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March 11, 2021

Prozessfenster-Optimierung des D-RAM durch virtuelle Herstellung

Neue Integration und kopierenden die Entwürfe, die in den Digitalbausteinen des Gedächtnisses 3D und verwendet werden, haben Herstellungs- und Ertragherausforderungen geschaffen. Industrieller Fokus hat sich von der Skalierung von vorhersagbaren Einheitsprozessen in den 2D Strukturen auf die schwierigere volle Integration von komplexen Strukturen 3D verschoben. Herkömmlicher 2D Plan EAW, Offlineoblatenmetrologie und elektrische Offlinemaße sind nicht mehr genügend, die Leistungs- und Ertragziele, wegen der Komplexität dieser neuen Strukturen 3D zu erzielen. Versuch-und-Fehlersilikontechnik wird auch kostspielig teuer, passend zur Zeit und zu den Kosten der Oblate-ansässigen Prüfung.

„Virtuelle Herstellung“ ist eine mögliche Lösung zu diesem Problem. Virtuelle Herstellungs-Software kann ein digitales Äquivalent eines tatsächlichen Halbleiterbauelements schaffen, indem sie integrierte Prozessflüsse in einer digitalen Umwelt modelliert. Software Support die Prozessvariabilitätsprüfung, Integrationsentwurfsentwicklung, Defektanalyse, elektrische Analyse und sogar Prozessfensteroptimierung. Die meisten wichtig, kann es die abwärts gerichteten Verzweigungen von Prozessänderungen voraussagen, die andernfalls Gestalt-undtestzyklen in dem tollen erfordern würden.

EINE D-RAM-Demonstration

Wir verwenden SEMulator3D, eine virtuelle Herstellungs-Software-Plattform, um zu demonstrieren wie virtuelle Herstellung komplexe Halbleiterherstellungs- und -ertragherausforderungen leistungsfähig lösen kann. Wir modellieren den Effekt von Ätzungswerkzeugveränderungen (wie Materialselektivität oder Flussverteilung) auf elektrische Leistung des Gerätes. Eine einfache D-RAM-Gerätstudie wird verwendet, um den Effekt von Torätzungs-Verhalten- und Ätzungsschritteigenschaften auf elektrische Leistungs- und Ertragziele hervorzuheben.

Der Arbeitsfluß folgt einer typischen virtuellen Herstellungsreihenfolge mit 4 Schritten:

1. Nominale Prozessschritte und Gerätgeometrieinformationen werden in die Software eingeführt. Dieses lässt die Software ein vorbestimmtes Modell 3D des Gerätes erzeugen, das weiter kalibriert werden kann.

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Abb. 1: Sobald die vorbildlichen Informationen eingeführt werden, zeigt sie den Kondensatorkontakt wie gezeigt an. An diesem Punkt kann elektrische Analyse durchgeführt werden, und der Randeffekt des Kondensators kann nachgeforscht werden.

2. Metriken des Interesses werden hergestellt, um das strukturelle oder elektrische Verhalten zu qualifizieren. Diese einschließen möglicherweise virtuelle Metrologie, 3D DRCs (Entwurfsregelkontrollen) und elektrische Parameter wie Vth.

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Abb. 2: SEMulator3D identifiziert Gerätelektroden in einer Struktur 3D und simuliert die Geräteigenschaften, die TCAD-Software, aber ohne den Bedarf an zeitraubendem TCAD Modellieren ähnlich sind.

3. Ein Designentwurf wird in der Software durchgeführt. Dieses benutzt eine Damhirschkuh (Entwurf von Experimenten) um wichtige Parameter zu identifizieren und schließt Daten und Sensitivitätsanalyse ein, um in Optimierungsverfahrensentwicklung und/oder in Designänderungen zu helfen.

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Abb. 3: Ingenieure können jede mögliche Metrologie in SEMulator3D analysieren, um die wichtigen Parameter zu identifizieren und Eckfälle wie gezeigt aufdecken (umkreist in Rotem) oben.

4. Schließlich wird Prozessfenster-Optimierung durchgeführt, um einen optimierten Wert für jeden Prozessparameter zur Verfügung zu stellen und maximiert den Prozentsatz der festgelegten Parameter, die innerhalb des Ertragspeziellen fallen.

Vorbildliche Prozessoptimierung, zum einer elektrischen Leistungsvorgabe zufriedenzustellen

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Abb. 4: Beschreibung des Analyticsarbeitsflusses in SEMulator3D, einschließlich die PWO-Eigenschaft.

