KR101275838B1 - 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 데이터 표시 - Google Patents
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Abstract
샘플링되지 않은 워크피스와 관련된 데이터 표시를 제공하는 방법, 장치, 시스템. 제 1 워크피스에 관한 측정된 계측 데이터가 수신된다. 제 2 워크피스에 대응하는 계측 데이터가 제 1 워크피스에 관한 계측 데이터에 근거하여 근사화되어 제 2 워크피스에 관한 예측된 계측 데이터를 제공한다.
워크피스, 데이터 재현, 계측 데이터
Description
본 발명은 일반적으로 반도체 제조에 관한 것으로, 특히 샘플링되지 않은 워크피스에 관련된 데이터 표시를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
제조 산업 분야에서의 폭발적인 기술의 발전으로 새롭고 혁신적인 많은 제조 공정들이 만들어지고 있다. 오늘날 제조 공정, 특히 반도체 제조 공정은 중요한 여러 단계를 필요로 하고 있다. 이러한 공정 단계는 일반적으로 핵심적인 요소이며, 그리고 적절한 제조 제어를 유지하기 위해 일반적으로 정밀하게 조정되는 다수의 입력을 필요로 한다.
반도체 디바이스의 제조에 있어서, 원료 반도체 물질로부터 패키지화된 반도체 디바이스를 만들기 위해 많은 개별 공정 단계가 필요하다. 반도체 물질의 초기 성장으로부터, 반도체 결정을 개별 웨이퍼들로 슬라이싱 하는 것, 여러 제조 단계(에칭, 도핑, 이온 주입, 등), 완성된 디바이스의 패키징 및 최종 검사까지의 다양한 공정들은, 서로 다르고 특화되어 있어서 서로 다른 제어 기법들을 포함하는 서로 다른 제조 장소들에서 수행될 수 있다.
일반적으로, 프로세싱 단계들의 세트는 때때로 로트(lot)로 언급되기도 하는 반도체 웨이퍼들의 그룹 전체에 걸쳐 수행된다. 예를 들어, 다양한 서로 다른 물질로 구성될 수 있는 프로세스 층이 반도체 웨이퍼 전체에 걸쳐 형성될 수 있다. 따라서, 패터닝된 포토레지스트 층이 공지된 포토리소그래피 기술을 사용하여 프로세스 층 전체에 걸쳐 형성될 수 있다. 그 다음에, 전형적으로, 에칭 공정이 패터닝된 포토레지스트 층을 마스크로서 사용하여 이 프로세스 층 전체에 걸쳐 수행된다. 이 에칭 공정으로 이 프로세스 층 내에 다양한 피처(features) 혹은 오브젝트(objects)가 형성된다. 이러한 피처는 예를 들어 트랜지스터용 게이트 전극 구조로서 사용될 수 있다. 또한, 트랜치 분리 구조가 반도체 웨이퍼의 기판 전체에 걸쳐 형성되어 반도체 웨이퍼 전체에 걸쳐 전기적 영역을 분리시킬 수 있다. 사용될 수 있는 분리 구조의 한 예는 STI(Shallow Trench Isolation) 구조이다.
반도체 제조 설비 내의 제조 툴들은 전형적으로 제조 프레임워크 혹은 프로세싱 모듈의 네트워크와 통신한다. 각각의 제조 툴은 일반적으로 장비 인터페이스에 연결된다. 장비 인터페이스는 제조 네트워크가 연결되는 머신 인터페이스에 연결되며, 그럼으로써 제조 툴과 제조 프레임워크 간의 통신을 용이하게 해준다. 머신 인터페이스는 일반적으로 APC(Advanced Process Control) 시스템의 일부일 수 있다. APC 시스템은 제어 스크립트를 개시시키고, 이 제어 스크립트는 제조 프로세스를 실행하기 위해 필요한 데이터를 자동으로 검색하는 소프트웨어 프로그램일 수 있다.
도 1은 전형적인 반도체 웨이퍼(105)를 나타낸다. 반도체 웨이퍼(105)는 일반적으로 그리드(150) 내에 정렬된 복수의 개별 반도체 다이(103)를 포함한다. 공지된 포토리소그래피 프로세스 및 장비를 사용하여, 패터닝되는 포토레지스트 층이 패터닝될 하나 이상의 프로세스 층 전체에 걸쳐 형성될 수 있다. 포토리소그래피 프로세스의 일부로서, 사용된 특정 포토마스크에 따라 노출 프로세스가 한번에 단일의 혹은 복수의 다이(103) 위치 상에서 스텝퍼(stepper)에 의해 전형적으로 수행된다. 패터닝되는 포토레지스트 층은, 저변 층 혹은 물질 층 예를 들어, 폴리실리콘 물질 층, 금속 물질 층 혹은 절연 물질 층 상에서 수행되는, 습식 혹은 건식 에칭 프로세스 동안 마스크로서 사용될 수 있어, 요구된 패턴을 저변 층에 전사할 수 있다. 패터닝된 포토레지스트 층은 복수의 피처들, 예를 들어, 저변 프로세스 층에 복제될 라인 타입의 피처들 혹은 개구 타입의 피처들로 구성된다.
이제 도 2를 참조하면, 예시적인 종래 기술에 있어서의 프로세스 흐름의 흐름도가 도시된다. 제조 시스템은 하나 또는 그 이상의 반도체 웨이퍼(105)를 프로세싱할 수 있다(블럭(210)). 이 웨이퍼는 배치(batch) 혹은 로트(lot)의 일부일 수 있다. 복수의 웨이퍼에 관해 적어도 하나의 프로세스를 수행할 경우, 제조 시스템은 웨이퍼의 배치 혹은 로트로부터의 선택된 웨이퍼에 관한 계측 데이터를 획득할 수 있다(블럭(220)). 샘플링된 웨이퍼에 관한 데이터는 웨이퍼 상에서 수행되는 프로세스 단계에 대한 수정사항을 계산하는데 사용될 수 있다. 계산된 수정사항에 근거하여, 후속 웨이퍼 상에서 수행되는 프로세스에 관해 피드백 조정이 실행될 수 있다(블럭(230)).
반도체 웨이퍼를 프로세싱하는 것에 관한 현재의 방법과 관련된 몇 가지 문제점이 있을 수 있다. 이러한 문제들 중 하나는 계측 데이터가 실질적으로 프로세 싱되는 모든 웨이퍼에 대해 이용가능하지 않을 수 있다는 사실이다. 이것은 결과적으로 프로세스 결과를 분석할 때, 데이터의 포인트들을 빠뜨린다. 빠진 데이터의 결과로서 다양한 부정적인 것들이 일어날 수 있다. 예를 들어, 포스트 프로세스 분석(post process analysis)이 어떤 프로세싱된 웨이퍼에 관한 데이터 부족으로 어려울 수 있다. 종종, 제조 분석을 수행하기 위해 어떤 계측 데이터를 포스트 프로세스 결과와 상관시킬 필요가 있을 수 있다. 그러나, 가장 최근의 방법은 단지 샘플링된 웨이퍼에 대해 계측 데이터를 제공할 수 있다. 따라서, 포스트 프로세스 분석은 요구된 데이터 양보다 적은 양으로 수행될 수 있어, 잠재적으로는 포스트 프로세스 분석에 있어서 정밀도가 떨어진다.
