登录注册   忘记密码

晶圆厂面临的新挑战

随着芯片制造商向下一代 3D NAND 和 finFET 器件迁移,保持成本可接受的同时实现高产量的难度正变得越来越大——但这并不仅仅是因为光刻问题的复杂度越来越大。


举个例子,为了制造一片先进的逻辑芯片,一片晶圆要在晶圆厂中从一台设备移到另一台设备,其中的工艺步骤可多达 1000 步以上。设备或工艺过程中的任何瑕疵都可能导致晶圆缺陷,进而影响产量。原因可能是设备本身中的看似不重要的部件或子系统出现了故障。


简单来说,由晶圆设备中对工艺至关重要的元件带来的缺陷会影响产量,SEMI 的半导体元件、仪器和子系统(SCIS)特别兴趣组的成员如此表示,这个组织可以代表元件和子系统的供应商。这些问题已经存在了一些时日了,但据 SCIS 称,随着芯片制造商往 10/7nm 及以后的节点迁移,这些问题将会变得更加棘手。SCIS 特别兴趣组的成员公司包括GlobalFoundries、IM Flash、英特尔、美光、TI、三星以及主要的晶圆厂工具和元件供应商。


晶圆厂设备中的元件和子系统常被理所当然地认为也就那样,但它们在半导体供应链中发挥着至关重要的作用。比如说,一些更为复杂的晶圆厂工具集成了来自数十家供应商的超过 50000 个零部件。腔室、泵、射频发生器、密封件和阀门就是其中的一些关键元件。


一般来说,这些元件是很稳健的,不会带来问题,但有时候它们会给晶圆厂带来麻烦。根据来自芯片制造商的真实案例,这里列举了几个晶圆厂中可能出问题的地方,而这只是可能出现的问题中的一小部分:

在辅助间(sub-fab)的一部分安装了错误的 O 形圈,这可能导致流体被污染。O 形圈是系统中一种用作密封件的零件。

超纯水系统中的压力调节器故障,会导致工艺过程中出现污染。

在一个散装化学品配送系统出现衬料泄漏,导致设备腐蚀。


“子元件对设备系统有重大影响,这又会进一步影响晶圆厂设备的性能表现。”美光科技全球设备和企业 EHS 总经理 Norm Armor 说,“我们的子元件和材料供应商在紧跟我们的发展路线图上表现很好。但时不时就会出现小挫折。这些小挫折可以打乱整个生态系统的步伐。”


为此,半导体行业的供应链正在发生一些变化。不久前,设备厂商还主要从供应商那里指定所需的工具元件。现在,除了工具制造商,芯片制造商也参与进来了,而且它们正与元件供应商合作,以防止晶圆厂中可能出现的问题。


“这个故事要表达的是你不仅必须设定你的晶圆厂工具元件的规格,还必须关注你的子元件。”Armour 在最近举办的美国西部半导体展(Semicon West)上说,“我们已经在工具方面合作了 40 年。为什么不与子元件制造商也一起合作呢?”


然而,合作只是解决方案的一部分。在先进节点,半导体行业希望对工具元件进行更加严格的测试,但在如何测量这些零部件的缺陷方面,它们也还需要找到更好的方法。问题是测量标准要么不够,要么就根本没有。比如说,在 IC 行业的 O 形圈密封件上的标准规格很少,甚至没有;而这种东西在 1800 年代就已经为蒸汽机开发出来了。


要找到解决这些问题的方法,SEMI 的 SCIS 特别兴趣组正在着手制定用于测量元件引入的缺陷的新标准和新方法。此外,在解决这个问题上还存在其它解决方案,比如先进计量技术、晶圆监控和仿真技术。


晶圆厂难题

今天的晶圆厂有大量移动组件。据加州大学伯克利分校的研究,一个每月需要 50000 片初制晶圆的理论晶圆厂需要以下设备:

50 台扫描仪/步进机外加晶圆轨道;

