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先知科技
AVM虛擬量測需求與應用趨勢
第十七屆全國 AOI 論壇與展覽
Sep, 2017
By GNKao
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1
先知科技簡介
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22
公司簡介
 先知科技成立於2009年,為國立成功大學研發團隊Spin-off的
衍生公司。
 願景成為提供領先全球「製造智慧化」的服務業者,目前服
務客戶已跨足:半導體業、封裝測試產業、光電產業、太陽
能產業、面板產業、工具機產業、 HBT產業、ITO產業…等
相關產業。
 核心技術為工業4.0 與大數據(Big Data) 在製造業的六大應用
,且各步驟均提供標準化的產品與服務,協助客戶提升機台
生產力、機台健康、品質控管與人員生產力。
機台與信息自動化(Tool & Info Automation, IOT)
資料搜集與儲存(Data Collection and Storage)
數據視覺化與監控(Data Visualization)
資料特徵萃取(Data Featuring)
資料分析(Data Analysis)
預測與大數據應用(Big Data Application)
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33
大數據實行步驟與先知可提供的產品及服務
Tool & Info
Automation
• PC/PLC
Control
• SECS/GEM
Capability
Data
Collection &
Storage
• MES
• Tool Process
Log & Parser
Data
Visualization
& Control
• Tool Real-Time
Monitor
• Data Viewer
Data
Featuring
• RTM FDC:
Retrieve Real-
Time Data to
Physical Index
• eRunCard:
Retrieve
Process/ Mfg
Information
Data
Analysis
• YMS/EDA:
Engineering
Data Analysis
• ePK: Key
Parameter
Analysis
Big Data
Application
• Control: Rum-
to-Run Control
• Prediction:
AVM & IPM
• Tool Matching
• Tool Health
機台與信息
自動化
資料搜集
與儲存
資料視覺
化與監控
資料特徵
萃取
資料分析
大數據應用
Analysis:
YMS/ePKData Featuring
Collection
Temporal
Data
Indicator
Data
相關函數
的建立
Database
Tool Automation:
生產設備機台廠商
提供Sensor
量測設備
生產設備
物聯網
大數據
App: RtR+AVM
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不可外流
44
全智慧化即時營運防衛系統運作流程圖
電源供應器真空泵 溫度計
機台設備
& 關鍵元件
機械手臂蝕刻機 MOCVD
External Sensor
資料傳輸與接
收
資料擷取
人機介面控制
畫面報表呈現/
資料儲存
統計分析/
資料轉化
資料應用
Service/
Business
Ethernet Network
Ethernet Network
原物料
管理
人事/行政
管理平臺
封裝/測
試管理
出貨品
質管制
訂單
管理
智慧化行政支援管理系統
生產效
能分析
機台設
備狀態
生產排
程管理
加工
履歷
異常診
斷
效能趨
勢分析
製造執行系統(MES)
良率分析
與改善
重要參數分析
與製程優化
虛擬量
測全檢
設備失效偵
測與分類
生產程
式管理
機台維護與
預防保養
機台工程系統(EES)
健康狀
態評估
流程
優化
智慧化即時生產管理系統
工安環
保管理
各單位相關主管
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5
系統顧問能力 <導入產業與製程>
 FDC System:光電產業、面板產業
、HBT產業、ITO產業、網通產業
,共計八廠商導入經驗。
 AVM System:半導體業、封裝測
試產業、太陽能產業、面板產業、
工具機產業、航太業,共計九廠商
,11道製程導入經驗。
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6
半導體晶圓廠
大數據應用方向
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77
Wafer Manufacturing Process
材料
設計
光罩
積體電路生產廠房
測試
封裝
最後測試
加熱製程
微影製程
離子佈植
金屬化
化學機械
研磨
介電質
沉積
晶圓
蝕刻與光
阻剝除
Over 1000 stages!
