JP2006228779A

JP2006228779A - 半導体製造装置の管理方法

Info

Publication number: JP2006228779A
Application number: JP2005037325A
Authority: JP
Inventors: Kazuhiro Minami; 和宏南
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2005-02-15
Filing date: 2005-02-15
Publication date: 2006-08-31

Abstract

【課題】人の設定・判断を伴うことなく、半導体製造装置の異常を確実に、且つ早期に検出することが可能な半導体製造装置の管理方法を提供する。
【解決手段】半導体製造工程及び／又は検査工程において生成される管理データより、工程能力指数及び／又はその関数を算出する工程と、算出された前記工程能力指数及び／又はその関数の時系列での推移をモニタする工程と、モニタされた前記工程能力指数及び／又はその関数が、予め設定した規格を超えて時系列変動しているかどうかを判定する工程と、判定の結果に基づき、半導体製造装置における異常を検出する工程を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、半導体製造装置の異常を早期に検出するための半導体製造装置の管理方法に関する。

一般に、半導体製造工程において、ロット処理毎に発生するプロセス管理データ（処理温度、ガス流量等）、処理されたロットの状態を評価したロット品質管理（以下ＱＣ）データ、半導体製造装置のメンテナンス後の状態を評価した装置ＱＣデータ等の管理データにより、半導体製造装置の管理が行われている。

このとき、例えば、これらデータより人が半導体製造装置の状態、異常の有無を判断するという手法が用いられる（例えば特許文献１参照）。

さらに、これらデータより、
Ｃｐ＝（Ｓ_Ｕ−Ｓ_Ｌ）／６σ
Ｃｐｋ＝｜Ｓ_Ｕ（Ｓ_Ｌ）−μ｜／３σ
Ｓ_Ｕ：上限値、Ｓ_Ｌ：下限値、σ：標準偏差、μ：平均値
で表される工程能力指数Ｃｐ、Ｃｐｋを自動で算出し、出力されたその一覧表から人が半導体製造装置の異常の有無を判断するという手法が用いられる。これは近年広く用いられている統計的工程管理（ＳＰＣ：ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ）手法であり、例えばＣｐ、Ｃｐｋを１．３以上として管理される。

しかしながら、これらは人の判断であり、個人差によるバラツキが生じてしまう。また、半導体製造工程において発生する管理データは、延べ数千台の数十万項目にわたり、実際に全てのデータを人が判断することは不可能である。そのため、抽出された特定のデータのみで判断されるため、半導体製造装置の異常が、抽出されないデータにしか現れていない可能性がある。

そして、工程能力指数Ｃｐ、Ｃｐｋによる管理も、人が設定されるＳ_Ｕ、Ｓ_Ｌをどのように設定するかにより、Ｃｐ、Ｃｐｋの値が変動するため、絶対的な値として管理することは適当でない。

このように、従来の手法では、人の設定・判断を伴うため、半導体製造装置の異常が見逃される可能性があるとともに、早期の異常検出が困難であるという問題があった。
特開平７−２２４８５号公報

本発明は、人の設定・判断を伴うことなく、半導体製造装置の異常を確実に、且つ早期に検出することが可能な半導体製造装置の管理方法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、半導体製造工程及び／又は検査工程において生成される管理データより、工程能力指数及び／又はその関数を算出する工程と、算出された前記工程能力指数及び／又はその関数の時系列での推移をモニタする工程と、モニタされた前記工程能力指数及び／又はその関数が、予め設定した規格を超えて時系列変動しているかどうかを判定する工程と、判定の結果に基づき、半導体製造装置における異常を検出する工程を備えることを特徴とする半導体製造装置の管理方法が提供される。

本発明の一実施態様によれば、半導体製造装置の管理方法において人の設定・判断を伴うことなく、半導体製造装置の異常を確実に、且つ早期に検出することが可能となる。

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の管理方法における構成図を示す。図に示すように、ロットを処理し、プロセス管理データを生成するＣＶＤ装置、ＣＭＰ装置等の半導体製造装置１と、処理されたロットの状態、半導体製造装置のメンテナンス後の状態を評価し、ロットＱＣデータ、製造装置ＱＣデータを生成する測定装置２が、これらの管理データを処理して半導体製造装置の異常を検出するサーバ３と接続されている。さらに、サーバ３は半導体製造装置の異常の発生及びその内容を配信する技術者用端末４とオペレータ用端末５と接続され、これら接続はＬＡＮ（ＴＣＰ／ＩＰ）６により一元化されている。

