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Gebiet der vorliegenden Erfindung
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Im Allgemeinen betrifft die vorliegende Erfindung Fertigungsprozesse und betrifft insbesondere das Modellieren von Produktströmen in einer Fertigungsumgebung, etwa einer Halbleiterherstellungsstätte, wobei mehrere unterschiedliche Produktarten und Prozess- und Messanlagen gehandhabt werden.
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Beschreibung des Stands der Technik
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Der heutige globale Markt zwingt Hersteller von Massenprodukten dazu, Produkte mit hoher Qualität bei geringem Preis anzubieten. Es ist daher wichtig, die Ausbeute und die Prozesseffizienz zu verbessern, um damit die Herstellungskosten zu minimieren. Dies gilt insbesondere in industriellen Gebieten, in denen äußerst komplexe Prozessanlagen komplexe Produkte gemäß speziellen Prozessparametern bearbeiten, die für unterschiedliche Produktarten variieren. Ein wichtiges Beispiel in dieser Hinsicht ist das Gebiet der Halbleiterherstellung, da es hier wesentlich ist, modernste Technologien mit Massenproduktionstechniken zu kombinieren. Es ist daher das Ziel von Halbleiterherstellern, den Verbrauch von Rohmaterialien und Verbrauchsmaterialien zu reduzieren und gleichzeitig die Prozessanlagenauslastung zu verbessern. Der zuletzt genannte Aspekt ist insbesondere wichtig, da in modernen Halbleiterfertigungsstätten Anlagen erforderlich sind, die äußerst kostenintensiv sind und den wesentlichen Teil der Kosten des Gesamtprodukts repräsentieren.
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Integrierte Schaltungen, die ein Beispiel für ein Massenprodukt sind, werden typischerweise in automatisierten oder halbautomatisierten Fertigungsstätten hergestellt, wobei sie eine große Anzahl von Prozess- und Messschritten bis zur Fertigstellung des Bauelements durchlaufen. Die Anzahl und die Art der Prozessschritte und Messschritte, die ein Produkt, etwa ein Halbleiterbauelement durchlaufen muss, hängt von den Gegebenheiten des herzustellenden Produkts ab. Beispielsweise kann ein typischer Prozessablauf für eine integrierte Schaltung mehrere Photolithographieschritte umfassen, um ein Schaltungsmuster für eine spezielle Bauteilebene in eine Lackschicht abzubilden, die nachfolgend strukturiert wird, um eine Lackmaske für weitere Prozesse zum Strukturieren der betrachteten Bauteilschicht, beispielsweise für Ätz- oder Implantationsprozesse, Abscheideprozesse, Wärmebehandlungen, Reinigungsprozesse und dergleichen zu bilden. Somit wird Schicht auf Schicht auf der Grundlage eines speziellen lithographischen Maskensatzes für die diversen Ebenen des spezifizierten Bauelements eine Vielzahl von Prozessschritten ausgeführt. Beispielsweise sind für eine moderne CPU mehrere hundert Prozessschritte erforderlich, wovon jeder innerhalb spezifizierter Prozessgrenzen ausgeführt werden muss, um die Spezifikationen des betrachteten Bauelements zu erfüllen. Da viele dieser Prozesse sehr kritisch sind, müssen eine Reihe von Messschritten ausgeführt werden, um in effizienter Weise die Qualität des Prozessablaufs zu steuern. Typische Messprozesse können die Messung von Schichtdicken, die Bestimmung von Abmessungen kritischer Strukturelemente, etwa die Gatelänge von Transistoren, die Messung von Dotierstoffprofilen und dergleichen, umfassen. Da die Mehrzahl der Prozessgrenzen bauteilspezifisch vorgegeben sind, sind auch viele der Messprozesse und der eigentlichen Fertigungsprozesse speziell für das betrachtete Bauelement gestaltet und erfordern spezielle Parametereinstellungen an den jeweiligen Mess- und Prozessanlagen.
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In vielen Fertigungsanlagen, etwa Halbleiterfertigungsstätten werden typischerweise eine Vielzahl unterschiedlicher Produkte gleichzeitig hergestellt, etwa Speicherchips mit unterschiedlicher Gestaltung und Speicherkapazität, CPU's mit unterschiedlicher Gestaltung und Arbeitsgeschwindigkeit, und dergleichen, wobei die Anzahl unterschiedlicher Produktarten bis zu 100 oder mehr in Fertigungslinien für die Herstellung von ASIC's (anwendungsspezifische IC's) erreichen kann. Da jede der unterschiedlichen Produktarten einen speziellen Prozessablauf erfordern kann, sind unter Umständen spezielle Einstellungen in diversen Prozessanlagen, etwa unterschiedliche Maskensätze für die Lithographie, andere Prozessparameter für Abscheideanlagen, Ätzanlagen, Implantationsanlagen, CMP-(chemisch-mechanisches Polieren)Anlagen, Ofen, und dergleichen erforderlich. Somit werden typischerweise mehrere unterschiedliche Anlagenparametereinstellungen und Produktarten gleichzeitig in einer Fertigungsumgebung angetroffen.
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Im Weiteren wird die Parametereinstellung für einen speziellen Prozess in einer spezifizierten Prozessanlage oder Mess- oder Inspektionsanlage allgemein als ein Prozessrezept oder einfach als Rezept betrachtet. Somit sind eine große Anzahl unterschiedlicher Prozessrezepte selbst für die gleiche Art an Prozessanlagen unter Umständen erforderlich, die an den Prozessanlagen anzuwenden sind, wenn die entsprechenden Produktarten in den jeweiligen Prozessanlagen bearbeitet werden. Jedoch ist die Sequenz der Prozessrezepte, die in den Prozess- und Messanlagen oder in funktionell kombinierten Anlagengruppen, sowie die Rezepte selbst häufig einer Änderung zu unterziehen auf Grund der raschen Produktänderungen und der äußerst variablen beteiligten Prozesse. Somit ist das Anlagenverhalten insbesondere im Hinblick auf den Durchsatz ein sehr kritischer Herstellungsparameter, da dieser entscheidend die Gesamtherstellungskosten der einzelnen Produkte bestimmt. Daher werden auf dem Gebiet der Halbleiterherstellung diverse Strategien in dem Versuch eingesetzt, den Produktstrom zum Erreichen einer hohen Ausbeute mit einem moderaten Verbrauch an Rohmaterialien zu optimieren. In Halbleiterfertigungsstätten werden Substrate typischerweise in Gruppen, die als Lose bezeichnet werden, gehandhabt, wobei in einer häufig angetroffenen Strategie das Ausgeben einer Sequenz aus Losen für eine vorgegebene Gruppe aus Prozessanlagen, in der zumindest ein Teil des Fertigungsprozesses auszuführen ist, auf der Grundlage des aktuellen Zustands der Lose und der Anlagen so bestimmt wird, dass eine effiziente Bearbeitung der Lose erreicht werden kann. Daher wird eine sogenannte Ausgabeliste erstellt, wenn diese von einem Bediener oder einem automatisierten übergeordneten System angefordert wird, die die Reihenfolge des Ausgebens der diversen Lose in einem Versuch beschreibt, eine effiziente Durchleitung der ausgegebenen Lose gemäß dem betrachteten Prozessablauf zu erreichen.
