JP2017112212A - Substrate processing apparatus and quality assurance method therefor - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、基板を処理する基板処理装置およびその品質保証方法に関する。 The present invention relates to a substrate processing apparatus for processing a substrate and a quality assurance method thereof.
近年、装置に対する顧客の品質保証要求が厳しくなってきており、データに基づいた高度な装置品質保証（Enhanced Equipment Quality Assurance：ＥＥＱＡ）を実現可能な装置の納入が求められることが多くなってきている。例えば、基板処理装置においては、ターンテーブルのトルクや回転数、研磨液の流量などを装置エンジニアリングシステム（Equipment Engineering System：ＥＥＳ）データとして管理する必要がある。 In recent years, customer quality assurance requirements for equipment have become stricter, and there is an increasing demand for delivery of equipment capable of realizing enhanced equipment quality assurance (EEQA) based on data. . For example, in the substrate processing apparatus, it is necessary to manage the torque and rotation speed of the turntable, the flow rate of the polishing liquid, and the like as equipment engineering system (EES) data.
従来のＥＥＱＡは、ＥＥＱＡ用レシピを使用して試験を実施する工程、ＥＥＳデータを装置から取り出す工程、ＥＥＳデータを外部に送付する工程、ＥＥＳデータを専用ソフトで解析する工程によって行うのが一般的であった。 Conventional EEQA is generally performed through a process of performing a test using an EEQA recipe, a process of extracting EES data from the apparatus, a process of sending EES data to the outside, and a process of analyzing EES data with dedicated software. Met.
従来の手法では、工数が多く、特にＥＥＳデータを装置から取り出して送付するため、作業効率が極めて悪いという問題があった。また、ＥＥＳデータを工場外に持ち出すためには、セキュリティ上の申請手続が煩雑であるという問題もあった。 In the conventional method, there are many man-hours. In particular, since EES data is taken out from the apparatus and sent, there is a problem that work efficiency is extremely poor. In addition, in order to take EES data out of the factory, there is a problem that the application procedure for security is complicated.
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、本発明の課題は、効率よくＥＥＱＡを実現できる基板処理装置およびその品質保証方法を提供することである。 The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to provide a substrate processing apparatus capable of efficiently realizing EEQA and a quality assurance method thereof.
本発明の一態様によれば、基板を処理する基板処理部と、装置品質保証運転を行いつつ、前記基板処理部の装置運転データを取得して該装置運転データに基づく異常判定を行う装置品質保証制御部と、を備える基板処理装置が提供される。
このような態様によれば、装置品質保証運転を行いつつ異常判定を行う。また、基板処理装置が装置品質保証制御部を備えるため、装置運転データを外部に送付する必要はない。よって、効率よくＥＥＱＡを実現できる。
According to one aspect of the present invention, a substrate processing unit that processes a substrate, and an apparatus quality that acquires apparatus operation data of the substrate processing unit and performs an abnormality determination based on the apparatus operation data while performing an apparatus quality assurance operation. There is provided a substrate processing apparatus including a guarantee control unit.
According to such an aspect, the abnormality determination is performed while performing the device quality assurance operation. Further, since the substrate processing apparatus includes the apparatus quality assurance control unit, it is not necessary to send apparatus operation data to the outside. Therefore, EEQA can be realized efficiently.
望ましくは、前記装置品質保証制御部は、前記装置運転データと、所定の基準データとに基づいて、前記異常判定を行ってもよい。
より望ましくは、前記基準データは、基準となる他の基板処理装置で取得されたデータ、当該基板処理装置自身で取得された直近のデータ、または、予め定めたデータである。
これにより、適切な異常判定を行うことができる。
Preferably, the apparatus quality assurance control unit may perform the abnormality determination based on the apparatus operation data and predetermined reference data.
More preferably, the reference data is data acquired by another substrate processing apparatus serving as a reference, recent data acquired by the substrate processing apparatus itself, or predetermined data.
Thereby, an appropriate abnormality determination can be performed.
また、前記装置品質保証制御部は、前記異常判定として、前記装置運転データの平均値、標準偏差、立ち上がり時間、立ち下がり時間、最大値および最小値と、前記基準データに基づく基準値とを比較して異常アラームを発してもよい。 Further, the apparatus quality assurance control unit compares the average value, standard deviation, rise time, fall time, maximum value and minimum value of the apparatus operation data with the reference value based on the reference data as the abnormality determination. An abnormal alarm may be issued.
また、前記装置品質保証制御部は、異常と判定されない時の装置運転データと、取得された装置運転データと、の比が所定値を超える場合に予知アラームを発してもよい。
これにより、取得された装置運転データが通常時の装置運転データと大きく外れている場合に、故障を予知する予知アラームを発することができる。
The apparatus quality assurance control unit may issue a predictive alarm when the ratio between the apparatus operation data when it is not determined to be abnormal and the acquired apparatus operation data exceeds a predetermined value.
Accordingly, when the acquired device operation data is significantly different from the normal device operation data, a prediction alarm for predicting a failure can be issued.
前記装置品質保証運転の終了時には、前記異常判定が終了しているのが望ましい。
これにより、ＥＥＱＡをより効率よく行うことができる。
It is desirable that the abnormality determination is completed at the end of the device quality assurance operation.
Thereby, EEQA can be performed more efficiently.
また、本発明の別の態様によれば、基板を処理する基板処理部を備える基板処理装置の品質保証方法であって、装置品質保証運転を行いつつ、前記基板処理部の装置運転データを取得して該装置運転データに基づく異常判定を行う、基板処理装置の品質保証方法が提供される。 According to another aspect of the present invention, there is provided a quality assurance method for a substrate processing apparatus including a substrate processing unit for processing a substrate, wherein apparatus operation data of the substrate processing unit is acquired while performing an apparatus quality assurance operation. Thus, there is provided a quality assurance method for a substrate processing apparatus, which performs an abnormality determination based on the apparatus operation data.
