KR20020019928A

KR20020019928A - 초소형전자 제조에 사용하기 위한 공정수행 간 제어기

Info

Publication number: KR20020019928A
Application number: KR1020017016508A
Authority: KR
Inventors: 케빈 디. 스토다드; 브래들리 디. 슐츠; 콘스탄티노스 타칼리스
Original assignee: 스탠리 디. 피에코스; 브룩스 오토메이션 인코퍼레이티드
Priority date: 1999-06-22
Filing date: 2000-06-20
Publication date: 2002-03-13
Also published as: CN1371489A; WO2000079355A1; US6587744B1; AU5881700A; KR100649387B1; CN1239969C; JP2003502771A; TW484043B; EP1200885A1

Abstract

제조공정들을 제어하기 위한 자동화된 공정수행간 제어기는, 한 세트의 처리툴, 처리 툴로부터 계측 측정치들을 가져오기 위한 한 세트의 계측 툴, 및 처리 툴들을 관리하고 제어하기 위한 감독 스테이션을 포함한다. 감독 스테이션은, 계측 툴로부터 계측 데이터 및 하나가 각 처리 툴들에 대해 제조공정과 일괄하여 연관된 다수의 변수 파라미터 테이블들을 수신하기 위한 인터페이스를 포함한다. 또한 감독 스테이션은, 수신된 계측 데이터를 처리 툴에 대해 하나 이상의 변수들을 연관시키고, 피드백 및/또는 피드-포워드 제어 알고리즘을 사용하여 처리 툴들을 제어하도록 변수 파라미터 테이블에 기억된 변수들을 변경할 수 있는 하나 이상의 내부 모델들을 포함한다. 어떤 실시예에서, 피드-포워드 제어 알고리즘들은 폐쇄 루프 피드백 제어를 위한 공정 타겟들을 조정하는데 사용될 수 있다. 감독 스테이션은, 실험 또는 시스템의 예상된 행동에 기초하여 다른 피드백 또는 피드포워드 모델 포맷(하나 또는 다수 이형)이 대화식으로 선택될 수 있는 사용자 인터페이스를 가질 수 있고, 사용자가 공정수행 간 제어를 위해 사용자 자신의 모델들을 이용하는 것을 허용할 수 있다.

Description

초소형전자 제조에 사용하기 위한 공정수행 간 제어기{RUN-TO-RUN CONTROLLER FOR USE IN MICROELECTRONIC FABRICATION}

반도체 웨이퍼 등으로부터 제조되는 초소형전자 회로들 및/또는 부품들의 품질은 그 제조에 사용되는 공정들의 일관성에 직접 의존한다. 보다 구체적으로, 이와 같은 회로들 및/또는 부품들의 생산은 재현 가능한, 에칭, 증착, 확산, 및 세정 공정들을 필요로 한다. 선정된 제조 편차내로 공정의 제어를 유지하지 못하면, 수율이 감소되고 제조 설비의 이익성이 감소하게 된다.

통상의 사나리오에서, 제조공정은 제품의 뱃치(batch) 간 특성을 변화시키는 느린 경향을 나타낸다. 매우 자주, 이들 결과는 다른 뱃치가 처리되는 시간에 대한 하나 이상의 처리 툴의 동작의 미세한 변화에 기인한다. 또한, 대규모 동작에서, 제품의 병렬 뱃치를 처리하도록 동일한 유형의 복수의 처리 툴에 동일한 처리 동작이 실행될 수 있다. 일반적으로 동일한 처리 제조공정은, 복수의 유사한 처리 툴의 동작을 동시에 제어하는데에 사용되고 있다. 그러나, 공정을 실행하기 위해 개별 툴이 제조공정 파라미터에 응답하는 방식에서의 사소한 변화는 다른 유사한처리 툴에 의해 처리된 제품과 비교할 때 제품 성능에 영향을 크게 미칠 수 있다.

통상적으로, 이 문제는 통계적 공정 관리(SPC) 개념을 이용하여, 사람에 의해 수동으로 조작되었다. 보다 구체적으로, 사람이 특정 툴에 대한 제조공정의 실행의 결과로서의 제품 출력을 모니터하고, 후속의 제품 공정들의 제조공정을 변경한다. 그러나, 많은 경우에, 제조공정은 수백개에 달할 수 있다. 이와 같이, 공정 이동을 위해 이들 제조공정을 모니터 및 수동으로 조정하는 것은 매우 많은 시간을 소비할 수 있고, 에러가 발생하기 쉬워 정확도가 떨어질 수 있다.

뱃치 공정을 모니터하기 위한 공통 방법은 상업적으로 x바/s 또는 x바/r 플롯 또는 내부적으로 개발된 SPC 소프트웨어 패키지를 이용한다. 일반적으로, 전송된 공정 데이터는, 공정이 "제어중"인지를 결정하도록 한 세트의 규칙(웨스턴 일렉트릭 등)을 자동으로 이용하여 통상적으로 모니터된다. 일단 데이터 점이 제어할 수 없다고 결정되면 공정의 수동 조사 및 조정이 필요하다. 이들 조정의 대부분은 공정 장치 이동에 기인하는 공정수행 간 변이를 보상하도록 형성된다. 불행히도, SPC 차트에 기초하여 수동으로 조정된 공정들을 이용하는 것은 많은 문제들이 있다. 통상의 웨이퍼 제조 공장은 대략 2500개의 온라인 SPC 차트를 가질 수 있다. 모든 웨스턴 일렉트릭 규칙이 사용되면, 그리고 하루에 단지 두개의 새로운 점이 각 차트에 추가되면, 하루에 평균 82회의 잘못된 알람이 있을 것으로 예상된다. 이와 같은 상황에서 보고되는 잘못의 전적인 중요성에 기인하여, 가장 중요한 회유를 가지는 공정들만이 유지되는 경향이 있다. 그러나, 어떤 경우에는, 반대가 사실이고, 너무 많은 관심이 차트에 주어지기 때문에, 데이터 점을 과조정하고 이에의해 공정들에 "울림"이 발생한다. 이들 모두 문제를 포함하여 서로의 공정 조정을 보상하려고 하기 때문에 전환들 또는 개체들간에 추가 공정 변이가 도입될 수 있다.

본 발명자들은 전술한 문제를 인식하여 초소형전자 제조 설비의 사용에 적당한 향상된 공정수행 간 제어기를 개발하였다.

본 발명의 분야는 초소형전자 회로 제조에 관한 것으로, 특히, 초소형전자 회로 제조공정들을 제어하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

도 1a는 본 발명의 공정수행 간 제어기가 실행될 수 있는 하드웨어 플랫폼의 개략적인 블록도,

도 1b는 본 발명의 공정수행 간 제어기가 실행될 수 있는 더 추가된 하드웨어 플랫폼의 개략적인 블록도,

도 2는 본 발명의 공정수행 간 제어기를 실행하는데 사용될 수 있는 소프트웨어 성분들의 일 실시예를 도시하는 도면,

도 3 및 도 4는 전형적인 습식 산화 증착 공정에 적용되는 본 발명의 공정수행 간 제어기의 실시의 결과를 도시하는 그래프,

도 5는 공정수행 간 제어 공정들에 사용하기 위해, 각종 처리 툴과 연관된 변수 파라미터 테이블들(VPT)의 갱신을 도시하는 블록도,

도 6은 여기서 설명된 바람직한 실시예에 따라 공정수행 간 제어 공정 플로우를 도시하는 블록도,

도 7은 바람직한 변수 파라미터 테이블(VPT)의 내용을 나타내는 도면,

도 8은 대안 사시도로부터 도 6의 공정수행 간 제어 공정을 도시하는 공정흐름도이다.

본 발명의 한 특징은 초소형전자 제조의 사용하기 위한 향상된 공정수행 간 제어기를 제공하는 것이다.

일 실시예에서, 제조 공정들을 제어하기 위한 향상된 공정수행 간 제어기는, 한 세트의 처리 툴, 처리 툴로부터 계측 측정치들을 가져오기 위한 한 세트의 계측 툴, 및 처리 툴을 관리하고 제어하기 위한 감독 스테이션을 포함한다. 감독 스테이션은, 계측 툴로부터 계측 데이터를 수신하기 위한 인터페이스 및 각 처리 툴들을 위해 하나가 제조공정과 일괄하여 연관된 복수의 변수 파라미터 테이블을 포함한다. 또한 감독 스테이션은, 수신된 계측 데이터를 처리 툴을 위한 하나 이상의 변수에 연관시키고, 피드백 및/또는 피드-포워드 제어 알고리즘을 사용하여 공정 툴을 제어하도록 변수 파라미터 테이블에 기억된 변수들을 변경할 수 있는 하나 이상의 내부 모델을 포함한다. 어떤 실시예에서는, 피드-포워드 제어 알고리즘이 폐쇄 루프 피드백 제어를 위한 공정 타겟을 조정하는데 사용될 수 있다.

바람직한 실시예에서, 감독 스테이션은, 실험 또는 시스템의 예상된 행동에 기초하여 다른 피드백 또는 피드-포워드 모델 포맷(하나 또는 다수 이형)이 대화식으로 선택될 수 있는 사용자 인터페이스를 갖는다. 또한 감독 스테이션은 사용자가 공정수행 간 제어를 위한 사용자 자신의 모델을 이용하는 것을 허용할 수 있다.

또한, 변이, 변형 및 대안의 실시예도 여기서 설명된다.

점진적인 공정 이동 및/또는 상류측 공정 변이를 보상하도록 정식의 계측 제조방법을 제공하는 향상된 공정수행 간 제어기(ARRC) 시스템이 설명된다. 이 기능성은 공정 유지 및 조정에 필요한 엔지니어링 시간을 감소시키는데 상당히 도움이 된다.

개시된 ARRC 시스템의 실시에 사용될 수 있는 처리 플랫폼 구조의 일 실시예가 도 1a에 설명된다. 설명된 실시예에서, 일반적으로 20에 도시된 플랫폼 구조는 감독 워크스테이션(FSW)(25), 하나 이상의 장치 감독 워크스테이션(ESW)(30), 하나 이상의 처리 툴(35), 및 하나 이상의 계측 툴(40)로 구성되어 있다.

FSW(25)는 초소형전자 제조 설비의 전체 동작을 모니터하고 제어한다. 하나 이상의 아퍼레이터는 제조 설비 전체에 사용되는 툴들의 모든 또는 중요한 부분의 동작을 모니터 할 수 있다. FSW(25)에서 모니터된 동작에 기초하여, 아퍼레이터는 툴 세트들을 제어할 수 있고, 또한, 제품의 제조시 하나 이상의 툴 세트에 의해 사용되는 처리 제조공정을 관리할 수 있다.

도 1a의 45에 일반적으로 장치 툴 세트가 도시된다. 장치 툴 세트(45)는, 양방향 통신을 위해 공통 ESW(30)와 접속되는 하나 이상의 처리 툴(35)을 포함하고 있다. 일반적으로 처리 툴(35)은 동일한 유형이다. 예를 들면, 모든 처리 툴(35)은 노(furnace)일 수 있다. 그러나, 처리 툴(35)은, 마지막 제품을 제조하도록 작업편에 실행되는 공정들의 유형에 기초하여 분류되는 다른 툴 유형들을 포함할 수 있다는 것을 인식하여야 한다.

