JPS6223449B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は半導体製造プロセスの精密制御が可能
な半導体製造プロセス制御装置に関する。

通常半導体デバイスは、半導体基体への絶縁膜
形成、該膜の光蝕刻、拡散、蒸着などの各プロセ
スを経て得られる。ところで最近は、これらプロ
セスをコンピユータ制御で自動、精密化をはかろ
うとする試みがなされているが、上記プロセスの
コンピユータ制御は、作業現場で発生するデータ
をプロセス別にバツチで処理し、その処理結果に
基づいて作業員がプロセスマシンを運転する程度
のものにとどまつていた。

上記のようなプロセス制御装置では、プロセス
制御に人為的フアクタが介在し、データ処理を行
なつてからプロセスマシンへのデータフイードバ
ツクまで相当の時間を要するため、プロセスの精
密制御、プロセスの合理化等の面で限界があつ
た。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、プ
ロセスをオンライン制御可能とすることにより、
プロセスの精密制御、プロセスの合理化が可能
で、半導体デバイスの品質向上、歩留りアツプが
期待できる半導体製造プロセス制御装置を提供し
ようとするものである。

以下図面を参照して本発明の一実施例を説明す
る。第１図は半導体デバイスの製造プロセスマシ
ンの全体的構成図であり、１_１〜１_oは半導体製
造プロセス別に設けられたブロツクコントローラ
である。この製造プロセスの分け方としては、前
述の如く例えば光蝕刻ブロツク、拡散ブロツク、
………などであり、これらブロツクにはプロセス
マシン２_１〜２_oが対応して配置され、これらプ
ロセスマシンにはマシンコントローラ３_１〜３
_o、及び測定機器４_１〜４_oが対応して配置されて
いる。なおここでブロツク毎にプロセスマシンを
１個にまとめた形として示しているが、一つのプ
ロセス例えば光蝕刻プロセスでも、複数のサブプ
ロセス例えばレジスト膜形成、露光、エツチング
などの各プロセスに分けられるため、これら機能
別にプロセスマシンを設置し、これらマシン毎に
専有のマシンコントローラ及び測定機器を設けた
り、同一機能レベルのプロセスマシンを複数個制
御したりなどのことは当然なされてよい。また５
は各ブロツクコントローラ１_１〜１_oの上位に位
置する上位コンピユータ、６は製品の最終特性デ
ータ測定部である。また、a₁〜ａ_o，ａ_o+1はウエ
ハフローを示している。

前述の上位コンピユータ（例えばミニコンピユ
ータ）５は主にデータ処理装置の役割をもち、デ
ータ集積及びストア、データ解析及び最適プロセ
スコントロール条件の割り出し、制御データの転
送、プロセスマシン監視等の機能を有している。
前記ブロツクコントローラ（例えばマイクロコン
ピユータ）１_１〜１_oは主に、プロセスデータの
転送、対応ブロツク内のプロセス監視（アラー
ム、ステータス）、オペレーシヨンデータの書き
込み、プロセス終了データの書き出し機能等を有
している。前記マシンコントローラ（例えばマイ
クロコンピユータ）３_１〜３_oは、主に上位コン
ピユータ５側からの指示に従がい、対応するプロ
セスマシンのシーケンスコントロール、対応する
プロセスマシンのコントロール、データ転送など
の機能を有する。前記測定部４_１〜４_oはQC
（Quality Control）チエツクを行なう個所であ
り、プロセス途中における特性データ（例えば拡
散固有抵抗ρ_S、抵抗幅Ｌ、Ｗ、CVD膜厚ｔ_X、
拡散深さXj）等が上位コンピユータ５へ送られ
る。前記製品の製品最終データ測定部６は、例え
ばテスタであり、製品最終特性データを上位コン
ピユータ５へ入力する。