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88
事後
處理
即時
監控
事前
預測
半導體大數據應用趨勢
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99
台積電半導體大數據分析應用範疇
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1010
效益: 加速產品良率提升速度及成本降低
Timet1 t2 t3
研發/導入期 成長期 成熟期 衰退期
成本 Yield
 良率會在成長期逐漸拉升,直至成熟期趨於平緩,最終因為市場上有新的產
品出現而邁入衰退期。成本剛好相反,其隨著每個階段技術的成熟逐漸地下
降。
 若能將原來的黑色/紅色實線,改善為綠色虛線(意即:快速提升成長期之良率
,使產品儘早進入成熟期;提升成熟期之產品品質,且在良率發生問題時,
亦能及時找出根本的原因並加以排除,以穩定出貨),將可有效地提升公司之
競爭力。
Timet1 t2 t3
研發/導入期 成長期 成熟期 衰退期
成本 Yield
Yield 快速拉升縮短成長時間與
迅速降低成本
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11
大數據應用
AVM (Automatic Virtual Metrology)
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不可外流
12
VM效益– ISMI
Tool savings
Monitor wafer reduction
Routine monitor time reduction
Cycle time reduction
Total Benefit Sum Total = USD ~70.4M per year
(以月產能三萬片之十二吋廠為例)
~4.2M
~5.4M
~6.4M
~54.4M
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it T  jt T 
產品品質
產品量測時間
規格上限
規格下限
AVM System
• 在產品無法進行量測之情況下,利用生產機台資料,得到生產之產品品質。
• 將離線且具延遲特性之品質抽檢改成線上且即時之品質全檢。
• 可應用工業4.0概念來優化本身製程以及下製程。
IBM
量測機台
全面品質檢測系統
AVM
抽樣量測
產品
生產機台與
流程中影響
產品品質的
資訊
實際量測值
產品生產時間
產
品
品
質
產
品
品
質
目前抽樣檢驗
生產
機台
產品生產時間
it 1it  2it  3it  4it  jt 1jt  2jt  4jt 
產品品質
產品量測時間
規格上限
規格下限
3jt 
產
品
品
質
產品生產時間
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1414
Data
Preprocessing
Process
Data
Data
Preprocessing
VM
Onlyfor
Training
&Tuning
√√√√√√√√√√√
√
Metrology
Data
Conjecture Model
傳統的虛擬量測(VM)架構
 無法兼顧立即性與準確性,亦即如欲即時輸出虛擬量測值則其虛擬量測值準確
性不高;在另一方面,如欲確保虛擬量測值之準確性則將無法即時輸出。
 僅能預測虛擬量測值,但無法提供此預測值之信心指標,令使用者不敢貿然
採用(因不知此預測之虛擬量測值可不可靠)。
 無法線上即時確保製程資料與實際量測資料的品質,致所輸出的虛擬量測值可
能已受污染。
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不可外流
1515
AVM System Theory
Conjecture Model
RI Module
GSI
RI
Process
Data
GSI Module
VMI
VMII
Only for
Training
& Tuning
√√√√√√√√√√√
Metrology
Data
√
Dual-Phase
Algorithm
Data Preprocessing
DQI Z-Scorey
DQIx Z-Score
Data Preprocessing
 因具備雙階段虛擬量測演算法,所以能兼顧立即性與準確性,亦即第一階段之
VMI能即時輸出虛擬量測值以確保立即性(降低抽樣率);而第二階段則能即時
更新預測模型,以確保VMII虛擬量測值之準確性(全檢與提升產品品質)。
 獨家破壞式創新產品,IP 佈局完整,不同產業與應用拓展快速 。
 除能預測虛擬量測值外,亦提供此預測值之信心指標(RI)與相似度指標(GSI)、
感測器資料品質與量測品質令使用者能安心採用(確認虛擬量測值可不可靠)。
信心指標
預測演算核心資料品質評估
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不可外流
1616
≈預測值 實際值
調整權重
誤差信號
比較
實際值
預測值
𝑤11 ∗ 𝑋1 + 𝑤21 ∗ 𝑋2 + w31 ∗ 𝑋3+𝑏𝑖𝑎𝑠
活化函數
w31
w21
w11
輸入資料
X3
X2
X1
輸出層隱藏層輸入層
人工智慧原理
經過數次的反覆訓練,使得預測值接近或與實際值相同
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不可外流
1717
AVM System Framework
VM
Client
SOAP
VM
Manager
Metrology
Equipment
SOAP
Metrology
Equipment
...
...
