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GEBIET DER VORLIEGENDEN OFFENBARUNG
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Im
Allgemeinen betrifft die vorliegende Offenbarung das Gebiet der
Herstellung integrierter Schaltungen und betrifft insbesondere die Überwachung
der Prozessablaufqualität
und der Produktionsausbeute durch Bewerten von Messdaten.
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BESCHREIBUNG DES STANDS DER
TECHNIK
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Der
heutige globale Markt zwingt Hersteller von Massenprodukten, Qualität mit hoher
Qualität
bei geringem Preis anzubieten. Es ist daher wichtig, die Ausbeute
und die Prozesseffizienz zur Reduzierung der Herstellungskosten
zu verbessern. Dies gilt insbesondere auf dem Gebiet der Halbleiterherstellung, da
es hier wesentlich ist, modernste Technologie mit Massenproduktionstechniken
zu kombinieren. Es ist daher das Ziel der Halbleiterhersteller,
den Verbrauch von Rohmaterialien und Verbrauchsmaterialien zu verringern,
während
gleichzeitig die Prozessanlagenauslastung verbessert wird. Der zuletzt
genannte Aspekt ist insbesondere wichtig, da in modernen Halbleiterfertigungsstätten Anlagen
erforderlich sind, die äußerst Kostenintensiv
sind und den wesentlichen Teil der gesamten Produktkosten repräsentieren.
Folglich führt
eine hohe Anlagenauslastung in Verbindung mit einer hohen Produktausbeute, d.
h. mit einem hohen Verhältnis
von fehlerfreien Bauelementen zu fehlerhaften Bauelementen, zu einem
erhöhten
Profit.
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Integrierte
Schaltungen werden typischerweise in automatisierten oder halbautomatisierten Fertigungsstätten hergestellt,
wobei sie eine große Anzahl
von Prozess- und
Messschritten bis zur Fertigstellung der Bauelemente durchlaufen.
Die Anzahl und die Art der Prozessschritte und Messschritte, die ein
Halbleiterbauelement zu durchlaufen hat, hängt von den Gegebenheiten des
herzustellenden Halbleiterbauelements ab. Ein gewöhnlicher
Prozessablauf für
eine integrierte Schaltung kann mehrere Fotolitografieschritte umfassen,
um ein Schaltungsmuster für
eine spezielle Bauteilebene eine Lackschicht abzubilden, die nachfolgend
strukturiert wird, um eine Lackmaske zu bilden, die bei der weiteren
Herstellung von Bauteilstrukturelementen in der betrachteten Bauteilschicht
durch beispielsweise Ätzen,
Implantieren, Abscheiden, Polieren und Ausheizen und dergleichen,
verwendet wird. So wird Schicht auf Schicht eine Vielzahl von Prozessschritten
ausgeführt
auf der Grundlage eines speziellen lithografischen Maskensatzes
für die
diversen Schichten des Bauelements. Beispielsweise erfordert eine
moderne CPU mehrere Hundert Prozessschritte, wovon jeder innerhalb
spezifizierter Prozessgrenzen auszuführen ist, um die Spezifikationen
des betrachteten Bauelements zu erfüllen. Da viele dieser Prozesse
sehr kritisch sind, werden eine Vielzahl von Messschritten ausgeführt, um
in effizienter Weise den Prozessablauf zu überwachen und zu steuern. Typische
Messprozesse beinhalten das Messen der Schichtdicke, die Bestimmung
von Abmessungen von kritischen Strukturelementen, etwa der Gatelänge von
Transistoren, das Messen von Dotierstoffprofilen, die Anzahl, die
Größe und die
Art von Defekten, elektrische Eigenschaften, etwa der Transistor-Durchlassstrom, dessen
Schwellwertspannung, d. h. die Spannung, bei der sich ein leitender
Kanal in dem Kanalgebiet eines Feldeffekttransistors ausbildet,
die Steilheit, d. h. die Änderung
des Durchlassstromes in Abhängigkeit
der Gatespannung, und dergleichen. Da die Mehrzahl der Prozessgrenzen
bauteilspezifisch sind, sind viele der Messprozesse und der eigentlichen Fertigungsprozesse
speziell für
das betrachtete Bauelement gestaltet und erfordern spezielle Parametereinstellungen
an den entsprechenden Mess- und Prozessanlagen.
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In
einer Halbleiterfertigungsstätte
werden für gewöhnlich eine
Vielzahl unterschiedlicher Produktarten gleichzeitig hergestellt,
etwa Speicherchips mit unterschiedlicher Gestaltung und Speicherkapazität, CPUs
mit unterschiedlicher Gestaltung und Arbeitsgeschwindigkeit und
dergleichen, wobei die Anzahl unterschiedlicher Produktarten Hundert
und mehr in Fertigungslinien für
die Herstellung von ASICs (anwendungsspezifische ICs) erreichen
kann. Da jede der unterschiedlichen Produktarten einen speziellen Prozessablauf
erfordern, sind unterschiedliche Maskensätze für die Lithografie, spezielle
Einstellungen in den diversen Prozessanlagen, etwa Abscheideanlagen, Ätzanlagen,
Implantationsanlagen, CMP(chemisch-mechanische Polier-)Anlagen, Messanlagen und
dergleichen, erforderlich. Folglich wird in einer Vielzahl unterschiedlicher
Anlagenparametereinstellungen und Produktarten gleichzeitig in einer
Fertigungsumgebung angetroffen, wodurch eine sehr große Menge
an Messdaten erzeugt wird, da typischerweise Messdaten gemäß den Produktarten,
den Prozessablaufgegebenheiten und dergleichen kategorisiert werden.
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Im
Weiteren wird die Parametereinstellung für einen speziellen Prozess
in einer spezifizierten Prozessanlage oder Mess- oder Inspektionsanlage üblicherweise
als ein Prozessrezept oder einfach als Rezept bezeichnet. Somit
ist eine große
Anzahl unterschiedlicher Prozessrezepte selbst für die gleiche Art an Prozessanlagen
erforderlich, die den Prozessanlagen zu dem Zeitpunkt zuzuführen sind,
wenn die entsprechenden Produktarten in den jeweiligen Prozessanlagen
bearbeitet werden. Jedoch muss die Sequenz aus Prozessrezepten,
die in den Prozess- und Messanlagen oder in funktionsmäßig kombinierten
Anlagengruppen ausgeführt
werden, sowie die Rezepte selbst, häufig aufgrund schneller Produktänderungen
und sehr variabler beteiligter Prozesse verändert werden.
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Da
folglich typischerweise einige Hundert Prozessschritte für die Herstellung
modernster integrierter Schaltungen, etwa CPUs, Speicherbauelemente
und dergleichen, beteiligt sind, ist eine komplexe Sequenz aus Fertigungsschritten
für die
Produktart anzutreffen, wobei die schließlich erhaltene Qualität des fertiggestellten
Halbleiterprodukts daher von einer großen Anzahl von Prozessparametern
abhängt,
wovon jeder von einem gewissen Maß an Schwankung aufgrund von
Rezeptänderungen,
Prozessanlagenschwankungen und dergleichen unterliegen kann. Aufgrund
der vielen beteiligten Prozessschritte, die typischerweise mehrere
Wochen zur Fertigstellung der betrachteten Produktart erfordern,
ist es äußerst schwierig,
auf Kundenwünsche
innerhalb einer Zeitspanne zu reagieren, die kleiner ist im Vergleich
zur gesamten Prozesszeit, einschließlich der Messung der abschließenden Qualitätsverteilung
der betrachteten Produktart. Wenn beispielsweise Produkte mit einer
höheren
Qualitätsstufe,
wie etwa Mikroprozessoren, mit höherer
Geschwindigkeitsstufe mit Cache-Speichern mit höherer Speicherkapazität und dergleichen,
vom Kunden gefordert werden, ist es schwer, vorherzusagen, ob eine
ausreichende Menge an Produkten auf der Grundlage der aktuell bearbeiteten
Produkte verfügbar
ist, da es schwierig ist, den Einfluss einer Rezeptänderung
und dergleichen auf die endgültige
Qualitätsverteilung
der Produkte abzuschätzen.
In ähnlicher
Weise kann eine Störung
der Fertigungsumgebung, die durch subtile Schwankungen der Anlagen
eine ungeeignete Einstellung von Sollwerten für individuelle Prozessmodule
und dergleichen hervorgerufen werden kann, über längere Zeitperioden hinweg unbeobachtet
bleiben, d. h., bis eine endgültig
erhaltene Qualitätsverteilung
eine Abschätzung
des Status der Fertigungsumgebung für den Zeitpunkt ermöglicht,
an welchem die entsprechenden Produkte bearbeitet wurden. Wenn beispielsweise eine
Qualitätsverteilung
eine ausreichende Menge an Produkten mit hoher Qualität angibt,
während
gleichzeitig eine Störung
aufgetreten ist, wird eine deutlich reduzierte Produktqualität über die
nächsten
paar Wochen hervorgerufen, was zu einer Produktion einer großen Anzahl
an falschen Produkten führen
kann. Mit Bezug zu den 1a und 1b wird
eine typische Fertigungsumgebung zur Herstellung von Halbleiterprodukten
nunmehr beschrieben, um weitere Probleme zu erläutern, die mit der effizienten
Abschätzung
der Produktqualität
während
der Herstellung von Halbleiterbauelementen verknüpft sind.
