JP2022187915A - 温度補正情報算出装置、半導体製造装置、プログラム、温度補正情報算出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】被処理体に対する熱処理の設定温度を容易に調整する技術を提供すること。【解決手段】本開示は、半導体製造装置の内壁に累積する累積膜厚に応じて補正された設定温度で被処理体を熱処理により成膜する半導体製造装置の温度補正情報算出装置であって、前記累積膜厚に温度補正値が対応付けられた温度補正情報を生成するためのモデルを記憶するモデル記憶部と、熱処理による成膜結果が得られた場合に、前記モデルの更新を行うか否かを判断する学習判断部と、前記学習判断部が前記モデルの更新を行うと判断した場合、前記被処理体への前記成膜結果に基づいて前記モデルを更新するモデル学習部と、前記モデル学習部が更新した前記モデルを用いて前記温度補正情報を生成し、前記温度補正情報により前記設定温度を補正させる温度補正情報生成部と、を有する温度補正情報算出装置を提供する。【選択図】図１７

Description

本開示は、温度補正情報算出装置、半導体製造装置、プログラム、及び、温度補正情報算出方法に関する。

半導体の製造工程では、例えば、半導体ウエハの成膜処理などを行う熱処理システムが使用される。熱処理システムでは、プロセスに対応したプロセスレシピにより、設定温度、圧力、ガス流量など半導体製造装置が制御する処理条件が決められている。半導体製造装置が熱処理を繰り返すと半導体ウエハに例えば成膜されるが、半導体製造装置の内壁面に付着物が付着する。この付着物の累積膜厚が厚くなると、半導体製造装置がプロセスレシピにしたがった設定温度で制御しても、炉内温度が下がってしまい、半導体ウエハに所望の膜厚で成膜することができなくなってしまう。

そこで、累積膜厚に応じて、設定温度を補正する熱処理システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、累積膜厚に設定温度の補正量が対応付けられた温度補正情報を生成する技術が開示されている。

特開２００８－２１８５５８号公報

本開示は、被処理体に対する熱処理の設定温度を容易に調整することができる技術を提供する。

本開示は、半導体製造装置の内壁に累積する累積膜厚に応じて補正された設定温度で被処理体を熱処理により成膜する半導体製造装置の温度補正情報算出装置であって、前記累積膜厚に温度補正値が対応付けられた温度補正情報を生成するためのモデルを記憶するモデル記憶部と、熱処理による成膜結果が得られた場合に、前記モデルの更新を行うか否かを判断する学習判断部と、前記学習判断部が前記モデルの更新を行うと判断した場合、前記被処理体への前記成膜結果に基づいて前記モデルを更新するモデル学習部と、前記モデル学習部が更新した前記モデルを用いて前記温度補正情報を生成し、前記温度補正情報により前記設定温度を補正させる温度補正情報生成部と、を有する。

被処理体に対する熱処理の設定温度を容易に調整することができる技術を提供できる。

熱処理システムの概略構成図の一例 半導体製造装置の概略断面図の一例 区分けられたゾーンの一例 制御部の構成図の一例 温度補正情報算出装置のハードウェア構成図の一例 温度補正情報算出装置が有する機能構成をブロック状に分けて説明する機能ブロック図の一例 温度補正テーブルの一例 モデル記憶部に記憶されているモデルを模式的に説明する図の一例 温度補正テーブルを使用して累積膜厚に応じた温度補正を行い成膜処理した場合の成膜結果の一例 温度補正テーブルの生成方法を説明するためのフローチャート図の一例 累積膜厚データと半導体ウエハ上に成膜されたモニター膜厚を説明する図の一例 モデルと温度補正テーブルの関係を説明する図の一例 計算されたモデルと温度補正テーブルが適切でない場合を説明する図の一例 改善しない成膜結果を説明する図の一例 学習機能のオンとオフの判断方法を説明する図の一例 学習判断部がモデルの学習機能のオンとオフを切り替える手順を示すフローチャート図の一例 学習判断部によるモデルの学習機能のオンとオフの判断方法を説明するフローチャート図の一例 モデルの学習機能のオンとオフの判断の具体的な内容を列挙した図の一例 モデルの学習機能のオンとオフの自動切り替えにより見込まれる効果を説明する図の一例

以下、添付の図面を参照しながら、本開示の限定的でない例示の実施形態について説明する。本開示を実施するための形態の一例として、熱処理システムと熱処理システムが行う温度補正情報算出方法について図面を参照しながら説明する。

〔累積膜厚に対する温度補正の概略〕
熱処理システムは温度補正テーブルを用いて、プロセスレシピに設定された設定温度を補正するが、温度補正テーブルは後述するモデルにより生成される。そして、熱処理システムは成膜結果を学習してモデルを更新する機能を有する。しかし、ユーザーとしてはモデルの学習機能をオンにするかオフにするかの判断が容易でなかった。

本実施形態の熱処理システムは、外乱の有無やモデルの精度を考慮して、モデルの学習機能のオンとオフを自動で切り替えることができる。以下、詳細を説明する。

〔半導体製造装置を含む熱処理システムの全体構成〕
図１は、熱処理システムの概略構成図の一例を示す。図１に示すように、本実施の形態の熱処理システム１は、複数台の半導体製造装置２（図１では２_１～２ｎ）と、ホストコンピュータ３と、温度補正情報算出装置４と、これらを相互に接続するネットワーク５、６と、を有する。また、熱処理システム１は、例えば、半導体製造装置２により処理された被処理体（以下、半導体ウエハという）の状態（膜の状態等）を測定する測定装置６０を備えている。

半導体製造装置２には、プロセスに応じた各種の装置が含まれてよい。例えば、半導体ウエハに薄膜を形成する処理を行う成膜装置、半導体ウエハの表面領域を酸化する酸化処理を行う酸化装置、半導体ウエハの表面領域に不純物を拡散（ドープ）する処理を行う拡散装置等がある。以下、半導体製造装置の一例として、図２に示すバッチ式の縦型熱処理装置の場合を例に説明する。また、本実施の形態では、半導体ウエハへの処理として、成膜処理を例にして説明する。

図２は、半導体製造装置２の概略断面図の一例である。図２に示すように、半導体製造装置２は、略円筒状の反応管１１を備えている。反応管１１は、その長手方向が垂直方向に向くように配置されている。反応管１１は、耐熱及び耐腐食性に優れた材料、例えば、石英により形成されている。

