JP2005101286A

JP2005101286A - 半導体製造方法及び半導体製造装置

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Publication number: JP2005101286A
Application number: JP2003333302A
Authority: JP
Inventors: Moriharu Ishitani; 盛治石谷
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2003-09-25
Filing date: 2003-09-25
Publication date: 2005-04-14
Anticipated expiration: 2023-09-25
Also published as: JP4393146B2

Abstract

【課題】加工実績が変動しても常に最適な加工条件により加工処理することが可能な半導体製造方法及び半導体製造装置を提供する。
【解決手段】予め取得した半導体ウエーハの加工条件と加工度との関係より、所定の加工度狙い目に対する初期加工条件を算出する工程と、この初期加工条件に基づき、半導体ウエーハを加工処理する工程と、その加工度を測定する工程と、実際の加工条件と測定された加工実績に基づき、新たに加工条件と加工度との関係を取得する工程と、新たに取得した加工条件と加工度との関係より、新たに所定の加工度狙い目に対する最適加工条件を算出し、加工条件を更新する工程と、更新された加工条件に基づき、半導体ウエーハを加工処理する工程を備える。
【選択図】図４

Description

本発明は、加工条件を任意に変えることが可能な加工プロセスを備える半導体製造方法及び半導体製造装置に関する。

半導体の製造工程、例えば、ＣＶＤ工程等は、加工条件を任意に変えることが可能であり、その変動に伴い、加工処理による加工度も変動する。そして、加工条件と加工度との関係から、所定の加工度狙い目に対する加工条件を求めることが可能である。

しかしながら、通常一定の加工条件を設定しても、加工実績は種々の要因により変動する。そのうち、半導体製造装置の性能に起因するものに着目し、基準値と実負荷における性能値を比較管理することで、半導体製造装置が正常に機能しているか否かを判定し、異常時には動作させないという、半導体製造装置の性能管理方法が提案されている（例えば特許文献１参照。）。
特開平５−２２６２０６号公報

近年、半導体製造装置の性能が向上する以上に半導体自体の要求スペックが厳しくなってきた。すなわち、半導体製造装置が正常に機能している場合でも、気圧、温度などの外乱因子の影響が無視できなくなってきた。そして、外乱因子の影響により、加工実績値がスペックアウトするか、長期的な変動により明らかにセンター値がずれていることが判ると、設定加工条件を適宜補正、変更する必要があった。

このような設定加工条件の補正、変更は、手動で行われ、またその手順も明確に示されていなかったため、その精度は熟練度などに依存せざるを得なかった。

そこで、本発明は、従来の問題を取り除き、加工実績が変動しても常に最適な加工条件により加工処理することが可能な半導体製造方法及び半導体製造装置を提供することを目的とするものである。

本発明の一態様によれば、予め取得した半導体ウエーハの加工条件と加工実績との関係より、所定の加工度狙い目に対する初期加工条件を算出する工程と、初期加工条件に基づき、半導体ウエーハを加工処理する工程と、その加工度を測定する工程と、実際の加工条件と測定された加工度からなる加工実績に基づき、新たに加工条件と加工度との関係を取得する工程と、新たに取得した加工条件と加工度との関係より、新たに所定の加工度狙い目に対する最適加工条件を算出し、加工条件を更新する工程と、更新された加工条件に基づき、半導体ウエーハを加工処理する工程を備えることを特徴とする半導体製造方法が提供される。

また、本発明の一態様によれば、半導体ウエーハの加工条件を指示する手段と、指示された加工条件に基づき、半導体ウエーハを加工処理する手段と、加工処理された半導体ウエーハの加工度を測定する手段と、加工条件と加工度の関係より、所定の加工度狙い目に対する加工条件を算出する手段を具備し、加工処理された半導体ウエーハの実際の加工条件及び測定された加工度からなる加工実績を、夫々加工条件を算出する手段に転送する手段と、加工条件を算出する手段において、転送された実際の加工条件と加工度との関係より、所定の加工度狙い目に対する最適加工条件を算出し、算出された最適加工条件を、加工条件を指示する手段に転送する手段を備えることを特徴とする半導体製造装置が提供される。

