KR20210148092A - 반도체 장치 제조 시스템 및 반도체 장치 제조 방법 - Google Patents
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Abstract
반도체 디바이스의 제조 공정에서 악영향을 미치는 이물을 저감하기 위한 반도체 제조 장치 시스템 및 반도체 장치 제조 방법을 제공한다. 반도체 제조 장치와, 네트워크를 통해서 상기 반도체 제조 장치에 접속되고 이물 저감 처리가 실행되는 플랫폼을 구비하는 반도체 장치 제조 시스템에 있어서의 상기 이물 저감 처리는, 상기 반도체 제조 장치에 의해 처리된 시료를 이용해서 이물 특성값을 취득하는 스텝과, 기계 학습에 의해, 상기 취득된 이물 특성값과 상관 데이터를 바탕으로 이물 발생에 기인하는 상기 반도체 제조 장치의 부품을 특정하는 스텝과, 상기 반도체 제조 장치를 클리닝하기 위한 클리닝 조건을 상기 특정된 부품을 바탕으로 규정하는 스텝과, 상기 규정된 클리닝 조건을 이용해서 상기 반도체 제조 장치를 클리닝하는 스텝을 갖고, 상기 상관 데이터는, 미리 취득된 상기 이물 특성값과 상기 부품의 상관 데이터이다.
Description
본 발명은, 반도체 장치 제조 시스템 및 반도체 장치 제조 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 플라스마 처리 장치는, 진공 처리실, 이것에 접속된 가스 공급 장치, 진공 처리실 내의 압력을 원하는 값으로 유지하는 진공 배기계, 피처리재인 웨이퍼를 재치(載置)하는 전극, 진공 처리실 내에 플라스마를 발생시키기 위한 플라스마 발생 수단 등으로 구성되어 있다. 플라스마 발생 수단에 의해 샤워플레이트 등으로부터 진공 처리실 내에 공급된 처리 가스를 플라스마 상태로 함으로써, 웨이퍼 재치용 전극에 유지된 웨이퍼의 플라스마 처리, 예를 들면 에칭 처리가 행해진다.
최근, 반도체 디바이스의 집적도의 향상에 수반하여, 미세 가공 즉 가공 정밀도의 향상이 요구되고 있다. 특히 반도체 디바이스의 칩도 미세해지고, 배선 간의 폭이 작아, 이물이 배선폭보다 큰 것이 부착하기 쉬워지고, 부착한 이물이 도전성의 것이면 쇼트를 초래하여, 반도체 디바이스의 본래의 기능을 발휘할 수 없어진다. 또한, 이물이 절연성인지 도전성인지에 관계없이, 이물이 부착한 칩이 다음 공정으로 반송되었을 경우, 이 다음 공정이 예를 들어 에칭 공정이면, 그 이물이 에칭을 저해하는 마스크로 되어, 원하는 에칭 가공 형상의 형성이 곤란해진다.
따라서, 전술과 같은 이물을 저감하여, 정상적인 반도체 디바이스를 취득할 수 있도록, 가공의 수율 향상을 목표로 할 필요가 있다. 수율 향상을 목표로 하는 한 방법으로서, 이물 저감을 위한 플라스마 처리 조건을 탐색하는 기술이 있다.
특허문헌 1에 나타나는 바와 같이, 제조 라인에 설치한 에처용 PC와, 에처 공급 메이커의 PC를 네트워크 접속하고, 에처 공급 메이커의 PC에서 처리한 레시피에서 얻어진 에칭 결과를, 제조 라인의 PC에 송신해서 보존하거나, 에처 공급 메이커의 데몬스트레이션에서 얻어진 노하우를 에처 공급 메이커의 PC에 보존하거나 해서, 각 PC의 연계로 에칭 성능을 보다 좋게 하는 레시피를 도출하여, 다음의 레시피를 작성하는 기술이 알려져 있다.
이 종래 기술은, 에칭 성능, 예를 들면 CD(Critical Dimension) 성능이나 에칭 레이트 균일성의 확보에 효과를 발휘하지만, 이물수의 저감을 도모하는 것은 곤란하고, 또한 장치의 성능 개선을 행하기 위해서는 한계가 있는 것을 알 수 있었다. 성능 개선에 한계가 있는 이유는, 성능 개선의 지침을 바탕으로 좋은 결과를 도출할 수는 있지만, 이 개선 사이클을 반복하여 행함에 의해 개선해 가는 학습 기능을 갖고 있지 않기 때문이다.
또한, 특허문헌 1의 기술에서는, 에칭 성능의 개선에는 기여하지만, 이물수를 저감하기 위한 수단이나 클리닝 방법에 언급하고 있지 않아, 웨이퍼의 이물 저감을 도모하는 것은 곤란하다.
본 발명은, 반도체 디바이스의 제조 공정에서 악영향을 미치는 이물을 저감하기 위한 반도체 장치 제조 시스템 및 반도체 장치 제조 방법을 제공하는 것에 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 대표적인 본 발명에 관한 반도체 장치 제조 시스템은,
반도체 제조 장치와, 네트워크를 통해서 상기 반도체 제조 장치에 접속되고 이물 저감 처리가 실행되는 플랫폼을 구비하는 반도체 장치 제조 시스템에 있어서,
상기 이물 저감 처리는,
상기 반도체 제조 장치에 의해 처리된 시료를 이용해서 이물 특성값을 취득하는 스텝과,
기계 학습에 의해, 상기 취득된 이물 특성값과 상관 데이터를 바탕으로 이물 발생에 기인하는 상기 반도체 제조 장치의 부품을 특정하는 스텝과,
상기 반도체 제조 장치를 클리닝하기 위한 클리닝 조건을 상기 특정된 부품을 바탕으로 규정하는 스텝과,
상기 규정된 클리닝 조건을 이용해서 상기 반도체 제조 장치를 클리닝하는 스텝을 갖고,
상기 상관 데이터는, 미리 취득된 상기 이물 특성값과 상기 부품의 상관 데이터인 것에 의해 달성된다.
