改善Fab良率的最佳方案

改善Fab良率的最佳方案作者：BruceWhitefield,ManuRehani和NathanStrader,LSILogicCorp-12-28点击:1302很久以来，定时检测每个工艺环节增加的缺点来验收用于生产的设备，已经成为半导体业的惯例。对设备的缺点状况做出的判断，对于器件的有非常重要的影响。不管这种检测的频率和影响如何，就采用的办法而言，是相对粗糙的，并且这种数据支持系统重要是针对工程缺点分析和传统的（）技术而设计的。

本文介绍LSILogic采用最佳的设备控制办法，采用新的数据系统来改善其晶圆厂的设备颗粒。这种办法调研了设备缺点验收的整个公司过程，建立了一种新的数据系统构造来支持全部人在这方面的努力。这种新的数据系统叫作YieldDRIVER，它意味着通过设备的明显改善而实现缺点的减少。

良率和

IC制造工厂利润率中最高的两个杠杆因素是芯片的良率和设备的生产率。对以上两者都非常核心的是如图1所示的简朴的设备颗粒验收检测。检测颗粒是为了确保产品在交付之前工艺设备不会产生减少良率的缺点检测当步工艺前后点检片上颗粒的数量，来计算增加的缺点数量。

像半导体制造中的许多其它动向同样，器件几何尺寸和运转晶圆厂费用的无情压缩，都在推动设备颗粒特性的改善和更紧的控制。成果之一便是如何进行缺点检测确实切细节已经变得非常核心，同时这个过程还要足够简朴，使操作人员能够每天来进行。

，在LSI的Gresham晶圆厂里，出于新技术导入和良率经济效益的考量，规定设备的颗粒水平减少50%。并且这种改善要在现有设备的基础上实现，要避免基建投资，改善总体的设备运用率而不增加成本。更换旧的工艺设备、购置更先进的颗粒检测设备不作为选项。授权一种工厂范畴内的缺点控制职能交叉小组来完毕这个任务。

减少缺点的途径

这个缺点控制小组决定首先来分析整个工厂范畴内现存的设备缺点控制办法，以发现改善的机会。分析的重要发现是：

●许多非常好的颗粒管理实例已经在使用之中。

●缺点测量和计算的已知最佳方案（BKMs）并没有在全部的测试中都贯彻实施。

●缺点测量和控制的BKMs并没有在全部的设备中都贯彻实施。

●晶圆厂中的人并不是均等地拥有缺点测量和成果分析的能力。

●经理们对于自己负责的设备，仅仅报告检测、维持缺点性能的状况是不够的。

●缺点数据系统重要是针对工程分析，而不是针对生产缺点控制而设计。

简而言之，人们发现缺点控制的知识和财富已经存在于这个组织中，但是并没有把这些知识均衡地应用，在做一件事情时没有把全部的已知最佳方案结合起来。

这个缺点控制小组认为：要完毕缺点减少的任务，最有效的办法，就是推动快速彻底得在全部工艺中实施已经存在的最佳实践案例，同时提供一种基础来支持高效、一致地运用这些案例。

如果它是BKM，那为什么不采用呢？

小组第一步是鉴别和统计缺点控制的BKMs。在回想这些最佳个案时发现，似乎某些环节，由于组织上、程序上或者基础上的因素，很难实施或者不能在全部状况下实施。

人们经常说：大部分问题的起因是缺少沟通。这对于设备缺点的控制过程确实是对的的。用如图2所示的工作流程方块图很容易描绘出这种情形。

办法（process）、系统基础（systeminfrastructure）和组织现实（organizationalrealities），存在于互有关联但又互相隔离的平面内。要获得成功，设备缺点控制过程必须在这全部三个维度上都采用方法。例如，颗粒监控的第一步，可能规定刻蚀操作工（组织）通过追踪制造执行系统（MES）中的点检片，来遵照设备验收的规范（办法），但是下一步可能规定良率操作工（组织）通过使用缺点分析软件（系统）来遵照分析规范（办法）。颗粒监控的实际工作应当是完美地贯穿于全部这三个方面。如果任何一种方面的规定没有达成，那么这种办法就崩溃了，造成低效率的、重复性的过程，或者这种办法的使用局限性。

为了改善设备缺点的控制实践，这个小组不得不考虑整个工作流程空间。重大的组织变更超出了这个小组的职权范畴，但是办法却必须要遵照已知的最佳案例。这意味着，系统基础必须做出调节来提供一种充满活力的工作流程。

组织方面

这个Fab的组织架构是一种工艺区域和职责纪律相交的矩阵，这是诸多晶圆厂的典型状况。这个组织的实际状况是，其基础架构不能提供报告和数据总结，方便及时提示fab中各个独立区域中负责多个纪律的经理们，以及负责特定区域的生产主管们。

