JP2006332213A - 半導体装置の製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、装置構成因子の動作異常を問題なく検知できるようにする。
【解決手段】 半導体装置の製造装置にプロセスパラメータを指示する工程と、前記プロセスパラメータを基に前記製造装置に設定値を設定する工程と、前記製造装置の稼動時の実測値を取得する工程と、前記設定値と実測値とを用いて、これら設定値と実測値との相対値を算出する工程と、前記相対値を規格管理することにより前記プロセスパラメータの異常検知を行う工程と、を備える。
【選択図】 図２

Description

本発明は半導体装置の製造方法に関し、特に半導体装置の製造時に装置異常の検知を行うようにした半導体装置の製造方法に関する。

従来の半導体製造においては、製品の品質を向上させる為に、製品の出来映え検査のデータをもとに半導体製造装置のプロセスパラメータを自動的に調整する手法を用いている（例えば、特許文献１）。

また、半導体製造装置の異常をいち早く検知して製品異常を未然に防ぐために、半導体製造装置のプロセスデータに対してレシピ毎に異常判定基準（規格）を決め、リアルタイムに自動的な半導体製造装置の異常検知を行っているものもある（例えば、特許文献２）。

以下、図面を参照しながら、上記した従来の製品の出来映え検査のデータをもとに半導体製造装置のプロセスパラメータを自動的に調整する手法の一例について説明する。
図９は、従来の製品の出来映え検査のデータをもとに半導体製造装置のプロセスパラメータを自動的に調整する手法の要部を説明するものである。

図９において、Ａ１０１は処理実績サーバであって、プロセス処理実績のデータを格納する。Ａ１０２は検査データサーバであって、製品の検査データの結果を格納する。処理実績サーバＡ１０１および検査データサーバＡ１０２で格納される各データには、工程、品種、製造装置、レシピといった、製品処理の情報が関連付けてある。Ａ１０３はプロセスパラメータ調整算出部であって、処理実績サーバＡ１０１および検査データサーバＡ１０２から工程、品種、製造装置、レシピといった製品処理情報を検索キーとして、必要データを抽出し、半導体製造装置Ａ３００でプロセス処理をする際のパラメータの調整値を自動的に算出する。Ａ２００は装置オンライン制御部であって、半導体製造装置Ａ３００に対して、レシピおよびパラメータ設定を行う。ここでのパラメータとは、プロセスパラメータ調整算出部Ａ１０３にて算出されたプロセスパラメータを意味する。半導体製造装置Ａ３００は、装置オンライン制御部Ａ２００にて指示されたレシピおよびパラメータの設定にしたがってプロセス処理を実施する。

次に、図面を参照しながら、上記した従来のリアルタイムに自動的に半導体製造装置の異常検知をする方法の一例について説明する。
図１０は、従来のリアルタイムに自動的に半導体製造装置の異常検知をする方法の要部を説明するものである。

図１０において、Ｆ１００は半導体製造装置である。Ｆ１０１〜Ｆ１０ｎは、半導体製造装置の構成因子であるセンサー類であって、たとえばマスフローコントローラであったり、マノメータであったりする。Ｆ２００は、半導体製造装置Ｆ１００の外部に設置するモニタリング装置であって、半導体製造装置Ｆ１００からリアルタイムにデータを収集し、異常判定を行う。Ｆ２０１は、モニタリング装置Ｆ２００の構成因子であって、アナログ／デジタル変換部である。このアナログ／デジタル変換部Ｆ２０１は、センサーＦ１０１〜Ｆ１０ｎのアナログ出力データをデジタル変換するものである。Ｆ２０２は、モニタリング装置Ｆ２００の構成因子であって、センサーＦ１０１〜Ｆ１０ｎのデータを、アナログ／デジタル変換部Ｆ２０１を介してリアルタイムに収集するデータ収集部である。Ｆ２０３は、モニタリング装置Ｆ２００の構成因子であって、データ収集部Ｆ２０２にて取得したデータの異常判定を行う異常判定部である。異常判定の方法は、処理レシピ毎に各プロセスパラメータにしきい値を設定して行うものである。
特開２０００−２５２１７９号公報 特開平８−２０２７７５号公報

