En plus de compter parmi les secteurs les plus avancés sur le plan technologique, la fabrication de semi-conducteurs est aussi l'un des secteurs les plus onéreux. Des ordinateurs personnels aux smartphones en passant par les voitures, les appareils équipés de semi-conducteurs sont devenus monnaie courante et, par conséquent, la demande ne cesse de croître. Mais à mesure que les volumes augmentent, le recours aux initiatives d'amélioration de la qualité s'impose comme une nécessité. Bien que la plupart des fabricants fassent appel aux logiciels statistiques comme Minitab pour résoudre certains problèmes, il est encore possible d'étendre leur champ d'action pour apporter plus de valeur.
La bonne nouvelle ? Le secteur de la fabrication de semi-conducteurs recueille en moyenne plus de données que les autres secteurs. Cela signifie que vous pouvez plus facilement tirer parti de vos données et ce, de bien des façons. Par exemple :
RECOURIR À L'ANALYSE DES SYSTÈMES DE MESURE POUR RÉDUIRE LES VARIATIONS DE PRODUCTION
Il est essentiel de faire appel à des outils comme le R&R de l'instrumentation et l'ANOVA pour déterminer la variation du système de mesure, en particulier pour la fabrication de semi-conducteurs. Afin de garantir les spécifications, la répétabilité et la reproductibilité des mesures doivent être faibles par rapport aux tolérances des spécifications mesurées. Le nouveau module Analyse des systèmes de mesure de Minitab permet aux professionnels à tous les niveaux d'évaluer facilement la variation, le biais et la stabilité des systèmes de mesure.
RECOURIR À LA MAITRISE STATISTIQUE DES PROCÉDÉS (MSP) POUR AMÉLIORER LES RENDEMENTS ET ÉVITER LES PERTES durant le PROCÉDÉ DE FABRICATION
Faire appel aux cartes de contrôle et à l'analyse de capabilité pour mesurer les caractéristiques essentielles comme l'épaisseur de la tranche, les taux de dépôt (la vitesse de déposition du matériau sur la surface de la tranche sous forme de fine couche pour contenir les propriétés éléctriques), l’instant du point de terminaison (pour déterminer le moment le plus opportun pour arrêter le procédé de gravure dans le but d'éviter une gravure excessive ou insuffisante), entre autres, vous permettra de vous assurer que votre procédé et votre équipement sont sous contrôle. Si vous avez déjà recours aux méthodes MSP, la nouvelle génération de maîtrise statistique des procédés de Minitab peut vous aider à améliorer vos techniques et à réaliser des économies en temps réel.
RECOURIR AU PLAN D'EXPÉRIENCES (DOE) POUR AMÉLIORER LES PROCÉDÉS DE FABRICATION
Dans la mesure où la fabrication de semi-conducteurs fait appel à de nombreux procédés, pour la plupart complexes, même les ingénieurs les plus expérimentés et les plus compétents ne connaissent pas toujours les paramètres les plus appropriés des appareils de fabrication. Même si les paramètres optimaux sont connus, de nouvelles technologies sont régulièrement adoptées, ce qui donne lieu à des situations inédites et crée de nouveaux problèmes. Les plans d'expériences permettent aux ingénieurs de concevoir un modèle complet pour aider à comprendre de manière très précise le fonctionnement du système. Pour en savoir plus sur les DOE en action qui ont permis d'améliorer le degré d'uniformité du procédé de polissage d'un fabricant, lisez cet article de blog ou renseignez-vous sur les plans d'expériences en général en regardant ce webinaire.
RECOURIR À L'AUTO-APPPRENTISSAGE PAR LA MACHINE POUR LA VALIDATION POST-SILICIUM
Contrairement aux tests de production qui consistent à prendre des mesures et à émettre des avis de réussite ou d'échec, la validation post-silicium nécessite de comprendre en détail le comportement du dispositif quelles que soient les conditions d'exploitation. L'auto-apprentissage par la machine vous permet de mieux comprendre la manière dont les valeurs d'entrée du dispositif influent sur les résultats et de déceler les relations cachées ainsi que les difficultés qui existent entre elles. Le module d'analyse prédictive de Minitab vous permet de concevoir un modèle prédictif fiable ou d'utiliser des outils tels que notre tableau d'importance de la variable pour mettre en évidence les valeurs d'entrée qui influent le plus sur les performances.
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