JP2021158155A - Manufacturing device monitoring system and manufacturing method of semiconductor device using the same - Google Patents

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Abstract

To provide a manufacturing device monitoring system capable of improving determination accuracy.SOLUTION: A manufacturing device monitoring system includes a process data detection unit 12 that outputs detection process data that visualizes a process of processing an object to be processed by a manufacturing device 10, a process data processing unit 32 that acquires the detection process data, and configures processing process data obtained by performing predetermined processing on the detection process data, and an abnormality determination unit 50 that determines the abnormality of the manufacturing device 10. The process data processing unit 32 continuously acquires the detection process data and configures the processing process data such that a plurality of pieces of processing process data exist in a processing step, and the abnormality determination unit 50 determines an abnormality in the manufacturing device 10 using the plurality of pieces of processing process data in each processing step.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、製造装置監視システムおよびそれを用いた半導体装置の製造方法に関するものである。 The present invention relates to a manufacturing equipment monitoring system and a method for manufacturing a semiconductor device using the same.

従来より、半導体装置を製造する製造装置の状態を監視して製造装置の異常判定を行う製造装置監視システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。例えば、この製造装置監視システムは、プラズマエッチング装置に流量センサや圧力センサ等の各センサが取り付けられており、各センサで検出された検出データに基づいて製造装置の異常判定を行っている。なお、異常判定を行う際には、プラズマエッチング装置で処理される処理内容を複数の処理ステップに分割し、例えば、各ステップ内の１つの検出データに基づいて異常判定を行う。 Conventionally, a manufacturing device monitoring system that monitors the state of a manufacturing device that manufactures a semiconductor device and determines an abnormality in the manufacturing device has been proposed (see, for example, Patent Document 1). For example, in this manufacturing equipment monitoring system, each sensor such as a flow rate sensor and a pressure sensor is attached to the plasma etching equipment, and abnormality determination of the manufacturing equipment is performed based on the detection data detected by each sensor. When performing the abnormality determination, the processing content processed by the plasma etching apparatus is divided into a plurality of processing steps, and for example, the abnormality determination is performed based on one detection data in each step.

特開２００４−４７８８５号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2004-47885

ところで、近年では、このような製造装置監視システムにおいて、異常判定の精度を向上させることが望まれている。 By the way, in recent years, it has been desired to improve the accuracy of abnormality determination in such a manufacturing equipment monitoring system.

本発明は上記点に鑑み、判定精度の向上を図ることができる製造装置監視システムおよびそれを用いた半導体装置の製造方法を提供することを目的とする。 In view of the above points, it is an object of the present invention to provide a manufacturing equipment monitoring system capable of improving determination accuracy and a method for manufacturing a semiconductor device using the same.

上記目的を達成するための請求項１では、加工対象物に対して複数の異なる処理ステップ（Ｓ１〜Ｓ３）を順に実行する製造装置（１０）の異常判定を行う製造装置監視システムであって、製造装置で加工対象物を処理するプロセスを可視化した検出プロセスデータを出力するプロセスデータ検出部（１２）と、検出プロセスデータを取得し、検出プロセスデータに所定の処理を行った処理プロセスデータを構成するプロセスデータ処理部（３２）と、製造装置の異常判定を行う異常判定部（５０）と、を有し、プロセスデータ処理部は、処理ステップ内に複数の処理プロセスデータが存在するように、連続的に検出プロセスデータを取得して処理プロセスデータを構成し、異常判定部は、それぞれの処理ステップにおいて、複数の処理プロセスデータを用いた製造装置の異常判定を行う。 The first aspect of claim 1 for achieving the above object is a manufacturing device monitoring system that determines an abnormality in a manufacturing device (10) that sequentially executes a plurality of different processing steps (S1 to S3) on a work target. It consists of a process data detection unit (12) that outputs detection process data that visualizes the process of processing the object to be processed by the manufacturing equipment, and processing process data that acquires the detection process data and performs predetermined processing on the detection process data. It has a process data processing unit (32) and an abnormality determination unit (50) for determining an abnormality of the manufacturing apparatus, and the process data processing unit has such that a plurality of processing process data exist in the processing step. The detection process data is continuously acquired to configure the processing process data, and the abnormality determination unit determines an abnormality of the manufacturing apparatus using a plurality of processing process data in each processing step.

これによれば、処理プロセスデータを用いて製造装置の異常判定を行っている。そして、処理プロセスデータは、実際に加工対象物を加工するデータに関するものであり、加工対象物の出来栄えとの因果関係が強い。したがって、処理プロセスデータを用いることにより、判定精度の向上を図ることができる。 According to this, the abnormality determination of the manufacturing apparatus is performed using the processing process data. The processing process data relates to data for actually processing the object to be processed, and has a strong causal relationship with the workmanship of the object to be processed. Therefore, the determination accuracy can be improved by using the processing process data.

また、プロセスデータ処理部は、各処理ステップ内に複数の処理プロセスデータが存在するように、連続的に検出プロセスデータを取得して処理プロセスデータを構成している。このため、例えば、各処理ステップ内に１個のみの処理プロセスデータが存在するようにした場合と比較して、判定精度の向上を図ることができる。 Further, the process data processing unit continuously acquires the detection process data and configures the processing process data so that a plurality of processing process data exist in each processing step. Therefore, for example, it is possible to improve the determination accuracy as compared with the case where only one processing process data exists in each processing step.

さらに、請求項８では、複数の異なる処理ステップ（Ｓ１〜Ｓ３）を順に実行する製造装置（１０）で処理されることを含む半導体装置の製造方法であって、製造装置で処理ステップを順に実行し、加工対象物としての半導体ウェハを処理することと、製造装置の異常判定を行うことと、を行い、異常判定を行うことでは、半導体ウェハを処理することの際に、製造装置で半導体ウェハを処理するプロセスを可視化した検出プロセスデータを取得することと、検出プロセスデータに所定の処理を行って連続的に処理プロセスデータを構成し、処理ステップ内に複数の処理プロセスデータが存在するようにすることと、それぞれの処理ステップにおいて、複数の処理プロセスデータを用いて製造装置の異常判定を行うことと、を行う。 Further, claim 8 is a method of manufacturing a semiconductor device including processing by a manufacturing apparatus (10) that sequentially executes a plurality of different processing steps (S1 to S3), and the processing steps are sequentially executed by the manufacturing apparatus. Then, processing the semiconductor wafer as the object to be processed and determining the abnormality of the manufacturing equipment are performed, and by performing the abnormality determination, the semiconductor wafer is processed by the manufacturing equipment when the semiconductor wafer is processed. Acquire detection process data that visualizes the process of processing, and perform predetermined processing on the detection process data to continuously configure processing process data so that multiple processing process data exist in the processing step. In each processing step, abnormality determination of the manufacturing apparatus is performed using a plurality of processing process data.

これによれば、製造装置の異常判定を行う際には、処理プロセスデータを用いている。このため、判定精度の向上を図ることができる。また、製造装置の異常判定を行う際には、各処理ステップ内に複数の処理プロセスデータが存在するように、連続的に検出プロセスデータを取得して処理プロセスデータを構成している。このため、さらに判定精度の向上を図ることができる。 According to this, the processing process data is used when determining the abnormality of the manufacturing apparatus. Therefore, the determination accuracy can be improved. Further, when determining the abnormality of the manufacturing apparatus, the detection process data is continuously acquired and the processing process data is configured so that a plurality of processing process data exist in each processing step. Therefore, the determination accuracy can be further improved.

なお、各構成要素等に付された括弧付きの参照符号は、その構成要素等と後述する実施形態に記載の具体的な構成要素等との対応関係の一例を示すものである。 The reference reference numerals in parentheses attached to each component or the like indicate an example of the correspondence between the component or the like and the specific component or the like described in the embodiment described later.

