如何做好半導體品質
1. 前言
半導體材料求新求變，必須重視品質管控與元件效能的維持。在半導體製造環境中，可善用精實管理工具與技術，諸如：
(1)5S 法：是一種旨在提高效率和安全性的工作場所組織技術。這裡的五個S——排序、設置、閃耀、標準化、維持提供了一種結構化的方法來組織和維護高效的工作環境，其法包括： A.分類： 消除不必要的物品，減少浪費並提高效率。B. 按順序設定： 有系統地組織剩餘項目，以最大限度地減少搜尋時間並優化工作流程。
(2)價值流圖：是一種識別和消除流程浪費的技術。它是一種特殊類型的流程圖，使用稱為“精益語言”的符號來描述和改進庫存和信息流。它幫助我們通過完整的價值創造流程為客戶提供最佳價值，並在以下幾個方面最大限度地減少浪費：
A.設計 （給客戶的概念），B.建造 （訂單交付），C.維持 （從使用到服務的整個生命週期）。
(3)什麼是對客戶的價值？價值是客戶購買的東西，它是提供給客戶的能力。提供給客戶的產品或服務應該是：A.最高的品質B.在正確的時間C.以客戶定義的適當價格供應。
實際上，真正為客戶創造價值的活動只是整個工作過程的一小部分。這就是為什麼企業應該專注於盡可能減少浪費的活動。通過這樣做，公司可以發現改善整體績效的重要機會。
(4) 看板管理：是用於產線上訊息傳遞，使生產流程順暢。提供三大看板管理應用：生產狀況實時監控、機台狀況實實監控、生產資訊迅速傳遞。
2. 電子產業所關心的議題
物聯網、工業自動化、人工智慧、自動駕駛、5G通訊等應用對晶片性能要求越來越高，除了半導體技術、架構須持續演進外，材料也是推動半導體先進製程的其中一項關鍵。為此，SEMI國際半導體產業協會已於SEMICON Taiwan 2019國際半導體展會期間首次舉辦「Strategic Materials Conference策略材料高峰論壇」，連結產業生態系中的領導業者和關鍵人物，共同探索微電子產業中對於新材料的需求、封裝以及提升設備表現最新議題。
3. 半導體製造業者與材料商合作更緊密
半導體產業是日常生活中不可缺少的元素，大量量產的半導體產品若品質、可靠度，或供應等出了問題，都會對這個社會產生重大的影響。因此，重視製程和產品品質是半導體產業的長期目標。
台積電品質暨可靠性副總經理何軍在2019/11/04 《SMC 策略材料高峰論壇會》中指出：隨著技術節點不斷縮小，半導體的製程視窗(Process Window)越來越緊湊，任何一種原材料的微小波動都有可能會直接影響半導體產品的品質和生產線的穩定性。因此，晶片製造商必須與材料供應商緊密合作，以便提高上游零組件的材料品質，確保下游製程的產品變化在誤差範圍內。為此，台積電便致力和材料行業合作進行缺陷檢測，透過過程檢測、材料表徵偵測等方式，可提升材料品質。該公司堅信這種雙贏的夥伴關係，將使不可能的技術變成可能，並履行半導體產業所期望的社會責任。
日月光集團副總經理張欣晴則是呼應何軍的看法，以毫米波天線封裝(Antenna in Package, AiP)設計為例解釋，現今封裝製程必須考量許多材料種類的特性，並緊密的跟有機基材的供應鏈進行配合。因為隨著AiP在不對稱、堆疊和混合類型的有機基板上發展，這些性能必須仔細優化，同時像是結構和電氣等，也是必須考慮的因素，如此一來才得以實現高性能、高可靠性且高產量的產品。
4. 實現先進製程 導入新材料勢在必行
除了台積電、日月光等晶圓代工、封裝廠於論壇中說明半導體產業與材料供應鏈的緊密合作外，眾多材料供應業者也於論壇中一一說明新材料對先進半導體製程的重要性及相關解決方案。
如今半導體和消費電子產業對於產品的功能和外型要求越來越高，再加上製造技術有著顯著的進步，使得玻璃材料開始逐漸導入半導體製程之中。康寧(Corning)商業總監Rustom Desai表示，像是扇出型封裝(Fan-out Panel Level Packaging, FOPLP)這類的半導體封裝製程中便以玻璃材料來解決翹曲問題。另外，像是微型化感測器(Miniaturized Sensors)、高品質擴增實境光學元件(High-quality Augmented Reality Optics)等也因應消費電子產品中的微光學(Micro-optic)應用，增加對玻璃材料產生需求。