反応管１１の上側には、反応管１１内のガスを排気するための排気管１２が気密に接続されている。排気管１２には、バルブ、真空ポンプなどからなる圧力調整部１３が設けられており、反応管１１内を所望の圧力（真空度）に調整する。

反応管１１の下側には、略円筒状のマニホールド１４が設けられている。マニホールド１４は、その上端が反応管１１の下端と気密に接合されている。

マニホールド１４（反応管１１）の下方には、蓋体１５が配置されている。蓋体１５は、ボートエレベータ１６により上下動可能に構成される。ボートエレベータ１６により蓋体１５が上昇するとマニホールド１４（反応管１１）の下方側（炉口部分）が閉鎖され、ボートエレベータ１６により蓋体１５が下降すると反応管１１の下方側（炉口部分）が開口されるように配置されている。

蓋体１５の上部には、保温筒（断熱体）１７を介して、ウエハボート１８が設けられている。ウエハボート１８は、被処理体、例えば、半導体ウエハＷを収容（保持）するウエハ保持具であり、本実施の形態では、半導体ウエハＷが垂直方向に所定の間隔をおいて複数枚、例えば、１５０枚収容可能に構成されている。そして、ウエハボート１８に半導体ウエハＷを収容し、ボートエレベータ１６により蓋体１５を上昇させることにより、半導体ウエハＷが反応管１１内にロードされる。

反応管１１の周囲には、反応管１１を取り囲むように、例えば、抵抗発熱体からなるヒーター部１９が設けられている。このヒーター部１９により反応管１１の内部が所定の温度に加熱され、この結果、半導体ウエハＷが所定の温度に加熱される。

ヒーター部１９は、例えば、５段に配置されたヒーター１９１～１９５を有し、各ヒーター１９１～１９５には電力コントローラ１９６～２００より、それぞれ独立して電力が供給され、独立に制御可能である。このように、反応管１１内は、ヒーター１９１～１９５により、図３に示すように５つのゾーン（ＺＯＮＥ１～５）に分けられている。ゾーンの分け方は５つに限られず、２つ以上であればよく、ゾーンに分けなくてもよい。

また、マニホールド１４には、反応管１１内にガスを供給する複数のガス供給管が設けられている。本実施の形態では、３本のガス供給管２０～２２が設けられている。各ガス供給管２０～２２には、それぞれガス流量を調整するためのマスフローコントローラ（ＭＦＣ）などからなる流量調整部２３～２５を介して、成膜用の原料ガス及びキャリアガスが供給される。

反応管１１の内壁には、図示しない５つの温度センサー（熱電対）が垂直方向に一列に配置されている。この温度センサーは、半導体ウエハＷの金属汚染を防止するため、石英のパイプ等によりカバーされており、図３に示す各ゾーンにそれぞれ配置されている。

半導体製造装置２は、反応管１１内の処理雰囲気の温度、ガス流量、圧力といった処理パラメータを制御するための制御部５０を備えている。制御部５０は、図示しない温度センサー、圧力センサー等の出力信号を取り込み、ヒーター１９１～１９５の電力コントローラ１９６～２００、圧力調整部１３、流量調整部２３～２５に制御信号を出力する。

〔制御部のハードウェア構成例〕
図４は、制御部５０の構成例を示す図である。制御部５０は、レシピ記憶部５１と、ＲＯＭ５２と、ＲＡＭ５３と、Ｉ／Ｏポート５４と、ＣＰＵ５５と、通信部５６と、これらを相互に接続するバス５７と、を備えている。

レシピ記憶部５１には、この半導体製造装置２で実行される成膜処理の種類に応じて、制御手順を定めるプロセスレシピが記憶されている。プロセスレシピは、操作者（オペレータ）が実際に行う処理（プロセス）毎に用意される処理情報である。プロセスレシピは、反応管１１への半導体ウエハＷのロードから、処理済みの半導体ウエハＷをアンロードするまでの、各部の温度の変化、反応管１１内の圧力変化、ガスの供給の開始及び停止のタイミングと供給量などを規定する。このプロセスレシピにより、その熱処理による設定膜厚や、装置各部の設定温度を特定することができる。なお、通常のバッチ式熱処理装置の場合、全半導体ウエハＷについて１つのプロセスレシピが用意されるが、本実施の形態においては、半導体ウエハＷの処理結果が均一になるように、図３に示すゾーン毎に予め定められたプロセスレシピが用意されている。

また、このプロセスレシピには、装置各部の設定温度を温度補正テーブルに基づいて最適な温度（最適化値）に補正し、この補正した温度を設定温度とする最適化値算出レシピが含まれている。このため、半導体製造装置２が最適化値算出レシピに基づいて熱処理を行う場合には、ゾーン１～５の設定温度の最適化値が算出され、最適化値が設定温度となる。

したがって、設定温度の補正は半導体製造装置２が行うことになるが、温度補正情報算出装置４が温度補正テーブルに基づいて設定温度が補正されたプロセスレシピを半導体製造装置２に提供してもよい。この他、設定温度の補正はどの装置が行ってもよく、最終的に半導体製造装置２が補正された設定温度でプロセスレシピを実行できればよい。

ＲＯＭ５２は、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクなどから構成され、ＣＰＵ５５の動作プログラムなどを記憶する記録媒体である。

ＲＡＭ５３は、ＣＰＵ５５のワークエリアなどとして機能する。ＲＡＭ５３には、例えば、半導体製造装置２での処理実行回数が記憶される。この処理実行回数と、レシピ記憶部５１に記憶された設定膜厚とにより、半導体製造装置２の装置内部に付着した付着物の累積膜厚を特定することができる。

Ｉ／Ｏポート５４は、温度、圧力、ガスの流量に関する測定信号をＣＰＵ５５に供給すると共に、ＣＰＵ５５が出力する制御信号を各部（電力コントローラ１９６～２００、流量調整部２３～２５、圧力調整部１３）へ出力する。また、Ｉ／Ｏポート５４には、オペレータが半導体製造装置２を操作する操作パネル５８が接続されている。

ＣＰＵ５５は、制御部５０の中枢を構成し、ＲＯＭ５２に記憶された動作プログラムを実行し、操作パネル５８からの指示に従って、レシピ記憶部５１に記憶されているプロセスレシピに沿って、半導体製造装置２の動作を制御する。

