1、 中英文對照外文翻譯文獻(文檔含英文原文和中文翻譯)譯文：半導體制造過程控制和監測：工廠全框架摘要 半導體行業已經開始了從 200 毫米到 300 毫米的晶片技術的過渡，以提高制造效率，降低制造成本。這些技術變革展出現了優化設計下一代工廠控制系統的獨特的機會。本文首先提出為 300毫米設備和計量工具和材料處理高度自動化的系統在全工廠范圍分層控制的框架。現有相關運行的技術在工廠控制范圍內通過了審查和分析。過程和計量數據的監測，通過是舉例來說明的。缺失的部分，作為未來研究和發展的方向而被指出。結束語附在文章末尾。2005 年由 Elsevier 有限公司出版關鍵詞 半導體制造 波段范圍內的控制 電

2、氣參數控制 運行控制 故障檢測和分類 計量數據監控1 導言半導體行業已開始從 200 毫米的技術過渡到 300 毫米轉換，以提高生產效率，降低 制造成本。隨著這種轉變，300 毫米的資金的開支為 200 毫米的一倍。（一個生產 200毫米廠的費用超過 10 億美元，而 300 毫米晶圓廠的費用超過 20 億。）其他技術變革包括：單晶片加工能力，而不是批量業務營運能力；全自動化物料處理系統（AMHS）的跨海灣和內灣運輸；綜合計量，以便及時控制；過程控制和故障診斷的高度自動化。由于新時代的工廠資本高度密集，工廠的關鍵是保持高效率的運作，減少設備停機的時間，優化高品質產品的產量。國際技術路線圖 明確

3、說明工廠的信息和控制系統是42一項重要的技術，是減少周期時間提高利潤。技術變革預示著為新時代工廠優化設計的過程控制系統的獨特機會。缺乏現場傳感器提供的反饋控制和優化晶圓狀態的實時信息是半導體制造控制業長久的挑戰。但幸運的是，近期計量技術 的發展提供了改進及時性和測量數據的作用44性的機會。通常一個現代化的工廠，在半導體制造持續的挑戰控制是至關重要的現場傳感器提供的缺乏，晶圓的實時狀態信息反饋的控制和優化。最近，推進計量技術 提供44了一個機會，改善及時性和實用性測量的數據。通常一個現代化的工廠具有相當多的的測量數據可供分析和控制：（1）在工具層面，實時數據反映了設備的健康狀況和提供反饋并實時控

4、制;（2）綜合測量和在線測量數據的幾何尺寸可進行后期處理，有輕微的計量延遲;（3）樣品和最終電氣測試（電子測試）提供數據與中期或長期的電性能時間延遲，但他們最重要的信息制造業的成效。先進的控制手段與優化方法應盡量在所有的信息的使用綜合等級的高效率生產和嚴格的產品質量控制。監測和控制的半導體制造 程序已經在一些美國的大學和工業研究實驗室研發出來。 作為代表的有 U.C.伯克利28,32對統計建模與控制等離子蝕刻機，密歇根實時運行多變量控制 ，以及麻省理工學院在不同的傳感器和控制技術 。由于缺乏現場傳感227,8器大部分控制開發工作從運行（R2R）控制策略12,41。在馬里蘭大學研究小組貢獻的運行

5、區控制2,5,53。領先的半導體制造商協會 SEMATECH發布了在等離子設備故障檢測和診斷的幾種基準問題 。自適應非線性 R2R 控制問題被提出。模型預測適用于 R2R 控4 制并具有額外的處理能力，可以明確的設定系統參數 。美國德州大學奧斯汀分校，我19術的計量數據光盤 。其他新的發展，控制和故障檢測是在最近由 Sematech 組織的 Spie14裝備水平控制涉及的工具自動反饋控制參數和小規模運行控制使用的綜合計量。第二個層次的運行控制涉及在線測量的前饋使用和反饋控制。第三個層次是島嶼控制。層次結構的頂層是工廠全控制，這是最高級別的優化，通過重新計算所需的最優幾何目標而把消耗控制在劑量較

