💠 సెమీకండక్టర్ ఫ్యాబ్ లైవ్ మోడల్

ఆధారం — సంఖ్యల వెనుక ఉన్న మోడల్

సిమ్యులేటర్ ఉపయోగించే ప్రతి సంబంధం, దాని మూలంతో. ఊహలుగా గుర్తించిన స్థిరాంకాలు ఉదాహరణ క్రమాంకనాలు.

పరికరాల స్థితులు SEMI E10ని అనుసరిస్తాయి: ఉత్పాదక, స్టాండ్‌బై, ఇంజనీరింగ్, షెడ్యూల్డ్ మరియు అన్‌షెడ్యూల్డ్ డౌన్.

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

టూల్స్ ఘాతాంక వైఫల్య సమయంతో యాదృచ్ఛికంగా విఫలమవుతాయి; మరమ్మతులు ఖాళీ టెక్నీషియన్ కోసం వేచి ఉంటాయి.

P(fail in Δt) = 1 − e^(−Δt/MTBF), MTBF = 250 h; repair ~ Exp(mean 6 h) once a technician is free[17][1]ఊహ: పరిమాణాలు (MTBF, ఉత్పత్తి రేట్లు, k, τ) ఉదాహరణ క్రమాంకనాలు, నిజమైన ఫ్యాబ్ డేటా కాదు.

లిటిల్ నియమం ప్రక్రియలో ఉన్న పని, త్రూపుట్, సైకిల్ టైమ్‌ను అనుసంధానిస్తుంది.

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

స్థిరమైన లైన్‌లో త్రూపుట్ రిలీజ్ రేటుకు సమానం, కాబట్టి రిలీజ్ చేయని వేఫర్ స్టార్ట్ అంటే ఎప్పటికీ బయటకు రాని వేఫర్. దశల మధ్య మరీ ఎక్కువసేపు వేచి ఉన్న వేఫర్లు క్యూ-టైమ్ విండోను ఉల్లంఘిస్తాయి.

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]ఊహ: 3.5 గం సైకిల్ టైమ్ పరిమితి క్యూ-టైమ్ విండోకు ప్రత్యామ్నాయంగా ఉంది; నిజమైన విండోలను ప్రాసెస్ ఇంజనీరింగ్ దశలవారీగా నిర్ణయిస్తుంది, వాటిని ఉల్లంఘించిన వేఫర్లు సాధారణంగా స్క్రాప్ చేయబడతాయి.

కింగ్‌మన్ అంచనా: క్యూ సమయం u/(1−u) లాగా పెరుగుతుంది — వినియోగం 100 %కి చేరువైనప్పుడు పేలిపోతుంది.

CTq ≈ ((ca² + ce²)/2) · (u/(1−u)) · te[5]అంతర్దృష్టి కోసం చూపబడింది: సిమ్యులేటర్ క్యూ ఈ ఫార్ములా నుండి కాక, యాదృచ్ఛిక రాకలు మరియు యాదృచ్ఛిక సామర్థ్యం నుండి ఉద్భవిస్తుంది.

D పరిమాణం కణాలకు ISO 14644-1 తరగతి పరిమితి; 0.1 µm వద్ద తరగతి అనేది గాఢత యొక్క లాగరిథమ్.

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

బాగా కలిసిన గది: గాఢత = ఉత్పత్తి ÷ (గాలి మార్పిడులు × ఘనపరిమాణం × ఫిల్టర్ సామర్థ్యం).

C = G / (ACH · V · η)[13][11]ఊహ: పరిమాణాలు (MTBF, ఉత్పత్తి రేట్లు, k, τ) ఉదాహరణ క్రమాంకనాలు, నిజమైన ఫ్యాబ్ డేటా కాదు.

ఫ్యాన్ అఫినిటీ నియమం: శక్తి ఫ్యాన్ వేగం యొక్క ఘనంతో పెరుగుతుంది.

P_fan = P_max · (speed)³[10]

నెగటివ్-బైనామియల్ దిగుబడి: లోపాలు గుంపుగా ఉంటాయి, కాబట్టి దిగుబడి పాయిసన్ మోడల్ అంచనా వేసిన దానికంటే నెమ్మదిగా తగ్గుతుంది.

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

దిగుబడి అభ్యాసం: ఇంజనీరింగ్ సమయం వెచ్చించేకొద్దీ లోపాల సాంద్రత పరిపక్వ స్థాయి వైపు తగ్గుతుంది.

D(t+Δt) = D∞ + (D − D∞)·e^(−Δt/τ), τ = 120 h · (0.10 / engineering share)[15][18]ఊహ: 14-రోజుల సన్నివేశం ప్రభావాన్ని చూపేలా, నివేదించిన పరిశ్రమ అభ్యాస రేట్లతో (నెలకు 4–6.5 %, Leachman) పోలిస్తే τ సుమారు 100 రెట్లు సమయ-సంక్షిప్తం చేయబడింది.

వేఫర్లపై పడే కణాలు గాలి గాఢతకు అనులోమానుపాతంలో కిల్లర్ లోపాలను జోడిస్తాయి.

D_total = D_learn + k · C, k = 4·10⁻⁶ cm⁻² per particle/m³ఊహ: ఉదాహరణ స్థిరాంకం — నిజమైన ఫ్యాబ్‌లు కిల్లర్-లోప రేట్లను తమ సొంత తనిఖీ డేటా నుండి క్రమాంకనం చేస్తాయి.

పారామెట్రిక్ దిగుబడి: స్పెక్ పరిమితుల లోపల పడే సాధారణ ప్రక్రియ భాగం; Cpk మార్జిన్‌ను కొలుస్తుంది.

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

SPC: n నమూనాల సగటులు, ±3σ/√n నియంత్రణ పరిమితులు, జోన్ నియమాలతో.

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]

మోడల్ ఉపయోగించే ఇతర ఆపరేటింగ్ స్థిరాంకాలు.

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 %ఊహ: పరిమాణాలు (MTBF, ఉత్పత్తి రేట్లు, k, τ) ఉదాహరణ క్రమాంకనాలు, నిజమైన ఫ్యాబ్ డేటా కాదు.

A వైశాల్యం ఉన్న డై కోసం 300 mm వేఫర్‌కు స్థూల డైలు.

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

యాదృచ్ఛికత: సీడ్‌తో కూడిన mulberry32 జనరేటర్; ఉపయోగించిన పంపిణీలు — ఏకరీతి, ఘాతాంక (విలోమ CDF), సాధారణ (Box–Muller), పాయిసన్ (Knuth). సీడ్ చూపబడుతుంది, పంచుకోవచ్చు.

మూలాలు

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