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1a zeigt
schematisch eine Fertigungsumgebung 150, die eine Fertigungsstätte repräsentiert,
die zur Erzeugung von Halbleiterprodukten zumindest bis zu einer
gewissen Phase an Vollständigkeit
ausgebildet ist, beispielsweise bis zu einer Phase, in der voll
funktionsfähige
Halbleiterbauelemente auf Substraten bereitgestellt werden, während beispielsweise
weitere Herstellungsprozesse, etwa die Vereinzelung in individuelle
Halbleiterchips, das Einbringen in ein Gehäuse und dergleichen, in anderen Fertigungsumgebungen
ausgeführt
werden können. Die
Umgebung 150 umfasst mehrere Prozessanlagen und Messanlagen,
die häufig
in Funktionsmodule eingeteilt sind, in denen gewisse Arten zusammenhängender
Prozessschritte ausgeführt
werden. Beispielsweise umfasst die Umgebung 150 mehrere Prozessmodule 160a, 160b, 160c,
wobei jedes Modul mehrere Prozessanlagen und Messanlagen aufweist,
die sie für
das Ausführen
mehrerer in Zusammenhang stehender Fertigungsprozesse erforderlich sind.
Beispielsweise repräsentiert
das Prozessmodul 160a mehrere Prozessanlagen und Messanlagen, die
zum Ausführen
moderner Lithografieprozesse in Verbindung mit entsprechenden der
Belichtung vorgeordneten und der Belichtung nachgeordneten Prozessen,
die Entwicklung von Lackmaterial und dergleichen, verwendet werden.
In anderen Prozessmodulen werden komplexe Ätzprozesse auf der Grundlage
geeigneter Prozessanlagen, möglicherweise
in Verbindung mit entsprechenden Reinigungsprozessen und dergleichen
ausgeführt,
wie dies im Rahmen der gesamten Prozessstrategie erforderlich ist.
In anderen Fällen
bieten Abscheideanlagen die Fähigkeit, Materialschichten
mit einem hohen Maß an
Steuerbarkeit auf der Grundlage thermisch aktivierter Abscheidetechniken,
etwa CVD (chemische Dampfabscheidung) bei geringem Druck, Oxidation
und dergleichen, abzuscheiden und zu bilden. In anderen Prozessmodulen
werden Implantationsanlagen vorgesehen, die typischerweise zu Einbau
gewünschter Sorten,
etwa Dotierstoffsorten zur Modifizierung der Leitfähigkeit
von Halbleitergebieten und dergleichen, verwendet werden. Folglich
repräsentieren
die Module 160b, 160c mehrere geeignete Prozessanlagen zur
Ausführung
zumindest eines Fertigungsprozesses gemäß einem vordefinierten Prozessrezept,
wobei das Rezept sich in der gleichen Prozessanlage in Abhängigkeit
von der zu bearbeitenden Prozessart ändern kann, wie dies zuvor
erläutert
ist. Es sollte beachtet werden, dass das unterteilende Fertigungsumgebung 150 in
entsprechende Prozessmodule willkürlich sein kann und von der
Gesamtkonfiguration der betrachteten Fertigungsumgebung abhängt. Es
sollte beachtet werden, dass typischerweise eine Vielzahl der Fertigungsprozesse
mit geeignet gestalteten Messprozessen verknüpft ist, um damit die Ergebnisse
der zuvor ausgeführten
Prozesse zu überwachen
und zu steuern. Des Weiteren umfasst die Fertigungsumgebung 150 eine ”Schnittstelle” 190,
typischerweise in Form eines automatisierten oder halbautomatisierten
Transportsystems vorgesehen ist, die die diversen Prozessmodule 160a,
..., 160c miteinander verbindet, um Substrate, die zu bearbeiten
sind, zuzuführen
und um Substrate, die in den entsprechenden Prozessanlagen oder
Messanlagen bearbeitet wurden, zu empfangen. Zu diesem Zweck werden
die Prozessmodule 160a, ..., 160c und das Transportsystem 190 derart
betrieben, dass ein gewünschter
hoher Gesamtdurchsatz der Fertigungsumgebung 150 erreicht
wird, indem die diversen Produktarten entsprechend ihrem aktuellen
Fertigungsstadium den in Prozessmodulen 160a, ..., 160c zugeführt werden,
wie dies für
den nächsten
Schritt in dem Gesamtfertigungsablauf erforderlich ist. Beispielsweise
ist auf der rechten Seite der 1a ein
typischer Prozessablauf zur Herstellung moderner Halbleiterbauelemente
auf Grundlage der CMOS-Technologie dargestellt, wobei die diversen
gezeigten Prozessphasen erreicht werden, indem eine Bearbeitung
in dem einem oder den mehreren Prozessmodulen 160a, ..., 160c zumindest
einmal durchgeführt wird,
während
typischerweise die Produkte mehrere Male durch die diversen Prozessmodule
geführt
werden, wobei die entsprechenden Prozessrezepte an das gewünschte Prozessergebnis
angepasst werden, das in der jeweiligen Fertigungsphase zu erreichen
ist.
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Beispielsweise
beisitzen die Substrate 151 darauf ausgebildet eine Vielzahl
von Chipgebieten 152, wobei jedes ein Halbleiterbauelement
mit einer sehr großen
Anzahl einzelner Schaltungselemente, etwa Transistoren, Kondensatoren,
Widerstände
und dergleichen, repräsentiert,
wie dies für
das gewünschte
Funktionsverhalten des betrachteten Halbleiterprodukts erforderlich
ist. Der Einfachheit halber werden die Chipgebiete 152 ebenfalls
als Halbleiterbauelemente bezeichnet. Als ein Bei spiel eines Schaltungselements
sei auf einen Feldeffekttransistor 153 verwiesen, um einen
typischen Gesamtfertigungsprozess darzustellen. In der gezeigten
Fertigungsphase umfasst der Feldeffekttransistor 153 eine
Gateelektrode 153a, die über ein Halbleitergebiet 153b ausgebildet
und davon durch eine Gateisolationsschicht 153c getrennt
ist. Bekanntlich wird das Funktionsverhalten des Transistors 153 im
Wesentlichen durch die Eigenschaften der Gateelektrode 153a und
der Gateisolationsschicht 153c bestimmt, wie dies auch
zuvor erläutert
ist. Das heißt,
die Länge der
Gateelektrode 153a, d. h. in 1a die
horizontale Abmessung der Gateelektrode 153a, in Verbindung
mit der Materialzusammensetzung und der Dicke der Gateisolationsschicht 153c übt einen
wesentlichen Einfluss auf die Gesamtsteuerbarkeit eines leitenden
Kanals aus, der sich in dem Halbleitergebiet 153b an der
Gateisolationsschicht 153c beim Anlegen einer geeigneten
Steuerspannung an die Gateelektrode 153a ausbildet. Des
Weiteren besitzt ein vertikales Dotierstoffprofil in dem Halbleitergebiet 153b,
das zuvor vor dem Ausbilden der Gateelektrode 153a erzeugt
wurde, ebenfalls einen wesentlichen Einfluss auf elektrische Eigenschaften
des Transistors 153, beispielsweise im Hinblick auf die
Schwellwertspannung, den Durchlassstrom und dergleichen. Da folglich
das Funktionsverhalten der einzelnen Transistoren 153 im
Wesentlichen Einfluss auf das endgültige Funktionsverhalten des
Halbleiterbauelements 152 ausübt, beispielsweise im Hinblick
auf die Gesamtgeschwindigkeit, ist eine präzise Steuerung der Fertigungstechniken
zur Herstellung der Gateelektroden 153a, der Gateisolationsschicht 153c und dergleichen
erforderlich. Beispielsweise können
entsprechende Prozesse zur Herstellung der Gateelektrode 153a auf
der Grundlage von Fertigungsprozessen bewerkstelligt werden, die
in zumindest einigen der Prozessmodule 160a, ..., 160c ausgeführt werden.
Beispielsweise beinhaltet die Herstellung des Transistors 153,
wie er in dieser frühen
Fertigungsphase gezeigt ist, die auch als Stufe I bezeichnet ist, modernste
Lithografietechniken zur Herstellung von Gräben für Isolationsstrukturen (nicht
gezeigt) und für
das nachfolgende Abscheiden geeignete Materialien, etwa Siliziumdioxid,
Siliziumnitrid und dergleichen, gemäß spezifizierten Abscheiderezepten.
Danach wird überschüssiges Material
entfernt, beispielsweise durch CMP (chemisch-mechanisches Polieren) und anschließend wird
ein dielektrisches Material, beispielsweise durch Abscheiden und/oder Oxidation
gemäß den Erfordernissen
für die
Herstellung der Gateisolationsschicht 153c gebildet. Als nächstes wird
das Gateelektrodenmaterial abgeschieden und anschließend wird
ein weiterer an spruchsvoller Lithografieprozess ausgeführt, um
eine geeignete Ätzmaske
zur Strukturierung der Gateelektrode 153a und der Gateisolationsschicht 153c bereitzustellen.
