分析数据时,从不同角度去理解,得到的结论可能会有很大的差异:这要求⒈程分析员具备相应的知识和技能,对于实验数据进行深人的挖掘图17,25给出了一个典型的案例。TJA1040T/N1单从wafer Rs的均值而言,右边两wafer间的差距更明显,不过当用boxplot比较整片wafer的Rs分布时,左边两wafer间的差异更为显著。

   Cld leaming的第六个要素是失效定位(failure isolation)、失效分析(failure analysis)能力。失效定位和失效分析有时候也被统称为失效分析(FA)。

   典型的FA方法,有EFA(electhcal failurc analysis)和PFA(pr°cess hlure analysis)。前者包含一些常用的工具、方法如:Mem。ry的测试,VC(voltage contrast),I￡D(liquidcrystal detection),()BRICH(optical beam induced resistance changc),E1√【MI(emissionmicroscopy)等。后者包含SEM,TEM,EDs,FIB,SRP等。

有效的FA,可以对失效样品深入挖掘,直观地观察失效电学、物理特征,找出失效的物理机制。良好的FA结果,能切中要害,直指问题发生的根源。

   图17,26展示了一个典型的FA案例。这片wafer从binmap上看遭遇了严重的工艺异常(e昶ursion),不过从bin测试的信息不能得知该异常的丁艺来源。通过FA,最终定位到了Via,剖面图非常清晰展示了失效的Via的结构.

   需要注意的是,EFA PFA是一种有效的诊断手段,却不应作为问题产生时的第一考虑.这主要是由于FA的局期较长(通常FA本身听需程时间不长.但是排队时间往往很长.FA的设备、资源成本很高),过于依赖FA会使learning cycle变得很长.学习效率低下。