JP2018041217A - 異常検知方法及び半導体製造装置 - Google Patents

異常検知方法及び半導体製造装置 Download PDF

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Abstract

【課題】基板の処理における異常を精度良く検知することを目的とする。【解決手段】正常に処理された複数枚の基板を処理したときのログ情報に基づき所定の間隔で収集したプロセス条件についての３標準偏差値を算出し、算出した前記３標準偏差値に基づき異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかを算出する工程と、算出した前記異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかに基づき基板の処理の異常を検出する工程と、を有する異常検知方法が提供される。【選択図】図５

Description

本発明は、異常検知方法及び半導体製造装置に関する。
半導体の製造において、プロセスレシピ（以下、「レシピ」という。）毎に圧力、ガス流量等のプロセス条件の信号を常時監視しながらウェハの処理を行っている。プロセス条件には、予め正常と見做す幅（上限値及び下限値）が設定され、監視している信号が、設定された正常範囲を示す上限値又は下限値を超えた場合に異常が発生していると検知する。
例えば、特許文献１には、半導体製造時の異常検知において利用されるモニター方法が開示されている。特許文献１には、測定した自己バイアス電圧値が設定バイアス電圧値範囲を外れていると、不適当なエッチング速度等と相関させることが開示されている。
特表２００８−５１５１９８号公報
しかしながら、特許文献１では、自己バイアス電圧値の正常範囲を示す特定値範囲の設定方法によっては、ウェハ処理中の微小な異常を検出することができない場合がある。例えば、正常範囲を広く設定したり、レシピが複数のステップを有する場合に、ステップの切り替えの所定時間では異常判定を行わない不感時間を設けたりすると、ウェハ処理中の微小な異常を検出することができない場合がある。
上記課題に対して、一側面では、本発明は、基板の処理における異常を精度良く検知することを目的とする。
上記課題を解決するために、一の態様によれば、正常に処理された複数枚の基板を処理したときのログ情報に基づき所定の間隔で収集したプロセス条件についての３標準偏差値を算出し、算出した前記３標準偏差値に基づき異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかを算出する工程と、算出した前記異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかに基づき基板の処理の異常を検出する工程と、を有する異常検知方法が提供される。
一の側面によれば、基板の処理における異常を精度良く検知することができる。
一実施形態に係る半導体製造システムの縦断面を示す図。 異常検知の比較例を示す図。 一実施形態に係る１ｍｓｅｃの分解能で収集したウェハ毎の圧力データの一例を示す図。 標準偏差（σ）を示す図。 一実施形態に係る１ｍｓｅｃの分解能で収集したウェハ毎の圧力データの異常検知を説明するための図。 一実施形態に係る異常検知の上限値及び下限値（初期値）の算出処理の一例を示すフローチャート。 一実施形態に係る異常検知処理の一例を示すフローチャート。 一実施形態に係る異常検知の上限値及び下限値の更新処理の一例を示すフローチャート。 一実施形態に係るクリーニング後の異常検知の上限値及び下限値の再算出処理の一例を示すフローチャート。
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の構成については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
［半導体製造システムの構成］
