CN104778525A - 利用测试数据进行品管方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种利用测试数据进行品管方法，是晶圆被分为多个被测元件，各被测元件经晶圆测试电气特性及效能时，以一收集单元在晶圆进行晶圆测试后收集晶圆的批号、晶圆的型号、被测元件在晶圆上的坐标、被测元件号以及被测元件测试的参数与测试结果的数据，并送往一测试数据分析站进行分析，以此数据制作各种收集资料的常态分布图，计算出差异数与标准差，作为品质管制监控手段或测试程式稳定度分析，由此构成本发明。
Description
技术领域
本发明涉及有关一种品管方法，尤指更具体地说，是一种利用测试数据进行品管方法。
背景技术
如图16所示，为常见晶圆的品管方法，主要是晶圆领货且准备好晶圆测试的安排(CP-setup)后，便开始进行晶圆测试(circuit probing,CP)，主要是将晶圆分成多个被测元件(device under test,DUT)且各别测试。经过晶圆测试后，将不合格的被测元件上墨(inking)，经烘烤(baking)后将测试完成的晶圆经由晶圆测试整货站进行整货，再经过对即将出货的物品的品质控管(out-going quality control,OQC)后送至库房直至出货。
然而，在晶圆测试的过程中，被测元件的良率除了被测元件的制程本身的问题外，也包含了其他的因素，例如测试机的问题，意即测试机台的探针未正确校正，或测试机台的程式并未以正确的测试参数为基础，皆会影响被测元件的良率，惟上述晶圆测试的品管流程无法分析被测元件不合格的问题为制程本身或测试机台所致，便无法正确地解决被测元件不合格的问题，且合格被测元件的测试资料同样无记录可循，若最终产品有需要校正的话，便无法提供校正的相关数据。
因此，如何解决上述常见的晶圆的品管方法的问题，即为本发明的主要重点所在。
发明内容
本发明目的之一，在于解决上述的问题而提供一种利用测试数据进行品管方法，通过收集单元在晶圆进行晶圆测试后收集测试结果的数据，并将数据送往一测试数据分析站进行分析，以此数据制作各种收集资料的常态分布图，计算出差异数与标准差，作为品质管制监控手段或测试程式稳定度分析。
本发明目的之二，在于解决上述的问题而提供一种利用测试数据进行品管方法，通过收集单元在晶圆进行晶圆测试后收集测试结果的数据，并将数据送往一测试数据分析站进行分析，以此数据可依客户的需求重新调整被测元件分级的参数，此参数为相对值或其他的差异值而非绝对值，而可达到重新分级的效果。
本发明目的之三，在于解决上述的问题而提供一种利用测试数据进行品管方法，通过收集单元在晶圆进行晶圆测试后收集测试结果的数据，并将数据送往一测试数据分析站进行分析，通过多片多批晶圆的透视分析，可观察产品可靠度与稳定度，帮助制程与设计。
本发明目的之四，在于解决上述的问题而提供一种利用测试数据进行品管方法，通过以三维空间坐标表现出常态分布图，而使数据能以三维空间呈现，由此达到让数据的观看者能一目了然的便利性。
为达前述的目的，本发明包括：
晶圆被分为多个被测元件，各被测元件经晶圆测试电气特性及效能时，以一收集单元在晶圆进行晶圆测试后收集晶圆的批号、晶圆的型号、被测元件在晶圆上的坐标、被测元件号以及被测元件测试的参数与测试结果的数据，并送往一测试数据分析站进行分析，以此数据制作各种收集资料的常态分布图，计算出差异数与标准差，作为品质管制监控手段或测试程式稳定度分析。
晶圆被分为多个被测元件，各被测元件经晶圆测试电气特性及效能时，以一收集单元在晶圆进行晶圆测试后收集晶圆的批号、晶圆的型号、被测元件在晶圆上的坐标、被测元件号以及被测元件测试的参数与测试结果的数据，并送往一测试数据分析站进行分析，以此分析可依客户的需求重新调整被测元件分级的参数，此参数为相对值或其他的差异值而非绝对值，而可达到重新分级的效果。
