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    后端工具的智能化,將成半導體制造行業的冠軍

    來源: 日期:2021-11-23

    現在成為半導體生產商是一個棘手的過程。在以前低成本的工業區,工資和能源價格上漲,而資本支出攀升。與此同時,競爭正在升溫,近年來有大量新業務加入市場。行業參與者對這些變化感到焦慮是可以理解的,他們一直在追求創紀錄數量的并購活動,以期利用下一波生產力增長。

    半導體的制造分為兩個階段:“前端”和“后端”。在晶圓上形成所有電路之后,后端半導體制造是指制造操作。革命性的技術是通過將非凡的準確度和精確度與巨大的吞吐量相結合而創造出來的。

    后端半導體生產中的許多操作都采用伺服驅動器,因為它們具有出色的性能和可重復性,這正是高端半導體加工所需要的。

    大多數位于新興國家的后端工廠尚未在其關鍵業務中使用工業 4.0 技術,包括單個半導體的晶圓切割、組裝、測試和封裝。其中許多工廠仍在努力實施前端工廠中常見的精益方法。即使后端制造商從精益計劃中獲得一些好處,他們也經常難以保持進步。

    面對日益增長的消費者需求和行業競爭力的提升,半導體生產中后端活動的相關性不斷提高。需要更有效的工具來協助機器設置和批次調度決策,以實現短周期時間、高吞吐量和高利用率,同時提高到期日性能。

    行榜后端工具過程

    晶圓檢查

    光學晶圓檢測會尋找可能對最終產品造成問題的缺陷??梢詸z測到小至 30 納米的缺陷和煩惱,有效用途小至 10 納米。電子束檢測克服了光學檢測的局限性,精確到亞 3 納米分辨率。與光學檢測相比,電子束檢測可識別最微小的故障,但吞吐量較低。在發現缺陷和煩惱后,它們會被映射并糾正或避免。

    晶圓測試/晶圓探針

    這些芯片在整個半導體制造過程中都經過第一次測試,以確保它們按預期運行。芯片仍在晶片上時進行功能檢查,使用帶有針的測試夾具與芯片表面上的電路接觸。芯片的信號響應由探頭發送和測量。如果可行,修復故障芯片;否則,它們會在切割過程后被銷毀。

    切割晶圓

    在這個后端半導體制造過程中,完成的晶圓被切割成單獨的芯片。機械鋸切和激光切割是兩種自動化方式。切割鋸使用圓形切割刀片將模具切割成35mm至0.1mm的尺寸,用于機械鋸切。隨后使用芯片處理設備將芯片轉移到芯片鍵合工藝。

    伺服運動適用于對齊切割鋸和晶圓以及調節切割刀片。

    芯片綁定

    單個芯片太小太脆弱而無法單獨處理。它們必須受到保護,并且必須有一種簡單的方法來電氣連接到芯片。將裸芯片綁定到基板的過程稱為芯片綁定或芯片連接。

    在接下來的過程中,基板將作為芯片的微小尺寸與大規模電子加工之間的接口。它還將作為 PC 板保護芯片封裝的基礎。

    線接頭

    引線鍵合在管芯鍵合后使用細金線將管芯上的每個焊盤連接到基板上的相應焊盤。這通過電氣連接將芯片容器內的硅芯片連接到外部的引腳。引線鍵合用于傳統芯片封裝,例如雙列直插式封裝 (DIP),它具有特征性的黑色長方形矩形,銀色引腳像 bug 腿一樣突出,以及 PLCC 封裝,其四邊都有導體。

    引線鍵合機以極快的速度運行,以保持每個芯片所需的大量連接。事實上,這是我們帶寬最密集的應用程序之一。

    倒裝芯片/焊球

    倒裝芯片“向后”安裝,作為線焊的現代替代品。結果,創造了術語“倒裝芯片”。與引線鍵合中圍繞芯片邊緣連接的引線不同,在芯片表面上會產生“凸點”陣列。這些凸塊用作芯片和周圍容器之間的連接器。以下是倒裝芯片技術的一些好處:

        與芯片更好的連接,而不是引線鍵合,會增加額外的長度、電容和電感,所有這些都會降低信號速度。
        由于整個芯片都暴露在外,而不僅僅是邊界,因此可以訪問更多連接站點。
        提高生產速度
        整體包裝尺寸較小。

    封裝

    在后端半導體制造過程完成時,使用模制塑料化合物或通過連接密封蓋來密封粘合的芯片和框架。硅芯片現已準備好用于電子行業。

    如何優化后端工具?

    充分發揮勞動力的潛力

    操作員接觸時間員工接觸材料或運行機器的時間占后端工廠所有工作的 30% 到 50%。員工在等待機器完成其制造周期時,經常在工作日的剩余時間里閑置。即使生產線未滿負荷運行,員工與機器的比率也是一致的,這增加了員工不積極參與工作的持續時間。

    標準的精益做法,例如根據操作員接觸時間改變工人與機器的比例或采用靈活的人員配置以確保車間人員數量足以滿足工廠目前的能力,已幫助某些后端制造商提高了勞動生產率。這些舉措已經產生了一些好處,但它們很難維持,這意味著后端生產仍然是勞動密集型的。

    不耽誤產線提高品質

    工程團隊必須研究機器數據并與生產線上的同事溝通,以確定在出現產量峰值或損失或后端設施出現意外質量問題時造成損失的具體生產步驟。然而,工程師可能每周只收集一次數據,在問題出現很久之后,這使得查明根本原因變得更加困難。

    工程師可能需要采訪生產線員工以獲取信息,而工人可能會回憶一些有關工具設置或其他操作環境的基本數據,這可能會導致延誤。

    建立專門的產量和質量改進團隊以及每日精益“會議”可能是一種更可取的方法。這些有組織的討論可以幫助工程師掌握輸出穩定性和不可預測性等問題,從而進行改進。

    以更熟練的方式考慮吞吐量

    大多數后端工廠依賴于可用或不可用的正常運行時間設備的絕對指標,而忽略了細微的結果,例如在評估 OEE 時不會導致完全關閉的小停工。此外,后端制造商使用手動程序來跟蹤生產損失,這只會隨著時間的推移揭示廣泛的模式。這些高級結論并未讓工程師全面了解導致生產問題的要素,因此難以制定改進策略。

    為了解決這些問題,需要某些回歸精益的基本原理。例如,制造商可能會組建持續改進團隊來確定優先級并查明吞吐量瓶頸的來源。許多組織都有這些團隊,盡管他們并不總是出現在后端工廠。

    考慮一個簡單的想法:機器可以配備傳感器來跟蹤影響 OEE 的重大事件,例如生產失敗或設備故障。然后,操作員將通過觸摸屏界面輸入上下文數據,從而節省手動數據輸入的時間并為工程師提供更高級別的詳細信息。

    總而言之,半導體業務是數據收集的領導者;問題是公司只使用他們獲得的部分數據。先進技術首次可以幫助制造商挖掘其海量知識庫,提供開發解決方案所需的具體、實用的見解。

    此外,工業革命 4.0 工具可自動執行許多現在在后端工廠手動完成的耗時流程。這些增強功能共同幫助管理人員更快、更有效地執行精益計劃,一些組織在幾個月內就看到了有意義的成本、吞吐量和質量優勢。

    集成了智能制造技術的后端工廠可能會在競爭激烈的半導體行業脫穎而出,超越那些采用更傳統的精益方法的企業。

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