Automatische adaptive Tests bringen für parametrische elektrische Tests in der Fab eine Reihe von Vorteilen. Adaptive Tests lassen sich in unterschiedlichsten Fab-Umgebungen einsetzen und werden normalerweise genutzt, um die Wiederholung von manuellen Probing-Aktionen zu automatisieren, wobei sich diese Strategie mit komplexeren Entscheidungskriterien noch erweitern lässt.
Adaptive Tests lassen sich sowohl bei neuen, als auch bei ausgereiften Prozessen nutzen, um die Anzahl der zu testenden Parameter während der Prozessintegration zu begrenzen und um eine intelligentere Kontrolle zu ermöglichen.
Die SIA Roadmap 1999 prognostizierte, dass bis etwa 2012 die Testkosten (COT) pro Transistor die Fertigungskosten pro Transistor übersteigen werden [1]. Es besteht also die dringende Notwendigkeit, die Testkosten zu senken, wobei sich einige Aspekte als immer wichtiger erwiesen haben:
- Durch die steigende Zahl neuer Produkte und Prozesse bei gleich bleibender oder geringerer Anzahl von Mitarbeitern und Werkzeugen, ist für die Prüfingenieure und Manager ein höherer Durchsatz der Testzellen entscheidend.
- Durch die größere Anzahl von Dice bei 300 mm Wafern müssen die Prozessingenieure mögliche Probleme frühzeitig erkennen können, um das Risiko einer großen Zahl fehlerhafter Produkte in der weiteren Fertigung zu minimieren.
- Die für die Fertigungsausbeute verantwortlichen Ingenieure werden mit Daten überschwemmt – sie benötigen aber mehr Informationen und weniger Daten [2].
Die Fabs versuchen normalerweise durch den Einsatz von Strategien derartige Probleme zu vermeiden und die Testkosten zu reduzieren [3]. Oftmals wird versucht, einen effizienteren Test einfach durch eine Erhöhung des Durchsatzes mittels paralleler Tests zu erreichen [4]. Ein adaptiver Test kombiniert dagegen effizientere Tests und unterschiedliche Testverfahren, so dass sich für den elektrischen Test eine Wertschöpfung ergibt [5].
Adaptiv Testen bedeutet, dass sich die Teststrategie automatisch in Abhängigkeit von den bisherigen Testergebnissen und anhand vordefinierter Entscheidungskriterien verändert. Anders ausgedrückt ist dies ein intelligenter und flexibler Test auf der Basis von Grenzwerten für eine statistische Prozesssteuerung. Nach unserem Verständnis werden bei adaptiven Tests die Testgrenzwerte, nachdem die Messungen abgeschlossen sind, nicht verändert [6]. Statt dessen werden die Stimuli-/Messpegel oder die Anzahl der zu testenden Sites auf der Basis eines gut dokumentierten Entscheidungsprozesses verändert. Dabei lassen sich drei primäre Komponenten der Teststrategie im aktuellen Programmablauf verändern: Typ und Anzahl der Tests, Anzahl der zu testenden Dice sowie Anzahl der zu testenden Wafer. Einige oder alle dieser Teststrategiekomponenten können adaptiv verändert werden, so dass sich Vorteile auf Die- (oder Site), Wafer- oder Losebene ergeben.
Durch seine Charakteristik ist der parametrische Test in der Fab besonders gut für adaptive Testverfahren geeignet. Gegenüber einem Funktionstest werden bei parametrischen Tests oftmals Auswahlstrategien genutzt, anstatt jedes Die auf jedem Wafer zu testen. Dadurch können je nach Notwendigkeit Dice hinzugefügt oder entfernt werden. Auch in den Fabs werden normalerweise drei Klassen von elektrischen Parametern auf den Wafern gemessen, wodurch ebenfalls nach Bedarf Tests hinzugefügt oder entfernt werden können:
- Informations-/Überwachungsparameter wie ISUB (mehrere hundert). Diese beinhalten oftmals Zuverlässigkeitsparameter mit langen Testzeiten.
- Entscheidende Charakterisierungsparameter wie Vt, und Ion (insgesamt ~ 50)
- Sehr wichtige Ausschussparameter wie Gateoxid-Integrität und Durchlasswiderstand (insgesamt ~10).
