JPH08148400A - プロセスシミュレーション入力データ設定装置 - Google Patents

プロセスシミュレーション入力データ設定装置

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JPH08148400A
JPH08148400A JP32396994A JP32396994A JPH08148400A JP H08148400 A JPH08148400 A JP H08148400A JP 32396994 A JP32396994 A JP 32396994A JP 32396994 A JP32396994 A JP 32396994A JP H08148400 A JPH08148400 A JP H08148400A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】各製造工程毎に最も適したシミュレーションモ
デルを自動的に設定するようにして、シミュレーション
入力データの設定を容易にする。 【構成】記憶部１は各シミュレーションモデル適用範囲
Ａを予め記憶する。読取手段２は各製造工程の２次元プ
ロセスシミュレーションの実行条件データであるプロセ
スシーケンスデータＢを入力し記憶部１に記憶する。モ
デル選択手段３は記憶部１に記憶したプロセスシーケン
スデータＢと各シミュレーションモデル適用範囲Ａとを
比較して各製造工程を２次元プロセスシミュレートする
のに最適なシミュレーションモデルを選択し、シミュレ
ーション手段４が２次元プロセスシミュレーションを実
行するために必要なプロセスシミュレーション入力デー
タを設定する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は２次元プロセスシミュ
レーション実行時に必要なデータを自動設定するプロセ
スシミュレーション入力データ設定装置に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】半導体デバイス開発期間の短縮及び故障
解析等のため、２次元のプロセスシミュレータが広く利
用されている。一般に２次元のプロセスシミュレータは
半導体デバイスの製造工程のうち、イオン注入工程、酸
化工程、拡散工程、エピタキシャル成長工程、堆積工程
及びエッチング工程をシミュレートするものであり、製
造工程別に製造条件と等価なデータ等を入力して、入力
したデータに基づいてシミュレーションを行っている。
【０００３】２次元のプロセスシミュレータはデバイス
の細分化及び新プロセスの追加に応じて高精度化が進め
られている。ここで、２次元のプロセスシミュレータの
精度はシミュレーションに用いられるシミュレーション
モデルの精度及びメッシュの刻み方により大きく影響を
受ける。このため、シミュレーションモデルはデバイス
の細分化及び新プロセスの追加に応じて高精度化され、
高精度の２次元プロセスシミュレーションを行うことが
できるようになっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、シミュ
レーションモデルの高精度化等に伴い、シミュレーショ
ンを行うためのデータの入力が複雑になっていた。この
ため、短時間で高精度のシミュレーションを行うための
データであるプロセスシーケンスデータを作成するため
には、シミュレーションに関する高い知識を必要とし、
一般ユーザに取ってかなり困難な作業になっていた。
【０００５】例えば、各工程のシミュレーションにおけ
るプロセスシーケンスデータに合わせてシミュレーショ
ンモデルの選択を変えなければならず、シミュレーショ
ンモデルに関する高い知識を必要とする。
【０００６】また、高精度のシミュレーションモデルを
用いるとシミュレーションの精度は上がるが、シミュレ
ーションに長時間を要する。このため、高精度でシミュ
レーションすることが必要な工程以外は処理時間が短い
簡単なシミュレーションモデルを用いる必要が有る。ま
た、メッシュを細かくすると計算時間が膨大になり、メ
ッシュを粗くすると精度が悪くなる。
【０００７】このため、ユーザはシミュレーションを実
行するに最適なシミュレーションモデルを選択するだけ
でなく、一定の精度を保ちながら計算時間の短いシミュ
レーションモデルを選択しなければならない。また、短
時間で高精度な半導体プロセスシミュレーションを行う
ためには適切なメッシュを刻む必要が有る。
【０００８】この発明はかかる要望に対応するためにな
されたものであり、各製造工程毎に最も適したシミュレ
ーションモデル等を自動的に設定するようにして、シミ
ュレーションの条件設定を容易にすることを目的とす
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】この発明にかかわるプロ
セスシミュレーション入力データ設定装置は、記憶部は
各シミュレーションモデルの適用範囲を予め記憶し、読
取手段は各製造工程の２次元プロセスシミュレーション
の実行条件データであるプロセスシーケンスデータを入
力し記憶部に記憶し、モデル選択手段は記憶部に記憶し
たプロセスシーケンスデータと各シミュレーションモデ
ルの適用範囲とを比較して各製造工程を２次元プロセス
シミュレートするのに最適なシミュレーションモデルを
選択する。
【００１０】さらに、モデル選択手段は１次選択手段と
２次選択手段と比較手段を備え、１次選択手段は各製造
工程をシミュレートするのに最適なシミュレーションモ
デルを選択し、２次選択手段は１次選択手段が選択した
シミュレーションモデルより処理時間の短いシミュレー
ションモデルを順に選択し、比較手段は１次選択手段が
選択したシミュレーションモデルの１次元シミュレーシ
ョン結果と２次選択手段が選択したシミュレーションモ
デルの１次元シミュレーション結果との比較を繰返し、
両シミュレーション結果の誤差が一定範囲内で、且つ、
最も処理時間の短いシミュレーションモデルを選択する
と望ましい。
【００１１】さらに、メッシュ生成手段は選択されたシ
ミュレーションモデルを用いた１次元シミュレーション
の結果からメッシュを設定又は変更すると良い。
【００１２】
【作用】この発明においては、記憶部は各シミュレーシ
ョンモデルの適用範囲を予め記憶する。読取手段は各製
造工程の２次元プロセスシミュレーションの実行条件デ
ータであるプロセスシーケンスデータを入力し記憶部に
記憶する。モデル選択手段は記憶部に記憶したプロセス
シーケンスデータと各シミュレーションモデルの適用範
囲とを比較して各製造工程を２次元プロセスシミュレー
トするのに最適なシミュレーションモデルを選択し、２
次元プロセスシミュレーションを実行するために必要な
プロセスシミュレーション入力データを設定する。
【００１３】さらに、モデル選択手段は１次選択手段と
２次選択手段と比較手段を備え、１次選択手段は各製造
工程をシミュレートするのに最適なシミュレーションモ
デルを選択し、２次選択手段は１次選択手段が選択した
シミュレーションモデルより処理時間の短いシミュレー
ションモデルを順に選択し、比較手段は１次選択手段が
選択したシミュレーションモデルの１次元シミュレーシ
ョン結果と２次選択手段が選択したシミュレーションモ
デルの１次元シミュレーション結果との比較を繰返し、
両シミュレーション結果の誤差が一定範囲内で、且つ、
最も処理時間の短いシミュレーションモデルを選択し、
短時間で高精度の２次元プロセスシミュレーションを行
うことができるシミュレーションモデルを選択する。
【００１４】さらに、メッシュ生成手段は選択したシミ
ュレーションモデルを用いた１次元シミュレーションの
結果からメッシュを設定又は変更し、高精度の２次元プ
ロセスシミュレーションを行うことができるメッシュを
生成する。
【００１５】
【実施例】図１はこの発明のプロセスシミュレーション
入力データ設定装置のブロック図である。プロセスシミ
ュレーション入力データ設定装置は記憶部１、読取手段
２、モデル選択手段３及びシミュレーション手段４を有
する。記憶部１は各製造工程の２次元プロセスシミュレ
ーションに使用する各種のシミュレーションモデルの適
用範囲Ａを予め記憶する。ここで、シミュレーションモ
デル適用範囲Ａは各シミュレーションモデルの名称と特
徴を符号化して記憶している。なお、シミュレーション
モデル適用範囲Ａには、例えばイオン注入シミュレーシ
ョンモデルとしてＬＳＳモデル及びＭＣモデル、拡散シ
ミュレーションモデルとしてＥＱモデル、ＯＥＤモデル
及びＰＤモデルが記憶されている。各シミュレーション
モデルは以下の特徴を有する。ＬＳＳモデルはＬＳＳ理
論に基づく解析モデルで、計算時間が短い。ＭＣモデル
はモンテカルロ法に基づく数値モデルで、斜めイオン注
入を計算したり、ＯＥＤあるいはＰＤモデルに必要とな
る点欠陥濃度を見積もることができるが計算時間が長
い。ＥＱモデルは熱平衡状態を仮定した簡単なモデルで
計算時間が短い。ＯＥＤモデルは酸素雰囲気中の異常拡
散をシミュレートするモデルであり、計算時間が長い。
ＰＤモデルは注入ダメージによる異常拡散をシミュレー
トするモデルであり、計算時間が長い。
【００１６】読取手段２は各製造工程の２次元プロセス
シミュレーションの実行条件であるプロセスシーケンス
データＢを外部から入力し、記憶部１に記憶する。プロ
セスシミュレーション入力データ設定装置に対してイオ
ン注入工程又は拡散工程の２次元プロセスシミュレーシ
ョンの実行が指示されると、モデル選択手段３は記憶部
１からプロセスシーケンスデータＢを順に読み取る。こ
こで、プロセスシーケンスデータＢは、例えば図２の構
成図に示すように各製造工程及び各製造工程を実行する
場合の条件設定を記憶する。図中「INPLANT」及び「DIF
FUSION」はそれぞれイオン注入工程及び拡散工程を意味
し、「ENERGY」及び「TEMPERATURE」はそれぞれイオン
注入エネルギー及び拡散温度でありイオン注入工程及び
拡散工程を実行する場合の条件設定を示す。これらはユ
ーザの入力によって設定される。モデル選択手段３は製
造工程及びプロセスシーケンスデータＢを読み取った
後、読み取ったプロセスシーケンスデータＢと記憶部に
記憶したシミュレーションモデル適用範囲Ａとを比較し
て最も高精度のシミュレーションを実行するシミュレー
ションモデルを選択し、２次元プロセスシミュレーショ
ンを実行するために設定が必要なプロセスシミュレーシ
ョン入力データにシミュレーションモデルを設定する。
【００１７】シミュレーション手段４はモデル選択手段
３が選択したシミュレーションモデルＣを用いて２次元
プロセスシミュレーションを行い、２次元プロセスシミ
ュレーションした結果を出力する。これにより、プロセ
スシミュレーション入力データ設定装置は最適のシミュ
レーションモデルを用いて、イオン注入工程及び拡散工
程のシミュレーションをすることができる。
【００１８】次ぎに、モデル選択手段３がシミュレーシ
ョンモデル適用範囲ＡとプロセスシーケンスデータＢを
比較して、シミュレーションモデルを選択する動作の一
例を図３のフロ−チャ−トを参照して詳しく説明する。
【００１９】モデル選択手段３は記憶部１からシミュレ
ーションしようとする製造工程を含みプロセスシーケン
スデータＢを読み取り、読み取った製造工程が拡散工程
か又はイオン注入工程かを判断する。モデル選択手段３
は読み取った製造工程が拡散工程の場合（ステップＳ
１）、プロセスシシーケンスデータＢから酸素雰囲気中
の拡散か否かを判断し、酸素雰囲気中の拡散である場合
には（ステップＳ２）、酸素雰囲気中の異常拡散をシミ
ュレートするモデルであるＯＥＤモデルを選択する（ス
テップＳ７）。モデル選択手段３は拡散工程が酸素雰囲
気中の拡散でない場合には（ステップＳ２）、イオン注
入直後の熱処理が通常より高温で短時間にアニーリング
を行うラピッドサーマルアニーリング（以下「ＲＴＡ」
という。）か又は一定温度、例えば「850℃」以下の拡
散であるか否かを調べ、ＲＴＡ又は一定温度以下の拡散
である場合は（ステップＳ３，Ｓ４）、高精度のシミュ
レーションを行う必要が有るため、注入ダメージによる
異常拡散をシミュレートするモデルであるＰＤモデルを
選択する（ステップＳ６）。モデル選択手段３は酸素雰
囲気中の拡散でなく、かつ、ＲＴＡ又は「850℃」以下
の拡散でない場合は（ステップＳ３，Ｓ４）、高い精度
のシミュレーションを必要としないので、熱平衡状態を
仮定した簡単なモデルで計算時間が短いＥＱモデルを選
択する（ステップＳ５）。
【００２０】モデル選択手段３は読み取った製造工程が
イオン注入工程の場合（ステップＳ８）、プロセスシー
ケンスデータＢからイオン注入工程が斜めイオン注入か
否かを判断し、斜めイオン注入によるイオン注入工程で
ある場合には（ステップＳ９）、斜めイオン注入のシミ
ュレーションに必要なモデルであるＭＣモデルを選択す
る（ステップＳ１０）。イオン注入工程が斜めイオン注
入工程でない場合であっても、拡散工程でのシミュレー
