JP4429297B2 - システムの状態および性能を監視し、診断するシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は、動作の機能および／または性能面を監視し、診断するシステムおよび方法に関する。

リソグラフィ装置は、所望のパターンを基板に、通常は基板の目標部分（ｔａｒｇｅｔ ｐｏｒｔｉｏｎｓ）に付加する機械である。リソグラフィ装置は例えば、集積回路（ＩＣｓ）の製造において使用可能である。その場合、代替的にマスクまたはレチクルとも呼ばれるパターニングデバイス（ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）を使用して、ＩＣの個々の層に形成すべき回路パターンを生成することができる。このパターンは、基板（例えばシリコンウェハまたは他のウェハ）上の目標部分（例えば１つあるいはそれ以上のダイ（ｄｉｅｓ）の一部を含む）に転写することができる。パターンは通常、基板に設けた放射線感光材料（レジスト）の層への描像（ｉｍａｇｉｎｇ）を介して転写することができる。

一般的に、１枚の基板は、順次パターンを形成される近接した目標部分のネットワークを含んでいる。既知のリソグラフィ装置は、パターン全体を目標部分に１回露光することによって各目標部分を照射する、いわゆるステッパと、所定の方向（「走査」方向）にパターンを投影ビームで走査し、これと同時に基板をこの方向と平行の、あるいは反平行（ａｎｔｉ−ｐａｒａｌｌｅｌ）の方向に走査することにより、各目標部分を照射する、いわゆるスキャナと、を含む。パターンを基板にインプリントすることによって、パターニングデバイスから基板へとパターンを転写することも可能である。

半導体デバイスが製造される工場は、一般的に「ファブ（ｆａｂ）」または「ファウンドリ（ｆｏｕｎｄｒｙ）」と呼ばれ、リソグラフィ処理機械（「またはリソマシン（ｌｉｔｈｏｍａｃｈｉｎｅｓ）」）を含んでよい。各リソマシンは独立式でもよく、またはレジスト層を基板に付加し、露光したレジストを現像するトラックツール（ｔｒａｃｋ ｔｏｏｌｓ）、計量ツール（ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ ｔｏｏｌｓ）、検査ツール、ウェハ取り扱いデバイス、および他の事前および事後処理デバイスなどのデバイスと一緒にグループにして、一般的にリソグラフィ処理セルまたは「リソセル（ｌｉｔｈｏｃｅｌｌ）」と一般的に呼ばれるリソグラフィ処理システムを形成してもよい。リソマシンとデバイスは両方とも、それ自体がさらなる監督制御システムの制御下にある監督制御システムを含んでもよい。

リソマシンは２つ以上の基板テーブル（および／または２つ以上のマスクテーブル）を含んでよい。このような「多段」デバイスにおいては、追加のテーブルが並列して使用される。もしくは、１つ以上の他のテーブルが露光に使用されている間に予備ステップが１つ以上のテーブルにて実行される。

リソマシンは、投影システムの要素と基板との間の空間を充填するように、比較的高い屈折率を有する液体（例えば水）に浸漬する基板を含んでもよい。浸漬液は、例えばマスクと投影システムの要素の間など、リソマシンの他の空間に適用してもよい。浸漬技術を使用すると、当技術分野で知られているように、投影システムの有効開口数が増加する。

通常、基板上のデバイスは、リソグラフィ処理ステップのシーケンスによってリソセル内で製造される。デバイスは、異なるリソマシン上で幾つかの処理ステップを経る。１つの層と次の重なる層との間で、１つの層と次の重なる層との個々のパターンが位置合わせされる。マーカ構造（ｍａｒｋｅｒ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を使用するオーバレイ計量ツールによって、位置合わせの措置が獲得される。オーバレイを求める一例は、ボックスインボックス・オーバレイ測定技術（ｂｏｘ−ｉｎ−ｂｏｘ ｏｖｅｒｌａｙ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）である。

既知のシステムでは、性能の不具合および／または低下は、処理ステップの終了後に製品ウェハまたは監視ウェハを測定することによって検出される。これらの測定は通常、オフラインツールで実行される。欠陥が検出された場合は、警報を出して、リソセルへの調節の必要性を促す。しかし、性能の不具合および／または低下の検出後に問題を識別しても、予防措置を執ることができない。

リソセルは通常、それぞれがＩＣの生成において機能を実行する、多くのサブシステムの統合体である。製品ウェハまたは監視ウェハの性能の不具合および／または低下を測定する処理ステップが終了するまで待つと、不具合の発生源を求めるために十分な情報が提供されないことがある。不具合の診断は、少なくとも原因と結果が１対１に関係していないという理由で複雑である。

性能の不具合および／または低下の原因を識別するために、事後、対応するリソセルに関連する大量のデータを分析する。この分析は効率的ではなく、多大な時間を消費することがあり、目標指向の問題解決技術という恩恵がなく、全ての潜在的原因を予め選択した順序で調査する場合は、特にそうである。様々な他の欠点も存在する。

製品ウェハまたは監視ウェハの性能の不具合および／または低下を測定する処理ステップが終了するまで待つ既知の方法も、初期段階でドリフト（ｄｒｉｆｔｓ）および／または不具合を検出することによってデバイスの性能の不具合および／または低下を監視することができないので不完全である。むしろ、既知の方法は、性能の不具合および／または低下を、それが発生した後に検出する。様々な他の欠点も存在する。

他の既知のシステムでは、リソセルの特定部分の不具合を示すか、予想するために、個々のセンサの読み取り値を追跡する監視技術を提供する。しかし、リソセルは、１つ以上の個々のセンサの読み取り値が許容できる作業範囲内にあると判断されている場合でも、処理ステップの終了時に欠陥がある製品ウェハまたは監視ウェハを送出することがある。欠陥があるウェハは、センサ／アクチュエータシステムの実際の性能に由来することがあり、ここでは性能は、隔離時には許容可能であるが、他のセンサ／アクチュエータシステムに結合すると許容不能になる。様々な他の欠点も存在する。

