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歩留まり学習とは

歩留まり学習とは、作った結果を測って不良の原因を突き止め、その原因を工程へフィードバックして直す一周を、繰り返して歩留まりを引き上げていく取り組みです。 歩留まりの数字そのものは結果として出てくるだけで、現場が動かせるのは、この一周をどれだけ速く、どれだけ確かに回せるかという点になります。

一般社団法人日本半導体製造装置協会(SEAJ)が公開する半導体製造装置用語集(計測)は、YMS(Yield Management System)を歩留まり管理システムの略として、歩留まりモニタと欠陥検査から解析までを行い、その結果を欠陥の発生した工程へフィードバックしたり、APCによって装置レシピへ送ったりしながら、総合的に歩留まりを管理し向上させる統合システム、としています。測る、調べる、フィードバックする、という順序がこの語義の中にそのまま書き込まれています。

ソニーセミコンダクタソリューションズが公開する半導体品質・信頼性ハンドブックは、製品化の流れを開発、試作、量産、市場の順に並べたうえで、それぞれの段階で出た不良について、原因を素早く正確に突き止めて各工程へ返すことが、再発の防止と新規プロセス開発の促進、そして歩留まり向上へつながる、としています。原因を特定してフィードバックするまでの間、同じ原因の不良は出続けます。一周の速さが歩留まりを左右する理由がここにあります。

歩留まりの数字は結果で、現場が動かせるのは一周の速さです
歩留まり学習は、この一周の繰り返しです作るウェーハを流します測る欠陥検査とプローブテスト分類する原因ごとに仕分けます直す装置レシピと設計へ反映反映するまでは、同じ原因の不良が繰り返します一周にかかる時間原因が反映される前の分速さを上げる手は、測る回数と分類の自動化に集まります
SEAJが公開する用語集は、歩留まり管理システムを、歩留まりモニタと欠陥検査から解析までを行い、その結果を欠陥の発生した工程へフィードバックする統合システムとしています。ソニーセミコンダクタソリューションズのハンドブックは、素早く正確に原因を特定して各プロセスへフィードバックすることが再発の防止につながる、と述べています。

学習が止まると、選別を厚くする方向へ動きます

Section titled “学習が止まると、選別を厚くする方向へ動きます”

ルネサスエレクトロニクスが公開する半導体信頼性ハンドブックは、半導体デバイスが製造の過程で、微小な異物、製造装置によるばらつき、寸法のばらつきなどによって欠陥を確率的に内部へ抱え込む、としたうえで、これを初期欠陥密度と呼び、歩留まりが高いときは欠陥密度が低く、歩留まりが低いときは欠陥密度が高い、という関係にある、と述べています。同ハンドブックは続けて、ストレステストやバーンインといったスクリーニングを工程へ入れて初期故障期間の故障率を下げるとしたうえで、スクリーニングが、すでに出来上がった製品へ後から加える対策であり、本質的な対策は製造の段階で欠陥率を下げること、または欠陥の影響を受けにくいレイアウトで設計することにある、としています。

原因の特定が滞ったまま歩留まりが下がると、網を細かくする方向へ動きます。ソニーセミコンダクタソリューションズの同ハンドブックは、統計的に求めた歩留まりの限界を設けて、その限界を割ったものを止めるスクリーニングを、ウェーハ単位とロット単位のそれぞれへ当てているとして、総合の歩留まりに加えて測定カテゴリごとの歩留まりも同時に見張る手法を併せて使う、と述べています。この節で挙げた運用は、各社が公表している内容です。学習が止まっている間は、この網の中へ良品も一緒に入り続けます。

何を測り、何から原因を読み取るのか

Section titled “何を測り、何から原因を読み取るのか”

欠陥検査は、欠陥の座標と大きさを返すところまでを担います。SEAJの同じ計測用語集は、ADC(Automatic Defect Classification)を自動欠陥分類の略として、画像サーバへ入れた欠陥画像を、あらかじめ決めたルールにもとづいて発生原因ごとに分け、その結果を歩留まり管理システムや工場ホストへ上げて、欠陥の発生原因の追求と解析へ使う、としています。同用語集のADR(Automatic Defect Review)は、欠陥検査で得た座標などをもとに、自動で目的の欠陥画像を取ってデータベース化する仕組みです。同用語集のMDC(Manual Defect Classification)は、ADCの分類ミスの修正や、ADCの運用対象外となる工程での分類を、技術者が判断して行うこと、としています。分類の最後の部分は、技術者が引き受けます。

