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    單臂集束型裝備隨機Petri網模型與性能分析

    2012-10-30 07:33:32鄭秀紅胡靜濤
    沈陽化工大學學報 2012年4期
    關鍵詞:晶圓馬爾可夫腔體

    鄭秀紅, 胡靜濤

    (1.沈陽化工大學計算機科學與技術學院,遼寧沈陽 110142;2.中國科學院沈陽自動化研究所信息服務與智能控制研究室,遼寧沈陽 110016)

    集束型裝備(Cluster tools)是當今半導體制造中使用的一類主要裝備,根據(jù)SEMI標準E21-96,集束型裝備是一種集成的、包含機械連接在一起的多個處理模塊,傳輸模塊和晶圓承載室的半導體制造設備.隨著半導體加工過程中集成度的提高,集束型裝備的配置變得越來越復雜,裝備的吞吐量,晶圓的生產周期和加工腔體利用率等特性不僅與晶圓處理時間有關,還與集束型裝備的一些其他屬性有關,如晶圓承載室參數(shù),機械手參數(shù),腔體參數(shù)和晶圓處理流程參數(shù)等都對裝備產能、加工周期有影響.在裝備配置的不確定性和復雜的晶圓處理流程的雙重影響下,對產能的預測更加困難.建立集束型裝備的加工過程模型在預測集束型裝備性能和優(yōu)化系統(tǒng)配置上成為非常必要的解決方式.

    仿真是一種預測裝備性能的方法,LeBaron采用商業(yè)仿真軟件AutoMod開發(fā)了一個靈活、高精度的集束型裝備仿真模型,模擬裝備運行[1-2].IBM的工程師Shikalgar等用6年多的時間研究了一個仿真模型來模擬半導體300 mm生產線的實際加工過程,應用該仿真模型可以得到更加準確的產能結果[3].Gupta開發(fā)了一個仿真模型,驗證并分析了單臂機械手集束型裝備的最大吞吐量理論模型[4].但實踐證明,仿真是一種非常費時費力的方法.Petri網是Petri博士在1962年提出的一種系統(tǒng)描述和分析工具,它處理動態(tài)離散事件和復雜系統(tǒng)時具有圖形表示和數(shù)學描述雙重功能,因此成為半導體制造中集束型裝備生產線強有力的工具,可用于設備的建模和分析.Srinivasan首先建立了Petri網模型,分析了集束型裝備的性能[5].考慮加工過程的持續(xù)時間因素,Zuberek利用賦時Petri網為集束型裝備建模,模型涉及到很多類集束型裝備,如單臂機械手,雙臂機械手、多機械手,可重入等裝備,最后利用結構化分析方法分析模型,計算裝備性能[6-7].白麗平和伍乃琪用面向資源的著色賦時Petri網構造了集束型裝備的模型,分析了裝備的性能[8-9].對于集束型裝備的調度問題也有了一些研究,伍乃騏構造了系統(tǒng)的Petri網模型并確定了實時控制策略,對雙臂集束型裝備的晶圓駐留時間變化作了詳細的分析,推導出了一個有效方法.應用該方法可以進行系統(tǒng)可調度性分析,以找到優(yōu)化的調度方案[10].

    目前,大部分研究都是針對應用賦時Petri網對集束型裝備建模,即所有變遷的時間是確定的、不變的,但是,該模型不能準確地反映裝備運轉的實際情況,因為實際運轉過程中裝備的處理時間并不是一個固定值,而是符合一定概率分布的隨機值.所以,針對這一問題本文提出利用隨機Petri網對集束型裝備建模,然后,構造同構的馬爾可夫過程,分析馬爾可夫過程,計算裝備的吞吐量和處理模塊的利用率.

    1 集束型裝備

    1.1 裝備結構

    集束型裝備的結構如圖1所示.通常集束型裝備由處理模塊(process module,PM),晶圓承載室(Loadlock,LL)和一個基于機械手的傳輸模塊(Transfer Module)組成.處理模塊負責加工晶圓,大多處理模塊都是單晶圓的,即同一時間只能處理1個晶圓.機械手有單臂機械手和雙臂機械手2種,它負責為處理模塊卸載、加載和移動晶圓,單臂機械手1次只能處理1片晶圓,如圖1所示.而雙臂機械手可同時承載2片晶圓.晶圓承載室負責待處理和處理后晶圓的存放.

