KR20140019878A

KR20140019878A - 공정 진공 환경의 전자적 진단을 위한 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20140019878A
Application number: KR1020147002553A
Authority: KR
Inventors: 조셉 디. 아루다; 캐쓰린 디. 키; 글렌 에프. 알. 길치리스트
Original assignee: 브룩스 오토메이션, 인크.
Priority date: 2005-08-18
Filing date: 2006-08-11
Publication date: 2014-02-17
Also published as: US7289863B2; CN101243312A; US20070043534A1; KR20080036216A; CN101243312B; WO2007022067A1; TWI417715B; EP1915603A1; JP2009505425A; KR101385634B1; TW200745843A; EP1915603B1; JP5411498B2

Abstract

본 발명에 관한 일 실시예에서, 장치에 연관된 진공 환경에 있어서의 진공 품질 문제의 원인을 식별하는 방법이 제시한다. 위 방법은 진공 환경 데이터를 수집하고 저장하는 단계, 위 진공 환경 내의 비정상을 식별하는 단계, 위 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품 동작 상태를 결정하는 단계, 및 위 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 위 진공 환경 상태 및 위 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품 동작 상태에 근거하여 진공 품질 문제의 원인을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

공정 진공 환경의 전자적 진단을 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ELECTRONIC DIAGNOSTICS OF A PROCESS VACUUM ENVIRONMENT}

본 발명은 장치와 연관된 진공 환경상의 진공 품질 문제 원인(a source of a vacuum quality problem)의 식별 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 출원은 2005년 8월 18일 출원된 미국 출원 번호 11/206,675 호의 계속(continuation) 출원이며 위 출원에 의거하여 우선권을 주장한다. 위 출원의 전체적인 교시(teachings)는 여기에 참고자료로 포함되어 있다.

많은 반도체 및 코팅 제조 공정은 공정 챔버(chamber) 안에 일관되며, 재생가능하고, 고품질의(high quality) 진공 환경을 요구한다. 이러한 진공 환경은 공정의 최적화, 장치(tool)의 이용 및 수율(yield)에 있어 필수적이다. 최적의 공정 진공 환경이란 리크(leak), 오염 및 아웃개싱(outgassing)이 없으며, 특정된 대로(as specified) 동작하는 모든 부품(component)과 서브시스템을 가지는 것이다.

이러한 시스템의 진공 부품상의 진단(diagnosing) 문제를 위한 몇몇 선행 기술은 패턴 인식(pattern recognition)과 통계적 방법을 포함한다. 패턴 인식 기술은 부품의 고장(failure)을 생성시키고, 그에 수반되는 상황을 측정하는 것을 요구한다. 통계적 기술은 모든 관련 파라미터를 측정하고, 그 중의 몇몇 파라미터를 부품 고장과 상관시키고자(correlate) 시도하는 것이다.

예컨대 반도체 공정 클러스터 장치 등의 장치와 연관된 진공 환경에서의 진공 품질 문제의 원인(scource)을 식별하기 위한 방법과 시스템이 제공된다. 진공 환경 데이터는 수집되고 저장되어, 비정상(anomaly)이 위 진공 환경 안에서 식별된다. 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품상의 동작 상태가 결정된다. 이후 진공 품질 문제의 원인은 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 진공 환경 상태 및 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품 동작 상태에 근거하여 결정될 수 있다. 진공 환경 상태는 위 환경 내의 기체 종류 및 레벨(gaseous species and levels)뿐만 아니라 절대 압력, 기저 압력(base pressure) 및 압력 상승율(rate of pressure rise)과 같은 압력 측정값들에 의하여 정의된다. 장치 부품의 동작 상태는 프로세싱 장비(processing equipment), 벨로우즈(bellows) 및 씨일(seals)과 같은 진공 차단(isolation) 부품 및 진공 펌프에 연결된 게이트 밸브와 같은 진공장비의 인터페이스(interfaces)의 상태에 의하여 정의된다.

진공 품질 문제의 원인을 결정하는 것은 나아가 극저온 펌프(cryopump), 터보 펌프(turbopump) 또는 기타의 진공 펌핑 부품과 같은 진공 장비의 상태에 근거한다. 이는 또한 진공 환경 상태의 이력, 장치 상태의 이력 및 진공 장비의 이력에 근거할 수도 있다.

비정상의 식별은 동시적인(instantaneous) 측정, 진공 환경 이력 및/또는 장치 상태 이력의 분석을 포함한다. 이는 압력 상승율, 기저 압력, 기저 압력 경향(trend), 잔류(residual) 기체의 분석, 동작 압력(operating pressure), 동작 압력 이력 및 압력 회복 곡선으로 이루어진 그룹으로부터 하나 또는 그 이상의 측정값의 분석을 포함한다. 비정상은 기저 압력의 변화 또는 압력 상승율의 변화이다.

비정상은 식별될 수 있고, 자동적 데이터 분석 수단에 의하여 그 원인이 결정된다. 고장 이전에 비정상 원인을 식별하는 것은 예방적 유지보수(maintenance)를 가능하게 한다. 진공 품질 문제의 원인에 대한 자동적 전자 통지(notification)는 장비(equipment)의 관리에 책임을 지는 용역 사원에게 자동적 이메일의 수단으로서 제공될 수 있다.

진공 품질 문제의 원인을 결정하는 단계는 나아가 일반적인 장치의 동작 상태 - 이는 아이들링(idling), 중지상태(turn off), 검증(qualification), 펌프다운(pumpdown) 및 프로세싱(processing)으로 이루어진 그룹으로부터의 상태를 포함함 - 에 근거할 수 있다. 장치 부품 동작 상태는 장치 부품 동작 상태의 감지(sensing)에 의하여 또는 진공 환경 데이터의 분석에 의하여 결정될 수 있다.

일 실시예에서는, 장치와 연관된 진공 환경에서의 진공 품질 문제 원인을 식별하기 위한 하나 또는 그 이상의 명령어(instructions) 시퀀스를 담는(carrying) 컴퓨터-판독가능한 매체(computer-readabel medium)가 제공된다. 하나 또는 그 이상의 프로세서에 의한 하나 또는 그 이상의 명령어 시퀀스의 실행은 위 하나 또는 그 이상의 프로세서가 진공 환경 데이터를 수집하고 저장하는 단계, 진공 환경상의 비정상을 식별하는 단계, 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품 동작 상태를 결정하는 단계 및 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 진공 환경 상태와 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품 동작 상태에 근거하여 위 진공 품질 문제의 원인을 결정하는 단계를 실행하게끔 하는 원인이 된다.