本発明の一実施態様によれば、加工実績が変動しても常に最適な加工条件により加工処理することが可能な半導体製造方法及び半導体製造装置を提供することができる。

以下本発明の実施形態について、図を参照して説明する。

（実施形態１）
図１に本実施形態における半導体製造装置（ＣＶＤ（ＣｈｅｍｉｃａｌＶａｐｏｒＤｅｐｏｓｉｔ）工程）のブロック図を示す。

図において、条件指示部１は、半導体ウエーハのＣＶＤ条件を指示する手段である。この条件指示部１はＣＶＤ装置２に接続され、ＣＶＤ条件、例えば成膜時間が入力される。

このＣＶＤ装置２は、指示された成膜時間に基づき、半導体ウエーハ上に被膜を形成する手段である。そして、実際の成膜時間を検出し、これは条件算出部４に入力される。

膜厚測定装置３は、半導体ウエーハ上に形成された被膜の膜厚を測定する手段である。ここで測定された膜厚は、条件算出部４に入力される。

条件算出部４は、ＣＶＤ条件と被膜の膜厚の関係を求め、狙い目膜厚に対するＣＶＤ条件を算出する手段である。ここで算出されたＣＶＤ条件は、条件指示部１に入力され、新たな最適ＣＶＤ条件が指示される。

このように構成される半導体製造装置の動作を、図２に示すフローチャートを参照して説明する。

図に示すように、予めＣＶＤ条件：成膜時間Ｘを振って、形成される膜厚Ｙを測定し、成膜時間Ｘと膜厚Ｙの初期関係：Ｙ＝ｆ_０（Ｘ）を求めておく（ステップ１０１）。これは、手動で行っても、条件算出部４に入力することにより行われてもよい。

例えば、
Ｙ＝ｆ_０（Ｘ）
＝１００×Ｘ−１０００ …(1)
とする。

そして、この関係より狙い目となる膜厚Ｙｔに対する成膜時間Ｘｔを算出する（ステップ１０２）。

例えば、狙い目の膜厚Ｙｔが１００００であれば、その成膜時間Ｘｔは、
Ｘｔ＝ｇ_０（Ｙｔ）
＝（Ｙｔ＋１０００）／１００
＝（１００００＋１０００）／１００
＝１１０
で決定される。

次いで、条件指示部１において、成膜時間を算出された値に設定するよう、ＣＶＤ装置２に指示し（ステップ１０３）、ＣＶＤ装置２において被処理ウエーハ上に被膜を形成する（ステップ１０４）。そしてＣＶＤ装置２における実際の成膜時間を検出する（ステップ１０５）一方、膜厚測定装置３において形成された被膜の膜厚を測定する（ステップ１０６）。

そして、測定された被膜の膜厚Ｙ’と、実際の成膜時間を、条件算出部４にデータ転送し、その関係：Ｙ＝ｆ_１（Ｘ）を求める（ステップ１０１）。初期状態では(1)式で表される関係が、気圧、温度などの外乱因子の影響を受けることにより、
Ｙ＝ｆ_１（Ｘ）
＝１００×Ｘ−１０００＋ｅ …(2)
ｅ：外乱因子による膜厚変動分
と(2)式で表される関係に更新される。ｅは、長期的には変動しやすいが、短期的には比較的安定していることが多い値である。

例えば、実際の成膜時間がＸｔ＝１１０のとき、
Ｙ’＝１００×Ｘｔ−１０００＋ｅ …(2)
＝１００００＋ｅ
ｅ＝Ｙ’ −１００００
となる。ｅが次回の処理においても再現するとした場合、
Ｙ＝ｆ_１（Ｘ）
＝１００×Ｘ−１０００＋ｅ …(2)
＝１００×Ｘ−１０００＋（Ｙ’ −１００００）
となる。

