良率晶圆代工厂的生命线
良率关乎晶圆厂的整体量产与竞争力。半导体制造良率反映了晶圆中芯片可出售比例，直接影响芯片设计客户的制造成本。2018年，三星及SK海力士于18nm制程芯片先后出现良率问题，遭到数据中心客户退货，损失惨重①。对于良率达到量产标准的公司，如3D NAND闪存等尖端存储芯片晶圆厂，1%的良率提高可以带来每年约1.1亿美元的净利润提升；对于尖端的逻辑芯片晶圆厂，1%的良率提升意味着每年约1.5亿美元的净利润提升②。
目前，最尖端的芯片制程已经缩小到3nm，随着制程的不断演进，芯片加工总工序数也不断上升。据业内人士介绍，目前一条芯片生产线大约需要2000-5000道工序③。每一步都必须达到极其严格的物理特性和洁净度要求，否则将导致晶圆污染、破裂或弯曲，使得裸芯损坏，良率下降。以95%整体良率计算，当工序为3000道时，须要保证每一道工序的良率都超过99.9983%；若单道工序的良率下降至99.9965%，整体良率会下降至约90%；若单道工序的良率下降至99.9769%，整体良率将仅剩50%。当前，尖端芯片上通常集成百亿量级的晶体管，任何工序出错导致的晶体管失效会使整个芯片报废，可想而知将单工序的良率控制在“四个九”是极其困难的。
“制造环节的EDA”CIM
在提高良率方面，晶圆厂除购置更可靠的硬件设备外，还需要多种类型的软件对整个生产环节进行整体控制、纠错、改良。在业界，这套软件系统被称作芯片制造CIM（Computer Integrated Manufacturing）系统，CIM系统是半导体制造环节的生命级系统，也被称为“芯片制造环节的EDA”，拥有很高的准入门槛。
CIM系统由制造执行系统（MES）、统计过程控制系统（SPC）、设备自动化方案（EAP）、配方管理系统（RMS）、良率管理系统（YMS）等数十种软件系统组成。这数十种软件大致可以划分为三大类 “生产系统”，“设备系统”，“质量系统”：生产系统负责生产流程统筹管理，以MES为代表；设备系统负责自动化及设备管理，以EAP为代表, 前两大类主要是在建厂时投入部署和实施；质量系统负责品质和良率管理，以YMS为代表，通常在建厂完毕进入生产爬坡时开始重点投入④。
图：CIM系统构成
过去几年，在中美脱钩、政策引导、终端需求增长的大背景下，中国半导体产业迎来了前所未有的高速发展期，大陆晶圆厂数量迅速增长，与工厂呈强配套关系的CIM系统市场也随之迎来爆发。
大陆晶圆厂良率管理环节中的挑战
人才匮乏，特别是良率工程师缺乏经验
良率工程师是晶圆厂里不可缺少的关键人才，主要负责从各种测试数据中找到异常点，分析晶圆制造过程中缺陷（defect）来源，以便及时修复缺陷，提高产线良率。晶圆生产过程中会经过数千道工序，任何一步发生异常都会造成良率低下，只有对每一道工序都有充分理解的技术专家才能胜任良率管理的负责工作⑤。因此，良率工程师是晶圆厂中对经验要求最高的技术工种之一，通常由晶圆厂里超过20年工作经验的“老法师”承担。随着技术发展，当前晶圆厂制造工艺已迭代到先进制程，晶圆厂内也面临数据大爆发，一条先进制程产线每天所产生的数据量约为10PB（1PB = 106 GB），良率工程师需要追溯的数据呈指数级增长。对于先进制程节点，良率分析工作不仅需要传统的“经验判断”，更需要进行“量化分析”，大数据分析驱动的智能化软件系统搭建成为新背景下良率分析的关键。
图：台积电智能制造布局（source：台积电2018年年报）
台积电是数据良率管理的先行者和标杆，它自2012年开始持续打造大数据平台，为每一个工厂都配套一座数据中心，以便让数据产生更大的价值。为了提升生产效率，台积电利用先进机台控制、即时缺陷侦测、工程资料探勘、中央管理制造平台等系统，实现了机台、制程和良率的优化⑥。台积电的实践是将数据模型融入到其不断深化的IT革新中，将“The Fab Runs on Code（跑在代码上的晶圆厂）”升级为“The Fab Runs on Model”。到2018年，台积电已经有1000位IT人才和300位机器学习专家，在排程派工、人员生产力、机台生产力、制程与机台控制、品质控制以及机器人控制等方面都已实现了智能化应用。
相比之下，当前中国大陆晶圆厂在传统“经验判断”型良率工程师、新兴“量化分析”型机器学习专家以及IT人才方面均面临较大的人才缺口。一方面是因为我国半导体行业起步晚，晶圆厂建设完成时间较短，厂里有数十年以上实操经验积累的良率工程师人数稀少；另一方面我国相关人才流动性较大，拥有5-10年经验的高级工程师常常会被挖到其他友商担任更高阶的职位，频繁的人员变动进一步加剧了良率工程师的稀缺性。
