반도체 분야에서 박막 공정을 대표하는 WIW NU(Within Wafer Non-Uniformity)는 항상 박막 성능을 정량화하는 가장 중요한 요소였습니다. Fab에서 생산되는 웨이퍼는 요구되는 필름 특성을 균일하게 충족해야 합니다. 그러나 문제를 효과적으로 해결하기 위한 철저한 WIW-NU 측정 지표가 부족하기 때문에 최적화를 개선해야 하는 큰 과제에 직면해 있습니다. 기존 WIW-NU 처리 방법은 기본적인 웨이퍼 형태 분포도와 샘플 평균, 표준편차만 제공할 수 있을 뿐 문제의 원인을 정확하게 파악할 수는 없습니다. 따라서 반도체 고객과 제조업체에서는 문제 해결 프로세스 주기를 단축하기 위해 보다 스마트한 WIW-NU 지표를 구축해야 한다는 강한 요구가 있습니다 . 강력한 데이터 분석 플랫폼인 JMP는 전체 WIW-NU 문제를 4가지 차원의 실패 모드로 분해하는 데 사용할 수 있습니다 . (1 ) 방사형 ( 2 ) 각도 ( 3 ) 오프 센터링 ( Outlier ) ; 현재 이 주제는 필요한 통계 데이터를 생성하기 위한 원본 데이터 변환, 가설 평균 테스트, 정규 분포 테스트 및 GRR 및 Cpk 수행 등의 측면에서 방법론적으로 분석되었습니다. /Ppk 분석, 특별한 변경 사항을 포착하기 위한 I-MR , Xbar-R 차트 구축, WIW-NU 에 대한 다양한 차원의 영향 분석 , 쿼리 빌더 , 그룹 스크립트 사용 포괄적인 WIW-NU 데이터베이스를 구축하기 위한 Journal , Dashboard Builder 및 자동 JMP 실행기.
