JP7149428B2 - 半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法 - Google Patents
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Description
本発明は、半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法に関する。
一般的に、プラズマ処理装置は、真空処理室、これに接続されたガス供給装置、真空処理室内の圧力を所望の値に維持する真空排気系、被処理材であるウェハを載置する電極、真空処理室内にプラズマを発生させるためのプラズマ発生手段などから構成されている。プラズマ発生手段によりシャワープレート等から真空処理室内に供給された処理ガスをプラズマ状態とすることで、ウェハ載置用電極に保持されたウェハのプラズマ処理、例えばエッチング処理が行われる。
近年、半導体デバイスの集積度の向上に伴い、微細加工つまり加工精度の向上が要求されている。特に半導体デバイスのチップも微細となり、配線間の幅が小さく、異物が配線幅より大きいものが付着しやすくなり、付着した異物が導電性のものであればショートを招き、半導体デバイスの本来の機能を発揮できなくなる。また、異物が絶縁性か導電性かに関わらず、異物が付着したチップが次工程に搬送された場合、この次工程が例えばエッチング工程であれば、その異物がエッチングを阻害するマスクとなり、所望のエッチング加工形状の形成が困難となる。
したがって、前述のような異物を低減し、正常な半導体デバイスを取得できるように、加工の歩留まり向上を目指す必要がある。歩留まり向上を目指す一案として、異物低減のためのプラズマ処理条件を探索する技術がある。
特許文献１に示されるように、製造ラインに設置したエッチャ用パソコンと、エッチャ供給メーカーのパソコンとをネットワーク接続し、エッチャ供給メーカーのパソコンで処理したレシピで得られたエッチング結果を、製造ラインのパソコンに送信して保存したり、エッチャ供給メーカーのデモンストレーションで得られたノウハウをエッチャ供給メーカーのパソコンに保存したりして、各パソコンの連携でエッチング性能をより良くするレシピを導き出し、次のレシピを作成する技術が知られている。
この従来技術は、エッチング性能、例えばＣＤ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）性能やエッチングレート均一性の確保に効果を発揮するが、異物数の低減を図ることは困難であり、また装置の性能改善を行うためには限界があることが分かった。性能改善に限界がある理由は、性能改善の指針を基により良い結果を導き出すことはできるものの、この改善サイクルを繰り返し行うことにより改善していく学習機能を持たないためである。
また、特許文献１の技術では、エッチング性能の改善には寄与するが、異物数を低減するための手段やクリーニング方法に言及しておらず、ウェハの異物低減を図ることは困難である。
本発明は、半導体デバイスの製造工程で悪影響を及ぼす異物を低減するための半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法を提供することにある。
上記課題を解決するため、代表的な本発明にかかる半導体装置製造システムの一つは、
半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える半導体装置製造システムにおいて、
前記異物低減処理は、
前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、
機械学習により、前記取得された異物特性値と相関データを基に異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を特定するステップと、
前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定するステップと、
前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有し、
前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることにより達成される。
半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える半導体装置製造システムにおいて、
前記異物低減処理は、
前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、
機械学習により、前記取得された異物特性値と相関データを基に異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を特定するステップと、
前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定するステップと、
前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有し、
前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることにより達成される。
代表的な本発明にかかる半導体装置製造方法の一つは、
半導体製造装置を用いて半導体装置を製造する半導体装置製造方法において、
前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得する工程と、
前記取得された異物特性値と相関データを基に異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を機械学習により特定する工程と、
