랩에서 팹으로: IC 프로세스 융합에 대한 압력 증가

테스트, 계측 및 검사는 실험실과 팹 모두에 필수적이지만 한 곳에서 생성된 데이터를 다른 곳으로 쉽게 전송할 수 있도록 이들을 융합하는 것은 엄청난 도전입니다.

칩 산업은 수년 동안 이러한 분리된 세계를 연결하기 위해 노력해 왔지만 경제성, 속도 및 변화의 복잡성으로 인해 새로운 접근 방식이 필요합니다. 더 작고 더 잘 정의된 아키텍처를 향한 끊임없는 노력은 수율을 개선하고 비용을 절감하며 시장 출시 시간을 단축하는 매우 혁신적이고 점점 더 복잡해지는 프로세스 제어 솔루션에 대한 필요성을 촉진합니다. 이러한 솔루션 중 다수는 초기에 실험실 환경에서 개발되었으며 R&D 및 대량 제조(HVM) 환경에 성공적으로 통합하는 것이 이러한 목표를 달성하는 데 매우 중요합니다.

그러나 확립된 제조 라인은 신중하게 조정되기 때문에 새로운 테스트 또는 공정 변동은 자동화, 재료 취급, 결과 보고 및 생산 환경의 처리량 요구 사항을 신중하게 해결해야 합니다.

“팹은 정의상 보수적입니다. 지멘스 EDA. "일단 실행되고 수익이 확정되면 규칙은 아무 것도 건드리지 않는 것입니다."

그러나 아키텍처가 축소되고 새로운 IC 재료 및 프로세스가 개발됨에 따라 수율을 높이고 수익을 개선하거나 새로운 산업 표준을 충족하는 데 도움이 되는 새롭고 빠른 계측 및 프로세스 솔루션도 추가해야 합니다. 그것은 복잡한 일입니다.

Bruker의 제품 관리자인 Juliette van der Meer는 "고객이 사용하는 기존 프로세스가 있거나 프로세스가 충분히 안정적이기 때문에 계측 단계를 건너뛰기로 선택하기 때문에 새 도구를 팹으로 옮기는 것은 어려울 수 있습니다."라고 말합니다. “그들의 시스템은 세심하게 조정되어 있으며 이를 방해하고 싶지 않습니다. 그러나 이제는 특히 자동차 분야에서 안전상의 이유로 계측 검증에 대한 규정이 점점 더 엄격해지고 있습니다. 이를 위해서는 팹에서 이러한 계측 도구를 구현해야 하지만 시간이 걸리고 주요 프로세스가 될 수 있습니다. 큰일이야.”

랩 기술을 팹으로 전환하려면 하드웨어 아키텍처를 완전히 재설계해야 하는 경우가 많습니다. 여기에는 새로운 알고리즘, 대용량 데이터 스트림 분석을 위한 강력한 서버, 하드웨어 통합에 대한 혁신적인 접근 방식이 포함됩니다. 기존 프로세스와의 호환성을 유지하면서 도구의 성능이 팹 요구 사항에 부합하도록 하려면 신중한 고려가 필요합니다.

"Fab 관리자와 프로세스 개발 관리자는 비용에 매우 민감합니다."라고 Sturtevant는 말합니다. “그건 절대 변하지 않을 겁니다. 그들은 어떻게 하면 수율을 10포인트 높일 수 있는지 또는 비용을 낮추기 위해 특정 공정에서 5% 줄일 수 있는 방법을 궁금해하며 매일 출근합니다. 많은 작은 것들이 있으며, 한 프로세스 창에서 2%, 다른 창에서 XNUMX% 향상을 얻을 수 있다면 가능할 것입니다. 그런 다음 합산됩니다. 문제는 모든 것이 비용이 든다는 것입니다. 완전히 무료인 솔루션은 없을 것입니다.”

다른 경우에는 팹에서 사용된 적이 없는 완전히 새로운 접근 방식이 필요할 수 있습니다. 5G 밀리미터파 칩의 경우 특히 그렇습니다. 제대로 작동하는지 확인하기 위해 실험실에서 무선 테스트가 필요하지만 팹으로 쉽게 변환되지는 않습니다.

