Flexible data input, output, append, merge, and split options with histogram, 2D & 3D scatter plot, and response surface model display options

Statistical Parameter and Yield Analysis

Spayn™은 모델 파라미터 추출 시퀀스, 전기적 테스트 루틴 및 회로 테스트 측정값의 변화를 분석하는 통계적 모델링 툴입니다. Spayn은 소자 또는 회로 퍼포먼스의 편차와 공정의 변동 간 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다.

 

주요 특징

  • 워스트-케이스 및 코너 SPICE 모델을 자동으로 생성
  • 고급 주인자 분석(Principal Factor Analysis) / 주성분 분석(Principal Component Analysis)
  • 파라미터 그룹 간의 관계를 정립
  • 통계적 공정 제어, 공정 모니터링 및 수율 분석
  • Advanced Wafer Map으로 웨이퍼, 다이 간 편차를 표시
  • 고속 SmartSpice API와 완벽하게 통합하여 통계적인 회로 설계를 실현
  • 히스토그램, 2D/3D 산포도, 응답면 모델(Response Surface Model)등의 디스플레이 옵션과 함께, 입력, 출력, 추가, 병합, 분할 등 유연한 데이터 옵션 제공
  • 실바코의 강력한 암호화 기술을 활용하여, 고객 및 써드파티 기업의 지적 재산을 보호

 

Spayn의 목적

Spayn은 반도체 산업에 맞춘 통계 분석 소프트웨어 패키지입니다. 주요 용도는 다음과 같습니다:

  • 특성화
  • 공정 제어/분석

아날로그 또는 디지털 회로 성능의 차이는 주로 제조 공정에서의 고유한 변동에 의해 발생합니다. 제품 품질의 향상에는 통계적 관리가 필수적입니다.

Spayn은 모델 파라미터 추출 시퀀스, 전기적 테스트 루틴, 회로 테스트 측정값의 변동을 분석하는 데 이상적인 통계 모델링 툴입니다.

Spayn은 파라미터 데이터를 통계적으로 분석하여, 회로 설계와 공정 파라미터 사이의 복잡한 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다.

Spayn 사용자

  • 파라미터 추출 및 회로 시뮬레이터 기술 지원 담당자
  • 소자 모델링 엔지니어
  • 회로 설계자
  • 공정 개발/통합 엔지니어

Spayn의 적용

Spayn은 통계학에 대한 전문 지식과 사용자가 프로그램을 작성할 필요가 없는 편리한 툴로서, 독자적으로 또는 회로 시뮬레이터와 연계하여 사용할 수 있습니다.

Spayn은 SPICE 파라미터 추출, 공정 개발 및 통합, 생산, 수율 분석에서 회로 설계에 이르기까지 다양하게 사용할 수 있습니다.

Spayn은 간단하고 강력하며, 합리적인 가격의 통계적 모델링 및 공정 관리 툴입니다.

스프레드 시트 형식을 사용하여, 다양한 데이터를 편리하게 확인할 수 있습니다.

 

데이터 필터링

Spayn은 워크스테이션의 메모리와 프로세서 성능에 따라 속성, 파라미터 및 샘플을 대량으로 처리할 수 있습니다. 이를 위해, Spayn은 강력한 필터 기능으로 샘플을 선택하여, 사용되는 데이터 세트의 수를 줄일 수 있습니다. "Filter by Attributes"는 데이터 세트의 속성에 따라 필터를 정의합니다. "Filter by Parameters"로 파라미터의 한계 값을 설정하여, 데이터 세트 수를 더 많이 줄일 수 있습니다.

스프레드 시트 형식이더라도, 모든 데이터를 처리하는 것은 상당히 어려운 일입니다. 이를 위해, Spayn은 필터 기능으로 샘플을 정밀하게 선택하여 사용할 데이터 세트의 수를 줄일 수 있습니다. 필터 기능은 속성 레벨 또는 파라미터 레벨에서 실행합니다.
우선, "Filter by Attributes"로 데이터베이스 식별 선택 키를 정의합니다. 그 다음 "Filter by Parameters"로 임계값을 설정하여 조건에 맞는 데이터 세트 수를 줄입니다.


   
"Filter by Attribute" 대화창. 다양한 필터 조건을 선택할 수 있습니다. "Filter by Parameters" 기능으로 데이터 세트의 하위 세트를 정의합니다. 한계값 계산, 히스토그램 플롯, 자동 필터 등 필터 설정에 도움이 되는 기능을 제공합니다.

 

통계 분석, 데이터 관리, 시각화

Spayn은 Utmost IV 에서 생성한 SPICE 모델 라이브러리 포맷, Virtual Wafer Fab 포맷 및 기타 산업 포맷 (RS/1™, CSV, Microsoft Excel™)을 이용할 수 있습니다. Spayn은 관계형 데이터베이스에 대한 검색, 병합, 추가, 분할을 빠르게 실행할 수 있습니다. 또한 일반적인 통계 분석 기능을 많이 내장하여, 파라미터 데이터의 평가(가우시안 분포, 지수 분포, 대수 정규 분포 및 감마 분포)를 지원합니다.

