Thèse soutenue

Etude d'un cadre de contrôle intégré incorporant les connaissances du domaine et son application à la fabrication des semi-conducteurs

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Auteur / Autrice : Wei-Ting Yang
Direction : Agnès Roussy
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Microélectronique
Date : Soutenance le 20/01/2020
Etablissement(s) : Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : Ed Sis 488
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École nationale supérieure des mines (Saint-Etienne ; 1816-....)
Laboratoire : Centre Microélectronique de Provence - Site Georges Charpak (CMP-GC)
Jury : Président / Présidente : Laure Berti-Équille
Examinateurs / Examinatrices : Laure Berti-Équille, Bruno Castanier, Eric Zamaï, Ghislain Verdier, Jakey Blue, Marco Reis
Rapporteur / Rapporteuse : Bruno Castanier, Eric Zamaï

Résumé

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La principale tâche de la fabrication de semi-conducteurs est de produire des puces de haute qualité tout en maintenant des cycles de production courts. Afin de réduire les variations de processus, de nombreuses solutions de surveillance et de contrôle de processus ont été mises en œuvre en fabrication. Dans le même objectif d'améliorer la qualité des processus, ces solutions devraient finalement être coordonnées, non seulement par le partage d'informations, mais également par la prise de décisions optimisées et cohérentes. Cette thèse propose un cadre de contrôle intégré incorporant des informations physiques, et capables de rassembler diverses sources et de prendre en charge plusieurs applications. Un Réseau Bayésien Dynamique (souvent noté RBD, ou DBN pour Dynamic Bayesian Network) est utilisé comme base de modélisation du cadre, permettant de consolider les données disponibles et les connaissances des experts. Dans la mesure où un DBN est un graphe connecté, l'interprétation des associations entre les variables de processus est simple et intuitive. En se basant sur le DBN, trois applications sont proposées dans cette thèse. Un mécanisme de surveillance est utilisé pour la détection et le diagnostic des défauts. Un modèle de métrologie virtuelle (VM) est développé pour fournir une prédiction efficace et ses causalités sous-jacentes. Enfin, un régulateur structuré Run-to-Run (SRC) est mis en œuvre en prenant en compte les résultats de la métrologie et les interactions entre les paramètres de processus. Les approches proposées sont évaluées à travers une étude de cas réel et des données simulées.