半導(dǎo)體制造是個(gè)極度復(fù)雜且漫長(zhǎng)的生產(chǎn)過(guò)程，且每個(gè)制程步驟的良率都必須接近100%，才能確保最終生產(chǎn)良率維持在可接受的水平。 因此，半導(dǎo)體制造業(yè)者很早就開始在產(chǎn)在線設(shè)置各種數(shù)據(jù)擷取機(jī)制，并藉由大數(shù)據(jù)分析等方法進(jìn)行制程控制。 人工智能(AI)的興起，則讓半導(dǎo)體制造業(yè)者有了節(jié)省人力，提升分析效率的新方法。

為了確保最終良率，每家半導(dǎo)體業(yè)者都必須在晶圓生產(chǎn)過(guò)程中安插或多或少的制程控制(Process Control)節(jié)點(diǎn)。 這些節(jié)點(diǎn)除了可監(jiān)控晶圓制程的良率變動(dòng)外，也能早期發(fā)現(xiàn)有問題的晶圓，避免其進(jìn)入下一個(gè)制程步驟，徒然浪費(fèi)時(shí)間。

然而，制程控制是相當(dāng)昂貴的，除了要設(shè)置對(duì)應(yīng)的檢測(cè)機(jī)臺(tái)外，檢測(cè)本身也需要時(shí)間，更需要人力來(lái)判讀機(jī)臺(tái)數(shù)據(jù)背后所代表的意義。 因此，制程控制究竟該如何進(jìn)行，才能在效率與良率間取得平衡，遂成為每家半導(dǎo)體制造業(yè)者都必須回答的問題。

制程數(shù)據(jù)浩瀚如煙海 AI加快分析速度

臺(tái)大資工系教授張智星表示，對(duì)晶圓制造業(yè)者而言，從制程機(jī)臺(tái)取得數(shù)據(jù)只是第一步，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析才是能否從數(shù)據(jù)中萃取出關(guān)鍵信息，進(jìn)而改善營(yíng)運(yùn)、提升良率的關(guān)鍵。 過(guò)去他曾經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)一支研究團(tuán)隊(duì)，利用臺(tái)積電提供的數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，發(fā)展出可自動(dòng)對(duì)晶圓缺陷分布圖進(jìn)行分類的軟件應(yīng)用。 這項(xiàng)研究的成果，就為臺(tái)積電帶來(lái)很大的經(jīng)濟(jì)效益。 

張智星解釋，晶圓上不合格晶粒的分布狀況，是用來(lái)分析制程缺陷成因的重要數(shù)據(jù)。 某些特定的缺陷分布狀態(tài)，可以回推出造成晶粒缺陷的原因，例如當(dāng)不合格晶粒在晶圓上呈線型分布時(shí)，晶圓在制作過(guò)程中被刮傷，就是最可能的原因。

圖2是幾種典型的缺陷分布型態(tài)，對(duì)人類來(lái)說(shuō)，這種缺陷分布的圖樣是很容易分辨的，因?yàn)槠漭喞卣鞯牟町愂置黠@，例如缺陷高度集中在晶圓的某個(gè)特定角落、中央或是環(huán)狀分布在晶圓的邊緣，而這些圖案之所以出現(xiàn)， 跟前面的某幾道制程步驟有關(guān)。 因此，晶圓缺陷分布圖是制程工程師檢視制程狀況非常重要的工具。

幾種典型的晶圓缺陷分布狀態(tài)

過(guò)去臺(tái)積電的制程工程師每天都要耗費(fèi)不少時(shí)間檢視不良晶粒的分布圖。 而隨著臺(tái)積電的產(chǎn)能規(guī)模越來(lái)越大，工程師耗費(fèi)在這上面的時(shí)間也越多。 張智星指出，根據(jù)臺(tái)積電當(dāng)時(shí)提供的數(shù)據(jù)，2013年第一季，該公司總共生產(chǎn)了388萬(wàn)片晶圓，相當(dāng)于每天產(chǎn)出4.3萬(wàn)片晶圓。 這意味著當(dāng)時(shí)臺(tái)積電的工程團(tuán)隊(duì)每天得看4.3萬(wàn)張分布圖，耗費(fèi)的人力跟時(shí)間是相當(dāng)可觀的。 而隨著臺(tái)積電的產(chǎn)能規(guī)模越來(lái)越大，這項(xiàng)成本花費(fèi)只會(huì)更高。

也因?yàn)槿绱?，臺(tái)積電很早就開始把腦筋動(dòng)到機(jī)器學(xué)習(xí)上，因?yàn)閳D形辨識(shí)跟分類，正是機(jī)器學(xué)習(xí)最擅長(zhǎng)的應(yīng)用。 若能成功導(dǎo)入，每年可以省下至少100萬(wàn)美元以上的人力成本。

張智星表示，因?yàn)樗闹饕芯款I(lǐng)域是信息工程，對(duì)半導(dǎo)體制程所知有限，因此在與臺(tái)積電合作的過(guò)程中，只專注在圖像辨識(shí)上。 在他的研究團(tuán)隊(duì)拿到臺(tái)積電提供的數(shù)據(jù)集之后，就開始分析，這些缺陷分布圖究竟有那些特征，是可以被萃取出來(lái)的。

其中，最直觀的就是圖形的輪廓，這是人類的眼睛一眼就能看出的特征。 但還有其他不那么直觀的特征可以利用，例如雷登變換(Radon Transform)。 也可以用統(tǒng)計(jì)取樣的技巧來(lái)對(duì)缺陷圖進(jìn)行分析，例如對(duì)整片晶圓進(jìn)行2乘2矩陣取樣，然后予以編碼，也能得出有意義的數(shù)值。