以上および他の従来のシステムには、他の欠点も存在する。

本発明の様々な局面は、既存のシステムの以上およびその他の欠点の少なくとも幾つかを克服する。本発明の１つの実施形態によると、平均修理時間（ＭＴＴＲ）は、システム性能情報を提供することによって改善することができる。例えば、システム性能の劣化は、性能指標を使用して測定するように、変化を経験したリソセルの領域と相互に関連する。システムの性能劣化をリソセルの目標とされる領域と関連させることにより、不具合決定分析中に時間を節約することができる。

本発明の１つの実施形態によると、データを収集するためにリソセル全体の様々な位置に感知デバイスを配置することができる。データは、システムの動作中および／または他の時間に収集することができる。データはログ記録し、組織化しかつ／または他の方法で操作することができる。１つの例示的実施形態では、データは階層的順序（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｏｒｄｅｒ）で組織化することができ、ここでは階層（ｈｉｅｒａｒｃｈｙ）のレベル、項目および他の構成要素が、システム動作中に実行される機能に対応する。本発明の１つの例示的実施形態では、階層的レイアウトは、リソセルのプロセスシーケンスを反映することができる。

本発明の別の実施形態によると、階層の上位レベルは、例えば描像、オーバレイ、生産性および他の高次機能を含んだシステムの高次機能に対応することができる。階層の下位レベルは、例えば高次機能に関連する副機能を含んだシステムの低次機能に対応することができる。機能は、動作中または非動作中として報告されるシステムの動作を表すことができる。

本発明の１つの実施形態によると、階層は、機能がいかに良好に実行されるかの品質的尺度を提供する性能情報を含むことができる。したがって、階層は機能情報と性能情報との両方を提供することができる。

本発明の別の実施形態によると、性能情報は生データおよび／または定量化したデータとして表すことができる。生データはこれ以降、診断データセットと呼ぶ。定量化したデータはこれ以降、キー性能指標（ｋｅｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ）と呼ぶ。本発明の１つの実施形態によると、１つ以上のキー性能指標がシステムの機能に関連することができる。また、時間および費用を節約するために、階層の上位レベルに対応するデータについてキー性能指標を定義し、残りのデータを診断データセットとして表すことができる。

本発明の１つの実施形態によると、キー性能指標は、ある範囲の許容可能な値（つまりノルム（ｎｏｒｍ））、または感知デバイスから受信したデータについて決定される他の基準値（ｍｅｔｒｉｃｓ）を含んでよい。キー性能指標は通常、階層の上位レベルに対応するデータについて決定される。対照的に、診断データセットは通常、階層の下位レベルに対応するデータについて維持される。

本発明の別の実施形態によると、キー性能指標は、ツール性能を監視かつ／または診断するために使用することができる。性能偏差を検出すると、キー性能指標を使用して、性能偏差の原因および／または発生源を効率的に隔離し、可能な限り速やかに問題発生源を修理可能にすることができる。

本発明の１つの実施形態によると、機能情報と性能情報の組合せを使用して、階層内で問題発生源を突き止める開始ポイントを提供することができる。例えば、プロセスシーケンス内の機能が適切に働いていないことを検出したら、その問題の機能に対応するキー性能指標を分析し、キー性能指標が許容可能な値の範囲内にあるか否かを決定することができる。許容可能な値の範囲外にある１つ以上のキー性能指標を検出したら、階層構造内で範囲外にある最高レベルのキー性能指標で不具合分析を開始し、関連するさらに下位レベルのキー性能指標に向かって階層構造を探査してその分析を前進することができる。探査が階層構造の下方向へと続行されるにつれ、キー性能指標は、不具合の根本原因を識別するために分析できる診断データセットを識別することができる。また、キー性能指標および／または診断データセットは、関連するデータを獲得するためにさらなるテストを実行するための見通しを提供することができる。この方法で、階層構造は、不具合の原因を決定するガイダンスを提供する。代替実施形態では、階層構造は、関連するキー性能指標に沿って下位部分から上位部分へと探査することができる。また、階層構造は、関連するキー性能指標に沿って上下両方向に移動して探査することができる。

本発明の以上および他の目的、形体（ｆｅａｔｕｒｅｓ）および利点は、実施形態の詳細な説明および本明細書に添付された図面を通して明白になる。以上の一般的説明および以下の詳細な説明は両方とも例示的であり、本発明の範囲を制限するものではないことも理解されたい。本発明の多くの他の目的、形体および利点は、以下の詳細な説明を読み、簡単な説明が本明細書に含まれる添付図面と組み合わせて考察すると明白になる。適宜、様々な図面を通して同じ形体は同じ参照番号で識別される。

図１は、本発明の特定の実施形態によるリソグラフィ装置を概略的に示したものである。この装置は、放射線の投影ビームＰＢ（例えばＵＶ放射線またはＤＵＶ放射線）を提供する照明システム（照明装置）ＩＬと、パターニング構造（例えばマスク）ＭＡを支持し、かつ、品目ＰＬに対して正確にパターニング構造の位置決めを行う第一位置決め装置ＰＭに連結を行った第一支持構造（例えばマスクテーブル）ＭＴと、基板（例えばレジスト塗布したウェハ）Ｗを保持し、かつ、品目ＰＬに対して正確に基板の位置決めを行う第二位置決め装置ＰＷに連結を行った基板テーブル（例えばウェハテーブル）ＷＴと、フレームＦに装着され、パターニング構造ＭＡによって投影ビームＰＢに与えられたパターンを基板Ｗの目標部分Ｃ（例えば、１つ以上のダイから成る）に描像するように構成された投影システム（例えば屈折性投影レンズシステム）ＰＬとを含む。

ここで示しているように、本装置は透過タイプである（例えば透過マスクを使用する）。あるいは、装置は反射タイプでもよい（例えば上記で言及したようなタイプのプログラマブルミラーアレイを使用する）。

照明装置ＩＬは放射線ソースＳＯから放射線のビームを受け取る。ソースとリソグラフィ装置とは、例えばソースがエキシマレーザである場合に、別個の存在でよい。このような場合、ソースはリソグラフィ装置の一部を形成すると見なされず、放射線ビームは、例えば適切な集光ミラーおよび／またはビーム拡大器などを含むビーム送出システムＢＤの助けにより、ソースＳＯから照明装置ＩＬへと通される。他の場合、例えばソースが水銀ランプの場合は、ソースが装置の一体部品でもよい。ソースＳＯおよび照明装置ＩＬは、ビーム送出システムＢＤが使用されている場合はそれとともに、放射線システムと呼ぶことができる。

