PP目标因领域而异，如销售价格点、空间金字塔池化或软件项目计划等，具体
核心定义
SPP目标全称为SinglePass Yield Process Productivity（单次合格率流程生产效率），是半导体制造行业中用于衡量生产效能的关键指标，其核心在于通过一次完整的工艺步骤即可产出符合质量标准的芯片或器件，无需返工修复，该指标综合反映了设备的精度、工艺的稳定性以及操作人员的技能水平。
SPP的计算逻辑
| 构成要素 | 说明 |
|---|---|
| 分子部分 | 合格品数量（首次通过所有测试的产品） |
| 分母部分 | 投入生产的总批次数量（包含原材料起始量） |
| 公式表达 | SPP = (合格品数量 / 总投入量) × 100% |
| 示例场景 | 若投料1000片晶圆，最终仅有850片达标，则SPP=85%；剩余15%需返工或报废 |
与传统指标的区别
| 对比维度 | 传统良率(Yield) | SPP目标 |
|---|---|---|
| 关注重点 | 最终成品占比 | 全流程一次性成功率 |
| 改进方向 | 末端筛选优化 | 前端预防性控制（如设备校准、参数监控） |
| 管理价值 | 结果导向型滞后反馈 | 过程导向型实时干预 |
实施SPP的意义
✅ 成本控制
- 减少因返工产生的额外能耗、人力及物料损耗；据行业统计，每提升1%的SPP可降低约0.7%1.2%的综合生产成本。
✅ 交付周期缩短
- 消除多轮次加工的时间浪费，使订单履约周期平均压缩15%20%。
✅ 质量稳定性增强
- 强制要求各工序严格遵循工艺窗口，降低隐性缺陷风险。
✅ 数据驱动决策
- 为精益生产提供量化依据,例如通过SPC控制图识别异常波动源。
典型应用场景
| 环节 | 具体措施 | 预期效果 |
|---|---|---|
| 光刻对准校准 | 每日开机前执行标准片验证 | 确保套刻精度误差<±2nm |
| 蚀刻均匀性监控 | 在线式膜厚测量仪实时反馈 | 将厚度偏差控制在±3%以内 |
| CMP抛光压力调节 | 根据晶圆翘曲度动态调整压力曲线 | 表面粗糙度Ra值稳定在0.15μm以下 |
常见问题与解答
Q1: SPP与直通率(First Pass Yield, FPY)有何不同？
A: FPY仅统计单一工序的一次合格情况，而SPP覆盖从投料到成品的全流程整合效率，例如某产线各工序FPY均为90%，但因叠加效应最终SPP可能降至72.9%（0.9^5）,凸显系统级优化的必要性。
Q2: 如何快速定位影响SPP的关键瓶颈？
A: 采用“鱼骨图+帕累托分析”组合法：先按工序分类收集失效模式数据，绘制柏拉图找出占累计80%的主要缺陷类型；再结合FMEA潜在失效模式分析，锁定需优先改进的高影响环节（如焊接虚焊占比达总缺陷的