專利名稱：用于處理室的預測性預防性維護的方法和裝置的制作方法
用于處理室的預測性預防性維護的方法和裝置
背景技術(shù)：
等離子體處理技術(shù)的進步已引起半導體工業(yè)的巨大進步。等離子體處理系統(tǒng)可由許多部件組成。為便于討論，術(shù)語“部件(component)”會被用于指代等離子體處理系統(tǒng)中的原子組件(atomic assembly)或多部件組件(multi-part assembly)。因此,部件可以簡單如邊緣環(huán)，或者可以復雜如整個工藝模塊。多部件部件(比如工藝模塊)可以形成自其他多部件部件(比如真空系統(tǒng)、氣體系統(tǒng)、供電系統(tǒng)，等等)，所述其他多部件部件轉(zhuǎn)而又可形成自其他多部件部件或原子部件。隨著時間的推移，一或多個部件會磨損。本領域技術(shù)人員知道如果不對磨損的部件進行修復/替換，則磨損的部件會對室和/或襯底造成損壞。識別哪個部件需要被替換 的方法可包括使用固定的部件替換時間表。換句話說，每個部件的使用壽命期間會被先驗地確定。每個部件的使用會被跟蹤，并且當所述部件達到其使用壽命的盡頭時(如通過固定的使用壽命時間表所預定的)，所述部件會被替換?？上У氖?，出于替換/修理目的而預定部件使用壽命的方法有其局限性。首先，部件的使用壽命會根據(jù)所述部件周圍的環(huán)境而變。在實施例中，部件I可被用在處理室中，部件I可經(jīng)歷與部件2不同的工藝配方(recipe)或工藝配方的混合物。從而，部件I可先于部件2磨損，即使兩個部件具有相同的品牌和型號(make and model)。因此，利用預定使用壽命的方法，會招致與將處理室脫機并替換部件相關(guān)的不必要的成本，即使所述部件的使用壽命實際上可能還未結(jié)束。此外，預定使用壽命的方法難以查明部件在其預定的理論上的使用壽命屆滿之前過早磨損的可能性。在很多例子中，部件的損耗狀況可導致?lián)p壞的襯底和/或甚至對室以及該處理室內(nèi)的其他部件造成損壞。一種用于確定部件磨損的方法可涉及跟蹤單個參數(shù)的演變，即所謂單一變量模式。在實施例中，部件的健康狀況可通過由一些傳感器跟蹤可測量的單個參數(shù)來進行監(jiān)控。例如，可以跟蹤RF偏壓。如果RF偏壓高于預定閾值，則例如所述邊緣環(huán)就可被視為已經(jīng)達到其使用壽命的終點。問題在于，所述單一變量方法也有其局限性。如前所述，通過跟蹤單個參數(shù)來監(jiān)控給定部件。但是，所述參數(shù)可被給定部件狀況之外的其他因素影響。在實施例中，為了監(jiān)控邊緣環(huán)的狀況，RF偏壓可被監(jiān)控。但是，RF偏壓的值可被所述邊緣環(huán)狀況之外的其他因素影響。例如，RF偏壓也可能受室壁的沉積狀況的影響。從而，當高RF偏壓被識別時，所述高RF偏壓值可以不一定是表示所述邊緣環(huán)可能存在問題的標記。相反地，問題可能存在，但可能需要進一步的分析才能確定所述問題的原因。單一變量方法的另一個問題是該單一變量方法會是一種“通/止”(go/no-go)法。換句話說，單一變量方法一般被用于識別故障狀況何時會存在從而能將部件替換。但是，單一變量方法不能幫助預測部件何時(而不是是否)會需要被替換。換句話說，在這樣的情況下，單一變量方法最多可被用于識別問題而不能預測問題(例如使用壽命的盡頭)何時會發(fā)生。所以，當部件(比如邊緣環(huán))實際上磨損時，替換部件不會立即可用。因此，處理室不得不繼續(xù)脫機直至能夠替換上比如新的邊緣環(huán)。當然，制造企業(yè)可以選擇一直備有現(xiàn)成可用的替換部件(比如邊緣環(huán))。這種一直攜帶備用部件的方法會變得昂貴，因為制造企業(yè)必須為擁有現(xiàn)成可用部件而分配資源(資金和儲存空間)，即使當前部件仍處于正常工作狀態(tài)。另一種用于識別部件磨損的方法可包括使用監(jiān)測補丁(monitoring patch)。監(jiān)測補丁是可以設置于部件上的子部件(item)。監(jiān)測補丁可被設置于靠近部件的表面或可被嵌入到部件當中。例如，如果監(jiān)測補丁磨損，則部件可被視為到了其使用壽命的盡頭。又如，如果監(jiān)測補丁是嵌入式的，則當所述監(jiān)測補丁可見時，所述部件可被視為到了其使用壽命的盡頭。監(jiān)測補丁方法有幾個局限。首先，每個要被監(jiān)控的部件都需要監(jiān)測補丁。因此，如果有100個部件需要被監(jiān)控，則必須在每個部件上設置監(jiān)測補丁。監(jiān)測補丁方法會變得非常昂貴，實施起來耗費時間，而且監(jiān)測取決于可被監(jiān)控的部件的數(shù)量。 此外，監(jiān)測補丁的使用會增加污染的風險。監(jiān)測補丁是需要置于處理室內(nèi)的外來物件。如上所述，為了防止對室和/或襯底的損壞，處理室的狀況需要被嚴格控制。通過將一或多個監(jiān)測補丁引入處理室，處理環(huán)境會被改變。而且，由于處理室內(nèi)監(jiān)測補丁的存在而弓I起的處理環(huán)境的改變的度會是不可知的或很難測量。監(jiān)測補丁方法的另一局限是在部件上設置監(jiān)測補丁會危害所述部件的機械功能。換句話說，邊緣環(huán)的機械性能會因環(huán)中嵌入的監(jiān)測補丁而有所改變。不幸地，因為每個部件和/或每個補丁會是唯一的，所以所述補丁可改變部件功能的程度會變。因此,需要用于預測部件磨損的無創(chuàng)性(non-invasive)方法。