晶圆被分为多个被测元件，各被测元件经晶圆测试电气特性及效能时，以一收集单元在晶圆进行晶圆测试后收集晶圆的批号、晶圆的型号、被测元件在晶圆上的坐标、被测元件号以及被测元件测试的参数与测试结果的数据，并送往一测试数据分析站进行分析，透过多片多批晶圆的透视分析，可观察产品可靠度与稳定度，帮助制程与设计。
其中，该常态分布图以三维空间坐标呈现，包括代表第一参数的X坐标轴的代表第二参数的Y坐标轴以及代表第三参数的Z坐标轴，该三维空间坐标中多个座标坐标点X、Y、Z形成立体化图形的常态分布图。
本发明的上述及其他目的与优点，不难从下述所选用实施例的详细说明与附图中，获得深入了解。
当然，本发明在某些另件上，或另件的安排上容许有所不同，但所选用的实施例，则于本说明书中，予以详细说明，并于附图中展示其构造。
附图说明
图1为本发明的品管方法所采用的晶圆构造图。
图2为本发明的品管方法的流程图。
图3为本发明的品管方法用以测试数据的设备的示意图。
图4为本发明的晶圆为批量的数据时所绘制的一常态分布图。
图5为本发明的晶圆为批量的数据时所绘制的另一常态分布图。
图6为本发明的晶圆为批量的数据时所绘制的又一常态分布图。
图7为本发明的晶圆为批量的数据时所绘制的再一常态分布图。
图8为本发明的被测元件在电性测试时产生的频率为参数的常态分布图。
图9为本发明的被测元件在校正后电性测试时产生的频率为参数的常态分布图。
图10为本发明的被测元件在电性测试时产生的电流为参数的常态分布图。
图11为本发明的制程准确度求取时的平均值与A、B二值的关系图。
图12-1为本发明的自然公差大于该规格公差的曲线图。
图12-2为本发明的自然公差等于该规格公差的曲线图。
图12-3为本发明的自然公差小于该规格公差的曲线分布图。
图13-1为本发明的测试的数据呈稳定且可受控制的曲线分布图。
图13-2为本发明的测试的数据呈不稳定且不可受控制的曲线分布图。
图13-3为本发明的测试的数据呈不稳定且不可受控制的曲线分布图。
图13-4为本发明的测试的数据呈趋向稳定且可受控制的曲线分布图。
图14-1为本发明的连续的15个样本点串连而落于一倍标准差(ZONE A)的范围间的曲线分布图。
图14-2为本发明的连续的8个样本点串连而落于于两倍标准差(ZONE B)与三倍标准差(ZONE C)的范围间的曲线分布图。
图15为本发明的方法可获得的效益分析的方块图。
图16为常见晶圆的品管方法。
其中：
晶圆1 被测元件11
收集单元2 测试数据分析站3
电脑4 电脑5
测试机主控制电脑6 分类群组7、8
内部网路9
具体实施方式
请参阅图1至图15，图中所示者为本发明所选用的实施例，此仅供说明之用，在专利申请上并不受此种实施例的限制。
本实施例提供一种利用测试数据进行品管方法，其包括：
如图1所示，晶圆1(wafer)被分为多个被测元件11(device undertest,DUT)，各被测元件11经晶圆测试后，将不合格的被测元件11上墨(inking)，经烘烤(baking)后将测试完成的晶圆1经由晶圆测试整货站进行整货，再经过对即将出货的物品的品质控管(out-going quality control,OQC)后送至库房直至出货。
如图2所示，以一收集单元2(test result data collection)在晶圆1进行晶圆测试(circuit probing,CP)后收集晶圆1的批号(lot no)、型号(type no)、被测元件11在晶圆1上的坐标(包含X坐标及Y坐标)、被测元件号、被测元件分级(binary)的结果以及被测元件测试的参数与测试结果的数据(data)，并送往一测试数据分析站3(test data analysis station)进行分析。
如图3所示，该收集单元1通过一电脑4执行，该测试数据分析站3通过一电脑5执行，并设有一测试机主控制电脑6连结二测试分类群组7、8，通过内部网路9的连结，达到测试的数据的传输。
