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如何确保Scrubber清洗制程动作位置?

监诊实绩|如何确保Scrubber清洗制程动作位置?

晶圆清洗中,常藉由Scrubber机以溶液清洗晶圆表面来去除微粒(particle),清洗晶圆程序虽然简单,但Scrubber的清洗过程更直接影响到晶圆品质,该如何确保动作稳定?

晶圆清洗

晶圆清洗中,常藉由Scrubber 机以溶液清洗晶圆表面来去除微粒(Particle),能有效去除表面各式污染源,并且还要能够避免对晶圆造成表面的缺陷或刮伤,此时清洗的Spray Nozzla 喷射角度与流量都会影响到冲击力道、压力位置等,更是直接影响到晶圆的品质。

Spray nozzle原理
Spray nozzle是一种雾化喷嘴,以氮气内部压力推动液体,高速流动冲击形成雾化水滴。并利用雾化水滴喷洒于晶圆上,能够有效移除晶圆上的小微粒。我们藉由确保Spray nozzle是否有移动到指定位置外,也可发现此动作与相关物件的运行状况做趋势化管理。

Spray nozzle

监测说明

VMS-ML 机器学习智能监控系统
透过传感器将动态讯号转换成可视化图像表示方式,进而发现制程隐含的讯息做为日后线上监控的依据。此外,伺服马达带动其他物件运行,利用机器学习智能监控系统管理,确保伺服马达每次作动的一致及 Spray Nozzla 是否有移动到指定位置。

量测状况

Scruber作动清洗流程:
1. Z轴上升
2. X轴横移
3. X轴横移+第一次清洗
4. X轴横移+第二次清洗

单片晶圆清洗流程

单片晶圆清洗流程

模拟VMS-ML机械学习监控系统量测

四片晶圆清洗状况比较

四片晶圆清洗状况比较

Dynamic Similarity

Dynamic Similarity

快速学习并对于标定制程上重复行为或部分重复行为,由VMS-ML进行动作相似度判别给分,做趋势分析管理

测量结论

VMS-ML机械学习效益说明

设备对接:不用与设备系统对接,安装sensor学习后即可开始管理
时域 / 频域:VMS-ML同时时域与频域管理相对应关系
边缘运算:管理设备不用大量RAW DATA储存空间
可视化管理:设备运行状况图像管理
聚焦管理:设备运行可视化针对异常部位轴向维修管理
维修前后:确认设备是否需维修、机台覆归品质确认
AI趋势分析:精修门槛,预知保养规格

VMS-ML 机器学习智能监控系统
VMS-ML 机器学习智能监控系统
VMS-ML 机器学习智能监控系统

及时拦截不良品