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實現機台群的最 大 產

By Haim Albalak and Chris Keith

如今半導體產品需求強勁,元件製造商正尋求各種途徑以實現其晶圓廠製造優質晶圓的最大產量,並達到最佳投資回報。

提高晶圓廠內可能發生瓶頸的機台群 ( 組 ) 產量,是實現目標的關鍵機會。中大型晶圓廠的產能規劃研究顯示,幾乎任何機台群都可能成為生產瓶頸,限制晶圓廠的潛在產量。

客戶經常聘請應用材料 FabVantage™ 諮詢團隊協助找尋方法,從現有晶圓廠「榨出」更多產能。現在,該團隊推出一項全新服務 - 應用材料 FabOptimizer™,可幫助客戶提高其應用材料機台群的產量,進而推遲對大規模資本投資的需求。

更宏觀的視野

若要達到晶圓廠最大產量,就需要對所有可能改善產量的機會進行廣泛且全面的分析,而不僅僅是研究一兩個方面。通常,半導體製造商會專注於改善一種類型的產量損失,例如設備正常運轉時間 (Uptime);但經驗顯示,當著重改善整體相關損失時,晶圓廠的整體價值將會高許多。

SEMI E79 標準可幫助製造商了解不同類型的設備產能損失。此標準定義了衡量設備生產效率和產能的指標與計算方法,包含整體設備效率 (OEE)。

SEMI E79 定義的損失類型包含可用性損失、運轉損失、速率損失與品質損失 ( 圖 1)。所有損失都應該降到最低或完全消除,才可達到最大機台群的產量。

圖 1. SEMI E79 OEE 效率損失類別。

除了減少或消除 OEE 損失之外,為增加機台群的總產量並降低對晶圓廠在製品 (WIP) 流量的干擾,減少所有同類機台的正常運轉時間變異性也至關重要。幸運的是,由於現在有龐大的設備與製程數據,還有更強大的運算資源、分析方法以及不斷擴大的知識庫,因此更可有效減少正常運轉時間的變異性。

此做法的重要性不僅止於瓶頸機台,對晶圓廠中大多數機台群也適用。通常,正常運轉時間變異性可能會導致生產周期延長、錯過生產截止日,使晶圓廠發生在製品泡沫(WIP Bubbles),以及 OEE 的降低。

圖 2. 減少機台群的正常運轉時間變異性,使製造商能維持生產周期同時增加產量,或能縮短相同產量所需的生產周期。

圖 2 顯示,當機台群的正常運轉時間變異性降低時,相同的生產周期內就可獲得更大的產量,或者可以更快達到相同的產量。

全面性的機台群產量最佳化

應用材料 FabOptimizer 評估是採用功能強大且結構嚴謹的方法與專業軟體工具,全面分析客戶的應用材料機台性能。這項評估著重在確定機台 OEE 損失的來源,以及制定提高晶圓產量的建議。分析與建議涉及 OEE 損失的所有領域,包括機台以及反應室停機時間、空載時間、速率損失與品質問題。

FabOptimizer 提供快速數據整合與分析功能以處理龐大的數據集,藉此將分析重點從影響產量的各個因素轉變為變量之間的關係。這是一套獨特的技術與工具組合,透過提取和轉換客戶數據,可以總覽整個機台群的 OEE 損失以及變異性。

這項工具還利用應用材料專家在製程以及設備方面的優勢和能力,並將專業知識與最先進的模擬與數據分析工具以及工業工程技術相結合。FabOptimizer 使用功能強大的軟體進行大數據分析與機台模擬,將應用材料公司的最佳案例以及最佳方法 (BKM) 知識庫整合至單位製程與維護中,並可存取全面性的基準數據庫。

FabOptimizer 服務主要內容如圖 3 所示。具體包含以下工具與服務。
  • 機台群分析:FabVantage 顧問使用應用材料公司的自動化大數據分析工具編譯大型數據集,這些數據集來源廣泛,包含製造執行系統 (MES) 數據庫、維護管理系統、機台事件日誌與追蹤文件。接著,他們使用機台群分析工具套用多變量模型與演算法。這可以確定並量化改善產量的機會,例如在減少空檔時間、機台占用、配方最佳化、預防性維護計畫及一般調度與排程等方面的可能性。
  • 應用材料 ToolSim™: 應用材料公司進行產能分析的圖像化模擬器。機台與事件日誌是用來開發及校準模擬模型。驗證後,機台專家可使用該模型快速執行多個「假設性」模擬,以確定並量化可提高產量的機會。
  • 配方最佳化: 由應用材料公司單位製程專家執行,以確定製程及潔淨配方與 BKM 之間的差距。該分析凸顯影響機台產量 ( 每小時晶圓數或 wph) 與製程能力的差異。
  • 機台模擬器: 這是一款使用筆記型電腦模擬機台運轉的軟體。虛擬機台設定與晶圓廠中的實際機台完全一致,包含所使用的軟體版本。此軟體讓 FabVantage 顧問能夠在他們的筆記型電腦上進行數小時的實驗與驗證,如此直到專案的最後階段都不必中斷生產。
  • 預防性維護: 應用材料公司的機台專家會將客戶程序、實務做法以及零件,與應用材料公司的 BKM 進行比較,以了解機台的維護狀態,並尋求減少停機時間與改善機台健康狀況的可能性。
  • 機台審核: 應用材料公司的專家針對硬體與軟體進行全面且有系統的審核,藉此識別限制機台性能的配置、安裝與設定。

