KR102317391B1 - 기판 처리 장치, 프로그램을 기록한 기억 매체 - Google Patents

Abstract

기판 처리 장치의 레시피 생성 기능을 향상시키는 데 있다.
기판을 처리하기 위한 기판 처리 장치이며, 상기 기판 처리 장치의 동작 조건을 포함하는 복수의 레시피 항목을 설정하는 설정 장치와, 상기 복수의 레시피 항목의 값을 바꾸어 상기 기판의 처리 결과를 실험 또는 시뮬레이션하여 구한 복수의 레시피 모델을 취득하고, 상기 복수의 레시피 모델을 해석하여 레시피를 생성하는 것을 포함하고, 상기 레시피에 의한 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 소정 조건을 만족하도록, 상기 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 상기 레시피를 생성하는 레시피 생성 장치를 구비한 기판 처리 장치이다.

Description

기판 처리 장치, 프로그램을 기록한 기억 매체 {SUBSTRATE PROCESSING APPARATUS AND STORAGE MEDIUM HAVING PROGRAM STORED THEREIN}

본 발명은, 기판 처리 장치, 및 레시피 작성 처리를 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기억 매체에 관한 것이다.

반도체 디바이스는 많은 제조 프로세스를 거쳐 제조된다. 제조 프로세스의 제어를 위한 요건이 어려워짐에 따라, 프로세스 처리(연마, 세정 등), 반송, 검사, 평가 프로세스와 같은 일련의 프로세스를 위한 레시피 생성도 보다 복잡해진다.

예를 들어, 일반적으로, 기판을 연마하는 장치로서, 연마구를 설치한 연마 헤드를 기판에 대하여 틸팅시키면서 연마하는 장치가 알려져 있다. 이 연마 헤드의 각도를 소정의 패턴에 따라 반복하여 변화시키면서 기판을 연마하는 경우, 종래의 동작 레시피에서는 기판이 균일하게 연마되지 않는 경우가 있다. 그래서, 출원인들은 일본 특허 공개 제2010-260140호 공보(특허문헌 1)에 개시하는 바와 같이, 이러한 장치용 연마 레시피의 생성이 가능한 연마 장치를 제안하고 있다.

한편, 기판을 연마하는 장치로서, 일본 특허 공개 제2014-150178호 공보(특허문헌 2)에 개시되는 바와 같은, 연마 테이프를 설치한 연마 헤드를 기판에 대하여 평행 이동시키면서 연마하는, 기판의 이면을 연마하기 위한 장치가 있다. 그러나, 이러한 장치에 있어서의 연마 헤드의 동작 레시피를 생성하기 위한 장치는, 이제까지 제안되어 있지 않았다.

또한, 기판을 톱 링에 보유 지지하여 연마 패드에 압박시키고, 지립을 포함한 슬러리액을 공급하면서 상대 운동시켜 연마하는 CMP 장치가 알려져 있다. 이러한 CMP 장치에 적용하기 위한 레시피 생성 방법을, 출원인은 과거에 제안하고 있다(일본 특허 공개 제2015-211133호 공보(특허문헌 3)). 그러나, 이 CMP 장치의 레시피는 이면 연마 장치에는 적용할 수 없다. 왜냐하면, 이면 연마 장치에서는 지립은, 연마 테이프측에 있어 테이블 상에는 린스 물밖에 공급되지 않는 점, 원하는 면내 균일성이 얻어지는 저회전수(회전 속도)로 오랜 시간에 걸쳐 처리할 필요가 있는 등, CMP 장치와는 프로세스가 완전히 상이하기 때문이다.

일본 특허 공개 제2010-260140호 공보 일본 특허 공개 제2014-150178호 공보 일본 특허 공개 제2015-211133호 공보

본 발명의 목적은, 상술한 과제 중 적어도 일부를 해결하는 것이다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 기판을 처리하기 위한 기판 처리 장치이며, 상기 기판 처리 장치의 동작 조건을 포함하는 복수의 레시피 항목을 설정하는 설정 장치와, 상기 복수의 레시피 항목의 값을 바꾸어 상기 기판의 처리 결과를 실험 또는 시뮬레이션으로 구한 복수의 레시피 모델을 취득하고, 상기 복수의 레시피 모델을 해석하여 레시피를 생성하는 것을 포함하고, 상기 레시피에 의한 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 소정 조건을 만족하도록, 상기 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 상기 레시피를 생성하는 레시피 생성 장치를 구비한 기판 처리 장치가 제공된다.

복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여, 기판 처리 결과가 소정 조건을 만족하도록 자동적으로 레시피를 생성할 수 있다. 이에 의해, 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하는 복잡한 처리를 자동으로 행할 수 있고, 정밀도가 높은 레시피를 생성 가능하다.

도 1은, 일 실시 형태에 관한 연마 장치를 도시하는 평면도이다.
도 2는, 헤드 회전수별 연마량의 프로파일의 시뮬레이션 결과이다.
도 3은, 레시피 생성 방법의 모식도이다.
도 4는, 반경 방향의 프로파일을 설명하는 설명도이다.
도 5는, 시뮬레이션에 의한 모델 생성예이다.
도 6은, 레시피의 생성예이다.
도 7은, 레시피 생성의 흐름도이다(첫째).
도 8은, 레시피 생성의 흐름도이다(둘째).
도 9는, 통계적 방법에 의한 모델 생성을 설명하는 설명도이다.
도 10은, 막 두께 분포가 기지인 경우의 모델 생성예이다.
도 11은, 원격 컴퓨터에 있어서 레시피 생성을 행하는 경우의 설명도이다.

이하의 설명에 있어서, 기판 처리 장치는, 기판에 어떠한 처리를 실시하는 임의의 처리 장치이다. 기판은, 기판 처리 장치에서 처리되는 임의의 피처리체이다. 기판은, 예를 들어 반도체 기판, 유리 기판, 액정 기판, 프린트 회로 기판(프린트 기판)을 포함한다. 또한, 기판은, 자기 기록 매체, 자기 기록 센서, 미러, 광학 소자나 미소 기계 소자, 혹은 부분적으로 제작된 집적 회로여도 된다. 또한, 기판의 형상은 원 형상에 한정되지 않고, 예를 들어 각 형상이어도 된다. 여기서는, 기판이 원 형상의 반도체 웨이퍼인 경우를 예로 들어 설명한다. 처리는, 예를 들어 연마, 도금, 에칭, 성막이다.

(기판 처리 장치의 구성)

도 1은, 본 발명의 일 실시 형태에 관한 연마 장치(1)를 도시하는 평면도이다. 이 연마 장치(1)는, 기판 처리 장치의 일례이며, 피연마체 또는 연마 대상물인 기판을 연마한다. 여기서는, 기판 처리 장치로서의 연마 장치(1)가 반도체 웨이퍼(이하, 간단히 웨이퍼라고 칭함)를 연마하는 경우를 예로 들어 설명한다.

