JP7241663B2 - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び半導体製造装置 - Google Patents

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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び半導体製造装置に関する。
一般に、成膜装置において、所望の膜厚（または屈折率）を実現する新たなレシピを生成する場合、作業者は、ウェハの表面状態（膜厚、屈折率）を逐次確認しながら成膜装置のプロセス条件を調整し、成膜処理を行うことでプロセス条件の最適化を図る。
一方で、複数のプラズマ源を有する成膜装置の場合、全てのプラズマ源の出力を最適化する作業は作業者にとって負荷が高く、また、これらの作業は、作業者のノウハウに依存するところが大きい。
特開２００８－９１８２６号公報
本開示は、複数のプラズマ源の出力を最適化する作業を支援する情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び半導体製造装置を提供する。
一態様によれば、情報処理装置は、
複数のプラズマ源を有する成膜装置の各プラズマ源の出力を所定量変更して成膜処理を行った場合の、第１のウェハの各位置での膜厚または屈折率の変化量を規定した膜厚モデルまたは屈折率モデルを格納する格納部と、
第２のウェハの各位置での膜厚の目標値または屈折率の目標値を実現するための、前記各プラズマ源の出力の補正値を、前記膜厚モデルまたは前記屈折率モデルに基づいて算出する算出部とを有する。
本開示によれば、複数のプラズマ源の出力を最適化する作業を支援する情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び半導体製造装置を提供することができる。
膜厚モデルまたは屈折率モデルを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成の一例を示す図である。 各プラズマ源の出力を最適化し、新レシピを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成の一例を示す図である。 複数のプラズマ源を有する成膜装置の内部構成の一例を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 モデル生成部の機能構成の一例を示す図である。 膜厚モデル及び屈折率モデルを生成するモデル生成処理の流れを示すフローチャートの一例である。 モデル生成処理においてモデル生成部が行う処理の具体例を示す第１の図である。 モデル生成処理においてモデル生成部が行う処理の具体例を示す第２の図である。 最適化部及びレシピ生成部の機能構成の一例を示す図である。 最適化部における処理の詳細を説明するための図である。 新レシピ生成処理の流れを示すフローチャートである。 レシピ調整処理の流れを示すフローチャートである。 新レシピ生成処理において最適化部が行う処理の具体例を示す第１の図である。 新レシピ生成処理において最適化部が行う処理の具体例を示す第２の図である。 新レシピ生成処理において最適化部が行う処理の具体例を示す第３の図である。 新レシピによる成膜処理の結果を示す図である。
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
［第１の実施形態］
＜成膜システムのシステム構成＞
はじめに、第１の実施形態に係る成膜システムのシステム構成について説明する。第１の実施形態に係る成膜システムでは、複数の処理が２つのフェーズに分けて実行される。具体的には、膜厚モデルまたは屈折率モデルを生成するフェーズと、生成した膜厚モデルまたは屈折率モデルを用いて各プラズマ源の出力を最適化し、新レシピを生成するフェーズとに分けて実行される。
そこで、以下では、
・膜厚モデルまたは屈折率モデルを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成と、
・生成した膜厚モデルまたは屈折率モデルを用いて各プラズマ源の出力を最適化し、新レシピを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成と、
に分けて説明する。
（１）膜厚モデルまたは屈折率モデルを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成
はじめに、膜厚モデルまたは屈折率モデルを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成について説明する。図１は、膜厚モデルまたは屈折率モデルを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成の一例を示す図である。図１に示すように、成膜システム１００は、成膜装置１１０、膜厚測定装置１２０、屈折率測定装置１３０、情報処理装置１４０を有する。
成膜装置１１０は、複数のプラズマ源を有する枚葉の成膜装置である。成膜装置１１０は、所定のプロセス条件のもとで、ウェハの成膜処理を行う。また、成膜装置１１０は、成膜処理を行った際に用いたプロセス条件を、情報処理装置１４０に通知する。
膜厚測定装置１２０は、成膜処理前のウェハの各位置の膜厚と、成膜処理後のウェハの各位置の膜厚とをそれぞれ測定する。また、膜厚測定装置１２０は、成膜処理前及び成膜処理後にそれぞれ測定した各位置の膜厚を、情報処理装置１４０に通知する。
屈折率測定装置１３０は、成膜処理前のウェハの各位置の屈折率（膜内の窒素成分の割合に関する値）と、成膜処理後のウェハの各位置の屈折率とをそれぞれ測定する。また、屈折率測定装置１３０は、成膜処理前及び成膜処理後にそれぞれ測定した各位置の屈折率を、情報処理装置１４０に通知する。
情報処理装置１４０には、モデル生成プログラムがインストールされており、当該モデル生成プログラムが実行されることで、情報処理装置１４０は、モデル生成部１５０として機能する。
モデル生成部１５０は、膜厚測定装置１２０より通知された、成膜処理前の膜厚及び屈折率と、成膜処理後の膜厚及び屈折率と、成膜装置１１０より通知された、成膜処理を行った際に用いたプロセス条件とを取得する。
また、モデル生成部１５０は、複数のプラズマ源それぞれの出力を所定量変更したプロセス条件のもとで成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置での膜厚の変化量を規定した膜厚モデルを生成する。
また、モデル生成部１５０は、複数のプラズマ源それぞれの出力を所定量変更したプロセス条件のもとで成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置での屈折率の変化量を規定した屈折率モデルを生成する。
