💠 ସେମିକଣ୍ଡକ୍ଟର ଫ୍ୟାବ୍ ଲାଇଭ୍ ମଡେଲ୍

ଆଧାର — ସଂଖ୍ୟା ପଛର ମଡେଲ୍

ସିମୁଲେଟର ବ୍ୟବହାର କରୁଥିବା ପ୍ରତ୍ୟେକ ସମ୍ପର୍କ, ନିଜ ଉତ୍ସ ସହ। ଅନୁମାନ ଭାବେ ଚିହ୍ନିତ ଧ୍ରୁବାଙ୍କ ଉଦାହରଣମୂଳକ କ୍ୟାଲିବ୍ରେସନ୍।

ଉପକରଣ ଅବସ୍ଥା SEMI E10 ଅନୁସରଣ କରେ: ଉତ୍ପାଦକ, ଷ୍ଟାଣ୍ଡବାଏ, ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ, ନିର୍ଦ୍ଧାରିତ ଓ ଅନିର୍ଦ୍ଧାରିତ ବନ୍ଦ।

Availability = up tools / 8 · Utilization = productive tool-hours / total[1]

ଟୁଲ୍ ଘାତାଙ୍କୀୟ ବିଫଳତା-ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ-ସମୟ ସହ ଅନିୟମିତ ଭାବେ ବିଫଳ ହୁଏ; ମରାମତି ଖାଲି ଟେକ୍ନିସିଆନ୍‌ଙ୍କ ପାଇଁ ଅପେକ୍ଷା କରେ।

P(fail in Δt) = 1 − e^(−Δt/MTBF), MTBF = 250 h; repair ~ Exp(mean 6 h) once a technician is free[17][1]ଅନୁମାନ: ପରିମାଣ (MTBF, ଉତ୍ପାଦନ ହାର, k, τ) ଉଦାହରଣମୂଳକ କ୍ୟାଲିବ୍ରେସନ୍, ପ୍ରକୃତ ଫ୍ୟାବ୍‌ର ତଥ୍ୟ ନୁହେଁ।

ଲିଟିଲ୍‌ଙ୍କ ନିୟମ ଚାଲୁ କାମ, ଥ୍ରୁପୁଟ୍ ଓ ଚକ୍ର ସମୟକୁ ଯୋଡ଼େ।

CT = WIP / TH = T0 + queue / TH, T0 = 1 h[6][5]

ସ୍ଥିର ଲାଇନ୍‌ରେ ଥ୍ରୁପୁଟ୍ ରିଲିଜ୍ ହାର ସହ ସମାନ, ତେଣୁ ରିଲିଜ୍ ହୋଇନଥିବା ୱେଫର୍ ଷ୍ଟାର୍ଟ ଏପରି ୱେଫର୍ ଯାହା କେବେ ବାହାରେ ନାହିଁ। ପଦକ୍ଷେପ ମଧ୍ୟରେ ଅଧିକ ସମୟ ଅପେକ୍ଷା କରୁଥିବା ୱେଫର୍ ଧାଡ଼ି-ସମୟ ୱିଣ୍ଡୋ ଭାଙ୍ଗନ୍ତି।

TH = release rate while u < 1 ⇒ wafers out ≈ Σ starts; queue wait = CT − T0 = queue / TH ≤ queue-time window (3.5 h CT in semi-tool-crash)[5][16]ଅନୁମାନ: 3.5 h ଚକ୍ର-ସମୟ ସୀମା ଏକ ଧାଡ଼ି-ସମୟ (queue-time) ୱିଣ୍ଡୋ ବଦଳରେ ବ୍ୟବହୃତ; ପ୍ରକୃତ ୱିଣ୍ଡୋ ପ୍ରୋସେସ୍ ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ପଦକ୍ଷେପ ଅନୁସାରେ ସ୍ଥିର କରେ, ଏବଂ ଯେଉଁ ୱେଫର୍ ସେଗୁଡ଼ିକୁ ଭାଙ୍ଗନ୍ତି ସେଗୁଡ଼ିକ ସାଧାରଣତଃ ସ୍କ୍ରାପ୍ ହୁଏ।

କିଙ୍ଗମାନ୍ ଅନୁମାନ: ଧାଡ଼ି ସମୟ u/(1−u) ପରି ବଢ଼େ — ବ୍ୟବହାର ୧୦୦ % ନିକଟକୁ ଗଲେ ଏହା ଫାଟିପଡ଼େ।

CTq ≈ ((ca² + ce²)/2) · (u/(1−u)) · te[5]ବୁଝିବା ପାଇଁ ଦେଖାଯାଇଛି: ସିମୁଲେଟରର ଧାଡ଼ି ଏହି ସୂତ୍ରରୁ ନୁହେଁ ବରଂ ଅନିୟମିତ ଆଗମନ ଓ ଅନିୟମିତ କ୍ଷମତାରୁ ଉଭା ହୁଏ।