通信部５６は、半導体製造装置２と、ホストコンピュータ３、及び、温度補正情報算出装置４との間のＬＡＮ５、６を介した通信を行う。バス５７は、各部の間で情報を伝達する。

ホストコンピュータ３は、半導体製造装置２それぞれの全体を管理する装置であり、各半導体製造装置２に熱処理の実行等を指示する処理を実行する。ホストコンピュータ３は公知の構成を有するものとし、図示を省略する。

〔温度補正情報算出装置のハードウェア構成例〕
図５は、温度補正情報算出装置４のハードウェア構成図の一例を示す。温度補正情報算出装置４は、半導体製造装置２のそれぞれにおいて累積膜厚の影響で生じる炉内温度と設定温度の差を低減するため、累積膜厚（成膜回数）に応じた温度補正テーブルを生成する処理を実行する。また、温度補正情報算出装置４は、温度補正テーブルの生成に使用されるモデルを、成膜結果に応じて更新する。モデルについて詳細は後述する。

温度補正情報算出装置４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２、及び、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３を有する。ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２及びＲＡＭ５０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、温度補正情報算出装置は、補助記憶装置５０４、操作装置５０５、表示装置５０６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置５０７、及び、ドライブ装置５０８を有する。なお、温度補正情報算出装置４の各ハードウェアは、バス５０９を介して相互に接続される。

ＣＰＵ５０１は、補助記憶装置５０４にインストールされた各種プログラムを実行する。

ＲＯＭ５０２は、不揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＯＭ５０２は、補助記憶装置５０４にインストールされた各種プログラムをＣＰＵ５０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。

ＲＡＭ５０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＡＭ５０３は、補助記憶装置５０４にインストールされた各種プログラムがＣＰＵ５０１によって実行される際に展開される、作業領域を提供する。

補助記憶装置５０４は、各種プログラムを格納する不揮発性の大容量記憶装置である。補助記憶装置５０４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）など、不揮発性の大容量記憶媒体であればよい。

操作装置５０５は、管理者が温度補正情報算出装置４に対して各種指示を入力する際に用いる入力デバイスである。表示装置５０６は、温度補正情報算出装置４の内部情報及び外部から取得した情報を表示する表示デバイスである。

Ｉ／Ｆ装置５０７は、ＬＡＮ６に接続し、半導体製造装置２の制御部５０と通信するための接続デバイスである。Ｉ／Ｆ装置５０７は測定装置６０やホストコンピュータ３とも通信する。

ドライブ装置５０８は記録媒体をセットするためのデバイスである。記録媒体には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置５０４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体がドライブ装置５０８にセットされ、該記録媒体に記録された各種プログラムがドライブ装置５０８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置５０４にインストールされる各種プログラムは所定のサーバーからダウンロードされることでインストールされてもよい。

〔温度補正情報算出装置の機能について〕
次に、図６を参照して、温度補正情報算出装置４が有する情報とその機能構成について説明する。図６は、温度補正情報算出装置４が有する機能構成をブロック状に分けて説明する機能ブロック図の一例である。

温度補正情報算出装置４は、取得部６１、温度補正情報生成部６２、モデル学習部６３、及び、学習判断部６４を有している。温度補正情報算出装置４が有するこれらの機能は、図５に示すＣＰＵ５０１が、補助記憶装置５０４からＲＡＭ５０３に展開されたプログラムを実行することで実現される機能又は手段である。

取得部６１は、半導体製造装置２の制御部５０からプロセスレシピに基づいて実行された半導体ウエハＷの熱処理プロセスに関するログ情報を取得する。また、取得部６１は、測定装置６０からモニターされた半導体ウエハＷのモニター膜厚等を取得できる。ログ情報により半導体製造装置２での処理実行回数が分かるので、この処理実行回数と、プロセスレシピに記憶された設定膜厚とにより、半導体製造装置２の装置内部に付着した付着物の累積膜厚を特定することができる。

温度補正情報生成部６２は、ログ情報に含まれる設定温度と測定装置６０が測定したモニター膜厚との関係に、後述するモデルを使用して、温度補正テーブルを生成する。

モデル学習部６３は、モデル記憶部７２に記憶されているモデルを更新する。モデルの更新とは、成膜結果と目標膜厚に基づいて、半導体製造装置２における設定温度と膜厚の関係をより正確に表すモデルに変更することである。この意味では、更新とは学習と称してよく、本実施形態でも学習と称する場合がある。

学習判断部６４は、モデルの更新が適切かどうかを成膜結果等に基づいて判断し、モデル学習部６３がモデルを更新する（オン）、又は、更新しない（オフ）を切り替える。

また、温度補正情報算出装置４は、ＲＡＭ５０３や補助記憶装置５０４に形成される記憶部７０を有している。記憶部７０は、温度補正テーブル記憶部７１とモデル記憶部７２を有している。

図７は、温度補正テーブルの一例である。温度補正テーブルは、半導体製造装置２内部の温度（設定温度）ごとに、装置内部に付着した付着物の累積膜厚と、温度補正量との関係を示す。図７の温度補正テーブルでは、半導体製造装置２内部の温度が所定温度に設定され、装置内部に所定の累積膜厚の付着物が付着した場合の温度補正値がゾーンごとに定められている。

図７を例にすると、プロセスレシピ実行前の初期状態で半導体ウエハにｔｋ１〔nm〕の膜厚が形成されている。ｔｋ１は例えば１００〔nm〕であるが、プロセスレシピによって様々である。プロセスレシピは６回の成膜処理を含む。この６回の成膜処理が１サイクルの熱処理である。１回の成膜処理で決まった膜厚Δｔｋが成膜される。ｔｋ２＝ｔｋ１＋Δｔｋ、ｔｋ３＝ｔｋ２＋Δｔｋ、……、のように累積膜厚が厚くなり、６回目でｔｋ６＋Δｔｋの膜厚が得られる。なお、１サイクルの熱処理が有する成膜処理の回数は何回でもよく、１回の成膜処理で形成される膜厚はプロセスレシピによって様々である。

半導体製造装置２がゾーン１の設定温度を補正する場合、例えば累積膜厚がｔｋ２〔nm〕の状態では、「プロセスレシピの設定温度＋0.1」℃を、補正された設定温度として算出する。

