FTCO
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Fab Technology Co-Optimization™：工艺的数字孪生
FTCO 利用工艺和器件仿真的输出，并结合晶圆厂的实测数据进行训练，为晶圆厂工程师提供可实时查询的模型。
什么是 FTCO
晶圆厂技术协同优化（Fab Technology Co-Optimization，简称 FTCO）使用仿真和实验数据训练非线性模型，直至其重现真实制造工艺的行为。训练完成后，该模型即成为数字孪生：无需加工晶圆，即可实时回答有关工艺的问题。
用一个模型连接工艺、器件和电路
工艺、器件和电路通常依次进行调优。每个团队向下一个团队交付固定的结果，因此跨环节的权衡往往较晚才显现。晶圆厂技术协同优化将三者纳入同一模型。某个注入剂量有利于晶体管却损害电路性能，这类影响会在仍可调整时显现出来。
什么是数字孪生
它是经过训练的制造工艺非线性模型。其知识来自仿真运行和晶圆厂测量数据，这些数据通过 Victory DoE 和 Victory Analytics 反复迭代输入。将器件和电路仿真也纳入训练后，它就能映射工艺参数如何影响器件和电路结果，无需人工编写这些关联。
它能实现单次仿真无法实现的功能
提出问题后，在您仍在使用工具时即可得到答案。TCAD 仿真输入文件每次运行回答一个问题，而且需要能够编写输入文件的人员。数字孪生通过面向非仿真专业工程师的界面实时作答。需要等待实际晶圆试验周期才能作出的工艺决策因此减少。
它并不替代 TCAD。每个答案都源于 TCAD 工程师已经验证的物理机制。
FTCO 工作流程：从仿真到数字孪生
仿真和晶圆厂测量结果成为训练数据。设计并运行一组实验，利用结果训练模型，
然后即可开始向模型提问。
每个答案都指向下一项实验
数字孪生会显示其薄弱之处：实验集尚未覆盖的参数空间区域。这将引导您返回第 2 阶段，设计更有针对性的实验。每轮迭代都让模型更贴近您的晶圆厂。
利用实测硅片数据校准数字孪生
仿真给出物理上一致的答案，晶圆厂给出真实的答案。
校准使数字孪生了解二者之间的差距。
使仿真拟合硅片实测结果
FTCO 将仿真和实测工艺数据结合训练。拟合反映工艺实际发生的情况，而不仅是仿真器的预期。Victory Analytics 首先清洗实测数据，标记异常值并填补缺失值。
需要准备哪些数据
您希望建模的工艺的生产数据和实测数据、相应的工艺条件，以及同一工艺流程的 TCAD 仿真。所需数据量取决于变化参数的数量和响应的非线性程度，请向 FTCO 专家提供现有数据，以获得适合您工艺的建议。
利用数字孪生
实时优化工艺
训练完成的数字孪生有四种应用方式。每种方式都能实时回答问题，而向仿真器提出
同样的问题则需要再次运行仿真。
设计目标求解
从所需的设计值出发，数字孪生返回实现该值的工艺参数值，无需不断扫描参数空间来寻找符合条件的结果。
- 通过数据分析界面筛选工艺和器件目标变量，自动突出显示对选定设计目标有显著影响的参数
工艺能力分析
在产线结果显现之前了解实际波动对良率的影响。蒙特卡洛和 Cp/Cpk 分析针对数字孪生运行，而无需使用生产晶圆。
- 氧化层厚度在批次间漂移？数字孪生可显示这种漂移造成的工艺和器件指标分布。
虚拟实验
找出真正影响您所关注设计目标的工艺参数。数字孪生筛选工艺和器件变量，并突出显示关键变量。
- 修改工艺参数后，结构视图会立即更新，其依据是基于物理的训练数据，而非图像之间的插值
交互式结构建模
改变工艺参数，结构视图便立即重绘。所显示的结果来自基于物理的训练数据，而不是插值图像。
- 例如，调整刻蚀参数时，刻蚀轮廓会随之改变。
代理模型如何构建，以及其适用边界
代理模型是独立的已训练模型，可快速替代无需再运行的仿真。
通过实验设计构建
Victory DoE 通过一组经过设计的仿真运行对参数空间采样，并将结果汇总到一张表中。随后，Victory Analytics 根据数据的适用性，拟合神经网络或高斯过程回归模型。
请重视实验集的设计。良好的覆盖范围能使普通拟合发挥作用，而任何拟合方法都无法弥补从未采样的区域。
构建完成后的用途
评估代理模型只需一次函数调用，而不是一次 TCAD 仿真运行。这使实时设计目标求解和蒙特卡洛良率分析变得切实可行。这两种应用所需的评估次数都远超通常会排队运行的仿真次数。完成的代理模型也可供不自行运行仿真的工程师使用。
适用边界
代理模型在其实验集覆盖的区域内具有可靠性。超出该区域，答案便失去可靠依据。掌握采样范围是使用模型的一部分。
它也会继承训练数据中的系统误差。在依赖模型之前，请先用硅片实测数据进行校准。
支撑 FTCO 的工具
两款工具负责机器学习工作，Victory TCAD 仿真器提供其学习所依据的
物理机制。它们都属于 Silvaco 的 AI 驱动的制造产品组合。
