KR20000025667A - Data managing system of semiconductor manufacturing process - Google Patents
Data managing system of semiconductor manufacturing process Download PDFInfo
- Publication number
- KR20000025667A KR20000025667A KR1019980042827A KR19980042827A KR20000025667A KR 20000025667 A KR20000025667 A KR 20000025667A KR 1019980042827 A KR1019980042827 A KR 1019980042827A KR 19980042827 A KR19980042827 A KR 19980042827A KR 20000025667 A KR20000025667 A KR 20000025667A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- server
- database
- client
- factor
- Prior art date
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims description 23
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 title claims description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 111
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 20
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 19
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 12
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 abstract 1
- 238000004148 unit process Methods 0.000 description 8
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 235000012431 wafers Nutrition 0.000 description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
- H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
- G05B2219/49017—DTM desktop manufacturing, prototyping
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 반도체 장치 제조공정의 데이터 관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 반도체 장치를 제조하는 공정중에 발생하는 특정 공정인자의 오류에 대한 원인을 분석하고, 또는 오류발생이 예상되는 공정인자의 트렌드(trend)를 미리 파악하여 공정사고를 방지하는 반도체 장치 제조공정의 데이터 관리 시스템에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a data management system of a semiconductor device manufacturing process, and more particularly, to analyze the cause of an error of a specific process factor occurring during a process of manufacturing a semiconductor device, or to identify a trend of process factors in which an error is expected to occur. The present invention relates to a data management system of a semiconductor device manufacturing process that detects trends in advance and prevents process accidents.
베어 웨이퍼(bare wafer)가 로트(lot) 단위로 구성되어 소정 특성을 갖는 반도체 장치로 제조되기 위해 특정 레시피(recipe)를 갖는 제조공정에 투입된다. 제조공정은 확산, 사진, 식각, 박막공정 등과 같은 단위공정이 순차적으로 이루어지고, 이러한 단위공정이 레시피에 따라 반복되면서 반도체 장치로 제조된다.Bare wafers (bare wafers) are configured in a lot (lot) unit is put into a manufacturing process having a specific recipe (recipe) to be manufactured into a semiconductor device having a predetermined characteristic. In the manufacturing process, unit processes such as diffusion, photography, etching, and thin film processes are sequentially performed, and the unit processes are repeatedly manufactured according to a recipe to manufacture a semiconductor device.
각 단위공정이 수행되면, 원하는 공정이 정확히 수행되었는지를 측정하기 위해 소정의 계측설비가 사용되고, 계측된 결과를 통해 확인이 이루어진다. 상기 계측된 결과는 반도체 공정설비, 또는 계측설비와 컴퓨터 간의 정보전송을 위한 프로토콜에 의해 데이터 전송이 이루어져서 데이터베이스에 저장된다. 이렇게 저장된 데이터는 필요에 따라 상기 데이터베이스에 접속된 컴퓨터의 요구에 의해 전송되어 참고자료로 활용된다.When each unit process is performed, a predetermined measuring equipment is used to measure whether the desired process has been performed correctly, and confirmation is made through the measured results. The measured results are stored in a database by data transmission by a semiconductor processing facility or a protocol for information transfer between the measurement facility and a computer. The data stored in this way is transmitted by the request of the computer connected to the database as needed and used as reference.
통상, 단위공정의 특정 공정인자에 대해 원하지 않는 오류데이터가 발생되면, 그에 대한 원인분석을 위해 전술한 방식으로 데이터베이스에 저장된 데이터를 활용한다.In general, when unwanted error data is generated for a specific process factor of a unit process, the data stored in the database is used in the above-described manner for the cause analysis thereof.
전술한 "공정"이란 제조공정을 이루는 개개의 레시피를 말하고, "공정인자"란 단위공정에서 측정된 개개의 항목들을 나타낸다.The above-mentioned "process" refers to the individual recipes making up the manufacturing process, and "process factor" refers to the individual items measured in the unit process.
종래의 제조공정에서 발생되는 데이터의 관리는 도1과 같이 구성되는 시스템에 의해 이루어졌다.Management of the data generated in the conventional manufacturing process is made by a system configured as shown in FIG.
