автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Оптимизация методов контроля основных параметров комплементарных МОП интегральных схем в процессе производства

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. МЕТОДЫ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ ВЫБОРОЧНОГО КОНТРОЛЯ 11 1.1. Применение математико-статистических и информационных методов для контроля и управления качеством изделий.

1.2 Стратификация тиража изделий как метод оценки точности и стабильности технологических операций.

1.3. Определение точности и стабильности технологического процесса по тиражу, партии и пластине.

1.4. Модифицированный метод случайного баланса.

1.5. Метод наименьших квадратов с предварительной ортогонализацией факторов.

1.6. Задача построения эффективного контроля качества изделий.

1.7. Выводы по главе 1.

Глава 2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОНТРОЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗГОТОВЛЕНИЯ КРИСТАЛЛОВ ИМС.

2.1. Построение и первичная обработка таблицы исходных данных.

2.2. Определение максимального списка контролируемых параметров.

2.3. Построение математических моделей технологического процесса.

2.4. Анализ точности и стабильности технологического процесса.

2.5. Выводы по главе 2.

Глава 3. АНАЛИЗ СЕЗОННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА.

3.1. Параметрический анализ динамики процента выхода годных.

3.2. Анализ точности и стабильности технологического процесса по сезонам

3.3. Выявление влияния непараметрических составляющих на средний процент выхода годных изделий.

Глава 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА МОДЕЛЕЙ, ВЫВОДОВ И РЕКОМЕНДАЦИЙ.

4.1. Оргтехмероприятия и корректировка норм контролепригодных параметров.

4.2. Результаты изготовления опытных партий.

4.3. Стратификация некоторых выходных параметров.

4.4. Технико-экономическая оценка полученных результатов.

4.5. Выводы по главе 4.

На современном этапе научно-технического прогресса повышение эффективности производства (повышение процента выхода годных изделий при том же объеме запуска) при соблюдении определенного качества изделий в условиях стабильного технологического процесса (ТП) рассматривается как важнейшая задача национальной экономики. Особенно остро эти вопросы стоят в производстве микросхем, которое всегда отличалось сравнительно низким процентом выхода годных (ПВГ). Повышение ПВГ требует целенаправленного управления технологическим процессом для достижения заданного уровня точности и стабильности работы всех технологических операций, а также однородности параметров выпускаемой продукции. Такое управление возможно на основе математической модели конкретного процесса для конкретного типа изделий, однако нахождению математической модели препятствует ряд особенностей ТП:

1) невозможность провести активный эксперимент в цеховых условиях и воспользоваться хорошо разработанной теорией планирования эксперимента;

2) групповой характер производства с иерархией типа тираж - партия -пластина - кристалл;

3) многофакторность технологического процесса, которая для кристаллов ИМС может достигать сотен наименований;

4) длительность изготовления кристаллов (примерно 90 дней), что может привести к дрейфу технологических условий и многое другое.

Несовершенство управления технологическим процессом связано с необъективным выбором контролируемых параметров, среди которых могут оказаться неинформативные (не влияющие на выходной показатель качества), коррелированные (излишние затраты на уже известную информацию) и т.п. Далеко не все контролируемые параметры должны одновременно являться отбраковочными, хотя по установившейся практике отбраковка продукции происходит на каждой контрольной операции, причем границы нормы контролируемого параметра не всегда обоснованы, отсутствует объективная система выбора информативных контролируемых параметров и метод комплексного анализа взаимосвязей между ними.

Наиболее перспективным решением вопроса о повышении эффективности управления ТП, а, следовательно, и выявлении скрытых резервов производства, является использование математических моделей на базе накопленной за некоторый период времени контрольно-измерительной информации по результатам пооперационного и финишного контроля параметров изделий (так называемый пассивный эксперимент). Поэтому разработка эффективных методов автоматизированного контроля и статистической обработки контрольно-измерительной информации в виде математических моделей по пассивным данным с учетом структурных особенностей изделий и технологического процесса их производства является актуальной задачей.

Целью диссертационной работы является разработка методов повышения эффективности группового иерархического технологического процесса на основе анализа его точности и стабильности, выбора наиболее информативных методов контроля качества изделий и методов их математического моделирования, имеющая важное значение для повышения рентабельности производства и уменьшения себестоимости изделий. На базе повышения процента выхода годных изделий.

