JP2022125802A - 成膜システム、成膜方法 - Google Patents

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Abstract

Figure 2022125802000001
【課題】成膜結果の再現性を向上させる技術を提供する。
【解決手段】基板に膜を成膜する成膜装置と、制御装置と含む成膜システムであって、前記制御装置は、前記成膜装置により行われる基板処理工程の手順を規定したレシピを記憶するレシピ記憶部と、前記レシピに基づく前記基板処理工程の開始から収集した前記成膜装置のログ情報を用いて、前記基板処理工程に含まれる成膜工程において成膜される膜の膜厚又は膜質を示す制御対象の目標値からの変動量の予測値を算出する予測部と、前記成膜工程の前に、前記制御対象の目標値に近づくように、前記予測値に応じて前記レシピを更新する更新部と、を有する、成膜システムである。
【選択図】図２

Description

本開示は、成膜システム、成膜方法に関する。
従来から、半導体ウエハ等の基板に所望の膜を成膜する成膜装置が知られている。また、従来の成膜装置では、プロセスモデルを用いて算出される最適な基板処理条件を用いて、成膜を行うことが知られている（例えば、特許文献１）。
特開２０１７－１６８７２８号公報
本開示は、成膜結果の再現性を向上させる技術を提供する。
本開示の一態様による成膜システムは、基板に膜を成膜する成膜装置と、制御装置と含む成膜システムであって、前記制御装置は、前記成膜装置により行われる基板処理工程の手順を規定したレシピを記憶するレシピ記憶部と、前記レシピに基づく前記基板処理工程の開始から収集した前記成膜装置のログ情報を用いて、前記基板処理工程に含まれる成膜工程において成膜される膜の膜厚又は膜質を示す制御対象の目標値からの変動量の予測値を算出する予測部と、前記成膜工程の前に、前記制御対象の目標値に近づくように、前記予測値に応じて前記レシピを更新する更新部と、を有する。
本開示によれば、成膜結果の再現性を向上させることができる。
本実施形態の成膜システムについて説明する図である。 本実施形態の成膜システムの動作の概要を説明する図である。 本実施形態の制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本実施形態の制御装置の機能について説明する図である。 本実施形態の多変量解析の結果の一例を示す図である。 本実施形態の変動要因パラメータの値と、膜厚の変動との相関を示す図である。 本実施形態の基板処理工程に含まれるステップと、変動要因パラメータと膜厚の相関との関係を説明する図である。 本実施形態の予測モデルと制御モデルの関係について説明する図である。 本実施形態の制御装置の動作を説明するフローチャートである。 本実施形態の制御装置の処理を説明する第一の図である。 本実施形態の制御装置の処理を説明する第二の図である。
以下に図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、本実施形態の成膜システムについて説明する図である。
本実施形態の成膜システム１は、制御装置１００と、成膜装置２００と、を含む。成膜システム１において、制御装置１００と成膜装置２００とは、任意の通信手段によって接続される。
本実施形態の成膜システム１において、制御装置１００は、成膜装置２００の動作を制御するコンピュータである。成膜装置２００は、制御装置１００による制御にしたがって、半導体ウエハ等の基板に所望の膜厚と膜質を有する膜を成膜する。
つまり、制御装置１００は、成膜装置２００を制御することで、成膜される膜の膜厚と膜質とを制御する。以下の説明では、成膜される膜の膜厚と膜質とを、制御対象と表現する場合がある。膜厚とは、例えば、膜の中心の厚さを示す値であってよいし、平均膜厚であってもよい。膜質とは、膜の屈折率（ＲＩ：Refractive Index）、又は膜密度、ドーパント量などを含んでよい。
以下に、本実施形態の成膜装置２００の構成の概略について説明する。本実施形態の成膜装置２００は、長手方向が垂直方向である略円筒形の処理容器４を有する。処理容器４は、円筒体の内筒６と、内筒６の外側に同心的に配置された天井を有する外筒８とを備える二重管構造を有する。内筒６及び外筒８は、例えば石英等の耐熱性材料により形成されている。
内筒６及び外筒８は、ステンレス鋼等により形成されるマニホールド１０によって、その下端部が保持されている。マニホールド１０は、例えば、図示しないベースプレートに固定されている。尚、マニホールド１０は、内筒６及び外筒８と共に略円筒形の内部空間を形成しているため、処理容器４の一部を形成しているものとする。
即ち、処理容器４は、例えば、石英等の耐熱性材料により形成される内筒６及び外筒８と、ステンレス鋼等により形成されるマニホールド１０とを備え、マニホールド１０は、内筒６及び外筒８を下方から保持するように処理容器４の側面下部に設けられている。
マニホールド１０は、処理容器４内に、成膜処理に用いられる成膜ガス、エッチング処理に用いられるエッチングガス等の処理ガス、パージ処理に用いられるパージガス等の各種ガスを導入するガス導入部２０を有する。尚、図１では、ガス導入部２０が１つ設けられる形態を示しているが、これに限定されず、使用するガスの種類等に応じて、ガス導入部２０が複数設けられていてもよい。
