Fractilia揭半導體製造良率關鍵 「隨機性圖案變異」不可忽視
在先進半導體製程日益逼近物理極限之際，來自美國的半導體製程誤差量測領導公司Fractilia，首度從解析度角度系統性揭露「隨機性圖案變異」（Stochastic Patterning Variability）對先進製程良率與量產穩定性的深遠影響，Fractilia共同創辦人暨執行長與總裁Edward Charrier直指，若忽略此一問題單一晶圓廠恐損失高達數億美元，甚至對整體產業造成數十億美元的經濟衝擊。
Edward表示，隨著EUV及High-NA EUV微影技術的導入，傳統製程變異已無法解釋所有良率瓶頸，真正限制量產成效的核心挑戰正是難以掌控的隨機性誤差。目前業界在研發階段所能成功圖案化的12奈米以下高密度結構，往往在導入量產後，因無法有效抑制隨機性缺陷，導致良率驟降、可靠性不穩，最終無法達到預期的生產水準，產生所謂的「隨機性落差」（Stochastics Gap）。
技術長Chris Mack進一步分析：「隨機性變異導致先進製程技術無法順利量產，此延誤造成的半導體產業損失高達數十億美元。然而，傳統的製程控制方法無法有效解決這些隨機性影響。」
隨機性限制了現今電子產業的成長，縮減隨機性落差（stochastics gap）必須採取完全不同的方法。Fractilia於白皮書揭露，相較傳統製程變異，隨機性誤差具有不可預測性與材料依賴性，過往在28奈米、16奈米節點時尚屬邊緣問題，然而隨尺寸微縮與解析度提升，其對圖案形貌與元件功能的影響已無法忽視。
面對此挑戰，Fractilia提出三大解方，一、設計思維導入隨機性容忍機制，二、材料與光阻選擇須兼顧隨機性反應，三、建立完整的隨機性量測與統計模型，以利製程即時修正。
Mack強調，隨機性圖案變異的管控已非單一公司可獨力應對的課題，而是整個先進半導體供應鏈必須共同承擔的責任。他表示：「隨機性落差是整個產業共同面臨的問題，不過只要以精準的隨機性量測技術為起點，我們就能夠化解和控制這個問題。」
目前，Fractilia於官網發布白皮書內容，並呼籲業界從設計、材料、設備到量測一體檢視隨機性帶來的挑戰，積極採納具隨機性思維的創新解方。
隨先進製程演進進入2奈米以下世代，隨機性落差已成為下一波製程突破的關鍵門檻，誰能率先掌握，將成為新世代晶圓製造勝出的決定性力量。