KR20180032174A - 탐색 장치 및 탐색 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 반도체 처리 장치의 운용의 효율화를 도모하는 것을 과제로 한다.
이러한 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 탐색 장치는, 반도체를 처리하는 반도체 처리 장치에 설정되는 조건 또는 반도체 처리 장치에 의해 반도체가 처리된 결과를 나타내는 목표값과, 조건과 결과의 범위에 의해 규정되는 탐색 영역 내에 있어서의 조건 또는 결과 중 목표값이 나타내는 쪽의 기준값의 입력을 수신하고, 탐색 영역 내의 조건의 설정값과, 당해 설정값을 반도체 처리 장치에 부여했을 경우의 결과의 실측값에 의거하여 조건과 결과의 관계를 나타내는 예측 모델을 생성하고, 예측 모델에 목표값을 부여함으로써 예측 모델로부터 예측값을 취득하고, 예측값의 존재 영역을 탐색 영역으로부터 특정하고, 예측값에 대응하는 결과의 실측값이 기준값보다 상기 목표값에 가까운지의 여부를 판단하고, 실측값의 쪽이 목표값에 가깝다고 판단되었을 경우, 예측값을 기준값으로 설정하고, 예측값의 존재 영역을 탐색 영역으로 설정하고, 실측값이 목표값의 달성 조건을 충족했을 경우에 달성 조건을 충족한 예측값을 출력한다.

Description

탐색 장치 및 탐색 방법{SEARCH APPARATUS AND SEARCH METHOD}
본 발명은 해(解)를 탐색하는 탐색 장치 및 탐색 방법에 관한 것이다.
반도체 디바이스의 성능 향상을 위해, 반도체 디바이스를 구성하는 새로운 재료가 도입되며, 동시에 반도체 디바이스의 구조가 복잡화한다. 또한, 반도체 디바이스의 가공에서는, 나노미터(nanometer) 레벨의 정밀도가 요구된다. 또한, 반도체 디바이스의 생산성 향상을 위해, 당해 정밀도를 유지한 상태에서의 양산 처리를 가능한 한 계속할 것이 요구된다. 이들 요구를 만족시키기 위해서는, 반도체 디바이스는 다종의 재료 및 구조를 매우 고정밀도로 가공할 수 있을 필요가 있다. 따라서, 반도체 디바이스를 처리하는 반도체 처리 장치의 제어 범위가 확대되어, 다수의 제어 파라미터가 추가된다. 반도체 처리 장치를 이용함으로써 높은 생산성을 유지하면서, 고성능의 반도체 디바이스가 생산된다.
한편, 반도체 처리 장치의 성능을 충분히 도출해 내기 위해서는, 반도체 처리 장치마다 수개의 종 내지 수십개의 종에 달하는 입력 파라미터를 결정할 필요가 있다. 또한, 하나의 공정 내에 다수의 스텝이 있어, 그 스텝마다 입력 파라미터를 변경할 필요가 있다. 따라서, 목표의 가공 결과가 얻어지는 입력 파라미터의 조합을 알아내는 것이, 극히 곤란하다.
생산성의 유지 및 향상을 위해서는, 반도체 디바이스를 양산중인 반도체 처리 장치의 상태 및 가공 결과의 데이터를 취득할 필요가 있다. 이들 데이터 취득을 목적으로 한 복수의 센서 및 모니터가 반도체 처리 장치에 탑재되어 있다. 반도체 디바이스를 양산중인 반도체 처리 장치의 상태 및 가공 결과의 데이터 변동을 보정하기 위한 제어를 실시하기 위해서는, 센서 데이터 및 모니터 데이터와 가공 결과와의 관계를 해석하여, 제어용 파라미터를 찾아낼 필요가 있다. 나노미터 레벨의 가공 제어를 행하기 위해서, 반도체 처리 장치에 탑재되는 센서 및 제조 상황의 모니터의 수가 증가하며, 데이터 취득의 빈도도 증가하고 있다. 이에 따라, 취득되는 데이터량이 증대된다. 따라서, 필요로 되는 고정밀도한 반도체 처리 장치의 제어 방법의 개발은, 방대한 데이터의 해석 및 제어 성능의 검증이 필요하여, 극히 곤란하다.
반도체 디바이스와 같은 선단(先端) 디바이스의 제조는, 생산성을 확보하기 위해서, 반도체 처리 장치의 에이징 방법의 개발을 요구한다. 반도체 처리 장치의 에이징 방법이란, 반도체 처리 장치간의 성능 차이의 억제, 양산중의 가공 특성의 경시(經時) 변화의 보정, 및 반도체 처리 장치의 메인터넌스에서 보정할 수 없는 반도체 처리 장치간의 성능 차이를 축소하기 위한 방법이다. 반도체 처리 장치의 에이징 방법의 개발은, 고도의 지식과 기술을 가진 톱 엔지니어에 의해 실시된다. 그러나, 반도체 디바이스의 제조에 있어서의 웨이퍼 처리 매수 및 고난도의 공정수가 계속하여 증가하고 있어, 톱 엔지니어의 인원수 부족이 심각화되고 있다. 그 때문에, 데이터가 취득될 뿐이며 해석까지 손길이 미치지 않는 공정이 증가한다. 따라서, 반도체 처리 장치 스스로가 자동적으로 반도체 처리 장치의 성능을 도출해 내는 기능, 및 반도체 처리 장치의 성능을 도출해 내는 엔지니어를 지원하는 기능이 반도체 처리 장치에 요구된다.
특허문헌 1은 생물학에 의거한 자율 학습 시스템을 이용하여, 제조 툴의 레시피를 인크리멘털 또는 랜덤하게 변경했을 때의 데이터를 학습하여, 그 결과를 이용해서 조절된 레시피를 생성하는 기술을 개시한다.
일본국 특표2013-518449호 공보
예를 들면, 반도체 처리 장치의 입력 파라미터는, 반도체 처리 장치의 동작을 결정하는 파라미터이며, 가스 종류, 가스 유량, 압력, 투입 전력, 전압, 전류, 처리 시간, 가열 온도, 냉각 온도, 도즈량, 광량이라고 하는 입력 파라미터가 있다. 반도체 처리 장치의 출력 파라미터는, 반도체 처리 장치에서의 처리중 또는 처리된 처리 대상물(처리 결과)을 감시 또는 계측함으로써 얻어지는 파라미터이며, CD(Critical Dimension), 퇴적막 두께, ER(Etch Rate), 가공 형상, 마스크 선택비, 또한 이들의 웨이퍼 면내 분포 및 균일성이라고 하는 가공 결과를 나타내는 출력 파라미터가 있다. 또한, 이들의 가공 결과와 관련이 있는 센서 데이터 및 모니터 데이터로서는, 광반사 스펙트럼, 플라스마 광 스펙트럼, 웨이퍼 입사 전류, 웨이퍼 전압, 웨이퍼 온도, 장치 부품 온도, 그리고 이들의 공간 분포 및 균일성을 나타내는 데이터도 있다. 센서 데이터 및 모니터 데이터도 또한 출력 파라미터이다.
반도체 처리 장치의 입출력 관계를 해석하기 위해서는, 1입력 1출력에서부터 다입력 다출력까지의 입출력 데이터를 해석 가능할 필요가 있다. 그리고, 목적의 출력 결과를 만족시키는 입력 파라미터의 조합을 얻기 위해서는, 입력 파라미터 및 출력 파라미터로 이루어지는 광대한 장치 파라미터 공간을 탐색할 필요가 있다.
예를 들면, 탐색하는 입력 파라미터로서, 사용 가스 2종의 각 유량, 가스 압력, 방전 전력, 웨이퍼 인가 바이어스 전력이라고 하는 기본적인 5종류의 입력 파라미터를 선택했을 경우를 고려한다. 각 입력 파라미터의 제어 범위는 이하와 같다. 양쪽 가스 유량의 제어 범위는 100∼200 [sccm], 가스 압력의 제어 범위는 1∼10 [Pa], 방전 전력의 제어 범위는 500∼1500 [W], 바이어스 전력의 제어 범위는 0∼100 [W]라고 하는 전형적인 범위로 한다. 또, 각 파라미터를 변경할 때의 최소폭의 전형적인 값은 이하와 같다. 양쪽 가스 유량의 당해 값은 1 [sccm], 가스 압력의 당해 값은 0.1 [Pa], 방전 전력의 당해 값은 1 [W], 바이어스 전력의 당해 값은 1 [W]이다.
이 경우, 장치 파라미터 공간 전체에 있어서의 입력 파라미터의 제어 범위의 전체 조합, 즉 탐색 조건수를 개산(槪算)하면, 100×100×100×1000×100=1011이 된다. 탐색 1회에 걸리는 시간이 1분 정도일 경우에는, 전체 탐색 조건수의 탐색에 10만년 이상 걸리며, 실행 불가능하다.
또한, 탐색 1세트분에 있어서 입력 파라미터마다의 값의 설정수를 10개로 하면, 탐색에 있어서의 입력 파라미터의 조합은 105이 된다. 탐색 1회의 시간이 1분 정도일 경우에는, 1세트분의 탐색에 2개월 이상의 시간이 필요하다. 탐색 및 탐색 결과의 해석을 반복하여 목표의 해에 도달하기 위해서는, 탐색 1세트에 걸리는 시간은 긴 경우에도 수일 이하, 바람직하게는 1시간 이하로 할 필요가 있다. 따라서, 목표의 해에 도달하기 위해서는, 탐색에 있어서의 입력 파라미터의 설정, 즉 탐색 영역의 결정이 극히 중요하다.
탐색 1세트에 있어서의 탐색 조건수를 100조건, 또 탐색 시간을 1시간으로 해서, 이 탐색을 반복함으로써 1일에 2000조건을 탐색했을 경우에는, 장치 파라미터 공간의 조건수 1011 중, 1일에 0.000002%의 영역이 탐색된다. 이것을 1개월 계속했을 경우, 즉 탐색 6만 세트를 실행했을 경우에는 장치 파라미터 공간 중 0.00006%의 영역이 탐색되게 된다. 따라서, 탐색 1세트에서의 탐색 영역이 좁을 경우에 있어서, 탐색 영역을 랜덤하게 변경했을 경우에는, 최적의 해에 도달할 수 있을 가능성은 극히 낮다. 또한, 중복된 탐색 영역이 있을 경우에는, 최적의 해에의 도달에 필요한 시간은 더욱 길어진다.
또한, 반도체 처리 장치의 입출력 관계는, 대부분의 경우에 있어서 비선형이며, 장치 파라미터 공간에는 다수의 국소해가 존재한다. 그 때문에, 1회의 데이터 해석 및 추정에 의해, 출력 파라미터의 값을 만족시키는 입력 파라미터의 값이 발견될 경우는 극히 드물다. 장치 파라미터 공간 중 1%의 탐색 영역에 1개 정도의 국소해가 존재할 경우에 대해 고려하면, 탐색 영역을 좁은 영역으로 해서 탐색 영역을 랜덤하게 선택하면, 탐색 영역 내 또는 그 근방의 최적의 해에 도달할 수 있었다고 해도, 99%의 확률로 국소해에 도달하게 된다. 따라서, 국소해를 효율적으로 피하거나, 또는 국소해 도달 후에 있어서 해에 도달할 수 있을 가능성이 높아지도록 탐색 영역을 결정할 필요가 있다.
그러나, 전술한 특허문헌 1의 기술은, 데이터 학습 시에, 레시피를 인크리멘털 또는 랜덤하게 변경하는 것에 지나지 않기 때문에, 해가 되는 입력 파라미터인 최적해에 도달할 수 있을 가능성은 극히 낮다고 하는 문제가 있다. 바꾸어 말하면, 최적해와 비교하여 뒤떨어진 결과가 되는 국소해에 도달해 버릴 가능성이 극히 높아진다고 하는 문제가 있다.
본 발명은 반도체 처리 장치에 있어서의 운용의 효율화를 도모하는 것을 목적으로 한다.
본원에 있어서 개시되는 발명의 일 측면이 되는 탐색 장치 및 탐색 방법은, 반도체를 처리하는 반도체 처리 장치에 설정되는 조건 또는 상기 반도체 처리 장치에 의해 상기 반도체가 처리된 결과를 나타내는 목표값과, 상기 조건과 상기 결과의 범위에 의해 규정되는 탐색 영역 내에 있어서의 상기 조건 또는 상기 결과 중 상기 목표값이 나타내는 쪽의 기준값의 입력을 수신하고, 상기 탐색 영역 내의 상기 조건의 설정값과, 당해 설정값을 상기 반도체 처리 장치에 부여했을 경우의 상기 결과의 실측값에 의거하여 상기 조건과 상기 결과와의 관계를 나타내는 예측 모델을 생성하고, 생성된 예측 모델에, 입력된 목표값을 부여함으로써, 상기 예측 모델로부터 예측값을 취득하고, 상기 예측값의 존재 영역을 상기 탐색 영역으로부터 특정하고, 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값이 기준값보다 상기 목표값에 가까운지의 여부를 판단하고, 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝다고 판단되었을 경우, 상기 예측값을 상기 기준값으로 설정하고, 상기 예측값의 존재 영역을 상기 탐색 영역으로 설정하고, 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값이 상기 목표값의 달성 조건을 충족했을 경우에 상기 달성 조건을 충족한 예측값을 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 대표적인 실시형태에 따르면, 반도체 처리 장치에 있어서의 운용의 효율화 및 처리의 최적화를 도모할 수 있다. 전술한 이외의 과제, 구성 및 효과는, 이하의 실시예의 설명에 의하여 명백해진다.
