DE19902795A1

DE19902795A1 - Qualitätsüberwachung bei einer Fertigung mit breitem Produktspektrum

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Publication number: DE19902795A1
Application number: DE19902795A
Authority: DE
Inventors: Richard Oechsner; Thomas Tschaftary; Piotr Strzyzewski; Lothar Pfitzner; Claus Schneider; Peter Hennig
Original assignee: THESYS GES fur MIKROELEKTRONI; Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
Current assignee: Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
Priority date: 1999-01-15
Filing date: 1999-01-25
Publication date: 2000-08-03
Also published as: DE50006488D1

Abstract

Die Erfindung befaßt sich mit einem Verfahren zur Überwachung der Qualität einer Vielzahl von technischen Produkttypen (P, P', P''), die in einem quasi-parallelen Fertigungsprozeß hergestellt werden. Es geht der Erfindung darum, nicht jeden zu kontrollierenden Parameter in einer eigenen Darstellung zu überwachen, sondern eine Vielzahl von aus dem Prozeß gewonnenen Prozeßdaten möglichst übersichtlich darzustellen. Hierzu schlägt die Erfindung für die quasi-parallele Fertigung von verschiedenen Produkttypen vor, aus einer Stichprobe eines ersten Produkttyps in einer Fertigungsstation (S1) aus Meßwerten eines technischen Produktparameters einen Mittelwert zu berechnen und diesen Mittelwert in einen mehrdimensionalen Mittelwertvektor als ein Skalar einzuspeichern. Der mehrdimensionale Mittelwert wird erst nach Ablauf einer festgelegten Zeitspanne (T1) in einen Zustandswert (T·2·) für die Fertigung der mehreren Produkttypen in der Fertigungsstation umgerechnet. Während der festgelegten Zeitspanne (T1) können nacheinander mehrere Mittelwerte aus dem Fertigungsprozeß Einfluß auf die einzelnen Skalare des mehrdimensionalen Mittelwertes nehmen. Insbesondere wird die Zustandsgröße anhand einer T·2·-Hotelling-Statistik errechnet.

Description

In jeder Fertigung muß die Qualität der gefertigten Produkte überwacht werden. Hierbei wird die statistische Prozeßkontrolle zur Qualitätssicherung und -verbesserung bzw. zur Überwachung der Fertigungsprozesse eingesetzt. Grundsätzlich gibt es zwei Anforderungen an eine Qualitätsüberwachung:

- Der Maschinenbediener in der Fertigungslinie braucht eine schnelle Entscheidungsgrundlage, nach der er das gerade gefertigte und gemessene Los beurteilen kann.
- Der Qualitätsbeauftragte möchte einen schnellen und umfassenden Überblick über die Fertigungsprozesse und die Qualität aller gefertigten Produkte. Dieser Überblick muß nicht online sein, sondern soll vielmehr auch langfristige Trends aufzeigen und die Entscheidungsgrundlage für Prozeßänderungen oder Fehleranalyse bilden.

Bisher muß jeder zu kontrollierende Parameter eines Produktes mit Hilfe einer eigenen Darstellung, z. B. einer Kontrollkarte überwacht werden. Nachdem ein Produkt viele Fertigungsschritte durchläuft, benötigt man viele Kontrollkarten. Durchlaufen viele verschiedener Produkte (Produkttypen) die Fertigungslinie, so ergeben sich besonders viele Kontrollkarten, die ausgewertet werden müssen. Hierzu existieren verschiedene, mit Hilfe von Rechnern realisierte Ansätze, die die vielen Karten automatisch auf Kontrollgrenzenüberschreitung überwachen und versuchen die großen Datenmengen möglichst übersichtlich darzustellen. Fig. 2 zeigt dazu einen Fertigungsprozeß aus einer Abfolge von Prozessen (Prozessfluß), der von j verschiedenen Produkttypen (p = 1 . . . j) durchlaufen wird, wobei für jeden Produkttyp "P" eine Einzelkarte (z. B. eine Shewart-Karte gemäß Fig. 6) aufgestellt wird. Dieses Vorgehen hat einige prinzipbedingte Nachteile:

- Die u. U. sehr große Anzahl von Einzelkarten kann nicht mehr übersichtlich visuell dargestellt werden. Es gibt keine Darstellungsweise mit der die Überwachung der gesamten Qualität aller technischen Produkte der Fertigungslinie möglich ist.
- Besitzen die verschiedenen Produkttypen z. B. ein hohe positive Korrelation und führt man die Prozeßüberwachung mit Hilfe mehrerer Einzelkarten durch, so kann nicht mehr hinreichend sicher festgestellt werden, ob sich der Fertigungsprozeß noch unter statistischer Kontrolle befindet: Liegen Stichprobenmittelwerte der verschiedenen Produkttypen innerhalb der Kontrollgrenzen sehr viel weiter auseinander als es die hohe Korrelation erwarten läßt, so befindet sich der Fertigungsprozeß mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht mehr unter statistischer Kontrolle, obwohl keine Grenzüberschreitung von einem der Produkte signalisiert wird.

Es geht der Erfindung also um das Problem, eine Vielzahl von verschiedenen (mehreren) Produkttypen bei quasi-paralleler Fertigung statistisch überwachbar zu halten, die entstehenden Datenmengen übersichtlich darzustellen und die Aussagekraft der Messungen zu erhöhen.

Zur Lösung dieses Problems wird Anspruch 1 oder 12 vorgeschlagen.

Die Mehrproduktkontrolle erfolgt durch eine Darstellung eines Zustandsgrößenverlaufs, mit dem in Fertigungen mit hoher Produkttypenanzahl (z. B. der ASIC-Herstellung) die Fertigungsprozesse und die Qualität der gefertigten Produkte schnell und übersichtlich kontrolliert werden können. Sie erlaubt es, in jedem Fertigungsschritt die Qualität aller diesen zumindest einen Fertigungsschritt durchlaufenden Produkttypen zusammen zu überwachen und übersichtlich darzustellen. Während der festgelegten Zeitspanne werden Meßwerte aus der Fertigungsstation gesammelt und erst nach Ablauf dieser Zeitspanne zu einem verbindlichen Zustandswert in der Darstellung.

Für die gleichzeitige Überwachung der vielen Produkte kann die Mehrproduktkontrolle (zur Kontrolle der Produktmittelwerte) eingesetzt werden. Die Darstellung bildet den statistischen Zustand des Fertigungsprozesses aussagekräftig ab.

Mit der Erfindung wird es möglich, in Fertigungen mit hoher Produktanzahl (breitem Produktspektrum) die Qualität aller einen jeweiligen Fertigungsschritt durchlaufenden Produkte schnell und zuverlässig zu überwachen und die qualitätsrelevanten Daten übersichtlich visuell darzustellen. Dabei eignet sich die Mehrproduktkontrolle auch sehr gut zur längerfristigen Beurteilung der Qualität und als Entscheidungsgrundlage für evtl. langsame Änderungen an den Fertigungsprozessen.

Die statistische Grundlage für die Mehrproduktkontrolle bildet die in der Literatur bekannte T²-Hotelling Statistik. Diese wird hier zur Überwachung eines technischen Parameters für sehr viele "quasiparallel" gefertigte technische Produkttypen (z. B. in der Halbleiterfertigung) angewendet (Anspruch 12).

Die Qualitätsüberwachung mit Hilfe der T²-Mehrproduktkontrolle bietet im Vergleich mit dem Stand der Technik bedeutende Vorteile:

- Es steht eine schnelle und zuverlässige Aussage über den statistischen Zustand des technischen Fertigungsprozesses zur Verfügung.
- Da Korrelationen, die zwischen verschieden gestalteten Produkten bestehen können, bei der Darstellung mit berücksichtigt werden, ist eine statistisch eindeutige Aussage unabhängig von der Stärke der Korrelationen möglich.
- Die Qualität aller in dem Fertigungsprozeß gefertigten Produkte kann übersichtlich dargestellt werden.
- Eine zeitlich komprimierte Darstellung erlaubt Langzeit-Qualitätsmanagement und -überwachung, insbesondere die Erkennung von Trends im Fertigungsprozeß.

Das Verfahren verwendet die Mittelwerte einer Stichprobe der in ihrem Fertigungszustand veränderten Produkte. Dieser Mittelwert wird als Teil eines mehrdimensionalen Mittelwertes plaziert. Der mehrdimensionale Mittelwert ist zwar jederzeit in einen Zustandswert umrechenbar, wird aber erst nach einer festgelegten Zeitspanne in einen solchen verbindlichen Zustandswert umgerechnet, der entweder an einem Sichtschirm oder graphisch dargestellt wird. Die festgelegte Zeitspanne ergibt sich aus dem Fertigungsprozeß. Sie ist entweder eine maximale Zeitspanne (Anspruch 2), sie kann sich aber auch daraus ergeben, daß ein Produkttyp der ersten Typenanzahl erneut in der überwachten Fertigungsstation eine physikalische Änderung erfahren soll. Dann würde dasselbe Produkt zwei gemessene Mittelwerte ergeben und bevor dieses geschieht, wird der sich bis dahin aufgebaute mehrdimensionale Mittelwert in einen verbindlichen Zustandswert umgerechnet. Ein weiteres Kriterium kann die festgelegte Zeitspanne vorgeben. Sind alle überwachten Produkttypen schon in der überwachten Fertigungsstation physikalisch verändert worden, so kann ebenfalls ein verbindlicher Zustandswert errechnet werden, nachdem kein weiterer gemessener Mittelwert mehr zur Vervollständigung aller Produktmittelwerte in dem mehrdimensionalen Mittelwert benötigt wird. Dieser Aspekt ist aber ein Unterfall des zuvor genannten Kriteriums; die nächste Anforderung eines Produkttypes in der überwachten Fertigungsstation würde ohnehin das zuvor genannte Kriterium erfüllen und das Berechnen des verbindlichen Zustandswertes auslösen.

Es ergibt sich, daß ein Berechnen des Zustandswertes auch häufiger geschehen kann (Anspruch 10), jedes Mal dann, wenn ein neuer Produktmittelwert zu dem mehrdimensionalen Mittelwert hinzutritt. Dieser Wert bleibt hypothetisch, er wird nicht in den verbindlichen Verlauf der Zustandsgröße eingetragen.

Ändert sich die Anzahl der überwachten Produkttypen, also die "erste Typenzahl", so muß ein neuer Initialisierungslauf erfolgen. Die Dimension der verwendeten Vektoren ändert sich dabei, ebenso wie die angenommenen Produktmittelwerte (Anspruch 11).

Die angenommenen Produktmittelwerte sind diejenigen Werte, die aus Vorlaufrechnungen für einen jeweiligen Produkttyp ermittelt werden (Anspruch 9, Anspruch 3). Ein Produktmittelwert ersetzt in beschränktem Umfang einen gemessenen Mittelwert in dem mehrdimensionalen Mittelwert (Mittelwertvektor). Ist bei der Berechnung, oder bei Bevorstehen einer Berechnung des Zustandswertes ein Produkt in dem überwachten Fertigungsprozeß nicht physikalisch verändert worden, so wird sein Produktmeßwert (der aus Meßwerten bestehende Produktmittelwert) durch den vorgegebenen Produktmittelwert ersetzt. Der Mittelwert führt bei einer verwendeten Subtraktion (Anspruch 3) dazu, daß dieses Produkt mit Meßwerten in die Zustandsgröße als Einzelpunkt nicht eingeht, also neutral bleibt.

Der Verlauf der Zustandsgröße mit seinen punktweise aufgetragenen Zustandswerten wird mit einem Grenzwert verglichen (Anspruch 7), um ein Signal auszugeben.

Die Mehrproduktkontrolle, die zuvor und später erwähnt wird, bezieht sich auf die Darstellung der technisch gemessenen Daten aus dem Fertigungsprozeß in einer übersichtlichen Weise. Die bildliche Darstellung kann auf mehrere Weisen erfolgen, es kann ein Oszillogram oder eine graphische Darstellung gewählt werden, ebenso kann die Darstellung auf einer Karte eingetragen werden oder von einem Drucker ausgedruckt werden. Allein die Darstellung selbst beeinflußt in ihrer Art und Weise nicht das technische Konzept, das von technischen Meßgrößen eng am technischen Prozeß angelehnt seinen Ausgang, Verlauf und Ergebnis zeitigt. Die Erfindung ist bereits dann fertig oder abgeschlossen, wenn die bildliche Darstellung, ausgedruckt, angezeigt oder eingetragen vorliegt, ihre (menschliche) Bewertung selbst ist außerhalb des erfindungsgemäßen Erfolges. Es kommt auf menschlich qualifizierende Einflußnahmen also nicht an, diese liegen vielmehr erst nach der fertigen Erfindung.

Fig. 1 veranschaulicht ein Beispiel einer Mehrproduktüberwachung gemäß der Erfindung.

Fig. 2 zeigt die übliche Vorgehensweise bei der Aufstellung von Shewart-Karten in einem Beispiel.

Fig. 3 zeigt Beispiele für die Zeitpunkte der Mehrproduktkontrolldarstellung.

Fig. 4 ist eine Darstellung der Messung in einem Fertigungsprozeß S1.

Fig. 5 verdeutlicht eine Ablaufsteuerung zur Fig. 1.

Fig. 6 ist eine Shewart-Karte.

Fig. 7,

Fig. 8 sind lineare und logarithmische Darstellung der von mehreren Produkten stammenden Zustandsgröße T², hier aufgezeichnet auf einer Karte.

In Übersicht dargestellt, zeigt Fig. 2 eine Prozeßüberwachung im Prozeßfluß mit den sequentiell aneinandergereihten Schritten S3, S1 und S2 (sowie ggf. weiterer Schritte) und die Überwachung von mehreren Produkttypen, wobei die Produkttypen mit P, P', P" und P"' bezeichnet sind, hier mit einer Laufvariablen p = 1, 2, . . . , p, . . . j. Jeder Produkttyp hat einen "Produktmittelwert", der aus einer Stichprobe des Produktes errechnet wird, die mehrere Meßwerte x liefert. Die mehreren Meßwerte x₁, . . . x_N ergeben einen Mittelwert m_p. Für jeden Produkttyp wird eine Kontrolldarstellung gewählt, die über der Los-Nummer (dem Losdatum) aufgezeichnet ist. Werden mehrere Parameter eines Produktes überwacht, wird für jeden Parameter eine solche Darstellung erzeugt. Der Vergleich der Produktmittelwerte mit den Kontrollgrenzen ergibt die statistische Überwachung des Prozeßflusses, ersichtlich ist aber, daß bei 10 Produkttypen mit jeweils 3 Parametern schon 30 Kontrollkarten geführt werden müssen und die Auswertung immer schwieriger wird, je mehr Produkte und Parameter überwacht werden. Die in Fig. 2 gezeigten Darstellungen sind vergrößert in einem Beispiel in Fig. 6 ersichtlich. Die dort dargestellte Shewart-Karte zeigt die auf Stichproben beruhenden Mittelwerte über der Zeitachse, die als Losdatum benannt ist. Jeweils ein Punkt ergibt sich dann, wenn eine physikalische Beeinflussung des spezifischen Produktes oder des spezifischen Parameters erfolgt ist. Deshalb ist die Zeitachse nicht äquidistant, sie ist aber daran gebunden, daß immer eine Veränderung des überwachten Parameters stattgefunden hat und dann sogleich ein zugeordneter Punkt auf der Abszisse erstellt wird. Die Verbindung der Punkte gibt den Verlauf einer Zustandsgröße x. Die Darstellung zeigt die Verbindung der punktweise aus dem Prozeß errechneten Mittelwerte. Dieser Mittelwertverlauf wird verglichen mit einer oberen Grenze U_CL und einer unteren Grenze L_CL, die strichliniert eingetragen sind. Zum Datum des 3. Juli (vorletzter Punkt an diesem Datum) überschreitet der Mittelwert die obere Grenze.

Fig. 1 zeigt das Verfahren, das hier vorgeschlagen wird und das im folgenden erläutert wird. Hier wird ein gemeinsamer Mittelwert m berechnet, indem Produktmittelwerte m_p der einzelnen Produkttypen gemeinsam Einfluß nehmen, um gemeinsam einen Punkt im Zustandsverlauf zu ergeben. Ohne weiteres ersichtlich ist, daß aus den vier dargestellten Produkttypen der Fig. 1 nur eine Darstellung 20 eines Zustandgrößenverlaufes ermittelt wird und die Übersicht auch bei breitem Produktspektrum (großer Produktanzahl) erhalten bleibt.

Der Prozeßfluß, der in Fig. 1 gezeigt ist, ergibt sich in einer schematischen Darstellung auch aus Fig. 3. Dort sind die einzelnen Produkttypen mit Kreisen unterschiedlichen Durchmessers gekennzeichnet. Die dort dargestellten Produkttypen 1 bis 5 durchlaufen einen Fertigungsschritt S1.

Vor Beginn der Mehrproduktkontrolle wird ein meßbarer Produktparameter, der mit Hilfe der Mehrproduktkontrolle überwacht werden soll, festgelegt. Dieser muß nach einem technologischen Prozeßschritt für alle zu kontrollierenden Produkte meßtechnisch erfaßbar sein. Mögliche Produktparameter sind z. B. Strukturbreiten d1, d2, Schichtdicken b1, Konzentrationen etc. Fig. 4 zeigt die Meßeinrichtungen 14 an der Station S1 der Fertigung. Die Meßeinrichtung 14 ist bildlich der Fertigungsstation S1 nachgeordnet, soll aber zum Ausdruck bringen, daß sie der Meßstation S1 so zugeordnet ist, daß es um die Messung der genannten Produktparameter geht, die natürlich erst dann gemessen werden können, wenn sie von der Station S1 physikalisch verändert worden sind. Die physikalische Veränderung setzt den Abschluß zumindest einer Veränderung in dieser Station voraus, so daß die Messung prozeßlogistisch "nach Durchlauf durch diese Fertigungsstation" erfolgt. Der konkrete Aufbau der Messung selbst kann auch in der Fertigungsstation S1 selbst integriert sein, also durch integrierte Meßtechnik 14 realisiert sein. Die bildliche Darstellung in Fig. 4 bringt dabei nur den logischen Ablauf zum Ausdruck, nicht den konkreten meßtechnischen Aufbau.

Nachdem ein Produkt bzw. mehrere Produkte eines Typs den zu überwachenden Fertigungsschritt S1 durchlaufen haben und physikalisch verändert wurden, wird eine Stichprobe gezogen, d. h. auf einem oder verschiedenen Wafern werden N Stichprobenmessungen m₁ . . . m_N vorgenommen. Aus diesen N Stichprobenmessungen wird der Stichprobenmittelwert m_p für dieses Produkt gebildet:

Für jedes nachfolgend gefertigte Produkte wird ebenso verfahren und der für jedes Produkt charakteristische Stichprobenmittelwert m_p bestimmt, der als Produktmittelwert eines Produkts angenommen wird.

Nachdem die Produkte i.A. nicht gleichzeitig gefertigt werden, man jedoch trotzdem eine komprimierte und übersichtliche Darstellung 20 haben möchte, wird ein Zeitraum T1 festgelegt, in dem die gefertigten Produkte zusammenfaßt und als "gleichzeitig gefertigt" betrachtet werden. Mit seiner Hilfe kann die Darstellung an unterschiedliche Fertigungsdichten angepaßt werden. Der Zeitraum ist nicht konstant, wird aber für die Meßwerte T_a, T_b, T_c als konstant dargestellt.

Alle Produkte, die in der Mehrproduktkontrolle berücksichtigt werden sollen, werden mit ihren Mittelwerten zum Vektor m zusammengefaßt. Wird ein Produkt innerhalb des entsprechenden Zeitraums in einer Station nicht bearbeitet, so wird für seinen Stichprobenmittelwert m_p ein bekannter Produktmittelwert eingesetzt. Für den Vektor m ergibt sich allgemein für j Produkte:

m_p: Stichprobenmittelwert des p-ten Produkts p = 1, 2 . . . j, auch als Produktmittelwerte bezeichnet. Die mehrdimensionale Darstellung aller Mittelwerte bildet einen Vektor (Mittelwertvektor). Dieser Vektor findet Eingang in die T²- Hotelling Statistik:

T² = N(m-)^TS^-1(m-) Gl. 3.1.1

T²: Wert der Testverteilung
N: Stichprobengröße
m: Vektor der Stichprobenmittelwerte (gemessen)
: Vektor der Produktmittelwerte (vorgegeben)
S: Kovarianzmatrix

Nach Gl. 3.1.1 wird von m der Vektor der Produktmittelwerte nach 3.1.4 subtrahiert.

Dadurch wird bewirkt, daß lediglich die Abweichungen von den jeweiligen Produktmittelwerten in die Mehrproduktkontrolle eingehen. Der dadurch entstandene Differenzvektor wird in Gl. 3.1.1 von rechts und von links an die invertierte Kovarianzmatrix anmultipliziert. Das mit der Stichprobengröße N multiplizierte Skalar ergibt schließlich den Wert der Testverteilung für die im betrachteten Zeitraum gefertigte Produktkombination. Dieser T²-Wert wird als Zustandswert in die Mehrproduktkontrolle aufgenommen (angezeigt, gespeichert oder auf einer Karte eingetragen).

Zur Berechnung des Wertes der Testverteilung wird der Vektor der Produktmittelwerte und die Kovarianzmatrix S verwendet. Diese werden beim Anpassen der Mehrproduktkontrolle an den konkreten Anwendungsfall bestimmt. Den Ausgangspunkt für die Bestimmung der Produktmittelwerte und der Kovarianzmatrix bilden k Beobachtungsmatrizen (Gl. 3.1.5), die bei der Einführung der Karte aufgestellt werden müssen. Sie beinhalten die N Stichprobenmessungen auf j Produkten.

