飞思卡尔运用JMP提升半导体制程良率
中心议题：
- 飞思卡尔提高并控制产品的良率
- 采用专业统计分析软件JMP分析数据
- 巧妙地利用JMP提供的自动编程语言JSL
- 实现“分析自动化”
飞思卡尔所在的半导体设计和制造行业是一个非常特殊的高科技行业，工艺流程十分复杂。其间，来自化学、光学、机械、电子和空间等多方面的因素交织在一起，共同影响着最终产品的质量和流程的效率（参见下图）。而且，半导体对加工精度的要求也非常苛刻，这里点，从我们常见的电路板的复杂连线上就可以体会到，半导体产品的测量尺度不是以毫米为单位的，而是以纳米为单位的（1毫米=1000000纳米）！所幸的是，在半导体的生产过程中，成千上万的测量数据被同步记录下来，为我们的分析和工艺改进工作奠定了基础。
半导体产品的典型宏观流程图
飞思卡尔在“良率提升Yield Enhancement”领域拥有丰富的成功经验，主要工作可以概括为三步曲：
1 获取数据
2 分析数据
3 展示数据
“获取数据”的概念不难理解，很多半导体企业在早期的信息化建设、ERP项目、MES项目中都已初获成功，为获取数据创建了良好的条件。难就难在后面的“分析数据”和“展示数据”上，国内的一些半导体企业在这方面明显缺乏经验。
飞思卡尔在这方面使用的工具是专业统计分析软件JMP。六西格玛统计分析软件JMP是SAS公司的绩效统计发现引擎，应用范围包括业务可视化、数据发现、六西格玛和持续改进(可视化六西格玛、质量管理、流程优化)、研发及创新、试验设计DOE等。半导体行业的工程师整天要和数据打交道，飞思卡尔内部的几位既懂专业又懂统计的资深专家发挥JMP使用简单、功能强大、可视化效果好的优势，让JMP成为了飞思卡尔良率提升的关键武器之一。
例如，飞思卡尔的工程十分用半导体行业中常见的晶圆图Wafer Plot来初步分析晶圆的缺陷，以下两个图形就是运用JMP软件绘制而成的。第一张图显示的是单个晶圆的质量特征，并配有帕累托图Pareto Plot展示芯片的良率状况和各种缺陷出现的频次。第二张图则是从整体层面显示一个批次Lot产品的质量特征（一般来说，飞思卡尔规定25个晶圆组成1个批次）。
基于JMP软件的单个晶圆图分析
基于JMP软件的5X5晶圆图
在当前的经济形势和行业条件下，企业不允许工程师们花费大量的时间来进行数据分析和展示，而是要求工程师们将更多的精力放在实际的业务改进中。飞思卡尔巧妙地利用JMP提供的自动编程语言JSL（JMP Script Language）为大规模重复性分析、绘图工作以及成熟的建模工作开发出各种JMP脚本程序，从很大程度上实现了“分析自动化”，使得良率改善人员只需要要点击一两个按钮,就可以完成通过菜单操作需要几个小时才能完成的分析工作，大大节省了数据分析、问题发现以及解决方案形成的时间。而且，飞思卡尔还将这些JMP脚本文件当成企业知识管理的重要内容，将其统一整合到内部网络上供全球的相关人员分享使用（如下图所示），并为每一个文件编写了使用说明，以方便大家的使用并帮助进一步提高了企业的工作效率。
可在内部网上浏览的JMP脚本语言汇集
飞思卡尔良率管理部的负责人认为：现在已经推出的JMP软件新版JMP8中，数据可视化的功能又有了长足的发展。这正好和半导体良率提升中简单、直观、快速的原则相吻合，新型泡泡图、图形生成器等JMP特色平台已逐渐成为具有飞思卡尔特色的良率提升方法论中的重要工具。
