转移技能越来越难

在高级节点上开发芯片的复杂性不断上升，每个新节点上几乎永远都有新的工程挑战，这使得参与其中的每个人都更难在越来越多的相互关联的技术中保持一致的技能水平。

结果是，工程师被迫专业化，但当他们与其他具有不同专业的工程师一起工作时，他们经常不知道差距在哪里。不是每个人都说同一种语言(有时是字面上的)，并且在一个流程节点上的技能可能与另一个过程节点明显不同。这使得错误在每个层面上都有可能出现，增加了重新旋转的次数和总成本，降低了收益率，并延长了上市时间。

《半导体工程》在过去三个月里进行了20多次采访，涉及半导体生态系统的各个方面。许多受访者不想谈论归因，因为产量和错误率，以及这些错误的原因，被认为是竞争性信息。但几乎所有人都同意，对于每个新节点来说，共享知识的能力在变得更加重要的同时，也变得越来越成问题。

技术转移一直是公司头疼的问题。不过，在过去，这通常是一个要求工程师和科学家进行复习课程的问题，以及关于什么是新的或变化的简报。在28nm以下，对于半导体供应链的几乎每个环节来说，这都变成了一个更加严重的问题。

美光人力开发工程主管吉姆•乔兹维亚克(Jim Jozwiak)表示:“最艰巨的挑战是越来越复杂。”“10年前，大多数工程师可以在5小时的(更新/复习)课程中接受培训。现在是10多个小时，几个月后内容就过时了。这使得提供培训变得更加困难，因为专业知识掌握在大量工程师手中。很少有人拥有所有的专业知识。所以你需要接触几十个人，然后传播这些知识。但让人们离开10到12个小时，然后在一年后让这些信息过时，这是不现实的。这也使得保持培训文件的时效性变得更加困难，因为它们经常会被修改。”

大局
从设计到制造，技术转移横跨半导体供应链的各个方面，但每个新节点的问题都更严重。关于交叉培训嵌入式软件和硬件团队以及模拟和数字工程师的必要性已经有了很多讨论。其中一些已经实现自动化，一些则由大型芯片制造商内部的多学科团队领导管理，他们了解多个团队面临的挑战。

但在高级节点，这变得更加困难，因为下一个节点不仅仅是另一个收缩。技术正在发生重大变化。28纳米工艺的芯片与16/14纳米工艺的芯片有很大的不同。但是10/7纳米工艺和16/14纳米工艺可能也有很大的不同，尽管它们都使用finFETs某种形式的多模式．有新材料，新工艺，不同的光刻挑战，以及所需的工具和材料的转变。

公司自动化软件解决方案技术营销经理塞利姆•纳哈斯(Selim Nahas)表示:“问题变成了你如何管理流程并确保质量，因为处于这中间的是人。应用材料．“晶圆厂会推动质量倡议，但随后他们会想，他们如何在每周的评审中受到打击。这是因为很难掌握所有的部分。有大量的数据，但都是不相关的。如果你看看故障检测，SPC(统计过程控制)工具对生产晶圆进行测量，然后进行电气测试，但这些系统都是不同的。”

纳哈斯说，假设人们在不同的系统和数据集之间共享相同的知识，但事实往往并非如此。“这意味着，在5nm和3nm工艺上，你无法用我们今天拥有的技术做到这一点。在28nm及以下已经有了一个模糊的源，这是非常重要的。刀具匹配、故障检测和在线SPC都是不同的。每当你经历一个事件，它就会在更多的物质中传播，所以损害可能会更大。”

图1:识别问题。资料来源:应用材料

这也有实际的美元成本。(见下图2)

图2:实际成本。资料来源:应用材料

高级节点的新问题
在这些问题之上，制造端团队的培训正变得越来越节点化。因此，晶圆代工厂没有尝试重新培训在16/14纳米工艺上工作的团队，而是在下一个节点上用完全不同的团队取代他们。从减少停机时间的角度来看，这是有道理的，但它使接受过不同流程培训的工程师更难沟通。因此，当它们被扔到某个未来节点时，它们可能对其他人所知道的有假设，但实际上它们错过了过渡步骤。

这也是大型芯片制造商在每个工艺节点上都开发芯片的原因之一，尽管他们不一定会将这些芯片推向市场。每个节点上的知识是如此不同，因此至少理解这些变化是很重要的。但在代工方面，这种培训更难证明是合理的，因为它可能会降低产量，并在竞争激烈的市场领域提高成本。

在28nm之前，这不是什么问题，因为工艺与以前的节点没有太大不同。设计层面主要考虑的是功率，电迁移还有楼层规划，在制造层面上是关于优化动力和性能的过程。在20nm及以下，光刻技术碰壁了，检查开始遇到问题，双模式引入了finfet来控制电流泄漏，动态功率成为了一个问题。在10/7nm时，一些层将需要四重图案，在16/14nm时短暂喘息后泄漏电流返回。此外，还有一些新技术，如气隙技术，以及即将出现的钌和钴等新材料。即使是最基本的晶体管结构也在被重新考虑，尽管具体何时会改变gate-all-around场效应晶体管仍在争论中。

英特尔首席技术官大卫•弗里德(David Fried)表示:“7nm开发团队完全是新人，他们没有从16/14nm技术中吸取教训。Coventor．“现在的问题是，每出现一代新技术，就会有50项惊天动地的创新。所以对于高价商品，它们都将走向3D。一直往下。当我们从0.25微米移动到0.18微米时，有一些变化。现在几乎有无限的数量，但如果你不跟踪它们，你可能会在测试中失去一个产品。”