도 1은 입력 파라미터의 탐색예를 나타내는 설명도.
도 2는 반도체 제조 시스템의 시스템 구성예를 나타내는 설명도.
도 3은 탐색 장치의 하드웨어 구성예를 나타내는 블록도.
도 4는 탐색 장치의 기능적 구성예를 나타내는 블록도.
도 5는 반도체 처리 장치의 제어 처리 절차예를 나타내는 플로우차트 1.
도 6은 반도체 처리 장치의 제어 처리 절차예를 나타내는 플로우차트 2.
도 7은 반도체 처리 장치의 제어 처리 절차예를 나타내는 플로우차트 3.
도 8은 반도체 처리 장치의 제어 처리 절차예를 나타내는 플로우차트 4.
도 9는 기차(機差) 억제 방법을 나타내는 플로우차트.
도 10은 경시 변화 보정 방법을 나타내는 플로우차트.
<입력 파라미터의 탐색예>
도 1은 입력 파라미터의 탐색예를 나타내는 설명도이다. 도 1은 반도체 처리 장치에 있어서 목표를 만족시키는 출력 데이터(전술한 출력 파라미터의 값)가 얻어지는 입력 데이터(상기한 입력 파라미터의 값)를 탐색할 때의 반도체 처리 장치에 대한 입출력 데이터 입력 데이터와 출력 데이터와의 조합의 예를 나타낸다.
여기서, 반도체 처리 장치란, 반도체 또는 반도체를 포함하는 반도체 디바이스를 처리하는 장치이다. 반도체 처리 장치는, 구체적으로는 예를 들면, 리소그래피 장치, 제막 장치, 패턴 가공 장치, 이온 주입 장치, 가열 장치, 세정 장치를 포함한다. 리소그래피 장치는 노광 장치, 전자선 묘화 장치, X선 묘화 장치를 포함한다. 제막 장치는 예를 들면, CVD(Chemical Vapor Deposition), PVD(Physical Vapor Deposition), 증착 장치, 스패터링 장치, 열산화 장치를 포함한다. 패턴 가공 장치는 예를 들면, 웨트 에칭 장치, 드라이 에칭 장치, 전자빔 가공 장치, 레이저 가공 장치를 포함한다. 이온 주입 장치는 플라스마 도핑 장치, 이온빔 도핑 장치를 포함한다. 가열 장치는 예를 들면, 저항 가열 장치, 램프 가열 장치, 레이저 가열 장치를 포함한다. 세정 장치는 액체 세정 장치, 초음파 세정 장치를 포함한다.
도 1은 X1축 및 X2축의 2축으로 2차원의 좌표 평면을 갖는 그래프(100)를 나타낸다. 당해 좌표 평면에 직교하는 축을 Y축이라고 한다. X1축은 반도체 처리 장치에의 입력으로 되는 입력 파라미터 X1의 좌표축이며, X2축은 반도체 처리 장치에의 입력으로 되는 입력 파라미터 X2의 좌표축이다. X1축으로는 입력 파라미터 X1의 값인 입력 데이터 x1n(n=1,2,3,…)이 플로트(plot)되며, X2축으로는 입력 파라미터 X2의 값인 입력 데이터 x2n이 플로트된다. 그래프(100)는 입력 데이터 x1n 및 x2n에 의해서 결정되는 각 영역에 있어서의 Y축의 출력 데이터를, 등고선으로 표현한다. 예로서, 출력 데이터 y1을 포함하는 영역을 최대값(즉, 최적해)으로 하고, y13의 영역을 최소값으로 했다. 또한, 그래프(100)에서는, X1축이 3분할되며, 영역 x1a, x1b, x1c라고 한다. 마찬가지로, 그래프(100)에서는, X2축이 3분할되며, 영역 x2a, x2b, x2c라고 한다.
예를 들면, 목표로서, 출력 데이터가 가장 높게 되는 영역, 즉, 출력 데이터 y1이 얻어지는 입력 데이터 x1n 및 x2n의 조합을 탐색할 경우에는, 해석 방법으로서 장치 파라미터 공간의 출력 데이터 yn의 기울기를 취득하고, 출력 데이터 yn이 보다 커지는 방향으로 탐색을 진행하면 된다.
그러나, 그 때의 출력 데이터가 x1a 및 x2b에 의해서 결정되는 영역의 출력 데이터를 포함하고 있지 않을 경우, 탐색은 국소해가 되는 정점(頂点)의 출력 데이터 y4'으로 향한다. 또 이 결과에 따라서 탐색해야 할 입력 파라미터를 결정하면, y4' 근방의 출력 데이터를 집중적으로 취득하게 되어, y4' 그 자체 또는 거기에 매우 가까운 출력 데이터가 얻어지는 입력 파라미터가 발견된다. 즉, 이 탐색에서 취득한 입력 파라미터의 값을 이용한 해석과 가일층의 탐색에 의한 출력 파라미터의 값의 취득을 반복했다고 하더라도, 출력 데이터 y1에 대응하는 최적해의 입력 데이터를 찾을 수 없다.
또한, 출력 데이터 y1의 주변이나 그 밖의 영역에 다수의 국소해가 존재할 경우, 장치 파라미터 공간의 넓이에 대하여, 취득한 입력 파라미터의 값이 적다면, 탐색은 국소해에 빠져들게 되어, 출력 데이터 y1을 발견할 수 없을 가능성이 높아진다. 또한, 추정한 해가 존재하는 영역으로서 x13 및 x23의 영역이 추정되었다고 가정한다. 그 후에도 특허문헌 1과 같이 탐색 영역을 x13 및 x23의 일부와 같은 미소(微小)한 영역에 한정하면, 출력 데이터 yn의 기울기가 매우 작기 때문에, 출력 데이터 y1에 비로소 도착할 때까지의 탐색 횟수가 방대해져 탐색에 실패할 가능성이 있다. 또한, 출력 데이터 yn의 기울기가 출력 데이터 yn에 포함되는 노이즈에 파묻힘으로써, 탐색에 실패할 가능성이 있다. 해석 대상인 출력 데이터 yn의 질이 좋지 않으면, 필연적으로 해의 추정도 좋지 않은 결과가 되기 때문에, 탐색을 성공시키기 위해서는, 해에 접근할 수 있는 질이 좋은 데이터를 취득하기 위한 탐색 공간을 지정할 필요가 있다.
도 1에서는, x1n, x2n 및 yn이라고 하는 3개의 파라미터를 이용하고 있다. 실제의 반도체 처리 장치에서는 다수의 입출력 파라미터를 가지기 때문에, 도 1의 각 축의 지표를 다차원 벡터화한 광대한 장치 파라미터 공간이 탐색된다. 따라서, 이러한 광대한 장치 파라미터 공간으로부터 효율적으로 해에 접근할 수 있는 질이 좋은 데이터를 취득하기 위해서, 장치 파라미터 공간이 지정될 필요가 있다. 또한, 반도체 처리 장치의 입출력 관계는 대부분의 경우에 있어서 비선형이며, 장치 파라미터 공간에는 다수의 국소해가 존재한다.
본 실시예에서는, 반도체 처리 장치의 입출력 데이터의 해석 결과를 고려한 상태에서 장치 파라미터 공간을 탐색하기 위한 실험 조건을 자동으로 결정하고, 실험 결과의 검증을 자동으로 행하고, 이들 자동 동작을 반복한다. 이에 따라, 장치 파라미터 공간을 탐색하여 최적해를 효율적으로 취득한다. 즉, 목표로 하는 반도체 처리 장치의 상태 및 가공 결과를 나타내는 출력 파라미터의 값을 얻을 수 있는 입력 파라미터의 값을 효율적으로 발견한다.
<시스템 구성예>
도 2는 반도체 제조 시스템의 시스템 구성예를 나타내는 설명도이다. 반도체 제조 시스템(200)은 반도체 처리 장치(201)와, 장치 제어 시스템(202)과, 모니터 시스템(203)과, 센서 시스템(204)과, 데이터베이스(205)와, 자동 제어 시스템(탐색 장치)(206)을 갖는다.
반도체 처리 장치(201)는, 전술한 바와 같이, 웨이퍼 등의 기판이나 반도체 디바이스를 처리하는 장치이다. 반도체 처리 장치(201)는 장치 제어 시스템(202), 모니터 시스템(203) 및 센서 시스템(204)에 접속된다.
장치 제어 시스템(202)은 반도체 처리 장치(201)의 가동 및 처리를 할 때에 반도체 처리 장치(201)를 제어하는 시스템이다. 장치 제어 시스템(202)은 GUI 등의 입력 인터페이스를 가지며, 입력 인터페이스를 통해서 입력된 입력 파라미터의 값으로 반도체 처리 장치(201)의 실행을 제어한다. 또한, 장치 제어 시스템(202)은 네트워크 인터페이스를 가지며, 네트워크 인터페이스를 통해서 외부의 컴퓨터 및 데이터베이스(205)로부터 입력 파라미터의 값을 취득한다.
장치 제어 시스템(202)은 레시피 설정 컨트롤러(221)와, 장치 기본 설정 컨트롤러(222)와, 설정 에러 검출 시스템(223)을 갖는다. 레시피 설정 컨트롤러(221)는 반도체 처리 장치(201)의 처리중의 동작을 결정하는 입력 파라미터 및 그 값을 반도체 처리 장치(201)에 설정한다. 장치 기본 설정 컨트롤러(222)는, 반도체 처리 장치(201)가 가동하기 위한 입력 파라미터 및 그 값을 반도체 처리 장치(201)에 설정한다.
설정 에러 검출 시스템(223)은, 장치 기본 설정 컨트롤러(222)에서의 입력 파라미터의 설정의 때에, 실제로 반도체 처리 장치(201)에 입력 파라미터가 설정 가능한지를 판정한다. 구체적으로는 예를 들면, 설정 에러 검출 시스템(223)은 입력된 입력 파라미터가 입력 가능한 범위 내인지, 및 반도체 처리 장치(201)의 동작이 가능하게 되는 입력 파라미터의 값의 조합인지를 판정한다. 설정 불가능한 입력 파라미터의 값 또는 그 조합이 검출되었을 경우에는, 설정 에러 검출 시스템(223)은, 설정 에러로서, 엔지니어 또는, 반도체 처리 장치(201)가 접속되는 상위의 시스템에 보고한다. 설정 에러가 발생했을 때에는, 입력된 입력 파라미터의 변경 중지, 또는 입력된 입력 파라미터의 값을 이용한 처리를 중지한 것을 로그 데이터로서 기록한다.
모니터 시스템(203)은 반도체 처리 장치(201)에서의 처리중 또는 처리된 처리 대상물(처리 결과)을 감시 또는 계측해서 모니터 데이터를 취득하는 시스템이다. 모니터 시스템(203)은 광학식 모니터, 전자현미경을 이용한 가공 치수 계측 장치, 적외광을 이용한 온도 계측 장치, 켈빈 프로브 포스(Kelvin probe force) 현미경을 이용한 결함 검출 장치, 처리 대상물의 전기 특성을 평가하는 프로버 장치를 포함한다. 모니터 시스템(203)은 예를 들면, 처리 대상물에 광, 레이저광 및 X선을 입사시켰을 때의 반사, 투과, 흡수 및 편광 스펙트럼을 계측함으로써, 처리 대상물의 가공 형상, 처리 대상막의 두께 및 가공 결함을 모니터 데이터로서 취득한다. 모니터 시스템(203)은 반도체 처리 장치(201)에 직접 접속되어 있을 필요는 없으며, 처리 대상을 모니터 시스템(203)에 운반함으로써 계측 결과를 취득하고, 그 결과를 데이터베이스(205)에 보존해도 된다.
모니터 시스템(203)은, 처리시에 있어서 처리 대상물에 작용하는 플라스마, 가스, 액체 등의 처리에 사용되는 매체, 및 처리에 의해 발생하는 생성물을 감시한다. 이들 매체 및 생성물은, 처리 대상물과 직접 작용하거나, 그 작용의 결과 발생하는 물질이다. 모니터 시스템(203)은, 광 스펙트럼 계측을 이용한 플라스마 발광 모니터, 적외 분광 계측을 이용한 처리실 내의 퇴적물 모니터, 질량 분석기를 이용한 처리 대상으로부터 방출된 원자 및 분자 모니터, 탐침을 이용한 처리실 내의 전기 특성 모니터를 포함한다. 이들 모니터에 의한 감시는, 처리 결과를 간접적으로 평가할 수 있는 모니터 데이터를 리얼 타임 및 처리중에 있어서 그 곳에서 계측할 수 있다.
센서 시스템(204)은 반도체 처리 장치(201)의 장치 상태를 나타내는 센서 데이터를 취득하는 시스템이다. 센서 시스템(204)은 센서의 집합체이다. 센서 데이터는 전압, 전류, 파워 등의 전원 출력값, 정합기 내의 콘덴서나 코일 등의 가변 전기소자의 값, 각종 사용 가스의 유량, 장치 몸체나 장치 구성부품의 온도, 처리실 내의 압력, 압력 제어 밸브의 개도(開度), 밸브 개폐 상태, 가스 배기 속도, 처리 및 장치의 동작 타이밍 및 동작 시각을 포함한다.