대표적인 본 발명에 관한 반도체 장치 제조 방법은,
반도체 제조 장치를 이용해서 반도체 장치를 제조하는 반도체 장치 제조 방법에 있어서,
상기 반도체 제조 장치에 의해 처리된 시료를 이용해서 이물 특성값을 취득하는 공정과,
상기 취득된 이물 특성값과 상관 데이터를 바탕으로 이물 발생에 기인하는 상기 반도체 제조 장치의 부품을 기계 학습에 의해 특정하는 공정과,
상기 반도체 제조 장치를 클리닝하기 위한 클리닝 조건을 상기 특정된 부품을 바탕으로 규정하는 공정과,
상기 규정된 클리닝 조건을 이용해서 상기 반도체 제조 장치를 클리닝하는 공정을 갖고,
상기 상관 데이터는, 미리 취득된 상기 이물 특성값과 상기 부품의 상관 데이터인 것에 의해 달성된다.
대표적인 본 발명에 관한 반도체 장치 제조 시스템은,
반도체 제조 장치와, 네트워크를 통해서 상기 반도체 제조 장치에 접속되고 이물 저감 처리가 실행되는 플랫폼을 구비하는 반도체 장치 제조 시스템에 있어서,
상기 이물 저감 처리는,
상기 반도체 제조 장치에 의해 처리된 시료를 이용해서 이물 특성값을 취득하는 스텝과,
상기 취득된 이물 특성값과 상관 데이터를 바탕으로 이물 발생에 기인하는 상기 반도체 제조 장치의 부품을 특정하는 스텝과,
상기 반도체 제조 장치를 클리닝하기 위한 클리닝 조건을 상기 특정된 부품을 바탕으로 규정하는 스텝과,
상기 규정된 클리닝 조건을 이용해서 상기 반도체 제조 장치를 클리닝하는 스텝을 갖고,
상기 상관 데이터는, 미리 취득된 상기 이물 특성값과 상기 부품의 상관 데이터이고,
상기 이물 특성값은, 상기 시료 상에 있어서의 이물의 위치를 포함하는 것에 의해 달성된다.
본 발명에 따르면, 반도체 디바이스의 제조 공정에서 악영향을 미치는 이물을 저감하기 위한 반도체 장치 제조 시스템 및 반도체 장치 제조 방법을 제공하는 것이 가능해진다.
상기한 것 이외의 과제, 구성 및 효과는, 이하의 실시형태의 설명에 의해 명백해진다.
도 1은, 본 발명의 일 실시형태인 반도체 장치 제조 시스템의 블록도.
도 2는, 본 발명의 일 실시형태인 반도체 장치 제조 시스템의 네트워크도.
도 3은, 본 발명의 일 실시형태인 반도체 장치 제조에 있어서의 이물 측정 자동 처리 사이클을 나타내는 플로도.
도 4는, 이물 사이클을 제어하기 위한 조작 화면을 나타내는 도면.
도 5는, 이물 측정 결과의 그래피컬 유저 인터페이스(Graphical User Interface : GUI)를 나타내는 도면.
도 2는, 본 발명의 일 실시형태인 반도체 장치 제조 시스템의 네트워크도.
도 3은, 본 발명의 일 실시형태인 반도체 장치 제조에 있어서의 이물 측정 자동 처리 사이클을 나타내는 플로도.
도 4는, 이물 사이클을 제어하기 위한 조작 화면을 나타내는 도면.
도 5는, 이물 측정 결과의 그래피컬 유저 인터페이스(Graphical User Interface : GUI)를 나타내는 도면.
본 실시형태의 반도체 장치 제조 시스템은, 반도체 제조 장치와 이물 측정 장치 및 각종 데이터베이스에 액세스 가능한 네트워크를 장비하고, 이물 저감을 위한 처리 플로차트를 실행한다. 또, 「네트워크」란, 예를 들면 인터넷, WAN(Wide Area Network), LAN(Local Area Network), 전용 회선, 또는 이들의 조합에 의해서 구성되는 정보 통신 네트워크를 가리키는 것으로 한다.
또한, 본 실시형태의 반도체 장치 제조 시스템은, 반도체 제조 장치와, 네트워크를 통해서 상기 반도체 제조 장치에 접속되고 이물 저감 처리가 실행되는 플랫폼을 구비한다. 여기에서, 플랫폼으로서는, 네트워크에 접속되고, 이물 저감 처리의 애플리케이션을 구비한 서버 등을 포함한다. 반도체 제조 장치와 플랫폼은, 클라우드 컴퓨팅으로서 구성되어 있으면 바람직하고, 로컬 에어리어 네트워크를 통해서 반도체 제조 장치에 접속되어 있으면 더 바람직하다.
(실시형태 1)
이하, 본 발명의 일 실시형태를, 도 1을 참조해서 설명한다. 우선, 도 1의 반도체 장치 제조 시스템에 있어서의 처리 플로에 대하여 설명한다. 본 도면에 나타내는 처리 플로의 목적은, 반도체 제조에 있어서 중요한 이물 저감이다.
반도체 제조 장치에서는 다양한 프로세스 조건의 설정이 필요하다. 본 실시형태에서는, 이물 저감용 프로세스 조건의 최적화 자동 시퀀스의 예를 나타낸다. 예를 들면, 여기에서는, 반도체 제조 장치인 에칭 장치에 적용할 수 있는, 이물 저감 가능한 최적의 클리닝 조건을 탐색하기 위한 탐색 사이클을 자동화한 예에 대하여 설명한다. 이하의 예에서는, 레시피 데이터베이스(110) 및 축적 데이터베이스(109)는, 클라우드(111) 상의 외부 서버에 구축되고 인터넷을 통해서 액세스 가능한 것으로 하지만, 이들은 로컬 서버에 구축되어도 된다.