Victory Analytics
面向半导体研究、开发和制造的机器学习分析工具，用于训练数字孪生并基于其运行优化。
Victory DoE
设计实验，并将每个仿真项目的结果集中保存，供 Victory Analytics 使用。
Victory TCAD Lab
Victory Process 和 Victory Device 生成数字孪生学习所需的工艺和器件数据，Victory Visual 则支持以 2D 和 3D 方式检查每项结果。
与 Micron Technology 合作，面向存储器件构建
FTCO 通过与 Micron Technology, Inc. 合作，围绕存储器开发中的工艺问题逐步成形。
存储器 | 数字孪生
2024 年 4 月
Micron Technology
Micron 的工程师使用 FTCO 数字孪生，加快存储产品的设计和前期技术探索。数字孪生从 Micron 的生产数据以及刻蚀、沉积和机械应力的物理仿真中学习。TCAD 团队之外的工程师也能够亲自开展工艺、设计和良率优化。
“Silvaco 的 AI 和数字孪生解决方案使我们能够加速在内存和存储领域取得突破性进展。”
Gurtej Sandhu 博士，Micron Technology, Inc. 技术探索首席院士
FTCO 资源
关于晶圆厂技术协同优化的会议演讲和网络研讨会，以及介绍其起源的 SEMI
访谈。
会议演讲
SURGE 2025
如何利用 Victory Analytics 和机器学习校准 TCAD 数据
Silvaco 现场应用工程师 Stefania Carapezzi 博士介绍如何使用 Victory Analytics 中的机器学习校准 TCAD 数据。
会议演讲
SURGE 2025
AI 将 EDA 提升到新水平
现任 Silvaco 首席执行官 Walden (Wally) Rhines 博士探讨 AI 将如何推动电子设计自动化的发展。
网络研讨会 · SEMI
开发碳化硅 DMOSFET：数字孪生设计参考流程
由 SEMI 主办的碳化硅 DMOSFET 开发网络研讨会。
网络研讨会
在晶圆厂技术协同优化（FTCO™）中应用人工智能
Silvaco 关于在晶圆厂技术协同优化中应用 AI 的网络研讨会。
访谈 · SEMI
在晶圆厂技术协同优化中应用 AI
SEMI 与 Silvaco 前首席执行官 Babak Taheri 博士探讨 FTCO。
演示资料 · PDF
SURGE 2025
FTCO 概述
在一份文档中了解完整的 FTCO 工作流程。
咨询 FTCO 专家
告诉我们您希望为哪种工艺构建数字孪生，以及目前已有哪些相关数据。
不同分组条件下的测量结果以及需要权衡的参数，是很好的起点。
FTCO 专家将回复您，说明针对该工艺的具体要求。
常见问题
什么是 FTCO？
FTCO 是 Fab Technology Co-Optimization（晶圆厂技术协同优化）的缩写。它利用仿真结果和实测数据训练晶圆厂工艺的非线性模型，直至模型成为数字孪生。晶圆厂和工艺工程师随后可实时查询模型，无需等待 TCAD 专家运行新的仿真。
半导体制造中的数字孪生是什么？
它是代替真实工艺的已训练模型。它从仿真和晶圆厂测量数据中学习，然后预测工艺变化如何影响结构、器件和良率。工程师可先在软件中试验变更，再进行实际晶圆加工。
代理模型如何构建，精度如何？
Victory DoE 在参数空间内运行一组经过设计的仿真。Victory Analytics 对结果拟合神经网络或高斯过程回归模型，然后评估拟合效果。精度取决于实验集对查询区域的覆盖程度，以及是否利用实测数据进行了校准。
如何利用真实硅片数据校准数字孪生？
数字孪生结合晶圆厂实测数据和仿真结果进行训练，而不仅仅依赖仿真。因此，其预测能够反映产线实际生产的结果。Victory Analytics 在训练前筛查实测数据，识别异常值并填补缺失数据，避免少量错误读数使拟合产生偏差。
使用 FTCO 是否需要 Silvaco TCAD？
TCAD 工程师通常使用 Victory DoE 和 Victory Analytics 设置数字孪生学习所需的仿真，并结合晶圆厂数据进行训练。训练完成后，不自行运行 TCAD 的工艺和晶圆厂工程师可通过面向非专业人员的界面直接查询模型。
包含哪些工具？
FTCO 使用 Victory Analytics 进行训练和优化，使用 Victory DoE 进行实验设计。Victory Visual 显示结果。Victory Process 和 Victory Device 等 Victory TCAD 仿真器提供数字孪生学习所依据的物理机制，晶圆厂自身的测量数据则用于校准。
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