Die Halbleiterproduktion ist nicht nur eine der technologisch komplexesten Branchen, sondern auch eine der kostenintensivsten. Halbleiter werden heute in vielen Alltagsgegenständen eingesetzt, von PCs über Smartphones bis hin zu Autos, und damit ist auch die Nachfrage gestiegen. Größere Produktionsmengen wiederum bedeuten, dass auch robustere Qualitätsinitiativen benötigt werden. Die meisten Hersteller verwenden zwar eine Statistiksoftware wie zum Beispiel Minitab, um spezifische Probleme zu lösen, doch es gibt Möglichkeiten, solche Software umfassender zu nutzen und einen noch größeren Gegenwert herauszuholen.
Die gute Nachricht? In der Halbleiterproduktion werden im Allgemeinen mehr Daten erfasst als in anderen Branchen. Dies bedeutet, dass Sie Ihre Daten auf unterschiedliche Arten für sich arbeiten lassen können, wie in den folgenden Beispielen beschrieben:Es ist äußerst wichtig, mit Werkzeugen wie der Messsystemanalyse und ANOVA die Streuung in Messsystemen zu bestimmen, insbesondere in der Halbleiterproduktion. Um sicherzustellen, dass die Spezifikationen eingehalten werden, müssen die Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit in Bezug auf die gemessenen Spezifikationstoleranzen klein sein. Das neue Modul „Messsystemanalyse“ von Minitab ermöglicht es Anwendern unabhängig von ihren Vorkenntnissen, die Streuung, systematische Messabweichung und Stabilität eines Messsystems ganz einfach zu beurteilen.
Mit Regelkarten und Prozessfähigkeitsanalysen lassen sich kritische Eigenschaften wie Wafer-Stärke, Abscheiderate (die Rate, mit der leitendes Material in einer dünnen Schicht auf der Wafer-Oberfläche aufgebracht wird), Endpunktzeiten (zum Erkennen der genauesten Zeit zum Beenden des Ätzprozesses, um Über- oder Unterätzen zu vermeiden) usw. messen, um sicherzustellen, dass der Prozess und die Geräte beherrscht sind. Wenn Sie bereits mit SPC-Verfahren arbeiten, können Sie Ihre Methoden mit den Minitab-Lösungen für die statistische Prozesskontrolle der nächsten Generation optimieren und Einsparungen in Echtzeit realisieren.
Anders als bei Produktionstests, bei denen anhand von Messungen Entscheidungen über „Bestanden“/„Nicht bestanden“ getroffen werden, muss bei der Post-Silicon Validation das Verhalten des Geräts unter allen möglichen Betriebsbedingungen genau bekannt sein. Mit Hilfe von maschinellem Lernen können Sie besser verstehen, wie die Eingaben des Geräts sich auf die Ausgaben auswirken, und verborgene Beziehungen und Komplexitäten ermitteln. Mit dem Minitab-Modul „Prädiktive Analysen“ können Sie ein robustes prädiktives Modell erstellen, und mit dem Diagramm der Variablenwichtigkeit können Sie die wichtigsten Eingaben ermitteln, die Auswirkungen auf die Performance haben.