ESW(30)는 FSW(25)로부터 처리 제조공정을 받아들이고 처리 제조공정의 실행시 처리 툴(35)을 관리하도록 구성되는 것이 바람직하다. 처리 툴(35)이 동일한 툴 유형인 예에서, FSW(25)는 ESW(30)에 대해 평행한 뱃치 처리를 위한 모든 처리툴(35)에 의해 동시에 사용되는 단일 처리 제조방법을 제공할 수 있다. 대안으로, ESW(30)는 하나 이상의 처리 툴(35)을 위한 다른 제조방법을 수용할 수 있고, 이 경우 처리 툴들(35)은 동일 유형 또는 다른 유형의 툴일 수 있다.

처리 툴(35)은 공정수행 간 뿐만 아니라 하나의 툴 이상에 단일 제조방법의 실행의 상호 툴 편차되고. 단일 제조방법의 시간 경과의 실행시 내부 툴 편차된다. 따라서, ESW(30)는, 예를 들면, 도 5에 도시된 바와 같이, 각 처리 툴(35)과 연관된 변수 파라미터 테이블(VPT)을 포함한다. VPT(37)는 소정 처리 툴에 의해 처리 제조방법의 실행시 사용되는 파라미터들을 포함한다. VPT(37)의 파라미터들은 연관된 툴(35)의 특정 특성에 기초하고, 그것으로서, 동일 유형의 툴들간에 자주 다를 것이다. 일반적으로, 각 제조공정은 하나 이상의 제조공정(공정 단계당 하나의 제조방법)으로 구성되고, 각 제조방법은 각 처리 툴(35)가 모든 공정 제조방법에 대해 VPT(37)를 갖는 하나 이상의 처리 툴(35)을 포함할 것이다.

VPT(37)의 파라미터들은 연관된 처리 툴에 의해 실시되는 특정 공정에 대한 계측 데이터에 기초하여 계산되고 갱신된다. 이를 위해서, 도 1a는 하나 이상의 각각의 툴들(35)로부터 작업편들을 수신하고 처리 툴(35)에 의해 처리된 작업편들의 물리적 특성을 측정하는 하나 이상의 계측 측정치 유닛(40)의 사용을 도시한다. 도시된 실시예에서는, 복수의 계측 측정치 유닛(40a-40d)이 채용되고, 각 계측 측정치 유닛은 각기 하나의 처리 툴과 연관되어 있다. 그러나, 이와 같은 일대일 대응이 반드시 필요한 것은 아니라는 것을 인식해야 하다. 반대로, 이용되는 특정 처리 툴에 의존하여, 하나 이상의 처리 툴(35)은 금융 비용 및 공간을 절약하기 위해서 단일 계측 측정치 유닛을 사용할 수 있다.

동작시, 도 5에 도시된 바와 같이, 초소형전자 작업편들(36)은 각 처리 툴(35)로부터 대응하는 계측 측정치 유닛(40)으로 운송된다. 선 50에 도시된 이 전송은, 작업편들(36)의 자동 또는 수동 전송을 포함할 수 있다. 각 계측 측정치 유닛(40)은 연관된 처리 툴(35)에 의해 처리되는 작업편의 하나 이상의 물리적 및/또는 전기적 특성을 측정하도록 설계된다. 이후에 측정치 데이터는, 예를 들면, 통신 버스(55) 등을 따라 ESW(30)에 이용가능하게 된다. 일단 측정치 데이터가 계측 측정치 유닛(40)에 의해 제공되었으면, ESW(30)는 계측 측정치 유닛(40)에 의해 측정된 작업편들(36)을 처리한 특정 툴(35)에 대해 VPT(37)를 갱신할 수 있다.

도 1b는 또한 적어도 두개의 ESW(30a 및 30b)가 채용된 예에 사용될 수 있는 시스템 구조를 도시한다. 제1 ESW(30a)는 하나 이상의 처리 툴(35)에 연관되는 것이 바람직한 반면에 제2 ESW(30b)는 하나 이상의 계측 측정치 유닛(40)을 제어하는데 사용되는 것이 바람직하다. 제2 ESW(30b)는 계측 데이터를 통신 버스(60) 등를 따라 제1 ESW(30a)에 통신한다. 이후에 ESW(30a)에 의해 수신된 계측 데이터는 처리 툴들(35a-35d)과 연관된 VPT(37)의 파라미터들을 계산 및/또는 조정하는데 사용된다.

향상된 공정수행 간 제어기(ARRC) 시스템은 점진적인 공정 이동(피드백 제어) 및 상류측 공정 변이(피드-포워드 제어)를 보상하기 위해 제조공정 조정을 위한 정규 방법을 제공하는 것이 바람직하다. 추가적으로, 동작의 다른 제어 모드가, 예를 들면, 결합된 피드백/피드-포워드 제어 및 ,도 6에 도시된 바와 같이, 후술될 조정가능한 피드백 제어 등에 채용될 수 있다. 각 예에서, 기능성은 공정 유지 및 조정에 필요한 엔지니어링 시간을 상당히 감소시킨다.

피드백 제어의 경우에, ARRC 시스템은 현재 공정에서 측정된 공정 결과에 기초하여 모든 VPT(예를 들면, 도 5에 도시된 VPT(37))의 파라미터들을 통해 제조공정의 자동 조정을 제공하는 것이 바람직하다. 이 자동 조정은 과거 경험의 측정치를 사용하여 공정을 모델링함으로서 어느 정도 달성된다. 이와 같은 모델에 있어서, 제어기는 원하는 공정 타겟을 유지하도록 VPT를 통해 처리공정에서 무슨 변수들을 변경해야 하는지에 대해서 현명한 결정을 할 수 있다.

피드-포워드 제어의 경우에, ARRC 시스템은, 처리 시퀀스에서 상류측 문제를 보정하도록 공정 타겟 또는 공정 변수(제조공정 파라미터) 중 어느 하나를 조정하기 위해 이전의 공정 단계로부터의 계측 측정치를 사용할 수 있다. 이것은, 두개의 공정 측정치 또는 과거 공정으로부터의 공정 측정치 중 어느 하나와 현재 공정의 제조공정 파라미터 사이의 관계를 실험에 의해 모델링함으로써 달성된다.

도 2는 계측 정보의 교환 및 VPT 테이블들(37)(도 5 참조)의 파라미터들의 계산/갱신을 위한 전형적인 소프트웨어 프레임워크를 도시한다. 도 2에 도시된 ARRC 시스템은 CORBA 등의 표준화된 인터페이스를 사용하는 통신 프레임워크를 최대로 이용하도록 설계되는 것이 바람직하다. 이 프레임워크는, 계측 요청이 CORBA 객체를 포함하는 것이 바람직하므로 FSW로 또는 FSW 없이 ESW간의 계측 정보의 교환을 허용한다. 이후에 모든 계측 정보는 국부적으로 처리 툴과 연관된 ESW에 국부적으로 기억될 수 있고 피드-포워드 제어의 경우에 다른 ESW에 의해 통신 프레임워크를 통해 액세스 될 수 있다. 이와 같은 경우에, 계측은 FSW에 기억되지 않고, 따라서 단일 장애점을 피한다.

계측 데이터를 사용하는 공정수행 간 제어에 관해 보다 상세히 설명한 후에, 계측 취득에 관해 보다 상세히 설명한다.

계측 데이터의 취득(즉, 공정 측정치)이 여러가지의 이유로 곤란할 수 있다. 예를 들면, 특정 계측 측정치 유닛은 외부 통신을 가질 수 없다. 이와 같은 경우에, 공정 결과들의 수동 입력이 착수되어야 한다. 그러나, 수동 입력은 지루하고, 데이터 입력 에러를 발생하기 매우 쉬워, 시스템에서 계측 정보를 얻는 바람직한 방법은 아니다. 이와 같은 시스템을 실시하는 다른 장애는 적시에 공정 측정치들의 취득이다. 최종 공정수행으로부터의 결과가 얻어지려면 또는 그렇지 않아 ESW에 사용가능하게 되려면 어디서나 1시간에서 수일 걸릴 수 있다. 각 제조 설비가 다른 방식으로 공정 결과들을 기억하고 분석하므로, 각 커스터머에 특별한 코드를 기입하지 않고 이 정보를 얻도록 표준 인터페이스를 제공하는 것은 상당히 해볼만 할 수 있다. 도 2에 도시된 소프트웨어 구조는 상기 장애들을 극복하거나 또는 완화시키도록 설계된다. 계측 취득, 기억, 및 유지에 관한 것으로 각 기능성 모듈들의 설명은 아래와 같다.

도 2를 참조하면, 계측 브로커(70)가 ARRC 제어기(75)에 의해 제공된 모든 계측 취득 요청을 관리하는데 사용된다. ARRC 제어기(75)로부터의 각 계측 취득요청은 계측 결과들을 취득하는 방법을 정의하는 계측 맵과 연관된다. 일단 계측 정보가 취득되면, 날짜, 시간, 툴, 소사양, 로트 ID, 및 공정수행 넘버와 함께 계측 데이터베이스(85)에 기억된다. 또한, 요청 ARRC 제어기(75)에는 계측 결과들의 취득이 발생할 때 통지된다.

계측 맵은 이들이 제출되는 포맷 뿐만 아니라 공정 측정치들을 취득하는 방법을 사용자가 선정하게 하는 전달수단이다. 사용자는 웨이퍼의 번호 및 싸이트(공정 측정치 지점)를 정의할 수 있고 계측점들에 대해 보다 구체적 명칭들을 정의할 수 있다.

도량형 맵에 공정 측정치 결과들을 얻기 위한 각종 자동화된 방법들이 사용될 수 있고 선정될 수 있다. 도 2를 참조하면, 자동화된 방법들은, 예를 들면, 다음을 포함한다.

GEM 인터페이스(90) - 표준화된 GEM 인터페이스는 공정 측정치들을 고 성능 데이터베이스로 전송하도록 그리고 이 측정치들을 ARRC 시스템으로 제공하도록 제공될 수 있다. 이 방법은 일반적으로, 제조 설비에서 사용자가 ESW 등의 관리 워크스테이션에 이들 공정 측정치 데이터베이스를 인터페이스하도록 커스토머 코드를 기입하는 것을 필요로 한다.

CIM 프레임워크(CORBA 인터페이스)(95) - 이 인터페이스에는 커스토머를 위해 공정 측정치 툴들 또는 세마텍(Sematech)의 APC 프레임워크에 복종하는 SPC 데이터베이스가 제공된다. CIM 프레임워크(95)에 있어서는, ESW(30)는 이들이 측정될 때 공정 측정치들을 자동적으로 얻도록 CORBA 객체에 기입한다.

ESW 계측 툴 인터페이스(100) - 이 인터페이스는 제조 설비에서 공정수행간 제어를 목적으로 ESW를 직접 계측 툴에 접속하기를 원하는 사용자에게 제공된다.

