Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />HALLO,
Ich habe JMP 12 erst kürzlich installiert.
Einer der Hauptgründe dafür war die Verbesserung unserer Data-Mining-Fähigkeiten, möglicherweise durch Nutzung der in JMP 12 eingeführten „Clustering-Verbesserungen“.
Mein Grundbedürfnis besteht darin, Wafermuster in Gruppen zu unterteilen, um eine Gemeinsamkeitsanalyse durchzuführen und die Variationsquellen zu finden.
Wie in den Versionshinweisen zu JMP 12 angegeben:
„In der Halbleiterindustrie und anderen Branchen ist es wichtig, Cluster von Wafer-Defektmustern zu bestimmen. Bisher bedeutete dies, eine Variable zu erstellen, um XY-Koordinaten zu erstellen, dann diese Dimension aufzuteilen, Cluster zu bilden und die Cluster zusammenzuführen. Jetzt erreicht JMP dies in einem Schritt.“
Es gibt eine Abbildung, die ein Beispiel dafür zeigt, was ich tun möchte:
Ich muss solche Analysen ziemlich oft durchführen. Ein Beispiel aus dieser Woche ist unten zu sehen:
Ich muss feststellen, wie viele ähnliche Muster existieren und wie viele Wafer zu jedem Muster gehören?
Hat jemand eine solche Analyse durchgeführt?
Gibt es irgendwo eine gute Anleitung/Anleitung?
Ich bin sicher, dass dies für Hersteller von Halbleiter- und MEM-Geräten von großem Interesse ist.
Dieser Fall könnte ein guter Kandidat für einen bevorstehenden JMP Discovery Summit sein
Jeder Rat und jede Eingabe ist willkommen.
- Philipp
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Was ist der einfachste Weg Eine Tabelle mit den „guten“ Würfelpositionen ausfüllen?
Ich denke, es gibt einen viel einfacheren Weg als diesen ...
Names Default to Here(1);
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Wafer Stacked.jmp" );
dt << Select Where( :Defects == 0 ) << Delete Rows;
xmin = -21;
ymin = -21;
xmax = 21;
ymax = 21;
dx= xmax-xmin;
dy= ymax-ymin;
nItems= (dx +1)*(dy + 1)-1;
tmp = New Table();
tmp<< Add Rows( nItems );
tmp: column1 << Data Type( Character ) << set name("Lot");
tmp << new column("Wafer");
tmp << new column("x", Set Each Value(xmin + Floor((row()-1)/dx)));
tmp << new column("y", Set Each Value(ymin +Mod((row()-1),dy)));
label= new column("label",Character, Set Each Value(Char(:x)||" "||Char(:y)));
tmp << new column("missing");
myEntries = tmp:label << get values();
entriesAsCols = tmp << Split(
Split By( :x, :y ),
Split( :missing ),
Group( :lot, :wafer ),
OutPut Table("split")
);
myMatrix = entriesAsCols << Join(
With( dt ),
Merge Same Name Columns,
Match Flag(0),
By Matching Columns( :Lot = :Lot, :Wafer=:Wafer ),
Drop multiples( 0, 1 ),
Include Nonmatches( 0, 1 ),
OutputTable("Matrix")
);
// Stack data table
// → Data Table( "Untitled 26" )
cols = Transform each ({col},As List( myEntries),Column(myMatrix,Char(col)));
myMatrixStacked = myMatrix << Stack(
columns(cols),
Source Label Column( "label" ),
Stacked Data Column( "Data" ),
"Non-stacked columns"n( Keep( :Lot, :Wafer ) ),
Output Table("stacked")
);
myMatrixStacked << new Column ("Defects", Set Each Value(.));
colX = myMatrixStacked << new column ("X_Die",Set Each Value(Num(Word(1,:label," "))));
colY = myMatrixStacked << new column ("Y_Die",Set Each Value(Num(Word(2,:label," "))));
floodedTable = dt << Join(
With( myMatrixStacked ),
Match flag(0),
Merge Same Name Columns,
By Matching Columns(
:Lot = :Lot, :Wafer = :Wafer, :X_Die = :X_Die, : Y_Die = :Y_Die
),
Include Nonmatches( 1, 1 ),
OutputTable("flooded")
);
floodedTable << Recode Column(
dt:Defects,
{Map Value( _rcOrig, {., 0}, Unmatched( _rcNow ) )},
Target Column( :Defects )
);
CLose(dt,myMatrix,entriesAsCols,myMatrixStacked, noSave);Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Hallo @jerry_cooper ,
Aufgrund der Messeinstellung „Stopp bei Fehler“ verliere ich Werte. Das bedeutet, dass mir Werte fehlen.