前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定する工程と、
前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングする工程とを有し、
前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることにより達成される。
半導体製造装置を用いて半導体装置を製造する半導体装置製造方法において、
前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得する工程と、
前記取得された異物特性値と相関データを基に異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を機械学習により特定する工程と、
前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定する工程と、
前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングする工程とを有し、
前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることにより達成される。
代表的な本発明にかかる半導体装置製造システムの一つは、
半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える半導体装置製造システムにおいて、
前記異物低減処理は、
前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、
前記取得された異物特性値と相関データを基に異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を特定するステップと、
前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定するステップと、
前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有し、
前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであり、
前記異物特性値は、前記試料上における異物の位置を含むことにより達成される。
半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える半導体装置製造システムにおいて、
前記異物低減処理は、
前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、
前記取得された異物特性値と相関データを基に異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を特定するステップと、
前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定するステップと、
前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有し、
前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであり、
前記異物特性値は、前記試料上における異物の位置を含むことにより達成される。
本発明によれば、半導体デバイスの製造工程で悪影響を及ぼす異物を低減するための半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法を提供することが可能となる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本実施形態の半導体装置製造システムは、半導体製造装置と異物測定装置及び各種データベースにアクセス可能なネットワークを装備し、異物低減のための処理フローチャートを実行する。なお、「ネットワーク」とは、例えばインターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、専用回線、またはこれらの組み合わせによって構成される情報通信ネットワークを指すものとする。
また、本実施形態の半導体装置製造システムは、半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える。ここで、プラットフォームとしては、ネットワークに接続され、異物低減処理のアプリケーションを備えたサーバ等を含む。半導体製造装置とプラットフォームは、クラウドコンピューティングとして構成されていると好ましく、またローカルエリアネットワークを介して半導体製造装置に接続されていると好ましい。
［実施形態１］
以下、本発明の一実施形態を、図１を参照して説明する。まず、図１の半導体装置製造システムにおける処理フローについて説明する。本図に示す処理フローの目的は、半導体製造において重要とされる異物低減である。
以下、本発明の一実施形態を、図１を参照して説明する。まず、図１の半導体装置製造システムにおける処理フローについて説明する。本図に示す処理フローの目的は、半導体製造において重要とされる異物低減である。
半導体製造装置では様々なプロセス条件の設定が必要である。本実施形態では、異物低減用プロセス条件の最適化自動シーケンスの例を示す。例えば、ここでは、半導体製造装置であるエッチング装置に適用できる、異物低減可能な最適なクリーニング条件を探索するための探索サイクルを自動化した例について説明する。以下の例では、レシピデータベース１１０及び蓄積データベース１０９は、クラウド１１１上の外部サーバに構築されインターネットを介してアクセス可能なものとするが、これらはローカルサーバに構築されてもよい。
