皆さん、こんにちは。Jiaping Shenです。Applied Materialsのプロセスサポートエンジニアです。Applied Materialsは、マテリアルエンジニアリングソリューションのリーダーであり、世界中のほぼすべての新しいチップと先進的なディスプレイを製造しています。
アプライド マテリアルズには、エンジニアがJMPに基づいてエンジニアリングの課題を解決するための社内JMPプログラムがあります。本日は、JMPプログラムのメンバーとして、JMPを用いてシリコン二酸化膜厚のゲージ再現性と繰り返し精度分析を行い、キュータイム管理と測定能力評価に役立てている方法についてお話ししたいと思います。
ウェーハ製造において、プロセスエンジニアは製品の品質を確保するために、計測ツールを用いて各層を監視しています。測定結果が正確でない場合、品質問題につながる可能性があります。では、測定結果はどのように影響を受けるのでしょうか？あるツールで部品の厚さを複数回測定し、そのばらつきが大きい場合、ツールの再現性は悪いと言えます。また、別のツールで同じ部品を再度測定した場合、2つのツール間の差は大きくなります。つまり、再現性が悪いということです。
ゲージの繰り返し精度と再現性に関する分析はGRR分析と呼ばれます。本プロジェクトでは、二酸化ケイ素の厚さを例に、測定能力の評価方法を紹介します。他のGRRプロジェクトとは異なり、測定キュー時間レベルを用いて再現性を紹介します。
フロー分析の概要は以下のとおりです。収集したデータに基づいてGRRパフォーマンスを評価し、根本原因分析を実施して更なる改善の余地があるかどうかを確認します。その後、現在の処理可能性について検討し、将来の可能性を探ります。
二酸化ケイ素の厚さは、ウェハ上の15枚のクーポンから収集されました。各クーポンは、二酸化ケイ素生成後0時間、3時間、6時間後に4回測定されました。
最終的に、JMP、MSA設計プラットフォームに基づいて180個のデータポイントを取得しました。厚さの仕様は97～103オングストロームです。GRR性能については、P/T比、P/TV比、P/V比、P/M比の4つの成功基準を設定しました。
4つの基準のうち、分子は精度であり、これは繰り返し精度と再現精度による変動から算出されます。このプロジェクトでは、許容範囲は6であり、P/T比を成功基準として使用します。
GRR性能はどうでしょうか？最初のモデルでは、P/T比が8で10%未満です。これは測定能力が良好であることを意味します。一方、P/TV比は31%で30%を超えています。これは測定能力が悪いことを意味します。なぜでしょうか？これは、部品範囲が狭すぎるため、P/TV比を信頼できないためです。P/T比を信頼する必要があるため、測定能力が良好であることがわかります。
部品と待ち時間の相互作用はどうでしょうか？交差GRRモデルによれば、相互作用は許容範囲のわずか0.2%を占め、無視できるほど小さいです。現在の能力では、部品が仕様範囲内にあるかどうかの判断を誤る可能性はどの程度ありますか？良品が誤って不合格になるリスクはアルファリスクと呼ばれます。アルファリスクが高くなると、生産コストが増加します。
不良品が誤って受け入れられるリスクはベータリスクと呼ばれます。ベータリスクが高いほど、顧客にリスクをもたらします。生産中、目標値に達した部品はアルファリスクとベータリスクがゼロです。仕様限界に近い良品はベータリスクが高く、仕様限界に近い不良品はベータリスクが高くなります。
プロジェクトのアルファリスクとベータリスクはどうでしょうか？どちらもゼロです。これは信頼できるでしょうか？いいえ、これはすべての部品が仕様範囲内にあるためです。これは実際の生産とは全く異なります。したがって、計算されたリスクを信頼することはできません。次回は、90%が仕様範囲内に均一に分布する部品を意図的に選び、実際の生産をシミュレートする必要があります。
現在の測定機能は良好ですが、今後改善の余地はありますか？Xbar-Sチャートを用いて、繰り返し性と再現性からGRRの根本原因を分析します。
上の再現性チャートでは、X軸には3つのキュー時間レベルにおける15個の部品が含まれています。Y軸は標準化であり、各完全な繰り返しの再現性を表しています。全体的に、標準化は非常に安定しています。これがキュー時間効果の再現性です。紫色の線は各キュー時間レベルにおける平均標準化であり、傾向は見られません。
各部品の標準化はどうですか？ ウェーハ中央部では標準化が低く、エッジ部では標準化が高くなっているのがわかります。これはウェーハエッジ部の応力が高いことが原因と考えられます。繰り返し精度は非常に安定しています。再現性はどうですか？ ほとんどの部品は測定範囲外ですが、計測ツールを使えば部品を区別できます。
紫色の線は、平均厚さが6時間まで0.2オングストローム増加したことを示していますが、これは仕様許容範囲の6オングストロームをはるかに下回っています。したがって、長期的な劣化リスクは低いと言えます。M字型の曲線こそが、私たちが目指す最高の[聞き取り不能 00:07:27]均一性です。3つのM字型曲線を重ね合わせると平行になるため、キュータイムの相互作用はほとんど見られません。
繰り返し精度は依然として安定しており、当社の仕様許容範囲と比較しても再現性は良好です。ただし、自然酸化による短期的な劣化リスクを評価するため、1回目と4回目の繰り返し試験間のt検定を実施しました。
この差は統計的に有意ですが、仕様許容範囲と比較すると実用的ではありません。4回の繰り返し試験における部品の測定値の劣化はほとんど懸念されず、分散分析クロスGRRモデルは安全です。
前のスライドでは測定能力についてお話しました。工程能力はどうでしょうか？工程能力（Cp）は、ICCとP/T比によって計算されます。この場合のICCは0.9、P/T比は8.88%です。最終的なCpは2を超えており、緑色の領域に収まっています。これは、工程能力、測定能力、そして6時間以内に安定していることを意味します。
しかし、ICCはサンプルの選択に大きく依存するため、P/T比に比べて信頼性が低くなります。そのため、調整を行う場合は、まずICCを固定し、P/T比を水平方向に動かすのが適切です。ICCを固定し、P/T比を0.08から0.16に動かすと、緑色の境界に到達します。この場合、規格限界は6から3.35に引き下げられます。
その他のリスクについてはどうでしょうか？許容範囲を100%から30%に引き下げた際のP/T比、アルファリスク、ベータリスクを示す3つのグラフがあります。許容範囲を引き下げるにつれて、P/T比は29.6%に上昇し、かろうじて許容範囲内となりました。アルファリスクは依然として5%未満です。許容範囲を40%引き下げると、ベータリスクは10%を超えます。3つの基準に基づいて、許容範囲を3から3.6に引き下げ、P/T比を50%前後に維持することができます。
このグラフは、様々なシナリオにおいて、プロセスと測定能力を反復的かつ継続的に改善していく方法をまとめたものです。Cpが2を超える場合、P/Tは0.3未満となり、薄緑色の星印で示されています。改善に向けて、Cpが1.33になるまで仕様を厳格化することを検討する必要があります。
Cpが1.33未満の場合、P/Tは0.3未満となり、青い星印で示されます。工程の部品間能力を向上させ、Cpが2になるまでICCを下げる必要があります。
Cpが1.3未満でP/Tが0.3を超える場合（オレンジ色の星印で表示）、GRRパフォーマンスを最適化してP/T比を30%未満に下げ、同時にCpも改善することを検討する必要があります。このようにして、様々なケースにおいて測定やプロセスの改善を判断できます。このようにして、様々なキュー時間レベルに基づいてGRR分析を実施します。ご清聴ありがとうございました。
