本文紧张分享台积电3纳米良率估算，以及关于如何提高良率的一些思考。良率的英文单词是Yield，亦称“合格率”，常日是一个百分比，即制造出的芯片中，没有缺陷的芯片占总的芯片的比例。良率对付一个做芯片的公司而言非常主要，良率高了，分摊到每颗芯片上的本钱就能降下来。说白了，良率便是钱。（干系良率资料已上传星球，以下为部分资料文件截图）
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在三星代工厂利用其 3GAE（3nm 级，gate-all-around early）节点开始大批量生产几个月后，台积电终于也开始了基于其首个 N3（3nm 级）制造工艺大规模生产芯片。
我们知道三星3纳米的良率很低，良率在早期阶段只有10% 到 20%不等。
①晶圆良率=晶圆产出数/晶圆投入数
② die良率=合格die数量/晶圆上die总数
③封测良率=终测合格的封装芯片数/投入封装的合格芯片数
那么台积电3纳米良率会有多高？
最近Business Next发布了一份报告，该报告引用了各种行业剖析师和专家的话，认为比较于三星，台积电的良率情形要好得多，但台积电尚未证明这些报告。
Business Next采访的半导体行业剖析师和专家估计，目前台积电的N3良率可低至60%至70%，或高达75%至80%，对付首批来说已经相称不错。与此同时，金融剖析师 Dan Nystedt 在推特 上表示，台积电目前的 N3 良率与早期的 N5 良率相似，据媒体宣布，该良率可能高达 80%。
比较之下，三星代工厂的 3GAE 良率在早期阶段从 10% 到 20% 不等，并且没有改进，该报告援引行业来源但未详细解释。此外，报告称，芯片质量的可变性非常高。
虽然估计差异很大，但关于台积电当前的 N3 产量，有几件事须要把稳。首先，我们不知道良率是针对通过台积电 Fab 18 运行的商业晶圆打算的，还是针对包含台积电客户各种 IP 的商业和穿梭（测试）晶圆打算的。其次，除了台积电及其客户之外，没有人知道此时商用或穿梭晶圆的确切良率。第三，如果我们只考虑商业晶圆，目前台积电的N3用于早期采取者的设计数量非常有限，只管这是基于市场传闻。
请记住，台积电方向于开拓其领先的生产技能，同时考虑到苹果公司（其最大的客户和领先节点的阿尔法客户）的哀求，这家总部位于加利福尼亚州库比蒂诺的高科技巨子会根据台积电的能力量身定制其设计，初始良率可能高达 80% 也就不足为奇了。同时，对付为大众市场产品供应动力的芯片组（或多个芯片）而言，60% 的良率可能并不算高。
无论如何，由于台积电商业生产的 N3 设计数量目前有限（我们推测它险些不会超过三个 IC），并且与良率干系的数据是代工厂及其客户的商业机密，我们不能准确知道台积电的N3良率到底有多高或多低，请自行判断。
事实上，出于同样的缘故原由，我们不会将台积电的 N3 良率与三星晶圆代工厂早期的 3GAE 良率进行比较。
此外，考虑到有关初始 N3 节点（别号 N3B）的传言，Apple 可能是唯一一家完备采取该技能的公司，由于其他开拓商将利用具有改进工艺的 N3E。同时，早期的 N3 良率可能不适用于 N3E（ 及其 N3 技能系列中的其他节点），并且由于它将被广泛利用，这种工艺技能实际上是全体行业该当关心的问题。
当代半导体生产技能包含数千个工艺步骤，并且取决于材料、利用的晶圆厂设备工具、工艺配方和许多其他成分。因此，可能有成千上万种提高或降落产量的方法，这便是为什么深入理解一个成分如何影响其他成分很主要的缘故原由。由于台积电的 N3 (N3B)、N3E、N3S、N3P 和 N3X 是非常不同的制造技能，以是早期的 N3 良率对别的节点来说是个好兆头，但它们并不能担保其他节点也会同样成功（或不那么成功）。
提升良率的思考
半导体IC的良率与可靠性之间的紧密联系已经得到充分的研究和记录。图1中的资料展示了这种关系。类似的结果在批次、晶圆和芯片级别上都可以看得到。简而言之，良率高，可靠性随之也好。这种良率与可靠性的干系性完备在猜想之中，由于导致芯片故障的毛病类型与造成早期可靠性问题的毛病类型是相同的。影响良率和可靠性的毛病之间的差异紧张在于它们的尺寸和它们在芯片图案上的位置。
