O slideshow foi denunciado.
Utilizamos seu perfil e dados de atividades no LinkedIn para personalizar e exibir anúncios mais relevantes. Altere suas preferências de anúncios quando desejar.

AVM虛擬量測需求與應用趨勢

AVM虛擬量測需求與應用趨勢

  • Entre para ver os comentários

AVM虛擬量測需求與應用趨勢

  1. 1. 機密文件 不可外流 0 先知科技 AVM虛擬量測需求與應用趨勢 第十七屆全國 AOI 論壇與展覽 Sep, 2017 By GNKao
  2. 2. 機密文件 不可外流 1 先知科技簡介
  3. 3. 機密文件 不可外流 22 公司簡介  先知科技成立於2009年,為國立成功大學研發團隊Spin-off的 衍生公司。  願景成為提供領先全球「製造智慧化」的服務業者,目前服 務客戶已跨足:半導體業、封裝測試產業、光電產業、太陽 能產業、面板產業、工具機產業、 HBT產業、ITO產業…等 相關產業。  核心技術為工業4.0 與大數據(Big Data) 在製造業的六大應用 ,且各步驟均提供標準化的產品與服務,協助客戶提升機台 生產力、機台健康、品質控管與人員生產力。 機台與信息自動化(Tool & Info Automation, IOT) 資料搜集與儲存(Data Collection and Storage) 數據視覺化與監控(Data Visualization) 資料特徵萃取(Data Featuring) 資料分析(Data Analysis) 預測與大數據應用(Big Data Application)
  4. 4. 機密文件 不可外流 33 大數據實行步驟與先知可提供的產品及服務 Tool & Info Automation • PC/PLC Control • SECS/GEM Capability Data Collection & Storage • MES • Tool Process Log & Parser Data Visualization & Control • Tool Real-Time Monitor • Data Viewer Data Featuring • RTM FDC: Retrieve Real- Time Data to Physical Index • eRunCard: Retrieve Process/ Mfg Information Data Analysis • YMS/EDA: Engineering Data Analysis • ePK: Key Parameter Analysis Big Data Application • Control: Rum- to-Run Control • Prediction: AVM & IPM • Tool Matching • Tool Health 機台與信息 自動化 資料搜集 與儲存 資料視覺 化與監控 資料特徵 萃取 資料分析 大數據應用 Analysis: YMS/ePKData Featuring Collection Temporal Data Indicator Data 相關函數 的建立 Database Tool Automation: 生產設備機台廠商 提供Sensor 量測設備 生產設備 物聯網 大數據 App: RtR+AVM
  5. 5. 機密文件 不可外流 44 全智慧化即時營運防衛系統運作流程圖 電源供應器真空泵 溫度計 機台設備 & 關鍵元件 機械手臂蝕刻機 MOCVD External Sensor 資料傳輸與接 收 資料擷取 人機介面控制 畫面報表呈現/ 資料儲存 統計分析/ 資料轉化 資料應用 Service/ Business Ethernet Network Ethernet Network 原物料 管理 人事/行政 管理平臺 封裝/測 試管理 出貨品 質管制 訂單 管理 智慧化行政支援管理系統 生產效 能分析 機台設 備狀態 生產排 程管理 加工 履歷 異常診 斷 效能趨 勢分析 製造執行系統(MES) 良率分析 與改善 重要參數分析 與製程優化 虛擬量 測全檢 設備失效偵 測與分類 生產程 式管理 機台維護與 預防保養 機台工程系統(EES) 健康狀 態評估 流程 優化 智慧化即時生產管理系統 工安環 保管理 各單位相關主管
  6. 6. 機密文件 不可外流 5 系統顧問能力 <導入產業與製程>  FDC System:光電產業、面板產業 、HBT產業、ITO產業、網通產業 ,共計八廠商導入經驗。  AVM System:半導體業、封裝測 試產業、太陽能產業、面板產業、 工具機產業、航太業,共計九廠商 ,11道製程導入經驗。
  7. 7. 機密文件 不可外流 6 半導體晶圓廠 大數據應用方向
  8. 8. 機密文件 不可外流 77 Wafer Manufacturing Process 材料 設計 光罩 積體電路生產廠房 測試 封裝 最後測試 加熱製程 微影製程 離子佈植 金屬化 化學機械 研磨 介電質 沉積 晶圓 蝕刻與光 阻剝除 Over 1000 stages!