为进一步说明本发明，于此以附件一至二辅助说明。请参阅附件一，该测试数据分析站3通过电脑5执行的程式简介，如附件一第1-13页所示，为该程式执行测试数据分析时的视窗，如附件一第1页可选择过滤器路径(Filter Dir)指定分析的条件，又如附件一第2页并选择分析资料路径(Logfile Dir)指定被分析的资料，又如附件一第3页再选择分析后的结果输出路径(Output Dir)，藉此可分析出如附件一第14至18页的数据结果。
附件一在指定过滤器路径(Filter Dir)时，由附件一第4页可见包含Testing Information Head、Probe card information、Bin DescriptionSelection Filter、Dut Selection Filter以及Category Selection Filter等主选项，各主选项中进一步具有次选项可进行选择，例如附件一第5页所示，在Testing Information Head的主选项中进一步包括CUSTOM_NAME、CUSTOM_Lot_No、CUSTOM_Type_No……等次选项，又如附件一第7页所示，在Bin Description Selection Filter的主选项中进一步包括Bin1、Bin2、Bin3……等次选项。因此，可由过滤器路径(Filter Dir)中进行过滤条件的选择，达到适合条件的数据产出。
承上，由附件一所示的程式所分析而得的数据，除了可如附件一第14至18页由表单的方式呈现，亦可由图形化软体的辅助将数据以图形呈现。
如附件二所示，是前述数据利用microsoft excel进行列表后，通过其绘图功能将数据图形化，此附件二所示的图形即单一晶圆的数据结果。
再如图4至图9所示，为三维空间坐标的常态分布图，可通过绘图软体进行计算而获得，此述常态分布图于三维空间坐标中包括代表第一参数的X坐标轴、代表第二参数的Y坐标轴以及代表第三参数的Z坐标轴，该三维空间坐标中多个坐标点X、Y、Z形成立体化图形的常态分布图，由于是三维坐标的图形化数据，故可通过旋转其图形，或对其图形剖视，达到透视分析的效果，而可进一步了解批量的晶圆于数据所产生的结果。
如图4至图6所示，为晶圆为批量的数据时所绘制呈岥峰状的常态分布图，图中的数据以连续的线段绘制而成，其中X坐标轴所代表的第一参数为电性测试时产生的频率，Y坐标轴所代表的第二参数为晶圆片数，而Z坐标轴所代表的第三参数为被测元件的数量。又如图7所示，亦为晶圆为批量的数据时所绘制呈岥峰状的常态分布图，与图4至图6所示的常态分布图主要的差异，在于此图中的数据以柱状图呈现，可藉此清楚的在X、Y、Z坐标中呈现每一柱状区段的数据的差异。
又如图8所示，其以单一晶圆1为测试对象，图中可见晶圆1的各被测元件11皆被定义一坐标点X、Y，且于此常态分布图中，该参数系以各被测元件11于电性测试时产生的频率为例，而各该被测元件11于电性测试时产生的频率的数据即为各坐标点Z。由图8所示的常态分布图，可迅速且清楚的得知，测试的晶圆1的各被测元件11于电性测试时产生的频率有高低落差，在制程中有校正的必要。又如图9所示的常态分布图，经制程校正后，各该被测元件11于电性测试时产生的频率的数据，亦可迅速且清楚的得知，测试的晶圆1的各被测元件11于电性测试时产生的频率已相当接近
如图10所示，其同样以单一晶圆为测试对象，图中可见晶圆1的各被测元件11同样皆被定义一坐标点X、Y，且于此常态分布图中，该参数以各被测元件于电性测试时产生的电流为例，而各该被测元件于电性测试时产生的电流的数据即为各坐标点Z。
该参数除上述可为电性测试时产生的频率或电性测试时产生的电流外，亦可为被测元件11的分级、通过测试、未通过测试或依不同测试探针分组的组别。
前述图4至图10的常态分布图中，可通过将被测元件11的分级设为参数，或依不同测试探针分组的组别设为参数，即可通过常态分布图显示出单片或多批晶圆1上的被测元件11间的差异，例如同属某一探针分组的组别的被测元件11间的差异，或分属不同探针分组的组别的被测元件11间的差异；亦可通过常态分布图显示单片或多批晶圆1上的被测元件11在统整分析后显示的趋势，例如同一规格的全部晶圆1的统整分析，或同一机台制作的全部晶圆1的统整分析，或一特定期间制作的全部晶圆1的统整分析。