플랫폼에 구비된 애플리케이션에 의거해서 실행되는 이물 저감 처리는, 반도체 제조 장치(여기에서는 플라스마 에칭 장치)에 의해 처리된 시료를 이용해서 이물 특성값을 취득하는 스텝과, 이물 발생에 기인하는 반도체 제조 장치의 부품을 상기 취득된 이물 특성값과 상관 데이터를 바탕으로 특정하는 스텝과, 반도체 제조 장치를 클리닝하기 위한 클리닝 조건을 특정된 부품을 바탕으로 규정하는 스텝과, 상기 규정된 클리닝 조건을 이용해서 상기 반도체 제조 장치를 클리닝하는 스텝을 갖는다. 상관 데이터는, 미리 취득된 상기 이물 특성값과 상기 부품의 상관 데이터이다. 이하, 이물 저감 처리를 구체적으로 설명한다.
도 1에 있어서, 반도체 제조 장치 처리 실행부(101), 즉 에칭 장치에서 처리되는 처리 웨이퍼는, 소정의 처리 레시피에 의거하여 에칭 처리된다. 처리 레시피란, 에칭 장치의 각부(各部)를 제어하는 제어 파라미터, 설정 파라미터 등의 복수의 파라미터값을 통합한 것이며, 예를 들면 처리 가스의 종류, 첨가 가스의 유량비, 처리실 내 압력, 상부 고주파 전력, 하부 고주파 전력, 상부 전극 온도, 하부 전극 온도 등의 파라미터값을 포함한다.
처리 레시피는 레시피 데이터베이스(110)에 저장되고, 판별을 위하여 레시피 식별자로서의 코드 번호가 부여된다. 이 코드 번호는, 처리 레시피에 관한 정보로서, 처리 레시피에 의거하여 에칭 처리된 처리 웨이퍼에 대응지어진 번호이며, 예를 들면 웨이퍼를 격납하는 카세트에 바코드 첨부되고, 그것을 판독하는 형태로 부여되어도 된다. 또한, 바코드는, 처리에 이용한 에칭 장치를 특정하는 장치 식별자(처리 장치에 관한 정보, 예를 들면 처리 장치의 각 부품의 소재에 관한 정보를 포함한다)나, 처리된 웨이퍼를 특정하는 웨이퍼 식별자(웨이퍼의 소재의 정보를 포함한다)를 가질 수 있다.
여기에서는, 처리 레시피를 레시피 데이터베이스(110)에 보관할 때에, 자동으로 부여되는 시스템을 상정한다. 그때 기계적으로 고유의 번호를 취득함과 동시에, 장치 식별자와 웨이퍼 식별자와 레시피 식별자(코드 번호)에 의해, 예를 들면 처리 실행자가 식별 판단 가능한 번호를 부여한다. 이에 의해, 처리 레시피와 데이터의 대응짓기 등의 기계적인 처리로 다른 번호와의 구별을 행해야만 하는 것은 고유의 번호로 행하고, 처리 실행자가 그 번호를 이용해서 데이터를 보존하거나, 보존하는 장소를 특정하거나, 처리 레시피가 잘못되지 않았는지 판단하는데 있어서, 식별 판단 가능한 번호를 이용한다. 고유의 번호와 식별 판단 가능한 번호는, 시스템 내에서 대응짓기가 되어 있으며, 즉 1대1에 대응한다.
그 후, 처리된 웨이퍼는 이물 측정기에 자동 반송, 혹은 수동 반송되고, 이물 특성값 취득부(102)에 있어서, 웨이퍼 상의 이물수·성분·분포(웨이퍼에 대한 이물의 위치 좌표를 포함한다)·형상·치수가 측정되고, 각종 측정 결과를 취득한다. 측정 결과는 레시피 데이터베이스(110)에 저장된다. 이 이물 측정기는 복수의 장치의 조합으로 되는 경우가 많다. 예를 들면, 이물수·분포를 측정하는 장치(이물 측정 장치)로 측정한 후, 다른 측정 장치(이물 분석 장치)로, 그 이물 장소에 따른 이물의 성분 분석이나 형상·치수 측정을 행하는 경우가 있다. 단, 단일의 측정 장치로 각종 측정을 행해도 된다.
여기에서 취득한 측정 결과와 상기 처리 레시피가 대응지어진 상태에서, 클라우드(외부 서버 등)(111) 상의 레시피 데이터베이스(110)에 보존된다. 이러한 경우, 미리 상기 식별 판단 가능한 번호로 작성된 통일 폴더에 대하여, 처리 실행자가 판단해서 처리 레시피와 측정 결과를 대응지어서 보존하는 방법과, 상기 고유 번호로 시스템이 처리 레시피와 측정 결과를 자동으로 대응짓는 방법의 2종류가 있다. 이에 의해, 처리 레시피와 측정 결과가 1대1로 대응지어져서, 결과에 의거한 처리 레시피의 우열이 판단 가능해진다.
일례로서, 이물수 A·성분 B·분포 C·형상 D·치수 E를 이물 특성값으로 해서, 각각 소(少)부터 대(大)까지 5단계로 랭크 부여하고, 추가로 가중치 W1, W2, W3, W4, W5를 이용했을 때, 이물의 평가값 V는, 이하의 식으로 부여된다.
V=W1·A+W2·B+W3·C+W4·D+W5·E (1)
식(1)의 계산은, 센터 PC(123)(또는 외부의 PC(133))에서 행할 수 있고, 평가값 V가 낮을수록, 처리 레시피가 우수하다고 판단할 수 있다. 평가값 V는, 이물 특성값에 관한 정보로서, 처리 레시피에 대응지어서 레시피 데이터베이스(110)에 보존된다.
