KR101287169B1 - 프로세스 제어를 위한 제품 관련 피드백 - Google Patents

Abstract

프로세스 제어를 위한 제품 피드백을 실시하기 위한 방법, 장치 및 시스템이 개시된다. 제1가공물과 관련된 계측 데이터가 수신된다. 제1가공물과 관련된 후공정 파라미터가 수신된다. 후공정 파라미터는 계측 데이터와 상관된다. 제2가공물에서 시행될 복수의 프로세스들과 관련된 프로세스 제어는 이러한 상관에 근거하여 조정된다.

Description

프로세스 제어를 위한 제품 관련 피드백{PRODUCT-RELATED FEEDBACK FOR PROCESS CONTROL}

본 발명은 일반적으로 반도체 제조에 관한 것으로서, 특히 후공정(end of line;EOL)과 관련된 파라미터를 사용하여 프로세스 제어를 위한 피드백(feedback)을 제공하는 방법 및 장치와 관련된 것이다.

제조업에서의 기술의 폭발적인 발전으로 인해 수많은 새롭고 혁신적인 제조 공정들이 개발되어 왔다. 오늘날의 제조 공정들, 특히 반도체 제조 공정들은 수많은 중요 단계들(steps)을 필요로 한다. 이러한 프로세스 단계들은 보통 필수불가결하며, 그래서 일반적으로 적절한 제조 제어를 유지하기 위해 정밀하게 조정된(fine-tuned) 다수의 입력들(inputs)을 필요로 한다.

반도체 소자들의 제조는 천연 반도체 재료로부터 패키지된(packaged) 반도체 소자를 만들어내기 위해 많은 개별적인 공정 단계들을 필요로 한다. 반도체 재료의 초기 성장, 반도체 결정을 각각의 웨이퍼들(wafers)로 슬라이싱(slicing), 제조(fabrication) 단계들(식각(etching), 도핑(doping), 이온 주입(ion implanting) 등등)부터 패키징(packaging) 및 완성된 소자의 최후 검사까지의 여러 공정들은 서로 매우 상이하고 특화되어 있어 이러한 프로세스들은 상이한 제어 기법들(control schemes)을 갖는 상이한 제조 장소들에서 이루어진다.

일반적으로 일련의 공정 단계들은 하나의 그룹의 반도체 웨이퍼들, 때때로 많은 그룹의 반도체 웨이퍼들에 걸쳐 수행된다. 예를 들어, 다양한 상이한 재료들로 구성될 수 있는 하나의 프로세스 층(process layer)이 하나의 반도체 웨이퍼에 걸쳐 형성될 수 있다. 그 후에, 포토레지스트(photoresist;PR)의 패턴화된 층이 알려져 있는 포토리쏘그래피(photolithography) 기법들을 이용하여 프로세스 층에 걸쳐 형성될 수 있다. 그 다음, 전형적으로, 포토레지스트의 패턴화된 층을 마스크로서 이용하여 식각 공정이 프로세스 층에 걸쳐 수행된다. 이러한 식각 공정은 프로세스 층에 다양한 피쳐(feature) 또는 오브젝트(object)를 형성한다. 예를 들어, 그러한 구성들은 트랜지스터들의 게이트 전극(electrode) 구조로 사용될 수 있다. 많은 경우에 트랜치 소자분리(trench isolation) 구조들 또한 반도체 웨이퍼의 기판에 걸쳐 형성되는데, 이는 반도체 웨이퍼에 걸친 전기 영역들을 고립시키기 위함이다. 사용될 수 있는 고립 구조(isolation structure)의 하나의 예는 셀로우 트랜치 소자 분리(Shallow Trench Isolation;이하 STI라 함) 구조이다.

반도체 제조 설비 내에서의 제조 도구들은 전형적으로 제조 프레임워크(framework) 또는 처리 모듈들의 네트워크(network of processing modules)와 통신한다. 각 제조 도구는 일반적으로 장치 인터페이스(equipment interface)와 연결된다. 이러한 장치 인터페이스는 기계 인터페이스(machine interface)에 연결되어 있고, 이러한 기계 인터페이스에는 제조 네트워크가 연결되어 있으며 이는 제조 도구와 제조 프레임워크 사이의 통신을 용이하게 한다. 이러한 기계 인터페이스는 일반적으로 고급 공정 제어(Advanced Process Control;APC) 시스템의 일부분일 수 있다. 이러한 고급 공정 제어 시스템은 제어 스크립트(control script)를 시작하고, 이러한 제어 스크립트는 제조 프로세스를 처리하는 데 필요한 데이터를 자동으로 가져오는 소프트웨어 프로그램일 수 있다.

도 1은 전형적인 반도체 웨이퍼(105)를 도시하고 있다. 반도체 웨이퍼(105)는 전형적으로 그리드(grid)(150)에 정렬된 복수의 개별적인 반도체 다이들(semiconductor dies)(103)을 포함한다. 알려져 있는 포토리쏘그래피 공정들과 장비를 사용함에 의해, 포토레지스트의 패턴화된 층이 패턴화될 하나 또는 그 이상의 프로세스 층들에 걸쳐 형성될 수 있다. 포토리쏘그래피 공정의 일부로서, 일반적으로 노출 공정은 장착된 특정 포토마스크(photomask)에 따라 한 번에 하나 혹은 다수의 다이(die)(103) 위에서 스테퍼(stepper)에 의해 수행된다. 패턴화된 포토레지스트 층은 습식 혹은 건식 식각 공정에서 마스크로 이용될 수 있는데, 이 식각 공정들은 아래에 놓인 층 또는, 예컨대 다결정실리콘(polysilicon), 금속 또는 절연 재료 등의 재료의 층들에서 수행되어, 그 아래의 층들에 원하는 패턴을 옮길 수 있다. 포토레지스트의 패턴화된 층은, 예컨대 라인-타입(line-type) 구성 또는 개방형-타입(opening-type) 구성과 같은, 그 아래의 프로세스 층에서 복사되어야 하는 다양한 구성들로 이루어진다.

도 2를 보면, 선행 기술의 예시적인 공정 절차를 보여주는 순서도가 도시되어 있다. 제조 시스템은 반도체 웨이퍼(105)의 처리에 의해 제조되어야 할 제품의 유형을 결정할 것이다(블록 210). 이는 한 묶음(batch)의 반도체 웨이퍼들(105)을 처리하기 위한 프로세스 제어 파라미터들을 결정하는 단계로 이어진다. 웨이퍼들을 처리하여 어떠한 형태의 처리 결과를 얻는 소정의(predetermined) 계획이 결정된다. 이러한 처리 계획에 근거하여, 제조 시스템은 다양한 공장의 구성요소들이 한 묶음의 반도체 웨이퍼들(105) 위에서 일련의 공정들을 수행하도록 지시한다(블록 220). 웨이퍼들의 처리를 제어하기 위한 많은 제어 파라미터들은 미리 결정되어 실행된다. 이는 공장이나 팹(fab)의 다양한 구성요소들의 동작을 제어하기 위한, 미리 결정된 스케쥴링(scheduling), 라우팅(routing), 및 도구 제어 파라미터들을 포함할 것이다.

웨이퍼들을 처리하는 과정에서의 다양한 시점(point) 들에서, 계측 데이터(metrology data) 및/또는 툴 상태 데이터가 얻어질 수 있다(볼록 230). 이러한 계측 데이터 및/또는 도구 상태 데이터는 후속되는 공정 단계에 대한 다양한 피드백 조정(feedback adjustment)을 수행하는 데 이용될 것이다(블록 240). 이러한 피드백 데이터 및/또는 도구 상태 데이터는 후속되는 공정을 조정하여 임의의 감지된 프로세스 오류들을 보상하는 데 이용될 것이다. 이러한 피드백 조정들은 공정의 흐름(processing stream)에서의 다양한 시점들에서 실행될 것이고, 이러한 공정의 흐름에서 피드백 데이터는 특정한 다음 공정 단계를 조정하는 데 사용된다.

