CN113919515A - 干法刻蚀机预防性维护方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了干法刻蚀机预防性维护方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：通过材料组织和性能的表征手段对有缺陷的干法刻蚀试制品进行缺陷机理分析，获得缺陷种类及产生设备和工艺主次因素；根据以上分析结果，采用统计学方法建立缺陷预测模型；根据缺陷预测模型制定干法刻蚀机正常运行的维护阈值；根据该维护阈值与获取的当前干法刻蚀机特征参数的对比推送正常/报警响应，并匹配相应维修内容与计划。本发明实现了有效提高设备的运行稳定性与产品良品率。
Description
技术领域
本发明属于设备调试技术领域，尤其涉及一种干法刻蚀机预防性维护方法、系统及存储介质。
背景技术
随着半导体芯片刻蚀制备技术的发展，干法刻蚀已经大部分取代湿法刻蚀成为图形化刻蚀的主要方法。干法刻蚀过程中对设备工况的要求也越来越高，包括传动机构精度、气体流量及流场稳定性、静电卡盘吸附力均匀性、反应腔气体和刻蚀残留物等。如果刻蚀过程中出现工况问题，会导致在线产品的合格率下降，造成巨大经济损失。所以需要在设备工作之前对设备各项功能进行预防性维护，提高设备的运行稳定性，提高产品良品率。
但是目前干法刻蚀设备的维护、维修大多停留在被动维修模式，即只有在设备发生故障时才去维修，主要问题包括：1.干法刻蚀机故障处理治标不治本，源头不明；2.干法刻蚀设备依靠厂家维修，预防性维护效果不明显。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述技术问题，而提供干法刻蚀机预防性维护方法、系统及存储介质，从而实现可有效提高设备的运行稳定性与产品良品率。
为了达到上述目的，本发明技术方案如下：
干法刻蚀机预防性维护方法，包括以下步骤：
通过材料组织和性能的表征手段对有缺陷的干法刻蚀试制品进行缺陷机理分析，获得缺陷种类及产生设备和工艺主次因素；
根据以上分析结果，采用统计学方法建立缺陷预测模型；
根据缺陷预测模型制定干法刻蚀机正常运行的维护阈值；
根据该维护阈值与获取的当前干法刻蚀机特征参数的对比推送正常/报警响应，并匹配相应维修内容与计划。
具体的，所述表征手段包括扫描电子显微镜表征、透射电子显微镜表征、X射线衍射。
具体的，所述缺陷预测模型是根据的干法刻蚀试制品组织和性能表征后得到的数据，以及试制品出现缺陷的时间或者进行设备维护的时间进行学习得到的；或者，所述缺陷预测模型是根据的干法刻蚀设备检测时设备的动态系数，以及设备出现故障的时间或者进行维护的时间进行学习得到的。
具体的，在通过干法刻蚀设备在线检测装置获取干法刻蚀机当前生产过程中的设备特征参数之前，所述方法还包括：确定产品种类和状态，并获取当前温度、湿度数据；
根据所述产品种类和状态以及当前温度、湿度数据，确定干法刻蚀机对应的当前设备参数。
具体的，在根据所述缺陷预测模型，预测当前干法刻蚀产品何时将出现缺陷之后，所述方法还包括：根据预测当前干法刻蚀产品何时将出现缺陷的结果，确定干法刻蚀机的维护方案。
干法刻蚀机预防性维护系统，包括
维护阈值获取模块，用于获取干法刻蚀机维护阈值；
动态数据采集模块，用于获取干法刻蚀机设备的多个特征参数对应的数值；
与维护阈值获取模块和动态数据采集模块互联的预防维护建议获取及推送模块，用于根据所述特征参数对应的数值和维护阈值获取多个综合预防值，并将其推送匹配的预防性维护建议和/或报警处理建议。
具体的，所述预防维护建议获取及推送模块可以判断所述特征参数是否超过维护阈值且持续时间超过预设时间，若判断结果为是，则推送匹配的预防性维护建议和/或报警处理建议。
干法刻蚀机预防性维护存储介质，所述存储介质存储有计算机可执行程序，执行程序被计算机处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的干法刻蚀机预防性维护方法。
与现有技术相比，本发明干法刻蚀机预防性维护方法、系统及存储介质的有益效果主要体现在：
本发明提供的干法刻蚀机预防性维护方法、系统及存储介质能够及时提示维修人员对干法刻蚀设备进行针对性的预防性维护，精准定位产品缺陷源头，变被动维修为主动防护，提高设备的运行稳定性与产品良品率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的干法刻蚀机预防性维护方法及系统实施流程图。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1：