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Ein weiterer Ansatz zum Erzeugen eines effizienten Produktstroms in einer Fertigungsumgebung wird als Zeitplanung bzw. Disponierung bezeichnet und beinhaltet die Berechnung eines Zeitablaufplanes für die Lose und Prozessanlage über eine gewisse Zeitdauer oder über einen gewissen Zeithorizont in die Zukunft. Auf der Grundlage des aktuellen Anlagen- und Losestatus und unter Anwendung vordefinierter Funktionen im Hinblick auf fertigungsspezifische Kriterien kann der Zeitplan „optimiert” werden, wobei jedoch Änderungen in der Fertigungsumgebung im Hinblick auf die Anlagenverfügbarkeit, Prozessrezeptänderungen, und dergleichen ein häufiges Aktualisieren des Zeitplans erfordern können, wobei die Berücksichtigung aller relevanten Rahmenbedingungen und Prozesskriterien, etwa eine effiziente Handhabung sogenannter Wiederholungsprozesse, in denen Produkte wiederholt in den gleichen Prozessanlagen bearbeitet werden, jedoch zu verschiedenen Phasen des Fertigungsprozesses, nicht in effizienter Weise durch konventionelle Strategien gehandhabt werden können, wodurch die Effektivität des Zeitplans zur Verbesserung der Produktivität in der betrachteten Fertigungsumgebung reduziert wird.
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Ferner ist es häufig wichtig, die Investitionen im Hinblick auf Ressourcen, etwa Prozess- und Messanlagen, für eine Fertigungsumgebung auf der Grundlage einer vorgegebenen Produktdurchlaufrate abzuschätzen, um eine Vorhersage für die Installation oder erneute Installation einer Fertigungsumgebung zu erhalten. Zu diesem Zweck sind komplexe Softwarehilfsmittel verfügbar, die ein auf Kapazität beruhendes Modell der Fertigungsumgebung beinhalten. Basierend auf einer vorgegebenen Startrate einer speziellen Produktmischung kann das Modell dann die erforderlichen Ressourcen abschätzen.
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1 zeig schematisch einen typischen konventionellen Ablauf 100 zum Modellieren der Anzahl an Prozessanlagen in der Fertigungsumgebung, etwa einer Halbleiterfertigungsstätte, auf der Grundlage einer gewünschten Produktionsrate. Im Feld 110 wird die gewünschte Startrate für ein oder mehrere Produktarten A, ... Z, die in der betrachteten Fertigungsumgebung zu bearbeiten sind, definiert. Beispielsweise werden in einer Halbleiterfertigungsstätte diverse Arten an Mikroprozessoren auf der Grundlage im Wesentlichen vordefinierter Prozessrezepte hergestellt. Folglich kann für jede individuelle Art an Mikroprozessor eine gewünschte Startrate, beispielsweise in Form einer Scheibenzahl pro Zeiteinheit, eingegeben werden. Im Feld 120 berechnet das auf Kapazität beruhende Modell der betrachteten Fertigungsumgebung auf der Grundlage der speziellen Prozessrezepte und der vordefinierten Anlagenkapazitäten, d. h. den Durchsatzwerten einer Prozessanlage oder einer Anlagengruppe für ein vorgegebenes Prozessrezept, die Ressourcen, d. h. die Anzahl der einzelnen Anlagen pro Anlagengruppe I, ..., N, die zur Bereitstellung der Kapazität zur Bearbeitung der gewünschten Startrate für jede spezifizierte Produktart erforderlich sind. Schließlich wird die berechnete Kapazität im Feld 130, beispielsweise in Form einer Anlagenanzahl für die diversen Prozess- und Messanlagen der betrachteten Fertigungsumgebung, ausgegeben.
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Somit kann der Produktstrom in einer bestehenden oder einer virtuellen Fertigungsumgebung auf der Grundlage der oben beschriebenen Verfahren berechnet werden. Jedoch weisen diese Verfahren in einigen Hinsichten eine reduzierte Flexibilität im Hinblick auf das effiziente Bestimmen eines kosteneffizienten Produktstroms auf, da beispielsweise die Zeitplanberechnung bzw. Dispositionsberechnung, wie sie zuvor beschrieben ist, äußerst große Rechnerressourcen erfordern kann, wenn eine komplexe Fertigungsumgebung betrachtet wird, während ansonsten nicht akzeptable Simulationsintervalle erforderlich sind, die deutlich die Anwendbarkeit dieser Verfahren im Hinblick auf das Verbessern der Effizienz von Ressourcen einer Fertigungsumgebung verringern. Andererseits ermöglicht es die mit Bezug zu 1 beschriebene Strategie unter Umständen nicht, direkt eine Produktrate bzw. Startrate herzuleiten, die durch eine vorgegebene Ressourcenkapazität, etwa einem vorgegebenen Satz an Fertigungsanlagen, unterstützt wird. Um eine entsprechende Abschätzung einer möglichen Startrate zu erhalten, müssen unter Umständen viele Simulationsdurchläufe auf der Grundlage unterschiedlicher Produktstartraten ausgeführt werden, um zu versuchen, ein Ergebnis aus dem Modell zu erhalten, das identisch oder zumindest nahe an der vorgegebenen Anlagenzahl liegt. Wenn ferner eine moderat komplexe Mischung aus Produktarten in der Fertigungsumgebung zu bearbeiten ist, muss eine entsprechend große Anzahl an Variablen für die diversen Simulationsdurchläufe variiert werden, wodurch diese Technik wenig attraktiv auf Grund der moderat langen Simulationszeiten ist.
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Die Druckschrift
DE 695 13 877 T2 beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erzeugung eines Zeitplans für mehrere Lose in einer Fertigungsanlage, wobei für einen vorgegebenen Zeithorizont die verfügbaren Prozessbetriebsmittel sowie die zu bearbeitenden Lose ausgewählt werden und eine Bewertung aus Sicht der Prozessbetriebsmittel für jede mögliche Kombination aus Prozessbetriebsmitteln und Losen vorgenommen wird.
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Die Druckschrift
DE 694 31 822 T2 beschreibt eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Steuerung eines in einer Maschine auszuführenden Prozesses, wobei Prozessmodelle und Steuerungsstrategien verfügbar sind und ein Prozessmodell und eine Steuerungsstrategie ausgewählt werden.
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Die Druckschrift
DE 694 23 834 T2 beschreibt ein Produktionssteuersystem für eine Fertigungsstraße, wobei mittels einer Datensammeleinrichtung Informationen über Prozessanlagen gewonnen werden, die dann über einen Datenanalysierer über eine vorbestimmte Zeitperiode hinweg zur Ermittlung statistischer Zustandsdaten ausgewertet werden.
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Die Druckschrift
DE 102 57 200 A1 beschreibt ein Verfahren zur Ermittlung einer Verteilung von physikalischen Objekten, etwa von Halbleiterscheiben, auf Anlagen eines Anlagensystems, wobei entsprechend der Funktionsweise der einzelnen Anlage die Anlagen zu einer Mehrzahl von Anlagengruppen zusammengefasst werden.