成膜ガスの種類は、特に限定されず、成膜する膜の種類等に応じて適宜選択される。例えば、ウエハＷにポリシリコン膜を成膜する場合、例えば、モノシラン（ＳｉＨ４）を含むガスを成膜ガスとして用いることができる。
エッチングガスの種類は、特に限定されず、エッチング対象の成膜物質の種類等に応じて適宜選択される。パージガスの種類は、特に限定されず、例えば、窒素（Ｎ２）ガス等の不活性ガスが用いられてもよい。
ガス導入部２０には、各種ガスを処理容器４内に導入するための導入配管２２が接続される。尚、導入配管２２には、ガス流量を調整するためのマスフローコントローラ等の流量調整部２４や図示しないバルブ等が介設されている。
また、マニホールド１０は、処理容器４内を排気するガス排気部３０を有する。ガス排気部３０には、処理容器４内を減圧制御可能な真空ポンプ３２、開度可変弁３４等を含む排気配管３６が接続されている。
マニホールド１０の下端部には、炉口４０が形成されており、炉口４０には、例えばステンレス鋼等により形成される円盤状の蓋体４２が設けられている。蓋体４２は、例えば、ボートエレベータとして機能する昇降機構４４により昇降可能に設けられており、炉口４０を気密に封止可能に構成されている。
蓋体４２の上には、例えば、石英製の保温筒４６が設置されている。保温筒４６の上には、例えば、５０枚から１７５枚程度のウエハ（基板）Ｗを水平状態で所定の間隔で多段に保持する、例えば石英製のウエハボート４８が載置されている。
ウエハボート４８は、昇降機構４４を用いて蓋体４２を上昇させることで処理容器４内へとロード（搬入）され、ウエハボート４８内に保持されたウエハＷに対して各種の基板処理が行われる。各種の基板処理が行われた後には、昇降機構４４を用いて蓋体４２を下降させることで、ウエハボート４８は処理容器４内から下方のローディングエリアへとアンロード（搬出）される。
本実施形態では、ウエハボート４８を処理容器４内へのロード（搬入）するロード工程から、ウエハボート４８を処理容器４内から下方のローディングエリアへとアンロード（搬出）するアンロード工程までを、基板処理工程と表現する。
つまり、本実施形態の基板処理工程は、ロード工程（搬入工程）と、アンロード工程（搬出工程）と、ロード工程とアンロード工程との間に行われる複数の工程とを含む。ロード工程とアンロード工程との間に行われる複数の工程には、成膜工程が含まれる。
処理容器４の外周側には、処理容器４を所定の温度に加熱制御可能な、例えば円筒形状のヒータ６０が設けられている。
ヒータ６０は、複数のゾーンに分割されており、鉛直方向上側から下側に向かって、ヒータ６０ａ～６０ｆが設けられている。ヒータ６０ａ～６０ｆは、それぞれ電力制御機６２ａ～６２ｆによって独立して発熱量を制御できるように構成される。また、内筒６の内壁及び／又は外筒８の外壁には、ヒータ６０ａ～６０ｆに対応して、温度センサ６５ａ～６５ｆが設置されている。
ウエハボート４８に載置された複数枚のウエハＷは、１つのバッチを構成し、１つのバッチ単位で各種の基板処理が行われる。また、ウエハボート４８に載置されるウエハＷの少なくとも１枚以上は、モニタウエハであることが好ましい。また、モニタウエハはヒータ６０ａ～６０ｆのそれぞれに対応して配置されることが好ましい。
また、本実施形態の成膜システム１は、例えば、成膜システム１による成膜の環境を監視する監視センサ群を有する。監視センサ群には、例えば、図１に示すセンサ６３やセンサ６４等が含まれる。以下の説明では、監視センサ群のそれぞれの出力値を含む情報を、環境情報と表現する場合がある。センサ６３やセンサ６４の値は、成膜装置２００により制御できない、または、制御しない環境情報の一例である。
成膜システム１では、基板処理工程を行う前に、監視センサ群のそれぞれの出力値が予め決められた値となるように、環境が整えられる。したがって、監視センサ群それぞれの出力値は、基板処理工程の実行中に調整されない。言い換えれば、環境情報は、基板処理工程の実行中に調整されない。
次に、図２を参照して、本実施形態の成膜システム１の動作の概要について説明する。図２は、成膜システムの動作の概要を説明する図である。
本実施形態の成膜システム１において、制御装置１００は、基板処理工程の実行中の環境情報に基づき、制御対象の目標値からの変動量を予測し、予測結果を用いて、制御対象を目標値に近づけるように成膜装置２００を制御する。
このため、本実施形態では、基板処理工程の実行中に環境情報に変動が生じた場合であっても、成膜結果に対する環境情報の変動による影響を抑制し、成膜結果の再現性を向上させることができる。
環境情報に変動が生じる場合とは、例えば、処理容器４を開放するような成膜装置２００のメンテナンスを行った場合等である。
具体的には、制御装置１００は、膜厚変動予測モデルＭ１（以下、予測モデルＭ１）と、制御モデルＭ２とを有する。