추가적으로, 포스트 프로세스 분석을 수행할 때, 데이터를 획득하기 위해 분석되는 샘플링된 웨이퍼의 일부는 포스트 프로세스 단계 동안 사용가능(available)하지 않을 수 있다. 예를 들어, 사전에 샘플링된 웨이퍼는 후속 프로세스 에러의 결과로서 폐기되어 질 수 있다. 따라서, 웨이퍼 상에서 수행되는 일련의 프로세스 라인의 말단에서, 샘플링된 웨이퍼 일부는 후속 포스트 프로세스 분석에 대해 사용가능하지 않을 수 있다. 이것은 프로세스 결과의 분석에 있어 상당한 차이를 만들 수 있다. 추가적으로, 일부 웨이퍼들은 재가공 단계로 보내질 수 있거나 혹은 다른 프로세스 단계로 보내질 수 있으며, 따라서 샘플 웨이퍼는 라인의 말단에서 가용하지 않을 수 있다. 이것은 포스트 프로세스 분석에 결정적으로 영향을 미칠 수 있다.
실질적으로 모든 웨이퍼로부터의 데이터 혹은 웨이퍼 상의 다이 영역으로부터의 데이터가 사용가능하지 않은 경우, 포스트 프로세스 분석에 관한 정밀도는 낮아질 수 있다. 그러나 각각의 프로세싱된 웨이퍼로부터의 계측 데이터를 획득하는 것은 효율적인 프로세스가 아닐 수 있으며 전체 프로세싱 단계의 속도를 느리게 할 수 있다. 추가적으로, 각각의 프로세싱된 웨이퍼로부터 계측 데이터를 획득하려하는 경우 공장의 자원들이 과도하게 사용될 수 있다. 따라서, 산업계에서 각각의 프로세싱된 웨이퍼에 대한 계측 데이터를 획득하기 위한 자원의 부족으로 인한 이러한 문제점에 관한 효율적인 해법이 부족한 실정이다. 또한, 산업계에서 프로세싱된 웨이퍼의 세트의 일부를 샘플링하는 것으로부터 발생하는 계측 데이터에서의 차이들과 관련된 문제점에 대한 효율적인 해법이 부족한 실정이다.
본 발명은 앞서 설명된 하나 이상의 문제점들의 영향을 극복하기 위한 것이며, 혹은 적어도 감소시키기 위한 것이다.
다음의 설명은 본 발명의 일부 실시형태를 기본적으로 이해시키기 위한 본 발명의 간략화된 개요이다. 이 개요가 본 발명의 전체 개요를 의미하는 것은 아니다. 이것은 또한 본 발명의 핵심 구성요소 혹은 중요한 구성요소를 식별하려는 의도가 아니며 또한 본 발명의 범위를 정하려는 것도 아니다. 단지 이후에 설명되는 더 상세한 설명에 대한 서문으로서, 간략화된 형태로 일부 개념적인 것을 제공하려는 것이 그 목적이다.
본 발명의 일 실시예에서, 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 계측 값을 근사화(approximate)하는 방법이 제공된다. 제 1 워크피스에 관한 측정된 계측 데이터가 수신된다. 제 2 워크피스에 대응하는 계측 데이터가 제 1 워크피스에 관한 계측 데이터를 기초로 근사화되어 제 2 워크피스에 관한 예측된 계측 데이터(projected metrology data)를 제공한다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 계측 값을 근사화하는 방법이 제공된다. 제 1 프로세스가 제 1 워크피스에 관하여 수행된다. 제 1 프로세스로부터의 제 1 워크피스에 관한 계측 데이터가 얻어진다. 제 2 워크피스에 관한 제 1 프로세스가 수행된다. 제 1 워크피스에 관한 계측 데이터와 제 1 프로세스 간의 관계가 모델링된다. 제 1 프로세스로부터의 제 2 워크피스에 관한 추정된 계측 데이터가 결정된다. 이 결정은 계측 데이터와 제 1 프로세스 간의 관계를 모델링 한 것에 기초를 두고 있다.
본 발명의 또 다른 실시형태에서, 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 계측 값을 근사화하는 방법이 제공된다. 복수의 워크피스에 관한 프로세스가 수행된다. 복수의 워크피스들로부터의 샘플링된 워크피스들의 세트가 선택된다. 샘플링된 워크피스들에 관한 실제 계측 데이터가 획득된다. 프로세스에 대해서 획득된 근사화된 계측 데이터와 복수의 워크피스들 간의 계측 데이터 관계가 모델링된다. 샘플링되지 않은 워크피스들에 관한 예측된 계측 데이터는 이 모델링된 관계에 근거하여 생성된다. 이 예측된 계측 데이터는 샘플링되지 않은 워크피스들에 할당된다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 계측 값을 근사화하는 방법이 제공된다. 복수의 워크피스들에 관한 프로세스가 수행된다. 복수의 워크피스들로부터의 샘플링된 워크피스들의 세트가 선택된다. 샘플링된 워크피스들에 관한 실제 계측 데이터가 획득된다. 프로세스에 대해서 획득된 근사화된 계측 데이터와 복수의 워크피스들 간의 계측 데이터 관계가 모델링된다. 샘플링되지 않은 워크피스들에 관한 예측된 계측 데이터는 이 모델링된 관계에 근거하여 발생된다. 샘플링되지 않은 워크피스들에 관한 예측된 계측 데이터가 저장된다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 계측 값을 근사화하기 위한 시스템이 제공된다. 본 발명의 시스템은 복수의 워크피스들과, 그리고 복수의 워크피스들로부터의 샘플 워크피스로부터 계측 데이터를 획득하기 위한 계측 툴을 포함한다. 이 시스템은 또한 샘플링된 워크피스에 관한 계측 데이터에 근거하여 복수의 워크피스들로부터의 적어도 하나의 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 대응하는 계측 데이터를 근사화하여 예측된 계측 데이터를 제공하는 제어기를 또한 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 계측 값을 근사화하기 위한 장치가 제공된다. 본 발명에 따른 이 장치는 샘플링된 워크피스에 관한 계측 데이터에 근거하여 복수의 프로세싱된 복수의 워크피스들로부터의 적어도 하나의 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 대응하는 계측 데이터를 근사화하여 예측된 계측 데이터를 제공하는 제어기를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 계측 값을 근사화하기 위한 명령들로 인코딩된 컴퓨터 판독가능 프로그램 저장 디바이스가 제공된다. 이 컴퓨터 판독가능 프로그램 저장 디바이스는 컴퓨터에 의해 실행되는 경우 제 1 워크피스에 관한 측정된 계측 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 방법을 수행하는 명령들로 인코딩되어 있다. 이 방법은 또한 제 1 워크피스에 관한 계측 데이터에 근거하여 제 2 워크피스에 대응하는 계측 데이터를 근사화하여 제 2 워크피스에 관한 예측된 계측 데이터를 제공하도록 하는 단계를 포함한다.
본 발명은 첨부되는 도면과 함께 다음의 설명을 참조함으로써 이해될 수 있으며, 도면에서 동일한 참조 번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
도 1은 반도체 제조 시스템에 의해 처리될 수 있는 반도체 웨이퍼의 정형화된 도면이다.
도 2는 반도체 웨이퍼 프로세싱을 위한 종래 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 예시적 일 실시예에 따른 시스템 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 예시적 일 실시예에 따른 도 3의 프로세스 유닛의 더 세부적 블럭도를 나타낸다.
도 5A-5D는 본 발명의 다양한 예시적 실시예에 따른 계측 측정 모델링을 도식적으로 나타낸 예시적 도면이다.
도 6은 본 발명의 예시적 실시예에 따른 본 방법의 단계를 설명하는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 예시적 실시예에 따른 도 6의 계측 데이터 확장 프로세스를 수행하는 단계를 더 상세히 도시적으로 나타낸 흐름도이다.
본 발명에 대한 다양한 변형 형태 및 대안적 형태가 존재할 수 있으며, 본 발명의 특정 실시예들은 도면에서 예시적인 방법으로 도시되며 본 명세서에서 설명된다. 그러나, 이해할 것으로, 본 명세서에서의 이러한 특정 실시예에 대한 설명으로 본 발명을 이러한 특별한 형태에 한정시키려는 것이 아니며, 이와는 반대로 본 발명은 첨부되는 특허청구범위에 의해 정의되는 본 발명의 사상 및 범위 내에 있는 모든 변형물, 등가물, 대안물을 포괄하려는 것이다.
본 발명의 예시적인 실시예가 아래에 설명된다. 명확하게 하기 위해 실제 구현에 있어서의 모든 특징들이 본 명세서에서 설명되지는 않았다. 물론, 이해할 것으로, 임의의 이러한 실제 실시예의 개발에 있어서, 개발자의 특정 목적 예를 들어 시스템 관련 제약 및 비즈니스 관련 제약에 따른 개발자의 구체적 목적(이것은 실시예마다 달라질 수 있음)을 달성하기 위해 다양한 실시예마다 특정된 결정이 이루어질 수 있다. 더욱이, 이해할 것으로 이러한 개발 노력은 복잡하고 시간 소모적인 것이지만, 그럼에도 불구하고 본 발명의 개시의 혜택을 누릴 수 있는 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에 대해서는 통상의 과정이다.
본 발명은 이제 첨부되는 도면을 참조하여 설명된다. 본 발명의 기술분야에서 숙련된 기술을 가진 자들에게는 잘 알려진 세부적 사항들로 본 발명을 모호하게 하지 않도록 하기 위해 그리고 단지 본 발명을 설명할 목적으로, 다양한 구조, 컴퓨터, 프로세스 툴, 및 시스템이 도시적으로 도시된다. 그럼에도 불구하고, 첨부된 도면은 본 발명의 예시적 예들을 기술하고 설명하기 위한 것이다. 본 명세서에서 사용되는 단어 및 구의 의미는 본 발명의 관련 기술 분야에서 숙련된 자들이 이해하는 의미와 일치하도록 이해되고 해석되어야만 한다. 용어 또는 구의 특별한 정의, 즉, 본 발명의 기술분야에서 숙련된 기술을 가진 자들이 이해하는 통상적 의미 및 관례적 의미와 다른 정의가 본 명세서에서의 용어 또는 구의 일관된 사용에 있 어 암시되어 있지 않다. 임의의 용어 혹은 어구가 특별한 의미, 즉 숙련된 자들이 이해하는 의미와 다른 의미를 갖는 경우에는, 이러한 특별한 의미에 관한 특별한 정의가 이러한 용어 혹은 어구에 대한 특별한 정의를 직접적으로 그리고 모호하지 않게 본 명세서에서 명확하게 설명될 것이다.
본 발명 및 대응하는 상세한 설명의 일부는 소프트웨어, 또는 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트에 관한 동작의 부호 표현 및 알고리즘으로 제공된다. 이러한 설명 및 표현은 본 발명의 기술분야에서 통상의 기술을 가진 자들이 본 발명의 기술분야에서 통상의 기술을 가진 다른 자들에게 그들이 작업을 효과적으로 전달할 수 있도록 하기 위한 것이다. 알고리즘은, 이 용어가 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 그리고 일반적으로 사용되는 바와 같이, 원하는 결과에 이르게 하는 일관된 일련의 단계로 이해될 수 있다. 이러한 단계들은 물리적 양의 물리적 조작을 필요로 한다. 일반적으로, 반드시 그러하지는 않지만, 이러한 양은 저장되고, 전달되고, 결합되고, 비교되거나 혹은 조작될 수 있는 광학적 신호, 전기적 신호 혹은 자기적 신호의 형태를 취한다. 일반적인 사용에 있어서 대체로 이러한 신호를 비트, 값, 요소, 기호, 문자, 항, 수치, 등으로 언급하는 것이 편리하다.
그러나, 주의할 것으로, 이러한 용어 및 유사한 용어 모두는 적절한 물리 적 양과 관련되어 있으며 이러한 물리적 양에 부여된 단지 편의적인 명칭이다. 달리 구체적으로 언급되지 않는다면, 또는 설명을 통해 명백하다면, "프로세싱" 혹은 "컴퓨팅" 또는 "계산" 혹은 "결정" 또는 "디스플레이" 등과 같은 용어는 컴퓨터 시스템 혹은 유사한 전자 컴퓨터 디바이스의 동작과 프로세스를 말하는 것이며, 이것 은 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내의 물리적 양, 전자적 양으로 나타나는 데이터를 컴퓨터 시스템 메모리 혹은 레지스터 또는 정보 저장소, 전송 혹은 디스플레이 디바이스와 같은 다른 장소 내의 물리적 양으로 유사하게 나타나는 다른 데이터로 조작하고 변환시키는 것이다.
