KR20020047215A - 통계적인 공정 제어를 이용하여 제어기 성능을 모니터하는방법 및 장치 - Google Patents
통계적인 공정 제어를 이용하여 제어기 성능을 모니터하는방법 및 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20020047215A KR20020047215A KR1020027004424A KR20027004424A KR20020047215A KR 20020047215 A KR20020047215 A KR 20020047215A KR 1020027004424 A KR1020027004424 A KR 1020027004424A KR 20027004424 A KR20027004424 A KR 20027004424A KR 20020047215 A KR20020047215 A KR 20020047215A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- manufacturing
- process controller
- controller
- tool
- control
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 146
- 238000003070 Statistical process control Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 130
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 113
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 claims abstract description 73
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 21
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 2
- 235000012431 wafers Nutrition 0.000 description 43
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000013515 script Methods 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000000206 photolithography Methods 0.000 description 4
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 2
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 1
- 238000013100 final test Methods 0.000 description 1
- 238000005468 ion implantation Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 238000007517 polishing process Methods 0.000 description 1
- 238000011112 process operation Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000005389 semiconductor device fabrication Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000033772 system development Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
-
- 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
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
-
- 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
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
-
- 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
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32017—Adapt real process as function of changing simulation model, changing for better results
-
- 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
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32191—Real time statistical process monitoring
-
- 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
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32201—Build statistical model of past normal proces, compare with actual process
-
- 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
- G05B2219/42—Servomotor, servo controller kind till VSS
- G05B2219/42001—Statistical process control spc
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
본 발명은 통계적인 공정 제어 분석을 이용하여 제어기 성능을 모니터하는 방법을 제공한다. 제조 모델(140)이 규정된다. 반도체 디바이스들의 제조 런은 제조 모델(140)에 의해 규정된 대로 수행되며, 공정 제어기(610)에 의해 제어된다. 결함 검출 분석이 공정 제어기(610) 상에서 수행된다. 공정 제어기(610)에 의해 발생된 적어도 하나의 제어 입력 신호가 갱신된다. 본 발명의 장치는 공정 제어기(610)와; 공정 제어기(610)에 결합된 공정 툴(620)과; 상기 공정 툴(620)과 인터페이스되는 도량형 툴(630)과; 상기 도량형 툴(630)과 인터페이스되며 피드백 방식으로 상기 공정 제어기(610)에 연결되는 제어 변경 데이터 계산 유닛(640)과; 상기 공정 제어기(610)와 인터페이스되는 예측기 기능부(650)와; 상기 예측기 기능부(650) 및 상기 공정 툴(620)과 인터페이스되는 통계적인 공정 제어 분석 유닛(670)과; 그리고 상기 통계적인 공정 제어 분석 유닛(660)과 인터페이스되며 피드백 방식으로 상기 공정 제어기(610)에 연결되는 결과 대 예측 분석 유닛(670)을 포함한다.
Description
제조 산업에 있어서의 기술 급증은 많은 새롭고 혁신적인 제조 공정들을 개발하였다. 오늘날의 제조 공정들, 특히 반도체 제조 공정들은 많은 수의 중요한 단계들을 요구한다. 이러한 단계들은 대개 매우 중요한 단계들이며, 이에 따라 일반적으로 적절한 제조 제어를 유지하기 위해서는 정교하게 조정되는 다수의 입력들을 필요로 한다.
반도체 디바이스들의 제조는 미가공된 반도체 물질로부터 패키지된 반도체 디바이스를 생성하기 위한 다수의 개별적인 공정 단계들을 필요로 한다.
반도체 물질의 초기 성장, 반도체 결정들을 개별적인 웨이퍼들로 분할, 제조단계들(식각, 도핑, 이온 주입 등)로부터 패키징 및 완전한 디바이스의 최종 테스트까지의 다양한 공정들은 서로 다르고 특정화되기 때문에, 공정들은 각기 다른 제어 방식을 포함하는 각기 다른 제조 위치들에서 수행된다.
반도체 디바이스 제조에 있어서의 중요한 양상들로는, RTA 제어, 화학 기계적인 평탄화(CMP) 제어 및 오버레이(overlay) 제어가 있다. 오버레이는 반도체 제조의 포토리소그래피 분야에서 중요한 단계들중 하나이다. 오버레이 제어는 반도체 디바이스 표면 상의 두 개의 연속적인 패턴화된 층들 간의 오정렬 판단을 포함한다. 일반적으로, 오정렬 에러를 최소화하는 것은 다수의 반도체 디바이스 층들이 서로 연결되고 기능적이도록 보장하는 데에 중요하다. 반도체 디바이스들의 임계 치수들이 점점 감소함에 따라, 오정렬 에러에 대한 감소 요구가 더욱 증가하게 되었다.
일반적으로, 포토리소그래피 엔지니어들은 일반적으로 한 달에 몇 번씩 오버레이 에러들을 분석한다. 이러한 오버레이 에러들에 대한 분석 결과는 노광 툴 셋팅을 수동으로 갱신하는 데에 이용된다. 일반적으로, 제조 모델은 제조 공정들을 제어하는 데에 이용된다. 종래의 방법들에 관련된 몇 가지의 문제점들은 노광 툴 셋팅이 단지 한 달에 몇 번 갱신된다는 것에 관련된다. 또한, 일반적으로 노광 툴 갱신은 수동으로 이루어진다. 많은 경우, 반도체 제조시의 에러들이 품질 제어 직원에게 정리되어 보고되지 않는다. 종종, 제조 모델들 자체가 제조 품질을 손상시킬 수 있는 바이어스 에러들을 야기시킨다.