制御装置１００は、予測モデルＭ１に成膜装置２００のログ情報を入力として、ログ情報に含まれる環境情報の変動に起因する制御対象の目標値からの変動量を予測し、予測値を出力する。つまり、本実施形態の予測モデルＭ１は、基板処理工程の実行中は調整（制御）することができない、または調整（制御）しない環境情報の影響による、制御対象の目標値からの変動量を予測し、予測値を出力するために使用される。ただし、予測モデルＭ１は、基板処理工程の実行中に調整できる環境情報の影響による、制御対象の目標値からの変動量を予測し、予測値を出力するために使用されてもよい。
制御装置１００は、制御モデルＭ２を用いて、予測モデルＭ１から出力された予測値に基づき、制御対象を目標値に近づける最適な成膜条件を導出する。成膜条件は、基板処理工程の手順を定義するレシピにおいて規定された条件であり、基板処理工程の実行中に調整される。つまり、制御モデルＭ２は、基板処理工程の実行中に調整することができる成膜条件の調整を行うために使用される。
ここで、本実施形態のログ情報について説明する。
本実施形態のログ情報は、成膜装置２００が稼働している限り、収集し続けられる成膜装置２００の状態を示す情報である。具体的には、ログ情報は、ロード工程、成膜工程、アンロード工程等の各種工程で得られる情報、及び成膜装置２００に設けられた各種のセンサ群の出力値を含む情報であり、監視センサ群のそれぞれの出力値を含む。つまり、ログ情報は、環境情報を含む。
以下の説明では、成膜装置２００から検出される検出項目をパラメータと表現し、各種のセンサの出力値をパラメータの値と表現する場合がある。また、パラメータには、レシピで調整不可能な環境情報の項目も含まれ、環境情報を得るための各種のセンサの出力値もパラメータの値に含まれる。したがって、ログ情報には、センサ群と対応する数のパラメータと、パラメータの値との組み合わせが含まれる。
パラメータとパラメータの値の組み合わせの具体例としては、例えば、「基板の温度」と「温度センサの出力値」等が挙げられる。
また、パラメータとパラメータの値の組み合わせの具体例としては、例えば、「ローディングエリア内の圧力」と「圧力センサの値」や、「ガスの供給量」と「流量計の値」、「ガスを供給する時間」と「供給開始から供給停止までの時間を計時するタイマの値」等がある。また、パラメータとパラメータの値の組み合わせの具体例としては、「ローディングエリア内の露点の温度」と「露点検出用の温度センサ」等であってもよい。
以下に、本実施形態の成膜システム１における基板処理工程について説明する。
制御装置１００は、基板処理工程の手順を定義したレシピの実行を開始する（手順Ｓ１）。レシピの実行開始から、制御装置１００は、成膜装置２００のログ情報を収集し、予測モデルＭ１による予測を行うタイミングとなったとき、収集したログ情報を予測モデルＭ１に入力する（手順Ｓ２）。予測モデルＭ１による予測を行うタイミングの詳細は後述する。レシピの実行開始から収集されたログ情報は、今回のレシピの実行開始と同時又はレシピの実行開始直後から収集されたログ情報であり、前回及びそれ以前のレシピの実行開始から収集されたログ情報を含まない。
予測モデルＭ１は、ログ情報を用いて制御対象の目標値からの変動量を予測し（手順Ｓ３）、予測値を出力する（手順Ｓ４）。言い換えれば、予測モデルＭ１は、ログ情報に含まれる環境情報の変動に起因する、制御対象の目標値からの変動量を予測する。
制御装置１００は、予測値を得ると、予測値を制御モデルＭ２に入力し、制御モデルＭ２により、制御対象が最も目標値に近づく最適な成膜条件を導出する（手順Ｓ５）。次に、制御装置１００は、制御モデルＭ２から導出された最適な成膜条件を取得し（手順Ｓ６）レシピに規定された成膜条件を、手順Ｓ５で導出された成膜条件に更新する（手順Ｓ７）。
続いて、制御装置１００は、更新されたレシピに基づき成膜装置２００による成膜工程を実行し（手順Ｓ８）、成膜を完了させて（手順Ｓ９）、レシピの実行を終了する（手順Ｓ１０）。
このように、本実施形態の制御装置１００は、基板処理工程を行う度に、レシピの実行開始から収集されたログ情報を用いて制御対象の変動量を予測し、予測結果に基づき、最適な成膜条件を導出して、レシピを更新する。そして、制御装置１００は、更新されたレシピにしたがって成膜を行う。
このため、本実施形態によれば、同じ条件で基板処理工程を実行した場合における、基板処理工程毎の成膜結果の再現性を高めることができる。
次に、図３及び図４を参照して、本実施形態の制御装置１００について説明する。図３は、制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、Ｉ／Ｏポート１０４、操作パネル１０５、ＨＤＤ１０６（Hard Disk Drive）を有し、それぞれがバスＢによって接続されている。
ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０６等の記憶装置に格納されたモデルやレシピ等に基づき、
制御装置１００の動作を制御する。
ＲＯＭ１０２は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスク等により構成され、ＣＰＵ１０１の動作プログラム等を記憶する記憶媒体である。
ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のワークエリア等として機能する。
