CN107919297B - 用于芯片制造的方法和系统 - Google Patents
用于芯片制造的方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107919297B CN107919297B CN201610878856.8A CN201610878856A CN107919297B CN 107919297 B CN107919297 B CN 107919297B CN 201610878856 A CN201610878856 A CN 201610878856A CN 107919297 B CN107919297 B CN 107919297B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- machine
- parameter
- parameters
- machines
- scoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
- H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
- H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
- H01L21/67242—Apparatus for monitoring, sorting or marking
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本发明提供一种用于芯片制造的方法和系统,所述方法包括:监控各机台的机台相关参数;基于所述机台相关参数对各机台进行实时打分;以及基于各机台的实时分数确定预定时间段内的优选机台。本发明所提供的用于芯片制造的方法和系统基于机台相关参数对机台状况进行实时打分,以确定预定时间段内的优选机台,可以实现与工厂自动化系统更加高效的整合,减少人工计算优选机台带来的效率浪费及潜在错误。
Description
技术领域
本发明涉及半导体技术领域,具体而言涉及一种用于芯片制造的方法和系统。
背景技术
在大规模集成电路生产过程中,每道工艺均有多个半导体设备完成,而每个设备的最佳状态又是动态的,因此在同种工艺设备里选出黄金机台(golden tool)中的优选机台(prefer tool),成为生产过程中的一大挑战。
现有的挑选优选机台的方法是通过人工主观评估机台状况以确定优选机台。然而,这样的方法在大量生产时会使得人力消耗大,不能保证产品的正常生产;此外,人工主观评估方式具有片面性,难以实现不同型机台的对比。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种用于芯片制造的方法,所述方法包括:监控各机台的机台相关参数;基于所述机台相关参数对各机台进行实时打分;以及基于各机台的实时分数确定预定时间段内的优选机台。
在本发明的一个实施例中,所述机台相关参数包括以下中的至少一个:产品监控数据、机台监控数据、寿命数据、以及缺陷数据。
在本发明的一个实施例中,所述基于所述机台相关参数对各机台进行实时打分进一步包括:基于预定打分标准将各机台的机台相关参数中每个参数的实际值转化为一级分数;动态评估确定各机台的机台相关参数中每个参数所占的权重以作为二级分数;以及基于各机台的机台相关参数中每个参数的一级分数和二级分数的乘积确定各机台的机台相关参数中每个参数的最终分数,以构成各机台的实时分数。
在本发明的一个实施例中,不同种类的机台相关参数的预定打分标准不同。
在本发明的一个实施例中,所述方法还包括:在确定优选机台之后,控制所述优选机台自动连接到派工系统,以用于自动派货。
另一方面,本发明还提供一种用于芯片制造的系统,所述系统包括:监控模块,用于监控各机台的机台相关参数;打分模块,用于基于所述机台相关参数对各机台进行实时打分;以及确定模块,用于基于各机台的实时分数确定预定时间段内的优选机台。
在本发明的一个实施例中,所述机台相关参数包括以下中的至少一个:产品监控数据、机台监控数据、寿命数据、以及缺陷数据。
在本发明的一个实施例中,所述打分模块进一步用于:基于预定打分标准将各机台的机台相关参数中每个参数的实际值转化为一级分数;动态评估确定各机台的机台相关参数中每个参数所占的权重以作为二级分数;以及基于各机台的机台相关参数中每个参数的一级分数和二级分数的乘积确定各机台的机台相关参数中每个参数的最终分数,以构成各机台的实时分数。
在本发明的一个实施例中,不同种类的机台相关参数的预定打分标准不同。
在本发明的一个实施例中,所述系统还包括控制模块,用于控制所述优选机台自动连接到派工系统,以用于自动派货。
本发明所提供的用于芯片制造的方法和系统基于机台相关参数对机台状况进行实时打分,以确定预定时间段内的优选机台,可以实现与工厂自动化系统更加高效的整合,减少人工计算优选机台带来的效率浪费及潜在错误。
附图说明
本发明的下列附图在此作为本发明的一部分用于理解本发明。附图中示出了本发明的实施例及其描述,用来解释本发明的原理。
