एलेन एफ वॉरेन लिखते हैं, अंशुल कार्णिक चर्चा करते हैं कि सेमीकंडक्टर प्रौद्योगिकियों को प्रारंभिक प्रौद्योगिकी विकास (टीडी) से नए उत्पाद परिचय (एनपीआई) और उच्च-मात्रा विनिर्माण (एचवीएम) में सफलतापूर्वक कैसे परिवर्तित किया जाता है।
एलेन वॉरेन: अंशुल, आपने अपने करियर का अधिकांश समय प्रौद्योगिकी विकास और विनिर्माण निष्पादन के बीच की सीमा पर काम करते हुए बिताया है। सेमीकंडक्टर वातावरण में टीडी और प्रारंभिक एनपीआई से उपज रैंप और एचवीएम में संक्रमण को विशिष्ट रूप से कठिन क्यों बनाता है?
अंशुल कार्णिक: संक्रमण असाधारण रूप से कठिन है क्योंकि रैंप वातावरण मौलिक रूप से अस्थिर है और परमाणु-पैमाने की सहनशीलता के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है जहां मामूली प्रक्रिया भिन्नताएं भी प्रभावित कर सकती हैं उपज। पूर्वानुमानित सिस्टम शोर वाले परिपक्व नोड्स के विपरीत, प्रारंभिक उत्पादन को अपरिपक्व प्रक्रिया विंडो, चैम्बर मिलान मुद्दों और अपरिष्कृत प्रक्रियाओं द्वारा संचालित अप्रत्याशित बदलावों का सामना करना पड़ता है। इस अस्थिरता को प्रबंधित करने के लिए मैन्युअल पैरामीटर ट्यूनिंग और ऑफ़लाइन मेट्रोलॉजी से अत्यधिक प्रतिक्रियाशील, डेटा-संचालित उत्पादन विषयों में बदलाव की आवश्यकता है।
ईडब्ल्यू: यील्ड रैंप को अक्सर एक विनिर्माण समस्या के रूप में वर्णित किया जाता है, लेकिन व्यवहार में यह एक सिस्टम समस्या की तरह अधिक व्यवहार करता है। आपके अनुभव में, रैंप के दौरान कौन से विफलता मोड सामने आते हैं जो प्रारंभिक विकास के दौरान शायद ही कभी दिखाई देते हैं?
एके: प्रारंभिक विकास के दौरान इंजीनियर अक्सर एकल सुनहरे उपकरण के लिए अनुकूलन करते हैं, लेकिन उपज रैंप व्यापक बेड़े में उपकरण मिलान भिन्नता और कक्ष अस्थिरता जैसे सिस्टम-स्तरीय मुद्दों को जल्दी से उजागर करता है। इसके अलावा, अव्यक्त विश्वसनीयता दोष जैसे इलेक्ट्रोमाइग्रेशन या समय-निर्भर डाइइलेक्ट्रिक ब्रेकडाउन अक्सर वॉल्यूम बढ़ाने पर ही सामने आता है, जिससे बड़े पैमाने पर वारंटी जोखिम पैदा होता है। ये अप्रत्याशित बदलाव अनुसंधान एवं विकास में प्राप्त अलग-अलग तकनीकी सफलताओं पर निर्भर रहने के बजाय निरंतर, वास्तविक समय निरीक्षण की मांग करते हैं।
ईडब्ल्यू: जैसे-जैसे प्रक्रिया की जटिलता बढ़ती है, मेट्रोलॉजी क्षमता स्वयं एक बाधा बन सकती है। प्रायोगिक उत्पादन से उच्च-मात्रा विनिर्माण की ओर बढ़ते समय आप मेट्रोलॉजी रणनीति के बारे में क्या सोचते हैं?
एके: मेट्रोलॉजी रणनीति को भारी, स्थैतिक भौतिक निरीक्षण से विकसित होना चाहिए, जो गंभीर चक्र-समय की बाधाएं पैदा करता है और गतिशील, जोखिम-आधारित ढांचे के लिए मूल्यवान क्लीनरूम संसाधनों का उपभोग करता है। मैं एआई-सक्षम अनुकूली प्रक्रिया नियंत्रण रणनीति में विश्वास करता हूं जो वास्तविक समय प्रक्रिया क्षमता (सीपीके) के आधार पर मेट्रोलॉजी को मापती है। यदि कोई प्रक्रिया स्थिर है तो हम भौतिक माप को कम कर देते हैं और वर्चुअल मेट्रोलॉजी पर भरोसा करते हैं; यदि यह बह जाता है, तो हम उपज की सुरक्षा के लिए तुरंत नमूनाकरण बढ़ा देते हैं।
ईडब्ल्यू: आप एनपीआई के दौरान सीपीके-आधारित अनुकूली नमूने के प्रबल समर्थक रहे हैं। उपज रैंप के दौरान स्थैतिक नमूनाकरण योजनाएं क्यों टूट जाती हैं और वे उत्पादन पैमाने के रूप में क्या जोखिम पेश करते हैं?
