KR101199274B1 - 플라즈마 처리 시스템을 위한 컴퓨터 구현 데이터 표시 기술 - Google Patents

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앤드류 디 3세 베일리
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램 리써치 코포레이션
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Abstract

플라즈마 처리 시스템에 속하는 시스템 관련 구성물의 일 세트의 예상 고장 상태를 표시하기 위해 컴퓨터로 구현된 데이터 표시 기술이 개시된다. 이 기술은 상기 시스템 관련 구성물의 제 1 시스템 관련 구성물에 속하는 일 세트의 인디시아를 수신하는 단계를 포함한다. 또한, 이 기술은 상기 제 1 세트의 인디시아를 수신하는 것에 응답하고 제 1 서브 방법에 따라, 제 1 예상 고장 상태값을 계산하는 단계를 포함한다. 이 기술은 제 1 가중치에 따라 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 계산하는 단계, 상기 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 제 1 컬러로 상관시키는 단계, 및 1 보다 큰 정수인 n의 n 차원 매트릭스의 셀 내에 상기 제 1 컬러를 표시하는 단계를 추가적으로 포함한다.
플라즈마 처리, 예상 고장 상태값, 매트릭스

Description

플라즈마 처리 시스템을 위한 컴퓨터 구현 데이터 표시 기술{COMPUTER-IMPLEMENTED DATA PRESENTATION TECHNIQUES FOR A PLASMA PROCESSING SYSTEM}
기술분야
본 발명은 일반적으로 기판 제조 기술에 관한 것이고, 더 상세하게는 플라즈마 처리 시스템을 위해 컴퓨터로 구현된 데이터 표시 기술에 관한 것이다.
배경기술
반도체 제조 설비는 설계하고 동작시키는데 대개 수십 억불 정도 소요된다. 따라서, 스루풋을 최적화하면서 비용을 줄이는 것이 수익성을 위해 필수불가결하다. 그러나, 이러한 설비 내의 가장 중요한 장비 처리 시스템은 종종 프로세스 변형 또는 명백한 동작 실수에 대한 가능성을 일으키는 중요한 휴먼 메뉴얼의 중재를 요구한다.
기판의 중요 장비 처리 시스템의 대부분은 소프트웨어 프로그램 동작을 포함하는 정교한 컴퓨터에 의해 통상적으로 제어되고, 사용자는 인터페이스를 통해 장비에 요청 (request) 을 전송하고 장비로부터 출력 정보를 수신하는 능력을 제공받는다. 수천 가지의 프로세스 측정 (즉, 타겟 에칭 단계 중 순차적으로 측정된 전자기 방출 스펙트럼들) 은 대개 주기적으로 측정되고, 이후에 중요한 시스템 파라미터 (즉, 척이 교체되는지의 여부) 와 상관하는 더 작은 세트의 집합 변수로 변환된다.
그러나, 기판이 처리되는 동안 오퍼레이터가 이해할 수 있고 작업할 수 있는 포맷 내에서 프로세스 정보를 효과적으로 분석, 요약 및 표시하는 것은 문제가 있을 수도 있다. 일반적으로, 플라즈마 처리는 다이나믹하여 모니터링하기 어렵다. 예를 들면, 챔버의 벽에 잔유물이 쌓여 플라즈마의 화학적 특성을 변화시킬 수도 있고, 또는 챔버구조에 플라즈마 손상이 발생하여 프로세스의 전기적 특성을 변경시킬 수도 있다.
플라즈마 처리 장비는 시스템이 동작할 준비가 되어있는지 여부를 오퍼레이터에게 공지하는 몇 가지 타입의 이산 시각 경고 또는 알람 디바이스로 통상적으로구성된다. 통상적이지만, 기본 타입의 경고 시스템은 처리 시스템에 커플링되고 기계 장치 준비 상태에 해당하는 일련의 표시등을 포함한다. 녹색은 "진행 (go)" 상태를 나타낼 수도 있다. 적색은 "진행 중지 (no go)" 상태를 나타낼 수도 있다. 그리고, 황색 상태와 적색 상태는 모두 종종 "진행 중지" 상태로서 처리되지만, 황색은 "진행" 와 "진행 중지" 사이 어딘가에 있는 메타-상태를 의미할 수도 있다.
도 1 을 참고하면, 플라즈마 처리 시스템에 통상적으로 사용되는 표시등 타워의 개략적인 다이어그램이 도시된다. 표시등 타워 상태는 일반적으로, 소프트웨어 및/또는 하드웨어 알람 임계값에 대해 일반적인 "OR" 인, 프로세스 모델에 의해 결정될 수 있다. 표시등 타워 자체는 3 개의 이산 컬러 표시로 구성될 수도 있고, 또한 3 개의 상태를 표시할 수 있다. 적색 상태 (102) 는 플라즈마 처리가 스펙을 벗어날 때와 같이, 일반적으로 "진행 중지" 기계 장치 준비 상태를 의미한다. 몇몇 구성에서, "진행 중지" 기계 장치 준비 상태는 적색 디스플레이가 발광하도록 할 것이다. 황색 상태 (104) 는 일반적으로 플라즈마 처리가 "진행 중지" 기계 장치 준비 상태에 곧 도달하게 될 수도 있다라는 경고를 알린다. 녹색 상태 (106) 는 "진행" 상태를 일반적으로 나타낸다. 일반적으로, 오퍼레이터는 실질적인 고장 수리가 요구되지 않으면, 프로세스 모델에 대한 적당한 지식만을 필요로 한다.
