KR101442385B1

KR101442385B1 - 툴 상태 모니터링을 위한 정성적 고장 검출 및 분류 시스템 및 연관된 방법

Info

Publication number: KR101442385B1
Application number: KR1020130000294A
Authority: KR
Inventors: 챠-통 호; 포-펭 챠이; 중-창 첸; 제-량 리; 조 페이 왕; 종-이 모우; 친-시앙 린
Original assignee: 타이완 세미콘덕터 매뉴팩쳐링 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2012-09-04
Filing date: 2013-01-02
Publication date: 2014-09-17
Also published as: US9727049B2; CN103681395B; TWI514497B; CN103681395A; TW201411763A; US20140067324A1; KR20140031075A

Abstract

본 개시는, 툴 상태 모니터링을 구현하기 위한 시스템을 포함한, 툴 상태 모니터링을 위한 다양한 방법을 포함한다. 예시적 방법은, 집적 회로 제조 프로세스 툴에 의해 웨이퍼 상에서 수행되는 프로세스와 연관된 데이터를 수신하는 단계와; 그 데이터를 이용하여 집적 회로 제조프로세스 툴의 상태를 모니터링하는 단계를 포함한다. 모니터링하는 단계는, 데이터가 경고 문턱 값을 만족하는지의 여부를 판정하기 위해, 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 문턱 값에 기초하여 데이터를 평가하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 데이터가 경고 문턱 값을 만족할 때 경고를 발생하는 단계를 더 포함할 수 있다.

Description

툴 상태 모니터링을 위한 정성적 고장 검출 및 분류 시스템 및 연관된 방법{QUALITATIVE FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION SYSTEM FOR TOOL CONDITION MONITORING AND ASSOCIATED METHODS}

본 발명은 툴 상태 모니터링을 위한 정성적 고장 검출 및 분류 시스템 및 연관된 방법에 대한 것이다.

집적 회로는 일련의 웨이퍼 제조 툴(처리 툴(processing tool)이라고 함)로 웨이퍼를 처리함으로써 제조된다. 각 처리 툴은 통상, 프로세스의 다양한 파라미터들을 명시하는 미리 정의된(또는 미리 결정된) 프로세스 레시피(recipe)에 따라, 웨이퍼 상에서 웨이퍼 제조 작업(프로세스라고 함)을 수행한다. 예를 들어, IC 제조자들이 IC 제조시에 안정성, 반복성, 및 수율을 보장하고 유지하기 위해 종종 프로세스 툴의 하드웨어 및 연관된 프로세스의 모니터링에 집중하도록, 생산 및 관련 지원부문에서 IC 제조는 통상 많은 프로세스 툴을 요구하는 복수의 프로세스 단계들을 이용한다. 이런 툴 모니터링은, 처리 동안에 툴을 모니터링하고 처리가 기대치로부터 빗나가게 하는 툴의 고장을 식별하는 고장 검출 및 분류(FDC; fault detection and classification) 시스템에 의해 달성될 수 있다.

기존의 프로세스 툴 모니터링 방법 및 시스템은 일반적으로 그들의 의도한 목적에 적합하더라도, 모든 면에서 완전히 만족스럽지는 않았다.

본 발명은 집적 회로 제조 프로세스 툴(integrated circuit manufacturing process tool)에 의해 웨이퍼 상에서 수행되는 프로세스와 연관된 데이터를 수신하는 단계; 및 상기 데이터를 이용하여 상기 집적 회로 제조 프로세스 툴의 상태를 모니터링하는 단계를 포함하고, 상기 모니터링하는 단계는, 상기 데이터가 경고 문턱 값을 만족하는지의 여부를 판정하기 위해, 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 문턱 값에 기초하여 상기 데이터를 평가하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.

또한, 본 발명은 툴 상태 모니터링 방법을 제공하며, 이 방법은 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 비정상 문턱 값, 및 경고 문턱 값을 정의하는 단계; 프로세스 툴과 연관된 데이터에서 상기 비정상 식별 기준에 기초하여 비정상을 식별하는 단계; 실제 비정상을 식별하기 위해 상기 식별된 비정상을 상기 비정상 필터링 기준에 기초하여 필터링하는 단계; 및 상기 식별된 실제 비정상이 상기 비정상 문턱 값 및 상기 경고 문턱 값을 만족할 때 경고를 발생하는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명은 집적 회로 제조 시스템을 제공하며, 이 시스템은 웨이퍼 상에서 프로세스를 수행하도록 구성된 프로세스 툴; 및 상기 프로세스 툴의 상태를 모니터링하도록 구성된 고장 검출 및 분류 시스템을 포함하고, 상기 고장 검출 및 분류 시스템은, 상기 프로세스 툴에 의해 상기 웨이퍼 상에서 수행되는 프로세스와 연관된 데이터를 수신하고, 상기 데이터가 경고 문턱 값을 만족하는지의 여부를 판정하기 위해, 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 문턱 값에 기초하여 상기 데이터를 평가하도록 구성된다.

본 개시는 첨부된 도면들과 함께 판독할 때 이하의 상세한 설명으로부터 최상으로 이해된다. 산업 표준 관행에 따라, 다양한 부분들이 축척 비율대로 그려진 것은 아니고 단지 설명의 목적을 위해 이용된다는 점을 강조한다. 사실상, 다양한 부분들의 크기는 논의의 명료성을 위해 임의로 증가되거나 축소될 수 있다.
도 1은 본 개시의 다양한 양태에 따른 집적 회로 소자 제조 시스템의 블록도.
도 2는 본 개시의 다양한 양태에 따른 도 1의 집적 회로 제조 시스템과 같은 집적 회로 제조 시스템에 의해 구현될 수 있는 툴 모니터링 프로세스 흐름의 블록도.
도 3은 본 개시의 다양한 양태에 따른 도 1의 집적 회로 제조 시스템의 프로세스 툴과 같은 프로세스 툴의 상태를 모니터링하기 위해 생성된 그래프.
도 4는 본 개시의 다양한 양태에 따른 도 1의 집적 회로 제조 시스템의 프로세스 툴과 같은 프로세스 툴의 상태를 평가하기 위한 방법의 흐름도.

이하의 개시는 본 발명의 상이한 특징들을 구현하기 위한 많은 상이한 실시예들, 또는 예들을 제공한다. 본 개시를 간소화하기 위해 컴포넌트 및 배치의 특정 예가 이하에서 설명된다. 물론, 이들은 예일 뿐이며, 제한하고자 함은 아니다. 예를 들어, 후속하는 설명에서 제2 피처(feature) 상의 또는 그 위의 제1 피처는, 제1 피처와 제2 피처가 직접 접촉하여 형성되는 실시예들을 포함할 수 있으며, 제1 피처와 제2 피처가 직접 접촉하지 않도록 제1 피처와 제2 피처 사이에 추가의 피처들이 형성될 수 있는 실시예들도 역시 포함할 수 있다. 또한, 본 개시는 다양한 예에서 참조 번호 및/또는 문자들을 반복할 수도 있다. 이러한 반복은 간소화와 명료화를 위한 것이며, 그 자체로 다양한 실시예 및/또는 논의되는 구성들 사이의 관계에 영향을 주는 것은 아니다.

도 1은 본 개시의 다양한 양태에 따른 집적 회로 제조 시스템(10)의 블록도이다. 집적 회로 제조 시스템(10)은 가상 집적 회로 제조 시스템("가상 팹")일 수도 있다. 집적 회로 제조 시스템(10)은 집적 회로 소자를 제조하기 위해 집적 회로 제조 프로세스를 구현한다. 예를 들어, 집적 회로 제조 시스템(10)은 기판(또는 웨이퍼)을 제조하는 반도체 제조 프로세스를 구현할 수 있다. 기판은, 반도체 기판, 마스크(포토마스크 또는 레티클, 집합적으로 마스크라 함), 또는 물질층, 패턴 피처, 및/또는 집적 회로를 생성하기 위해 처리가 수행되는 임의의 베이스 물질(base material)를 포함한다. 도 1에서, 집적 회로 제조 시스템(10)은 본 개시의 발명적 개념을 더 잘 이해하기 위해 간략화되었다. 집적 회로 제조 시스템(10)에는 추가 피처들이 첨가될 수 있으며, 이하에서 설명되는 피처들 중 일부는 집적 회로 제조 시스템(10)의 다른 실시예들에서 대체되거나 제거될 수 있다.

