A cluster tool is typical single wafer processing equipment which consists of wafer processing chambers and a wafer handling robot. Cluster tools are prevalently being used in modern wafer fabrication facilities as they provide better wafer quality as compared to batch processors. As wafer circuit widths continually shrink down, wafer fabrication processes have become highly complicated and sophisticated, and hence stringent quality control is required in operating wafer processing equipment. Consequently, wafer fabrication facilities increasingly use a new cluster tool operation strategy that periodically cleanses process chambers to remove chemical residuals formed within the chambers. Such cleaning strategy increases the scheduling complexity of determining a robot task sequence that achieves the maximum tool throughput. Conventional scheduling strategies suggested by previous studies, which are developed for operating cluster tools without chamber cleaning, provide extremely poor tool throughput when chamber cleaning exists. Chamber cleaning also significantly impacts the wafer delays within chambers which are critical to the wafer quality. Therefore, this thesis examines scheduling problems for cluster tools with chamber cleaning. We found an interesting insight that a partial loading strategy, which does not load wafers at all parallel chambers, can reduce the tool cycle time significantly. From these, we found novel scheduling strategies for single- and dual-armed cluster tools that load wafers only at an appropriate number of parallel chambers. Then, the partial loading strategy is further extended so as to be applied for general tool schedules. We propose that such partial wafer loading method also decreases the wafer delays within chambers, that is, partial loading of parallel chambers improves the tool throughput as well as the wafer quality. At the end, we introduce an improved Petri net modeling framework for describing the tool behavior of cluster tools with general chamber cleaning cycles. This thesis reports various mathematical properties and experimental results that verify the efficiency of the proposed scheduling methods and modeling frameworks.
이 논문은 반도체 제조용 클러스터 장비의 스케줄링 문제를 다루었다. 클러스터 장비는 식각, 도포, 그리고 웨이퍼 클리닝 등 대부분의 반도체 제조 공정에서 사용되는 단일 웨이퍼 공정 설비이다. 클러스터 장비는 웨이퍼 공정이 진행되는 챔버들과 장비 내 웨이퍼 이송을 담당하는 로봇으로 구성되어 있다. 반도체 선폭이 계속적으로 감소함에 따라, 웨이퍼 품질관리 문제가 팹내 장비 스케줄링 문제들에서 매우 중요해지고 있다. 웨이퍼의 수율과 품질을 높이기 위해, 최근 대부분의 웨이퍼 팹들은 공정챔버를 주기적으로 세정하는 챔버클리닝을 필수적인 클러스터 장비 운용전략으로 채택하고 있다. 이러한 챔버클리닝은 클러스터 장비의 로봇 스케줄링 문제를 매우 복잡하게 만든다. 챔버클리닝이 없는 장비에 대해 최적이라고 알려진 기존의 스케줄링 전략들의 경우, 챔버클리닝이 고려될 경우 그 효율성이 크게 저하된다. 특히, 챔버들이 병렬화 될 경우 이러한 생산성 저하는 더욱 심각해진다. 따라서, 이 논문에서는 챔버클리닝과 일반화된 직-병렬 챔버구성을 고려한 클러스터 장비 스케줄링 문제를 연구하였다. 챔버클리닝이 존재하는 경우, 병렬챔버들을 최대한 활용하기 위한 부분적재 전략을 제안하였으며, 이 전략은 기존의 스케줄링 방법과 대비해 매우 큰 생산성 개선 효과를 보였다. 또한, 부분적재 전략은 장비의 생산성 향상과 더불어 챔버 내 웨이퍼 지연시간을 크게 감소시킨다는 것을 규명하였다. 웨이퍼의 챔버 내 지연시간은 웨이퍼의 품질관리에 매우 중요한 요소이다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 스케줄링 전략은 클러스터 장비의 생산성과 웨이퍼의 품질을 동시에 향상 시킬 수 있는 장비 운용 전략이라고 할 수 있다.
