工艺踪迹的自动窗生成制造技术

自动地限定窗以进行踪迹分析。针对每一个工艺步骤，将踪迹数据与所述工艺步骤的开端和所述工艺步骤的末尾对准，并且从所述工艺步骤的所述开端和所述工艺步骤的所述末尾计算包括改变率在内的统计资料。基于对所述所计算统计资料的分析来生成窗。计资料的分析来生成窗。计资料的分析来生成窗。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】工艺踪迹的自动窗生成


[0001]本申请涉及使用工艺踪迹分析来对半导体装备故障进行检测和分类，并且更确切来说涉及自动限定窗以进行工艺踪迹分析的基于机器的方法。

技术介绍

[0002]通过监测装备传感器的时间序列踪迹来检测装备故障在半导体制造中是经过长时间认证但非常困难的问题。通常，一种用于故障检测和分类(“FDC”)的方法首先是将复杂的踪迹分解到多个逻辑“窗”中，并且接着基于窗中的踪迹数据来计算统计资料(通常称为指标或关键数)。所述指标可使用统计过程控制(“SPC”)技术来监测以主要基于工程知识识别特征或异常并且可用作预测模型和根本原因分析的输入。然而，指标的品质决定了所有后续分析的价值：高品质的指标需要高品质的窗限定。
[0003]照惯例，窗限定在很大程度上是人工的并且是使用FDC技术时的关键限制和最大成本之一。此外，尽管已有自动开窗算法，但其通常需要大量的人工干预才能产生高品质的窗。因此，将期望找到在FDC分析方案中限定并使用踪迹窗的改进技术。
附图说明
[0004]图1A是在半导体制造工艺的多个步骤的时间内获得的踪迹数据的图形显示。
[0005]图1B是图1A的在踪迹数据上限定了窗的图形显示。
[0006]图2是图解说明自动限定窗的过程的流程图。
[0007]图3A是从与步骤IV的起点对准的图1A的步骤IV起的数据的图形显示。
[0008]图3B是从与步骤IV的末尾对准的图1A的步骤IV起的数据的图形显示。
[0009]图4A是从图3A获取并且与步骤IV的起点对准的缩放数据的图形显示。
[0010]图4B是图4A中的每一个时间点处的传感器数据的改变率或稳定性的图形显示。
[0011]图5A是从图3B获取并且与步骤IV的末尾对准的缩放数据的图形显示。
[0012]图5B是图5A中的每一个时间点处的传感器数据的改变率或稳定性的图形显示。
[0013]图6是图解说明自动计算窗的过程的流程图。
[0014]图7A是对来自图1A的踪迹数据执行图6的过程中的第一步骤的结果的图形显示。
[0015]图7B是对来自图7A的踪迹数据执行图6的过程中的第二步骤的结果的图形显示。
[0016]图7C是对来自图7B的踪迹数据执行图6的过程中的第三步骤的结果的图形显示。
[0017]图7D是对来自图7C的踪迹数据执行图6的过程中的第四步骤的结果的图形显示。
具体实施方式
[0018]如本文中所使用，术语“传感器踪迹”指代在装备运作期间周期性地测量重要物理量的时间序列数据，例如在每一个时间点处物理传感器的取样值。注意，取样率可变化并且样本之间的时间周期并不始终相同。术语“踪迹”或“装备踪迹”指代被识别为用于特定处理实例的所有重要传感器的一批传感器踪迹。术语“步骤”指代相异装置处理周期，例如工艺
方案中的步骤中的一者。
[0019]参考图1A，呈现踪迹数据的图解说明性图表曲线100，所述图表曲线表示从400个别踪迹获取的数据，即在半导体制作工艺的六个相异步骤I到VI期间从个别传感器获取的时间序列值。传感器值描绘在y轴上，而以秒为单位的实际经过时间是从步骤I的起点开始测量在x轴上。工艺的每一个步骤在图1A中以唯一图标表示以更好地图解说明并且区分传感器行为，特别是在转变周期中的传感器行为。注意，虽然工艺步骤通常开始于特定时间点，但步骤的长度在工艺的不同轮次期间可以是可变的。
[0020]依据对图1A中随时间推移而变化的传感器数据的简单目测，计算基本统计指标所存在的问题应显而易见，即仅统计测量无法提供传感器活动的全貌，特别是在踪迹值快速改变的情况下。举例来说，步骤IV中明显发生诸多活动，并且基本统计测量无法完全解释所述活动。
[0021]步骤I在标称传感器值下从t＝0进行到大约t＝10秒。步骤II从大约t＝10进行到t＝13，其中传感器值急剧上升接着急剧下降。步骤II I从大约t＝13进行到t＝25，其中传感器值起初下降并且最后传感器值上升，并且在大约t＝17到t＝22之间是稳定的标称传感器值周期。
[0022]步骤IV在这些步骤中的任一者当中具有最长周期，从大约t＝25延伸到t＝100；但在此步骤的开端和末尾期间出现明显转变，一些传感器踪迹在约t＝75时开始降低，传感器踪迹中的最后一个在t>100时降低，这表明随着传感器值由于步骤时间的变化而在时间上进一步分散开，在大约t＝75与t＝85之间下降的一组传感器踪迹与在大约t＝90与t＝100之间下降的第二组传感器踪迹之间存在明显的时间差。大约t＝45到t＝75之间也存在长稳定周期。