데이터베이스(205)는 장치 제어 시스템(202)에 의해 설정되는 각종 입력 파라미터의 값, 반도체 처리 장치(201)로부터의 처리 결과인 출력 파라미터의 값, 모니터 시스템(203) 및 센서 시스템(204)이 취득한 모니터 데이터 및 센서 데이터를 보존한다. 또한, 데이터베이스(205)는 학습 데이터를 보존한다. 학습 데이터란, 과거에 반도체 처리 장치(201)에 부여된 입력 파라미터의 값(입력 데이터)과 반도체 처리 장치(201)로부터 출력된 출력 파라미터의 값(출력 데이터)의 세트가 되는 입출력 데이터이다. 데이터베이스(205)는, 보존하는 각종 데이터를 서로 다른 기억 디바이스(302)에서 보존하는 분산형 데이터베이스(205)여도 된다. 각 시스템에서 취급하는 정보를 각각의 시스템 내에 보존하는 형의 분산형 데이터베이스를 구축해도 된다.
자동 제어 시스템(206)은 데이터베이스(205)에 보존된 데이터를 이용하여, 목표를 만족시키는 해를 탐색한다. 목표를 만족시키는 해는, 반도체 처리 장치(201)의 가동에 사용되는 입력 파라미터의 값, 및, 처리중의 반도체 처리 장치(201)의 동작에 사용되는 입력 파라미터의 값 중, 적어도 한쪽의 파라미터의 값이다. 자동 제어 시스템(206)은 목표 설정 컨트롤러(261)와, 자율 탐색 시스템(262)과, 불안정 동작 검출 시스템(263)을 갖는다.
목표 설정 컨트롤러(261)는, 탐색 개시 전의 초기값으로서, 목표로 하는 입력 파라미터의 값, 출력 파라미터의 값, 탐색 결과와 목표와의 차이 또는 괴리의 허용값의 입력을 수신한다. 또한, 목표 설정 컨트롤러(261)는, 탐색에 있어서 하나의 조건을 실행하는 시간의 상한, 탐색 횟수, 탐색 1세트의 합계 시간의 상한, 탐색 전체의 합계 시간의 상한, 탐색 결과의 해석 시간의 상한, 해석 데이터수의 상한의 입력을 수신할 수 있다. 또한, 목표 설정 컨트롤러(261)는, 각 입력 파라미터에 대한 탐색 가부(可否)의 설정, 탐색하는 입력 파라미터의 제어 범위의 상한값 및 하한값, 탐색하는 입력 파라미터의 제어 범위를 한정하기 위한 값을 설정할 수 있다. 또한, 목표 설정 컨트롤러(261)는, 과거의 결과를 포함하는 탐색 개시 전의 최적의 해, 그 해를 얻기 위해서 이용한 해석 대상 데이터, 그 해석으로부터 얻어진 목표와 입력 파라미터의 관계를 설명하는 모델 함수의 입력을 수신할 수 있다.
자율 탐색 시스템(262)은 목표 설정 컨트롤러(261)에 입력된 내용을 취득하여, 하나 이상의 파라미터에 대하여, 탐색 가능한 입력 파라미터의 제어 범위를 2개 이상의 영역으로 나눈 분할 영역을 설정한다. 전술한 바와 같이, 탐색 및 탐색 결과의 해석을 반복하여 목표의 해에 도달하기 위해서는, 탐색 1세트에 걸리는 시간은 길 경우여도 수일 이하, 바람직하게는 1시간 이하로 할 필요가 있다. 즉, 탐색 1세트의 탐색 조건수 Ns, 탐색 1세트의 탐색 시간을 Ts [min], 검색 1조건에 필요한 시간 t1 [min] 이라고 하면, 탐색 횟수는 식(1.1)이 된다.
Ts=t1·Ns···(1.1)
탐색 1세트를 1일 이내로 할 경우에는, Ts≤1440, 1시간 이내로 할 경우에는, Ts≤60이 되도록 탐색 조건수 Ns를 결정하면 된다.
탐색 조건수 Ns를 증가시키기 위해서는, 탐색 결과를 평가하는 센서 및 모니터의 계측 시간을 짧게 하는 것이 유효하다. 특히, 탐색 실험중에 있어서 리얼 타임으로 계측이 가능한 센서 및 모니터를 사용하는 것이 유효하다.
또한, 전술한 바와 같이, 처리 결과를 간접적으로 평가할 수 있는 데이터가 되는 처리 대상물에 작용하는 매체 및 처리에 의해 발생하는 생성물의 특성을, 센서 및 모니터에 의해 계측함으로써, 리얼 타임이면서 또한 처리중에 있어서 그 곳에서의 계측이 가능하다.
탐색에 있어서 변경하는 입력 파라미터의 종류가 증가함에 따라서, 탐색 시간 Ts가 급격하게 증대한다. 예를 들면, 입력 파라미터의 종류의 수 Da를 Da=10로 하고, 각 파라미터의 영역 분할수 A를 A=3로 했을 경우, 모든 파라미터의 조합을 탐색할 경우의 탐색 조건수 Ns는 식(1.2)로 된다.
Ns=ADa····(1.2)
탐색 조건수 Ns는 59049까지 증가한다. 이러한 경우, 해가 존재하는 것으로 예측되는 각 입력 파라미터의 값을 예측하고, 당해 예측값을 중심 조건으로 하여, 탐색시에 동시에 변경 가능한 입력 파라미터의 수를 제한하는 것이 바람직하다. 이에 따라, 탐색 조건수 Ns 및 탐색 시간 Ts는 실행 가능한 값이 된다. 중심 조건을 예측할 때에는, 과거의 탐색 결과 또는 엔지니어의 지식을 이용할 수 있다. 또는, 탐색의 초기값으로서, 적당한 중심 조건을 부여하고, 탐색을 시작하는 것도 가능하다.
예를 들면, 입력 파라미터의 10종 중 5종류에 대해서, 해가 존재하는 것으로 추정되는 분할 영역이 지정되었을 경우, 다른 5종류를 변경함으로써, 다음 회의 탐색 조건수 Ns는, Ns=35=243까지 적게 할 수 있다. 또한, 10종의 입력 파라미터 중, 한번에 변경 가능한 입력 파라미터의 종류의 수를 Dc라고 한다. 탐색 조건수 Ns는 조합 논리의 기호 C를 이용하여 식(1.3)으로부터 구해진다.
[수 1]
Figure pat00001
한번에 변경 가능한 입력 파라미터를 한정함으로써, 탐색 조건수 Ns를 작게 할 수 있다. 예를 들면 변경 가능한 입력 파라미터의 종류의 수 Dc를 Dc=1로 하면 탐색 조건수 Ns는 Ns=21, 마찬가지로 Dc를 Dc=2로 하면, Ns는 Ns=201까지 작게 할 수 있다. 또한, 입력 파라미터의 종류 중, 몇 개의 입력 파라미터에 있어서, 해가 존재하는 것으로 추정되는 분할 영역을 지정하는 방법과, 한번에 변경 가능한 파라미터의 종류를 지정하는 방법을 조합시킬 수도 있다.
불안정 동작 검출 시스템(263)은, 탐색 실행시에 있어서, 반도체 처리 장치(201)가 처리 동작을 계속 가능하지만, 처리가 불안정해질 경우를 검출한다. 입력 파라미터의 입력을 실행하기 이전 단계에 있어서, 설정 에러 검출 시스템(223)은 입력 파라미터가 입력 가능한지를 확인한다. 그러나, 반도체 처리 장치(201) 내의 기기가 제어 대상으로 하는 매체 및 부품은 비선형성을 가지며, 또한 그것들을 조합시키는 것에 의해서 처리를 실행한다. 따라서, 설정 에러 검출 시스템(223)은 설정 에러(입력 파라미터의 입력 불가)를 검출할 수 없으며, 실제로 처리를 실행했을 때에 처음으로 동작 불안정으로 되는 입력 파라미터가 발견될 가능성이 있다.
또한, 입력 파라미터가 많아질수록, 장치 파라미터 공간은 확대하기 때문에, 장치 파라미터 공간에 있어서 국소적인 불안정 동작 영역이 존재했을 경우에, 사전에 검출할 수 없을 가능성이 높아진다.
따라서, 불안정 동작 검출 시스템(263)이 반도체 처리 장치(201)의 처리중에 반도체 처리 장치(201)의 불안정 동작을 검출했을 경우, 반도체 처리 장치(201)는, 불안정 동작이 되었을 때의 입력 파라미터 및 그 값을 보존하고, 또한 엔지니어 또는, 반도체 처리 장치(201)가 접속되는 상위의 시스템에 보고한다. 이에 따라, 반도체 처리 장치(201)의 불안정 동작에 의한 처리 및 탐색에 있어서의 동작 불량을 판단 또는 예측할 수 있다.
불안정 동작이 검출되었을 경우에는, 처리 완료 후에 반도체 처리 장치(201)를 정상 동작 상태로 복구하기 위한 시퀀스를 실시하거나, 처리를 즉시 정지하고, 반도체 처리 장치(201)를 정상 동작 상태로 복구하기 위한 시퀀스를 실시함으로써 탐색이 계속된다.
이러한 불안정 동작으로서는, 처리중에 있어서의 국소적인 이상 방전이나 방전 강도의 진동, 급격한 제막 속도 변동이나 막질 변동, 가스 압력의 진동, 투입 전력의 순간적인 증감이나 진동 등이 있다. 전술한 발광 스펙트럼 모니터, 퇴적물 모니터, 질량 분석 모니터, 전기 특성 모니터, 압력 모니터 등의 리얼 타임 및 처리중에 있어서 그 곳에서의 계측이 가능한 모니터가, 불안정 동작을 검출한다.
<탐색 장치의 하드웨어 구성예>
도 3은 탐색 장치(300)의 하드웨어 구성예를 나타내는 블록도이다. 탐색 장치(300)는 탐색 영역으로부터 해가 되는 입력 파라미터의 값을 탐색한다. 자동 제어 시스템(206)은 탐색 장치(300)의 일례이다. 탐색 장치(300)는 프로세서(301)와, 기억 디바이스(302)와, 입력 디바이스(303)와, 출력 디바이스(304)와, 통신 인터페이스(통신 IF(305))를 갖는다. 프로세서(301), 기억 디바이스(302), 입력 디바이스(303), 출력 디바이스(304), 및 통신 IF(305)는 버스에 의해 접속된다. 프로세서(301)는 탐색 장치(300)를 제어한다. 기억 디바이스(302)는 프로세서(301)의 작업 에어리어가 된다. 또한, 기억 디바이스(302)는 각종 프로그램이나 데이터를 기억하는 비일시적인 또는 일시적인 기록 매체이다. 기억 디바이스(302)로서는 예를 들면, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), HDD(Hard Disk Drive), 플래시 메모리가 있다. 입력 디바이스(303)는 데이터를 입력한다. 입력 디바이스(303)로서는 예를 들면, 키보드, 마우스, 터치 패널, 숫자 키패드, 스캐너가 있다. 출력 디바이스(304)는 데이터를 출력한다. 출력 디바이스(304)로서는 예를 들면, 디스플레이, 프린터가 있다. 통신 IF(305)는, 네트워크와 접속하여, 데이터를 송수신한다.
<탐색 장치(300)의 기구적 구성예>
도 4는 탐색 장치(300)의 기능적 구성예를 나타내는 블록도이다. 탐색 장치(300)는 입력부(401)와, 생성부(402)와, 특정부(403)와, 판단부(404)와, 설정부(405)와, 출력부(406)와, 결정부(407)와, 분할부(408)와, 검출부(409)를 갖는다. 각 구성(401∼409)은, 구체적으로는 예를 들면, 도 3에 나타낸 기억 디바이스(302)에 기억된 프로그램을 프로세서(301)에 실행시킴으로써 실현되는 기능이다.
입력부(401)는 유저 조작 또는 데이터베이스(205)로부터의 판독에 의해, 각종 데이터의 입력을 수신한다. 구체적으로는, 예를 들면 입력부(401)는 반도체 디바이스를 처리하는 반도체 처리 장치(201)에 설정되는 조건값의 입력을 수신한다. 반도체 처리 장치(201)에 설정되는 조건이란, 전술한 입력 파라미터이다. 입력 파라미터는 구체적으로는 예를 들면, 가스 종류, 가스 유량, 압력, 투입 전력, 전압, 전류, 처리 시간, 가열 온도, 냉각 온도, 도즈량, 광량을 포함한다.