그러나, 기계 장치 준비 상태는 다소 임의적이며, 플라즈마 처리 시스템의 소유자에게 특히 중요한 프로세스 파라미터의 서브세트로부터 일반적으로 결정된다. 일반적으로, 제조 프로세스는 처리된 단일 기판이 상당한 비용적 가치가 있기 때문에, 절대적으로 필요할 경우에만 정지된다. 아직까지는, 연구된 추정 양보다 더 많은 양의 기판을 제조하기 위한, 기계 장치 처리 상태의 충분한 입상 (granularity) 을 달성하는 것이 어렵다.
예를 들면, 오염 물질은 기판 없이 플라즈마를 충돌시킴으로써 플라즈마 처리 시스템으로부터 세정될 수도 있다. 그러나, 정전척 (척) 이 기판에 의해 더 이상 차폐되지 않기 때문에, 결과적으로 정전척이 에칭된다. 결국, 플라즈마 처리 시스템은 충분히 보상될 수 없고, 프로세스 레시피의 파라미터는 무효화된다. 이러한 점이 정확하게 도달되는 때를 결정하는 것이 실행 불가능하기 때문에, 고객이 "진행 중지" 상태에 도달하는 것을 대신 결정할 수도 있어서, 일반적으로 실제 척의 사용 기간의 단지 일부인, 일정 양의 동작시간 이후에 척이 교체된다. 이러한 교체는 고가의 척이 불필요하게 교체될 수도 있어서, 제조 비용을 증가시 킬 수 있고, 척을 교체하기 위해서는 플라즈마 처리 시스템이 몇 시간 동안 오프라인이 되어야만 하기 때문에, 수율이 낮아질 수 있다.
또한, 기계 장치 준비가 반드시 "진행" 또는 "진행 중지" 상태에 상관되는 것이 아니라, 연속적인 예상 고장 상태에 상관될 수도 있다. 예상 고장 상태는 그 충격, 손상, 또는 정규화된 가중치의 몇몇 수적 표현에 의해 배가된 특정 고장 상태의 가능성이다. 고장이 매우 확실하지만 프로세스에 대한 동작 영향이 무시할만한 경우, 그 예상값은 작다. 이러한 상황에서, 제조 프로세스는 대개 지속되어야만 한다. 또한, 고장이 거의 불확실하지만, 프로세스에 대한 동작 영향이 매우 높은 경우, 낮은 예상값은 프로세스가 지속하는 것을 다시 제안할 수도 있다. 반대로, 더 높은 예상 고장 상태가 즉시 기계를 정지시키는 것을 제안할 수도 있다. 예를 들면, 플라즈마 챔버내의 진공 누설이다.
그러나, 연속적인 예상 고장 상태가 쉽게 이해할 수 있는 그래픽 사용자 디스플레이에서 오퍼레이터에게 효율적으로 제시되는 것이 어려울 수 있다. 한정적이지만, 이산 시각 경고 (즉, "진행" 또는 "진행 중지") 의 장점은 플라즈마 처리 시스템을 정지시키는 것과 같이, 오퍼레이터가 빠르고 쉽게 반응하도록 한다는 것이다. 반대로, 연속적인 시각 경고는, 오퍼레이터가 플라즈마 처리에서 현재 및 미래 사태의 멘탈 오버뷰 (mental overview) 를 강화하는 것과 같은, 복잡한 사고에 관여하도록 빈번하게 요구할 수도 있다.
데이터 분석 모델의 중요한 부분 (회귀 모델, 팩터 분석, 변이 분석 등과 같음) 은 데이터가 간단한 패턴을 따를 경우에만 오퍼레이터가 이해하기 쉽다. 그런데도, 플라즈마 처리 시스템으로부터 원 (raw) 동작 데이터를 추출하고, 소정의 알고리즘 세트에 기초한 정보를 처리하고, 그 후 쉽게 이해할 수 있는 그래픽 디스플레이에 처리된 정보를 표시하는 것은 종종 어렵다. 또한, 오퍼레이터는 불완전한 그래픽 디스플레이로부터 복잡한 다차원 프로세스의 현재 내부 상태를 추측할 수 있도록 태스크와 프로세스에 대해 충분히 이해하고, 그 작용과 이에 따라 가능한 고장 상태를 예측할 필요가 있을 수도 있다.
전술한 것을 고려하여, 플라즈마 처리 시스템을 위한 컴퓨터 구현 데이터 표시 기술이 요구된다.