在附圖中通過實施例的方式而非通過限定的方式來說明本發(fā)明，在這些附圖中，類似的參考數(shù)字符號指代類似的元件，其中圖I示出了在本發(fā)明的實施方式中，使用單種多變量預測模型以使部件合格(qualify a component)的簡單流程圖。圖2示出了在實施方式中，圖解用于在確定部件健康狀況的過程中使用多種預測模型的方法的簡單流程圖。圖3示出了在本發(fā)明的實施方式中，圖解使用具有非等離子體測試(NPT，non-plasma test)的多變量預測模型的方法的簡單流程圖。圖4示出了在本發(fā)明的實施方式中，圖解使用多變量預測模型和來自非等離子體測試的數(shù)據(jù)以使部件合格的方法的簡單流程圖。圖5示出了在本發(fā)明的實施方式中，圖解為使部件合格而構(gòu)建多變量預測模型的方法的簡單流程圖。
具體實施例方式在此將根據(jù)附圖中所示的本發(fā)明的一些實施方式對本發(fā)明進行詳細描述。在下面的描述中，陳述了大量具體細節(jié)以提供對本發(fā)明的透徹理解。然而，對本領域技術(shù)人員而言，顯而易見的是本發(fā)明可以在沒有一些或全部所述具體細節(jié)的情況下被實行。另一方面，為了不令本發(fā)明產(chǎn)生不必要的含糊，公知的工藝步驟和/或結(jié)構(gòu)不會被詳細描述。下文將描述各種實施方式，包括方法和技術(shù)。應當記住的是本發(fā)明也可涵蓋包含有計算機可讀介質(zhì)的產(chǎn)品，在所述計算機可讀介質(zhì)上存儲了用于實現(xiàn)本發(fā)明實施方式的計算機可讀指令。所述計算機可讀介質(zhì)可包括用于存儲計算機可讀代碼的諸如半導體、磁性的、光磁的、光學的或其他形式的計算機可讀介質(zhì)。此外，本發(fā)明還可涵蓋用于實行本發(fā)明實施方式的裝置。這樣的裝置可包括執(zhí)行與本發(fā)明實施方式有關(guān)的任務的專用和/或可編程電路。所述裝置的實施例包括被適當編程的通用計算機和/或?qū)Ｓ糜嬎阍O備，且可包括適用于與本發(fā)明的實施例相關(guān)的各種任務的計算機/計算裝置和專用/可編程電路的組
八
口 o
雖然會在一定程度上詳細討論統(tǒng)計模型以幫助對總體技術(shù)的理解，但本發(fā)明涉及部件磨損的預測以及這樣的預測如何被應用在預防性維護中。在執(zhí)行所述預測時可使用的特定模型可以取決于涉及的室或部件。然而，能夠理解的是可以使用任何模型(例如，統(tǒng)計模型、電學模型、等離子體模型、混合模型、這些模型的組合，等等)，且針對特定室、特定部件和/或特定配方(recipe)的特定模型的使用是在本領域普通技術(shù)人員的認知范圍內(nèi)。在本發(fā)明的實施方式中，提供了用于評估室健康狀況的方法。本發(fā)明的實施方式包括執(zhí)行室健康指標測試。此處所討論的室健康指標測試是指可以確定和/或預測處理室內(nèi)的成組的部件(例如成組的易耗部件)的健康的測試。換句話說，室健康指標測試可被用于確定和/或預測部件何時會達到其使用壽命的盡頭。在本發(fā)明的實施方式中，提供了用于評估室健康狀況的方法。在實施例中，可以構(gòu)建一或多種多變量預測模型以在處理室內(nèi)執(zhí)行室健康指標測試。與現(xiàn)有技術(shù)不同，所述預測模型可基于多個參數(shù)而非單個參數(shù)。所以，所述室健康指標測試可被執(zhí)行不僅僅用來確定部件何時磨損，還可用來產(chǎn)生關(guān)于部件的剩余使用壽命的預測。在實施方式中，成組的魯棒(robust)預測模型(例如多變量預測模型組)的構(gòu)建可基于在預防性維護周期(此處也稱為濕法清潔周期)期間在各個點收集的數(shù)據(jù)。為了消除數(shù)據(jù)集中的與所述室的狀況有關(guān)而非與實際部件本身有關(guān)的噪聲，可至少在濕法清潔周期的起始和結(jié)束處收集所述數(shù)據(jù)。在本發(fā)明的實施方式中，成組的魯棒預測模型的構(gòu)建還可基于跨越多個室收集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)被跨室收集也是為了消除可能與室狀況相關(guān)而非與部件的狀況相關(guān)的噪聲，所述室狀況對于具體的室是唯一的。一旦多變量預測模型組被構(gòu)建成，可以將所述多變量預測模型組應用在使所述室及其部件的狀況合格的生產(chǎn)環(huán)境中。本發(fā)明的實施方式提供了使用單種多變量預測模型來使部件合格的方法。換句話說，單種多變量預測模型可被用于使單個部件合格。在本發(fā)明的實施方式中，提供了在確定室健康指標時使用多于一種的多變量預測模型來預測多個部件的磨損的方法。在實施方式中，可以結(jié)合室健康指標測試使用非等離子體測試(NPT)。在一實施方式中，所述NPT可被用來測量何時需要執(zhí)行室健康指標測試。此處所討論的非等離子體測試是指通過將一或多個預定義頻率的低功率應用到處理室卻不點燃等離子體而可被執(zhí)行的測試。