了解 vFactory 的良率估算
阅读良率估算的缺陷密度输入和三个模型的概率。
缺陷密度
Cloud vFactory 的“几何与良率估算”汇集了晶圆几何、缺陷密度假设和良率概率。
了解 vFactory 的良率估算
阅读良率估算的缺陷密度输入和三个模型的概率。
模型假设
- 1. 用户 D0 (缺陷/cm²) · 假设
- 2. 环境 D0 (缺陷/cm²)
- 4. 裸片面积 (cm²)
- 5. 聚集系数 α
总 D0 (缺陷/cm²)
- 3. 总 D0 (缺陷/cm²)
良率概率
- 6. 泊松概率
- 7. 墨菲概率
- 8. 负二项概率
连接
- 1. 用户 D0 (缺陷/cm²) · 假设 → 3. 总 D0 (缺陷/cm²): +
- 2. 环境 D0 (缺陷/cm²) → 3. 总 D0 (缺陷/cm²): +
- 3. 总 D0 (缺陷/cm²) → 6. 泊松概率: D0
- 3. 总 D0 (缺陷/cm²) → 7. 墨菲概率: D0
- 3. 总 D0 (缺陷/cm²) → 8. 负二项概率: D0
- 4. 裸片面积 (cm²) → 6. 泊松概率: A
- 4. 裸片面积 (cm²) → 7. 墨菲概率: A
- 4. 裸片面积 (cm²) → 8. 负二项概率: A
- 5. 聚集系数 α → 8. 负二项概率: α
“用户 D0 (缺陷/cm²) · 假设”与“环境 D0 (缺陷/cm²)”相加得到“总 D0 (缺陷/cm²)”。D0 的单位为缺陷/cm²。环境贡献由洁净室假设计算得出。
三个模型
“泊松概率”、“墨菲概率”和“负二项概率”使用相同的裸片面积（cm²）和总 D0。负二项模型还使用 α 控制聚集程度。比较三个概率时，请结合所用假设。
估算是基于明确假设的模型输出，并非实测良率、认证或对真实晶圆厂的预测。