Der Index k bedeutet hier die Anzahl der Beobachtungsmatrizen, also die Anzahl der Stichproben für jedes Produkt, die zur Schätzung von Mittelwert und Kovarianzmatrix herangezogen werden. k wird auch als Vorlauf bezeichnet. Der Stichprobenmittelwert m_kp und die Stichprobenvarianz S² _kp für das p-te Produkt und die k-ten Vorlaufmessung ergeben sich aus Gl. 3.1.5 zu:

Die Kovarianz S_kp1p2, welche die Korrelation zwischen dem Produkt p₁ und dem Produkt p₂ für die k-te Stichprobe beschreibt, lautet:

Im nächsten Schritt werden die über k Vorlaufmessungen ermittelten Stichprobenmittelwerte gemittelt und man erhält den Produktmittelwert für das p-te Produkt. R bezeichnet die maximale Anzahl von Vorlaufswerten k:

Schreibt man alle Produktmittelwerte der einzelnen Produkte als Vektor, so ergibt sich der gesuchte Vektor der Produktmittelwerte aus Gl. 3.1.4.

Analog zum Vorgehen bei der Schätzung der Produktmittelwerte werden auch die Stichprobenvarianzen und Stichprobenkovarianzen über den Vorlauf k gemittelt:

Schreibt man Gl. 3.1.10 und Gl. 3.1.11 als Matrix, so ergibt sich die gesuchte symmetrische Kovarianzmatrix S:

Dieses Monitoringkonzept ist in der Lage, die Qualität aller den Prozeßfluß durchlaufenden Produkte bzw. Produkttypen zu überwachen und qualitätskritische Abweichungen zu signalisieren. Dabei ist es möglich, die Qualität sehr vieler, einen Fertigungsschritt durchlaufenden Produkte mit Hilfe einer einzigen, übersichtlichen Kontrolldarstellung zu überwachen. Hierbei werden die Korrelationen, die zwischen Produkten bestehen, die den gleichen Fertigungsschritt durchlaufen, mit einbezogen. Auch ist berücksichtigt, daß die verschiedenen Produkte unterschiedliche Fertigungshäufigkeiten besitzen und somit in sehr unterschiedlicher Reihenfolge den zu überwachenden Fertigungsschritt - hier dargestellt ist S1 - durchlaufen. Weiter wird eine Beurteilung der statistischen Stabilität des Fertigungsprozesses durch Auswertung einer einzigen Kontrolldarstellung 20 zuverlässig möglich.

Bevor eine Mehrproduktkontrolle in der Fertigung eingesetzt wird, liegen Schätzungen für die Produktmittelwerte und die Kovarianzmatrix vor, wie zuvor beschrieben.

Um die Bereiche in denen ein Einsatz der Mehrproduktkontrolle sinnvoll erscheint näher abzugrenzen, soll im folgenden der Produktionsablauf (Prozeßfluß) in einer flexiblen Fertigung genauer beschrieben werden:
Hauptcharakteristikum für eine flexible Fertigung ist die Anforderung schnell und flexibel auf Kundenaufträge zu reagieren. Deswegen werden i.A. viele verschiedene Produkte, die sich durch Prozeßparameter, Prozeßsequenzen und Losgröße unterscheiden, einen Prozeßfluß durchlaufen. Dabei soll eine lückenlose Qualitätsüberwachung und eine Kontrolle der Fertigungsprozesse gewährleistet sein. Nach dem bisherigen Monitoringkonzept gemäß Fig. 2 muß für jedes Produkt und jeden zu überwachenden Prozeßparameter eine Kontrollkarte aufgestellt, z. B. nach Fig. 6, und auf Kontrollgrenzenüberschreitung überwacht werden. Wegen der Vielzahl der Produkte ergeben sich sehr viele Kontrollkarten, die überwacht und ausgewertet werden müssen.

Statt für jedes Produkt, das einen Fertigungsschritt durchläuft, eine eigene Kontrollkarte aufzustellen und zu überwachen, erfolgt eine Mehrproduktkontrolle für alle den Fertigungsprozeß durchlaufenden Produkte, indem aus Produktmittelwerten der T²-Wert berechnet wird. Damit kann die Qualität aller Produkte und die Stabilität des Fertigungsprozesses schnell und übersichtlich überwacht werden.

Nachdem jedoch die Produkte einen Fertigungsschritt i.A. nicht gleichzeitig durchlaufen, sondern nacheinander gefertigt werden, kann man zur übersichtlicheren Darstellung die Produktmittelwerte m_p nach bestimmten Regeln zusammenfassen.

In Fig. 3 sind fünf unterschiedliche Produkte (Typen 1 bis 5) dargestellt, die einen Fertigungschritt durchlaufen. Die Losgrößen variieren zwischen den Produkten, was durch unterschiedlich große Kreise dargestellt ist. Für die Erstellung der Mehrproduktkontrolle können Meßwerte der nacheinander gefertigten Produkttypen 1 bis 5 solange zusammengefaßt werden, bis entweder ein maximaler Zeitraum T_max erreicht ist, oder ein Produkt erneut in derselben Station gefertigt wird. Jeder Zeitabschnitt ergibt einen Punkt T_a, T_b, T_c in der Mehrproduktkontrolle bzw. der diesbezüglichen Darstellung 20. Im aktuellen Zeitraum gerade nicht gefertigte Produkte werden bei der Berechnung des T²-Wertes nicht berücksichtigt und gehen somit nicht in den aktuellen T²-Punkt ein.

Fig. 3 veranschaulicht mehrere Zeitpunkte t₁, t₂, t₃, t₄ und t₅ und veranschaulicht die Möglichkeiten, die Zeitspanne T, festzulegen und damit festzulegen, wann ein für den Zustandsverlauf 20 relevanter Meßwert T_a, T_b, T_c aufgetragen oder dargestellt wird. Die Berechnung dieses Meßwertes findet sich in Fig. 5, auf die gemeinsam mit der hier beschriebenen Fig. 3 Bezug genommen wird. In der ersten Zeitspanne von 0 bis t₁ wurden die Produkttypen 1, 2 und 4 gefertigt, wobei Produkttyp 1 zuerst und danach gleichzeitig die Produkttypen 2 und 4 gefertigt wurden. Nachdem Produkttyp 1 zum Zeitpunkt t₁ erneut eine physikalische Veränderung in der Fertigungsstation S1, die hier dargestellt ist, verlangt, wird ein Punkt T_b errechnet und aufgetragen. Für die Produkttypen 3 und 5 wurde in dem betrachteten Zeitabschnitt zwischen 0 und t₁ keine Fertigung in dem Fertigungsprozeß S1 verlangt, so daß insoweit auch keine Meßwerte zur Verfügung stehen, die mit der Einrichtung gemäß Fig. 4 hätten gemessen werden können. Statt dessen wird ein zuvor beschriebener vorgegebener Mittelwert verwendet, der für die Produkttypen 3 und 5 bereitsteht und bei der angewandten Berechnung gemäß Gleichung 3.1.1. keinen die Amplitude beeinflussenden Beitrag leistet.

Im zweiten betrachteten Zeitintervall zwischen t₁ und t₂ werden die Produkttypen 1, 3, 4 und 5 gefertigt. Hier wird der Produkttyp 2 nicht gefertigt bzw. in seinem physikalischen Zustand nicht verändert. In der Station begehrt der Produkttyp 3 erneut eine physikalische Beeinflussung, so daß ein neuer Zustandswert gemäß Gleichung 3.1.1. errechnet wird, der als Wert T_c in der Darstellung 20 aufgetragen wird. Für den Produkttyp 2 wurde für den Zeitabschnitt t₁ bis t₂ sein Produktmittelwert verwendet, der neutral ist.