반도체 제조에 있어 포함되는 많은 개별 프로세스들이 있다. 워크피스(예를 들어, 반도체 웨이퍼(105), 반도체 디바이스, 등)는 전형적으로 복수의 제조 프로세스 툴을 통해 단계별로 처리된다. 본 발명의 실시예들은 측정되지 않은 웨이퍼에 대한 프로세스 데이터를 예측 및/또는 할당하기 위해 제공된다. 특정 측정된 웨이퍼 등과 관련된 서명 혹은 태그, 프로세스 변형, 프로세스 프로파일 등은 측정되지 않은 웨이퍼 혹은 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 프로세스 데이터를 추정하는 데 사용될 수 있다. 측정된 계측 데이터, 툴 상태 데이터 및/또는 다른 제조 관련 데이터에 근거하여 인라인 및/또는 오프라인 계측 데이터가 모델링될 수 있고, 샘플링되지 않은 웨이퍼에 할당될 수 있다. 일 실시예에서, 인라인 계측 데이터는 특별한 프로세싱 동작과 관련된 데이터 혹은 특별한 프로세스에 결합된 데이터를 생산하는 독립형 계측 툴에 의해 획득된 계측 데이터를 포함한다. 예를 들어, 인라인 계측 데이터는 막 두께, 프로세싱된 웨이퍼 상의 어떤 피처의 라인 폭, 포토리소그래피 측정으로부터의 오버레이 측정 등에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 오프라인 계측 데이터는 반도체 웨이퍼(105)의 프로세싱 동안 실질적으로 생산 흐름의 일부가 아닌 계측 데이터를 포함한다. 예를 들어, 오프라인 계측 데이터는 프로세싱된 반도체 웨이퍼(105)의 전기적 검사 결과, 프로세싱된 웨이퍼의 수율, 등을 말하는 것일 수 있다.
추가적으로, 통계적 신뢰 인자가 제조 데이터, 현재 혹은 과거 프로세스 데이터 등에 근거하여 계산될 수 있다. 통계적 신뢰도는 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 모델링된 계측 데이터에 관련된 신뢰도를 나타낼 수 있다.
본 발명의 실시예들을 사용하는 경우, 추정된(estimated) 인라인 및/또는 오프라인 계측 데이터가 샘플링되지 않은 웨이퍼와 관련될 수 있다. 추정된 인라인 및/또는 오프라인 계측 데이터를 특정된 샘플링되지 않은 웨이퍼에 할당함으로써 다양한 제조 관련 분석, 예를 들어 포스트 프로세스 분석, 프로세스 성능 분석, 툴 상태 프로세스 분석 등을 수행함에 있어 많은 장점이 있다. 추가적으로, 생산 라인으로부터 빠진 샘플링된 웨이퍼와 관련된 문제들은 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 추정된 계측 데이터를 이용할 수 있기 때문에 감소 될 수 있다.
이제 도 3을 참조하면, 본 발명의 예시적 실시예에 따른 시스템의 블럭도가 제공된다. 이 시스템(300)은 공장/팹(fab) 내의 복수의 프로세스 제어 세그먼트의 각각의 동작을 감독하고 그 각각의 동작에 영향을 미칠 수 있는 중앙 제어 유닛(310)을 포함한다. 예를 들어, 공장은 프로세스 제어 유닛의 일부일 수 있는 하나 또는 그 이상의 툴 제어기들에 의해 제어되는 다양한 프로세싱 툴을 포함할 수 있다.
중앙 제어 유닛(310)은 외부 소스(즉, 공장/팹의 외부에 있는 소스) 뿐만 아니라 내부 소스(즉, 공장/팹의 내부에 있는 소스)로부터 데이터 및/또는 명령을 수신할 수 있어 공장의 다양한 컴포넌트들의 동작에 영향을 미칠 수 있다. 중앙 제어 유닛(310)은 또한 다양한 태스크, 예를 들어, 다양한 외부 및/또는 내부 데이터에 응답하여 다양한 파라미터의 수정을 계산하고 제어 파라미터를 발생시키는 것과 같은 태스크를 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템(340)을 포함할 수도 있다. 이러한 제어 파라미터들은 공장/팹의 다양한 컴포넌트들의 동작을 제어하는 데 사용될 수 있다.
시스템(300)은 또한 제 1 프로세스 유닛(360), 제 2 프로세스 유닛(370) 내지 제 N 프로세스 유닛(380)을 포함할 수 있다. 제 1 프로세스 유닛 내지 제 N 프로세스 유닛(360-380)은 하나 또는 그 이상의 프로세싱 툴, 프로세스 제어기 및/또는 웨이퍼 프로세싱을 수행하는 다른 요소들을 포함할 수 있다. 제 1 프로세스 유닛 내지 제 N 프로세스 유닛(360-380)의 더 상세한 설명은 도 4에서 제공되며, 아래에서 설명된다.
도 3을 계속 참조하면, 시스템(300)은 또한 인라인 및/또는 오프라인 계측 데이터뿐만 아니라 툴 상태 데이터를 다양한 프로세싱 유닛들(360-380)로부터 수신할 수 있는 데이터 저장 유닛(390)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 툴 상태 데이터는 프로세싱 툴과 관련된 챔버에 관한 압력 데이터, 가스 유량(gas flow rate) 데이터, 온도 데이터, 습도 데이터를 말하는 것일 수 있다. 데이터 저장 유닛(390)은 또한 사전에 프로세싱된 웨이퍼에 관한 제조 데이터를 포함할 수 있다. 더욱이, 데이터 저장 유닛(390)은 샘플링되지 않은 프로세싱된 웨이퍼에 관한 추정된 인라인 및/또는 오프라인 계측 데이터를 저장할 수 있다. 따라서, 샘플링된 웨이퍼에 관한 실제 계측 데이터와 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 추정된 계측 데이터의 결합은 함께 그룹화될 수 있어 각각의 프로세싱된 웨이퍼에 대한 계측 데이터의 완전한 세트를 형성할 수 있다. 배치 혹은 로트 내의 실질적으로 웨이퍼들 모두에 관한 인라인 및/또는 오프라인 계측 데이터가 컴파일되고, 저장되고, 그리고 데이터 저장 유닛(390) 내에 저장될 수 있다. 데이터 저장 유닛(390)은 시스템(300)의 외부 및/또는 내부에 있는 다양한 컴포넌트들에 의한 컨텐츠의 접근을 허용하는 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
이 시스템(300)은 또한 측정되지 않은 웨이퍼 혹은 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 인라인 및/또는 오프라인 계측 데이터를 모델링할 수 있는 모델링 유닛(330)을 포함할 수 있다. 다양한 인자, 예를 들어, 툴 상태 데이터, 샘플링된 웨이퍼에 관한 계측 데이터, 통계 분석, 이력 데이터(historical data), 프로세스 파라미터, 등은 모델링 유닛(330)에 의해 사용될 수 있어, 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 인라인 데이터 및/또는 오프라인 계측 데이터의 추정 혹은 계산을 수행할 수 있다. 이 시스템(300)은 샘플링되지 않은 웨이퍼의 식별을 용이하게 하기 위해 샘플링되지 않은 웨이퍼 및/또는 샘플링된 웨이퍼에 태그를 붙일 수 있다.
