KR20180120260A - 레코드 매칭 방법, 유지보수 스케줄링 방법, 및 장치 - Google Patents

레코드 매칭 방법, 유지보수 스케줄링 방법, 및 장치 Download PDF

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반 암스텔 니콜라스 헨드릭 프랭크 플루스
마르셀 테오도루스 페트루스 팰리즈
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에이에스엠엘 네델란즈 비.브이.
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Abstract

데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 복수 개의 데이터 소스(302, 304)로부터의 레코드들을 매칭하는 방법으로서, 순차적으로 덜 엄격한(strict) 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드(320, 322)를 획득하도록, 상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하는 단계(314-318)를 포함하고, 상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정되는, 레코드 매칭 방법.

Description

레코드 매칭 방법, 유지보수 스케줄링 방법, 및 장치
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2016 년 4 월 20 일에 출원되고 그 전체 내용이 원용되어 본원에 통합되는 EP 출원 번호 제 16166218.4 의 우선권을 주장한다.
본 발명은 레코드 매칭 방법, 스케줄링 방법, 관련된 컴퓨터 프로그램 제품 및 리소그래피 프로세스와 연관된 장치에 관한 것이다. 이러한 방법들은, 예를 들어 반도체 디바이스를 제조하기 위한 리소그래피 프로세스를 사용하는 시스템과 같은 제조 시스템에서 사용될 수 있다.
리소그래피 장치는 기판 상에, 통상적으로는 기판의 타겟 영역 상에 원하는 패턴을 부여하는 장치이다. 리소그래피 장치는 예컨대 집적회로(IC)의 제조 시에 사용될 수 있다. 그 경우, 마스크 또는 레티클(reticle)이라고도 불리는 패터닝 장치가 집적회로의 개개의 층 상에 형성될 회로 패턴을 생성하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 패턴은 기판(예를 들어, 실리콘 웨이퍼) 상의 타겟부(예를 들어, 다이의 일부, 하나 또는 몇몇 다이들을 포함) 상으로 전사될 수 있다. 패턴의 전사는 통상적으로 기판 상에 제공된 방사선-감응재(레지스트)층 상으로의 이미징(imaging)을 통해 수행된다. 일반적으로, 단일 기판은 연속적으로 패터닝되는 인접한 타겟부들의 네트워크를 포함할 것이다.
리소그래피 장치는 리소그래피 프로세스와 연관된 장치의 일 예이다. 리소그래피 프로세스와 연관된 다른 장치에는 기판을 레지스트로 코팅하기 위한 트랙 및 임계 치수(CD), 층-층 오버레이, 및 리소그래피 장치의 초점을 측정하기 위한 계측 툴이 있다.
리소그래피 프로세스를 수행하기 위한 기판 처리 시스템(일 실시예는 가끔 리소그래피 셀이라고 알려짐)에는 리소그래피 프로세스와 연관된 장치가 있다. 통상적으로 리소그래피 장치 및 트랙을 포함하는 기판 처리 시스템에서, 기판 처리 시스템 내의 머신이 계속 적절하게 동작하도록 보장하려면 가끔씩 유지보수를 수행해야 한다. 예를 들어, 리소그래피 장치에서, 정기적으로(예를 들어 한 시간에 한 번, 하루에 한 번) 수행돼야 하는 교정(calibration)은 리소그래피 장치의 유지보수 스케줄러에 의하여 자동적으로 시작될 수 있다. 따라서, 일 구현형태에서, 각각의 특정한 유지보수는 연관된 시간 간격(예를 들어 하루에 한 번)을 가진다.
운용 비용(Operational Expenses)의 최적화(예를 들어 신뢰성에 중점을 둔 유지보수 접근법을 통한 최적화)를 지원하기 위하여, 컴퓨터화된 유지보수 관리 시스템(computerized maintenance management system; CMMS)이 선행 조건으로서 간주된다. 제조 시스템을 위한 최적의 유지보수 전략을 결정하기 위하여, 비즈니스 정보(예를 들어 운용 비용), 성능 정보(예를 들어 구성 요소의 신뢰성, 유지보수의 지속 시간) 및 조직화 정보(예를 들어 인간-머신 비율)의 혼합물이 사용된다. 물론, 이것은 모든 것을 망라하는 것이 아니다. 이러한 CMMS는 관련된 모든 비즈니스 정보, 성능 정보 및 조직화 정보를 포함한다.
예방적 유지보수를 개선하기 위하여, 컴퓨터 모델이 사용된다. 이러한 모델을 교정하기 위하여 고도로 정확한 유지보수 정보가 사용된다. 어떤 일이, 언제 일어났는지, 그리고 비즈니스 영향은 어떤 것이었는지를 결정하는 것이 중요하다. 테스팅 목적을 위하여, 비록 정확도에 대한 요청이 덜 엄격하더라도, 결과에 대한 심도 있는 연구가 여전히 수행된다. 현장에서 발생되는 이슈들의 비즈니스 양태, 성능 양태 및 조직화 양태를 CMMS를 사용하여 생성하는 것은 매우 노동 집약적인 작업이다. 이것은 데이터가 CMMS 내에 집중화되어 있지 않고 상이한 데이터 소스들에 걸쳐서 분산되어 있을 수 있기 때문이다. 특정 데이터베이스에서 이용가능한 각각의 특정 타입의 정보는 특정한 목적을 위하여 최적화된다: 예를 들어 시간 라이팅(타임시트) 정보는 고객에게 과금하기 위해서 최적화되고, 작업의 정확한 시작 시간은 덜 관련된다.
데이터 입력 프로세스, 데이터 범위, 및 이와 관련된 요구된 데이터 정확도에 있어서의 차이가, 이러한 상이한 소스로부터의 데이터를 링크하는 것을 어렵고 시간이 많이 소요되게 만든다.
발명자는 레코드를 매칭하고 스케줄링하는 방법을 발명했는데, 이러한 방법은 이슈의 비즈니스, 성능 및 조직화 양태를 반영하는, 상이한 데이터 소스로부터의 데이터를 자동화된 방식으로 통합하고 적격판정(qualifying)하게 할 것이다. 동시에 링크된 데이터의 품질이 표시될 수 있다.
본 발명 제 1 양태에서, 데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 복수 개의 데이터 소스들로부터의 레코드들을 매칭하는 방법으로서, 순차적으로 덜 엄격한(strict) 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드들을 획득하도록, 상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하는 단계를 포함하고, 상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정되는, 레코드 매칭 방법을 제공한다.
매칭하는 방법은,
(a) 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 필드들의 세트를 선택하는 단계;
(b) 상기 필드들 사이의 하나 이상의 거리 측정치를 규정하는 단계; 및
(c) 규정된 거리 측정치에 기초하여, 상이한 엄격성을 가진 매칭 규칙들의 세트를 규정하는 단계를 더 포함하고,
상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하는 단계는,
(d) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 가장 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 높은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계; 및
(e) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 더 낮은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계를 포함한다.
본 발명 제 2 양태에서, 제조 시스템의 적어도 일부에서 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 방법으로서, 순차적으로 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드를 획득하도록 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭 및 필터링함으로써, 데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 레코드들을 매칭하는 단계 - 상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정됨 -; 및 상기 매칭된 레코드들을 사용하여, 상기 제조 시스템의 일부에서 수행될 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 단계를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법을 제공한다.
