Fabrika poluprovodnika Živi model

Vodite litografski bay fabrike vejfera od 300 mm — osam skenera, čistu sobu i recept koji mora ostati u specifikaciji. Vejferi čekaju u redu, mašine se kvare, čestice ulaze, a prinos se menja sa svakom odlukom.

Šta ćete naučiti

Simulator

Vreme 0 h
Raspoloživost mašina 100% · Posao u toku 20 · ISO klasa čiste sobe 3,4S1⚙S2▶S3▶S4▶S5▶S6▶S7‖S8‖WIP 20▶ 34 wph
  • Produktivno
  • Mirovanje
  • Inženjering
  • Zastoj (popravka)
  • Čestice u vazduhu

Kontrole

Vejferi pušteni u bay na sat.

Udeo vremena skenera dodeljen eksperimentalnim serijama pločica koje uče proces: sada manje proizvodnje, kasnije manje defekata.

Svaki tehničar popravlja jednu mašinu odjednom.

Više izmena vazduha razređuje čestice; snaga ventilatora raste sa kubom brzine.

Svaka osoba u odelu i dalje odaje čestice.

Izmereni vejferi na sat: oštriji SPC grafikon, nešto manji kapacitet.

Traje 3 h i dodaje 2 osobe u prostoriji dok rade.

2 h na pola kapaciteta, zatim proces ponovo ide na cilj.

Pokazatelji

Ispravnih čipova na izlazu
19547/h
Prinos
89,8%
normalno
ISO klasa čiste sobe
3,4
normalno
Vreme ciklusa baya
1,6h
normalno
Raspoloživost mašina100 %
Iskorišćenost mašina71 %
Inženjersko vreme10 %
Puštena pokretanja vejfera34 wph
Posao u toku20 wafers
Gustina defekata0,110 /cm²
Sposobnost procesa Cpk1,25 · upozorenje
Van specifikacije (ekvivalent vejfera)0,0 wph
Snaga baya1339 kW

Trend

Ispravnih čipova na izlazu: — /h250000

SPC uzorak (CD odstupanje)

SPC uzorak (CD odstupanje): 0 ⚑+3σ−3σ

Krizni scenariji

Nivo 1 · Odstupanje čestica

Rutinska smena na liniji mobilnih čipova. Negde iznad baya plafonski filter će uskoro otkazati. Držite čistu sobu u klasi, zaštitite prinos — i ne ostavljajte ventilatore na punoj brzini duže nego što je potrebno.

  • ISO klasa nazad na ≤ 3,6 na kraju
  • Nikada iznad klase 4,55 posle prvog sata
  • Prosečan prinos ≥ 87 % u prvim satima odstupanja
  • Prosečna snaga baya ≤ 1.380 kW u drugoj polovini

Nivo 2 · Otkaz skenera

Bay radi vruće na 38 pokretanja vejfera na sat. Tri skenera će uskoro stati odjednom. Sprečite da red eksplodira dok ih vraćate u rad, i dalje isporučujte ispravne čipove.

  • WIP ≤ 60 vejfera na kraju
  • Vreme ciklusa posle otkaza nikada iznad 3,5 h (prozor vremena čekanja)
  • Najmanje 900.000 ispravnih čipova za 48 h
  • Pustite najmanje 1600 pokretanja vejfera za 48 h (plan pokretanja: 34 na sat)

Nivo 3 · Klizanje recepta

Nova revizija recepta pokrenuta je sinoć. Niko još ne zna da polako pomera kritičnu dimenziju. Pratite SPC grafikon: uhvatite pomeranje i vratite recept pre nego što vejferi ispadnu iz specifikacije.

  • Najviše 12 ekvivalenata vejfera van specifikacije ukupno
  • Cpk ≥ 1,2 na kraju
  • Najmanje 620.000 ispravnih čipova

Nivo 2 · Uspon novog proizvoda

Veliki čip akcelerator ulazi u proizvodnju sa nezrelim procesom: gustina defekata je visoka, a čip od 600 mm² ne prašta. Linija je opterećena na 42 pokretanja vejfera na sat. Imate 14 dana. Uravnotežite današnju proizvodnju sa učenjem za sutra.

  • Gustina defekata ≤ 0,08 /cm² 14. dana
  • Najmanje 660.000 ispravnih čipova za 14 dana

Osnova — model iza brojeva

Svaka relacija koju simulator koristi, sa izvorom. Konstante označene kao pretpostavke su ilustrativne kalibracije.