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In
einer späteren
Fertigungsphase II weist der Transistor 153 beispielsweise
eine Seitenwandabstandshalterstruktur 153d auf, die zum
Bilden eines geeigneten vertikalen und lateralen Dotierstoffprofils
für Drain-
und Sourcegebiete 153e verwendet wird. Da die Abstandshalterstruktur 153d in diversen
Zwischenfertigungsphasen als eine Implantationsmaske zum Bilden
des Profils der Gebiete 153e verwendet werden kann, sind
auch die Abmessungen der Abstandshalter 153e in Verbindung
mit den Implantationsprozessen wichtige Einflussgrößen im Hinblick
auf die gesamten elektrischen Eigenschaften des Transistors 153.
Beispielsweise beinhalten entsprechende Fertigungsprozesse, die
bei der Herstellung des Transistors 153, wie er in der Fertigungsphase
II gezeigt ist, beteiligt sind, das Abscheiden geeigneter Abstandshaltermaterialien, etwa
Siliziumnitrid, möglicherweise
in Verbindung mit Ätzstoppmaterialien,
etwa Siliziumdioxid und dergleichen, die nachfolgend geätzt werden,
um damit die Abstandshalterstruktur 153d mit einer Breite
zu erhalten, wie dies für
die Profilierung der Gebiete 153e erforderlich ist. Danach
wird ein Implantationsprozess ausgeführt, um die Dotierstoffsorte
auf der Grundlage geeigneter Implantationsparameter, etwa der Implantationsenergie
und Dosis, einzuführen, woran
sich Ausheizprozesse anschließen,
um die Dotierstoffe zu gewähren
und durch Implantation hervorgerufene Schäden auszuheilen.
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Es
sollte beachtet werden, dass vor und nach der Fertigungsphase II
oder vor und nach der Fertigungsphase I auch diverse Fertigungsprozesse gemäß der Gesamtprozessstrategie
auszuführen sind,
um damit das gewünschte
Transistorleistungsverhalten zu erreichen. Beispielsweise erfordert
für Transistoren
im Bereich deutlich unter einem Mikrometer die Steuerung der Kurzkanaleffekte
das Vorsehen äußerst dünner Isolationsschichten,
die eine Dicke von 1–2
Nanometer für
siliziumdioxidbasierte Materialien besitzen, was wiederum zu erhöhten Leckströmen durch
das Gatedielektrikumsmaterial führt.
Somit kann eine weitere Bauteilskalierung den Einbau von dielektrischen
Materialien mit großem ε und/oder
eine geeignete Anpassung der gesamten Dotierstoffprofile in dem
Kanalgebiet des Transistors 153 erfordern, um damit eine
akzeptable Schwellwertspannung zu erreichen und die Kanalsteuerbarkeit
beizubehalten, was jedoch zu einer Verringe rung der Kanalleitfähigkeit
führen
kann. Somit wird häufig absichtlich
eine Verformung in den Kanalgebieten der Transistoren hervorgerufen,
um damit die Elektronenbeweglichkeit zu verbessern, so dass ein
besseres Transistorleistungsverhalten für das Verringern der Bauteilabmessungen
erreicht wird, während
die Dicke des dielektrischen Gatematerials bei einem Wert erhalten
wird, der im Hinblick auf Leckströme als akzeptabel erachtet
wird. Daher werden gegebenenfalls die Vielzahl von verformungsinduzierenden Mechanismen
eingesetzt, wobei beispielsweise für p-Kanaltransistoren häufig ein
geeignetes Halbleiterlegierungsmaterial beispielsweise in und/oder
benachbart zu dem Kanalgebiet eingeführt, um damit eine gewünschte Art
an Verformung zu erreichen. Auch in diesem Falle sind somit weitere
komplexe Fertigungstechniken erforderlich, deren Prozessergebnisse
ebenfalls einen wesentlichen Einfluss auf die schließlich erreichten
elektrischen Eigenschaften des Transistors 153 ausüben.
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In
der Stufe III ist das Halbleiterbauelement 152 in einer
weiter fortgeschrittenen Fertigungsphase gezeigt, in der eine Kontaktstruktur 154 und
ein Metallisierungssystem 155 vorgesehen sind. Beispielsweise
enthält
die Kontaktstruktur 154 ein dielektrisches Zwischenschichtmaterial,
etwa Siliziumdioxid und dergleichen, um die Transistoren 153 einzuschließen, wobei
entsprechende Kontaktelemente eine Verbindung zur Kontakterreichung
der Transistoren 153 herstellen, etwa zu den Drain- und
Sourcegebieten 153e und zu der Gateelektrode 153a.
Das Metallisierungssystem 155 kann mehrere Metallisierungsschichten
aufweisen, wobei der Einfachheit halber eine erste Metallisierungsschicht 155a und
eine nachfolgende Metallisierungsschicht 155b dargestellt
sind. In den Metallisierungsschichten 155a, 155b sind
entsprechende Metallleitungen und Kontaktdurchführungen vorgesehen, um die
gesamte erforderliche Verbindungsstruktur der Schaltungselemente,
etwa der Transistoren 153, gemäß dem Gesamtschaltungsaufbau
zu verwirklichen. Es sollte beachtet werden, dass auch die Eigenschaften
der Kontaktstruktur 154 und des Metallisierungssystems 155 einen
großen
Einfluss auf das gesamte elektrische Leistungsverhalten des Halbleiterbauelements 152 ausüben. Beispielsweise
spielt in modernsten Halbleiterbauelementen mit kritischen Abmessungen
von 0,1 Mikrometer, beispielsweise in Bezug auf die Gatelänge, Signalausbreitungsverzögerung in
der Metallisierungsebene 155 ebenfalls eine wichtige Rolle
und kann sogar kritischer sein als eine entsprechende Signalausbreitungsverzögerung in
der Bauteilebene. Folglich wurden komplexe Fertigungsstrategien
entwickelt, beispielsweise das Ersetzen von Aluminium durch Kupfer
oder Kupferlegierungen und Anwenden von dielektrischen Materialien
mit kleinem ε,
um die parasitären
RC-Zeitkonstanten in dem Metallisierungssystem 155 zu verringern.
Die Handhabung von Kupfer in der Umgebung 150, sowie die Verwendung
von dielektrischen Materialien mit kleinem ε, die typischerweise eine geringere
mechanische Stabilität
im Vergleich zu konventionellen Dielektrika, etwa Siliziumdioxid,
Siliziumnitrid und dergleichen, aufweisen, erfordert gegebenenfalls
anspruchsvolle Fertigungsstrategien, die ebenfalls einen wesentlichen
Einfluss auf das gesamte elektrische Leistungsverhalten aufweisen.
Beispielsweise muss zusätzlich
zu dem Erfordernis eines spezifizierten elektrischen Verhaltens
das Metallisierungssystem 155 auch ein gewisses Leistungsverhalten
im Hinblick auf Elektromigration aufweisen, um damit ein spezielles
Bauteilleistungsverhalten über
eine spezifizierte Lebensdauer zu garantieren. Das Elektromigrationsverhalten
von Modellstrukturelementen in dem Metallisierungssystem 155 hängt jedoch
deutlich von den verwendeten Materialien, etwa leitenden und dielektrischen
Barrierenmaterialien, dielektrischen Zwischenschichtmaterialien
und dergleichen ab, und hängt
auch von den angewendeten Herstellungsprozessen ab, die somit eine
gründliche Überwachung
der bei der Herstellung des Metallisierungssystems 155 beteiligten
Prozesse notwendig machen.
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1b zeigt
schematisch die Umgebung 150, wenn Substrate 151 gemäß einem
oder mehreren spezifizierten Fertigungsabläufen für entsprechende Produktarten
bearbeitet werden. Beispielsweise sei angenommen, dass die Substrate 151,
die typischerweise in der Umgebung 150 als gewisse Gruppen
oder Lose gehandhabt werden, eine spezielle Produktart, etwa eine
CPU, ein Speicherbauelement und dergleichen, repräsentieren,
die in der Umgebung 150 durch Prozessieren der Substrate 151 ein
oder mehrere Male in den Prozessmodulen 160a, ..., 160c bearbeitet
werden, wie dies zuvor erläutert ist.
Die gesamte Sequenz aus Prozessschritten kann als ein Fertigungsablauf 170 bezeichnet
werden, der eine Vielzahl von Sequenzen 170a, ..., 170c umfasst, die
beispielsweise in den entsprechenden Modulen 160a, ..., 160c gemäß geeigneten
Prozessrezepten entsprechend der jeweiligen Fertigungsphase ausgeführt werden,
wie dies auch zuvor erläutert
ist. Typischerweise sind entsprechende Fertigungsprozesse 171 mit
einem entsprechenden Messprozess 172 zumindest in vielen
der Sequenzen 170a, ..., 170c verknüpft, um
die Gesamtprozessqualität
zu überwachen
und zu steuern. Beispielsweise liefert in der Sequenz 170a der
Messprozess 172 Messdaten, die zum Steuern eines zuge hörigen Fertigungsprozesses
oder Prozesse 171 verwendet werden können, beispielsweise durch
Bereitstellen einer entsprechenden Rückkopplungssteuerschleife.
Beispielsweise kann beim Messen der Linienbreite von Lackstrukturelementen
nach dem Belichten und Entwickeln eines Lackmaterials zur Herstellung
einer Ätzmaske
zur Strukturierung der Gateelektroden 153a die Belichtungsdosis
des Lithografieprozesses für nachfolgende
zu bearbeitende Substrate eingestellt werden, wodurch ein effizienter
Rückkopplungssteuerungsmechanismus
geschaffen wird. Da jedoch eine Vielzahl anderer Fertigungsprozesse
zur Herstellung einer entsprechenden Lackmaske beteiligt sein können, etwa
Ausbacken vor dem Belichten, Ausbacken nach dem Belichten, Aufrollen
des Lackmaterials, die Genauigkeit des Justierprozesses und dergleichen,
und aufgrund der Tatsache, dass das Messen des Prozessergebnisses
auf der Grundlage ausgewählter
Proben im Hinblick auf den Gesamtdurchsatz der Umgebung 150 ausgeführt wird,
ein gewisses Maß an
Variabilität
des Prozessergebnisses dennoch auftreten. Aufgrund der beschränkten Menge
an Messdaten werden, da nicht alle Chipgebiete 152 jedes
Substrats aus wirtschaftlichen Gründen gemessen werden können, typischerweise
vorhersagende Steuerungsalgorithmen eingesetzt, insbesondere, wenn
ein gewisses Maß an
Verzögerung beim
Erhalten der Messdaten beteiligt ist, wobei die Prozessergebnisse
auf Grundlage von Messdaten berechnet werden und die Anlageneinstellungen
für ein
aktuell bearbeitetes Produkt vorhergesagt werden, um damit das gewünschte Resultat
zu erhalten. Entsprechende Messergebnisse, die in einer Sequenz 170a erhalten
werden, können
ferner auch in anderen noch auszuführenden Prozessen verwendet werden,
wodurch ein entsprechender Vorwärtskopplungssteuerungsmechanismus
bereitgestellt wird. Typischerweise kann der Gesamtprozessablauf 170 auf
der Grundlage eines übergeordneten
Steuerungssystems, etwa eines MES (Fertigungsausführungssystems)
gesteuert werden, das für
die geeignete Materialzufuhr und die Initialisierung der geeigneten
Prozessrezepte an den diversen Prozessanlagen verantwortlich ist.
Somit ist nach dem Ende des Fertigungsablaufs 170, der
einige Hundert individuelle Prozessschritte enthalten kann, das
Substrat 151 mit den Halbleiterbauelementen 152 versehen,
wobei jedoch über
die diversen Substrate 151 hinweg und auch innerhalb eines
einzelnen Substrat 151 eine Schwankung der schließlich erhaltenen
elektrischen Eigenschaften der Bauelemente 152 beobachtet
werden kann. Aus diesem Grunde werden abschließende elektrische Prüfungen zum
Gewinnen repräsentativer
elektrischer Eigenschaften der Bauelemente 152 für jedes
Bauelement 152 jedes Substrats 151, das die Umgebung 150 verlässt, ausgeführt, wobei
dies typischerweise als elektrischer Scheibendotierprozess bezeichnet
wird, wobei die entsprechenden elektrischen Eigenschaften, etwa die
Arbeitsgeschwindigkeit, in Form einer Ringoszillatorfrequenz, der
Durchlassstrom, die Gesamtleistungsaufnahme, die Zugriffszeit für Speicherzellen, die
Menge an verfügbarem
Speicherplatz, Speichereinrichtungen oder in CPU-Cache-Bereichen, Schwellwertspannungen
von Transistoren, bestimmen, was eine zeitaufwändige Arbeit darstellt. Des Weiteren
werden die entsprechenden dielektrischen Eigenschaften verwendet,
um eine Ausbeut- oder Qualitätsverteilung
für die
Bauelemente 152 für
die mehreren Substrate 151, beispielsweise im Hinblick auf
gewisse Qualitätsspezifikationen,
etwa Geschwindigkeitsstufe und dergleichen, zu bestimmen. Folglich
sollte im Hinblick auf ökonomische
Gründe die
Umgebung 150 einen hohen Durchsatz mit einer Qualitätsverteilung
gemäß den speziellen
Kundenwünschen
bereitstellen. Obwohl die Umgebung 150 eine Vielzahl effizienter
Steuerungsmechanismen in Form von Messprozessen und entsprechenden
Steuerungsstrategien enthält,
etwa APC-Strategien (fortschrittliche Prozesssteuerung), repräsentiert
die Umgebung 150 einen komplexen Organismus, in welchem
selbst geringfügige Änderungen
in einigen Teilen des ”Organismus” zu einer
deutlich unterschiedlichen abschließenden Qualitätsverteilung
der elektrischen Eigenschaften führen
können,
die schließlich das
Gesamtfunktionsverhalten der betrachteten Halbleiterbauelemente
definieren. Aufgrund der Komplexivität des Fertigungsablaufs 170 wird
beispielsweise eine nicht gewünschte
Qualitätsverteilung
erhalten, selbst wenn die einzelnen Sequenzen 170a, ..., 170c innerhalb
der vordefinierten Prozessgrenzen liegen. Beispielsweise ist es
sehr schwierig, den Einfluss der diversen Fertigungsprozesse aufgrund
der komplexen gegenseitigen Wechselwirkungen auf die schließlich erhaltene
Qualitätsverteilung abzuschätzen. Wenn
beispielsweise eine andere Qualitätsverteilung innerhalb eines
kurzen Zeitraums aufgrund einer Kundenanforderung ist, ist es schwierig,
abzuschätzen,
ob die entsprechende Qualitätsverteilung
auf der Grundlage der aktuell bearbeiteten Substrate erreicht werden
kann, oder es ist sehr schwierig zu entscheiden, wie die Prozesssollwerte für die diversen
Sequenzen im Hinblick auf die neu gewünschte Qualitätsverteilung
zu ändern
sind. Daher werden große
Anstrengungen für
das Vorhersagen der schließlich
erreichten Qualitätsverteilung
auf der Grundlage von Messergebnissen vorgenommen, was konventionellerweise
durch Abschätzen
der elektri schen Parameter des fertiggestellten Produkts unter Anwendung
einer kleinen Anzahl an Messergebnissen bewerkstelligt wird, für die Korrelationen mit
dem fertiggestellten Produkt bekannt sind. Aufgrund der hohen Komplexität, wie dies
zuvor erläutert ist,
kann jedoch die große
Anzahl unbekannter Einflüsse
dennoch zu einem hohen Maß an
Ungenauigkeit der jeweiligen Ausbeutevorhersagen führen, so dass
beispielsweise im Hinblick auf eine Änderung der Qualitätsspezifikationen
typischerweise Produkte gemessen werden, bevor ein entsprechendes
Vorhersagemodell erzeugt wird.
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Angesichts
der zuvor beschriebenen Situation betrifft die vorliegende Offenbarung
Verfahren und Systeme zur Verbesserung der Vorhersagequalität die Ausbeuteverteilung
von Halbleiterbauelementen, wobei eines oder mehrere der oben erkannten
Probleme vermieden wird oder zumindest in der Auswirkung verringert
wird.
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ÜBERBLICK ÜBER DIE OFFENBARUNG
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Im
Allgemeinen betrifft die vorliegende Offenbarung Verfahren und Systeme
zum Vorhersagen der Qualitätsverteilung
von Halbleiterprodukten auf der Grundlage von Messdaten, die in
geringerer Verzögerung
verfügbar
sind, etwa Prozesslinien interner Messdaten, elektrische Messdaten,
die gewisse Fertigungsphasen des betrachteten Produkts repräsentieren
und dergleichen. Dazu werden die endgültigen elektrischen Eigenschaften
oder Parameter fertiggestellter Halbleiterbauelemente für entsprechende Proben
vorhergesagt, für
die auch die Eingangsmessdaten verfügbar sind, wobei in einigen
anschaulichen Ausführungsformen
mehrere Messdatensätze verwendet
werden, um einen erweiterten Bereich des gesamten Fertigungsablaufs ”abzudecken”, da die Messdaten
darin ”kodiert” eine nicht-erkannte
Information im Hinblick auf die gegenseitige Wechselwirkung der
diversen komplexen Fertigungsprozesse, die beteiligt sind, besitzen.
Somit wird in einigen anschaulichen hierin offenbarten Aspekten
eine hochdimensionale Regressionstechnik eingesetzt, um ein geeignetes
Modell zu bestimmen, das die vorhergesagten endgültigen elektrischen Eigenschaften
auf der Grundlage mehrerer Messdatensätze bestimmt. Auf der Grundlage
der vorhergesagten elektrischen Eigenschaften von Proben kann eine
geeignete Verteilung dieser elektrischen Parameter bestimmt werden,
beispielsweise auf der Grundlage einer Information, die den anfänglichen
Messdaten innewohnt, so dass schließlich eine Ausbeute- oder Qualitätsverteilung
auf der Grundlage der ”vollständigen” Menge wesentlicher
Parameter der betrach teten Halbleiterbauelemente erhalten wird.
