邁向晶圓廠整廠性的先進製程控制
晶圓廠的製程控制最初只對單一製程步驟以及某些設備進行更大的控制，在先進製程控制(advanced process control, APC)的初步實施之後，半導體製造正全力邁向整廠性的解決方案(fab-wide solutions)。目前普遍地相信，近幾年之內，所有的晶圓製造廠都將需要用到整廠性的先進製程控制，不過在充分實踐其優勢之前，需要先超越一些障礙。關鍵要項(key enablers)與彈性整合方法(flexible integration approach)必須共同應用，以實踐整廠性的先進製程控制解決方案。在過去十年，包含批次間控制(run-to-run control, R2R control)以及失誤偵測與分類(fault detection and classification，FDC)的先進製程控制(APC)，已經從研究領域迅速地進展到實際應用。其應用原以化學機械研磨製程為主，目前則進展成為晶圓廠最佳實務典範(best practices)的一個重要成份，在化學機械研磨、擴散、微影(關鍵尺寸與疊對)以及蝕刻製程廣為應用[1]。由於維持或改善良率的需要，以及在面臨更小的幾何圖形、更大直徑的晶圓、更多的產品組合時，需要增加其產能；上述需求刺激了先進製程控制的進展。為了解決這些需求，成功地應用了先進製程控制，主要是應用在諸如微影的關鍵尺寸、寬蝕刻的關鍵尺寸與化學機械研磨厚度，以程序導向(process-centric)方式增加精確度與降低變異性[2, 3]。儘管這種方法改善了個別製程的性能，但不能保證生產線指標(line metrics)，例如：良率與產能的提昇[4]。在過去兩年，先進製程控制進展已經成功地將其重心轉移至整廠性的整合先進製程控制，除了傳統的程序導向目標之外，並將整體晶圓廠良率(overall fab yields)、生產率(throughput rates)以及電性(electrical characteristics)當作更寬廣的目標[2, 5, 6]。可惜的是，大體上由於先進製程控制是源自程序導向觀念，在實踐強韌的整廠性先進製程控制解決方案之前，必須先解決一些挑戰。此情勢反映於2003年的國際半導體技術藍圖(ITRS)，ITRS文件敘述“先進製程控制已經向業界證明了其主要價值，在某些程度，也已被大部份的製造廠商所採用，...不過真正全面性的先進製程控制製造策略則尚未真實化...。”[7] 經由先進製程控制關鍵要項的發展，滿足了實施整廠性先進製程控制的挑戰，這解決了與實施整廠性先進製程控制有關的整合性與技術議題。這些關鍵要項(key enablers)包括： ‧ 階層式方法(hierarchical approach)的製程控制，能協同控制方案要素(control solution elements)以獲致整廠性目標； ‧ 一個新的製程控制系統(process control system, PCS) SEMI標準，能作為先進製程控制組成的整合基礎； ‧ 能大為擴展未來先進製程控制性能的技術提昇； ‧ 批次控制(R2R control)以及失誤偵測與分類(FDC)演算規則的性能提昇，此為整廠性解決方案所需。 先進製程控制的階層式解決方法當業界從程序導向(process-centric)的“島式控制(islands of control)”轉向整廠性解決方案時，必須發展一套控制策略(control strategy)，經由各種製程參數的協同控制(coordinated control)，支援整廠性目標例如良率的控制與最佳化。這種廣為採用的控制策略將控制問題分成層次(layers)，造成圖一所描述的階層式控制結構(hierarchical control structure)。於此說明，晶圓廠被分成三層：製程(process)、量測(measurement)與控制(control)。控制層再近一步的細分為製程(process)、製程間(interprocess)以及晶圓廠層面的子層(factory-level sublayers)。於最低的控制層，標準批次控制解決方案使用了前饋(feedforward)與後饋(feedback)數據，對製程品質參數(process quality parameters)例如化學機械研磨薄膜厚度進行控制；對特定的目標，則使用失誤偵測與分類(FDC)以決定設備是否處於應該施加控制的可接受範圍，而且更進一步的將數據濾入控制器。於中間控制層，製程間控制解決方案協同製程控制器群組，完成多項製程目標。在微影與蝕刻製程步驟間進行協同的關鍵尺寸控制即為一例。在先進製程控制層階的頂端，晶圓廠控制計劃(factory control scheme)協同所有的控制方案以獲取整廠性目標，例如良率對產能的平衡(yield-to-throughput balancing)以及電性(electrical characteristics)。為了能更佳確認良率損失來源，良率管理系統能與失誤偵測分類(FDC)系統進行資訊協同。圖一只注意到解決方案的批次控制與FDC組成；於實際應用時，解決方案應擴展到包含整廠性生產力監控(fab-wide productivity monitoring)、失誤預測系統(fault prediction systems)、維修管理(maintenance management)、動態排程與分派(dynamic scheduling and dispatch)等其他的組成。 製程控制系統標準的引入於實施先進製程控制時，進行整合所需的成本與可靠度為持續的挑戰。