집적 회로 소자 제조 시스템(10)은 다양한 엔티티(데이터베이스(25), 프로세스 툴(30), 계측 툴(40), 고급 프로세스 제어(APC) 시스템(50), 고장 검출 및 분류(FDC) 시스템(60), 및 기타 엔티티(70))가 서로 통신하는 것을 허용하는 네트워크(20)를 포함한다. 집적 회로 제조 시스템(10)은 도시된 실시예의 엔티티들 각각을 하나보다 많이 포함할 수도 있고, 도시된 실시예에 나타나지 않은 다른 엔티티들을 더 포함할 수도 있다. 본 예에서, 집적 회로 제조 시스템(10)의 각 엔티티는 네트워크(20)를 통해 서로 상호작용하여 다른 엔티티들에 서비스를 제공하거나 이들로부터 서비스를 수신한다. 네트워크(20)는 단일 네트워크이거나, 인트라넷, 인터넷, 기타의 네트워크 또는 그 조합과 같은 다양한 상이한 네트워크일 수도 있다. 네트워크(20)는 유선 통신 채널, 무선 통신 채널, 또는 그 조합을 포함한다.

데이터베이스(25)는 집적 회로 제조 시스템(10)과 연관된 데이터, 및 특히 집적 회로 제조 프로세스와 연관된 데이터를 저장한다. 도시된 실시예에서, 데이터베이스(25)는, 프로세스 툴(30), 계측 툴(40), APC 시스템(50), FDC 시스템(60), 및 기타의 엔티티(70), 또는 그 조합으로부터 수집된 데이터를 저장한다. 예를 들어, 데이터베이스(25)는, (이하에서 더 설명되는 바와 같이 계측 툴(40)에 의해 수집된 데이터와 같은) 프로세스 툴(30)에 의해 처리되는 웨이퍼의 웨이퍼 특성과 연관된 데이터, 이러한 웨이퍼를 처리하기 위해 프로세스 툴(30)에 의해 구현된 파라미터들과 연관된 데이터, APC 시스템(50) 및 FDC 시스템(60)에 의한 웨이퍼 특성 및/또는 파라미터들의 분석과 연관된 데이터, 및 집적 회로 제조 시스템(10)과 연관된 기타의 데이터를 저장한다. 예에서, 프로세스 툴(30), 계측 툴(40), APC 시스템(50), FDC 시스템(60), 및 기타의 엔티티(70)는 각각 연관된 데이터베이스를 가질 수 있다.

프로세스 툴(30)은 집적 회로 제조 프로세스를 수행한다. 본 예에서, 프로세스 툴(30)은 에피텍셜 성장에 이용되는 화학적 증기 증착(CVD; chemical vapor deposition) 툴이다. 따라서, 프로세스 툴(30)은 CVD 에피텍셜 툴이라고 불릴 수도 있다. 웨이퍼는 CVD 에피텍셜 툴 내에 놓여져, 예를 들어, 기상 에피텍시(vapor-phase epitaxy)와 같은 에피텍셜 프로세스를 거쳐 웨이퍼의 에피텍셜 피처를 형성한다. CVD 에피텍셜 툴은, 챔버, 가스 소스, 배기 시스템, 가열 소스, 냉각 시스템, 및 기타의 하드웨어를 포함할 수 있다. 챔버는 에피텍셜 프로세스를 수행하기 위한 제어된 환경으로서 역할을 한다. 가스 소스는 에피텍셜 프로세스 동안에 반응 및 배출 가스(purging gas)를 제공하며, 배기 시스템은 에피텍셜 프로세스 동안에 챔버 내의 압력을 유지한다. 가열 소스는, 램프 모듈들, 예를 들어: 하부 내측 램프 모듈, 하부 외측 램프 모듈, 상부 내측 램프 모듈, 및 상부 외측 램프 모듈을 포함한다. 각 램프는 에피텍셜 프로세스 동안에 CVD 에피텍셜 툴의 챔버에 에너지를 전송하는 적외선 램프 어레이를 포함함으로써, 에피텍셜 프로세스 동안에 챔버를 원하는 챔버 온도로 가열하거나 및/또는 웨이퍼를 원하는 웨이퍼 온도로 가열한다.

에피텍셜 피처가, (두께, 성분 농도, 시트 저항과 같은) 타겟 웨이퍼 특성을 나타내는 것을 보장하기 위해, 에피텍셜 프로세스는 미리 결정된(또는 미리 정의된) 에피텍셜 프로세스 레시피에 따라 에피텍셜 피처를 형성한다. 미리 결정된(또는 미리 정의된) 에피텍셜 프로세스 레시피는 타겟 웨이퍼 특성을 달성하기 위해 CVD 에피텍셜 툴에 의해 구현되는 다양한 파라미터를 명시한다. 이러한 파라미터들은, 프로세스 시간, 전구체 가스(precursor gas)의 타입, 전구체 가스의 유량, 챔버 온도, 챔버 압력, 웨이퍼 온도, 기타의 파라미터, 또는 그 조합을 포함한다. 에피텍셜 성장 동안에, (챔버, 가스 소스, 배기 시스템, 가열 소스, 및 냉각 시스템과 같은) CVD 에피텍셜 툴의 다양한 하드웨어는 명시된 파라미터를 달성하도록 구성된다. 프로세스 툴(30)은, 에피텍셜 프로세스 동안과 같은 웨이퍼의 처리 동안에 파라미터들을 모니터링하는 센서를 포함한다. 예를 들어, CVD 에피텍셜 툴은, 챔버 압력, 챔버 온도, 웨이퍼 온도, 가스 흐름, 증착 시간, (전압, 전류, 전력, 저항, 기타의 특성, 또는 그 조합을 포함한, CVD 에피텍셜 툴의 램프 모듈의 다양한 특성과 같은) 기타의 파라미터들, 또는 그 조합과 같은 CVD 에피텍셜 툴과 연관된 다양한 파라미터들을 모니터링하는 센서를 포함한다.

계측 툴(40)은 집적 회로 제조 동안에 웨이퍼와 연관된 데이터를 측정하고 수집한다. 예를 들어, 계측 툴(40)은, 웨이퍼의 한 피처의 임계 치수(예를 들어, 그 피처의 선폭), 웨이퍼의 물질층의 두께, 웨이퍼의 층들 또는 피처들 사이의 오버레이(overlay) 정확도, 피처의 도펀트 프로파일(또는 농도), 결함의 크기 및/또는 유형, 피처의 전기 특성, 기타의 웨이퍼 특성, 또는 그 조합과 같은, 웨이퍼의 다양한 웨이퍼 특성에 관한 정보를 얻기 위해 피처리 웨이퍼에 관해 인라인 측정(inline measurement)을 수행한다. 도시된 실시예에서, 계측 툴(40)은 프로세스 툴(30)에 의해 처리된 웨이퍼의 웨이퍼 특성을 측정한다. 예를 들어, 계측 툴(40)은, 프로세스 툴(30)에 의해 수행된 에피텍셜 프로세스에 의해 형성된 웨이퍼의 에피텍셜 피처들의 두께, (시트 저항과 같은) 전기 특성, 표면 거칠기, 기타의 특성, 또는 그 조합을 측정한다. 계측 툴(40)은, 이러한 데이터를 측정하고 수집하기 위해 전기 툴, 광학 툴, 분석 툴, 기타의 툴, 또는 그 조합을 포함할 수 있다. 이러한 툴은, 현미경(예를 들어, 주사 전자 현미경 및/또는 광학 현미경), 마이크로 분석 툴, 선폭 측정 툴, 마스크 및 레티클 결함 툴, 입자 분포 툴, 표면 분석 툴, 스트레스 분석 툴, 저항률 및 접촉 저항 측정 툴, 이동성 및 캐리어 농도 측정 툴, 접합 깊이 측정 툴, 막 두께 툴, 게이트 산화물 무결성 검사 툴, 커패시턴스-전압 측정 툴, FIB(focused ion beam) 툴, 레이저 표면 결함 스캐너, 잔여 가스 분석기, 프로세스 툴 입자 카운터, 웨이퍼 평가 검사 툴, 기타의 계측 툴, 또는 그 조합을 포함한다.

APC 시스템(50)은, 피처리 웨이퍼의 웨이퍼 특성을 모니터링하고, 웨이퍼의 최종 소자 타겟을 향상시키도록 중간 프로세스 타겟의 동적 미세 조정을 제공하기 위해 (예를 들어, 계측 툴(40)에 의해 수집된 데이터와 같은) 인라인 계측 데이터, 프로세스 모델, 및 다양한 알고리즘을 이용한다. 이러한 프로세스 타겟의 미세 조정은, 웨이퍼 특성 편차를 생성할 수 있는 툴 문제 및/또는 프로세스 문제를 보상하는 제어 행위라 불릴 수 있다. APC 시스템(50)은, 실시간으로, 웨이퍼별로, 로트별로, 또는 그 조합으로, 제어 행위를 구현할 수 있다. 도시된 실시예에서, APC 시스템(50)은, 웨이퍼의 에피텍셜 피처를 형성하기 위해 프로세스 툴(30)에 의해 수행되는 에피텍셜 프로세스 레시피를 수정하도록 제어 행위를 구현한다. 예를 들어, APC 시스템(50)은, 각 피처리 웨이퍼의 에피텍셜 피처가 타겟 특성을 보이는 것을 보장하기 위해 각 피처리 웨이퍼에 대한 미리 결정된 에피텍셜 프로세스 레시피(구체적으로는, 프로세스 시간, 가스의 유량, 챔버 압력, 챔버 온도, 웨이퍼 온도, 또는 기타의 프로세스 파라미터와 같은 프로세스 툴(30)에 의해 구현된 파라미터들)를 (피처리 웨이퍼의 인라인 계측 데이터, 프로세스 모델, 및 다양한 알고리즘에 기초하여) 수정한다.

