Räumliche Musterklassifizierung von Halbleiterwafern mit JSLAutor
Don Kent, Leitender Produktingenieur, IM Flash Technologies dkent
In der Halbleiter-Großserienfertigung werden wöchentlich einige Wafer als produktionsschwach eingestuft. Diese Wafer weisen oft ausgeprägte räumliche Signaturen auf. Ebenso hängen viele Möglichkeiten zur Ertragssteigerung mit Wafern mit subtilen räumlichen Signaturen zusammen. In beiden Fällen liefern die räumlichen Muster Hinweise zur Prozessoptimierung. Die Überprüfung und Klassifizierung dieser räumlichen Signaturen ist in der Regel erfolgversprechend; sie ist jedoch zeitaufwändig und lässt am meisten Interpretationsspielraum. Mithilfe von JSL wurde ein Skript zur Klassifizierung räumlicher Wafermuster erstellt. Räumliche Statistik und maschinelles Lernen wurden mit hochdimensionalen Datenanalysetechniken in einer adaptiven Clustering- und Wafervisualisierungsanwendung kombiniert. Die JSL-Lösung nutzt mehrere Plattformen von JMP, darunter PCA und Clustering, und visualisiert die resultierenden räumlichen Cluster mithilfe des Graph Builders unter Bezugnahme auf benutzerdefinierte Wafer-Map-Dateien. Dieses im IM Flash Network bereitgestellte Add-In ermöglicht Ingenieuren und Technikern die schnelle Klassifizierung von Wafern in ähnliche Gruppen anhand ihrer räumlichen Signaturen. Dies ermöglicht eine schnellere Ursachenermittlung durch Bereitstellung einer zuverlässigen Metrik für Data Mining, die schneller und genauer ist als manuelle Bewertungsmethoden.