6、低的水平。該文件的組織如下。我們首先提出為 300 毫米設備和計量工具和材料處理高度自動化的系統在全工廠范圍分層控制的框架。現有相關運行的技術在工廠控制范圍內通過了審查和分析。過程和計量數據的監測，通過是舉例來說明的。缺失的部分，作為未來研究和發展的方向而被指出。結束語附在文章末尾。化學，力學，拋光）。2 一個工廠的框架范圍內的控制 幾乎所有現有的發展都是以基于裝備水平計量數據的 R2R 控制為基礎的。這些被稱為島嶼控制如圖 1 的下部所示。現有的控制策略都不能檢測協調多個制造步驟，從而提高電氣參數方面的總體質量。R2R 控制器的漂移補償通過計量設備反饋，但他們無法彌補計量漂移和不確定性。這里

7、提出的電氣參數直接控制可以彌補計量漂移和幾何測量低于 SPC 限制的系統誤差。據認為，控制和電氣參數優化代表半導體制造控制系統的新一代產品，因為它直接控制下級 R2R 控制器的使用。當市場需求數量一定時，電氣參數的控制和優化將最大限度地高檔產品產量或降低運營成本。如圖 1 所示工廠全控制框架提供優化和加強協調，逐步減少變性，返工和廢料，從而改善整體設備效率，降低制造成本。這一框架由秦和桑德曼 在 AMD 上部署許多38R2R 控制器并分析更高層次的控制需求后提出。裝備水平的控制涉及工具參數的自動反饋控制。下一個層次是 R2R 控制采用綜合或內嵌計量，以達到特定的目的。第三個層次是控制島嶼從多個

8、步驟來執行前饋和反饋控制以及工具的性能匹配。層次結構的頂層是電氣參數控制（EPC）或工廠范圍的控制，通過重新計算對下級的最優目標來實現預期的電氣性能。設備漂移，計量漂移，和物質補償的變化是在 EPC 反饋水平，從而改善進程，提高可用性，減少計量校準器和測試晶圓的使用。這種多層次控制框架類似于已經在煉油行業 成功的分層控制框架，但存在重大分39歧：（1）最低級的控制主要是批量操作；（2）中層 R2R 的控制，除了干擾幾乎沒有 R2R動力學過程的動態特性；（3）頂層的 EPC 是一個多步操作的控制，目的是彌補以前的步驟失誤，不考慮絕對誤差，只要分步進行計量的測量結果是可用的。這使其與模型預測控制（

9、MPC）縮小視野的批處理不同。在化學和煉油過程中，頂級優化是實時優化 ，31中等水平的是全面的動態 MPC。由于 MPC 是一個強大的和成功的技術，它已經在半導體行業擴展到調度和生產規劃11,46,47。該全工廠控制框架也參考 MPC 框架，但重點是優化設備的電氣參數控制。電子測試數據用來改善設備模型之間的電子測試數據和模型的參數不匹配。參數評估進行后，估計參數被發送到工廠范圍優化器，分配指標，以較低級別的控制器，調節生產制造過程。隨著新的模型參數設置更新，該模型開始用于 EPC 控制。3 運行控制算法近年來，運行（R2R）控制技術已受到半導體制造業的巨大關注。莫恩和赫維茨（莫恩等 ）定義了

10、R2R 控制：“一個離散的過程和機械控制，其中就某一特定過程的產物34 易地修改，以盡量減少過程中的漂移，轉變和可變性 ”。為了修改配方，處理過程中漂移，轉移和其他變化，目前的工具和晶圓州有必要進行估計。一類廣泛使用的運行可以運行的是在指數加權移動平均（EWMA）的統計數字，估計過程擾動的控制器。EWMA 已經用于長的時間質量監測目的 。其使用是作為 R2R 控制的近期應用 。940如需 easurement xn,xn-1, . . .的時間序列，其中 N 表示運行數，給出了 EWMA 的遞推公式：Xn=wxn-1+(1-w)xn最有效的一個操縱 R2R 控制變量是在諸如蝕刻時間，曝光時間，

11、處理步驟，處理時間和平整時間。在這種情況下的控制變量通常在何種程度下發展的進程處理時間，如蝕刻和深入的關鍵方面。前面介紹的相乘模式不適合典型的線性狀態空間模型，但可以轉換為線性狀態與過程和測量空間模型，簡單地由對數測量噪音。因此，本文提出的所有控制算法適用于時間控制。4 故障檢測與診斷數據處理工具例如溫度，壓力，氣體流量等將被應用到單晶片或批量的磁盤中。比如一些典型的加工服務，包括等離子體刻蝕，薄膜沉積，快速熱退火，離子注入，化學機械研磨等。在大多數的處理步驟中，每一個感應器都收集晶圓磁盤或那些數據處理的工具。這個數據可以制造出先進的傳感器平臺，如光發射光譜中的實時數據，簡易的統計數字，其數據