更に、モデル生成部１５０は、生成した膜厚モデル及び屈折率モデルを、格納部の一例であるモデル格納部１６０に格納する。
（２）各プラズマ源の出力を最適化し、新レシピを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成
次に、生成した膜厚モデルまたは屈折率モデルを用いて各プラズマ源の出力を最適化し、新レシピを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成について説明する。図２は、各プラズマ源の出力を最適化し、新レシピを生成するフェーズにおける成膜システムのシステム構成の一例を示す図である。ここでは、図１との相違点を中心に説明する。
成膜装置１１０は、はじめに、現状のレシピに含まれる所定のプロセス条件のもとで、ウェハに対する成膜処理を行い、成膜処理を行った際に用いたプロセス条件を、情報処理装置１４０に通知する。続いて、成膜装置１１０は、新たなプロセス条件が通知された場合に、該新たなプロセス条件のもとで、ウェハに対する成膜処理を行う。
膜厚測定装置１２０は、現状のレシピに含まれる所定のプロセス条件のもとでウェハに対する成膜処理が行われた後の、ウェハの各位置の膜厚を測定し、初期膜厚として、情報処理装置１４０に通知する。また、膜厚測定装置１２０は、新たなプロセス条件のもとでウェハに対する成膜処理が行われた後の、ウェハの各位置の膜厚を測定し、現膜厚として、情報処理装置１４０に通知する。
屈折率測定装置１３０は、現状のレシピに含まれる所定のプロセス条件のもとでウェハに対する成膜処理が行われた後の、ウェハの各位置の屈折率を測定し、初期屈折率として、情報処理装置１４０に通知する。また、屈折率測定装置１３０は、新たなプロセス条件のもとでウェハに対する成膜処理が行われた後の、ウェハの各位置の屈折率を測定し、現屈折率として、情報処理装置１４０に通知する。
情報処理装置１４０には、最適化プログラムとレシピ生成プログラムとがインストールされており、当該最適化プログラム及びレシピ生成プログラムが実行されることで、情報処理装置１４０は、最適化部１５１、レシピ生成部１５２として機能する。
最適化部１５１は算出部の一例であり、作業者１７０より、新レシピ生成用の膜厚の目標値（目標膜厚）を受け付け、初期膜厚との残差（膜厚残差）を算出する。また、最適化部１５１は、算出した膜厚残差と、モデル格納部１６０に格納された膜厚モデルとを用いて、複数のプラズマ源それぞれの出力の変更量（補正値）を算出する。
また、最適化部１５１は、新たなプロセス条件（算出した複数のプラズマ源それぞれの出力の補正値が適用されたプロセス条件）を、成膜装置１１０に通知する。また、最適化部１５１は、新たなプロセス条件のもとでウェハに対する成膜処理が行われた後の現膜厚と、目標膜厚との膜厚残差を算出する。最適化部１５１では、膜厚残差（の真値）がなるべく小さくなるように補正値を算出し、膜厚残差（の真値）が充分小さくなったと判定すると、複数のプラズマ源それぞれの出力の補正値を、レシピ生成部１５２に通知する。
更に、最適化部１５１は、当該新たなプロセス条件のもとで成膜処理が行われた場合のウェハの各位置の計算上の膜厚を、予測膜厚として算出する。
同様に、最適化部１５１は、作業者１７０より、新レシピ生成用の屈折率の目標値（目標屈折率）を受け付け、初期屈折率との残差（屈折率残差）を算出する。また、最適化部１５１は、算出した屈折率残差と、モデル格納部１６０に格納された屈折率モデルとを用いて、複数のプラズマ源それぞれの出力の変更量（補正値）を算出する。
また、最適化部１５１は、新たなプロセス条件（算出した複数のプラズマ源それぞれの出力の補正値が適用されたプロセス条件）を、成膜装置１１０に通知する。また、最適化部１５１は、新たなプロセス条件のもとで成膜処理が行われた後の現屈折率と、目標屈折率との屈折率残差を算出する。最適化部１５１では、屈折率残差（の真値）がなるべく小さくなるように補正値を算出し、屈折率残差（の真値）が充分小さくなったと判定すると、複数のプラズマ源それぞれの出力の補正値をレシピ生成部１５２に通知する。
更に、最適化部１５１は、当該新たなプロセス条件のもとで成膜処理が行われた場合のウェハの各位置の計算上の屈折率を、予測屈折率として算出する。
レシピ生成部１５２は生成部の一例であり、作業者１７０より現状のレシピを受け付ける。また、レシピ生成部１５２は、最適化部１５１より、複数のプロセス源それぞれの出力の補正値が通知された場合に、現状のレシピを修正し、新レシピを生成する。レシピ生成部１５２は、生成した新レシピを、作業者１７０に表示するとともに、成膜装置１１０に通知する。
＜成膜装置の内部構成＞
次に、複数のプラズマ源を有する成膜装置１１０の内部構成について説明する。図３は、複数のプラズマ源を有する成膜装置の内部構成の一例を示す図である。
図３に示すように、成膜装置１１０は、気密に構成されたアルミニウムまたはステンレス鋼等の金属材料からなる略円筒状をなす接地されたチャンバ３００と、チャンバ３００内にマイクロ波プラズマを形成するためのマイクロ波プラズマ源３１０とを有する。
チャンバ３００の上部には開口部３００ａが形成されており、この開口部３００ａには円板状をなす蓋体３０１を介してチャンバ３００の内部に臨むようにマイクロ波プラズマ源３１０が設けられている。蓋体３０１は、アルミニウム等の金属製であり、チャンバ３００の上部に設けられた支持リング３１１により支持されており、支持リング３１１と蓋体３０１との間はシールリング（図示せず）により気密にシールされている。
チャンバ３００内にはウェハＷを水平に支持するためのサセプタ３０２が、チャンバ３００の底部中央に絶縁部材３０３ａを介して立設された筒状の支持部材３０３により支持された状態で設けられている。サセプタ３０２および支持部材３０３を構成する材料としては、例えば、表面をアルマイト処理（陽極酸化処理）したアルミニウム等が挙げられる。
また、図示していないが、サセプタ３０２には、ウェハＷを静電吸着するための静電チャック、温度制御機構、ウェハＷの裏面に熱伝達用のガスを供給するガス流路、およびウェハＷを搬送するために昇降する昇降ピン等が設けられている。更に、サセプタ３０２には、整合器３２０を介して高周波バイアス電源３２１が電気的に接続されている。この高周波バイアス電源３２１からサセプタ３０２に高周波電力が供給されることにより、ウェハＷ側にプラズマ中のイオンが引き込まれる。
チャンバ３００の底部には排気管３０４が接続され、この排気管３０４には真空ポンプを含む排気装置３３０が接続される。そしてこの排気装置３３０を作動させることによりチャンバ３００内が排気され、チャンバ３００内を所定の真空度まで高速に減圧することができる。また、チャンバ３００の側壁には、ウェハＷの搬入出を行うための搬入出口３０５と、この搬入出口３０５を開閉するゲートバルブ３０６とが設けられている。
