Cet article porte sur un transistor MOSFET ayant subi un traitement de métallisation. Les variations des propriétés du film métallique (déformation ou variation des contraintes) peuvent induire un décalage de la tension de seuil (Vth), entraînant une perte de rendement. Des tests DOE ont été réalisés pour évaluer l'influence du traitement post-métallisation sur ce décalage : DOE n° 1 (condition de référence), n° 2, n° 3 et n° 4. Les résultats ont montré que la Vth du DOE n° 1 était non significative (NG), tandis que celle des autres tests était acceptable (OK). Pourquoi la Vth du DOE n° 1 était-elle non significative (NG) dans les conditions de référence ?
Le logiciel d'analyse JMP a été utilisé pour identifier la corrélation entre la courbure, la contrainte et la vitesse Vth. Trois types de métriques de non-uniformité de profil ont été employés dans JMP pour l'analyse de la courbure et de la contrainte : non-uniformité radiale/planaire ou angulaire/décentrée. Les données brutes de courbure et de contrainte ont été transformées en statistiques descriptives. Les critères WIW-NU ont été définis. Une analyse de variance (ANOVA) a été réalisée, incluant les hypothèses d'égalité des variances, de normalité et d'indépendance des variables. Une analyse de la variabilité a été effectuée en fonction du rayon, de l'angle et des différences par paires. Une analyse de corrélation multivariée a été utilisée pour explorer la cause première du problème.
Le faible rendement des conditions de référence du DOE n° 1 est attribué à la courbure de la plaquette. L'écart type global était le plus élevé, en particulier pour les valeurs radiales C4/C5. Un post-traitement non uniforme par rapport aux conditions du DOE n° 1 a aggravé l'écart type de la courbure radiale C4/C5 de la plaquette, entraînant une dégradation de la tension de seuil (Vth). Le nettoyage en place (CIP) du matériel et de la recette a permis de résoudre le problème de faible rendement.
Bonjour à tous. Je m'appelle Shin Changjun et je suis ingénieur support procédés chez Applied Materials China, à Kong Ouest. Charles Chen est mon co-présentateur. Aujourd'hui, nous allons aborder la mise en œuvre annuelle d'un produit MOSFET basée sur l'analyse des non-uniformités WIW (Wide In-Wound) réalisée avec JMP. Cet article porte sur un produit MOSFET traité par dépôt métallique. En effet, les variations de la couche métallique ou des contraintes peuvent induire un décalage de la tension de seuil (Vth), entraînant une perte de rendement. Des plans d'expériences (DOE) ont été menés pour identifier l'influence du traitement post-dépôt métallique sur ce décalage de Vth. Ces tests incluent les DOE n° 1 (condition de référence), n° 2, n° 3 et n° 4. Les résultats de Vth ont montré que pour le DOE n° 1 (condition de référence), la tension de seuil était non nulle (NG), tandis que pour les autres DOE, elle était acceptable. Pourquoi la tension de seuil était-elle non nulle pour le DOE n° 1 (condition de référence) ? Nous avons ensuite utilisé le logiciel d'analyse JMP pour identifier la corrélation entre la courbure, les contraintes et la tension de seuil. La première étape consiste en la transformation des données JMP. Trois types de mesures de non-uniformité d'emballage ont été utilisés : la non-uniformité radiale, la non-uniformité planaire ou angulaire et la non-uniformité excentrée.
Ensuite, les données du plan d'expériences (DOE) relatives à la contrainte et à la valeur de courbure ont été transformées en statistiques descriptives. Les résultats montrent que la valeur de courbure, variable non uniforme du DOE numéro un, correspond à la condition de référence la plus défavorable, ce qui pourrait être lié au décalage V.
Nous nous sommes donc principalement concentrés sur l'analyse de la valeur de l'arc. Premièrement, nous avons effectué une analyse de variance (ANOVA) de l'arc pour le radial. Six rayons, de zéro à C5, du VAPR DOE numéro un, présentent des valeurs de référence différentes, selon l'analyse ANOVA. De plus, avec une variance égale, une distribution normale et l'indépendance, les trois indices répondent aux critères ANOVA. Deuxièmement, nous avons réalisé une analyse de la variabilité de l'arc. Pour les deux, le graphique de variabilité a été établi en fonction du rayon, de l'angle et de la paire. Les résultats montrent que les rayons C4 et C5 de l'arc, dans la région V4 du DOE numéro un, étaient les plus défavorables, ce qui pourrait être un facteur clé à l'origine du décalage Vth. Troisièmement, nous avons effectué une analyse de corrélation multivariée. Dans un premier temps, nous avons vérifié si la valeur de l'arc était proportionnelle à l'ordre de la vague. Les résultats ont confirmé une nouvelle corrélation entre la valeur de l'arc et l'ordre de la plage de vagues. Ensuite, nous avons effectué une analyse de corrélation multivariée. Dans la condition numéro un, la non-uniformité du radial de l'arc contribue le plus à la saturation globale.
D'après l'analyse de la valeur de l'arc ci-dessus, nous résumons le modèle de champ de décalage V de la condition de base. Nous proposons un traitement par dépôt intrinsèque ou méta, puis par bille, jusqu'au traitement post-méta-dépôt.
Premièrement, la perte de rendement en condition de base est attribuée à la valeur de l'arc. Globalement, la vision standard était la pire, en particulier aux ratios C4 et C5. Même le post-traitement concernant la condition numéro un du DOE conduit à un écart type que nous proposons pour les ratios C4 et C5. Même le post-traitement concernant la condition numéro un du DOE conduit à un écart type que nous proposons pour les ratios C4 et C5. En raison de la dégradation de Vth. Enfin, nous utilisons du matériel et une recette CIP, donc le problème du faible rendement. En conclusion, dans ce sujet, l'analyse JMP des variables adoptées pour identifier la corrélation d'une valeur de taureau et de stress avec Vth. Trois types de métriques non uniformes de modèle ont été utilisés dans JMP pour l'analyse de taureau et de stress, notamment radiale, planaire ou angulaire et le surcentre sont non uniformes. Les données brutes de taureau et de stress ont été transformées en une statistique disruptive. Définie de manière à définir des critères non uniformes, une analyse inférieure est effectuée, incluant les éco-variantes, la distribution normale et les modèles de violation indépendants. Effectuer une analyse de graphique de variabilité, basée sur le radial, l'angle et la paire.
J'ai utilisé cette technique d'exploration de données et d'analyse de corrélation multivariée pour identifier la cause profonde du problème. Enfin, je tiens à remercier chaleureusement mes mentors, Charles Chen et Yang Jiayi, pour leur précieux accompagnement. Merci également à mon responsable, Hank Qian, ainsi qu'à Tony Lu et Kang Jian pour leur soutien tout au long de ce programme.
Merci à l'équipe MDP PSE d'Applied Materials China West pour son excellent soutien. Ma présentation est maintenant terminée. Merci de votre attention.