발명의 요약
본 발명은 일 실시형태에 있어서, 플라즈마 처리 챔버를 포함하는 플라즈마 처리 시스템 내에서, 플라즈마 처리 시스템에 속하는 시스템 관련 구성물의 일 세트의 예상 고장 상태를 표시하기 위해 컴퓨터로 구현되는 데이터 표시 기술에 관한 것이다. 이 컴퓨터 구현 데이터 표시 기술은 시스템 관련 구성물의 제 1 시스템 관련 구성물에 속하는 일 세트의 인디시아를 수신하는 단계를 포함한다. 또한, 이 컴퓨터 구현 데이터 표시 기술은 제 1 세트의 인디시아를 수신하는 단계에 응답하고 제 1 서브 방법에 따라, 제 1 예상 고장 상태값을 계산하는 단계를 포함한다. 이 컴퓨터 구현 데이터 표시 기술은 제 1 가중치에 따라 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 계산하고, 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 제 1 컬러와 상관시키고, n 이 2 보다 큰 수일 때, n 차원 매트릭스의 셀 내에 제 1 컬러를 표시하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 이러한 특징과 다른 특징들은 다음의 도면들과 함께 아래의 본 발명의 상세한 설명에서 보다 상세하게 설명될 것이다.
도면의 간단한 설명
본 발명은 첨부한 도면의 도에서 예시적으로 설명되고 한정되는 것은 아니며, 도면에서 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 나타낸다.
도 1 은 플라즈마 처리 시스템과 통상적으로 사용되는 표시등 타워의 개략도를 도시한다.
도 2 는 본 발명의 일 실시형태에 따른 예상 고장 상태 매트릭스의 개략적인 표시를 도시한다.
도 3 은 본 발명의 일 실시형태에 따른 전체 집합 열을 부가하여, 도 2 의 예상 고장 상태 매트릭스의 개략적인 표시를 도시한다.
도 4 는 본 발명의 일 실시형태에 따른 도출할 수 있는 모델들의 네스트 모델 표시를 허용하는, 부가적인 차원을 부가하여, 도 2 의 예상 고장 상태 매트릭스의 개략적인 표시를 도시한다.
도 5 는 본 발명의 일 실시형태에 따른 플라즈마 처리 시스템에 속하는 시스템 관련 구성물의 일 세트의 예상 고장 상태를 표시하는 개략적인 컴퓨터 구현 데이터 표시 기술을 도시한다.
바람직한 실시형태의 상세한 설명
이하, 첨부된 도면에서 설명된 바와 같은 몇몇의 바람직한 실시형태를 참조하여 본 발명이 상세하게 설명될 것이다. 다음 설명에서, 수많은 특정 세부사 항은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 설명된다. 그러나, 본 발명이 몇몇의 특정 세부사항 또는 모든 세부사항 없이도 실현될 수 있다는 것은 당업자에게 명백하다. 다른 예들에서, 본 발명이 불필요하게 불분명해지지 않도록 공지된 프로세스 단계 및/또는 구조는 상세하게 설명되지 않는다.
앞서 설명한 바와 같이, 플라즈마 처리 시스템으로부터 원 동작 데이터를 추출하고, 소정 세트의 알고리즘에 기초하여 정보를 처리하고 나서, 쉽게 이해할 수 있는 그래픽 디스플레이에 처리된 정보를 표시하는 것은 종종 어렵다.
명백하지 않다는 점에서, 일 세트의 플라즈마 처리 측정은 대체로 연속적인 예상 고장 상태의 세트로서 모델링될 수 있고, 각각의 상태는 오퍼레이터에게 표시되는 컬러로 나타낼 수 있다. 즉, 플라즈마 처리 시스템 내의 모듈 또는 시스템에 의해 발생된 결함과 알람 (fault and alarm) 이 컬러의 형태로 검출된 후 표시될 수도 있다. 예상 고장 상태는 충격, 손상 또는 다른 정규화된 가중치의 수적 표현에 의해 배가된 특정 결함 상태의 수치적 확률이다. 고장이 매우 확실하지만 프로세스에 대한 그 동작 영향이 무시할만한 경우, 그 예상값 및 이에 따른 결함은 작다. 반대로, 더 높은 예상 고장 상태는 기계를 즉시 정지시킬 것을 제안할 수도 있다.
시각적인 표시는 중요한 패턴과 공간 관계를 식별하는데 매우 바람직하여 많은 양의 데이터로부터 정보를 전달하고 해석하는데 점점 더 중요해지고 있다. 일반적으로, 인간의 눈은 데이터의 시각적인 표시에서 컴퓨터보다 패턴 식별을 훨씬 더 잘 수행한다. 많은 플라즈마 처리 데이터가 불규칙하고 국한된 패턴을 포함할 수도 있기 때문에, 그런 데이터의 시각적인 표시가 수치적인 표의 형태의 동일한 데이터보다 빠르게 분석하기가 더 쉽다는 것을 증명할 것이다. 표의 포맷의 관계와 교류하면서, 사용자는 데이터를 전달해야만 하여야 할 뿐만 아니라 해석도 해야만 한다. 예를 들면, 하나의 데이터 또는 일 세트의 데이터는 사용자에게 플라즈마 처리를 정지시킬 것을 요구하는지의 여부이다.
최소 예상 고장 상태값 내지 최대 예상 고장 상태값까지의 범위 내의 컬러 스펙트럼은 그 다음에 생성될 수도 있다. 일 실시형태에서, 서브 방법에 의한 구성가능한 서브 방법은 각각의 예상 고장 상태 모델을 유도하는데 사용된다. 서브 방법은 시스템 관련 구성물 또는 다른 서브 방법으로부터 생성되는 일 세트의 측정 모델 또는 수학적 치환이고, 예상 고장 상태를 결정하기 위해 사용된다.
일반적으로, 시스템 관련 구성물은 서브 컴포넌트와 같이, 플라즈마 처리 시스템의 몇몇 부분에 관련된 일 세트의 측정 속성 (attribute) 이다. 또한, 시스템 관련 구성물은 동작 비용과 같은, 플라즈마 처리 시스템에 의해 영향을 받는 외부 속성일 수도 있다. 서브 컴포넌트의 예는 정전척, 정합 네트워크, 가스 분배 시스템, RF 발생기 등을 포함한다. 측정 속성의 예는 임피던스, 온도, 전압, 압력 등을 포함한다.
루트 방법 (본질적으로 최종 서브 방법) 은 플라즈마 처리 시스템의 전체 동작 준비 상태를 결정할 수도 있다. 서브 방법은 척과 같은 플라즈마 처리 시스템의 특정 양상의 동작 준비 상태를 직접적으로 결정할 수 있는데, 교대로 루트 방법에 병합될 수 있다. 또한, 서브 방법은 전체 동작 준비 상태에 상관되는, 임의의 시스템 미터법을 생성할 수도 있다. 예를 들면, 원하는 프로세스 상태로의 상관을 결정하기 위해 주요 컴포넌트 분석 또는 부분적인 최소 제곱법이 프로세스 데이터 (즉, 플라즈마 처리 인디시아) 를 분석하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 프로세스 데이터는 여전히 다른 서브 방법의 결과를 포함할 수 있다. 각 서브 방법의 결과는 예상 고장 상태로 변환될 수 있는데, 교대로, 동작을 위한 오퍼레이터에게 컬러로 매핑되어 표시될 수 있다.
일 실시형태에서, 2 차원 매트릭스는 플라즈마 처리 시스템 오퍼레이터에 대해 표시될 수 있고, 각 행은 서브 방법을 나타내는 컬러 맵을 표시하고, 각 열은 시간 단위를 나타낸다. 다른 실시형태에서, 2 차원 매트릭스는 플라즈마 처리 시스템 오퍼레이터에 대해 표시될 수 있고, 각 행은 서브 방법을 나타내는 컬러 맵을 표시하고, 각 열은 규정된 (플라즈마 처리의 서브 스텝의 처음, 중간, 끝, 또는 하나 이상의 프로세스 파라미터의 값에 대해 조건이 되거나 조건이 되지 않는, 소정의 임의의 다른 이벤트 또는 시간과 같은) 이벤트를 나타낸다.
각각의 서브 방법의 결과는 몇몇의 세트 표준으로 교대로 정규화되고, 미리 계산된 서브 방법을 포함하는 집합 합산 방법을 생성하기 위해 병합된 다음, 오퍼레이터에 컬러로서 표시될 수 있다. 이 프로세스는 총체적으로 플라즈마 처리 시스템의 상태에 대한 컬러 표시를 달성하기 위해 지속될 수도 있다.
전체 플라즈마 처리 시스템의 상태를 결정하여, 시간이 지남에 따라 예상 고장 상태를 결정하는 것은 대개 유익하다. 예를 들면, 예상 고장 상태를 잠재적으로 위험하게 하는 것이 간헐적으로 발생하는 경우, 가장 최근의 계산이 적색 설정을 보증할 필요가 없을지라도, 플라즈마 처리 시스템에 대한 전체적인 적색 상태를 유지하는 것이 유익할 것이다.
다른 실시형태에서, 예상 고장 상태값, 및 표시 컬러는 고장의 실제 성질에 기초하여 조절될 수 있다. 예를 들면, 녹색 컬러는 예상 고장 상태에서 "최상" 의 최대량을 나타낼 수 있다. 즉, 플라즈마 처리에 대한 매우 낮은 결함의 가능성은 따라서 "진행" 상태로 상관될 수 있다. 유사하게, 적색 컬러는 예상 고장 상태에서 "최악" 의 최대량을 나타낼 수 있다. 즉, 플라즈마 처리에 대한 결함의 아주 높은 가능성은 따라서 "진행 중지" 상태로 상관될 수 있다.
일반적으로, 고장의 실제 성질은 경험주의적인 엔지니어링 경험 또는 엄밀한 정책 분석에 의해 결정될 수 있는 수치적 미터법에 의해 나타내어질 수도 있다. 예를 들면, 고장을 결정하기 위한 새로운 서브 방법은 효율성을 위해 테스트되는 프로세스에 있을 수도 있고, 따라서 오퍼레이터에 의해 무시되어야만 한다. 결과적으로, 그 정규화된 가중치 값은 0 또는 녹색으로 모든 결과에 대해 설정될 수도 있다. 일단 서브 방법이 유효화되면, 그 결과 이 정규화된 가중치 값은 실제 장애의 성질을 더욱 잘 나타내도록 비율적으로 증가될 수 있다.
연속적인 컬러 (예를 들면, 구조 컬러) 가 컬러 맵에서 사용될 수도 있음에도 불구하고, 다른 컬러들의 선택이 이용될 수도 있다. 컬러 맵은 4 개의 변수 사이의 관계를 나타내기 위해 3 차원 도면과 관련하여 사용될 수도 있다. 일반적으로, 컬러 인지는 색상, 채도 및 명도의 3 가지에 의해 서술될 수도 있다. 색상은 적색, 녹색 등의 컬러 사이의 구별을 위해 사용된다. 명도가 강도의 무색 개념을 실현할 때, 채도는 컬러의 순도를 설명한다. 일반적으로, 사용자는 명도 또는 채도에서의 변화보다는 색상에 대한 변화를 보다 용이하게 식별한다.