In diesem Beispiel optimieren wir Herstellungsverfahren, um eine spezifische elektrische Leistung anzuvisieren. Wir wählen einen spezifischen elektrischen Wert und optimieren unsere Prozessschritte um dieses Ziel. Jeder Prozessschrittparameter wird unterschieden, um nach Prozessbedingungen zu suchen, die die elektrische Leistungsvorgabe treffen. In unserer Studie haben wir Vth (Schwellenspannung) als unser Ziel, mit einem Wert von 0.482V gewählt. Unter Verwendung der Regressionsanalyse in der Software, können wir drei Prozessparameter (Distanzscheiben-Oxid-Stärke, Distanzscheiben-Oxid-Tiefe und hohe k-Stärke) identifizieren die im Hinblick auf ihre Auswirkung auf die Schwellenspannung bedeutend sind (siehe Tabelle 5). Dieser Schritt wird vom Prozessmodell Calibration (PMC) unter Verwendung der gleichen Regressionsdaten gefolgt, die die Genauigkeit des Prozessmodells vor der Optimierung dieser drei wichtigen Prozessparameter, um die gegebenen Vth-Ziele zu erzielen sicherstellt.

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Abb. 5: Optimierungsergebnisse mit Vth als das Ziel, mit optimierten Parametern.

Prozessfenster-Optimierung (PWO) zum der optimalen Prozessparameterstrecken einzustellen

Prozessfenster-Optimierung (PWO) kann die Anzahl von den Vorproduktionsoblaten im Wesentlichen verringern, die für Offlineprüfung benötigt werden, indem sie eine strukturierte und schrittweise verwendet, Methodologie, zum des virtuellen Experimentierens durchzuführen. Sie kann maximalen Ertrag voraussagen (Erfolgsquote innerhalb der unterere und obere Grenzbereiche, sehen Tabelle 6) für vorhandene Prozesse in Erwägung. Wichtiger, kann sie nominale Prozessbedingungen und Veränderungssteueranforderungen neu bestimmen, maximale Erfolgsquote (oder Ertrag) zu erzielen.

Nachdem die wichtigen Parameter identifiziert sind, wird ein neuer virtueller Entwurf von Experimenten (DAMHIRSCHKUH) durchgeführt, um Parameterinhalte zu finden, die Leistungs- und Ertragbedingungen erfüllen. Das Experiment muss einen definierten Suchraum (oder Strecke) für jeden der festgelegten Parameter umfassen. Um statistische Bedeutung zu erhalten, wird das simulierte Experiment viele Male über dem verbraucherbestimmten Suchraum laufen gelassen. Der PWO-Algorithmus stellt dann einen optimierten Wert für jeden Prozessparameter zur Verfügung und maximiert den Prozentsatz der festgelegten Gerätparameter, die die ZielGeräteangabe treffen („inSpec%").

Wie in Abbildung 6 (verlassen), 0.5nm an, Standardabweichung 1.0nm und 0.2nm für die drei Parameter (Distanzscheibenoxidstärke, Distanzscheibenoxidtiefe und hohe k-Stärke) nachdem geändert worden sind nehmend die Nennwerte aller Prozessparameter infolge des Maximierungsprozesses beziehungsweise berichtete das PWO-System einer Zunahme des Metrologieinspezifikationsprozentsatzes von 34,668% 49,997%. Außerdem wie in dem Abbildung 6 gezeigt (recht), die Standardabweichung des einflussreichsten Parameters verringernd (3,20: Erhöhte hohe K Absetzungsstärke BWL), von 0.2nm zu 0.13nm den Metrologieinspezifikationsprozentsatz (Ertragrate) bis 89,316%, als das Erfolgsquoteziel bei 88% eingestellt wurde. Eine drastische Verbesserung im Gesamtertrag war möglich, indem man die Variabilität der Ausrüstung verantwortlich für hohe k-Toroxidabsetzung steuerte. Dieses ist extrem wertvolle Informationen für einen Prozessintegrationsingenieur, der sucht, Ertrag zu verbessern.

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Abb. 6: Links: Neue Mittelwert identifiziert für Spezifikt.-% Maximierung (Absetzungsstärken und Tiefe ätzen). Recht: Erforderliche Strecke bestimmt: Standardabweichung auf der hohen K Stärke BWL, zum von Erfolgsquote >88% zu treffen.

Virtuelle Herstellung spart Zeit u. Kosten

Prozessparametereinstellungen werden während der Anfangsstadien der Halbleitertechniksentwicklung hergestellt, sogar bevor die ersten Oblaten fabriziert werden. Die virtuelle Verarbeitung kann helfen, diese Anfangsprozeßparameterinhalte ohne die Zeit und die Ausgabe des Herstellens und der Prüfung von wirklichen Oblaten zu validieren. SEMulator3D neuer Prozess-Fenster-Optimierungstechnologie bietet die folgenden Vorteile während der Halbleiterverfahrensentwicklung an:

Sagt Ertrag genau für vorhandene Prozesse voraus
Retargets nominale Parameterinhalte POR (Prozess der Aufzeichnung), um Ertrag zu maximieren
Bestimmt die Schlüsselprozeßschritte, die höchst Ertrag auswirken
Isolate, die verlassen Zustände des Falles (Aus-vonspezifikt.) und die Grundursache dieser Ausfälle identifizieren
Beschleunigt Verfahrensentwicklung, indem die Vermeidung von Versuch-undfehlersilikontechnik

(Von Daebin Yim)

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