CN106325227B - 制程管控线的生成方法和装置及制程管控*** - Google Patents

制程管控线的生成方法和装置及制程管控*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种制程管控线的生成方法和装置及制程管控***。其中，该方法包括：获取数据波动图表的当前预设周期波动数据；判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据；如果当前预设周期波动数据不包括异常数据，则获取数据波动图表的历史有效数据，其中，历史有效数据为滤除异常数据的历史数据；以及根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线。本发明解决了由于现有的自动管控***只能收紧管控线，致使管控线过于严格而导致误报的技术问题。

Description

制程管控线的生成方法和装置及制程管控***
技术领域
本发明涉及工艺制造领域，具体而言，涉及一种制程管控线的生成方法和装置及制程管控***。
背景技术
在产品制造行业中，尤其是半导体集成电路制造业,数据收集、数据测量和数据管控会直接影响产品的成品率等，用于管控数据的数据管控线的准确性直接影响管控是否有效。
现有技术通常采用自动管控***(Auto Control Limit，简称ACL)提供***管控，对数据波动图表进行分析和计算，得到新的管控线。新的管控线经过相关工程师传签确认后及时对生产线进行管控。目前，ACL对数据波动图表的管控线的计算通常采用中心线+-3Sigma的均值加减3倍标准差，如果ACL算出的管控线紧于原有管控线才会收紧。现有的ACL可以及时检测到被放宽的管控线，防止生产线失控。但是，由于现有的ACL只能收紧管控线，当控管线过于严格时会导致误报，如图1所示，超出管控线的数据(在管控线的上线的上方的数据点)为正常数据，却由于管控线过于严格导致误报，甚至影响生产周期。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种制程管控线的生成方法和装置及制程管控***，以至少解决由于现有的自动管控***只能收紧管控线，致使管控线过于严格而导致误报的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种制程管控线的生成方法，包括：获取数据波动图表的当前预设周期波动数据；判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据；如果当前预设周期波动数据不包括异常数据，则获取数据波动图表的历史有效数据，其中，历史有效数据为滤除异常数据的历史数据；以及根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线。
进一步地，根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线包括：根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算基准平均值；根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算基准标准差；以及根据基准平均值和基准标准差计算管控线，其中，基准平均值为中心线，基准平均值和3倍的基准标准差之和为管控线的上线，基准平均值和3倍的基准标准差之差为管控线的下线。
进一步地，在根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线之后，方法还包括：提取计算管控线时得到的中心线；比较计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值是否大于预定数值；在计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值大于预定数值，则修改当前中心线为计算得到的中心线，否则，继续使用当前中心线。
进一步地，判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据包括：获取当前预设周期波动数据的当前预设周期数据平均值和当前预设周期数据标准差；获取历史有效数据的历史数据平均值和历史数据标准差；根据当前预设周期数据平均值、历史数据平均值和历史数据标准差判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据当前预设周期数据标准差和历史数据标准差判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据当前预设周期数据标准平均值、当前预设周期数据标准差和当前管控线判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
进一步地，在获取数据波动图表的当前预设周期波动数据之后，且判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据之前，方法还包括：判断数据波动图表的当前预设周期波动数据是否为正态分布数据；在当前预设周期波动数据为正态分布数据时，确定判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