次いで、更新された被膜の膜厚と成膜時間の関係（Ｙ＝ｆ_１（Ｘ））より、最適成膜時間Ｘｔ’を求める（ステップ１０２）。

例えば、Ｙｔ＝１００００となるための最適成膜時間Ｘｔ’は、
Ｘｔ’＝ｇ_１（Ｙｔ）
＝｛Ｙｔ＋１０００−（Ｙ’−１００００）｝／１００
＝１１０−（Ｙ’−１００００）／１００ …(3)
と表される。

そして、このように求められた最適成膜時間Ｘｔ’ に設定するよう、条件指示部１において、ＣＶＤ装置２に指示し（ステップ１０３）、ＣＶＤ装置２において被処理ウエーハ上に被膜を形成する（ステップ１０４）。

本実施形態によると、常に最新のデータに基づいて、最適成膜時間を設定することができるので、より精度の高い処理を行うことが可能となる。すなわち、膜厚の平均値は狙い目の膜厚に収束し、ばらつきが低減される。また、このように、最適化手順を設定することにより、熟練度に影響することなく、条件を設定することが可能となる。

本実施形態において、ＣＶＤ工程を例に挙げて、成膜時間と膜厚についてのみ最適化を図ったが、その他の加工条件を任意に変えることが可能な加工工程における、加工条件と加工度にも適用することができる。例えば、リソグラフィー工程のフォーカスと寸法値、ドライエッチング工程のエッチング時間とエッチング量、ＣＭＰ工程の研磨量とＣＭＰ時間などが挙げられる。すなわち、実処理データ（実際の加工条件）、測定された加工度、加工度狙い目があれば適用可能である。

一般的には、加工工程における制御可能な加工条件（複数でも可）：Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎ（ｎは任意数）と、その結果得られる加工度（複数でも可）：Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、・・・、Ｙｍ（ｍは任意数）との間に、
Ｙ１＝ｆ１（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎ）
Ｙ２＝ｆ２（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎ）
：
Ｙｍ＝ｆｍ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎ）
という関係が成り立っているとする。ここで、加工度の狙い目が、Ｙ１ｔ、Ｙ２ｔ、Ｙ３ｔ、・・・、Ｙｍｔ（ｍは任意数）、加工度がＹ１’、Ｙ２’、Ｙ３’、・・・、Ｙｍ’（ｍは任意数）、とすると、狙い目からのズレ量は、Ｙ１’−Ｙ１ｔ、Ｙ２’−Ｙ２ｔ、・・・、Ｙｍ’−Ｙｍｔとなる。さらに夫々の重要度を、Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３、・・・、Ｋｍ（ｍは任意数）とすると、ズレ量の総和：Δは、
Δ＝Ｋ１×（Ｙ１’−Ｙ１ｔ）＋Ｋ２×（Ｙ２’−Ｙ２ｔ）
＋・・・＋Ｋｍ×（Ｙｍ’−Ｙｍｔ）
と表される。或いは、単純加算ではなく、
Δ＝Ｋ１×（Ｙ１’−Ｙ１ｔ）^２＋Ｋ２×（Ｙ２’−Ｙ２ｔ）^２
＋・・・＋Ｋｍ×（Ｙｍ’−Ｙｍｔ）^２
で表される二乗和としてもよい。そして、Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、・・・、Ｙｍは、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎの関数であるので、
Δ＝ｇ（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎ）
となる。求める最適加工条件Ｘ１’、Ｘ２’、Ｘ３’、・・・、Ｘｎ’は、このΔを最小にする条件であればよいので、ΔをそれぞれＸ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎで微分した値が０になるように決定すればよい。
（実施形態２）
図３に本実施形態における半導体製造装置のブロック図を示す。概要は実施形態１と同様であるが、フローを全て自動化している点で異なっている。

