KR19980074797A - Management Method of Equipment for Semiconductor Manufacturing - Google Patents
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Abstract
본 발명은 반도체 제조용 설비의 관리방법에 관한 것으로, 소정의 설비 콘트롤러를 통해 설비에 취해진 소정의 공정조치내용 및 상기 설비의 가동이력을 입력받는 제 1 단계와; 소정의 전문가 시스템을 통해 상기 설비에 이상이 발생했는가의 여부를 소정의 판단룰에 따라 판단하는 제 2 단계와; 상기 판단결과, 상기 설비에 이상이 발생한 경우, 상기 설비에 취해진 상기 공정조치내용의 유형을 소정의 분석룰에 따라 분석하여 상기 설비에 이상을 유발한 소정의 공정조치내용별 이상원인 데이터를 산출하는 제 3 단계와; 상기 공정조치내용별 이상원인 데이터에 따라, 상기 설비에 소정의 조치를 취하고 당해 조치내용을 저장하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a method for managing a semiconductor manufacturing facility, comprising: a first step of inputting a predetermined process action taken on a facility through a predetermined facility controller and an operation history of the facility; A second step of determining, according to a predetermined judgment rule, whether an abnormality has occurred in the facility through a predetermined expert system; As a result of the determination, when an abnormality occurs in the facility, the type of the process action content taken in the facility is analyzed according to a predetermined analysis rule to calculate abnormal cause data for each predetermined process action content that causes the facility error. A third step; And a fourth step of taking a predetermined action in the facility and storing the action according to the cause of the abnormality for each process action.
이러한 본 발명에서는 소정의 전문가 시스템이 구비되고, 이를 통해 설비에 관계되는 각종 변경이력이 관리됨으로써, 설비의 가동현황이 신속히 파악될 수 있다.In the present invention, a predetermined expert system is provided, and through this, various change histories related to the facility are managed, whereby the operation status of the facility can be quickly grasped.
Description
본 발명은 반도체 제조용 설비의 관리방법에 관한 것으로, 좀더 상세하게는 소정의 전문가 시스템(Expert system engine)을 도입하고, 이를 통해 설비의 문제발생을 조기에 감지함으로써, 작업자의 개입없이도 적절한 조치가 자동으로 수행될 수 있도록 하는 반도체 제조용 설비의 관리방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for managing a semiconductor manufacturing facility, and more particularly, by introducing a predetermined expert system engine, and early detection of a problem in the facility, thereby automatically taking appropriate measures without operator intervention. It relates to a method for managing a semiconductor manufacturing facility to be performed as.
일반적인 반도체 소자는 고도의 정밀성을 필요로 하며, 이에 따라 통상의 반도체 생산라인에서는 정밀가공이 가능한 소정의 설비, 예컨대, 스퍼터링설비, 식각설비, 측정설비 등이 배치되어 대부분의 제조공정을 수행하고 있다.A general semiconductor device requires a high degree of precision, and thus, in a conventional semiconductor production line, a predetermined facility capable of precision processing, for example, a sputtering facility, an etching facility, a measurement facility, etc., is disposed to perform most of the manufacturing processes. .
이때, 작업자는 각 설비의 동작상황을 면밀히 관찰함으로써, 라인 작업 효율의 향상을 꾀하고 있다.At this time, the operator tries to improve the line work efficiency by closely monitoring the operation status of each facility.
도 1은 이러한 설비를 관리하는 종래의 반도체 제조용 설비의 관리방법을 순차적으로 도시한 순서도이다.1 is a flowchart sequentially illustrating a method of managing a conventional semiconductor manufacturing facility for managing such a facility.
도시된 바와 같이, 생산라인의 작업자는 통상의 근무시간(Shift:약 8 시간 정도) 동안 발생되는 설비의 미세한 변경이력 및 설비에서 가공되는 제품의 현황을 관찰한 후 소정의 문제점 등이 발생되면, 그 결과를 서면(Sheet)형식의 보고서로 작성하여 제조 사무실내의 작업 관리자에게 보고한다.(S1,S2,S3)As shown in the figure, the operator of the production line observes a minute change history of the equipment generated during a normal working time (Shift: about 8 hours) and the current state of the products processed in the equipment, if a predetermined problem occurs, The results are reported in a written report and reported to the operations manager in the manufacturing office (S1, S2, S3).
