在電子設備中大海撈針

 

現(xiàn)在如果您的汽車有問題，引擎檢查燈會一直亮著，提醒你前往維修店；無視這些問題可能會對您的車或您自己造成傷害?；蛘?，您會收到明信片或電子郵件，通知您您的汽車需要更換零件。高田（Takata）安全氣囊問題的陰影已經(jīng)持續(xù)了七年，而且隨著ADAS L4級和L5級駕駛級別的問世，汽車制造商將需要更加積極主動地應對召回和進行預測性維護。

 

召回通常源于涉及復雜系統(tǒng)中單個組件的可靠性問題。以高田安全氣囊為例，安全氣囊中使用的氣體的性質(zhì)會在產(chǎn)品使用壽命內(nèi)發(fā)生變化。對于現(xiàn)代汽車電子產(chǎn)品而言，召回可能涉及非常多細微的問題和零部件。

 

目前最大的問題與封裝故障和電路板焊錫凸塊有關。但是，鑒于IC制造工藝與汽車所承受的機械應力和溫度應力之間的復雜關系，故障的確切原因仍然不那么容易診斷。

 

考慮納米壓痕（機械應力）對CMOS器件特性的影響。大眾汽車公司曾觀察到來自三個不同IC供應商的板級質(zhì)量問題。在2018年國際可靠性和物理研討會上發(fā)表的一項研究中，研究人員展示了28nm CMOS SRAM單元在納米壓痕下晶體管性能的變化。當應力為0時，晶體管恢復正常。這將機械應力的影響細化到了一個全新的水平。應力一直存在，但是現(xiàn)在它們正在對當前的技術產(chǎn)生影響。

 

隨著半導體技術越來越先進，沒有人知道汽車電子供應鏈會出現(xiàn)什么新的故障機制。

 

“隨著汽車計算需求進入最新技術，硅片故障將比過去更高。”PDF Solutions（普迪飛半導體）高級解決方案副總裁Dennis Ciplickas說，“生命安全是一回事，但是產(chǎn)品質(zhì)量是另一回事。你可能會有隨時壞掉的東西，因此產(chǎn)品質(zhì)量可能是整合各生產(chǎn)步驟數(shù)據(jù)的重要短期驅(qū)動力。”

 

要滿足汽車領域?qū)|(zhì)量的嚴格要求，制造過程之后的測試結(jié)果反饋將至關重要，因為您不會對不了解的項目進行測試。

 

此外，借助汽車的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，您可以查看半導體和電子產(chǎn)品供應鏈數(shù)據(jù)，更好地發(fā)現(xiàn)潛在問題的信號，并確定減輕風險的措施，用各種方式去獲取汽車的數(shù)據(jù)并與其制造譜系聯(lián)系起來，了解為什么會出現(xiàn)故障，并辨別是否可能存在更嚴重的故障。所有這些都需要可追溯性。

 

追蹤硅器件的制造來源

 

對于向安全關鍵型應用提供芯片或其他電子器件的公司來說，這一切都不會丟失。

 

“對我們所有客戶而言，最大的問題是可追溯性，”yieldHUB首席執(zhí)行官John O''Donnell說，“你需要能夠在數(shù)據(jù)庫中搜索芯片，并查看其在晶圓分類中的位置，在模塊中的位置，以及與其他芯片相比該芯片的性能如何。每個人都在追求這種能力，現(xiàn)在人們還并不確定自己應該具體怎么做。但是他們確實知道自己必須這么做。我們的數(shù)據(jù)在模塊中、最終測試結(jié)果中和初始晶圓保持一致性。我們的客戶可以訪問模塊數(shù)據(jù)。我們向他們保證，他們可以在幾秒鐘內(nèi)追蹤到從模塊到晶片分類的所有數(shù)據(jù)。由于沒有足夠的測試數(shù)據(jù)，可能會出現(xiàn)以前不明顯的常見故障。但是現(xiàn)在，如果你知道這些模塊的最終位置，則可以在所有芯片之間建立關聯(lián)。這很快就會實現(xiàn)了。所以現(xiàn)在如果有一個芯片體現(xiàn)出某種性能，而其他所有芯片都是那樣的，你就能夠分辨它們分別進入了哪個模塊。“

 

SEMI追溯標準委員會一直在制定一個跨供應鏈的追溯框架。在SEMI T23標準（2019年批準）中，從晶圓到多芯片設備都需要一個唯一的設備ID，可以通過供應鏈進行傳播。通過區(qū)塊鏈技術共享數(shù)據(jù)，可以增加安全性和防偽保護。這樣，就可以知道電子設備的供應過程。

 

半導體IDM和代工廠長期以來一直使用芯片ID來跟蹤缺陷測量并為晶圓制造提供反饋機制。他們使用芯片ID將晶圓分類測試數(shù)據(jù)前饋至組裝步驟和封裝級測試。交付給客戶封裝級ID可以由客戶進一步跟蹤。但是，不需要將封裝ID鏈接到芯片ID，因為不要求任何人都可以讀取這些ID。

