CMPプロセスにおける計測管理の重要性
HPCやAIアプリケーションの進展に伴い、半導体製造では性能と機能の限界を突き詰めています。これに伴い、3D NANDの積層・DRAM積層（HBM）等からCMPプロセスによるウエハの平坦許容誤差はより厳しくなっています。
インテリジェント・ライン・モニタリングの実現
CMPプロセス制御へのアプローチ
- データ統合: スタンドアロン計測ツールから得られたデータを統合計測システムへ送ることで、リアルタイムかつAI駆動によるプロセス最適化を実現します。
- 中心技術: 高度な統合計測プラットフォーム「IMPULSE」が、スタンドアロンツールの「Atlas システム・IriSシステム」とモデリングソフトウェア「Ai Diffract™」を連携します。
- システム統合: スタンドアロンデータと局所的なTEM（透過電子顕微鏡）を組み合わせることで、高精度かつ高スループットな結果を導き出します。
主なメリット
- ソリューション構築の迅速化: スタンドアロンツールのパラメータをIMPULSEのレシピにフィードすることで、モデルの収束とプロセス調整が速まります。
- スループットの向上: 統合計測段階での事前測定を省略できるため、精度を損なうことなく時間を節約できます。
- コスト削減とTEM依存の低減: ハイブリッドモデルにより広範囲なTEMデータが不要になり、コストと開発期間を削減できます。
- プロセス制御の強化: AI分析とモデルベースのフィードバックにより、異常検知能力とプロセスの安定性が向上し、Cpk（工程能力指数）が改善されます。
最後に
Onto社は世界中の半導体工場で最先端プロセスの製造における実績と確かなノウハウがあります。CMP以外にも欠陥検査においてもハイレベルなご提案が可能ですので、お気軽にご連絡ください。
著者名
会社名：丸文株式会社
部署名：システム営業第1本部 営業第3部 先進産業ソリューション第1課
執筆者名：佐々木 大成
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