JP2006146459A - 半導体デバイスの製造方法および製造システム - Google Patents

Abstract

【課題】 半導体デバイスの製造ラインにおいて、製造装置の各々が出力する全ての装置ログ情報に対して、個別に異常監視を実施することができ、よって、過去事例の実績がない未知の異常を検知し、かつ、製品完成段階での製品不良を発生させることなく製造装置の異常対策を実施することができる半導体デバイスの製造技術を提供する。
【解決手段】 半導体デバイスの製造方法において、対象となる製造装置の装置ログ情報の履歴データを取得し、この履歴データに対する計算処理により装置ログ情報の種別毎に複数種類の異常判定しきい値情報を作成するステップと、製造装置の装置ログ情報を収集し、前記で事前に作成した複数種類の異常判定しきい値情報に基づいて該当ウェハに対する製造装置の加工処理の異常判定を行うステップとを有し、これらのステップを、ウェハ単体処理毎もしくはウェハまとめ単位処理毎の所定の周期の組み合わせで繰り返す。
【選択図】 図３

Description

本発明は、半導体デバイスの製造技術に関し、特に、製造装置による処理時の異常を効率よく検知する方法、およびシステムに適用して有効な技術に関するものである。

本発明者が検討したところによれば、半導体デバイスの製造技術に関しては、以下のような技術が考えられる。

半導体デバイスの製造技術においては、半導体ウェハに転写される回路パターンの微細化に伴い、各工程で使用される半導体製造装置の製造条件の変動許容範囲は年々狭くなっている。半導体製造工程の手順や製造条件の入力間違い、製造装置の部品の劣化や故障、材料消費に起因する変動などにより製造条件が変動許容範囲から逸脱すると、処理を施された半導体ウェハは回路の電気的動作の不具合が発生する。通常、半導体デバイス製造工程では、製造工程毎に処理を施された半導体ウェハの抜き取り検査や製造装置の定期点検作業を行い、半導体デバイスの製品品質を管理している。

例えば、パターン転写を行うホトリソグラフィ工程では、半導体デバイスの電気的特性を満たすため、下層パターンと転写パターンの重ね合わせを管理している。パターン転写を行う露光装置（ステッパ）では、回路パターンが描画されているマスクとウェハ上の基準パターンの位置を専用の光学系にて各々測定し、その結果に基づいてステージ位置を調整するアライメントをウェハ毎に行い、重ね合わせ誤差を制御している。このようなホトリソグラフィー工程では、従来の抜き取り検査や製造装置の定期点検によるＱＣ検査にて、連続的に発生する製造条件が変動許容範囲から逸脱する製造装置の不具合を検知することができる。しかし、ランダム的に発生する製造装置の不具合を見逃す可能性がある。

そこで、ウェハ単位での半導体製造装置の異常監視方法として、例えば非特許文献１に記載のＳＰＣ（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）と称される異常検知手法がある。この技術では、半導体製造装置から外部に出力される圧力や流量等の反応中の物理パラメータ値等の処理に係わる各種ログ情報（以下、装置ログ情報とする）を用いて、処理後の製品検査を行う前に処理の異常の有無から製品の異常の有無を推定する方式が報告されている。ＳＰＣでは、装置ログ値と物理的な上／下限しきい値と比較を行い、処理後の製品検査を行う前に処理における異常の有無を推定し、そして、装置ログ値の異常の有無から製品異常の有無を推定している。半導体製造装置からウェハ処理毎に出力される各種の装置ログ情報を監視することにより、ウェハ全数について処理の異常の有無を推定することができる。

また、特許文献１では、ＳＰＣで使用する装置ログ情報の選定や判定しきい値の設定などをシステム的に管理・運用する方法が提案されている。

また、特許文献２では、装置ログ情報が製品仕様から決められた管理値内に収まっているかを判定する機能および、その管理値を過去の実績に基づいた自動更新を行う機能および、管理幅を外れたロットに対してアラーム発報やロットの流動停止を行う機能を備えた品質管理システムが提案されている。この技術では、管理値の自動更新方法として、過去の連続２５点の装置ログデータが管理幅内に入る場合、その２５点のデータから平均値、標準偏差を算出し、（平均値±３×標準偏差）で管理上限値と管理下限値を更新している。
特開２０００−５６８２３号公報 特開平８−２０２７７５号公報 "Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ"，ＩＳＢＮ ０−４７１−３０３５３−４，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．１９９７

ところで、前記のような半導体デバイスの製造技術に関して、本発明者が検討した結果、以下のようなことが明らかとなった。

例えば、システムＬＳＩに代表される多品種小量の半導体デバイスの量産ラインでは、取り扱う品種が多くかつライン全体での生産量も多く、製造装置の台数は１ラインで数百台に達することもある。製造装置毎の装置ログ情報として、数十から数百項目の製造処理条件あるいは製造処理状態あるいは製造処理結果を出力する。よって、全ての製造処理情報に対して、個別に異常監視を実施することは運用上困難であり、異常が検知された過去事例や予測に基づき事前に抽出した装置ログ情報に対してのみ異常監視が行われることが多い。

理由として、例えば、前述のＳＰＣでは装置ログ情報に関して適正な上／下限の判定しきい値を設定する必要があり、全製品に対して全工程の全装置の全装置ログ情報に関して、上限および下限の判定しきい値の設定や修正などの管理が必要になり、運用上実施不可能である。しかし、事前抽出した装置ログ情報の異常監視だけでは、過去事例の実績がない未知の異常を見逃す可能性があるという問題があった。

また、品種が異なれば、過去事例の実績にない未知の異常が発生する可能性が高まるため、新しく生産を始める半導体デバイスの生産初期段階において、異常の発生を見逃すという問題も発生する。

一方、検証を十分に行わずに判定しきい値を設定した場合、実際には製品異常とならないレベルの変動を異常として検知する虚報が発生する。虚報が多発する場合、実際の異常が発生した際も、大多数の虚報に紛れ、実際の異常を見逃す可能性が高い。

また、ＳＰＣでは、過去の装置ログの履歴データを用いて、統計的な処理により、異常発生の有無を判定している。一般的な統計的な異常判定として、例えば、正規分布の特徴を用いて、対象となる装置ログの履歴データデータから算出した平均値と標準偏差（σ）から上／下限の判定しきい値を設定する方法がある。例えば、上限しきい値を平均値＋３σ、下限しきい値を平均値−３σとする。該当の装置ログの分布が正規分布となる場合、上／下限しきい値より外れる確率は０．３％となる。しかし、実際には装置ログの分布が必ずしも正規分布になるわけではないため、装置ログ毎に標準偏差に掛ける係数を変更して判定しきい値を調整していた。

図１４は、ある製造装置における２つの装置ログＡ、Ｂの処理順の推移（トレンド図）とそのヒストグラムの事例を示す図である。装置ログＢはある程度正規分布に従うヒストグラムとなっているため、平均値と標準偏差から算出した判定しきい値にて製品異常の発生を適切に監視できている。一方、装置ログＡのヒストグラムは左右非対称であり、正規分布に従っていない。そのため、平均値と標準偏差から算出した判定しきい値では、実際には製品異常とならない変動まで製品異常として検知する虚報が多発する。ＳＰＣのような所定のルールに基づいた統計的な判定しきい値の設定ではなく、製品、工程、製造装置、装置ログの特徴に応じた適正な判定しきい値の設定が必要となる。

また、異常検知における虚報の事例として、図１５に示すような製造装置に施されるメンテナンス作業起因の装置ログ値の変動が挙げられる。装置ログによっては、製造装置に特定のメンテナンス作業が行われた場合（例えば、部品交換や部位のクリーニング等）、装置ログの値がメンテナンス作業の前後において変動することがある。この変動自体は異常とはならないため、メンテナンス作業による変動を検知させないために、通常しきい値１を判定しきい値として設定している。しかし、装置ログの種類によって、あるメンテナンス期間内では、メンテナンス作業前後の装置ログの変動より小さい変動において製品不良が発生することがある。この場合、前述のしきい値１では異常の発生を検知することができない。例えば、この場合、メンテナンス作業の実施時期を把握して、点線で示すしきい値２の判定しきい値を設定することにより、異常の発生を検知することができる。このように、適正なしきい値の設定には、装置ログと製造装置のメンテナンス作業との関連情報に基づきメンテナンス作業時期と連動した判定しきい値の算出方法が必要となる。

そこで、本発明の目的は、半導体デバイスの製造ラインにおいて、製造装置の各々が出力する全ての装置ログ情報に対して、個別に異常監視を実施することができ、よって、過去事例の実績がない未知の異常を検知し、かつ、製品完成段階での製品不良を発生させることなく製造装置の異常対策を実施することができる半導体デバイスの製造技術を提供することにある。

本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。

本発明は、半導体デバイスのウェハ製造工程で使用される製造装置のウェハ加工処理が正常であったか異常であったかを判定する処理を含む半導体デバイスの製造方法に適用され、以下のような特徴を有するものである。

すなわち、本発明による半導体デバイスの製造方法は、判定しきい値計算処理部により、対象となる製造装置の装置ログ情報の履歴データを取得し、判定しきい値計算処理部を用いて、履歴データに対する計算処理により装置ログ情報の種別毎に複数種類の異常判定しきい値情報を作成する第１ステップと、異常検知処理部により、製造装置の装置ログ情報を収集し、第１ステップで事前に作成した複数種類の異常判定しきい値情報に基づいて該当ウェハに対する製造装置の加工処理の異常判定を行う第２ステップとを有し、第１ステップと第２ステップとを、ウェハ単体処理毎、もしくはロットあるいはバッチのウェハまとめ単位処理毎の所定の周期の組み合わせで繰り返すものである。

さらに、本発明による半導体デバイスの製造方法において、第１ステップおよび第２ステップで用いられる製造装置の装置ログ情報は、過去の運転駆動に関わる情報と、製造装置の処理室の内部状態に関わる情報と、処理中のウェハに関わる情報とのうち、少なくとも１つを含むものである。

また、本発明による半導体デバイスの製造方法において、第１ステップは、装置ログ情報の種別毎に予め設定した履歴データ検索方式仕様情報を取得するステップと、履歴データ検索方式仕様情報に基づいて過去の装置ログ情報の履歴データを取得するステップと、履歴データから製造装置の異常発生時のデータあるいは製品不良発生時のデータを除去することにより製造装置の正常処理時の履歴データを抽出・作成するステップと、装置ログ情報の各種別毎の度数分布に応じて、予め設定した複数種類の判定しきい値算出方式から該当する方式を引当選択し、各装置ログ情報の種別毎に複数の判定しきい値を算出するステップとを含むものである。

また、本発明による半導体デバイスの製造方法において、第１ステップは、装置ログ情報の種別毎の履歴データの度数分布が正規分布に従うかどうかの検定により、正規分布を挟み込む上限および下限の異常判定しきい値算出方式を算出するステップと、装置ログ情報の種別毎の履歴データから低周波数データを作成し、履歴データの元本から低周波数データを差し引くことにより高周波数データを作成し、高周波数データの度数分布が正規分布に従うかどうかの検定により、高周波変動幅の異常判定しきい値を算出するステップとを含むものである。第２ステップは、ウェハの装置ログ情報の種別毎に、上限および下限の異常判定しきい値集合および高周波変動幅の異常判定しきい値集合から指定したウェハの種類に対応する異常判定しきい値を取得するステップと、今回処理を実施したウェハの装置ログ情報と上限判定しきい値および下限判定しきい値との比較を行い、１回目の異常検知を行うステップと、装置ログ情報の種別の過去の履歴データを取得し、この取得した履歴データから平均値を算出し、この算出した平均値と高周波変動幅の異常判定しきい値とを加減算処理して高周波上限および高周波下限の判定しきい値を算出し、この算出した高周波上限および高周波下限の判定しきい値と今回処理を実施したウェハの装置ログ情報との比較を行う２回目の異常検知を行うステップとを含むものである。そして、低周波数データの作成方法は、移動平均処理であり、移動平均処理の移動平均データ点数を装置ログ情報の種別毎に履歴データの周波数分布から求めるものである。

また、本発明による半導体デバイスの製造方法において、第１ステップは、各々の製造装置から出力される装置ログ情報の種別毎の判定しきい値の算出過程での正常状態における装置ログ情報の履歴データの作成過程において、半導体デバイスの製造の途中工程において廃棄処理したウェハ情報と、半導体デバイスの製造の最終工程にて行われる最終製品検査結果の履歴データと、半導体デバイスの製造の途中工程に実施されるＱＣ検査結果の履歴データと、各々の製造装置に実施されるメンテナンス作業履歴データとのうち、少なくとも１つを用いて、過去の装置ログ情報の履歴データから正常状態における履歴データを抽出するものである。

また、本発明は、半導体デバイスの製造システムに適用され、以下のような特徴を有するものである。

すなわち、本発明による半導体デバイスの製造システムは、各製造装置毎の装置ログ情報の履歴データと、しきい値算出方式仕様情報と、メンテナンス履歴データと、各種検査履歴データとを蓄積するデータベース部と、このデータベース部に蓄積された情報に基づいて該当の製造装置の装置ログ情報の種別毎の複数種類の判定しきい値を算出する判定しきい値計算処理部と、この判定しきい値計算処理部で算出された複数種類の判定しきい値を用いてウェハ処理時の装置ログ情報の異常検知処理を行う異常検知処理部とを有するものである。

