KR100957401B1 - 반도체 제조 클러스터 장비용 스케줄러 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 반도체 제조 장비 구동 방법은 복수 개의 후보 레시피들을 제공하는 단계, 반도체 제조 장비의 단위 동작들에 관하여 미리 실측된 수행 시간의 데이터베이스를 제공하는 단계, 복수의 후보 레시피에 대해, 추정 완료 시간 값들을 계산 및 기록하는 단계, 계산된 추정 완료 시간 값들을 기준으로 각각의 후보 레시피들 중 하나의 후보 레시피를 최적 레시피로서 선택하는 단계 및 선택된 최적 레시피에 따라 최적 스케줄을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

반도체 제조 클러스터 장비용 스케줄러{SCHEDULER FOR A CLUSTER TOOL OF SEMICONDUCTOR MANUFACTURING}
본 발명의 일부 실시예들은 반도체 제조 장치 및 방법에 관련된 것이다. 더 상세하게는, 본 발명의 일부 실시예들은 반도체 제조 클러스터 장치의 스케줄러 및 스케줄링 방법에 관련된 것이다.
일반적으로 반도체 장치는 기판상에 여러 가지 물질을 박막 형태로 증착하고 이를 패터닝하는 단계를 반복시켜 제조된다. 이를 위하여 증착 공정, 식각 공정, 세정 공정 및 건조 공정 등 여러 단계의 서로 다른 공정이 요구된다. 각각의 공정에서 기판은 해당 공정의 진행에 최적의 조건을 제공하는 프로세스 챔버에 장착되어 처리된다.
한편, 근래에는 반도체 장치의 미세화 및 고집적화에 따라 공정의 고정밀도화, 복잡화, 웨이퍼의 대구경화 등이 요구되고 있으며, 또한 수요의 급증과 원가 절감 요구에 맞춰 생산량을 늘려야 하는데, 이를 만족시킬 수 있도록 여러 공정 단계들을 연속적으로 수행할 수 있게 한 클러스터 장치가 도입되었다.
클러스터 장치는 다수의 프로세스 챔버들과 카세트들을 백본을 중심으로 배 치함으로써 하나의 플랫폼으로 결합시킨 것으로서, 백본에 적어도 하나의 웨이퍼 이송 로봇을 장치하고 이 이송 로봇이 웨이퍼를 지정된 공정 순서(process flow)대로 각각의 프로세스 챔버들에 로딩/언로딩한다.
각각의 프로세스 챔버에서는 웨이퍼의 로딩/언로딩, 각종 공정 기체나 액체를 투입하거나, 가열 내지 냉각하는 동작이 반복적으로 일어나고, 이송 로봇이 이송하는 동작도 쉬지 않고 일어나는데, 이러한 동작 하나하나는 서로 다른 시간이 소요된다. 이러한 연속적인 동작들의 시간상 배열을 레시피(recipe)라고 한다. 어떤 한 웨이퍼에 대해, 최적의 공정 레시피를 찾는 것은 반도체 장치 생산 원가 절감에 관하여 대단히 중대한 문제이다. 또한 공정 레시피는 여러 웨이퍼들을 연속적으로 프로세스 챔버에 투입하면서 발생하는 병목 문제를 줄일 수 있도록 결정되어야 한다.
종래에는 엔지니어가 웨이퍼들이 거쳐야 하는 연속 공정 순서들을 다양하게 정하고, 이들 레시피를 클러스터 툴에 적용하여 각각 테스트하고, 테스트 결과를 데이터베이스화한 다음, 내장된 스케줄러에 의해 최적의 레시피를 선택한다.
최적의 생산 수율을 얻기 위해서 최적의 레시피를 선택하여야 하는데, 이를 위해서 종래에는 공정 엔지니어의 경험을 바탕으로 후보 레시피들을 작성하고, 후보 레시피들를 가지고 실제 웨이퍼로 공정 테스트를 반복적으로 해야 하므로, 엄청난 시간과 비용이 소모된다. 나아가 챔버나 이송 로봇 등에 대해 정비 수요가 발생하여 하드웨어가 변경되는 경우에는 각 공정 동작, 구동 동작에 걸리는 시간이 달라지기 때문에 레시피 공정 테스트를 다시 해야 한다.
