看不见的波动，决定良率：SPC在半导体制造中的应用实践

&middot;面向高良率与稳定量产的过程控制方法：谁能更早发现制程漂移，谁就能守住良率与长期竞争力。 &nbsp; 一、半导体制造中，真正危险的是什么？ 在半导体制造中，最危险的往往不是一次明显的超差，而是看不见、却持续存在的制程波动。 晶圆制造涉及数百到上千道工序，制程窗口极窄、参数高度耦合。任何一次微小偏移，都可能在后续工序中被不断放大，最终体现为： 良率下降 参数分布漂移 高价值晶圆批量报废 这决定了半导体行业无法依赖事后检验来保障质量，而必须在制程过程中，持续确认： 制程是否稳定？是否仍然处于可控状态？ SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）正是为解决这一问题而存在，并已成为半导体制造中不可或缺的基础能力。 &nbsp; 二、SPC在半导体行业中的角色定位 与传统制造不同，在半导体行业中，SPC并不仅仅是质量部门使用的统计工具，而是： 制程工程师的日常监控手段 设备与工艺状态判断的重要依据 良率管理与量产放行的关键参考 在实际应用中，SPC通常与 MES / EAP / FDC / APC 等系统协同，构成完整的制程控制体系，用于： 识别制程漂移趋势 提前触发异常处置 支撑工艺与设备决策 三、SPC在半导体制造中的典型应用场景 1. 光刻（Lithography）：制程窗口的核心控制 光刻是决定芯片性能与良率的关键工序之一，SPC常用于监控： 关键尺寸（CD） Overlay 偏移 曝光能量（Dose） 焦距（Focus） 由于光刻参数对良率极为敏感，半导体行业更关注微小趋势性偏移，常结合： I-MR 控制图 EWMA / CUSUM 趋势控制方法 以实现对&ldquo;慢性失控&rdquo;的提前识别。 &nbsp; 2. 蚀刻（Etch）：均匀性与稳定性的保障 在蚀刻工序中，SPC主要用于监控： 蚀刻深度 线宽变化 晶圆内 / 晶圆间均匀性 通过持续的SPC监控，可有效识别： 腔体状态变化 耗材老化与污染风险 工艺参数漂移 从而降低批量异常风险。 &nbsp; 3. 薄膜沉积（CVD / PVD / ALD）：一致性管理 沉积工序常见的SPC监控指标包括： 膜厚 折射率 电阻率 均匀性 SPC不仅用于单台设备稳定性控制，也广泛应用于： 多台设备一致性（Tool Matching） 设备清洗与维护时机判断 &nbsp; 4. CMP（化学机械抛光）：防止过抛与欠抛 CMP工序工艺噪声大、参数耦合复杂，SPC主要关注： 去除速率（RR） 表面粗糙度 平坦度指标 通过SPC，可以区分随机波动与系统性偏移，避免长期累积带来的良率损失。 &nbsp; 5. 电性测试与良率监控 在前段制程中，SPC不仅用于工艺参数控制，也被广泛应用于： 关键电性参数监控 良率指标趋势分析 帮助工程师将良率异常向前追溯至具体制程环节。 &nbsp; 四、半导体SPC的典型特征 相较于传统制造，半导体SPC呈现出明显差异： 1. 高频、小样本、大数据量 单点或少量采样 高频率监控 2. 数据分布复杂 非正态分布普遍存在 偏态、长尾特征明显 因此在实际应用中，往往需要结合： 数据变换方法 趋势型控制图 非正态分析策略 &nbsp; 3. 更关注趋势，而非单点越界 在半导体制造中，真正的风险往往来源于： 长期、缓慢、持续的制程偏移 因此，SPC的核心价值在于提前识别趋势变化，而不是等参数越界后才采取行动。 &nbsp; 五、SPC为半导体企业带来的核心价值 提前发现制程失控，保护良率 降低高价值晶圆报废风险 支撑设备维护与工艺优化决策 提升多设备、多产线的一致性与稳定性 在先进制程中，SPC已经成为制程放行与量产稳定的重要依据之一。 &nbsp; 六、结语：SPC是半导体制造的&ldquo;隐形防线&rdquo; 在半导体行业： 看不见的波动，往往才是最大的风险。 SPC不是简单的统计图表，而是一套用于以下三种的的核心过程控制方法。 持续监控制程状态 提前识别异常趋势 保障良率与稳定量产 谁能更早发现制程漂移，谁就能守住良率与长期竞争力。