さらに、本発明による半導体デバイスの製造システムにおいて、データベース部は、各製造装置毎の装置ログ情報が蓄積されるデータベースと、製造装置毎の判定しきい値情報が登録されるデータベースと、装置ログ情報の種別毎のしきい値算出に必要な装置ログ情報とメンテナンス作業との関連付け情報や、装置ログ情報の種別毎の検索方式情報のような各種仕様情報が登録されるデータベースと、製造装置毎に実施されるメンテナンス作業履歴データが蓄積されるデータベースと、半導体デバイスの製造ラインにおける製造途中でスクラップ処理されたウェハ情報や、ＱＣ検査結果の履歴データや、最終製品検査の履歴データのような各種検査情報が蓄積されるデータベースとを含むものである。

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。

本発明によれば、半導体デバイスの製造における製造装置の異常監視において、製品、工程、製造装置、装置ログの特徴に応じて適正な判定しきい値を自動的に算出し、その判定しきい値を用いた異常検知機能を有するため、半導体デバイスの製造ラインにおいて、数百台の製造装置の各々が出力する数十から数百の全ての装置ログ情報に対して、個別に異常監視を実施することができ、よって、過去事例の実績がない未知の異常を検知し、かつ、製品完成段階での製品不良を発生させることなく製造装置の異常対策を実施することができる。特に、システムＬＳＩに代表される多品種小量の半導体デバイスの製造ラインに関して、効果が大きい。また、実際には製品異常とならないレベルの変動を異常として検知する虚報の数を抑制することができ、効率的に実際の異常の対策を実施することができる。

以下、本発明による半導体デバイスの製造方法および製造システムの実施の形態を図面を用いて説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

図１は、本発明による半導体デバイスの製造方法を模式的に示す図である。

半導体デバイスの製造方法においては、酸化膜や金属膜などを半導体ウェハ上に形成する成膜工程や、回路パターンを半導体ウェハに転写するホトリソグラフィ工程、化学処理によって所定のデバイスパターンを形成するエッチング工程、半導体デバイス内部に不純物を注入して膜の特性を変化させるイオン打込工程など多くの製造工程を、工程フローに従って繰り返し処理を行うことにより半導体ウェハ上に多層の半導体デバイスを形成する。通常、複数の半導体ウェハをまとめたロット（通常、２００ｍｍウェハの場合２５枚）と呼ばれる単位にて各工程の処理が行われる。

この半導体デバイスの製造方法では、半導体ウェハに転写される回路パターンの微細化に伴い、各工程で使用される半導体製造装置の製造条件の変動許容範囲は年々狭くなっている。半導体製造工程の手順や製造条件の入力間違い、製造装置の部品の劣化や故障、材料消費に起因する変動などにより製造条件が変動許容範囲から逸脱すると、処理を施された半導体ウェハは回路の電気的動作の不具合が発生する。通常、半導体デバイスの製造工程では、製造工程毎に処理を施された半導体ウェハの抜き取り検査や製造装置の定期点検作業を行い、半導体デバイスの製品品質を管理している。

この抜き取り検査や製造装置の定期点検によるＱＣ検査にて、連続的に発生する製造条件が変動許容範囲から逸脱する製造装置の不具合を検知することができる。しかし、ランダム的に発生する製造装置の不具合を見逃す可能性がある。例えば、パターン転写を行うホトリソグラフィ工程では、半導体デバイスの電気的特性を満たすため、下層パターンと転写パターンの重ね合わせを管理している。パターン転写を行う露光装置（ステッパ）では、回路パターンが描画されているマスクとウェハ上の基準パターンの位置を専用の光学系にて各々測定し、その結果に基づいてステージ位置を調整するアライメントをウェハ毎に行い、重ね合わせ誤差を制御している。

図２は、抜き取り検査における不良事例として、ステッパのウェハ毎に行うアライメント計測異常による重ね合わせずれの事例を示す図である。同図（ａ）は、ステッパにおいてウェハ単位で計測しているアライメント計測値の推移である。○印のアライメント計測値が突発変動しているウェハにおいて重ね合わせずれが発生している。同図（ｂ）に、それに対応したロット単位での重ね合わせ測定結果を示す。この抜き取り検査では重ね合わせずれが発生したウェハの見逃しが発生している。一方、ロットからの抜き取り頻度を定常的に上げることは生産性の観点から困難である。

そこで、本実施の形態では、半導体デバイスの製造ラインにおける各製造装置の動作異常による製品不良の発生を抑制するため、各々の製造装置から出力される数十から数百の全ての装置ログ情報に対して、過去の装置ログ履歴データを用いて製品、工程、製造装置、装置ログの特徴に応じた適正な判定しきい値を算出し、全ての装置ログ情報に対して個別に異常監視を実施する半導体デバイスの製造方法およびその製造システムを提供するものであり、以下において具体的に説明する。

図３は、本実施の形態において、半導体デバイスのウェハ製造工程で使用される製造装置の異常検知を行う半導体デバイスの製造方法を示すフローチャートである。

まず、ステップ５０１において、異常検知処理の対象となる製造装置およびチャンバ情報を取得する。製造装置情報として、製造装置の名称またはコード名がある。また、同じくチャンバ（処理を行う室）情報として、チャンバの名称またはコード名がある。製造装置の種類によって、同一の製造装置に複数のチャンバを有するものと、製造装置に単一のチャンバしか存在しないものがある。単一チャンバから構成される製造装置に関しては、チャンバ情報はなくてもよい。これらの情報は、半導体デバイスの製造ライン全体の情報を管理する製造管理システムから取得できる。

次に、ステップ５０２において、該当製造装置・チャンバから処理毎に出力される装置ログ毎の複数種類の判定しきい値を算出する。ステップ５０２は、次のステップ５０２１〜ステップ５０２５の５つステップから構成される。

ステップ５０２１では、前記ステップ５０１で取得した製造装置・チャンバに該当する装置ログ毎過去の装置ログ履歴データ情報の検索方法を予め設定した検索方法が登録されているデータベース部より取得する。一般的に製造装置の装置ログの検索方式情報には、製品名、工程名、レシピ名（該当の製品・工程で使用する製造装置の動作プログラム名称）、製造装置名、チャンバ名などがある。装置ログの特徴に応じて、検索方式を設定することができる。例えば、レシピ種類毎の値が変わる装置ログにしては、レシピ名、製造装置名、チャンバ名を検索方式とする必要がある。一方、レシピ種類によらず、製造装置、チャンバで一定の値をとる装置ログに関しては、製造装置名、チャンバ名を検索方式とすればよい。また、特徴がわからない装置ログに関しては、デフォルトとして検索条件を使用することができる。