国产替代下的“机、料”给产线提出了新的挑战
30万片月产能的晶圆厂拥有约有3000台机器，每天可以产生出约800万派工命令⑦。在国外晶圆厂中，因为行业格局已定，产线设备高度集中在几个大厂（Applied、ASML等），产线上设备、零配件、耗材的供应商相对稳定。
与国外情况不同，国内晶圆产线上多方设备、原料杂糅，这与中美在技术脱钩后，中国晶圆厂硬件的国产替代关系密切。回顾2020及2021年各晶圆厂设备采购国产率，上海积塔两年连续位居第一，分别达到了75.9%和35.4%，其2020年、2021年、2022年1-4月的设备采购国产化率均值在50%以上⑧。设备国产化进程中，大陆晶圆厂的每一个工序上往往同时具有国内国外、多种型号、多个厂商、多个批次的设备、耗材、零配件，由于规格不同，它们输出的数据并不直接可比，这就需要国产良率分析软件做得更具兼容性、更智能化才能适应国内产线环境。
图：中国晶圆厂设备采购国产化率情况（Source：中国国际招标网、德邦证券）
当然，挑战与机会并存，良率人才的稀缺使得国内晶圆厂对良率管理软件的需求更加迫切，“机、料”杂糅的产线环境也使得国外大厂在“机、料”数据来源一致前提下设计的良率软件难以适配国内产线，给国产良率管理软件厂商带来了良好的发展机会。
机遇与破局之道
通常晶圆厂在大数据相关投入（包括良率管理系统、人工成本等）会达到晶圆厂支出的3%-5%。以台积电为参考，其2021年总营收约455亿美元，大数据资本投入约11.4亿美元，大数据相关人力成本约16亿美元，两部分加总占总营收的2.5-3.5%。
中国大陆的半导体产线当前基本都完成自动化建设（第一阶段），后续建设的新产线会聚焦精进生产（第二阶段）及减人增效（第三阶段），因此将加大对AI和智能化的需求，每年都将有持续的智能化改造需求及预算。此外，中国大陆半导体产业未来几年会迎来12寸晶圆厂的建厂高峰⑨，持续性的资本投入会给良率管理系统公司带来巨大的发展机遇。未来几年内，良率管理系统市场具备强劲增长潜力。
图：大陆12寸晶圆厂数量（Source：集微咨询）
在半导体良率管理软件赛道，目前国内核心的服务商以海外尤其美商为主，包括KLA科磊、Applied Materials应用材料、SYNOPSYS新思科技、PDF普迪飞、YieldHUB、Odyssey奥德赛等。不过，海外软件目前普遍存在价格高昂、升级迭代慢、不支持客制化需求、不适应中国产线环境等问题，给予了国产良率管理软件弯道超车的机会，中国良率管理软件厂商要实现突围，需要做到以下几点：
其一，要大力发挥中国在AI方向上领先的技术，构建更为智能化的良率分析模型，用高效的AI模型来弥补良率工程师人才的不足，解决国内晶圆厂良率管理环节的最大痛点。国产厂商在智能化图形处理、缺陷图库完善度（涉及少样本学习或零样本学习技术）、缺陷归类等环节存在后发优势，技术层面不逊于成熟的欧美厂商。
其二，要利用国内完善的大数据基础设施和大数据产业链，更充分地收集、整理、分析晶圆厂产线上的海量数据，构建能够适应国内复杂产线现状的良率管理大数据中台，从架构层面上解决数据源多而杂的问题，与晶圆厂深度绑定合作开发，建立自己的行业壁垒。
结束语
综上所述，中美技术脱钩带来国产机遇，在中国晶圆厂产能不断拓展的大背景下，未来5年内半导体CIM系统将迎来发展的黄金期，特别是良率分析软件领域，国内一批创业公司已逐渐开始崭露头角。CMC资本也将高度配合行业及技术发展趋势，结合基金自身的产业及政府资源，助力加速集成电路国产良率管理行业发展，突破关键技术节点，早日实现国产替代和弯道超车。
参考资料：
①http://www.eepw.com.cn/article/201806/381976.htm
②https://www.163.com/dy/article/EU6JK2R10511CPMT.html
③https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598488804495424136=spider&for=pc
④https://zhuanlan.zhihu.com/p/628941028
⑥https://mp.weixin.qq.com/s/VzxCUo4rilxuWxl3XMWCpA
⑦https://mp.weixin.qq.com/s/VzxCUo4rilxuWxl3XMWCpA
⑨https://mp.weixin.qq.com/s/Vb15DxkYOk0D-W7_l0C2yA