도1에 의하면, 단위공정이 수행된 반도체 장치를 측정한 계측설비(10, 12, 14)로부터 전송라인을 통해 단위공정 및 공정인자들에 대한 데이터가 메인프레임(main frame)(16)에 전송되고, 데이터는 다시 데이터베이스(18)에 전송되어 저장된다.Referring to FIG. 1, data on the unit process and the process factors are transmitted to the main frame 16 through the transmission line from the measurement facilities 10, 12 and 14 measuring the semiconductor device on which the unit process is performed. The data is then sent back to the database 18 for storage.
저장된 데이터는 터미널(20)에서 사용자의 요구가 있을 때 출력되도록 시스템이 구성된다.The system is configured such that the stored data is output at the user's request at the terminal 20.
전술한 바와 같이 이루어진 종래의 반도체 장치 제조공정의 데이터 관리 시스템은, 계측설비(10, 12, 14)에서 계측이 이루어지면서 특정 공정인자가 설정범위를 벗어났을 때, 그에 대한 데이터는 메인프레임(16)을 통해 데이터베이스(18)로 전송되며, 그와 동시에 계측설비(10, 12, 14)에서는 경보가 발생된다. 그러면 사용자는 경보에 대한 원인을 찾는데, 예를 들면 계측설비(14)의 공정인자인 '항목C02'에서 설정범위를 벗어난 측정결과가 발생하여 경보가 발생되었다고 가정하자.In the data management system of the semiconductor device manufacturing process according to the related art as described above, when measurement is performed in the measurement facilities 10, 12, and 14, when a specific process factor is out of a setting range, data about the data is stored in the mainframe 16. Is transmitted to the database 18, and at the same time an alarm is generated in the measuring equipment 10, 12, 14. Then, the user finds the cause for the alarm. For example, assume that an alarm is generated because a measurement result out of the setting range occurs in the item C02, which is a process factor of the measurement facility 14.
상기 공정인자에는 해당 항목에 대한 로트의 번호와 해당 공정에 대한 정보를 포함하고 있다.The process factor includes the lot number for the item and information on the process.
이때 사용자는 그에 대한 원인을 선행공정에서 찾을 수 있다. 상기의 공정인자의 예에서 '항목C02'의 공정인자의 오류에 영향을 끼친 공정인자를 '항목A01'과 '항목B02'라고 하면, 이에 대한 데이터를 데이터베이스(18)에서 출력하여 해당 항목에 대한 경향을 데이터 분석작업이 이루어질 수 있는 컴퓨터를 이용하여 분석한다. 그리고, 각각의 해당 항목에 대한 결과를 도표형태로 출력함으로써 명확하게 오류발생 원인을 파악할 수 있었다. 통상적으로, 반도체 장치를 제조하는 공정에서 발생되는 공정인자의 오류는 특정한 공정의 특정공정인자에 의해 발생된다고 명쾌하게 말할 수 없는 것이 보통이다.At this time, the user can find the cause thereof in the preceding process. In the example of the above fair factors, if the fair factors affecting the error of the fair factor of 'item C02' are 'item A01' and 'item B02', the data for this item is outputted from the database 18 for the corresponding item. Trends are analyzed using a computer on which data analysis can be performed. And, by outputting the results of each item in the form of a chart, it was possible to clearly identify the cause of the error. In general, it is common that an error of a process factor generated in a process of manufacturing a semiconductor device cannot be clearly stated that it is caused by a specific process factor of a specific process.
그런데, 이와 같은 오류발생 원인을 찾기 위해서는 해당 설비를 사용자의 개인적인 숙련도에 따라 오류발생에 어떤 공정인자가 영향을 끼쳤으며, 그에 대한 데이터를 어떻게 추출하는지에 대한 능력에 차이가 있었다. 그리고, 데이터 분석에 있어서 정확성 및 분석속도에 차이가 있었다. 그리고, 관련된 공정인자가 여러개일 경우에는 그에 따른 데이터추출 시간이 지연되었다.However, in order to find the cause of such an error, there was a difference in what process factor influenced the error occurrence according to the user's personal proficiency and how to extract the data. And, there was a difference in accuracy and analysis speed in data analysis. And, if there are several related factors, the data extraction time is delayed accordingly.