클러스터 툴 자체를 모델링하여 시뮬레이션하는 시도도 있으나, 하드웨어의 그 시점의 실제 상태나 동작 특성이 반영되지 않는다면 이러한 방법으로는 정확도나 신뢰성을 보장할 수 없다.
본 발명은 도면의 간단한 설명, 발명의 상세한 설명 및 청구범위 등을 통해 더욱 자세히 설명될, 반도체 제조 클러스터 장비용 스케줄러를 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 반도체 제조 장비 구동 방법은
복수 개의 후보 레시피들을 제공하는 단계;
반도체 제조 장비의 단위 동작들에 관하여 미리 실측된 수행 시간의 데이터베이스를 제공하는 단계;
상기 복수의 후보 레시피에 대해, 추정 완료 시간 값들을 계산 및 기록하는 단계;
상기 계산된 추정 완료 시간 값들을 기준으로 각각의 후보 레시피들 중 하나의 후보 레시피를 최적 레시피로서 선택하는 단계; 및
상기 선택된 최적 레시피에 따라 최적 스케줄을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 각각의 후보 레시피들에 관한 추정 완료 시간 값들을 계산 및 기록하는 단계는,
(a) 반도체 제조 장비의 각 단위 동작들을 실제로 수행하는 대신에, 상기 각 단위 동작에 관하여 상기 미리 실측된 수행 시간을 경과시킴으로써, 상기 후보 레시피를 적용하여 생성된 스케줄을 가상으로 진행하는 단계;
(b) 한 웨이퍼에 대해 한 후보 레시피에 따른 스케줄의 가상 진행이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않았다면 단계 (a)를 반복하는 단계;
(c) 한 카세트 내의 모든 웨이퍼들에 대한 스케줄의 가상 진행이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않은 웨이퍼가 남아 있다면 단계(a) 및 단계(b)를 반복하는 단계;
(d) 상기 후보 레시피에 대한 추정 완료 시간을 계산 및 기록하는 단계; 및
(e) 모든 후보 레시피들에 대해 추정 완료 시간을 계산하였는지 판정하고, 아직 추정 완료 시간이 계산 및 기록되지 않은 후보 레시피가 남아 있다면 단계(a) 내지 (d)를 반복하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 스케줄을 가상으로 진행하는 단계는
상기 각 단위 동작에 관하여 상기 실측된 수행 시간을 소정의 압축 시간 축척에 따라 압축시킨 압축 시간을 경과시키는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 반도체 제조 장비 구동 방법은 상기 최적 스케줄에 따라 반도체 제조 장비의 각 동작 요소들을 실제 구동하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 반도체 제조 장비는 클러스터 툴을 포함하는 반도체 제조 장비이고,
상기 후보 레시피들 및 최적 레시피는 상기 클러스터 툴을 구동하기 위한 스케줄에 관한 것일 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 반도체 제조 장비 구동 방법은
(a) 다수의 단위 동작들의 수행 시간을 실측한 데이터들을 데이터베이스로부터 읽어들이는 단계;
(b) 반도체 제조 장비의 각 단위 동작들을 실제로 수행하는 대신에, 상기 각 단위 동작에 관하여 상기 미리 실측된 수행 시간을 경과시킴으로써, 미리 지정된 레시피를 적용하여 생성된 스케줄을 가상으로 진행하는 단계;
(c) 한 웨이퍼에 대한 상기 스케줄의 가상 진행이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않았다면 단계 (b)를 반복하는 단계; 및
(d) 한 카세트 내의 모든 웨이퍼들에 대한 상기 스케줄의 가상 진행이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않은 웨이퍼가 남아 있다면 단계(b) 및 단계(c)를 반복하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 스케줄을 가상으로 진행하는 단계는
상기 각 단위 동작에 관하여 상기 실측된 수행 시간을 소정의 압축 시간 축척에 따라 압축시킨 압축 시간을 경과시키는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 반도체 장치 제조용 클러스터 장비는 위의 구동 방법을 수행할 수 있다.