照明装置ＩＬは、ビームの角度強度分布を調節する調節装置ＡＭを含んでよい。一般的に、照明装置の瞳面（ｐｕｐｉｌ ｐｌａｎｅ）における強度分布の少なくとも外部および／あるいは内部放射範囲（一般的にそれぞれ、−ｏｕｔｅｒおよび−ｉｎｎｅｒと呼ばれる）を調節することができる。また、照明装置ＩＬは、積分器ＩＮおよびコンデンサＣＯのような他の様々な構成要素を含む。照明装置は、その断面に亘り所望する均一性と強度分布とを有する、投影ビームＰＢと呼ばれる放射線の調整済みビームを提供する。

投影ビームＰＢは、マスクテーブルＭＴ上に保持されているマスクＭＡに入射する。投影ビームＰＢはマスクＭＡを通り抜けて、基板Ｗの目標部分Ｃ上にビームを集束するレンズＰＬを通過する。第二位置決め装置ＰＷおよび位置センサＩＦ（例えば干渉計デバイス）の助けにより、基板テーブルＷＴは、例えばビームＰＢの経路における異なる目標部分Ｃに位置を合わせるために正確に移動可能である。同様に、第一位置決め装置ＰＭおよび別の位置センサ（図１には明示的に図示せず）を使用して、例えばマスクライブラリから機械的に検索した後に、あるいは走査の間に、ビームＰＢの経路に対してマスクＭＡを正確に位置決めすることができる。一般的に、オブジェクトテーブルＭＴおよびＷＴの移動は、位置決め装置ＰＭおよびＰＷの部分を形成するロングストロークモジュール（粗動位置決め）およびショートストロークモジュール（微動位置決め）の助けにより実現することができる。しかし、ステッパの場合（スキャナとは対照的に）、マスクテーブルＭＴはショートストロークアクチュエータに連結されるだけであるか、あるいは固定される。マスクＭＡおよび基板Ｗは、マスクアラインメントマークＭ１、Ｍ２および基板アラインメントマークＰ１、Ｐ２を使用して位置合わせすることができる。

ここに表した装置は以下の好ましいモードにて使用可能である。

１．ステップモードにおいては、マスクテーブルＭＴおよび基板テーブルＷＴは、基本的に静止状態に保たれている。そして、投影ビームに与えたパターン全体が１回で（すなわち１回の静止露光で）目標部分Ｃに投影される。次に基板テーブルＷＴがＸ方向および／あるいはＹ方向にずらされ、異なる目標部分Ｃが露光され得る。ステップモードでは、露光フィールドの最大サイズが、１回の静止露光で描像される目標部分Ｃのサイズを制限する。

２．走査モードにおいては、マスクテーブルＭＴおよび基板テーブルＷＴを同期走査する一方、投影ビームに与えられたパターンを目標部分Ｃに投影する（つまり１回の動的露光）。マスクテーブルＭＴに対する基板テーブルＷＴの速度および方向は、投影システムＰＬの拡大（縮小）および像反転特性によって決定される。走査モードでは、露光フィールドの最大サイズが、１回の動的露光で目標部分の（非走査方向における）幅を制限し、走査動作の長さが目標部分の（走査方向における）高さを決定する。

３．別のモードでは、マスクテーブルＭＴが基本的にプログラマブルパターニングデバイスを保持する静止状態に維持されて、投影ビームに与えられたパターンを目標部分Ｃに投影する間に、基板テーブルＷＴが動作するか、走査される。このモードでは、一般的にパルス状放射線ソースを使用して、基板テーブルＷＴを動作させるごとに、または走査中に連続する放射線パルス間に、プログラマブルパターニング構造を必要に応じて更新する。この動作モードは、以上で言及したようなタイプのプログラマブルミラーアレイなどのプログラマブルパターニング構造を使用するマスクなしリソグラフィに容易に適用することができる。

上述した使用モードの組合せおよび／または変形、または全く異なる使用モードも使用することができる。

プロセスが終了すると、製造された製品を監視し、製造された製品に不具合が検出されると警報を提供するシステムが知られている。本発明は、製造された製品で不具合が検出される前に、警報を出し、性能低下を補正するために措置を執ることができるように、システム性能低下をリアルタイムで測定可能にするシステム監視および／または診断を提供する。本発明の１つの実施形態では、機能情報および／または性能情報を使用して、システム監視および／または診断を実行することができる。

機能情報の収集および／または性能情報の収集は、数ある技術の中でもインライン、オンライン、オフライン、またはインラインとオンラインとオフラインの組合せでも実行することができる。インライン情報収集は、正常な生産シーケンスが中断されないように、システムが正常な生産活動を実行中に行われることがある。オンライン情報収集は、正常な生産シーケンスが中断されている場合に、予定した間隔で実行することができる。本発明の１つの例示的実施形態では、オンライン情報収集は、特にロット間に予定することができる。オフライン情報収集は、正常な生産シーケンスが中断され、基板または他の材料に措置を実行する場合に、手動で、または予定された間隔で実行することができる。本発明の１つの例示的実施形態によると、データ収集は最初にインライン情報、次にオンライン情報、そして最後にオフライン情報を使用して獲得される。データ収集の他のシーケンスも想定される。

機能情報および／または性能情報は、様々な間隔に従って捕捉することができる。本発明の１つの実施形態によると、データ収集間隔は、毎時間、分、秒、１秒の数分の１、または他の時間に基づく間隔のように、固定された所定の頻度のような時間に基づく間隔を含んでよい。あるいは、データ収集間隔は、数ある時間に基づかない間隔の中でも、ダイ／ウェハ／レチクル／像／ロットに基づく間隔など、時間に基づく間隔以外を含んでもよい。データは連続的または断続的に収集することができる。データを収集するために、時間に基づく／時間に基づかない間隔の組合せを使用してよいことが、当業者には容易に理解される。