Im Zeitbereich t₂ bis t₃ zeigt sich, daß alle fünf Produkttypen 1 bis 5 in der Station S1 physikalisch verändert worden sind. Es kann also gleich nach Einflußnahme auf den Produkttyp 5 ein neuer Zustandswert T_d errechnet werden. Praktisch zeitgleich begehrt der Produkttyp 3 eine erneute physikalische Veränderung in der Station S1, so daß ohnehin bei Wiederholung der physikalischen Bearbeitung eines Produkttypes ein Zeitraum T₁ als abgeschlossen betrachtet worden wäre.

Es zeigt sich aus den drei vorgenannten Zeitabschnitten, daß die erneute Fertigung eines schon einmal gefertigten Produkts festlegt, wann das Ende des ersten Zeitabschnittes T₁ ist. Sind aber alle überwachten Produkttypen in der Station S1 schon gefertigt worden, so würde die nächste Anforderung in jedem Fall dieses Kriterium erfüllen, so daß sogleich die Zeit T₁ als beendet betrachtet werden kann und ein Zustandswert in der Grafik 20 aufgetragen werden kann.

Im folgenden Zeitintervall T₁' findet die maximale Zeit Anwendung, T₁' = T_max. Hier sind die Produkttypen 1 bis 3 und 5 gefertigt worden. Es wollte in dem maximal festgelegten Zeitintervall kein weiterer Produkttyp von der Station S1 eine physikalische Veränderung erfahren, so daß der Grenzwert Anwendung findet und festlegt, wann die Berechnung des Zustandswertes T_e erfolgt. Für Produkttyp 4 wird für diesen Zeitraum T₁' der Produktmittelwert angenommen.

Im letzten aufgezeichneten Zeitabschnitt T₁" wurden alle fünf Produkttypen gefertigt, diesmal in einem kürzeren Zeitraum, als in den Zeiträumen t₁, t₂ und t₃. Der Zeitraum zwischen t₄ und t₅ bildet somit einen Zustandswert T_f ab, berechnet nach der Gleichung 3.1.1., wie zuvor erläutert.

Das so erhaltene Diagramm 20, das die Zustandsgröße T² zeigt, ist ein Maßstab für die Qualität der Fertigung, hier im Fertigungsprozeß S1. Sie wird verglichen mit einem oberen Kontrollwert U_CL, dessen Überschreitung Unregelmäßigkeiten anzeigt.

Die Berechnung des jeweiligen verbindlichen Zustandswertes erfolgt also nicht immer dann, wenn eine physikalische Änderung eines Produkttypes erfolgt ist, sondern erst nach Ablauf einer festgelegten Zeitspanne, die sich aus dem Prozeßfluß ergibt. Erst dann wird der für die Darstellung 20 relevante Zustandswert T_a T_b, . . . verbindlich. Es kann im Flußdiagramm der Fig. 5 aber auch sein, daß der Zustandswert jedesmal berechnet wird, z. B. in einer dort dargestellten inneren Schleife, für die verbindliche Darstellung 20 aber nicht übernommen wird. Die Übernahme erfolgt erst dann, wenn die festgelegte Zeitspanne T₁, wie erläutert, abgelaufen ist, wobei sie entweder die maximale Zeitspanne ist oder diejenige Zeitspanne, nachdem alle Produkte in dem Fertigungsprozeß S1 (Fertigungsstation) gefertigt wurden. Ein Unterfall letzteren Kriteriums ist es, wenn ein und derselbe Produkttyp erneut in derselben Fertigungsstation eine physikalische Änderung begehrt, ohne daß zuvor ein verbindlicher Zustandswert in die Darstellung 20 eingetragen worden ist.

Die Speicherung der in Fig. 4 als Messung dargestellten Prozeßgrößen, die Strukturdicken oder Strukturbreiten aus einem Halbleiter-Fertigungsprozesses sein können, ergibt eine inkrementelle Ergänzung eines Mittelwertvektors, dessen einzelne Mittelwerte nach und nach mit Meßwerten der unterschiedlichen Produkttypen aufgefüllt werden und dann mit Gleichung 3.1.1 in einem Zustandswert umgerechnet werden. Meßwerte, die bis zu ihrer Berechnung noch fehlen, werden vorübergehend durch Produktmittelwerte aufgefüllt, die hinsichtlich des Ergebnisses neutral sind. Es kann bei dem beschriebenen Verlauf auch vorkommen, daß nur ein Meßwert in den Mittelwertvektor eingeht, während alle übrigen Meßwerte die Produktmittelwerte sind. Es kann theoretisch sogar so sein, daß überhaupt kein Produkttyp in der maximalen Zeitspanne T_max eine Bearbeitung begehrt, so daß von der Berechnung 15 nur Produktmittelwerte verwendet werden und damit ein neutraler Zustandswert ermittelt wird.

Das zuvor beschriebene Vorgehen anhand der Fig. 3 läßt sich auch im Rahmen eines Flußdiagramms der Fig. 5 darstellen, das hier durch expliziten Bezug vollumfänglich einbezogen wird, nachdem der Fachmann ohne weiteres den dort dargestellten Abfragen (Rauten) und Funktionen (Rechtecke) den Steuerungsprozeß der Ermittlung eines Zustandsgrößenverlaufs entnehmen kann. Das beschriebene Ablaufdiagramm ist Kennzeichen einer softwaretechnischen Ablaufsteuerung, kann aber auch in entsprechenden Hardware-Komponenten realisiert werden.

Ausgangspunkt "Start" ist die Berechnung der Kovarianzmatrix und der Produktmittelwerte (Vektor dieser Mittelwerte) sowie der Grenzen, mit denen der Zustandsgrößenverlauf verglichen werden soll. Die aktuellen Meßwerte eines Produktes werden übernommen, welche Meßwerte anhand der Fig. 4 bei der Messung noch beschrieben werden sollen. Die Steuerung der Fig. 5 zeigt im Funktionsblock 90 die grafische Darstellung der Zustandsgröße im Diagramm 20, die aber aufgrund der bestehenden Schleife immer wieder überschrieben wird, also einen vorläufigen Charakter trägt. Aufgrund der Abfrage 82 werden auch vorläufige Zustandsgrößen zur Alarmauslösung verwendet, in entsprechender Abwandlung können Alarmauslösungen und die zugehörige Abfrage 82 auch erst vor dem Funktionsblock 71 nach dem Ausgang der inneren Schleife gelegt werden.

Die Funktionsblöcke 70 in der Schleife und als Eingangsfunktion vor der Schleife sind identisch, sie betreffen die aus Fig. 4 ersichtliche Meßwertübernahme aus dem Prozeßfluß bzw. der dort spezifisch dargestellten Fertigungsstation S1.

Das zuvor anhand der Fig. 3 beschriebene Kriterium findet sich in der Abfrage 81 der Fig. 5. Ist eines der Kriterien erfüllt, ist die Zeitspanne T, festgelegt bzw. abgelaufen. Ein verbindlicher Punkt in der Zustandsgrafik 20 entsteht.