Для достижения цели в работе решены следующие задачи:

- определен максимальный список параметров, несущих полную информацию о состоянии технологического процесса;

- выбран и эффективно использован метод математического моделирования по результатам накопленной пассивной контрольно-измерительной информации;

- определен минимальный список параметров, пригодных для качественной отбраковки изделий и управления ТП;

- разработан метод анализа точности и стабильности ТП по избранным контролируемым параметрам;

- проведен анализ сезонной стабильности ТП и выявлены причины ее колебаний;

- выданы комплексные рекомендации по повышению эффективности ТП и сопоставлению с реальными результатами в виде технико-экономического анализа.

Методы исследования базируются на теории математической статистики и теории планирования эксперимента, а также некоторых положений теории вероятностей, теории графов, теории экспертных оценок и математического программирования.

Научная новизна.

1. Предложен способ оценки точности и стабильности как отдельно взячтых технологических операций, так и всего техпроцесса в целом.

2. Доказано, что величина коэффициента точности тиража, меньшая граничной величины, свидетельствует о неточности конкретной технологической операции, причины которой можно установить, опираясь на результаты расслоения дисперсии тиража по ступеням иерархии группового технологического процесса.

3. Проведен анализ существующих математико-статистических методов, пригодных для контроля и управления качеством изделий в цеховых условиях. Наиболее пригодными признаны математические модели выходных показателей качества изделий, полученные на основе контрольно-измерительной

1 и и информации, накопленной за определенный период времени на всех контрольных операциях по всему циклу технологического процесса изготовления этих изделий.

4. Установлено, что наиболее удобным методом моделирования исследуемого процесса по накопленной контрольно-измерительной информации в ходе (пассивного эксперимента) является модифицированный метод случайного баланса (ММСБ), процедура которого основана на приведении таблицы числовых данных к квазиактивному почти ортогональному плану-матрице факторов, оценки коэффициентов регрессии которых рассчитываются с учетом гетероскедастичности данных, т.е. равенства выборочных дисперсий во всех точках факторного пространства.

5. Установлено, что наиболее точным методом моделирования по пассивным данным является метод наименьших квадратов с предварительной ортого-нализацией факторов (МНКО), который, однако, обладает большей трудоемкостью, чем ММСБ, а его эффективность зависит от порядка расположения факторов по степени их значимости.

6. В качестве максимального списка параметров, несущих полную информацию о состоянии ТП, предложен список, в который входят по одному представителю от каждой корреляционной плеяды, на которые могут быть разбиты все исходные контролируемые параметры.

7. В качестве минимального списка параметров, пригодных для отбраковки и для управления технологическим процессом, предложены те из них, которые одновременно входят в максимальный список и в математическую модель.

Практическая ценность:

- установлен перечень (список) некоррелируемых контролируемых параметров, которые несут всю полноту информации о ТП;

- создана математическая модель пригодная для управления ТП;

- составлен список минимального количества контролируемых параметров, по которым следует производить отбраковку изделий;

- получены оценки точности и стабильности как технологического процесса в целом, так и отдельных операций;

- разработаны рекомендации по усовершенствованию ТП.

Реализация и внедрение результатов работы. Работа внедрена на Солнечногорском электромеханическом заводе (СЭМ) и ОАО АНГСТРЕМ (г. Зеленоград).

Апробация результатов работы. Работа в целом и ее отдельные результаты докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях Московской государственной академии приборостроения и информатики (19972000 гг) и на Международной научно-технической конференции «Моделирование электронных приборов и техпроцессов, обеспечение качества, надежности и радиационной стойкости приборов и аппаратуры» (г. Севастополь) 1999 и 2000 гг.

Публикации^ По основным результатам проведенных исследований и разработок опубликовано 6 печатных работ.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы и приложений.

4.5. Выводы по главе 4

1. Для подтверждения проделанного в предыдущих разделах анализа технологического процесса и вытекающих из него выводов и рекомендаций были запущены в работу опытные партии, причем выбран наихудший вариант "ЛЕТО". В качестве предварительных условий работы были проведены орг-техмероприятия (новые биофильтры для очистки воды, ужесточенный контроль за рН воды, температурой и количеством микрочастиц в воздухе и др.), а режимы работы технологического оборудования изменены в соответствии с требуемыми величинами контролируемых параметров, полученными из анализа математических моделей.