따라서, 전술한 바와 같이 종래에는 이상이 발생된 공정인자에 대한 원인을 파악하기 위해서는 사용자가 이상이 발생된 공정인자와 밀접한 관련이 있다고 판단되는 단위공정의 공정인자들을 하나씩 추출하여 공정인자들의 값을 비교하여 이상발생 원인을 추정하는 번거러움이 있었으며, 이상이 발생된 공정인자와 관련된 전,후 단계에서의 공정인자를 파악하는데 상당한 시간이 소요되었고, 사용자의 숙련도에 의해 원인을 파악하는 속도 및 정확도가 좌우되는 등의 문제점이 있었다.Accordingly, as described above, in order to determine the cause of the process factor in which an abnormality occurs, the user extracts the process factors of the unit process one by one, which is determined to be closely related to the process factor in which the abnormality occurs, and then calculates the values of the process factors. There was a lot of trouble in estimating the cause of the abnormality by comparison, and it took considerable time to identify the process factors at the front and back stages related to the process factors that caused the abnormality, and the speed and accuracy of identifying the cause by the user's skill level There was a problem such as being influenced.
본 발명의 목적은, 전술한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 이상이 발생된 공정인자에 영향을 끼칠 수 있는 공정인자에 대하여 가중치를 설정하고, 이상이 발생된 해당 공정인자의 데이터를 추출하여 경향분석까지 수행함으로써 이상원인을 신속하게 파악할 수 있도록 하는 반도체 장치 제조공정의 데이터 관리 시스템을 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to solve the above-mentioned conventional problems, by setting weights for process factors that may affect process factors in which abnormalities occur, and extracting data of the process factors in which abnormalities occur. The present invention also provides a data management system of a semiconductor device manufacturing process that enables a rapid analysis of anomalies by performing trend analysis.
본 발명의 다른 목적은, 이상발생이 예상되는 공정인자와 관련된 전,후 단계의 공정인자의 데이터를 요구하여 미리 파악함으로써 사전에 공정사고를 방지하도록 하는 반도체 장치 제조공정의 데이터 관리 시스템을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention is to provide a data management system of a semiconductor device manufacturing process that prevents process accidents in advance by requesting and grasping data of process factors at the front and rear stages related to process factors that are expected to be abnormal. There is.
도1은 종래의 반도체 장치 제조공정의 데이터 관리 시스템을 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing a data management system of a conventional semiconductor device manufacturing process.
도2는 본 발명에 따른 반도체 장치 제조공정의 데이터 관리 시스템의 실시예를 나타내는 도면이다.2 is a diagram showing an embodiment of a data management system of a semiconductor device manufacturing process according to the present invention.
도3은 도2의 데이터 관리 시스템의 데이터 처리의 예를 나타내는 흐름도이다.3 is a flowchart showing an example of data processing of the data management system of FIG.