Kommen neue Produkte hinzu, fällt ein Produkt weg oder ändern sich die Parameter, die gemessen werden, leitet die Abfrage 80 ein Ende der Schleife ein und beginnt so, wie eingangs nach "Start" beschrieben, um erneut in die beschriebene Schleife einzumünden.

Die Auffüllung Zug um Zug des Mittelwertvektors durch entsprechendes Überspeichern des alten Wertes findet in der Funktion 72 oder 71 statt. Der Zustandswert des Verlaufes der Darstellung 20 ergibt sich entweder aus der Funktion 90 oder im Rahmen der Funktion 71, wie zuvor beschrieben.

Die Darstellung der Zustandswerte 20 aus Fig. 4 ist Folge der Umrechnung 15, die in Fig. 5 erläutert wurde. Die auf die Umrechnung 15 Einfluß nehmenden Meßwerte des Prozesses sind in Fig. 4 dargestellt durch Meßstationen 14, namentlich solchen Meßstationen, die als Meßeinrichtungen bestimmte Parameter der Produkttypen 1, 2, p bis j nach physikalischer Beeinflussung in der Station S1 messen. Jedem Produkttyp ist ein bestimmter Parameter zugeordnet, der bei ihm gemessen wird. Es können auch mehrere Parameter eines Produkttypes gemessen werden, zumindest einer ist aber erforderlich. Aus den aus einer Stichprobe entnommenen Meßwerten wird ein Mittelwert gebildet und dieser Mittelwert findet sich bei der Umrechnung 15, die in Fig. 5 zwischen den Funktionen 72 und 90, bzw. in der Gleichung 3.1.1 erläutert ist.

Es ist in Fig. 4 nicht detaillierter dargestellt, welche physikalischen Parameter gemessen werden, weil diese Festlegung abhängig von den gefertigten Produkten ist. Im Falle einer Halbleiterfertigung können Strukturbreiten b1 oder Strukturdicken d1, d2 von bestimmten Halbleiterelementen in einem PAL oder ASIC als Anhaltspunkt dienen, die von dem jeweiligen Prozeß beeinflußt werden, nach welchem Prozeß die Messung erfolgt.

In Fig. 4 ist ersichtlich, daß weitere Fertigungsprozesse S2, S3, etc., wie auch in Fig. 1 dargestellt, sich anschließen können, die von den Produkttypen 1 bis j auch durchlaufen werden. Für jeden Fertigungsprozeß wird dabei eine Darstellung 20 erstellt, um die statistische Kontrolle des Prozeßflusses aus mehreren Fertigungsprozessen S1, S2, S3 zu behalten.

Ein Beispiel eines sich ergebenden Zustandsverlaufes der Darstellung 20 ist in Fig. 7, 8 angegeben, die trotz ähnlichen äußeren Erscheinungsbildes gegenüber der Fig. 6 eine wesentlich aussagekräftigere und übersichtlichere Darstellung beinhalten, nachdem viel mehr Prozeßinformation in den einzelnen aufgetragenen Zustandspunkten enthalten ist, als noch bei der Shewart-Karte von Fig. 6. Ein Beispiel eines Ofens, in dem mit verschiedenen Prozessen vier verschiedene Schichten auf vier unterschiedliche Produkte aufgebracht werden, ist im Ergebnis in den Fig. 7 und 8 dargestellt und wird am Ende erläutert.

Das Verfahren liefert eine übersichtliche und komprimierte Darstellung des Fertigungsprozesses, mit deren Hilfe man den statistischen Zustand des Prozesses und die Qualität der gefertigten Produkte "auf einen Blick" beurteilen kann. Aufgrund der Kombination der Produktmittelwerte der einzelnen Produkte liegt das Einsatzgebiet in der übergeordneten Analyse des Fertigungsprozesses z. B. durch den SPC- Beauftragten oder Linienleiter.

Als statistische Grundlage dient Hotellings T²-Statistik, die eine Verallgemeinerung des univariaten t-Tests darstellt. Gl. 3.1.1 zeigt die Hotelling-Statistik.

T² = N(m-)^TS^-1(m-) Gl. 3.1.1

T²: Wert der Testverteilung (Zustandswert)
N: Stichprobengröße
m: Vektor der Stichprobenmittelwerte
: Vektor der Produktmittelwerte
S: Kovarianzmatrix

Vereinfacht ausgedrückt ist eine graphisch aufgetragene Mehrproduktkontrolle, ebenso wie die klassischen Kontrollkarten, ein Hypothesentest. Getestet wird, ob sich der Durchschnittswert einer Stichprobe vom bekannten bzw. ausreichend gut geschätzten Mittelwert der Grundgesamtheit unterscheidet. Liegt der Wert der Testverteilung innerhalb der vorher festgelegten Kontrollgrenzen, so wird die Hypothese "Stichprobe gehört zur ursprünglichen Grundgesamtheit" angenommen. Der Prozeß ist mit hoher Wahrscheinlichkeit unter statistischer Kontrolle. Liegt der Wert der Testverteilung außerhalb der Kontrollgrenzen, so muß mit hoher Wahrscheinlichkeit die eben genannte Hypothese verworfen werden. Der Prozeß ist nicht mehr unter statistischer Kontrolle.

Die Kontrollgrenze wird so gewählt, daß die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers vom Typ I oder Typ II sehr gering wird. Typ 1-Fehler: Die Hypothese wird fälschlicherweise verworfen, Typ II-Fehler: Die Hypothese wird fälschlicherweise angenommen.

Die Mehrproduktkontrolle trifft Aussagen über die Kombination von Produkten. Tritt eine Grenzverletzung auf, so bedeutet das, daß der betrachtete Fertigungsprozeß mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht mehr unter statistischer Kontrolle ist. Hinsichtlich der Qualität der gefertigten Produkte bei einer Kontrollgrenzenverletzung kann man zwischen 2 Fällen unterscheiden: Entweder zeigt sich bei Betrachtung der dazugehörigen Produktmittelwerte, daß eines oder mehrere Produkte ihre Kontrollgrenze (z. B. die 3σ- Grenze) verletzt haben, oder es ergibt sich, daß viele Produkte gleichzeitig nahe an ihrer Kontrollgrenze liegen. Hier sind zwar die gefertigten Produkte hinsichtlich der Qualität noch in Ordnung, die statistische Stabilität des Prozesses muß jedoch trotzdem angezweifelt werden, da es sehr unwahrscheinlich ist, daß viele Produkte gleichzeitig nahe an ihrer Kontrollgrenze liegen.

Wurde ein Produkt im betrachteten Zeitraum nicht gefertigt, so wird als "Meßwert" der Produktmittelwert als ein geschätzter Mittelwert der Grundgesamtheit des Produkts angenommen. Dieses Produkt beeinflußt dann nicht den Wert der Testverteilung.

Neben der Überwachung von Kontrollgrenzenüberschreitung bietet die Mehrproduktkontrolle noch weitere Auswertemöglichkeiten. Durch die zeitlich chronologische Anordnung und Darstellung der Daten eines Fertigungsprozesses können längerfristige Trends, die bei der Prozeßüberwachung mit Einzelkarten aufgrund der unterschiedlichen Fertigungshäufigkeiten nicht sichtbar werden, gut erkannt werden. Damit bietet die Mehrproduktkontrolle im Vergleich zum Monitoring mit Einzelkarten mehr Informationen über den zu überwachenden Prozeß.

