工艺权衡：更高的良率需要更长的周期时间工艺权衡：更高的良率需要更长的周期时间

作者：詹妮弗·罗宾逊

大多数晶圆厂的目标是实现低且可预测的周期时间。虽然工厂内部存在某些结构性条件（如产品组合复杂、流程重复性、时间限制）使得该目标难以达成，但工厂团队的某些决策也会推高周期时间。根据我的经验，晶圆厂通常会为三件事牺牲更优的周期时间：降低成本/提高收益、提升良率，以及我们称之为现状（即对变革的抵触）。

本文将探讨第二类因素：晶圆厂为提升良率而采取的、导致周期时间延长的发展策略。上期我们已分析了成本与周期时间相关的决策，下期将聚焦现状维持策略的抉择。相信在晶圆厂工作多年的同仁们对此会有补充见解。欢迎通过领英与我联系，分享您的建议。

量化更高良率对企业利润的影响较为直接，而量化更短周期时间的影响则复杂得多。（关于周期时间改进带来的财务效益，详见《为何及如何聚焦CT改进》（第26.01期）。） 这在实践中意味着：当两者发生冲突时，相较于支持良率提升，更难做出支持周期时间优化的决策。即使某项政策对良率影响甚微却能显著缩短周期时间，此结论依然成立。

另一项需要注意的是，良率与周期时间本身存在关联，因此改善其中一项很可能（但并非必然）会改善另一项。早在通讯第5.01期和5.02期（21年前！）我们就探讨过这一话题。当我们首次发表关于周期时间与良率关系的见解（核心观点是晶圆在工厂停留时间越短，出错概率越低）后，大量订阅者的反馈帮助我们完善了结论。您可在《FabTime通讯》档案库中查阅这两期内容。其中第5.02期的"订阅者讨论"专栏尤为值得一读——九位读者在此与通讯社区分享了丰富的实践经验。现将第5.02期末尾的结论更新版本呈现如下：

周期时间与良率之间的关系较为复杂，涉及设备利用率和在线测试数量等管理权衡因素。 不同批次之间可能存在也可能不存在周期时间与良率之间的关联。即使存在关联，也往往难以量化，因为晶圆厂存在变异性，且平均周期时间长度不一。即便单个批次间不存在直接关联，我们及众多交流对象仍认为某种关联确实存在。我们认为缩短周期时间通常能提升良率，反之亦然。以下列举了周期时间与良率相关的若干趋势。

• 更短的周期时间带来更频繁的学习周期，并加速良率提升。
• 更短的周期时间可能减少污染机会，从而提高每片晶圆的晶粒良率。
• 更短的周期时间可通过缩短"平均检测时间"和缩短在线反馈回路，实现对良率问题的更快识别。

• 更优的良率表现可通过减少停工和返工来缩短周期时间。具体而言，停工时间较长的批次往往比其他批次具有更长的周期时间（因停工时间所致）和更差的良率（因停工通常源于良率问题）。
• 某些用于提高产量的技术反而可能延长周期时间。我们将在下一节中探讨其中四种技术。

当然，并非所有晶圆厂都做这些事情。但我相信，其中至少有几项对许多人来说并不陌生。

1. 让工艺限制促成单路径操作：一种减少废品的保守做法是，将特定工艺配方限制在单台设备上进行，而非为第二或第三台设备进行工艺认证。当然，这仅适用于晶圆厂在特定设备组中拥有多台设备的情况。

• 可能结果：在仅有一台合格设备的情况下，该工序的平均单次周转时间将达到双设备工况下的约两倍。原因在于：当工序仅配备一台合格设备时，所有通过该工序的批次都将承受该设备产生的全部波动。一旦设备停机，所有批次都将陷入等待。若存在工序耗时较长的批次或需优先处理的紧急批次，其他所有批次都将受到延误。当配备两台合格设备时，这两台设备同时遭遇此类突发状况的概率将显著降低。
• 下图展示了配备单件、双件或三件工具的工具组的运行曲线。在相同工具利用率下，红色曲线（单件工具）的x因子约为绿色曲线（双件工具）的两倍。更多详情请参阅《单件工具对晶圆厂周期时间的影响》（第23.05期）。