FDC 시스템(60)은, 집적 회로 제조 프로세스 동안에 프로세스 툴(30)에 의해 구현된 파라미터들과, 집적 회로 제조 프로세스 동안에 프로세스 툴(30)에 의해 구현된 파라미터들에 의해 달성된 웨이퍼 특성을 모니터링함으로써, 툴 상태 열화와 같은 툴 문제를 검출하기 위해 프로세스 툴(30)의 상태를 평가한다. 전형적으로, FDC 시스템(60)은 프로세스 툴(30)의 상태를 추적하고 분석하기 위해 통계적 프로세스 제어(SPC)를 구현한다. 예를 들어, FDC 시스템(60)은, 시간에 관하여 프로세스와 연관된 SPC 데이터를 차트화함으로써 프로세스 툴(30)의 이력 프로세스 성능을 기록하는 SPC 차트를 구현할 수 있다. 이러한 SPC 데이터는, 프로세스 툴(30)에 의해 처리된 복수의 웨이퍼와 연관된 웨이퍼 특성 및/또는 파라미터를 포함한다. 파라미터 및/또는 웨이퍼 특성이 허용가능한 타겟으로부터 벗어난다고 SPC 데이터가 가리키면(즉, FDC 시스템(60)이 고장 또는 비정상을 검출하면), FDC 시스템(60)은 경고를 트리거하고 프로세스 툴(30)의 오퍼레이터에게 통보하며, 프로세스 툴(30)에 의해 수행되는 프로세스를 중단시키며, 또 다른 행동을 취하거나, 그 조합을 행하여, 프로세스 툴(30)의 어떤 문제가 식별되고 치유될 수 있다.

본 예에서, CVD 에피텍셜 툴의 문제를 검출하기 위해, FDC 시스템(60)은 프로세스 툴(30)에 의해 웨이퍼의 에피텍셜 피처를 형성하기 위해 구현된 파라미터들을 모니터링한다. FDC 시스템(60)은, CVD 에피텍셜 툴의 동작 동안에 비정상, 또는 고장을 검출하기 위해 이들 파라미터들 및 웨이퍼 특성을 평가한다. 한 예에서, 에피텍셜 프로세스 동안에, 챔버 압력 또는 챔버 온도가, 미리 결정된 에피텍셜 프로세스 레시피와 같은 명시된 챔버 압력 또는 챔버 온도로부터 (더 높거나 더 낮게) 상당히 변할 때 비정상이 표시된다. 또 다른 예에서, 에피텍셜 프로세스 동안에, 전구체 가스의 유량이 미리 결정된 에피텍셜 프로세스 레시피와 같은 전구체 가스의 명시된 유량으로부터 (더 높거나 더 낮게) 상당히 변할 때 비정상이 표시된다. 역시 또 다른 예에서, CVD 에피텍셜 툴에 의해 형성된 웨이퍼의 에피텍셜 피처의 시트 저항과 같은 특성이 그 타겟 특성으로부터 상당히 변할 때 비정상이 표시된다. 이러한 비정상은 프로세스 툴(30)의 문제를 표시할 수 있다. 예를 들어, CVD 에피텍셜 툴의 손상되거나 노후화된 하드웨어는, 챔버 압력, 챔버 온도, 및/또는 전구체 가스의 유량이, 예상된 챔버 압력, 챔버 온도, 및/또는 전구체 가스의 유량으로부터 변하게 할 수 있다. 본 예에서, 램프의 저항은 CVD 에피텍셜 툴의 램프 모듈의 상태와 상관성이 있다고 관찰되었다. 예를 들어, 램프 모듈의 저항은 램프 모듈의 램프가 소진(burn out)되기 직전에 상당히 감소하는 경향이 있다. 따라서, FDC 시스템(60)은, 각 램프의 비정상 또는 고장을 검출하기 위해 CVD 에피텍셜 툴의 각 램프 모듈(예를 들어, 하부 내측 램프 모듈, 하부 외측 램프 모듈, 상부 내측 램프 모듈, 상부 외측 램프 모듈)의 저항을 모니터링할 수 있다. FDC 시스템(60)은 또한, 램프 모듈의 램프가 소진되는 때를 예측하여 램프가 이러한 소진 이전에 교체될 수 있도록 램프 모듈의 저항을 모니터링할 수 있다.

도 2는 본 개시의 다양한 양태에 따른 도 1의 집적 회로 제조 시스템(10)에 의해 구현될 수 있는 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)의 블록도이다. FDC 시스템(60)은, 프로세스 툴(30)(본 예에서는, CVD 에피텍셜 툴)의 상태를 모니터링하기 위해 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)을 구현한다. 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)은, 프로세스 툴의 일부의 열화 상태와 같은 프로세스 툴(30) 내의 고장을 검출하기 위해 FDC 시스템(60)에 의해 수집되고 분석된 데이터의 거동을 평가한다. 본 예에서, 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)은, CVD 에피텍셜 툴의 램프 모듈의 상태, 구체적으로 각 램프 모듈의 램프의 저항을 나타내는 FDC 데이터를 평가한다. 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)에는 추가 단계들이 제공될 수 있으며, 설명된 단계들 중 일부는 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)의 추가 실시예들에 대해 대체되거나 제거될 수 있다. 또한, CVD 에피텍셜 툴 상태에 관련된 이하의 논의는 단지 예시일 뿐이며, 임의 타입의 프로세스 툴(30) 및 임의 타입의 프로세스 툴(30)의 모듈의 상태를 모니터링하기 위해 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)이 집적 회로 제조 시스템(10)에 의해 구현될 수 있다는 것도 고려해 볼 수 있다.

블록(110) 및 블록(120)에서, 다양한 피처리 웨이퍼와 연관된 데이터가 수집되고 시계열 차트(T-차트)로 편집된다. 이 데이터는, 각 웨이퍼의 에피텍셜 피처를 형성하기 위해 프로세스 툴(30)에 의해 구현된 파라미터들과 연관된 파라미터 데이터를 포함한다. 앞서 언급한 바와 같이, 파라미터들은, 챔버 압력, 챔버 온도, 웨이퍼 온도, 가스 흐름, 증착 시간, (전압, 전류, 전력, 저항, 기타의 특성 또는 그 조합을 포함한, CVD 에피텍셜 툴의 램프 모듈의 다양한 특징과 같은) 기타의 파라미터들을 포함한다. 데이터는 또한, 피처리 웨이퍼의 시트 저항과 같은 피처리 웨이퍼의 웨이퍼 특성과 연관된 웨이퍼 데이터를 포함한다. 웨이퍼 데이터는, 피처리 웨이퍼의 에피텍셜 피처의 두께, 피처리 웨이퍼의 에피텍셜 피처의 기타의 전기적 특성, 기타의 웨이퍼 특성, 또는 그 조합을 더 포함할 수 있다. 이러한 웨이퍼 데이터 및 파라미터 데이터는, 프로세스 툴(30)과 연관된 파라미터들 각각에 대해 수집되고, 피처리 웨이퍼와 연관된 웨이퍼 특성과, 웨이퍼 데이터 및 파라미터 데이터는, 데이터베이스(25) 또는 프로세스 툴(30)과 연관된 기타의 데이터베이스에 저장될 수 있다. 본 예에서, 본 개시의 발명적 개념의 더 잘 이해하기 위한 명료성의 목적을 위해, 이하의 논의는, 단일의 프로세스 파라미터와 연관된 데이터, 구체적으로는, 프로세싱 동안에 CVD 에피텍셜 툴의 램프 모듈의 저항과 연관된 파라미터 데이터를 모니터링함으로써 프로세스 툴(30)의 상태를 평가하는 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)으로 제한될 것이다. 이러한 논의는 제한하기 위함이 아니며, 본 개시는, 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)이 (프로세스 툴(30)의 다양한 하드웨어의 상태를 평가하는 것을 포함한) 프로세스 툴(30)의 상태를 평가하기 위해 파라미터와 웨이퍼 데이터를 모니터링할 수 있다는 것도 고려한다.

