半导体生产过程中的参数监控方法、系统及计算机可读存储介质技术方案

本申请实施例公开了一种半导体生产过程中的参数监控方法、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：S1确定需要进行趋势性识别和/或跳点识别的参数，并获取一目标产品或目标机台在预设时段内产生的所述参数对应的参数数据，S2将获取的参数数据按照时间顺序排序，S3调用数据识别算法对排序后的参数数据进行变化识别得到所述参数的变化信息，S4搜索其他产品或其他机台的所述参数对应的参数数据，并执行S2~S3，且当所述其他产品或其他机台的所述参数与所述目标产品或目标机台的所述参数具有相同的变化信息进行所述参数的预警提示。通过实施本申请，解决现有技术中存在的数据识别效率较低、消耗时间较长且准确率较低等问题。

【技术实现步骤摘要】
半导体生产过程中的参数监控方法、系统及计算机可读存储介质
本申请涉及半导体
，尤其涉及一种半导体生产过程中的参数监控方法、系统及计算机可读存储介质。
技术介绍
半导体生产过程中会产生各种类型的参数数据，例如线上量测数据（inline）、电性测试数据、机台传感数据、机台参数数据等。当这些参数数据出现异常时，可能会导致良率降低，芯片报废等情况。工程师需要对这些参数数据进行实时监控，查看这些参数数据的长期变化状态、是否随时间变化具有趋势性或出现跳点等情况，对存在问题的参数数据及时寻找根本原因（rootcause），以改善工艺，提高良率。目前，工程师对这些参数数据的长期变化趋势及跳点识别均采用人工方式。具体地工程师定时画出参数数据的变化趋势图（trendchart），利用人眼识别具有趋势性或存在跳点的参数。然而在实践中发现，这种参数数据趋势或跳点识别方法的效率比较低，消耗时间较长，且准确率还较低，不利于半导体生产工艺的有效监控。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种半导体生产过程中的参数监控方法、系统及计算机可读存储介质，能解决现有技术中存在的效率较低、消耗时间较长且准确率较低等问题。第一方面，提供了一种半导体数据识别方法，包括：步骤S1，确定需要进行趋势性识别和/或跳点识别的参数，并获取一目标产品或目标机台在预设时段内产生的所述参数所对应的参数数据；步骤S2，将获取的所述参数数据按照时间顺序排序；步骤S3，调用数据识别算法对排序后的所述参数数据进行变化识别，以得到所述参数的变化信息，所述变化信息包括趋势类型和/或跳点信息，所述跳点信息包括以下中的至少一项：跳点类型、跳点位置、跳点个数及跳点发生时间；步骤S4，搜索与所述目标产品或目标机台同类型的其他产品或其他机台的所述参数对应的参数数据，并执行步骤S2~S3，且当所述其他产品或其他机台的所述参数与所述目标产品或目标机台的所述参数具有相同的变化信息时，进行所述参数的预警提示。在一些实施例中，所述变化识别为所述趋势性识别，所述步骤S3具体包括：调用趋势性匹配M-K算法对排序后的所述参数数据进行趋势性识别，以得到所述参数的趋势类型；其中，所述趋势类型包括上升趋势、下降趋势或平稳趋势。在一些实施例中，所述变化识别为跳点识别，所述步骤S3具体包括：调用跳点检测算法对排序后的所述参数数据进行跳点识别，得到所述参数的跳点信息；其中，若所述跳点检测算法为突变点检测pettitt算法，则所述跳点信息中的跳点类型指示所述跳点为突变点shift，所述跳点信息包括以下中的至少一项：突变点位置、突变点个数及突变点发生时间；若所述跳点检测算法为标准正态检测SNHT算法，则所述跳点信息中的跳点类型指示所述跳点为跳跃点jump，所述跳点信息包括以下中的至少一项：跳跃点位置、跳跃点个数及跳跃点发生时间。其中，所述突变点是指所述半导体数据从一个平稳阶段突变至另一平稳阶段所对应突变时刻的位置点；所述跳跃点是指所述半导体数据突然发生变化的位置点。在一些实施例中，所述步骤S4之后，所述方法还包括：在事件管理系统TMS中，根据所述参数的变化信息在所述预设时段内匹配是否存在有对应的机台操作事件；若存在有对应的所述机台操作事件，则生成反馈结果，其中所述反馈结果用于提示所述机台操作事件可能为导致所述参数的变化信息产生的原因。在一些实施例中，所述参数的变化信息包括趋势类型和跳点信息，所述步骤S3中在得到所述参数的变化信息之后，还包括：画出所述参数的趋势类型的曲线，并在所述趋势类型的曲线上标记出所述跳点信息，以使得所述参数的变化信息可视化。在一些实施例中，所述参数包括电性测试参数、线上量测参数、良率参数、机台传感器参数、机台参数中的至少一种，所述参数数据包括电性测试数据、线上量测数据、良率数据、机台传感器数据和机台参数数据中的至少一种。第二方面，提供了一种终端设备，所述终端设备可执行上述第一方面或第一方面的任意一种可选的实施方式中的方法。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的单元。该单元可以是软件和/或硬件。第三方面，提供了另一种参数监控系统，该系统包括处理器以及和处理器相连的存储器；其中，该存储器包括计算机可读指令；该处理器用于执行该存储器中的计算机可读指令，从而使得该系统执行上述第一方面或第一方面的任意一种可选的实施方式中的方案。第四方面，提供了一种计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面的任意一种可选的实施方式中的方法。第五方面，提供了一种芯片产品，执行上述第一方面或第一方面的任意一种可选的实施方式中的方法。第六方面，提了供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面的任意一种可选的实施方式中的方法。附图说明图1是本申请实施例提供的一种半导体生产过程中的参数监控方法的流程示意图。图2-图7是本申请实施例提供的几种参数数据的示意图。图8是本申请实施例提供的一种参数监控系统的结构示意图。图9是本申请实施例提供的另一种参数监控系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图对本申请具体实施例作进一步的详细描述。申请人在提出本申请的过程中还发现：目前，工程师对参数数据的长期趋势变化及跳点识别均采用人工方式，具体地工程师定时画出参数数据的趋势变化图（trendchart），利用人眼识别出具有趋势性或存在跳点的参数；然后利用出现趋势变化或出现跳点的参数数据与事件管理系统（ToolManagementSystem，TMS）中记录的事件进行人为匹配，以发现出现趋势变化或出现跳点的原因。此外由于参数数据的类型有多种，针对同类数据的比较分析也是通过人为比较实现的，比较过程比较繁琐、消耗人力。可见，现有参数数据趋势或跳点识别方法的实现效率较低、消耗时间和人力，且准确率不高。为解决上述问题，本申请提出一种半导体生产过程中的参数监控方法、系统及计算机存储介质。请参见图1，是本申请实施例提供的一种半导体生产过程中的参数监控方法的流程示意图。如图1所示的方法包括如下实施步骤：步骤S1、参数监控系统确定需要进行趋势性识别和/或跳点识别的参数，并获取一目标产品或目标机台在预设时段内产生的所述参数所对应的参数数据。本申请参数是指半导体生产过程中所产生的各种类型的参数，其可包括但不限于线上（ineline）量测参数、良率参数、电性测量参数、机台传感器参数、机台参数、或其他参数等。参数数据是指该参数对应的数据，其可包括但不限于线上（ineline）量测数据、良率数据（ChipProbe，CP）、电性测量数据（WaferAcceptanceTest，WAT）、机台传感器数据（FacilityData本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种半导体生产过程中的参数监控方法，其特征在于，包括：/n步骤S1，确定需要进行趋势性识别和/或跳点识别的参数，并获取一目标产品或目标机台在预设时段内产生的所述参数所对应的参数数据；/n步骤S2，将获取的所述参数数据按照时间顺序排序；/n步骤S3，调用数据识别算法对排序后的所述参数数据进行变化识别，以得到所述参数的变化信息，所述变化信息包括趋势类型和/或跳点信息，所述跳点信息包括以下中的至少一项：跳点类型、跳点位置、跳点个数及跳点发生时间；/n步骤S4，搜索与所述目标产品或目标机台同类型的其他产品或其他机台的所述参数对应的参数数据，并执行步骤S2~S3，且当所述其他产品或其他机台的所述参数与所述目标产品或目标机台的所述参数具有相同的变化信息时，进行所述参数的预警提示。/n