ションモデルがＯＥＤモデル又はＰＤモデルの場合はイ
オン注入工程のシミュレーションにおいてはＭＣモデル
を選択しなければならないので、モデル選択手段３はイ
オン注入後の拡散工程がＲＴＡか又は「850℃」以下の
拡散か否かを調べ、拡散工程がＲＴＡか又は「850℃」
以下の拡散である場合には（ステップＳ１１，Ｓ１
２）、ＭＣモデルを選択し（ステップＳ１０）、どちら
にも当てはまらなければＬＳＳ理論に基づく解析モデル
で計算時間が短いＬＳＳモデルを選択する（ステップＳ
１３）。このように、プロセスシーケンスデータＢを基
に使用可能なシミュレーションモデルの中から必要に応
じて高い精度でシミュレーションを行うことができるシ
ミュレーションモデルを自動的に選択するので、ユーザ
はシミュレーションモデルに関する知識が無くとも最適
のシミュレーションモデルを用いて、高精度の２次元プ
ロセスシミュレーション結果を得ることができる。
【００２１】次ぎに、モデル選択手段３が、図４のブロ
ック図に示すように１次選択手段３１と２次選択手段３
２と比較手段３３を備え、上記の最も高い精度でシミュ
レーションすることができるシミュレーションモデルを
もとに、一定誤差内で処理時間の短いシミュレーション
モデルを選択する場合の動作について、例えば拡散工程
のシミュレーションモデルを変更する場合を例に図５の
フロ−チャ−トを用いて説明する。
【００２２】モデル選択手段３は高い精度でシミュレー
ションを実行することが要求されていない場合は、１次
選択手段３１が上記の最も高い精度でシミュレーション
することができるシミュレーションモデルの選択を各工
程についておこなった後、選択した最適のシミュレーシ
ョンモデルを用いて各工程の１次元シミュレーションを
実行し、その結果をターゲットデータとして記憶する
（ステップＳ２１）。ここで、実行されるシミュレーシ
ョンは１次元シミュレーションなので、高精度のシミュ
レーションモデルを用いても処理時間は短い。
【００２３】モデル選択手段３の２次選択手段３２は拡
散工程のシミュレーションモデルとして選択された最適
のシミュレーションモデルを基にシミュレーションモデ
ル適用範囲Ａから処理時間の短いシュミレーションモデ
ルの有無を調べ、処理時間の短いシミュレーションモデ
ルが無ければ選択したシミュレーションモデルを変更せ
ずに終了し、処理時間の短いシミュレーションモデルが
有れば（ステップＳ２２）、そのシミュレーションモデ
ルを選択するように変更する（ステップＳ２３）。例え
ば、拡散工程のシミュレーションモデルとして選択され
ているシミュレーションモデルがＰＤモデル又はＯＥＤ
モデルの場合、ＥＱモデルに変更する。
【００２４】モデル選択手段３の２次選択手段３２はＰ
Ｄモデル又はＯＥＤモデルからＥＱモデルに変更した場
合は（ステップＳ２４）、直前のイオン注入工程のシミ
ュレーションモデルがＭＣモデルか否かを調べ、ＭＣモ
デルの場合は（ステップＳ２５）、直前の注入工程のモ
デルをＬＳＳモデルに変更する（ステップＳ２６）。こ
れにより拡散工程と拡散工程の直前のイオン注入工程で
のシミュレーションモデルの精度を合わせることができ
る。
【００２５】モデル選択手段３はシミュレーションモデ
ルを変更すると、変更したシミュレーションモデルを使
い１次元シミュレーションを行う（ステップＳ２７）。
モデル選択手段３の比較手段３３は変更したシミュレー
ションモデルを用いた１次元シミュレーションのシミュ
レーション結果と、ターゲットデータとを比較して、両
シミュレーション結果の誤差が一定範囲以内、例えば
「５」％未満でない場合は（ステップＳ２８）、選択す
るシミュレーションモデルを変更直前のシミュレーショ
ンモデルに戻し（ステップＳ２９）、上記処理時間の短
いシミュレーションモデルの検索（ステップＳ２２）か
らシミュレーション結果の比較（ステップＳ２８）まで
の処理を繰返し、一定の誤差範囲内で最も処理時間が短
いシミュレーションモデルＣを選択する。モデル選択手
段３の比較手段３３は両シミュレーション結果の誤差が
一定以内、例えば「５」％未満の場合（ステップＳ２
８）、上記処理時間の短いシミュレーションモデルの検
索（ステップＳ２２）からシミュレーション結果の比較
（ステップＳ２８）までの処理を繰返し、一定の誤差範
囲内で最も処理時間が短いシミュレーションモデルＣを
選択する。このように、例えば高い精度を要する製造工
程の２次元プロセスシミュレーションに対しては誤差範
囲を小さく設定し、精度があまり要求されない製造工程
の２次元プロセスシミュレーションに対しては誤差範囲
を多きく設定することにより、処理時間を短縮し効率良
く２次元プロセスシミュレーション結果を得ることがで
きる。
【００２６】なお、上記実施例ではシミュレーションの
処理時間の長いシミュレーションモデルから順に選択す
るようにしたが、シミュレーションの処理時間が最も短
いシミュレーションモデルから順に選択して、誤差が一
定範囲内に達したシミュレーションモデルを用いてシミ
ュレーションするようにしても良い。
【００２７】次ぎに、他の実施例として図６のブロック
図に示すように、上記プロセスシミュレーション入力デ
ータ設定装置が更にメッシュ生成手段５を備える場合に
おいて、シミュレーションモデルＣの選択後に自動的に
メッシュを生成する場合の動作について説明する。
【００２８】モデル選択手段３が１次元シミュレーショ
ンを行いシミュレーションモデルを決定すると、メッシ
ュ生成部５はモデル選択手段３の１次元シミュレーショ
ン結果を用い、メッシュを生成する。例えば、図７に示
すようにＭＯＳＦＥＴ６にマスクする場合は基板１１表
面と平行方向であるｘ方向のメッシュについてはプロセ
スシーケンスデータＢに含まれるマスク情報を基にマス
ク端部付近のメッシュ幅が注入イオンの標準偏差ΔＲｐ
以下になるように刻む。基板１１表面と垂直方向である
ｙ方向のメッシュについては基板１１表面及び不純物の
接合部９付近のメッシュ幅が注入イオンの標準偏差ΔＲ
ｐ以下になるように刻む。なお、不純物の接合部９の位
置はモデル選択手段３の１次元シミュレーション結果か
ら判断する。同様に深さ方向のメッシュをマスク端部１
０でのメッシュ幅が標準偏差ΔＲｐ以下になるように刻
む。ここで、イオン注入工程で注入されたイオンは基板
１１内でジグザグの経路を通って停止するので、イオン
の入射点から停止点までの距離を直線で結び、これを入
射点からの垂線に投影した距離、即ち表面からの深さを
射影飛程とする。イオンが入射してから停止するまでの
