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龙图腾网获悉山东电子职业技术学院申请的专利基于大数据的集成电路加工流程管理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119065943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411079472.0，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权基于大数据的集成电路加工流程管理系统及方法是由张崇武;田延娟设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的集成电路加工流程管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及集成电路领域，具体为基于大数据的集成电路加工流程管理系统及方法，包括芯片加工事件获取模块、检测异常事件确定模块、重点加工环节分析模块、关联关系分析模块、抽样预警信号输出模块和调整校验模块；芯片加工事件获取模块用于获取应用DFT设计的芯片加工事件；检测异常事件确定模块用于确定存在检测异常的芯片加工事件；重点加工环节分析模块用于分析影响检测异常的重点加工环节；关联关系分析模块用于在同类芯片记录被标记为检测异常的芯片加工事件中判断加工数据与首次应用后的检测数据是否存在关联关系；抽样预警信号输出模块用于基于关联关系的存在与否对各类型芯片输出在利用DFT进行测试时的抽样预警信号。

本发明授权基于大数据的集成电路加工流程管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据的集成电路加工流程管理方法，其特征在于，包括以下分析步骤： 步骤S100：获取应用DFT设计的芯片加工事件，所述芯片加工事件是指从实施DFT设计到芯片加工完成进行性能检测，再到输出检测结果为合格后首次应用的过程；提取性能检测记录的抽样数据以及首次应用后的检测数据；基于抽样数据和检测数据确定存在检测异常的芯片加工事件； 步骤S200：提取检测异常芯片加工事件记录的芯片加工流程以及加工流程中记录各加工环节的加工数据；基于加工数据分析影响检测异常的重点加工环节； 所述步骤S200包括以下具体步骤： 步骤S210：提取相同类型芯片记录被标记为检测异常的芯片加工事件并存储至以芯片类型对应的第一事件集合中；所述第一事件集合还记录相同类型芯片检测正常的芯片加工事件；所述加工数据记录各加工环节所需存储的参数类型以及对应数值； 步骤S220：提取第一事件集合中记录检测正常的芯片加工事件为标准加工事件，获取标准加工事件记录各加工环节记录所有参数数值的波动区间L，并将波动区间与对应参数类型进行对应存储；所述波动区间是指将记录参数绘制于横坐标为参数记录次数、纵坐标为参数数值构成的柱状图，以柱状图中横坐标最大值对应柱状图的纵坐标为标准值A，构建波动区间L，L＝[A-a,A+a]，A+a≤最高柱状图对应的参数数值，A-a≥最低柱状图对应的参数数值；当最高柱状图对应的横坐标大于等于n时，输出A+a＝最高柱状图对应的参数数值，当最低柱状图对应的横坐标大于等于n时，输出A-a＝最低柱状图对应的参数数值；n为系统预设的参数临界记录次数；a为系统预设的参数波动值； 步骤S230：获取各第一事件集合中标记为检测异常的芯片加工事件，标记每一芯片加工事件中各加工环节记录不属于相同加工环节对应波动区间L的参数数值为异动参数，计算各加工环节的参数异动比U，U＝E1E2*[1E1∑D1D2]，D1表示异动参数的个数，D2表示相同类型参数记录的总个数；E1表示被标记为异动参数类型的个数，E2表示对应加工环节记录参数类型的总数；标记各类型芯片中U大于U0对应的加工环节为重点加工环节；U0表示参数异动比阈值； 步骤S300：将应用同一套加工流程的芯片归为一类芯片，在同类芯片记录被标记为检测异常的芯片加工事件中判断加工数据与首次应用后的检测数据是否存在关联关系；并基于关联关系的存在与否对各类型芯片输出在利用DFT进行测试时的抽样预警信号； 所述步骤S300包括以下具体步骤： 步骤S310：获取相同类型芯片对应芯片加工事件中的所有重点加工环节，提取历史记录若干组相同重点加工环节的参数异动比U以及对应芯片加工事件的抽样异常指数Q；其中，Q＝B*T-P，B表示抽样比例，是指被抽取的抽样对象芯片基于DFT设计进行性能测试的数量与同批次对象芯片总数量的比值；T表示抽样结果，是指抽样对象芯片中被抽样后测试结果为不合格的比例；P表示检测数据，是指芯片加工完成至应用后的应用检测异常比例，所述应用检测异常比例为被检测为异常的应用设备个数与所有芯片对应装载应用设备的总个数的比值；计算每一类重点加工环节对应的皮尔逊相关系数r； 步骤S320：当r＝0时，输出加工数据与首次应用后的检测数据不存在关联关系；在对应型芯片利用DFT进行测试时输出采用原始抽样比例信号； 当r≠0时，输出加工数据与首次应用后的检测数据存在关联关系；获取每一类型芯片记录各重点加工环节的参数异动比作为输入数据以及对应抽样异常指数作为输出数据，构建函数关系模型：qQ＝k1*U1+k2*U2+......+km*Um+ε；代入多组输入数据和输出数据，求解得到对应芯片类型基于函数关系模型的第1、2、......m个参考系数k1、k2、......、km以及误差系数ε，U1、U2、......、Um表示第1、2、......、m个重点加工环节的参数异动比； 步骤S330：提取每类芯片对应函数关系模型中输出芯片加工事件的抽样异常指数最小值Qmin作为临界预警值；代入同类型芯片对应在各加工环节的参数数据计算得到的参数异动比，当输出值Q0小于Qmin时，在对应型芯片利用DFT进行测试时输出采用原始抽样比例信号；当输出值Q0大于等于Qmin时，在对应类型芯片利用DFT进行测试时输出调整抽样比例信号； 步骤S340：所述调整抽样比例是指获取与输出值Q0差值最小的历史芯片加工事件的抽样异常指数为目标指数，提取目标指数计算过程中获取的抽样比例B作为预警抽样比例，对实时分析芯片利用DFT进行测试确定抽样比例时输出大于预警抽样比例的预警信号； 步骤S400：除去检测异常的芯片加工事件，标记历史记录其他芯片加工事件为常态加工事件，调整常态加工事件记录的抽样数据，验证对应芯片类型在调整后的芯片加工事件的异常检测稳定性，并反馈至加工流程管理系统。

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