Ｉ／Ｏポート１０４は、温度、圧力、ガス流量等を検出するセンサの出力値を成膜装置２００から取得し、ＣＰＵ１０１に供給する。また、Ｉ／Ｏポート１０４は、ＣＰＵ１０１が出力する制御信号を成膜装置２００の各部（電力制御機６２、開度可変弁３４の図示しないコントローラ、流量調整部２４等）へ出力する。また、Ｉ／Ｏポート１０４には、操作者が成膜装置２００を操作する操作パネル１０５が接続されている。
ＨＤＤ１０６は、補助記憶装置であり、基板処理工程の手順を規定した情報であるレシピや、後述する制御装置１００の機能を実現するプログラム、上述した予測モデルＭ１、制御モデルＭ２を含む各種のモデル等が格納されてもよい。
次に、図４を参照して、本実施形態の制御装置１００の機能について説明する。図４は、制御装置の機能について説明する図である。
本実施形態の制御装置１００は、レシピ記憶部１１０、レシピ読み出し部１２０、装置制御部１３０、ステップ判定部１４０、ログ情報取得部１５０、予測部１６０、制御部１７０、レシピ更新部１８０、予測モデル更新部１９０を有する。
レシピ記憶部１１０には、レシピ１１１が格納される。レシピ１１１は、基板処理工程の手順を規定した情報である。具体的には、レシピ１１１は、成膜装置２００へのウエハＷの搬入から、処理済みのウエハＷの搬出までの、温度変化、圧力変化、各種ガスの供給の開始及び停止のタイミング、各種ガスの供給量等を規定するものである。
また、レシピ１１１に規定される基板処理工程は、複数の工程を含み、レシピ１１１では、基板処理工程に含まれる工程毎に、手順と、手順を実行するときの成膜装置２００の条件と、が規定されている。基板処理工程に含まれる工程には、ガス供給工程、ロード工程、成膜工程、アンロード工程等が含まれる。成膜装置２００の条件には、基板処理工程に含まれる成膜工程における成膜装置２００の条件である成膜条件を含む。
レシピ１１１に含まれる成膜装置２００の条件とは、例えば、基板処理工程の実行中に調整されるパラメータの値の目標値と、このパラメータの値を調整するために基板処理工程中に調整される対象及び制御内容と、の組み合わせを規定したものである。例えば、レシピ１１１には、成膜装置２００の条件として、処理容器４内の温度、圧力、ガス流量、処理時間等の各項目について目標値（制御値）が設定されている。
以下の説明では、基板処理工程中に調整される対象を、制御ノブと表現する場合がある。本実施形態において、基板処理工程の実行中に調整されるパラメータの値は、制御ノブを有する値であり、制御ノブによって調整することができる値である。本実施形態では、パラメータの制御ノブの調整量は、基板処理工程の実行中に、制御モデルＭ２によって算出される。
成膜装置２００の条件の一例として、例えば、温度センサ６５ａ～６５ｆによって検出されるウエハＷの温度の目標値と、ヒータ６０ａ～６０ｆの出力値との組み合わせ等がある。
この場合、温度センサ６５ａ～６５ｆにより検出される検出項目がパラメータに対応し、温度センサ６５ａ～６５ｆによって検出される温度がパラメータの値に対応する。また、ヒータ６０ａ～６０ｆが制御ノブに対応し、ヒータ６０ａ～６０ｆの出力値が制御ノブの制御内容に対応する。
また、成膜装置２００の条件の一例として、圧力センサの値によって検出される処理容器４内の圧力と、真空ポンプ３２の回転数及び開度可変弁３４の開度との組み合わせ、流量計によって検出されるガス流量と、流量調整部２４の調整量との組み合わせ等がある。
レシピ読み出し部１２０は、レシピ記憶部１１０に格納されたレシピ１１１を読み出す。装置制御部１３０は、読み出されたレシピ１１１に規定された基板処理工程を実行する。以下の説明では、レシピ１１１に規定された基板処理工程を実行することを、レシピ１１１を実行する、と表現する場合がある。具体的には、装置制御部１３０は、レシピ１１１に基づき成膜装置２００を制御する。
ステップ判定部１４０は、レシピ１１１の実行が開始されてから、特定のステップまで処理が進んだか否かを判定する。特定のステップは、レシピ１１１の実行が開始されてから、成膜工程が開始されるまでの間のステップである。特定のステップの詳細は後述する。
ログ情報取得部１５０は、レシピ１１１の実行を開始してから、Ｉ／Ｏポート１０４を介して成膜装置２００の有するセンサ群の出力値を取得する。言い換えれば、ログ情報取得部１５０は、レシピ１１１の実行を開始した直後から、又はレシピ１１１の実行開始と同時に成膜装置２００のログ情報を収集する。
また、ログ情報取得部１５０は、ステップ判定部１４０により、特定のステップまで処理が進んだと判定された場合に、収集したログ情報を、予測部１６０に入力する。
予測部１６０は、予測モデル（膜厚変動予測モデル）Ｍ１を予め記憶し、成膜装置２００のログ情報を入力として、ログ情報に含まれる環境情報の変動に起因する制御対象の目標値からの変動量を予測し、予測値を算出して出力する。つまり、予測部１６０は、予測モデルＭ１によって実現される機能部と言える。
制御部１７０は、制御モデルＭ２を予め記憶する。制御部１７０は、予測部１６０から出力された予測値を取得すると、この予測値を制御モデルＭ２に入力し、制御モデルＭ２から出力される、最適な成膜条件を取得する。つまり、制御部１７０は、制御モデルＭ２によって実現される機能部と言える。
より具体的には、制御部１７０は、制御モデルＭ２から出力される制御ノブの調整内容を示す値を、補正量として取得する。例えば、制御部１７０は、制御ノブがヒータ６０ａ～６０ｆである場合には、ヒータ６０ａ～６０ｆの出力値の調整量を、補正量として取得する。
