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使用分析来减少烧伤

数据驱动的方法可以显着降低制造成本和时间,但它并不完美。

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硅提供商正在使用自适应测试流量来降低燃烧成本,其中许多方法之一是在高级节点和高级封装中增加的耗尽成本。

没有人喜欢手机在使用的第一个月就坏掉。但当数据仓库服务器或汽车中的关键组件出现故障时,问题就更加紧迫了。复杂soc的可靠性预期只是在过去几十年里才有所增长,而对已知的良好封装模具的需求也在增加,特别是在强调小芯片

半导体制造商努力通过加速缺陷机制在制造流的尽头满足这些期望。BUND-IN一直是一个标准的测试步骤,筛选出早期失败。问题是它是昂贵的。所以通过组合自适应测试流程和统计后处理数据分析,工程团队可以显着降低这一成本 - 有时到零。

在过去的二十年里,工程师们利用晶圆探测器的数据:

  • 修改烧焦配方以减少烧伤时间;
  • 筛选硅片分类的可靠性故障
  • 减少接收烧伤的设备的百分比。

这些技术已经应用于ASIC器件和复杂的soc。这项工作早在21世纪初就开始了,Iddq测试由于CMOS工艺节点路线图上的每一个标记都增加了静态背景电流而变得不那么有效。随后,只有一个Iddq通过/失败限制的能力在产量损失和逃逸之间造成了紧张。工程师们转向自适应测试流程和测试后统计分析来平衡天平。

就像20世纪90年代的性能融合自适应测试流量一样,那些早期燃烧的减少测试流量涉及许多定制开发。在过去的十年中,数据分析公司通过提供标准化的统计分析报告,执行动态测试限制的工具来缓解了工程师的定制负担吃了,以及连接晶片,刻录和包测试步骤之间的数据的功能。这使得即使是小公司也能够利用制造数据和自适应测试流量来降低燃烧成本。

“我们有一家无晶圆厂的人工智能初创公司,它是我们整个分析平台的用户,他们之所以特别选择它,是因为它让他们能够专注于构建最好的芯片和系统。他们依靠我们的产品和服务来收集、清理和管理他们所有的数据,并迅速向他们的工程师提供信息和见解。PDF解决方案。“如今,任何一家半导体公司,无论是IDM还是无晶圆厂,无论是上市还是私营,都没有理由不能充分利用大数据和适应性测试。”

为了理解应用自适应测试对增加IC可靠性并降低燃烧成本的进展,需要了解为什么烧坏为复杂数字设备的必要费用。

加速失败利率
在充分压力下的所有设备都会磨损。七年来是AMD和英特尔发展的微处理器的典型生命时间规范。IC设备可能持续超过七年,但这绝不是保证。

没有哪家芯片制造商会等到七年之后才发布更新更好的版本,但这是普遍接受的服务器寿命。电子可靠性工程师使用高温工作寿命(HTOL)过程来了解早期寿命故障和部件的功能寿命,以月和年为单位。可靠性工程师通常把这称为浴缸曲线。HTOL利用固态器件的磨损机制(又名老化机制),可以通过延长时间施加高于其正常工作范围的温度和电压来加速。CMOS的老化机制包括负偏置温度不稳定性(NBTI),热载体注射(HCI),电迁移(EM)和时间相关的介电击穿(TDDB)。

Fig. 1: The ‘bathtub curve’ hazard function (blue, upper solid line) is a combination of a decreasing hazard of early failure (red dotted line) and an increasing hazard of wear-out failure (yellow dotted line), plus some constant hazard of random failure (green, lower solid line). Source: Wikimedia

Fig. 1: The ‘bathtub curve’ hazard function (blue, upper solid line) is a combination of a decreasing hazard of early failure (red dotted line) and an increasing hazard of wear-out failure (yellow dotted line), plus some constant hazard of random failure (green, lower solid line). Source:维基