※ 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명※ Explanation of codes for main parts of drawing
10, 12, 14 : 계측설비 16 : 메인프레임10, 12, 14: measuring equipment 16: mainframe
18, 22 : 데이터베이스 24 : 히스토리데이터베이스18, 22: database 24: history database
20 : 터미널 26 : 서버20: terminal 26: server
28, 30 : 클라이언트 32 : 데몬프로세스(daemon process)28, 30: Client 32: daemon process
34 : 폴링프로세스(polling process) 36 : 디티엠(Data Tracking Module)34: polling process 36: DTM (Data Tracking Module)
38 : 인터페이스38: interface
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 반도체 장치 제조공정의 데이터 관리 시스템은, 반도체 장치가 제조되는 공정에서 계측설비에서 발생된 계측데이터가 전송라인에 의해 전송되어 저장되는 데이터베이스, 상기 계측데이터 중 소정 설정범위를 벗어나는 경보데이터가 상기 계측설비로부터 제공되어 별도로 저장되는 히스토리데이터베이스(History DataBase), 상기 히스토리데이터베이스에 저장된 상기 경보데이터를 요구하고, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 계측데이터 가운데 상기 경보데이터와 관련되는 공정인자를 분석하고, 분석후 생성된 분석데이터를 출력하는 서버(server) 및 상기 서버로부터 출력되는 상기 분석데이터를 백업 및 출력하는 클라이언트(client)가 구비되어 상기 경보데이터에 해당되는 소정 공정을 점검하도록 이루어지며, 상기 공정인자는 상기 경보데이터에 가장 영향을 많이 주는 순으로 미리 설정된다.A data management system of a semiconductor device manufacturing process according to the present invention for achieving the above object is a database in which measurement data generated in a measurement facility in a process of manufacturing a semiconductor device is transmitted and stored by a transmission line, the predetermined measurement data A process of requesting the alarm data stored in the history database and a history database which is provided separately from the measurement facility and stored separately from the measurement facility, and is associated with the alarm data among the measured data stored in the database A server for analyzing a factor and outputting the analysis data generated after the analysis and a client for backing up and outputting the analysis data output from the server are provided. It is made to check a predetermined process corresponding to the data, the process factors are set in advance in the order that has the most influence on the alarm data.
상기 경보데이터에 영향을 주는 정도를 나타내는 가중치가 상기 공정인자에 설정되며, 해당 공정인자의 데이터, 해당 공정 등이 포함될 수 있다.A weight representing the degree of influence on the alarm data is set in the process factor, and may include data of the process factor, the process, and the like.
그리고, 상기 서버는 상기 데이터베이스의 공정인자를 찾아서 상기 경보데이터에 영향을 준 정도를 분석하여 상기 경보데이터의 발생원인을 분석하는 디티엠, 상기 클라이언트에서 요구하는 명령을 처리하고, 상기 경보데이터에 영향을 주는 공정인자를 파악하여 상기 디티엠을 구동시키는 데몬프로세스, 상기 히스토리데이터베이스의 내용을 폴링(polling)하여 새롭게 발생한 경보데이터를 상기 데몬프로세스에 공급하여 상기 클라이언트에게 전송하도록 하는 폴링프로세스, 및 상기 서버와 상기 클라이언트 사이의 데이터 전송을 담당하고, 상기 디티엠에서 제공하는 결과를 보여주는 사용자인터페이스를 구비하여 이루어짐이 바람직하다.In addition, the server finds a process factor of the database, analyzes the degree of influence on the alarm data, and analyzes the cause of occurrence of the alarm data, processes a command requested by the client, and affects the alarm data. A daemon process for driving the DTM by polling the process factor for providing a polling process, a polling process for polling the contents of the history database, supplying the newly generated alarm data to the daemon process, and transmitting it to the client, and the server And a user interface that is responsible for data transmission between the client and the client, and shows a result provided by the DM.
또한, 상기 서버는 상기 데이터베이스에서 상기 디티엠으로 데이터가 전송될 때 스크립트 파일(script file)을 생성하고, 결과파일을 전송하는 서버프로세스가 더 포함되어 이루어짐이 바람직하다.The server may further include a server process that generates a script file and transmits a result file when data is transmitted from the database to the DM.
이하, 본 발명의 구체적인 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, a specific embodiment of the present invention will be described in detail.
한다.do.
본 발명에 따른 실시예는 도2에 의하면, 계측설비들(10, 12, 14)에서 발생된 각 공정인자들에 대한 모든 데이터가 메인프레임(16)으로 전송되고, 메인프레임(16)에서는 계측설비(10, 12, 14)의 공정인자에 대한 데이터가 메인프레임(16)을 통해 데이터베이스(22)에 전송되며, 계측설비(10, 12, 14)로부터 오류내용에 대한 데이터가 히스토리데이터베이스(24)로 전송된다.According to the embodiment of the present invention according to Figure 2, all data for each process factor generated in the measuring facilities (10, 12, 14) is transmitted to the main frame 16, the main frame 16 is measured Data on the process factors of the facilities 10, 12, 14 is transmitted to the database 22 via the mainframe 16, and data on the error content from the measurement facilities 10, 12, 14 is stored in the history database 24. Is sent).
