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TWI689888B - 決定半導體製造系統的不良設備的方法及程式產品 - Google Patents

決定半導體製造系統的不良設備的方法及程式產品 Download PDF

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TWI689888B
TWI689888B TW106105298A TW106105298A TWI689888B TW I689888 B TWI689888 B TW I689888B TW 106105298 A TW106105298 A TW 106105298A TW 106105298 A TW106105298 A TW 106105298A TW I689888 B TWI689888 B TW I689888B
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陳柳煉
先鋒 杜
張國海
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聯華電子股份有限公司
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Abstract

一種決定半導體製造系統的不良設備的方法，包括：處理多個晶圓;提供至少一個量測資料，是相關於多個晶圓在每個處理步驟以及每個工具的工具使用序次。對生產歷史資料及該量測資料執行統計與關聯分析，以決定多個參數，包括每個該工具的不良比值(Rb)與良比值(Rg)。每個處理工具依照該工具使用序次中的該Rb除以該Rg的第一不良對良機率比值(R1)。每個該處理工具的整體的該Rb相對整體的該Rg的第二不良對良機率比值(R2)。該量測資料對應該工具使用序次的第一關聯係數 (C1)。該R1對應該工具使用序次的第二關聯係數(C2)。對該多個處理工具的效能排名。

Description

決定半導體製造系統的不良設備的方法及程式產品
本發明是有關於一種半導體製造技術，且特別是有關於決定半導體製造系統的不良設備的方法及使用的程式產品。
半導體產品在製造時，一般是以批次(lot)的安排而進行大量生產，其中每一批次都會包含多個晶圓，用以在這些晶圓上形成所要的半導體元件，其最後會完成尚未封裝的多個晶片。這些晶圓的製造過程，其會涉及多個處理步驟。每一個處理步驟會使用對應的多種工具(tool)，也可稱為機台。
然而，即使相同的處理步驟也會因不同批次而使用相同類型的不同工具。一般可知，每一個工具的製造效能不會是都一樣，且也會因不同的製程而有不同的效能。工具的效能不佳時，會造成良率下降。當良率下降發生時，就需要找出可能造成良率下降的工具，因而來提升良率。然而面對經歷的工具與處理步驟等的製造歷史，此製造歷史會是數量龐大的數據。一般傳統的方 式直接對編輯/組合後的生產數據，利用人力的判斷尋找可能造成良率下降的工具。如果沒有能有效的分析這些製造歷史的數據，是有困難於判斷，以有效率地找出可能有問題的工具。
生產控制中所需要考慮的課題，會包含如何能系統性地分析製造歷史與檢測數據的關聯，如此來提供可能造成良率下降的多種因素。
本發明提供一種決定半導體製造系統的不良設備的方法及使用的程式產品，根據製造歷史的資料與產品的量測資料進行系統的統計分析，其中考慮多個工具的統計參數並藉由系統性地相關性分析，對多種工具因素做排行，以利後續的判斷。
本發明更考慮工具使用序次(tool stack run count)的效應，可以使有問題的工具的效能在多次使用後因疊加效果而顯現，以能更準確找出可能造成良率下降的工具。
於一實施例，本發明的決定半導體製造系統的不良設備的方法，包括處理多個晶圓，其中該多個晶圓的每一個經歷多個處理步驟，其中該多個處理步驟的每一個關係於多個處理工具，其中每一個該晶圓被相關於該多個處理步驟的該多個處理工具的至少一者處理。此方發又包括提供生產歷史資料，該生產歷史資料關係於每個該工具在每個該處理步驟以處理每個該晶圓；提供至少一個量測資料，是相關於該多個晶圓在每個該處理步驟以及每個該工具的工具使用序次。對該生產歷史資料及該量測資料執 行統計與關聯分析，以決定多個參數包括：每個該工具的不良比值(Rb)與良比值(Rg)；每個該處理工具依照該工具使用序次中的該Rb除以該Rg的第一不良對良機率比值(R1)；每個該處理工具的整體的該Rb相對整體的該Rg的第二不良對良機率比值(R2)；該量測資料對應該工具使用序次的第一關聯係數(C1)；及該R1對應該工具使用序次的第二關聯係數(C2)。對該多個處理工具的效能排名，該效能是相關於每個該處理步驟基於該多個參數的函數的排名指數值，其中該R1已經合併於該C2。