機能情報および／または性能情報は、センサ、アクチュエータシステム、および他の感知デバイスを使用して収集することができる。感知デバイスは、リソマシン全体に分布させ、リソマシンの構成要素の動作面に対応する傾向、ドリフト、周囲空気および他の情報に関する情報を提供することができる。本発明の１つの実施形態によると、感知デバイスはシステムの動作中に大量のデータを生成することができる。大量のデータを処理かつ／または分析するために所定の位置に組織化された工程および／または自動化されたルーチンがないと、問題の原因を決定する前に障害追跡に数時間もかけることがある。

障害追跡プロセスを合理化するために、データを組織化し、システム動作中に実行される１つ以上の機能および／または副機能に対応する様々な診断データセットにすることができる。診断データセットは、数ある情報の中でもリソマシンに関連する生データを含むことができる。例えば、診断データセットは、温度読み取り値、圧力読み取り値、光強度読み取り値、および他の診断データセット情報を含んでよい。診断データセットは、機能または他のカテゴリで組織化することができる。診断データセットは、リアルタイムで分析するか、その後の処理のために記憶する、あるいはその両方でよい。

本発明の１つの実施形態によると、選択された診断データセットの変動とシステム性能機能の偏差との間にパターンを見いだすことができる。障害追跡プロセスをさらに合理化するために、リソマシンにとって許容可能／許容不可能な動作状態に対応する診断データセットについて、ある範囲の基準値を画定することができる。関連する範囲の基準値を有する診断データセットを、これ以降、キー性能指標と呼ぶ。

本発明の別の実施形態によると、キー性能指標は、良好なシステム動作に対応する範囲の動作値を含むことができ、この範囲は上下の値によって境界を区切られる。キー性能指標は、プロセスシーケンス内で実行される機能に対応してよい。したがってある機能が不適切に実行中であると判断されると、その機能に関連する１つ以上のキー性能指標を識別し、性能偏差の原因に関する探索を開始することができる。他のシステム動作の識別子（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｓ）を使用してよいことが、当業者には容易に理解される。

本発明の１つの実施形態によると、多くの構成に従って機能、キー性能指標、診断データセット、および他の要素を組織化し、提示することができる。１つの実施形態では、階層構成を使用して、情報を提示することができる。要素を提示するために、他の構成を使用してもよい。

階層構成は、システムの構成要素、最終性能を達成するために実現される機能（つまり描像、オーバレイ、生産性および他の機能）、キー性能指標、診断データセットおよび他の要素を提示する１つ以上の要素を含んでよい。図２は、システムの動作中に実行されるプロセスステップのシーケンスに従って組織化された機能情報および／または性能情報を含むシステム階層２００を有する本発明の１つの例示的実施形態を示す。システム階層２００は、複数のレベル、項目、およびシステムの動作中に実行される機能に対応する他の構成要素を含むことができる。本発明は、代替的要素構成、より多い数のまたはより少ない数の要素、および他の変動を使用することを想定する。本発明は、階層構造の要素間に複数の関係を示すことも想定する。他の構成を使用して、機能情報および／または性能情報を組織化してもよい。

図２に示す本発明の１つの実施形態によると、プロセスステップ２０２のシーケンスは、システムの動作中に実行される機能に対応する幾つかのステップ２１０−２１８を含んでよい。１つの例示的実施形態では、ステップは、ステージの位置合わせを含む第一ステップ２１０、大域的レベルの輪郭形成（ｇｌｏｂａｌ ｌｅｖｅｌ ｃｏｎｔｏｕｒｉｎｇ）を含む第二ステップ２１２、ウェハマップを含む第三ステップ２１４、そのウェハマップを使用する露光の実行を含む第四ステップ２１６などに対応してよい。システム動作中に他のステップも使用してよいことが、当業者には容易に理解される。

本発明の別の実施形態によると、階層の上位レベルは、システムの高次機能に対応し、階層の下位レベルはシステムの低次機能または副機能に対応することができる。階層の上位レベルと階層の下位レベルの間に、幾つかの要素レベルを設けることができる。

本発明の１つの例示的実施形態によると、システム階層２００は、システムの機能的破壊を決定し、それに対応する、機能の側面、または機能内で実行されるステップを監視かつ／または検証するために使用可能な感知デバイスまたはデータソースを識別することによって生成することができる。１つの例示的実施形態では、階層２１０−２１８の上位レベルは、主要なシステム機能を表す。副機能は、主要システム機能から導出し、階層の下位レベルに配置することができる。診断データセット２８０−２８６は、感知デバイスまたはデータソースから獲得し、対応する機能および／またはステップと関連させることができる。１つの例示的実施形態によると、診断データセットは、ある範囲の基準値を設けて、キー性能指標に変換することができる。１つの実施形態では、階層２００は、他のキー性能指標および／または診断データセットを通して連結させる２レベル以上のキー性能指標および／または診断データセットを含むことができる。また、２つ以上の機能２１０−２１８が、２つ以上のキー性能指標００１ＫＰＩ−０３９ＫＰＩを共用することができる。例えば、第一ステップ２１０および第二ステップ２１２が同じレベルで００２ＫＰＩと００３ＫＰＩを、第一ステップ２１０と第二ステップ２１２とで同様である異なるレベルで０１０ＫＰＩ−０１２ＫＰＩを共用することができる。

階層にキー性能指標００１ＫＰＩ−０３９ＫＰＩを含めることによって、システム性能を能動的に監視することができ、これは数ある利点の中でも、測定値が正常範囲外にドリフトした場合に能動的に検出することによって診断速度を上げることを提供する。キー性能指標００１ＫＰＩ−０３９ＫＰＩとは対照的に、診断データセット２８０−２８６はシステム性能の受動的監視を可能にし、データ分析器がシステム偏差の根本原因を識別できるようにする生データを提供する。本発明の１つの実施形態によると、診断データセット２８０−２８６は、上位レベルの要素を使用してシステム偏差を識別した後に、システム動作の詳細な分析を可能にするために階層の下位レベルに含めることができる。キー性能指標００１ＫＰＩ−０３９ＫＰＩを階層に含めると、能動的システム監視を促進し、診断速度を上げるが、自動化の増加という利点と、診断データセットの基準値を決定するために時間とリソースを消費することとの間に妥協点が存在する。本発明の例示的実施形態によると、検出デバイスによって生成され、選択されたデータは、診断データセット内で記憶される。診断データセットの一部がキー性能指標に変換される。