이들 데이터베이스(22)와 히스토리데이터베이스(24)에 전송된 데이터는 서버(26)로 전송되고, 서버(26)에는 하나 이상의 클라이언트(28, 30)가 접속되어 있어서 데이터를 조회하거나 서버(26)로부터 공급되는 데이터를 전송받도록 이루어진다. 그리고, 서버(26)에는 각기 서로 다른 기능을 수행하는 데몬프로세스(32), 폴링프로세스(34), 디티엠(36), 그리고 인터페이스(38)가 구비되어 있다.The data transmitted to these databases 22 and the history database 24 are transmitted to the server 26, and one or more clients 28 and 30 are connected to the server 26 so as to inquire the data or from the server 26. It is made to receive the supplied data. In addition, the server 26 is provided with a daemon process 32, a polling process 34, a DTM 36, and an interface 38 that perform different functions.
전술한 바와 같이 이루어지는 본 발명의 실시예는, 계측설비(10, 12, 14)에서 계측이 이루어진 후 전송라인을 통해 공급되는 공정 및 공정인자 데이터가 메인프레임(16)을 통해 데이터베이스(22)와 히스토리데이터베이스(24)로 전송되고, 특히 오류발생 공정인자에 대한 데이터가 히스토리데이터베이스(24)에 저장된다. 그러면 서버(26)에서는 주기적으로 히스토리데이터베이스(24)로부터 전송받을 데이터가 있는지의 여부를 폴링하여 데이터가 존재하면 전송받고, 오류발생 공정인자에 영향을 줄 수 있는 다른 공정인자들에 대한 데이터를 추출하여 분석된 결과를 트렌드 차트(trend chart)화하여 클라이언트(28)로 전송한다.In the embodiment of the present invention made as described above, the process and process factor data supplied through the transmission line after the measurement is made in the measuring equipment (10, 12, 14) and the database 22 through the main frame 16 and The data is transmitted to the history database 24, and in particular, data on an error-producing process factor is stored in the history database 24. Then, the server 26 periodically polls whether or not there is data to be transmitted from the history database 24, receives data if it exists, and extracts data on other process factors that may affect error process factors. The result of the analysis is converted into a trend chart and transmitted to the client 28.
이에 따라 클라이언트(28)는 전송된 분석결과를 통해 오류발생에 대한 원인을 파악하여 제조설비의 레시피를 변경하는 등의 적절한 조치를 취하게 되고, 또한 미리 특정 공정인자에 대한 데이터를 찾고자 하면, 그에 대한 트렌드를 전술한 바와 같이 서버(26)에 요청하여 분석결과를 전송받는다.Accordingly, the client 28 takes appropriate measures, such as changing the recipe of the manufacturing equipment by identifying the cause of the error through the transmitted analysis result, and also if the user wants to find data about a specific process factor in advance, As described above, the server 26 requests a trend about the received trend and receives the analysis result.
이를 도2 및 도3을 참조하여 더욱 구체적으로 설명하면, 공정이 수행중이거나, 공정이 수행된 웨이퍼를 계측설비(10, 12, 14)에서 각 공정인자별로 측정이 이루어지면 그에 해당되는 데이터가 메인프레임(16)을 통해 데이터베이스(22)로 전송된다. 이 때의 데이터 전송은 SECS(Semiconductor Equipment Communication Standard)라는 프로토콜에 의해 이루어진다.2 and 3, when the process is being performed or the wafer on which the process is performed is measured for each process factor in the measuring equipment 10, 12, 14, the corresponding data is displayed. It is transmitted to the database 22 via the mainframe 16. At this time, data transmission is performed by a protocol called SECS (Semiconductor Equipment Communication Standard).
