TW201511151A - 半導體批次生產派工方法 - Google Patents

半導體批次生產派工方法 Download PDF

Info

Publication number
TW201511151A
TW201511151A TW102131637A TW102131637A TW201511151A TW 201511151 A TW201511151 A TW 201511151A TW 102131637 A TW102131637 A TW 102131637A TW 102131637 A TW102131637 A TW 102131637A TW 201511151 A TW201511151 A TW 201511151A
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
reaction chamber
line width
manufacturing
production
batch
Prior art date
Application number
TW102131637A
Other languages
English (en)
Other versions
TWI523129B (zh
Inventor
Chen-Fu Chien
Chia-Yu Hsu
Ying-Jen Chen
Original Assignee
Nat Univ Tsing Hua
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nat Univ Tsing Hua filed Critical Nat Univ Tsing Hua
Priority to TW102131637A priority Critical patent/TWI523129B/zh
Priority to US14/146,251 priority patent/US9513626B2/en
Publication of TW201511151A publication Critical patent/TW201511151A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI523129B publication Critical patent/TWI523129B/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
    • H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32324—Quality data determines optimum machine sequence selection, queuing rules
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/45—Nc applications
    • G05B2219/45031—Manufacturing semiconductor wafers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)

Abstract

本發明係揭露一種半導體批次生產派工方法，該方法包含下列步驟：藉由實際量測線寬資料統計線寬偏差基準水平估計值、產品偏差效應估計值、反應室偏差效應估計值以及反應室偏差效應標準誤，儲存於歷史資料模組；於生產批次模組輸入包含產品種類、製造前量測線寬以及製造後目標線寬之製造批次；透過匹配模組之運算引擎，配合歷史資料模組之資訊，計算每個反應室之反應室相似度指標；利用派工模組將指標轉換成機台指派優先順序，藉此安排生產機台；測量製造後量測線寬以更新歷史資料模組。在製造過程中自然消弭各種變異產生之線寬偏差。