일반적으로, 한 세트의 공정 단계들은, 소위 노광 툴 또는 스테퍼로 일컬어지는 반도체 제조 툴 상에서 다수의 웨이퍼들에 대하여 수행된다. 제조 툴은 제조프레임워크 또는 처리 모듈들의 네트워크와 통신한다. 일반적으로, 제조 툴은 장비 인터페이스에 연결된다. 장비 인터페이스는 스테퍼가 연결된 기계 인터페이스에 연결됨으로써, 스테퍼와 제조 프레임워크 간의 통신을 용이하게 한다. 기계 인터페이스는 일반적으로 자동 공정 제어(APC) 시스템의 일부분이 될 수 있다. APC 시스템은, 제조 공정을 실행하는 데에 필요한 데이터를 자동으로 검색하는 소프트웨어 프로그램이 될 수 있는 제조 모델을 기초로 제어 스크립트를 시작한다. 종종, 반도체 디바이스들은 다수의 공정들을 위한 다수의 제조 툴들을 통하여 구현되는데, 이러한 제조 툴들은 공정된 반도체 디바이스들의 품질에 관련된 데이터를 발생시킨다. 많은 경우, 반도체 제조시의 에러들이 품질 제어 직원에게 정리되어 보고되지 않으며, 이에 따라 제조 공정에 있어서의 효율을 감소시킬 수 있다. 제조 공정을 수행하는 데에 이용되는 제조 모델에 있어서의 에러들, 가령 바이어스 에러들은 종종 제품들의 품질을 손상시킨다.
본 발명은 일반적으로 반도체 제품 제조에 관한 것으로서, 특히 통계적인 공정 제어를 이용하여 제어기 성능을 모니터하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명은 첨부 도면들을 참조하여 설명되는 하기의 상세한 설명으로부터 좀 더 명확해질 것이며, 도면에서 동일한 부호들은 동일한 소자들을 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예를 도시한다.
도 2는 제조 모델을 갱신하는 한 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 의해 제시되는 방법들의 흐름도이다.
도 4는 도 3에서 설명된 런 투 런(run-to-run) 제어기 상에서 결함 검출을 수행하는 단계를 좀 더 상세히 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 4에서 설명된 공정 제어기 성능 모니터링 단계를 좀 더 상세히 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명에 의해 제시되는 장치의 블록도이다.
본 발명은 많은 변형들을 갖지만, 본원에서는 본 발명의 특정한 실시예들을 예시적으로 설명한다. 하지만, 본 발명은 개시된 특정한 형태들에 한정되는 것이 아니라, 첨부된 청구항들에서 규정된 본 발명의 원리 및 범위 내의 모든 변형들,등가물들 및 대안들을 포괄한다.
본 발명의 목적은 상기 설명된 하나 이상의 문제들의 영향을 극복하거나, 또는 적어도 줄이는 것이다.
본 발명의 일 양상에서는, 통계적인 공정 제어 분석을 이용하여 제어기 성능을 모니터하는 방법이 제공된다. 제조 모델이 규정된다. 반도체 디바이스들의 제조 런은 제조 모델에 의해 규정된 대로 수행되며, 공정 제어기에 의해 구현된다. 결함 검출 분석이 공정 제어기 상에서 수행된다. 공정 제어기에 의해 발생된 적어도 하나의 제어 입력 신호가 갱신된다.
본 발명의 다른 양상에서는, 통계적인 공정 제어 분석을 이용하여 제어기 성능을 모니터하는 장치가 제공된다. 본 발명의 장치는 공정 제어기와; 이 공정 제어기에 결합된 공정 툴과; 상기 공정 툴과 인터페이스되는 도량형(metrology) 툴과; 상기 도량형 툴과 인터페이스되며 피드백 방식으로 상기 공정 제어기에 연결되는 제어 변경 데이터 계산 유닛과; 상기 공정 제어기와 인터페이스되는 예측기 기능부와; 상기 예측기 기능부 및 상기 공정 툴과 인터페이스되는 통계적인 공정 제어 분석 유닛과; 그리고 상기 통계적인 공정 제어 분석 유닛과 인터페이스되며 피드백 방식으로 상기 공정 제어기에 연결되는 결과 대 예측 분석 유닛을 포함한다.
이하, 본 발명의 예시적인 실시예들에 대해 설명한다. 명확성을 위하여, 실제 구현시의 모든 특징들을 다 설명하지는 않는다. 물론, 이러한 실제적인 실시예의 전개에 있어서, 가령 실행마다 변하게 될 시스템-관련 및 비즈니스-관련 제약들과의 호환성 같은 개발자의 특정한 목적들을 달성하기 위해서는 많은 실행을 특정하는 결정들이 이루어져야 함을 알 수 있을 것이다. 또한, 이러한 전개 노력은 복잡하고 시간을 요하지만, 그럼에도 불구하고 본 발명 개시의 이익을 보는 당업자에게는 일상적인 절차가 됨을 알 수 있을 것이다.
반도체 제조에는 많은 개별적인 공정들이 포함된다. 많은 경우, 반도체 디바이스들의 공정은 다수의 제조 공정 툴들을 통하여 진행된다. 반도체 디바이스들이 제조 툴들을 통하여 처리될 때, 제품 데이터 또는 제조 데이터가 발생된다. 제품 데이터는 개선된 제조 결과를 이끌 수 있는 결함 검출 분석을 수행하는 데에 이용될 수 있다. 오버레이 공정은 반도체 제조에 있어서 중요한 공정 단계들의 그룹이다. 특히, 오버레이 공정은 제조 공정들 동안 반도체층들 간의 오정렬 에러를 판단하는 것을 포함한다. 품질 및 효율성의 측면에서, 오버레이 공정의 개선은 반도체 제조 공정들을 실질적으로 향상시킨다. 본 발명은 제품 데이터를 얻은 다음, 얻어진 제품 데이터에 응답하여, 가령 런 투 런 제어기와 같은 공정 제어기 상에서 결함 분석을 수행하는 방법을 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예를 도시한다. 일 실시예에서, 반도체 제품(105),가령 반도체 웨이퍼들은 라인(120) 상의 다수의 제어 입력 신호들을 이용하여 공정 툴들(110, 112) 상에서 처리된다. 일 실시예에서, 라인(120) 상의 제어 입력 신호들은 컴퓨터 시스템(130)으로부터 기계 인터페이스들(115, 117)을 통하여 공정 툴들(110, 112)로 전송된다. 일 실시예에서, 제 1, 2 기계 인터페이스들(115, 117)은 공정 툴들(110, 112)의 외부에 위치된다. 변형 실시예에서, 제 1, 2 기계 인터페이스들(115, 117)은 공정 툴들(110, 112) 내에 위치된다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(130)은 라인(120)을 통해 제어 입력 신호들을 제 1, 2 기계 인터페이스들(115, 117)로 전송한다. 컴퓨터 시스템(130)은 제조 모델(140)을 이용하여 라인(120) 상에 제어 입력 신호들을 발생시킨다. 일 실시예에서, 제조 모델(140)은 특정한 제조 공정을 실행하는 공정 스크립트 및 입력 제어를 규정한다. 공정 툴 A(110)에 지정된 라인(120) 상의 제어 입력 신호들은 제 1 기계 인터페이스(115)에 의해 수신되어 처리된다. 공정 툴 B(112)에 지정된 라인(120) 상의 제어 입력 신호들은 제 2 기계 인터페이스(117)에 의해 수신되어 처리된다. 반도체 제조 공정에 이용되는 공정 툴들(110, 112)의 예들로는 스테퍼들이 있다.