또한, 입력부(401)는 반도체 처리 장치(201)에 의해 반도체가 처리된 결과를 나타내는 목표값의 입력을 수신한다. 반도체 처리 장치(201)에 의해 반도체가 처리된 결과란, 전술한 출력 파라미터이다. 출력 파라미터는 구체적으로는 예를 들면, 반도체 처리 장치(201)에 의한 반도체의 처리 결과와, 반도체 처리 장치(201)의 장치 상태에 관한 데이터를 포함한다. 반도체 처리 장치(201)에 의한 반도체의 처리 결과는 구체적으로는 예를 들면, CD(Critical Dimension), 퇴적막 두께, ER(Etch Rate), 가공 형상, 마스크 선택비, 및 이들의 웨이퍼 면내 분포 및 균일성을 포함한다. 반도체 처리 장치(201)의 처리 결과, 및 반도체 처리 장치(201)의 장치 상태에 관한 데이터는, 구체적으로는 예를 들면, 광반사 스펙트럼, 플라스마 광 스펙트럼, 웨이퍼 입사 전류, 웨이퍼 전압, 웨이퍼 온도, 장치 부품 온도, 그리고 이들의 공간 분포 및 균일성을 나타내는 데이터(센서 데이터 및 모니터 데이터)를 포함한다. 반도체 처리 장치(201)에 의해 반도체가 처리된 결과를 나타내는 목표값이란, 유저가 요구하는 반도체 처리 장치(201)의 출력 파라미터의 값이다.
또한, 입력부(401)는 조건(입력 파라미터)과 결과(출력 파라미터)의 범위에 의해 규정되는 탐색 영역 내에 있어서의 조건의 기준값의 입력을 수신한다. 탐색 영역이란, 입력 파라미터의 제어 범위와 반도체 처리 장치(201)의 출력 파라미터의 제어 범위에 의하여 규정되어, 입력 파라미터의 값을 탐색하는 영역이다. 구체적으로는 예를 들면, 도 1에 나타낸 탐색 영역 A이다. 조건의 기준값이란, 입력 파라미터의 기준값이다. 구체적으로는 예를 들면, 과거에 얻어진 입력 파라미터의 값이다.
또한, 입력부(401)는 탐색 영역 내에 있어서의 결과의 기준값의 입력을 수신한다. 결과의 기준값이란, 입력 파라미터의 기준값이 반도체 처리 장치(201)에 부여되었을 경우에 있어서의 반도체 처리 장치(201)의 출력 파라미터의 값이다.
생성부(402)는 탐색 영역 내의 조건의 설정값과, 당해 설정값을 반도체 처리 장치(201)에 부여했을 경우의 결과의 실측값에 의거하여, 조건과 결과와의 관계를 나타내는 예측 모델을 생성한다. 조건의 설정값이란 예를 들면, 학습 데이터로서 준비된 입력 파라미터의 값이다. 결과의 실측값이란, 학습 데이터로서 준비된 입력 파라미터의 값(조건의 설정값)이 반도체 처리 장치(201)에 부여되었을 경우에 있어서의 반도체 처리 장치(201)의 출력 파라미터의 값이다. 예측 모델이란, 입력 파라미터와 출력 파라미터와의 관계를 나타내는 함수이다. 생성부(402)는, 뉴럴 네트워크(neural network), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등의 다입력 다출력에 응대 가능한 회귀 분석이나, 상관 분석, 주성분 분석, 중회귀 분석 등의 통계 분석에 의해, 탐색 영역 내의 조건의 설정값과 출력의 실측값과의 관계를 나타내는 예측 모델을 생성한다.
특정부(403)는 생성부(402)에 의해 생성된 예측 모델에, 입력부(401)에 의해 입력된 목표값을 부여함으로써, 목표값에 대응하는 예측값을 예측 모델로부터 취득하고, 예측값의 존재 영역을 탐색 영역으로부터 특정한다. 또한, 예측값의 존재 영역의 출력 파라미터가 미취득된 경우에는 생성부(402)는, 분할 영역 내에 있어서의 조건의 설정값을 반도체 처리 장치(201)에 부여했을 경우의 출력의 실측값을, 분할 영역마다 취득한다.
목표값이 반도체 처리 장치(201)의 출력 파라미터의 값일 경우, 특정부(403)는, 예측 모델에 당해 출력 파라미터의 값을 부여함으로써, 목표값에 대응하는 예측값으로서 입력 파라미터의 값을 예측 모델로부터 취득한다. 그리고, 특정부(403)는 예측값인 입력 파라미터의 값의 존재 영역을 탐색 영역으로부터 특정한다. 구체적으로는 예를 들면, 도 1에 있어서, 목표값이 출력 파라미터의 값 y12일 경우, 당해 목표값 y12에 대응하는 예측값은, 도 1의 목표값 y12의 등고선에 의해 특정되는 입력 파라미터 X1, X2의 값이다. 따라서, 특정부(403)는 탐색 영역 A로부터 목표값 y12의 등고선에 의해 특정되는 입력 파라미터 X1, X2의 값의 존재 영역 A1, A2, A3, A8, A9을 특정한다.
판단부(404)는, 예측값에 대응하는 목표값이, 입력부(401)에 의해 입력된 결과의 기준값보다 목표값에 가까운지의 여부를 판단한다. 구체적으로는 예를 들면, 판단부(404)는 탐색 영역 A에 있어서, 예측값에 대응하는 목표값과 목표값 사이의 거리(제 1 거리)와, 결과의 기준값과 목표값 사이의 거리(제 2 거리)를 구한다. 거리는 예를 들면, 유클리드(Euclid) 거리이다. 판단부(404)는, 제 1 거리가 제 2 거리보다 짧을 경우, 예측값에 대응하는 목표값이 결과의 기준값보다 목표값에 가깝다고 판단한다. 판단부(404)는, 제 1 거리가 제 2 거리보다 짧지 않을 경우, 예측값에 대응하는 목표값이 결과의 기준값보다 목표값에 가깝지 않다고 판단한다.
설정부(405)는, 판단부(404)에 의해 예측값에 대응하는 목표값 쪽이, 결과의 기준값보다 목표값에 가깝다고 판단되었을 경우, 예측값 및 예측값에 대응하는 목표값을 조건의 기준값 및 결과의 기준값으로 설정하고, 특정부(403)에 의해 특정된 예측값의 존재 영역을 탐색 영역으로 설정한다. 이에 따라, 기준값이 목표값에 접근하고, 탐색 영역도 예측값의 존재 영역으로 좁혀진다.
출력부(406)는 예측값이 목표값의 달성 조건을 충족했을 경우에 달성 조건을 충족한 예측값을 출력한다. 달성 조건이란 예를 들면, 목표값의 허용범위이다. 출력부(406)는, 달성 조건을 충족한 예측값을 출력 디바이스(304)의 일례인 디스플레이에 표시해도 되고, 통신 IF(305)를 통해 외부 장치에 송신해도 되고, 기억 디바이스(302)나 데이터베이스(205)에 보존해도 된다.
결정부(407)는, 판단부(404)에 의해 예측값에 대응하는 목표값 쪽이, 결과의 기준값보다 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 예측값 및 예측값에 대응하는 목표값을 제외 데이터로 결정한다(도 6의 스텝 S601에서 후술). 제외 데이터란, 예측 모델에 부여하여서는 안되는 입력 파라미터의 값이다.
또 이 경우, 설정부(405)는, 결정부(407)에 의해 결정된 제외 데이터를 제외한 데이터를 학습 데이터로 설정한다. 이에 따라, 생성부(402)는 제외 데이터가 존재하지 않는 학습 데이터를 사용할 수 있다. 따라서, 해인 입력 파라미터의 값의 탐색 속도의 향상을 도모할 수 있다.
또한, 결정부(407)는 판단부(404)에 의해 예측값에 대응하는 목표값 쪽이 결과의 기준값보다 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 예측값의 존재 영역을 제외 영역으로 결정해도 된다(도 6의 스텝 S602에서 후술). 제외 영역이란, 예측 모델이 출력해서는 안되는 입력 파라미터의 값의 영역이다.
또 이 경우, 설정부(405)는 탐색 영역으로부터 결정부(407)에 의해 결정된 제외 영역을 제외한 잔존 영역을 탐색 영역으로 설정한다. 이에 따라, 목표값에 가깝지 않은 결과밖에 얻을 수 없는 예측값의 범위를 제외해서 탐색 영역을 좁힐 수 있다. 따라서, 해인 입력 파라미터의 값의 탐색 속도의 향상을 도모할 수 있다.
분할부(408)는 탐색 영역을 복수의 영역으로 분할한다. 구체적으로는 예를 들면, 분할부(408)는, 도 1에 나타나 있는 바와 같이, 탐색 영역 A를 9개의 영역(분할 영역) A1∼A9로 분할한다. 이 경우, 생성부(402)는, 분할 영역 내에 있어서의 조건의 설정값을 반도체 처리 장치(201)에 부여했을 경우의 출력의 실측값을, 분할 영역마다 취득한다. 그리고, 생성부(402)는 각 분할 영역에서의 조건의 설정값과 출력의 실측값에 의거하여, 예측 모델을 생성한다. 복수의 반도체 처리 장치(201)를 사용함으로써 실측값을 분할 영역마다 병렬로 취득할 수 있고, 예측 모델의 생성 속도의 향상을 도모할 수 있다.
또한, 설정부(405)는 판단부(404)에 의해, 예측값에 대응하는 목표값 쪽이 결과의 기준값보다 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 예측값 및 예측값에 대응하는 목표값을, 조건의 기준값 및 결과의 기준값으로 설정하지 않고, 예측값의 존재 영역을 탐색 영역으로 설정해도 된다(도 6의 스텝 S604∼S606에서 후술). 이에 따라, 탐색 영역을 더욱 세분화함으로써, 보다 상세한 해의 탐색을 실행하여, 해의 누락이 없는지를 확인할 수 있다.
또한, 결정부(407)는 전술한 바와 같이, 판단부(404)에 의해 예측값에 대응하는 목표값 쪽이 결과의 기준값보다 상기 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 예측값 및 예측값에 대응하는 목표값을 제외 데이터로 결정해도 된다. 이 경우, 생성부(402)는, 실측값으로부터 제외 데이터를 제외한 나머지의 실측값과, 설정값으로부터 나머지의 실측값에 대응하는 설정값을 제외한 나머지의 설정값에 의거하여, 예측 모델을 생성해도 된다(도 7에서 후술). 이에 따라, 해인 입력 파라미터의 값의 탐색 속도의 향상을 도모할 수 있다.
또한, 결정부(407)는 전술한 바와 같이, 판단부(404)에 의해 예측값에 대응하는 목표값 쪽이 결과의 기준값보다 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 예측값의 존재 영역을 제외 영역으로 결정해도 된다. 이 경우, 생성부(402)는, 탐색 영역으로부터 제외 영역을 제외한 나머지의 탐색 영역 내의 조건의 설정값과, 당해 설정값을 반도체 처리 장치(201)에 부여했을 경우의 출력의 실측값에 의거하여, 예측 모델을 생성해도 된다(도 8에서 후술). 이에 따라, 해인 입력 파라미터의 값의 탐색 속도의 향상을 도모할 수 있다.
검출부(409)는 반도체 처리 장치(201)의 출력과, 소정의 출력 임계값에 의거하여, 반도체 처리 장치(201)의 불안정 동작을 검출한다. 검출부(409)는 불안정 동작 검출 시스템(263)에 해당한다. 이 경우, 출력부(406)는 검출부(409)에 의한 검출 결과를 출력한다.
<반도체 처리 장치(201)의 제어 처리 절차예>
도 5는 반도체 처리 장치(201)의 제어 처리 절차예를 나타내는 플로우차트 1이다. 탐색 장치(300)는, 목표로 하는 반도체 처리 장치(201)로부터의 출력값(출력 파라미터의 목표값), 및 탐색 설정의 입력을 수신한다(스텝 S501). 탐색 설정이란 예를 들면, 탐색 결과와 목표값의 차이 또는 괴리의 허용값, 탐색에 있어서 하나의 조건을 실행하는 시간의 상한, 탐색 횟수, 탐색 1세트의 합계 시간의 상한, 탐색 전체의 합계 시간의 상한, 탐색 결과의 해석 시간의 상한, 해석 데이터수의 상한, 반도체 처리 장치(201)로부터의 출력 데이터의 취득 빈도의 경계값, 반도체 처리 장치(201)로부터의 출력 데이터(출력 파라미터의 값)의 취득 시간의 상한, 반도체 처리 장치(201)로부터의 출력 데이터수의 하한이다.
다음으로, 탐색 장치(300)는, 베이스가 되는 해의 입력 및 그 해에 관한 정보의 입력을 수신한다(스텝 S502). 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 과거에 실제 사용한 입력 파라미터 및 그 입력 파라미터를 사용했을 때의 출력 파라미터, 탐색 개시 전의 최선의 해(입력 파라미터의 값) 및 최선의 해를 사용했을 때의 출력 파라미터, 탐색 개시 전의 출력 파라미터의 목표값, 입력 파라미터와 출력 파라미터와의 관계를 설명하는 모델 함수의 입력을 수신한다.
다음으로, 탐색 장치(300)는, 스텝 S502에서 입력된 최선의 해를 최적해 OS1로서 보존한다(스텝 S503). 해가 없을 경우에는, 해로부터 가장 먼 것을 나타내는 기호 또는 값이 설정된다.