半导体IC的良率与可靠性之间的紧密联系已经得到充分的研究和记录。图1中的资料展示了这种关系。类似的结果在批次、晶圆和芯片级别上都可以看得到。简而言之，良率高，可靠性随之也好。这种良率与可靠性的干系性完备在猜想之中，由于导致芯片故障的毛病类型与造成早期可靠性问题的毛病类型是相同的。影响良率和可靠性的毛病之间的差异紧张在于它们的尺寸和它们在芯片图案上的位置。(推举阅读：066BOOK |410页电子书《半导体集成电路的可靠性及评价方法》半导体集成电路制造商必看）
同时，提高良率对付降落本钱至关主要。良率越高，产出的质量合格的芯片数量就越多，每颗芯片的本钱就越低，自然利润就越高。例如，对付3D NAND晶圆厂而言，良率提升1%可能意味着每年增加1.1亿美元的净利润。
图1 IC元件的可靠性与良率之间紧密干系性。
因此，减少IC生产制程中影响良率的毛病数量将会提高基准良率，同时可以提高实际利用中的元件可靠性。认识到这一事实，做事于汽车市场的代工厂就面对两个关键的问题。首先是经济问题：为了提高可靠性，须要投入韶光、金钱和资源以提高良率，投入的适当程度为何？第二个问题是技能问题：为了将基准良率提高到必要水平，什么是减少毛病的最佳方法？
对付制造消费者电子设备的代工厂(行动电话、平板电脑等IC)，「成熟良率」被定义为进一步投入韶光和资源却并不一定会提高良率的迁移转变点。随着产品成熟，良率趋于稳定，常日会达到一个高位数值但仍远低于100%。消费类产品代工厂会将资源重新分配到开拓下一个设计节点的制程和设备，或降落本钱以提高其成熟节点的获利能力，而不是追求更高的良率，由于这样做更有经济效益。
对付汽车代工厂而言，是否为了提高良率而增加投资的经济决策已经超出了范例的边际收益的决定。当可靠性问题涌现的时候，汽车IC制造商可能必要承担昂贵且耗时的故障剖析，并且在产品的保固期内承担故障和产品回收的经济任务，以及潜在的法律任务。考虑到对汽车IC可靠性的哀求比消费性IC要高两至三个数量级，汽车代工厂必须达到更高的基准良率水平。这就必要重新思考「成熟良率」的含义。（推举阅读：027BOOK | 《功率半导体器件——事理、特性和可靠性》450页PDF免费下载）
图2着重展示了消费性产品与汽车代工厂商的成熟良率之间的差异。任何类型的晶圆厂都会提高良率曲线，因而险些所有系统性影响良率的根源都已经被办理。剩余的良率丢失紧张是来自于制程设备或环境的随机毛病所造成的。这时，消费产品代工厂可能认为良率和可靠性「足够好」并采纳相应的方法。然而，在汽车行业，代工厂采取持续改进的策略来推高良率曲线。透过降落影响良率的毛病发生率，汽车代工厂还可以降落潜在的可靠性毛病，从而优化其利润并降落风险。
汽车供应链(从OEMs到一级供应商，再到IC制造商)都正在形成一种「每个毛病都很主要」的思维模式和追求零毛病的计策。他们认识到，当潜在毛病离开代工厂之后，它在供应链中每向前一级，创造和解决的本钱都会增加10倍。因此，目前过度依赖电性测试的方法须要被本钱最低的策略所取代，即将潜在故障在代工厂拦下。只有井井有条的履行减少毛病的操持，代工厂才能实现零毛病目标，并能够通过汽车制造商严格的审核。（推举阅读：IATF16949:2016 质量管理体系标准：汽车生产件及干系做事件组织质量管理体系哀求）
除了稳健的在线毛病掌握能力之外，汽车采购经理希望看到的一些减少毛病的方法还包括：
．持续改进操持(CIP)，用于减少基准毛病
．最佳设备事情流程
．不良设备改进操持
持续减少基准毛病
产线毛病策略是任何严格降落基准毛病操持的根本。为了成功检测出影响其设计规则和元件类型的良率和可靠性毛病，代工厂的产线毛病策略必须包括得当的制程掌握设备和得当的检测取样操持。所采取的毛病检测系统必须具备所需的毛病灵敏度，掩护良好并且达到规格，以及利用精心调度的检测程式。检测取样必须针对制程步骤达到足够的频率，以快速检测到制程或设备的偏移。此外，应有足够的检测产能用以支持加速非常侦测，根本缘故原由区分和风险WIP追踪之掌握操持。有了这些要素，汽车代工厂该当可以实现成功的基准毛病降落操持，该操持能够证明随着韶光的推移良率趋势的提升，供应进一步改进的目标以及等同于业界最佳做法。
