CN105447294A - 用于集成电路制造的数据处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种用于集成电路制造的数据处理方法和装置。其中，该用于集成电路制造的数据处理方法包括：实时采集集成电路制造的机台数据；获取机台数据的数据类型；获取与数据类型对应的计算模型，其中，计算模型被配置为多个模型子项；按照多个模型子项对机台数据进行计算，得到计算结果；以及实时输出计算结果。通过本申请，解决了现有技术中进行数据处理时的效率比较低的问题，进而达到了提高数据处理的效率的效果。

Description

用于集成电路制造的数据处理方法和装置

技术领域

本申请涉及集成电路领域，具体而言，涉及一种用于集成电路制造的数据处理方法和装置。

背景技术

在半导体生产过程中，计算机集成制造系统是进行半导体生产的基础，而数据收集则是计算机集成电路制造系统的基础。通过对采集的数据进行初步的分析和监测，可以判断生产过程中的机台是否正常工作，并根据数据的结果查找问题，以便于及时调整生产的参数。然而随着半导体生产过程的复杂化，需要对生产过程进行更加精细的控制。

发明人发现，在对生产数据的收集和监测过程中，生产机台产生的原始数据并不能完全直观反映出所有问题，通常需要通过一定的数据处理，再对结果进行分析。对数据处理过程，目前主要通过两种方式：第一，人为处理数据；第二，由制程工程师和设备自动化工程师花时间讨论，再由设备自动化工程师通过写代码的方式实现。以上的两种方式都缺少实时性，并且需要花费大量的人力成本，极大的降低了生产效率。

针对现有技术中在集成电路制造中进行数据处理时的效率比较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种用于集成电路制造的数据处理方法和装置，以解决现有技术中进行数据处理时的效率比较低的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种用于集成电路制造的数据处理方法。根据本申请的用于集成电路制造的数据处理方法包括：实时采集集成电路制造的机台数据；获取机台数据的数据类型；获取与数据类型对应的计算模型，其中，计算模型被配置为多个模型子项；按照多个模型子项对机台数据进行计算，得到计算结果；以及实时输出计算结果。

进一步地，计算模型通过以下步骤被配置为多个模型子项包括：获取计算模型；分解计算模型得到多个模型子项，其中，多个模型子项为组成计算模型的元素；以及按照计算模型的计算优先级存储多个模型子项。

进一步地，机台数据包括数据类型和数据类型对应的数据内容，按照多个模型子项对机台数据进行计算，得到计算结果包括：根据计算模型查找数据类型对应的数据内容；将数据内容带入多个模型子项中；以及调用多个模型子项对数据内容进行计算，得到计算结果。

进一步地，机台数据包括数据类型和数据类型对应的数据内容，在收集机台数据时，数据处理方法还包括：获取数据库中的数据类型；对比机台数据的数据类型与数据库中的数据类型是否一致；如果机台数据的数据类型与数据库中的数据类型一致，则将数据类型对应的数据内容存储在数据库中；以及如果机台数据的数据类型与数据库中的数据类型不一致，则将数据类型和数据类型对应的数据内容存储在数据库中。

进一步地，获取机台数据的数据类型之前，数据处理方法包括：判断是否已经完成采集集成电路制造的机台数据；如果判断出未完成采集机台数据，则继续采集机台数据；如果判断出已经完成采集机台数据，则确定获取机台数据的数据类型。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种用于集成电路制造的数据处理装置。根据本申请的用于集成电路制造的数据处理装置包括：采集单元，用于实时采集集成电路制造的机台数据；第一获取单元，用于获取机台数据的数据类型；模型获取单元，用于获取与数据类型对应的计算模型，其中，计算模型被配置为多个模型子项；计算单元，用于按照多个模型子项对机台数据进行计算，得到计算结果；以及输出单元，用于实时输出计算结果。

进一步地，型获取单元包括：模型获取模块，用于获取计算模型；分解模块，用于分解计算模型得到多个模型子项，其中，多个模型子项为组成计算模型的元素；以及存储模块，用于按照计算模型的计算优先级存储多个模型子项。

进一步地，计算单元包括：查找模块，用于根据计算模型查找数据类型对应的数据内容；带入模块，用于将数据内容带入多个模型子项中；以及计算模块，用于调用多个模型子项对数据内容进行计算，得到计算结果。

进一步地，机台数据包括数据类型和数据类型对应的数据内容，数据处理装置还包括：第二获取单元，用于在收集机台数据时，获取数据库中的数据类型；对比单元，用于对比机台数据的数据类型与数据库中的数据类型是否一致；第一存储单元，用于在机台数据的数据类型与数据库中的数据类型一致时，将数据类型对应的数据内容存储在数据库中；以及第二存储单元，用于在机台数据的数据类型与数据库中的数据类型不一致时，将数据类型和数据类型对应的数据内容存储在数据库中。

进一步地，数据处理装置包括：判断单元，用于在获取机台数据的数据类型之前，判断是否已经完成采集集成电路制造的机台数据；继续采集单元，用于在判断出未完成采集机台数据时，继续采集机台数据；确定单元，用于在判断出已经完成采集机台数据时，确定获取机台数据的数据类型。

通过本申请，采用实时采集集成电路制造的机台数据；获取机台数据的数据类型；获取与数据类型对应的计算模型，其中，计算模型被配置为多个模型子项；；按照多个模型子项对机台数据进行计算，得到计算结果；以及实时输出计算结果，使得数据处理系统自动采集数据，并根据采集数据的数据类型选择相应的计算模型进行计算，解决了现有技术中在集成电路制造中进行数据处理时的效率比较低的问题，进而达到了提高数据处理的效率的效果。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请第一实施例的用于集成电路制造的数据处理方法的流程图；

图2是根据本申请第二实施例的用于集成电路制造的数据处理方法的流程图；

图3是根据本申请第三实施例的用于集成电路制造的数据处理方法的流程图；

图4是根据本申请第一实施例的用于集成电路制造的数据处理装置的示意图；

图5是根据本申请第二实施例的用于集成电路制造的数据处理装置的示意图；以及

图6是根据本申请第三实施例的用于集成电路制造的数据处理装置的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请提供了一种用于集成电路制造的数据处理系统。该用于集成电路制造的数据处理系统包括数据收集部分和数据处理部分。其中，数据收集部分用于收集集成电路制造过程中的机台数据，数据处理部分用于对收集的机台数据进行处理。

本申请提供了一种用于集成电路制造的数据处理方法。

图1是根据本申请第一实施例的用于集成电路制造的数据处理方法的流程图。如图所示，该用于集成电路制造的数据处理方法包括如下步骤：

步骤S102，实时采集集成电路制造的机台数据。

在集成电路制造的过程中，每个晶圆可能需要通过多个机台进行处理，每个机台对经过其的晶圆进行了什么处理，利用了什么参数等数据都会被用于集成电路制造的数据处理系统收集，并保存收集到的机台数据。这里所说的机台数据包括机台本身的数据、晶圆数据和对晶圆进行处理的参数等数据。为了及时检测机台的运行状况，需要实时采集集成电路制造的机台数据。

步骤S104，获取机台数据的数据类型。

机台数据的数据类型包括机台的ID信息，经过机台的晶圆的ID信息，晶圆的批次信息等数据类型。

步骤S106，获取与数据类型对应的计算模型，其中，计算模型被配置为多个模型子项。

针对不同的数据类型对其进行计算，以期得到对应的数据。数据类型不同，对应的计算模型也不相同，这样才能根据不同的数据类型计算出针对不同类型数据的结果，以便于对不同的数据类型做出有针对性的数据分析。获取的计算模型是被配置为多个模型子项的模型，如何将计算模型配置为多个模型子项，在本实施例的下述内容中有详细描述，此处不做赘述。

例如，对于数据A和数据B，其数据类型决定其计算模型为对数据A和数据B求和，则利用的计算模型为A+B。但是对于数据D和数据E，其数据类型决定对数据D和数据E的计算模型为对数据D和数据E求乘积，则利用的计算模型为D*E。

计算模型是预先存储在该数据处理系统中的计算模型，针对不同的数据类型配置有不同的计算模型，并且，在系统中的计算模型不能满足数据类型的要求时，可以根据数据类型的要求配置新的计算模型，并且计算模型的存储形式均为多个模型子项。

