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智能制造的大數據分析
出自:應用材料

設備和工藝方面的專業知識是半導體制造分析解決方案的關鍵組成部分

過去幾年,應用材料公司在探索半導體制造業的大數據分析方法上一直走在業界前列。除了贊助美國、亞洲和歐洲先進制程控制(APC)大會[1]等重要的相關技術會議,應用材料公司在此方面的工作還體現在《IEEE 半導體制造會刊》(IEEE Transactions in Semiconductor Manufacturing)[2] 等同行評審期刊上發表的相關論文。公司在瑞士曼迪匹艾(MDPI)的開放期刊 Processes 上發表的一篇此類文章,獲得了 2016年和 2017年度“最佳論文獎”[3]。該文探討了半導體制造業大數據分析的發展趨勢和機遇,并提供了相應的路線圖,闡述了如何采用分析技術為缺陷檢測到預防式維護等一系列應用提供支持。本文對這篇論文[4] 的要點予以介紹。

塑造智能制造分析技術的前景

智能制造(SM)一詞通常用于描述制造業這樣一種發展方向:供應鏈上下游整合,實體功能與線上功能整合,運用先進信息提高靈活性和適應能力。智能制造充分利用數據在數量、速度、多樣性、真實性(即數據質量分析技術)方面的巨大優勢,即利用通常所謂的“大數據”技術,通過大數據分析來改進現有分析功能并提供預測式分析等新功能。

圖1總結的這些改進功能和新功能屬于“先進工藝控制”(APC)擴展技術的一部分。

技術

定義

先進工藝控制(APC

應用控制策略和/或采用分析和計算機制以推薦優化的機器設置以及檢測故障并確定其原因的一門制造學科。

APC基礎技術

故障檢測FD

通過監測和分析機臺和/或工藝數據的變化來檢測異常情況的技術。 FD包括單變量(UVA)和多變量(MVA)統計分析技術。

故障分類FC

檢測到故障后確定故障原因的技術。

故障檢測與分類(FDC

故障檢測(FD)與故障分類(FC)的結合。

故障預測(FP)或診斷

通過監測和分析工藝數據的變化來預測異常情況的技術。

批間R2R控制

在運行批次之間修改配方參數或選擇控制參數以提高工藝性能的技術。可以是批次,也可以是單片晶圓。

統計式工藝控制(SPC

使用統計方法分析工藝或產品指標,以采取適當的措施來實現和維持統計控制狀態并不斷提高工藝能力的技術。

APC擴展技術

設備健康狀況監測(EHM

監測機臺參數以根據與正常行為的偏離度來評估機臺健康狀況的技術。EHM本質上不一定具有預測性,但通常是預測系統的組成部分。

預測式維護(PdM

利用工藝和設備狀態信息來預測機臺或機臺的特定元件何時可能需要維護,然后利用該預測信息改進維護過程的技術。這意味有可能預測并避免計劃外的停機,并/或用預測結果替代計劃外停機時間表來調整計劃外停機安排。本文所定義的PdM解決方案針對從預測維護需求,到從維護事件中恢復,再到恢復生產的整個維護周期。

預測式調度

利用關于機臺和工廠狀態、能力、在制品、進度、調派和訂單的當前信息和未來預計信息來預測并改進系統(機臺、機組、晶圓廠等)調度的技術。

虛擬量測VM

預測加工后量測變量(可測量的或不可測量的)的技術。運用工藝和晶圓狀態信息(可包括上游量測和/或傳感器數據),有時也用虛擬傳感傳感器融合等術語來表示這種能力。

良率預測

監控整個晶圓廠信息(例如機臺和量測信息)以預測工藝或生產線最終良率的技術。

圖1. APC和APC擴展能力的定義。

半導體制造中設備和工藝分析技術的出現和發展,一定程度上是行業三大挑戰促成的結果。這些挑戰數十年來一直存在,并非是特定于智能制造或大數據革命時代才出現,但可以說是半導體制造業所獨有。半導體制造業面對的這三大挑戰是:(1)設備和工藝的復雜性,(2)工藝的動態性和背景豐富性,以及(3)在準確性和可用性方面表現不良的數據質量。

這些挑戰使人們意識到半導體行業的分析解決方案不能完全由數據驅動。機臺、工藝和分析領域的專門知識或學科專業知識(SME)也是大多數晶圓廠分析解決方案的關鍵組成部分。因此,在設計和運用半導體制造業工藝分析技術時要始終謹記這一點。實際上,SME的運用機制通常按照數據收集、數據處理、參數選擇、模型構建、模型和臨界值優化以及解決方案部署和維護等方面來正式界定。