스케줄링하는 방법은,
(a) 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 필드들의 세트를 선택하는 단계;
(b) 상기 필드들 사이의 하나 이상의 거리 측정치를 규정하는 단계; 및
(c) 규정된 거리 측정치에 기초하여, 상이한 엄격성을 가진 매칭 규칙들의 세트를 규정하는 단계를 더 포함하고,
상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하는 단계는,
(d) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 가장 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 높은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계; 및
(e) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 더 낮은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계를 포함한다.
본 발명은 제 3 양태에서 프로그램가능한 데이터 처리 장치가 제 1 양태의 메칭하는 방법을 수행하게 하기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.
본 발명은 제 4 양태에서 프로그램가능한 데이터 처리 장치가 제 2 양태의 스케줄링하는 방법을 수행하게 하기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.
본 발명 제 5 양태에서, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치로서, 처리 유닛을 포함하고, 상기 처리 유닛은, 순차적으로 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드를 획득하도록 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭 및 필터링함으로써, 데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 레코드들을 매칭하고 - 상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정됨 -, 상기 매칭된 레코드들을 사용하여, 상기 제조 시스템의 일부에서 수행될 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하도록 구성되는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치를 제공한다.
처리 유닛은,
(a) 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 필드들의 세트를 선택하고;
(b) 상기 필드들 사이의 하나 이상의 거리 측정치를 규정하며;
(c) 규정된 거리 측정치에 기초하여, 상이한 엄격성을 가진 매칭 규칙들의 세트를 규정하도록 더욱 구성되고,
상기 처리 유닛은,
(d) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 가장 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 높은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 것; 및
(e) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 더 낮은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 것에 의하여 상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하도록 더욱 구성된다.
이제, 본 발명의 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 오직 예시에 의하여 설명될 것이다:
도 1 은 리소그래피 장치를 리소그래피 프로세스와 연관된 다른 장치와 함께 도시한다;
도 2 는 유지보수 동작을 스케줄링하고 제어하기 위해서 CMMS 데이터베이스를 사용하는 것을 보여주는 흐름도이다; 그리고
도 3 은 본 발명의 일 실시형태에 따르는, 매칭하는 방법을 예시하는 흐름도이다.
본 발명의 실시예들을 상세하게 설명하기 이전에, 본 발명의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 환경을 제시하는 것이 유익하다.
도 1 은 리소그래피 장치를 리소그래피 프로세스와 연관된 다른 장치와 함께 도시한다. 이들은 모두 반도체 디바이스를 위한 제조 시스템의 일부이다.
도 1 은 대량의 리소그래피 제조 프로세스를 구현하는 산업 설비의 일부로서, 리소그래피 장치(LA)를 100 에서 도시한다. 제공된 예에서, 제조 프로세스는 반도체 웨이퍼와 같은 기판 상에 반도체 제품(집적 회로)을 제조하기 위해 적응된다. 상이한 타입의 기판을 이러한 프로세스를 변형하여 처리함으로써 매우 다양한 제품이 제조될 수 있다는 것을 당업자는 이해할 것이다. 반도체 제품의 생산은 오늘날 상업적으로 매우 중요한 일 예로서만 사용된다.
리소그래피 장치(또는 간략히 "리소 툴(100)") 내에는 102 에 측정 스테이션(MEA)이 도시되고, 104 에 노광 스테이션(EXP)이 도시된다. 제어 유닛(LACU)은 106 에 도시된다. 이러한 예에서, 각각의 기판은 패턴이 적용되게 하기 위해 측정 스테이션 및 노광 스테이션에 진입한다. 광학적 리소그래피 장치에서, 컨디셔닝된 방사선 및 투영 시스템을 사용하여 패터닝 디바이스(MA)로부터 기판 상에 제품 패턴을 전사하기 위해서 예를 들어 투영 시스템이 사용된다. 이것은 패턴의 이미지를 방사선-감응 레지스트 재료의 층에 형성함으로써 이루어진다.
본 명세서에서 사용되는 "투영 시스템"이라는 용어는, 이용되고 있는 노광 방사선(exposure radiation)에 대해 적합하거나 또는 침지액(immersion liquid)의 사용 또는 진공의 사용과 같은 다른 요인들에 대해 적합한, 굴절식, 반사식, 반사 굴절식(catadioptric), 자기식, 전자기식, 및 정전식 광학 시스템, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 어떠한 타입의 투영 시스템도 포함하는 것으로 넓게 해석되어야 한다. 패터닝(MA) 디바이스는 마스크 또는 레티클일 수 있고, 이것은 패터닝 디바이스에 의해 투과되거나 반사된 방사선 빔에 패턴을 부여한다. 알려진 동작 모드는 스테핑 모드 및 스캐닝 모드를 포함한다. 잘 알려진 바와 같이, 투영 시스템은 기판에 대한 지지 및 위치설정 시스템 및 패터닝 디바이스와 다양한 방식으로 협동하여 원하는 패턴을 기판에 걸친 많은 타겟 부분에 적용시킬 수 있다. 프로그래밍가능한 패터닝 디바이스는 고정된 패턴을 가지는 레티클 대신에 사용될 수 있다. 예를 들어, 방사선은 심자외선(DUV) 또는 극자외(EUV) 파대역에 있는 전자기 방사선을 포함할 수 있다. 본 발명은 다른 타입의 리소그래피 프로세스, 예를 들어 전자 빔에 의한, 예를 들어 임프린트 리소그래피 및 다이렉트 라이팅(direct writing) 리소그래피에도 역시 적용가능하다.
리소그래피 장치 제어 유닛(LACU)은 다양한 액츄에이터 및 센서의 모든 이동 및 측정을 제어하여, 장치가 기판(W) 및 레티클(MA)을 수용하고 패터닝 동작을 구현하게 한다. LACU는 장치의 동작과 관련된 원하는 계산을 구현하는 신호 처리와 데이터 처리 능력을 더 포함한다. 실무상, 제어 유닛(LACU)은, 이러한 장치 내의 서브시스템 또는 컴포넌트의 실시간 데이터 획득, 처리 및 제어를 각각 처리하는 많은 서브유닛들의 시스템으로서 구현될 것이다.
패턴이 노광 스테이션(EXP)에서 기판에 적용되기 전에, 기판은 측정 스테이션(MEA)에서 처리되어 다양한 준비 단계들이 수행될 수 있게 한다. 준비 단계는 레벨 센서를 사용하여 기판의 표면 높이를 매핑하는 것과 정렬 센서를 사용하여 기판 상의 정렬 마크의 위치를 측정하는 것을 포함할 수도 있다. 공칭적으로, 정렬 마크는 규칙적인 그리드 패턴으로 배치된다. 그러나, 마크를 생성할 때 생기는 부정확성과 처리되는 동안 발생하는 기판의 변형 때문에, 마크들은 이상적인 그리드로부터 벗어나게 된다. 결과적으로, 이러한 장치가 제품 피쳐를 매우 높은 정확도로 올바른 위치에 인쇄하려면, 기판의 위치 및 배향을 측정하는 것에 추가하여, 실무상 정렬 센서는 기판 면적에 걸쳐 많은 마크의 위치를 자세하게 측정해야 한다.