다른 실시형태에서, 표준 수치 또는 이미지 처리 기반 비교뿐만 아니라 역사적인 이벤트의 시각 분석을 달성할 수 있다.
다른 실시형태에서, 다수의 소스와 다수의 데이터 유형을 예상 고장 상태를 결정하기 위해 사용할 수도 있다.
다른 실시형태에서, 예상 고장 상태는 동작 비용에 대한 효과 또는 전체 수율에 대한 영향과 같은 다른 정규화된 가중치에 대해 적용할 수 있다.
다른 실시형태에서, 복잡한 시스템 또는 단순화된 시스템은 감소된 레벨의 계층 또는 증가된 레벨의 계층을 가지고 생성될 수 있다. 즉, 임의의 레벨 또는 매트릭스의 행의 변경은 몇몇의 독립적인 고장 검출 메트릭 (예를 들면, 보다 고가 데이터 및 지연된 수율 데이터) 으로 상관을 레벨링하는 최적화 목표를 재계산할 수 있다. 이러한 재계산은 엔지니어와 오퍼레이터가 시스템을 원하는 대로 (예를 들면, 가능하면 효율적인 비용 또는 높은 스루풋으로서) 최적화시킬 수 있는 고장 포지티브 알람 및 고장 네거티브 알람의 역사적인 레이트 뿐만 아니라, 독립적인 고장 검출 메트릭에 대한 검증된 상관을 가진 각 계층의 논-제로 가중치를 가진 복수의 행을 감소시킬 수도 있다.
도 2 를 참고하면, 예상 고장 상태 매트릭스의 개략적인 표시가 본 발명의 일 실시형태에 따라 도시된다. 이 실시예에서, 표시는 x 가 5 이고, y 가 6 이고, z 가 1 인, x 의 열 차원, y 의 행 차원, 및 z 의 평면 차원을 포함하는 n 차원 매트릭스이다. 즉, 5 개의 열, 6 개의 행, 1 개의 평면이 있다.
예상 고장 상태 매트릭스 (200) 의 각 행 (204a-204e) 은 이전에 설명된 바와 같이 한 세트의 서브 방법 엘리먼트 또는 프로세스 모델을 나타낼 수 있다. 각 열 (214a-214g) 은 한 세트의 서브 방법의 행 (204a-204e) 이 계산되는 시간의 특정 경우 (즉, 매 초) 를 나타낼 수도 있다. 또한, 행 (204) 은 특정 열 내에서 서브 방법 엘리먼트를 병합하는 루트 방법을 나타낼 수 있다. 즉, 행 (204) 의 개별적인 예상 고장 상태의 정규화된 집합이다. 도 1 의 표시등 타워와는 다르게, 예상 고장 상태 매트릭스 (200) 내에서 각 표시 엘리먼트는 연속적인 예상 고장 상태를 나타내는 컬러의 범위를 표시한다.
이제 도 3 을 참고하면, 도 2 의 예상 고장 상태 매트릭스의 개략적인 표시는 본 발명의 일 실시형태에 따라 전체 집합 열 (314) 의 추가로 도시된다. 이 예에서, 표시는 x 가 6 이고, y 가 6 이고, z 가 1 인, x 의 열 차원, y 의 행 차원, 및 z 의 평면 차원을 포함하는 n 차원 매트릭스이다. 즉, 6 개의 열, 6 개의 행, 1 개의 평면이 있다.
이제 도 4 를 참고하면, 도 2 의 예상 고장 상태 매트릭스의 개략적인 표시로서, 본 발명의 일 실시형태에 따른 도출할 수 있는 모델들의 네스트 모델 표시를 허용하도록 부가적인 차원을 부가하여 도시된다. 이 실시예에서, 표시는 x 가 6 이고, y 가 6 이고, z 가 6 인, x 의 열 차원, y 의 행 차원, z 의 평면 차원을 포함하는 n 차원 매트릭스이다. 즉, 6 개의 열, 6 개의 행, 6 개의 평면이 있다.
이전에 서술된 바와 같이, 집합 서브 방법은 다른 서브 방법으로 구성될 수 있다. 이것은 오퍼레이터가 평면 차원을 따라 집합 서브 방법의 컴포넌트로 진행하거나 반복 (404) 하도록 허용하는데 유용할 수도 있다. 일 실시형태에서, 예상 고장 상태 매트릭스는 3 차원 이상으로 스케일링할 수 있다. 다른 실시형태에서, 현재의 애플리케이션 및 절차는 이 프로토콜을 따를 수 있다.
이제, 도 5 를 참고하면, 본 발명의 일 실시형태에 따른, 플라즈마 처리 시스템에 속하는 시스템 관련 구성물의 일 세트의 예상 고장 상태를 표시하는 컴퓨터 구현 데이터 표시 기술을 도시한다. 초기에, 일 세트의 인디시아는 단계 502 에서 시스템 관련 구성물의 제 1 시스템 관련 구성물에 속하여 수신된다. 다음으로, 제 1 서브 방법과 제 1 세트의 인디시아의 수신에 응답하여, 제 1 예상 고장 상태값을 단계 504 에서 계산한다. 제 1 정규화된 예상 고장 상태값은 단계 506 에서 제 1 가중치에 따라 계산된다. 제 1 정규화된 예상 고장 상태값은 단계 508 에서 제 1 컬러와 상관된다. 그리고, 최종적으로, 제 1 컬러는 단계 510 에서 n 차원 매트릭스의 셀 내에 표시되고, n 은 1 보다 큰 정수이다.