基础架构必须支持的典型的组织矩阵和不同焦点，如图3所描述。

如果陪训资料和规范没有包含BKM办法的话，这会造成职工的陪训局限性和视野狭窄，从而造成另外一种形式的组织断裂。的实际状况，规定组织基础和架构支持BKM在每个工艺区域中执行。在会议上通过与工艺经理、设备负责人、生产主管和全体职工讨论来鉴别BKM。它们被收录在两个BKM文档中。第一种是参考文档（DCR），为工艺负责人提供一种设计最佳缺点控制方案的模板。DCR涉及了针对于特定工艺的最佳实践案例，例如：

●统计点检过程中必须要检测的感爱好的缺点（DOI，defectofinterest）。

●拟定并且检测生产中晶圆通过设备的全部通路。

●选择能够代表生产过程的测试办法。

第二个BKM文档的目的是执行缺点控制方案以及建立整个fab的缺点控制原则。56个确认的最佳案例能够分解为三个执行层次，以下：

●层次1:基础，注意和负责人

●层次2:扩展BKM

●层次3:缺点减少和成本优化

每一种BKM都要认真定义和研究，理解如何贯彻执行它们。这种分析用来定义支持基础需要含有的能力。并不是每一项方法都需要基础架构的变化，特别是在第一种层次，因此应当并行地实施BKM和架构改善。为了推动执行和判断障碍所在，缺点控制小组在每七天的会议上，与制造、设备维护、和工艺模块一起，回想DCR计划和执行层次的进展状况。基础架构方面

随着BKM的建立和组织需要的拟定，要对基础架构进行调节，方便使缺点控制方法能够有效地完毕。基础架构需要分解为三个范畴：

参考文书

●培训资料

●最佳案例（BKMs）

●感爱好的缺点（DOI）

●失控时的行动方案（OCAP）

数据系统

●BKM支持功效

●性能原则和报告

●使用原则和报告

工具

●监控成本优化的计算

●DCR计划模板

●DOI模板

本文的焦点是数据系统的研发，但是需要注意的是，没有基础架构中其它的部分，就不能有效地贯彻执行。

数据系统

针对缺点监控已经建立的办法是，从每一次的检测中获得颗粒增加的数量，将其加入到控制图中。先进的SPC系统采用的办法：例如解决非正态分布问题的预计权重移动平均图（EWMA），用于改善对于缺点暴发的监测。这是一种非常好的办法，但是在实际应用中由于数据中噪音的缘故会有一定的局限性，会无视掉某些有用的信息，例如空间分布，以及缺点分类。更重要的是，这个工作流程必须要能够推开工艺前后的检测和数据分析中BKM的应用。即使拥有一种高级的在线SPC系统，但是在回想了设备点检使用的状况后，大家认为，把SPC图表功效添加到缺点分析系统中，要比为SPC图表系统研发缺点分析能力更加有效。

在线上缺点分析中，经常使用高级的软件工具。现存的缺点数据分析软件中，KLA-Tencor的Klarity，是为在线检查数据的工程分析而设计的，它为有经验的顾客提供了强大的，交互式功效。不幸的是，它在解决数据构造，需要管理信息系谱，将测试成果与特定的工艺区域、工艺类型、设备、子设备，最后与测试时间联系起来时，其能力有一定的局限性。为了满足这种链接的需求，以及满足监控解决、测试成果的特定组织报告的需求，我们决定设计一种新的顾客界面，使顾客能够进入已经存在的缺点数据库以及其它的数据库，方便能够以简朴易用的界面对设备缺点进行控制。这个新的界面叫做YieldDriver。

YieldDriver设计时将BKM嵌入到系统功效中，这样就能够支持设备缺点控制工作中的特别需求。这样，最佳的办法也变成了最容易的办法。测试数据的关联

要实现支持BKM，需要的功效之一便是：能够连贯地将测试前后的颗粒检测成果，与工艺区域、正在进行的测试、以及正在检查的设备的部件关联起来，方便能够精确地计算正在检查的工艺或者设备对于颗粒的奉献。在一种拥有120个操作工和工程师，需要检测180台设备，工艺环节超出300的fab里面，这不是一种简朴的数据管理问题。

通过把点检晶圆批应用于每项检测中，运用工厂的MES系统控制这些点检晶圆，数据关联就能够实现自动化，但是这就规定MES系统要有新的功效，并且需要增加点检晶圆的用量。更实用的办法是，让顾客将刚刚测试得到的数据关联起来，图4给出了颗粒检测、以及如何收集关联缺点数据的流程图。通过一种图形顾客界面来完毕数据关联，在这个界面中，顾客从下拉菜单中确认要进行的检测（图5）。下一步是选择检测前后的测试。通过限定时限选择刚刚使用过的点检晶圆批，系统会给出极少的备选数据提示，普通只有一种对的的待选数据。在后测试完毕后，从这个列表中，通过如图6所示的图形顾客界面，顾客将对的的前、后数据关联起来。

运用已有的测试设备和数据库，将颗粒数据与被检查的工艺、设备关联起来，这是一种简便有效的办法。这种办法还支持将以前的检测成果作为下一次检测的初始数据，这样就节省了检测的时间。进一步挖掘分析