Description

半導體批次生產派工方法
本發明是有關於一種半導體批次生產派工方法，特別是有關於一種以考量半導體產品線寬偏差與機台間之關係，以執行批次生產時同時消弭線寬變異之半導體批次生產派工方法。
線寬為半導體元件中重要的品質特性之一，也是半導體製程能力的重要指標，一般將線寬定義為晶圓上兩個圖樣之間之最小寬度，在半導體製程越來越精密的同時，若在非常小的面積上層疊多層結構或是進行多次蝕刻，各元件間的尺寸、距離，就算僅有細微的偏差，都很容易被放大而造成不良的產生，不但影響前後相關製程之排程，加上許多半導體製程如蝕刻製程是無法重工再製的，一但不符標準而必須報廢產品，將造成廠商重大的損失。
一般產生線寬偏差之原因，有許多可能產生變異的來源，目前針對半導體產品線寬的管理，主要是針對個別機台的變異進行調整，例如蝕刻機台蝕刻時間、氣體流量、電壓變化等設備參數的設定，但這往往需要具有經驗的人員進行調控，而且經過調整之機台並不一定適合下一批次之產品，同時工程部門調整機台的設定，往往與製造部門無法銜接，負責生產製造的人員無法掌握機台調整狀態進行派工，也因此造成線寬偏差仍不斷產 生。
考量可能影響線寬偏差之屬性，主要包含產品類型、反應室、量測機台、作業時間與相關機台操作參數等，在蒐集過往歷史資料進行關聯性分析後可以發現，產品類型與進行作業之機台或反應室，與線寬偏差之間具有較高之關聯性，因此欲解決造成半導體產品線寬偏差之問題，就應從影響最大之變異來源產品類型或反應機台來著手。
因此，本發明提出一種半導體批次生產派工方法，藉由判斷各生產批次與機台間線寬偏差之相似度，指派適當之生產機台，在製造過程中自然消弭各種變異產生之線寬偏差，以改善上述現有技術之問題，取得更高之生產良率。
有鑑於上述習知技藝之問題，本發明之目的就是在提供一種半導體批次生產派工方法，以解決習知技術在相關之半導體製程當中，各種變異造成半導體產品產生線寬偏差之問題。
根據本發明之目的，提出一種半導體批次生產派工方法，係用於半導體批次生產之規劃，半導體批次生產派工方法包含下列步驟：藉由已完成生產之實際線寬量測資料，統計線寬偏差基準水平估計值與不同產品間之偏差效應估計值，並計算複數個反應室之反應室偏差效應估計值與反應室偏差效應標準誤後儲存於歷史資料模組；於生產批次模組輸入欲進行生產之製造批次，包含產品種類、製造前量測線寬以及製造後目標線寬；透過匹配模組之運算引擎，將製造批次之資料，配合歷史資料模組儲存之資料，計算製造批次與複數個反應室之間之反應室相似度 指標；利用派工模組將反應室相似度指標轉換成機台指派優先順序，依照反應室指派優先順序規劃製造批次生產時所使用之機台；以及測量製造批次之製造後量測線寬，配合製造批次之產品種類與生產使用之反應室，更新歷史資料模組之資料。
較佳者，半導體批次生產派工方法，其更包含下列步驟：利用dij=(βj-Ti)2/se(βj)之公式計算第i批製造批次於第j個反應室之反應室相似度指標，其中Ti=Tk-Mi-μ-αk；dij：第i批製造批次於第j個反應室之反應室相似度指標；βj：第j個反應室之反應室偏差效應估計值；se(βj)：第j個反應室之反應室偏差效應標準誤；Ti：該製造批次之效應目標值；Tk：第k種產品之製造後目標線寬；Mi：該製造批次之製造前量測線寬；μ：線寬偏差基準水平估計值；αk：第k種產品之產品偏差效應估計值。
較佳者，半導體批次生產派工方法，其更包含下列步驟：考量機台包含多個反應室，利用派工法則將反應室相似度指標轉換成機台相似度指標，進而決定機台指派優先順序，以規劃製造批次生產所用之機台。
較佳者，半導體批次生產派工方法，其中派工法則為最小悔恨法。
較佳者，半導體批次生產派工方法，其中半導體批次生產包含蝕刻製程或化學機械研磨製程。
承上所述，依本發明之半導體批次生產派工方法，其可具有一或多個下述優點：
(1)此半導體批次生產派工方法可藉由產品製造批次與反應室之間相似度指標判斷機台優先指派順序，並藉由指派 機台與產品生產批次間互相補償以降低半導體產品線寬偏差，提升生產效能與良率。
