vFactory の歩留まり推定を理解する

歩留まり推定の欠陥密度入力と3つのモデルの確率を読み取ります。

欠陥密度

Cloud vFactory の「形状と歩留まりの推定」には、ウェーハの形状、欠陥密度の仮定、歩留まりの確率がまとめて表示されます。

vFactory の歩留まり推定を理解する

歩留まり推定の欠陥密度入力と3つのモデルの確率を読み取ります。

モデル仮定

  • 1. ユーザー D0 (欠陥/cm²) · 仮定
  • 2. 環境 D0 (欠陥/cm²)
  • 4. ダイ面積 (cm²)
  • 5. クラスタリング係数 α

合計 D0 (欠陥/cm²)

  • 3. 合計 D0 (欠陥/cm²)

歩留まり確率

  • 6. ポアソン確率
  • 7. マーフィー確率
  • 8. 負の二項確率

接続

  • 1. ユーザー D0 (欠陥/cm²) · 仮定 → 3. 合計 D0 (欠陥/cm²): +
  • 2. 環境 D0 (欠陥/cm²) → 3. 合計 D0 (欠陥/cm²): +
  • 3. 合計 D0 (欠陥/cm²) → 6. ポアソン確率: D0
  • 3. 合計 D0 (欠陥/cm²) → 7. マーフィー確率: D0
  • 3. 合計 D0 (欠陥/cm²) → 8. 負の二項確率: D0
  • 4. ダイ面積 (cm²) → 6. ポアソン確率: A
  • 4. ダイ面積 (cm²) → 7. マーフィー確率: A
  • 4. ダイ面積 (cm²) → 8. 負の二項確率: A
  • 5. クラスタリング係数 α → 8. 負の二項確率: α

「ユーザー D0 (欠陥/cm²) · 仮定」と「環境 D0 (欠陥/cm²)」の合計が「合計 D0 (欠陥/cm²)」です。D0 の単位は欠陥/cm²です。環境による寄与はクリーンルームの仮定から計算されます。

3つのモデル

「ポアソン確率」「マーフィー確率」「負の二項確率」は、同じダイ面積（cm²）と合計 D0 を使います。負の二項モデルでは、クラスタリングを調整する α も使います。仮定を確認しながら3つの確率を比較してください。

vFactory

推定値は明示された仮定に基づくモデルの出力であり、実測歩留まり、認証、実際のファブの予測ではありません。