まず、本発明の一実施形態に係る半導体製造システム１の全体構成の一例について、図１を参照しながら説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る半導体製造システム１の全体構成の一例を示す。本実施形態に係る半導体製造システム１では、半導体製造装置１０と制御装置５０とを有する。本実施形態では、半導体製造装置１０の一例として容量結合型プラズマエッチング装置を挙げる。
半導体製造装置１０は、表面がアルマイト処理（陽極酸化処理）されたアルミニウムからなる円筒形のチャンバＣ（処理容器）を有している。チャンバＣの内部にて、半導体ウェハ（以下、「ウェハＷ」という。）にエッチング等の所定の処理が施される。チャンバＣは、接地されている。チャンバＣの内部には載置台１２が設けられている。載置台１２は、ウェハＷを載置する。
載置台１２には、整合器１３ａを介してプラズマを励起するための高周波電源１３が接続されている。載置台１２は、ウェハＷを載置するとともに下部電極としても機能する。例えば、高周波電源１３は、チャンバＣの内部にてプラズマを生成するために適した周波数、例えば４０ＭＨｚの高周波電力を載置台１２に印加する。整合器１３ａは、チャンバＣの内部にプラズマが生成されているときに高周波電源１３の内部インピーダンスと負荷インピーダンスとが見かけ上一致するように機能する。
チャンバＣの天井部には、ガスシャワーヘッド１１が上部電極として設けられている。これにより、高周波電源１３からの高周波電力が載置台１２とガスシャワーヘッド１１との間に容量的に印加される。ガスは、ガス供給源１５から出力され、ガス導入口１４から導入され、ガスバッファ空間１１ｂを通って多数のガス通気孔１１ａからチャンバＣの内部に供給される。
半導体製造装置１０は、チャンバＣの内部へ供給された所望のガスの作用によりウェハＷに微細加工を施す。チャンバＣの底部には、排気口２４を形成する排気管２６が設けられ、排気管２６は排気装置１６に接続されている。排気装置１６は、ターボ分子ポンプやドライポンプ等の真空ポンプから構成され、チャンバＣの内部の処理空間を所定の真空度まで減圧するとともに、チャンバＣの内部のガスを排気管２６及び排気口２４に導き、排気する。
かかる構成の半導体製造装置１０においてウェハＷにエッチング等の処理を行う際には、まず、ウェハＷが搬送アーム上に保持された状態でゲートバルブからチャンバＣの内部に搬入される。ウェハＷは、載置台１２の上方にてプッシャーピンにより保持され、プッシャーピンが降下することにより載置台１２に載置される。チャンバＣの内部の圧力は、排気装置１６により設定値に維持される。ガス供給源１５から出力されたガスがガスシャワーヘッド１１からシャワー状にチャンバＣの内部に導入される。また、高周波電源１３から出力された高周波電力が載置台１２に印加される。
導入されたガスを高周波電力により電離や解離させることによりプラズマが生成され、プラズマの作用によりウェハＷにエッチング等の処理が行われる。プラズマエッチング終了後、ウェハＷは、搬送アーム上に保持され、チャンバＣの外部に搬出される。この処理を繰り返すことで連続して複数枚のウェハＷが処理される。
制御装置５０は、半導体製造装置１０にて行われるウェハの処理を制御する。制御装置５０は、ＣＰＵ５１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５３、ＨＤＤ（Hard Drive Disk）５４及びディスプレイ５５を有する。ＣＰＵ５１は、ＲＡＭ５３に記憶されたレシピＰ６０に設定された手順に従いエッチング等の処理を制御する。
制御装置５０は、ウェハＷを処理したときのログ情報をＨＤＤ５４のログ情報ＤＢ(データベース)６１に記憶する。制御装置５０は、各ウェハの処理において生じる異常を検知する。制御装置５０は、検知した結果をディスプレイ５５に表示し、オペレータに注意を喚起してもよい。なお、制御装置５０の機能は、ソフトウエアを用いて実現されてもよく、ハードウエアを用いて実現されてもよい。
（比較例に係る異常検知）