그 후, 취득된 측정 결과로부터, 이물원으로 되는 원인을 탐색하기 위하여, 이물 분석 검토부(103)의 분석 작업으로 이행한다. 그 분석 결과(특정 부품)는, 이물과 특성값으로 대응지어져서, 상관 데이터로서 축적 데이터베이스(109)에 보존된다. 예를 들면, 부품 특정 검토부(104)에서, 이물 성분에 포함되는 원소 중에서 비교적 양이 많은 원소가, 장치에 사용하는 부품의 재질의 주성분일 경우에, 기록된 장치 식별자에 의거해서, 그 부품을 이물원으로 특정한다. 혹은, 이물 성분에 포함되는 원소 중에서, 양이 최대인 원소인 제1 주성분이, 어느 가스종 중의 성분이고, 그 다음의 제2 주성분이, 어느 부품의 표면 처리 성분일 경우에, 기록된 처리 레시피에 의거해서, 상기 가스와 상기 부품이 화학 반응해서 생긴 것을 이물원으로 특정한다.
이물원의 특정은, 축적 데이터베이스(109)에 축적된 특정 프로그램에 의해 행한다. 이때의 축적 데이터베이스(109)에의 입력 정보로서는, 예를 들면 이물 측정 결과인 이물 성분 정보나 형상 정보(전술의 평가값 V), 웨이퍼를 격납하는 카세트의 바코드 정보 등이다. 또한, 축적 데이터베이스(109)로부터의 출력 정보로서는, 특정한 부품 정보나 환경 정보로 된다. 본 처리 플로에서는, 이물원의 특정이 자동화되어 있는 것이 특징이고, 또한 플로 사이클수를 증가시켜서 축적 데이터베이스(109)에 축적해 감으로써, 축적 데이터베이스(109)가 진화하고, 나아가서는 전체의 시스템이 진화한다. 즉, 본 실시형태의 반도체 장치 제조 시스템의 이물 저감 처리는, 기계 학습을 이용해서 실행되고, 플로 사이클을 반복함으로써 시스템의 인텔리전스화를 가능하게 한다. 기계 학습에 이용되는 예측 모델은, 이물 저감 처리를 반복할 때마다 갱신된다.
그 후, 특정된 이물원을 제거하는 방법을 검토한다. 예를 들면 평가값 V가 문턱값을 초과하는 등 해서, 반도체 제조 장치 클리닝 실행부(106)에 의해 반도체 제조 장치에서의 클리닝으로 이물을 제거할 수 없다고 판단되었을 경우, 예방 보전으로서, 예방 보전 실행자(107)에 의한 챔버 청소 등으로 이행한다.
이에 대하여, 예를 들면 평가값 V가 문턱값 이하이며, 반도체 제조 장치에서의 클리닝으로 이물을 제거할 수 있다고 판단된 경우는, 클리닝 조건 검토부(105)에서, 단발의 클리닝 레시피를 복수 회 반복할 것인지, 혹은 단발의 클리닝 레시피를 정기적으로 행할 것인지, 처리마다 그때마다(in-situ)의 클리닝을 행할 것인지 등, 클리닝의 횟수 또는 빈도를 포함하는 클리닝 조건의 검토를 행한다.
클리닝 조건의 검토를 행하기 위한 경험값은, 미리 축적 데이터베이스(109)에 저장되고, 클리닝 결과와 이물의 평가값 V를 대응지으면서, 수시로 본 사이클을 반복함으로써, 경험값이 더 축적되어 간다. 여기에서 경험값이란, 어느 클리닝 조건에서 클리닝을 실행하면, 평가값 V가 X% 저하한다는 실제의 데이터이다. 여기에서 클리닝에서는 개선의 여지가 없는 경우, 혹은 수동으로 처리를 정지할 필요가 있다고 판단되는 경우에는, 처리 정지 판단자(108)가 처리 정지를 선택한다.
그 후, 반도체 제조 장치 클리닝 실행부(106)의 클리닝 처리를 거쳐, 다시 반도체 제조 장치 처리 실행부(101)에서의 처리를 행하고, 상기 사이클을 반복한다. 이에 의해 이물의 측정이 행해져, 이물이 분석되고, 이물의 평가가 행해져서, 새로운 데이터를 취득할 수 있다. 1사이클의 개선 효과는, 클라우드(111) 상의 축적 데이터베이스(109)에 보관하여, 본 시스템의 능력을 판단하는 지표로 하는 것이 가능하다.
반도체 제조 장치 처리 실행부(101)의 처리로부터 반도체 제조 장치 클리닝 실행부(106)의 처리까지 닫힌 루프로 되어 있어, 처리 실행자가 개재하지 않고 기계적으로 행하는 것이 가능하다. 그 때문에, 자동으로 사이클을 실행하는 것이 가능하게 되어 있어, 이물 처리 저감 시퀀스의 자동화가 가능해진다. 따라서, 적은 빈도의 처리 정지(처리 정지 판단자(108)에 의해 행해진다)나 예방 보전(예방 보전 실행자(107)에 의해 행해진다)으로 이행하지 않는 한은, 기계적으로 이물 처리 저감 시퀀스를 반복하여, 시퀀스의 진화도 자율적으로 행하는 것이 가능해진다.
(실시형태 2)
본 발명의 다른 실시형태를, 도 2 및 도 3을 참조해서 설명한다. 우선, 도 2의 기기의 네트워크도를 이용한 실시형태에 대하여 설명한다. 도 2를 이용해서, 반도체 제조 장치와 이물 검사 장치의 접속 방법과, 처리하는 데이터의 흐름을 나타내고, 또한, 중요한 데이터 시큐리티를 지키기 위한 네트워크 구축의 방법을 나타낸다.