本实施例可适用对于干法刻蚀机进行预防性检测的情况，该方法可集成于干法刻蚀机检测系统中。
如图1所示，干法刻蚀机预防性维护方法包括：
对具有缺陷的试制品进行缺陷测试与分析，包括扫描电子显微镜表征(英文为Scanning Electron Microscope，以下均简称为SEM)、透射电子显微镜表征(英文为Transmission Electron Microscope，以下均简称为TEM)、X射线衍射(英文为Diffractionof x-rays，以下均简称为XRD)，对于表征装置，本申请不做具体限定，可以是工厂自购的材料表征装置，在生产间隙进行测试，也可以委托高校或测试机构进行缺陷检测与分析，只需由专业人员定性分析出缺陷种类及形成机理，分析导致缺陷产生的设备和工艺主次因素。
当设备异常时，比如在氦气泄漏过大宕机时，会将ESC表面polymer等颗粒吹扬至wafer表面阻挡BARC蚀刻，导致在最终蚀刻Poly时形成残留，就形成实际生产不需要的栅极形状，最终产品异常。之后可挑选出异常的产品进行性能测试及材料组织表征，确定缺陷在产品的分布位置及微观组织图，推算出缺陷发生概率，分析缺陷产生原因。采用SEM对缺陷检测机台扫描得到的缺陷点做复检观察，如发现结晶缺陷的外形扁平或形状上呈现出类似花朵形状的结构，随后通过SEM中集成的元素分析功能对结晶缺陷和周边的衬底分别进行元素分析，找出作为背景的衬底中的主要信号元素，同时找出来源于氧化物表面的氧元素信号，而结晶缺陷中的主要信号元素外，如果还存在有较高信号的氟元素和少量的氧元素信号就说明结晶缺陷是一种由铝、氟、氧构成的结晶化合物。而氟元素由其在缺陷中存在的比例较高，被认为是造成缺陷产生的主要原因之一，因此，在分析缺陷产生原因的过程中，应该重点分析会在产品表面引入氟元素的工艺步骤。
缺陷预测模型是根据的干法刻蚀试制品的组织和性能表征后分析，以及试制品出现缺陷的时间或者进行设备维护的时间进行学习得到的；
或者，缺陷预测模型是根据的干法刻蚀设备检测时设备的动态系数，以及设备出现故障的时间或者进行维护的时间进行学习得到的。其中，模型训练的基础是以往的干法刻蚀试制品缺陷数据与设备实际出现故障的时间或者实际需要维修的时间之间的对应关系。这样，就可以根据当前干法刻蚀产品的缺陷数据推算出设备可能会出现产品缺陷或者需要进行维护的时间。
举例说明，一批产品内发现两片晶圆报废，初步措施为对报警的互锁真空室的进行清洁，进一步对缺陷产品进行分析，找出缺陷产生的根本原因是互锁真空室发生报警，机台整机闲置10min导致ESC沉积的聚合物发生脱落。另一个例子中，一批产品内1号反应室内发现两片晶圆Dome Defect，初步措施为对发生Defect的腔体进行清洁，进一步对缺陷产品进行分析，找出缺陷产生的根本原因是压缩空气的调节器损坏，正常跑货的过程中压缩空气流量不稳定，从而导致沉积的聚合物脱落。
在本实施例中，缺陷数据可以是进行转换成当前设备的动态系数或者未进行转换的数据，缺陷预测模型可以集成在智能终端当中，如手机、电脑等，还可以被存储在服务器当中。进一步地，通过缺陷数据同时可以建立数据库，形成干法刻蚀设备的各部件多个维护阈值。数据库建立步骤可以在动态数据采集步骤之前执行，先预设好干法刻蚀设备需要采集的设备特征参数，以及特征参数对应的维护阈值，再进行下一步的特征参数的数值采集。
通过干法刻蚀设备在线检测装置获取干法刻蚀机当前生产过程中的设备特征参数之前，所述方法还包括：
确定产品种类和状态，并获取当前环境温度、湿度数据。根据所述产品种类和状态以及当前温度、湿度数据，确定干法刻蚀机对应的当前设备参数。可直接采集干法刻蚀设备自带的在线检测装置的相关数据，形成特征参数。
在线检测装置安装在干法刻蚀设备的传感器、执行器及功率计量装置等实时收集设备的运行数据，如智能电能表、变频器、温度传感器、湿度传感器、压力及压差传感器、智能控制模块等。
干法刻蚀设备在其全生命周期内的不同阶段，其特征参数数据库会不同，如包括电压、电源频率、响应时间、用电量、水流量、真空状况、设备温度、压力、负载率、不平衡度等。
根据所述缺陷预测模型，预测当前干法刻蚀产品何时将出现缺陷之后，所述方法还包括：
根据预测当前干法刻蚀产品何时将出现缺陷的结果，确定干法刻蚀机的维护方案。
根据上述步骤得到干法刻蚀设备的维护阈值与当前特征参数，采用相关性分析方法，推送匹配的预防性维护建议和/或报警处理建议等，干法刻蚀设备的维护方案，具体内容与计划包括是否在一段时间内需要进行维护，预计多长时间需要进行维护，以及进行维护的具体方式，如更换部件或者调整参数等。