當進展到整廠性的解決方案時，整合問題擴大了，不但包含了蒐集資料所需的設備整合，也包括了應用之間的整合，以支援先進製程控制組件(APC components)間、以及先進製程控制(APC)與非先進製程控制組件(non-APC components)之間的互通性(interoperability)。目前已是瞭然於心，需要先進製程控制的組件介面標準(component interface standards)以支援互通性以及可置換性(interchangeability)，或是先進製程控制組件的即插即用(plug-n-play)。半導體業界體認此需求，也於最近研發了製程控制系統(Process Control Systems, PCS)格式(SEMI standard E133)以解決此問題[8, 5]。製程控制系統標準將促進現有與未來晶圓廠的製程控制系統整合。標準的重心在於對製程控制系統功能群組的批次控制(R2R control)、失誤偵測(fault detection, FD)、失誤分類(fault classification, FC)、失誤預測(fault prediction, FP)、統計製程管制(statistical process control, SPC)定義其性能。標準也規範製程控制系統介面，此介面能使上述功能群組彼此之間，也能與其他的相依晶圓廠系統(interdependent factory systems)包括製程設備內的系統，進行有效的互動與訊息分享。因此期待製程控制系統標準能在整廠性先進製程控制的擴散扮演一個關鍵角色，做為整合具成本效益與可靠性先進製程控制解決方案的一個要素。 先進製程控制的性能提昇先進製程控制技術於過去十年已有非常大的進步，於批次控制的進步包括：多變數控制(multivariate control)解決方法，以及已經在化學機械研磨、擴散、微影與蝕刻獲得驗證的解決方案；製程間控制解決方案(例如微影對關鍵尺寸蝕刻的控制)；免除維修與產品失常(product disturbances)的解決方案；處理量測問題例如數據遺失的方法。失誤偵測與分類(FDC)的進步包括：多變數分析與資料縮減相關解決方案的增長；主成份分析(principle component analysis, PCA)與潛在結構方案(project-on-latent structures, PLS)技術應用，以支援失誤偵測與分類成份的分類；進行預先資格檢定與持續監控，以及評估設備數據品質以支援失誤偵測(FD)的方法；虛擬量測[2, 3, 5, 9, 10]。於批次控制以及失誤偵測與分類的許多提昇驅動力，來自早期先進製程控制實施經驗的需求，也產生了更強韌的、適宜整廠性實施的解決方案。先進製程控制的一個關鍵性能提昇例子為虛擬量測，此預估程序能對有興趣的品質參數進行預測[10]。傳統上，批次控制將重點擺在產品品質參數的控制與改善，此些參數例如薄膜厚度能以直接量測方式獲得。然而於某些狀況，例如對所有的生產晶圓都進行量測，其成本將過高；或者品質參數無法直接量測。則能使用虛擬量測以預測可以在線上進行量測的參數，例如厚度值，因此能降低為了支援控制所需的量測頻率。也能使用虛擬量測預測無法在線上直接量測的參數，例如薄膜電阻(sheet resistance)，因此能對此些參數進行控制。這兩種不同風格的虛擬量測能分別稱之為“第一類”與“第二類”。不過必須注意的是，僅在有興趣的量測品質參數與虛擬量測參數之間存在一個可分辨的可預測關係時，虛擬量測方式才奏效。此外，此種處理程序經常需要離線量測技術(off-line metrology)進行規則的微調，圖二顯示使用第二類的虛擬量測解決方案，藉著薄膜電阻與上游量測參數(upstream metrology parameters)與化學機械研磨後厚度的相對應關係，能對薄膜電阻，RS，進行控制[10]。 整廠性實施的提昇由於批次控制以及失誤偵測與分類的實施已經成熟，支援前兩者的技術也相對的發展成熟。例如批次控制以及失誤偵測與分類都從單變異數(univariate)發展成“單變異數+多變異數”解決方案，多變異數解決方案(multivariate solutions)能同時控制化學機械研磨製程內的薄膜厚度與均勻性[3, 4]。當此進展持續至整廠化的多組件解決方案時，將需要一些佔目前先進製程控制解決方案甚小比率的技術提昇。批次控制解決方案對其所控制的製程保持動態或可調模式，製程模式決定設備上應該調整的參數以及調整程度，對製程漂移與製程改變進行修正。一旦使用了該模式，必須不斷的微調以包容變化中的製程狀態。這需要一些後續量測(post metrology)以評估控制器的性能。控制器也能使用進入的量測結果(先前的量測數據)，對進入設備的晶圓變異性進行補償。大體上，微調方法應答了量測數據與製程條件，對批次控制演算法則進行微分[3, 9]。另外需要一些更能實現整廠性批次控制的其他性能，因為此些性能可以讓解決方案面臨一般實際問題，例如設備與量測誤差、維修事件與產品偏移時，能提供有效的自動化控制(如附表)。失誤偵測與分類解決方案一般會監控設備上不同的參數，檢測超出標準(out-of-norm)狀態，並與設備問題相連結[5, 11]。目前此些解決方案能包含單變異數以及/或者多變異數技術，於此些技術，錯誤狀態分別與個別的或多數變數相關聯。儘管多變異數技術現在是失誤偵測與分類解決方案的一個一般性需求，重要的是要注意依據報導，有超過70%的缺陷能由單變異數技術發覺[5]。再加上單變異數分析較易於了解、相信並與起因有關，很清楚的顯示單變異數分析性能也應該為失誤偵測與分類解決方案所需。於整廠性環境，所有失誤偵測與分類製程控制解決方案所需要的其他性能總結於附表，也許“易於使用”為最重要的性