연마 장치(1)는, 복수의 로드 포트(2)와, 연마 유닛(6, 9)과, 세정 유닛(16, 17, 18)과, 건조 유닛(19)을 구비하고 있다. 여기서는, 연마 장치(1)에 2대의 연마 유닛(6, 9)을 설치하는 경우를 설명하지만, 1대 또는 3대 이상의 연마 유닛을 설치해도 된다. 또한, 연마 유닛(6, 9)을 동일 타입의 연마 유닛으로 할 수도 있고, 일부의 연마 유닛을 상이한 타입의 연마 유닛으로 할 수도 있다.

각 로드 포트(2)에는 복수의 웨이퍼가 수용된다. 로드 포트(2)는, 예를 들어 FOUP(Front-Opening Unified Pod)이다. 로드 포트(2)에 인접하여, 반송 로봇(3)이 설치되어 있다. 반송 로봇(3)은, 로드 포트(2)로부터 웨이퍼 스테이션(4)으로 웨이퍼를 반송한다. 웨이퍼 스테이션(4)은, 제1 스테이션, 반전기 및 제2 스테이션을 구비하고, 제1 스테이션, 반전기 및 제2 스테이션이 위로부터 이 순서대로 배치되어 있다. 제1 스테이션에 반송 로봇(3)으로부터의 웨이퍼가 적재된다. 웨이퍼 스테이션(4)과 연마 유닛(6, 9)의 사이에는 반송 로봇(5)이 배치되어 있다. 반송 로봇(5)은, 웨이퍼를 웨이퍼 스테이션(4)의 제1 스테이션으로부터 연마 유닛(6)으로 반송한다.

연마 유닛(6)은, 베벨부(및 이면 외주 영역)의 연마에 사용된다. 연마 유닛(6)은, 웨이퍼가 적재되고, 도시하지 않은 모터 등에 의해 회전되는 회전대(6a)와, 연마 테이프 등의 연마구를 설치한 연마 헤드(7)와, 웨이퍼를 회전대(6a) 상에 중심 맞춤을 행하여 적재하는 센터링 로더(8)를 구비하고 있다. 회전대(6a)에는, 웨이퍼는 이면이 하향의 상태로 적재된다. 회전대(6a)의 직경은, 웨이퍼의 직경보다 작고, 웨이퍼 이면 외주 영역은 회전대(6a)로부터 외측으로 비어져 나와 있다. 연마 유닛(6)은, 웨이퍼를 회전시키면서, 연마 헤드(7)를 웨이퍼의 베벨부에 대하여 틸팅시키면서 압박하여 연마한다. 또한, 연마 유닛(6)에 있어서, 웨이퍼를 회전시키면서, 연마 헤드(7)를 웨이퍼의 이면 외주 영역에 하방으로부터 압박하여 연마해도 된다. 또한, 연마 중에는, 도시하지 않은 노즐로부터 연마액(예를 들어, 순수)이 웨이퍼 표면 및 이면에 공급된다. 연마 유닛(6)에서의 웨이퍼의 연마 처리 후, 반송 로봇(5)은, 웨이퍼 스테이션(4)의 반전기에 웨이퍼를 반송한다. 반전기는, 웨이퍼의 표리를 반전한 후, 웨이퍼를 제2 스테이션에 전달한다. 제2 스테이션은, 승강 기구를 구비하고 있고, 상승 위치에서 반전기로부터 웨이퍼를 수취하고, 하강 위치에 있어서 웨이퍼를 전달한다. 반송 로봇(5)은, 제2 스테이션의 하강 위치에 있어서, 웨이퍼를 취출하고, 연마 유닛(9)으로 반송한다.

연마 유닛(9)은, 예를 들어 웨이퍼의 이면 전체면(또는 외주 영역을 제외한 이면 전체면)의 연마에 사용된다. 연마 유닛(9)은, 웨이퍼를 보유 지지하여 회전시키는 기판 보유 지지부(9a)와, 웨이퍼의 이면에 연마 테이프 등의 연마구를 압박하는 연마 헤드(10)를 구비하고 있다. 웨이퍼는, 이면을 상향으로 한 상태에서 설치된다. 도시하지 않은 모터에 의해 기판 보유 지지부(9a)가 회전됨으로써, 웨이퍼가 회전된다. 연마 헤드(10)는, 헤드 아암(11)에 의해 지지되어 있다. 헤드 아암(11)은, 도시하지 않은 모터 등의 구동기에 연결된 요동축에 고정되어 있고, 구동기에 의해 요동축이 회전함으로써 요동된다. 이 요동에 의해 헤드 아암(11)의 회전각을 바꿈으로써, 연마 헤드(10)의 웨이퍼에 대한 위치(헤드 위치)가 조정된다. 또한, 연마 헤드(10)는, 헤드 아암(11)에 내장된 회전 기구(도시하지 않음)에 의해 회전된다. 연마 헤드(10)를 웨이퍼의 이면에 압박한 상태에서, 연마 헤드(10) 및 웨이퍼를 회전함으로써 상대 이동시키고, 웨이퍼 이면 전체면을 연마한다. 또한, 연마 중에는, 도시하지 않은 노즐로부터 연마액(예를 들어, 순수)이 웨이퍼 이면에 공급된다.

연마 유닛(9)에서 연마 처리가 종료된 웨이퍼는, 반송 로봇(5)에 의해 웨이퍼 스테이션(12) 상에 적재된다. 웨이퍼 스테이션(12) 상에 적재된 웨이퍼는, 스윙 트랜스포터(13)에 의해 반전기(14)로 반송되고, 반전기(14)에 의해 표리가 반전된다. 반전 후의 웨이퍼는, 리니어 트랜스포터(15)에 의해, 세정 유닛(16)으로 반송되고, 세정 유닛(16, 17, 18)에 있어서 순차적으로 세정된다. 이 예에서는, 세정 유닛(16, 17)이 롤 스펀지로 웨이퍼의 양면을 스크럽 세정하는 롤 스크럽형 세정 유닛이고, 세정 유닛(18)이 펜슬형 브러시로 웨이퍼를 스크럽 세정하는 펜슬형 세정 유닛이다. 세정 유닛(16, 17, 18) 사이의 웨이퍼의 이동은, 리니어 트랜스포터(15)에 의해 행해진다. 세정 유닛(16, 17, 18)에서의 세정이 종료된 웨이퍼는, 건조 유닛(19)으로 반송되고, 건조 유닛(19)에 있어서 건조된다. 건조 유닛(19)은, 예를 들어 스핀 린스 드라이어(SDR)이며, 웨이퍼를 고속 회전시켜 건조한다. 건조 후의 웨이퍼는, 반송 로봇(3)에 의해 로드 포트(2)로 반송된다.

또한, 연마 처리 전후의 웨이퍼의 막 두께를 측정하는 막 두께 측정 장치(22A)를 갖는 막 두께 측정부(22)를 설치해도 된다. 막 두께 측정 장치(22A)는, 예를 들어 광학적으로 막 두께를 측정하는 센서로 할 수 있다.

