Le génie industriel : carburant de la croissance de la microélectronique

Trois piliers fondent le développement industriel de la micro électronique : la R&D sur produits et procédés de fabrication, l'ouverture de nouveaux marchés, mais aussi la capacité des industries à répondre à ces nouveaux marchés, rapidement et de façon fiable. Ce dernier aspect, souvent méconnu, est l'antre du Génie Industriel. Actuellement, certaines recherches sont très médiatisées. Elles portent sur les procédés (impression de puces, transistors organiques, transistors architecturés autour de nano-composants...) mais également sur de nouveaux produits (laboratoires d'analyse intégrés, électronique ultra basse consommation, OLED, Bio-composants, Vecteurs de médicaments...). Des recherches se poursuivent également sur ce troisième pilier qu'est le Génie Industriel. Ainsi, la réduction du temps de mise sur le marché, l'optimisation des agencements, la maîtrise des processus, l'organisation des informations, le contrôle par le produit...sont au coeur des développements récents. Pour l'industrie de la micro électronique, les enjeux sont de taille, pour le génie industriel, de nouveaux défis sont à relever : gestion des connaissances de prototypage, organisation des tests sur des process qui en comportent plus de 100, gestion des risques de production, communication production-design, exploitation de grandes bases de données d'historique..... La pérennité de l'industrie des semi-conducteurs en Europe est en jeu. Elle représente plusieurs centaines de milliers d'emplois et se chiffre en dizaine de milliards d'euros annuels.

La loi de Moore est mondialement connue pour quantifier les évolutions dans l'industrie des semi-conducteurs. Appuyée par des recherches et des développements tant au niveau des produits que des marchés associés, cette loi semble s'appliquer depuis plus de 50 ans sans réelle discontinuité. Ainsi depuis quelques années, les industries de la micro-électronique, sont passées à l'échelle nanométrique. Les composants de base ont des dimensions de quelques dizaines de nanomètres (90, 65, 45, 32, 22nm) et souvent les précisions sont de l'ordre de l'Angström. Un process standard de production dure en moyenne 6 à 8 semaines, peut comporter jusqu'à 200 opérations et quasiment autant de tests sur produits. Les équipements sont tous outillés de systèmes de suivi de leurs paramètres de production afin d'en contenir les dérives dans des marges acceptables : le contrôle de cet ensemble, à un cout acceptable, relève du défi permanent alors que les tolérances sur les produits sont très proches des capabilités des machines.

Des recherches au service de la fiabilité des rendements de production

Au niveau du laboratoire G-SCOP, différentes actions sont menées dans cette problématique de recherche. En fort partenariat avec STMicroelectronics et le consortium ENIAC, G-SCOP est impliqué dans l'amélioration des performances de contrôle. L'objectif est de mieux maîtriser les risques opérationnels, afin d'optimiser la maîtrise des processus de fabrication tout au long de leur cycle de vie. Sur la période 2003-2012, six thèses sont réalisées successivement sur ce sujet. Elles portent sur la création de nouvelles méthodes de travail et sur leur outillage. Le principe commun à ces travaux est d'alimenter par des sources de données fraîches captées sur le système de production, les informations servant à la prise de décision (analyse de risque, plans d'expérience, plans de maintenance, conception de produit et process...). Ces travaux aboutissent à de nouvelles pratiques de travail, outillées. L'invention de ces pratiques de leur outillage et leur déploiement, constitue pour l'industrie, l'apport principal. Pour la communauté scientifique, les communications afférentes retracent les progrès réalisés durant ces travaux.

