半導體製程持續演進，記憶體缺陷的型態也隨之改變。不同製程節點擁有不同的電性特性、記憶體架構與應用需求，因此記憶體測試策略也必須跟著調整。從成熟製程到先進 FinFET 製程，都須針對各種可能發生的缺陷，建立最有效率的測試流程。
以 55nm、40nm 製程為例，這類技術仍廣泛應用於車用 MCU、感測器、動力系統控制等晶片。由於產品需要在高溫、低溫等嚴苛環境下長時間穩定運作，記憶體測試重點集中在資料保持能力、漏電、讀寫裕度，以及 eFlash 的耐久性與可靠度。
當製程進入 22nm、28nm，應用開始擴展至 Edge AI、AIoT、高階 MCU 等產品，SRAM 容量持續增加，操作電壓持續降低，記憶體之間的交互影響也更加明顯。此時測試重點逐漸轉向相鄰記憶體干擾、讀寫干擾、動態缺陷，以及低電壓下才容易出現的邊界問題。
到了 12nm、16nm FinFET 製程，AI 推論 SoC 通常整合大量快取記憶體、NPU Buffer 與大型 SRAM，除了製程變異造成的弱單元外，高頻運作、低電壓、大量資料同時存取，都可能使原本正常的記憶體在特定條件下才發生錯誤，因此高速動態缺陷、電壓下降造成的錯誤、元件老化，以及修復效率都成為新的挑戰。
由於不同製程面臨的風險完全不同，測試方法也必須有所區別。成熟製程最重視的是長期可靠度，因此測試流程通常會加入資料保持測試、高溫重複驗證、低電壓重複驗證等項目，確認記憶體在長時間保存資料、高溫運作或供電不穩的情況下，仍能維持正常功能。
22nm、28nm 則需要更完整的動態測試。除了基本的 March 演算法外，還會加入 March B、讀後寫（RAW）、讀後寫回（RDW）等測試流程，搭配相鄰記憶體干擾測試，模擬實際運作時大量讀寫所造成的影響，同時驗證低電壓模式下是否仍具有足夠的操作裕度，避免邊界性缺陷流入量產。
12nm、16nm AI 推論晶片的測試策略又必須再向前一步。除了高速測試之外，還需要加入低電壓掃描、不同鄰近資料排列測試、故障診斷，以及修復後驗證等流程，模擬 AI 晶片在真實工作負載下的各種情境，確認記憶體在高速、高密度運作下仍能維持穩定，並驗證修復後是否真正恢復正常功能。
可以發現，記憶體測試是根據製程節點、產品架構與缺陷特性，建立最適合的測試組合。成熟製程著重可靠度驗證，先進製程則強化高速、低電壓與動態行為分析，才能在測試覆蓋率、測試時間與量產成本之間取得平衡。
為了因應不同製程的測試需求，芯測科技打造以「演算法推薦＋測試執行＋故障診斷＋修復最佳化」為核心的完整解決方案。其中，MART（Memory Algorithm Recommendation Tool）可依據製程節點、產品類型與可能發生的記憶體缺陷，自動推薦最適合的測試策略。例如，55nm、40nm 車用 MCU 會優先配置可靠度相關測試；22nm、28nm 車用、Edge AI 晶片則強化相鄰記憶體干擾、讀寫干擾與低電壓測試；12nm、16nm AI 推論 、Edge AI SoC則導入高速測試、修復導向測試及根因分析等流程，讓不同產品都能採用符合自身需求的測試方法。
在實際測試階段，START™ v5 提供適用於不同製程的 MBIST 架構，支援資料保持、高速、低電壓、相鄰記憶體干擾、大型 SRAM 分組管理及修復導向測試等功能；UDA （Use-Defined Algorithms）可依需求加入客製化測試元素；TEC 則能快速調整測試元素組合，讓同一套測試平台即可因應不同製程與產品需求。透過從演算法推薦、測試執行、故障診斷到修復驗證的一站式流程，協助晶片設計團隊在不增加不必要測試成本的前提下，提升記憶體測試覆蓋率、縮短測試時間，同時兼顧良率與產品可靠度。