एके: स्थैतिक नमूनाकरण योजनाएँ विफल हो जाती हैं क्योंकि वे एक निश्चित निरीक्षण दर लागू करते हैं, वास्तविक कक्ष स्थिरता या वास्तविक समय प्रक्रिया क्षमता की परवाह किए बिना प्रति लॉट वेफर्स की एक निर्धारित संख्या को मापते हैं। यह कठोरता दोहरे जोखिमों का परिचय देती है: अत्यधिक सक्षम कक्षों का अधिक निरीक्षण करने से महत्वपूर्ण मेट्रोलॉजी क्षमता बर्बाद हो जाती है, जबकि बहते हुए कक्षों का कम निरीक्षण करने से गलत तरीके से संसाधित वेफर्स अगले निर्धारित नमूने से पहले बच जाते हैं। अंततः, यह अनम्यता एचवीएम में उत्पादन पैमाने के रूप में चक्र समय, परिचालन लागत और भ्रमण संवेदनशीलता को गंभीर रूप से प्रभावित करती है।
ईडब्ल्यू: वर्चुअल मेट्रोलॉजी को कभी-कभी लागत-कटौती उपकरण के रूप में तैयार किया जाता है। आपके अनुभव में यह रैंप चरण के दौरान विनिर्माण तत्परता और निर्णय लेने को कैसे बदलता है?
एके: सरल लागत में कमी से परे, वर्चुअल मेट्रोलॉजी (वीएम) कतार समय जोड़े बिना प्रत्येक वेफर के लिए पूर्वानुमानित क्षमता और निरंतर निरीक्षण प्रदान करके एक महत्वपूर्ण जोखिम प्रबंधन उपकरण के रूप में कार्य करता है। गॉसियन प्रोसेस रिग्रेशन जैसे मॉडलों से अनिश्चितता अनुमानों का उपयोग करके, वीएम गतिशील रूप से भविष्य कहनेवाला आत्मविश्वास गिरने पर भौतिक निरीक्षण के लिए वेफर्स को स्वचालित रूप से चिह्नित करके निर्णय लेने का मार्गदर्शन करता है। यह निरंतर, सॉफ़्टवेयर-आधारित सुरक्षा जाल हमें आत्मविश्वास से भौतिक नमूनाकरण को कम करने और प्रक्रियाओं के परिपक्व होने पर क्षमता को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
ईडब्ल्यू: कुछ सबसे महंगी अर्धचालक विफलताएं किसी प्रक्रिया के स्थिर दिखने के बाद ही सामने आती हैं। यह निर्धारित करने के लिए आप किन संकेतकों पर भरोसा करते हैं कि कोई तकनीक वास्तव में उच्च मात्रा में विनिर्माण के लिए तैयार है या नहीं?
एके: सच्ची एचवीएम तत्परता तब प्रदर्शित होती है जब एक प्रक्रिया लगातार स्थिरता साबित करती है, जो एक सख्त सीमा से ऊपर बने रोलिंग सीपीके और कई लगातार स्वीकृत लॉट द्वारा प्रमाणित होती है। इसके अलावा, तत्परता का मतलब है कि विनिर्माण लाइन संवेदनशीलता खोए बिना कम या स्किप-लॉट सैंपलिंग में सुरक्षित रूप से संक्रमण कर सकती है। आखिरकार, हम प्रौद्योगिकी परिपक्वता पर भरोसा करते हैं जब एआई-संचालित वर्चुअल मेट्रोलॉजी और अनुकूली नियंत्रण सक्रिय रूप से उपज हानि को रोकते हुए सामान्य सिस्टम शोर को सहजता से प्रबंधित कर सकते हैं।
ईडब्ल्यू: बंद-लूप नियंत्रण प्रणालियाँ स्वचालित सुधार का वादा करती हैं लेकिन सुरक्षा और मजबूती को लेकर चिंताएँ बढ़ाती हैं। इन प्रणालियों को लाइव उत्पादन वातावरण में तैनात करने के लिए कौन से डिज़ाइन सिद्धांत आवश्यक हैं?
एके: बंद-लूप सिस्टम को तैनात करने के लिए सांख्यिकीय साक्ष्य के आधार पर प्रक्रिया व्यंजनों को लगातार अद्यतन करने के लिए वास्तविक समय का पता लगाने, एआई-संचालित भविष्यवाणी और स्वचालित सुधार को एकीकृत करने की आवश्यकता होती है। रिएक्टिव आयन ईच जैसी जटिल, गैर-रेखीय प्रक्रियाओं के लिए, हम सुदृढीकरण सीखने वाले नियंत्रकों पर भरोसा करते हैं जो उपज और सीपीके जैसे स्पष्ट पुरस्कारों द्वारा निर्देशित सख्त भौतिक मॉडल के बजाय पर्यावरण इंटरैक्शन के माध्यम से सीखते हैं। महत्वपूर्ण रूप से इन प्रणालियों को एक सांख्यिकीय सुरक्षा जाल बनाए रखना चाहिए, यदि प्रक्रिया पैरामीटर या गलती का पता लगाने वाले संकेतक विचलन दिखाते हैं, तो तुरंत एक कड़े योग्यता मोड या मजबूर भौतिक निरीक्षण पर वापस लौटना चाहिए।
ईडब्ल्यू: एनपीआई वातावरण को प्रक्रिया एकीकरण, उपकरण इंजीनियरिंग, उपज और संचालन में समन्वय की आवश्यकता होती है। जब अनुकूली सिस्टम रैंप के दौरान तेजी से बदलाव की सिफारिश करते हैं तो आप निर्णय लेने की संरचना कैसे करते हैं?