블록(130) 및 블록(140)에서, 시-계열 데이터(T-차트)에 통계적 분석이 수행됨으로써, 평가를 위한 데이터량을 줄이고, 통계적으로 분석된 시-계열 데이터에 기초하여 툴 모니터링이 수행된다. 예를 들어, 블록(130)에서, 시-계열 파라미터와 웨이퍼 데이터를 프로세스 툴(30)의 상태를 평가하는데 이용될 수 있는 제어 차트(예를 들어, Xbar-R 제어 차트, Xbar-S 제어 차트, I-MR 제어 차트, C 제어 차트, U 제어 차트, Z 제어 차트, 기타의 제어 차트 또는 그 조합)로 변환하기 위해 FDC 시스템(60)에 의해 통계적 프로세스 제어가 구현된다. 제어 차트는 통계에 따라 시-계열 데이터를 분석하고, 여기서, (분석된 데이터의 표준 편차와 같은) 통계적 분석에 의해 프로세스 한계가 정의된다. 예를 들어, 제어 차트는, 분석된 데이터의 평균(average, mean)을 나타내는 중심선과, 특히, 분석된 데이터의 다수의 표준 편차 내의, 통계적 분석에 의해 정의된 상한 제어 값(최대값) 및 하한 제어값(최소값)을 포함한다. FDC 시스템(60)은 또한, 통계적으로 분석된 시-계열 데이터와 대응하는 확률 모델을 설정한다. 이러한 확률 모델은 통계적으로 분석된 시-계열 데이터에서의 의미있는 변화를 식별하는데 이용될 수 있다.

본 예에서, 시-계열 파라미터 데이터는, 처리 동안에 (상부 내측 램프 모듈과 같은) CVD 에피텍셜 툴의 램프 모듈들 중 하나의 램프와 연관된 저항값을 포함한다. 시-계열 저항 데이터는, 램프의 저항(R)과 초기 저항(R₀) 사이의 변화량(변화)을 제공하는 데이터로 변환된다. 각 저항 변화(ΔR)는 다음과 같이 결정된다:

그 다음, 시-계열 저항 변화 데이터는 제어 차트로 변환된다. 예를 들어, 통계적 분석은, 수집된 파라미터 데이터 포인트들(본 예에서는, 저항 변화 데이터 포인트들)을 줄여, 이들이 단일 파라미터(여기서는, 저항 변화)와 연관된 평균, 표준 편차, 최대값, 및 최소값으로 표현되게 한다. 한 예에서, 시-계열 저항 변화 데이터는, 이동 윈도우 평균, 구체적으로는 5개의 파라미터 데이터 포인트 이동 윈도우를 이용하여 제어 차트로 축소된다. 예를 들어, 시간(t)에서의 평균 저항 변화(

(t))는 다음과 같은 이동 윈도우 평균에 의해 결정된다:

그 다음, 이산화(discretization)가 평균 저항 변화를 정규화한다. 본 예에서는, 각 평균 저항 변화 데이터 포인트를 평균 중심화(mean-centering)한 다음, 다음과 같은 수학식으로 표현되는 그 표준 편차로 각 평균 저항 변화 데이터 포인트를 스케일링하는 것을 포함하는, z-정규화가 평균 저항 변화에 적용된다:

여기서, z(t)는 평균 저항 변화(

(t))의 스케일링된 값이고, μ(t)는 평균 저항 변화(

(t))의 평균값이고, σ(t)는 평균 저항 변화(

(t))에 대한 표준 편차이다. 수학식 (3)은, 평균 저항 변화 (

(t))의 상대적 중요성은 표준 편차와 직접 관련되어 있다고 가정함으로써 평균 저항 변화(

(t))를 z(t)로 변환한다. 각 평균 저항 변화의 스케일링된 값에 기초하여, 각 평균 저항 변화에는, 이산값: 1(평균 저항 변화가 정상 범위보다 크다는 것을 나타냄), 0(평균 저항 변화가 정상 범위 이내라는 것을 나타냄), 또는 -1(평균 저항 변화가 정상 범위보다 작다는 것을 나타냄)이 할당된다. 평균 저항 변화의 스케일링된 값(z(t))에 대응하는 확률 모델도 역시 확립된다. 예를 들어, 평균 저항 변화의 스케일링된 값(z(t))에 대한 정규 분포 확률 플롯은, 평균 저항 변화의 스케일링된 값이 프로세스 툴(30)의 비정상 거동을 가리키는 때를 FDC 시스템(60)이 식별할 수 있도록 확립된다. 파라미터 데이터의 전술된 감소는 단순히 예시일 뿐이며, 본 개시는 파라미터 데이터의 거동 평가를 용이하게 하는 파라미터 데이터의 어떠한 감소라도 고려한다는 것을 이해하여야 한다.

툴 모니터링은 제어 차트 및 확립된 확률 모델을 이용하여 수행된다. 블록(150) 및 블록(160)에서, 이러한 데이터가 기준을 이탈하는지(OOS; out of specification)의 여부를 판정하기 위해 제어 차트의 통계적으로 분석된 파라미터 데이터에 다양한 규칙들(집합적으로 FDC 알고리즘이라고 함)이 적용된다. 기준 이탈 데이터는 프로세스 툴(30)의 고장(또는 비정상)을 가리키는 거동을 보인다. 본 예에서, 통계적으로 분석된 파라미터 데이터는, CVD 에피텍셜 툴의 램프 모듈의 램프들의 저하된 품질과 연관된 거동(램프들이 그들의 수명의 끝 부근에 있다는 것(즉, 이제 막 소진되려는 한다는 것)을 가리키는 거동)을 보일 때 기준을 이탈한 것이다. 다양한 규칙들은, 블록(152)의 비정상 식별 기준, 블록(154)의 비정상 필터링 기준, 블록(156)의 비정상 문턱 값, 및 블록(158)의 경고 문턱 값을 포함한다. 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 비정상 문턱 값, 및 경고 문턱 값은, FDC 시스템(60)에 의해 구현된 툴 모니터링의 감도가, 프로세스 툴(30)의 타입, 프로세스 툴(30)에 의해 처리된 웨이퍼의 기술 세대, 프로세스 툴(30)의 상태가 피처리 웨이퍼에 미치는 영향, 피처리 웨이퍼의 품질과 이러한 웨이퍼를 처리하는 시간 및 비용과의 밸런싱, 또는 그 조합을 포함하지만 이것들로 한정되지 않는, 임의 개수의 고려사항에 기초하여 조정될 수 있도록 튜닝가능하다. 본 예에서, FDC 시스템(60)은, 비정상 인식 기준, 비정상 필터링 기준, 비정상 문턱 값, 및 경고 문턱 값을 이용하여 통계적으로 분석된 파라미터 데이터를 평가하기 위한 FDC 알고리즘 모듈(190)을 포함한다. FDC 알고리즘 모듈(190)은 각 기준/문턱 값에 대해 별개의 모듈들을 포함할 수 있다.

블록(152)의 비정상 식별 기준은 프로세스 툴(30)의 비정상(또는 고정)을 가리키는 통계적으로 분석된 파라미터 데이터의 거동을 정의하여, 이러한 거동(또는 프로세스 툴(30)의 고장)이 FDC 시스템(60)에 의해 자동으로 식별되도록 한다. 더 구체적으로는, 비정상 식별 기준은 통계적으로 분석된 파라미터 데이터에서의 중요한 변동(변화)을 통계적으로 식별한다. 따라서, 비정상 식별 기준은 본질적으로 툴 모니터링의 진폭 감도를 튜닝한다. 예를 들어, 비정상 식별 기준은 프로세스 툴(30)의 비정상 거동을 가리키는, 99.9%의 유의수준(significance level)과 같은 유의수준을 명시한다. 본 예에서는, 통계적으로 분석된 파라미터 데이터의 비정상 거동을 식별하기 위해, 확률 모델과 비정상 식별 기준(구체적으로는 유의수준 99.9%)을 이용하여 평균 저항 변화의 스케일링된 값(z(t))이 평가된다. 확률 모델에 기초하여 발생하는 0.1% 미만의 확률을 갖는 스케일링된 값(z(t))이 비정상으로서 지정된다.

