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Notícia

March 11, 2021

Otimização da janela do processo da GOLE pela fabricação virtual

A integração nova e os esquemas de modelação usados em dispositivos da memória 3D e de lógica criaram desafios da fabricação e do rendimento. O foco industrial deslocou da escamação de processos de unidade predizíveis em 2D estruturas à integração completa mais desafiante das estruturas 3D complexas. O 2D manual do transportador convencional da disposição, a metrologia autônoma da bolacha, e as medidas elétricas autônomas são já não suficientes para conseguir os objetivos do desempenho e do rendimento, devido à complexidade destas estruturas 3D novas. A engenharia do silicone da tentativa e erro igualmente está tornando-se proibitivamente caro, devido à época e ao custo de testes bolacha-baseados.

“A fabricação virtual” é uma solução potencial a este problema. O software virtual da fabricação pode criar um equivalente digital de um dispositivo de semicondutor real, modelando fluxos de processo integrados em um ambiente digital. Software support testes da variabilidade do processo, desenvolvimento do esquema da integração, análise de defeito, a análise elétrica e mesmo a otimização da janela do processo. Mais importante ainda, pode prever as ramificação a jusante das mudanças do processo que exigiriam de outra maneira ciclos do construção-e-teste no fabuloso.

Uma demonstração da GOLE

Nós usaremos SEMulator3D, uma plataforma de software virtual da fabricação, para demonstrar como a fabricação virtual pode eficientemente resolver desafios complexos da fabricação e do rendimento do semicondutor. Nós modelaremos o efeito de variações da ferramenta gravura em àgua forte (tais como a seletividade do material ou a distribuição de fluxo) no desempenho elétrico do dispositivo. Um estudo simples do dispositivo da GOLE será usado para destacar o efeito de características do comportamento gravura em àgua forte da porta e da etapa gravura em àgua forte em alvos elétricos do desempenho e do rendimento.

Os trabalhos seguirão uma sequência virtual típica da fabricação de 4 etapas:

1. As etapas do processo e a informação nominais da geometria do dispositivo são incorporadas no software. Isto permite que o software gerencia um modelo 3D com caráter de previsão do dispositivo que pode mais ser calibrado.

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Fig. 1: Uma vez que a informação modelo é incorporada, indica o contato do capacitor como mostrado. Neste momento, a análise elétrica pode ser executada, e o efeito de borda do capacitor pode ser investigado.

2. O medidor do interesse é estabelecido para qualificar o comportamento estrutural ou elétrico. Estes podem incluir a metrologia virtual, o 3D DRCs (verificações da regra do projeto) e parâmetros elétricos tais como Vth.

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Fig. 2: SEMulator3D identifica os elétrodos do dispositivo em uma estrutura 3D e simula as características do dispositivo similares ao software de TCAD, mas sem a necessidade para modelagem demorada de TCAD.

3. Um estudo de projeto é executado no software. Isto usa uma gama (projeto das experiências) para identificar parâmetros importantes e inclui dados e análise de sensibilidade para ajudar no desenvolvimento de processo e/ou em mudanças de projeto de aperfeiçoamento.

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Fig. 3: Os coordenadores podem analisar toda a metrologia em SEMulator3D para identificar os parâmetros importantes, revelando os casos de canto como mostrado (cercado em vermelho) acima.

4. Finalmente, processe a otimização da janela é executado para fornecer um valor aperfeiçoado para cada parâmetro de processo, maximizando a porcentagem dos parâmetros selecionados que caem dentro das especs. do rendimento.

Otimização do modelo de processo para satisfazer um alvo de desempenho elétrico

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Fig. 4: Descrição dos trabalhos da analítica em SEMulator3D, incluindo a característica de PWO.

Neste exemplo, nós aperfeiçoaremos processos de manufatura para visar um desempenho elétrico específico. Nós escolheremos um valor elétrico específico e aperfeiçoaremos nossas etapas do processo em torno deste alvo. Cada parâmetro da etapa do processo será variado para procurar pelas condições de processo que encontram o alvo de desempenho elétrico. Em nosso estudo, nós escolhemos Vth (tensão do ponto inicial) como nosso alvo, com um valor de 0.482V. Usando a análise de regressão no software, nós podemos identificar três parâmetros de processo (espessura do óxido do espaçador, profundidade do óxido do espaçador e espessura alta de K) que são significativos em termos de seu impacto na tensão do ponto inicial (veja figura 5). Esta etapa é seguida pelo modelo de processo Calibration (PMC) que usa os mesmos dados da regressão, que asseguram a precisão do modelo de processo antes de aperfeiçoar estes três parâmetros de processo importantes para conseguir os alvos dados de Vth.

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Fig. 5: Resultados da otimização usando Vth como o alvo, com parâmetros aperfeiçoados.

Otimização da janela do processo (PWO) para ajustar as escalas do parâmetro de processo ótimo

A otimização da janela do processo (PWO) pode substancialmente reduzir o número de bolachas da pre-produção necessárias para testes autônomos usando uma metodologia estruturada e passo a passo para executar a experimentação virtual. Pode prever o rendimento máximo (a taxa de êxito dentro das escalas de um mais baixo e limite superior, considera figura 6) para os processos existentes considerados. Mais importante, pode re-determinar condições de processo e exigências nominais do controle da variação conseguir a taxa de êxito máxima (ou o rendimento).

Depois que os parâmetros importantes são identificados, um projeto virtual novo das experiências (GAMA) estará executado para encontrar os valores de parâmetro que cumprem exigências do desempenho e do rendimento. A experiência deve incluir um espaço de busca definido (ou a escala) para cada um dos parâmetros selecionados. Para obter o significado estatístico, a experiência simulada é corrida muitas vezes através do espaço de busca definido pelo utilizador. O algoritmo de PWO fornece então um valor aperfeiçoado para cada parâmetro de processo, maximizando a porcentagem dos parâmetros selecionados do dispositivo que encontram a especificação de dispositivo do alvo (“inSpec%").

Segundo as indicações de figura 6 (saido), supondo 0.5nm, desvio 1.0nm e 0.2nm padrão para os três parâmetros (espessura do óxido do espaçador, profundidade do óxido do espaçador e espessura alta de K), respectivamente, o sistema de PWO relatou um aumento na porcentagem da em-especificação da metrologia de 34,668% a 49,997%, após ter mudado os valores nominais de todos os parâmetros de processo em consequência do processo do máximo. Além disso, segundo as indicações de figura 6 (direita), reduzindo o desvio padrão do parâmetro o mais influente (3,20: A espessura alta do depósito de BWL K), de 0.2nm a 0.13nm aumentou a porcentagem da em-especificação da metrologia (taxa de rendimento) a 89,316% quando o alvo da taxa de êxito foi ajustado em 88%. Uma melhoria dramática no rendimento total era possível controlando a variabilidade do responsável do equipamento para o depósito alto do óxido da porta de K. Esta é informação extremamente valiosa para um coordenador da integração do processo que procura melhorar o rendimento.

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Fig. 6: Esquerda: Valores médios novos identificados para % do máximo das especs. (espessuras do depósito e para gravar a profundidade). Direito: Exigido escala determinada: Desvio padrão na espessura alta de BWL K para encontrar a taxa de êxito >88%.

A fabricação virtual salvar o tempo & o custo

Os ajustes do parâmetro de processo estão estabelecidos durante fases iniciais de desenvolvimento de tecnologia do semicondutor, mesmo antes que as primeiras bolachas estejam fabricadas. O processamento virtual pode ajudar a validar estes valores de parâmetro iniciais do processo sem a época e a despesa de criar e de testar bolachas reais. A tecnologia da otimização da janela do processo novo de SEMulator3D oferece as seguintes vantagens durante o desenvolvimento de processo do semicondutor:

Prevê o rendimento exatamente para processos existentes
Retargets valores de parâmetro nominais de POR (processo de registro) para maximizar o rendimento
Determina as etapas chaves do processo que impactam mais o rendimento
Isolados que falham condições do caso (para fora--especs.), e para identificar a causa origem destas falhas
Acelera o desenvolvimento de processo, evitando a engenharia do silicone da tentativa e erro

(de Daebin Yim)

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