Streetwise™の最も重要な機能の１つが複数ウエハの複合マスクの作成です。こう言ってしまうとわかりづらいのでもう少し簡単に言うと、ウエハを積重ねてロットを通して各チップを串刺しにして解析する手法です。
今日はこの「Streetwise™のロットレベルコンポジット解析」についてご紹介します。

Streetwiseではウエハ面内の傾向だけでなく、ロットを通した空間的な解析も行います。
解析手法としては、各ウエハで発見されたフェイルデバイスやアウトライアをロットを通して 見ることによって、ウエハの同位置に連続して発生している不良デバイスやアウトライアを発見し、それらをロットに依存した不良と認識してその位置にあるパスデバイスをアウトライアとして判定します。
判定手法としては、ロット全体を100％とした時に、同じ位置にあるフェイルデバイスが何％のウエハで合致したかによってロット依存アウトライアとして認識します。
このパーセンテージに関してはユーザーが設定します。

さらに、このロットレベルコンポジット解析から得られた結果に前回ご紹介した右図のようなジオグラフィック解析のガードバンディング機能やパターン解析、プロキシミティ解析を組み合わせることによって、ロットに依存して発生している危険なデバイスの周囲をさらに削りとったり、ロットを通して発生しているパターン不良を発見したりすることが可能になります。これらの機能をうまく活用し、重大な危険デバイスを発見、除去することによって、最高品質のデバイス選別が可能となります。

このロットレベルコンポジット解析を応用すると様々なものが見えてきます。
例えば不良デバイスを「何のテストで不良したデバイスなのか？」で分類し、その原因毎にロットレベルコンポジット解析を行うと、そのロットの持っているデバイスの不良傾向が見えてくることがあります。
ウエハ中心でフェイルしていたデバイスはある特定のテストで必ず不良したデバイスだったり、ウエハの右下はIDDQ系のテストで不良したデバイスが集中していたり、といった傾向がわかれば、そこからプロセスを追って不良原因を特定し、原因を改善することによって、根本的な品質を向上させると共に、歩留まりを向上させることも可能となります。
つまり、応用して使用することによってプロセスモニタとして活用することも可能になるのです。