CN108345275A - 设备监控系统及设备监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明揭示了一种设备监控系统及设备监控方法。本发明提供的设备监控系统，包括云数据采样模块、云数据储存分析模块、生产线动态调整模块以及反馈和控制系统模块；其中，所述云数据采样模块对生产线设备的监控数据进行采集；所述云数据储存分析模块对采集到的监控数据进行储存和分析后，发出一调整数据；所述生产线动态调整模块接收由所述云数据储存分析模块发送的调整数据对生产线设备的监控进行修正；所述反馈和控制系统模块实现与外部系统之间的通讯。由此实现对生产线设备的监控进行动态调整，提高生产效率，加快了对设备稳定性表现的反馈，提高了机台的利用率。

Description

设备监控系统及设备监控方法

技术领域

本发明涉及半导体技术领域，特别是涉及一种设备监控系统及设备监控方法。

背景技术

当今的半导体制造工艺复杂性不断提升，但同时工业日趋激烈的竞争压力也在改变着客户的需求，产品的时效性对客户来说至关重要。因此，采用基于大数据云计算的生产线多元化管控方法来帮助优化生产效率会变得很有价值。

半导体生产线管控包括很多种方法，其中离线监控是通过模拟产品工艺参数来制定相应的检测方法来监控生产设备的稳定状况。离线监控是占用设备有效生产时间的，因此动态调整离线监控的频率以及检测方法来缩短此项比例提高设备生产利用率是很有效的。

但是目前半导体业界对设备离线监控通常是在初始阶段建立，之后根据需要人工增加/减少频率或者根据不同产品需求调整监控项目。由于生产线产品的多样性和每一道工序在线产品数量是动态变化的，这种方法通常会有滞后性，会造成设备资源的浪费。

发明内容

本发明的目的在于提供一种设备监控系统及设备监控方法，实现对设备离线监控的优化和动态调整。

为解决上述技术问题，本发明提供一种设备监控系统，包括云数据采样模块、云数据储存分析模块、生产线动态调整模块以及反馈和控制系统模块；其中，

所述云数据采样模块对生产线设备的监控数据进行采集；所述云数据储存分析模块对采集到的监控数据进行储存和分析后，发出一调整数据；所述生产线动态调整模块接收由所述云数据储存分析模块发送的调整数据对生产线设备的监控进行修正；所述反馈和控制系统模块实现与外部系统之间的通讯。

可选的，对于所述的设备监控系统，所述云数据采样模块包括设备离线监控部分、产品即时在线工序检测部分、生产线负载待加工产品数量和产品类型构成部分、设备生产利用率部分以及设备状态部分。

可选的，对于所述的设备监控系统，所述云数据储存分析模块包括一数据库，依据所述数据库获得监控项目的基准和异常报告，所述异常报告传递至所述反馈和控制系统模块。

可选的，对于所述的设备监控系统，所述基准包括历史数据的平均值和方差。

可选的，对于所述的设备监控系统，所述云数据储存分析模块依据所述基准和一加成值获得最终动态调整调整系数。

可选的，对于所述的设备监控系统，所述生产线动态调整模块接收由所述云数据储存分析模块发送的最终动态调整调整系数对生产线设备的监控进行修正。

可选的，对于所述的设备监控系统，所述基准包括离线监测稳定影响系数，在线产品监测稳定系数以及设备利用率和工序产品数量系数。

可选的，对于所述的设备监控系统，所述修正包括对监控频率和监控项目的变更。

本发明还提供一种设备监控方法，利用如上所述的设备监控系统进行监控，包括：

云数据采样模块进行需求测试，获得测试数据；

云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储和分析，获得调整数据；

所述生产线动态调整模块接收所述调整数据对生产线设备的监控进行修正：

所述反馈和控制系统模块依据修正后的内容反馈技术人员和云数据储存分析模块。

可选的，对于所述的设备监控方法，所述需求测试为离线监控测试。

可选的，对于所述的设备监控方法，所述云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储和分析，获得调整数据包括：

依据历史数据获得离线监控测试的基准；

将所述测试数据与所述基准进行F检验和T检验；

依据F检验和T检验生成P值，依据所述P值获得一加成值；

依据所述基准和所述加成值获得最终动态调整调整系数；

结合监控项目与所述最终动态调整调整系数获得所述调整数据。

可选的，对于所述的设备监控方法，所述需求测试为在线工序测量。

可选的，对于所述的设备监控方法，所述云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储和分析，获得调整数据包括：