步骤S108，按照多个模型子项对机台数据进行计算，得到计算结果。

在确定了数据类型之后，根据多个模型子项确定该计算模型需要的机台数据，并利用计算模型对机台数据进行计算，得到计算结果。

步骤S110，实时输出计算结果。

计算结果可以输出给预定目标，对不同的数据类型计算得到的计算结果可以输出给不同的预定目标。

例如，对于晶圆批次的计算结果输出给分析晶圆批次的显示界面，对于晶圆的制造参数的计算结果输出给分析晶圆制造参数的显示界面。

通过上述实施例，通过实时获取机台数据和数据类型，并获取与据机台数据的数据类型对应的计算模型，其中，计算模型被配置为多个模型子项，按照多个模型子项对机台数据进行计算，并输出实时计算得到的计算结果，由于在对机台数据进行计算时，仅需调取多个模型子项即可进行计算，而无需针对不同的计算模型单独编写计算代码来进行计算，从而使得在集成电路制造过程中产生的数据能够自动被获取，并且在计算的过程中，只要在数据库中配置好计算模型的多个模型子项，即可通过多个模型子项对机台数据进行计算并得到计算结果，避免了针对每个计算模型编写一套计算程序，实现了对数据进行实时计算并输出计算结果，进而提高了对机台数据的分析处理效率。

图2是根据本申请第二实施例的用于集成电路制造的数据处理方法的流程图。该用于集成电路制造的数据处理方法中，机台数据包括数据类型和数据类型对应的数据内容，利用计算模型对机台数据进行计算，得到计算结果包括如下步骤：

步骤S202，根据计算模型查找数据类型对应的数据内容。采集的机台数据按照数据类型和数据内容对应存储，如表1和表2。

表1数据类型表

数据类型表
	HDR_INX
EQP_ID
	LOT_ID
WAFER_ID
	PRODUCT_ID
STAGE_ID

RECIPE

表2数据内容表

数据内容表
	HDR_INX
DATA_INX
	DATA_CATEGORY
DATA NAME
	LAYER_ID
SHOT_ID
	SITE_Z
SITE_Y_

数据表1中存储了机台数据的数据类型，通过HDR_INX将数据类型表和数据内容表连接起来。由表1可以知道，数据类型表中存储了机台数据的类型，例如，EQP_ID、LOT_ID和WAFER_ID等。数据内容表中存储了数据类型对应的数据内容，数据类型表中的一个数据类型可以对应数据内容表中的一个或者对个数据内容，数据内容表中存储了数据类型表中的数据属性。例如，采集的数据类型为晶圆的批次，在采集数据时，如果采集到多个晶圆的批次信息，则将采集到的批次信息存储在数据内容表中，而数据类型中已经有“晶圆批次”这个数据类型，则无需在数据类型表中再次存储“晶圆批次”这个数据类型。

在确定数据类型对应的计算模型之后，根据数据类型对应的数据内容。例如，针对“批次信息”，查找对应的“晶圆ID”的数据内容。

步骤S204，将数据内容带入多个模型子项中。

在查找到对应的数据内容之后，将查找到的数据内容带入到多个模型子项中，即确定了多个模型子项的计算对象。

步骤S206，调用多个模型子项对数据内容进行计算，得到计算结果。

调用多个模型子项对数据内容计算，得到针对数据内容对应的数据类型的计算结果。

在存储采集的机台数据时，将数据类型和数据内容分别存储，在数据类型表中存储数据类型，在数据内容表中存储数据内容，在利用多个模型子项进行计算时，根据数据类型查找对应的数据内容，并将查找到的数据内容带入到多个模型子项中，计算得到计算结果，该计算结果能够反映数据类型的数据信息，通过上述实施例，能够在确定数据类型之后再选择对应的数据内容，能够节约系统运行资源，从而提高了对机台数据进行计算处理的效率。

优选地，为了节约存储数据的存储空间，在收集机台数据时，数据处理方法还包括：获取数据库中的数据类型。对比机台数据的数据类型与数据库中的数据类型是否一致。如果机台数据的数据类型与数据库中的数据类型一致，则将数据类型对应的数据内容存储在数据库中。如果机台数据的数据类型与数据库中的数据类型不一致，则将数据类型和数据类型对应的数据内容存储在数据库中。

在采集到新的机台数据之后，获取数据库中存储的数据类型，确定新的机台数据的数据类型，对比新的机台数据的数据类型是否在数据库中存储的数据类型中已经存在，如果在数据库中存储的数据类型已经包括新采集的机台数据的数据类型，则将采集的机台数据的数据内容存储在数据内容表中，如果在数据库中存储的数据类型不包括新采集的机台数据的数据类型，则在数据类型表中保存新的数据的数据类型，在数据内容表中保存新的数据的数据内容。

