仿真技术在半导体和集成电路生产流程优化中的应用

仿真技术在半导体和集成电路生产流程优化中的应用

闵春燕

摘要：半导体和集成电路制造是一个流程高度复杂，资金高度密集的加工过程。与其他产品的制造过程相比，半导体和集成电路制造的特殊性表现在产品工序的繁多，对设备的高利用率要求，和最特殊的是，“再进入”（Re-entry）的流程特点，也就是产品在加工过程中要多次返回到同一设备进行不同工序的加工。这种特殊的工艺流程特点决定了半导体集成电路工序中的排队优化选择策略比其他制造行业更为复杂，对生产效率和制造周期有更直接的影响。本文总结了当前研究较多的几个排队选择策略，通过EXTEND仿真软件对英特尔的一个微型晶圆试验台进行初步研究，来说明计算机仿真手段在半导体集成电路生产流程优化中的作用。

中图分类号：TN3

关键字：EXTEND软件包；仿真；半导体集成电路；制造工艺流程；排队策略；制造周期 一．半导体和集成电路制造流程的特点

如今，半导体（芯片或集成电路）越来越便宜，越来越普遍。然而集成电路（IC）的制造成本变得越来越高和工艺越来越复杂。随着在工厂和设备上的大量投资，要处理多重再进入（Multi-Reentrant）工艺流程以及IC技术加快更新换代的速度，使得生产IC的工厂是最复杂，资金最密集的生产环境之一。无数事实证明，生产效率是利润的关键。

半导体行业中有研究用平均制造周期（Mean Cycle Time）和理论制造周期（Sum of process time）之比（称作实际－理论率）来衡量二者的差距，发现这个比率在2.5倍和10倍之间波动，远远高于其他制造行业[3]。比率越大，越说明工艺处理流程的复杂和不确定。导致半导体制造流程生产效率波动的原因包括：产品工序的繁多，对设备的高利用率要求，和最特殊的是，“再进入”（Re-entry）的流程特点。此外，变动的质量带来的重新加工工序，产品的批处理，灵活性要求较高的产品转换，对制造周期的快速反应能力等等，都对半导体和集成电路行业的生产规划增加了难度。

对任何IC厂商，提高生产效率有三种方法：建立一个更有效的工厂，更新已有工厂或改变工厂的操作。包括英特尔，摩托罗拉在内的多家财富100强半导体生产商选择利用计算机仿真模型研究生产流程，指导他们重组生产操作。事实证明，许多晶圆制造厂（FAB）的制造周期缩短了20％－30％，生产效率得到了很大的提高[1]。

(1)

王岩峰 博士

(2)

（1. 浙江大学应用数学系计算机图形图象研究所 杭州 310027 2. 刃之砺信息科技（上海）公司总经理 ）

在改变晶圆生产运作之前，为了降低风险，对重大的改进进行模拟是很有必要的。不仅变化不能对现有生产产生巨大的影响，而且要有足够的数据证明变化应该是有效果的。半导体生产商意识到建立晶圆生产的动态仿真模型可以在不破坏现有操作的情况下提供可证实的结果。包括摩托罗拉在内的许多半导体厂商选择利用EXTEND仿真软件包来模拟生产线运作，产生了非常理想的效果。

通过计算机仿真，可以对以下问题进行深入研究： （1）多产品的混合组合对生产效率的影响；

（2）在“再进入”（Re-entry)情况下的产品处理排序的选择； （3）生产瓶颈和生产设备使用率的分析；

（4）原材料和在制品的释放速度对生产效率的影响；

（5）生产需求，原料供给，设备使用，人员配置等的波动对生产效率的影响。 （6）生产资源配置的合理性分析；

二．EXTEND 仿真软件的特点和在半导体制造中的应用

EXTEND是由美国Imagine That公司开发的可对离散和连续时间系统仿真的高灵活性、高可扩展性，高性能价格比的优秀仿真平台。在半导体和集成电路制造领域，EXTEND也同样得到了广泛的应用，客户包括摩托罗拉，爱立信，诺基亚，国家半导体，德州设备等世界一流企业。它在半导体行业的适用性体现在以下方面：