第１実施形態における製造装置監視システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the manufacturing apparatus monitoring system in 1st Embodiment. 製造装置における処理ステップを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the processing step in a manufacturing apparatus. 第１ステップにおける第１〜第３分割期間を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the 1st to 3rd division period in 1st step. 異常判定の方法を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating the method of abnormality determination. 波長が６８３ｎｍである際の処理時間および発光強度と、正常および異常との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the processing time and emission intensity when the wavelength is 683 nm, and normal and abnormal. 波長が７７３ｎｍである際の処理時間および発光強度と、正常および異常との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the processing time and emission intensity when the wavelength is 773 nm, and normal and abnormal. 波長が８４３ｎｍである際の処理時間および発光強度と、正常および異常との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the processing time and emission intensity when the wavelength is 843 nm, and normal and abnormal. 波長が８４８ｎｍである際の処理時間および発光強度と、正常および異常との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the processing time and emission intensity when the wavelength is 848 nm, and normal and abnormal. 波長が９１６ｎｍである際の処理時間および発光強度と、正常および異常との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the processing time and emission intensity when the wavelength is 916 nm, and normal and abnormal. 異常判定のフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart of abnormality determination. 波長が９１６ｎｍである際の処理時間および発光強度と、正常および異常との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the processing time and emission intensity when the wavelength is 916 nm, and normal and abnormal. 処理時間および出力信号値と、正常および異常との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the processing time and the output signal value, normal and abnormal. 第２実施形態における多変量解析時の共分散行列を示す図である。It is a figure which shows the covariance matrix at the time of the multivariate analysis in the 2nd Embodiment.

以下、本発明の実施形態について図に基づいて説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、同一符号を付して説明を行う。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In each of the following embodiments, parts that are the same or equal to each other will be described with the same reference numerals.

（第１実施形態）
第１実施形態の製造装置監視システムについて、図面を参照しつつ説明する。なお、本実施形態の製造装置監視システムは、半導体装置を製造する工場等で適用されると好適であり、対象となる製造装置の異常判定を行う。以下では、対象となる製造装置がプラズマエッチング装置であり、プラズマエッチング装置で加工対象物である半導体ウェハを処理する例について説明する。 (First Embodiment)
The manufacturing apparatus monitoring system of the first embodiment will be described with reference to the drawings. The manufacturing equipment monitoring system of the present embodiment is preferably applied in a factory or the like that manufactures a semiconductor device, and determines an abnormality in the target manufacturing device. In the following, an example in which the target manufacturing apparatus is a plasma etching apparatus and the plasma etching apparatus processes a semiconductor wafer as a processing target will be described.

なお、ここでのプラズマエッチング装置は、一般的な構成のものを想定しており、具体的な構成については省略するが、簡単に説明すると、例えば、以下の構成とされている。すなわち、プラズマエッチング装置は、処理室を備え、処理室内に加工対象物である半導体ウェハが配置される電極（すなわち、支持台）が配置されていると共に、処理室内にプラズマ用のガスやマイクロ波を導入できるように構成されている。また、プラズマエッチング装置は、半導体ウェハや処理室を所定温度に維持する温調装置等を備えている。さらに、プラズマエッチング装置は、処理室に観測窓が設けられており、観測窓を通じ、後述するプロセスデータ取得部２２で処理室内のプラズマの状態を検出できるようになっている。 The plasma etching apparatus here is assumed to have a general configuration, and a specific configuration will be omitted, but briefly described, for example, it has the following configuration. That is, the plasma etching apparatus is provided with a processing chamber, and an electrode (that is, a support) on which a semiconductor wafer to be processed is arranged is arranged in the processing chamber, and a gas or microwave for plasma is arranged in the processing chamber. It is configured so that it can be introduced. Further, the plasma etching apparatus includes a semiconductor wafer, a temperature control apparatus that maintains the processing chamber at a predetermined temperature, and the like. Further, the plasma etching apparatus is provided with an observation window in the processing chamber, and the process data acquisition unit 22, which will be described later, can detect the state of plasma in the processing chamber through the observation window.

そして、プラズマエッチング装置は、電極上に半導体ウェハが配置され、電極や処理室の温度が調整されつつ、電極に高周波電圧が印加されると共にガスやマイクロ波が導入されることにより、プラズマを発生させて半導体ウェハを加工する。 Then, in the plasma etching apparatus, a semiconductor wafer is arranged on the electrodes, and while the temperatures of the electrodes and the processing chamber are adjusted, a high-frequency voltage is applied to the electrodes and gas or microwaves are introduced to generate plasma. The semiconductor wafer is processed.

本実施形態の製造装置監視システムは、図１に示されるように、メインコントローラ１、因子データ検出部１１、プロセスデータ検出部１２、因子データ取得部２１、プロセスデータ取得部２２、因子データ処理部３１、プロセスデータ処理部３２、データ蓄積部４０、異常判定部５０、報知部６０等を備える構成とされている。そして、これらの各部１、１１、１２、２１、２２、３１、３２、４０、５０、６０、またはこれらが備えられるハード構成は、無線通信や有線通信等によって通信可能に構成されている。 As shown in FIG. 1, the manufacturing apparatus monitoring system of the present embodiment has a main controller 1, a factor data detection unit 11, a process data detection unit 12, a factor data acquisition unit 21, a process data acquisition unit 22, and a factor data processing unit. The configuration includes 31, a process data processing unit 32, a data storage unit 40, an abnormality determination unit 50, a notification unit 60, and the like. Each of these parts 1, 11, 12, 21, 22, 31, 32, 40, 50, 60, or the hardware configuration provided with these, is configured to be communicable by wireless communication, wired communication, or the like.

メインコントローラ１は、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等の非遷移的実体的記憶媒体で構成される記憶部等を備えた、例えば、ＰＣ（personal computerの略）等で構成される。ＣＰＵは、Central Processing Unitの略であり、ＲＯＭは、Read Only Memoryの略であり、ＲＡＭは、Random Access Memoryの略であり、ＨＤＤはHard Disk Driveの略である。そして、メインコントローラ１は、製造装置１０で処理される処理内容等が記憶されていると共に、製造装置１０との間で通信を行い、製造装置１０の実際の処理状況や処理時間等が更新されて記憶される。 The main controller 1 is composed of, for example, a PC (abbreviation of personal computer) or the like, which includes a CPU, a storage unit composed of a non-transitional substantive storage medium such as a ROM, a RAM, a flash memory, and an HDD. .. CPU is an abbreviation for Central Processing Unit, ROM is an abbreviation for Read Only Memory, RAM is an abbreviation for Random Access Memory, and HDD is an abbreviation for Hard Disk Drive. Then, the main controller 1 stores the processing contents and the like processed by the manufacturing apparatus 10, communicates with the manufacturing apparatus 10, and updates the actual processing status and processing time of the manufacturing apparatus 10. Is remembered.

因子データ検出部１１は、製造装置１０の処理条件に基づいた検出因子データを出力する。例えば、本実施形態の因子データ検出部１１は、処理室内に導入されるガス流量等を検出するガス系検出部１１ａ、電極に印加される高周波電力等の電源状態を検出する電源系検出部１１ｂ、処理室内に導入されるマイクロ波の状態を検出するマイクロ波系検出部１１ｃ等を有する構成とされている。そして、各検出部１１ａ〜１１ｃは、それぞれ検出因子データを出力する。なお、特に図示しないが、因子データ検出部１１は、半導体ウェハの温度や処理室の温度等を検出して検出因子データを出力する温度系検出部等も有している。 The factor data detection unit 11 outputs detection factor data based on the processing conditions of the manufacturing apparatus 10. For example, the factor data detection unit 11 of the present embodiment is a gas system detection unit 11a for detecting a gas flow rate or the like introduced into a processing chamber, and a power supply system detection unit 11b for detecting a power supply state such as high frequency power applied to an electrode. The configuration is such that the microwave system detection unit 11c or the like for detecting the state of the microwave introduced into the processing chamber is provided. Then, each of the detection units 11a to 11c outputs the detection factor data. Although not particularly shown, the factor data detection unit 11 also has a temperature system detection unit and the like that detect the temperature of the semiconductor wafer, the temperature of the processing chamber, and the like and output the detection factor data.