이러한 리소그래피 장치(LA)는 두 개의 기판 테이블을 가지는 소위 이중 스테이지 타입일 수 있고, 각 테이블에는 제어 유닛(LACU)에 의해 제어되는 위치설정 시스템이 있다. 하나의 기판 테이블에 있는 하나의 기판이 노광 스테이션(EXP)에서 노광되는 동안, 다른 기판은 측정 스테이션(MEA)에 있는 다른 기판 테이블에 로딩될 수 있어서, 다양한 준비 단계들이 수행될 수 있다. 그러므로, 정렬 마크를 측정하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업이고, 두 개의 기판 테이블을 제공하면 장치의 쓰루풋이 크게 증가하게 될 수 있다. 기판 테이블이 측정 스테이션과 노광 스테이션에 있는 동안 기판 테이블의 위치를 위치 센서(IF)가 측정할 수 없다면, 이러한 스테이션 양자 모두에서의 기판 테이블의 위치를 측정할 수 있도록 제 2 위치 센서가 제공될 수 있다. 리소그래피 장치(LA)가 두 개의 기판 테이블을 가지는 소위 듀얼 스테이지 타입인 경우, 노광 스테이션 및 측정 스테이션은 그들 사이에서 기판 테이블이 교환될 수 있는 떨어진 위치에 있을 수 있다.
생산 설비 내에서, 장치(100)는, 이러한 장치(100)에 의한 패터닝을 위해서 감광성 레지스트 및 다른 코팅을 기판(W)에 적용시키기 위한 코팅 장치(108)를 역시 포함하는 "리소 셀" 또는 "리소 클러스터"의 일부를 형성한다. 장치(100)의 출력측에는, 노광된 패턴을 물리적 레지스트 패턴으로 현상하기 위해서 베이킹 장치(110) 및 현상 장치(112)가 제공된다. 이러한 장치들 모두 사이에서, 기판 핸들링 시스템은 기판을 지지하고 이들을 장치의 일부에서 다른 부분으로 전달하는 것을 담당한다. 통칭하여 트랙으로도 지칭되는 이들 장치는 감독 제어 시스템(supervisory control system; SCS)에 의해 제어되는 트랙 제어 유닛의 제어 하에 있게 되며, 감독 제어 시스템은 또한 리소그래피 장치 제어 유닛(LACU)을 통해 리소그래피 장치를 제어한다. 그러므로, 처리량 및 처리 효율을 최대화하기 위해 상이한 장치가 작동될 수 있다. 감독 제어 시스템(SCS)은 각각의 패터닝된 기판을 생성하기 위해 수행될 단계들의 정의를 상세히 제공하는 레시피 정보(R)를 수신한다.
리소셀 내에서 패턴이 적용되고 현상되면, 패터닝된 기판(120)은 122, 124, 126 에 예시되는 것과 같은 다른 처리 장치로 전달된다. 통상적인 제조 설비 내에는 다양한 장치에 의해 광범위한 처리 단계들이 구현된다. 예시를 위하여, 이러한 실시예에서 장치(122)는 에칭 스테이션이고, 및 장치(124)는 에칭후 어닐링 단계를 수행한다. 추가적인 물리적 및/또는 화학적 처리 단계들이 다른 장치(126 등)에 적용된다. 재료의 증착, 표면 재료 특성의 변경(산화, 도핑, 이온 이식 등), 화학적-기계적 연마(CMP) 등과 같은 여러 타입의 동작들이 실제 디바이스를 제작하기 위해 요구될 수 있다. 실무상, 장치(126)는 하나 이상의 장치에서 수행되는 일련의 상이한 처리 단계를 나타낸다.
잘 알려진 바와 같이, 반도체 디바이스를 제작하려면, 적합한 재료 및 패턴을 가지는 디바이스 구조체를 기판 위에 층별로 쌓아올리기 위해 이러한 처리들의 반복이 수반된다. 이에 따라, 리소 클러스터에 도달하는 기판(130)은 새롭게 준비된 기판일 수도 있고, 또는 기판은 이러한 클러스터 또는 완전히 다른 장치에서 이전에 처리된 기판일 수도 있다. 이와 유사하게, 요구되는 처리에 따라서, 장치(126)를 떠나는 기판(132)은 동일한 리소 클러스터 내에서의 후속 패터닝 동작을 위해 반환될 수 있거나, 상이한 클러스터 내에서의 패터닝 동작을 위해 보내질 수 있거나, 다이싱 및 패키징을 위해 보내져야 할 마감된 제품일 수도 있다.
제품 구조체의 각각의 층은 상이한 세트의 프로세스 단계를 요구하고, 각각의 층에서 사용되는 장치(126)는 타입이 완전히 다를 수도 있다. 더 나아가, 장치(126)에 의해 적용될 처리 단계들이 공칭적으로 동일한 경우에도, 큰 설비에서는 상이한 기판들에 단계(126)를 수행하도록 병렬적으로 동작하는, 동일해 보이는 여러 머신들이 존재할 수도 있다. 이러한 머신들 사이에서 셋-업 또는 장애에 있어서 작은 차이가 발생한다는 것은, 다른 기판들이 다른 방식으로 영향받게 된다는 것을 의미할 수 있다. 심지어, 에칭(장치(122))과 같이 각각의 층에 대해 상대적으로 공통인 단계들도, 공칭적으로 동일하지만 병렬적으로 작동하여 쓰루풋을 최대화하는 여러 에칭 장치들에 의해 구현될 수 있다. 더욱이, 실무적으로는, 다른 층들은 에칭될 재료의 세부사항과 예를 들어 이방성 에칭과 같은 특별한 요구 사항에 따라서 다른 에칭 프로세스, 예를 들어 화학적 에칭, 플라즈마 에칭을 요구한다.
선행 및/또는 후속 프로세스는 전술된 것처럼 다른 리소그래피 장치에서 수행될 수 있고, 심지어 상이한 타입의 리소그래피 장치에서 수행될 수도 있다. 예를 들어, 분해능 및 오버레이와 같은 파라미터가 매우 중요한 일부 층들은 디바이스 제작 프로세스 중에 덜 중요한 다른 층들 보다 더 진보된 리소그래피 툴에서 처리될 수 있다. 그러므로 일부 층들이 침지 타입 리소그래피 툴에서 노광될 수 있는 반면에 다른 층들은 '건식' 툴에서 노광된다. 일부 층들은 DUV 파장에서 동작하는 툴 안에서 노광될 수 있는 반면에, 다른 층들은 EUV 파장 방사선을 사용하여 노광된다.