 由于EXTEND具有高度柔韧性和高度扩展性（可编程），所以可以根据任何流程和运营特点“量体裁衣”式设计模块，搭建模型。对半导体行业中的“再进入”（Re-entry）流程模式非常适用。

 用EXTEND开放的代码体系和强大的编程工具，来模拟各种决策，包括产品混合比例，工艺排序，返工处理等等。特别是和EXCEL和数据库的接口，可以处理大量的数据。 三、EXTEND 仿真半导体生产流程建模案例

这个案例是用EXTEND仿真软件，建立半导体生产流程模型，并通过对一系列在制产品排序策略的考察，找到适用于流程特点的最优策略。

半导体晶圆制造中5个主要的加工过程是化学清洗，平面光刻，离子注入，金属沉积/氧化，等离子体/化学蚀刻。常常会有某些步骤被跳过、重复或者用不同顺序来完成。同一个晶圆能被某个特殊机器加工15到25次之多，而且每次加工处理所需的时间都可能不同。生产线的“再进入”是半导体加工的特征，这在其他工业加工过程中并不常见。晶圆是以分批或者是批次形式在生产线上流动的。在同一时间内，某些加工步骤发生在一个晶圆上，一些步骤发生在一整批晶圆上，一些步骤发生在很多批晶圆上（即批处理）。

在每一台机器之前，会有许多不同种类，不同工序步骤的待处理产品，如何选择最优的排队策略对整个生产系统的效率有着非常显著的影响。排队策略决定一个机器空下来时其下一步要做的工作。排队原则经常用于瓶颈区域。此外，产品的释放策略可以通过控制产品释放到生产各环节的速度方式，来获得更短的，更有效的工艺流程时间。考虑到半导体晶圆加工过程中流程的复杂程度、不可预知的事件、人为干涉等，确定一个最优的排队策略和释放策略是非常具有挑战性的。

为此，我们利用一个英特尔公司提供的一个简化的晶圆生产流程来建立EXTEND仿真模型[1]。下图是由英特尔制造系统首席科学家Karl Kempf提供的试验台模型。这个试验台是半导体FAB中一个非常小的部分的一个范例，也是作为一个微型FAB而提出的。

扩散

平面光刻工艺

离子注入

OUTINS1C1MaMbS6C3MeS2C2McMdS5S3S4

图一.5台机器，6个步骤的微型FAB工艺流程示意图

微型FAB包括在3种不同的机器组，6个步骤的工艺流程和2种产品晶片和试验晶片。在每个机器组，步骤4，5，6处都是一个再进入入口。机器组包括扩散—C1（2个机器Ma和Mb），离子注入－C2（2个机器Mc和Md）和平面光刻技术－C3（一个机器Me）。

通过离散事件模拟模型，机器利用率能被观察到并做多方位比较，在制产品队列的统计数据能被记录下来，平均制造周期和平均WIP能被算出，产出量可以被仿真出，瓶颈容量可以随意增加减少，预防性的维修进程可以被模拟，员工数量的波动影响可以被确定。仿真可以让管理层无需打乱工厂的现状，花费最小地实验各种假想的情况。

四、排队策略的理论依据

半导体集成电路中的优化排队策略的提出均据于排队论中两个基本公式：Little’s Law 和

Kingman Formula。

 Little’s Law，更多情况下叫库存规律，是指：

在任意考察的系统中，如果N是存在于系统的所有产品总量，λ是产品在加工时进入系统的平均到达率，T是停留在系统中的平均周期时间（包括累积加工时间加上累积等待时间），则有

NT

 Kingman Formula则说明了系统中产品存量，系统波动（输入波动和处理波动）及加

工负荷之间的关系：

VN121

N=系统中产品存量；V=输入变量+处理变量；ρ =加工负荷系数1，

可以看出， 当ρ趋向1时，也就是当机器（系统）接近满负荷工作时，系统中产品存量对系统波动非常敏感。

由Little’s Law 和Kingman Formula看出，为了要减少整个FAB的周期时间，则在产品加工平均到达速度不变的情况下，根据Little’s Law，要减少系统产品存量N；同时又根据Kingman