以下就统计处理控制(Statistical Process Control,SPC)方面再加以说明如下：
1、数据由该测试数据分析站分析后，计算出6个标准差(StandardDeviation,简写为σ)，以此6个标准差比较与规格公差(SpecificationTolerance,简写为ST))之间相差的程度，该规格公差为规格上限(UpperSpec Limited,简写为USL)与规格下限(Lower Spec Limited,简写为LSL)的范围，并以规格中心(Specification Center,简写为SC)为目标观察变异宽度以产出一制程精密度(Capability of Precision,简写为Cp)，该制程精密度的计算公式为：Cp＝USL-LSL/(6*σ)，依不同的制程精
密度可区分成数个等级。
| 等级 | CP | 改进措施 |
| A | 1.67≤Cp | 继续保持 |
| B | 1.33≤CP＜1.67 | 改进至A级 |
| C | 1.00≤CP＜1.33 | 立即改进 |
| D | 0.67≤CP＜1.00 | 考虑停止生产 |
| E | 0≤CP＜0.67 | 立即停止生产 |
表1
(如表1所示)，其中制程精密度的值愈大者等级愈高，代表品质愈佳。表1中分成A、B、C、D及E五个等级，且各个等级皆有改进措施，包括A等级-继续保持、B等级-改进至A级、C等级-立即改进、D等级-考虑停止生产以及E等级-立即停止生产。
2、如图11所示，就该6个标准差取一平均值以该规格中心与该平均值间之差为A值，而规格中心与该规格上限之差为B值，通过该A值的绝对值与该B值比较相差的程度，以计算出一制程准确度(Capability ofAccuracy,简写为Ca)，该制程准确度的计算公式为Ca＝|A|/B＝|A|/USL-LSL/2，依不同的制程准确度可区分成数个等级(如表2所示)，其中制程准确度的值愈小者等级愈高，代表品质愈佳。表2中分成A、B、C、D及E五个等级，且各个等级皆有改进措施，包括A等级-继续保持、B等级-改进至A级、C等级-立即改进、D等级-考虑停止生产以及E等级-立即停止生产。
| 等级 | Ca | 改进措施 |
| A | 0≤|Ca|≤0.0625 | 继续保持 |
| B | 0.0625＜|Ca|≤0.125 | 改进至A级 |
| C | 0.125＜|Ca|≤0.25 | 立即改进 |
| D | 0.25＜|Ca|≤0.50 | 考虑停止生产 |
| E | 0.50＜|Ca| | 立即停止生产 |
表2
3、以该制程精密度与该制程准确度计算一制程能力系数(Cpk)，该制程能力系数的计算公式为Cpk＝Cp*(1-Ca)，依不同的制程能力系数可区分成数个等级(如表3所示)，其中制程能力系数的值愈大者等级愈高，代表可接受度愈高。表3中分成A、B、C、D及E五个等级，且各个等级皆有改进措施，包括A等级-继续保持、B等级-改进至A级、C等级-立即改进、D等级-考虑停止生产以及E等级-立即停止生产。
| 等级 | CPK | 改进措施 |
| A | 1.67≤CPK | 继续保持 |
| B | 1.33≤CPK≤1.67 | 改进至A级 |
| C | 1.00≤CPK＜1.33 | 立即改进 |
| D | 0.67≤CPK＜1.00 | 考虑停止生产 |
| E | 0≤CPK＜0.067 | 立即停止生产 |
表3
4、进一步定义一自然公差(Natural Tolerance,简写为NT)，是指自然变异，即制程处于常态分配下在平均数之上、下各三个标准差内的变异范围，由该自然公差与该规格公差比较，可得该自然公差大于该规格公差(如图12-1)、该自然公差等于该规格公差(如图12-2)或该自然公差小于该规格公差(如图12-3)的三种结果，以该三种结果可判断品质的优劣与稳定度。