본 발명의 전술한 또는 그 외의 목적, 특징 및 장점은 첨부한 도면에 도시된 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 다음의 좀더 구체적인 설명으로부터 분명해질 것이다. 위 도면은 반드시 비율, 강조를 위한 것은 아니고, 대신에 본 발명의 원리를 도시하는데 주안점을 둔 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 전자적 진단을 위한 시스템이 이용된 반도체 클러스터(cluster) 장치를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의하여, 도 1의 시스템으로부터 통신된 데이터의 전자적 진단을 실행하기 위한 데이터-처리 장비의 배치를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의하여 기저 압력을 결정하는 데 이용된, 압력 및 공정/회수(process/recovery) 주기 동안에 시간 흐름에 따른 슬릿 밸브(slit valve) 신호를 도시한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 의하여 가능한 시스템 상태를 결정하기 위하여 챔버 상승율 분석에서 사용되었던 데이터의 그래프이다.
도 5는 웨이퍼 리프트 벨로우즈에서의 리크 식별을 위한 본 발명에 따른 실시예에 의하여 전자적으로 진단되는 일련의 신호를 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 의하여 전자적 진단 방법의 동작을 도시하는 결함(fault) 분석 흐름도를 도시한다.
도 7은 본 발명에 따른 실시예에 의하여 전자적으로 진단되는 임플란트(implant) 공정으로 생산되는 시간 대(對) 압력 신호를 도시한다.
도 8은 터보분자 펌프(turbomolecular pump)에 의하여 생산되는 신호로부터 로컬 서버에 의하여 수신되고, 본 발명에 따른 실시예에 의하여 전자적으로 진단되는 시간 대(對) 가속계(accelerometer) 진동(vibration)을 도시한다.
도 9는 인터-웨이퍼 회복 압력 시간 분석에서 본 발명의 일 실시예에 의하여 전자적으로 분석되는, 로컬 서버(1043)에 수신된 일련의 신호를 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 후면 히터 가스 매니폴드에서의 압력 버스트(burst)를 식별하기 위하여 이용될 수 있는 신호를 도시한다.
도 11은 정상적인 동작 동안에, 도 10의 그것과 유사한 파라미터를 도시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에에 따라, 진공 챔버 안의 오염에 의한 아웃개싱을 식별하기 위하여 이용될 수 있는 기저 압력 데이터를 도시한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 결정된 베이스압력에 의하여, 도 12의 챔버 배기에 이어 제 1 웨이퍼 공정 동안에의 이온 게이지 압력의 그래프이며, 기저 압력상의 제 1 웨이퍼의 오염의 효과를 보여준다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라, 도 13의 기간 동안에 실행된 상승율 분석의 그래프이다.
도 15a 및 15b는 본 발명의 일 실시예에 따라 실행될 수 있는 상호 오염(cross contamination) 검출을 도시한다.

본 발명의 바람직한 실시예에 대한 설명은 다음과 같다.

반도체 및 코팅 제작에서 특별히 유용한 공정 진공 환경을 위한 자동적 결함 검출 및 진단(fault detection and classification, FDC) 방법을 제시한다. 이 방법은 시스템 수준으로부터 부품 수준까지의 근본적 원인의 분석을 가능하게 한다. 그 예측 능력 때문에, 이 방법은 결함이 공정, 수율 및 처리량에 영향을 주기 전에 그 결함이 분석되고 교정되게끔 한다. 생산은 소모재(consumables)의 예정된 교체를 위하여만 잠시 중단되므로 예정되지 않는 다운타임(downtime)은 최소화된다.

본 발명의 일 실시예에 따라 전자적 진단을 위한 시스템이 이용된 반도체 클러스터(cluster) 장치(1001)를 도시한다. 클러스터 장치(1001)의 공정 챔버(1002, 1003), 로드락(load locks, 1004, 1005), 전달 챔버(transfer chamber, 1006) 및 기타 부품은 압력, 온도, 수류(water flow)를 포함하는 다양한 센서 및 기타 센서를 장착하고 있다. 위 센서로부터의 센서 출력 라인(1010-1014)은 장치 컨트롤러(1018)로 공급된다. 본 발명에 따른 일 실시예에서, 아날로그 진단 라인(1019 - 1023)은 센서 출력 라인에 탭핑(tapping)되고, 센서 출력을 하나 또는 그 이상의 진단 통신 유닛(1027 - 1030)에 공급하는 데 사용된다. 위 진단 통신 유닛(1027 - 1030)은, 이번에는, 아날로그 센서 출력을 디지털 신호로 전환하고, 이러한 신호를 디지털 진단 라인(1035 - 1038)을 지나 진단 로컬 서버(1043)에 공급한다. 4개의 통신 유닛(1027 - 1030)이 도 1에 도시되어 있지만, 일반적으로 이러한 통신 유닛(1027 - 1030)은 임의의 갯수일 수 있다. 챔버(1002 - 1006) 당 하나의 통신 유닛(1027 - 1030) 그리고 로컬 서버(1043) 당 많은 통신 유닛(1027-1030) - 예컨대 로컬 서버 당 50개의 통신 유닛까지 - 이 있을 수 있다. 선택적으로, 챔버(1002 - 1006)의 번호와 통신 유닛(1027 - 1030)의 번호 사이에 일대일 대응일 필요는 없다. 많은 상이한 케이블 연결(cabling) 및 데이터 전달의 배치방법이 또한 사용될 수 있으며, 도시된 센서 출력 라인(1010 - 1014), 아날로그 라인(1019 - 1023) 및 디지털 라인(1035 - 1038)의 각각은 다수의 상이한 신호를 전달한다. 게다가 가능한 곳에서, 전환된 센서 출력 신호를 전달하는 디지털 라인은 직접적으로 장치 컨트롤러(1018)로부터 로컬 서버(1043)에 이른다는 점이 - 그로 인하여 통신 유닛(1027 - 1030), 아날로그 라인(1019 - 1023) 및/또는 디지털 라인(1035 - 1038)의 몇몇 또는 전부를 사용할 필요를 피하게 됨 - 인정되어야 한다.

도 2는 도 1의 시스템으로부터 통신된 데이터의 전자적 진단을 실행하기 위한 데이터 처리 장비의 배치를 도시한다. 진단 로컬 서버(2043, 도 1의 로컬 서버(1043)에 대응됨)로부터의 데이터는 인터넷과 같은 통신 네트워크(2044)를 통하여 스테이징(staging) 컴퓨터들 세트(2045)에 전달된다. 로컬 서버(2043)으로부터 전달은, 예컨대 네트워크(2044)를 통하여 스테이징 컴퓨터들(2045)로 전달되는 이메일 첨부의 형태일 수 있다. 로컬 서버(2043)는 도 1의 클러스터 장치(1001)와 같은 장소에 위치할 수 있으며, 데이터를 네트워크(2044)를 통하여 데이터 분석이 발생하는 설비에 위치하는 도 2의 다른 데이터 처리 장비에 전달할 수 있다. 로컬 서버(2043)로부터 전달되는 데이터는 압력이 풀려서(unpack) 스테이징 컴퓨터(2045)에 전달되며, 통상적인 데이터 축적 장비에서 동작할 수 있는 데이터베이스(2046 - 2048)에 저장된다. 컴퓨터 시스템은 데이터베이스(2046 - 2048)로부터의 저장된 데이터를 이용하여 분석(2049)과 분석결과의 전시(2050)를 생성하고, 전자적 통지(2051)를 보낸다. 게다가 몇몇 예비적 분석은 도 1의 로컬 서버(1043) - 이는 몇몇 통지(예컨대 네트워크(2044) 또는 다른 통신 링크를 통하여)를 직접적으로, 서버(2043)에 의하여 보내진 통지에 대신하여 또는 부가하여 보냄 - 에 의하여 실행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서는, 통상적으로 도 2의 배치가 사용되지만, 아래의 기술된 모든 분석과 통지가 로컬 서버(1043)에 의하여 실행된다.

통지(2051)는 도 2의 데이터 처리 장비를 동작하는 회사의 고객과 현장에서의 고객 지원 기술자들에게 보내질 수 있다. 이러한 자동적 통지(2051)는, 예컨대 도 1의 진공 공정 장비의 동작 파라미터 조절 또는 진공 공정 장비의 부품을 교체에 관한 지시를 담고, 고객 또는 고객 지원 기술자들에 대한 이메일 형태를 취할 수있다. 더욱 일반적으로는, 통지는 문제에 대한 기술 및 추천하는 교정 행동을 포함할 수 있다. 분석(2049)을 생산하기 위하여는 컴퓨터 시스템에서 동작하는 컴퓨터 판독가능한 코드는 데이터베이스(2046 - 2048)로 보내지는 데이터를 통하여 정밀하게 조사되고, 데이터 안의 특정한 양적 관계를 찾기 위하여 사용된다.