2. В результате принятых мер процент дошедших годных пластин увеличился в 1,41 раза, процент годных кристаллов на дошедших пластинах увеличился в 3,36 раз, а, следовательно, процент годных кристаллов к запуску увеличился в 4,74 раза и составил 14 -15 %.

3. Одновременно с повышением выхода годных точность и стабильность техпроцесса увеличилась (в трех случаях из исследованных четырех). При этом главным признаком необходимости исследования причин неоднородности (разброса) величины контролируемого параметра является коэффициент его точности по тиражу К^г, а результаты стратификации становятся инструментом для правильного выбора объекта исследования.

4. Технико-экономическая оценка полученных результатов показала, что на данном этапе совершенствования технологического процесса внедрение рекомендаций как по оргтехмероприятиям, так и по величинам контролируемых параметров может дать экономический эффект около 16 млн. у.д.е. при годовой программе выпуска 200 тыс. изделий или, при фиксированном объеме выпуска, снижение себестоимости более чем в 2 раза.

5. Сугубо организационный переход на методику статистического анализа и регулирования технологического процесса практически не требует дополнительных затрат и дает возможность получить значительный экономический эффект или, при фиксированном заказе, снижение себестоимости единицы продукции за счет более рационального использования результатов производственной деятельности коллектива цеха.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проделанная в диссертации работа по повышению эффективности группового иерархического технологического процесса, имеющая важное значение для повышения рентабельности производства и уменьшения себестоимости продукции на базе повышения процента выхода годных изделий при заданном уровне их качества, может быть оценена с двух точек зрения.

С теоретической точки зрения:

1. Проведен анализ существующих математико-статистических методов, пригодных для контроля и управления качеством изделий в цеховых условиях. Установлено, что основой работы должны служить математические модели выходных показателей качества изделий, опирающиеся на накопленную контрольно-измерительную информацию, полученную в ходе контрольных операций по всему технологическому процессу изготовления этих изделий.

2. Установлено, что наиболее удобным методом моделирования исследуемого технологического процесса по накопленной контрольно-измерительной информации (пассивные данные, пассивный эксперимент) является модифицированный метод случайного баланса (ММСБ), процедура которого основана на приведении таблицы числовых данных с возможной корреляцией факторов к почти ортогональному плану-матрице факторов, переведенных в относительную систему единиц и практически некоррелированных между собой, а оценки коэффициентов регрессии рассчитываются с учетом существующей гетероскедастичности данных разброса дисперсий).

3. Установлено, что наиболее точным методом моделирования по пассивным данным является метод наименьших квадратов с предварительной ор-тогонализацией факторов (МНКО). Метод, однако, обладает большей трудоемкостью, чем ММСБ, а его эффективность зависит от порядка расположения факторов. По этой причине можно рекомендовать использование ММСБ в качестве первичного метода (отсеивание незначимых факторов, установление их весов), а МНКО - для более точного и эффективного управления.

4. Разработаны рекомендации, согласно которым к отбраковочным контрольным параметрам следует относить только те из них, которые входят в математические модели. Именно эти параметры (факторы ТП) могут служить для управления технологическим процессом. Остальные параметры могут контролироваться с информационными целями либо не контролироваться вообще, что открывает путь к уменьшению числа контрольных операций и, следовательно, к дополнительному уменьшению себестоимости изделий повышению процента выхода годных.

5. На основе стратификационного метода анализа частных выходных параметров (расслоенный эксперимент) предложен способ оценки точности и стабильности как отдельно взятых технологических операций, так и всего техпроцесса в целом. Доказано, что величина коэффициента точности тиража, меньшая граничной величины, свидетельствует о неточности конкретной технологической операции, причины которой можно установить, опираясь на результаты расслоения дисперсии тиража изделий по ступеням иерархии группового технологического процесса.

С практической точки зрения:

1. Теоретические исследования проиллюстрированы на примере конкретного технологического процесса производства кристаллов ИМС изделия КА1515ХМ1 на Солнечногорском электромеханическом заводе (СЭМЗ). Построена таблица исходных данных по 37 контролируемым параметрам на материале 299 партий. Проведен корреляционный анализ этой таблицы, на основе которого выбран максимальный список некоррелированных (слабо коррелированных) факторов, которые послужили основой для дальнейшего моделирования.