이어서, 작업 관리자는 보고된 내용 및 기 설정된 설비별 관리 한계선을 비교하고, 소정의 지시사항, 예컨대, xxx 설비는 온도조절장치를 수리하라, △△△설비는 사전예방정비(PM:Preventive Maintenance)를 시행하라 등을 도출한 후 그 내용을 생산라인으로 피드백한다.(S4,S5)Subsequently, the task manager compares the reported content with the preset management limit line for each facility, and the predetermined instructions, e.g., for the xxx facility, repair the thermostat, and the △△△ facility for the PM (Preventive Maintenance). And then feed back to the production line. (S4, S5)
이에 따라, 생산라인의 작업자는 설비를 적절히 수리하고, 그 결과, 용이한 설비관리를 이룰 수 있다.Accordingly, the worker of the production line can properly repair the equipment, and as a result, can easily manage the equipment.
그 후, 작업 관리자는 조치한 내용을 소정의 기록지에 기록·보관함으로써, 추후에 적절한 조치현황 이력관리가 이루어질 수 있도록 한다.(S5)Thereafter, the work manager records and stores the action taken on a predetermined record sheet, so that proper management of the action state can be performed later (S5).
그러나, 이러한 종래의 반도체 제조용 설비의 관리방법에서는 몇가지 중대한 문제점이 있다.However, there are some serious problems in the conventional method of managing a semiconductor manufacturing facility.
첫째, 각 설비의 가동상황은 시시각각으로 변화하나, 종래의 설비 관리 방법에서는 문제점 발생 후에 작성된 보고서를 토대로 이를 분석함으로써, 각각의 설비 가동상황에 따른 신속한 생산대응을 이룰 수 없는 문제점이 있다.First, the operation status of each facility changes every time, but in the conventional facility management method, there is a problem in that it is not possible to achieve a rapid production response according to the operation status of each facility by analyzing it based on a report created after a problem occurs.
둘째, 상술한 바와 같이, 설비에 행해진 조치내용은 단순히 작업 관리자의 수작업에 의해 기록·보관됨으로써, 작업 관리자의 경험이 차기 작업 관리자에게 전수되기 힘든 문제점이 있다.Second, as described above, the contents of the actions performed on the facility are simply recorded and stored by the manual operation of the job manager, so that the experience of the job manager is difficult to pass on to the next job manager.
따라서, 본 발명의 목적은 소정의 전문가 시스템을 구비하고, 이를 통해 설비에 관계되는 각종 변경이력을 관리함으로써, 설비의 가동현황을 신속히 파악할 수 있도록하는 반도체 제조용 설비의 관리방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a method for managing a semiconductor manufacturing facility, which is equipped with a predetermined expert system and manages various change histories related to the facility, so that the operation status of the facility can be quickly grasped.
도 1은 종래의 반도체 제조용 설비의 관리방법을 순차적으로 도시한 순서도.1 is a flowchart sequentially showing a method of managing a conventional semiconductor manufacturing facility.
도 2는 본 발명을 구현하기 위한 설비의 배치를 개략적으로 도시한 개념도.2 is a conceptual diagram schematically showing the arrangement of equipment for implementing the present invention.