본 발명의 몇몇의 바람직한 실시형태에 따라 설명되는 동안, 본 발명의 범위 내에 있는 개조, 변경 및 등가물이 있다. 예를 들면, 본 발명이 램 리서치 플라즈마 처리 시스템 (예를 들면, Exelan™, Exelan™ Hp, Exelan™HPT, 2300™, Versys™ Star 등) 에 관련하여 설명되고, 다른 플라즈마 처리 시스템을 사용할 수도 있다. 또한 본 발명은 다양한 직경의 기판을 가지고 사용될 수도 있다 (예를 들면, 200㎜, 300㎜, LCD 등). 또한, 본 발명의 방법을 실현하는 많은 변경이 있을 수 있다.
본 발명의 장점은 플라즈마 처리 시스템에 대한 데이터 시각화를 위한 방법 및 장치를 포함한다. 추가적인 장점은 제안된 모델 성능의 정량적인 평가, 진화할 수 있는 네스트 모델의 사용, 신 밴더 어고노스틱 (scenes vendor agnostic) 분석 이전의 복잡성을 위한 단순한 데이터의 사용을 획득하는 능력을 포함한다.
개시된 예시적인 실시형태 및 최선의 모드, 수정 및 변형은 다음의 청구항에 의해 규정된 바와 같이 본 발명의 주제 및 정신 내에 유지되는 한, 개시된 실시형태로 이루어질 수도 있다.

Claims (31)

  1. 플라즈마 처리 시스템에 속하는 시스템 관련 구성물의 일 세트의 예상 고장 상태를 표시하기 위해 컴퓨터로 구현되는 데이터 표시 방법으로서,
    상기 시스템 관련 구성물의 제 1 시스템 관련 구성물에 속하는 일 세트의 인디시아를 수신하는 단계,
    상기 제 1 세트의 인디시아를 수신하는 단계에 응답하고 제 1 서브 방법에 따라, 제 1 예상 고장 상태값을 계산하는 단계,
    제 1 가중치에 따라 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 계산하는 단계,
    상기 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 제 1 컬러와 상관시키는 단계, 및
    상기 제 1 컬러를, n 차원 매트릭스의 셀 내에 표시하는 단계를 포함하고,
    상기 n 은 1 보다 큰 정수이고,
    상기 n 차원 매트릭스는 x 의 열 차원, y 의 행 차원, 및 z 의 평면 차원을 포함하고,
    x 는 0 보다 큰 정수이고, y 는 0 보다 큰 정수이고, z 는 0 보다 큰 정수이며,
    상기 n 차원 매트릭스는, 상기 시스템 관련물의 제 2 시스템 관련 구성물에 속하는 제 2 세트의 인디시아에서의 제 2 가중치 및 제 2 서브 방법에 따라 계산된 제 2 정규화된 예상 고장 상태값에 상관하는 제 2 컬러, 및 제 3 정규화된 예상 고장 상태값에 상관하는 제 3 컬러를 포함하고,
    상기 제 3 정규화된 예상 고장 상태값은 상기 제 1 정규화된 예상 고장 상태값과 상기 제 2 정규화된 예상 고장 상태값으로부터 유도되는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 컬러는 색상값, 명도값, 및 채도값 중 하나 이상을 포함하는 연속체에 기초하여 계산되는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 시스템 관련 구성물의 상기 제 1 시스템 관련 구성물은 상기 플라즈마 처리 시스템의 제 1 서브 컴포넌트에 속하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 1 서브 컴포넌트는 정전척인, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 1 서브 컴포넌트는 정합 네트워크인, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 1 서브 컴포넌트는 가스 분배 시스템인, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 1 서브 컴포넌트는 RF 발생기인, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 인디시아의 세트는 서브 컴포넌트의 측정을 포함하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 측정은 임피던스 측정인, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 측정은 온도 측정인, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 측정은 전압 측정인, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 측정은 압력 측정인, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 인디시아의 세트는 상기 플라즈마 처리 시스템의 동작 비용을 포함하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 인디시아의 세트는 적어도 상기 제 2 정규화된 예상 고장 상태값과 서브 컴포넌트의 측정을 포함하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 인디시아의 세트는 적어도 상기 제 2 정규화된 예상 고장 상태값 및 상기 제 3 정규화된 예상 고장 상태값을 포함하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 n 차원 매트릭스의 각 열은 시간내 일 포인트를 나타내는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 n 차원 매트릭스의 각 열은 주기적인 계산 시간을 나타내는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 n 차원 매트릭스의 각 열은 소정의 이벤트를 나타내는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 소정의 이벤트는 시작 이벤트, 정지 이벤트, 로컬 최대 이벤트, 및 로컬 최소 이벤트 중 하나인, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  20. 제 1 항에 있어서,
    상기 행 차원의 y 는 3 이고, 상기 제 1 컬러는 제 1 행 상에 표시되고, 상기 제 2 컬러는 제 2 행 상에 표시되고, 상기 제 3 컬러는 제 3 행 상에 표시되는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  21. 제 1 항에 있어서,
    상기 n 차원 매트릭스는 제 4 정규화된 예상 고장 상태값으로 상관되는 제 4 컬러를 더 포함하고,
    상기 제 4 정규화된 예상 고장 상태값은 상기 제 3 정규화된 예상 고장 상태값, 그리고 상기 제 1 정규화된 예상 고장 상태값 또는 상기 제 2 정규화된 예상 고장 상태값 이외의 다른 정규화된 예상 고장 상태값으로부터 유도되는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  22. 제 1 항에 있어서,