DNN應(yīng)用有其限制

不過(guò)，張智星也提醒，雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一項(xiàng)很紅的技術(shù)，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是所有數(shù)據(jù)分析問題的理想解答。 以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)為例，這項(xiàng)技術(shù)要能派上用場(chǎng)，先決條件是要有大量的數(shù)據(jù)集，而且最好是影像數(shù)據(jù)。 其次，必須有非常強(qiáng)的運(yùn)算硬件支持，不然會(huì)跑不動(dòng)。 換言之，如果可以用來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集不夠，或是手上可用的運(yùn)算硬件效能不足，最好還是別使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

此外，DNN還有一個(gè)特性，是所有想利用DNN發(fā)展應(yīng)用的開發(fā)者都必須注意的--DNN系統(tǒng)雖可產(chǎn)生預(yù)測(cè)結(jié)果，但卻無(wú)法解釋這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果是怎么來(lái)的。 換言之，DNN只知其然，不知其所以然。 如果應(yīng)用需求不只要預(yù)測(cè)結(jié)果，還要進(jìn)一步解釋為何是這個(gè)結(jié)果，最好別使用DNN。 了解每個(gè)工具的特長(zhǎng)，用最適合的工具來(lái)解決問題，是很重要的。

設(shè)備業(yè)者看AI--產(chǎn)品加值/升級(jí)的關(guān)鍵

由于半導(dǎo)體設(shè)備很早就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)機(jī)臺(tái)聯(lián)網(wǎng)跟數(shù)據(jù)互通，因此對(duì)半導(dǎo)體設(shè)備商來(lái)說(shuō)，如何用人工智能提升機(jī)臺(tái)的產(chǎn)能/稼動(dòng)率，或是加快新機(jī)臺(tái)研發(fā)的速度，是比較關(guān)切的話題。

Lam Research副總裁暨首席工程師Keith Wells指出，AI技術(shù)已經(jīng)成熟到可以對(duì)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用產(chǎn)生影響，而且成本合理的地步。 在Lam Research內(nèi)部，針對(duì)AI應(yīng)用的議題，發(fā)展方向比較偏向智能制造的層面，例如透過(guò)其Equipment Intelligence套件，讓機(jī)臺(tái)具備自我感知、自我維護(hù)與自動(dòng)適應(yīng)的能力。

自我感知指的是機(jī)臺(tái)對(duì)于其內(nèi)部零件具備感知能力，包含零部件的種類與零部件過(guò)去、現(xiàn)在的狀態(tài)。 自我維護(hù)則是指機(jī)臺(tái)能知道何時(shí)需要維修，并且會(huì)自動(dòng)進(jìn)行維修。 自動(dòng)適應(yīng)則是指機(jī)臺(tái)能因應(yīng)制程跟來(lái)料變化自動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償，以便把生產(chǎn)良率維持在一定水平之上。

就設(shè)備供貨商的角度來(lái)觀察，半導(dǎo)體設(shè)備的智能化跟晶圓生產(chǎn)的智能化，是未來(lái)必然要走的路，因此整個(gè)生態(tài)系，包含機(jī)臺(tái)本身、整個(gè)晶圓廠與機(jī)臺(tái)零部件的供貨商都必須攜手合作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。 Lam Research對(duì)于以AI為基礎(chǔ)的半導(dǎo)體智能制造有很強(qiáng)的承諾，并且正與其客戶合作，共同打造能符合未來(lái)需求的解決方案，包含更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存取系統(tǒng)，以及先進(jìn)分析工具環(huán)境。

但對(duì)半導(dǎo)體設(shè)備供貨商來(lái)說(shuō)，最大的挑戰(zhàn)來(lái)自于客戶需求的多樣化。 每家客戶對(duì)于如何利用AI來(lái)提高生產(chǎn)力這個(gè)議題都有自己的想法，而且彼此之間或多或少有些出入。 因此，客戶通常都想要客制化的解決方案。 但客制化通常意味著更長(zhǎng)的開發(fā)時(shí)間與更高的開發(fā)成本，因此業(yè)界必須創(chuàng)造一個(gè)大家都能接受的標(biāo)準(zhǔn)化框架，才能加快產(chǎn)品交付到客戶手上的速度。

科磊(KLA-Tencor)對(duì)AI的應(yīng)用方向，看法也跟Lam Research有些類似。 該公司資深副總裁暨營(yíng)銷長(zhǎng)Oreste Donzella表示，由于科磊的主力產(chǎn)品是半導(dǎo)體檢測(cè)設(shè)備，涉及到很復(fù)雜的光學(xué)設(shè)計(jì)，因此在產(chǎn)品開發(fā)過(guò)程中，用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行各種條件仿真，加快新產(chǎn)品設(shè)計(jì)開發(fā)的速度，已經(jīng)是行之有年的作法。

至于晶圓檢測(cè)設(shè)備所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)要如何利用人工智能進(jìn)行分析，通常是由客戶端主導(dǎo)，科磊則扮演從旁協(xié)助的角色。 因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)是客戶的商業(yè)機(jī)密，所以數(shù)據(jù)要如何分析跟使用，還是要由客戶做決定。

不過(guò)，針對(duì)后段封裝跟測(cè)試，情況就不太一樣了。 Donzella指出，跟前段晶圓制造相比，封裝業(yè)者分析跟控制數(shù)據(jù)的能力比較不成熟，因此封裝業(yè)者要發(fā)展自己的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，難度相對(duì)較高。 因此科磊也正在評(píng)估，自家的軟件跟服務(wù)部門能如何協(xié)助封裝業(yè)者，在導(dǎo)入人工智能的路上向前邁進(jìn)。

2018-11-05  來(lái)源：華強(qiáng)資訊    

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