Questo articolo si concentra su un prodotto MOSFET trattato con deposizione metallica. A causa dell'incurvamento delle proprietà del film metallico o della variazione del valore di stress, si può verificare uno spostamento della tensione di soglia (Vth), che causa una perdita di rendimento del dispositivo. Sono stati eseguiti test DOE per identificare il processo di trattamento post-deposizione metallica sullo spostamento Vth: DOE #1 (condizione di base), #2, #3, #4. Il risultato Vth ha mostrato: DOE #1 Vth era NG, altre suddivisioni OK. Perché Vth era NG della condizione di base del DOE #1?
È stato adottato il software di analisi JMP per identificare la correlazione tra il valore di arco e di stress e Vth. Sono stati utilizzati tre tipi di metriche di non uniformità del pattern in JMP per l'analisi di arco e stress: non uniformità radiale/planare o angolare/decentrata. I dati grezzi di arco e stress sono stati trasformati in una statistica descrittiva. Definire i criteri WIW-NU. Condurre un'analisi ANOVA che includa varianza uguale/distribuzione normale/modalità di violazione indipendenti. Eseguire un'analisi del grafico di variabilità basata su raggio, angolo e differenza di coppia. Utilizzare l'analisi di correlazione multivariata di data mining per esplorare la causa principale del problema.
La bassa resa delle condizioni di base del DOE #1 è stata attribuita al valore dell'arco; la deviazione standard complessiva è stata la peggiore, in particolare quella radiale C4/C5. Un post-trattamento non uniforme rispetto alle condizioni del DOE #1 ha peggiorato la deviazione standard dell'arco del wafer radiale C4/C5, causando il degrado del V-esimo. Il problema della bassa resa è stato risolto tramite hardware e ricetta CIP.
Ciao a tutti. Mi chiamo Shin Changjun. Sono un Process Support Engineer presso Applied Materials China, West Kong. Charles Chen è il mio co-relatore. Oggi, il nostro argomento è l'implementazione annuale di un prodotto MOSFET basata sull'analisi non uniforme JMP WIW. Questo articolo si concentra su un prodotto MOSFET trattato con deposizione metallica a causa della variazione del film metallico o del valore di stress, che può indurre uno spostamento di Vth, che ha causato una perdita di rendimento del dispositivo. Sono stati eseguiti test DOE per identificare il processo di trattamento post-deposizione metallica sullo spostamento di Vth, inclusi DOE numero uno, condizioni di base, numero due, numero tre e numero quattro. I risultati di Vth hanno mostrato DOE numero uno, condizioni di base, Vth era NG e le altre suddivisioni erano corrette. Perché Vth era NG dopo DOE numero uno, condizioni di base? Successivamente, è stato utilizzato un software di analisi JMP per identificare la correlazione tra un arco e un valore di stress con Vth. Innanzitutto, la trasformazione dei dati JMP. Sono stati utilizzati tre tipi di parametri di non uniformità dell'imballaggio: non uniformità radiale, non uniformità planare o angolare e non uniformità decentrata.
Successivamente, per il DOE relativo allo stress e al valore dell'arco sono stati trasformati in una statistica descrittiva. Il risultato mostra che il valore dell'arco, variabile non uniforme, DOE numero uno, era la condizione di base peggiore, il che potrebbe essere correlato allo spostamento di V.
Successivamente, ci concentriamo principalmente sull'analisi del valore dell'arco. In primo luogo, abbiamo eseguito un'analisi ANOVA dell'arco per la regione radiale. 6 radio, da zero a C5 del DOE VAPR numero uno, la linea di base è diversa l'una dall'altra, secondo l'analisi ANOVA. Inoltre, con questa varianza uguale, distribuzione normale e indipendenza, i tre indici corrispondono ai criteri ANOVA. In secondo luogo, abbiamo eseguito l'analisi del grafico di variabilità dell'arco. Per entrambi, il grafico di variabilità è stato condotto in base a raggio, angolare e coppia. Il risultato mostra che la regione radiale dell'arco C4 e C5, la regione di un DOE V4 numero uno, in base alla condizione era la peggiore, il che potrebbe essere un fattore chiave causato dallo spostamento V. In terzo luogo, abbiamo eseguito un'analisi di correlazione multivariata tramite data mining. Inizialmente, abbiamo verificato se il valore dell'arco fosse proporzionale all'ordine delle onde. Il risultato mostra che il valore dell'arco è proporzionale all'ordine delle onde. Questo ha confermato una nuova correlazione con l'ordine delle onde. Quindi abbiamo eseguito il data mining. L'analisi di correlazione multivariata tramite data mining ha confermato. Stavamo facendo il punto numero uno, la condizione, la non uniformità radiale dell'arco contribuisce maggiormente alla saturazione complessiva.
Sulla base dell'analisi del valore dell'arco di cui sopra, riassumiamo le condizioni di base del modello di campo di spostamento V. Proponiamo un trattamento di deposizione intrinseca o meta e poi di deposizione a palla post-metta.
Primo passo, la perdita di resa delle condizioni di base è attribuita al valore dell'arco. Nel complesso, la visione standard è stata la peggiore, soprattutto con rapporti C4 e C5. Anche il post-trattamento relativo alla condizione DOE numero uno porta a una deviazione standard di 1,5 volte, che proponiamo un rapporto C4 e C5. Anche il post-trattamento relativo alla condizione DOE numero uno porta a una deviazione standard di 1,5 volte, che proponiamo un rapporto C4 e C5. A causa della degradazione del Vth. Infine, utilizziamo hardware e ricette CIP, quindi il problema della bassa resa. In conclusione, in questo argomento, l'analisi JMP delle variabili adottate per identificare la correlazione di un valore di toro e di stress con il Vth. Tre tipi di metriche non uniformi sono state utilizzate in JMP per l'analisi di toro e stress, tra cui radiale, planare o angolare, e l'over-center non è uniforme. I dati grezzi di toro e stress sono stati trasformati in una statistica dirompente. Definito in modo per criteri non uniformi, conduce un'analisi inferiore, includendo eco-varianti, distribuzione normale e modelli di violazione indipendenti. Eseguire l'analisi del grafico di variabilità, in base a radiale, angolo e coppia.
Utilizzate questa analisi di correlazione multivariata per esplorare la causa principale del problema. Infine, un sentito ringraziamento al mio mentore Charles Chen e a Yang Jiayi per il loro supporto. Grazie al mio manager, Hank Qian, Tony Lu e Kang Jian per il supporto in questo programma.
Grazie al team PSE di Applied Materials China West MDP per il grande supporto. Questo è tutto per la mia presentazione. Grazie per l'ascolto.