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Die Druckschrift
DE 102 03 997 A1 bezeichnet ein System und ein Verfahren zur Erfassung von Produktionsdaten in einer Produktionsanlage, wobei eine Gruppierungstabelle verwendet wird, in der Maschinen zu Maschinengruppen, Maschinenkomponenten zu Gruppen von Maschinenkomponenten, Herstellungsrezepte zu Gruppen aus Herstellungsrezepten oder zu Parametergruppen zusammengefasst werden, wodurch eine Verbesserung der Vergleichbarkeit der zu überwachenden Produktionsdaten erreicht werden soll.
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Angesichts der zuvor beschriebenen Situation besteht ein Bedarf für eine Technik, die eine Verbesserung nicht nur der Vergleichbarkeit, sondern auch der Effizienz eines Produktionsprozesses durch verbesserte Vorhersagbarkeit ermöglicht.
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Überblick über die Erfindung
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Im Allgemeinen richtet sich die vorliegende Erfindung an ein Verfahren und ein System zum Abschätzen von Ressourcen in einer Fertigungsumgebung, etwa einer Halbleiterfertigungsstätte oder einem Teil davon, in einer äußerst effizienten Weise, indem eine Datenkategorisierung verwendet wird, um Prozessrezepte in der betrachteten Fertigungsumgebung mit diversen Prozessanlagengruppen in Beziehung zu setzen, wovon jede mehrere äquivalente Anlagenrepräsentanten umfasst. Auf der Grundlage der Kategorisierung werden geeignete Maßzahlen zum Quantifizieren der Kapazität der mehreren Prozessanlagengruppen im Hinblick auf die zugeordneten Prozessrezepte bestimmt und werden für die Simulation der Fertigungsumgebung angewendet, um eine Abhängigkeit zwischen Bearbeitungsraten, d. h. Startraten für gewisse Produktarten, und die entsprechenden verfügbaren Prozessanlagen in der Fertigungsumgebung zu ermitteln. Somit kann auf der Grundlage des zuvor beschriebenen Konzepts in einigen anschaulichen Ausführungsformen die gegenseitige Abhängigkeit von prozess- und anlagenbezogenen Parametern, etwa Bearbeitungsrate, Anlagenanzahl, Anlagenauslastung und dergleichen in effizienter Weise auf Grund einer schnellen Antwort des Modellierungsprozesses im Vergleich zu konventionellen Ressourcenabschätzverfahren untersucht werden, in denen die Anlagenanzahl für eine spezielle Art von Prozessanlagen lediglich direkt auf der Grundlage einer vorgegebenen Startrate ermittelt wird, während andere Abhängigkeiten in einer zeitaufwendigen „Versuch und Irrtum”-Strategie abgeschätzt werden müssen.
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Insbesondere wir die zuvor genannte Aufgabe durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und durch ein Ressourcenbewertungssystem mit den Merkmalen des Anspruchs 9 gelöst. Weitere vorteilhafte Ausführungsformen sind in den abhängigen Ansprüchen definiert.
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Kurze Beschreibung der Zeichnungen
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Weitere Vorteile, Aufgaben und Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung sind in den angefügten Patentansprüchen definiert und gehen deutlicher aus der folgenden detaillierten Beschreibung hervor, wenn diese mit Bezug zu den begleitenden Zeichnungen studiert wird, in denen:
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1 schematisch einen Prozessablauf zum Abschätzen der Anzahl an Repräsentanten einer speziellen Anlagengruppe für eine vorgegebene Startrate gemäß einer konventionellen Strategie zeigt;
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2a schematisch eine Fertigungsumgebung an eine entsprechende Technik zur Datenkategorisierung zum Bestimmen entsprechender Kapazitätsfaktoren gemäß anschaulicher Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung darstellt;
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2b schematisch mehrere Prozessrezepte zeigt, die mit entsprechenden Kapazitätsfaktoren korreliert sind, die zum Modellieren der betrachteten Fertigungsumgebung gemäß anschaulicher Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verwendet werden;
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2c schematisch ein System zum Abschätzen von Ressourcen einer Fertigungsumgebung auf der Grundlage von Kapazitätsfaktoren gemäß anschaulicher Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung zeigt;
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2d und 2e schematische den Prozess zum Bestimmen geeigneter Kapazitätsfaktoren gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung detaillierter zeigen; und
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3 schematisch eine Fertigungsumgebung darstellt, die durch ein übergeordnetes Steuerungssystem gesteuert wird, das mit einem Ressourcenbewertungssystem gemäß noch weiterer anschaulicher Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verbunden ist.
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Detaillierte Beschreibung
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Im Allgemeinen betrifft die vorliegende Erfindung eine Technik für das Abschätzen von Ressourcen in Fertigungsumgebungen, die in einigen anschaulichen Ausführungsformen, eine Halbleiterfertigungsstätte oder zumindest einen Bereich davon repräsentieren, wobei ein erhöhtes Maß an Effizienz und Flexibilität durch die schnelle Antwort der erfindungsgemäßen Systeme und Verfahren erreicht wird. Auf Grund des nahezu unmittelbaren Zurückgebens von Modellierungsergebnissen können eine Vielzahl wertvoller Informationen im Hinblick auf eine spezielle Fertigungsumgebung und die gegenseitigen Einflüsse der diversen Anlagen- und Prozessparameter ermittelt werden. Zu diesem Zweck wird die große Menge an Informationen, die mit einer moderat komplexen Fertigungsumgebung verknüpft ist, die typischerweise für die Herstellung komplexer integrierter Schaltungen erforderlich ist, in effizienter Weise kategorisiert, d. h. in geeigneter Weise miteinander in Beziehung gesetzt, um die Flexibilität und die Geschwindigkeit des Vorgangs des Modellierens der Fertigungsumgebung im Hinblick auf Ressourcen, d. h. Anzahl an erforderlichen Prozessanlagen, zu verbessern. Die Datenkategorisierung kann auf der Grundlage von anlagen- und prozessspezifischen Eigenschaften zum Definieren geeigneter Werte oder Wertebereiche oder Funktionen ausgeführt werden, die im Weiteren als Faktoren bezeichnet werden, die dann in einer im Wesentlichen „reduzierten” Weise Informationen enthalten, die für die Abschätzung der Ressourcen in der Fertigungsumgebung relevant ist. Da die Abhängigkeit zwischen der Bearbeitungsrate, d. h. der Startrate für Produkte, und den Ressourcen, d. h. den Prozessanlagen, wobei die Definition einer Prozessanlage Prozess- und Messanlagen mit einschließt, sowie Ressourcen zum Betreiben der Anlagen, von Signifikanz ist, wie dies zuvor dargestellt ist, können die entsprechenden Faktoren als Kapazitätsfaktoren bezeichnet werden, da diese Faktoren ein quantitatives Maß der Funktionskapazität einer gewissen Art an Prozessanlage enthalten, wenn diese Produkte in der Fertigungsumgebung bearbeitet. Basierend auf diesen Kapazitätsfaktoren, die Informationen enthalten, die Prozessanlagenarten mit anderen speziellen Eigenschaften der Fertigungsumgebung in Beziehung setzen, kann dann in effizienter Weise zum Bestimmen der Abhängigkeit zwischen Bearbeitungsraten und Ressourcen verwendet werden. Ferner kann die Abhängigkeit zwischen den Prozessraten und den Ressourcen in einer äußerst flexiblen Weise erstellt werden, um die Möglichkeit zu schaffen, mehrere quantitative Aussagen im Hinblick auf Parameter bereitzustellen, die als relevant zum Abschätzen der Fertigungsumgebung erachtet werden. Beispielsweise kann im Gegensatz zu konventionellen Verfahren, wie sie zuvor beschrieben sind, die Abschätzung von Prozessraten auf der Grundlage eines vorgegebenen Satzes an Anlagen für die Fertigungsumgebung in einer effizienteren Weise erreicht werden, wodurch die Möglichkeit geschaffen wird, in effektiver Weise produktionsrelevante Parameter zu bestimmen, etwa die Bestimmung einer optimalen Produktmischung, wobei eine entsprechende Abschätzung nach Bedarf ausgeführt werden kann.