プロセスデータ検出部１２は、処理室内のプラズマの状態に基づいた検出プロセスデータを出力する。例えば、本実施形態のプロセスデータ検出部１２は、分光器で構成され、観測窓を通じてプラズマの状態を検出し、プラズマの波長に基づいた発光強度を検出プロセスデータとして出力する。つまり、プロセスデータ検出部１２は、プラズマの状態を可視化したデータを出力する。なお、本実施形態では、プラズマの状態が製造装置で加工対象物を処理するプロセスに相当する。 The process data detection unit 12 outputs detection process data based on the state of plasma in the processing chamber. For example, the process data detection unit 12 of the present embodiment is composed of a spectroscope, detects the state of plasma through an observation window, and outputs the emission intensity based on the wavelength of plasma as detection process data. That is, the process data detection unit 12 outputs data that visualizes the state of the plasma. In this embodiment, the state of plasma corresponds to the process of processing the object to be processed by the manufacturing apparatus.

因子データ取得部２１およびプロセスデータ取得部２２は、それぞれデータロガー等で構成される。そして、因子データ取得部２１は、因子データ処理部３１に、因子データ検出部１１からの取得データをアナログ値またはデジタル値で送信する。プロセスデータ取得部２２は、プロセスデータ処理部３２に、プロセスデータ検出部１２からの取得データをアナログ値またはデジタル値で送信する。 The factor data acquisition unit 21 and the process data acquisition unit 22 are each composed of a data logger or the like. Then, the factor data acquisition unit 21 transmits the data acquired from the factor data detection unit 11 to the factor data processing unit 31 as an analog value or a digital value. The process data acquisition unit 22 transmits the data acquired from the process data detection unit 12 to the process data processing unit 32 as an analog value or a digital value.

因子データ処理部３１は、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等の非遷移的実体的記憶媒体で構成される記憶部等を備えた、例えば、ＰＣ３０１に備えられる。同様に、プロセスデータ処理部３２は、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等の非遷移的実体的記憶媒体で構成される記憶部等を備えた、例えば、ＰＣ３０２に備えられる。 The factor data processing unit 31 is provided in, for example, a PC 301 including a CPU, a storage unit composed of a non-transitional substantive storage medium such as a ROM, RAM, flash memory, and HDD. Similarly, the process data processing unit 32 is provided in, for example, a PC 302 including a CPU, a storage unit composed of a non-transitional substantive storage medium such as a ROM, RAM, flash memory, and HDD.

そして、因子データ処理部３１は、因子データ取得部２１から検出因子データを取得し、所定の処理を行った処理因子データをデータ蓄積部４０に蓄積させる。同様に、プロセスデータ処理部３２は、プロセスデータ取得部２２から検出プロセスデータを取得し、所定の処理を行った処理プロセスデータをデータ蓄積部４０に蓄積させる。 Then, the factor data processing unit 31 acquires the detection factor data from the factor data acquisition unit 21, and stores the processing factor data that has undergone the predetermined processing in the data storage unit 40. Similarly, the process data processing unit 32 acquires the detection process data from the process data acquisition unit 22, and stores the processing process data that has been subjected to the predetermined processing in the data storage unit 40.

本実施形態では、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、検出因子データおよび検出プロセスデータに時間データ（すなわち、時間軸）を付加した処理因子データおよび処理プロセスデータを構成する。また、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、連続的に処理因子データおよび処理プロセスデータを構成する。具体的には後述するが、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、製造装置１０の処理ステップＳ１〜Ｓ３内に複数の処理因子データおよび処理プロセスデータが存在するように、連続的に処理因子データおよび処理プロセスデータを構成する。例えば、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、１秒より短い間隔で検出因子データおよび検出プロセスデータを取得して処理因子データおよび処理プロセスデータを構成する。 In the present embodiment, the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 configure the processing factor data and the processing process data in which the detection factor data and the detection process data are added with the time data (that is, the time axis). Further, the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 continuously configure the processing factor data and the processing process data. Specifically, as will be described later, the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 continuously so that a plurality of processing factor data and processing process data exist in the processing steps S1 to S3 of the manufacturing apparatus 10. Configure processing factor data and processing process data. For example, the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 acquire the detection factor data and the detection process data at intervals shorter than 1 second to form the processing factor data and the processing process data.

なお、検出プロセスデータは、上記のようにプラズマの波長に基づく発光強度とされている。そして、本実施形態のプロセスデータ処理部３２は、予め定められた所定の波長の発光強度に関する検出プロセスデータを取得し、取得した検出プロセスデータから処理プロセスデータを構成する。例えば、プロセスデータ検出部１２を構成する分光器から２０４８個の異なる波長の発光強度に関する検出プロセスデータが出力される場合、プロセスデータ処理部３２は、半導体ウェハの加工との関連性が高い５種類の波長を選択し、各波長の発光強度に関する検出プロセスデータから処理プロセスデータを構成する。 The detection process data is the emission intensity based on the wavelength of the plasma as described above. Then, the process data processing unit 32 of the present embodiment acquires the detection process data relating to the emission intensity of a predetermined predetermined wavelength, and constitutes the processing process data from the acquired detection process data. For example, when detection process data relating to emission intensity of 2048 different wavelengths is output from the spectroscope constituting the process data detection unit 12, the process data processing unit 32 has five types that are highly related to the processing of the semiconductor wafer. The processing process data is constructed from the detection process data related to the emission intensity of each wavelength.

データ蓄積部４０は、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等の非遷移的実体的記憶媒体で構成される記憶部等を備えたサーバ等で構成される。そして、データ蓄積部４０は、因子データ処理部３１で構成された処理因子データおよびプロセスデータ処理部３２で構成された処理プロセスデータを蓄積する。 The data storage unit 40 is composed of a CPU, a server or the like including a storage unit composed of a non-transitional substantive storage medium such as a ROM, RAM, flash memory, or HDD. Then, the data storage unit 40 stores the processing factor data composed of the factor data processing unit 31 and the processing process data composed of the process data processing unit 32.

異常判定部５０は、本実施形態では、プロセスデータ処理部３２が備えられるＰＣ３０２内に備えられている。そして、異常判定部５０は、データ蓄積部４０に蓄積されている処理因子データおよび処理プロセスデータを取得し、取得した処理因子データおよび処理プロセスデータを用いて製造装置１０の異常判定を行う。 In the present embodiment, the abnormality determination unit 50 is provided in the PC 302 provided with the process data processing unit 32. Then, the abnormality determination unit 50 acquires the processing factor data and the processing process data stored in the data storage unit 40, and makes an abnormality determination of the manufacturing apparatus 10 using the acquired processing factor data and the processing process data.

以下、異常判定部５０が実行する製造装置の異常判定について具体的に説明する。なお、異常判定部５０は、メインコントローラ１と所定間隔で通信を行っており、メインコントローラ１に更新されて記憶される製造装置１０の処理状況や処理時間に基づき、製造装置１０での処理が終了したと判定すると以下の処理を実行する。 Hereinafter, the abnormality determination of the manufacturing apparatus executed by the abnormality determination unit 50 will be specifically described. The abnormality determination unit 50 communicates with the main controller 1 at predetermined intervals, and the processing in the manufacturing apparatus 10 is performed based on the processing status and the processing time of the manufacturing apparatus 10 which is updated and stored in the main controller 1. If it is determined that it has finished, the following processing is executed.

ここで、本実施形態の製造装置１０は、上記のように構成されており、異なる処理ステップを順に実行して加工対象物である半導体ウェハを加工する。本実施形態では、製造装置１０がプラズマエッチング装置とされており、図２に示されるように、製造装置１０は、第１処理ステップＳ１、第２処理ステップＳ２、第３処理ステップＳ３を順に実行して半導体ウェハを加工するとする。例えば、第１処理ステップＳ１は、半導体ウェハを処理室内に配置して固定する処理ステップとなり、第２処理ステップＳ２は、処理室内にプラズマを発生させるステップとなり、第３処理ステップＳ３は、半導体ウェハをプラズマで加工するステップとなる。 Here, the manufacturing apparatus 10 of the present embodiment is configured as described above, and different processing steps are sequentially executed to process the semiconductor wafer which is the object to be processed. In the present embodiment, the manufacturing apparatus 10 is a plasma etching apparatus, and as shown in FIG. 2, the manufacturing apparatus 10 executes the first processing step S1, the second processing step S2, and the third processing step S3 in order. Then, it is assumed that the semiconductor wafer is processed. For example, the first processing step S1 is a processing step of arranging and fixing the semiconductor wafer in the processing chamber, the second processing step S2 is a step of generating plasma in the processing chamber, and the third processing step S3 is the semiconductor wafer. It is a step to process with plasma.

