KR101365226B1

KR101365226B1 - 자동화된 쓰루풋 제어 시스템 및 그 동작 방법

Info

Publication number: KR101365226B1
Application number: KR1020077022334A
Authority: KR
Inventors: 군나르 플라쉐; 토마스 쿠아르그
Original assignee: 어드밴스드 마이크로 디바이시즈, 인코포레이티드
Priority date: 2005-02-28
Filing date: 2006-01-27
Publication date: 2014-02-18
Also published as: GB0716639D0; WO2006093604A8; GB2437894A; KR20070106797A; GB2437894B; WO2006093604A2

Abstract

자동화된 쓰루풋 제어 시스템 및 그 동작 방법이 제공된다. 객체 레벨에서 복수의 공정 툴들의 툴 마다의 특정 정보를 수집함으로써, 짧은 시간 간격 동안 높은 통계적 유의성으로 적절한 쓰루풋 관련 성능 특성들이 계산될 수 있다. 더욱이, 툴 정보로부터 얻어진 성능 특성들은 예컨대, 동적 시뮬레이션 계산들에 의해 제공되는 기준 데이터와 비교되어, 표준 공정 제어 메커니즘을 기초로 성능이 낮은 장비는 물론 성능이 높은 장비를 식별할 수 있다.

쓰루풋, 공정 툴, 쓰루풋 제어 유닛

Description

자동화된 쓰루풋 제어 시스템 및 그 동작 방법{AUTOMATED THROUGHPUT CONTROL SYSTEM AND METHOD OF OPERATING THE SAME}

일반적으로, 본 발명은 집적 회로 제조 분야에 관계되며, 특히 상이한 제품을 상이한 레시피로 처리하기 위해 필요로 하는 다수의 공정 툴들의 공정 툴 쓰루풋을 모니터링하는 것에 관한 것이다.

오늘날의 글로벌 시장은 대량 제품의 제조자들에게 낮은 가격으로 고품질을 제공하도록 강요한다. 따라서, 생산 원가를 최소화하기 위하여 수율 및 공정 효율을 향상시키는 것이 중요하다. 이는 특히 반도체 제조 분야에서 더욱 그러한데, 이는 이 분야에서는 컷팅 에지 기술을 대량 생산 기술과 결합하는 것이 필수적이기 때문이다. 따라서, 반도체 제조자의 목적은 원재료와 소비재들의 소비를 감소시킴과 동시에 공정 툴 이용을 향상시키는 것이다. 현대적인 반도체 장비가 요구되기 때문에, 후자는 특히 중요한데, 이는 매우 비용-집약적이고 총 생산 비용의 주된 부분을 나타낸다.

집적 회로는 전형적으로 자동화되거나 반자동화된 설비에서 제조되며, 이에 의해 디바이스를 완성하기 위한 수많은 공정과 계측(metrology) 단계들을 거치게 된다. 반도체 디바이스가 거쳐야 하는 공정 단계들과 계측 단계들의 수와 유형은 제조되어야 할 반도체 디바이스의 특성들(specifics)에 의존한다. 집적회로에 대한 통상적인 공정 플로우는 특정 디바이스층에 대한 회로 패턴을 레지스트층 내에 전사(image)하기 위하여 - 이는 후속적으로 예컨대, 에칭이나 임플란트 공정 등으로 고려중인 디바이스층을 구성함에 있어 추가적 공정들을 위한 레지스트 마스크(resist mask)를 형성하도록 패턴화된다 - 복수의 포토리소그래피 단계들을 포함할 수 있다. 따라서, 층 이후의 층, 다수의 공정 단계들이 특정 디바이스의 다양한 층들에 대해 설정된 특정 리소그래픽 마스크에 기반하여 수행된다. 예컨대, 정교한 CPU는 수백의 공정 단계들을 필요로 하는데, 각 공정 단계는 고려중인 디바이스의 사양들(specifications)을 구현하기 위하여 특정된 공정 허용 오차(margines) 내에서 수행되어야 한다. 이러한 많은 공정들은 매우 중요하기 때문에, 복수의 계측 단계들은 공정 흐름을 효율적으로 제어하도록 수행되어야 한다. 전형적인 계측 공정들은 층 두께의 측정, 트랜지스터의 게이트 길이와 같은 중요한 피쳐들의 크기 결정 및 도펀트 프로파일들(dopant profiles)의 측정 등과 같은 것을 포함한다. 공정 오차의 대부분이 디바이스에 특정적이기 때문에, 많은 계측 공정들과 실제의 제조 공정들이 고려 중인 디바이스에 대해 명확하게 설계되어야 하고, 상기 공정들은 적당한 계측 및 공정 툴들에서 특정한 파라미터 셋팅들(settings)을 필요로 한다.

반도체 설비에서, 상이한 디자인과 저장 용량의 메모리 칩, 상이한 디자인과 동작 속도의 CPUs 등과 같은 복수의 상이한 제품 유형들은 보통 동시에 제조되는데, 상이한 제품 유형의 수는 ASICs(애플리케이션 특정 ICs)를 제조하기 위한 생산 라인에서는 심지어 수백 이상에 달한다. 상이한 유형의 각 제품은 특정한 공정 플로우와 리소그래피용의 서로 다른 마스크 셋트를 필요로 하기 때문에, 증착 툴들, 에칭 툴들, 임플란트 툴트, (화학적·기계적으로 연마하기 위한) CMP 툴들 등과 같은 다양한 공정 툴들에서 특정한 셋팅들(settings)을 필요로 한다. 결론적으로, 복수의 서로 다른 툴 파라미터 셋팅들 및 제품 유형이 제조 환경에서 동시에 마주치게 된다.

이하, 특정된 공정 툴, 계측 또는 검사 툴에서의 특정 공정을 위한 파라미터 설정은 흔히 공정 레시피 또는 간단하게는 레시피로 언급될 것이다. 따라서, 동일한 유형의 공정 툴들에 대해서 조차, 아주 많은 서로 다른 공정 레시피들이 필요하게 될 것이며, 이러한 레시피들은 상응하는 제품 유형들이 각 툴들에서 처리되어야 할 때, 공정 툴들에 적용되어야 한다. 하지만, 레시피 그 자체뿐만 아니라, 공정 및 계측 툴들에서 또는 기능적으로 결합된 장비 그룹들에서 수행되는 일련의 공정 레시피들은 자주 변경되어야 하는데, 이는 빠른 제품 변화들 및 고도로 변화가능한 관련 공정들때문이다. 그 결과, 특히 쓰루풋 관점에서의 툴 성능은 개별적 디바이스들의 전체적인 생산비에 현저하게 영향을 끼치기 때문에, 툴 성능은 아주 중요한 제조 파라미터이다. 개별적 공정 및 계측 툴들의 시간에 대한 쓰루풋의 향상 또는 공정 모듈들, 기판 로봇 핸들러들, 로딩 포트들 등과 같은 특정 개체들의 시간에 대한 쓰루풋의 향상은 관찰되지 않는데, 이는 수많은 제품 유형 및 상응하는 수많은 공정들-이는 차례로 빈번한 레시피 변화들에 종속된다-을 포함하는 제조 시퀀스들의 복잡성 때문이다. 따라서, 고려중인 툴이 속하는 장비 그룹의 성능이 통상적인 성능 허용 오차 - 이는 관련된 공정들과 툴들의 복잡성 때문에 상대적으로 넓은 범위의 변형들이 가능하도록 전형적으로 선택되어야 한다 - 내에 존재할 때, 저성능으로 실행되는 툴들이 오랜 시간 동안 검출되지 않는 상태에 있을 수 있다.