다음으로, 탐색 장치(300)는 기본 탐색 영역을 탐색 영역으로서 설정한다(스텝 S504). 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는 각 입력 파라미터에 대한 탐색 가부의 설정, 탐색하는 입력 파라미터의 제어 범위의 상한값 및 하한값, 탐색하는 입력 파라미터의 제어 범위를 한정하기 위한 값(예를 들면, 상한값이나 하한값)을 설정한다. 또한, 탐색 장치(300)는 설정 에러 검출 시스템(223)에 의해 설정 에러로서 판단되는 입력 파라미터의 제어 범위를 참조하여, 탐색 영역을 결정한다. 또한, 탐색 장치(300)는 불안정 동작 검출 시스템(263)에 의해 검출된 파라미터를 참조하여, 탐색 영역을 결정한다. 또한, 불안정 동작 검출 시스템(263)은 과거에, 반도체 처리 장치(201)의 동작이 불능 또는 불안정으로 된 입력 파라미터의 조합 또는 각 입력 파라미터 범위의 값을 유지하고 있으며, 이것을 이용하여 탐색 장치(300)는 탐색 영역을 결정할 수 있다.
예를 들면, 도 1에 있어서, 입력 파라미터의 종류로서 X1, X2의 2개의 입력 파라미터가 선택되었을 경우, 입력 파라미터 X1의 제어 범위를 [x11, x1n], 입력 파라미터 X2의 제어 범위를 [x21, x2n]로 하면, 도 1에 나타낸 전체 범위의 영역 A가 탐색 영역이 된다.
스텝 S501∼S504의 목표 설정 컨트롤러(261)의 입력 및 설정 내용은, 자율 탐색 시스템(262)에 넘겨져서, 다음에 설명하는 스텝 S505∼S510의 절차에 의해 자동 탐색이 실행된다.
탐색 장치(300)는 탐색 영역을 분할한다(스텝 S505). 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 하나 이상의 입력 파라미터에 대하여, 탐색 가능한 입력 파라미터의 제어 범위를 2개 이상의 영역으로 분할한다. 분할된 영역을 분할 영역이라고 칭한다. 탐색 조건수가 많아져, 원하는 시간 내에 탐색을 완료할 수 없을 것으로 예측될 경우에는, 입력 파라미터의 종류 중 몇 개의 입력 파라미터에 있어서 해가 존재할 것으로 추정되는 분할 영역을 지정하는 방법, 및 한번에 변경 가능한 입력 파라미터의 종류를 지정하는 방법을 사용함으로써 탐색 영역을 한정하거나, 탐색 조건수를 적게 하거나 할 수 있다. 또한 이들 2개의 방법을 조합시킴으로써 탐색 영역을 한정하거나, 탐색 조건수를 적게 하거나 할 수 있다.
예를 들면, 도 1에 있어서, 입력 파라미터의 종류로서 X1, X2의 2개의 입력 파라미터가 선택되었을 경우, 입력 파라미터 X1의 제어 범위 [x11, x1n]이 x1a, x1b, x1c로 분할되고, 입력 파라미터 X2의 제어 범위 [x21, x2n]이 x2a, x2b, x2c로 분할된 것으로 하면, 도 1에 나타낸 9개의 분할 영역 A1∼A9가 얻어진다.
탐색 장치(300)는 분할 영역마다 자율 탐색을 실행한다(스텝 S506). 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 분할 영역 및 탐색 조건을 사용한 자율 탐색에 의해, 각 탐색 조건에 있어서의 반도체 처리 장치(201)의 입출력 데이터를 탐색 결과로서 취득한다. 입출력 데이터란, 반도체 처리 장치(201)에 부여되는 입력 파라미터의 값(입력 데이터)과 반도체 처리 장치(201)로부터 얻어지는 출력 파라미터의 값(출력 데이터)의 세트이다.
구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 분할 영역마다, 탐색 조건을 만족시키는 입력 파라미터의 값을 선택하고, 선택한 입력 파라미터의 값을 반도체 처리 장치(201)에 부여한다. 그리고, 탐색 장치(300)는, 반도체 처리 장치(201)로부터의 출력 데이터(출력 파라미터의 값)를 취득한다. 이 입력 파라미터의 값과, 당해 값에 대응하는 출력 파라미터의 값과의 조합이 탐색 결과이다.
또한 이 경우, 불안정 동작 검출 시스템(263)은, 자율 탐색 실행시에 있어서, 반도체 처리 장치(201)가 처리 동작을 계속 가능하지만, 반도체 처리 장치(201)의 처리가 불안정해지는 경우를 검출한다. 불안정 동작이 검출되었을 경우에는, 처리 완료 후에 반도체 처리 장치(201)를 정상 동작 상태로 복구하기 위한 시퀀스를 실시하거나, 처리를 즉시 정지하고 반도체 처리 장치(201)를 정상 동작 상태로 복구하기 위한 시퀀스를 실행함으로써 목표 설정 컨트롤러(261)에 의한 자율 탐색을 계속한다.
탐색 장치(300)는 분할 영역마다의 탐색 결과를 데이터베이스(205)에 보존한다(스텝 S507). 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는 분할 영역마다 자율 탐색(스텝 S506)에서 사용된 입력 파라미터의 값과, 당해 입력 파라미터의 값을 사용하여 취득된 반도체 처리 장치(201)의 출력 파라미터의 값과의 세트인 입출력 데이터를, 분할 영역마다의 탐색 결과로서 데이터베이스(205)에 보존한다.
탐색 장치(300)는 목표(목표 출력)를 만족시키는 해(입력 파라미터)를 예측하기 위한 예측 모델을 생성한다(스텝 S508). 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 스텝 S507에서 데이터베이스(205)에 보존된 학습 데이터를 사용하여, 반도체 처리 장치(201)의 입출력 데이터의 관계를 나타내는 함수를 예측 모델로서 생성한다. 입출력 데이터의 관계를 해석하는 방법으로서는, 뉴럴 네트워크, 서포트 벡터 회귀, 커널법을 이용한 회귀 등의 다입력 다출력에 응대 가능한 회귀 분석을 사용할 수 있다. 또한 상관 분석, 주성분 분석, 중회귀 분석 등의 통계 해석을 사용할 수 있다.
예측 모델의 생성에 있어서, 출력 데이터로서, 예를 들면, 반도체 처리 장치(201)의 처리 결과에 대한 간접적인 계측값을 취득하는 센서 데이터 및 모니터 데이터가 사용된다. 출력 데이터의 취득 빈도가 탐색 설정에서 규정한 빈도보다 낮거나, 또는, 탐색 설정에서 규정한 취득 시간보다 길며, 탐색에 의해 취득할 수 있는 출력 데이터수가, 탐색 설정에서 규정한 출력 데이터수보다 적어질 경우가 있다. 이 경우에는, 출력 데이터의 취득수와 비교해서 많은 데이터수가 취득 가능한 센서 데이터 및 모니터 데이터를 취득하면 된다. 이에 따라, 출력 데이터에 대한 센서 데이터 및 모니터 데이터의 관계나, 센서 데이터 및 모니터 데이터에 대한 입력 데이터의 관계를 해석할 수 있다. 또한, 이들 양쪽의 해석 결과를 사용함으로써 출력 데이터에 대한 입력 데이터의 관계를 구할 수 있다.
탐색 장치(300)는 해가 존재하는 분할 영역을 추정한다(스텝 S509). 해가 존재하는 것으로 추정한 영역 내의 출력 데이터가 취득 완료된 경우(스텝 S5090A: Yes), 탐색 장치(300)는, 추정한 분할 영역 중에서 최적해 OS2를 특정하고, 특정한 최적해 OS2를 데이터베이스(205)에 보존한다(스텝 S510). 또한, 해가 존재하는 것으로 추정한 영역 내의 출력 데이터가 미취득일 경우(스텝 S5090A: No), 탐색 장치(300)는, 추정한 영역 내의 자율 탐색을 실행하여(스텝 5060A), 해가 존재하는 것으로 추정한 영역 내의 출력 데이터, 즉 탐색 결과를 취득하고, 데이터베이스(205)에 보존한다(스텝 5070A). 이들 자율 탐색 및 결과의 보존은 스텝 506 및 스텝 507과 마찬가지의 처리이다. 스텝 S509의 처리는, 2가지의 방법이 있다. 하나는, 예측 모델에, 스텝 S501에서 부여된 출력 파라미터의 목표값을 부여하는 방법(제 1 추정 방법)이다.
제 1 추정 방법에서는, 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 스텝 S508에서 얻어진 예측 모델에, 스텝 S501에서 부여된 출력 파라미터의 목표값을 대입함으로써, 출력 파라미터의 목표값을 만족시키는 해가 되는 입력 데이터(입력 파라미터의 값)를 추정한다. 그리고, 탐색 장치(300)는, 해가 되는 입력 데이터가 존재하는 분할 영역을 특정한다. 예를 들면, 예측 모델이 도 1의 입출력 관계를 나타내는 함수일 경우, 출력 파라미터의 목표값으로서 y6이 부여되면, 분할 영역 A1∼A9 중, 해가 존재하는 분할 영역으로서, A1, A4, A7의 3개의 분할 영역이 추정된다. A1, A4, A7의 각 분할 영역에 있어서 출력 데이터가 미취득인 경우에는, 전술한 바와 같이 스텝 5060A 및 스텝 5070A가 실행된다.
스텝 S510에 있어서, 탐색 장치(300)는, 취득 완료된 출력 데이터보다 목표값 y6과 동일한 출력 데이터가 존재하는 분할 영역, 출력 데이터와 목표값의 차이 또는 괴리가 허용값(S501에서 부여된 허용값)보다 작은 출력 데이터가 존재하는 분할 영역, 또는 목표값 y6에 가장 가까운 출력 데이터가 존재하는 분할 영역을 특정하고, 이 분할 영역을 최적해 OS2가 존재하는 영역(이하, 특정 분할 영역)으로 결정한다. 특정 분할 영역이 될 수 있는 분할 영역이 복수 특정되었을 경우에는, 탐색 장치(300)는, 그들 모두를 최적해 OS2가 존재하는 분할 영역으로 결정한다. 또는, 탐색 장치(300)는, 그들 복수의 분할 영역 중, 출력 데이터와 목표값의 차이 또는 괴리가 허용값(S501에서 부여된 허용값)보다 작은 출력 데이터 취득할 수 있었던 수가 가장 많은 분할 영역을, 최적해 OS2가 존재하는 분할 영역으로 결정한다. 상기의 예의 경우, 취득한 출력 데이터가, 예측 모델을 나타낸 도 1과 마찬가지였을 경우에는, y6과 동일하거나 또는 y6에 가까운 값이 얻어진 분할 영역 A1, A4, A7 모두, 또는 분할 영역 A4가 특정 분할 영역으로 결정된다. 탐색 장치(300)는, 특정 분할 영역에 있어서 출력 파라미터의 목표값과 동일한, 출력 데이터와 목표값의 차이 또는 괴리가 허용값(S501에서 부여된 허용값)보다 작거나, 또는 목표값에 가장 가까운 출력 데이터가 얻어진 때의 입력 파라미터의 값을 최적해 OS2로 결정한다.
또 하나의 스텝 S509의 처리는, 예측 모델에 스텝 S501에서 부여된 출력 파라미터의 목표값을 대입함으로써, 출력 파라미터의 목표값을 만족시키는 해가 되는 입력 파라미터가 직접 구해지지 않을 경우에 적용할 수 있는 방법이다(제 2 추정 방법). 제 2 추정 방법은, 예측 모델에 한번에 부여하는 입력 파라미터를 일 세트로 하여서, 예측 모델에, 다수의 입력 파라미터의 세트를 부여해, 추정 출력 파라미터를 계산하고, 가장 목표 출력에 가까운 결과가 얻어지는 입력 파라미터의 세트를 취득하는 방법이다. 예를 들면, 탐색 장치(300)는 각 분할 영역에 포함되는 입력 파라미터의 세트를, 분할 영역마다 하나 이상 작성하고, 이것을 예측 모델에 부여하고, 그 때의 출력 파라미터를 계산할 수 있다. 분할 영역마다의 대표적인 추정 출력을 얻는 방법으로서는, 분할 영역에 포함되는 입력 파라미터의 세트로서, 분할 영역 내의 중심 좌표가 되는 값을 사용할 수 있다.
매우 많은 수의 입력 파라미터의 세트를 예측 모델에 부여하여 추정 출력을 계산할 경우에 있어서, 계산 시간이 방대해질 경우에는, 상기 식(1.1)∼식(1.3)을 사용하여 설명한 바와 같이, 탐색 장치(300)는, 예측 모델에 부여할 입력 파라미터의 중심 조건을 결정하고, 그 중심 조건으로부터 변경 가능한 입력 파라미터의 종류를 제한함으로써 계산 시간을 억제할 수 있다. 또한, 중심 조건으로부터 한번에 변경 가능한 파라미터의 수를 제한함으로써 계산 시간을 억제할 수 있다. 이에 따라, 탐색 장치(300)는 예측 모델에 부여하는 입력 파라미터의 세트의 수를 삭감하면서, 목표 출력에 보다 가까운 결과가 얻어지는 입력 파라미터를 얻을 수 있다. 중심 조건을 설정할 때에는, 과거의 탐색 결과 또는 엔지니어의 지식을 이용할 수 있다. 또는, 전체 탐색 영역의 중심 좌표를 중심 조건으로 할 수 있다.