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In ähnlicher Weise können andere Einflüsse, etwa die Anlagenauslastung, die Effizienz der Zeitplanung und dergleichen im Hinblick auf einen Einfluss auf die Produktionsrate für eine vordefinierte Anlagenkonfiguration in der Fertigungsumgebung abgeschätzt werden. Somit können entsprechende Anlagengruppen, um ihren Einfluss auf die Gesamteffizienz der Fertigungsumgebung, d. h. den gesamten Durchsatz und dergleichen, in wirksamer Weise abgeschätzt werden. In einigen anschaulichen Ausführungsformen wird eine geeignete Datenkategorisierung auf der Grundlage individueller Repräsentanten entsprechender Anlagengruppen oder auf der Grundlage einer geringen Anzahl an Repräsentanten pro Gruppe durchgeführt, wodurch somit die Abschätzung des Einflusses einzelner Anlagen auf die entsprechenden Produktionsraten oder andere relevante Parameter möglich ist, was beispielsweise für die Entscheidung verwendet werden kann, ob eine spezielle Art einer Prozessanlage gekauft werden soll oder nicht, wenn die Fertigungsumgebung neu konfiguriert wird. Ferner kann vor dem Installieren einer neuen Fertigungsumgebung oder durch Vergrößern der Kapazität einer Fertigungsumgebung die äußerst effiziente Abschätzung einer Beziehung zwischen den Ressourcen und den Bearbeitungsraten beim Vergleichen diverser Szenarien und beim Bestimmen des Einflusses einzelner Anlagengruppen oder sogar einzelner Anlagen im Hinblick auf ihre zeitliche Verfügbarkeit, und dergleichen eingesetzt werden. Folglich stellt die vorliegende Erfindung eine Technik bereit, die das Ermitteln quantitativer Abschätzungen innerhalb kurzer Zeitintervallen auf der Grundlage eines gewünschten Eingabemusters, d. h. einem gewünschten anfänglichen Zustand der Umgebung und der Startraten, die von einem Anwender, durch ein externes Steuerungssystem, und dergleichen bereitgestellt werden, ermittelt werden, ohne dass im Wesentlichen ungeeignet lange Berechnungszeiten erforderlich sind, wie dies in konventionellen Verfahren der Fall ist, wobei zusätzlich eine Möglichkeit geschaffen wird, den Einfluss einer großen Anzahl an Parametern in einem äußerst komplexen Modell, das die betrachtete Fertigungsumgebung wiedergibt, zu studieren.
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Mit Bezug zu den 2a bis 2e in 3 werden nunmehr weitere anschauliche Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung detaillierter beschrieben.
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2a zeigt schematisch einen Prozessablauf zum Ausführen einer Datenkategorisierung für eine spezielle Fertigungsumgebung 250, die in anschaulichen Ausführungsformen eine Halbleiterfertigungsstätte oder einen Teil davon repräsentieren kann. In dieser Hinsicht sollte verstanden werden, dass der Begriff „Halbleiter” ein Überbegriff zur Kennzeichnung einer beliebigen Art von Mikrostrukturbauelementen ist, etwa integrierten Schaltungen, optoelektronischen Komponenten, mikromechanischen Komponenten oder beliebigen Kombinationen davon. Die Fertigungsumgebung 250 kann durch eine Vielzahl von Prozessrezepten 220, die in 2a als Rezepte A, ..., X bezeichnet sind, definiert sein, die in der Umgebung 250 auf der Grundlage einer Vielzahl an Prozessanlagengruppen 210 ausgeführt werden. Es sollte beachtet werden, dass der Begriff „Definieren der Fertigungsumgebung” in Verbindung mit den Prozessrezepten 220 und den Prozessanlagengruppen 210 so zu verstehen ist, dass damit die Fähigkeit der Fertigungsumgebung 250 ausgedrückt wird, mehrere unterschiedliche Produktarten, etwa Halbleiterbauelemente, und dergleichen gemäß den mehreren Prozessrezepten 220 unter Einsatz der Prozessanlagengruppe 210 zu bearbeiten. Es sollte beachtet werden, dass diese Definition weitere Ressourcen nicht ausschließt, etwa die Energieversorgung, die Bereitstellung von Verbrauchsmaterialien und Rohmaterialien, und dergleichen, die bei Bedarf in der Definition der Prozessanlagengruppen enthalten sind. Wenn beispielsweise gewisse Ressourcen, etwa Prozessgase und dergleichen zusätzlich zu der typischerweise erforderlichen Energieversorgung und dergleichen, nicht verfügbar ist, kann die entsprechende Prozessanlage in einen entsprechenden Anlagenstatus versetzt sein, der dann durch die entsprechende Kapazität in Beziehung stehende Werte wiedergegeben kann. Folglich beinhalten bei Bedarf die durch die Prozessanlagengruppen 210 repräsentierten Ressourcen auch andere Komponenten, die zum Betreiben der Fertigungsumgebung 250 erforderlich sind. Die Prozessanlagengruppen 210 können mehrere einzelne Gruppen beinhalten, die als Prozessanlagengruppe I, ..., Prozessanlagengruppe N bezeichnet sind, wobei jede individuelle Gruppe einen oder mehrere wesentlich äquivalente Repräsentanten darstellt. Beispielsweise kann die Prozessanlagengruppe I Lithographieanlagen repräsentieren, wobei mehrerer Repräsentanten oder Mitglieder, die als 1, ..., k, bezeichnet sind, für die Umgebung 250 bereitgestellt sind. Es sollte beachtet werden, dass die Repräsentanten der einzelnen Prozessanlagengruppen nicht notwendigerweise einzelne Prozessanlagen repräsentieren, sondern auch in Beziehung stehende funktionelle Blöcke oder Cluster repräsentieren können, abhängig von dem gewünschten Maß an „Auflösung” in Bezug auf die Ressourcen 210. In ähnlicher Weise kann die Prozessanlagengruppe II, die I-Repräsentanten oder Mitglieder enthält, beispielsweise Prozessanlagen repräsentieren, um Nassreinigungsprozesse für eine spezielle Art eines Reinigungsprozesses ausführen, während die Prozessanlagengruppe N, die beispielsweise n Repräsentanten enthält, entsprechende Öfen darstellen kann, die spezielle Wärmebehandlungen, Abscheiderezepte, und dergleichen ausführen. Es sollte beachtet werden, dass die mehreren Prozessanlagengruppen 210 tatsächlich eine deutlich höhere Anzahl enthalten können, abhängig von der Komplexität der Prozessrezepte 220, die in der Umgebung 250 auszuführen sind, während die Anzahl der einzelnen Repräsentanten von der Kapazität der einzelnen Anlagen und der gewünschten Produktionsrate oder dem Volumen der Fertigungsumgebung abhängen kann.