チャンバ３００内のサセプタ３０２の上方位置には、処理ガスをウェハＷに向けて吐出するシャワープレート３０７が水平に設けられている。このシャワープレート３０７は、格子状に形成されたガス流路３０８と、このガス流路３０８に形成された多数のガス吐出孔３０８ａとを有しており、格子状のガス流路３０８の間は空間部３０８ｂが形成されている。このシャワープレート３０７のガス流路３０８にはチャンバ３００の外側に延びる配管３０９が接続されている。また、この配管３０９には処理ガス供給源３４０が接続されており、シャワープレート３０７、配管３０９、および処理ガス供給源３４０は処理ガス用のガス供給機構を構成している。
一方、チャンバ３００のシャワープレート３０７の上方位置には、リング状のプラズマガス導入部材３５０がチャンバ壁に沿って設けられており、このプラズマガス導入部材３５０には内周に多数のガス吐出孔が設けられている。このプラズマガス導入部材３５０には、プラズマガスを供給するプラズマガス供給源３５１が配管３５２を介して接続されており、プラズマガス導入部材３５０、配管３５２、およびプラズマガス供給源３５１はプラズマガス用のガス供給機構を構成している。プラズマガスとしてはＡｒガスなどが好適に用いられる。
プラズマガス導入部材３５０からチャンバ３００内に導入されたプラズマガスは、マイクロ波プラズマ源３１０からチャンバ３００内に導入されたマイクロ波によりプラズマ化される。プラズマ化されたプラズマガスはシャワープレート３０７の空間部３０８ｂを通過しシャワープレート３０７のガス吐出孔３０８ａから吐出された処理ガスを励起し、処理ガスのプラズマを形成する。なお、プラズマガスと処理ガスとを同一の供給部材で供給してもよい。また、処理ガスにプラズマガスの機能をもたせてもよい。
マイクロ波プラズマ源３１０は、複数経路に分配してマイクロ波を出力するマイクロ波出力部３１２と、マイクロ波出力部３１２から出力されたマイクロ波を伝送しチャンバ３００内に放射するためのマイクロ波供給部３６０とを有している。
マイクロ波供給部３６０は、マイクロ波を主に増幅する複数のアンプ部３６１と、各アンプ部３６１で増幅されたマイクロ波をそれぞれチャンバ３００内へ導く複数のマイクロ波放射機構３６２とを有している。
蓋体３０１のマイクロ波放射機構３６２に対応する部分には孔３０１ａが形成されており、孔３０１ａには、マイクロ波放射機構３６２の一部をなす、マイクロ波を透過させるマイクロ波透過窓として機能する誘電体部材３０１ｂが嵌め込まれている。したがって、蓋体３０１および誘電体部材３０１ｂによりチャンバ３００の天壁３７０が形成される。また、天壁３７０の下面には、マイクロ波放射機構３６２の配置領域を包含し天壁３７０を覆うように薄い誘電体板３０１ｃが設けられている。誘電体板３０１ｃは誘電体部材３０１ｂおよび蓋体３０１の両方を覆う一枚板として構成される。
第１の実施形態において、マイクロ波供給部３６０は、アンプ部３６１およびマイクロ波放射機構３６２（プラズマ源）を７個有している（図３（ｂ）のマイクロ波放射機構３６２ａ～３６２ｇ参照）。なお、図３（ｂ）は、マイクロ波放射機構３６２ａ～３６２ｇの配置を上面から見た様子を示す図である。
図３（ｂ）に示すように、マイクロ波放射機構３６２ａ～３６２ｇは、サセプタ３０２に水平に支持されたウェハＷに対して、円周状に６個および中心に１個配置される。
なお、図３（ｂ）に示すように、本実施形態の以下の説明では、マイクロ波放射機構３６２ａを"プラズマ源＃１"、マイクロ波放射機構３６２ｂを"プラズマ源＃２"、マイクロ波放射機構３６２ｃを"プラズマ源＃３"と称する。また、マイクロ波放射機構３６２ｄを"プラズマ源＃４"、マイクロ波放射機構３６２ｅを"プラズマ源＃５"、マイクロ波放射機構３６２ｆを"プラズマ源＃６"、マイクロ波放射機構３６２ｇを"プラズマ源＃７"と称する。
図３（ａ）の説明に戻る。図３（ａ）に示す成膜装置１１０の各構成部は、マイクロプロセッサを有する制御部３８０により制御される。制御部３８０は、成膜装置１１０に設定されるレシピを記憶した記憶部や、操作部、表示部等を備えており、設定されたレシピに従って成膜装置１１０の各構成部を制御する。
＜情報処理装置のハードウェア構成＞
次に、情報処理装置１４０のハードウェア構成について説明する。図４は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４０３を有する。ＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３は、いわゆるコンピュータを形成する。
また、情報処理装置１４０は、補助記憶部４０４、表示部４０５、入力部４０６、ネットワークＩ／Ｆ（Interface）部４０７、接続部４０８を有する。なお、情報処理装置１４０の各ハードウェアは、バス４０９を介して相互に接続されている。
ＣＰＵ４０１は、補助記憶部４０４にインストールされている各種プログラム（例えば、モデル生成プログラム、最適化プログラム、レシピ生成プログラム等の情報処理プログラム）を実行するデバイスである。
ＲＯＭ４０２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ４０２は、補助記憶部４０４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ４０１が実行するために必要な各種プログラムやデータ等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ４０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。
ＲＡＭ４０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ４０３は、補助記憶部４０４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ４０１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、主記憶デバイスとして機能する。
補助記憶部４０４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。モデル格納部１６０は、補助記憶部４０４において実現される。
表示部４０５は、各種プログラムが実行されることで生成される画面（例えば、予測膜厚、予測屈折率、新レシピを含む画面等）を表示する、表示デバイスである。入力部４０６は、情報処理装置１４０に対して、作業者１７０等が各種指示（例えば、目標膜厚、目標屈折率、現状のレシピ等）を入力するための入力デバイスである。
ネットワークＩ／Ｆ部４０７は、不図示の外部ネットワークと接続する通信デバイスである。接続部４０８は、成膜装置１１０、膜厚測定装置１２０、屈折率測定装置１３０等の各種装置と接続するための接続デバイスである。
＜モデル生成部の機能構成＞
次に、情報処理装置１４０のモデル生成部１５０の詳細について説明する。図５は、モデル生成部の機能構成の一例を示す図である。
図５に示すように、モデル生成部１５０は、モデル生成用データ取得部５０１と、生成部５０２とを有する。
