原因分析
ジョージア・Z・モーガン、上級統計学者、退職
原因分析とは、単一または複数の異常の原因要因を調査、分析し、最終的に特定するために使用されるタスクに適用される一般的な用語です。高度な機械学習手法やその他のデータ マイニング ツールにより、データ分析にかかる時間と労力が削減されました。
データの準備、つまりデータを取得して情報に変換する手順には、ドメインの専門知識が必要です。複雑な製造プロセスの根本原因を突き止めるには、ドメインの専門家がさまざまな機能組織から集まり、データもさまざまなソースから取得される可能性があります。
私の経験は他の人にも共有されています:
「多くの場合、データはさまざまなシステムに保存されており、アクセスしてデータマイニングや機械学習に使用できるデータセットに変換する必要があります。…
これには、多くの場合、大量のデータの集約と変換が必要です。分析用の単一の分析ベース テーブルが集約されると、ライフ サイクルの他の側面が作用します。データで実験する必要があるため、準備段階も非常に反復的であり、アナリストはさまざまな種類のデータを試して、最も正確な予測結果を取得します。」
(na)、(nd)、データマイニング A から Z。2017年 7 月 31 日に SAS の Web サイトhttps://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/data-mining-from-az-104937.pdfから取得。
「私が何度も指摘してきたように、データのマイニングと質問への回答の間には大きな違いがあります。任意のデータセットは現実の特定の一面を垣間見せてくれますが、すべての存在の全体を完璧かつ包括的かつ偏りなく見ることができるデータセットは 1 つもありません。つまり、データの分析に関しては、統計学の博士号を持っていることよりも、見ているデータについて理解していることの方が多くの点ではるかに重要なのです。”
Leetaru, K. (2016 年 6 月 12 日) 「データ サイエンスにドメイン エキスパートがもっと必要な理由」 。2017年 7 月 31 日に Forbes の Web サイトから取得https://www.forbes.com/sites/kalevleetaru/2016/06/12/why-we-need-more-domain-experts-in-the-data-sciences/#14ee761e3b50
私の経験では、次のようになります。
- ほとんどのデータの反復には時間がかかります。
- 参加はほとんどの場合オフラインで行われるため、各反復ごとに別の会議が必要になります。言い換えれば、
- 機敏ではありません!
このプレゼンテーションには 2 つの目標があります。主な目標は、JMP Virtual Join が、テーブルを結合する際に根本原因分析チームの機敏性を高めるのにどのように役立つかを示すことです。2 番目の目標は、提示する原因分析の代替案を集めることです。この例は、私が実際に見た問題を説明するものではなく、問題が発生する可能性があるいくつかの経験に基づく架空のものです。また、すべてのデータはシミュレートされています。この例は半導体 (IC) 製造から引用していますが、この問題はどの加工工場でも、あるいは医薬品研究でも発生する可能性があります。
データと異常のコンテキストを提供するために IC 製造の側面について簡単に概説した後、仮想結合についての詳細と分析を行います。ここで紹介する例は、添付の論文に記載されている 2 つの例のうちの 1 つであることに注意してください。
キーワード:異常、 RCA (根本原因分析)、データ マイニング ツール、半導体製造、JMP® 仮想結合、JSL、再入可能プロセス、IC (集積回路)、FEOL (フロント エンド オブ ライン)、BEOL (バック エンド オブ ライン)、EOL (エンド オブ ライン、通常は歩留まりとパフォーマンスのテストおよびダイの準備)、PM (予防保守)。
背景
集積回路（IC）は、酸化、注入、異なる導電性とバリア（非導電性）特性を持つフィルムとスパッタリング金属の堆積、パターン形成、平坦化、そしてもちろん洗浄と測定という多数の処理ステップから作られます。それは裸のドープされたシリコンウェーハ[1]から始まり、ウェーハごとに複数のダイ（IC）で終わります。ウェーハあたりのダイの最大数は、ウェーハサイズ（直径）とダイサイズによって異なります[2]。図1（L）を参照してください。
図1(R)は、5層のCuメタル相互接続BEOLを備えたチップの非常に小さなセグメントを示す漫画です。[3] アーキテクチャ、メタルの厚さ、レイアウト、場合によってはレシピが各Cu層ごとに異なる場合がありますが、通常は同じ工場エリア（ファブベイ）で同じツールを使用して処理されます。
図 1 ( L ) ノッチ付きの平坦で完全に処理されたウェーハを備えた 25 枚のベアシリコン ウェーハのキャリア ( R ) 5 層 Cu 相互接続 BEOL の IC グラフィック。
FEOL と BEOL はセグメント化されています。微量の Cu でも酸化物を通して急速に拡散し、欠陥を生じてゲート酸化物の品質を低下させます。
図2は、FEOL [4]の考えられるファブ（工場）レイアウトを示しています。同じタイプと機能の処理装置がベイに配置されています。それらのレイアウトは、バルク化学物質の供給、排気、および排水への配管に合わせて最適化されています。自動材料処理システム（AMHS）と呼ばれるオーバーヘッドレールシステムは、ファブロットをあるステーションから次のステーションに運ぶか、ツールが利用可能になるまでリモートストッカーに一時的に保管します。標準レイアウトはなく、各半導体企業には独自の工場計画グループがあります。工場のキューのほとんどは再入可能です。たとえば、ベイ7と9の4つのツールは、7つの異なるクリーニングステップを実行する場合があります。工場のフローと装置の使用状況に関する知識は、根本原因の分析に不可欠です。この例では、1つのツールがファブロットに最大7回影響を与える可能性があり、一部のファブロットはその装置で処理されたことがない可能性があります。
半導体製造について詳しく知るには、参考文献[7]を参照するか、ビデオやその他の情報源をWebで検索してください。
図 2 FEOL プロセスに適したファブレイアウト。 
処理シーケンス、ステップ間の時間、特定のツールで処理された時期、および取り扱いは、異常、つまり IC の品質に影響する問題を引き起こす重要な要因となる可能性があります。各シリコン ウェーハには、ウェーハ番号がシリコンに刻まれています。各ウェーハをその起源まで追跡できる業界標準があります。約 20 年前から、ファブ (工場) の処理装置とハンドラーには RFID リーダーが搭載されています。製造システムは、ウェーハがツールに出入りする正確な時間などを取得します。提示された (および添付された) シミュレーション データでは、単純な番号付けシステムを使用しています。これはファブ データのレプリカではありませんが、この例に必要な特性を提供します。
仮想参加
A 仮想参加:
- メイン テーブルを複数の補助テーブルに物理的に結合せずにリンクできるようにします。
- リンク参照(メイン テーブル) とリンク ID (補助テーブル) の 2 つの列プロパティを設定する必要があります。
- 参照された (リンクされた) データ テーブルの列は、メイン テーブルにグループ化された変数として表示されます。
- これらの列は、数式、グラフ、分析、および表コマンドで使用できます。
- UI から作成でき、JSL を使用して作成および管理できます。
図 3 (L) は、7 つの結合されたテーブルを示しています。これらのテーブルは、固有のウェハ番号 (Wafernum) によって結合されています。リンク参照は、リンクされている場合は青い影付きのキーとして表示され、リンクされていない場合は灰色で表示されます。そのテーブルの列を参照するには、開示アイコンをクリックします。
図3 （左） EOL歩留まり/パフォーマンス/異常データと7つのオペレーションの設備データを仮想的に結合、 （男性）リンクID付きM1補助テーブルパネル、 （右）テーブルメニュー、参照データのマージ、
図 3 (M) は、これらのテーブルの 1 つ (M1、最初の Cu レイヤー) のテーブル パネルを示しています。リンク ID はゴールド キーです。リンク参照とリンク ID は同じデータ型である必要があります。リンク ID値は一意でなければならず、重複した値があってはなりません。JSL を使用する場合、または別のセッションでテーブルを再リンクできるようにするには、テーブルをディスクに保存する必要があります。次のリストは、仮想結合のいくつかの特性を示しています。図 3(R) は、選択したテーブル リンクのセットをいつでもマージできることを示しています。マージするリンク参照を選択するか、リンクされたすべての列に対して [なし] を選択し、メイン テーブル メニューから [マージ] を選択します。メイン テーブルにマージするのは簡単です。
