JP5384009B2 - 自動スループット制御システムおよびその操作法 - Google Patents

Description

概して、本発明は、集積回路の製造分野に関し、より詳細には、様々な製品を別々のプロセスレシピで処理するのに必要な複数のプロセスツールのプロセスツールスループットを監視する技術分野に関する。

今日の世界市場では、大量生産を行うメーカ側は、低価格・高品質の製品を提供することを強いられている。よって、生産コストを最小限に抑えるために、歩留まりを増やし処理の効率性を高めることが重要である。このことは、半導体の製造分野において特に当てはまる。それは、半導体製造分野においては、最先端技術を大量生産技術と組み合わせることが不可欠であるからである。したがって、半導体メーカは、原料および消耗品の消費を減らす一方で、プロセスツールの利用率を高めることを目標としている。最新の半導体製造施設では、全体の製造コストのうちの大部分を占める、コストの非常に大きな装置が必要とされることから、プロセスツールの利用率を高めることは特に重要である。

典型的に、集積回路は自動あるいは半自動施設で製造される。よって、デバイスを完成させるために、多数のプロセスステップとメトロロジーステップとが行われ。半導体デバイスに対して行われるプロセスステップおよびメトロロジーステップの数や形式は、製造される半導体装置の仕様に応じて決まる。集積回路の通常のプロセスフローでは、特定のデバイス層の回路パターンをレジスト層に描き、次に、このレジスト層をパターニングし、エッチングや注入プロセスなどによって対象のデバイス層を構築する際にさらなる処理を行うためのレジストマスクを形成する、複数のフォトリソグラフィステップを含み得る。したがって、特定のデバイスの様々な層に対して設定された特定のリソグラフィックマスクに基づいて、複数のプロセスステップが、層毎に行われる。例えば、高度なＣＰＵにおいては数百ものプロセスステップが求められる。このプロセスステップの各々は、対象となるデバイスの仕様を満たすように特定のプロセスマージン内で実行されなければならない。

このようなプロセスの多くは非常にクリティカルであるので、プロセスフローを効率的に制御するために、複数のメトロロジーステップを実行する必要がある。典型的なメトロロジープロセスにおいては、層厚の測定、トランジスタのゲート長などのクリティカルフィーチャの寸法の決定、ドーパントプロファイルの測定などが行われ得る。プロセスマージンの大部分は装置に特有のものとなるので、多くのメトロロジープロセスおよび実際の製造プロセスは、対象のデバイスに対して特別に設計されており、適切なメトロロジーツールとプロセスツールにおいて特定のパラメータ設定を必要とする。

半導体の製造施設では、通常、複数の様々な製造タイプ、例えば、設計や記憶容量の異なるメモリチップ、設計や動作速度の異なるＣＰＵ、およびこれらに類するものが同時に製造されている。このような施設では、ＡＳＩＣ（Application Specific integrate Circuit）と呼ばれる特定用途向け集積回路を製造する製造ラインでは、様々な製造タイプの数は百以上にも達する。この様々な製造タイプの各々は特定のプロセスフローを必要とし得るので、デポジションツール、エッチングツール、注入ツール、ＣＭＰ（化学機械研磨）ツール、およびこれらに類するものなどの様々なプロセスツールを個別に設定することや、リソグラフィー用に様々なマスクセットが必要とされ得る。
この結果、ある製造環境では、複数の様々なツールパラメータ設定と製造タイプとが同時に出合う。以下、特定のプロセスツール、あるいはメトロロジーツールや検査ツールにおける特定のプロセスに対するパラメータ設定をプロセスレシピあるいは単にレシピと称する。従って、たとえ同じタイプのプロセスツールであっても数多くの様々なプロセスレシピが必要とされ、対応する製造タイプがそれぞれのプロセスツールで処理されるときにはこのようなレシピをプロセスツールに適用しなければならない。

しかし、このようなレシピに加えて、プロセスツールおよびメトロロジーツールあるいは機能的に結合された装置グループで実行される一連のプロセスレシピは、製品の変更が早く必要な処理が変わりやすいことから、頻繁に変更される必要がある。この結果、ツールパフォーマンスは、特にスループットの点からみれば、個々のデバイスの全体の製造コストに実質的影響を及ぼすことから、非常にクリティカル製造パラメータである。
個々のプロセスツールおよびメトロロジーツールのスループットの進行状況やプロセスモジュール、基板ロボットハンドラ、ロードポートなどのある特定のエンティティのスループットの進行状況でさえも、長時間未観察状態になっているおそれがあり、これらが頻繁にレシピ変更にさらされている。長時間未観察状態なのは、数多くの製造タイプと対応する数多くのプロセスを含む製造シーケンスが複雑なためである。したがって、必要なツールおよび処理が複雑なことから、対象のツールが属する装置グループのパフォーマンスが、比較的広い範囲の変動を受け可能とするよう、一般に選択されなければならない通常のパフォーマンスマージン内にあるときに、パフォーマンスの低いツールは長時間、未観察状態になっているおそれがある。

理想的には、各基板における１つ１つのプロセスの効果を測定によって検出し、所要の仕様を満たした場合に限り対象の基板がリリースされ、更なる処理が行われる。しかし、ある特定のプロセスの結果を測定するには相対的に長い測定時間が必要であり、また、サンプルを破壊すら必要とされる場合もあることから、１つ１つのプロセスの結果を考慮して対応のプロセスを制御することは現実的ではない。さらに、所要の測定結果を得るためには、メトロロジーにおいて時間および装置について多大な努力をしなければならない。加えて、測定結果とその評価を提供して初めてツールがリリースされるので、必要とされるプロセスツールの利用率が最小に抑えられることになる。