进一步地，根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算管控线之前，方法还包括：对历史有效数据进行二次计算，以减少历史有效数据波动对计算管控线的影响。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种制程管控线的生成装置，包括第一获取单元，用于获取数据波动图表的当前预设周期波动数据；第一判断单元，用于判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据；第二获取单元，用于在当前预设周期波动数据不包括异常数据时，获取数据波动图表的历史有效数据，其中，历史有效数据为滤除异常数据的历史数据；以及生成单元，用于根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线。
进一步地，生成单元包括：第一计算模块，用于根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算基准平均值；第二计算模块，用于根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算基准标准差；以及第三计算模块，用于根据基准平均值和基准标准差计算管控线，其中，基准平均值为中心线，基准平均值和3倍的基准标准差之和为管控线的上线，基准平均值和3倍的基准标准差之差为管控线的下线。
进一步地，装置还包括：提取单元，用于在根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线之后，提取计算管控线时得到的中心线；比较单元，用于比较计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值是否大于预定数值；修改单元，用于在计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值大于预定数值，则修改当前中心线为计算得到的中心线，否则，继续使用当前中心线。
进一步地，第一判断单元包括：第一获取模块，用于获取当前预设周期波动数据的当前预设周期数据平均值和当前预设周期数据标准差；第二获取模块，用于获取历史有效数据的历史数据平均值和历史数据标准差；判断模块，用于根据当前预设周期数据平均值、历史数据平均值和历史数据标准差判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据当前预设周期数据标准差和历史数据标准差判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据当前预设周期数据标准平均值、当前预设周期数据标准差和当前管控线判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
进一步地，装置还包括：第二判断单元，用于在获取数据波动图表的当前预设周期波动数据之后，且判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据之前，判断数据波动图表的当前预设周期波动数据是否为正态分布数据；确定单元，用于在当前预设周期波动数据为正态分布数据时，确定判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
进一步地，装置还包括：计算单元，用于根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算管控线之前，对历史有效数据进行二次计算，以减少历史有效数据波动对计算管控线的影响。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种制程管控***，包括上述任意一项的制程管控线的生成装置，用于对具有多个依次连接的生产单元Xi的生产线进行管控，其中，在生产单元Xi的管控线满足预设规则时，生产单元Xi+1运行。
进一步地，***还包括制造参数数据库和监控数据数据库，其中，制造参数数据库用于存储生产线的生产参数，监控数据数据库用于存储监控数据。
为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述所述的制程管控线的生成方法。
为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述所述的制程管控线的生成方法。
在本发明实施例中，采用获取数据波动图表的当前预设周期波动数据；判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据；如果当前预设周期波动数据不包括异常数据，则获取数据波动图表的历史有效数据，其中，历史有效数据为滤除异常数据的历史数据；以及根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线，达到了避免管控线过近导致误报的目的，进而解决了由于现有的自动管控***只能收紧管控线，致使管控线过于严格而导致误报的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据现有技术的一种图表管控线的示意图；
图2是根据本发明实施例的制程管控线的生成方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的制程管控线的生成装置的示意图；
图4是根据本发明实施例的制程管控***的示意图；