리소그래피 장치에 의해 노광되는 기판이 정확하고 일정하게 노광되도록 하기 위해서는, 노광된 기판을 검사하여 후속 층들 사이의 오버레이 에러, 라인 두께, 임계 치수(CD) 등과 같은 특성을 측정하는 것이 바람직할 수 있다. 따라서, 리소셀(LC)이 그 안에 위치되는 제조 설비는, 리소셀 내에서 처리된 기판(W)의 일부 또는 전부를 수납하는 계측 시스템(MET)을 더 포함한다. 계측 결과는 감독 제어 시스템(SCS, 138)으로 직접적으로 또는 간접적으로 제공된다. 오차가 검출되는 경우, 특히 동일 배치(batch)의 다른 기판이 여전히 노광되기에 충분한 정도로 계측이 곧바로 신속하게 행해질 수 있으면, 후속 기판의 노광에 대한 조정이 이루어질 수 있다. 또한, 이미 노광된 기판들은 스트리핑되고 재작업(rework) 되며 - 수율을 개선하기 위하여 - 또는 폐기되어, 이를 통하여 오류가 있는 것으로 알려진 기판에 다른 처리를 수행하는 것을 회피할 수도 있다. 기판의 일부 타겟 영역에만 오류가 있는 경우, 양호한 것으로 간주되는 타겟 영역에만 추가의 노광이 수행될 수 있다.
도 1 에는 제조 프로세스의 원하는 스테이지에서 제품의 파라미터를 측정하기 위해 제공되는 계측 장치(140)도 역시 도시된다. 현대의 리소그래피 생산 설비 내에 있는 계측 장치의 공통적인 예는, 예를 들어 각도-분해 산란계 또는 분광식 산란계인데, 이것은 장치(122)에서의 에칭 이전에 120 에서 현상된 기판의 특성을 측정하기 위해 적용될 수 있다. 계측 장치(140)를 사용하면, 예를 들어 오버레이 또는 임계 치수(CD)와 같은 중요한 성능 파라미터가 현상된 레지스트 내의 규정된 정확도 요구 사항을 만족시키지 않는다는 것이 결정될 수 있다. 에칭 단계 이전에, 현상된 레지스트를 벗겨내고 리소 클러스터를 통해 기판(120)을 재처리할 기회가 있다. 역시 잘 알려진 바와 같이, 장치(140)로부터의 계측 결과(142)는, 시간에 따라 미세하게 조절하는 감독 제어 시스템(SCS) 및/또는 제어 유닛(LACU)(106)에 의해서, 패터닝 동작의 정확한 성능을 유지하여 제품이 사양에 벗어나게 제작되거나 재작업해야 하는 위험을 최소화시키기 위해 사용될 수 있다. 물론, 계측 장치(140) 및/또는 다른 계측 장치(미도시)는 처리된 기판(132, 134), 및 인입하는 기판(130)의 특성을 측정하기 위해 적용될 수 있다.
도 2 는 유지보수 동작을 스케줄링하고 제어하기 위해서 CMMS 데이터베이스를 사용하는 것을 보여주는 흐름도이다. 이것은 본 발명의 실시예가 구현될 수도 있는 예시적인 응용예이다.
데이터는 CMMS 내에 집중되지 않고, 상이한 데이터 범위를 가지는 상이한 데이터 소스(202)들에 걸쳐 분산되어 있다. 상이한 데이터 소스(202)의 경우, 데이터 입력 프로세스, 데이터 범위, 및 이와 관련하여, 요구된 데이터 정확도에 차이가 있다. 그러면 데이터 소스들은 그들의 데이터의 매칭 품질에 있어서 변동을 가지게 된다.
데이터는 여러 상이한 데이터 입력 프로세스에 의하여 CMMS 데이터 소스로 입력된다. 이러한 데이터 입력 프로세스 중 하나는 리소그래피 프로세스와 연관된 장치로부터 자동적으로 데이터가 입력되는 것이다. 이러한 프로세스(204)가 시작된 후, 이벤트 데이터가 제조 시스템 내의 리소그래피 프로세스와 연관된 장치(208)로부터 획득된다(206)(점선으로 표시됨). 이러한 이벤트 데이터는 통상적으로, 장치 내의 센서들로부터, 밀리초 내의 정확도로 소프트웨어를 통해 생성된다. 성능 데이터는 획득된 이벤트 데이터를 사용하여 생성된다. 성능 데이터는 CMMS 데이터 소스(202) 내에 저장된다(210).
두 개의 다른 CMMS 데이터 입력 프로세스가 도 2 에 도시된다. 양자 모두는 서비스 주문(Service Order)을 수신(214)하면서 212 에서 시작되는데, 이것은 유지보수 활동을 제어하도록 스케줄러에 의해 자동적으로 생성될 수 있다. 유지보수 동작은 엔지니어에 의하여(점선으로 표시됨) 장치(208) 내에서 수행된다(216). 엔지니어는 서비스 데이터를 수동으로 입력한다(218). 서비스 데이터는 타임시트 상에 입력된 시간 라이팅 정보(time writing information)일 수 있다. 서비스 데이터는 CMMS 데이터 소스(202) 내에 저장된다(220). 성능 유지보수 동작(216)은 부품이 장치(208) 내에 설치(222)(점선으로 표시됨)되는 것을 수반할 수 있다.
CMMS 데이터 소스(202)는 제조 시스템의 적어도 일부 내에서 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 방법에 의해 사용될 수 있다. 도 2 는 226 에서 시작하는 이러한 방법을 예시한다. 데이터 소스(202)로부터의 레코드들이 매칭된다(228). 이러한 단계는 본 발명의 일 실시예에 따라서 도 3 에서 확장된다. 이러한 단계는 데이터 소스로부터의 레코드들을, 순차적으로 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용해서 매칭된 레코드를 획득하기 위하여 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭 및 필터링함으로써, 매칭하는 것을 수반한다. 매칭 규칙은 데이터 소스들의 데이터 사이의 매칭 품질에 있어서의 변동에 기초하여 규정된다.
유지보수 동작의 스케줄링은 단계 230 에서 매칭된 레코드를 사용하여 개시되어, 장애 예측 모델을 실행하고 및/또는 원인 분석해서 하나 이상의 시정 동작을 결정한다. 그러면 유지보수 동작이 스케줄링되게 된다(232).
스케줄링하는 방법은 레코드를 매칭하기 위하여 컴퓨터-구현 스케줄러를 사용할 수 있다. 이러한 방법은 하나 이상의 유지보수 동작의 성능을 제어하는 것을 더 포함한다. 이러한 예에서, 이러한 동작은 하나 이상의 서비스 주문을 발행(234)함으로써 수행된다. 위에서 논의된 바와 같이, 이러한 서비스 주문은 유지보수 동작의 수행(216)을 개시하도록 수신된다(214).
도 3 은 본 발명의 일 실시형태에 따르는, 레코드를 매칭하는 방법을 예시하는 흐름도이다. 이러한 방법(228)은 도 2 의 단계 226 내지 234 에 의해 예시된 스케줄링 방법에서 사용될 수 있다.
복수 개의 데이터 소스(302 및 304)는 그들의 데이터의 매칭 품질에 있어서 그들 사이에 변동을 가진다. 매칭 품질에 있어서의 데이터 소스의 변동은 그들의 데이터의 정확도 또는 범위에 있어서의 데이터 소스들 사이의 차이를 포함할 수 있다. 이러한 예에서, 하나의 데이터 소스(302)는 제 1 데이터 정확도 및/또는 범위를 가지고 다른 데이터 소스(304)는 제 2 의 상이한 데이터 정확도 및/또는 범위를 가진다.
