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明導(dǎo):如何找到最后1%的良率損失

2014-01-27 10:44 6696
電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)廠商 Mentor Graphics近日發(fā)布一份題為《您是百分之一嗎?》的研究報(bào)告。

您是百分之一嗎?

上海2014年1月27日電 /美通社/ -- 電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)廠商 Mentor Graphics近日發(fā)布一份題為《您是百分之一嗎?》的研究報(bào)告。中文版的報(bào)告全文可在 Mentor Graphics 的官方網(wǎng)站閱讀和下載:http://mentorg.com.cn/aboutus/view.php?id=236。

1.報(bào)告作者介紹

作者:明導(dǎo)硅測(cè)試解決方案部門良率分析產(chǎn)品經(jīng)理Geir Eide
作者:明導(dǎo)硅測(cè)試解決方案部門良率分析產(chǎn)品經(jīng)理Geir Eide

GeirEide擁有美國(guó)加州大學(xué)圣塔巴巴拉分校的電氣和計(jì)算機(jī)工程學(xué)士與碩士學(xué)位,現(xiàn)任明導(dǎo)硅測(cè)試解決方案部門產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理。

2.前言、背景

半導(dǎo)體良率取決于許多因素。如果您的設(shè)備使用領(lǐng)先的工藝生產(chǎn),您可能與代工廠不辭辛勞地密切合作以確保工藝和產(chǎn)品良率有一定程度的相應(yīng)提升。不過(guò),如果您的集成電路應(yīng)用面向成熟節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了優(yōu)化,良率可能就不會(huì)讓你徹夜難眠了 -- 除非發(fā)生意外。

對(duì)于醫(yī)療和汽車市場(chǎng)所用設(shè)備,您需要仔細(xì)尋找一切可能影響品質(zhì)或者可靠性的問(wèn)題。我們通常親切地稱為“百分之一”的集成電路產(chǎn)品是指那些已經(jīng)生產(chǎn)了足夠長(zhǎng)時(shí)間、產(chǎn)量足夠高,因此從產(chǎn)品生產(chǎn)成本的角度來(lái)看,值得想辦法找出最后1%的良率損失。

3.全文要點(diǎn)

隨著良率挑戰(zhàn)數(shù)量的增加,許多無(wú)晶圓廠半導(dǎo)體公司采用了新技術(shù),如診斷驅(qū)動(dòng)的良率分析(diagnosis-driven yield analysis,DDYA),該技術(shù)可以快速找到良率損失的根本原因,有效區(qū)分面向設(shè)計(jì)和面向工藝的良率損失問(wèn)題。例如,F(xiàn)reescale使用1300個(gè)failing die的診斷分析結(jié)果在幾周內(nèi)將成熟良率提高了1.5%。診斷分析技術(shù)取得的新進(jìn)步使 DDYA 比以往更具價(jià)值。

DDYA 有兩個(gè)主要構(gòu)成元素。首先,使用掃描診斷軟件分析生產(chǎn)測(cè)試失敗情況,根據(jù)設(shè)計(jì)描述、掃描測(cè)試圖和測(cè)試儀故障數(shù)據(jù)找到缺陷位置和類別(圖1)。

圖1.基于布局考量的掃描診斷識(shí)別數(shù)字半導(dǎo)體設(shè)備的缺陷位置和類別
圖1.基于布局考量的掃描診斷識(shí)別數(shù)字半導(dǎo)體設(shè)備的缺陷位置和類別

DDYA 的第二部分是統(tǒng)計(jì)分析,能使大量故障設(shè)備的診斷結(jié)果變得可執(zhí)行?;谠\斷數(shù)據(jù)的良率分析的主要難題是處理結(jié)果中的含糊性。例如,測(cè)試儀上的缺陷行為可以通過(guò)多個(gè)位置的缺陷得以解釋。其次,通常被稱作“懷疑對(duì)象”的每個(gè)診斷結(jié)果都可能含有與缺陷相關(guān)的多個(gè)根本原因。