依据历史数据获得在线工序测量的基准；

将所述测量数据与所述基准进行F检验和T检验；

依据F检验和T检验生成P值，依据所述P值获得一加成值；

依据所述基准和所述加成值获得最终动态调整调整系数；

结合监控项目与所述最终动态调整调整系数获得所述调整数据。

可选的，对于所述的设备监控方法，所述需求测试为获得生产线负载数据。

可选的，对于所述的设备监控方法，所述云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储和分析，获得调整数据包括：

依据历史数据获得生产线负载数据的基准；

将所述测量数据与所述基准进行比较，获得一加成值；

依据所述基准和所述加成值获得最终动态调整调整系数；

结合监控项目与所述最终动态调整调整系数获得所述调整数据。

本发明提供的设备监控系统，包括云数据采样模块、云数据储存分析模块、生产线动态调整模块以及反馈和控制系统模块；其中，所述云数据采样模块对生产线设备的监控数据进行采集；所述云数据储存分析模块对采集到的监控数据进行储存和分析后，发出一调整数据；所述生产线动态调整模块接收由所述云数据储存分析模块发送的调整数据对生产线设备的监控进行修正；所述反馈和控制系统模块实现与外部系统之间的通讯。由此组成了一个基于云计算可以动态调整离线监测频率和项目的综合系统，它能够综合考虑各种生产线表征如设备离线监控稳定性、产品检测数据稳定性、设备生产利用率和在线产品数量分布及特殊要求、异常事件等，进行监控时，通过云数据采样模块，云数据储存分析模块、生产线动态调整模块以及反馈和控制系统模块的综合作用分析多元采集的生产线监测数据和产品数据，实现对生产线设备的监控进行动态调整，提高生产效率，并可根据不同的需求来调整不同的监测过程，加快了对设备稳定性表现的反馈，提高了机台的利用率。

附图说明

图1为本发明一实施例的设备监控系统的示意图；

图2为本发明一实施例的设备监控方法的示意图；

图3为本发明一实施例的设备监控方法的示意图；

图4为本发明一实施例的设备监控方法的示意图。

具体实施方式

下面将结合示意图对本发明的设备监控系统及设备监控方法进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明，而仍然实现本发明的有利效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。

在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。

如图1所示，本发明一实施例提供一种设备监控系统，包括云数据采样模块、云数据储存分析模块、生产线动态调整模块以及反馈和控制系统模块；其中，

所述云数据采样模块对生产线设备的监控数据进行采集；所述云数据储存分析模块对采集到的监控数据进行储存和分析后，发出一调整数据；所述生产线动态调整模块接收由所述云数据储存分析模块发送的调整数据对生产线设备的监控进行修正；所述反馈和控制系统模块实现与外部系统之间的通讯。

在本实施例中，所述云数据采样模块包括设备离线监控部分、产品即时在线工序检测部分、生产线负载待加工产品数量和产品类型构成部分、设备生产利用率部分以及设备状态部分。相应的，可以对生产线设备的离线监控数据进行采集并传递至云数据储存分析模块建立数据库，具体包括收集量测数据以及相应的监控项目，记录设备异常数据，线上产品的监测数据采集，例如包括线上产品关键尺寸、厚度等参数，采集生产线设备实时负载以及设备维护状态、每道工序产品数量种类等。

所述云数据储存分析模块包括一数据库，具体的，所述数据库可以存储在云集群服务器上，依据所述数据库获得监控项目的基准和异常报告，所述异常报告传递至所述反馈和控制系统模块。

较佳的，所述基准包括历史数据的平均值和方差，例如是3-12个月中的历史数据获得的平均值和方差，如此在大数据的基础上，能够确保获得基准的正确性。所述基准包括离线监测稳定影响系数，在线产品监测稳定系数以及设备利用率和工序产品数量系数。

进一步的，所述云数据储存分析模块依据所述基准和一加成值获得最终动态调整调整系数，所述加成值例如可以为技术人员通过经验和/或实际生产需求设定。

例如，对于离线监控数据，可以采用较长时间(如6个月)的数据计算每个维护周期的统计过程控制(SPC)相关指标，并分析设备连续若干天的稳定状态。对设备异常点记录并根据发生频率进行加成核算。对不同的监控项目的稳态进行对比分析，区分容易发生异常的项目和长期稳定的项目，并根据监控项目的重要程度进行系数核算，最终得到“离线监测稳定影响系数”。

如下表1所示，以某关键层设备进行举例。

表1

可见，本发明中云数据储存分析模块运用集成化的数据储存分析，可以综合多方面的影响因素，同时避免分布式服务器数据的不能有效相互交叉利用的弊端。并且云集群服务器的计算能力也要比分布式服务器强，适合整合复杂数据。