本発明の１つの例示的実施形態によると、階層の上位レベル機能２１０−２１８で性能偏差を検出すると、１つ以上の関連するキー性能指標００１ＫＰＩ−０３９ＫＰＩを、正常範囲外で測定された値を有するものと識別することができる。階層の上位レベルのキー性能指標を識別することができ、根本原因が決定されるまで、下位レベルまで階層を探査することができる。根本原因は、下位レベルのキー性能指標および／または診断データセットの分析を通して識別することができる。階層をトップダウン方式で探査することによって、焦点を絞ったアプローチを提供し、偏差の１つ以上の原因を突き止めることができる。

階層の複数のレベルが性能偏差の発生源を示す状況では、階層内のレベルの位置に基づいて階層構造内の要素の関連性を決定することができる。本発明の１つの実施形態によると、上位レベルの要素で識別される問題は、関連しない下位レベルの要素で識別される問題に優先する。階層構造の１つ以上のレベルを通して識別される問題の相対的重要性を評価するために、他の技術を使用してもよい。

図３は、リソセルの描像機能に関する性能階層３００の例示的実施形態を示す。描像機能は、第一ステップ２１０、第三ステップ２１４、第四ステップ２１６および第五ステップ２１８に関連する。本発明の１つの実施形態によると、描像機能は、二点鎖線で構成された線を介して連結されるキー性能指標に関連する。１つの実施形態では、描像機能は第一ステップ２１０、キー性能指標００１ＫＰＩ、００５ＫＰＩ、００６ＫＰＩ−００９ＫＰＩ、および診断データセット２８０と関連する。別の実施形態では、描像機能は第三ステップ２１４およびキー性能指標００５ＫＰＩ、００６ＫＰＩ−００９ＫＰＩ、０１６ＫＰＩ−０１９ＫＰＩに関連する。さらに別の実施形態では、描像機能は第四ステップ２１６、キー性能指標０２０ＫＰＩ−０２２ＫＰＩおよび０２４ＫＰＩ−０２６ＫＰＩ、および診断データセット２８０、２８５と関連する。さらに別の実施形態では、描像機能は第五ステップ２１８、キー性能指標０２７ＫＰＩ−０３２ＫＰＩ、０３４ＫＰＩ−０３９ＫＰＩ、および診断データセット２８４、２８６に関連する。性能階層をＫＰＩに沿って上下に探査し、問題の根本原因を決定することができる。また、階層は他の感知デバイスから情報を引き出す際にガイダンスを提供し、関連するデータの完全なセットを提供することができる。

図４は、リソセルのオーバレイ機能に関する性能階層４００の例示的実施形態を示す。描像関数は第一ステップ２１０、第二ステップ２１４、第四ステップ２１６および第五ステップ２１８と関連する。本発明の１つの実施形態によると、オーバレイ機能は、二点鎖線で構成された線を介して連結されるキー性能指標に関連する。１つの実施形態では、オーバレイ機能は第一ステップ２１０、キー性能指標００２ＫＰＩ−００４ＫＰＩおよび０１０ＫＰＩ−０１２ＫＰＩ、および診断データセット２８０に関連する。別の実施形態では、オーバレイ関数は第二ステップ２１４およびキー性能指標００２ＫＰＩ−００４ＫＰＩおよび０１３ＫＰＩ−０１５ＫＰＩに関連する。図４から気づくように、００２ＫＰＩ、００３ＫＰＩおよび０１０ＫＰＩ−０１２ＫＰＩは、第一ステップ２１０と第二ステップ２１２の間で共用される。さらに別の実施形態では、オーバレイ機能は第四ステップ２１６、キー性能指標０２０ＫＰＩ、０２１ＫＰＩおよび０２３ＫＰＩ−０２６ＫＰＩおよび診断データセット２８０、２８５に関連する。さらに別の実施形態では、描像機能は第五ステップ２１８、キー性能指標０２７ＫＰＩ−０３１ＫＰＩ、０３３ＫＰＩ−０３９ＫＰＩおよび診断データセット２８４、２８６に関連する。性能階層をＫＰＩに沿って上下に探査し、問題の根本原因を決定することができる。また、階層は、他の感知デバイスから情報を引き出す際にガイダンスを提供し、関連するデータの完全なセットを提供することができる。また、階層からの情報は、数ある変更の中でも、システムに追加の感知デバイスおよび／または制御装置を追加するのを支援することができる。

図５は、リソセルの位置合わせサブシステムに関する機能階層５００の例示的実施形態を示す。位置合わせサブシステムは第一ステップ２１０と関連する。本発明の１つの実施形態によると、位置合わせサブシステムは、二点鎖線で構成された線を介して連結されるキー性能指標と関連する。１つの実施形態では、位置合わせサブシステムは第一ステップ２１０、キー性能指標００３ＫＰＩおよび０１０ＫＰＩ−０１２ＫＰＩ、および診断データセット２８０と関連する。性能階層をＫＰＩに沿って上下に探査し、問題の根本原因を決定することができる。また、階層は他の感知デバイスから情報を引き出す際にガイダンスを提供し、関連するデータの完全なセットを提供することができる。

本発明の１つの実施形態によると、システムの特定の機能が適切に動作していないことを示すエラー情報を受信すると、機能情報を探査することができる。エラー情報は専門知識、問題、原因および解決（ＰＣＳ）システム、エラーログ（ｅｒｒｏｒ ｌｏｇｓ）または他のソースから導出することができる。