Parametrische Testdaten sind entscheidend für die Prozesssteuerung und die inkrementelle Verbesserung der Fertigungsausbeute, weniger aber für eine Sortierung der fertigen ICs wie beim Funktionstest geeignet. Manchmal lässt sich damit auch der Funktionstest von „schlechten Bereichen“ auf einem Wafer minimieren und so die Testkosten reduzieren. Oftmals werden auch noch zusätzliche Daten für die Prozessdiagnose, das Data-Mining oder eine nachträgliche Analyse benötigt, selbst lange nachdem das Los getestet wurde.
Parametrische Tests umfassen die Messung unterschiedlichster Signaltypen von DC-Leckströmen im Femtoampere-Bereich, über digitale AC-Signal mit mehr als 100 MHz, bis hin zur HF-Messung von s-Parametern im Bereich von 10 bis 40 GHz.
Verschiedene Anwendungsbereiche in der Fab, wie zum Beispiel das Hochfahren neuer Prozesse, das Einfahren einer neuen Fab oder der Einsatz ausgereifter Prozesse, haben Einfluss darauf, wie eine adaptive Teststrategie zu implementieren ist. Allerdings sollten bei der Entscheidung die folgenden allgemeinen Punkte berücksichtigt werden. Es ist zu klären warum eine Änderung der Teststrategie Vorteile bringt:
- Sind die Ergebnisse gut und lässt sich durch weniger Tests der Durchsatz erhöhen?
- Sind die Ergebnisse schlecht und ergeben sich durch mehr Tests mehr Informationen zur Identifizierung der Probleme?
- Zeigen erste Ergebnisse in Kombination mit inkrementellen Tests, dass eine Zone innerhalb des Wafers nicht funktionell getestet oder durch einen Funktionstest beansprucht werden sollte?
Es ist zu quantifizieren, welche Bedingungen adaptive Tests auslösen. Es ist ferner zu entscheiden, welcher Prozentsatz von sehr wichtigen und entscheidenden Parameter welche vordefinierten Grenzwerte überschreiten muss. Es ist zu entscheiden, wie der Testablauf sich ändern soll:
- Mehr oder weniger Tests, mehr oder weniger Sites, mehr oder weniger Wafer?
- Die Änderung der Testbedingungen auf DUT-, Site- oder Wafer-Ebene?
Es ist zu entscheiden, was mit den Daten der neuen Tests erfolgen soll:
- Sollen die bisherigen Daten ersetzt oder beibehalten werden?
- Sollen alle Daten oder nur Fehlerdaten ersetzt werden?
- Soll ein Bericht erstellt werden, oder soll eine Kommunikation mit dem Automatisierungshost stattfinden?
Fallstudien zum Einsatz in der Fab
Ausgereifte Prozesse – automatische Prozessdiagnose in der ersten Stufe: Im vorliegenden Fall wurden in einer Fab zur Produktion von Mixed-Signal-Bauteilen normalerweise neun Sites pro Wafer auf allen Wafern gemessen. Zwei Parameterklassen wurden bei sieben Sites gemessen: Waferabnahmespezifikations- (WAS) und Zuverlässigkeitsparameter (REL). Bei den anderen zwei Sites wurden außer WAS und REL noch Überwachungsparameter mit längeren Testzeiten gemessen. Sobald nur einer der ungefähr zehn bei jeder der neun Sites gemessenen REL-Parameter ausfiel (nur ein Wert der 90 gemessenen Werte ist damit außerhalb der Spezifikation), hat das Bedienpersonal manuelle Split-Lot-Tests bei den ausgefallenen Wafern veranlasst, diese dann erneut kontaktiert, um dann die REL-Parameter bei zusätzlichen 34 Sites zu messen (REL bei insgesamt 43 Sites). Ein Ingenieur hat dann später die REL-Maps durchgesehen und entschieden, ob das Los weiterverarbeitet oder ausgesondert wird. Diese manuelle Prozedur des erneuten Kontaktierens erforderte vier Eingriffe durch das Bedienpersonal, die Erledigung dauerte von mehreren Stunden bis hin zu einigen Schichten, sie brachte den Betriebsablauf durcheinander und benötigte viel Zeit, da die Daten aus zwei unterschiedlichen Dateien lokalisiert, verglichen und analysiert werden mussten.
