장비 운전 데이터와 공정 결과를 비교하는 방법이 유일하겠지요. 이 과정은 흔히 장비가 입고되고 나면 진행하는 수순이니 따라서 이 과정을 좀 더 체계적으로 진행하고, 공정과 대화할 장비 데이터를 비축하는 것이 필수적입니다. 

저희 같으면 장비 성능 평가 자료라 해 dummy target을 놓고 운전 모드의 플라즈마 상태를 장시간 모니터링합니다. 이때 다양한 운전 조건에 대해서 플라즈마 상태 (저희는 plasma information 이라하는 데이터, 플라즈마 밀도, 온도, 라디컬 밀도, byproduct, window contamintation 등) 데이터를 장비 운전 인자와 통합해서 자료를 수집합니다. 대부분 이러한 일은 반복적으로 진행을 해야 해서 가능하면 자동 운전 제어 알고리즘을 만들어 활용하고 있습니다. 장비 개발 관점으로 참고하시면 좋을 것 같습니다.

저희 경험을 바탕으로 말씀드리면,

일단은 dummy target을 넣고 공정 모드에서 장비의 상태 평가 자료를 모으시는 것이 좋을 것 같습니다. 이때 전력, 압력, 등의 운전 인자의 값의 변동을 시계열로 모니터링 하는 것이 중요합니다.

이 데이터를 기반으로 실공정 상태를 꾸준히 모니터링 하면서 공정데이터를 모으면 공정 이격에 대한 예상 값도 예측이 가능할 수 있을 것입니다. 여기서 장비 관점과 공정 관점의 접목이 가능한데, 장비 데이터를 공통으로 매개체가 구성됨으로 장비와 공정 관점의 교합이 보다 원활할 수 있습니다.  따라서 해당 체계의 구축이 장기적으로 장비 개발의 방향 설정과 해당 장비를 활용한 공정 개발의 수월성이 증대될 것이니 (아울러 다양한 공정진단 제어기술을 활용할 수 있습니다), 장비 플라즈마 데이터 비축 체계을 만드시기를 추천드립니다.