本公开涉及状态预测设备、状态预测方法和状态预测系统。
背景技术：
1、近年来，在制造行业中，通过有效地利用从制造设备获得的数据来提高生产率的努力受到关注。
2、例如，在半导体制造领域，等离子体处理设备可以配备有用于数据获取的多个传感器。从这些传感器获得的数据可以用于设备异常的早期检测以及生产率提高。
3、当处理由传感器获得的时间序列信号时，提取并分析表示该信号的单独可测量属性或特性的特征。例如，“等离子体阻抗”可以是从时间序列信号中提取的特征以用于分析。
4、通常，例如，当执行对时间序列信号的分析以确定等离子体处理设备的操作状态时，提取更多特征可以促进生成更可靠、更准确的状态预测结果。然而，分析更大数量的特征可能带来挑战，包括增加的计算机资源、更长的处理时间和更大量的训练数据。
5、传统上，已经考虑了用于减少用于状态预测的特征的数量的技术。
6、作为示例，美国专利申请2020/0064820(专利文献1)公开了“提供了一种预测等离子体处理装置的状态的状态预测装置，基于处于正常状态的等离子体处理装置的监测数据来确定指示等离子体处理装置的状态的第一特征集合，基于等离子体处理装置的监视数据来确定指示等离子体处理装置的状态的第二特征集合，通过使用第一集合中的特征来计算第二集合中的特征，通过使用第一特征集合的子集来生成预测等离子体处理装置的状态的模型，该子集由按照第二集合中的所计算的特征的降序顺序选择的相同种类的特征组成，并且通过使用所生成的模型来预测等离子体处理装置的状态。”
7、引用列表
8、专利文献
9、ptl 1
10、美国专利申请2020/0064820
技术实现思路
1、技术问题
2、ptl1提出了一种用于使用从等离子体处理设备获得的信号的特征子集来预测等离子体处理设备的状态的技术。可以按照指示测试数据与正常设备状态的偏差程度的标准化值的顺序对特征子集进行排名。
3、然而，虽然ptl 1的技术基于指示测试数据与正常设备状态的偏差程度的标准化值来执行设备状态预测，但它未考虑特征在与可接受的腔室状态和不可接受的腔室状态相对应的数据之间的均匀性。通过考虑特征在可接受的腔室状态和不可接受的腔室状态之间的均匀性来选择特征，可以获取更准确的状态预测结果。
4、因此，本公开的方面涉及一种状态预测技术，其能够基于被确定为在可接受的腔室状态和不可接受的腔室状态之间具有高均匀性的特征来生成半导体制造设备的高精度状态预测结果。
5、本公开的一个代表性示例涉及一种状态预测设备，该状态预测设备包括：数据获取单元，被配置为获取达到操作阈值的第一半导体制造设备的第一操作数据集，以及获取未能达到操作阈值的第二半导体制造设备的第二操作数据集；特征管理单元，被配置为基于第一操作数据集来生成第一目标特征的第一特征图，以及基于第二操作数据集来生成第一目标特征的第二特征图；相关性计算单元，被配置为计算归一化互相关结果，该归一化互相关结果指示第一目标特征在第一特征图和第二特征图之间的均匀性水平；排名单元，被配置为基于归一化互相关结果向第一目标特征分配指示第一目标特征相对于目标特征集合关于半导体制造设备状态预测的相关性的排名，以及从目标特征集合中选择达到排名阈值的目标特征子集；以及状态预测单元，被配置为基于目标特征子集来生成状态预测结果，该状态预测结果表征第二半导体制造设备的操作状态。
6、发明的有益效果
7、根据本公开，可以提供一种状态预测技术，其能够基于被确定为在可接受的腔室状态和不可接受的腔室状态之间具有高均匀性的特征来生成半导体制造设备的高精度状态预测结果。
8、通过用于实施本发明的实施例的以下描述，除了上述问题、配置和效果之外的问题、配置和效果将变得清楚。
1.一种用于半导体制造设备的状态预测设备，所述状态预测设备包括：
2.根据权利要求1所述的状态预测设备，其中，所述相关性计算单元被配置为：
3.根据权利要求2所述的状态预测设备，其中，所述排名单元被配置为：
4.根据权利要求1所述的状态预测设备，其中，所述状态预测单元被配置为：
5.根据权利要求1所述的状态预测设备，其中，所述特征管理单元被配置为：
6.根据权利要求1所述的状态预测设备，其中，所述第一半导体制造设备和所述第二半导体制造设备是等离子体蚀刻设备。
7.一种用于半导体制造设备的状态预测方法，所述状态预测方法包括：
8.一种用于半导体制造设备的状态预测系统，所述状态预测系统包括：