현재의 계측(metrology)과 관련된 문제들 가운데에는 다양한 외부의(제조 지역과 관련된) 또는 내부의 변화들이 미리 결정된 프로세스 계획들이 비효율적이거나 시대에 뒤떨어진 것이 되도록 한다는 사실이 포함된다. 꽤 자주, 외적 인자들(예를 들어, 팹에서의 프로세스 운용(process operation)을 제어하는 것과 직접적으로 연관되지 않는 사업적인 요소들)에서의 변화들은 더 이상 프로세스의 우선순위가 놓일 가치가 없는 웨이퍼들에 제조 시스템이 우선순위를 놓도록 촉구할 수 있다. 예를 들어, 최초의 평가(assessment)가 특정 형태의 제품(예를 들어, 초고속 프로세서들)에 대한 수요를 예측한 후에 시장 상황(market climate)이 변화하여, 두 번째 유형의 프로세서에 대한 수요를 촉진할 수 있다. 이는 최초의 처리 계획을 덜 효율적인 것으로 만들 것이다.

또한, 웨이퍼에서 일련의 프로세스 단계들을 수행하여 생산된 제품과 관련된 예상치 못한 특성들은 다른 웨이퍼들에서 이루어지는 프로세스들의 수정을 요구할 수 있다. 그러나, 그러한 수정을 위해 요구되는 필수 정보는 매우 많은 웨이퍼가 처리되기 전까지는 쉽게 얻어질 수 없을 것이다. 최첨단 기술은 제품의 성능(product performance)에서의 발생 가능한 후공정(end of line) 결함들을 회피하기 위해 잠재적인 처리 결과들을 예측하고 수정들을 시행하는 효율적인 방법론(methodology)이 결여되어 있다.

게다가, 다양한 프로세스 도구, 계측 도구 등의 동작에 대한 변화들과 같은 내적 변화들도 미리 결정된 계획이 이상적이지 않도록 만들 수 있다. 최첨단 시스템에서 공장의 구성요소나 외적 인자들에서의 변화는 일반적으로 프로세스 운용을 제어하는 데 사용되는 미리 결정된 프로세스 계획 때문에 효율적으로 다루어지지 않을 수 있다. 일반적으로, 특정 유형의 처리 결과(즉, 특정 유형의 집적 회로(Integrated Circuit;IC) 칩)를 생산하는 계약은 때때로 수개월 전에 이루어진다. 그 다음에 이러한 미리 결정된 계획들은 제조 시스템을 통해 사용된다. 그러는 동안, 다양한 내적 혹은 외적 변화들이 발생할 수 있고, 이러한 변화들은 미리 결정된 계획들이 더 이상 이상적이지 않도록 할 수 있다. 이러한 변화들은 시장의 수요들 및/또는 다른 시장 압력에서의 변화들, 공장이나 팹(fab) 내부에서의 프로세스 조건들에서의 변화들, 및/또는 그러한 프로세스들을 실행하는 단체(entity)의 사업 목표에서의 변화들을 포함할 수 있다. 이러한 변화들에도 불구하고 미리 결정된 계획은 일반적으로 이미 프로세스 운용(processing operation)에서 구현되고, 그래서 프로세스 운용(processing operation)에서의 유연성 부족을 가져온다.

설계자들(designers)은 생산 결과(product output)에 근거한 피드백을 제공하여 이러한 문제점들의 일부를 해소하기 위한 시도를 해왔다. 그러나 이 방법은 사업 계획 및/또는 내적 인자들에서의 변화들을 포함하는 상기한 모든 문제들을 다루지 않고 있다. 한 예로, 최첨단 시스템들은 일반적으로 하류 프로세스(downstream process)로부터 얻어진 프로세스 피드백 신호의 수신에 근거하여 동일한 프로세스 또는 다음 프로세스의 조정을 필요로 한다. 이러한 조정은 후공정(end-of-line) 제품 자료와 관련된 모든 문제들(issues)을 다루기에는 충분하지 않을 수 있다. 또한, 시장 변화들 및 사업 목표들과 같은 다양한 외적 인자들은 그러한 최첨단 시스템들에 의해선 효율적으로 다루어지지 않을 수 있다. 이는 다양한 외적 내적 또는 외적 인자들에 대한 비효율적인 대응으로 이어질 수 있으며, 이러한 점은 사업적 인자들에 대한 반응 시간의 손실 및/또는 내적 제조상 문제점들을 위한 조정에서의 유연성 부족으로 이어질 것이다.

본 발명은 앞서 제시된 하나 이상의 문제점들의 영향을 극복하거나 적어도 경감시키는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 실시형태에서, 프로세스 제어를 위한 제품 피드백을 수행하는 방법이 제공된다. 제 1 가공물(workpiece)에 관한 계측 데이터가 수신된다. 제 1 가공물에 관한 후공정 파라미터가 수신된다. 후공정 파라미터는 계측 데이터와 상관(correlation)된다. 상기 상관에 근거하여 제 2 가공물에 대해 수행될 복수의 프로세스들과 관련된 프로세스 제어(process control)가 조정된다.

본 발명의 다른 실시형태에서, 프로세스 제어를 위한 제품 피드백을 수행하기 위한 방법이 제공된다. 제 1 프로세스가 제 1 가공물에 대해 수행된다. 가공물의 제 1 프로세스에 관한 계측 데이터가 수신된다. 제 1 가공물에 관한 후공정 파라미터가 수신된다. 계측 데이터에 후공정 파라미터가 상관된다. 제 2 가공물에 관한 후공정 파라미터가 모델링된다. 후공정 파라미터의 모델링은 후공정 파라미터와 계측 데이터의 상관에 근거한다. 제 1 프로세스 및 제 2 가공물에 대해 시행될 제 2 프로세스가 후공정 파라미터의 모델링에 근거하여 조정된다.

본 발명의 다른 실시형태에서, 프로세스 제어를 위한 제품 피드백을 수행하기 위한 방법이 제공된다. 제 1 프로세스가 제 1 가공물에 대해 수행된다. 가공물의 제 1 프로세스에 관한 계측 데이터가 수신된다. 제 1 가공물에 관한 후공정 파라미터가 수신된다. 계측 데이터에 후공정 파라미터가 상관된다. 제 2 가공물에 관한 후공정 파라미터가 모델링된다. 후공정 파라미터의 모델링은 후공정 파라미터와 계측 데이터의 상관에 근거한다. 제 1 프로세스 및 제 2 가공물에 대해 시행될 제 2 프로세스가 후공정 파라미터의 모델링에 근거하여 조정된다.

본 발명의 다른 실시형태에서, 프로세스 제어를 위한 제품 피드백을 수행하기 위한 방법이 제공된다. 가공물에 관한 계측 데이터가 수신된다. 가공물과 관련된, 예측되는 후공정 파라미터에 관한 데이터가 수신된다. 예측된 후공정 파라미터는 계측 데이터와 상관된다. 가공물에 대해 수행될 복수의 나머지 프로세스들은 상기 상관에 근거하여 조정된다.

본 발명의 다른 실시형태에서, 프로세스 제어를 위한 제품 피드백을 수행하기 위한 방법이 제공된다. 가공물에 관한 계측 데이터가 수신된다. 가공물과 관련된, 예측되는 후공정 파라미터에 관한 데이터가 수신된다. 가공물의 프로세스와 관련된 외적 인자에 관한 데이터가 수신된다. 가공물의 프로세스와 관련된 내적 인자에 관한 데이터가 수신된다. 예측되는 후공정 파라미터는 계측 데이터, 외적 인자 또는 내적 인자와 상관된다. 가공물에 대해 수행될 복수의 나머지 프로세스들은 상기 상관에 근거하여 조정된다.