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Die Prozessanlagengruppen 210 und die Prozessrezepte 220 einschließlich der mehreren Prozessrezepte A, ..., X können „kombiniert” oder zugeordnet werden, wie dies bei 239 gezeigt ist, um damit eine ressourcenspezifische Information 230 zu definieren, die in Form von mehreren Kapazitätsfaktoren (cf) bereitgestellt wird, die numerische Werte repräsentieren können, die einen in Abhängigkeit von den Prozessrezepten 220 und den Prozessanlagengruppen 210 kapazitätsbezogenen Wert darstellen. In einer anschaulichen Ausführungsform werden die Rezepte 220 und die Anlagengruppen 210 verwendet, um eine Kategorisierung für die Kapazitätsfaktoren 230 so zu definieren, dass für jedes Paar aus einem Prozessrezept A, ..., X und einer Prozessanlagengruppe I, ..., N mindestens ein Kapazitätsfaktor (cf IA, ... cf NX) definiert ist. Folglich können für das in 2a gezeigte anschauliche Beispiel die mehreren Kapazitätsfaktoren 230 entsprechende Kapazitätsfaktoren IA, ..., NA, ..., IX, ..., NX enthalten. In einigen anschaulichen Ausführungsformen reflektieren die einzelnen Elemente der kategorisierten Kapazitätsfaktoren 230 die Kapazität eines typischen Repräsentanten jeder der Prozessanlagengruppen 210, wenn dieser auf der Grundlage eines entsprechenden Prozessrezepts 220 betrieben wird. D. h., jedes der Prozessrezepte 220 kann eine spezielle Sequenz aus Prozessunterschritten repräsentieren, die auszuführen sind, um eine entsprechende Produktart dem Prozess zu unterziehen, um ein gewünschtes Prozessergebnis zu erhalten. Folglich kann jedes der Prozessrezepte 220 mehrere Anlagenaktivitäten beinhalten, die von den entsprechenden Repräsentanten einer Prozessanlagengruppe 210 auszuführen sind, um ein gewünschtes Prozessergebnis gemäß dem entsprechenden Rezept zu erzeugen, wobei die mehreren Anlagenaktivitäten die Kapazität der betrachteten Anlage bestimmen. Somit sind für ein spezielles Prozessrezept, beispielsweise das Rezepte A, eine oder mehrere Produktarten auf der Grundlage dieses Rezeptes unter Anwendung der Prozessanlagengruppe 210 zu bearbeiten, wobei in einigen Fällen, beispielsweise in einer Halbleiterfertigungsstätte, das Prozessrezept A einen gewissen Technologiestand reflektieren kann, der häufig durch eine minimale kritische Abmessung gekennzeichnet ist. Beispielsweise kann eine 90 nm-Technologie die Bearbeitung von Feldeffekttransistoren mit einer Gatelänge von ungefähr 50 nm oder weniger beinhalten, wodurch spezielle Prozessrezepte, Prozessanlagen und Prozessstrategien erforderlich sind, um den Entwurfsregeln, die durch diesen Technologiestatus vorgegeben sind, zu genügen. In ähnlicher Weise kann das Rezept B ein 65 nm-Technologiestatus repräsentieren, während beispielsweise das Rezept C einen 90 nm-Technologiestatus auf der Grundlage einer SOI-(Silizium-auf-Isolator)Architektur repräsentieren kann. Folglich können auf der Grundlage der Datenkategorisierung basierend auf den Prozessrezepten 220 und den Prozessanlagengruppen 210 die entsprechenden fertigungsspezifischen Informationen 230 in Form der Kapazitätsfaktoren kapazitätsverknüpfte Informationen beinhalten, die jedes Prozessrezept mit mindestens einem Repräsentanten der Prozessanlagengruppen 210 korrelieren, wodurch eine effiziente Modellierung der Fertigungsumgebung 250 zum Abschätzen der gegenseitigen Abhängigkeiten der Ressourcen 210 und der Prozessraten in der Umgebung 250 möglich ist. In einigen anschaulichen Ausführungsformen können die Kapazitätsfaktoren 230 die entsprechenden numerischen Werte für die Bearbeitungszeit für eine vorgegebene Anzahl an Produkten repräsentieren. Beispielsweise können für eine mit der Halbleiterherstellung in Beziehung stehende Fertigungsumgebung 250 die Kapazitätsfaktoren 230 in Form von einem „1000-Scheibenverhältnis” vorgegeben werden, das die Prozesszeit zum Bearbeiten von 1000 Substraten gemäß einer vordefinierten Prozessstrategie kennzeichnet.
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2b zeigt schematisch ein Modell 240 der Fertigungsumgebung 250 auf der Grundlage der Prozessrezepte 220, spezielle Prozesssequenzen, die als S1, S2, ..., bezeichnet sind und auf der Grundlage der Prozessanlagengruppen 210. Die Prozesssequenzen S1, S2 können daher eine Reihe von Prozessen repräsentieren, die von der entsprechenden Kette aus Anlagengruppen ausgeführt wird, um eine spezielle Produktart am Ende der Prozesssequenz zu erhalten. Das Modell 240 kann für jede der Sequenzen S1, S2 eine entsprechende „Anlagengruppenkette” enthalten, die mit entsprechenden Kapazitätsfaktoren 230 verknüpft ist, wie sie in 2a beschrieben sind. Beispielsweise können in einer einfachen Version des Modells 240 die entsprechenden Sequenzen, etwa die Sequenz S1, durch eine spezielle Reihenfolge aus Prozessanlagengruppen präsentiert sein, wobei die einzelnen Kapazitätsfaktoren 230, die mit jeder der Anlagengruppen verknüpft sind, den entsprechenden Durchsatz oder die Leistungsfähigkeit eines Repräsentanten der entsprechenden Anlagengruppen für die Sequenz 1 bei jedem Schritt bestimmt, wodurch prozessspezifische Eigenschaften des Prozessrezepts, das auszuführen ist, mit eingeschlossen sind. Beispielsweise bestimmen für einen speziellen Schritt in einer der Sequenzen S1 und S2 die entsprechenden Kapazitätsfaktoren 230 in Verbindung mit der entsprechenden Anzahl an Repräsentanten der speziellen Anlagengruppe im Wesentlichen die Produktionsrate, d. h. den Durchsatz, ohne Berücksichtigung anderer Einflüsse, etwa der Warteschlangenzeiten, die durch eine ungeeignete Zeitplanung, durch Anlagenfehler und dergleichen hervorgerufen werden. In ähnlicher Weise werden entsprechende Durchsätze für alle anderen Prozessanlagengruppen ermittelt, die in der entsprechenden Prozesssequenz beteiligt sind, so dass eine entsprechende Abhängigkeit zwischen der Anzahl der Repräsentanten in jeder der Prozessanlagengruppen und dem entsprechenden Gesamtdurchsatz, d. h. der Bearbeitungsrate bzw. Produktionsrate, ermittelt werden kann, wobei die Kapazitätsfaktoren 230 das Anlagenverhalten und Prozesseigenschaften in Bezug auf das betrachtete Prozessrezept beschreiben. In ähnlicher Weise können entsprechende Prozessraten für jede der Prozesssequenzen S1, S2, ..., ermittelt werden, die aktuell für die Fertigungsumgebung 250 definiert sind. In einigen anschaulichen Ausführungsformen können die diversen Prozesssequenzen S1, S2, ... in im Wesentlichen unabhängiger Weise voneinander in dem Modell 240 gehandhabt werden, wodurch entsprechende Ergebnisse in unterschiedlichen Ebenen oder Dimensionen, entsprechend der Anzahl der definierten Prozesssequenzen S1, S2, bereitgestellt werden. In anderen anschaulichen Ausführungsformen können die Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Prozesssequenzen in dem Modell 240 eingeführt werden, um damit die Möglichkeit zu schaffen, spezielle Randbedingungen für die Umgebung 250 zu berücksichtigen. Beispielsweise können die diversen Sequenzen S1, S2, ... gemäß spezieller Kriterien, etwa einem festgelegten Verhältnis von Produkten, die gemäß den entsprechenden Prozesssequenzen hergestellt werden, gewichtet werden, was durch beispielsweise geeignetes Gewichten der Kapazitätsfaktoren 230 erreicht werden kann. Es sollte jedoch beachtet werden, dass das Modell 240 beliebige andere spezielle Randbedingungen in Abhängigkeit der Erfordernisse beinhalten kann.