Ich verwende „Missing Value Imputation“, um mein Problem zu lösen. Danke für deine Antwort!!
Noch eine Frage: Die Heatmap, die ich sehe. Wie wird es berechnet oder normalisiert?
Min./Max. der Spalte/Variable = Bereich?
Und dann wird innerhalb dieses Bereichs die Farbe eines bestimmten Werts zugewiesen?
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Hallo @Grünschnabel ,
Es ist schwierig, das sicher zu wissen, ohne Ihre Daten zu sehen. Ich glaube jedoch, dass der Fehler, den Sie erhalten, darauf zurückzuführen ist, dass Sie versucht haben, unvollständige Waferkarten zu stapeln, oder dass Sie versucht haben, Wafer mit unterschiedlichen Layouts zu stapeln. Wenn Ihre Daten nur die defekten Chips (und ihre Positionen) enthalten, müssen Sie Ihre Tabelle mit den „guten“ Chippositionen für jeden Wafer ausfüllen und angeben, dass sie nicht defekt sind, dh geben Sie in der Spalte „Defekte“ eine 0 ein. Das mag entmutigend klingen, lässt sich aber ganz einfach mit einem Join bewerkstelligen, nachdem Sie eine Tabelle mit allen möglichen Chip-Positionen für Ihre Wafer-Map erstellt haben.Bei diesem Ansatz wird davon ausgegangen, dass jeder Wafer das gleiche Layout hat.
Der Versuch, Wafer mit unterschiedlichen Layouts mit dieser Plattform zu vergleichen, würde erhebliche Datenmanipulation und Kreativität erfordern.
Die Veröffentlichung Ihrer Daten, wenn möglich, wäre hilfreich, um einen definitiveren Kurs für Sie festzulegen.
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Hallo Mike,
Ich würde gerne die Wafer Stacked-Methode ausprobieren. Ich stoße jedoch auf das Problem „nicht genügend nicht fehlende Daten“.
Das verstehe ich überhaupt nicht. Ich habe meine Daten mit Beispieldaten „wafer stacked.jmp“ verglichen.
Im Prinzip ist nichts anders.
Gibt es weitere bekannte Probleme?
@martindemel
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Danke Michael für deine umfassende Antwort.
Ich freue mich auf eine räumliche Erkundung.
Ich schätze die Zeit und Mühe, die Sie in dieses Thema gesteckt haben.
Mit freundlichen Grüßen,
Philipp
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Philipp,
Hallo!Freut mich, dass du das herausgefunden hast!Zu diesen beiden neuen Fragen werden die Einzelheiten zu den verschiedenen Anpassungsmethoden ausführlich in den Büchern beschrieben, die Ihrer JMP-Installation beiliegen.Das Buch, das Sie benötigen, ist das Buch „Multivariate Methoden“.Es ist unter Hilfe > Bücher > Multivariate Methoden zu finden.Einzelheiten zu den Anpassungsmethoden finden Sie im Abschnitt „Statistische Details für hierarchisches Clustering“ ab Seite 75.
Zu Ihrer zweiten Frage bezüglich der räumlichen Komponenten. Die Zahlen sind die Anzahl potenzieller räumlicher Komponenten, die die Analyse gefunden hat (zu diesem Zeitpunkt werden bereits einige Vorarbeiten durchgeführt).
- Attribute sind die spezifischen Kombinationen der Variablen, die im Attributfeld des Einrichtungsdialogs bereitgestellt werden.In diesem Fall wäre das der einzelne Würfel, wie er durch die (X,Y)-Koordinatenpaare definiert ist.
- Winkel, Kuchen sucht nach Keilformen oder halbkugelförmigen Formen (z. B. wird eine Hälfte eines Wafers aufgrund einer fehlerhaften Verbindung mit den Galvanisierungselektroden oder ähnlichem mit Cu-Knötchen verziert).
- Radius, Kreis sucht nach Dingen wie Ringkratzern in CMP oder vielleicht CVD-basierten Mustern mit einer Duschkopfabscheidung.
- Streak, Winkel sieht lineare Merkmale aus, die den gleichen Winkel haben (z. B. Streifen von einer fehlerhaften Marangoni-Trocknungsanlage).
