VIP20
本课程属于：002-SPICE参数提取工具链 半导体工艺与制造设备 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

良率分析驱动SPICE参数提取流程自动化设计

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导论
良率分析在半导体制造中的重要性 · SPICE模型参数提取的挑战 · 自动化流程的总体架构与目标
课程导论良率分析
02
半导体制造基础
CMOS工艺节点演进 · 关键工艺步骤（光刻 · 刻蚀
半导体制造基础CMOS
03
SPICE模型基础
MOSFET的I-V与C-V特性 · BSIM4/BSIM-CMG模型核心… · U0
SPICE模型基础
04
参数提取原理
基于测量数据的单器件参数提取方法（局… · 多器件/多工艺角联合提取的数学基础
参数提取原理基于测量数据的单…
05
良率定义与度量
良率（Yield）的统计定义 · CP/FT良率 · 参数良率（Parametric Yi…
良率定义度量
06
良率损失机制
随机掺杂波动（RDF） · 线边缘粗糙度（LER） · 氧化物厚度波动
良率损失机制RDF
07
测试结构设计
用于良率监控的测试键（Test Ke… · 环形振荡器（RO） · SRAM单元
测试结构设计Test
08
自动化数据采集
探针台（Prober）与测试机（Te… · GPIB/以太网通信协议 · 数据格式标准化（STDF/ATDF）
自动化数据采集Prober
09
数据清洗与预处理
异常值检测（3-sigma · IQR） · 缺失值处理
数据清洗预处理
10
统计过程控制（SPC）
控制图（X-bar · R-chart · P-chart）
SPC统计过程控制
11
良率建模与预测
基于高斯过程的良率模型 · 响应面法（RSM） · 机器学习回归（随机森林
良率建模预测
12
参数敏感度分析
全局敏感度分析（Sobol指数） · 局部敏感度分析（梯度法） · 识别影响良率的关键SPICE参数
参数敏感度分析Sobol
13
SPICE参数自动提取框架
Python/Tcl脚本驱动的HSP… · 参数扫描与优化算法（Levenber… · 遗传算法）
SPICE参数自动提取框架
14
优化算法选择
梯度下降法 · 牛顿法 · 模拟退火
优化算法选择梯度下降法
15
多目标优化
同时拟合I-V与C-V曲线 · 权衡速度与精度 · Pareto前沿分析在参数提取中的应…
多目标优化I-V
16
工艺角（Corner）模型生成
基于良率数据的统计工艺角（SS/FF… · 蒙特卡洛仿真与工艺角定义
Corner工艺角
17
自动化流程集成
从测试数据到SPICE模型卡的端到端… · 使用Airflow/Prefect进…
自动化流程集成SPICE
18
数据库与数据管理
SQL/NoSQL数据库存储测试数据… · 版本控制（Git）管理模型卡与脚本
数据库数据管理
19
可视化与报告
使用Matplotlib/Plotl… · 参数相关性热力图 · 模型拟合残差图
可视化报告
20
案例研究1
28nm工艺节点SRAM单元良率分析 · 提取关键SPICE参数（Vth mi…
案例研究1nm
21
案例研究2
FinFET器件（7nm）的寄生参数… · Cgd）提取 · 分析其对环形振荡器频率良率的影响
案例研究2FinFET
22
案例研究3
高压器件（LDMOS）的击穿电压良率… · 提取雪崩击穿模型参数
案例研究3LDMOS
23
机器学习辅助提取
使用神经网络替代传统TCAD仿真 · 加速参数提取过程中的正向模型计算
机器学习辅助提取TCAD
24
贝叶斯优化
利用高斯过程代理模型进行高效参数搜索 · 减少仿真次数 · 适用于高维参数空间
贝叶斯优化利用高斯过程代理…
25
不确定性量化
参数提取结果的不确定性传播 · 贝叶斯推断在模型校准中的应用
不确定性量化参数提取结果的不…
26
自动化脚本开发
Python核心库（NumPy · SciPy · Pandas
自动化脚本开发Python
27
API与接口设计
封装SPICE仿真器接口（HSPIC… · Spectre OCEAN） · 实现仿真控制与结果解析的模块化
API接口设计
28
流程验证与测试
自动化回归测试 · 对比提取参数与手动提取参数的精度 · 建立基准测试集（Benchmark）
流程验证测试
29
工业部署与运维
Docker容器化部署 · CI/CD持续集成 · 日志监控与异常告警（Promethe…
工业部署运维
30
课程总结与未来展望
AI驱动的全自动良率闭环优化 · 数字孪生技术在半导体制造中的前景
课程总结未来展望