了解半導體制造分析技術的組成
過去十年中,分析方法呈爆炸式增長,許多利用大數據的分析方法已經形成。這些分析方法需要加以辨別和分類,其中一種方法就是對分析技術的能力維度進行界定,然后詳述或繪制出與這些維度相關的分析能力。圖2對與半導體制造業中的分析技術相關的維度進行了細分。


圖2. 分析能力維度,將半導體制造業慣常采用的APC解決方案與這些維度相對應。(現象模型是體現工藝知識的實體模型形式;利用統計數據來調整或修改)

有了這些維度,對于一項分析應用或分析技術,就可以根據其能力在每個維度中的價值對其進行界定。例如,在多變量分析(MVA)、故障檢測(FD)和設備健康狀況監測(EHM)中經常使用的主成分分析(PCA)屬于無監督、應答式分析。多變量分析通常是靜態的、無狀態的,并不正式納入SME。在分析應用方面,當今晶圓廠的故障檢測很大程度上是無監督、應答式、單變量、無狀態和以統計為基礎的,在故障檢測模型的開發階段會納入SME。使用這些和其他維度來界定分析技術和分析應用,提供了一個可以明確能力差距、前進機會以及長期改進路線圖的框架。

半導體制造業APC應用的最新發展,體現了從應答式到預測式、甚至到主動式工廠控制的轉變[5]。這在很大程度上依賴于大數據爆炸,后者為更大容量和更長期的數據存檔提供支持,在一定程度上使預測式解決方案能夠破譯參數的多變量交互的復雜性,刻畫系統的動態性,抑制干擾并濾除數據質量問題。

在許多情況下,必須重寫這些解決方案中的算法,才能充分利用大數據解決方案賦予的并行計算能力來及時處理數據。此外還可以開發更適應大數據的新算法。例如,早期的預測式解決方案依賴于單核CPU和串行處理,但是隨著大數據時代的到來,偏最小二乘(PLS)和支持向量機(SVM)之類的算法就可用于服務器場的并行計算。同樣,自組織映射(SOM)和生成式拓撲映射(GTM)等無監督的數據探索技術也要經過重寫,以便處理大量數據,使用戶能夠快速獲得有用的分析結果。類似地,可以將諸如隱馬爾可夫模型(HMM)和粒子群優化之類耗時的統計技術重寫,以求大幅提高計算效率[6]。

但是,擁有眾多技術和大量數據并不一定會帶來更多有用的分析結果和更強的預測能力。筆者認為,沒有一種方法或方法組合是放之四海而皆準的。具體采用的方法需要根據手頭的數據,針對具體的應用進行定制。不論怎樣,我們相信SME將在解決方案的開發和維護中繼續發揮引導作用。

人工智能的崛起和新的大數據親和分析技術

人工智能(AI)一詞可用于描述能感知其環境并采取相應行動以實現目標的任何裝置或分析技術。現今,這一術語通常指模仿人腦功能的裝置或分析技術概念,例如自動駕駛汽車應用中采用的裝置或技術[7]。人工神經網絡(ANN)就是這種分析技術的一個例子,這種AI分析技術數十年前就已出現,如今隨著大數據的發展演變而再度興起。例如,深度學習是一種非常類似于結構化ANN的技術,它利用分層抽象方法來提高大批量數據分析的質量和速度。

深度學習可用于解決大數據分析中的一些高維問題,包括從二維圖像(例如晶圓圖)中提取復雜模式。深度學習技術受益于數據量的增加,并使用數據驅動的監督學習技術來發現數據中的關系。這種技術的主要缺陷是相對來說在模型的開發和維護階段無法納入SME[8]。現有開發好的模型通常無法直接使用,因此很難評估,而半導體制造分析中涉及的背景豐富性和動態性使得深度學習技術無法利用大量的一致性數據。最近的研究工作集中在將SME與AI技術相結合,這種方法有望未來應用于生產車間[9]。

另一項受到重視的大數據分析能力是利用通常稱為“爬蟲”的解決方案來進行背景分析[10]。這類“爬蟲”應用程序在后臺挖掘數據,尋找相關的模式或分析結果,例如接近故障狀態的部件。然后,它們通過異步方式通知工廠控制系統等應用程序,以便采取適當的措施。該方法還能提高診斷和預測的重新配置能力。