附图中:
图1示出了根据本发明实施例的用于芯片制造的方法的示意性流程图;
图2示出了根据本发明实施例的针对某示例层的示例性打分表;
图3示出了根据本发明实施例的产品监控数据/机台监控数据的示例性打分规则;
图4示出了根据本发明实施例的缺陷数据的示例性打分规则;以及
图5示出了根据本发明实施例的用于芯片制造的系统的示意性结构框图。
具体实施方式
在下文的描述中,给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而,对于本领域技术人员而言显而易见的是,本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中,为了避免与本发明发生混淆,对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
应当理解的是,本发明能够以不同形式实施,而不应当解释为局限于这里提出的实施例。相反地,提供这些实施例将使公开彻底和完全,并且将本发明的范围完全地传递给本领域技术人员。
在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本发明的限制。在此使用时,单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式,除非上下文清楚指出另外的方式。还应明白术语“组成”和/或“包括”,当在该说明书中使用时,确定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在,但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时,术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
为了彻底理解本发明,将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构,以便阐释本发明提出的技术方案。本发明的较佳实施例详细描述如下,然而除了这些详细描述外,本发明还可以具有其他实施方式。
本发明提供一种用于芯片制造的方法和系统,该方法和系统能够量化评估实时反应机台的准确状况,实现机台横向对比,准确规避不同型机台间的差异,动态打分,以确定优选机台用于生产。下面参考附图结合具体的实施例详细描述该方法和系统。
图1示出了根据本发明实施例的用于芯片制造的方法的示意性流程图100。如图1所示,方法100包括以下步骤:
在步骤S101,监控各机台的机台相关参数。
在一个示例中,可以采用智能设备监控系统(IEMS)来监控各机台的机台相关参数。在其他示例中,也可采用其他任何合适的监控设备和/或系统等来监控各机台的机台相关参数。其中,机台相关参数包括以下中的至少一个或其组合:产品监控(inline)数据、机台监控(offline)数据、寿命(lifetime)数据、以及缺陷(defect)数据。在其他示例中,机台相关参数还可以包括其他与机台性能、状况等相关的参数,此处不再陈述。
在步骤S102,基于机台相关参数对各机台进行实时打分。
在一个示例中,可以根据不同机台的不同特点,针对不同层工艺制定预定的打分标准,并依据预定打分标准来基于机台相关参数对各机台进行实时打分。当包括多个机台相关参数,可以动态评估确定多个机台相关参数中每个参数所占的权重。进一步地,当多个机台相关参数中某个参数又进一步包括多个子参数时,可动态评估确定该参数的多个子参数中每个子参数所占的权重。类似地,参数的多个子参数中的某个或某些子参数还可以包括进一步包括多个子参数,可动态评估确定该子参数的多个子参数中每个子参数所占的权重。以此类推,诸如此类。总之,可以动态评估确定不同层级参数各自所占的权重。这里,动态评估可以是基于不同工艺、不同机台等条件或需求的评估等。
在一个示例中,步骤S102可以进一步包括以下步骤:基于预定打分标准将各机台的机台相关参数中每个参数的实际值转化为一级分数;动态评估确定各机台的机台相关参数中每个参数所占的权重以作为二级分数;基于各机台的机台相关参数中每个参数的一级分数和二级分数的乘积确定各机台的机台相关参数中每个参数的最终分数,以构成各机台的实时分数。下面结合图2通过示例理解该打分过程。
图2示出了根据本发明实施例的针对某示例层的示例性打分表。如图2所示,以金属蚀刻(M1-ET)的某机台A为例,其监控的机台相关参数包括机台监控(offline)数据、寿命(lifetime)数据、产品监控(inline)数据、以及缺陷(defect)数据。其中,机台监控数据、寿命数据、产品监控数据、以及缺陷数据各占的权重分别为35%、4%、40%以及20%。这些机台相关参数以及其各自所占的权重数值仅是示例性的,还可以包括其他参数并根据需要设置其他数值的权重。