분석의 한 유형에서는, 프로세서는 "게이트밸브의 담힘"("Gate Valve is Colsed") 및 "슬릿밸브의 닫힘"("Slit Valve is Closed")을 지시하는 신호를 찾는다. 위 두 신호 모두가 긍정적("true")인 상태에 있다면, 이는 챔버는 격리되어 있다는 것을 암시하며, 프로세서가 장치(1001)로부터 전송된 시간 대(對) 압력 데이터를 점검하고, 장치(1001) 챔버의 시간과 압력 사이의 관계를 유추한다. 이러한 방식으로, 프로세서는 통신 유닛(1027-1030)으로부터 및/또는 호스트 장치로부터의 데이터에 근거한 장치(1001)의 챔버 상태를 추론하는 것이다. 시간 대(對) 압력 데이터의 경우에, 예컨대 외부적 리크, 아웃개싱 또는 리크 없음의 세 상태가 유추될 수 있다. 이 상태는 장치(1001) 챔버의 물리적 현상과 센서 출력(1010 - 1014)값의 인식을 통하여 유도된다. 추론되는 위 상태에 근거하여, 시스템은 장치(1001)에서 결함이 발생하는 곳의 분석을 유도하고, 적절한 교정 조치를 추천한다. 통지는 예컨대 게이트 밸브가 닫혀 있는 때의 시간 대(對) 압력 상승율 분석에 근거하여 보내어진다. 이러한 통지는, 이하에서는 챔버 상승율 통지로 부르기로 한다. 챔버 상승율 분석은 진공 펌프 게이트 밸브가 닫히고, 모든 다른 밸브가 닫혀 있을 때에 행하여지며, 진공 챔버 안의 리크 및 아웃개싱의 특성화를 가능하게 한다. 상승율 제한은 개별적인 고객에 의하여 정하여질 수 있으며, 예외 통지 신호를 트리거하는 기초로서 사용될 수 있다.

다른 분석 유형은 장치(1001) 챔버에서의 기저 압력의 결정에 의존한다. 도 3은 기저 압력을 결정하는 데 사용될 수 있는, 압력 및 공정/회복 주기 동안에 시간의 흐름에 따라 로컬 서버(1043)에 의하여 수신되는 슬릿 밸브 신호를 도시한다. X 축의 시간에 대하여, Torr 단위의 압력은 Y 축에 로그 스케일로 도시되어 있다(이 예에서, 압력은 10^-10 Torr로부터 10^-1Torr까지이고, 시간은 약 3분 30초 정도에 걸쳐 있다). 콘벡트론^(R)(Convectron)게이지 압력은 3057 에서 플롯되었으며, 이온 게이지 압력은 3058 에서 플롯되었으며, 슬릿 밸브의 상태신호는 3059 에서 플롯되었다. 위 세 신호는 (예컨대) 1 Hz 샘플링 속도로 수집될 수 있다. 챔버 상승율 통지를 위하여 실행되었던 분석에서처럼, 도 3의 분석은 장치(1001)의 챔버상태를 추론하는 데에서 시작한다. 도 3은 공정 단계(3052), 이에 뒤따르는 회복 단계(3053)에서의 일련의 공정/회복 주기를 도시한다. 컴퓨터 프로세서(예컨대 도 2의 데이터 처리 장치와 연관됨)는 3060에서처럼, 베이스 밸브까지의 콘벡트론^(R)게이지 압력을 검출함으로써 공정 단계(3052)의 끝을 결정한다. 또한 컴퓨터 프로세서는 슬릿 밸브 - 이는 공정 단계 동안에는 닫혀 있으나(3054), 회복 단계 동안에는 두 번(3055, 3056) 열림 - 상태를 관찰함으로써 공정/회복 주기에 대한 주기당 시간을 결정할 수 있다. 부가적으로, 컴퓨터 프로세서는 회복 단계(3053) 시작을 검출하는 이온 게이지 압력의 큰 상승(3061)에서 의하여 가동될 수 있다. 이러한 신호 특성에 근거하여, 컴퓨터 프로세서는 공정 단계의 지속시간 및 각 공정 단계가 시작하고 끝나는 시간을 결정할 수 있으며, 공정을 하지 않는 시간으로부터 회복 단계의 지속시간을 결정할 수 있다. 컴퓨터 프로세서는 회복 단계 동안에 시간 대(對) 압력의 관계(3062)를 취하고, 곡선(curve)에 가장 잘 맞는 곡선피팅(curve-fitting) 방정식 - 예컨대 상수를 가지는 음의 지수 함수 - 을 사용할 수 있다. 장차 위 곡선을 외삽함으로써(extraplorate), 이후 컴퓨터 프로세서는 시스템의 기저 압력 - 이는 챔버가 (예컨대 24시간의) 장시간 동안 천천히 배기되게끔 하는 그 압력 - 을 측정할 수 있다.

도 3에 도시된 데이터에 근거하여, 컴퓨터 프로세서는 각각의 날의 결정된 기저 압력 - 만일 증가한다면 그것으로 결정하고, 증가량이 고객이 특정한 한계보다 더 크다면 그것으로 결정함 - 을 도시한다. 그렇게 하여, 컴퓨터 프로세서는 기저 압력이 고객이 특정한 한계를 초과하여 증가하였는지를 지시하는 자동적 통지(2051)를 엑셀(Excel) 파일 리포트를 첨부한 이메일 형식의 등으로 보낸다. 엑셀 파일 리포트는 예컨대 진단에 유용한, 예외가 검출되는 이전 및 이후에 실행된 플롯과 계산을 제공한다. 기저 압력의 증가에 근거한 이러한 통지는 여기서는 복합 기저 압력 통지로서 공지되어 있다. 복합적 기저 압력 통지는 위에서 언급한 대로, 챔버 상승율 기술에 근거한 진단에 수반될 수도 있다. 예컨대 챔버 상승율 분석은 기저 압력이 수용할 만한 한계 이상으로 증가하였다는 것을 지시하는 복합 기저 압력 통지뿐만 아니라 외부의 리크가 있다는 것을 지시할 수 있다. 더 일반적으로는, 복합 기저 압력 및 챔버 상승율 통지는 장치(1001)에 대한 고객 사용에 의존하여 고객에 따라 상이한 값일 수도 있다. 몇몇 고객들은, 예컨대 하루에 한번 게이트 밸브와 슬릿 밸브를 닫고, 그럼으로써 챔버 상승율 통지를 트리거할 수 있으나, 다른 고객들은 상이한 간격으로 위와 같이 할 수 있다. 다른 한편, 복합 기저 압력 분석은 줄곧 실행되었음에도, 기저 압력이 고객의 복합 기저 압력 한계 이상으로 증가할 때까지 복합 기저 압력을 트리거하지 않을 것이다. 챔버 상승율 분석은 양자가 수신되는 때에 복합 기저 압력 분석과 결합할 수 있는데, 챔버 상승율 분석으로부터의 상승율은 기저 압력(이는 시스템의 기초적 물리현상에 근거함)상의 바람직한 변화를 위한 측정값을 제공할 수 있다. 여기에 게시된 진단 기술은 따라서 주어진 고객에게 유용한 진단을 생산하게끔 결합될 수 있다.

배기-대-대기(vent-to-atmosphere) 분석이 실행될 수 있다. 구체적으로, 도 3의 콘벡트론^(R) 게이지 데이터(3057)에 근거한 전자적 분석을 실행함으로써, 시스템은 예컨대 마지막 24 시간 등 특정한 시간 안에 챔버가 대기압까지 배기되었을 때를 검출할 수 있다. 배기 이후의 펌프다운 속도 특성이 특정 한계보다 더 크다면, 모든 영향받은 밸브의 점검을 추천하는 자동적 전자적 통지가 고객에게 보내어 질 수 있다.