レシピ更新部１８０は、レシピ１１１に含まれる成膜条件を、制御部１７０により導出された最適な成膜条件に更新する。具体的には、レシピ更新部１８０は、成膜条件に含まれる制御ノブの制御内容を、最適な成膜条件に基づき算出された補正量にしたがって更新する。
予測モデル更新部１９０は、成膜システム１による成膜結果に応じて、予測モデルＭ１を更新する。
以下に、本実施形態の予測モデルＭ１の作成について説明する。尚、予測モデルＭ１の作成は、予め制御装置１００で行われてもよいし、制御装置１００以外の情報処理装置等で行われてもよい。
本実施形態では、過去に成膜を行ったときの成膜装置２００のログ情報と、成膜された膜の膜厚と、を含むプロセスデータを用いて多変量解析を行い、ログ情報の中から、膜厚の変動に対する寄与度が大きいパラメータを特定する。言い換えれば、本実施形態では、ログ情報の中から、膜厚の変動と相関があるパラメータを特定する。
そして、本実施形態では、特定されたパラメータのステップ情報を用いて予測モデルＭ１を作成する。パラメータのステップ情報とは、基板処理工程に含まれる全てのステップにおけるパラメータの値を示す情報である。尚、ログ情報の中から、膜質の変動と相関があるパラメータを特定し、特定されたパラメータのステップ情報を用いて予測モデルＭ１を作成してもよい。
本実施形態では、ログ情報に含まれる全てのパラメータについて、ステップ毎の値と、膜厚の変動との相関を分析し、膜厚の変動と相関がるパラメータを特定する。以下の説明では、膜厚の変動と相関があるパラメータを、変動要因パラメータと呼ぶ。つまり、変動要因パラメータは、ログ情報に含まれるパラメータのうち、過去の成膜工程における条件と同一の条件で成膜を行った場合に、膜厚の変動に対する寄与度が大きくなるパラメータである。
本実施形態では、ログ情報のうち、環境情報に含まれるパラメータの中から、変動要因パラメータを特定してよい。環境情報に含まれるパラメータとは、成膜装置２００により制御できない、または、制御しないパラメータである。言い換えれば、環境情報に含まれるパラメータとは、制御ノブを有してしないパラメータである。
図５は、変動要因パラメータの特定について説明する図である。図５の例では、ステップ毎のパラメータの値として、センサＡ～センサＨのそれぞれの値が示されている。図５の例では、ステップ番号４５におけるセンサＡの値が最も膜厚の変動に対する寄与度が大きいことがわかる。
したがって、ここでは、センサＡと対応する検出項目（センサＡにより検出される温度）が、変動要因パラメータとして特定される。
以下の説明では、変動要因パラメータを、監視センサ群の１つであるセンサＡにより検出される温度として、予測モデルＭ１を作成する場合について説明する。
尚、本実施形態では、膜厚の変動に対する寄与度が所定の閾値以上となるパラメータを、変動要因パラメータとしてもよい。したがって、例えば、図５では、センサＢ、Ｃ、Ｄと対応する検出項目も、変動要因パラメータとして特定されてもよい。
また、本実施形態では、複数の変動要因パラメータが存在する場合には、変動要因パラメータ毎に、変動要因パラメータに対応した予測モデルＭ１が作成されてもよい。
図６は、変動要因パラメータの値と、膜厚の変動との相関を示す図である。図６（Ａ）では、基板処理工程の実行回数（成膜回数）と、センサＡの値及び膜厚との関係を示す図である。図６（Ｂ）は、センサＡの値と膜厚との関係を示す図である。
図６（Ａ）では、横軸が基板処理工程の実行回数（成膜回数）を示し、左側の縦軸が膜厚を示し、右側の縦軸がセンサＡの値を示す。尚、本実施形態の膜厚とは、膜の中心の膜厚（中心膜厚）である。
図６（Ａ）から、センサＡの値が上昇すると、膜厚の値が小さくなり、センサＡの値が下降すると、膜厚の値が大きくなることがわかる。したがって、センサＡの値と膜厚との関係は、図６（Ｂ）に示すように、センサＡの値が大きくなるほど膜厚の値が小さくなるという、負の相関があることがわかる。
本実施形態では、このように、環境情報に含まれるパラメータの中から変動要因パラメータを特定し、変動要因パラメータと膜厚との相関を用いて予測モデルＭ１を作成することで、制御ノブが存在しないパラメータの変動による膜厚及び膜質への影響を予測できる。
このため、本実施形態では、制御モデルＭ２により、基板処理工程の実行中に、環境情報に基づき予測される膜厚及び膜質の変動が最小となるように、レシピを更新することができる。
尚、本実施形態では、変動要因パラメータは、環境情報に含まれるパラメータの中から特定されるものとしたが、これに限定されない。変動要因パラメータは、環境情報に含まれないパラメータの中から特定されてもよい。つまり、変動要因パラメータは、制御ノブが存在するパラメータであってもよい。
次に、図７を参照して、予測モデルＭ１による予測を開始する特定のステップについて説明する。図７は、基板処理工程に含まれるステップと、変動要因パラメータの値と膜厚の相関との関係を説明する図である。
図７において、縦軸は、変動要因パラメータの値と膜厚との相関係数を示し、横軸は、基板処理工程に含まれる全てのステップ番号を示す。