12、形式在每次運行結束時都可用。數據故障檢測與診斷已成功應用于其他行業的開發和應用中30,49。這些驅動的故障檢測技術是基于多元統計分析的基礎上來完成的，如主成分分析（PCA）和局部最小乘積（PLS）的數據和相關的統計質量控制方法 。這些監測方法最近的一項審查可參考2636。雖然半導體制造的批處理性質為申請多路過程監控 提供了很多機會，許多半導體35計量數據組織形式被分成三個方面。其中一個是 CD 計量，它的三個方面是晶圓，站點和參數。批量數據也通常可以加工顯示出批量，時間和參數的工具（圖 2）。多路 PCA 已成功地應用于許多不同行業的批量加工過程監控。在半導體制造領域Yue 等人 提出了通過申

13、請多路 PCA 到等離子蝕刻機的光發射譜來擴展數據的觀點。52對于計量和處理工具的監測，數據可以通過站點或時間（每行代表一個晶片上的一個站 點或批處理的一個時刻）或晶片（每行代表一個晶圓）展開。在這項工作中，晶圓級故障檢測與識別是必需的，所以后者已被選為更好的展開方法（圖 4）。正如后面將要討論的，用站點或時間分析數據的優點可以通過實現多塊做法來體現。晶圓批次網站時間參數網站時間/圖 4 展開的網站水平和批量數據 4.1 計量數據監測雖然加工業務創造了結構，但是計量業務使它們擁有了這些特點。計量測量的一些例子包括發展檢驗關鍵尺寸（DICD），最后檢查關鍵尺寸（FICD）和薄膜的厚度。計量測量通

14、常在半導體晶片上多點采樣，在同一點檢測不同特征。故障檢測和識別應用到站點級計量數據是為了驗證整個晶圓表面建立在半導體晶片上的結構是否都均勻的在他們該在的位置。作為一個例子，我們使用 PCA 進行故障檢測并用來自得克薩斯州奧斯汀 AMD 的Fab25 DICD 進行數據鑒定。在光阻材料發展起來之后，該 DICD 是光阻材料圖案寬度。如圖 3 所示，在各向同性發展表明各光阻底部和頂部之間的差異很小。該數據集由 700片晶圓組成，每個晶圓頂部和底部各有 9 個測點。圖 6 為分組的所有 9 個站點為兩個參數合計，圖 7 重點考慮到每個站點的參數。這9 個圖可以很容易地識別基于晶片位置的問題。由提供的

15、數據顯示，出現的漂移在站點2，3 和 4 最強，而它是很難在點 6，8 和 9 強烈漂移。隨著了解每個站點在晶圓上的位置，將有可能使用這些圖和掩蔽工具來解決可能傾斜或焦點問題。 水水水圖 5 DICD 使用 SPEr 故障檢測，T r 的和烏拉圭回合。 水水水水水水水網 站水水 雖然跟蹤塊是好的貢獻，影響了一大批晶圓的做法，但是也必須考慮的一個問題是如何在一個單晶片上集成，這個目標還有待驗證。為了演示此功能，圖示已生成晶圓 395和 450（圖 5 中用箭頭標出）。晶圓 395 圖示如圖 8。顯而易見，測量 4（下部：Site 4），12（頂部：Site 3），13（頂部：Site 4）值得懷

16、疑。在底部和頂部的參數，也和 Site 4 一樣作為異常的站點貢獻，表示出問題。一個合乎邏輯的解釋就是到晶圓上該站點有需要進一步探討的問題，可能會影響產品產量或性能。雖然 Site 3 頂端尺寸也被特別指出，但是頂部和底部都被認為是共同時，整體站點的貢獻是正常的。5 挑戰與機遇5.1 電氣參數建模為貫徹落實晶圓廠的控制，發展基于物理的器件模型映射到電氣幾何參數，如振動頻率參數，擦除閃存時間，電阻值等是很重要的。這個模型與用于 R2R 控制器的用來描述如關鍵尺寸，深度，厚度或工藝操作條件之間的關系的模型不同。由于優化在廣泛應用的 EPC 中涉及到了，非線性物理模型的基礎模型適合于優化。適合 EP