雖然在測試過程中不形成等離子體，但是提供了足夠的數(shù)據(jù)來估計處理室的狀況。由于NPT是一種進行起來相當快并且廉價的測試，所以NPT可被用作室健康指標測試的前導。在本發(fā)明的一實施方式中，NPT還可被用來驗證(validate)室健康指標測試。在實施方式中，出于驗證目的，從NPT得出的數(shù)據(jù)可以與室健康指標測試過程中收集的數(shù)據(jù)互相關(guān)聯(lián)。通過附圖及接下來的討論可以更好地理解本發(fā)明的特征和優(yōu)勢。如前所述，室健康狀況可被用于確定何時需要維護。為了評估室(尤其是易耗部件)健康狀況，可執(zhí)行室健康指標測試。所述室健康指標測試可在基于模型的方法的基礎上執(zhí)行。圖I到圖4示出了在本發(fā)明的實施方式中，使用一或多種多變量預測模型以使成組的部件合格的不同方法。圖I示出了在本發(fā)明的實施方式中，使用單種多變量預測模型以使成組的部件合格的簡單流程圖。
在第一步驟102，在處理室中執(zhí)行配方。所述配方可以是客戶定制配方、WAC配方或非客戶定制配方。此處所討論的客戶定制配方是可為特定制造企業(yè)特別定做的配方。在實施例中，客戶定制配方可以是實際的生產(chǎn)就緒工藝配方，該配方對于特定制造企業(yè)是唯一的。在一實施方式中，使用客戶定制配方的能力使得用戶(例如工藝工程師)能夠構(gòu)建具體針對客戶需要的多變量模型。此處所討論的非客戶定制配方是指可被設計來最大化對具體易耗部件磨損的敏感度的配方。在實施例中，非客戶定制配方可以是可被配置來分析等離子體處理系統(tǒng)的具體情況的配方。非客戶定制配方可被擁有處理室的任何制造企業(yè)使用，所述處理室具有由所述非客戶定制配方指定的類似的室配置?？捎玫牧硪慌浞绞菬o晶片自動清潔(WAC,waferless autoclean)配方。WAC配方可在生產(chǎn)運行后被運行。WAC配方通常不針對特定的室。可以執(zhí)行的配方的類型可取決于多變量預測模型。在實施例中，如果使用客戶定制配方構(gòu)建多變量預測模型，那么可被用來使用所述多變量模型的配方也可以是客戶定制配方。在下一步驟104，通過成組的傳感器(例如，壓力傳感器、溫度傳感器、VI探針、0ES、朗繆爾探針，等等)來收集處理數(shù)據(jù)。在下一步驟106，將模型應用于所述處理數(shù)據(jù)。換句話說，該系統(tǒng)可以將處理數(shù)據(jù)和多變量預測模型相比較。在一實施方式中，預測模型是統(tǒng)計模型。在另一實施方式中，預測模型是電學模型。在又一實施方式中，預測模型是等離子體模型。此外，步驟106不限于分析一個部件。相反地，可以將不同的多變量預測模型應用于相同的數(shù)據(jù)集以分析不同部件的健康狀況。在實施方式中，多變量預測模型可從庫(108)中提取數(shù)據(jù)。所述庫可以包括可被用于支持所述模型的數(shù)據(jù)(例如常量)。在進行分析之后，在下一步驟110，預測模型可輸出當前被分析的各個部件的部件磨損數(shù)據(jù)。換句話說，可產(chǎn)生詳述當前被分析的各個部件的健康狀況的數(shù)據(jù)報告。在下一步驟112，該系統(tǒng)可將所輸出的數(shù)據(jù)和使用壽命閾值范圍相比較。每個部件的使用壽命閾值可基于諸如專業(yè)知識。在實施方式中，使用壽命閾值可由用戶配置。從而，用戶可修改使用壽命閾值以對工具組態(tài)(configuration)、配方組態(tài)等進行調(diào)整。
如果所輸出的數(shù)據(jù)超過了使用壽命閾值，則會在下一步驟114發(fā)出警告/錯誤消息。所述警告/錯誤消息可確定引起使用壽命閾值被突破的參數(shù)。利用輸出報告中的數(shù)據(jù)，用戶(例如工藝工程師)可以繼而有把握地確定修復所述問題所需的行動方針。舉例來說，在實施例中，所述部件可能必須被修復和/或替換。如果所輸出的數(shù)據(jù)在使用壽命閾值之內(nèi)，那么當前被分析的各個部件被認為處于良好的工作狀態(tài)。在下一步驟116，該系統(tǒng)在再次實施圖I中所描述的方法之前會等待經(jīng)過下一測量間隔(measurement interval)。從圖I可知，通過使用該多變量模型，用戶能夠確定一或多個部件的健康狀況。從而，該預測模型不僅可以識別部件何時損壞，還可以預測所述部件何時會達到不被接受的磨損點。在實施例中，因為邊緣環(huán)仍可在正常工作，所以輸出報告并未顯示所述邊緣環(huán)已用壞。但是，所述輸出報告會顯示邊緣環(huán)使用壽命的75%已被消耗且不久之后便需要替換所述邊緣環(huán)。基于此項認知，制造企業(yè)可以對即將到來的維修進行計劃。