이러한 방법은 단계 306 에서 시작한다. 단계(308)는 복수 개의 데이터 소스(302, 304)로부터의 필드들의 세트를 선택하는 것을 수반한다.
단계(310)는 필드들 사이의 하나 이상의 거리 측정치를 규정하는 것을 수반한다. 거리 측정치는 매칭 품질에 있어서의 변동에 관련된다.
단계(312)는 상이한 엄격성을 가진 매칭 규칙들의 세트를 규정된 거리 측정치에 기초하여 규정하는 것을 수반한다. 따라서, 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 변동에 기초하여 규정된다.
매칭 규칙은 데이터 입력 프로세스 및 데이터 범위에 있어서의 변동 및 차이를 반영한다. 예를 들어: 어떤 이벤트 데이터는 밀리초 이내의 정확도를 가지고 소프트웨어를 통해 생성되는데, 다른 관련된 서비스 데이터는 수 일이 지나서 수동으로 입력될 수 있다. "이벤트 발생 날짜/시간"에 대한 점진적으로 이완된 매칭 규칙은, 상이한 데이터 소스들 사이의 가정된 "이벤트 발생 날짜/시간"에 있어서의 증가하는 차이일 수 있다.
가장 엄격한 매칭 규칙은 완벽한 매칭, 즉 고려 대상인 데이터 소스들 사이에서 특정 데이터 입력들이 동일한 것일 수 있다. 가장 엄격한 매칭 규칙의 경우, 모든 매칭된 데이터들은 최고 데이터 품질 티어(TIER1)에 속하는 것으로 분류될 수 있다. 데이터 품질이 더 높아지면 이벤트의 모든 양태에 대한 불확정성이 낮아진다. 이러한 TIER1 데이터에 대해서, 비즈니스 양태(예를 들어 부품비, 노동 시간), 머신 양태(장애시간, 루트 오차 또는 오차 패턴, 장애시간, 관련된 인터럽트의 개수) 및 조직화 양태(장애 중에 특정 활동에 소요된 시간; 위치에 따른 이슈 해결에 있어서의 차이 등)를 높은 정확도로 적격판정하는 것이 가능하다.
가장 낮게 엄격한 매칭 규칙은 상이한 데이터 소스들로부터의 데이터 사이에 매칭이 발견될 수 없는 것이다. 이것은 이러한 이슈에 대해서 비즈니스 양태만 또는 성능 양태만 또는 조직화 양태만이 알려져 있다는 것을 의미한다. 데이터 품질이 더 낮아지면 이벤트에 대한 불확정성이 높아진다.
매칭 규칙은 상이한 데이터 소스의 필드들 사이의 "거리" 측정치일 수 있다. 필드들 사이에서, 거리 측정치가 규정될 수 있다.
예를 들어, 날짜/시간의 경우 관리 정보 시스템 내의 날짜/시간 사이의 차이의 실제 최소치가 사용될 수 있다.
루트 오차(예를 들어 장치 장애와 연관된 오차 코드)의 경우, 거리 측정치는 부품 사용, 또는 장애 설명과 같은 공통 피쳐가 있는, 서비스 주문(SO)의 특정 그룹에 대한 이러한 루트 오차의 상대적인 빈도의 역수로서 규정될 수 있다. 부품마다, 해당 부품에 대해 지금까지 기록되었던 모든 가능한 루트 오차들의 목록이, 그들의 상대적인 빈도와 함께 생성될 수 있다. 두 개의 데이터 세트가 완벽하게 매칭되는 경우(즉 이들은 동일한 루트 오차를 가지는 경우) "거리"는 0 으로 규정될 수 있다; 그렇지 않으면 상대적인 빈도의 역수가 사용될 수 있다.
많은 다른 거리 측정치가 이러한 두 개의 예에 대해서 이용될 수 있다. 매칭 규칙은 관련 분야의 전문가에 의하여 생성될 수 있고 고려 대상인 데이터 소스의 특이점(idiosyncrasies)을 반영한다.
거리 측정치의 예는 다음과 같다(PMA = 예방적 유지보수 동작(Preventive Maintenance Action) 데이터 시스템, RER= 루트 오차 리포트(Root Error Report) -> 발생된 루트 오차 코드의 목록, SAP = SAP SE로부터의 소프트웨어 시스템):
1. 머신-생성 데이터(소스 = PMA)와 사용된 부품이 있는 서비스 주문 정보(수동, 소스는 SAP) 사이의 루트 오차 거리.
a. PMA 내의 루트 오차 코드 = SAP 내의 루트 오차 코드이면: 소스들 사이의 거리 = 0.
b. PMA 내의 루트 오차 코드가 SAP 내의 루트 오차 코드와 같지 않지만, 부품이 있는 RER의 "목록에 속하면", 거리 = 1/(상대적인 빈도) - 1.
i. 부품마다, 해당 특정 부품에 엔지니어에 의해 기록된 바 있는 모든 RER들이 카운트된다. 이것에 기초하여, 루트 오차 코드 발생의 상대적인 빈도가 계산될 수 있다.
2. 두 개의 시간 필드들 사이의 시간 거리:
a. 거리(예를 들어 임의의 단위) = 두 개의 필드들 사이의 시간에 있어서의 차이.
3. 부품 거리의 개수: 특정 SO가 있는 매칭이 발견될 수 있으면, 부품 자체의 개수가 거리 측정치로서 사용된다(거리에 대해 사고하면: 거리가 길어질수록 불확정성이 높아짐).
4. 소스 거리: 각각의 소스는 선험적으로 고도로 정확하거나 덜 정확한 것으로 분류될 수 있다. 부품들의 개수와 유사하게, 이것은 절대 거리일 수 있다. 따라서, 소스들은 선택된 필드의 정확도에 대해서 순위가 결정될 수 있다.
매칭 규칙은 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 거리 측정치에 기초하여 규정된다. 매칭 규칙은 거리 측정치의 가중합에 기초하여 규정될 수 있다. 거리 측정치는 예를 들어 다음을 포함할 수 있다:
상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 시간의 차이.
데이터 소스 내의 수동-생성 데이터와 다른 데이터 소스 내의 머신-생성 데이터 사이의 차이.
데이터 소스 내의 필드들 사이의 설비 부품들의 개수의 차이.
상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의, 오차 식별자의 상대적인 발생 빈도의 역수에 있어서의 차이.
상이한 데이터 소스들 사이의 데이터-소스 정확도의 차이.
이러한 방법은, 매칭 단계 이전에, 예를 들어 단계 308 에서 데이터 중 적어도 일부를 변환하는 것을 더 포함할 수 있다. 데이터 타입(날짜/시간, 텍스트)에 따라서, 특정한 변환 기법이 사용될 수 있다(예를 들어 텍스트의 경우, 특정 텍스트 마이닝(mining) 기법이 채용될 수 있음).
아래의 표 1 은 매칭 규칙의 예시적인 세트를 보여준다.