Unter Verwendung der Qualitätsverteilung
oder Ausbeuteverteilung kann somit der Status der komplexen Fertigungsumgebung mit
einer deutlich geringeren Reaktionszeit abgeschätzt werden, wodurch das Erkennen
von Störungen
möglich
ist, wobei auch die Möglichkeit
geschaffen wird, in effizienterer Weise auf Einführungen im Hinblick auf Kundenwünsche, Qualitätsspezifikationen
und dergleichen zu reagieren. Folglich kann eine neue Qualitätsspezifikation
während
einer beliebigen Zwischenphase in der Fertigung angewendet werden,
ohne dass zusätzliche
Messungen in Bezug auf die endgültigen
elektrischen Eigenschaften erforderlich sind, bevor ein entsprechendes
Vorhersagemodell für
die Qualitätsverteilung
in Bezug auf die neue Qualitätsspezifikation
erstellt wird.
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Ein
anschauliches hierin offenbartes Verfahren umfasst das Erhalten
von Messdaten in einem Datenverarbeitungssystem aus mehreren ausgewählten Proben
einer Gruppe aus Substraten nach dem Ausführen einer ersten Sequenz von
Fertigungsprozessen in einer Fertigungsumgebung, die ausgebildet
ist, Halbleiterbauelemente auf Grundlage eines vordefinierten Gesamtfertigungsablaufs
zu erzeugen, wobei die erste Sequenz mindestens einen Produktionsprozess
und mindestens einen Messprozess aufweist. Das Verfahren umfasst
ferner das Bestimmen mehrerer vorhergesagter elektrischer Eigenschaften
von Halbleiterbauelementen für
die mehreren ausgewählten
Proben unter Anwendung der Messdaten, wobei die mehreren elektrischen
Eigenschaften einen Zustand der Halbleiterbauelemente nach dem Durchlaufen
des Fertigungsablauf entsprechen. Schließlich umfasst das Verfahren
das Bestimmen einer vorgesagten Qualitätsverteilung für die Gruppe
aus Substraten unter Anwendung der mehreren vorhergesagten elektrischen
Eigenschaften.
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Ein
weiteres anschauliches hierin offenbartes Verfahren umfasst das
Erzeugen eines Modells durch Verwenden einer zieldimensionaler Regressionstechnik,
wobei das Modell historische Messdaten, die von mehreren Substraten
mit Halbleiterbauelementen nach dem Ausführen eines oder mehrerer Fertigungsprozesse
in einer Halbleiterfertigungsumgebung erhalten werden, mit endgültigen elektrischen
Eigenschaften der Halbleiterbauelemente in Beziehung setzt. Das
Verfahren umfasst ferner das Bestimmen einer Teilmenge an vorhergesagten
Werten der endgültigen
elektrischen Eigenschaften, wobei die Teilmenge die vorhergesagten
Werte für
ausgewählte
Proben einer Gruppe aus Substraten nach dem Ausführen des einen oder mehreren
Fertigungsprozesse enthält,
indem das Modell und die Messdaten, die von den ausgewählten Proben
erhalten werden, verwendet werden. Des Weiteren umfasst das Verfahren
das Bestimmen eines vollständigen
Satzes vorhergesagter Werte der endgültigen elektrischen Eigenschaften,
wobei der vollständige
Satz die vorhergesagten Werte für
jedes Halbleiterbauelement der Gruppe enthält. Schließlich umfasst das Verfahren
das Bestimmen einer Qualitätsverteilung der
Halbleiterbauelemente auf der Grundlage des vollständigen Satzes
des vorhergesagten Werte.
-
Ein
anschauliches Ausbeutevorhersagesystem, wie es hierin offenbart
ist, umfasst eine Schnittstelle, die ausgebildet ist, Messdaten
zu empfangen, die mit einer Sequenz aus Fertigungsprozessen eines
Gesamtfertigungsablaufs in einer Fertigungsumgebung verknüpft sind.
Das Ausbeutevorhersagesystem umfasst ferner eine erste Vorhersageeinheit,
die mit der Schnittstelle verbunden und ausgebildet ist, eine Datenverarbeitung
auszuführen,
um endgültige elektrische
Eigenschaften von Probenhalbleiterbauelementen auf der Grundlage
eines vieldimensionalen Modells und Messdaten bestimmen, die von
den Probenhalbleiterbauelementen erhalten werden. Des Weiteren umfasst
das Ausbeutevorhersagesystem eine zweite Vorhersageeinheit, die
mit der ersten Vorhersageeinheit verbunden und ausgebildet ist,
die elektrischen Eigenschaften für
jedes Halbleiterbauelement, das mit den Probenhalbleiterbauelementen verknüpft ist,
zu bestimmen und eine Ausbeuteverteilung für die mit den Probenhalbleiterbauelementen verknüpften Halbleiterbauelemente
zu bestimmen.
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KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
-
Weitere
Ausführungsformen
der vorliegenden Offenbarung sind in den angefügten Patentansprüchen definiert
und gehen deutlich aus der folgenden detaillierten Beschreibung
hervor, wenn diese mit Bezug zu den begleitenden Zeichnungen studiert wird,
in denen:
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1a und 1b schematisch
eine Fertigungsumgebung zum Ausführen
eines Fertigungsablaufs zur Herstellung von Halbleiterprodukten
zeigen;
-
2a schematisch
ein Ausbeutevorhersagesystem mit einer zweistufigen Vorhersagetechnik zeigt,
um eine Qualitätsverteilungsvorhersage auf der
Grundlage von Messdaten, die von einer Fertigungsumgebung erhalten
werden, gemäß anschaulicher
Ausführungsformen
zu erhalten;
-
2b schematisch
einen ersten Schritt des Vorhersagens endgültiger elektrischer Eigenschaften zeigt,
der in dem Ausbeutevorhersagesystem implementiert ist, wobei Messdaten,
etwa linieninterne Messdaten, für
ausgewählte
Proben erhalten werden, für
die dann entsprechende endgültige
elektrische Eigenschaften gemäß anschaulicher
Ausführungsformen
bestimmt werden;
-
2c schematisch
eine zweite Stufe zeigt, die in dem Ausbeuteverteilungsvorhersagesystem gemäß weiterer
anschaulicher Ausführungsformen eingerichtet
ist, wobei die gewonnenen elektrischen Eigenschaften zum Bestimmen
einer geeigneten Verteilung der ”Scheibensortierdaten” verwendet werden,
die wiederum zum Erhalten einer Ausbeuteverteilung verwendet werden;
und
-
2d schematisch
einen Prozess zum Vorhersagen einer ersten und einer zweiten Ausbeuteverteilung
auf der Grundlage eines zweistufigen Mechanismus darstellt, um eine
kombinierte vorhergesagte Ausbeuteverteilung gemäß weiterer anschaulicher Ausführungsformen
zu bestimmen.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
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Obwohl
die vorliegende Offenbarung mit Bezug zu den Ausführungen
beschrieben ist, wie sie in der folgenden detailierten Beschreibung
sowie in den Zeichnungen dargestellt ist, sollte beachtet werden, dass
die folgende detaillierte Beschreibung sowie die Zeichnungen nicht
beabsichtigen, die vorliegende Offenbarung auf die speziellen anschaulichen
offenbarten Ausführungsformen
einzuschränken,
sondern die beschriebenen ausführlichen
anschaulichen Ausführungsformen
stellen lediglich beispielhaft die in den angefügten Patentansprüchen beschriebenen Prinzipien
dar.
-
Wie
zuvor erläutert
ist, repräsentiert
eine Fertigungsumgebung, die zum Erzeugen von Halbleiterprodukten
ausgebildet ist, einen komplexen ”Organismus” mit vielen untereinander
in Beziehung stehenden funktionellen Teilen, wobei die komplexe gegenseitige
Wechselwirkung der funktionellen Teile schließlich erhaltene Qualitätsverteilung
der fertiggestellten Bauelemente bestimmt, wobei selbst eine geringe
Unausgewogenheit zwischen einigen der Funktionsteile, obwohl jeder
Teil innerhalb spezifizierter Prozessgrenzen liegt, zu einer deutlich
variierenden Qualitätsverteilung
führen
kann. Im Hinblick auf das Erkennen entsprechender Unausgewogenheiten oder
Störungen
des komplexen Organismus und auch im Hinblick auf das Bereitstellen
einer verbesserten Flexibilität
bei der Reaktion auf Kundenwünsche, Änderungen
von Qualitätsspezifikationen
und dergleichen, stellt die vorliegende Offenbarung Techniken und
Systeme bereit, in denen Qualitätsverteilung
direkt auf der Grundlage von Messdaten bestimmt werden kann, die
von Fertigungsumgebungen erhalten werden, ohne dass eigentliche
Qualitätsmessungen
erforderlich sind. In einigen anschaulichen Ausführungsformen werden die Messdaten
in Form von Prozesslinien interner Messdaten bereitgestellt, d.