가령 스테퍼들과 같은 공정 툴들에 있어서, 공정 툴들(110, 112)을 작동시키는 데에 이용되는 라인(120) 상의 제어 입력들은 x-변환 신호, y-변환 신호, x-확장 웨이퍼 스케일 신호, y-확장 웨이퍼 스케일 신호, 레티클(reticle) 확대 신호, 및 레티클 회전 신호를 포함한다. 일반적으로, 레티클 확대 신호 및 레티클 회전 신호에 관련된 에러들은 노광툴 내에서 처리되고 있는 웨이퍼의 표면 상에서의 하나의 특정한 노광 공정에 관련된다. 본 발명에 의해 제시되는 주요 특징들중 하나는 반도체 제조공정들에 대한 결함 데이터를 검출 및 구성하는 방법이다.
포토리소그래피 공정들에 있어서, 공정 툴들(110, 112) 내에서의 공정 단계가 완료되면, 반도체 제품(105) 또는 처리되고 있는 웨이퍼는 검사대에서 검사된다. 이러한 검사대로는 KLA 검사대가 있다. 검사대의 작동으로부터 비롯되는 한 세트의 데이터는 이전의 노광 공정에 의해 야기되었던 오등록(misregistration)의 양적인 측정치이다. 일 실시예에서, 오등록의 양은 반도체 웨이퍼의 두 개의 층들 간에서 이루어지는 공정에 있어서의 오정렬에 관련된다. 일 실시예에서, 발생되는 오등록의 양은 특정한 노광 공정에 대한 제어 입력들에 의한 것일 수 있다. 제어 입력들은 일반적으로 반도체 웨이퍼 상에서 공정 툴들(110, 112)에 의해 수행되는 공정 단계들의 정확성에 영향을 준다. 제조 툴에서 이용되는 공정 단계들의 성능을 개선하기 위하여 제어 입력들의 변형이 이용될 수 있다. 많은 경우, 처리된 반도체 제품들(105)에서 발견되는 에러들은 특정한 결함 분석과 상관될 수 있으며, 에러들을 감소시키기 위한 교정 조치가 취해질 수 있다.
도 2는 제조 모델(140)을 갱신하기 위한 공정의 일 실시예의 흐름도이다. 일 실시예에서는, 도 2의 블록(210)에서 설명되는 바와 같이, 가령 APC 시스템과 같은 공정 제어기에 의해 이용되는 제조 모델이 규정된다. 일단 제조 모델(140)이 규정되면, 도 2의 블록(220)에서 규정되는 바와 같이, 반도체 디바이스들, 가령 반도체 웨이퍼들의 제조 런이 수행된다. 반도체 웨이퍼들의 제조 런이 완료되면, 측정되는 다수의 웨이퍼 파라미터들을 포함하는 한 세트의 제품 데이터가 수집된다. 웨이퍼 파라미터들은 포토리소그래피 공정 동안의 오정렬 및 오등록 에러들을 포함한다.웨이퍼 파라미터들은 또한 연마 공정 동안 측정되는 후-연마 두께 에러들을 포함한다.
일 실시예에서, 도 2의 블록(240)에서 설명되는 바와 같이, 제품 데이터는 제조 모델(140)을 갱신하는 데에 이용되며, 이는 반도체 웨이퍼들의 이후의 제조 런에 대한 제어 입력 신호들을 변경하기 위하여 공정 제어기에 의해 이용된다. 이후, 런 투 런 제어기는 반도체 웨이퍼들의 다음 제조 런을 실행하며, 도 2에 도시된 바와 같이 피드백 공정이 반복된다. 일반적으로, 이상적인 제조 모델(140)은 가우션 타입의 에러 곡선 상에 균일하게 분포된 임의 제품 에러들을 야기시킨다. 그러나, 제조 모델(140)의 비이상적인 특성으로 인하여, 일관된 에러들이 발생할 수 있다. 반도체 제조 동안 일관된 에러들을 야기시키는 제조 모델 내에서 에러 바이어스가 발견될 수 있다.
일부 제조 공정들에서는, 제조 모델(140)에 의해 규정되어 반도체 웨이퍼 상에서 수행되는 300개 이상의 공정 단계들이 있다. 공정 단계들중 어느 한 공정의 변경이 다른 관련된 공정 단계들에 영향을 주어, 공정 단계들을 규정하는 제조 모델(140)이 부정확해질 수 있게 된다. 어떠한 경우들에서, 특정한 공정 단계에 있어서의 변경에 의해 야기되는 반도체 웨이퍼들의 제조시의 연쇄 반응은 제조 모델(140)이 공정 단계들을 더 이상 묘사할 수 없게 함으로써, 제조 에러를 야기시킨다. 다시 말해, 제조 모델(140) 내에 바이어스가 발생되어, 처리된 반도체 웨이퍼들 내에 일관된 결함이 존재하게 된다. 예를 들어, 초기의 제조 모델이 제로 오버레이 에러를 갖는 반도체 웨이퍼를 발생시키도록 설계되었다면, 제조 모델(140)내의 바이어스는 제조 모델(140)의 제어하에서 처리되는 모든 반도체 웨이퍼 내에 마이크로-미터 오정렬 에러를 야기시킬 수 있다. 다시 말해, 표준 가우션 에러 곡선의 바깥쪽에 있는 일관된 에러들을 야기시키는 제조 모델(140)을 실행하는 제조 시스템 내에 에러가 존재하게 된다.
