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控制圖在識別TFT-GI層沉積過程波動中的應用

2021-02-28 06:49:34北京京東方顯示技術有限公司黨亮英包遠福徐習亮李素哲
電子世界 2021年22期
關鍵詞:差異生產設備

北京京東方顯示技術有限公司 黨亮英 包遠福 徐習亮 李素哲 王 丹 蔡 婷 王 超

液晶產品的質量會受到關鍵質量特性的影響,穩定的過程質量特性能提升產品品質。本文講述了TFT-LCD產品的非金屬層GI層的特性,GI層厚度(簡稱:GI THK)的工藝過程波動,及如何應用控制圖精準識別和定位異常波動。分析過程基于流程出發,基于工序特點,通過對大量數據的深入挖掘,充分應用控制圖等統計工具進行流程診斷,來達到查找過程波動差異源的目的。

TFT-LCD的關鍵特性為Ion,通過數據分析表明主要受到Channel層和GI層的影響,通過主效應圖(見圖1)可看到對應關系。為了確保產品特性的穩定,需對關鍵膜層厚度進行管控,保證過程穩定。批量重復生產不可避免的存在波動,我們需要了解和識別過程中的差異源,利用統計工具進行精準識別,為針對性改善指明方向。

圖1 主效應圖

術語說明:GI層沉積。

GI是TFT中,柵極金屬和半導體Si之間的絕緣層,

通常為SiNx/SiOx稱之為Gate Insulator柵極絕緣層。

1 核心工藝流程圖繪制

本文涉及的TFT基板主要工藝步驟如圖2所示。

圖2 TFT基板主要工藝步驟

GI工藝是TFT基板形成中非常重要的部分,GI膜厚(GI THK)目標為####?,首先經過FGI沉積形成****?的厚度,此工序后有測量設備可測出FGI的厚度;再經過Multi沉積形成^^^^ ?的厚度,此時對兩個小工序的累計厚度進行測量,至此完成了GI工藝的膜厚沉積。

2 GI工藝流程設備單元

GI工藝由兩個工序構成,其中FGI工序有5臺生產設備,每臺設備內部有5個獨立的單元即Chamber,則FGI工序有25組chamber。FGI膜厚的生產設備及單元構成示意圖如圖3所示。Multi工序有5臺生產設備,每臺設備內部有5個獨立的單元即Chamber,則Multi工序有25組chamber。Multi膜厚的生產設備及單元構成示意圖如圖4所示。

圖3 FGI膜厚的生產設備及單元構成示意圖

圖4 Multi膜厚的生產設備及單元構成示意圖

3 GI膜厚數據采集、抽樣方式及采用的控制圖

GI膜厚數據采集的測量點位圖如圖5所示,在大玻璃基板上共測量42個點位。通過自動設備測量并上傳至內部系統。抽樣方式為5sh/Lot,1sh/Chamber。基于GI膜厚數據由兩個工序疊加產生,非單一數據來源,采用I-MRS控制圖。每張玻璃基板即42個點位一個子組。I圖考察每組均值的變化趨勢,MR圖考察相鄰兩組均值的移動極差,S圖考察每組數據標準差的變化趨勢。I-MR-S控制圖樣式如圖6所示。

圖5 GI膜厚數據采集的測量點位圖

圖6 I-MR-S控制圖樣式

4 如何利用控制圖識別GI膜厚過程波動中的差異源

基于GI厚度形成的流程及設備單元構成,逐一利用控制圖識別GI厚度的根源。

首先進行設備別的差異分析:依次進行FGI工序不同設備的差異性分析,Multi不同生產設備間的差異性分析;再進行Chamber別的差異性分析:依次進行FGI工序不同Chamber的差異性分析,Multi不同Chamber間的差異性分析;并對差異是否受到不同型號的影響進行驗證;再進行FGI/Multi Chamber別交叉驗證。驗證數據為同型號6個月52794條GI厚度的測量數據。

4.1 FGI不同生產設備間的差異分析

對GI厚度繪制不同FGI設備的分階段的控制圖,如圖7所示,從圖可以看出設備間無明顯突出的差異。即沒有哪個設備生產的數據與眾不同。結論:FGI不同生產設備間的差異不顯著。

圖7 對GI厚度繪制不同FGI設備的分階段的控制圖

4.2 Mulit不同生產設備間的差異分析

對GI厚度繪制不同Multi設備的分階段的控制圖,如圖8所示,從圖可以看出設備間無明顯突出的差異。結論:Multi不同生產設備間的差異不顯著。

圖8 對GI厚度繪制不同Multi設備的分階段的控制圖

4.3 Multi不同Chamber別差異分析

GI厚度由Multi多臺設備生產,且每臺設備有5個獨立Chamber,針對不同Multi Chamber別繪制控制圖如圖9所示,從波動趨勢看無明顯差異。結論:Multi Chamber別差異不顯著。

圖9 針對不同Multi Chamber別繪制控制圖

4.4 FGI不同Chamber別差異分析

GI厚度由FGI五臺設備生產,且每臺設備有5個獨立Chamber,針對不同FGI Chamber別繪制控制圖如圖10所示,從波動趨勢看,均值圖中隨Chamber的變化,數據整體有較明顯起伏變化。標準差圖中發現FGI Chamber別Chamber83和Chamber13的GI厚度波動大,即此兩個Chamber生產的Glass內GI厚度數據波動大,標準差整體偏大。結論:FGI Chamber別有顯著差異,同時識別兩個異常Chamber:Chamber83和Chamber13。

FGI異常Chamber產品型號別分析:

FGI Chamber別有顯著差異,同時識別兩個異常Chamber:CH83和CH13。為了進一步確認異常Chamber是否受到型號別影響。收集另一款產品型號的FGI 8號設備的5個Chamber的數據進行Chamber別控制圖繪制,如圖11所示。依然可識別Chamber83的標準差整體遠高于其他Chamber,表明該Chamber確實異常,所經過基板整體標準差較高,即說明單一基板內點位波動大,過程不穩定。結論:無產品型號別差異。

圖11 Chamber別控制圖

4.5 FGI和Multi Chamber別交叉驗證

依據前面的分析FGI Chamber別差異顯著,那么在FGI Chamber固定的基礎上,采用箱線圖驗證Multi Chamber別是否有差異,如圖12所示,發現Multi Chamber 5D/5C/5B有顯著差異,其他組合均較為穩定。結論:發現三個異常Multi Chamber。經過再次調研:這個位置的幾個Chamber主要是EN Glass影響,對應的測了幾張特殊基板,故影響比較大,屬于特殊情況。整體說明Multi CH影響較小。

圖12 FGI和Multi Chamber別交叉驗證圖

4.6 GI膜厚與FGI膜厚波動趨勢對比

基于前面分析GI膜厚受到FGI Chamber別影響,采用時間序列圖如圖13所示,可發現GI膜厚均值波動與對應Glass的FGI膜厚均值波動基本吻合。結論:GI膜厚受FGI影響較大。

圖13 時間序列圖

5 GI膜厚過程波動中的差異源匯總及分析心得

從本案例可以看出基于流程、設備的層層深入分析,利用可視化的控制圖可以發現影響GI厚度波動的根本差異點,通過數據挖掘與分析讓我們了解不同設備的過程表現,通過對比分析可視化的了解到各層,各設備,各Chamber之間的差異。為針對性改善奠定基礎,此案例是針對大量數據,復雜工序,多個影響因子的生產工藝,充分利用控制圖精準識別差異源的案例。

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