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2c zeigt schematisch ein Ressourcenabschätz- bzw. Bewertungssystem 200 gemäß anschaulicher Ausführungsformen, das ausgebildet ist, eine Beziehung zwischen der Anzahl an Repräsentanten jeder der Prozessanlagengruppen 210 und einer Prozessrate in der Fertigungsumgebung 250 abzuschätzen. Das System 200 umfasst einen Eingabeabschnitt 203, der ausgebildet ist, einen oder mehrere Parameterwerte, die mit der Fertigungsumgebung 250 verknüpft sind, etwa die Prozessrate bzw. Bearbeitungsrate, d. h. die Startrate von Produkten, etwa Halbleiterscheiben, und dergleichen, einzugeben, und/oder der Eingabeabschnitt 203 ist ausgebildet, die Anzahl an Repräsentanten jeder der Anlagengruppen 210 zu erhalten. In einigen anschaulichen Ausführungsformen können die entsprechenden mit der Fertigungsumgebung in Beziehung stehenden Parameterwerte durch einen Anwender auf der Grundlage einer geeigneten Anwenderschnittstelle eingespeist werden, während in anderen anschaulichen Ausführungsformen alternativ oder zusätzlich die entsprechenden zugeordneten Parameterwerte von einer externen Quelle in einer äußerst automatisierten Weise bereitgestellt werden können, um damit entsprechende Abschätzergebnisse auf automatisierte Weise zu erhalten, wie dies detaillierter mit Bezug zu 3 beschrieben ist. Des weiteren umfasst das System 200 ein Kapazitätsgewichtungsmodul 201, das ausgebildet ist, die entsprechenden Kapazitätsfaktoren 230, wie sie beispielsweise in 2a gezeigt sind, zu enthalten. In anderen anschaulichen Ausführungsformen ist das Kapazitätsgewichtungsmodul 201 ausgebildet, die Kapazitätsfaktoren 230 auf der Grundlage umgebungsspezifischer Informationen zu bestimmen, wie dies detaillierter mit Bezug zu den 2d und 2e beschrieben ist. Des weiteren umfasst das System 200 einen Prozesssimulator 202, der mit dem Eingabeabschnitt 203 und dem Kapazitätsgewichtungsmodul 201 verbunden ist, und der ein geeignetes Modell der Fertigungsumgebung 250, etwa das Modell 240, wie es in 2b gezeigt ist, enthält. Des weiteren ist der Simulator 202 ausgebildet, eine Abhängigkeit zwischen den Prozessanlagengruppen 210 und einer Prozessrate zu erstellen, die Rate von Produkten beschreibt, die in der Fertigungsumgebung 250 für einen Gleichgewichtszustand in Bezug auf eintreffende Rohprodukte und bearbeitete Produkte, die die Umgebung 250 verlassen, beschreibt, einschließlich fehlerhafter Bauelemente, die zusammen sind oder die anderweitig die Spezifizierung nicht erfüllen. Beispielsweise kann für eine Halbleiterfertigungsstätte die Prozessrate als die Anzahl der Halbleiterscheiben definiert werden, die in die Fertigungsumgebung 250 ohne Anhäufung in der Umgebung 250 eingespeist werden. In einer anschaulichen Ausführungsform ermittelt der Simulator 202 eine Korrelation zwischen der Prozessrate und der Anzahl an Repräsentanten derart, dass für eine vorgegebene Prozessrate für eine oder mehrere der Sequenzen S1, S2 eine entsprechende Anzahl erforderlicher Prozessanlagen für jede Anlagengruppe 210 ausgegeben wird. Alternativ oder zusätzlich ist der Simulator 202 ausgebildet, eine Prozessrate für jede der Prozesssequenzen S1, S2 auf der Grundlage einer vordefinierten Anzahl an Repräsentanten jeder der Prozessanlagengruppen 210 zu ermitteln. Auf diese Weise kann das System 200 „vorwärts und rückwärts” im Vergleich zu der konventionellen Technik, wie sie zuvor mit Bezug zu 1 beschrieben ist, arbeiten.
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Da der Simulator 202 auf der Grundlage der Kapazitätsfaktoren 230 operiert, können die entsprechenden Berechnungen auf der Grundlage des Modells 240 in kurzen Zeitintervallen ausgeführt werden, die von einigen Sekunden bis mehreren Minuten, abhängig von der Komplexität des Modells 240 und der Umgebung 250, reichen, wodurch die Möglichkeit geschaffen wird, in äußerst effizienter Weise die Ressourcen der Umgebung 250 zu bewerten. Beispielsweise kann die Produktmischung in der Umgebung 250, d. h. die diversen Produktarten, die gemäß einer der Prozesssequenzen S1, S2 zu bearbeiten sind, für eine Vielzahl unterschiedlicher Bedingungen ermittelt werden. D. h., der Einfluss einer variierenden Produktmischung in der Umgebung 250 für einen gegebenen Satz an Prozessanlagengruppen 210 kann in effizienter Weise durch das System 200 abgeschätzt werden, um damit die Gesamteffizienz der Umgebung 250 zu verbessern. Wenn beispielsweise eine schwankende Nachfrage für spezielle Produktarten eine Änderung der Produktmischung erforderlich macht, kann eine entsprechende Vorhersage über die erforderliche Rekonfigurierung der Umgebung 250 durch Anwendung des Systems 200 gewonnen werden. In anderen Fällen kann das System 200 auf der Grundlage zusätzlicher Optimierungsverfahren betrieben werden, um damit ein optimales Ergebnis für vorgegebene Rahmenbedingungen bereitzustellen. In anderen Fällen kann die Verfügbarkeit gewisser Anlagen gemäß einem spezifizierten Zeitplan, wenn beispielsweise die Produktionskapazität zu erhöhen ist, untersucht werden, um damit Alternativen und dergleichen vorzusehen. In ähnlicher Weise kann der Einfluss eine Verzögerung der Anlieferung einer Prozessanlage auf die Prozessrate effizient vorhergesagt werden. Des weiteren kann der Einfluss der Anlagenauslastung spezieller Prozessanlagen auf die gesamte Prozessrate auf der Grundlage tatsächlicher Messdaten oder angenommener Parameterwerte berechnet werden. Des weiteren kann der Grad an Zuwachs der Anlagenauslastung bestimmt werden, um ein Maß für den Leistungszuwachs zu bestimmen, der erforderlich ist, um den Ankauf eines weiteren Repräsentanten der entsprechenden Anlagengruppe zu vermeiden, wodurch ein deutlicher Beitrag zur Gesamtrentabilität der Umgebung 250 geschaffen wird, da sehr spezielle Werte im Hinblick auf die erforderliche Anlagenverbesserung spezieller Prozessanlagen ermittelt werden können.