对于产品监测稳定系数，在线产品每道工序后的检测数据是衡量当站加工设备稳定性最直接的手段，因此在生产压力很大的情况下，它的统计学指标可以作为调整离线监测系数因素。通过“在线产品监测数据系数”对生产线动态调整模块进行反馈。

云数据储存分析模块可以收集在线工序检测数据，并将其对应生产过程数据库中每批(lot)每道工序的设备历史记录相结合，如果在线工序检测数据稳定，则根据设定的系数范围反馈动态调整离线监测的频率和项目。如发现异常，通过反馈和控制系统模块发送相应工程师检查设备。

进一步的，可以通过实时数据和历史数据对比进行统计学核算判断是否成稳态。

对于设备利用率和工序产品数量系数，由于半导体工序繁多，整体流水线很长，因此实时分析某道工序设备的运行状态和待加工产品数量和产品类型构成对于提高设备利用率很重要。通过“设备利用率和工序产品数量系数”对生产线动态调整模块进行反馈。

设备分为维护状态和使用状态，如果待加工产品数量很多，而又有部分设备处于维护状态，为了缩短产品的周转时间(cycle time)，依据各个设备不同的状态去调整离线监测频率和项目来缩短无效的机时，使得有效生产时间最大化，但同时也会有选择性的监测项目来确保设备的稳定性。

例如，A机台的记录在某段时间内很少有报警或者异常停机状态，同时结合离线监测数据分析出Gas(气流)01、02长时间稳定没有异常，则反馈生产线动态调整模块，在设定范围内延迟离线监测和暂停Gas01/02的监测来节省离线监测占用的时间，把有效机时投入到加工更多产品中，当待加工产品数量趋于平稳，或者维护的设备回归可以投入生产时，生产线动态调整模块会把未进行离线监测的设备调整为待监测状态，暂停的项目也恢复监测。

由于某些产品的特定工序的要求，需要对设备采取额外特殊的离线监测项目，通过分析产品流程数据和待加工产品类型，结合派工系统来调整特殊离线监测项目的时机，同时调整其他监测项目的数量，使得无效机时最小化。

所述生产线动态调整模块接收由云数据储存分析模块发送的最终动态调整调整系数对生产线设备的监控进行修正，所述修正包括对监控频率和监控项目的变更。其设计要点可以包括：可以设定调整的幅度范围，对设备监控系统进行合理管控，在调整动作生效时需要通过反馈和控制系统模块通知给工程师。

所述反馈和控制系统模块负责各系统(例如设备监控系统和外部系统，包括MES、EAP、生产设备等)之间通讯反馈，并将自动调整的结果反馈给相关的工程师，如果工程师发现异常，可以通过终端对设备监控系统进行修正，所述反馈和控制系统模块还负责把信息传输给云数据储存分析模块进行处理并运用到生产线动态调整模块中。

下面提供本发明中设备监控系统的设备监控方法，包括：

云数据采样模块进行需求测试，获得测试数据；

云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储和分析，获得调整数据；

所述生产线动态调整模块接收所述调整数据对生产线设备的监控进行修正；

所述反馈和控制系统模块依据修正后的内容反馈技术人员和云数据储存分析模块。

具体的，请参考图2，本实施例详细介绍本发明中的设备监控方法的一种具体内容。

在本实施例中，所述需求测试为离线监控测试。那么，进行离线监控测试，举例而言，可以为刻蚀速率，气体流量等。所述云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储，并进行分析，获得调整数据。具体的，包括：依据历史数据获得离线监控测试的基准，即获得离线监测稳定影响系数；将所述测试数据与所述基准进行比较，获得一加成值；依据所述基准和所述加成值获得最终动态调整调整系数；结合监控项目与所述最终动态调整调整系数获得所述调整数据。所述生产线动态调整模块接收所述调整数据对生产线设备的监控进行修正；所述反馈和控制系统模块依据修正后的内容反馈技术人员和云数据储存分析模块。

例如，首先进行F检验和T检验，然后依据F检验和T检验生成P值，由该P值判断新数据和历史有无差异(例如是否小于0.05)；若有差异，则进一步判断设备历史是否有异常记录，对于具有异常记录的，则可获得一加成值，并进一步获得最终动态调整调整系数，依据最终动态调整调整系数实现增加离线监测频率和项目，例如可以是将监测时间间隔缩短，开启所有监测项目等。进一步的，反馈和控制系统模块将这一变动生成报告，反馈给工程师检查设备。对于无异常记录的，则可以维持离线监测频率和项目。对于P值无差异的，可以进一步判断离线监测各项数据是否达到稳定指标，若并不稳定(即否)，则可以维持离线监测频率和项目，若稳定(即是)，则生成调整结果，例如是延长监测时间间隔，移除某一监测项目，但是到达设定最大周期时，恢复这一监测项目。