एके: निर्णय लेने को एक स्वचालित तर्क ढांचे द्वारा नियंत्रित किया जाना चाहिए जो लगातार मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना प्रक्रिया क्षमता, मेट्रोलॉजी लागत और उपज जोखिम को संतुलित करता है। तीव्र परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए, हम सख्त स्वीकार्य गुणवत्ता स्तर स्थापित करते हैं और तत्काल होल्ड को ट्रिगर करने के बजाय माध्यमिक निरीक्षण के लिए सीमांत लॉट को रूट करते हैं, जो रैंप के दौरान महंगे झूठे अलार्म को काफी कम कर देता है। यदि कोई भौतिक नमूना विफल हो जाता है या वर्चुअल मेट्रोलॉजी बढ़े हुए जोखिम की भविष्यवाणी करती है, तो सिस्टम के तर्क को लाइन की सुरक्षा के लिए स्वचालित रूप से और निर्णायक रूप से एक कड़े योग्यता मोड पर वापस जाना होगा।
ईडब्ल्यू: आपने फाउंड्रीज़, उपकरण आपूर्तिकर्ताओं और बड़े पैमाने पर विनिर्माण संगठनों में काम किया है। उस विस्तार ने विनिर्माण प्रणालियों के निर्माण के बारे में आपके सोचने के तरीके को कैसे आकार दिया है जो विभिन्न ऑपरेटिंग मॉडलों में विश्वसनीय रूप से स्केल कर सकते हैं?
एके: पूरे पारिस्थितिकी तंत्र में काम करना – अग्रणी फाउंड्री से लेकर वैश्विक उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स उत्पादन तक – ने मेरे अवलोकन को मजबूत किया है कि अलग-अलग तकनीकी सफलताएं उत्तरदायी, सिस्टम-स्तरीय निष्पादन के बिना नहीं बढ़ सकती हैं। इसने मेरा ध्यान एआई-सक्षम, सांख्यिकीय रूप से आधारित ढांचे के निर्माण की ओर प्रेरित किया है जो वास्तविक समय के साक्ष्य और वर्तमान प्रक्रिया स्थितियों के आधार पर संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित करता है। स्केलेबल सिस्टम को मौलिक रूप से अनुकूलनीय होना चाहिए, जो अनुसंधान एवं विकास प्रयोग और उच्च मात्रा वाले बड़े पैमाने पर उत्पादन की कठोर लागत और विश्वसनीयता बाधाओं के बीच अंतर को पाट सके।
ईडब्ल्यू: जैसे-जैसे सेमीकंडक्टर प्रौद्योगिकियां अधिक जटिल होती जा रही हैं और बाजार की खिड़कियां संकुचित होती जा रही हैं, कौन सी विनिर्माण क्षमताएं उन संगठनों को स्पष्ट रूप से अलग करेंगी जो लगातार उच्च मात्रा में उत्पादन तक पहुंचते हैं और जो उपज रैंप के दौरान रुक जाते हैं?
एके: जो संगठन सफलतापूर्वक एचवीएम तक पहुंचते हैं, उन्हें एआई और वास्तविक समय सांख्यिकीय साक्ष्य द्वारा संचालित उत्तरदायी, जोखिम-प्रतिकूल प्रणालियों के पक्ष में स्थैतिक निरीक्षण योजनाओं को छोड़ने की उनकी क्षमता से अलग किया जाएगा। परिभाषित क्षमता मेट्रोलॉजी बाधाओं को सक्रिय रूप से खत्म करने के लिए सीपीके-आधारित अनुकूली नमूनाकरण, वर्चुअल मेट्रोलॉजी और स्वायत्त बंद-लूप नियंत्रण का पूर्ण एकीकरण है। अंततः, जो लोग गतिशील रूप से परिवर्तनशीलता का प्रबंधन कर सकते हैं और सीखने की गति में तेजी ला सकते हैं, वे अपने मार्जिन की रक्षा करेंगे, बाजार की खिड़कियों को सुरक्षित करेंगे और उपज रैंप के दौरान रुकने वाले प्रतिस्पर्धियों को लगातार पछाड़ देंगे।
अंशुल कार्णिक सेमीकंडक्टर मैन्युफैक्चरिंग लीडर हैं
एलेन एफ वारेन एक लेखक हैं
देखें: इन-फैब मेट्रोलॉजी और निरीक्षण: महत्वपूर्ण मील के पत्थर और आगे की राह
