Part 1｜案例背景
石墨烯生物晶体管传感器在人体健康指标监测领域具有广阔的应用前景。
某重点客户在测试新一代石墨烯传感器样品时，发现部分器件在信号采集与频率响应模块出现异常。
通过系统化的失效分析流程，问题最终被定位到：源漏电极金属层在制程过程中发生异常扩散，局部侵入硅衬底结构。
进一步排查发现，该异常可能影响多个生产批次，存在潜在的质量扩散风险。由于失效机理尚未完全明确，部分已进入量产阶段的产品仍面临可靠性隐患。为控制风险，公司迅速启动跨部门协同机制，对产品流转记录、制程参数以及历史测试数据进行全面回溯分析。
该传感器项目是面向核心客户的重要产品导入项目，对公司在领域的技术布局具有明确的战略意义。因此，该问题被纳入重点技术攻关任务，由研发、工艺、质量与数据分析团队联合推进解决。
本文从电性数据分析与工程验证的双重视角出发，总结此次质量问题排查与闭环优化的实践经验，希望能为相关领域从业者提供可参考的方法路径。
Part 2｜数据定位 SOP
1. 异常器件的「群体画像」
对失效样本进行多维电学参数交叉分析后，异常器件主要集中在以下特征范围内：
| 参数类别 | 正常样本 | 异常样本 |
|---|---|---|
| 阈值电压 | 稳定 | 出现极端偏移 |
| 关断漏电 | 可控 | 明显升高 |
| 亚阈值电流 | 稳定 | 偏高 |
| 体端漏电 | 极低 | 明显抬升 |
| 栅极漏电 | 正常 | 基本正常 |
异常样本主要在关断态相关指标上呈现系统性偏离，而开态电流与栅介质相关参数保持正常。
——问题更可能来源于沟道或源漏—衬底相关路径，而非典型的栅介质失效。
初步判断异常方向：异常与源漏—衬底耦合相关的电学通道有关
2. 异常参数的演化路径
在溯源客户反馈的信号异常问题时，发现其与器件电容特性存在显著相关性：
- 电容异常样本高度集中在阈值电压偏移区间
- 阈值偏移与关断态漏电呈现明显相关
- 单管结构测试显示，该偏移主要来自漏极—衬底之间的异常泄漏通道
进一步将电学结果与制程数据进行关联后发现：
问题样本集中分布在引入新沉积设备或新工艺窗口的批次，提示制程稳定性是关键影响因素。
梳理异常演化路径：关断漏电异常→ 阈值参数偏移→ 电容特性失衡→ 系统信号异常→ 产品失效
3. 数据分布形态分析
以关断态的体端漏电参数为代表，对整体数据分布进行统计建模后发现：
- 分布呈现明显正偏态
- 峰度较高，存在厚尾特征
- 数据中出现双峰结构
这一分布形态表明，样本群体并非单一随机波动，而更可能由：
「正常器件群体 + 异常波动群体」叠加形成
提供后续的分群建模与风险隔离的依据。
4. 空间分布与时间维度分析
为区分系统性问题与随机缺陷，对异常样本进行了多尺度分析：
晶圆层级：
- 异常集中于特定量产批次
- 其他研发批次未出现同类特征
晶粒层级：
- 分布近似随机
- 排除后段测试流程引入的系统性误差
器件结构区域：
- 异常主要集中在 P 型器件
- 在短沟道结构中更加显著
时间维度：
- 在量产期间持续出现
- 未呈现偶发性特征
明确失效影响范围与问题属性
5. 风险阈值的定义方法
在积累足量量产样本后，采用多参数联合建模方式，对关键电学指标进行关联分析。
通过构建阈值电压参数 × 漏电参数的二维分布图，可以清晰观察到异常区域的聚集特征。以关键阈值节点作为分界点进行分区后发现：
- 高风险样本集中分布在模型仿真目标区间之外