"실험실에서의 무선 테스트는 상당히 잘 알려져 있습니다."라고 전략 사업 개발 담당 수석 이사인 Chen Chang은 말했습니다. National Instruments. “다른 재료에 대해 더 많은 특성화를 수행할 수 있으며 빔포머를 사용하면 안테나 모듈이 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 휴대폰에 쏙쏙 들어와서 안테나 모듈 위에 손을 올려놓으면 큰 효과가 있을 것 같다. 그것은 인증 및 테스트를 통해 실험실 환경 내에서 잘 특성화되고 있으며 무선 테스트는 중요합니다. 일단 생산 단계로 이동하면 무선 테스트에는 비용이 많이 드는 챔버가 필요하므로 많은 칩셋 공급업체가 많은 자체 보정 기술을 활용하고 있습니다. 전화기 내부의 모듈과 실제 환경을 자체 보정하여 보다 유연하게 만듭니다. 그러나 이것은 또한 검증 테스트에 훨씬 더 많은 부담을 줍니다.”

때때로 실험실과 팹의 차이점은 기술보다는 상황에 관한 것입니다. 실험실에서 프로세스를 특성화하는 데 사용되는 매개변수는 Fab에서 사용 가능한 데이터의 현실을 정확하게 반영하지 않을 수 있습니다.

“매우 골칫거리라고 말하고 싶습니다.” Synopsys EDA 그룹. “최신 제품의 경우 고객은 V가 무엇인지 파악하기 어렵다고 말합니다._분 부품용이므로 너무 높게 설정하여 테이블에 많은 힘을 남깁니다. 우리는 주조 공장에서 노후화 모델을 가져오고 모든 사람들이 노후화 모델을 특징으로 합니다. 좋은 일입니다. 그러나 큰 가정 중 하나는 워크로드입니다. 특성화할 때 가정하는 일종의 임무 프로필이 있어야 합니다. 실제 활동 요인이 예상한 것과 다르고 환경 조건이 생각했던 것과 다를 경우 부품에 V가 충분하지 않거나_분 마진이 있거나 마진이 너무 많이 남아 있습니다.”

따라서 실험실이 팹으로부터 동의를 얻으려면 실질적인 이점과 비용 절감을 입증하는 것이 필수적입니다. 그러나 팹 관리자와 공정 개발 관리자에게 이러한 신기술의 이점과 가치를 납득시키는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 가치 제안에는 새로운 솔루션이 제공하는 가시적이고 측정 가능한 이점이 포함되어야 합니다. 예를 들어 제조 프로세스에 대한 보다 엄격한 제어 달성, 귀중한 시간 절약 또는 새로운 문제에 대한 실시간 대응이 있습니다.

팹 과제 충족
실험실에서 팹으로 도구를 이동하는 첫 번째 과제는 기술을 자동화하여 팹 환경에 원활하게 통합하는 데 있습니다. 여기에는 강력한 하드웨어 및 소프트웨어 인프라, 효율적인 처리 메커니즘, 레시피 기반 프로세스, 교정 표준 및 자동 교정 절차의 개발이 포함됩니다.

van der Meer는 "실험실에서는 종종 쿠폰으로 작업하고 쿠폰을 수동으로 배치합니다."라고 말합니다. “그래서 첫 번째 과제는 전체 웨이퍼를 처리하는 방법입니다. 엔지니어링, 하드웨어 변경, 적절한 웨이퍼 핸들러 선택, 실험실에서 수동으로 수행된 프로세스 자동화에 관한 모든 것입니다. 이는 실험실에 없는 문제이며 전체 흐름과 소프트웨어 및 측정 설정을 개발하고 최적화하는 데 시간이 걸립니다.”

그러나 기술 자동화는 팹에 적합한 새로운 계측 솔루션을 만들기 위한 초기 단계에 불과합니다. 팹 연결성과 강력한 프로세스 제어 설정에도 주의를 기울여야 합니다. 팹 연결성은 팹 환경 내에서 다양한 도구와 시스템 간의 원활한 통신 및 데이터 전송을 보장합니다. 이러한 연결은 효과적인 프로세스 제어 및 조정에 필수적입니다. 또한 도구의 안정적이고 일관된 성능을 보장하려면 나노미터 수준의 도구 일치를 달성하고 다양한 환경 조건에서 안정성을 유지하는 것이 중요합니다.

