从半导体到半成品：利用数据驱动“移动 (mobility)”未来

挑战

设计、测试和制造全新的半导体解决方案，助力瞬息万变的汽车行业。

解决方案

利用 JMP Pro 中的高级分析来改进芯片测试和制造过程。

结果

JMP Pro 切实改进了解决方案的设计和制造、六西格玛培训和其他工艺改进工作，帮助将恩智矗立于市场最前沿。

未来 10 年，汽车和卡车的发展速度将比过去的 100 年更快、更彻底。随着汽车行业朝着可替代能源方向的发展、扩展连接并转为自动驾驶的趋势，这对汽车的硬件和软件的多样性及功能提出了更高的要求。而这些研发的核心就是计算机芯片，以及恩智浦半导体。

恩智浦是世界领先的嵌入式应用（如互联汽车）连接技术解决方案提供商。恩智浦总部位于荷兰埃因霍温，拥有 31000 名员工，为 30 多个国家的客户服务，年收入达 95 亿美元。公司专注于半导体在汽车、工业和物联网 (IoT) 三个主要领域的应用。恩智浦在汽车半导体和微控制器、车载网络和娱乐、安全车辆接入和汽车安全功能（如安全气囊和雷达）等领域拥有领先的市场地位。

“电子产品对汽车越来越重要。”Corinne Bergès 博士说道，她负责恩智浦高级汽车模拟部门的风险评估、统计分析和安全分析，并管理欧洲、中东和非洲地区的六西格玛培训。“现在，不可能想象一辆没有半导体的汽车。”

为了确保在行业的领先地位，恩智浦必须以更快、更高效、更精准的方式设计及制定半导体解决方案。为实现这一目标，公司必须持续改进生产和测试流程。

以数据驱动为核心

数据是半导体设计和制造的核心。对于恩智浦及其合作伙伴来说，制造周期的方方面面及此过程的持续改进都是基于数据驱动的。充裕的数据代表着机遇与挑战并存。Bergès 说道：“我们拥有的数据越多，数据的关联性就越强，可从这些数据中提取的信息也就越多。”

Bergès 说，问题的挑战在于有效管理数据量，尤其是在测试阶段。芯片制造商通过各种参数和环境条件测试他们的解决方案，从而确定设备可能失效的临界点，或控制过程的变异性。这个过程会产生大量的数据点。“如果我们没有合适的工具来处理数据，那么这些数据就会毫无价值，”Bergès 说。“因此，我们需要使用最新、最具创新的方法来管理这些数据。JMP Pro 采用了最具创意、最有效的方法，这点非常重要。”

JMP Pro 帮助我们有效地开展数据可视化和数据分析工作。“数据可视化对产品工程师来说非常重要，”Bergès 说，因为图形比单独的数据更易于读取和理解，工程师能够快速发现异常值、相关性或任何问题。她说，JMP 的交互式可视化功能所做的工作远超出这些。JMP帮助恩智浦工程师和操作员们的分析能力从单变量分析提升到了多元分析。

“过去，我们进行了很多测试，但每次只通过可视化和单变量分析研究一个测试，”Bergès 解释说。“现在，已无法只针对一个测试开展工作。”相反，公司必须关联更多的数据以进行多元实验。“此类分析需要高级的统计知识和方法，”她说，而 JMP Pro 完全具备这些功能。

DMAIC 程序，如图所示。

Bergès 说 JMP Pro 最具价值的用途之一是实验设计。在本例中，她使用软件突出显示了恩智浦阀门驱动组件模型中的重要参数，并对各因素之间的交互作用进行了可视化处理。最终， Bergès 能够进行良率预测。

针对特定客户要求的 4000 小时试验，恩智浦六西格玛实践者们还使用 JMP Pro 的退化分析功能对通过一个典型的 2000 小时测试获得的高温工作寿命（HTOL）试验结果（汽车行业标准）进行建模和预测。

“过去我们在可视化分析和单变量分析中进行了很多测试，但每次只研究一个测试。现在，已经不可能只进行一次测试了。”Bergès说到。这就是 JMP Pro 的优势所在：它在多元变量实验建模中是必不可少的。

掌控 “corner lots” 市场

JMP软件可以为许多用户进行数据分析，而 JMP Pro 则增加了适合科学家和工程师的预测建模和交叉验证等高级功能。恩智浦使用 JMP Pro 的另外一个重要实践是研究汽车半导体 “corner lots” 的制造流程变异性。

