반도체 칩 생산 시, 제품의 장기간 가공으로 인해 급속 열 어닐링 캐비티의 내벽이 코팅에 의해 영향을 받아 내부 온도 제어에 영향을 미치므로 정기적으로 급속 열처리를 통과해야 합니다. 웨이퍼의 이산화규소 두께를 결정하거나 저항값을 사용하여 캐비티의 상태를 감지하고 예방 유지보수( PM ) 수행 여부를 결정합니다. 기존 기계의 이산화규소 두께 안정성과 Golden tool 사이에 차이가 있음을 발견했으나 이를 직접적으로 정량화할 수 없고, 기여 분석이 더 복잡하기 때문에 JMP를 사용하여 공정 능력을 정량화했습니다. 캐비티 및 기여 분석 지원을 통해 최종적으로 Golden Tool보다 더 나은 성능을 얻었습니다 . 먼저 IMR 관리 차트, 공정 성능 차트, 목표 차트를 이용하여 캐비티의 공정 능력을 시각화한 후, 공정 능력 지수와 안정성 지수를 계산하여 캐비티의 공정 능력을 명확하게 정량화했습니다. 그 후, 다중 요인 모델 분석을 사용하여 기존 기계와 Golden 도구 간의 WtW 및 WiW 균일성 차이를 탐색했습니다. XBar-S 관리도와 공정능력도를 이용하여 기존 장비와 Golden Tool의 어닐링 후 이산화규소 두께 및 저항 성능을 비교한 결과, 어닐링 후 저항의 균일성이 훨씬 우수한 것으로 나타났다. Golden 도구 는 더욱 안정적이고 성능이 뛰어났기 때문에 기계 하드웨어의 요소를 제거할 수 있습니다. 추가 분석 결과, 이러한 필름 두께의 변화는 Golden 도구에도 잠재적으로 존재하는 것으로 나타났습니다 . 공정 디버깅 후 이산화규소 두께의 안정성이 크게 향상되었으며 디버깅 후 저항 균일성과 안정성은 공정 디버깅 전과 일치합니다. 프로세스 성능 다이어그램, 목표 다이어그램, 프로세스 능력 지수 및 안정성 지수를 비교하면 이러한 종류의 프로세스 디버깅 효과가 실현 가능하다는 것을 알 수 있습니다.