  9. 9. 機密文件 不可外流 88 事後 處理 即時 監控 事前 預測 半導體大數據應用趨勢
  10. 10. 機密文件 不可外流 99 台積電半導體大數據分析應用範疇
  11. 11. 機密文件 不可外流 1010 效益: 加速產品良率提升速度及成本降低 Timet1 t2 t3 研發/導入期 成長期 成熟期 衰退期 成本 Yield  良率會在成長期逐漸拉升,直至成熟期趨於平緩,最終因為市場上有新的產 品出現而邁入衰退期。成本剛好相反,其隨著每個階段技術的成熟逐漸地下 降。  若能將原來的黑色/紅色實線,改善為綠色虛線(意即:快速提升成長期之良率 ,使產品儘早進入成熟期;提升成熟期之產品品質,且在良率發生問題時, 亦能及時找出根本的原因並加以排除,以穩定出貨),將可有效地提升公司之 競爭力。 Timet1 t2 t3 研發/導入期 成長期 成熟期 衰退期 成本 Yield Yield 快速拉升縮短成長時間與 迅速降低成本
  12. 12. 機密文件 不可外流 11 大數據應用 AVM (Automatic Virtual Metrology)
  13. 13. 機密文件 不可外流 12 VM效益– ISMI Tool savings Monitor wafer reduction Routine monitor time reduction Cycle time reduction Total Benefit Sum Total = USD ~70.4M per year (以月產能三萬片之十二吋廠為例) ~4.2M ~5.4M ~6.4M ~54.4M
  14. 14. 機密文件 不可外流 it T  jt T  產品品質 產品量測時間 規格上限 規格下限 AVM System • 在產品無法進行量測之情況下,利用生產機台資料,得到生產之產品品質。 • 將離線且具延遲特性之品質抽檢改成線上且即時之品質全檢。 • 可應用工業4.0概念來優化本身製程以及下製程。 IBM 量測機台 全面品質檢測系統 AVM 抽樣量測 產品 生產機台與 流程中影響 產品品質的 資訊 實際量測值 產品生產時間 產 品 品 質 產 品 品 質 目前抽樣檢驗 生產 機台 產品生產時間 it 1it  2it  3it  4it  jt 1jt  2jt  4jt  產品品質 產品量測時間 規格上限 規格下限 3jt  產 品 品 質 產品生產時間
  15. 15. 機密文件 不可外流 1414 Data Preprocessing Process Data Data Preprocessing VM Onlyfor Training &Tuning √√√√√√√√√√√ √ Metrology Data Conjecture Model 傳統的虛擬量測(VM)架構  無法兼顧立即性與準確性,亦即如欲即時輸出虛擬量測值則其虛擬量測值準確 性不高;在另一方面,如欲確保虛擬量測值之準確性則將無法即時輸出。  僅能預測虛擬量測值,但無法提供此預測值之信心指標,令使用者不敢貿然 採用(因不知此預測之虛擬量測值可不可靠)。  無法線上即時確保製程資料與實際量測資料的品質,致所輸出的虛擬量測值可 能已受污染。
  16. 16. 機密文件 不可外流 1515 AVM System Theory Conjecture Model RI Module GSI RI Process Data GSI Module VMI VMII Only for Training & Tuning √√√√√√√√√√√ Metrology Data √ Dual-Phase Algorithm Data Preprocessing DQI Z-Scorey DQIx Z-Score Data Preprocessing  因具備雙階段虛擬量測演算法,所以能兼顧立即性與準確性,亦即第一階段之 VMI能即時輸出虛擬量測值以確保立即性(降低抽樣率);而第二階段則能即時 更新預測模型,以確保VMII虛擬量測值之準確性(全檢與提升產品品質)。  獨家破壞式創新產品,IP 佈局完整,不同產業與應用拓展快速 。  除能預測虛擬量測值外,亦提供此預測值之信心指標(RI)與相似度指標(GSI)、 感測器資料品質與量測品質令使用者能安心採用(確認虛擬量測值可不可靠)。 信心指標 預測演算核心資料品質評估
  17. 17. 機密文件 不可外流 1616 ≈預測值 實際值 調整權重 誤差信號 比較 實際值 預測值 𝑤11 ∗ 𝑋1 + 𝑤21 ∗ 𝑋2 + w31 ∗ 𝑋3+𝑏𝑖𝑎𝑠 活化函數 w31 w21 w11 輸入資料 X3 X2 X1 輸出層隱藏層輸入層 人工智慧原理 經過數次的反覆訓練,使得預測值接近或與實際值相同
  18. 18. 機密文件 不可外流 1717 AVM System Framework VM Client SOAP VM Manager Metrology Equipment SOAP Metrology Equipment ... ... Model Creation Server Central Database Process Equipment Process Equipment VM Client VM Server-n VM Server-1 Big Data (標準 化,方便不同 產業應用擴展) 物聯網,隨 Device 客制化
  19. 19. 機密文件 不可外流 1818 品質預測與異常亮燈即時偵測 1 異常亮藍燈 列出 Top5 異 常Sensor 直接秀出該點異常值