如图2所示,机台监控数据又进一步包括蚀刻率(ER)数据和颗粒(particle)数据。其中,蚀刻率数据所占权重为60%,并且颗粒数据所占权重为40%。进一步地,蚀刻率数据又包括主蚀刻率(ME ER)均值(Mean)数据、主蚀刻率标准差(Std)数据、去除氧化层蚀刻率(LRM ER)均值数据、去除氧化层蚀刻率标准差数据,这四种数据各占权重分别为35%、15%、35%和15%。类似地,颗粒数据也进一步包括颗粒物(PA)数据和大颗颗粒物(PC)数据,它们各自所占权重分别为40%和60%。类似地,寿命数据、产品监控数据和缺陷数据也各自包括多种数据,每种数据各自占有一定权重,请参见图2,此处不再一一列举。总之,如上所述,每种参数所占权重均为动态评估而确定的,其作为各参数的二级分数,此图中所示仅是一个示例。
图2的右侧示出了如上所述各参数的实际值(包括均值和标准差)以及基于预定打分标准(或称为打分规则)由实际值转化而成的一级分数值。其中,不同种类的机台相关参数的预定打分标准不同,也就是说,一级分数的打分标准可以随数据类型的不同而不同。例如,图3示出了产品监控数据/机台监控数据的示例性打分规则,图4示出了缺陷数据的示例性打分规则。如图3所示,当产品监控数据/机台监控数据的某参数的实际值小于0.5sigma时,该参数的一级分数为100;当其实际值小于1sigma时,其一级分数为80,……等等,其中sigma表示标准差。如图4所示,当缺陷数据的某参数的实际值小于20%CL时,该参数的一级分数为100;当其实际值小于40%CL时,该参数的一级分数为80,……等等,其中CL是控制界限(control limit)。如图2所示,当寿命数据的实际值在20~280之间时,其一级分数为100。以上描述了不同种类的机台相关参数的示例性打分规则,其仅是示例性的,还可以采用任何其他合适的打分规则。针对多层工艺制定用于机台相关参数的科学合理的打分标准,以用于提前为即将要完成的工艺确定机台,可以为生产节约大量时间。
基于参数的一级分数和二级分数,可以计算其最终分数。在一个示例中,最终分数可以为一级分数和二级分数的乘积。以图2中的offline ME ER Mean为例,其最终分数为80*35%*60%*35%=5.88。在其他示例中,还可以采用任何其他合适的方法来计算参数的最终分数。由于一级分数和二级分数都是预定时间段的统计数值,因此,其均为动态的实时数值,从而最终分数也是动态的实时数值。基于各机台相关参数的最终分数,可构成机台在预定时间段内的实时分数。
在步骤S103,基于各机台的实时分数确定预定时间段内的优选机台。
基于在步骤S102所统计得到的各机台的预定时间段内的实时分数,可以提前为即将要完成的工艺确定预定时间段(例如24小时或其他任何合适的时间段)内的优选机台,为生产节约大量时间。
根据本发明实施例,在确定优选机台之后,还可以控制所述优选机台自动连接到派工系统,以用于自动派货。在现有的方法中,当通过人工主观评估机台状况从而确定优选机台后,需要人工禁止除优选机台以外的机台,并进行人工派货,这样的方法非常消耗人力、主观评估不准确、且更改优选机台非常不灵活。相比之下,根据本发明实施例的方法不仅可以准确计算出机台的实时状况以用于确定优选机台,而且控制优选机台自动派货,可以提高生产效率,降低生产成本。
基于上面的描述,根据本发明实施例的用于芯片制造的方法基于机台相关参数对机台状况进行实时打分,以确定预定时间段内的优选机台,可以实现与工厂自动化系统更加高效的整合,减少人工计算优选机台带来的效率浪费及潜在错误。其次,根据本发明实施例的用于芯片制造的方法简化了优选机台整体控制环节,实现了工厂自动化系统对于优选机台可用性的控制,极大程度地满足了半导体制造弹性化的需求。此外,根据本发明实施例的用于芯片制造的方法还可实现优选机台的自动派货,提供了满足先进工艺控制工程所需要的数据获取及应用机制。
图5示出了根据本发明实施例的用于芯片制造的系统500的示意性结构框图。如图5所示,用于芯片制造的系统500包括监控模块501、打分模块502以及确定模块503。
其中,监控模块501用于监控各机台的机台相关参数。打分模块502用于基于所述机台相关参数对各机台进行实时打分。确定模块503用于基于各机台的实时分数确定预定时间段内的优选机台。
在一个示例中,监控模块501可以采用智能设备监控系统(IEMS)来监控各机台的机台相关参数。在其他示例中,监控模块501也可采用其他任何合适的监控设备和/或系统等来监控各机台的机台相关参数。其中,机台相关参数包括以下中的至少一个或其组合:产品监控(inline)数据、机台监控(offline)数据、寿命(lifetime)数据、以及缺陷(defect)数据。在其他示例中,机台相关参数还可以包括其他与机台性能、状况等相关的参数,此处不再陈述。
在一个示例中,打分模块502可以根据不同机台的不同特点,针对不同层工艺制定预定的打分标准,并依据预定打分标准来基于机台相关参数对各机台进行实时打分。当包括多个机台相关参数,打分模块502可以动态评估确定多个机台相关参数中每个参数所占的权重。进一步地,当多个机台相关参数中某个参数又进一步包括多个子参数时,打分模块502可动态评估确定该参数的多个子参数中每个子参数所占的权重。类似地,参数的多个子参数中的某个或某些子参数还可以包括进一步包括多个子参数,可动态评估确定该子参数的多个子参数中每个子参数所占的权重。以此类推,诸如此类。总之,打分模块502可以动态评估确定不同层级参数各自所占的权重。这里,动态评估可以是基于不同工艺、不同机台等条件或需求的评估等。