通常、メトロロジー能力には限りがあるので、個々のプロセスの効果についての“知識”(knowledge)が不足していることから、上述の問題点を実質的に緩和し、かつ、プロセスツールの利用率を適度に高めるつつ、一方では相対的に高い生産歩留まりを実現すべく、プロセスパラメータを調整するために平均値や対応の標準偏差、およびこれらに類するものなどの統計的手法が導入されている。さらに、プロセスコントロールストラテジーが導入され、継続的に改善されており、これにより、望ましくはランツーランベースで、測定ツールに即時に応答する必要のない高度なプロセスコントロールが可能としている。

このコントロールストラテジーでは、いわゆる、高度なプロセスコントロール、プロセスあるいは相関プロセスグループのモデル、と呼ばれるものが確立され、適切に構成されたプロセスコントローラに実装される。先行の、および／あるいは後続のプロセスの一定量の測定結果に基づいて所定の公差内にプロセス変動を維持するために、フィードフォーワードおよび／あるいはフィードバックコントロールループが確立される。十分に確立された統計的プロセスコントロール（SPC:Statistical Process Control）は、最新のプロセスコントロール（APC:Advanced Process Control）ストラテジーとともに、限られた量のプロセス情報に基づいて高度な品質を実現するためのポテンシャルを供給する、このようなストラテジーは必要とされるプロセスツールのスループットなど、プロセスラインのその他のパフォーマンス基準を十分に考慮していないおそれがある。

例えば、プロセスモジュール、基板処理ロボット、ロードポート、およびこれらに類するものなどのプロセスツールのエンティティの不具合から、処理された基板の品質が必然的にひどく落とされることはないが、プロセスツールやプロセスツールグループの全体のスループットに多かれ少なかれ影響を及ぼし得る。同様に、プロセス変動を考慮するために、および／あるいは、個々のプロセスの結果を向上させるために実行可能な、１以上のプロセスツールにおけるプロセス変更および／あるいはセットアップ変更により、対象とするプロセスの結果をよりよいものとすることもできるが、ロボットアクティビティの増加やレシピステップの追加などにより、スループットが低減するおそれがある。したがって、スループット効率に関して装置や装置グループのパフォーマンスの監視は非常に複雑なものとなる。また、たとえエンティティレベルでのスループット調査、例えば、プロセスモジュール、ロボットハンドラ、ロードポートなどからなる個々のエンティティの一部あるいは全ての調査、を行ったとしても、これはあまり魅力的な解決法とはならない。何故なら、スループットを監視することで１つ以上の特定のプロセスツールに関してある特定のディテールが明らかになったとしても、オペレーションおよび産業エンジニアリングにおけるリソースは限られており、スループットの変化に対して即時に応答することは現実的ではないからである。

上述の状況を考えると、具体的には、スループットに関係した問題を考えると、半導体の製造プロセス効率を高めることができる改良された技術が求められている。

以下、本発明のいくつかの態様を基本的に理解するために、本発明の概要を説明する。この概要は、本発明の全体像を詳細に説明するものではない。本発明の主要な、または重要な要素を特定しようとするものでも、本発明の範囲を限定するものでもない。ここでは、本発明のいくつかのコンセプトを簡単な形で提供して、後続のより詳細な説明に対する前置きとすることのみが目的となっている。

概して、本発明は、自動でスループットに関係するパラメータを監視するポテンシャルを与え、これにより、高い統計的有意性でスループットの効率性を評価するための、実質的に連続したデータを収集することができる、自動スループット制御（ＡＴＣ）システムに関する。この結果、スループットに関係するパフォーマンスの微妙な変動でさえも自動的に検出することができ、このような変動は補償されるか、さらなる制御タスクのために使用されてもよい。したがって、例示的実施形態では、スループットに関係するパフォーマンス特性が、複数のプロセスツールに対して決定される。ここでは、このスループットに関係するパフォーマンス特性は、プロセスツールの操作条件の対象となるプロセスツールの特定の基準パフォーマンスに対する、プロセスツールのスループットパフォーマンスの定量的測定として定義される。

本発明の一実施形態によれば、システムは、複数のプロセスツールからプロセスメッセージを受信するように構成されたインターフェースを含む。さらに、スループットコントロールユニットが提供される。このユニットはインターフェースに接続され、また、複数のプロセスツールの各々に対してのスループットに関係するパフォーマンス特性を自動的に決定するように構成されている。

本発明のさらに別の実施形態によれば、方法は、スループットコントロールユニットによって製造プロセスラインにおいて使用される複数のプロセスツールからプロセスメッセージを受信するステップと、このプロセスメッセージに基づいて複数のプロセスツールの各々に対してのスループットに関係するパフォーマンス特性を測定するステップと、を含む。例示の実施形態では、該方法はさらに、パフォーマンス特性に基づいて複数のプロセスツールに関係したコントロールタスクを実行するステップを含み得る。