圖 3. 應用材料公司的 FabOptimizer 解決方案囊括硬體與軟體,使 FabVantage 顧問能夠執行廣泛的多變量數據分析,執行模擬以找到增加產量的方法,並將維護活動與最佳做法進行比較。

證明有效的成果

FabOptimizer 服務已經在世界各地晶圓廠的應材機台群中執行,屢屢使客戶的產量與投資回報顯著改善。以下為其中幾個範例。

Endura® PVD 機台:增加產量

某客戶欲將一些 Endura 機台轉移到另一座晶圓廠。拆除機台會降低機台群產能,使其低於晶圓廠當前水準,進而大大減少晶圓廠的晶圓產量。

為了保持當前產能,客戶向應用材料公司尋求方法以提高剩餘機台的產量 (wph),同時不影響單位製程的品質水準。

使 用 FabOptimizer 方 法 後, 發 現 有許多可提高產量的機會。顧問團隊使用 ToolSim 開發機台模擬模型,以評估不同設定與配方時間對產量的影響。

圖 4 顯示了機械臂邏輯設定、機械臂移動速度與瓶頸反應室配方時間等不同組合的產量敏感度分析結果。變更機械臂邏輯設定還有額外好處,就是減少了瓶頸反應室空載時間的變異性 ( 圖 5)。這提升了單位製程產能,因為該製程對於閒置於傳片室內的晶圓所產生的溫度變化非常敏感。

圖 4. ToolSim 敏感度分析顯示瓶頸反應室的配方時間與機械臂邏輯設定對機台產量有影響。圖 5. 機械臂邏輯最佳化減少了瓶頸反應室的空載時間及其變異性。

根據 ToolSim 結果與應用材料公司專家的意見,客戶選擇部分提案並以機台模擬器進行進一步評估。在虛擬機台上的測試結果使客戶更加確信在實際機台上實施變更將可獲得預期的改善,並且在晶圓廠機台上節省了 50 多個小時。

低風險方案帶來的預期產量改善總幅度超過 10% ( 圖 6)。最後,客戶實施了應用材料公司所有建議,包含幾項風險較高的措施,據報告,實際產量增幅超過 18%。

應用材料公司單晶圓 VIISta® 離子佈植機:增加產量

客戶的應用材料 VIISta 中電流離子佈植機台群採用應用材料公司的 FabOptimizer 服務,產量提升了近 10%。

圖 6. 發展藍圖顯示產量提高 10% 以上。圖 7. 根據機台調整時間百分比 (%) 比較,圖中顯示大多數機台 25% 以上的時間處於調整狀態。

機台群分析揭露了限制機台群產量的幾個潛在問題。其中的一個主要問題是,機台執行配方調整所花的時間佔總運作時間的 18% 到 37% ( 圖 7)。機台在調整配方時無法進行製程,因而造成產量損失。

圖 8. 根據機台配方串聯大小,圖中顯示 70% 的配方串聯只執行一個批次。

圖 9. 矩陣顯示現有配方與新配方的預期調整時間。

配方調整所需時間佔比高的問題主要由兩個因素造成。首先,如圖 8 所示,在處理二個不同批次的間隔內,有 70% 的時間用於安裝及調整相異的配方。其次,當沒有可使用相同配方處理的批次時,切換配方的選定將對配方調整所需時間產生重大影響。圖 9 顯示根據在機台上執行的現有配方轉換至下一個配方所需的調整時間對應關係。請注意,表中調整時間的值已經標準化,表示觀察到的典型變化量。

根據這些發現,應用材料公司建議客戶使用已知調整時間作為選擇下一個處理批次的關鍵因素。這需要更新客戶目前的調度與排程演算法,將調整時間納入指標。將更新後的批次調度演算法套用在歷史數據後,因調整時間縮短而預期提升產量的幅度將超過 5%。隨後實施這些建議使得調整配方所花費時間百分比顯著下降。

緩解磊晶機台的瓶頸

磊晶機台是客戶晶圓廠面臨的最大瓶頸之一。客戶向應用材料公司尋求協助,為他們尋找機會並制定策略,以減少瓶頸並提高 OEE。

應用材料公司的顧問採用 FabOptimizer 方法與技術分析了數個月的歷史數據,包含機台日誌、設備狀態日誌以及批次流動歷史。他們發現了大量可改善的機會。非預期地停機以及正常運轉時間的變異性,大多由磊晶反應室製程與硬體問題引起。此外,整個機台群的 Loadlock 抽氣與回歸常壓的時間並不一致。

FabVantage 顧問制定了解決以上問題的改進路線,並加以實施。由於機台匹配改善,空檔時間減少,非預期停機時間縮短,客戶的 OEE 提高了 15% ( 圖 10、11 與 12)。

圖 10. 磊晶機台群的正常運轉時間分析。

圖 11. 磊晶機台群的正常運轉時間變異性分析。

圖 12. 磊晶機台群速率損失分析。

結論

晶片需求達到歷史新高,新機台的供應受到壓縮,而新技術發展的腳步正在加快。在此環境下,元件製造商努力提高現有晶圓廠的產量,而機台群最佳化是一種令人信服且經濟實惠的方式,使製造商能夠全面了解機台性能,增加產量並把握今日的市場商機。

欲知詳情,請聯絡 haim_albalak@amat.com.