SMC 결과 - 이 인터페이스는 실시간 설비를 사용하여 자동 폴트 검출을 제공하는 통계적 기계 제어 어플리케이션에 결합을 허가한다. 이 어플리케이션으로부터의 연산은 일반적으로 실시간 센서로부터의 측정으로서 ARRC 시스템에 제공될 수 있다.

전술한 자동 계측 획득 방법들 이외에, ARRC 시스템은 또한 수동 계측 입력 인터페이스(105)를 채용할 수 있다. 여기서, 사용자 인터페이스는, 집중된 SPC 데이터베이스를 가지지 않거나 또는 외부 통신 능력 없이 공정 측정치 툴들을 가지는 제조 설비에 대해 계측 툴의 공정 측정치들에 수동으로 들어가도록 제공된다. 일반적으로 계측 데이터를 얻는 가장 효율적 방식이 아니더라도, 이 기능성은 계측 툴들 또는 SPC 데이터베이스와 링크를 설립하도록 자원을 코드 GEM 또는 CORBA 컴플라이언트 인터페이스에 인도하지 않고 ARRC 시스템의 기능성을 유효하게 하기를 원하는 사용자에 특히 유용하다.

바람직하게, 수동 계측 입력 인터페이스(105)는, 바람직하게 유닉스ⓡ 환경에서 사용자가 오픈 계측 요청을 선택한 다음에 새로운 데이터에 입력하게 한다. 사용자 인터페이스 윈도우는 오픈 계측 요청들의 스크롤 가능한 목록을 포함하여 각 요청에 대한 다음 정보를 표시하는 것이 바람직하다: 날짜, 툴, 로트 ID, 및 제조공정 명칭. 많은 오픈 도량형 요청들이 있을 수 있으므로, 다음 3 분야가 탐색을 좁히는데 사용될 수 있다: 툴, 제조공정 명칭, 및 로트 ID. 별표 다음의 임의의 명칭 또는 명칭의 부분이 자동적으로 입력되어 가용한 선택들을 여과할 수 있다. 모든 계측값들이 특정 요청을 위해 입력된 후에, ARRC 제어기(75)에는 데이터의 획득이 통보되고 따라서 데이터를 처리할 수 있다.

계측 데이터베이스(85)는 다른 데이터베이스 구조들(예를 들면, 연관 데이터베이스들)이 대신 사용될 수 있지만 소유권, 플랫 파일 데이터베이스의 형태가 바람직하다. 계측 데이터베이스(85)는 공정 측정치 결과들을 기억하고 저장하는데 사용된다. 이들 값들은 종종 표준 ESW 데이터베이스에 기억된 실시간 처리 데이터보다 10배 큰 측정치 정보를 기억하는 것이 필요하므로, 일반적으로 ESW(30)의 표준 데이터베이스에 기억되지 않는다. 공정 측정치들의 다수는 공정의 통계 분석 및 공정의 리버스트(rebust) 모델링을 허용하는데 이용가능하게 되는 것이 바람직하다. 개별 데이터베이스 정리 및 유지 동작들이 계측 데이터베이스(85)에 제공될 수도 있다.

각 ESW(30)는 아리조나, 피닉스의 세미 엔지니어링사로부터 가용한 것과 같은 유형의 장치 관리 워크스테이션을 포함한다. 이와 같은 워크스테이션에 공정수행 간 기능성을 통합하는 것은 여러개의 후크를 현존하는 ESW 소프트웨이에 추가할 필요가 있을 것이다. 구현은 공정수행 간 제어방법들(110)을 VPT에서 선정된 값에 연관시킴으로써 달성되는 것이 바람직하다. 이 연관 공정은 사용자가 각 개별 툴의 제조공정에서 조정가능한 변수들을 선정하게 한다.

처리 툴들(35)과 ESW 사이의 상호운용은 툴 서버(115)에 의해 제어된다. 툴 서버(115)는, 차례로, ARRC 제어기(75)와 상호운용한다.

ESW(30)는 파라미터의 표시, 눈에 보이는 최소 및 최대 한계, 단계당 최대 변화, 파라미터당 액세스 레벨 및 유닛들을 가지는 파라미터 유형 지정을 포함하는 VPT에 눈에 보이는 액세스를 제공할 수 있다(도 7 참조). 이와 같이 ESW(30)는, 각 변수 파라미터가 계산되고/갱신되는 것에 의해 사용자가 방법을 선택하게 하는 인터페이스와 VPT를 확대한다. 그것으로서, 사용자는 만약에 원한다면 각 파라미터에 대해 커스토머에 맞춰진 공정수행 간 제어 알고리즘을 정의할 수 있다. 각 VPT 파라미터는 다음 ARRC 조정 방법들 중 어느 하나로 정의된다: 단지 피드백만, 조정가능한 피드백, 결합된 피드백/피드-포워드, 단지 피드-포워드만, 또는 아무것도 없음. 바람직한 ARRC 시스템에는, 각 조정방법에 이용할 수 있는 4개의 가능한 조정 모드가 있다. 이들은 다음과 같다.

자동 - 이 모드는 모델과 제어기의 추천들에 기초하여 변수 파라미터를 자동적으로 변화시킨다.

수동 확인 - 이 모드는 추천된 변수 파라미터 변화들의 승인을 아퍼레이터에게 요청한다.

수동 - 이 모드는 변수 파라미터를 조정시키지 않고 공정 모델 및 제어기로부터 공정 결과들을 예측한다. 이 모드는 처리에 영향을 주지 않고 모델의 유효성을 테스트하는데에 유용하다. 이 모드는 또한 아퍼레이터가 추천된 변수 파라미터 변화들을 승인하고 수동으로 형성하게 한다. 동작의 이 모드의 목적은 조정들을 자동적으로 하기 전에 공정 모델과 제어기에 의해 만들어진 조정들로 아퍼레이터를 안심하시키는 것이다.

데이터 수집 - 이 모드는, 상류측 공정 툴이 ESW에 접속되고 선정된 피드백 제어기를 가지지 않는 피드-포워드 공정에 필요한 공정 측정치 데이터만을 획득하는데 사용된다.

ARRC 제어기(75)는 툴 서버(115), ARRC 방법들(110), 계측 데이터베이스(85), 및 계측 브로커(70)와 상호운용한다. 계측 브로커(70)를 경우해 공정 측정치 결과들의 계측 데이터베이스(85)에 의한 수령 후에 또는 수령과 동시에 ARRC 방법(110)의 오프-라인 처리를 수행하는 것은 배경 소프트웨어 공정이다. 오프라인 처리는, 조정된 제조공정의 다운로딩에 앞서 공정 측정치들의 ARRC 계산 또는 획득에 기인하게 될 지연을 피하는 것을 도와준다.

도 6의 블록도를 참조하여, 공정수행 간 제어방법이 더 설명된다. 전술한 바와 같이, 다수의 수단이 계측 데이터의 획득 및 계측 맵의 생성에 이용할 수 있다. 예로써, 공정 측정치 결과들을 얻는 자동화된 방법들은, 표준화된 GEM 인터페이스(90), CIM 프레임워크(CORBA) 인터페이스(95), 또는 ESW 계측 툴 인터페이스(100)의 사용을 포함한다. 또한, ARRC 시스템은 수동 계측 입력 인터페이스(105)도 채용할 수 있다. 이들 계측 취득 기술로부터의 정보는, 언급된 바와 같이, 제출되는 포맷 뿐만 아니라 사용자가 공정 측정치들을 취득하는 방법을 정의하게 하는 전달수단인 한 세트의 계측 맵(205)에 공급된다. 계측 맵들(205)을 사용함으로써, 사용자는, 예를 들면, 웨이퍼 및 사이트(공정 측정치 위치들)를 정의할 수 있고 계측점들에 대해 보다 구체적 명칭을 정의할 수 있다.

피드백 또는 피드-포워드(또는 둘 다) 공정수행을 하기 이전에, 사용자는 도6에 제어점들 정의 단계(207)에 의해 도시되는 ARRC 시스템에 의해 사용되는 각종 공정 파라미터들에 대한 제어점들을 설정한다. 제어점들의 설정은, 사용자가 또한 공정 모델(특히 피드백 방법들에 대해) 및 선택된 VPT 파라미터들의 적용 알고리즘을 정의하는 큰 메커니즘의 일부이다. 제어점 정의는 사용자가 임의의 또는 모든 공정 측정치들을 결합하여, 공정수행 간 제어 계산이 공정의 기준에 사용하는 단일값이 되도록 제공된다. 이를 위해서, 사용자는 먼저 제어점 정의를 위한 계측 맵을 선택한다. 마이크로소프트 엑셀과 마찬가지로, 포뮬러 에디터(formula editor)는, 사용자가 임의의 또는 모든 값을 결합하여 단일값이 되도록 제공될 수 있다. 평균, 표준편차, 중앙값 및 범위 등의 특별한 통계 연산 이외에, 모든 통상의 수학 연산들이 이용가능한 것이 바람직하다. 사용자는 계측 맵에 의해 정의된 목록으로부터 각 측정을 선택할 수 있다.

반도체 공정의 모델링은 매우 복잡한 편미분방정식의 집합에서 두 공정 변수들간의 단순한 관계로 변동할 수 있다. 그러나, 대부분의 제어 시스템은 일반적으로 복잡한 모델이 계산 요구를 증가시키고 시스템 성능을 느리게 하므로, 이들의 제어 과제인 현상들을 설명하는 단순한 모델을 사용하는 것이 효율적이다.

사용자에게 융통성 있는 범위의 처리 가능성을 제공하기 위해, 다양한 ARRC 모델(110)(즉, 모델 포맷)을 사용자가 적응적으로 또는 반복적으로 공정의 설계 및 제어에 이용할 수 있게 한다. 예컨대, 초기 "골든 데이터 세트"를 이용하여 실험적으로 최적의 모델 포맷이 결정될 수도 있다. 이 때문에, 사용자는 골든 데이터 세트 공정 측정치의 행렬을 수동으로 기입하여 변수들을 제어한다. 이 실험 공정 데이터를 이용하여, 최소 제곱 시스템 식별 알고리즘이 모델 파라미터를 결정하는 데 사용될 수 있다. 모델 품질을 수량화하기 위해 공정 잡음 및 모델 무결성 매트릭스가 표시될 수 있다. 사용자에게 모델에 대한 신뢰감을 주기 위해 모델이 실제 현상을 얼마나 잘 예상하는지에 따라 사용자에게 신뢰수준 표시도 제공된다. 모델 선택 공정 전반은 사용자가 공정을 정확하게 표현하는 모델을 찾기 전에 여러 가지 모델 구조를 시도하는 반복 공정이 될 수 있다.