プラットフォームに備えられたアプリケーションに基づいて実行される異物低減処理は、半導体製造装置（ここではプラズマエッチング装置）により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、異物発生に起因する半導体製造装置の部品を前記取得された異物特性値と相関データを基に特定するステップと、半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を特定された部品を基に規定するステップと、前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有する。相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データである。以下、異物低減処理を具体的に説明する。
図１において、半導体製造装置処理実行部１０１、すなわちエッチング装置で処理される処理ウェハは、所定の処理レシピに基づきエッチング処理される。処理レシピとは、エッチング装置の各部を制御する制御パラメータ、設定パラメータなどの複数のパラメータ値をまとめたものであり、例えば処理ガスの種類、添加ガスの流量比、処理室内圧力、上部高周波電力、下部高周波電力、上部電極温度、下部電極温度などのパラメータ値を含む。
処理レシピはレシピデータベース１１０に格納され、判別のためにレシピ識別子としてのコード番号が付与される。このコード番号は、処理レシピに関する情報であって、処理レシピに基づきエッチング処理された処理ウェハに対応付けられた番号であり、例えばウェハを格納するカセットにバーコード添付され、それを読み取る形で付与されても良い。また、バーコードは、処理に用いたエッチング装置を特定する装置識別子（処理装置に関する情報、例えば処理装置の各部品の素材に関する情報を含む）や、処理されたウェハを特定するウェハ識別子（ウェハの素材の情報を含む）を有することができる。
処理レシピはレシピデータベース１１０に格納され、判別のためにレシピ識別子としてのコード番号が付与される。このコード番号は、処理レシピに関する情報であって、処理レシピに基づきエッチング処理された処理ウェハに対応付けられた番号であり、例えばウェハを格納するカセットにバーコード添付され、それを読み取る形で付与されても良い。また、バーコードは、処理に用いたエッチング装置を特定する装置識別子（処理装置に関する情報、例えば処理装置の各部品の素材に関する情報を含む）や、処理されたウェハを特定するウェハ識別子（ウェハの素材の情報を含む）を有することができる。
ここでは、処理レシピをレシピデータベース１１０に保管する際に、自動的に付与されるシステムを想定する。その際に機械的に固有の番号を取得するのと同時に、装置識別子とウェハ識別子とレシピ識別子（コード番号）により、例えば処理実行者が識別判断可能な番号を付与する。これにより、処理レシピとデータの対応付け等の機械的な処理で他の番号との区別を行なわなければならないものは固有の番号で行い、処理実行者がその番号を用いてデータを保存したり、保存する場所を特定したり、処理レシピが間違っていないか判断するのに、識別判断可能な番号を用いる。固有の番号と識別判断可能な番号とは、システム内で対応付けができており、すなわち１対１に対応する。
その後、処理されたウェハは異物測定機に自動搬送、あるいは手動搬送され、異物特性値取得部１０２において、ウェハ上の異物数・成分・分布（ウェハに対する異物の位置座標を含む）・形状・寸法が測定され、各種測定結果を取得する。測定結果はレシピデータベース１１０に格納される。この異物測定機は複数の装置の組合せとなることが多い。例えば、異物数・分布を測定する装置（異物測定装置）で測定した後、別の測定装置（異物分析装置）で、その異物場所に応じた異物の成分分析や形状・寸法測定を行うことがある。ただし、単一の測定装置で各種測定を行ってもよい。
ここで取得した測定結果と上記処理レシピが対応付けられた状態で、クラウド（外部サーバー等）１１１上のレシピデータベース１１０に保存される。かかる場合、あらかじめ上記識別判断可能な番号にて作成された統一フォルダに対し、処理実行者が判断して処理レシピと測定結果を対応付けて保存する方法と、上記固有番号でシステムが処理レシピと測定結果を自動的に対応付ける方法の２種類がある。これにより、処理レシピと測定結果が１対１に対応付けられて、結果に基づいた処理レシピの優劣が判断可能となる。
一例として、異物数Ａ・成分Ｂ・分布Ｃ・形状Ｄ・寸法Ｅを異物特性値として、それぞれ少から大まで５段階でランク付けし、さらに重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４、Ｗ５を用いたとき、異物の評価値Ｖは、以下の式で与えられる。
Ｖ＝Ｗ１・Ａ＋Ｗ２・Ｂ＋Ｗ３・Ｃ＋Ｗ４・Ｄ＋Ｗ５・Ｅ （１）
Ｖ＝Ｗ１・Ａ＋Ｗ２・Ｂ＋Ｗ３・Ｃ＋Ｗ４・Ｄ＋Ｗ５・Ｅ （１）
式（１）の計算は、センターパソコン１２３（または外部のパソコン１３３）で行うことができ、評価値Ｖが低いほど、処理レシピが優秀と判断できる。評価値Ｖは、異物特性値に関する情報として、処理レシピに対応づけてレシピデータベース１１０に保存される。
その後、取得された測定結果より、異物源となる原因を探るため、異物分析検討部１０３の分析作業に移行する。その分析結果（特定部品）は、異物と特性値と対応付けられて、相関データとして蓄積データベース１０９に保存される。例えば、部品特定検討部１０４で、異物成分に含まれる元素の中で比較的量が多い元素が、装置に使用する部品の材質の主成分である場合に、記録された装置識別子に基づいて、その部品を異物源と特定する。あるいは、異物成分に含まれる元素の中で、量が最大である元素である第一主成分が、あるガス種中の成分で、その次の第２主成分が、ある部品の表面処理成分である場合に、記録された処理レシピに基づいて、上記ガスと上記部品が化学反応してできたものを異物源と特定する。