이때 공정인자중에 원하는 설정범위를 벗어난 공정인자가 발생되면, 오류발생된 공정인자로 판정되어 이 데이터는 메인프레임(16)을 통해 히스토리데이터베이스(24)로 전송된다.At this time, if a process factor out of a desired setting range is generated among the process factors, it is determined to be an error process factor and the data is transmitted to the history database 24 through the mainframe 16.
예를 들면, 계측설비(12)에서 측정된 공정인자의 하나인 '항목B02'에서 오류가 발생되면, 서버(26)에서는 폴링프로세스(34)에 의해 오류발생 데이터의 존재여부를 판단하여(S2) 오류발생 데이터가 메인프레임(16)을 통해 히스토리데이터베이스(24)로 전송된다. 오류발생에 의해 계측설비(10, 12, 14)에서는 경보가 발생된다. 그리고, 서버(26)는 주기적으로 히스토리데이터베이스(24) 및 데이터베이스(22)의 데이터를 확인하는데, 오류발생 데이터가 히스토리데이터베이스(24)에 저장되어 있으므로 이를 폴링프로세스(34)에서 폴링하여 그에 대한 분석을 실행한다.For example, when an error occurs in item B02, which is one of the process factors measured by the measurement facility 12, the server 26 determines whether or not the error occurrence data is present by the polling process 34 (S2). The error occurrence data is transmitted to the history database 24 through the mainframe 16. An alarm is generated in the measuring equipment 10, 12, 14 by the occurrence of an error. In addition, the server 26 periodically checks the data of the history database 24 and the database 22. Since the error occurrence data is stored in the history database 24, the server 26 polls it in the polling process 34 and analyzes the data. Run
서버(26)에서의 분석동작은, 먼저 데이터베이스(22)의 공정인자를 찾아서 경보가 발생된 공정인자, 즉 '항목B02'에 영향을 준 정도를 파악하여 '항목B02'의 로트번호와 공정 데이터를 읽는다(S4). 이에 따라 해당 공정에 가장 영향을 줄 것으로 설정되어서 가중치가 큰 데이터를 디티엠(36)에서 읽는다(S8). 그러면 오류발생 원인을 상기 가중치에 의한 데이터를 디티엠(Data Tracking Module)(36)에서 분석하고, 또한, 해당 공정에서 허용되는 범위의 값을 나타내는 기준정보 데이터를 읽는다(S12).The analysis operation in the server 26 first finds the process factor in the database 22, identifies the process factor that triggered the alarm, that is, the degree of influence on the item B02, and the lot number and process data of the item B02. Read (S4). Accordingly, the data that is set to have the most influence on the corresponding process and has a large weight is read from the DM 36 (S8). Then, the cause of the error is analyzed by the data tracking module 36 by the weight, and the reference information data indicating the value of the range allowed in the process is read (S12).
분석된 데이터와 기준정보 데이터를 비교하여(S14) 그 결과를 데이터목록 형태 또는 그래프 형태로 출력하고, 데이터베이스(22)에 저장한다(S16). 데몬프로세스(32)는 클라이언트(28)에서 요구하는 명령을 처리하거나, '항목B02'에 영향을 주는 선행 공정의 공정인자를 파악하여 디티엠(36)을 구동시킨다. 디티엠(36)은 히스토리데이터베이스(24)에 저장된 오류내용을 폴링하여 데몬프로세스(32)에 '항목B02'를 공급하고, 데몬프로세스(32)를 통해 클라이언트(28)로 분석자료를 전송하도록 이루어진다.The analyzed data is compared with the reference information data (S14), and the result is output in a data list form or a graph form and stored in the database 22 (S16). The daemon process 32 processes the command requested by the client 28 or grasps the process factor of the preceding process affecting the item B02 to drive the DTM 36. DTM 36 polls the error contents stored in the history database 24 to supply 'item B02' to the daemon process 32, and transmits the analysis data to the client 28 through the daemon process 32. .
