DR YIELD — Making Data Smart

データ統合

半導体のデータ統合:前工程工場(ファブ)の全データを1つのクライアントで確認

データの分散は大きな悩みの種です。YieldWatchDogは、ウェーハテスト(プローブテスト)のパラメトリックデータ、ビニング、プロセスコントロールモニタ(PCM)/ウェーハ受入検査(WAT)、自動光学検査(AOI)、欠陥データなど、ファブのあらゆるデータを統合し、1つのクライアントで解析できるようにします。

データソース

あらゆるデータソースを1つのデータベースに

システム間で手作業による変換を行うことなく、相関を分析できます。

歩留まり

チップ単位の良品/不良、ビニング、パラメトリック歩留まりのデータ。

欠陥/AOI

あらゆるベンダーの装置から得られる、画像を含む検査データ。

装置・MES

製造実行システム(MES)のデータと紐付けた、装置ごとのトレースデータとプロセスデータ。

計測

計測装置から得られる測定データ。

PCM/WAT/Eテスト

プロセスコントロールモニタ、ウェーハ受入検査、電気テストのデータ。

その他のあらゆるデータ

YieldWatchDogは、あらゆる種類の数値データを処理できます。

AI

AIに適した学習データ

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をはじめとするAIモデルは、学習に使ったデータの質を超えて学習することはできません。半導体製造においては、ウェーハマップ、テスト結果、欠陥画像が漏れなくそろい、一貫性があり、それぞれのロット、ウェーハ、工程ステップと正しく紐付いている必要があります。それこそが、当社が20年以上にわたり取り組んできたこと、つまりファブとテストのデータを一貫した1つのモデルに統合することです。YieldWatchDogなら、お客様のデータは、YieldWatchDog自身のAIモデルでも、貴社のデータサイエンスチームのモデルでも、すぐにAIモデルの学習に使える状態になります。

YieldWatchDogのウェーハパターン自動認識画面

YWDファイル形式

あらゆるソースに対応する、シンプルな1つの形式

データソースを問わず、お客様のデータはYieldWatchDog独自のYWDファイル形式に変換できます。この形式は短いヘッダー付きのタブ区切りプレーンテキストで、ロットまたはウェーハごとに1ファイルとなります。これらのファイルは、お客様が選択できる時間間隔で自動的にインポートされます。

  • ウェーハテスト、最終テスト、PCM、インラインのサイトデータに加え、ロットとウェーハのメタデータ、イベント、装置履歴、ショットマップにも対応します。
  • 再読み込みの制御と再テストの管理:ロット、ウェーハ、チップ、パラメータ単位でデータを上書きまたはマージできます。
  • ファイルごとの座標変換により、プローバのセットアップによって異なるウェーハ座標を補正します。
  • リファレンスマップにより、インポーターは新たにインポートされたウェーハの回転や反転を自動で検出できます。
  • 装置履歴はテストデータの到着前にインポートでき、ロットは自動で作成されます。
  • ウェーハマップはさまざまな形式でエクスポートでき、必要に応じてインポートのたびに自動でエクスポートすることもできます。

ファイル形式

お手持ちのデータを既存の形式のまま活用

当社はこれまでに、お客様固有のドキュメントをもとに100種類以上のファイル形式を変換してきました。お使いの形式が下記の一覧にない場合でも、すでに類似の形式に対応している可能性が高いです。

STDF / ATDF

Standard Test Data Formatと、そのASCIIテキスト版の姉妹形式です。いずれも半導体業界の標準的なテストデータ形式です。

欠陥ファイル

KLARFをはじめ、業界標準のさまざまな欠陥検査形式を読み込めます。

Excel(XLS/XLSX)

スプレッドシート形式でエクスポートしたファイルを直接読み込めます。事前にCSVへ変換する必要はありません。

CSV、JSON、XML、その他の構造化形式やテキスト形式

これらの形式は、設定可能なフィールドマッピングの仕組みによって統合されます。そのため当社のエキスパートは、毎回ゼロから個別のコードを書くことなく、お客様のデータに対応したローダー/パーサーを作成できます。

その他の明確に定義された形式

ここに記載されていない、仕様が公開・固定されたバイナリ形式やテキスト形式をお使いですか?構造が文書化されていれば、読み込める可能性は非常に高いです。お気軽にお問い合わせください。