このような構成により、図２に示すフローで半導体製造装置の管理を行う。先ず半導体製造装置１において、プロセス条件を設定する（ステップ１）。そして、その条件によりロットを処理する（ステップ２）。このとき、ロットを処理した時のプロセス管理データが生成される（ステップ３）。また、測定装置２により、ロット処理後の状態を管理するために、加工サイズ、特性等のデータが測定され（ステップ４）、ロットＱＣデータが生成される（ステップ５）。一方、半導体製造装置のメンテナンス（ステップ６）後にサンプルロットを処理し（ステップ７）、測定装置２により、処理後のサンプルロットの状態（加工サイズ、特性等）が測定され（ステップ８）、製造装置ＱＣデータが生成される（ステップ９）。そして、これら生成された管理データ（プロセス管理データ、ロットＱＣデータ、製造装置ＱＣデータ）は、ＬＡＮ（ＴＣＰ／ＩＰ）６を介して転送され、サーバ３内に順次登録（記憶）される（ステップ１０）。

次に、サーバ３において、予め設定された期間の同一品種・工程・装置番号の管理データを抽出し（ステップ１１）、抽出された管理データのＣｐ及び／又はＣｐｋデータを生成する（ステップ１２）。例えば、図３に管理データの処理日時による変動の一例を示すが、期間１の管理データを抽出し、Ｃｐ_１、Ｃｐｋ_１を算出する。次いで、期間２の管理データを抽出し、Ｃｐ_２、Ｃｐｋ_２を算出する。同様に、期間ｎの管理データを抽出し、Ｃｐ_ｎ、Ｃｐｋ_ｎを算出する。

生成されたＣｐ、Ｃｐｋデータは、サーバ３内に順次登録（記憶）される（ステップ１３）。そして、登録されたＣｐ、Ｃｐｋデータを、図４に示すように時系列に整列させ（ステップ１４）、時系列変動しているかどうかを判定し（ステップ１５）、時系列に変動しているデータに係る半導体製造装置について、異常が発生していると判断する（ステップ１６）。

このとき、時系列変動を判定するために、判定アルゴリズムを用いる。例えば、Ｎ回連続して狙い目（例えば１．３３）から外れる方向に上昇、下降した場合、及び連続して同じ値をとるとき、時系列変動していると判定する、と規定する。例えば、図５に示すように７回連続上昇した時（データ１４）、或いは、例えば、図６に示すように７回連続下降した時（データ１５）、異常が発生していると判断される。また、例えばＮ回中５回狙い目（例えば１．３３）より大きくなる、又は小さくなるとき、時系列変動していると判定する、と規定する。図７に示すように、７回中５回狙い目より大きくなった時（データ１６）、また、図８に示すように、７回中６回狙い目より小さくなった時（データ１７）、異常が発生していると判断される。

このようにして、異常が発生していると判断された場合、例えばアラームを発し、異常の発生とその内容が、対応する担当者（技術者、オペレータ）の端末４、５にＬＡＮ（ＴＣＰ／ＩＰ）６を介して配信される（ステップ１７）。

このように、Ｃｐ、Ｃｐｋデータの値だけでなく、時系列変動をモニタすることにより、Ｓ_Ｕ、Ｓ_Ｌをどのように設定しても、的確に半導体製造装置の異常の発生を検出することが可能となる。また、管理データの値、規格幅に因らず、また人の判断を伴わないので、全ての半導体製造装置の管理データを自動的に処理することができ、半導体製造装置の異常を早期に検出することが可能となる。

（実施形態２）
本実施形態においては、実施形態1と同様の構成、フローで半導体製造装置の管理が行われるが、Ｃｐの関数であるＣｐ／σＣｐの時系列変動について、モニタ・判定している点で異なっている。

先ず、実施形態1と同様に表１に示すようなデータＮｏ．１〜６０（測定順）のプロセス管理データを取得する。

これを時系列に表すと、図９のようになる。これに対して、期間Ｇ１〜Ｇ９（Ｇ１：１〜２０、Ｇ２：６〜２５、Ｇ３：１１〜３０、Ｇ４：１６〜３５、Ｇ５：２１〜４０、Ｇ６：２６〜４５、Ｇ７：３１〜５０、Ｇ８：３６〜５５、Ｇ９：４１〜６０）に設定し、狙い目（０．３）に対する管理幅（Ｓ_Ｕ−Ｓ_Ｌ）を緩めに設定（±０．０４）したときのＣｐ１、厳しめに設定（±０．０１）したときのＣｐ２を夫々算出し、これを時系列に表すと、図１０のようになる。このように、時系列的には同様に推移するものの、判定アルゴリズムにより、狙い目の設定によっては異常が発生していると判断されてしまう場合が考えられる。そこで、ＣｐのデータをＣｐのσで割った、Ｃｐ１／σＣｐ１、Ｃｐ２／σＣｐ２を算出し、これを時系列に表すと、図１１のように、管理幅に因らず同じ変動幅を得ることができる。

