YMS未来发展传统的YMS更多是帮助工程师在问题发生后进行数据分析，找出根本原因。在大模型等AI技术的发展下，未来的YMS将更加主动和智能。

  • AI/ML驱动的预测性分析 (Predictive Analytics):  系统不再仅仅是展示“发生了什么”，而是预测“将要发生什么”。通过机器学习算法，YMS可以分析海量历史数据，识别出潜在的良率下降模式，在问题发生前向工程师发出预警。例如，预测某台设备在未来几小时内可能会出现参数偏移，从而导致产品缺陷。

  • 智能根因分析 (Intelligent Root Cause Analysis):  当良率下降时，AI算法可以自动关联分析来自不同工序、不同设备（MES, EQP History, EDC, WAT/CP/FT）的数据，快速推荐最可能的原因，大大缩短工程师的排查时间。

  • 认知与推荐 (Cognitive & Prescriptive):  更进一步，系统不仅能找到原因，还能基于知识图谱和历史经验，为工程师推荐最佳的解决方案或调整建议（例如，“建议将A设备的B参数上调2%”）。

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除此之外，未来YMS系统逐渐走向全面化，由“单一环节”走向“全流程覆盖”，为了更精准地定位问题，YMS的数据覆盖范围会不断扩大，打破数据孤岛。

未来的YMS不仅局限于工厂内部（Fab），还会向上游延伸至晶圆设计（Design）、原材料，向下游延伸至封装、测试（Assembly & Test）甚至最终应用端的数据。通过整合全链路数据，实现更全面的良率追溯和分析。基于多模态大模型的快速发展，未来除了传统的结构化数据（如EDC、WAT），图像、文本（如工程师的交接班记录、设备报警日志）、声波等非结构化数据也将被纳入分析范畴。例如，通过图像识别技术自动判断缺陷类型，分析设备运行声音的异常等。

总而言之，未来的YMS将从一个以“报表和事后分析”为主的工具系统，进化为一个集“实时监控、智能预测、自动诊断、决策建议”于一体的、贯穿产品全生命周期的智能良率管理平台。它将深度融合AI、大数据和云计算技术，成为制造企业实现智能制造和提升核心竞争力的关键中枢。

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参考资料:

  • FA YMS
  • 上海证券

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