距離は全てのイオンで一定ではなく、途中の格子原子と
の衝突の仕方により個々のイオンで差異が生じる。ま
た、注入されるイオンの数は非常に多いので、飛程は統
計的な変動幅を持つ。飛程が統計的な変動幅を持つ結
果、注入されたイオンは半導体基板中で図８の分布図に
示すようにガウス分布をする。したがって、射影飛程Ｒ
ｐはイオン分布のピーク値を示す深さの値となり、標準
偏差ΔＲｐでその広がりを予測することができる。この
ことから、例えば、不純物の接合部９付近のメッシュの
幅を標準偏差ΔＲｐ以下になるように刻めば、濃度分布
の変化が急激な部分でも不純物の接合部９を正確にシミ
ュレーションすることができる。
【００２９】シミュレーション手段４はモデル選択手段
３が選択したシミュレーションモデルと、メッシュ生成
手段５が生成したメッシュとを用い２次元プロセスシュ
ミレーションを実行しシミュレーション結果を出力す
る。これにより、最適のメッシュ幅でシミュレートする
ことができるようになり、更に高精度のシミュレーショ
ン結果を得ることができるようになる。
【００３０】なお、上記実施例ではモデル選択手段３の
１次元シュミレーション結果を用いて、メッシュを生成
したが、プロセスシーケンスデータＢのみを用いてメッ
シュを生成するようにしても良い。
【００３１】
【発明の効果】この発明は以上説明したように、各製造
工程の２次元プロセスシミュレーションの実行条件デー
タであるプロセスシーケンスデータを入力し、プロセス
シーケンスデータと予め記憶した各シミュレーションモ
デルの適用範囲とを比較して各製造工程を２次元プロセ
スシミュレートするのに最適なシミュレーションモデル
を選択し、高精度の２次元プロセスシミュレーションを
行うので、シミュレーションモデルに関する知識が無く
とも高精度のシミュレーション結果を得ることができ
る。
【００３２】さらに、各製造工程をシミュレートするの
に最適なシミュレーションモデルを選択した後に、処理
時間の短いシミュレーションモデルを順に選択し、各製
造工程をシミュレートするのに最適なシミュレーション
モデルの１次元シミュレーション結果と処理時間の短い
シミュレーションモデルの１次元シミュレーション結果
との比較を繰返し、両シミュレーション結果の誤差一定
範囲内で、且つ、最も処理時間の短いシミュレーション
モデルを選択するので、一定の精度を保ちながら短時間
でシミュレーションを行うことができる。
【００３３】さらに、選択したシミュレーションモデル
を用いた１次元シミュレーションの結果からメッシュを
設定又は変更するので、さらに高精度の２次元プロセス
シミュレーションを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施例を示すブロック図である。
【図２】プロセスシーケンスデータの構成例を示す構成
図である。
【図３】最適のモデルを選択する場合の動作を示すフロ
−チャ−トである。
【図４】モデル選択手段の構成を示すブロック図であ
る。
【図５】処理時間の短いモデルに変更する場合の動作を
示すフロ−チャ−トである。
【図６】他の実施例の構成を示すブロック図である。
【図７】ＭＯＳＦＥＴの断面図である。
【図８】注入イオンの分布図である。
【符号の説明】
１ 記憶部 ２ 読取手段 ３ モデル選択手段 ３１ １次選択手段 ３２ ２次選択手段 ３３ 比較手段 ４ シミュレーション手段 ５ メッシュ生成手段 Ａ シミュレーションモデル適用範囲 Ｂ プロセスシーケンスデータ Ｃ シミュレーションモデル

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 記憶部と読取手段とモデル選択手段を有
    し、記憶部は各シミュレーションモデルの適用範囲を予
    め記憶し、読取手段は各製造工程の２次元プロセスシミ
    ュレーションの実行条件データであるプロセスシーケン
    スデータを入力し記憶部に記憶し、モデル選択手段は記
    憶部に記憶したプロセスシーケンスデータと各シミュレ
    ーションモデルの適用範囲とを比較して各製造工程を２
    次元プロセスシミュレートするのに最適なシミュレーシ
    ョンモデルを選択することを特徴とするプロセスシミュ
    レーション入力データ設定装置。
  2. 【請求項２】 モデル選択手段は１次選択手段と２次選
    択手段と比較手段を備え、１次選択手段は各製造工程を
    シミュレートするのに最適なシミュレーションモデルを
    選択し、２次選択手段は１次選択手段が選択したシミュ
    レーションモデルより処理時間の短いシミュレーション
    モデルを順に選択し、比較手段は１次選択手段が選択し
    たシミュレーションモデルの１次元シミュレーション結
    果と２次選択手段が選択したシミュレーションモデルの
    １次元シミュレーション結果との比較を繰返し、両シミ
    ュレーション結果の誤差が一定範囲内で、且つ、最も処
    理時間の短いシミュレーションモデルを選択する請求項
    １記載のプロセスシミュレーション入力データ設定装
    置。
  3. 【請求項３】 選択されたシミュレーションモデルを用
    いた１次元シミュレーションの結果からメッシュを設定
    又は変更するメッシュ生成手段を有する請求項２記載の
    プロセスシミュレーション入力データ設定装置。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6036346A (en) * 1996-05-20 2000-03-14 Ricoh Company, Ltd. Semiconductor manufacturing process simulation apparatus for calculating a pressure field generated by a dislocation loop
JP2007507890A (ja) * 2003-09-30 2007-03-29 東京エレクトロン株式会社 半導体製造プロセスにおいて第１の原理シミュレーションを用いたシステム及び方法。
JP2007507889A (ja) * 2003-09-30 2007-03-29 東京エレクトロン株式会社 半導体処理ツールによって実行されるプロセスを分析する第１の原理シミュレーションを使用するシステム及び方法。
JP2007510287A (ja) * 2003-09-30 2007-04-19 東京エレクトロン株式会社 半導体製造プロセスを容易にする第１の原理シミュレーションを用いたシステム及び方法