このようにして、生成されたＣｐ／σＣｐの時系列変動を、実施形態1と同様にモニタすることにより、より的確に半導体製造装置の異常の発生を検出することが可能となる。また、管理データの値、規格幅に因らず、また人の判断を伴わないので、全ての半導体製造装置の管理データを自動的に処理することができ、半導体製造装置の異常を早期に検出することが可能となる。

尚、同様に、Ｃｐｋ／σＣｐｋ値を用いることができる。また、算出されたＣｐ（Ｃｐｋ）値より期間を設定して抽出したものについて、さらにＣｐ（Ｃｐｋ）を算出し、その時系列変動をモニタ・判定しても良い。これらにおいても同様の効果が得られる。

これら実施形態において、管理データを予め設定された期間で抽出しているが、自動的に抽出しても、適宜手動で期間を設定して抽出しても良い。その際、各設定期間は、図３のように重なっていても、重なっていなくても良い。短期間データに対して異常の有無を判定する際には、期間を重ねて抽出することにより、少ないデータでも時系列変動をモニタすることが可能である。一方、長期間のデータに対して異常の有無を判定する際には期間を重ねずに抽出してもよい。また、異常と判断された際等に、詳細を検討するために新たに抽出期間を設定しなおしても良い。

また、図２において破線で示すように、製造装置の異常の発生及びその内容を各装置に対応する担当者に配信した後、各担当者で対応策を検討し、プロセス条件の最適化、装置のメンテナンス等の対応することができる。さらに、異常の内容によっては、自動的にプロセス条件の最適化を図る等、直接半導体製造装置にフィードバックすることも可能である。

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。

本発明の一態様における半導体装置の管理システム構成を示す図。本発明の一態様における半導体装置の管理方法のフローを示す図。本発明の一態様における管理データの処理日時による変動の一例を示す図。本発明の一態様におけるＣｐ（Ｃｐｋ）の処理日時による変動の一例を示す図。本発明の一態様におけるＣｐ（Ｃｐｋ）の処理日時による変動の一例を示す図。本発明の一態様におけるＣｐ（Ｃｐｋ）の処理日時による変動の一例を示す図。本発明の一態様におけるＣｐ（Ｃｐｋ）の処理日時による変動の一例を示す図。本発明の一態様におけるＣｐ（Ｃｐｋ）の処理日時による変動の一例を示す図。本発明の一態様における管理データの処理日時による変動の一例を示す図。本発明の一態様におけるＣｐの処理日時による変動の一例を示す図。本発明の一態様におけるＣｐ／σＣｐｋの処理日時による変動の一例を示す図。

符号の説明

１半導体製造装置
２測定装置
３サーバ
４技術者用端末
５オペレータ用端末
６ＬＡＮ（ＴＣＰ／ＩＰ）
１１、１２、１３期間
１４、１５、１６、１７データ

Claims

半導体製造工程及び／又は検査工程において生成される管理データより、工程能力指数及び／又はその関数を算出する工程と、
前記算出された工程能力指数及び／又はその関数の時系列での推移をモニタする工程と、
前記モニタされた工程能力指数及び／又はその関数が、予め設定した規格を超えて時系列変動しているかどうかを判定する工程と、
前記判定の結果に基づき、半導体製造装置における異常を検出する工程を備えることを特徴とする半導体製造装置の管理方法。
前記管理データは、ロット品質管理データ、製造装置品質管理データ及びプロセス管理データの少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１に記載の半導体製造装置の管理方法。
前記工程能力指数及び／又はその関数は、重複する期間で生成される前記管理データより算出されることを特徴とする請求項１又は２に記載の半導体製造装置の管理方法。
異常が検出された前記半導体製造装置に対応する配信先に、異常の発生及び／又は異常の内容を配信する工程を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の半導体製造装置の管理方法。
異常が検出された前記半導体製造装置に対して、異常の内容に基づき新たに最適化された条件を指示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装置の管理方法。