第２図は本発明の一実施例に係わる半導体製造
プロセス制御装置を示すもので、前記第１図の構
成の一部をとり出し、かつ上位コンピユータ５の
部分を更に詳細化したものである。即ちプロセス
管理基準照合部１１は、測定機器４_３等からの返
還データ（特性データ）、及びコントローラ１
_３，３_３等から制御系１２を介したプロセス返還
データを得て、テーブルにもとづき前記返還デー
タの合否決定などの役割をする。照合部１１で合
格と判定されたデータは数学モデル（アルゴリズ
ム）１３の領域で記憶後処理され、その結果最適
値と判定された時はそのまま制御系１２へ送ら
れ、マシンコントロールデータとして用いられ
る。上記数学モデル１３で処理されたデータに、
基準値に対するずれがあると判定された場合は、
最適化データ出力部１４で補正され、その結果得
られる最適化データは制御系１２へ送られ、マシ
ンコントロールデータとして用いられる。上記数
学モデル１３は、前記最適化データを得るため、
マシンコントロールデータとプロセスQCデータ
とデバイス特性との相関を予め方程式により確立
しておく個所である。端末装置１５は上位コンピ
ユータ５に付随するものであり、製品の品種、ロ
ツト番号等のデータを上位コンピユータ本体５へ
送つたり、前記照合部１１での前記データ照合結
果に不合格があつた場合の表示を行なつたり、そ
の他コンピユータ５に要する補助の役割をする。
端末装置１６はブロツクコントローラに付随する
ものであり、プロセス状態の表示その他ブロツク
コントローラに要する補助の役割をする。

以上の構成では、上位コンピユータ５からコン
トローラを介してプロセスマシン２_１〜２_o側へ
送出されるプロセスコントロールデータでこれら
プロセスマシンは制御され、また実測データ等の
各種データが上位コンピユータ５へ集積され、該
データをもとに前記ブロツクコントロールデータ
が作成されることになるが、いま仮にＸ番目のウ
エハ（ロツト）がＮ番プロセス（第２図ではＮ＝
３としている）に送られてきた時の動作の一例を
考えてみる。まず、“Ｘ−１”番目のロツトで得
られたプロセスQCデータは照合部１１へ送ら
れ、ここでデータ許容範囲内つまり合格であると
判定された時には、その合格データは数学モデル
１３の領域で記憶されている。しかして前記Ｘ番
目のロツトがＮ番プロセスに送られてきた時に
は、前記数学モデルでの記憶データが取出され、
上位コンピユータ５はＸ番目のウエハの“Ｎ−
１”番目までのプロセスデータ（プロセスQCデ
ータを含む）及び目標特性データをも参照し、予
め定められた数学モデル（アルゴリズム）をもと
にして、Ｘ番目のウエハに対する最適制御条件を
決定し、これをブロツクコントローラ１_３を介し
てマシンコントローラ３_３に転送し、プロセスマ
シン２_３を最適状態で運転するものである。

第３図、第４図は以上の制御の一例として、デ
バイスの抵抗Ｒの値を最適化する場合の説明図
で、第３図は半導体製造プロセスにおいて、或る
特性データとそれを決める要素のフアンクシヨン
関係を示す分布特性図である。即ち拡散固有抵抗
ρ_Sは拡散温度ｂ、CVD膜厚ｃ（その他不純物濃
度とか拡散時間ｔ等も関係する）の関数、抵抗Ｒ
の幅Ｌ、Ｗは露光量ｄ、レジスト膜厚ｅ等の関
数、抵抗Ｒの値は上記ρ_S、Ｌ、Ｗの関数（〓Ｒ
＝ρ_SＬ／Ｗ）であることを示している。また第４図 は上記ρ_Sとｔとの関係を概念的に示すものであ
る。

第３図においてプロセスデータ分布を、破線で
示す中心（目標）値に極力近づけるように制御す
るのは、対応するマシンコントローラまたは上位
コンピユータの役目である。またQCデータとし
てのＬ、Ｗ、抵抗Ｒの各目標値を考慮してρ_Sを
最適化するには、例えば第４図に示すようにρ_S
の値（前のロツトの合格値）がｈ点であつた場
合、数学モデルによる特性線ｉが上記ｈ点を通る
まで平行移動した形の補正モデルｊを得、それか
らこのｊとρ_Sの目標値との交点ｋを得れば、こ
のｋと“Ｘ−１”番目のロツトの時の拡散時間
T₁間のずれｌが得られ、この“T₁＋ｌ”がρ_Sの
目標値を得るための最適時間となり、この時間デ
ータが他のコントロールデータと共に制御系１
２、ブロツクコントローラ１_３を介してマシンコ
ントローラ３_３に送られ、最適拡散が行なわれる
ものである。なおρ_Sが許容制御時間をはずれて
合格の時例えばρ_Sがｍ点をとつて上限許容時間
T₂をこえた時には、このｍ点を時間軸に対して
平行移動し、時間T₂と交わつた時間が最適時間
となる。また前記最適拡散が行なわれて後、Ｘ番
目のウエハは測定部４_３でρ_Sの値が測定され、
そのデータが照合部１１で所定値と比較され、第
４図のρ_Sの許容範囲であれば、数学モデル１３
の領域に記憶され、“Ｘ＋１”番目の使用に供さ
れるものである。

