SCIE
SCOPUS
KCI등재
Fault Diagnosis in Semiconductor Etch Equipment Using Bayesian Networks
저자
Nawaz, Javeria Muhammad ; Arshad, Muhammad Zeeshan ; Hong, Sang Jeen
발행기관
학술지명
Journal of semiconductor technology and science(JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE)
권호사항
발행연도
2014
작성언어
English
주제어
등재정보
SCIE,SCOPUS,KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
252-261(10쪽)
제공처
소장기관
A Bayesian network (BN) based fault diagnosis framework for semiconductor etching equipment is presented. Suggested framework contains data preprocessing, data synchronization, time series modeling, and BN inference, and the established BNs show the cause and effect relationship in the equipment module level. Statistically significant state variable identification (SVID) data of etch equipment are preselected using principal component analysis (PCA) and derivative dynamic time warping (DDTW) is employed for data synchronization. Elman's recurrent neural networks (ERNNs) for individual SVID parameters are constructed, and the predicted errors of ERNNs are then used for assigning prior conditional probability in BN inference of the fault diagnosis. For the demonstration of the proposed methodology, 300 mm etch equipment model is reconstructed in subsystem levels, and several fault diagnosis scenarios are considered. BNs for the equipment fault diagnosis consists of three layers of nodes, such as root cause (RC), module (M), and data parameter (DP), and the constructed BN illustrates how the observed fault is related with possible root causes. Four out of five different types of fault scenarios are successfully diagnosed with the proposed inference methodology.
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