只有在评估过程早期才显现出来的缺陷被称为婴儿死亡失败。在CMOS中,用于电迁移的氧化物针孔和狭窄的金属线是导致婴儿死亡失败的物理缺陷的例子。

对于所有硅产品,工程师使用HTOL对新产品进行介绍评估。对于大型SoC设备,使用HTOL作为生产步骤已经成为业务的一部分。在后一种情况下,工程师将此测试流程步骤称为老化。

烧坏模块由温度控制室和PCB组成,可控制IC器件的电源。将刻录速度放入生产测试过程中导致以下成本设备,工厂足迹,能源和制造时间。燃烧的腔室通过用于晶片探针和最终测试的测试单元(组合处理程序,ATE和相关软件)具有显着降低的通过放大,因为存在较不行度。测试流程最初需要在烧伤之前和之后的烧坏测试2。分别在7和6个图中分别在7和6个图中运行的成本和燃烧室的成本。

图2:生产烧坏流动。资料来源:安妮梅西克纳/半导体工程beplay体育下载链接

图2:生产烧坏流动。资料来源:安妮梅西克纳/半导体工程beplay体育下载链接

此类成本具有激励的工程团队,以减少这些成本,或完全消除它们。

选择什么以及如何烧伤
使用来自晶圆测试的数据,工程师已经修改了烧焦配方,确定了燃烧后最有可能失效的部件,并完全消除了烧伤。为了支持CMOS中的此类决策,设备测试工程师主要依赖于IDDQ测试测量。要了解其与早期生命失败的关系需要了解IDDQ测试。

硅的缺陷可以以多种方式表现出来。依靠老化来加速故障,允许故障卡住(S@0, S@1)测试来随后检测故障。随着CMOS成为计算设备的主导工艺,使用IDDQ测试筛选故障成为测试工程师的工具箱。它检测到未错过的故障测试的故障模式,这包括早期可靠性故障模式。

Iddq是静态电流的测量值。它是在输入刺激被使用之后进行测量,而不是在使用过程中。缺陷导致Iddq值升高。从1985年开始,产品和质量工程师开始在晶圆测试中使用Iddq测试,以实现0%的生产损耗。对于这些过程节点,缺陷导致的Iddq值比无缺陷设备至少高一个数量级。因此,工程师可以相对轻松地设置通过/失败限制,成功筛检可靠性故障,而不会造成显著的产量损失。

如前所述,收缩的过程节点使其效率降低,因为静态电流增加,静态电流分布变宽。工程师们以创造性的方式回应这些事实,继续使用这种测量方法作为屏幕,至少有一个工程团队巧妙地利用增加的电流来减少老化时间。两者都使用了自适应测试方法和流程来实现它们的目标。

疏松的部件意味着更高的功率,因此,热阻较高,这在转化为较低的燃烧时间。英特尔工程师使用此属性降低烧坏。在一个2006年ITC纸,英特尔研究人员描述了评估每个晶片的静态电流和其他晶片测试测量,以确定最佳的老化配方(时间、温度、电压)。接下来,一个自动前馈测试流程将模具导向几个不同的桶,每个桶都有一个优化的老化配方。通过其静态功率分离成桶,减少了所需的应力时间,并降低了每个桶内应力温度的总体变化。

英特尔实现了惊人的老化时间减少-超过90%的大容量90nm产品。然而,前馈测试流程并不是减少时间的唯一因素。一个新的烧坏设备细胞通过槽式结构实现每个老化板的隔离,允许单独的老化控制老化室的功率和时间。对于后者,新单元省去了批处理,因此对烧成板的连续处理进一步优化了烧成配料桶。

