半导体制程的监控方法、装置、系统与流程

1.本公开涉及半导体技术领域，尤其涉及一种半导体制程的监控方法、装置、系统。


背景技术：

2.常规单变量分析(uva，univariate analysis)统计模型，是通过设定上下管制界线(spec)卡控异常，无法及时侦测到半导体制造设备的预防保养(preventive maintenance，pm)相关参数在短期内出现剧烈变化的异常情况，无法快速侦测，直到差异很大的时候才会触发报警，而此时已经造成了较大的损失，可能已经有超过百片晶圆报废。


技术实现要素：

3.本公开实施例提供了一种半导体制程的监控方法、装置、系统，用以提前侦测到预防保养相关参数在短期内发生急剧变化的异常情况进而提前预警，避免造成更多的晶圆报废，降低损失。
4.本公开实施例提供的一种半导体制程的监控方法，包括：
5.获取当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数；其中所述的预防保养相关参数包括所述当前半导体制程中涉及的半导体加工设备的参数，和/或，所述当前半导体制程中涉及的半导体产品的参数；
6.根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数；
7.当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号。
8.本公开实施例中，通过该方法获取当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数；其中所述的预防保养相关参数包括所述当前半导体制程中涉及的半导体加工设备的参数，和/或，所述当前半导体制程中涉及的半导体产品的参数；根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数；当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号，从而可以提前侦测到预防保养相关参数在短期内发生急剧变化的异常情况进而提前预警，避免了造成更多的晶圆报废，降低了损失。
9.在一些实施方式中，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数，包括：
10.确定所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数中的最近采集的n个数据点；其中，所述n为预设的大于1的整数；
11.确定所述n个数据点的变化趋势信息；
12.根据所述n个数据点的变化趋势信息，确定即将产生的预防保养相关参数的m个数据点的变化趋势信息；其中，所述m为预设的大于1的整数；
13.根据所述m个数据点的变化趋势信息，确定所述m个数据点中的至少一个数据值作
为估算的预防保养相关参数。
14.在一些实施方式中，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数，包括：
15.从当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数中的最近采集的n个数据点中，选取第i个数据点和第i+d个数据点，其中，第i个数据点的数据值为a，第i+d个数据点的数据值为b；其中，1≤i＜n；
16.估算第i+2d个数据点的数据值为2b-a，将2b-a作为估算的预防保养相关参数。
17.在一些实施方式中，当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号，包括：
18.当估算的2b-a大于预设阈值时，发出预警信号。
19.在一些实施方式中，所述方法还包括：根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，确定预防保养周期；
20.所述根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，包括：
21.在所述预防保养周期内，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算。
22.在一些实施方式中，所述根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，确定预防保养周期，包括：
23.根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，识别最近一次发生数据突变的时间点；
24.根据所述时间点确定预防保养周期。
25.在一些实施方式中，通过预设的滑动周期检验法，识别所述最近一次发生数据突变的时间点。
26.在一些实施方式中，通过预设的滑动周期检验法，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
27.按照数据点产生顺序依次获取多组数据点序列，并分别计算各组数据点序列的统计量；
28.根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点。
29.在一些实施方式中，所述按照数据点产生顺序依次获取多组数据点序列，并分别计算各组数据点序列的统计量，包括：
30.获取以第j个数据点为最末点的第一组依次产生的两数据点序列，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t1；
31.获取以第j+1个数据点为最末点的第二组依次产生的两数据点序列，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t2；
32.获取以第j+2个数据点为最末点的第三组依次产生的两数据点序列，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t3；
33.其中，j为大于1的整数。
34.在一些实施方式中，所述根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
35.当t1《t2《t3，且t2小于预设阈值时，确定第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点；或者
36.当t1《t2《t3，且t2大于预设阈值时，确定第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点。
37.在一些实施方式中，采用双样本等方差假设算法，计算所述统计量t1、t2和t3；
38.所述根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
39.当t1《t2且t2》t3时，确定第j个或第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点；或者
40.当t1》t2且t2《t3时，确定第j个或第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点。
41.在一些实施方式中，所述发出预警信号之前，包括：
42.判断所述估算的预防保养相关参数是否大于预设阈值；
43.当所述估算的预防保养相关参数大于预设阈值时，确定所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件。
44.本公开实施例提供的一种半导体制程的监控装置，包括：
45.已有参数获取模块，用于获取当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数；其中所述的预防保养相关参数包括所述当前半导体制程中涉及的半导体加工设备的参数，和/或，所述当前半导体制程中涉及的半导体产品的参数；
46.参数估算模块，用于根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数；
47.预警模块，用于当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号。
48.本公开实施例提供的一种半导体制程的监控装置，包括：
49.存储器，用于存储程序指令；
50.处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行上述任一种方法。
51.本公开实施例提供的一种半导体加工系统，包括半导体加工设备，以及与所述半导体加工设备连接的所述的监控装置。
52.此外，根据实施例，例如提供了一种用于计算机的计算机程序产品，其包括软件代码部分，当所述产品在计算机上运行时，这些软件代码部分用于执行上述所定义的方法的步骤。该计算机程序产品可以包括在其上存储有软件代码部分的计算机可读介质。此外，该计算机程序产品可以通过上传过程、下载过程和推送过程中的至少一个经由网络直接加载到计算机的内部存储器中和/或发送。
53.本公开另一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使所述计算机执行上述任一种方法。
附图说明
54.为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
55.图1为本公开实施例提供的pm周期示意图；
56.图2为本公开实施例提供的监控数据异常的示意图；
57.图3为本公开实施例提供的一种半导体制程的监控方法的流程示意图；
58.图4为本公开实施例提供的数据趋势预判的示意图；
59.图5～图7为本公开实施例提供的确定预防保养周期的示意图；
60.图8为现有技术的预警时间点示意图；
61.图9为本公开实施例提供的预警时间点示意图；
62.图10为本公开实施例提供的一种半导体制程的监控装置的结构示意图；
63.图11为本公开实施例提供的另一种半导体制程的监控装置的结构示意图；
64.图12为本公开实施例提供的一种半导体制程的监控系统的结构示意图；
65.图13为本公开实施例提供的一种半导体加工系统的结构示意图。
具体实施方式
66.下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
67.本公开实施例提供了一种半导体制程的监控方法、装置、系统，用以提前侦测到预防保养相关参数在短期内发生急剧变化的异常情况进而提前预警，避免造成更多的晶圆报废，降低损失。
68.其中，方法和装置是基于同一申请构思的，由于方法和装置解决问题的原理相似，因此装置和方法的实施可以相互参见，重复之处不再赘述。
69.本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
70.以下示例和实施例将只被理解为是说明性的示例。虽然本说明书可能在若干处提及“一”、“一个”或“一些”示例或实施例，但这并非意味着每个这种提及都与相同的示例或实施例有关，也并非意味着该特征仅适用于单个示例或实施例。不同实施例的单个特征也可以被组合以提供其他实施例。此外，如“包括”和“包含”的术语应被理解为并不将所描述的实施例限制为仅由已提及的那些特征组成；这种示例和实施例还可以包含并未具体提及
的特征、结构、单元、模块等。
71.下面结合说明书附图对本公开各个实施例进行详细描述。需要说明的是，本公开实施例的展示顺序仅代表实施例的先后顺序，并不代表实施例所提供的技术方案的优劣。
72.缺陷侦测分类系统(fdc，fault detection and classification)通过建制uva模型，对半导体工艺设备传感器参数或虚拟参数，在run货内跟踪数据(trace data)，套用特定统计量进行计算，并结合工程师给定上下管制界线(spec)，实现半导体产品在制作过程中的实时监控与即时报警。如图1所示，pm相关参数(图1中的纵坐标)，其uva模型的上下管制界线是通过系统模拟长期数据(如多个月或者多个pm周期)来进行上下限spec卡控的。
73.然而在半导体设备生产过程中存在以下问题：
74.机台有些传感器参数与机台的pm周期相关，例如化学机械抛光机每次pm后，会更换新的抛光垫(pad)硬件，正常情况下，研磨时间这一参数会在长期的pm周期内波动范围大，常规uva模型设定的上下管制界线较宽，如图1所示，上限spec和下限spec之间的距离较大。pm周期内，数据会上下波动。当设备零件出现异常，pm相关参数会出现异常。但是，参见图2，从uva模型结果来看，由于上限spec和下限spec不敏感，短期内不能看出数据急剧变化(异常跳起)这一明显变化。pm相关参数短时间内剧烈变化，无法及时侦测。工程师给定的上限spec和下限spec界限未能及时侦测到此类超界限(out of spec，oos)异常情况，当系统侦测到异常的时候，已造成大量产品报废。
75.例如，发生pm时没有更换pad，导致研磨时间异常，短期内数值急剧上升。但常规的uva模型并没有及时侦测到此异常，导致预警发生时已造成晶圆报废。
76.综上，半导体制程存在周期性衰减(decay process)特征，即制程能力衰减，需要补偿加工时间，体现在加工时间参数延长，spec制定考虑到多个周期，而目前通过上限spec和下限spec的界限设定，识别不到短期内pm相关参数急速上升但没有超过spec的异常情况，而此时设备已经出现异常，需要进行维护。
77.参见图3，本公开实施例提供的一种半导体制程的监控方法，包括：
78.s101、获取当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数；其中所述的预防保养相关参数包括所述当前半导体制程中涉及的半导体加工设备的参数，和/或，所述当前半导体制程中涉及的半导体产品的参数；