英特格(Entegris)資深首席科學家鄭君飛則表示，要強化晶片效能，不外乎就是從三大面向著手，分別是製程、架構和材料。製程方面就是不斷朝微縮化發展，像是從16、14奈米一直邁進到7奈米、5奈米等；而架構則是從Planar到FinFET，再轉向GAA發展。然而，當製程、架構開始遇到瓶頸(如技術、成本)而難以有效增強晶片性能時，便可從材料著手。
像是在GAA結構導入鍺(Ge)，可以提升P型金氧化半導體(PMOS)電晶體速度，有利在5奈米下的製程實現減少耗電、提升性能的目標；或是當電晶體體積縮小，尤其在10奈米以下的製程，傳統的銅 (Cu) 導線將會到達微縮下限，銅線電阻會迅速增加，若改用較薄阻障層的鈷金屬，則可規避掉這個問題。慧盛材料化學平面化(Planarization)副總裁Laura Matz則進一步指出，使用數據分析和預測模型對於提高材料品質有著極大的幫助，採用預測模型將可使材料供應鏈擁有更好的質量及供應產能。
5. 半導體製造商提高品質和產量的 4 個步驟
MinitabUG在《MinitabUG》為文指出：半導體製造不僅是技術最先進的行業之一，而且也是成本最密集的行業之一。隨著基於半導體的設備在從個人電腦到電話和汽車的一切事物中變得司空見慣，需求持續增長及數量的增加，對更強大的品質計畫的需求也在增加。
雖然大多數製造商都在使用 Minitab 等統計軟體來解決某些問題，但仍有機會擴大其範圍並提供更多價值。半導體製造不僅是技術最先進的產業之一，也是成本最密集的產業之一。由於半導體的設備在個人電腦、手機和汽車等各個領域變得司空見慣，需求持續成長。
隨著數量的增加，對更強有力的品質計畫的需求也隨之增加。雖然大多數製造商都使用 Minitab 等統計軟體來解決某些問題，但仍有機會擴大其範圍並提供更多價值。
(1)使用測量系統分析最大限度地減少生產變化
使用量具 R&R 和變異數分析等工具來確定測量系統的變化至關重要，特別是對於半導體製造而言。為了確保規格得到保證，測量的重複性和再現性相對於測量的規格公差需要很小。Minitab 的新測量系統分析模組使各個層級的從業人員能夠輕鬆評估測量系統的變異、偏差和穩定性。
(2)使用統計製程控制來提高產量並避免製造過程中的浪費
使用控制圖和能力分析來測量關鍵特性，例如晶圓厚度、沉積速率（將材料作為薄層沉積在晶圓表面以包含電氣特性的速率）、終點時間（以檢測停止蝕刻過程的最準確時間）以避免蝕刻過度或不足等，將有助於確保您的製程和設備處於控制之中。如果您已經在使用 SPC 方法，那麼使用 Minitab 的新一代統計製程控制可以幫助您改進技術並實現即時節省。
(3)利用實驗設計改進製造工藝
由於半導體製造由多個複雜的製程組成，即使是最有經驗和最有能力的工程師也不一定知道製造設備的最佳設定。即使最佳設定已知，新技術也會不斷被採用，從而引入未知的情況和新的問題。 實驗設計可幫助工程師建立全面的模型，以幫助非常準確地了解系統的工作原理。
(4)使用機器學習進行矽後驗證
與進行測量並做出通過/失敗決策的生產測試不同，在矽後驗證中，您需要詳細了解設備在各種操作條件下的行為。使用機器學習，您可以更好地了解設備的輸入如何影響輸出，並找到它們之間隱藏的關係和複雜性。透過 Minitab 的預測分析模組，您可以建立強大的預測模型或使用變數重要性圖表等工具來突出顯示影響效能的最關鍵輸入。
6. 結語
要做好半導體的品質管理，經營者可以從上述5.〈半導體製造商提高品質和產量的 4 個步驟〉下手，則大事可成。
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