    상기 행 차원의 y 는 4 이고, 상기 제 1 컬러는 제 1 행 상에 표시되고, 상기 제 2 컬러는 제 2 행 상에 표시되고, 상기 제 3 컬러는 제 3 행 상에 표시되고, 제 4 컬러는 제 4 행 상에 표시되는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  23. 플라즈마 처리 시스템에 속하는 시스템 관련 구성물의 일 세트의 예상 고장 상태를 표시하기 위해 컴퓨터로 구현되는 데이터 표시 방법으로서,
    상기 시스템 관련 구성물의 제 1 시스템 관련 구성물에 속하는 일 세트의 인디시아를 수신하는 단계,
    상기 제 1 세트의 인디시아를 수신하는 단계에 응답하고 제 1 서브 방법에 따라, 제 1 예상 고장 상태값을 계산하는 단계,
    제 1 가중치에 따라 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 계산하는 단계,
    상기 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 제 1 컬러와 상관시키는 단계, 및
    상기 제 1 컬러를, n 차원 매트릭스의 셀 내에 표시하는 단계를 포함하고,
    상기 n 은 1 보다 큰 정수이고,
    상기 n 차원 매트릭스는 x 의 열 차원, y 의 행 차원, 및 z 의 평면 차원을 포함하고,
    x 는 0 보다 큰 정수이고, y 는 0 보다 큰 정수이고, z 는 0 보다 큰 정수이며,
    상기 n 차원 매트릭스는 상기 시스템 관련물의 제 2 시스템 관련 구성물에 속하는 제 2 세트의 인디시아에서의 제 2 가중치 및 제 2 서브 방법에 따라 계산된제 2 정규화된 예상 고장 상태값에 상관하는 제 2 컬러, 및 제 3 정규화된 예상 고장 상태값에 상관하는 제 3 컬러를 포함하고,
    상기 제 3 정규화된 예상 고장 상태값은 상기 제 1 정규화된 예상 고장 상태값과 제 2 정규화된 예상 고장 상태값으로부터 유도되고,
    상기 제 1 컬러는 색상값, 명도값, 및 채도값 중 하나 이상을 포함하는 연속체에 기초하여 계산되고,
    상기 시스템 관련 구성물의 상기 제 1 시스템 관련 구성물은 상기 플라즈마 처리 시스템의 제 1 서브 컴포넌트에 속하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 n 차원 매트릭스는 제 4 정규화된 예상 고장 상태값으로 상관되는 제 4 컬러를 더 포함하고,
    상기 제 4 정규화된 예상 고장 상태값은 상기 제 3 정규화된 예상 고장 상태값, 그리고 상기 제 1 정규화된 예상 고장 상태값 또는 상기 제 2 정규화된 예상 고장 상태값 이외의 다른 정규화된 예상 고장 상태값으로부터 유도되는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  25. 제 23 항에 있어서,
    상기 인디시아의 세트는 서브 컴포넌트의 측정을 포함하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  26. 제 23 항에 있어서,
    상기 인디시아의 세트는 적어도 제 2 정규화된 예상 고장 상태값과 서브 컴포넌트의 측정을 포함하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  27. 제 23 항에 있어서,
    상기 행 차원의 y 는 3 이고, 상기 제 1 컬러는 제 1 행 상에 표시되고, 상기 제 2 컬러는 제 2 행 상에 표시되며, 상기 제 3 컬러는 제 3 행 상에 표시되는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  28. 플라즈마 처리 시스템에 속하는 시스템 관련 구성물의 일 세트의 예상 고장 상태를 표시하기 위해 컴퓨터로 구현되는 데이터 표시 방법으로서,
    상기 시스템 관련 구성물의 제 1 시스템 관련 구성물에 속하는 일 세트의 인디시아를 수신하는 단계,
    상기 제 1 세트의 인디시아를 수신하는 단계에 응답하고 제 1 서브 방법에 따라, 제 1 예상 고장 상태값을 계산하는 단계,
    제 1 가중치에 따라 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 계산하는 단계,
    상기 제 1 정규화된 예상 고장 상태값을 제 1 컬러와 상관시키는 단계, 및
    상기 제 1 컬러를, n 차원 매트릭스의 셀 내에 표시하는 단계를 포함하고,
    상기 n 은 1 보다 큰 정수이고,
    상기 n 차원 매트릭스는 x 의 열 차원, y 의 행 차원, 및 z 의 평면 차원을 포함하고,
    x 는 0 보다 큰 정수이고, y 는 0 보다 큰 정수이고, z 는 0 보다 큰 정수이며,
    상기 n 차원 매트릭스의 상기 인디시아의 세트가 적어도 상기 시스템 관련물의 제 2 시스템 관련 구성물에 속하는 제 2 세트의 인디시아에서의 제 2 가중치 및 제 2 서브 방법에 따라 계산된 제 2 정규화된 예상 고장 상태값을 포함하고 상기 z 의 평면 차원이 1 보다 큰 경우, 상기 제 1 컬러는 상기 n 차원 매트릭스의 제 1 평면 및 제 1 행 상에 표시될 수 있고, 상기 제 2 정규화된 예상 고장 상태값에 상관되는 제 2 컬러는 상기 n 차원 매트릭스의 제 2 평면 및 상기 제 1 행 상에 표시될 수 있는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  29. 제 28 항에 있어서,
    상기 인디시아의 세트는 서브 컴포넌트의 측정을 포함하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  30. 제 28 항에 있어서,
    상기 인디시아의 세트는 적어도 제 2 정규화된 예상 고장 상태값과 서브 컴포넌트의 측정을 포함하는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
  31. 제 28 항에 있어서,
    상기 행 차원의 y 는 3 이고, 상기 제 1 컬러는 제 1 행 상에 표시되고, 상기 제 2 컬러는 제 2 행 상에 표시되고, 제 3 컬러는 제 3 행 상에 표시되는, 컴퓨터 구현 데이터 표시 방법.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8676538B2 (en) * 2004-11-02 2014-03-18 Advanced Micro Devices, Inc. Adjusting weighting of a parameter relating to fault detection based on a detected fault
TWI677264B (zh) * 2013-12-13 2019-11-11 美商蘭姆研究公司 基於射頻阻抗模型之故障檢測

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6222540B1 (en) 1997-11-21 2001-04-24 Portola Dimensional Systems, Inc. User-friendly graphics generator including automatic correlation
