Методы и средства повышения эффективности контроля качества микросхем в процессе производства

• Автор: Королев, Александр Алексеевич
• Шифр специальности: 05.11.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 178 с. : ил.

* Глава 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ВЫБОРОЧНОГО КОНТРОЛЯ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ КРИСТАЛЛОВ ИМС

1.1. Применение статистических методов для контроля

и управления качеством кристаллов

1.2. Анализ граничного метода контроля

1.3. Применение оперативных характеристик для контроля качества

1.4. Методы сокращения размерности факторного пространства

1.5. Методы статистического моделирования ТП по

ретроспективным данным выборочного контроля

1.5.1. Предпосылки пассивного эксперимента

д 1.5.2. Модифицированный метод случайного баланса при

пассивном эксперименте (ММСБП)

^ 1.5.3. Метод наименьших квадратов с предварительной
ортогонализацией факторов (МНКО)
1.6. Задача повышения эффективности контроля по выборкам
малого объема
Выводы
Глава 2. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОЦЕНОК
ПАРАМЕТРОВ ВЫБОРОК МАЛОГО ОБЪЕМА
2.1. Метод точечных распределений
2.2. Вывод экспресс-формулы дисперсий выборок при групповых ТП
„ 2.3. Метод упорядочения дисперсий
2.4. Расслоенный эксперимент с учетом метода упорядочения
• дисперсий
Выводы
Глава 3. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОНТРОЛЯ ПО
ВЫБОРКАМ МАЛОГО ОБЪЁМА
3.1.Граничный метод
3.2. Методы оперативных характеристик
3.3. Критерий оценки эффективности контроля
Выводы
Глава 4. ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ВЫБОРОЧНОГО КОНТРОЛЯ ПАРАМЕТРОВ ИЗДЕЛИЯ В ПРОЦЕССЕ ЕГО ИЗГОТОВЛЕНИЯ
^ 4.1 .Сокращение списка контролепригодных параметров
4.1.1. Последовательность работ по созданию оптимальной
системы выборочного контроля

• 4.1.2. Первичное выделение списка контролепригодных
параметров кристаллов 533 и 555 серий
4.1.3. первичное выделение списка контролепригодных параметров
изделия
ф 4.1.4. Первичное выделение списка контролепригодных
параметров изделия КА1515ХМ1
4.2. Нахождение математических моделей технологических
процессов (производственные примеры)
4.2.1. Математические модели 533 и 555 серий
4.2.2. Математические модели производства кристаллов изделия

4.2.3. Математическая модель производства кристаллов изделия КА15115ХМ1
4.3. Оптимизация выборочного контроля
Выводы
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Ф ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1 Программа для расчета параметров выборки малого
объема
Приложение 2 Программа идентификации экспериментального
распределения с теоретическим законом
Приложение 3 Программа определения закона распределения
Приложение 4 Программа создания очищенной таблицы исходных
экспериментальных данных
ф Приложение 5 Программа преобразования таблиц исходных
данных
• Приложение 6 Данные статистического эксперимента
Приложение 7 Акты внедрения результатов диссертационной
работы

Пои массовом производстве продукции методами групповой технологии при длительном цикле и неизбежном дрейфе условий всегда есть потери - брак. Величина этого брака напрямую зависит от сложности технологического процесса (ТП), иерархии обработки партий изделий, качества (точности выводов) выборочного контроля и качества управления ТП, которое на него опирается. Особенно остро вопросы повышения эффективности производства (повышения процента выхода годных изделий, увеличение периода стабильной работы ТП без переналадки и т.п.) стоят в микросхемотехническом производстве при изготовлении кристаллов интегральных микросхем. Ко всем общим причинам появления брака добавляются специфические: трех- (или четырех-) уровневая иерархия групповой обработки тираж-партия-пластина-кристалл; тестовая структура выборочного контроля качества (по измерениям в 5 или 10 тестовых ячейках технолог вынужден судить о качестве 400-5000 рабочих кристаллов); большое количество (несколько сотен) влияющих на качество кристаллов производственных факторов и внутренних взаимосвязей параметров изделий, некоторые из которых достаточно случайным образом выбраны в качестве контролируемых и одновременно отбраковочных. Другими словами, помимо объективных причин понижения процента выхода годных (ПВГ) изделий существуют субъективные причины несовершенства выборочных методов и решающих правил контроля, а также необъективный выбор контролируемых параметров изделия как по количеству, так и по номенклатуре. Поэтому разработка эффективных методов и решающих правил автоматизированного контроля и статистической обработки контрольно-измерительной информации по выборкам малого объема, объективный выбор минимального списка контролируемых параметров с одновременным объективным выбором границ и нормы (допустимого технологического разброса), способствующих в комплексе повышению эффективности производства является актуальной задачей.
Из плана эксперимента можно извлечь дополнительную информацию о влиянии парных взаимодействий, которые иногда могут быть больше влияния каждого фактора в отдельности. С этой целью в план эксперимента включаются столбцы парных взаимодействий, каждая координата которых получается простым перемножением кодов координат исходных факторов. Проверка парных взаимодействий на значимость ничем не отличается от соответствующей процедуры для каждого из основных факторов. Рассматривать взаимодействия более высокого порядка (тройные, четверные и т.д.) не имеет смысла, так как их влияние на входную величину заведомо меньше шумового фона.
Таким образом, оценки коэффициентов значимых факторов и их парных взаимодействий составят модель вида (1.27), которую необходимо проверить на адекватность с помощью отношения Фишера
Дисперсию адекватности можно подсчитать по формуле (1.34), а диспер
Алгоритм процедуры обработки приведен на рисунке 1.6. Следует отметить, что при расчетах ММСБП величины У, соответствующие Хк = 0, пропускаются. Это приводит к некоторой потере информации, однако не сказывается на конечной цели - получении адекватной математической модели исследуемого объекта.
Все вышесказанное относится к классическому случаю, когда выходная величина распределена по нормальному закону. Однако в условиях пассивного
(1.33)
сию эксперимента Л’2{Г} заменит средневзвешенная дисперсия
(1.34)

а её число степеней свободы уад =YJmj ~