またＸ番目の製品が最終工程を終えて最終の測
定部６により評価され、その評価データが上位コ
ンピユータ５に送られ、Ｘ番目の製品が不要なら
ば上位コンピユータ５は、記憶されているＸ番目
の製品の所要プロセスの測定値、プロセスデータ
と前記評価データをつき合わせれば、不良原因の
探索を行なうこともできるものである。

上述した実施例によれば、プロセスQCデー
タ、該当プロセスでの過去に通過したコントロー
ル状況、デバイスの目標特性データを考慮して、
該当プロセスマシンを最適状態でコントロールす
ることが可能だから、歩留りアツプ、品質向上に
寄与するし、また複数プロセスのコントロール状
況を上位コンピユータ５でチエツクしているか
ら、異常があつた場合でもその原因探索が迅速か
つ容易に行なえる。また本構成が自動化されてい
ることにより、各プロセスマシン２_１〜２_oのオ
ペレーシヨンが簡易化されるし、工期短縮及び省
力化も可能となる。また本構成による自動化シス
テムは、オンライン制御で行なうことができ、人
的要因のばらつき及びミスの削減が可能で、プロ
セスコントロールにおける再現性アツプが期待さ
れ、従つてこの点でも歩留りアツプ、品質向上が
可能となるものである。

なお上記実施例のシステムでは、システムの拡
張性、柔軟性、危険分散等を考慮して３階層のコ
ンピユータ構成を採用したが、これにのみ限られ
るものではない。また実施例ではプロセスQCチ
エツクを行なう測定部例えば４_３をプロセスマシ
ン２_３とは別に設け、照合部１１に直接データを
送出するようにしているが、例えば測定部４_３を
プロセスマシン２_３に含め、コントローラ３_３，
１_３、制御系１２を介して照合部１１にデータを
送るようにしてもよい等、最適化制御システムの
構成は種々変形可能である。

以上説明した如く本発明によれば、半導体製造
のプロセスをオンラインにより最適化制御ができ
るので、半導体デバイスの品質向上、歩留りアツ
プが期待でき、また該デバイスを得る際の省力
化、工期短縮、オペレーシヨンの簡易化、ミス防
止等が可能となる等、各種利点を有した半導体製
造プロセス制御装置が提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は半導体デバイスの製造プロセスマシン
の全体的ブロツク構成図、第２図は上記第１図の
要部を詳細化したもので本発明の一実施例に係わ
る半導体製造プロセス制御装置について説明する
ためのブロツク構成図、第３図、第４図はそれぞ
れ上記第２図の装置の動作を説明するための図で
ある。 １_１〜１_o……ブロツクコントローラ、２_１〜
２_o……プロセスマシン、３_１〜３_o……マシンコ
ントローラ、４_１〜４_o……測定機器、５……上
位コンピユータ、６……製品最終特性データ測定
部、１１……プロセス管理基準照合部、１２……
制御系、１３……数学モデル（アルゴリズム）、
１４……最適化データ出力部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ プロセスマシンをコントロールする制御手段
   と、プロセスマシンにより形成された当該プロセ
   スにおける形成物の特性データを測定する測定手
   段と、この測定手段によつて得られた特性データ
   及び上記制御手段によるプロセスマシンのコント
   ロール状況を示すプロセス返還データが入力さ
   れ、上記特性データの合否を判定するプロセス管
   理基準照合手段と、上記測定手段から得た特性デ
   ータ、当該プロセスでの過去に通過したコントロ
   ール状況、及び半導体デバイスの目標特性データ
   の相関が方程式により確立され、上記プロセス管
   理基準照合手段の判定結果と上記相関方程式とに
   基づいて当該プロセスが最適であるか否か判定
   し、最適の時は当該プロセスのマシンコントロー
   ルデータを次のロツトのマシンコントロールデー
   タとして上記制御手段に出力する数学モデル手段
   と、この数学モデル手段によつて基準値に対する
   ずれがあると判定された時に補正モデルを生成
   し、この補正モデルと目標値とに基づいて前のロ
   ツトとのずれ量を算出し、このずれ量を補正する
   ように次のロツトのマシンコントロールデータを
   生成するとともに、上記ずれ量がプロセスマシン
   による補正の限界を越え且つ上記測定手段から得
   た特性データが許容範囲内の時は、プロセスマシ
   ンの制御限界値を補正値として次のロツトのマシ
   ンコントロールデータを生成し、これらのマシン
   コントロールデータを上記制御手段に出力する最
   適化データ出力手段とを具備することを特徴とす
   る半導体製造プロセス制御装置。