또한, 제조 모델(140)의 노화는 제조 모델(140) 구조 내에서 제조되는 출력 제품들의 저하를 야기시킬 수도 있다. 다시 말해, 시간에 따라 점차적으로, 제조 모델(140)은 그의 이전 작동을 변경시킬 수 있게 된다. 제조 모델(140)의 노화의 한 예로는 노광 툴의 램프들의 저하가 있다. 본 발명에 의해 제시되는 방법들을 실행하게 되면 제조 모델(140)의 노화의 영향을 줄일 수 있게 된다. 본 발명은 제조 시스템들 내의 바이어스 및 노이즈를 줄이기 위한 통계적인 공정 제어 분석 방법을 실행하는 방법을 제시한다.
일 실시예에서, 통계적인 공정 제어(SPC)는 통계적인 분석을 통하여 공정을 모니터하고, 제어하며, 그리고 이상적으로는 개선하는 방법이다. 일 실시예에서, SPC 분석은 네 개의 주요 단계들로 이루어진다. SPC 분석의 주요 단계들은 공정을 평가하는 단계와; 공정이 좀 더 일관적이도록 공정시의 편차를 줄이는 단계와; 공정을 모니터하는 단계와; 그리고 최상의 값을 얻기 위하여 공정을 개선하는 단계를 포함한다. 일 실시예에서 런대 런 제어 응용들에 이용될 수 있는 실시간 SPC에 있어서, 반도체 웨이퍼들의 다음 제조 런이 처리되기 전에 가장 최근에 완료된 반도체 웨이퍼들의 제조 런으로부터 데이터가 수집된다. 공정 처리되는 반도체 웨이퍼들의 품질이 한 제조 런으로부터 다른 제조 런까지 가능한한 일관되도록 보장하기위한 단계들이 수행된다. 일반적으로, SPC 분석 룰은 반도체 웨이퍼들의 한 제조 런 동안 발견되는 에러들의 원인이 반도체 웨이퍼들의 다음 제조 런이 수행되기 전에 교정되어야 한다는 것을 규정한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예의 흐름도이다. 일 실시예에서는, 도 3의 블록(310)에서 설명되는 바와 같이, 가령 APC 시스템과 같은 공정 제어기에 의해 이용되는 제조 모델(140)이 규정된다. 일단 제조 모델(140)이 규정되면, 도 3의 블록(320)에서 설명되는 바와 같이, 가령 반도체 웨이퍼들과 같은 반도체 디바이스들의 제조 런이 수행된다. 반도체 웨이퍼들의 제조 런이 완료되면, 도 3의 블록(330)에서 설명되는 바와 같이, 공정 제어기 상에서 결함 검출 분석이 수행된다. 일 실시예에서, 결함 검출 분석은 런 투 런 제어기인 공정 제어기 상에서 수행된다. 도 4는 도 3의 블록(330)에서 설명되는 결함 검출 분석 수행 단계를 좀 더 상세히 설명한다.
도 4를 참조하면, 반도체 웨이퍼들의 제조 런이 완료된 후에는, 도 4의 블록(410)에서 설명되는 바와 같이 해당하는 제품 데이터가 얻어진다. 얻어진 제품 데이터는 오정렬 에러들, 오등록 에러들, 임계 치수 에러들, 연마 두께 에러들 등을 포함한다. 일단 제품 데이터가 얻어지면, 도 4의 블록(420)에서 설명되는 바와 같이 공정 제어기 성능 모니터링 단계가 수행된다. 도 5는 도 4의 블록(420)에서 설명되는 공정 제어기 성능 모니터링 단계를 좀 더 상세히 설명한다.
도 5는 공정 제어기 성능 모니터링의 일 실시예를 도시한다. 일 실시예에서는, 도 5의 블록(510)에서 설명되는 바와 같이, 공정 제어기에 의해 이용되는 제조모델(140)이 규정된다. 이후, 도 5의 블록(520)에서 설명되는 바와 같이 제조 모델을 이용하여 반도체 웨이퍼들이 처리된다. 일단 한 세트의 반도체 웨이퍼들이 처리되면, 도 5의 블록(530)에서 설명되는 바와 같이, 가령 제품 데이터와 같은 제조 파라미터들이 측정된다. 측정되는 제조 파라미터들은 오정렬 에러들, 오등록 에러들, 임계 치수 에러들 및 연마 두께 에러를 포함한다. 일 실시예에서, 제조 파라미터들은 도량형 툴을 이용하여 측정된다.
일단 제조 파라미터들이 측정되면, 도 5의 블록(540)에서 설명되는 바와 같이 제조 모델(140)에 의해 규정되는 파라미터들을 변경하기 위한 변경 데이터가 계산된다. 이와 동시에, 도 5의 블록(550)에서 설명되는 바와 같이, 반도체 웨이퍼들을 처리한 후, 상기 설명된 SPC 분석이 수행된다. 일 실시예에서는, SPC 분석을 수행하는 동안, 특정한 제조 모델(140)에 대해 기대되는 공정 작동에 대한 예측이 이루어진다. 한 세트의 반도체 웨이퍼를 처리한 후, 도 5의 블록(560)에서 설명되는 바와 같이, 반도체 웨이퍼들의 분석 결과는 예측된 공정 작동과 비교된다. 즉, 공정 단계로부터의 실제 결과들이 그 공정 단계에 대하여 예측된 결과들의 세트와 어떻게 다른 지에 대한 판단이 이루어진다. 일 실시예에서, 본원의 이득을 갖는 당업자들에게 공지되어 있는 표준 SPC 계산 방법들이 본 발명의 SPC 분석에 이용된다.
