Bei der rasanten Entwicklung neuer Leistungselektroniktechnologien ist die Definition und Validierung robuster Prozessfenster für wichtige Fertigungsmodule von entscheidender Bedeutung –aber zeitaufwändig. Traditionelle experimentelle Lernzyklen können die Projektlaufzeiten erheblich verlängern.
Diese Präsentation stellt einen innovativen Ansatz vor, der TCAD-Simulationsdaten mit der hochmodernen Bayes'schen Optimierungsplattform von JMP kombiniert, um den optimalen Arbeitspunkt für eine neue Generation von Leistungs-MOSFETs effizient zu ermitteln –Minimierung des Bedarfs an umfangreichen On-Silicon-Lernzyklen.
Durch die Verwendung eines auf TCAD-Simulationen basierenden Gaußprozessmodells und den Einsatz des Design Space Profilers von JMP untersuchten wir umfassend die Antwortflächen im gesamten Faktorraum, um die spezifikationskonformen Bereiche für alle kritischen Leistungsparameter zu identifizieren. Diese datenbasierte Strategie diente als Grundlage für die Planung des ersten physikalischen Experiments mithilfe des Custom Designers von JMP und gewährleistete so einen fokussierten und effizienten Versuchsablauf.
Sobald elektrische Testdaten verfügbar sind, werden diese integriert, um das Vorhersagemodell zu verfeinern und zu validieren, seine Genauigkeit zu verbessern und eine schnellere und intelligentere Entscheidungsfindung bei der Entwicklung von Technologieplattformen zu ermöglichen.
Diese Arbeit unterstreicht das Potenzial der Kombination von fortschrittlicher Simulation mit den flexiblen Analysefunktionen von JMP, um Innovationen zu beschleunigen und Entwicklungsrisiken in der Halbleiterfertigung zu reduzieren.
