KR102100210B1 - 플라스마 처리 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 플라스마 처리 장치의 상태의 변화에 대응해서 처리 결과를 고정밀도로 예측하는 것을 과제로 한다.
이러한 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 플라스마의 발광을 모니터하는 모니터(분광기(12))를 구비하고 시료가 플라스마 처리되는 처리부(10)를 구비하는 플라스마 처리 장치(1)에 있어서, 처리부(10)는, 플라스마 처리 결과를 예측하는 예측 모델이 저장된 예측 모델 기억부(15)와, 처리부(10)의 상태 변동의 지표로 되는 장치 데이터와 발광 데이터에 의거해서 선택된 예측 모델을 이용해서 플라스마 처리 결과가 예측되는 제어부(14)를 구비한다.

Description

플라스마 처리 장치{PLASMA PROCESSING APPARATUS}
본 발명은, 플라스마 처리 장치에 관한 것이다.
반도체의 웨이퍼 상에 미세 형상을 형성하기 위하여, 물질을 플라스마화하고, 그 물질의 작용(웨이퍼 표면에 있어서의 반응)에 의해 웨이퍼 상의 물질을 제거하는 플라스마 처리가 행해진다. 미세 형상의 치수 등의 플라스마 처리의 처리 결과를 안정화하기 위하여, 플라스마 처리 조건을 조정하는 제어 기술(APC : Advanced Process Control)이 채용되어 있다.
APC에서는, 플라스마 처리 장치에 있어서 플라스마 처리 중에 계측한 장치의 모니터 데이터를 이용해서 처리 결과를 예측하고, 예측에 따라서 다음으로 처리할 웨이퍼나 로트의 플라스마 처리 조건을 조정하고 있다. 여기에서, 로트란, 연속해서 플라스마 처리하는 복수의 웨이퍼를 묶은 착공 단위를 말한다.
플라스마 처리에는 발광이 수반하기 때문에, 플라스마 처리 장치에는 분광기(OES : Optical Emission Spectroscopy)가 탑재되어 있다. 분광기에서 계측된 데이터(이하, 발광 데이터라 한다) 등이 모니터 데이터로서 이용된다.
특허문헌 1에는, 발광 데이터의 다수의 발광 파장 중에서, 가공 치수의 예측 오차가 작은 발광 파장을 선택하고, 가공 치수를 예측해서 제어하는 방법이 기재되어 있다.
일본 특개2016-25145호 공보
특허문헌 1에서는, 발광 데이터를 입력으로 하고, 처리 결과의 예측값을 출력으로 하는 단일의 함수인 예측 모델을 이용해서 처리 결과를 예측하고 있다.
그러나, 특허문헌 1에서는, 단일의 예측 모델을 이용하고 있기 때문에, 플라스마 처리를 거듭해서 장치의 상태가 변화하고, 발광 데이터와 처리 결과 사이의 상관 관계가 변화했을 경우, 이 상관 관계의 변화에 대응하지 못해 예측 정밀도가 저하해 버린다.
본 발명의 목적은, 플라스마 처리 장치의 상태의 변화에 대응해서 처리 결과를 고정밀도로 예측하는 것에 있다.
본 발명의 일 태양의 플라스마 처리 장치는, 플라스마의 발광을 모니터하는 모니터를 구비하고 시료가 플라스마 처리되는 처리부를 구비하는 플라스마 처리 장치에 있어서, 상기 처리부는, 플라스마 처리 결과를 예측하는 예측 모델이 저장된 예측 모델 기억부와, 상기 처리부의 상태 변동의 지표로 되는 장치 데이터와 발광 데이터에 의거해서 선택된 예측 모델을 이용해서 플라스마 처리 결과가 예측되는 제어부를 구비하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 태양의 플라스마 처리 장치는, 플라스마 처리 결과를 예측하는 예측 모델이 저장된 예측 모델 기억부를 구비하고 시료가 플라스마 처리되는 처리부를 구비하는 플라스마 처리 장치에 있어서, 상기 플라스마 처리 결과와 상기 예측 모델의 설명 변수의 편상관(偏相關) 관계에 의거해서 선택된 설명 변수를 이용해서 상기 예측 모델을 구축하는 해석부를 더 구비하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 태양에 의하면, 플라스마 처리 장치의 상태의 변화에 대응해서 처리 결과를 고정밀도로 예측할 수 있다.