異物源の特定は、蓄積データベース１０９に蓄積された特定プログラムにより行う。このときの蓄積データベース１０９への入力情報としては、例えば異物測定結果である異物成分情報や形状情報（上述の評価値Ｖ）、ウェハを格納するカセットのバーコード情報等である。また、蓄積データベース１０９からの出力情報としては、特定した部品情報や環境情報となる。本処理フローでは、異物源の特定が自動化されていることが特徴であり、さらにフローサイクル数を増加させ蓄積データベース１０９に蓄積していくことで、蓄積データベース１０９が進化し、ひいては全体のシステムが進化する。すなわち、本実施形態の半導体装置製造システムの異物低減処理は、機械学習を用いて実行され、フローサイクルを繰り返すことでシステムのインテリジェンス化を可能とする。機械学習に用いられる予測モデルは、異物低減処理を繰り返す毎に更新される。
その後、特定された異物源を除去する方法を検討する。例えば評価値Ｖが閾値を超えるなどして、半導体製造装置クリーニング実行部１０６により半導体製造装置でのクリーニングで異物を除去できないと判断された場合、予防保全として、予防保全実行者１０７によるチャンバ清掃等に移行する。
これに対し、例えば評価値Ｖが閾値以下であって、半導体製造装置でのクリーニングで異物を除去できると判断された場合は、クリーニング条件検討部１０５で、単発のクリーニングレシピを複数回繰り返すか、あるいは単発のクリーニングレシピを定期的に行うか、処理毎にその都度（ｉｎ－ｓｉｔｕ）のクリーニングを行うかなど、クリーニングの回数または頻度を含むクリーニング条件の検討を行う。
クリーニング条件の検討を行うための経験値は、あらかじめ蓄積データベース１０９に格納され、クリーニング結果と異物の評価値Ｖとを対応付けながら、随時本サイクルを繰り返すことで、さらに経験値が蓄積されていく。ここで経験値とは、あるクリーニング条件でクリーニングを実行すると、評価値ＶがＸ％低下するという実際のデータである。ここでクリーニングでは改善の見込みがない場合、あるいは手動で処理を停止する必要があると判断される場合には、処理停止判断者１０８が処理停止を選択する。
その後、半導体製造装置クリーニング実行部１０６のクリーニング処理を経て、再度半導体製造装置処理実行部１０１での処理を行い、上記サイクルを繰り返す。これにより異物の測定が行われ、異物が分析され、異物の評価が行われて、新たなデータを取得できる。１サイクルの改善効果は、クラウド１１１上の蓄積データベース１０９に保管し、本システムの能力を判断する指標とすることが可能である。
半導体製造装置処理実行部１０１の処理から半導体製造装置クリーニング実行部１０６の処理まで閉じたループとなっており、処理実行者が介在せずに機械的に行うことが可能である。そのため、自動でサイクルを実行することが可能となっており、異物処理低減シーケンスの自動化が可能となる。よって、小頻度の処理停止（処理停止判断者１０８により行われる）や予防保全（予防保全実行者１０７によリ行われる）に移行しない限りは、機械的に異物処理低減シーケンスを繰り返し、シーケンスの進化も自律的に行うことが可能となる。
［実施形態２］
本発明の別な実施形態を、図２及び図３を参照して説明する。まず、図２の機器のネットワーク図を用いた実施形態について説明する。図２を用いて、半導体製造装置と異物検査装置との接続方法と、処理するデータの流れを示し、また、重要なデータセキュリティを守るためのネットワーク構築の方法を示す。
本発明の別な実施形態を、図２及び図３を参照して説明する。まず、図２の機器のネットワーク図を用いた実施形態について説明する。図２を用いて、半導体製造装置と異物検査装置との接続方法と、処理するデータの流れを示し、また、重要なデータセキュリティを守るためのネットワーク構築の方法を示す。
本実施形態では、半導体製造装置１２７がクリーニング装置（機能）を内蔵しているものとする。半導体製造装置１２７は、通常クリーンルーム内に配置され、クリーンルーム内でのローカルネットワーク１３２上に接続される。このローカルネットワーク１３２上には、同様にクリーンルーム内に配置される異物検査装置１２８や、異物分析装置１２９が接続されており、また半導体製造後の検査観察用の電子顕微鏡１３０等が接続される。
このローカルネットワーク１３２は、セキュリティ的に必ずしも安全とはいえず、各装置のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等に常に最新のセキュリティパッチが適用されているとは限らない。そのため、各装置にアクセス可能でセキュリティパッチやデータの一時保存等を行うことができ、さらにセキュリティ保全がされたローカルプログラムサーバ１２０を介して、データのウィルスチェックを行うことができ、またファイアウォール１２６を介して、データの発信元と受信元を制御し安全なデータ通路を確保した上で、クリーンルーム外のネットワーク１３１にデータをアップロードすることができる。
ローカルプログラムサーバ１２０から、例えば半導体製造装置用のレシピ等を検討するためのセンターパソコン１２３にデータを送信したり、外部のインターネット１２５にファイアウォール１２４を介してデータの発信元と受信元を制御し安全なデータ通路を確保した上で送信することができ、またインターネット１２５を介して世界中のパソコン１３３からアクセス可能な環境を構築することも可能である。
これにより各パソコン１３３からローカルプログラムサーバ１２０に半導体製造用のレシピを転送したり、ローカルプログラムサーバ１２０を介して測定データを各パソコン１３３で取得したりすることが可能となる。したがって、処理実行者がクリーンルームに出向いて各装置のパソコンにアクセスしなくても様々な作業が可能となるため、作業効率向上が可能となる。また、各装置のデータを各パソコン１３３でほぼリアルタイムに取得可能となるため、外部にあるＡＩエンジン等を用いて、リアルタイムに最適レシピを自動で生成して、クリーンルーム内の装置に送ることも可能となる。本実施形態では、レシピデータベース１１０及び蓄積データベース１０９は、クラウド１１１上の外部サーバに構築されているものとする。