10 台大流量和 8 台中等流量的离子注入机

40 台蚀刻机器

30 台 CVD 工具

TIM截图20170821134704.png

图 1:一家晶圆厂内部,来自 GlobalFoundries

此外,300mm 晶圆厂也是自动化工厂,会用到各种自动化材料处理系统和晶圆传送机制。

640.webp.jpg

图 2:统一的晶圆厂传送系统


在这样的晶圆厂中,工具必须处理更小更准确的特征。而且在每个节点,缺陷也会变得更小,也就更难以找到,因此就会需要新的先进计量技术。Coventor 的首席技术官 David Fried 说:“每一代我们都将电路的面积缩减 50%。你将在晶圆厂中使用 30 种不同的计量技术。”


但有时候问题会出现在晶圆厂流程上。缺陷可能会在过程中的任何部分产生。然后,晶圆厂中的工具可能会遇到问题,这可能意味着问题的数量很大。


一般而言,一台晶圆厂工具会装配多种传感器。这些传感器可以监控该工具内的许多功能,比如气流、问题、压力和射频功率。“每台工具都有数百个乃至数千个传感器。”Fried 说,“每个传感器都有一个可接受范围。如果工具的一个传感器检测到了一个错误,它通常会触发警报并自行脱离工厂的自动调度系统,这样就不会有更多晶圆送入这台工具加工处理了。”


也可能会出现其它问题。他说:“在大多数工艺步骤之后,会执行测量或计量操作以衡量这个工艺过程是否成功。如果这些测量结果不符合规格,这些工具就会暂停使用,以便进一步评估。但这也会导致之前过程的工具下线进行维护或进一步测试。”


尽管如此,晶圆厂的目标是不停步地持续运转。他说:“流程中没有任何步骤是晶圆必须经过某台工具。任何晶圆厂都有许多台一样的工具,从而让工厂可以实现大量的生产制造,即使有的工具停工也无妨。”


无论如何,晶圆工具需要维护。每一台工具都有预防性的维护计划,这时候系统要下线进行清洁和升级。所以晶圆厂会存留一些备用零部件。


“一些晶圆厂是自己做维护,通常由被称为‘设备工程(Equipment Engineering)’的团队来做。”他说,“很多晶圆厂购买的工具带有‘供应商维护合同’,这意味着如果工具由于意外原因下线,可以要求供应商来提供服务。这种时候对双方来说都很有压力。”


确实如此,如果一台工具出了问题,找到并解决这个问题是一项艰巨的任务。而且这个过程也可能非常耗时而且高成本。


比如说,一个元件可能不仅在一个工具中出故障,而且可能导致工艺流程引起的缺陷。元件的数量因工具而各不相同,但更复杂的系统的零部件数量简直让人难以置信。比如蔡司公司用于极紫外(EUV)光刻应用的 AIMS 系列光掩模检测工具。根据英特尔的数据,该系统由 4500 个子系统和来自 134 家不同供应商的 64000 个单独零部件构成。这款 AIMS 工具是目前市场上更先进的系统,但它也能体现出当前工具的复杂性。


假设在现场工作的 AIMS 工具出现了一个问题,那这个问题就可能是由该系统中的一个或多个零部件导致的。要找到这些零部件绝非易事。英特尔的一位技术支持专家Ya-hong Neirynck 说:“如果我们要搜寻该工具的一个缺陷,我们就像是在干草堆里找一根针。”


在晶圆厂已经很复杂的供应链和工艺流程中,元件的潜在问题不过是芯片制造商又一个需要担忧的事情罢了。“能够影响你的晶圆的变量更多了。”GlobalFoundries 的全球来料质量总监 Pawitter Mangat 说,“追踪这些变体、追踪这些元件和追踪这些工艺的可追溯性全都会导致出现这些变量。我们不能承受有的零部件的表现无法维持的情况。从成本和每次更换一个 O 形圈时就要检查是否合格以及验证的方面考虑一下。”