• 您可采取的措施：多数晶圆厂规定，新工艺流程投入量产前，每道工序至少需有两台合格设备。我们甚至听说过要求每道工序配备三台合格设备的代工厂。在其他情况下，晶圆厂会接受新低产量工艺流程的单路径限制，计划在产量提升后再认证第二台设备。关键在于必须严格执行第二台设备的验证工作。设备认证存在有效期，过期后需耗费时间和人力重新认证。最明显的风险在于放任第二台设备（甚至第一台也是唯一设备）的认证失效，导致该工艺流程的设备长期处于未认证状态。
• 我们建议定期查阅下图所示的图表，该图表展示了每道工序的合格工具数量。本例中仅显示存在在制品等待的工序。但可通过筛选器将流程中任何环节存在在制品的工序纳入统计范围，即使当前工序本身无在制品。关键在于建立系统机制：一方面检查因工艺限制导致的单路径工序，另一方面推动工艺工程师对第二台工具进行认证。
• INFICON正与某客户合作开发一款新型资质管理产品，该产品通过优化算法，帮助晶圆厂基于库存预测智能管理设备资质——即何时为哪些产品认证哪些设备。这与我们前期建议（第26.04期）完全契合：晶圆厂应投资升级智能制造金字塔体系。如需了解新认证管理产品的更多信息，请联系我们。

2. 检查过多：若频繁检查批次，虽能及早发现问题，从而提升整体生产线良率，但检查所耗时间在周期时间上属于非增值环节，且需占用操作人员资源。某些情况下，检测工具可能成为制约因素。显然存在收益递减点——此时增加检查虽能有限度地减少报废，却会显著延长周期时间。

• 可能结果：当检测步骤被计为工序时，团队可能因激励机制而过度检测。不同晶圆厂对检验步骤的处理方式存在差异：既涉及是否将其计为工序（或按FPS术语称为"完成"），也涉及是否将其纳入制造周期时间。这些步骤虽不产生附加值（即未对晶圆进行任何加工），但仍受制造组织管控（故可视为制造周期时间组成部分）。需要较高比例检验的批次通常比其他批次具有更长的周期时间。
• 受操作员限制且过度检查的晶圆厂可能会发现，操作员将时间耗费在检查上而非创造价值的操作上。这将对晶圆厂的吞吐量和盈利能力产生负面影响。
• 正如本期订阅者讨论论坛所提及，自动光学检测（AOI）技术正提升着行业门槛。其优势在于能早期发现缺陷，营造持续改进的环境。AOI属于无损检测技术，且支持先进制程节点。但另一方面，这类设备成本高昂且占用洁净室空间。高分辨率扫描会显著延长周期时间。AOI设备需要大量工程投入来确保参数设置不过度敏感（避免误报）。上述投稿订阅者对此现状的描述一针见血："尽管AOI处理时间不长，但我们观察到AOI工序存在较长的排队时间。增加AOI使用量虽可能提升良率，却会损害周期时间。"
• 可采取的措施：晶圆厂可通过不将检测步骤计入工序移动次数来抑制过度检测行为。同时应测量检测步骤（含AOI步骤）对周期时间的影响，并分析检测与良率的历史关联性，寻找良率提升趋于平缓的转折点。INFICON的计量抽样优化器（MSO）等自动化软件产品可通过平衡质量与风险实现此目标。该系统能确定满足工程师综合需求的最小抽样批次数量。实践证明MSO可将风险批次减少30%。

3. 工艺步骤间的时间约束过紧或过密：晶圆厂中常见工艺步骤间存在时间约束。许多步骤必须在完成前道工序后，于特定时间窗口内启动后续工序。典型例子是烘烤步骤必须在前道清洗工序完成后的时间窗口内完成。此类约束也被称为队列时间限制、时间绑定序列和时间链接。工艺工程师通常设置这些约束以提升晶圆厂良率。当时间窗口与实际生产条件不匹配时，会导致周期时间和产能浪费，尤其在时间约束环路内包含多个步骤时更为显著。当晶圆厂存在大量时间约束时，调度与派工将变得更为复杂（当然，如INFICON工厂调度器等先进调度软件可提供帮助）。