이상적으로, 각 기판에 대한 각 개별 공정의 영향은 측정에 의해 검출되어야 할 것이며, 고려중인 기판은 요구된 사양들(specifications)이 만족되기만 하면 추가적 공정을 위해 릴리스 될 수 있다. 하지만, 각 개별 공정의 결과를 고려해 볼 때, 특정 공정들의 영향을 측정하는 것은 오랜 측정 시간을 요구하거나 심지어 샘플의 파괴를 필요로 할 수도 있기 때문에, 상응하는 공정 제어는 실용적이지 않다. 더욱이, 필요로 하는 측정 결과들을 제공하기 위하여 시간과 장비의 관점에서 계측 측면에 대해 막대한 노력이 행해져야만 한다. 또한, 측정 결과 및 그에 대한 평가를 제공한 후에라야 툴이 릴리스 되기 때문에, 관련된 공정 툴들의 이용이 최소화된다.

전형적으로, 제한된 계측 능력 때문에 개별적 공정들의 효과에 관한 "지식"부족으로, 평균값들 및 상응하는 표준 편차(standard deviations) 등과 같은 통계적 방법들이 공정 파라미터들을 조정하기 위해 도입됨으로써, 상기 문제를 현저하게 완화시키고, 상대적으로 높은 생산량 수율을 달성함과 동시에 공정 툴들의 적당히 높은 활용을 가능하게 한다. 더욱이, 공정 제어 전략이 도입되고 끊임없이 향상되어 왔는데, 이러한 전략은 바람직하게는 런-투-런 방식으로(on a run-to-run basis), 측정 툴의 즉각적인 응답의 필요성 없이 고도의 공정 제어를 가능하게 한다. 상기 제어 전략에서, 소위 진보된 공정 제어, 공정 모델 또는 상호관련된 공정들의 그룹 모델이 적절하게 구성된 공정 제어기에 설정되고 실행된다. 선행하고/하거나 후속하는 공정들의 특정 량에 대한 측정 결과들에 기초하여, 피드 포워드 및/또는 피드백 제어 루프가 소정의 허용오차 내에서 공정 변화를 유지하기 위해 확립된다. 비록 향상된 공정 제어(APC) 전략들과 함께, 잘 확립된 통계적 공정 제어(SPC) 메커니즘들이 제한된 양의 공정 정보에 기초하여 생산품들의 높은 정도의 품질을 달성할 가능성을 제공하지만, 이러한 전략들은 관련된 공정 툴들의 쓰루풋과 같은 공정 라인의 다른 성능 기준을 충분하게 고려하고 있지 않다. 예컨대, 공정 모듈, 기판 핸들러 로봇, 로딩 포트 등과 같은 공정 툴 개체의 기능장애는 처리된 기판의 품질을 반드시 아주 심하게 손상시키는 것이 아니라 다소 미묘한 방식으로 공정 툴 또는 공정 툴들의 그룹에 대한 전체적 쓰루풋에 영향을 끼칠 것이다. 유사하게, 하나 이상의 공정 툴들 - 이들은 공정 변수들을 고려하고/하거나 개별적인 공정들의 결과들을 향상시키도록 수행된다 - 은 오히려 고려 중인 공정이나 공정들의 결과에 대한 강화된 품질을 조장시킬 것이지만, 예컨대 증가된 로봇 활동들, 추가적 레시피 단계들 등과 같은 것으로 인해 감소된 쓰루풋의 결과를 초래할 것이다. 따라서, 쓰루풋 효율에 관한 장비와 장비 그룹들의 성능에 대한 모니터링은 아주 복잡하고, 심지어 개체 레벨에서 쓰루풋 연구들, 공정 모듈들, 로붓 핸들러들, 로딩 포트들 등과 같은 특정된 공정 툴들을 포함하는 개별적인 일부 또는 모든 엔티티들을 모니터링하는 것은 덜 매력적인 해결잭을 나타낸다. 왜냐하면, 쓰루풋 연구들이 하나 이상의 특정된 공정 툴들에 관한 어떤 세부 사항들을 알려준다고 할지라도, 동작들 및 산업적 엔지니어링에서의 자원들은 제한되어 있고 쓰루풋 변화들에 대한 즉각적인 반응은 실제적이지 않기 때문이다.

따라서, 상기에서 기술된 상황을 고려해볼 때, 특히 쓰루풋 관련 이슈들을 고려해볼 때, 반도체 제품 공정의 효율 강화를 가능하게 하는 강화된 기술이 필요하다.

다음은 본 발명의 일부 태양들에 대한 기본적 이해를 제공하기 위한 본 발명의 간단한 요약을 나태낸다. 이러한 요약은 본 발명을 총망라하는 개관은 아니다. 이는 본 발명의 기본적이고 중요한 요소들을 식별하거나 본 발명의 범위를 기술하고자 하는 것이 아니다. 요약의 유일한 목적은 다음에 기술되는 보다 자세한 설명에 대한 서두로서, 간단한 형태로 일부 개념들을 나타내기 위한 것이다.

일반적으로, 본 발명은 자동화된 방식으로 쓰루풋 관련 파라미터들을 모니터링하기 위한 가능성을 제공하기 위한 자동화된 쓰루풋 제어(ATC) 시스템에 관계되며, 이로써 대량의 공정 데이터가 수집되고 처리되기 때문에 높은 통계적 유의성을 가지고 쓰루풋 효율의 판정을 위한 연속적 데이터 수집이 실질적으로 가능하게 된다. 결국, 미묘한 쓰루풋 관련 성능 변화들(variations)조차 자동으로 검출되고 보상되거나 추가적 제어 작업을 위해 사용될 것이다. 따라서, 예시적 실시예들에서, 쓰루풋 관련 성능 특성이 복수의 공정 툴들에 대해 결정되는데, 여기서 쓰루풋 관련 성능 특성은 공정 툴의 동작 조건들의 고려하에 공정 툴의 특정된 기준 성능과 관련하여 공정 툴의 쓰루풋 성능에 대한 정량적 기준으로 정의된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 시스템은 복수의 공정 툴들로부터 공정 메시지들을 수신하도록 구성된 인터페이스를 포함한다. 또한, 쓰루풋 유닛이 제공되는데, 이는 상기 인터페이스에 연결되고 복수의 공정 툴들 각각에 대한 쓰루풋 관련 성능 특성을 자동으로 결정하도록 구성되어 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명의 방법은 쓰루풋 제어 유닛에 의해 공정 라인을 제조하고 공정 메시지들에 기초하여 복수의 공정 툴들 각각에 대한 쓰루풋 관련 성능 특성을 결정하는 데 있어 사용되는 복수의 공정툴들로부터 공정 메시지들을 수신하는 단계를 포함한다. 일실시예에서, 상기 방법은 성능 특성에 기초하여 복수의 공정 툴들과 관련된 제어 작업을 수행하는 단계를 더 포함한다.

본 발명은 첨부된 도면들과 함께 아래의 기재를 참조함으로써 이해될 것이며, 도면들에서 동일한 참조 번호들은 동일한 구성요소들로 간주한다.

도 1a는 본 발명의 예시적 실시예들과 함께 복수의 공정 툴들의 쓰루풋을 자동화 방식으로 모니터링하고/하거나 제어하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한 것이다.

도 1b는 본 발명의 추가적인 예시적 실시예에 따른 자동화 쓰루풋 제어기(ATC)를 보다 자세하고 나타낸다.

본 발명은 다양한 변경들 및 대체 가능한 형태들이 가능한 한편, 본 발명의 특정 실시예들은 예시로서 도면들에 도시되어 있고, 본 명세서에서 자세하게 기술된다. 그러나, 특정 실시예들에 대한 본 명세서에서의 기술은 개시된 특정 형태들로 본 발명을 제한하기 위한 것이라기보다는 첨부된 청구항들에 의해 정의된 것과 같이 본 발명의 사상 및 범주 내에 있는 모든 변경들, 동등한 것들 및 대체가능한 것들에 미치게 하려는 것임이 이해되어야 한다.

본 발명의 실시예가 아래에서 기술된다. 명확성을 위하여, 실질적 구현의 모든 특징들이 본 명세서에 기술되지는 않는다. 물론, 임의의 실제적 실시예에 대한 전개에 있어서, 수많은 실시-특정 결정들이 하나의 실시에서 다른 것으로 변화될 수 있는 시스템 관련 및 사업 관련 제한들과의 순응과 같은 개발자의 특정 목적들을 달성하기 위해 행해졌음이 이해되어야 할 것이다. 더욱이, 이러한 개발 노력은 복잡하고 시간 소모적일 수 있으나, 그럼에도 이러한 개시의 이익을 갖는 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에 대해서는 일상적인 수행이 된다는 것을 이해해야 할 것이다.

본 발명은 첨부된 도면들을 참조하여 기술된다. 본 기술분야에서의 숙련된 자들에게 잘 알려진 자세한 사항으로 인해 본 발명을 불명료하게 하지 않고 오로지 설명의 목적만을 위하여, 다양한 구조들, 시스템들 및 디바이스들이 도면에 개략적으로 도시되어 있다. 그럼에도, 본 발명의 예시적 예들을 기술하고 설명하기 위해, 첨부된 도면들이 포함된다. 본 명세서에서 사용된 단어들과 구들은 관련 기술에서 숙련된 자들이 이해하는 단어들 및 구들과 일치된 의미로 이해되고 해석되어야 할 것이다. 단어 또는 구에 대한 특정한 정의, 즉 본 기술 분야에서 숙련된 자들에 의해 이해되는 것과 같이 통상적이고 통례적인 의미와 상이한 정의는 본 명세서에서의 단어 또는 구의 일관된 사용을 의미하도록 의도된 것은 아니다. 단어 또는 구가 특정 의미, 즉 당업자에 의해 이해되는 것과 다른 의미를 가지도록 의도될 정도로, 이러한 특정 정의는 직접적이고 명백하게 단어 또는 구에 대한 특정 정의를 제공하는 정의 방식으로 본 명세서에서 명백하게 나타낼 것이다.

일반적으로, 본 발명은 공정 효율을 현저하게 높이기 위한 자동화된 쓰루풋 모니터링 및/또는 제어 시스템을 제공하며, 상기 공정 효율은 이는 공정 또는 셋업 변화들 및/또는 장비 기능 장애에 의해 야기되는 관찰되지 않는 쓰루풋 손실들로부터 종래의 공정 라인들에서 경험하게 된다. 반도체 공정 라인에서의 적어도 일부 공정 툴들의 쓰루풋 거동을 자동으로 모니터링함으로써, 쓰루풋에 관한 결함들이 드러나게 될 것이다. 평균 쓰루풋율이 공정 시간들로부터 또는 정적 상태 출력 데이터로부터 계산될 경우, 상기 결함들은 종래에는 제조 공정들의 "일반적인" 변화 뒤에 은폐되어 왔을 것이다. 예컨대, 반도체 설비들에서 종종 시행될 때와 같이 매달 장비 그룹들의 쓰루풋을 모니터링하는 것은 전체 그룹의 변화때문에 특정 툴들의 일부 심각한 쓰루풋 결함들을 은폐시킬 것이다. 이와 반대로, 개개의 툴들 또는 심지어 단일 공정 툴의 개개의 개체들의 쓰루풋과 관련된 통계적으로 중요한 툴 파라미터들은 적어도 툴 메시지들을 자동으로 수집함으로써 결정될 것이며, 상기 메시지들은 이후 툴 또는 개체 레벨에서 실질적으로 연속적인 데이터 스트림을 획득하기 위하여 자동으로 기록되거나 처리될 것이며, 이는 공정 툴들의 쓰루풋에 관해 현존하는 성능 평가를 가능하게 한다. 이러한 쓰루풋 관련 성능 결과들에 기초하여, 추가적 제어 동작들이 시작될 것이며, 이는 자동화된 제어 루틴들에 기초하고/하거나 동작 상호작용에 기초하여 이루어진다. 더욱이, 쓰루풋 관련 성능 평가들에 기초하여, 추가적 공정 극대화를 위하여, 높고 낮은 성능 툴들이 식별되는데, 여기서 상응하는 "표준들"이 툴들과 개체들의 동적 모델에 기초하여 그리고/또는 기록된 툴 메시지들 그리고/또는 감독 제조 시행 시스템으로부터의 공정 데이터에 기초하여 결정된다.