US6273023B1 (en) 1998-07-28 2001-08-14 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Plasma processing apparatus capable of reliably, electrostatically attracting and holding and thus fixing semiconductor wafer
US6301547B2 (en) 1998-11-02 2001-10-09 Agilent Technologies Inc. Method and apparatus for automatically acquiring a waveform measurement
US6304670B1 (en) 1998-07-08 2001-10-16 Canon Kabushiki Kaisha Coloration and display of data matrices

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR0152355B1 (ko) * 1994-03-24 1998-12-01 가나이 쓰토무 플라즈마 처리장치 및 처리방법
US5576629A (en) * 1994-10-24 1996-11-19 Fourth State Technology, Inc. Plasma monitoring and control method and system
US6473080B1 (en) * 1998-03-10 2002-10-29 Baker & Taylor, Inc. Statistical comparator interface
US6529900B1 (en) * 1999-01-14 2003-03-04 International Business Machines Corporation Method and apparatus for data visualization
US6629097B1 (en) * 1999-04-28 2003-09-30 Douglas K. Keith Displaying implicit associations among items in loosely-structured data sets
US6707454B1 (en) * 1999-07-01 2004-03-16 Lucent Technologies Inc. Systems and methods for visualizing multi-dimensional data in spreadsheets and other data structures
US6368975B1 (en) * 1999-07-07 2002-04-09 Applied Materials, Inc. Method and apparatus for monitoring a process by employing principal component analysis
US6477685B1 (en) * 1999-09-22 2002-11-05 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for yield and failure analysis in the manufacturing of semiconductors
US6750864B1 (en) * 1999-11-15 2004-06-15 Polyvista, Inc. Programs and methods for the display, analysis and manipulation of multi-dimensional data implemented on a computer
US6754660B1 (en) * 1999-11-30 2004-06-22 International Business Machines Corp. Arrangement of information for display into a continuum ranging from closely related to distantly related to a reference piece of information
US6441620B1 (en) * 2000-06-20 2002-08-27 John Scanlan Method for fault identification in a plasma process
JP2002014721A (ja) * 2000-06-30 2002-01-18 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 警報発生告知装置
JP3634734B2 (ja) * 2000-09-22 2005-03-30 株式会社日立製作所 プラズマ処理装置および処理方法
US6711577B1 (en) * 2000-10-09 2004-03-23 Battelle Memorial Institute Data mining and visualization techniques
US6615211B2 (en) * 2001-03-19 2003-09-02 International Business Machines Corporation System and methods for using continuous optimization for ordering categorical data sets
US6714893B2 (en) * 2002-02-15 2004-03-30 International Business Machines Corporation Enhanced concern indicator failure prediction system
TW200729071A (en) * 2006-01-18 2007-08-01 Shinewave Int Inc Live data collection and guide data display system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6222540B1 (en) 1997-11-21 2001-04-24 Portola Dimensional Systems, Inc. User-friendly graphics generator including automatic correlation
US6304670B1 (en) 1998-07-08 2001-10-16 Canon Kabushiki Kaisha Coloration and display of data matrices
US6273023B1 (en) 1998-07-28 2001-08-14 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Plasma processing apparatus capable of reliably, electrostatically attracting and holding and thus fixing semiconductor wafer
US6301547B2 (en) 1998-11-02 2001-10-09 Agilent Technologies Inc. Method and apparatus for automatically acquiring a waveform measurement

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