そして、異常判定部５０は、メインコントローラ１に記憶されている製造装置１０の処理状況や処理時間に基づき、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３を処理するのに要したそれぞれの処理時間を把握する。その後、本実施形態の異常判定部５０は、図３に示されるように、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３を均等に３分割した第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３を構成する。 Then, the abnormality determination unit 50 determines the respective processing times required to process the first to third processing steps S1 to S3 based on the processing status and the processing time of the manufacturing apparatus 10 stored in the main controller 1. grasp. After that, as shown in FIG. 3, the abnormality determination unit 50 of the present embodiment constitutes the first to third division periods B1 to B3 in which the first to third processing steps S1 to S3 are evenly divided into three.

なお、図３は、第１処理ステップＳ１を第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３に分割した模式図を示しているが、異常判定部５０は、第２処理ステップＳ２、第３処理ステップＳ３に対しても同様に、各処理ステップＳ２、Ｓ３を均等に３分割した第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３を構成する。また、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３の処理時間は、処理される半導体ウェハによって多少の違いが発生し得る。このため、本実施形態の異常判定部５０は、異常判定を行う度に第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３の処理時間を把握する。 Note that FIG. 3 shows a schematic diagram in which the first processing step S1 is divided into the first to third division periods B1 to B3, but the abnormality determination unit 50 includes the second processing step S2 and the third processing step S3. Similarly, the first to third division periods B1 to B3 in which the processing steps S2 and S3 are evenly divided into three are configured. Further, the processing times of the first to third processing steps S1 to S3 may differ slightly depending on the semiconductor wafer to be processed. Therefore, the abnormality determination unit 50 of the present embodiment grasps the processing time of the first to third processing steps S1 to S3 every time the abnormality determination is performed.

次に、異常判定部５０は、データ蓄積部４０に蓄積されている処理因子データおよび処理プロセスデータを取得する。そして、異常判定部５０は、図４に示されるように、処理因子データおよび処理プロセスデータと、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３における第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３とを対応付ける。具体的には、異常判定部５０は、処理因子データと処理プロセスデータとの時間軸を一致させると共に、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３と各データの時間軸とを一致させる。 Next, the abnormality determination unit 50 acquires the processing factor data and the processing process data stored in the data storage unit 40. Then, as shown in FIG. 4, the abnormality determination unit 50 associates the processing factor data and the processing process data with the first to third division periods B1 to B3 in the first to third processing steps S1 to S3. Specifically, the abnormality determination unit 50 matches the time axis of the processing factor data and the processing process data, and matches the time axes of the first to third processing steps S1 to S3 with each data.

この場合、例えば、第１処理ステップＳ１の時間が３ｍｉｎであり、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２が検出因子データおよび検出プロセスデータを取得して処理因子データおよび処理プロセスデータを構成する間隔が２００ｍｓｅｃである場合には、第１処理ステップＳ１には、９００個の処理因子データおよび処理プロセスデータが含まれることになる。つまり、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、各処理ステップＳ１〜Ｓ３に複数の処理因子データおよび処理プロセスデータが存在するように、連続的に検出因子データおよび検出プロセスデータを取得して処理因子データおよび処理プロセスデータを構成する。より詳しくは、本実施形態では、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、各処理ステップＳ１〜Ｓ３における各第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３内に複数の処理因子データおよび処理プロセスデータが存在するように、連続的に検出因子データおよび検出プロセスデータを取得して処理因子データおよび処理プロセスデータを構成する。 In this case, for example, the time of the first processing step S1 is 3 min, and the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 acquire the detection factor data and the detection process data to form the processing factor data and the processing process data. When the interval is 200 msec, the first processing step S1 includes 900 processing factor data and processing process data. That is, the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 continuously acquire the detection factor data and the detection process data so that the plurality of processing factor data and the processing process data exist in each of the processing steps S1 to S3. Consists of processing factor data and processing process data. More specifically, in the present embodiment, the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 include a plurality of processing factor data and processing processes within the first to third division periods B1 to B3 in each processing step S1 to S3. The detection factor data and the detection process data are continuously acquired so that the data exists, and the processing factor data and the processing process data are constructed.

なお、図４において、９１６ｎｍは、９１６ｎｍの波長の発光強度を示し、ＲＦ＿Ｐｆは、電極に印加される高周波電圧の最大値を示し、Ａｒ、Ｏ２、ＳＦ６は、導入されるガスの流量を示し、ＲＦ＿ＶＰＰは高周波電圧の高電圧値と低電圧値との差を示し、μ波Ｐｆは、導入されるマイクロ波の最大値を示している。そして、図４では、９１６ｎｍが処理プロセスデータに相当し、ＲＦ＿Ｐｆ、Ａｒ、Ｏ２、ＳＦ６、ＲＦ＿ＶＰＰ、μ波Ｐｆが処理因子データに相当している。また、図４では、処理プロセスデータとして９１６ｎｍの波長の発光強度のみを示しているが、他の波長の発光強度も同様に処理されている。 In FIG. 4, 916 nm indicates the emission intensity of the wavelength of 916 nm, RF_Pf indicates the maximum value of the high frequency voltage applied to the electrode, and Ar, O 2 , and SF 6 indicate the flow rate of the introduced gas. As shown, RF_VPP indicates the difference between the high voltage value and the low voltage value of the high frequency voltage, and μ wave Pf indicates the maximum value of the introduced microwave. Then, in FIG. 4, 916 nm corresponds to the processing process data, and RF_Pf, Ar, O 2 , SF 6 , RF_VPP, and μ wave Pf correspond to the processing factor data. Further, in FIG. 4, only the emission intensity of the wavelength of 916 nm is shown as the processing process data, but the emission intensity of other wavelengths is also processed in the same manner.

そして、異常判定部５０は、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３における第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３のそれぞれにおいて、処理因子データおよび処理プロセスデータを用いた多変量解析を行って解析結果としてのＭＤ値を算出する。本実施形態では、異常判定部５０は、各分割期間Ｂ１〜Ｂ３における処理因子データおよび処理プロセスデータの平均値を算出し、算出した平均値を用いた多変量解析を行ってＭＤ値を算出する。その後、異常判定部５０は、算出したＭＤ値と各処理ステップＳ１〜Ｓ３における単位空間とを比較し、これらの比較差が閾値範囲内にあるか否かを判定する。異常判定部５０は、比較差が閾値範囲内にある場合には、該当する処理ステップにおける分割期間での製造装置１０の処理が正常であると判定する。異常判定部５０は、比較差が閾値範囲外にある場合には、該当する処理ステップにおける分割期間での製造装置１０の処理が異常であると判定する。そして、異常判定部５０は、判定結果を報知部６０に送信する。なお、処理プロセスデータと、製造装置１０で処理された半導体ウェハの実際の出来栄えとの関係は、例えば、図５Ａ〜図５Ｅに示されるように、波形に違いが発生する。図５Ａ〜図５Ｅでは、半導体ウェハの処理が正常に行われた場合を正常として示し、半導体ウェハの処理が正常に行われなかった場合を異常として示している。 Then, the abnormality determination unit 50 performs multivariate analysis using the processing factor data and the processing process data in each of the first to third division periods B1 to B3 in the first to third processing steps S1 to S3 for analysis. The resulting MD value is calculated. In the present embodiment, the abnormality determination unit 50 calculates the average value of the processing factor data and the processing process data in each of the division periods B1 to B3, and performs multivariate analysis using the calculated average value to calculate the MD value. .. After that, the abnormality determination unit 50 compares the calculated MD value with the unit space in each of the processing steps S1 to S3, and determines whether or not these comparison differences are within the threshold range. When the comparison difference is within the threshold range, the abnormality determination unit 50 determines that the processing of the manufacturing apparatus 10 in the division period in the corresponding processing step is normal. When the comparison difference is out of the threshold range, the abnormality determination unit 50 determines that the processing of the manufacturing apparatus 10 during the division period in the corresponding processing step is abnormal. Then, the abnormality determination unit 50 transmits the determination result to the notification unit 60. As for the relationship between the processing process data and the actual workmanship of the semiconductor wafer processed by the manufacturing apparatus 10, for example, as shown in FIGS. 5A to 5E, there is a difference in waveform. In FIGS. 5A to 5E, the case where the semiconductor wafer processing is normally performed is shown as normal, and the case where the semiconductor wafer processing is not normally performed is shown as an abnormality.