このＡＩエンジン等を用いるか否かに関わらず、一連の製造サイクルを自動で実行するシステムを、図３を参照して説明する。まずは、正常な製造サイクルルート（シーケンス）１４０を説明する。なお、図３に示す製造サイクルは、制御装置であるローカルプログラムサーバ１２０の制御下で実行される。
まずステップＳ２０１で、半導体製造装置１２７によりウェハ処理、例えばウェハのエッチング処理を行った後、このウェハを異物検査装置１２８に自動搬送し、ステップＳ２０２で異物測定（検査）を行い、その後ウェハを異物分析装置１２９に自動搬送し、ステップＳ２０３で異物分析を行う。異物測定のデータは、図１で示した蓄積データベース１０９に照会されて、分析が行われる。
ステップＳ２０４で、抽出された異物源となる部品等が特定されれば、さらにステップＳ２０５で、蓄積データベース１０９に照会することによってクリーニング条件を検討する。クリーニング条件が特定されれば、ステップＳ２０６でドライクリーニングを行い、チャンバ内の環境を整え、再度ステップＳ２０１のウェハ処理へ製造サイクルを進める。
この正常な製造サイクルルート１４０は、ローカルプログラムサーバ１２０により自律的に行われ、図３に示すように自動化が可能な閉ループとなっているが、その他、本閉ループから外れるケースもあり得る。そのようなケースについて説明する。
例えば異物分析の結果、ステップＳ２０５で、クリーニングではチャンバ環境を整えることができないと判断された場合には、処理停止ルート１４２に沿って、ステップＳ２０７の処理停止に進む。さらに、異物を発生させた部品の特定時（Ｓ２０４）に、ドライクリーニングに移行しても改善しないと判断された場合には、予防保全復帰ループ１４１に沿って、ステップＳ２０８でウェットクリーニング等を実行し、チャンバ清掃の予防保全を行う。いずれも、ローカルプログラムサーバ１２０による機械的判断が可能である。
この場合でもチャンバ清掃を清掃ロボットで自動化できる場合には、ローカルプログラムサーバ１２０の命令に応じた清掃の自動化が可能となり、また手動作業となる場合でも半自動となるが、サイクルループを実行することは可能となる。図３で示した一連の製造サイクルによる改善効果は、逐次蓄積データベース１０９に保存され、これによりサイクル自体の優劣を判断する材料となる。
また、図２において、クリーンルーム外のネットワーク１３１上に半導体製造装置１２７専用の半導体製造装置監視サーバ１２２や、異物検査装置１２８専用の異物検査装置監視サーバ１２１を接続している。これらの監視サーバは、常にセキュリティを最新状態に保つため、クリーンルーム外のインターネット１２５に接続されている。したがって、これらの監視サーバを起点にファイアウォール１２６を介して、外部のパソコン１３３から半導体製造装置１２７や異物検査装置１２８にアクセスして、データを採取することが可能である。例えば、外部のパソコン１３３からクリーンルーム内の各装置の処理予約を確保したり、各装置に測定用あるいは製造用のレシピを転送したり、各装置のデータを取得できる。
［実施形態３］
本発明のさらに別な実施形態を、図４により説明する。
図４は、異物サイクルを制御するための操作画面であり、例えばセンターパソコン１２３のモニタに表示される。ここでは、一例として図３の異物測定自動処理サイクルのフローとともに、ウェハ処理のためのレシピ表示画面中に現在の処理レシピ１５０と、図１内の各サーバによって演算処理され異物が減少するよう探索された推奨処理レシピ１５１を対比して示す。処理実行者あるいは処理実行者に指示を出す者（以下、処理実行者等という）は、表示された推奨処理レシピ１５１を見ながら、現在の処理レシピ１５０に反映するか検討する。
本発明のさらに別な実施形態を、図４により説明する。
図４は、異物サイクルを制御するための操作画面であり、例えばセンターパソコン１２３のモニタに表示される。ここでは、一例として図３の異物測定自動処理サイクルのフローとともに、ウェハ処理のためのレシピ表示画面中に現在の処理レシピ１５０と、図１内の各サーバによって演算処理され異物が減少するよう探索された推奨処理レシピ１５１を対比して示す。処理実行者あるいは処理実行者に指示を出す者（以下、処理実行者等という）は、表示された推奨処理レシピ１５１を見ながら、現在の処理レシピ１５０に反映するか検討する。
処理実行者等は、処理レシピ１５０に反映する際の判断基準として、並べて表示されたサイクル健全度表示フレーム１５２を参照することができる。処理実行者等がサイクル健全度表示フレーム１５２を見て装置環境が良くなると判断できれば、処理レシピ１５０として推奨処理レシピ１５１を選択することが容易となる。また、図４に示すように異物数推移グラフ１５３が並べて表示されることで、処理実行者等は、これまでの推移と目標値との関係が明確に把握可能となる。
ここでは、図４中の正常な製造サイクルルート１４０と復帰ループ１４１が閉じたサイクルとなり、自動化が可能な部分である。復帰ループ１４１は、予防保全部のみ処理実行者等の判断が関与する可能性があるが、これを自動化ロボットで行うことも可能である。
上記推奨処理レシピ１５１と現在の処理レシピ１５０の差異の部分、具体的にはレシピ内のパラメータが、サイクル自体の健全度を目的変数としたときの一次制御変数となる。この一次制御変数を、図１内の各サーバでランダムに変更して、上記目的変数を推定することも可能であるため、目的変数がより良いサイクル健全度を示すように自動で制御することも可能である。
ここでサイクル健全度Ｚは、図４中の記号Ｘ（現在の異物数）、及び記号Ｉ(初期の異物数)、記号Ｙ（目標とする異物数）を用いて、一例として以下の式で示すことができる。