도 3은 본 발명에 따른 반도체 제조용 설비의 관리방법을 순차적으로 도시한 순서도.3 is a flowchart sequentially illustrating a method of managing a semiconductor manufacturing facility according to the present invention.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 소정의 설비 콘트롤러를 통해 설비에 취해진 소정의 공정조치내용 및 상기 설비의 가동이력을 입력받는 제 1 단계와; 소정의 전문가 시스템을 통해 상기 설비에 이상이 발생했는가의 여부를 소정의 판단룰에 따라 판단하는 제 2 단계와; 상기 판단결과, 상기 설비에 이상이 발생한 경우, 상기 설비에 취해진 상기 공정조치내용의 유형을 소정의 분석룰에 따라 분석하여 상기 설비에 이상을 유발한 소정의 공정조치내용별 이상원인 데이터를 산출하는 제 3 단계와; 상기 공정조치내용별 이상원인 데이터에 따라, 상기 설비에 소정의 조치를 취하고 당해 조치내용을 저장하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention for achieving the above object comprises a first step of receiving a predetermined process action content and the operation history of the facility through a predetermined facility controller; A second step of determining, according to a predetermined judgment rule, whether an abnormality has occurred in the facility through a predetermined expert system; As a result of the determination, when an abnormality occurs in the facility, the type of the process action content taken in the facility is analyzed according to a predetermined analysis rule to calculate abnormal cause data for each predetermined process action content that causes the facility error. A third step; And a fourth step of taking a predetermined action in the facility and storing the action according to the cause of the abnormality for each process action.
바람직하게, 상기 공정조치별 이상원인 데이터는 널리지 베이스룰을 이용한 분석에 따라 산출됨을 특징으로 한다.Preferably, the abnormal cause data for each step of the process is characterized in that it is calculated according to the analysis using a wide base rule.
바람직하게, 상기 판단룰은 상관룰 또는 SPC룰임을 특징으로 한다.Preferably, the determination rule is characterized in that the correlation rule or SPC rule.
이에 따라, 본 발명에서는 설비의 가동상황에 따른 자동화된 관리가 가능해진다.Accordingly, in the present invention, automated management according to the operation status of the facility is possible.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 반도체 제조용 설비의 관리방법을 좀더 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in more detail the management method of the semiconductor manufacturing equipment according to the present invention.
도 2는 본 발명을 구현하기 위한 설비의 배치를 개략적으로 도시한 개념도이다.2 is a conceptual diagram schematically showing the arrangement of equipment for implementing the present invention.
도시된 바와 같이, 반도체 제조라인 내에는 각각의 로트(미도시)에 부여된 조건별 공정을 진행하는 설비(1)가 그룹(Group)을 이루며 배치된다.As shown, in the semiconductor manufacturing line, the facility 1 which performs the conditional process applied to each lot (not shown) is arranged in a group.
이때, 각 설비(1)는 소정의 설비 콘트롤러(2)와 온라인(On-Line)으로 연결되며, 각 개별 설비(1)는 이러한 설비 콘트롤러(2)에 의해 제어되고 있다.At this time, each facility 1 is connected to a predetermined facility controller 2 online (On-Line), each individual facility 1 is controlled by this facility controller (2).
여기서, 각 생산라인의 작업자는 상술한 설비 콘트롤러(2)와 온라인된 O/I PC(Operator Interface Personal Computer:3)를 통하여 소정의 전산작업을 수행함으로써, 로봇(미도시) 등의 자동 반송 시스템을 작동시키고 이에 의해 로트는 설비(1)에 구비된 포트(Port:미도시)에 로딩되어 소정의 공정을 거치게 된다.Here, the operator of each production line performs a predetermined computing operation through the above-described facility controller (2) and the online O / I PC (Operator Interface Personal Computer: 3), an automatic transfer system such as a robot (not shown) The lot is then loaded into a port (not shown) provided in the facility 1 and undergoes a predetermined process.
한편, 각각의 설비(1) 및 설비 콘트롤러(2)는 소정의 인공지능(AI:Art ificial Intelligence; 이하, AI라 칭함)기능을 갖는 전문가 시스템과 온라인으로 연결된다.On the other hand, each facility 1 and facility controller 2 is connected online with an expert system having a predetermined artificial intelligence (AI) function.
이에 따라, 각 설비(1)와 관련된 여러 가지 데이터는 전문가 시스템(4)에 입력·저장되며, 작업 관리자는 이러한 전문가 시스템과 온라인된 U/I PC(User Interface Personal Computer:5)를 통하여 자신이 원하는 소정의 전산작업을 수행할 수 있다.Accordingly, various data related to each facility 1 are inputted and stored in the expert system 4, and the task manager is allowed to use his / her personal system through the expert system and online U / I PC (5). The desired computational work can be performed.