중앙 제어 유닛(310), 모델링 유닛(330), 등을 포함하는, 시스템(300)에 도시된 다양한 컴포넌트들은 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어 유닛을 포함할 수 있고, 또는 이들의 임의의 조합으로서 구성될 수 있다. 데이터 저장 유닛(390)은 메모리 제어 부분뿐만 아니라 데이터를 저장하기 위한 메모리 저장 부분을 포함할 수 있다.
이제 도 4를 참조하면, 본 발명의 예시적인 일 실시예에 따른 프로세스 유 닛(360-380)의 블럭도가 제공된다. 프로세스 유닛(360-380) 각각은 프로세싱 툴(430) 및/또는 계측 툴(440)의 동작을 제어할 수 있는 툴 제어기(410)를 포함할 수 있다. 예시적 일 실시예에서, 프로세싱 툴(430)은 에칭 툴, 증착 툴, 화학적-기계적 연마(Chemical-Mechanical Polishing, CMP) 툴, 포토리소그래피 툴, 혹은 반도체 웨이퍼(105)를 처리할 수 있는 임의의 다른 툴일 수 있다. 계측 툴(440)은 프로세싱된 반도체 웨이퍼(105)에 관한 인라인 및/또는 오프라인 계측 데이터를 획득할 수 있다. 계측 툴(440)은 독립형 툴일 수 있거나 프로세싱 툴(430) 자체와 통합될 수 있다. 데이터 인터페이스(420)는 중앙 제어 유닛(310)으로부터 데이터를 수신할 수 있고 그리고/또는 중앙 제어 유닛(310)에 데이터를 보낼 수 있다. 데이터 인터페이스(420)에 의해 수신된 데이터는 프로세싱 툴(430) 및 계측 툴(440)의 동작을 제어하는 것을 포함하는, 프로세스 유닛(360-380)의 다양한 컴포넌트들을 제어하는데 사용될 수 있다.
이제 도 5A-5D를 참조하면, 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 계측 데이터의 모델링과 관련된 다양한 예시적이고 도식적인 도면이 도시되어 있다. 도 5A-5D에서 제공된 도면들은 다양한 알고리즘을 사용하여 모델링 유닛(330)에 의해 계산될 수 있다. 이러한 관계는 실제 측정된 데이터뿐만 아니라 과거 데이터, 공지된 툴 동작, 툴 변형, 툴 상태 데이터, 프로세스 변형 등에 기초한 것 일 수 있다.
도 5A에 도시된 바와 같이, 웨이퍼의 배치 혹은 로트와 관련된 특별한 계측 측정치에 관한 다양한 값들 간에 실질적으로 선형 관계가 전개될 수 있다. 간략화되고 도식화된 예로서, 웨이퍼의 배치 또는 로트는 웨이퍼 #1 내지 #30을 포함할 수 있다. 배치 내의 몇몇 웨이퍼들이 실제 측정을 위해 선택될 수 있다. 예를 들어, 특별한 로트로부터의 웨이퍼 #1, 웨이퍼 #10, 웨이퍼 #20, 및 웨이퍼 #30이 계측 데이터의 획득을 위해 선택될 수 있다. 도 5A에 도시된 바와 같이, 웨이퍼 #1의 계측 측정치는 계측 값-A를 나타내는 것일 수 있다. 웨이퍼 #10에 관한 계측 측정치는 결과적으로 계측 값-B일 수 있다. 웨이퍼 #20에 관한 계측 측정치는 결과적으로 계측 값-C일 수 있다. 그리고 웨이퍼 #30에 관한 계측 측정치는 계측 값-D일 수 있다. 이러한 데이터 포인트는 배치 혹은 로트 내의 다양한 웨이퍼와 계측 측정치 간의 선형 관계를 확립하거나 계산하는데 사용될 수 있다. 이러한 관계는 사전에 알려진 툴 특성 및 변동(들)과 일치할 수 있고, 이것은 선형 관계의 정밀도에 관한 상대적 신뢰도를 결정하는 데 있어 하나의 인자일 수 있다.
대안적인 실시예에서, 도 5A-5D에 관한 예시 및 설명은 (개별적인 웨이퍼 대신에) 개별적인 로트들 혹은 웨이퍼들에 적용될 수도 있다. 달리 말하면, 도 5A-5D에 도시된 계측 측정치(즉, 값-A, B, C, D, E)는 로트 #1, 로트 #10, 로트 #30, 등과 상관되어 있을 수 있다. 추가적으로, 또 다른 대안적인 실시예에서, 도 5A-5D에 관련된 예시 및 설명은 또한 (전체 웨이퍼 대신에) 특정 웨이퍼의 개별 영역에 적용될 수도 있다. 달리 말하면, 달리 말하면, 도 5A-5D에 도시된 계측 측정치(즉, 값-A, B, C, D, E)는 영역 #1, 영역 #10, 영역 #30, 등과 상관되어 있을 수 있다.
도 5A에 도시된 선형 관계를 전개시키는 모델링 유닛(330)의 결과로서, 샘플링되지 않은 웨이퍼(예를 들어, 웨이퍼 #15)에 관한 계측 값은 도 5A의 도시적 그래프를 사용하여 쉽게 추정될 수 있다. 예를 들어, 샘플링되지 않은 웨이퍼 #15는 계측 값-E와 일치할 수 있으며, 이것은 웨이퍼 #15에 할당될 수 있다. 웨이퍼 #15의 포스트 프로세스 분석은 계측 값-E가 웨이퍼 #15에 관한 추정된 인라인 및/또는 오프라인 계측 값이라는 사실을 고려할 수 있다. 마찬가지로, 다른 샘플링되지 웨이퍼에 관한 추정된 계측 값은 도 5A에 도시된 예시적 관계를 사용하여 쉽게 추정될 수 있다.
도 5B에 도시된 바와 같이, 웨이퍼의 배치 혹은 로트 내의 다양한 웨이퍼들과 특정 계측 측정 값들 간의 관계를 정의하는 또 다른 예시적인 모델 또는 계산이 전개될 수 있다. 웨이퍼 #1, 웨이퍼 #10, 웨이퍼 #20, 및 웨이퍼 #30에 관한 계측 측정치는 수용가능한 소정의 허용오차 한계 내에서 특정 계측 값-A와 모두 일치할 수 있다. 따라서 추정된 값(값-A)은 웨이퍼 #15와 같은 특정된 측정되지 않은 웨이퍼에 할당될 수 있다. 다양한 샘플링된 웨이퍼들은 계측 값-A의 수용가능한 범위 내에서의 계측 값을 제공할 수 있기 때문에, 샘플링되지 않은 웨이퍼들이 또한 계측 값-A를 포함한다고 추정하는 경우, 통계적 신뢰도의 수용가능한 양이 추정될 수 있다. 따라서, 어떤 신뢰도가 도 5B에 제공된 예시적 관계와 관련된 계측 값의 추정을 위해 존재할 수 있다. 이 신뢰도는 수용가능한 허용오차 한계 내에서의 측정된 웨이퍼에 관한 계측 값이 대략 값 A와 일치한다는 사실로 고려될 수 있다. 따라서, 상대적으로 높은 신뢰도 양은 계측 측정 값-A를 웨이퍼 #15에 할당하는 것과 관련될 수 있다.
