(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111471105.1 (22)申请日 2021.12.0 3 (71)申请人 成都海光微电子技 术有限公司 地址 610041 四川省成 都市中国 （四川） 自 由贸易试验区成都高新区天府大道中 段1366号2栋天府软件园E5座12层2 3- 32号 (72)发明人 詹扬扬　 (74)专利代理 机构 上海知锦知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 31327 代理人 曹守彬　李丽 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种数据分析方法及相关装置 (57)摘要 本申请实施例提供一种数据分析方法及相 关装置， 包括： 确定所述WIP数据的各个站点中的 当前站点； 获取所述当前站点的当前晶圆生产周 期和当前站点异常判断模型， 其中， 所述当前晶 圆生产周期为所述WIP数据中的所述当前站点的 各个晶圆生产周期， 所述当前站点异常判断模型 为预先训练完成的所述当前站点的站点异常判 断模型； 利用所述当前站点异常判断模型， 当确 定所述当前晶圆生产周期中包括异常晶圆生产 周期时， 得到所述异常晶圆生产周期， 并确定所 述当前站点的预测状态信息为异常。 本申请实施 例所提供的数据分析方法及相关装置， 可实现提 高集成电路生产数据分析的准确性和实时性。 权利要求书3页 说明书13页 附图8页 CN 114282712 A 2022.04.05 CN 114282712 A 1.一种数据分析 方法， 其特 征在于， 适用于W IP数据的分析， 包括： 确定所述 WIP数据的各个站点中的当前站点； 获取所述当前站点的当前晶圆生产周期和当前站点异常判断模型， 其中， 所述当前晶 圆生产周期为所述WIP数据中的所述当前站点的各个晶圆生产周期， 所述当前站点异常判 断模型为预 先训练完成的所述当前站点的站点异常判断模型； 利用所述当前站点异常判断模型， 当确定所述当前晶圆生产周期中包括异常晶圆生产 周期时， 得到所述异常晶圆生产周期， 并确定所述当前站点的预测状态信息为异常。 2.如权利要求1所述的数据分析方法， 其特征在于， 所述获取当前站点的当前晶圆生产 周期的步骤 包括： 获取所述WIP数据中各个所述站点的各个晶圆生产周期； 根据所述当前站点获取对应的各个晶圆生产周期， 得到所述当前站点的所述当前晶圆 生产周期。 3.如权利要求1所述的数据分析 方法， 其特 征在于， 还 包括： 当得到所述WIP数据中全部所述站点的预测状态信息后， 得到所述WIP数据中的全部异 常站点。 4.如权利要求1所述的数据分析 方法， 其特 征在于， 所述 WIP数据的获取步骤 包括： 获取原始WIP数据， 所述原 始WIP数据包括所述晶圆的全部生产信息； 对所述原 始WIP数据进行格式调整和降噪的预处 理； 对预处理后的所述原 始WIP数据进行 数据分析 所需信息提取， 得到所述 WIP数据。 5.如权利要求1所述的数据分析方法， 其特征在于， 所述当前站点异常判断模型的获取 步骤包括： 获取各历史WIP数据中所述当前站点的各个历史晶圆生产周期， 和与各所述历史WIP数 据对应的所述当前站点的各历史晶圆生产周期的基准状态； 对应于各所述历史WIP数据， 利用所述当前站点异常判断模型， 根据 各所述历史 晶圆生 产周期， 获取 所述当前站点的各 所述历史晶圆生产周期训练状态信息； 当对应于各所述历史WIP数据的各所述历史晶圆生产周期的所述训练状态信 息和所述 基准状态信息的损失满足损失阈值时， 得到训练完成的所述当前站点异常判断模型。 6.如权利要求1所述的数据分析 方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取所述WIP数据中的各个批次的当前批次； 获取所述当前批次的进入产线时间和批次站点， 其中， 所述批次站点为所述当前批次 加工所需的各个所述站点； 获取所述批次站点的平均晶圆生产周期， 所述平均晶圆生产周期为预先获取的晶圆生 产周期； 根据所述进入产线时间和所述批次站点的所述平均晶圆生产周期， 获取所述当前批次 的出货时间， 更 换所述当前批次， 直至得到各个所述批次的出货时间。 7.如权利要求6所述的数据分析方法， 其特征在于， 所述平均晶圆生产周期的获取步骤 包括： 获取历史W IP数据中各个所述站点的各个历史晶圆生产周期； 根据各个所述站点， 获取对应于同一所述站点的各个所述历史晶圆生产周期， 得到各权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114282712 A 2个站点历史晶圆生产周期； 获取各个所述站点历史 晶圆生产周期的平均值， 得到对应于所述站点的平均晶圆生产 周期以及各个所述站点的平均晶圆生产周期。 8.如权利要求1所述的数据分析 方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取所述WIP数据中的破片信息， 所述破片信息包括破片批次、 破片站点、 破片时间和 破片晶圆编号； 根据所述破片信息， 获取破片产生的站点， 得到破片站点和对应所述破片站点的站点 破片信息 。 9.如权利要求1所述的数据分析 方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取所述WIP数据中的分批信息， 所述分批信息包括分批批次、 分批站点、 分批时间和 分批晶圆编号； 根据所述分批信息， 获取分批的站点， 得到分批站点和对应所述分批站点的站点分批 信息。 10.一种数据分析装置， 其特 征在于， 包括： 当前站点确定模块， 适于确定所述 WIP数据的各个站点中的当前站点； 获取模块， 适于获取所述当前站点的当前晶圆生产周期和当前站点异常判断模型， 其 中， 所述当前晶圆生产周期为所述WIP数据中的所述当前站 点的各个晶圆生产周期， 所述当 前站点异常判断模型为预 先训练完成的所述当前站点的站点异常判断模型； 当前站点状态获取模块， 适于利用所述当前站点异常判断模型， 当确定所述当前晶圆 生产周期 中包括异常晶圆生产周期时， 得到所述异常晶圆生产周期， 并确定所述当前站点 的预测状态信息为异常。 11.如权利要求10所述的数据分析装置， 其特征在于， 所述获取模块， 适于获取所述当 前站点的当前晶圆生产周期， 包括： 获取所述WIP数据中各个所述站点的各个晶圆生产周期； 根据所述当前站点获取对应的各个晶圆生产周期， 得到所述当前站点的所述当前晶圆 生产周期。 12.如权利要求10所述的数据分析装置， 其特 征在于， 还 包括： 全部站点状态信息获取模块， 适于当根据所述当前站点异常判断模块得到所述WIP数 据中全部所述站点的预测状态信息后， 得到所述 WIP数据中的全部异常站点。 13.如权利要求10所述的数据分析装置， 其特征在于， 还包括WIP数据获取模块， 所述 WIP数据获取模块 适于： 获取原始WIP数据， 所述原 始WIP数据包括所述晶圆的全部生产信息； 对所述原 始WIP数据进行格式调整和降噪的预处 理； 对预处理后的所述原 始WIP数据进行 数据分析 所需信息提取， 得到所述 WIP数据。 14.如权利要求10所述的数据分析装置， 其特征在于， 所述当前站点异常判断模型通过 模型训练模块训练， 所述模型训练模块 适于： 获取各历史WIP数据中所述当前站点的各个历史晶圆生产周期， 和与各所述历史WIP数 据对应的所述当前站点的各历史晶圆生产周期的基准状态； 对应于各所述历史WIP数据， 利用所述当前站点异常判断模型， 根据 各所述历史 晶圆生权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114282712 A 3