企业应用半导体瞬态热测试设备之价值分析
烟台长岛，8月25-26日，公司两周年庆，不知不觉，鲁欧智造走过了两个年头，离百年公司还差98年。研发半导体瞬态热测试设备的想法，早在2016年就有了。后来Mentor被西门子收购，更是坚定了要自主研发半导体热测试设备的决心。2019年底，来自原Mentor热测试团队的核心成员，有六个人，相聚于潍坊，确定以鲁欧智造为研发主体，自主研发半导体瞬态热测试设备。罗亚非博士明确了设备研发的总体战略——不但要自主研发半导体热测试设备，而且要形成对Mentor设备的降维打击。天公并不作美，后面却碰到前所未有的疫情，正式研发的工作，是从2020年3月份开始的。鲁欧智造的正式成立是2020年8月份，两年来的风风雨雨，虽然走得蹒跚，却也是一步一个脚印。两周年的时候，市场上可以听到鲁欧的声音，我们靠自己造血也能从容不迫的活下去，鲁欧算是度过了最艰难的时光。而鲁欧的产品都是基于半导体热测试技术，主要的产品有三款：半导体热测试设备，半导体功率循环设备，大功率激光芯片遴选设备。激光芯片在制造过程中难免会有质量问题，大多数芯片的故障率是时间的函数，故障曲线也称之为浴盆曲线(Bathtub curve,失效率曲线) 。曲线具有明显的阶段性，失效率随使用时间变化分为三个阶段：早期失效期、偶然失效期和耗损失效期。为了能快速的对激光芯片进行遴选，需要设备至少具备两个功能，一、加速芯片失效的老化功能；二、需要对芯片光电热参数同时进行在线检测。目前鲁欧的大功率激光芯片的遴选设备，也是世界范围内唯一一款可以具备上述两项基本功能的设备。这几年国际形势风云变幻，芯片产业也成了被卡的脖子。而国家意志及资本，使得该产业呈现前所未有的繁荣。作为半导体瞬态热测试及功率循环设备，也成了电子产业相关的企业必备的测试工具。在鲁欧设备面世之前，Mentor的T3Ster和PWT是世界上唯一能满足JESD 51-14标准的热测试设备，也成了大多数企业采购的首选。鲁欧智造的另外两款设备，其对标的对象就是Mentor的T3Ster和PWT，不仅在功能上满足Mentor的设备所能满足的要求，而且在设备的易用性，历史数据的完备性，设备应用效率，采样精度，可靠性等多项指标，做了大量针对性突破开发——首先是满足了客户的要求，更进一步是可以帮助客户精确测试必要的数据。一般什么样的企业可能会采购半导体热测试设备，我总结一下大概是这么几类企业，不同的企业应用点不尽相同：- 芯片设计企业，在芯片设计之初，及芯片整个生命周期中，构建芯片的精准热模型，降低芯片的功耗，降低研发成本。
- 芯片制造企业，比如中芯国际等，确定及优化芯片制造工艺。
- 芯片封装企业，比如华天科技等，比较不同封装材料及不同工艺对器件功耗的影响，并不断优化材料和工艺。
- 使用芯片的企业，比如电力能源相关企业，新能源汽车相关企业，一些在产品中使用芯片的企业（实在太多了），可以优化电子产品的热设计，构建热数字模型，提高产品的质量和可靠性，降低产品的研发成本，缩短产品的研发周期。
- 为芯片提供散热系统的公司，比如生产导热硅脂，散热材料，相变材料，热管，冷板，散热器等等，可以优化产品测试标准，科学评估产品的散热性能，避免企业上下游之间的重复研究和投入，缩短产品研发周期，降低研发成本。
半导体热测试设备价格不菲，企业投资数百万甚至上千万的资金采购这种设备，究竟可以让企业得到什么样的价值呢？纵观国内外相关企业，我把对于热测试技术的应用等级分为三个层次：- 对器件的热参数（热容，热阻，热寿命曲线等）进行测定；
- 建立热参数和材料之间的关系，希望从底层原理上理解产品的热问题；
- 基于数据和物理属性建立热模型，用于指导产品的设计和优化，降低产品研发成本，缩短产品研发周期，开发产品的应用范围等。
半导体瞬态热测试设备，严格来说，只是一个实验室的工具，因此对于使用设备的工程师的技能，还是有一定的要求的。依据三维温度场理论模型，我们对这三个层次的数据应用逐个做深入的解析。第一层次，对器件的热参数（热容，热阻，热寿命曲线等）进行测定，即是准确测试系统的一维散热路径（结构函数），并解读其特定的物理意义，而热寿命曲线是通过测试结构函数及其变化，去获得在特定的老化条件下的器件的降级过程。器件的散热和封装方式越来越复杂，热阻不再是一个确定的值（参考文章：半导体热阻测试条件变化导致热阻值的变化趋势），比较常见的方法是做DFT（Design for Test），以获得可重复，可比较的合理实验数据。影响热阻的变化主要是芯片发热功率和环境条件两个参数，如果要准确获得热阻值的物理意义，必须要对芯片的发热功率和环境条件做严格定义或者正交性实验研究。国内部分用户，已经开始严格定义测试环境和功率，而据我所知，做正交性实验研究的用户并不多，而在国外已经是非常普及了。第二个层次，建立热参数和材料之间的关系，希望从底层原理上理解产品的热问题。如果做好DFT，特定条件下的热参数和材料之间可以建立明确的对应关系，结合仿真和测试的深度融合，就可以建立高精度的仿真模型，甚至实现热电联合设计。电控设备，变频器，逆变器等设备应用工况非常复杂，生产厂家都希望能准确预测这些设备的功率器件在变工况下的准确结温，这也是行业难题。而热电联合设计，如果保证建模精度，可以在一定程度上解决这个问题，以获得更低的设备成本和更高的设备可靠性。日本的企业早在3年前就开始这方面的研究，而部分中国的头部企业也开始尝试走这条路。可以预见的是，这会成为行业研究的主要方向。第三个层次，基于数据和物理属性建立热模型，用于指导产品的设计和优化，降低产品研发成本，缩短产品研发周期，开发产品的应用范围等。首先我应该说，这是一个主观臆想的层次，无论国内和国外，只能说在这个大框架的局部做了一些尝试，也得到一些非常有价值的数据和经验，而全面应用热数字孪生技术去支持研发的企业，现在还没有，全球范围内都没有。整个系统涉及到的技术跨度非常大，首先要去标准化电子产品的应用条件，对应每个条件下，有精准的测试数据，还需要成熟的仿真技术去对系统建模，构建热数字孪生体，并需要不断积累和应用热数字孪生技术，结合一维和三维的工业软件技术，逐步迭代，其中还会涉及到信息技术，云计算，人工智能（语音，语义，图像处理，机器学习等），大数据，区块链等技术，形成一个可自我学习，可支持研发，并可自我管理的庞大的企业数据平台。我曾经说过，将来的企业有一个非常重要的职位——CDO——首席数据官。数字时代的到来，赋予这个职位的历史使命是彻底改变企业的生存和竞争方式，以数据为资源，以知识为核心，从而实现社会资源最大程度上的合理优化。而对于企业或者个体，唯一不同的是，你可能是优化后发展更快的，或者也有可能是被优化掉的，而决定不同未来的战略起点，是今天的不同选择。 著作权归作者所有，欢迎分享，未经许可，不得转载
首次发布时间：2022-08-29
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