Improve Yield Learning And Accelerate

为了实现接近 100% 的良率,半导体制造商必须掌握一种名为“良率学习”的程序。 这包括逐个消除故障源,直至绝大多数制造单元按规范运行。 在当今的晶圆厂中,需要更好的数据收集、集成和可见性来改进良率学习并加速产量提升。

本博文介绍了良率和缺陷管理解决方案在“与其他晶圆厂系统集成以提供更快良率学习”方面提供价值。 它重点介绍了应用材料公司最近发布的良率和缺陷管理解决方案,并通过两个示例展示了这些系统如何控制 Q-time,并通过更好的可视化功能识别缺陷源。

合作价值

为帮助客户实现其良率学习,应用材料公司自动化产品部最近与台湾地区一家专门从事良率和缺陷管理的公司 XDMTech Inc. 进行合作。

此次合作的成果推出了基于 XDMTech Vidas 和 xDMS 技术的 SmartFactory Yield和Defect Management(SmartFactory 良率和缺陷管理)解决方案。 SmartFactory Yield Management 是一套集成的、应用于晶圆厂范围内的良率数据管理和分析系统。 它可以帮助工程师提高良率学习并加速良率上升。 与之互补的另一款产品 SmartFactory Defect Management ,减少了对不可靠的手动缺陷分类的需求,还降低了良率损失、识别良率限制因素的时间和制造成本。

该解决方案的推出,增强了应用材料公司 CIM 产品组合的性能,并为制造商进行良率学习提供一站式服务。

这些解决方案有何不同?

SmartFactory Yield Management 消除了加载和预对齐数据所需的80%的时间和精力。 此外,来自客户现场良率管理实施的数据记录显示了参数一致性问题的早期根本原因识别,从而显著节省成本。

SmartFactory Yield和Defect Management(SmartFactory 良率和缺陷管理)解决方案的主要不同之处包括:
  1. 简化数据库。良率和缺陷管理是唯一能为单一事实来源和更快根源分析提供简化、可扩展数据库结构的解决方案 ,通过增加产品组合和降低成本实现盈利能力的提高。
  2. 统计分析工具。与很多仅依赖商业智能 (BI) 工具的缺陷管理解决方案不同的是,SmartFactory Defect Management 提供额外的统计分析工具和工作流引擎,以自动生成分析报告。
  3. 更好地集成。SmartFactory Yield Management 是唯一可将良测和其他数据集成以进行高级统计和缺陷相关性分析的解决方案。 它也是唯一基于通用平台的制程质量解决方案,可与其他质量子系统集成,包括 MES、FDC、SPC、EDC 和 APC。 此类集成很重要,因为它可以实现跨系统的信息共享,对晶圆厂中的各种数据源进行分析,以及经过验证的多晶圆厂数据集成以及可追溯能力。
SmartFactory Yield And Defect Management Value
图 1: SmartFactory Yield和Defect Management (SmartFactory 良率和缺陷管理)的价值和关键优势

示例 1:通过集成解决 Q-time 问题中体现出的价值

SmartFactory Yield Management 的主要优势之一是可在各种过程控制元素之间的共享信息。 举例来说,亚洲的一家大型 300mm 晶圆厂面临许多与 Q-time 问题相关的良率挑战。 Q-time 是指跨两个或以上连续步骤之间的总时间的限制。 如超过此时间限制值,则晶圆可能会报废或导致潜在良率损失。

为了减少晶圆报废或良率降低的风险,各批次在在生产周期中所需的时间必须低于 Q-time 的限制值。 如使用该晶圆厂当前的内部系统,将难以与 SmartFactory Fault Detection 集成,因而无法快速生成显示 Q-time 问题的报表。 此外,该工厂也没有适当的自动报告生成工具, 以及控制 Q-time的方法,从而导致响应时间过慢和不准确。

应用材料公司通过集成 SmartFactory Yield Management 与 SmartFactory Fault Detection,解决了上述的问题。 这使工厂能够设置警报以通知工程师任何 Q-time 违规,并自动生成每小时报告以清楚地显示良率管理中的违规趋势(参见图 2)。 通过共同使用 SmartFactory Fault Detection 的建模和良率管理功能,晶圆厂可控制和监测到晶圆级别的 Q-time,从而加快良率学习。

With SmartFactory Yield Management
图 2: 晶圆厂可通过 SmartFactory Yield Management 检测 SmartFactory Fault Detection 中的 Q-time 问题, 并在良率管理界面显示这些问题

示例 2:通过更出色的可视化工具识别缺陷

晶圆生产需要很多机台和工艺步骤,因此对机台零件和机械手臂引起的缺陷进行分析非常耗时。 如果制造商没有足够的可视化和分类工具,很难确定缺陷的根本原因。

在传统的缺陷管理系统中,晶圆制造商只能根据预定义区域定义晶圆区域,例如“上”和“下”或“中心”和“边缘”。 但是,通过 SmartFactory Defect Management,制造商可执行触针分析,该分析通过将设备零件 CAD 图导入应用程序库实现。制造商可在叠加比对 CAD 图的帮助下完成分析,如图 3 所示。制造商可在叠加比对 CAD 图的帮助下完成分析,如图 3 所示。

With SmartFactory Defect Management
图 3: 制造商可通过 SmartFactory Defect Management 中导入的 CAD 叠加比对图,识别机械手臂引起的缺陷

SmartFactory Defect Management 利用工具追踪和分类缺陷来源,以帮助识别潜在趋势。 其几何可视化功能叠加比对几何设备组件可能在晶圆上释放的颗粒。

How SmartFactory Defect Management Checks Repeated Defects
图 4: 此示例所述为 SmartFactory Defect Management 在检查晶圆曝光区的重复缺陷。 如果制造商发现多处重复缺陷,则通常意味着这些缺陷可能是由Reticle导致的,可能需要清洁Reticle或需要检查设备调平情况

结论

哪些类型的良率问题会影响您的工厂效益? 缺陷? 参数? 两者都会? 您是否需要分析来自多家工厂的数据? SmartFactory Yield和Defect Management(SmartFactory 良率和缺陷管理)解决方案具有简化且可扩展的数据库结构,可提供单一信息来源,提供经过验证的多工厂数据集成和可追溯能力,为您的工厂构建一个高质量生态系统。

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