도 1은 실시예의 플라스마 처리 장치의 구성도.
도 2는 예측·제어 처리를 설명하는 구성도.
도 3은 예측 모델 기억 영역에서 저장하는 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 4는 예측 모델 전환 조건 기억 영역에서 저장하는 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 5는 APC의 설정 화면의 예를 나타내는 도면.
도 6은 APC에 의한 예측·제어 결과의 표시 화면의 예를 나타내는 도면.
도 7은 처리 이력 기억 영역에서 저장하는 데이터의 예를 나타내는 도면.
도 8은 해석부의 처리 이력 데이터를 이용한 해석 결과의 표시 화면의 예를 나타내는 도면.
도 9는 해석부의 처리 이력 데이터를 이용한 해석 처리를 나타내는 도면.
도 10은 해석부의 해석 처리의 입력을 지정하는 화면의 예를 나타내는 도면.
도 11a는 예측·제어 처리를 설명하기 위한 구성도.
도 11b는 예측·제어 처리를 설명하기 위한 구성도.
최초로, 실시형태에 대하여 설명한다.
실시형태는, APC 실행 시에 처리한 복수의 웨이퍼(예를 들면, 다음으로 가공할 로트 전의 로트)에 있어서의 모니터 데이터 간의 상관 관계에 의거해, 다음으로 가공할 웨이퍼나 로트에 이용하는 예측 모델을 전환한다.
또한, 실시형태는, 복수의 모니터 데이터를 예측 모델의 입력(이하, 설명 변수라 한다)으로 한다. 단일의 설명 변수로 예측 모델을 구축하면, 예를 들면, 복수의 모니터 데이터가 처리 결과에 영향을 주는 경우에 예측 정밀도가 저하한다. 그래서, 복수의 변수를 이용해서 예측 모델을 구축한다.
이때, 처리 결과와 직접 상관이 낮은 모니터 데이터를, 예측 모델의 설명 변수로 선택해 버림으로써 예측 정밀도가 저하하는 경우가 있다. 이 부적절한 변수 선택을 방지하기 위하여, 다수의 모니터 데이터 중에서 예측에 적합한 설명 변수를 선택한다.
또한, 실시형태는, 예측 모델을 구축할 때에, 로트 내의 변동을 고려한 해석을 행한다. 로트 내와 로트 간에서는 처리 결과의 변동의 경향이 서로 다른 경우가 많기 때문에, 로트 내의 변동의 영향을 파악하지 못해 예측 정밀도가 낮은 예측 모델이 구축될 가능성이 있다. 그래서, 실시형태는, 복수의 모니터 데이터로부터 편상관과 로트 내의 변동을 고려한 설명 변수의 선택에 의해, 예측 정밀도가 높은 다변량의 예측 모델을 구축한다.
실시형태에 따르면, 플라스마 처리 장치에 있어서, 모니터 데이터와 처리 결과의 상관 관계가 변화한 경우에도, APC 실행 시의 장치 상태에 따라서 예측 모델을 전환하고, 처리 결과를 예측해서 제어한다. 또한, 모니터 데이터가 복수 존재하는 경우에도, 예측에 적합한 설명 변수를 선택해서 예측 모델을 구축한다.
이하, 도면을 이용해서, 실시예에 대하여 설명한다.
(실시예)
(1) 플라스마 처리 장치
도 1을 참조해서, 플라스마 처리 장치의 구성에 대하여 설명한다.
도 1에 나타내는 바와 같이, 플라스마 처리 장치(1)는, 처리부(10)와 해석부(20)와 입력부(30)와 출력부(31)와 통신 인터페이스부(32)(통신 IF부)와 처리 결과 취득부(33)를 갖고, 이들은 버스(34)를 통해서 상호 접속되어 있다.