次に、ステップ５０２２において、前記ステップ５０２１にて取得した装置ログ毎の検索条件情報を用いて、過去の装置ログ履歴データが格納されるデータベース部より過去の装置ログ履歴データを検索する。この際、履歴データが多い場合は、対象期間を決めることにより、対象期間内に処理された装置ログ履歴データを検索することもできる。

ステップ５０２３では、前記ステップ５０２２にて取得した過去の装置ログ履歴データデータから該当製造装置・チャンバにおいて異常が発生した際の装置ログデータを除外し、正常状態における装置ログデータを作成する。本ステップの説明は、後述する図４を用いて詳しく説明する。

ステップ５０２４では、前記ステップ５０２３にて作成した正常状態の装置ログデータを用いて、装置ログの度数分布状況に応じた判定しきい値を算出する。本ステップの説明は、後述する図６を用いて詳しく説明する。

ステップ５０２５では、前記ステップ５０２４にて算出した装置ログ毎の判定しきい値を、異常検知処理の判定しきい値を管理するデータベース部に登録する。

次に、ステップ５０３において、該当製造装置・チャンバにおいて、ウェハ処理を実施する。

ステップ５０４では、ウェハ処理時の装置ログ情報を収集する。装置ログ情報には、製造装置・チャンバから出力される装置ログデータだけでなく、処理を実施した製品名、工程名、レシピ名も含まれる。これらの情報は該当ウェハ番号を元に半導体デバイスの製造ライン全体の情報を管理する製造管理システムから取得できる。

ステップ５０５では、前記ステップ５０４にて収集した装置ログデータに関して、前記ステップ５０２にて登録した複数種類の判定しきい値をデータベース部から取得し、ウェハの個々の装置ログ情報毎に製造装置の加工処理の複数種類の異常検知処理を実行する。異常が発生したウェハに関しては、製造装置の表示端末に警告や対策内容が指示される。また、電子メール等を用いて、離れた居室にいるエンジニア等に異常の発生を報告することもできる。

図４は、前記図３のステップ５０２３における正常状態における装置ログデータの作成方法を示すフローチャートである。

まず、ステップ６０１において、半導体デバイスの製造過程のＱＣ検査等で見つかった修復不可能な不具合が生じ、その時点で廃棄処置を施したスクラップウェハ情報をデータベース部より取得する。スクラップウェハ情報には、スクラップ対象となったウェハ番号、製品名、対象工程名、対象製造装置名・チャンバ名、発生日時等が含まれる。

ステップ６０２では、前記ステップ５０２２にて取得した装置ログデータから前記ステップ６０１にて取得したスクラップウェハ情報のウェハ番号、製品名、対象工程名、対象製造装置名・チャンバ名が一致する装置ログデータを除外する。スクラップの原因となった工程名や製造装置名が不明なスクラップウェハに関しては、ウェハ番号が一致する装置ログデータを除外する。

ステップ６０３では、半導体デバイスの最終製品検査結果が格納されるデータベース部より、低歩留り（歩留りはウェハ１枚当たりの良品チップ数／ウェハ１枚当たりの総チップ数のウェハにて定義）であったウェハ情報を取得する。低歩留りの定義は任意に変更可能である。

ステップ６０４にて、前記ステップ６０２にて作成した装置ログデータから、前記ステップ６０３にて取得した低歩留りウェハ情報とウェハ番号が一致する装置ログデータを除外する。

次に、ステップ６０５において、ＱＣ検査結果が格納されるデータベース部より、ＱＣ検査における規格外れウェハ情報を取得する。ＱＣ検査結果情報には、ＱＣ検査を実施したウェハ番号、ＱＣ検査の種別、製品名、ＱＣ対象工程、ＱＣ検査結果、ＱＣ規格、検査日時等が含まれる。ＱＣ検査は、重ね合わせ測定、寸法測定、膜厚測定、欠陥検査等がいくつかの種別に分類される。該当の製造装置により、対象となるＱＣ検査種別が決まるため、該当の製造装置に対応するＱＣ検査種別が取得対象となる。また、規格外れの判定はＱＣ検査結果とＱＣ規格の情報から判定できる。

ステップ６０６では、前記ステップ６０４にて作成した装置ログデータから、前記ステップ６０５にて取得した規格外れウェハ情報とウェハ番号、製品名、ＱＣ対象工程と一致する装置ログデータを除外する。

次に、ステップ６０７において、製造装置の装置ログ毎のメンテナンス作業履歴データを取得する。詳細な取得方法は、後述する図５を用いて説明する。

ステップ６０８では、前記ステップ６０６にて作成した装置ログデータから、前記ステップ６０７にて取得したメンテナンス作業履歴データを有する装置ログ種別に関して、メンテナンス時の変動データの除外処理を行う。除外方法として、該当装置ログのメンテナンス作業履歴データ情報のうち、最新のメンテナンス日時より前に処理された装置ログデータを除外する方法がある。また、別の方法として、該当装置ログのメンテナンス作業履歴データ情報から、メンテナンス区間毎に装置ログデータの補正処理を行い、メンテナンスの影響を取り除く方法もある。メンテナンス時の変動データの除外方法に関しては、装置ログ毎に除外方法を設定することができる。

図５は、前記図４のステップ６０７における製造装置の装置ログ毎のメンテナンス作業履歴データの作成方法を示すフローチャートである。

まず、ステップ７０１において、対象となる製造装置・チャンバに該当する装置ログとメンテナンス作業種別との関連付け情報をデータベース部より取得する。装置ログとメンテナンス作業種別との関連付け情報では、例えば、同一の機種の製造装置から構成される装置Ｇｒ毎にメンテナンス作業が影響を与える装置ログ種別の項目が定義されている。

ステップ７０２では、前記ステップ７０１にて取得した装置ログに関連するメンテナンス作業履歴データをデータベース部より取得する。メンテナンス作業履歴データには、製造装置名、チャンバ名、メンテナンス作業種別、作業開始日時、作業終了日時が含まれる。

