박막장비의 균일도 계산에 대한 생각

[개념] 박막의 특성을 평가하는 여러 요소중에 하나가 두께의 균일도를 평가하는 방법이다.

 

[용어의 이해] 현장에서 보통 균일도(Uniformity %)라고 하는데, 이것은 엄밀하게 이야기 하면, 비균일도를 의미한다.

균일도가 ±5%라는 것은 기준 두께에서 ±5%가 더 두껍거나, 얇다는 것을 의미한다.

95%의 박막은 기준 두께에서 균일하다는 것을 의미한다.

 

[계산 방식] 박막 공정에서 균일도를 계산하는 방식은 여러가지가 있다.

보통은 다음의 3가지 방식이 가장 많이 사용된다.

최대-최소 방식의 변형

Uniformity(5) = (Max Thickness - Min Thickness)/(2 X Average Thickness)X100

 

※ 최대-최소 두께 기준 균일도의 특징

장점

• 계산이 간단: 최대값과 최소값만 필요하므로 빠르게 계산 가능.
• 즉각적인 공정 이상 감지: 특정 영역에서 극단적인 두께 변화(불량)가 있는지 쉽게 확인 가능.
• 최악의 경우를 반영: 웨이퍼에서 가장 큰 두께 차이를 기반으로 하기 때문에 가장 큰 변화를 포착할 수 있음.

단점

• 국소적인 이상치(outlier)에 민감: 극단적으로 높은 값이나 낮은 값이 한두 개만 있어도 전체 균일도가 나쁘게 보일 수 있음.
• 전체적인 변동성을 반영하지 못함: 중간 값들이 균일하더라도 한두 개의 이상치가 있으면 큰 균일도 편차로 해석될 수 있음.
• 공정의 정밀도를 세밀하게 측정하기 어려움: 전체적인 변동성을 수치화하기 어렵고, 공정 개선에 대한 직관적인 정보 제공이 부족함.

 

※ 표준 편차 균일도의 특징

장점

• 공정의 전체적인 변동성을 정량적으로 분석 가능: 국소적인 이상치에 의존하지 않고, 전체 데이터의 균일도를 평가할 수 있음.
• 데이터 분포를 반영: 평균 두께 대비 변동성을 평가하여 공정의 정밀도를 더 정확히 측정 가능.
• 공정 개선 방향 제시 가능: 균일도를 개선할 때, 특정 구역만이 아닌 전체적인 편차를 줄이는 방향으로 최적화 가능.

단점

• 계산이 상대적으로 복잡: 표준 편차를 계산해야 하므로 수식이 복잡하며, 데이터 포인트가 많아야 정확한 평가 가능.
• 극단적인 불량을 감지하기 어려울 수 있음: 이상치(outlier)가 적을 경우 표준 편차가 작게 나올 수 있어 국소적인 큰 편차를 놓칠 가능성이 있음.
• 절대적인 최대-최소 차이를 강조하지 않음: 공정에서 특정 지점이 심각하게 벗어나더라도 전체적인 변동성이 크지 않으면 심각성이 낮게 평가될 수 있음.

 

[ 정리 ]

• 최대-최소 기준: 빠르고 간단한 평가가 필요할 때, 공정에서 심각한 불량이 있는지 확인할 때 유용.
• 표준 편차 기준: 공정의 전체적인 균일도를 관리하고 장기적인 개선 방향을 찾을 때 유용.

 

[측정 데이터의 수에 따른 적용 기준]

1. 측정 데이타가 적은 경우 : 국소적인 이상을 빠르게 감지 할 필요가 있는 경우, 최대 -  최소 방식이 효과적, 표준 편차는 변동성을 정확하게 반영하지 못할 가능성이 있다.

2. 측정 데이타가 충분한 경우 : 공정 최적화 및 장기적인 데이터 분석에 적합, 표준 편차를 활용하면 정밀한 개선이 가능해 진다. 다만, 특정 이상치에 의해 영향을 받을 가능성이 있다. 

 

상황별로 적합한 균일도를 선택하는 기준

공정의 특성에 따라서 선택하는 경우

 

국제 규격 참고

 

측정하는 데이터의 수는 다양한 측정 방식에 따른 발생 비용과 가능 여부가 가장 큰 고려 요소이다.