图5是根据本发明一种优选实施例的生成管控线的方法的流程图；以及
图6是根据本发明实施例的管控线对数据管控的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种制程管控线的生成方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图2是根据本发明实施例的制程管控线的生成方法的流程图。如图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤S202，获取数据波动图表的当前预设周期波动数据。数据波动图表为记录工艺制造数据的图表，工艺制造数据包括产品数据和设备数据，其中设备数据包括机台数据等，产品数据包括晶圆厚度、线宽、颗粒个数等具有正态分布特性的数据。本实施例就是对数据波动图表中的波动数据进行分析，并生成合适的管控线以避免误报警。当前预设周期波动数据可以为当前周的波动数据、当前月的波动数据、当前季度的波动数据等，本实施例以当前季度的波动数据为例进行说明。
步骤S204，判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。在机台出现事故或者晶圆出现事故时，会影响数据波动图表中的数据，数据波动图表中记录了异常数据，而异常数据不能作为计算管控线的依据，根据异常数据计算的管控线会不准确，如果当前预设周期波动数据包括异常数据，则不重新计算管控线，而是利用现有的管控线对生产线的数据进行管控。只在当前预设周期的波动数据不包括异常数据时才重新计算管控线，以使管控线更加合适来避免误报警。
步骤S206，如果当前预设周期波动数据不包括异常数据，则获取数据波动图表的历史有效数据，其中，历史有效数据为滤除异常数据的历史数据。历史有效数据为该被分析的数据波动图表中从建表开始到当前预设周期(不包括当前预设周期)之间的有效数据，有效数据为滤除机台事故或者晶圆事故所处预设周期的数据后得到的数据。如表1所示，当前预设周期为2013年的第4季度Q4，历史数据为从该图表的建表时间2006年的第1季度Q1开始，到2013年的第3季度Q3截止。其中，2007年第2季度Q2出现过机台事故，因此，历史有效数据中不包括2007年第2季度Q2的所有数据。
表1
步骤S208，根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线。根据当前预设周期波动数据和历史有效波动数据计算出的管控线参照了创建图表以来的所有有效数据，因此计算得到的管控线比较准确，避免现有技术的工程师的比对和经验值仅能收紧管控线导致误报警的问题，达到了获得合适并且准确的管控线的效果。
可选地，根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算管控线包括：根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算基准平均值。根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算基准标准差。以及根据基准平均值和基准标准差计算管控线，其中，基准平均值为中心线，基准平均值和3倍的基准标准差之和为管控线的上线，基准平均值和3倍的基准标准差之差为管控线的下线。
根据当前预设周期波动和历史有效数据的所有数据进行平均值的计算，得到基准平均值，计算公式为：其中，ui为当前预设周期的平均值，i为历史有效数据中预设周期的个数，k为自然数。
即先求出当前预设周期的平均值，再计算出历史有效数据中的每个预设周期的平均值，再根据历史有效数据的每个预设周期平均值和当前预设周期的平均值计算平均值，得到基准平均值。
根据当前预设周期波动和历史有效数据的所有数据进行标准差的计算，得到基准标准差，计算公式为：其中，σi为当前预设周期的标准差，i为历史有效数据中预设周期的个数，k为自然数。
即先求出当前预设周期的平均值，再计算出历史有效数据中的每个预设周期的平均值，再根据历史有效数据的每个预设周期平均值和当前预设周期的平均值计算平均值，得到基准平均值。
根据基准平均值和基准标准差可以计算三条管控线，分别是中心线、上线和下线。
可选地，在根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算管控线之后，方法还包括：提取计算管控线时得到的中心线。比较计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值是否大于预定数值。在计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值大于预定数值，则修改当前中心线为计算得到的中心线，否则，继续使用当前管控线，不对管控线进行修改。
在绝对值(当前中心线-基准平均值)>0.5基准标准差时，确定将基准平均值作为新的中心线，如果现有中心线和基准平均值之差的绝对值不满足大于0.5倍的基准标准差，则继续使用当前的中心线以及当前的上线和下线。
如果现有中心线和基准平均值之差的绝对值满足大于0.5倍的基准标准差，则使用基准平均值作为中心线后，根据新的中心线能够得到上线和下线，可以根据管控需要选择生成上线、下线或者这二者。上线为基准平均值+3倍的基准标准差；下线为基准平均值-3倍的基准标准差。
由于在计算管控线之前判断是否需要更改中心线，不仅满足调整管控线的要求，还能避免过多的调整占用生产线的生产周期。