しかしながら、上記した製品の出来映え検査のデータをもとに半導体製造装置のプロセスパラメータを自動的に調整する手法（図９）では、パラメータの設定値を意図的に変化させながら半導体製造装置の異常をいち早く検知して製品異常を未然に防ぐために、リアルタイムに半導体製造装置のプロセスデータに対してレシピ毎に異常判定基準（規格）を決めて自動的な半導体製造装置の異常検知を行う場合に、レシピ毎に決められた異常検知の規格を超えて強制的にプロセスパラメータの調整をしてしまうことがあるという問題点を有していた。

また、従来の半導体製造装置のプロセスパラメータを自動的に調整する手法（図１０）を全自動で行う場合は、被調整パラメータが発散する恐れがあった。つまり一例を挙げると、たとえばマスフローコントローラの最大流量を超えたガス流量を流すように指示する危惧があった。

本発明は、上記問題点に鑑み、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、装置構成因子の動作異常を問題なく検知できるようにすることを目的とする。

上記の目的を達成するため本発明の半導体装置の製造方法は、半導体装置の製造装置にプロセスパラメータを指示する工程と、前記プロセスパラメータを基に前記製造装置に設定値を設定する工程と、前記製造装置の稼動時の実測値を取得する工程と、前記設定値と実測値とを用いて、これら設定値と実測値との相対値を算出する工程と、前記相対値を規格管理することにより前記プロセスパラメータの異常検知を行う工程と、を備えたものである。

また本発明は、上記において、制御されるパラメータに依存する非制御パラメータを監視する工程を備えたものである。
さらに本発明は、上記において、設定値と実測値と相対値とについて半導体装置のウェーハ毎の挙動傾向を統計的に管理することにより製造装置の異常を検知する工程を備えたものである。

本発明によれば、半導体製造装置の各構成因子への設定値データを取得する工程と、上記各構成因子において処理を行った実測値データを取得する工程と、上記設定値データと実測値データとの相対値を算出する工程と、上記相対値を規格管理する工程とを備えたことにより、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において装置構成因子の動作異常を問題なく検知することができる。

また本発明によれば、レシピ等で設定されないパラメータを監視し、規格管理を行うことにより、半導体製造装置の能力許容範囲内でのプロセス処理のみを実現することができる。すなわち、被調整パラメータの挙動に依存するパラメータ挙動を同時に管理することにより半導体製造装置をより高精度に監視することができる。ここでいう被調整パラメータとそれに依存するパラメータの関係とは、たとえばマスフローコントローラで制御されるガス流量とスロットルバルブの開度との関係のようなものをいい、ガス流量の設定値がマスフローコントローラの最大流量を超過しないように、スロットルバルブが正常な圧力制御が可能な状態であるかどうかを管理することを目的として、スロットルバルブの開度を監視するようなものをいう。

また本発明によれば、設定値と実測値と相対値との統計的な傾向管理を行う工程を備えることにより、すなわち、半導体製造装置のプロセスパラメータを調整する場合に、被調整パラメータの設定値が許容値を超えないように、その設定値の傾向管理を行う工程を備えることにより、パラメータの挙動の異常を、統計的な予測に基づき未然に防止することができる。これは、たとえば上述の例では、ガス流量の設定値がマスフローコントローラの最大流量を超過しないように傾向管理するようなものをいう。

（第１の実施の形態）
以下、本発明の第１の実施の形態であって、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において装置構成因子の動作異常を検知する方法について、図面を参照しながら説明する。

図１は、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、本発明に基づき装置構成因子の動作異常を検知する方法を実現するための構成を示すものである。

図１において、１００は装置オンライン制御部であって、ホストコンピュータなどにより構成され、半導体製造装置２００に対して、処理レシピの転送およびプロセスパラメータの転送を行うものである。

半導体製造装置２００において、２０１はその制御をつかさどる装置本体制御部であり、装置構成因子２１１〜２１ｎへの処理の設定値を指示し、また、装置制御の為に装置構成因子２１１〜２１ｎおよび装置構成因子２２１〜２２ｍから処理時の実測値データをリアルタイムに収集する。