また、本発明の別の態様によれば、基板を処理する基板処理部と、装置品質保証運転を行いつつ、前記基板処理部の装置運転データを取得し、該装置運転データに基づいて前記基板処理部の調整を行う装置品質保証制御部と、を備える基板処理装置が提供される。 According to another aspect of the present invention, a substrate processing unit that processes a substrate and apparatus operation data of the substrate processing unit are acquired while performing an apparatus quality assurance operation, and the substrate is obtained based on the apparatus operation data. There is provided a substrate processing apparatus including an apparatus quality assurance control unit that adjusts a processing unit.
このような態様によれば、装置品質保証運転を行いつつ基板処理装置の調整を行う。また、基板処理装置が装置品質保証制御部を備えるため、装置運転データを外部に送付する必要はない。よって、効率よくＥＥＱＡを実現できる。 According to such an aspect, the substrate processing apparatus is adjusted while performing the apparatus quality assurance operation. Further, since the substrate processing apparatus includes the apparatus quality assurance control unit, it is not necessary to send apparatus operation data to the outside. Therefore, EEQA can be realized efficiently.
前記装置品質保証制御部は、前記基板処理部の基板処理レシピまたは前記基板処理部の装置パラメータの調整を行ってもよい。 The apparatus quality assurance control unit may adjust a substrate processing recipe of the substrate processing unit or an apparatus parameter of the substrate processing unit.
また、本発明の別の態様によれば、基板を処理する基板処理部を備える基板処理装置の品質保証方法であって、装置品質保証運転を行いつつ、前記基板処理部の装置運転データを取得し、該装置運転データに基づいて前記基板処理部の調整を行う、基板処理装置の品質保証方法が提供される。 According to another aspect of the present invention, there is provided a quality assurance method for a substrate processing apparatus including a substrate processing unit for processing a substrate, wherein apparatus operation data of the substrate processing unit is acquired while performing an apparatus quality assurance operation. Then, there is provided a quality assurance method for a substrate processing apparatus for adjusting the substrate processing unit based on the apparatus operation data.
効率よくＥＥＱＡを実現できる。 EEQA can be realized efficiently.
以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。 Embodiments according to the present invention will be specifically described below with reference to the drawings.
（第１の実施形態）
図１は、基板処理装置１００を模式的に示すブロック図である。基板処理装置１００は、１または複数の研磨モジュール１および洗浄モジュール２と、これらモジュール間で基板を搬送する搬送モジュール３と、ＥＥＱＡ制御部５０（装置品質保証制御部）とを備えている。処理対象の基板は、研磨モジュール１によって研磨され、洗浄モジュール２によって洗浄および乾燥される。以下では、基板を処理するという意味で、研磨モジュール１、洗浄モジュール２および搬送モジュール３をまとめて基板処理部１０とも呼ぶ。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram schematically showing the substrate processing apparatus 100. The substrate processing apparatus 100 includes one or a plurality of polishing modules 1 and a cleaning module 2, a transfer module 3 for transferring a substrate between these modules, and an EEQA control unit 50 (apparatus quality assurance control unit). The substrate to be processed is polished by the polishing module 1, and cleaned and dried by the cleaning module 2. Hereinafter, the polishing module 1, the cleaning module 2, and the transfer module 3 are collectively referred to as a substrate processing unit 10 in the sense of processing a substrate.
ＥＥＱＡ制御部５０は基板処理部１０のＥＥＳデータを取得して品質保証を行う。基板処理装置１００内にＥＥＱＡ制御部５０を設けることで、ＥＥＳデータを外部から取り出す必要はなく、基板処理装置１００内で自己完結したシステムでＥＥＱＡを実現できる。 The EEQA control unit 50 acquires EES data of the substrate processing unit 10 and performs quality assurance. By providing the EEQA control unit 50 in the substrate processing apparatus 100, it is not necessary to extract EES data from the outside, and EEQA can be realized by a self-contained system in the substrate processing apparatus 100.
以下、主に研磨モジュール１を例にとって説明を行うため、研磨モジュール１について詳しく説明する。図２は、研磨モジュール１の要部を示す側面図である。図２に示すように、研磨モジュール１は、研磨ユニット１０と、ドレッシングユニット２０と、ターンテーブルユニット３０と、研磨液供給ノズル４０とを備える。研磨ユニット１０は、研磨ヘッド１１と、研磨ヘッド１１に連結されたシャフト１２と、シャフト１２を回動可能に支持するアーム１３と、アーム１３を支持する支軸１４とを備える。ターンテーブルユニット３０は、ターンテーブル３１と、研磨パッド３２と、テーブル軸３３とを備え、研磨パッド３２は、ターンテーブル３１の上部に載置される。ターンテーブル３１は、テーブル軸３３周りに回転可能である。 Hereinafter, the polishing module 1 will be described in detail in order to mainly explain the polishing module 1 as an example. FIG. 2 is a side view showing a main part of the polishing module 1. As shown in FIG. 2, the polishing module 1 includes a polishing unit 10, a dressing unit 20, a turntable unit 30, and a polishing liquid supply nozzle 40. The polishing unit 10 includes a polishing head 11, a shaft 12 connected to the polishing head 11, an arm 13 that rotatably supports the shaft 12, and a support shaft 14 that supports the arm 13. The turntable unit 30 includes a turntable 31, a polishing pad 32, and a table shaft 33, and the polishing pad 32 is placed on the turntable 31. The turntable 31 can rotate around the table shaft 33.
研磨ヘッド１１は、基板Ｗを保持する。研磨ヘッド１１に連結されたシャフト１２は、図示しないモータに接続されている。シャフト１２が回転することにより、研磨ヘッド１１は、シャフト１２の軸を中心に回転する。また、研磨ヘッド１１は、支軸１４の回転により、研磨パッド３２上を移動可能である。研磨ユニット１０は、研磨ヘッド１１をシャフト１２の軸周りに回転させながら、研磨ヘッド１１が保持する基板Ｗを、回転するターンテーブル３１上の研磨パッド３２に摺接させて、基板Ｗを研磨する。このとき、研磨液供給ノズル４０からは、研磨液が滴下される。 The polishing head 11 holds the substrate W. The shaft 12 connected to the polishing head 11 is connected to a motor (not shown). As the shaft 12 rotates, the polishing head 11 rotates about the axis of the shaft 12. The polishing head 11 can move on the polishing pad 32 by the rotation of the support shaft 14. The polishing unit 10 polishes the substrate W by bringing the substrate W held by the polishing head 11 into sliding contact with the polishing pad 32 on the rotating turntable 31 while rotating the polishing head 11 around the shaft 12. . At this time, the polishing liquid is dripped from the polishing liquid supply nozzle 40.
