半导体制程持续演进，内存缺陷的型态也随之改变。不同制程节点拥有不同的电性特性、内存架构与应用需求，因此内存测试策略也必须跟着调整。从成熟制程到先进 FinFET 制程，都须针对各种可能发生的缺陷，建立最有效率的测试流程。
以 55nm、40nm 制程为例，这类技术仍广泛应用于车用 MCU、传感器、动力系统控制等芯片。由于产品需要在高温、低温等严苛环境下长时间稳定运作，内存测试重点集中在数据保持能力、漏电、读写裕度，以及 eFlash 的耐久性与可靠度。
当制程进入 22nm、28nm，应用开始扩展至 Edge AI、AIoT、高阶 MCU 等产品，SRAM 容量持续增加，操作电压持续降低，内存之间的交互影响也更加明显。此时测试重点逐渐转向相邻内存干扰、读写干扰、动态缺陷，以及低电压下才容易出现的边界问题。
到了 12nm、16nm FinFET 制程，AI 推论 SoC 通常整合大量高速缓存、NPU Buffer 与大型 SRAM，除了制程变异造成的弱单元外，高频运作、低电压、大量数据同时存取，都可能使原本正常的内存在特定条件下才发生错误，因此高速动态缺陷、电压下降造成的错误、组件老化，以及修复效率都成为新的挑战。
由于不同制程面临的风险完全不同，测试方法也必须有所区别。成熟制程最重视的是长期可靠度，因此测试流程通常会加入数据保持测试、高温重复验证、低电压重复验证等项目，确认内存在长时间保存数据、高温运作或供电不稳的情况下，仍能维持正常功能。
22nm、28nm 则需要更完整的动态测试。除了基本的 March 算法外，还会加入 March B、读后写（RAW）、读后写回（RDW）等测试流程，搭配相邻内存干扰测试，仿真实际运作时大量读写所造成的影响，同时验证低电压模式下是否仍具有足够的操作裕度，避免边界性缺陷流入量产。
12nm、16nm AI 推论芯片的测试策略又必须再向前一步。除了高速测试之外，还需要加入低电压扫描、不同邻近数据排列测试、故障诊断，以及修复后验证等流程，仿真 AI 芯片在真实工作负载下的各种情境，确认内存在高速、高密度运作下仍能维持稳定，并验证修复后是否真正恢复正常功能。
可以发现，内存测试是根据制程节点、产品架构与缺陷特性，建立最适合的测试组合。成熟制程着重可靠度验证，先进制程则强化高速、低电压与动态行为分析，才能在测试覆盖率、测试时间与量产成本之间取得平衡。
为了因应不同制程的测试需求，芯测科技打造以「算法推荐＋测试执行＋故障诊断＋修复优化」为核心的完整解决方案。其中，MART（Memory Algorithm Recommendation Tool）可依据制程节点、产品类型与可能发生的内存缺陷，自动推荐最适合的测试策略。例如，55nm、40nm 车用 MCU 会优先配置可靠度相关测试；22nm、28nm 车用、Edge AI 芯片则强化相邻内存干扰、读写干扰与低电压测试；12nm、16nm AI 推论 、Edge AI SoC则导入高速测试、修复导向测试及根因分析等流程，让不同产品都能采用符合自身需求的测试方法。
在实际测试阶段，START™ v5 提供适用于不同制程的 MBIST 架构，支持数据保持、高速、低电压、相邻内存干扰、大型 SRAM 分组管理及修复导向测试等功能；UDA （Use-Defined Algorithms）可依需求加入客制化测试元素；TEC 则能快速调整测试元素组合，让同一套测试平台即可因应不同制程与产品需求。透过从算法推荐、测试执行、故障诊断到修复验证的一站式流程，协助芯片设计团队在不增加不必要测试成本的前提下，提升内存测试覆盖率、缩短测试时间，同时兼顾良率与产品可靠度。