Dans le domaine des semi-conducteurs, la non-uniformité intra- wafer (WIW NU ), qui représente le processus de couche mince, a toujours été le facteur le plus critique dans la quantification des performances des couches minces. Les plaquettes produites par Fab doivent répondre uniformément aux propriétés de film requises. Cependant, en raison du manque de métriques WIW-NU approfondies pour résoudre efficacement le problème, nous sommes confrontés à d'énormes défis pour améliorer l'optimisation. Les méthodes de traitement WIW-NU existantes ne peuvent fournir que des diagrammes de distribution de base de la morphologie des tranches ainsi que des moyennes d'échantillons et des écarts types, mais ne peuvent pas déterminer avec précision la cause du problème. Par conséquent , il existe une forte demande de la part des clients et des fabricants de semi-conducteurs pour établir des indicateurs WIW-NU plus intelligents afin de raccourcir le cycle de processus de résolution de problèmes. En tant que puissante plate-forme d'analyse de données, JMP peut être utilisé pour décomposer le problème global de WIW-NU en modes de défaillance en quatre dimensions : ( 1 ) Radial ( 2 ) Angulaire ( 3 ) Hors centrage ; À l'heure actuelle, ce sujet a été analysé méthodologiquement sous les aspects suivants : transformation des données originales pour créer les données statistiques requises ; définition des normes WIW-NU ; réalisation de tests de moyenne d'hypothèse, de tests de distribution normale et de modèles de violation de distribution normale ; / Analyse Ppk ; créer des graphiques I-MR et Xbar-R pour capturer les changements spéciaux ; utiliser la plateforme d'exploration de données pour analyser l'impact de différentes dimensions sur WIW-NU ; dériver des modèles de prédiction pour guider les ajustements de processus ; Journal , Dashboard Builder pour créer une base de données WIW-NU complète et un exécuteur JMP automatique.