本発明の１つの実施形態によると、システム性能低下は、キー性能指標００１ＫＰＩ−０３９ＫＰＩで取得した測定値に基づいて検出することができる。システム性能指標を検出したら、キー性能指標００１ＫＰＩ−０３９ＫＰＩおよび／または診断データセット２８０−２８６を使用して、システム性能低下の潜在的発生源を隔離することができる。したがって、キー性能指標００１ＫＰＩ−０３９ＫＰＩおよび／または診断データセット２８０−２８６に対応する情報を使用して、障害追跡を補助し、傾向分析データを提供して、他の診断情報を提供することができる。本発明の別の実施形態によると、キー性能指標００１ＫＰＩ−０３９ＫＰＩおよび／または診断データセット２８０−２８６を使用し、傾向分析情報または他の情報に基づいて予防的保守の予定を作成することができる。

キー性能指標００１ＫＰＩ−０３９Ｐおよび／または診断データセット２８０−２８６は、性能の追跡、障害追跡または他のデータ処理を含むデータ処理を可能にするために、選択された長さの時間だけセーブし、記憶することができる。本発明の１つの例示的実施形態では、キー性能指標００１ＫＰＩ−０３９Ｐおよび／または診断データセット２８０−２８６を、数時間、数日、数週間、数ヶ月、数年、および他の長さの時間にわたって記憶することができる。

本発明の１つの実施形態では、キー性能指標００１ＫＰＩ−０３９Ｐおよび／または診断データセット２８０−２８６に対応する情報を使用し、測定した性能低下に基づいて予測保守の予定を作成することができる。本発明の別の実施形態では、予測保守をカスタマイズすることができる。例えば、キー性能指標の低下は、リソシステム（ｌｉｔｈｏ ｓｙｓｔｅｍ）の内側および／または外側で測定される製品歩留まり指標に相関させることができる。この相関から導出した情報を使用して、予測保守をカスタマイズすることができる。予測保守をカスタマイズするために、他の情報を使用してよいことが当業者には容易に理解される。

本発明の代替実施形態によると、図６は機能構造６０４および性能構造６０２を含む階層データモデル６００を示す。本発明の１つの実施形態によると、性能構造６０２は、低下するシステム性能の障害追跡のために探査する、性能に基づく階層要素を含む。性能に基づく階層要素は、第一レベルにオーバレイ２３０、描像２４０、および生産性３１０などの機能を含むことができる。オーバレイ２３０から始まる第二レベルは、数ある要素の中でもフィールド内要素３２０およびフィールド間要素３２２を含むことができる。

本発明の１つの実施形態によると、低下する性能の指示に基づいてシステムを監視するために、キー性能指標および／または診断データセットを選択することができる。分析はトップダウン式の順序で実行することができる。１つの例示的実施形態では、オーバレイの問題が疑われる場合は、システム性能を監視するためにオーバレイ２３０、フィールド内要素３２０およびフィールド間要素３２２のうち１つ以上を選択することができる。これらの性能ドライバ要素は、評価プロセスの上位層に対応する。下方向で次の層にて、オーバレイ２３０、フィールド内要素３２０およびフィールド間要素３２２のうち１つ以上について決定された性能関係に基づいて監視するために、１つ以上のキー性能指標（ＫＰＩ１ＲＨ−ＫＰＩ７ＲＨ、ＫＰＩ１ＷＨ−ＫＰＩ７ＷＨ、ＫＰＩ１ＡＬ−ＫＰＩ７ＡＬ、ＫＰＩ１ＩＳ−ＫＰＩ７ＩＳ）を選択することができる。下方向で次の層にて、１つ以上のキー性能指標との性能関係に基づいて監視するために、１つ以上の診断データセット（診断１ＲＨ−診断７ＲＨ、診断１ＷＨ−診断７ＷＨ、診断１ＡＬ−診断７ＡＬ、診断１ＩＳ−診断７ＩＳ）を選択することができる。システムは複数のキー性能指標を含むことができるので、このトップダウン式のアプローチは、目標指向の診断評価を提供する可能性の増加に基づいて選択されたキー性能指標の限定されたセットの評価に焦点を絞ることができる。１つの実施形態では、システムは少なくとも数百のキー性能指標を含むことができる。

システム監視および診断評価は、性能低下の原因を求めるために必要な平均時間を減少させることができ、したがってシステムまたはシステムの一部は、効率的に調節して、許容可能な動作状態へと戻すことができる。その結果、本発明は、システムの平均修理時間（ＭＴＴＲ）を削減する。理想的な場合、システムが故障していると判断される前に、システム低下を識別し、補正することができる。したがって、本発明はシステムを動作状態へと戻すために必要な予備システム、予備リソース、およびタスクの実行のために計画をたて、配置構成するのに必要な実際の時間を解消かつ／または短縮することができる。

本発明の代替実施形態では、トップダウン式の順序と同時に、またはそれに代わってボトムアップ式の順序を使用することができる。１つの例示的実施形態では、システムの単一構成要素の性能面を示すキー性能指標を識別することができる。診断データセット値（診断１ＲＨ−診断７ＲＨ、診断１ＷＨ−診断７ＷＨ、診断１ＡＬ−診断７ＡＬ、診断１ＩＳ−診断７ＩＳ）に基づいて、システムの単一の構成要素に問題が存在することが疑われる場合は、１つ以上の診断データセットを選択して、システム構成要素の性能を監視することができる。これらの診断データセットは、評価プロセスの最低層に対応する。診断データセットは、キー性能指標に連結させることができる。上方向で次の層では、１つ以上の診断データセットとの決定された性能関係に基づいて監視するために、１つ以上のキー性能指標（ＫＰＩ１ＲＨ−ＫＰＩ７ＲＨ、ＫＰＩ１ＷＨ−ＫＰＩ７ＷＨ、ＫＰＩ１ＡＬ−ＫＰＩ７ＡＬ、ＫＰＩ１ＩＳ−ＫＰＩ７ＩＳ）を選択することができる。上方向で次の層では、他のキー性能指標との性能関係に基づいて、１つ以上のキー性能指標を選択することができる。予め画定された公差限界内で動作しているか否かを決定するために、数百のキー性能指標を監視することができるので、このボトムアップ式のアプローチは、システムの不具合が検出される前に潜在的なシステム低下を前もって警告することができる。予め画定された公差限界外になるキー性能指標が増加し始めると、不具合が発生する前にシステム不具合を予測する可能性が高くなる。