本実施形態では、ウェハＷが処理されている際に監視するプロセス条件の一例として、チャンバＣの内部の圧力を例に挙げて異常検知方法について説明する。なお、本実施形態に係る異常検知方法について説明する前に、比較例に係る異常検知方法について、図２を参照しながら簡単に説明する。図２は、比較例に係る異常検知方法を説明するための図である。
この例では、レシピＰに設定されたＳｔｅｐ１〜Ｓｔｅｐ５の手順に従いウェハＷが処理される。ウェハＷの処理中に、制御装置５０は、チャンバＣの内部に設けられた圧力計を用いてチャンバＣの内部の圧力をモニタする。
比較例では、異常検知の上限値及び下限値が予め固定値に設定され、制御装置５０は、モニタする圧力が上限値又は下限値を超えた場合に異常と判定する。制御装置５０は、異常検知の上限値及び下限値の算出に、例えば１００ｍｓｅｃの間隔で収集されたウェハ処理中のチャンバＣの内部の圧力データを用い、圧力データのバラツキ度合から異常検知の上限値及び下限値を設定する。
しかしながら、比較例の場合、Ｓｔｅｐ１〜Ｓｔｅｐ５のステップの切り替わりでは、図２のＳｔｅｐ４のピークＢに一例を示すように、ステップ条件が変わってプロセス条件が変化するときにピークが発生する場合がある。このときのピークの圧力データにより異常の判定が行われないように、各ステップの最初に不感時間Ｔを設け、ピークＢ等の圧力データを監視対象から除外することが行われる場合がある。このような場合、不感時間における異常の検出はできない。
また、異常検知の上限値及び下限値は固定値であるため、制御装置５０は、異常検知の上限値及び下限値から確定される正常範囲を余裕をもって広く設定する場合がある。このような場合、図２のＳｔｅｐ２のピークＡに一例を示すように、収集した圧力データが、実際には異常を示す値であっても、上限値及び下限値を超えなければ異常の検知はできない。
（本実施形態に係る異常検知）
これに対して、以下に説明する本実施形態では、高い分解能で圧力データを収集し、適切な上限値と下限値とをリアルタイムに更新し、異常な圧力データがモニタされたときには、確実にその異常を検知できる異常検知方法を提供する。
そのために、本実施形態では、制御装置５０は、不感時間Ｔを設けずに、ウェハ処理中には１ｍｓｅｃの間隔でチャンバＣの内部の圧力をモニタし、モニタした圧力データから圧力のバラツキを示す３標準偏差値（３σ）の値を算出する。そして、制御装置５０は、３σから異常検知の上限値及び下限値を算出し、算出した上限値及び下限値をリアルタイムに使用して、新たなウェハ処理の異常を検知する。
例えば、図３には、監視対象のプロセス条件がチャンバＣの内部の圧力であり、実行するレシピＰがＳｔｅｐ１〜Ｓｔｅｐ５の手順であり、ｎ枚のウェハＮｏ．１〜ウェハＮｏ．ｎの処理を行ったときの圧力データの収集について示されている。この場合、圧力データＸは、各ステップを跨いで１ｍｓｅｃの分解能で収集される。各ウェハのログ情報から圧力データを収集するタイミングは、１ｍｓｅｃの間隔が好ましいが、数ｍｓｅｃ以下であればよい。圧力データは、いずれのウェハにおいても同一の間隔で収集される。圧力データの収集タイミングは、同一の間隔であればウェハ毎に同一のタイミングであってもよく、異なるタイミングであってもよい。ただし、圧力データを収集するｎ枚のウェハのログ情報は、正常に処理されたウェハに限定される。また、ウェハの枚数ｎは、２以上の整数であるが、５０枚〜１００枚程度かそれ以上が好ましい。
制御装置５０は、収集されたｎ個の圧力データを用いて３標準偏差値（３σ）を算出する。標準偏差σは、以下の式（１）に基づき算出される。
ここで、図４に示すように、制御装置５０は、ｎ個の圧力データについて３標準偏差値を算出し、３σに基づき異常検知の上限値及び下限値を算出する。異常検知の上限値は、平均値ｍ＋３σによって算出される。異常検知の下限値は、平均値ｍ−３σによって算出される。図４のグラフの圧力データＰの正規分布のうち斜線にて示す上限値を超えた部分及び下限値を超えた範囲は、異常データの範囲であると判定することができる。