Da alle zu überwachenden Produkte denselben Prozeßschritt durchlaufen, wird der Stichprobenmittelwert eines Produkts, der nach der Fertigung aus den Stichprobenmeßwerten ermittelt wird, mit den Stichprobenmittelwerten der anderen Produkte korrelieren. Je nach Stärke der Korrelationen zwischen den Produkten ändert sich die Wahrscheinlichkeit alle oder mehrere Produkte auf einem bestimmten Wert relativ zu ihren Mittelwerten anzutreffen. Sind die Produkte stark miteinander korreliert, so ist die Wahrscheinlichkeit hoch, daß, sofern ein Produkt eine gewisse Abweichung vom Produktmittelwert besitzt, auch viele andere eine ebenso große Abweichung von ihren jeweiligen Produktmittelwerten besitzen. Bei geringen Korrelationen zwischen den Produkten sinkt diese Wahrscheinlichkeit. Die Stärke der Korrelationen zwischen den Produkten hat somit Einfluß auf den Wert der Testverteilung T² und die Lage der Kontrollgrenze. Deswegen werden die Korrelationen zwischen den Produkten bestimmt und evtl. in bestimmten Zeitabständen angepaßt.

Für den praktischen Einsatz ist, wie bei den klassischen Kontrollkarte auch, die sog. IIND-Bedingung erfüllt. Sie sagt aus, daß die Daten, die mit Hilfe der Kontrolle analysiert werden sollen, voneinander unabhängig und normalverteilt sein müssen. Diese Forderung wird in der Praxis oft stillschweigend vorausgesetzt. Hier bedeutet die IIND-Bedingung, daß zum einen alle Vektoren der Stichprobenmittelwerte voneinander unabhängig sind, zum anderen die Mittelwerte der Stichproben der einzelnen Produkte multinormalverteilt sind.

Die genaue Lage einer Kontrollgrenze für die Mehrproduktkontrolle stärkt ihre Aussagekraft. Bei klassischen Shewart-Karten wird die Kontrollgrenze z. B. so gelegt, daß bei Werten der Testverteilung, die weiter als die 3-fache Standardabweichung (3σ-Grenze) vom Mittelwert entfernt liegen, eine Grenzüberschreitung auftritt. Dieses Verhalten sollte auch bei einer Mehrproduktkontrolle erreicht werden. Falls also eines der Produkte aus der momentanen Produktkombination seine 3σ-Grenze verletzt, soll das die Mehrproduktkontrolle mit einer Grenzüberschreitung quittieren.

Bei nicht zu starken Korrelationen zwischen den verschiedenen Produkten kann eine Kontrollgrenze U_CL berechnet werden, indem man jeden Produkttyp nacheinander auf z. B. seinen 3-Sigma-Wert setzt, während die jeweiligen anderen Produkttypen auf ihren Produktmittelwert gesetzt werden. Diese Vektoren werden der Hotelling-Statistik unterworfen. Der kleinste so gebildete T²-Zustandswert stellt die Kontrollgrenze U_CL dar.

Die Funktionsweise der Mehrproduktkontrolle soll anhand eines Beispiels weiter verdeutlicht werden. Dazu wird ein Ofen betrachtet, in dem mit Hilfe verschiedener Prozesse vier verschiedene Schichtdicken auf 4 unterschiedliche Produkte aufgebracht werden. Einer der Produkte stammt aus einem häufiger genutzten Produkttyp, die anderen Produkte haben kleinere Losgrößen und werden seltener gefertigt.

Die Zielsetzung ist es die Schichtdicken aller 4 Produkte zu überwachen. Um eine komprimierte Darstellung zur erhalten, werden die Produkte zu einem Datenpunkt bei der Mehrproduktkontrolle zusammengefaßt, sofern die unterschiedlichen Produkte innerhalb eines Zeitraums von max. 4 Tagen gefertigt werden. Werden an dem betrachteten Ofen eines oder mehrere der vier betrachteten Produkte nicht innerhalb des maximalen Zeitraums von 4 Tagen physikalisch beeinflußt (gefertigt), so wird für den zu errechnenden Zustandswert (Datenpunkt) der Produktmittelwert des spezifischen Produktes angenommen und der Zustandswert nach Ablauf des maximalen Zeitraums berechnet. Der maximale Zeitraum kann erheblich variieren, abhängig von den zu fertigenden Produkten, er kann zwischen mehreren Stunden und mehreren Tagen betragen, war in dem hier betrachteten Beispiel aber aufgrund des thermisch langsamen Ofens eher hoch angesiedelt und beträgt die genannten vier Tage. Der hier angenommene maximale Zeitraum entspricht in Fig. 3 dem dort dargestellten Zeitraum zwischen den Zeitpunkten t₃ und t₄.

Zur Darstellung wurden die Mittelwerte, Varianzen und Kovarianzen ermittelt. Daraus wurde die 4 × 4-Kovarianzmatrix aufgestellt (Gl. 3.15) und invertiert (Gl. 3.16):

Die Kontrollgrenze wird im Beispiel zu U_CL = 59,28 gewählt.

Immer dann, wenn eines der vier Produkte seine 3σ-Grenze in einer Shewart-Karte überschreitet, ergibt sich auch eine Grenzverletzung bei der Mehrproduktkontrolle von Fig. 7, 8. Liegt eines oder mehrere der Produkte nahe der 3σ-Grenze, so liegt auch der Zustandswert der Mehrproduktkontrolle in der Nähe der Kontrollgrenze U_CL. Die hier getroffene Feststellung der Übereinstimmung mit einer Grenzverletzung bei einer Shewart-Karte ist nicht bildlich dargestellt, nachdem die Shewart-Karten der vier betrachteten Produkte nicht einzeln gezeigt werden. Nachdem aber deutlich ersichtlich die Grenze U_CL gestrichelt eingezeichnet ist, ist an den Fig. 7 und 8 erkennbar, welche Zustandswerte gemäß Fig. 5 Alarm auslösen.

Zusammenfassend kann man sagen, daß eine Mehrproduktkontrolle oder eine Mehrproduktkontrolldarstellung als Ergänzung zu den klassischen Einzelkarten in einer flexiblen Fertigung deutliche Vorteile bringt. Neben der einfachen und übersichtlichen Überwachung der Produktqualität kann die statistische Stabilität der Fertigungsprozesse einfach und übersichtlich überwacht werden. Die Anzahl der zu überwachenden Karten wird durch die Einführung der Mehrproduktkontrolle drastisch reduziert. Wegen der zeitlichen Komprimierung und der Darstellung von Produktkombinationen eignet sich die Mehrproduktkontrolle besonders gut für Qualitätsmanagement, längerfristige Analysen und als Grundlage für die Erkennung von Trends.