D ଆକାରର କଣିକା ପାଇଁ ISO 14644-1 ଶ୍ରେଣୀ ସୀମା; ୦.୧ µm ରେ ଶ୍ରେଣୀ ଘନତାର ଲଗାରିଦମ୍।

Cn = 10^N · (0.1/D)^2.08 ⇒ N = log10(C≥0.1µm)[2]

ଭଲ ଭାବେ ମିଶ୍ରିତ କକ୍ଷ: ଘନତା = ଉତ୍ପାଦନ ÷ (ବାୟୁ ପରିବର୍ତ୍ତନ × ଆୟତନ × ଫିଲ୍ଟର୍ ଦକ୍ଷତା)।

C = G / (ACH · V · η)[13][11]ଅନୁମାନ: ପରିମାଣ (MTBF, ଉତ୍ପାଦନ ହାର, k, τ) ଉଦାହରଣମୂଳକ କ୍ୟାଲିବ୍ରେସନ୍, ପ୍ରକୃତ ଫ୍ୟାବ୍‌ର ତଥ୍ୟ ନୁହେଁ।

ପଙ୍ଖା ସାଦୃଶ୍ୟ ନିୟମ: ଶକ୍ତି ପଙ୍ଖା ଗତିର ଘନ ସହ ବଢ଼େ।

P_fan = P_max · (speed)³[10]

ନେଗେଟିଭ୍-ବାଇନୋମିଆଲ୍ ୟିଲ୍ଡ: ତ୍ରୁଟି ଗୁଚ୍ଛରେ ହୁଏ, ତେଣୁ ୟିଲ୍ଡ ପଏସନ୍ ମଡେଲ୍‌ର ପୂର୍ବାନୁମାନଠାରୁ ଧୀରେ ଖସେ।

Y = (1 + A·D/α)^(−α), α = 2 (α→∞: Y = e^(−A·D))[3][4][15][14]

ୟିଲ୍ଡ ଶିଖିବା: ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ସମୟ ବିନିଯୋଗ ହେଲେ ତ୍ରୁଟି ଘନତା ପରିପକ୍ୱ ସ୍ତର ଆଡ଼କୁ କମେ।

D(t+Δt) = D∞ + (D − D∞)·e^(−Δt/τ), τ = 120 h · (0.10 / engineering share)[15][18]ଅନୁମାନ: τ ରିପୋର୍ଟ ହୋଇଥିବା ଶିଳ୍ପ ଶିଖିବା ହାର (ମାସକୁ ୪–୬.୫ %, Leachman) ତୁଳନାରେ ପ୍ରାୟ ୧୦୦× ସମୟ-ସଙ୍କୁଚିତ ଯେପରି ୧୪ ଦିନର ପରିସ୍ଥିତି ପ୍ରଭାବ ଦେଖାଇପାରେ।

ୱେଫର୍ ଉପରେ ପଡ଼ୁଥିବା କଣିକା ବାୟୁ ଘନତାର ଅନୁପାତରେ ଘାତକ ତ୍ରୁଟି ଯୋଡ଼େ।

D_total = D_learn + k · C, k = 4·10⁻⁶ cm⁻² per particle/m³ଅନୁମାନ: ଏକ ଉଦାହରଣମୂଳକ ଧ୍ରୁବାଙ୍କ — ପ୍ରକୃତ ଫ୍ୟାବ୍ ନିଜ ଯାଞ୍ଚ ତଥ୍ୟରୁ ଘାତକ-ତ୍ରୁଟି ହାର କ୍ୟାଲିବ୍ରେଟ୍ କରନ୍ତି।

ପାରାମେଟ୍ରିକ୍ ୟିଲ୍ଡ: ସାଧାରଣ ପ୍ରକ୍ରିୟାର ଯେଉଁ ଅଂଶ ବିନିର୍ଦ୍ଦେଶ ସୀମା ଭିତରେ ପଡ଼େ; Cpk ଅବକାଶକୁ ମାପେ।

Y_param = Φ((USL−μ)/σ) − Φ((LSL−μ)/σ), Cpk = min(USL−μ, μ−LSL)/(3σ)[7][8][19]

SPC: n ନମୁନାର ହାରାହାରି, ±3σ/√n ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ସୀମା ଓ ଜୋନ୍ ନିୟମ ସହ।

x̄ ~ N(μ, σ/√n), control limits ±3σ/√n; zone rules (2 of 3 beyond 2σ, 4 of 5 beyond 1σ, 8 on one side)[8][7][12]