圖2示出了在實施方式中，圖解用于在確定部件健康狀況的過程中使用多種預測模型的方法的簡單流程圖。在第一步驟202，在處理室中執(zhí)行配方。與圖I類似，所述配方可以是客戶定制配方、WAC配方或非客戶定制配方。在下一步驟204，通過成組的傳感器(例如，壓力傳感器、溫度傳感器、VI探針、0ES、朗繆爾探針，等等)來收集處理數(shù)據(jù)。在下一步驟206，將成組的模型應用于所述處理數(shù)據(jù)。換句話說，兩或更多種模型(208、210和212)可被用于分析所述處理數(shù)據(jù)。在實施例中，可使用兩種模型來使部件合格。例如，模型208可以是多變量統(tǒng)計模型而模型210可以是電學模型。類似于圖I，步驟206讓不同的預測模型應用于相同的數(shù)據(jù)集以分析不同部件的健康狀況。在實施方式中，成組的模型可從庫(214)中提取數(shù)據(jù)。所述庫可以包括可被用于支持所述模型的數(shù)據(jù)(例如常量)。在進行分析之后，在下一步驟216，該系統(tǒng)可進行檢查以確定來自所述模型的輸出是否匹配。在實施例中，如果來自多變量模型208的輸出顯示部件上的磨損為90%而來自多變量模型210的輸出顯示相同部件上的磨損為75%，那么，來自所述模型的輸出數(shù)據(jù)不匹配。如果來自所述模型的輸出數(shù)據(jù)不匹配，則在下一步驟218，將具有較少噪聲的模型應用于來自較魯棒模型的數(shù)據(jù)。在實施例中，模型208可以是電學模型且可以是較魯棒模型但可以具有非常高的噪聲水平。然而，模型210可以是統(tǒng)計模型且可以是較不魯棒的但可以具有較低的噪聲水平。此處所討論的魯棒模型是指具有較少異常情況(統(tǒng)計異常)的模型。在實施方式中，可將較不魯棒但噪聲較低的模型(模型210)應用于來自較魯棒模型(在此實施例中為模型208)的數(shù)據(jù)以使部件合格。此方法在提高精確度的同時讓噪聲減少。此外，由于模型的輸出不匹配，該系統(tǒng)也會報告該差異并標記所述模型以便更新(步驟220)。換句話說，可聚集額外的數(shù)據(jù)以重建一或多種模型。在實施例中，可以實施如圖5中所描述的方法(將在下文中進行討論)來重建(利用不同的/額外的數(shù)據(jù)或不同的建模方法)所述電學模型(208)和所述統(tǒng)計模型(210)，以便調(diào)整噪聲水平從而使所述模型更好地相互關(guān)聯(lián)。然而，如果自所述模型輸出的數(shù)據(jù)匹配，那么在下一步驟222，所述預測模型可輸出當前被分析部件的部件磨損數(shù)據(jù)。在下一步驟224，該系統(tǒng)可將所輸出的數(shù)據(jù)和使用壽命閾值范圍相比較。如果超過了所述使用壽命閾值，則會在下一步驟226發(fā)出警告/錯誤消息。如果所輸出的數(shù)據(jù)超過了使用壽命閾值，則在下一步驟228，該系統(tǒng)會等待經(jīng)過下
一測量間隔。從圖2可知，圖2中所描述的方法在某種程度上與圖I中所描述的方法類似，除了 圖2中所描述的方法利用多種預測模型而非單種多變量預測模型。通過使用多于一種的預測模型可以提供驗證。而且，如果所述模型的其中一種是較不魯棒的，還可以使用附加的模型來填補該較不魯棒模型。圖3示出了在本發(fā)明的實施方式中，圖解使用具有非等離子體測試(NPT)的多變量預測模型的方法的簡單流程圖。在第一步驟302運行非等離子體測試。此處所討論的非等離子體測試是指通過將預定義頻率的低功率發(fā)送到處理室中而可被執(zhí)行的快速測試。所述功率可以不足夠強到點燃等離子體但是足以提供關(guān)于所述室的電學數(shù)據(jù)(例如，阻抗、電容，等等)。在實施方式中，非等離子體測試可以是室健康指標測試的前導。換句話說，如果NPT顯示潛在問題可存在于所述部件的一個部件中，則可以執(zhí)行室健康指標測試。因為相較于室健康指標測試，NPT是一種快速且相當廉價的測試，所以使用NPT作為前導可以幫助降低擁有成本(ownership cost)。如果NPT表明潛在問題可存在，則在下一步驟304可以執(zhí)行室健康指標測試。為了初始化所述室健康指標測試，可以首先執(zhí)行配方。在下一步驟306獲取數(shù)據(jù)用于分析。在下一步驟308，可以將一或多種模型應用于所述數(shù)據(jù)以進行分析(參見對圖I和2的討論)。此外，為了進行所述分析，可從庫310中提取數(shù)據(jù)。所述庫可以包括可被用于支持所述模型的數(shù)據(jù)(例如常量)。一旦數(shù)據(jù)分析完成，會提供關(guān)于當前被分析部件中的每一個的健康狀況的輸出報
生口 o在下一步驟314，該系統(tǒng)可將所輸出的數(shù)據(jù)和使用壽命閾值范圍相比較。每個部件的使用壽命閾值可基于諸如專業(yè)知識。在實施方式中，使用壽命閾值可由用戶配置。從而，用戶可修改使用壽命閾值以對工具組態(tài)、配方組態(tài)等進行調(diào)整。如果所輸出的數(shù)據(jù)超出了使用壽命閾值范圍，則在下一步驟316會發(fā)出警告/錯誤消息。所述警告/錯誤消息可確定引起使用壽命閾值被突破的參數(shù)。利用輸出報告中的數(shù)據(jù)，用戶(例如工藝工程師)可以繼而有把握地確定修復所述問題所需的行動方針。在實施例中，例如所述部件會必須被修復和/或替換。如果所輸出的數(shù)據(jù)在使用壽命閾值范圍之內(nèi)，那么在下一步驟318，該系統(tǒng)會等待經(jīng)過下一測量間隔。