ここで、装置構成因子２１１〜２１ｎは、半導体製造装置２００を構成する因子の内、装置本体制御部２０１によって制御される因子であって、たとえばマスフローコントローラであったり、Ｒｆパワーの電源であったりする。

これに対し、装置構成因子２２１〜２２ｍは、装置本体制御部２０１によって直接制御されない因子であり、例えばスロットルバルブであったりする。
３０１は、半導体製造装置２００の外部に設置されたデータ収集部であって、装置本体制御部２０１から装置構成要因２１１〜２１ｎの設定値データと実測値データとを収集するとともに、装置構成因子２２１〜２２ｍの処理データおよびプロセスデータの実測値を収集する。

３０２はデータ演算部、３０３は異常判定部である。異常判定部３０３は、データ演算部３０２の結果を基に異常判定を行う。

半導体製造装置２００で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、装置構成因子２１１〜２１ｎ、２２１〜２２ｍの動作異常を検知する方法について、以下に説明する。

図２は、第１の実施の形態にもとづく動作のフローチャートを示す。ここでＳ１００は装置オンライン制御部１００の動作であって、半導体製造装置２００に対してレシピ転送および可変パラメータ指示を行う工程である。なお、レシピ管理システムのようなレシピボディを調整するシステムを使用している場合は、このレシピ管理システムから半導体製造装置２００に対してパラメータの指示を行っても構わない。また、ここで述べている可変パラメータとは、処理の対象とするウェーハ特性の出来映えを調整することが可能なパラメータをいう。

Ｓ２００は、装置本体制御部２０１が装置オンライン制御部１００よりレシピおよび可変パラメータを受け取る工程である。

Ｓ３００は、装置本体制御部２０１がＳ２０１にて受け取ったレシピおよび可変パラメータに基づいて装置構成因子２１１〜２１ｎに設定値を設定する工程である。

Ｓ４００は、装置構成因子２１１〜２１ｎの動作であって、これら装置構成因子２１１〜２１ｎは、Ｓ３００にて設定された設定値に基づくプロセス処理を行う。

Ｓ５００は、装置構成因子２１１〜２１ｎの処理において実測値のデータを装置本体制御部２０１へ報告する工程である。なお、ここでは装置構成因子２１１〜２１ｎが装置本体制御部２０１へデータを報告するという記述を行っているが、装置本体制御部２０１が装置構成因子２１１〜２１ｎから積極的にデータを取得しても構わない。また、装置本体制御部２０１と装置構成因子２１１〜２１ｎとのデータの受け渡しの形式は、直接的なデータの受け渡しのみでなく、たとえばデバイスネットを介してのデータの受け渡しでも構わない。

Ｓ６００は、データ収集部３０１の動作であって、Ｓ３００にて装置本体制御部２０１が装置構成因子２１１〜２１ｎに設定した設定値データと、Ｓ５００にて装置構成因子２１１〜２１ｎが装置本体制御部２０１に報告した処理時の実測値データとを収集する工程である。データ収集の方法としては、ＳＥＭＩスタンダードにて規定されている半導体製造装置のオンライン通信プロトコルを介しての通信でデータを取得してもよいし、上記データを取得するための特別なデータ収集ポートからの通信によりデータを取得しても構わない。

Ｓ７００は、データ演算部３０２において、Ｓ６００にて得られた設定値データと実測値データとから相対値を算出する工程である。たとえば、
（実測値）−（設定値）＝（相対値）
と定義して、実測値と設定値の差を算出する。

Ｓ８００は、Ｓ７００にて算出された相対値データの規格判定により異常判定を行う工程である。異常判定を行う規格は、ｍ±αという上限値および下限値を与えてもよいし、Ｘ−ＲＳ管理図のような統計手法からもとめた管理値を与えてもよい。本第１の実施の形態によれば、このＳ８００の工程により、実測値の直接的な規格判定ではなく、実測値と設定値との相対値による規格判定を行うことが可能となる為に、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法においても、パラメータの異常判定が可能となる。