예측된 공정 결과들과 실제 공정 결과들 간의 차이점은 제조 모델(140)이 반도체 웨이퍼들의 다음 제조 런에 대하여 변경되어 런 투 런 제어기 상에서 결함 검출이 수행되어야 하는 지를 결정하는 데에 이용된다. 제조 파라미터들을 측정함으로써 얻어진 결과들을 이용하고 SPC 분석을 수행하게 되면, 도 5의 블록(570)에서설명되는 바와 같이, 제조 모델(140)은 이후의 제조 공정들에 이용되도록 변경된다. 블록(570)에서 설명되는 제조 모델(140)의 변경은 도 4의 블록(420)에서 설명되는 공정 제어 성능 모니터링을 수행하는 단계를 완료한다.
도 4를 다시 참조하면, 도 4의 블록(430)에서 설명되는 바와 같이, 일단 제조 모델(140)이 변경되면, 변경된 제조 모델(140)은 반도체 디바이스들의 이후의 공정을 제어하는 공정 제어기 내에서 실행된다. 도 4의 블록(440)에서 설명되는 바와 같이, 라인(120) 상의 제어 입력 신호들에 대한 변경을 수행하는 데에 필요한 변경 요인들이 계산된다. 도 4의 블록(440)에서 설명되는 계산의 완료는 도 3의 블록(330)에서 설명되는 공정 제어기 상에서의 결함 검출 분석의 수행 단계를 완료한다. 도 3을 참조하며, 일단 제어 입력 신호들을 변경하기 위한 계산이 이루어지면, 도 3의 블록(3450)에서 설명된 바와 같이, 라인(120) 상의 제어 입력 신호가 반도체 웨이퍼들의 이후의 제조 런에 대하여 이용되도록 변경된다.
도 6은 본 발명에 의해 제시되는 원리들을 구현하는 장치의 일 실시예를 도시한다. 공정 제어기(610), 공정 툴(620), 도량형 툴(630) 및 제어 변경 데이터 계산 유닛(640) 간에는 내부 피드백 루프가 생성된다. 공정 제어기(610)는 공정 툴(620)과 인터페이스된다. 일 실시예에서, 공정 제어기(610)는 공정 툴(620)의 기능을 제어하는 제어 입력 신호들을 계산 및 전송한다. 공정 툴(620)은 이 공정 툴(620)에 의해 공정 처리되는 반도체 웨이퍼들 상에서 제조 파라미터들의 측정을 수행하는 도량형 툴(630)과 인터페이스된다.
도량형 툴(630)은 제어 변경 데이터 계산 유닛(640)과 인터페이스된다. 제어변경 데이터 계산 유닛(640)은 공정 제어기(610)에 의해 발생되는 제어 입력 신호들의 변경을 위한 계산을 수행하기 위하여 도량형 툴(630)에 의해 제공되는 데이터를 이용한다. 일 실시예에서, 제어 변경 데이터 계산 유닛(640)은 공정 제어기(610)와 인터페이스되는 컴퓨터 프로그램이다. 제어 변경 데이터 계산 유닛(640)으로부터의 데이터는 반도체 웨이퍼들의 이후의 공정을 위해 공정 툴(620)로 전송되는 제어 입력 신호들을 변경시키기 위하여 공정 제어기(610)에 의해 이용된다.
동시에, 공정 제어기(610), 공정 툴(620), 예측기 기능부(650)와, SPC 분석 유닛(660) 및 결과 대 예측 분석 유닛(670) 간에는 외부 피드백 루프가 생성된다. 예측기 기능부(650)는 공정 제어기(610)와 인터페이스되며, 공정 제어기(610)에 의해 발생된 제어 입력 신호들을 기초로 반도체 웨이퍼들의 제조 런의 기대 결과를 예측한다. 일 실시예에서, 예측기 기능부(650)는 컴퓨터 프로그램이며 제조 모델(140) 내에 위치된다. SPC 분석 유닛(660)은 공정 처리된 반도체 웨이퍼들로부터의 데이터를 이용하여 SPC 분석을 수행한다. 일 실시예에서, SPC 분석 유닛(660)은 제조 모델(140)과 인터페이스되는 컴퓨터 프로그램이다. 결과 대 예측 분석 유닛(670)은 반도체 웨이퍼들의 제조 런의 예측된 결과들과 반도체 웨이퍼들의 제조 런의 실제 결과들 간의 차이를 계산한다. 일 실시예에서, 결과 대 예측 분석 유닛(670)은 컴퓨터 프로그램이다. 공정 제어기(610)는 결과 대 예측 분석 유닛(670)에 의해 계산된 데이터를 이용하여, 공정 툴(620)에 의해 수행되는 반도체 웨이퍼들의 이후의 제조 런에 대한 제어 입력 신호들을 변경시킨다. 본 발명에의해 제시되는 원리들은 다른 타입의 제조 프레임워크들 내에서 구현될 수 있다.
본 발명에 의해 제시되는 원리들은 APC 프레임워크 내에서 구현될 수 있다. APC는 본 발명에 의해 제시되는 오버레이 제어 방법을 실행하기 위한 바람직한 플랫폼이다. 일부 실시예들에서, APC는 공장 전체의 소프트웨어 시스템이며, 이에 따라 본 발명에 의해 제시되는 제어 방법들은 실질적으로 공장 바닥 위의 모든 반도체 제조 툴들에 적용될 수 있다. APC 프레임워크는 또한 공정 성능의 원격 접근 및 모니터링을 가능하게 한다. 또한, ACP 프레임워크를 이용함으로써, 국부 드라이브들 보다 데이터 저장이 더 효율적이고, 더 융통성 있으며, 그리고 비용이 더 저렴할 수 있다. APC 플랫폼은 필요한 소프트웨어 코드를 기록함에 있어서 상당량의 융통성을 제공하기 때문에, 좀 더 정교한 타입의 제어를 허용한다.