• 可能结果： 当违反时间约束时，该批次必须返回序列中的首道工序进行返工。此时，执行首道工序的设备将损失产能（导致使用该设备的全部批次周期时间延长），且返工批次的周期时间将增加返工所需的时间。后续工序的进料速率也会出现波动性增大。时间约束循环的初始工序与最终工序之间可能存在中间步骤。此类多步骤系统尤为难以管理，即便仅涉及两个步骤的系统也具有相当复杂性。
• 在存在时间约束的情况下，另一种可能的结果是：运维团队为避免违反时间限制，会将在制品（WIP）滞留在时间约束循环之外，直至下游工具可用。若管理不当，这将导致上游工具的队列时间膨胀，同时浪费下游工具的处理能力。
• 可采取的措施： 工艺步骤间的时间限制是周期时间的隐性来源，其直接受良率提升目标驱动。要更好地管理这种权衡关系，关键在于提升周期时间成本的可视化程度。具体实现方式取决于您的制造执行系统（MES）及交易记录机制。可考虑添加包含"违反时间限制"的返工代码，通过筛选匹配该代码的移动交易记录，即可掌握特定设备或工序中批次返工的发生频率。
• 关于更微妙的问题——人们在上游持有大量工件等待下游工具可用——一个关键线索是时间约束循环中首个工具的显著待命-在制品-等待时间。若将工具记录到"等待时间约束循环清除"等子状态，即可通过过滤查看此数据。另一种方案是在队列时间下增设"等待进入时间约束循环"等在制品状态。在INFICON增强型周期时间(ECT)状态模型中，我们设置了"阻塞队列Q"（Block-Q）状态，即"因队列序列中在制品过多导致批次在序列起始处被阻塞"。该状态将在未来版本的FabTime中显示，有助于更直观地呈现此类时间约束的成本影响。
• 您可以在本文中找到关于如何最大限度减少时间限制过期的建议：《晶圆厂中工艺步骤间时间限制的管理》（第24.02期）。

4. 将未来保留与特定工程师绑定，使工艺工程师成为高效的专属工具：据我所知，所有晶圆厂都采用未来保留机制。未来保留是指工程师指定某批次产品将在未来某个步骤暂停生产，以便其进行检查。未来暂停有助于提升良率，因为工程师能提前识别潜在问题点并规划干预措施。但其弊端在于常与特定工程师绑定——当暂停点触发时，该工程师可能无法及时响应。

• 可能结果：未来通常会延长该批次的周期时间。多数晶圆厂每周运行168小时，每年运行50-52周。这意味着每年运行8400至8736小时（不计闰日）。工艺工程师也是人，他们晚上要回家，需要休假。有时他们会病假缺勤。实际在岗时间仅占工厂运行时间的25%左右（即便主观感受可能更高）。即便在岗时，他们通常也忙于其他事务。这意味着当某位工程师被安排处理未来延迟任务时，该任务到期时工程师很可能无法到岗，从而导致周期时间延长。
• 可采取的措施： 如同处理单路径操作时那样，最直接的做法是建立备用机制。每个未来保留任务都应配备主工程师和副工程师（理想情况下两人不应在同一班次工作）。或者，可建立类似医生值班表的团队结构，指定专人负责在未来保留任务到期时进行分诊。具体方案需根据晶圆厂实际情况调整（工程师数量？未来保留任务频率？）。关键在于避免让工艺工程师沦为不可替代的孤岛式工具。
• 在我们的FabTime报告软件中，工程师可为未来待办事项设置自动提醒。（例如："当XZY批次到达ABC步骤时通知我"）触发时，提醒会自动发送至创建提醒者的邮箱地址。但该用户也可将提醒转发至其他邮箱地址（例如团队邮箱）。我们强烈建议采用此操作方式。具体示例如下：

成本与周期时间之间的相互作用，正如本系列首篇文章（第26.04期）所述，具有可预测性（非线性但可预测）。投入资金（用于工具、人员或软件工具）可缩短周期时间。若对此类支出过于节俭，则可能延长周期时间。至于周期时间与良率的关系则更为复杂：缩短周期时间通常能提升良率（通过更快识别缺陷和缩短学习周期），但良率改进措施对周期时间的影响则更为复杂。

更严格的工具认证往往能减少废品率。但我们知道，单路径操作会大幅延长周期时间。更频繁的检测能更快发现问题并提高良品率，但代价同样是周期时间的增加。随着工厂向自动光学检测（AOI）转型，问题进一步加剧——检测设备成本更高，且往往在高负载状态下运行，导致队列时间延长。工艺步骤间的时间限制与未来保留机制，是工程师为最大化良率而采用的另一类技术手段，这些手段反而可能对周期时间产生负面影响。

当然，这并非意味着晶圆厂不应采用这些提升良率的技术。但值得权衡的是周期时间的延长——尤其考虑到缩短周期时间本身就能有效提升良率。

贵厂是否涉及上述任何业务？您还会补充哪些内容？（所有回复均以匿名形式分享。）

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本期延伸阅读：

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