專(zhuān)利名稱(chēng):調(diào)適多變量錯(cuò)誤檢測(cè)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明的具體實(shí)施例關(guān)于錯(cuò)誤檢測(cè),尤其關(guān)于使用多種錯(cuò)誤特征的錯(cuò)誤檢測(cè)。
背景技術(shù):
許多企業(yè)運(yùn)用包含多重傳感器及控制器的精密制造設(shè)備,這些傳感器及控 制器在處理期間被仔細(xì)地監(jiān)控以確保產(chǎn)品的品質(zhì)。 一種監(jiān)控這些多重傳感器及 控制器的方法為統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控(一種執(zhí)行在傳感器測(cè)量及處理控制數(shù)值(處理 變量)上的統(tǒng)計(jì)分析的手段),其致能了自動(dòng)偵測(cè)及/或錯(cuò)誤檢測(cè)。一 「錯(cuò)誤 (fault)」能夠?yàn)橹圃煸O(shè)備的故障或失調(diào)(例如與所欲數(shù)值的一機(jī)器的操作參 數(shù)的誤差),或?yàn)橐活A(yù)防維持所需的一指示來(lái)避免一即將發(fā)生的故障或失調(diào)。 因此,統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控的一 目標(biāo)為在產(chǎn)生上述缺陷之前偵測(cè)及/或檢測(cè)錯(cuò)誤。
在處理監(jiān)控期間,當(dāng)最近處理數(shù)據(jù)之一或多個(gè)統(tǒng)計(jì)自 一統(tǒng)計(jì)模型偏離一 量,且該量足夠大以造成一模型測(cè)量超過(guò)一個(gè)別信任門(mén)檻值時(shí),偵測(cè)一錯(cuò)誤。 一模型測(cè)量為 一純量數(shù),其值表示在實(shí)際處理監(jiān)控期間所收集的處理數(shù)據(jù)的統(tǒng) 計(jì)特征及該模型所預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)特征間的偏離量。各模型測(cè)量為消去此偏離的一 唯一數(shù)學(xué)方法。常見(jiàn)的模型測(cè)量包含平方預(yù)測(cè)誤差(Squared Prediction Error, 其一般指稱(chēng)為SPE、 Qres、或Q),以及Hotelling's T2。
各模型測(cè)量具有個(gè)別信任門(mén)檻值,其也指稱(chēng)為一信任限制或控制限制,其 中數(shù)值表示該模型測(cè)量的一可接受的上限。如果一模型測(cè)量在處理監(jiān)控期間超 過(guò)其個(gè)別信任門(mén)檻值,應(yīng)可推斷該處理數(shù)據(jù)已因?yàn)?一錯(cuò)誤而偏離門(mén)檻值。精確錯(cuò)誤偵測(cè)的 一障礙的事實(shí)為制造處理一般漂移超過(guò)時(shí)間,即便是在沒(méi) 有任何問(wèn)題的情況下。例如,在一半導(dǎo)體處理室中的該操作情況一般在該室的 連續(xù)清理間以及消耗的室組件的連續(xù)取代間漂移。錯(cuò)誤偵測(cè)的常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)處理 監(jiān)控方法受到分辨正常漂移與 一錯(cuò)誤的缺點(diǎn)。
特定來(lái)說(shuō),某些錯(cuò)誤偵測(cè)方法運(yùn)用一靜態(tài)模型,其假設(shè)處理情況在一工具 的存活上維持不變。這樣的 一模型不能在時(shí)間上的預(yù)計(jì)的改變以及一錯(cuò)誤所造 成的未預(yù)計(jì)的偏離間分辨。為避免處理漂移觸發(fā)許多錯(cuò)誤警報(bào),該控制限制必 須被設(shè)定至足夠容納漂移的寬度。因此,該模型無(wú)法偵測(cè)細(xì)微錯(cuò)誤。
Gallagher, Neal B.等的"半導(dǎo)體蝕刻處理的多變量統(tǒng)計(jì)處理控制工具的發(fā) 展及;平{介通過(guò)才莫型更新增進(jìn)強(qiáng) <建,Development and benchmarking of multivariate statistical process control tools for a semiconductor etch process: improving robustness through model updating"、 ADCHEM 1997, Banff, Canada; and Li, Weihua等的"適當(dāng)處理監(jiān)控的遞歸PCA, Recursive PC A for adaptive process monitoring", J. Process Control,第10冊(cè),第471-486頁(yè)(2000),其各 描述經(jīng)由周期地調(diào)適一模型至處理數(shù)據(jù)中的漂移響應(yīng)該處理狀況中的漂移的 方法。該Gallagher發(fā)表描述調(diào)適手段(adaptation of mean)及斜方差統(tǒng)計(jì) (covariance statistics )。如果針對(duì)一模塊的一 Q或T2測(cè)量超過(guò)一信任限制, Gallagher企圖經(jīng)由識(shí)別一錯(cuò)誤的發(fā)生而在錯(cuò)誤及正常漂移之間作分辨。該Li 發(fā)表描述調(diào)適手段、斜方差、主成分矩陣(Principal Component Matrix)、以 及主成分分析(PCA)模型中的主成分?jǐn)?shù)。由Gallagher及Li所建議的調(diào)適方 法偵測(cè)逐漸發(fā)生的錯(cuò)誤。
Spitzlsperger, Gerhard等的日本東京(2004 ) , ISSM的"使用調(diào)適多變量 方法的通孑L蝕刻處理的4晉i吳偵測(cè),F(xiàn)ault detection for a via etch process using adaptive multivariate methods", 其揭示人類(lèi)專(zhuān)門(mén)知識(shí)的使用來(lái)調(diào)適被預(yù)計(jì)來(lái) 漂移的僅單變量手段及量尺化數(shù)系數(shù)(scalingcoefficient)。然而,經(jīng)由調(diào)適僅單 變量手段及量尺化系數(shù),此方法無(wú)法提供一模型內(nèi)的各變量間的這些協(xié)方差的 調(diào)適。
以上描述的各常見(jiàn)的調(diào)適方法易受累計(jì)計(jì)算的舍位誤差(cumulative computational rounding error)的影響,其由該周期調(diào)適所造成。此則導(dǎo)致該模型具有不精確的統(tǒng)計(jì)值,其能夠造成錯(cuò)誤警報(bào)及故障兩者來(lái)偵測(cè)錯(cuò)誤。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的一方面關(guān)于一種偵測(cè)錯(cuò)誤的方法,其包含接收處理數(shù)據(jù),該處理 數(shù)據(jù)包含多個(gè)處理變量,根據(jù)該處理數(shù)據(jù)調(diào)適一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型,其中 調(diào)適過(guò)程包含施加 一 改變至該 一 或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少 一 單變量統(tǒng)計(jì), 其在如果該改變大于一門(mén)搵值時(shí)而為之,及使用該一或多個(gè)經(jīng)調(diào)適的多變量統(tǒng) 計(jì)模型來(lái)分析接續(xù)的處理數(shù)據(jù)以偵測(cè)錯(cuò)誤。
本發(fā)明的另一方面關(guān)于一種包含數(shù)據(jù)的機(jī)器可存取媒體,其當(dāng)由 一機(jī)器所 存取時(shí),造成該機(jī)器執(zhí)行一方法,該方法包含接收處理數(shù)據(jù),該處理數(shù)據(jù)包含 多個(gè)處理變量,以及根據(jù)該處理數(shù)據(jù)調(diào)適一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型,其中調(diào)適 過(guò)程包含施加一改變至該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少一單變量統(tǒng)計(jì),其在 如果該改變大于 一 門(mén)檻值時(shí)而為之,及使用該一或多個(gè)經(jīng)調(diào)適的多變量統(tǒng)計(jì)模 型來(lái)分析接續(xù)的處理數(shù)據(jù)以偵測(cè)錯(cuò)誤。
本發(fā)明的又另一方面關(guān)于一種統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系統(tǒng),其包含一數(shù)據(jù)庫(kù)'其用 于儲(chǔ)存一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型,及一錯(cuò)誤偵測(cè)器,其耦合至少一制造機(jī)器及 該數(shù)據(jù)庫(kù),該錯(cuò)誤偵測(cè)器用以接收來(lái)自該至少一制造機(jī)器的處理數(shù)據(jù),其中該 處理數(shù)據(jù)包含多個(gè)處理變量,以調(diào)適該一或多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少一者,其中 調(diào)適過(guò)程包含施加一 改變至該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少 一單變量統(tǒng)計(jì), 其在如果該改變大于一門(mén)檻值時(shí)而為之,及用以使用該一或多個(gè)經(jīng)調(diào)適的多變 量統(tǒng)計(jì)模型來(lái)分析接續(xù)的處理數(shù)據(jù)以偵測(cè)錯(cuò)誤。
圖1描述統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控統(tǒng)的具體實(shí)施例;
圖2描述一種經(jīng)由調(diào)適一或多種的多變量而偵測(cè)錯(cuò)誤的方法的一具體實(shí)施 例的流程圖3描述一種偵測(cè)錯(cuò)誤的方法的 一具體實(shí)施例的流程8圖4描述一種在機(jī)器維護(hù)后經(jīng)由重置一或多統(tǒng)計(jì)模型而偵測(cè)錯(cuò)誤的方法的
一具體實(shí)施例的流程圖5描述一范例性形式的計(jì)算系統(tǒng)中的一機(jī)器的圖式表示,其中具有一組 指令可執(zhí)行且用以造成該機(jī)器執(zhí)行此中所討論的任何一或多種方法。
主要組件符號(hào)說(shuō)明
110制造才幾器
155傳感器
170配方
150處理控制器
160數(shù)據(jù)通信鏈接
125錯(cuò)誤偵測(cè)器
130錯(cuò)誤檢測(cè)器
165錯(cuò)誤報(bào)導(dǎo)器
120處理測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù)
135多變量統(tǒng)計(jì)模型
140錯(cuò)誤特征
145錯(cuò)誤分類(lèi)
175儲(chǔ)存裝置
105統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備
210接收處理數(shù)據(jù)
215決定處理數(shù)據(jù)是否指出錯(cuò)誤
220漂移是否針對(duì)處理變量而被測(cè)量?