17、C 的模型必須可以實時執行，它不同于模擬和設計模型，如 TCAD 模型。因此，減少型號為 EPC一個重要問題。隨著半導體產業進入 100 納米時代（目前 90 納米，并會很快發展到 65 nm），多尺度建模與仿真變得很重要。這些模型10，18可以幫助了解微觀行為并有效控制和避免潛在的缺陷。無方程仿真模型 可用于控制和約束處理使用。275.2 長延遲模型更新隨著這一進程的計量和物質隨時間變化，需要從實際使用數據適應模型參數。為了統計參數集，非線性物理模型需要非線性最小二乘法。最小二乘法的目的是 EPC 的二重目標，即最小化之間的電子測試數據和模型的輸出成品晶圓地段或受到可能的制約因素的差異。在更

18、新模型的一個具有挑戰性的任務是在電子測試測量數據的延遲。更新機制應該只響應長期持久的變化，而不是短暫的臨時錯誤。重復學習控制和實時反饋控制框架（金等人，2003 年）是一個可執行的解決方案，但需要進一步努力，處理的長時間延遲，多了一個新的 EPC 執行目標會有更長的時間延遲。更新后的模型被用于 EPC 控制器，以便接收下一個目標大量數據傳入。 5.3 FDC 與 R2R 的一體化正如在圖 1 中的說明，晶圓廠控制框架中額每個步驟具有廣泛的 R2R 控制器和 FDC模塊。FDC 的目的是監測分析以歷史數據為基礎的正常情況下的偏差。整合之一就是將多路 PCA 應用于設備監控。通過雙方合作，FDC

19、和 R2R 控制向他們的一體化提出了挑戰。首先，FDC 的方法通常假定具有循環或類似批長度。另一方面，R2R 模塊的目的是調整安排，如生產時間，以盡量減少由于正常變異過程產生的漂移。FDC 模塊，如果不妥善設計，可認為正常 R2R 調整偏離正常情況下并且是錯誤的警告。另一個挑戰是 R2R反饋故障診斷的影響。由于工具控制反饋的故障的根本原因可能是由一個變量轉移到另一個的反饋存在時效性。對于故障診斷，反饋信息的利用33可能是一個解決的途徑。6 結束語半導體產業正在成為一個資本最密集的高比例收入行業之一。另一方面，優化和生產業務的控制最近已受到重視，并證明是必要的競爭優勢。一個設計良好的晶圓廠的控制

20、框架，給半導體制造商提供了競爭力，因為他們過渡到300 毫米技術，并預見了未來450 毫米技術。自動化的物料處理系統和自動化 R2R 控制功能提供了實施的層次各級晶圓廠的控制和故障檢測的必要基礎。領先的設備制造商設想未來大部分的日常業務將由干凈的房間轉移到未來的中央控制室。這種轉變提供了更大的挑戰和機遇，過程控制的研究人員和工程師將為為這個蓬勃發展的行業訂立新標準。原文： Semiconductor manufacturing process control and monitoring: A fab-wide frameworkAbstractThe semiconductor indust

21、ry has started the technology transition from 200 mm to 300 mm wafers toimprove manufacturing efficiency and reduce manufacturing cost. These technological changes present aunique opportunity to optimally design the process control systems for the next generation fabs. In thispaper we first propose

22、a hierarchical fab-wide control framework with the integration of 300 mmequipment and metrology tools and highly automated material handling system. Relevant existingrun-to-run technology is reviewed and analyzed in the fab-wide control context. Process and metrologydata monitoring are discussed wit

23、h an example. Missing components are pointed out as opportunities forfuture research and development. Concluding remarks are given at the end of the paper.2005 Published by Elsevier Ltd.Keywords: Semiconductor manufacturing; Fab-wide control; Electrical parameter control; Run-to-runcontrol; Fault de

24、tection and classification;Metrology data monitoring1. IntroductionThe semiconductor industry has started the technology transition from 200 mm to 300 mm wafers toimprove manufacturing efficiency and reduce manufacturing cost. Along with this transition is thedoubling of capital expenditure in a 300

25、 mm fab versus a 200 mm fab. (The cost of a 200 mm fab is over$1 billion while the cost of a 300 mm fab is over $2 billion.) Other technological changes include: Single wafer processing capability instead of lot-to-lot operations; Fully automated material handling systems (AMHS) with inter-bay and i