本実施形態では、１ｍｓｅｃの間隔でウェハＷ毎に収集した圧力データのうち、同一のタイミング又は類似するタイミングで収集した圧力データから算出した３σに基づき、前記間隔毎の異常検知の上限値及び下限値を求める。
例えば、１ｍｓｅｃの間隔で収集した圧力データのうち、Ｓｔｅｐ１にて同一のタイミング又は類似するタイミングで収集したｎ枚のウェハＷの圧力データＸ１１，Ｘ２１，・・・，Ｘｎ１を式（１）に代入することで標準偏差σが算出される。そして、３標準偏差値（３σ）及び圧力データＸ１１，Ｘ２１，・・・，Ｘｎ１の平均値ｍに基づき、異常検知の上限値（＝平均値ｍ＋３σ）及び下限値（＝平均値ｍ−３σ）が算出される。
次の同一のタイミング又は類似するタイミングで収集した圧力データＸ１２，Ｘ２２，・・・，Ｘｎ２についても同様にして、式（１）を使用して異常検知の上限値（＝平均値ｍ＋３σ）及び下限値（＝平均値ｍ−３σ）が算出される。
このようにして、１ｍｓｅｃの間隔でウェハＷ毎に収集した圧力データに基づき１ｍｓｅｃの間隔で異常検知の上限値及び下限値が算出される。
その結果、図５に一例を示すように、圧力データの異常検知に使用する上限値及び下限値は、レシピＰのステップ毎に設定されたプロセス条件に応じて適正な値に設定される。これによれば、対象ウェハの処理中の圧力データが、設定された異常検知の上限値を上回る又は下限値を下回る場合にウェハ処理の異常を検出することができる。
なお、本実施形態では、異常検知の上限値及び下限値が算出されるが、上限値及び下限値の少なくともいずれかが算出されてもよい。また、算出した異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかに基づきウェハ処理の異常を検出することができる。
［異常検知の上限値及び下限値（初期値）の算出処理］
次に、本実施形態に係る異常検知方法にて使用する上限値及び下限値（初期値）の算出処理の一例について、図６を参照しながら説明する。図６は、本実施形態に係る異常検知の上限値及び下限値（初期値）の算出処理の一例を示すフローチャートである。
本処理は、本実施形態に係る異常検知方法を開始する前に実行されることが好ましい。ログ情報ＤＢ６１には、正常処理されたｎ枚以上のウェハのログ情報が保存されている。例えば、５０枚〜１００枚程度のログ情報が保存されていれば好ましい。本処理は、主に制御装置５０のＣＰＵ５１により実行される。なお、ログ情報ＤＢ６１に記憶されているログ情報は、ウェハ表面を検査する検査器等を使用して正常処理されたと判別できたウェハのログ情報である。
図６の本処理が開始されると、ＣＰＵ５１は、正常処理されたｎ枚のウェハ処理における圧力データのログ情報をログ情報ＤＢ６１から取得する（ステップＳ１０）。次に、ＣＰＵ５１は、取得したログ情報に基づき１ｍｓｅｃの間隔で各ウェハの圧力データを収集する（ステップＳ１２）。
次に、ＣＰＵ５１は、同一又は類似するタイミングに収集したｎ個の圧力データから１ｍｓｅｃの分解能で３σ及び平均値ｍを算出する（ステップＳ１４）。次に、ＣＰＵ５１は、算出した３σ及び平均値ｍを用いて、１ｍｓｅｃの分解能で異常検知の上限値（＝平均値ｍ＋３σ）及び下限値（＝平均値ｍ−３σ）の初期値を算出する（ステップＳ１６）。
次に、ＣＰＵ５１は、１ｍｓｅｃの分解能で異常検知の上限値の限界値（＝平均値ｍ＋６σの値（６標準偏差値））及び下限値の限界値（＝平均値ｍ−６σの値）を算出する（ステップＳ１８）。上限値の限界値及び下限値の限界値は、異常検知の上限値及び下限値が取り得る値の限界を示す。本実施形態では、後述されるように、異常検知の上限値及び下限値は自動更新される。通常、チャンバＣ内は反応生成物の付着等で変化し、これに応じて異常検知の上限値及び下限値は変化する。異常検知の上限値又は下限値が、異常検知の上限値又は下限値の限界値を超える場合、チャンバＣの内部はクリーニングすべき状態であると判定できる。このため、制御装置５０は、異常検知の上限値及び下限値の初期値を算出した時点で、算出した上限値の限界値及び下限値の限界値を算出しておく。