도 3은 본 발명에 따른 반도체 제조용 설비의 관리방법을 순차적으로 도시한 순서도이다.3 is a flowchart sequentially illustrating a method of managing a semiconductor manufacturing facility according to the present invention.
도시된 바와 같이, 본 발명은 상술한 설비 콘트롤러(2)를 통해 설비(1)에 취해진 소정의 공정조치내용 및 설비의 가동이력을 입력받는 제 1 단계(S10,S20)와, 상술한 전문가 시스템(4)을 통해 설비(1)에 이상이 발생했는가의 여부를 소정의 판단룰에 따라 판단하는 제 2 단계(S30)와, 이러한 판단결과, 설비(1)에 이상이 발생한 경우, 설비(1)에 취해진 당해 공정조치내용의 유형을 소정의 분석룰에 따라 분석하여 설비(1)에 이상을 유발한 소정의 공정조치내용별 이상원인 데이터를 산출하는 제 3 단계(S40)와, 이러한 공정조치내용별 이상원인 데이터에 따라, 설비(1)에 소정의 조치를 취하고 당해 조치내용을 저장하는 제 4 단계(S50)를 포함한다.As shown, the present invention is the first step (S10, S20) for receiving the operation history of the facility and the predetermined process action taken on the facility (1) through the facility controller (2) described above, and the expert system described above The second step (S30) of judging whether or not an abnormality has occurred in the facility 1 through (4) according to a predetermined judgment rule, and if the abnormality has occurred in the facility 1 as a result of this determination, the facility 1 A third step (S40) of analyzing the type of the contents of the process action taken in accordance with a predetermined analysis rule to calculate the cause of the error for each process action content that caused the abnormality in the facility 1; According to the cause-specific data for each content, a fourth step (S50) of taking a predetermined action in the facility 1 and storing the content of the action is included.
이러한 본 발명의 각 단계를 좀더 상세히 설명한다.Each of these steps of the present invention will be described in more detail.
먼저, 설비 콘트롤러(2)는 작업자에 의해 설비(1)에 여러 가지 공정조치, 예컨대, 설비(1)의 온도조절, 설비(1)의 진공상태 조절 등이 행해질 때마다 그 공정조치사항을 수시로 취합하여, 전문가 시스템(4)으로 업로드한다.(S10)First, the facility controller 2 frequently checks the process measures whenever the various process actions are performed on the facility 1 by the operator, for example, the temperature control of the facility 1, the vacuum condition of the facility 1, and the like. Collect and upload to the expert system 4 (S10).
이어서, 설비(1)는 셋팅된 공정조치에 따라 소정의 공정작업을 진행하면서, 자신의 공정이력을 전문가 시스템(4)으로 업로드한다.(S20)Subsequently, the facility 1 uploads its process history to the expert system 4 while performing a predetermined process work according to the set process action.
이때, 전문가 시스템(4)은 업로드된 공정조치내용 및 설비(1)의 공정이력을 소정의 널리지 베이스(Knowledge base)에 저장한 후, 입력되는 공정조치내용을 지속적으로 체크함과 아울러 소정의 판단룰에 따라 설비(1)에 이상이 발생했는가의 여부를 판단한다.(S30)At this time, the expert system 4 stores the uploaded process action contents and the process history of the facility 1 in a predetermined knowledge base, and then continuously checks the input process action contents and In accordance with the determination rule, it is determined whether or not an abnormality has occurred in the facility 1 (S30).
이때, 본 발명의 특징에 따르면, 상술한 판단룰은 상관룰(Correlation rule) 또는 SPC룰(Statistical Process Controll rule)이다.In this case, according to an aspect of the present invention, the above-described determination rule is a correlation rule or an SPC rule (Statistical Process Controll rule).
이에 따라, 전문가 시스템(4)은 설비(1)의 공정이력 변동(Variation)사항을 쉽게 파악하고, 문제점 발생여부를 신속히 유추한다.Accordingly, the expert system 4 easily grasps the variation of the process history of the facility 1 and quickly infers whether a problem occurs.