Formula，在ρ不变的情况下减少系统波动V来达到减少系统产品存量。

五、排队策略的仿真结果

利用计算机仿真模型，我们考察了几个在半导体集成电路行业中研究较多的如下排队策略：

排队策略名称 First Come First Serve (FCFS) First Buffer First Serve (FBFS) 按照工序顺序标识缓冲，S1-S2-S3-S4-S5-S6, FBFS将高优先级赋予工序在先的缓冲内的在途产品。对于同一机器，低优先级的缓冲中的产品必须等到高优先级缓冲中的产品全部处理完毕之后，才开始处理。 Last Buffer First Serve（LBFS） 按照工序顺序标识缓冲，S1-S2-S3-S4-S5-S6, FBFS将高优先级赋予工序在后的缓冲内的在途产品。对于同一机器，低优先级的缓冲中的产品必须等到高优先级缓冲中的产品全部处理完毕之后，才开始处理。 Minimum Remaining 对于同一缓冲中的产品，计算产品平均剩余（理想）制造解释 按照在制品到达机器的先后次序，先来先处理

Process Time (MRPT) Fluctuation Smoothing-Mean Cycle Time(FSMCT)

时间总和， 将排队优先顺序赋予最小剩余制造时间的产品。 对于同一缓冲中的产品，计算到交货期为止的允许剩余时间和从此缓冲到下一个缓冲所需要的实际平均时间之间的松弛量。松弛量越小，优先级越高。 FCFS一般用来作为新策略效果的比较基准。半导体集成电路的制造周期（Cycle Time）的绩效目标有两个方面，一方面是减少制造周期的平均时间，而另一方面是减少制造周期的波动范围。前者是为了提高生产效率和设备利用率，而后者是为了取得一贯和持久的好的结果。 在文章[5]当中，Kumar 提出LBFS可以对减少制造周期的平均时间有益。因为，根据Little’s Law, 如果要减少制造周期的平均时间，在产品释放到系统的速率不变的情况下，就要减少在途库存。因此，机器的最佳策略就是尽可能快的将存留在系统中的产品清理出去，越是离处理结束越近的产品，越需要尽快处理掉。

但是这个理论对于多产品种类，并且产品工艺路线和处理时间都不相同的处理情况就显得过于简单了。为此，MRPT秉持同样的理论依据，但是考察每种产品的平均剩余制造时间的总和。最简单的做法就是将每种产品剩余工序的定额时间累积起来（Sum of remaining process time），时间越少，优先级越高。但是，根据前文所述，在半导体集成电路行业中，平均制造周期（Mean Cycle Time）和理论制造周期（Sum of process time）之比（称作实际－理论率）在2.5倍和10倍之间波动，远远高于其他制造行业。用定额时间作为排序依据会与实际情况相差过大。

为此，Lu[3]根据Little’s Law 提出了一类排序策略叫波动平稳策略（Fluctuation Smoothing）。这类策略认为产品流到各个处理机器的类似“脉冲”的不规律的波动性是导致制造周期变长的根本原因。如果将产品在复杂生产系统中的移动看作是产品流，这类策略试图使这些产品流变得更加平稳，波动更加趋缓。这类策略之一的Fluctuation Smoothing-Mean Cycle Time(FSMCT)是可以既减少平均制造周期，又可以减少制造周期波动的比较好的办法。虽然文献[3]中对原理做了解释，但更侧重于单种产品的复杂再进入流程，而我们则借助计算机仿真模型，对多种产品种类的再进入流程应用FSMCT也做个研究，得到同样类似的结论。

以FCFS的平均制造周期为基准，下表列出了我们对以上几种排队策略对制造周期的缩短率：

排队策略 FBFS MRPT 比FCFS基准制造周期缩短 17.1% 19.6%

LBFS FSMCT

22.4% 30.2% 虽然，FCFS的平均制造周期最长，但是制造周期的波动性（Variability）并不一定最大。我们仿真的结果显示FSMCT不但使平均制造周期缩短最多，而且使制造周期的波动性（标准方差）最小。 五．总结