展望未來:分析技術發展路線圖
隨著我們邁向智能制造,分析技術顯然將繼續發揮更大的作用以最大程度提高吞吐量并降低成本,同時實現高良率。大數據領域的進步,將推動這些分析技術快速發展,筆者相信目前取得的進展已經帶來了一些重要的研究發現,并且有助于最大限度地發揮這些分析技術的作用。

第一項重要發現是,業界正在尋求開發或增強的許多分析解決方案可以利用相同的模型開發(“靜態數據”)和模型執行/維護(“動態數據”)結構。例如,PdM的六步模型開發過程(圖3a和3b作了總結)可用于虛擬量測甚至是良率預測。利用通用方法不僅可以節省提升這些技術所耗費的時間和精力,還使得制造商能交叉利用分析方法上不斷取得的進步成果。

第二項重要發現是智能制造將擴展這些分析技術的應用范圍。例如,將診斷、控制和預測的使用從晶圓廠內部擴展到供應鏈,這將有助于更好地把握客戶需求并增強解決現場良率等問題的能力。

第三項,也許是最重要的一個發現是,SME將繼續在我們行業的分析技術應用中發揮重要作用。未來的應用千變萬化,但設備和工藝專業知識(SME)仍將是半導體制造分析解決方案的關鍵組成部分。


圖3a. 利用MVA預測器及其元件的PdM方法,包括故障時間趨勢和以置信度或區間表示的預測結果。


圖3b. PdM方法,利用線下模型構建和優化來提供一種納入SME的機制,可用于實現多種APC預測能力。

如需閱讀英文原文,請訪問如下網址:
http://www.appliedmaterials.com/nanochip/nanochip-fab-solutions/july-2019/big-data-analytics-for-smart-manufacturing

作者簡介:

James Moyne
James曾擔任應用材料公司全球服務部標準和技術專家。他在密歇根大學獲得博士學位,也是該大學副研究教授。


Jimmy Iskandar為應用材料公司全球服務小組開發和應用算法成員,重點是異常檢測、設備健康監控、預測性維護、故障分類、故障診斷和虛擬計量。他在加利福尼亞大學伯克利分校獲得了計算機科學和數學學士學位,并在圣塔克拉拉大學獲得了計算機工程碩士學位。

參考文獻:
[1] 美國APC大會:https://www.apcconference.com;歐洲APC|M大會:https://www.apcm-europe.eu/home/;亞洲 AEC/APC 研討會:https://www.semiconportal.com/AECAPC
[2] J. Moyne、J. Samantaray和M.Armacost,《應用于半導體制造先進工藝控制的大數據能力》(Big Data Capabilities Applied to Semiconductor Manufacturing Advanced Process Control),IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing,第 29 卷,第 4 期,2016 年 11 月,第 283-291 頁
[3] https://www.mdpi.com/journal/processes/announcements/1466
[4] J.Moyne和J.Iskandar,《智能制造的大數據分析技術:半導體制造案例研究》(Big Data Analytics for Smart Manufacturing: Case Studies in Semiconductor Manufacturing),Processes Journal,第 5 卷,第 3 期,2017 年 7 月。可在線查閱:http://www.mdpi.com/2227- 9717/5/3/39/htm
[5]《國際器件和系統技術藍圖:工廠集成白皮書》(International Roadmap for Devices and Systems (IRDS): Factory Integration White Paper),2018 年版。可在線查閱: https://irds.ieee.org/
[6] 維基百科上對每種算法均有介紹:https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
[7] 維基百科:人工智能(Artificial intelligence)。可在線查閱:https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
[8] Lammers, D.《大數據與神經網絡:半導體產業新驅動力》(Big Data and Nueral Networks: New Drivers for the Semiconductor Industry),《NANOCHIP 晶圓制造廠解決方案》,2017 年第 12 卷第 1 期,第 22-28 頁
[9] Vogel-Walcutt, J.J、Gebrim, J.B.、C. Bowers、Carper, T.M.、Nicholson, D.,《認知負荷理論與建構主義方法:何者真正通向高效深度學習?》(Cognitive Load Theory vs. Constructivist Approaches: Which Best Leads to Efficient, Deep Learning?), Journal of Computer Assisted Learning,2010。可在線查閱:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1365-2729.2010.00381.x
[10] J. Moyne、J. Samantaray 和 M. Armacost,《應用于半導體制造先進工藝控制的大數據能力》(Big Data Capabilities Applied to Semiconductor Manufacturing Advanced Process Control),IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing,第 29 卷,第 4 期,2016 年 11 月,第 283-291 頁

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文章收入時間: 2019-12-16
 
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