次に、ＣＰＵ５１は、ＨＤＤ５４又はＲＡＭ５３等の記憶装置に、算出した上限値及び下限値の初期値、上限値の限界値、下限値の限界値をレシピＰに対応付けて記憶し(ステップＳ２０)、本処理を終了する。
レシピＰが異なれば、ステップ毎のプロセス条件が異なる。このため、制御装置５０は、レシピＰ毎に上限値及び下限値、上限値の限界値及び下限値の限界値を算出し、レシピ毎に対応付けて保存する。これにより、図５に示すように、レシピＰ毎に適正な異常検知の上限値及び下限値の初期値が設定されるとともに、上限値の限界値及び下限値の限界値が設定される。
なお、異常検知の上限値及び下限値は、必ずしも３σでなくてもよく、例えば２σを用いてもよい。また、上限値の限界値及び下限値の限界値は、必ずしも６σでなくてもよく、４σ又は５σを用いてもよい。
制御装置５０は、チャンバＣのクリーニング後に異常検知の上限値及び下限値の初期値を再算出した時点で、再算出した上限値の限界値及び下限値の限界値を再算出しておくことが好ましい。
また、本実施形態では、異常検知の上限値の限界値及び下限値の限界値が算出されるが、異常検知の上限値の限界値及び下限値の限界値の少なくともいずれかが算出されてもよい。また、算出した異常検知の上限値の限界値及び下限値の限界値の少なくともいずれかに基づき、算出した上限値及び下限値の異常を検出することができる。
［異常検知処理］
次に、本実施形態に係る異常検知処理の一例について、図７を参照しながら説明する。図７は、本実施形態に係る異常検知処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、主に制御装置５０のＣＰＵ５１により実行される。
本処理が開始されると、対象ウェハの処理に使用するレシピに対応付けられた異常検知の上限値及び下限値の初期値、上限値の限界値、下限値の限界値をＲＡＭ５３又はＨＤＤ５４等の記憶装置から取得する（ステップＳ３０）。なお、対象ウェハの処理に使用するレシピに関する情報は、ロット毎に複数枚のウェハが格納されたフープから識別可能である。
次に、ＣＰＵ５１は、対象ウェハの圧力データのログ情報を取得する（ステップＳ３２）。次に、ＣＰＵ５１は、取得した圧力データのうち、異常検知の上限値又は下限値を超えた圧力データがあるかを判定する（ステップＳ３４）。ＣＰＵ５１は、異常検知の上限値又は下限値を超えた圧力データがないと判定した場合、ステップＳ４０に進む。一方、ＣＰＵ５１は、異常検知の上限値又は下限値を超えた圧力データがあると判定した場合、上限値又は下限値を超えた圧力データを異常情報として記憶する（ステップＳ３６）。これにより、ＲＡＭ５３又はＨＤＤ５４に、異常情報として、レシピ情報、ウェハ情報、異常を検知した圧力データ、該圧力データの発生時刻等が記憶される。
次に、ＣＰＵ５１は、異常を検知した圧力データが異常検知の上限値又は下限値の限界値を超えたかを判定する（ステップＳ３８）。ＣＰＵ５１は、異常を検知した圧力データが限界値を超えていないと判定した場合、ステップＳ４０に進む。一方、ＣＰＵ５１は、異常を検知した圧力データが限界値を超えたと判定した場合、チャンバＣのクリーニングを指示制御し（ステップＳ４２）、本処理を終了する。
ステップＳ４０において、ＣＰＵ５１は、対象ウェハのすべての圧力データの異常の有無を判断したかを判定する。ＣＰＵ５１は、すべての圧力データについて異常の有無を判断したと判定した場合、本処理を終了する。一方、ＣＰＵ５１は、すべての圧力データについて異常の有無を判断していないと判定した場合、ステップＳ３４に戻り、判断していない圧力データについてステップＳ３２以降の処理を繰り返す。
以上に説明したように、本実施形態に係る異常検知処理によれば、１ｍｓｅｃの間隔で上限値及び下限値が適正値に設定されているため、図５のピークＡに示すように、対象ウェハの圧力データに上限値及び下限値を超える異常が発生したことを正確に検出し、その異常情報を記憶できる。
また、ピークＢに示すように、ステップが変わるとプロセス条件が変化する等の要因で、ステップの初めにピークが生じ易い。この場合においても、ステップの初めに不感時間を設定することなく、ステップの初めに生じるピークが上限値又は下限値を超えるか否かによって、ウェハ処理における異常を精度良く検知することができる。
