本文選題：嵌套 + 嵌套控制圖�。� 參考：《西安電子科技大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域,隨著技術(shù)的發(fā)展,工藝過程和設(shè)備的日益復(fù)雜,電子元器件產(chǎn)品自身功能的不斷完善,以及顧客不斷升級的消費(fèi)需求和與日俱增的質(zhì)量期望,促使企業(yè)全力加強(qiáng)質(zhì)量管理,持續(xù)保障和提高產(chǎn)品質(zhì)量。推廣先進(jìn)質(zhì)量管理方法,實(shí)施統(tǒng)計(jì)過程控制,確保產(chǎn)品研制與生產(chǎn)過程的穩(wěn)定受控,正是保證產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段。本論文針對半導(dǎo)體生產(chǎn)過程中晶圓批加工或單片晶圓加工中工藝參數(shù)存在嵌套性,常規(guī)統(tǒng)計(jì)過程控制圖不再適用的問題,以理論分析及matlab模擬仿真為手段,研究了嵌套性工藝參數(shù)的統(tǒng)計(jì)過程控制,完善了現(xiàn)有一階嵌套控制圖并開發(fā)了二階控制圖。本文的研究成果有助于提高半導(dǎo)體晶圓批加工或單片晶圓加工的產(chǎn)品質(zhì)量,減少質(zhì)量缺陷,對提高企業(yè)的市場競爭力具有深遠(yuǎn)的意義。本論文的主要研究內(nèi)容包括:1)分析了半導(dǎo)體制造中,晶圓批加工或單片晶圓生產(chǎn)中工藝參數(shù)嵌套性產(chǎn)生的原因,并提出嵌套性檢驗(yàn)的方法,即方差分析(ANOVA),為工藝參數(shù)是否存在嵌套性提出了科學(xué)依據(jù)。提出了嵌套性檢驗(yàn)的步驟,并實(shí)例說明了具體的操作過程。2)介紹了一階嵌套模型,指出有關(guān)一階嵌套控制圖的某些文獻(xiàn)中的一個(gè)常見錯(cuò)誤,即將均值方差σ_(xbar)~2與均值期望值方差σ_(between)~2混為一談,針對這一錯(cuò)誤進(jìn)行了仿真,最終明確了二者的區(qū)別,進(jìn)而指出其得到的一階嵌套控制圖是錯(cuò)誤的。3)比較了現(xiàn)有一階嵌套控制圖中計(jì)算均值標(biāo)準(zhǔn)偏差σ_(xbar)的三種方法,選出了其中最優(yōu)的計(jì)算方法。從而完善了一階嵌套均值控制圖。并根據(jù)常規(guī)控制圖的組成,提出一階嵌套控制圖由兩個(gè)控制圖組成,并給出了各個(gè)控制圖控制限的計(jì)算方法。4)介紹了二階嵌套模型,并對二階嵌套模型進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。5)針對二階嵌套問題開發(fā)了二階嵌套控制圖,確定了二階嵌套控制圖由四個(gè)控制圖組成。根據(jù)SPC技術(shù)的基本原理,通過理論推導(dǎo)和仿真,提出了各個(gè)控制圖控制限的計(jì)算方法。該控制圖不僅可以用于統(tǒng)計(jì)過程控制,還具有診斷功能,可以為失控后的工藝調(diào)整提供指導(dǎo)意見。6)為了更好的將本文研究的內(nèi)容應(yīng)用于實(shí)踐,開發(fā)了新的質(zhì)量控制軟件工具。該軟件可自行判斷數(shù)據(jù)是否存在嵌套性,如存在嵌套性是一階嵌套還是二階嵌套,并自動(dòng)選擇相應(yīng)的控制圖,降低了操作人員的學(xué)習(xí)成本;該軟件同時(shí)還具有生成SPC報(bào)告的功能,為撰寫SPC報(bào)告節(jié)省了時(shí)間。
[Abstract]:In the field of semiconductor manufacturing, with the development of technology, the increasingly complex process and equipment, the continuous improvement of the function of electronic components, and the increasing consumer demand and increasing quality expectations of customers, Urges the enterprise to strengthen the quality management, continuously guarantees and improves the product quality. Popularizing advanced quality management methods, implementing statistical process control, and ensuring the stability and control of product development and production process is an important means to ensure product quality. In this paper, aiming at the nesting of process parameters in wafer batch processing or monolithic wafer processing, the conventional statistical process control chart is no longer applicable, which is based on theoretical analysis and matlab simulation. The statistical process control of nesting process parameters is studied. The first order nested control chart is improved and the second order control chart is developed. The research results in this paper are helpful to improve the product quality of semiconductor wafer batch processing or monolithic wafer processing, reduce the quality defects, and improve the market competitiveness of enterprises. The main research contents of this thesis include: (1) the reason of nesting process parameters in semiconductor manufacturing is analyzed, and the nesting test method is put forward. Analysis of variance (ANOVA) provides a scientific basis for nesting process parameters. The first order nesting model is introduced, and a common error in some literatures about the first order nesting control diagram is pointed out. In this paper, we confuse the mean variance (蟽) and the mean expected value (蟽) and make a simulation of this error, and finally make clear the difference between the two. Furthermore, it is pointed out that the first order nested control graph is wrong. 3) the three methods of calculating mean standard deviation 蟽 class deviation in the first order nested control chart are compared, and the optimal calculation method is selected. Thus the first order nested mean control graph is improved. According to the composition of conventional control chart, the first order nested control chart is composed of two control charts, and the calculation method of control limit of each control chart is given. (4) the second order nested model is introduced. The second order nested control chart is developed for the second order nesting problem, and the second order nested control chart is made up of four control charts. According to the basic principle of SPC technology, through theoretical derivation and simulation, the calculation method of control limit of each control chart is put forward. The control chart not only can be used in statistical process control, but also has diagnostic function. It can provide guidance for process adjustment after runaway. 6) in order to better apply the contents of this paper to practice, a new quality control software tool is developed. The software can judge whether the data is nested or not, such as whether the nesting is first order or second order nesting, and automatically select the corresponding control chart, which reduces the learning cost of operators. The software also has the function of generating SPC report, which saves time for writing SPC report.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN305

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本文編號：1907516