可选地，当出现机台事故或者晶圆事故时，会改变当前预设周期的数据，而管控线此时不应调整，但是，人工很难发现数据异常，为了准确判断当前预设周期是否存在异常数据，可以通过平均值和标准差来判断，即判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据包括：获取当前预设周期波动数据的当前预设周期数据平均值和当前预设周期数据标准差。获取历史有效数据的历史数据平均值和历史数据标准差。根据当前预设周期数据平均值、历史数据平均值和历史数据标准差判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据当前预设周期数据标准差和历史数据标准差判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据当前预设周期数据标准平均值、当前预设周期数据标准差和当前管控线判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
以三种异常情况为例。
[当前预设周期数据平均值-历史数据平均值]/历史数据标准差>1*方差
当前预设周期数据标准差/历史预设周期标准差>12*方差
Max{(当前管控线的上线-当前预设周期数据平均值)/当前预设周期数据标准差，(当前预设周期数据平均值-当前管控线的下线)/当前预设周期数据标准差}>4*方差
根据历史有效数据和当前预设周期数据判断计算得到的平均值和标准差是否满足上述三种公式，如果满足则确定当前预设周期数据为异常数据，不能用于计算新的管控线。
优选地，本实施例优选对具有正态分布特性是数据生成新的管控线，即在获取数据波动图表的当前预设周期波动数据之后，且判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据之前，方法还包括：判断数据波动图表的当前预设周期波动数据是否为正态分布数据。在当前预设周期波动数据为正态分布数据时，确定判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。如果当前预设周期波动数据不是正态分布数据，不用本实施例的方法进行管控线的生成。
可选地，根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算管控线之前，方法还包括：对历史有效数据进行二次计算，以减少历史有效数据波动对计算管控线的影响。在过滤得到历史有效数据之后，对一个预定周期内的同一类型数据进行二次计算，该二次计算包括平均值计算、判断是否超范围或者求方差等。例如，对历史有效数据中的每个季度的机台数据计算平均值，或者判断是否有超出预定范围的机台数据，或者对每个季度的机台数据进行方差运算。通过二次计算，能够滤除机台运行造成是数据误差，提高计算管控线的准确性。
通过本实施例，通过过滤掉异常数据，根据历史有效数据和当前预设周期中的有效数据重新计算管控线，新计算的管控线是结合历史有效数据得到的，因此，不仅避免人工经验值的误差，还能避免异常数据对管控线计算的影响。同时，通过重新计算能够得到合理的管控线，而不是仅仅收紧管控线，解决了管控线过紧造成的误报的问题，达到了避免误报的效果。
为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述所述的制程管控线的生成方法。
为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，本发明实施例还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述所述的制程管控线的生成方法。
本发明实施例还提供了一种制程管控线的生成装置。图3是根据本发明实施例的制程管控线的生成装置的示意图。如图3所示，该制程管控线的生成装置包括：第一获取单元10、第一判断单元20、第二获取单元30和生成单元40。
第一获取单元10用于获取数据波动图表的当前预设周期波动数据。数据波动图表为记录工艺制造数据的图表，工艺制造数据包括产品数据和设备数据，其中设备数据包括机台数据等，产品数据包括晶圆厚度、线宽、颗粒个数等具有正态分布特性的数据。本实施例就是对数据波动图表中的波动数据进行分析，并生成合适的管控线以避免误报警。当前预设周期波动数据可以为当前周的波动数据、当前月的波动数据、当前季度的波动数据等，本实施例以当前季度的波动数据为例进行说明。
第一判断单元20用于判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。在机台出现事故或者晶圆出现事故时，会影响数据波动图表中的数据，数据波动图表中记录了异常数据，而异常数据不能作为计算管控线的依据，根据异常数据计算的管控线会不准确，如果当前预设周期波动数据包括异常数据，则不重新计算管控线，而是利用现有的管控线对生产线的数据进行管控。只在当前预设周期的波动数据不包括异常数据时才重新计算管控线，以使管控线更加合适来避免误报警。
第二获取单元30用于在当前预设周期波动数据不包括异常数据时，获取数据波动图表的历史有效数据，其中，历史有效数据为滤除异常数据的历史数据。历史有效数据为该被分析的数据波动图表中从建表开始到当前预设周期(不包括当前预设周期)之间的有效数据，有效数据为滤除机台事故或者晶圆事故所处预设周期的数据后得到的数据。如表1所示，当前预设周期为2013年的第4季度Q4，历史数据为从该图表的建表时间2006年的第1季度Q1开始，到2013年的第3季度Q3截止。其中，2007年第2季度Q2出现过机台事故，因此，历史有效数据中不包括2007年第2季度Q2的所有数据。