Bei der automatischen adaptiven Testimplementierung dieses Szenariums werden dagegen „weniger Tests, bei mehr Sites, mit der gleichen Anzahl von Wafern“ durchgeführt, wenn ein entscheidender Parameter bei einer der neun primären Sites ausfällt. In Bild 1 ist ein Beispiel für derartige Wafer-Ergebnisse aus einem automatischen Prozess dargestellt. Die Messwerte mehrerer Sites zeigen deutlich das Bild einer zonenartigen WIWNU (Within-Wafer-Non-Uniformity), die charakteristisch für Prozessprobleme sind. Somit ist kein Eingriff durch das Bedienpersonal oder durch Ingenieure mehr für die erste Prozessdiagnose erforderlich, und die Fehleranalyse kann auf der Basis der bereits vorhandenen Informationen sofort beginnen. Diese automatische erneute Testprozedur erfordert nur noch einen einzigen Eingriff durch das Bedienpersonal (technische Überprüfung), lässt sich in nur zehn Minuten erledigen und einfach in den Betriebsablauf einfügen, wobei die Wafer nicht mehr erneut ent- und geladen werden müssen. Zudem lässt sich kostbare Zeit für eine technische Untersuchung sparen, da alle Daten des ersten Tests (Prozesssteuerungsdaten) und des erneuten Tests (Prozessdiagnosendaten) in einer Datei enthalten sind, und somit eine viel einfachere Überprüfung für das Los ermöglichen.
Überdies kann durch die Informationen aus dem adaptiven Test ein Teil des fehlerhaften Wafers weiterverwendet werden; ohne diese müsste der gesamte Wafer verschrottet werden. Durch die Erhöhung der Testkapazität der Testzelle erreichte die Fab eine vollständige ROI (Return of Investment) in weniger als sechs Monaten, und somit eine Rückzahlung der Beschaffungs- und Implementierungskosten.
Die Flexibilität der Softwarearchitektur ermöglicht eine weitere Verfeinerung dieses automatischen Verfahrens. Parametrische Tests werden jetzt an unterschiedlichen Punkten im Prozess durchgeführt – normalerweise in der Produktion nach Metall-1 (M1), M3 oder M4 und am Ende der Fertigungslinie – sowie auf Anforderung auch für Wartungsarbeiten. Dabei werden an jedem Punkt unterschiedliche Parameter und Kontrollgrenzwerte genutzt. Die adaptive Testmöglichkeit ist robust genug, um den automatischen Entscheidungsprozess sehr allgemein zu beschreiben und zu implementierten und funktioniert auch, wenn nur eine Untermenge der Parameter getestet wird. Somit kann nur ein einzelner Entscheidungsprozess implementiert, überarbeitet und für verschiedene Testpunkte und Testfragmente in der Fab genutzt werden.
Ausgereifte Prozesse – Verifizierung bereits gemessener fehlerfreier Sites: Traditionelle parametrische Test messen Eigenschaften der grundlegenden „Bausteine“ einer Schaltung: Widerstände, Kondensatoren, Transistoren, Induktivitäten, etc. Immer häufiger werden parametrische Tests genutzt, um „Benchmark-Schaltungen“ zu messen, dies sind Makrosammlungen der grundlegenden Bausteine zur Überwachung des umfassenden Schaltungsverhaltens. Ein Beispiel für die Messung einer Benchmark-Schaltung ist ein Ringoszillator, mit dessen Hilfe sich die Gatterverzögerung der grundlegenden Transistoren bestimmen lässt. Eine anderes Beispiel sind HF-Schaltungsblocks, wie Filter, mit denen sich Einfügeverluste und Abfallpunkte messen lassen.