EXTEND提供了有力的工具来研究多种策略对绩效指标的影响。 按照国外文献记载，许多排序策略和释放策略可以比FCFS策略缩短制造周期达20％到30％[2]， 而且随着生产流程和工序的复杂程度不断增加，优化策略对生产效率的提高将更加明显[1]。鉴于这片文章成稿之时，许多策略还在试验之中，更多的研究结果将会不断得出，欢迎感兴趣的读者和本文作者联系。（王岩峰的联系是yanfeng.wang@edgestone-it.com; 闵春燕的联系是mcy@zju.edu.cn）。

参考文献：

【1】KEMPF K, “Detailed Description of Multiple Product Re-entrant Semiconductor Manufacturing System Example,” Prepared report, Intel Corporation, Technology, and Manufacturing Group, August, 1994. 【2】COLLINS D.W and HOPPENSTEADT F.C, “Investigation of Minimum Inventory Variability Scheduling Policies in a Large Semiconductor Manufacturing Facility,” 1997 American Control Conference, Albuquerque, New Mexico, June 4-6, 1997.

【3】LU S. C. H, RAMASWAMY D, and KUMAR P. R, \"Efficient scheduling policies to reduce mean and variance of cycle--time in semiconductor manufacturing plants,\" IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, August 1994, vol. 7, pp. 374--385.

【4】WEIN L. M, “Scheduling semiconductor wafer fabrication,\" IEEE Trans. Semiconductor Manufacturing, vol. 1, Aug. 1988, pp. 115-130.

【5】KUMAR P. R, \"Re--entrant lines,\" Queueing Systems: Theory and Applications: Special Issue on Queueing Networks, vol. 13, May 1993, pp. 87--110. 作者简介：

闵春燕，硕士，浙江大学应用数学系计算机图形图象研究所，主要从事辅助几何设计，曲线曲面造型设计等开发研究工作。联系方式mcy@zju.edu.cn.

王岩峰，美国波士顿大学制造工程（工业工程）系博士毕业。现为刃之砺信息科技（上海）有限公司创始人和总经理。曾工作于美国i2 Technologies, Tyco Electronics, Panasonic，从事利用计算机仿真技术进行流程效率改善和供应链物流管理，服务的客户包括许多世界500强企业，例如Ford,

Caterpillar, Bosch, Toyota等等。联系方式：上海徐汇区漕溪路135号金浦大楼406室（200235）；电子邮件yanfeng.wang@edgestone-it.com.

Simulation Technology Application in Optimal Semiconductor and Integrated Circuit Manufacturing Process Management

Abstract

The process of semiconductor and IC manufacturing is highly complex and capital intensive. Different from other manufacturing processes, the unique complexity exhibited in semiconductor industry comes from multiple product mix, high demand for machine utilization and, “re-entry” characteristic, i.e., a batch of products has to re-enter into the same machine several times to complete the production recipe during its routing. In addition, re-work from quality fluctuation, batch process, flexible changeover and setup and quick response to cycle time all impose great challenges to production scheduling and optimal resource allocation. Cycle time reduction has been one of most important research subjects in semiconductor industry domestically and internationally. And it has been shown that queuing theory has major impact on the efficiency and machine utilization in semiconductor processes. Given the complexity of the nature of the problems, one of most important and powerful analyzing tools is to use computer simulation. By using EXTEND simulation package, this research has studied several well researched queuing policies, including FCFS, FBFS, LBFS, MRPT and FSMCT, in production sequencing for a Mini-FAB model proposed by Intel and this article is to present the initial observations. The simulation shows that a policy that could reduce the variability of the WIP flow among process steps would normally reduce the mean cycle time and overall variability.

Key words: EXTEND Simulation; Semiconductor and IC Manufacturing; Production Sequencing; Queuing Policies; Cycle Time Reduction