본 실시형태에서는, 반도체 제조 장치(127)가 클리닝 장치(기능)를 내장하고 있는 것으로 한다. 반도체 제조 장치(127)는, 통상 클린룸 내에 배치되고, 클린룸 내에서의 로컬 네트워크(132) 상에 접속된다. 이 로컬 네트워크(132) 상에는, 마찬가지로 클린룸 내에 배치되는 이물 검사 장치(128)나, 이물 분석 장치(129)가 접속되어 있고, 또한 반도체 제조 후의 검사 관찰용의 전자현미경(130) 등이 접속된다.
이 로컬 네트워크(132)는, 시큐리티적으로 반드시 안전하다고는 할 수 없고, 각 장치의 OS(Operation System) 등에 항상 최신의 시큐리티 패치가 적용되어 있다고는 한정할 수 없다. 그 때문에, 각 장치에 액세스 가능하며 시큐리티 패치나 데이터의 일시 보존 등을 행할 수 있고, 또한 시큐리티 보전이 된 로컬 프로그램 서버(120)를 통해서, 데이터의 바이러스 체크를 행할 수 있고, 또한 파이어월(126)을 통해서, 데이터의 발신원과 수신원을 제어하여 안전한 데이터 통로를 확보한 후에, 클린룸 외의 네트워크(131)에 데이터를 업로드할 수 있다.
로컬 프로그램 서버(120)로부터, 예를 들면 반도체 제조 장치용의 레시피 등을 검토하기 위한 센터 PC(123)에 데이터를 송신하거나, 외부의 인터넷(125)에 파이어월(124)을 통해서 데이터의 발신원과 수신원을 제어하여 안전한 데이터 통로를 확보한 후에 송신할 수 있고, 또한 인터넷(125)을 통해서 전 세계의 PC(133)로부터 액세스 가능한 환경을 구축하는 것도 가능하다.
이에 의해 각 PC(133)로부터 로컬 프로그램 서버(120)에 반도체 제조용의 레시피를 전송하거나, 로컬 프로그램 서버(120)를 통해서 측정 데이터를 각 PC(133)에서 취득하는 것이 가능해진다. 따라서, 처리 실행자가 클린룸으로 나가서 각 장치의 PC에 액세스하지 않아도 다양한 작업이 가능해지기 때문에, 작업 효율 향상이 가능해진다. 또한, 각 장치의 데이터를 각 PC(133)에서 거의 실시간으로 취득 가능해지기 때문에, 외부에 있는 AI 엔진 등을 이용해서, 실시간으로 최적 레시피를 자동으로 생성하고, 클린룸 내의 장치에 보내는 것도 가능해진다. 본 실시형태에서는, 레시피 데이터베이스(110) 및 축적 데이터베이스(109)는, 클라우드(111) 상의 외부 서버에 구축되어 있는 것으로 한다.
이 AI 엔진 등을 이용하는지의 여부에 관계없이, 일련의 제조 사이클을 자동으로 실행하는 시스템을, 도 3을 참조해서 설명한다. 우선, 정상적인 제조 사이클 루트(시퀀스)(140)를 설명한다. 또, 도 3에 나타내는 제조 사이클은, 제어 장치인 로컬 프로그램 서버(120)의 제어 하에서 실행된다.
우선 스텝S201에서, 반도체 제조 장치(127)에 의해 웨이퍼 처리, 예를 들면 웨이퍼의 에칭 처리를 행한 후, 이 웨이퍼를 이물 검사 장치(128)에 자동 반송하고, 스텝S202에서 이물 측정(검사)을 행하고, 그 후 웨이퍼를 이물 분석 장치(129)에 자동 반송하고, 스텝S203에서 이물 분석을 행한다. 이물 측정의 데이터는, 도 1에서 나타낸 축적 데이터베이스(109)에 조회되어, 분석이 행해진다.
스텝S204에서, 추출된 이물원으로 되는 부품 등이 특정되면, 스텝S205에서, 축적 데이터베이스(109)에 조회함에 의해서 클리닝 조건을 더 검토한다. 클리닝 조건이 특정되면, 스텝S206에서 드라이클리닝을 행하고, 챔버 내의 환경을 조정하고, 다시 스텝S201의 웨이퍼 처리로 제조 사이클을 진행시킨다.
이 정상적인 제조 사이클 루트(140)는, 로컬 프로그램 서버(120)에 의해 자율적으로 행해지고, 도 3에 나타내는 바와 같이 자동화가 가능한 닫힌 루프로 되어 있지만, 그 외, 본 닫힌 루프로부터 벗어나는 케이스도 있을 수 있다. 그와 같은 케이스에 대하여 설명한다.
예를 들면 이물 분석의 결과, 스텝S205에서, 클리닝으로는 챔버 환경을 조정할 수 없다고 판단된 경우에는, 처리 정지 루트(142)를 따라, 스텝S207의 처리 정지로 진행한다. 또한, 이물을 발생시킨 부품의 특정 시(S204)에, 드라이클리닝으로 이행해도 개선되지 않는다고 판단된 경우에는, 예방 보전 복귀 루프(141)를 따라, 스텝S208에서 웨트클리닝 등을 실행하여, 챔버 청소의 예방 보전을 행한다. 모두, 로컬 프로그램 서버(120)에 의한 기계적 판단이 가능하다.
이 경우에도 챔버 청소를 청소 로봇으로 자동화할 수 있는 경우에는, 로컬 프로그램 서버(120)의 명령에 따른 청소의 자동화가 가능해지고, 또한 수동 작업으로 되는 경우에도 반자동으로 되지만, 사이클 루프를 실행하는 것은 가능해진다. 도 3에서 나타낸 일련의 제조 사이클에 의한 개선 효과는, 축차 축적 데이터베이스(109)에 보존되고, 이에 의해 사이클 자체의 우열을 판단하는 재료로 된다.
