KR100979097B1

KR100979097B1 - 반도체 장치의 로그 데이터 분석 장치 및 방법

Info

Publication number: KR100979097B1
Application number: KR1020070118465A
Authority: KR
Inventors: 유경록
Original assignee: 주식회사 동부하이텍
Priority date: 2007-11-20
Filing date: 2007-11-20
Publication date: 2010-08-31
Also published as: KR20090051978A

Abstract

반도체 장치의 로그 데이터 분석 장치 및 방법이 개시되어 있다. 반도체 장비의 로그 데이터 분석 장치는 각 반도체 장비에서 발생 된 로그 데이터(log data)를 다운로드 받는 로그 데이터 수집 유닛과, 상기 로그 데이터 수집 유닛에서 수집된 상기 각 반도체 장비의 상기 로그 데이터들을 시간 및 인자(factor)에 따라서 분류 및 비교하는 로그 데이터 비교 유닛 및 상기 로그 데이터 비교 유닛으로부터 분류 및 비교된 결과 데이터를 저장하는 데이터 베이스를 포함한다.

본 발명에 의하면, 각 반도체 장비에서 발생된 방대한 로그 데이터를 네트워크를 통해 수집하고, 수집된 로그 데이터를 연산 시스템에 의하여 연산 처리 후 비교 및 분류하여 데이터 베이스화 하여 작업자들이 쉽게 로그 데이터를 이용하여 반도체 장비의 로그 및 이력을 쉽게 파악할 수 있도록 한다.

Description

반도체 장치의 로그 데이터 분석 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ANALYZING LOG DATA OF SEMICONDUCTOR EQUIPMENT}

본 발명은 반도체 장치의 로그 데이터 분석 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 복수개의 반도체 장치들에서 발생된 로그 데이터를 수집, 비교 및 분석하여 공정 인자를 시간별 및 요인별로 구분 및 분석하여 생산성의 향상 및 품질을 안정시키기 위한 반도체 장치의 로그 데이터 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 반도체 소자는 다양한 반도체 장치들에 의하여 제조된다. 예를 들어, 반도체 소자는 웨이퍼에 불순물을 주입하는 이온 주입 장치, 웨이퍼 상에 박막을 형성하는 증착 장치, 웨이퍼에 형성된 박막을 패터닝하기 위해 박막 상에 포토레지스트 필름을 형성하는 스핀 코팅 장치, 포토레지스트 필름을 노광하는 노광 장치, 노광 장치에서 노광된 포토레지스트 필름을 현상하여 포토레지스트 패턴을 제조하는 현상 장치, 웨이퍼 상에 형성된 박막을 포토레지스트 패턴을 식각 마스크로 이용하여 패터닝하는 식각 장치 등 반도체 소자는 다양한 반도체 장치들에 의하여 제조된다.

이들 반도체 장치들은 공정 조건 데이터, 공정 환경 데이터, 공정 불량 데이터, 공정 시간 데이터 등 매우 다양한 데이터를 포함하는 로그 데이터(log data)를 발생한다.

각 반도체 장치에서 발생 되는 로그 데이터는 생산성을 저해하는 불량 요인을 발견 및 불량 요인을 제거하는데 필수적이며 생산성을 향상시키는데 있어 매우 중요한 데이터이다.

그러나, 각 반도체 장치에서 발생 되는 로그 데이터는 매우 방대한 데이터를 포함하고 있기 때문에 각 반도체 장치에서 발생 되는 로그 데이터를 세밀하게 분석하기 어려울 뿐만 아니라 로그 데이터를 분석하는데 매우 많은 시간이 소요되는 문제점을 갖는다.

또한, 종래에는 각 반도체 장치에서 발생된 각 로그 데이터를 종합적으로 비교 및 분석하기 어려워 각 반도체 장치들의 상관 관계를 정확하게 분석하기 어려운 문제점을 갖는다.

본 발명의 하나의 목적은 적어도 하나의 반도체 장치에서 발생된 방대한 양의 로그 데이터를 다운로드 받아 비교 및 분석 및 데이터 베이스화하여 생산성 및 제품 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 복수개의 반도체 장치에서 발생된 로그 데이터들을 비교 및 분석하여 복수개의 반도체 장치들간 상관 관계를 분석하여 반도체 장치의 운영 효율을 향상시키기에 적합한 반도체 장치의 로그 데이터 분석 장치 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명에 따른 반도체 장비의 로그 데이터 분석 장치는 각 반도체 장비에서 발생 된 로그 데이터(log data)를 다운로드 받는 로그 데이터 수집 유닛과, 상기 로그 데이터 수집 유닛에서 수집된 상기 각 반도체 장비의 상기 로그 데이터들을 시간 및 인자(factor)에 따라서 분류 및 비교하는 로그 데이터 비교 유닛 및 상기 로그 데이터 비교 유닛으로부터 분류 및 비교된 결과 데이터를 저장하는 데이터 베이스를 포함한다.

