·面向高良率与稳定量产的过程控制方法：谁能更早发现制程漂移，谁就能守住良率与长期竞争力。

一、半导体制造中，真正危险的是什么？

在半导体制造中，最危险的往往不是一次明显的超差，而是看不见、却持续存在的制程波动。

晶圆制造涉及数百到上千道工序，制程窗口极窄、参数高度耦合。任何一次微小偏移，都可能在后续工序中被不断放大，最终体现为：

• 良率下降
• 参数分布漂移
• 高价值晶圆批量报废

这决定了半导体行业无法依赖事后检验来保障质量，而必须在制程过程中，持续确认：

制程是否稳定？是否仍然处于可控状态？

SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）正是为解决这一问题而存在，并已成为半导体制造中不可或缺的基础能力。

二、SPC在半导体行业中的角色定位

与传统制造不同，在半导体行业中，SPC并不仅仅是质量部门使用的统计工具，而是：

• 制程工程师的日常监控手段
• 设备与工艺状态判断的重要依据
• 良率管理与量产放行的关键参考

在实际应用中，SPC通常与 MES / EAP / FDC / APC 等系统协同，构成完整的制程控制体系，用于：

• 识别制程漂移趋势
• 提前触发异常处置
• 支撑工艺与设备决策

三、SPC在半导体制造中的典型应用场景

1. 光刻（Lithography）：制程窗口的核心控制

光刻是决定芯片性能与良率的关键工序之一，SPC常用于监控：

• 关键尺寸（CD）
• Overlay 偏移
• 曝光能量（Dose）
• 焦距（Focus）

由于光刻参数对良率极为敏感，半导体行业更关注微小趋势性偏移，常结合：

• I-MR 控制图
• EWMA / CUSUM 趋势控制方法

以实现对“慢性失控”的提前识别。

2. 蚀刻（Etch）：均匀性与稳定性的保障

在蚀刻工序中，SPC主要用于监控：

• 蚀刻深度
• 线宽变化
• 晶圆内 / 晶圆间均匀性

通过持续的SPC监控，可有效识别：

• 腔体状态变化
• 耗材老化与污染风险
• 工艺参数漂移

从而降低批量异常风险。

3. 薄膜沉积（CVD / PVD / ALD）：一致性管理

沉积工序常见的SPC监控指标包括：

• 膜厚
• 折射率
• 电阻率
• 均匀性

SPC不仅用于单台设备稳定性控制，也广泛应用于：

• 多台设备一致性（Tool Matching）
• 设备清洗与维护时机判断

4. CMP（化学机械抛光）：防止过抛与欠抛

CMP工序工艺噪声大、参数耦合复杂，SPC主要关注：

• 去除速率（RR）
• 表面粗糙度
• 平坦度指标

通过SPC，可以区分随机波动与系统性偏移，避免长期累积带来的良率损失。

5. 电性测试与良率监控

在前段制程中，SPC不仅用于工艺参数控制，也被广泛应用于：

• 关键电性参数监控
• 良率指标趋势分析

帮助工程师将良率异常向前追溯至具体制程环节。

四、半导体SPC的典型特征

相较于传统制造，半导体SPC呈现出明显差异：

1. 高频、小样本、大数据量

• 单点或少量采样
• 高频率监控

2. 数据分布复杂

• 非正态分布普遍存在
• 偏态、长尾特征明显

因此在实际应用中，往往需要结合：

• 数据变换方法
• 趋势型控制图
• 非正态分析策略

3. 更关注趋势，而非单点越界

在半导体制造中，真正的风险往往来源于：

长期、缓慢、持续的制程偏移

因此，SPC的核心价值在于提前识别趋势变化，而不是等参数越界后才采取行动。

五、SPC为半导体企业带来的核心价值

• 提前发现制程失控，保护良率
• 降低高价值晶圆报废风险
• 支撑设备维护与工艺优化决策
• 提升多设备、多产线的一致性与稳定性

在先进制程中，SPC已经成为制程放行与量产稳定的重要依据之一。

六、结语：SPC是半导体制造的“隐形防线”

在半导体行业：

看不见的波动，往往才是最大的风险。

SPC不是简单的统计图表，而是一套用于以下三种的的核心过程控制方法。

• 持续监控制程状态
• 提前识别异常趋势
• 保障良率与稳定量产

谁能更早发现制程漂移，谁就能守住良率与长期竞争力。