这种将数据类型和数据内容分别存储在数据类型表和数据内容表中，使得数据类型不用重复存储在数据类型表中，而将采集到的数据内容存储在数据内容表中，不仅避免数据类型表中的数据类型重复，减少存储空间的占用，还能保证采集的数据内容都能够存储在数据内容表中。在利用计算模型对数据内容进行计算时，可以根据数据类型和数据内容的对应关系，调用数据类型对应的数据内容进行计算，在节约存储空间的同时，避免了程序运行的繁琐程序，提高了程序的运行效率，进而提高了对机台数据进行处理的效率。

图3是根据本申请第三实施例的用于集成电路制造的数据处理方法的流程图。如图所示，在该数据处理方法中，计算模型通过以下步骤被配置为多个模型子项包括：

步骤S302，获取计算模型。

获取配置在该数据处理系统中的计算模型。例如，MEAN((THK*200-CONST_X)/CONST_Y)。

步骤S304，分解计算模型的得到多个模型子项，其中，多个模型子项为组成计算模型的元素。根据计算的机台数据的数据类型需要可以配置多个计算模型，并对每个计算模型配置多个模型子项。

步骤S306，按照计算模型的计算优先级存储多个模型子项。

将计算模型分解为多个模型子项，其中，一个计算模型可以由五部分组成，操作函数，运算符，常数，变量符号以及计算模型结束符号，这五部分即为模型子项。

表3计算模型分解成模型子项

MEAN	Function Start
		/	Operator
*	Operator
		THK	Variable
200	Constant
		CONST_X	Constant Array
CONST_Y	Constant Array
		MEAN	MEAN function end
；	Semicolon formula End

对于计算模型MEAN((THK*200-CONST_X)/CONST_Y)来说，各个模型子项如果是数据引用，则可以指向对应的数据表中，如果是常数项，也被存储起来；如果是函数项，则会被加入到数据表中。在算法上，可以通过二叉树的数据结构来标记各个模型子项，得到如表3所示的存储结构。如表3所示，在将计算模型分解为多个模型子项之后，将模型子项按照计算模型的计算优先级存入数据库，使得在利用模型子项进行计算时可以非常方便的直接使用，从而避免了重复解析公式。

根据数据库中记录的模型子项的顺序进行计算。变量和常量的数据源都来自数据库中存储的数据，存储的格式如表3所示。在计算过程中，只需将模型子项分别于对应的机台数据对应，就能按照计算模型对机台数据进行计算。

进一步地，获取机台数据的数据类型之前，为了能够触发数据处理系统进行数据处理，该数据处理方法包括：

判断是否已经完成采集集成电路制造的机台数据。

如果判断出未完成采集机台数据，则继续采集机台数据。

如果判断出已经完成采集机台数据，则确定获取机台数据的数据类型。

判断数据采集部分是否已经完成机台数据采集。如果判断出机台数据的采集已经完成，则停止采集机台数据，确定获取机台数据的数据类型，对采集到的机台数据进行数据处理。如果判断出机台数据的采集尚未完成，则继续采集机台数据，直至机台数据采集完成。

通过判断机台数据是否采集完成，使得数据采集完成后即可自动触发数据处理程序，提高了数据处理的效率。

本申请实施例还提供了一种用于集成电路制造的数据处理装置。

本申请实施例的用于集成电路制造的数据处理方法可以通过本申请实施例所提供的用于集成电路制造的数据处理装置来执行，本申请实施例的用于集成电路制造的数据处理装置也可以用于执行本申请实施例所提供的用于集成电路制造的数据处理方法。

图4是根据本申请第一实施例的用于集成电路制造的数据处理装置的示意图。如图所示，该用于集成电路制造的数据处理装置包括：采集单元10、第一获取单元20、模型获取单元30、计算单元40和输出单元50。

采集单元10用于实时采集集成电路制造的机台数据。

在集成电路制造的过程中，每个晶圆可能需要通过多个机台进行处理，每个机台对经过其的晶圆进行了什么处理，利用了什么参数等数据都会被用于集成电路制造的数据处理系统收集，并保存收集到的机台数据。这里所说的机台数据包括机台本身的数据、晶圆数据和对晶圆进行处理的参数等数据。为了及时检测机台的运行状况，需要实时采集集成电路制造的机台数据。

