This paper discusses the cyclic scheduling problem of multiple wafer types processing, a problem where several types of wafers are concurrently produced with chambers sharing in a cluster tool. With the widespread small-lot production of a variety wafer types, modern fabs require concurrent processing of various types of wafers. The optimality of robot task sequence and the parallel chamber utilization are examined. We present robot task sequence based on the backward sequence and swap sequence for concurrent processing of multiple wafer types. Such sequences widely used in identical wafer types processing for single-armed cluster tool and dual-armed cluster tool, respectively, due to its simple implementation and robustness. We show that the backward and swap sequences are always optimal for a given cycle plan and configuration. Then, we show that a proper cycle plan increases the utilization rates of processing chambers, and the tool productivity can be maximized accordingly. More specifically, we identify that the tool cycle time is minimized when the utilization rates of parallel chambers are evenly balanced. Finally, we suggest a novel scheduling strategy that determines an efficient cycle plan, and identify the conditions for which the proposed cycle plan achieves the optimal tool performance. Through extensive experimental experiences, it is verified that the suggested scheduling method achieves the optimal tool throughput for most of the practical tool conditions.
This research also examines wafer delay issues of dual-armed cluster tools with concurrent processing of multiple wafer types. Recently, circuit widths of wafers have been significantly reduced and their designs have become extremely complicated. As a result, wafer quality control has become one of the most important issues in wafer manufacturing processes. When a wafer resides within a processing chamber for a long time after the processing is finished, the wafer is prone to have quality problems due to residual gases and heats. When multiple wafer types are concurrently processed in a tool, such quality problems become much more critical as each wafer type should competitively use the robot and chambers. To address and resolve such wafer delay issues in cluster tools with multiple wafer types, we first identify that such wafer delays are caused by two different factors. From these, we suggest a new insight that a wafer delay can occur even for the chambers of the bottleneck process step. Then, we show that the wafer delays as well tool cycle time can be reduced by balancing the workloads of parallel chambers. Once the workloads of parallel chambers are balanced, we also confirm that the wafer delays can be further reduced by imposing intentional postponements to the start times of robot tasks. This study provides practical and fundamental insights on how the workload balancing in cluster tools can improve the tool throughput as well as the wafer quality.
클러스터 장비는 반도체 제조공정에서 광범위하게 사용되는 장비이다. 반도체 제품이 다양화됨에 따라 현대 팹에서는 생산해야 할 반도체 제품의 종류가 증가하고 있다. 그러나 제품의 종류만큼 생산설비를 증설하기에는 공간적 비용적 제한 사항이 많으며, 여러 타입의 웨이퍼가 개별 카세트 단위로 생산될 경우 공장전체 관점에서 웨이퍼 타입별 플로우 타임의 변동성은 커지게 된다. 따라서 하나의 장비에서 여러 타입의 반도체를 생산하는 혼류 생산의 필요성이 증대되고 있으며 현업에서도 이러한 요구사항 들이 확인되고 있다.
이와 같은 여러 타입의 반도체를 혼류 생산하는 문제는 클러스터 장비 스케줄의 복잡성을 증가시킨다. 본 연구에서는 단일 웨이퍼 생산을 위한 클러스터 장비스케줄링 문제에서 최적이라고 알려진 백워드 시퀀스와 스왑 시퀀스의 로봇 동작을 적용하되, 사이클 계획에 따라 웨이퍼를 투입하고, 선입선출 방식으로 챔버를 운영하는 방법을 반도체 혼류 생산에 적용하였다. 그 결과, 혼류생산 문제에서도 백워드 시퀀스와 스왑 시퀀스가 항상 최적이 됨을 수학적으로 증명 하였다. 이와 더불어 웨이퍼 혼류 생산문제에서 웨이퍼 투입계획을 최적화하기 위해, 병렬 챔버의 생산성을 최대화하는 ‘공유 및 균형’이라는 운영전략을 제안하고 이를 만족하는 조건을 규명하였다. 그 결과 생산시간 단축은 물론 웨이퍼의 챔버내 지연시간 또한 단축시킬 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제안하는 로봇 운영 시퀀스와 병렬 챔버가 공유 및 균형이 되도록 하는 작업투입 계획은 동일한 작업흐름을 갖는 복수 웨이퍼 타입의 혼류생산 문제에서 클러스터 장비의 생산성과 웨이퍼 품질을 동시에 향상 시킬 수 있는 장비 운용 방법이다.