図において、条件指示部１１は、加工条件を指示する手段である。この条件指示部１は加工装置１２に接続され、加工条件がデータ転送される。

この加工装置（加工処理部）１２は、指示された加工条件に基づき、加工処理する手段である。そして、実際の加工条件が、条件算出部１４にデータ転送される。

測定装置１３は、加工処理された半導体ウエーハの加工度を測定する手段である。ここで測定された加工度は、条件算出部１４にデータ転送される。

条件算出部１４は、転送された加工条件と加工度の過去複数回のデータを格納し、これらのデータに基づき加工条件と加工度の関係を求め、狙い目加工度に対する最適加工条件を算出する手段である。ここで算出された最適加工条件は、条件指示部１１にデータ転送され、新たな最適加工条件が指示される。

このように構成される半導体製造装置の動作を、図４に示すフローチャートを参照して説明する。

図に示すように、条件指示部１１に初期値としての加工条件：Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎを入力する。（ステップ１１１）。これは、直接入力しても、条件算出部１４から条件転送を行ってもよい。

そして、条件指示部１１からＡの経路で加工条件指示を受けた加工処理装置１２において、加工処理を行う（ステップ１１２）。このときの実際の加工条件（初期値の場合、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、・・・、Ｘｎ）を検出し（ステップ１１３）、そのデータをＢの経路で条件算出部１４にアップロードする。

次いで、測定装置１３（複数でも可）において、加工処理により得られた加工度を測定する（ステップ１１４）。そして、そのデータをＣの経路で条件算出部１４にアップロードする。条件算出部１４には、１回の処理につき１セットの加工条件と加工度のデータがアップロードされるが、条件算出部１４において、過去複数回のデータを格納し（ステップ１１５）、それらのデータに基づき、最適加工条件（Ｘ１’、Ｘ２’、Ｘ３’、・・・、Ｘｎ’）を算出、更新する（ステップ１１６）。

更新された最適加工条件（Ｘ１’、Ｘ２’、Ｘ３’、・・・、Ｘｎ’）は、Ｄの経路を通って条件指示部１１に自動的に送信され、さらにＡの経路を通って加工装置１２に送信される（ステップ１１７）。このとき、条件算出部１４に条件指示部１１の機能を含め、条件算出部１４より直接加工装置１２に送信してもよい。

このように、１回の加工処理について、ステップ１１１〜１１７に示す処理フローが１回行われる。そして、このような処理フローを繰り返すことにより、常に最新の最適加工条件を自動的に更新することが可能となる。

本実施形態によると、初期入力を行った後は、各データが自動転送され、演算、更新処理が行われるため、計算ミス、登録ミスなどのヒューマンエラーや、工程管理のための人件費が発生することもない。また、処理スピードが早く、加工処理工程へのフィードバックをリアルタイムでかけることが可能である。

（実施形態３）
本実施形態の半導体製造装置の構成は実施形態２と同様であるが、条件算出部１４において、加工実績データを格納する前に、異常値を取り除いておく点で異なっている。

先ず、実施形態２と同様に、条件指示部１１に加工条件を入力し、加工処理を行い、条件算出部１４に加工実績を送信し、異常値除去処理を行う。

例えば、加工実績（加工条件（成膜時間）、加工度（膜厚））データの具体例を表１に示す。

次いで、得られた加工実績データより異常値を除去する。例えば、データの上限、下限のしきい値を超えたものを除去する。

上述の具体例において、例えば成膜時間の下限を８０ｓｅｃ、上限を１４０ｓｅｃ、膜厚の下限を９８００Ａ、上限を１０２００Ａとした場合、これを超えた異常値を除去すると、表２に示すようになる。

ここで、しきい値は、例えばスペックのｎ倍というように、手動で一定値を設定・入力しても、統計的に過去一定期間のばらつき（σ値）を自動計算し、３σを上限・下限となるように設定・入力してもよい。そして、しきい値を超えたデータを検出したとき、自動的にアラームを発するように設定しておく。

このようにして異常値の除去された加工実績データを、実施形態２と同様に、過去複数回分格納し、これらのデータに基づき、最適加工条件を算出、更新する。そして、実施形態２と同様に、更新された最適加工条件は、条件指示部を経由して加工装置に送信される。