또 다른 과제는 생산 환경의 까다로운 요구 사항을 충족하기 위해 새로운 솔루션의 성능을 향상시키는 것입니다. 실험실에서 며칠이 걸리는 수동 프로세스는 최고의 결과를 얻기 위해 실시간으로 작은 조정을 할 수 있는 특권을 제공합니다. 그 자유는 결과가 몇 분 또는 몇 초 안에 예상되는 고도로 자동화된 환경에서 사라집니다.

"OEM 또는 계약 제조업체가 SMT 라인의 박동률을 낮추고 싶다면 거의 항상 병목 현상이 발생하기 때문에 다른 픽 앤 플레이스 기계를 구입하면 됩니다."라고 R&D 이사인 Tim Skunes는 말합니다. Nordson의 CyberOptics 사업 부문. “만약 그들이 더 빨리 가고 싶다면 그들은 또 다른 픽 앤 플레이스 기계를 살 수 있고 또 다른 식으로 곧 10대가 될 때까지 계속할 수 있습니다. 그러나 그들은 여전히 ​​하나의 검사 시스템만 구매할 것입니다. 따라서 이러한 시스템은 따라잡는 방법을 더 잘 배웁니다.”

새로운 솔루션을 위해 랩으로 성공적으로 전환하는 데 필요한 몇 가지 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

• 빠르게 변화하는 HVM의 특성에 보조를 맞추기 위한 훨씬 더 높은 처리량
• 정밀한 측정과 중요한 매개변수의 제어를 보장하기 위한 정확도와 반복성 향상
• 원시 데이터에서 정량적 정보를 추출하여 포괄적인 분석 및 의사 결정을 가능하게 하는 고급 알고리즘 및 데이터 분석 제품군
• 실제 제조 시나리오에서 기술의 효과와 가치를 보여주는 관련 애플리케이션 사용 사례.

"매우 빠른 속도로 데이터를 수집해야 할 뿐만 아니라 모든 데이터를 처리하고 고화질 이미지를 생성할 수 있어야 합니다."라고 Skunes는 말합니다. "그래서 우리는 알고리즘의 역량을 개발하고 매우 정확하게 수행하고 싶을 뿐만 아니라 매우 빠르게 수행하고 싶습니다."

그러나 실험실에서 솔루션이 아무리 우수하더라도 R&D 또는 HVM 팹으로 전환하는 것이 항상 보장되거나 성공적인 것은 아닙니다. 실험실 환경에서 잘 작동하는 것이 대량 제조에서는 잘 작동하지 않을 수 있습니다.

"HVM 요구 사항을 지원하는 것은 큰 도전입니다."라고 애플리케이션 및 제품 관리 책임자인 Frank Chen은 말합니다. Bruker 나노 표면 및 계측. “팹 환경에 들어가고 싶다면 재료 취급, 결과 보고 및 처리량과 관련하여 고려해야 할 많은 자동화가 있습니다. 소량의 R&D 또는 실험실 환경에 적합할 수 있는 것이 HVM에는 적합하지 않습니다.”

또한 기존 팹 인프라와의 원활한 통합, 다양한 환경 조건에 걸친 견고성, 나노미터 수준의 도구 일치 달성은 기술 팹 가치를 만드는 데 필수적인 측면입니다.

"생산에는 샘플링 속도, 안정성, 청결도, ESD 안전, 도구 일치 등에 대한 요구 사항이 있습니다."라고 Chen은 말합니다. “팹 내부 공간이 매우 귀중하기 때문에 도구 설치 공간도 중요합니다. 실험실에서 일반적으로 사용되는 '스위스 군용 칼' 접근 방식은 매우 전용 애플리케이션을 위해 더 작은 폼 팩터를 가진 무언가를 원할 수 있는 팹에는 적합하지 않을 수 있습니다. 팹에서 새로운 도구나 프로세스를 도입할 때 이러한 모든 사항을 신중하게 고려하고 계획해야 합니다.”