본 발명에 관한 이러한 장점들 그리고 그 밖의 장점들, 측면들 및 신규한 특징들은 이와 관련하여 예시된 실시예들의 세부사항들과 더불어, 다음의 상세한 설명 및 도면들로부터 더 완벽하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 클러스터 장비에서 실제 테스트를 하지 않고도 훨씬 적은 시간과 비용으로 최적의 레시피를 얻을 수 있고, 클러스터 장비를 물리적으로 시뮬레이션하는 것보다 더 향상된 정확도를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예를 적용할 수 있는 반도체 제조 클러스터 장비의 일반적인 구조를 예시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 예시적인 반도체 제조 클러스터 장비(10)가 나타나 있다. 반도체 제조 클러스터 장비(10)는 다수의 프로세스 챔버들(process chambers, 1)과 두 개의 로드락 챔버들(loadlock chambers, 2)이 다각형 형태의 중앙 이송 챔버(Transport chamber, 8)의 각 변에 접해 있다. 이송 챔버(8)의 한 가운데에는 적어도 하나의 웨이퍼 이송 로봇(42)이 자리 잡고 있다. 각 프로세스 챔버들(1) 및 로드락 챔버들(2)과 이송 챔버(8) 사이에는 챔버 도어(5)가 위치한다.
로드락 챔버들(2)의 부근에는 로딩 스테이션(6)이 있고, 이 로딩 스테이션(6)에는 다수의 웨이퍼들을 적재할 수 있는 카세트(61)가 보관되어 있다. 로딩 스테이션(6)과 로드락 챔버(2) 사이에는 자동 로더(41)가 설치된다.
클러스터 장비는 프로세스 챔버들의 수, 이송 챔버의 형태, 이송 로봇 또는 자동 로더의 형태 등에 따라 다양하게 구성될 수 있지만, 일반적으로 도 1의 형태를 가지게 된다.
클러스터 장비는 이온 주입 공정이나, 가열 및 냉각 공정, 건식/습식 식각 공정 등 다양한 공정을 수행하므로, 프로세스 챔버에는 이온 주입 장치, 퍼니스, 냉각 설비, 식각 설비, 가스 주입/배출 설비, CMP 설비 등이 설치되어 있을 수 있다. 나아가 클러스터 장비 내에서 공정을 진행하려면 프로세스 챔버 뿐 아니라, 로드락 챔버와 이송 챔버도 함께 진공 상태일 필요가 있기 때문에 진공 설비도 설치되어 있을 수 있다.
공정을 시작할 때에 자동 로더(41)가 로딩 스테이션(6)에 보관된 카세트(61)를 로드락 챔버(2)에 이송한다. 로드락 챔버(2)에 운송된 카세트(61) 내의 웨이퍼들은 이송 로봇(42)에 의해 각각의 프로세스 챔버(1)로 로딩되고, 프로세스 챔버(1)에서 웨이퍼에 대해 공정이 수행된 후에 후속 공정을 위해 다른 프로세스 챔버(1)로 이송되거나, 또는 공정이 완료된 경우라면 로드락 챔버(2)로 나아가 로딩 스테이션(6)으로 이송된다.
도 2는 예시적인 클러스터 장비에서 하나의 웨이퍼에 관하여 일어나는 여러 단위 동작들을 예시한 순서도이다.
도 2를 참조하면, 로드락 챔버에 카세트를 로딩(loading)하는 단계부터 공정이 완료되어 카세트를 다시 언로딩(unloading)하는 단계에 이르기까지의 순서가 예시된다. 먼저, 로딩 스테이션에 보관되어 있던 카세트가 자동 로더에 의해 로드락 챔버에 로딩된다. 이어서 로드락 챔버의 바깥쪽 도어가 닫히면, 로드락 챔버와 이송 챔버에 진공이 형성된다. 진공이 형성된 다음에는, 로드락 챔버의 안쪽 도어가 열리고, 이송 로봇이 로드락 챔버에 로딩된 카세트 내에서 웨이퍼를 꺼내면, 로드락 챔버의 안쪽 도어가 다시 닫힌다. 이제 클러스터 장비 내에서 공정을 시작할 준비가 완료된다.