図３に、可変パラメータの設定値を変化させる様子の概念図を示す。縦軸はパラメータＡの実測値、横軸はプロセス時間である。ここでのパラメータＡとは処理対象としてのウェーハ特性の出来映えを調整することが可能なパラメータであり、３σ＝１．５であるとする。図３において、Ｔ２はパラメータＡの中心条件の設定値＝１３での挙動である。Ｔ１はパラメータＡを上方に制御して設定値＝１０とした場合の挙動、Ｔ３はパラメータＡを下方に制御して設定値＝７とした場合の挙動である。実測値の直接的な規格判定によってＴ１、Ｔ２、Ｔ３の状態をすべて正常とするためには、図示のＲ１の規格幅で管理をしなければならなくなり、この場合は上限１４．５、下限５．５となる。すると、パラメータＡの実際の挙動に対して、十分に精度よく異常検知を行うことができない。

図４は、実測値と設定値との差を相対値として算出してプロットした場合の概念図で、図３におけるＴ１、Ｔ２、Ｔ３の実測値からそれぞれの設定値を引いた場合の挙動を示す。縦軸はパラメータＡの（実測値）−（設定値）の値、横軸はプロセス時間である。この場合、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３の値は類似しており、規格幅をＲ２とすることが可能となる。規格幅Ｒ２は、上限１．５、下限−１．５となり、図３のように実測値の直接的な規格判定を行うものと比較して、高精度に異常を検知することが可能となる。

以上のように第１の実施の形態によれば、半導体製造装置の各構成因子への設定値データを取得する工程と、上記各構成因子において処理をした実測値データをリアルタイムに取得する工程と、上記設定値データと実測値データとの相対値を算出する工程と、上記相対値を規格管理する工程とを設けることにより、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において装置構成因子の動作異常を検知することができる。

（第２の実施の形態）
第１の実施の形態においては、半導体製造装置２００で制御するパラメータを全自動化してウェーハ毎に変化させた場合に、ハードウェアの許容範囲を超えた設定値を設定してしまう場合が考えられる。また、制御するパラメータは許容範囲内であるが、制御するパラメータに従属するパラメータの許容範囲を超えてしまう場合が考えられる。

そこで次に、本発明の第２の実施の形態として、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、装置構成因子の動作異常を検知しながら、同時に、制御されるパラメータに依存する非制御パラメータの挙動を監視することにより、上記の課題を解決する方法について、図面を参照しながら説明する。

なお、第２の実施の形態において、その装置構成は、図１に示した第１の実施の形態の場合と同じである。よって、同様に図１を用いて説明する。

図５は、第２の実施の形態に基づく動作のフローチャートを示す。ここでＳ１００〜Ｓ４００は、図２に示したものと同様の工程であるため、その詳細な説明は省略する。

Ｓ１５００は、図１における装置構成因子２１１〜２１ｎおよび装置構成因子２２１〜２２ｍの処理において実測値のデータを装置本体制御部２０１へ報告する工程である。なお、ここでは装置構成因子２１１〜２１ｎおよび装置構成因子２２１〜２２ｍが装置制御部１２０１へデータを報告するという記述を行っているが、装置本体制御部２０１が装置構成因子２１１〜２１ｎおよび装置構成因子２２１〜２２ｍから積極的にデータを取得しても構わない。また、装置本体制御部２０１と装置構成因子２１１〜２１ｎおよび装置構成因子２２１〜２２ｍのデータの受け渡しの形式は、直接的なデータの受け渡しのみでなく、たとえばデバイスネットを介してのデータの受け渡しでも構わない。

Ｓ１６００は、データ収集部３０１の動作であって、Ｓ３００にて装置本体制御部２０１が装置構成因子２１１〜２１ｎに設定した設定値データ、およびＳ１５００にて装置構成因子２１１〜２１ｎおよび装置構成因子２２１〜２２ｍが装置本体制御部２０１に報告した処理時の実測値データを収集する工程である。データ収集の方法としては、第１の実施の形態の場合と同様に、ＳＥＭＩスタンダードにて規定されている半導体製造装置のオンライン通信プロトコルを介しての通信でデータを取得してもよいし、上記データを取得するための特別なデータ収集ポートからの通信によりデータを取得しても構わない。

Ｓ１７００は、データ演算部３０２において、Ｓ１６００にて得られた設定値データと実測値データとから相対値を算出する工程である。たとえば、実施の形態１と同様に、
（実測値）−（設定値）＝（相対値）
と定義して、実測値と設定値の差を算出する。

