プロセスの最適化: 製造プロセスの変動を回避します。
半導体製造プロセスの最適化は歩留まりを向上させる上で重要な要素です。プロセスパラメータとプロセスを分析および最適化することで、効率と歩留まりを向上させることができます。マシンレベルのプロセスパラメータにはたとえば、温度、圧力、露出、エッチング時間が含まれます。ここで、データ分析と人工知能はプロセスを改善し、それによって生産量を増やすのに役立ちます。
データ分析と継続的改善
生産データの分析と継続的な改善は長期的に歩留まりを向上させるために不可欠なステップです。たとえば、機械学習などのデータ分析ツールを使用すると、企業はパターンと傾向を特定し、非効率なプロセスや品質の問題を排除できます。人工知能は大規模なデータベースに基づいて逸脱の可能性を検出するため、第一級のヘルパーです。これに基づいて、予測品質、つまり製品の予測可能な品質を達成できる改善措置を具体的に実装できます。
最適な半導体取り扱いのための予防メンテナンスと機械校正
生産システムの状態と精度も重要な役割を果たします。たとえば、フォトリソグラフィーシステム、化学蒸着用の CVD システム、エッチングシステムなどは良好な状態にありますか? 故障を回避し、歩留まりを高めるためには生産システムのタイムリーなメンテナンス、サービス、および校正が不可欠です。ここでも、ヒステリシス ウィンドウからのパラメータの逸脱を正確に記録し、それによって予知保全を可能にする人工知能の重要性がますます高まっています。
従業員の研修とさらなる教育
従業員は半導体製造の生産性向上においても重要な役割を果たします。定期的なトレーニングとさらなる教育はプロセスの理解を深め、最適化の可能性を特定し、より効果的なソリューションを見つけるのに役立ちます。
半導体製造にはクリーンルーム環境が必要です
最も小さな粒子や汚染物質でも生産に影響を与える可能性があるため、半導体の製造は ISO 1 から ISO 5 クラスのクリーンルームの部屋で行われます。重要なのは温度、空気の質、粒子汚染、湿度の管理と、クリーンルームに適した製品ポートフォリオです。効果的なクリーンルーム プロトコル、換気および濾過システムの定期的なメンテナンス、クリーンルームでの動作に関するスタッフのトレーニングが必要です。
原材料の品質
使用される原材料、特にシリコンウェハの品質は生産の歩留まりにとって非常に重要です。汚染や欠陥はエラーや不合格の増加につながる可能性があります。したがって、材料の品質管理は絶対に必要です。
結論
半導体製造の歩留まりを向上させるには技術面と組織面の両方を考慮した総合的なアプローチが必要です。たとえば、原材料の品質を確保し、生産プロセスを最適化し、スタッフをトレーニングし、予防保守と人工知能を使用したデータ分析を行うことで、半導体から得られる機能チップの生産量を最大化し、歩留まりを大幅に向上させることができます。継続的な改善の文化が長期的な成功の鍵です。
著者について
Torsten Schulz
グローバル産業部門エレクトロニクス部門責任者
Festo SE & Co. KG