ドレッシングユニット２０は、ドレッサ２１と、ドレッサに連結されたドレッサシャフト２２と、ドレッサシャフト２２を回動自在に支持するドレッサアーム２３と、ドレッサアーム２３を支持する支軸２４とを備える。 The dressing unit 20 includes a dresser 21, a dresser shaft 22 connected to the dresser, a dresser arm 23 that rotatably supports the dresser shaft 22, and a support shaft 24 that supports the dresser arm 23.
ドレッサ２１は、ダイヤモンド粒子を下側表面に固着させたダイヤモンドディスク２１１と、ダイヤモンドディスク２１１を保持するディスク保持部２１２とを備え、ドレッサシャフト２２の下端に連結される。ドレッサシャフト２２は、ドレッサアーム２３の一端付近に、軸周りに回動可能に連結される。ドレッサアーム２３の他端は、回動可能な支軸２４に連結される。なお、ダイヤモンドディスク２１１は、ディスク保持部２１２の内部で、フレキシブルジョイント（図示しない）によりドレッサシャフト２２に接続され、これによりダイヤモンドディスク２１１と研磨パッド３２との平行度がある程度維持されるようになっている。 The dresser 21 includes a diamond disk 211 in which diamond particles are fixed to the lower surface and a disk holding portion 212 that holds the diamond disk 211, and is connected to the lower end of the dresser shaft 22. The dresser shaft 22 is connected to the vicinity of one end of the dresser arm 23 so as to be rotatable about an axis. The other end of the dresser arm 23 is connected to a pivotable support shaft 24. The diamond disk 211 is connected to the dresser shaft 22 by a flexible joint (not shown) inside the disk holding portion 212, so that the parallelism between the diamond disk 211 and the polishing pad 32 is maintained to some extent. ing.
ドレッサ２１に連結されたドレッサシャフト２２は、図示しないモータに接続されている。ドレッサシャフト２２が回転することにより、ドレッサ２１はドレッサシャフト２２の軸を中心に回転する。また、ドレッサ２１は、支軸２４の回転により、研磨パッド３２上を移動可能である。ドレッシングユニット２０は、ドレッサシャフト２２の回転によりドレッサ２１を回転させながら、また、ドレッサアーム２３を研磨パッド３２の半径方向に往復移動させながら、ドレッサ２１を、回転するターンテーブル３１上の研磨パッド３２に摺接させて、ドレッシングを行う。 A dresser shaft 22 connected to the dresser 21 is connected to a motor (not shown). As the dresser shaft 22 rotates, the dresser 21 rotates about the axis of the dresser shaft 22. The dresser 21 can move on the polishing pad 32 by the rotation of the support shaft 24. The dressing unit 20 rotates the dresser 21 by rotating the dresser shaft 22, and reciprocates the dresser arm 23 in the radial direction of the polishing pad 32, while rotating the dresser 21 on the polishing pad 32 on the rotating turntable 31. Make contact with and dress.
図３は、ＥＥＱＡを実施するためのシステム構成の一例を示すブロック図である。イーサネット（登録商標）などを介して、ホストＰＣ５１と、複数の基板処理装置１００とが同一ネットワーク上に接続されている。 FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a system configuration for implementing EEQA. A host PC 51 and a plurality of substrate processing apparatuses 100 are connected to the same network via Ethernet (registered trademark) or the like.
複数の基板処理装置１００のうちの１つはゴールデンツール１００ａである。ゴールデンツール１００ａとは基準となる基板処理装置であり、ゴールデンツール１００ａにて実行されたレシピで問題がなかった場合に、そのレシピが他の基板処理装置１００に移植される。ゴールデンツール１００ａには、ＥＥＱＡ運転（装置品質保証運転）を実行した際のＥＥＳデータ（装置運転データ）が保存されている。そして、ゴールデンツール１００ａとは異なる基板処理装置１００のうちの１つがＥＥＱＡの実施対象基板処理装置１００ｂ（以下、単に対象基板処理装置１００ｂという）となる。 One of the plurality of substrate processing apparatuses 100 is a golden tool 100a. The golden tool 100a is a reference substrate processing apparatus. When there is no problem with the recipe executed by the golden tool 100a, the recipe is transplanted to another substrate processing apparatus 100. The golden tool 100a stores EES data (apparatus operation data) when EEQA operation (apparatus quality assurance operation) is executed. One of the substrate processing apparatuses 100 different from the golden tool 100a is an EEQA implementation target substrate processing apparatus 100b (hereinafter simply referred to as the target substrate processing apparatus 100b).
図４は、第１の実施形態に係るＥＥＱＡの手順を示すフローチャートであり、対象基板処理装置１００ｂにおけるＥＥＳデータに異常があるか否かの異常判定を行うものである。なお、ＥＥＱＡ制御部５０は、不図示の不揮発性記憶媒体（例えばＨＤＤ）、メモリおよびプロセッサ（例えばＣＰＵ）を備えており、本フローチャートの少なくとも一部は、不揮発性記憶媒体に記憶されたプログラムがメモリ上に展開されて、プロセッサによって実行されてもよい。 FIG. 4 is a flowchart showing the EEQA procedure according to the first embodiment, and performs an abnormality determination as to whether or not there is an abnormality in the EES data in the target substrate processing apparatus 100b. The EEQA control unit 50 includes a non-illustrated non-volatile storage medium (for example, HDD), a memory, and a processor (for example, a CPU), and at least a part of this flowchart includes a program stored in the non-volatile storage medium. It may be expanded on memory and executed by a processor.