从工艺区域开始数据选择，方便与fab组织机构相一致。重要的图表屏幕提供了交互式的进一步分析功效，设计用来支持设备缺点检测。每个层次缩小了数据的选择范畴（如表所示）。一旦需要的数据被选中（如图7），它能够用图表列出需要的任意时段。

数据能够用图的形式表达出来（如图8），尚有某些额外的功效来支持工作。附加的图表注释功效涉及：●标注“C”的点表达已经查看过并且已分类。

●点击一种数据点，能够调出分类数据和晶圆图。

●空心点表达未涉及的数据点。数据排除不是直接做的，而是根据分类图自动进行解决的，这种解决是建立在性能考量的基础上的，是有正当理由的。

●矩形表达数据点在数据收集完毕后没有立刻被复查。这一点是支持BMK的，BKM总是复查晶圆图寻找明显的信号，并对失效进行快速反馈。

●许多参数能够在不同的图表中描绘出来。这与最核心的BKM是一致的，重视管理“大的”-那些对于有更大影响的颗粒，而不是缺点的总数（TDC）。顾客还能够开发多个单独的图表，为自动缺点分类（ADC）得到的多个缺点设立规格界限。

●设备的状态能够在图表中表达出来，能够看到这种工艺设备在缺点高发的期间，是在使用中，还是由于维护而停机。

●这些图表都有链接，能够很快的链接到参考文书，例如DOI，OCAP，DCR，还能够链接到设备维护的历史统计。

一旦缺点数据描绘完毕，就能够用一张计量表格来体现计算成果，这对于缺点控制工作是有协助的。

●AvgDef是图表中平均的缺点水平，用于与控制限、规格和目的数进行快速比较。

●AQBF，或者失效前的平均检测次数，是两次失效之间检测次数的一种量测。

●Exl%是被排除于计算之外的数据点所占的比例。排除是建立在数据分类的基础之上的，是设计用来去掉那些不能反映量产晶圆特性的数据点，例如设备异常或者颗粒检测有问题时，用于调查问题的检测数据。去掉的数据不计入量度计算。

●%A是在控制限以上并且已经被分类或者标注的数据点所占的比例。

●%OOC是超出控制限的点所占的比例。

●%R是得到及时复查的点的量度。它是按照BKM办法，对于每一种数据点都在缺点检测一小时之内，把晶圆图调出来进行复查的一种量度。

●YD#是图表上数据点的个数。

●CCL是建立在现在图上的数据基础上计算出来的控制限。它提供了一种办法，来快速查看控制限，方便找出统计上性能最差的设备腔体。

●CL是现在的控制限，Spec是规格限，Lrn是用来触发额外缺点分析的选择性控制限，它与控制限和规格限的目的不同。Goal是相对于控制限来说要达成的目的。

图9是体现图8中图表的一张计量表。这些表格按照设备类型，工艺，以及区域来积累而成，为fab经理提供一种总体的性能方面的统计成果。

和晶圆图的检查

从经验上讲，增加的缺点始终是按照检测后的缺点减去检测前的缺点计算得来。不幸的是，有时，这种办法会误检出干净的设备。这是一种特殊的状况，晶圆上增加或者减去薄膜，如果颗粒检测是按照BKM的办法，就要去匹配实际的工艺环节。这种解决办法会减少对先前存在颗粒的探测，从而造成虚假的低缺点计算。这种效应在YieldDriver操作者培训材料的一页中有解释（图10）。

检查晶圆缺点图的BKM办法是在缺点检测完毕后两小时内，对每一种数据点进行测试前、测试后，以及叠加后增加的缺点图的检查。新的数据系统使这一点变得很容易，点击一种数据点时，会给出全部这三张图。图11给出了一点例子，缺点图通过了增加缺点的控制限，但是却有明显的需要对策的边沿特性。

如图12所示，能够将缺点图拖到图表的分析部分，调出每张缺点图像以及其它的分析功效。管理方面的努力

缺点控制小组的目的是在整个工厂内建立BKM系统，使其成为原则的案例。这规定各部门经理在一定程度上要日常留心这方面，并且在月度或者季度工厂业绩回想时把这些趋势图增加进去。在这些变为现实之前，我们首先要确保这些系统按照计划应用于日常的运作之中。在此之前，确保系统按照规定执行非常重要。为了把这些办法变为原则的工作流程，我们对于成果、实施和完毕状况给出了一种衡量原则。

如图13所示的报告，就是设计用来翻班交接或者生产会议时的快速日常回想。这个报告给出了过去24小时这个特定区域全部故障检测的细节。它是系统产生的，张贴在内部网上，能够快速溜览。

其它基于区域的网络报告，以缺点性能的形式提交了YieldDriver的成果，按照工作周给出趋势图，按照设备来分辨（图14）。这让经理对于整个区域的成果能够一目了然，拟定哪些工艺更容易出故障。这个报告是交互式的，顾客点击一下图表就能进一步分析特定设备的具体数据。

图15给出的报告是用来监控组织机构针对缺点数据是如何运用和进行反映的。它给出outofcontrol的比例（%OOC），没有评注的比例，以及没有复查的比例（两小时之内）。经理