79.其中，所述预防保养相关参数，即pm相关参数，也就是本公开实施例中的监控数据，可以是半导体制程中的各种数据；其中，所述半导体加工设备的参数，例如化学机械抛光机的pad硬件参数(例如研磨每纳米需要的时间长度)；所述半导体产品的参数，例如晶圆厚度变化率等。
80.s102、根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数。
81.s103、当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号。
82.也就是说，相比现有技术，本公开实施例提供的半导体制程的监控方法，可以对当前趋势有预见性，在监控数据小于spec时，也能预警。
83.在一些实施方式中，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数，包括：
84.确定所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数中的最近采集的n个数据点；其中，所述n为预设的大于1的整数；
85.确定所述n个数据点的变化趋势信息；
86.根据所述n个数据点的变化趋势信息，确定即将产生的预防保养相关参数的m个数据点的变化趋势信息；其中，所述m为预设的大于1的整数；
87.根据所述m个数据点的变化趋势信息，确定所述m个数据点中的至少一个数据值作为估算的预防保养相关参数。
88.其中，m可以与n相同或不同。例如，n等于5，m也等于5，或者m等于10，即m＝2n。
89.所述n个数据点的变化趋势信息，例如图4中所示的已有数据的趋势的曲线；
90.所述m个数据点的变化趋势信息，例如图4中所示的预测数据的趋势的曲线。
91.可见，预测数据的趋势的曲线已经超过了上限spec，因此，可以提前预警。
92.在一些实施方式中，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数，包括：
93.从当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数中的最近采集的n个数据点中，选取第i个数据点和第i+d个数据点，其中，第i个数据点的数据值为a，第i+d个数据点的数据值为b；其中，1≤i＜n；
94.估算第i+2d个数据点的数据值为2b-a，将2b-a作为估算的预防保养相关参数。
95.在一些实施方式中，当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号，包括：
96.当估算的2b-a大于预设阈值时，发出预警信号。
97.在一些实施方式中，所述方法还包括：根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，确定预防保养周期；
98.所述根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，包括：
99.在所述预防保养周期内，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算。
100.也就是说，本公开实施例可以在pm周期内，根据监控数据，进行即将产生的数据的估算，从而得到更为准确的估算结果，避免跨pm周期的估算误差过大。
101.在一些实施方式中，所述根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，确定预防保养周期，包括：
102.根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，识别最近一次发生数据突变的时间点；
103.根据所述时间点确定预防保养周期。
104.其中，所述发生数据突变即相邻两次采集到的预防保养相关参数的差值大于预设阈值，例如图1、图2中所示的pm周期，当发生数据突变时，就意味着一个pm周期的开始(也是上一pm周期的结束)。
105.关于如何判断发生数据突变，即如何确定pm周期，可以根据实际需要而定，例如在一些实施方式中，通过预设的滑动周期检验法，识别所述最近一次发生数据突变的时间段。
106.在一些实施方式中，通过预设的滑动周期检验法，识别所述最近一次发生数据突
变的时间点。
107.所述滑动周期检验法，也可以称为双滑块t检定法，如图5、图6、图7所示。
108.在一些实施方式中，通过预设的滑动周期检验法，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
109.按照数据点产生顺序依次获取多组数据点序列，并分别计算各组数据点序列的统计量；
110.根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点。
111.在一些实施方式中，所述按照数据点产生顺序依次获取多组数据点序列，并分别计算各组数据点序列的统计量，包括：
112.获取以第j个数据点为最末点的第一组依次产生的两数据点序列(例如图7中所示的序列1和序列2)，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t1；
113.获取以第j+1个数据点为最末点的第二组依次产生的两数据点序列(例如图7中所示的序列3和序列4)，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t2；
114.获取以第j+2个数据点为最末点的第三组依次产生的两数据点序列(例如图7中所示的序列5和序列6)，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t3；
115.其中，j为大于1的整数。
116.在一些实施方式中，所述根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
117.当t1《t2《t3，且t2小于预设阈值时，确定第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点；或者
118.当t1《t2《t3，且t2大于预设阈值时，确定第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点。
119.在一些实施方式中，采用双样本等方差假设算法，计算所述统计量t1、t2和t3；
120.所述根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
121.当t1《t2且t2》t3时，确定第j个或第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点；或者
122.当t1》t2且t2《t3时，确定第j个或第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点。
123.在一些实施方式中，所述发出预警信号之前，包括：
124.判断所述估算的预防保养相关参数是否大于预设阈值；
125.当所述估算的预防保养相关参数大于预设阈值时，确定所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件。
126.其中，针对不同的实际应用情况，可以是估算的预防保养相关参数大于预设阈值，也可以是小于预设阈值的时候，进行报警。
127.综上，参见图8，现有技术需要在监控数据超过界限值时进行预警，例如预警时间是2/12 8:45am；而参见图9，采用本公开实施例提供的方法，可以在监控数据未超过界限值
时进行预警，例如预警时间是2/12 4:37am，预警时间点提前约4小时，因此可减少晶圆报废。
128.下面介绍一下本公开实施例提供的设备或装置，其中与上述方法中所述的相同或相应的技术特征的解释或举例说明，后续不再赘述。
129.参见图10，本公开实施例提供的一种半导体制程的监控装置，包括：
130.已有参数获取模块11，用于获取当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数；其中所述的预防保养相关参数包括所述当前半导体制程中涉及的半导体加工设备的参数，和/或，所述当前半导体制程中涉及的半导体产品的参数；
131.参数估算模块12，用于根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数；
132.预警模块13，用于当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号。
133.在一些实施方式中，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数，包括：
134.确定所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数中的最近采集的n个数据点；其中，所述n为预设的大于1的整数；
135.确定所述n个数据点的变化趋势信息；
136.根据所述n个数据点的变化趋势信息，确定即将产生的预防保养相关参数的m个数据点的变化趋势信息；其中，所述m为预设的大于1的整数；
137.根据所述m个数据点的变化趋势信息，确定所述m个数据点中的至少一个数据值作为估算的预防保养相关参数。
138.在一些实施方式中，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数，包括：
139.从当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数中的最近采集的n个数据点中，选取第i个数据点和第i+d个数据点，其中，第i个数据点的数据值为a，第i+d个数据点的数据值为b；其中，1≤i＜n；
140.估算第i+2d个数据点的数据值为2b-a，将2b-a作为估算的预防保养相关参数。
141.在一些实施方式中，当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号，包括：
142.当估算的2b-a大于预设阈值时，发出预警信号。
143.在一些实施方式中，参数估算模块12还用于：根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，确定预防保养周期；
144.所述根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，包括：
145.在所述预防保养周期内，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算。
146.在一些实施方式中，所述根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，确定预防保养周期，包括：
147.根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，识别最近一次发生数据
突变的时间点；
148.根据所述时间点确定预防保养周期。
149.在一些实施方式中，通过预设的滑动周期检验法，识别所述最近一次发生数据突变的时间点。
150.在一些实施方式中，通过预设的滑动周期检验法，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
151.按照数据点产生顺序依次获取多组数据点序列，并分别计算各组数据点序列的统计量；
152.根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点。
153.在一些实施方式中，所述按照数据点产生顺序依次获取多组数据点序列，并分别计算各组数据点序列的统计量，包括：
154.获取以第j个数据点为最末点的第一组依次产生的两数据点序列，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t1；
155.获取以第j+1个数据点为最末点的第二组依次产生的两数据点序列，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t2；
156.获取以第j+2个数据点为最末点的第三组依次产生的两数据点序列，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t3；
157.其中，j为大于1的整数。
158.在一些实施方式中，所述根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
159.当t1《t2《t3，且t2小于预设阈值时，确定第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点；或者
160.当t1《t2《t3，且t2大于预设阈值时，确定第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点。
161.在一些实施方式中，采用双样本等方差假设算法，计算所述统计量t1、t2和t3；
162.所述根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
163.当t1《t2且t2》t3时，确定第j个或第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点；或者
164.当t1》t2且t2《t3时，确定第j个或第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点。
165.在一些实施方式中，所述发出预警信号之前，预警模块13还用于：
166.判断所述估算的预防保养相关参数是否大于预设阈值；
167.当所述估算的预防保养相关参数大于预设阈值时，确定所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件。
168.需要说明的是，本公开实施例中对功能单元模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本公开各个实施例中的各功能
单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
169.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
170.参见图11，本公开实施例提供的另一种半导体制程的监控装置，包括：
171.处理器600，用于读取存储器620中的程序，执行下列过程：
172.获取当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数；其中所述的预防保养相关参数包括所述当前半导体制程中涉及的半导体加工设备的参数，和/或，所述当前半导体制程中涉及的半导体产品的参数；
173.根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数；
174.当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号。
175.在一些实施方式中，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数，包括：
176.确定所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数中的最近采集的n个数据点；其中，所述n为预设的大于1的整数；
177.确定所述n个数据点的变化趋势信息；
178.根据所述n个数据点的变化趋势信息，确定即将产生的预防保养相关参数的m个数据点的变化趋势信息；其中，所述m为预设的大于1的整数；
179.根据所述m个数据点的变化趋势信息，确定所述m个数据点中的至少一个数据值作为估算的预防保养相关参数。
180.在一些实施方式中，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，得到估算的预防保养相关参数，包括：
181.从当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数中的最近采集的n个数据点中，选取第i个数据点和第i+d个数据点，其中，第i个数据点的数据值为a，第i+d个数据点的数据值为b；其中，1≤i＜n；
182.估算第i+2d个数据点的数据值为2b-a，将2b-a作为估算的预防保养相关参数。
183.在一些实施方式中，当所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件时，发出预警信号，包括：
184.当估算的2b-a大于预设阈值时，发出预警信号。
185.在一些实施方式中，所述处理器600，还用于读取存储器620中的程序，执行下列过
程：根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，确定预防保养周期；
186.所述根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算，包括：
187.在所述预防保养周期内，根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，进行即将产生的预防保养相关参数的估算。
188.在一些实施方式中，所述根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，确定预防保养周期，包括：
189.根据所述当前半导体制程中已产生的预防保养相关参数，识别最近一次发生数据突变的时间点；
190.根据所述时间点确定预防保养周期。
191.在一些实施方式中，通过预设的滑动周期检验法，识别所述最近一次发生数据突变的时间点。
192.在一些实施方式中，通过预设的滑动周期检验法，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
193.按照数据点产生顺序依次获取多组数据点序列，并分别计算各组数据点序列的统计量；
194.根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点。
195.在一些实施方式中，所述按照数据点产生顺序依次获取多组数据点序列，并分别计算各组数据点序列的统计量，包括：
196.获取以第j个数据点为最末点的第一组依次产生的两数据点序列，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t1；
197.获取以第j+1个数据点为最末点的第二组依次产生的两数据点序列，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t2；
198.获取以第j+2个数据点为最末点的第三组依次产生的两数据点序列，计算前一个数据点序列的平均值和后一个数据点序列的平均值，根据两数据点序列平均值计算统计量t3；
199.其中，j为大于1的整数。
200.在一些实施方式中，所述根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
201.当t1《t2《t3，且t2小于预设阈值时，确定第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点；或者
202.当t1《t2《t3，且t2大于预设阈值时，确定第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点。
203.在一些实施方式中，采用双样本等方差假设算法，计算所述统计量t1、t2和t3；
204.所述根据所述统计量，识别所述最近一次发生数据突变的时间点，包括：
205.当t1《t2且t2》t3时，确定第j个或第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点；或者
206.当t1》t2且t2《t3时，确定第j个或第j+1个数据点为所述最近一次发生数据突变的时间点。
207.在一些实施方式中，所述发出预警信号之前，处理器600，还用于读取存储器620中的程序，执行下列过程：
208.判断所述估算的预防保养相关参数是否大于预设阈值；
209.当所述估算的预防保养相关参数大于预设阈值时，确定所述估算的预防保养相关参数满足预设的参数异常预警条件。
210.在一些实施例中，半导体制程的监控装置还包括收发机610，用于在处理器600的控制下接收和发送数据。
211.其中，在图11中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器600代表的一个或多个处理器和存储器620代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机610可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
212.在一些实施例中，还包括用户接口630，用户接口630可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。
213.处理器600负责管理总线架构和通常的处理，存储器620可以存储处理器600在执行操作时所使用的数据。
214.在一些实施例中，处理器600可以是cpu(中央处埋器)、asic(application specific integrated circuit，专用集成电路)、fpga(field－programmable gate array，现场可编程门阵列)或cpld(complex programmable logic device，复杂可编程逻辑器件)。
215.本公开实施例提供的一种半导体加工设备的控制系统，包括上述任一种半导体制程的监控装置，除此之外，还可以包括用于存储半导体制程中的预防保养相关参数(即监控数据)的数据库等装置，如图12所示。其中，不同的数据库可以用于维护不同类型的半导体加工设备对应的监控数据，当然也可以由一个数据库统一维护。
216.参见图13，本公开实施例提供的一种半导体加工系统，包括半导体加工设备，以及与所述的半导体加工设备相连的所述监控装置。
217.其中，所述半导体加工设备，例如各个工艺阶段的机台等设备。并且，需要说明的是，半导体加工设备与半导体加工设备的控制系统之间，还可以设置其他设备，用于从半导体加工设备获取监控数据并存储到相应的数据库中，图13中未示出。当然，半导体加工设备也可以直接将数据发送到相应的数据库中。
218.本公开实施例提供了一种计算设备，该计算设备具体可以为桌面计算机、便携式计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理(personal digital assistant，pda)等。该计算设备可以包括中央处理器(center processing unit，cpu)、存储器、输入/输出设备等，输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏等，输出设备可以包括显示设备，如液晶显示器(liquid crystal display，lcd)、阴极射线管(cathode ray tube，crt)等。
219.存储器可以包括只读存储器(rom)和随机存取存储器(ram)，并向处理器提供存储
器中存储的程序指令和数据。在本公开实施例中，存储器可以用于存储本公开实施例提供的任一所述方法的程序。
220.处理器通过调用存储器存储的程序指令，处理器用于按照获得的程序指令执行本公开实施例提供的任一所述方法。
221.本公开实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中的任一所述方法。所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
222.本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于储存为上述本公开实施例提供的装置所用的计算机程序指令，其包含用于执行上述本公开实施例提供的任一方法的程序。所述计算机可读存储介质，可以是非暂时性计算机可读介质。
223.所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(mo)等)、光学存储器(例如cd、dvd、bd、hvd等)、以及半导体存储器(例如rom、eprom、eeprom、非易失性存储器(nand flash)、固态硬盘(ssd))等。
224.应当理解：
225.通信网络中的实体经由其往来传送流量的接入技术可以是任何合适的当前或未来技术，诸如可以使用wlan(无线本地接入网络)、wimax(微波接入全球互操作性)、lte、lte-a、5g、蓝牙、红外等；另外，实施例还可以应用有线技术，例如，基于ip的接入技术，如有线网络或固定线路。
226.适合于被实现为软件代码或其一部分并使用处理器或处理功能运行的实施例是独立于软件代码的，并且可以使用任何已知或未来开发的编程语言来规定，诸如高级编程语言，诸如objective-c、c、c++、c#、java、python、javascript、其他脚本语言等，或低级编程语言，诸如机器语言或汇编程序。
227.实施例的实现是独立于硬件的，并且可以使用任何已知或未来开发的硬件技术或其任何混合来实现，诸如微处理器或cpu(中央处理单元)、mos(金属氧化物半导体)、cmos(互补mos)、bimos(双极mos)、bicmos(双极cmos)、ecl(发射极耦合逻辑)和/或ttl(晶体管-晶体管逻辑)。
228.实施例可以被实现为单独的设备、装置、单元、部件或功能，或者以分布式方式实现，例如，可以在处理中使用或共享一个或多个处理器或处理功能，或者可以在处理中使用和共享一个或多个处理段或处理部分，其中，一个物理处理器或多于一个的物理处理器可以被用于实现一个或多个专用于如所描述的特定处理的处理部分。
229.装置可以由半导体芯片、芯片组或包括这种芯片或芯片组的(硬件)模块来实现。
230.实施例还可以被实现为硬件和软件的任何组合，诸如asic(应用特定ic(集成电路))组件、fpga(现场可编程门阵列)或cpld(复杂可编程逻辑器件)组件或dsp(数字信号处理器)组件。
231.实施例还可以被实现为计算机程序产品，包括在其中体现计算机可读程序代码的计算机可用介质，该计算机可读程序代码适应于执行如实施例中所描述的过程，其中，该计算机可用介质可以是非暂时性介质。
232.本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
233.本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
234.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
235.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
236.显然，本领域的技术人员可以对本公开进行各种改动和变型而不脱离本公开的精神和范围。这样，倘若本公开的这些修改和变型属于本公开权利要求及其等同技术的范围之内，则本公开也意图包含这些改动和变型在内。