[发明专利]半导体FDC数据分类方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种半导体FDC数据分类方法、装置和计算机可读存储介质。该方法包括：获取传感器清单，传感器清单中包括多个传感器，各传感器用于监控半导体机台参数；遍历传感器清单，并获取传感器清单中的目标传感器在近期内获取的FDC数据；在目标传感器在近期内获取的FDC数据的数据量大于阈值的情况下，确定FDC数据的分布规律；根据分布规律确定FDC数据的类型。该方案中，直接是由计算机获取FDC数据后进行自动分析判断的，可以规避人为判断的影响，可以实现自动对FDC数据分类，这样可以保证对FDC数据的类型判断的准确率较高，且该方案的效率也较高，进而解决了一些方案中人为对FDC收集到的数据类型进行判断准确率较低的问题。

技术领域

本申请涉及数据分类领域，具体而言，涉及一种半导体FDC数据分类方法、装置、计算机可读存储介质、处理器和机台制程数据监控设备。

背景技术

故障检测与分类系统(Fault Detection Classification，简称FDC)，主要收集整合并监控半导体生产相关数据，达到实时的分析，有效的捕捉生产出现的异常，并自动报警。

一个生产机台有很多个传感器，每个传感器为监控机台参数，同时每个传感器的数据收集精度与采集数据方式各有差异，传感器将获取的生产原始数据上传到工厂数据电脑，然后FDC监控平台获取生产原始数据，工程师将对采样的原始数据进行监控，主要对生产关键的步骤窗口进行卡控，对获取的窗口数据进行处理，得到新的追踪数据，在处理过程中可对获取的窗口数据进行平均值，方差，最大值，最小值等的处理。

目前工程师只能基于经验认知，根据FDC图像人为判别其数据的类型，然后通过类型对数据进行控制线的监控；因数据量庞大，工程师容易因疲乏导致为人疏失，错误设定控制线。

发明内容

本申请提供一种半导体FDC数据分类方法、装置、计算机可读存储介质、处理器和机台制程数据监控设备。

本申请的一个方面，提供了一种半导体FDC数据分类方法，包括：获取传感器清单，所述传感器清单中包括多个传感器，各所述传感器用于监控半导体机台参数；遍历所述传感器清单，并获取所述传感器清单中的目标传感器在近期内获取的FDC数据；在所述目标传感器在近期内获取的所述FDC数据的数据量大于阈值的情况下，确定所述FDC数据的分布规律；根据所述分布规律确定所述FDC数据的类型，所述FDC数据的类型是指所述FDC数据在统计学上服从的分布类型。

进一步地，在所述目标传感器在近期内获取的所述FDC数据的数据量大于阈值的情况下，确定所述FDC数据的分布规律，包括：对所述FDC数据进行过滤处理，得到过滤后的FDC数据；构建过滤后的所述FDC数据的统计直方图；根据所述统计直方图，确定所述FDC数据中不同数值的个数和所述FDC数据的总数据量，所述总数据量表征所述FDC数据的总个数。

进一步地，根据所述分布规律确定所述FDC数据的类型，包括：根据所述不同数值的个数和所述总数据量，确定所述FDC数据的类型。

进一步地，根据所述不同数值的个数和所述总数据量，确定所述FDC数据的类型，包括：在所述不同数值的个数为1，且所述总数据量大于或者等于第一数据量的情况下，确定所述FDC数据的类型为单一管道类型；在所述不同数值的个数为1，且所述总数据量小于所述第一数据量的情况下，确定所述FDC数据的类型为所述单一管道类型或者常规分布类型，所述常规分布类型包括正态分布。

进一步地，根据所述不同数值的个数和所述总数据量，确定所述FDC数据的类型，包括：在所述不同数值的个数小于等于预定值、所述不同数值的个数不为1、所述不同数值的个数小于或者等于所述总数据量的预定百分比以及所述总数据量大于或者等于第二数据量的情况下，确定所述FDC数据的类型为多元管道类型；在所述不同数值的个数小于等于所述预定值、所述不同数值的个数不为1、所述不同数值的个数小于或者等于所述总数据量的预定百分比以及所述总数据量小于所述第二数据量的情况下，最终确定所述FDC数据的类型为多元管道类型或者常规分布类型，所述常规分布类型包括正态分布。