本発明の１つの実施形態によると、使用者がシステムデータを効率的に探査できるようにするために、階層構造を表示するユーザインタフェースを提供することができる。使用者は、トップダウン方式および／またはボトムアップ方式で階層構造を横断するか、他の探査技術を使用することにより、システムデータを探査することができる。本発明の代替実施形態では、ユーザインタフェースは、事象および履歴ビュー、最終変更ビュー、一般的状態ビュー、レシピビュー（ｒｅｃｉｐｅ ｖｉｅｗ）、ドライバ状態ビュー、材料ビュー、および他のビューを含む幾つかのビューを表示することができる。

図７は、ウェハの位置合わせ再現（ｗａｆｅｒ ａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）７０６およびレチクル位置合わせ再現（ｒｅｔｉｃｌｅ ａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）７０８に対応するオーバレイキー性能指標７０２を表すグラフ図を示し、ここで測定は時間に基づく。ウェハ位置合わせ再現７０６は、オーバレイ２３０のシステム低下に対応する高い部分７１０を示す。ＭＡ／ＭＳＤ７２０およびＡＬレーザ強度７２２を含む診断データセット７０４を表すグラフも図示され、これはウェハ位置合わせ再現７０６と性能関係を共用する。ＭＡ／ＭＳＤ７２０およびＡＬレーザ強度７２２は、時間に基づく測定値として表示される。ＭＡ／ＭＳＤ７２０は、高い部分７１０のソースを示す高い部分７３０を含む。

本発明の１つの実施形態によると、システムは、システムの生産性を減速させずにウェハとシステムとの両方で測定数を増加させることができる２つのステージを含む。これらの測定値は、選択したロットについて獲得することができ、データは傾向分析用の長期記憶（ｌｏｎｇ ｔｅｒｍ ｓｔｏｒａｇｅ）へセーブされる。問題のロットに関連するキー性能指標に対応するデータを、正常値との比較のために長期記憶から抽出することができる。リソマシンに関連するキー性能指標の組み合わせたセットを同時に分析し、リソマシン内の問題発生源を決定することができる。

本発明は少なくとも以下の利点を提供する。

性能診断の増加、インライン計算、および診断を加速する自動化したエラー決定は、数ある利点の中でも、人間のエラーを減少させ、予防措置を提供する。本発明は、エラーが発生するにつれてそれを発見するために、ウェハ形体の測定のようなオフラインエラー検出に対する要求を低下させる。性能データの履歴を生成して、数ある特徴の中でもシステムレベル状態の監視および傾向分析を可能にすることができる。

本発明は、システム性能との関連性に基づくキー性能指標のカテゴリ分類を可能にする。優先権は、階層中の要素のレベル、データを収集する頻度、または他の要素に基づいてデータ収集に割り当てることができる。これによって、問題を診断し、補正サブシステムレベル内でエラーを突き止め、構造化された意味で他の措置を実行することができる。また、数ある行動の中でも、疑わしいデータ読み取り値を有するキー性能指標を識別するか、監視するか、検査することができる。

本発明は、システム状態の有意の部分を進行中に報告できるように、自動化したシステム監視を提供する。この特徴は、数ある利点の中でも、問題の診断を加速し、予防保守情報を提供する。また、本発明は、最少のシステム知識を有する使用者が性能診断を実行できるようにする。これは、システムが、問題の区域に関する見通しおよびガイダンスを提供するからである。さらに、本発明は遠隔診断を実行するために必要なデータおよび構造を提供する。

本発明によって、システムはリアルタイムで潜在的問題を識別し、最終製品を公差要件内に維持するために、予防保守を実行することができる。警報を生成し、送信して、潜在的問題を通信することができる。警報は、無線または有線通信路を介して任意の複数のデバイスに送信することができる。使用者が各性能指標の傾向を収集し、分析する必要がない状態で、ノルムを自動的に微調整し、統計的プロセス制御（ＳＰＣ）の能動的制御限界を設定することができる。あるいは、システムの使用者がデータを分析し、システムの状態を監視することができる。データを分析するために、他の技術を使用してもよい。

１つの実施形態によると、本発明は、システムの挙動性能の変化を探査し、１つ以上のシステム構成要素の変動の変化を追跡することによって、効率的な方法で障害追跡を案内する探査構造を提供する。あるいは、本発明は、キー性能指標の許容可能な読み取り値によって、追加の分析から階層の一部を除外可能にすることができる。さらに、本発明は、階層構造から導出した情報に基づいて、重要なプロセスステップまたは困難なアプリケーションを実行するために、使用者がシステムを能動的に選択できるようにする。

記載された実施形態の以上の提示は、当業者が本発明を作成または使用できるように提供されている。これらの実施形態に対する様々な改造が可能であり、本明細書に提示された一般的原理は、他の実施形態にも適用することができる。例えば、本発明は、ハードワイヤード回路として、アプリケーション固有の集積回路内に作成された回路構成として、非揮発性記憶装置にロードされたファームウェアプログラムまたは機械で読み取り可能なコードとしてデータ記憶媒体から、またはデータ記憶媒体にロードされるソフトウェアプログラムとして部分的または全体的に実現することができ、このようなコードは、マイクロプロセッサまたは他のディジタル信号処理ユニットのような論理要素のアレイによって実行可能な命令であり、あるいは他の実現を含むことができる。

本発明の実施形態は、上記で開示したような方法を述べる機械読み取り式命令の１つ以上のシーケンスを含むコンピュータプログラム、または自身内にこのようなコンピュータプログラムを有するデータ記憶媒体（例えば半導体メモリ、磁気または光ディスク）を含む。本発明は、上記で提供された実施形態に制限されるものではなく、本明細書で任意の意味で開示された原理および新規の形体と一致する最も広い範囲が与えられる。本発明の範囲は、請求の範囲によってのみ決定されるものである。

本発明の１つの実施形態によるリソグラフィ装置を示したものである。 本発明の１つの実施形態によるシステム階層を示したものである。 本発明の１つの実施形態による描像機能の性能階層を示したものである。 本発明の１つの実施形態によるオーバレイ機能の性能階層を示したものである。 本発明の１つの実施形態による位置合わせサブシステムの機能階層を示したものである。 本発明の１つの実施形態による探査構造を示したものである。 本発明の１つの実施形態による時間ベースのグラフを示したものである。

