ドライエッチングウェーハプロセスの多重応答混合実験の設計と分析レベル：中級
SAS、JMPテクニカルイネーブルメントエンジニア、ドンマコーマック
ドライエッチング装置用に設計された実験は、半導体エンジニアにとって課題となります。 まず、総ガス流量は固定されていることが多いため、混合設計を使用して、このタイプの設計によって課せられる制約を尊重する必要があります。 これらのタイプの設計は、半導体業界では一般的に見られません。 第二に、これらの実験でよくあることですが、研究者は複数の変数を最適化することに関心があります。 このプレゼンテーションでは、ドライエッチングツールの7因子実験を設計および分析すると同時に、ウェーハのばらつきを最小限に抑えながら、ウェーハ全体の目標値を最適化する方法の例を紹介します。
概要概要
- ドライエッチングプロセスの8因子実験
- 3つのプロセスガス：A、B、C
- 5つのプロセス要因：電力、圧力、温度、時間、総流量
- 実験者は、ガス比と総ガス流量の両方に関心がありました。 総流量とガス比を可能な限り無相関に保つために、混合設計が使用されました。
- 総流量とガス比を可能な限り無相関に保つために、混合設計が使用されました。
- さらに、実験者は、2つのガスの比率を上限値と下限値の間に制限したいと考えていました。
- 3番目のガスCは、混合物全体の10％以上25％以下を構成することでした。
混合物デザインとは何ですか？
- 混合設計は、2つ以上の実験因子の量を合計して一定量にする必要がある場合に使用されます。
- 非混合成分（つまり、混合物の一部ではない要因）を含めると、この実験の設計が困難になります。
- 混合物の設計は、因子スクリーニングよりも予測を強調します。 そのため、混合係数は、有意でない場合でも実験から削除されません（ただし、0に設定される場合があります）。
混合物設計の課題
- 効果には高い相関関係があり、推定するのは困難です。
- 二乗混合項は、混合因子の主効果と2つの因子の交互作用（の線形関数）と交絡します。
- 非混合因子の主な効果は、その非混合因子と混合因子の間の2つの因子の交互作用と相関しています。
- （パラメーターの推定と有意性ではなく）プロファイラーの予測と使用に焦点を合わせると、混合実験の設計と解釈がはるかに簡単になります。
実験的応答
| 応答 |
ゴール |
| ER |
ターゲット= 100 |
| ER標準 |
最小化 |
実験的要因
| 応答 |
低 |
高い |
| 力 |
25 |
75 |
| 押す |
100 |
200 |
| 温度 |
25 |
40 |
| 時間 |
30 |
45 |
| トータルフロー |
80 |
120 |
| ガスA |
0 |
1 |
| ガスB |
0 |
1 |
| ガスC |
0.1 |
0.25 |
実験的制約
起こるDOEビデオ
