在AI芯片高速迭代、量产良率攻坚难度持续升级的行业背景下，智能化失效诊断已成为高端芯片研发量产的核心刚需。广立微QuanTest-YAD良率感知大数据诊断分析平台凭借过硬的产品性能与落地能力，收获了行业主流客户的高度认可。目前YAD已顺利通过行业头部Fab功能与性能双重认证，同时在多家顶级Fabless商用落地，充分验证了产品在高端芯片量产场景的实用性与稳定性。
当前，芯片良率损失不再局限于单点随机缺陷，更多源于版图热点、时序与IR-drop违例、制造工艺偏移等多重因素交织引发的系统性失效。面对多因子混杂的超大规模数据，传统诊断工具普遍存在解析能力不足、分析链路割裂等问题，工程师只能在海量数据与复杂失效路径中被动排查、低效攻坚，极大制约了芯片研发与量产迭代效率。
QuanTest-YAD打通DFT诊断数据与YMS良率管理系统的数据壁垒，融合AI算法实现数据解析、根因定位、PFA候选点推荐的全流程自动化分析，尤其适配大尺寸、高复杂度AI芯片的复杂失效诊断场景，为行业破解系统性良率难题提供高效解决方案。
案例一 全流程自动分析：数周→数小时，加速NPI良率曲线抬头
挑战：
某AI芯片项目中，诊断结果总文件过大，国外某DFT诊断分析工具无法实施解析，工程师陷入“有数据却无从下手”的困境。
YAD方案：
YAD展现出优异的解析性能，自动捞取目标数据完成解析入库，并使用自建模板对数据做自动化分析，自动导出分析报告及PFA报告，自动排序最值得切片的Die/位置。
成果：
在保证PFA切片选点准确率的基础上，数倍提升工程师诊断分析效率，将根因识别周期从数周压缩至数小时，加速了该项目NPI良率曲线抬头。
案例二 AI拓展能力：在海量历史数据中挖掘系统性失效根因
挑战：
项目希望在历史诊断结果中挖掘系统性失效根因，指导进一步良率提升，但海量数据中的有效信息难以自动提取。
YAD方案：
YAD提供Wafer失效相似性Pattern自动识别功能（WPA）、AI数字员工平台（SemiAgent）接口及YMS数据库关联能力，用晶圆空间Pattern聚类区分“随机散点”与“系统性条带/环带”，融合CP/FT测试数据、WAT、Defect Map做多维下钻及验证。
成果：
利用AI扩展能力建立Case库，顺利找到系统性失效根因，完善了Case库的know-how积累，为后续诊断分析提供了可复用的智能底座。
案例三 定位版图Weak Pattern：破解多Die合封Fast Chain难题
挑战：
某多Die合封AI芯片项目中出现Fast Chain问题，但依据以往经验难以定位根因。多Die合封带来的mirror方向差异，让分析复杂度倍增。
YAD方案：
YAD支持解析多Die合封数据，根据Mirror方向做叠图分析找到热点；针对热点及RCA根因进一步做Layout Pattern Analysis（LPA），根据内建Weak Pattern Library对可疑版图做二次排序，命中DFM Hotspot——定位到VIA连同上下层走线的可疑版图Weak Pattern。
成果：
成功定位到版图和工艺上的多个失效根因，解决了Fast Chain造成的Yield Loss，显著提高了良率水平。
案例四 定位设计相关系统根因：复杂失效路径中的“大海捞针”
挑战：
某AI芯片的某Block在AC测试模式下发生大量失效，失效路径多且复杂，难以找到特征信息与根因。
YAD方案：
在YAD中结合失效路径的设计信息与统计分析结果，逐步分析失效路径的层次特征、时钟域、路径上的Delay Cell、Timing Margin等共同失效特征信息。
成果：
最终锁定关键失效路径，通过调整设计余量成功解决问题——这是典型的设计侧系统根因，传统工具几乎无法定位，而YAD让“大海捞针”成为现实。
当下AI芯片制程迭代加速、先进封装规模化落地，海量数据驱动的系统性良率难题，已成为产业量产提质的核心卡点。大数据与AI技术深度赋能半导体测试诊断，是行业升级的必然趋势。广立微YAD平台以全链路智能化能力，落地高效、精准的失效分析与良率优化方案，破解当下芯片量产痛点，为AI芯片产业高质量、规模化发展筑牢良率根基。