또한, 도 2에 있어서, 클린룸 밖의 네트워크(131) 상에 반도체 제조 장치(127) 전용의 반도체 제조 장치 감시 서버(122)나, 이물 검사 장치(128) 전용의 이물 검사 장치 감시 서버(121)를 접속하고 있다. 이들 감시 서버는, 항상 시큐리티를 최신 상태로 유지하기 위하여, 클린룸 밖의 인터넷(125)에 접속되어 있다. 따라서, 이들 감시 서버를 기점으로 파이어월(126)을 통해서, 외부의 PC(133)로부터 반도체 제조 장치(127)나 이물 검사 장치(128)에 액세스해서, 데이터를 채취하는 것이 가능하다. 예를 들면, 외부의 PC(133)로부터 클린룸 내의 각 장치의 처리 예약을 확보하거나, 각 장치에 측정용 혹은 제조용의 레시피를 전송하거나, 각 장치의 데이터를 취득할 수 있다.
(실시형태 3)
본 발명의 또 다른 실시형태를, 도 4에 의해 설명한다.
도 4는, 이물 사이클을 제어하기 위한 조작 화면이며, 예를 들면 센터 PC(123)의 모니터에 표시된다. 여기에서는, 일례로서 도 3의 이물 측정 자동 처리 사이클의 플로와 함께, 웨이퍼 처리를 위한 레시피 표시 화면 중에 현재의 처리 레시피(150)와, 도 1 내의 각 서버에 의해서 연산 처리되어 이물이 감소하도록 탐색된 추천 처리 레시피(151)를 대비해서 나타낸다. 처리 실행자 혹은 처리 실행자에게 지시를 내리는 자(이하, 처리 실행자 등이라 한다)는, 표시된 추천 처리 레시피(151)를 보면서, 현재의 처리 레시피(150)에 반영할지 검토한다.
처리 실행자 등은, 처리 레시피(150)에 반영할 때의 판단 기준으로서, 나란히 표시된 사이클 건전도 표시 프레임(152)을 참조할 수 있다. 처리 실행자 등이 사이클 건전도 표시 프레임(152)을 보고 장치 환경이 좋아질 것이라고 판단할 수 있으면, 처리 레시피(150)로서 추천 처리 레시피(151)를 선택하는 것이 용이해진다. 또한, 도 4에 나타내는 바와 같이 이물수 추이 그래프(153)가 나란히 표시됨으로써, 처리 실행자 등은, 이때까지의 추이와 목표값의 관계가 명확하게 파악 가능해진다.
여기에서는, 도 4 중의 정상적인 제조 사이클 루트(140)와 복귀 루프(141)가 닫힌 사이클로 되어, 자동화가 가능한 부분이다. 복귀 루프(141)는, 예방 보전부만 처리 실행자 등의 판단이 관여할 가능성이 있지만, 이것을 자동화 로봇으로 행하는 것도 가능하다.
상기 추천 처리 레시피(151)와 현재의 처리 레시피(150)의 차이의 부분, 구체적으로는 레시피 내의 파라미터가, 사이클 자체의 건전도를 목적 변수로 했을 때의 일차 제어 변수로 된다. 이 일차 제어 변수를, 도 1 내의 각 서버에서 랜덤으로 변경해서, 상기 목적 변수를 추정하는 것도 가능하기 때문에, 목적 변수가 보다 좋은 사이클 건전도를 나타내도록 자동으로 제어하는 것도 가능하다.
여기에서 사이클 건전도 Z는, 도 4 중의 기호 X(현재의 이물수), 및 기호 I(초기의 이물수), 기호 Y(목표로 하는 이물수)를 이용해서, 일례로서 이하의 식으로 나타낼 수 있다.
Z=10×(X-I)/(Y-I) ·····(2)
식(1) 중의 X는, 일차 제어 변수에 의해 변화하는 이차 제어 변수이고, 이 이차 제어 변수 X로 목적 변수 Y가 변화하는 것을 식(2)는 나타내고 있다. 제어 변수 및 목적 변수는 각각 수치 범위를 갖고, 제어 변수가 제어 횟수를 적산할 때마다 갱신된다. 이것은 일례이며, 각각의 파라미터가 결부되는 함수이면 어떠한 것이어도 된다. 또한, 일차 제어 변수와 이차 제어 변수의 관계는, 물리 현상이 상당히 복잡하기 때문에, 식으로 표시하는 것이 곤란하기 때문에, AI나 기계 학습 기능을 이용함으로써 대용하는 경우가 많다.
도 5에 이물 측정 결과의 그래피컬 유저 인터페이스(Graphical User Interface : GUI)를 나타낸다. 이물 맵 표시 프레임(161)에는, 이물의 위치를 나타내는 맵 도면으로서, 웨이퍼의 외형을 나타내는 웨이퍼 프레임(164) 중에, 측정된 이물이 점으로 나타난다. 이물은 좌표값마다 이물의 사진에 대응지어지고, 마우스 호버에 의해, 마우스 포인터(163)에 의해 가리켜진 이물의 사진(화상)이, 이물 사진 프레임(168)에 나타난다. 이에 의해 이물 형상(169)을 시각적으로 확인할 수 있다. 또한 동시에, 이물 성분 차트(170)에 이물에 포함되는 원소 성분의 강도가 나타난다.