请参考图3，本实施例详细介绍本发明中的设备监控方法的另一种具体内容。

在本实施例中，所述需求测试为在线工序测量。那么，进行在线工序测量，举例而言，可以为在线产品的CD，厚度等。所述云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储，并进行分析，获得调整数据。具体的，包括：依据历史数据获得在线工序测量的基准，即获得在线产品监测稳定系数；将所述测试数据与所述基准进行比较，获得一加成值；依据所述基准和所述加成值获得最终动态调整调整系数；结合监控项目与所述最终动态调整调整系数获得所述调整数据。所述生产线动态调整模块接收所述调整数据对生产线设备的监控进行修正；所述反馈和控制系统模块依据修正后的内容反馈技术人员和云数据储存分析模块。

例如，首先进行F检验和T检验，然后依据F检验和T检验生成P值，由该P值判断新数据和历史有无差异(例如是否小于0.05)；若有差异，则进一步判断所经过的设备历史是否有异常记录，对于具有异常记录的，则可获得一加成值，并进一步获得最终动态调整调整系数，依据最终动态调整调整系数实现增加离线监测频率和项目，例如可以是将监测时间间隔缩短，开启所有监测项目等。进一步的，反馈和控制系统模块将这一变动生成报告，反馈给工程师检查设备。对于无异常记录的，则可以维持离线监测频率和项目。对于P值无差异的，可以进一步判断长期在线量测数据是否达到稳定指标，若并不稳定(即否)，则可以维持离线监测频率和项目，若稳定(即是)，则生成调整结果，例如是延长监测时间间隔，移除某一监测项目，但是到达设定最大周期时，恢复这一监测项目。

请参考图4，本实施例详细介绍本发明中的设备监控方法的又一种具体内容。

在本实施例中，所述需求测试为获得生产线负载数据。那么，可以从工业工程部门(IE)处获得实时设备生产利用率(例如负载(loading)，容量(capacity)等)，从制造部门(MFG)处获得设备运行状态数据(例如空闲(idle)，加工(run)，异常(down)，维护(PM)等)，从制造执行系统(MES)处获得当前设备组待加工产品数量和产品类型构成数据(例如是否有特殊监测项目等)。所述云数据储存分析模块将获得的生产线负载数据进行存储，并进行分析，获得调整数据。具体的，包括：依据历史数据获得生产线负载数据的基准，即获得设备利用率和工序产品数量系数；将所述测试数据与所述基准进行比较，获得一加成值；依据所述基准和所述加成值获得最终动态调整调整系数；结合监控项目与所述最终动态调整调整系数获得所述调整数据。所述生产线动态调整模块接收所述调整数据对生产线设备的监控进行修正；所述反馈和控制系统模块依据修正后的内容反馈技术人员和云数据储存分析模块。

例如，分析待加工产品数量是否超过设定(例如等待加工数是否大于2000)；若是，则进一步判断是否有设备不可用(例如异常，维护等)，若是，则进一步判断是否有需要特殊离线监测项目的产品，若是，则降低运行设备的离线监测频率并移除历史稳定的监测项目，根据特殊产品数量决定特殊离线监测的时机；若没有需要特殊离线监测项目的产品(即否)，则降低运行设备的离线监测频率并移除历史稳定的监测项目使得机台利用率最大，对于这两种情况，为未监测的项目设定缓冲(buffer time)，在待加工产品数量降低时或所有设备可用时需安排加测此项目，反馈工程师；若不具有设备不可用(即否)，则根据前层将要到来的产品构成决定特殊离线监测的时机，反馈动态调整系统修改监测项目使得机台利用率最大，若待加工产品数量未超过设定(即否)，则进一步判断是否有需要特殊离线监测项目的产品，若是，则同样根据前层将要到来的产品构成决定特殊离线监测的时机，反馈动态调整系统修改监测项目使得机台利用率最大，对于这两种情况，反馈制造部门管理系统，提醒前层合理安排在制品(WIP)；若不存在待加工产品数量超过设定，且没有需要特殊离线监测项目的产品，则维持离线监测频率和项目。