Model
Creation
Server
Central
Database
Process
Equipment
Process
Equipment
VM
Client
VM
Server-n
VM
Server-1
Big Data (標準
化,方便不同
產業應用擴展)
物聯網,隨
Device 客制化
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不可外流
1818
品質預測與異常亮燈即時偵測
1
異常亮藍燈
列出 Top5 異
常Sensor
直接秀出該點異常值
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不可外流
1919
案例分享
AVM System
機密文件
不可外流
20
Film1
Film2
Film3
CVD/PVD 量測項目
Thickness
Thickness
Thickness
Film4(PVD)
CVD製程為先知科技產品導入經驗豐富之製程領域。
AVM系統搜集CVD機台重要參數建立線上模型,在各Film向上長後,
對每一片產品進行厚度量測值預測,利用製程後量測出的實際量測值
不斷更新模型,持續進行預測控,以達成穩定的產品品質。
機密文件
不可外流
2121
After Trench Etch
Film1
Film2
Film3
Film4
Before Trench Etch
Etch 量測項目
Depth
Width
Film1
Film2
Film3
Film4
蝕刻後深度與寬度,由AVM系統進行蝕刻機台參數資訊搜集,並在線
上建立模型。
在蝕刻後對每一片產品進行深度與寬度量測值預測,利用製程後量測
出的實際量測值不斷更新模型,調校機台參數,持續進行預測監控,
以達成穩定的產品品質。
由於AVM系統將傳統延遲抽檢該為品質全檢,可大幅降低量測成本。
機密文件
不可外流
2222
Film1
Film2
ECP Process
Film3
Film4
Cu
After CMP
Cu
CMP量測項目
ECP
Thickness
Remain
Thickness
Film1
Film2
Film3
Film4
Cu
CMP量測項目主要為研磨前之ECP厚度與研磨後之厚度。
機密文件
不可外流
23
Si
Wafer
Film
STI量測項目
AfterBefore
Si
Wafer
Film
Depth
Width
STI量測項目主要為蝕刻後之深度與寬度,每次實際量測的結果皆
會納入AVM模型中進行後面產品深度與寬度預測。
機密文件
不可外流
2424
案例: 半導體薄膜製程抽測率由 2/25 降至 1/50
Sampling Rate 2/25
Sampling Rate 1/50
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不可外流
2525
AVM Application
Source/Drain Metal
Substrate (Glass) Substrate (Glass)
SiNx
Substrate (Glass)
ITOA-Si N+ A-Si
bstrate (Glass)
Litho
(Canon )
Litho
(Nikon)
CVD Etching
Etching
Litho
(Nikon)
Etching
Litho
(Canon)
EtchingCVD
Litho
(Nikon )
Etching
Layer 3
 二、四層CVD製程 AVM 預測值 與Litho 參數回饋至 Etching 機台,進行Etching
Time 預測及RtR Control,降低endpoint alarm rate 。
 取得一、三、五 Layer 黃光機台(Nikon)及 二、四層黃光機台(Canon)分別進行Tool
Matching/ Grouping ,並進行Overlay AVM/ RtR Dispatching & Control 。
Substrate (Glass)
Gate Mental Source/Drain Metal
Substrate (Glass) Substrate (Glass)
SiNxSiN A-Si N+ A-Si
Substrate (Glass)
bstrate (Glass)
Gate Mental Source/Drain Metal
Substrate (Glass) Substrate (Glass)
SiNx
Substrate (Glass)
ITOSiN A-Si N+ A-Si
Substrate (Glass)
urce/Drain Metal
bstrate (Glass) Substrate (Glass)
SiNx
Substrate (Glass)
ITO
ubstrate (Glass)
SiNx
Substrate (Glass)
ITO
Layer 1
Layer 2
Layer 4
Layer 5
PVD
PVD
PVD
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不可外流Reduce Sampling Rate
<Intelligent Sampling Decision (ISD)>
• ISD: The sampling rate may further be reduced with a process-unit--based
dynamic sampling decision scheme being designed according to reliable VM.