装置の出力からも異常を拾います。SEAJの半導体製造装置用語集(Modeling and Simulation)は、FDC(Fault Detection and Classification)を、それぞれの製造装置の出力をモニタし、異常を検出したらその結果を統計的に処理して異常の種類を分類する技術、としています。SEAJの半導体製造装置用語集(Factory Integration)は、SPCを統計的プロセス管理として、各測定工程で集めたデータを統計処理し、製造条件や測定データのばらつきを傾向として管理する手法、としています。同用語集の工程能力指数は、規格に対してどれだけ製造の余裕があるかを表し、リワークやスクラップと逆比例する指数です。

電気で確かめる工程もあります。SEAJの半導体製造装置用語集(テスト)は、プローブテストを、ウェーハのボンディングパッドへプローブを当てて行う電気的試験、としています。この試験でウェーハを運び位置決めする装置がウェーハプローバです。

不良の並び方そのものも手がかりになります。ロームが公開する品質・信頼性ハンドブックは、ウェーハ面内の不良品の位置の傾向に応じて不良品を落とすGraphic-PATという手法があるとして、その観点に、不良品に囲まれた良品、不良品が固まっている周辺の領域、マスクショットの位置に依存する傾向、複数のウェーハの不良品マップを重ね合わせたときの傾向、を挙げています。同社の手法です。1枚のウェーハの数字に加えて、並びと重なりを読み取ります。

どこへフィードバックするのか

Section titled “どこへフィードバックするのか”

SEAJの同じModeling and Simulation用語集は、APC(Advanced Process Control)を、半導体産業では一般にRun to Run制御の意味で使うとして、プロセスの結果や現在の状況をもとにプロセスを変えるフィードバック制御と、プロセス前の情報を使って予測してプロセスを変えるフィードフォワード制御がある、としています。同用語集は学習制御を、系の入力パラメータを変えたときの事後の情報を何らかの形で評価し、そのデータを自動的にためながら、より良い制御入力を見つけていく方法、としています。歩留まり学習も同じ形をしています。

設計側へもフィードバックします。一般社団法人電子情報技術産業協会(JEITA)が公開するDFM用語集は、Design Aware Manufacturing(DAM)を、ホットスポットやクリティカルパスといった製品ごとの設計情報を、生産の工程で歩留まり向上や省力化へ積極的に使う生産手法、としています。同用語集は具体例として、設計からの寸法精度の要求を踏まえたマスクパターン検査の最適化や、リソグラフィとCMPのシミュレーションで見つけたクリティカルな場所を使った製造条件と工程検査の内容の最適化を挙げています。フィードバック先には、装置のレシピと設計データの両方が入ります。

速さと引き換えに差し出すもの

Section titled “速さと引き換えに差し出すもの”

測るほど、製品へ回る装置の時間は減ります。SEAJの同じFactory Integration用語集は、NPW(Non Product Wafer)を、製品デバイスを作るために使うウェーハ以外のダミーウェーハとQCウェーハの総称として、装置の品質を定期的に見張るためのウェーハや、仕上がりを確かめる無地のウェーハを含む、としています。同用語集はOEE(設備の総合効率)について、設備の稼動時間のうち製品の生産へ回る時間の比率を高めることとし、そのためには故障、メンテナンス、およびNPWを流すために費やす時間を減らす必要がある、としています。見張るための時間と作るための時間は、同じ装置の時間を取り合います。サイクルタイムでも同じ取引が起きます。

合否の条件を厳しくすれば良品も落ちます。SEAJの同じテスト用語集は、過剰検出(Overkill)を、テストの条件が過度に厳しいために、本来は良品のデバイスを不良品として落としてしまうこと、としています。ロームの同ハンドブックが挙げるGDBC(Good Die in Bad Cluster)は、不良品に囲まれた良品を落とす考え方で、テストを通った1個をそのまま手放します。