報知部６０は、表示部や音声部等を有するＰＣ等で構成されている。そして、本実施形態の報知部６０は、異常判定部５０が備えられているＰＣ３０２と接続されており、異常判定部５０から判定結果が送信されると、判定結果に基づいた内容を表示部および音声部を制御してユーザに報知する。 The notification unit 60 is composed of a PC or the like having a display unit, a voice unit, or the like. Then, the notification unit 60 of the present embodiment is connected to the PC 302 provided with the abnormality determination unit 50, and when the determination result is transmitted from the abnormality determination unit 50, the content based on the determination result is displayed on the display unit and The voice unit is controlled to notify the user.

なお、ここでのユーザとは、半導体装置の製造工場等に関係のある作業者や監督者等である。また、ユーザに報知する場合には、直接的なアラート音等で報知するようにしてもよいし、予め登録されたアドレス等に報知する内容を送付するようにしてもよい。この場合、ユーザが複数存在する場合には、各ユーザへの報知を実行できるように、報知部６０は、複数備えられていてもよい。 The user here is a worker, a supervisor, or the like related to a semiconductor device manufacturing factory or the like. Further, when notifying the user, the notification may be made by a direct alert sound or the like, or the contents to be notified may be sent to a pre-registered address or the like. In this case, when there are a plurality of users, a plurality of notification units 60 may be provided so that the notification to each user can be executed.

以上が本実施形態における製造装置監視システムの構成である。次に、上記製造装置監視システムを用いて半導体装置を製造する製造方法について説明する。 The above is the configuration of the manufacturing equipment monitoring system in this embodiment. Next, a manufacturing method for manufacturing a semiconductor device using the manufacturing device monitoring system will be described.

まず、半導体装置を製造する際には、加工対象物である半導体ウェハを用意する。そして、半導体装置を製造する際には、複数の製造装置１０に対して順に半導体ウェハを搬送、搬入し、各製造装置１０で所定の処理を実行する。この場合、本実施形態では、少なくとも１つの製造装置１０に対して上記製造装置監視システムを適用し、例えば、プラズマ処理装置に対して上記製造装置監視システムを適用する。 First, when manufacturing a semiconductor device, a semiconductor wafer to be processed is prepared. Then, when manufacturing a semiconductor device, semiconductor wafers are sequentially conveyed and carried into a plurality of manufacturing devices 10, and each manufacturing device 10 executes a predetermined process. In this case, in the present embodiment, the manufacturing device monitoring system is applied to at least one manufacturing device 10, and for example, the manufacturing device monitoring system is applied to the plasma processing device.

そして、製造装置監視システムは、半導体装置を製造する際、以下のように対象となる製造装置１０の異常判定を実行する。なお、対象となる製造装置１０には、上記のように、因子データ検出部１１およびプロセスデータ検出部１２が備えられている。 Then, when manufacturing the semiconductor device, the manufacturing device monitoring system executes the abnormality determination of the target manufacturing device 10 as follows. As described above, the target manufacturing apparatus 10 is provided with the factor data detection unit 11 and the process data detection unit 12.

すなわち、まず、図６に示されるように、ステップＳ１０１において、因子データ検出部１１で検出因子データを取得すると共に、プロセスデータ検出部１２で検出プロセスデータを取得する。そして、検出因子データおよび検出プロセスデータを因子データ取得部２１およびプロセスデータ取得部２２に順次送信する。 That is, first, as shown in FIG. 6, in step S101, the factor data detection unit 11 acquires the detection factor data, and the process data detection unit 12 acquires the detection process data. Then, the detection factor data and the detection process data are sequentially transmitted to the factor data acquisition unit 21 and the process data acquisition unit 22.

次に、ステップＳ１０２において、因子データ処理部３１は、因子データ取得部２１から検出因子データを取得し、時間データを付加した処理因子データを構成してデータ蓄積部４０に送信する。プロセスデータ処理部３２は、プロセスデータ取得部２２からプロセスデータを取得し、時間データを付加した処理プロセスデータを構成してデータ蓄積部４０に送信する。 Next, in step S102, the factor data processing unit 31 acquires the detection factor data from the factor data acquisition unit 21, constructs the processing factor data to which the time data is added, and transmits the processing factor data to the data storage unit 40. The process data processing unit 32 acquires the process data from the process data acquisition unit 22, configures the processing process data to which the time data is added, and transmits the process data to the data storage unit 40.

続いて、異常判定部５０は、製造装置１０の処理が終了したと判定すると、データ蓄積部４０に蓄積されている処理因子データおよび処理プロセスデータを用い、製造装置１０の異常判定を行う。具体的には、異常判定部５０は、まず、製造装置１０で処理された第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３の処理時間を把握し、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３を均等に３分割して１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３を構成する。 Subsequently, when the abnormality determination unit 50 determines that the processing of the manufacturing apparatus 10 is completed, the abnormality determination unit 50 determines the abnormality of the manufacturing apparatus 10 by using the processing factor data and the processing process data accumulated in the data storage unit 40. Specifically, the abnormality determination unit 50 first grasps the processing time of the first to third processing steps S1 to S3 processed by the manufacturing apparatus 10, and evenly performs the first to third processing steps S1 to S3. It is divided into three to form the first to third division periods B1 to B3.

そして、異常判定部５０は、ステップＳ１０３において、処理因子データおよび処理プロセスデータの時間軸を一致させると共に、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３と各データの時間軸とを一致させる。次に、異常判定部５０は、ステップＳ１０４において、取得した処理因子データおよび処理プロセスデータを用いた多変量解析を行って解析結果としてのＭＤ値を算出する。その後、異常判定部５０は、ステップＳ１０６において、解析結果と単位空間とを比較し、比較差が閾値範囲内にある場合には製造装置１０が正常であると判定し、比較差が閾値範囲外にある場合には製造装置１０が異常であると判定する。 Then, in step S103, the abnormality determination unit 50 matches the time axes of the processing factor data and the processing process data, and matches the time axes of the first to third processing steps S1 to S3 with each data. Next, in step S104, the abnormality determination unit 50 performs multivariate analysis using the acquired processing factor data and processing process data, and calculates the MD value as the analysis result. After that, in step S106, the abnormality determination unit 50 compares the analysis result with the unit space, and if the comparison difference is within the threshold range, determines that the manufacturing apparatus 10 is normal, and the comparison difference is out of the threshold range. If it is, it is determined that the manufacturing apparatus 10 is abnormal.

そして、異常判定部５０は、ステップＳ１０６において、判定結果を報知部６０に送信する。これにより、報知部６０にて判定結果が報知される。なお、異常判定部５０は、上記のように、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３の１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３のそれぞれに対し、製造装置１０の異常判定を行う。この場合、ユーザは、対象となる製造装置１０で処理された半導体ウェハの出来栄えを判定し、範囲閾値や単位空間等を調整することが好ましい。これにより、本実施形態の製造装置監視システムは、継続的に利用されることによって判定精度の向上を図ることができる。 Then, the abnormality determination unit 50 transmits the determination result to the notification unit 60 in step S106. As a result, the notification unit 60 notifies the determination result. As described above, the abnormality determination unit 50 determines the abnormality of the manufacturing apparatus 10 for each of the 1st to 3rd division periods B1 to B3 of the 1st to 3rd processing steps S1 to S3. In this case, it is preferable that the user determines the workmanship of the semiconductor wafer processed by the target manufacturing apparatus 10 and adjusts the range threshold value, the unit space, and the like. As a result, the manufacturing device monitoring system of the present embodiment can be continuously used to improve the determination accuracy.