ステップ７０３において、前記ステップ７０１にて取得した装置ログとメンテナンス作業種別との関連付け情報と、前記ステップ７０２にて取得したメンテナンス作業履歴データから、装置ログ別のメンテナンス作業履歴データを作成する。図５の例では、ステップ７０２で取得した３つのメンテナンス作業履歴データのうち、「クリーニング」というメンテナンス作業は、ステップ７０１で取得した装置ログとメンテナンス作業種別との関連付け情報より、「ログＡ」という装置ログ種別と関連している。そして、ステップ７０３において、「クリーニング」というメンテナンス作業種別に「ログＡ」の装置ログ種別が紐付けられる。同様に、「部品１交換」は「ログＢ」に、「部品２交換」は「ログＡ」に紐付けられる。この場合、「ログＡ」は「クリーニング」と「部品２交換」のタイミングにてメンテナンスが実施されたこととなる。

図６は、前記図３のステップ５０２４における過去の装置ログの度数分布状況に応じた判定しきい値の算出方法を示すフローチャートである。

まず、ステップ８０１において、対象となる過去の装置ログ履歴データが変動しているかどうかの判定を行う。装置ログデータの変動有無の評価指標として、例えば、対象となる装置ログデータの標準偏差（または分散）がある。この場合、標準偏差＝０もしくは、標準偏差＜αの場合、変動無しと判定し、それ以外を変動有りとする。

変動無しと判定された場合、ステップ８０２において、対象となる装置ログの上／下限の判定しきい値１を算出した後、処理を終了する。この場合、対象となる装置ログデータの標準偏差０に近い値となるため、平均値と標準偏差を用いた統計的な判定しきい値の算出方法でなく平均値のみを用いて、上／下限の判定しきい値１を算出する。

上限判定しきい値１＝平均値×ａ１
下限判定しきい値１＝平均値×ａ２ ・・・（１）
ここで、ａ１、ａ２は定数である。ただし、ａ１＞１、ａ２＜１である。

一方、ステップ８０１にて変動有りと判定された場合、ステップ８０３において、対象装置ログデータが正規分布しているかどうかの検定を行う。対象となる装置ログデータが正規分布しているかどうかを検定する手法として、例えば、コルモゴロフ・スミルノフ検定という手法がある。

装置ログデータが正規分布に従う場合、ステップ８０４において対象となる装置ログの上／下限の判定しきい値２を算出する。この場合、対象となる装置ログデータは正規分布に従う分布となるため、一般的な平均値と標準偏差を用いた統計的な判定しきい値の算出方法を用いて、上／下限の判定しきい値２を算出する。

上限判定しきい値２＝平均値＋ｋ１×標準偏差
下限判定しきい値２＝平均値−ｋ１×標準偏差 ・・・（２）
ここで、ｋ１は定数である。なお、ｋ１は３〜４程度とすることが多い。

一方、ステップ８０３にて装置ログデータが正規分布に従わない場合、ステップ８０５において対象となる装置ログの上／下限の判定しきい値３を算出する。この場合、対象となる装置ログデータは正規分布に従わないため、一般的な平均値と標準偏差を用いた統計的な判定しきい値の算出方法ではなく、例えば、判定しきい値からの外れるデータを検知する頻度を評価指標とした、しきい値の算出方法を用いる。例えば、検知率が５％で対象となる装置ログのデータ数が１００データの場合、上位または下位の合わせて５個データが異常と判定されるレベルにおいて、上／下限の判定しきい値が設定される。

次に、ステップ８０６において、対象となる装置ログデータの移動平均処理に用いるデータ数を算出する。詳細な算出方法例は、後述する図９を用いて説明する。

次に、ステップ８０７において、前記ステップ８０６にて算出した移動平均データ数における装置ログの移動平均処理により低周波数成分の移動平均データを作成し、対象となる装置ログデータから移動平均データを差し引くことにより元の装置ログデータの高周波数成分となる残差データを算出する。

残差データ＝装置ログデータ−移動平均データ ・・・（３）

ステップ８０８では、前記ステップ８０７にて算出した残差データが正規分布に従うかどうかの検定を行う。

残差データが正規分布する場合、ステップ８０９において対象となる装置ログの高周波変動幅判定しきい値１を標準偏差を用いて算出し、処理を終了する。

高周波変動幅判定しきい値１＝ｋ２×残差データの標準偏差 ・・・（４）
ここで、ｋ２は定数である。なお、ｋ２は３〜４程度とすることが多い。

なお、高周波変動幅判定では、異常検知処理実施時に、前記ステップ８０７にて算出した移動平均データ数（Ｎ個）分の最新の装置ログデータを取得し、該当の装置ログデータの移動平均処理により移動平均値を算出し、算出した平均値と高周波変動幅判定しきい値から適宜、高周波上／下限の判定しきい値を算出し、異常検知処理を行う。なお、移動平均値の算出において、事前に異常値の除去処理を行うこともある。

高周波上限の判定しきい値＝過去Ｎ個の装置ログデータの移動平均値
＋高周波変動幅判定しきい値
高周波下限の判定しきい値＝過去Ｎ個の装置ログデータの移動平均値
―高周波変動幅判定しきい値 ・・・（５）
これにより、装置ログデータの経時変化は検知せず、経時変化から突発的に外れるデータのみを検知することができる。

一方、ステップ８０８にて残差データが正規分布しないと判定された場合、ステップ８１０において対象となる装置ログの高周波変動幅判定しきい値２を、例えば、判定しきい値からの外れるデータを検知する頻度を評価指標とした、しきい値の算出方法にて算出する。なお、一連の判定しきい値の計算処理は装置ログ種別毎に行われる。

図７は、前記図６のステップ８０６における装置ログデータの移動平均処理に用いるデータ数の算出方法を示すフローチャートである。

まず、ステップ９０１において、対象となる装置ログデータから高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて周波数成分に分解し、高周波成分を除去した後、逆ＦＦＴを用いてデータの再合成を行い、高周波成分を除去した低周波数データを作成する。

次に、ステップ９０２において、幾つかの移動平均データ数毎に算出した移動平均データと、前記ステップ９０１にて算出した高周波成分除去データとの差分データを、移動平均データ数毎に算出する。

ステップ９０３では、前記ステップ９０２で算出した移動平均データ数毎の差分データの標準偏差のうち、最小となる移動平均データ数を選択する。

図８は、過去の装置ログの度数分布状況に応じて算出した複数種類の判定しきい値の算出結果例を示す図である。

対象となる装置ログデータに対して、上／下限の判定しきい値が設定される。異常検知処理において、収集された装置ログデータが上／下限の判定しきい値を外れる場合、異常として検知される。また、高周波変動幅判定しきい値は、移動平均データ数（Ｎ個）分の移動平均データを基準に上／下限の判定しきい値が設定される。高周波変動幅判定しきい値は、移動平均データからの突発的なずれを検知するため、装置ログデータの経時変化は検知せず、経時変化から突発的に外れるデータのみを検知することができる。