도 1a는 반도체 설비의 제조 환경(manufacturing environment)(150)을 개략적으로 나타낸다. 상기 환경(150)은 특정 구성의 반도체 디바이스를 제조하기 위해 요구되는 일련의 공정 단계들을 수행하도록 된 복수의 공정 툴들(110, 120, 130)을 포함한다. 상기 복수의 공정 툴들(110, 120, 130)은 반도체 디바이스를 운반하는 기판에 의해 순차적으로 통과되는 공정 틀들을 필연적으로 나타내는 것이 아니라, 병행 방식으로 반도체 디바이스들을 처리하는 반도체 툴들을 나타내는데, 여기서 하나 이상의 툴들(110, 120, 130)은 처리될 반도체 디바이스들의 상이한 유형들에 적용된 상이한 툴 구성으로 유사한 공정들을 수행한다는 것이 이해되어야 할 것이다. 다른 경우들에서, 공정 툴들(110, 120, 130)은 이들에 의해 수행되는 공정들의 복잡성과 상기 툴들에 의해 처리되는 서로 다른 제품들의 다양성들로 인해 그룹으로 간주될 때, 툴들(110, 120, 130)의 전체 쓰루풋에 관해 현저한 변화를 갖는 "기능적" 유닛을 형성하는 임의 그룹의 툴들을 나타낸다. 이른바, 인라인 측정 데이터를 생성하기 위한 반도체 공정 라인에서 전형적으로 사용되는 것과 같이, 용어 "공정 툴"은 점검(inspection) 툴들, 전기적 데이터를 수집하기 위한 측정 툴들 등과 같은 임의의 계측 툴을 포함함을 의미하는 것으로 또한 이해되어야 한다. 예컨대, 공정 툴(110)은 하나 이상의 리소그래피 툴들을 차례로 구비하는 리소그래피 스테이션, 하나 이상의 현상 스테이션(developement station), 하나 이상의 레지스트 코팅 스테이션 및 임의의 다른 전후 노출 처리 스테이션들을 나타낸다. 툴들(110, 120, 130)이 실질적으로 연속적으로 배열된 장비 그룹을 나타내는 경우, 툴(120)은 예컨대 공정 툴(110)에 의해 형성된 레지스트 피쳐의 임계 치수를 결정하도록 된 측정 툴을 나타낸다. 공정 툴(130)은 툴(120)에 의해 측정된 레지스트 피쳐에 기초하여 상응하는 마이크로구조 피쳐를 형성하도록 된 어드밴스드 에칭 시스템을 나타낸다. 이해될 수 있는 바와 같이, 공정 툴들(110, 120, 130) 각각에서 수행되는 각 공정은 아주 복잡하여 특정 공정 오차(process margins) 내에 있는 공정 툴(130)의 출력에서 마이크로구조 피쳐를 제공하기 위하여 정교한 공정 제어 메커니즘을 필요로 한다. 하지만, 툴들(110, 120, 130)은 계속적으로 개선 및 적응되어야 하는 서로 다른 유형의 공정 레시피들을 요하는 갖가지 서로 다른 반도체 디바이스들을 처리해야 하기 때문에, 툴들(110, 120, 130)의 전체적 쓰루풋은 툴들(110, 120, 130) 중 하나 또는 이것의 임의의 특정 컴포넌트의 쓰루풋을 현저하게 떨어뜨릴 수 있다. 또한, 통상적으로 특정의 툴 구성에 관한 높은 쓰루풋 또는 낮은 쓰루풋의 상태를 나타내는 공정 툴들(110, 120, 130) 각각에 대한 툴 상태를 표시하는 결정하는 것은 매우 어렵다.

공정 툴들(110, 120, 130) 각각은 전형적으로 복수의 요소들을 포함하는데, 이 요소들은 개체로 언급되기도 하며, 공정 모듈들 또는 공정 챔버들, 클러스터 툴들이 고려될 때 기판 핸들링 로봇, 로딩 포트 등과 같은 것을 나타낸다. 예컨대, 툴(110)은 기판을 로딩하기 위한 포트(111)와 처리 후 기판을 언로딩하기 위한 포트(113), 및 하나 이상의 공정 모듈(112)을 포함한다. 유사하게, 툴(120)은 공정 모듈 개체(122)와 로딩 및 언로딩 개체들(121, 123)을 각각 포함한다. 마지막으로, 툴(130)은 로딩 및 언로딩 개체들(131, 133)과 하나 이상의 공정 모듈 개체들(132)을 포함한다.

툴들(110, 120, 130)의 개체들 각각은 그 자체로 하나 이상의 개체들로 구성될 수 있으며, 여기서 일반적으로 개체는 동작이 개별적으로 제어 및 모니터링되는 공정 툴의 일부로서 간주될 수 있음이 이해되어야 한다. 예컨대, 클러스터 툴은 로봇 핸들링 디바이스를 포함하는 기판 로딩 포트를 구비하며, 상기 로봇 핸들링 디바이스는 로딩 포트의 정확한 동작을 위해 요구되는 복수의 주변 컴포넌트들을 포함하고, 이들 주변 컴포넌트들로의 어떤 외부적 액세스도 제공되지 않는다. 이 경우, 예컨대, 로딩 포트는 별개의 기본 개체로서 간주될 수 있는데 그 이유는 예컨대 로딩 포트가 처리중이거나 유휴 모드(idle mode)에 있고, 주변 컴포넌트들의 현재 상태가 툴 메시지들에 기초하여서는 관찰될 수 없을 때 로딩 포트의 공정 상태는 툴 메시지들을 통해 관찰되기 때문이다. 따라서, "개체" 체제로 특정 공정 툴로부터 데이터 또는 정보를 수신한다는 것을 참조해 볼 때, 적어도 일부 개체들의 공정 상태가 검출되고, 그럼으로써 실질적으로 연속적인 방식으로 공정 툴들(110, 120, 130)의 개별 기능들에 관하여 강화된 "해결책"을 제공함을 의미한다. 또한, 공정 툴들(110, 120, 130) 각각은 감시 시스템, 오퍼레이터 또는 기타 공정 툴들 및 주변 컴포넌트들과의 통신을 허용하도록 된 각각의 인터페이스(114, 124, 134)를 포함한다.

제시된 실시예에서, 제조 환경(150)은 제조 실행 시스템(140)을 포함하며, 이 제조 실행 시스템(140)은 제조 환경(150) 내의 다양한 공정 플로우들을 조화시키는데 있어 자원들, 원재료들, 공정 툴들, 공정 레시피 등을 관리하도록, 전형적으로 반도체 제조 설비에 제공된다. 따라서, 제조 실행 시스템(140)은 복수의 공정 툴들(110, 120, 130)로부터 툴마다의 특정 정보를 수신하고, 공정 요건에 응답 및/또는 획득된 툴 마다의 특정 정보에 응답하여 하나 이상의 공정 툴들(110, 120, 130)에 상응하는 명령들을 발행한다. 또한, 제조 환경(150)은 공정 툴들(110, 120, 130)의 쓰루풋 관련 특성들을 자동으로 모니터링 및/또는 제어하기 위한 시스템(100)을 포함한다. 상기 시스템(100)은 하나 이상의 툴들(110, 120, 130)로부터 적어도 툴 마다의 특정 정보를 수신하기 위하여 각 툴 인터페이스들(114, 124, 134)에 연결된 인터페이스(101)를 구비한다. 일실시예에서, 인터페이스(101)는 표준 SECS(SEMI 장비 통신 표준) 메시지들의 수신을 가능하게 하도록 구성됨으로써, 상기 툴들의 대부분이 대응하는 프로토콜을 지원할 때, 데이터 전송에 대한 포텐셜을 다양한 반도체 공정 툴들에 제공하게 된다. 추가적 실시예에서, 인터페이스(101)는 제조 실행 시스템(140)으로부터 공정 데이터를 수신하도록 더 구성될 수 있는 반면, 다른 실시예들에서는 인터페이스(101) 및 인터페이스들(114, 124, 134) 과 제조 실행 시스템(140)간의 테이터 전송은 양방향일 수 있으며, 이로써 쓰루풋 관련 데이터와 제어 데이터가 시스템(100)과 공정 툴들(110, 120, 130) 및/또는 제조 실행 시스템(140) 사이에서 직접적으로 통신가능하게 된다. 툴 메시지들이 제조 실행 시스템(140)에 제공되는 한, 인터페이스(101)가 개개의 툴 인터페이스들(114, 124, 134)에 직접적으로 연결될 필요가 없도록, 툴 데이터는 제조 실행 시스템(140)에 의해 전적으로 제공될 수도 있음이 이해되어야 한다.