이상과 같이 구성되는 연마 장치(1)를 포함하는 연마 처리 시스템은, 상술한 각 부를 제어하도록 구성된 컨트롤러(20)를 갖는다. 일례에서는, 컨트롤러(20)는 연마 장치(1)의 구성 중 하나이다. 컨트롤러(20)는, 연마 장치(1)의 내부에 배치해도 되고, 연마 장치(1)에 인접하여 배치해도 된다. 컨트롤러(20)는, 각종 설정 데이터 및 각종 프로그램을 저장한 메모리(202)와, 메모리(202)의 프로그램을 실행하는 CPU(201)를 갖는다. 메모리(202)를 구성하는 기억 매체는, ROM, RAM, 하드 디스크, CD-ROM, DVD-ROM, 플렉시블 디스크 등의 임의의 기억 매체 중 하나 또는 복수를 포함할 수 있다. 메모리(202)가 저장하는 프로그램은, 예를 들어 연마 유닛(6, 9)에 있어서의 연마 처리의 제어를 행하는 프로그램, 반송 로봇, 트랜스포터 등의 반송 장치에 의한 반송 제어를 행하는 프로그램, 후술하는 레시피를 생성, 갱신하는 프로그램을 포함한다. 또한, 컨트롤러(20)는, 연마 장치(1) 및 그 밖의 관련 장치를 통괄 제어하는 도시하지 않은 상위 컨트롤러와 통신 가능하게 구성되고, 상위 컨트롤러가 갖는 데이터베이스와의 사이에서 데이터의 교환을 행할 수 있다.

(레시피 생성)

이어서, 연마 장치(1)의 연마 유닛(9)에 있어서 전체면 이면 연마 처리 후의 연마 프로파일을 최적으로 하는 레시피를 자동으로 생성하는 처리에 대하여 설명한다. 레시피는, 기판 처리 장치의 처리 조건의 조합을 포함한다. 처리 조건에는, 기판 처리 장치의 각 부의 동작 조건이 포함된다. 본 실시 형태에서는, 레시피는, 연마의 처리 조건의 조합을 포함한다. 또한, 본 실시 형태에서는, 연마 유닛(9)의 연마 처리의 레시피를 설정하는 경우를 예로 들어 설명한다.

도 2는, 연마 헤드(10)의 헤드 회전수별 연마량(프로파일)의 시뮬레이션 결과의 예를 도시한다. 도 3은, 본 실시 형태에 관한 레시피 생성 방법의 모식도이다. 도 4는, 반경 방향의 프로파일을 설명하는 설명도이다. 도 5는, 시뮬레이션에 의한 레시피 모델 생성예이다. 도 6은, 레시피 모델을 조합한 레시피의 생성예이다. 또한, 이하의 레시피 생성 처리를 행하는 레시피 생성 장치는, 연마 장치(1)의 컨트롤러(20)로 실현된다. 다른 예에서는, 레시피 생성 처리를 행하는 레시피 생성 장치의 일부 또는 전부는, 컨트롤러(20) 이외의 CPU(CPU 및 거기에서 실행되는 프로그램의 조합으로서의 제어부), ASIC, PLC 등의 특정 용도용 집적 회로 등의 전용 하드웨어, 또는 그들의 조합으로 구성되어도 된다.

도 3에 도시하는 바와 같이, Step1에서는, 레시피 항목을 설정하고, 시뮬레이션에 의해 연마 처리 후의 막 두께 분포(연마량의 프로파일)를 구한다. 레시피 항목은, 예를 들어 유저로부터의 입력, 선택을 접수함으로써 설정한다. 본 실시 형태에서는, 레시피 항목(처리 조건 항목)으로서, 헤드 회전수, 웨이퍼 회전수, 헤드 위치, 처리 시간을 사용한다. 헤드 회전수는, 연마 헤드(10)의 회전 속도이며, 1분당 회전수(rpm)로 표시된다. 웨이퍼 회전수는, 회전대에 의해 회전되는 웨이퍼의 회전 속도이며, 1분당 회전수(rpm)로 표시된다. 본 실시 형태에서는, 웨이퍼의 회전수는 105rpm으로 한다. 헤드 위치는, 웨이퍼의 중심 위치에 대한 연마 헤드(10)의 위치이며, 예를 들어 아암(11)의 선회 각도에 의해 조정된다. 처리 시간은 연마 처리의 시간이다.

Step1에서는, 처리 시간 이외의 레시피의 각 항목의 값을 변화시켜, 시뮬레이션에 의해, 연마 처리 후의 연마량의 프로파일을 구한다. 여기서는, 시뮬레이션에 의해, 연마량의 프로파일을 구하는 예를 나타내지만, 실험에 의해 연마량의 프로파일을 구하도록 해도 된다. 또한, 실험에 의해 연마량의 프로파일을 구하는 경우, 컨트롤러(20)에 의해 레시피 항목을 순차적으로 변경하고, 설정된 레시피 항목에 의해 웨이퍼의 연마를 실제로 행하여, 연마 후의 연마량의 프로파일을 자동적으로 구하도록 해도 된다. 또한, 연마 전의 웨이퍼의 막 두께 분포가 일정(예를 들어, 80㎛)한 것으로 하여, 이 일정한 막 두께 값으로부터 각 위치의 연마량을 감산하여, 연마 후의 막 두께 분포를 구해도 된다. 이 경우, 연마량의 프로파일 대신에 연마 후의 막 두께 분포를 사용할 수 있다.

시뮬레이션의 결과는, 예를 들어 도 2에 도시하는 바와 같이, 헤드의 회전수별 연마량의 프로파일로서 표시된다. 도면 중, 횡축은 웨이퍼의 반경 방향 위치이고, 종축은 연마량(㎛)을 나타낸다. 웨이퍼의 반경 방향의 위치는, 도 4에 도시하는 바와 같은 웨이퍼의 중심 위치를 기준으로 한 위치이다. 도 4에서는, 예를 들어 i=1이 30mm, i=2가 60mm, i=3이 90mm, i=4가 120mm, i=5가 150mm인 점이다. 웨이퍼의 반경 방향의 위치는, 도 4에 예시되는 위치에 한정되지 않고, 연속적인 위치로서 설정할 수 있다. 도 2에서는, 헤드 회전수를 변화시킨 경우의 연마량의 프로파일을 도시하지만, Step1에서는, 헤드 회전수, 웨이퍼 회전수, 헤드 위치, 처리 시간의 조합을 변화시켰을 때의 연마량의 프로파일을 구한다. 단, 처리 시간에 비례하여 연마량이 변화하므로, 처리 시간을 일정한 단위 시간(예를 들어, 10초)으로 하여, 헤드 회전수, 웨이퍼 회전수, 헤드 위치의 조합을 변화시켰을 때의 연마량의 프로파일을 구한다. 또한, 여기서는 레시피 항목으로서, 헤드 회전수, 웨이퍼 회전수, 헤드 위치를 사용하지만, 이들 항목 중 일부를 생략해도 되고, 다른 항목을 추가해도 된다.

Step2에서는, Step1의 시뮬레이션 결과에 기초하여, 레시피 모델을 생성한다. 도 5에서는, 5개의 레시피 모델로서 케이스 01 내지 05를 예시하고 있다. 처리 시간은, 단위 시간(10초)으로 일정하게 하고, 헤드 위치, 웨이퍼 회전수, 헤드 회전수를 변화시켜, 도 2에 예시하는 바와 같은 연마량의 프로파일을 구한다. 레시피 모델은, 레시피 항목(헤드 위치, 웨이퍼 회전수, 헤드 회전수, 처리 시간)과, 처리 결과(연마량의 프로파일 또는 막 두께 분포)를 적어도 포함한다.