なお、温度補正テーブルは、設定温度を補正するための温度補正値を記憶した情報の一例であり、温度補正値の記憶形式はテーブルや表形式に限らない。例えば、温度補正テーブルは、関数形式やグラフ形式でもよい。

なお、設定温度及び累積膜厚が温度補正テーブルに定められた値と異なる場合には、半導体製造装置２が補間することにより対応可能である。

図８は、モデル記憶部７２に記憶されているモデルを模式的に説明する図である。モデルは、設定温度ごとに用意されるが、図８では任意の設定温度のモデルを示す。

図８（ａ）のモデルでは、設定温度が１℃異なる場合の半導体ウエハＷの温度の変動量がゾーンごとに定められている。すなわち、反応管１１の温度分布などにより半導体ウエハの温度が、設定温度と完全に同じにはならない場合がある。図８（ａ）のモデルにより、設定温度が１℃異なる場合の実際の半導体ウエハＷの温度が算出される。図８（ａ）のモデルは、ゾーンごとに温度を+１℃したときの各スロットの温度変化量を表したものになる。つまり、あるゾーンの温度を変化させると他のゾーンの温度も変化する。図８（ａ）のモデルで算出されたこの温度が、図８（ｂ）のモデルの参照時に使用される。

図８（ｂ）のモデルでは、温度が１℃異なる場合の膜厚の変動量がゾーンごとに定められている。半導体ウエハＷには熱処理中の実際の半導体ウエハＷの温度（ガス種、圧力等、他のパラメータが一定として）と熱処理時間に応じた膜厚が成膜される。図８（ｂ）のモデルは、各種の知見にしたがって、実際の半導体ウエハＷの温度と膜厚の対応を表したものである。例えば、ゾーン１では、温度が１℃異なる場合（この温度は図８（ａ）で補正済み）の膜厚の変動量がＡ〔nm〕である。

図８（ｂ）のモデルを用いたゾーン１の温度補正テーブルの生成例を説明する。温度補正テーブルの生成には例えば以下のような評価関数が使用される。

評価関数J=f(目標膜厚との残差,温度と膜厚の変化量を表したモデル,温度変化量)
ヒーターパワーが飽和しない、ユーザーが指定した温度制約幅を超えない、を制約条件として、制約範囲内で評価関数Jが最小になるような温度変化量の組み合わせを最適値とする。温度補正テーブルの生成方法の詳細は後述する。

したがって、図８の２つのモデルは温度補正テーブルを生成する際に参照されるため、可能な限り正確であることが望ましい。このため、温度補正情報算出装置４はモデルを学習する機能を有している。モデル学習部６３は、モニター膜厚と目標膜厚の差に基づいてモデルを更新（学習）する。考え方としては、成膜結果であるモニター膜厚と目標膜厚の差が大きいほど、図８（ａ）のモデルにおいて温度が１℃異なる場合の半導体ウエハＷの温度の変動量を大きくし、図８（ｂ）のモデルにおいて温度が１℃異なる場合の膜厚の変動量を大きくするというものがある。

より詳細には、モデル学習部６３は、モニター膜厚と目標膜厚の差を拡張型カルマンフィルターなどに適用して、２つのモデルを更新する。モデルの更新方法は本願の特徴部ではないため、詳細は省略する。以下では、特に言及しなければモデルには図８の２つのモデルが含まれるものとする。

〔累積膜厚に応じた温度補正機能の概略〕
図９は、温度補正テーブルを使用して累積膜厚に応じた温度補正を行い成膜処理した場合の成膜結果の一例を説明する図である。

（１）まず、温度補正テーブルがない状態で、半導体製造装置２による熱処理が行われる。図９では、「温度の補正前」の熱処理が対応する。「温度の補正前」の熱処理を初回熱処理という（６回の成膜処理が含まれる）。１回の成膜処理で形成される膜厚はΔｔｋ〔nm〕である。半導体製造装置２は、プロセスレシピに設定された膜厚（例えばｔｋ６＋Δｔｋ〔nm〕）の成膜を得るため、何回かに分けて成膜処理を行う。図９（ａ）は初回熱処理の成膜処理で得られた成膜結果を示す。

図９（ａ）では、横軸が累積膜厚、縦軸がモニター膜厚である。モニター膜厚はΔtkを中心にばらつく。図９（ａ）では１サイクルが６回の成膜処理を有する。６回の成膜処理で累積する累積膜厚に対し、１回分の成膜処理で形成されたモニター膜厚が示されている。また、図９（ａ）の複数のグラフは、ウエハボート１８における上下方向の位置が異なる半導体ウエハＷのモニター膜厚である。つまり、反応管１１内の高さによってガス濃度が異なるため、異なる高さの半導体ウエハＷがモニター用に予め抽出される。モニター膜厚が測定される半導体ウエハＷは各ゾーンを代表する半導体ウエハＷである。

成膜処理の回数が増えるほど、半導体製造装置の内壁面の累積膜厚も増えて行く。累積膜厚が厚くなると、同じ処理温度で制御しても、炉内温度が下がってしまい、半導体ウエハＷに所望の膜厚の薄膜を形成することができなくなる。図９（ａ）では、累積膜厚が厚くなるほど、温度の補正前のモニター膜厚が、徐々に厚くなる傾向がある。

（２）温度補正情報生成部６２は、ログ情報に含まれる設定温度と測定装置６０から取得したモニター膜厚との関係に図８のモデルを使用して、図９（ｂ）に示す温度補正テーブルを生成する。初回熱処理の直後の温度補正テーブルの生成を１回目の計算処理という。

図９（ｂ）では「計算」に対応する処理が温度補正テーブルの生成である。ただし、温度補正テーブルが生成された後である２回目以降の計算にはモデルの更新が含まれる。初回熱処理では温度補正されていないので（適切なモニター膜厚が得られない可能性が高いので）、１回目の計算処理では、モデルの更新は行われない。

（３）温度補正テーブルを用いて、半導体製造装置２による熱処理が行われる。図９では、「温度の補正後」の熱処理が対応する。図９（ｃ）は、温度補正テーブルで設定温度が補正された成膜処理で得られた成膜結果を示す。図９（ｃ）では、累積膜厚が厚くなっても、温度の補正により、モニター膜厚が安定する傾向が得られた。