從圖3可知，這些用于使部件合格的步驟在某種程度上與圖I和/或圖2中所描述的步驟類似。與圖I和/或圖2不同的是，圖3中所描述的方法屬于用來確定下一測量間隔的定量方法。換句話說，NPT被用作為何時會需要執(zhí)行下次室健康指標測試的指示符。由前述內(nèi)容可知，如果在分析數(shù)據(jù)時使用多于一種的多變量預測模型，那么圖3中所描述的步驟可以被調(diào)整。圖4示出了在本發(fā)明的實施方式中，圖解使用多變量預測模型和來自非等離子體測試的數(shù)據(jù)以使部件合格的方法的簡單流程圖。雖然圖3和圖4都使用了非等離子體測試，但是圖4中所描述的方法不同于圖3中所描述的方法，所述不同在于NPT被用于驗證而非作為室健康指標測試的如導。在第一步驟402執(zhí)行配方。在下一步驟404，在處理過程中獲取處理數(shù)據(jù)。在下一步驟406，可以將一或多種模型應用于所述數(shù)據(jù)以進行分析。在實施方式 中，還可以從庫408中提取數(shù)據(jù)。分析的結(jié)果作為輸出報告來提供(步驟410)。在下一步驟412，該系統(tǒng)可以分析所述結(jié)果以確定需要額外驗證。當步驟410的所述結(jié)果是不可靠的(uncertain)或具有太多噪聲時,會需要額外驗證。在實施方式中，可以將所述結(jié)果與預定義的噪聲水平閾值范圍相比較。如果所述結(jié)果超出了所述預定義的噪聲水平閾值范圍，則會需要驗證。如果需要額外驗證，則在下一步驟414可以執(zhí)行NPT。在NPT期間收集數(shù)據(jù)(步驟416)。來自NPT以及模型分析的數(shù)據(jù)與用于驗證在所述模型的分析過程中所收集的數(shù)據(jù)的NPT數(shù)據(jù)是互相關(guān)聯(lián)的(步驟418)。合并后的數(shù)據(jù)作為詳述當前被分析部件的健康狀況的單個報告輸出(步驟420)。當然，如果不需要額外驗證(在步驟412)，則可將部件磨損信息(來自步驟410)作為單個報告輸出(步驟420)。在下一步驟422，該系統(tǒng)可將所輸出的數(shù)據(jù)和使用壽命閾值范圍相比較。每個部件的使用壽命閾值可基于專業(yè)知識。在實施方式中，使用壽命閾值可由用戶配置。從而，用戶可修改使用壽命閾值以對工具組態(tài)、配方組態(tài)等進行調(diào)整。如果所輸出的數(shù)據(jù)超出了使用壽命閾值范圍，則在下一步驟424會發(fā)出警告/錯誤消息。所述警告/錯誤消息可確定引起使用壽命閾值被突破的參數(shù)。利用輸出報告中的數(shù)據(jù)，用戶(例如工藝工程師)可以繼而有把握地確定修復所述問題所需的行動方針。在實施例中，例如所述部件可能必須被修復和/或替換。如果所輸出的數(shù)據(jù)在使用壽命閾值范圍之內(nèi)，那么在下一步驟426，該系統(tǒng)會等待經(jīng)過下一測量間隔。從圖4可知，提供了一種用于使部件合格的魯棒方法。這種魯棒方法不僅提供多于一種的多變量模型來執(zhí)行部件分析，而且包括NPT以驗證多變量預測模型的結(jié)果。由上述內(nèi)容可知，用于評估室健康狀況的方法可以是基于模型的方法。在實施方式中，基于模型的方法可以基于電學模型、等離子體模型、統(tǒng)計模型或混合模型。為了圖示模型如何被構(gòu)建，圖5示出了在本發(fā)明的實施方式中，圖解為使部件合格而構(gòu)建多變量預測模型的方法的簡單流程圖。在第一步驟502提供部件壽命數(shù)據(jù)。所述部件壽命數(shù)據(jù)可包括對部件的功能測量數(shù)據(jù)和/或物理測量數(shù)據(jù)。在實施例中，如果部件是全新的，則所述物理測量數(shù)據(jù)通常由制造商提供。但是，如果部件不是新的，那么部件壽命可通過對部件進行實際測量而確定。在下一步驟504執(zhí)行配方。所述配方可以是諸如客戶定制配方、非客戶定制配方、WAC(無晶片自動清潔)配方。根據(jù)用戶(例如工藝工程師)所設定的要求，一或多種前述配方類型可被執(zhí)行以獲取創(chuàng)建用來使處理室的部件合格的模型所必需的數(shù)據(jù)。在下一步驟506，在處理過程中收集處理數(shù)據(jù)。所述處理數(shù)據(jù)可由成組的傳感器來獲取。從前述可知，可用傳感器的數(shù)量、可用傳感器的類型以及傳感器的規(guī)格會影響收集到的數(shù)據(jù)的數(shù)量和粒度。舉例來說，處理室內(nèi)可以使用的傳感器包括但不限于例如壓力傳感器、溫度傳感器、電壓-電流探針(VIP)、光發(fā)射光譜儀(OES)，等等。明確地說，從VIP和 OES得來的數(shù)據(jù)可涉及將具體頻率或諧頻的寬頻輸出離散化。替代地，比較來自這些傳感器的全寬頻譜可以是分析的基礎。在實施例中，為了查明在濕法清潔周期期間發(fā)生的潛在漂移，步驟504和506可在濕法清潔周期期間在不同時間間隔被執(zhí)行。例如，所述步驟可在部件(比如邊緣環(huán))剛被安裝好的時候被執(zhí)行。所述步驟還可在接近濕法清潔周期的中間和終點時被重復。可用于構(gòu)建多變量模型的數(shù)據(jù)量取決于步驟504和506被執(zhí)行的次數(shù)。由前述可知，步驟504和506會被執(zhí)行的次數(shù)可取決于用戶可從創(chuàng)建模型過程中的額外數(shù)據(jù)取得的益處。由于在執(zhí)行維修事件(例如濕法清潔)后參數(shù)會改變，所以在構(gòu)建多變量模型之前會需要識別并且排除或調(diào)整被濕法清潔所影響的參數(shù)。