开车向预测分析与动态参数测试

参数检验的基础在半导体制造它的实用性决定正确,晶片捏造。铸造厂使用参数测试结果来验证晶片可以交付给客户。IDMs的测试确定晶圆可以发送排序。通常插入到半导体制造流在晶圆在预处理和post-metal阶段(如图1),参数检验历来是用来检查两个晶体管制造和金属层互连,提供输入统计过程控制(SPC)的工具。

图1:在生产流程、参数测试通常是插入的预处理和post-metallization,上面用蓝色表示。

测量数据产生的参数测试评估和进入数据库,生成一个报告一个工程师审查。如果一个异常突出,工程师然后订单很多被称为重新测试。这个过程通常需要一到两天,增加长度和制造周期的成本。

动态参数测试(DPT),另一方面,会删除这个评论/重新测试循环通过触发立即采取行动对异常数据点的测量,基于用户的预先确定的参数。这一行动发生瞬间,而晶片仍在测试,不需要重新编程。从本质上讲,DPT阐述了程控技术来建立这些触发器、自动化过程,以前,需要人工干预。

DPT司机

主驱动实现DPT技术是越来越严格的限制由萎缩的过程节点。今天,7和5 nm设备发展(和第一个2海里过程最近宣布)。这意味着制造尖端芯片组成数以十亿计的晶体管,其功能由只是少量的硅分子。单独地测试数以十亿美元计的晶体管是不切实际的,捕获统计参数检验至关重要,揭示过程如何去帮助预测电路会有怎样的表现。设备变得越来越小,越来越具有挑战性的捕获足够的统计产生有意义的结果,因此更大的体积参数测试的被应用在晶片过程质量的评估。

DPT time-to-problem-solving加速,因此,上市时间,通过启用参数测试系统立刻启动数据探索基于客户定义的编程。通过提供一个深入了解的参数偏差,它允许用户程序的详细特征关键设备,根据实时数据和执行自定义测试流或其他用户定义的标准。如前所述,它增加了自动化工程函数——在本质上,创建虚拟工程技术人员可以立即分析和调试意想不到的结果,或优化测试流程测试人员利用率。

一种方法DPT

传统参数检验看历史数据查看发生了什么(描述性分析)。今天,这个过程是进化来获取额外的数据,让我们明白为什么它的发生(诊断分析)。展望未来,数据将与未来的测试结果,使我们能够预测会发生什么(预测分析)。预测分析,行业的一个关键目标4.0,可以纠正措施前生产流程,以及更快提取偏差的潜在根源。因此,通过开始连接所有制造步骤如图1所示,我们可以帮助晶圆厂和铸造厂开始收获下游的好处。

我们的目标是不仅能够理解如何在功能测试电路将产生,但也预测其可靠性时,在最终的应用程序使用。例如,拥有移动电话的失败是令人沮丧,但如果不能当你在你的车,你需要GPS,或出现紧急情况,你不能打电话求助,结果可能是灾难性的。

效果显著的动态参数测试(DPT)软件的数据分析增强V93000 SMU8参数测试系统,建立在从PDF PDF Exensio软件解决方案。在一起,效果显著和PDF的解决方案已经建立了一个集中的解决方案参数检验项目人类决定和行动为测试人员添加实时情报细胞参数检验。用户实现DPT立即申请修改测试,测试算法和死亡地图拓扑结构,使他们能够获得更大的洞察力意想不到的结果的原因和改善测试细胞的效率。

图2说明了两个系统一起工作。DPT的解决方案包括修改的V93000 SMU8系统软件和Exensio数据分析平台。解决方法是集成到V93000 SMU8和Exensio服务器管理规则引擎。使用客户创建了规则,软件从测试人员评估传入的数据,决定了任何必要的修改测试流和/或测试算法和通信测试仪,然后执行新的食谱。所有这一切发生的瞬间,在真正的时间。

图2:效果显著V93000动态参数测试(DPT)系统采用PDF Exensio DPT。V93000措施数据,通过事件数据日志(EDL)流,将它发送到Exensio软件,立即评估数据和传输任何适应性行为测试系统运行修改后的配方。