モデル学習部６３は、（３）のモニター膜厚を用いてモデルの更新を行うことができる。モデルの更新を行うかどうかは、目標膜厚と成膜結果の差が大きい場合（後述するように基準を満たしていない場合）、及び、外乱とモデルの精度により判断される。したがって、２回目以降の計算処理では、モデルの更新が行われる場合もある。

〔温度補正テーブルの生成〕
図１０は、温度補正テーブルの生成方法を説明するためのフローチャート図である。

まず、温度補正情報生成部６２は、取得部６１が取得したログ情報から、図１１（ａ）に示すように、累積膜厚データと半導体ウエハＷ上に成膜されたモニター膜厚とを対応付けて抽出する（Ｓ１０１）。

次に、温度補正情報生成部６２は、この対応付けて抽出した累積膜厚データ及び膜厚データ（累積膜厚データ－膜厚データ）を、図１１（ａ）の膜厚変動に示すように、「累積膜厚データ－膜厚変動データ」に変換する（Ｓ１０２）。

続いて、温度補正情報生成部６２は、ログ情報から、成膜処理の処理温度、処理時間データを抽出する（Ｓ１０３）。

次に、温度補正情報生成部６２は、モデルを用いて、累積膜厚データ－膜厚変動データを、累積膜厚データ－ウエハ温度変動データに変換する（Ｓ１０４）。例えば、本実施形態の成膜処理におけるウエハ温度変動は、図１１（ａ）の温度変動に示すように、ウエハの温度が１℃下がると、膜厚が１ｎｍ薄くなる。

続いて、温度補正情報生成部６２は、上記のように評価関数Ｊを利用した最適化により温度補正情報（温度補正テーブル）を生成する（Ｓ１０５）。温度補正テーブルは、図１１（ｂ）のグラフをテーブルに変換したものである。

以上のようにして温度補正テーブルが生成される。なお、モデルが生成されるかどうか（学習オン・オフ）に関わらず、温度補正テーブルが都度、生成される。つまり、学習オン・オフのどちらでも温度補正テーブルは計算前とは別の値になる。モデルを更新しない場合（学習オフ）は、初期のモデルと直近の成膜の結果（＋プロセスログ）を用いて温度補正テーブルを新たに算出する。モデルを更新する場合（学習オン）は、更新したモデルと直近の成膜の結果（＋プロセスログ）を用いて温度補正テーブルを新たに算出する。

〔モデルと温度補正テーブルの関係〕
図１２は、モデルと温度補正テーブルの関係を説明する図である。

(i) 予め初期のモデルが用意された状態で、温度補正情報生成部６２がモデルと初回熱処理の成膜結果を用いて、温度補正テーブルを生成する。

(ii) また、モデル学習部６３は、２回目以降の計算処理では（温度補正テーブルで設定温度が補正された状態で得られた成膜結果に基づいてモデルを更新する処理）、成膜結果を用いてモデル自体を更新する。

(iii) 温度補正テーブルが生成されている場合、温度補正情報生成部６２がモデルと成膜結果を用いて、温度補正テーブルを更新できる。

このように、モデルと温度補正テーブルが成膜結果で更新されるため、累積膜厚が厚くなっても目標膜厚に近い膜厚が得られるようになる。

〔モデルと温度補正テーブルの更新に伴う不都合〕
モデルと温度補正テーブルの学習機能は、半導体製造装置２のユーザーが任意にオン又はオフできる。しかし、以下のようなケースでは計算されたモデルと温度補正テーブルが適切でない場合があり、学習機能をオンするかオフするかをユーザーが判断することが難しかった。

図１３は、計算されたモデルと温度補正テーブルが適切でない場合を説明する図である。まず、前提として、温度補正テーブルの温度補正値は値が小さいため（ほぼ0.5℃未満）、累積膜厚以外の外乱（膜厚変動要因）があった場合、正しく学習機能が行えない可能性がある。つまり、累積膜厚に応じた温度補正値よりも外乱による温度補正値の方が大きい状況が生じうる。

図１３（ａ）は、外乱と累積膜厚の両方の影響がある状態で、熱処理が行われた場合の成膜結果を示す。この成膜結果を基に温度補正情報生成部６２がモデルを使用して温度補正テーブルを生成した。この場合、得られた温度補正テーブルには累積膜厚だけでなく、外乱の影響を抑制する温度補正値が入っている（図１３（ｂ））。温度補正情報生成部６２は生成した温度補正テーブルを制御部５０に送り、制御部５０は、生成した温度補正テーブルにより設定温度を算出（補正）する。

次に、半導体製造装置２が温度補正テーブルで補正した設定温度に基づき熱処理したが、この時点では外乱がなくなっていたとする。この場合、半導体製造装置２は累積膜厚だけに起因する温度補正値で成膜すべきであるが、温度補正テーブルには外乱の影響を抑制する温度補正値も含まれるため、所望の成膜結果は得られない（図１３（ｃ））。

モデル学習部６３は図１３（ｃ）の成膜結果に基づいてモデルを学習するが、外乱がなくなったことによる成膜結果のずれをモデルのずれと認識し誤った学習を行ってしまう。つまり、図１３（ｃ）の成膜結果に基づいて、モデル学習部６３がモデルを学習することは好ましくない。仮に、モデル学習部６３が図１３（ｃ）の成膜結果に基づいてモデルを学習すると、温度補正テーブルも適切でなくなるおそれがある。

この不都合を抑制するには、温度補正情報算出装置４が、原則、モデルの学習機能をオフにすればよい。モデルの学習機能をオフにするとは、モデルは初期状態のまま、初回熱処理による成膜結果に基づいて温度補正テーブルを新規に生成することをいう。学習がオフの場合、モデルは更新されないが、温度補正テーブルは新規に生成される。

しかし、精度が低いモデルを使用した温度補正テーブルでは、成膜結果が改善しない場合がある。

図１４は改善しない成膜結果の一例を示す図である。説明の便宜上、目標膜厚を１００〔nm〕とする。温度補正テーブルがない状態では（初回熱処理）、目標膜厚よりも膜厚が薄かった（９０〔nm〕）。温度補正情報算出装置４がこの成膜結果で温度補正テーブルを生成し（１回目の計算処理）、成膜を行うと、目標膜厚よりも厚かった（１２０〔nm〕）。次に、同じモデルで生成された温度補正テーブルで半導体製造装置２が成膜を行うと、目標膜厚よりも薄かった（８０〔nm〕）。