图3:英特尔自适应老化配方流程。来源Anne Meixner/半导体工程beplay体育下载链接

图3:英特尔自适应老化配方流程。来源Anne Meixner/半导体工程beplay体育下载链接

IDDQ电流的广泛变化为想要提高其有效性的测试工程构成了问题。即使在2000年代初推出了Delta-IDDQ当前测试技术,它也变得显着难以平衡产量和质量。

与困难的测试不同,IDDQ工程师具有数值值以检查限制。具有数值,然后您可以应用更高级的统计方法来辨别缺陷。

图4:自适应测试流程到降级模具,其高可能失败烧坏。来源Anne Meixner/半导体工程beplay体育下载链接

图4:自适应测试流程到降级模具,其高可能失败烧坏。来源Anne Meixner/半导体工程beplay体育下载链接

在其2002年VLSI测试研讨会论文,LSI工程师和PSU研究人员共享如何使用晶片测试数据和晶圆排序地图的后处理,以确定可能的可靠性故障和客户可见逃逸。对于刻录相关的测试,他们看出了IDDQ数据,以识别最有可能失败的部分。将结果报告为0.18μm的产品,它们描述了在晶圆排序和最终测试之前进行了有关燃烧的决定的测试流程。

作家注意到,对于IDDQ具有单阈值测试限制导致边缘管芯被标记为失败。然而,它们的死亡更快而不是有缺陷。他们观察到绘制IDDQ与速度测量,“显然,异常值可见,但在不引起高屈服损失的情况下设置测试仪的限制变得困难。”它们解决了与后处理晶圆级测试数据的困境,其中许多统计分析方法确定限制(AKA,虚拟测试)。

他们使用统计方法,将通过所有简单测试限制的模具降级为根据晶圆位置和晶圆测试结果总体认为可疑的部件。对于老化和产量,他们的结果都是令人信服的。为了评估老化减少的改进,他们进行了一项实验,使用了14批共60105个经过晶圆的模具,将所有降级的模具和一个未降级的模具样品进行24小时的老化。在171起老化故障中,他们的统计降级方法确定了168起。

随着这些方法知识的传播,IBM和德州仪器(Texas Instruments)等其他公司的工程师开始将这些方法应用到自己的产品中。他们发现,通过消除老化或降低产品经过老化的百分比,可以节省成本,因此具有吸引力。尽管工程投资需要应用复杂的统计分析和创建定制工具来管理工厂的产品流程,但他们还是这么做了。

平衡矫枉过正和欠压机
那么LSI团队是如何做到的?他们使用多个变量和严格的统计分析方法来区分良好和坏死。

从参数测量建立单个可变通/失败限制总是具有统计风险类型I和类型II错误

在IC制造中。工程团队永远不会使用统计术语。同等术语人会听到:

  • I型错误=矫枉过正,失败良好,屈服损失。
  • II型错误= underkill,传递坏零件,逃脱。

在测试制造过程中最小化过高杆和弱槽分别对质量和可靠性的凹坑产量。通过高级CMOS流程节点,在生产推出中设置单个限制忽略了两个事实分布,其中两个事实分布与制造过程的健康和成熟,各个测量值较高。对于后者,工程师可能会称之为处理嘈杂数据的问题。使用统计分析方法允许使用多个测量和模具属性(地理空间)来识别异常值。仍然矫枉过正和弱者仍然存在这些更复杂的统计通过/失败决策,风险变得越来越小。

烧坏的结果与晶圆和最终测试数据相结合,在德州仪器上启用了工程师,以构建非常有针对性的统计分析模型,如上所述IRPS 2006纸共同撰写的PSU抢劫DAASCH。

“与IDDQ数据相结合的刻录数据是一个非常丰富的信息来源。不仅在电压应力和对燃烧压力的响应方面,特别是因为您可以使用异常识别技术进行操作。您可以进行压力和应力后的IDDQ测量,计算Deltas,并寻找运动,“德克萨斯乐器IEEE研究员和前测试系统架构师表示。“然后,您可以通过异常值算法运行所有数据来挑选出微妙的机制,因为这些是在进入刻录时会弹出的机制。为了消除你的烧伤,您必须预测地消除可能失败的设备。“