도 4는 가능한 시스템 상태를 결정하기 위한 챔버 상승율 분석에서 사용된 데이터의 그래프이다. 위 그래프는 X 축의 시간과 Y 축의 압력으로써, 챔버 상승율 분석에서 수집된 시간 대(對) 압력의 상이하고 가능한 궤적들을 도시한다. 만일 압력 상승율이 곡선(4063)처럼 증가한다면, 챔버 상승율 분석은 시스템의 부품이 리크 또는 시간에 대하여 점점 커지는 아웃개싱(이는 거의 볼 수 없음)을 가진다고 결론내릴 수 있다. 만일 압력 상승율이 고객 특정 한계보다 더 큰 상승율 값(4065)이지만 곡선(4064)처럼 일정하다면, 챔버 상승율 분석은 시스템의 부품이 고객 제한보다 더 큰 고정 사이즈의 리크를 가진다고 결론내릴 수 있다. 만일 압력 상승율이 고객 특정 한계보다 더 작은 상승율(4065)이지만, 곡선(4066)처럼 상수라면, 챔버 상승율 분석은 시스템의 부품이 고객 제한보다 더 작은 고정 사이즈의 리크를 가진다고 결론내릴 수 있다. 다른 한편, 압력 궤선이 곡선(4067)처럼 처음에는 증가하다가 나중에는 저하한다면, 챔버 상승율 분석은 시스템의 부품이 예컨대 공정 챔버 벽면에 오염이 있는 것처럼 오염되어 있다고 결론내릴 수 있다. 이 경우에 있어, 챔버가 닫힌 다음에는 오염물질은 점차로 증발하여 밖으로 펌핑되며, 압력은 곡선(4067)처럼 평형상태를 얻게 된다. 마지막으로, 곡선(4068)이 시간의 흐름에 따른 일정한 압력을 가지는 이상적인 완벽한 챔버궤선이 된다. 챔버 상승율 분석은 도 4의 그것과 같은 압력 궤선에 근거한 시스템(또는 시스템 부품 또는 서브시스템) 상태를 진단하기 위하여 실행된다. 이러한 분석 결과를 지시하는 통지는 고객에게 보내진다. 예컨대 통지는, 곡선(4064)과 같이 시간 대(對) 압력 궤선을 드러내는 분석에 근거하여, 고객-특정 한계이상으로 고정 사이즈의 리크가 센서 데이터가 전송되었던 부품으로부터 발생하고 있다는 것을 지시한다. 본 발명의 한 실시예에 의하여, 챔버 상승율 분석은 시간에 대한 압력 함수의 일계 도함수(예컨대 도 4의 함수)를 결정하는 것을 포함하고, 선택적으로 통지 보고에서의 도함수 플롯을 제공한다. 압력 함수의 도함수(또는 이계도함수 또는 다른 분석 함수)는 시스템 부품의 상태를 진단하고, 위에서 언급한 고객추천사항을 생성하는데 사용될 수 있다. 부가적으로, 일계도함수, 이계도함수 또는 피팅된 곡선(curve fit)이 리크와 아웃개싱을 구별하기 위하여 사용될 수 있다.

도 5는 웨이퍼 리프트 벨로우즈(wafer lift bellows)의 리크 여부의 결정을 전자적으로 진단하는 로컬 서버(1043)에 의하여 수신된 일련의 신호를 도시한다. Torr 단위의 압력이 X 축의 시간에 대하여 Y 축에 로그 스케일로서 도시된다(이 예에서, 압력은 10^-9Torr로부터 10^-2Torr까지이고, 시간은 3분에 걸쳐 있다). 콘벡트론^(R) 게이지 압력은 5057에 플롯되어 있고, 이온 게이지 압력은 5058에 플롯되어 있으며, 슬릿 밸브 상태 신호는 5059에 플롯되어 있고, 웨이퍼 히터 신호는 5069에 플롯되어 있으며, 웨이퍼 리프트 신호는 5070에 플롯되어 있다. 컴퓨터 프로세서(예컨대 도 2의 데이터 처리 장치와 연관되어 있음)는 로컬 서버(1043)에 의하여 수신된 이 데이터를 분석함으로써 웨이퍼 리프트 벨로우즈 리크를 진단할 수 있다.

도 5에 기록된 신호는 장치(1001)의 챔버 안에서 발생하는 물리적 작용과 서로 상호연관되어 있다. 그 신호가 5059에서 기록된 슬릿 밸브는 열려서 이벤트 5055 및 5056에서 반도체 웨이퍼를 웨이퍼 핸들러로부터 공정 챔버 안으로 또는 밖으로 이동하게 한다. 그 신호가 5070 및 5069에서 기록된 웨이퍼 리프트 및 웨이퍼 히터는 웨이퍼가 공정 챔버 안으로 이동될 때에 이동한다. 도 5에 도시된 대로, 웨이퍼 히터 신호(5069)는 슬릿 밸브가 5072에서 열려 웨이퍼를 공정 챔버 안으로 들어가게 하기 이전에, 5071에서 아래로 이동하는 웨이퍼 히터를 기록한다. 5056에서의 슬릿밸브의 두 번째 개폐 이후에 웨이퍼 히터는 5073에서 다시 윗 방향으로 이동한다.

주기는 다음과 같이 진행한다. 우선, 공정 단계(5052) 동안에, 웨이퍼 히터 및 웨이퍼 리프트는 공정 챔버 안에서의 공정 위치에 웨이퍼의 중심을 맞춘다. 공정이 끝난 이후에, 가스는 챔버 밖으로 펌핑되고, 5071에서 웨이퍼 히터는 아래로 이동한다. 웨이퍼는 여전히 리프트 위에 있다. 그 후 5072에서 슬릿 밸브는 열리고, 로봇이 공정 챔버 안으로 이동한다. 그 다음, 5074에서 웨이퍼 리프트는 아래로 이동하여, 로봇 상에 웨이퍼를 남겨둔다. 이후 로봇이 공정 챔버 밖으로 이동하고, 슬릿 밸브는 5075에서 닫힌다. 이후 로봇은 공정 챔버 밖의 새로운 웨이퍼를 집는다. 슬릿 밸브는 5076에서 다시 열린다. 웨이퍼 리프트는 5077에서 상향 이동하여 새로운 웨이퍼를 취한다. 이후 웨이퍼 히터는 5073에서 상향 이동하고, 공정 위치의 새로운 웨이퍼에 중심을 맞추고, 동일한 순환을 다시 시작한다.

로컬 서버(1043)에 의하여 수신되고 도 5에 도시된 신호는, 웨이퍼 리프트 벨로우즈 안에 리크가 있는지를 결정하기 위하여 데이터 처리 장치(도 2 참조)에 의하여 판독되어진다. 5078에서 볼 수 있듯이, 이온 게이지 압력의 갑작스런 감소가 있는데, 이는 5077에서 웨이퍼 리프트가 상향 이동되는 곳의 주기점과 일치한다. 비정상적인 압력 감소(5078)를 식별하고, 5077에서 웨이퍼 리프트 상승에서의 이 압력 감소의 타이밍을 관련시킴으로써, 웨이퍼 리프트 벨로우즈에 리크가 있는지 여부를 결정할 수 있다. (이 특별한 경우에, 웨이퍼 리프트 벨로우즈는 아래 위치보다 더 많이 리크되고 있다.) 이러한 결정은 적절한 교정 조치를 취할 것을 권고하는 것과 함께 고객에게 자동적 전자 통지로서 전달될 수 있다. 이러한 결론은 예컨대 압력 저감(5062)은 정상보다 조금 더 늦은 속도임을 결정함으로써 도 5의 다른 데이터 분석에 의하여 강화될 수 있다.