 

如果符合SEMI T23標準，則制造商的設備ID可以在整個供應鏈上共享。

 

對于具有高可靠性要求的芯片終端用戶（例如網(wǎng)絡主干、醫(yī)療植入物和汽車制造商）而言，這是很有價值的。如果每個供應商都有設備ID，并且在后續(xù)制造步驟和最終使用系統(tǒng)中都可以讀取，就會極大地方便電子設備的分析。然后可以合并供應商之間的數(shù)據(jù)，以更深入地研究數(shù)據(jù)。

 

SEMI T23標準通過規(guī)定最低要求來實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。為了實現(xiàn)可追溯性，該標準規(guī)定設備供應商必須為每個設備提供唯一的設備ID，并且該ID必須在外部可讀。另外，它要求來自設備供應商的制造和測試數(shù)據(jù)能夠連接到設備ID。如果所有與電子設備有關的供應商都滿足了該標準，則該標準可以識別測試范圍的空白，支持有針對性地召回可疑部分，并在整個供應鏈中共享數(shù)據(jù)。

 

該標準與設備ID的實現(xiàn)方式無關。SEMI有各種關于設備ID的具體標準（T7、T9、T19、E142標準），IEEE也有關于電子芯片ID的規(guī)定1149.1-2013。沒有標準要求必須提供包含設備ID的數(shù)據(jù)，這可以通過供應商之間的保密協(xié)議或第三方解決。

 

那么，這一切對汽車制造商意味著什么呢？

 

以汽車制造系統(tǒng)中發(fā)生故障的某個零件為例，在退貨中心，制造商可以讀取所有的設備ID。例如運送到PCB制造商的MCM（Multi-Chip Module，多芯片模塊）包含以下設備ID：

 

 

圖2：MCM示例

 

此功能使汽車制造商可以對上一個制造步驟聲明“該零件有這些故障”，并指出“這是與每個故障相關的設備ID列表”。這樣一來，他們就可以繪制出每個設備故障的制造譜系。一旦確定了共同點，就可以將其前饋以識別供應鏈制造過程中的設備，從而防止有缺陷的零部件進入汽車，或者識別需要召回零部件的車輛。

 

多家數(shù)據(jù)分析公司說明了跨供應鏈數(shù)據(jù)整合的價值，這些數(shù)據(jù)有助于識別現(xiàn)場質(zhì)量和可靠性問題。

 

“1-2級電子產(chǎn)品和新的制造或封裝技術之間存在時間相關性。”PDF Solutions的Ciplickas表示，“隨著封裝變得越來越復雜，芯片數(shù)量增加，封裝技術出現(xiàn)問題的可能性也隨之增加。因此，可追溯性和連接晶圓信息、封裝測試數(shù)據(jù)的能力，批次級和裝配級缺陷歷史記錄，以及原材料批次等記錄變得很重要。終端商需要這些數(shù)據(jù)來厘清發(fā)生的問題、根本原因以及問題的普遍程度，以便進行正確的召回。”

 

不過，這只是整個難題中的一小部分。多芯片模塊和多芯片封裝又增加了另一個層次的可追溯性要求，因為可能并非所有芯片都來自同一供應商。

 

“特別是汽車業(yè)，如何使用電子技術方面還有很多需要考慮，因為它們的價值將不斷上升，并且汽車中的內(nèi)容將在未來幾年瘋狂增長，尤其是隨著高級駕駛輔助系統(tǒng)和電氣化的發(fā)展，”ASE（日月光半導體）的業(yè)務發(fā)展高級副總裁Rich Rice說，“因此，生產(chǎn)商不得不開始考慮怎么做更好。我們開始看到，現(xiàn)在的決策通常不是要做一些僅僅將電路連接起來的低成本產(chǎn)品，而是更傾向于做更加可靠的產(chǎn)品，從而可以降低故障率和返廠率。”

 

在各種方法中增加可追溯性同樣越來越有價值。“使用中的數(shù)據(jù)使汽車制造商感到興奮，因為從根本上講，這意味著再也沒有召回了。”OptimalPlus半導體業(yè)務部門副總裁兼總經(jīng)理Doug Elder提到，“這都是關于預測模型的。如果某個相機在某天壞了，那么它壞了的原因是什么？生產(chǎn)工藝步驟是否有變化？此外，是焊錫機還是測試儀器出了問題？我們能夠做的就是把所有的誤差的公差加起來。而且，如果你可以讓汽車制造商使用一個貫穿整個供應鏈的通用平臺，那么你就可以將所有這些東西聯(lián)系在一起。”

 

可追溯性強制執(zhí)行

 