본 발명에 따른 반도체 장비의 로그 데이터 분석 방법은 반도체 소자 제조 공정을 수행하는 반도체 장비들로부터 발생 된 로그 데이터(log data)를 네트워크를 통해 다운로드 받는 단계와, 다운로드 된 상기 각 반도체 장비의 상기 로그 데이터들을 시간 및 인자(factor)에 따라서 분류 및 비교하여 결과 데이터를 발생하는 단계 및 상기 결과 데이터를 데이터 베이스화하여 저장하는 단계를 포함한다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들에 따른 반도체 장치의 로그 데이터 분석 장치 및 방법에 대하여 상세하게 설명하지만, 본 발명이 하기의 실시예들에 제한되는 것은 아니며, 해당 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양한 다른 형태로 구현할 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 반도체 장치의 로그 데이터 분석 장치를 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 반도체 장치의 로그 데이터 분석 장치(100)는 노광 장치와 같은 반도체 장비(10,20,30; 80)들, 로그 데이터 수집 유닛(40), 로그 데이터 비교 유닛(50), 데이터 베이스(60) 및 단말기(70)를 포함한다.

반도체 장비(80)는 예를 들면 복수개의 노광 장비들로 구성된 노광 장치이며, 이 노광 장치의 공정 순서를 먼저 설명하면 다음과 같다.

노광 공정이 수행될 웨이퍼는 로봇 암에 의하여 플랫 존 정렬 유닛으로 제공되어 웨이퍼의 플랫 존이 정렬된다. 플랫 존이 정렬된 웨이퍼는 다시 로봇 암에 의하여 웨이퍼 스테이지로 로딩 후 다시 한번 웨이퍼의 위치가 정렬되고, 이어서 웨이퍼의 회전 및 시프트 성분을 산출하여 웨이퍼의 위치를 보정한다. 이어서, EGA(Enhanced Global Alignment)를 실시하여 해당 노광 샷에 대한 정보를 수집한 후 보정 가능한 인자(factor)에 대하여 보정을 수행한 후 노광 과정을 수행한다. 노광 공정에서는 기 설정된 맵(map)에 의하여 웨이퍼 스테이지가 제어되어 노광이 수행된다. 노광이 종료된 웨이퍼는 웨이퍼 스테이지로부터 언로딩된 후 현상 공정을 수행하게 된다.

이와 같은 복잡한 노광 공정을 수행하는 복수개의 노광 장비들로부터 한 장의 웨이퍼를 처리하는데 소요되는 시간은 각 노광 장비들의 특성 또는 복잡한 정렬 과정에서 사용되는 센서 등 다양한 요인에 의하여 서로 다르게 된다. 이로 인해 특정 노광 장비는 한 장의 웨이퍼를 처리하는데 상대적으로 긴 시간이 소요되고, 특정 노광 장비는 한 장의 웨이퍼를 처리하는데 상대적으로 짧은 시간이 소요된다.

상술한 바와 같은 노광 장치는 다수개의 정렬 공정, 복잡한 노광 공정으로 인해 방대한 양의 로그 데이터를 발생한다.

노광 장치와 같은 반도체 장비(80)로부터 발생 되는 로그 데이터의 예로서는 레티클 로딩 시간 데이터, 레티클 교환 시간 데이터, 웨이퍼 교환 시간 데이터, 웨이퍼 탐색 시간 데이터, 웨이퍼 EGA(Enhanced Global Alignment) 시간 데이터, 웨이퍼 노광 시간 데이터 및 각 노광 장비의 가동 시간 데이터 등을 들 수 있다.

이에 더하여, 노광 장치와 같은 반도체 장비(80)로부터 발생되는 로그 데이터는 복수개의 상기 노광 장비들로부터 각각 발생 된 레티클 정렬 데이터, 웨이퍼 정렬 데이터, 노광 데이터 및 챔버 환경 데이터 등을 들 수 있다.