以上説明した本実施形態によれば、処理プロセスデータを用いて製造装置１０の異常判定を行っている。そして、処理プロセスデータは、実際に加工対象物を化学反応で加工するデータに関するものであり、半導体ウェハの出来栄えとの因果関係が強い。したがって、処理プロセスデータを用いることにより、判定精度の向上を図ることができる。 According to the present embodiment described above, the abnormality determination of the manufacturing apparatus 10 is performed using the processing process data. The processing process data relates to data for actually processing an object to be processed by a chemical reaction, and has a strong causal relationship with the workmanship of the semiconductor wafer. Therefore, the determination accuracy can be improved by using the processing process data.

また、本実施形態では、異常判定部５０は、処理因子データおよび処理プロセスデータを用いて異常判定を行っている。このため、多変量解析に用いる変数を増加させることができ、判定精度の向上を図ることができる。 Further, in the present embodiment, the abnormality determination unit 50 performs abnormality determination using the processing factor data and the processing process data. Therefore, the variables used for multivariate analysis can be increased, and the determination accuracy can be improved.

さらに、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、連続的に検出因子データおよび検出プロセスデータを取得して処理因子データおよび処理プロセスデータを構成している。具体的には、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、各処理ステップＳ１〜Ｓ３内に複数の処理因子データおよび処理プロセスデータが存在するように、連続的に検出因子データおよび検出プロセスデータを取得して処理因子データおよび処理プロセスデータを構成している。より詳しくは、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、各処理ステップＳ１〜Ｓ３における各第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３内に複数の処理因子データおよび処理プロセスデータが存在するように、連続的に検出因子データおよび検出プロセスデータを取得して処理因子データおよび処理プロセスデータを構成している。このため、例えば、各処理ステップＳ１〜Ｓ３内に１個のみの処理因子データおよび処理プロセスデータが存在するようにした場合と比較して、判定精度の向上を図ることができる。また、各処理ステップＳ１〜Ｓ３における各第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３内に複数の処理因子データおよび処理プロセスデータが存在するようにしているため、半導体ウェハを処理する際の開始から終了までをフルタイムで監視することになり、さらに判定精度の向上を図ることができる。 Further, the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 continuously acquire the detection factor data and the detection process data to form the processing factor data and the processing process data. Specifically, the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 continuously perform detection factor data and detection processes so that a plurality of processing factor data and processing process data exist in each processing step S1 to S3. Data is acquired to compose processing factor data and processing process data. More specifically, the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 have a plurality of processing factor data and processing process data in each of the first to third division periods B1 to B3 in each processing step S1 to S3. The detection factor data and the detection process data are continuously acquired to configure the processing factor data and the processing process data. Therefore, for example, it is possible to improve the determination accuracy as compared with the case where only one processing factor data and processing process data exist in each processing step S1 to S3. Further, since a plurality of processing factor data and processing process data exist in each of the first to third division periods B1 to B3 in each processing step S1 to S3, the process starts from the start to end when the semiconductor wafer is processed. Up to is monitored full-time, and the judgment accuracy can be further improved.

また、本実施形態では、異常判定部５０は、各処理ステップＳ１〜Ｓ３を複数の分割期間Ｂ１〜Ｂ３に分割し、各分割期間Ｂ１〜Ｂ３に対して異常判定を行っている。したがって、各処理ステップＳ１〜Ｓ３に対して１回の異常判定を行う場合と比較して、各処理ステップＳ１〜Ｓ３に対して詳細な異常判定を行うことができる。さらに、各処理ステップＳ１〜Ｓ３を３分割して第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３を有する構成とすることにより、各処理ステップＳ１〜Ｓ３は、初期期間、後期期間、および初期期間と後期期間との間の中間期間を含むことになる。この場合、例えば、初期期間は、プラズマの状態が不安定となり易い期間となり、中間期間は、プラズマの状態が安定し易い期間となり、後期期間は、次の処理ステップに移行するための期間となる。したがって、処理ステップに対して１回の異常判定を行う場合と比較して、プラズマの状態に応じた判定を行うことが可能となり、さらに判定精度の向上を図ることができる。 Further, in the present embodiment, the abnormality determination unit 50 divides each processing step S1 to S3 into a plurality of division periods B1 to B3, and performs an abnormality determination for each division period B1 to B3. Therefore, it is possible to perform detailed abnormality determination for each processing step S1 to S3 as compared with the case where the abnormality determination is performed once for each processing step S1 to S3. Further, by dividing each processing step S1 to S3 into three parts and having the first to third division periods B1 to B3, each processing step S1 to S3 has an initial period, a late period, and an initial period and a late period. It will include an intermediate period between the periods. In this case, for example, the initial period is a period in which the plasma state is likely to become unstable, the intermediate period is a period in which the plasma state is likely to be stable, and the latter period is a period for shifting to the next processing step. .. Therefore, as compared with the case where the abnormality determination is performed once for the processing step, the determination according to the plasma state can be performed, and the determination accuracy can be further improved.

さらに、本実施形態では、上記のように、異常判定部５０は、処理因子データおよび処理プロセスデータを用いて異常判定を行っている。ここで、処理因子データと処理プロセスデータとを用いる場合、例えば、プラズマエッチング装置では、図７Ａおよび図７Ｂに示されるように、処理プロセスデータである発光強度と、処理因子データであるＲＦ＿Ｖｐｐの出力信号値との関係に相関関係があることが確認される。具体的には、発光強度が正常値より小さくなって異常となる場合には、ＲＦ＿Ｖｐｐの出力信号値は、正常値より大きくなって異常であることが確認される。また、発光強度が異常である期間とＲＦ＿Ｖｐｐの出力信号値が異常である期間とがほぼ同じとなることが確認される。このため、処理因子データおよび処理プロセスデータを用いて異常判定を行う場合、製造装置１０が異常であると判定した際には、ユーザは、ＲＦ＿Ｖｐｐの出力信号値を小さくする等の処理を行うことにより、処理プロセスデータが正常となる値に修正できる。したがって、処理因子データおよび処理プロセスデータを用いて異常判定を行う場合には、処理プロセスデータと処理因子データとの因果関係を把握することにより、製造装置１０の管理を行い易くでき、半導体ウェハの出来栄えを制御し易くできる。また、処理因子データおよび処理プロセスデータを用いて異常判定を行う場合、処理因子データまたは処理プロセスデータを用いて製造装置１０のインターロックシステム等を構築することにより、安定性の向上を図ることもできる。 Further, in the present embodiment, as described above, the abnormality determination unit 50 performs abnormality determination using the processing factor data and the processing process data. Here, when the processing factor data and the processing process data are used, for example, in a plasma etching apparatus, as shown in FIGS. 7A and 7B, the emission intensity which is the processing process data and the output of RF_Vpp which is the processing factor data are output. It is confirmed that there is a correlation with the signal value. Specifically, when the emission intensity becomes smaller than the normal value and becomes abnormal, the output signal value of RF_Vpp becomes larger than the normal value and it is confirmed that the abnormality occurs. Further, it is confirmed that the period in which the emission intensity is abnormal and the period in which the output signal value of RF_Vpp is abnormal are substantially the same. Therefore, when the abnormality determination is performed using the processing factor data and the processing process data, when the manufacturing apparatus 10 determines that the abnormality is performed, the user performs processing such as reducing the output signal value of RF_Vpp. Therefore, the processing process data can be corrected to a value that becomes normal. Therefore, when performing an abnormality determination using the processing factor data and the processing process data, it is possible to easily manage the manufacturing apparatus 10 by grasping the causal relationship between the processing process data and the processing factor data, and it is possible to easily manage the semiconductor wafer. You can easily control the workmanship. Further, when an abnormality determination is performed using the processing factor data and the processing process data, the stability can be improved by constructing an interlock system or the like of the manufacturing apparatus 10 using the processing factor data or the processing process data. can.