Des résultats exploités en conception et production

S'appuyant sur une démarche qualité et l'utilisation de moyens d'analyse de données fiables, les acteurs opérationnels cherchent à adresser quotidiennement deux aspects : le contrôle et la réduction continus de la variabilité d'une part et la gestion, évaluée de risque et des actions à entreprendre d'autre part. Cette recherche s'intéresse en particulier au second aspect. Néanmoins, le contrôle et la réduction continue de la variabilité n'ont jamais été négligés puisqu'ils ont servi à quantifier opérationnellement les gains obtenus par la méthodologie proposée. La question centrale de ce projet vient adresser les deux préoccupations citées précédemment : Comment évaluer et améliorer la performance des moyens et processus de production par le biais d'une analyse de risque qui soit dynamique et intégrée. Comment définir par la suite des plans d'action unifiés et robustes pour maîtriser la variabilité et éviter les non conformités ?

Ce projet propose une méthode globale de gestion dynamique des plans d'actions. Il s'agit d'établir dans un premier temps des liens continus entre les événements réels des équipements et le niveau de risque estimé. Et de proposer un processus de gestion des plans d'actions unifié, joignant l'expertise humaine et les évènements réels, d'aide à la décision et de gestion des retours d'expérience. Les solutions de gestion des risques opérationnels et des méthodologies de travail appliquées dans le domaine de l'industrie des semi-conducteurs, ont fait l'objet d'un logiciel FAIR8 déployé auprès de 400 utilisateurs ; elles montrent ainsi un caractère générique et applicable dans d'autres secteurs industriels.

Les règles définissant les meilleures pratiques de conception de produits micro-électronique sont aujourd'hui élaborées par analyse des capabilités de l'outil de production à l'échelle d'une technologie (120 ; 90 ou 45 nano.m..). Ces règles, consignées dans un DRM (Design Rules Manual), sont définies à partir de l'analyse du comportement du système productif dans son ensemble. Or cette définition de règles générales s'avère limitative pour exploiter des opportunités de savoir-faire sur certains produits, les concepteurs ne peuvent tirer parti des spécificités des produits pour proposer les solutions les plus productives. Le projet conduit avec ST Microelectronics s'est donné pour objectifs de repenser les liens et la structure de données réparties dans un panel d'outils et d'applications, en vue d'une exploitation optimisée dans le cadre d'analyses de dérives en ligne et surtout du design de nouveaux produits, ceci afin d'exploiter au mieux les performances et les capabilités des outils de production réellement utilisés. Construit autour d'une ontologie des données recueillies en production, le projet a proposé des évolutions des méthodes de conception actuellement basées sur les règles « design » (DFM : Design For Manufacturing) pour permettre la prise en compte des spécificités produits (D&MFP : Design and Manufacturing For Product). En proposant des solutions d'intégration des données « Produit -Production- -Contrôle des processus » avec les outils d'analyse, tout au long du cycle de vie des technologies, les données accumulées en production sur plusieurs années pourront ainsi être mises à profit comme connaissances pour la conception des produits et process les plus pertinents.

Contact: Michel Tollenaere, laboratoire G-Scop

Publications

• Busch H., Gardoni M., Tollenaere M., Applying PIFA: Process Information and Functionality Analysis supporting the conception of a Knowledge Management System: case study STMicroelectronics IMECS - The International Multi-Conference of Engineers and Computer Scientists - IMECS, Hong Kong, 2006

• Busch H., Gardoni M., Tollenaere M., The conception of a human-machine interface for a Manufacturing Knowledge Retrieval System: case study at STMicroelectronics 15th International Association of Management of Technology - IAMOT, Bejing/Peking, Chine, 2006

• Mili A., Bassetto S., Siadat A., Tollenaere M., «Risks management unveil productivity improvements», Journal of Loss Prevention in the Process Industries, (2009) 22 1 25-34

• Baud-Lavigne B., Bassetto S., and Penz B., A broader view of the economic design of the X-bar chart in the semiconductor industry, International Journal of Production Research, vol. 48, no. 19, p. 5843, 2010.

• Shanoun M., Bassetto S., Bastoini S., and Vialletelle Ph., Optimisation of the process control in a semiconductor company: model and case study of defectivity sampling, International Journal of Production Research, 2010.