本発明は添付の図面と併せて以下の既述を参考することで理解することができる。図面において、同じ参照符号は同様の要素を示す。本発明は、様々な改良を行い、また、他の形態で実施することができるが、ここに説明されている特定の実施例は、例示として示さたものであり、以下にその詳細を記載する。しかし当然のことながら、ここに示した特定の実施例は、本発明を開示されている特定の形態に限定するものではなく、むしろ本発明は添付の請求項によって規定されている発明の範疇に属する全ての改良、等価物、及び変形例をカバーするものである。本発明の例示的な実施形態を以下に記載する。
簡潔を期すために、実際の実装の特徴を全て本明細書に記載することはしない。当然、実際の実施形態の開発においては、システム上の制約およびビジネス上の制約に適合させるなど、開発の具体的な目的を達するために、実装に固有の判断が数多く必要とされ、これは実装によって変わるということが理解されよう。さらに、この種の開発作業は複雑かつ時間がかかるものであるが、本開示の利益を受ける当業者にとって日常的な作業であるということが理解されよう。添付の図面を参照して本発明を説明する。当業者にとっては周知の詳細で本発明を不明瞭なものとしないよう、様々な構造、システム、および装置は、単に説明を目的として概略的に図面に描かれている。
添付の図面は、本発明の例示的形態を記載および説明するために添付される。本明細書において使用される語句は、関連技術の当業者が理解している意味と同じ意味に使用されていると理解および解釈すべきである。ある語句に対して特段の定義が行われていないこと、即ち、当業者において理解されている通常かつ慣用的な意味とは異なる定義が行われていないことは、その語句が本来の定義に沿った意味で用いられることを意味するものである。

概して、本発明は、プロセス効率を大幅に高める自動スループット監視システムおよび／あるいは制御システムを提供する。従来のプロセスラインでは、プロセスおよびセットアップ変更、および／あるいは装置の不具合から生じる未観察のスループットロスが難点となっている。半導体プロセスラインにおける少なくとも一部のプロセスツールのスループットの挙動を自動的に監視することで、スループットに関する欠陥が明らかにされ得る。従来、このような欠陥は、ロットの処理時間から平均的スループットレートを算出する場合、あるいは定常状態での出力データから平均的スループットレートを算出する場合であっても、製造プロセスの“通常の”変動性の裏に隠されるおそれがある。例えば、半導体の製造施設で頻繁に実行されているように、装置グループのスループットを月単位で監視することは、グループ全体の変動性に起因して、特定ツールの、一部の重篤なスループット欠陥を隠す虞がある。これに対して、個々のツール、あるいは１つのプロセスツールの個々のエンティティであってさえも、関係する統計的に有意なツールパラメータを、少なくともツールメッセージを自動的に集めることで決定することができる。このようなツールパラメータは自動的に記録され、実質的な連続データストリームを取得するように、ツールレベルで、あるいはエンティティレベルですら処理される。これにより、プロセスツールのスループットに関して現在の既存のパフォーマンスを評価することができる。

このようなスループットに関係するパフォーマンスの結果に基づき、さらなるコントロールアクティビティを始動してもよく、斯かるコントロールアクティビティは、自動コントロールルーチンに基づいて、および／または、オペレータインタラクションに基づいて実現されてもよい。さらに、スループットに関係するパフォーマンス評価に基づいて、パフォーマンスの高いツールおよび低いツールを識別し、処理をさらに最適化できる。ここでは、対応する“基準”は、ツールおよびエンティティの動的モデルに基づいて、ならびに／または、記録されたツールメッセージおよび／もしくは監視製造実行システムからのプロセスデータに基づいて決定してもよい。

図１ａに、半導体施設の製造環境１５０を概略的に示す。この製造環境１５０は、複数のプロセスツール１１０、１２０、および１３０を含むことができる。これらは特定の構造をした半導体デバイスを製造するために必要とされる一連のプロセスステップを実行するように配置され得る。当然、この複数のプロセスツール１１０、１２０、１３０は、必ずしも半導体デバイスを運搬する基板によって順次パスされるプロセスツールを示す必要はないが、半導体デバイス処理を並列に行う半導体装置を示し得る。ここでは、１以上のツール１１０、１２０、１３０は、処理される様々なタイプの半導体デバイスに適用される様々なツール構成で同様のプロセスを実行してもよい。他の場合では、プロセスツール１１０、１２０、１３０は、“ファンクショナル”ユニットを形成し得る任意の装置グループを示してもよい。この“ファンクショナル”ユニットは、ツール１１０、１２０、１３０によって実行されるプロセスが複雑であり、また、これらのツールによって処理される製品が多種多様であることから、グループとして考えた場合に、ツール１１０、１２０、１３０の全体のスループットに対して実質的な変動性を有する。

“プロセスツール”という用語は、いわゆるインライン測定データを生成するために半導体のプロセスラインで一般に使用されているような検査ツール、電子データを集積するための測定ツールなどの任意のメトロロジーツールを含むことを意味する。例えば、プロセスツール１１０は、リソグラフィステーションを示し得る。このリソグラフィステーションは、１以上のリソグラフィツール、１以上の現像ステーション、１以上のレジストコーティングステーションおよび、任意のその他の露光前および露光後の処理ステーションを含み得る。ツール１１０、１２０、１３０が実質的に連続して配置された装置グループを示す場合、ツール１２０は測定ツールを示し得る。この測定ツールは、例えば、プロセスツール１１０によって形成されたレジストフィーチャの限界寸法を決定するように構成されたものである。プロセスツール１３０は、ツール１２０によって測定されたレジストフィーチャに基づいて、対応するミクロ構造フィーチャを形成するために構成された最新のエッチングシステムを示し得る。明らかなように、プロセスツール１１０、１２０、１３０の各々で実行される各プロセスは非常に複雑である。またこのようなプロセスは、特定のプロセスマージン内にあるプロセスツール１３０の出力においてミクロ構造フィーチャを提供するために高度なプロセス制御メカニズムを必要とし得る。

しかし、ツール１１０、１２０、１３０は、様々なタイプのプロセスレシピを必要とした各種様々な半導体装置を処理しなければならず、このために、継続的に改良されて適応されなければならないので、ツール１１０、１２０、１３０の全体のスループットは大幅に低下するおそれがある。その理由は、ツール１１０、１２０、１３０の１つのスループットあるいは任意の特定の構成要素のスループットが著しく低下するからである。
さらに、従来、特定のツール構成に対して、スループットの高い状態や低い状態を示すプロセスツール１１０、１２０、１３０の各々のツール状態を測定するのは非常に困難である。通常、プロセスツール１１０、１２０、１３０の各々は、エンティティとも呼ばれる複数の構成要素を含む。これらはプロセスモジュールやプロセスチャンバを表し、クラスタツールが考慮される場合は、基板処理ロボット、ロードポート等を表し得る。例えば、ツール１１０は、基板をロードするためのポート１１１、処理後に基板をアンロードするためのポート１１３、および１以上のプロセスモジュール１１２を含み得る。同様に、ツール１２０はプロセスモジュールエンティティ１２２、およびロードエンティティ１２１、アンロードエンティティ１２３をそれぞれ含み得る。最後に、ツール１３０はロードエンティティ１３１、アンロードエンティティ１３３、および１以上のプロセスモジュールエンティティ１３２を含み得る。

当然ではあるが、ツール１１０、１２０、１３０のエンティティの各々を１以上のエンティティから構成してもよい。ここでは、一般的に、１つのエンティティを、その活動が個別に制御され監視され得るプロセスツールの一部と考えてもよい。例えば、クラスタツールは、ロードポートを適切に操作するために必要な複数の周辺構成要素を含むロボット処理デバイスを含む基板ロードポートを備えてもよく、ここでは、このような周辺構成要素に対する外部からのアクセスは行われない。この場合、このロードポートは個別のベーシックエンティティと考えられ得る。その理由は、そのプロセス状態を、例えばロードポートが処理中の場合に、あるいは、ロードポートがアイドルモードにある場合に、ツールメッセージを介して観察することができるが、周辺構成要素の現在の状態はツールメッセージに基づいて観察することができないからである。
従って、データや情報を“エンティティ”ベースで特定のプロセスツールから受信することについて言及する場合は、エンティティの少なくとも一部のプロセス状態が検出されるということであり、この結果、実質的に継続して、プロセスツール１１０、１２０、１３０の個々の機能に対する“解像度”を高めることができる。さらに、プロセスツール１１０、１２０、１３０の各々はそれぞれ、インターフェース１１４、１２４、１３４を含む。これらのインターフェースは、監視システム、オペレータ、あるいはその他のプロセスツールおよび周辺構成要素と通信可能なように構成されている。

図示している実施形態では、製造環境１５０は、製造実行システム１４０を含む。このシステムは一般的に半導体製造施設に備えられており、製造環境１５０内の様々なプロセスフローと協働して、リソース、原料、プロセスツール、プロセスレシピなどを管理する。従って、製造実行システム１４０は、複数のプロセスツール１１０、１２０、１３０からツール固有情報を受信し、また、プロセス要件に応答して、および／あるいは、取得したツール固有情報に応答して、１以上のプロセスツール１１０、１２０、１３０に対して対応の命令を発行する。さらに、製造環境１５０は、プロセスツール１１０、１２０、１３０のスループットに関係した特性を自動的に監視および／あるいは制御するシステム１００を含む。

システム１００は、各ツールインターフェース１１４、１２４、１３４に接続されたインターフェース１０１を含み、１以上のツール１１０、１２０、１３０から少なくともツール固有情報を受信する。１つの例示的実施形態では、標準的なＳＥＣＳ装置通信規格（SEMI Equipment Communications Standard：ＳＥＣＳ）メッセージを受信できるようにインターフェース１０１を構成してもよい。これにより、さまざまな半導体プロセスツールを使用してデータ転送を行うことができる。その理由は、これらのツールのほとんどが通信プロトコルをサポートしているからである。更なる実施形態では、製造実行システム１４０からプロセスデータを受信するようにさらにインターフェース１０１を構成してもよい。一方で、他の実施形態では、システム１００とプロセスツール１１０、１２０、１３０および／あるいは製造実行システム１４０間でスループットに関係するデータと制御データとが直接通信できるよう、インターフェース１０１およびインターフェース１１４、１２４、１３４と製造実行システム１４０との間のデータ転送を双方向に行ってもよい。当然、製造実行システム１４０がツールデータを全体的に供給してもよい。このようにする理由は、製造実行システム１４０にツールメッセージが送られている間は、インターフェース１０１を個々のツールインターフェースに直接的に接続しなくてもよいようにするためである。

さらに、システム１００は、自動スループットコントローラ１０２を含む。このコントローラ１０２は、インターフェース１０１に接続されており、また、プロセスツール１１０、１２０、１３０および／あるいは製造実行システム１４０から取得したデータに基づいて、プロセスツール１１０、１２０、および１３０の各々のスループットに関係したパフォーマンス特性を測定するように構成されている。例えば、あるスループットに関係するパフォーマンス特性を、そのツールパフォーマンスを説明する任意の値によって、また、場合によってはその変動によって示してもよい。例えば、代表的なパフォーマンス特性を取得するために使用可能なツールパラメータは、個々のプロセスモジュール１１２、１２２、１３２の処理時間およびアイドル時間、エンティティ１１１、１１３、１２１、１２３、１３１、１３３のロボット移動時間およびロボットアイドル時間、あるいは、これら特定の値のインターバルであってもよい。
スループットに関係するパフォーマンス特性は、このような入力パラメータに基づき、適切な操作（例えば、このような値の一部あるいは全ての調整した平均）によって取得可能であり、この結果、様々なタイプのプロセスツールの他の特性と比較できるツールパフォーマンスの基準が生成される。例えば、プロセスチャンバ処理時間やアイドル時間などのプロセス固有アクティビティは、ツールの種類によらずプロセスツール１１０、１２０、１３０の各々にとって重要な基準を生成するために、関連づけられた基板処理時間に関連させてもよい。例えば、あるプロセスツールの全体のスループットが実質的に基板処理アクティビティによって支配されていることが確認されれば、対応するツール構成あるいはツールコントロールソフトウェアは非効率的に設定され、この結果、再設定することが必要となってしまう。

