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来源:芯榜发布时间:2023-03-061495浏览
询问 AI
近日芯片制造领域的良率管理和良率提升软件国产化替代服务商芯率智能,完成数千万A轮融资,融资主体为芯率智能科技(苏州)有限公司,并获得苏州领军人才奖励。本轮领投方为水木梧桐创投,苏州领军创投、宁波九益基金跟投,现有股东有常垒资本等,资金主要用于产品的扩展迭代及市场的拓展。
芯率智能行业内品牌又名众壹云,2006年开始与华虹合作,正式开始拓展晶圆厂相关业务。2014年开始与中芯国际合作,开发为提升良率的大数据分析平台,正式切入晶圆厂产线的核心生产层面,并于2019年陆续落地YMS、ADC等相关良率分析工具。目前围绕大数据分析提升半导体制程产线良率已拓展了AI YMS为平台的,包含AI DMS、AIADC、AI RMS、AI MVA、AI SSA、MTA、AI Metrology、DynamicSampling的几十个人工智能系列工具。产品已陆续在中芯国际、中芯绍兴、中芯宁波、中芯长电、华虹宏力、华虹无锡、格科微、积塔半导体等十几个量产线中导入应用,并有鼎泰匠心、青岛芯恩、长江存储、合肥长鑫等十几条产线进入了国产化替代方案的沟通中。在芯片制造领域的良率管理和良率提升方面,芯率智能是目前唯一一家实现国产化产品落地和应用的服务商。
从芯片设计端、到芯片制造端,再到芯片封装测试端,良率都是核心的指标。其中芯片制造环节,也就是晶圆厂,在良率方面的敏感度是最高的。良率是晶圆厂投产之后最重要的指标,85%的良率是晶圆厂普遍的盈亏平衡点,对于晶圆厂来说投产后第一个重要的目标就是尽快实现盈亏平衡。良率的提升是一个很复杂很综合的工程,不是靠先进设备的堆砌就可以解决。芯片制造过程中各种各样的不确定因素,包括流程缺陷、环境中的颗粒物、工艺的波动、设备问题等等,都有可能导致批量的晶圆片上出现缺陷。传统的缺陷分析更多的是靠人工经验,有经验的工程师依赖传统的ADC等缺陷分析软件针对晶圆片的缺陷进行数据比对、分析和判断,不但人工分析处理的效率低下,解决问题的时间比较长,而且工程师个人经验的不完善也会造成缺陷成因判定上的不准确,同时在分析解决问题的过程中产线是需要停下来的,造成的产能损失也会比较大。在整个芯片制造过程中,涉及的检测步骤有数百道。晶圆厂需要的是在制程周期内就能实时实现检测良率的追踪,而不能是等制程结束后再来发现问题。晶圆厂各环节每天会产生天量的数据,像28nm产线每天的数据会超过100TB,且数据种类繁多。先进的良率管理软件依靠构建的大数据处理平台及大数据模型,实时地在晶圆厂生产过程中挖掘有效数据,实时地进行数据清洗、分析,并针对晶圆缺陷通过AI的分析工具快速地进行数据匹配、对比,快速发现异常情况,确定问题原因,并动态进行问题反馈和预警,支持晶圆厂及时调整设备或者工艺,整个过程可以在瞬间完成——这就是芯率智能在做的事情。
在晶圆厂生产层面有两个核心的工业软件,一个是MES软件,负责把晶圆厂运转起来,另一个就是良率管理软件,负责在晶圆厂投产及量产之后解决产品问题、提升产能。两个软件对于研发团队来讲,都需要花很长的时间积累半导体制程工艺相关的know-how,整个过程既复杂又漫长,壁垒非常高。对于晶圆厂来讲,选择生产层面的软件会重点关注两点:1)产品是否已经做了出来;2)是否在晶圆厂导入应用过——这都间接导致了国产化应用软件的高门槛。半导体良率管理软件,国内目前核心的服务商主要以海外尤其美商为主,像海外的软件主要是以KLA科磊、Applied Materials 应用材料、SYNOPSYS新思科技、PDF普迪飞、YieldHUB、Odyssey奥德赛等为主,其中KLA的良率软件在国内市场占比最高。但海外软件普遍存在价格高昂、升级迭代慢、不支持客制化需求等问题。在国产化大背景下,国产化软件替代的机会也越来越大。除海外软件以外,目前国内相关企业,像广立微、东方晶源等企业,都在切入芯片制造的良率提升,但都解决的点的问题。广立微以制造端EDA为主解决IC设计方案进入生产之前的问题,东方晶源的量测设备解决是芯片生产环节晶圆检测的问题,但对于整个产线的良率提升需要更专业的良率管理软件来负责。目前在良率管理软件国产化替代方面,芯率智能是最早开始研发半导体良率软件的企业,也是目前唯一一个实现国产化产品落地,并在晶圆厂导入应用的服务商。

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2 天前

2026-07-14