Claims

1. Verfahren zur Überwachung der Qualität einer Vielzahl von insbesondere verschiedenen technischen Produkttypen (P, P', P", P'''), die in einem quasi parallelen Fertigungsprozeß hergestellt werden, wobei der Fertigungsprozeß mehrere sequentielle Fertigungsstationen (S1, S2, S3) besitzt und für zumindest eine (S1) der Fertigungsstationen der Verlauf einer Zustandsgröße (T²) punktweise ermittelt und dargestellt (20) wird, wobei

a) eine Anzahl der zu überwachenden Produkttypen als erste Typenzahl (j) festgelegt wird;
b) ein technischer Produktparameter (d1, d2, b1), der in der zumindest einen Fertigungsstation (S1) beeinflußt wird, festgelegt wird und eine Messeinrichtung (10, 11, 12) dieser Fertigungsstation zugeordnet wird, um diesen technischen Produktparameter für zumindest einen der überwachten Produkttypen (S1) zu messen;

im Fertigungsprozeß

a) eine Stichprobe eines (ersten) in seinem physikalischen Zustand in der Fertigungsstation (S1) geänderten Produkttyps aus der ersten Typenzahl von Produkttypen genommen wird und mit der Meßeinrichtung für den festgelegten technischen Produktparameter der Stichprobe (erste) Meßwerte bestimmt werden;
b) ein eigener Mittelwert (m_p) aus den Meßwerten berechnet wird und dieser Mittelwert (m_p) in einem der ersten Typenzahl zugeordneten mehrdimensionalen Mittelwert (m) gespeichert wird;
c) die Schritte (c) und (d) zur Ergänzung des mehrdimensionalen Mittelwerts (m) mit zumindest einem weiteren gemessenen Mittelwert (m_p+1) für zumindest einen weiteren Produkttyp (P') wiederholt werden;
d) (erst) nach Ablauf einer festgelegten Zeitspanne (T1) der gespeicherte mehrdimensionale Mittelwert, bestehend aus mehreren einzelnen Mittelwerten, gemeinsam in einen Zustandswert umgerechnet (15) und als Punkt (T_a, T_b, T_c) des Verlaufes der Zustandsgröße (T²(t)) gespeichert oder bildlich dargestellt wird (20).

2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die erste Zeitspanne so festgelegt wird, daß entweder ein vorgegebenes maximales Zeitintervall (T_max) verstrichen ist oder einer der ersten Typenzahl von Produkttypen erneut in derselben zumindest einen Fertigungsstation (S1) physikalisch zu beeinflussen ist, insbesondere die erste Typenzahl von Produkttypen (alle) die zumindest eine Fertigungsstation (S1) durchlaufen haben.

3. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Zustandswert aus dem mehrdimensionalen Mittelwert anhand einer T²-Hotelling-Statistik errechnet wird, wobei vor der Berechnung (15) der mehrdimensionale Mittelwert von einem vorgegebenen mehrdimensionalen Mittelwert () subtrahiert wird bzw. vice versa, um lediglich die Abweichung des gemessenen mehrdimensionalen Mittelwerts von dem vorgegebenen Mittelwertvektor bei der Berechnung zu berücksichtigen.

4. Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, bei dem der vorgegebene mehrdimensionale Mittelwert () aus einer Mehrzahl von Vorlaufmessungen (k) in einem Fertigungsprozeß ermittelt wird, insbesondere im Fertigungsprozeß aktualisiert wird.

5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die technischen Produktparameter eine Schichtdicke (d1, d2), eine Strukturbreite (b1), eine Strukturlänge oder Störfaktoren, wie Defektdichten oder Partikeldichten, sowie sonstige Längenmaße in, an oder auf den Produkttypen sind, insbesondere in einem Verfahren zur Fertigung von Halbleitern auf Wafern oder zur Fertigung von kundenspezifischen Halbleiterbausteinen mit jeweils pro Produkttyp vorgegebener eigener Struktur.

6. Verfahren nach Anspruch 2, bei dem die maximale Zeitspanne (T_max) zwischen mehreren Stunden und mehreren Tagen beträgt, insbesondere abhängig von einer Auslastung der Fertigungsstationen (S1, S2, S3), dem Produkttyp, der Anzahl der Produkttypen als Typenanzahl oder der maximalen Zeitauflösung.

7. Verfahren nach einem vorhergehender Ansprüche, bei dem ein Grenzwert (U_CL) festgelegt wird, um den Verlauf der Zustandsgröße (T²; T_a, T_b, T_c) mit dem Grenzwert zu vergleichen und ein Signal, insbesondere eine Meldung, auszugeben, wenn der Verlauf der Zustandsgröße mit zumindest einem Punkt den vorgegebenen Grenzwert (U_CL) überschreitet.

8. Verfahren nach einem voriger Ansprüche, bei dem die bildliche Darstellung (20) auf einem Monitor oder ausgedruckt auf einer Karte erfolgt.

9. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Mittelwert (m_p) eines Produkttyps in der ersten Typenzahl von Produkttypen hinsichtlich des ihn betreffenden technischen Produktparameters bei der Umrechnung (15) gemäß Ziffer (f) auf einen vorgegebenen Mittelwert ohne Einfluß von Meßwerten gesetzt wird, wenn der zugehörige Produkttyp während einer maximalen Zeitspanne (T_max) nicht in der Fertigungsstation (S1) in seinem physikalischen Zustand beeinflußt worden ist.

10. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der gespeicherte mehrdimensionale Mittelwert (auch) jedesmal dann in einen hypothetischen Punkt des Verlaufs der Zustandsgröße umgerechnet wird (90, 15), wenn ein neuer gemessener Mittelwert (m_p) im mehrdimensionalen Mittelwert ergänzt wurde.

11. Verfahren nach Anspruch 4 oder 9, bei dem der oder jeder vorgegebene Mittelwert () für alle überwachten Produkttypen neu festgelegt wird, wenn sich die erste Typenzahl ändert.

12. Verfahren zur Überwachung der Qualität einer Vielzahl von insbesondere verschiedenen technischen Produkten (P, P', P"), die in einem quasi-parallelen Fertigungsprozeß hergestellt werden, wobei der Fertigungsprozeß mehrere Fertigungsstationen (S1, S2, S3) besitzt und für zumindest eine (S1) der Fertigungsstationen der Verlauf einer Zustandsgröße (T²) punktweise ermittelt und dargestellt (20) wird, wobei

a) eine Anzahl der zu überwachenden Produkten als erste Typenzahl (j) festgelegt wird;
b) ein technischer Produktparameter (d1, d2, b1), der in der zumindest einen Fertigungsstation (S1) beeinflußt wird, festgelegt wird und eine Messeinrichtung (10, 11, 12) dieser Fertigungsstation zugeordnet wird, um diesen technischen Produktparameter für zumindest einen der überwachten Produkte nach Beeinflussen durch diese Fertigungsstation (S1) zu messen;

im Fertigungsprozeß

a) eine Stichprobe eines ersten in seinem physikalischen Zustand in der Fertigungsstation (S1) geänderten Produkts aus der ersten Typenzahl von Produkten genommen wird und Meßwerte (m₁, m₂, m_N) für den festgelegten technischen Produktparameter ermittelt werden;
b) ein eigener Mittelwert (m_p) berechnet wird, der auf den Meßwerten aus der Meßeinrichtung basiert und speichern dieses Mittelwertes (m_p) in einem der ersten Typenzahl zugeordneten mehrdimensionalen Mittelwert (m);

der gespeicherte mehrdimensionale Mittelwert, bestehend aus mehreren einzelnen Mittelwerten, gemeinsam in einen Zustandswert umgerechnet und als Punkt (T_a, T_b, T_c) des Verlaufes der Zustandsgröße (T²(t)) gespeichert oder bildlich dargestellt wird (20), wobei der Zustandswert anhand einer T²-Hotelling- Statistik errechnet wird.

13. Verfahren nach Anspruch 12, bei dem der gespeicherte Mittelwertvektor vor der Umrechnung (15) von einem vorgegebenen Mittelwertvektor () subtrahiert wird bzw. vice versa, um lediglich eine mehrdimensionale Abweichung des gemessenen Mittelwertvektors von dem vorgegebenen Mittelwertvektor zu berücksichtigen.