이러한 방식에 의하여, 클러스터 장치(1001)로부터 수집된 전자 진단 데이터는 특정한 부품(여기서는 웨이퍼 리프트 벨로우즈)에 대한 진공 문제를 진단하고, 교정적 조치를 권고하는데 사용될 수 있다. 다른 부품들은 대체로 유사한 접근 방법 - 예컨대 웨이퍼 히터의 움직임과 일치하는 유사한 비정상적 압력 감소는 히터 벨로우즈의 리크를 진단하는 데 사용될 수 있음 - 에 의하여 식별될 수 있다. 식별될 수 있는 다른 리크는 오링(o-ring), 슬릿 밸브 벨로우즈, 게이트 씨일 및 후면 히터 가스 매니폴드의 리크를 포함한다. 한 예에서, 오링의 리크는 각각의 날에 측정되는 알루미늄 공정 챔버의 기저 압력 상의 증가를 관찰함으로써 식별될 수 있다. 예컨대 이러한 증가는 주어진 날에 챔버가 열린 이후에 시작되는 것이 관찰될 수 있다. 일단 고객에게 통지가 되면 툴은 아이들링 상태로 되고, 오링은 교체될 수 있다.

이러한 방식의 특정 부품에 대한 문제를 식별할 수 있는 능력은 장치 고장 및 예상하지 못한 다운시간이 발생하기 전에 고비용의 장치 고장과 예상하지 못한 다운시간을 방지하는 데 도움을 줄 수 있다. 예컨대 선행기술에서, 몇몇 반도체 제조자들은 벨로우즈을 점검하여 고장을 찾아 왔다. 이후 클러스터 장치(1001)는 정지된다. 그 문제들은 알려지지 않았기 때문에, 제조자들은 자주 4시간이나 걸리는 극저온펌프를 재생시키고(벨로우즈는 보는 것 대신에), 이후 동일한 문제가 발생한다. 문제를 진단하는 데에 수일의 손실이 있고, 수율은 떨어진다. 이온 게이지는 디가스되고, 반 시간의 손실이 있다. 리크 점검이 실행되는 때에도, 벨로우즈는 고온에서 그리고 많은 선이 접근을 가로막는 곳에 위치하게 된다. 따라서, 고장을 찾는 선행 기술 및 고장 이후의 진단 실행은 제조자에게 많은 비용이 들게 하였다. 제조자들은 대신에 고장이 나기 이전에 교체되는 특정 부품에 대한 필요를 예측할 수 있고, 그 결과 고비용의 문제를 회피할 수 있다. 에러-유발성 부품을 빈번하게 바꾸는 제조자들조차도, 지나치게 자주 위 부품들을 교체하는 편으로 실수하는 대신에 적절한 시간에 맞추어 그 부품들을 관리함으로써 비용을 줄일 수 있다.

따라서 비정상이 발생하였을 때에 공정 진공 환경의 상태에 근거하여 공정 진공 환경에서의 진공 품질상의 비정상에 대한 원인을 식별할 수 있는 유용하고 예측적인 방법을 제공한다.

도 6은 전기적 진단을 위한 방법의 동작을 도시하는 결함 분석 흐름도를 보여준다. 서버(1043)에 의하여 수신된 데이터에 근거하여 클러스터 장치(1001)의 진단 분석을 실행하는 컴퓨터 프로세서는, 예컨대 장치(1001) 중 어떠한 특정 부품이 오동작하는지를 결정하기 위하여 도 6의 흐름도에 따라서 컴퓨터 코드를 동작시킨다. 위 코드는 또한 본 발명의 기술영역에서 통상의 지식을 가진 자들에게 인식될 수 있는 유사한 개념에 근거한 여타의 진단 기술을 사용한 상이한 특정 단계로써 동작할 수 있다. 결함 분석은 복합(composite) 기저 압력 분석처럼 6079에서 기저 압력에서의 증가를 관찰함으로써 또는 챔버 상승율 분석처럼 6080에서 상승율 한계를 어기거나 또는 비정상적인 경향을 띠는 것을 관찰함으로서 시작된다(두 방법 중 택일). 기저 압력에서의 증가가 시간(6081)에 따라 증가한다면, 이후 6082 - 6086에서의 일련의 조사는 느슨한 씨일(seal) 또는 피팅(6089), 벨로우즈 또는 다른 핸들러(6090), 가스 라인 리크 또는 질량 유동 제어기(mass flow controller) 차단밸브(shut-off valve)의 흠결 또는 펌프, 헬륨 매니폴드(6092) 또는 압축기(compressor)의 문제가 있는지 여부를 결정한다.

6082 - 6086에서의 조사는 과도상태(transiecnt, 6082)가 있는지, 위 과도상태는 공정 주기(6083), 밸브 상태(6084) 또는 가스유량(압력)(6085)와 상호 연관되어 있는지 및 온도(6086)의 증가가 있는지와 관련되어 있다. 그 결과(예 또는 아니오, 도 6에 Y 또는 N으로 기호화되어 있음)는 도 6의 화살표에 의하여 지시된 대로 결함(6089 - 6092) 중의 하나로서 진단결과를 결정한다. 6093 - 6098에서의 다른 조사는, 만일 기저 압력(6082)이 시간에 대하여 증가하지 않는다면 사용될 수 있고, 오링 또는 씨일 문제(6099) 또는 극저온펌프의 배기 또는 밸브 씨일 문제(6000)의 가능한 진단을 가져온다. 조사(6093 - 6098)는 과도상태(6093)가 있는지 여부, 과도상태는 공정 주기(6094), 밸브 상태(6095) 또는 가스유량(압력)(6096)과 상호연관이 있는지 여부 및 최근의 챔버 배기 또는 계획된 관리상태(6097) 또는 최근의 재생(6098)이 있었는지 여부와 관련되어 있다.

만일 기저 압력(6097)에 증가가 없다면, 이후 컴퓨터 프로세서는 인터-웨이퍼 회복 압력 또는 진단 압력(6001)에 증가가 있는지 여부를 결정하고, 만일 증가가 있다면, 유사한 조사 과정이 단계(6081)로부터 뒤따르고, 만일 그렇지 않다면, 결함은 잘못된 경고(6002)가 될 것이다.

조사(6003 - 6006)은 상승율 제한의 위반(6080)이 있을 때 사용되는데, 리크가 있는지 여부(6003), 아웃개싱이 있는지 여부(6004), 최근의 챔버 배기 또는 계획된 관리상태(6005)가 있었는지 여부 및 새로운 부품이 설치되었는지 여부(6006)를 포함한다. 여기서 기술된 분석 기술에 따라 프로세서에 의하여 결정된 이러한 조사의 답은 오염된 웨이퍼(6007)가 있는지 또는 오염된 시험용 웨이퍼(6008)가 있는지를 결정되는 데 사용된다.

몇몇 위치(6009, 6010)에서, 프로세서의 분석은 결함의 원인이 무엇인지를 결정하지 못하고, 사람의 (자동화되지 않은) 분석이 필요하다는 통지를 제공한다.

자동화된 시스템은 교정된 문제가 진단되는지 및 수리 작업을 보장하기 위하여, 부품들이 수리된 다음의 시스템의 상태와 성능을 계속하여 점검한다.