그리고, 서버(26)와 클라이언트(28) 사이의 데이터 전송을 담당하고, 디티엠(36)에서 제공하는 결과를 사용자 인터페이스(38)에서 보여주게 된다. 즉, '항목B02'에 가장 큰 영향을 끼칠 수 있는 공정인자들에 대한 가중치가 설정되어서 가중치 순으로 분석되는데, 그 예는 다음과 같다.In addition, the user interface 38 is responsible for data transmission between the server 26 and the client 28, and the result provided by the DT 36 is shown in the user interface 38. That is, weights are set for process factors that can have the greatest effect on 'item B02' and are analyzed in the order of weight.
'항목B02'에 가장 큰 가중치를 차지하는 공정인자가 '항목A02'로 미리 설정되어 있으면, 서버(26)는 데이터베이스(22)에서 '항목A02'를 폴링하여 해당 데이터의 트렌드를 수치형태의 데이터 리스트 또는 도표화된 그래프로 인터페이스(38)를 통해 출력한다. 그리고, 다음으로 큰 가중치를 차지하는 공정인자에 대한 데이터를 전술한 바와 같이 출력한다. 이와 같이 분석된 데이터를 클라이언트(28)에서 전송받아서 확인하여 오류가 발생된 원인을 파악할 수 있다.If the fair factor that occupies the largest weight in 'item B02' is previously set to 'item A02', the server 26 polls 'item A02' in the database 22 and displays the trend of the corresponding data in numerical form. Or output via interface 38 in a tabulated graph. Then, data on the process factor occupying the next largest weight is output as described above. The analyzed data can be checked by receiving the data from the client 28 to determine the cause of the error.
전술한 인터페이스(38)는 클라이언트(28)의 사용자 환경이 전송되고, 각 공정별로 만들어진 데이터를 보여주며, 트렌드를 그려주는 등의 기능을 수행하는 사용자 인터페이스(user interface)를 말한다.The above-described interface 38 refers to a user interface that transmits a user environment of the client 28, shows data created for each process, and draws a trend.
그리고, 사용자의 판단에 의해 클라이언트(28)로부터 공정인자 '항목C03'에 대해 미리 분석이 요구되었을 때, 서버(26)는 이같은 분석요구에 의해 해당 공정인자인 '항목C03'에 가장 큰 영향을 줄 수 있어서 가중치가 설정되어 있는 선행공정의 공정인자들을 추출하여 분석하고, 그에 대한 분석결과를 데이터목록 형태 또는 그래프 형태로 클라이언트(28)가 확인할 수 있도록 전송한다.Then, when the analysis of the process factor 'item C03' is requested from the client 28 in advance by the user's judgment, the server 26 has the greatest influence on the process factor 'item C03' by such an analysis request. The process factors of the preceding process, which are set to weights, can be extracted and analyzed, and the analysis results are transmitted to the client 28 for confirmation in a data list form or a graph form.
본 발명의 메인프레임(16)과 데이터베이스(22) 및 히스토리데이터베이스(24), 서버(26), 그리고 서버(26)와 클라이언트(28)간의 데이터전송은 랜(LAN, Local Area Network)으로 연결될 수 있다.The data transmission between the mainframe 16 and the database 22 and the history database 24, the server 26, and the server 26 and the client 28 of the present invention can be connected to a local area network (LAN). have.
전술한 바와 같이 본 발명에 따른 실시예에 의하면, 공정인자의 오류를 분석하는 과정이 미리 설정되어서 가중치가 부여된 공정인자들을 참조하여 분석함으로써 분석시 소요되는 시간이 단축되고, 효율적인 분석이 이루어지며, 데이터들의 트렌드를 쉽게 확인할 수 있는 이점이 있다.As described above, according to the exemplary embodiment of the present invention, a process of analyzing an error of a process factor is set in advance and analyzed by referring to a weighted process factor, thereby reducing the time required for analysis and making an efficient analysis. For example, it is easy to check the trend of the data.
따라서, 본 발명에 의하면 오류가 발생된 공정인자의 오류발생 원인이 서버에 구현된 일련의 흐름에 의해 신속하게 파악되고, 미리 가중치가 부여된 공정인자들이 분석되어 오류발생 원인이 정확하게 파악될 수 있는 효과가 있다.Therefore, according to the present invention, the cause of error of a process factor having an error can be quickly identified by a series of flows implemented in the server, and the process factors weighted in advance can be analyzed to accurately determine the cause of the error. It works.