出荷そのものが止まることもあります。ロームの同ハンドブックは、ロットまたは生産単位の歩留まりに歩留カットリミットを設けて、それを割った単位を廃棄する手法をSYL(Statistical Yield Limit)、出荷テストの決まった項目について不良率の規格を置き、ロットの異常を見張る手法をSBL(Statistical Bin Limit)としています。同ハンドブックは、実力値から±3シグマを超えて離れた場合は異常のフラグを立てて識別管理し、±4シグマを超えて離れた場合は良品群から隔離して技術的な検証が済むまで出荷を止める、と述べています。この節の判定基準は同社のものです。学習を速く回すために、いま出せるはずの製品を止めます。

得るものと差し出すものが、同じ1個の上で釣り合います
不良に囲まれた良品を、良品のまま手放しますウェーハ面内の良否の並び不良良品囲まれた良品得るもの周りが不良なら、この1個も同じ原因を受けた見込みがあります市場へ出る前に止められます差し出すものテストを通った良品を、そのまま捨てます歩留まりは、その分だけ下がります
ロームの品質・信頼性ハンドブックは、ウェーハ面内の不良品の位置の傾向で不良品を落とすGraphic-PATの観点として、不良品に囲まれた良品と、不良品が固まっている周辺の領域を挙げています。歩留まり学習は、この判断を毎ロット重ねながら進みます。
歩留まり学習とは何ですか?

作った結果を測って不良の原因を突き止め、その原因を工程へフィードバックして直す一周を繰り返し、歩留まりを引き上げていく取り組みです。日本半導体製造装置協会が公開する半導体製造装置用語集は、YMS(歩留まり管理システム)を、歩留まりモニタと欠陥検査から解析までを行い、その結果を欠陥の発生した工程へフィードバックしたりAPCで装置レシピへ送ったりしながら、総合的に歩留まりを管理し向上させる統合システム、としています。

どこから始まりますか?

測るところからです。同じ用語集は、欠陥レビューを、ウェーハ検査装置で見つけた異物や欠陥の形状や成分をより詳しく観察し分類し分析すること、としています。同協会のテスト用語集はプローブテストを、ウェーハのボンディングパッドへプローブを当てて行う電気的試験としています。表面から拾う手と、電気で確かめる手の両方を使います。

見つけた欠陥はどう分けますか?

原因ごとに仕分けます。同じ計測用語集は、ADC(自動欠陥分類)を、欠陥画像をあらかじめ決めたルールで発生原因ごとに分け、その結果を歩留まり管理システムや工場ホストへ上げて原因の追求と解析へ使うこと、としています。同用語集のMDC(手動欠陥分類)は、ADCの分類ミスの修正や、ADCの運用対象外となる工程での分類を技術者が判断して行うことです。

結果はどこへフィードバックしますか?

装置のレシピと設計データの両方です。同協会のModeling and Simulation用語集は、APCを、結果や現状をもとにプロセスを変えるフィードバック制御と、プロセス前の情報から予測して変えるフィードフォワード制御からなる、としています。電子情報技術産業協会のDFM用語集は、Design Aware Manufacturingを、ホットスポットなどの設計情報を生産工程で歩留まり向上へ積極的に使う生産手法、としています。

ウェーハ上の不良の並びから何が分かりますか?

原因の見当がつきます。ロームの品質・信頼性ハンドブックは、ウェーハ面内の不良品の位置の傾向に応じて不良品を落とすGraphic-PATについて、不良品に囲まれた良品、不良品が固まっている周辺の領域、マスクショットの位置に依存する傾向、複数のウェーハの不良品マップを重ね合わせたときの傾向を観点に挙げています。同社の手法です。

一周を速くする代償は何ですか?

装置の時間と、捨てる良品です。同協会のFactory Integration用語集は、設備の総合効率について、故障とメンテナンスに加えて製品以外のウェーハへ費やす時間を減らす必要がある、としています。同協会のテスト用語集は、過剰検出を、テスト条件が過度に厳しいために本来は良品のデバイスを不良品として落としてしまうこと、としています。

歩留まりが低いままだとどうなりますか?

選別を厚くする方向へ動きます。ルネサスエレクトロニクスの信頼性ハンドブックは、スクリーニング自体が出来上がった製品に対する事後の対策であり、本質的な対策は製造の段階で欠陥率を下げるか、欠陥の影響を受けにくいレイアウトで設計することにある、としています。同社の記述です。

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