ＥＥＱＡ制御部５０はＥＥＳデータが異常であるか否かを判定するための基準データを取得しておく（ステップＳ１）。具体例として、ゴールデンツール１００ａのＩＰアドレスを指定することにより、ＥＥＱＡ制御部５０は、ゴールデンツール１００ａに保存されたＥＥＳデータ、より詳しくはゴールデンツール１００ａでＥＥＱＡ運転を実行した際に取得された最新のＥＥＳデータを基準データとして取得してもよい。これにより、生産ラインで実際に稼働している基板処理装置１００ａのＥＥＳデータを基準とすることができる。 The EEQA control unit 50 acquires reference data for determining whether or not the EES data is abnormal (step S1). As a specific example, by specifying the IP address of the golden tool 100a, the EEQA control unit 50 causes the EES data stored in the golden tool 100a, more specifically, the latest acquired when the golden tool 100a performs EEQA operation. EES data may be acquired as reference data. Thereby, EES data of the substrate processing apparatus 100a actually operating on the production line can be used as a reference.
別の例として、基準データは基板処理装置１００のメーカーなどが予め定めてホストＰＣ５１で管理されているデータであってもよい。また別の例として、基準データは、対象基板処理装置１００ｂで取得された直近のＥＥＳデータであってもよい。なお、基準データは１つの値であってもよいし、幅を持った範囲であってもよい。 As another example, the reference data may be data that is determined in advance by the manufacturer of the substrate processing apparatus 100 and managed by the host PC 51. As another example, the reference data may be the latest EES data acquired by the target substrate processing apparatus 100b. The reference data may be a single value or a range with a width.
続いて、ＥＥＱＡ制御部５０は、ＥＥＱＡ運転を開始するとともに、ＥＥＱＡ処理を開始する（ステップＳ２）。ＥＥＱＡ運転とは、所定のＥＥＱＡ用レシピを適用し、複数の基板を対象基板処理装置１００ｂに処理させることをいう。ＥＥＱＡ用レシピには、基板処理装置１００の運転パラメータ（例えば、研磨モジュール１での処理時間、研磨ヘッド１１におけるエアバック圧力やトップリングの回転数、ターンテーブル３１の回転数、ドレッサ２１の回転数など）や、キャリアから搬出された処理基板がどの処理モジュールで処理されてキャリアに戻るかを規定する搬送ルートなどが定められている。ＥＥＱＡ用レシピは、ＥＥＱＡ制御部５０に予め設定されていてもよいし、外部（例えばホストＰＣ５１）から設定してもよい。ここでのＥＥＱＡ処理とは、１枚の基板を処理するのに要する時間に基づいて定まる所定周期（例えば１００ｍｓ）で、基板処理部１０におけるＥＥＳデータを取得することをいう。取得されるＥＥＳデータの具体例は後述する。 Subsequently, the EEQA control unit 50 starts EEQA operation and starts EEQA processing (step S2). The EEQA operation refers to applying a predetermined EEQA recipe and causing the target substrate processing apparatus 100b to process a plurality of substrates. The EEQA recipe includes operation parameters of the substrate processing apparatus 100 (for example, processing time in the polishing module 1, air pressure in the polishing head 11, rotation speed of the top ring, rotation speed of the turntable 31, and rotation speed of the dresser 21. Etc.), and a transport route that defines in which processing module the processing substrate unloaded from the carrier is processed and returned to the carrier is defined. The EEQA recipe may be set in advance in the EEQA control unit 50 or may be set from the outside (for example, the host PC 51). Here, EEQA processing refers to acquiring EES data in the substrate processing unit 10 at a predetermined cycle (for example, 100 ms) determined based on the time required to process one substrate. A specific example of the acquired EES data will be described later.
また、ＥＥＱＡ運転の開始は、具体的には、キャリア内の基板にレシピを割り付けてジョブを作成することによって行われる。基板の枚数や各基板に割り付けるレシピはオペレータがジョブ作成時に選択する。 Further, the start of the EEQA operation is specifically performed by assigning a recipe to a substrate in the carrier and creating a job. The number of substrates and the recipe assigned to each substrate are selected by the operator when creating a job.
そして、ＥＥＱＡ制御部５０は、ＥＥＱＡ運転を行いつつ、取得されるＥＥＳデータに基づく異常判定を行う（ステップＳ３）。詳しくは後述するが、基板処理部１０の異常判定として、ＥＥＱＡ制御部５０は、取得されたＥＥＳデータに基づく値（ＥＥＳデータの平均値など）が上記基準データに対して所定範囲を超える場合に異常アラームを発したり、取得されたＥＥＳデータが所定の関係を満たして異常が予知される場合に予知アラームを発したりする。ＥＥＱＡ運転が終了するまで、ＥＥＱＡ制御部５０は異常判定を継続する（ステップＳ４）。 And the EEQA control part 50 performs abnormality determination based on the acquired EES data, performing EEQA driving | operation (step S3). As will be described in detail later, as an abnormality determination of the substrate processing unit 10, the EEQA control unit 50 determines that a value (such as an average value of EES data) based on the acquired EES data exceeds a predetermined range with respect to the reference data. An abnormality alarm is issued, or a prediction alarm is issued when the acquired EES data satisfies a predetermined relationship and an abnormality is predicted. The EEQA control unit 50 continues the abnormality determination until the EEQA operation ends (step S4).
このように、本実施形態では、ＥＥＱＡ運転中にＥＥＳデータを取得してＥＥＱＡ運転終了後にＥＥＳデータの解析を行うのではなく、ＥＥＱＡ運転と、ＥＥＳデータに基づく異常判定とを並行して行うことを１つの特徴とする。 Thus, in this embodiment, EES data is not acquired during EEQA operation and analysis of EES data is performed after EEQA operation is completed, but EEQA operation and abnormality determination based on EES data are performed in parallel. Is one feature.
