KLA 在汽車半導體制造領域扮演的角色——工藝控制!

據(jù)報道，KLA（科天）在上海新國際博覽中心舉辦的中國國際半導體設備、材料、制造和服務展覽期間（SEMICON China）舉辦了媒體記者會。KLA企業(yè)傳播高級總監(jiān)Becky Howland女士發(fā)表了題為“KLA有什么新進展（What’s New at KLA）”的主題演講，介紹了KLA公司2018財年情況、KLA收購Orbotech事件、新標識（Logo）等，并闡述了KLA在汽車半導體制造領域扮演的角色。

KLA公司參與媒體記者會的中高層人員

繼往開來，KLA取得新進展

“KLA公司成立于1976年，總部位于美國硅谷，憑借行業(yè)標準的產(chǎn)品組合和世界一流的工程師及科學家團隊，43年來持續(xù)為客戶打造卓越的解決方案。” Becky Howland說道，“目前，加上合并的Orbotech公司，我們?nèi)騿T工約有10000人，設備裝機量已經(jīng)約達48000臺。2018財年公司營收超過50億美元；過去四年來，研發(fā)投入累積達到26億美元，確保了公司從硅片缺陷檢測到線寬量測，以及光罩領域，都在業(yè)界處于領先地位?！?/p>

Becky Howland介紹KLA豐富的產(chǎn)品組合服務整個半導體生態(tài)系統(tǒng)

KLA公司2018第四季度財年的設備出貨量情況，如果按照區(qū)域劃分，中國市場占比23%

近期，KLA以34億美元收購了總部位于以色列的設備公司：Orbotech（奧寶科技）。此舉有助于KLA實現(xiàn)營收基數(shù)多元化，并在價值25億美元的高增長市場中獲得機會，包括印刷電路板（PCB）、平板顯示器、半導體制造和封裝。兩家公司合并之后，在人員、流程和技術等方面都配合得非常好，非常有利于開拓新的市場機遇。

2019年2月20日，KLA完成對Orbotech的收購

Becky Howland介紹：“KLA-Tencor與Orbotech攜手之后，繼往開來，我們正式更名為KLA（Keep Looking Ahead）——篤信更光明的未來，并發(fā)布了新標識（Logo）。在KLA，我們相信創(chuàng)新者是真正的樂觀主義者。我們迎接經(jīng)常需要數(shù)年時間才能解決的復雜技術挑戰(zhàn)，致力于深度科學的研究，探索電子和光子光學、傳感器、機器學習和數(shù)據(jù)分析，協(xié)助創(chuàng)造改變未來的想法和設備?！?/p>

KLA新標識（Logo）

KLA在汽車半導體制造領域扮演的角色

隨著高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、自動駕駛和邊緣計算等技術的進步發(fā)展，汽車半導體芯片的工藝步驟越來越多，也更加復雜化，例如汽車人工智能（AI）芯片和傳感器融合處理芯片等正在邁向7nm工藝。如果采用多重圖形技術的工藝則達到了1000多道，而工藝窗口的挑戰(zhàn)則要求幾乎是“零缺陷”，這就對工藝控制水平提出了更高的要求。制造過程中任何細小的錯誤都將導致重新流片，而其代價將會很大，因此在制造過程中，檢測和量測變得越來越重要，越早發(fā)現(xiàn)問題所在，可挽回的損失越大。

KLA在制造工藝中發(fā)揮重要作用：（1）檢測：發(fā)現(xiàn)關鍵缺陷；（2）量測：測量關鍵參數(shù)

“KLA在汽車半導體制造領域扮演的角色——工藝控制！”Becky Howland說道，“如果你無法找到缺陷，那么你就無法修復；如果你無法量測尺寸，那么你就無法控制。KLA通過檢測和量測技術來為芯片制造‘保駕護航’，并提升產(chǎn)品良率和降低成本?！?/p>

KLA幫助汽車芯片廠商在半導體制造環(huán)節(jié)發(fā)現(xiàn)問題，可極大降低損失

零缺陷對于汽車行業(yè)至關重要，因為事關人身安全，汽車芯片的可靠性要求總是更高！為了發(fā)現(xiàn)芯片出現(xiàn)的各種問題，業(yè)界采用多種異常檢測的方法，如零件平均測試法（PAT）。但是，標準的PAT方法在很多情況下，并不是非常有效，例如在防止漏檢方面的測試成本過高。Becky Howland 解釋道：“漏檢是指芯片有潛在的可靠性缺陷，但通過了芯片制造廠的測試，這是極其危險的情況。為了避免這種情況的發(fā)生，KLA開發(fā)出了更先進的在線零件平均測試（Inline PAT，縮寫：I-PAT）技術來防止芯片漏檢，并且通過犧牲較少的良率，而顯著提升可靠性?！?/p>

潛在的可靠性缺陷是最危險的（如左側中間的缺陷）

KLA利用I-PAT技術實現(xiàn)更好的芯片篩選

Becky Howland補充：“潛在的可靠性缺陷往往在離開了芯片制造廠才暴露出來，它們在某種程度上是通過環(huán)境激活的，包括振動、濕度、電流、電遷移或熱量等。隨著時間的推移，潛在的可靠性可能造成芯片失效，進而產(chǎn)生嚴重的汽車安全問題。KLA如何解決上述問題？簡而言之，我們利用基于硬件（檢測設備）和軟件（數(shù)據(jù)分析）的I-PAT技術尋找那些在總體生產(chǎn)中的多個常規(guī)檢測中累計缺陷異常多的芯片。這些異常芯片從統(tǒng)計上來講更可能包含業(yè)界迫切希望消除的潛在可靠性缺陷。I-PAT結果可以與電性能異常芯片測試相結合，改進芯片的整體‘通過/不通過’決策?！?/p>

展望未來，隨著汽車的電氣化、自動化和智能化的程度越來越高，芯片缺陷檢測也將變得越來越重要。并且，機器學習和人工智能的運算能力和功能也日益強大，將會更多地參與到汽車芯片異常檢測之中。