注意事項
- パスでは大文字と小文字が区別されますが、補助 jmp データ テーブルがメイン データ テーブルと同じディレクトリにある場合は、パス名は必要ありません。(チームが複数の異なるオペレーティング システムを混在させて作業する場合は、posix 構文 c:/temp/ を使用します)。
- ファブデータの場合、一般的なリンクはロット、ウェーハ ID、ダイ (行、列) などです。RCA チームは標準について合意し、各エリアの代表者はデータを所有し、リンク IDを作成して準備する必要があります。これにより、RCA 会議と並行してデータを修正でき、準備ができたら簡単にリンクできます。
- リンクには DB 名を使用しないでください。リンクされた各テーブルには、一意のリンク参照と対応するリンク ID が必要です。リンクには関数を使用します。データの更新が容易になり、リンク値も更新されます。(各 Wafernum.M列は DB 列 Wafernum の列式を使用します。
このより単純な構文は機能するようです。
: 名前 ( 「ツール[ウェハ番号.M1] " )つまり、 : 名前 ( " 列名 [リンクID]" )
- 特に、リンクが後で別のファイルに使用される可能性がある場合は、リンクを解除するのではなく、補助テーブルを閉じます。
推奨：
アドインまたはスクリプトを作成して、リンクを自動的に作成し、確立されたリンク ファイルを開きます。
バーチャル参加のメリット:
- 列名の管理図 4 は、リンクされた 7 つのテーブルのうち 3 つを示しています。これらのテーブルにはそれぞれ同じ列名があります。すべての JMP 結合では、同じ名前の列に対してソース テーブルに関する情報が追加されますが、名前はソース テーブル名であり、長くて複雑になることがよくあります。仮想参加の場合は、リンク参照名とリンク ID名を設定します。冗長性の低い構文を使用すると、名前の管理が簡単になり、リンクやスクリプトで読みやすくなります。
- 並行して作業するM5 の原因分析チームのメンバーが、データに問題があると述べたとします。M5 データ テーブルを閉じて、チームに作業を続行させ、準備ができたら、修正されたテーブルを開き、メイン テーブル列 Wafernum.M5 を右クリックして[リンク参照]を選択して再リンクします。ファイルのリストが表示されるので、M5 ファイルを選択します。
図4 3つのオペレーションのファブ装置データ、同じ列名
シミュレーション例 - 断続的に故障する EOL M3 抵抗
根絶するのが難しい原因の 1 つは汚染の問題です。特に、汚染が定期メンテナンス (PM) で除去され、使用とともに消失する場合 (修理可能) や条件付きである場合はなおさらです。この異常を示すために、7 層金属スパッタ用の BEOL 半導体製造工場のシミュレーションが作成されました。
疫学、薬物研究、食品および薬物の加工では、同様の異常がある程度頻繁に発生する可能性があります。
SRHO は金属抵抗の品質指標です。調査を M3 ループだけに限定した場合でも、SRHO の増加の潜在的な原因は数多くあります。ラインが狭すぎると抵抗が増加します。ラインに亀裂があったり、その他の欠陥や金属汚染があると、金属の導電性特性に影響する可能性があります。図 5 にその影響を示します。上のグラフは、休日シャットダウン前の数週間のベースライン材料を表しています。下のグラフは、休日後の材料を表しています。いくつかのロットの M3 抵抗の EOL インジケーターが断続的に SPC に不合格となり、制御不能な状態になっているため、ウェーハを廃棄する必要があります。異常なロットは少数でしたが、その後はまったく見られなくなりました。その後、「最終的なルール」が発動します。小さな信号が最終的に大きな信号になります。ラインの最後には不良ロットが大量に現れます。
図5 M3.SRHO （テ）ベースラインロット平均 ( B ) 休日後ロット平均とM3スパッタツールの比較
原因分析の質問
- 異常ツールは特定のものですか?
- プロセスは一貫していて、同じ化学物質が使用されていますか?
- 断続的な性質を考えると、これはツールの状態に関連している可能性がありますか?