제 2 추정 방법에서는, 구체적으로는, 탐색 장치(300)는 스텝 S508에서 얻어진 예측 모델에, 입력 파라미터의 세트의 값을 대입함으로써, 예측값이 되는 출력 파라미터의 값을 취득한다. 예를 들면, 예측 모델이 도 1의 입출력 관계를 나타내는 함수일 경우, 예측 모델에 입력 파라미터의 값으로서,（ｘ１１，ｘ２１），（ｘ１１，ｘ２２），（ｘ１１，ｘ２３），（ｘ１２，ｘ２１），（ｘ１２，ｘ２２），（ｘ１２，ｘ２３），（ｘ１３，ｘ２１），（ｘ１３，ｘ２２），（ｘ１３，ｘ２３），（ｘ１ｎ，ｘ２１），（ｘ１ｎ，ｘ２２），（ｘ１ｎ，ｘ２３）이 부여되면, 각 입력 파라미터에 대응하는 추정 출력 파라미터를 얻을 수 있다.
이들 각 입력 파라미터에 대응하는 출력 파라미터가 미취득인 경우(스텝 S5090A: Yes)에는, 탐색 장치(300)는 각 입력 파라미터를 사용하여 자율 탐색을 실행하고(스텝 5060A), 해가 존재하는 것으로 추정한 영역 내의 출력 데이터, 즉 탐색 결과를 취득하여 데이터베이스(205)에 보존한다(스텝 5070A). 이들 자율 탐색 및 결과의 보존은 스텝 506 및 스텝 507과 마찬가지의 처리이다. 또한, 각 입력 파라미터에 대응하는 출력 파라미터가 취득 완료된 경우(스텝 S5090A: No), 스텝 S510으로 이행한다.
그리고, 스텝 S510에 있어서, 탐색 장치(300)는 예를 들면, 분할 영역에 있어서, 출력 파라미터의 목표값으로부터 가장 가까운 예측값이 되는 출력 파라미터의 값이 얻어진 입력 파라미터의 값을 최적해 OS2로 결정한다. 예를 들면, 취득한 출력 데이터가, 예측 모델이 나타나 있는 도 1과 마찬가지였을 경우에는, 출력 파라미터의 목표값이 y10이었을 경우, 입력 파라미터의 값(x13,x23)에 따른 출력 파라미터의 값 y10이 가장 가까운 값으로 된다. 따라서, 최적해 OS2는 (x13, x23)이 된다. 또, 제 1 추정 방법 및 제 2 추정 방법 중 어느 것을 적용할지는 미리 설정된다.
탐색 장치(300)는, 최적해 OS2의 값은 최적해 OS1의 값보다 목표에 가까운 출력 파라미터가 얻어지는 해인지의 여부를 판단한다(스텝 S511). 그리고, 최적해 OS2의 값은 최적해 OS1의 값보다 목표에 가까운 출력 파라미터가 얻어지는 해일 경우(스텝 S511: Yes), 스텝 S512로 이행하고, 그렇지 않을 경우(스텝 S511: No), 스텝 S601(도 6)로 이행한다.
스텝 S511: Yes의 경우, 탐색 장치(300)는, 최적해 OS2를 최적해 OS1에 설정함으로써 최적해 OS1을 갱신한다(스텝 S512). 또한, 탐색 장치(300)는 갱신 후의 최적해 OS1의 분할 영역을 탐색 영역으로 설정함으로써 탐색 영역을 갱신한다(스텝 S514).
이 다음에, 탐색 장치(300)는, 목표가 달성된 것인지의 여부를 판단한다(스텝 S514). 목표가 달성되었을 경우(스텝 S514: Yes), 탐색 장치(300)는 제어 처리를 종료한다. 한편, 목표가 달성되어 있지 않을 경우(스텝 S514: No), 스텝 S505 또는 스텝 S601(도 6)로 이행한다. 스텝 S505 또는 스텝 S601(도 6) 중 어디로 이행할지는, 미리 설정되어 있어도 되고, 그때마다, 유저에 선택시켜도 된다. 또, 목표 미달성(스텝 S514: No)이며, 또한, 스텝 S505로 이행할 경우, 탐색 장치(300)는, 스텝 S513의 갱신 후의 탐색 영역을 분할하게 된다(스텝 S505).
스텝 S514에서는, 구체적으로는 예를 들면, 갱신 후의 최적해 OS1에 대응하는 출력 파라미터가 목표값과 동일하거나 또는 목표값과의 차이가 허용범위 내일 경우, 탐색 장치(300)는, 목표달성이라고 판단한다(스텝 S514: Yes). 또한, 갱신 후의 최적해 OS1에 대응하는 출력 파라미터가 목표값과 동일하거나 또는 목표값과의 차이가 허용범위 내가 아니어도, 스텝 S501에서 설정한 탐색 시간이 경과했을 경우, 목표를 달성했다고 판단한다(스텝 S514: Yes). 한편, 갱신 후의 최적해 OS1에 대응하는 출력 파라미터가 목표값과 동일하거나 또는 목표값과의 차이가 허용범위 내가 아니며, 또한, 스텝 S501에서 설정한 탐색 시간이 경과하지 않고 있을 경우, 목표 미달성이라고 판단한다(스텝 S514: No).
도 6은 반도체 처리 장치(201)의 제어 처리 절차예를 나타내는 플로우차트 2이다. 탐색 장치(300)는 스텝 S509에서 얻어진 분할 영역 내의 탐색 데이터를 제외 데이터로 결정한다(스텝 S601). 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 추정 영역 내의 입력 데이터(입력 파라미터의 값) 및 출력 데이터(출력 파라미터)를 제외 데이터로 결정한다. 제외 데이터는, 향후의 처리에서 제외될 가능성이 있는 데이터이다(실제의 해석 대상이 되는 데이터로부터의 제외는 도 7의 S703, 또는 도 6∼도 8의 S608에서 실시). 마찬가지로, 탐색 장치(300)는 스텝 S510에서 얻어진 분할 영역을 제외 영역으로 결정한다(스텝 S602). 제외 영역은 향후의 처리에서 제외될 가능성이 있는 영역이다(실제의 해석 대상이 되는 데이터로부터의 제외는 도 8의 S803, 또는 도 6∼도 8의 S608에서 실시).
이 다음에, 탐색 장치(300)는 스텝 S509에서 얻어진 분할 영역을 분할할 것인지의 여부를 판단한다(스텝 S603). 분할할 경우(스텝 S603: Yes), 스텝 S604로 이행하고, 분할하지 않을 경우(스텝 S603: No), 스텝 S608로 이행한다.
스텝 S603에서는, 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는 유저로부터의 분할 지시 입력의 유무에 의해, 분할 영역을 분할할 것인지의 여부를 판단한다. 또한, 탐색 장치(300)는 강제적으로 분할 영역을 분할해도 된다(스텝 S603: Yes).
이 다음에, 탐색 장치(300)는 스텝 S508과 마찬가지로 예측 모델을 생성한다(스텝 S604). 다음으로, 탐색 장치(300)는 스텝 S509과 마찬가지로 스텝 S603에서 분할된 분할 영역군 중, 해가 존재하는 분할 영역을 추정한다(스텝 S605). 추정된 분할 영역을, 추정 분할 영역이라고 칭한다. 그리고, 탐색 장치(300)는, 스텝 S6090A, S6060A, S6070A에 있어서, 스텝 S5090A, S5060A, S5070A와 마찬가지의 처리를 실행한다. 구체적으로는 예를 들면, 해가 존재하는 것으로 추정한 영역 내의 출력 데이터가 취득 완료된 경우(스텝 S6090: Yes)에는, 탐색 장치(300)는, 추정한 분할 영역 중에서 최적해 OS3을 특정하고, 특정한 최적해 OS3을 데이터베이스(205)에 보존한다(스텝 S606). 또 마찬가지로, 해가 존재하는 것으로 추정한 영역 내의 출력 데이터가 미취득인 경우(스텝 S6090: No)에는, 탐색 장치(300)는, 추정한 영역 내의 자율 탐색을 실행하여(스텝 S6060A), 해가 존재하는 것으로 추정한 영역 내의 출력 데이터, 즉 탐색 결과를 취득하고, 데이터베이스(205)에 보존한다(스텝 S6070A).
이 다음에, 스텝 S511과 마찬가지로 탐색 장치(300)는, 최적해 OS3에 대응하는 출력 파라미터의 값은 최적해 OS1에 대응하는 출력 파라미터의 값보다 목표에 가까운 해인지의 여부를 판단한다(스텝 S607). 그리고, 최적해 OS3에 대응하는 출력 파라미터의 값은 최적해 OS1에 대응하는 출력 파라미터의 값보다 목표에 가까운 해일 경우(스텝 S607: Yes), 스텝 S512로 이행하고, 그렇지 않을 경우(스텝 S607: No), 스텝 S608로 이행한다. 스텝 S608에 있어서, 탐색 장치(300)는 탐색 영역으로부터 제외 영역을 제외하거나, 제외 영역의 제외 및 제외 데이터를 제외함으로써, 탐색 영역을 갱신하여(스텝 S608), 스텝 S505로 이행한다.
도 7은 반도체 처리 장치(201)의 제어 처리 절차예를 나타내는 플로우차트 3이다. 플로우차트 3은 도 6에 나타낸 플로우차트 2의 다른 처리예이다. 또, 도 6과 동일 처리에 대해서는, 동일 스텝 번호를 부여하고 설명을 생략한다. 탐색 장치(300)는, 스텝 S601의 후에, 탐색 장치(300)는, 스텝 S601에서 결정된 제외 데이터를 제외할 것인지의 여부를 판단한다(스텝 S703). 제외하여 해석할 경우(스텝 S703: Yes), 스텝 S604로 이행하고, 제외하지 않고 해석할 경우(스텝 S703: No), 스텝 S608로 이행한다.
스텝 S703에서는, 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 유저로부터의 제외 지시 입력의 유무에 의해, 제외 데이터를 제외해서 해석할 것인지의 여부를 판단한다. 또한 탐색 장치(300)는, 강제적으로 제외 데이터를 제외해서 해석해도 된다(스텝 S703: Yes).
이 다음에, 탐색 장치(300)는 제외 데이터를 사용하지 않고, 분할 영역의 예측 모델을 생성하여(스텝 S604), 스텝 S605, S6090A, S6060A, S6070A, S606, S607, S608을 실행한다.
도 8은 반도체 처리 장치(201)의 제어 처리 절차예를 나타내는 플로우차트 4이다. 플로우차트 4는 도 6에 나타낸 플로우차트 2의 다른 처리예이다. 또, 도 6과 동일 처리에 대해서는, 동일 스텝 번호를 부여하고 설명을 생략한다. 탐색 장치(300)는, 스텝 S602의 후에, 탐색 장치(300)는, 스텝 S602에서 결정된 제외 영역을 제외해서 해석할 것인지의 여부를 판단한다(스텝 S803). 제외하여 해석할 경우(스텝 S803: Yes), 스텝 S604로 이행하고, 제외하지 않고 해석할 경우(스텝 S803: No), 스텝 S608로 이행한다.
스텝 S803에서는, 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 유저로부터의 제외 지시 입력의 유무에 의해, 제외 영역 내의 해(입력 파라미터의 값)를 제외해서 해석할 것인지의 여부를 판단한다. 또한, 탐색 장치(300)는 강제적으로 제외 영역을 제외해서 해석해도 된다(스텝 S803: Yes).
이 다음에, 탐색 장치(300)는, 스텝 S604과 마찬가지로 분할 영역의 예측 모델을 생성한다(스텝 S604). 다음으로, 탐색 장치(300)는, 제외 영역 내의 해(입력 파라미터의 값)를 사용하지 않고, 스텝 S603에서 분할된 분할 영역군 중, 해가 존재하는 분할 영역을 추정한다(스텝 S605). 추정된 분할 영역을, 추정 분할 영역이라고 칭한다. 그리고, 탐색 장치(300)는 스텝 S6090A, S6060A, S6070A, S606, S607, S608을 실행한다.
또, 본 제어 처리에 있어서, 데이터의 해석, 보존, 전송 등의 규모가 커지고, 그 실행 시간이 1조건을 탐색하는 시간보다 길어질 경우에는, 그것들의 실행과 병렬해서 탐색을 계속하는 것이 가능하다. 그 때에는, 탐색 조건에 있어서 변경하는 입력 파라미터수, 동시에 변경하는 입력 파라미터수, 탐색 영역의 분할수 중 하나 이상을 증가시킨다. 이에 따라, 탐색 조건수를 증가시키고, 이 조건을 탐색함으로써, 해석 등을 실행하는 시간을 이용해서 탐색 결과를 증가시킬 수 있다. 특히, 데이터의 해석에 필요한 시간은 몇분부터 몇시간 이상이 될 경우가 있어, 그 해석중에 탐색을 계속함으로써 탐색 속도를 향상시킬 수 있다.
<반도체 처리 장치(201)의 제어 처리의 적용예 1>
다음으로, 반도체 디바이스의 양산 전에 있어서의 반도체 처리 장치(201)의 메인터넌스에 있어서, 반도체 처리 장치(201)의 장치차를 보정하기 위한 제어 처리의 적용예를 나타낸다. 여기에서는 기차(機差) 억제의 절차를 설명하는 예로서, 반도체 처리 장치(201)를, 방전 처리를 행하는 에칭 장치로 했다. 또한, 여기에서는 방전 처리를 실행할 때의 입력 파라미터를 레시피라고 칭한다. 방전 처리를 행하는 에칭 장치에서는, 보정 대상이 되는 출력으로서, 처리 결과 또는 처리에 사용하는 방전의 특성을 들 수 있다. 보정의 방법으로서는, 기준이 되는 에칭 장치와 동일한 출력이 얻어지도록 다른 에칭 장치를 보정하는 방법, 또는 복수의 에칭 장치의 출력이 균일하게 되도록 보정하는 방법이 있다.
