Page 50 - 能量採集技術開啟醫療應用新局

DESIGN IDEAS
金腔體」法是指先把一個腔體定 義為理想腔體，然後再嘗試調整 所有其他腔體，以產生出相同的 結果。子組件匹配則側重於硬體 子系統，並定義每個腔體必須滿 足的嚴格容差規範。此方法假設 如果每個腔體的所有組件都匹配 相同，那麼整個腔體也應該匹配。 但是，當面對先進電漿製程的複雜 物理和化學相互作用時，這兩種傳 統方法都有其局限性。
Equipment Intelligence數據 分析儀(Data Analyzer)採用大數 據(big data)多元機器學習方式， 透過檢視腔體內部或子系統中的 許多訊號來發掘問題。其方法是在 檢視晶圓處理過程中機台感測器輸 出的大型數據資料，並辨認出機台 腔體中的自然分佈，據此偵測不匹 配的腔體再深入找出根本原因以 進行修正。
每台配置六個獨立腔體的新型蝕刻系統機台，在數據分析儀執行大數據機器學習分析前後的製程分 佈。
PECVD製程機台的每個腔體配置四站，可同時處理四片晶圓。
經過驗證的數據分析儀
該分析儀現已廣泛用於2300 平台的蝕刻機台腔體匹配以及大數 據分析。全球各地多家晶圓廠在採 用後，均展現出腔體匹配效能的顯 著改進、能更快排除腔體故障問題 以及正常運行時間和平均清洗間隔 時間(MTBC)的改善等多種效益。
腔體(多基座 vs. 單晶圓腔體)有關 的晶圓流動差異。此外，軟體中增 加了新的解析方法，能夠跨多站製 程模組追蹤單一晶圓的移動。
用預測指標的分類模型，以及發送 通知給主要人員，以便提前預警和 快速解決潛在問題。
現可支援多站製程模組
創新的虛擬感測器
新版本的Equipment Intelligence專為電漿輔助化學 氣相沉積(PECVD)和原子層沉積 (ALD)腔體所設計，現已部署於多 座晶圓廠中。其軟體已經過調整， 可適應PECVD/ALD腔體中與蝕刻
Equipment Intelligence利 用來自VECTOR Strata PECVD機 台群的生產數據，並加速滿足最關 鍵的客戶要求，例如延長預防性維 護(PM)週期和改善正常運行時間。 它的功能包括建立和部署以迴歸 模型為基礎的預測性控制圖表，使
在大量製造的晶圓廠中採用 大數據機器學習方法(例如數據分 析器)，其關鍵目標之一在於讓製 程機台能夠實現比以往更高的生 產力(即以更低成本生產更多優質 晶圓)，而在全球各地多家晶圓廠 中也已實現此一目標。
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該軟體中並建置適應機制，以 處理配方區塊、子配方以及多個配 方疊代，這些都是PECVD/ALD晶 圓獨特的製流程特性。
藉由採用以虛擬量測為基礎 的迴歸模型，可以預測生產效能， 並深入了解生產趨勢的根本原因。 該數據分析儀還能以反應方式使 用，可快速診斷多個重要的機台 問題，例如腔體匹配或未預期的 停機時間。