LED芯片制程中統計過程控制技術的應用

文/王琛琛 廉大楨

1 引言

LED外延及芯片制造企業是技術密集型企業，產品的工藝制造過程較為復雜，其工藝控制難度較大，有多個工藝制造過程中產品的重要功能參數不能直接監測或通過其后的檢驗和試驗完全驗證，要求預先鑒定過程能力的過程（如蒸發過程等），將關鍵工序的數據信息轉化成過程狀態的信息，以便提供評定、改進和優化過程的依據，從而實現控制和降低過程波動，達到不斷改進過程能力的目標，使產品實現過程始終處于受控狀態，能夠連續、穩定地生產高可靠的發光二極管外延及芯片產品。

SPC（Statistical Process Control）稱為統計過程控制。它是以概率統計學為基礎，應用統計技術對過程中的質量特性值進行測定、記錄、評估，預警過程中的異常波動，建立并保持過程處于可接受的并且穩定的水平，從而保證產品與服務符合規定的要求的一種過程管控技術。 SPC一是利用控制圖分析過程穩定性，對過程存在的異常因素進行預警；二是計算過程能力指數分析過程能力滿足技術要求的程度，對過程質量進行評價，從而檢查過程是否處于控制狀態，來達到質量分析、質量控制和質量改進的目的。

2 SPC統計過程控制技術應用的策劃

要在LED外延及芯片生產線實施SPC統計過程控制技術，首先應確定建立SPC統計過程控制機制的目標，建立SPC技術的應用平臺，形成熟練掌握SPC技術，具有快速解決異常波動能力的人才隊伍，建立實施SPC應用文件資料管理體系，在此基礎上在MOCVD外延生長工序、ICP刻蝕工序、金屬蒸鍍等關鍵工序實施SPC技術，實現關鍵過程工藝穩定性的預先控制。

3 SPC統計過程控制技術應用的實施

3.1 SPC控制點及關鍵特性的識別和確定

LED芯片是在藍寶石襯底上通過外延制備→化學清洗→蒸發透明電極→光刻圖形→臺階刻蝕→淀積保護層→光刻圖形→蒸發電極→研磨→切割→測試分選等一系列的外延生長工藝和管芯生產工藝，形成具有獨立發光功能的光電器件。

根據LED外延及芯片產品生產工序的特點及對產品質量的影響程度，我們選擇產品重要質量特性形成過程，對產品質量、性能、功能、可靠性及成本產生直接影響的過程，并且功能參數不能直接監測或通過其后的檢驗和試驗完全驗證的工序：MOCVD外延生長、ICP刻蝕、金屬蒸鍍等關鍵工序作為實施SPC技術的工序。選擇外延層厚度、刻蝕深度、金屬層厚度等參數作為實施SPC技術的主要特性參數。

如ICP刻蝕工序是LED芯片結構和功能形成的關鍵過程，該工序控制的結果直接影響LED芯片成品質量、性能和可靠性。依據工藝流程圖，結合LED生產工序的特點，及試生產階段過程控制數據的分析結果，將ICP刻蝕工序確定為實施SPC技術應用的關鍵工序。

ICP刻蝕工序的刻蝕深度是發光二極管芯片的關鍵特性參數，該參數是否滿足要求直接影響到發光二極管芯片是否能夠實現光電轉換功能，進而間接影響產品的質量、合格率及長期可靠性。刻蝕深度形成過程受刻蝕時間、氣體配比、氣體流量、功率等參數的影響，能反映ICP刻蝕工序運行狀態，其控制過程參數的影響只能通過后續參數的測量和監視來控制調節。利用刻蝕深度，判斷是否超過要求的控制范圍的辦法，能提前預警過程的異常波動，因此選擇ICP刻蝕工序的刻蝕深度參數作為SPC控制的因素，可預先控制過程參數的異常波動，從而提高產品合格率及批次可靠性水平。

3.2 統計控制狀態—穩態

控制圖是對過程質量特性值進行測定、記錄、評估，進而監察過程是否處于控制狀態的一種統計方法設計的圖，圖上有中心線CL，上下控制線UCL和LCL,并有按時間順序抽取的樣本統計測量數值的描點系列。

在確定好關鍵控制參數后，使用控制用控制圖前，首先要通過過程能力指數的計算評價—技術穩態，以及用分析用控制圖，確定過程是否達到統計控制穩態—控制圖中的描點落在控制線之內,且排列隨機。當達到我們所確定的狀態后，延長分析用控制圖的控制線作為控制用控制圖。

3.2.1 控制圖的判斷規則選用

在應用控制用控制圖對過程參數進行監控時，應制定的判斷規則，如控制圖上有“一部分”數據點超出控制限以外，則該工藝過程為失控。若連續7個（0.0004）或多于7個數據點單調上升（或下降），則為失控等。

3.3.2 工序能力的評價（CPK值）

ICP刻蝕工序關鍵工藝參數為刻蝕深度，公差上下限TU和TL的依據來自于技術工藝標準文件的要求。采用SPC數據計算工序能力指數；用直方圖判斷正常情況下該工藝參數服從的分布規律。

在雙側規范情況下的CPK值計算方法為：

其中：估計過程的標準偏差

當CPK值不能滿足要求的情況下，需要進行原因分析：

在實際生產中如果標準偏差不大于規范范圍的十分之一，就基本正常，否則說明標準偏差偏大；參數分布平均值與規范的中心值之間的差值太大。

3.3.3 出現控制圖失控時及CPK不滿足要求時的分析思路

（1）對計量值控制圖，均值控制圖的控制限是采用極差平均值計算的，因此只有在極差控制圖正常情況下再分析均值控制圖的失控問題。

（2）在查找失控原因時首先判斷是否存在“異常數據”。

（3）控制圖反映的過程異常可能有“壞”的異常，也可能出現“好”的異常。不管是哪種異常，都說明工藝過程的狀態發生了變化，均應進行質量分析。

（3）對“壞”的異常，公司及時召開質量分析會，召集相關工序操作員工、工藝、質量管理人員、產品負責人等，從自己的職能工作入手，圍繞人、機、料、法、環這五大過程控制因素，運用頭腦風暴法、排列圖、魚刺圖，一一列舉可能造成控制圖異常、質量波動的所有原因，應用要因確認表，通過工藝試驗、現場調查等方式排查次要原因，找出主要原因運用PDCA循環的方法進行改進。

（4）對“好”的異常，應確認確實是“好”的異常，而不是虛假現象。然后通過質量分析，查找出原因后，采取措施將其保持，使工藝過程進入新的統計受控狀態。

（5）從工藝的角度進行考慮,設法使測量數據的標準偏差盡可能小。

（6）經過改進后重新評價過程能力，制作分析用控制圖，重新開始SPC過程控制。

綜上所述，企業在ICP工序成功應用SPC技術，然后在MOCVD、金屬蒸鍍、晶圓減薄等工序陸續建立SPC應用平臺，提高了整條LED外延及芯片生產線的穩定性，為公司的技術進步質量管理提升奠定了堅實的基礎。