- これは、プロセスのシーケンス、キュー時間、あるステップから別のステップまでの時間などに関係している可能性があります。
例外を除き、M1-M7 スパッタのみが FIFO キューでシミュレートされました。フル ロットは 25 枚のウェーハ、ハーフ ロットは 12 枚のウェーハ、クイック ターン ロットは 6 枚のウェーハです。FIFO の例外は、6 枚のウェーハ ロットが優先されることです。シミュレーションにリアリティを持たせるために、「その他の」プロセス ステップのランダム スループット時間を使用して、M1 と M2 などの間の再入可能時間を変化させました。これらのその他の処理時間は、固定セットアップ時間、ウェーハ数と優先順位に基づく処理時間、およびランダム キュー時間に基づいています。実際のデータを使用した実際の原因分析では、ループ内の各ツールとキューを調査する必要があります。複雑さを制限し、方法に焦点を当てるために、スパッタ ツールのみがシミュレートされました。また、この論文では、インラインの重要な寸法データではライン サイズに変化が見られなかったという説明が使用されています。ラインの破損やひび割れを排除するために、通常はストリップ バックまたはインライン ビジュアルがレビューされます。何も見つからなかったため、金属自体に焦点が当てられています。
質問 1 に答えるために、ツール別の発生率の比較を確認します。ほとんどの場合、これはモジュールによって一度に 1 つのツールがレビューされ、最初の RCA チーム ミーティングでレビューされます。または、機能選択機能を備えたデータ マイニング ツールを、複数のステップからの列を含む大規模なテーブルに適用することもできます。単一のモノリシック ファイルの代わりに、図 3 (L) に示すような仮想的にリンクされたメイン テーブルを使用できます。
質問 2、話を続けますと、バルク システムの化学検査では何も見つかりません。すべてのツールは同じシステムに接続されています。この時点で、異常データはインライン モニター データ、ツール センサー データのテーブルにリンクされ、分析される可能性があります。
話が進むにつれて、エンジニアはシャットダウンの数週間前に、M5 のレシピ、化学混合物が変更され、堆積が M5 の地形 (構造) にさらに適合するようになったと述べています。実装前の特性評価には、数枚の M5 ウェーハとそれに続く数枚の M1 ウェーハが含まれ、他の層についても繰り返し実施されました。すべての結果は基準値内でした。
RCA チーム チェアは、ツールの状態に関する質問 3 に答えるために、M3 と M5 の両方のウェーハ数の分析を求めます。エンジニアの最初のファイルにはウェーハ数の合計のみが含まれていたとします。テーブルを閉じて、エンジニアに M3 より前に実行された M5 ウェーハの累計数の列を追加してもらいます。データが変更されたら、新しいファイルを開いてリンクします。図 6 は、異なるファイル、異なる反復を異常データにリンクできることを示しています。
図 6 M3 ツール PMCounters にリンクされたホリデー EOL 後の M3 異常データ
図 7 - 休日後の M3.SRHO とツール別の PM_WFRCOUNT (ここでは SPUTT02 のみを表示)
図 7 は、SPUTT02 の M3.SRHO データとウェーハ数の Fit Y by X プロットで、ウェーハ数が少ない場合と多い場合に障害が発生したことを示しています。シミュレーションでは、ウェーハ 500 枚ごとに SPC をスケジュールし、ウェーハ 5,000 枚、つまりチャンバーあたり約 2,500 枚のウェーハごとに PM を実行します。ロット全体で枯渇効果が見られるようです (ウェーハごとに減少)。また、このシミュレーションの性質上、休日明けの早い時期には、ウェーハ 6 枚のクイック ターン ロットが多くありました。
実装前の特性評価では、M5 ウェハを数枚実行しただけでは効果が見られなかったことを考えると、これは蓄積によるものか、それともシーケンスによるものでしょうか (つまり、質問 4)。
過去の分析では、次のステップにイベント分析を使用しました。
- すべてのツール イベントのテーブルを作成します。(スパッタリング装置の MES データ)
- 10 個以上のラグを表す列を作成します。これはツールで行う方が簡単です。手順は次のとおりです: ツールでサブセット化します。ラグを作成するスクリプトを作成します (lagit.jsl を参照)。ツール ファイルを結合します。
- この潜在的なツール状態の異常は M3 にのみ影響すると思われるため、M3 操作データを選択します。つまり、M3 行のみを使用します。ファイル M3 Last 20.jmp を参照してください。リンク ID Wafernum.M3 を作成します。
- このファイルを開き、異常データから Wafernum.M3 列を右クリックして、リンク参照を選択します。ツリー法 (パーティション) と特徴選択を使用してパターンを見つけます。