도 5의 예에서는, 백색 화살표(162)로 나타나는 가스 분출 방향에 이물이 밀집되어 있고, 가스 분출에 의해 이물이 웨이퍼 상에 축적된 것을 시각을 통해 분석할 수 있다. 또한, 이물 성분 차트(170)를 시인(視認)함으로써, Fe 부분의 강도가 큰 것을 알 수 있다. 가스 분출의 가스관의 재질이 스테인리스재였을 경우에, 특히 Fe 성분이 많이 축적될 가능성이 있기 때문에, 스테인리스재로 이루어지는 가스관으로부터의 이물이 웨이퍼에 부착했다고 추인할 수 있다.
또한, 각 좌표마다의 이물의 크기를 계산하고, 이물의 크기마다의 이물수를 바 차트(165)로 표시한다. 여기에서는 일례로서 종축(166)에 이물 클래스, 횡축(167)에 이물수를 나타낸다. 이에 의해 이물 클래스마다의 이물의 분포를 정량적으로 분석할 수 있다.
본 실시형태에서는, 피에칭 재료를 실리콘산화막으로 하고, 에칭 가스 및 클리닝 가스로서 예를 들면, 전술의 사불화메탄 가스, 산소 가스, 트리플루오로메탄 가스를 이용했지만, 피에칭 재료로서는, 실리콘산화막뿐만 아니라, 폴리실리콘막, 포토레지스트막, 반사 방지 유기막, 반사 방지 무기막, 유기계 재료, 무기계 재료, 실리콘산화막, 질화실리콘산화막, 질화실리콘막, Low-k 재료, High-k 재료, 아모퍼스 카본막, Si 기판, 메탈 재료 등에 있어서도 동등한 효과가 얻어진다.
또한 에칭을 실시하는 가스로서는, 예를 들면, 염소 가스, 브롬화수소 가스, 사불화메탄 가스, 삼불화메탄, 이불화메탄, 아르곤 가스, 헬륨 가스, 산소 가스, 질소 가스, 이산화탄소, 일산화탄소, 수소, 암모니아, 팔불화프로판, 삼불화질소, 육불화황 가스, 메탄 가스, 사불화실리콘 가스, 사염화실리콘 가스, 염소 가스, 브롬화수소 가스, 사불화메탄 가스, 삼불화메탄, 이불화메탄, 아르곤 가스, 헬륨 가스, 산소 가스, 질소 가스, 이산화탄소, 일산화탄소, 수소, 암모니아, 팔불화프로판, 삼불화질소, 육불화황 가스, 메탄 가스, 사불화실리콘 가스, 사염화실리콘 가스 헬륨 가스, 네온 가스, 크립톤 가스, 제논 가스, 라돈 가스 등을 사용할 수 있다.
에칭 장치로서는, 마이크로파 ECR 방전을 이용한 에칭 장치를 호적하게 이용할 수 있지만, 다른 방전(유자장 UHF 방전, 용량 결합형 방전, 유도 결합형 방전, 마그네트론 방전, 표면파 여기(勵起) 방전, 트랜스퍼·커플드 방전)을 이용한 드라이에칭 장치에 있어서도 마찬가지로 이용할 수 있다. 또한 상기 각 실시형태에서는, 에칭 장치에 대하여 기술했지만, 플라스마 처리를 행하는 그 밖의 플라스마 처리 장치, 예를 들면 플라스마 CVD 장치, 애싱 장치, 표면 개질 장치 등에 대해서도 마찬가지로 이용할 수 있다.
상기한 실시형태는, 본 발명을 알기 쉽게 설명하기 위하여 상세히 설명한 것이며, 반드시 설명한 모든 구성을 구비하는 것으로 한정되는 것은 아니다. 또한, 어느 실시형태의 구성의 일부를 다른 실시형태의 구성으로 치환하는 것이 가능하고, 또한, 어느 실시형태의 구성에 다른 실시형태의 구성을 더하는 것도 가능하다. 또한, 각 실시형태의 구성의 일부에 대하여, 다른 구성의 추가·삭제·치환을 하는 것이 가능하다.
101 : 반도체 제조 장치 처리 실행부
102 : 이물 특성값 취득부
103 : 이물 분석 검토부 104 : 부품 특정 검토부
105 : 클리닝 조건 검토부
106 : 반도체 제조 장치 클리닝 실행부
107 : 예방 보전 실행자 108 : 처리 정지 판단자
109 : 축적 데이터베이스 110 : 레시피 데이터베이스
111 : 클라우드 120 : 로컬 프로그램 서버
121 : 이물 검사 장치 감시 서버
122 : 반도체 제조 장치 감시 서버
123 : 센터 PC 124 : 파이어월
125 : 인터넷 126 : 파이어월
127 : 반도체 제조 장치 128 : 이물 검사 장치
129 : 이물 분석 장치 130 : 전자현미경
131 : 클린룸 외 네트워크 132 : 클린룸 내 로컬 네트워크
133 : PC 140 : 정상 사이클 루트
141 : 예방 보전 복귀 루프 142 : 처리 정지 루트
150 : 현재의 처리 레시피 151 : 추천 처리 레시피
152 : 사이클 건전도 표시 프레임 161 : 이물 맵 표시 프레임
162 : 가스 분출 방향 163 : 마우스 포인터
164 : 웨이퍼 프레임 165 : 바 차트
166 : 종축 167 : 횡축
168 : 이물 사진 프레임 169 : 이물 형상
170 : 이물 성분 차트
103 : 이물 분석 검토부 104 : 부품 특정 검토부
105 : 클리닝 조건 검토부
106 : 반도체 제조 장치 클리닝 실행부
107 : 예방 보전 실행자 108 : 처리 정지 판단자
109 : 축적 데이터베이스 110 : 레시피 데이터베이스
111 : 클라우드 120 : 로컬 프로그램 서버
121 : 이물 검사 장치 감시 서버
122 : 반도체 제조 장치 감시 서버
123 : 센터 PC 124 : 파이어월
125 : 인터넷 126 : 파이어월
127 : 반도체 제조 장치 128 : 이물 검사 장치
129 : 이물 분석 장치 130 : 전자현미경
131 : 클린룸 외 네트워크 132 : 클린룸 내 로컬 네트워크
133 : PC 140 : 정상 사이클 루트
141 : 예방 보전 복귀 루프 142 : 처리 정지 루트
150 : 현재의 처리 레시피 151 : 추천 처리 레시피
152 : 사이클 건전도 표시 프레임 161 : 이물 맵 표시 프레임
162 : 가스 분출 방향 163 : 마우스 포인터
164 : 웨이퍼 프레임 165 : 바 차트