没有预定程序的指令包含在DPT的解决方案。客户定义了规则和模型根据自己的历史数据和制造要求,该系统使用寻找异常并自动触发适当的操作运行测试。触发的系统识别三种基本类型:

• 一个值偏离历史结果;
• 基于历史统计计算结果从晶圆/许多/时间;或
• 基于历史统计趋势结果从晶圆/许多/时间。

的规则定义这些触发器和它们的参数设置通过一个简单的用户界面,使用测试算法已经在客户的测试库,并应用在死的结束位置测试或结束的晶圆测试(参见图3)。

图3:DPT的解决方案可以应用的规则引擎在年底die-location测试或晶圆测试。新修改测试流中的数据自动收集,无需晶片重新加载或工程审查。

现实的例子

系统可以部署的方式只能由客户需求是有限的。作为一个例子,图4显示了一个用例涉及二极管测试,检查正向电压(V_d)所必需的100 na的电流通过二极管。现场测量分布在晶片,作为一个代表性样本的提供了一个良好的迹象整个晶圆的行为。发现一个糟糕的数据点时,系统会自动切换从一个点测扫描测量,增加更多的死亡地点,确定原因是通用加工设备点缺陷或问题。

在图4中,DPT运行标记局外人设备返回一个剖面的结果。如图4 b所示,然后自动触发更深,五点扫描测量的位置错误的二极管,进一步揭示异常值。图4 c浓缩扫描结果,绘制两条平行线扫描来确定什么导致了出现。在这种情况下,边坡显示正常二极管行为,没有设备泄漏。问题是因此决心成为一个问题与坏二极管的饱和电流(I_年代)。

系统的进一步计算表明,我_年代只是修改pn结面积(通过光刻)或掺杂剂密度在阳极或阴极。了解潜在贡献者饱和电流的物理区域和杂质浓度会导致两种不同的潜在根源。工程师可以查看拓扑模式,而在这种情况下,表明,问题是在照相平版印刷的或蚀刻步骤中,可能从一个multi-die十字线曝光。因此,在不到一秒自动附加测试、DPT为工程师提供了一个增广数据集的快速解决问题。

图4:这多部分图展示了一个用例DPT系统运行二极管测试晶片,检查当前的正向电压,以确保100 na,每个客户的参数。一旦异常(a),系统自动从现货转向潜油电泵扫描测量,观察问题的新的地点在该地区(b),然后出了结果图(c),而在这种情况下,表示,问题不是二极管本身,而是其饱和电流的变化,或我_年代。计算系统中运行向工程师提出两种可能的异常的根源:光刻错误,或者在蚀刻掺杂剂的错误。DPT几毫秒内完成了所有这些步骤。

系统可以检测创建几乎任何类型的问题在生产过程中,包括后端探测器测试。在大多数参数检验地板,连续性测试失败,因为失败的探针接触并不少见。当一个连续性测试失败,DPT进行进一步测试,以确定问题实际上是一个缺陷模位置探测针需要清洗或修理。

一次DPT之前确认好死现在失败,它会自动执行一个晶圆探针卡清洁/波兰的一步。然后可以探索一个更广泛的拓扑区域,自动添加死位置来确定连续性问题发生的地方。如果错误是由一个肮脏的探测针,通常情况下,重新测试最后失败的死以及额外死附近将确认问题是固定的。再次,DPT清洗探针,因此节省了时间和金钱在合适的时间,延长它们的使用,防止暂停在制造过程中。

未来:聪明的DPT

如前所述,DPT的终极目标是利用机器学习的过程测量结果真正预测,允许参数检验估计晶片的功能测试产量数天或数周时间才能达到这一步。这种类型的预测,芯片制造商可能改变后续测试计划和纠正过程偏差更早。

再制造流程图看,我们看到,在每个下游步骤数据变得更有价值。如图5所示,参数检验数据集可以被用来预测功能测试产量,未来几天或几周的晶片达到功能探针测试,加快反应时间来处理异常。

图5:使用提要DPT技术向前上游生产过程数据优化下游测试。

DPT的解决方案是制造工具集的一部分,将提供更大的价值已经被收集或从数据可以自动添加到数据集。在未来的版本中,互连芯片厂的数据通过封装测试将提供洞察使用其他工具显著云解决方案组合,加快制造业响应时间。