이러한 새로운 솔루션에 대한 로컬 변형을 제어하고 여러 장치 매개변수 및 속성을 관리하는 것은 추가적인 과제를 제시합니다. 일관성은 예측 가능한 수율을 보장하고 프로세스 창을 엄격하게 제어하는 ​​데 중요합니다.

"처음에는 실험실에서 팹으로 바로 이동할 때 각 사이트에 하나의 도구만 있을 수 있습니다."라고 Chen은 설명합니다. “동일한 생산 현장에 여러 도구가 있는 곳에 장비를 배치할 때 약간의 여유 내에서 동일한 측정값을 제공하도록 모든 도구를 보정해야 합니다. 이는 도구 차이를 조정하기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 보정을 모두 수행해야 합니다. 즉, 일반적으로 가장 성능이 낮은 도구로 디튜닝해야 합니다. 따라서 성능이 뛰어나고 실제로 측정에서 더 나은 도구가 있을 수 있지만 모두 동일한 측정을 제공해야 하기 때문에 성능이 가장 낮은 도구를 일치시켜야 합니다.”

인간의 요소
자동화, 연결성, 성능 및 일관성은 실험실에서 팹으로 도구를 전환하는 데 있어 중요한 과제를 나타내지만 인적 요소를 고려하는 것도 새로운 통합을 계획할 때 고려해야 하는 중요한 과제입니다.

팹에서 실험실 기술을 구현하려면 특히 하드웨어 설계, 소프트웨어 엔지니어링 및 알고리즘 개발과 같은 분야에서 전문 지식이 필요합니다. 올바른 인재를 찾는 것은 구현 속도에 영향을 미칠 수 있습니다.

"올바른 전문 지식을 찾는 것은 어려울 수 있습니다."라고 van der Meer는 말합니다. “좋은 소프트웨어 엔지니어는 업계의 모든 사람에게 부족합니다. 결국에는 해냈지만 처음에 기대했던 속도가 아닐 수도 있습니다.”

또 다른 문제는 HVM의 실험실 기술자와 프로세스 관리자가 서로 다른 관심사를 가지고 있기 때문에 새로운 솔루션 및 기술에 대해 종종 다른 언어를 사용하여 실험실과 팹 간의 커뮤니케이션을 더 어렵게 만든다는 것입니다. 최소한의 시간 낭비로 통합을 조정하기 위해 두 환경에서 적임자를 찾는 것이 중요합니다.

Bruker의 수석 이사인 Thomas Mueller는 "결정을 내릴 수 있는 데이터를 확보해야 합니다."라고 말합니다. “이러한 시스템의 운영자가 AFM 전문가, 광학 전문 지식을 갖춘 물리학자, 그 위에 적외선 분광학자가 되어야 한다면 매우 제한적일 수 있습니다. 이것이 우리가 시스템 운영을 간소화하고 자동화하는 동시에 신뢰할 수 있는 데이터 출력을 보장하는 데 큰 중점을 두어 해당 데이터와 프로세스에 대한 의미에 집중할 수 있도록 하는 이유입니다.”

실험실에서 공장으로: AFM-IR 및 X선 분광법
팹의 고속 특성에 시간의 이점이 있는 랩 프로세스를 늘리면 신중한 계획과 현실적인 가정이 포함되지 않는 한 랩 결과에서 파생된 가치 제안에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

실험실 설정에서 R&D 공장으로 이동한 계측 개선 기술에서 이것이 어떻게 달성될 수 있는지에 대한 좋은 예는 AFM-IR(Atomic Force Microscopy - Infrared)입니다. 전통적인 AFM 기술은 일반적으로 공간 분해능을 수 마이크로미터로 제한하는 회절 한계가 있습니다. 그러나 AFM-IR은 AFM 팁을 나노스케일 IR 감지기로 활용하여 이러한 한계를 극복합니다. AFM에서 얻은 지형 정보와 IR 분광법의 화학적 특이성을 결합합니다.