なお、ステップＳ４２において、ＣＰＵ５１は、異常を検知した圧力データが限界値を超えたと判定した場合、チャンバＣのクリーニングを制御したが、これに限らない。例えば、異常を検知した圧力データが限界値を超えたと判定した場合、ＣＰＵ５１は、異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかの更新を停止する、チャンバＣのクリーニングを行う、チャンバＣに設けられた所定のパーツを交換する、及びチャンバＣに設けられた所定のパーツの較正（キャリブレーション）を行う、の少なくともいずれかを実行してもよい。
［異常検知の上限値及び下限値の更新処理］
次に、本実施形態に係る異常検知方法にて使用する上限値及び下限値の更新処理の一例について、図８を参照しながら説明する。図８は、本実施形態に係る異常検知の上限値及び下限値の更新処理の一例を示すフローチャートである。
本処理が開始されると、ＣＰＵ５１は、新たなウェハが正常処理されたか否かを判定する（ステップＳ５０）。正常処理されたウェハは１枚であってもよいし、複数枚であってもよい。ＣＰＵ５１は、正常処理されたウェハがないと判定した場合、本処理を終了する。一方、ＣＰＵ５１は、正常処理されたウェハがあると判定した場合、正常処理されたウェハのログ情報をログ情報ＤＢ６１から取得する（ステップＳ５２）。次に、ＣＰＵ５１は、取得したログ情報に基づき１ｍｓｅｃの間隔で正常処理されたウェハの圧力データを収集する（ステップＳ５４）。
次に、ＣＰＵ５１は、正常処理された新たなウェハの圧力データを含む、収集した圧力データから１ｍｓｅｃの分解能で３σ及び平均値ｍを算出する（ステップＳ５６）。新たなウェハの圧力データを含む、収集した圧力データは、今回収集した圧力データを含む複数枚の正常に処理されたウェハの圧力データである。
次に、ＣＰＵ５１は、算出した３σ及び平均値ｍを用いて、１ｍｓｅｃの分解能で異常検知の上限値（＝平均値ｍ＋３σ）及び下限値（＝平均値ｍ−３σ）を算出する（ステップＳ５８）。
次に、ＣＰＵ５１は、記憶装置にレシピＰに対応付けて記憶した上限値及び下限値を算出した上限値及び下限値にて更新し(ステップＳ６０)、本処理を終了する。
以上に説明したように、本実施形態では、レシピに基づきウェハ処理を実行する際、ウェハ処理が正常処理されると、正常処理されたウェハのログ情報に基づき３σを再算出し、再算出した３σに基づき異常検知の上限値及び下限値を自動更新することができる。この結果、自動更新した異常検知の上限値及び下限値に基づきウェハ処理の異常が検出される。これにより、プロセスを実行することで生成される反応生成物等により、チャンバＣのコンディションが若干変わっていくことに追従して上限値及び下限値を適正な値に更新することにより、ウェハ処理における異常を精度良く検知することができる。また、これにより、ユーザが定期的に異常検知の上限値及び下限値を計算し直す手間を省くことができる。
［クリーニング後の上限値及び下限値の再算出処理］
最後に、クリーニング後の上限値及び下限値の再算出処理の一例について、図９を参照しながら説明する。図９は、本実施形態に係るクリーニング後の異常検知の上限値及び下限値の再算出処理の一例を示すフローチャートである。
本処理が開始されると、ＣＰＵ５１は、チャンバＣのクリーニングが完了したか否かを判定する（ステップＳ７０）。ＣＰＵ５１は、チャンバＣのクリーニングが完了したと判定した場合、クリーニング後に正常処理したｓ枚のウェハのログ情報をログ情報ＤＢ６１から取得する（ステップＳ５２）。ここで、ｓ枚は、複数枚であれば何枚であってもよい。また、クリーニング直後に正常処理した所定枚数のウェハのログ情報には不安定な情報が含まれる可能性があるため、クリーニング直後の所定枚数のウェハのログ情報を除外して、正常処理したｓ枚のウェハのログ情報を取得してもよい。
次に、ＣＰＵ５１は、取得したログ情報に基づき１ｍｓｅｃの間隔で正常処理された各ウェハの圧力データを収集する（ステップＳ１２）。