h. in Form von Messdaten, die durch eine in der Prozesslinie angeordnete
interne Messanlage erhalten werden, die Teil des gesamten Fertigungsablaufs
ist, beispielsweise zur Bereitstellung von Rückkopplungs- und/oder Vorwärtskopplungsinformationen
für Prozessüberwachung
und die Prozesssteuerung, so dass die Ausbeuteverteilungsvorhersage nicht
zu einer weiteren Prozesskomplexität beiträgt oder den Gesamtdurchsatz
reduziert. In einigen anschaulichen Ausführungsformen enthalten die
Messdaten auch elektrische Messdaten, die während einer beliebigen geeigneten
Phase des Gesamtprozessablaufs erhalten werden, beispielsweise nach dem
Bilden einer oder mehrerer Metallisierungsebenen, so dass die entsprechenden
elektrischen Messdaten für
eine ”breite
Abdeckung” des
Gesamtprozessablaufs sorgen. Aufgrund des Bereitstellens einer Vielzahl
von Messdatensätze,
die aus den diversen Fertigungsphasen gewonnen werden, kann der Status
der Fertigungsumgebung in den Messdaten in kodierter Weise enthalten
sein und kann somit effizient eingesetzt werden, um die Qualitätsverteilung
zu erhalten, wobei ein zweistufiger Mechanismus angewendet wird,
in welchem in einem ersten Schritt die Messdaten in einem Modell
eingespeist werden, um entsprechende endgültige elektrische Eigenschaften der
gemessenen Proben zu erhalten. In einem zweiten Schritt wird eine
Verteilung der endgültigen
elektrischen Eigenschaften für
jedes Halbleiterbauelement, das mit den entsprechenden Probenmesswerten
verknüpft
ist, erhalten, so dass ”Scheibensortierdaten” erzeugt
werden, die somit zum Bestimmen der Qualität der individuellen Halbleiterbauelemente,
beispielsweise im Hinblick auf die Geschwindigkeitsprobe, Speicherkapazität und dergleichen
in Abhängigkeit
von der Gesamtqualitätsspezifikationen
verwendet werden können.
-
Folglich
können
eine Vielzahl endgültiger elektrischer
Eigenschaften auf der Grundlage mehrerer Messdatensätze vorhergesagt
werden, wobei in einigen anschaulichen Ausführungsformen sehr effiziente
vieldimensionale Regressionstechniken eingesetzt werden, die daher
eine verbesserte Vorhersage kritischer endgültiger elektrischer Parameter der
Halbleiterbauelemente im Vergleich zu beispielsweise modellierter
Techniken mit einer einzelnen Variable ermöglichen, wie sie häufig in
konventionellen Strategien eingesetzt werden. Beispielsweise können vieldimensionale
Regressionstechniken auf der Grundlage der Teilregression der kleinsten
Quadrate, beispielsweise in Form einer Projektion auf latente Räume, eine
Hauptkomponente der Regression, eine mehrfache Regression der kleinsten
Quadrate und dergleichen, eingesetzt werden. Folglich können gut
etablierte mächtige
Algorithmen verwendet werden, um ein effizientes Modell für eine moderat
große Anzahl
von Eingangsvariablen zu erzeugen, um damit mehrere endgültige elektrische
Eigenschaften zu bestimmen. Da das Modell auf Grundlage einer Vielzahl
von Messdatensätzen
beruht, repräsentieren
die vorhergesagten endgültigen
elektrischen Eigenschaften eine ”stabile” Grundlage für das Bestimmen einer
entsprechenden Verteilung der endgültigen elektrischen Eigenschaften über eine
Vielzahl von Substraten hinweg, für die die Eingangsmessdaten verfügbar sind.
Somit kann eine entsprechende Qualitätsverteilung, die aus den ”Sortierdaten” gewonnen wird,
daher die Ausbeuteverteilung mit einem größeren Maß an Genauigkeit bereitstellen,
wodurch das Erkennen von Störungen
und eine effiziente Reaktion auf Kundenwünsche, auf Änderungen von Qualitätsspezifikationen
und dergleichen möglich
ist. Die Änderung
der Qualitätsspezifikationen
und eine Änderung
von Rezeptsollwerten und Prozesssollwerten kann somit auf der Grundlage
der vorhergesagten Qualitätsverteilung
untersucht werden, wodurch die Ergebnisse für aktuell bearbeitete Produkte
erhalten werden.
-
Mit
Bezug zu den 2a–2d werden nunmehr
weitere anschauliche Ausführungsformen detaillierter
beschrieben.
-
2a zeigt
schematisch eine Fertigungsumgebung 250, die eine beliebige
geeignete Fertigungsstätte
zum Erzeugen von Halbleiterprodukten repräsentiert, wie dies auch zuvor
für die
Fertigungsumgebung 150 erläutert ist. Somit umfasst die
Umge bung 250 mehrere Prozessanlagen, die gemäß entsprechender
Funktionskriterien oder anderer Kriterien unterteilt sind, wie dies
auch zuvor mit Bezug zu den Prozessmodulen 170a, ..., 170c erläutert ist.
Der Einfachheit halber sei angemerkt, dass eine Sequenz aus Prozessen 260 mehrere
Fertigungsprozesse und mehrere Messprozesse enthält, die in einer Vielzahl von
Prozess- und Messanlagen ausgeführt
werden, wobei einige dieser Anlagen mehr als einmal verwendet werden,
wobei dies von der gesamten Strategie abhängt. Beispielsweise umfasst
die Sequenz 260a mindestens einige Prozesse, die bei der
Herstellung einer grundlegenden Prozessstruktur in der Bauteilebene
von Halbleiterbauelementen, etwa den Transistoren 153 des
Halbleiterbauelement 152, wie es zuvor mit Bezug zu den 1a und 1b erläutert ist, beteiligt
sind. Des Weiteren ist die Fertigungsumgebung 250 funktionsmäßig mit
einem Ausbeutevorhersagesystem 200 verbunden, das ausgebildet
ist, die Qualitätsverteilung
von Halbleiterbauelementen, die aktuell in der Umgebung 250 bearbeitet
werden, auf der Grundlage von Messdaten M, N, O vorherzusagen, die
während
diverser Phasen eines Gesamtfertigungsablaufs 270 bereitgestellt
werden, wovon die Sequenz 260a einen speziellen Bereich
repräsentiert,
wie dies auch zuvor erläutert
ist. Die Messdaten M, N, O repräsentieren
entsprechende Datensätze, wovon
jeder zumindest ein Prozessergebnis in einer Zwischenphase der Sequenz 260a angibt.
Beispielsweise repräsentieren
die Messdaten M, N, O entsprechende Werte für eine Dicke eines Gatedielektriumsmaterials,
eine Breite von Abstandshalterelementen, eine Konzentration von
Dotierstoffsorten, Messwerte im Hinblick auf eine Verformung, die
in einem Halbleitermaterial erzeugt ist, Abmessungen einer Gateelektrode
und dergleichen. Es sollte beachtet werden, dass die Messdaten M,
N, O auch elektrische Messdaten enthalten können, falls diese in den Zwischenphasen
der Sequenz 260a verfügbar
sind. Beispielsweise kann die Sequenz 260a auch Fertigungsprozesse
beinhalten, die mit der Herstellung von Kontaktstrukturen und Metallisierungsebenen
in Beziehung stehen, wodurch eine effiziente Anwendung automatischer
Testanlagen zum Zugreifen auf entsprechende Sondierungsflächen in
den entsprechenden Metallisierungsebenen möglich ist, die somit in Verbindung
zu den entsprechenden Teststrukturen bieten, die typischerweise über jedes
der entsprechenden Substrate verteilt sind. Das Vorhersagesystem 200 umfasst
eine Schnittstelle 201, die ausgebildet ist, die Messdaten
M, N, O zu empfangen, was in einigen anschaulichen Ausführungsformen
bewerkstelligt wird durch geeignete Schnittstellensysteme für das direkte
Verbinden mit Schnittstellen von Prozessanlagen, während in
anderen Fällen
die Schnittstelle mit einem übergeordneten
Steuerungssystem verbunden ist, etwa den MES 180, wie es
zuvor mit Bezug zu 1b erläutert ist. Des Weiteren umfasst das
System 200 eine erste Vorhersageeinheit 202, die
in einer anschaulichen Ausführungsform
ausgebildet ist, elektrische Eigenschaften auf der Grundlage von
Messdaten M, N, O zu bestimmen, indem eine vieldimensionale Regressionstechnik
eingesetzt wird, wie dies nachfolgend detaillierter erläutert ist. Somit
ist kein entsprechendes Modell zum In-Beziehung-Setzen der Eingangsmessdaten
M, N, O mit entsprechenden endgültigen
elektrischen Eigenschaften in der Einheit 202 eingerichtet,
während
in anderen anschaulichen Ausführungsformen
mehrere entsprechende Modelle vorgesehen sind, wovon jedes so gestaltet
ist, um auf einen speziellen Satz an Messdaten zu operieren, wenn
eine entsprechende ”Granularität” der Ausbeuteverteilung
im Hinblick auf die eingespeisten Messdaten erforderlich ist. In
anderen Fallen wird eine Datenbank 203 bereitgestellt und
diese ist funktionsmäßig mit
der Schnittstelle 201 und der Einheit 202 verbunden,
wodurch die Speicherung von Messdaten und/oder entsprechender hochdimensionaler
Modelle möglich
ist, die dann auf Anforderung durch die Vorhersageeinheit 202 abgerufen
werden. In noch anderen Fällen
ist die Vorhersageeinheit 202 ausgebildet, ein entsprechendes Modell
auf der Grundlage eines Algorithmus zu erzeugen, der mit Bezug zu 2b erläutert ist.