어떤 실시예에서, 모델 적응은 데드-존(dead-zone) 및 파라미터 제약조건을 포함하는 변형된 페이딩 메모리 최소 제곱 알고리즘을 채용한다. 변형예는, 파라미터의 전체 또는 부분적인 조정 능력과 함께, 추정 드리프트로 인한 잠재적인 문제를 완화하는 것을 목적으로 하고 있다. 이러한 문제들은 추정에 사용되는 입력-출력 데이터가 모든 모델 파라미터, 예컨대 정규 산출 데이터를 결정하는 데 충분한 정보(자극)를 제공하지 않을 경우 일어날 수 있다. 기본 제어 알고리즘은 비선형 방정식을 푸는 데 사용되는 구배-뉴턴계 중의 하나이다. 뉴턴 알고리즘은 해답에 가까운 우수한 수렴특성을 갖지만 잡음의 영향을 받기 쉽다. 이런 이유로, 사용자가 잡음에 대한 감도를 조정할 수 있게 하는 "데드-존" 비선형 이득 조정에 의해 알고리즘이 변형되는 것이 바람직하다. 이러한 변형예의 주요 이점은 정상 변수를 증가시키지 않고 큰 변동에 대한 신속한 응답을 가능하게 한다는 것이다. 또한, 보다 엄격한 공정 드리프트를 보상하기 위해 보다 고차 제어기가 사용될 수 있다. 디폴트 제어 파라미터들은 모델 및 입력-출력 데이터 세트에 따라 자동으로 연산된다. 이 파라미터들은 제어동작을 개선하기 위해 사용자에 의해 완전히 조정될 수있다. 실제 공정 검사 수행 전에, 피드백 제어기 동작의 시각화, 및 원하는 반응을 얻기 위해 제어 파라미터를 어떻게 조정하는지를 배우는 데 있어서 사용자를 보조하기 위해 공정 계측 툴 시뮬레이터가 마련된다.

현재 바람직한 실시예에 있어서, 대화식 선택을 위해 사용자에게는 적어도 다음의 모델 구조나 모델 포맷의 선택권이 제공된다: 선형(2 파라미터 모델 - 즉, 기울기 및 y절편), 2차(3 파라미터 모델) 및 3차(4 파라미터 모델). 이 모델들은 단일-입력, 단일-출력(SISO)이나 다수-입력, 다수-출력(MIMO)이 가능하다. 또한, 이 모델들은 파라미터의 선택적인 적응 능력(즉, 시간에 대한 y절편이 증감하더라도 기울기를 일정하게 유지)과 함께, 최소 제곱 적응형, 구배 적응형 또는 비적응형으로 정의될 수 있다. 적응형 모델은 공정 드리프트의 자동 보상을 위해 수신되는 현재 계측 정보에 따라 모델 파라미터를 자동으로 변화시킨다. 정적 모델용 공정을 제어하기 위해 반복 제어기가 채용될 수 있다. 예컨대, MATLAB을 이용하여 사용자가 자신의 모델, 적응 알고리즘 및 제어기를 정의할 수 있게 하는 외부 플러그-인 특성(도 6의 모델/제어기 플러그-인 참고)이 제공될 수도 있다.

더욱이, "골든 데이터 세트"로부터 작성된 "골든 모델"은 시간에 대한 적응형 모델의 경우와 같이 복원될 수 있다. 이 복원은 예방보수 어플리케이션에 의해 자동으로 일어날 수 있다.

피드백 방법은 일반적으로 공정 사양에 의해 정의되는 사양 하한 및 상한뿐 아니라 원하는 공정 타겟도 제공한다. 계측치 하한 및 상한은 잘못된 계측치를 사용하는 것으로부터의 시스템 보호를 돕는다. 하나 이상의 계측치가 이 한계를 벗어나면, 시스템은 개별적인 계측치를 사용하거나 폐기하도록 프로그래밍 될 수 있다. 또한, 계측 데이터의 범위가 소정의 최대 범위값을 초과하면, 시스템은 계측 정보 모두를 무효로서 폐기하도록 프로그래밍될 수 있다.

같은 점에 있어서, ARRC 시스템은 잘못된 계측치가 검출되는 수에 따라 경고 및/또는 정지 한계를 실현하도록 프로그래밍 될 수 있다. 정지 한계를 초과할 경우, 그 툴에 대한 모든 나중의 수행은, 예컨대, 차단되거나 사용자에게 경고를 보낼 수도 있다. 경고인 경우라면, 잘못된 계측치의 개수가 과도하여 추적감사 파일에 경고가 기록될 수 있다는 것을 사용자에게 통지한다. VPT의 변수 파라미터 값이 소정의 하한 및 상한을 벗어나면, 공정중에 정지가 정의되거나, 범위를 벗어난 값에 가장 가까운 하한이나 상한으로 변수 파라미터 값을 간단히 조정할 수 있다.

어떤 경우에는, 계측치가 결코 얻어질 수 없기 때문에, 사용자에게 계측치 획득에 잘못된 것이 있다(측정 툴의 다운, SPC 데이터베이스 고장, 네트웍 문제 등)는 것을 경고하는 경고선이 정의될 수 있다. 정지 또는 타임아웃선이 사용되어 모든 이후의 수행이 차단되거나 공정수행 간 제어가 사용되지 않게 된다.

이전에 나타낸 바와 같이, ARRC 시스템은 점진적인 공정 드리프트(피드백 제어) 및 상류 공정 변이(피드-포워드 제어)를 보상하기 위해서는 물론, 예컨대, 피드백/피드-포워드 제어나 피드백 제어 조정 등의 그 밖의 동작 제어모드를 가능하게 하기 위해서도 제조공정 조정 방법을 제공하는 것이 바람직하다. 피드백 제어의 경우, 도 6에 도시한 바와 같이, 제어 포인트 정의(207)로부터 유도된 처리 결과를 이용한 내부 모델/제어기 구조 또는 모델/제어기 플러그-인(221)에 따라 피드백 제어 알고리즘(22)이 수행된다. 피드백 제어 알고리즘(220)의 적용 후에, 도 6에서 이어지는 단계 225에 도시한 바와 같이, ARRC 시스템은 처리 결과에 따라 모든 VPT(37)의 파라미터에 제조공정의 자동 조정을 제공하는 것이 바람직하다.

툴 상에서 최종 공정수행 이래로의 경과 시간에 따라 잘못된 계측으로부터의 보호가 행해진다. 잘못된 계측으로부터의 이러한 보호 방법은 실제 시간 주기 동안 특정 툴에서 수행되지 않았던 공정과 관계하여 특히 유용하다. 툴 상에서 다른 공정의 최종 수행 이래로 소정의 시간 주기가 경과했을 때, 최종 수행 모델에 사용되는 모델은 시간에 대한 처리 툴에 있어서의 변화로 인하여 무효가 될 수 있다.

작동 상의 관점에서, 툴 서버(115)(도 2 참조)가 하나 이상의 처리 툴(35)에 의해 수행되는 처리 제조공정을 수신했을 때 "피드백 Only" 처리가 시작한다. 제조공정을 다운로드한 후에, 툴 서버(115)는 공정수행 종료시에 예상되는 공정 측정치를 ARRC 제어기(75)에 통지하고, 또한, 어떤 관련 ARRC 방법(110)이 VPT의 업데이트에 사용되는지를 알린다. ARRC 방법에서 미리 정의된 조건이 방해되면 다음의 다운로드를 차단하도록 설비될 수도 있다. 차단 다운로드 통지의 오버라이딩은 보안 액세스를 요구하는 것이 바람직하다.

툴 서버(115) 또는 GEM 호스트 인터페이스(90)는 제조공정을 툴에 다운로드 했다는 것과 관련 ARRC 방법이 있다는 것을 ARRC 제어기(75)에 통지한다. ARRC 제어기(75)는 공정의 시작 및 종료를 모니터하고, 수행중에 중단 상태가 발생하지 않았다는 것을 확인한다. 공정수행이 성공적으로 종료했다고 판단되면, ARRC 방법(110)으로부터 계측 맵 정의가 추출되어 어떤 처리 결과가 예상되는지를 판단한다. 처리 결과가 수신되면, ARRC 방법(110)은 백그라운드에서 산출된다. ARRC 방법(110)이 VPT 파라미터를 변경하여 사용자 승인이 요구되는 경우에는 승인이 수신될 때까지 임시파일에 모든 변경이 저장된다. 그렇지 않으면, VPT 변경은 자동으로 행해진다.

피드-포워드 제어의 경우, ARRC 시스템은 공정 타겟이나 공정 변수(제조공정 파라미터)를 조정하는 이전 공정 단계로부터의 계측치를 사용하여 프로세싱 시퀀스 상류의 문제를 보정한다. 이러한 형태의 조정을 수행하기 위해, 지난 공정으로부터의 두 개의 공정 측정치 또는 하나의 공정 측정치와 현재 프로세서에서의 제조공정 파라미터가 실험적으로 설계될 필요가 있다.

ARRC 피드-포워드 방법은 실시 및 구성의 관점에서 ARRC 피드백 방법과 매우 유사하다. 일반적으로 말하면, ARRC 피드-포워드 방법은 퇴화된 ARRC 피드백 방법으로서 설명될 수 있다. 그러나, ARRC 피드-포워드 방법에서는 모델이 연속하는 공정간의 관계 연산자로서 작용하기 때문에 공정 타겟도 없고, 사양 상한 및 하한도 없다. 또한, 폐쇄루프 조정모드는 그 기능성이 하류 공정에 대하여 피드-포워드 제어의 프로세서 측정치를 얻는데 사용되기 때문에 존재하지 않는다. 계측 제한 기능성 없이 수행 한계와 수행 회수간의 시간은 계측이 일반적으로 항상 피드-포워드 제어 계측을 필요로 하기 때문에 존재하지 않는다.

피드-포워드 방법에 대해서, 제어 포인트 정의 에디터는 계측 정보가 어느 상류 공정으로부터 오는지를 정의하는 특별한 필드에 의해 강화된다. 공정 모델 에디터는 피드-포워드 제어에 사용되는 모델이 완전히 개방 루프이기 때문에 피드-포워드 방법에 대해 적응형 모델 또는 반복 제어기를 정의하는 능력을 갖지 않는다.

"단지 피드-포워드만" 방법이 사용되면, 툴 서버(115)(도 2 참조), 또는 마련된다면 GEM 호스트 인터페이스(90)가 ARRC 제어기(75)에 통지하여 상류 계측 툴로부터 소정의 계측 데이터를 취득하고 피드-포워드 알고리즘을 수행한다. 계측 기록이 유효하지 않은 경우, 그것이 취득될 때까지 다운로드가 차단된다. 계측 기록이 일단 검색되면, ARRC 방법이 산출되고 VPT 파라미터가 업데이트된다.

조합된 피드백/피드-포워드 제어가 사용되면, 도 6에 도시한 바와 같이, 피드백 제어방법(220)에 대한 공정 타겟을 조정하는 데 피드-포워드 제어방법(210)으로부터의 출력이 사용될 수도 있다.