본 발명의 다른 실시형태에서, 프로세스 제어를 위한 제품 피드백을 수행하기 위한 시스템이 제공된다. 본 발명의 시스템은 가공물 및 제 1 제어기(controller)를 포함한다. 제 1 제어기는 가공물과 관련된 후공정 파라미터를 가공물에 관한 계측 데이터와 상관시키고 복수의 프로세스 단계들을 조정하기 위해 피드백 데이터를 제공하도록 조절된다. 시스템은 또한 프로세스 단계들의 조정을 수행하는 제 2 제어기를 포함한다. 시스템은 또한 제 2 제어기와 동작적으로(operatively) 연결된 프로세스 도구(tool)를 포함한다. 프로세스 도구는 가공물을 처리할 수 있다.

본 발명의 다른 실시형태에서, 프로세스 제어를 위한 제품 피드백을 수행하기 위해 명령어들로 인코딩된, 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 저장 장치가 제공된다. 명령어들로 인코딩된, 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 저장 장치는, 컴퓨터에 의해 실행되는 때에, 제 1 가공물에 관한 계측 데이터를 수신하는 단계와; 제 1 가공물과 관련된 후공정 파라미터를 수신하는 단계와; 계측 데이터와 후공정 파라미터를 상관시키는 단계; 그리고 상기 상관에 근거하여 제 2 가공물에 대해 수행될 복수의 프로세스들에 관한 프로세스 제어를 조정하는 단계를 포함하는 방법을 수행한다..

본 발명은 첨부된 도면과 관련된 아래의 설명을 참조하여 이해될 것이다. 첨부된 도면에서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 가리킨다. 각 도면의 내용은 아래와 같다.

도 1은 반도체 제조 시스템에 의해 처리될 수 있는 반도체 웨이퍼의 양식도(stylized depiction)를 도시한다;

도 2는 반도체 웨이퍼들을 처리하기 위한 선행 기술에 의한 방법의 순서도를 도시한다.

도 3은 본 발명의 일 예시적 실시예에 따라, 복수의 공장 구성요소들을 제어하기 위한 중앙 제어 유닛을 나타내는 시스템의 블록도를 도시한다.

도 4는 본 발명의 일 예시적 실시예에 따라, 도 3의 프로세스 유닛에 대한 보다 상세한 블록도를 도시한다.

도 5는 본 발명의 일 예시적 실시예에 따라, 도 3의 시스템에 의해 제공되는 제품 피드백의 피드백 팩(feedback pack)의 블록도를 도시한다.

도 6은 본 발명의 일 예시적 실시예에 따라, 방법에 관한 단계들의 흐름도를 도시한다.

도 7은 본 발명의 일 예시적 실시예에 따라, 도 6에서 기술된 제품 피드백 프로세스를 수행하는 단계의 보다 상세한 순서도를 도시한다.

본 발명은 다양한 수정들이 가해지거나 대안적 형태들로 변형되기 쉬움에도 불구하고, 도면들 및 본 명세서의 상세한 설명에서는 예시적인 방법으로 본 발명의 특정 구성요소들이 제시되었다. 그러나 본 명세서의 특정 구성요소들에 대한 설명은 개시된 특정 형태들로 발명을 제한하고자하는 의도가 있는 것이 아니며, 오히려 첨부된 청구항들에 의해 정의된 바에 따라 발명의 사상과 범위 내에 포함되는 모든 변형들, 균등물들(equivalents) 및 대안들을 포괄하는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 발명의 예시적인 실시예들이 하기에 설명되어 있다. 명확성의 견지에서, 실제 구현의 모든 구성들이 본 명세서에 설명되지는 아니하였다. 물론, 어느 그러한 실시예의 개발에 있어서, 시스템과 비지니스에 관한 조건들을 충족시키는 것과 같은 제각기 다른 개발자의 구체적인 목표들을 달성하기 위해서는 구현에 대한 여러 세부 결정들이 내려져야 함이 인식되어야 한다. 또한, 그러한 개발 노력이 복잡하고 시간을 소모하지만, 당업자는 이 개시사항의 이점을 얻기 위해서는 수행해야 하는 과정임이 인식되어야 한다.

본 발명은 이제 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 다양한 구조들(structures), 컴퓨터들, 프로세스 도구(tool)들 및 시스템들은 도면들에서 개략적으로 도시되어 있다. 이는 단지 설명을 위함이지, 기술 분야의 당업자들에게 잘 알려진 세부사항들로 본 발명을 모호하도록 만들기 위함이 아니다. 그럼에도, 첨부된 도면들은 본 발명의 예시적인 실시예들을 기술하고 설명하도록 포함된 것이다. 여기에 사용된 단어들과 문구들은 당업자가 이들 단어 및 문구를 이해하는 것과 일치하는 의미로 이해되고 해석되어야 한다. 용어 또는 문구의 어떠한 특별한 정의도, 즉 당업자에게 이해되는 일반적인 의미와 다른 어떠한 정의도 여기에서의 그 용어 또는 문구의 일관된 사용에 의한 의미에 포함되지 않는다. 용어 또는 문구가 특별한 의미를, 즉 당업자에 의해 이해되는 것과 다른 의미를 갖도록 확장하려는 경우에는, 그러한 특별한 정의는 그 용어와 문구를 위한 특별한 정의를 직접적으로 명확하게 제공하는 방식으로 본 명세서에 명백히 규정될 것이다.

본 발명의 일부들과 이에 대한 상세한 설명은 컴퓨터 메모리 내에서의 데이터 비트들(bits)에 대한 오퍼레이션들(operations)의 상징적인(symbolic) 표현들이나 알고리즘들 또는 소프트웨어에 의해 제시되어 있다. 당업자들은 그들의 작업의 요지를 다른 당업자들에게 전달할 때 이러한 설명들 및 표현들에 의해 효율적으로 전달할 수 있다. 알고리즘은, 알고리즘이라는 용어가 본 명세서에서 사용될 때, 그리고 일반적으로 사용될 때, 바람직한 결과를 낳는 일관성이 있는(self-consistent) 단계들의 시퀀스로 이해된다. 위 단계들은 물리적인 양에 대한 물리적 인 조작(manipulation)을 필요로 하는 것들이다. 대개, 반드시 그래야 하는 것은 아님에도, 이러한 양들은 저장되고, 전송되고, 조합되고, 비교되고, 아니면 그 외의 형태로 조작될 수 있는 광학적, 전자적 혹은 자기적인 신호들의 형태를 갖는다. 가끔, 주로 통상적인 사용을 주 이유로, 이러한 신호들을 비트들(bits), 값들(values), 요소들(elements), 심볼들(symbols), 캐릭터들(characters), 용어들(terms), 숫자들 등등으로 언급하는 것이 편리하다는 것이 입증되어 왔다.

그러나 모든 이러한 용어들 및 유사 용어들은 적절한 물리량들과 연관되어야 하고 모든 이러한 용어들 및 유사 용어들은 단순히 이러한 용어들에 적용된 편리한 명칭들이라는 점을 명심해야 한다. 명시적으로 다르게 진술되지 않는 한, 앞서 분명히 논의한 바와 같이, "처리(processing)"나 "연산(computing)"이나 "계산(calculating)"이나 "결정(determining)"이나 "디스플레잉(displaying)" 등등과 같은 용어들은 컴퓨터 시스템이나 유사한 전자적 연산 장치가 컴퓨터 시스템의 레지스터들(registers) 및 메모리들 내부의 물리적, 전자적인 양으로 표현되는 데이터를 컴퓨터 시스템의 메모리들이나 레지스터들이나 다른 정보 저장, 전송 혹은 디스플레이 장치들에서의 물리적인 양들로 유사하게 표현되는 다른 데이터로 조작 및 변형하는 동작이나 프로세스들을 의미한다.

반도체 제조에는 많은 개별적인 프로세스들(processes)이 포함되어 있다. 가공물들(예를 들어 반도체 웨이퍼들(105)이나 반도체 장치 등등)은 전형적으로 복수의 제조 프로세스 도구들을 거친다. 본 발명에서 구현된 것들은 다양한 내적/및/또는 외적 요소들에 근거하여 프로세스 체인(process chain)에서의 복수 개의 프로세 스 단계들의 피드백 정정의 시행을 제공한다. 다양한 후공정 퍼포먼스 특성들은 본 발명에서 구현된 것들에 의해 제공되는 피드백을 수행하기 위해 분석될 것이다. 또한, 하나 혹은 그 이상의 후공정(EOL) 파라미터(들)은 예측되거나 모델링될 것이다. 모델링된 EOL 파라미터(들)은 인라인(inline) 도구 조정들 및/또는 프로세스 정정들을 시행하는 데 사용될 것이다.

