本發(fā)明涉及半導(dǎo)體制造領(lǐng)域以及信息技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，本發(fā)明涉及一種設(shè)備定期保養(yǎng)效果分析方法。

背景技術(shù)：

目前來說，一般需要對工藝機(jī)臺進(jìn)行定期保養(yǎng)。對于定期保養(yǎng)效果的分析，現(xiàn)有機(jī)臺定期保養(yǎng)分析只根據(jù)單純的設(shè)備指標(biāo)進(jìn)行設(shè)備定期保養(yǎng)效果好壞的分析，這樣的分析方式只能著眼于單次機(jī)臺的保養(yǎng)是否達(dá)標(biāo)分析，對于產(chǎn)品制程的好壞是沒有參考意義的。同時，這種單次的分析模式無法滿足工程師對于機(jī)臺長期穩(wěn)定性分析的管控。

因此，期望的是，能夠提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)對機(jī)臺的長期穩(wěn)定性進(jìn)行有效分析的設(shè)備定期保養(yǎng)效果分析方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有技術(shù)中存在上述缺陷，提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)對機(jī)臺的長期穩(wěn)定性進(jìn)行有效分析的設(shè)備定期保養(yǎng)效果分析方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，根據(jù)本發(fā)明，提供了一種設(shè)備定期保養(yǎng)效果分析方法，包括：

第一步驟：獲取機(jī)臺在預(yù)定時間段內(nèi)的設(shè)備定期保養(yǎng)信息；

第二步驟：獲取預(yù)定時間段內(nèi)各產(chǎn)品白像素值；

第三步驟：基于二分法進(jìn)行設(shè)備定期保養(yǎng)前后白像素值分組；

第四步驟：通過HC公式計算機(jī)臺在每一個處理步驟的設(shè)備定期保養(yǎng)前后對比MR值；

第五步驟：基于Apriori算法判斷該預(yù)定時間段內(nèi)機(jī)臺多次設(shè)備定期保養(yǎng)的綜合情況。

優(yōu)選地，在第一步驟從設(shè)備定期保養(yǎng)信息數(shù)據(jù)庫獲取機(jī)臺在預(yù)定時間段內(nèi)的設(shè)備定期保養(yǎng)信息。

優(yōu)選地，在第二步驟從白像素值數(shù)據(jù)庫獲取預(yù)定時間段內(nèi)各產(chǎn)品白像素值。

優(yōu)選地，在第四步驟，根據(jù)白像素特性，以白像素均值最低的設(shè)備定期保養(yǎng)分組為基準(zhǔn)，其余為參考組；

計算：

MR1＝ABS(Avg(Y)-Avg(X))/Std(X)

MR2＝Std(Y)/Std(X)

其中，X、Y分別為設(shè)備定期保養(yǎng)前后分組，且Avg(X)<Avg(Y)。

優(yōu)選地，在第四步驟，在MR1>100％或者M(jìn)R2>1.5時判定機(jī)臺在該步驟設(shè)備定期保養(yǎng)后不穩(wěn)定，否則判定機(jī)臺在該步驟設(shè)備定期保養(yǎng)后穩(wěn)定。

優(yōu)選地，在第五步驟，計算支持度supp(X)＝occur(X)/count(D)＝P(X)；其中supp(X)∈[-1,1]；以機(jī)臺為單位，Occur(X)＝Bad PM Cnt–Good PM Cnt；Bad PM Cnt表示設(shè)備定期保養(yǎng)失敗次數(shù)，Good PM Cnt表示設(shè)備定期保養(yǎng)成功次數(shù)；Count(D)＝Total PM Cnt；Total PM Cnt表示設(shè)備定期保養(yǎng)總次數(shù)。

優(yōu)選地，在第六步驟，若supp(X)>0，則判定該機(jī)臺在該預(yù)定時間段內(nèi)整體設(shè)備定期保養(yǎng)效果變差，否則為判定該機(jī)臺在該預(yù)定時間段內(nèi)整體設(shè)備定期保養(yǎng)效果變好。

優(yōu)選地，在第六步驟，生成機(jī)臺長期穩(wěn)定性報告。

本發(fā)明解決了現(xiàn)有設(shè)備定期保養(yǎng)無法進(jìn)行長期機(jī)臺穩(wěn)定性監(jiān)控的問題。本發(fā)明通過各產(chǎn)品的制程指標(biāo)與設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)性分析，獲取機(jī)臺設(shè)備定期保養(yǎng)對產(chǎn)品的影響，幫助控制產(chǎn)品質(zhì)量及機(jī)臺長期穩(wěn)定性判斷。本發(fā)明有效的解決了現(xiàn)有設(shè)備保養(yǎng)分析方法無法滿足機(jī)臺長期穩(wěn)定性監(jiān)控的缺點(diǎn)，基于二分法進(jìn)行設(shè)備定期保養(yǎng)前后分組，無需進(jìn)行人為分組操作；而且基于HC公式自動進(jìn)行機(jī)臺設(shè)備定期保養(yǎng)前后變化，提高了系統(tǒng)可靠性?；贏priori算法判斷機(jī)臺長期穩(wěn)定性，彌補(bǔ)了現(xiàn)有分析手法的缺陷。

附圖說明

結(jié)合附圖，并通過參考下面的詳細(xì)描述，將會更容易地對本發(fā)明有更完整的理解并且更容易地理解其伴隨的優(yōu)點(diǎn)和特征，其中：

圖1示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的設(shè)備定期保養(yǎng)效果分析方法的流程圖。

需要說明的是，附圖用于說明本發(fā)明，而非限制本發(fā)明。注意，表示結(jié)構(gòu)的附圖可能并非按比例繪制。并且，附圖中，相同或者類似的元件標(biāo)有相同或者類似的標(biāo)號。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的內(nèi)容更加清楚和易懂，下面結(jié)合具體實(shí)施例和附圖對本發(fā)明的內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)描述。

本發(fā)明以WP(white Pixel，白像素)參數(shù)作為參考指標(biāo)進(jìn)行設(shè)備定期保養(yǎng)的關(guān)聯(lián)分析。通過獲得機(jī)臺一段時間內(nèi)的設(shè)備定期保養(yǎng)情況，通過二分法將白像素值分組至對應(yīng)的機(jī)臺設(shè)備定期保養(yǎng)前后；通過HC公式進(jìn)行單次機(jī)臺設(shè)備定期保養(yǎng)前后穩(wěn)定性對比分析，判斷機(jī)臺設(shè)備定期保養(yǎng)對產(chǎn)品的影響，幫助控制產(chǎn)品質(zhì)量。最后，基于Apriori算法的機(jī)臺長期穩(wěn)定性判斷分析。

圖1示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的設(shè)備定期保養(yǎng)效果分析方法的流程圖。

具體地，如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的設(shè)備定期保養(yǎng)效果分析方法包括：

第一步驟S1：獲取機(jī)臺在預(yù)定時間段(關(guān)注時間段)內(nèi)的設(shè)備定期保養(yǎng)信息；例如，在第一步驟S1從設(shè)備定期保養(yǎng)信息數(shù)據(jù)庫獲取機(jī)臺在預(yù)定時間段內(nèi)的設(shè)備定期保養(yǎng)信息。

第二步驟S2：獲取預(yù)定時間段內(nèi)各產(chǎn)品白像素值；例如，在第二步驟S2從白像素值數(shù)據(jù)庫獲取預(yù)定時間段內(nèi)各產(chǎn)品白像素值。

第三步驟S3：基于二分法進(jìn)行設(shè)備定期保養(yǎng)前后白像素值分組；

第四步驟S4：通過HC公式計算機(jī)臺在每一個處理步驟的設(shè)備定期保養(yǎng)前后對比MR值；

優(yōu)選地，可以先刪除設(shè)備定期保養(yǎng)前后只有單筆數(shù)據(jù)的機(jī)臺設(shè)備定期保養(yǎng)信息。

在第四步驟S4，基于HC公式進(jìn)行機(jī)臺設(shè)備定期保養(yǎng)前后對比分析；

根據(jù)白像素特性，以白像素均值最低的設(shè)備定期保養(yǎng)分組為基準(zhǔn)，其余為參考組；

HC公式是半導(dǎo)體行業(yè)一個比較常用的公式，其被定義如下計算公式：

MR1＝ABS(Avg(Y)-Avg(X))/Std(X)

MR2＝Std(Y)/Std(X)

其中，X、Y分別為設(shè)備定期保養(yǎng)前后分組，且Avg(X)<Avg(Y)。其中函數(shù)ABS用于求取絕對值，函數(shù)Avg用于求取平均值，函數(shù)Std用于求取標(biāo)準(zhǔn)差(與Excel中的函數(shù)相同)。

例如，在第四步驟S4，設(shè)備定期保養(yǎng)有效性按行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為判斷基礎(chǔ)：在MR1>100％或者M(jìn)R2>1.5時判定機(jī)臺在該步驟設(shè)備定期保養(yǎng)后不穩(wěn)定，否則判定機(jī)臺在該步驟設(shè)備定期保養(yǎng)后穩(wěn)定。

由此，可生成機(jī)臺單次設(shè)備定期保養(yǎng)穩(wěn)定性報告；

第五步驟S5：基于Apriori算法判斷該預(yù)定時間段內(nèi)機(jī)臺多次設(shè)備定期保養(yǎng)的綜合情況。

在第五步驟S5，計算支持度supp(X)＝occur(X)/count(D)＝P(X)；其中supp(X)∈[-1,1]；以機(jī)臺為單位，Occur(X)＝Bad PM Cnt–Good PM Cnt；Bad PM Cnt表示設(shè)備定期保養(yǎng)失敗次數(shù)，Good PM Cnt表示設(shè)備定期保養(yǎng)成功次數(shù)；Count(D)＝Total PM Cnt；Total PM Cnt表示設(shè)備定期保養(yǎng)總次數(shù)。

具體地，在第六步驟S6，若supp(X)>0，則判定該機(jī)臺在該預(yù)定時間段內(nèi)整體設(shè)備定期保養(yǎng)效果變差，否則為判定該機(jī)臺在該預(yù)定時間段內(nèi)整體設(shè)備定期保養(yǎng)效果變好。

由此，可生成機(jī)臺長期穩(wěn)定性報告。

本發(fā)明解決了現(xiàn)有設(shè)備定期保養(yǎng)無法進(jìn)行長期機(jī)臺穩(wěn)定性監(jiān)控的問題。本發(fā)明通過各產(chǎn)品的制程指標(biāo)與設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)性分析，獲取機(jī)臺設(shè)備定期保養(yǎng)對產(chǎn)品的影響，幫助控制產(chǎn)品質(zhì)量及機(jī)臺長期穩(wěn)定性判斷。本發(fā)明有效的解決了現(xiàn)有設(shè)備保養(yǎng)分析方法無法滿足機(jī)臺長期穩(wěn)定性監(jiān)控的缺點(diǎn)，基于二分法進(jìn)行設(shè)備定期保養(yǎng)前后分組，無需進(jìn)行人為分組操作；而且基于HC公式自動進(jìn)行機(jī)臺設(shè)備定期保養(yǎng)前后變化，提高了系統(tǒng)可靠性。基于Apriori算法判斷機(jī)臺長期穩(wěn)定性，彌補(bǔ)了現(xiàn)有分析手法的缺陷。

此外，需要說明的是，除非特別說明或者指出，否則說明書中的術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”等描述僅僅用于區(qū)分說明書中的各個組件、元素、步驟等，而不是用于表示各個組件、元素、步驟之間的邏輯關(guān)系或者順序關(guān)系等。

可以理解的是，雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例披露如上，然而上述實(shí)施例并非用以限定本發(fā)明。對于任何熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍情況下，都可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容對本發(fā)明技術(shù)方案作出許多可能的變動和修飾，或修改為等同變化的等效實(shí)施例。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對以上實(shí)施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案保護(hù)的范圍內(nèi)。