블록(154)의 비정상 필터링 기준은, 프로세스 툴(30)의 실제의(현실의) 비정상을 가리키는 통계적으로 분석된 파라미터의 거동을 정의한다. 비정상 필터링 기준은 블록(152)의 비정상 식별 기준을 만족하는 제어 차트 내의 통계적으로 분석된 파라미터 데이터에 적용된다. 따라서, 비정상 필터링 기준은, 실제의(현실의) 비정상 ―프로세스 툴(30)의 문제를 실제로 가리키는 비정상― 을 발견하기 위해 식별된 비정상을 필터링한다. 본 예에서는, 비정상 필터링 기준은 웨스턴 일렉트릭 룰(Western Electric Rules)이다. 예를 들어, 비정상 식별 기준에 의해 식별된 통계적으로 분석된 파라미터 데이터는, 8개의 연속된 데이터 포인트들이 그들이 속하는 제어 차트의 중심선의 동일한 측에 놓일 때 실제의 비정상을 나타낸다. 웨스턴 일렉트릭 룰의 다른 구역 룰(other zone rule)이 비정상 식별 기준을 충족하는 통계적으로 분석된 파라미터 데이터에 적용될 수도 있다. 대안으로서, 제어 차트에서 비-무작위 상태를 검출(즉, 실제의 비정상을 가리키는 통계적으로 분석된 파라미터 데이터를 검출)할 수 있는 다른 룰과 모델들이 비정상 필터링 기준으로서 구현될 수 있다.

블록(156)의 비정상 문턱 값은, 프로세스 툴(30)과 연관된 이력 데이터에 기초하여 프로세스 툴(30)의 현실의(실제의) 비정상을 가리키는 통계적으로 분석된 파라미터 데이터의 거동을 정의한다. 비정상 문턱 값은, 블록(152)의 비정상 식별 기준과 블록(154)의 비정상 필터링 기준을 만족하는 제어 차트 내의 통계적으로 분석된 파라미터 데이터에 적용된다. 이력 데이터란 엔지니어링/프로세스 지식을 말한다. 예를 들어, 통계적으로 분석된 파라미터 데이터가 (예를 들어, 상한이나 하한의 초과와 같은) 특정의 거동을 보일 때 프로세스 툴(30)의 실제의 비정상이 일관적으로 발생한다는 것이 관찰된 경우, 이러한 거동은 비정상 문턱 값으로서 설정된다. 비정상 문턱 값은, 엔지니어링(도메인) 경험 및 지식을 프로세스 툴(30)의 실제 비정상을 식별하는 것 내에 병합시킨다. 본 예에서, CVD 에피텍셜 툴의 램프 모듈의 램프들은 통상, 일단 2% 내지 3%의 저항 변화가 관찰되고 나면 웨이퍼 프로세싱에 영향을 미친다는 것이 관찰되었다. 따라서, 약 2.5% 이상의 저항 변화의 관찰이 실제의 비정상으로서 식별되도록, 비정상 문턱 값은 2.5%로 명시된다.

블록(156)의 경고 문턱 값은, 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 문턱 값에 기초하여 경고를 발생할 때를 정의한다. 예를 들어, 경고 문턱 값은, 통계적으로 분석된 파라미터 데이터가 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 임계를 만족하는 거동을 보일 때 FDC 시스템(60)이 경고를 발생할 것을 명시한다. 본 예에서, 경고 문턱 값은, 통계적으로 분석된 파라미터 데이터가 비정상 식별 기준 및 비정상 필터링 기준을 적어도 2번 만족할 때, 그리고, 이들 경우 중 적어도 하나에서, 통계적으로 분석된 파라미터 데이터가 비정상 문턱 값을 만족할 때, FDC 시스템(60)이 경고를 발생할 것을 명시한다. 예를 들어, 경고 문턱 값은, 저항 변화가 명시된 유의수준(99.9%)과 웨스턴 일렉트릭 룰을 적어도 두 번 만족하고, 이들 경우에, 저항 변화가 약 2.5% 이상일 때 FDC 시스템(60)이 경고를 발생할 것을 명시한다. 일단 이 경고 문턱 값에 도달하면, FDC 시스템(60)은 경고를 발생한다.

도 3은 프로세스 툴(30)의 상태를 모니터링하기 위해 도 1의 FDC 시스템(60)에 의해 생성된 그래프(200) 및 그래프(300)를 제공한다. FDC 시스템(60)은, 그래프(200)의 통계적으로 분석된 파라미터 데이터의 곡선(202)을 평가하기 위해 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름을 구현하고, FDC 시스템(60)은 그래프(300)의 통계적으로 분석된 파라미터 데이터의 곡선(302)을 평가하기 위해 도 2의 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)을 구현한다. 본 예에서, 그래프(200)의 곡선(202)은 그래프(300)의 곡선(302)와 동일하므로, 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름과 툴 모니터링 프로세스 흐름(100) 사이의 감도는 쉽게 눈에 띈다. 곡선(202) 및 곡선(302) 양쪽 모두, 시간(hour)에 관하여 CVD 에피텍셜 툴의 상부 내측 램프 모듈의 램프들의 저항 변화(ΔR)를 모델링한다. 종래의 모니터링 프로세스 흐름과 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)은, FDC 시스템(60)이 경고를 발생해야 하는 지점(툴 모니터링 프로세스 흐름(100)에서 비정상 문턱 값(블록 156)라고 함)에서 툴(30)의 비정상을 가리키는 저항 변화를 정의한다. 예를 들어, 앞서 언급한 바와 같이, CVD 에피텍셜 툴의 램프 모듈의 램프들은 통상, 일단 2% 내지 3%의 저항 변화가 관찰되고 나면 웨이퍼 프로세싱에 영향을 미친다는 것이 관찰되었다. 따라서, 약 2.5% 이상의 저항 변화의 관찰이 실제의 비정상으로서 식별되도록, 비정상 문턱 값은 2.5%로 명시될 수 있다. 2.5% 비정상 문턱 값은, 그래프(200) 및 그래프(300)에서 "지식 베이스 명세"라고 표시된다. 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)은 또한, 전술된 비정상 식별 기준(블록 152), 비정상 필터링 기준(블록 154), 및 경고 문턱 값(블록 158)을 구현한다.

통계적으로 분석된 파라미터 데이터의 6개의 데이터 거동은, 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름과 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)의 감도에서의 중요한 차이를 나타낸다:

(1) 데이터 거동 1: 그래프(200)에서, FDC 시스템(60)이 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름을 구현할 때, 데이터 거동 1은 지식 베이스 명세(본 예에서는, 약 2.5%의 저항 변화)를 초과하지 않기 때문에 검출되지 않는다. 그러나, 그래프(300)에서, FDC 시스템(60)이 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)을 구현할 때, 비정상 식별 기준(블록 152)이 비정상을 가리키는 의미있는 저항 변화를 정의하고, 비정상 필터링 기준(블록 154)이 실제 비정상을 가리키는 데이터 거동을 정의(본 예에서는, 실제 비정상 거동을 중심선의 동일한 측에 놓이는 8개의 연속된 데이터 포인트로서 정의하는 웨스턴 일렉트릭 룰)하는 경우, 데이터 거동 1은, 비정상 식별 기준에 기초한 의미있는 저항 변화를 보이고 비정상 필터링 기준에 기초한 실제의 비정상 거동의 정의를 만족하기 때문에, 검출되고 실제 비정상으로서 식별된다. 데이터 거동 1은 비정상 문턱 값을 만족하지 않기 때문에, FDC 시스템(60)은 툴 상태 모니터링의 목적을 위해 실제의 비정상이 식별되었더라도, FDC 시스템(60)은 경고를 발생하지 않는다.

(2) 데이터 거동 2: 그래프(200)에서, FDC 시스템(60)이 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름을 구현할 때, 데이터 거동 2는 지식 베이스 명세(본 예에서는, 약 2.5%의 저항 변화)를 초과하기 때문에 검출된다. 그러나, 데이터 거동 2는 실제의 비정상이 아니므로, 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름이 FDC 시스템(60)에 의해 구현될 때 잘못된 경고가 발생된다. 대조적으로, 그래프(300)에서, FDC 시스템(60)이 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)을 구현할 때, 비정상 식별 기준(블록 152)이 비정상을 가리키는 의미있는 저항 변화를 정의하고, 비정상 필터링 기준(블록 154)이 실제 비정상을 가리키는 데이터 거동을 정의(본 예에서는, 실제 비정상 거동을 중심선의 동일한 측에 놓이는 8개의 연속된 데이터 포인트로서 정의하는 웨스턴 일렉트릭 룰)하는 경우, 데이터 거동 2는, 비정상 식별 기준에 기초한 의미있는 저항 변화를 보이지만 비정상 필터링 기준에 기초한 실제의 비정상 거동의 정의를 만족하지 않기 때문에, 필터링된다.

