一种虚拟测量预估模型的适用性选择方法。首先，取得机台的历史工艺数据。分析该历史工艺数据并产生机台维修保养后的数据群落，并且根据该等数据群落建立多个虚拟测量预估模型。将该等虚拟测量预估模型加入一虚拟测量引擎中的一虚拟测量模型管理与选择系统。取得该机台下次维修保养且对一晶片执行工艺后的第一笔工艺数据，并且根据该工艺数据选出一最佳虚拟测量预估模型以对该晶片进行预估。
Applicability, selection method and system of virtual measurement and prediction model
Applicability selection method of a virtual measurement prediction model. First, obtain the history data of the machine. The historical process data are analyzed and the data communities after machine maintenance are established, and a number of virtual measurement prediction models are established according to the data communities. The virtual measurement prediction model is added to a virtual measurement model management and selection system in a virtual measurement engine. To obtain the first process data after the next maintenance of the machine and the execution of a wafer, an optimal virtual measurement prediction model is selected to estimate the wafer according to the process data.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种半导体制造的品质控制方法，且特别涉及一种应用于半 导体制造的品质控制的虛拟测量预估;漠型的适用性选择方法与系统。
技术介绍
统计质量管理(Statistical Quality Control, SQC )是一项维持与改 善产品品质的技术，而统计工艺管制(Statistical Process Control, SPC ) 则是其中一项主要的工具，它着重于制造过程中数据的分析，以判定产品发 生变异的原因。统计质量管理包含两个主要部分，即统计工艺管制与抽样允 收标准。而统计工艺管制则包括质量管理(QC)处理和机率与统计学的基本 理论及其应用。SPC是利用工艺操作变量对生产变量或产品的品质变量进行 预测性监控，而从工艺操作变量发生变化到安全/品质出现问题的过程中，有 一定的时间落后存在，故如何能在最短的时间内预测出品质变量的问题，是 评估SPC相关方法优劣时需考虑的重要因素之一。产品在生产过程中，允许若干差异，唯此差异需作适当管制，而品质好 坏的程度需藉此管工艺度，使达到某一定要求的范围内。而质量管理(QC) 乃是在制造过程中抽取样本，将样本测量所得数据，加以统计分析并绘制成 管制图，以管制工艺是否发生异常现象，或从一大批制品中，抽取数个样本， 检查其特性，以所得数据分析判断制品全体是否合格、是否需作处置。此外，过去在半导体工艺中使用虚拟测量预估值最大的问题在于机台在 经过维护保养(Preventive Maintenance, PM)后，机台状况可能发生变动。 例如，原先温度设定在25(TC，经过维护保养后可能变成26(TC或27(TC，导 致虛拟测量引擎260因为没有正确设定值而无法运作或预估的结果不准确。因此，本专利技术提出了一种应用于半导体制造的品质控制的虛拟测量预估 模型的适用性选择方法，可有效掌机台在经过维护保养后的状况，以便选择 出适合当时机台状况的预估模型
技术实现思路
基于上述目的，本专利技术实施例揭露了一种虚拟测量预估模型的适用性选 择系统，包括一管制模块、 一工艺机台、 一失效检测与分类系统、 一制造执 行系统以及一虚拟测量引擎，该虚拟测量引擎更包括一虚拟测量模型管理与 选择系统。该管制模块取得该机台的历史工艺数据，分析该历史工艺数据并 产生机台在维修保养后的多个数据群落，且根据该等数据群落建立多个虛拟 测量预估模型。该工艺机台对一晶片执行一工艺。该失效检测与分类系统在 该晶片完成工艺后产生失效检测与分类数据。该制造执行系统当该机台完成 维修保养时，会发出一信号。该虚拟测量引擎自该失效检测与分类系统取得 该失效检测与分类数据。该虛拟测量模型管理与选择系统自该管制模块取得 该等虚拟测量预估模型，当自该制造执行系统接收该信号时，自该失效检测 与分类系统取得该失效检测与分类数据，根据该失效检测与分类数据的落点 选出 一最佳虚拟测量预估模型以对该晶片进行预估。本专利技术实施例更揭露了 一种虚拟测量预估模型的适用性选择方法。首先， 取得机台的历史工艺数据。