综上所述，本发明提供的设备监控系统，包括云数据采样模块、云数据储存分析模块、生产线动态调整模块以及反馈和控制系统模块；其中，所述云数据采样模块对生产线设备的监控数据进行采集；所述云数据储存分析模块对采集到的监控数据进行储存和分析后，发出一调整数据；所述生产线动态调整模块接收由所述云数据储存分析模块发送的调整数据对生产线设备的监控进行修正；所述反馈和控制系统模块实现与外部系统之间的通讯。由此组成了一个基于云计算可以动态调整离线监测频率和项目的综合系统，它能够综合考虑各种生产线表征如设备离线监控稳定性、产品检测数据稳定性、设备生产利用率和在线产品数量分布及特殊要求、异常事件等，进行监控时，通过云数据采样模块，云数据储存分析模块、生产线动态调整模块以及反馈和控制系统模块的综合作用分析多元采集的生产线监测数据和产品数据，实现对生产线设备的监控进行动态调整，提高生产效率，并可根据不同的需求来调整不同的监测过程，加快了对设备稳定性表现的反馈，提高了机台的利用率。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (17)

1.一种设备监控系统，其特征在于，包括云数据采样模块、云数据储存分析模块、生产线动态调整模块以及反馈和控制系统模块；其中，

所述云数据采样模块对生产线设备的监控数据进行采集；所述云数据储存分析模块对采集到的监控数据进行储存和分析后，发出一调整数据；所述生产线动态调整模块接收由所述云数据储存分析模块发送的调整数据对生产线设备的监控进行修正；所述反馈和控制系统模块实现与外部系统之间的通讯。

2.如权利要求1所述的设备监控系统，其特征在于，所述云数据采样模块包括设备离线监控部分、产品即时在线工序检测部分、生产线负载待加工产品数量和产品类型构成部分、设备生产利用率部分以及设备状态部分。

3.如权利要求2所述的设备监控系统，其特征在于，所述云数据储存分析模块包括一数据库，依据所述数据库获得监控项目的基准和异常报告，所述异常报告传递至所述反馈和控制系统模块。

4.如权利要求3所述的设备监控系统，其特征在于，所述基准包括历史数据的平均值和方差。

5.如权利要求3所述的设备监控系统，其特征在于，所述云数据储存分析模块依据所述基准和一加成值获得最终动态调整调整系数。

6.如权利要求5所述的设备监控系统，其特征在于，所述生产线动态调整模块接收由所述云数据储存分析模块发送的最终动态调整调整系数对生产线设备的监控进行修正。

7.如权利要求3所述的设备监控系统，其特征在于，所述基准包括离线监测稳定影响系数，在线产品监测稳定系数以及设备利用率和工序产品数量系数。

8.如权利要求1所述的设备监控系统，其特征在于，所述修正包括对监控频率和监控项目的变更。

9.一种设备监控方法，利用如权利要求1-8中任意一项所述的设备监控系统进行监控，包括：

云数据采样模块进行需求测试，获得测试数据；

云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储和分析，获得调整数据；

所述生产线动态调整模块接收所述调整数据对生产线设备的监控进行修正；

所述反馈和控制系统模块依据修正后的内容反馈技术人员和云数据储存分析模块。

10.如权利要求9所述的设备监控方法，其特征在于，所述需求测试为离线监控测试。

11.如权利要求10所述的设备监控方法，其特征在于，所述云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储和分析，获得调整数据包括：

依据历史数据获得离线监控测试的基准；

将所述测试数据与所述基准进行比较，获得一加成值；

依据所述基准和所述加成值获得最终动态调整调整系数；

结合监控项目与所述最终动态调整调整系数获得所述调整数据。

12.如权利要求11所述的设备监控方法，其特征在于，所述比较包括进行F检验和T检验，依据F检验和T检验生成P值，依据所述P值获得一加成值。

13.如权利要求9所述的设备监控方法，其特征在于，所述需求测试为在线工序测量。

14.如权利要求13所述的设备监控方法，其特征在于，所述云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储和分析，获得调整数据包括：

依据历史数据获得在线工序测量的基准；

将所述测量数据与所述基准进行比较，获得一加成值；

依据所述基准和所述加成值获得最终动态调整调整系数；

结合监控项目与所述最终动态调整调整系数获得所述调整数据。

15.如权利要求14所述的设备监控方法，其特征在于，所述比较包括进行F检验和T检验，依据F检验和T检验生成P值，依据所述P值获得一加成值。

16.如权利要求9所述的设备监控方法，其特征在于，所述需求测试为获得生产线负载数据。

17.如权利要求16所述的设备监控方法，其特征在于，所述云数据储存分析模块将获得的测试数据进行存储和分析，获得调整数据包括：

依据历史数据获得生产线负载数据的基准；

将所述测量数据与所述基准进行比较，获得一加成值；

依据所述基准和所述加成值获得最终动态调整调整系数；

结合监控项目与所述最终动态调整调整系数获得所述调整数据。