第一获取单元20用于获取机台数据的数据类型。

机台数据的数据类型包括机台的ID信息，经过机台的晶圆的ID信息，晶圆的批次信息等数据类型。

模型获取单元30用于获取与数据类型对应的计算模型，其中，计算模型被配置为多个模型子项。

针对不同的数据类型对其进行计算，以期得到对应的数据。数据类型不同，对应的计算模型也不相同，这样才能根据不同的数据类型计算出针对不同类型数据的结果，以便于对不同的数据类型做出有针对性的数据分析。获取的计算模型是被配置为多个模型子项的模型，如何将计算模型配置为多个模型子项，在本实施例的下述内容中有详细描述，此处不做赘述。

例如，对于数据A和数据B，其数据类型决定其计算模型为对数据A和数据B求和，则利用的计算模型为A+B。但是对于数据D和数据E，其数据类型决定对数据D和数据E的计算模型为对数据D和数据E求乘积，则利用的计算模型为D*E。

计算模型是预先存储在该数据处理系统中的计算模型，针对不同的数据类型配置有不同的计算模型，并且，在系统中的计算模型不能满足数据类型的要求时，可以根据数据类型的要求配置新的计算模型，并且计算模型的存储形式均为多个模型子项。

计算单元40用于按照多个模型子项对机台数据进行计算，得到计算结果。

在确定了数据类型之后，根据多个模型子项确定该计算模型需要的机台数据，并利用计算模型对机台数据进行计算，得到计算结果。

输出单元50用于实时输出计算结果。

计算结果可以输出给预定目标，对不同的数据类型计算得到的计算结果可以输出给不同的预定目标。

例如，对于晶圆批次的计算结果输出给分析晶圆批次的显示界面，对于晶圆的制造参数的计算结果输出给分析晶圆制造参数的显示界面。

通过上述实施例，通过实时获取机台数据和数据类型，并获取与据机台数据的数据类型对应的计算模型，其中，计算模型被配置为多个模型子项，按照多个模型子项对机台数据进行计算，并输出实时计算得到的计算结果，由于在对机台数据进行计算时，仅需调取多个模型子项即可进行计算，而无需针对不同的计算模型单独编写计算代码来进行计算，从而使得在集成电路制造过程中产生的数据能够自动被获取，并且在计算的过程中，只要在数据库中配置好计算模型的多个模型子项，即可通过多个模型子项对机台数据进行计算并得到计算结果，避免了针对每个计算模型编写一套计算程序，实现了在集成电路制造中对数据进行实时计算并输出计算结果，进而提高了对机台数据的分析处理效率。

图5是根据本申请第二实施例的用于集成电路制造的数据处理装置的示意图。如图所示，该数据处理装置包括采集单元10、第一获取单元20、模型获取单元30、计算单元40和输出单元50，计算单元40还包括查找模块401、带入模块402和计算模块403。

查找模块401用于根据计算模型查找数据类型对应的数据内容。

机台数据包括数据类型和数据类型对应的数据内容。

采集的机台数据按照数据类型和数据内容对应存储，如表1和表2。

数据表1中存储了机台数据的数据类型，通过HDR_INX将数据类型表和数据内容表连接起来。由表1可以知道，数据类型表中存储了机台数据的类型，例如，EQP_ID、LOT_ID和WAFER_ID等。数据内容表中存储了数据类型对应的数据内容，数据类型表中的一个数据类型可以对应数据内容表中的一个或者对个数据内容，数据内容表中存储了数据类型表中的数据属性。例如，采集的数据类型为晶圆的批次，在采集数据时，如果采集到多个晶圆的批次信息，则将采集到的批次信息存储在数据内容表中，而数据类型中已经有“晶圆批次”这个数据类型，则无需在数据类型表中再次存储“晶圆批次”这个数据类型。

在确定数据类型对应的计算模型之后，根据数据类型对应的数据内容。例如，针对“批次信息”，查找对应的“晶圆ID”的数据内容。

带入模块402用于将数据内容带入多个模型子项中。

在查找到对应的数据内容之后，将查找到的数据内容带入到多个模型子项中，即确定了多个模型子项的计算对象。

计算模块403用于调用多个模型子项对数据内容进行计算，得到计算结果。

调用多个模型子项对数据内容计算，得到针对数据内容对应的数据类型的计算结果。

在存储采集的机台数据时，将数据类型和数据内容分别存储，在数据类型表中存储数据类型，在数据内容表中存储数据内容，在利用多个模型子项进行计算时，根据数据类型查找对应的数据内容，并将查找到的数据内容带入到多个模型子项中，计算得到计算结果，该计算结果能够反映数据类型的数据信息，通过上述实施例，能够在确定数据类型之后再选择对应的数据内容，能够节约系统运行资源，从而提高了对机台数据进行计算处理的效率。

