제 생각에는 c;leaning procedure 개발에 다음 데이터가 있으면 좋을 것 같습니다.

일단, 전원의 문제는 아닐 것 같습니다. ICP 안테나도 문제는 아닐 것 같고, 다만 챔버 내벽의 부품 재료 및 규격과 부품 조립상태 등의 차이가 TTTM 원인이 될 수 있을 것 같습니다. 더 중요한 것은 같은 듯, 다른 chamber 별 공정 상태 차이로 식각 byproduct 가 chamber 별로 다르게 쌓였고, chamber 내에서도 서로 다른 부분에서 쌓여 있을 것 같네요. 이를 포괄적으로 해결하기는 매우 힘들 것 같고, 다만 현재 상태에서 최적의 cleaning procedure 개발에 플라즈마 공정진단 기술을 적용해 보세요. DB를 쌓고,  아크 부품 등의 DB를 구축해서 

관계식을 찾을 수 있을 것 같습니다. 여기서 혹시 가능하면 OES 등의 데이터를 추가해 보시고 또 가능하면 안테나 전류/전압/phase 값도 추적해서 DB로 축적해 보면 좋을 것 같습니다.

open loop로 테스트를 하실 텐데, 일단 전원을 ramping 하면서 세정을 진행해 보면 어떨까 합니다. 해당 자료는 receipe 개발에 분명히 도움을 줄 것  같습니다. 왜냐하면 위에 언급한 바와 같이 부분적으로 byproduct들이 많이 덮힌 곳이 플라즈마와 반응할 시간을 줄 수 있는데, 전력이 낮추어 아크 전압 도달을 지연하면서 전하를 축척하는 매질의 두께를 감소시켜 아크 조건 도달도 함께 늦출 수가 있을 것 같습니다. 아마도 최적 시간은 세정 공정 전 식각 공정 조건/ 상태 등에 따를 것이라, 전공정 기준으로 자료 분류도 필요해 보입니다. 

아마도, 위의 데이터들이 잘 종합된다면 TTTM까지도 도달하지 않을까 생각해 봅니다. (물로 학습 방법도 좋아야 하겠지만)

좋은 결과가 있으면 알려 주세요.