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अर्धचालक विनिर्माण जगत में, रासायनिक यांत्रिक पॉलिशिंग (सीएमपी) लंबे समय से इसे एक कठोर विज्ञान से अधिक "कला" माना जाता रहा है।दशकों से, इंजीनियरों ने सीएमपी को एक मानक प्रक्रियात्मक लूप के रूप में माना है: एक घोल का चयन करें, पैरामीटर सेट करें, वेफर चलाएं, और अनुभव के आधार पर फाइन-ट्यून करें।
हालाँकि, जैसे-जैसे हम उन्नत प्रक्रिया नोड्स में आगे बढ़ते हैं, उद्योग एक दीवार से टकरा रहा है।एक हालिया सफल रिपोर्ट से पता चलता है कि सीएमपी का "परीक्षण-और-त्रुटि" युग समाप्त हो रहा है, जिसे एक नए प्रतिमान द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है: भूतल लक्षण वर्णन + एआई मॉडलिंग।
सीएमपी की मूलभूत चुनौती इसकी जटिलता में निहित है।यह एक रैखिक प्रक्रिया नहीं है जहां एक चर को बदलने से पूर्वानुमानित परिणाम मिलता है।इसके बजाय, यह एक है अत्यधिक युग्मित प्रणाली सम्मिलित:
क्योंकि ये चर एक साथ बातचीत करते हैं, पारंपरिक "पैरामीटर ट्यूनिंग" अनिवार्य रूप से शिक्षित अनुमान है।जैसे-जैसे सामग्रियाँ अधिक विविध होती जा रही हैं और खिड़कियाँ संकरी होती जा रही हैं, मानवीय अनुभव की सीमाएँ पहुँच रही हैं।
रिपोर्ट सीएमपी के भौतिक सार को दो-चरणीय सहक्रियात्मक प्रक्रिया में विभाजित करके स्पष्ट करती है:
प्रयोग साबित करते हैं कि कोई भी एक चर-चाहे वह नाइट्रोजन (एन) सामग्री हो, ऑक्सीजन (ओ) स्तर, या सामग्री घनत्व-स्वतंत्र रूप से निर्देशित नहीं कर सकता है सामग्री हटाने की दर (एमआरआर).संबंध गैर-रैखिक और अन्योन्याश्रित है।
इस शोध का सबसे महत्वपूर्ण योगदान से संक्रमण है "रुको और मापो" को "भविष्यवाणी करें और अनुकूलन करें।"
गैर-संपर्क लक्षण वर्णन डेटा को इनपुट के रूप में उपयोग करके - जैसे एफटीआईआर (सतह रसायन विज्ञान), एक्सपीएस, डब्ल्यूसीए (जल संपर्क कोण), और घनत्व-शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग मॉडल लागू किया (XGBoost के साथ पीसीए परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए आयामीता में कमी)।
हम सेमीकंडक्टर निर्माण में एक बुनियादी बदलाव देख रहे हैं: सीएमपी "अनुभव इंजीनियरिंग" से "डेटा विज्ञान" की ओर बढ़ रहा है।
जो प्रक्रिया कभी "ब्लैक बॉक्स" थी वह एक पारदर्शी, पूर्वानुमानित और अनुकूलन योग्य प्रणाली बन रही है।उन्नत नोड्स की दौड़ में, प्रतिस्पर्धा में बढ़त अब सबसे अधिक अनुभव वाले लोगों की नहीं है, बल्कि उन लोगों की है जो सर्वश्रेष्ठ कर सकते हैं सतही अंतःक्रियाओं को मॉडल करें।
कीवर्ड: सेमीकंडक्टर विनिर्माण, सीएमपी प्रक्रिया अनुकूलन, मेट्रोलॉजी में मशीन लर्निंग, सामग्री निष्कासन दर (एमआरआर), सतह विशेषता।