225預(yù)先決定間隔是否達(dá)到?
230調(diào)適多變量統(tǒng)計(jì)模型
235調(diào)適是否將改變單變量統(tǒng)計(jì)至少一門(mén)檻值? 240改變單變量統(tǒng)計(jì)
245使用經(jīng)調(diào)適多變量統(tǒng)計(jì)來(lái)分析接續(xù)處理數(shù)據(jù)310接收處理數(shù)據(jù)
315施加第 一錯(cuò)誤偵測(cè)算法
320錯(cuò)誤是否指出?
325調(diào)適多變量統(tǒng)計(jì)模型
330施加第二錯(cuò)誤偵測(cè)算法
335報(bào)導(dǎo)錯(cuò)誤
400偵測(cè)機(jī)器維護(hù)
410自動(dòng)重置多變量統(tǒng)計(jì)模型
415回復(fù)多變量統(tǒng)計(jì)模型至符合一原始狀態(tài)的狀態(tài)
420調(diào)適多變量統(tǒng)計(jì)模型至新的操作情況
425初始化重置訓(xùn)練時(shí)段
502處理器
526處理邏輯
504主存儲(chǔ)器
522軟件
506靜態(tài)存儲(chǔ)器
508網(wǎng)絡(luò)接口裝置
520網(wǎng)絡(luò)
510^L頻顯示
512字母與數(shù)字的輸入裝置
514指針控制裝置
516信號(hào)產(chǎn)生裝置
518輔助存儲(chǔ)器
531機(jī)器可存取儲(chǔ)存媒體
522軟件
具體實(shí)施例方式
此中描述為一種用于檢測(cè)錯(cuò)誤的方法及設(shè)備。在一具體實(shí)施例中'接收包含復(fù)數(shù)處理變量的處理數(shù)據(jù)。處理變量的例子包含溫度壓力硅烷流(silaneflow) 等。 一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型根據(jù)該處理數(shù)據(jù)而調(diào)適。調(diào)適可包含如果一改變 將不會(huì)超過(guò)一門(mén)檻值,施加該改變至該多變量統(tǒng)計(jì)模塊的至少一單一變量統(tǒng) 計(jì)。在一具體實(shí)施例中,基于一或多個(gè)處理變量的一經(jīng)測(cè)量漂移而在預(yù)先決定 區(qū)間上執(zhí)行調(diào)適。該經(jīng)調(diào)適的多變量統(tǒng)計(jì)模型可接著被用來(lái)分析針對(duì)各錯(cuò)誤的 偵測(cè)的接續(xù)處理數(shù)據(jù)。
在下列的描述中,提出多個(gè)細(xì)節(jié)。然而,熟悉該項(xiàng)技藝者將可明了本發(fā)明 可在無(wú)下列特定細(xì)節(jié)中而加以實(shí)施。在特定例證中,已知的結(jié)構(gòu)及裝置按方塊 圖形式而顯示(而非細(xì)節(jié)),藉以避免模糊本發(fā)明。
所述的部份細(xì)節(jié)以算法和在一計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器中演算數(shù)據(jù)位的代表象征符 號(hào)來(lái)表現(xiàn)。熟習(xí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的技藝者使用這些算法的敘述與呈現(xiàn)以最有效率 的方式傳達(dá)本質(zhì)給其它熟知該項(xiàng)的技藝者。算法,在此處通??梢暈閷?dǎo)向一所 要結(jié)果的自我一致性的步驟或指令的程序。這些步驟為那些需要對(duì)于物理量有 物理性操縱者。雖然并非必然,但是這些量通常采用能夠在一計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中儲(chǔ) 存、傳送、組合、比較及或以其它方式操作的電氣、磁性信號(hào)的形式。已證實(shí) 將這些信號(hào)表示為位、數(shù)值、組件、符號(hào)、字符、術(shù)語(yǔ)、數(shù)字等等有時(shí)候非常 方便,主要基于通用用法的因素。
然而,應(yīng)注意的是,這些以及類(lèi)似的術(shù)語(yǔ)皆與適當(dāng)?shù)奈锢頂?shù)量有關(guān),而且 僅僅是套用至這些量的方便巻標(biāo)。除非特別說(shuō)明,否則可在討論中清楚得知, 文中利用術(shù)語(yǔ)像是「處理」、「運(yùn)算」、「計(jì)算」或「決定」或「顯示」等等, 代表一計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或類(lèi)似的電子運(yùn)算裝置的動(dòng)作及處理,其操縱及轉(zhuǎn)換在該計(jì) 算機(jī)系統(tǒng)的緩存器及存儲(chǔ)器中的數(shù)據(jù)來(lái)表示成物理(電子)量,成為在該計(jì)算機(jī) 系統(tǒng)的存儲(chǔ)器、或緩存器或其它這種信息儲(chǔ)存、傳輸或顯示裝置內(nèi)的物理量。
本發(fā)明也有關(guān)于執(zhí)行本文所述運(yùn)算的一裝置。該裝置可為因應(yīng)需求而組 成,或者也可為儲(chǔ)存于該計(jì)算機(jī)的計(jì)算機(jī)程序所選擇性活化或重新設(shè)定的一普 通計(jì)算機(jī)。此一計(jì)算機(jī)程序可儲(chǔ)存于一計(jì)算機(jī)可讀媒體,例如(但不限于), 任何種類(lèi)的磁盤(pán),其包括軟式磁盤(pán)片、光盤(pán)、只讀存儲(chǔ)器(CD-ROMs)和磁性 光驅(qū)、只讀存儲(chǔ)器(ROMs)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAMs)、可消除編程只讀存 儲(chǔ)器(EPROMs)、電子式可消除編程只讀存儲(chǔ)器(EEPROMs)、磁性或光學(xué)
11卡或任何種類(lèi)的媒體,其適用于儲(chǔ)存電子指令并且每一媒體都配有一計(jì)算機(jī)系 統(tǒng)總線。
本文所述的算法以及模塊并不相關(guān)于任何特定計(jì)算機(jī)或其它裝置。各式一 般用途系統(tǒng)可依據(jù)本發(fā)明所教示與程序并行,或者可證實(shí)有利于建構(gòu)更多專(zhuān)門(mén) 的設(shè)備以施行該所需方法的步驟。這些各式系統(tǒng)所需的架構(gòu)將于下文詳述。此 外,本發(fā)明并非通過(guò)任何特定程序語(yǔ)言所描述。應(yīng)知各種程序語(yǔ)言可落實(shí)本文 所述的本發(fā)明的揭示。
一機(jī)器可讀媒體包含在一可由機(jī)器所讀取的形式中的任何用于儲(chǔ)存或傳 送信息的機(jī)制。例如, 一機(jī)器可讀媒體包含一機(jī)器可讀儲(chǔ)存媒體(例如只讀存
儲(chǔ)器(ROM)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)、磁盤(pán)儲(chǔ)存媒體、光學(xué)儲(chǔ)存媒體、 閃存裝置等等)、機(jī)器可讀傳輸媒體(電氣、光學(xué)、音訊或其它形式的可傳播 信號(hào)(例如載波、紅外線信號(hào)、數(shù)字信號(hào)等等))等。
該下列描述提供了監(jiān)控在制造裝置上運(yùn)作的處理以偵測(cè)及/或檢測(cè)錯(cuò)誤(不 穩(wěn)定的制造過(guò)程)的一統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系統(tǒng)的細(xì)節(jié)。在一具體實(shí)施例中,該統(tǒng)計(jì) 處理監(jiān)控系統(tǒng)用于電子裝置(例如半導(dǎo)體)的制造。制造這樣的裝置一般需要 許多涉及不同類(lèi)型制造處理的制造步驟。例如,蝕刻、濺鍍、化學(xué)氣相沉積為 三種不同類(lèi)型的處理,各者執(zhí)行在不同類(lèi)型的機(jī)器上。另者,該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控 系統(tǒng)可用來(lái)監(jiān)控其它產(chǎn)品的制造(例如汽車(chē))。該其它產(chǎn)品的制造也需要許多 由各式制造機(jī)器處理的不同的處理步驟。
圖1描述統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系統(tǒng)100的一具體實(shí)施例。該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系統(tǒng)100 包含一統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備105,其經(jīng)由數(shù)據(jù)通信鏈接160與一或多個(gè)制造機(jī)器 110以及一或多個(gè)處理控制器150相耦合。該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系統(tǒng)IOO可包含在 一工廠中(例如一制造工廠)的所有制造機(jī)器110。另者,該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系 統(tǒng)100可包含工廠中的僅特定的制造機(jī)器110,例如可在一或多個(gè)特定處理上 運(yùn)行的所有制造機(jī)器110。
在一具體實(shí)施例中,各制造機(jī)器IIO為制造電子裝置的機(jī)器,例如蝕刻器、 化學(xué)氣相沉積爐、微影制程裝置(photolithography devices )、布植機(jī)(implanter ) 等等。另者,該制造機(jī)器110可為制造其它產(chǎn)品(例如汽車(chē))的一類(lèi)型。在一具體實(shí)施例中,該制造機(jī)器110的各者可為一單一類(lèi)型。另者,該制造機(jī)器110 可包含多種不同類(lèi)型的配備,這些配備的各者可執(zhí)行不同處理。
各制造機(jī)器110可包含用于監(jiān)控在該制造機(jī)器110上運(yùn)行的多重傳感器。 包含在該制造機(jī)器110中的一類(lèi)型的傳感器可為一溫度傳感器。其它傳感器的 范例包含壓力傳感器、流率傳感器、或任何其它監(jiān)控該制造機(jī)器110所制造的
一工作部件的物理屬性或 一 制造處理的物理情況的傳感器。
在 一制造機(jī)器110上執(zhí)行的各制造處理由各種物理情況及該傳感器所偵測(cè)
的屬性以及各種經(jīng)收集以關(guān)聯(lián)作為處理數(shù)據(jù)的操作參數(shù)而特征化。各個(gè)明確的 物理情況或由該傳感器所偵測(cè)的屬性,以及各操作參數(shù)可為該處理數(shù)據(jù)的 一具 區(qū)別性的處理變量。表示偵測(cè)器數(shù)據(jù)的處理變量的各范例包含處理室壓力、承
受器(susceptor)溫度、RF前向功率、以及RF反射功率。表示操作參數(shù)的處 理變量的范例包含(例如化學(xué)試劑的)流率設(shè)定以及(針對(duì)一處理室排氣真空 泵浦(chamber exhaust vacuum pump )的)節(jié)流閥i殳定。該4專(zhuān)感器、制造才幾器 以及處理控制器可在處理期間被監(jiān)控以在連續(xù)點(diǎn)上及時(shí)收集該處理變量。
在一具體實(shí)施例中,各處理變量施加至一特定處理。另者, 一或多個(gè)處理 變量可施加至一特定處理的僅一部分。在一具體實(shí)施例中,在一處理中的不同 步驟的傳感器測(cè)量及操作參數(shù)表示有區(qū)別的處理變量(建模為模空間中的額外 規(guī)模)。例如,如果被執(zhí)行在一機(jī)器中的制造處理具有含不同操作參數(shù)設(shè)定的 多重步驟,此將為有用。例如,在一三步驟制造處理中,在三步驟期間的一承 受器溫度將被視為三個(gè)具區(qū)別性的處理變量。將這些處理步驟化分成??臻g的 個(gè)別規(guī)模是有益的,其例如當(dāng)一單一處理在一工作部件上沉積多重層時(shí),或當(dāng) 一處理的不同步驟曝露該工作部件至不同處理情況時(shí)(例如壓力、溫度等等)。
處理控制器150控制制造機(jī)器110的操作參數(shù)。例如,處理控制器可控制 制造機(jī)器110的處理室溫度、真空泵浦、氣體注入系統(tǒng)等等。處理控制器150 可儲(chǔ)存一或多個(gè)制程配方160。各配方160定義一處理的各步驟上的制造機(jī)器 IIO的操作參數(shù)。在一具體實(shí)施例中,配方160可經(jīng)由處理控制器150而被加 載制造機(jī)器110。
數(shù)據(jù)通信鏈接160可包含常見(jiàn)的通信鏈接,且其也可為無(wú)線或有線。數(shù)據(jù) 可按純(raw)或經(jīng)處理格式在該制造機(jī)器110、該處理控制器150以及該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備105間作傳遞。在一具體實(shí)施例中,可使用一半導(dǎo)體設(shè)備通信標(biāo)
準(zhǔn)(SECS)接口。在其它具體實(shí)施例中,可使用一通稱(chēng)的通信模型、 一高速 SECS訊息月良務(wù)(HSMS)接口等等。
該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備105可為一單一服務(wù)器,其用于分析自該制造機(jī)器 110、傳感器155以及處理控制器150的進(jìn)入處理數(shù)據(jù)。另者,該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān) 控設(shè)備105可包含多重服務(wù)器及/或計(jì)算機(jī)。在一具體實(shí)施例中,該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān) 控設(shè)備105包含錯(cuò)誤偵測(cè)器125、錯(cuò)誤檢測(cè)器130及錯(cuò)誤報(bào)導(dǎo)器150。該統(tǒng)計(jì) 處理監(jiān)控設(shè)備105也包含儲(chǔ)存裝置175。在一具體實(shí)施例中,該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控 設(shè)備105被包含在一或多個(gè)處理控制器150中。另者,該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備105 也可為一可區(qū)分性及/或獨(dú)立的設(shè)備。
該儲(chǔ)存裝置175包含一處理測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù)120、 一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型 135、錯(cuò)誤特征140及錯(cuò)誤分類(lèi)145。在一具體實(shí)施例中,該儲(chǔ)存裝置175為該 統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備105的一計(jì)算機(jī)或服務(wù)器的一單一儲(chǔ)存裝置。另者,該儲(chǔ)存 裝置175可為外部于該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備105。在一具體實(shí)施例中,該儲(chǔ)存裝 置175包含多重儲(chǔ)存裝置,這些儲(chǔ)存裝置的特定者包含用于備份的數(shù)據(jù)的冗余 副本。
處理測(cè)量數(shù)據(jù)(處理數(shù)據(jù))可被儲(chǔ)存在處理測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù)120。該經(jīng)儲(chǔ)存的 處理數(shù)據(jù)可用來(lái)顯示針對(duì)這些制造機(jī)器110的各者及針對(duì)在這些制造機(jī)器上運(yùn) 行的處理等等的漂移及傾向。在一具體實(shí)施例中,該經(jīng)儲(chǔ)存處理數(shù)據(jù)用來(lái)產(chǎn)生 如下所述之一或多個(gè)的多變量統(tǒng)計(jì)模型135。 一旦經(jīng)產(chǎn)生,該多變量統(tǒng)計(jì)模型
135可被儲(chǔ)存在儲(chǔ)存裝置175中。
在一具體實(shí)施例中,使用一訓(xùn)練時(shí)段來(lái)收集產(chǎn)生一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型
的數(shù)據(jù)。該訓(xùn)練時(shí)段包含一特定制造機(jī)器上的已知及/或經(jīng)控制情況下所完成的 一特定制造處理的各處理運(yùn)行的一收集。在訓(xùn)練時(shí)段自處理運(yùn)行所收集的處理 數(shù)據(jù)可用來(lái)產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)(例如中數(shù)(mean)、變量、變量數(shù)組等等)。這些統(tǒng)計(jì) 可收集性地用于產(chǎn)生一般針對(duì)運(yùn)行在一特定機(jī)器上的特定處理的一或多個(gè)多 變統(tǒng)計(jì)模型。
各多變量統(tǒng)計(jì)模型135包含一或多個(gè)模型計(jì)量。模型計(jì)量為純量值,其特 征化一組處理數(shù)據(jù)及一模型之間的偏移量。在一具體實(shí)施例中,該模型計(jì)量包含平方預(yù)測(cè)i吳差(Squared Prediction Error,其一美殳指稱(chēng)為SPE、 Qres、或Q), 以及Hotelling,s T2。模型計(jì)量也包含組合測(cè)量(例如組合式多變量索引(CMI))。 這些測(cè)量的各者相應(yīng)于估計(jì)被監(jiān)控的處理數(shù)據(jù)具有如已用來(lái)建立該模型的訓(xùn) 練數(shù)據(jù)的相同統(tǒng)計(jì)的機(jī)率的 一 不同方法。上述的統(tǒng)計(jì)及測(cè)量可根據(jù) 一般的統(tǒng)計(jì) 算法而纟皮"H"算。
一或多個(gè)多變量模型可利用主要部件分析(PCA)來(lái)轉(zhuǎn)換一 M-維度處理變 量空間至彼此互相垂直的主要部件的一 N-維度空間,其中M為處理變量的數(shù), 且N較小于M。 PCA計(jì)算一組M特征向量(M eigenvectors )及M特征數(shù)值
(eigenvalues),其中各個(gè)別的特征向量轉(zhuǎn)換處理變量數(shù)據(jù)至該主要部件空間 的一個(gè)別維度,且各特征數(shù)值成常比于一相應(yīng)特征數(shù)值所表示的變量。為了簡(jiǎn) 化該主要部件空間(降低該主要部件空間的維度),相應(yīng)于該N最大特征數(shù)值 的該N特征向量被保持在該模型中該其它特征向量被放棄或忽略。保持在該 模型中的主要部件的數(shù)目N為使用者所選擇的該模型的一參數(shù)。該主要部件
(N )的數(shù)目可基于在當(dāng)使用 一較小數(shù)值N時(shí)解釋較少的數(shù)據(jù)變化的 一模型及 當(dāng)使用 一較大數(shù)值N時(shí)被超過(guò)指定的模型間的交易而被選擇。
一旦一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型已經(jīng)產(chǎn)生,他們可由錯(cuò)誤偵測(cè)器125所使用 來(lái)監(jiān)控在制造機(jī)器IIO上所運(yùn)行的處理。錯(cuò)誤偵測(cè)器125經(jīng)由執(zhí)行各式統(tǒng)計(jì)處 理監(jiān)控方法而分析處理數(shù)據(jù),這些方法的各者基于至少一變量統(tǒng)計(jì)模型。在一 具體實(shí)施例中,錯(cuò)誤偵測(cè)器125直接接收來(lái)自該制造機(jī)器110、傳感器155及/ 或處理控制器150的處理測(cè)量數(shù)據(jù)(處理數(shù)據(jù))。在另一具體實(shí)施例中,錯(cuò)誤 偵測(cè)器125可接收來(lái)自處理測(cè)量數(shù)據(jù)庫(kù)120的處理數(shù)據(jù)。在又另 一具體實(shí)施例 中,該錯(cuò)誤偵測(cè)器125接收來(lái)自該兩者來(lái)源的處理數(shù)據(jù)。
為了偵測(cè)錯(cuò)誤,錯(cuò)誤偵測(cè)器125計(jì)算針對(duì)被監(jiān)控的各處理的處理數(shù)據(jù)的各 統(tǒng)計(jì),且比較該經(jīng)計(jì)算的統(tǒng)計(jì)與適當(dāng)多變量統(tǒng)計(jì)模型的相應(yīng)統(tǒng)計(jì)。該統(tǒng)計(jì)針對(duì) 一模型計(jì)量或針對(duì)多重模型計(jì)量(例如T2、 SPE、 CMI)而比較。如果一或多 個(gè)該模型計(jì)量超過(guò)一預(yù)先定義的門(mén)檻值(指稱(chēng)為一信任限制或控制限制),可 偵測(cè)一錯(cuò)誤。在一具體實(shí)施例中,各模型計(jì)量具有為使用者選擇的門(mén)檻數(shù)值。 該選擇的門(mén)檻數(shù)值可表示一錯(cuò)誤警告的風(fēng)險(xiǎn)(如果該門(mén)檻值太低)及無(wú)法偵測(cè) 一錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)(如果該門(mén)檻值太高)間的一折衷。其中多重計(jì)量被計(jì)算,如果該計(jì)量的任何一者超過(guò)門(mén)檻數(shù)值,則引起錯(cuò)誤。另者,僅如果特定計(jì)量超過(guò)門(mén) 檻數(shù)值或僅如果多重計(jì)量超過(guò)門(mén)檻數(shù)值可指出特定錯(cuò)誤。
一旦一錯(cuò)誤已經(jīng)由該錯(cuò)誤偵測(cè)器125所識(shí)別,由錯(cuò)誤檢測(cè)器分析該錯(cuò)誤。 錯(cuò)誤檢測(cè)器130比較該錯(cuò)誤與錯(cuò)誤特征的一收集。各錯(cuò)誤特征表示代表一(各) 特定錯(cuò)誤的處理情況。在一具體實(shí)施例中,錯(cuò)誤特征140為具有對(duì)一 (各)特 定錯(cuò)誤的一較大統(tǒng)計(jì)貢獻(xiàn)的各處理變量的經(jīng)排列列表。錯(cuò)誤檢測(cè)130可比較各 個(gè)經(jīng)儲(chǔ)存錯(cuò)誤特征與具有針對(duì)目前錯(cuò)誤的最大貢獻(xiàn)的各處理變量的經(jīng)排列列 表。當(dāng)存在這些錯(cuò)誤特征140的一者與該目前錯(cuò)誤間的一高層級(jí)相似度時(shí),報(bào) 導(dǎo)出一符合。
各個(gè)錯(cuò)誤特征140相關(guān)聯(lián)于一或多個(gè)錯(cuò)誤分類(lèi)145。該錯(cuò)誤分類(lèi)145可指 出產(chǎn)生一錯(cuò)誤的一實(shí)際問(wèn)題或者該目前錯(cuò)誤的可能的造因。例如,如果該錯(cuò)誤 特征指出該最大貢獻(xiàn)處理變量為硅烷流率,該錯(cuò)誤分類(lèi)可指出饋給硅烷進(jìn)入一 處理室的 一 數(shù)值已經(jīng)失常。
錯(cuò)誤報(bào)導(dǎo)165產(chǎn)生指示錯(cuò)誤類(lèi)別145的何者相應(yīng)至一目前錯(cuò)誤的錯(cuò)誤報(bào) 導(dǎo)。該錯(cuò)誤報(bào)導(dǎo)可被傳送至被網(wǎng)接至該統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備105的一或多客戶(hù)端 (未顯示,且可例如本地計(jì)算機(jī)、遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)、個(gè)人數(shù)字助理(PDAs)、呼叫 器、行動(dòng)電話等等)。錯(cuò)誤報(bào)導(dǎo)165也可使制造機(jī)器IIO關(guān)機(jī)、警告一機(jī)器、 或執(zhí)行其它適當(dāng)動(dòng)作。
即便是缺乏錯(cuò)誤,制造處理通常在時(shí)間上漂移,例如,在一半導(dǎo)體處理室 內(nèi)的該操作情況一般在連續(xù)清潔該處理室間以及耗盡的處理室部件的連續(xù)取 代間漂移。經(jīng)由調(diào)適處理漂移,漂移所造成的處理變量中的改變不會(huì)錯(cuò)誤地直
譯為各錯(cuò)誤。
圖2描述經(jīng)由調(diào)適一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型而偵測(cè)錯(cuò)誤的方法的 一 具體實(shí) 施利的流程圖。該方法可由處理邏輯執(zhí)行,該處理邏輯可包含硬件(例如電路、 專(zhuān)用邏輯、可編程邏輯、微碼等等)、軟件(例如在處理裝置上運(yùn)行的指令)、 或以上的組合。在一具體實(shí)施例中,方法200可由圖1的統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備105 來(lái)執(zhí)行。
參照?qǐng)D2,方法200開(kāi)始于用以接收處理數(shù)據(jù)的處理邏輯(方塊210)。 該處理數(shù)據(jù)可為來(lái)自在一制造機(jī)器上運(yùn)行的處理,且可包含多重處理變量。在
16方塊215,分析該處理數(shù)據(jù)以決定一錯(cuò)誤是否針對(duì)一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型而 被指出。在該所描述的具體實(shí)施例中,在執(zhí)行任何調(diào)適之前,分析該處理數(shù)據(jù) 以偵測(cè)一錯(cuò)誤。另者,可在執(zhí)行調(diào)適之后,分析處理數(shù)據(jù)。當(dāng)處理數(shù)據(jù)指出該
多變量統(tǒng)計(jì)模型的一或多計(jì)量(例如T2、 SPE、 CMI等等)的一門(mén)榲值已經(jīng)超 過(guò)時(shí), 一錯(cuò)誤針對(duì)該多變量統(tǒng)計(jì)模型之一者而被指出。
在一具體實(shí)施例中,兩或以上的多變量統(tǒng)計(jì)模型目前地針對(duì)錯(cuò)誤偵測(cè)而運(yùn) 用。如果這些模型的至少一者偵測(cè)一錯(cuò)誤,可因此識(shí)別一錯(cuò)誤。即便是沒(méi)有識(shí) 別出錯(cuò)誤,報(bào)導(dǎo)也可被傳送至一使用者,例如如果一模型偵測(cè)一錯(cuò)誤且另一模 型沒(méi)有。另者,除非至少兩模型指出一可能的錯(cuò)誤,否則一錯(cuò)誤將不會(huì)被報(bào)導(dǎo)。
在 一具體實(shí)施例中,兩或以上的多變量統(tǒng)計(jì)模型在至少一方式中與另一者 作出區(qū)分。例如,可經(jīng)由運(yùn)用不同處理變量、使用主要部件的不同數(shù)目、使用 不同信任限制、或使用不同量的處理數(shù)據(jù)來(lái)維持該模型而區(qū)分各模型。例如, 一第 一模型包含針對(duì)一處理的所有處理數(shù)據(jù), 一 第二模型包含因?yàn)?一最新預(yù)防 性維護(hù)(preventive maintenance, PM )所產(chǎn)生的所有處理數(shù)據(jù)'以及一第三模 型可包含僅最后1000晶圓。模型也可經(jīng)由運(yùn)用不同的調(diào)適來(lái)漂移的方法而來(lái) 區(qū)分(例如何者處理變量被調(diào)適、何者統(tǒng)計(jì)被調(diào)適以及使用何種調(diào)適門(mén)檻等 等),其參照方塊220有更進(jìn)一步的解釋。在一具體實(shí)施例中'至少一多變量 統(tǒng)計(jì)模型不調(diào)適以漂移,且至少一多變量統(tǒng)計(jì)模型確調(diào)適以漂移。多變量統(tǒng)計(jì) 模型也可在如上所未提及的一方式中變化。
該多變量統(tǒng)計(jì)模型的各者可使用 一單一組的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在一訓(xùn)練時(shí)段期間 而同時(shí)地被建立。另者,不同的模型可運(yùn)用不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 例如,如果一模型相較于另者包含較多處理變量,或如果一統(tǒng)計(jì)模型需要并入 來(lái)自經(jīng)設(shè)計(jì)試驗(yàn)或來(lái)自 一較長(zhǎng)訓(xùn)練時(shí)段的額外數(shù)據(jù)以包含附加的操作標(biāo)準(zhǔn)'上 述將為可期望者。
現(xiàn)參照?qǐng)D2,在方塊220中,處理邏輯決定漂移是否針對(duì)一或多處理變量 而被測(cè)量。如果一處理變量的特定統(tǒng)計(jì)(例如中數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏移等)已逐漸調(diào)節(jié), 測(cè)量漂移。如果測(cè)量沒(méi)有漂移,該方法結(jié)束。如果針對(duì)一或多個(gè)處理變量偵測(cè) 漂移,該方法前進(jìn)至方塊225。在另一具體實(shí)施例中'該方法前進(jìn)至方塊225 而不管漂移是否已經(jīng)被測(cè)量。在方塊225中,處理邏輯決定一預(yù)先決定情況是否已經(jīng)發(fā)生,之后表示為 該調(diào)適觸發(fā)。在一具體實(shí)施例中,該調(diào)適觸發(fā)包含一特定時(shí)間間隔(例如一,J、 時(shí)、 一天等等)。當(dāng)該調(diào)適觸發(fā)包含一特定數(shù)目的處理運(yùn)行、 一預(yù)先決定數(shù)目 的數(shù)據(jù)釆樣等等。 一旦該特定數(shù)目的處理運(yùn)行被完成、產(chǎn)生該預(yù)先決定數(shù)目的 數(shù)據(jù)采樣等等,該調(diào)適觸發(fā)可發(fā)生。 一或多個(gè)調(diào)適觸發(fā)可組合以致使例如如果 產(chǎn)生 一預(yù)先決定數(shù)目的數(shù)據(jù)設(shè)定,或者自 一先前調(diào)適的 一預(yù)先決定時(shí)間間隔已 經(jīng)期滿(mǎn),而執(zhí)行一調(diào)適。如果該調(diào)適觸發(fā)沒(méi)發(fā)生,則方法結(jié)束。如果該調(diào)適觸
發(fā)已經(jīng)發(fā)生,該方法前進(jìn)至方塊230。
在方塊230中,調(diào)適該多變量統(tǒng)計(jì)模型之一或多者??捎貌煌惴▉?lái)調(diào)適 以漂移,這些算法中之一者包含指數(shù)權(quán)重移動(dòng)平均(exponentially weighted moving average (EWMA))。其它合適的調(diào)適算法包含遺忘因子(forgetting factor)、 窗4匕(windowing)以及遞歸移動(dòng)平均(recursive moving average )的 使用。也可使用其它調(diào)適算法。
在一具體實(shí)施例中,調(diào)適這些處理變量的各者的所有統(tǒng)計(jì)。另者,特定處
理變量不被調(diào)適及/或 一 或多處理變量的特定統(tǒng)計(jì)不會(huì)被調(diào)適。在 一 具體實(shí)施例 中,處理邏輯識(shí)別一第一組的一或多處理變量,其各統(tǒng)計(jì)被預(yù)期來(lái)在一制造機(jī) 器的正常操作中漂移。該第一組的處理變量在該模型中被調(diào)適,同時(shí)保持所有 其它處理變量統(tǒng)計(jì)。處理邏輯也可識(shí)別一第二組的一或多處理變量,其各統(tǒng)計(jì) 被預(yù)期來(lái)在沒(méi)有錯(cuò)誤下維持不變。該第二組外的所有處理變量可在該模型中被 調(diào)適,同時(shí)保持該第二組外的處理變量。在一具體實(shí)施例中,該第一組的處理 變量及該第二組外的處理變量可一起使用。這將允許處理邏輯來(lái)偵測(cè)逐漸錯(cuò)誤 (gradual faults )和突然錯(cuò)誤(sudden faults )兩者,且可避免錯(cuò)誤的調(diào)適至一 逐漸錯(cuò)誤。
可針對(duì)各經(jīng)調(diào)適的處理變量而調(diào)適一或多統(tǒng)計(jì)??舍槍?duì)處理變量而被調(diào)適 的各統(tǒng)計(jì)的范例包含中數(shù)(mean )、變化、協(xié)方差、關(guān)聯(lián)性(例如關(guān)聯(lián)性數(shù)組)、 主要部件特征向量及特征數(shù)值、及主要部件的數(shù)目。在一具體實(shí)施例中,可針 對(duì)不同的處理變量調(diào)適不同統(tǒng)計(jì)。可基于使用者輸入選擇針對(duì)處理變量(如果 有的話)何者統(tǒng)計(jì)來(lái)調(diào)適,或者可無(wú)須使用者輸入而自動(dòng)地為之(例如基于一 選擇算法)。例如,特定處理變量的中數(shù)及變化可被預(yù)期來(lái)漂移,同時(shí)具其它
18處理變量的這些處理變量的協(xié)方差可不被預(yù)期來(lái)漂移。因此,該適當(dāng)處理變量 的中數(shù)及變化可被漂移,同時(shí)這些處理變量及其它處理變量之間的協(xié)方差統(tǒng)計(jì) 維持固定。在其它范例中,針對(duì)特定其它處理變量,所有統(tǒng)計(jì)可被預(yù)期來(lái)漂移。 因此,那些其它處理變量的所有統(tǒng)計(jì)可被調(diào)適。
現(xiàn)參照?qǐng)D2,在方塊235中,處理邏輯判定調(diào)適是否將改變一或多個(gè)單變 量統(tǒng)計(jì)至少一門(mén)檻值,之后指稱(chēng)為調(diào)適門(mén)檻值。當(dāng)調(diào)適一多變量統(tǒng)計(jì)模型時(shí), 其具有累力口計(jì)算舍入4昔i吳(cumulative computational rounding errors )將造成^j" 實(shí)際并未改變的單變量統(tǒng)計(jì)的該經(jīng)計(jì)算數(shù)值作出錯(cuò)誤改變的風(fēng)險(xiǎn)。這樣的在該 單變量統(tǒng)計(jì)中的累加錯(cuò)誤能夠造成該多變量統(tǒng)計(jì)(例如協(xié)方差)的計(jì)算中的不 相稱(chēng)(disproportionate)錯(cuò)誤。為了改善這樣的發(fā)生,如果調(diào)適將不改變一或 多個(gè)單變量至少該調(diào)適門(mén)搵,該方法前進(jìn)至方塊245。如果一或多個(gè)單變量統(tǒng) 計(jì)將被改變?cè)撜{(diào)適門(mén)檻值,該方法前進(jìn)至方塊240。
在一具體實(shí)施例中,各個(gè)個(gè)別的單變量統(tǒng)計(jì)的該調(diào)適門(mén)檻值為一固定數(shù)
值。另者, 一單變量統(tǒng)計(jì)的該調(diào)適門(mén)檻值為一相應(yīng)數(shù)值,例如一目前數(shù)值的一 預(yù)先決定的分?jǐn)?shù)(fraction)。例如,在一具體實(shí)施例中,各個(gè)個(gè)別的單變量統(tǒng) 計(jì)的該調(diào)適門(mén)檻值可為該個(gè)別單變量統(tǒng)計(jì)的目前數(shù)值的十億分之一 (10—9)。 一或多單變量統(tǒng)計(jì)可分享相同調(diào)適門(mén)檻值。另者,該單變量統(tǒng)計(jì)的特定或所有 者具有他們自我的調(diào)適門(mén)檻值。
在方塊240中,這些將改變大于或等于該調(diào)適門(mén)檻值的一量的單變量統(tǒng)計(jì) 被改變。將不改變?cè)撜{(diào)適門(mén)檻值的單變量統(tǒng)計(jì)的調(diào)適可被推遲直至'J該改變確超 過(guò)該門(mén)棍值。
在方塊245,該經(jīng)調(diào)適的(各)多變量統(tǒng)計(jì)模型被用來(lái)分析接下來(lái)的處理
數(shù)據(jù)以偵測(cè)錯(cuò)誤。該方法接著結(jié)束。
在一具體實(shí)施例中,在判定該最近的處理數(shù)據(jù)不偏離足夠來(lái)指出一錯(cuò)誤的
該模型后,該最近的處理數(shù)據(jù)被用來(lái)調(diào)適一多變量統(tǒng)計(jì)模型。另者,該最近的 處理數(shù)據(jù)可被用來(lái)在執(zhí)行錯(cuò)誤偵測(cè)前調(diào)適該模型。在其它具體實(shí)施例中,根據(jù) 參照如下圖3所述的方法, 一旦在調(diào)適前及一旦在調(diào)適后,在處理數(shù)據(jù)上執(zhí)行 錯(cuò)誤偵測(cè)兩次。
圖3描述一種偵測(cè)錯(cuò)誤的方法300的一具體實(shí)施例的流程圖。該方法可由處理邏輯執(zhí)行,該處理邏輯可包含硬件(例如電路、專(zhuān)用邏輯、可程序化邏輯、 微碼等等)、軟件(例如在處理裝置上運(yùn)行的指令)、或以上的組合。在一具 體實(shí)施例中,方法300可由圖1的統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控設(shè)備105來(lái)執(zhí)行。
現(xiàn)參照?qǐng)D3,方法300開(kāi)始于接收處理數(shù)據(jù)的處理邏輯(方塊310)。在 方塊315中, 一第一錯(cuò)誤偵測(cè)算法施加至該處理數(shù)據(jù)。在一具體實(shí)施例中,該 第一錯(cuò)誤偵測(cè)算法使用相對(duì)松散(不敏感的)錯(cuò)誤偵測(cè)門(mén)榲值。在方塊320中, 處理邏輯決定一錯(cuò)誤是否被指出。在一具體實(shí)施例中,如果指出一錯(cuò)誤,該方 法前進(jìn)至方塊335,且如果沒(méi)有指出錯(cuò)誤,該方法前進(jìn)至方塊325。在一替代 性具體實(shí)施例中,該方法前進(jìn)至方塊325,其指出一錯(cuò)誤是否被指出。
在方塊335中,報(bào)導(dǎo)一錯(cuò)誤。報(bào)導(dǎo)一錯(cuò)誤可包含經(jīng)由傳送一訊息至一客戶(hù) 端而通知一使用者、在制造機(jī)器上發(fā)出一警告聲、停止一處理等等。該方法接 著結(jié)束。
在方塊325中, 一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型可被調(diào)適。接著,可應(yīng)用一第二
錯(cuò)誤偵測(cè)算法(方塊330)。在一具體實(shí)施例中,該第二偵測(cè)算法使用該經(jīng)調(diào)
適模型以決定一錯(cuò)誤是否已經(jīng)發(fā)生。在一具體實(shí)施例中,該第二錯(cuò)誤偵測(cè)算法
使用相應(yīng)嚴(yán)密(敏感的)錯(cuò)誤偵測(cè)門(mén)檻。兩錯(cuò)誤偵測(cè)算法的使用可減少觸發(fā)錯(cuò)
誤警告的機(jī)率及增加偵測(cè)實(shí)際錯(cuò)誤的機(jī)率。
在一半導(dǎo)體處理室內(nèi)的該操作情況一般經(jīng)歷一在機(jī)器修復(fù)、校正維持(例
如替代或分類(lèi)一部件)、或預(yù)防維持(例如清理一處理室)后的突然偏移,其 所有者被收集地指稱(chēng)為機(jī)器維護(hù)。為避免此被識(shí)別為一錯(cuò)誤的突然偏移,其所 欲在機(jī)器維護(hù)后「重置」該所有或部分的模型。
圖4描述 一 種在機(jī)器維護(hù)后經(jīng)由重置 一 或多統(tǒng)計(jì)模型而偵測(cè)錯(cuò)誤的方法的 一具體實(shí)施例的流程圖。該方法可由處理邏輯執(zhí)行,該處理邏輯可包含硬件(例 如電路、專(zhuān)用邏輯、可程序化邏輯、微碼等等)、軟件(例如在處理裝置上運(yùn) 行的指令)、或以上的組合。在一具體實(shí)施例中,方法400可由圖1的統(tǒng)計(jì)處 理監(jiān)控設(shè)備105來(lái)執(zhí)行。
參照?qǐng)D4,方法400開(kāi)始于偵測(cè)機(jī)器維護(hù)(方塊405)。可針對(duì)一特定制 造機(jī)器或針對(duì)多重制造機(jī)器偵測(cè)該機(jī)器維護(hù)。在方塊410中, 一或多個(gè)多變量 統(tǒng)計(jì)模型被自動(dòng)地重置。 一模型重置可在當(dāng)一處理變量的一數(shù)值在暗示機(jī)器維護(hù)已經(jīng)被沖丸行的方式中改變時(shí)而被自動(dòng)地初始化。這些處理變量改變的范例包
含被重置至零的一計(jì)數(shù)器(例如指出一部件取代)、停工(out of service)長(zhǎng) 于一預(yù)先決定時(shí)間時(shí)段的一制造機(jī)器、或在特定處理設(shè)定點(diǎn)值中的改變。另者, 一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的一重置可由一使用者手動(dòng)地初始化,例如當(dāng)一制造 機(jī)器在機(jī)器維護(hù)后被回復(fù)來(lái)操作。
在一具體實(shí)施例中,該模型經(jīng)由回復(fù)至相符于在完成一訓(xùn)練時(shí)段時(shí)及在執(zhí) 行任何調(diào)適之前所產(chǎn)生的一原始狀態(tài)的一狀態(tài)而被重置(方塊415)。在另一 具體實(shí)施例中,該模型經(jīng)由調(diào)適所有或部分的模型至新的操作情況而被重置 (方塊420),如上參照?qǐng)D2所述。例如,針對(duì)經(jīng)選擇處理變量的統(tǒng)計(jì)可被調(diào) 適以反映該新的操作情況。在一具體實(shí)施例中,經(jīng)選擇以供調(diào)適的處理變量包 含因?yàn)橐惶囟?lèi)型的維護(hù)實(shí)際執(zhí)行被預(yù)期來(lái)改變的那些變量。另者,經(jīng)選擇以 供調(diào)適的處理變量可為具有大于 一 門(mén)檻數(shù)值的最大錯(cuò)誤貢獻(xiàn)及/或錯(cuò)誤貢獻(xiàn)的 那些處理變量。該計(jì)算可基于經(jīng)由施加在該機(jī)器維護(hù)后產(chǎn)生的處理數(shù)據(jù)至如在 該機(jī)器維護(hù)前其存在的該模型所產(chǎn)生的錯(cuò)差統(tǒng)計(jì)。在一具體實(shí)施例中,經(jīng)選擇 以供調(diào)適的各處理變量的 一數(shù)目被重復(fù)地增加直到 一或多個(gè)模型誤差統(tǒng)計(jì)降 至一預(yù)先決定的門(mén)檻值下。
在一具體實(shí)施例中,重置該多變量統(tǒng)計(jì)模型包含初始化一重置訓(xùn)練時(shí)段
(方塊425 )。來(lái)自該重置訓(xùn)練時(shí)段的處理數(shù)據(jù)可被用來(lái)重新計(jì)算所有或部分 的多變量統(tǒng)計(jì)模型。在一具體實(shí)施例中,該重置訓(xùn)練時(shí)段使用來(lái)自一制造機(jī)器 上的產(chǎn)品的實(shí)際處理的處理數(shù)據(jù)。在一具體實(shí)施例中,多變量錯(cuò)誤偵測(cè)在該重 置訓(xùn)練時(shí)段期間被使失效。此將避免許多錯(cuò)誤警報(bào)的發(fā)生。另者,多變量錯(cuò)誤 偵測(cè)在該重置訓(xùn)練時(shí)段期間針對(duì)特定錯(cuò)誤分類(lèi)及/或錯(cuò)誤特征而使失效。因此, 可能為錯(cuò)誤警報(bào)的各錯(cuò)誤可被抑制,然而實(shí)際錯(cuò)誤仍能被監(jiān)控。 一旦足夠的處 理數(shù)據(jù)已經(jīng)被收集以重新建立至少一多變量統(tǒng)計(jì)模型,該重置訓(xùn)練時(shí)段被結(jié) 束。
在一具體實(shí)施例中,當(dāng)處理數(shù)據(jù)指出 一新的多變量統(tǒng)計(jì)模型已經(jīng)收斂至一 穩(wěn)定集的統(tǒng)計(jì)時(shí),該重置訓(xùn)練時(shí)段被結(jié)束,且錯(cuò)誤偵測(cè)重新開(kāi)始。此將發(fā)生在 當(dāng)該新的多變量統(tǒng)計(jì)模型的特定統(tǒng)計(jì)經(jīng)由引入新的處理數(shù)據(jù)被改變小于 一 門(mén) 檻數(shù)值時(shí)。另者,該重置訓(xùn)練時(shí)段可自在當(dāng)一預(yù)先決定數(shù)目的訓(xùn)練數(shù)據(jù)采樣由
21該制造機(jī)器產(chǎn)生及在該新的模型中被并入時(shí)而結(jié)束。在另一具體實(shí)施例中,該 重置訓(xùn)練時(shí)段可在當(dāng)比較該新模型與處理數(shù)據(jù)時(shí)當(dāng) 一或多個(gè)模型誤差統(tǒng)計(jì)降 低于一預(yù)先決定門(mén)檻值時(shí)而結(jié)束。在又另一具體實(shí)施例中,該重置訓(xùn)練時(shí)段可 在當(dāng)比較該新模型與該訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)其中一或多個(gè)模型誤差統(tǒng)計(jì)超過(guò)一預(yù)先決 定門(mén)檻值的頻率降低一預(yù)先決定門(mén)檻值時(shí)而結(jié)束。在又另一具體實(shí)施例中,該 重置訓(xùn)練時(shí)段可在當(dāng)其中經(jīng)選擇的處理變量不同于他們的中數(shù)值大過(guò)他們的 標(biāo)準(zhǔn)偏離的 一 頻率降低 一 預(yù)先決定門(mén)樣值時(shí)而結(jié)束。
在一具體實(shí)施例中,該如下參照重置一多變量統(tǒng)計(jì)模型所描述的技術(shù)被用 來(lái)施加一第一制造機(jī)器的一現(xiàn)存多變量統(tǒng)計(jì)模型至一第二制造機(jī)器。為轉(zhuǎn)換來(lái) 自該第一制造機(jī)器的多變量統(tǒng)計(jì)模型至該第二制造機(jī)器,該多變量統(tǒng)計(jì)模型的 一復(fù)本被產(chǎn)生且相關(guān)聯(lián)于該第二制造機(jī)器。在一具體實(shí)施例中,針對(duì)該第二制 造機(jī)器的該模型的 一初始化狀態(tài)為該第 一機(jī)器上該模型的 一 目前狀態(tài)。 一調(diào)適 及/或重置訓(xùn)練時(shí)段可接著被初始化來(lái)調(diào)適該模型至該第二機(jī)器。
圖5描述一范例性形式的計(jì)算系統(tǒng)500中的一機(jī)器的圖式表示,其中具有 一組指令可執(zhí)行且用以造成該機(jī)器執(zhí)行此中所討論的任何一或多種方法。在各 替代式具體實(shí)施例中,可連接(例如網(wǎng)絡(luò)連接)該機(jī)器至一局域網(wǎng)絡(luò)、企業(yè)網(wǎng)
絡(luò)、或網(wǎng)際網(wǎng)絡(luò)中的其它機(jī)器。該機(jī)器可操作在一客戶(hù)-伺服端網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的一 服務(wù)器或一客戶(hù)端的能力,或操作為一點(diǎn)對(duì)點(diǎn)(或分布式)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的一點(diǎn)
(peer)機(jī)器。該機(jī)器可為一個(gè)人計(jì)算機(jī)、桌上型計(jì)算機(jī)、 一機(jī)上盒(set-top box, STB)、個(gè)人數(shù)字助理PDA、行動(dòng)電話、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用器、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)路由器、 切換器或橋接器、或任何能夠執(zhí)行指定由機(jī)器所釆取的動(dòng)作的一組指令(序列 或非序列)的機(jī)器。再者,當(dāng)僅描述一單一機(jī)器時(shí),該項(xiàng)目"機(jī)器"應(yīng)也可被 采用以包含個(gè)別地或連接地執(zhí)行一組(多組)指令來(lái)執(zhí)行任合如此中所述之一 或多方法的任何機(jī)器集合。
該范例式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)500包含一處理裝置(處理器)502、主要存儲(chǔ)器504
(例如只讀存儲(chǔ)器、閃存、動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(例如同步動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ) 器、或Rambus動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)等等)、靜態(tài)存儲(chǔ)器506 (例如閃存、 靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器等等)、以及數(shù)據(jù)儲(chǔ)存裝置518,其通過(guò)總線530與其它 者進(jìn)行通信。處理器502表示一或多個(gè)一般意圖的處理裝置(例如微處理器、中央處理
單元等等)。特別來(lái)說(shuō),該處理器502可為一復(fù)雜指令集計(jì)算(CISC)微處理 器、精簡(jiǎn)指令集計(jì)算(RISC)微處理器、或超長(zhǎng)指令字組(VLIW)微處理器、 或可實(shí)作其它指令集的處理器或可實(shí)作一組合式指令集的處理器。該處理器 502也可為 一或多特定意圖的處理裝置(例如一應(yīng)用特定集成電路(application specific integrated circuit (ASIC))、 一現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列、 一數(shù)字信號(hào)處 理器、網(wǎng)絡(luò)處理器、或以上類(lèi)似者)。該處理器502經(jīng)組態(tài)以執(zhí)行處理邏輯526 以供執(zhí)行此中所述的操作及步驟。
該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)500更包含一網(wǎng)絡(luò)接口裝置508。該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)500也包含 一視頻顯示單元510 (例如一液晶顯示(LCD)或陰極射線管(CRT))、字 母與數(shù)字的輸入裝置512 (例如鍵盤(pán))、指針控制裝置(例如鼠標(biāo))、以及一 信號(hào)產(chǎn)生裝置516 (例如揚(yáng)聲器)。
該數(shù)據(jù)儲(chǔ)存裝置518可包含機(jī)器可存取儲(chǔ)存媒體531,其上可儲(chǔ)存一或多 組可運(yùn)用此中所述的任何 一 或多種方法或功能的指令。該軟件522也可在經(jīng)由 該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)500執(zhí)行期間,被完全或至少部分地駐存在該主要存儲(chǔ)器504及 /或處理器502內(nèi),該主要存儲(chǔ)器504及該處理器502也可構(gòu)成機(jī)器可存取儲(chǔ)存 媒體。該軟件522更可通過(guò)該網(wǎng)絡(luò)接口裝置508而在一網(wǎng)絡(luò)520上被傳輸及接 收。
該機(jī)器可存取媒體531也可用于儲(chǔ)存定義使用者使用者狀態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)集 以及定義使用者目錄的使用者喜好。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)集及使用者喜好也可被儲(chǔ)存在計(jì) 算機(jī)系統(tǒng)500的其它區(qū)段,例如靜態(tài)存儲(chǔ)器506。
當(dāng)該機(jī)器可存取儲(chǔ)存媒體531在一范例性具體實(shí)施例中被顯示為一單一媒 體,該項(xiàng)目"機(jī)器可存取儲(chǔ)存媒體,,應(yīng)可被采用以包含可儲(chǔ)存一或多組指令的 一單一媒體或多重媒體(例如一中央化或分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、以及/或相關(guān)快取及服
務(wù)器)。該項(xiàng)目"機(jī)器可存取儲(chǔ)存媒體,,應(yīng)也可被采用以包含能夠儲(chǔ)存、編碼 或承載一組指令的人和媒體,用以執(zhí)行本發(fā)明的一或多方法。該項(xiàng)目"機(jī)器可 存取儲(chǔ)存媒體"應(yīng)因此被采用以包含(但不限于)固態(tài)存儲(chǔ)器、光學(xué)及磁性媒 體、及載波信號(hào)。
應(yīng)可了解到以上的描述僅為說(shuō)明意圖并不引以而作為限制。許多其它的具
23體實(shí)施例皆可在熟悉該項(xiàng)技藝者閱讀及了解上述描述后而加以實(shí)作。因此,本 發(fā)明的范疇?wèi)?yīng)該參照如下隨附的權(quán)利要求書(shū)而被決定,并且本發(fā)明亦包含如這 些申請(qǐng)專(zhuān)利范圍的各均等物的所有范疇。
權(quán)利要求
1. 一種偵測(cè)錯(cuò)誤的方法,其包含接收處理數(shù)據(jù),該處理數(shù)據(jù)包含多個(gè)處理變量;根據(jù)該處理數(shù)據(jù)調(diào)適一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型,其中調(diào)適過(guò)程包含施加一改變至該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少一單變量統(tǒng)計(jì),其在如果該改變大于一門(mén)檻值時(shí)而為之;及使用該一或多個(gè)經(jīng)調(diào)適的多變量統(tǒng)計(jì)模型來(lái)分析接續(xù)的處理數(shù)據(jù)以偵測(cè)錯(cuò)誤。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法,其更包含在調(diào)適該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型前或在調(diào)適這些多變量統(tǒng)計(jì)模型后,判 定該處理數(shù)據(jù)是否指出針對(duì)該 一 或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的 一 錯(cuò)誤。
3. 如權(quán)利要求1所述的方法,其中該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型根據(jù)該多個(gè) 處理變量之一或多者的一經(jīng)測(cè)量漂移而調(diào)適。
4. 如權(quán)利要求1所述的方法,其中來(lái)自該多個(gè)處理變量的一第一子集的處 理變量被調(diào)適,且其中來(lái)自該多個(gè)處理變量的一第二子集的處理變量不被調(diào)適。
5. 如權(quán)利要求1所述的方法,其更包含經(jīng)由施加一第一錯(cuò)誤偵測(cè)算法,在調(diào)適該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型前,判 定該處理變量是否指出一錯(cuò)誤;及經(jīng)由施加一第二錯(cuò)誤偵測(cè)算法,在調(diào)適該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型后,判 定該處理數(shù)據(jù)是否指出 一錯(cuò)誤,其中該第 一錯(cuò)誤偵測(cè)算法的控制限制廣于該第 二錯(cuò)誤偵測(cè)算法的控制限制。
6. 如權(quán)利要求1所述的方法,其中該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型包含至少一第一模型及一第二模型,由所考慮的歷史數(shù)據(jù)的一數(shù)量、所使用的處理變量、 所使用的主要部件的數(shù)目、信任限制、遺忘因子、調(diào)適至該經(jīng)測(cè)量漂移的一方 法、所調(diào)適的處理變量、所用于模型產(chǎn)生的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、以及調(diào)適門(mén)檻值的至少 一者而該第二模型不同于該第 一模型。
7. 如權(quán)利要求1所述的方法,其更包含在偵測(cè)與該處理數(shù)據(jù)相關(guān)的一工具上的機(jī)器維護(hù)時(shí),自動(dòng)地重置這些多變 量統(tǒng)計(jì)模型的至少一者。
8. 如權(quán)利要求7所述的方法,其中重置過(guò)程包含重新計(jì)算針對(duì)具有大于一 門(mén)檻值的一錯(cuò)誤貢獻(xiàn)的處理變量的統(tǒng)計(jì)、調(diào)適一多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少部分至 新的操作情況、及回復(fù)該多變量統(tǒng)計(jì)模型至相符于在一訓(xùn)練時(shí)段時(shí)所產(chǎn)生的一 原始狀態(tài)的 一 狀態(tài)的至少 一 者。
9. 如權(quán)利要求7所述的方法,其中重置過(guò)程包含初始化一重置訓(xùn)練時(shí)段, 其中該重置訓(xùn)練時(shí)段被用來(lái)收集數(shù)據(jù)以更新這些多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少 一者。
10. 如權(quán)利要求1所述的方法,其中調(diào)適過(guò)程更包含施加一改變至一關(guān) 聯(lián)性數(shù)組、主要部件的一數(shù)目、負(fù)載向量(loading vectors )、中數(shù)(mean)、 變化、協(xié)方差、主要部件特征向量及特征數(shù)值的至少一者。
11. 一種包含數(shù)據(jù)的機(jī)器可存取媒體,其當(dāng)由一機(jī)器所存取時(shí),造成該 機(jī)器執(zhí)行一方法,該方法包含接收處理數(shù)據(jù),該處理數(shù)據(jù)包含多個(gè)處理變量;根據(jù)該處理數(shù)據(jù)調(diào)適一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型,其中調(diào)適過(guò)程包含施加一 改變至該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少一單變量統(tǒng)計(jì),其在如果該改變大于 一門(mén)檻值時(shí)而為之;及使用該 一 或多個(gè)經(jīng)調(diào)適的多變量統(tǒng)計(jì)模型來(lái)分析接續(xù)的處理數(shù)據(jù)以偵須'J 錯(cuò)誤。
12. 如權(quán)利要求11所述的機(jī)器可存取媒體,該方法更包含在調(diào)適該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型前或在調(diào)適這些多變量統(tǒng)計(jì)模型后,判 定該處理數(shù)據(jù)是否指出針對(duì)該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的一錯(cuò)誤。
13. 如權(quán)利要求11所述的機(jī)器可存取媒體,其中該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型根據(jù)該多個(gè)處理變量之一或多者的一經(jīng)測(cè)量漂移而調(diào)適。
14. 如權(quán)利要求11所述的機(jī)器可存取媒體,該方法更包含 經(jīng)由施加一第一錯(cuò)誤偵測(cè)算法,在調(diào)適該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型前,判定該處理變量是否指出一錯(cuò)誤;及經(jīng)由施加一第二錯(cuò)誤偵測(cè)算法,在調(diào)適該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型后,判 定該處理數(shù)據(jù)是否指出 一錯(cuò)誤,其中該第 一錯(cuò)誤偵測(cè)算法的控制限制廣于該第 二錯(cuò)誤偵測(cè)算法的控制限制。
15. 如權(quán)利要求11所述的機(jī)器可存取媒體,其中該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì) 模型包含至少一第一模型及一第二模型,由所考慮的歷史數(shù)據(jù)的一數(shù)量、所使 用的處理變量、所使用的主要部件的數(shù)目、信任限制、遺忘因子、調(diào)適至該經(jīng) 測(cè)量漂移的一方法、所調(diào)適的處理變量、所用于模型產(chǎn)生的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、以及調(diào) 適門(mén)檻值的至少一者而該第二模型不同于該第一模型。
16. 如權(quán)利要求11所述的機(jī)器可存取媒體,該方法更包含 在偵測(cè)與該處理數(shù)據(jù)相關(guān)的一工具上的機(jī)器維護(hù)時(shí),自動(dòng)地重置這些多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少一者。
17. 如權(quán)利要求11所述的機(jī)器可存取媒體,其中調(diào)適過(guò)程更包含施加一 改變至一關(guān)聯(lián)性數(shù)組、主要部件的一數(shù)目、負(fù)載向量(loading vectors)、中數(shù)(mean)、變化、協(xié)方差、主要部件特征向量及特征數(shù)值的至少一者。
18. —種統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系統(tǒng),其包含 一數(shù)據(jù)庫(kù),其用于儲(chǔ)存一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型,及一錯(cuò)誤偵測(cè)器,其耦合至少一制造機(jī)器及該數(shù)據(jù)庫(kù),該錯(cuò)誤偵測(cè)器用以接 收來(lái)自該至少一制造機(jī)器的處理數(shù)據(jù),其中該處理數(shù)據(jù)包含多個(gè)處理變量,以 調(diào)適該一或多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少一者,其中調(diào)適過(guò)程包含施加一改變至該一 或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少一單變量統(tǒng)計(jì),其在如果該改變大于一門(mén)檻值時(shí) 而為之,及用以使用該一或多個(gè)經(jīng)調(diào)適的多變量統(tǒng)計(jì)模型來(lái)分析接續(xù)的處理數(shù) 據(jù)以偵測(cè)錯(cuò)誤。
19. 如權(quán)利要求18所述的統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系統(tǒng),其中該錯(cuò)誤偵測(cè)器更用以 在調(diào)適該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型前或在調(diào)適這些多變量統(tǒng)計(jì)模型后,判定該 處理數(shù)據(jù)是否指出針對(duì)該 一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的 一錯(cuò)誤。
20. 如權(quán)利要求18所述的統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系統(tǒng),其中該一或多個(gè)多變量統(tǒng) 計(jì)模型根據(jù)該多個(gè)處理變量之一或多者的一經(jīng)測(cè)量漂移而調(diào)適。
21. 如權(quán)利要求18所述的統(tǒng)計(jì)處理監(jiān)控系統(tǒng)'其中該錯(cuò)誤偵測(cè)器更用以 在偵測(cè)在該至少一制造機(jī)器上的機(jī)器維護(hù)時(shí),自動(dòng)地重置這些多變量統(tǒng)計(jì)模型 的至少一者。
全文摘要
一種用于偵測(cè)錯(cuò)誤的方法及設(shè)備。接收一組數(shù)據(jù)采樣,該組數(shù)據(jù)采樣包含多重處理變量。一或多個(gè)變量統(tǒng)計(jì)模型經(jīng)調(diào)適,其中調(diào)適過(guò)程包含施加一改變至該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型的至少一單變量統(tǒng)計(jì),其在如果該改變大于一門(mén)檻值時(shí)而為之。該一或多個(gè)多變量統(tǒng)計(jì)模型被用來(lái)分析接續(xù)處理數(shù)據(jù)以偵測(cè)錯(cuò)誤。
文檔編號(hào)G06F11/30GK101438251SQ200780016500
公開(kāi)日2009年5月20日 申請(qǐng)日期2007年5月7日 優(yōu)先權(quán)日2006年5月7日
發(fā)明者A·T·施沃姆, J·L·小哈維 申請(qǐng)人:應(yīng)用材料股份有限公司