CN102473589B - 确定工艺模块级失控事件的装置及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了配置为方便等离子处理系统中的基底加工的工艺级故障排除体系结构(PLTA)。所述体系结构包括工艺模块控制器。所述体系结构还包括多个传感器，其中多个传感器中的每个传感器与工艺模块控制器通信以收集关于一种或多种工艺参数的检测数据。所述体系结构还包括工艺模块级分析服务器，其中工艺模块级分析服务器与多个传感器和工艺模块控制器直接通信。所述工艺模块级分析服务器配置为接收数据，其中所述数据包括来自多个传感器的检测数据和来自工艺模块控制器的工艺模块和室数据的至少一种。所述工艺模块级分析服务器还配置用于分析数据并且当在基底加工期间识别出问题时将禁止数据直接发送给工艺模块控制器。

Description

确定工艺模块级失控事件的装置及其方法
发明背景
等离子体处理的发展提供了半导体行业的增长。为具有竞争力，制造公司需要能将基底加工成优质的半导体器件。在基底加工期间，一般需要严格控制工艺参数来实现令人满意的结果。当工艺参数(例如射频功率、压力、偏置电压、离子流、等离子体密度等)落在预定义的窗口之外时，可能会产生不理想的处理结果(例如，蚀刻轮廓差、低选择性、损害基底、损害处理室等)。因此，在半导体器件的制造中，识别在工艺参数处于预定义的窗口之外时的状况的能力是重要的。
在基底加工期间，可能会发生损坏基底和/或给处理室组件造成损坏的某些失控事件可能。为识别失控事件，可能会在基底加工期间收集数据。在基底加工期间，可能采用诸如传感器之类监控设备来收集与各种工艺参数(诸如偏置电压、反射功率、压力等)有关的数据。在本文所讨论的，传感器是指可以用来检测等离子体处理组件的状况和/或信号的设备。为了便于讨论，将使用术语“组件”来指处理室中的原子组件或多部分组件。
近年来，通过传感器收集的数据的类型和数量正在增加。通过分析与工艺模块数据和工艺背景数据(室事件数据)有关的由传感器收集的数据，就可以确定在预定义的窗口之外的参数。因此，就可以提供纠正性措施(如方法调整等)来中止失控事件，从而防止对基底和/或处理室组件产生进一步的损害。
发明概述
在一实施方式中，本发明涉及配置为便于等离子体处理系统中的基底加工的工艺级故障排除体系结构(PLTA)。所述体系结构包括工艺模块控制器。所述体系结构还包括多个传感器，其中所述多个传感器中的每一个传感器与所述工艺模块控制器通信以收集关于一种或多种工艺参数的检测到的数据。所述体系结构还包括一个工艺模块级分析服务器，其中所述工艺模块级分析服务器与所述多个传感器和所述工艺模块控制器直接通信。所述工艺模块级分析服务器配置用于接收数据，其中所述数据包括来自所述多个传感器的检测数据和来自所述工艺模块控制器的工艺模块和室数据中的至少一种。所述工艺模块级分析服务器也配置用于在基底加工期间识别出问题时分析数据并且将禁止数据直接发送给所述工艺模块控制器。
上述概述仅涉及本发明公开的多个实施方式之一，并不旨在限制本发明的范围，本发明的范围是在权利要求书中规定的。下面将在本发明的详细说明中结合附图更详细地说明本发明的这些和其它特征。
附图说明
本发明在附图的图中是通过例示式的方式而不是限制式的方式说明的，其中类似的参考数字是指类似的部件，其中：
图1示出了带有主机级分析服务器的互连工具环境的现有技术的整体逻辑图。
图2示出了用于关联在传感器和工艺模型控制器之间的数据的、带有群集工具级解决方案的互连工具环境的简化的框图。
图3示出了在本发明的一种实施方式中的工艺级故障排除体系结构的简化的逻辑概要图。
图4示出了在本发明的一种实施方式中的工艺模块级分析服务器的简化的功能框图。
具体实施方式
现在将参考在附图中所示的几个实施方式来具体说明本发明。在下面的说明中，对许多具体细节进行了详细地解释以提供对本发明的全面了解。然而，显而易见的是，对本领域的技术人员而言，本发明可以在不带有这些特定细节的一部分或全部的情况下实现。在其它情况下，对公知的工艺步骤和/或结构没有详细说明，以免不必要地模糊本发明。
下文说明了包括方法和技术的各种实施方式。应该牢记的是，本发明可能还涵盖其中包括计算机可读介质的制品，在计算机可读介质上存储有用于实施本发明技术的实施方式的计算机可读指令。计算机可读介质可包括例如半导体、磁、光磁、光或其它形式的用于存储计算机可读代码的计算机可读介质。此外，本发明也可涵盖用于实施本发明的实施方式的设备。这样的设备可包括电路(专用电路和/或可编程电路)来开展与本发明的实施方式有关的任务。这样的设备的例子包括通用计算机和/或适当编程的专用计算装置，并且可包括适合于与本发明的实施方式有关的各项任务的计算机/计算设备和专用电路/可编程电路的组合。
如前所述，为获得竞争优势，制造商们必须能够切实有效地解决在基底加工期间可能出现的问题。故障排除通常涉及到分析在加工期间收集到的大量数据。为了便于讨论，图1示出了带有主机级分析服务器的互连工具环境的现有技术的整体逻辑视图。
考虑其中例如一家制造公司可能有一种或多种群集工具(诸如蚀刻工具、清洁工具、剥离工具等)的情况。每一种群集工具可能有多个工艺模块，其中每一个工艺模块配置用于一个或多个特定工艺。每一种群集工具可为诸如CTC 104、CTC 106和CTC 108之类群集工具控制器(CTC)控制。每一种群集工具控制器可与诸如PMC 110、112、114和116之类一个或多个工艺模块控制器(PMC)交互。为了便于讨论，将提供与PMC 110有关的例子。
为了辨识可能需要干预的状况，可在基底加工期间采用传感器收集与工艺参数有关的数据(检测数据)。在一个例子中，在基底加工期间，多个传感器(诸如传感器118、120、122、124、126、128、130、132、134、136、138和140之类)可能与工艺模块控制器交互，以收集与一种或多种工艺参数有关的数据。可利用的传感器的类型可取决于可能要收集的数据的类型。例如，传感器118可配置为收集电压数据。在另一个例子中，传感器120可配置为收集压力数据。一般地，可能会被用来从工艺模块收集数据的传感器可以是不同的品牌、制造和/或型号。因此，一个传感器可以几乎不与或不与另一个传感器交互。
通常，传感器配置为收集关于一种或多种特定参数的测量数据。由于绝大多数传感器不被配置为执行处理，每一个传感器可以与一个计算模块(诸如计算机、用户界面等)耦合。计算模块通常配置为处理模拟数据和将原始的模拟数据转换成数字格式。
在一个例子中，传感器118通过传感器电缆144从PMC110收集电压数据。传感器118接收到的模拟电压数据被计算模块118b进行处理。由传感器收集的数据被发送给主机级分析服务器(如数据框142)。在通过网络连接向前发送数据给数据框142之前，先由计算模块将数据从模拟格式转换成数字格式。在一个例子中，在将数据通过网络路径146发送给数据框142之前，计算模块118b先将由传感器118收集的模拟数据转换成数字格式。
数据框142可以是配置为收集、处理和分析来自包括传感器和工艺模块的多个源的数据的中央分析服务器。通常情况下，可用一个数据框来处理在基底加工期间由单一的制造公司的所有群集工具所收集的数据。
可传输到数据框142的实际数据量可能比传感器收集到的数据量显著地少。通常，传感器可以收集大量数据。在一个例子中，一个传感器可以以高达每秒1兆字节的速率收集数据。然而，由传感器收集的数据只有小部分发送给数据框142。
不将由传感器收集到的整个数据流传输给数据框142的原因之一是由于使用效能成本合算的商用通信协议时的网络带宽的限制。到数据框142的网络管道可能不能处理从多个源(诸如传感器118、120、122、124、126、128、130、132、134、136、138和140之类)发送给一个接收器(如数据框142)的大容量数据。换句话说，当数据框142试图接收来自所有传感器配置的大量数据时，在传感器配置(传感器和计算模块)和数据框142之间的网络路径可能会遇到严重的传输堵塞。由上可以理解的是，如果数据框142无法处理输入的信息，被发送的数据包可能会被丢弃，并可能不得不再次发送，从而给已经严重拥塞的网络管道增添了额外负担。
此外，数据框142可能不能在执行诸如数据处理和分析数据之类的其它重要功能的同时而处理来自多个源的高容量的传入数据。如前所述，数据框142不仅配置为接收传入的数据包，数据框142例如还配置为处理和分析所有输入数据流。由于数据框142是用于收集的不同数据流的分析服务器，数据框142需要有足够的处理能力来执行大量数据流的分析。
由于数据框142具有有限的处理资源，从每一个传感器收集的数据只有一小部分被发送给数据框142。在一个例子中，在可由单一的传感器收集的数以千计的数据项中，只有10-15个数据项被以1-5赫兹转发给数据框142。在一个例子中，只有由传感器118收集的数据汇总可被发送给数据框142。
除了接收来自多个传感器的数据外，数据框142还可从工艺模块控制器接收数据。在一个例子中，工艺模块数据和工艺背景数据(室事件数据)可以由每一个工艺模块控制器收集并转发给数据框142。为了便于讨论，工艺模块数据和工艺背景数据也可称为工艺模块和室数据。例如，工艺模块数据和工艺背景数据可由PMC 110收集，并通过路径148发送给CTC 104。CTC 104不仅管理来自PMC 110的数据，还可处理来自群集工具中的其它工艺模块控制器(诸如PMC 112、PMC114和PMC 116之类)的数据。
群集工具控制器收集的数据然后通过半导体设备通信标准/通用设备模块(SECS/GEM)接口传输给fab主机102(fab host)。在一个例子中，CTC 104将从PMC 110、112、114和/或116收集的数据通过路径150通过SECS/GEM 156传输给fab主机102。fab主机102可能不仅从CTC 104接收数据，还可例如从诸如CTC 106和108之类其它群集工具控制器接收数据。fab主机102所收集的数据然后通过路径158转发给数据框142。由于所收集的数据有极大的数量，并不是将所有发送给fab主机102的数据都转发给数据框142。在许多情况下，只可将数据汇总传输给数据框142。
数据框142可以处理、分析和/或关联由传感器和工艺模块控制器收集的数据。如果识别出异常，数据框120就可随后确定问题的根源，例如是诸如与正在PMC 110执行的方法步骤不一致的参数之类。一旦问题的根源已经确定，数据框142就以以太网信息的格式将禁止发送给fab主机102。fab主机102接到信息后，可通过SECS/GEM 156将信息转发给CTC 104。群集工具控制器然后可将信息转发给期望的工艺模块控制器，在此例中是PMC 110。
不幸的是，禁止通常不是实时提供的。相反，期望的工艺模块通常是在受影响的基底已经被处理甚至是整个基底块已退出工艺模块之后才收到禁止。因此，不仅是基底/基底块已被损坏，而且一个或多个处理室组件也可能已受到负面影响，从而增加了浪费并提高了拥有成本。
延迟的原因之一是从多个源接收的大量数据。即使数据框142可配置有快速处理器并有足够的内存来处理大量的数据流，数据框142可能也需要时间来处理、关联和/或分析所收集的数据。
工艺模块延迟接收禁止的另一个原因是数据框142正在接收的数据流不完整。由于数据框142从多个源接收数据，正在发送给数据框142的实际数据比收集的数据显著要少。在一个例子中，实际上只有一小部分(约1-5赫兹)数据正在发送，而不是发送由传感器118收集的1千兆赫的数据流。因此，即使数据框142正在从其所有的源接收大量的数据，所接收到的数据通常是不完整的。因此，考虑到数据框142可能无法访问来自所有源的完整数据集，确定一个失控事件可能需要时间。
此外，将数据发送给数据框142的路径可有所不同。在一个例子中，在模拟数据已转换成数字数据后直接从传感器配置(即传感器及其计算模块)发送数据。与之相比，由工艺模块收集的数据在较长的网络路径上(至少通过群集工具控制器和fab主机)传输。相应地，数据框142在所有相关的数据流已被接收到之前无法完成其分析。
在工艺模块和数据框142之间的网络路径不仅较长，通过这一路径发送的数据流还通常面临至少两个瓶颈。第一个瓶颈是群集工具控制器。因为由群集工具内的工艺模块收集的数据被发送给单一的群集工具控制器，来自各个工艺模块的数据流都必须通过单一的群集工具控制器处理，所以，第一个瓶颈出现。鉴于可以从每个工艺模块传输的数据的数量巨大，到群集工具控制器的网络路径通常经历了严重的传输堵塞。
一旦群集工具控制器接收到数据，就将数据传送到fab主机102。第二个瓶颈可能发生在fab主机102。鉴于fab主机102可接收来自各个群集工具控制器的数据，由于所接收到的数据的量极大，到fab主机102的传输也会遇到堵塞。
由于数据框142需要来自不同源的数据以确定失控事件，在工艺模块和数据框142之间的传输状况阻止了数据流及时传输给数据框142。结果，数据框142收集所有必要的数据来进行分析之前，宝贵的时间即已丧失。此外，一旦准备好禁止，禁止在能应用以执行纠正措施之前必须经过同一冗长的路径回到受影响的工艺模块。
导致延迟的另一个因素是关联来自各个数据源的数据的挑战。由于数据框142接收的数据流通常是从每一个传感器和/或工艺模块收集的数据汇总，可用的数据流可能是在不同的时间间隔，所以，关联数据可能是一项艰巨的任务。在一个例子中，所选择的从传感器118传递到数据框142的数据流可以是一秒钟的间隔，而来自PMC 110的数据流可能会是两秒钟的间隔。因此，在失控事件可最终确定之前关联数据流可能需要时间。
关联数据的另一个挑战是由于将数据发送给数据框142的路径不同。由于数据是通过不同的计算机和服务器等而传输，数据可能会面临计算机漂移、网络延迟和网络加载等。结果，数据框142关联来自各个源的数据可能会有困难。鉴于紧密关联需要迅速识别失控事件，在失控事件可被准确识别前可能需要进行更多分析。
图1提供的解决方案的另一缺点是用户成本。除了保持群集工具系统的成本外，额外费用还与传感器配置相关联。由于每个传感器可以是不同的品牌、制造和/或型号，每个传感器配置通常包括一个传感器和一个计算模块。通常需要物理空间来容纳每一个传感器配置。因此，容纳传感器配置的成本可以变得价格昂贵，特别是在房地产价格高的地区。
为了减少工艺模块中的失控事件的实际发生与工艺模块的禁止接收之间的实际时间延迟，提供了群集级分析服务器。图2示出了用于关联在传感器和工艺模型控制器之间的数据的、带有群集工具级解决方案的互连工具环境的简化的框图。
与图1类似，群集工具可包括多个工艺模块(如PMC210、PMC 212、PMC 214和PMC 216)。为了收集数据进行分析，每个工艺模块可与多个传感器(如传感器218、220、222、224、226、228、230、232、234、236、238和240)耦合。每个传感器可通过传感器电缆(如传感器电缆244)与其相应的工艺模块控制器进行交互以收集处理参数数据。由传感器收集的数据可以是模拟格式。计算模块(如计算模块218b)可以在通过路径246将数据转发给群集级分析服务器(如远程控制器242)之前处理数据并将数据转换成数字格式。
类似于图1，每一个工艺模块控制器也可将数据(如工艺模块数据和工艺背景数据)传输给群集工具控制器(如CTC 204和206)。在一个例子中，由PMC 210收集的数据可通过路径248传输给CTC 204。除了从PMC 210接收数据，CTC 204也可从其它工艺模块控制器(如PMC 212、214和216)接收数据。群集工具控制器接收到的数据然后通过路径250转发给fab主机202。
在fab主机202和CTC 204之间，串行分接头可连接到网络路径250以复制转发给fab主机202的数据。在一个例子中，串行分接头208可拦截由CTC204转发给fab主机202的数据。复制数据，将一份数据流通过路径254发送给远程控制器242。如果fab主机连接到多于一个的群集工具控制器，则对每个群集工具控制器而言，一个专用的远程控制器与群集工具控制器相关。在一个例子中，从CTC 206通过路径252发给fab主机202的数据被另一个串行分接头(256)截获。该数据被复制，并通过路径258发送给与和CTC 204关联的远程控制器(242)不同的远程控制器(260)。
因此，不是用一个单一的数据框处理来自各个群集工具的所有数据，可用多个远程控制器来处理来自各个群集工具的数据。换句话说，每个群集工具都与它自己的远程控制器关联。由于每个远程控制器处理来自较少数目的数据源(如工艺模块控制器和与单个群集工具相关联的传感器)的数据，所以每个远程控制器能够处理来自每个源的更大量的数据。在一个例子中，现在可以由每一个远程控制器以10赫兹接收约40kB-100kB的数据项，而不是被发送的30-100个数据项。
从传感器和工艺模块控制器接收的数据由远程控制器进行分析。如果发现问题，远程控制器就可发送禁止给群集工具控制器。在一个例子中，远程控制器242在PMC 210内发现问题。禁止通过路径254和250经由串行分接头208发送给CTC 204。一旦收到禁止，CTC 204就将禁止转发给预期的工艺模块控制器，在这个例子中是PMC 210。
由于远程控制器只负责处理从一个群集工具而不是多个群集工具来的数据(如数据框142所执行的)，所以可分析更多的数据，在不同的数据集之间可以存在更好的相关性。结果，远程控制器可以执行更好和更快的分析，从而提供更及时的干预以纠正工艺模块中的失控事件。在一个例子中，不是接收禁止以防止确定的失控事件在下一基底块(lot)处发生(如由数据框142提供的禁止)，例如由远程控制器242发送的禁止可以使工艺工程师抢救设定要处理的基底块的至少一部分。
虽然远程控制器的解决方案是一个比数据框解决方案更好的解决方案，但远程控制器的解决方案仍然取决于汇总数据执行其分析。因此，在基底加工期间可能发生的问题可能保持未确定。而且，工艺模块和远程控制器之间的路径仍然不是直接路径。因此，计算机漂移、网络延迟和/或网络负荷可能会造成时间误差，这可能使远程控制器难以将来自传感器的数据与来自工艺模块的数据关联。
因此，即使远程控制器解决方案提高了禁止的时效性，远程控制器解决方案仍有不足。充其量，禁止可能能够防止受影响的基底经历的问题在下一基底加工期间发生。在成本必须最小化的激烈竞争的市场，由于损坏的基底的废物和/或由于损坏的处理室组件的停机时间可能会转化为市场损失。因此，期望用于确定失控事件的实时解决方案。
按照本发明的一种实施方式，提供了工艺级故障排除体系结构(PLTA)，其中在工艺模块级执行故障排除。本发明的实施方式包括提供了有实时禁止的实时分析的工艺级故障排除体系结构。本发明的实施方式还包括用于传感器之间的负载均衡和容错的配置。
在本发明的一种实施方式，工艺级故障排除体系结构是分析服务器与单一工艺模块及其相应的传感器通信的网络系统。在一种实施方式中，在网络上交换的信息是双向的。在一个例子中，分析服务器可不间断地接收来自工艺模块和传感器的工艺数据。相反，传感器可接收来自工艺模块的数据，且工艺模块可以从分析服务器接收到指令。
考虑其中例如基底正在处理的情况。在基底加工期间，可收集多个数据。在一个例子中，每100毫秒收集关于压力的数据。如果处理需要一个小时，那么，对压力参数，36000个数据项已收集到。然而，除了压力数据外，多个其它的工艺数据(例如偏置电压和温度等)也可能被收集。因此，大量的数据正在被收集直到基底加工已完成为止。
在现有技术中，数据传送给分析服务器，所述分析服务器可配置为服务如果不是从多个群集工具(如数据框142)收集就是从多个工艺模块(如图2的远程控制器242)收集的数据。因为数据流是来自多个源，所以需要时间来分析和/或关联数据。此外，由于现有技术的分析服务器可能不能处理和分析所有收集的数据，只有一部分从每个源收集的数据被传输给分析服务器。因此，协调、处理、关联和/或分析数据流的复杂的任务需要可能并不总是便利可用的时间。
在本发明的一方面，这里的发明者意识到，如果有更精细的数据可供分析，就可以执行更准确和更快的分析。为了分析来自单一源的更多的数据，分析服务器必须分析来自更少的源的数据。在一种实施方式中，提供了用于在工艺模块级处理和/或分析数据的配置。换句话说，提供了为每个工艺模块及其相应的传感器进行分析的工艺模块级分析服务器。
在一种实施方式中，工艺模块级分析服务器包括一个可能包括一个或多个处理器的共享内存主干。每个处理器可以配置为与一个或多个传感器进行交互。在一个例子中，由传感器1收集的数据可能是由处理器1处理，而由传感器2收集的数据是由处理器2处理。
与现有技术不同，处理器可能彼此分享其处理能力以执行负载均衡和容错。在现有技术中，计算模块配置为处理由传感器收集的数据。由于每个计算模块是单个单元，并通常不彼此交互，负载均衡通常不会执行。与现有技术不同，在工艺模块级分析服务器内的该组处理器可以执行负载均衡。在一个例子中，如果处理器1正在经历数据过载而处理器2接收很少或没有数据，那么可能招募处理器2协助处理器1处理从传感器1来的数据。
此外，在现有技术中，如果一个计算模块发生故障，其它计算模块就无法接管由故障计算模块进行的处理，因为所述计算模块往往是不同品牌/制造/型号的。与现有技术不同，工作量可以在处理器之间按需重新分配。例如，如果处理器2不能执行其职能，工作量就可能会重新分配给其它处理器，直至处理器2修好为止。从上面可以理解，处理器消除了对单个计算模块的需要，从而也减少了容纳计算模块所需的物理空间。
在本发明的一种实施方式中，处理器可分为两种类型的处理器：主处理器和次级处理器。主处理器和次级处理器都配置为处理来自传感器的数据。在一个例子中，如果次级处理器1与传感器1相关，那么次级处理器1通常只处理来自传感器1的数据。类似地，如果次级处理器2与传感器2和3相关，那么次级处理器2通常只处理从这两个传感器(2和3)来的数据。
在一种实施方式中，共享内存主干可包括一个或多个主处理器。该组所述主处理器可配置为不仅处理来自传感器的数据，还可配置为处理来自工艺模块的数据。此外，该组主处理器是配置为将在各个源(如传感器和工艺模块)之间的数据关联和进行分析。如果需要禁止，该组主处理器就配置为发送禁止给工艺模块控制器。
参考下面的附图和讨论，本发明的特点和优势可以得到更好地理解。
图3示出了在本发明的一种实施方式中的工艺级故障排除体系结构的简化的逻辑概图。虽然制造公司可能有超过一种的群集工具，但作为本发明的一种实施方式的说明是使用单个的群集工具。虽然群集工具可能有不同数目的工艺模块，但在图3中所示的例子包括有4个工艺模块的单个群集工具。
由每个工艺模块收集的数据由其相应的工艺模块控制器(PMC 306、PMC 308、PMC 310和PMC 312)收集，并通过群集工具控制器(CTC)304传送给fab主机302。可能由PMC传送的数据可能是与已在现有技术中发送的相同类型的数据(工艺模块数据和工艺背景数据)。与现有技术不同，工艺模块进行故障排除不依赖于传送到fab主机302的数据。相反，所述数据可以归档保存和可供将来分析使用。
在一种实施方式中，提供了一个工艺模块级分析服务器(APECS 314)以执行故障排除所需的分析。考虑在PMC 308中蚀刻一个基底的情况。在基底加工期间，传感器316、318和320收集从PMC 308来的数据。在一个例子中，传感器316配置为收集从PMC 308来的偏置电压数据。从PMC 308收集的模拟数据通过传感器电缆328发送给传感器316。类似地，传感器318和320可以分别通过传感器电缆330和332收集数据。由传感器收集的数据然后通过路径322、324和326中的一个传输给APECS 314进行处理和/或分析。
与现有技术不同，由传感器收集的数据在传送给分析服务器(APECS 314)之前不是必须要进行预处理(例如汇总之类)。在一种实施方式中，每个传感器可包括可用来在将数据转发给APECS 314之前将模拟数据转换成数字数据的简化的数据转换器，而不是具有对数据进行处理的计算模块。可替换地，在一种实施方式中，诸如现场可编程门阵列(FPGA)之类的数据转换器可建在APECS 314中。在一个例子中，每个处理器可包括一个数据转换器算法来将数据转换成数字格式作为其处理的一部分。从上述可以理解，通过消除对计算模块的需求，需要更少的物理空间容纳群集工具及其硬件。结果，所有权的成本可以降低。
因为APECS 314是专用于处理只从一个工艺模块及其相应的传感器来的数据，所以APECS 314能够处理从单一源来的更大容量的数据。换言之，不是必须要削减从每个传感器传输的数据量，APECS 314配置为处理绝大多数的、如果不是所有的由每个传感器所收集的数据。在一个例子中，不是只发送10-15个数据项进行分析，现在有从每个传感器来的两千多数据项可用于被APECS 314分析。因此，可用于APECS 314进行处理和分析的数据流是更完整的数据集。
在一种实施方式中，APECS 314还配置为处理从工艺模块来的数据。与现有技术不同，其中数据流在由分析服务器(诸如数据框或远程控制器之类)接收到之前通过不同的服务器(如群集工具控制器、fab主机等)经过冗长的数据路径传输，由工艺模块收集的数据直接发送给APECS 314，而无需通过其它服务器。在一个例子中，工艺模块数据可通过路径334从PMC 308发送到APECS 314。如果识别出失控的事件，可通过路径336直接发送禁止给PMC 308，而无需先通过其它服务器。
图4提供了有关工艺模块级分析服务器的进一步细节。图4示出了在本发明的一种实施方式中的工艺模块级分析服务器的简化的功能框图。一个工艺模块级分析服务器(诸如APECS 400之类)可能被分配给每个工艺模块。APECS 400是双向服务器，配置为处理传入的数据和在识别出失控事件时发送禁止。
数据源可能来自两个主要源，由传感器收集的数据和由工艺模块收集的数据流。在一种实施方式中，APECS 400配置为接收从多个传感器(传感器410、412、414、416、420、422、424和426)传入的数据。鉴于一些群集工具所有人可能已将大量资金投入到传统的传感器配置(带有计算模块的传感器)，将APECS 400配置为从传统的传感器配置和改进的传感器(不需要计算模块的传感器)接收数据。
在一种实施方式中，APECS 400可包括诸如以太网交换机418之类接口以与传统传感器配置(诸如传感器410、412、414和416)交互。在一个例子中，由传感器410收集的数据首先用计算模块410b从模拟格式转换成数字格式，再将数字数据传输给APECS 400(通过路径430、432、434或436)。将以太网交换机418配置为与传统的传感器配置交互以接受数据流。然后将数据流(通过路径446、448、450或452)传递给APECS 400内的处理器(402、404、406和408)中的一个进行处理。
可使用改进的传感器(没有计算模块的传感器)测量工艺参数，而不是使用传统的传感器配置。由于收集到的数据不是必须要汇总，所以不再需要计算模块进行处理。相反，在一种实施方式中，改进的传感器可包括诸如价廉的FPGA之类数据转换器(未示出)来将数据从模拟格式转换为数字格式。可替换地，数据转换器(未示出)可安装在APECS 400内，而不是在传感器内安装数据转换器。无论数据转换器是安装在APECS 400的外部或内部，计算模块的去除都提供了群集工具所有权的成本节省。在一个例子中，购买、容纳和维护计算模块的成本大幅减少。
在本发明的一种实施方式中，APECS 400包括一组处理器(402、404、406和408)来处理输入的数据。该组处理器可以是物理处理单元、虚拟处理器或其组合。每一个处理器负责处理来自与所述处理器相关的源的数据流。在一个例子中，通过路径440从传感器422流入的数据流由处理器404处理。在另一个例子中，由传感器424收集的数据流通过路径442传输到处理器406进行处理。
处理器的个数及其与传感器之间的关系可取决于用户的配置。在一个例子中，即使图4只示出了处理器和传感器之间的一一对应的关系，其它关系也可能存在。在一个例子中，可配置一个处理器来处理来自不止一个源的数据。在另一个例子中，可配置不止一个处理器来处理从一个传感器来的数据流。
在一种实施方式中，每个处理器共享一个共享内存主干428。因此，当一个或多个处理器超载时，可能会执行负载均衡。在一个例子中，如果从传感器426通过路径444流入的数据流超过处理器408的处理能力，就可能采用其它处理器以帮助减少处理器408上的负载。
除了负载均衡外，共享内存主干还提供了一个容错环境。换句话说，如果一个处理器不能正常工作，那么，先前由故障处理器支持的处理就被重新分配给其它处理器。在一个例子中，如果处理器406不正常运行和不能处理来自传感器424的数据流，就可能指示处理器404处理来自传感器424的数据流。因此，重新分配工作量的能力使运作不当的处理器得以替换，而不致使整个服务器停机。
在一种实施方式中，在APECS 400内可能存在两种类型的处理器。第一种类型的处理器是次级处理器(如处理器404、406或408)。每一个次级处理器配置为处理从其相应的传感器接收的数据流。此外，在一种实施方式中，每一个处理器配置为分析数据和找出可能与相应的传感器一起存在的任何潜在问题。
第二种类型的处理器是主处理器(402)。虽然图4只示出了一个主处理器，但主处理器的数量可取决于用户的配置。在一种实施方式中，主处理器可配置处理来自一个或多个传感器的数据流。在一个例子中，由传感器420收集的数据流通过路径438发送给主处理器402进行处理。
用于主处理器的另一数据源是工艺模块。换句话说，将由工艺模块收集的工艺模块数据和工艺背景数据由主处理器进行处理。在一个例子中，由工艺模块收集的数据通过工艺控制总线经由路径454传递给APECS 400。数据在经由路径446流到主处理器402之前先遍历通过以太网交换机418。
除了处理数据外，主处理器还配置为分析从多个源来的数据。在一个例子中，从传感器422和424来的数据流之间的数据关联由主处理器402执行。在另一个例子中，从一个或多个传感器来的数据流与从工艺模块来的数据流之间的数据关联也由主处理器402执行。
由于用于每一个数据源的数据路径现在都有大约类似的长度，关联数据比现有技术中所经历的挑战性显著地小。在一个例子中，因为数据从工艺模块流向APECS 400而不必经过其它服务器(如群集工具控制器和/或fab主机)，从工艺模块来的数据流不因如图1和图2所示当数据流必须通过其它服务器(诸如群集工具控制器、fab主机等之类)传送时可能发生的计算机和/或网络状况(如计算机漂移、网络延迟、网络负载等)而经历变化。此外，此时用于接收需要进行关联和分析的所有相关数据流的等待时间显著减少。因此，当外部条件(诸如计算机漂移、网络延迟、网络负载等之类)已基本消除时，关联从不同源来的数据显著简化。
除了数据路径外，可以执行更快和更准确的分析，因为从单一源来的具有更细化的更大量的数据提供了更多数据点来执行相关。在现有技术中，因为现有技术的分析服务器不能处理从多个数据源来的大量数据，所以可供分析的数据通常是不完整的，因而数据源之间的相关通常是很困难的。与现有技术不同，因为每一个分析服务器现在只负责分析从有限数量的源(工艺模块和与工艺模块关联的传感器)来的数据，所以数据源的数量显著减少。由于数据源的数目已显著减少，分析服务器具有处理从单一源来的较多量数据的能力。鉴于提供了更精细的细节，可以在各个源的数据流之间取得更好的关联性。
如果一个问题(如失控事件)被确认，那么，主处理器配置为向工艺模块发送禁止。在一种实施方式中，采用直接数字信号输出线456来将从APECS 400来的禁止发送给工艺模块。使用在两个设备之间的直接数字输出线，禁止不必在能够被传输之前先转换成以太网信息。因此，适当地格式化禁止然后再转换回来所需的时间被大幅度降低。因此，APECS 400能够向工艺模块提供实时禁止或接近实时禁止以处理失控事件。
在一种实施方式中，主处理器也可被配置为通过路径458与其它设备交互。在一个例子中，如果群集工具控制器发送请求给APECS 400，请求就可通过路径458发送和由主处理器402处理。在另一个例子中，可通过路径458和群集工具控制器向fab主机发送通知。
如同可以从本发明的一个或多个实施方式所理解的那样，提供了工艺级的故障排除体系结构。通过在工艺模块级本地化分析服务器，为分析提供了数据粒度(data granularity)，导致了更快和更准确的分析结果。随着用于各种数据源的一个类似的数据路径，在各种数据流之间存在更好的关联性。随着更快和更准确的分析，可以更加及时地提供排除故障，及时提供禁止以提供可采用的纠正措施来不仅防止下一基底损坏还提供纠正措施解决影响到受影响基底的失控事件，从而挽救了受影响的基底免受损坏。因此，较少数目的基底被浪费，对处理室组件的损害可能会大幅减少。
虽然根据几个优选实施方式说明了本发明，但也有落在本发明的范围内的改变、置换和等同形式。虽然此处提供了各种例子，但目的在于，这些例子对本发明而言是说明性的而不是限制性的。
此外，此处提供了标题和摘要是为了方便起见，不应该用来解释本权利要求书的范围。此外，摘要是以高度缩写的形式写成的，在这里提供是为了方便，因此不应该用来解释或限制在权利要求书中表达的整体发明。如果此处使用术语“组(集)”，这样的术语旨在具有其通常理解的数学意义包括零、一或多个。还应指出，有多种可替代的方式来实施本发明的方法和装置。因此，旨在将后面所附的权利要求书解释为包括落在本发明的真实精神和范围内的所有这样的改变、置换和等同形式。

Claims (19)

1.配置为方便等离子处理系统中的基底加工的工艺级故障排除体系结构(PLTA)，包括：
工艺模块控制器；
多个传感器，其中所述多个传感器中的每个传感器与所述工艺模块控制器通信以收集关于一种或多种工艺参数的检测数据；和
工艺模块级分析服务器，其中所述工艺模块级分析服务器与所述多个传感器和所述工艺模块控制器直接通信，其中所述工艺模块级分析服务器配置用于：
接收数据，其中所述数据包括来自所述多个传感器的所述检测数据和来自所述工艺模块控制器的工艺模块和室数据中的至少一种，
分析所述数据，和
当在所述基底加工期间识别出问题时将禁止数据直接发送给所述工艺模块控制器；
其中所述工艺模块级分析服务器包括共享内存主干，其中所述共享内存主干由多个处理器访问，其中所述多个处理器中的每个处理器配置为至少通过所述共享内存主干与所述多个传感器中的一个传感器进行交互。
2.根据权利要求1所述的工艺级故障排除体系结构，其中所述多个传感器中的第一传感器包括用于在发送至少一部分所述检测数据给所述工艺模块级分析服务器前执行预处理的计算模块。
3.根据权利要求2所述的工艺级故障排除体系结构，其中所述工艺模块级分析服务器包括以太网交换机，其中所述以太网交换机使所述工艺模块级分析服务器能与所述第一传感器通信。
4.根据权利要求1所述的工艺级故障排除体系结构，其中所述多个传感器中的第一传感器发送直接来自所述第一传感器的所述检测数据的至少一部分给所述工艺模块级分析服务器而没有预处理。
5.根据权利要求4所述的工艺级故障排除体系结构，其中所述工艺模块级分析服务器包括用于将所述第一传感器发送的所述检测数据由模拟格式转换成数字格式的数据转换器。
6.根据权利要求1所述的工艺级故障排除体系结构，其中所述共享内存主干配置为执行在所述多个处理器之间的负载均衡。
7.根据权利要求6所述的工艺级故障排除体系结构，其中所述共享内存主干配置为提供在所述多个处理器之间的容错。
8.根据权利要求1所述的工艺级故障排除体系结构，其中所述多个处理器中的至少一个处理器是次级处理器，其中所述次级处理器配置为至少从所述多个传感器中的至少一个传感器接收所述检测数据并且处理所述检测数据。
9.根据权利要求8所述的工艺级故障排除体系结构，其中所述多个处理器中的至少一个处理器是主处理器，其中所述主处理器配置为至少执行以下的一个
接收来自所述工艺模块控制器的所述工艺模块和室数据，
接收来自所述多个传感器中的至少一个传感器的所述检测数据，
将所述工艺模块和室数据与所述检测数据关联，和
通过直接数字输出线将大体上为实时的禁止数据发送给所述工艺模块控制器。
10.配置为在等离子处理系统的基底加工期间执行评价的装置，其中所述装置是直接与工艺模块控制器和多个传感器耦合，所述装置包括：
用于处理数据的多个处理器，其中所述数据包括由所述多个传感器采集的检测数据和由所述工艺模块控制器采集的工艺模块和室数据中的至少一种，其中所述处理包括以下的至少一种
接收所述数据、
分析所述数据、
执行数据关联，和
当识别出问题时将禁止数据发送给所述工艺模块控制器；
共享内存主干，其中所述共享内存主干由所述多个处理器访问；
网络接口，其中所述网络接口配置为至少接收所述数据；以及
直接数字输出线，其中所述直接数字输出线是所述多个处理器和所述工艺模块控制器之间的通信路径。
11.根据权利要求10所述的装置，其中所述网络接口配置为从所述多个传感器中的至少第一子集的传感器接收所述检测数据，其中所述第一子集的传感器中的每个传感器包括用于在通过所述网络接口发送所述检测数据的至少一部分给所述多个处理器前执行预处理的计算模块。
12.根据权利要求11所述的装置，其中所述网络接口是以太网交换机。
13.根据权利要求10所述的装置，还包括用于将由所述多个传感器发送的所述检测数据转换的数据转换器，其中所述数据转换器配置为在发送所述检测数据的至少一部分给所述多个处理器之前至少将所述检测数据从模拟格式转换成数字格式。
14.根据权利要求13所述的装置，其中所述数据转换器是现场可编程门阵列(FPGA)。
15.根据权利要求10所述的装置，其中所述共享内存主干配置为执行多个处理器之间的负载均衡。
16.根据权利要求10所述的装置，其中所述共享内存主干配置为提供在所述多个处理器之间的容错。
17.根据权利要求10所述的装置，其中所述多个处理器中的每个处理器配置为与所述多个传感器中的至少一个传感器直接通信。
18.根据权利要求17所述的装置，其中所述多个处理器中的至少一个处理器是次级处理器，其中所述次级处理器配置为至少从所述多个传感器中的至少一个传感器接收检测数据并且处理所述检测数据。
19.根据权利要求18所述的装置，其中所述多个处理器中的至少一个处理器是主处理器，其中所述主处理器配置为至少执行以下中的一种
接收来自所述工艺模块控制器的所述工艺模块和室数据，
接收来自所述多个传感器中的至少一个传感器的所述检测数据，
将所述检测数据与所述工艺模块和室数据关联，和
通过直接数字输出线将禁止数据发送给所述工艺模块控制器。
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