2. Найдены адекватные математические модели (как ММСБ, так и МНКО) процента выхода годных пластин, среднего процента выхода годных кристаллов на доходящих пластинах и среднего процента выхода годных кристаллов к запуску пластин. На их основе определен минимальный список отбраковочных параметров, который достаточен для управления выходными показателями качества технологического процесса, и сделаны рекомендации по повышению его эффективности.

3. Доказано, что исследуемый технологический процесс является неоднородным, неточным и нестабильным и носит ярко выраженный сезонный характер, который имеет неиерархическую природу. В пределах условных групп "ЛЕТО" и "ЗИМА" технологический процесс является однородным, более точным, но нестабильным, причем причина нестабильности имеет непараметрическую природу.

4. Средний процент выхода годных кристаллов на доходящих пластинах группы "ЗИМА" в 3 раза больше, чем у группы "ЛЕТО". Математические модели раздельных групп указали как параметрическую, так и непараметрическую природу этого явления. Дополнительные исследования позволили разработать ряд оргтехмероприятий, направленных на ликвидацию этого расхождения.

5. Для подтверждения правильности проделанного теоретического анализа и практических рекомендаций были сравнены 3 опытные партии (причем выбран наихудший вариант "ЛЕТО"), которые дали следующие результаты: процент дошедших пластин увеличился в 1,41 раза, процент годных кристаллов на дошедших пластинах увеличился в 3,36 раз, процент годных кристаллов к запуску увеличился в 4,74 раза. Одновременно с этим повысилась точность по тиражу и стабильность части контролируемых параметров.

6. Технико-экономическая оценка полученных результатов показала, что на данном этапе совершенствования технологического процесса внедрение рекомендаций как по оргтехмероприятиям, так и по величинам (нормам) контролируемых параметров может дать значительный экономический эффект или, при фиксированном выпуске, снижение себестоимости более чем в 2 раза.

Ill

1. Контроль функционирования больших систем / Г.П.Шибаков, Е.А. Арте-менко, A.A. Метешкин и др. М.: Машиностроение, 1977. 360 с.

2. Сыпчук П.А., Талалай A.M. Методы статистического анализа при управлении качеством изготовления элементов РЭА. М.: Сов. радио, 1979. - 168 с.

3. Stapper С.Н., Armstrong F.M., Saji К. Integrated Circuit Yield Statistics // Proc. IEEE. 1983. - V. 71. - N 4. - P. 6 - 26.

4. Kaopy И. Японские методы управления качеством: Сокр. пер. с англ. М.: Экономика, 1988. - 215 с.

5. Карпов Л.И., Литвинов В.Г., Яворский В.А. Инженерные методы оценки и контроля качества в серийном производстве. М.: Изд-во стандартов, 1984.-216 с.

6. Никифорова Э.В. Исследование и разработка тестовых элементов для контроля технологии БИС и оптимизация их конструктивно-технологических параметров: Автореф. дис. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. М.; 1985. -16 с.

7. Пролейко В.М., Абрамов В.А., Брюнин В.Н. Системы управления качеством изделий микроэлектроники (теория и применение). М.: Сов. радио, 1976.-224 с.

8. Талалай A.M. Методы статистической оптимизации и активной идентификации для адаптивного управления производством изделий электронной техники: Автореф. дис. на соиск. уч. степ. докт. техн. наук. М., 1987. - 36 с.

9. Ланский И.И. Автоматизированный контроль качества полупроводниковых планарных структур // Электронная промышленность.- 1980. N 6. - С. 45 -49.

10. Волков В.В. Цеховая система контроля изготовления ИС // Электронная промышленность. 1986.-N3. - с. 15 - 18.

11. Ligtenberg A. Advantages of facilities monitoring system in integrated circuit fabrication // J. Environ. Sci. 1986. - 29. - N 6. - P. 41 - 45.

12. Месаревич М.,Такахара Я. Общая теория систем: Математические основы: Пер. с англ.- М.: Мир, 1977. 310 с.

13. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1971. - 390 с.