Stanja opreme prate SEMI E10: produktivno, mirovanje, inženjering, planirani i neplanirani zastoj.
Availability = up tools / 8 · Utilization = productive tool-hours / total[1]
Mašine otkazuju nasumično sa eksponencijalnim vremenom do otkaza; popravke čekaju slobodnog tehničara.
P(fail in Δt) = 1 − e^(−Δt/MTBF), MTBF = 250 h; repair ~ Exp(mean 6 h) once a technician is free[17][1]Pretpostavka: redovi veličine (MTBF, stope generisanja, k, τ) su ilustrativne kalibracije, a ne podaci iz stvarne fabrike.
Litlov zakon povezuje posao u toku, propusnost i vreme ciklusa.
CT = WIP / TH = T0 + queue / TH, T0 = 1 h[6][5]
U stabilnoj liniji protok je jednak stopi puštanja, pa vejfer koji nije pušten nikada ne izlazi. Vejferi koji predugo čekaju između koraka prekoračuju prozor vremena čekanja.
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]Pretpostavka: granica vremena ciklusa od 3,5 h zamenjuje prozor vremena čekanja (queue-time); stvarne prozore postavlja procesni inženjering korak po korak, a vejferi koji ih prekorače obično se škartiraju.
Kingmanova aproksimacija: vreme u redu raste kao u/(1−u) — eksplodira kako iskorišćenost prilazi 100 %.
CTq ≈ ((ca² + ce²)/2) · (u/(1−u)) · te[5]Prikazano radi intuicije: red simulatora nastaje iz nasumičnih dolazaka i nasumičnog kapaciteta, a ne iz ove formule.
Granica klase ISO 14644-1 za čestice veličine D; na 0,1 µm klasa je logaritam koncentracije.
Cn = 10^N · (0.1/D)^2.08 ⇒ N = log10(C≥0.1µm)[2]
Dobro izmešana prostorija: koncentracija = generisanje ÷ (izmene vazduha × zapremina × efikasnost filtera).
C = G / (ACH · V · η)[13][11]Pretpostavka: redovi veličine (MTBF, stope generisanja, k, τ) su ilustrativne kalibracije, a ne podaci iz stvarne fabrike.
Zakon srodnosti ventilatora: snaga raste sa kubom brzine ventilatora.
P_fan = P_max · (speed)³[10]
Negativni binomni prinos: defekti se grupišu, pa prinos opada sporije nego što predviđa Poasonov model.
Y = (1 + A·D/α)^(−α), α = 2 (α→∞: Y = e^(−A·D))[3][4][15][14]
Učenje prinosa: gustina defekata opada ka zrelom nivou kako se troši inženjersko vreme.
D(t+Δt) = D∞ + (D − D∞)·e^(−Δt/τ), τ = 120 h · (0.10 / engineering share)[15][18]Pretpostavka: τ je vremenski sabijeno oko 100× u odnosu na prijavljene industrijske stope učenja (4–6,5 % mesečno, Leachman) da bi scenario od 14 dana prikazao efekat.
Čestice koje padnu na vejfere dodaju kritične defekte srazmerno koncentraciji u vazduhu.
D_total = D_learn + k · C, k = 4·10⁻⁶ cm⁻² per particle/m³Pretpostavka: ilustrativna konstanta — prave fabrike kalibrišu stope kritičnih defekata iz sopstvenih podataka inspekcije.
Parametarski prinos: udeo normalnog procesa koji upada u granice specifikacije; Cpk meri rezervu.
Y_param = Φ((USL−μ)/σ) − Φ((LSL−μ)/σ), Cpk = min(USL−μ, μ−LSL)/(3σ)[7][8][19]
SPC: proseci n uzoraka, sa kontrolnim granicama ±3σ/√n i pravilima zona.
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]
Ostale radne konstante koje model koristi.
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 %Pretpostavka: redovi veličine (MTBF, stope generisanja, k, τ) su ilustrativne kalibracije, a ne podaci iz stvarne fabrike.
Bruto čipova (die) po vejferu od 300 mm za čip površine A.
DPW = π·d²/(4A) − π·d/√(2A), d = 300 mm[9]

Nasumičnost: seedovan generator mulberry32; korišćene raspodele — uniformna, eksponencijalna (inverzna CDF), normalna (Box–Muller), Poasonova (Knuth). Seed je prikazan i može se deliti.

Izvori

  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

Ko se time bavi profesionalno

Obrazovni model — nije za operativne odluke. Stvarni objekti kalibrišu svaku konstantu prema sopstvenoj opremi i podacima.