yieldWerx
從晶圓到成品測試的良率分析平台，把不良的根因挖出來
yieldWerx 是半導體良率管理與分析平台，把晶圓製造、探針測試、封裝與最終測試各階段的資料收進同一個庫，然後找出良率損失的模式。
功能特色與適用場景
它的核心價值在「跨階段」。半導體的良率問題往往不在單一站點——晶圓廠的某個參數飄移，要到最終測試才顯現。但這兩份資料通常在不同系統、不同格式、甚至不同公司（fabless 廠商的資料來自代工廠與封測廠）。把它們串起來做關聯分析，才有機會找到真正的根因。
AI 與統計方法包含 AI 輔助的預測分析、PAT（Part Average Testing，剔除統計上異常但仍在規格內的晶片）、GDBN（Good Die in Bad Neighborhood，好晶片但周圍全是壞的，可靠度存疑）與相關性分析。這幾個都是業界成熟的良率手法，重點是自動化執行。
其他功能包含即時良率與製程監控儀表板、自動化缺陷偵測與根因分析、跨批次與跨廠比較、多維度晶圓合併、可自訂的工作流與規則引擎、與 MES／ERP／QMS 的整合，以及雲端、地端或混合部署。
客戶涵蓋無廠設計公司、IDM、晶圓代工廠、封測廠、測試設備商與產品工程服務商，應用領域從光電、MicroLED、ASIC、MEMS 到車用與航太。
台灣的無廠設計公司特別適合思考這個題目——你的良率資料散在台積電、日月光與自家測試程式裡，誰有全貌？
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話良率是半導體業唯一真正重要的數字，但資料的所有權分散在整條供應鏈上。台灣的 IC 設計公司在這件事上其實有點被動——你付錢做的晶片，資料卻不完全是你的。導入這類工具之前，先去把合約裡的資料條款看一遍，那可能比選工具更關鍵。
主要功能
- 整合晶圓製造、探針、封裝與最終測試資料
- AI 輔助的預測性良率分析
- PAT、GDBN 等業界良率手法自動化
- 即時良率與製程監控儀表板
- 跨批次、跨廠比較與多維度晶圓合併
- 自訂工作流與規則引擎
- 整合 MES、ERP、QMS；雲端／地端／混合部署
適用場景
- 無廠設計公司整合代工與封測端良率資料
- 車用晶片的 PAT 異常晶片剔除
- 跨批次良率下滑的根因分析
- 新產品導入期的良率爬升追蹤
yieldWerx 的優點與缺點
優點
- 跨製造階段整合，能找到單一站點看不出來的根因
- PAT、GDBN 等成熟手法自動化，不用自己寫腳本
- 部署方式彈性，資料落地需求好處理
缺點
- 未公開定價
- 價值高度取決於能否取得代工與封測端的資料，這常是商業談判問題而非技術問題
- 半導體以外的產業用不到
價格方案
未公開定價，需預約示範；支援雲端、地端與混合部署
yieldWerx 常見問題
無廠設計公司拿得到代工廠的資料嗎？
這是最現實的問題，而且通常不是技術限制而是商業協議。導入前應先確認你與代工廠、封測廠的資料交換條款涵蓋哪些欄位、什麼頻率。工具再好，沒資料也分析不出東西。
PAT 跟一般規格測試差在哪？
一般測試是「有沒有超出規格」，PAT 是「有沒有偏離同批次的統計分布」。有些晶片各項參數都在規格內，但明顯是異常值，長期可靠度較差。車用與航太因為對失效率要求極嚴，普遍會做 PAT。
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