Während traditionelle parametrische Tests eine Strategie mit nur wenigen Messpunkten nutzen (normalerweise neun Punkte pro 300 mm Wafer), werden bei der Überwachung von Benchmark-Schaltungen alle Schaltungsblocks – bis zu 500 – auf einem Wafer gemessen. Das CuO, das sich auf Prüfspitzen durch die Kontaktierung der Pads ansammelt, kann zu falschen Ergebnissen führen. In diesem Fall besteht das Ziel der adaptiven Tests darin, automatisch die Kalibrierungsdrift oder die Abtastprobleme von echten Prozessproblemen unterscheiden zu können, wenn eine Site ausfällt. Ein Abtastfehler lässt sich durch eine Reinigungssequenz der Messspitzen beheben, wobei eine benachbarte Site gemessen, und im Bedarfsfall die gerade gemessene fehlerfreie Site erneut gemessen wird. Wenn die gemessenen Daten die Grenzwerte überschreiten, dann (Bild 2):
- sollten die Probes gereinigt und ein erneuter Test einer benachbarten Site durchgeführt werden. Wenn die benachbarte Site keinen Fehler aufweist, sollte die vorhergehende Site als fehlerhaft gekennzeichnet und weitergemacht werden.
- Wenn die benachbarte Site ausfällt, sollte die vorher als fehlerfrei gemessene Site erneut gereinigt und getestet werden. Wenn diese bisherige fehlerfreie Site keine Fehler zeigt, dann sollte die ursprünglich als fehlerhaft erkannte Site als fehlerhaft markiert und weitergemacht werden.
- Wenn die vorher gemessene fehlerfreie Site ausfällt, sollte der Test abgebrochen, der Kalibrierungswafer geladen und die Messanordnung neu kalibriert werden.
Mit anderen Worten, wenn eine Site ausfällt und eine benachbarte Site oder eine bisher als fehlerfrei erkannte Site als fehlerfrei durchläuft, dann sollte die Site als fehlerhaft gekennzeichnet und weitergemacht werden. Wenn eine benachbarte Site und eine bisher als fehlerfrei erkannte Site ausfällt, dann sollte der Test abgebrochen und das System überprüft werden. Diese Methodik gewährleistet eine hohe Datenintegrität bei höchstem Die-Durchsatz, wie dies für die Messung von kostengünstigen ICs erforderlich ist.
Überlegungen zur Implementierung
Wenn ein Testsystem eine robuste und flexible Software- und Hardwarearchitektur für die Implementierung adaptiver Teststrategien aufweist, mag dies anfangs für eine Erstellung komplexer und verschachtelter Entscheidungsbäume verlockend sein. Diese können zwar nützlich sein, erfordern normalerweise aber für die Erstellung und Implementierung doch einen gewissen Aufwand, was die Amortisation verzögert. Nach den Erfahrungen der Verfasser verfügen viele Fabs (besonders wenn ausgereifte Prozesse vorliegen) über einen routinemäßig ausgeführten, oft undokumentierten, manuellen Ablauf für Testwiederholungen. Durch Gespräche mit dem Bedienpersonal lassen sich derartige Abläufe identifizieren und mittels adaptiver Tests automatisieren. Dies ist ein unkomplizierter Ansatz, der eine schnelle Implementierung einer bewährten Vorgehensweise mit rascher Amortisation ermöglicht, wobei später kompliziertere adaptive Teststrategien eingesetzt werden können.
Definitionsgemäß ergeben sich durch adaptive Tests auf Die-, Wafer- und Losebene Datenmengen von unterschiedlicher Größe. Zur Vorbereitung auf adaptive Tests muss vorab festgelegt werden, was mit den unterschiedlichen Datenmengen geschehen soll, und wie die Daten der wichtigsten parametrischen Tests in der Datenbank für das Management der Fertigungsausbeute gespeichert werden sollen. Die entsprechende Vorgehensweise hängt normalerweise davon ab, wie oft adaptive Tests ausgelöst werden, und wie viel mehr (oder weniger) Daten generiert werden. Eine Methode besteht darin, den größten Datensatz zu definieren, dann je nach Bedarf wenige, unterschiedlich umfangreiche Datensätze in die Fertigungsausbeute-Datenbank zu laden. Wenn die Gefahr einer Überfüllung der Datenbank besteht, könnten stattdessen die Daten von der automatischen Prozessdiagnose der adaptiven Tests in eine spezielle Datenbank zur Offline-Überprüfung umgeleitet werden.
