生产参数确定方法及装置、系统、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种生产参数确定方法及装置、系统、存储介质和电子设备，涉及半导体制造技术领域。该生产参数确定方法包括：确定一工艺制程的历史工艺数据；利用所述历史工艺数据对一神经网络模型进行训练，以确定训练后的神经网络模型；将所述工艺制程中工艺机台的一目标环境参数输入所述神经网络模型，以预测所述目标环境参数对应的目标制程结果；根据所述目标制程结果确定出建议的生产参数。本公开可以实时对生产参数进行调整。

Production parameter determination method and device, system, storage medium and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
生产参数确定方法及装置、系统、存储介质和电子设备
本公开涉及半导体制造
，具体而言，涉及一种生产参数确定方法、生产参数确定装置、生产参数确定系统、存储介质和电子设备。
技术介绍
随着半导体产品集成度和制造产能的不断提高，半导体制造工艺也变得越来越复杂，对半导体制造设备及其控制性能的要求也越来越高。批次控制(RuntoRun，R2R)技术作为影响半导体产品良率、再工次数的重要手段之一，其作用直接影响企业的产能和经济效益。目前，一方面，考虑到现有R2R控制方法计算能力的限制以及测量成本，无法实时计算反馈值而造成预测生产参数时精度较差；另一方面，由于现有R2R控制方法所参考的数据量巨大，这会导致生产参数的反馈时间较长，进而引起生产过程中断，造成生产效能的损失。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种生产参数确定方法、生产参数确定装置、生产参数确定系统、存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的无法较好地确定生产参数的问题。根据本公开的一个方面，提供一种生产参数确定方法，包括：确定一工艺制程的历史工艺数据；利用历史工艺数据对一神经网络模型进行训练，以确定训练后的神经网络模型；将工艺制程中工艺机台的一目标环境参数输入神经网络模型，以预测目标环境参数对应的目标制程结果；根据目标制程结果确定出建议的生产参数。可选地，历史工艺数据包括历史生产参数以及与历史生产参数对应的历史制程结果和历史环境参数，历史环境参数为工艺制程中工艺机台历史工作时产生的环境参数；其中，利用历史工艺数据对以神经网络模型进行训练包括：利用历史生产参数对应的历史制程结果和历史环境参数对一神经网络模型进行训练。可选地，利用历史生产参数对应的历史制程结果和历史环境参数对一神经网络模型进行训练包括：对历史环境参数进行数据清洗以确定历史环境参数中的历史关键参数；利用历史关键参数和历史制程结果对一神经网络模型进行训练。可选地，将工艺制程中工艺机台的一目标环境参数输入神经网络模型包括：对工艺制程中工艺机台的一目标环境参数进行数据清洗以确定目标环境参数对应目标关键参数；将目标关键参数输入神经网络模型。可选地，根据目标制程结果确定出建议的生产参数包括：根据制程结果与生产参数的映射关系确定目标制程结果对应的目标生产参数；采用指数加权移动平均方法对目标生产参数进行处理，以确定出建议的生产参数。可选地，生产参数确定方法还包括：将建议的生产参数发送至一机台控制单元，以便机台控制单元将建议的生产参数与一预设参数阈值范围进行比较；其中，如果建议的生产参数未超出预设参数阈值范围，则机台控制单元将建议的生产参数发送至工艺机台。可选地，生产参数确定方法还包括：将建议的生产参数反馈给工艺人员，以便工艺人员确定工艺机台是否执行建议的生产参数。可选地，生产参数确定方法还包括：将工艺制程产生的工艺数据存储至一大数据分布式平台；其中，历史工艺数据、目标环境参数存储于大数据分布式平台中。根据本公开的一个方面，提供一种生产参数确定装置，包括历史数据确定模块、模型训练模块、制程结果预测模块和生产参数确定模块。具体的，历史数据确定模块用于确定一工艺制程的历史工艺数据；模型训练模块用于利用历史工艺数据对一神经网络模型进行训练，以确定训练后的神经网络模型；制程结果预测模块用于将工艺制程中工艺机台的一目标环境参数输入神经网络模型，以预测目标环境参数对应的目标制程结果；生产参数确定模块用于根据目标制程结果确定出建议的生产参数。可选地，历史工艺数据包括历史生产参数以及与历史生产参数对应的历史制程结果和历史环境参数，历史环境参数为工艺制程中工艺机台历史工作时产生的环境参数；其中，模型训练模块包括模型训练单元。具体的，模型训练单元用于利用历史生产参数对应的历史制程结果和历史环境参数对一神经网络模型进行训练。可选地，模型训练单元包括关键参数确定子单元和模型训练子单元。具体的，关键参数确定子单元用于对历史环境参数进行数据清洗以确定历史环境参数中的历史关键参数；模型训练子单元用于利用历史关键参数和历史制程结果对一神经网络模型进行训练。可选地，制程结果预测模块包括关键参数确定单元和关键参数输入单元。具体的，关键参数确定单元用于对工艺制程中工艺机台的一目标环境参数进行数据清洗以确定目标环境参数对应目标关键参数；关键参数输入单元用于将目标关键参数输入神经网络模型。可选地，生产参数确定模块包括目标参数确定单元和生产参数确定单元。具体的，目标参数确定单元用于根据制程结果与生产参数的映射关系确定目标制程结果对应的目标生产参数；生产参数确定单元用于采用指数加权移动平均方法对目标生产参数进行处理，以确定出建议的生产参数。可选地，生产参数确定装置还包括参数发送模块。具体的，参数发送模块用于将建议的生产参数发送至一机台控制单元，以便机台控制单元将建议的生产参数与一预设参数阈值范围进行比较；其中，如果建议的生产参数未超出预设参数阈值范围，则机台控制单元将建议的生产参数发送至工艺机台。可选地，生产参数确定装置还包括参数反馈模块。具体的，参数反馈模块用于将建议的生产参数反馈给工艺人员，以便工艺人员确定工艺机台是否执行建议的生产参数。可选地，生产参数确定装置还包括数据存储模块。具体的，数据存储模块用于将工艺制程产生的工艺数据存储至一大数据分布式平台；其中，历史工艺数据、目标环境参数存储于大数据分布式平台中。根据本公开的一个方面，提供一种生产参数确定系统，包括大数据分布式平台，用于存储一工艺制程产生的工艺数据，并执行如上述任意一项的生产参数确定方法；机台控制单元，用于将大数据分布式平台确定出建议的生产参数与一预设参数阈值范围进行比较，如果建议的生产参数未超出预设参数阈值范围，则将建议的生产参数发送至工艺机台；工艺机台，用于接收机台控制单元发送的生产参数，以便执行工艺过程。根据本公开的一个方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项的生产参数确定方法。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的生产参数确定方法。在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，通过历史工艺数据训练一神经网络，将目标环境参数输入该神经网络中，以预测目标环境参数对应的目标制程结果，并根据目标制程结果确定出建议的生产参数，本方案通过利用神经网络预测环境参数对应的制程结果，并根据预测的制程结果可以实时对生产参数进行调整，由此，使得生产过程能够及时得到反馈，进而提高了半导体产品的良率。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种生产参数确定方法，其特征在于，包括：/n确定工艺制程的历史工艺数据；/n利用所述历史工艺数据对神经网络模型进行训练，以确定训练后的神经网络模型；/n将所述工艺制程中工艺机台的目标环境参数输入所述神经网络模型，以预测所述目标环境参数对应的目标制程结果；/n根据所述目标制程结果确定出建议的生产参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种生产参数确定方法，其特征在于，包括：
确定工艺制程的历史工艺数据；
利用所述历史工艺数据对神经网络模型进行训练，以确定训练后的神经网络模型；
将所述工艺制程中工艺机台的目标环境参数输入所述神经网络模型，以预测所述目标环境参数对应的目标制程结果；
根据所述目标制程结果确定出建议的生产参数。