図１４に示すように、精度が低いモデルが更新されないと、目標膜厚に対し、熱処理の度に、厚すぎたり薄すぎたりする成膜結果が得られる場合があり、精度の低いモデルで生成された温度補正テーブルを用いても安定した成膜が困難になるおそれがある。

〔学習機能の自動切り替え〕
そこで、本実施形態の温度補正情報算出装置４は、以下のように、モデルの学習機能のオンとオフを制御する。
・学習機能のデフォルト設定はオフとする（温度補正テーブルの新規計算)。
・２回目以降の計算処理では、温度補正情報算出装置４が学習機能のオンとオフを自動で判断する。

図１５は、学習機能のオンとオフの判断方法の一例を説明する図である。学習判断部６４は、以下の２つの基準（I,II）を使って、モデルを更新するか否かを判断する。

Ｉ. 外乱が入っていると推測できる→オフ
外乱が入っているか否かの判断の一例としては、成膜結果から推測する方法がある。例えば、膜厚の面内分布が大きく変化している場合、成膜処理に外乱が入った可能性がある。図１５（ａ）では、半導体ウエハＷの中央の膜厚が厚くなっている例を示した。

また、その他の原因から推測する方法がある。例えば、熱電対などの温度センサー等、ハードウェアの交換などが熱処理前に行われた場合、温度センサーの個体の違いが測定される温度に影響する可能性がある。

II. 外乱がなく、モデルの精度が低いと推測できる→オン
半導体製造装置２が温度補正テーブルで温度補正して成膜処理したが、モニター膜厚が目標膜厚から遠ざかる場合はモデルの学習なしでは改善の見込みがないと推測できる。

図１５（ｂ）の例では、図１４と同様に、半導体製造装置２が温度補正テーブルで温度補正して熱処理したが、目標膜厚に対し、熱処理（サイクル）の度に、厚すぎたり薄すぎたりする成膜結果が得られている。この場合、モデルの学習なしでは改善の見込みがない（モデルの精度が低い）と推測できる。

〔モデルの学習機能のオンとオフの切り替え〕
図１６は、学習判断部６４がモデルの学習機能のオンとオフを切り替える手順を示すフローチャート図である。図１６の処理は初回熱処理に続いて実行される。

初回熱処理（最初の１サイクル）が終了すると、測定装置６０がモニター対象の半導体ウエハＷのモニター膜厚を測定する。学習判断部６４は、モニター膜厚が目標膜厚に対し基準を満たしているか否かを判断する（Ｓ１）。基準とは、累積膜厚ごとに、モニター膜厚と目標膜厚の差が閾値以内であることをいう。基準を満たしている場合、温度補正テーブルが不要なので、図１６の処理は終了する。

基準を満たしていない場合、温度補正情報生成部６２が初期状態のモデルと成膜結果から温度補正テーブルを生成する（Ｓ２）。このように、成膜結果が基準を満たさなければ、温度補正テーブルは自動で生成される。モデルの学習機能はオフなので、モデルは更新されない。

半導体製造装置２は、温度補正テーブルを使用して２サイクル目の熱処理を行う（Ｓ３）。

２サイクル目の熱処理が終了すると、測定装置６０がモニター対象の半導体ウエハＷのモニター膜厚を測定する。学習判断部６４は、モニター膜厚が目標膜厚に対し基準を満たしているか否かを判断する（Ｓ４）。ステップＳ２～Ｓ４が１回目の計算処理に対応する。

基準を満たしている場合、ステップＳ２で生成された温度補正テーブルが適切であると判断されるので、図１６の処理は終了する。

基準を満たしていない場合、学習判断部６４は、モデルの学習機能をオンにするか、オフのままかを判断する（Ｓ５）。ステップＳ５の詳細は図１７にて説明する。

モデルの学習機能がオフの場合、温度補正情報生成部６２は現在のモデル（例えば初期状態のモデル）とステップＳ３又はＳ７の成膜結果に基づいて温度補正テーブルを新規に生成する。モデルの学習機能がオンの場合、モデル学習部６３がモデルを学習し（更新し）、温度補正情報生成部６２が学習後のモデルとステップＳ３又はＳ７の成膜結果を使用して温度補正テーブルを更新する（Ｓ６）。

以降は、同様に、半導体製造装置２は熱処理を繰り替えし実行し、基準を満たしているか否かを判断する（Ｓ７，Ｓ８）。基準を満たしていない場合、ステップＳ５から実行されるので、学習判断部６４がモデルの学習機能をオンとするかどうかを判断できる。

図１７は、学習判断部６４によるモデルの学習機能のオンとオフの判断方法を説明するフローチャート図である。また、図１８は、モデルの学習機能のオンとオフの判断の具体的な内容を列挙した図である。

学習判断部６４は、プロセス以外の外乱があるか否かを判断する（Ｓ１１）。図１８（ａ）に示すように、プロセス以外の外乱とは、「プロセス結果を確認するまでもなくプロセス結果に影響があることが当然な（人為的な）操作等を行ったこと」をいう。プロセス結果から推測される外乱とは「プロセスレシピや装置のハード条件など、見かけの条件には特に異常はないが、実際の成膜結果から何らかの（意図しない）外乱が入っていることが予測される状態」をいう。例えば以下が挙げられる。

a) 温度センサーの交換などのハードウェアの交換が熱処理の前にあった。
ログ情報には温度センサーの識別情報等、ハードウェアの情報が含まれており、学習判断部６４はこれらハードウェアの識別情報の変化によりハードウェアの交換を検出できる。ハードウェアの個体差が温度制御に影響するおそれがあり、成膜結果がモデルの更新に適さないおそれがある。

b) 設定温度に関してプロセスレシピの編集をユーザーが行い熱処理を実施した。
より正確には、温度だけでなくガス流量や成膜時間など、成膜に関わるパラメータを1つでもユーザーが編集して、熱処理を実施した場合もプロセス以外の外乱である。すなわち、熱処理Ａ→温度補正テーブル算出（計算）・更新→プロセスレシピのパラメータ編集→熱処理Ｂ→モデル更新→温度補正テーブル算出（計算）の流れの中で、熱処理Ａと熱処理Ｂでそもそもの成膜の条件が異なる（熱処理Ｂの前にプロセスレシピの成膜条件を変更してしまっている）状態で学習してしまうと、本来成膜条件の違いによる膜厚がずれていいるのに、モデルのずれが原因で膜厚がずれているかのように、誤ったモデルの学習を行ってしまう。