- Streak, Position sucht nach Streifen mit einer räumlich ähnlichen Position.
Sie können sehen, wie die einzelnen Features in der bereitgestellten Datentabelle aussehen, wenn dieses Dialogfeld „Räumlich“ angezeigt wird.Es zeigt die Hough-Transformation für jede der Variablen im Dialogfeld zusammen mit anderen Informationen zu jedem Feature an.Sie können entscheiden, welche einbezogen werden sollen, indem Sie die Kontrollkästchen neben den einzelnen Feature-Typen im Dialogfeld aktivieren bzw. deaktivieren. Wenn Sie sich bei dieser Analyse also keine Gedanken über Ringkratzer machen, deaktivieren Sie den Variablentyp, der diese Features basierend auf der Hough-Transformation enthält Informationen - wahrscheinlich Radius, Kreis.
Die Gewichtung im Spatial Dialog ist genau das, wonach sie klingt: Sie gewichtet die Bedeutung jedes Variablentyps in der Clustering-Analyse.Wenn etwas berücksichtigt werden muss, aber weniger wichtig ist als ein bestimmter Feature-Typ, können Sie ihn als weniger wichtig als andere Feature-Typen festlegen.
Bei Ihrer letzten Frage zu den Einstellungen würde ich die Einstellungen auf dem basieren, was Sie in den Hough-Transformationen sehen, im Dialogfeld (Anzahl der einzelnen Feature-Typen) und auf dem, was Sie über die Linie wissen.Wenn Sie wissen, dass sich noch Material in der Linie befindet, das von einem Streifenbildungsproblem betroffen ist, kann es ratsam sein, das Gewicht der Steaks zu verringern.Sie möchten wahrscheinlich auf ein erneutes Auftreten achten, sich aber nicht wegen etwas aufhalten, das Sie bereits kennen. Wenn Sie sich überhaupt nicht für Streifen interessieren, schalten Sie sie ganz aus.Meine grundlegende Empfehlung für diese Art von Sache ist, die Standardeinstellungen zu verwenden, bis Sie Daten haben – numerische oder indizienbezogene –, um etwas anderes zu tun.
Am besten,
M
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Hallo Michael,
Danke für Ihre Antwort. Ich habe damals nur eine Spalte „Fehleranzahl“ verwendet.
Nach dem Neustart von JMP sehe ich die intermittierende Alarmmeldung nicht mehr.
Ich konnte die Analyse gemäß Ihren Anweisungen durchführen. Sehen Sie sich unten ein Beispiel an:
Da die Dokumentation zu dieser Funktion „ein wenig dürftig“ ist, habe ich mich gefragt, ob Sie mir erklären könnten, wann Ward verwendet werden sollte, .. Durchschnitt, .. Vollständige Optionen?
Können Sie außerdem die Bedeutung von Anzahl und Gewicht in den räumlichen Komponenten erklären?
Haben Sie Empfehlungen für diese Komponenteneinstellungen, wenn Sie sich die Arten von Wafermaps ansehen, die ich vom Band laufe (siehe oben)?
- Philipp
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Phillip,
Das ist ein ganz anderes Problem.Können Sie uns etwas mehr über Ihren Datensatz erzählen?Vielleicht eine anonymisierte Version der Daten posten?Wahrscheinlich versuchen Sie, die Daten in zu viele Untergruppen aufzuteilen.Dies ist mir in den Fällen passiert, in denen ich einen sehr breiten (viele Spalten), aber flachen (wenige Zeilen) Datensatz habe.Wenn Sie Halbleiterdefektdaten verwenden (wie die von Ihnen bereitgestellte Nicht-JMP-Karte), wette ich, dass der angezeigte Fehler eher darauf zurückzuführen ist, dass versucht wird, zu viele potenzielle kausale Cluster zu gruppieren.Können Sie uns einige Einzelheiten mitteilen?
Am besten,
M
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Danke Carl für deinen Beitrag.
Mit freundlichen Grüßen,
Philipp
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Danke Kevin,
Ein toller und informativer Artikel.
Genau die Art von Arbeit, die ich gerne machen würde.
Leider werden die Techniken nicht weitergegeben
Mit freundlichen Grüßen,
Philipp
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Hallo Michael,
Vielen Dank für Ihren Beitrag.
Ich habe versucht, die Analyse gemäß Ihren Anweisungen durchzuführen, und habe es in einigen Fällen sogar geschafft
Allerdings erhalte ich häufig die folgende Alarmmeldung, die die Analyse abrupt beendet .