JP2011228506A (ja) * 2010-04-20 2011-11-10 Fujitsu Ltd イオン注入条件設定方法、プロセス・デバイスシミュレータ、記憶媒体、及びプログラム
JP2012198799A (ja) * 2011-03-22 2012-10-18 Mitsubishi Electric Corp シミュレータ自動生成装置およびシミュレータ検証システム
CN115128423A (zh) * 2022-06-30 2022-09-30 哈尔滨工业大学 一种重离子辐照影响β-Ga2O3 MOSFET器件电学性能的模拟方法

Families Citing this family (62)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3003588B2 (ja) * 1996-09-18 2000-01-31 日本電気株式会社 イオン注入シミュレーション方法
DE19702600A1 (de) * 1997-01-24 1998-07-30 Sgs Thomson Microelectronics Elektrische Analyse integrierter Schaltungen
US6116766A (en) * 1997-04-15 2000-09-12 Maseeh; Fariborz Fabrication based computer aided design system using virtual fabrication techniques
US6178360B1 (en) * 1998-02-05 2001-01-23 Micron Technology, Inc. Methods and apparatus for determining optimum exposure threshold for a given photolithographic model
JP3228220B2 (ja) * 1998-05-15 2001-11-12 日本電気株式会社 イオン注入シミュレーション方法
US6366822B1 (en) * 1998-08-04 2002-04-02 Advanced Micro Devices, Inc. Statistical process window design methodology
US7069101B1 (en) 1999-07-29 2006-06-27 Applied Materials, Inc. Computer integrated manufacturing techniques
US6640151B1 (en) 1999-12-22 2003-10-28 Applied Materials, Inc. Multi-tool control system, method and medium
US6708073B1 (en) * 2000-08-10 2004-03-16 Advanced Micro Devices, Inc. Lot specific process design methodology
US6708074B1 (en) 2000-08-11 2004-03-16 Applied Materials, Inc. Generic interface builder
US8000985B2 (en) * 2000-10-02 2011-08-16 Computer Sciences Corporation Computerized method and system of displaying a roadway configuration relating to an accident
US7188142B2 (en) 2000-11-30 2007-03-06 Applied Materials, Inc. Dynamic subject information generation in message services of distributed object systems in a semiconductor assembly line facility
US7160739B2 (en) 2001-06-19 2007-01-09 Applied Materials, Inc. Feedback control of a chemical mechanical polishing device providing manipulation of removal rate profiles
US6910947B2 (en) 2001-06-19 2005-06-28 Applied Materials, Inc. Control of chemical mechanical polishing pad conditioner directional velocity to improve pad life
US7698012B2 (en) 2001-06-19 2010-04-13 Applied Materials, Inc. Dynamic metrology schemes and sampling schemes for advanced process control in semiconductor processing
US7082345B2 (en) 2001-06-19 2006-07-25 Applied Materials, Inc. Method, system and medium for process control for the matching of tools, chambers and/or other semiconductor-related entities
US7101799B2 (en) 2001-06-19 2006-09-05 Applied Materials, Inc. Feedforward and feedback control for conditioning of chemical mechanical polishing pad
US7201936B2 (en) 2001-06-19 2007-04-10 Applied Materials, Inc. Method of feedback control of sub-atmospheric chemical vapor deposition processes