(2)此半導體批次生產派工方法可適用於具有多個反應室之機台，針對個別反應室之特性加以評估，進一步減少機台或反應室對半導體產品線寬之影響。
1‧‧‧半導體批次生產派工系統
11‧‧‧生產批次模組
12‧‧‧匹配模組
13‧‧‧派工模組
14、32‧‧‧歷史資料模組
101、401‧‧‧製造批次
102、k1~k5‧‧‧產品種類
103‧‧‧製造前量測線寬
104‧‧‧製造後目標線寬
105‧‧‧運算引擎
106、α1~α5‧‧‧產品偏差效應估計值
107、μ‧‧‧線寬偏差基準水平估計值
108、β1~β18‧‧‧反應室偏差效應估計值
109‧‧‧反應室偏差效應標準誤
110、41‧‧‧反應室相似度指標
111‧‧‧機台指派優先順序
112‧‧‧反應室
113‧‧‧製造後測量線寬
31、j1~j18‧‧‧蝕刻反應室
301、601‧‧‧第一製造批次
302、602‧‧‧第二製造批次
303、603‧‧‧第三製造批次
M1~M9‧‧‧蝕刻機台
S21~S25‧‧‧步驟
第1圖 係為本發明之半導體批次生產派工系統之方塊圖。
第2圖 係為本發明之半導體批次生產派工方法之流程圖。
第3圖 係為本發明之半導體批次生產派工方法之實施例之示意圖。
第4圖 係為本發明之半導體批次生產派工方法之另一實施例之示意圖。
第5圖 係為本發明之半導體批次生產中機台與反應室關係之示意圖。
第6圖 係為本發明之半導體批次生產派工方法之又一實施例之示意圖。
為利 貴審查委員瞭解本發明之技術特徵、內容與優點及其所能達成之功效，茲將本發明配合附圖，並以實施例之表達形式詳細說明如下，而其中所使用之圖式，其主旨僅為示意及輔助說明書之用，未必為本發明實施後之真實比例與精準配置，故不應就所附之圖式的比例與配置關係解讀、侷限本發明於實際實施上的權利範圍，合先敘明。
請參閱第1圖，其係為本發明之半導體批次生產派 工系統之方塊圖。圖中，半導體批次生產派工系統1包含生產批次模組11、匹配模組12、派工模組13以及歷史資料模組14。其中，生產批次模組11包含複數個製造批次101之資料，製造批次101之資料包含產品種類102、製造前量測線寬103以及製造後目標線寬104；匹配模組12包含運算引擎105，運算引擎105依照生產批次模組11當中，每一製造批次101之產品種類102、製造前量測線寬103以及製造後目標線寬104，配合歷史資料模組14當中，產品偏差效應估計值106、線寬偏差基準水平估計值107、反應室偏差效應估計值108以及反應室偏差效應標準誤109等資訊，分別計算每一製造批次101與反應室間之反應室相似度指標110；派工模組13根據製造批次101與反應室間之反應室相似度指標110，產生機台指派優先順序111，以此機台指派優先順序111決定製造批次101生產時所使用之反應室112；歷史資料模組14儲存製造批次101之資料，包括其產品種類102、製造前量測線寬103以及製造後目標線寬104，同時在生產過後記錄使用之反應室112並定期量測製造後測量線寬113，由此更新歷史資料模組14當中產品偏差效應估計值106、線寬偏差基準水平估計值107、反應室偏差效應估計值108以及反應室偏差效應標準誤109之資訊，以提供運算引擎105計算下一製造批次101之反應室相似度指標110。
請參閱第2圖，其係為本發明之半導體批次生產派工方法之流程圖，此半導體批次生產派工方法可應用於半導體蝕刻製程或是化學機械研磨製程之規劃，其中，此方法之步驟可為
步驟S21：藉由已完成生產之實際線寬量測資料，統計線寬偏差基準水平估計值與產品偏差效應估計值，並計算複 數個反應室之反應室偏差效應估計值與反應室偏差效應標準誤，將其儲存於歷史資料模組。
步驟S22：於生產批次模組輸入欲進行生產之製造批次，包含產品種類、製造前量測線寬以及製造後目標線寬。
步驟S23：透過匹配模組之運算引擎，將製造批次之資料，配合歷史資料模組儲存之資料，計算製造批次與複數個反應室之間之反應室相似度指標。
步驟S24：派工模組將反應室相似度指標轉換成機台指派優先順序，依照機台指派優先順序規劃製造批次生產時所使用之機台。
步驟S25：測量製造批次之製造後量測線寬，配合製造批次之產品種類與使用之反應室，更新歷史資料模組之資料。
