Notice bibliographique
Résumé
11.1 Cost of ownership The high price tags of exposure tools have made the cost of lithography a concern since the advent of projection lithography, and lithography costs may ultimately limit patterning capability, more so than technical challenges. while there will always be a market for electronics where price is secondary to performance, the large personal computer and portable phone markets have proven to be extremely elastic. To meet the demands of the consumer, lithography will need to be cost-effective, in addition to providing technical capability. Lithography costs have several components. Among them are: (1) Capital equipment costs, throughput, and utilization (2) Consumables, such as photochemicals (3) Masks (4) Rework and yield (5) Metrology (6) Maintenance (7) Labor (8) Facilities These factors can be considered in various degrees of sophistication. A detailed cost of ownership model was generated by Sematech, and an enhanced version of this model is commercially available. In this chapter, the basic components of such cost-of-ownership models are introduced and discussed. Lithography tools are often the most expensive in the wafer fab. Even when they are not, the fact that lithography is required for patterning many layers in IC manufacturing processes, while most other tools are used for only a few steps, means that a large number of lithography tools are needed for each wafer fab, resulting in high total costs for lithography equipment. Wafer steppers are the most expensive pieces of equipment in the lithography tool set. Their prices have increased by an average of 17% per year since they were introduced in the late 1970s, to the point where leading-edge step-and-scan systems now cost close to $20M, and their prices are projected to increase in the future (Fig. 11.1 and Fig. 11.2). Because equipment costs are so central to economic considerations, the cost of lithography is usually referred to as “cost of ownership.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,167 | 0,052 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».