  20. 20. 機密文件 不可外流 1919 案例分享 AVM System
  21. 21. 機密文件 不可外流 20 Film1 Film2 Film3 CVD/PVD 量測項目 Thickness Thickness Thickness Film4(PVD) CVD製程為先知科技產品導入經驗豐富之製程領域。 AVM系統搜集CVD機台重要參數建立線上模型,在各Film向上長後, 對每一片產品進行厚度量測值預測,利用製程後量測出的實際量測值 不斷更新模型,持續進行預測控,以達成穩定的產品品質。
  22. 22. 機密文件 不可外流 2121 After Trench Etch Film1 Film2 Film3 Film4 Before Trench Etch Etch 量測項目 Depth Width Film1 Film2 Film3 Film4 蝕刻後深度與寬度,由AVM系統進行蝕刻機台參數資訊搜集,並在線 上建立模型。 在蝕刻後對每一片產品進行深度與寬度量測值預測,利用製程後量測 出的實際量測值不斷更新模型,調校機台參數,持續進行預測監控, 以達成穩定的產品品質。 由於AVM系統將傳統延遲抽檢該為品質全檢,可大幅降低量測成本。
  23. 23. 機密文件 不可外流 2222 Film1 Film2 ECP Process Film3 Film4 Cu After CMP Cu CMP量測項目 ECP Thickness Remain Thickness Film1 Film2 Film3 Film4 Cu CMP量測項目主要為研磨前之ECP厚度與研磨後之厚度。
  24. 24. 機密文件 不可外流 23 Si Wafer Film STI量測項目 AfterBefore Si Wafer Film Depth Width STI量測項目主要為蝕刻後之深度與寬度,每次實際量測的結果皆 會納入AVM模型中進行後面產品深度與寬度預測。
  25. 25. 機密文件 不可外流 2424 案例: 半導體薄膜製程抽測率由 2/25 降至 1/50 Sampling Rate 2/25 Sampling Rate 1/50
  26. 26. 機密文件 不可外流 2525 AVM Application Source/Drain Metal Substrate (Glass) Substrate (Glass) SiNx Substrate (Glass) ITOA-Si N+ A-Si bstrate (Glass) Litho (Canon ) Litho (Nikon) CVD Etching Etching Litho (Nikon) Etching Litho (Canon) EtchingCVD Litho (Nikon ) Etching Layer 3  二、四層CVD製程 AVM 預測值 與Litho 參數回饋至 Etching 機台,進行Etching Time 預測及RtR Control,降低endpoint alarm rate 。  取得一、三、五 Layer 黃光機台(Nikon)及 二、四層黃光機台(Canon)分別進行Tool Matching/ Grouping ,並進行Overlay AVM/ RtR Dispatching & Control 。 Substrate (Glass) Gate Mental Source/Drain Metal Substrate (Glass) Substrate (Glass) SiNxSiN A-Si N+ A-Si Substrate (Glass) bstrate (Glass) Gate Mental Source/Drain Metal Substrate (Glass) Substrate (Glass) SiNx Substrate (Glass) ITOSiN A-Si N+ A-Si Substrate (Glass) urce/Drain Metal bstrate (Glass) Substrate (Glass) SiNx Substrate (Glass) ITO ubstrate (Glass) SiNx Substrate (Glass) ITO Layer 1 Layer 2 Layer 4 Layer 5 PVD PVD PVD
  27. 27. 機密文件 不可外流Reduce Sampling Rate <Intelligent Sampling Decision (ISD)> • ISD: The sampling rate may further be reduced with a process-unit--based dynamic sampling decision scheme being designed according to reliable VM. UCL LCL Process Time … … … …ProductQuality 生產片 量測片 …it 1jt 2t 13t t 13t…t t1 ktm-1t… m-1t…3t 14t 15t t3 14t 15t25 2 mj j j j j j k km k k k k k … … IBM 量測機台 全面品質檢測系統 AVM 抽樣量測 產品 生產機台與 流程中影響 產品品質的 資訊 生產 機台 … … 1. 抽樣比例 (ex: 1/25 to 1/50) ISD UCL LCL Process Time … … … … ProductQuality ISD預計量測片 生產片 量測片 …it 1jt 2t 7t t 7t…t tm-1 ltm-3t… 13t…1t 8t 9t t1 8t 9t25 m 14j k k k k k km-2 l l l l lk k … … 狀態改變 抽樣量測 全面品質檢測系統 AVM IBM 量測機台 … … 2. 機台不 穩定 3. 機台資 料異常 4. AVM 模型 狀態 5.預測精度 水準 6. 量測異常 7. 生產與機台穩定 8. 狀態改變: 調機或清機等