在一个示例中,打分模块502可以进一步用于:基于预定打分标准将各机台的机台相关参数中每个参数的实际值转化为一级分数;动态评估确定各机台的机台相关参数中每个参数所占的权重以作为二级分数;基于各机台的机台相关参数中每个参数的一级分数和二级分数的乘积确定各机台的机台相关参数中每个参数的最终分数,以构成各机台的实时分数。可以参考图2理解打分模块502的示例性打分过程,并参考图3、图4理解打分模块502所采用的示例性打分规则,为了简洁,此处不再赘述。
在一个示例中,确定模块503可基于各机台的预定时间段内的实时分数,实现提前为即将要完成的工艺确定预定时间段(例如24小时或其他任何合适的时间段)内的优选机台,为生产节约大量时间。
根据本发明实施例,用于芯片制造的系统500还可以包括控制模块(未在图5中示出),用于控制确定模块503所确定的优选机台自动连接到派工系统,以用于自动派货。控制模块控制优选机台自动派货,可以提高生产效率,降低生产成本。
基于上面的描述,根据本发明实施例的用于芯片制造的系统基于机台相关参数对机台状况进行实时打分,以确定预定时间段内的优选机台,可以实现与工厂自动化系统更加高效的整合,减少人工计算优选机台带来的效率浪费及潜在错误。其次,根据本发明实施例的用于芯片制造的系统简化了优选机台整体控制环节,实现了工厂自动化系统对于优选机台可用性的控制,极大程度地满足了半导体制造弹性化的需求。此外,根据本发明实施例的用于芯片制造的系统还可实现优选机台的自动派货,提供了满足先进工艺控制工程所需要的数据获取及应用机制。
本领域普通技术人员可以参照上述对根据本发明实施例的用于芯片制造的方法的描述理解根据本发明实施例的用于芯片制造的系统的各模块的结构和操作,为了简洁,一些细节在此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件、电子硬件的结合或其他方式来实现。这些功能究竟以何种方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
本发明所提出的用于芯片制造的方法和系统可应用到各种不同的芯片工艺制程当中。例如,随着汽车领域不断改善汽车性能、开发新车型,汽车电子的需求量也越来越大,而汽车电子生产要求远比普通产品严苛得多,因而汽车电子芯片制造所用机台更需要选用黄金机台中的优选机台。本发明所提出的用于芯片制造的方法和系统可很好地应用于汽车电子芯片的制造。
尽管已经参考附图描述了上述示例实施例,但应理解上述示例实施例仅仅是示例性的,并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改,而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该本发明的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如相应的权利要求书所反映的那样,其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域的技术人员可以理解,除了特征之间相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明,本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种用于芯片制造的方法,其特征在于,所述方法包括:
监控各机台的机台相关参数;
基于所述机台相关参数对各机台进行实时打分;以及
基于各机台的实时分数确定预定时间段内的优选机台;
其中,所述基于所述机台相关参数对各机台进行实时打分进一步包括:
基于预定打分标准将各机台的机台相关参数中每个参数的实际值转化为一级分数;
动态评估确定各机台的机台相关参数中每个参数所占的权重以作为二级分数;以及
基于各机台的机台相关参数中每个参数的一级分数和二级分数的乘积确定各机台的机台相关参数中每个参数的最终分数,以构成各机台的实时分数;
其中,当所述机台相关参数中的任一参数包括多个子参数时,还包括动态评估所述多个子参数中每个子参数所占的权重,所述任一参数的一级分数基于所述每个子参数所占的权重以及所述每个子参数的一级分数而确定。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述机台相关参数包括以下中的至少一个:产品监控数据、机台监控数据、寿命数据、以及缺陷数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,不同种类的机台相关参数的预定打分标准不同。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:在确定优选机台之后,控制所述优选机台自动连接到派工系统,以用于自动派货。
