集成电路数字化制造下质量控制难点研究

刘天娇 赖 燕 蔡 戬 王卫东 杨圣森

（1、工业和信息化部电子第五研究所，广东 广州510610 2、广州赛宝认证中心服务有限公司，广东 广州510610）

集成电路体积小、功能强大的特点，决定了它无论在民用领域，还是在军用领域都有非常大的应用空间[1]。与集成电路有关的产品随处可见，电视机、音响、电磁炉等智能设备都涉及到主板控制。除了日常生活，集成电路正在不断开拓新的应用领域，如医学，生物芯片、超导等，并且正在形成新的产业增长点。

1 集成电路数字化制造的内涵与特点

集成电路一般以芯片形式呈现。从原材料到市面上的芯片一般经过设计、晶圆制备、封装和测试等多个环节[3]，如图1 所示。集成电路行业分工较为细化，有专门的设计公司、专门的掩模版加工公司、专门的集成电路芯片制造公司、专门的集成电路封装公司、专门的集成电路测试公司。

图1 芯片制造流程图[4]

1.1 设计更加一体化

传统工艺中，设计是先于工艺的，产品的实现在设计定型后才考虑工艺如何实现，而数字化制造环境下，工艺参数和工艺能力是固定的，设计过程必须考虑已有的工艺能力，设计过程离不开工艺平台的约束。工艺平台的搭建和固化是建立在大量的试验摸底等经验教训基础上，听过不断的摸索和尝试，确定了最佳工艺点，然后固化，此后，凡符合该工艺平台能力的设计，都可进行生产。也就是说，数字化制造条件下，集成电路在设计初始，就考虑了工艺、质量、可靠性等要求，使得设计更加趋向于一体化。

1.2 数字化生产工序串联化

传统的生产工序之间都是独立的，工序参数控制、半成品自检等环节都依靠人工或者单点式设备仪器操作完成，数字化生产将这些工序都串联起来，集成在一个大的工艺平台中，前一工序到下一工序的对接是自动完成的，而这些工序几乎都成为隐性的存在，传统工艺中要控制的参数，要检测的参数，都自动显示在人机交互界面上，例如温度控制，工艺平台会自动记录当前温度值，并绘制成直观的温度曲线方便产线人员进行查看，一旦温度值超出控制线（预警线），平台会自动发出预警或者报警提示，并暂停生产。

目前，集成电路所谓的数字化制造，实际上，是半数字化生产，集成电路数字化制造主要依赖各个工序上自动、半自动式的操作设备和操作平台，工序之间的流转、送料大部分依靠人员进行传送和对接。也就是说，集成电路数字化制造尚无法实现全自动化生产线，单独工序已实现自动化，但需要人为介入将生产线全过程串联起来。例如，图2 显示的封装工序，可从发料工序→点胶→固化→AOI→键合→无损，实现全自动化流程，到封前检验时需进行人工介入检验；然后点封→封装为自动化流程封装，到检漏需人工介入，包装可实现全自动化。从实际生产的角度，一方面，目前的数字化技术无法达到集成电路从晶圆到封装，再到测试全自动生产流转，另一方面，在当前设备技术水平的限制下，目前这种模块化的数字化生产，其实是很有必要的，数字化生产核心依赖自动化设备，一旦出现设备故障，整条全自动化生产线就面临停产维修状态，这对企业的生存发展无疑是致命的，但目前这种半自动化式的生产线就能在一定程度上避免这样的问题，从某种意义上讲，可将目前集成电路数字化生产的现状称作“模块化”的半数字化生产线。

1.3 数字化生产工序之间数据传递流畅化

数字化过程中数据的流转也实现了无纸化传递，传统的生产线过程中，生产数据的传递载体是纸质化的“XX 型号XX 系列产品随工单”，随工单是根据生产流程规范设计好的一个个表格，包括生产线要记录的表格和相应的自检/QC 检验项目和对应的记录表格，随工单的记录依靠每一道工序上经手人手工记录后录入表格，然后随物料或半成品传递到下一道工序进行加工。随着数字化制造工艺的不断变革，以及大数据时代下对企业生产效率和企业质量管理模式的改变，尤其是认识到数据资源的战略重要性，企业的管理系统不再局限于单纯的物料管控/人事管理等比较单一化的功能，而是将企业所有的资源进行整合，统筹管理，为了充分利用集成电路生产线上的数据，纸质化的数据传递明显不能适应数字化生产的需要，在当今数据作为企业的战略资源的背景下，对数据的管理也必须产生的质的变化。

目前的无纸化数据传递和管控主要依赖一定的软件系统，通过条码技术，使物料在流动时和物料在工位的情况都被记录和追溯，可以形成质量数据包，实现质量追溯。例如MES 软件系统，将工艺流程、条件、参数、工装夹具选择、图纸等操作指导性文件均放置在该系统内，通过使用扫描枪扫描某型号产品随工单上的二维码即可查阅、记录。过程中产生的所有相关数据都可自行记录在册，避免了传统模式下人力带来的数据不实或丢失等问题。