在一个基准毛病减少操持中，最大的寻衅之一便是回答：这个毛病来自哪里？答案每每不那么大略。有时，毛病产生之后经由多个制程步骤才被检测到。有时，只有在晶圆经由其他制程并「装饰」毛病之后，它才会变得明显，也便是说让毛病在检测系统中更为显而易见。设备监控策略有助于办理毛病起源的问题。
在设备监控/设备认证(TMTQ)的运用中，先检测一片控片晶圆，使其在指定的制程设备(或反应室)中运行，然后再次检测(图3)。第二次检测创造的任何新的毛病必定是由于该指定的制程设备而产生的。结果很明确；对毛病的根源没有任何疑问。追求零毛病标准的汽车代工厂认识到设备监控策略的好处：透过灵敏的检测程式、适当的掌握限值和失落控行动操持(OCAP)，可以揭示源自每个制程设备的随机良率丢失并将其办理。
图3 在「预检」检测取得控片晶圆的基准资料之后，可以采取该晶圆循环运行部分或全部制程设备步骤。「后」检测揭示了制程设备所添加的毛病。
此外，如图4所示，将制程设备新增加的毛病按照韶光的推移进行绘制，这供应了可持续改进的记录，可以对其进行审计并用于设定未来的毛病减少目标。代工厂可以将每个设备上涌现的毛病分类，并天生资料库，并可作为现场故障的失落效剖析时的参考。这种方法须要非常频繁的设备认证(至少每天一次)常日与下面谈论的最佳设备事情流程或不良设备改进操持一起利用。（推举阅读：特种设备利用管理规则 TSG 08-2017）
图4 随着韶光的推移持续改进设备的清洁度。问题的根源是明确的，可以客不雅观地按季或按月设定毛病减少目标。其余，比较两种制程设备的毛病可以显示哪种机台更清洁。这有助于辅导设备掩护活动，并锁定设备之间产生差异的缘故原由。
AWF/不良设备改进操持各有上风
最佳设备事情流程是代工厂用于达到汽车行业哀求的零毛病标准的另一种策略。借助最佳设备事情流程或汽车事情流程(AWF)，用于汽车IC的晶圆只在晶圆厂的最佳制程设备中运行。这哀求晶圆厂理解任何既定制程步骤的最佳机台。为了可靠地确定哪种机台最好，代工厂利用线上和设备监控检测的资料，然后仅将这些机台用于汽车事情流程。将汽车晶圆在每个制程步骤限定在单一的设备上可能会导致更长的周期韶光。然而，与可能导致可靠性问题的毛病率较高的制程流程比较，这种做法对付汽车晶圆还是更受青睐。加上井井有条的持续改进操持，大多数代工厂常日可以通过设定季度毛病减低的目标，在每一步制程中得到多个符合AWF哀求的设备。（推举阅读：031BOOK | 《英飞凌SiC功率器件可靠性实用手册》44页PDF免费下载）
由于这种方法难以扩展，因此最佳设备事情流程最适宜只有小部分WIP为汽车的代工厂。对付大批量生产汽车产品的代工厂，应优先考虑采取更有条理的持续改进操持，如下文所述的不良设备改进的方法。
不良设备改进操持与最佳设备的事情流程相反，由于它可以在任何给定的制程步骤中主动办理最差的制程设备。在降落基准毛病方面取得最大成功的代工厂每每通过采取不良设备改进操持。他们首先在每个制程步骤中将最差设备下线，并调度该设备，直到它超过同组中别的设备的均匀值。他们一遍又一各处重复这个过程，直到同组的所有设备都符合最低标准。
一个有效的不良设备改进操持哀求工厂有一个有条不紊的设备监控策略，以在每一个步骤对每台制程设备进行认证。至少每台设备上每天完成都须要完成一次认证程序，以确保采集足够的资料，让ANOVA或Kruskal-Wallis剖析确定每组中最好和最差的设备。一个不良设备改进操持会安排制程设备的停机韶光，并且是众所周知的将全体晶圆厂提升至汽车标准的最快的方法之一。通过提高良率和可靠性，该策略终极提高了汽车代工厂的有效产能和盈利能力。
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