APC 프레임워크에 입각하여 본 발명에 의해 제시되는 제어 방법의 전개는 많은 소프트웨어 요소들을 필요로 할 수 있다. ACP 프레임워크 내의 요소들 뿐 아니라, 컴퓨터 스크립트가 제어 시스템 내에 포함된 각각의 반도체 제조 툴에 대하여 기록된다. 제어 시스템 내의 반도체 제조 툴이 반도체 제조에서 작동하기 시작하면, 이는 일반적으로 스크립트에, 가령 오버레이 제어기와 같은 공정 제어기에 의해 요구되는 작동을 개시할 것을 요구한다. 제어 방법들은 일반적으로 이러한 스크립트들 내엑 규정되어 수행된다. 이러한 스크립트들의 개발은 제어 시스템 개발의 상당 부분을 포함한다.
상기 설명된 특정 실시예들은 단지 예시적으로 제시된 것으로서, 당업자들에게 있어서, 본 발명이 다르지만 동등한 방법들로 변형 및 실행될 수도 있음은 자명하다. 또한, 본 발명은 본원에서 개시된 구성 또는 설계의 세부적인 사항들에 한정되지 않는다. 따라서, 상기 개시된 특정 실시예들이 본 발명의 원리 및 범위 내에서 변형 또는 대체될 수도 있음이 명백히진다. 따라서, 본 발명은 청구항들에 의해서만 규정된다.
Claims (10)
- 제조 모델(140)을 규정하는 단계와;상기 제조 모델(140)에 의해 규정되며 공정 제어기(610)에 의해 실행되는 반도체 디바이스들의 제조 런을 수행하는 단계와;상기 공정 제어기(610) 상에서 결함 검출 분석을 수행하는 단계와; 그리고상기 공정 제어기(610)에 의해 발생된 적어도 하나의 제어 입력 신호를 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 통계적인 공정 제어 분석을 이용하여 제어기 성능을 모니터하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 공정 제어기(610) 상에 결함 검출 분석을 수행하는 단계는:제품 데이터를 얻는 단계와;상기 제품 데이터를 이용하여 상기 공정 제어기(610) 성능 모니터링을 수행하는 단계와;상기 공정 제어기(610) 성능 모니터링에 응답하여 상기 제조 모델(140)을 변경하는 단계와; 그리고상기 공정 제어기(610) 내에서 상기 변경된 제조 모델(140)을 실행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 2 항에 있어서, 상기 제품 데이터를 얻는 단계는 도량형 툴(630)을 이용하여 도량형 데이터를 얻는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 2 항에 있어서, 상기 제품 데이터를 이용하여 상기 공정 제어기(610) 성능 모니터링을 수행하는 단계는:제조 파라미터들을 측정하는 단계와;상기 제조 파라미터들을 기초로 변경 데이터를 계산하는 단계와;통계적인 공정 제어 분석을 수행하는 단계와;상기 통계적인 공정 제어 분석을 기초로 결과 대 예측 분석을 수행하는 단계와; 그리고상기 계산된 변경 데이터 및 상기 결과 대 예측 분석을 기초로 상기 제조 모델(140)을 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 4 항에 있어서, 상기 결과 대 예측 분석을 수행하는 단계는 예측된 제조 공정 작동과 측정된 제조 공정의 결과를 비교하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 공정 제어기(610)와;상기 공정 제어기(610)에 결합된 공정 툴(620)과;상기 공정 툴(620)과 인터페이스되는 도량형 툴(630)과;상기 도량형 툴과 인터페이스되며 피드백 방식으로 상기 공정 제어기(610)에 연결되는 제어 변경 데이터 계산 유닛(640)과;상기 공정 제어기(610)에 인터페이스되는 예측기 기능부(650)와;상기 예측기 기능부(650) 및 상기 공정 툴(620)과 인터페이스되는 통계적인 공정 제어 분석 유닛(660)과; 그리고상기 통계적인 공정 제어 유닛(660)과 인터페이스되며 피드백 방식으로 상기 공정 제어기(610)에 연결되는 결과 대 예측 분석 유닛(670)을 포함하는 것을 특징으로 하는 통계적인 공정 제어 분석을 이용하여 제어기의 성능을 모니터하는 장치.
- 제 6 항에 있어서, 상기 공정 제어기(610)는 런 투 런 제어기인 것을 특징으로 하는 장치.
- 제 6 항에 있어서, 상기 공정 제어기(610)는 APC 시스템인 것을 특징으로 하는 장치.
- 제 6 항에 있어서, 상기 제어 변경 데이터 계산 유닛(640)은 상기 공정 제어기(610) 내에 통합되는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램인 것을 특징으로 하는 장치.