（第２実施形態）
第２実施形態について説明する。本実施形態は、第１実施形態に対し、異常判定部５０で行う処理を変更したものである。その他に関しては、第１実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。 (Second Embodiment)
The second embodiment will be described. This embodiment is a modification of the process performed by the abnormality determination unit 50 with respect to the first embodiment. Others are the same as those in the first embodiment, and thus the description thereof will be omitted here.

まず、上記第１実施形態では、検出プロセスデータをプラズマの波長に基づく発光強度に関するデータとしている。このため、各データの相関関係が強くなることで共線性が強くなる。すなわち、図８に示されるように、プロセスデータ１〜５は、それぞれプラズマに関するものであるため、データ間の差が小さくなることが確認される。 First, in the first embodiment, the detection process data is data related to the emission intensity based on the wavelength of the plasma. Therefore, the collinearity becomes stronger as the correlation of each data becomes stronger. That is, as shown in FIG. 8, since the process data 1 to 5 are related to plasma, it is confirmed that the difference between the data is small.

なお、図８中におけるプロセスデータ１は、波長が６８３ｎｍである場合の発光強度に関するデータであり、プロセスデータ２は、波長が７７３ｎｍである場合の発光強度に関するデータであり、プロセスデータ３は、波長が８４３ｎｍである場合の発光強度に関するデータである。プロセスデータ４は、波長が８４８ｎｍである場合の発光強度に関するデータであり、プロセスデータ５は、波長が９１６ｎｍである場合の発光強度に関するデータである。また、因子データ１〜１０は、高周波電圧に関するデータや、導入されるガスの流量等に関するデータである。 Note that the process data 1 in FIG. 8 is data relating to the emission intensity when the wavelength is 683 nm, the process data 2 is data relating to the emission intensity when the wavelength is 773 nm, and the process data 3 is the data relating to the emission intensity when the wavelength is 773 nm. It is the data about the light emission intensity when is 843 nm. The process data 4 is data on the emission intensity when the wavelength is 848 nm, and the process data 5 is data on the emission intensity when the wavelength is 916 nm. Further, the factor data 1 to 10 are data related to high frequency voltage, data related to the flow rate of the gas to be introduced, and the like.

このため、本実施形態の異常判定部５０は、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３の第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３のそれぞれに対し、統計解析を行って異常判定を行う。そして、異常判定部５０は、統計解析を行った解析結果が範囲閾値内である場合には製造装置１０が正常であると判定し、解析結果が範囲閾値外である場合には製造装置１０が異常であると判定する。この場合、異常判定部５０は、継続して利用されることで用いることのできるデータが増加し、継続的に利用されることによって判定精度の向上を図ることができる。 Therefore, the abnormality determination unit 50 of the present embodiment performs statistical analysis on each of the first to third division periods B1 to B3 of the first to third processing steps S1 to S3 to perform abnormality determination. Then, the abnormality determination unit 50 determines that the manufacturing apparatus 10 is normal when the analysis result of the statistical analysis is within the range threshold value, and the manufacturing apparatus 10 determines that the analysis result is outside the range threshold value. Judge as abnormal. In this case, the abnormality determination unit 50 can increase the data that can be used by continuously using the data, and can improve the determination accuracy by continuously using the data.

以上説明した本実施形態のように、異常判定部５０は、統計解析によって異常判定を行うようにしてもよい。そして、異常判定部５０が統計解析によって異常判定を行うことにより、共線性の影響を低減でき、判定精度の向上を図ることができる。さらに、判定結果と実際の半導体ウェハの出来栄えとを比較して範囲閾値を調整しながら継続して利用することにより、さらに判定精度の向上を図ることができる。 As in the present embodiment described above, the abnormality determination unit 50 may perform abnormality determination by statistical analysis. Then, when the abnormality determination unit 50 determines the abnormality by statistical analysis, the influence of the colinearity can be reduced and the determination accuracy can be improved. Further, the determination accuracy can be further improved by comparing the determination result with the actual workmanship of the semiconductor wafer and continuously using the result while adjusting the range threshold value.

（他の実施形態）
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した範囲内において適宜変更が可能である。 (Other embodiments)
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be appropriately modified within the scope of the claims.

例えば、上記各実施形態において、本実施形態の製造装置監視システムは、対象となる製造装置がＣＶＤ（chemical vapor depositionの略）装置やＰＶＤ（physical vapor depositionの略）装置等であってもよく、適宜変更可能である。 For example, in each of the above embodiments, in the manufacturing apparatus monitoring system of the present embodiment, the target manufacturing apparatus may be a CVD (abbreviation of chemical vapor deposition) apparatus, a PVD (abbreviation of physical vapor deposition) apparatus, or the like. It can be changed as appropriate.

また、上記各実施形態において、因子データ取得部２１およびプロセスデータ取得部２２は、一体化されていてもよいし、因子データ処理部３１およびプロセスデータ処理部３２は、一体化されていてもよい。また、因子データ処理部３１は、プロセスデータ処理部３２および異常判定部５０が備えられるＰＣ３０２に備えられていてもよい。さらに、プロセスデータ処理部３２および異常判定部５０は、別々のＰＣ等に備えられていてもよい。また、データ蓄積部４０および報知部６０は、プロセスデータ処理部３２および異常判定部５０が備えられるＰＣ３０２に備えられていてもよい。つまり、因子データ取得部２１、プロセスデータ取得部２２、因子データ処理部３１、プロセスデータ処理部３２、異常判定部５０、データ蓄積部４０、報知部６０が備えられるハード構成は、適宜変更可能である。 Further, in each of the above embodiments, the factor data acquisition unit 21 and the process data acquisition unit 22 may be integrated, or the factor data processing unit 31 and the process data processing unit 32 may be integrated. .. Further, the factor data processing unit 31 may be provided in the PC 302 provided with the process data processing unit 32 and the abnormality determination unit 50. Further, the process data processing unit 32 and the abnormality determination unit 50 may be provided in separate PCs or the like. Further, the data storage unit 40 and the notification unit 60 may be provided in the PC 302 provided with the process data processing unit 32 and the abnormality determination unit 50. That is, the hardware configuration including the factor data acquisition unit 21, the process data acquisition unit 22, the factor data processing unit 31, the process data processing unit 32, the abnormality determination unit 50, the data storage unit 40, and the notification unit 60 can be changed as appropriate. be.

そして、上記各実施形態において、製造装置１０で処理される処理ステップは、２つであってもよいし、４つ以上であってもよい。 Then, in each of the above-described embodiments, the number of processing steps processed by the manufacturing apparatus 10 may be two or four or more.

さらに、上記各実施形態において、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３における分割期間Ｂ１〜Ｂ３の数は適宜変更可能である。但し、各処理ステップＳ１〜Ｓ３は、上記第１実施形態で説明したように、少なくとも第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３を有するように分割されることが好ましい。 Further, in each of the above embodiments, the number of division periods B1 to B3 in the first to third processing steps S1 to S3 can be appropriately changed. However, as described in the first embodiment, each of the processing steps S1 to S3 is preferably divided so as to have at least the first to third division periods B1 to B3.

また、上記各実施形態において、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３を分割せず、各処理ステップＳ１〜Ｓ３で１回の異常判定を行うようにしてもよい。また、第１〜第３処理ステップＳ１〜Ｓ３を分割して構成される第１〜第３分割期間Ｂ１〜Ｂ３は、均等な処理時間でなくてもよい。 Further, in each of the above embodiments, the first to third processing steps S1 to S3 may not be divided, and the abnormality determination may be performed once in each of the processing steps S1 to S3. Further, the first to third division periods B1 to B3 formed by dividing the first to third processing steps S1 to S3 do not have to be uniform processing times.