처리부(10)는, 플라스마 처리 실행부(11)와 분광기(OES)(12)와 장치 관리부(13)와 제어부(14)와 예측 모델 기억부(15)와 인터페이스(IF)부(110)를 갖는다. 플라스마 처리 실행부(11)는, 플라스마를 발생시켜서 웨이퍼를 가공하고, 분광기(12)는 플라스마 처리 중에 발광 데이터를 취득한다. 또한, 본 실시예에서는, 분광기(12)를 이용했지만, 플라스마의 발광을 모니터할 수 있는 수단이면 되기 때문에, 폴리크로미터, 모노크로미터, 필터 등의 모니터를 분광기(12)의 대체품으로서 사용해도 된다. 발광 데이터는, IF부(210)를 통해서 해석부(20)가 갖는 해석 기억부(22)에 저장된다.
장치 관리부(13)는, 플라스마 처리 실행부(11)의 웨트 클리닝으로부터의 플라스마 처리된 웨이퍼의 매수나, 대기 시간, 처리 조건의 설정값과 실행값 등의 데이터를 측정해서 유지한다. 이들 데이터의 값을 이후, 장치 데이터라 한다. 장치 데이터는, IF부(210)를 통해서, 해석부(20)가 갖는 해석 기억부(22)에 저장된다.
제어부(14)는, 예측 모델 기억부(15)에 저장되어 있는 예측 모델을 이용해서 플라스마 처리의 처리 결과를 예측하고, 플라스마 처리 조건을 조정하는 예측·제어 처리를 행한다. 여기에서, 플라스마 처리의 처리 결과란, 예를 들면, 플라스마 처리 후의 웨이퍼 상의 미세 형상의 치수나, 플라스마 처리 장치가 미세 형상을 가공할 때의 가공 속도를 말한다.
제어부(14)의 상세는, 이하의 (2)에 있어서 기술한다.
예측 모델 기억부(15)는, 예측 모델 기억 영역(16)과 예측 모델 전환 조건 기억 영역(17)을 갖는다. 예측 모델 기억 영역(16)은, 해석부(20)에 있어서 처리 이력 데이터를 이용해서 구축한, 발광 데이터나 장치 데이터를 입력으로 하고 처리 결과의 예측값을 출력으로 하는 예측 모델을 기억한다.
실시예의 플라스마 처리 장치(1)에서는, 예측 모델의 전환이 가능하기 때문에, 복수의 예측 모델을 기억할 수 있다. 예측 모델 전환 조건 기억 영역(17)은, APC를 실행할 때에, 예측 모델 기억 영역(16)에 기억하고 있는 복수의 예측 모델 중에서, 사용하는 예측 모델을 선택하기 위한 조건을 저장한다.
조건의 상세에 대해서는, 이하의 (2)에 있어서 기술한다.
해석부(20)는, 연산부(21)와 해석 기억부(22)와 인터페이스부(IF부)(210)를 갖는다. 해석 기억부(22)는, 과거의 플라스마 처리에 있어서의 처리 결과, 발광 데이터, 장치 데이터를 기억하는 처리 이력 기억 영역(23)과, 해석 처리의 결과를 기억하는 해석 결과 기억 영역(24)을 구비하고 있다.
입력부(30)는, 예를 들면, 마우스나 키보드 등의, 유저의 조작에 의한 정보 입력을 수취하는 입력 장치이다.
출력부(31)는, 예를 들면, 디스플레이나 프린터 등의, 유저에 대해서 정보를 출력해서 표시하는 출력 장치이다.
통신 IF부(32)는, 버스(34)나 외부 네트워크 등을 통해서, 예를 들면 기존의 생산 관리 시스템 등의 다른 장치나 시스템과 접속하여, 정보 송수신을 행하기 위한 인터페이스이다.
버스(34)는, 처리부(10), 해석부(20), 입력부(30), 출력부(31) 및 통신 IF부(32)를 연결한다. IF부(110, 210)는, 버스(34)를 통해서 정보 송수신을 행하기 위한 인터페이스이다.