US7337019B2 (en) 2001-07-16 2008-02-26 Applied Materials, Inc. Integration of fault detection with run-to-run control
US6984198B2 (en) 2001-08-14 2006-01-10 Applied Materials, Inc. Experiment management system, method and medium
US7694887B2 (en) 2001-12-24 2010-04-13 L-1 Secure Credentialing, Inc. Optically variable personalized indicia for identification documents
WO2003055638A1 (en) 2001-12-24 2003-07-10 Digimarc Id Systems, Llc Laser etched security features for identification documents and methods of making same
EP1459239B1 (en) 2001-12-24 2012-04-04 L-1 Secure Credentialing, Inc. Covert variable information on id documents and methods of making same
US7792714B1 (en) * 2001-12-28 2010-09-07 Fannie Mae System and method for providing a common data and analytic framework for valuating financial instruments and portfolios
US20030199112A1 (en) 2002-03-22 2003-10-23 Applied Materials, Inc. Copper wiring module control
WO2003088144A2 (en) 2002-04-09 2003-10-23 Digimarc Id Systems, Llc Image processing techniques for printing identification cards and documents
US6672716B2 (en) * 2002-04-29 2004-01-06 Xerox Corporation Multiple portion solid ink stick
US7824029B2 (en) 2002-05-10 2010-11-02 L-1 Secure Credentialing, Inc. Identification card printer-assembler for over the counter card issuing
JP2003345854A (ja) * 2002-05-23 2003-12-05 Mitsubishi Electric Corp デザインルール作成システム
US6901308B1 (en) * 2002-07-09 2005-05-31 The Regents Of The University Of California System level analysis and control of manufacturing process variation
US6999836B2 (en) 2002-08-01 2006-02-14 Applied Materials, Inc. Method, system, and medium for handling misrepresentative metrology data within an advanced process control system
US20040054556A1 (en) * 2002-09-09 2004-03-18 Stephan Wahlbin Computerized method and system for determining causation in premises liability for an accident
US20040054558A1 (en) * 2002-09-09 2004-03-18 Stefan Wahlbin Computerized method and system for determining claimant status in premises liability for an accident
US20040054557A1 (en) * 2002-09-09 2004-03-18 Stefan Wahlbin Computerized method and system for estimating premises liability for an accident
US7672860B2 (en) * 2002-09-09 2010-03-02 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for determining the contribution of defenses to premises liability for an accident
US7702528B2 (en) * 2002-09-09 2010-04-20 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for determining breach of duty in premises liability for an accident
CN1720490B (zh) 2002-11-15 2010-12-08 应用材料有限公司 用于控制具有多变量输入参数的制造工艺的方法和系统
AU2003298731A1 (en) 2002-11-26 2004-06-18 Digimarc Id Systems Systems and methods for managing and detecting fraud in image databases used with identification documents
US7702529B2 (en) * 2002-11-27 2010-04-20 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for estimating an effect on liability using claim data accessed from claim reporting software
