Realizing "value-added" metrology
Notice bibliographique
Résumé
The conventional premise that metrology is a "non-value-added necessary evil" is a misleading and dangerous assertion, which must be viewed as obsolete thinking. Many metrology applications are key enablers to traditionally labeled "value-added" processing steps in lithography and etch, such that they can be considered integral parts of the processes. Various key trends in modern, state-of-the-art processing such as optical proximity correction (OPC), design for manufacturability (DFM), and advanced process control (APC) are based, at their hearts, on the assumption of fine-tuned metrology, in terms of uncertainty and accuracy. These trends are vehicles where metrology thus has large opportunities to create value through the engineering of tight and targetable process distributions. Such distributions make possible predictability in speed-sorts and in other parameters, which results in high-end product. Additionally, significant reliance has also been placed on defect metrology to predict, improve, and reduce yield variability. The necessary quality metrology is strongly influenced by not only the choice of equipment, but also the quality application of these tools in a production environment. The ultimate value added by metrology is a result of quality tools run by a quality metrology team using quality practices. This paper will explore the relationships among present and future trends and challenges in metrology, including equipment, key applications, and metrology deployment in the manufacturing flow. Of key importance are metrology personnel, with their expertise, practices, and metrics in achieving and maintaining the required level of metrology performance, including where precision, matching, and accuracy fit into these considerations. The value of metrology will be demonstrated to have shifted to "key enabler of large revenues," debunking the out-of-date premise that metrology is "non-value-added." Examples used will be from critical dimension (CD) metrology, overlay, films, and defect metrology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».