Ｓ１８００は、Ｓ１００にてホストとしての装置オンライン制御部１００より指示された可変パラメータについて、Ｓ１７００にて算出された相対値データの規格判定により異常判定を行う工程である。異常判定を行う規格は、第１の実施の形態と同様に、ｍ±αという上限値および下限値を与えてもよいし、Ｘ−ＲＳ管理図のような統計手法からもとめた管理値を与えてもよい。本第２の実施の形態によれば、このＳ１８００の工程により、第１の実施の形態と同様に、実測値の直接的な規格判定ではなく、実測値と設定値との相対値による規格判定を行うことが可能となる為に、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法においても、パラメータの異常判定が可能となる。

Ｓ１８０１は、Ｓ１００にてホストとしての装置オンライン制御部１００より指示された可変パラメータに該当しないパラメータ（非可変パラメータ）のデータの異常検知を行う工程である。ここでは、Ｓ１６００にてデータ収集部３０１で得られた実測値データの異常判定を行う。異常判定を行う規格は、同様に、ｍ±αという上限値および下限値を与えてもよいし、Ｘ−ＲＳ管理図のような統計手法からもとめた管理値を与えてもよい。

なお、非可変パラメータの挙動の一例として、スロットルバルブの開度を挙げることができる。図６は、ウェーハ処理中の半導体製造装置２００のスロットルバルブの動作例を示す。縦軸はスロットルバルブ開度であり、横軸はプロセス時間である。この場合は、Ｔ１００の領域がプロセス領域となる。例えば、圧力を６００Ｐａで一定に制御している装置において、ガスの流量を増加させると、スロットルバルブは、圧力を保つために、開度を広げる。例えば、全自動で半導体製造装置２００にて制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる場合に、製品ウェーハ処理において、ガスの流量をどんどん増加させていくと、プロセス領域Ｔ１００でのスロットルバルブは、ガス流量の増加に伴い開度が大きくなる方向にシフトしていく。そこで、異常判定を行う規格値として例えばスロットルバルブ開度８０％を上限値として与えて、管理を行う。

以上のように第２の実施の形態によれば、半導体製造装置における各装置構成因子への設定値データを取得する工程と、上記各装置構成因子において処理を行った実測値データをリアルタイムに取得する工程と、上記設定値データと実測値データとの相対値を算出する工程と、上記相対値を規格管理する工程と、レシピ等で設定されないパラメータを同時に監視する工程とを有することにより、全自動化した半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、装置構成因子の動作異常を検知しながら、ハードウェアの許容量を超えた設定をすることなく安定したプロセス処理を行うことができる。

（第３の実施の形態）
第２の実施の形態においては、全自動化した半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、装置構成因子の動作異常を検知しながら、かつハードウェアの許容量を超えた設定をすることなく安定したプロセス処理をすることができる。ところで、ハードウェアの許容量の限界の管理のみでなく、いつハードウェアの限界に近づくかということを事前に把握することが必要となってくることがある。

そこで、本発明の第３の実施の形態として、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において装置構成因子の動作異常を検知しながら、同時に、制御するパラメータの傾向管理を行い、ハードウェアの限界に到達する時期を統計的に予測することにより、異常の発生を未然に防止する方法について、図面を参照しながら説明する。

図７は、本第３の実施の形態に基づき、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、装置構成因子の動作異常を検知するとともに異常の発生を未然に防止する方法を実現するための構成を示すものである。

図７の構成において、図１の構成との相違点は、傾向管理部４００を有する点である。その他については、図１と同様の構成である。

傾向管理部４００は、データ収集部３０１およびデータ演算部３０２にて得られる設定値データ、実測値データおよび相対値データを統計的に傾向管理する。そして、データ演算部３０２の結果を基に、異常判定部３０３において判定を行う。

以上のように構成された半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、装置構成因子の動作異常を検知する方法について、以下に説明する。