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2d zeigt schematisch einen Prozessablauf 231 zum Bestimmen der Kapazitätsfaktoren 230 gemäß anschaulicher Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. Der Einfachheit halber wird angenommen, dass der Kapazitätsfaktor für das Prozessrezept A in Bezug auf die Prozessanlagengruppe I zu bestimmen ist. Beispielsweise werden ein oder mehrere relevante Prozessrezepte, die als im Wesentlichen äquivalente Rezepte angewendet werden, die durch Repräsentanten der Prozessanlagengruppe I auszuführen sind, gemäß dem Schritt 232 ermittelt, wobei auf Grund der Datenkategorisierung auf der Grundlage der Prozessrezepte ein hohes Maß an Ähnlichkeit der Prozessrezepte erhalten wird, die berücksichtigt werden, um das einzelne Rezept A zu bestimmen, wenn das Prozessrezept A einen speziellen Technologiestatus repräsentiert, da hier ähnliche Prozesse erforderlich sind, unabhängig von dem konstruktiven Aufbau der Anlage. Wenn beispielsweise die Anlagengruppe I moderne Lithographieanlagen repräsentiert, die für Lithographievorgänge bei äußerst kurzen Wellenlängen in Verbindung mit anspruchsvollen Photolacken ausgelegt sind, können die entsprechenden Belichtungszeiten im Mittel für die diversen Produktarten ähnlich sein. Ferner werden im Schritt 233 andere prozessbezogene oder anlagenbezogene Daten ermittelt, etwa Funktionsdaten, die spezifische Eigenheiten des Betriebs der betrachteten Prozessanlagengruppe betreffen, etwa empirisch bestimmte Substrathantierungszeiten, gemittelt Einstellzeiten, und dergleichen. In anderen Fällen können zusätzlich oder alternativ entsprechende Spezifizierungen der Anlagenhersteller benutzt werden, um davon kapazitätsbezogene Maßzahlen zu bestimmen. In noch anderen anschaulichen Ausführungsformen kann die Zeitplanung der diversen Prozessanlagengruppen berücksichtigt werden, indem beispielsweise Korrekturfaktoren benutzt werden, da die effektiv „gesehene” Anlagenkapazität auch von der Zeitablaufplanung der Produkthandhabung in der Umgebung 250 abhängen kann. Beispielsweise kann eine häufige Rezeptänderung in einer Prozessanlage deutlich die effektive Anlagenauslastung auf Grund der entsprechenden Einstellzeiten und dergleichen reduzieren. Folglich können gemäß dem Schritt 233 geeignete experimentelle oder anderweitig ermittelte Daten in Bezug auf die effektive Anlagenkapazität ermittelt werden und können im Schritt 234 mit den entsprechenden Prozesszeiten kombiniert werden, wie sie von den im Schritt 232 abgeschätzten Prozessrezepten vorgegeben sind. Somit kann im Schritt 234 eine effektive Prozesszeit für die Anlagengruppe I abgeleitet und angewendet werden, um einen geeigneten Kapazitätsfaktor zu bestimmen, der im Wesentlichen die entsprechende Anlagenkapazität der Gruppe I für das spezielle Rezept A repräsentiert.
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2e zeit schematisch den Prozessablauf 231, der eine erhöhte „Auflösung” in Bezug auf eine entsprechende Prozessanlagengruppe ergibt, etwa die Gruppe I, wobei ein entsprechender Kapazitätsfaktor für mehrere Repräsentanten der entsprechenden Anlagengruppe bestimmt wird, wodurch anlagenspezifische Unterschiede zwischen ansonsten äquivalenten Prozessanlagen berücksichtigt werden. Beispielsweise können Lithographieanlagen, die von unterschiedlichen Herstellern erhalten werden, trotz ansonsten im Wesentlichen identischer Spezifikationen, ein unterschiedliches Verhalten unter tatsächlichen Produktionsbedingungen aufweisen, und daher können die entsprechenden Kapazitätsfaktoren unterschiedlich sein. Folglich werden im Schritt 232 die Prozessrezepte erhalten und bewertet, wobei anlagenspezifische Rezepte oder das allgemeine Rezept A verwendet werden, wenn das Rezept A lediglich durch seinen Prozessausgang bestimmt ist, und Differenzen im Anlagenverhalten zum Erreichen des Ergebnisses des Rezepts A sind in dem entsprechenden Kapazitätsfaktor mit enthalten. D. h., wenn zwei Lithographieanlagen das gleiche Prozessergebnis erzeugen, obwohl tatsächlich unterschiedliche Belichtungszeiten, unterschiedliche Hantierungszeiten, und dergleichen erforderlich sind, kann das gleiche Rezept A diesen Anlagen zugeordnet werden, wobei der Unterschied im Durchsatz dann durch einen entsprechend unterschiedlichen Kapazitätsfaktor wiedergegeben wird. In ähnlicher Weise werden im Schritt 235 geeignete Kapazitätswerte für die mehreren Repräsentanten in ähnlicher Weise erhalten, wie dies zuvor erläutert ist. Es sollte beachtet werden, dass der Schritt 235 für jeden Repräsentanten oder für einige der entsprechenden Gruppe ausgeführt werden können, und wenn lediglich wenig signifikante Unterschiede erkannt werden, kann einer der Repräsentanten zum Bereitstellen der entsprechenden Daten gemäß dem Schritt 233 aus 2d ausgewählt werden, oder es kann ein geeigneter gemittelter Repräsentant definiert werden. Im Schritt 236 können die entsprechenden Informationen kombiniert werden, wie dies auch mit Bezug zum Schritt 234 erläutert ist, und schließlich werden die Kapazitätsfaktoren 230 entsprechend der gewünschten „Anlagenauflösung” erzeugt. Es sollte beachtet werden, dass abhängig von der Auflösung der Anlagengruppen und/oder den einzelnen Repräsentanten das entsprechende Modell 240 in geeigneter Weise angepasst werden kann, um die jeweilige Abhängigkeit zwischen der Prozessrate und den entsprechenden Anlagengruppen zu ermitteln. Anders gesehen, in Abhängigkeit der gewünschten Auflösung können die Prozessanlagengruppen erneut definiert werden, beispielsweise durch Definieren von „Untergruppen”, wenn dies erforderlich ist. Auf diese Weise kann selbst der Einfluss einzelner Anlagen oder sehr kleiner Anlagengruppen im Hinblick auf die Prozessrate abgeschätzt werden, wodurch die Erkennung von Anlagen mit geringem Leistungsverhalten und Anlagen mit hohem Leistungsverhalten möglich ist, wenn die entsprechenden Kapazitätsfaktoren auf empirisch ermittelten Daten beruhen. Ferner kann der Einfluss der Anlagenauslastung einzelner Anlagen oder kleiner Anlagengruppen auf die Prozessabraten abgeschätzt werden.
