一场制造革命,正在半导体领域徐徐上演

发布时间:2021-09-01
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自德州仪器工程师Jack Kilby在1958年发明集成电路以来,这个新产业在过去几十年里飞速发展,并逐渐走进了各个领域。因为其关系到国计民生的方方面面,这个“小东西”在近几年受到了全球的高度关注。尤其是近几年,因为缺货风波和地缘政治的影响,半导体的地位变得前所未有的重要。

然而,作为全球最大的半导体消耗国,我国在半导体领域却没有获得相应的地位。

据彭博社统计,2020年,中国大陆的芯片进口额攀升至近3800亿美元,约占国内进口总额的18%。知名分析机构IC Insights的数据则显示,2020年,中国大陆的集成电路市场增至1434亿美元,然而其中仅有15.9%是由中国大陆生产的。如果仅统计总部位于中国大陆的公司的产值,则只有83亿美元,仅占中国2020年IC市场总量的5.9%。

由此可见,大力发展国内的芯片产业迫在眉睫。

中国从各个地区进口芯片的统计(source:彭博社)

作为一个坐拥全球最完整供应链的国家,中国在集成电路的设计、生产、封测、测试、材料和装备方面都有布局,但我们并没有获得相应的集成电路成绩。这一方面固然与我国上述领域都存在短板有关。更重要的是,在行业专家看来,缺乏以市场最优的成本、按时足量地生产出稳定、高品质半导体产品的能力,是中国半导体难以生产出具有市场竞争力产品的命门。

复杂的半导体制造

在集成电路产业链中,半导体制造是最重要的一环,是把设计落地、迈出走向应用的关键一步,但这又是极其复杂的一环。据相关资料显示,要制造一颗芯片,需要涉及到五十多个行业,2000-5000道工序。如下图所示,晶圆代工厂里繁复的制造步骤下每一个环节都给芯片制造厂商带来了巨大的挑战。

芯片的主要制造步骤(source:西南电子)

以芯片制造中的CMP(化学机械抛光)为例,这是一项用于去除沉积金属或介质材料并平坦化晶圆表面的技术,是晶圆生产中的关键制程。这个概念看似简单,但在实际生产中,CMP要同时满足材料去除的均匀性、更高生产效率和更低成本的严苛要求,这就使其复杂程度大增。

CMP机台构造和工作原理(sourse:未来智库)

相关资料显示,CMP制程中会出现沟槽深度、金属膜厚波动等几十种缺陷,这些异常对产品电性参数和良率产生极大的影响。其中,膜厚的稳定对制程来说尤为重要。

统计显示,CMP膜厚异常、缺陷与包括前程工艺、本制程的设备与制程参数、甚至材料批次等生产过程中涉及的多种复杂因素有关。在如此海量的因子影响并且相互关联的情况下,工程师无法通过过去的工具和技术很好地单独分析出实际的影响因子,提升良率,保证工艺的稳定和产品的质量。

良率决定竞争力

行业专家同时也指出,提高生产良率,将直接影响和优化生产周期,极大降低生产成本,从而强化产品以及企业的市场竞争力。而随着半导体制造生产流程和工艺越来越复杂,制造过程也越来越具有挑战,良率提升变得异常困难。从相关分析看来,造成这种困难的主要原因有以下几点:

1.制程工序复杂。产品需要经过几百道复杂的工序加工,每个工序都要求几乎100%的良率,否则,良率乘积关系会迅速破坏整体良率;

2.制程高度重入。产品需要多次重复进入相同的制程进行加工,每次都将面临渐进偏移(Shift)或突变漂移(Drift)等变异现象,品质问题的根源在于高变异;

3.品质实时控制难。良率故障只能通过抽检检测发现。检测本身的滞后性和抽检的概率性,严重影响品质数据的实时获得,进而影响品质的实时控制;

受限于技术,这其实是过去多年来困扰行业的一个难题,但进入最近几年,从业者似乎已经找到了一个新的答案——那就是工业互联网。

工业互联网助力升级

根据工业和信息化部工业互联网专项工作组印发《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》,所谓工业互联网,是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障,通过对人、机、物全面连接,变革传统制造模式、生产组织方式和产业形态,构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型工业生产制造和服务体系,对支撑制造强国和网络强国建设,提升产业链现代化水平,推动经济高质量发展和构建新发展格局,都具有十分重要的意义。

国内领先的高端制造业工业互联网公司——格创东智科技有限公司指出,将工业互联网技术、模式等与各行业的生产实践、行业特性、知识经验紧密结合,可以解决生产痛点问题,为生产带来真正的价值。其中,半导体制造正是他们聚焦的一个方向。

还是以半导体制造中的CMP为例。其实要控制生产变异,提升半导体制造的良率,就要做到三点:第一,需要在生产过程中获得全面的数据,监控生产环境;第二,还需要获得品质全检数据,进而监控生产品质参数的变异性;第三,能实现实时工程过程反馈和控制,保障生产系统的波动处于稳定的最优受控状态也是关键。

换而言之,就是形成一个全面实时数据分析和工程过程控制(Enginee

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