その他のスループットに関係するパフォーマンス特性を、単に、個々のエンティティ１１２、１２２、１３２の処理時間、あるいは、それぞれのプロセスツール１１０、１２０、１３０の基板の入力および基板の出力間のタイムインターバルによって示してもよい。製造環境１５０中のシステム１００のオペレーション中、製造実行システム１４０は、処理される１以上の特定の製造タイプに従いプロセスツール１１０、１２０、１３０を設定してもよい。このようにする理由は、特定のスケジュールに従ってツールに到達する特定の基板に対して特定のプロセスレシピを実行するように各ツールを構成するためである。
上述の例では、フォトリソグラフィステーションを示すプロセスツール１１０は、特定のレチクルを使用して操作してもよく、一方で、測定ツールを示すツール１２０は、ツール１１０によって処理された基板の一部を受け入れるように準備し、測定データを生成してもよい。プロセスコントロールを高めるためにこの測定データをツール１１０に送信してもよい。同様に、製造実行システム１４０は、例えばエッチングシステムを示すプロセスツール１３０をこれに対応して設定してもよい。これにより、適切な化学エッチングをプロセスモジュール１３２内に供給することができる。

これまでに述べたように、ツール１１０、１２０、１３０は、十分に特定されたプロセス要件およびプロダクト要件に従い製造実行システムによって調整されてもよいが、製造環境１５０の全体のパフォーマンスを、特に製造環境１５０の全体のスループットに関して、あまり効果的には予測することはできない。その理由は、高度なプロセスコントロールストラテジーがツール１１０、１２０、１３０の各々において、また場合によっては、監視中の製造実行システム１４０において使用されても、関与するツールおよびプロセスが複雑なためである。とりわけ、製造環境１５０の現在実現されているスループットの評価に関しては、システム１００を備えていない従来の製造環境において典型的に出くわす情報がないことから、製造環境１５０における全体のスループットは大幅に変動する。ここでは、この範囲内における変動は、個々のツールやエンティティのパフォーマンスに簡単には関連づけることはできない。

本発明の実施形態では、ツール固有情報は、ツール１１０、１２０、１３０の各々から、各インターフェース１１４、１２４、１３４、あるいは製造実行システム１４０を介してシステム１００に送られる。ここでは、この情報は実質的に連続して取得することができ、これにより、高い統計的有意性で適度に短時間でスループットの挙動を評価することができる。ある実施形態では、プロセスツール１１０、１２０、１３０の各々の全てのアクティビティ、例えば、全ての基板処理プロセス、エンティティ１１２、１２２、１３２の各々の全プロセスステップがシステム１００に報告され、高い統計的有意性を備えたツールの各々のそれぞれのパフォーマンス特性を得るポテンシャルを供給する。ある実施形態では、さらに、システム１００は、製造実行システム１４０から付加的なプロセスデータを受信してもよい。このデータはツール１１０、１２０、１３０に直接的に関係するメッセージとともに使用され、付加的情報に基づいてそれぞれのパフォーマンス特性を決定する。これにより、決定されたパフォーマンス特性に高い有意性を与えることができる。

例えば、製造実行システム１４０は、システム１００から直接的に得ることのできないツール構成についての情報、例えば、原料や前駆ガスの種類についての情報を供給することができ、および／あるいは、製造実行システム１４０は、製造環境１５０の効率的スループットに直接的あるいは間接的に影響を及ぼし得るプロセスストラテジーについての情報を供給することができる。１つの実例として、所望のプロセス条件を確立するための任意のパイロット基板やテスト基板の処理は、特定のプロセスツールの実際のあるいは“純粋な”スループットに関係したパフォーマンス特性には関係していないかもしれないが、ツールの効率的あるいは“製品”のスループットに大いに影響を及ぼし得る。その理由は、テスト基板やパイロット基板に費やす貴重な時間を実際の製品基板の処理に当てることができないが、それでも、対象となるツールの実際のスループットパフォーマンスは極めて高いからである。従って、ある実施形態では、スループットコントローラ１０２によって測定されたスループットに関係したパフォーマンス特性はさらに、製品に関係した、効率的なスループットを示し得、これにより、対象となるツールのプロセスストラテジとセットアップストラテジの質についての基準が生成される。

これらのツールから受信したメッセージに基づいて、また、場合によっては、製造実行システム１４０から受信したプロセスデータに基づいて、ツール１１０、１２０、１３０の各々のスループットに関係するパフォーマンス特性を測定した後、このパフォーマンス特性に基づいて適切なコントロールアクティビティを実行してもよい。例えば、ツール１１０のパフォーマンス特性は、プロセスモジュール１１２の各々の平均処理時間を示してもよく、ここでは、この平均値は特定のタイムインターバルをとってもよい。プロセスモジュール１１２の各々の構成が実質的に同じで、プロセスモジュール１１２の各々で実行されるレシピが同一の場合に、それぞれのパフォーマンス特性において著しい違いが見られれば、ツールに異常があるおそれがあり、このような場合、オペレータとの通信といった、対応するコントロールアクティビティが行われ得る。

