Brewer Science公司計量總監(jiān) Darin Collins

未來節(jié)點的缺陷減少要求

Brewer Science公司計量總監(jiān) Darin Collins

隨著半導(dǎo)體工業(yè)向10 nm節(jié)點及更高的先進光刻技術(shù)的轉(zhuǎn)移，減少缺陷的標準最佳實踐將有所不足。污染水平將需要以萬億分之一(ppt)來衡量。這一級別的缺陷減少需要在分析工具、質(zhì)量控制(QC)和質(zhì)量工程(QE)方面進行改進。

為了降低先進節(jié)點的缺陷水平，半導(dǎo)體制造商必須從原材料開始就非常小心地控制他們的整個供應(yīng)鏈，并使其特征化。原材料供應(yīng)商通常會提供其化學(xué)品的純度水平數(shù)據(jù)，但僅憑純度不足以讓半導(dǎo)體制造商相信這種材料能滿足他們的產(chǎn)量要求。他們需要十億分之一(ppb)或ppt水平的詳細雜質(zhì)分布數(shù)據(jù)。這就要求轉(zhuǎn)向他們材料供應(yīng)商的分供方，或者對所有收到的材料進行廣泛的測試。

原材料供應(yīng)商能夠做些什么讓自己脫穎而出并獲得半導(dǎo)體行業(yè)潛在客戶的信心相當多。對于開發(fā)材料和工藝以支持半導(dǎo)體和微電子器件制造的公司而言，至少有三個主要機會，即數(shù)據(jù)收集和分析、工廠自動化以及注重質(zhì)量的文化。

雖然這尚未成為標準的行業(yè)慣例，但有些供應(yīng)商提供了有關(guān)其化學(xué)物質(zhì)的質(zhì)譜分析數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)描述了ppb或ppt水平的多種金屬雜質(zhì)含量，并能追蹤這些雜質(zhì)水平的歷史記錄。例如，Brewer Science公司監(jiān)測了至少10種常見金屬污染物的含量，檢測水平從（4～ 13）×10-12不等，并向客戶提供結(jié)果數(shù)據(jù)。

只要數(shù)值穩(wěn)定一致，且半導(dǎo)體制造商理解不同的雜質(zhì)是如何影響其產(chǎn)量的，他們就能夠不受一定程度雜質(zhì)產(chǎn)生的影響。通過不斷追蹤有關(guān)金屬雜質(zhì)、化學(xué)前體和其他污染物的數(shù)據(jù)，任何偏離基線的數(shù)據(jù)都會顯示出來。制造商越能理解這些偏差如何影響設(shè)備產(chǎn)量，他們就越能優(yōu)化其生產(chǎn)過程以盡量保持高產(chǎn)。這種方法必須具有協(xié)作性，才能讓人理解這些細微的偏差。

供應(yīng)商可以結(jié)合幾種技術(shù)來降低產(chǎn)品的雜質(zhì)水平，并改善雜質(zhì)分布的一致性。這些做法包括工廠自動化、閉環(huán)系統(tǒng)和失效模式效應(yīng)分析(FMEA)。

工廠自動化以多種方式提高生產(chǎn)質(zhì)量。在制造業(yè)界，理想的情況應(yīng)該是沒有員工出錯，而工廠自動化是趨于減少這種狀況的必要步驟。工廠自動化可以提高產(chǎn)品一致性，即使在生產(chǎn)數(shù)量增加的情況下（見圖1），仍然能夠顯著減少報廢產(chǎn)品的數(shù)量。

圖1 Brewer Science的報廢成本占收入的百分比

優(yōu)化的工廠自動化設(shè)置（見圖2）能讓員工在單個屏幕上看到生產(chǎn)過程的每一部分，使他們能夠輕松地監(jiān)控這些過程，如果出現(xiàn)任何不符合規(guī)范的情況，就能立即采取行動?？梢酝ㄟ^短信和電子郵件實時發(fā)送警報和警示，讓員工能通過手機遠程監(jiān)控系統(tǒng)。

自動化工廠會創(chuàng)建大量的數(shù)據(jù)流。質(zhì)量工程師可以分析這些數(shù)據(jù)，以持續(xù)改善過程。這些結(jié)果使員工能夠理解質(zhì)量改善的影響，并讓他們能夠?qū)Ｗ⒂诋a(chǎn)品質(zhì)量。有了產(chǎn)品雜質(zhì)分布的歷史記錄，就更容易知道應(yīng)在哪里加強處理規(guī)范，以產(chǎn)生更一致的結(jié)果。