처리 결과 취득부(33)는, 처리 결과를 계측하는 검사 장치 등으로부터 처리 결과를 취득하기 위한 인터페이스이다. 또, 해석부(20)를 해석 장치로서 독립시키고, 처리부(10)로 이루어지는 플라스마 처리 장치에, IF부(210)를 통해서 접속하는 형태로 해도 된다.
(2) 제어부
도 2∼4를 참조해서, 제어부(14)에서 행해지는 예측·제어(APC)의 처리의 예에 대하여 설명한다.
APC를 실행하기 전에는, 미리, 해석부(20)에 있어서 플라스마 처리의 처리 이력 데이터를 이용해서 예측 모델을 구축하고, 예측 모델 테이블(16a)(도 3 참조)로서 예측 모델 기억 영역(16)에 저장해 둔다(S110).
도 3에 나타내는 바와 같이, 예측 모델 테이블(16a)은, 예측 모델 ID(16b)와 각 예측 모델의 설명 변수(16c)와 예측 모델의 계산식(16d)을 갖는다. 마찬가지로, 예측 모델 전환에 필요한 정보를 결정해 두고, 예측 모델 전환 조건 테이블(17a)(도 4 참조)로서 예측 모델 전환 조건 기억 영역(17)에 저장해 둔다(S110).
도 4에 나타내는 바와 같이, 예측 모델 전환에는, 편상관 관계를 이용한다. APC 실행 시에 취득한 데이터에 대하여, 편상관 관계가 유사한 예측 모델로 전환해서 처리 결과의 예측을 행한다. 여기에서, 편상관이란, 주목하고 있는 변수 이외의 변수의 영향을 제외한 상관이다. 편상관 관계의 평가에는, 예를 들면, 그래피컬 LASSO 등의 데이터로부터 각 변수 간의 편상관 관계를 스파스(대부분의 편상관이 0으로 되도록)로 추정하는 방법을 이용한다.
전환 모니터 변수(17b)는, 모델 전환의 지표로 되는 편상관 관계의 유사도를 산출할 때에 사용하는 변수의 세트이다. 편상관 관계는, 예측 모델마다 유지되기 때문에, 예측 모델 ID(17c)를 유지한다. 편상관 관계는, 정밀도 행렬(분산 공분산 행렬의 역행렬)과 대응하기 때문에, 이것을 편상관 관계(17d)로서 유지한다.
웨이퍼 혹은 로트(여기에서는, 로트라 한다)의 플라스마 처리가 완료되면, APC를 실행하는 설정으로 되어 있는 경우에는, 제어부(14)에서는, 예측 모델 전환 조건 테이블(17a)에 저장되어 있는 전환 모니터 변수(17b)를 이용해서, 각 예측 모델과 분광기(12)와 장치 관리부(13)로부터 취득한 데이터의 편상관 관계의 유사도를 연산한다(S101).
다음으로, 제어부(14)는, 모델 전환 판정을 행한다(S102). S102에서는, 예측 모델 전환 조건 테이블(17a)에 있어서, S101에서 연산한 편상관 관계의 유사도가 가장 높은 예측 모델 ID(17c)를 다음의 웨이퍼 혹은 로트의 처리 결과의 예측에 이용하는 예측 모델로서 특정한다.
이와 같이, APC를 실행하는 최근의 웨이퍼 또는 로트에 있어서의 모니터 데이터 간의 상관 관계에 의거하여 예측 모델을 전환함에 의해, APC 실행 시의 장치 상태에 따라 적절한 예측 모델 전환이 가능하게 된다. 또, 실시예에서는, 예측 모델의 전환에 편상관 관계를 이용하고 있지만, 전환 모니터 변수(17b)끼리의 거리 등의 다른 통계량을 사용해도 된다.