实施例2：
本实施例为干法刻蚀机预防性维护系统，包括：
维护阈值获取模块，用于获取干法刻蚀机维护阈值；进一步地，缺陷预测模型是根据的干法刻蚀试制品组织和性能表征后分析，以及试制品出现缺陷的时间或者进行设备维护的时间进行学习得到的；或者，缺陷预测模型是根据的干法刻蚀设备检测时设备的动态系数，以及设备出现故障的时间或者进行维护的时间进行学习得到的。
其中，模型训练的基础是以往的干法刻蚀试制品缺陷数据与设备实际出现故障的时间或者实际需要维修的时间之间的对应关系。可以根据当前干法刻蚀产品的缺陷数据推算出设备可能会出现产品缺陷或者需要进行维护的时间。缺陷数据可以是进行转换成当前设备的动态系数或者未进行转换的数据，缺陷预测模型可以集成在智能终端当中，如手机、电脑等，还可以被存储在服务器当中。
进一步地，通过缺陷数据同时可以建立数据库，形成干法刻蚀设备的各部件多个维护阈值。数据库建立步骤可以在动态数据采集步骤之前执行，先预设好干法刻蚀设备需要采集的设备特征参数，以及特征参数对应的维护阈值，再进行下一步的特征参数的数值采集。
动态数据采集模块，用于获取干法刻蚀机设备的多个特征参数对应的数值；进一步地，在线检测装置安装在干法刻蚀设备的传感器、执行器及功率计量装置等实时收集设备的运行数据，如智能电能表、变频器、温度传感器、湿度传感器、压力及压差传感器、智能控制模块等，根据在线检测装置获取干法刻蚀机当前特征参数数据库包括电压、电源频率、响应时间、用电量、水流量、真空状况、设备温度、压力、负载率、不平衡度等。
预防维护建议获取及推送模块，用于根据所述特征参数对应的数值和维护阈值获取多个综合预防值，判断所述特征参数是否超过维护阈值且持续时间超过预设时间，若判断结果为是，并将其推送匹配的预防性维护建议和/或报警处理建议。进一步地，根据上述步骤得到干法刻蚀设备的维护阈值与当前特征参数，采用相关性分析方法，推送匹配的预防性维护建议和/或报警处理建议等，干法刻蚀设备的维护方案包括是否在一段时间内需要进行维护，预计多长时间需要进行维护，以及进行维护的具体方式，如更换部件或者调整参数等。
通过维护阈值获取模块获取干法刻蚀机维护阈值，动态数据采集模块获取干法刻蚀设备的特征参数数值，预防维护建议获取及推送模块根据特征参数的数值和相应的维护阈值推送匹配的预防性维护建议和/或报警处理建议并推送。根据预防性维护建议可以进行预防性维护，推送报警处理建议对干法刻蚀设备进行预防性报警，提示维修人员进行预防性维护，克服了现有干法刻蚀设备维护方法中由于被动维修造成的设备可靠性、效率低下、维护成本高等技术问题，实现在干法刻蚀设备发生实际故障之前预测或指示潜在故障，为操作人员或现场运维人员提供较好的维护时机，降低了干法刻蚀设备的故障发生频率，变被动维修为主动防护，避免了重大设备故障的发生。
实施例3：
本发明实施例还提供一种包含计算机可执行程序的存储介质，所述计算机可执行程序在由计算机处理器执行时用于执行干法刻蚀机预防性维护方法，该方法包括：
通过材料组织性能表征手段对有缺陷的干法刻蚀试制品进行缺陷机理分析，获得缺陷种类及产生设备和工艺主次因素；
根据分析结果采用统计学方法建立缺陷预测模型；
根据预测模型制定干法刻蚀机正常运行的维护阈值；
根据该阈值与获取的当前干法刻蚀机参数的对比推送正常/报警响应，并匹配的维修内容与计划。
存储介质，各种类型的存储器设备或存储设备。存储介质包括：安装介质，如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，如闪存、磁介质(硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络连接到计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给计算机用于执行。存储介质包括可以驻留在不同位置中(在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(具体实现为计算机程序)。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的干法刻蚀机预防性维护操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的干法刻蚀机预防性维护方法中的相关操作。