符号の説明

２００ システム階層
２０２ プロセスステップ
２１０ 第一ステップ
２１２ 第二ステップ
２１４ 第三ステップ
２１６ 第四ステップ
２１８ 第五ステップ
２３０ オーバレイ
２４０ 描像
２８０、２８１、２８２、２８３、２８４、２８５、２８６診断データセット
３１０ 生産性
３２０ フィールド内要素
３２２ フィールド間要素
６００ 階層データモデル
６０２ 性能構造
６０４ 機能構造
７０２ オーバレイキー性能指標
７０４ 診断データセット
７０６ ウェハ位置合わせ再現
７０８ レチクル位置合わせ再現
７１０、７３０ 高い部分
７２０ ＭＡ／ＭＳＤ
７２２ ＡＬレーザ強度

Claims (19)

1. リソグラフィ機械の性能を監視するシステムであって、
   前記システムの動作中に実行される１つ以上の機能または副機能を表す要素を含み、上位レベルが前記システムの高次機能に対応し、下位レベルが前記システムの低次機能または副機能に対応する階層データ構造と、
   前記要素と関連して、対応する要素の性能の尺度を提供する複数のキー性能指標と、
   １つ以上の感知デバイスから得られる生データを含む診断データセットで、対応する要素と関連する診断データセットと、を備え、
   前記キー性能指標は、前記診断データセットから導出され、所定の基準値を含み、前記感知デバイスからの測定値が前記所定の基準値から偏差している場合に、リソグラフィ機械の性能の変動を信号で通信する、システム。
2. 前記リソグラフィ機械の状態監視が、（ｉ）オンライン、（ｉｉ）オフライン、（ｉｉｉ）インラインまたは（ｉ）から（ｉｉｉ）の任意の組合せで実行される、請求項１に記載のシステム。
3. さらに、前記複数の感知デバイスから受信した前記データを記憶する記憶デバイスを有する、請求項１に記載のシステム。
4. 前記データが、（ｉ）時間に基づく間隔、（ｉｉ）ダイ毎の間隔、（ｉｉｉ）ウェハ毎の間隔、（ｉｖ）像毎の間隔、（ｖ）ロット毎の間隔、または（ｖｉ）（ｉ）から（ｖ）の任意の組合せを含む所定の間隔に従って記憶される、請求項３に記載のシステム。
5. 前記要素が、描像、オーバレイおよび生産性のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
6. さらに、前記階層データ構造を表示するグラフィカルユーザインタフェースを有する、請求項１に記載のシステム。
7. 前記要素および前記関連のキー性能指標が関係を共用し、前記グラフィカルユーザインタフェースが、前記関係をグラフで表示するように構成される、請求項６に記載のシステム。
8. 前記キー性能指標が所定の限界値に関連し、測定された値が前記所定の限界値から外れた場合に、前記キー性能指標が識別される、請求項１に記載のシステム。
9. リソグラフィ機械の性能を監視する方法であって、
   システムの動作中に実行される１つ以上の機能または副機能を表す要素を含み、上位レベルが前記システムの高次機能に対応し、下位レベルが前記システムの低次機能または副機能に対応する階層データ構造を生成することと、
   対応する要素の性能の尺度を提供するために、複数のキー性能指標を前記要素に関連させることと、
   前記リソグラフィ機械の全体に分布する感知デバイスから生データを獲得し、前記生データは診断データセットとして組織化されることと、さらに、
   前記キー性能指標を生成するために、前記診断データセットに所定の基準値を提供することと、
   前記キー性能指標に関連する測定値が前記所定の基準値から外れた場合に警報を生成し、それによってリソグラフィ機械の性能の変動を信号で通信することとを含む方法。
10. さらに、（ｉ）オンライン、（ｉｉ）オフライン、（ｉｉｉ）インライン、または（ｉ）から（ｉｉｉ）の任意の組合せでリソグラフィ機械の状態監視を実行することを含む、請求項９に記載の方法。
11. さらに、前記感知デバイスから受信したデータを記憶することを含む、請求項９に記載の方法。
12. 前記データが、（ｉ）時間に基づく間隔、（ｉｉ）ダイ毎の間隔、（ｉｉｉ）ウェハ毎の間隔、（ｉｖ）像毎の間隔、（ｖ）ロット毎の間隔、または（ｖｉ）（ｉ）から（ｖ）の任意の組合せを含む所定の間隔に従って記憶される、請求項１１に記載の方法。
13. さらに、前記階層データ構造を表示するグラフィカルユーザインタフェースを提供する、請求項９に記載の方法。
14. 前記要素および前記関連のキー性能指標が関係を共用し、前記グラフィカルユーザインタフェースが、前記関係をグラフで表示する、請求項１３に記載の方法。
15. さらに、前記キー性能指標を所定の限界値に関連させることと、測定された値が前記所定の限界値から外れた場合に、前記キー性能指標を識別することとを含む、請求項９に記載の方法。
16. さらに、遠隔位置から性能を監視することを含む、請求項９に記載の方法。
17. さらに、前記識別されたキー性能指標に対応する前記要素を識別することを含む、請求項１５に記載の方法。
18. さらに、前記生成された警報を、通信路を通して受信デバイスへと送信することを含む、請求項１７に記載の方法。
19. リソグラフィ機械の性能を監視する方法であって、
    システムの動作中に実行される１つ以上の機能または副機能を表す要素を含み、上位レベルが前記システムの高次機能に対応し、下位レベルが前記システムの低次機能または副機能に対応する階層データ構造を生成することと、
    対応する要素の性能の尺度を提供するために、複数のキー性能指標を前記要素と関連させることと、
    前記複数のキー性能指標のそれぞれについて、所定の限界値を画定することと、
    測定値が前記所定の限界値を外れたか決定するために、前記複数のキー性能指標を監視することと、
    前記所定の限界値から外れた前記キー性能指標に対応する前記要素を決定することとを含む方法。