5、如图13-1至图13-4所示，进一步定义一管制上限(Upper ControlLimit,UCL)与一管制下限(Lower Control Limit,LCL)，该管制上限与该管制上限分别是在该规格公差内，以该管制上限与该管制下限作为6个标准差是否稳定且可受控制的依据。如图13-1所示者为测试的数据呈稳定且可受控制的状态；如图13-2所示者为测试的数据呈不稳定且不可受控制的状态；如图13-3所示者为测试的数据呈不稳定且不可受控制的状态；如图13-4所示者为测试的数据呈趋向稳定且可受控制的状态。
6、呈5，若将管制上限与该管制上限于规格公差(包括前述规格上限、规格下限与规格中心)一并显现为控制界限时，进一步可区分出数个区域，包括一倍标准差(ZONE A)、两倍标准差(ZONE B)、三倍标准差(ZONE C)、管制上限与规格上限间及该管制下限与该规格下限间(ZONE D)、以及该规格上限与该规格下限外(ZONE F)。如图14-1所示，为连续的15个样本点(SamplePoint)串连而落于一倍标准差(ZONE A)的范围间；又如图14-2所示，为连续的8个样本点(Sample Point)串连而落于两倍标准差(ZONE B)与三倍标准差(ZONE C)间，由此可判断图14-2中取样的数据较图14-1中取样的数据较为异常，品质较不稳定。
由本发明的品管方法，达到以下的功效：
1、收集单元所收集到的数据，以此数据制作各种收集资料的常态分布图，计算出差异数与标准差，作为品质管制监控手段或测试程式稳定度分析。
2、收集单元所收集到的资料，可依客户的需求重新调整被测元件11分级的参数，此参数为相对值或其他的差异值而非绝对值，而可达到重新分级的效果。
3、收集单元所收集到的资料，可通过以三维空间坐标表现出常态分布图，而使数据能以三维空间呈现，藉此达到让数据的观看者能一目了然的便利性。
4、收集单元2所收集到的数据，若尔后成品需大量的原始资料，可在云端上公布该数据。
5、通过多片多批晶圆1的透视分析，可观察产品可靠度与稳定度，帮助制程与设计。
6、在多个被测元件11同时测试时，透过该数据的收集并比较多个被测元件11相互间的测试差异，可判断被测元件11不合格的原因为测试机或测试治具的问题。
如图15所示，半导体的晶片的制作过程中，必须经过晶片设计的程序后，交由晶片厂进行制作，制作完成的晶片(呈晶圆状)再经过晶圆测试得知晶片的良劣，而晶圆测试由测试程式进行，该测试程式为晶片设计者提供。经由本发明的利用测试数据进行品管方法，能通过数据的测试分析，即可判定为良品或不良品，若判定为良品后进行入库、出货，并建立出货资料库；若判定为不良品后进行重测(回到晶圆测试)、扣留，并建立品管资料库。透过数据的测试分析，可进行即时监控，而即时监控的结果可回馈到晶片设计、晶片厂或晶圆测试，作为制程改善的依据；又该测试分析可将相关数据提供给测试程式，以判断不良的原因是否为测试程式本身即有问题，则可达到对测试程式除错并加以改良的功效。因此，藉由本发明的利用测试数据进行品管方法，确实能在常见的晶片制程中对不易发现的问题经由数据分析而得知，并加以改善，使制程精确且更具效率。
以上所述实施例的揭示用以说明本发明，并非用以限制本发明，故举凡数值的变更或等效元件的置换仍应隶属本发明的范畴。
由以上详细说明，可使本领域技术人员明了本发明的确可达成前述目的，实已符合专利法的规定，爰提出专利申请。
Claims (11)
1.一种利用测试数据进行品管方法，其特征在于：晶圆被分为多个被测元件，各所述被测元件经晶圆测试电气特性及效能时，以一收集单元在所述晶圆进行晶圆测试后收集所述晶圆的批号、所述晶圆的型号、所述被测元件在晶圆上的坐标、所述被测元件号以及所述被测元件测试的参数与测试结果的数据，并送往一测试数据分析站进行分析，以所述数据制作各种收集资料的常态分布图，计算出差异数与标准差，作为品质管制监控手段或测试程式稳定度分析。