生成单元40用于根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线。根据当前预设周期波动数据和历史有效波动数据计算出的管控线参照了创建图表以来的所有有效数据，因此计算得到的管控线比较准确，避免现有技术的工程师的比对和经验值仅能收紧管控线导致误报警的问题，达到了获得合适并且准确的管控线的效果。
可选地，生成单元40包括：第一计算模块，用于根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算基准平均值。第二计算模块，用于根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算基准标准差。以及第三计算模块，用于根据基准平均值和基准标准差计算管控线，其中，基准平均值为中心线，基准平均值和3倍的基准标准差之和为管控线的上线，基准平均值和3倍的基准标准差之差为管控线的下线。
根据当前预设周期波动和历史有效数据的所有数据进行平均值的计算，得到基准平均值，计算公式为：其中，σi为当前预设周期的标准差，i为历史有效数据中预设周期的个数，k为自然数。
即先求出当前预设周期的平均值，再计算出历史有效数据中的每个预设周期的平均值，再根据历史有效数据的每个预设周期平均值和当前预设周期的平均值计算平均值，得到基准平均值。
根据当前预设周期波动和历史有效数据的所有数据进行标准差的计算，得到基准标准差，计算公式为：其中，σi为当前预设周期的标准差，i为历史有效数据中预设周期的个数，k为自然数。
即先求出当前预设周期的平均值，再计算出历史有效数据中的每个预设周期的平均值，再根据历史有效数据的每个预设周期平均值和当前预设周期的平均值计算平均值，得到基准平均值。
根据基准平均值和基准标准差可以计算三条管控线，分别是中心线、上线和下线。
可选地，该装置还包括：提取单元，用于在根据当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线之后，提取计算管控线时得到的中心线。比较单元，用于比较计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值是否大于预定数值。修改单元，用于在计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值大于预定数值，则修改当前中心线为计算得到的中心线，否则，继续使用当前管控线，不对管控线进行修改。
在绝对值(当前中心线-基准平均值)>0.5基准标准差时，确定将基准平均值作为新的中心线，如果现有中心线和基准平均值之差的绝对值不满足大于0.5倍的基准标准差，则继续使用当前的中心线以及当前的上线和下线。
如果现有中心线和基准平均值之差的绝对值满足大于0.5倍的基准标准差，则使用基准平均值作为中心线后，根据新的中心线能够得到上线和下线，可以根据管控需要选择生成上线、下线或者这二者。上线为基准平均值+3倍的基准标准差；下线为基准平均值-3倍的基准标准差。
由于在计算管控线之前判断是否需要更改中心线，不仅满足调整管控线的要求，还能避免过多的调整占用生产线的生产周期。
可选地，当出现机台事故或者晶圆事故时，会改变当前预设周期的数据，而管控线此时不应调整，但是，人工很难发现数据异常，为了准确判断当前预设周期是否存在异常数据，可以通过平均值和标准差来判断，第一判断单元包括：第一获取模块，用于获取当前预设周期波动数据的当前预设周期数据平均值和当前预设周期数据标准差。第二获取模块，用于获取历史有效数据的历史数据平均值和历史数据标准差。判断模块，用于根据当前预设周期数据平均值、历史数据平均值和历史数据标准差判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据当前预设周期数据标准差和历史数据标准差判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据当前预设周期数据标准平均值、当前预设周期数据标准差和当前管控线判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
以三种异常情况为例。
[当前预设周期数据平均值-历史数据平均值]/历史数据标准差>1*方差
当前预设周期数据标准差/历史预设周期标准差>12*方差
Max{(当前管控线的上线-当前预设周期数据平均值)/当前预设周期数据标准差，(当前预设周期数据平均值-当前管控线的下线)/当前预设周期数据标准差}>4*方差
根据历史有效数据和当前预设周期数据判断计算得到的平均值和标准差是否满足上述三种公式，如果满足则确定当前预设周期数据为异常数据，不能用于计算新的管控线。
优选地，本实施例优选对具有正态分布特性是数据生成新的管控线，即该装置还包括：第二判断单元，用于在获取数据波动图表的当前预设周期波动数据之后，且判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据之前，判断数据波动图表的当前预设周期波动数据是否为正态分布数据。确定单元，用于在当前预设周期波动数据为正态分布数据时，确定判断当前预设周期波动数据是否包括异常数据。如果当前预设周期波动数据不是正态分布数据，不用本实施例的方法进行管控线的生成。