於一實施例，在所述方法中，該量測資料包括晶片針測(CP)量測資料或晶圓接受測試(WAT)量測資料。
於一實施例，在所述方法中，該排名指數值是根據以下該函數的計算結果：
Figure 106105298-A0305-02-0005-1
於一實施例，在所述方法中，該Rb與該Rg是對應不良組群與良組群，其中該不良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的量測分佈是落在第一邊，該良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的該量測分佈是落在第二邊。
於一實施例，在所述方法中，根據該Rb或該Rg濾除該多個處理工具，以減涉入排名的該多個處理工具的數量。
於一實施例，在所述方法中，該些處理工具在R2<R1的條件下被濾除以減涉入排名的該多個處理工具的該數量。
於一實施例，在所述方法中，更濾除該多個處理工具中任一個具有該C2小於或等於0者。
於一實施例，所述方法還包括該半導體製造系統停止使用根據該效能排名所決定的不良效能的該處理工具。
於一實施例，本發明的程式產品，用於提供給半導體處理控制，該程式產品具有非暫態計算機可讀媒體而一程式儲存於其中，其中多個晶圓已被處理，其中該多個晶圓的每一個經歷多個處理步驟，其中該多個處理步驟的每一個關係於多個處理工具，其中每一個該晶圓被相關於該多個處理步驟的該多個處理工具的至少一者處理。該程式產品包括計算機程式，用以執行：取得生產歷史資料，該生產歷史資料關係於每個該工具在每個該處理步驟以處理每個該晶圓。又，取得至少一個量測資料，是相關於該多個晶圓在每個該處理步驟以及每個該工具的工具使用序次。對該生產歷史資料及該量測資料執行統計與關聯分析，以決定多個參數包括：每個該工具的不良比值(Rb)與良比值(Rg)；每個該處理工具依照該工具使用序次中的該Rb除以該Rg的第一不良對良機率比值(R1)；每個該處理工具的整體的該Rb相對整體的該Rg的第二不良對良機率比值(R2)。該量測資料對應該工具使用序次的第一關聯係數(C1)。該R1對應該工具使用序次的第二關聯係數(C2)。對該多個處理工具的效能排名，其中該效能是相關於每個該處理步驟基於該多個參數的函數的排名指數值，其中該R1已經合併於該C2。
於一實施例，在所述程式產品中，該量測資料包括晶片針測(CP)量測資料或晶圓接受測試(WAT)量測資料。
於一實施例，在所述程式產品中，該排名指數值是根據以下該函數的計算結果：
Figure 106105298-A0305-02-0007-2
於一實施例，在所述程式產品中，該不良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的量測分佈是落在第一邊，該良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的該量測分佈是落在第二邊。
於一實施例，在所述程式產品中，根據該Rb或該Rg濾除該多個處理工具，以減涉入排名的該多個處理工具的數量。
於一實施例，在所述程式產品中，該些處理工具在R2<R1的條件下被濾除以減涉入排名的該多個處理工具的該數量。
於一實施例，在所述程式產品中，更濾除該多個處理工具中任一個具有該C2小於或等於0者。
於一實施例，在所述程式產品中，根據該效能排名所決定的不良效能的該處理工具被停止使用。
基於上述，本發明考慮工具使用序次的效應，如此有問題的工具的效能在多次使用後因疊加效果而顯現，能更準確找出可能造成良率下降的工具。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉 實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
100:半導體處理控制系統
102:生產檢測資料
104:統計處理單元
106:排名資料
108:程式產品
S100、S102、S104、S106、S108、S110、S112:步驟
S200、S202、S204、S206、S208、S210:步驟
S300、S302、S304、S306、S308:步驟
圖1是依照本發明的一實施例，一種半導體處理控制系統示意圖。
圖2是依照本發明的一實施例，一種決定半導體製造系統的不良設備的方法示意圖。
圖3是依照本發明的一實施例，一種決定半導體製造系統的不良設備的方法示意圖。
本發明是關於決定半導體製造系統的不良設備的方法及使用的程式產品。本發明根據製造歷史的資料與產品的量測資料進行系統的統計分析，其中考慮多個工具的統計參數並藉由系統性地相關性分析。之後，根據工具的客觀性能分析，對多種工具可能造成量率下降的機率做排行，以利後續的進一步判斷。
以下舉一些實施例來說明本發明，但是本發明不限所舉的實施例。
圖1是依照本發明的一實施例，一種半導體處理控制系統示意圖。參閱圖1，本發明提出關於決定半導體製造系統的不良設備的方法以及程式產品是可以由半導體處理控制系統100來執 行。半導體處理控制系統100例如是電腦系統，可以從程式產品獲取儲存於其中的程式，來執行決定半導體製造系統的不良設備的方法。
半導體處理控制系統100可從程式產品108獲取所需要的程式。另外半導體處理控制系統100例如包括接收介面，以接收輸入的生產檢測資料102。半導體處理控制系統100還包括統計處理單元104，其根據輸入的生產檢測資料102進行統計分析，而得到排名資料106。排名資料106是關於使用的工具對應使用此工具的處理步驟所所分析估計出來的可能造成不良產品的效能排名。
以下更較舉一實施例，來描述決定半導體製造系統的不良設備的方法，但是本發明不限於所舉的實施例。圖2是依照本發明的一實施例，一種決定半導體製造系統的不良設備的方法示意圖。
參閱圖2，決定半導體製造系統的不良設備的方法包括步驟S100，取得包含晶片針測(Chip Probing，CP)量測資料、晶圓接受測試(Wafer Acceptance Test，WAT)量測資料、晶圓處理資料(wafer-in-process，WIP)等的製造歷史資料。在步驟S100取得資料後，步驟S102進行編輯/結合資料，其例如包含批次序號，處理的步驟，以及使用的工具等的連結。
本發明在步驟S104會進行資料分析，其會使用一些統計的方法對資料分析，其會於後面更詳細描述。本發明的步驟S104 可以透過客觀的系統分析，對工具項能評價而得出排名。
於此，如果省略步驟S104而直接進行後的步驟S106、S108、S110，則會難於較準確找出可能造成良率下降的工具，及此工具所涉入的處理步驟。
以下先詳細描述步驟S104。步驟S104包括步驟S200~S210的內容。於步驟S200，其定義批次組群以及工具使用序次的統計。也就是說，每一個批次，除了連結及使用的工具與對應的處理步驟，更會依據工具使用序次來區分。例如，一個產品一般會有多次蝕刻礎理步驟，而沒一次所使用的蝕刻工具可能相同或是不同。即使是相同的蝕刻工具，也會區分第幾次使用此工具。工具使用序次是用來標示是第幾次使用此蝕刻工具。
如果此蝕刻工具的效能不佳，則在多次使用此工具後，可預期的是產品的良機會下降。在後續描述的方法，可以分析出此種情形，而找出嫌疑的工具。
於步驟S202，其分析不良比值(Rb)與良比值(Rg)。於此Rb值是工具在整體製造中，根據統計分佈的方式所決定不良產品相對所有產品的比值。Rg值是工具在整體製造中，根據統計分佈的方式所決定良好產品相對所有產品的比值。
於步驟S204，其計算不良對良機率比值(R1)與不良對良機率比值(R2)。R1值的定義是依照工具使用序次，計算對應的Rb對Rg的機率比值，也就是對應工具且依照工具使用序次的Rb/Rg值。R2值的定義是針對整體的統計，計算對應的Rb對Rg的機率 比值，也就是對應工具整體的Rb/Rg值。於步驟S206，其計算第一關聯係數(C1)。C1值的定義是量測資料例如CP/WAT值對應該工具使用序次的第一關聯係數C1。於步驟S208，其計算第二關聯係數(C2)。C2的定義是R1值對應工具使用序次的第二關聯係數(correlation coefficient by probability ratio vs.stack run count)。
於步驟S210，最後根據前面所得到的多個參數Rb、Rg、R1、R2、C1、C2對工具排名，其中R1值已經合併於C2中。工具的排名次序式依照排名指數值的大小。排名指數值是參數Rb、R1、R2、C1、C2的函數，如式(1)的計算的排名指數(Index)：
Figure 106105298-A0305-02-0011-3
 本發明經過多次的驗證，式(1)的形式可以有效反應出效能，其值愈小則效能預計會愈差。然而，本發明也不限於式(1)的形式，其參數值可以變動，或是也可以有其它種函數的估計方式。其主要會涉及工具使用序次的因素。當工具惡化時，經由工具使用序次的分析，可以看出惡化的趨勢，因此可以更準確找出嫌疑的工具。
另外，如果要進一步減少統計數據的數量，也可以根據Rb、Rg、C1、C2的數值，預先濾除效能維持良好的工具。於一實施例，例如Rb與該Rg是對應不良組群與良組群，其中該不良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的量測分佈是落在第一邊，該良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的該量測分佈 是落在第二邊。於一實施例，例如在所述方法中，該些處理工具在R2<R1的條件下被濾除以減涉入排名的該多個處理工具的該數量。於一實施例，例如濾除該多個處理工具中任一個具有該C2小於或等於0者。
經過前述的排名分析，資料結構例如表一的形式，可以將所有分析的工具列出可能得排序。表一的結構僅是形式的示範，不需要限制特定的顯示方式。
Figure 106105298-A0305-02-0012-7
在結束步驟S104後，步驟S106例如將表一的資料顯示，以利於資料目視(Data visualization)。於步驟S108，顯示的資料，例如表一的資料，其有利於控制人員根據統計指數圖表分析來決定最有可能的關聯，而排序第1的是最有可能，但不是絕對。於步驟S110，由於有本發明產生如表一的資料，控制人員配合其經驗而判斷出罪嫌移的工具以及其涉及的處理步驟。於步驟S112，系統停止使用不良工具，其就是所判斷出可能造成良率降低的工具。
本發明利用系統的統計分析，其中更包含工具使用序次的影響因素，可以獲得較準確的預測。在一實施例，圖3是依照本發明的一實施例，一種決定半導體製造系統的不良設備的方法示意圖。
參閱圖3，步驟S300是處理多個晶圓，其中該多個晶圓的每一個經歷多個處理步驟，其中該多個處理步驟的每一個關係於多個處理工具，其中每一個該晶圓被相關於該多個處理步驟的該多個處理工具的至少一者處理。步驟S302是提供生產歷史資料，該生產歷史資料關係於每個該工具在每個該處理步驟以處理每個該晶圓。步驟S304是提供至少一個量測，是相關於該多個晶圓在每個該處理步驟以及每個該工具的工具使用序次。步驟S306是對該生產歷史資料及該量測執行統計與關聯分析，以決定多個參數包括：Rb、Rg、R1、R2、C1、C2。步驟S308是對該多個處理工具的效能排名，該效能是相關於每個該處理步驟基於該多個參數的函數的排名指數值。
另外，前述方法也可以製作成例如計算計可以執行的程式產品，用於提供給半導體處理控制，該程式產品具有非暫態計算機可讀媒體而一程式儲存於其中，其中多個晶圓已被處理，其中該多個晶圓的每一個經歷多個處理步驟，其中該多個處理步驟的每一個關係於多個處理工具，其中每一個該晶圓被相關於該多個處理步驟的該多個處理工具的至少一者處理。該程式產品包括計算機程式，用以執行：取得生產歷史資料，該生產歷史資料關係 於每個該工具在每個該處理步驟以處理每個該晶圓。又，取得至少一個量測資料，是相關於該多個晶圓在每個該處理步驟以及每個該工具的工具使用序次。對該生產歷史資料及該量測資料執行統計與關聯分析，以決定多個參數包括：每個該工具的不良比值(Rb)與良比值(Rg)；每個該處理工具依照該工具使用序次中的該Rb除以該Rg的第一不良對良機率比值(R1)；每個該處理工具的整體的該Rb相對整體的該Rg的第二不良對良機率比值(R2)。該量測資料對應該工具使用序次的第一關聯係數(C1)。該R1對應該工具使用序次的第二關聯係數(C2)。對該多個處理工具的效能排名，其中該效能是相關於每個該處理步驟基於該多個參數的函數的排名指數值，其中該R1已經合併於該C2。
綜上所述，本發明提出的決定半導體製造系統的不良設備的方法及程式產品，考慮工具使用序次的疊加效應，當工具惡化時，由於疊加效應使得更容易顯現惡化情形，而有效找出嫌疑的工具。
雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
S300、S302、S304、S306、S308‧‧‧步驟

Claims (16)

  1. 一種決定半導體製造系統的不良設備的方法，包括：提供半導體處理控制系統以執行以下步驟：處理多個晶圓，其中該多個晶圓的每一個經歷多個處理步驟，其中該多個處理步驟的每一個關係於多個處理工具，其中每一個該晶圓被相關於該多個處理步驟的該多個處理工具的至少一者處理；提供生產歷史資料，該生產歷史資料關係於每個該工具在每個該處理步驟以處理每個該晶圓；提供至少一個量測資料，是相關於該多個晶圓在每個該處理步驟以及每個該工具的工具使用序次；藉由該半導體處理控制系統的統計處理單元，對該生產歷史資料及該量測資料執行統計與關聯分析，以決定多個參數包括：每個該工具的不良比值(Rb)與良比值(Rg)；每個該處理工具依照該工具使用序次中的該Rb除以該Rg的第一不良對良機率比值(R1)；每個該處理工具的整體的該Rb相對整體的該Rg的第二不良對良機率比值(R2)；該量測資料對應該工具使用序次的第一關聯係數(C1)；及該R1對應該工具使用序次的第二關聯係數(C2)；以及藉由該半導體處理控制系統的統計處理單元，對該多個處理工具的效能排名，該效能是相關於每個該處理步驟基於該多個參數的函數的排名指數值，其中該R1已經合併於該C2。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的決定半導體製造系統的不良設備的方法，其中該量測資料包括晶片針測(CP)量測資料或晶圓接受測試(WAT)量測資料。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的決定半導體製造系統的不良設備的方法，其中該排名指數值是根據以下該函數的計算結果：
    Figure 106105298-A0305-02-0017-4
  4. 如申請專利範圍第1項所述的決定半導體製造系統的不良設備的方法，其中該Rb與該Rg是對應不良組群與良組群，其中該不良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的量測分佈是落在第一邊，該良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的該量測分佈是落在第二邊。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的決定半導體製造系統的不良設備的方法，其中根據該Rb或該Rg濾除該多個處理工具，以減涉入排名的該多個處理工具的數量。
  6. 如申請專利範圍第5項所述的決定半導體製造系統的不良設備的方法，其中該些處理工具在R2<R1的條件下被濾除以減涉入排名的該多個處理工具的該數量。
  7. 如申請專利範圍第6項所述的決定半導體製造系統的不良設備的方法，其中更濾除該多個處理工具中任一個具有該C2小於或等於0者。
  8. 如申請專利範圍第1項所述的決定半導體製造系統的不良設備的方法，還包括該半導體製造系統停止使用根據該效能排名所決定的不良效能的該處理工具。
  9. 一種程式產品，用於提供給半導體處理控制系統，該程式產品具有非暫態計算機可讀媒體而一程式儲存於其中，其中多個晶圓已被處理，其中該多個晶圓的每一個經歷多個處理步驟，其中該多個處理步驟的每一個關係於多個處理工具，其中每一個該晶圓被相關於該多個處理步驟的該多個處理工具的至少一者處理，該程式產品包括計算機程式被該半導體處理控制系統使用，用以執行：取得生產歷史資料，該生產歷史資料關係於每個該工具在每個該處理步驟以處理每個該晶圓；取得至少一個量測資料，是相關於該多個晶圓在每個該處理步驟以及每個該工具的工具使用序次；藉由該半導體處理控制系統的統計處理單元，對該生產歷史資料及該量測資料執行統計與關聯分析，以決定多個參數包括：每個該工具的不良比值(Rb)與良比值(Rg)；每個該處理工具依照該工具使用序次中的該Rb除以該Rg的第一不良對良機率比值(R1)；每個該處理工具的整體的該Rb相對整體的該Rg的第二不良對良機率比值(R2)；該量測資料對應該工具使用序次的第一關聯係數(C1)；及該R1對應該工具使用序次的第二關聯係數(C2)；以及 藉由該半導體處理控制系統的統計處理單元，對該多個處理工具的效能排名，該效能是相關於每個該處理步驟基於該多個參數的函數的排名指數值，其中該R1已經合併於該C2。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的程式產品，其中該量測資料包括晶片針測(CP)量測資料或晶圓接受測試(WAT)量測資料。
  11. 如申請專利範圍第9項所述的程式產品，其中該排名指數值是根據以下該函數的計算結果：
    Figure 106105298-A0305-02-0019-5
  12. 如申請專利範圍第9項所述的程式產品，其中該Rb與該Rg是對應不良組群與良組群，其中該不良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的量測分佈是落在第一邊，該良組群的該量測資料在該統計與關聯分析中的該量測分佈是落在第二邊。
  13. 如申請專利範圍第9項所述的程式產品，其中根據該Rb或該Rg濾除該多個處理工具，以減涉入排名的該多個處理工具的數量。
  14. 如申請專利範圍第13項所述的程式產品，其中該些處理工具在R2<R1的條件下被濾除以減涉入排名的該多個處理工具的該數量。
  15. 如申請專利範圍第14項所述的程式產品，其中更濾除該多個處理工具中任一個具有該C2小於或等於0者。
  16. 如申請專利範圍第14項所述的程式產品，其中根據該效能排名所決定的不良效能的該處理工具被停止使用。
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