"Atomic force microscopy는 오랫동안 연구실과 팹에서 사용되어 왔습니다."라고 Mueller는 말합니다. “그러나 우리는 나노 스케일에서 화학 분광법을 제공하는 AFM-IR 진동 분광법을 통해 현재 채택 수준이 증가하고 있음을 보고 있습니다. 이제 기존 FTIR에서 10미크론 정도의 공간 해상도와 달리 10nm 미만의 해상도에서 FTIR 분광법을 수행할 수 있습니다. 따라서 우리는 1,000배의 해상도 향상에 대해 이야기하고 있습니다.”

AFM-IR은 탁월한 해상도와 비파괴 화학 물질 식별 기능을 제공하지만 실험실에서 공장으로 AFM-IR을 이동하려면 상당한 하드웨어 및 소프트웨어 수정, 정확한 적외선 조명 및 정교한 알고리즘이 필요했습니다. AFM에는 적외선 광원이나 적외선 광학 장치가 없으므로 중요한 하드웨어 변경 사항입니다.

"우리의 초점은 광열 AFM-IR 분광법입니다."라고 Mueller는 덧붙입니다. “이 기술의 장점 중 하나는 개념과 물리학을 잘 이해하고 있다는 것입니다. 개념적으로, 펄스형 적외선 레이저가 샘플 표면을 비추어 흡수체가 있는 경우 열팽창을 일으킵니다. 팁은 지역화된 검출기 역할을 합니다. 이러한 핵심 단순성은 해석 가능한 스펙트럼, 즉 FTIR 라이브러리와 매우 잘 상관되는 스펙트럼으로 이어집니다.”

이 수정된 기술을 구현하려면 반도체 제조 라인의 요구 사항에 맞게 특별히 조정된 AFM-IR 시스템의 신중한 설계, 맞춤화 및 통합이 필요합니다. AFM-IR 전문가와 반도체 프로세스 엔지니어 간의 지속적인 협력은 이러한 문제를 효과적으로 해결하고 기존 제조 프로세스를 손상시키지 않으면서 성공적인 통합을 보장하는 데 필요했습니다.

이러한 문제에도 불구하고 AFM-IR이 10nm 미만의 공간 분해능에서 재료 구성에 대해 제공하는 귀중한 통찰력은 제조 공장에서 중요한 오류를 감지하고 전반적인 제품 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이는 더 높은 수율, 더 낮은 비용 및 이익 증가로 이어집니다.

“AFM-IR을 사용하면 팁 아래에 무엇이 있는지, 화학적 성질을 찾을 수 있습니다. 이 방법 역시 비파괴적입니다.”라고 Mueller는 덧붙입니다. “웨이퍼의 장치가 이전 공정에서 남은 나노 오염 물질의 영향을 받는 경우 전체 웨이퍼를 시스템에 배치할 수 있습니다. 웨이퍼를 파괴할 필요가 없습니다. 측면이 100nm 미만이고 나노미터만큼 얇더라도 시스템은 FTIR 라이브러리와 상호 연관시킬 수 있는 오염 물질의 적외선 스펙트럼을 얻을 수 있는 감도와 분해능을 갖추고 있습니다.

그림 1(아래)은 AFM-IR의 작동 방식을 보여줍니다. 먼저 박막, 표면 또는 나노구조로 구성될 수 있는 샘플을 준비합니다. 끝이 뾰족한 AFM 프로브를 시료 표면에 접촉시키면 팁이 IR 감지기 역할을 합니다. IR 레이저는 AFM 캔틸레버의 뒷면에 집중되어 가열되고 팽창 및 구부러집니다. AFM 팁이 샘플 표면을 스캔할 때 샘플의 IR 흡수 영역과 상호 작용하여 캔틸레버를 진동시킵니다. 캔틸레버에서 반사된 레이저 빔의 편향을 사용하여 이러한 진동을 측정하고 IR 스펙트럼을 얻습니다.

샘플 전체에서 AFM 팁을 한 지점씩 스캔하면 각 위치에서 IR 흡수 스펙트럼을 획득하여 샘플 표면의 고해상도 화학 맵을 생성할 수 있습니다. AFM-IR은 나노스케일 수준에서 공간 분해능을 달성하고 회절 한계를 극복하는 능력을 포함하여 기존의 IR 현미경에 비해 몇 가지 이점을 제공합니다. 또한 높은 공간 분해능으로 화학 성분을 식별하고 매핑할 수 있어 나노 크기의 특징과 결함을 연구하는 데 유용합니다.