다음으로, 제어부(14)는, 특정한 예측 모델과 발광 데이터와 장치 데이터를 이용해서 처리 결과를 예측한다(S103). S103에서는, 특정한 예측 모델에 대하여, 예측 모델 테이블(16a)의 설명 변수(16c)의 데이터를 분광기(12)와 장치 관리부(13)로부터 웨이퍼 1매마다 순차 취득하고, 계산식(16d)에 대입함으로써 처리 결과의 예측값을 산출한다.
예를 들면, 웨이퍼 1매마다 취득하는 데이터는 도 7의 1행분에 상당한다. 예측 모델 테이블(16a)의 예측 모델 1을 이용할 경우, 설명 변수는 x3과 x5를 이용하기 때문에, 처리 결과의 예측값은 계산식의 x3과 x5에 취득한 데이터의 열 x3과 x5의 값을 대입해서 산출한 값으로 된다.
또한, 제어부(14)는, 처리 결과의 예측값과 목표값의 차분에 따라 플라스마 처리 조건을 조정한다(S104). 플라스마 처리 조건으로서는, 예를 들면, 플라스마 처리 가스의 유량이 조정된다. 또한, S104에 있어서는, 플라스마 처리 조건의 조정뿐만 아니라, 처리 결과의 예측값과 목표값의 차분이 미리 정한 문턱값보다도 클 경우에, 이상(異常)으로서 얼러트하는 구성이어도 된다. 또한, 플라스마 처리 장치(1)보다 후의 공정에서 사용되는 장치에서 이용하기 위하여, 처리 결과의 예측값을 출력하는 구성이어도 된다.
(3) 예측·제어 처리(APC)의 표시
처리 이력 데이터를 이용해서 해석부(20)에서 구축한 예측 모델 및 결정한 예측 모델 전환 조건을 이용해서 APC를 실행할지의 여부는 유저가 결정할 필요가 있다. 도 5는, 유저에 의한 APC의 설정 화면(D100)의 예이고, 도 1에 나타내는 출력부(31)에 표시된다.
유저는, 예측 모델 전환 조건(D101)으로 예측 모델을 전환하는 조건을, 예측 모델(D102)에서 예측 모델에 사용하는 설명 변수나 계산식을 확인해서 입력한다. 확인·입력 후, 예측만을 행하는 경우는 D103에서 지시하고, APC를 행하는 경우는 D104에서 지시를 한다.
도 6은 예측·제어 결과의 표시 화면의 예이고, 도 1에 나타내는 출력부(31)에 표시된다. 예측 결과의 예가 D200이다. 해석 기억부(22)에 처리 결과의 실측값이 보존되어 있을 경우, 처리 결과의 실측값과 예측값을 아울러서 표시할 수 있다.
또한, 각 웨이퍼 혹은 로트에 있어서, 예측에 사용한 예측 모델을 표시한다. 예를 들면, D200과 같이, 웨이퍼 처리수에 대해서 처리 결과가 우측 하향 트렌드의 로트와, 처리 결과의 변동이 작은 로트에서, 서로 다른 예측 모델을 이용함으로써 예측 정밀도가 향상한다.
APC를 실행하여, 제어한 결과의 예가 D300이고, 도 1에 나타내는 출력부(31)에 표시된다. 여기에서는, 처리 결과의 실측값과 예측에 이용한 예측 모델을 표시하고 있다. 전술과 같이, 예측 모델의 전환에 의해 예측 정밀도가 향상한 결과, 제어 후의 처리 결과의 불균일을 저감할 수 있다. 이상의 APC의 설정은, 다음의 해석부(20)의 해석 처리에서 처리 이력으로부터 작성된다.
(4) 해석부
해석부(20)는, 처리 이력 기억 영역(23)에 기억하고 있는 처리 이력 데이터를 이용해서, 연산부(21)에 있어서 연산을 행하고, 해석 결과를 해석 결과 기억 영역(24)에 보존한다.
처리 이력 기억 영역(23)에는, 플라스마 처리를 한 웨이퍼마다, 플라스마 처리 중에 분광기(12)에서 계측한 발광 데이터와, 장치 관리부(13)에서 관리하고 있는 장치 데이터와, 처리 결과 취득부(33)에서 취득한 처리 결과가 저장된다.