도 7은 임플란트 공정에 의하여 생산된 신호 및 본 발명에 따른 실시예에 의하여 전자적으로 진단된 신호로부터 로컬 서버에 의하여 수신될 수 있는 시간 대(對) 압력 신호를 도시한다. 컴퓨터 프로세서(예컨대 도 2 경우의 데이터 처리 장치에 연관됨)는 로컬 서버에 의하여 수신된 위 데이터를 분석함으로써 임플란트 공정에서의 오염된 극저온 펌프를 진단할 수 있다. 유사한 유형의 분석이 PVD(physical vapor deposition) 장치에 대하여 위에서 언급한 임플란트 공정을 진단하기 위하여 실행될 수 있다. 도 7과 같은 시간 대(對) 압력 데이터는 수집되고, 위에서의 챔버 상승율 분석 및 복합 기저 압력 분석과 유사한 공정에 의하여 분석될 수 있다.

임플란트 공정의 상이한 성질 때문에, 상이한 분석이 또한 사용될 수 있다. 임플란트에서, 이온 빔은 그 화학적/전기적 성질을 변화시키기 위하여 반도체 웨이퍼의 표면에 대하여 상대적으로 이동된다. 웨이퍼 표면에 포토레지스트(photoresist) 재료가 있기 때문에, 빔의 에너지는 임플란트 챔버에서 탄화수소 오염을 일으킨다. 이러한 식으로 생산된 탄화수소 오염물은 챔버 안에 존재하는 수소 및 다른 가스의 흡수를 방해한다. 챔버 펌프의 수소의 포획 능력(capture capacity)은 감소하고, 펌프는 수리가 필요하게 된다.

이러한 결함을 검출하기 위하여, 위 시스템은 위의 경우와 유사하게, 기저 압력이 고객이 특정한 한계를 초과하는 경우에 통지를 보내는 방식의 기저 압력 분석이 사용될 수 있다. 선택적으로, 컴퓨터 프로세서는 도 7의 어두운 영역(7011)과 같은 압력-시간 곡선 밑의 영역을 분석할 수 있고, 가스 환경에서의 수소 부피을 조절할 수 있으며, 수소 가스의 질량 또는 부피로서 이를 표현할 수 있다. 이러한 영역의 총합계는 얼마나 많은 수소가 펌핑되었는지를 결정하기 위하여 합산되어질 수 있다. 기저 압력의 증가는 정규화된 근거에 기초에 의하여, 압력-시간 곡선 밑의 축적된 합계 영역으로 기저 압력의 증가에 대한 상관관계에 근거하여 결정된다. 이후 계산된 기저 압력이 고객이 특정한 한계를 초과할 때 통지가 보내질 수 있다.

도 8은 터보분자 펌프에 의하여 생산된 신호로부터 로컬 서버에 의하여 수신되고, 전자적으로 진단될 수 있는, 시간 대(對) 가속계 진동(accelerometer vibrations)을 도시한다. 컴퓨터 프로세서는(예컨대 도 2 경우의 데이터 처리 장비와 연관됨) 로컬 서버에 의하여 수신된 위 데이터를 분석함으로써 터보분자 펌프 고장이 발생하기 이전에 그 고장을 예견할 수 있다. 신호(8012)는 펌프의 진동에 비례하는, 터보분자 펌프상의 가속계에 의하여 검출된 전압을 측정한다. 8013 및 8014와 같은 돌출부분은 펌핑되는 챔버 안의 슬릿 밸브가 열릴 때에 검출된다. 따라서 슬릿 밸브, 게이트 밸브, 웨어퍼 핸들러 로봇 및 로컬 락/엘리베이터와 같은 임펄스는 검출될 수 있으며, 여기에서는 설명된 다른 기술과 유사한 방식에 의하여 펌프의 비정형적인 측정값과 서로 상관되어진다. 이러한 방식의 터보분자 펌프에 있어 진단 문제는 재난적인(catastrophic) 고장이 발생하기 이전에 펌프가 교체될 수 있게끔 한다.

여기에서 설명된 것과 유사한 기술은 반도체 웨이퍼 사이의 일단의 진동(within-batch vibration)을 검출하기 위하여 사용될 수 있다. 여기서 설명된 것과 유사한 분석은 각 웨이퍼 또는 각 웨이퍼 세트의 제조(fabrication) 동안에의 시스템 및 부품 상태를 결정하기 위하여 사용된다. 만일 위 상태가 측정할 수 있는 정도로 상이하다면, 이는 고객에게 보내어지는 자동적 통신을 위한 일단의 진동으로서 의미가 있다.

도 9는 인터-웨이퍼 회복 압력 분석으로 전자적으로 분석될 수 있는 로컬 서버(1043)에 의하여 수신된 일련의 신호를 도시한다. 도 9에 도시된 데이터는 도 3의 그것과 유사하다. 컴퓨터 프로세서(예컨대 도 2 경우의 데이터 처리 장비와 연결됨)는 로컬 서버(1043)에 의하여 수신된 위 데이터에 근거하여 인터-웨이퍼 회복 압력 분석을 실행한다. 대체로 장치 컨트롤러(1018)는 회복 압력 감쇄(decay)의 끝(예컨대 9015 및 9016의 점들)에서 회복 압력을 측정하고, 만일 압력이 특정 한계 이상이면 공정을 멈춘다. 그러나 이러한 방법은 시스템이 회복 압력 문제를 장치 컨트롤러에 의하여 정상적으로 정지(shutdown)되기 이전에 검출될 수 있게 하고, 고객에게 적절한 교정 조치를 취할 수 있게끔 보내어지는 통지를 가능하게 한다.

하루당 많은 수의 인터-웨이퍼 회복 곡선(예컨대 도 9의 9017 곡선)이 있기 때문에, 곡선을 분석하기 이전에 데이터 감소 방법(reduction method)을 이용하는 것이 필요하다. 예컨대 회복 곡선 그룹은 관찰된 회복 곡선을 평균하여 하나 또는 그 이상의 복합 회복 곡선을 만들어 내고, 이후 복합 곡선을 곡선피팅함으로서 특징지울 수 있다. 선택적으로, 곡선 피팅은 모든 관찰된 회복 곡선에 대하여 실행되며, 이후 곡선 피팅 파라미터는 평균내어질 수 있다. 회복 곡선의 특징화는 임의의 주어진 공정 챔버에 둘 또는 그 이상의 회복 곡선의 클래스(class)가 존재함을 보여줄 수 있다. 다수의 클래스는 다수의 공정 레서피(recipe) 또는 과도상태의 결함 조건으로부터 발생한다. 주어진 회복 곡선에 대한 커브 피팅은 임의의 시간에 대한 압력 P(t)를 외삽하고, 위에서 설명된 것과 유사한 방식에 의하여 기저 압력을 측정하기 위하여 사용될 수 있다.

도 10은 로컬 서버(1043)에 의하여 수신된 신호 - 이는 본 발명의 실시예에 따라 후면 히터 가스 매니폴드에서의 압력 버스트를 식별하기 위하여 사용됨 - 를 도시한다. 챔버(1)의 후면 히터 가스 매니폴드에 대한 콘벡트론^(R) 게이지 압력은 10018에 도시되어 있고, 전달 챔버에 대한 이온 게이지 압력은 10019에 플롯되어 있으며, 슬릿 밸브 상태 신호는 10020에 플롯되어 있고, 챔버(1)에 대한 이온 게이지 압력은 10021에 플롯되어 있다. 이 경우에, 후면 웨이퍼 히터 라인에서의 압력 버스트는 챔버 안에서의 압력 버스트를 야기시킬 수 있다. 이러한 이벤트는 장치가 다음 웨이퍼를 공정하기 위하여 준비 중인 챔버 압력을 낮추려고 시도하는 동안에 증가된 압력을 야기시킬 수 있다. 도 10에 도시된 신호는 후면 히터 가스 매니폴드에서 압력 버스트가 있는지를 결정하기 위하여 분석될 수 있으며, 자동적 통지가 고객들에게 보내질 수 있다. 예컨대, 분석은 슬릿 밸브가 열리기 이전에 압력(10030)에서의 비정상적인 버스트를 검출할 수 있다.

