2016年11月10日，安利硅
首先，我们需要为这个讨论定义什么是“质量”。在一般术语中，它的意思是“一个产品的功能有多好”。对于一个芯片，或者更确切地说是芯片供应链的末端，这不仅仅是对其功能的衡量，例如加法器是否认为2+2=4。对于一个制造业者来说，让所有制造的零件都认为2+2=5是成功的：它们都做着完全相同的事情，它们一直被制造出来。这说明了质量对于一批制造的芯片的意义：均匀性。
质量是大量人口的特征，大量事物的行为都是相同的。根据已创建的工具和已定义的过程步骤，它们是否都被正确地制造了?
但为什么他们的行为不一样呢？故障和缺陷有一个简单的例子：开路、门短路等等。随着物理尺寸越来越接近原子这一“积木”的大小，变化的问题也越来越大。因此，对质量的追求就是寻找例外：缺陷和不合规格的变化。
如何衡量质量？我们将在这里使用的指标是DPPM，百万分之缺陷零件，装运的零件中不起作用的比例。对于任何一个群体来说，这将是一个固有的特征，但却极难精确测量。在实践中，我们必须估计、判断、衡量我们所能做到的，并使之足够好。
我们应该追求什么样的质量水平，DPPM ?什么是“足够好”?嗯，顾客想要什么?或者更确切地说，他们能容忍什么?他们不太可能开始测量它，直到它成为一个问题，这是一个很难与他们交谈的主题，因为除了“零缺陷，请”之外，没有什么激励他们说别的。你可能需要做出自己的判断，以“足够的质量”为目标。
那么谁是客户呢?首先，它可能是一个芯片研发团队在你制造的第一个部件上“培养”。不会有很多这样的人;就第一周十个吧。他们可能会容忍一个骇人听闻的质量水平:他们迫切地想要某样东西，而他们只有十个:十个失败可能是可以容忍的。随着内部客户基础的扩大，质量可以主动和被动地提高。
当我们转向外部客户时，想象他们正在制作一个25美元的系统，上面有你的5美元部件。超过几分钟的故障分析工作将花费25美元，使得持续的恢复工作有些不经济。在他们的生产线上还有什么其他的缺陷来源?焊点更容易接触和处理。接下来，容易测试的元件可能会成为下一个目标:内存或电源。复杂芯片中功能各异的随机晶体管不太可能被归为单一类别。你的1000 DPPM是看不见的。
但是如果你的产品要进入一个更昂贵的系统，比如250美元，那会怎么样呢?骨头堆的美元价值很快地堆积起来。他们的测试可能会更彻底——如果你遵循10倍单位成本的增长，那么测试将是10倍的彻底。恢复变得值得尝试。你5美元的零件杀死了一台250美元的机器——你很快会得到关注的。随着成本的上升，这一趋势还在继续。
那么一旦定义了DPPM目标策略，我们如何进行管理呢?作为一种产品特性，它是由你们生产流程中测试步骤的整体有效性决定的:晶圆参数测试、晶圆探针测试、光学检查、x射线检查、最终封装器件测试等。每一步都将有能力检测大量的缺陷，测量这种缺陷可以是非常高的分辨率(例如，98.67%的单插补覆盖率)。但请注意:这并不总是意味着高精确度——DFT故障模型是对现实世界的抽象，而且建模误差直接被传递到标题数字。100%的故障覆盖率是一个很容易定义的目标，但它在现实世界中并不准确。
然而，它在质量管理中占有一席之地，你可以看到这是一场概率、统计和经验的游戏，用测试技术从不同角度解决问题：结构测试、功能测试、参数测试、物理检查。将这些与对其使用的评估和持续监控相结合，可以在产品的整个生命周期中管理产品质量。
就像功能性行为一样，质量是产品的另一个特征，如果质量不够好，顾客就会知道。你的产品市场将有一个质量要求，你需要知道这是什么，以便你可以管理你的生产流程如何交付它。
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©Paul Freeman, 2015。本文最初由NMI于2015年发表。