欲消除診斷結(jié)果中的噪聲(含糊性),并確定大量故障設(shè)備中的潛在根本原因,您可以采用根本原因反卷積 (root cause deconvolution,RCD)技術(shù)。該技術(shù)基于貝葉斯概率分析,這是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中一種著名的分析法。

RCD 運(yùn)用了設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì),包括每個(gè)金屬層每個(gè)網(wǎng)段的關(guān)鍵區(qū)域,以及每個(gè)單元類型的測(cè)試單元數(shù)。該技術(shù)使用統(tǒng)計(jì)模型來(lái)計(jì)算觀測(cè)一組針對(duì)既定缺陷分布診斷結(jié)果的可能性。該模型用于確定既定診斷結(jié)果組合的最可能的缺陷分布。圖2展示常見(jiàn)的 RCD 分析流程。

圖2:RCD確定根本原因分布和每個(gè)根本原因最可能帶來(lái)故障的設(shè)備。
圖2:RCD確定根本原因分布和每個(gè)根本原因最可能帶來(lái)故障的設(shè)備。

基于布局考量的診斷在制造測(cè)試失敗的die上執(zhí)行(1)。每個(gè)診斷結(jié)果都包含一組可能對(duì)故障做出解釋的根本原因。如果我們對(duì)所有根本原因進(jìn)行匯總并計(jì)算出每個(gè)根本原因所導(dǎo)致故障的die的數(shù)量,就能得到包含真正根本原因以及噪聲的一張圖表(2)。RCD 接著消除這一噪聲并確認(rèn)潛在的根本原因分布(3)。用戶從該分布中能聚焦較值得注意的潛在根本原因,或者之前沒(méi)有發(fā)現(xiàn)的一個(gè)根本原因。RCD 順著根本原因分布為每個(gè)診斷懷疑對(duì)象的根本原因分配一個(gè)概率值(4)。這意味著用戶可以輕松確定最可能代表特定根本原因的物理die,并使用這個(gè)die進(jìn)行故障分析 (FA)。在對(duì)failing die的 RCD 結(jié)果與原始分析報(bào)告進(jìn)行比較時(shí),我們看到 RCD 除去了幾項(xiàng)最初的根本原因,從而有效提高了對(duì)單個(gè)結(jié)果的決斷(5)。在這個(gè)特別的案例中,原始報(bào)告包含了一個(gè)failing die的七項(xiàng)可能的根本原因,RCD 則將這些縮減為一個(gè)結(jié)果。布局快照體現(xiàn)了 RCD 之前和之后的缺陷邊界框(6)。

在分析某一組不合格產(chǎn)品的數(shù)據(jù)時(shí),如單個(gè)晶圓或單個(gè)批次的晶圓,RCD 的重要性尤為明顯。事實(shí)證明,這項(xiàng)技術(shù)也可用于長(zhǎng)期良率的監(jiān)測(cè)??梢酝ㄟ^(guò)比較多個(gè)批次產(chǎn)品,甚至多個(gè)設(shè)備的 RCD 缺陷分布,來(lái)確定缺陷的趨勢(shì)和變化。GLOBALFOUNDRIES 最近發(fā)表的一份文件指出:“為了較大限度地發(fā)揮 RCD 的作用,需要精心準(zhǔn)備分析群體。通過(guò)將不同時(shí)間和設(shè)計(jì)的 RCD 結(jié)果不斷積累,可以以最小代價(jià)得到有效的良率分析?!?/p>

總之,運(yùn)用RCD的DDYA可以快速、低成本地通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)確定造成一組設(shè)備存在缺陷的根本原因。用這一方法可以搜捕出成熟工藝中1%良率損失的原因,由于測(cè)試數(shù)據(jù)是現(xiàn)成的,因此為無(wú)晶圓廠半導(dǎo)體公司的良率和故障分析工藝提供了重要的價(jià)值。

消息來(lái)源:Mentor Graphics
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