而且随着芯片制造商向 10/7nm 及以后节点迁移,晶圆厂已经没有容忍误差的空间了。Mangat 说:“必须要控制住变化。我们要知道我们一直以来都看到的工艺的变化情况将不再是先进节点的惯例,而将需要严格得多的控制、规格限制和操作。”


但希望还是有的。在元件/子系统方面,Mangat 为半导体行业列出了几种解决方案:

供应链增进合作

增强元件供应商的质量程序

为元件制定基准指标和缺陷测试标准

设计追踪问题的方法


增进合作

当工具制造商开发出了新系统时,一种工艺就开始了。为此,设备制造商需要为该系统采购元件。


过去许多年来,工具制造商已经有了自己更偏爱的元件供应商,而且他们了解并且信任这些供应商。他们也知道需要避开哪些供应商。


甚至芯片制造商也在密切关注供应商。“我们遵循一套非常严格的内部 SOP(标准作业程序),以确保我们的零部件和子系统符合质量标准。”联华电子公司(UMC)官方称,“其中的措施包括检查安全性、硬件性能和确保得到的结果符合要求的规格。UMC 内部有一个独立的质量认证流程,这让我们可以设置我们自己的严格质量基准以及控制涉及认证新来的工具或材料的参数和条件。”


很显然,供应商也必须做自己的功课。他们必须理解一种给定元件的特性,这样他们才能在晶圆厂出问题之前就预见到潜在的问题。


“各家供应商的情况都有不同。”Applied Materials 公司 Applied Global Services 部门服务产品开发副总裁 Kirk Hasserjian说,“其中一些技术对特定类型的缺陷非常敏感。其它技术则没有这么敏感。CMOS 图像传感器就是一个典型案例。它们对金属污染物和微量金属极其敏感。”


此外,工具制造商必须继续向他们的供应商反复强调对质量的需求,而且他们也有充分的理由这么做。TEL 的先进半导体技术部门副总裁兼总经理 Aki Sekiguchi 表示:“技术在变化。对 10nm 可行的技术可能对 7nm、5nm等等就不行了。一般而言,随着技术越来越紧密,规格要求也越来越严格。”


但也存在一些限制。为关键元件实现更加严格的控制和测试是合理的,但却不可能为每种零部件都实现同样的控制,因为成本实在太高了。


但每个零部件都必须满足标准。因此工具供应商和他们的元件供应商必须在测试程度和成本之间找到平衡。Sekiguchi 说:“这是一种互相关联的成本。如果你真的严格控制每个组件,那这种经济模式就会崩溃。”


元件供应商尝试提供最好的解决方案,但一般而言他们并不清楚他们的产品在实际过程中会遇到的确切条件或配方。有时候芯片制造商和工具供应商并不想向他们的供应商披露自己的关键知识产权。


这种传统业务方法的一个弊端是当一个零部件故障时,供应商对于它不符合要求的原因可能毫无头绪或只有些模糊的感觉。合作是显而易见的解决方案。为此,各方都必须更多地参与到产品开发流程中。


合作面临的难题在于各方需要共享 IP。共享基本零部件的 IP 很简单。但对于工艺腔等更关键的元件的 IP,公司会谨慎得多。


为了解决这些问题,行业必须找到一个让人乐意的中间程度。Sekiguchi 说:“必须要有一个平衡。你必须在你分享的信息量和你分享的信息类型之间找到平衡。”


在芯片制造商向更先进的节点迁移时,元件将需要更加严格的特性描述和测试。但具体的实现方式还不清楚。


SEMI 战略计划高级经理 Paul Trio 表示:“到目前为止,在如何测量各种元件和子元件的缺陷以及如何报告结果上,行业还没有达成一致。”


以 O 形圈为例。O 形圈是一种在两个或多个零部件之间密封接口的小物件。每种晶圆厂工具都有几种不同的密封件类型,包括那些用于盖子、端口和窗口的密封件。但每家密封件供应商都在开发专有产品。因此,每家供应商的产品都有不同的专有的数据,没有什么可以用来测试或封装这些东西的标准方法。


