【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及半导体制造，尤其涉及一种lot过货路径优化方法、系统及可读存储介质。
技术介绍
1、如今集成电路已经成为现代信息社会的基石，其应用已深入到科学、工业、农业的各个领域，遍布人类生活的每一个角落。而对于晶圆制造的工厂，良率的高低就决定了该片晶圆是否是一件合格的产品。
2、对于成熟的半导体工艺制程，产品质量(cp/ft)主要取决于工艺机台的性能表现以及其过货路径。通常评估机台好坏的方法是分析上述某一类型的数据，通过共通性(commonality)以及工程师的经验来判定机台表现的好坏差异。例如：过货某一机台的lot(晶圆批次)的缺陷相对其他机台明显偏多，则认为该机台性能表现较差。因此，如何优化lot的过货路径，能够提高其良率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种lot过货路径优化方法、系统及可读存储介质，能够为工厂对工艺站点的派货提供最佳路径选择方案，提升lot的良率。
2、为达到上述目的，本专利技术提供一种lot过货路径优化方法，包括以下步骤：
3、收集lot经过各工艺站点的历史缺陷数据；
4、对所述历史缺陷数据进行预处理，得到模型输入特征；
5、构建预测模型，以所述模型输入特征作为输入，以缺陷数量最少的过货路径为目标函数，对所述预测模型进行训练；
6、利用训练好的预测模型对所述lot的最优过货路径进行预测。
7、可选的，对所述历史缺陷数据进行预处理的步骤具体包括：
9、将汇总计算后的数据进行特征化处理，得到所述模型输入特征。
10、可选的，对所述历史缺陷数据进行汇总计算具体包括缺失值处理，异常值处理和标准化处理。
11、可选的，利用随机森林回归算法对所述历史缺陷数据进行缺失值处理，以填补所述历史缺陷数据中的缺失数据。
12、可选的，将汇总计算后的数据进行特征化处理，得到模型输入特征的步骤具体包括：
13、将汇总计算后的数据转换为数值特征；
14、采用主成分分析法对所述数值特征进行降维处理，得到所述模型输入特征。
15、基于同一技术构思，本专利技术还提供了一种lot过货路径优化系统，包括：
16、收集模块，被配置为收集lot经过各工艺站点的历史缺陷数据；
17、预处理模块，被配置为对所述历史缺陷数据进行预处理，得到模型输入特征；
18、模型构建模块，被配置为构建预测模型，以所述模型输入特征作为输入，以缺陷数量最少的过货路径为目标函数，对所述预测模型进行训练；
19、预测模块，被配置为利用训练好的预测模型对所述lot的最优过货路径进行预测。
20、可选的，所述预处理模块包括：
21、汇总单元，被配置为对所述历史缺陷数据进行汇总计算；
22、特征化处理单元，被配置为将汇总计算后的数据进行特征化处理，得到所述模型输入特征。
23、可选的，所述汇总单元利用随机森林回归算法对所述历史缺陷数据进行缺失值处理，以填补所述历史缺陷数据中的缺失数据。
24、可选的，所述特征化处理单元具体被配置为：
25、将汇总计算后的数据转换为数值特征；
26、采用主成分分析法对所述数值特征进行降维处理，得到所述模型输入特征。
27、基于同一技术构思，本专利技术还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时能实现如上所述的lot过货路径优化方法。
28、在本专利技术提供的一种lot过货路径优化方法、系统及可读存储介质中，通过对所述lot经过各工艺站点的历史缺陷数据进行分析，以及构建过货路径的预测模型，分析出所述lot的最优过货路径，能够为工厂对工艺站点的派货提供最佳路径选择方案，进而提升所述lot的良率。
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1.一种lot过货路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的lot过货路径优化方法，其特征在于，对所述历史缺陷数据进行预处理的步骤具体包括：
3.根据权利要求2所述的lot过货路径优化方法，其特征在于，对所述历史缺陷数据进行汇总计算具体包括缺失值处理，异常值处理和标准化处理。
4.根据权利要求3所述的lot过货路径优化方法，其特征在于，利用随机森林回归算法对所述历史缺陷数据进行缺失值处理，以填补所述历史缺陷数据中的缺失数据。
5.根据权利要求2所述的lot过货路径优化方法，其特征在于，将汇总计算后的数据进行特征化处理，得到模型输入特征的步骤具体包括：
6.一种lot过货路径优化系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的lot过货路径优化系统，其特征在于，所述预处理模块包括：
8.根据权利要求7所述的lot过货路径优化系统，其特征在于，所述汇总单元利用随机森林回归算法对所述历史缺陷数据进行缺失值处理，以填补所述历史缺陷数据中的缺失数据。
9.根据权利要求7
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时能实现根据权利要求1-5中任一项所述的lot过货路径优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种lot过货路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的lot过货路径优化方法，其特征在于，对所述历史缺陷数据进行预处理的步骤具体包括：
3.根据权利要求2所述的lot过货路径优化方法，其特征在于，对所述历史缺陷数据进行汇总计算具体包括缺失值处理，异常值处理和标准化处理。
4.根据权利要求3所述的lot过货路径优化方法，其特征在于，利用随机森林回归算法对所述历史缺陷数据进行缺失值处理，以填补所述历史缺陷数据中的缺失数据。
5.根据权利要求2所述的lot过货路径优化方法，其特征在于，将汇总计算后的数据进行特征化处理，得到模型输入特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：何怡雯，龚丹莉，
申请(专利权)人：上海华力微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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