优选地，为了节约存储数据的存储空间，数据处理装置还包括：

第二获取单元，用于在收集机台数据时，获取数据库中的数据类型。机台数据包括数据类型和数据类型对应的数据内容。

对比单元，用于对比机台数据的数据类型与数据库中的数据类型是否一致。

第一存储单元，用于在机台数据的数据类型与数据库中的数据类型一致时，将数据类型对应的数据内容存储在数据库中。

第二存储单元，用于在机台数据的数据类型与数据库中的数据类型不一致时，将数据类型和数据类型对应的数据内容存储在数据库中。

在采集到新的机台数据之后，获取数据库中存储的数据类型，确定新的机台数据的数据类型，对比新的机台数据的数据类型是否在数据库中存储的数据类型中已经存在，如果在数据库中存储的数据类型已经包括新采集的机台数据的数据类型，则将采集的机台数据的数据内容存储在数据内容表中，如果在数据库中存储的数据类型不包括新采集的机台数据的数据类型，则在数据类型表中保存新的数据的数据类型，在数据内容表中保存新的数据的数据内容。

这种将数据类型和数据内容分别存储在数据类型表和数据内容表中，使得数据类型不用重复存储在数据类型表中，而将采集到的数据内容存储在数据内容表中，不仅避免数据类型表中的数据类型重复，减少存储空间的占用，还能保证采集的数据内容都能够存储在数据内容表中。在利用计算模型对数据内容进行计算时，可以根据数据类型和数据内容的对应关系，调用数据类型对应的数据内容进行计算，在节约存储空间的同时，避免了程序运行的繁琐程序，提高了程序的运行效率，进而提高了对机台数据进行处理的效率。

图6是根据本申请第三实施例的用于集成电路制造的数据处理装置的示意图。如图所示，在该数据处理装置中，在数据处理系统中配置有计算模型，数据处理装置包括采集单元10、第一获取单元20、模型获取单元30、计算单元40和输出单元50，其中，模型获取单元30包括模型获取模块60、分解模块70和存储模块80。

模型获取模块60用于获取计算模型。

获取配置在该数据处理系统中的计算模型。例如，MEAN((THK*200-CONST_X)/CONST_Y)。

分解模块70用于分解计算模型得到多个模型子项，其中，多个模型子项为组成计算模型的元素。根据计算的机台数据的数据类型需要可以配置多个计算模型，并对每个计算模型配置多个模型子项。

存储模块80用于按照计算模型的计算优先级存储多个模型子项。

将计算模型分解为多个模型子项，其中，一个计算模型可以由五部分组成，操作函数，运算符，常数，变量符号以及计算模型结束符号，这五部分即为模型子项。

对于计算模型MEAN((THK*200-CONST_X)/CONST_Y)来说，各个模型子项如果是数据引用，则可以指向对应的数据表中，如果是常数项，也被存储起来。如果是函数项，则会被加入到数据表中。在算法上，可以通过二叉树的数据结构来标记各个模型子项，得到如表3所示的存储结构。如表3所示，在将计算模型分解为多个模型子项之后，将模型子项按照计算模型的计算优先级存入数据库，使得在利用模型子项进行计算时可以非常方便的直接使用，从而避免了重复解析公式。

根据数据库中记录的模型子项的顺序进行计算。变量和常量的数据源都来自数据库中存储的数据，存储的格式如表3所示。在计算过程中，只需将模型子项分别于对应的机台数据对应，就能按照计算模型对机台数据进行计算。

进一步地，为了触发数据处理系统进行数据处理，数据处理装置包括：判断单元、采集单元和确定单元。

判断单元用于在获取机台数据的数据类型之前，判断是否已经完成采集集成电路制造的机台数据。

继续采集单元用于在判断出未完成采集机台数据时，继续采集机台数据。

确定单元用于在判断出已经完成采集机台数据时，确定获取机台数据的数据类型。

判断数据采集部分是否已经完成机台数据采集。如果判断出机台数据的采集已经完成，则停止采集机台数据，确定获取机台数据的数据类型，对采集到的机台数据进行数据处理。如果判断出机台数据的采集尚未完成，则继续采集机台数据，直至机台数据采集完成。