- 漏电指标占比在该区域内呈现突变式增长
- 被阈值判定为异常的样本，在后续失效行为中表现出高度一致性
形成统一、可落地的风险分级与拦截标准： 用于量产阶段的在线筛选与预警。
Part 3｜业务推进 SOP
6. 电学行为曲线分析
通过扩展栅极偏压扫描范围，对异常样本与正常样本进行对比测试。
主要结论如下：
- 异常样本在负偏压区域出现显著漏电增强
- 正偏压区域行为基本一致
- 不同偏置组合下结果具有良好重复性
结果表明，异常并非整体介质劣化，而更可能源于特定结区或边缘结构问题。
电性机理判断：以边缘诱导漏电机制为主
7. 微结构与材料验证
通过先进显微与成分分析手段，对关键区域进行结构表征：
- 平面视角未发现明显形貌缺陷
- 局部区域检测到金属元素异常扩散
- 截面分析显示扩散会局部侵入外延层。
该结果表明，器件内部存在典型的金属侵入型结构缺陷，并对电学行为产生实质影响。
确认物理结构层面的根因
8. 理论仿真验证
基于实测结构参数构建物理仿真模型，对异常电学行为进行定量验证。
仿真结果显示：
- 局部侵入会显著缩短势垒宽度
- 隧穿路径被异常强化
- 漏电趋势与实测结果高度一致
从理论层面建立结构异常与电性失效的因果闭环
9. 工艺与设备关联分析
对关键制程模块与设备平台进行横向对比后发现：
- 金属沉积稳定性存在明显设备平台差异
- 外延生长条件对界面质量影响显著
综合判断，金属供给量控制能力与外延界面稳定性是缺陷形成的关键因素。
确认工艺与设备风险来源
10. 返工敏感性评估
对多次返工样本进行统计建模后发现：
- 返工次数与失效率呈显著正相关
- 累积应力对外延界面影响不可忽视
建立返工分级与限制策略
11. 工艺优化方案效果评估
通过实验设计方法，对多项优化方案进行系统验证：
| 优化方案 | 效果 |
|---|---|
| 关键金属层厚度调整 | 改善明显 |
| 外延掩膜厚度调整 | 影响较小 |
| 设备功率调整 | 影响较小 |
| 前段流程顺序调整 | 改善明显 |
最终形成的优先级为：
- 设备平台切换
- 核心材料参数窗口优化
- 关键流程顺序调整
基于风险控制与投入产出比形成决策依据
Part 4｜后期预防与长效机制
一、构建更敏感的系统级监控指标
随着工艺优化导入，传统漏电指标的识别灵敏度会下降，因此需要同步升级监控体系。
实践表明：
- 新电学指标在异常与正常样本间具有更强区分度
- 对大尺寸器件的结构缺陷更敏感
- 可在早期测试阶段实现有效拦截
动态调整监控指标，以绑定真实的失效机理。
二、建立制程节点的当站监测机制
针对高风险工艺模块，仅依赖电性测试存在滞后风险，因此引入当站抽检机制：
- 扩大抽检覆盖范围
- 建立结构缺陷分布数据库
推动结构缺陷监测从“事后分析”转向“过程控制”
三、评估改善措施的潜在副作用
任何失效改善方案，都不可避免会影响性能、产能与长期可靠性，因此需要同步评估：
- 参数收紧可能带来**性能波动，需要配套工艺改善措施。
- 设备切换初期需提前规划产能缓冲与爬坡。
- 长期可靠性新窗口需建立长期跟踪与复审机制。
短期改善与长期稳定性之间，必须同步评估「性能—产能—可靠性」三重影响
写在最后
这种复杂问题，最难的是什么？
不是技术。而是：
在压力最大的情况下，保持逻辑清醒。
真正决定系统稳定性的，
不是一次参数优化，而是：
持续验证、持续复盘、 持续迭代所构建起来的 执行与分析体系 。