イベントのシーケンスは、文字列で動作する JMP 関数 Lag( :col, n ) を使用すると、かなり迅速に実行できます。この場合、ツールが以前に実行したツール履歴が作成されます。
図 8ツール イベントのラグを含むテーブル M3 Last 20.jmp 構造の抜粋
図9 M3.SRHO ロット平均と過去 20 回のツール イベントのパーティション
図 8 はテーブル構造のスニペットを示し、図 9 はパーティション履歴を示します。ラグ 1、2、3 が順番に選択され、そのたびにイベント M5LotMoveIn で分割されます。図 8 には、シーケンスを簡素化するための数式列が表示されています。これはコード化されたイベントの連結であり、0 = PM、5 = M5、その他のすべてのイベントは 1 です。図 10 は、RCA 管理更新について示されたグラフです。
図10 M3SRHOロット処理効果のプレゼンテーショングラフ
コメント
- シミュレーションにより意図した効果が達成されました。
- このタイプの異常の標準的なモデリングは、飽和、PM、および枯渇が組み込まれているため困難です。
- シーケンスと特定の効果を探すことが私の BKM です (でした)。
- 直前に M5 が実行されたすべての M3 ロットを検索します。
- ベースラインとの差を計算します。効果をウェハー数と比較します。
- ウェーハの枯渇効果を調査します。
- 現在、信頼性シーケンスを研究しており、これらの方法を標準化するための提案を探しています。
- 論文には、さらに詳しい情報と別の原因分析例が記載されています。添付のデータ フォルダーには、シミュレーションとモデル化された効果に関する readme.txt ファイルが含まれています。リンクされたデータ ファイルには、グラフとパーティションを再作成するためのスクリプトが添付されています。
仮想結合により、俊敏なデータ更新と再構築が可能になり、特に RCA に役立ちます。
参考文献
[1] 図1(L) ベアシリコンウェーハ、(na)、(nd)、シリコンウェーハ。2017年7月31日取得、TechInstroウェブサイト、 https://www.techinstro.com/silicon-wafer/
[2] 図1 (L) 、(na)、2013年4月9日、ダイ・パー・ウェーハ式および(無料)計算機。2017年7月31日取得、anysiliconウェブサイト、 http://anysilicon.com/die-per-wafer-formula-free-calculators/
[3] 図1(R) (na)、(nd)、バックエンドオブライン。2017年7月31日にWikipedia、フリー百科事典、ウェブサイト、 https://en.wikipedia.org/wiki/Back_end_of_lineから取得。
[4] 図2、유광재、2015年1月20日、 Optimal Fab SDM LAB、KAIST Industrial & Systems Engineering 、図2。プロセスタイプ間の材料フローに基づいた最適なFABレイアウト設計。2017年7月31日取得、http: //sdm.kaist.ac.kr/wordpress/korean/%EC%9C%A0%EA%B4%91%EC%9E%AC/、http 
/sdm.k aist.ac.kr/wordpress/korean/wp-content/uploads/sites/2/2015/01/YGJ_2.png。
[5] Leetaru, K. (2016年6月12日) 「データサイエンスにもっとドメイン専門家が必要な理由」 。 2017年7月31日Forbesウェブサイトより取得https://www.forbes.com/sites/kalevleetaru/2016/06/12/why-we-need-more-domain-experts-in-the-data-sciences/#14ee761e3b50
[6] (na)、(nd)、データマイニングAからZ。 2017年7月31日取得、SASウェブサイトhttps://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/data-mining-from-az-104937.pdf
[7] 半導体製造についてさらに詳しく知るための他のウェブサイト
https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-06-09/how-intel-makes-a-chip
https://www.youtube.com/watch?v=vmAyXWvLHeI (FOUP ロードムービー)
https://www.youtube.com/watch?v=4Q_n4vdyZzc (TSMC の半導体技術、2011 年)
