通常以典型方式测试“典型值”

容我插一句题外话。想象一下为家里买油漆的情况。家居城建议您挑一块色布，以便在其配色机上准确配色。然后他们采用白色底漆，配色机自动添加多种颜料，得到“精确配色”。对购买的每一罐油漆重复这一过程。所有油漆精确匹配后，他们告诉您怎么做？专业的油漆工会怎么做？将所有罐内的油漆混合在一起。为什么？人眼和大脑分辨颜色的能力更精确，因此能够看到“精确配色”机上不同混合油漆的颜色误差。这不全是机器的过错。混合机的计量阀、分色过滤器、增益和失调校准都不完美。甚至颜料本身也存在可接受的颜色和黏度范围。随着喷涂过程的不断进行，会发生各种容限叠加、组合，有时甚至发生倍增，从而产生微小但可见的误差——变化范围、标准偏差。

图2所示为常见的可接受标准偏差或钟形曲线。黑色实线表示正态分布，是我们所希望的情况。绿色虚线表示过程向中心右侧移动——希望我们了解引起偏差的原因，从而可将其修正。蓝色的破折号虚线为分叉曲线，可能有两个参数变化。多种不同因素变化时，会形成更复杂的曲线。这就是专业油漆工在粉刷墙壁之前将所有罐内的油漆混合在一起的原因。平均误差是不是很奇妙？

图2. 过程标准偏差或钟形曲线。变化因素越多，曲线越复杂。

补偿过程变化

为确保IC满足其指标，IC制造工艺中设计了多层工程化安全措施对可能产生的误差进行平均。没有哪个工程化小组愿意供应“不符合指标”的器件。所以，设计者在器件指标上留有足够的回旋余地，而测试和QA工程师则希望预期变化满足“6σ规格限值”。最后得到的性能指标是非常保守的。

设计过程弥补了许多设计、制造和过程差异。所以设计者利用仿真工具研究制造工艺的变化“工艺角”。推理很简单。如果他们担心工艺角，说明过程中心很好。然后他们修改电路，使其尽量不受这些工艺角的影响。最极端的工艺角是快热和慢冷(见图3)。热和冷指的是温度。快指的是高增益、高电子迁移率；慢则相反。设计者可优化设计标准，但不能优化所有因素。所以，不解决没有规定的参数。

图3. IC制造工艺变化。