상기 ARRC 방법을 성공적으로 수행한 후에, 다음 정보가 기록된다: VPT 파라미터 값, 계측 타겟, 산출된 제어 포인트, 새로운 모델 파라미터. ARRC 방법으로부터 발생된 모든 경보 및 정지 사상은 추적감사 파일에 저장되고, 툴 상태 어플리케이션에서 사용자에게도 표시된다. 경보는 툴 상태나 ARRC 상태 어플리케이션에서 분명해질 수 있지만, 정지 사상은 ARRC 상태 어플리케이션에서만 무시될 수 있다(다음에 설명하는 바와 같이). VPT 파라미터에 대한 조정도 추적감사 파일에 기록된다.

현재 존에 접속된 모든 툴의 현재 상태(즉, OK, 경보나 차단 다운로드)를 보기 위해 ARRC 상태 디스플레이가 마련될 수 있다. 이 어플리케이션은 모든 개방 계측 요구는 물론 모든 현재 ARRC 시스템 사상을 보는 능력에 의해 툴의 현재 상태를 표시한다. 이 윈도우로부터, 모든 ARRC 시스템 차단 다운로드 사상은 툴이 온라인으로 돌아가도록 무시될 수 있다. 모든 경보 및 차단 다운로드 사상도 또한 툴 상태 디스플레이에서 볼 수 있고, 또한 거기서 삭제될 수 있다. 모든 ARRC 시스템 사상(경보, 차단 다운로드, 조정 등)은 추적감사 파일에 기록된다.

도 8은 도 6의 공정수행 간 제어 공정을 다른 시각으로 보여주는 공정 흐름도이다. 도 8에 나타낸 공정수행 간 공정(800)에서는 처리 툴(도 8에서 처리 툴(B)로 지정)의 동작을 제어하는 데 피드-포워드 및 피드백 제어가 모두 이용될 수 있다. 공정수행 간 공정(800)의 첫 번째 단계 801에서는, 제1 처리 툴(처리 툴(A)로 지정)이 특정 제조공정에 관련된 변수 파라미터 테이블(VPT)로부터 툴에 다운로드 된 공정 변수에 따라 공정을 수행한다. 다음 단계 802에서는, 제1 계측 툴(계측 툴(A)로 지정)이 그 특징에 따라 처리 툴(A)의 적절한 출력을 측정한다. 계측 툴(A)로부터의 측정치는, 예컨대, 도 6을 참조하여 전술한 계측 취득법에 따라 단계 803에서 수집된다. 다음 단계 804에서는, 계측 맵에 저장된 정보에 따라 이번 피드-포워드 및/또는 피드백 공정수행 간 알고리즘의 공정 제어 포인트(즉, 타겟)가 설정된다. 다음 단계 805에서는, 선택된 피드-포워드 제어 알고리즘이 ESW(30)에 의해 적용되어 피드-포워드 제어 모델을 출력하게 된다. 이 출력은 단계 806에서 이번 피드백 제어 알고리즘에 대한 공정 타겟을 조정하는데 사용된다. 한 특징에 있어서, 피드-포워드 제어 알고리즘은 폐쇄루프 피드백 제어루프에 의해 제어되는 공정에 대한 "변수" 공정 타겟을 생성하는 능력을 제공한다.

피드-포워드 제어 알고리즘의 출력에 따라 일단 공정 타겟이 조정되면, 단계 807에서 공정수행 간 제어기의 피드백 제어 알고리즘이 적용될 수 있다. 다음 단계808에서, 제조공정에 대한 공정 변수 또는 파라미터들은 변수 파라미터 테이블(VPT)에서 조정되고, 업데이트된 변수 또는 파라미터들이 처리 툴(B)로 다운로드 된다. 단계 809에서 처리 툴(B)은 공정 제조공정에 관련된 변수 또는 파라미터를 이용하여 할당된 작업을 수행한다. 다음 단계 809에서는 제2 계측 툴(계측 툴(B)로 지정)이 그 특징에 따라 계측 툴(B)의 적절한 출력을 측정하는 데 사용된다. 계측 툴(B)로부터의 계측 데이터는, 예컨대, 전술한 계측 취득법에 따라 다음 단계 811에서 취득된다. 취득된 계측 데이터에 따라, 단계 812에서는 피드백 제어 알고리즘에 대한 공정 제어 포인트가 조정된다. 그리고, 폐쇄루프 피드백 제어 공정이 단계 807로 돌아가서, 피드백 제어 알고리즘이 다시 적용된다. 피드백 제어 알고리즘은 폐쇄형으로 처리 툴(B)에 대한 공정 타겟의 제어를 계속하지만, 공정 타겟은 처리 툴(A)의 측정된 출력과 도 8의 단계 805에서 언급한 피드-포워드 제어 알고리즘에 따라 주기적으로 조정될 수도 있다.

계측 데이터와 공정 조정법에 따라, ARRC 시스템은 변동 주파수에서 공정 조정을 할 수 있다. 뱃치 툴에 대해서 ARRC 시스템은 뱃치 간 기반으로 파라미터를 조정하는 것이 바람직하다. 단일 웨이퍼 툴에 대해서는, ARRC 시스템이 로트 간, 필요하다면 웨이퍼 간 기반으로 파라미터를 조정할 수도 있다.

또한, ARRC 방법의 과거 수행을 분석하기 위해 추가 소프트웨어 어플리케이션을 이용 가능하게 하는 것도 유용하다. 이에 따라, ESW(30)는 ARRC 이력 분석 어플리케이션을 마련할 수도 있다. ARRC 이력 분석 어플리케이션은 툴, 존, 제조공정명, 관련 변수 파라미터를 선택함으로써 사용자가 단일 ARRC 방법의 결과를 볼 수있게 한다. 피드백 방법에 대해서, 플롯은 타겟값, 모델 예측, 실제 측정값, 경보 및 차단 다운로드 한계를 그래프로 표시한다. 바람직하게, 플롯은 컬러이다. 피드-포워드 방법에 대해서, 플롯은 다음 공정(계단 플롯)에서 행해지는 조정을 시간에 대한 그래프로 표시한다. 피드백과 피드-포워드에서 모두, 컬러 사상 구획은 조정이 행해졌던 시점은 물론, 예컨대, 경보 또는 차단 다운로드 사상이 일어난 시점에서 플롯의 하단에 위치할 수 있다. 사용자가 이 구획을 클릭하면, 다른 윈도우가 나타나 특정 사상의 상세를 표시할 수 있다.

상기 시스템은 습식 산화법에 성공적으로 적용되어 정밀성 및 균일성을 향상시키는 능력을 보여주었다. 사실상 다변수이더라도 습식 산화법이 직면하는 제어 문제는 한 세트의 스칼라 문제들로 효과적으로 축소될 수 있어, ARRC 제어법을 간단하고 신뢰할 만하게 사용할 수 있게 된다. 공정수행 간 제어의 수행을 위해 ARRC 시스템은 사용하기 쉬운 통합된 툴을 제공하여 모델링, 적응 및 제어를 행한다.

이 습식 산화법에서는 실리콘 산화층이 습식 산화법에 의해 확산로 내부의 웨이퍼 로드 상에서 성장하였다. 이러한 공정에서 실리콘 웨이퍼는 고온에서 수소 및 산소의 조절된 화합물을 화염이나 토치에 의해 연소시켜 생성된 증기에 노출된다. 웨이퍼는 노에 올려져 지정된 시간 주기 동안 소정의 온도로 처리된다. 처리 온도를 웨이퍼 로드에서 3개의 다른 위치에서 취득된 열 전기 측정치에 의해 선택된 값으로 유지하기 위해 실시간 제어기가 사용되었다. 공정 종료시에, 웨이퍼 로드의 4곳에서 산화증식이 측정되었다. 증식에 영향을 주는 공정 파라미터는 처리 시간 및 3개의 온도 존 설정점을 포함한다. 목표는 이들 처리 파라미터를 조정하여웨이퍼 로드에 원하는 산화증식을 균일하게 유지하는 것이었다.

이 문제에 관련한 한가지 어려움은 공정 모델의 복잡도이며, 토치에 의해 발생한 소스 존에서의 추가 열로 인한 균형 실패와 로드 존에서의 열 손실을 포함한다. 또한, 공정 특성은 처리된 웨이퍼의 수에 따라(예컨대, 열전도 드리프트나 원소 열화로 인하여) 변한다. 모델링 오차를 보상하고 공정 드리프트를 느리게 하기 위해, 계측 입력으로서 각 수행 후의 증식 측정 및 VPT에 정의된 제조공정 파라미터를 조정하는 간단한 공정 모델에 의해 "제어 입력"을 조정하도록 전술한 방식으로 구성된 공정수행 간 제어기가 채용되었다.

피드백 제어 문제로서 습식 산화법을 공식화하기 위해, ARRC 시스템은 "제어 입력"의 값을 연산하고 정제하여 공정 출력값을 원하는 레벨로 올려 유지한다. 용어에 관한 문제로서, 피드백 제어는 "입력"이 주어지면 "출력"을 발생시키는 "공정" 또는 "시스템"으로 간주한다. 입력 또는 제어는 출력에 변화를 일으키도록 조정될 수 있는 신호이다. 출력은 공정의 원하는 동작을 정의하는데 사용될 수 있는 관계의 신호이다. 원하는 동작은 종종 공정의 출력을 "타겟" 또는 "참고"값에 비교함으로써 정해질 수 있다. 예컨대, 습식 산화 피드백 제어 문제에 있어서, 제어 입력은 산화 시간 및 산화 온도이다. 출력은 공정 종료시에 웨이퍼 로드에서 측정되는 다른 위치에서의 산화 두께이며, 참조는 원하는 산화 두께의 값이다.

산화 공정을 위해, 제어 입력으로서 온도 궤도 전체를 생각할 수 있다. 이것은 물론 문제의 차원 및 어려움을 증가시키기 때문에 오히려 불편하다. 한편, 국부적인 실시간 제어기에 의해 온도가 규정된 값으로 유지된다고 하면, 전체 궤도를간단히 온도 설정점인 단수로 대체할 수 있다. 이러한 공식에 의해 얻어진 모델의 정확성은 프로세서에 어떠한 방해가 있더라도 설정점 온도를 유지하는 국부적인 실시간 제어기의 능력에 따른다.

수학적으로, 입력 및 출력 사이의 관계는 비메모리 비선형의 형식을 취한다,

여기서,f[.]는 일반적인 비선형 함수이다. 이러한 구조에서, 제어 대상은y _k 가 규정된 원하는 값r _k 에 가깝게 되도록 하는u _k 의 선택에 따라 정해질 수 있다. 여기서, k는 수행 회수를 의미하는 지수이다. 모든 수학적 모델, 특히 간단한 것들은 단지 물리적인 공정의 근사값이라는 것은 말할 것도 없다. 이에 따라, 제어 입력의 근소한 값(예컨대, 방정식f[u _k ] -r _k = 0을 풀어 연산된)이 거의 제어 목표를 만족하게 된다. 또한, 공정에 있어서의 방해나 변경(예컨대, 수명으로 인한)은 모델 품질에 불리하게 영향을 미칠 수 있고 오차r _k -y _k 의 증가를 이끌 수 있다.