ログ情報には設定温度等が含まれているので、過去の計算履歴のデータとログ情報が合致しないとき、レシピの編集が行われたと判断するユーザーがプロセスレシピを編集した場合、成膜結果にはユーザーが設定した温度の影響が含まれるので、モデルの更新に適さないおそれがある。

c) モニター位置が変更された。
膜厚をモニターする半導体ウエハＷの位置（ウエハボート１８のどの半導体ウエハＷの膜厚を測定装置がモニターするか）をユーザーが設定できる。膜厚がモニターされたウエハボート１８のスロット番号はログ情報に記録されている。モニター位置が変更されると、成膜結果にはモニター位置の違いが含まれるので、モデルの更新に適さないおそれがある。

d) 前回のモデルの更新から今回の熱処理実施までに半年など一定以上の時間が経過している。
ログ情報に熱処理の実行日時は記録されている。モデルの更新から熱処理実施までの時間が長いと、半導体製造装置２の状態が変わる可能性があるので、成膜結果がモデルの更新に適さないおそれがある。

e) dummyウエハの表面状態(coatingの有無)が一致していない。
不図示の管理装置により各半導体ウエハＷの履歴が管理されており、半導体ウエハＷの初期状態が異なっていることがわかる。モデルが生成された際の半導体ウエハの表面状態と、今回の成膜処理における半導体ウエハの表面状態が異なる場合、成膜結果も変わるので、成膜結果がモデルの更新に適さないおそれがある。

f) 天板ヒーターや冷却ファンの倍率（出力）が極端に高くなっている。
天板ヒーターや冷却ファンの倍率もログ情報に含まれる。ヒーターや冷却ファンの出力が極端に変わると、成膜結果に影響することが知られているので、成膜結果がモデルの更新に適さないおそれがある。

プロセス以外の外乱がある場合、モデルを学習すべきでないので、学習判断部６４はモデルの学習機能をオフにすると判断する（Ｓ１６）。つまり、温度補正情報生成部６２が新規に温度補正テーブルを生成する。なお、生成済みの温度補正テーブルは削除されるか、又は、使用しないように扱われる。

プロセス以外の外乱がない場合、学習判断部６４は、成膜結果（プロセス結果）に外乱があるか否かを判断する（Ｓ１２）。図１８（ｂ）に示すように、成膜結果の外乱とは、以下をいう。

g) 半導体ウエハＷの膜厚の面内分布や半導体ウエハ間の均一性に極端な変化がある。
半導体ウエハＷの膜厚の面内分布やモニター対象の半導体ウエハＷの膜厚は、測定装置６０により測定される。この場合、温度以外の要因が影響した可能性があるため、成膜結果がモデルの更新に適さないおそれがある。

h) 膜厚測定時に測定ノイズ（異常点）が入っている。
測定ノイズ（異常点）とは、成膜では生じ得ない又はほとんど生じない膜厚が計測されることをいう。この場合、モニター膜厚の信頼性が十分でないと判断できるので、成膜結果がモデルの更新に適さないおそれがある。

成膜結果に外乱がある場合、モデルを学習すべきでないので、学習判断部６４はモデルの学習機能をオフにすると判断する（Ｓ１６）。つまり、温度補正情報生成部６２が新規に温度補正テーブルを生成する。なお、生成済みの温度補正テーブルは削除されるか、又は、使用しないように扱われる。

成膜結果に外乱がない場合、学習判断部６４はモデルの精度が十分か否かを判断する（Ｓ１３）。図１８（ｃ）に示すように、モデルの精度が不十分とは以下のような場合をいう。

i) 温度補正テーブルの計算の前後で成膜結果が悪化した。
例えば、図１６の処理では、初回熱処理の成膜結果より、温度補正テーブルを計算で最適化した後の熱処理（Ｓ３）の成膜結果が悪かった場合に、Ｓ５の判定をするタイミングで学習をオフにする。学習の有無問わず、モデルの精度が低い場合は、計算で最適化した温度補正テーブルを使用しても、その成膜結果は目標膜厚に近づかないことがある。その場合は、モデルを更新（学習）する必要が生じる。

なお、このような現象は、モデル生成時の条件（温度や圧力等）と実際に熱処理したときの条件にギャップが存在する場合、又は、モデル生成時のデータが足りない場合に生じうる。

モデルの精度が十分でない場合、モデルを更新すべきなので、学習判断部６４はモデルの学習機能をオンにする（Ｓ１５）。この場合、温度補正テーブルは学習後のモデルで更新される。

モデルの精度が十分な場合、モデルを更新する必要がないので、学習判断部６４はモデルの学習機能をオフにする（Ｓ１４）。つまり、温度補正情報生成部６２が新規に温度補正テーブルを生成する。なお、生成済みの温度補正テーブルは削除されるか、又は、使用しないように扱われる。

また、従来と同様、学習判断部６４によるモデルの学習の判断結果に関わらず、ユーザーがモデルの学習機能をオン又はオフに設定できる（Ｓ１７）。

〔モデルの学習機能のオンとオフの自動切り替えにより見込まれる効果〕
図１９は、モデルの学習機能のオンとオフの自動切り替えにより見込まれる効果を説明する図である。

１．まず、外乱が入っているのにモデルの学習がオンになっている場合は、学習判断部６４が自動的に学習をオフに制御できる。これにより、温度補正情報算出装置４は、誤った学習をして適切でない温度補正テーブルを算出することを防止できる。

２．また、モデルの精度が悪いのにモデルの学習がオフになっている場合、学習判断部６４が自動的に学習をオンに制御できる。これにより、温度補正情報算出装置４は、目標膜厚に収束しない成膜結果をもたらすモデルで温度補正テーブルを算出することを防止できる。

３．そして、これらの効果により、温度補正情報算出装置４は、２回目以降の熱処理などの無駄となりやすい熱処理の回数を低減できる。この結果、本開示は、実行される熱処理のサイクル数の低減、調整にかかる時間、モニターウェハの消費量を低減できる。すなわち、本開示は、熱処理における温度の調整にかかるコストを低減できる。

