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リソース
D0ダイ計算機
1.ポアソンD0とBE DDへの降伏
収量
%
投入歩留まり番号
チップ面積
cm
2
入力チップ面積
ポアソンD0
1/cm
2
複雑さの要因
各プロセスノードのデフォルト複雑度係数は、以下のARIMAモデルのセクションで確認できる。
製品のプレファクター===。
デフォルト = 1
kファクター
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
変換用入力ポアソンD0
チップ面積
cm
2
入力チップ面積
収量
%
複雑さの要因
各プロセスノードのデフォルト複雑度係数は、以下のARIMAモデルのセクションで確認できる。
製品のプレファクター===。
デフォルト = 1
kファクター
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
変換用入力BE DD
複雑さの要因
各プロセスノードのデフォルト複雑度係数は、以下のARIMAモデルのセクションで確認できる。
製品のプレファクター===。
デフォルト = 1
kファクター
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
テーブルの保存
ARIMAモデル
(
もっと見る
)
テクノロジー・ノード
130nm
90nm
65nm
45/40nm
32/28nm
20nm
16/14FF
7nm
5nm
(ポアソン) Df
1/cm
2
飽和ポアソンD0。通常<0.1/cm
2
ARIMA LR
%
ポアソンD0の月間削減率。
業界平均は91-93%(毎月7-9%削減)であり、PDFは顧客の学習を倍増させることができます(毎月14-18%削減、またはLR = 82-86%)。(
もっと見る
)
ポアソンD0の開始
1/cm
2
チップ面積
cm
2
複雑さの要因
選択したテクノロジー・ノードに基づいてデフォルト値を選ぶお手伝いをします。
製品のプレファクター===。
デフォルト = 1 (kファクターは1に設定)
計算する
ARIMA曲線
月間インデックス
月
ポアソンD0 (1/cm
2
)
BE DD (1/inch
2
)
テーブルの保存
ウェハー1枚当たりのダイ数の見積もり
ダイハイト
mm
入力ダイの高さ
ダイ幅
mm
入力ダイ幅
ダイサイズ
mm
2
スクライブ幅
mm
入力スクライブ幅
ダイ+スクライブの高さ
mm
ダイ+スクライブ幅
mm
ダイ+スクライブエリア
mm
2
エッジ除外
mm
ここでの入力エッジ除外
ウエハサイズ
200
300
mm
ウエハサイズを選択
複雑さの要因
製品のプレファクター===。
デフォルトのkファクター = 1
ウェハー当たりグロス・ダイ
収量シナリオ1
既知の収量
収量シナリオ2
既知のBE DD番号
ベスト・イン・クラス(BIC)の状況
BIC利回り
(←ここに入力) %。
%
ウェハー当たり良好なダイ
ポアソン D0 / BE DD
(D0) 1/cm
2
(←ここで入力、BE DD) 1/inch
2
あなたのファブ事情
収穫量
(←ここに入力) %。
%
GDPWの
ポアソン D0 / BE DD
(D0) 1/cm
2
(←ここで入力、BE DD) 1/inch
2
クラス最高 vs あなたのファブ
デルタ(GDPW)
ウェーハ1枚当たりのダイ数がBICより少ない
ウェーハ1枚当たりのダイ数がBICより少ない
デルタ(GDPW %)
%
%
ウエハーASP
入力 $/ウェハー
入力 $/ウェハー
ダイプライス
$
$
ファブKWPM
入力 KWPM
入力 KWPM
BICに到達すれば、あなたのファブ・チャンス
百万米ドル/月
百万米ドル/月
計算する
テーブルの保存
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必要
必要
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不要
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