Ｚ＝１０×（Ｘ－Ｉ）／（Ｙ－Ｉ）・・・・・（２）
Ｚ＝１０×（Ｘ－Ｉ）／（Ｙ－Ｉ）・・・・・（２）
式（１）中のＸは、一次制御変数により変化する二次制御変数であり、この二次制御変数Ｘで目的変数Ｙが変化することを式（２）は示している。制御変数及び目的変数はそれぞれ数値範囲を持ち、制御変数が制御回数を積算する毎に更新される。これは一例であり、それぞれのパラメータが紐づく関数であればどんなものでも良い。また、一次制御変数と二次制御変数の関係は、物理現象がかなり複雑であるため、式で表すことが困難なため、ＡＩや機械学習機能を用いることで代用することが多い。
図５に異物測定結果のグラフィカルユーザーインターフェース(Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＧＵＩ)を示す。異物マップ表示フレーム１６１には、異物の位置を示すマップ図として、ウェハの外形を示すウェハフレーム１６４の中に、測定された異物が点で示される。異物は座標値ごとに異物の写真に対応付けられ、マウスホバーにより、マウスポインタ１６３により指し示された異物の写真（画像）が、異物写真フレーム１６８に示される。これにより異物形状１６９を視覚的に確認できる。また同時に、異物成分チャート１７０に異物に含まれる元素成分の強度が示される。
図５の例では、白矢印１６２にて示されるガス吹き出し方向に異物が密集しており、ガス吹き出しにより異物がウェハ上に蓄積されたことを視覚を通じて分析できる。また、異物成分チャート１７０を視認することで、Fe部分の強度が大きいことが分かる。ガス吹き出しのガス管の材質がステンレス材であった場合に、特にFe成分が多く蓄積する可能性があるため、ステンレス材からなるガス管からの異物がウェハに付着したと推認できる。
また、各座標ごとの異物の大きさを計算し、異物の大きさ毎の異物数をバーチャート１６５で表示する。ここでは一例として縦軸１６６に異物クラス、横軸１６７に異物数を示す。これにより異物クラスごとの異物の分布を定量的に分析できる。
本実施形態では、被エッチング材料をシリコン酸化膜とし、エッチングガス及びクリーニングガスとして例えば、前述の四フッ化メタンガス、酸素ガス、トリフルオロメタンガスを用いたが、被エッチング材料としては、シリコン酸化膜だけでなく、ポリシリコン膜、フォトレジスト膜、反射防止有機膜、反射防止無機膜、有機系材料、無機系材料、シリコン酸化膜、窒化シリコン酸化膜、窒化シリコン膜、Ｌｏｗ－ｋ材料、Ｈｉｇｈ－ｋ材料、アモルファスカーボン膜、Ｓｉ基板、メタル材料等においても同等の効果が得られる。
またエッチングを実施するガスとしては、例えば、塩素ガス、臭化水素ガス、四フッ化メタンガス、三フッ化メタン、二フッ化メタン、アルゴンガス、ヘリウムガス、酸素ガス、窒素ガス、二酸化炭素、一酸化炭素、水素、アンモニア、八フッ化プロパン、三フッ化窒素、六フッ化硫黄ガス、メタンガス、四フッ化シリコンガス、四塩化シリコンガス、塩素ガス、臭化水素ガス、四フッ化メタンガス、三フッ化メタン、二フッ化メタン、アルゴンガス、ヘリウムガス、酸素ガス、窒素ガス、二酸化炭素、一酸化炭素、水素、アンモニア、八フッ化プロパン、三フッ化窒素、六フッ化硫黄ガス、メタンガス、四フッ化シリコンガス、四塩化シリコンガスヘリウムガス、ネオンガス、クリプトンガス、キセノンガス、ラドンガス等が使用できる。
エッチング装置としては、マイクロ波ＥＣＲ放電を利用したエッチング装置を好適に利用できるが、他の放電（有磁場ＵＨＦ放電、容量結合型放電、誘導結合型放電、マグネトロン放電、表面波励起放電、トランスファー・カップルド放電）を利用したドライエッチング装置においても同様に利用できる。また上記各実施形態では、エッチング装置について述べたが、プラズマ処理を行うその他のプラズマ処理装置、例えばプラズマＣＶＤ装置、アッシング装置、表面改質装置等についても同様に利用できる。
上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
１０１・・・半導体製造装置処理実行部、１０２・・・異物特性値取得部、１０３・・・異物分析検討部、１０４・・・部品特定検討部、１０５・・・クリーニング条件検討部、１０６・・・半導体製造装置クリーニング実行部、１０７・・・予防保全実行者、１０８・・・処理停止判断者、１０９・・・蓄積データベース、１１０・・・レシピデータベース、１１１・・・クラウド、１２０・・・ローカルプログラムサーバ、１２１・・・異物検査装置監視サーバ、１２２・・・半導体製造装置監視サーバ、１２３・・・センターパソコン、１２４・・・ファイアウォール、１２５・・・インターネット、１２６・・・ファイアウォール、１２７・・・半導体製造装置、１２８・・・異物検査装置、１２９・・・異物分析装置、１３０・・・電子顕微鏡、１３１・・・クリーンルーム外ネットワーク、１３２・・・クリーンルーム内ローカルネットワーク、１３３・・・パソコン、１４０・・・正常サイクルルート、１４１・・・予防保全復帰ループ、１４２・・・処理停止ルート、１５０・・・現在の処理レシピ、１５１・・・推奨処理レシピ、１５２・・・サイクル健全度表示フレーム、１６１・・・異物マップ表示フレーム、１６２・・・ガス吹き出し方向、１６３・・・マウスポインタ、１６４・・・ウェハフレーム、１６５・・・バーチャート、１６６・・・縦軸、１６７・・・横軸、１６８・・・異物写真フレーム、１６９・・・異物形状、１７０・・・異物成分チャート
Claims (14)
- 半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える半導体装置製造システムにおいて、
前記異物低減処理は、
前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、