本開示に記載の異常判定部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリーを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の異常判定部及びその手法は、一つ以上の専用ハードウエア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の異常判定部及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリーと一つ以上のハードウエア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。 The anomaly determination unit and its method described in the present disclosure are provided by a dedicated computer provided by configuring a processor and memory programmed to perform one or more functions embodied by a computer program. It may be realized. Alternatively, the anomaly determination unit and its method described in the present disclosure may be realized by a dedicated computer provided by configuring the processor with one or more dedicated hardware logic circuits. Alternatively, the anomaly determination unit and its method described in the present disclosure are a combination of a processor and memory programmed to execute one or more functions and a processor composed of one or more hardware logic circuits. It may be realized by one or more dedicated computers configured by. Further, the computer program may be stored in a computer-readable non-transitional tangible recording medium as an instruction executed by the computer.

１０ 製造装置
１２ プロセスデータ検出部
３２ プロセスデータ処理部
５０ 異常判定部 10 Manufacturing equipment 12 Process data detection unit 32 Process data processing unit 50 Abnormality determination unit

Claims (8)

加工対象物に対して複数の異なる処理ステップ（Ｓ１〜Ｓ３）を順に実行する製造装置（１０）の異常判定を行う製造装置監視システムであって、
前記製造装置で前記加工対象物を処理するプロセスを可視化した検出プロセスデータを出力するプロセスデータ検出部（１２）と、
前記検出プロセスデータを取得し、前記検出プロセスデータに所定の処理を行った処理プロセスデータを構成するプロセスデータ処理部（３２）と、
前記製造装置の異常判定を行う異常判定部（５０）と、を有し、
前記プロセスデータ処理部は、前記処理ステップ内に複数の前記処理プロセスデータが存在するように、連続的に前記検出プロセスデータを取得して前記処理プロセスデータを構成し、
前記異常判定部は、それぞれの前記処理ステップにおいて、複数の前記処理プロセスデータを用いた前記製造装置の異常判定を行う製造装置監視システム。 A manufacturing device monitoring system that determines an abnormality in a manufacturing device (10) that sequentially executes a plurality of different processing steps (S1 to S3) on a work object.
A process data detection unit (12) that outputs detection process data that visualizes the process of processing the processing object in the manufacturing apparatus, and
A process data processing unit (32) that acquires the detection process data and constitutes the processing process data in which the detection process data is subjected to a predetermined process, and the process data processing unit (32).
It has an abnormality determination unit (50) for determining an abnormality of the manufacturing apparatus, and has an abnormality determination unit (50).
The process data processing unit continuously acquires the detection process data and configures the processing process data so that a plurality of the processing process data exist in the processing step.
The abnormality determination unit is a manufacturing apparatus monitoring system that determines an abnormality of the manufacturing apparatus using a plurality of the processing process data in each of the processing steps. 前記製造装置の処理条件に基づいた検出因子データを出力する因子データ検出部（１１）と、
前記検出因子データを取得し、前記検出因子データに所定の処理を行った処理因子データを構成する因子データ処理部（３１）と、を備え、
前記因子データ処理部は、前記処理ステップ内に複数の前記処理因子データが存在するように、連続的に前記検出因子データを取得して前記処理因子データを構成し、
前記異常判定部は、それぞれの前記処理ステップにおいて、複数の前記処理プロセスデータおよび複数の前記処理因子データを用いた前記製造装置の異常判定を行う請求項１に記載の製造装置監視システム。 A factor data detection unit (11) that outputs detection factor data based on the processing conditions of the manufacturing apparatus, and
A factor data processing unit (31) that acquires the detection factor data and constitutes the processing factor data obtained by performing a predetermined process on the detection factor data is provided.
The factor data processing unit continuously acquires the detection factor data and configures the processing factor data so that a plurality of the processing factor data exist in the processing step.
The manufacturing apparatus monitoring system according to claim 1, wherein the abnormality determination unit determines an abnormality of the manufacturing apparatus using a plurality of the processing process data and the plurality of processing factor data in each of the processing steps. 前記異常判定部は、前記処理プロセスデータおよび前記処理因子データの時間軸を一致させて前記製造装置の異常判定を行う請求項２に記載の製造装置監視システム。 The manufacturing apparatus monitoring system according to claim 2, wherein the abnormality determination unit determines an abnormality of the manufacturing apparatus by matching the time axes of the processing process data and the processing factor data. 前記異常判定部は、前記処理ステップを複数に分割した分割期間（Ｂ１〜Ｂ３）を構成し、それぞれの前記分割期間において、前記製造装置の異常判定を行う請求項１ないし３のいずれか１つに記載の製造装置監視システム。 The abnormality determination unit constitutes a division period (B1 to B3) in which the processing step is divided into a plurality of parts, and in each of the division periods, any one of claims 1 to 3 for determining an abnormality of the manufacturing apparatus. The manufacturing equipment monitoring system described in. 前記異常判定部は、前記分割期間として、前記処理ステップを少なくとも３分割した第１〜第３分割期間を構成し、前記第１〜第３分割期間において、前記製造装置の異常判定を行う請求項４に記載の製造装置監視システム。 The claim that the abnormality determination unit constitutes the first to third division periods in which the processing step is divided into at least three as the division period, and performs abnormality determination of the manufacturing apparatus in the first to third division periods. 4. The manufacturing apparatus monitoring system according to 4. 前記異常判定部は、前記分割期間のそれぞれに対し、所定の処理を行った処理データの平均値を算出し、算出した前記平均値を用いた多変量解析を行って前記製造装置の異常判定を行う請求項４または５に記載の製造装置監視システム。 The abnormality determination unit calculates an average value of the processed data obtained by performing a predetermined process for each of the divided periods, performs multivariate analysis using the calculated average value, and determines an abnormality of the manufacturing apparatus. The manufacturing apparatus monitoring system according to claim 4 or 5. 前記製造装置は、プラズマエッチング装置であり、
前記プロセスデータ検出部は、プラズマの波長に基づく発光強度に関する前記検出プロセスデータを出力し、
前記プロセスデータ処理部は、少なくとも１つ以上の波長の発光強度に関する前記検出プロセスデータに所定の処理を行って前記処理プロセスデータを構成する請求項１ないし６のいずれか１つに記載の製造装置監視システム。 The manufacturing apparatus is a plasma etching apparatus.
The process data detection unit outputs the detection process data regarding the emission intensity based on the wavelength of the plasma, and outputs the detection process data.
The manufacturing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the process data processing unit performs predetermined processing on the detection process data relating to emission intensity of at least one or more wavelengths to form the processing process data. Monitoring system. 複数の異なる処理ステップ（Ｓ１〜Ｓ３）を順に実行する製造装置（１０）で処理されることを含む半導体装置の製造方法であって、
前記製造装置で前記処理ステップを順に実行し、加工対象物としての半導体ウェハを処理することと、
前記製造装置の異常判定を行うことと、を行い、
前記異常判定を行うことでは、
前記半導体ウェハを処理することの際に、前記製造装置で前記半導体ウェハを処理するプロセスを可視化した検出プロセスデータを取得することと、
前記検出プロセスデータに所定の処理を行って連続的に処理プロセスデータを構成し、前記処理ステップ内に複数の前記処理プロセスデータが存在するようにすることと、
それぞれの前記処理ステップにおいて、複数の前記処理プロセスデータを用いて前記製造装置の異常判定を行うことと、を行う半導体装置の製造方法。 A method for manufacturing a semiconductor device, which comprises processing by a manufacturing device (10) that sequentially executes a plurality of different processing steps (S1 to S3).
Performing the processing steps in order in the manufacturing apparatus to process a semiconductor wafer as a processing object, and
To determine the abnormality of the manufacturing equipment,
By performing the above-mentioned abnormality determination,
When processing the semiconductor wafer, acquisition of detection process data that visualizes the process of processing the semiconductor wafer by the manufacturing apparatus, and
Predetermined processing is performed on the detection process data to continuously configure the processing process data so that a plurality of the processing process data exist in the processing step.
A method for manufacturing a semiconductor device, in which, in each of the processing steps, an abnormality determination of the manufacturing apparatus is performed using a plurality of the processing process data.
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