半導体ウェーハ工場のルートのランキング

Scientific Reports volume 13、記事番号: 13267 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

ウェーハ製造工程における加工ルートの品質を評価する手法を開発します。 このようなルートをランク付けすると、レシピを調整するときに「最良の」ルートと「最悪の」ルートを特定するのに役立ちます。 ルートの分類は、効率的なスケジューリング アルゴリズムの開発にも役立ちます。 特に、ウェーハ上の欠陥の数などのカウントベースのメトリクスに基づいてルートをランク付けする方法を提案します。 まず統計モデルを作成してツールの「ローカル」ランキングを作成し、次にヒューリスティックな手順を介して「グローバル」ランキングを構築します。 考えられるルートの数と利用可能なデータが限られているため、半導体製造工場でルートをランク付けするための完全に統計的な手順を作成することは事実上不可能です。 それにもかかわらず、現役のエンジニアとの議論では、運用上のより適切な意思決定を行うには、おおよそのランキングでも役立つことがわかりました。

本稿では、製造工程における加工経路の品質を推定する手法を開発する。 この研究は典型的な半導体ウェーハ工場の状況からインスピレーションを得たものですが、この方法はどの分野でも使用できます。 ただし、当社の用語や焦点の一部は、当社が念頭に置いているアプリケーション分野によって決まります。

半導体製造施設はファブとして知られています。 通常、半導体製造プロセスは、各ツールで適切に処理できるように、事前に指定された順序で一連のツール (または機器または機械) の中を移動する半導体ウェーハ (製造される実体) で構成されます。 この事前に指定されたツールの順序は、半導体製造業界ではルートと呼ばれます。 ルート内の各ツールには、特定の品質のウェーハを取得するための事前指定された設定もあります。 ルートと、そのルート内の各ツールに事前に指定された設定を合わせてレシピと呼びます。

半導体工場では通常、製造プロセスの特定のステップを完了するために選択できるツールがいくつかあります。 前述したように、レシピは製造ステップの特定の順序と各ステップのツール設定で構成されます。 このようなルートのランキングは、さまざまな理由で役立ちます。 まず、「最良の」ルートと「最悪の」ルートを特定することは、レシピを調べる際に役立ちます。 具体的には、ツール設定を調整する場合、既存のプロセスで最適なルートと最悪のルートを特定すると、調整されたレシピのパフォーマンスに適切な限界が与えられる可能性が高いため役立ちます。 第 2 に、効率的なスケジューリングを支援するためにルートの分類を使用できます。 たとえば、ルート ランキングは、製造プロセスの進行に応じてジョブをディスパッチする際の 1 つの要素として使用できます。

私たちは、カウントベースのメトリクスのルートをランク付けする方法を開発します。この方法では、メトリクスは負ではない整数の値をとり、値が小さいほど優れています。 特に、0 はメトリックの可能な限り最良の値です。 この論文で検討した計算例は、ウェーハ上の欠陥数に関連しています。

一般に、私たちの方法はツールの「ローカル」ランキングを作成することから始まり、次にヒューリスティック手順を介して「グローバル」ランキングを構築します。 欠陥データなどからツールを直接ランク付けできるとは限らないことに注意してください。このデータは、製品がいくつかの処理ステップを経るまで収集されないことが多いためです。 したがって、欠陥とツールの選択の間の相関関係を推定する必要があります。 同様に、半導体でルートをランク付けするための詳細な統計手順を作成することは、可能なルートの数と利用可能なデータが限られているため、事実上不可能です。 それにもかかわらず、現役エンジニアとの議論によれば、工場内でより適切な運用上の意思決定を行うには、おおよそのランキングでも役立つことがわかりました。

本書の残りの部分は次のように構成されています。 「文献レビュー」では、これまでの関連著作を簡単にレビューします。 「カウントベースのルートランキング」では、カウントデータに対して 2 つのランキングアルゴリズム、カウント回帰ベースのランキングとバイナリ確率ベースのランキングを提案します。 「計算例」では、いくつかの計算例を使用してアルゴリズムを説明し、2 つのランキング アルゴリズムの結果を比較します。 最後に、「結論」で、一方のランキング アルゴリズムと他方のランキング アルゴリズムをいつ使用するかについての提案を示してこの論文を締めくくります。