규칙의 순서 머신 번호 날짜/타임스탬프 매칭 오차 코드 매칭 다른 매칭 티어
1 동일 소스 = 장치 장애시간 리포트 TIER1
2 동일 SO 타임스탬프가 PMA 인터럽트 타임스탬프와 매칭됨(+/- 30 분) PMA 오차 코드가 SO 오차 코드와 동일 동일한 SO에 3 개 이하의 부품 존재 TIER1
3 동일 SO 타임스탬프가 PMA 인터럽트 타임스탬프와 매칭됨(+/- 30 분) PMA 오차 코드가 "부품당 루트 오차"의 목록에 있음, 확률 >=25% 동일한 SO에 3 개 이하의 부품 존재 TIER2
4 동일 SO 날짜 내의 PMA 인터럽트 타임스탬트(+/- 3 일) PMA 오차 코드가 SO 오차 코드와 동일 동일한 SO에 3 개 이하의 부품 존재 TIER2
5 동일 SO 날짜 내의 PMA 인터럽트 타임스탬트(+/- 3 일) PMA 오차 코드가 SO 오차 코드와 동일 동일한 SO에 4 개 이상의 부품 존재 TIER3
6 동일 SO 날짜 내의 PMA 인터럽트 타임스탬트(+/- 3 일) 서브모듈 동일함 TIER4
표 1. 예시적인 매칭 규칙
단계(314 내지 318)는, 선행 매칭에서 매칭되지 않은 레코드들에 대해 순차적으로 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용해서 매칭된 레코드(320, 322)를 획득하여, 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭 및 필터링함으로써 데이터 소스(302, 304)로부터의 레코드들을 매칭하는 것을 수반한다. 이것은, 매칭 규칙들의 세트 중 가장 엄격한 세트를 사용하여 데이터 소스에 질의하고, 이를 통해서 획득된 매칭된 레코드(320)를 높은 매칭 품질을 나타내는 표시자와 연관시키는 것(314)을 수반한다. 이것은 또한, 매칭 규칙들의 세트 중 덜 엄격한 세트를 사용하여 데이터 소스에 질의하고, 이를 통해서 획득된 매칭된 레코드를 더 낮은 매칭 품질을 나타내는 표시자와 연관시키는 것(318)을 수반한다. 이러한 반복은 모든 규칙이 사용되는 경우, 또는 필요할 경우에는 더 빨리 종료된다(316, 324).
따라서, 매칭된 레코드(320, 322)는 이들을 획득하기 위하여 사용된 매칭 규칙의 엄격성에 대응하는 매칭 품질 표시자와 연관된다.
매칭된 레코드(320, 322)는 제조-관련 이벤트, 예컨대 장치 장애 이벤트와 관련될 수 있다.
따라서, 데이터는, 필드들의 미리선택된 세트에 대한 점진적으로 이완된 "매칭 규칙"을 사용하여 상이한 데이터 소스와 결합된다. 가장 엄격한 매칭 규칙과 매칭되지 않는 데이터의 경우, 즉 매칭 결과가 가장 낮은 연관된 불확정성을 가지지 않는 경우, 점진적으로 덜 엄격한 매칭 규칙이 사용된다. 다르게 말하면, 예를 들어 비즈니스 특이한 지식을 적용함으로써, 데이터 소스 에도 매칭되고 해당 매칭을 적격판정하는 "알고리즘적인 체(algorithmic sieve)"가 사용된다.
품질 분류(TIER1... TIERn)는 "거리"의 가중합에 기초할 수 있다. 품질 분류를 규정하는 것은, 관련 기술의 전문가에 의한 판정 프로세스의 결과일 수 있고, 시간이 지남에 따라서 그리고 회사마다 달라질 수 있다.
규칙을 규정할 때, 규칙들이 총괄하여 망라적이 되도록, 즉 모든 소스로부터의 모든 레코드들이 분류되도록(그리고 가능한 경우 링크되도록) 규정될 수 있다. 그러나 매칭 규칙은 상호 배타적일 필요가 없다는 것이 발견되었다. 예를 들어, 작업 동작은 상이한 시간에 발생된 여러 머신 이벤트에 관련될 수 있다. TIER 규정에 기초하여, 이러한 이벤트는 동일한 SO에, 하지만 상이한 매칭 품질로 링크될 수 있다. 분석의 목적에 기초하여, 요구된 최소의 매칭 품질은 달라질 것이다.
이러한 "체"는 계산 시간의 관점에서는 고비용인데, 그 이유는 데이터 소스 내의 모든 레코드가 서로 비교(즉 곱집합(Cartesian product))되기 때문이다. 계산 시간을 줄이기 위해서 데이터 파티션 방법이 채용될 수 있다. 매칭 단계 이전에 수행되면 이러한 파티션 방법은, 일부 미리 정의된 필드들에 기초하여, 거리 측정치가 데이터 소스 k의 어떤 레코드가 데이터 소스 l로부터의 어떤 레코드들과 매칭될 필요가 있는지를 표시하기 위하여 사용될 수 있는 방식으로 데이터가 파티셔닝될 수 있다는 특성을 활용한다. 예를 들어: 이벤트가 발생된 달(데이터 소스 l) 및 서비스 주문이 생성되었던 달(데이터 소스 k)이 결정될 수 있다. 그러면, 동일한 달(및 년)에 속하는, 데이터 소스로부터의 상이한 레코드들만이 매칭된다. 총 계산 시간에 대한 영향을 파티션의 개수에 따라 달라진다. 실제로, 계산 시간은 수 개의 자릿수만큼 감소될 수 있다.
전술된 바와 같이, 조합의 품질을 표시하면서 상이한 데이터 소스를 결합하는 방법이 제공된다. 그러면 레코드들을 매칭하기 위해 필요한 작업량이 감소된다. 이러한 접근법의 유용성의 척도는, 본 명세서에서 설명되는 방법이 없으면 어떤 분석은 수행하려면 2주가 걸린다는 것이다. 본 명세서에서 설명되는 방법을 사용하면"수동(manual)" 결과가 몇 시간의 범위에서 재생성되고 개선될 수 있다.
본 발명의 실시예는 완전한(그러므로 고가의) 완전-통합 CMMS 솔루션에 대한 필요성을 감소시킨다. 그러나, 이용가능한 완전한 CMMS 솔루션이 있는 경우에도, 비즈니스, 성능 및 조직화 사이의 범위에 차이가 있기 때문에 일반적으로 항상 더 낮은 등급의 상황 인식력(situational awareness)이 생길 것이다. 이러한, 매칭이 거의 모든 경우에 여전히 시간이 많은 드는 작업이기 때문이다. 본 발명의 실시예는 부정확성을 감소시키기 위해 필요한 수동 작업을 감소시킨다. 여러 구현형태에서 시연된 것과 같이, 일부 경우에는 수동 작업을 완전히 제거할 수 있다. 이것은 예측성 유지보수 및 루트 이유(상이한 규칙 세트를 가진 경우에도)를 식별하는 것 양자 모두에서 시연되었다.
본 발명의 실시예는, (리)디자인 프로세스 및 서비스 포트폴리오 개선 활동이 더 효과적이 될 수 있게 한다. 이것은, 머신 이슈의 비즈니스, 성능 및 조직화 양태의 더 잘 통합된 그림을 자동화된(즉 고속 및 반복가능한) 방식으로 제공함으로써 수행된다. 그러면 낭비를 줄이는 것과 동시에 더 양호하고 더 빠른 결정이 이루어지게 된다.