モデル生成用データ取得部５０１は、膜厚モデル及び屈折率モデルの生成用に、成膜装置１１０がウェハ（モデル生成処理時の処理対象である第１のウェハ）に対して成膜処理を行った際の、各種データを取得する。第１の実施形態において、膜厚モデル及び屈折率モデル生成用の成膜処理とは、第１の処理手順で行われる成膜処理を指す。なお、第１の処理手順とは、例えば、複数のプラズマ源＃１～＃７の出力以外のプロセス条件を固定した状態で、複数のプラズマ源＃１～＃７それぞれの出力を所定量変更する処理手順を指す。
ただし、膜厚モデル及び屈折率モデル生成用の成膜処理は、第１の処理手順で行われる成膜処理に限定されない。例えば、実験計画法（直交表）を用いて、複数のプラズマ源♯１～♯７の出力を同時に変更する第２の処理手順で行われる成膜処理であってもよい。あるいは、他の方法（例えば、ＰＬＳ（Partial Least Squares）やＤＬ（Deep Learning））により、膜厚モデル及び屈折率モデルを生成する場合にあっては、他の方法に適した他の処理手順で成膜処理を行ってもよい。なお、以下では、説明の簡略化のため、膜厚モデル及び屈折率モデル生成用の成膜処理が、第１の処理手順で行われるものとして説明する。
モデル生成用データ取得部５０１は、成膜装置１１０より、複数のプラズマ源＃１～＃７の出力（所定量変更後の出力）を、複数のプラズマ源＃１～＃７の出力以外のプロセス条件とともに取得する。
また、モデル生成用データ取得部５０１は、膜厚モデル生成用の成膜処理が行われた際の、成膜処理前のウェハの各位置の膜厚と成膜処理後のウェハの各位置の膜厚とを、膜厚測定装置１２０より取得する。
また、モデル生成用データ取得部５０１は、屈折率モデル生成用の成膜処理が行われた際の、成膜処理前のウェハの各位置の屈折率と成膜処理後のウェハの各位置の屈折率とを、屈折率測定装置１３０より取得する。
生成部５０２は、膜厚モデル生成用の成膜処理が行われた際の、ウェハの各位置での膜厚の変化量から、単位量（例えば、１［Ｗ］）あたりの膜厚の変化量を算出することで、膜厚モデルを生成する。
また、生成部５０２は、屈折率モデル生成用の成膜処理が行われた際の、ウェハの各位置での屈折率の変化量から、単位量（例えば、１［Ｗ］）あたりの屈折率の変化量を算出することで、屈折率モデルを生成する。
更に、生成部５０２は、生成した膜厚モデル及び屈折率モデルを、モデル格納部１６０に格納する。
＜モデル生成処理の流れ＞
次に、成膜システム１００において、膜厚モデル及び屈折率モデル生成用の成膜処理が行われることで実行されるモデル生成処理の流れについて説明する。図６は、膜厚モデル及び屈折率モデルを生成するモデル生成処理の流れを示すフローチャートの一例である。
ステップＳ６０１において、情報処理装置１４０のモデル生成用データ取得部５０１は、膜厚測定装置１２０及び屈折率測定装置１３０より、膜厚モデル及び屈折率モデル生成用の成膜処理を行う前の、ウェハの各位置の膜厚及び屈折率を取得する。なお、モデル生成用データ取得部５０１が膜厚及び屈折率を取得するウェハの各位置の数は、例えば、４９箇所であるとする。
ステップＳ６０２において、成膜装置１１０は、複数のプラズマ源＃１～＃７のうちの１のプラズマ源（例えば、プラズマ源＃１）の出力を、デフォルトの値から所定量（例えば、５０［Ｗ］）変更して、成膜処理を行う。
ステップＳ６０３において、情報処理装置１４０のモデル生成用データ取得部５０１は、成膜装置１１０より、ステップＳ６０２において成膜処理を行った際に用いたプロセス条件を取得する。
ステップＳ６０４において、膜厚測定装置１２０及び屈折率測定装置１３０は、成膜処理後のウェハの各位置の膜厚及び屈折率を測定する。
ステップＳ６０５において、情報処理装置１４０のモデル生成用データ取得部５０１は、膜厚測定装置１２０及び屈折率測定装置１３０より、成膜処理後のウェハの各位置の膜厚及び屈折率を取得する。
ステップＳ６０６において、情報処理装置１４０の生成部５０２は、ウェハの各位置の単位量（例えば、１［Ｗ］）あたりの膜厚の変化量及び屈折率の変化量を算出する。
ステップＳ６０７において、情報処理装置１４０の生成部５０２は、算出した膜厚の変化量を膜厚モデルＭＴの１つとしてモデル格納部１６０に格納する。また、情報処理装置１４０の生成部５０２は、算出した屈折率の変化量を屈折率モデルＭＲの１つとしてモデル格納部１６０に格納する。
ステップＳ６０８において、情報処理装置１４０の生成部５０２は、膜厚モデル及び屈折率モデルの生成が完了したか否かを判定する。ステップＳ６０８において、膜厚モデル及び屈折率モデルの生成が完了していないと判定した場合には（ステップＳ６０８においてＮｏの場合には）、ステップＳ６０２に戻る。一方、ステップＳ６０８において、膜厚モデル及び屈折率モデルの生成が完了したと判定した場合には、モデル生成処理を終了する。
＜モデル生成処理の具体例＞
次に、成膜システム１００によるモデル生成処理の具体例について図７及び図８を用いて説明する。図７は、モデル生成処理の具体例を示す第１の図であり、情報処理装置１４０のモデル生成用データ取得部５０１が成膜装置１１０より取得する、膜厚モデル生成用の成膜処理を行った際に用いたプロセス条件の具体例を示す図である。
図７に示すように、プロセス条件７００には、情報の項目として、"プロセスデータの種類"、"プロセスデータ"が含まれる。"プロセスデータの種類"には、チャンバ３００内の圧力、プラズマガス供給源３５１より供給されるプラズマガスの流量、各プラズマ源＃１～＃７の出力、チャンバ３００内の温度、成膜時間等が含まれる。また、"プロセスデータ"には、"プロセスデータの種類"に対応する値が格納される。なお、説明の簡略化のため、プロセス条件７００では、プラズマ源＃１～＃７の出力以外のプロセス条件については、一部のみを抜粋して記載している。
上述したように、膜厚モデル及び屈折率モデル生成用の成膜処理では、プロセス条件７００のうち、プロセスデータの種類＝"プラズマ源＃１の出力"～"プラズマ源＃７の出力"それぞれのプロセスデータを、所定量（例えば、５０［Ｗ］）変更する。
図８は、モデル生成処理の具体例を示す第２の図であり、膜厚モデル（ＭＴ）８１０及び屈折率モデル（ＭＲ）８２０の具体例を示す図である。膜厚モデル（ＭＴ）８１０の符号８１１は、プラズマ源＃１の出力を、所定量変更して成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置の膜厚の変化量から、単位量あたりの変化量を算出した算出結果（膜厚分布の変化）を、カラーマップとして可視化したものである。
同様に、符号８１２は、プラズマ源＃２の出力を、所定量変更して成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置の膜厚の変化量から、単位量あたりの変化量を算出した算出結果（膜厚分布の変化）を、カラーマップとして可視化したものである。
