基于潜在损失分析的跨工序缺陷归因
系统与控制
2025-08-05 v1 机器学习
系统与控制
摘要
由于工艺路线中工序的异质性和组合性， wafer 缺陷的跨工序根因分析是半导体制造中最关键且最具挑战性的任务之一。本文提出了一种新框架用于晶圆缺陷根因分析，称为潜在损失分析（Potential Loss Analysis, PLA），是此前提出的部分轨迹回归方法的重要改进。PLA 框架通过比较部分处理轨迹生成的理想结果，来归因于上游工序的观察到的高 wafer 缺陷密度。我们表明，识别最佳潜在结果的任务可归约为求解 Bellman 方程。令人惊讶的是，提出的框架能够同时解决缺陷密度的预测问题以及缺陷得分的归因问题。我们使用真实的晶圆历史数据展示了该框架的有效性。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.00895,
title = {Cross-Process Defect Attribution using Potential Loss Analysis},
author = {Tsuyoshi Idé and Kohei Miyaguchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.00895},
year = {2025}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2507.20357