案例背景
车规主驱 SiC MOSFET 研发团队面临三重困境:工艺链 200+ 道倒工序,「工艺参数为什么会影响电性」的因果知识散落在资深工程师脑子、工艺规范 PDF 和各人 Excel 里;SiC 新平台数据极少,纯数据驱动的 ML 方案冷启动失效;实验预算装不下 200 维——split 名额上限 4,一轮只能动 2–4 个参数,越界条件投片后才发现白烧一轮。更隐蔽的风险是「跨 wafer 差异 >> wafer 内差异」被误判成配方问题而整轮白调,以及 Vth 低于 2.0V 安全红线的召回级风险。团队启动工艺电性智能体 AI 应用建设:构建 SiC MOSFET 工艺电性本体,把物理因果链(参数→中间变量→电性)与诊断决策树显式编码为可机读语义,投片前 12 组 SHACL 形状统一校验硬约束,轮次后 7 条诊断规则输出带证据链的归因,每轮沉淀带适用边界的经验四元组,支撑「流片轮数降低 30%」的目标(测算值)。
案例描述
以 1200V 平面栅 SiC MOSFET 工艺收敛为对象构建 63 类 / 35 对象属性 / 24 数据属性的工艺电性本体,显式编码「参数→中间变量→电性」物理因果链与「信号→诊断→根因→行动」证据链,配套 2 条 SWRL 规则(D1 沟道迁移率三条件交叉验证、M6 批次效应护栏)、12 组 SHACL 形状(Rdson ≤ 11mΩ、BV ≥ 1500V、Vth 2.5–3.5V 规格窗与 2.0V 安全红线、机台能力、热预算总账 ≤ 9、片间名额 ≤ 4)与 7 条诊断规则注册表。投片前硬约束统一校验拦截越界条件,轮次后规则推理输出逐条件求值留痕的五步证据链并沉淀带适用边界的经验四元组(R05 案例:NO 退火 +20% 使 Rdson 11.8→11.2mΩ、Vth 3.4→3.1V,R07 全指标打中冻结为平台基线),支撑「流片轮数降低 30%」目标。
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