ମଡେଲ୍ ଦ୍ୱାରା ବ୍ୟବହୃତ ଅନ୍ୟ ପରିଚାଳନା ଧ୍ରୁବାଙ୍କ।

8 scanners × 6 wafer-starts/h · metrology −0.5 % capacity per sampled wafer/h · rollback: 2 h at half capacity + 4 wafer-equivalents reworked · drift 0.25 nm/h · crash repair 18 technician-hours · leak crew +2 people for 3 h · tools 150 kW busy / 60 kW idle, fans 150 kW at 100 %ଅନୁମାନ: ପରିମାଣ (MTBF, ଉତ୍ପାଦନ ହାର, k, τ) ଉଦାହରଣମୂଳକ କ୍ୟାଲିବ୍ରେସନ୍, ପ୍ରକୃତ ଫ୍ୟାବ୍‌ର ତଥ୍ୟ ନୁହେଁ।

କ୍ଷେତ୍ରଫଳ A ଥିବା ଡାଇ ପାଇଁ ପ୍ରତି ୩୦୦ mm ୱେଫରରେ ମୋଟ ଡାଇ।

DPW = π·d²/(4A) − π·d/√(2A), d = 300 mm[9]

ଅନିୟମିତତା: ସିଡ୍ ଥିବା mulberry32 ଜେନେରେଟର; ବ୍ୟବହୃତ ବଣ୍ଟନ — ଏକରୂପ, ଘାତାଙ୍କୀୟ (ଓଲଟା CDF), ସାଧାରଣ (Box–Muller), ପଏସନ୍ (Knuth)। ସିଡ୍ ଦେଖାଯାଏ ଏବଂ ସେୟାର୍ କରାଯାଇପାରେ।

ଉତ୍ସ

1. SEMI E10 — Specification for Definition and Measurement of Equipment Reliability, Availability, and Maintainability (RAM) and Utilization — SEMI
2. ISO 14644-1:2015 Cleanrooms and associated controlled environments — Part 1: Classification of air cleanliness by particle concentration — ISO, 2015
3. C. H. Stapper, F. M. Armstrong, K. Saji — Integrated circuit yield statistics — Proceedings of the IEEE 71(4), 1983
4. J. A. Cunningham — The use and evaluation of yield models in integrated circuit manufacturing — IEEE Trans. Semiconductor Manufacturing 3(2), 1990
5. W. J. Hopp, M. L. Spearman — Factory Physics (3rd ed.), ch. 7–8: Little’s law, Kingman (VUT) equation — Waveland Press, 2008
6. J. D. C. Little — A Proof for the Queuing Formula L = λW — Operations Research 9(3), 1961
7. D. C. Montgomery — Introduction to Statistical Quality Control (x̄ charts, process capability Cpk) — Wiley, 2019
8. NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — 6.3 Univariate and Multivariate Control Charts; 6.1.6 Process capability — NIST
9. Dies-per-wafer estimate DPW = πd²/(4S) − πd/√(2S) (de Vries, “Investigation of gross die per wafer formulas”, IEEE TSM 18(1)) — IEEE, 2005
10. Fan affinity laws: flow ∝ speed, pressure ∝ speed², power ∝ speed³ — U.S. DOE — Improving Fan System Performance: A Sourcebook for Industry
11. EN 1822-1:2019 High efficiency air filters (EPA, HEPA and ULPA) — classification (U15 ≥ 99.9995 % at MPPS) — CEN, 2019
12. Western Electric Statistical Quality Control Handbook (1956) — zone rules for control charts — Western Electric / NIST e-Handbook 6.3.2
13. W. Whyte — Cleanroom Technology: Fundamentals of Design, Testing and Operation (2nd ed.), ch. on dispersion of particles from people; well-mixed room dilution equation — Wiley, 2010
14. Yu. I. Bogdanov, N. A. Bogdanova, V. L. Dshkhunyan — Statistical Yield Modeling for IC Manufacture: Hierarchical Fault Distributions (§2 Compound Poisson distribution, after Eq. (17), p. 4 of the arXiv PDF — large-area clustering negative binomial model: the cluster parameter’s “typical values approximately range from 0.3 to 7”) — arXiv physics/0303039, 2003
15. R. C. Leachman — Yield Modeling and Analysis (Poisson, Murphy, Seeds, negative-binomial models; §8: SMLY survey with C. N. Berglund for International SEMATECH, 2002–03 — yield loss fitted as YL(t) = YL(0)·e^(−λt), Table 2 averages 4.4 / 4.0 / 6.5 %/month at 350 / 250 / 180 nm) — UC Berkeley, IEOR 130 course notes (unpublished), 2014
16. A. Klemmt, L. Mönch — Scheduling jobs with time constraints between consecutive process steps in semiconductor manufacturing (time windows set by process engineering against native oxidation and contamination; jobs that violate them are scrapped) — Proceedings of the 2012 Winter Simulation Conference, 2012
17. NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — 8.1.6.1 Exponential distribution (constant failure rate) — NIST
18. C. Weber — Yield learning and the sources of profitability in semiconductor manufacturing and process development — IEEE Trans. Semiconductor Manufacturing 17(4), 2004
19. M. Abramowitz, I. Stegun — Handbook of Mathematical Functions, 26.2.17 — NBS, 1964