圖 2工廠自動化門戶（圖中，槽 1出現(xiàn)一個需要解決的問題)

工廠自動化還降低了污染的可能性。在Brewer Science公司，化學(xué)品的混料和裝瓶發(fā)生在一個閉環(huán)系統(tǒng)中（見圖3）。今天的競爭優(yōu)勢很快將成為吸引客戶的必要條件。隨著對于自身缺陷要求的收緊，半導(dǎo)體制造商將開始要求其原材料供應(yīng)商也提供更高水平的清潔、自動化和特征化。傳統(tǒng)的先進在片缺陷檢測儀器無法檢測出原材料在供應(yīng)鏈中的影響。典型的解決方案可在分供方檢測能力和過程穩(wěn)定化中找到。

圖3 在密蘇里州Vichy的Brewer Science工廠（進料流的閉環(huán)系統(tǒng)正在為混合材料做準備）

質(zhì)量工程在實現(xiàn)持續(xù)改善方面發(fā)揮著重要作用。雖然FMEA是許多制造環(huán)境下的標準工具，但它并不總是以最佳方式使用的。實施FMEA的理想途徑是一起評估所有可能的失效模式，并結(jié)合經(jīng)驗教訓(xùn)，以避免反復(fù)犯錯。FMEA在產(chǎn)品開發(fā)的許多階段都非常有用：開始設(shè)計產(chǎn)品或過程時，以一種新的方式應(yīng)用時，或在現(xiàn)有產(chǎn)品或過程的失效分析或規(guī)劃改善時。

在半導(dǎo)體制造中，保持高產(chǎn)量對實現(xiàn)成本控制至關(guān)重要。原材料可能符合制造商的規(guī)范，但300 mm晶圓的產(chǎn)量可能太低，不具備成本競爭力。這種情況下，半導(dǎo)體制造商需要從原材料開始重新評估他們的整個過程。

如果進料的純度要對產(chǎn)量損失負部分責任，那么原材料供應(yīng)商就需要與他們的客戶（半導(dǎo)體制造商）合作，幫助解決這個問題。選擇在自動化和特征化方面處于領(lǐng)先地位的供應(yīng)商將有助于避免潛在的問題。這些供應(yīng)商也應(yīng)在出現(xiàn)與他們材料有關(guān)的產(chǎn)量問題時作出反應(yīng)。

計算化學(xué)代表著進一步提高原材料純度的下一步驟。分子建模能夠指明通向分子和原子水平改進的道路，以供設(shè)計半導(dǎo)體制造的下一代原材料。建?？梢灶A(yù)測在旋轉(zhuǎn)涂膜中特定金屬污染物與聚合物基體和模型流體的相互作用，從而預(yù)測缺陷分布。計算流體力學(xué)可以在微觀層面上建立流體流動模型，以確保材料生產(chǎn)過程中的均勻混合，從而進一步降低缺陷密度。Brewer Science公司已經(jīng)采用這種建模方式來提高產(chǎn)品性能。

注重質(zhì)量和人的文化在這些過程和技術(shù)中起著非常重要的作用。它要求人們從上到下對質(zhì)量作出承諾，超越產(chǎn)品/流程，以便成為創(chuàng)新成功的思維模式。讓技術(shù)人員進行有意義的變革并了解對于客戶以及客戶的客戶的影響，將突出個人對技術(shù)進步的貢獻。

明天的半導(dǎo)體設(shè)備將要求缺陷減少達到一個新的水平。在整個供應(yīng)鏈中，致力于質(zhì)量的過程將使制造商能夠滿足更嚴格的要求，并生產(chǎn)出高產(chǎn)量的設(shè)備。

前沿的原材料供應(yīng)商目前正在實施的做法可能很快就會成為行業(yè)標準。工廠自動化是提高材料純度和一致性、減少人為錯誤和精簡數(shù)據(jù)收集和分配流程的關(guān)鍵。我們建議半導(dǎo)體制造商選擇操作自動化、擁有閉環(huán)式工廠并實施嚴格FMEA過程的材料供應(yīng)商。這種做法將最大程度地降低不一致的原材料對半導(dǎo)體器件產(chǎn)量的不利影響，并以更低的成本獲得更高質(zhì)量的設(shè)備。