使用空间扭曲相似度的工具故障分析制造技术

提出了利于与制造工艺相关联的工具故障分析的系统和技术。监测组件基于由与一个或更多个制造工具相关联的一组传感器生成的传感器数据来确定与所述一个或更多个制造工具相关联的候选工具故障。签名组件基于与一个或更多个制造工具相关联的数据来生成候选工具故障的签名数据集。比较组件基于签名数据集和与至少一个之前确定的工具故障相关联的至少一个其他签名数据集来将候选工具故障与至少一个之前确定的工具故障进行比较。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用空间扭曲相似度的工具故障分析相关申请的交叉引用本申请要求2015年7月22日提交的并且题为“TOOLFAILUREANALYSISUSINGSPACE-DISTORTEDSIMILARITY”的序列号14/805,793的美国申请的优先权，该申请的全部内容通过引用并入本文。
描述和要求保护的主题总体涉及与制造工艺相关联的工具故障分析。
技术介绍
技术进步导致日益复杂的工艺驱动的自动化设备。实现特定目标或执行特定的高度技术性工艺的工具系统通常可以包含：多个功能元件，用于达成目标或成功执行工艺；以及各种传感器，其收集数据以监测设备的操作。这样的自动化设备可以生成大容量数据。数据可以包括与作为特定任务的一部分执行的产品或服务有关的信息和/或与工艺有关的相当大的日志信息。例如，处理数据和/或度量数据可以在制造工艺期间被收集和/或存储在一个或更多个数据集中。虽然现代电子存储技术能够承受保持不断增加的数据量，但是累积数据的利用仍然远未达到最佳状态。收集到的信息的检查和解释通常需要人为干预。例如，半导体制造工具上的工艺可以运行十七个小时(例如61,200秒)。在处理期间，半导体制造工具可以经由例如几百个传感器每秒输出传感器测量。因此，接下来在工艺开发和/或故障排除活动期间必须(例如由工艺工程师)手动研究包括输出传感器测量的大数据集。然而，使用人为干预(例如基于包括输出传感器测量的大数据集)来确定与工具系统有关的新出现的工具故障是困难的。当今的制造系统的上述缺陷仅仅是为了提供常规系统的一些问题的概述，而不旨在是穷尽性的。当阅读以下描述时，常规系统的其他问题以及本文所描述的各个非限制性实施方式的相应优点会变得更明显。
技术实现思路
以下提供了本说明书的简化的
技术实现思路
，以便提供对本说明书的一些方面的基本理解。该
技术实现思路
不是对本说明书的广泛概述。其目的既不在于识别说明书的关键或重要元素，也不是描述说明书的特定实现方式的任何范围或权利要求的任何范围。其唯一目的是以简化的形式提出说明书的一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。根据实现方式，系统包括监测组件、签名组件和比较组件。监测组件基于由与一个或更多个制造工具相关联的一组传感器生成的传感器数据来确定与所述一个或更多个制造工具相关联的候选工具故障。签名组件基于与一个或更多个制造工具相关联的数据来生成候选工具故障的签名数据集。比较组件基于签名数据集和与至少一个之前确定的工具故障相关联的至少一个其他签名数据集将候选工具故障与至少一个之前确定的工具故障进行比较。根据另一实现方式，方法提供用于：基于由与一个或更多个制造工具相关联的一组传感器生成的传感器数据来识别与所述一个或更多个制造工具相关联的候选工具故障；基于传感器数据和与一个或更多个制造工具相关联的其他数据来生成候选工具故障的签名数据集；以及将签名数据集和与至少一个工具故障相关联的至少一个其他签名数据集进行比较。根据又一实现方式，一种存储有计算机可执行指令的计算机可读介质，所述计算机可执行指令响应于被包括处理器的系统执行使得系统执行操作，所述操作包括：确定与一个或更多个制造工具相关联的候选工具故障；基于与一个或更多个制造工具相关联的数据来生成候选工具故障的签名数据集；以及将签名数据集和与至少一个之前确定的工具故障相关联的至少一个其他签名数据集进行比较。以下描述和附图阐述了说明书的某些说明性方面。这些方面是指示性的，然而只是可以采用本说明书的原理的各种方式中的一小部分。根据以下在结合附图考虑的情况下对说明书的详细描述，本说明书的其他优点和新的特征将变得明显。附图说明图1是示出了根据本文描述的各个方面和实现方式的利于与制造工艺有关的工具故障分析的示例性系统的框图；图2是示出了根据本文描述的各个方面和实现方式的示例性工具故障分析组件的框图；图3是示出了根据本文描述的各个方面和实现方式的另一示例性工具故障分析组件的框图；图4是示出了根据本文描述的各个方面和实现方式的又一示例性工具故障分析组件的框图；图5示出了根据本文描述的各个方面和实现方式的又一示例性工具故障分析组件；图6示出了根据本文描述的各个方面和实施方式的用于确定两个签名之间的距离(例如相似度)的示例性系统；图7示出了根据本文描述的各个方面和实施方式的用于基于限定的距离来更新变换的示例性系统；图8是根据本文描述的各个方面和实施方式的利于确定工具故障的示例方法的流程图；图9是根据本文描述的各个方面和实施方式的用于识别工具故障的示例方法的流程图；图10是根据本文描述的各个方面和实施方式的用于在数据库中查询与给定缺陷类似的缺陷的示例性方法的流程图；图11是示出适当操作环境的示意性框图；以及图12是样本计算环境的示意性框图。具体实施方式现在参照附图描述本公开内容的各个方面，其中，贯穿全文，相同的附图标记用于表示相同的元件。在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多特定细节，以便提供对一个或更多个方面的透彻理解。然而，应理解，可以在不具有这些特定细节的情况下或以其他方法、组件、材料等实现本公开内容的某些方面。在其他实例中，以框图形式示出了公知结构和装置，以利于描述一个或更多个方面。