그리고, 특정 공정인자에 대하여 클라이언트로부터 검색요구가 있을 때, 클라이언트는 특정 공정인자에 대하여 가중치가 부여된 전,후 단계의 공정인자들을 분석하여 참조함으로써 공정사고를 사전에 방지할 수 있는 효과가 있다.In addition, when a search request is received from a client for a specific fair factor, the client can effectively prevent a fair accident by analyzing and referring to the fair factor at the front and back stages, which are weighted for the specific fair factor. .
이상에서 본 발명은 기재된 구체예에 대해서만 상세히 설명되었지만 본 발명의 기술사상 범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허청구범위에 속함은 당연한 것이다.Although the present invention has been described in detail only with respect to the described embodiments, it will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations are possible within the technical scope of the present invention, and such modifications and modifications are within the scope of the appended claims.
Claims (5)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019980042827A KR20000025667A (en) | 1998-10-13 | 1998-10-13 | Data managing system of semiconductor manufacturing process |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019980042827A KR20000025667A (en) | 1998-10-13 | 1998-10-13 | Data managing system of semiconductor manufacturing process |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20000025667A true KR20000025667A (en) | 2000-05-06 |
Family
ID=19553925
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1019980042827A KR20000025667A (en) | 1998-10-13 | 1998-10-13 | Data managing system of semiconductor manufacturing process |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20000025667A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102272028B1 (en) | 2021-01-22 | 2021-07-02 | 주식회사 솔텍크 | Data Analysis Service System and Method for Semiconductor Manufacturing |
-
1998
- 1998-10-13 KR KR1019980042827A patent/KR20000025667A/en not_active Application Discontinuation
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102272028B1 (en) | 2021-01-22 | 2021-07-02 | 주식회사 솔텍크 | Data Analysis Service System and Method for Semiconductor Manufacturing |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2022068645A1 (en) | Database fault discovery method, apparatus, electronic device, and storage medium | |
| US7783744B2 (en) | Facilitating root cause analysis for abnormal behavior of systems in a networked environment | |
| US6314379B1 (en) | Integrated defect yield management and query system | |
| CN104796240B (en) | A kind of fuzz testing system of stateful procotol | |
| CN109783324B (en) | System operation early warning method and device | |
| KR100682641B1 (en) | A system and a computer-readable medium carrying instructions for generating characterization data for fabrication process of semiconductor devices | |
| EP2492767B1 (en) | Inspection system, management server, inspection apparatus and method for managing inspection data | |
| US7957821B2 (en) | Systems and methods for statistical process control | |
| CN113965487B (en) | Fault diagnosis system based on network flow data | |
| CN110968984B (en) | Integrated circuit process analysis system and method | |
| CN114926051A (en) | Analysis system for evaluating manufacturing capacity of semiconductor equipment | |
| KR20000025667A (en) | Data managing system of semiconductor manufacturing process | |
| CN114513334B (en) | Risk management method and risk management device | |
| CN114938377B (en) | Back-end server management method and device, readable medium and electronic equipment | |
| US6662065B2 (en) | Method of monitoring manufacturing apparatus | |
| CN112631929A (en) | Test case generation method and device, storage medium and electronic equipment | |
| CN114741291A (en) | Method, device, equipment and medium for automatically submitting vulnerability information | |
| KR19990001946A (en) | Semiconductor process management system and process control method | |
| CN110083540B (en) | Interface testing method and device | |
| KR20040054216A (en) | A system for collecting measured data and method thereof | |
| CN117493127B (en) | Application program detection method, device, equipment and medium | |
| US20220383214A1 (en) | Method, apparatus and device for determining production capacity boundaries | |
| CN116149933B (en) | Abnormal log data determining method, device, equipment and storage medium | |
| CN117150215B (en) | Assessment result determining method and device, electronic equipment and storage medium | |
| TWI787781B (en) | Method and system for monitoring automatic optical inspecttion device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| WITN | Withdrawal due to no request for examination |