UCL
LCL
Process Time
… … … …ProductQuality
生產片 量測片
…it 1jt 2t 13t t 13t…t t1 ktm-1t… m-1t…3t 14t 15t t3 14t 15t25 2 mj j j j j j k km k k k k k
…
…
IBM
量測機台
全面品質檢測系統
AVM
抽樣量測
產品
生產機台與
流程中影響
產品品質的
資訊
生產
機台
… …
1. 抽樣比例 (ex:
1/25 to 1/50)
ISD
UCL
LCL
Process Time
… … … …
ProductQuality
ISD預計量測片 生產片 量測片
…it 1jt 2t 7t t 7t…t tm-1 ltm-3t… 13t…1t 8t 9t t1 8t 9t25 m 14j k k k k k km-2 l l l l lk k
…
…
狀態改變
抽樣量測
全面品質檢測系統
AVM
IBM
量測機台
… …
2. 機台不
穩定
3. 機台資
料異常
4. AVM 模型
狀態
5.預測精度
水準
6. 量測異常
7. 生產與機台穩定
8. 狀態改變:
調機或清機等
機密文件
不可外流
27
延伸應用
機密文件
不可外流
 此目的是將AVM 的功能與 MES 整合的一個案例。在 AVM、MES、與R2R(run-
to-run) 模組之間的介面正確定義出後,整個品質檢測系統將可實現。且R2R能力
可從Lot-to-Lot 控制進步到 Glass-to-Glass 控制,達成降低抽檢率的目標。
Integrating AVM with MES
Equipment i Equipment i+1
Process
Data
Material flowInformation flow
Metrology
AVM
)Sheet
)
MES
R2R i R2R i+1
Alarm Manager
WIP Tracking
SPC Scheduler
Equipment Manager
Material Manager Reporting
VMI for FB
R2R Control
VMII for FF
R2R Control
機密文件
不可外流
2929
RtR +AVM
2
 AVM技術可以彌補量測時間延遲的問題,AVM可提供即時的預測量測值,
給RtR 控制器進行下一次製程參數值的運算,成本的部份也因為不必增
加量測設備而大幅縮減。
 AVM系統除了即時提供預測量測值進行APC 控制器外,並以RI及GSI指
標進行VM值之可靠度監控,以確保控制器之準確度。
Metrology
Target
Material flowInformation flow
Process
AVM
ˆkykX
Product
Process
Data
For Training or Tuning
zy
Sampled product
VMI
RI
GSI
First Run
information
Deposition time
: No. of Runsk
APC
Controller
z: No. of Actual Measurements
EWMA Filter
1

2 1( , )f RI GSI  2

機密文件
不可外流
RtR +AVM (半導體 )
CVD LIT ETC SPU CMP WAT
Metrology
As Is
To Be
VM
APC CLCMetrology
Lot Based Control
Lot Based Control
VM APC CLC
Wafer Based Control
Wafer Based Control Wafer Based Control
機密文件
不可外流
3131
IPM 介紹
 Intelligent Predictive Maintenance :
 針對在使用過程中,會逐漸產生老化現象而失效的
零件或機台,例如: Robot、Valve、Scrubber、
Pump …等。
 透過演算法與交互作用,即時以健康狀態的基礎模
型,進行生病狀態定義與失效時間的預測。
 在偵測到故障或預測到異常可能發生時,通知人員
進行處理以降低保養成本。
 Benefit: 降低生產製程設備當機時間與次數,增
加設備的妥善率與效能,節省保養及失效成本。
資料擷取:
太陽能PECVD
定義關鍵元件為
蝴蝶閥
與數據呈現
統計資料轉化:
健康/生病狀態
統計與預測:
失效時間與交互
作用
延長與靈活調整
保養時監
0 50 100 150 200 250
0
2
4
6
8
10
14
16
12.26
yE_D
yE_S
yE_B
k
yE
ks kD_LB
kD_RUL
kD_UB
kB
KD_LB = 48
RUL= KD_RUL= 60
KD_UB = 68
健康
生病
失效
原定保時間 預測保養時間
機密文件
不可外流
導入AVM之效益
機密文件
不可外流
3333
AVM 產品效益
 以機台製程參數為主,產品/控片量測參數為輔。
精準量測:針對有問題產品加強量測。
• 針對正常產品可以大幅度降低量測抽樣數。
• 減少產品量測的數量 (30% ↑) 。
• 降低Cycle Time (2 ~ 3% ↑) 。
• 減少機台Monitor頻率 (50% ↑) 。
• 減少量測機台資本支出 (30% ↑) 與工廠空間。
• 減少製造部量測人力 ( 30% ↑) 。
• 提升產品品質 (30~70 %) 。
精準異常判定:直接判定問題Lot/Wafer,並且提示異
常原因/參數。
• 及時預警,防止大批量異常產生。
• 提高工程師處理異常產品/機台效率,減少工程師負
擔或人力。
機密文件
不可外流
The End
Foresight Technology,
the Smart Provider of Intelligently Integrated Systems.
全方位智慧整合資訊系統供應商

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