図８は、第３の実施の形態に基づく動作のフローチャートを示す。ここで、Ｓ１００〜Ｓ１８０１は、図５に示したものと同様の工程であるため、その詳細な説明は省略する。

Ｓ２９００は、Ｓ１６００およびＳ１７００にて得られる設定値データ、実測値データおよび相対値データを統計的に傾向管理することにより、半導体製造装置２００の能力許容範囲を外れてのプロセス処理を防止する工程である。例えば、ガス流量の設定値がマスフローコントローラの最大流量を超過するような設定を防止する。ここでいう傾向管理とは、ウェーハ毎の代表値として平均値を算出して、その平均値に対して規格を設定しての管理を行うのみならず、平均値が連続する３点中の２点以上が管理限界線近くに現れる場合や、６点以上の点が連続して中心線の上側又は下側に現れる場合や、３点以上の点が連続して上昇又は下降する場合などにおいても異常と判断する、統計的な傾向管理も行う。また、ここでは平均値を代表値としたが、メジアン値や標準偏差といった統計値を算出して上記と同様の傾向管理を行ってもよい。

以上のように第３の実施の形態によれば、半導体製造装置における各装置構成因子への設定値データを取得する工程と、上記各装置構成因子において処理を行った実測値データをリアルタイムに取得する工程と、上記設定値データと実測値データとの相対値を算出する工程と、上記相対値を規格管理する工程と、レシピ等で設定されないパラメータを同時に監視する工程と、上記設定値の傾向管理を行う工程とを有することにより、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法において、装置構成因子の動作異常を検知しながら、同時に制御するパラメータの傾向管理を行うことで、パラメータの挙動の異常を統計的に予測することにより異常を未然に防止することができる。

なお、上記においては、
（実測値）−（設定値）＝（相対値）
で定義される相対値を算出して規格管理しているが、相対値としては、他の定義によるものを用いることもできる。たとえば、
（実測値）÷(設定値)＝（第二の相対値）
で定義される第二の相対値や、その他の定義による相対値を用いて、規格管理を行ってもよい。

本発明の半導体装置の製造方法は、半導体製造装置で制御するパラメータをウェーハ毎に変化させる半導体装置の製造方法を実施する場合に、半導体製造における工程を問わず、すべての工程に対して、半導体製造装置のプロセス処理の異常検知方法として有用である。

本発明の第１の実施の形態の半導体装置の製造方法を実現するための構成を示す図 本発明の第１の実施の形態に基づく動作のフローチャート 本発明によらずに可変パラメータの設定値を変化させる様子の概念図 本発明に基づき可変パラメータの設定値を変化させる様子の概念図 本発明の第２の実施の形態に基づく動作のフローチャート 本発明の第２の実施の形態に基づくウェーハ処理中の半導体製造装置のスロットルバルブの動作例を示す図 本発明の第３の実施の形態の半導体装置の製造方法を実現するための構成を示す図 本発明の第３の実施の形態に基づく動作のフローチャート 従来の製品の出来映え検査のデータをもとに半導体製造装置のプロセスパラメータを自動的に調整する手法の要部を説明する図 従来のリアルタイムに自動的に半導体製造装置の異常検知をする方法の要部を説明する図

符号の説明

１００ 装置オンライン制御部（ホストコンピュータ）
２００ 半導体製造装置
２０１ 装置本体制御部
２１１〜２１ｎ 装置構成因子
３０１ データ収集部
３０２ データ演算部
３０３ 異常判定部
４００ 傾向管理部

Claims (3)

1. 半導体装置の製造装置にプロセスパラメータを指示する工程と、
   前記プロセスパラメータを基に前記製造装置に設定値を設定する工程と、
   前記製造装置の稼動時の実測値を取得する工程と、
   前記設定値と実測値とを用いて、これら設定値と実測値との相対値を算出する工程と、
   前記相対値を規格管理することにより前記プロセスパラメータの異常検知を行う工程と、
   を備えたことを特徴とする半導体装置の製造方法。
2. 制御されるパラメータに依存する非制御パラメータを監視する工程を備えたことを特徴とする請求項１記載の半導体装置の製造方法。
3. 設定値と実測値と相対値とについて半導体装置のウェーハ毎の挙動傾向を統計的に管理することにより製造装置の異常を検知する工程を備えたことを特徴とする請求項１または２記載の半導体装置の製造方法。

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