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Enregistrement W2504943423 · doi:10.1117/3.322162.ch1

Introduction to the Use of Statistical Process Control in Lithography

2009· book-chapter· en· W2504943423 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPIE eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAdvanced Statistical Process Monitoring
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReworkProcess variationLithographyScrapProcess (computing)Manufacturing engineeringStatistical process controlVariation (astronomy)Control (management)EngineeringComputer scienceProcess engineeringReliability engineeringMechanical engineeringMaterials scienceArtificial intelligenceEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statistical methods need to be part of every lithographer's toolbox, because lithographic processes contain intrinsic levels of variation. This variation is a consequence of the nature of the world. For example, petroleum is typically the starting material from which photoresists are synthesized, and the composition of crude oil varies from well to well. Lithographic processes and tools are affected by environmental parameters such as barometric pressure and relative humidity, and these factors vary with the weather. Lithography is a manufacturing science implemented and ultimately exercised by human beings, each of whom is a unique individual, different from all others. When people are involved, there is a special element of variation interjected into the process. The analytical methods used by lithography engineers and managers must be capable of dealing with variation in equipment, materials, and people. The objective of any process control methodology is the reduction of variation, in order to maintain conformance to standards or to meet a higher standard. Variations in gate lengths can lead to degraded yield or slower parts, which usually sell for a lower price than faster devices. Higher manufacturing costs result from variation, in the form of scrap, reduced yield, rework, and low equipment utilization. Often there are costs associated with attempts to reduce variation. Since the objective of process control is to maximize profitability, the most effective methods are those which accomplish control in the most cost-effective manner. Indeed, Dr. Walter Shewhart, the inventor of statistical process control, titled his book, Economic Control of Quality of Manufactured Product, with the first word of the title identifying the monetary considerations motivating his methods. Generally, the most economical approaches require that particular levels of variation be tolerated, and the purpose of statistical process control is the identification of variation in excess of the norms of a controlled process. Statistics is the mathematical science for making inferences about quantities which are probabilistic (in contrast to deterministic) in nature. Many statistical methods are therefore applicable only to situations that are random, in which events are independent of each other. A large fraction of the first three chapters of this Tutorial Text will involve the examination of commonly occurring situations in microlithography in which measurements are not independent. The discussion will lead to methods for applying statistical control techniques correctly in such situations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle