論文の概要: Tensor-based process control and monitoring for semiconductor
manufacturing with unstable disturbances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17573v1
- Date: Wed, 31 Jan 2024 03:35:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-01 15:36:55.933472
- Title: Tensor-based process control and monitoring for semiconductor
manufacturing with unstable disturbances
- Title（参考訳）: 不安定外乱を有する半導体製造のためのテンソルプロセス制御とモニタリング
- Authors: Yanrong Li, Juan Du, Fugee Tsung, Wei Jiang
- Abstract要約: 本稿では,高次元画像ベースオーバーレイ誤差の複雑な構造に対するプロセス制御とモニタリング手法を提案する。
提案手法は,制限された制御レシピを用いてオーバーレイ誤差を低減することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.114681056884832
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the development and popularity of sensors installed in manufacturing
systems, complex data are collected during manufacturing processes, which
brings challenges for traditional process control methods. This paper proposes
a novel process control and monitoring method for the complex structure of
high-dimensional image-based overlay errors (modeled in tensor form), which are
collected in semiconductor manufacturing processes. The proposed method aims to
reduce overlay errors using limited control recipes. We first build a
high-dimensional process model and propose different tensor-on-vector
regression algorithms to estimate parameters in the model to alleviate the
curse of dimensionality. Then, based on the estimate of tensor parameters, the
exponentially weighted moving average (EWMA) controller for tensor data is
designed whose stability is theoretically guaranteed. Considering the fact that
low-dimensional control recipes cannot compensate for all high-dimensional
disturbances on the image, control residuals are monitored to prevent
significant drifts of uncontrollable high-dimensional disturbances. Through
extensive simulations and real case studies, the performances of parameter
estimation algorithms and the EWMA controller in tensor space are evaluated.
Compared with existing image-based feedback controllers, the superiority of our
method is verified especially when disturbances are not stable.
- Abstract（参考訳）: 製造システムに内蔵されたセンサの開発と普及に伴い、製造プロセス中に複雑なデータが収集され、従来のプロセス制御手法に課題が生じる。
本稿では,半導体製造プロセスで収集される高次元画像ベースオーバーレイエラー(テンソル型モデル化)の複雑な構造に対する新しいプロセス制御とモニタリング手法を提案する。
提案手法は,制限された制御レシピを用いてオーバーレイ誤差を低減することを目的とする。
まず、高次元プロセスモデルを構築し、異なるテンソル・オン・ベクター回帰アルゴリズムを提案し、モデルのパラメータを推定し、次元性の呪いを軽減する。
そして、テンソルパラメータの推定に基づいて、理論上安定性が保証されるテンソルデータに対する指数重み付き移動平均(EWMA)コントローラを設計する。
低次元制御レシピが画像上のすべての高次元外乱を補償できないという事実を考慮すると、制御残差は監視され、制御不能な高次元外乱の大きなドリフトを防止する。
広範囲なシミュレーションと実ケーススタディにより,テンソル空間におけるパラメータ推定アルゴリズムとEWMAコントローラの性能を評価する。
既存の画像ベースフィードバックコントローラと比較して,特に乱れが安定していない場合に,本手法の優位性を検証する。
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