또한, 시스템(100)은 인터페이스(101)에 연결된 자동화된 쓰루풋 제어기(102)를 구비한다. 상기 쓰루풋 제어기(102)는, 공정 툴들(110, 120, 130) 및/또는 제조 실행 시스템으로부터 획득된 데이터에 기초하여, 공정 툴들(110, 120, 130) 각각에 대한 쓰루풋 관련 성능 특성을 결정하도록 구성된다. 예컨대, 쓰루풋 관련 성능 특성은 툴 성능 및 가능하게는 이의 변수(variance)를 기술하는 임의의 값으로 나타내질 수 있다. 예를 들어, 대표적인 성능 특성을 획득하기 위하여 사용되는 툴 파라미터들은 개개의 공정 모듈들(112, 122, 132)의 공정 시간 및 유휴 시간, 개체들(111, 113, 121, 123, 131, 133)에서의 로봇 운동 시간과 로봇 유효 시간, 또는 이러한 특정 값들의 구간(intervals)일 수 있다. 이러한 입력 파라미터들에 기초하여, 쓰루풋 관련 성능 특성은 이러한 값들의 일부 또는 전부의 조정된 평균과 같은 적절한 연산에 의해 얻어질 수 있으며 이로써, 상이한 유형의 공정 툴들의 기타 다른 성능 특성들에 필적하는 툴 성능의 기준(measure)을 생성한다. 예컨대, 공정 챔버 처리 시간 및 유휴 시간과 같은 공정 마다의 특정 동작들(activities)은 각 공정 툴들(110, 120, 130) 각각에 대한 기준을 생성하기 위한 관련 기판 핸들링 시간들에 관계되는바, 상기 기준은 툴의 유형과 무관한 각 툴에 대해 의미가 있다. 예컨대, 만일 공정 툴의 전체적인 쓰루풋이 기판 핸들링 동작들에 의해 실질적으로 좌우되는 것으로 식별되면, 대응하는 툴 구성 또는 툴 제어 소프트웨어가 비효율적으로 설정되고 따라서 재구성을 필요로 하게 된다.

다른 쓰루풋 관련 성능 특성들은 개별 개체들(112, 122, 132)의 공정 시간에 의해 또는 각 공정 툴(110, 120, 130)의 기판의 입력과 기판의 출력 간의 시간 차에 의해 간단히 표시된다.

제조 환경(150)에서 시스템(100)의 동작 동안, 제조 실행 시스템(140)은 처리될 하나 이상의 특정 제품 유형들에 따라 공정 툴들(110, 120, 130)을 설정할 수 있어, 각 툴은 특정 스케쥴에 따라 툴에 도착하는 특정 기판에 대한 특정 공정 레시피를 수행하도록 구성된다. 상기에서 기술된 예에서, 포토리소그래피 스테이션을 나타내는 공정 툴(110)은 특정 레티클로 동작되는데 반해, 측정 툴을 나타내는 툴(120)은 측정 데이터를 생성하기 위해 툴(110)에 의해 처리되는 기판들의 일부를 받아들이도록 준비가 되어 있는바, 상기 측정 데이터는 툴(110)에 제공되어 강화된 공정 제어를 할 수 있게 한다. 마찬가지로, 적절한 에칭 화학이 공정 모듈(132) 내에 제공되도록, 제조 실행 시스템(140)은 예컨대 에칭 시스템을 나타내는 공정 툴(130)을 상응하게 설정할 수 있다. 앞서 언급한 것처럼, 비록 툴들(110, 120, 130)이 잘 특정된 공정 및 생산 요건들에 따라 제조 실행 시스템(140)에 의해 편성될 수 있지만은, 제조 환경(150)의 전체적인 성능은 특히 환경(150)의 전체적 쓰루풋과 관련하여, 공정 및 관련된 툴들의 복잡성 때문에, 비록 강화된 제어 전략들이 각 툴(110, 120, 130)에서 그리고 가능하게는 관리 제조 실행 시스템(140)에서 사용될 수 있을지라도, 제조 환경(150)의 전체적 성능이 아주 효율적으로 예측되지 못할 수 있다. 특히, 상기 환경(150)의 현재 달성될 쓰루풋 평가에 관하여, 시스템(100)이 없는 종래의 제조 환경들에서 전형적으로 직면하게되는 정보의 결여 때문에 제조 환경(150)에서의 전체적 쓰루풋은 광범위하게 변화하게 되는바, 이러한 범위 내의 변동은 개별 툴들 또는 개체들의 성능과 용이하게 상관될 수 없다.

본 발명의 실시예에서, 툴-특정 정보가 각 인터페이스들(114, 124, 134) 및/또는 제조 실행 시스템(140)을 통해 각 툴들(110, 120, 130)로부터 시스템(100)으로 제공된다. 여기서 상기 정보는 실질적으로 연속적으로 획득됨으로써 높은 통계적 유의성(significance)에서 적당하게 짧은 시간 간격들에 기초하여 쓰루풋 거동의 평가를 가능하게 한다. 일부 실시예들에서, 모든 기판 처리 공정, 각 개체들(112, 122, 132)에서의 모든 공정 단계 등과 같은 각 공정 툴들(110, 120, 130)의 모든 동작은 시스템(100)으로 보고되어, 높은 통계적 유의성을 가지고 각 툴들의 각 성능 특성들을 획득하는 가능성을 제공한다. 일부 실시예들에서, 시스템(100)은 제조 실행 시스템(140)으로부터 추가적 공정 데이터를 더 수신할 수 있다. 상기 데이터는 추가적 정보에 기초한 각 성능 특성을 결정하기 위하여 툴들(110, 120, 130)에 직접적으로 관련된 메시지들과 조합하여 사용될 수 있으며, 이로써 상기 결정된 성능 특성들에 보다 높은 유의성을 부여하게 된다. 예컨대, 성능 실행 시스템(140)은 원재료들의 유형, 전구 기체 등과 같은 시스템(100)에 의해 직접적으로 획득되지 못하는 툴 구성의 특정 사항들에 대한 정보를 제공할 것이며, 그리고/또는 제조 실행 시스템(140)은 제조 환경(150)의 효과적 쓰루풋에 직간접적으로 영향을 끼칠 수 있는 공정 전략에 대한 정보를 제공할 수 있다.

일실시예로서, 원하는 공정 조건들을 설정하기 위한, 임의의 파이롯 또는 테스트 기판들의 프로세싱은 특정 공정 툴의 실제 또는 "순수한" 쓰루풋 관련 성능 특성에는 관련되지 않을 수 있으나, 툴의 유효한 또는 "생산" 쓰루풋에 대해 현저한 영향을 끼칠 수 있는바, 이는 테스트 및 파일롯 기판들에 소비되는 귀중한 공정 시간이 실제 생산 기판들의 프로세싱을 위해 이용가능하지 않을 수 있으나, 그럼에도 불구하고 고려중인 툴의 실제 쓰루풋 성능이 아주 높을 수 있기 때문이다. 따라서, 일부 실시예들에서, 쓰루풋 제어기(102)에 의해 결정된 쓰루풋 관련 성능 특성은 효과적인 (즉, 생산-관련) 쓰루풋을 나타내고 그럼으로써 고려 중인 툴의 셋업 절차들과 공정 전략들의 품질에 대한 기준을 제공하게 된다.