図９は、装置ログ種別毎の複数の判定しきい値の算出結果例を示す図である。

この場合、製造装置「＃１」号機に関して、「ログＡ」、「ログＢ」の２種類の装置ログ種別に関する判定しきい値が算出されている。「ログＡ」は、製品名や工程名にはよらず、レシピ名やチャンバ（Ｃｈ）毎に検知する設定となっており、「レシピ１／チャンバＡ」、「レシピ２／チャンバＢ」毎にそれぞれ上／下限の判定しきい値や高周波変動幅判定しきい値が求められている。「ログＢ」は製品名にはよらず、工程名やレシピ名やチャンバ（Ｃｈ）毎に検知する設定となっており、「素子分離工程／レシピ１／チャンバＡ」、「配線工程／レシピ１／チャンバＡ」、「ゲート工程／レシピ１／チャンバＢ」毎にそれぞれ上／下限の判定しきい値や高周波変動幅判定しきい値が求められている。

図１０は、ウェハ処理毎に出力される装置ログデータとその異常検知処理結果例を示す図である。

この場合、製造装置「＃１」号機において、ウェハ番号１〜４まで４枚のウェハがそれぞれ処理されている。まず、最初のウェハ番号１のウェハが処理され、「ログＡ」、「ログＢ」の２種類の装置ログデータがそれぞれ「１００」、「０．２」と出力される。この時、製品名＝「Ａ」、工程名＝「素子分離」、レシピ名＝「レシピ１」、チャンバ（Ｃｈ）名＝「チャンバＡ」である。

例えば、図９に示す装置ログ毎の判定しきい値が設定されている場合、ウェハ番号１の「ログＡ」の異常検知処理では、レシピ名やチャンバ毎に設定されている判定しきい値のうち、「レシピ１／チャンバＡ」に該当する上／下限の判定しきい値をそれぞれ「１０５／９５」として取得する。ウェハ番号１の「ログＡ」の値は「１００」であるため、異常検知処理では正常と判定される。

また、ウェハ番号１の「ログＢ」の異常検知処理では、工程名やレシピ名やチャンバ毎に設定されている判定しきい値のうち、「素子分離工程／レシピ１／チャンバＡ」に該当する上／下限の判定しきい値をそれぞれ「０．３／０．１」として取得する。ウェハ番号１の「ログＢ」の値は「０．２」であるため、異常検知処理では正常と判定される。

一方、ウェハ番号３の「ログＡ」は、該当する「レシピ１／チャンバＡ」の上／下限の判定しきい値が「１０５／９５」であるのに対し、「ログＡ」の値は「１１０」となるため、異常と判定される。同様に、ウェハ番号４の「ログＢ」は、該当する「素子分離工程／レシピ１／チャンバＡ」の上／下限の判定しきい値が「０．３／０．１」であるのに対し、「ログＢ」の値は「０．３５」となるため、異常と判定される。

図１１は、本発明の第１の実施の形態による半導体デバイスの製造システムの全体構成を示すブロック図である。

第１の実施の形態による半導体デバイスの製造システムにおいて、製造装置群１は、少なくても１台以上の製造装置２から構成されている。また、製造装置群１は半導体デバイスの製造工程に応じて、異なる機能を持つ複数の製造装置群が存在する。同一の製造装置群は同一の機能を持つ製造装置から構成される。また、製造装置２は製造装置群の種類によって、同一の製造装置に複数のチャンバを有するものと、製造装置に単一のチャンバしか存在しないものがある。そして、製造装置２の各チャンバにおいてウェハの処理が実施される。

製造装置群２は、入出力インターフェイス１１を介して、異常検知処理部９および、判定しきい値計算処理部１０および、データベース部８から構成されるデータ演算部７に接続されている。また、製造装置群１は、半導体デバイスの製造ライン全体の製造情報や進度情報を管理する製造管理システム１２に接続されている。なお、各製造装置においてウェハ処理を行う際の処理対象ウェハの半導体デバイスの製品名、工程名、製造装置およびそのチャンバ名および、ロット番号・ウェハ番号について、例えば、ウェハに形成されている番号を読み取ることによって入力し、製造管理システム１２からネットワークを介して送信することが可能である。

ＱＣ検査装置群３は、少なくても１台以上のＱＣ検査装置４から構成されており、入出力インターフェイス１１を介してデータ演算部７と、また製造管理システム１２に接続されている。ＱＣ検査装置４は、ＱＣ種別により異なる機能を有するＱＣ検査装置が複数存在する。例えば、重ね合わせずれ量を測定する重ね合わせ測定や、半導体ウェハ上に転写されたパターンの寸法を測定する寸法測定や、半導体ウェハ上に成膜された膜厚を測定する膜厚測定などの種別がある。

最終製品検査装置群５は、少なくても１台以上の最終製品検査装置６から構成されており、入出力インターフェイス１１を介してデータ演算部７と、また製造管理システム１２に接続されている。最終製品検査装置６では、半導体デバイスの電気的特性の測定結果に基づいた検査が行われる。

データ演算部７内のデータベース部８は、装置ログ履歴データベース８１、判定しきい値管理データベース８２、検知方式管理データベース８３、装置メンテナンス作業履歴データベース８４、装置ログ−メンテナンス作業関連付けデータベース８５、スクラップウェハ履歴データベース８６、最終製品検査履歴データベース８７、ＱＣ検査結果履歴データベース８８から構成される。

装置ログ履歴データベース８１には、製造装置名（またはコード）、チャンバ名（またはコード）、処理対象のロット番号・ウェハ番号に対応した半導体デバイスの製品名、処理対象工程名（またはコード）、処理日時、装置ログ種別、装置ログデータなどが蓄積される。

判定しきい値管理データベース８２には、装置ログ履歴データベース８１および、製造装置名（またはコード）、チャンバ名（またはコード）、装置ログ種別、半導体デバイスの製品名、対象工程名（またはコード）、レシピ名に対応した上限／下限の判定しきい値および、移動平均データ数、高周波変動幅判定しきい値などが登録されている。

検知方式管理データベース８３には、製造装置名（またはコード）、チャンバ名（またはコード）、装置ログ種別毎の検索方式情報が登録されている。

装置メンテナンス作業履歴データベース８４には、製造装置群、製造装置名（またはコード）、チャンバ名（またはコード）に対応したメンテナンス作業種別、作業開始日時、作業終了日時等が蓄積される。

装置ログ−メンテナンス作業関連付けデータベース８５には、製造装置群、装置ログ種別に関連付けたメンテナンス作業種別、補正方式が登録されている。

スクラップウェハ履歴データベース８６には、製造途中でスクラップ処理されたウェハのロット番号・ウェハ番号、対象製品名、対象工程名（またはコード）、対象製造装置名（またはコード）、対象チャンバ名（またはコード）、発生日時が蓄積される。