在芯片制造中，“corner lots” 是一种实验设计 (DOE) 技术，用于测试极端制造参数。为了验证电路设计的质量，芯片制造商会将工艺参数设置为极值，然后制造出一 “corner lots” 或多组半导体晶片。他们在不同的环境条件（如电压和温度）下测试由这些晶片制作的设备，以确定其工作极限。当恩智浦开发一种新的半导体时，会使用 corner lots 方法对制造过程中可能遇到的变异进行全面分析。这让公司能够识别并纠正生产过程中的任何技术缺陷。

“对于汽车阀门驱动部件，传统的 corner lots 方法会使用许多工程批次，多达 75 个或更多，对每个参数都需要单独进行评估，”Bergès 指出。“它的局限性在于它没有评估参数之间的交互作用。”JMP Pro 允许评估单个批次来评估实际的角落点。结果，恩智浦能够控制类别探针参数的离散度。这种全新的统计方法还能够进行良率建模和预测。

Bergès 使用 JMP Pro 的 “以X拟合寿命” 进行不同温度下的高功率可靠性评估(HPRA) 对比测试。

除了进行不同温度下的高功率可靠性评估外，恩智浦还使用一般线性模型预测之前从未测试过的温度下的测试结果。

JMP 用来解决问题和寻找纠正措施的工具。这里，使用“分割”分析来寻找测试处理程序的最佳设置（例如，在较热和室温条件下的探测时间），以减少芯片退化的发生。

在客户风险评估中使用现场建模也是 Bergès 工作不可或缺的一部分。为了确定故障率并根据现场反馈进行数量估测， 她使用了 JMP Pro 中的“寿命分布 Life Distribution” 平台。

实现无缺陷制造

Bergès 拥有六西格玛黑带认证，六西格玛是一套著名的工艺改进技术和工具。六西格玛对于 Bergès 及公司来说都是不可或缺的，Bergès 为恩智浦位于世界各地的部门提供六西格玛培训。恩智浦大约有 3300 名员工拥有为白带、黄带、绿带、黑带或黑带大师认证。

而在恩智浦，JMP Pro 对六西格玛又是不可或缺的。“黄带课程会涉及一些简单的概念，如分布和标准差，”Bergès 说。“在绿带和黑带培训之间，需要学习很多关于统计的知识。我们在恩智浦得到的最好的培训是使用 JMP Pro。”

恩智浦在许多六西格玛培训中使用 JMP Pro，包括方差分析 (ANOVA) 和回归、定制实验设计、现代筛选设计、测量系统分析、变异源分析和可靠性分析。“三年前，我们与 JMP 一起设计了这些课程。”Bergès 说。“现在，这些课程是恩智浦许多员工的主要课程，他们正在向绿带和黑带水平迈进。”

公司的六西格玛培训还包括一种用来提高工艺质量的数据驱动方法，被称为 e-DMAIC（消除-定义、测量、分析、改进、控制）。e-DMAIC 是六西格玛的核心内容。“实际上，绿带认证需要提供一个采用 e-DMAIC 方法的改进项目。”Bergès 说。“此 e-DMAIC 项目必须由管理层和记分卡进行验证，以确保所学到的知识能够真正应用于实际工作中。”

DMAIC 是一种众所周知的结构化问题解决架构，字母 e 是指消除可能成为实际思维模式的根本原因。此项增强源自恩智浦和丰田的一项合作研究，可持续提高质量等级。恩智浦以质量为重，这是公司“全面质量 (Total Quality)”概念的核心所在。

惠及用户，驱动行业成功

恩智浦使用 JMP Pro 也是一个过程。“我们开始使用的是 Minitab，然后是 JMP，”Bergès 回忆道。“绝大多数工程师在工程分析中选择 JMP，是因为它的兼容性和易用性。现在，我认为我们永远不会放弃 JMP。” 今天，公司的 1600 名数据专家都非常依赖 JMP的解决方案。

她说，JMP Pro 的一个优点是，高级统计学家和工程师只需入门级的统计培训就可以高效地使用它。“使用 Minitab时，你必须具备一定的统计知识，才能获得有意义的分析结果，”她说。“而 JMP 就非常直观，任何人都可以获得有用的分析结果。”JMP Pro 另外一个显著的优点是能够帮助恩智浦有效地开展测试和优化工艺。“只需一两次点击，我们就可以进行最完整、最准确的统计分析。我们常常用Python 分析海量数据，但如果想在不需要编程的情况下就获得最快的结果，将需要使用 JMP Pro。”

恩智浦使用 JMP Pro 优化半导体设计和测试将有助于保持公司在市场上的领先地位。随着汽车工业的迅速发展，恩智浦快速、可靠地设计和制造创新解决方案的能力将逐渐成为自己的竞争优势。Bergès 说，“没有 JMP Pro，我们的工作已无法开展。”