ACS Adaptive Probe Cleaning™ (APC)

AI技術で半導体ウェーハのテスト・コストを削減

アドバンテストのACS Adaptive Probe Cleaning™ (APC)は、人工知能（AI）アルゴリズムを活用し、半導体ウェーハ・テストに用いるプローブ・カードのニードル（探針）のクリーニングのタイミングを最適化します。プローブ・カードの長寿命化やウェーハ・テストの歩留まりの向上、テストコストの削減を可能にする業界初のアプローチです。

半導体メーカでは通常、クリーニングが実際に必要かどうかは考慮せず、ニードルのクリーニング周期をあらかじめ設定していました。しかしこの方法では、個々のプローブ・カードの仕様の違いやウェーハのロットにより、ウェーハ・テストの歩留まりに大きなばらつきが生じる可能性があります。この方法はまた、総テストコストの上昇、装置効率の低下およびプローブ・カードの短命化といった多くの課題を抱えています。

ACS APC™では、アルゴリズムを使ってプローブ・ニードルの汚れ（汚染や破片など）をリアルタイムで評価します。歩留まりへの悪影響を防ぐために、必要な場合にのみクリーニングを行うことで、ウェーハ・テスト工程を最適化します。

ACS APC™をプローバとテスト・システムに接続すると、ACS APC™ AIアルゴリズムはまず新規デバイスの最初のウェーハから試験ロットの傾向と特性を学習します。その後、そのテスト結果を元に、同じロットの残りのウェーハに対してクリーニング周期を最適化します。これまでと異なる傾向がが検出されると、ASC APC™はプローブ・ニードルの汚染の程度を即座に評価します。クリーニングが必要であると判断した場合、ACS APC™はウェーハ・プローバにオンライン・クリーニングを指示します。このようなクリーニングには最大600秒かかるあるため、半導体メーカは、設備総合効率（OEE：overall equipment efficiency)と総テストコストに大きな影響を与える不要なクリーニングを避けたいと考えています。ACS APC™ソリューションでは、クリーニング効率を最適化しウェーハロット全体の試験時間を短縮するとともに、ウェーハ・テストの歩留まりを最適化することで、そのような課題に対処します。また、ニードルの汚れの評価がリアルタイムで即座に行われるため、テスト時間はほぼ影響を受けません。

ACS APC™ 機能の概要：

ユーザのメリット：