그림 1: AFM-IR 프로세스. 출처: 브루커

실험실에서 팹으로의 성공적인 전환의 또 다른 예는 최근 HVM 생산 라인에서 X-Ray 검사가 자동화된 인라인 X-Ray 계측으로 발전한 것입니다.

"X-Ray 검사는 오랫동안 QA를 위한 일반적인 고장 분석 도구였습니다."라고 Chen은 말합니다. “3DCT는 매우 아름다운 이미지를 생성할 수 있지만 프로세스가 매우 느립니다. 이제 HVM을 위한 빠르고 자동화된 인라인 계측 도구로 변환하여 결함뿐 아니라 프로세스 문제를 식별하는 데 도움이 되는 솔루션이 있습니다. 이 팹 솔루션은 이전에 존재한 적이 없으며 고객은 이것이 가능하다고 생각하지 않았기 때문에 이것이 필요한지 몰랐습니다.”

그러나 구현은 웨이퍼 로더나 재료 처리기를 도구에 부착하는 것처럼 간단하지 않았습니다. 대규모 데이터 스트림을 분석하기 위해 하드웨어 아키텍처, 새로운 알고리즘 및 더 강력한 서버의 완전한 재설계가 필요했습니다.

Chen은 "입양을 위한 장애물도 있습니다."라고 말합니다. “Fab은 몇 개의 다이만 볼 수 있고 결과를 전환하는 데 며칠이 걸리는 고장 분석 실험실에서 X-레이 검사를 사용하는 데 익숙합니다. 그것이 그들이 가진 가시성과 그들이 기술의 능력으로 받아들이게 된 것입니다. 몇 시간이 걸릴 수 있는 3DCT로 결함을 시각화해야 하며, 궁극적으로 젖지 않는 균열 감지와 같은 애플리케이션은 도구에 의해 해상도가 제한됩니다. 이제 자동화된 인라인 X선 계측을 사용하여 결함을 감지할 수 있을 뿐만 아니라 자동차 등급, 산업 등급, 소비자 등급 등과 같은 등급 시스템을 제공할 수 있습니다. 데이터의 가시성과 양을 통해 제품 가격을 결정할 수 있습니다. 적절하게. 고객은 어제 그것을 원했고 실험실에서 팹으로 가져오려면 중요한 통합 작업을 매우 짧은 시간으로 압축해야 합니다. 우리는 지금 이러한 응용 프로그램 중 일부에서 그 위기를 겪고 있습니다.”

결론
더 높은 샘플링 속도 및 설계 규칙 축소와 함께 프로세스 단계의 수가 증가함에 따라 새롭고 효율적인 고성능 계측 솔루션에 대한 필요성이 절실해졌습니다. 이러한 솔루션은 정확한 측정 및 제어를 제공하기 위해 진화하는 반도체 프로세스의 복잡성에 보조를 맞춰야 하지만 이러한 새로운 도구를 연구하고 구현하는 데 사용할 수 있는 시간은 계속 줄어들고 있습니다.

R&D에서든 HVM에서든 반도체 제조 장비를 실험실 설정에서 팹 설정으로 옮기는 데 따르는 어려움은 방대하고 다면적입니다. 시간 제약 및 계측 주기 시간에서 복잡한 장치 구조 및 신소재 제어에 이르기까지 각 측면에는 혁신적인 솔루션과 세심한 전환 프로세스가 필요합니다. 장기 연구를 활용하고 기존 실험실 기술을 조사하고 기술 및 채택 문제를 해결함으로써 반도체 산업은 계속해서 증가하는 고급 기술 노드의 요구를 충족할 수 있습니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoAiStream. Web3 데이터 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 미래 만들기 w Adryenn Ashley. 여기에서 액세스하십시오.
• PREIPO®로 PRE-IPO 회사의 주식을 사고 팔 수 있습니다. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://semiengineering.com/from-lab-to-fab-increasing-pressure-to-fuse-ic-processes/