機械学習により、前記取得された異物特性値と相関データを基に異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を特定するステップと、
前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定するステップと、
前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有し、
前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
前記異物低減処理は、前記プラットフォームに備えられたアプリケーションとして実行されることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
前記半導体製造装置と前記プラットフォームは、クラウドコンピューティングとして構成されていることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
前記プラットフォームは、ローカルエリアネットワークを介して前記半導体製造装置に接続されていることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
前記機械学習に用いられる予測モデルは、前記異物低減処理を繰り返す毎に更新されることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
異物測定装置と異物分析装置が前記ネットワークを介して前記プラットフォームに接続され、
前記異物特性値は、異物数と異物の成分を含み、
前記異物数は、前記異物測定装置により測定され、
前記異物の成分は、前記異物分析装置により分析されることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項６に記載の半導体装置製造システムにおいて、
前記プラットフォームは、サーバを備え、
前記半導体製造装置は、プラズマエッチング装置であることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 半導体製造装置を用いて半導体装置を製造する半導体装置製造方法において、
前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得する工程と、
前記取得された異物特性値と相関データを基に異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を機械学習により特定する工程と、
前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定する工程と、
前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングする工程とを有し、
前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることを特徴とする半導体装置製造方法。 - 請求項８に記載の半導体装置製造方法において、
前記半導体製造装置は、プラズマエッチング装置であり、
前記異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を特定した後、プラズマクリーニングにより異物を低減できないと判断した場合、前記プラズマエッチング装置をウェットクリーニングする工程をさらに有することを特徴とする半導体装置製造方法。 - 半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える半導体装置製造システムにおいて、
前記異物低減処理は、
前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、
前記取得された異物特性値と相関データを基に異物発生と相関がある前記半導体製造装置の部品を特定するステップと、
前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定するステップと、
前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有し、
前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであり、
前記異物特性値は、前記試料上における異物の位置を含むことを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項１０に記載の半導体装置製造システムにおいて、
前記試料上における異物の位置を示すマップ図が表示されたグラフィカルユーザーインターフェースを備えていることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項１１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
前記グラフィカルユーザーインターフェースにより前記異物の形状の画像が表示されることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項１１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
前記異物に含まれる元素成分の強度を示す異物成分チャートが前記グラフィカルユーザーインターフェースにより表示されることを特徴とする半導体装置製造システム。 - 請求項１２に記載の半導体装置製造システムにおいて、
前記異物に含まれる元素成分の強度を示す異物成分チャートが前記グラフィカルユーザーインターフェースにより表示されることを特徴とする半導体装置製造システム。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002016123A (ja) | 2000-06-29 | 2002-01-18 | Hitachi Ltd | 試料処理装置および処理方法 |