본 발명의 실시예들은 또한 인라인 도구 및/또는 프로세스의 조건들이나 측정값들(measurements)에 대한 제품 테스트 결과들의 상관(correlation)을 제공한다. 이러한 상관은 EOL 파라미터의 모델링을 수행하는데 이용될 것이다. 또한, 다양한 외적 인자들이나 다른 내적 인자들은 피드백 조정들의 특성(nature)을 결정하는데 있어서 고려될 수 있다. 본 발명의 실시예들에 의해 제공하는 피드백 조정 프로세스는 프로세스 체인에서의 복수의 프로세스 단계들을 조정하는 것을 필요로 할 것이다. 제조 데이터(manufacturing data)를 다양한 실제의 혹은 예측되는 EOL 파라미터들, 외적 인자들 및/또는 내적 인자들과 상관시키기 위한 모델(model)이 생성될 것이다. 그 다음에 이러한 상관은 다양한 반도체 제품들을 생산하기 위한 프로세스 계획(processing plan)과 관련된 복수의 프로세스들을 제어하는 데 사용될 것이다. 이는 복수의 프로세스 단계들에 대한 피드백 제어를 포괄할 수 있는 "긴(long)" 피드백 루프를 제공한다.

도 3을 보면, 도 3에서는 본 발명의 일 예시적 실시예에 따른 시스템을 나타내는 블록도가 도시되어 있다. 시스템(300)은 중앙 제어 유닛(310)을 포함한다. 중앙 제어 유닛(310)은 공장/팹에서의 복수의 프로세스 제어 세그먼트들(segments)의 각각의 동작들을 감시할 수 있고 각각의 동작들에 영향을 미칠 수 있다. 예들 들어, 공장은 프로세스 제어 유닛의 일부일 수 있는 하나 이상의 제어 도구들에 의해 제어되는 다양한 프로세스 도구들(processing tools)을 포함할 수 있다.

중앙 제어 유닛(310)은 공장의 다양한 구성요소들의 동작에 영향을 주기 위해 외부 소스들(즉, 공장/팹에 대해 외부에 있는 소스들) 뿐 아니라 내부 소스들(즉, 공장/팹의 내부에 있는 소스들)로부터 데이터 및/또는 명령들(instructions)을 수신할 수 있다. 외부 소스들은 예들 들어 마케팅 부서나 영업 부서 등과 같이 실질적으로 제조나 프로세스 영역 밖에 있는 영업체(business entity)의 다양한 부서들을 포함할 수 있다. 외부 소스들은 또한 시장 데이터, 경향들(trends), 수요들 등등을 포함할 수 있다. 내부 소스들은, 예를 들어 지역 프로세스 제어기(local process controller), 프로세스 도구, 계측 도구, 도구 상태 센서들 등과 같이 제조나 프로세스 환경 내에 실질적으로 존재하는 다양한 구성요소들을 포함할 수 있다.

중앙 제어 유닛(310)은 제조 설비(manufacturing facility)에 의해 생산된 실질적 완제품에 관한 EOL 정보를 수신할 수 있다. 중앙 제어 유닛(310)은 또한 EOL 파라미터들에 대한 예측치들을 모델링하는 것에 관련된 정보를 수신할 수 있다. 다양한 EOL 파라미터들이나 다른 프로세스 이후의(post-process, 또는 후공정) 제품 결과들은 피드백 정정들의 시행을 위해 중앙 제어 유닛(310)에 제공될 수 있다. 중앙 제어 유닛(310)은 또한 컴퓨터 시스템(340)을 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(340)은 파라미터들의 수정값들을 계산하고 다양한 외부의 및/또는 내부의 데이터들에 대한 응답으로 제어 파라미터들이나 행동들(actions)을 생성하는 것과 같은 다양한 작업들을 수행할 수 있다. 그러한 후에 이러한 제어 파라미터들이나 행동들(actions)은 공장/팹의 다양한 구성요소들의 동작(operation)을 지시하는데 사용될 것이다.

시스템(300)은 또한 외부 요구 시스템(330)을 포함할 수 있다. 외부 요구 시스템(330)은 다양한 외적 인자들과 관련된 다양한 의사 결정 명령어들 및/또는 데이터를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 외부 요구 시스템(330)은 마케팅 결정들, 제품 수요, 가격 데이터, 시장 경향들 등과 관련된 데이터를 제공할 수 있는, 데이터베이스들, 소프트웨어 유닛들, 기업 조직들 등 많은 개체들을 가리킬 수 있다. 예를 들어, 외부 요구 시스템(330)은 새로운 시장으로 확장하는 데 도움이 될 수 있는 특정 제품을 제조하는 것을 매우 강조하는 것을 밝히는 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 새로운 형태의 프로세서는 보다 낮은 수율들, 보다 긴 프로세스 싸이클 시간들 등을 가져올 수 있지만, 회사에 새롭고 떠오르는 시장에 진입할 수 있는 기회를 제공할 수도 있다. 이러한 생각은 시장 데이터에 덜 민감했던 이전의 동작들에 비해 다른 방향에서 웨이퍼들을 처리하는 작업을 일으킬 수 있다.

시스템(300)은 또한 비즈니스 유닛(320)을 포함할 수 있다. 비즈니스 유닛(320)은 소프트웨어 유닛, 컴퓨터 시스템 및/또는 이와 유사한 것일 수 있다. 비즈니스 유닛(320)은 외부 시스템(330)으로부터 다양한 외부 시장 데이터를 수신할 수 있다. 외부 요구 시스템(330)으로부터 수신한 데이터에 근거하여, 비즈니스 유닛(320)은 중앙 제어 유닛(310)에 반도체 웨이퍼들(105)을 처리하는 것과 관련된 데이터 및/또는 명령어들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 비즈니스 유닛(320)은 시장 수요, 완제품 가격, 수율, 싸이클 시간, 및 또는 특정 유형의 프로세스를 진행하는 데 있어서의 위험 요소들 등과 같은 비즈니스와 관련된 다양한 측면들을 고려할 수 있다. 비즈니스 유닛(320)은 또한 본 발명의 공개가 이용되는 분야에서 당업자들에게 알려진 반도체 웨이퍼들(105)을 처리하는 것과 관련된 기타 다양한 비즈니스와 관련하여 고려할 점들을 고려할 수 있다. 이와 같은 고려할 점들에 근거하여, 비즈니스 유닛(320)은 하나 이상의 비즈니스와 관련된 외부 인자(들)을 제공할 것이다. 이러한 외부 인자(들)는 본 발명의 실시예들에 의해 제공되는 긴 피드백 프로세스를 실시하기 위해 중앙 제어 유닛(310)에 의해 고려될 것이다.

시스템(300)은 또한 제1프로세스 유닛(360), 제2프로세스 유닛(370)부터 제N프로세스 유닛(380)까지 포함할 수 있다. 제1 내지 제N 프로세스 유닛(360-380)은 하나 이상의 프로세스 도구들, 프로세스 제어기 및/또는 웨이퍼 프로세싱을 위한 다른 요소들을 포함할 수 있다. 제1 내지 제N 프로세스 유닛(360-380)에 대한 보다 상세한 설명은 도 4 및 도 4에 대한 아래의 설명에서 제공된다.

