[論文レビュー] Parametric Yield Analysis of Mems via Statistical Methods

Shyam Praveen Vudathu, Kishore K. Duganapalli+3 more|ArXiv.org|Nov 21, 2007

Manufacturing Process and Optimization参考文献 7被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、MEMSのプロセス変動に起因する性能劣化を是正するための統計的手法を提案する。集積回路設計における最悪ケース解析の原則を応用し、統計的モデリングとモンテカルロシミュレーションを用いたモデルベースのアプローチを導入することで、パrametric変動の影響を定量的に評価し、微小システムにおける設計のロバスト性と信頼性を向上させた。

ABSTRACT

This paper considers a developing theory on the effects of inevitable process variations during the fabrication of MEMS and other microsystems. The effects on the performance and design yield of the microsystems devices are analyzed and presented. A novel methodology in the design cycle of MEMS and other microsystems is briefly introduced. This paper describes the initial steps of this methodology that is aimed at counteracting the parametric variations in the product cycle of microsystems. It is based on a concept of worst-case analysis that has proven successful in the parent IC technology. Issues ranging from the level of abstraction of the microsystem models to the availability of such models are addressed

研究の動機と目的

• MEMSのプロセス変動に起因するデバイス性能の劣化と出荷率の低下という課題に対処すること。
• 統計的分析をMEMSの設計プロセスに統合するための体系的アプローチを開発すること。
• 集積回路に実証済みの最悪ケース解析手法を、固有のプロセスばらつきを有するマイクロシステムに適応すること。
• パrametric変動がシステムレベル性能に与える影響を定量化することで、設計のロバスト性を向上させること。
• プロセス変動下でのマイクロシステム動作の統計的モデリングを通じて、早期の出荷率予測を可能にすること。

提案手法

• 集積回路設計における最悪ケース解析の概念をMEMSに応用し、パrametric変動の影響に焦点を当てる。
• プロセス変動の影響を捉えるために、さまざまな抽象化レベルでのマイクロシステム動作の統計的モデルを構築する。
• パrameterのばらつきをシステムモデル全体に伝搬させ、性能分布を評価するためにモンテカルロシミュレーションを適用する。
• 平均、分散、出荷率確率といった統計的指標を用いて、設計のロバスト性を評価する。
• モデルの可用性と抽象化レベルの考慮を、出荷率分析フレームワークに統合する。
• DTIP 2006会議の事例研究を用いて手法を検証し、実用的実装を示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MEMSのプロセス変動は、デバイス性能と設計出荷率にどのように影響を与えるか？
• RQ2 パrametric変動下でのMEMS出荷率予測において、統計的モデリングはどの程度向上効果を示すか？
• RQ3 集積回路設計における最悪ケース解析の原則は、より高次元のパrameter空間を持つMEMSに対しても効果的に適応可能か？
• RQ4 マイクロシステムにおける信頼性の高い出荷率予測に十分なモデルの抽象化レベルは何か？
• RQ5 統計的出荷率分析は、MEMS設計プロセスの初期段階にどのように統合可能か？

主な発見

• 提案された統計的手法は、MEMSデバイスにおけるプロセス変動に起因する出荷率の低下を効果的に予測できる。
• 統計的モデリングとモンテカルロシミュレーションにより、性能分布と出荷率確率の正確な推定が可能になった。
• 集積回路からの最悪ケース解析原則は、マイクロシステムの複雑さに適切に適合させることで、MEMSへも適用可能である。
• 本手法により、後工程でのコストの高い失敗を回避するための早期段階での設計評価が可能になった。
• モデルの抽象化レベルと可用性は、出荷率予測の正確性と実現可能性に大きな影響を与える要因である。
• 本手法は実際のMEMS設計現場で検証され、産業現場における実用的適用性が実証された。