도 5C는 측정된 계측 측정치와 샘플링된 웨이퍼 간의 관계를 그래프로 도식적으로 나타낸 또 다른 도면이다. 도 5C에 도시된 바와 같이, 웨이퍼 #1, 웨이퍼 #10, 웨이퍼 #20, 및 웨이퍼 #30의 실제 측정된 값에 근거하여 값들의 범위가 변할 수 있다. 소정 시간 동안, 모델링 유닛(330)이 프로세싱 툴의 특성(behavior)을 근사화할 수 있으며, 근사화된 계측 측정치는 실질적으로 이 일정한 시간 동안 실질적으로 변함이 없다. 따라서, 계단형(step-like) 기능이 발생될 수 있다. 달리 말하면, 만약 웨이퍼 #1이 결과적으로 A의 계측 측정 값이 된다면, 프로세싱 툴의 특성 및 다른 인자들이, 몇 개의 후속 웨이퍼들이 또한 계측 값-A를 소유할 수 있음을 예측하거나 모델링하는데 사용될 수 있다.
이 방법을 사용하는 경우 웨이퍼 #8은 C의 계측 측정 값을 가질 것으로 예측될 수 있는데, 왜냐하면 이것은 샘플링된 웨이퍼 #10(이것은 값-C의 계측 측정치를 포함하는 것으로 실제로 측정되고 발견됨)에 상대적으로 가깝기 때문이다. 마찬가지로, 웨이퍼 #17이 계측 측정 값 B를 포함하도록 추정될 수 있는데, 왜냐하면 실제 샘플링된 웨이퍼 #20은 결과적으로 계측 측정 값-B가 되기 때문이다. 도 5C에 도시된 관계의 신뢰도는 더 선형 관계를 제공하는 도 5A 혹은 도 5B의 신뢰도와 비교하여 더 낮은 값일 수 있다. 도 5C는 실제 측정된 데이터에 근거하여 일정하게 움직이는 값을 나타내며, 그럼으로써 샘플링되지 않은 웨이퍼의 계측 값의 추정에 부가되는 더 낮은 신뢰도 값을 갖는 장점이 있다.
이제 도 5D를 참조하면, 측정된 웨이퍼와 실제 계측 측정 값 간의 예시적인 비선형 관계가 도시된다. 도 5D에 도시된 비선형 곡선은 웨이퍼 #1의 측정된 값을 사용하여 모델링되거나 혹은 예측될 수 있으며, 이것은 결과적으로 계측 값-A가 되고, 웨이퍼 #10의 측정된 값은 결과적으로 계측 값-B가 되고, 웨이퍼 #20의 측정된 값은 결과적으로 계측 값 C가 되고, 그리고 웨이퍼 #30의 측정된 값은 결과적으로 계측 값 D가 된다. 도 5D에 도시된 바와 같이, 비선형 곡선은 다양한 인자, 예를 들어, 측정된 값, 툴 특성에 관한 정보, 이력 데이터, 툴 상태 데이터, 등과 같은 인자에 근거하여 작성될 수 있다. 비선형 관계는 샘플링되지 않은 웨이퍼 #8에 대한 추정된 계측 값-E를 제공할 수 있다. 또한, 계측 값-F의 추정은 샘플링되지 않은 웨이퍼 #15와 관련될 수 있다. 비선형 관계가 측정되지 않은 웨이퍼와 관련된 계측 값을 추정하거나 예측하는데 사용된다는 사실 때문에, 신뢰도는 도 5A 및 도 5B에서 제공된 더 선형적인 관계와 관련된 신뢰도보다 상대적으로 더 낮을 수 있다. 따라서, 임의의 포스트 프로세스 분석은 측정되지 않은 웨이퍼와 관련된 값들에 관한 신뢰도의 양을 고려할 수 있다.
도 5A-5D에서 제공되는 예시적인 관계를 사용하는 경우, 모델링 유닛(330)은 측정/샘플링되지 않은 웨이퍼와 관련된 예측된 인라인 및/또는 오프라인 계측 값들을 쉽게 제공할 수 있다. 본 발명의 기술분야에서 숙련된 기술을 가진 자들은, 더 새로운 데이터가 측정되지 않은 웨이퍼에 대한 계측 값을 추정하기 위해 수신되기 때문에, 다른 관계가 만들어질 수 있고 수정될 수 있다는 것을 알 수 있고, 이러한 것은 본 발명의 사상 및 범위 내에 여전히 있는 것이다.
이제 도 6을 참조하면, 본 발명의 예시적 실시예에 따른 방법과 관련된 단계별로 설명된 흐름도가 제공된다. 일 실시예에서, 시스템(300)은 배치 혹은 로트 내의 일련의 웨이퍼들을 프로세싱할 수 있다(블럭(610)). 웨이퍼들 상에서 수행되는 예시적인 프로세스는 증착 프로세스, 에칭 프로세스, 포토리소그래피 프로세스, 화학적 기계적 평탄화(Chemical-Mechanical Planarization, CMP), 등을 포함할 수 있지만, 이것에만 한정되는 것은 아니다. 이 프로세싱에 근거하여, 선택된 웨이퍼에 관한 계측 데이터가 획득될 수 있다(블럭(620)). 이러한 선택된 웨이퍼 혹은 샘플링된 웨이퍼는 전략적인 소정의 계획에 기초하여 선택될 수 있다. 예를 들어, 측정된 웨이퍼 및 측정되지 않은 웨이퍼에 대한 계측 값에 관한 선형 관계를 전개시키기 위해, 특정 간격(예를 들어, 다섯 번째마다)의 웨이퍼들이 측정을 위해 선택될 수 있다. 추가적으로, 프로세스 조건이 변함에 따라, 혹은 계측 결과가 소정의 레벨을 넘어 크게 이동됨에 따라, 추가적인 웨이퍼가 샘플링되어 샘플링된 계측 값과 샘플링되지 않은 계측 값 간의 보다 정확한 관계를 제공한다. 획득된 계측 데이터에 기초하여, 계측 데이터 확장 프로세스가 수행될 수 있다(블럭(630)). 계측 데이터 확장 프로세스는 예측을 위해 제공되는 것이며 계측 값들을 샘플링되지 않은 웨이퍼에 할당하기 위해 제공된다. 계측 데이터 확장 프로세스의 더 상세한 설명은 도 7에서 아래의 설명과 함께 제공된다.