本実施形態によると、異常値による最適加工条件の算出エラーを防止することができ、また、異常があった場合にも、アラームにより早期に異常を察知することが可能となる。

（実施形態４）
本実施形態の半導体製造装置の構成は実施形態３と同様であるが、条件算出部１４において、異常値を取り除いた後、さらに加工実績データの重み付けを行っておく点で異なっている。

実施形態３と同様に、加工実績データの異常値を除去する。そして異常値の除去された加工実績データを基に重み付けを行う。

例えば、実施形態３で異常値を除去したデータにおいて、各処理日の最新処理日付との差を算出したものを表３に示す。

そして、このデータを基に、経過日数に従って重み付け計算を行う。ここで、データＮｏ．１〜９は１０日以上古いため使用しない（重み０％）。そして、データＮｏ．１１以降についても、より新しいデータに重みを付ける。例えば重みＷは、
Ｗ＝（１０日−経過日数）／１０日
とすると、表４に示すように、データＮｏ．１１においては、４０％となる。データＮｏ．１２〜１４においても同様に算出される。

そして、最終的には、加工実績データの平均値を用いて最適加工条件が算出されるが、単純計算ではなく、この重みを考慮した加重平均を用いて算出される。そして、実施形態２と同様に、更新された最適加工条件は、条件指示部１１を経由して加工装置１２に送信される。

本実施形態において、重みＷを経過日数（時間）の関数としたが、単に過去ｎ回のデータを用いる（過去ｎ回より前のデータの重みを０％とする）としてもよい。また、１０日以上古いデータを使用しないようにしたが、最適な日数（時間）は、プロセスの安定度により異なるため、任意に設定することが好ましい。

本実施形態によると、最新データを重視し、古いデータは重みを軽くすることで、プロセス変動があったときの誤差（ノイズ）を低減することが可能となる。

（実施形態５）
本実施形態の半導体製造装置の構成は実施形態２と同様であるが、条件算出部１４において、最適加工条件を求める際に、補正係数を持たせる点で異なっている。

例えば、表５に過去３回分のデータを用いて最適成膜時間を算出し、成膜処理を行ったときの膜厚を示す。

表において、データＮｏ．１〜３は、初期に決定した成膜時間１１０ｓｅｃで処理されたものである。そして、Ｎｏ．４の処理を行う際に、例えば、過去３回（Ｎｏ．１〜３）のデータの平均値（成膜時間：１１０ｓｅｃ、膜厚：９９７５．１Ａ）を用いて成膜時間と膜厚の関係を求め、その時点で最適と思われる成膜時間が算出される。ここでは、実施形態１で用いた計算式(3)により、最適成膜時間Ｘｔ’は、
Ｘｔ’＝１１０−（９９７５．１−１００００）／１００
＝１１０．２（ｓｅｃ）
と、算出され、この条件でＮｏ．４が処理される。理想的には、この条件で処理すると、狙い目の膜厚：１００００Ａが得られるはずであるが、外乱因子の影響により、実際は１０１００Ａとなっている。

次に、Ｎｏ．５の処理を行う際には、同様に、過去３回（Ｎｏ．２〜４）のデータの平均値（成膜時間：１１０．１ｓｅｃ、膜厚：１００１８．７Ａ）を用いて成膜時間と膜厚の関係を求め、最適成膜時間:１０９．９ｓｅｃが算出され、この条件でＮｏ．５が処理される。以下同様に算出、処理が行われる。

その結果をトレンドグラフ化して図６に示す。図に示すように、平均値は狙い目の１００００Ａ近傍に収束しているが、ハンチングしており、過補正になっていることが判る。そこで、Ｘｔ’を求める際に、補正係数を付加する。例えば、最適成膜時間Ｘｔ’を求める計算式(3)を、
Ｘｔ’＝１１０−Ｋ×（Ｙ’−１００００）／１００ …(4)
Ｋ：補正係数
とする。