Adaptive Tests bringen nur Vorteile, wenn sie in ein umfassendes Ablaufmodell integriert werden, das einen elektrisch verifizierten Probe-Pad-Kontakt und eine automatische Reinigung der Probe-Spitzen vorsieht. Einfach gesagt wird eine Grenzwertüberschreitung eines Primärparameters auf Grund eines schlechten Kontakts zwischen Probe und Pad eine falsche Testverzweigung auslösen, zur Erfassung irrelevanter Daten führen und wertvolle Wafertestzeit vergeuden. Vier grundlegende Verfahren sind entscheidend, um adaptive Tests erfolgreich implementieren zu können und somit Ergebnisse mit hoher Integrität sicherzustellen und die Akquisition von sinnlosen Daten zu vermeiden (Bild 3):
- Proaktives Probe-Card-Management von intelligenten Probe Cards, die eine integrierte Kontaktierungs- und Qualitätsmetrik beinhalten, so dass der Test eines Waferloses nicht startet, wenn die Lebensdauer der Probe Card abgelaufen ist.
- Die Verifikation des Probe-Pad-Kontakts mittels Durchgangs-/Kurzschluss-Strukturen auf dem Wafer oder auf dem Shorting-Block des Waferhalters (Chuck) des Probers. Vordefinierte Widerstands-, Leitwert- oder Kapazitätswerte müssen auf den Strukturen erreicht werden, bevor ein Wafer gemessen wird. Wird der Wert nicht erreicht, dann wird automatische eine Reinigungssequenz der Probe-Spitze ausgelöst.
- Die Verifizierung der Datenintegrität durch das erneute Testen eines Parameters. Zum Beispiel veranlassen anomale Messwerte ein Hoch- und Runterfahren des Waferhalters, um Kontaktprobleme oder Bauteilschwingungen zu vermeiden und somit unnötige adaptive Tests zu vermeiden.
- Die Entscheidungskriterien für die Änderung der Teststrategie müssen in ein vollständiges Verfahrensanweisungsmanagementprogramm eingebaut werden, um ein automatisches Produktions-Fanout, eine Versionskontrolle und eine Rückführbarkeit gemäß ISO-9001 zu erlauben.
Automatische adaptive Tests für parametrische elektrische Tests in der Fab sind produktionserprobt, und bringen eine Reihe von Vorteilen. Ein ROI kann normalerweise in sechs Monaten oder weniger erreicht werden, wobei zuerst manuelle Testwiederholungen automatisiert, und dann die Strategie um kompliziertere Entscheidungskriterien erweitert wird. Diese lassen sich in unterschiedlichsten Fab-Betriebsumgebungen einsetzen.
Zukünftig können dann bei ausgereiften Prozessen alle Dice auf dem Wafer einem adaptiven Test unterzogen werden, wenn beispielsweise gewisse entscheidende Parameter ausfallen, für Situationen mit bekannt guten Dice oder als Vortest für die Funktionsprüfung. Adaptive Tests lassen sich aber auch sowohl bei neuen, als auch bei ausgereiften Prozessen nutzen, um die Anzahl der zu prüfenden Parameter während der Prozessintegration zu begrenzen, und eine intelligentere Kontrolle zu ermöglichen. Bei Einbrüchen der Fertigungsausbeute in einer Fertigung mit hohen Stückzahlen können adaptive Tests die Rückkehr zum ursprünglichen vollständigen Testumfang für eine Diagnose vereinfachen, und einen Vergleich mit den Ergebnissen vom Hochfahren des Prozesses erlauben.
EPP 474
Literatur
[1] S. Sengupta, et al. “Defect-Based Test: A Key Enabler for Successful Migration to Structural Test.” Intel Technology Journal. 1st Quarter 1999.
[2] A.E. Braun, “Yield Management: No Longer a Closed System,” Semiconductor International, December 2002.
[3] S. Carlson, “ATE struggles to keep pace with VLSI,” EE Times, December 13, 2001.
[4] J. Kuo, S. Weinzierl, G. Alers, and G. Harm, April 2004. “Reducing Parametric Test Costs with Faster, Smarter Parallel Test Techniques,” available online at: http//www.keithley.com/servlet/Data?id=1559.
[5] S. Benner and O. Boroffice, “Optimal Production Test Times Through Adaptive Test Programming,” Proc. IEEE International Test Conference (ITC), October 2001, pp. 908–915.
[6] T. Miyamoto, “Semiconductor measurement instrument with the capability to dynamically change examination criteria,” U.S. Patent No. 6,304,095, Oct. 16, 2001.
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