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歩留まり D0 ダイ計算機

1. ポアソン分布 D0 および BE DD に従う
収量 = % 入力収量数値
チップ面積 = cm 2 入力チップ面積
ポアソン D0 = 1/cm 2
複雑性係数 = 各プロセスノードのデフォルト複雑度係数は、下記のARIMAモデルセクションで確認できます
製品事前係数 = デフォルト = 1
k因子 デフォルト = 1
BE DD = 1/インチ 2
計算する
2. ポアソン D0 →BE DD
ポアソン D0 = 1/cm 2 変換用ポアソンD0を入力
チップ面積 = cm 2 入力チップ面積
収量 = %
複雑性係数 = 各プロセスノードのデフォルト複雑度係数は、下記のARIMAモデルセクションで確認できます
製品事前係数 = デフォルト = 1
k因子 デフォルト = 1
BE DD = 1/インチ 2
計算する
3. BE DD →ポアソン D0
BE DD = 1/インチ 2 変換には BE DD を入力してください
複雑性係数 = 各プロセスノードのデフォルト複雑度係数は、下記のARIMAモデルセクションで確認できます
製品事前係数 = デフォルト = 1
k因子 デフォルト = 1
チップ面積 = cm 2 入力チップ面積
収量 = %
ポアソン D0 = 1/cm 2
計算する
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ARIMAモデル（ 詳細を見る）
技術ノード
(ポアソン) Df 1/cm 2 飽和ポアソン分布 D0。通常 < 0.1/cm²
ARIMA LR % ポアソンD0の月次削減率。
業界平均は91-93%（月次削減率7-9%）であり、PDFは顧客の学習効果を倍増させることが可能（月次削減率14-18%、またはLR=82-86%）。 ( 続きを見る)
ポアソンD0を開始 1/cm 2
チップ面積 = cm 2
複雑性係数 = お客様の選択した技術ノードに基づき、デフォルト値の選択を支援します
製品事前係数 = デフォルト = 1 (k係数は1に設定される)
計算する
ARIMA曲線
月別インデックス 月 ポアソン分布 D0 (1/cm² BE DD (1/インチ 2)
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良品ダイ・パー・ウェーハ推定
ダイス高さ うーん 入力ダイ高さ
ダイ幅 うーん 入力ダイ幅
ダイサイズ mm 2
スクライブ幅 うーん 入力スクライブ幅
ダイス + 刻印高さ うーん
ダイス + スクライブ幅 うーん
ダイス + 刻印領域 mm 2
エッジ除外 うーん 入力エッジ除外はこちら
ウエハーサイズ うーん ウェハーサイズを選択
複雑性係数 =
製品事前係数 = デフォルトのk係数 = 1 を使用します
ウェハーあたりの総ダイ数
  収量シナリオ1
既知の収量数値 		収量シナリオ2 既知のBE DD数値
ベスト・イン・クラス（BIC）の状況
BIC利回り (←ここに挿入) % %
ウェハーあたりの良品率
ポアソン D0 / BE DD (D0) 1/cm 2 (←ここに挿入、BE DD) 1/インチ 2
あなたのファブな状況
ファブ歩留まり (←ここに挿入) % %
GDPW'
ポアソン D0 / BE DD (D0) 1/cm 2 (←ここに挿入、BE DD) 1/インチ 2
業界最高水準 vs 自社ファブ
デルタ(GDPW) ウェハーあたりのダイ数が少ない vs BIC ウェハーあたりのダイ数が少ない vs BIC
GDPの変動率（％） % %
ウェーハ平均販売価格 入力 $/ウェーハ 入力 $/ウェーハ
金型代 $ $
ファブ KWPM 入力 KWPM 入力 KWPM
BICに到達すれば、あなたの素晴らしいチャンスです 月あたりM米ドル 月あたりM米ドル
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