An approximate analytical method for the performance evaluation of semiconductor front-end fabrication integrating photolithography inspection strategies

In the present era, inspection strategies employed in multi-stage manufacturing systems have reached a remarkable level of complexity, particularly within the realm of semiconductor manufacturing, where sophisticated technologies are indispensable. However, a prevailing challenge lies in the absence of system-level perspectives that encompass all interconnected stages within a unified framework. This integration aims to bridge the gap and provide a comprehensive understanding of the manufacturing system as a whole. This thesis has a primary focus on the integration of product-process-system models within a unified framework. To achieve this, a system model is developed using a stochastic modeling approach known as approximate analytical methods. This model takes into account a continuous flow of production, with instances of scrapping in-process and propagation of quality errors. To validate the output of the model, a comparison is made with a discrete event simulator. This validation process ensures the accuracy and reliability of the model's results. Additionally, a real case study is conducted using a dataset provided by a semiconductor manufacturer based in Austin. This empirical analysis enables the optimization of overlay error measurements at the system level, considering both process control and overall system performance metrics. The results obtained from the study illustrate the impact of reducing overlay measurement points on the wafer. While this reduction leads to an increase in effective throughput, it also adversely affects the quality of the final product. Moreover, the study reveals that scrapping in the process has downstream effects, causing stages to suffer from starvation. However, appropriate inspection strategies can mitigate these issues.

Nell'era attuale, le strategie di ispezione impiegate nei sistemi di produzione multi-stadio hanno raggiunto un notevole livello di complessità, in particolare nel settore della produzione di semiconduttori, dove tecnologie sofisticate sono indispensabili. Tuttavia, una sfida prevalente risiede nell'assenza di prospettive a livello di sistema che comprendano tutti gli stadi interconnessi all'interno di un modello unificato. Questa tesi ha come obiettivo principale l'integrazione di modelli di prodotto-processo-sistema all'interno di un sistema unificato. Per raggiungere questo obiettivo, viene sviluppato un modello di sistema utilizzando un approccio di modellazione stocastica noto come metodi approssimativi analitici. Questo modello tiene conto di un flusso continuo di produzione, con scarto in linea ed tiene conto della propagazione di errori di qualità. Per convalidare l'output del modello, viene effettuato un confronto con un simulatore ad eventi discreti. Questo processo di convalida garantisce l'accuratezza dei risultati del modello. Inoltre, viene condotto uno studio di un caso reale utilizzando un set di dati fornito da un produttore di semiconduttori con sede ad Austin. Questa analisi empirica consente di ottimizzare le misurazioni degli errori a livello di sistema, considerando sia il controllo del processo che le metriche di prestazioni complessive del sistema. I risultati ottenuti dallo studio illustrano l'impatto della riduzione dei punti di misurazione degli errori di sovrapposizione sul wafer. Sebbene questa riduzione porti a un aumento della produttività effettiva, influisce negativamente sulla qualità del prodotto finale. Inoltre, lo studio rivela che lo scarto in linea ha effetti a valle, causando problemi di flusso a fine linea. Tuttavia, adeguate strategie di ispezione possono mitigare questi problemi.