エッチングプロセスにおける選択性とコスト管理

概念実証 (POC) から大量生産 (HVM) まで

ベザール氏は、エッチング技術の発展の 3 つの段階について次のように説明しました。

1. エッチングに必要なエッチング剤、ガス、および補助層を決定します。

2. 規定範囲内の膜を完全に除去し、ウェハ面内での均一性を実現できることを実証。

3. 大量生産 (HVM) において、高歩留まりかつ低ドリフトで数千のチップに対してプロセスを繰り返す方法を決定します。

通常、熟練したエッチングおよび統合エンジニアが開発の最初の 2 段階を担当します。第 3 段階ではエンジニアリングの専門知識が必要ですが、機械学習が役に立ちます。

「機械学習とデータ分析は通常、第 3 段階でのみ役に立ちます」とベザール氏は言います。 「これは、大量のデータにアクセスし、何百万もの小さくて単純なインタラクションを理解できるため、非常に強力です。したがって、人間の脳が理解するのは非常に困難ですが、コンピュータープログラムが管理するのは簡単です。しかし、新しいアプリケーション、新しい材料のエッチング、または新しい統合シナリオを使用しても、人間よりも優れた点は見られません。」

第 3 段階では数千枚のウェーハが必要となり、第 1 段階と第 2 段階で使用される枚数よりも一桁多いため、機械学習の使用は製造コストにも関係します。

Lam Research社のエッチング製品グループのシニアディレクターであるバレット・フィンチ氏は、新しいプロセスパスについて、公称プロセスフローとレイアウトからコンセプトの検証を取得し、ウェーハ上に1つ以上の動作デバイスを開発するものであると説明しました。この概念実証 (POC) はその後、プロセスをスケールアップして歩留まりを向上させるために、ウェーハ工場の製品開発チームに転送されます。

フィンチ氏は、「名目上のコンセプト検証を収益性の高い収益を生み出す製品に変えるために必要な作業量は過小評価されることが多く、その結果、収益性に大きなギャップが生じます。プロセスウィンドウモデリングは、開発の初期段階にファブのバリエーションを導入することで、このギャップを埋めようとします」と述べた。道探し。」同氏は、仮想実験計画法 (DOE) とモンテカルロベースのマルチパラメーター分析を使用して、予想される変化をシミュレートし、POC をテストできることを提案しました。

フィンチ氏はさらに、「プロセス ウィンドウ モデリングは、『最低のデバイス パフォーマンスと歩留まりを達成するには、どれくらいの CD またはばらつきを維持する必要があるか?』といった質問に答えることができます」と付け加えました。私たちは、プロセス ウィンドウ テストのための 100 万枚を超える仮想ウェーハのシミュレーションを数日で完了しましたが、これは現実には不可能です。」

複数のパラメータがエッチング速度、プロファイル、選択性に影響します。重要な要素の 1 つは温度です。 Lam Research の半導体プロセスおよび統合エンジニアリングのシニア マネージャー、Benjamin Vincent 氏は、顧客はエッチング速度、選択性、およびプロファイルに対する熱効果の影響を観察できると述べました。これらすべてのパラメータは、デバイスの歩留まりとウェーハ製造の生産性に影響を与えます。彼は、プロセス ステップに複数の可能な構成がある場合 (大きなプロセス空間)、またはそのステップの下流の結果が非常に予測不可能な場合に、シミュレーションが特に役立つと考えています。

Lam Research の子会社 Esgee Technologies の製品マーケティング マネージャーである Alex Guermouche 氏は、「エッチング プロセスはチップの表面温度に依存し、熱伝導、イオン衝撃エネルギー、表面反応、プラズマ放射などのさまざまな熱流束の影響を受けます」と述べています。熱流束。」同氏はさらに、「したがって、チップ表面の温度変化を正確に記述するには、プラズマ モデルにこれらすべての物理的特性を組み込む必要がある。プロセス シミュレーション ソフトウェアを使用すると、さまざまなエッチング属性をモデル化できるため、より良いエッチング結果をより迅速に得ることができ、お客様の生産歩留まりの向上または最適化の能力を加速します。」

エッチングプロセスでの正確なタイミングの実現

より緻密な形状とより薄い膜の場合、エッチング速度と他の操作パラメータの適切な制御との間のバランスが必要です。

フィンチ氏は、「デザインルールが縮小するにつれ、多くのエッチングプロセスは、電力、圧力、化学的性質、温度といったすべての反応入力を高精度に制御する必要がある非常に高速なプラズマエッチングプロセスステップに移行しつつある」と述べた。同氏は、プラズマパルスの挙動を最適化する傾向もあり、特定のイオン対中性イオン比が生成され、その後副生成物が除去されると指摘した。 「このシナリオの高度なモデリングは、装置をさらにスケールアップするために重要です。」

エッチング システムのメーカーは、次のノードの開発を加速したり、生産歩留まりを向上させたりするために、しばらくの間モデリング ソフトウェアを使用してきました。このプロセスとそのすべての変数の複雑さを考えると、これは驚くべきことではありません。

フィンチ氏は、「次のノード技術の開発中は、考えられるすべてのプロセス実験を行うのに十分な時間やウェハがまったくありません」と述べた。 「エッチング装置の構成セットの数は数百万、あるいは数十億にも達する可能性があり、あらゆるプロセスの可能性を備えた完全なウェーハ開発は不可能になります。」

もちろん、すべての優れたモデルは実際のチップ上で検証されています。フィンチ氏は、「優れたモデルは予測可能であるべきであり、ユーザーが解決したい特定の問題に対処する必要がある」と述べた。 「実際のファブデータには、シミュレーションされた作業に基づいてプロセスや設計の変更が推奨されるたびに、推奨される結果が反映されるはずです。私たちの場合、モデルベースの結果を使用してプロセス変更の影響を正確に予測し、困難なプロセスと技術開発を迅速に解決することができました。」問題。"

ツールサプライヤーも、生産ラインをより緊密に統合し、2 つのマスクレベルのプロセス (2 つのリソグラフィーステップ) を 1 つのプロセスに変換することで、プロセスを簡素化し、コストを削減するための高度なエッチングプロセスを開発しています。

ベザール氏は、「企業はスイスアーミーナイフをより洗練させるために既存のハードウェアを改造していないが、最先端の問題を解決するための新しいシステムなど、特定の用途に合わせた技術を導入している」と述べた。目標は、向かい合う 2 本のラインを近づけることです。これには、現在、ラインのパターニング ステップとその後のカッティング マスクが必要です。 「アプライド マテリアルズなどが導入しているのは、水平方向に直接エッチングする方法です。」このプロセスにより、スルーホールを拡大することもできます。

つづく...