5.一种用于芯片制造的系统,其特征在于,所述系统包括:
监控模块,用于监控各机台的机台相关参数;
打分模块,用于基于所述机台相关参数对各机台进行实时打分;以及
确定模块,用于基于各机台的实时分数确定预定时间段内的优选机台;
其中,所述打分模块进一步用于:
基于预定打分标准将各机台的机台相关参数中每个参数的实际值转化为一级分数;
动态评估确定各机台的机台相关参数中每个参数所占的权重以作为二级分数;以及
基于各机台的机台相关参数中每个参数的一级分数和二级分数的乘积确定各机台的机台相关参数中每个参数的最终分数,以构成各机台的实时分数;
其中,当所述机台相关参数中的任一参数包括多个子参数时,还包括动态评估所述多个子参数中每个子参数所占的权重,所述任一参数的一级分数基于所述每个子参数所占的权重以及所述每个子参数的一级分数而确定。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述机台相关参数包括以下中的至少一个:产品监控数据、机台监控数据、寿命数据、以及缺陷数据。
7.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,不同种类的机台相关参数的预定打分标准不同。
8.根据权利要求5-7中的任一项所述的系统,其特征在于,所述系统还包括控制模块,用于控制所述优选机台自动连接到派工系统,以用于自动派货。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610878856.8A CN107919297B (zh) | 2016-10-08 | 2016-10-08 | 用于芯片制造的方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610878856.8A CN107919297B (zh) | 2016-10-08 | 2016-10-08 | 用于芯片制造的方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107919297A CN107919297A (zh) | 2018-04-17 |
CN107919297B true CN107919297B (zh) | 2020-10-30 |
Family
ID=61891609
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610878856.8A Active CN107919297B (zh) | 2016-10-08 | 2016-10-08 | 用于芯片制造的方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107919297B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110646426B (zh) * | 2019-09-23 | 2022-02-11 | 上海华力微电子有限公司 | 一种评估cis产品不同机台白色像素差异的方法 |
CN115639786A (zh) * | 2021-07-19 | 2023-01-24 | 长鑫存储技术有限公司 | 调度路径确定、晶圆调度方法、装置、设备及存储介质 |
CN113723923B (zh) * | 2021-08-30 | 2024-03-12 | 上海华力微电子有限公司 | 机台联动性的监控方法及监控系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004087680A (ja) * | 2002-08-26 | 2004-03-18 | Renesas Technology Corp | 半導体装置の製造方法 |
JP2010153758A (ja) * | 2008-12-26 | 2010-07-08 | Panasonic Corp | 生産管理装置および生産管理方法 |
CN103019919A (zh) * | 2011-07-22 | 2013-04-03 | 国际商业机器公司 | 用于实时设备评估的方法和系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11277379A (ja) * | 1998-03-30 | 1999-10-12 | Matsushita Electron Corp | プロセス装置の決定装置、プロセス装置の決定方法及びプロセス装置の決定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
-
2016
- 2016-10-08 CN CN201610878856.8A patent/CN107919297B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004087680A (ja) * | 2002-08-26 | 2004-03-18 | Renesas Technology Corp | 半導体装置の製造方法 |