同様に、符号８１３は、プラズマ源＃３の出力を、所定量変更して成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置の膜厚の変化量から、単位量あたりの変化量を算出した算出結果（膜厚分布の変化）を、カラーマップとして可視化したものである。
同様に、符号８１４は、プラズマ源＃４の出力を、所定量変更して成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置の膜厚の変化量から、単位量あたりの変化量を算出した算出結果（膜厚分布の変化）を、カラーマップとして可視化したものである。
同様に、符号８１５は、プラズマ源＃５の出力を、所定量変更して成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置の膜厚の変化量から、単位量あたりの変化量を算出した算出結果（膜厚分布の変化）を、カラーマップとして可視化したものである。
同様に、符号８１６は、プラズマ源＃６の出力を、所定量変更して成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置の膜厚の変化量から、単位量あたりの変化量を算出した算出結果（膜厚分布の変化）を、カラーマップとして可視化したものである。
同様に、符号８１７は、プラズマ源＃７の出力を、所定量変更して成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置の膜厚の変化量から、単位量あたりの変化量を算出した算出結果（膜厚分布の変化）を、カラーマップとして可視化したものである。
このように、モデル生成部１５０では、膜厚モデル生成用の成膜処理が行われることで、プラズマ源＃１～＃７の数に応じた数の算出結果（符号８１１～８１７）を含む膜厚モデル（ＭＴ）８１０を生成する。同様に、モデル生成部１５０では、屈折率モデル生成用の成膜処理が行われることで、プラズマ源＃１～＃７の数に応じた数の算出結果を含む屈折率モデル（ＭＲ）８２０を生成する。なお、膜厚モデル及び屈折率モデル生成用の成膜処理が第２の処理手順によって行われる場合にあっては、プラズマ源＃１～＃７は複数のゾーンに分類される。このため、ゾーンの数に応じた数の算出結果を含む膜厚モデル（ＭＴ）及び屈折率モデル（ＭＲ）が生成されることになる。
＜最適化部及びレシピ生成部の機能構成＞
次に、情報処理装置１４０の最適化部１５１及びレシピ生成部１５２の機能構成について説明する。図９は、最適化部及びレシピ生成部の機能構成の一例を示す図である。
図９に示すように、最適化部１５１は、測定値取得部９０１、目標値入力部９０２、残差算出部９０３、カルマンフィルタ部９０４、補正値算出部９０５を有する。
測定値取得部９０１は、成膜装置１１０より、現状のレシピにより成膜処理が行われた際に用いられたプロセス条件を取得する。また、測定値取得部９０１は、膜厚測定装置１２０及び屈折率測定装置１３０より、現状のレシピにより成膜処理が行われた後の、ウェハ（新レシピ生成処理時の処理対象である第２のウェハ）の各位置の膜厚及び屈折率を、初期膜厚及び初期屈折率として取得する。
また、測定値取得部９０１は、新たなプロセス条件（複数のプラズマ源の出力の補正値が適用されたプロセス条件）のもとで成膜装置１１０により成膜処理が行われた後の、ウェハの各位置の膜厚及び屈折率を、現膜厚及び現屈折率として取得する。
目標値入力部９０２は、作業者１７０より、目標膜厚及び目標屈折率の入力を受け付ける。
残差算出部９０３は、初期膜厚と目標膜厚との差分または現膜厚と目標膜厚との差分である膜厚残差を算出する。また、残差算出部９０３は、初期屈折率と目標屈折率との差分または現屈折率と目標屈折率との差分である屈折率残差を算出する。
カルマンフィルタ部９０４は、カルマンゲインを調整することで、残差算出部９０３により算出された膜厚残差及び屈折率残差の真値を推定する。なお、膜厚測定装置１２０及び屈折率測定装置１３０がウェハの各位置の膜厚及び屈折率を測定した際の測定結果には測定誤差が含まれているものとする。
補正値算出部９０５は、カルマンフィルタ部９０４により推定された膜厚残差の真値及び屈折率残差の真値と、モデル格納部１６０に格納された膜厚モデル（ＭＴ）８１０及び屈折率モデル（ＭＲ）８２０とを取得する。また、補正値算出部９０５は、取得した膜厚残差の真値及び屈折率残差の真値と、膜厚モデル（ＭＴ）８１０及び屈折率モデル（ＭＲ）８２０とに基づいて、複数のプラズマ源＃１～＃７の出力の補正値を算出する。また、補正値算出部９０５は、算出した複数のプラズマ源＃１～＃７の出力の補正値を適用した新たなプロセス条件を、成膜装置１１０に通知する。
また、補正値算出部９０５は、膜厚残差の真値及び屈折率残差の真値がなるべく小さくなるように補正値を算出する。そして、補正値算出部９０５では、真値が充分小さくなった判定すると、複数のプラズマ源＃１～＃７の出力の補正値（複数回算出された場合には複数回分の補正値の合計値）を、新レシピ生成部９０６に通知する。
また、補正値算出部９０５は、
・初期膜厚と、
・膜厚モデル（ＭＴ）８１０と、
・複数のプラズマ源＃１～＃７の出力の補正値（複数回算出された場合には複数回分の補正値の合計値）と、
に基づいて、当該新たなプロセス条件のもとで成膜処理が行われた場合のウェハの各位置の計算上の膜厚を、予測膜厚として算出し、作業者１７０に表示する。
また、補正値算出部９０５は、
・初期屈折率と、
・屈折率モデル（ＭＲ）８２０と、
・複数のプラズマ源＃１～＃７の出力の補正値（複数回算出された場合には複数回分の補正値の合計値）と、
に基づいて、当該新たなプロセス条件のもとで成膜処理が行われた場合のウェハの各位置の計算上の屈折率を、予測屈折率として算出し、作業者１７０に表示する。
レシピ生成部１５２は、新レシピ生成部９０６を有する。新レシピ生成部９０６は、作業者１７０より、現状のレシピの入力を受け付ける。また、新レシピ生成部９０６は、補正値算出部９０５より通知された、複数のプラズマ源＃１～＃７の出力の補正値（複数回算出された場合には複数回分の補正値の合計値）を用いて、現状のレシピを修正し、新レシピを生成する。更に、新レシピ生成部９０６は、生成した新レシピを作業者１７０に表示するとともに、成膜装置１１０に通知する。
＜最適化部における処理の詳細＞
次に、最適化部１５１における処理の詳細（主に、カルマンフィルタ部９０４の処理の詳細）について数式を用いて説明する。なお、ここでは、説明の簡略化のために、新レシピ生成用の目標値として、目標膜厚の入力を受け付ける場合について説明する（目標屈折率の入力を受け付ける場合については、目標膜厚の入力を受け付ける場合と同様であるため、説明を省略する）。
図１０は、最適化部における処理の詳細を説明するための図である。このうち、図１０（ａ）は、
・最適化部１５１の補正値算出部９０５で算出されるプラズマ源の出力の補正値と、
・最適化部１５１の残差算出部９０３で算出される膜厚残差と、
の間の入出力関係を模式的に示した図である。
なお、図１０（ａ）に示す各記号の意味は、下記のとおりである。
・ｋ：時間ステップ（プラズマ源の出力の補正値が成膜装置１１０に通知された回数）
・ｕ（ｋ）：プラズマ源の出力の補正値、
・ｗ（ｋ）：システムノイズ、
・ｘ（ｋ＋１）：ｋ回目の補正値が通知されることで変化する、変化後の成膜装置１１０の状態、
・ｘ（ｋ）：ｋ回目の補正値が通知される前の、成膜装置１１０の状態、
・ｙ（ｋ）：ｋ回目の補正値が通知される前の、膜厚残差（現膜厚－目標膜厚）の真値、
・ｖＴ：膜厚に関する測定誤差、
・ｚ（ｋ）：ｋ回目の補正値が通知される前の、現膜厚に基づいて算出される膜厚残差。
最適化部１５１のカルマンフィルタ部９０４では、
・最適化部１５１の補正値算出部９０５で算出されるプラズマ源の出力の補正値と、
・最適化部１５１の残差算出部９０３で算出される膜厚残差と、
の間の入出力関係（図１０（ａ））に基づいて、カルマンフィルタを構成し、カルマンゲインを調整する（図１０（ｂ）参照）。
なお、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）に示す入出力関係に基づいて、カルマンフィルタ部９０４において構成されたカルマンフィルタの一例である。
最適化部１５１のカルマンフィルタ部９０４では、補正値算出部９０５がプラズマ源の出力の補正値を通知するごとに、残差算出部９０３より膜厚残差を取得し、カルマンゲインを調整することで、膜厚残差の真値を推定する。
なお、図１０（ｂ）に示す各記号において、例えば、
Figure 0007241663000001
 は、ｋ回目の補正値が通知されることで変化する、変化後の成膜装置１１０の状態（カルマンフィルタにより推定される状態）を表している。
同様に、例えば、
Figure 0007241663000002
 は、ｋ－１回目の補正値が通知され成膜処理が行われた場合の（ｋ回目の補正値が通知される前の）、膜厚残差の真値（カルマンフィルタにより推定される値）を表している。
＜新レシピ生成処理の流れ＞
次に、新レシピ生成処理の流れについて説明する。図１１Ａは、新レシピ生成処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１１０１において、目標値入力部９０２は、作業者１７０より、目標膜厚の入力を受け付ける。
ステップＳ１１０２において、成膜装置１１０は、現状のレシピを用いて成膜処理を行う。
ステップＳ１１０３において、膜厚測定装置１２０は、ステップＳ１１０２において成膜処理が行われたウェハの各位置の膜厚を測定する。
ステップＳ１１０４において、測定値取得部９０１は、ステップＳ１１０３において測定されたウェハの各位置の膜厚を初期膜厚として取得する。また、残差算出部９０３は、取得された初期膜厚が、目標膜厚と一致するか否かを判定する。
ステップＳ１１０４において、一致すると判定した場合には（ステップＳ１１０４においてＹｅｓの場合には）、新レシピ生成処理を終了する。一方、ステップＳ１１０４において、一致しないと判定した場合には（ステップＳ１１０４においてＮｏの場合には）、ステップＳ１１０５に進む。以降、ステップＳ１１０５～Ｓ１１０６において、最適化部１５１では、各プラズマ源＃１～＃７の出力の補正値を算出する工程を実行する。
ステップＳ１１０５において、残差算出部９０３は、初期膜厚と目標膜厚との差分に基づいて膜厚残差を算出する。また、カルマンフィルタ部９０４は、カルマンゲインを調整することで、膜厚残差の真値を推定する。
ステップＳ１１０６において、補正値算出部９０５は、膜厚残差の真値と膜厚モデル（ＭＴ）とに基づいて、各プラズマ源＃１～＃７の出力の補正値を算出する。また、補正値算出部９０５は、算出した各プラズマ源＃１～＃７の出力の補正値（複数回算出した場合には複数回分の補正値の合計値）を適用した新たなプロセス条件を、成膜装置１１０に通知する。
ステップＳ１１０７において、成膜装置１１０は、通知された新たなプロセス条件のもとで成膜処理を行い、ステップＳ１１０３に戻る。以降、ステップＳ１１０３において測定される現膜厚が、ステップＳ１１０４において、目標膜厚と一致すると判定されるまで、ステップＳ１１０３～Ｓ１１０７の処理を繰り返す。そして、ステップＳ１１０４において、目標膜厚と一致すると判定された場合には（ステップＳ１１０４においてＹｅｓの場合には）、新レシピ生成処理を終了する。
なお、図１１Ａでは、新レシピ生成処理の流れについて示したが、レシピ調整処理の流れも同様である。
図１１Ｂは、レシピ調整処理の流れを示すフローチャートであり、Ｒｕｎ ｔｏ Ｒｕｎ時の処理の流れを示している。なお、図１１Ｂに示す処理内容は、図１１Ａに示した処理内容と概ね同じであるため、ここでは、詳細な説明を省略する。
＜新レシピ生成処理の具体例＞
次に、新レシピ生成処理において最適化部１５１が行う処理の具体例について説明する。図１２は、新レシピ生成処理において最適化部が行う処理の具体例を示す第１の図である。
図１２の例は、現状のレシピに基づいて成膜処理が行われることで、測定値取得部９０１が、膜厚測定装置１２０から、初期膜厚として、ｖ（１）＝（４０＋ｖＴ）［ｎｍ］を取得した様子を示している。
また、図１２の例は、目標値入力部９０２が、目標膜厚として、作業者１７０により、目標膜厚＝５０［ｎｍ］が入力された様子を示している。
また、図１２の例は、残差算出部９０３が、初期膜厚と目標膜厚との差分を算出することで、膜厚残差として、ｚ（１）＝（－１０＋ｖＴ）［ｎｍ］を算出した様子を示している。
また、図１２の例は、カルマンフィルタ部９０４が、膜厚残差に基づいて、膜厚残差の真値として、－１０［ｎｍ］を推定した様子を示している。
また、図１２の例は、補正値算出部９０５が、膜厚残差の真値（＝－１０［ｎｍ］）がなるべく小さくなるように、膜厚モデル（ＭＴ）と膜厚残差とに基づいて、各プラズマ源の出力の補正値を算出し、ｕ（１）＝２０［Ｗ］を出力した様子を示している。
図１３は、新レシピ生成処理において最適化部が行う処理の具体例を示す第２の図である。図１３の例は、図１２において算出された、各プラズマ源の出力の補正値（ｕ（１）＝２０［Ｗ］）が適用された新たなプロセス条件のもとで成膜処理が行われた後の、最適化部１５１による処理を示している。具体的には、測定値取得部９０１が、膜厚測定装置１２０から、現膜厚として、ｖ（２）＝（７０＋ｖＴ）［ｎｍ］を取得した様子を示している。
また、図１３の例は、残差算出部９０３が、現膜厚と目標膜厚との差分を算出することで、膜厚残差として、ｖ（２）＝（２０＋ｖＴ）［ｎｍ］を算出した様子を示している。
また、図１３の例は、カルマンフィルタ部９０４が、膜厚残差に基づいて、膜厚残差の真値として、２０［ｎｍ］を推定した様子を示している。
また、図１３の例は、補正値算出部９０５が、膜厚残差の真値（＝２０［ｎｍ］）がなるべく小さくなるように、膜厚モデル（ＭＴ）と膜厚残差とに基づいて、各プラズマ源の出力の補正値を算出し、ｕ（２）＝１３［Ｗ］を出力した様子を示している。
図１４は、新レシピ生成処理の具体例を示す第３の図である。図１４の例は、図１３において算出された、各プラズマ源の出力の補正値（ｕ（２）＝１３［Ｗ］）を適用した新たなプロセス条件のもとで成膜処理が行われた後の、最適化部１５１による処理を示している。具体的には、測定値取得部９０１が、膜厚測定装置１２０から、現膜厚として、ｖ（３）＝（５０＋ｖＴ）［ｎｍ］を取得した様子を示している。
また、図１４の例は、残差算出部９０３が、現膜厚と目標膜厚との差分を算出することで、膜厚残差として、ｚ（３）＝（０＋ｖＴ）［ｎｍ］を算出した様子を示している。
また、図１４の例は、カルマンフィルタ部９０４が、膜厚残差に基づいて、膜厚残差の真値として、０［ｎｍ］を推定した様子を示している。
また、図１４の例は、膜厚残差の真値が０［ｎｍ］になったことで、膜厚残差の真値が充分小さくなったと判定された様子を示している。
また、図１４の例は、補正値算出部９０５が、各プラズマ源の出力の補正値（例えば、プラズマ源＃１の出力の複数回分の補正値ｕ（１）＝２０［Ｗ］、ｕ（２）＝１３［Ｗ］）を、新レシピ生成部９０６に通知した様子を示している。
このように、成膜装置１１０において所望の膜厚を実現する新たなレシピを生成する際、情報処理装置１４０の最適化部１５１では、各プラズマ源の出力の補正値を自動的に算出する。これにより、作業者１７０は、最適化部１５１により算出された補正値を適用した新たなプロセス条件に従って成膜処理を行うだけで、各プラズマ源の出力を最適化することができる。つまり、情報処理装置１４０によれば、作業者１７０のノウハウに依存することなく、複数のプラズマ源の出力を最適化することができる。
＜新レシピによる成膜処理＞
次に、新レシピによる成膜処理について説明する。図１５は、新レシピによる成膜処理の結果を示す第１の図である。図１５において、プロセス条件１５００のうち、上段のプロセスデータは、現状のレシピに含まれるプロセスデータを示しており、下段のプロセスデータは、新レシピに含まれるプロセスデータを示している。
また、図１５において、符号１５１０は、現状のレシピを用いて成膜処理が行われた場合の、ウェハの各位置での膜厚の分布（つまり、初期の膜厚分布）をカラーマップとして可視化したものである。また、符号１５１１は、各径方向の初期膜厚の平均値を示している。
一方、符号１５２０は、新レシピを用いて成膜処理が行われた場合の、ウェハの各位置での予測の膜厚分布をカラーマップとして可視化したものである。また、符号１５２１は、各径方向の予測の膜厚の平均値を示している。
また、符号１５３０は、新レシピを用いて成膜処理が行われた場合の、ウェハの各位置での実際の膜厚分布をカラーマップとして可視化したものである。また、符号１５３１は、各径方向の実際の膜厚の平均値を示している。
符号１５１１と符号１５２１及び符号１５３１との対比から明らかなように、符号１５１１の場合、径方向の膜厚の変動が大きい。一方、符号１５２１及び符号１５３１の場合、径方向の膜厚の変動が小さい。
このように、プラズマ源ごとに生成した膜厚モデルに基づいて最適化した新レシピを用いることで、ウェハの表面状態のうち、表面形状に関わる膜厚の均一性を向上させることができる。
また、符号１５２１と符号１５３１との対比から明らかなように、新レシピを用いて成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置での予測膜厚の平均値と、ウェハの各位置での膜厚の実測値の平均値とは、概ね同じである。つまり、情報処理装置１４０によれば、予測膜厚を精度よく算出することができる。
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る情報処理装置１４０では、
・複数のプラズマ源を有する成膜装置の各プラズマ源の出力を所定量変更して成膜処理を行った場合の、ウェハの各位置での膜厚または屈折率の変化量を取得する。
・各プラズマ源の出力を変更した際の変更量に対する、ウェハの各位置での膜厚または屈折率の変化量を算出することで、膜厚モデルまたは屈折率モデルを生成する。
・目標膜厚または目標屈折率を実現するための、各プラズマ源の出力の補正値を、生成した膜厚モデルまたは屈折率モデルに基づいて算出する。
これにより、作業者は、算出された補正値が適用された新たなプロセス条件に従って成膜処理を行うことで、各プラズマ源の出力を最適化することができる。
このように、第１の実施形態に係る情報処理装置１４０によれば、複数のプラズマ源の出力を最適化する作業を支援することができる。
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態において、補正値算出部９０５は、膜厚モデルを用いて、膜厚残差の真値がなるべく小さくなるよう、各プラズマ源の出力の補正値を算出するものとして説明した。しかしながら、各プラズマ源の出力の補正値の算出方法はこれに限定されない。
例えば、膜厚モデルと、各プラズマ源の出力の補正値と、膜厚残差の真値とを含む関数を２乗した値を目的関数とし、各プラズマ源の出力の補正値の上下限値を制約条件とした２次計画法により算出してもよい。これにより、第２の実施形態によれば、上下限値の範囲内で、膜厚残差の真値がなるべく小さくなるよう、各プラズマ源の出力の補正値を算出することができる。
［第３の実施形態］
上記第１の実施形態では、各プラズマ源の出力を所定量変更することで、膜厚モデル及び屈折率モデルを生成するものとして説明した。しかしながら、膜厚モデル及び屈折率モデルの生成方法はこれに限定されず、例えば、プラズマガスの流量を所定量変更することで、膜厚モデル及び屈折率モデルを生成してもよい。これにより、プラズマガスの流量を最適化することができる。
このように、各プラズマ源の出力に加えて、プラズマガスの流量を最適化することで、各プラズマ源の出力のみを最適化する場合と比較して、屈折率の均一性をより向上させることができる。
なお、本実施形態の場合、最適化部１５１では、２種類の膜厚モデルとして、
・各プラズマ源の出力を所定量変更することで生成した膜厚モデル（第１の膜厚モデル）と、
・各ガス流路のプラズマガスの流量を所定量変更することで生成した膜厚モデル（第２の膜厚モデル）と、
を用いて、各プラズマ源の出力と各ガス流路のプラズマガスの流量とを最適化する。
同様に、本実施形態の場合、最適化部１５１では、２種類の屈折率モデルとして、
・各プラズマ源の出力を所定量変更することで生成した屈折率モデル（第１の屈折率モデル）と、
・各ガス流路のプラズマガスの流量を所定量変更することで生成した屈折率モデル（第２の屈折率モデル）と、
を用いて、各プラズマ源の出力と各ガス流路のプラズマガスの流量とを最適化する。
あるいは、最適化部１５１では、
・各プラズマ源の出力を所定量変更することで生成した膜厚モデルと、
・各ガス流路のプラズマガスの流量を所定量変更することで生成した屈折率モデルと、
を用いて、各プラズマ源の出力と各ガス流路のプラズマガスの流量とを最適化してもよい。
［第４の実施形態］