(3) 데이터 거동 3: 그래프(200)에서, FDC 시스템(60)이 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름을 구현할 때, 데이터 거동 3이 지식 베이스 명세(본 예에서는, 약 2.5%의 저항 변화)를 초과하기 때문에, 데이터 거동 3이 검출되고, FDC 시스템(60)에 의해 경고가 발생된다. 그래프(300)에서, FDC 시스템(60)이 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)을 구현할 때, 데이터 거동 3도 역시 검출되고 FDC 시스템(60)에 의해 경고가 발생된다. 더 구체적으로는, 데이터 거동 3은 비정상 식별 기준에 기초한 의미있는 저항 변화로서 식별되고, 비정상 필터링 기준에 기초한 실제의 비정상 거동의 정의를 만족한다. 또한, 본 예에서, FDC 시스템(60)은 데이터 거동 1 및 데이터 거동 3 양쪽 모두가 비정상 식별 기준 및 비정상 필터링 기준을 만족하는 것으로서 식별하기 때문에(즉, 데이터 거동 1 및 데이터 거동 3은 실제 비정상), 데이터 거동 3도 역시 비정상 문턱 값(즉, 약 2.5%의 저항 변화)을 초과하고, 경고 문턱 값이 만족되어 FDC 시스템(60)은 경고를 발생시킬 것을 알게 된다. 이 시점에서, 램프가 대체될 수 있다.

(4) 데이터 거동 4: 그래프(200)에서, FDC 시스템(60)이 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름을 구현할 때, 데이터 거동 4가 지식 베이스 명세(본 예에서는, 약 2.5%의 저항 변화)를 초과하기 때문에, 데이터 거동 4가 검출되고, FDC 시스템(60)에 의해 경고가 발생된다. 이러한 경고는, 저항 변화가 비교적 일정하게 머무르므로, 램프의 상태나 램프의 소진에 대한 유용한 정보를 제공하지 않기 때문에, 의미없는 것이다. 그래프(300)에서, FDC 시스템(60)이 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)을 구현할 때, 데이터 거동 4는 비정상 식별 기준을 만족하지 않기 때문에 비정상으로서 분류되지 않으므로, FDC 시스템(60)은 의미없는 경고를 발생하지 않는다.

(5) 데이터 거동 5: 그래프(200)에서, FDC 시스템(60)이 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름을 구현할 때, 데이터 거동 5가 지식 베이스 명세를 초과하기 때문에, 데이터 거동 5(램프 소진)가 검출되고, FDC 시스템(60)에 의해 경고가 발생된다. 그래프(300)에서, FDC 시스템(60)이 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)을 구현할 때, 데이터 거동 5도 역시 검출된다. 더 구체적으로는, 데이터 거동 5는 비정상 식별 기준에 기초한 의미있는 저항 변화로서 식별되고, 비정상 필터링 기준에 기초한 실제의 비정상 거동의 정의를 만족한다. 또한, 데이터 거동 5는 비정상 문턱 값(즉, 약 2.5%의 저항 변화)을 초과한다. FDC 시스템(60)은 데이터 거동(5)이 검출될 때 경고를 발생할 수 있다.

(6) 데이터 거동 6: 그래프(200)에서, FDC 시스템(60)이 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름을 구현할 때, 데이터 거동 6은 검출되지 않는데, 이것은 램프 교체가 검출되지 않는다는 것을 의미하므로, 통계적으로 분석된 파라미터 데이터는 램프의 새로운 초기 저항(R₀)으로 업데이트될 수 있다. 대조적으로, 그래프(300)에서, FDC 시스템(60)이 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)을 구현할 때, 데이터 거동 6이 검출되어, FDC 시스템(60)은 램프 교체를 검출한다. 따라서, FDC 시스템(60)은 램프의 초기 저항(R₀)을 업데이트하여, 계속된 모니터링은 램프의 업데이트된 초기 저항(R0)을 이용하여 파라미터 데이터를 분석하는 것을 포함한다.

그래프(200 및 300)로부터, 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)은 명백하게 프로세스 툴(30)의 모니터링을 개선한다. 이러한 개선은, 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)이, 종래의 툴 모니터링 프로세스 흐름처럼 실제 비정상의 고정된 정의에만 의존하는 것 대신에, FDC 데이터의 거동을 정확하게 모니터링하여 프로세스 툴(30)의 실제 비정상(고장)을 검출하기 때문에 생기는 것이다. 프로세스 툴의 거동을 평가하기 위해 도메인 지식(엔지니어링 경험에 기초한 정의와 프로세스 툴(30)의 이력 성능에 기초한 지식)과 통계적 정의를 결합함으로써, 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)은, 잘못된 경고의 수를 상당히 줄이고, 또한 프로세스 툴(30)의 상태와 연관된 사전 경고를 제공하면서, FDC 데이터에 기초하여 실제 비정상을 식별할 수 있다. 따라서, 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)은 프로세스 툴(30)의 (CVD 에피텍셜 툴의 램프와 같은) 하드웨어의 수명을 최대화할 수 있고, 그 피처리 웨이퍼의 특성에 미치는 프로세스 툴의 영향을 줄일 수 있다. 또한, 전술된 바와 같이, 툴 모니터링 프로세스 흐름(100)은 튜닝가능한 감도(비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 비정상 문턱 값, 및 경고 문턱 값은 모두 튜닝가능함)를 가지므로, 비정상 검출 및 경고는, 모니터링 중인 하드웨어의 타입, 피처리 웨이퍼의 세대, 기타의 고려사항, 또는 이들의 조합에 따라 조정될 수 있다. 상이한 실시예들은 상이한 이점을 가질 수 있고, 임의의 실시예에 대해 반드시 이점이 요구되는 것은 아니다.

도 4는 본 개시의 다양한 양태에 따른 프로세스 툴의 상태를 평가하기 위한 방법(400)의 흐름도이다. 한 예에서, 방법(400)은 도 1의 집적 회로 소자 제조 시스템(10)에서 프로세스 툴(30)의 성능(또는 상태)을 평가하는데 이용될 수 있다. 방법(400)은, 프로세스 툴에 의해 웨이퍼 상에 프로세스가 수행되는 블록(410)에서 시작한다. 블록(420) 및 블록(430)에서, 프로세스 툴의 상태를 모니터링하기 위해, 프로세스 툴에 의해 웨이퍼 상에 수행되는 프로세스와 연관된 데이터가 수신되고 평가된다. 이 데이터는, 데이터가 경고 문턱 값을 만족하는지의 여부를 판정하기 위해, 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 문턱 값에 기초하여 평가된다. 블록(140)에서, 데이터가 경고 문턱 값을 만족하면 경고가 발생된다. 방법(400) 이전에, 방법(400) 동안에, 및 방법(400) 후에, 추가 단계들에는 제공될 수 있으며, 설명된 단계들 중 일부는 방법(400)의 다른 실시예들에 대해 대체되거나 제거될 수 있다.

본 개시는 여기서 설명된 다양한 방법 및 시스템을 구현하기 위한 컴퓨터 시스템을 고려하고 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템은 프로세스 툴(30)과 같은 프로세스 툴의 상태를 모니터링하고 평가하도록 동작할 수 있다. 한 예에서, FDC 시스템(60)은 프로세스 툴(30)의 상태를 모니터링하기 위한 컴퓨터 시스템을 포함한다. 다양한 구현예에서, 컴퓨터 시스템의 장치는, 네트워크(예를 들어, 인트라넷 또는 인터넷)와 통신할 수 있는 네트워크 통신 장치 또는 네트워크 컴퓨팅 장치(예를 들어, 모바일 셀룰러 전화, 랩탑, 개인용 컴퓨터, 네트워크 서버 등)를 포함한다. 장치들 각각은 다음과 같은 방식으로 네트워크와 통신하기 위한 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다는 점을 이해하여야 한다. 본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 로컬 컴퓨터 또는 네트워킹된 컴퓨터 시스템과 같은 컴퓨터 시스템은, 처리 컴포넌트(예를 들어, 프로세서, 마이크로-컨트롤러, 디지털 신호 처리기(DSP), 기타의 처리 컴포넌트, 또는 그 조합), (RAM과 같은) 시스템 메모리 컴포넌트, (ROM과 같은) 정적 저장 컴포넌트, (자기 컴포넌트, 광학 컴포넌트, 기타의 컴포넌트, 또는 그 조합과 같은) 디스크 드라이브 컴포넌트, 네트워크 인터페이스 컴포넌트(예를 들어, 모뎀, 이더넷 카드, 기타의 네트워크 인터페이스 컴포넌트, 또는 그 조합), 디스플레이 컴포넌트(예를 들어, 음극선관(CRT), 액정 디스플레이(LCD), 기타의 디스플레이 컴포넌트, 또는 그 조합), (키보드와 같은) 입력 컴포넌트, (마우스 또는 트랙볼과 같은) 커서 제어 컴포넌트, 및 (아날로그 또는 디지털 카메라와 같은) 촬상 컴포넌트와 같은 서브시스템 및 컴포넌트들을 상호접속시키는, 버스 컴포넌트나 정보 전달용의 기타의 통신 메커니즘을 포함한다. 한 구현예에서, 디스크 드라이브 컴포넌트는 하나 이상의 디스크 드라이브 컴포넌트를 갖는 데이터베이스를 포함한다.