-
Des
Weiteren umfasst die Ausbeutevorhersageeinheit 200 eine
zweite Vorhersageeinheit 204, die funktionsfähig mit
der ersten Vorhersageeinheit 202 verbunden und ausgebildet
ist, eine Verteilung von vorhergesagten elektrischen Eigenschaften
zu erstellen, d. h. eine geeignete Verteilung vorhergesagter Werte
der endgültigen
elektrischen Eigenschaften für
die mehreren Substrate, die mit den eingespeisten Messdaten M, N,
O verknüpft
sind. Das heißt,
die Messdaten M, N, O repräsentieren,
wie dies zuvor erläutert
ist, typischerweise die Ergebnisse ausgewählter Proben, um damit nicht
in unerwünschter
Weise die Gesamtdurchlaufszeit zu erhöhen, wobei die Auswahl der
entsprechenden Proben für
eine gewünschte
Abdeckung der gesamten Fertigungsschwankungen sorgen soll. Beispielsweise
repräsentieren
die ausgewählten
Proben unterschiedliche Substrate einer speziellen Gruppe aus Substraten,
etwa eines Loses an Substraten, um damit die Schwankungen von Prozessen
im Hinblick auf einzelnes Los abzudecken, wobei die Proben auch über einzelne
Substrate hinweg so ausgewählt
werden können,
dass substratüberspannende
Schwankungen erkannt werden. Folglich stellt die Vorhersageeinheit 204 eine
ge eignete Verteilung der vorhergesagten Werte der elektrischen Eigenschaften
derart bereit, dass die inhärente
Information in den anfänglichen
Messdaten über
die diversen Substrate hinweg und auch über einzelne Substrate hinweg ”verteilt” werden
kann, um damit die vorhergesagte Qualitätsverteilung für die Gruppe
der betrachteten Substrate zu erhalten. Folglich sind geeignete
Algorithmen in der Einheit 204 eingerichtet, beispielsweise eine
Monte Carlo-Technik, in der die inhärente Information der Eingangsmessdaten
M, N, O zum Ermitteln der vorhergesagten Verteiler verwendet werden kann.
In anderen anschaulichen Ausführungsformen wird
eine kumulative Verteilungsfunktion mit mehreren Variablen verwendet,
ebenfalls auf Basis der inhärenten
Information der Messdaten M, N, O, um die vorhergesagte Ausbeuteverteilung
mit hoher Zuverlässigkeit
zu erstellen. Die Ausbeuteverteilung kann auf der Grundlage konventioneller
Strategien ermittelt werden, indem die Scheibensortierdaten verwendet
werden, d. h. die Verteilung der endgültigen elektrischen Eigenschaften,
und indem die Daten in geeigneter Weise gruppiert oder in ”Kanäle eingeteilt” werden,
um damit die betrachteten Qualitätsstufen, etwa
unterschiedliche Geschwindigkeitsstufen, unterschiedliche Speicherkapazitäten und
dergleichen, zu erhalten.
-
Während des
Betriebs des Systems 200 werden die Messdaten M, N, O der
Reihe nach erzeugt, wenn eine entsprechende Gruppe aus Substraten die
diversen Fertigungsprozessen der Sequenz 260a unterzogen
wird und die entsprechenden Messergebnisse werden der Schnittstelle 201 zugeführt, beispielsweise
direkt oder über
das MES und dergleichen. Beispielsweise können die Messdaten M, N, O in
der Datenbank 203 gespeichert werden, wenn ein im Wesentlichen
kontinuierlicher Strom aus Daten der Schnittstelle 201 zugeführt wird,
und diese können
von der Einheit 202 abgerufen werden, wenn ein vollständiger Satz
an Messdaten für
eine spezifizierte Substratgruppe verfügbar ist, während in anderen Fällen die
Messdaten M, N, O der Schnittstelle 201 als vollständiger Satz
an Messdaten zugeführt
werden, ohne dass eine Zwischenspeicherung in dem System 200 erforderlich
ist. Es sollte beachtet werden, das ”vollständiger Satz” an Messdaten als ein beliebiger
geeigneter Satz an Messdaten betrachtet wird, für den ein entsprechendes Modell
in der Einheit 203 eingerichtet ist oder abgerufen werden
kann oder in der Einheit 202 erzeugt werden kann, um damit
die endgültigen
elektrischen Eigenschaften auf der Grundlage der Messdaten zu ermitteln.
-
2b zeigt
schematisch das Funktionsverhalten der Vorhersageeinheit 202 gemäß anschaulicher
Ausführungsformen.
Wie gezeigt, werden die Messdaten M, N, O in Formen von Probenwerten
M1, ..., M4, N1, ..., N4 und O1, ..., O4 bereitgestellt, die unterschiedliche
Parameter repräsentieren,
die von einer Vielzahl von Probensubstraten an jeweiligen Messpositionen
erhalten werden, wie dies zuvor erläutert ist. Beispielsweise kann,
wie gezeigt, das gleiche ausgewählte
Probensubstrat 251 der Reihe nach entsprechenden Messprozessen
während
der Fertigungssequenz 260a unterzogen werden, um damit die
Messdaten M, N, O zu erhalten, während
in anderen Fällen
unterschiedliche Probensubstrate für die jeweiligen Messungen
M, N, O in Abhängigkeit
von der gesamten Probennahmeauswahlstrategie ausgewählt werden
können.
Die Messdaten M, N, O werden einem Vorhersagemechanismus in der
Einheit 202, basierend auf einem vieldimensionalen Regressionsmodell
zugeführt,
in welchem endgültige
elektrische Eigenschaften EC1, ..., ECi mit den ”unabhängigen Variablen” M1, ...,
O4 durch entsprechende Funktionen oder Koeffizienten η in Beziehung
gesetzt werden, wobei auch ein statistischer Fehler oder Rest ε angenommen
wird, der die statistische Abweichung der ”beobachteten” endgültigen elektrischen Eigenschaften
EC1, ..., ECi von dem ”Modellbereich” β (M, N, O)
repräsentiert.
Es sollte beachtet werden, dass das Modell 202a eine moderat
große
Anzahl an Koeffizienten oder Funktionen η in Abhängigkeit von der Anzahl unterschiedlicher
Messparameter, der Anzahl an Proben für jeden Messparameter und der Anzahl
der endgültigen
elektrischen Eigenschaften aufweisen kann. Das entsprechenden Modell
oder die Relation zwischen gewünschten
Observariablen, d. h. den endgültigen
elektrischen Eigenschaften EC1, ..., ECi und den Eingangsmessdaten
oder den unabhängigen
Variablen M, N, O kann durch die Vielzahl gut etablierter Datenverarbeitungstechniken, etwa
Teilregression der kleinsten Quadrate, mehrfache Regression der
kleinsten Quadrate, ermittelt werden, wobei in beiden geeignete
Koeffizienten durch Minimieren des Quadrates der Differenz zwischen
dem tatsächlichen
Messwert und dem mittleren Messwert bestimmt werden. In anderen
Fällen werden
die Hauptkomponentenregressionstechniken eingesetzt, in denen Eingangsmessdaten
auf ein geeignetes Koordinatensystem abgebildet werden, dessen Achsen
unterschiedliche Arten an Variabilität der Messdaten repräsentieren.
Für diese
Datenverarbeitungsalgorithmen sind gut etablierte mächtige Rechentechniken
verfügbar.
Somit liefert das Modell 202a entsprechende endgültige elektrische
Eigenschaften EC1, ..., ECi, die mit den Eingangsda ten M, N, O korreliert
sind und damit mit den entsprechenden Proben korreliert sind, d.
h. der Position auf dem Substrat und entsprechend den diversen Substraten in
einer spezifizierten Substratgruppe. In einigen anschaulichen Ausführungsformen
wird das Erzeugen des Modells 202a ebenfalls durch die
Vorhersageeinheit 202 bewerkstelligt, wie dies zuvor erläutert ist,
so dass das Modell 202a ”auf Anforderung” für einen
gewünschten
Satz an Eingangsdaten M, N, O erzeugt werden kann. Während des
Erzeugens des Modells 202a werden entsprechende historische
Messdaten für
die Observariablen EC1, ..., ECi und die entsprechenden Messdaten
M, N, O für
eine große
Anzahl an Substraten abgerufen, wobei in einigen anschaulichen Ausführungsformen
ein Gewichtungsmechanismus 202b angewendet wird, um den
Einbau zusätzlicher
Information im Hinblick auf die Fertigungsumgebung 250 zu
ermöglichen.