14. Пархоменко П.П. О технической диагностике. М.: Знание, 1969. - 64 с.

15. Пашковский Г. С. Задача оптимального обнаружения и поиска отказов в РЭА. М.: Радио и связь, 1981.-280 с.

16. Гейссер С. Распознавание: отнесение и разделение. Линейные аспекты // Классификация и кластер / Под. ред. Дж. Вэн. Райзина: Пер. с англ. М.: Мир, 1980,- С. 248 - 274.

17. Уаба Г. Оптимальное сглаживание оценок плотности // Классификакация и кластер / Под ред. Дж. Вэн. Райзина: Пер. с англ. М.: Мир, 1980. - С. 352 - 382.

18. Ченцов Н.Н. Статистические решающие правила и оптимальные выводы. -М.: Наука, 1972. 520 с.

19. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Принципиальная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных: Справочное издание. М.: Финансы и статистика, 1988. - 471 с.

20. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие для втузов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 1988. -239 с.

21. Статистическое планирование эксперимента и математическое моделирование процессов эпитаксии из газовой фазы при ограниченном давлении: Отчет о НИР / Херсонск. гос. пед. ин-т. ГР 01830077729; Инв. N 02860075477. - Херсон, 1986. - 92 с.

22. Справочник по специальным функциям с формулами, графиками и таблицами / Под ред. М.Абрамовица и И.Стигана. М.: Наука, 1979. - 832 с.

23. Кривошапко В.М. Повышение выхода годных и качества БИС на основе методов статистической диагностики и оптимизации // Электронная промышленность. 1986. - N 5. - С. 39 - 42.

24. Разработка интегральной статистической физико-технологической модели элементов биполярных интегральных микросхем : Отчет о НИР / Львовск. политехи, ин-т. ГР 01820081500; Инв. N 02860103471. - Львов, 1986. - 84 с.

25. Моделирование полупроводниковых приборов и технологических процессов. Последние достижения / Под ред. Д. Миллера. -М.: Радио и связь, 1989.- 297 с.

26. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов / К. Хартман, Э. Лецкий, В. Шефер и др.; Пер. с нем. М.: Мир, 1977. - 552 с.

27. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами.- М.: Сов. радио, 1980. 232 с.

28. Вальков В.М. Автоматизация управления производством изделий электроники. М.: Радио и связь, 1982. - 224 с.

29. Плескунин В. И., Воронина Е. Д., Распоркин Б. Г., Лобанов Б.А. Оценка точности и стабильности процессов групповой технологии в АСУ ТП // Электрон, техника. 1974. - Сер. 9. - Вып. 1. - С. 121 - 128.

30. Шеффе Г. Дисперсионный анализ: Пер. с англ. М.: Наука, 1980. -512с.

31. Рекомендации по методам оценки точности и стабильности при аттестации и совершенствовании технологических процессов: дополнение к ОСТ 11 20.9902-86. М.: Изд-во стандартов, 1988. - 28 с.

32. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Наука, 1976.-279 с.

33. Дружинин Г.В. Методы оценки и прогнозирования качества.- М.: Радио и связь, 1982.- 160 с.

34. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. 2-е изд. доп. и испр. М.: Физматиз, 1962. - 350 с.

35. Ликеш И., Ляга Й. Основные таблицы математической статистики: Пер.с чешек. М.: Финансы и статистика, 1985. - 356 с.

36. Долгов Ю.А. Модифицированный метод случайного баланса // Электрон, моделирование. 1987. - 9, N 4. - С. 79 - 84.

37. Митропольский А. К. Техника статистических вычислений.- 2-е изд., пере-раб. и доп. М.: Наука, 1971. - 576 с.

38. Эльясберг П.Е. Измерительная информация : Сколько ее нужно? Как ее обрабатывать? М.: Наука, 1983. - 208 с.

39. Барсов B.C., ДолговЮ.А., Долгов А.Ю. Повышение точности и расчета коэффициентов корреляции по выборкам малого объема // Информационные технологии. М.2001.Т.4,с. 25-32.

40. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Статистика, 1980. - 264 с.

41. Долгов А.Ю. Робастная мера корреляционной связи. // Технология и конструирование в электронной аппаратуре. 1998. - № 3-4. - С. 12-15.