또한, 도 5의 예에서는, 연마량의 프로파일에 기초하여, 연마 처리 후의 웨이퍼 막 두께 분포의 면내 균일성(％)을 산출한 결과를 포함하고 있다. 면내 균일성은, 이하의 식 1에 의해 산출할 수 있다.

(식 1)

면내 균일성=(연마량의 분산 σ)/(연마량의 평균값 Ave)×100(％)

예를 들어, 모델 케이스 01의 레시피 항목의 값에서는, 면내 균일성은 53％로 된다. 단, 각 레시피 모델의 데이터로서, 면내 균일성이 반드시 필수는 아니다.

이어서, Step3에서는, 연마 처리 후의 웨이퍼의 면내 균일성이 규정값 이하인 조건(제약 조건, 소정 조건)에서, 복수의 레시피 모델(도 5의 케이스 01 내지 05)을 GRG(Generalized Reduced Gradient method)에 의해 해석하고, 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부의 조합으로서 레시피를 구한다. 규정값은, 예를 들어 10％로 할 수 있다. 이 해석에서는, 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부의 조합으로서의 레시피가 얻어짐과 함께, 그 레시피에 의한 연마량 프로파일의 계산값이 얻어진다. 본 실시 형태에서는, 연마량의 프로파일의 계산값으로부터 면내 균일성을 산출하고, 면내 균일성이 소정 조건을 만족하는지 여부를 판정한다. 면내 균일성이 소정 조건을 만족하는 경우에는, 당해 레시피를 채용한다. 면내 균일성이 소정 조건을 만족하지 않는 경우에는, 후술하는 바와 같이 레시피 모델을 추가하여, 추가 후의 복수의 레시피 모델(Step2에서 구해진 레시피 모델 및 추가한 레시피 모델)을 사용하여 다시, GRG에 의해 레시피를 구하고, 연마량 프로파일, 면내 균일성을 계산한다. 이 처리를 반복하여, 면내 균일성이 소정 조건을 만족하는 레시피를 생성한다. 또한, 여기서는 원하는 연마 후의 프로파일로서, 면내 균일성이 규정값 이하인 조건을 채용하였지만, 다른 조건을 사용해도 된다.

GRG는, 일반화 간략 구배법이라고 불리는 방법이며, 선형 계획 문제에서 취급되고 있었던 간략 구배법을 비선형 계획 문제로 일반화한 방법이다. GRG는, 입수 가능한 소프트웨어 라이브러리 등을 사용할 수 있다. Step3에서 레시피를 구한 결과를 도 6에 도시한다. 이 예에서는 프로세스 스텝 1, 2, 3에서, 레시피 모델의 케이스 01, 02, 04를 순차적으로 실행하는 조합에 의해, 연마 처리 후의 면내 균일성 10％ 이하가 달성되었다. 도 6의 조합에서는 면내 균일성은 9.8％로 되었다. 또한, 여기서, 모델 케이스 03, 05는 선택되지 않는다. 이와 같이, 레시피 모델의 전부가 사용되지 않는 경우도 있으며, 제약 조건을 만족하기 위해, 레시피 모델의 순서 및 조합이 선택된다. 또한, 여기서는, GRG에 의해 해석하는 경우를 설명하였지만, 기계 학습에 의해 해석하도록 해도 된다.

도 7 및 도 8은, 본 실시 형태에 관한 레시피 생성 처리의 흐름도를 도시한다. 이 플로우는, 예를 들어 기판 처리 장치(1)의 컨트롤러(20), 그 밖의 컴퓨터에서 실행할 수 있다.

스텝 S10에서는, 시뮬레이션 또는 실험에 의해 작성된, 유사한 레시피 모델(예를 들어, 도 5의 케이스 01 내지 05)을 채용한다. 레시피 모델은, 레시피 항목 중 처리 시간을 단위 시간으로 일정하게 하고, 헤드 위치, 웨이퍼 위치, 헤드 회전수를 도 5에 도시하는 바와 같은 값의 조합으로 변화시켜, 시뮬레이션 또는 실험을 행함으로써, 연마량의 프로파일을 구한 것이다. 레시피 모델은, 이들 레시피 항목 및 연마량의 프로파일의 조합을 포함한다(예를 들어, 도 5의 케이스 01 내지 05). 레시피 모델은, 기판 처리 장치(1) 내의 컨트롤러(20) 등에서 시뮬레이션을 실행하여 구할 수 있다.

스텝 S20에서는, 연마 처리 후의 웨이퍼의 면 내 균일성이 규정값 이하인 조건(소정 조건)에서, 복수의 레시피 모델을 GRG에 의해 해석하고, 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 레시피를 구한다. 또한, GRG 이외에, 기계 학습에 의해 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부의 조합을 구해도 된다.

스텝 S30에서는, GRG에 의해 구한 레시피 모델의 조합을 레시피로서 생성한다. 이 레시피에는, 레시피 모델의 조합과, 그 조합에 의해 얻어지는 연마량 프로파일의 계산값을 포함한다.

스텝 S40에서는, GRG에 의해 구한 레시피로부터 얻어지는 연마량 프로파일로부터, 면내 균일성을 산출하고, 면내 균일성이 목표 범위 내인지(소정 조건을 만족하는지) 여부를 판정한다.

스텝 S40에서 면내 균일성이 목표 범위 내라고 판정된 경우에는, 현재의 레시피를 채용하고, 레시피 생성 처리를 종료한다. 한편, 스텝 S40에서 면내 균일성이 목표 범위 내가 아니라고 판정된 경우에는, 스텝 S50으로 처리를 진행시킨다.

스텝 S50에서는, 각 레시피 항목의 값을 보간함으로써, 레시피 모델을 추가(보간)한다. 예를 들어, 헤드 회전수 11rpm(케이스 01)과 헤드 회전수 41rpm(케이스 02)이 있는 경우에는, 헤드 회전수 26rpm을 보간한다(다른 레시피 항목은 변경하지 않음). 이러한 보간이 가능한 경우(스텝 S60에서 "예")에는, 스텝 S70으로 처리를 진행시킨다.

스텝 S70에서는, 단시간에 레시피 모델을 생성할 필요가 있는지 여부를 판정한다. 단시간에 레시피 모델을 생성할 필요가 있는 경우에는, 스텝 S80으로 처리를 진행시킨다. 한편, 단시간에 레시피 모델을 생성할 필요가 없는 경우에는, 스텝 S90으로 처리를 진행시킨다.

스텝 S80에서는, 통계적인 처리에 의해, 추가할 레시피 모델을 생성한다. 또한, 생성된 레시피 모델을 기존의 레시피 모델에 추가한다. 예를 들어, 케이스 01과 케이스 02의 사이의 헤드 회전수 26rpm인 경우의 레시피 모델을 생성한다. 통계적인 처리에서는, 예를 들어 도 9에 도시하는 바와 같이, 10초간 처리한 경우의 임의점의 연마량 Y2를 하기 (식 2)의 다중 회귀식에 의해 구한다.

