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机器学习革新半导体製程管理

固德科技报|机器学习革新半导体製程管理

#AI

#机器学习

#半导体

Posted On : 04 Dec. 2023
当机台的手臂发生异常时,可能会对製程产生多种影响,例如,製程可能需要停止或暂停,这会导致生产效率下降。停机时间越长,损失就越大。

半导体製程中的PVD与CVD的差别

薄膜沉积的目的是在晶圆上增加导电特性,常见的方法有PVD及CVD两种,都有其优势和特定的应用领域。在半导体製程中,这两种技术可能会被结合使用,以实现不同层次和属性的薄膜需求。

PVD是一种通过物理手段将材料转换为蒸气,然后在晶圆表面沉积成薄膜的技术。这涉及将材料加热到高温,使其转换成蒸气,然后在晶圆表面冷凝形成薄膜。PVD过程不涉及化学反应,主要是物理过程。而CVD是一种通过化学反应在晶圆表面生成薄膜的技术。在CVD中,气相前体(通常是气体或挥发性液体)在表面上进行化学反应,生成固体薄膜。CVD可以提供更高的薄膜均匀性和複杂的薄膜成分。

#薄膜沉积 #半导体 #PVD #CVD

PHYSICAL VAPOR DEPOSITION
CHEMICAL VAPOR DEPOSITION

沉积过程:PVD通常包括蒸镀、溅镀、离子佈植等方法。这些方法通常在真空环境中进行,以确保有效的材料转换和薄膜的沉积。而CVD过程中,气相前体透过化学气相反应如:热电浆、光等进行转化,生成固体薄膜。这通常涉及在高温下进行,并使用化学气体进行反应,使固体产物在晶圆表面沉积。

应用方面: PVD通常用于金属或合金的沉积,例如铜、铝、钛等,以及一些陶瓷材料。应用范围包括金属导体、反应层和装饰性薄膜。而CVD更适用于沉积復杂的化合物薄膜,包括氧化物、氮化物、碳化物等。这使得CVD在製造非金属材料的薄膜时更具优势,例如绝缘体、光学膜和半导体製程中的绝缘层。

CVD PVD机台手臂对于製程的重要性

PVD及CVD机台通常包含多个部分,其中手臂是一个重要的组成部分。手臂主要用于将晶圆移动到不同的位置,以进行不同步骤的薄膜沉积。

当机台的手臂发生异常时,可能会对製程产生多种影响,例如,製程可能需要停止或暂停,这会导致生产效率下降。停机时间越长,损失就越大,手臂的异常也可能导致薄膜均匀沉积不一致,使得每个晶圆的处理结果不同。此外,手臂的异常也可能影响到製程的安全性,可能会对操作人员和设备造成潜在的安全风险。因此,使用者必须掌握机台状态,以确保设备高度的可靠性和稳定性才能让製程顺利运行。

如何监测CVD PVD机台手臂?

VMS-ML机器学习智能监控系统能够将CVD、PVD机台动态讯号与机械学习动作可视化,系统藉由学习机械动作并量测除了能够得知机台作动中稳定性差异,利用数据趋势可以说明机台的稳定度标准,还能够作为维修后的效益确认出机前的验证。运用机器学习的技术,学习正确的製程流程规范,搭配製程特性的感测器,将微小的讯号一网打尽。

量测 1. VHP-PVD-NSK

机型:VHP-PVD-NSK

机型:VHP-PVD-NSK

VHP-PVD-NSK作动讯号学习规范

VHP-PVD-NSK 作动讯号学习规范

量测异常结果:X1轴与X2轴运行颤振

量测异常结果:X1轴与X2轴运行颤振

量测异常结果:X2轴启动收回突波异常

量测异常结果:X2轴启动收回突波异常

量测 2. VHP-Producer-NSK

机型:VHP-Producer-NSK

机型:VHP-Producer-NSK

VHP-Producer-NSK作动讯号学习规范

VVHP-Producer-NSK作动讯号学习规范

量测异常结果:X轴前伸后收磨损

量测异常结果:X轴前伸后收磨损

量测异常结果:TH轴启动异常

量测异常结果:TH轴启动异常

维修前后效益趋势比较

维修前后效益趋势比较

维修确认:藉由VMS-ML机械学习量测在维修前以相似度75%作为门槛得知稳定性差异跳动,维修后相似度变化皆在75%以上稳定趋势作为出机标准。

出机前验证:维修后烧机测试趋势线产出可以向客户说明我们机台是稳定的,如有不稳定也可以由图形趋势呈现被判为FAIL机台。

固德能为传统封装、先进封装、CoWos、3D Fabric製程技术等,规划合适的设备监测製程品质解决方案,欢迎与我们联络。

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