선택된 웨이퍼에 관한 계측 데이터를 획득하고 계측 확장 프로세스를 수행하는 경우, 웨이퍼에 관해 수행될 나머지 프로세스가 완료될 수 있다(블럭(640)). 일 실시예에서, 계측 데이터 확장 프로세스는 각각의 프로세스가 웨이퍼들 상에서 수행된 이후에 수행될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 계측 확장 프로세스는 임계적 프로세스 단계 혹은 소정의 프로세스 단계의 완료 이후 수행될 수 있다. 웨이퍼의 프로세싱을 완료한 이후에, 포스트 프로세스 분석이 실제 계측 데이터 및/또는 예측된 계측 데이터를 사용하여 수행될 수 있다. 포스트 프로세싱 분석은 특정 포스트 프로세스 결과, 예를 들어 성능, 수율 등을 실제 계측 데이터 및/또는 예측된 계측 데이터를 포함하는 특정 인라인 파라미터와 상관시키는 것을 포함한다.
이제 도 7을 참조하면, 도 6의 블럭(630)의 계측 데이터 확장 프로세스를 수행하는 단계를 더 상세히 도시한 도면이 제공된다. 시스템(300)은 인라인 데이터를 샘플링되지 않은 웨이퍼 또는 측정되지 않은 웨이퍼에 할당하는 모델을 발생시킬 수 있다(블럭(710)). 이 모델은 다양한 인자를 사용하여 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 인라인 및/또는 오프라인 계측 데이터를 추정할 수 있다. 이러한 인자들에는 웨이퍼 상에서 수행되는 프로세스의 타입, 실제 인라인 데이터를 획득하기 위해 사용되는 샘플의 수, 실제로 획득된 계측 데이터에 관해 수행될 통계적 분석의 복잡도, 이력 데이터 등이 있을 수 있다. 이 모델에 근거하여, 통계적 신뢰도가 전개된다(블럭(720)). 통계적 신뢰도는 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 예측된 계측 데이터의 정밀도에 관한 신뢰도와 관련될 수 있다. 달리 말하면, 이 신뢰도는 예측된 계측 값이, 만약 샘플링되지 않은 웨이퍼가 실제로 측정되는 경우 획득되는 가정적 값에 얼마나 근접하고 있는지에 관한 것일 수 있다. 통계적 신뢰도는 실제 측정된 데이터, 이전의 이력 데이터(prior historical data), 툴 상태 데이터, 과거 프로세싱 툴 성능(historical processing tool performance), 프로세싱 툴의 과거 변화(historical variation) 등을 사용하여 수행되는 통계적 분석에 기초를 두고 있을 수 있다.
통계적 신뢰도에 근거하여, 샘플링되지 않은 웨이퍼에 관한 예측된(projected) 또는 추정된(estimated) 데이터가 계산될 수 있다(블럭(730)). 이것은 계산된 통계적 신뢰도에 근거하여 본래 계산된 계측 값을 수정하는 것을 포함한다. 예측된 계측 데이터를 계산할 때, 이 데이터는 특정된 샘플링되지 않은 웨이퍼에 할당될 수 있다(블럭(740)). 이 시스템(300)은 또한 샘플링되지 않은 웨이퍼와 관련된 계측 데이터가 실제로 예측된 데이터이지 실제로 측정된 계측 데이터가 아니라는 것을 나타내도록 샘플링되지 않은 웨이퍼에 "태그"를 붙일 수 있다(블럭(750)). 이 시스템(300)은 또한 이러한 웨이퍼들과 관련된 계측 데이터가 실제 데이터라는 것을 나타내도록 실제로 측정된 데이터에 태그를 붙일 수 있다. 이 태그는 본 발명의 개시의 혜택을 갖는 본 발명의 기술분야에서 숙련된 자들에게 공지된 다양한 타입의 소프트웨어 태그 혹은 하드웨어 태그를 포함할 수 있다. 이 시스템(300)은 또한 이후의 검색 및/또는 분석을 위해 실제 데이터 및 예측된 데이터를 저장할 수 있다(블럭(760)).
본 발명의 실시예를 사용하는 경우, 계측 데이터는 샘플링되지 않은 웨이퍼 또는 측정되지 않은 웨이퍼를 포함하는 모든 프로세싱된 웨이퍼들과 관련될 수 있다. 신뢰도는 샘플링되지 않은 웨이퍼에 할당된 값과 관련될 수 있다. 샘플링 되지 않은 웨이퍼의 값뿐만 아니라 관련 신뢰도에 근거하여, 시스템(300)은 포스트 프로세스 분석을 포함하는 다양한 분석을 제공할 수 있다. 더 탄탄한 포스트 프로세스 분석이 샘플링되지 않은 웨이퍼를 포함하는 모든 프로세싱된 웨이퍼와 관련된 데이터를 제공함으로써 가능할 수 있다. 따라서, 만약 샘플링된 웨이퍼가 포스트 프로세스 단계에서 가용하지 않다면, 데이터는 대응하는 포스트 프로세스 결과를 이용한 분석을 위해 샘플링되지 않은 웨이퍼에 대해 여전히 가용하다. 따라서, 다양한 이유(예를 들어, 대안적인 프로세싱 단계로 재라우팅, 스크레이핑(scraping), 재동작 프로세싱 등)로 인해 생산 라인으로부터 빠진 웨이퍼는 효율적이고 정밀한 포스트 프로세스 분석을 수행하는 능력에 크게 손상을 주지 않을 수 있다. 포스트 프로세스 분석은 계측 데이터를 포스트 프로세스 결과와 상관시키는 것에 기초를 두고 있을 수 있다. 추가적으로, 더 많은 과거 데이터가 이제 이후의 후속 분석을 위해 이용가능할 수 있다. 본 발명의 실시예들은 실질적으로 모든 프로세싱된 웨이퍼에 대한 계측 데이터 확장의 효율적인 전개에 근거하여 프로세스 결과의 더 정밀한 분석을 제공한다.