도 7은, 처리 이력 기억 영역(23)에 저장하는 처리 이력 데이터의 예이다. 처리 이력 데이터 테이블(23a)은, 웨이퍼 ID(23b)와 발광 데이터(23c)와 장치 데이터(23d)와 처리 결과(23e) 등의 항목을 갖는다. 각 열은 모니터 데이터의 항목(변수)에 대응하고, 각 행은 웨이퍼 1매 1매에 대응하고 있다.
웨이퍼 ID(23b)에는, 처리한 웨이퍼를 특정하는 정보를 저장한다. 발광 데이터(23c)에는, 분광기(12)의 계측값을 연산한 발광 데이터를 저장한다. 분광기(12)의 계측값은, 시간, 발광 강도, 파장의 데이터로 되어 있다. 발광 데이터(23c)에는, 파장마다 발광 강도를 플라스마 처리 시간으로 평균한 값을 저장한다.
또, 저장하는 발광 데이터는, 웨이퍼를 가공하기 위한 플라스마 처리 시에 취득한 발광 데이터여도 되고, 또한, 웨이퍼를 가공하는 전후에 플라스마 가공부(11)의 상태를 조정하기 위하여 행하는 플라스마 처리(에이징 처리나 클리닝 처리) 시에 취득한 발광 데이터여도 된다.
또한, 각 파장은, 플라스마에 포함되는 물질(Ar이나 Si 등)의 발광 파장이 저장된다. 또한, 웨이퍼나 벽면으로부터 반사된 광의 강도를 이용하는 경우에는, 웨이퍼나 벽면의 상태에 따라서 강도가 서로 다른 파장이 저장된다. 또한, 복수의 파장에 있어서의 발광 강도의 비를 이용해도 된다.
또한, 저장하는 값은, 발광 강도의 플라스마 처리 시간의 평균값에 한정되지 않으며, 최대값이나 분산 등의 다른 통계량이어도 된다. 또한, 플라스마 처리의 중간 시점에 있어서의 발광 강도의 값 등, 어느 지정한 시간에 있어서의 발광 강도의 값이어도 된다.
장치 데이터(23d)에는, 각 웨이퍼의 처리를 행했을 때의 장치 관리부(13)의 관리값이나 측정값을 저장한다. 예를 들면, 클리닝으로부터의 플라스마 처리의 횟수나, 전회의 플라스마 처리로부터의 대기 시간 등이다. 또한, 수치 데이터에 한정되지 않으며, 로트 ID 등의 데이터도 저장된다.
처리 결과(23e)에는, 처리 결과 취득부(33)로부터 취득한 플라스마 처리 결과를 저장한다. 웨이퍼마다 플라스마 처리 조건이 조정된 경우에는, 플라스마 처리 조건의 조정량과 처리 결과의 변경량 사이의 함수를 이용해서, 플라스마 처리 조건의 조정량에 따른 처리 결과 지표의 변경량을 산출하고, 처리 결과의 실측값을 처리 결과의 변경량으로 보정한 값을 처리 결과(23e)에 저장해도 된다.
도 8은, 처리 이력 데이터를 이용한 해석 결과의 표시 화면(D300)의 예이고, 도 1에 나타내는 출력부(31)에 표시된다. 표시 화면(D300)은, 후술의 해석부(20)의 해석 처리 후에 표시한다.
예측 모델 전환 조건 테이블(D304)과 예측 모델 테이블(D302)은, 해석부(20)의 해석 처리에 있어서 결정한 예측 모델의 전환 조건과 구축한 예측 모델이 저장되어 있다.
처리 이력을 이용한 시뮬레이션에 의한 예측 결과(D301)는, 처리 이력 데이터에 있어서의 처리 결과의 실측값과 예측값을 표시한다. 각 웨이퍼 혹은 로트마다 사용한 예측 모델도 표시하고 있다.
예측 오차(D303)는, 처리 결과의 실측값과 예측값으로부터 계산한 예측 오차(예를 들면, 평균 제곱 오차 평방근)를 표시한다.