Irgendeine Idee, was das verursachen könnte?
Gibt es Einschränkungen hinsichtlich des Datentyps?
Es sieht jedoch sehr vielversprechend aus und ich werde die Bewertung/Untersuchung fortsetzen.
Gibt es weitere Dokumentation zu dieser Technik?
Mit freundlichen Grüßen,
Philipp
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Ja... Dies ist eine großartige Funktion in 12, in der Dokumentation ist sie jedoch etwas spärlich dargestellt.Die Grundlagen für die Verwendung (mit den Waferkarten der Cluster) sind wie folgt (Beachten Sie, dass Sie eine Zählspalte – d. h. Defekte in einem Chip – und xy-Koordinaten für die Struktur von Interesse – d. h. die Position des Chips – benötigen, um dies zu erstellen arbeiten.):
- Gehen Sie in JMP12 zu Analysieren > Multivariate Methoden > Clustering.
- Tragen Sie die Datenspalte, die Ihre Fehleranzahl enthält, in Y ein
- Wählen Sie das Dropdown-Menü in der unteren linken Ecke des Dialogfelds mit der Aufschrift „Daten wie gewohnt“ aus.Wählen Sie aus diesem Dropdown-Menü „Daten werden gestapelt“ aus.
- Aktivieren Sie „Räumliche Maße hinzufügen“ unter der Dropdown-Liste (wird angezeigt, nachdem Sie „Daten werden gestapelt“ ausgewählt haben).
- Fügen Sie die X- und Y-Koordinaten der gewünschten Struktur zum Bereich „Attribut-ID“ des Dialogfelds hinzu.
- Fügen Sie Wafer-Identifikationen zum Objekt-ID-Bereich hinzu (z. B. Lot-ID, Wafer-ID, Slot-ID usw. oder Kombinationen davon).
- OK klicken.
- Im nächsten Dialog können Sie die Gewichtungen der verschiedenen räumlichen Komponenten in der Analyse anpassen.(Ich würde vorerst einfach die Standardeinstellungen verwenden)
- OK klicken.
- Der Bericht zeigt nun das Dandrogramm an, in dem Sie die Anzahl der Cluster anpassen können, die Sie berücksichtigen möchten. Sie können dies mithilfe der kleinen Raute auf der x-Achse des Dendrogramms anpassen.
- Um die Cluster als Wafer-Karten anzuzeigen, wählen Sie „Cluster-Zusammenfassung“ unter dem roten Pfeil oben im Bericht aus.Der Bericht gibt außerdem eine Datentabelle mit den Clustern als Bilder in einer Ausdrucksspalte aus.
Hoffentlich hilft das!
am besten,
M
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Im Jahr 2014 gab es einen Vortrag zu einem ähnlichen Thema.Schauen Sie sich das mal an und sehen Sie, dass es hilft.Es gibt nicht die vollständige Antwort, aber Sie könnten sehen, ob es Sie auf den richtigen Weg führt.Es wurde entwickelt, um räumliche Sortiermuster zu untersuchen:
Räumliche Musterklassifizierung von Halbleiterwafern mit JSL
-Carl
Betreff: Wie lassen sich Cluster von Defekt-/Sortiermustern bei Halbleiterwafern bestimmen?Hallo, Philipp!
Du hast Recht; Dieses Thema war, ist und wird für Hersteller von Halbleiterbauelementen von großem Interesse sein.Beispielsweise sponserte SEMATECH bereits 1999 ein komplettes Statistical Methods Symposium zur räumlichen Statistik.Ich kenne keine großartigen Tutorials oder Leitfäden speziell zur räumlichen Statistik in Halbleitern ... Ich vermute, dass dies teilweise auf den Wettbewerbsvorteil zurückzuführen ist, den ein theoretisch begründetes und gut funktionierendes System dem Eigentümer verschaffen würde.Geistiges Eigentum genießt in dieser Branche einen hohen Stellenwert.
Vielleicht interessieren Sie sich für diese JMP Discovery 2014-Präsentation: https://community.jmp.com/servlet/JiveServlet/download/6695-5-69366/Semiconductor%20Wafer%20Spatial%20Pattern%20Classification%20With%20JSL%20%E2%80%93%20JMP%20Discovery%20Summit% 202014.pdf
Zu Beginn jeder Star-Trek-Folge heißt es: Wirklich der Weltraum Ist die letzte Grenze!Viel Glück!