즉, 노광 장치와 같은 반도체 장비(80)는 다양한 공정 시간과 관련된 로그 데이터 및 노광 품질과 관련된 로그 데이터를 발생한다. 이를 상세히 설명드리면, 노광 장치의 처리시에는 처리하는 시퀀스에 따라 다양한 형태의 데이터들이 생성됩니다. 이러한 생성 데이터들에 대해, 본 발명은 먼저 시간개념으로 처리 프로세스 타임을 결정하는 각 단위 프로세스 타임별로 나누어서 분석함으로서 어떤 프로세스에서 병목현상(bottle neck)이 발생되는지를 분석하는 것이며, 또한 입력 변수(Input parameter)에 따라 변화되는 출력 변수(output parameter)의 값을 추적하여 추후에 발생할 수 있는 품질문제의 예방 및 추적에 용이하도록 고안된 것입니다. 후자가 바로 인자(Factor)적인 접근입니다. 이러한 인자의 종류로서는 장치의 고유 시스템(system parameter)들이 포함되며, 프로세스 처리상에 입력되는 입력 변수(input parameter)들이 포함됩니다. 일 실시예로서, 포토공정을 기준으로 할 때 대표적인 변수(parameter)는 포커스(Focus)와 오버레이(overlay)에 관련된 데이타라 할 수 있다.
도 1을 다시 참조하면, 반도체 장비1(10), 반도체 장비2(20) 및 반도체 장비3(30)들은 반도체 장비1(10), 반도체 장비2(20) 및 반도체 장비3(30)들로부터 각각 발생된 다수의 로그 데이터를 네트워크를 이용하여 로그 데이터 수집 유닛(40)으로 다운로드 한다.

삭제

로그 데이터 수집 유닛(40)에서 수집된 반도체 장비 1,2,3(10,20,30)들의 각 로그 데이터는 로그 데이터 비교 유닛(50)으로 제공된다.

로그 데이터 비교 유닛(50)은 로그 데이터 수집 유닛(40)으로부터 제공된 로그 데이터를 비교 및 분석한다.

예를 들어, 로그 데이터 비교 유닛(50)은 각 반도체 장비 1,2,3(10,20,30)들에서 수행한 레티클 로딩 시간, 레티클 교환 시간, 웨이퍼 교환 시간, 웨이퍼 탐색 시간, 웨이퍼 EGA 시간, 웨이퍼 노광 시간 등을 초 단위, 분 단위, 시간 단위로 분류한다.

분류된 데이터는 다시 로그 데이터 비교 유닛(50)으로부터 비교되는데, 비교는 각 반도체 장비1,2,3(10,20,30)에서 각각 발생된 레티클 로딩 시간, 레티클 교환 시간, 웨이퍼 교환 시간, 웨이퍼 탐색 시간, 웨이퍼 EGA 시간, 웨이퍼 노광 시간을 산술적으로 비교한다. 이로써, 반도체 장비1,2,3(10,20,30)에서 어느 반도체 장비에서 프로세스 시간 손실이 크게 발생 되는지 정확하게 분석할 수 있다.

예를 들면, 로그 데이터 비교 유닛(50)은 로그 데이터를 비교 분석하여 반도체 장비1(10)의 웨이퍼 교환 시간이 다른 반도체 장비2,3(20, 30)에서 웨이퍼 교환 시간에 비하여 훨씬 많이 소요되는 것을 산출할 수 있다. 즉, 로그 데이터 비교 유닛은 각 반도체 장비1,2,3(10,20,30)에서 발생 된 로그 데이터를 이용하여 반도체 장비1,2,3(10,20,30)들의 단위 공정들간 시간 편차를 산출한다.

로그 데이터 비교 유닛(50)은 로그 데이터를 산술적으로 비교 분석하여 결과 데이터를 발생하고, 결과 데이터를 데이터 베이스(60)로 제공한다. 데이터 베이스(60)에 제공된 결과 데이터는 단말기(70)를 통해 데이터 베이스(60)에 접속된 작업자에게 제공된다. 작업자는 데이터 베이스(60)에 저장된 결과 데이터를 분석 프로그램을 이용하여 분석하여 반도체 장비1,2,3(10,20,30)에서 발생된 방대한 로그 데이터 중 작업자가 원하는 데이터 또는 종합적인 데이터를 얻을 수 있게 된다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 반도체 장비의 로그 데이터 분석 방법을 도시한 순서도이다.

도 2를 참조하면, 반도체 장비의 로그 데이터를 분석하기 위해서, 먼저, 반도체 소자를 제조하기 위한 복수개의 반도체 장비들로부터 발생된 로그 데이터를 네트워크를 이용하여 각각 다운로드 받는다.(단계 S10)

다운로드된 로그 데이터들은 복수개의 상기 노광 장비들로부터 각각 발생 된 레티클 로딩 시간 데이터, 레티클 교환 시간 데이터, 웨이퍼 교환 시간 데이터, 웨이퍼 탐색 시간 데이터, 웨이퍼 EGA(Enhanced Global Alignment) 시간 데이터, 웨이퍼 노광 시간 데이터 및 각 노광 장비의 가동 시간 데이터를 포함할 수 있다. 이에 더하여, 다운로드된 로그 데이터들은 레티클 정렬 데이터, 웨이퍼 정렬 데이터, 노광 데이터 및 챔버 환경 데이터를 포함할 수 있다.