上記第１の実施形態では、カルマンフィルタ部９０４がカルマンゲインを調整することにより、膜厚残差及び屈折率残差の真値を推定するものとして説明した。しかしながら、真値の推定方法はこれに限定されず、他の学習機能を用いて真値を推定するように構成してもよい。
［第５の実施形態］
上記第１の実施形態では、プロセス条件７００のうち、各プラズマ源の出力以外のプロセス条件を固定するものとして説明した。しかしながら、各プラズマ源の出力以外のプロセス条件であっても、例えば、成膜時間やＡＬＤ（Atomic Layer Deposition）サイクルについては最適化の対象としてもよい。現状のレシピにより成膜処理が行われた際の成膜時間と膜厚の変化量との関係に基づいて、予め成膜レートを算出しておくことで、最適化部１５１では、最適化した成膜時間に応じた予測膜厚または予測屈折率を算出することができるからである。
また、上記第１の実施形態では、情報処理プログラムが、情報処理装置１４０の補助記憶部４０４に格納されるものとして説明した。しかしながら、情報処理プログラムは、例えば、半導体製造装置の一例である成膜装置１１０内の制御部３８０が有する記憶部に組み込まれてもよい。
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
１００ ：成膜システム
１１０ ：成膜装置
１２０ ：膜厚測定装置
１３０ ：屈折率測定装置
１４０ ：情報処理装置
１５０ ：モデル生成部
１５１ ：最適化部
１５２ ：レシピ生成部
５０１ ：モデル生成用データ取得部
５０２ ：生成部
７００ ：プロセス条件
８１０ ：膜厚モデル
８２０ ：屈折率モデル
９０１ ：測定値取得部
９０２ ：目標値入力部
９０３ ：残差算出部
９０４ ：カルマンフィルタ部
９０５ ：補正値算出部
９０６ ：新レシピ生成部
１５００ ：プロセス条件

Claims (13)

  1. 複数のプラズマ源を有する成膜装置の各プラズマ源の出力を所定量変更して成膜処理を行った場合の、第１のウェハの各位置での膜厚または屈折率の変化量を規定した第１の膜厚モデルまたは第１の屈折率モデルを格納する格納部と、
    第２のウェハの各位置での膜厚の目標値または屈折率の目標値を実現するための、前記各プラズマ源の出力の補正値を、前記第１の膜厚モデルまたは前記第１の屈折率モデルに基づいて算出する算出部と
    を有する情報処理装置。
  2. 前記算出部は、前記第２のウェハの各位置での膜厚または屈折率と、前記第２のウェハの各位置での膜厚の目標値または前記屈折率の目標値との差分である膜厚残差または屈折率残差を算出し、前記膜厚残差または屈折率残差と前記第１の膜厚モデルまたは前記第１の屈折率モデルとに基づいて、前記各プラズマ源の出力の補正値を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記算出部は、
    学習機能を用いて前記膜厚残差または前記屈折率残差の真値を推定し、
    推定した前記膜厚残差または前記屈折率残差の真値に基づいて、前記各プラズマ源の出力の補正値を算出する、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記算出部により算出された補正値を用いて成膜処理を行った場合の、前記膜厚残差または前記屈折率残差の真値が小さくなるように、前記補正値を算出する、請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 前記算出部は、前記第２のウェハの各位置での初期膜厚または初期屈折率と、前記第１の膜厚モデルまたは前記第１の屈折率モデルと、前記各プラズマ源の出力の補正値と、に基づいて、前記各プラズマ源の出力の補正値が適用されたプロセス条件のもとで成膜処理が行われた場合の、前記第２のウェハの各位置での予測膜厚または予測屈折率を算出する、請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 前記算出部は、前記第２のウェハの各位置での予測膜厚または予測屈折率を、カラーマップにより可視化する、請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 前記第２のウェハに対して成膜処理が行われた際に用いられた、現状のレシピに含まれる所定のプロセス条件に、前記算出部により算出された各プラズマ源の出力の補正値を適用することで、新たなレシピを生成する生成部を更に有する、請求項４に記載の情報処理装置。
  8. 前記格納部は、プラズマ源の数に応じた数の前記第１の膜厚モデルまたは前記第１の屈折率モデルを格納する、請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 前記格納部は、更に、前記成膜装置の各ガス流路のプラズマガスの流量を所定量変更して成膜処理を行った場合の、前記第１のウェハの各位置での膜厚または屈折率の変化量を規定した第２の膜厚モデルまたは第２の屈折率モデルを格納し、
    前記算出部は、前記第２のウェハの各位置での膜厚の目標値または屈折率の目標値を実現するための、前記各プラズマ源の出力の補正値及び前記各ガス流路のプラズマガスの流量の補正値を、前記第１の膜厚モデルまたは前記第１の屈折率モデルと、前記第２の膜厚モデルまたは前記第２の屈折率モデルとに基づいて算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 前記格納部は、ガス流路の数に応じた数の前記第２の膜厚モデルまたは前記第２の屈折率モデルを格納する、請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 複数のプラズマ源を有する成膜装置の各プラズマ源の出力を所定量変更して成膜処理を行った場合の、第１のウェハの各位置での膜厚または屈折率の変化量を規定した膜厚モデルまたは屈折率モデルを生成する工程と、
    第２のウェハの各位置での膜厚の目標値または屈折率の目標値を実現するための、前記各プラズマ源の出力の補正値を、前記膜厚モデルまたは前記屈折率モデルに基づいて算出する工程と
    を有する情報処理方法。
  12. 複数のプラズマ源を有する成膜装置の各プラズマ源の出力を所定量変更して成膜処理を行った場合の、第１のウェハの各位置での膜厚または屈折率の変化量を規定した膜厚モデルまたは屈折率モデルを生成する工程と、
    第２のウェハの各位置での膜厚の目標値または屈折率の目標値を実現するための、前記各プラズマ源の出力の補正値を、前記膜厚モデルまたは前記屈折率モデルに基づいて算出する工程と
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
  13. 請求項１２に記載の情報処理プログラムが組み込まれた記憶部を有する半導体製造装置。
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