본 개시의 실시예에 따르면, 컴퓨터 시스템은, 프로세서가 시스템 메모리 컴포넌트에 포함된 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 실행함으로써 특정 동작을 수행한다. 한 예에서, 이러한 명령어는, 정적 저장 컴포넌트 또는 디스크 드라이브 컴포넌트와 같은 또 다른 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 시스템 메모리 컴포넌트 내로 판독된다. 또 다른 예에서, 본 개시를 구현하기 위해 소프트웨어 명령어를 대신하여(또는 조합하여) 물리-결선된 회로가 이용된다. 본 개시의 실시예들에 따르면, 실행을 위해 프로세서 컴포넌트로의 명령어 제공에 참여하는 임의의 매체라고 할 수 있는 컴퓨터 판독 가능한 매체에 로직이 인코딩된다. 이러한 매체는, 비휘발성 매체 및 휘발성 매체를 포함하지만 이것으로 한정되지 않는 많은 형태를 취한다. 한 예에서, 컴퓨터 판독가능한 매체는 비일시적이다. 다양한 구현예에서, 비휘발성 매체는, 디스크 드라이브 컴포넌트와 같은 광학 또는 자기 디스크를 포함하고, 휘발성 매체는 시스템 메모리 컴포넌트와 같은 동적 메모리를 포함한다. 한 양태에서, 실행 명령어에 관련된 데이터 및 정보는, 전파 및 적외선 데이터 통신 동안에 생성된 것을 포함한, 음향이나 광파 형태의 전송 매체를 통해 컴퓨터 시스템에 전송된다. 다양한 구현예에서, 전송 매체는, 버스를 포함하는 와이어를 포함한, 동축 케이블, 구리선, 및 광섬유를 포함한다.

몇 가지 일반적인 형태의 컴퓨터 판독가능한 매체는, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프, 기타 임의의 자기 매체, CD-ROM, 기타 임의의 광학 매체, 펀치 카드, 종이 테이프, 천공 패턴을 갖는 기타 임의의 물리 매체, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, 기타 임의의 메모리 칩 또는 카트리지, 또는 컴퓨터가 판독하기에 적합한 기타 임의의 매체를 포함한다. 본 개시의 다양한 실시예에서, 컴퓨터 시스템은 본 개시를 실시하기 위해 명령어 시퀀스의 실행을 수행한다. 본 개시의 다양한 다른 실시예에서, 컴퓨터 시스템과 같은 다양한 컴퓨터 시스템은 통신 링크(예를 들어, LAN, WLAN, PTSN, 및/또는 원격통신, 모바일, 및 셀룰러 전화망을 포함한 다양한 다른 유선이나 무선 네트워크와 같은 통신 네트워크)에 의해 결합되고, 서로 조율하여 본 개시를 실시하기 위해 명령어 시퀀스를 수행한다. 다양한 예에서, 컴퓨터 시스템은, 통신 링크 및 통신 인터페이스를 통해 하나 이상의 프로그램(즉, 애플리케이션 코드)를 포함한, 메시지, 데이터, 정보 및 명령어를 송수신한다. 프로세서 컴포넌트는, 실행을 위해 디스크 드라이브 컴포넌트 또는 어떤 다른 비휘발성 저장 컴포넌트에 저장되거나 및/또는 수신된 프로그램 코드를 실행할 수 있다.

적용가능한 경우, 본 개시에 의해 제공되는 다양한 실시예들은, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 이용하여 구현된다. 또한, 적용가능한 경우, 여기서 개시된 다양한 하드웨어 컴포넌트 및/또는 소프트웨어 컴포넌트는, 본 개시의 사상으로부터 벗어나지 않고, 소프트웨어, 하드웨어, 및/또는 양쪽 모두를 포함하는 복합 컴포넌트 내로 결합될 수 있다. 적용가능한 경우, 여기서 개시된 다양한 하드웨어 컴포넌트 및/또는 소프트웨어 컴포넌트는, 본 개시의 범위로부터 벗어나지 않고, 소프트웨어, 하드웨어, 및/또는 양쪽 모두를 포함하는 서브-컴포넌트들로 분리될 수 있다. 또한, 적용가능한 경우, 소프트웨어 컴포넌트가 하드웨어 컴포넌트로서 구현되거나 그 반대의 경우를 고려해 볼 수 있다. 컴퓨터 프로그램 코드 및/또는 데이터와 같은, 본 개시에 따른 소프트웨어는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장될 수 있다. 여기서 식별된 소프트웨어를, 네트워킹 및/또는 기타의 방식의, 하나 이상의 범용 또는 특별 목적 컴퓨터 및/또는 컴퓨터 시스템을 이용하여 구현하는 것도 고려해 볼 수 있다. 적용가능한 경우, 여기서 설명된 다양한 단계들의 순서는, 설명된 특징을 제공하기 위해 변경되거나, 복합 단계로 결합되거나, 및/또는 여기서 서브-단계들로 분할된다.

본 개시는 많은 상이한 실시예를 제공한다. 예시적 방법은, 집적 회로 제조 프로세스 툴에 의해 웨이퍼 상에서 수행되는 프로세스와 연관된 데이터를 수신하는 단계, 및 데이터가 경고 문턱 값을 만족하는지의 여부를 판정하기 위해, 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 문턱 값에 기초하여 데이터를 평가함으로써 집적 회로 제조 프로세스 툴의 상태를 모니터링하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 데이터가 경고 문턱 값을 만족할 때 경고를 발생하는 단계를 더 포함한다. 한 예에서, 비정상 식별 기준은, 집적 회로 제조 프로세스 툴의 비정상 거동을 가리키는 제1 데이터 거동을 정의하고, 비정상 필터링 기준은 집적 회로 제조 프로세스 툴의 실제 비정상 거동을 가리키는 제2 데이터 거동을 정의하며, 비정상 문턱 값은 집적 회로 제조 프로세스 툴의 실제 비정상 거동을 가리키는 이력 데이터에 기초하여 제3 데이터 거동을 정의한다. 비정상 식별 기준에 기초하여 데이터를 평가하는 단계는, 제1 데이터 거동을 나타내는 데이터의 거동을 식별하는 단계를 포함한다. 비정상 필터링 기준에 기초하여 데이터를 평가하는 단계는, 제1 데이터 거동을 보이는 데이터의 식별된 거동이 제2 데이터 거동도 역시 보이는지의 여부를 판정하는 단계를 포함한다. 비정상 문턱 값에 기초하여 데이터를 평가하는 단계는, 제1 데이터 거동 및 제2 데이터 거동을 보이는 데이터의 식별된 거동이 제3 데이터 거동을 보이는지의 여부를 판정하는 단계를 포함한다. 한 예에서 비정상 식별 기준은, 집적 회로 제조 프로세스 툴의 비정상 거동을 가리키는 유의수준(significance level)을 통계적으로 정의한다. 한 예에서, 비정상 필터링 기준은 웨스턴 일렉트릭 룰(Western Electric Rules)이다. 한 예에서, 제2 데이터 거동은, 식별된 거동의 8개의 연속된 데이터 포인트들이 평가된 데이터의 중심선의 동일한 측에 놓일 때 실제 비정상 거동을 나타낸다. 경고 문턱 값은, 데이터의 거동에 기초하여 경고를 발생할 때를 정의하고, 한 예에서, 경고 문턱 값은, 데이터의 거동이 제1 데이터 거동, 제2 데이터 거동, 및 제3 데이터 거동을 보일 때 만족된다. 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 비정상 문턱 값, 및 경고 문턱 값은, 집적 회로 제조 프로세스 툴의 타입, 집적 회로 제조 프로세스 툴에 의해 제조되는 웨이퍼의 기술 세대, 및 그 조합 중 하나에 기초하여 정의될 수 있다.