이어서, 이송 로봇은 꺼낸 웨이퍼를 운반하여 소정의 프로세스 챔버 앞으로 이송한다. 프로세스 챔버의 도어가 열리고, 웨이퍼 이송 로봇이 웨이퍼를 프로세스 챔버 내에 로딩한다. 프로세스 챔버의 도어가 닫히고 프로세스 챔버 내에서 소정의 공정이 수행된다. 공정이 완료되면 프로세스 챔버의 도어가 열리고 웨이퍼 이송 로봇이 웨이퍼를 프로세스 챔버로부터 언로딩하고, 프로세스 챔버의 도어는 닫히게 된다. 이렇게 하나의 공정 단계가 완료된다. 이 절차는 모든 공정들이 완료될 때까지 반복된다.
공정이 모두 완료되었을 때, 웨이퍼 이송 로봇은 마지막 공정이 수행된 프로세스 챔버로부터 언로딩된 웨이퍼를 운반하여 로드락 챔버 앞으로 이동하고 카세트에 웨이퍼를 위치시킨다. 이어 로드락 챔버의 진공 상태가 해제되고 클러스터 장비의 전체 공정 동작들이 완료된다.
각각의 단위 동작들은 동작 수행에 걸리는 시간이 여러 가지 조건에 따라, 예를 들어 도어 구동용 실린더의 세팅, 이송 로봇의 속도 파라미터, 진공 펌프의 성능에 따른 진공 형성 및 해제 시간 등과 같은 하드웨어 상태, 세팅 조건에 따라 달라질 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스케줄러에 적용될 클러스터 장비의 각종 단위 동작 시간 데이터들을 수집하는 방법을 예시한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 클러스터 장비는 스케줄러가 최적 레시피를 찾기 위해 먼저 각각의 단위 동작에 걸리는 시간 데이터를 수집한다. 이를 클러스터 장비의 학습 과정이라고 할 수 있는데, 도 2에서 설명한 바와 같은 단위 동작들을 수행하여 각각의 단위 동작들이 수행되는 데에 걸리는 시간을 측정하고 데이터베이스로 구성한다.
단계(31)에서는 로드락 챔버에 관련된 단위 동작들, 예를 들어 로드락 챔버의 도어를 열고 닫는 동작, 로드락 챔버의 진공을 형성하고 해제하는 동작, 웨이퍼 이송 로봇(또는 웨이퍼 로봇)이 웨이퍼를 로딩하고 언로딩하는 동작이 걸리는 시간들을 측정하여 데이터베이스로 구성한다.
단계(32)에서는 프로세스 챔버에 관련된 단위 동작들 예를 들어 프로세스 챔버의 도어를 열고 닫는 동작, 웨이퍼 이송 로봇이 웨이퍼를 로딩하고 언로딩하는 동작, 프로세스 챔버의 진공을 형성하고 해제하는 동작, 프로세스 챔버 내에서 공정을 수행하는 동작이 걸리는 시간들이 측정되고, 데이터베이스에 추가된다.
단계(33)에서는, 이러한 단위 동작들이 모든 챔버에 대해 완료되었는지 판정하고, 공정 수행이 완료되지 않았다면 남은 챔버에 대해 단위 동작의 수행과 시간 측정이 반복적으로 수행되고 데이터베이스에 추가되며, 공정 수행이 완료되었다면 단계(34)로 넘어간다.
단계(34)에서는, 웨이퍼 이송 로봇이 챔버들 사이에서 움직이는 모든 가능한 경우의 이동 시간들을 측정하고 시간 데이터를 데이터베이스에 추가한다.