도 9는 기차 억제 방법을 나타내는 플로우차트이다. 도 9는, 구체적으로는 예를 들면, 반도체 디바이스의 양산 전에 있어서의 반도체 처리 장치(201)의 메인터넌스 처리 절차예를 나타내는 장치차의 보정을 행하기 위해서, 탐색 장치(300)는, 메인터넌스 후에 방전 데이터 취득을 개시한다.
먼저, 탐색 장치(300)는 기본적인 방전 처리를 행하기 위한 레시피를 이용하여 기준 레시피 방전을 행하고, 그 때의 입출력 데이터를 취득한다. 또한, 양산에서 이용되는 레시피에 의한 방전을 행하고, 그 때의 출력 데이터(출력 파라미터의 값)를 취득한다(스텝 S901). 스텝 S901은, 스텝 S501∼S504에 대응하는 처리이다.
다음으로, 탐색 장치(300)는 장치차 보정 레시피를 탐색한다(스텝 S902). 스텝 S902는, 스텝 S505∼S507에 대응하는 처리이다. 그리고, 탐색 장치(300)는, 스텝 S902의 탐색한 장치차 보정 레시피를 이용한 장치차 보정을 실행한다(스텝 S903). 스텝 S903은, 스텝 S508∼S513, 도 6∼도 8의 처리에 대응하는 처리이다. 보정 목표를 달성하지 않고 있을 경우(스텝 S904: No), 스텝 S902로 돌아가고, 보정 목표를 달성했을 경우(스텝 S904: Yes), 처리를 종료한다. 스텝 S904는, 스텝 S514에 대응하는 처리이다.
또, 동일한 에칭 장치를 복수 사용하여 탐색을 병렬로 진행시키는 것으로 탐색 속도를 향상시켜도 된다. 그 때에는, 도 9의 절차에 의해 장치차가 보정된 복수의 에칭 장치를 사용함으로써, 목표를 만족시키는 해를 탐색할 수 있는 가능성을 향상시킬 수 있다. 또한, 탐색된 해를 그들 복수의 장치에 전개하여 보정을 행하는 것이 가능해진다.
이와 같이, 반도체 처리 장치(201)의 메인터넌스 후에 탐색 장치(300)에 의한 탐색 방법을 실행함으로써, 반도체 처리 장치(201)의 출력 파라미터의 값을 기준이 되는 출력 파라미터의 값에 가깝게 할 수 있다(자동 기차 보정 기능).
<반도체 처리 장치(201)의 제어 처리의 적용예 2>
다음으로, 반도체 디바이스의 양산 처리에 있어서, 경시(經時) 변화를 보정하기 위한 제어 처리의 적용예를 나타낸다.
도 10은 경시 변화 보정 방법을 나타내는 플로우차트이다. 도 10에서는, 도 9와 마찬가지로, 경시 변화를 보정하는 절차를 설명하는 예로서, 반도체 처리 장치(201)를, 처리에 방전을 사용하는 에칭 장치로 했다. 양산전 방전 데이터 취득에서는, 양산중의 경시 변화의 보정을 행하기 위해서, 탐색 장치(300)는, 먼저 기본적인 방전 처리를 행하기 위한 기준 레시피를 에칭 장치에 부여하여 기준 레시피 방전을 행하고, 그 때의 출력 데이터(출력 파라미터의 값)를 취득한다(스텝 S1011). 스텝 S1011은, 스텝 S501∼S504에 대응하는 처리이다.
다음으로, 탐색 장치(300)는, 장치차 보정 후보 레시피를 탐색한다(스텝 S1012). 스텝 S1012에서는, 과거의 양산시의 입출력 데이터의 해석 결과로부터, 보정 대상의 경시 변화를 예측할 수 있는 출력 데이터 또는 센서 데이터 및 모니터 데이터가 사용된다. 그리고, 탐색 장치(300)는, 양산 개시 전의 에칭 장치에 있어서, 이들의 경시 변화를 예상할 수 있는 데이터를 경시 변화 후의 값에까지 변동시키기 위한 장치차 보정 후보 레시피의 탐색을 실행한다. 스텝 S1012은, 스텝 S505∼S507에 대응하는 처리이다.
다음으로, 탐색 장치(300)는 장치차 보정을 실행한다(스텝 S1013). 스텝 S1013에서는, 탐색 장치(300)는 경시 변화가 발생하고 있지 않은 상태에서 이용하는 기본의 양산용 레시피와 스텝 S1012에서 탐색된 장치차 보정 후보 레시피를 비교하여, 장치차 보정 후보 레시피에서 변경된 입력 파라미터를 분명히 한다. 이에 따라, 양산전의 단계에서, 보정 대상의 입력 파라미터와 출력 파라미터와의 관계를 설명하는 함수를 생성하는 것이 가능해지고, 또 그 관계로부터 보정 후보가 되는 레시피를 생성할 수 있다. 스텝 S1013은, 스텝 S508∼S513, 도 6∼도 8의 처리에 대응하는 처리이다. 이 다음에, 양산 처리가 개시된다.
스텝 S1013의 후에, 반도체 디바이스의 양산 처리가 개시되면, 웨이퍼가 처리실에 도입되어(스텝 S1021), 에칭 장치가 웨이퍼를 에칭한다(스텝 S1022). 에칭(스텝 S1022)은, 1 스텝 또는 복수 스텝으로 구성된다. 에칭(스텝 S1022)이 복수 스텝인 경우, 각 스텝의 에칭은 방전 조건을 변경해서 실행된다. 에칭(스텝 S1022)의 완료 후에, 웨이퍼는 처리실 밖으로 반출된다(스텝 S1023). 그리고, 에칭중에 발생하여 처리실 표면에 퇴적한 반응 생성물을 제거하기 위해서, 플라스마 클리닝이 실시된다(스텝 S1024). 다음 웨이퍼가 있으면(스텝 S1025: Yes), 스텝 S1021로 돌아가고, 다음 웨이퍼가 없으면(스텝 S1025: No), 양산후 방전 데이터 취득으로 이행한다.
양산중의 에칭 장치의 입출력 데이터는, 데이터베이스(205)에 보존되며, 탐색 장치(300)는, 병렬해서 입출력 데이터를 리얼 타임으로 계속해서 해석한다. 이에 따라, 보정 대상의 경시 변화를 예측할 수 있는 출력 데이터 또는 센서 데이터 및 모니터 데이터의 추정을 양산중에 계속하는 것이 가능하다. 또한, 탐색 장치(300)는 동일한 양산 처리를 실행하는 복수의 에칭 장치의 입출력 데이터를 집약함으로써 데이터수를 증가시킬 수 있다.
양산 후 또는 양산 개시로부터 지정한 시간이 경과했을 때에 방전 데이터를 취득했을 경우, 탐색 장치(300)는, 경시 변화를 보정하는 레시피의 탐색을 실행한다(스텝 S1031). 구체적으로는 예를 들면, 탐색 장치(300)는, 스텝 S1011, S1012에서 취득한 데이터, 해석된 입출력 데이터의 관계, 및 보정 후보 레시피를 스텝 S502의 입력으로서 사용하여, 경시 변화 보정 레시피를 탐색한다. 스텝 S1031은, 스텝 S505∼S507에 대응하는 처리이다.
그리고, 탐색 장치(300)는 탐색 결과인 경시 변화 보정 레시피를 이용하여, 보정 결과의 검증을 행한다(스텝 S1032). 스텝 S1032은, 스텝 S508∼S513, 도 6∼도 8의 처리에 대응하는 처리이다.
또한, 스텝 S1031, S1032의 실행 전에, 탐색 장치(300)는, 반도체 디바이스의 양산중에 취득한 출력 데이터를 해석하여, 보정 대상의 경시 변화를 예측할 수 있는 출력 데이터 또는 센서 데이터 및 모니터 데이터를 추정하고, 스텝 S1012을 실행해도 된다. 이에 따라, 보정 대상의 입력 파라미터와 출력 파라미터와의 관계를 설명하는 함수를 생성하며, 또한 그 관계로부터 보정 후보가 되는 레시피를 생성할 수 있다. 이들의 결과를, 스텝 S502에서 이용함으로써, 탐색 장치(300)는 스텝 S1031, S1032를 실행할 수 있다.
또한, 상기 탐색에 있어서의 스텝 S502의 입력으로서는, 엔지니어의 지식을 이용하여, 보정에 빈번하게 사용되는 입력 파라미터를 변경한 레시피, 및 그 레시피를 이용하여 방전했을 때의 입출력 데이터와 그 해석 결과를 이용하여도 된다.
그리고, 보정 목표를 달성하고 있지 않을 경우(스텝 S1033: No), 스텝 S1031로 돌아가고, 보정 목표를 달성했을 경우(스텝 S1033: Yes), 처리를 종료한다. 스텝 S1033은, 스텝 S514에 대응하는 처리이다. 도 10에 나타낸 탐색을 실행할 때에는, 동일한 양산 처리를 실시한 양산 후의 에칭 장치를 복수 사용하여 탐색을 병렬로 진행시키는 것으로 탐색 속도를 향상시킬 수 있다. 또한, 탐색된 해(입력 파라미터)는, 동일한 양산 처리를 실행하는 복수의 에칭 장치에 전개하여 보정을 실행하는 것이 가능하다.
이와 같이, 반도체의 양산 후에 있어서 탐색 장치(300)에 의한 탐색 방법을 실행함으로써, 양산중의 반도체 처리 장치(201)의 출력 파라미터의 값의 경시 변화를 보정할 수 있다(자동 경시 변화 보정 기능).
이와 같이, 탐색 장치(300)는, 반도체 처리 장치(201)의 입력 파라미터의 값 및 출력 파라미터의 값을 자동 해석하고, 그 해석 결과를 고려한 상태에서, 입력 파라미터의 값을 탐색하기 위한 실험 조건을 자동으로 결정한다. 그리고, 탐색 장치(300)는, 당해 실험 결과의 검증을 자동으로 행하고, 이들의 자동 동작을 반복함으로써, 목표로 하는 장치 상태 및 처리 결과(출력 파라미터의 값)가 얻어지는 입력 파라미터의 값을 자동적으로 탐색할 수 있다. 이에 따라, 반도체 처리 장치(201) 스스로가 자동적으로 장치 성능을 도출해 낼 수 있고, 부가하여 장치 성능을 도출해 내기 위한 제어 모델 개발이나 장치 파라미터(입력 파라미터와 출력 파라미터와의 조합)의 선정을 행하는 엔지니어를 지원할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 실시예에 따른 탐색 장치(300)는, 반도체를 처리하는 반도체 처리 장치(201)에 설정되는 조건 또는 반도체 처리 장치(201)에 의해 반도체가 처리된 결과를 나타내는 목표값과, 조건과 결과의 범위에 의해 규정되는 탐색 영역 내에 있어서의 조건 또는 결과 중 목표값이 나타내는 쪽의 기준값의 입력을 수신하는 입력부(401)와, 탐색 영역 내의 조건의 설정값과, 당해 설정값을 반도체 처리 장치(201)에 부여했을 경우의 결과의 실측값에 의거하여, 조건과 결과의 관계를 나타내는 예측 모델을 생성하는 생성부(402)와, 생성부(402)에 의해 생성된 예측 모델에, 입력부(401)에 의해 입력된 목표값을 부여함으로써, 예측 모델로부터 예측값을 취득하고, 예측값의 존재 영역을 탐색 영역으로부터 특정하는 특정부(403)와, 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값이 입력부(401)에 의해 입력된 기준값보다 목표값에 가까운지의 여부를 판단하는 판단부(404)와, 판단부(404)에 의해 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값 쪽이 목표값에 가깝다고 판단되었을 경우, 예측값을 기준값으로 설정하고, 특정부에 의해 특정된 예측값의 존재 영역을 탐색 영역으로 설정하는 설정부(405)와, 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값이 목표값의 달성 조건을 충족했을 경우에 달성 조건을 충족한 예측값을 출력하는 출력부(406)를 갖는다.
이에 따라, 반도체 처리 장치(201)의 입출력에 관한 최적해에의 도달 정밀도의 향상을 도모할 수 있다. 따라서, 반도체 처리 장치(201)에 있어서의 운용의 효율화 및 처리의 최적화를 도모할 수 있다.
또한, 탐색 장치(300)는 판단부(404)에 의해 예측 모델로부터 얻어진 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값 쪽이 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 결정부(407)에 의해 예측값의 존재 영역 내의 예측값 및 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값을 제외 데이터로 결정하고, 설정부(405)에 의해 탐색 영역으로부터 제외 데이터와 당해 제외 데이터가 얻어졌을 경우에 반도체 처리 장치(201)에 부여된 목표값에 의하여 특정되는 제외 영역을 제외한 잔존 영역을 탐색 영역으로 설정한다. 이에 따라, 목표값에 가깝지 않은 예측값과 목표값의 조합이 존재하는 제외 영역을 최신의 탐색 영역으로부터 제외할 수 있어, 최적해에의 도달 정밀도의 향상을 도모할 수 있다.