ＥＥＱＡ運転が終了し、特に異常がなければ（ステップＳ５のＹＥＳ）、ＥＥＱＡ制御部５０はＥＥＱＡ運転を終了する。ＥＥＱＡ運転および異常判定の結果は、例えば顧客に提出するレポート形式で、対象基板処理装置１００ｂからダウンロード可能であるのが望ましい。 If the EEQA operation is completed and there is no abnormality (YES in step S5), the EEQA control unit 50 ends the EEQA operation. The results of the EEQA operation and the abnormality determination are desirably downloadable from the target substrate processing apparatus 100b in a report format submitted to the customer, for example.
一方、ＥＥＱＡ運転において異常があれば（ステップＳ５のＮＯ）、オペレータによって異常個所の調整が行われた上で（ステップＳ６）、別のモジュール（例えば、ある研磨モジュール１に異常がある場合、他の研磨モジュール１）を稼働させて、再度ＥＥＱＡ運転およびＥＥＱＡ処理を開始する（ステップＳ２）。 On the other hand, if there is an abnormality in the EEQA operation (NO in step S5), after the operator has adjusted the abnormal part (step S6), another module (for example, if there is an abnormality in a certain polishing module 1, other The polishing module 1) is operated, and EEQA operation and EEQA processing are started again (step S2).
続いて、ステップＳ３の異常判定について具体例を挙げて説明する。ＥＥＱＡでは、再現性、安定性、過渡特性および経時変化のうちの少なくとも１つ、望ましくは全てを保障すべく、異常判定が行われる。 Subsequently, the abnormality determination in step S3 will be described with a specific example. In EEQA, abnormality determination is performed to ensure at least one, preferably all, of reproducibility, stability, transient characteristics, and changes over time.
再現性の判定には、ＥＥＱＡ運転において対象基板処理装置１００ｂが各基板を処理した際のＥＥＳデータの平均値が用いられる。すなわち、ＥＥＱＡ制御部５０は、同ＥＥＳデータの平均値と、ＥＥＱＡ用レシピで規定されている設定値との差が所定の基準値を超えている場合、異常アラームを発する。基準値は上記ステップＳ１で取得した基準データに基づいて定めることができ、例えばゴールデンツール１００ａで取得されたＥＥＳデータの平均値と、ＥＥＱＡ用レシピで規定されている設定値との差に基づいて定めることができる。 For determination of reproducibility, an average value of EES data when the target substrate processing apparatus 100b processes each substrate in the EEQA operation is used. That is, when the difference between the average value of the EES data and the set value defined in the EEQA recipe exceeds a predetermined reference value, the EEQA control unit 50 issues an abnormal alarm. The reference value can be determined based on the reference data acquired in step S1, for example, based on the difference between the average value of EES data acquired by the golden tool 100a and the set value defined in the EEQA recipe. Can be determined.
図５は、再現性の判定結果を示す画面の一例を示す図である。この画面は、例えばＥＥＱＡ制御部５０によって不図示のディスプレイに表示される。同画面は、再現性、安定性、過渡特性および経時特性のいずれを表示するかを、オペレータが選択可能なタブＸで切り替えられるようになっており、図５は再現性が選択されている。また、洗浄モジュール２、搬送モジュール３および研磨モジュール１のいずれの再現性を表示するかを、やはりオペレータが選択可能なタブＹで切り替えられるようになっており、同図では研磨モジュール１が選択されている。さらに、対象基板処理装置１００ｂが備える４つの研磨モジュールＡ〜Ｄのうちのいずれを表示するかを、やはりオペレータが選択可能なタブＺで切り替えられるようになっており、同図では研磨モジュールＢが選択されている。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a screen showing the determination result of reproducibility. This screen is displayed on a display (not shown) by the EEQA control unit 50, for example. In the same screen, which of reproducibility, stability, transient characteristic, and time-dependent characteristic is displayed can be switched by a tab X that can be selected by the operator, and reproducibility is selected in FIG. Also, the reproducibility of the cleaning module 2, the transfer module 3 and the polishing module 1 can be switched by the tab Y which can be selected by the operator. In the figure, the polishing module 1 is selected. ing. Further, which of the four polishing modules A to D included in the target substrate processing apparatus 100b is displayed can be switched by a tab Z that can be selected by the operator. Is selected.
研磨モジュール１は、回転しながら基板を研磨するターンテーブル３１や、基板を保持してターンテーブルに押し付けるトップリングなどのユニットを有する。各ユニットに対して、ＥＥＳデータとなる監視内容、監視対象および監視項目が定められている。例えば、ターンテーブル３１には、監視内容として回転動作、監視対象として回転モータ、監視項目としてモータトルクおよび回転数が定められている。また、図３のステップＳ１で取得された基準データがＱＡ管理値として設定されている。 The polishing module 1 includes units such as a turntable 31 that polishes a substrate while rotating, and a top ring that holds the substrate and presses it against the turntable. For each unit, monitoring contents, monitoring targets, and monitoring items, which are EES data, are determined. For example, in the turntable 31, a rotation operation is set as monitoring contents, a rotation motor is set as a monitoring target, and motor torque and rotation speed are set as monitoring items. Further, the reference data acquired in step S1 of FIG. 3 is set as the QA management value.
そして、本ＥＥＱＡ運転では基板ごとにＳＴＥＰ１〜ＳＴＥＰ２５の処理が行われる。すなわち、ある基板についてＳＴＥＰ１〜ＳＴＥＰ２５の処理が行われ、次の基板についてＳＴＥＰ１〜ＳＴＥＰ２５の処理が行われる。よって、各ＳＴＥＰについて複数の基板が処理された結果が得られ、各基板を処理した際のＥＥＳデータがＥＥＱＡ制御部５０によって記録される。 And in this EEQA driving | operation, the process of STEP1-STEP25 is performed for every board | substrate. That is, the processing of STEP1 to STEP25 is performed for a certain substrate, and the processing of STEP1 to STEP25 is performed for the next substrate. Therefore, a result obtained by processing a plurality of substrates for each STEP is obtained, and EES data when each substrate is processed is recorded by the EEQA control unit 50.