유저는, 본 해석 결과를 확인해서, 구축한 예측 모델과 예측 모델 전환 조건을, APC에 사용하는 것으로서 보존할지를 D305에서 결정한다. 보존할 경우, 예측 모델은 예측 모델 기억 영역(16)에, 예측 모델 전환 조건은 예측 모델 전환 조건 기억 영역(17)에 저장된다.
(5) 해석부(20)의 해석 처리
해석부(20)의 해석 처리에서는, 처리 결과를 예측하는 예측 모델의 전환에 이용하는 상관 모니터 변수의 특정과, 다수의 모니터 데이터로부터 설명 변수를 엄선한 후에 예측 모델의 구축을 행한다.
예측 모델과 그 전환의 조건은, 플라스마 처리의 대상인 웨이퍼 표면상의 막의 구성 등에 따라 변화하기 때문에, 플라스마 처리의 기동 시에는, 적의(適宜), 본 해석 처리를 실행하는 것이 필요하다.
도 9는, 처리 이력 기억 영역(23)에 저장된 처리 이력 데이터를 이용한 해석 처리의 예이고, 이 예를 이용해서 해석 처리의 흐름을 설명한다.
도 10은, 해석 처리의 입력을 지정하는 화면(D400)의 예이고, 도 1에 나타내는 출력부(31)에 표시된다. 유저는, 해석 처리에 들어가기 전에, 해석 처리의 입력으로 하는 발광 데이터(D401)와 장치 데이터(D402)를 지정하고, 해석 처리의 실행을 지시한다(D403).
우선, 처리 이력 데이터를 로트로 층별(層別)하고, 각 로트에 대하여, S202, S203의 처리를 행한다(S201).
다음으로, 로트로 층별된 처리 이력 데이터에 대하여, 각 변수 간의 편상관 관계를 평가한다(S202).
다음으로, 장치 상태가 변화하면 편상관 관계도 변화한다고 생각할 수 있기 때문에, 변수 간의 편상관 관계의 변화가 최대로 되도록 데이터를 분할한다(S203). 이와 같이 데이터를 분할함에 의해, 장치의 상태마다 모델을 준비할 수 있다.
다음으로, 분할 후의 각 데이터에 대하여, S205 내지 S208의 처리를 행한다(S204).
우선, 로트 내에서의 처리 결과와 모니터 데이터 간의 편상관을 평가하고, 편상관이 있는(편상관의 값이 0으로 추정되지 않는) 모니터 데이터의 변수를 선택한다(S205). 이것에 의해, 로트 내에서 처리 결과와 직접 상관이 있는 모니터 데이터를, 예측 모델의 설명 변수로서 선택할 수 있어, 로트 내에 있어서의 처리 결과의 트렌드를 파악한 예측 모델을 구축할 수 있다.
마찬가지로, 로트 간(로트로 층별하지 않는 경우)에서의 처리 결과와 모니터 데이터 간의 편상관을 평가하고, 편상관이 있는 모니터 데이터의 변수를 선택한다(S206).
다음으로, 선택한 모니터 데이터의 변수를 설명 변수로 한 예측 모델을 구축한다. 여기에서는, 예를 들면, 프로세스 데이터에 다용되는 PLS 회귀나 변수 선택 기능을 갖는 LASSO 회귀 등의 방법에 의해, 복수의 설명 변수로부터 처리 결과를 예측하는 다변량 회귀 모델을 구축한다(S207).
계속해서, 처리 이력 데이터에 있어서, 구축한 예측 모델을 이용해서 산출한 처리 결과의 예측값과 실측값으로부터 예측 오차를 평가한다(S208).
다음으로, 도 8에 나타내는 처리 이력 데이터의 해석 결과를 표시해서 유저에게 제시한다(S209).
이상, 실시예에 대하여 설명했지만, 본 발명은 상기 실시예로 한정되는 것은 아니며, 그 요지를 일탈하지 않는 범위에서 각종 변경 가능하다. 예를 들면, 도 11a에서는, 처리 결과 취득부(33)로부터 처리 결과를 순차 취득하는 구성으로 되어 있다.