| JP2004241499A (ja) | 2003-02-04 | 2004-08-26 | Hitachi High-Technologies Corp | 真空処理装置の異物管理装置及び異物管理方法 |
| JP2006086325A (ja) | 2004-09-16 | 2006-03-30 | Tokyo Electron Ltd | クリーニングの終点検出方法 |
| JP2006202912A (ja) | 2005-01-19 | 2006-08-03 | Tokyo Electron Ltd | 基板処理装置の検査方法及び検査プログラム |
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Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3862322B2 (ja) * | 1996-07-25 | 2006-12-27 | 株式会社ルネサステクノロジ | 半導体装置の製造システムおよびそれを用いた半導体装置の製造方法 |
| US6419801B1 (en) * | 1998-04-23 | 2002-07-16 | Sandia Corporation | Method and apparatus for monitoring plasma processing operations |
| JP4738610B2 (ja) * | 2001-03-02 | 2011-08-03 | 株式会社トプコン | 基板表面の汚染評価方法及び汚染評価装置と半導体装置の製造方法 |
| JP4355193B2 (ja) * | 2003-11-10 | 2009-10-28 | 株式会社ルネサステクノロジ | 半導体デバイスの製造方法及び半導体デバイス製造システム |
| TWI237864B (en) * | 2004-05-25 | 2005-08-11 | Grace Semiconductor Mfg Corp | Method of judging existence of the organic carbonized pollutant in clean room |
| JP5281766B2 (ja) * | 2007-07-31 | 2013-09-04 | ルネサスエレクトロニクス株式会社 | 半導体集積回路装置の製造方法 |
| JP2008034877A (ja) | 2007-10-10 | 2008-02-14 | Hitachi Ltd | 半導体装置の製造方法および製造システム |
| US10754310B2 (en) * | 2018-10-18 | 2020-08-25 | International Business Machines Corporation | Incorporating change diagnosis using probabilistic tensor regression model for improving processing of materials |
| US11263737B2 (en) * | 2019-01-10 | 2022-03-01 | Lam Research Corporation | Defect classification and source analysis for semiconductor equipment |
| WO2021081213A1 (en) * | 2019-10-23 | 2021-04-29 | Lam Research Corporation | Determination of recipe for manufacturing semiconductor |
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002016123A (ja) | 2000-06-29 | 2002-01-18 | Hitachi Ltd | 試料処理装置および処理方法 |
| JP2004241499A (ja) | 2003-02-04 | 2004-08-26 | Hitachi High-Technologies Corp | 真空処理装置の異物管理装置及び異物管理方法 |
| JP2006086325A (ja) | 2004-09-16 | 2006-03-30 | Tokyo Electron Ltd | クリーニングの終点検出方法 |
| JP2006202912A (ja) | 2005-01-19 | 2006-08-03 | Tokyo Electron Ltd | 基板処理装置の検査方法及び検査プログラム |
| WO2015178348A1 (ja) | 2014-05-20 | 2015-11-26 | 東京エレクトロン株式会社 | 基板処理装置、基板処理方法及び基板処理プログラム |
| JP2016122772A (ja) | 2014-12-25 | 2016-07-07 | 東京エレクトロン株式会社 | プラズマ処理装置及びプラズマ処理装置の部材の交換判断方法 |
| JP2018156994A (ja) | 2017-03-15 | 2018-10-04 | 東京エレクトロン株式会社 | 基板処理装置の制御装置及び基板処理表示方法 |
| JP2019125686A (ja) | 2018-01-16 | 2019-07-25 | 東京エレクトロン株式会社 | プラズマ処理装置の部品のクリーニング方法 |
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