상술하였다시피, 동일한 모델의 장비라 할지라도 세부적인 하드웨어의 상태나 세팅 조건에 따라 단위 동작의 속도가 달라질 수 있다. 또한, 클러스터 장비의 정비 작업 후에도 일부 조건의 변경에 따라 단위 동작의 속도가 달라질 수 있다.
따라서 이러한 동작 시간 학습 절차가 주기적으로, 또는 필요 시에 수시로 수행된다면 실제 상황에 더욱 근접할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스케줄링 시뮬레이션 방법을 예시한 순서도이다.
도 4를 참조하면, 도 3에서 수집한 단위 동작 시간의 데이터베이스를 이용하여 스케줄링 시뮬레이션이 수행된다. 이 절차는 단위 동작의 구동 시간만으로 시뮬레이션하는 것이므로 클러스터 장비를 구동하지 않으며, 또한 실제 구동 시간 데이터를 기초로 하므로 클러스터 장비의 물리적 모델링을 필요로 하지 않는다. 일 실시예에서는, 스케줄링 시뮬레이션은 실제 동작들이 수행되는 시간과 동일한 시간 축척으로 수행된다. 다른 실시예에서, 스케줄링 시뮬레이션은 실제 동작보다 압축된 시간 축척으로, 예를 들어 1/1000로 압축된 시간 축척을 가지고 수행될 수 있다. 이러한 압축된 시간 축척으로 시뮬레이션을 하는 경우에는, 전체 시뮬레이션을 수행하는 데에 걸리는 시간을 단축시킬 수 있다.
단계(41)에서는, 데이터베이스로부터 단위 동작들의 수행 시간 실측 데이터들을 읽어들인다.
단계(42)에서는 도 2에 예시한 단위 동작들을 조합한 미리 지정된 레시피를 클러스터 장비의 스케줄러에 적용하되, 클러스터 장비의 각 동작 요소들을 실제로 구동하는 것이 아니라, 각 단위 동작 시에 단위 동작들의 실측된 수행 시간만큼 대기시킴으로써 클러스터 장비의 동작 요소의 구동을 대신한다.
이때 클러스터 장비의 가상 그래픽 모델을 생성하여 클러스터 장비가 실제로 구동되는 것과 같은 효과를 오퍼레이터가 인식할 수 있도록 모니터 상에서 클러스터 장비의 각 동작 요소들의 단위 동작들을 그래픽적으로 표현할 수 있다.
단계(43)에서는 해당 웨이퍼에 대한 모든 단위 동작이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않았다면 단계(42)를 반복하고, 완료되었다면 단계(44)로 진행한다.
단계(44)에서는, 해당 카세트 내의 모든 웨이퍼들에 대한 작업이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않은 웨이퍼가 남아 있다면 단계(42)와 단계(43)를 반복하고, 모든 웨이퍼에 대한 작업이 완료되었다면 단계(45)로 진행한다.
단계(45)에서는, 모든 작업이 완료되기까지의 추정 완료 시간 데이터와 그 밖에 관련 데이터를 생성하고 저장한다.
실시예에 따라서, 실측 시간 대신 압축된 시간 축척을 가진 단축 시간을 사용할 수 있다. 이 경우에, 단계(41)와 단계(42) 사이에, 데이터베이스로부터 읽어들인 수행 시간 실측 데이터를 소정의 압축된 시간 축척으로 변경하는 단계를 추가 로 수행할 수 있다. 또한, 단계(45)에서 추정 완료 시간을 원래의 시간 축척으로 복원하는 동작을 더 수행할 수 있다.
이러한 스케줄링 시뮬레이션은 클러스터 장비를 실제로 가동하지 않아도 되므로 비용과 시간을 절감할 수 있다. 오퍼레이터는 장비의 실제 구동 대신 그래픽 시뮬레이션을 모니터링하면서 병목 현상이 생기는 동작 구간 또는 비효율적인 유휴 구간을 찾아낼 수 있고, 개선점을 모색할 수 있다.
