2. 良率指标体系

在半导体与高端制造业中，良率指标是衡量制程稳定性、设备能力与产品质量的“仪表盘”。不同的指标服务于不同的管理场景：CPK 反映制程的潜在能力与中心偏移，DPPM 量化出货质量水平，FPY 与 RTY 则分别描述单工序与多工序的通过效率。本章将逐一拆解这些核心指标的定义、计算公式与工程含义。

2.1 过程能力指数 CPK

CPK（Process Capability Index）是衡量制程在规格限内生产产品能力的标准化指标。它同时考虑了制程的离散程度（σ）与中心偏移（μ 与目标值 T 的偏差）。

2.1.1 计算公式

CPK = min( CPU, CPL )

CPU = (USL - μ) / (3σ)
CPL = (μ - LSL) / (3σ)

其中：
USL = 规格上限（Upper Specification Limit）
LSL = 规格下限（Lower Specification Limit）
μ   = 制程均值
σ   = 制程标准差（组内变异）

2.1.2 判定标准与工程含义

2.1.3 CPK 与缺陷率的关系（SVG 图）

2.2 缺陷率指标 DPPM

DPPM（Defective Parts Per Million）是百万分之缺陷率，直接反映出货产品的质量水平。与 CPK 不同，DPPM 是结果指标，基于实际检验数据计算。

2.2.1 计算公式

DPPM = (缺陷品数 / 总检验数) × 1,000,000

示例：
某批次生产 50,000 颗芯片，检验发现 23 颗缺陷。
DPPM = (23 / 50,000) × 1,000,000 = 460 ppm

2.2.2 DPPM 与 CPK 的换算关系（近似）

2.3 一次通过率 FPY

FPY（First Pass Yield）指产品首次通过某工序时即合格的比率，不包含返工、修复后的通过。FPY 是衡量工序“第一次做对”的能力。

2.3.1 计算公式

FPY = (首次通过合格数 / 投入总数) × 100%

示例：
某光刻工序投入 1,000 片晶圆，首次检测合格 920 片。
FPY = 920 / 1,000 = 92.0%

2.3.2 FPY 的工程意义

• 直接反映工序稳定性： FPY 高说明工艺窗口宽、设备状态好。
• 影响生产成本： FPY 每提升 1%，返工、测试、报废成本显著下降。
• 与 CPK 互补： FPY 是“计数型”指标，CPK 是“计量型”指标，两者结合可全面评估工序。

2.4 滚动通过率 RTY

RTY（Rolled Throughput Yield）是多个工序 FPY 的乘积，反映产品经过整个制造流程后无需任何返工即合格的概率。RTY 是衡量多工序系统整体效率的核心指标。

2.4.1 计算公式

RTY = FPY₁ × FPY₂ × FPY₃ × ... × FPYₙ

示例：
某芯片制造流程包含 5 个关键工序，各工序 FPY 分别为：
工序1: 95%, 工序2: 97%, 工序3: 93%, 工序4: 96%, 工序5: 94%
RTY = 0.95 × 0.97 × 0.93 × 0.96 × 0.94 = 0.774 = 77.4%

2.4.2 FPY 与 RTY 的对比（SVG 图）

2.5 四指标综合对比与选型指南

2.6 实战案例：从数据到指标计算

某封装厂对一批 10,000 颗芯片进行测试，数据如下：

• 首次测试合格：9,200 颗 → FPY = 92.0%
• 最终出货合格（含返工后）：9,850 颗 → DPPM = (150 / 10,000) × 1,000,000 = 15,000 ppm
• 关键参数 CPK 分析：某电压测试值 USL=1.2V, LSL=0.8V, μ=1.01V, σ=0.05V → CPK = min((1.2-1.01)/(3×0.05), (1.01-0.8)/(3×0.05)) = min(1.27, 1.40) = 1.27
• 该工序共 6 道子工序，各 FPY 分别为 98%, 97%, 96%, 95%, 97%, 96% → RTY = 0.98×0.97×0.96×0.95×0.97×0.96 = 0.806 = 80.6%