도 3으로 돌아가서, 시스템(300)은 또한 EOL 모델링 유닛(350)을 포함할 수 있다. EOL 모델링 유닛(350)은 웨이퍼들에 대해 수행되는 일련의 프로세스 단계들의 완료로부터 얻어질 수 있는 제품과 관련된 다양한 파라미터들을 모델링할 수 있다. EOL 모델링 유닛(350)은 다양한 내적 및/또는 외적 인자들을 잠재적인 EOL 파라미터를 모델링할 때 고려할 수 있다. 내적 인자들의 예들은 제조 환경의 내부에 있는 다양한 인자들이 될 수 있다. 이러한 내적 인자들은 도구 유용성(tool availability) 파라미터, 도구 조건 파라미터, 잠재적 수율 파라미터, 싸이클 시간 파라미터, 프로세스 위험 파라미터 및 프로세스 볼륨(process volume) 파라미터를 포함할 수 있지만 이에 한정되지는 않는다. 외적 인자들의 예들은 제조 환경의 외부에 있는 다양한 인자들일 수 있다. 이러한 외적 인자들은 시장 수요, 완제품 가격, 웨이퍼들의 처리로부터 얻어지는 수율, 싸이클 시간 및 웨이퍼들을 처리하는 데 있어서의 위험 요소들을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.

또한, EOL 모델링 유닛(350)은 EOL 파라미터들을 모델링하기 위해 실제 제품 아웃풋(output) 결과들을 고려할 수도 있다. 예를 들어, EOL 모델링 유닛(350)은 제품 결과 데이터나 실제 EOL 파라미터 데이터를 계측 및/또는 도구 상태 데이터와 상관시키거나 결합하여 예측되는 EOL 파라미터를 생성할 수 있다. 이러한 상관을 수행하는 데에는 시스템(300)에 의해 처리되는 특정 웨이퍼와 관련된 EOL 파라미터가 고려될 수 있다. 그 후에 위 특정 웨이퍼와 관련된 계측 및/또는 도구 상태 데이터는 미래의 잠재적인 EOL 파라미터들을 모델링하기 위해 실제 EOL 파라미터와 상관될 것이다. "EOL 파라미터"라는 용어는 다이(die) 수준에서의 작동 특성들(예를 들어, 속도, 전력 소비 등)로 이루어진 부분 수율 결과들(sort yield results)로 이루어진 다양한 제품 결과들을 가리킬 수 있다. "EOL 파라미터"라는 용어는 또한 전자 제품들로 형성된 다이 패키지(packaged die)의 작동 특성들(예를 들어, 반도체 장치들과 관련된 속도, 전력 소비, 번인(burn-in) 테스트 결과들 등)을 가리킬 수도 있다.

또한, 시스템(300)은 제조 데이터 수집 유닛(390)을 포함할 수 있다. 제조 데이터 수집 유닛(390)은 제 1 내지 제 N 프로세스 유닛들(360-380)에 의해 수행되는 다양한 프로세스 단계들과 관련된 계측 데이터 및/또는 도구 상태 데이터를 얻을 수 있다. 제조 데이터 수집 유닛(390)은 또한 다양한 EOL 파라미터들을 저장할 수 있다. 계측 데이터 수집 유닛(390)은 다양한 계측 및/또는 도구 상태 데이터를 저장하는 메모리 저장장치를 포함할 수 있다. 도구 상태 데이터는 압력 데이터, 가스 플로우(gas flow) 데이터, 프로세스 도구의 챔버(chamber) 온도 등으로 이루어질 수 있지만 이에 한정되지 않는다.

시스템(300)은 또한 상관 유닛(355)을 포함할 수 있다. 상관 유닛(355)은 다양한 외부 및/또는 내부 데이터를 상관시켜 중앙 제어 유닛(310)에 다양한 피드백 가능성들과 관련된 정보를 제공할 수 있다. 상관 유닛(355)은 EOL 모델링 유닛(350), 제조 데이터 수집 유닛(390) 및/또는 비즈니스 유닛(320)으로부터 데이터를 수신할 수 있다. 상관 유닛(355)은 특정한 계측 데이터, 도구 상태 데이터, EOL 예측 데이터 및/또는 실제 EOL 파라미터 데이터를 상관시킬 수 있다.

게다가 상관 유닛(355)은 또한 EOL 제품 결과들을 EOL 제품 결과들이 얻어진 웨이퍼들에서 수행된 프로세스들에 관한 계측 데이터 및/또는 도구 상태 데이터들과 상관시킬 수 있다. 이러한 상관에 근거하여, 그 다음에 처리될 웨이퍼와 관련된 다양한 EOL 파라미터들이 모델링될 수 있다. 상관 유닛(355)으로부터 얻어진 데이터는 중앙 제어 유닛(310)에 특정한 예측된 EOL 파라미터들 또는 예측된 EOL 파라미터들로 이어지는 내부의 프로세스 조건(들)의 유형에 대한 지시(indication)를 제공할 것이다.

또한 상관 유닛(355)은 내부 및 외부 데이터를 상관시키기 위해 비즈니스 유닛(320)으로부터 외부 데이터를 수신할 수 있다. 상관 유닛(355)으로부터의 데이터를 이용하여 중앙 제어 유닛(310)은 미리 결정된 프로세스 계획에 대해 피드백 정정(들)을 시행할 수 있다. 이러한 정정은 스케줄링 또는 라우팅 조정들, 프로세스 제어 조정들 등으로 이루어질 수 있다. 그러한 조정들은 내부 및/또는 외부 인자들과 관련된 새로운 사실들(realities)에 맞추기 위해 시행될 것이다. 비즈니스 유닛(320), 상관 유닛(355), EOL 모델링 유닛(350), 제조 데이터 수집 유닛(390) 등으로 이루어진 시스템(300)에서 설명된 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어 유닛들을 포함하거나 이러한 것들의 조합을 포함할 수 있다.

도 4에는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세스 유닛들(360-380)을 도시한 블록도가 도시되어 있다. 각 프로세스 유닛들(360-380)은 도구 제어기(tool controller)(410)를 포함할 수 있다. 도구 제어기(410)는 프로세스 도구(processing tool)(430) 및/또는 계측 도구(440)의 작동을 제어할 수 있다. 이러한 프로세스 도구(430)는 식각(etch) 도구, 증착(deposition) 도구, 화학기계연마(chemical-mechanical polishing;CMP) 도구, 포토리쏘그래피(photolithography) 도구 또는 반도체 웨이퍼들(105)을 처리할 수 있는 다른 도구일 수 있다. 계측 도구(440)는 처리된 반도체 웨이퍼(105)와 관련된 계측 데이터를 얻을 수 있다. 계측 도구(440)는 독립한(stand-alone) 도구일 수도 있고 프로세스 도구(430) 자체와 통합된 것일 수도 있다. 데이터 인터페이스(420)는 중앙 제어 유닛(310)으로부터 데이터를 수신하거나 중앙 제어 유닛(310)으로 데이터를 전송할 수 있다. 데이터 인 터페이스(420)에 의해 수신된 데이터는 프로세스 도구(430) 및 계측 도구(440)의 작동을 감독하는 등 프로세스 유닛들(360-380)의 다양한 구성요소들을 제어하는데 사용될 수 있다.

도구 제어기(410)는 중앙 제어 유닛(310)으로부터 데이터를 수신할 수 있다. 그리고 중앙 제어 유닛(310)은 도구 제어기(410)에 피드백 제어 정보 및/또는 처리되어야 할 특정 로트(lot)나 그룹의 반도체 웨이퍼들(105)과 관련된 로트(lot)의 우선순위 정보를 제공할 수 있다. 많은 웨이퍼들과 관련된 피드백 제어 정보 및/또는 로트 우선순위 정보는 복수의 내적 및/또는 외적 인자들에 근거한 것일 수 있다. 피드백 제어 정보는 프로세스 조정 데이터 및/또는 도구 조정 데이터 뿐 아니라 스케줄링 및/또는 라우팅 데이터로 이루어질 수 있다. 중앙 제어 유닛(310)으로부터의 데이터에 근거하여 우선순위 스케줄링이나 라우팅 계획들의 수정이 시행될 수 있다. 그러한 수정에 대한 응답으로 도구 제어기(410)는 도구 제어기(430) 및 또는 계측 도구(440)의 유용성에 대한 평가를 시행할 수 있다. 대안적인(alternative) 실시예에서, 도구 제어기(410)는 프로세스 유닛들(360-380)의 외부에 위치할 수 있다. 이러한 실시예에서, 도구 제어기(410)는 다양한 프로세스 유닛들(360-380)의 작동을 지시할 것이다.

