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應用材料推大數據和人工智慧為基礎的製程控制新攻略

  • 涂志豪

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應用材料(Applied Materials)宣布推出製程控制方面的重大創新,運用大數據與人工智慧技術,協助半導體製造商加速研發時程、更快創造營收,同時獲取更多利潤。

半導體技術日趨複雜且所費不貲,而全球晶片製造商想要縮短研發及提升良率所需的時間,換算下來相當於數十億美元。成功與否取決於缺陷控管以及良率提升的能力,在縮小線寬的同時,良率的提升也更挑戰。同樣地,3D 電晶體的成形和多重處理技術也會帶來微妙變化,這些變化可能會造成良率不良的加乘效果,使得晶圓缺陷的診斷與改善更為耗時。

應用材料公司將使用新型製程控制措施解決上述挑戰,引領大數據與人工智慧的技術帶入晶片製造技術的核心。應材的解決方案比傳統方法更快更好,也更有效地找出缺陷並加以分類。

這三個要素分別為全新 Enlight 光學晶圓檢測系統,歷時五年開發出的 Enlight 系統結合領先業界的超高速度與高解析度及先進的光學元件,每次掃描都能收集到更多的良率關鍵資料。Enlight 系統架構使得光學檢測系統更具經濟性,與同業的作法相比,取得關鍵缺陷的成本降低了三倍。

大幅改善成本之故,晶片製造商使用 Enlight 系統便能在半導體製程中插入更多檢測點。如此一來,所產生出的大數據加強「產線監控」這項統計製程控制方法的能力,在晶圓缺陷發生前先行預測與偵測缺陷可能的成因,以保護良率,並協助加快修正動作與恢復產線。

新型 ExtractAI 技術:由應材數據科學家所開發,用以解決晶圓檢測環節中最棘手的問題:能從高階光學掃描器產生的數百萬個訊號,有效區別訊號與雜訊,並快速精準地分辨出不利於良率的缺陷。ExtractAI 是目前同業唯一的解決方案,在光學檢測系統所產生的大數據,以及對特定良率訊號進行分類的電子束 (eBeam) 檢視系統之間建立即時連結,Enlight 系統用推理的方式解析晶圓圖上的所有訊號,區分出不利於良率的缺陷及雜訊。ExtractAI 技術的效率極高,只要檢視 0.001% 的樣品,就能找出晶圓圖上所有潛在缺陷的特徵。

客戶會輕鬆得到一個缺陷分析,並據此採取明確行動,以加快研發步伐、提升產量和提高良率。人工智慧技術能夠在量產期間快速找出新的缺陷,同時隨著大數據的診斷跟分析,有效提高其效能。

SEMVision 電子束複檢系統:是全球最先進、應用最廣泛的電子束複檢技術。SEMVision G7系統憑藉其領先業界的解析度,能相容於新的 Enlight 系統和 ExtractAI 技術,能有效地進行缺陷分類與自雜訊中辨別缺陷,協助客戶即時找出製程中的新缺陷,進而提高良率與獲利能力。

VLSIresearch 董事長暨執行長 Dan Hutcheson 表示,能夠快速精準地從雜訊中挑出不利於良率的缺陷,是晶圓廠工程師 30 餘年來一直在努力解決的問題。應用材料公司的 Enlight 系統搭配 ExtractAI 技術,是一項解決這個問題的突破性作法,加上該系統使用的人工智慧技術會愈來愈聰明,長期下來就能協助晶片製造商提高每片晶圓創造的收入。

應用材料公司影像與製程控制集團副總裁暨總經理基思.威爾斯(Keith Wells)表示,應材製程控制的新攻略結合大數據與人工智慧,提供一個兼具智慧與適應能力的解決方案,加快客戶實現最高良率的腳步。結合我們同級最佳的光學檢測與電子束檢視技術,創造出業界唯一具有智慧的解決方案,不僅有能力偵測良率關鍵缺陷並進行分類,還能即時學習和適應製程變更。這項獨特能力使得晶片製造商能夠更快提升新的製程節點,在製程生命週期內維持良好的良率關鍵缺陷捕捉率。

採用 ExtractAI 技術的全新 Enlight 系統,是應材史上最快速量產的檢測系統,目前全球所有頂尖的晶圓代工邏輯客戶均已採用這套系統。SEMVision 系統 20 多年來始終是業界領先的電子束檢視系統,全球客戶晶圓廠的安裝數量超過 1,500 套系統。

圖說:應用材料全新Enlight光學晶圓檢測系統,使得光學檢測系統更具經濟性,與同業的作法相比取得關鍵缺陷的成本降低了三倍。(圖/業者提供)

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