分析该历史工艺数据并产生机台维修保养后的数 据群落，并且根据该等数据群落建立多个虚拟测量预估模型。将该等虚拟测 量预估模型加入一虚拟测量引擎中的一虚拟测量模型管理与选择系统。取得 该机台下次维修保养且对一晶片执行工艺后的第 一笔工艺数据，并且根据该 工艺数据选出 一最佳虚拟测量预估模型以对该晶片进行预估。附图说明图l是显示虚拟测量引擎的示意图。图2是显示本专利技术实施例的虛拟测量预估模型的适用性选择系统的架构 示意图。图3是显示本专利技术实施例的虚拟测量预估模型的适用性选择方法的步骤 流程图。附图符号说明200 -虚拟引擎预估系统210-制造执行系统220 ~机台管制系统与机台设备自动化程序 230 ~工艺才几台240 ~测量机台25 0 ~失效检测与分类系统260 虛拟测量引擎270 ~虛拟测量模型管理与选择系统280 ~数据仓储290 -在线实时统计工艺管制监控应用技术模块具体实施方式为了让本专利技术的目的、特征、及优点能更明显易懂，下文特举较佳实施 例，并配合所附图1至图3做详细的说明。本专利技术说明书提供不同的实施例 来说明本专利技术不同实施方式的技术特征。其中，实施例中的各组件的配置是 说明之用，并非用以限制本专利技术。且实施例中图式标号的部分重复，是了简 化说明，并非意指不同实施例之间的关联性。本专利技术实施例揭露了 一种应用于半导体制造的品质控制的虛拟测量预估 方法与系统。要取得详细的工艺设备表现数据，需要大量高分辨率的系统变量，即每 一才几台的实时工艺状态变异检测4直(Status Variable Identification,以 下简称为SVID)，例如，温度、压力、气体流量等等。利用一失效检测与分 类(Fault Detection and Classification,以下简称为FDC)系统将每一 机台的SVID收集起来(即为FDC数据)，然后将取得的FDC数据传送到本发 明的虛拟测量引擎(Virtual Metrology Engine)，经过运算处理后产生虚 拟测量结果。虛拟测量(Virtual Metrology, VM)乃是应用智能运算(Computational Intelligence)实时地推估出生产机台所加工的项目的品质。如其推估的准 确度合乎一般先进工艺与设备控制4支术(Advanced Process/Equipment Control, APC/AEC)的需求，则此虚拟测量可取代传统的测量机台。因此， 本专利技术的虚拟测量引擎即为内建预估模型的系统(如图1所示)，当将FDC 数据输入虛拟测量引擎，即可产生虚拟测量结果。预估模型包括77/〖-尤",oc,(其用以预估膜厚(Thickness) ) 、 0) = /0^2，.."^厕)(其是用以预估 线宽(Critical Dimension, CD))等等，其中x;表示为SVID，而ADI为显影后工艺芯片检查(After Development Inspection)。接着，如前文所述，机台在经过维护保养后，机台状况可能发生变动。参考附件1，虚直线表示机台进行维修保养的时间点。当机台经过维护保养后，加热器功率输入(Stage —Power)与无线电匹配器的负载位置(RFLoad )参数的平均值(Average)即会大幅度的向上跳动，然后再渐渐趋向平緩，待下次维修保养时会再重复相同状况。欲解决这样的问题，可将机台与工艺相关参数送到如图1所示的虛拟测量引擎，经过运算后产生一虛拟测量模型。附件2所示，将某一时间间隔内 (例如，4丸行次数(Run Number) 57"至6747间的这)殳时间，如左方双箭头的区段)的机台与工艺相关数据利用一虚拟测量函数进行训练(Training)产 生 一 虚 拟 测 量 模 型 ， 即 = /(5to取—尸ower, = 0.15 x 5toge — Power2 + 5 * i F丄oac + 52 ， 然后再利用该模型来解决机台状况的变动。然而，该模型并无法有效解决右方双箭头的 区段内机台状况的变动，主要是因为该模型并非利用该区段内的机台与工艺 相关数据而建立。要注意到，上述说明仅为范例，其并非用以限定本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种虚拟测量预估模型的适用性选择系统，包括：一管制模块，其取得机台的历史工艺数据，分析该历史工艺数据并产生该机台在维修保养后的多个数据群落，且根据该等数据群落建立多个虚拟测量预估模型；一工艺机台，其对一晶片执行一工艺； 一失效检测与分类系统，其在该晶片完成工艺后产生失效检测与分类数据；一制造执行系统，其当该机台完成维修保养时，会发出一信号；以及一虚拟测量引擎，其自该失效检测与分类系统取得该失效检测与分类数据，且更包括：一虚拟测量模 型管理与选择系统，其自该管制模块取得该等虚拟测量预估模型，当自该制造执行系统接收该信号时，自该失效检测与分类系统取得该失效检测与分类数据，根据该失效检测与分类数据的落点选出一最佳虚拟测量预估模型以对该晶片进行预估。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：罗皓觉，戴鸿恩，赖雪芬，
申请(专利权)人：力晶半导体股份有限公司，
类型：发明
国别省市：71[中国|台湾]
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