또 다른 예시적 방법에서, 비정상 식별 기준을 정의하는 단계는, 프로세스 툴의 비정상 거동을 가리키는 제1 데이터 거동을 통계적으로 정의하는 단계를 포함하고; 비정상 필터링 기준을 정의하는 단계는 프로세스 툴의 실제 비정상 거동을 가리키는 제2 데이터 거동을 통계적으로 정의하는 단계를 포함하고; 비정상 문턱 값을 정의하는 단계는 프로세스 툴의 실제 비정상 거동을 가리키는 제3 데이터 거동을 정의하는 단계를 포함하고, 여기서 제3 데이터 거동은 프로세스 툴과 연관된 이력 데이터에 기초하고; 경고 문턱 값을 정의하는 단계는 경고를 내리기 이전에 요구되는 식별된 실제 비정상의 수를 정의하는 단계를 포함한다. 한 예에서, 제1 데이터 거동을 통계적으로 정의하는 단계는 프로세스 툴의 비정상 거동을 가리키는 유의수준을 명시하는 단계를 포함한다. 한 예에서, 비정상 식별 기준에 기초하여 프로세스 툴과 연관된 데이터에서 비정상을 식별하는 단계는, 제1 데이터 거동을 보이는 데이터를 식별하는 단계를 포함하고; 실제 비정상을 식별하기 위해 비정상 필터링 기준에 기초하여 식별된 비정상을 필터링하는 단계는, 제1 데이터 거동을 보이는 식별된 데이터가 제2 데이터 거동도 역시 보이는지의 여부를 판정하는 단계를 포함한다. 한 예에서, 식별된 실제 비정상은, 적어도 2개의 실제 비정상이 식별되고 적어도 2개의 실제 비정상 중 적어도 하나가 비정상 문턱 값을 초과할 때, 비정상 문턱 값 및 경고 문턱 값을 만족한다.

예시적 장치는, 웨이퍼 상에서 프로세스를 수행하도록 구성된 프로세스 툴, 및 프로세스 툴의 상태를 모니터링하도록 구성된 고장 검출 및 분류 시스템을 포함한다. 고장 검출 및 분류 시스템은, 프로세스 툴에 의해 웨이퍼 상에서 수행되는 프로세스와 연관된 데이터를 수신하고, 그 데이터가 경고 문턱 값을 만족하는지의 여부를 판정하기 위해 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 문턱 값에 기초하여 데이터를 평가하도록 구성된다. 고장 검출 및 분류 시스템은 또한, 데이터가 경고 문턱 값을 만족할 때 경고를 발생하도록 구성된다. 한 예에서, 비정상 식별 기준은 프로세스 툴의 비정상 거동을 가리키는 제1 데이터 거동을 정의하고; 비정상 필터링 기준은 프로세스 툴의 실제 비정상 거동을 가리키는 제2 데이터 거동을 정의하며; 비정상 문턱 값은 프로세스 툴의 시제 비정상 거동을 가리키는 이력 파라미터 데이터에 기초하여 제3 데이터 거동을 정의하고; 경고 문턱 값은, 데이터의 거동이 제1 데이터 거동, 제2 데이터 거동, 및 제3 데이터 거동을 보일 때 만족된다. 이러한 예에서, 데이터를 평가하는 단계는, 제1 데이터 거동을 보이는 데이터의 거동을 식별하는 단계; 제1 데이터 거동을 보이는 데이터의 식별된 거동이 제2 데이터 거동도 역시 보이는지의 여부를 판정하는 단계; 및 제1 데이터 거동 및 제2 데이터 거동을 보이는 데이터의 식별된 거동이 제3 데이터 거동을 보이는지의 여부를 판정하는 단계를 포함한다.

상기의 설명은, 당업자라면 본 개시의 양태들을 더 잘 이해할 수 있도록 수 개의 실시예들의 특징의 개요를 설명한다. 당업자라면, 여기서 소개된 실시예들과 동일한 목적을 달성 및/또는 동일한 이점을 달성하기 위한 기타의 프로세스 및 구조를 설계 또는 수정하기 위한 기초로서 본 개시를 용이하게 이용할 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 당업자라면, 이러한 등가의 구성은 본 개시의 사상과 범위로부터 벗어나지 않으며, 본 개시의 사상과 범위로부터 벗어나지 않고 다양한 변경, 대체, 및 변형을 가할 수 있는 있다는 것을 인식해야 한다.

20: 네트워크 25: 데이터베이스
30: 프로세스 툴 40: 계측 툴
50: APC 시스템 60: FDC 시스템
70: 기타의 엔티티 110: 툴/프로세스 데이터
120: T-차트 130: FDC 차트
140: 툴 모니터링(방화벽) 152: 비정상 식별 기준
154: 비정상 필터링 기준 156: 비정상 문턱 값
158: 경고 문턱 값 170: 경고
180: ENG 통보

Claims

집적 회로 제조 프로세스 툴(integrated circuit manufacturing process tool)에 의해 웨이퍼에 대해 수행되는 프로세스와 연관된 데이터를 수신하는 단계;
상기 데이터를 이용하여 상기 집적 회로 제조 프로세스 툴의 상태를 모니터링하는 단계로서, 상기 모니터링하는 단계는, 상기 데이터가 경고 문턱 값을 만족하는지의 여부를 판정하기 위해, 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 문턱 값에 기초하여 상기 데이터를 평가하는 단계를 포함하는 것인, 상기 모니터링하는 단계; 및
상기 데이터가 상기 경고 문턱 값을 만족할 때 경고를 발생시키는 단계를 포함하는 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 비정상 식별 기준은 상기 집적 회로 제조 프로세스 툴의 비정상 거동을 가리키는 제1 데이터 거동을 정의하고;
상기 비정상 식별 기준에 기초하여 상기 데이터를 평가하는 단계는 상기 제1 데이터 거동을 보이는 데이터의 거동을 식별하는 단계를 포함하는 것인 방법.
제3항에 있어서, 상기 비정상 식별 기준은 상기 집적 회로 제조 프로세스 툴의 비정상 거동을 가리키는 유의수준(significance level)을 통계적으로 정의하는 것인 방법.
제3항에 있어서,
상기 비정상 필터링 기준은 상기 집적 회로 제조 프로세스 툴의 실제 비정상 거동(real abnormal behavior)을 가리키는 제2 데이터 거동을 정의하고;
상기 비정상 필터링 기준에 기초하여 상기 데이터를 평가하는 단계는 상기 제1 데이터 거동을 보이는 데이터의 식별된 거동이 상기 제2 데이터 거동도 또한 보이는지의 여부를 판정하는 단계를 포함하는 것인 방법.
제5항에 있어서,
상기 비정상 문턱 값은 상기 집적 회로 제조 프로세스 툴의 실제 비정상 거동을 가리키는 이력 데이터에 기초하여 제3 데이터 거동을 정의하고;
상기 비정상 문턱 값에 기초하여 상기 데이터를 평가하는 단계는 상기 제1 데이터 거동 및 상기 제2 데이터 거동을 보이는 데이터의 식별된 거동이 상기 제3 데이터 거동을 보이는지의 여부를 판정하는 단계를 포함하는 것인 방법.
제1항에 있어서, 상기 비정상 식별 기준, 상기 비정상 필터링 기준, 상기 비정상 문턱 값, 및 상기 경고 문턱 값은 상기 집적 회로 제조 프로세스 툴의 타입, 상기 집적 회로 제조 프로세스 툴에 의해 제조되는 웨이퍼의 기술 세대, 및 그 조합 중 하나에 기초하여 정의되는 것인 방법.
툴 상태 모니터링 방법에 있어서,
비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 비정상 문턱 값, 및 경고 문턱 값을 정의하는 단계;
프로세스 툴과 연관된 데이터에서 상기 비정상 식별 기준에 기초하여 비정상을 식별하는 단계;
실제 비정상을 식별하기 위해 상기 식별된 비정상을 상기 비정상 필터링 기준에 기초하여 필터링하는 단계; 및
상기 식별된 실제 비정상이 상기 비정상 문턱 값 및 상기 경고 문턱 값을 만족할 때 경고를 발생하는 단계를
포함하는, 툴 상태 모니터링 방법.
제8항에 있어서, 상기 식별된 실제 비정상은, 적어도 2개의 실제 비정상이 식별되고 상기 적어도 2개의 실제 비정상 중 적어도 하나가 상기 비정상 문턱 값을 초과할 때, 상기 비정상 문턱 값 및 상기 경고 문턱 값을 만족하는 것인 툴 상태 모니터링 방법.
집적 회로 제조 시스템에 있어서,
웨이퍼에 대해 프로세스를 수행하도록 구성되는 프로세스 툴; 및
상기 프로세스 툴의 상태를 모니터링하도록 구성되는 고장 검출 및 분류 시스템을 포함하고,
상기 고장 검출 및 분류 시스템은,
상기 프로세스 툴에 의해 상기 웨이퍼에 대해 수행되는 프로세스와 연관된 데이터를 수신하고,
상기 데이터가 경고 문턱 값을 만족하는지의 여부를 판정하기 위해, 비정상 식별 기준, 비정상 필터링 기준, 및 비정상 문턱 값에 기초하여 상기 데이터를 평가하며,
상기 데이터가 상기 경고 문턱 값을 만족할 때 경고를 발생시키도록 구성되는 것인, 집적 회로 제조 시스템.