他の場合では、パフォーマンス特性に基づいてスループットコントローラ１０２によって開始されるコントロールアクティビティは、ディスプレー装置や製造実行システム１４０、あるいは、対応するパフォーマンス特性が記録され、統計的分析などの更なる処理用に使用できるシステム１００に接続された任意のその他の監視システムへの単なるデータ転送であってもよい。その他の実施形態では、受信したデータに基づいて決定されるパフォーマンス特性を評価するための“参照”データは、複数の実質的に同一のエンティティ、あるいは、同じ条件下で操作される全体のプロセスツールに基づいてシステム１００によって生成されてもよい。
例えば、ツール１１０、１２０、１３０が同じプロセスレシピを使用して、同じツール構成のもとで操作され得る、実質的に同一のツールを示すものであれば、対応する測定されたパフォーマンス特性は、少なくとも一時的に、“最高の”パフォーマンスデータを抽出するよう解析されてもよい。つまり、対応するパフォーマンス特性は、同じ条件で操作されたときにツール１１０、１２０、１３０の各々に対して測定されてもよい。ここでは、ツール１１０、１２０、１３０は同時に同じ条件で操作される必要はない。このような値から最高のパフォーマンスを示す値が選択される。さらに、このような値を高パフォーマンス状態の基準として考えてもよい。このような基準データに基づき、スループットコントローラ１０２は現在測定されたパフォーマンス特性を比較し、自動的に低パフォーマンスツールと高パフォーマンスツールとを識別することができる。

他の実施形態では、製造環境１５０を監視および／あるいは制御するために、スループットコントローラ１０２により標準統計的プロセスコントロール（ＳＰＣ：standard statistical process control)メカニズムが実装されてもよい。例えば、ＳＰＣメカニズムで一般的に使用されているようなコントロールチャートが確立されてもよい。これにより、対象のパラメータの限界が指定され、アウトオブコントロール（ＯＯＣ：Out Of Control）状況の条件が決定される。一般的に、コントロールチャートは、長時間にわたる平均値からのパラメータの偏差をグラフ表示することで示され、このグラフにおいて、偏差値域の限界が同時に示される。例えば、多くの場合、監視されるパラメータの有効値域を決定するうえで、±３の標準偏差域は適切であると考えてよい。対応するコントロールチャートは、所定のタイムインターバル内で１以上のパフォーマンス特性に対して確立することができる。一実施形態では、シフト変更はコントロールインターバルを示してもよく、よって、スループットパフォーマンスを評価するための適切な期間、および場合によっては任意のコントロールアクティビティを開始するために適切な期間を示してもよい。

通常、製造環境１５０では、任意のスループットに関係した問題に素早く応答することが望ましく、よって、プロセスツール１１０、１２０、１３０から受信したデータの統計的有意に応じて、より短いコントロールインターバルでさえも選択することができる。ある実施形態では、個々の典型的なスループットレートに応じて、ツール１１０、１２０、１３０の各々に対してコントロールインターバルを選択することができる。例えば、適度に高度なウェハ処理アクティビティが必要な、単一基板ベースで操作されるプロセスツールは、基板処理時間の、プロセス時間に対する比率を低くすることができるように、複数の基板を同時に処理するように設計されたプロセスツールよりも場合によっては長いコントロールインターバルを必要とし得る。

例えば、比較的短期間のパフォーマンス特性に対して、複数の適切な候補を計算することによりシステム１００を使用して、前もって、適切なコントロールインターバル（つまり、それぞれのパフォーマンス特性を測定するためのタイムインターバル）と、対応の制御されたパラメータの限界を確立し、かつ、アウトオブコントロール状況の条件を決定してもよい。このようなデータから、様々な変動をもたらす様々なタイプの平均値を計算し、個々のエンティティ／プロセスモジュールの処理時間、および／あるいは、適切なタイムインターバルにわたっての基板入出力インターバルなどのパフォーマンス特性の適切な代表値を測定することができる。さらに、“グローバル”パフォーマンス特性を確立してもよい。

この特性は、実際の生産条件の間にプロセスシーケンス内に“ボトルネック”を設けることができるよう、様々なタイプのプロセスツールを一般に評価することを可能にする。このような“グローバル”パフォーマンス特性は、対象となる特定のツールの理想的な参照となる挙動に基づいて確立することができる。このようにするために、スループットに関係する特性を特定のツール構成の特定のツールタイプの基準特性に対して正規化してもよく、このような正規化は、例えば、参照となる挙動からの任意の偏差が１以下の値によって示されるよう、基準特性を１に設定することで行ってもよい。この場合、高度に相関したプロセスのスループットの挙動および高度に相関していないスループットの挙動がどのように進行していくかを監視するために、様々なタイプのツールを直接的に相互比較してもよい。

図１Ｂに、本発明のさらなる実施形態に従うシステム１００の一部と、システム１００の機能および相互関係を概略的に示す。ある実施形態では、スループットコントローラ１０２は適切なコンピュータシステムに実装されたソフトウェアツールのフレームワークから構成され、および／あるいは、スループットコントローラ１０２は、ハードウェアとソフトウェア構造を組み合わせた形式で実装され、上述した、あるいは以下の記載を参照したプロセスを実行するために求められるリソースを供給する。例えば、スループットコントローラ１０２は製造実行システム１４０に含まれてもよく、よって、製造実行システム１４０に供給されたハードウェアおよびソフトウェアリソースの一部を使用してもよい。
他の実施形態では、スループットコントローラ１０２は、ワークステーション、パーソナルコンピュータなどの任意の適切なコンピュータシステムに実装されてもよく、ここでは、インターフェース１０１などのデータ通信用の任意の周辺構成要素は無線データ転送用の通信モジュール、あるいは任意のその他のネットワーク構造などの任意の適切な形式で供給されてもよい。コントローラ１０２は、ソフトウェアツールおよび／あるいは専用ハードウェア回路として実装され、ツール１１０、１２０、１３０などの複数のプロセスツールに対する適切なスループットに関係するパフォーマンス特性Ｃを算出するモジュール１０３を含んでもよい。さらに、コントローラ１０２は、ツールパラメータに基づいて、パフォーマンス特性Ｃに対する基準データを生成するモジュール１０４を含んでもよい。

１つの特定の実施形態では、基準データモジュール１０４は、受信したツールパラメータによって示されるツール構成のもとで、所望の、あるいは“理想的な”ツールの挙動を示す複数のシミュレーションモジュールを実装することもできた。例えば、モジュール１０４は、多数のツール構成に対する目標値あるいは理想値を示す複数のパフォーマンス特性Ｃに対して複数のパラメータ値を実装することもできた。したがって、受信したツールパラメータ値に基づいて、該ツールパラメータ値に関連づけられたツール構成がモジュール１０４により識別され、この結果、それぞれのパフォーマンス特性Ｃに対応する理想値は、ツールデータの更なる処理のために選択され、例えば、現在推測されているパフォーマンス特性Ｃと比較されてもよい。他の実施形態では、ツールアクティビティの数学的モデルをエンティティベースで実装し、所望の基準データを確立するためにリアルタイムで使用してもよい。一実施形態では、用いられるシミュレーションモデルは、個々のイベントシミュレーションモデルを示す。このようなモデルは、動的なツール特性をモデリングできる。動的なツール特性としては、プロセス変動性、インターナル基板スケジューリング(internal substrate scheduling)、ロボットリミテーション(robot limitation)、遷移的挙動などが挙げられる。

ツール設定および／あるいはツールソフトウェアにおけるどのような欠陥も識別するために、モジュール１０４から供給された基準データに基づき、現在測定されているパフォーマンス特性Ｃの、対象とするツールの理想的な挙動あるいは参照となる挙動からのいずれの偏差も識別される。このようにするために、一実施形態では、スループットコントローラ１０２は、統計的プロセスコントロールメカニズムを実装したモジュール１０５を含んでもよい。このモジュール１０５は、対応の出力情報を生成するためにモジュール１０３および１０４の対応の出力結果を受信し、ツールコントロールアクティビティのために、および／あるいは効率的な評価のために直接的に使用することができ、あるいは、さらなるコントロールパラメータとして製造実行システム１４０に運ぶことができる。モジュール１０５は、図１ａに関して上述しているような任意の適切なコントロールチャートを実装することができた。ここでは、パフォーマンス特性Ｃの変動に対応する限界はモジュール１０４に生成された基準データに基づいて決定することができる。例えば、対応の理想値あるいは基準値から、現在測定されている特性Ｃの実質的偏差が検出されれば、アウトオブコントロールイベントが生成され得る。

モジュール１０５の出力情報に基づき、複数のプロセスツール１１０、１２０、１３０のスループットに関係する評価を取得することができる。これにより、自動で高パフォーマンスおよび低パフォーマンスのプロセスツールおよび／あるいはそのエンティティを識別することができる。ここでは、統計的有意性の高い対応のパフォーマンス特性を取得するために、エンティティベースの完全な情報を使用してもよい。この結果、製造環境１５０で処理される半導体デバイスの質に基づくだけではなく、システム１００によって確立されたスループットに関係する特性にも基づいてプロセスの最適化を行うことができ、この結果、削減した生産コストで生産の歩留まりを高めることができる。この結果、本発明は自動で製造環境のスループット特性を予測する新たな技術を提供する。ここでは、ツール固有情報は、複数のプロセスツールに対してエンティティレベルで集められ、これにより、適切に短いタイムインターベルで高い統計的有意性を与えることができる。

したがって、製造環境における、スループットに関係する微妙な問題でさえも検出することができ、また、これに対応したスループットの減少が認識されるとすぐに対応のコントロールアクティビティを開始することができる。複数のプロセスツールのスループットに関係したパフォーマンス特性を評価する際に、エンティティレベルでパフォーマンス特性を自動的に計算するために、標準ＳＥＣＳメッセージなどの形式で供給され、場合によっては製造実行システムから受信したプロセスデータと組み合わせた適切なツール情報を使用してもよい。このデータに基づき、装置のパフォーマンスを確実に監視する、および／あるいは制御する、あるいは監督するために、統計的プロセスコントロールメカニズムを用いることもできる。

セットアップにおいての欠点や必要とされるプロセスツールのコントロールソフトウェアの欠点を識別するために、ツール情報に基づいて計算されたパフォーマンス特性を、理論モデルおよび／あるいは実験データによって取得できる対応の基準データと比較してもよい。さらに、製造実行システムから取得したプロセス情報を使用することで、１以上のこのような要因における微妙な欠点であっても認識するように、ツール構成、コントロールアルゴリズムおよびプロセスレシピ間に相互関係が確立され得る。したがって、ある実施形態では、高・低パフォーマンスの装置および／あるいはエンティティを識別するために、ＳＰＣシステムに対する入力として、エンティティレベルで自動的に集められた装置パフォーマンスおよび関連するスループット特性、および、例えば動的シミュレーションの結果取得した基準データと実際の装置パフォーマンス間の偏差、が供給される。

本発明による利益を享受し得る当業者であれば、本発明に関して等価の範囲内で種々の変形及び実施が可能であることは明らかであることから、上述の個々の実施形態は、例示的なものに過ぎない。例えば、上述した方法における各ステップは、その実行順序を変えることもできる。更に上述した構成あるいは設計の詳細は、なんら本発明を限定することを意図するものではなく、請求の範囲の記載にのみ限定されるものである。従って、上述した特定の実施形態は、変形及び修正が可能であることは明らかであり、このようなバリエーションは、本発明の趣旨及び範囲内のものである。従って、本発明の保護は、請求の範囲によってのみ限定されるものである。

本発明の実施形態に従う、複数のプロセスツールのスループットの自動モニタリングおよび／あるいはコントロールシステムの概略説明図。 本発明のさらなる実施形態に従う、自動スループットコントローラ（ＡＴＣ）の概略説明図。

Claims (18)

1. 複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）からプロセスメッセージを受信するように構成されたインターフェース（１０１）と、
   前記インターフェースに接続され、特定のプロセスツールパラメータの下で、前記プロセスメッセージに基づいて前記複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）の各々に対してスループットレートを自動的に測定し、特定のレンジ外の測定されたスループットレートを有する有意なプロセスツールを識別するように構成されたスループットコントロールユニット（１０２）であって、前記スループットレートは、特定のタイムインターバルにわたって、関連するプロセスツールにおいて処理されたアイテムの数を示す、スループットコントロールユニット（１０２）と、
   前記特定のプロセスツールパラメータを用いる前記プロセスツールのシミュレーションモデルを用いることによって前記スループットレートの前記特定のレンジを決定するための基準データを生成する基準データモジュールと
   を含むシステム。
2. 前記プロセスメッセージは、チャンバ処理時間と、チャンバアイドル時間と、基板ハンドラ処理時間と、前記複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）のうち少なくとも１つにおける基板ハンドラ処理時間と、のうち少なくとも１つに関係したツール固有情報を含む、請求項１記載のシステム。
3. 前記インターフェースはさらに、製造実行システム（１４０）から、前記複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）の少なくとも１つに関係したプロセスデータを受信するように構成されている、請求項１記載のシステム。
4. 前記スループットコントロールユニット（１０２）は、前記測定されたスループットレートに基づき、前記有意なプロセスツールを識別するように構成された統計的プロセスコントロールセクションを含む、請求項１記載のシステム。
5. 前記統計的プロセスコントロールセクションには、少なくとも１つの前記スループットレートの有効レンジを特定するコントロールチャートが実装されている、請求項４記載のシステム。
6. 前記コントロールチャートは、前記少なくとも１つのスループットレートに対して、アウトオブコントロール状況を決定するように構成される、請求項５記載のシステム。
7. 前記少なくとも１つのスループットレートは、１以上の前記複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）の少なくとも１つのエンティティにおける処理時間を示す、請求項６記載のシステム。
8. 前記少なくとも１つのスループットレートは、少なくとも１つの前記複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）により処理された基板の全体の処理時間を示す、請求項７記載のシステム。
9. スループットコントロールユニット（１０２）によって製造プロセスラインで使用される複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）からプロセスメッセージを受信するステップ、および、
   特定のプロセスツールパラメータの下で、前記プロセスメッセージに基づいて前記複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）の各々に対してスループットレートを測定するステップであって、該スループットレートは、特定のタイムインターバルにわたって、関連するプロセスツールにおいて処理されたアイテムの数を示すステップと、
   特定のレンジ外の測定されたスループットレートを有する有意なプロセスツールを識別するステップと、
   前記特定のプロセスツールパラメータを用いる前記プロセスツールのシミュレーションモデルを用いることによって前記スループットレートの前記特定のレンジを決定するための基準データを生成するステップと
   を含む方法。
10. 前記ツールメッセージは、チャンバ処理時間と、チャンバアイドル時間と、基板ハンドラ処理時間と、前記複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）のうち少なくとも１つにおける基板ハンドラ処理時間と、のうち少なくとも１つに関係するツール固有情報を含む、請求項９記載の方法。
11. 製造実行システムから、前記複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）の少なくとも１つに関係したプロセスデータを受信するステップをさらに含む、請求項９記載の方法。
12. 前記スループットレートの統計的有意性を高めるために、前記スループットコントロールユニット（１０２）に、少なくとも所定の製造インターバル間の全てのツールアクティビティに関するデータが供給される、請求項１１記載の方法。
13. 前記スループットレートに基づいて、前記複数のプロセスツール（１１０、１２０、１３０）の制御をさらに行う、請求項９記載の方法。
14. 前記プロセスツールの制御を行うことには、統計的プロセスコントロールメカニズムに基づいて前記プロセスツールを制御することを含む、請求項１３記載の方法。
15. 前記統計的プロセスコントロールメカニズムに基づいて制御することには、少なくとも１つの前記スループットレートの有効レンジを特定するコントロールチャートを実装することを含む、請求項１４記載の方法。
16. 前記コントロールチャートは、前記複数のプロセスツールの各々に対して、アウトオブコントロール状況を決定する、請求項１５記載の方法。
17. 前記統計的プロセスコントロールメカニズムに基づいた制御オペレーションは、前記製造プロセスラインを収容する製造設備におけるシフト変更のタイムインターバル以下であるサンプリング時間に基づいて実行される、請求項１５記載の方法。
18. 前記シミュレーションモデルは、前記特定のツールパラメータに対する前記プロセスツールの個別のイベントモデルであって、該イベントモデルは、前記特定のツールパラメータに対して理想的なツール挙動を示す請求項９記載の方法。

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