본 발명에 의해 설명된 원리는 APC 프레임 워크(Advanced Process Control Framework), 예를 들어, KLA Tencor, Inc.에 의해 이전에 제공된 촉매 시스템으로 구현될 수 있다. 촉매 시스템은 세계 반도체 장비 및 재료 협회(Semiconductor Equipment and Materials International, SEMI)의 컴퓨터 통합 생산(Computer Integrated Manufacturing, CIM) 프레임워크 컴플라이언트 시스템 기술(Framework compliant system technologies)을 사용하고 그리고 APC 프레임워크에 기초를 두고 있다. CIM(SEMI E81-0699 - Provisional Specification for CIM Framework Domain Architecture) 및 APC(SEMI E93-0999 - Provisional Specification for CIM Framework Advanced Process Control Component) 사양은 SEMI로부터 공개적으로 입수 가능하다. APC 프레임워크는 본 발명에 의해 설명되는 제어 방법을 구현하기에 바람직한 플랫폼이다. 일부 실시예에서, APC 프레임워크는 전체 공장 소프트웨어 시스템일 수 있다. 따라서 본 발명에 의해 설명되는 제어 방법은 공장의 작업장 상의 반도체 제조 툴들 중 가상적으로 어느 하나에 적용될 수 있다. APC 프레임워크는 또한 원격 액세스를 가능하게 하고 그리고 프로세스 성능을 모니터링할 수 있다. 더욱이, APC 프레임워크를 사용함으로써, 데이터 저장소는 로컬 드라이브(local drives)보다 더 편리하고 더 융통성 있고 비용이 더 저렴해 질 수 있다. APC 프레임워크는 더 정교한 타입의 제어를 가능하게 하는데, 왜냐하면 이것은 필요한 소프트웨어 코드를 기입함에 있어 상당한 양의 유연도를 제공하기 때문이다.
본 발명에 의해 설명되는 제어 전략을 APC 프레임워크로 전개시키기 위해서는 많은 소프트웨어 컴포넌트들이 필요하다. APC 프레임워크 내의 컴포넌트들에 추가하여, 제어 시스템 내에 포함되는 반도체 제조 툴 각각에 대해 컴퓨터 스크립트가 기입된다. 제어 시스템 내의 반도체 제조 툴이 반도체 제조 팹에서 시작될 때, 이것은 일반적으로 오버레이 제어기와 같은 프로세스 제어기에 의해 요구되는 동작을 개시하도록 스크립트를 호출한다. 이 제어 방법은 일반적으로 이러한 스크립트 내에서 정의되어 있거나 수행된다. 이러한 스크립트들의 개발은 제어 시스템의 개발의 상당한 부분을 포함할 수 있다. 본 발명에 의해서 설명되는 원리는 다른 타입의 제조 프레임워크로 구현될 수 있다.
앞서 개시된 특별한 실시예들은 단지 예시적인 것인데, 왜냐하면 본 발명은 본 명세서에서의 혜택을 갖는 본 발명의 기술분야에서 숙련된 자들에게 명백한, 다르지만 등가의 방식으로 수정될 수 있고 실시될 수 있기 때문이다. 더욱이, 아래의 특허청구범위에서 설명된 것 이외에, 본 명세서에 나타난 구성 또는 설계의 세부사항들은 본 발명을 한정시키려는 것이 아니다. 따라서, 명백한 것은, 앞서 설명된 특별한 실시예들은 변경될 수 있거나 혹은 수정될 수 있으며, 그리고 이러한 모든 변형들은 본 발명의 범위 및 사상 내에 있는 것으로 고려된다. 따라서, 본 명세서에 요구하는 보호 범위는 아래의 특허청구범위에서 설명된다.
Claims (10)
- 제 1 워크피스에 관한 측정된 계측 데이터(measured metrology data)를 수신하는 단계와; 그리고상기 제 1 워크피스에 관한 상기 계측 데이터에 근거하여 제 2 워크피스에 대응하는 계측 데이터를 근사화(approximate)하여 상기 제 2 워크피스에 관한 예측된 계측 데이터(projected metrology data)를 제공하고, 그리고 상기 제 2 워크피스에 대응하는 상기 예측된 계측 데이터에 관한 추정 정밀도(estimated level of accuracy)를 결정하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,후속 워크피스를 프로세싱하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 제 1 워크피스에 관한 측정된 계측 데이터를 수신하는 단계는 상기 제 1 워크피스에 관하여 수행된 프로세스에 관한 계측 데이터를 수신하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 제 2 워크피스에 대응하는 계측 데이터를 근사화하는 것은 상기 제 1 워크피스 및 상기 제 2 워크피스에 관하여 수행된 프로세스와 상기 프로세스에 관한 인라인 데이터 값 간의 관계를 모델링하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 4 항에 있어서,상기 예측된 계측 데이터에 관한 신뢰도를 결정하기 위해 통계적 분석을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,실제 계측 데이터와 상기 예측된 계측 데이터에 근거하여 상기 제 1 워크피스 및 상기 제 2 워크피스에 관한 포스트-프로세스 분석(post-process analysis)을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 4 항에 있어서,상기 제 2 워크피스에 대응하는 계측 데이터를 근사화하는 것은, 툴 상태 데이터, 인라인 측정 데이터(inline measured data), 과거 계측 데이터(historical metrology data), 및 툴 편차 데이터(tool variance data) 중 적어도 하나를 사용하여, 상기 제 2 워크피스의 프로세싱과 상기 제 2 워크피스의 프로세싱에 관한 예측된 인라인 데이터 간의 관계를 모델링하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 예측된 계측 데이터가 상기 제 2 워크피스와 관련됨을 나타내는, 상기 제 2 워크피스와 관련된 태그를 할당하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 샘플링되지 않은 워크피스들과 관련된 데이터 표시(data representation)를 제공하는 시스템으로서,복수의 워크피스들과;상기 복수의 워크피스들로부터의 샘플링된 워크피스로부터 계측 데이터를 획득하기 위한 계측 툴(440)과; 그리고상기 샘플링된 워크피스에 관한 상기 계측 데이터에 근거하여 상기 복수의 워크피스들로부터의 적어도 하나의 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 대응하는 계측 데이터를 근사화하여 예측된 계측 데이터를 제공하기 위한 제어기(310)를 포함하여 구성되며, 여기서 상기 제어기는 상기 적어도 하나의 샘플링되지 않은 워크피스에 관한 상기 근사화된 계측 데이터(approximated metrology data)에 관한 추정 정밀도를 결정하는 것을 특징으로 하는 샘플링되지 않은 워크피스들과 관련된 데이터 표시를 제공하는 시스템.
- 명령어들이 인코딩된 컴퓨터 판독가능 프로그램 저장 디바이스로서, 상기 명령어들은 컴퓨터에 의해 실행될때,제 1 워크피스에 관한 측정된 계측 데이터를 수신하는 단계와; 그리고상기 제 1 워크피스에 관한 상기 계측 데이터에 근거하여 제 2 워크피스에 대응하는 계측 데이터를 근사화하여 상기 제 2 워크피스에 관한 예측된 계측 데이터(projected metrology data)를 제공하고, 그리고 상기 제 2 워크피스에 대응하는 상기 예측된 계측 데이터에 관한 추정 정밀도를 결정하는 단계를 포함하는 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 프로그램 저장 디바이스.
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