8 Optimierung der Haltekraft

Es soll die maximale Haltekraft eines Bonds durch Pull-Tests und Methoden der statistischen Versuchsplanung optimiert werden.

8.1 Versuchsplanung

Da nach optimale Parameterwerte gesucht werden, ist ein vollständiger Versuchsplan mit zwei Leveln pro Faktor nicht mehr ausreichend. Um mittels eines quadratischen Modells optimale Parameterwerte zu finden, werden mindestens drei Level pro Faktor benötigt. Der Arbeitsaufwand kann dabei durch ein Central Composite Design (CCD) bzw. ein Box-Behnken-Design (BBD) minimiert werden.

Ich habe mich hier für ein BBD entschieden, da dieses keine extreme Levelkombinationen (alles hoch/alles niedrig) vermeidet. Diese Levelkombinationen sind weniger interessant, da bekannt ist, dass diese nur selten zu brauchbaren Bonds führen. Zudem wird dass Bondtool geschont, da keine exzessiven Parameterwerte am Bonder verwendet werden müssen.

Die Parameter von Interesse sind:

  • Ultraschallleistung
  • Bondzeit
  • Bondkraft
  • Schichtdicke: Gold
  • Schichtdicke: Chrom
  • Tempereratur des Probenhalters

8.2 Durchführung

Es wurden 9x2 Proben flächendeckend mit Cr/Au bedampft und auf Chipträger geklebt. Die Chips wurden anschließend anhand des Versuchsplans mit Bonds versehen, deren Qualität durch einen destruktiven Pull-Test getestet wurden.

8.3 Auswertung

Abbildung 8.1 zeigt die gemessene maximale Zugkraft gegen die Versuchsreihenfolge aufgetragen. Die horizontalen Linien signalisieren den Mittelwert der Messungen mit einer Einstellung des Bondtools. Dies zeigt, dass das Justieren des Bondtools einen großen Einfluss auf die Qualität der Bonds hatte. Besonders nach der ersten Justierung kam es zu einem starken Abfall der mittleren Haltekraft.

Plot der Versuchsreihenfolge. Im Idealfall sollte kein Muster zu erkennen sein, allerdings hat eine Justierung des Bondtools eindeutig einen Einfluss auf die Qualität der Bonds.

Abbildung 8.1: Plot der Versuchsreihenfolge. Im Idealfall sollte kein Muster zu erkennen sein, allerdings hat eine Justierung des Bondtools eindeutig einen Einfluss auf die Qualität der Bonds.

8.3.1 Regression

r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value df logLik AIC BIC deviance df.residual nobs
0.4841147 -0.1724666 14.38831 0.7373263 0.7787796 28 -186.9131 433.8262 491.781 4554.518 22 51
term estimate std.error statistic p.value
(Intercept) 284.6922482 208.4356867 1.3658518 0.1857874
run.order -0.1682052 0.1917759 -0.8770924 0.3899141
ultrasound 0.4653871 0.8695193 0.5352234 0.5978646
time -1.0539409 1.0649803 -0.9896342 0.3331133
force -0.2723444 0.9361758 -0.2909116 0.7738438
temperature -0.3382991 0.8138080 -0.4156990 0.6816571
chrome -15.4049038 9.2596635 -1.6636570 0.1103623
gold -2.0711556 1.3016319 -1.5911992 0.1258329
I(ultrasound^2) -0.0003382 0.0020164 -0.1677157 0.8683391
I(time^2) 0.0009773 0.0021395 0.4568122 0.6522845
I(force^2) -0.0004797 0.0019429 -0.2469206 0.8072593
I(temperature^2) -0.0000505 0.0020149 -0.0250719 0.9802236
I(chrome^2) 0.2466827 0.3113169 0.7923846 0.4365982
I(gold^2) 0.0107551 0.0055079 1.9526785 0.0636965
ultrasound:time -0.0011470 0.0020713 -0.5537614 0.5853271
ultrasound:force -0.0007290 0.0020887 -0.3490110 0.7303993
ultrasound:temperature 0.0002644 0.0022572 0.1171244 0.9078242
ultrasound:chrome 0.0038486 0.0264323 0.1456004 0.8855627
ultrasound:gold -0.0011695 0.0025573 -0.4573343 0.6519150
time:force 0.0018413 0.0020564 0.8953695 0.3802819
time:temperature -0.0005225 0.0019816 -0.2636628 0.7944937
time:chrome 0.0446069 0.0182235 2.4477611 0.0228182
time:gold 0.0032088 0.0034922 0.9188549 0.3681366
force:temperature 0.0008188 0.0014586 0.5613684 0.5802204
force:chrome 0.0168857 0.0259521 0.6506498 0.5220105
force:gold 0.0000000 0.0033078 0.0000142 0.9999888
temperature:chrome 0.0055941 0.0255715 0.2187619 0.8288522
temperature:gold 0.0024249 0.0034635 0.7001360 0.4911806
chrome:gold -0.0188015 0.0426192 -0.4411523 0.6634078