アプライドマテリアルズ、プロセスエンジニア、Ting Cheng
アプライドマテリアルズ、プロセスエンジニア、Cui Yue
PVDスパッタリングプロセスに関するAMATシックスシグマブラックベルトプロジェクトでは、プロジェクトの目標はいくつかのフィルム特性を最適化することでした。 Pugh Matrixを使用して、最も実現可能なハードウェア設計を選択しました。ＰＶＤスパッタリングプロセスのパラメータは、ＰＶＤスパッタリングプロセスの物理学に基づいて選択された（Ｘｓ）。
設計構造を改善するために、最終的なスクリーニング設計と拡張設計を使用して、解像度IIとIIIでの交絡を回避しました。 RSMモデルと最小二乗フィットを使用して、これらのフィルム特性の予測モデリングを構築しました。 主な効果に加えて、いくつかの交互作用効果が縮小RSMモデルで重要であることがわかりました。それぞれの相互作用効果は、2つの競合するPVDスパッタリング物理モデルからの潜在的な洞察を明らかにしました。
マルチストリームスパッタリングプロセスをさらに最適化するために、グループ直交過飽和設計DOEを利用して、各スパッタリングプロセスブロックを最適化しました。 フィルムの特性（Ys）は、最適なデザインを探すときに互いに競合します。最適なロバスト設計を見つけるために、3つのJMP手法が使用されました。
- シミュレーションベースのDSDを設定して、望ましさの関数を最適化します。
- プロファイラーのロバスト最適化を実行して、最適な設計を見つけます。
- モンテカルロシミュレーションを実行して、不適合欠陥％を推定します。
これらのJMP16モデリングプラットフォームと技術を使用することにより、この黒帯プロジェクトは即興だけでなく、非常に成功しました。私フィルムの特性だけでなく、物理学がプロセスでどのように相互作用するかについての理解を深めることにも役立ちます。 この多面的なJMPDOE、モデリング、およびシミュレーションベースのアプローチは、同様のアプローチを実施するいくつかの新しいJMPプロジェクトのベンチマークになりました。