도 5에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 긴 피드백 경로(long feedback path)를 도시한 블록도가 제시되어 있다. 제조되어야 할 제품의 유형에 근거하여, 일련의 프로세스 단계들과 관련된 프로세스 제어 데이터가 시스템(300)(블록 510)에 의해 얻어질 것이다. 프로세스 제어 데이터에 근거하여, 일련의 프로세스 단계 들이 시스템(300)(블록 520)에 의해 수행될 것이다. 블록 520의 일련의 프로세스 단계들은 제 1 프로세스(522), 제 2 프로세스(524) 내지 제 N 프로세스(526)를 포함할 수 있다. 제 1 내지 제 N 프로세스들(522-526)이 수행되면 실질적으로 완성된 제품이 얻어진다. 일련의 프로세스 단계들(520)에 근거하여 시스템(300)은 제품 아웃풋(530)(블록 530)과 관련된 데이터를 얻거나 수신할 것이다. 이러한 데이터는 일련의 프로세스 단계들(블록 520)을 거쳐 웨이퍼들을 처리하여 얻어진 다양한 제품의 EOL 파라미터들과 관련되어 있다. 이러한 EOL 파라미터들은 작동 속도, 접근 시간(access time)과 같은 제품의 퍼포먼스에 대한 다양한 지표를 포함할 수 있다.

또한, 제품의 실제 결과가 얻어지기 전이라도, 시스템(300)은 블록(540)에 지시된 EOL 모델링 데이터를 수신할 수 있다. EOL 모델링 데이터는 일련의 프로세스 단계들(블록 520) 동안의 어느 시점에서 모델링될 수 있는 예측된 EOL 파라미터들에 관한 것일 수 있다. 일 실시예에서, 마지막 프로세스(526)에 EOL 파라미터의 모델링이 더 근사할(closer) 수록, 예측된 EOL 파라미터들의 결과값은 더 우수할 것이다. 다른 실시예에서, 제품 테스트 결과들이나 실제 EOL 파라미터 데이터는 블록 520의 EOL 모델링을 시행하기 위해 계측 데이터 및/또는 도구 상태 데이터와 상관되거나 결합될 수 있다. 이러한 실시예에서, 피드백 정정들은 EOL 모델링에 직접적으로 근거하게 될 것이다.

또한, 시스템(300)은 앞서 기재한 비즈니스 유닛(320)에 의해 제공되는 비즈니스와 관련된 데이터를 얻거나 수신할 수 있다(블록 550). 도 5의 피드백 경로는 또한 상관 및 피드백 프로세스를 포함할 수 있다(블록 560). 이러한 상관 및 피드백 프로세스(560) 도중에 제품 아웃풋과 관련된 데이터, EOL 모델링 데이터, 비즈니스와 관련된 데이터 및/또는 이와 유사한 데이터와 같은 다양한 데이터가 고려될 수 있다. 이러한 데이터 집합들(sets)은 시스템(300)에 피드백 정보를 제공하기 위해 상관된다.

이러한 상관 및 피드백 프로세스(560)는, 예를 들어 처리된 웨이퍼들 및/또는 웨이퍼들을 처리한 프로세스 도구들과 관련된 계측 및/또는 도구 상태 데이터와 같은 제조 데이터를 수신할 수 있다(블록 555). 계측 및/또는 도구 상태 데이터는 처리된 웨이퍼 위의 특정 구조들(structures)의 상태들(예를 들어, 게이트 전극 구조들의 차원들(dimensions))에 상관될 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 피드백 경로는 측정된 게이트 전극 구조들의 차원들에 근거하는 제품의 속도의 특정 유형에 대한 지표를 제공할 수 있다. 그래서, 제품 아웃풋(530) 또는 모델링된 EOL 예측(540)에 관한 데이터에 의해 제공되는 제품의 특정 속도는 블록 555의 제조 데이터에 의해 제공되는 특정 게이트 전극 측정값과 상관될 수 있다. 이러한 상관은 어떤 형태들의 크기들을 갖는 게이트 전극의 구조들이 기대되는 제품 작동 속도로 이어진다는 것을 나타낼 수 있다. 이러한 상관에 근거하여, 상관/피드백 프로세스(560)는 그러한 사이즈 및/또는 형태(shape) 특성들을 갖는 그러한 게이트 전극 구조들을 얻기 위해 일련의 프로세스 단계들(블록 520)에서의 복수의 프로세스들을 조정하기 위한 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제 1 프로세스(522)는 포토리쏘그래피 프로세스일 수 있고, 제 2 프로세스(524)는 식각 프로세스일 수 있다. 이러한 두 프로세스들(522,524)은 포토리쏘그래피 프로세스 및 식각 프로세스에서 다양성(variations)을 제공하도록 조정될 것이다. 이러한 다양성들은 만족할 만한 제품의 속도를 제공하는 만족할 만한 측정값들을 갖는 게이트 전극 구조들의 형태로 이어질 것이다. 만족할 만한 속도는 제품의 실제 아웃풋 데이터 또는 EOL의 모델링에 의해 제공되는 예측 속도와 관련될 수 있다. 유사한 방식에서, 다양한 다른 EOL 특성들은 특정 도구 내의 챔버(chamber)의 온도 또는 처리된 웨이퍼들 위의 다양한 필수적인 차원 측정값들과 같은 다양한 제조 데이터와 상관될 수 있다. 그 다음에 그러한 상관은 일련의 프로세스 스텝들(블록 520)을 위한 프로세스 제어를 조정하는데 사용될 것이다.

상관 및 피드백 프로세스는 공장/팹의 목적들에 따라 더 중요하거나 덜 중요한 것으로 간주될 수 있는 다양한 입력 인자들을 계산하거나 가중치를 부여하는 다양한 알고리즘으로 이루어질 수 있다. 상관 및 피드백 프로세스(블록 560)는 다양한 프로세스 제어기들이 하나 이상의 일련의 프로세스 단계들(블록 520)의 프로세스 제어 파라미터들을 조정하기 위해 사용될 수 있는 데이터를 출력할 수 있다. 다시 말해, 블록 560 및 블록 510으로부터 얻어진 데이터는 블록 520에 의해 기술된 일련의 프로세스 단계들을 제어하기 위해 결합될 수 있다. 이에 따라, 도 5에 도시된 피드백 프로세스는 다양한 외부 및/또는 내부 인자들에 근거하여 일련의 프로세스 단계들을 조정할 수 있는 긴 피드백 프로세스를 제공한다.

도 6에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법과 관련된 단계들을 도시한 순서도가 제시되어 있다. 시스템(300)은 제조될 제품의 유형과 관련된 결정을 내린다. 이러한 결정들은 웨이퍼에 대한 다양한 프로세스 단계들을 시행한 결과로 얻어진 제품에 대한 강력한 요구(strong demand)와 같은 외부 인자들에 의해 영향을 받을 수 있다. 시장 인자들은 시장 수요들, 가격들, 처리 시간 등과 같은 다양한 외부 인자들을 포함할 수 있다. 시스템(300)은 제조되어야 할 제품의 유형을 결정하기 위해 다양한 공장 조건들 또는 내부 조건들(예를 들어, 공장/팹 내부의 특정 도구들의 유용성, 다양한 프로세스 도구들의 상태들, 도구들의 정밀도(accuracy) 및/또는 다양한 다른 내부 인자들) 또한 고려할 수 있다. 제조되어야 할 제품의 유형에 근거하여, 반도체 웨이퍼들의 처리가 개시될 것이다(블록 620). 이는 반도체 제품의 생산이라는 궁극적 목표를 갖는 일련의(a stream of) 프로세스 단계들을 시행하기 위해 제어 데이터 및/또는 미리 결정된 프로세스 계획을 제공하는 것으로 이루어질 수 있다. 미리 결정된 프로세스 계획은 다양한 스케줄링 데이터, 라우팅 정보, 다양한 유형들의 프로세스 도구들을 제어하는 제어 파라미터들 등으로 이루어질 수 있다.