[0023]在步骤V中，传感器踪迹在两个不同的时间组中转变到标称值，并且在步骤VI中，传感器踪迹在两个不同的时间组中稳定在标称值。
[0024]在常规方式中，技术人员仅基于对图形结果的视觉检视来人工地建立窗，从而通常力图在(i)踪迹数据稳定并且(i i)改变率相同的情况下人工地限定窗。举例来说，鉴于这些目标，图IB图解说明人工地置于其中踪迹数据稳定或改变率相同的区上的示例性窗。
[0025]图2示出自动限定用于评估踪迹数据的窗的方法200的一个实施方案。在项202中，在第一情况下从工艺步骤的开端对准每一个工艺步骤的踪迹数据，并且在第二情况下从工艺步骤的末尾对准每一个工艺步骤的踪迹数据。为了将数据与工艺步骤的开端“对准”，从所述工艺步骤内的传感器踪迹的每一个值减去所述工艺步骤内的每一个传感器踪迹的最小时间。接着，将所有传感器踪迹的时间变量内插到恒定时间步骤，称此为“步骤时间。”为了将数据与工艺步骤的末尾“对准”，从每一个传感器踪迹的步骤时间的所有值减去所述传感器踪迹的步骤时间的最大值，并且称此为“剩余步骤时间”。
[0026]在项204中，从每一个工艺步骤的开端和末尾两者起计算统计资料。确切来说，所计算统计资料中包括稳定性的新定义。在项206中，通过分析从步骤的开端和末尾起的统计资料来计算窗。现在将更详细地描述方法200的每一个项。
[0027]举例来说，图3A和图3B示出方法项202的结果。在图3A中，两个不同方案的步骤IV的传感器数据仍描绘在y轴上，但所有值在时间上与步骤的开端对准。类似地，在图3B中，来自步骤IV的传感器数据值在时间上从步骤的末尾对准。在观察对准数据时，从踪迹的开端
和末尾分析窗的优点是显而易见的。由于步骤的处理时间或长度是可变的，因此从图3A和图3B的示例应明白，可最好从踪迹的开始计算踪迹的第一部分的统计资料，并且同样地可最好从踪迹的末尾计算踪迹的最后部分的统计资料。
[0028]有效自动窗限定的第二关键是，在项204中从步骤的开端和末尾两者针对每一个工艺步骤的每一个时间点计算统计资料。通过在两个方向上建立汇总统计资料，即使在不同踪迹之间步骤时间各有不同仍可识别最优窗。诸多统计资料可证明有用，包括但不限于中位数、平均数、标准偏差(包括稳健估计)和估计斜率。
[0029本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于进行自动窗限定以分析半导体装备踪迹数据的方法，所述方法包括：在半导体工艺的多个工艺步骤期间从多个装备传感器接收多个传感器踪迹；针对所述多个工艺步骤中的每一个相应步骤：将每一个传感器踪迹与所述相应步骤的开端对准；计算与所述相应步骤的所述开端对准的每一个传感器踪迹的第一改变率；将每一个传感器踪迹与所述相应步骤的末尾对准；以及计算与所述相应步骤的所述末尾对准的每一个传感器踪迹的第二改变率；以及主要基于针对所述多个传感器踪迹中的每一者所计算的所述第一改变率和所述第二改变率限定多个窗以在每一个窗中界定并分析所述传感器踪迹。2.如权利要求1所述的方法，所述限定步骤还包括：限定第一类型的窗以将传感器踪迹至少界定在其中所述第一改变率或所述第二改变率正在增大或减小到超出阈值的第一区中；以及限定第二类型的窗以将传感器踪迹至少界定在其中所述第一改变率或所述第二改变率不超过所述阈值的第二区中。3.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：针对所述计算步骤中的每一者：对与所述相应步骤的所述开端对准的每一个传感器踪迹执行第一组其他统计计算；以及对与所述相应步骤的所述末尾对准的每一个传感器踪迹执行第二组其他统计计算；以及基于所计算的所述第一改变率和所述第二改变率以及对所述多个传感器踪迹中的每一者的所述第一组其他统计计算和所述第二组其他统计计算来限定所述多个窗。4.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：在所述对准步骤之前缩放所述多个传感器踪迹中的每一者。5.如权利要求3所述的方法，所述限定步骤还包括：在每一个工艺步骤的所述开端和所述末尾处识别多个转变周期；在所述多个转变周期之间，对输入数据进行聚类以将具有类似改变率的传感器踪迹分组在一起；延长所述多个转变周期；以及合并在所述转变周期中和在所述转变周期之间的类似窗。6.如权利要求5所述的方法，所述识别转变周期的步骤还包括：识别其中所述多个传感器踪迹的值迅速改变的区。7.如权利要求5所述的方法，所述延长转变周期的步骤还包括：将其中所述多个传感器踪迹的值不太迅速地改变的邻近区的小部分并入到转变周期中。8.一种用于在分析半导体装备踪迹数据时进行自动窗限定的方法，所述方法包括：接收从多个半导体装备传感器获得的踪迹数据，所述踪迹数据与半导体工艺中的多个工艺步骤相关联；在第一情况下将每一个工艺步骤的所述踪迹数据与所述工艺步骤的开端对准，并且在<...

【专利技术属性】
技术研发人员：R，
申请(专利权)人：PDF决策公司，
类型：发明
国别省市：