本公開內容涉及保護帶（guardband），并且特定而言涉及基板處理系統(tǒng)中的保護帶。

背景技術：

1、可以通過使用制造設備執(zhí)行一個或多個制造處理來生產產品。例如，基板處理設備可用于通過基板處理操作來生產基板。將生產具有特定屬性的產品。與基板制造處理相關聯(lián)地監(jiān)測傳感器數據。

技術實現(xiàn)思路

1、下文是公開內容的簡化概要，以提供對本公開內容的一些方面的基本了解。此概要不是本公開內容的廣泛概述。此概要既不旨在標識本公開內容的關鍵或重要元素，也不旨在描繪本公開內容的特定實施方式的任何范圍或權利要求的任何范圍。此概要的唯一目的是以簡化形式呈現(xiàn)本公開內容的一些概念，作為稍后呈現(xiàn)的更詳細描述的序言。

2、在本公開內容的一個方面中，一種方法，包含：識別包含多個數據點的跟蹤數據，跟蹤數據與經由基板處理系統(tǒng)生產具有滿足閾值的屬性值的基板相關聯(lián)。方法進一步包含：基于跟蹤數據與變化的多個可允許類型生成保護帶，保護帶包含用于故障檢測的上限與下限。方法進一步包含：基于保護帶促使執(zhí)行相關聯(lián)于基板處理系統(tǒng)的校正動作。

3、在本公開內容的一個方面中，一種方法，包含：識別包含多個數據點的跟蹤數據，跟蹤數據與經由基板處理系統(tǒng)的基板的生產相關聯(lián)。方法進一步包含：比較跟蹤數據與保護帶，保護帶是基于歷史跟蹤數據以及與歷史跟蹤數據相關聯(lián)的變化的多個可允許類型而生成的，歷史跟蹤數據與經由基板處理系統(tǒng)對具有滿足閾值的歷史屬性值的歷史基板的歷史生產相關聯(lián)，保護帶包含用于故障檢測的上限與下限。方法進一步包含：響應于跟蹤數據的一個或多個數據點不在保護帶之內，促使執(zhí)行與基板處理系統(tǒng)相關聯(lián)的校正動作。

4、在本公開內容的一個方面中，一種非暫時性計算機可讀取儲存介質，其上儲存指令，指令在被執(zhí)行時促使處理裝置執(zhí)行操作，操作包含：識別包含多個數據點的跟蹤數據，跟蹤數據與經由基板處理系統(tǒng)生產具有滿足閾值的屬性值的基板相關聯(lián)。操作進一步包含：基于跟蹤數據與變化的多個可允許類型的變化生成保護帶，保護帶包含用于故障檢測的上限與下限。操作進一步包含：基于保護帶促使執(zhí)行相關聯(lián)于基板處理系統(tǒng)的校正動作。

技術特征：

1.一種方法，包含以下步驟：

2.根據權利要求1所述的方法，其中所述跟蹤數據包含來自基板處理操作的多次運行的傳感器數據，其中所述變化的多個可允許類型包含時間偏移的跟蹤間變異性。

3.根據權利要求1所述的方法，其中生成所述保護帶的步驟包含以下步驟：確定變換的第一可允許類型以形成所述上限，以及確定變化的第二可允許類型以形成所述下限，所述變化的第一可允許類型的變化不同于所述變化的第二可允許類型。

4.根據權利要求1所述的方法，其中所述跟蹤數據包含來自不同類型的傳感器的傳感器數據，其中生成所述保護帶的步驟是經由多變量分析。

5.根據權利要求1所述的方法，其中生成所述保護帶的步驟包含以下步驟：利用包含所述跟蹤數據的數據輸入訓練機器學習模型，以生成包含所述保護帶的經訓練的機器學習模型。

6.根據權利要求1所述的方法，所述方法進一步包含以下步驟：

7.根據權利要求1所述的方法，其中生成所述保護帶的步驟包含以下步驟：

8.根據權利要求1所述的方法，其中生成所述保護帶的步驟進一步基于：

9.一種方法，包含以下步驟：

10.根據權利要求9所述的方法，其中所述歷史跟蹤數據包含來自基板處理操作的多次運行的歷史傳感器數據，其中所述變化的多個可允許類型包含時間偏移的跟蹤間變異性。

11.根據權利要求9所述的方法，所述保護帶包含變化的第一可允許類型與變化的第二可允許類型，所述變化的第一可允許類型形成所述上限，所述變化的第二可允許類型形成所述下限，所述變化的第一可允許類型不同于所述變化的第二可允許類型。

12.根據權利要求9所述的方法，其中所述跟蹤數據包含來自不同類型的傳感器的傳感器數據，所述保護帶是經由多變量分析生成的。

13.根據權利要求9所述的方法，所述保護帶是通過以下步驟生成的：利用包含所述歷史跟蹤數據的數據輸入訓練機器學習模型，以生成包含所述保護帶的經訓練的機器學習模型，其中比較所述跟蹤數據與所述保護帶的步驟包含以下步驟：

14.根據權利要求9所述的方法，所述保護帶是通過以下方式生成：對與超過閾值變化的值的變化相關聯(lián)的所述歷史跟蹤數據的部分進行分段；以及從所述歷史跟蹤數據提取特征。

15.一種非暫時性計算機可讀取儲存介質，其上儲存指令，所述指令在由處理裝置執(zhí)行時使所述處理裝置執(zhí)行操作，所述操作包含以下步驟：

16.根據權利要求15所述的非暫時性計算機可讀取儲存介質，其中所述跟蹤數據包含來自基板處理操作的多次運行的傳感器數據，其中所述變化的多個可允許類型的變化包含時間偏移的跟蹤間變異性。

17.根據權利要求15所述的非暫時性計算機可讀取儲存介質，其中生成所述保護帶的步驟包含以下步驟：確定變化的第一可允許類型以形成所述上限，以及確定變化的第二可允許類型以形成所述下限，所述變化的第一可允許類型不同于所述變化的第二可允許類型。

18.根據權利要求15所述的非暫時性計算機可讀取儲存介質，其中所述跟蹤數據包含來自不同類型的傳感器的傳感器數據，其中生成所述保護帶的步驟是經由多變量分析。

19.根據權利要求15所述的非暫時性計算機可讀取儲存介質，其中生成所述保護帶的步驟包含以下步驟：利用包含所述跟蹤數據的數據輸入訓練機器學習模型，以生成包含所述保護帶的經訓練的機器學習模型。

20.根據權利要求15所述的非暫時性計算機可讀取儲存介質，進一步包含：

技術總結
一種方法，包含：識別包含多個數據點的跟蹤數據，跟蹤數據與經由基板處理系統(tǒng)生產具有滿足閾值的屬性值的基板相關聯(lián)。方法進一步包含：基于跟蹤數據與變化的多個可允許類型生成保護帶，保護帶包含用于故障檢測的上限與下限。方法進一步包含：基于保護帶促使執(zhí)行與基板處理系統(tǒng)相關聯(lián)的校正動作。

技術研發(fā)人員：李飛,吉米·伊斯坎達爾,詹姆斯·R·莫因
受保護的技術使用者：應用材料公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19