在實施例中，在處理室的透冒(transparent window)被清潔后,在某些波長被測定的強度(被0ES)會變。在實施方式中，為了排除可被濕法清潔影響的參數(shù)，貫穿濕法清潔周期(508)，可能不得不多次執(zhí)行步驟 504 和 506。附加地或者替代地，步驟502-506還可跨處理室被執(zhí)行(510)。為了創(chuàng)建可以跨處理室(給定相同/類似的室狀況)使用的多變量模型，可能不得不識別并且排除或調(diào)整可被室相關(guān)狀況影響的參數(shù)。例如，在不同處理室上運行的標準的使配方合格(qualifyingrecipe)的執(zhí)行過程中所收集的數(shù)據(jù)可被用于制訂將傳感器輸出從一個室轉(zhuǎn)到另一個室的規(guī)則，從而匹配兩個室的輸出。在本發(fā)明的實施方式中，如果傳感器是匹配的，則步驟502-506可以不必為了排除與部件磨損無關(guān)的參數(shù)的改變而貫穿濕法清潔周期和/或跨處理室被重復。對于某個已定義的室狀況，已匹配的傳感器應該返回(return)相同的絕對值。如果使用兩個匹配了的傳感器，則用于兩個相同的室的測定的室阻抗會是相同的。一旦收集到足夠的數(shù)據(jù)，便可在下一步驟512為部件創(chuàng)建多變量模型。與現(xiàn)有技術(shù)不同的是，該多變量模型是基于多個參數(shù)而非單個參數(shù)。在實施方式中，由于通過傳感器可收集高容量的數(shù)據(jù)和/或高粒度的數(shù)據(jù)，所以可以使用快速處理計算模塊來處理所述數(shù)據(jù)處理和分析。為了增加處理次數(shù)，所述數(shù)據(jù)可以從傳感器被直接發(fā)送至所述快速處理計算模塊，而無需首先通過制造設備主機控制器甚或處理模塊控制器。由Huang等人在2009年9月8日提交的申請?zhí)枮?2/555，674的美國專利申請描述了適于處理數(shù)據(jù)的快速處理計算模塊的實施例。然而，并不是所有所收集的數(shù)據(jù)都會與使部件合格的工藝相關(guān)。為了只識別會與部件磨損有關(guān)的參數(shù)，可以使用過濾標準。在實施方式中，所述過濾標準可包括與濕法清潔周期無關(guān)的參數(shù)。在另一實施方式中，過濾標準還可包括排除依賴于室的數(shù)據(jù)。例如，當使用VI探針貫穿濕法清潔監(jiān)控具體為27MHz的等離子體時，大于IOOMHz的一些諧頻含量經(jīng)常會在內(nèi)部轉(zhuǎn)變?yōu)闈穹ㄇ鍧?，甚至是在密切跟蹤部件磨損之后。一旦涉及部件磨損的相關(guān)參數(shù)被識別出來，就可以構(gòu)建一或多種模型。在實施方式中，所述處理數(shù)據(jù)可被用于創(chuàng)建統(tǒng)計模型、電學模型和/或等離子體模型。例如，相同的數(shù)據(jù)可被用于為多個室部件構(gòu)建磨損信息模型。線性去耦部件磨損可通過替換部件或通過使用復合多步驟等離子體工藝來實現(xiàn)使得只有特定部件被每一等離子體監(jiān)控。在各個模型均被創(chuàng)建之后，該系統(tǒng)可檢查以確定模型內(nèi)的噪聲水平是否是可接受的(步驟514)。所述噪聲舉例來說可來自物理測量和/或傳感器內(nèi)的固有噪聲。 在實施例中，噪聲可因部件至部件的變化而存在。換句話說，部件特征可因部件的尺寸、部件的材料組成、部件的組態(tài)等而變化。在實施例中，處理室A和處理室B內(nèi)的邊緣環(huán)可以看似相同的。但是，處理室A中的邊緣環(huán)的尺寸可以稍大于處理室B中的邊緣環(huán)。由于部件至部件的變化可被識別，所以在模型中，部件至部件的變化是可以查明的。在實施方式中，可接受的閾值范圍被限定。如果部件至部件的變化超出所述閾值范圍，那么為了構(gòu)建模型，該系統(tǒng)會不得不獲取額外的數(shù)據(jù)。噪聲的另一個源會是因部件的安裝。在實施例中，邊緣環(huán)的設置可以引起模型內(nèi)的噪聲。例如，所述邊緣環(huán)和靜電夾頭之間會存在間隙。但是，如果該間隙在處理室之間有所變化，那么處理室的電學特征也會變化。為此，可以設立閾值范圍。如果差異超出閾值范圍，則可以獲取額外的數(shù)據(jù)以構(gòu)建模型。在下一步驟516，多變量模型的構(gòu)建完成。步驟502-516可被執(zhí)行以為單個部件創(chuàng)建一或多種多變量預測模型。當然，同樣的數(shù)據(jù)文件可被用來為其他部件創(chuàng)建多變量預測模型。由圖5可知，所描述的方法提供了多變量預測模型的創(chuàng)建，所述多變量預測模型考慮到了跨不同環(huán)境條件的部件的狀況，所述不同環(huán)境條件比如在濕法清潔周期內(nèi)、貫穿濕法清潔周期以及在不同處理室內(nèi)。通過在不同狀況中收集數(shù)據(jù)，可以排除與部件磨損無關(guān)的數(shù)據(jù)。因此，利用預測模型，用戶能夠優(yōu)化部件使用、減少晶片廢料、預測即將到來的替換事件并為即將到來的維修進行計劃，從而減少擁有(ownership)的成本。由前述可知，提供了用于在處理室內(nèi)對部件進行健康檢查的方法。通過使用一或多種多變量預測模型，提供了對部件的更精確的分析。換句話說，通過使用來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，室健康指標測試可以無需外部計量測量而被用于估計和/或預測部件的剩余使用壽命。利用更細粒度和更少侵入的室健康指標測試提供了用于識別部件的狀況的性價比更好的方法。這樣，因為更少的資源和/或部件被浪費和/或損壞，所以擁有(ownership)的成本會減少。雖然本發(fā)明以若干優(yōu)選實施方式的形式進行描述，但是變化方式、置換方式和等同方式也在本發(fā)明的范圍之內(nèi)。雖然此處提供了變化例，但是這旨在說明這些實施例而非限定本發(fā)明。