また、図７では、センサＡが処理容器４の下部と、中央部と、上部とに設けられており、３つのセンサＡ毎に、膜厚との相関係数とステップ番号との関係が示されている。
図７における実線は、基板処理工程に含まれる各ステップの、処理容器４の下部に設けられたセンサＡの値と膜厚との相関係数との関係を示す。また、図７に示す破線は、処理容器４の中央部に設けられたセンサＡの値と膜厚との相関係数との関係を示す。図７に示す一点鎖線は、処理容器４の上部に設けられたセンサＡの値と膜厚との相関係数との関係を示す。
また、図７において、ステップ番号１からステップ番号３までの工程は、ロード工程であり、ステップ番号５８からステップ番号６９までの工程は、アンロード工程であり、ステップ番号４８が、成膜工程の最初のステップである。
図７の例では、ステップ番号４５以降に、実線、破線、一点鎖線のそれぞれが示す相関係数の値が大きくなる。つまり、図７は、ステップ番号４５以降の工程におけるセンサＡの値が、ステップ番号４８から開始される成膜工程でウエハＷに成膜される膜の膜厚の変動に大きく寄与することを示している。
そこで、本実施形態では、センサＡと対応する予測モデルＭ１による予測を開始する特定のステップを、ステップ番号４５とする。
この場合、制御装置１００は、レシピ１１１の実行を開始してからステップ番号４７まで処理を行うと、ステップ番号４５からステップ番号４７までの間に収集したログ情報を予測モデルＭ１に入力し、予測モデルＭ１から予測値を取得する。
そして、制御装置１００は、制御モデルＭ２による予測値を用いた最適な成膜条件の導出と、レシピ１１１の更新を、ステップ番号４８までに行う。言い換えれば、制御装置１００は、予測値に基づく最適な成膜条件の導出と、導出された成膜条件に基づくレシピ１１１の更新を、成膜工程が始まるステップまでに行う。
本実施形態では、このように、変動要因パラメータと膜厚との相関係数が大きくなるステップ番号を、特定のステップとすることで、特定のステップの直前の成膜装置２００の状態を示すログ情報に基づき、制御対象の変動量の予測値を予測することができる。したがって、本実施形態では、環境情報の影響による制御対象の変動量の予測の精度を向上させることができる。
尚、本実施形態では、相関係数の値が、所定の閾値以上となるステップ番号を、特定のステップとしてもよい。また、予測モデルＭ１における特定のステップを示すステップ番号は、ステップ判定部１４０によって保持されていてもよい。
以下に、図８を参照して、本実施形態の制御モデルＭ２による最適な成膜条件の導出について説明する。図８は、予測モデルと制御モデルの関係について説明する図である。
本実施形態の制御モデルＭ２は、予測モデルＭ１により変動量の予測値が出力されると、この変動量を最小とするために値を調整するパラメータを特定する。そして、制御モデルＭ２は、特定されたパラメータと対応する制御ノブの調整量を算出する。
図８では、温度センサ６５ａにより検出される温度がパラメータとして特定された場合を示しており、図８のグラフ８１は、縦軸が温度センサ６５ａの出力値を示し、横軸が時間を示す。
図８の例では、ロード工程が開始されてから成膜工程が開始される前に、予測モデルＭ１による膜厚の変動量の予測値を算出し、制御モデルＭ２により、膜厚を予測値に近づけるための制御ノブの調整量を算出する。尚、このときの予測モデルＭ１は、センサＡによる検出項目を変動要因パラメータとして作成した予測モデルＭ１である。
温度センサ６５ａに対応する制御ノブはヒータ６０ａであるため、制御モデルＭ２は、ヒータ６０ａの出力値の調整量を、制御ノブの調整量として算出する。
ここで、センサＡは監視センサ群に含まれる制御ノブを有してしないセンサであり、温度センサ６５ａは制御ノブを有するセンサである。つまり、本実施形態では、制御対象の目標値からの変動の要因となり得る変動要因パラメータと、予測された変動を目標値に近づけるために値を調整するパラメータとが異なる。
より具体的には、変動要因パラメータは、制御ノブを有しておらず、基板処理工程の実行中に値を調整することができないパラメータであり、制御モデルＭ２によって特定されるパラメータは、制御ノブを有し、基板処理工程の実行中に値が調整されるパラメータである。
本実施形態では、このように、制御ノブを有するパラメータを調整することで、膜厚と相関が高い変動要因パラメータを用いて予測された制御対象の変動を低減させることができる。
次に、図９を参照して、本実施形態の制御装置１００の動作について説明する。図９は、制御装置の動作を説明するフローチャートである。
本実施形態の制御装置１００は、レシピ読み出し部１２０により、レシピ記憶部１１０からレシピ１１１を読み出して、装置制御部１３０により、基板工程処理を開始し、ウエハＷ（基板）をロードする（ステップＳ９０１）。
続いて、制御装置１００は、ログ情報取得部１５０により、成膜装置２００から出力されるログ情報の収集を開始する（ステップＳ９０２）。ステップＳ９０１とステップＳ９０２との処理は同時に開始してもよいし、ステップＳ９０２の処理をステップＳ９０１の処理の直後に開始してもよい。
続いて、制御装置１００は、ステップ判定部１４０により、特定のステップまで基板処理工程が進んだか否かを判定する（ステップＳ９０３）。ステップＳ９０３において、特定のステップまで基板処理工程が進んでいない場合、制御装置１００は、特定のステップに進むまで待機する。
