2019/4/18 5月末刊行予定 新著「半導体製造プロセスの今」(共著)のご案内

ソメイテック所長大薗の新著(共著)のご案内です。
第3章 第1節 第1~2項(CVD、スパッタリング)について寄稿しました。

 

迫りくるAI時代に向けた半導体製造プロセスの今

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概要:人工知能の隆盛によって、半導体製造も変わっていくといわれます。最先端の半導体製造技術の状況を解説します。
キーワード:AI/ディープラーニング/3D-NAND/FOWLP/超微細化/ALD成膜/EUV/DSA/NIL/原子層エッチング/枚葉式洗浄技術/CMP・研磨/パターン倒壊防止/3次元集積/信頼性評価

出版社:情報機構
発刊:2019年5月末予定
定価:54,000円 + 税 ※著者割引有
体裁:B5判 約230ページ
ISBN:978-4-86502-169-1

目次: ※4月16日現在定まっている目次

第1章 半導体製造の動向
第1節 LSIデバイスの動向とその製造プロセス
1.CMOSLSI の基礎、構造とプロセス
2.CMOSLSI の進化
3.パターン微細化技術の進展と行き詰まり
4.デバイスの立体化
5.ムーアの法則は3D-NAND で継続する

第2節 半導体製造装置の動向
1.半導体製造装置市場の拡大
2.スマートマニュファクチャリングに求められる製造装置技術
3.ポストスケーリング世代における製造装置技術
4.製造装置の環境負荷低減への対応

第2章 最近の半導体業界の動向に向けた半導体製造のポイント
第1節 先端半導体デバイスに対応するシリコンウェーハテクノロジー
1.半導体用Si ウェーハの要求特性
2.Si 単結晶育成技術
3.Si ウェーハの加工技術
4.Si ウェーハの熱処理技術
5.Si ウェーハの洗浄技術
6.次世代のウェーハ製造プロセス

第2節 人工知能プロセッサの要件と半導体技術動向
1.ディープラーニングに要求される要件
2.ディープラーニング要件を満たす半導体デバイスGPU
3.ムーア法則終焉後のCPU性能停滞に対するGPU性能向上継続のための技術
4.GPUチップサイズの製造限界到達とその打開技術
5.データサイズ、バンド幅急騰対策の3次元メモリ導入及びSiインターポーザによる実装技術

第3節 多品種少量向け超小型半導体生産システム・ミニマルファブ
1.ミニマルファブの概念
2.製造装置の超小型化技術
3.ミニマルファブの性能
4.ミニマルファブで製造されるデバイス第3章 半導体製造工程(前工程)における最新動向と留意するポイント

第3章 半導体製造工程(前工程)における最新動向と留意するポイント
第1節 成膜
第1項 品質を向上させる成膜プロセスのポイント
1.CVD/スパッタリングの基本
2.成膜におけるトラブルとその対策のポイント
3.成膜プロセスの動向

第2項 ALD(原子層堆積)法による成膜
1.ALDの歴史及び半導体分野のアプリケーション
2.ALD技術概要
3.プリカーサ
4.装置

第2節 微細化に向けたリソグラフィ最新動向 
1.ArF 液浸リソグラフィ
2.ダブル/ マルチパターニング
3.EUV リソグラフィ
4.自己組織化(DSA) リソグラフィ
5.ナノインプリントリソグラフィ   

第3節 ドライエッチング技術の最前線 - 原子層エッチングプロセス -
1.半導体デバイスの技術潮流
2.ドライエッチングの概要、研究動向および最新課題
3.原子層エッチングプロセス
4.原子層エッチングの先端開発事例

第4節 CMP・研磨
第1項 CMP・研磨のポイント
1.AI、IoT化に向けたデバイスの動向とCMP技術
2.二つの平坦化プロセスと平坦化メカニズムの違い

第2項  ウエハの薄片化とCMG プロセス
1.ウエハの薄片化とストレス・リリーフ
2.CMG 技術
3.消耗材料に求められる性能
4.装置に求められる性能
5.新しい材料除去モデルとそれに基づいた消耗材開発

第5節 パターン倒壊を防ぐ洗浄とクリーン化最新動向  
1.ウェット洗浄の変化
2.乾燥技術の変遷
3.微細構造での汚染の問題と対策

第6節 AIによる最先端の半導体製造プロセス

第4章 半導体製造工程(後工程)および検査・評価における最新動向と留意するポイント
第1節 異種デバイス集積モジュールへ拡張する半導体デバイスパッケージ
1.中間領域プロセスによる三次元集積化
2.再配線
3.Fan-Out WLP
4.Fan-Out PLP
5.今後の動向

第2節 ウェーハの接合
1.3次元集積化技術とウェーハ接合
2.極薄パッケージング技術とウェーハ接合
3.異種統合とウェーハ接合

第3節 半導体デバイスの信頼性評価
1.信頼性七つ道具(R7) とその中での信頼性試験、故障解析、寿命データ解析の位置付け
2.信頼性試験
3.故障解析
4.寿命データ解析

第4節 半導体検査へのデータ科学の活用
1.半導体検査工程とアダプティブテスト
2.統計的手法を用いた検査
3.機械学習の活用
4.半導体検査へのデータ科学の活用のまとめ

 

迫りくるAI時代に向けた半導体製造プロセスの今

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