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解析レベル: 中級
Don McCormack 氏、SAS、JMP テクニカル イネーブルメント エンジニア
ドライエッチング装置の計画された実験は、半導体エンジニアにとって課題となります。 まず、総ガス流量は多くの場合固定されているため、この種の設計によって課される制約を遵守するには混合設計を使用する必要があります。 このようなタイプの設計は、半導体業界ではあまり見られません。 第 2 に、これらの実験では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 要素実験を設計および分析し、同時にウェーハ内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示します。
概要
- ドライエッチングプロセスの8要素実験
- 3 つのプロセスガス: A、B、C
- 5 つのプロセス要素: 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興味を持ちました。 総流量とガスの比率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。
- 総流量とガスの比率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と下限の値の間に制限したいと考えました。
- 3 番目のガス C は、混合物全体の 10% 以上 25% 以下を構成する必要がありました。
混合計画とは何ですか?
- 混合計画は、2 つ以上の実験因子の量の合計が一定量に達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素) が含まれるため、この実験の計画は困難になります。
- 混合設計では、因子スクリーニングよりも予測を重視します。 そのため、混合因子は、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)。
混合設計の課題
- 効果には相関性が高く、推定するのが困難です。
- 二乗混合項は、混合因子主効果および 2 因子交互作用 (の線形関数) と混同されます。
- 非混合因子の主効果は、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重要性ではなく) プロファイラーの予測と使用に焦点を当てることで、混合実験の設計と解釈がはるかに簡単になります。
実験的反応
| 応答 |
ゴール |
| ER |
ターゲット=100 |
| ER標準 |
最小化する |
実験的要素
| 応答 |
低い |
高い |
| 力 |
25 |
75 |
| プレス |
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 |
実験的な制約
起こるエネルギー省ビデオRe: 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解析ドン、共有するのは素晴らしいことです、本当にありがとう 
