半導体業界において、ウェハ内不均一性（WIW-NU）は、膜性能を定量化する上で最も重要な指標となっています。製造されたウェハは、所望の膜特性を均一に満たす必要があります。しかし、スマートなWIW-NU指標が不足しているため、プロセス調整の改善は大きな課題となっています。
従来のWIW-NU指標では、ウェハマップと基本的な統計情報（平均値、標準偏差、範囲など）しか得られず、真の根本原因を特定することはできません。プロセス調整サイクルを短縮するために、より高度なWIW-NU指標を確立する必要性が高まっています。
JMPは、WIW-NUの変動全体を、半径方向、角度方向、中心ずれ、外れ値という4つのプロセス障害モードに分類するために使用されます。以下の方法論が採用されました。
- 生データを変換して、必要な記述統計を作成します。
- WIW-NUの基準を定義する。
- 仮説検定、正規性検定、および正規性違反検定を実施する。
- GRRとCpk/Ppkを実施する（ウェハは合理的なサブグループ化である）。
- 位相（ウェハ）ごとのI-MR、およびXbar-Rを確立して、特殊な変動を捉えます。
- 最新のデータマイニングを活用して、WIW-NUに関する知見を抽出する。
- フィルムプロセス調整を導くための予測モデルを構築する。
このJMP WIW-NUプロジェクトは、プロセスチューニングの効率を大幅に向上させ、プロセス開発サイクル時間を短縮しました。私たちは、これらの手法を社内の全組織に普及させ、全体的なパフォーマンスの向上と競争優位性の強化を図っています。