技术进步导致日益复杂的工艺驱动的自动化设备。实现特定目标或执行特定的高度技术性工艺的工具系统通常可以包含：多个功能元件，用于达成目标或成功执行工艺；以及各种传感器，其收集数据以监测设备的操作。这样的自动化设备可以生成大容量数据。数据可以包括与作为特定任务的一部分执行的产品或服务有关的信息和/或与工艺有关的相当大的日志信息。例如，处理数据和/或度量数据可以在制造工艺期间被收集和/或存储在一个或更多个数据集中。虽然现代电子存储技术能够承受保持不断增加的数据量，但是累积数据的利用仍然远未达到最佳状态。收集到的信息的检查和解释通常需要人为干预。例如，半导体制造工具上的工艺可以运行十七个小时(例如61,200秒)。在处理期间，半导体制造工具可以经由例如几百个传感器每秒输出传感器测量。因此，接下来在工艺开发和/或故障排除活动期间必须(例如由工艺工程师)手动研究包括输出传感器测量的大数据集。然而，使用人为干预(例如基于包括输出传感器测量的大数据集)来确定与工具系统有关的新出现的工具故障是困难的。为此，公开了用于分析处理数据(例如制造处理数据)以确定、预测和/或防止与制造工艺有关的工具故障的技术。可以使用由一组数字和/或可量化的属性表征的空间扭曲的相似度测量来确定(例如学习、识别、预测、防止等)新出现的工具故障(例如部件故障)。通过采用空间扭曲的相似度度量，可以确定多个制造工具(例如半导体制造工具)的各种工具故障。此外，空间扭曲的相似度测量可以用于以下应用：根据工具故障的属性对相似度的限定不是先验已知的，而是基于有限量的训练数据学习的(例如当仅有限数目的训练示例存在时)。在一方面，每个工具故障可以与被实现为签名的属性值的n维矢量相关联。例如，可以将不同故障的相关统计表示为信息的签名。可以通过各种统计工艺控制和/或计算与(一个或多个)制造工具相关联的(一个或多个)期望值和(一个或多个)观测值之间的差的其他技术来获得签名。在某些情况下，期望值和观察值之间的差的序列可以与签名相关联。类似的故障(例如类似故障的学习的结果)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种系统，包括：存储器，所述存储器存储计算机可执行组件；以及处理器，所述处理器被配置成执行存储在所述存储器中的以下计算机可执行组件；监测组件，所述监测组件基于由与一个或更多个制造工具相关联的一组传感器生成的传感器数据来确定与所述一个或更多个制造工具相关联的候选工具故障；签名组件，所述签名组件基于与所述一个或更多个制造工具相关联的数据来生成所述候选工具故障的签名数据集；以及比较组件，所述比较组件基于所述签名数据集和与至少一个之前确定的工具故障相关联的至少一个其他签名数据集来将所述候选工具故障与所述至少一个之前确定的工具故障进行比较。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.07.22 US 14/805,7931.一种系统，包括：存储器，所述存储器存储计算机可执行组件；以及处理器，所述处理器被配置成执行存储在所述存储器中的以下计算机可执行组件；监测组件，所述监测组件基于由与一个或更多个制造工具相关联的一组传感器生成的传感器数据来确定与所述一个或更多个制造工具相关联的候选工具故障；签名组件，所述签名组件基于与所述一个或更多个制造工具相关联的数据来生成所述候选工具故障的签名数据集；以及比较组件，所述比较组件基于所述签名数据集和与至少一个之前确定的工具故障相关联的至少一个其他签名数据集来将所述候选工具故障与所述至少一个之前确定的工具故障进行比较。2.根据权利要求1所述的系统，还包括变换组件，所述变换组件基于所述候选工具故障的处理数据来生成与所述候选工具故障相关联的变换值。3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述比较组件还基于所述变换值来将所述候选工具故障与所述至少一个之前确定的工具故障进行比较。4.根据权利要求2所述的系统，其中，所述比较组件确定所述签名数据集与所述至少一个其他签名数据集之间的差。5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述比较组件基于所述变换值以及所述签名数据集与所述至少一个其他签名数据集之间的差来确定所述签名数据集与所述至少一个其他签名数据集之间的相似度。6.根据权利要求1所述的系统，其中，响应于确定所述候选工具故障与所述至少一个之前确定的工具故障相似，所述比较组件将所述候选工具故障与工具故障进行关联。7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述比较组件从数据库接收所述至少一个其他签名数据集，所述数据库存储与一组之前确定的工具故障相关联的一组签名数据集。8.根据权利要求1所述的系统，其中，响应于确定所述候选工具故障与所述至少一个之前确定的工具故障相似，所述比较组件将所述候选工具故障添加至工具故障的列表。9.根据权利要求8所述的系统，还包括排名组件，所述排名组件基于所述签名数据集与所述至少一个其他签名数据集之间的相似度，来将所述候选工具故障排列在所述工具故障的列表中。10.根据权利要求1所述的系统，其中，所述比较组件将所述候选工具故障和与所述一个或更多个制造工具相关联的修理方案进行关联。11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述签名组件基于所述传感器数据来生成所述候选工具故障的签名数据集。...

【专利技术属性】
技术研发人员：桑吉夫·考沙尔，苏克什·帕特尔，沃尔夫冈·波拉克，奥里恩·沃尔夫，
申请(专利权)人：东京毅力科创株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP