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1. (WO2000026730) MULTIDIMENSIONAL UNCERTAINTY ANALYSIS
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2000/026730    International Application No.:    PCT/US1999/025338
Publication Date: 11.05.2000 International Filing Date: 28.10.1999
Chapter 2 Demand Filed:    30.05.2000    
IPC:
G05B 17/02 (2006.01)
Applicants: ISE INTEGRATED SYSTEMS ENGINEERING AG [CH/CH]; Technopark Zurich Technopark Strasse 1 CH-8055 Zurich (CH) (For All Designated States Except US).
SEPULVEDA, Marcos [CL/US]; (US) (For US Only).
RÜHL, Roland [DE/US]; (US) (For US Only)
Inventors: SEPULVEDA, Marcos; (US).
RÜHL, Roland; (US)
Agent: SABATH, Robert, P.; Law Office of John Schipper 111 North Market Street Suite 808 San Jose, CA 95113 (US)
Priority Data:
09/184,611 02.11.1998 US
Title (EN) MULTIDIMENSIONAL UNCERTAINTY ANALYSIS
(FR) ANALYSE MULTIDIMENSIONNELLE D'INCERTITUDE
Abstract: front page image
(EN)Method and system for determining the effects of variation of N statistically distributed variables x¿1?,...,x¿N? (N$m(G)1) in a fabrication process for semiconductor and other electronic devices by constructing and using an N-variable model function G(x¿1?,...,x¿N?) to model the process. A sequence of orthogonal polynomials H¿i,ri?(x¿i?) is associated with each probability density function p¿i?(x¿i?) for each variable x¿i?. These orthogonal polynomials, and products of these polynomials, are used to construct the model function G(x¿1?,...,x¿N?), having undetermined coefficients. Coefficient values are estimated by results of measurements or simulations with variable input values determined by the zeroes (collocation points) of selected orthogonal polynomials. A Monte Carlo process is applied to estimate a probability density function associated with the process or device. Coefficients whose magnitudes are very small are used to identify regions of (x¿1?,...,x¿N?)-space where subsequent Monte Carlo sampling may be substantially reduced. Monte Carlo sampling for the process is also made more transparent using the function G(x¿1?,...,x¿N?). The function G(x¿1?,...,x¿N?) can be used to calculate individual and joint statistical moments for the process.
(FR)L'invention se rapporte à un procédé et à un système permettant de déterminer les effets de la variation de N variables statistiquement réparties x¿1?, ..., x¿N? (N$m(G)1) dans un processus de fabrication de dispositif semi-conducteur ou autre dispositif électronique, et ce au moyen d'une fonction de modélisation à N-variables G(x¿1?, ..., x¿N?) que l'on fabrique et que l'on utilise pour modéliser le processus. On associe une séquence de polynômes orthogonaux H¿i,ri?(x¿i?) à chaque densité de probabilité p¿i?(x¿i?) pour chaque variable x¿i?. On utilise ces polynômes orthogonaux, et les produits de ces polynômes, pour construire la fonction de modélisation G(x¿1?, ..., x¿N?) possédant des coefficients indéterminés. On évalue les valeurs des coefficients à l'aide des résultats de mesures ou de simulations avec des valeurs d'entrée variables déterminées par les zéros (points de collocation) des polynômes orthogonaux sélectionnés. On applique une méthode de Monte-Carlo pour évaluer une densité de probabilité associée au processus ou au dispositif. On utilise les coefficients ayant des amplitudes très faibles pour identifier les régions de l'espace (x¿1?, ..., x¿N?) où l'échantillonnage ultérieur de Monte-Carlo peut être considérablement réduit. On rend également l'échantillonnage de Monte-Carlo plus transparent pour ce processus au moyen de la fonction G(x¿1?, ..., x¿N?). Cette dernière peut servir à calculer les moments statistiques individuels ou mixtes pour ledit processus.
Designated States: AE, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, CA, CH, CN, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, EE, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, NO, NZ, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, SL, TJ, TM, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VN, YU, ZA, ZW.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)