En la industria de los semiconductores, la no uniformidad dentro de la oblea (WIW-NU) ha sido el indicador más crítico para cuantificar el rendimiento de las películas. Las obleas producidas deben cumplir con las propiedades de película deseadas de manera homogénea. Nos enfrentamos a un gran desafío para mejorar la optimización del proceso debido a la falta de métricas WIW-NU inteligentes.
La métrica WIW-NU básica solo proporciona el mapa de la oblea y estadísticas básicas (por ejemplo, media, desviación estándar y rango), lo que impide identificar la causa raíz. Existe una creciente demanda de una métrica WIW-NU más inteligente para acortar los ciclos de ajuste del proceso.
JMP se utiliza para desglosar las variaciones totales de WIW-NU en cuatro modos de falla del proceso: radial, angular, descentrado y atípico. Se implementó la siguiente metodología:
- Transformar los datos brutos para crear las estadísticas descriptivas deseadas.
- Defina los criterios de WIW-NU.
- Realizar pruebas de medias de hipótesis, pruebas de normalidad y modos de violación de la normalidad.
- Realizar GRR y Cpk/Ppk (la oblea es el subgrupo racional).
- Establecer I-MR por fase (oblea), Xbar-R para capturar variaciones especiales.
- Utilice técnicas modernas de minería de datos para extraer información valiosa sobre WIW-NU.
- Desarrollar modelos predictivos para guiar el ajuste del proceso de filmación.
Este proyecto JMP WIW-NU ha mejorado significativamente la eficiencia de la optimización de procesos y ha acortado el tiempo del ciclo de desarrollo de procesos. Estamos implementando estos métodos en todas las organizaciones internas para mejorar el rendimiento general y potenciar la ventaja competitiva.