- 제조 모델(140)을 규정하는 수단과;상기 제조 모델(140)에 의해 규정되며 공정 제어기(610)에 의해 실행되는 반도체 디바이스들의 제조 런을 수행하는 수단과;상기 공정 제어기(610) 상에서 결함 검출 분석을 수행하는 수단과; 그리고상기 공정 제어기(610)에 의해 발생된 적어도 하나의 제어 입력 신호를 갱신하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 통계적인 공정 제어 분석을 이용하여 제어기 성능을 모니터하는 장치.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/412,679 US6560503B1 (en) | 1999-10-05 | 1999-10-05 | Method and apparatus for monitoring controller performance using statistical process control |
| US09/412,679 | 1999-10-05 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20020047215A true KR20020047215A (ko) | 2002-06-21 |
| KR100708009B1 KR100708009B1 (ko) | 2007-04-16 |
Family
ID=23633988
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020027004424A KR100708009B1 (ko) | 1999-10-05 | 2000-04-28 | 통계적 공정 제어를 이용하여 제어기의 성능을 모니터하는 방법 및 장치 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6560503B1 (ko) |
| EP (1) | EP1218806B1 (ko) |
| JP (1) | JP2003511750A (ko) |
| KR (1) | KR100708009B1 (ko) |
| DE (1) | DE60012762T2 (ko) |
| WO (1) | WO2001025865A1 (ko) |
Families Citing this family (37)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020049565A1 (en) * | 1998-03-19 | 2002-04-25 | Kirila Gene E. | Process and device to continuously monitor and control a manufacturing process |
| US6556884B1 (en) * | 2000-06-16 | 2003-04-29 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for interfacing a statistical process control system with a manufacturing process control framework |
| US6725402B1 (en) * | 2000-07-31 | 2004-04-20 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and apparatus for fault detection of a processing tool and control thereof using an advanced process control (APC) framework |
| US7123978B2 (en) * | 2000-12-27 | 2006-10-17 | Insyst Ltd. | Method for dynamically targeting a batch process |
| US7160739B2 (en) | 2001-06-19 | 2007-01-09 | Applied Materials, Inc. | Feedback control of a chemical mechanical polishing device providing manipulation of removal rate profiles |
| TW518645B (en) * | 2001-09-24 | 2003-01-21 | Powerchip Semiconductor Corp | Method and system of automatic wafer manufacture quality control |
| US8180587B2 (en) * | 2002-03-08 | 2012-05-15 | Globalfoundries Inc. | System for brokering fault detection data |
| US6772035B2 (en) * | 2002-05-17 | 2004-08-03 | Micron Technology, Inc. | Synthesizing semiconductor process flow models |
| US6925347B1 (en) * | 2002-08-19 | 2005-08-02 | Advanced Micro Devices, Inc. | Process control based on an estimated process result |
| DE10252605A1 (de) * | 2002-11-12 | 2004-06-24 | Infineon Technologies Ag | Verfahren, Vorrichtung, computerlesbarer Speicher und Computerprogramm-Element zum rechnergestützten Überwachen und Regeln eines Herstellungsprozesses |
| CN1720490B (zh) | 2002-11-15 | 2010-12-08 | 应用材料有限公司 | 用于控制具有多变量输入参数的制造工艺的方法和系统 |
| US6941177B2 (en) * | 2002-12-17 | 2005-09-06 | Xerox Corporation | System and method for implementing real-time applications based on stochastic compute time algorithms |
| US6912433B1 (en) * | 2002-12-18 | 2005-06-28 | Advanced Mirco Devices, Inc. | Determining a next tool state based on fault detection information |
| US7581140B1 (en) * | 2002-12-18 | 2009-08-25 | Advanced Micro Devices, Inc. | Initiating test runs based on fault detection results |
| EP1602015A2 (en) * | 2003-02-18 | 2005-12-07 | Tokyo Electron Limited | Method for automatic configuration of a processing system |
| US8032348B2 (en) * | 2003-09-30 | 2011-10-04 | Tokyo Electron Limited | System and method for using first-principles simulation to facilitate a semiconductor manufacturing process |
| US8073667B2 (en) * | 2003-09-30 | 2011-12-06 | Tokyo Electron Limited | System and method for using first-principles simulation to control a semiconductor manufacturing process |
| US8050900B2 (en) * | 2003-09-30 | 2011-11-01 | Tokyo Electron Limited | System and method for using first-principles simulation to provide virtual sensors that facilitate a semiconductor manufacturing process |
| US8036869B2 (en) * | 2003-09-30 | 2011-10-11 | Tokyo Electron Limited | System and method for using first-principles simulation to control a semiconductor manufacturing process via a simulation result or a derived empirical model |
| US7010382B2 (en) * | 2004-02-26 | 2006-03-07 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Method and system for improving process control for semiconductor manufacturing operations |
| US6980873B2 (en) | 2004-04-23 | 2005-12-27 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | System and method for real-time fault detection, classification, and correction in a semiconductor manufacturing environment |
| US7437404B2 (en) * | 2004-05-20 | 2008-10-14 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | System and method for improving equipment communication in semiconductor manufacturing equipment |
| US8615314B1 (en) * | 2004-09-02 | 2013-12-24 | Advanced Micro Devices, Inc. | Process control using analysis of an upstream process |
| US7457729B2 (en) * | 2005-01-11 | 2008-11-25 | Verigy (Singapore) Pte. Ltd. | Model based testing for electronic devices |
| US8675176B2 (en) * | 2005-02-25 | 2014-03-18 | Asml Netherlands B.V. | Parameter control in a lithographic apparatus using polarization |
| US7117059B1 (en) * | 2005-04-18 | 2006-10-03 | Promos Technologies Inc. | Run-to-run control system and operating method of the same |
| KR100699856B1 (ko) * | 2005-07-29 | 2007-03-27 | 삼성전자주식회사 | 반도체소자를 제조하는 공정의 제어시스템 및 이를 이용한제어방법 |
| US7720553B2 (en) * | 2006-08-31 | 2010-05-18 | Dell Products L.P. | Service metric portfolio management |
| US7974728B2 (en) | 2007-05-04 | 2011-07-05 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | System for extraction of key process parameters from fault detection classification to enable wafer prediction |
| US7873585B2 (en) * | 2007-08-31 | 2011-01-18 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Apparatus and methods for predicting a semiconductor parameter across an area of a wafer |