툴들로부터 수신한 메시지들에 기초하여, 그리고 가능하게는 제조 실행 시스템(140)으로부터 수신된 공정 데이터에 기초하여, 각 툴들(110, 120, 130)에 대한 쓰루풋 관련 성능 특성을 결정한 후에, 이 성능 특성들에 기초하여 적절한 제어 동작이 수행된다. 예컨대, 툴(110)의 성능 특성은 공정 모듈(112) 각각의 평균 공정 시간을 나타내는데, 여기서 이 평균은 특정 시간간격 동안 취해진다. 만일 공정 모듈들(112) 각각의 구성이 실질적으로 동일하고, 동일한 공정 레시피들이 공정 모듈들(112) 각각에서 수행되는 경우, 각 성능 특성들에서의 현저한 차이는 툴 불규칙성을 나타낼 것이고, 오퍼레이터의 상호작용과 같은 상응하는 제어 동작이 시작되게 된다. 다른 경우들에서, 성능 특성들에 기초하여 쓰루풋 제어기에 의해 시작된 제어 동작은 간단하게는 디스플레이 디바이스 또는 제조 실행 시스템(140) 또는 시스템(100)에 연결된 임의의 다른 관리 시스템으로의 데이터 전송하는 것 일 수 있다. 여기서, 상응하는 성능 특성들이 기록되며, 이는 통계적 분석 등과 같은 추가적 프로세싱을 위해 사용된다. 다른 실시예들에서, 수신된 데이터에 기초하여 결정된 성능 특성들을 평가하기 위하여, "기준(reference)" 데이터가 실질적으로 동등한 복수의 개체들 또는 동등한 조건들하에서 동작되는 전체 공정 툴들에 기초하여 시스템(100)에 의해 생성된다. 예컨대, 공정 툴들(110, 120, 130) - 이들은 적어도 일시적으로 동일한 공정으로 동일한 툴 구성들 하에서 동작된다 - 이 실질적으로 동일한 툴들을 나타낸다면, 대응되게 결정된 성능 특성들은 "최적의" 성능 데이터를 추출하기 위해 분석된다. 즉, 동일한 조건으로 동작될 때, 대응하는 성능 특성들이 각 툴들(110, 120, 130)에 대해 결정된다. 여기서 툴들(110, 120, 130)은 동시에 동일한 조건들로 동작할 필요는 없다. 이러한 값들로부터, 최대 성능을 나타내는 값들이 선택되고, 이는 높은 성능 상태에 대한 표준으로 간주된다. 이러한 기준 데이터에 기초하여, 쓰루풋 제어기(102)는 현재 결정된 대응 특성들을 비교하고 낮은 성능 툴들과 높은 성능 툴들을 자동화 방식으로 식별하게 된다.

다른 실시예들에서, 제조 환경(150)을 모니터링하고/하거나 제어하기 위하여, 표준 통계적 공정 제어(SPC) 메카니즘이 쓰루풋 제어기(102)에 의해 실행될 수 있다. 예컨대, SPC 메카니즘들에서 전형적으로 사용되는 제어 챠트들이 설정되며, 이에의해 고려 중인 파라미터들의 한계(limits)가 정해지고 제어 상황으로부터 벗어난 조건들이 정의된다. 전형적으로 시간에 대한 평균값으로부터 파라미터의 편차에 대한 그래픽 표현에 의해 제어 챠트가 표시될 수 있는데, 이때 편차들의 유효 범위에 대한 한계가 동시에 도시된다. 예를 들어, 종종, ±3의 표준 편차들의 범위가 모니터링될 파라미터의 유효 범위를 정의하기에 적절한 것으로 간주될 수 있다. 대응하는 제어 챠트들이 소정의 시간 간격 내에서 하나 이상의 성능 특성들에 대해 설정될 수 있다. 일실시예에서, 쉬프트 변화는 제어 간격을 나타내며, 따라서 쓰루풋 성능을 평가하고, 가능하게는 임의의 제어 동작들을 시작하기 위한 적절한 기간을 나타낼 수 있다.

전형적으로, 제조 환경(150)에서는 임의의 쓰루풋 관련 문제들에 대해 빠르게 응답하는 것이 바람직하며, 따라서 공정 툴들(110, 120, 130)로부터 수신된 데이터의 통계적 유의성에 따라 아주 짧은 제어 간격들이 선택될 수 있다. 예를 들어, 적당하게 높은 웨이퍼 핸들링 동작을 필요로 하는 단일 기판 체제하에서 동작되는 공정 툴은 기판 핸들링 시간과 공정 시간의 비를 낮추도록 다수의 기판들을 동시에 처리하여 설계된 공정 툴에 비해 아마도 더 긴 제어 간격을 필요로 하게 된다. 적절한 제어 간격들(즉, 각 성능 특성들을 결정하기 위한 시간 간격들)을 설정하고, 제어된 파라미터들 및 제어 상황으로부터 벗어난 조건들의 정의에 대한 상응하는 제한(limits)의 설정은, 예컨대 시스템(100)을 이용하여 상대적으로 짧은 시간 기간을 통해 성능 특성들에 대한 복수의 적절한 후보들을 연산함으로써 미리 수행될 수 있다. 이러한 데이터로부터, 적절한 시간 간격들의 평균된 간격들 내에서/밖에서, 개개의 엔티티들/공정 모듈들 및/또는 기판의 공정 시간들과 같은 성능 특성들에 대한 적절한 표본을 결정하기 위해, 상이한 변화들(variances)로부터의 상이한 유형의 평균값들이 계산될 수 있다.

더욱이, "글로벌" 성능 특성들이 확립되는데, 이는 실제 생산 조건 동안 공정 시퀀스 내의 "병목"을 찾아낼 수 있도록 상이한 유형의 공정 툴들에 대한 공통적인 평가를 가능하게 한다. 상기 "글로벌" 성능 특성들은 고려중인 특정 툴의 이상적인 기준 거동에 기초하여 설정될 수 있다. 이러한 목적을 위해, 쓰루풋 관련 특성은, 특정의 툴 구성들에 대한 특정 툴 유형의 기준 특성에 관하여, 기준 특성을 하나로 셋팅함으로써 평준화(normalization)되어, 기준 거동으로부터의 임의의 편차(deviation)가 하나 이하의 값으로 표시될 수 있다. 이 경우, 상이한 유형의 툴들은, 크게(highly) 상관되지 않은 공정 툴들뿐만 아니라 크게 상관된 공정 툴들의 쓰루풋 거동 진전을 모니터링하기 위하여, 상호 직접적으로 비교될 수 있다.