表６に、過去３回分のデータを用い、補正係数Ｋ＝０．５として最適成膜時間を算出し、成膜処理を行ったときの膜厚を示す。

表において、データＮｏ．１〜３は、初期に決定した成膜時間１１０ｓｅｃで処理されたものである。そして、Ｎｏ．４の処理を行う際に、過去３回（Ｎｏ．１〜３）のデータの平均値（成膜時間：１１０ｓｅｃ、膜厚：９９７５．１Ａ）を用いて成膜時間と膜厚の関係を求め、その時点で最適と思われる成膜時間が算出される。ここでは、補正係数を付加した計算式(4)により、最適成膜時間Ｘｔ’は、
Ｘｔ’＝１１０−０．５×（９９７５．１−１００００）／１００
＝１１０．１（ｓｅｃ）
と、算出され、この条件でＮｏ．４が処理される。以下同様に算出、処理が行われる。

その結果をトレンドグラフ化して図７に示す。図６に示す補正係数を付加しないときと比較して、ハンチングが少ないことが判る。

本実施形態において、補正係数を０．５としたが、最適補正係数は、プロセスの安定度により異なるため、任意に設定することが好ましい。

本実施形態によると、算出された最適加工条件により条件を更新した場合に、かえって加工度がばらつく（ハンチングする）場合でも、ばらつきを抑えることが可能となる。

（実施形態６）
実施形態４、５においては、加工実績データの重み付けと補正係数を一定の値としたが、さらにこれを更新、最適化する方法について説明する。

例えば、加工条件：Ｘと、加工度：Ｙとの間に、
Ｙ＝ａ×Ｘ＋ｂ（ａ、ｂ：係数） …(5)
という関係があることがわかっている場合、表７に示すように過去の処理実績を収集する。

尚、生データＸ１〜Ｘｎは加工条件であり、実施形態１〜５で用いた最適加工条件である必要はなく、一定の値でも手動でランダムに補正されたものであってもよい。

ここで、ｉ番目の処理データにおいて、実際は外乱因子の影響を受けて、
Ｙｉ＝ａ×Ｘｉ＋ｂ＋ｅｉ（ｅｉ：ｉ番目処理時の外乱因子による誤差） …(6)
となる。ｅｉは外乱因子による誤差であるため、短期的には大きな変動はないことが多く、処理条件を変えたとしても、同時期には同じ値となると考えると、処理条件をＸｉ→Ｘｉ’とした場合に、期待される加工度：Ｙｉ’は、
Ｙｉ’＝ａ×Ｘｉ’＋ｂ＋ｅｉ
となる。ここで、Ｘｉ’＝Ｘｉ＋αとすると、
Ｙｉ’＝ａ×Ｘｉ’＋ｂ＋ｅｉ
＝ａ×（Ｘｉ＋α）＋ｂ＋ｅｉ
＝Ｙｉ＋ａ×α
となる。この関係を用いて、表７のＮｏ．１〜ｎの生データを、一定の加工条件：Ｘｆｉｘで処理したときの加工度：Ｙ１’〜Ｙ’ｎをシミュレーションする（シミュレーションデータ１）。

次に、シミュレーションデータを用いて、重みと補正係数を任意に設定してシミュレーションし、各前提条件における最適加工条件Ｘｋ１〜Ｘｋｎを算出する。そしてこの条件で処理された場合の加工度Ｙ１”〜Ｙｎ”を求める。ｉ番目のデータの場合、
Ｙｉ”＝Ｙｉ’＋ａ×（Ｘｋｉ−Ｘｆｉｘ）
となる。ここで、重み付けにおいては単純に過去Ｐ回のデータを全て重み１００％として用いることとし、また、補正係数をＫとしたときに、Ｘｋ１〜Ｘｋｎ、Ｙ１”〜Ｙｎ”を、Ｐ、Ｋをパラメータにしてシミュレーションを行う。そして、最終的にはＹ１”〜Ｙｎ”のばらつきが小さく、狙い目：Ｙｔに収束するように、Ｐ、Ｋを求めればよい。

