[发明专利]一种统计过程的控制方法和系统

说明书

本发明提供一种统计过程的控制方法和系统，适用于对连续样本数据进行早期异常监测，首先收集样本数据，对收集的样本数据正态化处理，当样本量大于2且未达到30时，统计过程的控制图为双重控制限，计算所述样本数据的双控制限，根据计算所得的双控制限，判断接下来收集的样本数据是受控数据还是失控数据；若新收集的连续样本数据为受控数据，则根据双控制限公式计算得到新的受控数据的双控制限；若新收集的连续样本数据为失控数据，需要及时采取措施进行改善；当样本量到达30个时，统计过程的控制图为单控制限。使用该方法和系统，只需要收集2个数据点就可以开始实施控制，以节省生产过程中收集连续样本数据所需耗费的成本和时间。

技术领域

本发明涉及一种统计过程控制方法和系统，特别涉及一种适用于早期异常监测的过程控制方法和系统。

背景技术

统计过程控制(Statistical Process Control)作为质量控制中的一项重要方法，现已被广泛应用于半导体制造领域。统计过程控制是一种应用统计学技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的稳定水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的技术。同样地，统计过程控制图就是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监测过程是否处于控制状态的一种统计图表。其最大特点在于，将过程由静态控制转变为实时的动态跟踪控制，在其上可以很方便地了解过去、分析现状与预测未来的质量状况，是一种可以在现场直接研究质量特性数据随时间变化的统计规律的动态方法。

如图1，传统控制图上有中心线(central line,CL)、上控制限(upper controllimit,UCL)和下控制限(lower control limit,LCL)，再按照时间顺序对抽取的样本统计量描点。若控制图中的样本点落在UCL与LCL之外或样本点在UCL与LCL之间的排列违法了WECO(Western Electric Company Rules)的其他准则，则表明过程异常。然而根据中心极限定理，在传统统计过程控制里的控制限的设定中，通常需要至少30个数据点，否则标准方差的计算不具有代表性，很显然这就对线上快速早期检测提出了不小的挑战。

在集成电路行业，业界通常使用TQV(Technology Qualification Vehicle)作为产品良率及可靠性的监控装置，其着重监测产品内在的可靠性、产品与环境的稳健性。然而TQV监控装置不但价格昂贵、耗时，另外监测问题的时效性也有限。例如，针对制程可靠性的电迁移(Electromigration)与热载流子注入(Hot Carrier Injection)测试以及针对产品可靠性的高温寿命测试(High Temperature Operating Life)都需要耗时几个月，另外测试成本也很高，测试样本数量也较少，无法有效地侦测制程中的外来缺陷(ExtrinsicDefects)。为此，需要找到一种更好的方案来快捷地反映工艺过程状态与产品质量。因此，针对于半导体行业的特殊性，迫切需要开发一种更为科学的统计过程控制来实现早期线上异常监测与诊断。

一般而言，按产品质量的特性分类，常规控制图主要有两类控制图：一个是针对连续数据的计量控制图，另一类是针对离散数据的计数控制图。常用的计量控制图包括单值-极差控制图、均值-极差控制图、均值-标准差控制图等。计数控制图主要用于产品质量特性为不合格数、不合格率、缺陷数等离散数据(例如服从而二项分布的数据)，常用的计数控制图包括不合格品率控制图、不合格品数控制图，单位缺陷数控制图、缺陷数控制图等。

在上述电迁移、热载流子注入等破坏性可靠性项目统计过程监测过程中，日常更为在意对其在特定水平下的，譬如百万分之一(Parts per Million，PPM)，寿命进行监测，因而在这些情况下有必要用单位而不是子组来进行过程控制，这样子组内的差变实际上是0，通常可以采用单值-移动极差控制图。

如图1是现有技术中具有单控制界限的传统单值-移动极差控制图，其控制限可由如下公式计算得到：

移动极差控制图上控制限UCL_MR：