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3 zeigt schematisch ein System 370, das funktionsmäßig mit einer Fertigungsumgebung 350 verbunden ist, die auf der Grundlage eines übergeordneten Steuerungssystems, etwa eines Fertigungsausführungssystems (MES) 360, wie es typischerweise in Halbleiterfertigungsstätten vorgesehen ist, gesteuert wird. Ferner umfasst das System 370 ein Ressourcenbewertungssystem 300, das eine ähnliche Konfiguration aufweisen kann, wie dies zuvor mit Bezug zu dem System 200 beschrieben ist. Somit umfasst das Bewertungssystem 300 einen Eingabeabschnitt 303, ein Kapazitätsgewichtungsmodul 301 und einen Simulator 302. Ferner umfasst das System 300 in einigen anschaulichen Ausführungsformen einen Prozessinformationsextraktor 304, der mit dem Eingabeabschnitt 303 verbunden ist, um davon Prozessnachrichten zu erhalten, die von dem Steuerungssystem 360 bereitgestellt werden. In einer anschaulichen Ausführungsform ist der Prozessinformationsextraktor 304 ausgebildet, die Anzahl an Repräsentanten jeder Anlagengruppe zu ermitteln, die aktuell in der Fertigungsumgebung 350 eingesetzt wird. Des weiteren kann der Extraktor 304 ausgebildet sein, einen geeigneten Kapazitätsfaktor für jede der erkannten Prozessanlagen auf der Grundlage der empfangenen Prozessnachrichten zu bestimmen.
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Während des Betriebs des Systems 370 steuert das Steuerungssystem 360 den Produktfluss in der Umgebung 350 und empfängt Prozessnachrichten von den Prozessanlagen in der Umgebung 350, wodurch prozessbezogene Daten, etwa Anlagenstatus, Substratstatus, und dergleichen an das System 360 berichtet werden. Das System 360 gibt entsprechende Prozessnachrichten an das System 300 aus, aus denen der Extraktor 304 entsprechende Prozessanlagen erkennen kann, die aktuell in der Umgebung 350 eingesetzt sind. Beispielsweise kann der Extraktor 304 Prozessnachrichten empfangen, die sich auf den Anlagenstatus der einzelnen Prozessanlagen beziehen, wodurch der Extraktor 304 in die Lage versetzt wird, beispielsweise zu bestimmen, ob eine Prozessanlage in Warteposition ist, eine Wartung erfordert oder tatsächlich produktiv ist, und dergleichen. Des weiteren können die von dem Steuerungssystem 360 bereitgestellten Prozessnachrichten auch die diversen Prozesssequenzen angeben, die in der Umgebung 350 ausgeführt werden. Somit kann der Extraktor 304 auf der Grundlage dieser Prozessnachrichten aktuell gültige Kapazitätsfaktoren ermitteln, um damit die Prozessrate für eine vorgegebene Anlagenkonfiguration abzuschätzen, wie sie durch die empfangenen Prozessnachrichten angegeben ist. Das Abschätzen einer entsprechenden Prozessrate kann gemäß den Prinzipien durchgeführt werden, wie sie zuvor mit Bezug zu den 2a bis 2e beschrieben sind. Folglich kann das Steuerungssystem 360 die aktuell abgeschätzte Prozessrate empfangen, die den Einfluss des aktuellen Status der Umgebung 350 wiedergibt, d. h. der entsprechenden Prozesslagen darin, so dass die Steuerungsstrategie des Steuerungssystems 360 auch auf der abgeschätzten Prozessrate, die von dem System 300 bereitgestellt wird, basieren kann. Wenn beispielsweise eine spezielle Anlage einen unerwarteten Ausfall aufweist, der eine längere Wartungsperiode oder einen Austausch der Anlage erforderlich macht, können das System 300 und das Steuerungssystem 360 auf der Grundlage der abgeschätzten Prozessrate eine andere Steuerungsstrategie, beispielsweise durch Änderung der Produktmischung und/oder durch Ändern der aktuellen Startrate für spezielle Produktarten bestimmen. Des weiteren kann das System 300 die Effizienz eines „Kompensationsmechanismus” für einen entsprechenden Fehler in einer Prozessanlage und der gleichen bewerten, indem beispielsweise ein Maß an Erhöhung an Anlagenauslastung für eine oder mehrere Prozessanlagen der entsprechenden Anlagengruppe angegeben wird. Auf diese Weise kann die Produktionseffizienz der Umgebung 350 in äußerst effizienter Weise überwacht und/oder gesteuert werden, wobei die schnelle Antwort des Systems 300 eine im Wesentlichen Echtzeit-Antwort auf den aktuellen Status der Umgebung 350 bereitstellen kann.
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Es gilt also: Die vorliegende Erfindung bietet ein System und ein Verfahren zum effizienten Abschätzen einer Beziehung zwischen Ressourcen, d. h. Prozessanlagengruppen, und einer entsprechenden Startrate oder Prozessrate durch Modellieren der entsprechenden Fertigungsumgebung auf der Grundlage kategorisierter Kapazitätsfaktoren, die in anschaulichen Ausführungsformen für jedes Paar aus einem Prozessrezept und einer entsprechenden Prozessanlagengruppe definiert sind. Somit können im Gegensatz zu konventionellen Verfahren die Prozessrate und die Anlagenanzahl „rückwärts und vorwärts” berechnet werden, wodurch ein hohes Maß an Flexibilität bereitgestellt wird, wobei auf Grund der Effizienz des Bereitstellens der fertigungsspezifischen Informationen in Form der Kapazitätsfaktoren eine schnelle Antwort des Systems erreicht wird. Folglich kann eine große Anzahl an Parameterwerten variiert werden, um damit Information über die gegenseitigen Abhängigkeiten im Hinblick auf die Prozessrate zu erhalten. Somit können Fragen wie:
wie viele Starts von Produkten werden durch die aktuell verfügbaren Anlagen unterstützt;
was ist die optimale nachfragespezifische Produktmischung für die verfügbaren Anlagen;
wie viele Prozessanlagen sind erforderlich und wann; und
bei einem gegebenen Anlaufszenario etwa: was ist die Auswirkung des Erhöhens oder des Herabsetzens der Auslastung einer oder mehrerer Prozessanlagen; was ist die minimal erforderliche Auslastung, um den Ankauf einer weiteren Anlage für die entsprechende Anlagengruppe zu vermeiden oder zu verschieben; und dergleichen;
in äußerst zeiteffizienter Weise untersucht werden. Somit kann die entsprechende Reaktion auf das Ressourcenabschätzsystem zum Verbessern der Prozessteuerung innerhalb einer speziellen Fertigungsumgebung verwendet werden.