| US9760073B2 (en) * | 2010-05-21 | 2017-09-12 | Honeywell International Inc. | Technique and tool for efficient testing of controllers in development |
| TWI647630B (zh) * | 2017-05-08 | 2019-01-11 | 萬泰科技股份有限公司 | 生產效率監控系統 |
| KR20210000731A (ko) | 2018-05-24 | 2021-01-05 | 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드 | 공간적으로 분해된 웨이퍼 온도 제어를 위한 가상 센서 |
| KR102589004B1 (ko) * | 2018-06-18 | 2023-10-16 | 삼성전자주식회사 | 반도체 불량 분석 장치 및 그것의 불량 분석 방법 |
| EP4012421B1 (en) | 2020-12-11 | 2024-08-21 | Nxp B.V. | System and method for monitoring feedback circuits |
| US20230081446A1 (en) * | 2021-09-10 | 2023-03-16 | Applied Materials, Inc. | Using elemental maps information from x-ray energy-dispersive spectroscopy line scan analysis to create process models |
| CN117490809B (zh) * | 2023-12-19 | 2024-03-26 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 用于智慧生产的超声波燃气表测试方法及工业物联网系统 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2655904B2 (ja) * | 1989-02-06 | 1997-09-24 | 三菱重工業株式会社 | 適応制御装置 |
| JPH06244261A (ja) * | 1990-12-31 | 1994-09-02 | Texas Instr Inc <Ti> | 半導体装置製造プロセス制御用センサ |
| US5257206A (en) * | 1991-04-08 | 1993-10-26 | Praxair Technology, Inc. | Statistical process control for air separation process |
| US5408405A (en) | 1993-09-20 | 1995-04-18 | Texas Instruments Incorporated | Multi-variable statistical process controller for discrete manufacturing |
| US5546312A (en) | 1993-09-20 | 1996-08-13 | Texas Instruments Incorporated | Use of spatial models for simultaneous control of various non-uniformity metrics |
| US5526293A (en) | 1993-12-17 | 1996-06-11 | Texas Instruments Inc. | System and method for controlling semiconductor wafer processing |
| US5452218A (en) | 1994-02-03 | 1995-09-19 | Texas Instruments | System and method for determining quality analysis on fabrication and/or assembly design using shop capability data |
| US5698455A (en) * | 1995-02-09 | 1997-12-16 | Micron Technologies, Inc. | Method for predicting process characteristics of polyurethane pads |
| US5659467A (en) * | 1996-06-26 | 1997-08-19 | Texas Instruments Incorporated | Multiple model supervisor control system and method of operation |
| KR19980026111A (ko) * | 1996-10-07 | 1998-07-15 | 김광호 | 반도체 제조를 위한 통계적 공정관리 방법 |
| US5987398A (en) | 1998-04-30 | 1999-11-16 | Sony Corporation | Method and apparatus for statistical process control of machines and processes having non-constant mean of a response variable |
| US6230069B1 (en) | 1998-06-26 | 2001-05-08 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and method for controlling the manufacture of discrete parts in semiconductor fabrication using model predictive control |
| US6298470B1 (en) * | 1999-04-15 | 2001-10-02 | Micron Technology, Inc. | Method for efficient manufacturing of integrated circuits |
-
1999
- 1999-10-05 US US09/412,679 patent/US6560503B1/en not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-04-28 JP JP2001528761A patent/JP2003511750A/ja active Pending
- 2000-04-28 KR KR1020027004424A patent/KR100708009B1/ko not_active IP Right Cessation
- 2000-04-28 WO PCT/US2000/011522 patent/WO2001025865A1/en active IP Right Grant
- 2000-04-28 EP EP00928556A patent/EP1218806B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-04-28 DE DE60012762T patent/DE60012762T2/de not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP1218806A1 (en) | 2002-07-03 |
| US6560503B1 (en) | 2003-05-06 |
| KR100708009B1 (ko) | 2007-04-16 |
| DE60012762D1 (de) | 2004-09-09 |
| EP1218806B1 (en) | 2004-08-04 |
| JP2003511750A (ja) | 2003-03-25 |
| DE60012762T2 (de) | 2005-08-11 |
| WO2001025865A1 (en) | 2001-04-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR100708009B1 (ko) | 통계적 공정 제어를 이용하여 제어기의 성능을 모니터하는 방법 및 장치 | |
| US6442496B1 (en) | Method and apparatus for dynamic sampling of a production line | |
| US6556884B1 (en) | Method and apparatus for interfacing a statistical process control system with a manufacturing process control framework | |
| KR100727048B1 (ko) | 공정 제어 시스템 | |
| US6304999B1 (en) | Method and apparatus for embedded process control framework in tool systems | |
| KR101166209B1 (ko) | 모델 예측을 위한 동적인 샘플링 레이트 적응 | |
| US6484064B1 (en) | Method and apparatus for running metrology standard wafer routes for cross-fab metrology calibration | |
| US6647309B1 (en) | Method and apparatus for automated generation of test semiconductor wafers | |
| JP2005510083A (ja) | 統合計測データをフィードフォワードデータとして利用するための方法および装置 | |
| US6610550B1 (en) | Method and apparatus for correlating error model with defect data | |
| US6532428B1 (en) | Method and apparatus for automatic calibration of critical dimension metrology tool | |
| WO2001011678A1 (en) | Method and apparatus for run-to-run controlling of overlay registration | |
| US6560506B2 (en) | Method and apparatus for control for semiconductor processing for reducing effects of environmental effects | |
| US6708129B1 (en) | Method and apparatus for wafer-to-wafer control with partial measurement data | |
| US6756243B2 (en) | Method and apparatus for cascade control using integrated metrology | |
| KR20060034690A (ko) | 결함 검출에 기초하여 계측 디스패칭을 수행하는 방법 및장치 | |
| US6597447B1 (en) | Method and apparatus for periodic correction of metrology data | |
| US6645780B1 (en) | Method and apparatus for combining integrated and offline metrology for process control | |
| KR101000545B1 (ko) | 1차 공정 제어기를 보완하기 위한 2차 공정 제어기 | |
| US20070061032A1 (en) | Data representation relating to a non-sampled workpiece | |
| US6834213B1 (en) | Process control based upon a metrology delay | |
| US6571371B1 (en) | Method and apparatus for using latency time as a run-to-run control parameter | |
| US6698009B1 (en) | Method and apparatus for modeling of batch dynamics based upon integrated metrology | |
| US6618640B1 (en) | Method and apparatus for using integrated remote identifier | |
| US6577914B1 (en) | Method and apparatus for dynamic model building based on machine disturbances for run-to-run control of semiconductor devices |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20120322 Year of fee payment: 6 |
|
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |