WAT电性参数允收与批异常筛查器｜工艺参数分析工具
这个工具解决什么问题
工艺改善的靶点通常藏在参数相关性里，单看一个指标看不出来。
WAT（Wafer Acceptance Test，也叫 PCM/电性测试）是每批晶圆出货前的最后一道电性关卡。
输入数据格式
数据文件 wat_data.csv，列顺序为：lot_id、wafer_id、param、value。
示例首行：L2401,W01,Vt_N,0.4662
示例输出（真实运行结果节选）
============================================================================== WAT 电性参数允收与批异常筛查报告 数据文件：wat_data.csv 样本总数：150 参数数：5 ============================================================================== 【一、参数能力总览】 ------------------------------------------------------------------------------ 参数 目标 实测均值 标准差 超规数 Cp Cpk 超规率 判定 Vt_N 0.450 0.461 0.0111 0 1.51 1.18 0.00% 勉强可接受 Vt_P -0.450 -0.451 0.0087 0 1.92 1.88 0.00% 能力充足 Idsat_N 550.000 545.312 11.4354 0 2.04 1.90 0.00% 能力充足 Rc 12.000 12.105 0.5658 0 2.36 2.29 0.00% 能力充足 Rs 85.000 87.176 1.8446 0 1.81 1.41 0.00% 能力充足 说明：Cp 只看宽度、Cpk 同时看居中；Cpk<1.0 意味着不良率 >2700ppm，必须改善。 【二、超规明细（逐片）】 ------------------------------------------------------------------------------ 无单片超规。 【三、批次异常筛查（批均值 vs 全站基线，|z|>2.5 判异常）】 ------------------------------------------------------------------------------ ● L2409 / Rs 批均值 91
WAT 电性参数允收与批异常筛查器
> 半导体工艺/测试工程师 Python 实战工具 · 核心功能零第三方依赖
现场常见两个盲区
1. 只看单片是否超规，忽略「整批均值系统性偏移」——12 片全部卡在规格内， 但批均值已经比全站基线高了 3σ，这是典型的机台/腔体/配方偏移前兆。 2. 只看当批是否合格，忽略「缓慢漂移」——每月漂一点，半年后突然大范围超规。
本工具一次把这两件事做实：参数能力（Cp/Cpk）、逐片超规明细、批次级 z 筛查、 按投产顺序的线性回归漂移分析。
文件内容
· wat_analyzer.py：主程序（Python 3.8+，零第三方依赖） · wat_data.csv：示例数据（10 批 × 3 片 × 5 参数，内置 2 个异常批） · wat_spec.csv：参数规格表（目标值 / 下限 / 上限 / 单位） · wat_report.txt：运行后自动生成的中文分析报告 · 附赠提示词.txt：同主题 AI 提示词 1 套
运行方法
python wat_analyzer.py # 首次运行自动生成示例数据 python wat_analyzer.py --demo # 删除示例数据重新生成
输入数据格式
> 示例参数：Vt_N / Vt_P（阈值电压）、Idsat_N（饱和电流）、Rc（接触电阻）、Rs（方块电阻）。
输出说明
1. 参数能力总览：均值、标准差、超规数、Cp、Cpk、超规率、判定 2. 超规明细：逐片列出低于下限/高于上限的记录 3. 批次异常筛查：批均值 vs 全站基线做 z 检验（|z|>2.5 判异常），指出是哪一批、哪个参数 4. 批次漂移趋势：按投产顺序做线性回归，给出斜率、折合全月变化量、R² 与判定 5. 工程建议：Cpk<1.0 先找中心偏移、批级 z 显著先查机台/腔体/配方版本、单调漂移查耗材老化
结果怎么读
· Cp 只看宽度，Cpk 同时看居中。Cpk<1.0 意味着不良率 >2700ppm，必须改善。 · 「批级 z 显著但单片未超规」= 整批系统性偏移，查方向不是查单片。 · 漂移折合全月变化量超过规格带宽 25%，报告会直接标「明显漂移，需立即干预」。
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：DATA=os.path.join(BASE, "wat_data.csv")、SPEC=os.path.join(BASE, "wat_spec.csv")、REPORT=os.path.join(BASE, "wat_report.txt")、SPECS=[、LOT_OFFSET={、WAFERS=3。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：wat_data.csv、wat_spec.csv、wat_report.txt。
工具中出现的字段与提示
- [示例数据] 已生成 %s / %s（%d 批 × %d 片 × %d 参数）
- WAT 电性参数允收与批异常筛查报告
- 数据文件：%s 样本总数：%d 参数数：%d
- 【一、参数能力总览】
- 实测均值
- 能力充足
- 勉强可接受
- 能力不足
- 【二、超规明细（逐片）】
- ● %s（规格 %.3f ~ %.3f %s）
- 低于下限
- 无单片超规。
- 【三、批次异常筛查（批均值 vs 全站基线，|z|>2.5 判异常）】
- 未发现批次级异常（所有批均值均在全站基线 ±2.5σ/√n 内）。
- ● %s / %-8s 批均值 %.4f（全站 %.4f） z=%+.2f %s
- 显著偏高
- 疑似异常批次：%s
- 【四、批次漂移趋势（按投产顺序线性回归）】
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档，以及同主题 AI 提示词一套。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：wat_analyzer.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 4 列：lot_id、wafer_id、param、value。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
跑完最该关注哪几项？
报告按 一、参数能力总览、二、超规明细（逐片）、四、批次漂移趋势（按投产顺序线性回归）、五、工程建议 等部分组织，其中判定结论与建议部分直接对应下一步动作。
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
附赠的提示词怎么用？
把提示词与自己的数据一起交给大模型，可以让它按同一套口径帮你改写分析流程或扩展报告字段。
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本工具归在 半导体工艺参数分析工具包，全部工具见 工具资源包下载页。