도 11a에 나타내는 바와 같이, 최근 가공한 웨이퍼의 데이터를 이용해서, 처리 결과를 포함한 편상관 관계의 각 예측 모델과의 유사도를 연산(S105)하고, 예측 모델 전환 판정(S102)을 행하는 구성으로 해도 된다. 처리 결과를 포함한 편상관 관계를 평가함으로써, 장치 상태를 보다 반영한 모델 전환을 실현할 수 있다.
또한, 도 11b에서는, 순차 취득한 처리 결과를 이용해서, 대응한 웨이퍼에 있어서의 각 예측 모델과의 예측 오차를 산출하는(S106) 구성으로 되어 있다.
산출한 예측 오차가 작은 예측 모델을 이용함으로써, 다음으로 가공할 웨이퍼의 처리 결과의 예측에 있어서도 예측 오차가 작은 예측 모델의 선택이 가능하게 된다.
1 : 플라스마 처리 장치 10 : 처리부
11 : 플라스마 처리 실행부 12 : 분광기(OES)
13 : 장치 관리부 14 : 제어부
15 : 예측 모델 기억부 20 : 해석부
21 : 연산부 22 : 해석 기억부
30 : 입력부 31 : 출력부
32 : 통신 IF부 33 : 처리 결과 취득부

Claims (8)

  1. 플라스마의 발광을 모니터하는 모니터를 구비하고 시료가 플라스마 처리되는 처리부를 구비하는 플라스마 처리 장치에 있어서,
    상기 처리부는, 플라스마 처리 결과를 예측하는 예측 모델이 저장된 예측 모델 기억부와,
    플라스마 처리 조건에 규정된 파라미터의 상기 처리부에서 취득된 데이터를 포함하는 장치 데이터의 편상관(偏相關) 관계와 발광 데이터의 편상관 관계와 예측 모델의 편상관 관계에 의거해서 선택된 예측 모델을 이용해서 플라스마 처리 결과가 예측되는 제어부를 구비하는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
  2. 플라스마 처리 결과를 예측하는 예측 모델이 저장된 예측 모델 기억부를 구비하고 시료가 플라스마 처리되는 처리부를 구비하는 플라스마 처리 장치에 있어서,
    상기 플라스마 처리 결과와 편상관 관계에 있는 모니터 데이터의 변수를 설명변수로 한 상기 예측 모델을 구축하는 해석부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    웨트 클리닝 후로부터의 상기 플라스마 처리된 시료의 매수가 상기 장치 데이터에 포함되는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 예측 모델을 이용해서 구해진 예측값과 목표값의 차분에 의거해서 구해진 보정량에 따라서 상기 파라미터의 값을 보정하는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 플라스마 처리 결과와 편상관 관계에 있는 모니터 데이터의 변수를 설명변수로 한 상기 예측 모델을 구축하는 해석부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    플라스마의 발광의 파장과 장치 데이터에 따른 물리량이 상기 설명 변수에 포함되고,
    상기 장치 데이터는, 상기 처리부의 상태 변동의 지표로 되는 데이터인 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 편상관 관계는, 상기 플라스마 처리의 단위인 로트마다에 있어서의, 상기 플라스마 처리 결과와 모니터 데이터의 변수의 편상관 관계인 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
  8. 플라스마의 발광을 모니터하는 모니터를 구비하고 시료가 플라스마 처리되는 처리부를 구비하는 플라스마 처리 장치에 있어서,
    상기 처리부는, 플라스마 처리 결과를 예측하는 예측 모델이 저장된 예측 모델 기억부와,
    플라스마 처리 조건에 규정된 파라미터의 상기 처리부에서 취득된 데이터를 포함하는 장치 데이터의 통계량과 발광 데이터의 통계량과 예측 모델의 통계량을 기초로 선택된 예측 모델을 이용해서 플라스마 처리 결과가 예측되는 제어부를 구비하는 것을 특징으로 하는 플라스마 처리 장치.
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