上述步驟為規劃者輸入需要進行生產之製造批次，藉由運算引擎計算製造批次與各個反應室間之反應室相似度指標，相似度指標計算方式將在後續實施例中說明，考量單一生產機台可能包含多個反應室，可進一步利用最小悔恨法之派工法則將反應室相似度指標轉換成機台相似度指標，進而決定機台指派優先順序，以規劃製造批次生產所用之機台。
請參閱第3圖，其係為本發明之半導體批次生產派工方法之實施例之示意圖，如圖所示，根據規劃排程，讓第一至第三製造批次301~303之產品在第一個蝕刻反應室31進行蝕刻製程，當中第一至第三製造批次301~303製作的分別為不同產品種類k1、k3、k5，其餘反應室則進行生產其他製造批次，其中， 不限定特定產品於特定反應室進行加工，因此每一種產品與製造批次均可能於不同反應室進行生產，紀錄該公司兩個月內之生產數據，以及進行蝕刻製程前後線寬之測量資料，作為建立歷史資料模組32之相關資料。在此實施例中，產品種類有5種，可用之蝕刻反應室為18個，因此紀錄5種產品種類k1~k5各製造批次分別於18個不同蝕刻反應室j1~j18進行生產之資訊，並且量測其蝕刻前後線寬的測量值，分別統計在經過蝕刻製程後，不同產品與不同蝕刻反應室對於線寬偏差造成之影響，以此計算當中5種產品種類偏差效應估計值α1~α5、線寬偏差基準水平估計值μ、18個反應室偏差效應估計值β1~β18以及對應之反應室偏差效應標準誤se(β1)~se(β18)之數值，並將其儲存於歷史資料模組32當中。
根據上述實施例所述，計算各個產品與反應室之間對於線寬影響之效應，其中，產品偏差效應估計值α1~α5之計算方式為分別統計各產品於所有不同製造批次以及所有不同蝕刻反應室所形成之蝕刻偏差，分別取其平均值作為其估計值；同樣地，反應室偏差效應估計值β1~β18之計算方式，則是分別統計各反應室於期限內所有製造批次與所有產品之偏差值，以其平均值作為其估計值；最後再以所有量測線寬偏差值之平均，作為線寬偏差基準水平估計值μ，另外以蒐集到之相關數值計算該估計值計算目標之標準誤，取得相關之分析資料如下表一所示。
由上表可以看出，若將影響效應之估計值與標準誤進行比較，將估計值超過兩倍標準誤視為顯著影響，則歷史資料中之產品種類均對蝕刻偏差具有顯著的影響，但其中三項產品種類k1、k2、k4為正向影響、另兩項產品種類k3、k5為負向影響；而反應室之資料則顯示有六個反應室j1、j9、j12、j14、j16、j18具有顯著影響，其正負向影響各佔一半。在排程人員進行規劃派工時，若是能將正向影響之產品安排於負向影響之反應室生產，將可以藉此消除兩種影響效應對線寬造成之影響，使產品在經過反應室蝕刻後產出之結果能更貼近目標值。
藉由上述歷史資料之整理與分析，可以獲得不同影響效應之估計值，利用這些影響效應之估計值，在規劃新的製造批次時，可以根據製造批次所要生產之產品種類，以及產品製造前量測線寬與製造後目標線寬等資訊，配合歷史資料當中之影響效應估計值，如產品與機台偏差效應估計值與線寬偏差基準水平估計值等，計算該製造批次與各個反應室間匹配程度之反應室相似度指標，以此相似度指標作為規劃派工之標準，決定將此製造批次分派給最為匹配之反應室進行生產，以消除各種效應造成之偏差，而達到該產品線寬之目標。
請參閱第4圖，其係為本發明之半導體批次生產派工方法之另一實施例之示意圖，如圖所示，有一製造批次401欲 進行蝕刻製程，其產品種類為k2，此製造批次401製造前線寬量測值為0.221而製造後目標線寬為0.24，由前述表一得知線寬偏差基準水評估計值為0.0138而產品k2之產品偏差效應估計值為0.0048，依照計算公式dij=(βj-Ti)2/se(βj)進行計算，其中，製造批次401對於線寬偏差之效應目標值為：T401=Tk2-M301-μ-αk2=0.24-0.221-0.0138-0.0048=0.0004，再針對18個反應室j1~j18分別計算製造批次401與各別反應室j1~j18之間之反應室相似度指標41，例如與第三反應室j3之相似度d401,3=(β3-T401)2/se(β3)=(0.0002-0.0004)2/0.0015=0.00003，其他反應室相似度指標d401,j如下表二所示。比較製造批次401與18個反應室之反應室相似度指標d401,j之大小，以第三反應室j3之相似度指標d401,3最小，因此該製造批次401於第三反應室j3之反應室指派優先順序最高，在進行派工規劃時，應優先指派第三反應室j3來生產該製造批次401。
請參閱第5圖，其係為本發明之半導體批次生產中機台與反應室關係之示意圖，如圖所示，作為規劃派工之18個蝕刻反應室j1~j18，分別設置於9個蝕刻機台M1~M9當中，每一蝕刻機台均包含兩個蝕刻反應室，例如第一蝕刻機台M1具有第一蝕刻反應室j1與第二蝕刻反應室j2，在半導體批次生產派工系統計算製造批次之相似度指標時，是以反應室作為計算基準， 但在實際生產派工時，可能依照機台或製程的不同，須以機台作為派工之單位，因此必須進一步經過派工法則，將反應室相似度指標行程之反應室指派優先順序，轉換成機台指派優先順序，其使用之判斷法則可為最小悔恨法。其中，最小悔恨法是以同一機台當中不同反應室之反應室相似度進行聚合，以反應室相似度指標最大者為代表，作為機台之相似度指標，以前一實施例表二之反應室相似度指標為例，若第一蝕刻機台M1具有第一蝕刻反應室j1與第二蝕刻反應室j2，則第一蝕刻機台M1之機台相似度指標d401,M1為較大之0.00836，整理9個蝕刻機台M1~M9與18個蝕刻反應室j1~j18之機台相似度指標如表三所示，根據機台相似度指標來決定機台指派優先順序，由表三可以看出第三蝕刻機台M3之相似度指標d401,M3為最小值，因此以第三蝕刻機台M3之機台指派優先順序最高，在進行派工規劃時，應優先指派第三蝕刻機台M3來生產該製造批次。
上述最小悔恨法之派工法則，若是使用其他如平均法之判斷方式來選擇，在規劃派工時可能會產出不同之成果，因此同樣蒐集5種產品共116筆製造批次之資料，分別以兩種不同判斷法則進行100次之模擬，將其結果平均並且計算不同產品在使用不同派工法則進行派工後，其製程能力指標Cpk之結果，進一步驗證與未實施此派工系統時之現況有何差異，其中 Cpk=min{(USL-X)/3s,(X-LSL)/3s}，當中USL是產品蝕刻後線寬規格上界、LSL是產品蝕刻後線寬規格下界，X與s則分別為生產資料之平均值與標準差，考慮機台當中反應室有不同進入機率的情境下進行實驗，產生之驗證結果如下表四所示。
由表四可以看出，無論使用平均法或最小悔恨法，在製程能力指標上均能對未採用派工法則之現況有所提升，比較兩種派工法則，平均法可能會獲得更高之改善效能，但針對不同產品之間的變異，可能具有較大之落差，以產品種類k1之結果在情境二與情境四甚至比現況還差，反觀最小悔恨法雖然改善之效果不如平均法高，但整體均為正向改善成效，因此可能更貼近實務上之運作，因此選擇以最小悔恨法作為較佳之派工法則。
請參閱第6圖，其係為本發明之半導體批次生產派工系統之又一實施例之示意圖，規劃人員在進行派工規劃時，可能需要一次安排多個製造批次，例如規劃第一至第三製造批次601~603進行生產，派工模組決定機台61~63派工順序時，可以將相似度指標標準化，轉換成0~100之分數供製造部門參考，如圖所示，第一至第三製造批次601~603對於機台61之相似度標準化分數分別為40、50、70，因此優先將第三製造批次603安排給機台61進行生產，同理可將第一製造批次601安排於機台62生產、第二製造批次602於機台63進行生產，配合使用者操作習性，更可以不同顏色標記以清楚區分派工之標準，使製造部門能輕易了解派工之規劃而安排機台進行生產。經過生產製程之產品，可藉由規劃之數量進行抽檢，測量產品之線寬，並藉由抽檢批次之產品與測量資訊，更新儲存模組內各變異來源之估計值，另外針對測量之結果，也可如前述實施例計算製程能力指標Cpk，由各產品在經過導入此半導體批次生產派工系統後之結果，與導入前之現況進行比較，作為驗證系統改善提升效能之指標，也可作為規劃或生產人員工作表現上之指標。
以上所述僅為舉例性，而非為限制性者。任何未脫 離本發明之精神與範疇，而對其進行之等效修改或變更，均應包含於後附之申請專利範圍中。
S21~S25‧‧‧步驟