분산형 차트에서는 선형, 로그, 포물선, 역수, 쌍곡선, 지수, 거듭 제곱, 제곱근, 또는 3차 다항식에 맞추기 위해 최소 제곱 방법을 사용하여 파라미터 간의 관계를 분석합니다. 결과 오차, ANOVA 정보 및 상관 계수를 생성합니다. "Golden Device" 기능으로 비유사성을 판단하여 특정 데이터베이스에서 평균에 가장 가까운 관측값을 산출할 수 있습니다.

   
회귀의 반응면 모델을 TonyPlot 으로 나타냅니다. 선택한 파라미터에 대한 속성을 갖는 히스토그램을 나타냅니다.
   
파라미터의 +σ, +2σ, +3σ 분포를 타원 형태로 나타냅니다. 세 가지 선택 파라미터 간의 관계를 3D로 보여줍니다.

 

다중 선형 회귀 분석 기능은 하나의 선택 파라미터와 다른 사용자 정의 파라미터 세트의 관계식을 생성합니다. 산포도의 어떤 점에 대해 SPICE 모델 카드를 생성할 수 있습니다. SmartSpice와 연계하여, 사용자 넷리스트 기능으로 각각의 SPICE 모델 카드에 대해 시뮬레이션할 수 있습니다.

분석을 위해 선택한 파라미터의 상관 관계입니다. 중요한 부분은 적색으로 표시되어 있습니다.

 

PCA(주성분 분석) 및 PFA(주인자 분석)

Spayn은 편차의 주요 파라미터와 인자를 파악합니다. 그 후 데이터가 자동으로 그룹화되어, 특정 그룹의 각 파라미터는 동일한 편차 원인으로 제어됩니다. 각 파라미터 그룹을 분석하여 그룹 내에서 공정 입력, 공정 모니터링, 소자, 회로 및 제조 파라미터 사이의 관계를 정의합니다.

다음과 같은 분석 기능을 사용할 수 있습니다.

  • 고급 PCA, PFA
  • 주요 파라미터 지정
  • VARIMAX, QUARTIMAX 회전
  • 성분 및 인자를 사용한 히스토그램 또는 산포도
  • PCA 파라미터 가중치 및 민감도 분석
  • 사용자가 정의한 주요 파라미터의 선택 및 관계식

   
PCA/PFA 기능으로 주요 파라미터를 정의하거나 자동으로 인식하여 선형/비선형 방정식을 생성할 수 있습니다. 강력한 인자 분석과 내장된 SPICE 모델식을 조합하여, 탁월한 통계 모델링 기능을 제공합니다.

 

워스트 케이스와 코너 SPICE 모델 생성

Spayn은 관련성이 없는 주요 인자 또는 주요 파라미터를 분석하여 각 파라미터에 대한 관계식을 생성합니다. 이러한 독립 변수는 내장된 SPICE 모델식을 통해 수동 또는 자동으로 변경되어, 현실적인 '코너' 및 '워스트 케이스' 모델을 생성합니다.

   
사용자 정의, 몬테 카를로(왼쪽 그림), 코너(오른쪽 그림), 또는 워스트 케이스 시뮬레이션은, 고속 SmartSpice를 이용하여 실행할 수 있습니다. 하나의 소자부터 매우 복잡한 회로까지 시뮬레이션할 수 있으며, 다양한 유형의 분석을 할 수 있습니다.

 

통계적 공정 제어 및 수율 분석

Spayn은 IC 제조 공정의 통계적 특성과 소자 성능에 미치는 영향을 결정하는 데 사용할 수 있습니다.

Spayn은 통계적 공정 제어 (Statistical Process Control, SPC) 및 공정 모니터 (Process Monitor, PM) 차트를 생성하여, 선택한 웨이퍼 또는 로트의 주요 파라미터 또는 인자에 대한 편차를 추적합니다. SPC 차트는 속성에 관해 그룹화한 파라미터로 Shewhart 평균과 범위/표준 편차 데이터를 플로팅하고 저장합니다.

Spayn은 수율을 제어하기 위해 제조 공정에서 모니터링이 필요한 최소한의 주요 인자를 지정하여 효율적인 공정 모니터링 전략을 결정하는 데 도움을 줍니다. PM 차트는 이러한 파라미터를 확인하기 위해 사용됩니다.

내장된 SPICE에서 생성한 SPICE 모델을 사용하여 PM 차트 화면에서 직접 시뮬레이션을 실행 할 수 있습니다.
Wafer Map은 다이(die) 위치에 대한 분포와 함께 파라미터 및 기타 측정 데이터를 표시합니다.
공정 관리 한도에서 벗어난 데이터 포인트(이탈값)가 사각형으로 표시됩니다.

GoldenDevice 기능으로 비유사성 측정, 즉 주어진 데이터베이스를 가장 잘 정의하는 측정 소자에 기초하여, 평균값에 가장 가까운 관측값을 계산합니다.

계산된 3개의 Golden Device 인접값과 속성이 표시되어 있습니다.
실바코 인덕터 PDK 플로우의 Spayn

 

Rev. 070313_09