通过判断机台数据是否采集完成，使得数据采集完成后即可自动触发数据处理程序，提高了数据处理的效率。

以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于集成电路制造的数据处理方法，其特征在于，包括：

实时采集集成电路制造的机台数据；

获取所述机台数据的数据类型；

获取与所述数据类型对应的计算模型，其中，所述计算模型被配置为多个模型子项；

按照所述多个模型子项对所述机台数据进行计算，得到计算结果；以及

实时输出所述计算结果。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述计算模型通过以下步骤被配置为多个模型子项包括：

获取所述计算模型；

分解所述计算模型得到所述多个模型子项，其中，所述多个模型子项为组成所述计算模型的元素；以及

按照所述计算模型的计算优先级存储所述多个模型子项。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述机台数据包括所述数据类型和所述数据类型对应的数据内容，按照所述多个模型子项对所述机台数据进行计算，得到计算结果包括：

根据所述计算模型查找所述数据类型对应的数据内容；

将所述数据内容带入所述多个模型子项中；以及

调用所述多个模型子项对所述数据内容进行计算，得到所述计算结果。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述机台数据包括所述数据类型和所述数据类型对应的数据内容，在收集机台数据时，所述数据处理方法还包括：

获取数据库中的数据类型；

对比所述机台数据的数据类型与所述数据库中的数据类型是否一致；

如果所述机台数据的数据类型与所述数据库中的数据类型一致，则将所述数据类型对应的数据内容存储在所述数据库中；以及

如果所述机台数据的数据类型与所述数据库中的数据类型不一致，则将所述数据类型和所述数据类型对应的数据内容存储在所述数据库中。

5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，获取所述机台数据的数据类型之前，所述数据处理方法包括：

判断是否已经完成采集所述集成电路制造的机台数据；

如果判断出未完成采集所述机台数据，则继续采集所述机台数据；

如果判断出已经完成采集所述机台数据，则确定获取所述机台数据的数据类型。

6.一种用于集成电路制造的数据处理装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于实时采集集成电路制造的机台数据；

第一获取单元，用于获取所述机台数据的数据类型；

模型获取单元，用于获取与所述数据类型对应的计算模型，其中，所述计算模型被配置为多个模型子项；

计算单元，用于按照所述多个模型子项对所述机台数据进行计算，得到计算结果；以及

输出单元，用于实时输出所述计算结果。

7.根据权利要求6所述的数据处理装置，其特征在于，所述模型获取单元包括：

模型获取模块，用于获取所述计算模型；

分解模块，用于分解所述计算模型得到多个模型子项，其中，所述多个模型子项为组成所述计算模型的元素；以及

存储模块，用于按照所述计算模型的计算优先级存储所述多个模型子项。

8.根据权利要求6所述的数据处理装置，其特征在于，所述计算单元包括：

查找模块，用于根据所述计算模型查找所述数据类型对应的数据内容；

带入模块，用于将所述数据内容带入所述多个模型子项中；以及

计算模块，用于调用所述多个模型子项对所述数据内容进行计算，得到所述计算结果。

9.根据权利要求6所述的数据处理装置，其特征在于，所述机台数据包括所述数据类型和所述数据类型对应的数据内容，所述数据处理装置还包括：

第二获取单元，用于在收集机台数据时，获取数据库中的数据类型；

对比单元，用于对比所述机台数据的数据类型与所述数据库中的数据类型是否一致；

第一存储单元，用于在所述机台数据的数据类型与所述数据库中的数据类型一致时，将所述数据类型对应的数据内容存储在所述数据库中；以及

第二存储单元，用于在所述机台数据的数据类型与所述数据库中的数据类型不一致时，将所述数据类型和所述数据类型对应的数据内容存储在所述数据库中。

10.根据权利要求6所述的数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：

判断单元，用于在获取所述机台数据的数据类型之前，判断是否已经完成采集所述集成电路制造的机台数据；

继续采集单元，用于在判断出未完成采集所述机台数据时，继续采集所述机台数据；

确定单元，用于在判断出已经完成采集所述机台数据时，确定获取所述机台数据的数据类型。