“Dut” 是將所有測試資料全部納入核算. 而”Die” 則是將重測前的資料捨棄, 只保留重測後的資料. 所以使用”Die”是該CP的最後實際資料, 而”Die”則是CP的過程資料.
在 Summary Report 中, 除了該批資料的整體報告之外, 對於每序列是以FileID為顯示區分的細部資料時, 會有 Site對測試順序時間的趨勢圖. 由此圖可以理解良率與 Site分佈之間的關聯性.如圖, 可以理解 Site 3 對於良率的影響為最大(約40%)也最直接(變化關係).
系統中具備有 SPAT & GDBN 的 outlier 方法. 以下就的SPAT 說明: SPAT 是依循AEC-Q001 中的SPAT 規範指引所設計。但為了使用彈性所以並不將管理規章直接放入系統, 而是由系統參數和使用者自行管理, 如製程變更、程式改變…等。以下為重要原則:
Robust Mean , Robust Sigma : 只用 PASS data.
當多批資料含有不同限值時, 採用的限值由參數設定,
當求出的PAT 限值不合理時, 不顯示.如: 資料內容有問題或是PAT限值無法滿足(如: Robust Sigma = 0)
顯示的統計量值有:
採用的的限值, 和資料的數量和極值
以(PAT fails=42, Rate=0.29%) PAT 為限值對這個測項的影響和 %FpE
(Masked Fails=123(95) Rate=0.85%) PAT 為限值並考量其它測項的 PASS/FAIL 中的 Fail 狀況的所有 Fails 總數. 如上資料, 原來這批資料的Fails 數為95 , 當只這個測項以PAT限值時, Fails 增加至123個. 為何 123-95 = 28 , 而不是42 ? 因為以PAT為限值時所判定為FAIL在原來資料的其它測項己判為 Fail.
測試項目清單產生後可以向下鑽取到檔案或是Lot。預設的展開方式是依<系統參數設定>中的<測試項目預設展開方式>所決定。不論預設值為何，使用者都可以即時變更展開的方式來檢視不同的群組方法的統計量值。另外, 當多資料檔案的Datalog,其中包含相同的測試編號, 但測試名稱不同時, 將會以測試編號為主體, 並以測試名稱為群組各自展現, 再依檔案或 Lot 向下展開.
當委外加工的每一個測試委外商或者測試工程師在編寫測試程式中的測試項目代碼時, 可能會有測試項目相同但是編列的代碼不一致的情況. 最有可能是不同版本或新舊 Device 以及不同的測試工程師的差異時造成不同的測試編號。當資料在合併分析或整合時，需要以相同的測試名稱來歸類 Datalog , 就會需要使用取代. 在 ChipZone 平台上, 可以很直覺的操作方式為在[參數] >> [圖表] >> “測項索引”中選擇”測項名稱”即可以將 Datalog 中的代碼轉換成以名稱為代碼。 若檔案中的測試名稱重覆時, 將會以”測試名稱#編號”的方式做為新的編號。
當多個 Datalog 檔案的同一個測試項目在分析時, 不論是資料統計量或是圖樣的圖示都應該是以相同的量測單位來衡量。當開啟 UoM 自動轉換時, ChipZone 的作業即會針對所選擇的 Datalog 中的各個測項來做單位評估和轉換，預設的轉換單位有: V / A / Ohm , 刻度由 u / m / 1 . 若所有的 Datalog 都可以轉換則轉換, 否則, 就全不轉換。 當執行 UoM 時會同時轉換該 Datalog 中項目的 限值/單位/資料 , 所以必需確認原來的限值和資料都是以相同單位來記載，否則, 可能造成很大的誤差。
可以的. 當大部份的資料是大於高限值或是低於低限值時, Cpk 會為負值. 所以當發生 Cpk 為負值時, 應該要特別注意該測項的內容, 它應該多數都落在限值範圍之外了。也就是 Fail Count 很大. 例如: 以下的測項資料 Cpk = -2.53 . 大部份的資料都是落在限值之外.
檢視統計報表時, 會列出前N 大Fails的測試項目。當用戶需要排除某些項目以做為清單排序內容時可以在統計報表濾除項目欄位中輸入過濾的條件後即可在統計報表清單中得到過濾後的前N大 Fails的項目清單, 子圖也將是過濾後清單中的子圖
可以. 當量產的 Datalog 以FTP上傳後, 檔案數量會變成非常多，此時利用檔案過濾器的過濾功能可以依條件將 Datalog 檔案清單做一個第一級的過濾。對於上傳日期可以限定上傳的期間設定為本年度或是最近三個月, 或是最近一年即可。除了期間的過濾, 還可以以 LotID / WaferID/ SubCon/ SubLot/ UDF等欄位多值, 以及檔案名稱來做進一步的過濾條件。