次に、ＣＰＵ５１は、同一又は類似するタイミングに収集したｎ個の圧力データから１ｍｓｅｃの分解能で３σ及び平均値ｍを再算出する（ステップＳ１４）。次に、ＣＰＵ５１は、再算出した３σ及び平均値ｍを用いて、１ｍｓｅｃの分解能で異常検知の上限値（＝平均値ｍ＋３σ）及び下限値（＝平均値ｍ−３σ）の初期値を再算出する（ステップＳ１６）。

次に、ＣＰＵ５１は、１ｍｓｅｃの分解能で異常検知の上限値の限界値（＝平均値ｍ＋６σの値）及び下限値の限界値（＝平均値ｍ−６σの値）を再算出する（ステップＳ１８）。
次に、ＣＰＵ５１は、再算出した上限値及び下限値の初期値、上限値の限界値、下限値の限界値をレシピＰに対応付けて記憶装置に記憶し(ステップＳ２０)、本処理を終了する。
以上に説明したように、本実施形態によれば、クリーニング後のチャンバＣの環境に応じて、異常検知の上限値及び下限値が再算出される。これにより、クリーニングによってチャンバＣの内部のコンディションが変わったことに追従して適正な異常検知の上限値及び下限値を設定することができる。これにより、ウェハ処理における異常を精度良く検知することができるとともに、ユーザが定期的に上限値及び下限値を計算し直す手間を省くことができる。
ただし、クリーニング後に異常検知の上限値及び下限値には、本実施形態のようにクリーニング後に異常検知の上限値及び下限値を再算出する替わりに、図６にて算出した異常検知の上限値及び下限値の初期値を再設定してもよい。
以上、異常検知方法及び半導体製造装置を上記実施形態により説明したが、本発明にかかる異常検知方法及び半導体製造装置は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。上記複数の実施形態に記載された事項は、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。
例えば、上記実施形態では、プロセス条件として圧力データを例に挙げて、本発明に係る異常検知方法の一例を説明した。しかしながら、異常を検知する対象となるプロセス条件は、圧力に限らず、例えば、高周波電力の反射波、供給するガスの流量、チャンバＣの内部温度等であってもよい。
また、例えば、本発明に係る半導体製造装置は、容量結合型プラズマ（ＣＣＰ:Capacitively Coupled Plasma)装置に限らず、誘導結合型プラズマ(ＩＣＰ:Inductively Coupled Plasma)処理装置、ラジアルラインスロットアンテナを用いたプラズマ処理装置、ヘリコン波励起型プラズマ（ＨＷＰ：Helicon Wave Plasma）装置、電子サイクロトロン共鳴プラズマ（ＥＣＲ：Electron Cyclotron Ｒesonance Plasma）装置、表面波プラズマ処理装置等であってもよい。
本明細書では、エッチング対象の基板として半導体ウェハＷについて説明したが、これに限らず、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＦＰＤ（Flat Panel Display）等に用いられる各種基板や、フォトマスク、ＣＤ基板、プリント基板等であっても良い。
１ 半導体製造システム
１０ 半導体製造装置
１１ ガスシャワーヘッド
１２ 載置台
１３ 高周波電源
１３ａ 整合器
１５ ガス供給源
１６ 排気装置
５０ 制御装置
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５４ ＨＤＤ
５５ ディスプレイ
６０ レシピＰ
６１ ログ情報ＤＢ
Ｃ チャンバ

Claims (9)

  1. 正常に処理された複数枚の基板を処理したときのログ情報に基づき所定の間隔で収集したプロセス条件についての３標準偏差値を算出し、算出した前記３標準偏差値に基づき異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかを算出する工程と、