166 : 종축 167 : 횡축
168 : 이물 사진 프레임 169 : 이물 형상
170 : 이물 성분 차트
Claims (14)
- 반도체 제조 장치와, 네트워크를 통해서 상기 반도체 제조 장치에 접속되고 이물 저감 처리가 실행되는 플랫폼을 구비하는 반도체 장치 제조 시스템에 있어서,
상기 이물 저감 처리는,
상기 반도체 제조 장치에 의해 처리된 시료를 이용해서 이물 특성값을 취득하는 스텝과,
기계 학습에 의해, 상기 취득된 이물 특성값과 상관 데이터를 바탕으로 이물 발생에 기인하는 상기 반도체 제조 장치의 부품을 특정하는 스텝과,
상기 반도체 제조 장치를 클리닝하기 위한 클리닝 조건을 상기 특정된 부품을 바탕으로 규정하는 스텝과,
상기 규정된 클리닝 조건을 이용해서 상기 반도체 제조 장치를 클리닝하는 스텝을 갖고,
상기 상관 데이터는, 미리 취득된 상기 이물 특성값과 상기 부품의 상관 데이터인 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 이물 저감 처리는, 상기 플랫폼에 구비된 애플리케이션으로 하여 실행되는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 반도체 제조 장치와 상기 플랫폼은, 클라우드 컴퓨팅으로서 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 플랫폼은, 로컬 에어리어 네트워크를 통해서 상기 반도체 제조 장치에 접속되어 있는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 기계 학습에 이용되는 예측 모델은, 상기 이물 저감 처리를 반복할 때마다 갱신되는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제1항에 있어서,
이물 측정 장치와 이물 분석 장치가 상기 네트워크를 통해서 상기 플랫폼에 접속되고,
상기 이물 특성값은, 이물수(異物數)와 이물의 성분을 포함하고,
상기 이물수는, 상기 이물 측정 장치에 의해 측정되고,
상기 이물의 성분은, 상기 이물 분석 장치에 의해 분석되는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제6항에 있어서,
상기 플랫폼은, 서버를 구비하고,
상기 반도체 제조 장치는, 플라스마 에칭 장치인 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 반도체 제조 장치를 이용해서 반도체 장치를 제조하는 반도체 장치 제조 방법에 있어서,
상기 반도체 제조 장치에 의해 처리된 시료를 이용해서 이물 특성값을 취득하는 공정과,
상기 취득된 이물 특성값과 상관 데이터를 바탕으로 이물 발생에 기인하는 상기 반도체 제조 장치의 부품을 기계 학습에 의해 특정하는 공정과,
상기 반도체 제조 장치를 클리닝하기 위한 클리닝 조건을 상기 특정된 부품을 바탕으로 규정하는 공정과,
상기 규정된 클리닝 조건을 이용해서 상기 반도체 제조 장치를 클리닝하는 공정을 갖고,
상기 상관 데이터는, 미리 취득된 상기 이물 특성값과 상기 부품의 상관 데이터인 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 방법. - 제8항에 있어서,
상기 반도체 제조 장치는, 플라스마 에칭 장치이고,
상기 이물 발생에 기인하는 상기 반도체 제조 장치의 부품을 특정한 후, 플라스마 클리닝에 의해 이물을 저감할 수 없다고 판단했을 경우, 상기 플라스마 에칭 장치를 웨트클리닝하는 공정을 더 갖는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 방법. - 반도체 제조 장치와, 네트워크를 통해서 상기 반도체 제조 장치에 접속되고 이물 저감 처리가 실행되는 플랫폼을 구비하는 반도체 장치 제조 시스템에 있어서,
상기 이물 저감 처리는,
상기 반도체 제조 장치에 의해 처리된 시료를 이용해서 이물 특성값을 취득하는 스텝과,
상기 취득된 이물 특성값과 상관 데이터를 바탕으로 이물 발생에 기인하는 상기 반도체 제조 장치의 부품을 특정하는 스텝과,
상기 반도체 제조 장치를 클리닝하기 위한 클리닝 조건을 상기 특정된 부품을 바탕으로 규정하는 스텝과,
상기 규정된 클리닝 조건을 이용해서 상기 반도체 제조 장치를 클리닝하는 스텝을 갖고,
상기 상관 데이터는, 미리 취득된 상기 이물 특성값과 상기 부품의 상관 데이터이고,
상기 이물 특성값은, 상기 시료 상에 있어서의 이물의 위치를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제10항에 있어서,
상기 시료 상에 있어서의 이물의 위치를 나타내는 맵 도면이 표시된 그래피컬 유저 인터페이스를 구비하고 있는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제11항에 있어서,
상기 그래피컬 유저 인터페이스에 의해 상기 이물의 형상의 화상이 표시되는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제11항에 있어서,
상기 이물에 포함되는 원소 성분의 강도를 나타내는 이물 성분 차트가 상기 그래피컬 유저 인터페이스에 의해 표시되는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 이물에 포함되는 원소 성분의 강도를 나타내는 이물 성분 차트가 상기 그래피컬 유저 인터페이스에 의해 표시되는 것을 특징으로 하는 반도체 장치 제조 시스템.
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