可选地，该装置还包括：计算单元，用于根据当前预设周期波动数据和历史有效数据计算管控线之前，对历史有效数据进行二次计算，以减少历史有效数据波动对计算管控线的影响。在过滤得到历史有效数据之后，对一个预定周期内的同一类型数据进行二次计算，该二次计算包括平均值计算、判断是否超范围或者求方差等。例如，对历史有效数据中的每个季度的机台数据计算平均值，或者判断是否有超出预定范围的机台数据，或者对每个季度的机台数据进行方差运算。通过二次计算，能够滤除机台运行造成是数据误差，提高计算管控线的准确性。
通过本实施例，通过过滤掉异常数据，根据历史有效数据和当前预设周期中的有效数据重新计算管控线，新计算的管控线是结合历史有效数据得到的，因此，不仅避免人工经验值的误差，还能避免异常数据对管控线计算的影响。同时，通过重新计算能够得到合理的管控线，而不是仅仅收紧管控线，解决了管控线过紧造成的误报的问题，达到了避免误报的效果。
本发明实施例还提供了一种制程管控***。该制程管控***包括上述任意一项制程管控线的生成装置，并利用上述制程管控线的生成方法生成管控线。图4是根据本发明实施例的制程管控***的示意图。
如图4所示，该制程管控***包括制造参数数据库和监控数据数据库，制造参数数据库用于存储生产线的生产参数，监控数据数据库用于存储监控数据。在生成管控线时从制造参数数据库调取数据波动图表，并根据数据波动图表中的数据生成管控线，生成的管控线的数据存储在监控数据数据库中，以避免对制造参数数据库中的数据有影响。
一个生产线包括多个生成单元Xi，在每个生成单元Xi生成管制线后，可以输出给工程人员进行进一步验证，当生成单元Xi的管制线可以使用后，下一个生成单元Xi+1可以继续运行或者生成新的管控线。通过输出每个生成单元生成的管控线以便进行人工审核，提高了生成的管控线的安全性。
以下结合图5对本实施例的制程管控***进行说明。
步骤S501，触发制程管理***。制造参数数据库可以存储3个月的产品数据和6个月的机台数据。制程管理***可以每隔三个月触发一次管控线是生成程序，生成合理的管控线以避免管控线过紧。
步骤S502，判断数据是否为正态分布数据。本实施例中的制程管控***优选对正态分布数据进行管控线的生成。如果数据为正态分布数据，则执行步骤S504，否则执行步骤S503。
步骤S503，使用非正态分布数据的管控线的生成方法生成新的管控线。
步骤S504，滤除异常数据，得到有效数据。滤除有重大机台事故或者晶圆事故的预设周期的数据。
步骤S505，判断当前预设周期是否有异常数据。如果当前预设周期没有异常数据，则执行步骤S507，否则，执行步骤S506。
步骤S506，采用现有的管控线进行管控。当前预设周期有异常数据时，异常数据不能作为生成管控线的依据，因此采用现有的管控线，而不生成新的管控线。
步骤S507，采用新的中心线。根据历史有效数据和当前预设周期数据生成新的中心线。
步骤S508，发送给工程师，判断是否通过验证。在工程师接收验证后，执行步骤S509，否则，执行步骤S506。
步骤S509，通过验证，将新的管控线发送给生产线，使用新的生产线进行管控。
通过本发明实施例提供的管控***生成的管控线如图6所示，与图1相比，图6所示的管控线的上线将图1中误报的数据点划在正常的数据范围内，即误报的数据点处于管控线的上线的下方，从而避免了对正常数据的误报，解决了由于现有的自动管控***只能收紧管控线，致使管控线过于严格而导致误报的技术问题。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (14)

1.一种制程管控线的生成方法，其特征在于，包括：
获取数据波动图表的当前预设周期波动数据；
判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据；
如果所述当前预设周期波动数据不包括所述异常数据，则获取所述数据波动图表的历史有效数据，其中，所述历史有效数据为滤除所述异常数据的历史数据；以及
根据所述当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线，
在根据所述当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线之后，所述方法还包括：
提取计算所述管控线时得到的中心线；
比较计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值是否大于预定数值；
在所述计算得到的中心线和所述当前中心线的差值的绝对值大于所述预定数值，则修改所述当前中心线为所述计算得到的中心线，否则，继续使用所述当前中心线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线包括：
根据所述当前预设周期波动数据和所述历史有效数据计算基准平均值；
根据所述当前预设周期波动数据和所述历史有效数据计算基准标准差；以及
根据所述基准平均值和所述基准标准差计算所述管控线，其中，所述基准平均值为中心线，所述基准平均值和3倍的所述基准标准差之和为所述管控线的上线，所述基准平均值和3倍的所述基准标准差之差为所述管控线的下线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据包括：
获取所述当前预设周期波动数据的当前预设周期数据平均值和当前预设周期数据标准差；
获取所述历史有效数据的历史数据平均值和历史数据标准差；