以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.干法刻蚀机预防性维护方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过材料组织和性能的表征手段对有缺陷的干法刻蚀试制品进行缺陷机理分析，获得缺陷种类及产生设备和工艺主次因素；
根据以上分析结果，采用统计学方法建立缺陷预测模型；
根据缺陷预测模型制定干法刻蚀机正常运行的维护阈值；
根据该维护阈值与获取的当前干法刻蚀机特征参数的对比推送正常/报警响应，并匹配相应维修内容与计划。
2.根据权利要求1所述的干法刻蚀机预防性维护方法，其特征在于：所述表征手段包括扫描电子显微镜表征、透射电子显微镜表征、X射线衍射。
3.根据权利要求1所述的干法刻蚀机预防性维护方法，其特征在于：所述缺陷预测模型是根据的干法刻蚀试制品组织和性能表征后得到的数据，以及试制品出现缺陷的时间或者进行设备维护的时间进行学习得到的；或者，所述缺陷预测模型是根据的干法刻蚀设备检测时设备的动态系数，以及设备出现故障的时间或者进行维护的时间进行学习得到的。
4.根据权利要求1所述的干法刻蚀机预防性维护方法，其特征在于：在通过干法刻蚀设备在线检测装置获取干法刻蚀机当前生产过程中的设备特征参数之前，所述方法还包括：确定产品种类和状态，并获取当前温度、湿度数据；
根据所述产品种类和状态以及当前温度、湿度数据，确定干法刻蚀机对应的当前设备参数。
5.根据权利要求3所述的干法刻蚀机预防性维护方法，其特征在于：在根据所述缺陷预测模型，预测当前干法刻蚀产品何时将出现缺陷之后，所述方法还包括：根据预测当前干法刻蚀产品何时将出现缺陷的结果，确定干法刻蚀机的维护方案。
6.干法刻蚀机预防性维护系统，其特征在于：包括
用于获取干法刻蚀机维护阈值的维护阈值获取模块；
用于获取干法刻蚀机设备的多个特征参数对应的数值的动态数据采集模块；
与维护阈值获取模块和动态数据采集模块互联的预防维护建议获取及推送模块，用于根据所述特征参数对应的数值和维护阈值获取多个综合预防值，并将其推送匹配的预防性维护建议和/或报警处理建议。
7.根据权利要求6所述的干法刻蚀机预防性维护系统，其特征在于：所述预防维护建议获取及推送模块可以判断所述特征参数是否超过维护阈值且持续时间超过预设时间，若判断结果为是，则推送匹配的预防性维护建议和/或报警处理建议。
8.干法刻蚀机预防性维护存储介质，其特征在于：存储介质存储有计算机可执行程序，执行程序被计算机处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的干法刻蚀机预防性维护方法。
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| CN202010656426.8A Pending CN113919515A (zh) | 2020-07-09 | 2020-07-09 | 干法刻蚀机预防性维护方法、系统及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113919515A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116864440A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-10-10 | 泓浒(苏州)半导体科技有限公司 | 用于半导体工件的自动化搬运系统、方法、设备与介质 |
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2020
- 2020-07-09 CN CN202010656426.8A patent/CN113919515A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116864440A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-10-10 | 泓浒(苏州)半导体科技有限公司 | 用于半导体工件的自动化搬运系统、方法、设备与介质 |
| CN116864440B (zh) * | 2023-09-04 | 2023-11-14 | 泓浒(苏州)半导体科技有限公司 | 用于半导体工件的自动化搬运系统、方法、设备与介质 |
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