(식 2) Y2=a1ㆍx1+a2ㆍx2+a3ㆍx3

x1: 헤드 회전수, x2: 웨이퍼 회전수, x3: 헤드 위치

또한, 각 계수 a1 내지 a3은, 미리 시뮬레이션으로 계산한 결과로부터 취득해 둔다. 식 2를 사용하여, 연마량의 프로파일을 구한다.

이 밖의 통계적 처리로서는 1) 신경망ㆍ심층 학습, 2) 결정목 등이 있으며, 이들 방법에 의해 레시피 모델(보간할 레시피 모델)을 생성해도 된다.

스텝 S90에서는, 시뮬레이션에 의해, 추가할 레시피 모델을 생성한다. 또한, 생성된 레시피 모델을 기존의 레시피 모델에 추가한다. 예를 들어, 케이스 01과 케이스 02의 사이의 헤드 회전수 26rpm인 경우의 레시피 모델을 스텝 S10의 시뮬레이션과 마찬가지로 하여 생성한다.

스텝 S60에서 보간이 가능하지 않다고 판정된 경우(스텝 S60에서 "아니오")에는, 스텝 S100에 있어서, 소정 조건을 만족하는 레시피 모델의 조합의 해가 보이지 않는다고 판단하고, 레시피 생성의 플로우를 종료한다.

스텝 S80 또는 S90에 있어서, 추가할 레시피 모델을 생성한 후, 스텝 S20으로 처리를 진행시키고, 스텝 S80 또는 S90에서 생성된 레시피 모델을 추가한 복수의 레시피 모델을 사용하여, 면내 균일성이 규정값 이하인 조건(소정 조건)에서, 복수의 레시피 모델을 GRG 또는 기계 학습에 의해 해석하고, 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부의 조합에 의해 레시피를 생성한다(스텝 S20, S30). 그리고, 생성된 레시피에 의한 연마량 프로파일로부터 면내 균일성을 산출하고, 면내 균일성이 소정 조건을 만족하는 경우(스텝 S40에서 "예"), 레시피를 확정하고, 레시피 생성 플로우를 종료한다. 한편, 연마량의 프로파일로부터 산출되는 면내 균일성이 소정 조건을 만족하지 않는 경우(스텝 S40에서 "아니오"), 상술한 스텝 S50 이후의 처리를 반복한다.

상기에서는 연마량 프로파일을 포함하는 레시피 모델을 작성하였다. 한편, 연마 전의 웨이퍼의 막 두께 분포(프로파일)를 알고 있는 경우에는, 막 두께 분포로부터, 시뮬레이션에서 얻어진 연마량의 프로파일을 감산하는 모델을 생성한다. 도 10은, 연마 전의 웨이퍼의 막 두께 분포가, 반경 방향의 각 위치 r=0.5(15mm), r=1.0(30mm), r=1.5(45mm)에서 각각 70㎛, 80㎛, 60㎛와 같이 기지인 경우의 예를 도시한다. 이때, 레시피의 모델 케이스 01의 조건(헤드 위치=70mm, 웨이퍼 회전수=105rpm, 헤드 회전수=11rpm, 처리 시간=10초)에서 시뮬레이션한 결과, 각 반경 방향 위치 r=0.5, 1.0, 1.5에서의 연마량(㎛)은, 각각 50㎛, 40㎛, 30㎛로 된다. 그 결과, 연마 후의 막 두께는, 각 반경 방향 위치 r=0.5, 1.0, 1.5에 있어서, 각각 20㎛, 40㎛, 30㎛로 됨을 알 수 있다. 또한, 케이스 01 이외의 다른 모델 케이스에 있어서도 마찬가지로, 연마 처리 후의 막 두께 분포를 구할 수 있다. 이와 같이 얻어지는 막 두께 분포를 포함하는 레시피 모델로부터, 도 7 및 도 8의 플로우와 마찬가지로, GRG에 의해, 면내 균일성이 목표 범위 내로 되는 레시피 모델의 조합을 레시피로서 구한다. 이 경우, 연마 처리 전의 웨이퍼의 막 두께 분포를 고려하기 때문에, 레시피의 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

또한, 웨이퍼의 막 두께 분포는, 연마 장치에 설치한 막 두께 측정기, 연마 장치에 반입 전의 검사 결과(도금 장치 등의 다른 웨이퍼 처리 장치에 있어서의 막 두께의 측정 결과, 그 밖의 검사 장치에 있어서의 막 두께의 측정 결과)로부터 취득할 수 있다. 연마 장치(1)에 막 두께 측정부(22)(도 1)를 설치하는 경우에는, 막 두께 측정 장치(22A)에 의해 막 두께 분포를 구할 수 있다.

(변형예 1)

상기에서는 기판 처리 장치로서 이면 연마용 연마 장치(1)에 있어서의 레시피 생성을 예로 들었지만, 본 발명은 CMP 장치를 포함하는 다른 기판 처리 장치의 레시피 생성에도 적용 가능하다. 예를 들어, 도금 장치의 경우에는, 도금 처리의 레시피 항목으로서, 애노드 마스크 직경, 레귤레이션 플레이트 직경, 전류 밀도, 처리 시간을 선택할 수 있다. 단, 이들 레시피 항목 중 일부를 생략해도 되고, 이들에 한층 더 레시피 항목을 추가해도 된다. CMP 장치의 경우에는, 연마의 레시피 항목으로서, 헤드의 위치, 웨이퍼 회전수, 헤드 회전수, 헤드 에어백압, 슬러리 유량, 슬러리 공급 위치, 턴테이블의 회전수, 폴리싱 유닛의 회전수, 톱 링 압박 하중, 리테이너 압박 하중, 처리 시간을 선택할 수 있다. 단, 이들 레시피 항목 중 일부를 생략해도 되고, 이들에 한층 더 레시피 항목을 추가해도 된다.

(변형예 2)

도 11은, 원격 컴퓨터에 있어서 레시피 생성을 행하는 경우의 설명도이다. 도 11에서는, 반도체 제조 공장 내에 있어서, 기판 처리 장치로서의 연마 장치(1) 및 도금 장치(1A)가 설치된 예가 도시되어 있다. 또한, 연마 장치(1) 및 도금 장치(1A)와 유선 또는 무선으로 통신 가능하게 구성된 컴퓨터(PC)(30)가 설치되어 있다. PC(30)는, 기판 처리 장치의 각종 처리 데이터를 보존하는 데이터 보존 PC(33)와 유선 또는 무선으로 접속되어 있다. 본 실시 형태에서는, 연마 장치(1)의 컨트롤러(20)는, 무선 통신 가능한 통신 장치(21)를 구비하고 있고, 도금 장치(1A)의 컨트롤러(20A)는, 무선 통신 가능한 통신 장치(21A)를 구비하고 있다. PC(30)는, 통신 장치(21, 21A)와 무선 통신 가능한 통신 장치(31)와, 클라우드(36)에 접속된 통신 장치(34)와 통신 가능한 통신 장치(32)를 구비하고 있다. 또한, 통신 장치(31)와 통신 장치(32)는 동일한 통신 장치로 공용되어도 된다. 클라우드(36)에 접속된 통신 장치(34)는, 반도체 제조 공장 밖의 예를 들어, 원격의 장소에 있다. 클라우드(36)에는, PC(35)를 통하여 호스트 컴퓨터(37)에 접속되어 있다. 호스트 컴퓨터(37)는, 반도체 공장 내의 컴퓨터보다 연산 처리 능력이 높은 컴퓨터이며, 예를 들어 계산 능력이 큰 서버나 슈퍼컴퓨터이다.