블록 620에 기술된 웨이퍼 처리 시리즈를 개시한 후, 시스템(300)은 제품 피드백 프로세스(블록 630)를 시행할 수 있다. 이러한 제품 피드백 프로세스는 처리 시리즈에서의 어느 시점에서의 모델링된/예측된 EOL 파라미터들 또는 제품 아웃풋과 관련된 실제 데이터를 얻는 것과 관련될 수 있다. 실제의 혹은 모델링된 EOL 파라미터들은 원하는 제품 아웃풋 결과를 얻기 위해 일련의 프로세스 단계들에 대한 조정을 시행하는 데 사용될 것이다. 제품 피드백 프로세스(블록 630)에 대한 보다 상세한 설명은 도 7 및 이에 대한 아래의 기재에서 제시된다. 제품 피드백 프로세스를 시행하면, 일련의 프로세스 단계들은 제품 피드백 데이터에 근거하여 조정될 것이다(블록 640). 이러한 프로세스는 특정한 묶음(batch)의 웨이퍼들을 위한 모든 프로세스 단계들이 실질적으로 완료될 때가지 계속될 것이다. 이러한 피드백 프로세스는 프로세스 시리즈들에서의 모든 프로세스 단계들이 완료할 때까지 제품 피드백 프로세스가 묶음(batch) 내에 남아있는 웨이퍼들에 대해 수행될 잔존 프로세스 단계들을 계속하여 조정하는 연속적인 프로세스일 것이다.

도 7에는 도 6의 블록 630에서 기술된 제품 피드백 프로세스에 대한 보다 상세한 순서도가 도시되어 있다. 프로세스에의 임의의 시점에서 웨이퍼들의 처리를 위한 일련의 프로세스 단계들의 작동 중에, 계측 데이터의 획득(acquisition)이 시스템(300)에 의해 시행된다(블록 710). 계측 데이터의 획득은 현재의 데이터 및/또는 저장되어 있는 히스토리 데이터(stored, historical data)를 수신하는 것 또는 얻는 것을 포함할 수 있다. 시스템(300)은 일련의 프로세스 단계들의 임의의 주어진 시점에서 EOL 모델링을 시행할 수 있다(블록 720). 이러한 모델링은 일련의 프로세스 단계들의 완료에 따른 결과로서 생기는 제품 아웃풋으로부터 기대될 수 있는 예측된 EOL 파라미터들에 대한 표시(indication)를 제공할 수 있다. EOL 모델링은 제 1 내지 제 N 프로세스 유닛들(360-380)의 작동 중에서 실질적으로 임의의 주어진 시점에서 시행될 수 있다. 일 실시예에서, 블록 720에서 기술된 단계는 특정 웨이퍼와 관련된 EOL 파라미터를 동일한 특정 웨이퍼의 처리와 관련된 계측 데이터 및/또는 도구 상태 데이터와 상관시키는 것을 수반한다. 이러한 상관은 그 후 EOL 파라미터의 모델링을 시행하는데 이용될 수 있다. 다른 실시예에서, 블록 720에서 블록 760으로 연결된 점선에 의해 표시되는 바와 같이, EOL 모델링 데이터는 상당히 예외적으로(singularly) 피드백 프로세스 수정을 시행하는 데 사용될 수 있다(이는 블록 760-790 및 이와 관련된 아래의 기재에서 설명된다).

시스템(300)은 또한 가능한 경우 적어도 하나의 웨이퍼에 대해 시행된 일련의 프로세스 단계들의 완료로부터 얻어지는 제품으로부터 제품 데이터를 얻을 수도 있다(블록 730). 또한, 시스템(300)은 웨이퍼들을 처리하여 얻어질 제품과 관련된 사업 관련 데이터 및/또는 마케팅 데이터를 얻을 수도 있다(블록 740). 예를 들어, 사업 관련 데이터는 다른 속도를 갖는 특정 제품이 이제 좀 더 시장성이 있다(marketable)는 점을 나타낼 수 있다. 사업 관련 데이터의 결과로, 새로운 사업 기후의 현실들(realities of the business climate)에 맞도록 일련의 프로세스 단계들(도 5의 블록 520에서 표시됨)에 대한 임의의 조정들이 시행될 수 있다. 시스템(300)은 EOL 모델링 데이터, 제품 데이터, 사업 관련 데이터 및/또는 제조 데이터를 상관시킬 수 있다(블록 750).

블록 750에 도시된 데이터의 상관은 기대되는 제품, 실제 제품 성능(performance) 및 예측된 제품 성능들 간의 관계에 대한 표시를 제공할 수 있다. 이러한 상관은 그 후 일련의 프로세스 단계들에서 임의의 프로세스가 수정되어야 하는지를 판단하는 데 사용될 수 있다(블록 760-765). 제품 수정이 필요한지 여부에 대한 결정에 따라 시스템(300)은 프로세스 체인(process chain)에서의 하나 이상의 프로세스들을 수정할 방법을 결정한다(블록 770). 이는 특정 도구의 어떤 제조 파라미터를 조정할지에 대한 결정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 조정들은 어떤 식각 프로세스가 시행되는 시간, 프로세스 도구의 특정 챔버의 온도를 조정하는 것 또는 프로세스 단계에 가해질 수 있는 임의의 다른 조정들을 포함할 수 있다.

블록 765에서 결정된 것처럼 프로세스의 수정이 필요하지 않다면, 프로세스는 불록 780으로 진행한다. 블록 780에서는 프로세스 체인 또는 일련의 프로세스 단계들이 완료되었는지에 대한 결정이 내려진다. 만일 일련의 프로세스 단계들이 완료되었다면, 피드백 프로세스는 종료된다(terminated)(블록 790). 블록 770으로 돌아가서, 프로세스 체인 또는 일련의 프로세스 단계들을 수정하는 방법에 대한 결정에 따라, 결과적인(resultant) 정보가 일련의 프로세스 단계들에 대한 실제 조정들을 시행하는 데 이용될 것이다(블록 775). 이러한 조정들이 시행되면, 프로세스 체인 또는 일련의 프로세스 단계들이 완료되었는지에 대한 결정이 내려진다(블록 780). 만일 프로세스 체인이 완료되었다면, 블록 790에 표시된 것처럼 피드백 프로세스는 종료된다. 그러나 만일 프로세스 체인이 아직 완료되지 않았다면, 프로세스는 블록 710으로 돌아가고, 그 후 앞서 기술된 다양한 데이터의 획득이 반복될 것이다.

본 발명의 실시예들을 구현(utilizing)함에 있어서, 복수의 프로세스들에 대한 조정을 포함하는 더 강인한(robust) 피드백 프로세스 또는 긴 피드백 경로가 제공된다. 이러한 피드백은 다양한 인자들에 근거하여 복수의 프로세스 단계들에 대한 조정을 제공한다. 이러한 인자들은 완성된 제품과 관련된 데이터, 예측되는 EOL 파라미터와 관련된 데이터, 사업 관련 혹은 다른 외부 데이터 및/또는 계측 또는 도구 상태 데이터로 이루어지는 실제 제조 데이터를 포함할 수 있다. 어떤 유형의 계측 및 도구 상태 데이터가 어떤 유형의 제품 아웃풋에 대응하는지에 대한 표시가 제공되도록, 이러한 다양한 데이터 집합들은 상관될 수 있다. 이러한 정보는 그 후 일련의 프로세스 단계들에 대한 피드백 조정을 제공하는 데 사용될 것이다. 그래서, 본 발명의 실시예를 구현하면, 새로운 현실들에 대해 보다 효율적인 조정들이 시행될 수 있도록 보다 강인하고 유연한 프로세스 계획이 제공된다. 본 발명의 실시예들은 일련의 프로세스 단계들의 작동을 조정하고 제어하는 보다 유연한 프로세스 체인을 제공한다.