JP2010153758A (ja) * | 2008-12-26 | 2010-07-08 | Panasonic Corp | 生産管理装置および生産管理方法 |
CN103019919A (zh) * | 2011-07-22 | 2013-04-03 | 国际商业机器公司 | 用于实时设备评估的方法和系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107919297A (zh) | 2018-04-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP1966664B1 (en) | An automated state estimation system for cluster tools and a method of operating the same | |
CN103439886B (zh) | 一种半导体生产线自适应动态调度装置 | |
CN107919297B (zh) | 用于芯片制造的方法和系统 | |
US6615097B2 (en) | Production management system | |
CN104977903A (zh) | 基于实时派工系统的机台组下的晶圆批次派工方法和系统 | |
CN109494178B (zh) | 一种检测机台的派工方法 | |
US20120215490A1 (en) | Method for using real-time apc information for an enhanced lot sampling engine | |
CN104217978A (zh) | 半导体批次产品的处理系统和方法 | |
Yadav et al. | Evaluation of batching and layout on the performance of flexible manufacturing system | |
CN112668862A (zh) | 一种生产线的适应性量化评估方法 | |
DE102007046848A1 (de) | Verfahren und System zum Steuern der Transportsequenzen in einer Prozessanlage mittels eines vorausschauenden Modus | |
Zhou et al. | Semi-dynamic maintenance scheduling for multi-station series systems in multi-specification and small-batch production | |
CN101625565A (zh) | 自动化控制系统及其控制方法 | |
CN105988424A (zh) | 半导体工艺制程信息的生成方法与生成装置 | |
Wang et al. | A simulated model for cycle time reduction by acquiring optimal lot size in semiconductor manufacturing | |
US20090005896A1 (en) | Manufacturing work in process management system | |
US7398132B2 (en) | Method and system for analyzing throughput | |
CN109472382A (zh) | 一种保电检修车辆的调度优化方法 | |
Zhou et al. | A pull/push concept for toolgroup workload balance in wafer fab | |
CN112365181B (zh) | 一种动态工艺流程的Qtime WIP管控方法 | |
US6714001B2 (en) | Dispatching method of manufacturing integrated circuit | |
CN115625679A (zh) | 一种轨道车辆数值化检修工具车 | |
CN102478841B (zh) | 一种平衡机台产能的方法和装置 | |
Zhou et al. | A bottleneck detection and dynamic dispatching strategy for semiconductor wafer fabrication facilities | |
Yugma et al. | A smart sampling scheduling and skipping simulator and its evaluation on real data sets |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |