本發(fā)明涉及半導體制造技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種制程異常診斷系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

半導體晶圓(Wafer)在完成所有制程工藝后，針對晶圓上的各種測試結(jié)構(gòu)所進行的電性測試稱為WAT(Wafer Acceptance Test，電性合格測試)。通過對WAT數(shù)據(jù)的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)半導體晶圓在制程工藝中的問題，幫助制程工藝進行調(diào)整。所以，在晶圓制造完成出Fab(半導體制造工廠)前，需要對晶圓進行WAT測試，以8寸晶圓為例，一般每片晶圓測試5個點，如果有一點的測試值超出規(guī)定的范圍，則認為該site(點)失效。

當前針對WAT測試的不同參數(shù)特性，已經(jīng)有多種不同方式的管控。可以發(fā)現(xiàn)異常的參數(shù)并在WAT step(站點)自動Hold lot(扣留批)，工程師需要手動的從過去海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中，尋找可能造成問題的制程、機臺、人員。然而，工程師需要頻繁切換系統(tǒng)及重復選擇數(shù)據(jù)，需要花費很多的時間和精力。如果類似問題發(fā)生的時間比較久，由于人事變動等原因，處理過類似問題的工程師可能已經(jīng)不在Fab，那么之前的經(jīng)驗可能會遺失，從而進一步延長確定問題的時間。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于，提供一種制程異常診斷系統(tǒng)及方法，能夠根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)，快速、準確地診斷出當前批次在制程中異常的步驟。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種制程異常診斷系統(tǒng)，根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)診斷出當前批次在制程中異常的步驟，所述制程異常診斷系統(tǒng)包括：

對應(yīng)關(guān)系生成模塊，根據(jù)歷史批次的后段測試異常數(shù)據(jù)和歷史批次的制程異常步驟的對應(yīng)關(guān)系，生成至少一對應(yīng)關(guān)系表；

測試結(jié)果分析模塊，測試結(jié)果分析模塊包括一對應(yīng)關(guān)系查詢單元，所述對應(yīng)關(guān)系查詢單元根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)，查詢所述對應(yīng)關(guān)系表，找到所述當前批次的嫌疑制程異常步驟；

制程分析模塊，查詢所述當前批次的嫌疑制程異常步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的信息；以及

異常步驟確認模塊，根據(jù)所述信息，確認所述當前批次在制程中異常的步驟。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述對應(yīng)關(guān)系表包括制程異常步驟的權(quán)重，所述制程異常診斷系統(tǒng)還包括一自動學習模塊，所述自動學習模塊根據(jù)確認的異常的步驟，更新所述對應(yīng)關(guān)系表中制程異常步驟的權(quán)重。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述自動學習模塊自動更新所述對應(yīng)關(guān)系表中制程異常步驟的權(quán)重，或所述自動學習模塊根據(jù)用戶的請求更新所述對應(yīng)關(guān)系表中制程異常步驟的權(quán)重。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述制程異常診斷系統(tǒng)還包括一共享模塊，所述共享模塊根據(jù)用戶的請求，將多個不同屬性的歷史批次共享同一所述對應(yīng)關(guān)系表。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述屬性包括產(chǎn)品或技術(shù)。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述共享模塊還檢索與所述當前批次共享同一所述對應(yīng)關(guān)系表的歷史批次，并檢索對應(yīng)的所述歷史批次的后段測試異常數(shù)據(jù)的診斷結(jié)果，并將檢索結(jié)果進行顯示。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述對應(yīng)關(guān)系查詢單元采用模糊理論進行查詢。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述后段測試異常數(shù)據(jù)為WAT測試異常數(shù)據(jù)，所述測試結(jié)果分析模塊還包括：

WAT參數(shù)圖形檢查單元，檢查當前批次的WAT參數(shù)異常點在晶圓上的圖形是否滿足特定圖形，如滿足所述特定圖形，則控制顯示所述WAT參數(shù)異常點在晶圓上的圖形；

WAT測試問題檢查單元，檢查當前批次的WAT參數(shù)異常點在所有晶圓上的位置是否相同，如相同，則控制顯示所述WAT參數(shù)異常點在所有晶圓上的位置；

異常嚴重程度計算單元，所述異常嚴重程度計算單元根據(jù)一計算公式計算當前批次的WAT測試結(jié)果的異常嚴重程度，所述計算公式為：

Diff＝(F_mean-G_mean)/G_std

其中，Diff為WAT參數(shù)的異常嚴重程度，F(xiàn)_mean為異常晶圓中WAT參數(shù)的平均值，G_mean為正常晶圓中WAT參數(shù)的平均值，G_std為正常晶圓中WAT參數(shù)的標準差。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述制程分析模塊包括：

批次說明查詢單元，查詢所述當前批次的嫌疑制程步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的是否存在批次說明，如存在所述批次說明，則控制顯示所述批次說明；

運作卡及失效控制措施查詢單元，查詢所述當前批次的嫌疑制程步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的是否存在運作卡或失效控制措施，如存在運作卡或失效控制措施，則控制顯示所述運作卡或失效控制措施；

測量值查詢單元，查詢所述當前批次的嫌疑制程步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的測量值是否存在異常，如存在異常，則控制顯示所述測量值的異常情況。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述制程分析模塊還包括：

機臺共性檢查單元，所述機臺共性檢查單元查詢所述當前批次在嫌疑制程步驟所經(jīng)過的機臺上，在所述當前批次前面跑的若干批次的測量值和后段測試數(shù)據(jù)；或所述機臺共性檢查單元查詢所述嫌疑制程步驟中所經(jīng)過的機臺上，某一特定時間段內(nèi)的若干批次的測量值和后段測試數(shù)據(jù)；

機臺定期維護檢查單元，查詢所述嫌疑制程步驟中所經(jīng)過的機臺上，在跑所述當前批次之前，所述機臺是否做過定期維護，如所述機臺做過定期維護，則查詢定期維護前和定期維護后跑過的若干批次的測量值和后段測試數(shù)據(jù)，并計算后段測試結(jié)果的異常嚴重程度。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述對應(yīng)關(guān)系生成模塊還根據(jù)用戶定義的后段測試異常數(shù)據(jù)和制程異常步驟的對應(yīng)關(guān)系，更新所述對應(yīng)關(guān)系表。

進一步的，在所述制程異常診斷系統(tǒng)中，所述存儲數(shù)據(jù)庫為MES系統(tǒng)的數(shù) 據(jù)庫。

根據(jù)本發(fā)明的另一面，還提供一種制程異常診斷方法，包括：

根據(jù)歷史批次的后段測試異常數(shù)據(jù)和歷史批次的制程異常步驟的對應(yīng)關(guān)系，生成至少一對應(yīng)關(guān)系表；

進行后段測試結(jié)果分析，包括根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)，查詢所述對應(yīng)關(guān)系表，找到所述當前批次的嫌疑制程異常步驟；

查詢所述當前批次的嫌疑制程異常步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的信息；以及

根據(jù)所述信息，確認所述當前批次在制程中異常的步驟。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，所述對應(yīng)關(guān)系表包括制程異常步驟的權(quán)重，所述制程異常診斷方法還包括：根據(jù)確認的異常的步驟，更新所述對應(yīng)關(guān)系表中制程異常步驟的權(quán)重。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，自動更新所述對應(yīng)關(guān)系表中制程異常步驟的權(quán)重，或根據(jù)用戶的請求更新所述對應(yīng)關(guān)系表中制程異常步驟的權(quán)重。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，所述制程異常診斷方法還包括：根據(jù)用戶的請求，將多個不同屬性的歷史批次共享同一所述對應(yīng)關(guān)系表。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，所述屬性包括產(chǎn)品或技術(shù)。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，所述制程異常診斷方法還包括：檢索與所述當前批次共享同一所述對應(yīng)關(guān)系表的歷史批次，并檢索對應(yīng)的所述歷史批次的后段測試異常數(shù)據(jù)的診斷結(jié)果，并將檢索結(jié)果進行顯示。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，采用模糊理論找到所述當前批次的嫌疑制程異常步驟。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，所述后段測試異常數(shù)據(jù)為WAT測試異常數(shù)據(jù)，所述制程異常診斷方法還包括：

檢查當前批次的WAT參數(shù)異常點在晶圓上的圖形是否滿足特定圖形，如滿足所述特定圖形，則控制顯示所述WAT參數(shù)異常點在晶圓上的圖形；

檢查當前批次的WAT參數(shù)異常點在所有晶圓上的位置是否相同，如相同，則控制顯示所述WAT參數(shù)異常點在所有晶圓上的位置；

根據(jù)一計算公式計算當前批次的WAT測試結(jié)果的異常嚴重程度，所述計算 公式為：

Diff＝(F_mean-G_mean)/G_std

其中，Diff為WAT參數(shù)的異常嚴重程度，F(xiàn)mean為異常晶圓中WAT參數(shù)的平均值，Gmean為正常晶圓中WAT參數(shù)的平均值，Gstd為正常晶圓中WAT參數(shù)的標準差。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，查詢所述當前批次的嫌疑制程異常步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的信息的步驟包括：

查詢所述當前批次的嫌疑制程步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的是否存在批次說明，如存在所述批次說明，則控制顯示所述批次說明；

查詢所述當前批次的嫌疑制程步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的是否存在運作卡或失效控制措施，如存在運作卡或失效控制措施，則控制顯示所述運作卡或失效控制措施；

查詢所述當前批次的嫌疑制程步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的測量值是否存在異常，如存在異常，則控制顯示所述測量值的異常情況。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，查詢所述當前批次的嫌疑制程異常步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的信息的步驟還包括：

查詢所述當前批次在嫌疑制程步驟所經(jīng)過的機臺上，在所述當前批次前面跑的若干批次的測量值和后段測試數(shù)據(jù)；或所述機臺共性檢查單元查詢所述嫌疑制程步驟中所經(jīng)過的機臺上，某一特定時間段內(nèi)的若干批次的測量值和后段測試數(shù)據(jù)；

查詢所述嫌疑制程步驟中所經(jīng)過的機臺上，在跑所述當前批次之前，所述機臺是否做過定期維護，如所述機臺做過定期維護，則查詢定期維護前和定期維護后跑過的若干批次的測量值和后段測試數(shù)據(jù)，并計算后段測試結(jié)果的異常嚴重程度。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，所述制程異常診斷方法還包括：根據(jù)用戶定義的后段測試異常數(shù)據(jù)和制程異常步驟的對應(yīng)關(guān)系，更新所述對應(yīng)關(guān)系表。

進一步的，在所述制程異常診斷方法中，所述存儲數(shù)據(jù)庫為MES系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供的制程異常診斷系統(tǒng)及方法具有以下優(yōu)點：

在本發(fā)明提供的制程異常診斷系統(tǒng)及方法中，根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)，查詢所述對應(yīng)關(guān)系表，找到所述當前批次的嫌疑制程異常步驟，避免手動地逐一排查所述當前批次在制程(process)中的步驟(step)，可以快速、準確地定位所述當前批次的嫌疑制程異常步驟；并且可以查詢所述當前批次的嫌疑制程異常步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的信息，根據(jù)所述信息，確認所述當前批次在制程中異常的步驟，從而確定多個所述嫌疑制程異常步驟之間的權(quán)重，提高定位問題步驟的效率以及準確度；此外，當后段測試數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題時，利于縮短新進工程師對可能出現(xiàn)問題的制程步驟的定位時間。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一實施例中制程異常診斷系統(tǒng)的示意圖；

圖2為本發(fā)明一實施例中制程異常診斷方法的流程圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合示意圖對本發(fā)明的制程異常診斷系統(tǒng)及方法進行更詳細的描述，其中表示了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，應(yīng)該理解本領(lǐng)域技術(shù)人員可以修改在此描述的本發(fā)明，而仍然實現(xiàn)本發(fā)明的有利效果。因此，下列描述應(yīng)當被理解為對于本領(lǐng)域技術(shù)人員的廣泛知道，而并不作為對本發(fā)明的限制。

為了清楚，不描述實際實施例的全部特征。在下列描述中，不詳細描述公知的功能和結(jié)構(gòu)，因為它們會使本發(fā)明由于不必要的細節(jié)而混亂。應(yīng)當認為在任何實際實施例的開發(fā)中，必須做出大量實施細節(jié)以實現(xiàn)開發(fā)者的特定目標，例如按照有關(guān)系統(tǒng)或有關(guān)商業(yè)的限制，由一個實施例改變?yōu)榱硪粋€實施例。另外，應(yīng)當認為這種開發(fā)工作可能是復雜和耗費時間的，但是對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說僅僅是常規(guī)工作。

在下列段落中參照附圖以舉例方式更具體地描述本發(fā)明。根據(jù)下面說明和權(quán)利要求書，本發(fā)明的優(yōu)點和特征將更清楚。

本發(fā)明的核心思想在于，提供一種制程異常診斷系統(tǒng)，如圖1所示，包括：對應(yīng)關(guān)系生成模塊110，根據(jù)歷史批次的后段測試異常數(shù)據(jù)和歷史批次的制程異 常步驟的對應(yīng)關(guān)系，生成至少一對應(yīng)關(guān)系表；測試結(jié)果分析模塊120，測試結(jié)果分析模塊包括一對應(yīng)關(guān)系查詢單元，所述對應(yīng)關(guān)系查詢單元根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)，查詢所述對應(yīng)關(guān)系表，找到所述當前批次的嫌疑制程異常步驟；制程分析模塊130，查詢所述當前批次的嫌疑制程異常步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的信息；以及異常步驟確認模塊140，根據(jù)所述信息，確認所述當前批次在制程中異常的步驟。

根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)，查詢所述對應(yīng)關(guān)系表，找到所述當前批次的嫌疑制程異常步驟，避免手動地逐一排查所述當前批次在制程(process)中的步驟(step)，可以快速、準確地定位所述當前批次的嫌疑制程異常步驟；并且可以查詢所述當前批次的嫌疑制程異常步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的信息，根據(jù)所述信息，確認所述當前批次在制程中異常的步驟，從而確定多個所述嫌疑制程異常步驟之間的權(quán)重，提高定位問題步驟的效率以及準確度；此外，當后段測試數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題時，利于縮短新進工程師對可能出現(xiàn)問題的制程步驟的定位時間。

進一步，結(jié)合上述制程異常診斷系統(tǒng)，本發(fā)明還提供了一種制程異常診斷方法，如圖2所示，包括：

步驟S1，根據(jù)歷史批次的后段測試異常數(shù)據(jù)和歷史批次的制程異常步驟的對應(yīng)關(guān)系，生成至少一對應(yīng)關(guān)系表；

步驟S2，進行后段測試結(jié)果分析，包括根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)，查詢所述對應(yīng)關(guān)系表，找到所述當前批次的嫌疑制程異常步驟；

步驟S3，查詢所述當前批次的嫌疑制程異常步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的信息；以及

步驟S4，根據(jù)所述信息，確認所述當前批次在制程中異常的步驟。

以下結(jié)合具體的實施例說明本發(fā)明的制程異常診斷系統(tǒng)及方法，其中，所述制程異常診斷系統(tǒng)及方法根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)診斷出當前批次在制程中異常的步驟，在本實施例中，以后段測試為WAT測試、后段測試異常數(shù)據(jù)為WAT測試異常數(shù)據(jù)為例進行具體說明。如圖1所示，所述數(shù)據(jù)備份系統(tǒng)包括對應(yīng)關(guān)系生成模塊110、測試結(jié)果分析模塊120、制程分析模塊130以及異常步驟確認模塊140。

當所述制程異常診斷系統(tǒng)進行診斷時，首先進行步驟S1，所述對應(yīng)關(guān)系生成模塊110根據(jù)歷史批次(lot)的后段測試異常數(shù)據(jù)和歷史批次的制程異常步驟的對應(yīng)關(guān)系，生成至少一對應(yīng)關(guān)系表。具體的，所述對應(yīng)關(guān)系生成模塊110會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)已存在的Pass Lot(測試結(jié)果正常的批次，在本實施例中為WAT結(jié)果正常的批次)的測試數(shù)據(jù)(在本實施例中為WAT數(shù)據(jù))與Failure lot(測試結(jié)果異常的批次，在本實施例中為WAT結(jié)果異常的批次)的測試數(shù)據(jù)、制程異常步驟(即制程中出現(xiàn)問題的步驟)進行比較，找到WAT數(shù)據(jù)的哪些參數(shù)異常對應(yīng)哪些制程步驟的異常，并建立所述對應(yīng)關(guān)系表。例如，在歷史批次中，有一Failure lot的N型重摻雜步驟出現(xiàn)異常，最終使得WAT數(shù)據(jù)中RSN+高，則所述對應(yīng)關(guān)系表中建立N型重摻雜步驟異常和RSN+高的對應(yīng)關(guān)系。其中，RSN+為WAT中的一個參數(shù)，此為本領(lǐng)域的公知常識，在此不作贅述。

較佳的，所述對應(yīng)關(guān)系表包括制程異常步驟的權(quán)重，即當一個后段測試異常數(shù)據(jù)對應(yīng)多個歷史批次的制程異常步驟時，對多個歷史批次的制程異常步驟的相關(guān)性進行排序。例如，RSN+高分別與N型重摻雜步驟異常和多晶硅沉積步驟異常均具有對應(yīng)關(guān)系時，則對N型重摻雜步驟異常和多晶硅沉積步驟異常的相關(guān)性順序進行排序，如果N型重摻雜步驟異常的權(quán)重為1，多晶硅沉積步驟異常的權(quán)重為2，當RSN+高時，首先考慮N型重摻雜步驟是否異常，再考慮多晶硅沉積步驟是否異常。

由于根據(jù)歷史批次的數(shù)據(jù)建立所述對應(yīng)關(guān)系表的過程依賴于歷史數(shù)據(jù)，當歷史數(shù)據(jù)不足時，所述對應(yīng)關(guān)系表的對應(yīng)關(guān)系并不完善。為了提高對應(yīng)關(guān)系的精準度，在本實施例中，所述對應(yīng)關(guān)系生成模塊110還根據(jù)用戶定義的后段測試異常數(shù)據(jù)和制程異常步驟的對應(yīng)關(guān)系，更新所述對應(yīng)關(guān)系表。例如，用戶明確知道當RSN+高時，多晶硅沉積步驟異常的高于N型重摻雜步驟異常的權(quán)重，則用戶可以自定義多晶硅沉積步驟異常的權(quán)重為1，N型重摻雜步驟異常的權(quán)重為2。

然后進行步驟S2，進行后段測試結(jié)果分析，如圖1所示，所述測試結(jié)果分析模塊120包括一對應(yīng)關(guān)系查詢單元121，為了提高診斷的準確度，所述測試結(jié)果分析模塊還包括WAT參數(shù)圖形檢查單元122、WAT測試問題檢查單元123、異常嚴重程度計算單元124，所述步驟S2包括子步驟S21～子步驟S24：

子步驟S21，所述WAT參數(shù)圖形檢查單元122檢查當前批次的WAT參數(shù)異常點在晶圓(wafer)上的圖形(pattern)是否滿足特定圖形，如滿足所述特定圖形，則控制顯示所述WAT參數(shù)異常點在晶圓上的圖形，有利于輔助用戶診斷出真正的制程異常步驟(root cause)；

子步驟S22，所述WAT測試問題檢查單元123檢查當前批次的WAT參數(shù)異常點在所有晶圓上的位置(site)是否相同，如相同(即所有的wafer在同一個site fail)，則控制顯示所述WAT參數(shù)異常點在所有晶圓上的位置，有利于輔助用戶診斷出真正的制程異常步驟(root cause)；

子步驟S23，所述對應(yīng)關(guān)系查詢單元121根據(jù)當前批次的后段測試異常數(shù)據(jù)，查詢所述對應(yīng)關(guān)系表，找到所述當前批次的嫌疑制程異常步驟。例如，當前批次的RSN+高，則所述對應(yīng)關(guān)系查詢單元121查詢所述對應(yīng)關(guān)系表，根據(jù)對應(yīng)關(guān)系，找到所述當前批次的嫌疑制程異常步驟為多晶硅沉積步驟或N型重摻雜步驟。

較佳的所述對應(yīng)關(guān)系查詢單元121采用模糊理論進行查詢，以提高查詢的可靠性。模糊邏輯就是一種能夠在容許定義的二值之間的模糊地帶，有選擇地正確執(zhí)行某一指令的技術(shù)，又稱模糊技術(shù)，模糊邏輯可以有效的解決邊界值的問題。即加入點接近OOC(out of control)，但是未OOC，那么根據(jù)模糊邏輯，可以有效的判斷加入點異常。例如當一參數(shù)的target(目標值)為0，UCL(Upper Control limit，制程控制上限)為20，USL(Upper specification limit，規(guī)格上限)為30，如果參數(shù)的實際測量值為29，此時實際測量值沒有超過USL，但如果設(shè)定比重為0.8，則認為29這個測量值已經(jīng)超過USL。

子步驟S24，所述異常嚴重程度計算單元124根據(jù)一計算公式計算當前批次的WAT測試結(jié)果的異常嚴重程度，并控制顯示所述異常嚴重程度，有利于輔助用戶診斷出真正的制程異常步驟(root cause)。當WAT參數(shù)的異常點數(shù)大于等于2時，所述計算公式為：

Diff＝(F_mean-G_mean)/G_std

其中，Diff為WAT參數(shù)的異常嚴重程度，F(xiàn)_mean為異常晶圓中WAT參數(shù)的平均值，G_mean為正常晶圓中WAT參數(shù)的平均值，G_std為正常晶圓中WAT參數(shù)的標準差。

之后，進行步驟S3，所述制程分析模塊130查詢所述當前批次的嫌疑制程異常步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的信息，在本實施例中，所述存儲數(shù)據(jù)庫為MES(制造執(zhí)行系統(tǒng))的數(shù)據(jù)庫。較佳的，所述制程分析模塊130包括批次說明查詢單元131、運作卡及失效控制措施查詢單元132、測量值查詢單元133、機臺共性檢查單元134、機臺定期維護檢查單元135，所述步驟S3包括子步驟S31～子步驟S35：

子步驟S31，所述批次說明查詢單元131查詢所述當前批次的嫌疑制程步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的是否存在批次說明(Lot Comment)，如存在所述批次說明，則控制顯示所述批次說明；

子步驟S32，所述運作卡及失效控制措施查詢單元132查詢所述當前批次的嫌疑制程步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的是否存在運作卡(RunCard)或失效控制措施(OCAP)，如存在運作卡或失效控制措施，則控制顯示所述運作卡或失效控制措施；

子步驟S33，所述測量值查詢單元133查詢所述當前批次的嫌疑制程步驟在存儲數(shù)據(jù)庫中的測量值是否存在異常，如存在異常，則控制顯示所述測量值的異常情況。其中，所述測量值包括inline data和offline data，所述inline data和offline data為本領(lǐng)域的公知常識，例如線寬、膜厚、光學測試等數(shù)據(jù)。

子步驟S34，所述機臺共性檢查單元134查詢所述當前批次在嫌疑制程步驟所經(jīng)過的機臺上，在所述當前批次前面跑(run)的若干批次的測量值和后段測試數(shù)據(jù)；或所述機臺共性檢查單元查詢所述嫌疑制程步驟中所經(jīng)過的機臺上，某一特定時間段內(nèi)的若干批次的測量值和后段測試數(shù)據(jù)。具體的，當所述嫌疑制程步驟為N型重摻雜步驟，則所述機臺共性檢查單元134查詢到當前批次在進行N型重摻雜步驟時，在一離子注入機臺進行離子注入，所述機臺共性檢查單元134查詢該離子注入機臺在跑所述當前批次之前，還跑過哪些批次，并查詢這些批次的測量值和WAT測試數(shù)據(jù)，有利于輔助用戶診斷出真正的制程異常步驟(root cause)；或者，當所述嫌疑制程步驟為N型重摻雜步驟，則所述機臺共性檢查單元134查詢到當前批次在進行N型重摻雜步驟時，在一離子注入機臺進行離子注入，所述機臺共性檢查單元134查詢該離子注入機臺某一特定時間段內(nèi)跑過哪些批次，并查詢這些批次的測量值和WAT測試數(shù)據(jù)，亦有利于 輔助用戶診斷出真正的制程異常步驟(root cause)。

子步驟S35，所述機臺定期維護檢查單元135查詢所述嫌疑制程步驟中所經(jīng)過的機臺上，在跑所述當前批次之前，所述機臺是否做過定期維護(PM)，如所述機臺做過定期維護，則查詢定期維護前和定期維護后跑過的若干批次的測量值和后段測試數(shù)據(jù)，并計算后段測試結(jié)果的異常嚴重程度。具體的，當所述嫌疑制程步驟為N型重摻雜步驟，則所述機臺定期維護檢查單元135查詢到當前批次在進行N型重摻雜步驟時，在一離子注入機臺進行離子注入，所述機臺共性檢查單元134查詢該離子注入機臺在跑所述當前批次之前，進行過PM，則查詢該離子注入機臺在PM前后，分別跑過哪些批次，并查詢這些批次的測量值和WAT測試數(shù)據(jù)；并根據(jù)這些批次中failed wafer和good wafer，計算WAT測試結(jié)果的異常嚴重程度，有利于輔助用戶診斷出真正的制程異常步驟(root cause)。

在本實施例中，所述信息包括批次說明、運作卡、失效控制措施、測量值以及所述當前批次在嫌疑制程步驟所經(jīng)過的機臺的相關(guān)信息。

之后進行步驟S4，根據(jù)所述信息，確認所述當前批次在制程中異常的步驟，找到root cause。在本實施例中，所述異常步驟確認模塊140根據(jù)所述信息以及用戶的確認，確認所述當前批次在制程中異常的步驟，具體的，所述異常步驟確認模塊140可以提供確認按鈕，由用戶按下所述確認按鈕，從而確認哪個嫌疑制程步驟為所述當前批次在制程中異常的步驟。

較佳的，所述制程異常診斷系統(tǒng)還包括一自動學習模塊150，所述制程異常診斷方法還包括步驟S5：所述自動學習模塊150根據(jù)確認的異常的步驟，更新所述對應(yīng)關(guān)系表中制程異常步驟的權(quán)重。其中，所述自動學習模塊150可以自動更新所述對應(yīng)關(guān)系表中制程異常步驟的權(quán)重，或所述自動學習模塊150根據(jù)用戶的請求更新所述對應(yīng)關(guān)系表中制程異常步驟的權(quán)重。例如，當前批次的RSN+高，且經(jīng)過診斷，N型重摻雜步驟為異常的步驟，則將所述對應(yīng)關(guān)系表中RSN+高對應(yīng)的N型重摻雜步驟的權(quán)重更新為1，從而當以后的批次出現(xiàn)類似的問題時，提高診斷的準確性。

在本實施例中，所述制程異常診斷系統(tǒng)還包括一共享模塊160，所述共享模塊160根據(jù)用戶的請求，將多個不同屬性的歷史批次共享同一所述對應(yīng)關(guān)系表， 其中，所述屬性包括產(chǎn)品(product)或技術(shù)(Tech)，例如，當所述屬性為產(chǎn)品(product)時，不同產(chǎn)品(例如低壓互補金屬氧化物半導體和高壓互補金屬氧化物半導體)的批次，共享同一所述對應(yīng)關(guān)系表。當診斷完低壓互補金屬氧化物半導體后更改所述對應(yīng)關(guān)系表的權(quán)重，則再診斷高壓互補金屬氧化物半導體時，采用更改后的權(quán)重。

此外，所述共享模塊160還檢索與所述當前批次共享同一所述對應(yīng)關(guān)系表的歷史批次，并檢索對應(yīng)的所述歷史批次的后段測試異常數(shù)據(jù)的診斷結(jié)果(制程異常步驟)，并將檢索結(jié)果進行顯示，有利于輔助用戶診斷出真正的制程異常步驟(root cause)。

在本實施例中，后段測試為WAT測試，后段測試異常數(shù)據(jù)為WAT測試異常數(shù)據(jù)，在本發(fā)明的其它實施例中，后段測試還可以為QC(產(chǎn)品質(zhì)量)測試或CP(chip probe)測試等等，后段測試異常數(shù)據(jù)為QC測試異常數(shù)據(jù)或CP測試異常數(shù)據(jù)等等，亦可以采用本系統(tǒng)及方法進行診斷，根據(jù)本發(fā)明的上述描述，此為本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解的，在此不再贅述。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。