1.4 成熟的质量管理技术搭载信息化软件/设备得到了更加广泛的应用。

在数字化研制模式下，研发流程、质量控制要点、控制点的改变，基于数字化软件的仿真分析、协同研制方法的结合采用，都对传统模式的质量管理方式提出了新的挑战和要求。

1.5 数字化制造下的集成电路产品质量一致性更高

经验显示，数字化制造脱离了大量的人工干预，采用特定工艺能力的平台设备进行生产，在受控且一致的工艺条件，集成电路关键参数的离散性更小，成品质量一致性更高。

2 集成电路数字化制造质量控制难点研究

2.1 质量数据信息控制难题

数字化制造是在数字化技术与制造技术的不断融合、发展和广泛应用的基础上产生的。数字化制造用数字化定量、表述、存储、处理和控制方法，支持产品全生命周期和企业的全局优化运作[5]。在传统的制造过程中，由于人的大量介入，制造过程中的信息质量问题虽然大量存在，但并不突出；而在数字化制造中，制造成为在计算机辅助下的造物过程，人的工作被计算机替代。分布在不同位置、不同层面的大大小小的制造信息系统正在成为控制协调整个制造系统正常及高效运转的关键环节与中枢神经系统。制造系统对信息的依赖程度越来越高，对信息质量的敏感度越来越强。因此，数据信息质量控制是集成电路行业进行数字化生产的一大重要难题，主要表现在：

（1）信息不一致[6]。

在动态信息质量方面，主要表现为系统的运行数据不一致，如车间的投入产出数据对不上。在静态信息质量方面，主要表现为企业的基础产品数据不一致。主要是企业内部管理混乱所致，生产部、销售部、采购部使用不同的物料编码，生产、财务的产品物料清单不一致等。

（2）信息失真。

主要体现在动态信息质量方面，如生产车间上报的数据可能会因为业绩考核的需要而被人为改动。

（3）信息不及时。

主要是动态信息质量问题。如设计部门对集成电路结构、芯片工艺的变更未及时反馈到生产车间，导致企业对用户的响应不及时而交付了不满意的产品。

（4）信息不完整。

通常表现为某些信息数据的丢失。究其原因，部分是因为企业的管理不够细化，造成相关的信息缺失，或者是由于人员的工作失误所致。在制造过程中，信息的丢失和不完整有时会严重影响到产品质量和生产效率，对产品交付造成不良影响。

综上所述，数字化环境下影响数据信息质量的主要原因为数据接口、数据格式的转换、数据采集工具、数据传递工具的时效性、稳定性和可靠性，例如系统BUG、内存等因素。

2.2 数字化生产的产品质量风险可能更高

数字化制造脱离了大量的人工干预，采用特定工艺能力的平台设备进行生产，在受控的工艺条件，集成电路关键参数的离散性更小，成品质量一致性更高。正式因为这种高度的一致性，导致生产前质量把控不严，或者工艺平台运行过程中出现偏差，那么整条生产线输出的产品都会受到影响，即批次性质量问题。2019 年，台积电发生晶圆污染事件，导致上万片晶圆废，分析原因称主要是一批光阻原料出现问题，晶圆厂投料之前对原料的质量把控不严格，一旦投入到流片生产线上，由于数字化生产线的全自动工序暗中进行，一直到工序末端才会发现良率出现问题。所以数字化生产一旦出现质量问题，造成的损失是不可估量的。

2.3 数字化工艺平台涉及的网络安全、软件维护等信息化质量控制手段要求增加

数字化生产依赖的是一系列自动化软件、设备的互联互通，其集成化、网络化程度较高，信息安全问题成为数字化生产企业需要重点关注的问题，影响数字化工艺平台的所有数字化辅助资源都要成为受控的对象，包括工艺平台与外部的数据接口维护、数据格式转换模块的精度、计算机网络维护、数据采集传感器精度校准、数据分析软件故障维护等控制项目，都需要较高技术含量的质量控制手段。例如设计数据输入出现失真、丢失或者错乱，对后续产品的实现必将造成严重影响，而网络病毒入侵，必将造成生产线停工停产，等等。2018 年，台积电的晶圆厂爆出了电脑病毒事件，导致旗下多个晶圆厂停工，最终损失26 亿新台币。

3 结论

近年来，在市场拉动和政策支持下，我国集成电路产品快速发展，设计、制造能力与国际先进水平差距不断缩小，但在工艺制造方面还是依赖国外生产线更多，这也是国内集成电路发展的掣肘，要想进一步提升国产集成电路的工艺水平和性能水平，国内必须从工艺设备上着手，构建属于自己的流片生产线。