특히, 압축된 시간 축척을 이용할 경우에는, 주어진 시간 내에 여러 레시피들을 시뮬레이션해 볼 수 있다. 따라서, 여러 레시피들에 대한 추정 완료 시간 데이터들을 비교 분석함으로써 최적의 레시피를 찾을 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 복수 개의 레시피들 중에 최적 레시피를 결정하고 이를 적용하여 클러스터 장비를 스케줄링하는 방법을 예시한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 단계(51)에서 먼저 복수 개의 후보 레시피들을 선택한다. 복수 개의 후보 레시피들의 선택은 오퍼레이터에 의해 결정될 수 있다. 단계(52)에서는 예를 들어 도 3의 수집 방법에 따라 구성된 데이터베이스로부터 실측된 단위 동작 수행 시간 데이터들이 제공된다. 단계(53)에서 복수의 후보 레시피들은 차례로 도 4에서 예시된 바와 같은 스케줄링 시뮬레이션에 적용되고, 각각의 후보 레시피들에 관하여 추정 완료 시간 데이터들이 계산된다. 실시예에 따라, 이 단계에서 수행되는 스케줄링 시뮬레이션은 실제 시간 축척으로 수행될 수 있지만, 바람직하게는 예를 들어 압축 시간 축척으로 수행될 수 있다.
단계(54)에서는 각각의 후보 레시피들 중 가장 추정 완료 시간이 짧은 후보 레시피가 최적 레시피로서 선택된다.
단계(55)에서 스케줄러에 최적 레시피를 적용하여 생성한 스케줄에 따라 클러스터 장비의 각 동작 요소들을 구동한다.
단계(56)에서는 해당 웨이퍼에 대한 모든 단위 동작이 완료되었는지 판정하는데, 아직 완료되지 않았다면 단계(55)를 반복하고, 완료되었다면 단계(57)로 진행한다.
단계(57)에서는 해당 카세트 내의 모든 웨이퍼들에 대한 작업이 완료되었는지 판정한다. 이때, 아직 남은 웨이퍼가 있지만 카세트 내의 모든 웨이퍼들에 대해 동일한 레시피가 적용된다면, 최적 레시피를 다시 구할 필요가 없이 단계(55)와 단계(56)를 반복한다. 만약, 아직 웨이퍼가 남아 있고, 또한 다음 웨이퍼에 대해 적용되는 레시피가 다르다면, 단계(53) 내지 단계(56)를 반복한다. 남은 웨이퍼가 없다면 단계(57)로 진행한다.
단계(57)에서는, 카세트 내 전체 웨이퍼들에 대해 공정이 완료되었으므로 관련된 시간 정보 등을 생성 및 기록한다. 한 카세트 내에 모든 웨이퍼들에 대해 레시피가 동일하였다면, 이 카세트에 포함되는 전체 웨이퍼들을 하나의 로트(lot)로 간주할 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명이 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하 고, 이와 균등하거나 또는 등가적인 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다 할 것이다.
또한, 본 발명에 따른 장치는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 전기 신호(예를 들어 인터넷을 통한 전송), 광신호의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터에 의해 읽힐 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
첨부된 도면들은 본 명세서에 일체화되어 그 일부를 이루어, 본 발명에 관한 하나 또는 그 이상의 실시예들을 예시하며, 상세한 설명과 더불어서 본 발명의 목적, 효과 및 원리들을 설명하는 역할과 본 기술 분야에 숙련된 자로 하여금 본 발명을 실시하고 이용할 수 있도록 하는 역할을 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예를 적용할 수 있는 반도체 제조 클러스터 장비의 일반적인 구조를 예시한 도면이다.
도 2는 예시적인 클러스터 장비에서 하나의 웨이퍼에 관하여 일어나는 여러 단위 동작들을 예시한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스케줄러에 적용될 클러스터 장비의 각종 단위 동작 시간 데이터들을 수집하는 방법을 예시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스케줄링 시뮬레이션 방법을 예시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 복수 개의 레시피들 중에 최적 레시피를 결정하고 이를 적용하여 클러스터 장비를 스케줄링하는 방법을 예시한 순서도이다.