도 1b는 본 발명의 추가적인 예시적 실시예들에 따른 시스템(100)의 일부 및 시스템(100) 요소의 기능과 상호 관계를 개략적으로 나타낸다. 일부 실시예들에서, 쓰루풋 제어기(102)는 적절한 컴퓨터 시스템에서 실행되는 소프트웨어 툴들의 프레임워크로 이루어질 수 있고, 그리고/또는 쓰루풋 제어기(102)는 상기에서 기술된 공정 또는 하기 설명에서 언급되는 공정들을 수행하기 위해 요구되는 자원들을 제공하도록 결합된 하드웨어와 소프트웨어 구조의 형태로 실행될 수 있다. 예컨대, 쓰루풋 제어기(102)가 제조 실행 시스템(140)에 구비될 것이며, 따라서 쓰루풋 제어기(102)는 제조 실행 시스템(140)에서 제공되는 하드웨어와 소프트웨어 자원들의 일부를 이용할 수 있게 된다. 다른 실시예들에서, 쓰루풋 제어기(102)는 워크 스테이션, 퍼스털 컴퓨터 등과 같은 임의의 적절한 컴퓨터 시스템에서 실행될 수 있다. 여기서, 인터페이스(101)와 같은 데이터 통신을 위한 임의의 주변 요소들이 무선 데이터 전송을 위한 통신 모듈 또는 임의의 다른 네트워크 구조 등과 같은 임의의 적절한 형태로 제공된다. 제어기(102)가 소프트웨어 툴 및/또는 제공된 하드웨어 회로로 실행될 때, 상기 제어기(102)는 모듈(103)을 구비하여 툴들(110, 120, 130)과 같은 복수의 공정 툴들에 대한 적절한 쓰루풋 관련 성능 특성(C)을 계산할 수 있다. 또한, 제어기(102)는 툴 파라미터들에 기초하여 성능 특성들(C_에 대한 기준 데이터를 생성하기 위한 모듈(104)을 구비할 수 있다.

일 특정 실시예에서, 기준 데이터 모듈(104)은 그 내부에 있는 복수의 시뮬레이션 모델들을 실행시킬 수 있다. 여기서, 상기 시뮬레이션 모델들은 수신된 툴 파라미터들에 의해 표현되는 툴 구성 하에서 소망하거나 "이상적인" 툴 거동을 나타낸다. 예컨대, 상기 모듈(104)은 대다수의 툴 구성들에 대해 목표로 하거나 이상적인 값을 나타내는 복수의 성능 특성들(C)에 대한 복수의 파라미터 값들을 그 내부에서 실행시킬 수 있다. 따라서, 수신된 툴 파라미터들에 기초하여, 그와 연관된 툴 구성이 모듈(104)에 의해 식별될 것이며, 따라서 각 성능 특성들(C)에 대한 상응하는 이상적 값이, 툴 데이터의 추가적 프로세싱을 위해, 예컨대 현재 평가된 성능 특성(C)과 비교하여 선택될 수 있다. 다른 실시예들에서, 개체 체제로 툴 동작들의 수학적 모델들이 실행될 것이며, 상기 수학적 모델들은 요구되는 기준 데이터를 설정하기 위하여 실시간으로 사용될 수 있다. 일실시예에서, 사용된 시뮬레이션 모델들은 이산적인(discrete) 이벤트 시뮬레이션 모델들을 나타내는데, 이는 공정 변화, 내부적 기판 스케쥴링, 로봇 제한들, 일시적 거동 등과 같은 동적 툴 특성들을 모델링할 수 있다.

모듈(104)에 의해 제공된 기준 데이터에 기초하여, 고려 중인 툴의 이상적 인 거동 또는 기준 거동으로부터, 현재 결정된 성능 특성들(C)에 대한 임의의 편차들(deviations)이 툴 설정 및/또는 툴 소프트웨어에서의 임의의 결함들을 인식하도록 식별될 수 있다. 이러한 목적을 위해, 쓰루풋 제어기(102)는 일실시예에서, 통계적 공정 제어 메카니즘을 실행하는 모듈(105)을 구비할 것이며, 상기 모듈(105)은 상응하는 출력 정보를 생성하기 위하여 모듈들(103, 104)의 상응하는 출력 결과들을 수신할 수 있다. 상기 상응하는 출력 정보는 툴 제어 동작들 및/또는 효율적 판정을 위해 직접적으로 사용되거나, 추가적 제어 파라미터로서 제조 실행 시스템(140)에 전달된다. 모듈(105)은, 도 1a에 대해 상기에서 설명된 것처럼 임의의 적절한 제어 챠트들을 실행할 수 있다. 여기서, 성능 특성들(C)의 변화(variance)에 상응하는 제한(limits)이 모듈(104)에서 생성된 기준 데이터에 기초하여 정의된다. 예컨대, 상응하는 이상적 또는 기준 값들로부터 현재 결정된 특성(C)의 현저한 편차가 검출되면, 제어 이벤트가 생성된다. 모듈(105)의 출력 정보에 기초하여, 복수의 툴들(110, 120, 130)의 쓰루풋 관련 판단이 이루어질 것이며, 이로써 자동화된 방식으로 고성능 및 저성능을 갖는 공정 툴들 및/또는 그 개체들을 식별하기 위한 가능성(potential)을 제공한다. 여기서, 고도의 통계적 유의성을 가지고, 상응하는 성능 특성들(C)을 획득하기 위하여 개체 체제로 모든 정보가 사용된다. 결국, 공정 최적화는 제조 환경(150)에서 처리된 반도체 디바이스들의 품질에 기초할 뿐만 아니라, 시스템(100)에 의해 설정된 쓰루풋 관련 특성들에 기초하여 수행될 것이며, 이로써 감소된 생산 비용으로 향상된 생산 수율에 기여하게 된다.

결과적으로, 본 발명은 자동화된 방식으로 제조 환경의 쓰루풋 특성들을 평가하기 위한 신기술을 제공하는데, 여기서 툴 특정 정보는 복수의 공정 툴들에 대한 개체 레벨상에서 수집될 것이며, 이로써 적절하게 짧은 시간 간격들 내에서 높은 통계적 유의성을 제공한다. 따라서, 제조 환경에서의 미묘한 쓰루풋 관련 이슈들조차 감지될 것이며, 쓰루풋에서 상응하는 감소가 식별되자마자 상응하는 제어 동작이 시작된다. 복수의 공정 툴들의 쓰루풋 관련 성능 특성들을 평가함에 있어서, 예컨대 표준 SECS 메시지들의 형태로 제공되면, 혹시 제조 실행 시스템으로부터 수신된 공정 데이터와의 조합으로 제공되면, 개체 레벨에서 성능 특성들을 자동으로 연산하기 위하여 적절한 툴 정보가 사용된다. 이러한 데이터에 기초하여, 통계적 공정 제어 메커니즘들이 신뢰성있게 장비 성능을 모니터링하고/하거나 제어하거나 감독하기 위해 사용된다. 툴 정보에 기초하여 계산된 성능 특성들은 관련된 공정 툴들의 제어 소프트웨어뿐만 아니라 셋업에서의 단점을 식별하기 위하여 상응하는 기준 데이터 - 이는 이론적 모델 및/또는 실험 데이터에 의해 획득된다 - 와 비교된다. 더욱이, 제조 실행 시스템으로부터 획득된 공정 정보를 이용함으로써, 툴 구조들 간의 상관 관계, 제어 알고리즘 및 공정 레시피가 하나 이상의 인자들에서의 미묘한 결함들까지 인식하도록 설정된다. 따라서, 일부 실시예들에서, 개체 레벨에서 자동으로 수집됨과 아울러, 쓰루풋 특성들 및 예컨대 동적 시뮬레이션의 결과들로서 획득된 기준 데이터 간의 편차와 관계되는 장비 성능, 및 실제 장비 성능은 고성능뿐만 아니라 저성능의 장비 및/또는 개체들을 식별하기 위하여 SPC 시스템에 대한 입력으로 제공된다.