도 10의 비정상에 대비하여, 도 11은 정상적인 동작 동안에 도 10의 비정상에 해당하는 유사한 파라미터를 도시한다. 챔버(1)의 후면 히터 가스 매니폴드에서의 콘벡트론^(R) 게이지 압력은 11018에 플롯되어 있으며, 슬릿 밸브 상태 신호는 11020에 플롯되어 있고, 챔버(1)에 대한 콘벡트론^(R) 게이지 압력은 11022에서 플롯되어 있으며, 챔버(1)에 대한 이온 게이지 압력은 11021에 플롯되어 있다. 만일 버스트 동안 또는 PVD가 회복되는 동안에 슬릿밸브가 열려 도 10의 그것에 고장이 발생한다면, 전달 챔버는 영향을 받을 것이다. 슬릿 밸브가 열렸을 때에, 가스의 일부는 전달 챔버로 빠져나가고, 이로 인하여 압력을 올리고 다른 공정 챔버에 상호 오염(cross contamination)을 가져온다.

도 12는 진공 챔버 안의 오염에 의한 아웃개싱을 식별하기 위하여 사용될 수 있는 기저 압력 데이터를 도시한다. 도 12는 몇 달 기간 동안에 걸친 위에서 설명한 것과 유사한 방식으로 결정되는 기저 압력 데이터(12023)를 도시한다. 기저 압력은 챔버 배기 이후에 발생하는 오염에 상응하는 각 3개의 별개 기간(12024 - 12026) 동안에 상승하는 것을 볼 수 있다.

도 13은 기저 압력이 결정되어 있는 상태에서, 도 12에 12025에서의 챔버 배기에 뒤따르는 제 1 웨이퍼 공정 동안의 이온 게이지 압력에 대한 그래프이다. 여기서 볼 수 있듯이, 웨이퍼 공정 이후인 13026에서의 결정되는 기저 압력은 웨이퍼 공정 이전인 13027에서의 기저 압력에 대하여 비례하여 증가한다. 기저 압력에서의 위와 같은 증가는 웨이퍼 공정 동안에 발생하는 챔버 오염을 결정함으로써 사용된다.

도 14는 도 13에서 도시된 기간 동안에 실행된 상승율 분석의 그래프이다. 게이트 밸브는 닫혀 있기 때문에, 게이트 밸브 상승율 분석이 실행될 수 있었다. 이온 게이지 압력(14029)의 첫 6점에 대한 선형 회귀 라인(14028)은 고정 사이즈 리크의 표시이다. 그러나 감소하는 챔버 상승율은 아웃개싱의 표시이다. 시스템은 상승율 분석에서 이를 검출할 수 있으며, 아웃 개싱의 문제를 진단할 수 있다.

도 15a 및 15b는 본 발명의 실시예에서 실행될 수 있는 상호 오염 검출을 도시한다. 이 두 도면은 두 챔버 및 두 전달 챔버(15035)에 대한 압력(15033, 15034)과 함께, 제 1 챔버(15031) 및 제 2 챔버(15032)에의 슬릿 밸브 상태 신호를 도시한다. 도 15a에서, 비정상이 15036에서 식별되는데, 제 1 챔버 슬릿 밸브가 15038에서 열리는 순간 제 2 챔버 슬릿 밸브는 15037에서 열린다. 이는 제 2 챔버 슬릿 밸브가 열리기 이전에 전달챔버가 제 1 챔버 가스 로드로부터 회복되게끔 하지 않는다. 한 챔버로부터 전달 챔버로 이후 또 다른 챔버로의 상호 오염은 증착된 박막에서의 화학적 문제를 야기하고, 품질에 영향을 준다. 따라서 도 15a의 경우와 같은 타이밍이 관찰되는 때에, 스펙(specification)에 맞추어 슬릿 밸브 타이밍을 리셋하기 위한 교정적 조치가 취해져야 한다는 통지가 주어져야 할 것이다. 도 15b는 교정된 슬릿 밸브 타이밍 조건을 보여준다. 슬릿 밸브가 열리는 사이에는 좀 더 긴 간격(15039)이 존재한다. 따라서 전달 챔버는 챔버 슬릿 밸브가 열리기 이전에 좀 더 낮은 기저 압력에 도달할 수 있다.

여기서 설명된 것과 같은 분석은 진공 시스템(예컨대 반도체 제조장치)이 가동하기 시작하였을 때(turn on, 제조(fabrication)가 시작되기 이전)의 사전("pre-flight") 테스트 시간에 있어서 유용하다. 부가적으로, 여기서 설명된 것과 유사한 기술을 이용한 몇몇의 유용한 파라미터는 시스템이 특정 압력에 도달하는 시간 또는 특정한 시간에서의 압력 또는 특정한 이벤트에서의 압력 또는 특정한 이벤트와 연관된 압력의 변화를 분석하는 것을 포함한다. 또한, 2개의 이웃하는 챔버 사이의 차단 밸브가 열렸을 때의 두 챔버의 압력 또는 압력의 변화를 측정하는 데에 유용하다.

적절한 회로, 신호 라인, 디지털 부품 및 프로세서, 샘플링 소자들, AD 컨버터(analog-to-digital converters), 네트워크 통신 소자 및 디지털 매체에서 동작하는 컴퓨터 코드는 여기서 설명한 기술을 설치하는 데 사용된다는 것은 인정되어야 한다. 몇몇 분석은 수동으로 또는 인간에 의하여 실행되지만, 물리적 진공 파라미터의 측정으로부터 고객 또는 엔지니어에 대한 자동적 전자 통지의 생성에 이르기까지 가능한 정도까지는 공정은 자동화된다. 적절한 소프트웨어 코드는 곡선 피팅, 분석 함수 및 기타 위에서 논의한 다른 특성을 포함하여 위에서 설명한 분석 기술을 장치하기 위하여 쓰여질 수 있는 것은 이해되어야 한다.

또한 여기에서 논의되었던 자동화된 진단 기술은 필수적으로 특정의 진공 부품 또는 반도체 클러스터 장치에 국한하려고 하는 것은 아니고, 대신에 진공 공정 현장에서의 광범위한 응용례를 가진다는 점은 인정되어야 한다. 예컨대, 여기에서 그리고 첨부된 청구범위에서 사용된 "공정 진공 환경"은 공정 챔버, 전달 챔버, 로드락 및 버퍼 챔버를 포함할 수 있다.

선행기술상의 패턴 인식 및 통계적 기술과 대조하여, 본 발명에 따른 일 실시예는 결함이 발생하기 이전에 그를 예측하는 진공 시스템의 물리 현상의 이해에 근거한 결정론적 방법(deterministic method)을 사용한다. 패턴 인식 기술은 그 대신에 패턴을 다시 인식할 수 있는 부품의 결함을 생성시키는 것을 요구한다. 통계적 기술은 진공 시스템의 물리 현상의 이해를 포함하지 않기 때문에, 이는 왜 주어진 결함이 발생하는지를 결정할 수 없으며, 정상적 및 비정상적인 공정 패턴을 인식할 수 있는 훈련 또는 교정(calibration)을 요구한다.

