用户投稿我们来对半导体测试分选（Test and Sort）中的关键指标进行全景解析。这些指标是衡量测试分选流程效率、质量、成本和可靠性的核心度量，贯穿了从设计验证、生产良率到成本控制等各个环节。
"一、 效率与吞吐量指标 (Efficiency & Throughput Metrics)"
这些指标关注测试分选的速度和容量。
1. "测试良率 (Test Yield / First Pass Yield - FPY):"
"定义:" 指在测试过程中一次性通过所有测试项目的器件比例。它是衡量测试流程本身效率和测试设备、程序准确性的关键指标。
"计算:" (通过测试的器件数量 / 总测试器件数量) 100%
"重要性:" 直接影响最终产品良率、单位测试成本和设备利用率。低测试良率意味着大量器件在早期就被筛选掉，造成资源浪费。
2. "分选良率 (Sort Yield / Final Yield):"
"定义:" 指在完成所有测试（包括功能、性能、参数等）并通过分选程序（将合格品分选到指定等级/料号）后，最终进入良品库的器件比例。它综合反映了设计、制造、测试、分选等所有环节的良率。
"计算:" (最终良品数量 / 进入分选的总器件数量)
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——从“测得准”到“分得清”
在后道封装测试环节，测试分选机相当于“海关”：既要快速判定每颗芯片是否合格，又要把好坏芯片准确分流。其核心竞争力可以概括为“测得准、分得清、跑得快、稳得住”。围绕这四大维度，业界通常将关键指标划分为以下五大类：
一、测试维度：决定“测得准”
1. 测试精度——电压、电流、时间等参数误差普遍要求<0.1%，高端设备已把钳位精度推到0.25%甚至更高。
2. 测试覆盖——功能模块数量直接决定可测项目多少；模块越全，越能覆盖多品类芯片。
3. 并行同测数——同测数越多，单次下压可完成芯片数量越多，测试成本线性下降；主流高端机台已达8站、16站甚至更高。
4. 测试频率与向量深度——数字/SoC 类芯片要求测试频率≥芯片主频，向量深度百万行起步，否则无法满载激励。
二、分选维度：决定“分得清”
1. 分类准确率——坏料混入好料或好料被判废，都会直接拉高质量成本；高端机台通过 0.01 mm 级视觉定位+多通道称重/计数，可把误分率压到 10 ppm 以下。
2. 转位时间——芯片从测试位到分选位再到下一颗芯片上线的耗时，与 UPH（每小时产出）成反比；先进机型转位时间已缩短至 150 ms 以内。
3. 上下料方式兼容性——能否同时支持 Tray、Tube、Tape 三种下料，决定后续封装段能否“零人工”对接。
三、产能维度：决定“跑得快”
1. UPH（Unit Per Hour）——整机理论峰值产能，高端分选机对 5×5 mm QFN 芯片已做到 18 k~22 k UPH。
2. Jam Rate（卡料率）——通常以 MTBA（平均卡料间隔时间）衡量，>4 h 为行业基线；卡料率每升高 1%，UPH 实际下降 3%~5%。
四、可靠维度：决定“稳得住”
1. MTBF/MTTR——整机平均无故障时间与平均修复时间直接决定设备利用率；主流指标 应MTBF≥2 000 h，MTTR≤30 min。
2. 重复定位精度——分选机械手在 7×24 h 高速循环后仍需保持 ≤0.01 mm 的重复误差，否则视觉系统会“找不到”芯片。
3. 温控范围与稳定性——车规、工规芯片要求 –55 ℃~+150 ℃在线测试，温控精度须≤±0.3 ℃，升温速率≥3 ℃/s。
五、数据与接口维度：决定“连得上”
1. 数据格式通用性——能否一键输出 STD、CSV、SECS-GEM 等格式，关系到 MES 系统能否实时抓取良率、分 Bin 信息。
2. 通信协议栈——RS-232C、TTL、GPIB、Ethernet/IP 是否完整，决定能否与不同品牌测试机“即插即用”。
3. 可追溯性——每颗芯片的测试时间、分 Bin 代码、温度曲线、图像截图能否 100% 绑定唯一 ID，是汽车电子客户审核的硬指标。
测试分选机不是简单的“搬运+分类”，而是集精密机械、高速通信、温控、视觉与大数据于一体的“小系统”。在选型或评估时，只要抓住“测得准、分得清、跑得快、稳得住、连得上”这五条主线，再对照上述量化指标，就能快速锁定最适合自身产品结构与产能需求的设备，实现质量与成本的最优平衡。
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