ステップＳ９０３において、基板処理工程が特定のステップまで進んだ場合、制御装置１００は、予測部１６０に、ログ情報取得部１５０が収集したログ情報を入力し、予測部１６０により、制御対象の目標値からの変動量の予測値を算出する（ステップＳ９０４）。
具体的には、予測部１６０は、ログ情報取得部１５０からログ情報を取得すると、取得したログ情報を予測モデルＭ１に入力し、予測モデルＭ１に予測値を算出させ、予測モデルＭ１によって算出された予測値を出力する。
続いて、制御装置１００は、制御部１７０に、予測部１６０から出力された予測値を入力し、予測値をゼロに近づけるための制御ノブの補正量を取得する（ステップＳ９０５）。
具体的には、制御部１７０は、予測部１６０から出力された予測値を制御モデルＭ２に入力し、制御モデルＭ２に予測値をゼロに近づけるための制御ノブの補正量を算出させ、制御モデルＭ２によって算出された補正量を出力する。
続いて、制御装置１００は、レシピ更新部１８０により、レシピ１１１に含まれる制御ノブの調整量を、ステップＳ９０５で取得した補正量に基づき補正する（ステップＳ９０６）。
続いて、制御装置１００は、装置制御部１３０により、ステップＳ９０６で更新された更新後のレシピ１１１に基づき成膜装置２００を制御し、成膜を行う（ステップＳ９０７
）。
続いて、制御装置１００は、装置制御部１３０により、ウエハＷをアンロードして（Ｓ９０８）、基板処理工程の実行を終了する。
尚、本実施形態の制御装置１００は、予測モデル更新部１９０により、図９に示す処理によって成膜された膜の膜厚の測定結果と、ログ情報とに基づき、予測モデルＭ１を更新してもよい。
以下に、図１０及び図１１を参照して、制御装置１００の処理を具体的に説明する。図１０は、制御装置の処理を説明する第一の図であり、図１１は、制御装置の処理を説明する第二の図である。
図１０及び図１１の例では、予測モデルＭ１をセンサＡにより検出される検出項目を変動要因パラメータとした予測モデルＭ１とし、制御モデルＭ２により値が調整されるパラメータをヒータ温度とする場合を示す。
図１０及び図１１に示すグラフにおいて、左側の縦軸はヒータ温度を示し、右側の縦軸はセンサＡの温度を示し、横軸は時間を示す。
また、図１０及び図１１において、タイミングＴ１は、予測モデルＭ１における特定のステップが開始されるタイミングを示し、タイミングＴ２において、成膜工程が開始されるタイミングを示す。
本実施形態の制御装置１００は、基板処理工程が開始されてウエハＷがロードされると、センサＡの出力値を含むログ情報の収集が開始される。このとき、レシピ１１１の成膜条件では、ヒータ温度の値がＨ１［℃］に設定されている。
制御装置１００は、基板処理工程が進み、タイミングＴ１となると、それまでに収集されたログ情報を予測モデルＭ１に入力し、制御モデルＭ２により、予測モデルＭ１から出力された予測値に基づき、成膜条件を更新する。ここでは、制御モデルＭ２により導出された最適な成膜条件に含まれるヒータ温度の値がＨ２であった場合を示す。
この場合、制御装置１００は、レシピ１１１の成膜条件に含まれるヒータ温度の値をＨ１からＨ２に更新する。
図１１に示すように、この更新によって、ヒータ温度は、成膜工程が開始されるタイミングＴ２までの間にＨ２［℃］に設定され、ヒータ温度の値がＨ２［℃］に更新された状態で、成膜工程が行われる。
尚、本実施形態では、レシピ１１１において、レシピ更新部１８０により更新される値がヒータ温度の値である場合を説明したが、更新される値はこれに限定されない。レシピ更新部１８０によって更新される値は、制御部１７０によって導出される最適な成膜条件に応じて変わるものであり、レシピ１１１において規定される値であれば、どの値であっても更新される可能性がある。したがって、本実施形態では、例えば、ガスの流量や、ガスの供給時間、処理容器４内の圧力等が更新されてもよい。
このように、本実施形態では、基板処理工程の実行が開始されてから特定のステップまでの間に収集したログ情報に基づき、レシピ１１１に規定された成膜条件を更新する。本実施形態では、この処理を、基板処理工程を実行する毎に行うため、成膜工程が開始される前の成膜システム１の環境に依存しない最適な成膜条件で成膜を行うことができる。したがって、本実施形態によれば、成膜結果の再現性を向上させることができる。
尚、上述した実施形態では、予測モデルＭ１に入力されるログ情報は、基板処理工程の実行が開始されてから（レシピの実行が開始されてから）、特定のステップまでの間に収集されたログ情報としたが、これに限定されない。予測モデルＭ１に入力されるログ情報は、例えば、特定のステップの直前のステップにおいて取得された各センサ群の出力値であってもよい。
また、上述した実施形態では、制御モデルＭ２によって導出される条件を最適な成膜条件としたが、これに限定されない。制御モデルＭ２によって導出される条件は、成膜条件以外の条件であってよいもよい。言い換えれば、制御モデルＭ２は、成膜工程以外に工程における、最適な条件を導出してもよい。
また、制御モデルＭ２は、予測値をゼロに近づけるための制御ノブの補正量を出力するものとしたが、これに限定されない。制御モデルＭ２は、制御ノブの調整量の最適値を出力してもよい。この場合、制御装置１００は、現在のレシピ１１１に規定された制御ノブの調整量を、制御モデルＭ２から出力された調整量に更新すればよい。