Claims (5)

  1. 一種半導體批次生產派工方法，係用於一半導體批次生產之規劃，該半導體批次生產派工方法包含下列步驟：藉由已完成生產之實際線寬量測資料，統計一線寬偏差基準水平估計值與一偏差效應估計值，並計算複數個反應室之一反應室偏差效應估計值與一反應室偏差效應標準誤後儲存於一歷史資料模組；於一生產批次模組輸入欲進行生產之一製造批次，包含一產品種類、一製造前量測線寬以及一製造後目標線寬；透過一匹配模組之一運算引擎，將該製造批次之資料，配合該歷史資料模組儲存之資料，計算該製造批次與該複數個反應室之間之一反應室相似度指標；利用一派工模組將該反應室相似度指標轉換成一機台指派優先順序，依照該機台指派優先順序規劃該製造批次生產時所使用之一機台；以及測量該製造批次之一製造後量測線寬，配合該製造批次之該產品種類與生產使用之該反應室，更新該歷史資料模組之資料。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之半導體批次生產派工方法，其更包含下列步驟：利用dij=(βj-Ti)2/se(βj)之公式計算該製造批次之該反應室相似度指標，其中Ti=Tk-Mi-μ-αk；dij：第i批製造批次於第j個反應室之反應室相似度指標；βj：第j個反應室之反應室偏差效應估計值； se(βj)：第j個反應室之反應室偏差效應標準誤；Ti：第i批製造批次之效應目標值；Tk：第k種產品之製造後目標線寬；Mi：第i批製造批次之製造前量測線寬；μ：線寬偏差基準水平估計值；αk：第k種產品之產品偏差效應估計值。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之半導體批次生產派工方法，其更包含下列步驟：考量該機台包含複數個反應室，利用一派工法則將該反應室相似度指標轉換成一機台相似度指標，進而決定該機台指派優先順序，規劃該製造批次生產所用之該機台。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之半導體批次生產派工方法，其中該派工法則為最小悔恨法。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之半導體批次生產派工方法，其中該半導體批次生產包含蝕刻製程或化學機械研磨製程。
TW102131637A 2013-09-03 2013-09-03 半導體批次生產派工方法 TWI523129B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW102131637A TWI523129B (zh) 2013-09-03 2013-09-03 半導體批次生產派工方法
US14/146,251 US9513626B2 (en) 2013-09-03 2014-01-02 Method of dispatching semiconductor batch production