이러한 상황을 개선하기 위한 두 가지 보완책이 있다. 하나는 비슷한 모델을 사용하여 근사치 보정을 연산하는 것이며, 이것은 결국 오차를 0에 이르게 한다; 이것은 제어 입력 세분이라 한다. 다른 보완책은 모델 세분이라 하는 모델 품질 개선으로서, 새로운 모델을 이용하여 새로운 제어 입력을 연산하는 것이다. ARRC 방법은 이들 보완책 중 어느 하나 또는 양쪽 모두를 실행하는 데에도 사용될 수 있다. 그러나, 보완책의 선택은 양쪽 모두 잠재적으로 원하지 않는 응답을 생성할 수 있다는 한계를 갖기 때문에 문제가 따른다.

본 실시예에서 ARRC 방법의 설계는 모델 세분을 위한 적응형 시스템 식별 및 파라미터 추정의 이론과, 제어 입력 세분을 위한 피드백 제어 및 수치 활용의 이론에 의존한다. 그 일반적인 형태에 있어서, ARRC 방법 수행은 모델 개발, 제어 입력 초기화, 모델 세분, 제어 입력 업데이트의 4단계를 포함한다. 사용자의 선택에 따라, 이 단계들은 여러 다른 순서로 수행되어, 공정 입력, 예컨대, 공정 모니터링, 단사 모델링, 비적응형 제어, 적응형 제어 등을 제어할 수 있다. 4가지 기본 단계 각각에 대해서는 후술한다.

모델 개발에 대해서, 전형적인 ARRC 시스템에서 수행되는 모델 구조는 완전히 혹은 부분적으로 조정 가능한 파라미터를 가진 단일-입력, 단일-출력 다항 모델이다. 일반적으로, 공정 모델은 다음 형태를 취한다:

여기서, (u,y)는 입력-출력 쌍이고θ는 조정 가능한 파라미터의 벡터이다. 계산상 편의와 신뢰도를 위해, 함수f(.,θ)는 선형으로 또는 파라미터θ에서 아핀으로 선택될 수 있다. 이것은 간단하고 확실한 최소 제곱법의 사용을 고려하여 데이터로부터 모델 파라미터를 추정하는 것이다. 보다 일반적인 모델 구조는 전술한 ARRC 시스템 구조 내에서 확실히 가능하지만, 계획된 어플리케이션에는 대개 간단한 모델이 적당하다. 여기서, 동작 범위는 종종 아핀 함수에 의해 입력/출력 공정 작동의 양호한 근사치를 허용하기에 충분히 작다.

모델링 단계에서, 모델 구조를 선택한 사용자의 파라미터는 한 세트의 입력/출력 쌍에 맞게 추정된다. 추정은 수치 로버스트성이 약간 변형된 최소 제곱법을이용하여 행해진다. 추정된 모델 파라미터와 함께, 한 세트의 적당한 오차가 연산된다(RMS 및 정규 RMS). 이것은 가장 적당한 모델의 선택을 쉽게 하고 "오버-매개변수화"를 피하데 적당한 품질을 정의한다. 여기서, 오버-매개변수화는 기초 공정의 특성에만 의존하는 것이 아니라 가능한 입력 범위에도 의존한다. 또한, 적당한 오차 측정은 제어의 선택 및/또는 적응 임계(데드-존)에 대한 지침을 제공하여, 출력 변수가 정규 잡음 레벨 내에 있을 때 어떠한 동작도 취하지 않게 한다. 마지막으로, 이 단계에서, "컨디셔닝" 변환이 적응 및 제어 단계에서 사용하기 위해 연산된다. 이 변환은 수치연산의 확실성 및 수렴속도 모두를 향상시키는 데 중요하다.

제어 입력 업데이트에 대해서, 제어 입력의 연산은 비선형 방정식을 풀기 위한 구배/뉴턴 알고리즘의 부류에 속하는 알고리즘을 사용한다. 뉴턴형 알고리즘은 해답에 가까운 우수한 수렴특성을 가지며, 모델의 도함수(df/du)가 실제 공정의 도함수에 "가까운" 한 모델 부정확에 수렴성이 매우 민감하지는 않다. 그러나, 이 전형적인 어플리케이션에는 잡음에 대한 본 방법의 감도를 조정하는 노브로서 작용하는 "이득" 파라미터를 포함하는 여러 가지 변형이 행해진다. 일반적인 형태의 제어 입력 업데이트는,

여기서,. Dzn[.]은 임계치가 모델 개발 단계에서 연산되는 잡음 RMS 레벨에 따라 선택되는 데드-존을 나타낸다. 이득(r _c )은 다음 식에 의해 오차로부터 연산된다:

여기서,y> 0과y _dz 는 잡음 RMS 레벨에 따라 선택된 임계 파라미터이다. 이 비선형 이득 정의는 평탄한 데드-존으로서 효과적으로 작용한다. 그 주요 속성은 오차가 크면 높은 이득(r과 동일)으로 제어 업데이트가 행해진다는 것이다. 오차가 작고 대부분이 잡음에 의한 것이라면, 업데이트는 저역통과필터로서 효과적으로 작용하며 과도한 제어 입력 조정을 방지하는 낮은 이득으로 행해진다.

제어 입력 업데이트 방법은 두 가지 모드로 사용될 수 있다. 정상 동작중에는 한 단계만이 반복된다. 한편, 유지 동작 후의 첫 번째 단계에서는 수렴(제어 초기화)하도록 반복이 가능해진다.

적응형 시스템의 설계에서 다음 단계는 융통성, 파라미터 드리프트를 유도하는 잡음, 수렴속도 및 잡음 필터링 특성 사이의 교환을 포함하는 파라미터 업데이트 방법의 선택이다. 모델 파라미터의 업데이트에 사용되는 ARRC 방법은 데드-존과 파라미터 제약조건을 포함하는 변형된 페이딩 메모리 최소 제곱이다. 파라미터 업데이트 방법의 일반적인 형태는 다음과 같다:

여기서,. 적응 이득r _p 의 연산은 제어 이득과 비슷하다. Π(..)는 파라미터 제약조건 집합의 빗투영 연산자를 의미한다.Q는P _k 가 항상 복수이고 α∈ [0, 1]이 잊어버리기 쉬운 인자라는 것을 확실히 하기 위해 작은 양수로 한정된 행렬이다.

데드-존은 새로운 정보를 거의 포함하지 않는 데이터를 무시함으로써 "정보 심사" 도구 역할을 한다. 파라미터 제약조건은 보통 허용 가능한 파라미터 추정의 한계 형태이며, 파라미터 드리프트를 유도하는 잡음에 대한 알고리즘의 로버스트성을 증가시키게 된다.

데드-존 임계, 파라미터 제약조건 및 스케일링/컨디셔닝 변환은 초기 모델링 단계에서 사용자에 의해 선택될 수 있다. 특히, 파라미터 컨디셔닝 변환은 헤시안의 조건 수(P)를 줄이는 데 도움을 줄 수 있어, 파라미터 추정량의 수렴특성을 향상시킬 수 있다. 이들은 주의하여 적용되어야 하지만, 잡음에 대한 알고리즘의 민감성을 증가시킬 수도 있다. 더욱이, 파라미터 제약조건은 물리적인 이론(예컨대,df/du)의 동기가 될 수 있다.

상술한 바와 같이, ARRC 방법이 습식 산화법의 제어에 사용되었다. 이러한 공정의 주요 특징 중 하나는 노에서 열 증감으로 인한 균형 실패로서, 웨이퍼 로드를 따라 산화 두께가 균일하지 않게 한다. 이러한 상태의 일반적인 개선법은 3개의 열 존에서 다른 온도 설정점을 사용하여, 산화율의 변이성을 보상하는 것이다. "온도 틸팅(tilting)"이라 하는 이러한 처리는 종종 공정수행 간 제어의 이익을 연구하는 데 좋은 후보로서 선택된 광범위한 실험과 주기적인 재조정을 필요로 한다.

이러한 습식-산화의 예에서 사용되는 공정에 있어서는, 중앙 존(center zone)의 설정점을 950℃로 일정하게 유지하면서, 제어입력들은 산화 시간 및 두 개의 엔드-존(end-zone) 온도 설정점들이었다. 각각의 공정수행에서는 4개의 테스트 웨이퍼가 사용되었으며, 각각의 테스트 웨이퍼 상의 서로 다른 지점들에서의 산화막 두께를 측정하였다. 표준 실험 설계를 사용하여, 예비 모델 구축에 사용되었던 서로 다른 입력들에 대해 23개의 예비 측정치가 얻어졌다. 이들 측정치에 의해 안내를 받아, 공정 입력 및 출력들은 다음과 같이 정해졌다.

y(1) = 중간의 두 개의 테스트 웨이퍼에 대한 평균 산화막 두께.

y(2) 및 y(3) = 양측의 테스트 웨이퍼들의 평균 산화막 두께와 y(l) 간 차이(Å).

u(1) = 처리시간(분). u(2) 및 u(3) = 중앙 존부터의 사이드 존 설정점들의 온도 구배(℃)

이와 같이 정한 이유는 대각으로 도미넌트하고 적합하게 조건을 취한 헤시안을 가진 스퀘어 모델을 구하는 것이었다. 대각 도미넌스는 필요하지는 않지만 한 세트의 스칼라 제어 문제들에 의해 근사화사킴으로써 다변수 제어 문제를 간단하게 하는데 도움을 준다.

이어서, 각각 200개의 웨이퍼의 총 33 로드(load)를 처리함으로써 ARRC 방법을 테스트하였다. 첫 번째 22 로드에 대해서는 비적응형 제어기가 사용되었고, 마지막 11개 로드에 대해서는 적응형 제어기가 사용되었다. 모든 경우에, 타겟은 모든 처리 존에서 1000Å의 산화 두께이었다. 제어기의 수렴특성을 보이기 위해서, 모든 온도 설정점들을 동일하게 하면서 15% 두께 에러가 나타내게 초기 처리 시간이 선택되었다. 테스트 결과들을 도 3 및 도 4에 도시하였다. 매우 짧은 순간 후에, 두께 에러는 정상 잡음 수준과 거의 동등해진다. 이들 결과들은 SPC-기반 제조공정 조정이 수행되는 유사한 공정들의 정상 동작 데이터와 거의 동등하다. 따라서, 전술한 향상된 공정수행 간 제어 방법은 정확하고 예측 가능한 공정 결과를 내는 데에 현저한 잇점을 제공함이 명백하다.