また、本実施形態では、基板処理工程の実行が開始されてから、成膜工程が開始される直前までのログ情報を収集して予測モデルＭ１に入力するものとしたが、これに限定されない。
本実施形態では、予測モデルＭ１の入力とするログ情報に、成膜工程の実行中に収集したログ情報が含まれてもよい。本実施形態では、成膜工程の実行中に取得したログ情報を予測モデルＭ１の入力に含めることで、成膜工程の実行中における環境の変化による、制御対象に対する影響を低減させることができる。
また、上述した実施形態では、制御装置１００は、１台の情報処理装置としたが、これに限定されない。制御装置１００は、複数の情報処理装置によって実現されてもよい。また、制御装置１００は、成膜装置２００に含まれても良い。
また、本実施形態では、ウエハボート４８に載置された多数枚のウエハＷにより１つのバッチを構成し、１つのバッチ単位で成膜処理を行うバッチ式の装置を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、ホルダ上に載置した複数のウエハＷに対して一括して成膜処理を行うセミバッチ式の装置であってもよく、一枚ずつ成膜処理を行う枚葉式の装置であってもよい。
今回開示された実施形態に係る成膜システム、成膜方法は、すべての点において例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。実施形態は、添付の請求の範囲及びその主旨を逸脱することなく、様々な形態で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、矛盾しない範囲で他の構成も取り得ることができ、また、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。
１ 成膜システム
１００ 制御装置
１１０ レシピ記憶部
１１１ レシピ
１２０ レシピ読み出し部
１３０ 装置制御部
１４０ ステップ判定部
１５０ ログ情報取得部
１６０ 予測部
１７０ 制御部
１８０ レシピ更新部
１９０ 予測モデル更新部
２００ 成膜装置

Claims (9)

  1. 基板に膜を成膜する成膜装置と、制御装置と含む成膜システムであって、
    前記制御装置は、
    前記成膜装置により行われる基板処理工程の手順を規定したレシピを記憶するレシピ記憶部と、
    前記レシピに基づく前記基板処理工程の開始から収集した前記成膜装置のログ情報を用いて、前記基板処理工程に含まれる成膜工程において成膜される膜の膜厚又は膜質を示す制御対象の目標値からの変動量の予測値を算出する予測部と、
    前記成膜工程の前に、前記制御対象の目標値に近づくように、前記予測値に応じて前記レシピを更新する更新部と、を有する、成膜システム。
  2. 前記ログ情報は、
    前記レシピに基づく前記基板処理工程の開始から前記成膜工程の開始前までの間に収集されたログ情報である、請求項１記載の成膜システム。
  3. 前記ログ情報は、
    前記レシピに基づく前記基板処理工程の開始から前記成膜工程の完了前までの間に収集されたログ情報である、請求項１記載の成膜システム。
  4. 前記ログ情報は、前記膜厚又は膜質と相関がある変動要因パラメータを含み、
    前記予測部は、前記変動要因パラメータに起因する前記制御対象の変動量の予測値を算出する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の成膜システム。
  5. 前記予測値に基づき、前記制御対象を前記目標値に最も近づける条件を導出する制御部を有し、
    前記更新部は、
    前記レシピにおいて規定された条件を、前記制御部により導出された条件に更新する、請求項４記載の成膜システム。
  6. 前記変動要因パラメータは、前記成膜装置により制御できない、または、制御しないセンサの値を有する、請求項５記載の成膜システム。
  7. 前記予測部は、
    前記基板処理工程において、前記制御対象との相関が予め決められた閾値よりも高くなるステップとなったとき、前記レシピに基づく前記基板処理工程の開始から、前記相関が予め決められた閾値よりも高くなるステップとなるまでの間に収集されたログ情報を用いて前記予測値を算出する、請求項６記載の成膜システム。
  8. 前記レシピの更新は、前記基板処理工程の度に行われる、請求項１乃至７の何れか一項に記載の成膜システム。
  9. 基板に膜を成膜する成膜装置と、制御装置と含む成膜システムによる成膜方法であって、
    前記制御装置が、
    レシピ記憶部に記憶されたレシピで規定された基板処理工程の手順の開始により収集した前記成膜装置のログ情報を用いて、前記基板処理工程に含まれる成膜工程において成膜される膜の膜厚又は膜質を示す制御対象の目標値からの変動量の予測値を算出する手順と、
    前記成膜工程の前に、前記制御対象の目標値に近づくように、前記予測値に応じて前記レシピを更新する手順と、を有する、成膜方法。
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