此外，為方便起見，在此提供了標題和概要，所述標題和概要不應當被用來解釋文中權(quán)利要求書的保護范圍。而且，摘要是以高度濃縮的形式寫就，在此提供摘要是為了方便起見，因此摘要不應當被用來解釋或限定整體發(fā)明，整體發(fā)明在權(quán)利要求書中進行陳述。如 果在此使用了術(shù)語“成組的(set) ”，該術(shù)語意指其被公知的數(shù)學上的意義，包括零個構(gòu)件、一個構(gòu)件或者多于一個的構(gòu)件。還應當注意實施本發(fā)明的方法和裝置有許多替代方式。所以，意思是下面所附的權(quán)利要求書可被理解為包括落在本發(fā)明的真實精神和范圍之內(nèi)的所有這樣的變化方式、置換方式和等同方式。
權(quán)利要求
1.一種用于評估處理室的健康狀況的方法，包括 執(zhí)行配方； 在所述配方的執(zhí)行過程中接收來自成組的傳感器的處理數(shù)據(jù)； 利用成組的多變量預測模型分析所述處理數(shù)據(jù)； 產(chǎn)生成組的部件磨損數(shù)據(jù)值； 將所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值與成組的使用壽命閾值范圍相比較；以及 如果所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值超出所述成組的使用壽命閾值范圍，則產(chǎn)生警告。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其進ー步包括從庫中提取數(shù)據(jù)以支持所述成組的多變量預測模型。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其中所述配方包括客戶定制配方、非客戶定制配方和無晶片自動清潔配方中的ー種。
4.如權(quán)利要求2所述的方法，其中所述處理數(shù)據(jù)通過使用所述成組的多變量預測模型中的第一多變量預測模型來進行分析。
5.如權(quán)利要求2所述的方法，其中所述處理數(shù)據(jù)通過使用所述成組的多變量預測模型中的至少兩種多變量預測模型來進行分析。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其中處理數(shù)據(jù)通過使用第一多變量預測模型產(chǎn)生第一成組的部件磨損數(shù)據(jù)值并使用第二多變量預測模型產(chǎn)生第二成組的部件磨損數(shù)據(jù)值來進行分析，如果所述第一成組的部件磨損數(shù)據(jù)值和所述第二成組的部件磨損數(shù)據(jù)值之間存在差異，則將所述第二多變量預測模型應用于所述第一成組的部件磨損數(shù)據(jù)值，其中所述第一成組的部件磨損數(shù)據(jù)值與所述第二成組的部件磨損數(shù)據(jù)值相比具有更少的噪聲。
7.如權(quán)利要求2所述的方法，其中所述成組的多變量預測模型包括電學模型、統(tǒng)計模型和等離子體模型中的至少ー種。
8.如權(quán)利要求2所述的方法，其中所述成組的多變量預測模型被配置來分析不只ー個易耗部件，其中每個易耗部件與所述成組的使用壽命閾值范圍中的ー個使用壽命閾值范圍相關(guān)聯(lián)。
9.如權(quán)利要求2所述的方法，其中所述成組的使用壽命閾值范圍是用戶可配置的。
10.如權(quán)利要求2所述的方法，其進ー步包括在測量間隔之后執(zhí)行所述處理室的所述健康狀況的所述評估，其中所述測量間隔通過預定義的時間段之一和通過執(zhí)行非等離子體測試來確定。
11.如權(quán)利要求2所述的方法，其進ー步包括 分析所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值以確定是否需要驗證，其中所述驗證在所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值超出噪聲水平閾值范圍時發(fā)生； 執(zhí)行非等離子測試以驗證所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值；以及 將所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值與成組的非等離子體測試數(shù)據(jù)值互相關(guān)聯(lián)以產(chǎn)生合并的成組的部件磨損數(shù)據(jù)值，其中所述合并的成組的部件磨損數(shù)據(jù)值與所述成組的使用壽命閾值范圍相比較，且如果所述合并的成組的部件磨損數(shù)據(jù)值超出所述成組的使用壽命閾值范圍，則產(chǎn)生所述警告。
12.ー種包括其中集成有計算機可讀代碼的程序存儲介質(zhì)的產(chǎn)品，所述計算機可讀代碼被配置用于評估處理室的健康狀況，包括用于執(zhí)行配方的代碼； 用于在所述配方的執(zhí)行過程中接收來自成組的傳感器的處理數(shù)據(jù)的代碼； 用于利用成組的多變量預測模型分析所述處理數(shù)據(jù)的代碼； 用于產(chǎn)生成組的部件磨損數(shù)據(jù)值的代碼； 用于將所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值與成組的使用壽命閾值范圍相比較的代碼；以及 如果所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值超出所述成組的使用壽命閾值范圍，用于產(chǎn)生警告的代碼。
13.如權(quán)利要求12所述的產(chǎn)品，其進ー步包括用于從庫中提取數(shù)據(jù)以支持所述成組的多變量預測模型的代碼。
14.如權(quán)利要求13所述的產(chǎn)品，其進ー步包括用于在測量間隔之后執(zhí)行所述處理室的所述健康狀況的所述評估的代碼，其中所述測量間隔通過預定義的時間段之一和通過執(zhí)行非等離子體測試來確定。
15.如權(quán)利要求13所述的產(chǎn)品，其進ー步包括 用于分析所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值以確定是否需要驗證的代碼，其中驗證在所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值超出噪聲水平閾值范圍時發(fā)生； 用于執(zhí)行非等離子測試以驗證所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值的代碼；以及 用于將所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值與成組的非等離子體測試數(shù)據(jù)值互相關(guān)聯(lián)以產(chǎn)生合并的成組的部件磨損數(shù)據(jù)值的代碼，其中所述合并的成組的部件磨損數(shù)據(jù)值與所述成組的使用壽命閾值范圍相比較，且如果所述合并的成組的部件磨損數(shù)據(jù)值超出所述成組的使用壽命閾值范圍，則產(chǎn)生所述警告。
16.如權(quán)利要求13所述的產(chǎn)品，其中所述配方包括客戶定制配方、非客戶定制配方和無晶片自動清潔配方中的ー種。
17.如權(quán)利要求13所述的產(chǎn)品，其中用于分析所述處理數(shù)據(jù)的所述代碼包括用于利用所述成組的多變量預測模型中的第一多變量預測模型的代碼。
18.如權(quán)利要求13所述的產(chǎn)品，其中用于分析所述處理數(shù)據(jù)的所述代碼包括用于利用所述成組的多變量預測模型中的至少兩種多變量預測模型的代碼。
19.如權(quán)利要求18所述的產(chǎn)品，其中用于分析所述處理數(shù)據(jù)的代碼包括用于利用第一多變量預測模型產(chǎn)生第一成組的部件磨損數(shù)據(jù)值的代碼和用于利用第二多變量預測模型產(chǎn)生第二成組的部件磨損數(shù)據(jù)值的代碼，如果所述第一成組的部件磨損數(shù)據(jù)值和所述第二成組的部件磨損數(shù)據(jù)值之間存在差異，則包括用于將所述第二多變量預測模型應用于所述第一成組的部件磨損數(shù)據(jù)值的代碼，其中所述第二多變量預測模型與所述第一多變量預測模型相比具有更少的噪聲。
20.如權(quán)利要求13所述的產(chǎn)品，其中所述成組的多變量預測模型包括電學模型、統(tǒng)計模型和等離子體模型中的至少ー種。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種用于評估處理室的健康狀況的方法。該方法包括執(zhí)行配方。該方法還包括在配方的執(zhí)行過程中接收來自成組的傳感器的處理數(shù)據(jù)。該方法進一步包括利用成組的多變量預測模型分析所述處理數(shù)據(jù)。該方法還包括產(chǎn)生成組的部件磨損數(shù)據(jù)值。該方法還進一步包括將所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值與成組的使用壽命閾值范圍相比較。此外，該方法包括如果所述成組的部件磨損數(shù)據(jù)值超出所述成組的使用壽命閾值范圍，則產(chǎn)生警告。
文檔編號G06F17/40GK102804929SQ201080028990
公開日2012年11月28日 申請日期2010年6月29日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月30日
發(fā)明者呂克·阿爾巴雷德, 埃里克·佩普, 維甲壓庫馬爾·C·凡尼高泊, 布萊恩·D·崔 申請人:朗姆研究公司