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW102131637A TWI523129B (zh) 2013-09-03 2013-09-03 半導體批次生產派工方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201511151A true TW201511151A (zh) 2015-03-16
TWI523129B TWI523129B (zh) 2016-02-21

Family

ID=52584306

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW102131637A TWI523129B (zh) 2013-09-03 2013-09-03 半導體批次生產派工方法

Country Status (2)

Country Link
US (1) US9513626B2 (zh)
TW (1) TWI523129B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11016736B2 (en) 2018-07-12 2021-05-25 Applied Materials, Inc. Constraint programming using block-based workflows

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170124470A1 (en) * 2014-06-03 2017-05-04 Nec Corporation Sequence of causes estimation device, sequence of causes estimation method, and recording medium in which sequence of causes estimation program is stored
JP7138569B2 (ja) * 2016-06-02 2022-09-16 ユニバーサル インスツルメンツ コーポレーション 半導体ダイのオフセット補償ばらつき
US10437698B2 (en) * 2018-01-24 2019-10-08 Joseph Matthew Sinclair Leader-follower system for additive manufacturing
TWI776015B (zh) * 2019-01-30 2022-09-01 晶喬科技股份有限公司 半導體元件的製程開發方法以及系統
CN112091967B (zh) * 2020-07-27 2024-04-19 一重集团大连核电石化有限公司 焊接机器人轨迹离线编程批量修正方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4778778B2 (ja) * 2005-11-04 2011-09-21 株式会社日立ハイテクノロジーズ 半導体デバイスのモニタリング方法およびモニタリング装置
JP4971050B2 (ja) * 2007-06-21 2012-07-11 株式会社日立製作所 半導体装置の寸法測定装置
US8150140B2 (en) * 2008-12-22 2012-04-03 Ngr Inc. System and method for a semiconductor lithographic process control using statistical information in defect identification
JP5429869B2 (ja) * 2008-12-22 2014-02-26 株式会社 Ｎｇｒ パターン検査装置および方法
US8971627B2 (en) * 2010-05-07 2015-03-03 Hitachi High-Technologies Corporation Template matching processing device and template matching processing program
JP5417358B2 (ja) * 2011-02-28 2014-02-12 株式会社日立ハイテクノロジーズ 画像処理装置、及び画像処理を行うためのコンピュータープログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11016736B2 (en) 2018-07-12 2021-05-25 Applied Materials, Inc. Constraint programming using block-based workflows
TWI739111B (zh) * 2018-07-12 2021-09-11 美商應用材料股份有限公司 使用方塊式工作流程的限制編程的方法、系統及電腦可讀取媒體

Also Published As

Publication number Publication date
US20150066177A1 (en) 2015-03-05
US9513626B2 (en) 2016-12-06
TWI523129B (zh) 2016-02-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI523129B (zh) 半導體批次生產派工方法
US8983644B2 (en) Manufacturing execution system with virtual-metrology capabilities and manufacturing system including the same
CN106651089B (zh) 生产调度问题的分布集鲁棒模型的建模及优化求解方法
TWI443776B (zh) 用於叢集工具之自動化狀態估計系統以及操作該系統之方法
CN103187329B (zh) 一种晶圆良率分析方法
CN101036092B (zh) 动态控制量测中的工件的方法及***
TW200849345A (en) Dual-phase virtual metrology method
TW200949596A (en) Server and system and method for automatic virtual metrology
TW201642147A (zh) 具取樣率決定機制的量測抽樣方法 與其電腦程式產品
CN102375413A (zh) 使用具有信心指标的虚拟量测的先进工艺控制***与方法及其计算机程序产品
US8504186B2 (en) Method for automatic generation of throughput models for semiconductor tools
TWI641934B (zh) 虛擬量測系統與方法
JP2007219692A (ja) プロセス異常分析装置およびプロセス異常分析システム並びにプログラム
CN109844916A (zh) 基于缺陷与设计属性的缺陷检视取样和标准化
US20120016643A1 (en) Virtual measuring system and method for predicting the quality of thin film transistor liquid crystal display processes
TWI614699B (zh) 大量客製化產品的品質預測方法
CN111190393B (zh) 半导体制程自动化控制方法及装置
TW201301074A (zh) 半導體製程之失效偵測方法及執行此方法之系統架構
US8155770B2 (en) Method and apparatus for dispatching workpieces to tools based on processing and performance history
TWI742709B (zh) 預測機台加工事件發生的方法與其虛擬量測應用及其電腦程式產品
CN105302036A (zh) 监控根据多个进程方案运行的进程状态的方法及其***
CN103365102B (zh) 自动获取光刻参数的光刻***及光刻方法
TW202310112A (zh) 半導體製程的生產排程估測方法以及系統
CN102254788B (zh) 具有虚拟测量功能的制造执行***与制造***
TW515967B (en) Method for dispatching estimation by tool performance