例えば、Ｙ１”〜Ｙｎ”の標準偏差：σｙと、平均値：Ｙａｖｇを用いて、補正精度：Ｄを、
Ｄ＝｜Ｙａｖｇ−Ｙｔ｜＋σｙ
とした場合、ＤはＰ、Ｋの関数として表されるため、
Ｄ＝ｆ（Ｐ，Ｋ）
となる。そして、ランダムにＰ、Ｋをあてはめたときの計算結果や、最小二乗法によりＤをＰ、Ｋで微分した値が０になる条件より、Ｄが最小となるＰ、Ｋを求めることができる。このようなアルゴリズムでＰ、Ｋを決定することが可能であるが、これらＰ、Ｋはプロセスの安定性により異なるため、１回の加工実績データが追加される毎に最適値を更新することがより好ましい。

本実施形態では、重み付けにおいて単純に過去Ｐ回のデータを全て重み１００％として用いることとしたが、実施形態４のように経過日数（時間）により傾斜させてもよい。また、加工条件Ｘ、加工度：Ｙを夫々１つとしたが、当然複数でもよく、その場合、加工条件の数だけ補正係数Ｋが必要となる。

本実施形態によると、プロセスの安定度により変動する重み付けと補正係数の最適値を常に更新することが可能となり、長期的な加工精度を向上させることができる。

尚、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。その他要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。

実施形態１の半導体製造装置におけるブロック図を示す図。実施形態１の半導体製造装置におけるフローチャートを示す図。実施形態２の半導体製造装置におけるブロック図を示す図。実施形態２の半導体製造装置におけるフローチャートを示す図。実施形態３の半導体製造装置におけるフローチャートを示す図。実施形態５におけるトレンドグラフ（補正係数＝１）を示す図。実施形態５におけるトレンドグラフ（補正係数＝０．５）を示す図。

符号の説明

１、１１条件指示部
２ＣＶＤ装置
３膜厚測定装置
４、１４条件算出部
１２加工装置
１３測定装置

Claims

予め取得した半導体ウエーハの加工条件と加工実績との関係より、所定の加工度狙い目に対する初期加工条件を算出する工程と、
前記初期加工条件に基づき、半導体ウエーハを加工処理する工程と、
加工処理された半導体ウエーハにおける加工度を測定する工程と、
実際の加工条件と測定された加工度からなる加工実績に基づき、新たに加工条件と加工度との関係を取得する工程と、
新たに取得した加工条件と加工度との関係より、新たに所定の加工度狙い目に対する最適加工条件を算出し、加工条件を更新する工程と、
更新された加工条件に基づき、半導体ウエーハを加工処理する工程を備えることを特徴とする半導体製造方法。
前記加工実績のうち、所定の範囲を超えたものを検出した場合、これを除外して、前記最適加工条件の算出を行うことを特徴とする請求項１記載の半導体製造方法。
前記加工実績に、所定のルールに基づき重み付けを行い、前記最適加工条件の算出を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の半導体製造方法。
前記加工実績に基づき、前記ルールを設定、更新することを特徴とする請求項３記載の半導体製造方法。
前記最適加工条件を算出する際、所定の補正係数による補正を付加することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の半導体製造方法。
前記加工実績に基づき、前記補正係数を設定、更新することを特徴とする請求項５記載の半導体製造方法。
半導体ウエーハの加工条件を指示する手段と、
指示された加工条件に基づき、半導体ウエーハを加工処理する手段と、
加工処理された半導体ウエーハの加工度を測定する手段と、
加工条件と加工度の関係より、所定の加工度狙い目に対する加工条件を算出する手段を具備し、
加工処理された半導体ウエーハの実際の加工条件及び測定された加工度からなる加工実績を、夫々前記加工条件を算出する手段に転送する手段と、
前記加工条件を算出する手段において、転送された前記実際の加工条件と前記加工度との関係より、所定の加工度狙い目に対する最適加工条件を算出し、
算出された前記最適加工条件を、前記加工条件を指示する手段に転送する手段を備えることを特徴とする半導体製造装置。
前記加工実績のうち、所定の範囲を超えたものを検出する手段と、これを除去する手段を備えることを特徴とする請求項７記載の半導体製造装置。