最終製品検査履歴データベース８７には、最終製品検査を行ったウェハのロット番号・ウェハ番号、対象製品名、最終製品検査結果（例えば、歩留りデータ）、検査日時が蓄積される。

ＱＣ検査結果履歴データベース８８には、ＱＣ検査を行ったウェハのロット番号・ウェハ番号、対象製品名、対象工程名（またはコード）、ＱＣ種別、ＱＣ検査結果、検査日時が蓄積される。

製造装置群１においてウェハ処理を行った際、その際の半導体デバイスの製品名、工程名（またはコード）、製造装置名（またはコード）、チャンバ名（またはコード）、レシピ名および、ロット番号・ウェハ番号、着工日時（開始、終了）、ウェハ番号に対応した装置ログ種別毎の装置ログ値が入出力インターフェイス１１を介して、データベース部８の装置ログ履歴データベース８１に登録される。これらの処理は製造装置群１と製造管理システム１２が連動して、人手を介さずに登録することも可能である。

同様に、ＱＣ検査装置群３においてＱＣ検査を行った際、その際の半導体デバイスの製品名、対象工程名（またはコード）、ロット・ウェハ番号、検査日時、検査結果データなどが入出力インターフェイス１１を介して、データベース部８のＱＣ検査結果履歴データベース８８に登録される。これらの処理はＱＣ検査装置群３と製造管理システム１２が連動して、人手を介さずに登録することも可能である。

同様に、最終製品査装置群５において最終製品検査を行った際、その際の半導体デバイスの製品名、ロット・ウェハ番号、検査日時、検査結果データなどが入出力インターフェイス１１を介して、データベース部８の最終製品検査履歴データベース８７に登録される。これらの処理は最終製品検査群５と製造管理システム１２が連動して、人手を介さずに登録することも可能である。

また、製造装置群１において装置メンテナンス作業を実施された際、その際の製造装置名（またはコード）、チャンバ名（またはコード）、レシピ名および、メンテナンス作業種別、作業日時（開始、終了）が入出力インターフェイス１１を介して、データベース部８の装置メンテナンス作業履歴データベース８４に登録される。

同様に、ウェハを製造途中でスクラップ処理する際、その際のロット番号・ウェハ番号、対象製品名、対象工程名（またはコード）、対象製造装置名（またはコード）、対象チャンバ名（またはコード）、発生日時等が入出力インターフェイス１１を介して、データベース部８のスクラップウェハ履歴データベース８６に登録される。

また、データベース部８の検知方式管理データベース８３および、装置ログ−メンテナンス作業関連付けデータベース８５は、ユーザにて予めもしくは適宜、登録する必要がある。

データベース部８は、異常検知処理部９および、判定しきい値計算処理部１０からのデータの問い合わせに関して、該当データを探索し、回答となるデータを異常検知処理部９または、判定しきい値計算処理部１０に送信する。

異常検知処理部９では、データベース部８から取得したデータに基づいて、異常検知処理を行い、検知結果を入出力インターフェイス１１を介して、製造装置群１内の該当製造装置に結果を送信する。この際、入出力インターフェイス１１は電子メールにて検知結果を報告する。

また、判定しきい値計算処理部１０では、データベース部８から取得したデータに基づいて、複数種類の判定しきい値の計算を実施し、データベース部８の判定しきい値管理データベース８２にその計算結果が逐次自動的に登録される。

製造管理システム１２は、半導体デバイス製造における各工程における製造実績（着工開始日時、着工終了日時、ロット・ウェハ番号名、製造装置の名称）の蓄積および、製造フローの管理ならび、次工程の製造指示等を行っている。

図１２は、本発明の第２の実施の形態による半導体デバイスの製造システムの全体構成を示すブロック図である。なお、図１１と等価な部分には同じ符号を付してある。

第２の実施の形態による半導体デバイスの製造システムでは、データベース部８および、異常検知処理部９および、判定しきい値計算処理部１０および、入出力インターフェイス１１から構成されるデータ演算部７が製造管理システム１２内に組み込まれており、各処理が実施される。

図１３は、本発明の第３の実施の形態による半導体デバイスの製造システムの全体構成を示すブロック図である。なお、図１１と等価な部分には同じ符号を付してある。

第３の実施の形態による半導体デバイスの製造システムでは、データベース部８および、異常検知処理部９および、判定しきい値計算処理部１０および、入出力インターフェイス１１から構成されるデータ演算部７が製造装置２内に組み込まれており、各処理が実施される。

以上説明したように、本実施の形態によれば、半導体デバイスの製造における製造装置の異常監視において、製品、工程、製造装置、装置ログの特徴に応じて適正な判定しきい値を自動的に算出し、その判定しきい値を用いた異常検知機能を有することにより、半導体デバイスの製造ラインにおいて、数百台の製造装置の各々が出力する数十から数百の全ての装置ログ情報に対して、個別に異常監視を実施することができる。

この結果、過去事例の実績がない未知の異常を検知し、かつ、製品完成段階での製品不良を発生させることなく製造装置の異常対策を実施することができる。また、実際には製品異常とならないレベルの変動を異常として検知する虚報の数を抑制することができ、効率的に実際の異常の対策を実施することができる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。

本発明は、製造装置による処理時の異常を効率よく検知する方法およびシステムに適用して有効な技術であり、特に、システムＬＳＩに代表される多品種小量の半導体デバイスの製造ラインに関して効果が大きい。

本発明による半導体デバイスの製造方法を模式的に示す図である。 （ａ），（ｂ）はステッパのウェハ毎に行うアライメント計測異常による重ね合わせずれの事例を示す図である。 本発明の実施の形態において、半導体デバイスのウェハ製造工程で使用される製造装置の異常検知を行う半導体デバイスの製造方法を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態において、正常状態における装置ログデータの作成方法を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態において、製造装置の装置ログ毎のメンテナンス作業履歴データの作成方法を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態において、過去の装置ログの度数分布状況に応じた判定しきい値の算出方法を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態において、装置ログデータの移動平均処理に用いるデータ数の算出方法を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態において、過去の装置ログの度数分布状況に応じて算出した複数種類の判定しきい値の算出結果例を示す図である。 本発明の実施の形態において、装置ログ種別毎の複数の判定しきい値の算出結果例を示す図である。 本発明の実施の形態において、ウェハ処理毎に出力される装置ログデータとその異常検知処理結果例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態による半導体デバイスの製造システムの全体構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態による半導体デバイスの製造システムの全体構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態による半導体デバイスの製造システムの全体構成を示すブロック図である。 本発明に対する課題として、製造装置における装置ログの処理順の推移とそのヒストグラムの事例を示す図である。 本発明に対する課題として、製造装置に施されるメンテナンス作業起因の装置ログ値の変動を示す図である。