根据所述当前预设周期数据平均值、所述历史数据平均值和所述历史数据标准差判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据所述当前预设周期数据标准差和所述历史数据标准差判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据所述当前预设周期数据标准平均值、所述当前预设周期数据标准差和当前管控线判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取数据波动图表的当前预设周期波动数据之后，且判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据之前，所述方法还包括：
判断所述数据波动图表的所述当前预设周期波动数据是否为正态分布数据；
在所述当前预设周期波动数据为正态分布数据时，确定判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前预设周期波动数据和历史有效数据计算管控线之前，所述方法还包括：
对所述历史有效数据进行二次计算，以减少所述历史有效数据波动对计算管控线的影响。
6.一种制程管控线的生成装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取数据波动图表的当前预设周期波动数据；
第一判断单元，用于判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据；
第二获取单元，用于在所述当前预设周期波动数据不包括所述异常数据时，获取所述数据波动图表的历史有效数据，其中，所述历史有效数据为滤除所述异常数据的历史数据；以及
生成单元，用于根据所述当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线，
所述装置还包括：
提取单元，用于在根据所述当前预设周期波动数据和历史有效数据生成管控线之后，提取计算所述管控线时得到的中心线；
比较单元，用于比较计算得到的中心线和当前中心线的差值的绝对值是否大于预定数值；
修改单元，用于在所述计算得到的中心线和所述当前中心线的差值的绝对值大于所述预定数值，则修改所述当前中心线为所述计算得到的中心线，否则，继续使用所述当前中心线。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述生成单元包括：
第一计算模块，用于根据所述当前预设周期波动数据和所述历史有效数据计算基准平均值；
第二计算模块，用于根据所述当前预设周期波动数据和所述历史有效数据计算基准标准差；以及
第三计算模块，用于根据所述基准平均值和所述基准标准差计算所述管控线，其中，所述基准平均值为中心线，所述基准平均值和3倍的所述基准标准差之和为所述管控线的上线，所述基准平均值和3倍的所述基准标准差之差为所述管控线的下线。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一判断单元包括：
第一获取模块，用于获取所述当前预设周期波动数据的当前预设周期数据平均值和当前预设周期数据标准差；
第二获取模块，用于获取所述历史有效数据的历史数据平均值和历史数据标准差；
判断模块，用于根据所述当前预设周期数据平均值、所述历史数据平均值和所述历史数据标准差判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据所述当前预设周期数据标准差和所述历史数据标准差判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据，或者，根据所述当前预设周期数据标准平均值、所述当前预设周期数据标准差和当前管控线判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二判断单元，用于在获取数据波动图表的当前预设周期波动数据之后，且判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据之前，判断所述数据波动图表的所述当前预设周期波动数据是否为正态分布数据；
确定单元，用于在所述当前预设周期波动数据为正态分布数据时，确定判断所述当前预设周期波动数据是否包括异常数据。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
计算单元，用于根据所述当前预设周期波动数据和历史有效数据计算管控线之前，对所述历史有效数据进行二次计算，以减少所述历史有效数据波动对计算管控线的影响。
11.一种制程管控***，其特征在于，包括权利要求6至10中任意一项所述的制程管控线的生成装置，用于对具有多个依次连接的生成单元Xi的生产线进行管控，其中，在生成单元Xi的管控线满足预设规则时，生成单元Xi+1运行。
12.根据权利要求11所述的***，其特征在于，所述***还包括制造参数数据库和监控数据数据库，其中，所述制造参数数据库用于存储所述生产线的生产参数，所述监控数据数据库用于存储监控数据。
13.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至权利要求5中任意一项所述的制程管控线的生成方法。
14.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至权利要求5中任意一项所述的制程管控线的生成方法。
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