26、ntra-bay transportation; Integrated metrology that allows for timely control; Highly automated process control and fault diagnosis.Owing to the capital intensity of the new generation fabs, it is critical to maintain highly efficientoperations,minimize downtime of equipment, and optimize the yield o

27、f high quality products. TheInternational Technology Roadmap 42 clearly identifies that factory information and control systemsare a critical enabling technology to reduce cycle-time and improve yield.These technological changespresent a unique opportunity to optimally design the process control sys

28、tems for the new generation fabs.A persistent challenge in semiconductor manufacturing control is the lack of critical in situ sensors toprovide real time information of the wafer status for feedback control and optimization. Fortunately,recent advance in metrology technology 44 provides an opportun

29、ity for improving the timeliness andusefulness of the measurement data.for analysis and control:Typically a modern fab has the following measurement data available(1) Real time data at the tool level which reflect the equipment health condition and provide feedback for realtime control;(2) Integrate

30、d metrology and in-line metrology data available for geometric dimensions after a major processingstep, with small to moderate metrology delay;(3) Sample and final electrical test (E-test) data available for electrical properties with medium or long timedelay, but they have the most important inform

31、ation about the manufacturing effectiveness.Advanced control and optimization methodology should maximize the use of all the information in an integratedhierarchy for highly efficient manufacturing and tight product quality control. Monitoring and control of semiconductor manufacturing processes hav

32、e been investigated at a number of USuniversities and industrial research laboratories. Representative work includes U.C. Berkeley 28,32 onstatistical modeling and control of plasma etchers, Michigan on real-time and run to run multivariablecontrol22, as well as MIT on different sensor and control t

33、echnologies 7,8. Due to lack of in situ sensorsmuch of the control work is developed from the run-to-run (R2R) control strategy 12,41. Research groups atUniversity of Maryland contributed in the area of run to run control 2,5,53. SEMATECH, a consortium ofleading semiconductor manufacturers, posted s

34、everal benchmark problems on plasma equipment fault detectionand diagnosis 4. Adaptive and nonlinear control for R2R operations is proposed by 16. Model predictivecontrol is applied to R2R control as well which has additional capability in handling constraints explicitly 19.At UT-Austin we have deve

35、loped (i) stability conditions and tuning guidelines for multivariable EWMA anddouble EWMA control with metrology delays 20,21, (ii) multivariate statistical monitoring of RTA and etchers52,51, and (iii) multivariate statistical control of CD metrology data from lithography 14. Other newdevelopment

36、and applications of control and fault detection are reported at recent SPIE conferences andAEC/APC Symposia organized by SEMATECH and summarized in Del Castillo and Hurwitz 15 and Moyne etal. 34. Manufacturing companies like AMD, Intel, Motorola, and TI and vendors like Applied Materials,Brooks-PRI

37、Automation, and Yield Dynamics are leaders in deploying APC technologies at the manufacturinglines.In this paper we draw the analogy between semiconductor manufacturing fabs and chemical plants and propose ahierarchical optimization and control system for semiconductor fab control. A schematic diagr

38、am is shown inFig. 1 for this analogy, which was first presented by Qin and Sonderman 38. The equipment level controlinvolves automatic feedback control of tool parameters and small scale run-to-run control using integratedmetrology. The next level run-to-run control involves the use of in-line meas

39、urement for feedforward andfeedback control. The third level is the islands of control. The top level of the hierarchy is the fab-wide controlwhich is the highest level optimization to achieve desired electrical properties by recalculating the optimalgeometric targets and dosage for the lower level.

40、The organization of the paper is given as follows. We first propose a hierarchical fab-wide control strategy withthe integration of 300 mm equipment and metrology tools and highly automated material handling system.Relevant run-to-run technology is reviewed and analyzed in the fab-wide control conte

41、xt, process and metrologydata monitoring are discussed with an example, and missing components are pointed out as opportunities forfuture research and development. Concluding remarks are given at the end of the paper.2. A framework for fab-wide controlAlmost all existing development is on R2R contro

42、l which adjusts recipes of a step based on metrology data at theequipment level. These are known as islands of control as illustrated in the lower part of Fig. 1. None of the existing control strategies examine the coordination of multiple manufacturing steps to improve the overallproduct quality in

43、 terms of electrical parameters. The R2R controllers compensate for equipment drifts throughmetrology feedback, but they cannot compensate for metrology drifts and uncertainties. The direct control ofelectrical parameters proposed here can compensate for metrology drifts and systematic errors in the

44、 geometricmeasurements that are below the metrology SPC limits. It is believed that the control and optimization ofelectrical parameters represent the next generation of semiconductor manufacturing control system as it directlycontrols the electrical properties to a desired product profile by manipu

45、lating the operation requirements forlower level R2R controllers. The electrical parametric control and optimization will maximize the yield ofhigh-grade products or reduce operational cost when a demand profile is specified by market orders.The fab-wide control framework in Fig. 1 provides optimiza

46、tion and coordination from step to step to reducevariability, reworks, and scraps, thus improving the overall equipment effectiveness and reducing manufacturingcost. This framework was first presented by Qin and Sonderman 38 after having deployed many R2Rcontrollers at AMD and analyzed the need for

47、a higher level control. The equipment level control involvesautomatic feedback control of tool parameters. The next level is run-to-run control using integrated or in-linemetrology to achieve a specified target. The third level is the islands of control that shares information frommultiple steps to

48、perform feedforward and feedback control and tool performance matching. The top level of thehierarchy is electrical parametric control (EPC) or fab-wide control to achieve desired electrical properties byrecalculating the optimal targets for the lower levels. Equipment drifts, metrology drifts, and

49、material variationsare compensated by feedback at the EPC level, leading to improved process and metrology availability andreduced use of calibration and test wafers.This multiple level control framework resembles the hierarchical control framework that has been successful inthe refinery industry 39

50、, but significant differences exist: (i) the lowest level control is mostly batch operations;(ii) the middle level R2R control has virtually no R2R process dynamics except for disturbance dynamics; and(iii) the top level EPC is a multi-step operation control that aims to compensate for errors made i

51、n prior steps,regardless of the nature of the errors as long as step-wise metrology measurement is available. This makes itdifferent from model predictive control (MPC) of batch processes with shrinking horizons. In chemical andrefinery process, the top-level optimization is real-time optimization 3

52、1 and the middle-level is the full-scaledynamic MPC.As the MPC framework is a powerful and successful technology, it has been extended to scheduling andproduction planning in the semiconductor industry 11,46,47. The fab-wide control framework proposed herealso draws analogy from the MPC framework,bu

53、t the focus is optimized control of electrical parameters of thedevices.The E-test data are used to update the device model parameters based on mismatch between the E-test data andthe model. After parameter estimation is performed, the estimated parameters are sent to a fab-wideoptimizer,which distr

54、ibutes targets to lower-level controllers that regulate steps within the manufacturingprocess.The model updated with the new set of model parameters is used for EPC control.3. Run to run control algorithmsIn recent years, run-to-run (R2R) control technology has received tremendous interest in semico

55、nductormanufacturing. Moyne and Hurwitz (Moyne et al. 34) define the run-to-run control as a form of discreteprocess and machine control in which the product recipe with respect to a particular process is modified ex situ,i.e., between machine runs, so as to minimize process drift, shift, and variab

56、ility. In order to modify the recipeto address the process drift, shift and other variability, the current tool and wafer states need to be estimated. Oneclass of widely used run-to-run controllers is based on the exponentially weighted moving average (EWMA)statistics to estimate process disturbance

57、s. The EWMA has been used for a long time for quality monitoring purposes 9. Its use as a basis for run-to-runcontrol is relatively recent 40. For a time series of easurement xn,xn-1, . . ., where n denotes the runnumber, the EWMA is given in the following recursive formula:Xn=wxn-1+(1-w)xnOne of th

58、e most effective manipulated variables in R2R control is the processing time within a processing stepsuch as etch time, exposure time, and planarization time. The controlled variables in this case are typically theextent to which the process develops under the processing time, such as depth of etch

59、and critical dimensions.This multiplicative model does not fit into the typical linear state space model presented earlier, but it can beconverted to the linear state space model with process and measurement noise by simply taking the logarithm.Therefore, all the control algorithms presented earlier

60、 in this paper are applicable to time control.4. Fault detection and diagnosisProcessing tool data such as temperatures, pressures, and gas flow rates will be used to monitor recipes appliedto single wafers or batches of wafers. Some typical processing operations include plasma etching, thin filmdep