그 예견적 성능 때문에, 시스템은 예정되지 않은 다운시간을 최소화할 수 있으며, 예정된 다운시간을 줄일 수 있고, 정확한 진단을 통하여 관리 비용을 감소할 수 있으며, 최적 진공 조건을 생산함으로써 수율을 증가시키며, 결함이 공정이나 수율 및 처리량에 영향을 주기 이전에 분석되고 교정되는 것을 가능하게 한다. 분석은 진공 공간 안의 물리적 성질과 상호작용에 근거하기 때문에 사용자는 결함 및 그 원인의 명확한 이해를 얻을 수 있다.

이 발명은 구체적으로 보여지고, 바람직한 실시예를 참고하여 설명되었지만, 본 발명의 기술영역에서 통상의 지식을 가진 자들에게는 첨부한 청구범위를 포함하는 본 발명의 범주로부터 벗어나지 않고 형태 또는 상세점의 다양한 변화가 만들어 질 수 있다는 점은 이해되어야 한다.

Claims

장치(tool)와 연관된 진공 환경상의 진공 품질 문제의 원인(source)을 식별하는 방법으로서,
진공 환경 데이터를 수집하고 저장하는 단계;
상기 진공 환경 내의 비정상(anomaly)을 식별하는 단계;
상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품(component)의 동작 상태를 결정하는 단계; 및
상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 상기 진공 환경의 상태 및 상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 상기 장치 부품 동작 상태에 근거하여 상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계;
를 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 진공 환경은,
반도체 제조 장치 내에 있는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 상기 단계는,
추가로 진공 장비(equipment)의 상태에 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 상기 단계는,
상기 진공 환경의 상기 상태의 이력(history)에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 상기 단계는,
장치 상태의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 상기 단계는,
진공 장비의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 상기 단계는,
상기 진공 환경의 상기 상태의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 상기 단계는,
장치 상태의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 원인을 결정하는 상기 단계는,
진공 장비의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 식별 단계는,
진공 환경 이력 및 장치 상태 이력의 분석 단계를 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 10 항에 있어서,
진공 환경 이력을 분석하는 상기 단계는,
압력 상승 속도, 기본 압력(base pressure), 기본 압력 경향(trend), 잔여(residual) 가스 분석, 동작 압력(operating pressure), 동작 압력 이력 및 압력 회복 곡선으로 이루어지는 그룹으로부터의 하나 또는 그 이상의 측정값의 분석 단계를 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 비정상은,
기본 압력상의 변화인
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 비정상은,
압력 상승 속도에서의 변화인
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 비정상의 원인은,
예방적 관리를 위하여 고장(failure) 이전에 식별되는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 비정상을 식별하는 단계 및 상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계는,
자동화된 데이터 분석의 수단에 의하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인에 대한 자동적 전자 통지를 제공하는 단계를 추가로 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 상기 단계는,
일반적인 장치의 동작 상태에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 일반적인 장치의 동작 상태는,
아이들링(idling), 중지상태(turned off), 점검(qualification), 펌프다운(pumpdown) 및 공정(processing)으로 이루어지는 그룹으로부터의 상태를 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 장치 부품의 동작 상태는,
상기 장치 부품의 동작 상태를 감지함으로써 결정되는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 장치 부품의 동작 상태는,
상기 진공 환경 데이터의 분석에 의하여 결정되는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
장치에 연관된 진공 환경상의 진공 품질 문제의 원인 식별을 위한 시스템으로서,
진공 환경 데이터의 수집 및 저장;
상기 진공 환경 내의 비정상의 식별;
상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품 동작 상태의 결정; 및
상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 상기 진공 환경의 상태 및 상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 상기 장치 부품의 동작상태에 근거하여 상기 진공 품질 문제상의 상기 원인의 결정
을 위한 적어도 하나의 컴퓨터를 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 진공 환경은,
반도체 제조 장치 내에 있는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계는,
진공 장비 상태에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 23 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계는,
상기 진공 환경의 상기 상태의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 24 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계는,
장치 상태의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 25 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 원인을 결정하는 단계는,
진공 장비의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계는,
상기 진공 환경의 상기 상태의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계는,
장치 상태의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계는,
진공 장비의 이력에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 식별 단계는,
진공 환경 이력과 장치 상태 이력의 분석 단계를 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 30 항에 있어서,
상기 분석 단계는,
압력 상승 속도, 기본 압력, 기본 압력 경향, 잔여 가스 분석, 동작 압력, 동작 압력 이력 및 압력 회복 곡선으로 이루어지는 그룹으로부터의 하나 또는 그 이상의 측정값의 분석 단계를 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 비정상은,
기본 압력상의 변화인
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 비정상은,
압력 상승 속도에서의 변화인
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 비정상의 원인은,
예방적 관리의 고장 이전에 식별되는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 비정상을 식별하는 단계 및 상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계는,
자동화된 데이터 분석의 수단에 의하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인의 자동적 전자 통지를 제공하는 단계를 추가로 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 상기 단계는,
일반적인 장치의 동작 상태에 추가로 근거하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 37 항에 있어서,
상기 일반적인 장치의 동작 상태는,
아이들링, 중지상태, 점검, 펌프다운 및 공정으로 이루어지는 그룹으로부터의 상태를 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 장치 부품의 동작 상태는,
상기 장치 부품의 동작 상태를 감지함으로써 결정되는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
제 21 항에 있어서,
상기 장치 부품의 동작 상태는,
상기 진공 환경 데이터의 분석에 의하여 결정되는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
장치와 연관된 진공 환경상의 진공 품질 문제의 원인 식별을 위한 하나 또는 그 이상의 명령어 시퀀스를 담는(carrying) 컴퓨터-판독가능 매체로서,
하나 또는 그 이상의 프로세서에 의한 상기 하나 또는 그 이상의 명령어 시퀀스의 실행은,
상기 하나 또는 그 이상의 프로세서로 하여금
진공 환경 데이터를 수집하고 저장하는 단계;
상기 진공 환경 내의 비정상을 식별하는 단계;
상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품의 동작 상태를 결정하는 단계; 및
상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 상기 진공 환경의 상태 및 상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 상기 장치 부품 동작 상태에 근거하여 상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하는 단계
를 실행하게끔 하는
진공 환경상의 진공 품질 문제의 원인 식별을 위한 하나 또는 그 이상의 명령어 시퀀스를 담는 컴퓨터-판독가능 매체.
제 41 항에 있어서,
상기 하나 또는 그 이상의 명령어 시퀀스의 상기 실행은,
상기 하나 또는 그 이상의 프로세서로 하여금 상기 진공 품질 문제의 상기 원인의 자동적 전자 통지를 제공하는 추가적 단계를 실행하게끔 하는
진공 환경상의 진공 품질 문제의 원인 식별을 위한 하나 또는 그 이상의 명령어 시퀀스를 담는(carrying) 컴퓨터-판독가능 매체.
제 1 항에 있어서,
상기 장치 부품의 동작 상태는,
가속계(accelerometer)로부터의 임펄스 데이터를 분석함으로써 결정되는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 방법.
제 21 항에 있어서,
상기 장치 부품의 동작 상태는,
가속계로부터의 임펄스 데이터를 분석함으로써 결정되는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.
장치와 연관된 진공 환경상의 진공 품질 문제의 원인을 식별하기 위한 시스템으로서,
진공 환경 데이터를 수집하고 저장하기 위한 수단;
상기 진공 환경 내의 비정상을 식별하기 위한 수단;
상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 장치 부품 동작 상태를 결정하기 위한 수단; 및
상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 상기 진공 환경의 상태 및 상기 비정상이 발생할 가능성이 있는 때의 상기 장치 부품 동작 상태에 근거하여 상기 진공 품질 문제의 상기 원인을 결정하기 위한 수단
을 포함하는
진공 환경상의 진공 품질 문제 원인의 식별 시스템.