컨트롤러(20A)는, 각종 설정 데이터 및 각종 프로그램을 저장한 메모리(202A)와, 메모리(202A)의 프로그램을 실행하는 CPU(201A)를 갖는다. PC(30), 데이터 보존 PC(33), PC(35), 호스트 컴퓨터(37)도 마찬가지로, 각종 설정 데이터 및 각종 프로그램을 저장한 메모리(30B, 33B, 35B, 37B)와, 메모리의 프로그램을 실행하는 CPU(30A, 33A, 35A, 37A)를 갖는다.

이러한 구성에서는, 예를 들어 기판 처리 장치(1, 1A)의 레시피 모델을 생성하는 경우에, 처리 부하가 큰 시뮬레이션 계산을 호스트 컴퓨터(37)에서 행하는 것이 가능하다. 기판 처리 장치(1, 1A)측으로부터는, 레시피 항목을 포함하는 데이터를, PC(30), 클라우드(36)를 통하여 호스트 컴퓨터(37)에 송신한다. 호스트 컴퓨터(37)는, 레시피 항목에 기초하여 시뮬레이션을 행하여 연마량의 프로파일을 계산하고, 레시피 모델의 계산 결과(예를 들어 도 5의 케이스 01 내지 05)의 데이터를, 클라우드(36), PC(30)를 통하여, 기판 처리 장치(1, 1A)측으로 되돌릴 수 있다. 이러한 구성에서는, 처리 부담이 큰 계산을 계산 능력이 높은 호스트 컴퓨터에서 행할 수 있으므로, 기판 처리 장치측의 처리의 부담을 경감할 수 있고, 또한 계산 시간을 단축할 수 있다. 또한, 레시피 모델의 생성에 추가하여(또는 대신하여), 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 레시피를 생성하는 처리(예를 들어, GRG, 기계 학습에 의한 해석)를 호스트 컴퓨터(37)에서 행하여, 해석 결과와 실제 데이터의 비교를 기판 처리 장치(1, 1A)에서 행하도록 해도 된다.

(변형예 3)

또한, 레시피 생성 후에, 기판 처리 장치에 의한 처리 결과를 상시 감시하고, 레시피를 수시로 갱신해도 된다. 예를 들어, 막 두께 측정 장치에 의해, 기판 처리 장치에 의한 처리 후의 웨이퍼의 막 두께 분포를 실제로 측정하고, 막 두께 분포로부터 계산되는 면내 균일성이 목표 범위 밖으로 된 경우, 및/또는 면내 균일성이 목표 범위로부터 벗어나는 경향이 있는 경우에, 레시피의 갱신을 자동으로 행하도록 할 수 있다. 레시피의 갱신은, 레시피 모델의 보간, 레시피 모델의 삭제, 레시피 모델의 신규 추가 중 적어도 하나의 처리에 의해 행할 수 있다.

또한, 처리 후의 웨이퍼의 막 두께 분포의 감시에 대신하여 또는 추가하여, 처리 후의 웨이퍼 상의 파티클양을 상시 감시하도록 해도 된다. 이 경우, 기판 처리 장치 내부 또는 외부에 파티클 카운터를 설치하여, 파티클 카운터에 의해, 처리 후의 웨이퍼 상의 파티클양을 측정한다. 파티클양의 측정값이 목표 범위 밖으로 된 경우, 및/또는 파티클양이 목표 범위로부터 벗어나는 경향이 있는 경우에, 레시피의 갱신을 자동으로 행하도록 할 수 있다.

상기 실시 형태로부터 적어도 이하의 기술적 사상을 파악할 수 있다.

[1] 형태 1에 따르면, 기판을 처리하기 위한 기판 처리 장치이며, 상기 기판 처리 장치의 동작 조건을 포함하는 복수의 레시피 항목을 설정하는 설정 장치와, 상기 복수의 레시피 항목의 값을 바꾸어 상기 기판의 처리 결과를 실험 또는 시뮬레이션으로 구한 복수의 레시피 모델을 취득하고, 상기 복수의 레시피 모델을 해석하여 레시피를 생성하는 것을 포함하고, 상기 레시피에 의한 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 소정 조건을 만족하도록, 상기 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 상기 레시피를 생성하는 레시피 생성 장치를 구비한 기판 처리 장치가 제공된다.

형태 1에 따르면, 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여, 기판 처리 결과가 소정 조건을 만족하도록 자동적으로 레시피를 생성할 수 있다. 이에 의해, 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하는 복잡한 처리를 자동으로 행할 수 있고, 정밀도가 높은 레시피를 생성 가능하다.

[2] 형태 2에 따르면, 형태 1의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 복수의 레시피 모델을 시뮬레이션 또는 실험에 의해 생성하는 모델 생성 장치를 더 구비한다.

형태 2에 따르면, 복수의 레시피 모델을 자동적으로 생성할 수 있다.

[3] 형태 3에 따르면, 형태 1 또는 2의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는, 복수의 레시피 모델을 사용하여 레시피를 생성하고, 그 레시피에 의한 처리 결과가 상기 소정 조건을 만족하지 않는 경우에, 레시피 모델을 추가하고, 추가 후의 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 새로운 레시피를 생성한다.

형태 3에 따르면, 초기에 준비한 레시피 모델에 기초하는 해석에 의해 소정 조건을 만족하는 처리 결과가 얻어지지 않는 경우에, 레시피 모델을 추가하여 다시 해석하므로, 소정 조건을 만족하는 레시피를 생성할 수 있을 가능성이 높아진다.

[4] 형태 4에 따르면, 형태 3의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는, 하나의 레시피 모델의 적어도 하나의 레시피 항목의 값과, 다른 레시피 모델의 상기 적어도 하나의 레시피 항목의 값의 사이의 값에 대응하는 레시피 모델을 추가한다.

형태 4에 따르면, 이미 설정되어 있는 레시피 항목의 값의 사이를 보간하므로, 추가할 레시피 모델을 구하기 쉽다.

[5] 형태 5에 따르면, 형태 3의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는 시뮬레이션에 의해 상기 추가할 레시피 모델을 생성한다.

형태 5에 따르면, 시뮬레이션에 의해 정밀도가 좋은 레시피 모델을 생성할 수 있다.

[6] 형태 6에 따르면, 형태 3의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는 통계적 방법에 의해 상기 추가할 레시피 모델을 생성한다.

형태 6에 따르면, 통계적 방법에 의해 레시피 모델을 보다 단시간에 생성할 수 있다.