본 발명에 의해 설명된 원리들은 KLA Tencor, Inc. 에 의해 이전에 제공된 카탈리스트(Catalyst) 시스템과 같은 고급 공정 제어(Advanced Process Control;APC) 프레임워크(Framework)에서 구현될 수 있다. 카탈리스트 시스템은 세계 반도체 장비 제조 협회(Semiconductor Equipment and Materials International;SEMI)의 컴퓨터 통합 생산(Computer Integrated Manufacturing;CIM) 프레임워크에 적합한(compliant) 시스템 기술들을 사용하고 고급 공정 제어(Advanced Process Control;APC) 프레임워크(Framework)에 기반한다.

컴퓨터 통합 생산(CIM)(SEMI E81-0699- Provisional Specification for CIM Framework Domain Architecture) 및 고급 공정 제어(APC)(SEMI E93-0999- Provisional Specification for Advanced Process Control Component) 설명서들(specifications)은 세계 반도체 장비 제조 협회(SEMI)로부터 공중이 열람이 가능하다. 고급 공정 제어(APC) 프레임워크는 본 발명에 의해 개시된 제어 전략을 구현되는 우선적인 플랫폼(perferred platform)이다. 몇몇 실시예에서 고급 공정 제어 프레임워크는 공장 전체의(factory-wide) 소프트웨어 시스템일 수 있다; 그래 서, 본 발명에 의해 개시된 제어 전략들은 사실상 공장 작업장(factory floor)의 모든 반도체 제조 도구들에 적용될 수 있다. 고급 공정 제어 프레임워크는 또한 프로세스 성능(process performance)의 원격 접속 및 모니터링을 허용한다. 또한, 고급 공정 제어 프레임워크를 구현함으로써, 로컬 드라이브(local drive)들에 저장하는 것보다, 데이터 저장이 보다 용이해지고, 보다 유연해지고(flexible), 보다 저렴해질 수 있다. 고급 공정 제어 프레임워크는 그것이 필수적인 소프트웨어 코드를 기술하는 데에 있어서 상당한 양의 유연성을 제공하기 때문에 보다 복잡한 유형의 제어를 가능케 한다.

본 발명에 의해 개시된 제어 전략을 고급 공정 제어 프레임워크에 배치하면 많은 소프트웨어 구성요소들이 필요해질 수 있다. 고급 공정 제어 프레임워크 내의 구성요소들 외에 제어 시스템에 포함된 각 반도체 제어 도구들을 위해 컴퓨터 스크립트(script)가 기술된다. 제어 시스템에서의 반도체 제조 도구가 반도체 제조 팹에서 시작될 때, 이는 일반적으로 오버레이(overlay) 컨트롤러와 같은 프로세스 제어기에 의해 요구되는 동작(action)을 시작하기 위해 스크립트를 호출한다. 이러한 스크립트들의 개발은 제어 시스템의 개발 가운데 중요한 부분을 포함할 수 있다. 본 발명에 의해 개시되는 원리들은 제조 프레임워크들의 다른 유형들로 구현될 수 있다.

본 발명은 본 명세서의 기재를 이용하는 분야에서 당업자들에게 상이하지만 균등한 방식들로 수정되거나 실시될 수 있기 때문에, 앞서 개시된 특정 실시예들은 예시적인 것에 불과하다. 또한, 청구항에서 기술된 것 외에 상세한 설명에서 기재 된 구조나 디자인의 상세한 내용들에는 어떠한 제한도 가해지지 않는다. 그러므로 앞서 개시된 특정 실시예들은 변형되거나 수정될 수 있으며 그러한 변형들은 모두 본 발명의 범위 및 사상에 속하는 것으로 고려되어야 함은 명백하다. 따라서, 본 명세서에서 발명의 보호범위는 첨부된 청구항들에서 기술된 바에 따른다.

Claims (10)

1. 제 1 가공물(workpiece)에 관한 계측(metrology) 데이터를 수신하는 단계와;

   상기 제 1 가공물에 관한 후공정 파라미터(EOL; end of line parameter)를 수신하는 단계와;

   제조 환경의 내적 인자 또는 제조 환경의 외적 인자 중 적어도 하나에 관한 데이터를 획득하는 단계와;

   상기 후공정 파라미터를 상기 제조 환경의 내적 인자 또는 상기 제조 환경의 외적 인자 중 적어도 하나 및 상기 계측 데이터와 상관시키는(correlating) 단계와; 그리고

   상기 제조 환경의 내적 인자 또는 상기 제조 환경의 외적 인자 중 적어도 하나 및 상기 계측 데이터와 상기 후공정(EOL) 파라미터와의 상기 상관에 근거하여 제 2 가공물에 대해 수행될 복수의 프로세스들과 관련된 프로세스 제어(process control)를 조정하는 단계를 포함하며;

   상기 제조 환경의 상기 외적 인자에 관한 데이터를 획득하는 것은, 시장 수요, 완성된 제품의 가격, 싸이클 타임(cycle time), 및 상기 제 1 가공물 또는 상기 제 2 가공물의 처리에 있어서의 위험 인자(risk factor) 중 적어도 하나를 획득하는 것을 포함하고; 그리고

   상기 제조 환경의 상기 내적 인자에 관한 데이터를 획득하는 것은, 도구의 이용가능성 파라미터(tool availability parameter), 잠재적 수율 파라미터, 싸이클 타임 파라미터, 프로세스 위험 파라미터, 또는 프로세스 용량(process volume) 파라미터 중 적어도 하나를 획득하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   후속 가공물을 처리하는(processing) 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 가공물에 관한 계측 데이터를 수신하는 단계는

   상기 제 1 가공물의 처리(processing)로부터 얻어진 제품(product)으로부터 후공정(EOL) 파라미터를 측량하는(measuring) 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제 1 항에 있어서, 상기 프로세스 제어를 조정하는 단계는

   상기 제 2 가공물의 라우팅(routing)을 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 가공물에 관한 계측 데이터를 수신하는 단계는 상기 제 1 가공물의 처리로부터 얻어진 제품과 관련된 후공정 파라미터를 모델링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 가공물에 관한 계측 데이터를 수신하는 단계는 반도체 웨이퍼에 관한 계측 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 삭제
8. 삭제
9. 삭제
10. 명령어들로 인코딩된 컴퓨터 판독가능 프로그램 저장 장치로서,

    상기 명령어들은 컴퓨터에 의해 실행되었을 때,

    제 1 가공물에 관한 계측 데이터를 수신하는 단계와,

    상기 제 1 가공물에 관한 후공정 파라미터(EOL; end of line parameter)를 수신하는 단계와;

    제조 환경의 내적 인자 또는 제조 환경의 외적 인자 중 적어도 하나에 관한 데이터를 획득하는 단계와;

    상기 후공정 파라미터를 상기 제조 환경의 내적 인자 또는 상기 제조 환경의 외적 인자 중 적어도 하나 및 상기 계측 데이터와 상관시키는(correlating) 단계와; 그리고

    상기 제조 환경의 내적 인자 또는 상기 제조 환경의 외적 인자 중 적어도 하나 및 상기 계측 데이터와 상기 후공정(EOL) 파라미터와의 상기 상관에 근거하여 제 2 가공물에 대해 수행될 복수의 프로세스들과 관련된 프로세스 제어(process control)를 조정하는 단계를 포함하는 방법을 수행하며;

    상기 제조 환경의 상기 외적 인자에 관한 데이터를 획득하는 것은, 시장 수요, 완성된 제품의 가격, 싸이클 타임(cycle time), 및 상기 제 1 가공물 또는 상기 제 2 가공물의 처리에 있어서의 위험 인자(risk factor) 중 적어도 하나를 획득하는 것을 포함하고; 그리고

    상기 제조 환경의 상기 내적 인자에 관한 데이터를 획득하는 것은, 도구의 이용가능성 파라미터(tool availability parameter), 잠재적 수율 파라미터, 싸이클 타임 파라미터, 프로세스 위험 파라미터, 또는 프로세스 용량(process volume) 파라미터 중 적어도 하나를 획득하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 프로그램 저장 장치.

Images