ご利用開始まで

導入の実際の流れ

  1. 低コストのトライアル導入

    汎用のデモデータセットではなく、お客様ご自身のデータでお試しいただけます。トライアル開始前に当社が最初のコンバーターを作成するため、最初からお客様ご自身のデータをご覧いただけます。

  2. リモートでの準備

    秘密保持契約(NDA)のもとで、サンプルデータファイルをお送りください。データの取得元がファイルでも、データベースからの直接取得でも、当社のエキスパートがすべてのデータソースに対応するようコンバーターを拡張します。そのため、お客様がデータを当社のソフトウェアに合わせて調整する必要はありません。

  3. 自社IT部門によるデータ統合

    統合作業を自社で行いたいとお考えですか?当社のファイル形式に関するドキュメントをご提供しますので、貴社のIT部門でローダーを構築していただくこともできます。

  4. オンサイトまたはリモートでの導入週(1週間)

    当社がYieldWatchDogを導入し、エンジニアの皆様をトレーニングして、本稼働前にデータ、インポート、レポート、アラームが正しく機能することを確認します。

  5. お客様である限り続くサポート

    本稼働後は、エンジニアの皆様がYieldWatchDogを開発しているチームに直接ご相談いただけます。

YieldWatchDogの導入は数週間以内に完了できます。リモートでの準備、導入週(1週間)を経て、本稼働へと進みます。

導入の流れを見る →

お客様ご自身のデータで、YieldWatchDogの動作をご確認ください

低コストのトライアル導入をご用意しています。トライアル開始前に当社チームが最初のコンバーターを作成するため、初日からお客様ご自身のデータをご覧いただけます。

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よくある質問

よくあるご質問

YieldWatchDogには、どのような種類のデータを取り込めますか?

あらゆる数値データを処理できます。ウェーハテスト、最終テスト、パラメトリックテスト(E-test、プロセスコントロールモニタ(PCM))、インライン計測、欠陥の各データが対象です。さらに、ロットの装置履歴、工場のイベント、ロット追跡情報などのメタデータや属性データも、YieldWatchDogに取り込めます。

標準化されたデータ形式がない場合、YieldWatchDogにはどのようにデータを取り込めばよいですか?

世界中のYieldWatchDogデータベースは、すべてまったく同じデータモデルを使用しています。当社は、データを取り込むための独自の標準化されたデータ統合プロセスを開発しました。当社のサービスの一環として、統合のエキスパートがお客様のデータを必要な形式に変換するデータコンバーターを作成します。または、貴社の社内エキスパートが当社の統合ガイドラインに従って、ご自身で作成することもできます。

YieldWatchDogは、製造実行システム(MES)などの他のソフトウェアツールとどのように連携しますか?

YieldWatchDogはオープンなインターフェースを備えており、MESをはじめとする、あらゆる製造系ソフトウェアと接続するように設定できます。YieldWatchDogはデータを読み取るだけなので、生産には影響しません。ご希望に応じて、ロットのホールドや回復後のリリースといった手順を自動化することもできます。

以前の歩留まり管理システムのデータは、どのように統合できますか?

以前のシステムのデータも、他のデータソースと同じ標準化された統合プロセスで取り込みます。当社のサービスの一環として、統合のエキスパートがお客様のデータをYieldWatchDog形式に変換するコンバーターを作成します。または、貴社の社内チームが当社の統合ガイドラインに従って作成することもできます。対応する入力形式には、STDF/ATDF、KLARF、Excel、CSV、JSON、XMLなどの明確に定義された形式があり、当社はすでに100種類以上の顧客固有の形式に対応してきました。既存のデータベースに直接クエリを実行することも可能です。その場合も、データは取り込みの過程でYieldWatchDog形式に変換されます。すべてのYieldWatchDogデータベースが同じデータモデルを使用しているため、長年にわたる履歴データを比較可能な状態で保てます。取り込む履歴データの量はお客様が決められます。YieldWatchDogにはデータベースサイズの上限がありません。両システムを並行稼働させるかどうか、またその期間もお客様が決められます。

YieldWatchDogの導入には、どのくらいの期間がかかりますか?

数週間です。リモートでの準備、トレーニングを含む導入週(1週間、オンサイトまたはリモート)を経て、本稼働へと進みます。

お客様の歩留まりデータには、さらに深いストーリーが隠れています。今すぐ読み解きましょう。

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