2.根据权利要求1所述的利用测试数据进行品管方法，其特征在于：其中，该数据由该测试数据分析站分析后，计算出6个标准差(σ)，以此6个标准差比较与规格公差(ST)之间相差的程度，该规格公差为规格上限(USL)与规格下限(LSL)的范围，并以规格中心(SC)为目标观察变异宽度以产出一制程精密度(Cp)，依不同的制程精密度可区分成数个等级，其中制程精密度的值愈大者等级愈高，代表品质愈佳；该制程精密度的计算公式为：Cp＝USL-LSL/(6*σ)。
3.根据权利要求2所述的利用测试数据进行品管方法，其特征在于：其中，就该6个标准差取一平均值以该规格中心与该平均值间的差为A值，而规格中心与该规格上限的差为B值，通过该A值的绝对值与该B值比较相差的程度，以计算出一制程准确度(Ca)，依不同的制程准确度可区分成数个等级，其中制程准确度的值愈小者等级愈高，代表品质愈佳；该制程准确度的计算公式为Ca＝|A|/B＝|A|/USL-LSL/2。
4.根据权利要求3所述的利用测试数据进行品管方法，其特征在于：其中，以该制程精密度与该制程准确度计算一制程能力系数(Cpk)，依不同的制程能力系数可区分成数个等级，其中制程能力系数的值愈大者等级愈高，代表可接受度愈高；该制程能力系数的计算公式为Cpk＝Cp*(1-Ca)。
5.根据权利要求2所述的利用测试数据进行品管方法，其特征在于：其中，进一步定义一自然公差(NT)，是指自然变异，即制程处于常态分配下在平均数的上、下各三个标准差内的变异范围，由该自然公差与该规格公差比较，可得该自然公差大于该规格公差、该自然公差等于该规格公差或该自然公差小于该规格公差的三种结果，以该三种结果可判断品质的优劣与稳定度。
6.根据权利要求2所述的利用测试数据进行品管方法，其特征在于：其中，在该规格公差内进一步定义一管制上限(UCL)与一管制下限(LCL)，以该管制上限与该管制下限作为6个标准差是否稳定且可受控制的依据。
7.一种利用测试数据进行品管方法，其特征在于：晶圆被分为多个被测元件，各所述被测元件经晶圆测试电气特性及效能时，以一收集单元在所述晶圆进行晶圆测试后收集所述晶圆的批号、所述晶圆的型号、所述被测元件在晶圆上的坐标、所述被测元件号以及所述被测元件测试的参数与测试结果的数据，并送往一测试数据分析站进行分析，以此分析可依客户的需求重新调整被测元件分级的参数，所述参数为相对值或其他的差异值而非绝对值，而可达到重新分级的效果。
8.一种利用测试数据进行品管方法，其特征在于：晶圆被分为多个被测元件，各所述被测元件经晶圆测试电气特性及效能时，以一收集单元在所述晶圆进行晶圆测试后收集所述晶圆的批号、晶圆的型号、所述被测元件在晶圆上的坐标、所述被测元件号以及所述被测元件测试的参数与测试结果的数据，并送往一测试数据分析站进行分析，通过多片多批晶圆的透视分析，可观察产品可靠度与稳定度，帮助制程与设计。
9.根据权利要求1、7或8所述的利用测试数据进行品管方法，其特征在于：其中，该常态分布图以三维空间坐标呈现，包括代表第一参数的X坐标轴、代表第二参数的Y坐标轴以及代表第三参数的Z坐标轴，该三维空间坐标中多个坐标点X、Y、Z形成立体化图形的常态分布图。
10.根据权利要求9所述的利用测试数据进行品管方法，其特征在于：其中，该X、Y坐标轴为横坐标，该Z坐标轴为纵坐标，以坐标点X、Y定义各该被测元件于晶圆上的位置，且以坐标点Z定义一特定的参数的数据，于三维空间坐标中依该多个被测元件个别对应的坐标点X、Y、Z产生三维柱状的常态分布图。
11.根据权利要求10所述的利用测试数据进行品管方法，其特征在于：其中，该参数为被测元件的分级、通过测试、未通过测试、依不同测试探针分组的组别、电性测试时产生的频率或电性测试时产生的电流。
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