A spatial model is built to predict performance of a processing chamber. The spatial model is used to converge faster to a desired process during the process development phase. A system for controlling device performance variability during manufacturing includes a process platform, on-board metrology (OBM) tools, and a machine-learning based process control model. The system receives SEM metrology data, and updates the process control model periodically (e.g., wafer-to-wafer, lot-to-lot, chamber-to-chamber etc.) using machine learning techniques. Periodic update of the process control model may account for chamber-to-chamber variability.
처리 챔버의 성능을 예측하기 위한 공간적 모델이 구축된다. 공간적 모델은, 프로세스 개발 단계 동안 원하는 프로세스로 더 빠르게 수렴하기 위해 사용된다. 제조 동안 디바이스 성능 변동성을 제어하기 위한 시스템은, 프로세스 플랫폼, 온-보드 계측(OBM) 툴들, 및 기계 학습 기반 프로세스 제어 모델을 포함한다. 시스템은 SEM 계측 데이터를 수신하고, 기계 학습 기법들을 사용하여 프로세스 제어 모델을 주기적으로(예컨대, 웨이퍼마다, 로트마다, 챔버마다 등) 업데이트한다. 프로세스 제어 모델의 주기적 업데이트는 챔버 간 변동성을 고려할 수 있다.