画面の符号３１で示すセルには、ＳＴＥＰ１で処理された全基板のＥＥＳデータ（ここではターンテーブル３１の回転モータにおける回転数）の平均値が表示される。さらに、セル３１を選択（例えばダブルクリック）すると、図６に示す画面が表示される。この画面は、例えば図５の画面に重畳表示される。 In the cell indicated by reference numeral 31 on the screen, the average value of the EES data of all the substrates processed in STEP 1 (here, the number of rotations of the rotary motor of the turntable 31) is displayed. Further, when the cell 31 is selected (for example, double-clicked), the screen shown in FIG. 6 is displayed. This screen is superimposed and displayed on the screen of FIG. 5, for example.
図６はトレンドチャートを含んでおり、その横軸は時間（すなわち処理された基板に対応）、縦軸はＳＴＥＰ１で処理された各基板のＥＥＳデータ値である。すなわち、１つの点が１つの基板を処理した際のＥＥＳデータを表している。また、ＥＥＳデータの平均値μおよびμ±３σ（σは標準偏差）が合わせて表示される。 FIG. 6 includes a trend chart, the horizontal axis is time (that is, corresponding to the processed substrate), and the vertical axis is the EES data value of each substrate processed in STEP1. That is, one point represents EES data when one substrate is processed. In addition, the average value μ and μ ± 3σ (σ is the standard deviation) of the EES data are displayed together.
図６はヒストグラムも含んでおり、その横軸は頻度、縦軸はＥＥＳデータである。これにより、ＥＥＳデータの分布が把握できる。 FIG. 6 also includes a histogram, with the horizontal axis representing frequency and the vertical axis representing EES data. Thereby, the distribution of EES data can be grasped.
続いて、安定性について説明する。安定性の判定には、ＥＥＱＡ運転において対象基板処理装置１００ｂが各基板を処理した際のＥＥＳデータの標準偏差が用いられる。すなわち、ＥＥＱＡ制御部５０は、同ＥＥＳデータの標準偏差が所定の基準値を超えている場合、異常アラームを発する。基準値は上記ステップＳ１で取得した基準データに基づいて定めることができ、例えばゴールデンツール１００ａで取得されたＥＥＳデータの標準偏差に基づいて定めることができる。 Subsequently, the stability will be described. For the stability determination, the standard deviation of the EES data when the target substrate processing apparatus 100b processes each substrate in the EEQA operation is used. That is, the EEQA control unit 50 issues an abnormal alarm when the standard deviation of the EES data exceeds a predetermined reference value. The reference value can be determined based on the reference data acquired in step S1, for example, based on the standard deviation of the EES data acquired by the golden tool 100a.
図７は、安定性の判定結果を示す画面の一例を示す図である。この画面はタブＸにおいて安定性が選択された場合に表示される。画面の内容は、図５において各セルにＥＥＳデータの平均値が表示されていたものが、標準偏差に置き換えられたものである。やはり、セルを選択した場合に、トレンドチャートおよびヒストグラムを表示するようにしてもよい。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a screen indicating the stability determination result. This screen is displayed when stability is selected in tab X. The content of the screen is that in which the average value of the EES data is displayed in each cell in FIG. 5 is replaced with a standard deviation. Again, when a cell is selected, a trend chart and a histogram may be displayed.
続いて、過渡特性について説明する。過渡特性の判定には、ＥＥＱＡ運転において対象基板処理装置が各基板を処理した際のＥＥＳデータの立ち上がり時間（および／または立ち下がり時間、以下同様）の平均値が用いられる。すなわち、ＥＥＱＡ制御部５０は、同ＥＥＳデータの立ち上がり時間の平均値が所定の基準値を超えている場合、異常アラームを発する。基準値は上記ステップＳ１で取得した基準データに基づいて定めることができ、例えば、ゴールデンツール１００ａで取得されたＥＥＳデータの立ち上がり時間に基づいて定めることができる。 Next, the transient characteristics will be described. For determining the transient characteristics, an average value of rise times (and / or fall times, the same applies hereinafter) of EES data when the target substrate processing apparatus processes each substrate in the EEQA operation is used. That is, the EEQA control unit 50 issues an abnormal alarm when the average value of rise times of the EES data exceeds a predetermined reference value. The reference value can be determined based on the reference data acquired in step S1, for example, based on the rise time of the EES data acquired by the golden tool 100a.
図８は、過渡特性の判定結果を示す画面の一例を示す図である。この画面はタブＸにおいて過渡特性が選択された場合に表示される。画面の内容は、図５において各セルにＥＥＳデータの平均値が表示されていたものが、立ち上がり時間の平均値に置き換えられたものである。やはり、セルを選択した場合に、トレンドチャートおよびヒストグラムを表示するようにしてもよい。さらに、トレンドチャートにおける１つの点を選択（例えばダブルクリック）すると、図９に示す画面が表示されてもよい。図９は、１つの基板におけるＥＥＳデータの時間変化を示している。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a screen showing the determination result of the transient characteristics. This screen is displayed when the transient characteristic is selected in the tab X. The content of the screen is obtained by replacing the average value of the EES data displayed in each cell in FIG. 5 with the average value of the rise time. Again, when a cell is selected, a trend chart and a histogram may be displayed. Furthermore, when one point in the trend chart is selected (for example, double-clicked), the screen shown in FIG. 9 may be displayed. FIG. 9 shows the time change of EES data in one substrate.
続いて、経時変化について説明する。経時変化の判定には、ＥＥＱＡ運転において対象基板処理装置が各基板を処理した際のＥＥＳデータの最大値（または最小値、以下同様）が用いられる。すなわち、ＥＥＱＡ制御部５０は、同ＥＥＳデータの最大値が所定の基準値を超えている場合、異常アラームを発する。基準値は上記ステップＳ１で取得した基準データに基づいて定めることができ、例えばゴールデンツール１００ａで取得されたＥＥＳデータの最大値に基づいて定めることができる。 Subsequently, a change with time will be described. For the determination of the change over time, the maximum value (or minimum value, the same applies hereinafter) of EES data when the target substrate processing apparatus processes each substrate in the EEQA operation is used. That is, the EEQA control unit 50 issues an abnormal alarm when the maximum value of the EES data exceeds a predetermined reference value. The reference value can be determined based on the reference data acquired in step S1, for example, based on the maximum value of EES data acquired by the golden tool 100a.