본 발명의 실시예는 전술된 바와 같은 레코드를 매칭시키고 및/또는 유지보수 동작을 스케줄링하는 방법을 기술하는 머신-판독가능 명령의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 구현될 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 예를 들어 도 1 의 제어 유닛 LACU 또는 일부 다른 제어기 내에서 실행될 수 있다. 그 안에 저장된 이러한 컴퓨터 프로그램을 포함하는 데이터 저장 매체(예를 들어, 반도체 메모리, 자기적 또는 광학적 디스크)가 역시 제공될 수 있다.
본 개시물은 숫자가 매겨진 절로 표현되는 본 발명의 다음 실시형태를 더 포함한다:
1. 데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 복수 개의 데이터 소스들로부터의 레코드들을 매칭하는 방법으로서,
순차적으로 덜 엄격한(strict) 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드들을 획득하도록, 상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하는 단계를 포함하고,
상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정되는, 레코드 매칭 방법.
2. 제 1 절에 있어서,
상기 방법은,
상기 매칭된 레코드들을, 상기 매칭된 레코드들을 획득하기 위하여 사용된 매칭 규칙의 엄격성(strictness)에 대응하는 매칭 품질 표시자와 연관시키는 단계를 더 포함하는, 레코드 매칭 방법.
3. 제 1 절 또는 제 2 절에 있어서,
상기 매칭된 레코드는 제조-관련 이벤트에 관한 것인, 레코드 매칭 방법.
4. 제 1 절 내지 제 3 절 중 어느 한 절에 있어서,
매칭 품질에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 변동은, 데이터의 정확도에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
5. 제 1 절 내지 제 4 절 중 어느 한 절에 있어서,
매칭 품질에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 변동은, 상기 데이터 소스의 데이터의 범위에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
6. 제 1 절 내지 제 5 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 매칭 규칙은 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 거리 측정치에 기초하여 규정되는, 레코드 매칭 방법.
7. 제 6 절에 있어서,
상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 시간의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
8. 제 6 절 또는 제 7 절에 있어서,
상기 거리 측정치는, 데이터 소스 내의 수동-생성 데이터와 다른 데이터 소스 내의 머신-생성 데이터 사이의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
9. 제 6 절 내지 제 8 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 장비 부품의 개수의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
10. 제 6 절 내지 제 9 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 거리 측정치는, 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의, 오차 식별자의 상대적인 발생 빈도의 역수에 있어서의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
11. 제 6 절 내지 제 10 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 사이의 데이터-소스 정확도의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
12. 제 6 절 내지 제 11 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 매칭 규칙은 상기 거리 측정치의 가중합에 기초하여 규정되는, 레코드 매칭 방법.
13. 제 1 절 내지 제 12 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 방법은,
매칭하기에 앞서, 데이터 중 적어도 일부를 변환 또는 파티셔닝하는 단계를 더 포함하는, 레코드 매칭 방법.
14. 제 1 절 내지 제 13 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 방법은,
(a) 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 필드들의 세트를 선택하는 단계;
(b) 상기 필드들 사이의 하나 이상의 거리 측정치를 규정하는 단계; 및
(c) 규정된 거리 측정치에 기초하여, 상이한 엄격성을 가진 매칭 규칙들의 세트를 규정하는 단계를 더 포함하고,
상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하는 단계는,
(d) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 가장 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 높은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계; 및
(e) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 더 낮은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
15. 제조 시스템의 적어도 일부에서 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 방법으로서,
순차적으로 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드를 획득하도록 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭 및 필터링함으로써, 데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 레코드들을 매칭하는 단계 - 상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정됨 -; 및
상기 매칭된 레코드들을 사용하여, 상기 제조 시스템의 일부에서 수행될 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 단계를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
16. 제 15 절에 있어서,
상기 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 단계는, 상기 매칭된 레코드들을 사용하여 장애 예측 모델(predictive failure model)을 실행하는 것을 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
17. 제 15 절에 있어서,
하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 단계는, 시정 동작(corrective action)을 결정하도록, 상기 매칭된 레코드들을 사용하여 원인 분석을 수행하는 것을 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
18. 제 15 절 내지 제 17 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 레코드들은 스케줄러를 사용하여 매칭되고,
상기 방법은, 상기 제조 시스템의 일부에서의 상기 하나 이상의 유지보수 동작의 성능을 상기 스케줄러를 사용하여 제어하는 것을 더 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
19. 제 15 절 내지 제 18 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 방법은,
상기 매칭된 레코드를, 상기 매칭된 레코드들을 획득하기 위하여 사용된 매칭 규칙의 엄격성에 대응하는 품질 표시자와 연관시키는 단계를 더 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
20. 제 15 절 내지 제 19 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 매칭된 레코드는 제조-관련 이벤트에 관한 것인, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
21. 제 15 절 내지 제 20 절 중 어느 한 절에 있어서,
매칭 품질에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 변동은, 데이터의 정확도에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 차이를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
22. 제 15 절 내지 제 21 절 중 어느 한 절에 있어서,
매칭 품질에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 변동은, 상기 데이터 소스의 데이터의 범위에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 차이를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
23. 제 15 절 내지 제 22 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 매칭 규칙은 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 거리 측정치에 기초하여 규정되는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
24. 제 23 절에 있어서,
상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 시간의 차이를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
25. 제 23 절 또는 제 24 절에 있어서,
상기 거리 측정치는, 데이터 소스 내의 수동-생성 데이터와 다른 데이터 소스 내의 머신-생성 데이터 사이의 차이를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
26. 제 23 절 내지 제 25 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 장비 부품의 개수의 차이를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
27. 제 23 절 내지 제 26 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 거리 측정치는, 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의, 오차 식별자의 상대적인 발생 빈도의 역수에 있어서의 차이를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
28. 제 23 절 내지 제 27 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 사이의 데이터-소스 정확도의 차이를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
29. 제 23 절 내지 제 28 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 매칭 규칙은 상기 거리 측정치의 가중합에 기초하여 규정되는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
30. 제 15 절 내지 제 29 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 방법은,
매칭하기에 앞서, 데이터 중 적어도 일부를 변환 또는 파티셔닝하는 단계를 더 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
31. 제 15 절 내지 제 30 절 중 어느 하나에 있어서,
상기 방법은,
(a) 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 필드들의 세트를 선택하는 단계;
(b) 상기 필드들 사이의 하나 이상의 거리 측정치를 규정하는 단계; 및
(c) 규정된 거리 측정치에 기초하여, 상이한 엄격성을 가진 매칭 규칙들의 세트를 규정하는 단계를 더 포함하고,
상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하는 단계는,
(d) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 가장 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 높은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계; 및
(e) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 더 낮은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
32. 프로그램가능 데이터 처리 장치가 제 1 절 내지 제 14 절중 어느 한 절에 따른 매칭 방법을 수행하게 하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