[7] 형태 7에 따르면, 형태 1 내지 6 중 어느 하나의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는, 일반화 간략 구배법(GRG)에 의해, 상기 복수의 레시피 모델을 해석한다. 또한, GRG 이외에, 기계 학습에 의한 해석에 의해 복수의 레시피 모델을 해석해도 된다.

형태 7에 따르면, 전용의 해석 프로그램을 생성하지 않고, 입수 가능한 GRG의 소프트웨어를 이용하여 레시피를 자동으로 생성할 수 있다.

[8] 형태 8에 따르면, 형태 1 내지 7 중 어느 하나의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는, 상기 기판 처리 장치에 의한 상기 기판의 실제의 처리 결과를 상시 감시하고, 전처리 결과가 상기 소정 조건을 만족하지 않게 된 경우에, 상기 레시피를 갱신한다.

형태 8에 따르면, 기판 처리 장치에 의한 기판의 처리 결과를 상시 감시하여 레시피를 갱신하므로, 레시피를 항상 양호한 상태로 유지할 수 있고, 기판 처리 결과를 양호한 상태로 유지할 수 있다.

[9] 형태 9에 따르면, 형태 1의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 기판 처리 장치는, 통신 회선을 통하여 외부의 컴퓨터에 접속되어 있고, 상기 컴퓨터에 있어서 생성된 상기 복수의 레시피 모델을 취득한다.

형태 9에 따르면, 레시피 모델의 생성을 외부의 컴퓨터에서 행함으로써, 기판 처리 장치에 있어서의 처리 부담을 경감할 수 있다. 또한, 처리 능력이 높은 외부의 컴퓨터를 이용하면, 레시피 모델 생성에 요하는 시간을 경감할 수 있다. 또한, 레시피 모델의 생성에 추가하여(또는 대신하여), 복수의 레시피 모델을 해석하는 처리(예를 들어, GRG, 기계 학습에 의한 해석)를 외부의 컴퓨터에서 행하여, 해석 결과와 실제 데이터의 비교를 기판 처리 장치에서 행하도록 해도 된다.

[10] 형태 10에 따르면, 형태 1 내지 9 중 어느 하나의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 소정 조건은, 상기 레시피에 의해 처리되는 기판의 면내 균일성이 소정 범위 내인 것이다.

형태 10에 따르면, 원하는 범위의 면내 균일성이 얻어지도록 레시피를 생성할 수 있다.

[11] 형태 11에 따르면, 형태 8에 기재된 기판 처리 장치에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는, 상기 기판 상의 파티클양을 상시 감시하고, 상기 파티클양이 소정 조건을 만족하지 않게 된 경우에, 상기 레시피를 갱신한다.

형태 11에 따르면, 기판 상의 파티클양을 상시 감시하여 레시피를 갱신하므로, 레시피를 항상 양호한 상태로 유지할 수 있다.

[12] 형태 12에 따르면, 형태 1 내지 11 중 어느 하나의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 기판 처리 장치는, 연마 헤드를 갖는 연마 장치이며, 상기 복수의 레시피 항목은, 상기 연마 헤드의 회전수, 상기 기판의 회전수, 상기 연마 헤드의 위치 및 처리 시간을 포함하고, 상기 처리 결과는, 처리 후의 기판의 연마량 프로파일 또는 막 두께 분포이다.

형태 12에 따르면, 기판의 이면 전체면을 연마하는 이면 연마 장치에 있어서 원하는 처리 결과가 얻어지도록, 레시피를 생성할 수 있다.

[13] 형태 13에 따르면, 형태 12의 기판 처리 장치에 있어서, 상기 복수의 레시피 모델은, 상기 처리 시간 이외의 상기 레시피 항목의 값의 조합을 변경하여 생성된다.

형태 13에 따르면, 처리 시간을 일정한 단위 시간으로 하고 다른 레시피 항목의 값을 변경하여 복수의 레시피 모델을 생성하므로, 레시피 모델을 효율적으로 생성할 수 있다. 예를 들어, 동일한 레시피 모델을 필요에 따라 하나 또는 복수 선택함으로써, 처리 시간이 상이한 레시피 모델을 실질적으로 채용하는 것이 가능하다.

[14] 형태 14에 따르면, 기판을 처리하는 방법이며, 상기 기판을 보유 지지하고, 상기 보유 지지한 기판을 처리하고, 상기 기판의 처리는, 기판 처리 장치의 동작 조건을 포함하는 복수의 레시피 항목을 미리 설정하고, 상기 설정한 복수의 레시피 항목의 값을 바꾸어 상기 기판의 처리 결과를 실험 또는 시뮬레이션하여 구한 복수의 레시피 모델을 취득하고, 상기 취득한 복수의 레시피 모델을 해석함으로써, 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 소정 조건을 만족하도록, 상기 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 레시피를 생성하고, 상기 생성한 레시피로 상기 기판의 처리를 행하는, 기판 처리 방법이 제공된다.

형태 14에 따르면, 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여, 기판 처리 결과가 소정 조건을 만족하도록, 자동적으로 레시피를 생성할 수 있다. 이에 의해, 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하는 복잡한 처리를 자동으로 행할 수 있고, 정밀도가 높은 레시피를 생성 가능하다.

[15] 형태 15에 따르면, 형태 14의 방법에 있어서, 소정수의 복수의 레시피 모델을 사용하여 레시피를 구하고, 그 레시피에 의한 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 상기 소정 조건을 만족하지 않는 경우에, 레시피 모델을 추가하고, 추가 후의 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 새로운 레시피를 구한다.

형태 15에 따르면, 형태 3에서 전술한 것과 마찬가지의 작용 효과를 발휘한다.

[16] 형태 16에 따르면, 형태 15의 방법에 있어서, 통계적 방법에 의해, 상기 추가하는 레시피 모델을 생성한다.

형태 16에 따르면, 형태 6에서 전술한 것과 마찬가지의 작용 효과를 발휘한다.

[17] 형태 17에 따르면, 형태 14 내지 16 중 어느 방법에 있어서, 일반화 간략 구배법(GRG)에 의해, 상기 복수의 레시피 모델을 해석한다.

형태 17에 따르면, 형태 7에서 전술한 것과 마찬가지의 작용 효과를 발휘한다.

[18] 형태 18에 따르면, 형태 14 내지 17 중 어느 방법에 있어서, 상기 기판 처리 장치에 의한 상기 기판의 실제의 처리 결과를 상시 감시하고, 전처리 결과가 상기 소정 조건을 만족하지 않게 된 경우에, 상기 레시피를 갱신한다.

형태 18에 따르면, 형태 8에서 전술한 것과 마찬가지의 작용 효과를 발휘한다.

[19] 형태 19에 따르면, 형태 14의 방법에 있어서, 상기 기판 처리 장치는, 통신 회선을 통하여 외부의 컴퓨터에 접속되어 있고, 상기 컴퓨터가 상기 복수의 레시피 모델을 생성하고, 상기 기판 처리 장치가, 상기 통신 회선을 통하여 상기 컴퓨터로부터 상기 복수의 레시피 모델을 취득한다.

형태 19에 따르면, 형태 9에서 전술한 것과 마찬가지의 작용 효과를 발휘한다.

[20] 형태 20에 따르면, 기판 처리 장치의 동작 조건을 포함하는 복수의 레시피 항목을 설정하는 것, 상기 복수의 레시피 항목의 값을 바꾸어 상기 기판의 처리 결과를 실험 또는 시뮬레이션하여 구한 복수의 레시피 모델을 취득하는 것, 상기 복수의 레시피 모델을 해석하여 레시피를 생성하는 것이며, 상기 레시피에 의한 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 소정 조건을 만족하도록, 상기 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 레시피를 생성하는 것을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기억 매체가 제공된다. 기억 매체는, 예를 들어 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체이다.

이상, 몇 가지 예에 기초하여 본 발명의 실시 형태에 대하여 설명하였지만, 상기한 발명의 실시 형태는, 본 발명의 이해를 용이하게 하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 본 발명은 그 취지를 일탈하지 않고, 변경, 개량될 수 있음과 함께, 본 발명에는 그의 균등물이 포함되는 것은 물론이다. 또한, 상술한 과제의 적어도 일부를 해결할 수 있는 범위, 또는 효과의 적어도 일부를 발휘하는 범위에 있어서, 특허청구범위 및 명세서에 기재된 각 구성 요소의 임의의 조합, 또는 생략이 가능하다.

본원은 2017년 5월 18일에 제출된 일본 출원 번호 제2017-099141호에 기초하는 우선권을 주장한다. 2017년 5월 18일에 제출된 일본 출원 번호 제2017-099141호의 명세서, 특허청구범위, 요약서를 포함하는 모든 개시 내용은, 참조에 의해 전체로서 본원에 원용된다.

일본 특허 공개 제2010-261040호 공보(특허문헌 1), 일본 특허 공개 제2014-150178호 공보(특허문헌 2) 및 일본 특허 공개 제2015-211133호 공보(특허문헌 3)의 명세서, 특허청구범위, 요약서를 포함하는 모든 개시 내용은, 참조에 의해 전체로서 본원에 원용된다.

1: 연마 장치
1A: 도금 장치
2: 로드 포트
3: 반송 로봇
4: 웨이퍼 스테이션
5: 반송 로봇
6: 연마 유닛
7: 연마 헤드
8: 센터링 로더
9: 연마 유닛
10: 연마 헤드
11: 아암
12: 웨이퍼 스테이션
13: 스윙 트랜스포터
14: 반전기
15: 리니어 트랜스포터
16, 17, 18: 세정 유닛
19: 건조 유닛
20, 20A: 컨트롤러
201, 201A: CPU
202, 202A: 메모리
21, 21A: 통신 장치
22: 막 두께 측정 유닛
22A: 막 두께 측정 장치
30: PC
30A, 33A, 35A, 37A: CPU
30B, 33B, 35B, 37B: 메모리
31: 통신 장치
32: 통신 장치
33: 데이터 보존 PC
34: 통신 장치
35: PC
36: 클라우드

Claims (20)

1. 기판을 처리하기 위한 기판 처리 장치이며,
   상기 기판 처리 장치의 동작 조건을 포함하는 복수의 레시피 항목을 설정하는 설정 장치와,
   상기 복수의 레시피 항목의 값을 바꾸어 상기 기판의 처리 결과를 실험 또는 시뮬레이션으로 구한 복수의 레시피 모델을 취득하고, 상기 복수의 레시피 모델을 해석하여 레시피를 생성하는 것을 포함하고, 상기 레시피에 의한 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 소정 조건을 만족하도록, 상기 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 상기 레시피를 생성하는 레시피 생성 장치를 구비하고,
   상기 레시피 생성 장치는, 소정수의 복수의 레시피 모델을 사용하여 레시피를 구하고, 그 레시피에 의한 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 상기 소정 조건을 만족하지 않는 경우에, 레시피 모델을 추가하고, 추가 후의 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 새로운 레시피를 구하는, 기판 처리 장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 복수의 레시피 모델을 시뮬레이션 또는 실험에 의해 생성하는 모델 생성 장치를 더 구비한, 기판 처리 장치.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는, 하나의 레시피 모델의 적어도 하나의 레시피 항목의 값과, 다른 레시피 모델의 상기 적어도 하나의 레시피 항목의 값의 사이의 값에 대응하는 레시피 모델을 추가하는, 기판 처리 장치.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는 시뮬레이션에 의해 상기 추가할 레시피 모델을 생성하는, 기판 처리 장치.
5. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는 통계적 방법에 의해 상기 추가할 레시피 모델을 생성하는, 기판 처리 장치.
6. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는 일반화 간략 구배법(GRG)에 의해 상기 복수의 레시피 모델을 해석하는, 기판 처리 장치.
7. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는, 상기 기판 처리 장치에 의한 상기 기판의 실제의 처리 결과를 상시 감시하고, 전처리 결과가 상기 소정 조건을 만족하지 않게 된 경우에, 상기 레시피를 갱신하는, 기판 처리 장치.
8. 제1항에 있어서, 상기 기판 처리 장치는, 통신 회선을 통하여 외부의 컴퓨터에 접속되어 있고, 상기 컴퓨터에 있어서 생성된 상기 복수의 레시피 모델을 취득하는, 기판 처리 장치.
9. 제1항, 제2항 및 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 소정 조건은, 상기 레시피에 의해 처리되는 기판의 면내 균일성이 소정 범위 내인 것인, 기판 처리 장치.
10. 제7항에 있어서, 상기 레시피 생성 장치는, 상기 기판 상의 파티클양을 상시 감시하고, 상기 파티클양이 소정 조건을 만족하지 않게 된 경우에, 상기 레시피를 갱신하는, 기판 처리 장치.
11. 제1항, 제2항 및 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기판 처리 장치는, 연마 헤드를 갖는 연마 장치이며,
    상기 복수의 레시피 항목은, 상기 연마 헤드의 회전수, 상기 기판의 회전수, 상기 연마 헤드의 위치 및 처리 시간을 포함하고,
    상기 처리 결과는, 처리 후의 기판의 연마량 프로파일 또는 막 두께 분포인, 기판 처리 장치.
12. 제11항에 있어서, 상기 복수의 레시피 모델은, 상기 처리 시간 이외의 상기 레시피 항목의 값의 조합을 변경하여 생성되는, 기판 처리 장치.
13. 기판을 처리하기 위한 기판 처리 장치의 동작 조건을 포함하는 복수의 레시피 항목을 설정하는 것,
    상기 복수의 레시피 항목의 값을 바꾸어 상기 기판의 처리 결과를 실험 또는 시뮬레이션하여 구한 복수의 레시피 모델을 취득하는 것,
    상기 복수의 레시피 모델을 해석하여 레시피를 생성하는 것이며, 상기 레시피에 의한 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 소정 조건을 만족하도록, 상기 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 레시피를 생성하는 것에 있어서, 소정수의 복수의 레시피 모델을 사용하여 레시피를 구하고, 그 레시피에 의한 상기 기판의 처리 결과의 계산값이 상기 소정 조건을 만족하지 않는 경우에, 레시피 모델을 추가하고, 추가 후의 복수의 레시피 모델의 일부 또는 전부를 조합하여 새로운 레시피를 구하는 것을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기억 매체.
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