Beispielsweise können
während
des Erzeugens des Modells 202a neuere Messdaten mit einem
höheren
Gewicht berücksichtigt
werden, um das Modell 202a mehr auf der Basis des aktuellen
Status der Umgebung 250 zu erstellen, was beispielsweise
unter Anwendung geeignet ausgewählter
Gewichtungsfaktoren Anwenden eines exponentiell gewichteten geleiteten
Mittelwerts und dergleichen bewerkstelligt werden kann. In anderen
Fallen wird bestimmt, dass einige der Messdaten M, N, O eine signifikante
Auswirkung auf die endgültigen
elektrischen Eigenschaften im Vergleich zu anderen Daten besitzen,
so dass ein entsprechender Gewichtungsfaktor für das geeignete Skalieren der Messdaten
M, N, O entsprechend ihrem Einfluss auf die endgültigen elektrischen Eigenschaften
eingeführt
werden kann.
-
2c zeigt
schematisch einen Mechanismus 204a, der in der zweiten
Vorhersageeinheit 204 eingerichtet ist, um eine entsprechende
Verteilung der endgültigen
elektrischen Eigenschaften zu ermitteln, die von der Einheit 202 erhalten
werden, um damit geeignete Werte für die elektrischen Eigenschaften
EC1, ..., ECi für
jedes der betrachteten Substrate und für jede Position über das
Substrat hinweg vorherzusagen. Zu diesem Zweck verwendet der Mechanismus 204a inhärente Information
der Messdaten M, N, O, um damit in Verbindung mit einem geeigneten
statistischen Algorithmus eine entsprechende Verteilung der elektrischen
Eigenschaften mit einem hohen Maß an Zuverlässigkeit bereitzustellen. In
einer anschaulichen Ausführungsform
beruht der Mechanismus 204a auf einer Monte Carlo-Simulation,
in der eine Gewichtung der zufälligen
Ereignisse auf der Grundlage der Varianz der Reste oder Fehler ε des Modells 202a beruht.
Das heißt,
die Kovarianz zweier sta tistischer Ereignisse liefert eine Angabe
im Hinblick auf das gegenseitige Verhalten. Beispielsweise zeigt
eine positive Kovarianz zwischen der ersten Komponente ε1 und einer
zweiten Komponente ε2 an,
dass ein zunehmendes ε1
mit einem Anstieg von ε2
verknüpft
ist, während
eine negative Kovarianz die Situation beschreibt, dass für ein abnehmendes ε1, ε2 zunimmt.
Da die diversen Reste oder Fehler ε1, ..., εi mit den entsprechenden Messdaten
verknüpft
sind, kann die Kovarianzmatrix in der Monte Carlo-Simulation verwendet
werden, um in geeigneter Weise die Werte, die durch die Monte Carlo-Simulation
erhalten werden, um den vorhergesagten Wert herum ”anzuordnen”, der durch
das Modell 202a geliefert wird. Somit kann beispielsweise
eine Positionskorrelation oder eine andere systematische Verbindung
zwischen den einzelnen Messwerten M1, ..., O4 in einer mehr oder
weniger ausgeprägten
Weise durch die Werte ε1,
..., εi
des Modells 202a repräsentiert
sein und kann daher durch die Monte Carlo-Simulation wiedergeben
werden. Somit kann eine entsprechende Verteilung 205 in
Form endgültiger
elektrischer Eigenschaften erhalten werden, die auch als Scheibensortierdaten
bezeichnet werden, da die entsprechenden elektrischen Parameter
auch durch Messung erhalten würden,
wenn das Substrat 251 tatsächlich vollständig bearbeitet
ist.
-
In
anderen Fallen wird die Vorhersageverteilung 205 auf der
Grundlage der Kovarianz von ε in Verbindung
mit einer kumulativen Verteilungsfunktion mit mehreren Variablen
ermittelt, in der beispielsweise die entsprechende Wahrscheinlichkeitsverteilung auf
der Grundlage der Kovarianz ”moduliert” wird.
In noch anderen anschaulichen Ausführungsformen wird die Monte
Carlo-Simulation verwendet in Verbindung mit der eigentlichen Verteilung
der Messwerte M, N, O, indem beispielsweise die räumliche
Verteilung berücksichtigt
wird. In anderen Fallen wird die Verteilung der Messdaten M, N,
O in einer kumulativen Verteilungsfunktion verwendet, beispielsweise durch
Postulieren, dass ein entsprechender elektrischer Eigenschaftswert
in geeigneter Weise zwischen zwei benachbarten Probenpositionen
variiert, für
die elektrische Eigenschaftswerte auf Grundlage des Modells 202a erhalten
werden.
-
Schließlich kann
der Mechanismus 204a für eine
Qualitäts-
oder Ausbeuteverteilung 205a sorgen, in der alle individuelle
Chipgebiete 252 auf der Grundlage der entsprechenden Verteilung 205 aus ”Sortierdaten” abgeschätzt werden,
wodurch eine entsprechende ”Einteilung” der Chipgebiete 252 für die betrachtete
Substrat gruppeerreicht wird. Folglich kann die endgültige vorhergesagte
Ausbeuteverteilung 205a auf Basis der Messdaten M, N, O
unter Anwendung der vorgesagten Sortierdatenverteilung 205 ermittelt
werden.
-
2d zeigt
schematisch einen Prozess zum Ermitteln einer kombinierten Ausbeuteverteilung oder
zum Erhalten unterschiedlicher Ausbeuteverteilungen auf der Grundlage
eines anderen Satzes an Eingangsmessdaten. Wie gezeigt, liefert
eine erste Sequenz 260a, etwa die Sequenz 260a,
wie sie zuvor beschrieben ist, die Messdaten M, N, O an die Vorhersageeinheit 202,
die ein erstes Modell verwendet, das für den Datensatz M, N, O geeignet
ist. Eine zweite Fertigungssequenz 260b, die zumindest
einige unterschiedliche Prozesse im Vergleich zu der Sequenz 260a aufweist,
liefert Messdaten P, Q, R an die Einheit 202, die ein entsprechendes
zweites Modell abruft oder erzeugt, das zur Bearbeitung der Daten
P, Q, R geeignet ist. Somit können
entsprechende Dotierungsdatenproben in der Einheit 204 ermittelt
werden, woran sich entsprechende Sortierdatenverteilungen 205 anschließen, wie
dies zuvor erläutert
ist, die jedoch auf Basis unterschiedlicher Eingangsmessdaten beruhen.
Schließlich
wird die Ausbeuteverteilung 205a für die Sequenz 260a und
eine entsprechende Ausbeuteverteilung 205a für die Sequenz 260b bestimmt.
Daher kann eine kombinierte Ausbeuteverteilung für eine kombinierte Fertigungssequenz,
die die Sequenzen 260a, 260b aufweist, erstellt
werden, indem die beiden Ausbeuteverteilungen kombiniert werden.
In anderen Fällen
werden die entsprechenden Ausbeuteverteilungen verwendet, um die
Qualität
der jeweiligen Modelle zu überwachen
oder um geeignete Gewichtungskoeffizienten zu ermitteln, die bei
der Erzeugung der Modelle eingesetzt werden, wie dies zuvor erläutert ist.
Beispielsweise kann die entsprechende ”Stärke” jeweiliger Prozesssequenzen
abgeschätzt
werden, indem die Ausbeuteverteilungen mit der endgültig gemessenen
Ausbeuteverteilung verglichen werden, wodurch eine effiziente Bewertung
der gegenseitigen Wechselwirkung der einzelnen Prozesssequenzen möglich ist.
Beispielsweise repräsentiert
die Sequenz 260a Fertigungsprozesse, die auf Bauteilebene
ausgeführt
werden, während
die Sequenz 260b eine Prozesssequenz repräsentiert,
um eine oder mehrere Metallisierungsebenen des Metallisierungssystems
zu bilden, wie dies auch zuvor mit Bezug zu den Halbleiterbauelementen 152 erläutert ist.
-
Es
gilt also: die hierin offenbarten Prinzipien stellen Verfahren und
Systeme bereit, um die Ausbeuteverteilung auf der Grundlage von
mehreren Messdaten bereitzustellen, etwa von Prozesslinien interner
Messdaten, elektrischen Zwischentestdaten, und dergleichen, indem
zuerst die elektrischen Eigenschaften der ausgewählten Proben modelliert werden
und anschließend
eine Verteilung der elektrischen Eigenschaften erstellt wird, um
Scheibensortierdaten zu erhalten, die dann für das Bestimmen der vorgesagten
Ausbeuteverteilung verwendet werden. Somit kann eine verbesserte
Effizienz in der Reaktion auf Kundenwünsche, im Hinblick auf Änderungen
der Qualitätsspezifikation
und dergleichen erreicht werden.
-
Weiter
Modifizierungen und Variationen der vorliegenden Offenbarung sind
für den
Fachmann angesichts dieser Beschreibung offenkundig. Daher ist diese
Beschreibung als lediglich anschaulich und für die Zwecke gedacht, dem Fachmann
die allgemeine Art und Weise des Ausführens der vorliegenden Offenbarung
zu vermitteln. Selbstverständlich sind
die hierin gezeigten und beschriebenen Formen als die gegenwärtig bevorzugten
Ausführungsformen zu
betrachten.