US7805321B2 (en) * 2002-11-27 2010-09-28 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for estimating liability for an accident from an investigation of the accident
US7818187B2 (en) * 2002-11-27 2010-10-19 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for estimating liability
US7809586B2 (en) * 2002-11-27 2010-10-05 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for estimating an effect on liability using a comparison of the actual speed of a vehicle in an accident and time and distance traveled by the vehicles in a merging vehicle accident
US7792690B2 (en) * 2002-11-27 2010-09-07 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for estimating an effect on liability of the speed of vehicles in an accident and time and distance traveled by the vehicles
US7725334B2 (en) * 2002-11-27 2010-05-25 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for estimating liability for an accident using dynamic generation of questions
US7895063B2 (en) * 2002-11-27 2011-02-22 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for creating pre-configured claim reports including liability in an accident estimated using a computer system
US20040102984A1 (en) * 2002-11-27 2004-05-27 Stefan Wahlbin Computerized method and system for estimating liability using recorded vehicle data
US20040103005A1 (en) * 2002-11-27 2004-05-27 Stefan Wahlbin Computerized method and system for estimating monetary damages due to injuries in an accident from liability estimated using a computer system
US7660725B2 (en) * 2002-11-27 2010-02-09 Computer Sciences Corporation Computerized method and system for estimating an effect on liability based on the stopping distance of vehicles
US7333871B2 (en) 2003-01-21 2008-02-19 Applied Materials, Inc. Automated design and execution of experiments with integrated model creation for semiconductor manufacturing tools
DE602004030434D1 (de) 2003-04-16 2011-01-20 L 1 Secure Credentialing Inc Dreidimensionale datenspeicherung
US7205228B2 (en) 2003-06-03 2007-04-17 Applied Materials, Inc. Selective metal encapsulation schemes
US7354332B2 (en) 2003-08-04 2008-04-08 Applied Materials, Inc. Technique for process-qualifying a semiconductor manufacturing tool using metrology data
US20050060205A1 (en) * 2003-09-02 2005-03-17 Woods Randall K. Systems and methods for a graphical input display in an insurance processing system
US7356377B2 (en) 2004-01-29 2008-04-08 Applied Materials, Inc. System, method, and medium for monitoring performance of an advanced process control system
US20050192850A1 (en) * 2004-03-01 2005-09-01 Lorenz Scott K. Systems and methods for using data structure language in web services
US6961626B1 (en) 2004-05-28 2005-11-01 Applied Materials, Inc Dynamic offset and feedback threshold
US20060031103A1 (en) * 2004-08-06 2006-02-09 Henry David S Systems and methods for diagram data collection
US20090187431A1 (en) 2008-01-18 2009-07-23 Frank Scalet Adjusting general damages values using equalization values
US8762781B2 (en) 2010-11-16 2014-06-24 International Business Machines Corporation Method and apparatus useful in manufacturing test case operations
EP3664994B1 (en) 2017-10-31 2022-04-13 Carbon, Inc. Mass customization in additive manufacturing
US10896116B1 (en) * 2018-10-19 2021-01-19 Waymo Llc Detecting performance regressions in software for controlling autonomous vehicles
US20220143917A1 (en) 2019-04-30 2022-05-12 Carbon, Inc. Mass customization in additive manufacturing

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4796194A (en) * 1986-08-20 1989-01-03 Atherton Robert W Real world modeling and control process
US5495417A (en) * 1990-08-14 1996-02-27 Kabushiki Kaisha Toshiba System for automatically producing different semiconductor products in different quantities through a plurality of processes along a production line
US5504016A (en) * 1991-03-29 1996-04-02 National Semiconductor Corporation Method of manufacturing semiconductor device structures utilizing predictive dopant-dopant interactions
JP3426647B2 (ja) * 1992-06-24 2003-07-14 日本電信電話株式会社 ３次元トポグラフィシミュレーションのための一般化されたソリッドモデリング
EP0610626A3 (en) * 1993-01-28 1995-02-08 Advanced Micro Devices Inc Method for simulating an integrated circuit.
US5486995A (en) * 1994-03-17 1996-01-23 Dow Benelux N.V. System for real time optimization

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6036346A (en) * 1996-05-20 2000-03-14 Ricoh Company, Ltd. Semiconductor manufacturing process simulation apparatus for calculating a pressure field generated by a dislocation loop
JP2007507890A (ja) * 2003-09-30 2007-03-29 東京エレクトロン株式会社 半導体製造プロセスにおいて第１の原理シミュレーションを用いたシステム及び方法。
JP2007507889A (ja) * 2003-09-30 2007-03-29 東京エレクトロン株式会社 半導体処理ツールによって実行されるプロセスを分析する第１の原理シミュレーションを使用するシステム及び方法。
JP2007510287A (ja) * 2003-09-30 2007-04-19 東京エレクトロン株式会社 半導体製造プロセスを容易にする第１の原理シミュレーションを用いたシステム及び方法
US8050900B2 (en) 2003-09-30 2011-11-01 Tokyo Electron Limited System and method for using first-principles simulation to provide virtual sensors that facilitate a semiconductor manufacturing process
US8296687B2 (en) 2003-09-30 2012-10-23 Tokyo Electron Limited System and method for using first-principles simulation to analyze a process performed by a semiconductor processing tool
JP2011228506A (ja) * 2010-04-20 2011-11-10 Fujitsu Ltd イオン注入条件設定方法、プロセス・デバイスシミュレータ、記憶媒体、及びプログラム
JP2012198799A (ja) * 2011-03-22 2012-10-18 Mitsubishi Electric Corp シミュレータ自動生成装置およびシミュレータ検証システム
CN115128423A (zh) * 2022-06-30 2022-09-30 哈尔滨工业大学 一种重离子辐照影响β-Ga2O3 MOSFET器件电学性能的模拟方法

Also Published As

Publication number Publication date
US5787269A (en) 1998-07-28
JP3402412B2 (ja) 2003-05-06

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