Quality Control System Using Wafer Limit Management Reflecting Interrelated Processes = 연계 공정 특성 반영한 웨이퍼 관리를 통한 품질 강화 관리

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Manufacturing must provide products for customers that meet a certain quality standard. Even under the same process conditions, the basic characteristics and the influence on the process of each product could be different. This leads to a distribution of characteristics in the final products, resulting in some degree of deviation. Therefore, to maintain a certain quality, it is necessary to manage process conditions and control deviations in product characteristics.
In this study, we analyzed the wafer limit control management method and machine learning. We analyzed and compared the correlations between semiconductor manufacturing processes such as etching, lithograph, etc. The effect of wafer limit management was reliable when there was a high correlation between processes. Through highly correlated processes, abnormal wafers could be detected using a new indicator based on standard deviation. Compared to abnormal wafer detected through machine learning, it showed the same level of detection. The abnormal wafers detected by the new indicator could undergo additional care items, such as full wafer measurement, process compensation, and full wafer screening. With each wafer limit management rather than process limit management, even on abnormal wafer could be detected early and, as a result, quality cost could be minimized.

국문 초록 (Abstract)

제조업은 고객에게 특정 품질 기준을 만족하는 제품을 제공해야만 한다. 하지만,
동일한 공정 조건에서도 각 제품의 기본 내재된 특성이 다르고 공정에 대한 영향
정도가 다를 수 있다. 이런 이유로 최종 제품의 특성은 분포와 어느 정도의 편차를
가지게 된다. 따라서 일정한 품질을 유지하기 위해서는 공정 조건을 관리하고 제품
특성의 편차를 관리해야 한다.
본 연구에서는 웨이퍼 한계선 관리 방법을 제안하고 머신 러닝으로 분석했다.
반도체 제조 공정(식각, 노광 등) 간 상관관계를 분석하여, 웨이퍼 한계선 관리는
높은 상관관계의 공정에서 효과가 있음을 확인했다. 높은 상관관계의 공정들로
표준편차를 기반으로 한 새로운 지표를 사용하여 비정상 웨이퍼를 감지했고 머신
러닝으로도 동일 수준의 검출을 확인했다. 새로운 지표로 검출된 비정상 웨이퍼는
전수 측정, 공정 보상, 전수 스크리닝 같은 추가 관리 항목을 진행할 수 있다. 단순히
공정별 한계선 관리가 아닌 각 웨이퍼 한계선 관리 방법을 통해 낱장의 비정상
웨이퍼를 조기에 검출할 수 있고, 이는 품질 비용을 최소화할 수 있을 것이다.

목차 (Table of Contents)

• CHAPTER 1. INTRODUCTION 1
• 1.1 Process Control System 1
• 1.1.1 Process Control/Quality Control 1
• 1.1.2 Control Method 4
• 1.2 Statistical Process Control 5
• 1.2.1 Definition 5
• 1.2.2 Control Chart and Limit 8
• 1.2.3 Process Capability (Cpk) 12
• 1.3 Status of Process Control System 14
• CHAPTER 2. ANALYSIS 17
• 2.1 Basic Concept 17
• 2.1.1 Correlation Coefficient 17
• 2.1.2 Analysis of Expected Value 19
• 2.2 Results of Analysis 23
• 2.2.1 Correlation of Processes 23
• 2.2.2 Abnormality Detection 27
• 2.3 Machine Learning 30
• CHAPTER 3. CONCLUSION 36
• REFERENCES 39