半导体封装过程集成质量信息系统研究VIP免费

半导体封装过程集成质量信息系统研究何曙光*,1，齐二石1，李莉2(1.天津大学管理学院，天津300072；2.天津职业大学电信工程学院，天津300403)摘要：在对半导体封装过程进行深入分析的基础上，提出了基于产品，原材料，规格和设备的静态集成模型、基于工单和工序的数据集成模型以及基于中央数据库的质量工具集成模型，这些质量工具包括统计过程控制(SPC,StatisticalQualityControl)、试验设计(DOE,DesignofExperiments)以及测量系统分析(MSA,MeasurementSystemAnalysis)等。以上述模型为基础建立了半导体封装集成质量信息系统的体系结构。通过该体系架构，可以实现原始质量数据和质量分析、控制及改进工具的有效集成。最后基于SQLServer2000和VS.net实现了一个原型系统。关键词：半导体封装；集成质量信息系统；集成模型；原型系统StudyontheIntegratedQualityInformationSystemofSemiconductorAssemblyProcessesHEShuguang*,1QIErshi1LILi2(1.SchoolofManagement,TianjinUniversity,Tianjin300072,China;2.SchoolofElectronicsandInformationEngineering,TianjinProfessionalCollege,Tianjin300402,China)Abstract:Basedonthestudyoftheprocessesofsemiconductorassembly,threeintegrationmodelswereputforward.Oneisastaticintegrationmodelbasedontheproducts,materials,specificationsanddevices.Theotherisadynamicmodelbasedonthemanufacturingordersandthemanufacturingprocesses.Thethirdoneisanintegrationmodelofallkindsofqualitytoolsbasedacentraldatabase.AndthesequalitytoolsincludeSPC(StatisticalProcessControl),DesignofExperiment(DOE),MSA(MeasurementSystemAnalysis),etc.Basedonthesemodels,aframeworkofanintegratedqualityinformationsystemforsemiconductorassemblywasstudied.Throughthisframework,qualityrawdata,manufacturingprocessesandthequalitytoolsetcanbeintegratedeffectively.Atlast,aprototypewasdevelopedbasedonSQLServer2000andMicrosoftVS.net.Keywords:SemiconductorAssembly,Integratedqualityinformationsystems,Integrationmodel,prototype1引言作为电子信息产业的重要支柱之一，半导体及相关产业在我国具有巨大的发展潜力。随着全球产业链的调整，欧美、日韩及台湾地区的半导体制造、封装及测试企业纷纷向中国大陆转移，未来几年内我国的半导体相关产业必将蓬勃发展。半导体封装和测试是连接上游晶片制造商和下游电子产品制造商的中间环节，在半导体产业链中具有重要的地位。相对于半导体产业链上游的晶片制造而言，半导体封装和测试生产线由于资金需求量相对较少，技术壁垒相对较低，将成为发展我国半导体产业的重要突破口。近年来，我国半导体产业发展迅速，2003年半导体封装测试企业销售额超过240亿人民币，占我国整个半导体市场70%的份额。虽然封测业所贡献的产值最大，但是我们要看到，我国本土的封测企业目前的技术水平还比较低，作为劳动密集型代工产业的封装测试业，在我国仍然处于成长期。同时，质量控制水平也是影响半导体封装企业成本和效率的重要因素。与传统的制造过程相比，半导体封装制造质量分析和控制系统存在一些显著的特点，从而对集成质量系统提出了更高的要求。1)对传统数据分析手段提出新的要求传统的质量分析、控制和改进方法，以统计学作为主要的数据分析方法。但对于半导体封装过程来说，由于生产自动化程度高、生产速度快、数据量大、数据累计速度快等特征，仅仅使用统计学方法已不能满足快速诊断、快速决策、快速调整的要求。2)海量数据的分析和知识获取问题随着自动数据采集技术的进步和数据存储成本的下降，使得在生产过程中存储大量数据成为了可能。在半导体封装过程中，会积累大量与质量相关的数据，如设备状况、操作者、环境、原材料等信息。如何有效地对这些数据进行分析，从中挖掘出与质量诊断与质量改进紧密相关而又有用的知识和规则也是半导体封装过程中存在的一个亟待解决的问题。3)在线控制和分析的自动化程度有待进一步提高在半导体封装过程中，人仅仅在设备的初始设置和制造监控过程中起...