符号の説明

１…製造装置群、２…製造装置、３…ＱＣ検査装置群、４…ＱＣ検査装置、５…最終製品検査装置群、６…最終製品検査装置、７…データ演算部、８…データベース部、８１…装置ログ履歴データベース、８２…判定しきい値管理データベース、８３…検知方式管理データベース、８４…装置メンテナンス作業履歴データベース、８５…装置ログ−メンテナンス作業関連付けデータベース、８６…スクラップウェハ履歴データベース、８７…最終製品検査履歴データベース、８８…ＱＣ検査結果履歴データベース、９…異常検知処理部、１０…判定しきい値計算処理部、１１…入出力インターフェイス、１２…製造管理システム。

Claims (8)

1. 半導体デバイスのウェハ製造工程で使用される製造装置のウェハ加工処理が正常であったか異常であったかを判定する処理を含む半導体デバイスの製造方法であって、
   判定しきい値計算処理部により、対象となる製造装置の装置ログ情報の履歴データを取得し、前記判定しきい値計算処理部を用いて、前記履歴データに対する計算処理により前記装置ログ情報の種別毎に複数種類の異常判定しきい値情報を作成する第１ステップと、
   異常検知処理部により、前記製造装置の装置ログ情報を収集し、前記第１ステップで事前に作成した複数種類の異常判定しきい値情報に基づいて該当ウェハに対する製造装置の加工処理の異常判定を行う第２ステップとを有し、
   前記第１ステップと前記第２ステップとを、ウェハ単体処理毎、もしくはロットあるいはバッチのウェハまとめ単位処理毎の所定の周期の組み合わせで繰り返すことを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
2. 請求項１記載の半導体デバイスの製造方法において、
   前記第１ステップおよび前記第２ステップで用いられる前記製造装置の装置ログ情報は、過去の運転駆動に関わる情報と、製造装置の処理室の内部状態に関わる情報と、処理中のウェハに関わる情報とのうち、少なくとも１つを含むことを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
3. 請求項１記載の半導体デバイスの製造方法において、
   前記第１ステップは、前記装置ログ情報の種別毎に予め設定した履歴データ検索方式仕様情報を取得するステップと、前記履歴データ検索方式仕様情報に基づいて過去の装置ログ情報の履歴データを取得するステップと、前記履歴データから製造装置の異常発生時のデータあるいは製品不良発生時のデータを除去することにより製造装置の正常処理時の履歴データを抽出・作成するステップと、前記装置ログ情報の各種別毎の度数分布に応じて、予め設定した複数種類の判定しきい値算出方式から該当する方式を引当選択し、各装置ログ情報の種別毎に複数の判定しきい値を算出するステップとを含むことを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
4. 請求項１記載の半導体デバイスの製造方法において、
   前記第１ステップは、前記装置ログ情報の種別毎の履歴データの度数分布が正規分布に従うかどうかの検定により、正規分布を挟み込む上限および下限の異常判定しきい値算出方式を算出するステップと、前記装置ログ情報の種別毎の履歴データから低周波数データを作成し、前記履歴データの元本から前記低周波数データを差し引くことにより高周波数データを作成し、前記高周波数データの度数分布が正規分布に従うかどうかの検定により、高周波変動幅の異常判定しきい値を算出するステップとを含み、
   前記第２ステップは、前記ウェハの装置ログ情報の種別毎に、前記上限および下限の異常判定しきい値集合および前記高周波変動幅の異常判定しきい値集合から指定したウェハの種類に対応する異常判定しきい値を取得するステップと、今回処理を実施したウェハの装置ログ情報と上限判定しきい値および下限判定しきい値との比較を行い、１回目の異常検知を行うステップと、前記装置ログ情報の種別の過去の履歴データを取得し、この取得した履歴データから平均値を算出し、この算出した平均値と高周波変動幅の異常判定しきい値とを加減算処理して高周波上限および高周波下限の判定しきい値を算出し、この算出した高周波上限および高周波下限の判定しきい値と今回処理を実施したウェハの装置ログ情報との比較を行う２回目の異常検知を行うステップとを含むことを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
5. 請求項４記載の半導体デバイスの製造方法において、
   前記低周波数データの作成方法は、移動平均処理であり、前記移動平均処理の移動平均データ点数を装置ログ情報の種別毎に履歴データの周波数分布から求めることを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
6. 請求項１記載の半導体デバイスの製造方法において、
   前記第１ステップは、各々の製造装置から出力される装置ログ情報の種別毎の判定しきい値の算出過程での正常状態における装置ログ情報の履歴データの作成過程において、半導体デバイスの製造の途中工程において廃棄処理したウェハ情報と、半導体デバイスの製造の最終工程にて行われる最終製品検査結果の履歴データと、半導体デバイスの製造の途中工程に実施されるＱＣ検査結果の履歴データと、各々の製造装置に実施されるメンテナンス作業履歴データとのうち、少なくとも１つを用いて、過去の装置ログ情報の履歴データから正常状態における履歴データを抽出することを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
7. 各製造装置毎の装置ログ情報の履歴データと、しきい値算出方式仕様情報と、メンテナンス履歴データと、各種検査履歴データとを蓄積するデータベース部と、
   前記データベース部に蓄積された情報に基づいて該当の製造装置の装置ログ情報の種別毎の複数種類の判定しきい値を算出する判定しきい値計算処理部と、
   前記判定しきい値計算処理部で算出された複数種類の判定しきい値を用いてウェハ処理時の装置ログ情報の異常検知処理を行う異常検知処理部とを有することを特徴とする半導体デバイスの製造システム。
8. 請求項７記載の半導体デバイスの製造システムにおいて、
   前記データベース部は、各製造装置毎の装置ログ情報が蓄積されるデータベースと、製造装置毎の判定しきい値情報が登録されるデータベースと、装置ログ情報の種別毎のしきい値算出に必要な装置ログ情報とメンテナンス作業との関連付け情報や、装置ログ情報の種別毎の検索方式情報のような各種仕様情報が登録されるデータベースと、製造装置毎に実施されるメンテナンス作業履歴データが蓄積されるデータベースと、半導体デバイスの製造ラインにおける製造途中でスクラップ処理されたウェハ情報や、ＱＣ検査結果の履歴データや、最終製品検査の履歴データのような各種検査情報が蓄積されるデータベースとを含むことを特徴とする半導体デバイスの製造システム。