図１０は、経時変化の判定結果を示す画面の一例を示す図である。この画面はタブＸにおいて経時変化が選択された場合に表示される。画面の内容は、図５において各セルにＥＥＳデータの平均値が表示されていたものが、ＥＥＳデータの最大値に置き換えられたものである。やはり、セルを選択した場合、トレンドチャートおよびヒストグラムを表示するようにしてもよい。 FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a screen showing the determination result of the change over time. This screen is displayed when a change with time is selected in the tab X. The content of the screen is obtained by replacing the average value of EES data displayed in each cell in FIG. 5 with the maximum value of EES data. Again, when a cell is selected, a trend chart and a histogram may be displayed.
以上は、再現性、安定性、過渡特性および経時変化について、基準値と比較して異常がある場合に異常アラームを発するものであった。さらに、異常アラームに加え、ＥＥＱＡ制御部５０は予知アラームを発してもよい。 As described above, when there is an abnormality in the reproducibility, stability, transient characteristic, and change with time compared to the reference value, an abnormal alarm is issued. Further, in addition to the abnormal alarm, the EEQA control unit 50 may issue a prediction alarm.
すなわち、ＥＥＱＡ制御部５０は、異常アラームが発生する度に最も相関の高いＥＥＳデータについて、ａ：異常アラーム名、ｂ：ＥＥＳデータ名、ｃ：異常アラーム発生時のＥＥＳデータ値、ｄ：通常（異常アラームが発生しない）時のＥＥＳデータ値を関連付けて内部のデータベースに保存しておく。そして、ＥＥＱＡ処理中に取得されたＥＥＳデータ値（ｃ’）が、通常時のＥＥＳデータ値（ｄ）から大きく外れた場合、例えばこれらの比ｃ’／ｄが所定の範囲に収まっていない場合に、ＥＥＱＡ制御部５０は予知アラームを発行する。所定の範囲は任意に設定可能である。 That is, the EEQA control unit 50 selects a: abnormal alarm name, b: EES data name, c: EES data value when an abnormal alarm occurs, d: normal ( The EES data value at the time when an abnormal alarm does not occur is associated and stored in the internal database. When the EES data value (c ′) acquired during the EEQA process greatly deviates from the normal EES data value (d), for example, when the ratio c ′ / d is not within a predetermined range. In addition, the EEQA control unit 50 issues a prediction alarm. The predetermined range can be arbitrarily set.
以上説明した異常アラームや予知アラームを発するか否かの判定が、ＥＥＱＡ制御部５０による異常判定（図３のステップＳ３）として行われる。 The determination as to whether or not to issue the abnormal alarm or the prediction alarm described above is performed as an abnormality determination (step S3 in FIG. 3) by the EEQA control unit 50.
このように、第１の実施形態では、ＥＥＱＡ運転を行いつつ、異常判定を行う。そのため、ＥＥＳデータを対象基板処理装置１００ｂの外に持ち出す必要はなく、対象基板処理装置１００ｂ内で完結したシステムを構築でき、かつ、ＥＥＱＡ運転の終了時には異常判定を終えることができる。また、オペレータが判定を行う必要はなく、対象基板処理装置１００ｂ内のＥＥＱＡ制御部５０が異常判定を自動的に行うことができる。よって、効率よくＥＥＱＡを実現できる。 Thus, in 1st Embodiment, abnormality determination is performed, performing EEQA driving | operation. Therefore, it is not necessary to take the EES data out of the target substrate processing apparatus 100b, a complete system can be constructed in the target substrate processing apparatus 100b, and the abnormality determination can be completed at the end of the EEQA operation. Further, it is not necessary for the operator to make a determination, and the EEQA control unit 50 in the target substrate processing apparatus 100b can automatically perform the abnormality determination. Therefore, EEQA can be realized efficiently.
なお、上述したＥＥＱＡ運転は本運転とは別に行われる。ＥＥＱＡ運転は特定のジョブを選択して行われるが、本運転中もレシピごとにＥＥＱＡ運転と同様のＥＥＳデータを取得し、故障予知などの品質保証に使用してもよい。 The EEQA operation described above is performed separately from the main operation. Although the EEQA operation is performed by selecting a specific job, EES data similar to the EEQA operation may be acquired for each recipe during the main operation and used for quality assurance such as failure prediction.
（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態は、ＥＥＱＡ運転を行いつつ異常判定を行うものであった。これに対し、次に説明する第２の実施形態は、ＥＥＱＡ運転を行いつつ自動調整を行うものである。
(Second Embodiment)
In the first embodiment described above, abnormality determination is performed while performing EEQA operation. On the other hand, the second embodiment described below performs automatic adjustment while performing EEQA operation.
図１１は、第２の実施形態に係るＥＥＱＡの手順を示すフローチャートである。図３との相違点として、ＥＥＱＡ制御部５０は、異常判定に代えて／加えて、基板処理部１０の制御、具体的には装置パラメータや基板処理レシピの調整を行う（ステップＳ３’）。この調整では、ＥＥＱＡ制御部５０はまず、取得されるＥＥＳデータと、基準データとに基づき、調整が必要か否かを判定する。この判定は、第１の実施形態における異常判定と同様に再現性、安定性、過渡特性および経時変化の観点から判定してもよい。そして、調整が必要と判定された場合、ＥＥＱＡ制御部５０は、ＥＥＳデータが基準データに近づくよう、パラメータやレシピを調整する。この調整のために、先端プロセス制御（Advanced Process Control：ＡＰＣ）機能を適用してもよい。 FIG. 11 is a flowchart showing the EEQA procedure according to the second embodiment. As a difference from FIG. 3, the EEQA control unit 50 controls the substrate processing unit 10, specifically, adjusts the apparatus parameters and the substrate processing recipe instead of / in addition to the abnormality determination (step S <b> 3 ′). In this adjustment, the EEQA control unit 50 first determines whether adjustment is necessary based on the acquired EES data and reference data. This determination may be made from the viewpoints of reproducibility, stability, transient characteristics, and changes with time, as in the case of abnormality determination in the first embodiment. If it is determined that adjustment is necessary, the EEQA control unit 50 adjusts the parameters and recipe so that the EES data approaches the reference data. For this adjustment, an advanced process control (APC) function may be applied.