    圖1 集束型裝備Fig.1 Cluster tools

    1.2 晶圓的加工流程

    晶圓的處理模式可根據(jù)配方靈活調整,因此,一個集束型裝備可以處理很多種晶圓流模式.通常根據(jù)晶圓流模式的不同,可把集束型裝備分為并行集束型裝備和串行集束型裝備.并行集束型裝備含有1個以上的處理模塊執(zhí)行相同的晶圓加工操作步驟.而在串行集束型裝備中,各個處理模塊執(zhí)行不同的加工操作,晶圓必須遍歷所有處理模塊才能夠完成加工處理.

    以圖1為例,假設處理模式為串行,單臂機械手,裝備開始時處于閑置狀態(tài),晶圓的處理順序為 LL1→PM1→PM2→PM3→PM4→LL2.有一批晶圓(通常包含25片晶圓)要加載到集束型裝備的晶圓承載室LL1中,系統(tǒng)的加工過程如圖2所示.

    圖2 晶圓的加工流程Fig.2 The process procedure of wafer

    圖2中箭頭表示機械手從一個腔體向另一個腔體移動晶圓.Wi表示第i片晶圓.

    一批晶圓從進入集束型裝備到離開裝備要依次經過加載,初始暫態(tài),穩(wěn)態(tài),結束暫態(tài),卸載5個系統(tǒng)狀態(tài).在5個狀態(tài)中,穩(wěn)態(tài)具有周期性特點,且系統(tǒng)處于穩(wěn)態(tài)的時間最長,所以,對裝備運轉過程的建模分析,關鍵就是對穩(wěn)態(tài)時裝備運轉流程進行建模,以分析裝備的性能.

    2 隨機Petri網及分析方法

    假設變遷Ti擁有一個時延di(di為從變遷從被授權到引發(fā)的時間延遲),其中,di是一個非負的、連續(xù)的、服從指數(shù)分布的隨機變量X,分布函數(shù)如下:

    隨機 Petri網(Stochastic Petri Net,SPN)是一類變遷擁有上述時延特性的Petri網[11].一個隨機 Petri網就是一個五元組(P,T,F(xiàn),m0,Λ),其中,Λ:T→R+是一個與所有變遷的引發(fā)速率相關的引發(fā)函數(shù),通常用λi表示變遷Ti的引發(fā)速率,那么,變遷Ti的平均時延就為

    分析馬爾可夫過程,穩(wěn)態(tài)時狀態(tài)的概率分布Π =(π0,π1,…,πq)滿足:

    其中,A=(aij)(q+1)×(q+1)是變遷率矩陣.通過穩(wěn)態(tài)概率Π和引發(fā)函數(shù)Λ,可分析出系統(tǒng)性能.

    3 建模

    建立描述集束型裝備加工過程的SPN模型的步驟如下:

    步驟1 確定系統(tǒng)配置,如腔體數(shù)量,機械手類型,調度策略等;此處分析的集束型裝備是一個2-腔體的單臂集束型裝備.2個處理腔體執(zhí)行不同的功能,機械手1次只能取運送1個晶圓,只有1個晶圓承載室LL.假設所有的晶圓都有相同的處理步驟,沒有任何腔體可重入.處理流程串行的,LL→PM1→PM2→LL.

    步驟2 分析集束型裝備穩(wěn)態(tài)的加工過程,如圖2所示.

    步驟3 根據(jù)穩(wěn)態(tài)時期的裝備加工過程,確定晶圓流路徑,穩(wěn)態(tài)時的晶圓序列:LL?PM1→PM2?LL→PM1?PM2→LL,其中符號“?”表示機械手帶晶圓移動,符號“→”表示空機械手移動.

    步驟4 確定裝備運行時的主要操作,如加載、卸載晶圓、機械手移動、加工等操作,以及操作的輸入庫所集和輸出庫所集.如表1所示.

    表1 主要變遷及其輸入庫所和輸出庫所集Table 1 The input place and output place of the main transition

    步驟5 用表1作導向,構造隨機Petri網模型,如圖3所示.圖3中變遷和庫所的描述如表2和表3所示.λi表示變遷Ti的引發(fā)率.

    圖3 單臂集束型裝備的SPN模型Fig.3 The SPN model of the single-blade robot cluster tools

    表2 模型中變遷的描述Table 2 The transition description

    表3 模型中庫所的描述Table 3 The place description

    步驟6 根據(jù)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)特性,穩(wěn)態(tài)開始時,機械手為空,且處于LL處,處理腔體1為空,處理腔體2中有一片晶圓,P5,P3,P7都有一個托肯,所以模型的初態(tài)m0=(001010100000).

    步驟7 驗證模型.采用軟件包Visual Object Net++[13]驗證Petri網模型的行為屬性,通過該軟件包的驗證,表明該模型是活的、有界的,可達的.因此,可采用馬爾可夫方法分析模型.

    4 模型分析

    4.1 構造可達圖

    從系統(tǒng)初始狀態(tài)m0出發(fā),得到系統(tǒng)可到達的所有狀態(tài)以及狀態(tài)間的關系,構造可達圖,m0可到達的狀態(tài)有13個,所有狀態(tài)的庫所標識如表4所示.

    表4 可達標識集列表Table 4 The reachability set

    4.2 馬爾可夫過程

    在集束型裝備的SPN模型中所有變遷都服從指數(shù)分布,變遷Ti服從參數(shù)λi的指數(shù)分布,根據(jù)模型可達圖和變遷的特性得到同構的馬爾可夫過程,如圖4所示.

    圖4 同構的馬爾可夫過程Fig.4 The equivalent Markov process

    4.3 馬爾可夫過程分析

    取 λ1=λ2=0.1,λ3=λ4=λ5=λ6=λ7=λ8=1,所有狀態(tài)的概率分布 Π =(π0,π1,…,π12),滿足方程組(3),解得:

    π =(0.046 46,0.038 72,0.004 65,0.003 52,0.193 57,0.007 74,0.001 13,0.228 8,0.271 01,0.051 1,0.051 1,0.051 1,0.051 1).

    4.4 裝備性能分析

    4.4.1 系統(tǒng)吞吐量

    系統(tǒng)的吞吐量,即單位時間加工的晶圓數(shù)量,它是評價集束型裝備性能最重要的指標.由表2可知,變遷T5代表晶圓經過PM1,PM2處理完成,機械手將其取出放入LL中,同時根據(jù)圖4可確定只有在狀態(tài)m9時,T5可以被授權.那么系統(tǒng)的吞吐量根據(jù)如下方法[14]得到:

    WHP=f5=λ5π9=1 ×0.051 1=0.051 1.因此,每個晶圓的處理時間約為:

    T=1/WHP=1/0.051 1=19.57.

    4.4.2 處理模塊利用率

    各個模塊利用率的差值是改善裝備配置,提高裝備吞吐量的重要依據(jù).由表3可知,狀態(tài)P5代表PM1腔體為空,處于閑置狀態(tài);由表4可知,只有狀態(tài) m0,m2,m12的 P5中托肯數(shù)為 1,所以,PM1的利用率[14]為:

    UPM1=1-(π0+π2+π12)=0.897 79.

    即處理模塊PM1的利用率為89.779%.同理,可計算PM2的利用率為89.78%.

    5 結論

    提出了集束型裝備的隨機Petri網模型,經驗證,該模型是活的、有界的.推導有界模型的可達圖,確定同構的馬爾可夫過程,通過分析馬爾可夫過程,計算裝備的吞吐量和模塊利用率.與賦時Petri網方法相比,該模型中變遷的時延是隨機的,更符合裝備實際運轉情況,因此計算的性能更準確.但是對隨機Petri網模型分析過程中需要構造模型的可達圖,推導出模型的所有狀態(tài)才能構造同構的馬爾可夫過程,所以,該方法不適合大型系統(tǒng)的建模和分析.

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