〔主な効果〕
以上説明したように、本実施形態の熱処理システムは、モデルの学習機能のオンとオフを自動で切り替えることができるので、ユーザーが煩雑な判断をする必要性を低減できる。また、モデルの学習機能のオンとオフを自動で切り替わるので、半導体ウエハに対する熱処理の設定温度を容易に調整することができる。

〔その他〕
本実施形態では、図1に示した温度補正情報算出装置４がモデルの学習や温度補正テーブルの生成を行ったが、温度補正情報算出装置４の機能を半導体製造装置２が有していてもよい。

また、温度補正情報算出装置４がネットワークに接続されたサーバーでもよい。半導体製造装置２が温度補正情報算出装置４と通信し、温度補正テーブルを取得することができる。温度補正情報算出装置４はオンプレミスに存在してもクラウドに存在してもよい。

また、図１の熱処理システム１は一例であり、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。図１のホストコンピュータ３、半導体製造装置２、測定装置６０、及び温度補正情報算出装置４のような装置の区分は一例である。

例えば熱処理システム１は、ホストコンピュータ３、半導体製造装置２、測定装置６０、及び温度補正情報算出装置４の少なくとも２つが一体化された構成や、更に分割された構成など、様々な構成が可能である。例えば温度補正情報算出装置４は、各半導体製造装置２ごとに用意されてもよい。

本明細書に開示の半導体製造装置２は、バッチ処理装置に限らず、一枚ずつ基板を処理する枚葉装置、又は、セミバッチ装置のいずれにも適用できる。

本明細書に開示の半導体製造装置が行う基板処理は、成膜処理だけでなく、半導体ウエハの表面領域を酸化する酸化処理を行う酸化装置、半導体ウエハの表面領域に不純物を拡散（ドープ）する処理を行う拡散装置、アニール装置、エッチング装置等に適用してもよい。

本明細書に開示の半導体製造装置２は、プラズマを用いて基板を処理する装置であってもよい。

１ 熱処理システム
２ 半導体製造装置
４ 温度補正情報算出装置
６１ 取得部
６２ 温度補正情報生成部
６３ モデル学習部
６４ 学習判断部

Claims (13)

1. 半導体製造装置の内壁に累積する累積膜厚に応じて補正された設定温度で被処理体を熱処理により成膜する半導体製造装置の温度補正情報算出装置であって、
   前記累積膜厚に温度補正値が対応付けられた温度補正情報を生成するためのモデルを記憶するモデル記憶部と、
   熱処理による成膜結果が得られた場合に、前記モデルの更新を行うか否かを判断する学習判断部と、
   前記学習判断部が前記モデルの更新を行うと判断した場合、前記被処理体への前記成膜結果に基づいて前記モデルを更新するモデル学習部と、
   前記モデル学習部が更新した前記モデルを用いて前記温度補正情報を生成し、前記温度補正情報により前記設定温度を補正させる温度補正情報生成部と、
   を有する温度補正情報算出装置。
2. 前記学習判断部は、前記成膜結果に外乱の影響が入ったと判断される場合、前記モデルの更新を行わないと判断する請求項１に記載の温度補正情報算出装置。
3. 前記学習判断部は、前記成膜結果が得られる前に前記半導体製造装置が有するハードウェアが交換された場合、前記モデルの更新を行わないと判断する請求項２に記載の温度補正情報算出装置。
4. 前記学習判断部は、成膜に関わるパラメータの編集が行われた場合、前記モデルの更新を行わないと判断する請求項２又は３に記載の温度補正情報算出装置。
5. 前記学習判断部は、前記成膜結果が得られる前に、膜厚がモニターされる前記被処理体の位置が変更された場合、前記モデルの更新を行わないと判断する請求項２～４のいずれか１項に記載の温度補正情報算出装置。
6. 前記学習判断部は、前回、前記モデルが更新されてから今回の熱処理実施までに一定以上の時間が経過している場合、前記モデルの更新を行わないと判断する請求項２～５のいずれか１項に記載の温度補正情報算出装置。
7. 前記学習判断部は、管理装置が管理する被処理体の履歴に基づいて、前記被処理体の表面状態が、前回、前記モデルを更新した場合と異なると判断される場合、前記モデルの更新を行わないと判断する請求項２～６のいずれか１項に記載の温度補正情報算出装置。
8. 前記学習判断部は、前記成膜結果が得られた熱処理においてヒーター又は冷却ファンの出力が一定以上の場合、前記モデルの更新を行わないと判断する請求項２～７のいずれか１項に記載の温度補正情報算出装置。
9. 前記学習判断部は、前記被処理体の膜厚の面内分布、又は、前記被処理体間の膜厚の差が基準を満たさない場合、前記モデルの更新を行わないと判断する請求項２～８のいずれか１項に記載の温度補正情報算出装置。
10. 前記学習判断部は、前記モデルの更新後の熱処理の成膜結果が、更新前の成膜結果と比較して目標膜厚から遠ざかっている場合、前記モデルの更新を行うと判断する請求項２～９のいずれか１項に記載の温度補正情報算出装置。
11. 請求項１～１０のいずれか１項に記載の温度補正情報算出装置を有する半導体製造装置。
12. 半導体製造装置の内壁に累積する累積膜厚に応じて補正された設定温度で被処理体を熱処理する半導体製造装置の温度補正情報算出方法であって、
    熱処理による成膜結果が得られた場合に、前記累積膜厚に温度補正値が対応付けられた温度補正情報を生成するためのモデルの更新を行うか否かを判断する工程と、
    前記モデルの更新を行うと判断された場合、前記被処理体への前記成膜結果に基づいて前記モデルを更新する工程と、
    更新された前記モデルを用いて前記温度補正情報を生成する工程と、
    を有する温度補正情報算出方法。
13. 半導体製造装置の内壁に累積する累積膜厚に応じて補正された設定温度で被処理体を熱処理により成膜する半導体製造装置の温度補正情報算出装置を、
    熱処理による成膜結果が得られた場合に、累積膜厚に温度補正値が対応付けられた温度補正情報を生成するためのモデルの更新を行うか否かを判断する学習判断部と、
    前記学習判断部が前記モデルの更新を行うと判断した場合、前記被処理体への前記成膜結果に基づいて前記モデルを更新するモデル学習部と、
    前記モデル学習部が更新した前記モデルを用いて前記温度補正情報を生成し、前記温度補正情報により前記設定温度を補正させる温度補正情報生成部、
    として機能させるためのプログラム。

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