例えば、図２に示すように、研磨モジュール１はドレッサ２１を有し、研磨パッド３２が設置されたターンテーブル３１上で揺動することによってターンテーブル３１をドレッシング（目立て）する。ＥＥＳデータがドレッサ２１のトルクであり、この経時変化が悪化してきた場合、基板処理レシピにおける揺動スピードを低下させてもよい。これにより、ドレス機能を一定に保ち、ターンテーブル３１を均一にドレッシングできる。 For example, as shown in FIG. 2, the polishing module 1 has a dresser 21, and dresses the dressing table 31 by swinging on the turntable 31 on which the polishing pad 32 is installed. When the EES data is the torque of the dresser 21 and this change with time has deteriorated, the swing speed in the substrate processing recipe may be reduced. Thereby, the dressing function is kept constant and the turntable 31 can be dressed uniformly.
また、研磨モジュール１は、基板研磨時に、基板をターンテーブル３１上の研磨パッド３２に加圧するエアバッグを有する。ＥＥＳデータがエアバッグ圧力であり、この再現性が悪い研磨モジュールがある場合、基板処理においてその研磨モジュールを使用しないようにしてもよい。逆に、エアバッグ圧力の安定性よい研磨モジュール１がある場合、その研磨モジュール１を使用するようにしてもよい。これにより、性能がよい研磨モジュール１を用いて基板を処理でき、優れた研磨特性を維持できる。 The polishing module 1 also has an airbag that pressurizes the substrate against the polishing pad 32 on the turntable 31 during substrate polishing. If the EES data is the airbag pressure and there is a polishing module with poor reproducibility, the polishing module may not be used in substrate processing. Conversely, when there is a polishing module 1 with a stable airbag pressure, the polishing module 1 may be used. Thereby, a board | substrate can be processed using the polishing module 1 with good performance, and the outstanding grinding | polishing characteristic can be maintained.
このように、第２の実施形態では、ＥＥＱＡ運転を行いつつ、基板処理レシピや装置パラメータを自動調整する。そのため、第１の実施形態と同様、効率よくＥＥＱＡを実現できる。 As described above, in the second embodiment, the substrate processing recipe and the apparatus parameters are automatically adjusted while performing the EEQA operation. Therefore, EEQA can be realized efficiently as in the first embodiment.
上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうることである。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲とすべきである。 The embodiment described above is described for the purpose of enabling the person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention belongs to implement the present invention. Various modifications of the above embodiment can be naturally made by those skilled in the art, and the technical idea of the present invention can be applied to other embodiments. Therefore, the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be the widest scope according to the technical idea defined by the claims.
１ 研磨モジュール
２ 洗浄モジュール
３ 搬送モジュール
１０ 基板処理部
５０ ＥＥＱＡ制御部
５１ ホストＰＣ
１００ 基板処理装置
１００ａ ゴールデンツール
１００ｂ 対象基板処理装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Polishing module 2 Cleaning module 3 Transport module 10 Substrate processing part 50 EEQA control part 51 Host PC
100 Substrate processing apparatus 100a Golden tool 100b Target substrate processing apparatus
Claims (10)
装置品質保証運転を行いつつ、前記基板処理部の装置運転データを取得して該装置運転データに基づく異常判定を行う装置品質保証制御部と、を備える基板処理装置。 A substrate processing unit for processing the substrate;
A substrate processing apparatus comprising: an apparatus quality assurance control unit that acquires apparatus operation data of the substrate processing unit and performs abnormality determination based on the apparatus operation data while performing apparatus quality assurance operation.
基準となる他の基板処理装置で取得されたデータ、
当該基板処理装置自身で取得された直近のデータ、または、
予め定めたデータ
である、請求項２に記載の基板処理装置。 The reference data is
Data acquired by other standard substrate processing equipment,
Latest data acquired by the substrate processing apparatus itself, or
The substrate processing apparatus according to claim 2, wherein the substrate processing apparatus is predetermined data.
装置品質保証運転を行いつつ、前記基板処理部の装置運転データを取得して該装置運転データに基づく異常判定を行う、基板処理装置の品質保証方法。 A quality assurance method for a substrate processing apparatus including a substrate processing unit for processing a substrate,
A quality assurance method for a substrate processing apparatus, which performs apparatus quality assurance operation, acquires apparatus operation data of the substrate processing unit, and performs abnormality determination based on the apparatus operation data.
装置品質保証運転を行いつつ、前記基板処理部の装置運転データを取得し、該装置運転データに基づいて前記基板処理部の調整を行う装置品質保証制御部と、を備える基板処理装置。 A substrate processing unit for processing the substrate;
A substrate processing apparatus comprising: an apparatus quality assurance control unit that acquires apparatus operation data of the substrate processing unit while performing apparatus quality assurance operation and adjusts the substrate processing unit based on the apparatus operation data.
装置品質保証運転を行いつつ、前記基板処理部の装置運転データを取得し、該装置運転データに基づいて前記基板処理部の調整を行う、基板処理装置の品質保証方法。 A quality assurance method for a substrate processing apparatus including a substrate processing unit for processing a substrate,
A quality assurance method for a substrate processing apparatus, which performs apparatus quality assurance operation, acquires apparatus operation data of the substrate processing unit, and adjusts the substrate processing unit based on the apparatus operation data.
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