33. 프로그램가능 데이터 처리 장치가 제 15 절 내지 제 31 절중 어느 한 절에 따른 스케줄링 방법을 수행하게 하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
34. 리소그래피 프로세스와 연관된 장치로서,
처리 유닛을 포함하고, 상기 처리 유닛은,
순차적으로 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드를 획득하도록 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭 및 필터링함으로써, 데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 레코드들을 매칭하고 - 상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정됨 -,
상기 매칭된 레코드들을 사용하여, 상기 제조 시스템의 일부에서 수행될 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하도록 구성되는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
35. 제 34 절에 있어서,
상기 장치는,
상기 매칭된 레코드들을, 상기 매칭된 레코드들을 획득하기 위하여 사용된 매칭 규칙의 엄격성(strictness)에 대응하는 매칭 품질 표시자와 연관시키도록 더 구성되는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
36. 제 34 절 또는 제 35 절에 있어서,
상기 매칭된 레코드는 제조-관련 이벤트에 관한 것인, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
37. 제 34 절 내지 제 36 절 중 어느 한 절에 있어서,
매칭 품질에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 변동은, 데이터의 정확도에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 차이를 포함하는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
38. 제 34 절 내지 제 37 절 중 어느 한 절에 있어서,
매칭 품질에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 변동은, 상기 데이터 소스의 데이터의 범위에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 차이를 포함하는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
39. 제 34 절 내지 제 38 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 매칭 규칙은 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 거리 측정치에 기초하여 규정되는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
40. 제 39 절에 있어서,
상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 시간의 차이를 포함하는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
41. 제 39 절 또는 제 40 절에 있어서,
상기 거리 측정치는, 데이터 소스 내의 수동-생성 데이터와 다른 데이터 소스 내의 머신-생성 데이터 사이의 차이를 포함하는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
42. 제 39 절 내지 제 41 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 장비 부품의 개수의 차이를 포함하는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
43. 제 39 절 내지 제 42 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 거리 측정치는, 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의, 오차 식별자의 상대적인 발생 빈도의 역수에 있어서의 차이를 포함하는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
44. 제 39 절 내지 제 43 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 사이의 데이터-소스 정확도의 차이를 포함하는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
45. 제 39 절 내지 제 44 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 매칭 규칙은 상기 거리 측정치의 가중합에 기초하여 규정되는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
46. 제 34 절 내지 제 45 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 장치는,
매칭하기에 앞서, 데이터 중 적어도 일부를 변환 또는 파티셔닝하도록 더 구성되는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
47. 제 34 절 내지 제 46 절 중 어느 한 절에 있어서,
상기 처리 유닛은,
(a) 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 필드들의 세트를 선택하고;
(b) 상기 필드들 사이의 하나 이상의 거리 측정치를 규정하며;
(c) 규정된 거리 측정치에 기초하여, 상이한 엄격성을 가진 매칭 규칙들의 세트를 규정하도록 더 구성되고,
상기 처리 유닛은,
(d) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 가장 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 높은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키고;
(e) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 더 낮은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시킴으로써, 상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하도록 더 구성되는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
비록 리소그래피의 프로세스의 콘텍스트에서 본 발명의 실시예를 사용하는 것에 대해 특히 언급해 왔지만, 본 발명의 실시예가 다른 응용예, 예를 들어 일반적인 제조 시스템에서도 사용될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 콘텍스트가 허용하는 경우, 본 발명의 실시예는 리소그래피 처리와 연관된 장치, 또는 이러한 장치를 사용하는 것으로 한정되지 않는다.
본 발명의 적용 범위 및 범위는 전술한 예시 실시예의 어떠한 것에 의해서도 한정되어서는 안 되며, 후속하는 청구범위 및 그 균등물에 따라서만 정해져야 한다.

Claims (15)

  1. 데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 복수 개의 데이터 소스들로부터의 레코드들을 매칭하는 방법으로서,
    순차적으로 덜 엄격한(strict) 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드들을 획득하도록, 상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하는 단계를 포함하고,
    상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정되는, 레코드 매칭 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 매칭된 레코드들을, 상기 매칭된 레코드들을 획득하기 위하여 사용된 매칭 규칙의 엄격성(strictness)에 대응하는 매칭 품질 표시자와 연관시키는 단계를 더 포함하는, 레코드 매칭 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    매칭 품질에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 변동은, 데이터의 정확도에 있어서의 상기 데이터 소스들 사이의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 매칭 규칙은 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 거리 측정치에 기초하여 규정되는, 레코드 매칭 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 시간의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 거리 측정치는, 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의, 오차 식별자의 상대적인 발생 빈도의 역수에 있어서의 차이를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    매칭하기에 앞서, 데이터 중 적어도 일부를 변환 또는 파티셔닝하는 단계를 더 포함하는, 레코드 매칭 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    (a) 상기 복수 개의 데이터 소스들로부터의 필드들의 세트를 선택하는 단계;
    (b) 상기 필드들 사이의 하나 이상의 거리 측정치를 규정하는 단계; 및
    (c) 규정된 거리 측정치에 기초하여, 상이한 엄격성을 가진 매칭 규칙들의 세트를 규정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭하고 필터링하는 단계는,
    (d) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 가장 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 높은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계; 및
    (e) 상기 매칭 규칙들의 세트 중 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 상기 데이터 소스들에 질의하고, 획득된 매칭된 레코드들을 더 낮은 매칭 품질을 표시하는 표시자와 연관시키는 단계를 포함하는, 레코드 매칭 방법.
  9. 제조 시스템의 적어도 일부에서 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 방법으로서,
    순차적으로 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드를 획득하도록 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭 및 필터링함으로써, 데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 복수 개의 데이터 소스들로부터의 레코드들을 매칭하는 단계 - 상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정됨 -; 및
    상기 매칭된 레코드들을 사용하여, 상기 제조 시스템의 일부에서 수행될 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 단계를 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하는 단계는, 상기 매칭된 레코드들을 사용하여 장애 예측 모델(predictive failure model)을 실행하는 것을 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 레코드들은 스케줄러를 사용하여 매칭되고,
    상기 방법은, 상기 제조 시스템의 일부에서의 상기 하나 이상의 유지보수 동작의 성능을 상기 스케줄러를 사용하여 제어하는 것을 더 포함하는, 유지보수 동작 스케줄링 방법.
  12. 리소그래피 프로세스와 연관된 장치로서,
    처리 유닛을 포함하고, 상기 처리 유닛은,
    순차적으로 덜 엄격한 매칭 규칙을 사용하여 매칭된 레코드를 획득하도록 데이터 소스들로부터의 레코드들을 반복적으로 매칭 및 필터링함으로써, 데이터의 매칭 품질에 있어서 서로 간에 변동을 가지는 복수 개의 데이터 소스들로부터의 레코드들을 매칭하고 - 상기 매칭 규칙은 매칭 품질에 있어서의 상기 변동에 기초하여 규정됨 -,
    상기 매칭된 레코드들을 사용하여, 제조 시스템의 일부에서 수행될 하나 이상의 유지보수 동작을 스케줄링하도록 구성되는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 매칭 규칙은 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 거리 측정치에 기초하여 규정되는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 거리 측정치는 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의 시간의 차이를 포함하는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 거리 측정치는, 상이한 데이터 소스들 내의 필드들 사이의, 오차 식별자의 상대적인 발생 빈도의 역수에 있어서의 차이를 포함하는, 리소그래피 프로세스와 연관된 장치.
KR1020187029375A 2016-04-20 2017-04-04 레코드 매칭 방법, 유지보수 스케줄링 방법, 및 장치 KR102189686B1 (ko)

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