2.根据权利要求1所述的生产参数确定方法，其特征在于，所述历史工艺数据包括历史生产参数以及与所述历史生产参数对应的历史制程结果和历史环境参数，所述历史环境参数为所述工艺制程中工艺机台历史工作时产生的环境参数；
其中，利用所述历史工艺数据对以神经网络模型进行训练包括：
利用所述历史生产参数对应的所述历史制程结果和历史环境参数对神经网络模型进行训练。


3.根据权利要求2所述的生产参数确定方法，其特征在于，利用所述历史生产参数对应的所述历史制程结果和历史环境参数对神经网络模型进行训练包括：
对所述历史环境参数进行数据清洗以确定所述历史环境参数中的历史关键参数；
利用所述历史关键参数和历史制程结果对神经网络模型进行训练。


4.根据权利要求3所述的生产参数确定方法，其特征在于，将所述工艺制程中工艺机台的目标环境参数输入所述神经网络模型包括：
对所述工艺制程中工艺机台的一目标环境参数进行数据清洗以确定所述目标环境参数对应目标关键参数；
将所述目标关键参数输入所述神经网络模型。


5.根据权利要求1所述的生产参数确定方法，其特征在于，根据所述目标制程结果确定出建议的生产参数包括：
根据制程结果与生产参数的映射关系确定所述目标制程结果对应的目标生产参数；
采用指数加权移动平均方法对所述目标生产参数进行处理，以确定出建议的生产参数。


6.根据权利要求1所述的生产参数确定方法，其特征在于，所述生产参数确定方法还包括：
将所述建议的生产参数发送至一机台控制单元，以便所述机台控制单元将所述建议的生产参数与预设参数阈值范围进行比较；
其中，如...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈振豪，
申请(专利权)人：长鑫存储技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34