다른 예는 피드백 및 피드-포워드 제어 기술 중 어느 하나 혹은 이들 모두를 사용하여, 전술한 향상된 공정수행 간 제어 기술을 사용하는 잇점을 보여준다. ARRC 시스템 내에 사용되는 비교적 간단한 피드백 제어기들은 제조 환경 내 많은 영역에서 공정 수행 및 생산성을 현저히 향상시킬 수 있다. 예를 들면, 화학 기계식 연마(CMP) 동작에서, 연마 시간은 막의 남아있는 두께를 제어하도록 조정될 수 있다. 연마 시간은 웨이퍼마다 변경될 수 있고 혹은 공정의 안정성에 따라 뱃치들마다 변경될 수 있다. 웨이퍼 간에 조정이 필요할 때에는, 루프를 클로즈하는 시간에 측정치들을 제공하기 위해서 인-시튜 계측이 필요할 것이다. 그러나, 공정 드리프트을 알고 있다면, 피드백 모델을 사용해서 뱃치 내 각각의 웨이퍼에 필요한 연마 시간을 예측 및 조정할 수 있다. 연마 시간은 모델 추정에 의거하고 뱃치가 완료된 후 계측에 의해 검증되는, ARRC 시스템에 의해 구현되는 피드백 제어 알고리즘을 사용하여, 웨이퍼마다 변경될 수 있다. 피드백 제어기들은 슬러리 변화 및 연마 패드 열화를 자동적으로 보상하기 위해서 ARRC 시스템 내에 사용될 수 있다.

또다른 예로서, 확산 공정들은 여기 기술된 공정수행 간 제어 기술의 채용에 의해 이익을 얻을 수 있다. 확산 공정은 동시에 복수의 변수들의 조정을 수시로 필요로 할 수 있다. 저압 화학 기상 증착(LPCVD) 뱃치 공정은 예를 들면 통상적으로 온도 및 시간 조정을 필요로 한다. ARRC 시스템 내에 채용되는 피드백 제어기는 노의 중심과 노의 엔드 존들에서 가공되는 웨이퍼들간 두께 차이를 최소화하기 위해 엔드 존을 조정하는 데에 사용될 수 있다. 피드백 제어기는 원하는 두께 목표에 공정이 집중되게 증착 시간을 조정할 수도 있다. 선형 LPCVD 공정 및 비선형 산화 공정 모두엔 간단한 모델들이 효과적이다.

ARRC 시스템에 연관하여 행해지는 피드백 조정들은 최소 임계 크기(critical dimension; CD)의 선폭을 제어하기 위해 에치 공정에서 또한 유용하다. 또한, 많은 에치 공정들은 인-시튜 종점 검출을 사용한다. 일단 종점이 정해졌으면, 제조공정은 기선정된 과도 에치 시간 동안 막을 계속적으로 에칭할 것이다. 종점 시간과 과도 에치 시간의 임팩트는 막 두께 및 CD로 측정된다. ARRC 시스템 내 자동 피드백 제어는 시간에 맞춘 에치 공정 혹은 종점 기반 공정에서 과도 에치 시간을 조정하는 데에 적용될 수 있다. 이를테면 에치 시간, 가스 흐름 및 파워와 같은 에치 공정 파라미터에 대한 막 두께와 CD 간 관계는 ARRC 시스템을 사용하여 모델화되어 제어될 수 있다.

공정이 피드백 제어 방법을 이용하여 반복 가능한 결과들을 제공할 수 있을지라도, 공정 결과는 웨이퍼들의 초기 상태에 의존할 수 있다. 이러한 초기 상태에 의거한 자동 조정은 피드-포워드 모델링에 의해 달성될 수 있다. 피드-포워드 제어 알고리즘이 사용된다면, 제어되는 공정은 바람직하게는 자체가 안정적이거나 아니면 안정성을 제공하기 위해서 효과적인 피드백 메카니즘(예를 들면, ARRC 시스템 피드백 제어 알고리즘)을 이용한다.

피드-포워드 제어 메카니즘이 유용한 한 예는 비아(via) 상호접속을 위해 레벨 간 유전체를 제거하기 위한 에치 시간의 조정이다. 이러한 유형의 에치 공정은 일반적으로, 제거되는 소량의 막이 필요 신호 강도를 제공하지 않기 때문에 인-시튜 종점 검출로는 제어될 수 없다. 그 대신, 첫 번째 시도에서 막 전부를 제거하도록 하는 공정이 바람직하다. 막의 초기 두께는 공정을 위한 타겟을 선택하는데 필요하다. 이 정보는 초기 막 두께가 측정되고 이어서 레벨 간 유전체를 제거하기 위해서 피드백 제어 루프용의 타겟을 설정하는 피드-포워드 공정을 구비한 ARRC 시스템에 의해 제공될 수 있다.

ARRC 시스템에 연관한 피드-포워드 제어가 유용하게 되는 또다른 예는 화학 기계식 연마(CMP) 공정에 있다. 이러한 공정에는 통상 초기 표면 물질에 변이들이 있어 이에 의해 연마 후 유사한 변이로 나타나게 되는 이러한 변이들이 있다. 연마에 앞서 웨이퍼를 측정함으로써, 연마 후 이러한 변이를 제거하거나 적어도 최소화하기 위해서 각 공정수행 후 피드백 제어기 타겟(연마될 물질의 양)을 조정하는 데에 ARRC 시스템 내 피드-포워드 제어기가 사용될 수 있다.

ARRC 시스템에 연관하여 피드-포워드 제어가 유용하게 되는 또다른 예로서는 희생 산화층 성장에 앞서 주입(implant) 장벽 변이들이 제어되어 트랜지스터 및 유사 반도체 소자들의 제조가 향상될 수 있다는 것이다. 이에 대해서, 제조 공정에서 주입 장벽 변이는 트랜지스터의 이득에 악영향을 미칠 수 있다. 전형적인 제조 예에서, 산화층 및 질화층은 웨이퍼 상에 성장 및 피착된다. 질화층 내에 트렌치들은 리소그래피 및 에치 공정을 사용하여 형성된다. 트렌치를 형성할 때, 질화층이 과도 에칭되는 결과로 초기 산화층의 일부가 제거되어 버린다. 이러한 초기 산화층 상의 트렌치 내에 희생 산화층이 성장되어 주입 단계용의 장벽을 형성한다. 이러한 주입 장벽의 크기는 질화층의 과도 에치에 기인하여 공정수행마다 다르다. ARRC 시스템에 피드-포워드 제어 알고리즘을 사용하여, 산화층 및 질화층 에치 단계에 의해 야기되어 나타나는 변이는, 먼저 질화층 에치 단계 후에 초기 산화층을 측정하고, 이어서 피드-포워드 제어기를 사용하여, 희생 산화공정에 대해 피드백 제어기의 타겟을 조정하여 보다 일관된 주입 장벽을 유지함으로써 최소화될 수 있다.

리소그래픽 영역에서, ARRC 시스템에 의해 구현되는 피드-포워드 제어는 웨이퍼 간 정렬 파라미터를 계산하는데 이용되고, 그럼으로써 피드백 제어를 사용하는 하류측 처리에 향상된 가능성을 제공할 수 있다. 통상적으로 1계 모델에 의해 예측될 수 있는 6 내지 8 개의 파라미터가 있다. 틸트 또한 조정될 수 있지만, 그러나 일반적으로는 훨씬 많은 복잡한 모델을 필요로 한다.

바람직한 실시예를 여기 기술하였지만, 본 발명의 개념 및 범위 내의 많은 변형이 가능하다. 이러한 변형은 명세서 및 도면을 검토한 후 이 기술에 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 그러므로 본 발명은 첨부된 청구범위의 정신 및 범위 내의 것 외에 제한되지 않는다.

리소그래픽 영역에서, ARRC 시스템에 의해 구현되는 피드-포워드 제어는 웨이퍼 간 정렬 파라미터를 계산하는데 이용되고, 그럼으로써 피드백 제어를 사용하는 하류측 처리에 향상된 가능성을 제공할 수 있다.

Claims

제조공정들을 제어하기 위한 공정수행 간(run-to-run) 제어 시스템에 있어서,

복수의 처리 툴;

상기 복수의 처리 툴의 동작을 모니터하기 위한 복수의 계측 툴; 및

감독 스테이션을 포함하며, 상기 감독 스테이션은,

상기 계측 툴 각각으로부터 계측 데이트를 수신하는 인터페이스;

메모리;

상기 메모리에 저장되는 것이고, 상기 처리 툴 각각마다 하나씩이며, 제조공정에 연관된 것인 복수의 변수 파라미터 테이블; 및

적어도 하나의 모델 구조, 이 구조는 수신된 계측 데이터를 상기 하나 이상의 변수 파라미터 테이블의 하나의 이상의 변수들에 연관시키며, 이에 의해서 상기 적어도 하나의 모델 구조에 따라 상기 수신된 계측 데이터에 응하여 상기 변수들이 수정되는 것인 상기 적어도 하나의 모델 구조를 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조는 피드백 제어 모델을 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조는 피드포워드 제어 모델을 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조는 피드백 제어 모델 및 피드포워드 제어 모델을 모두 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제4항에 있어서, 상기 감독 스테이션은 상기 피드백 제어 모델에 연관된 타겟 설정점을 더 포함하며, 상기 감독 스테이션은 상기 피드포워드 제어 모델의 출력에 의거하여 상기 타겟 설정점을 조정하는 공정수행 간 제어 시스템.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조를 생성하는 하나 이상의 모델 포맷들을 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 더 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제6항에 있어서, 상기 하나 이상의 모델 포맷들은 복수의 기선정된 모델 포맷들로부터 대화식으로 선택이 가능하며, 상기 기전성된 모델 포맷들은 선형 모델 포맷, 2차 모델 포맷 및 3차 모델 포맷을 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제7항에 있어서, 실험 데이터로부터 상기 적어도 하나의 모델 구조에 대한 모델 파라미터들의 결정에 페이딩-메모리 최소-제곱 알고리즘이 사용되는 공정수행간 제어 시스템.
제8항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조는 데드-존 비선형 이득 조정에 의해 사용자가 조정이 가능한 것인 공정수행 간 제어 시스템.
제8항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조는 최소 제곱 적응형, 혹은 구배 적응형, 혹은 비적응형으로서 사용자에 의해 정의될 수 있는 공정수행 간 제어 시스템.
제8항에 있어서, 공정 잡음 및 상기 적어도 하나의 모델 구조에 대한 모델 무결성 메트릭스가 상기 사용자 인터페이스에 의해 표시되는 것인 공정수행 간 제어 시스템.
제8항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조에 대한 상기 모델 파라미터들은 공정수행 간에 사용자에 의해 조정이 가능한 것인 공정수행 간 제어 시스템.
제7항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조는 다-입력, 다-출력 모델을 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제1항에 있어서, 외부 플러그-인 유닛으로부터 상기 적어도 하나의 모델 구조를 수신하는 인터페이스를 더 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제1항에 있어서, 각각의 변수 파라미터 테이블 전체 혹은 그 일부는 처리 툴의 동작에 앞서 상기 테이블에 대응하는 처리 툴에 다운로드되고, 상기 수신된 계측 데이터에 응하여 수정된 상기 변수들은 사용자 개입을 필요로 하지 않고 상기 처리 툴들에 자동으로 다운로드되는 것인 공정수행 간 제어 시스템.
제조 공정 제어 방법에 있어서,

(a) 복수의 변수 파라미터 테이블들로부터 복수의 처리 툴들에 변수들을 다운로드하는 단계;

(b) 상기 다운로드된 변수들에 따라 상기 처리 툴들을 동작시키는 단계;

