基于虚拟制造的DRAM工艺窗口优化

用于3D存储和逻辑设备的新的集成和模式方案带来了制造和产量方面的挑战。工业焦点已从2D结构的可预测单元流程的缩放，转向更具挑战性的复杂3D结构的全面集成。由于这些新的3D结构的复杂性，传统的2D布局DRC、离线晶圆计量和离线电测量不再足以实现性能和产量目标。由于基于晶片的测试的时间和成本，试错硅工程也变得非常昂贵。

“虚拟制造”是解决这一问题的一种潜在方法。虚拟制造软件通过在数字环境中建模集成工艺流程，可以创建一个实际半导体器件的数字等价物。该软件支持过程可变性测试、集成方案开发、缺陷分析、电气分析，甚至过程窗口优化。最重要的是，它可以预测工艺变化的下游分支，否则就需要在工厂中进行构建和测试周期。

DRAM演示

我们将使用SEMulator3D^®，一个虚拟制造软件平台，演示虚拟制造如何有效地解决复杂的半导体制造和成品率挑战。我们将模拟蚀刻工具变化(如材料选择性或通量分布)对器件电性能的影响。一个简单的DRAM器件研究将用于突出栅刻蚀行为和刻蚀台阶特性对电性能和产率目标的影响。

工作流将遵循一个典型的4步虚拟制造序列:

1. 标准的工艺步骤和设备的几何信息被输入到软件中。这允许软件生成设备的3D预测模型，可以进一步校准。

2. 建立感兴趣的度量标准以确定结构或电气性能。这些可能包括虚拟计量，3D drc(设计规则检查)和电气参数，如V_th．

3. 设计研究在软件中执行，使用DoE(实验设计)识别重要参数，包括数据和敏感性分析，以帮助优化工艺开发和/或设计更改。

4. 最后，执行过程窗口优化，为每个过程参数提供一个优化值，使所选参数在良率规格范围内的百分比最大化

满足电气性能目标的过程模型优化

在本例中，我们将优化制造工艺以实现特定的电气性能。我们将选择一个特定的电值，并围绕这个目标优化我们的工艺步骤。每个工艺步骤参数都将变化，以寻找满足电气性能目标的工艺条件。在我们的研究中，我们选择了V_th(阈值电压)为我们的目标，值为0.482V。使用回归分析的软件,我们可以确定三个工艺参数(氧化氧化垫片厚度、间隔深度和高K厚度)是重要的对阈值电压的影响(见图5),这一步是紧随其后的是流程模型校准(PMC)使用相同的回归数据,在优化这三个重要工艺参数以达到给定V_th目标。

Process Window Optimization (wpo)设置最优的工艺参数范围

通过使用结构化的、逐步的方法来执行虚拟实验，流程窗口优化(pw)可以大大减少离线测试所需的预生产晶圆数量。它可以预测最大产量(成功率在下限和上限范围内，见图6)用于考虑中的现有流程。更重要的是，它可以重新确定名义工艺条件和变化控制要求，以达到最大的成功率(或收率)。

在确定重要参数后，将执行新的虚拟实验设计(DOE)，以找到满足性能和收率要求的参数值。实验必须包括为每个选定参数定义的搜索空间(或范围)。为了获得统计显著性，模拟实验在用户定义的搜索空间中运行了很多次。PWO算法然后为每个工艺参数提供一个优化值，使所选设备参数满足目标设备规格(“inSpec%”)的百分比最大化。

所示图6(左)，假设三个参数(间隔氧化层厚度、间隔氧化层深度和高K厚度)的标准偏差分别为0.5nm、1.0nm和0.2nm, pw系统报告的计量规格百分比从34.668增加到49.997%，在改变了所有工艺参数的标称值后，使工艺达到了最大化。此外，如图6(右)，将最具影响的参数(3.20:BWL高K沉积厚度)的标准偏差从0.2nm降低到0.13nm，当成功率目标设定为88%时，将计量合格率(收率)提高到89.316%。通过控制负责高K栅氧化层沉积的设备的可变性，可以显著提高总收率。对于寻求提高成品率的过程集成工程师来说，这是极有价值的信息。

虚拟制造节省时间和成本

工艺参数的设定是在半导体技术发展的早期阶段，甚至在第一个晶圆被制造之前。bob官方网站平台虚拟加工可以帮助验证这些初始工艺参数值，而无需创建和测试真实晶圆的时间和费用。SEMulator3D的新工艺窗口优化技术在半导体工艺开发过程中提供了以下优势:

• 准确预测现有流程的产量
• 重新定位标称POR(记录过程)参数值，以最大化产量
• 确定对产量影响最大的关键工艺步骤
• 隔离故障情况(超出规格)，并确定这些故障的根本原因
• 通过避免试错硅工程，加速过程开发

参考文献

[1] //www.wnathanlee.com/paper/speeding-up-process-optimization-virtual-processing

[2] //www.wnathanlee.com/blog/control-variability-semi-process-window-optimization