Claims (8)

  1. 복수의 후보 레시피들을 제공하는 단계;
    클러스터 툴을 포함하는 반도체 제조 장비의 이송로봇, 로드락 챔버 및 프로세스 챔버 중 적어도 하나에 관련된 단위 동작들에 관하여 미리 실측된 수행 시간의 데이터베이스를 제공하는 단계;
    상기 복수의 후보 레시피들에 대해, 추정 완료 시간 값들을 계산 및 기록하는 단계;
    상기 계산된 추정 완료 시간 값들을 기준으로 상기 후보 레시피들 중 하나를 최적 레시피로서 선택하는 단계; 및
    선택된 상기 최적 레시피에 따라 최적 스케줄을 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 후보 레시피들 및 상기 최적 레시피는 상기 클러스터 툴을 구동하기 위한 스케줄에 관한 것임을 특징으로 하는 반도체 제조 장비 구동 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 복수의 후보 레시피들에 대해 추정 완료 시간 값들을 계산 및 기록하는 단계는,
    (a) 각각의 상기 단위 동작들을 실제로 수행하는 대신에, 각각의 상기 단위 동작들에 관하여 상기 미리 실측된 수행 시간을 경과시킴으로써, 상기 후보 레시피들을 적용하여 생성된 스케줄을 가상으로 진행하는 단계;
    (b) 한 웨이퍼에 대해 한 후보 레시피에 따른 스케줄의 가상 진행이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않았다면 단계 (a)를 반복하는 단계;
    (c) 한 카세트 내의 모든 웨이퍼들에 대한 스케줄의 가상 진행이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않은 웨이퍼가 남아 있다면 단계(a) 및 단계(b)를 반복하는 단계;
    (d) 상기 후보 레시피들에 대한 추정 완료 시간을 계산 및 기록하는 단계; 및
    (e) 모든 후보 레시피들에 대해 추정 완료 시간을 계산하였는지 판정하고, 아직 추정 완료 시간이 계산 및 기록되지 않은 후보 레시피가 남아 있다면 단계(a) 내지 (d)를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장비 구동 방법.
  3. 청구항 2에 있어서, 상기 스케줄을 가상으로 진행하는 단계는
    각각의 상기 단위 동작들에 관하여 상기 미리 실측된 수행 시간을 소정의 압축 시간 축척에 따라 압축시킨 압축 시간을 경과시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장비 구동 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 최적 스케줄에 따라 상기 반도체 제조 장비의 각 동작 요소들을 실제 구동하는 단계를 더 포함하는 반도체 제조 장비 구동 방법.
  5. 삭제
  6. (a) 반도체 제조 장비의 이송로봇, 로드락 챔버 및 프로세스 챔버 중 적어도 하나에 관련된 단위 동작들에 관하여 미리 실측된 수행 시간에 대한 데이터들을 데이터베이스로부터 읽어들이는 단계;
    (b) 각각의 상기 단위 동작들을 실제로 수행하는 대신에, 각각의 상기 단위 동작들에 관하여 상기 미리 실측된 수행 시간을 경과시킴으로써, 미리 지정된 레시피를 적용하여 생성된 스케줄을 가상으로 진행하는 단계;
    (c) 한 웨이퍼에 대한 상기 스케줄의 가상 진행이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않았다면 단계 (b)를 반복하는 단계; 및
    (d) 한 카세트 내의 모든 웨이퍼들에 대한 상기 스케줄의 가상 진행이 완료되었는지 판정하고, 아직 완료되지 않은 웨이퍼가 남아 있다면 단계(b) 및 단계(c)를 반복하는 단계를 포함하는 반도체 제조 장비 구동 방법.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 스케줄을 가상으로 진행하는 단계는
    각각의 상기 단위 동작들에 관하여 상기 미리 실측된 수행 시간을 소정의 압축 시간 축척에 따라 압축시킨 압축 시간을 경과시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장비 구동 방법.
  8. 청구항 1 내지 4항, 청구항 6 및 청구항 7 중 어느 한 청구항의 구동 방법을 수행할 수 있는 반도체 장치 제조용 클러스터 장비.
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