(c) 감독 스테이션에서, 상기 처리 툴들의 동작을 모니터하는 복수의 계측 툴들로부터의 계측 데이터를 수신하는 단계;

(d) 계측 데이터를 상기 변수들에 관계시키는 적어도 하나의 모델 구조에 상기 계측 데이터를 적용시키고, 이에 의해서 출력을 발생시키는 단계; 및

(e) 상기 출력에 응답하여 하나 이상의 상기 변수 파라미터 테이블들을 갱신하는 단계를 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제16항에 있어서, 상기 단계 (a) 내지 (e)는 상기 제조 공정에 대한 공정수행 간 제어를 달성하도록 반복되는 제조 공정 제어 방법.
제16항에 있어서, 상기 단계 (d)는 상기 계측 데이터를 피드백 모델에 적용하는 단계를 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제16항에 있어서, 상기 단계 (d)는 상기 계측 데이터를 피드-포워드 모델에 적용하는 단계를 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제16항에 있어서, 상기 단계 (d)는 상기 계측 데이터를 피드백 모델 및 피드-포워드 모델 모두에 적용하는 단계를 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제16항에 있어서, 상기 단계 (c)는 상기 계측 데이터를 상기 계측 툴들로부터 상기 감독 스테이션으로 자동으로 보내는 단계를 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제16항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조에 대해 타겟 설정점을 설정하는 단계를 더 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제22항에 있어서, 상기 단계 (e)는 상기 출력과 상기 타겟 설정점 간 비교에 따라 하나 이상의 상기 변수 파라미터 테이블들을 조정하는 단계를 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제16항에 있어서, 상기 변수 파라미터 테이블 각각은 정확히 상기 처리 툴들 중 하나와 연관된 것인 제조 공정 제어 방법.
제16항에 있어서, 상기 계측 툴 각각은 정확히 상기 처리 툴들 중 하나에 연관된 것인 제조 공정 제어 방법.
제16항에 있어서, 복수의 기선정된 모델 포맷들로부터 사용자 인터페이스를 통해 상기 적어도 하나의 모델 구조를 대화식으로 선택하는 단계를 더 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제26항에 있어서, 상기 기선정된 모델 포맷들은 선형 모델 포맷, 2차 모델 포맷 및 3차 모델 포맷을 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제27항에 있어서, 실험 데이터로부터 상기 적어도 하나의 모델 구조에 대한 모델 파라미터들을 페이딩-메모리 최소-제곱 알고리즘을 사용하여 결정하는 단계를 더 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제27항에 있어서, 공정수행간에 상기 적어도 하나의 모델 구조에 대한 상기 모델 파라미터들을 조정하는 단계를 더 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제26항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조는 최소 제곱 적응형, 혹은 구배 적응형, 혹은 비적응형으로서 사용자에 의해 정의될 수 있는 것인 공정수행 간 제어 시스템.
제26항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스에, 공정 잡음 및 모델 무결성 메트릭스를 표시하는 단계를 더 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제26항에 있어서, 상기 적어도 하나의 모델 구조는 다-입력, 다-출력 모델을 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제조 공정을 제어하기 위한 공정수행 간 제어기에 있어서,

제1 처리 툴;

상기 제1 처리 툴로부터 계측 데이터를 얻기 위한 제1 계측 툴;

제2 처리 툴;

상기 제2 처리 툴로부터 계측 데이터를 얻기 위한 제2 계측 툴; 및

감독 스테이션을 포함하며, 상기 감독 스테이션은,

상기 제1 계측 툴로부터 상기 계측 데이터를 수신하기 위한 인터페이스;

상기 제1 계측 툴로부터의 상기 계측 데이터를 상기 제2 처리 툴에 대한 타겟 설정점에 관계시키는 제1 모델 구조;

피드백 제어 루프에서 상기 제2 처리 툴의 동작을 제어하는 데 사용되는 제2 모델 구조; 및

상기 제1 처리 툴용의 제1 변수 파라미터 테이블과 상기 제2 처리 툴용의 제2 변수 파라미터를 포함하며,

상기 변수 파라미터 테이블 전체 혹은 그 일부는 상기 제1 처리 툴의 동작에 앞서 상기 제1 처리 툴에 다운로드되고, 상기 변수 파라미터 테이블 전체 혹은 그 일부는 상기 제2 처리 툴의 동작에 앞서 상기 제2 처리 툴에 다운로드되고, 상기 제2 변수 파라미터 테이블 내 하나 이상의 변수들은 상기 수신된 계측 데이터에 사이 제1 모델 구조를 적용한 것에 응답하여 수정되는 것인 공정수행 간 제어기.
제33항에 있어서, 상기 감독 스테이션은 원하는 타겟 점에서 상기 제2 처리 툴의 동작을 유지하기 위해서 상기 제2 계측 툴로부터의 계측 데이터에 응답하여 상기 제2 변수 파라미터 테이블 내 테이블 파라미터들을 조정하는 공정수행 간 제어 시스템.
제33항에 있어서, 상기 제1 모델 구조 혹은 제2 모델 구조, 혹은 이들 양 구조를 외부 플러그-인 유닛으로부터 수신하기 위한 인터페이스를 더 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제33항에 있어서, 상기 제1 모델 구조를 생성하는 복수의 기선정된 모델 포맷들 중 하나를 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 더 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제36항에 있어서, 상기 복수의 기선정된 모델 포맷들은 선형 모델 포맷, 2차 모델 포맷 및 3차 모델 포맷을 포함하는 공정수행 간 제어 시스템.
제조 공정 제어 방법에 있어서,

(a) 제1 처리 툴에 관하여 제1 계측 툴로부터 계측 데이터를 얻는 단계;

(b) 계측 데이터를 제2 처리 툴에 대한 타겟 설정점에 관계시키는 제1 모델 구조에 상기 계측 데이터를 적용하는 단계;

(c) 상기 제2 처리 툴에 대한 변수 파라미터 테이블 내 하나 이상의 변수들을 수정하는 단계;△

(d) 상기 하나 이상의 변수들을 상기 제2 처리 툴에 다운로드하는 단계;

(e) 상기 다운로드된 변수들에 따라 상기 제2 처리 툴을 동작시키는 단계를 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제38항에 있어서, 상기 단계 (a) 내지 (e)는 상기 제조 공정에 대한 공정수행 간 제어를 달성하도록 반복되는 제조 공정 제어 방법.
제39항에 있어서, 상기 제2 처리 툴에 관하여 제2 계측 툴로부터 계측 데이터를 얻는 단계;

제2 계측 툴로부터의 계측 데이터를 상기 제2 처리 툴에 대한 상기 타겟 설정점에 관계시키는 제2 모델 구조에 상기 제2 계측 툴로부터의 상기 계측 데이터를 적용하는 단계; 및

상기 제2 처리 툴에 대한 상기 변수 파라미터 테이블 내 하나 이상의 변수들을 수정하는 단계를 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제40항에 있어서, 상기 제2 계측 툴로부터의 상기 계측 데이터를 상기 제2 모델 구조를 적용하는 상기 단계는 상기 제2 계측 툴로부터의 상기 계측 데이터를 피드백 모델에 적용하는 단계를 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제40항에 있어서, 상기 제2 모델 구조를 생성하는 복수의 모델 포맷들 중에서 모델 포맷들을 상기 사용자 인터페이스를 통해서 선택하는 단계를 더 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제42항에 있어서, 상기 복수의 모델 포맷들은 선형 모델 포맷, 2차 모델 포맷 및 3차 모델 포맷을 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제조공정의 공정수행 간 제어를 관리하기 위한 감독 스테이션에 있어서,

복수의 상기 계측 툴들로부터 계측 데이터를 수신하는 인터페이스;

복수의 처리 툴들의 동작을 제어하기 위한 복수의 출력 제어 변수들을 기억하는 메모리; 및

상기 수신된 계측 데이터와 상기 메모리에 기억되어 있는 복수의 제어 모델 포맷들로부터 선택이 가능한 하나 이상의 제어 모델들에 의거하여, 상기 출력 제어 변수들을 조정함으로써 상기 계측 툴들을 제어하기 위한 하나 이상의 공정들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 감독 스테이션.
제44항에 있어서, 제어 모델은 각각의 처리 툴에 대해 개별적으로 선택되며, 각각의 제어 모델은 특정의 처리 툴에 대해 선택된 제어 모델에 따라서 상기 특정에 처리 툴에 대한 출력 제어 변수들에 상기 수신된 계측 데이터의 일부 혹은 전부를 관계시키는 것인 제조 공정 제어 방법.
제45항에 있어서, 상기 메모리에 기억되어 있는 것이고 제공 공정에 연관된 것들로서, 상기 처리 툴 각각마다 하나씩인 복수의 변수 파라미터 테이블들을 더 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제46항에 있어서, 각각의 제어 모델은 이 모델의 대응하는 처리 툴에 대한 변수 파라미터 테이블 중 하나의 하나 이상의 변수들에, 상기 수신된 계측 데이터의 일부 혹은 전부를 관계시키며, 이에 의해서 상기 변수들은 상기 제어 모델에 따라 상기 수신된 계측 데이터에 응답하여 수정되는 제조 공정 제어 방법.
제47항에 있어서, 각각의 변수 파라미터 테이블 모두 혹은 일부는 처리 툴의 동작에 앞서 상기 테이블에 대응하는 처리 툴로 다운로드되고, 상기 수신된 계측 데이터에 응답하여 수정된 변수들은 사용자 개입을 필요로 함이 없이 상기 처리 툴들에 자동으로 다운로드되는 제조 공정 제어 방법.
제44항에 있어서, 상기 제어 모델 포맷들은 피드백 제어 모델을 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제49항에 있어서, 상기 제어 모델 포맷들은 피드-포워드 제어 모델을 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제44항에 있어서, 상기 제어 모델 포맷들은 결합된 피드백 제어 모델 및 피드-포워드 제어 모델을 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제51항에 있어서, 상기 피드백 제어 모델에 연관된 타겟 설정점을 더 포함하며, 상기 감독 스테이션은 상기 피드-포워드 제어 모델의 출력에 의거하여 상기 타겟 설정점을 조정하는 제조 공정 제어 방법.
제44항에 있어서, 상기 활용가능한 제어 모델 포맷들로부터 각각의 처리 툴에 대한 제어 모델을 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 더 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제44항에 있어서, 상기 제어 모델 포맷들은 선형 포맷, 2차 모델 포맷 및 3차 모델 포맷을 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제44항에 있어서, 외부 플로그-인 유닛으로부터 하나 이상의 제어 모델 포맷들을 수신하기 위한 인터페이스를 더 포함하는 제조 공정 제어 방법.
제44항에 있어서, 각각의 변수 파라미터 테이블 모두 혹은 일부는 처리 툴의 동작에 앞서 상기 테이블에 대응하는 처리 툴에 다운로드되며, 상기 수신된 계측 데이터에 응답하여 수정된 상기 변수들은 사용자 개입을 필요로 함이 없이 상기 처리 툴들에 자동으로 다운로드되는 제조 공정 제어 방법.