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半导体外延工艺的良率提升

多轴器在半导体产业中，良率分析一直是个热门话题。几十亿的资金投资在晶圆制造的设备上，迅速的投资收益对半导体厂商来说是非常关键的。加速良率学习并提高良率是一项重要的竞争优势。若想要维持一定的生产力，至少不能增加浪费在寻找制造问题和改正制造问题的时间。将良率提高 10%，就可以替企业一年省下数亿的资金。以试验设计DOE为代表的统计分析技术是实现良率提升的重要手段，在Intel、National Semiconductor等技术领先型企业中得到了广泛的应用。

例如，某全球知名的半导体公司上海厂在某产品的外延沉积的工艺处理中，OOC Rate（失控率）极高，平均水平仅为30%左右，导致生产周期拖长，严重影响了该厂的生产能力，对月产3000片的要求造成极大威胁；而且增加了额外的生产成本，严重影响公司的既定利润目标的实现。因此，该厂领导下决心建立专案小组来解决多年来一直没有解决的顽症，改进这方面的工作。

晶圆制备中的外延基本工艺流程如图一所示，根据对OOC Rate的初步分析发现，缺陷主要来源于RS（表面电阻阻值）、RS UNIF（表面电阻均匀性）、THK（厚度）和THK UNIF（厚度均匀性）四大拔罐器类型。再深入研究下去，发现影响这四大缺陷类型的潜在原因有很多，诸如Big etc从Victrex公司接手后h、Wrong Wafer、MFC usage、液压万能实验机滚珠丝杠是利用滚珠运动,启动力矩小,不会出现滑动运动等爬行现象,能实现精确的微进给Slit purge等等，通过在半导体等行业中最为流行的质量管理软件JMP以鱼骨图的形式得到如图二所示的定性分析结果。

虽然我们丝杆如果有间隙的话将来做出的实验数据可以根据工程技术中的已有经验排除一些次要的原因，明确一些重要因子的设置。但是实在无法对H2 main（即Main Flow）、H2 split（即Slit Purge）和MDOP3（即Dope增压器 Gas Flow）这三个关键因子做出明确的设定。怎么办？还是借助JMP软件中最具特色的Custom Design定制设计来做个DOE试验设计吧。

由图三可知，从十几次有代表性的试验结果中，不仅可以精确地量化这三个关键因子对RS、RS UNIF、THK和THK UNIF的影响程度，而且可以根据其宜昌内在的模型公式，确认当H2 main=22.1、H2 split=3、MDOP3=150时，总体不良率是最低的。

根据以上定性和定量的分析，我们重新设置工艺的区域范围，确定了Process Recipe，从最近两个月的实际运行结果来看，先前的DOE分析结论完全正确，OOC Rate从30%以上显著下降到10%以下（如图四所示），达到了预期的设计目标。由此带来的可喜效果是平均每个工作日增加产能21.4片，节省5.6 test wafer/day。经财务部门审核确定，如果按去年的生产任务量计算，可节约成本高达美金1,625,824元！

这一质量改进项目的成功实施，突破性地解决了该厂生产部门多年来无法解决的迫切问题，开辟了一条分析与解决复杂问题的新思路与新方法的道路。更重要的是，在当前半导体行业低迷的经济形势下具有凿空拓荒的重大意义，如何提高企业的核心竞争力？如何在低廉的售价下依然确保持续的盈利能力？答案可能会有很多，但基于强大而友好的JMP统计分析软件的高级良率提升方案肯定是其中不可或缺的内容之一。(end)