본 발명은 본 기술에 대한 특권을 갖는 당업자에게 분명한 상이하지만 동등한 방식으로 변경되거나 실행될 수 있기 때문에, 상기에서 기술된 실시예들은 단지 예시적인 것에 불과하다. 예컨대, 상기에서 설명된 공정 단계들은 상이한 순서로 수행될 수 있을 것이다. 더 나아가, 아래의 청구항들에서 기술된 것 이외에, 본 명세서에 나타낸 구성 또는 설계의 세부사항들에 어떤 제한들이 의도되는 것은 아니다. 따라서, 상기에서 개시된 특정 실시예들이 변경 또는 변형될 수 있다는 것은 명백하며, 그러한 모든 변형들은 본 발명의 범주 및 사상 이내에 있는 것으로 간주된다. 따라서, 본 명세서에서 추구되는 보호 범위는 아래의 청구항들에 나타난 것과 같다.

Claims

복수의 공정 툴들로부터 공정 메시지들을 수신하도록 된 인터페이스와;

상기 인터페이스에 연결되고, 특정의 공정 툴 파라미터들 하에서 상기 복수의 공정 툴들 각각에 대한 쓰루풋 비율을 자동으로 결정함과 아울러 특정 범위를 벗어난 것으로 결정된 쓰루풋 비율을 갖는 선택된 공정 툴을 식별하도록 된 쓰루풋 제어 유닛과, 여기서 상기 쓰루풋 비율은 특정 시간 간격에 걸쳐 관련 공정 툴에서 처리된 아이템들의 수를 표시하며; 그리고

상기 특정의 공정 툴 파라미터들을 이용하여 상기 공정 툴들의 시뮬레이션 모델들을 활용함으로써 상기 쓰루풋 비율의 상기 특정 범위에 대한 기준 데이터를 발생하는 기준 데이터 모듈을 포함하는 시스템.
제 1항에 있어서,

상기 공정 메시지들은 상기 복수의 공정 툴들중 적어도 하나의 챔버 공정 시간, 챔버 유휴 시간, 기판 핸들러 공정 시간 및 기판 핸들러 유휴 시간 중 적어도 하나에 관한 툴 특정 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 1항에 있어서,

상기 인터페이스는 제조 실행 시스템으로부터 공정 데이터를 수신하도록 되어 있으며, 상기 공정 데이터는 상기 복수의 공정 툴들중 적어도 하나와 관계되는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 1항에 있어서,

상기 쓰루풋 제어 유닛은 상기 결정된 쓰루풋 비율들에 기초하여 상기 선택된 공정 툴을 식별하도록 된 통계적 공정 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 4항에 있어서,

상기 통계적 공정 제어부는 상기 쓰루풋 비율들중 적어도 하나의 유효 범위를 명시(specifying)하는 제어 챠트를 실행하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 5항에 있어서,

상기 제어 챠트는 상기 적어도 하나의 쓰루풋 비율에 대한 제어를 벗어난 시츄에이션(situation)을 정의하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 6항에 있어서,

상기 적어도 하나의 쓰루풋 비율은 상기 복수의 공정툴 중 하나 이상의 공정 툴에 있는 적어도 하나의 개체(entity)의 공정 시간을 나타내는 것을 특징으로 시스템.
제 7항에 있어서,

상기 적어도 하나의 쓰루풋 비율은 상기 복수의 공정툴들 중 적어도 하나에 의해 처리된 기판의 전체 공정 시간을 나타내는 것을 특징으로 하는 시스템.
쓰루풋 제어 유닛에 의해 제조 공정 라인에서 사용되는 복수의 공정 툴들로부터 공정 메시지들을 수신하는 단계와;

특정의 공정 툴 파라미터들 하에서 상기 공정 메시지들에 기초하여 상기 복수의 공정 툴들 각각에 대한 쓰루풋 비율을 결정하는 단계와, 여기서 상기 쓰루풋 비율은 특정 시간 간격에 걸쳐 관련 공정 툴에서 처리된 아이템들의 수를 표시하며;

특정 범위를 벗어난 것으로 결정된 쓰루풋 비율을 갖는 선택된 공정 툴을 식별하는 단계와; 그리고

상기 특정의 공정 툴 파라미터들을 이용하여 상기 공정 툴들의 시뮬레이션 모델들을 활용함으로써 상기 쓰루풋 비율의 상기 특정 범위에 대한 기준 데이터를 발생시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.
제 9항에 있어서,

상기 공정 메시지들은 상기 복수의 공정 툴들중 적어도 하나의 챔버 공정 시간, 챔버 유휴 시간, 기판 핸들러 공정 시간 및 기판 핸들러 유휴 시간 중 적어도 하나에 관한 툴 특정 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.
제 9항에 있어서,

제조 실행 시스템으로부터 공정 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하며,

상기 공정 데이터는 상기 복수의 공정 툴들중 적어도 하나와 관계되는 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.
제 11항에 있어서,

적어도 소정의 제조 구간 동안 모든 툴 동작들에 관한 데이터가 상기 쓰루풋 비율들의 통계적 유의성을 향상시키도록 상기 쓰루풋 제어 유닛에 제공되는 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.
제 9항에 있어서,

상기 쓰루풋 비율들에 기초하여 상기 복수의 공정 툴들에 대한 제어를 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.
제 13항에 있어서,

상기 공정 툴들에 대한 제어를 수행하는 것은 통계적 공정 제어 메커니즘에 기초하여 상기 공정툴들을 제어하는 것인 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.
제 14항에 있어서,

상기 통계적 공정 제어 메커니즘에 기초하여 제어하는 것은 상기 쓰루풋 비율들의 유효 범위를 명시하는 제어 챠트들을 실행하는 것인 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.
제 15항에 있어서,

상기 제어 챠트들은 상기 복수의 공정 툴들 각각에 대한 제어를 벗어난 시츄에이션을 정의하는 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.
제 15항에 있어서,

상기 통계적 공정 제어 메커니즘에 기초한 상기 제어 동작은 상기 제조 공정 라인을 수용(accommodation)하는 제조 설비에서의 시프트 변화의 시간 간격보다 작거나 같은 샘플링 시간에 기초하여 수행되는 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.
제 9항에 있어서,

상기 시뮬레이션 모델은 상기 특정 툴 파라미터들에 대한 상기 공정 툴들의 별개(discrete)의 이벤트 모델이며, 상기 이벤트 모델은 상기 특정 툴 파라미터들에 대한 최적의 툴을 나타내는 것을 특징으로 하는 자동화된 쓰루풋 제어 시스템을 동작시키는 방법.