이때, 상술한 판단결과, 설비(1)에 소정의 이상이 발견되지 않으면 전문가 시스템(4)은 설비(1)에 이상이 없는 것으로 판정하여 당해 플로우를 상술한 제 1 단계로 피드백하고, 설비(1)의 이상 발생 여부를 지속적으로 판단한다.(S10)At this time, as a result of the above determination, if a predetermined abnormality is not found in the facility 1, the expert system 4 determines that there is no abnormality in the facility 1, and feeds back the flow to the first step described above. It is determined continuously whether the abnormality of 1). (S10)
그러나, 이러한 판단결과, 상술한 설비(1)에 소정이 문제점이 발견되어 설비(1)에 이상이 생긴 것으로 판정되면, 전문가 시스템(4)은 본 발명의 제 2 단계를 진행한다.(S40)However, if it is determined that a predetermined problem is found in the above-described facility 1 and an abnormality has occurred in the facility 1, the expert system 4 proceeds to the second step of the present invention (S40).
즉, 전문가 시스템(4)은 상술한 널리지 베이스에 저장된 공정조치내용 데이터를 써치하여, 설비(1)에 이상을 유발시킨 원인을 역추적하고, 이러한 역추적결과에 의해 파악된 이상원인의 유형을 분석하여, 소정의 공정조치내용별 이상원인 데이터를 산출한다.(S40)That is, the expert system 4 searches the process action contents data stored in the above-mentioned wide base, traces back the cause causing the abnormality in the facility 1, and types of abnormality identified by the trace back result. By analyzing the data, the cause of abnormality data for each predetermined process action content is calculated.
이때, 본 발명의 특징에 따르면, 공정조치내용별 이상원인 데이터는 널리지 베이스룰을 이용한 분석에 따라 산출된다.At this time, according to the characteristics of the present invention, the data of the cause of abnormalities by the content of the process action is calculated according to the analysis using the widely known base rule.
통상, 널리지 베이스 룰은 AI적 기능을 갖는 연산룰로써, 소정의 입력된 자료를 추론하여 요구된 해답을 얻는 데 사용되는 바, 본 발명의 전문가 시스템(4)은 이러한 연산룰을 채용함으로써, 정확한 논리적 근거를 갖는 공정조치내용별 고장원인 데이터를 산출한다.(S40)In general, the widely-based base rule is an arithmetic rule having an AI function, and is used to infer predetermined input data to obtain a desired solution. The expert system 4 of the present invention employs such arithmetic rule, Calculate the cause of failure data for each process action content with an accurate logical basis (S40).
이어서, 전문가 시스템(4)은 이와 같이 산출된 공정조치내용별 이상원인 데이터를 근거로 하여, 설비(1)에 소정의 조치를 취한다.(S50)Subsequently, the expert system 4 takes a predetermined action on the facility 1 on the basis of the abnormal cause data for each process action content calculated as described above (S50).
일례로, 소정의 옥사이드(Oxide)설비에서 소정의 이상이 발견된 경우, 전문가 시스템(4)은 상술한 널리지 베이스를 써치하여, 그 이상원인을 신속히 파악한다.For example, when a predetermined abnormality is found in a predetermined oxide facility, the expert system 4 searches the above-mentioned wide base and quickly finds the cause of the abnormality.
이러한 파악결과, 19XX년 X월 X일 작업자가 설비(1)에 수행한 인풋 파라메터(Input parameter) 변경사항, 예컨대, 온도 설정사항에서 소정의 문제점이 발견된 경우, 전문가 시스템(4)은 상술한 온도 설정사항을 새롭게 지정하여 설비(1)로 다운로드한다.As a result of this determination, if any problem is found in the input parameter changes, for example, the temperature setting, which the operator performed on the facility 1 on X X 19 X 19XX, the expert system 4 is described as described above. The new temperature settings are specified and downloaded to the plant (1).
이러한 다운로드 과정은 실시간(Real time)으로 이루어진다.This download process takes place in real time.
이에 따라, 설비(1)의 온도 설정사항은 적절히 보정되고, 설비(1)에 발생되던 문제점은 신속히 해결된다.Thereby, the temperature setting of the installation 1 is appropriately corrected, and the problem occurring in the installation 1 is solved promptly.