    算出した前記異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかに基づき基板の処理の異常を検出する工程と、
    を有する異常検知方法。
  2. 前記ログ情報に基づき数ｍｓｅｃ以下の間隔で収集したプロセス条件から３標準偏差値を算出する、
    請求項１に記載の異常検知方法。
  3. 前記ログ情報に基づき数ｍｓｅｃ以下の間隔で収集したプロセス条件のうち、前記複数枚の基板において同一のタイミング又は類似するタイミングで収集したプロセス条件から３標準偏差値を算出する、
    請求項２に記載の異常検知方法。
  4. 前記ログ情報に基づき１ｍｓｅｃ以下の間隔で収集したプロセス条件から３標準偏差値を算出する、
    請求項２又は３に記載の異常検知方法。
  5. 新たに正常に処理された１枚又は複数枚の基板を処理したときのログ情報に基づき所定の間隔で収集したプロセス条件についての３標準偏差値を更新し、更新した前記３標準偏差値に基づき前記異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかを更新する工程と、
    更新した前記異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかに基づき基板の処理の異常を検出する工程とを有する、
    請求項１〜４のいずれか一項に記載の異常検知方法。
  6. 前記プロセス条件についての６標準偏差値を算出し、算出した前記６標準偏差値に基づき異常検知の上限値の限界値又は下限値の限界値の少なくともいずれかを算出し、
    更新した前記３標準偏差値に基づき更新した前記異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかが、前記異常検知の上限値の限界値又は下限値の限界値を超える場合、前記異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかの更新を止める、基板の処理を行う処理容器のクリーニングを実行する、前記処理容器に設けられた所定のパーツを交換する、及び前記処理容器に設けられた所定のパーツの較正を行う、の少なくともいずれかの工程を実行する、
    請求項５に記載の異常検知方法。
  7. 前記処理容器のクリーニング、前記処理容器に設けられた所定のパーツの交換、又は前記処理容器に設けられた所定のパーツの較正が行われた場合、新たに正常に処理された複数枚の基板を処理したときのログ情報に基づき前記３標準偏差値を再算出し、再算出した前記３標準偏差値に基づき異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかを再算出する工程と、
    再算出した前記異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかに基づき基板の処理の異常を検出する工程とを有する、
    請求項６に記載の異常検知方法。
  8. 前記３標準偏差値を最初に算出したときに前記６標準偏差値を算出し、又は前記３標準偏差値を最初に再算出したときに前記６標準偏差値を再算出し、算出又は再算出した前記６標準偏差値に基づき前記異常検知の上限値の限界値及び下限値の限界値を算出は再算出する、
    請求項７に記載の異常検知方法。
  9. 基板処理を行う処理容器と、
    前記処理容器にて正常に処理された複数枚の基板を処理したときのログ情報に基づき所定の間隔で収集したプロセス条件についての３標準偏差値を算出し、前記３標準偏差値に基づき算出された異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかを記憶する記憶装置と、
    前記記憶装置を参照して、算出した前記異常検知の上限値及び下限値の少なくともいずれかに基づき基板の処理の異常を検出する制御装置と、
    を有する半導体製造装置。
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