【技术特征摘要】
1.一种半导体生产过程中的参数监控方法，其特征在于，包括：
步骤S1，确定需要进行趋势性识别和/或跳点识别的参数，并获取一目标产品或目标机台在预设时段内产生的所述参数所对应的参数数据；
步骤S2，将获取的所述参数数据按照时间顺序排序；
步骤S3，调用数据识别算法对排序后的所述参数数据进行变化识别，以得到所述参数的变化信息，所述变化信息包括趋势类型和/或跳点信息，所述跳点信息包括以下中的至少一项：跳点类型、跳点位置、跳点个数及跳点发生时间；
步骤S4，搜索与所述目标产品或目标机台同类型的其他产品或其他机台的所述参数对应的参数数据，并执行步骤S2~S3，且当所述其他产品或其他机台的所述参数与所述目标产品或目标机台的所述参数具有相同的变化信息时，进行所述参数的预警提示。


2.根据权利要求1所述的半导体生产过程中的参数监控方法，其特征在于，所述变化识别为所述趋势性识别，所述步骤S3具体包括：
调用趋势性匹配M-K算法对排序后的所述参数数据进行趋势性识别，以得到所述参数的趋势类型；
其中，所述趋势类型包括上升趋势、下降趋势或平稳趋势。


3.根据权利要求1所述的半导体生产过程中的参数监控方法，其特征在于，所述变化识别为跳点识别，所述步骤S3具体包括：
调用跳点检测算法对排序后的所述参数数据进行跳点识别，得到所述参数的跳点信息；
其中，若所述跳点检测算法为突变点检测pettitt算法，则所述跳点信息中的跳点类型指示所述跳点为突变点shift，所述跳点信息包括以下中的至少一项：突变点位置、突变点个数及突变点发生时间；
若所述跳点检测算法为标准正态检测SNHT算法，则所述跳点信息中的跳点类型指示所述跳点为跳跃点jump，所述跳点信息包括以下中的至少一项：跳跃点位置、跳跃点个数及跳跃点发生时间。


4.根据权利要求1所述的半导体生产过程中的参数监控方法，其特征在于，所述步骤S4之后，还包括：
在事件管理系统TMS中，根据所述参数的变化信息在所述预设时段内匹配是否存在有对应的机台操作事件；
若存在有对应的所述机台操作事件，则生成反馈结果，其中所述反馈结果用于提示所述机台操作事件可能为导致所述参数的变化信息产生的原因。


5.根据权利要求1-4中任一项所述的半导体生产过程中的参数监控方法，其特征在于，所述参数的变化信息包括趋势类型和跳点信息，所述步骤S3中，在得到所述参数的变化信息之后，还包括：
画出所述参数的趋势类型的曲线，并在所述趋势类型的曲线上标记出所述跳点信息，以使得所述参数的变化信息可视化。


6.一种半导体生产过程中的参数监控系统，其特征在于，包括处理器以及和所述处理器相连的存储器，其中所述存储器包括计算机可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中的计算机可读指令，从而使得所述参数监控系统用...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙姗姗，徐东东，
申请(专利权)人：晶芯成北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11