Applied Seals North America 首席执行官兼 SCIS 联合主席 Dalia Vernikovsky  说:“问题是为蒸汽机发明的规格也是当今这些密封件所使用的一样的规格。这里面是有问题的。也就是规格并不存在。”


许多其它类型的元件也有类型的问题,需要标准。所以在 2013 年,SEMI 和其它公司机构发起了 SCIS。除了主要的芯片制造商,Applied Materials、ASMI、ASML、KLA-Tencor、Lam 和 TEL 以及一些元件供应商都是 SCIS 的成员。

TIM截图20170821135439.png




图 3:SCIS 的参与公司

SCIS 的目标是让芯片制造商、工具供应商和零部件供应商聚到一起,敲定“由对工艺至关重要的元件所引入的缺陷的测量基准”。


SEMI 的 Trio 说:“事实上,前两年用在了为密封杂质制定测试方法上。SCIS 已经扩展到了其它关键元件。”


今天,SCIS 已有 8 个工作组,分布在以下领域:腔室、气体运输、液体运输、泵、射频发生器、密封件和阀门。第 8 个组是可追溯性验证组(Traceability Verification Group),他们正在开发一个“信息交换模型(Information Exchange Model)”。这涉及通过云为晶圆厂中的潜在问题提供可追溯性数据。

TIM截图20170821135508.png

图 4:SCIS 的组织结构

到目前为止,这个组已经在几个方面取得了进展。“这取决于我们讨论的元件的类型。行业应该全部参与到更简单的元件上,比如阀门、泵、密封件、辅助设备区域和消毒。” Applied Seals 的 Vernikovsky 说,“冲淋喷头等元件可能被认为对 IP 敏感,可能需要更长的时间。IP 上的顾虑可能会让我们无法实现目标,但许多子元件已经有某种类型的定义了,并且得到了所有人的一致赞成。”


标准是有价值的,原因有很多。“行业标准会很重要,能提供一致的参数让用户比较相似的零部件和评估性能差异。”SEMI 的 Trio 说,“芯片制造商和工具供应商可以参考这些指标规范,以确保他们的供应商或潜在供应商是以同样的方法测量的。这样做让用户可以比较相似的零部件、评估性能表现的差异和选择最适合他们的目标工艺应用的元件。”


其它解决方案


合作、标准和测试方法向正确的方向迈出了一大步,但也存在其它解决方案。


如果出现了一个问题,通过测试晶圆厂的每个元件来找到问题是不现实的。“在我看来,你的解决方案很快就会变得完全无法解决。”Coventor 的 Fried 说,“要找到任何一个可能的缺陷出现的地方,你很快就会招架不住。”


所以晶圆厂不仅要能找到工具的问题,还应该从晶圆的角度来看待这些问题。Fried 说:“如果我从晶圆的角度来看任何给定的工艺操作,肯定会有某些特定类型的缺陷、有缺陷的材料、不同的缺陷大小和缺陷位置。那基本上就描述了任何给定步骤的每种缺陷。其中一些是致命的,一些则不是。”


通过观察晶圆,晶圆厂就可以借此来解决问题。他说:“你无法同时应对宇宙里的每一个问题,而且还给它们配置同等的资源。你必须首先解决会致命的缺陷,然后你再去处理那些较低层次的缺陷。你必须考虑生产制造方面,然后你才能理解这个由元件、子元件和材料构成的庞大系统。”


为此,芯片制造商可以选择几条不同的路。其中之一是使用仿真技术来预测潜在的问题。通过对工艺建模,芯片制造商可以减少硅学习周期和开发成本。


另一种方法是工具监控(tool monitoring)。在工具监控中,晶圆厂加工的是裸晶圆。然后会有一种检查工具来确定一台给定的晶圆厂设备是否是晶圆上缺陷的根本原因。如果是,就将该工具下线并进行评估。

您的评论:

0

用户评价

  • 暂无评论