이 후, 전문가 시스템(4)은 자신이 설비(1)에 취한 조치내용을 소정의 데이터로 작성하여 구비된 데이터 베이스(Data Base)에 저장한다.(S50)After that, the expert system 4 prepares the contents of the actions taken by the facility 1 as predetermined data and stores them in a provided database (S50).
이에 따라, 설비(1)에 발생된 당해 문제가 다시 재발되는 경우, 전문가 시스템(4)은 데이터 베이스를 재 써치하여, 적절한 조치를 취할 수 있고, 반복되는 문제에 탄력적으로 대응할 수 있다.As a result, when the problem occurring in the facility 1 recurs, the expert system 4 can re-search the database, take appropriate measures, and flexibly respond to repeated problems.
이와 같이, 본 발명에서는 상술한 판정룰을 통해 설비(1)의 이상 유무를 판정하고, 그 원인을 소정의 방식으로 유추함으로써, 설비(1)에 소정의 이상이 야기되는 경우, 이에 신속히 대처할 수 있다.As described above, in the present invention, by determining the abnormality of the equipment 1 through the above-described determination rule, and inferring the cause in a predetermined manner, when a predetermined abnormality is caused in the equipment 1, it can quickly cope with it. have.
또한, 본 발명에서는 상술한 바와 같이, 소정의 공정조치 변경내용을 데이터 베이스에 저장함으로써, 자동화된 경험전수가 가능하다.In addition, in the present invention, as described above, by storing predetermined process action changes in a database, automated experience transfer is possible.
이러한 본 발명은 반도체 제조라인에 배치되어 소정의 관리를 필요로 하는 모든 설비에 유용하게 적용된다.The present invention is usefully applied to all the facilities that are arranged in a semiconductor manufacturing line and require some management.
그리고, 본 발명의 특정한 실시예가 설명 및 도시되었지만 본 발명이 당업자에 의해 다양하게 변형되어 실시될 가능성이 있는 것은 자명한 일이다.And while certain embodiments of the invention have been described and illustrated, it will be apparent that the invention may be embodied in various modifications by those skilled in the art.
이와 같은 변형된 실시예들은 본 발명의 기술적사상이나 관점으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안되며 이와 같은 변형된 실시예들은 본 발명의 첨부된 특허청구의 범위안에 속한다 해야 할 것이다.Such modified embodiments should not be understood individually from the technical spirit or point of view of the present invention and such modified embodiments should fall within the scope of the appended claims of the present invention.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 반도체 제조용 설비의 관리방법에서는 소정의 전문가 시스템이 구비되고, 이를 통해 설비에 관계되는 각종 변경이력이 관리됨으로써, 설비의 가동현황이 신속히 파악될 수 있다.As described above in detail, in the method for managing a semiconductor manufacturing facility according to the present invention, a predetermined expert system is provided, and through this, various change histories related to the facility are managed, whereby the operation status of the facility can be quickly grasped.
Claims (3)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019970010781A KR19980074797A (en) | 1997-03-27 | 1997-03-27 | Management Method of Equipment for Semiconductor Manufacturing |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| KR1019970010781A KR19980074797A (en) | 1997-03-27 | 1997-03-27 | Management Method of Equipment for Semiconductor Manufacturing |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR19980074797A true KR19980074797A (en) | 1998-11-05 |
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ID=65950312
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1019970010781A KR19980074797A (en) | 1997-03-27 | 1997-03-27 | Management Method of Equipment for Semiconductor Manufacturing |
Country Status (1)
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|---|---|
| KR (1) | KR19980074797A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100303322B1 (en) * | 1999-05-20 | 2001-09-26 | 박종섭 | unity automatization system and method for the semi-conductor line management |
-
1997
- 1997-03-27 KR KR1019970010781A patent/KR19980074797A/en not_active Application Discontinuation
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100303322B1 (en) * | 1999-05-20 | 2001-09-26 | 박종섭 | unity automatization system and method for the semi-conductor line management |
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Legal Events
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| WITN | Withdrawal due to no request for examination |