目前还不清楚行业整合对这一趋势是有利还是有害。例如，转向7纳米技术的公司数量低于转向28纳米技术的公司数量。这有几个原因。首先，设计芯片的公司越来越少。其次，越来越多的公司都在等着弄清楚他们是想缩小功能还是使用高级功能包装计划，例如扇出或2.5 d，不同的材料如FD-SOI，或者两种或两种以上的组合。

弗里德说:“目前有四家公司在研究7nm技术，团队规模庞大。”“不过，绝大多数人一次只做一个节点，所以在10nm工艺上学到的经验并不一定会被转移。培训则更为复杂。对于新员工，你需要表现出‘我们是这样做的’。’这是我们首先要做的事情之一，一款能够实现这一目标的应用程序。”

在5nm处，当量子效应开始进入画面时，事情会变得更加复杂。设计团队和晶圆代工厂将不得不开始考虑量子问题，而不仅仅是处理电气问题。根据多家公司的早期报告，电子在这个节点上的表现非常不同，这成为了一个明显的问题。

不同的策略
不过，要应对这些变化的规模和速度，企业内部需要从根本上转变思维方式。

该公司高级市场开发经理Michael Ford表示:“生产操作人员经过培训，可以一遍又一遍地跟踪一系列事件导师图形”英勇。“在一家公司，如果你能通过他们给你的测试，你实际上没有得到一份工作，因为他们想要的是某种心态。更现代的方法是运营商做出更灵活的决策。但要做到这一点，你需要更高水平的操作员，而工程师的技能往往更具体，所以灵活性又消失了。”

至少就目前而言，解决方案是将更多操作自动化。但这也导致了底层操作人员的流离失所，并需要对那些留下来的人进行更多的培训。即使经过了这样的训练，差异还是会出现，尤其是随着复杂性的增加。

应用材料公司的纳哈斯说:“我们关注的是人为错误和人为可变性。”“关于差异性，问题是人与人之间的差异在多大程度上取决于人与人之间的差异。在实验室里，你有非常独特的指纹，这可以让你确定人们行为方式的原因。但我们发现，如果你解决了这个问题，三个月内你就会看到变异率下降5%。这意味着建立一个指导环境，解决具体问题。一个好的起点是你的供应商的质量管理。如果你给晶圆厂一块饼干，你怎么知道它是好的?它有多好?”

他说，这在先进的封装中变得尤为重要，在那里，讨论需要远远超出已知的好模具。它需要跨公司，这个问题在并购中也会出现。“如果你打算把不同的公司结合在一起，如果你没有建立这样的标准，你会面临巨大的风险。质量方面可能有所欠缺。一个糟糕的事件就能杀死你，你招揽新客户的能力可能会在一个季度内消失。”

这些质量问题在几年前就开始出现在有关先进封装的讨论中，特别是在异构集成方面。当时的重点是当两个好的模具放在一起，而组合的系统不再工作时会发生什么。但问题远不止于此。它包含了人，方法还有未知因素，在每个设计中都会出现。

日月光科技高级技术顾问兼研究员William Chen表示:“这是一个非常重要的技能问题。”“当我们刚开始推广活动时，有来自另一家公司的技术转让。他们宣称他们已经准备好进行生产，我们将进行生产。结果是痛苦的一年零两个月。这是一个准备问题。这只是问题的一部分。另一个是试图理解这个过程。有些人认为，‘这就是做事的方法。其他人必须学会如何去做。我们很多人认为过程是经验主义，而不是一门学科。”

陈指出，大学里没有教授很多必要的知识。“这是关于理解材料，以及材料背后的物理和化学。关键是你需要付出更多的关注和更多的宽容，因为这不仅仅是关于工艺参数。如果一个东西是由一家公司生产的，而工具是由另一家公司生产的，你如何转移它?”

这些问题会影响2.5 d和单片3 d还有架构。

“有很多交叉依赖和学习曲线，”Mike Gianfagna说eSilicon．“这是一个标准化盛行的新业务，但目前还没有3D堆栈的标准规范。我们需要一个可互换的规格。您还需要一个总承包商，他可以指导分包商实现目标并负责集成。无论谁能做到这一点，都需要具备技术深度，并对自己的作品充满信心。所以至少对于设计的初始版本，你真的需要主题专家。你需要最好的人DFT信号完整性和电源完整性。当它从前沿走向主流时，你需要一种可重复和可靠的方式来转移这些技能。你不可能在每个芯片上都有最好的专家。你需要发展培训，这需要一个良好、复杂的专家系统，这样其他人就可以在不拿起电话的情况下利用专业知识。”

它还需要一些非常好的老师，因为不是所有这些都可以自动化。

美光科技的Jozwiak表示:“第一个挑战是找到合适的人，而对于这类职位来说，找到合适的技能组合越来越难。”“你把工程概念教给从博士到副学士的广大受众。然后，您需要非常可靠的业务规则，这些规则不是100%的当前资源。你需要每季度更新一次，或者至少每六个月更新一次，你必须在培训课程中诚实地对待这一点。随着时间的推移，许多细节会发生变化。节点到节点是一个挑战，但在同一节点内也是如此——尤其是在研发部门，节点可能会随着时间的推移而发生重大变化。”

衡量结果也不简单。这种训练没有明确的数值。它会随着时间的推移而发挥作用。如果企业成功了，产量和质量就会提高。但我们永远不清楚，要多快才能察觉到这一点，用什么标准来衡量。这使得在组织中推销这些概念非常困难，特别是在没有组织最高层明确支持的情况下。产量和质量是可以衡量的，实现这两个目标是显而易见的。但如何在这两方面都取得明显的改善，比看起来要难得多。

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