Auteur
Don Kent, ingénieur produit senior, IM Flash Technologies dkent
Dans la fabrication de semi-conducteurs en grande série, certaines plaquettes sont classées chaque semaine comme à faible rendement. Ces plaquettes présentent souvent des signatures spatiales distinctes. De même, de nombreuses opportunités d'amélioration du rendement sont liées aux plaquettes présentant des signatures spatiales subtiles. Dans les deux cas, les schémas spatiaux offrent des pistes d'amélioration du processus. Les efforts d'analyse et de classification de ces signatures spatiales portent généralement leurs fruits ; cependant, ces efforts sont les plus longs et les plus sujets à interprétation. Un script de classification des schémas spatiaux des plaquettes a été créé en JSL. Les statistiques spatiales et l'apprentissage automatique ont été combinés à des techniques d'analyse de données de grande dimension dans une application de clustering adaptatif et de visualisation des plaquettes. La solution JSL utilise plusieurs plateformes de JMP, notamment PCA et Clustering, et utilise le générateur de graphes pour visualiser les clusters spatiaux obtenus en référençant des fichiers de mappage de plaquettes personnalisés. Ce module complémentaire, déployé sur le réseau IM Flash, permet aux ingénieurs et techniciens de classer rapidement les plaquettes en groupes similaires en fonction de leurs signatures spatiales. Cela permet une détermination plus rapide des causes profondes en fournissant une mesure fiable pour l'exploration de données qui est plus rapide et plus précise que les méthodes de notation manuelles.