作為一個嚴格管理其供應鏈的行業(yè)，汽車制造商應該歡迎可追溯性標準，能夠?qū)崿F(xiàn)對商品及其相關數(shù)據(jù)的管理。盡管無人駕駛汽車的前景可能被視為長期因素，但目前僅僅管理零部件的質(zhì)量就足以推動可追溯性的發(fā)展。不僅ADAS電子模塊中會用到半導體設備，整個汽車都會用到，例如燃油噴射和制動系統(tǒng)，這些也都會影響安全性。

 

“合格的汽車產(chǎn)品需要滿足全面質(zhì)量管理的審核要求。”Synopsys汽車知識產(chǎn)權市場營銷部門總監(jiān)Ron DiGiuseppe說，“盡管在汽車16年的使用壽命中，只有億分之一的缺陷率，我們?nèi)匀恍枰邆浯_定故障根源的能力。”

 

面臨的其他問題

 

軟件的應用又增加了另一層復雜性，特別是涉及到可追溯性。汽車中的軟件數(shù)量正在急劇增長。但是，并非所有軟件都是開放的，而且并非所有軟件都可以維修，幾乎不間斷地更新算法使得很難跟蹤更新導致的硬件功能問題。到目前為止，這已經(jīng)超出了許多硬件行業(yè)的范圍。

 

“如果您正在運行軟件并且算法中有錯誤，則可能與其他算法不匹配。”來自西門子Mentor業(yè)務部門的AI架構師Rahul Singhal表示，“目前，唯一的解決方法是添加冗余和系統(tǒng)級方法。制造汽車系統(tǒng)的原始設備制造商必須為此提供適當?shù)闹笇?。如果你的軟件出現(xiàn)了錯誤，則可能來自于個別的應用程序。”

 

最重要的是，即使制定了標準，也并不意味著制造商會實施。要為L4級和L5級ADAS做準備，汽車制造商就需要可追溯性來提高質(zhì)量。每一個沒有在生產(chǎn)線上及時發(fā)現(xiàn)的有缺陷的零件，都會使成本增加約10倍。憑借對供應鏈嚴格控制的歷史以及更多的電子供應商進入該供應鏈，汽車制造商可以要求其供應鏈中的每家供應商都符合SEMI T23標準。汽車制造商已經(jīng)開始加入SEMI，這可能預示著需求正在到來。

 

下一步是什么？

 

雖然從理論上講，所有來源的數(shù)據(jù)都可以用來對電子零件的性能進行細致入微的洞察，但實現(xiàn)這種能力的關鍵在于實現(xiàn)可追溯性的成本以及供應商之間共享數(shù)據(jù)的信任度。

 

至少，現(xiàn)在關于可追溯性的討論比過去多得多。“醫(yī)療設備長期以來一直有可追溯性的需求動機，在汽車方面，它與成本有關，當然肯定也有聲譽的因素，但主要與成本有關。”Ciplickas說，“在什么情況下實施這些措施才最具有成本效益？”

 

其他人也有類似的觀點，O''Donnell說：“可靠性和可追溯性對于在云、區(qū)塊鏈、汽車、5G中運行的AI至關重要。要運行機器學習軟件，你需要非?？焖俚目勺匪菪院鸵子谔崛〉哪芰Γ⑶疫€要具備將任何可能存在的環(huán)境變量考慮在內(nèi)的能力。”

 

在這一點上，供應鏈中供應商之間的數(shù)據(jù)共享還不是常態(tài)。甚至SEMI T23標準都聲明包含設備ID的數(shù)據(jù)不是必需的，并承認共享數(shù)據(jù)可能需要各個供應商之間的保密協(xié)議。這就造成從晶圓廠到現(xiàn)場汽車共享數(shù)據(jù)時可能產(chǎn)生官僚主義，同時也限制了當前的數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)。

 

盡管如此，當所有來源的數(shù)據(jù)匯總時，汽車供應鏈中的每個環(huán)節(jié)都有學習、改進、降低成本和生產(chǎn)更高質(zhì)量產(chǎn)品的潛在可能性。要實現(xiàn)這些，可追溯性是必要的，但僅僅有可追溯性還不夠。

 

PDF Solutions（普迪飛半導體技術有限公司）是一家為集成電路整個生命周期提供良率提升技術服務的領先供應商，同時也是業(yè)內(nèi)頂級的半導體大數(shù)據(jù)解決方案專家。在公司成立近30年時間里，持續(xù)為全球客戶提供良率提升和數(shù)據(jù)分析方面的專業(yè)經(jīng)驗和技術服務。針對中國大陸的半導體市場，PDF Solutions公司推出了基于云端部署的Exensio-Hosted半導體數(shù)據(jù)分析平臺。Exensio–Hosted是一款不需要任何IT維護的企業(yè)級的云端數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，它可以讓我們隨時隨地去訪問數(shù)據(jù)，并且可以做一些定制化的數(shù)據(jù)分析，快速的查找問題的根源。該平臺目前提供免費賬號的注冊申請，方便芯片設計企業(yè)迅速掌握先進的數(shù)據(jù)分析手段。