数据会说话-(MFGDream)Bin Analysis功能使用范例-1

    |     2015年6月23日   |   原创分享, 测试数据分析   |     0 条评论   |    4395

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经过大家的不懈努力,MFGDream中的Bin Analysis功能不断完善起来。Bin Analysis包含了丰富的内容强大的功能,可以帮助大家掌控测试全局,并迅速的定位问题所在。

以下是我随机抽取的一些数据,我们通过Bin Analysis来分析问题所在。如下面一组数据,经过处理后发现,测试良率只有69%左右,测试总数在15164左右。KM@55HFIHF3AC3976Q2ND}K

鼠标点击FLPROMZ@O)ND@P5J0~D}0(0进入到Bin Analysis界面,界面如下所示:

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我们先来看下Bin summary部分。这部分内容,告诉了我们多方面的内容,包括各个Bin的数量及比例,包括各个Site及所有Site的情况。Bin summary的各个数据还有链接功能,可以直接链接到对应范围的失效参数中去。

通过测试Bin summary,我们可以看出,失效bin主要是Bin3,占到了所有失效bin的96.53%!而且集中在Site1!

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通过Fail Bin Analysis柱状图及趋势图,则更直观的表达了这个问题。图像如下,包括所有Site,以及每个Site的失效Bin分布情况。我们可以很容易看出,绝大部分的失效Bin为Bin3,且集中在Site1。

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继续观察Fail Bin Trend,我们则可以清楚的了解到,Bin3的失效问题,比较均匀的分布在整个测试过程中,且并没有突变现象。图形如下:

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通过对比Site1和Site2的测试数量,我们可以发现,Site2测试的数量极少,所以,我们可以知晓,实际的测试中,Site2基本处于关闭状态。

我们可以通过Bin summary中的链接功能,快速的定位到失效Bin中的失效参数中去。在这里,我们可以直接点击对应Site1中的Bin3处的链接,进入到测试项目分析界面。我们很惊奇的发现,所有的Failures数量为0,进一步观察,我们可以发现,VCS是包括两个Pass BinA和BinB的,这样我们可以知晓,其实Bin3是除Bin1以外的另一个Pass Bin。{_0EB6Y(GHIB5GU@TD6Z]~N

通过上面的数据,其实我们也可以发现,某些测试项,并没有被执行。因为上面的数据仅仅是Bin3中的数据,通过开启Overall Bin数据,其实我们是可以发现这些测试项只被执行了1遍。这是有必要对程序进行检查的。

我们在分析数据的时候,要比较各个Site的数量及百分比分布,如果我们已经很明显的发现了Site1和Site2的差别,且数量也就是样本数够多,不管是针对Pass Bin还是Fail Bin,这样的测试都可能有问题。也就是说,我们要观察每个Site的情况,不仅仅要观察失效情况,还需要对比每个Site之间的Bin数量及分布情况,从测试一致性的角度来讲,两个Site之间的差异应该是很小的。

我们继续分析这批数据,通过项目分析的VCS_BinB链接,我们可以看到VCS参数的分布情况如下:

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我们再针对VCS_BinA项目进行分析,得到如下的图,通过与上一张图的比较,我们可以看到VCS的分档情况。4}XK{9D~)VD){_7FS9O2](5

这次的数据分析,是随机抽取的一批测试数据,通过Bin Analysis功能分析,我们知道其存在两个Pass Bin,所以并没有存在low yield的情况。因为只有一个Site1进行测试,所以,我们无法比较Site与Site之间的差异。

这次的分析范例就进行到这里,我们下次继续挑一些典型数据进行分析,希望通过这些实例分析,可以让大家进一步的了解Bin Analysis功能的使用。

 

 

 

 

 
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