또한, 탐색 장치(300)는 분할부(408)에 의해 탐색 영역을 복수의 영역으로 분할하고, 판단부(404)에 의해 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값 쪽이 목표값에 가깝다고 판단되었을 경우, 특정부(403)에 의해, 예측값을 기준값으로 설정하고, 예측값의 존재 영역을 복수의 분할 영역 중에서 특정한다. 이에 따라, 예측값의 존재 영역을 용이하게 특정할 수 있어, 탐색 속도의 향상을 도모할 수 있다.
또한, 탐색 장치(300)는 분할부(408)에 의해 탐색 영역을 복수의 영역으로 분할하고, 생성부(402)에 의해, 분할 영역 내에 있어서의 조건의 설정값을 반도체 처리 장치(201)에 부여했을 경우의 결과의 실측값을, 분할 영역마다 취득하고, 생성부(402)에 의해, 각 분할 영역에서의 조건의 설정값과 결과의 실측값에 의거하여 예측 모델을 생성한다. 이에 따라, 복수의 반도체 처리 장치(201)를 사용함으로써 실측값을 분할 영역마다 병렬로 취득할 수 있어, 예측 모델의 생성 속도의 고속화를 도모할 수 있다.
또한, 탐색 장치(300)는 판단부(404)에 의해 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값 쪽이 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 결정부(407)에 의해 예측값의 존재 영역 내에서 취득한 데이터를 제외 데이터로 결정하고, 생성부(402)에 의해, 실측값으로부터 제외 데이터를 제외한 특정 실측값과, 설정값으로부터 제외 데이터가 얻어졌을 경우에 반도체 처리 장치(201)에 부여된 설정값을 제외한 특정 설정값에 의거하여, 예측 모델을 생성한다. 또한, 목표값에 가깝지 않은 예측값과 설정값의 조합이 존재하는 제외 영역을 예측값의 후보로부터 제외할 수 있어, 예측 모델의 정밀도 향상을 도모할 수 있다. 따라서, 생성된 예측 모델에 의해, 보다 양호한 예측값을 얻을 수 있다.
또한, 탐색 장치(300)는 검출부(409)에 의해, 결과의 실측값과, 소정의 출력 임계값에 의거하여, 반도체 처리 장치(201)의 불안정 동작을 검출하고, 출력부(406)에 의해, 검출부(409)에 의한 검출 결과를 출력한다. 이에 따라, 탐색의 계속 가부를 유저에 촉구할 수 있다.
또, 본 발명은 전술한 실시예에 한정되는 것이 아니며, 첨부한 특허청구범위의 취지 내에 있어서의 다양한 변형예 및 동등한 구성이 포함된다. 예를 들면, 전술한 실시예는 본 발명을 이해하기 쉽게 설명하기 위해 상세하게 설명한 것이며, 반드시 설명한 모든 구성을 구비하는 것으로 본 발명은 한정되지 않는다. 또한, 임의의 실시예의 구성의 일부를 다른 실시예의 구성으로 치환해도 된다. 또한, 임의의 실시예의 구성에 다른 실시예의 구성을 더해도 된다. 또한, 각 실시예의 구성의 일부에 대해서, 다른 구성의 추가, 삭제, 또는 치환을 해도 된다.
또한, 전술한 각 구성, 기능, 처리부, 처리 수단 등은, 그들의 일부 또는 전부를, 예를 들면 집적회로로 설계하는 등에 의해, 하드웨어로 실현해도 되고, 프로세서가 각각의 기능을 실현하는 프로그램을 해석하여 실행함으로써, 소프트웨어로 실현해도 된다.
각 기능을 실현하는 프로그램, 테이블, 파일 등의 정보는, 메모리, 하드디스크, SSD(Solid State Drive) 등의 기억장치, 또는, IC(Integrated Circuit) 카드, SD카드, DVD(Digital Versatile Disc)의 기록 매체에 저장될 수 있다.
또한, 제어선이나 정보선은 설명상 필요한 것으로 고려되는 것을 나타내고 있으며, 설치상 필요한 모든 제어선이나 정보선을 나타내고 있다고는 할 수 없다. 실제로는, 거의 모든 구성이 서로 접속되어 있는 것으로 고려해도 된다.
200: 반도체 제조 시스템
201: 반도체 처리 장치
202: 장치 제어 시스템
203: 모니터 시스템
204: 센서 시스템
205: 데이터베이스
206: 자동 제어 시스템
221: 레시피 설정 컨트롤러
222: 장치 기본 설정 컨트롤러
223: 설정 에러 검출 시스템
261: 목표 설정 컨트롤러
262: 자율 탐색 시스템
263: 불안정 동작 검출 시스템
300: 탐색 장치
401: 입력부
402: 생성부
403: 특정부
404: 판단부
405: 설정부
406: 출력부
407: 결정부
408: 분할부
409: 검출부

Claims (14)

  1. 반도체를 처리하는 반도체 처리 장치에 설정되는 조건 또는 상기 반도체 처리 장치에 의해 상기 반도체가 처리된 결과를 나타내는 목표값과, 상기 조건과 상기 결과의 범위에 의해 규정되는 탐색 영역 내에 있어서의 상기 조건 또는 상기 결과 중 상기 목표값이 나타내는 쪽의 기준값의 입력을 수신하는 입력부와,
    상기 탐색 영역 내의 상기 조건의 설정값과, 당해 설정값을 상기 반도체 처리 장치에 부여했을 경우의 상기 결과의 실측값에 의거하여, 상기 조건과 상기 결과의 관계를 나타내는 예측 모델을 생성하는 생성부와,
    상기 생성부에 의해 생성된 예측 모델에, 상기 입력부에 입력된 목표값을 부여함으로써, 상기 예측 모델로부터 예측값을 취득하고, 상기 예측값의 존재 영역을 상기 탐색 영역으로부터 특정하는 특정부와,
    상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값이 상기 입력부에 입력된 기준값보다 상기 목표값에 가까운지의 여부를 판단하는 판단부와,
    상기 판단부에 의해 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝다고 판단되었을 경우, 상기 예측값을 상기 기준값으로 설정하고, 상기 특정부에 의해 특정된 상기 예측값의 존재 영역을 상기 탐색 영역으로 설정하는 설정부와,
    상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값이 상기 목표값의 달성 조건을 충족했을 경우에 상기 달성 조건을 충족한 예측값을 출력하는 출력부
    를 갖는 것을 특징으로 하는 탐색 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단부에 의해 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 상기 예측값의 존재 영역 내의 예측값 및 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값을 제외 데이터로 결정하는 결정부를 갖고,
    상기 설정부는, 상기 탐색 영역으로부터 상기 결정부에 의해 결정된 제외 데이터와 당해 제외 데이터가 얻어졌을 경우에 상기 반도체 처리 장치에 부여된 목표값에 의하여 특정되는 제외 영역을 제외한 잔존 영역을 상기 탐색 영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 탐색 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 탐색 영역을 복수의 영역으로 분할하는 분할부를 갖고,
    상기 특정부는, 상기 판단부에 의해 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝다고 판단되었을 경우, 상기 예측값을 상기 기준값으로 설정하고, 상기 특정부에 의해 특정된 상기 예측값의 존재 영역을, 상기 분할부에 의해 얻어진 복수의 분할 영역 중에서 특정하는 것을 특징으로 하는 탐색 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 탐색 영역을 복수의 영역으로 분할하는 분할부를 갖고,
    상기 생성부는, 상기 분할부에 의해 얻어진 분할 영역 내에 있어서의 상기 조건의 설정값을 상기 반도체 처리 장치에 부여했을 경우의 상기 결과의 실측값을, 상기 분할 영역마다 취득하고, 상기 각 분할 영역에서의 상기 조건의 설정값과 상기 결과의 실측값에 의거하여, 상기 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 탐색 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 설정부는, 상기 판단부에 의해 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 상기 예측값을 상기 기준값으로 설정하지 않고, 상기 예측값의 존재 영역을 상기 탐색 영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 탐색 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단부에 의해 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 상기 예측값의 존재 영역 내의 예측값을 제외 데이터로 결정하는 결정부를 갖고,
    상기 생성부는, 상기 실측값으로부터 상기 제외 데이터를 제외한 특정의 실측값과, 상기 설정값으로부터 상기 제외 데이터가 얻어졌을 경우에 상기 반도체 처리 장치에 부여된 설정값을 제외한 특정의 설정값에 의거하여, 상기 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 탐색 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 결과의 실측값과, 소정의 출력 임계값에 의거하여, 상기 반도체 처리 장치의 불안정 동작을 검출하는 검출부를 갖고,
    상기 출력부는, 상기 검출부에 의한 검출 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 탐색 장치.
  8. 탐색 장치가 실행하는 탐색 방법으로서,
    상기 탐색 장치는,
    반도체를 처리하는 반도체 처리 장치에 설정되는 조건 또는 상기 반도체 처리 장치에 의해 상기 반도체가 처리된 결과를 나타내는 목표값과, 상기 조건과 상기 결과의 범위에 의해 규정되는 탐색 영역 내에 있어서의 상기 조건 또는 상기 결과 중 상기 목표값이 나타내는 쪽의 기준값의 입력을 수신하는 입력 처리와,
    상기 탐색 영역 내의 상기 조건의 설정값과, 당해 설정값을 상기 반도체 처리 장치에 부여했을 경우의 상기 결과의 실측값에 의거하여, 상기 조건과 상기 결과의 관계를 나타내는 예측 모델을 생성하는 생성 처리와,
    상기 생성 처리에 의해 생성된 예측 모델에, 상기 입력 처리에 의해 입력된 목표값을 부여함으로써, 상기 예측 모델로부터 예측값을 취득하고, 상기 예측값의 존재 영역을 상기 탐색 영역으로부터 특정하는 특정 처리와,
    상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값이 상기 입력 처리에 의해 입력된 기준값보다 상기 목표값에 가까운지의 여부를 판단하는 판단 처리와,
    상기 판단 처리에 의해 상기 예측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝다고 판단되었을 경우, 상기 예측값을 상기 기준값으로 설정하고, 상기 특정 처리에 의해 특정된 상기 예측값의 존재 영역을 상기 탐색 영역으로 설정하는 설정 처리와,
    상기 예측값이 상기 목표값의 달성 조건을 충족했을 경우에 상기 달성 조건을 충족한 예측값을 출력하는 출력 처리
    를 실행하는 것을 특징으로 하는 탐색 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 탐색 장치는,
    상기 판단 처리에 의해 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 상기 존재 영역 내의 예측값 및 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값을 제외 데이터로 결정하는 결정 처리를 실행하고,
    상기 설정 처리에서는, 상기 탐색 장치는, 상기 탐색 영역으로부터 상기 결정 처리에 의해 결정된 제외 데이터와 당해 제외 데이터가 얻어졌을 경우에 상기 반도체 처리 장치에 부여된 목표값에 의하여 특정되는 제외 영역을 제외한 잔존 영역을 상기 탐색 영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 탐색 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 탐색 장치는,
    상기 탐색 영역을 복수의 영역으로 분할하는 분할 처리를 실행하고,
    상기 특정 처리에서는, 상기 탐색 장치는, 상기 판단 처리에 의해 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝다고 판단되었을 경우, 상기 예측값을 상기 기준값으로 설정하고, 상기 특정 처리에 의해 특정된 상기 예측값의 존재 영역을, 상기 분할 처리에 의해 얻어진 복수의 분할 영역 중에서 특정하는 것을 특징으로 하는 탐색 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 탐색 장치는,
    상기 탐색 영역을 복수의 영역으로 분할하는 분할 처리를 실행하고,
    상기 생성 처리에서는, 상기 탐색 장치는, 상기 분할 처리에 의해 얻어진 분할 영역 내에 있어서의 상기 조건의 설정값을 상기 반도체 처리 장치에 부여했을 경우의 상기 결과의 실측값을, 상기 분할 영역마다 취득하고, 상기 각 분할 영역에서의 상기 조건의 설정값과 상기 결과의 실측값에 의거하여, 상기 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 탐색 방법.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 탐색 장치는,
    상기 설정 처리에서는, 상기 탐색 장치는, 상기 판단 처리에 의해 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 상기 예측값을 상기 기준값으로 설정하지 않고, 상기 예측값의 존재 영역을 상기 탐색 영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 탐색 방법.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 탐색 장치는,
    상기 판단 처리에 의해 상기 예측값에 대응하는 상기 결과의 실측값의 쪽이 상기 목표값에 가깝지 않다고 판단되었을 경우, 상기 예측값의 존재 영역 내의 예측값을 제외 데이터로 결정하는 결정 처리를 실행하고,
    상기 생성 처리에서는, 상기 탐색 장치는, 상기 실측값으로부터 상기 제외 데이터를 제외한 특정의 실측값과, 상기 설정값으로부터 상기 제외 데이터가 얻어졌을 경우에 상기 반도체 처리 장치에 부여된 설정값을 제외한 특정의 설정값에 의거하여, 상기 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 탐색 방법.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 탐색 장치는,
    상기 결과의 실측값과, 소정의 출력 임계값에 의거하여, 상기 반도체 처리 장치의 불안정 동작을 검출하는 검출 처리를 실행하고,
    상기 출력 처리에서는, 상기 탐색 장치는, 상기 검출 처리에 의한 검출 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 탐색 방법.
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