晶圆制造
一家晶圆厂：从一张缺陷图找到先查的工序和部件
聊聊你的缺陷图 
- 形状 → 机理
- 从轨迹的走向和分布推断成因，并排除不符合的解释
- 先查哪里
- 按可能性排出候选工序和部件，各附理由与排查项
- 工程师核实
- 每条都附依据；是哪台设备、怎么处置，由工程师现场确认
一片晶圆扫完，图上一道弧线、两条直线，工具只标个“划痕”。哪一步、哪个部件划的？过去靠老专家或工艺工程师凭经验判断，再进系统查履历。在这次合作中，工程师可以先把图交给 Micius 模型：它从形状推出成因，排出先查的工序和部件，再由工程师核实。
挑战
从“是什么”问到“哪一步哪个部件”
检测站扫完一片晶圆，缺陷图上有一道细长的弧线、两条近乎平行的直线，周围散着零星颗粒。检测与分类工具做到这里就停了：标出这片有缺陷，最多再给一个类型，比如“划痕”。工程师要回答的是另外两个问题：哪一步、哪个部件划的？怎么才能不再出现？
以前这两个问题要请老专家，或者工艺工程师（PE）、工艺整合工程师（PIE）来答。他们凭经验判断原因，再进良率管理系统（YMS）、生产执行系统（MES）查这片晶圆的履历：用过哪些零部件，走过哪些工艺和配方。数据齐了，再商量怎么解决。
最难的是中间那段推理：从图形推到机理，再推到具体的工序和部件。这靠多年看案例攒下的经验，而经验只在少数人手里。检测站一直在出图，能读出“为什么”的却只有那么几个人。
方案
从轨迹的形状读出成因
第一轮分析交给 Micius 模型。它懂半导体工艺和缺陷机理，读图和推理都自己做。工程师上传缺陷图，问是什么缺陷、可能是哪一步造成的。
Micius 先读空间分布：有几条轨迹，是弧线还是直线，连不连续，背景颗粒算不算主要特征。它标出每条轨迹经过的晶粒（die），再把每条轨迹的形状和走向列在图旁。轨迹细、连续、延伸得长，不像随机散布，它判为划痕。
流程示意先读轨迹的形状和分布，再判为划痕。
判出类型，接着推机理。直线多出现在传送环节：晶圆和固定的边缘或障碍物发生了相对滑动。弧线提示有绕某个轴的相对转动：摆动的部件、化学机械抛光（CMP）时卡住的颗粒，或者转动的机械臂。弧心在晶圆外，晶圆在卡盘上自转时碰到东西的可能性不大。
它也写明哪些解释对不上。气流类问题留下的痕迹通常较宽，有明显方向性；化学类问题多呈同心环。这张图的线条细而锐利，也不呈同心环，这两类解释先放下。剩下的是固体碰到了晶圆表面，传送和转动两类环节都要查。
流程示意直线、弧线各指一类环节；气流、化学两类解释排除。
方案
按可能性排出先查的工序和部件
要查的环节有两类。Micius 按可能性排出该先查的工序和部件，每一项写明理由、备选和先查什么：先查清洗腔里喷嘴臂的高度和摆动轨迹，再查机械臂取放晶圆的高度设定。
先查项具体到能照着做：看叉片表面有没有颗粒，查近期搬运报警记录，确认晶圆盒槽位有没有毛刺或异物。
它也写明这份排序靠什么：只有这张图的形态和工艺知识，不知道图来自哪个检测站点，没有核对这片晶圆的加工履历，也没有查任何系统、没有碰机台和参数。工程师可以先看依据是否成立，再决定从哪一项查起。
它还建议调出同一批次（lot）其他晶圆的缺陷图。多片在相近位置都有划痕，更可能是设备问题，单片偶发可能性不大。这项对照留给工程师去做，Micius 在这张图上没有查。整份回复的最后一行标明“待现场核查”。
成果
最后一步留给现场的工程师
标上“待现场核查”，是因为 Micius 只看了一张图，能指到的只是一类工序、一类部件。具体是哪台机台，要工程师到现场看过才算数。查不查、先查哪一项、怎么处置，工程师自己定。
在与这家晶圆厂的合作中，Micius 先给出第一轮判断。老专家和 PE、PIE 看过它的依据，再决定先查哪台设备、哪个部件。他们的经验用在核实和拍板上，不必每张图都从头推一遍。
下一步
对上加工履历，收窄到具体机台
一张图只能指到一类工序。要落到具体机台，还得知道这片晶圆走过哪些工序、用过哪些机台和零部件。按知满的设计，Micius 可以调用 YMS、MES 和 PLM 里的数据，把履历调出来和候选对上。
对上履历，分析还能再往前走一步：判断是涂胶机还是别的哪台设备的状况造成了问题，参数该往哪个方向调。这些建议同样交给工程师核实。
这套做法也适用于
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同 lot、同机台共性分析
多片晶圆出现相近的图形时，比对它们共同经过的机台、腔体和时间段，把候选收窄到具体设备。
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零部件追溯
怀疑某个部件时，查它的批次、更换记录，以及同批部件还装在哪些机台上，判断要不要扩大排查。
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更多缺陷图形
边缘环、中心聚集、局部簇状等图形，同样先读空间分布、推断机理，再排出要查的工序。
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分析报告与经验沉淀
把现场核实的结果和推理过程写成缺陷分析报告，经工程师确认后归档；同类划痕再出现时，可以拿出来对照。