  28. 28. 機密文件 不可外流 27 延伸應用
  29. 29. 機密文件 不可外流  此目的是將AVM 的功能與 MES 整合的一個案例。在 AVM、MES、與R2R(run- to-run) 模組之間的介面正確定義出後,整個品質檢測系統將可實現。且R2R能力 可從Lot-to-Lot 控制進步到 Glass-to-Glass 控制,達成降低抽檢率的目標。 Integrating AVM with MES Equipment i Equipment i+1 Process Data Material flowInformation flow Metrology AVM )Sheet ) MES R2R i R2R i+1 Alarm Manager WIP Tracking SPC Scheduler Equipment Manager Material Manager Reporting VMI for FB R2R Control VMII for FF R2R Control
  30. 30. 機密文件 不可外流 2929 RtR +AVM 2  AVM技術可以彌補量測時間延遲的問題,AVM可提供即時的預測量測值, 給RtR 控制器進行下一次製程參數值的運算,成本的部份也因為不必增 加量測設備而大幅縮減。  AVM系統除了即時提供預測量測值進行APC 控制器外,並以RI及GSI指 標進行VM值之可靠度監控,以確保控制器之準確度。 Metrology Target Material flowInformation flow Process AVM ˆkykX Product Process Data For Training or Tuning zy Sampled product VMI RI GSI First Run information Deposition time : No. of Runsk APC Controller z: No. of Actual Measurements EWMA Filter 1  2 1( , )f RI GSI  2 
  31. 31. 機密文件 不可外流 RtR +AVM (半導體 ) CVD LIT ETC SPU CMP WAT Metrology As Is To Be VM APC CLCMetrology Lot Based Control Lot Based Control VM APC CLC Wafer Based Control Wafer Based Control Wafer Based Control
  32. 32. 機密文件 不可外流 3131 IPM 介紹  Intelligent Predictive Maintenance :  針對在使用過程中,會逐漸產生老化現象而失效的 零件或機台,例如: Robot、Valve、Scrubber、 Pump …等。  透過演算法與交互作用,即時以健康狀態的基礎模 型,進行生病狀態定義與失效時間的預測。  在偵測到故障或預測到異常可能發生時,通知人員 進行處理以降低保養成本。  Benefit: 降低生產製程設備當機時間與次數,增 加設備的妥善率與效能,節省保養及失效成本。 資料擷取: 太陽能PECVD 定義關鍵元件為 蝴蝶閥 與數據呈現 統計資料轉化: 健康/生病狀態 統計與預測: 失效時間與交互 作用 延長與靈活調整 保養時監 0 50 100 150 200 250 0 2 4 6 8 10 14 16 12.26 yE_D yE_S yE_B k yE ks kD_LB kD_RUL kD_UB kB KD_LB = 48 RUL= KD_RUL= 60 KD_UB = 68 健康 生病 失效 原定保時間 預測保養時間
  33. 33. 機密文件 不可外流 導入AVM之效益
  34. 34. 機密文件 不可外流 3333 AVM 產品效益  以機台製程參數為主,產品/控片量測參數為輔。 精準量測:針對有問題產品加強量測。 • 針對正常產品可以大幅度降低量測抽樣數。 • 減少產品量測的數量 (30% ↑) 。 • 降低Cycle Time (2 ~ 3% ↑) 。 • 減少機台Monitor頻率 (50% ↑) 。 • 減少量測機台資本支出 (30% ↑) 與工廠空間。 • 減少製造部量測人力 ( 30% ↑) 。 • 提升產品品質 (30~70 %) 。 精準異常判定:直接判定問題Lot/Wafer,並且提示異 常原因/參數。 • 及時預警,防止大批量異常產生。 • 提高工程師處理異常產品/機台效率,減少工程師負 擔或人力。
  35. 35. 機密文件 不可外流 The End Foresight Technology, the Smart Provider of Intelligently Integrated Systems. 全方位智慧整合資訊系統供應商

×