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Die Halbleitertechnik ist ein anspruchsvoller Industriezweig. In komplexen Verfahren müssen Prozessschritte mit höchster Präzision durchgeführt werden. Um Produktionsstabilität zu gewährleisten, sind regelmäßige Messungen und Prozesskontrollen essenziell. Trotzdem werden fehlerhafte Wafer mitunter erst in abschließenden Tests erkannt, sodass durch die fortgeführte Produktion unnötige Ressourcen verschwendet wurden. Eine Messung aller Wafer könnte dies verhindern, ist jedoch aufgrund hoher Kosten nicht praktikabel. Das ist der Ausgangspunkt der Virtuellen Messtechnik, die eine Überwachung aller Wafer nach jedem Prozessschritt ermöglicht. Dazu werden Prozessergebnisse durch hoch entwickelte Algorithmen berechnet und basierend auf historischen Messungen sowie den aktuellen Prozessdaten vorhergesagt. In dieser Arbeit werden Algorithmen des Maschinellen Lernens analysiert, optimiert und implementiert, um funktionale Abhängigkeiten zwischen Prozessparametern und -ergebnissen zu modellieren und somit Vorhersagen berechnen zu können. Dadurch wird eine beachtliche Reduzierung der Produktionskosten bei gleichzeitiger Verbesserung der Prozessstabilität und -qualität ermöglicht.

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Leicht, Carolin
Carolin Leicht wurde am 25.04.1988 in Leipzig geboren. Sie studierte Wirtschaftsmathematik mit dem Schwerpunkt Optimierung an der Universität Leipzig. Die vorliegende Diplomarbeit, welche in Zusammenarbeit mit der Infineon Technologies AG in Regensburg entstand, ist Teil des erfolgreichen Abschlusses dieses Studiums.

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