当然,这并不完美。“你永远不会抓住一切,”巴特勒说。“在早期(大约2002年至2006年)当我们的目标被燃烧或燃烧的大型数字SoC设备的最小化时,我们可以使用独特的模具ID通过烧坏和最终测试来追踪死亡。如果刻录后失败,则会查看晶圆数据以开发屏幕。例如,这是在此晶圆上发生的五个刻录故障,然后找到一个关联参数,允许我预测这些失败。“

其他人同意。“制造数据的复杂性提高及其体积,以及增加质量的需要,结果不仅需要高效的数据管理平台,而且还需要复杂的分析解决方案,”数据科学负责人Alon Malki说国家文书。“将老化结果与一小组测试参数相关联对于筛选目的来说是不够的。工程师们现在需要考虑从制造过程的多个阶段分析数千个参数。为了应对这些新挑战,我们必须着眼于整个产品的数据生命周期。”

对于高级过程节点(<14nm)Malki指出,将高级分析方法应用于制造过程的大数据可以将燃烧成本降低40%(回想一下,90nm英特尔以更简单的分析和自适应测试流程实现90%)。但是要实现这些节省需要考虑到设备的全部生命周期,从模型创建通过分布式部署来持续监控模型性能,并且需要能够快速调整变化。

虽然IDMS具有开发自定义工具的工程资源,但这种投资需要持续的维护和发展。因此,专门为这些分析方法提供框架和工具以及智能制造流程的公司继续增长。

“制造过程越来越复杂,跨越多种设施和运营组传播,”PDF的Prowitt说。“正如该分发创造了物流挑战的那样,它也使数据来源和类型的及时收集和对齐复杂化。解决这些挑战在加工工具上直接收集数据,自动化数据传输,并为这些相关的数据源建立单个数据存储库,但不同的数据源将被聚集成产品工程的单一真理来源。“

结论
对于复杂的SoC器件,需要老化步骤来满足最终用户的高可靠性要求。这是一个昂贵的制造步骤,测试工程师喜欢消除,但负责可靠性指标的工程师谨慎地监督这种消除。这种在产量损失和质量之间的紧张关系贯穿于整个制造测试流程。

以经济方式满足两个指标是产量/质量/成本三角形的第三点。在一起,测试和可靠性工程师可以使用自适应测试流程和复杂的统计分析来有效地满足其各自的感兴趣的指标。从历史上看,这些工程努力只能通过工程团队的硅公司实现。

“人们可以争辩说,它甚至可能在低批量的情况下更糟糕,因为你已经创建了测试设置的所有开销,维护了设备和这样的一切,”注意到。“当您可以在更大的材料中摊销时,可能是可持续的。但现在,如果你是一个小的,你必须创造所有这些东西。“

然而,每个人都应该从这些方法中受益,而这种情况已经改变了。在过去的5到10年里,分析平台理解硅制造测试专业知识,为工程师提供分析工具。

复杂的制造设计,与复杂的IC设计相结合,需要使用多个变量来看看其中一个的东西不像另一个。现在,配备数据,分析工具和更多自动化测试流程的工程师可以为刻录进行。



2评论

bill 说:

减少或完全去除烧伤
自70年代后期以来已经实施了MFG流量
和80年代初期。这是其中之一
产品工程师将执行。PE是
负责满足所有预计的产量和
因此,从硅MFG到零件的成本
被运。PES做了各种研究/分析,以确定是否可以实现这一目标。
他们还确定了如何提高速度
啤酒以提高销售价格
更高的频率芯片。

今天,有一些软件可以帮助实现这些目标。

安妮梅西克纳 说:

感谢您分享,即自20世纪70年代后期以来,消除燃烧的消除是重点。

产品工程师在平衡成本,产量,优质三角形方面有一大一大笔规件职责。

我涵盖了你在2020年12月的速度搭档。

谢谢阅读和留下评论。

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