다운로드된 로그 데이터들은 시간 및 인자에 따라서 분류 및 비교되고, 이로 인해 결과 데이터가 발생 된다.(단계 S20)

결과 데이터는 데이터 베이스화 되어 저장되고(단계 S30), 데이터 베이스화 된 결과 데이터는 다양하게 분류 및 활용될 수 있다.

이상에서 상세하게 설명한 바에 의하면, 각 반도체 장비에서 발생된 방대한 로그 데이터를 네트워크를 통해 수집하고, 수집된 로그 데이터를 연산 시스템에 의하여 연산 처리 후 비교 및 분류하여 데이터 베이스화 하여 작업자들이 쉽게 로그 데이터를 이용하여 반도체 장비의 로그 및 이력을 쉽게 파악할 수 있도록 한다.

앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술 될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

<도면의 주요부에 대한 부호의 설명>

10,20,30 : 반도체 장비 40 : 로드 데이터 수집 유닛

50 : 로드 데이터 비교 유닛 60 : 데이터 베이스

70 : 단말기

Claims

반도체 장비의 로드 데이터 분석 장치에 있어서,

각 반도체 장비에서 발생 된 로그 데이터(log data)를 다운로드 받는 로그 데이터 수집 유닛;

상기 로그 데이터 수집 유닛에서 수집된 상기 각 반도체 장비의 상기 로그 데이터들을 시간 및 인자(factor)에 따라서 분류 및 비교하는 로그 데이터 비교 유닛; 및

상기 로그 데이터 비교 유닛으로부터 분류 및 비교된 결과 데이터를 저장하는 데이터 베이스

를 포함하는 반도체 장비의 로그 데이터 분석 장치.
제1항에 있어서,

상기 반도체 장비는 복수개의 노광 장비들로 구성되어 노광 공정을 수행하는 노광 장치인 것을 특징으로 하는 반도체 장비의 로그 데이터 분석 장치.
제2항에 있어서,

상기 로그 데이터는 복수개의 상기 노광 장비들로부터 각각 발생 된 레티클 로딩 시간 데이터, 레티클 교환 시간 데이터, 웨이퍼 교환 시간 데이터, 웨이퍼 탐색 시간 데이터, 웨이퍼 EGA(Enhanced Global Alignment) 시간 데이터, 웨이퍼 노광 시간 데이터 및 각 노광 장비의 가동 시간 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 장비의 로그 데이터 분석 장치.
제2항에 있어서,

상기 로그 데이터는 복수개의 상기 노광 장비들로부터 각각 발생 된 레티클 정렬 데이터, 웨이퍼 정렬 데이터, 노광 데이터 및 챔버 환경 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 장비의 로그 데이터 분석 장치.
제2항에 있어서,

상기 로그 데이터 비교 유닛은 상기 각 노광 장비에서 발생 된 상기 로그 데이터를 이용하여 상기 각 노광 장비의 단위 공정들간 시간 편차를 산출하는 것을 특징으로 하는 반도체 장비의 로그 데이터 분석 장치.
반도체 소자 제조 공정의 노광공정을 수행하는 노광 장비들로 구성된 반도체 장비들로부터 발생 된 로그 데이터(log data)를 네트워크를 통해 다운로드 받는 단계;

다운로드 된 상기 각 반도체 장비의 상기 로그 데이터들을 시간 및 인자(factor)에 따라서 분류 및 비교하여 결과 데이터를 발생하는 단계;

상기 결과 데이터를 데이터 베이스화하여 저장하는 단계를 포함하는 반도체 장비의 로그 데이터 분석 방법.
제6항에 있어서,

상기 반도체 장비는 복수개의 노광 장비들로 구성된 노광 장치이고, 상기 로그 데이터는 복수개의 상기 노광 장비들로부터 각각 발생된 레티클 로딩 시간 데이터, 레티클 교환 시간 데이터, 웨이퍼 교환 시간 데이터, 웨이퍼 탐색 시간 데이터, 웨이퍼 EGA(Enhanced Global Alignment) 시간 데이터, 웨이퍼 노광 시간 데이터 및 각 노광 장비의 가동 시간 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 장비의 로그 데이터 분석 방법.
제6항에 있어서,

상기 로그 데이터는 복수개의 상기 노광 장비들로부터 각각 발생된 레티클 정렬 데이터, 웨이퍼 정렬 데이터, 노광 데이터 및 챔버 환경 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 장비의 로그 데이터 분석 방법.