KR20220117820A - 성막 시스템 및 성막 방법 - Google Patents

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KR20220117820A
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KR1020220017394A
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영태 강
유이치 다케나가
주형 이
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도쿄엘렉트론가부시키가이샤
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Abstract

본 개시 내용에 의하면, 성막 결과의 재현성을 향상시키는 기술을 제공하는데, 본 개시 내용의 일 양태에 따른 성막 시스템은, 기판에 막을 성막하는 성막 장치와, 제어 장치를 포함하며, 상기 제어 장치는, 상기 성막 장치에 의해 행해지는 기판 처리 공정에 대해 규정한 레시피를 기억하는 레시피 기억부와, 상기 레시피에 기초한 상기 기판 처리 공정의 개시부터 수집된 상기 성막 장치의 로그 정보를 이용하여, 상기 기판 처리 공정에 포함되는 성막 공정에서 성막되는 막의 막두께 또는 막질을 나타내는 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량의 예측치를 산출하는 예측부와, 상기 성막 공정 전에 상기 제어 대상의 목표값에 근접하도록 상기 레시피를 상기 예측치에 따라 갱신하는 갱신부를 포함한다.

Description

성막 시스템 및 성막 방법{DEPOSITION SYSTEM AND DEPOSITION METHOD}
본 개시 내용은 성막 시스템 및 성막 방법에 관한 것이다.
종래에 반도체 웨이퍼 등과 같은 기판에 원하는 막을 성막하는 성막 장치가 알려져 있다. 또한, 종래의 성막 장치에서는 프로세스 모델을 이용하여 산출되는 최적의 기판 처리 조건을 이용하여 성막하는 것이 알려져 있다(예를 들어, 특허문헌 1 참조).
일본국 공개특허공보 특개2017-168728호
본 개시 내용은 성막 결과의 재현성을 향상시키는 기술을 제공한다.
본 개시 내용의 일 양태에 따른 성막 시스템은, 기판에 막을 성막하는 성막 장치와, 제어 장치를 포함하는 성막 시스템으로서, 상기 제어 장치는, 상기 성막 장치에 의해 행해지는 기판 처리 공정에 대해 규정한 레시피를 기억하는 레시피 기억부와, 상기 레시피에 기초한 상기 기판 처리 공정의 개시부터 수집된 상기 성막 장치의 로그 정보를 이용하여, 상기 기판 처리 공정에 포함되는 성막 공정에서 성막되는 막의 막두께 또는 막질을 나타내는 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량의 예측치를 산출하는 예측부와, 상기 성막 공정 전에 상기 제어 대상의 목표값에 근접하도록 상기 레시피를 상기 예측치에 따라 갱신하는 갱신부를 포함한다.
본 개시 내용에 의하면, 성막 결과의 재현성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 실시형태의 성막 시스템에 대해 설명하는 도면이다
도 2는 본 실시형태의 성막 시스템의 동작의 개요를 설명하는 도면이다.
도 3은 본 실시형태의 제어 장치의 하드웨어 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 실시형태의 제어 장치의 기능에 대해 설명하는 도면이다.
도 5는 본 실시형태의 다변량 해석 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 본 실시형태에 있어 변동 요인 파라미터 값과 막두께 변동의 상관 관계를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 실시형태의 기판 처리 공정에 포함되는 단계와, 변동 요인 파라미터와 막두께의 상관 관계와의 관계를 설명하는 도면이다.
도 8은 본 실시형태의 예측 모델과 제어 모델의 관계에 대해 설명하는 도면이다.
도 9는 본 실시형태의 제어 장치의 동작을 설명하는 플로우 챠트이다.
도 10은 본 실시형태의 제어 장치의 처리를 설명하는 제1도이다.
도 11은 본 실시형태의 제어 장치의 처리를 설명하는 제2도이다.
이하에서는, 도면을 참조하여 실시형태에 대해 설명한다. 도 1은 본 실시형태의 성막 시스템에 대해 설명하는 도면이다.
본 실시형태의 성막 시스템(1)은 제어 장치(100)와 성막 장치(200)를 포함한다. 성막 시스템(1)에서 제어 장치(100)와 성막 장치(200)는 임의의 통신 수단에 의해 접속된다.
본 실시형태의 성막 시스템(1)에서 제어 장치(100)는 성막 장치(200)의 동작을 제어하는 컴퓨터이다. 성막 장치(200)는 제어 장치(100)에 의한 제어에 따라 반도체 웨이퍼 등의 기판에 대해 원하는 막두께와 막질을 갖는 막을 성막한다.
즉, 제어 장치(100)는 성막 장치(200)를 제어함으로써, 성막되는 막의 막두께와 막질을 제어한다. 이하의 설명에서는, 성막되는 막의 막두께와 막질을 "제어 대상"이라고 표현하는 경우가 있다. 막두께라 함은, 예를 들어, 막 중심의 두께를 나타내는 값일 수도 있고, 평균 막두께일 수도 있다. 막질이라 함은, 막의 굴절율(RI: Refractive Index) 또는 막 밀도, 도펀트 양 등을 포함할 수 있다.
이하에서는, 본 실시형태의 성막 장치(200)의 개략적인 구성에 대해 설명한다. 본 실시형태의 성막 장치(200)는 길이 방향이 수직 방향인 대략 원통형의 처리 용기(4)를 구비한다. 처리 용기(4)는, 원통체의 내통(6)과, 내통(6)의 외측에 동심원을 이루어 배치되며 천정을 갖는 외통(8)을 구비하는 이중관 구조로 되어 있다. 내통(6) 및 외통(8)은 예를 들어 석영 등과 같이 내열성 재료로 형성되어 있다.
내통(6) 및 외통(8)은 스테인레스 스틸 등으로 형성되는 매니폴드(10)에 의해 그 하단부가 지지되어 있다. 매니폴드(10)는 예를 들어 베이스 플레이트(미도시)에 고정되어 있다. 한편, 매니폴드(10)는 내통(6) 및 외통(8)과 함께 대략 원통형의 내부 공간을 형성하는 바, 처리 용기(4)의 일부를 형성하게 된다.
즉, 처리 용기(4)는 예를 들어, 석영 등과 같은 내열성 재료로 형성되는 내통(6) 및 외통(8)과, 스테인레스 스틸 등으로 형성되는 매니폴드(10)를 구비하며, 매니폴드(10)는 내통(6) 및 외통(8)을 아랫쪽에서 지지하도록 처리 용기(4)의 측면 하부에 구비되어 있다.
매니폴드(10)는, 처리 용기(4) 내에, 성막 처리에 사용되는 성막 가스, 에칭 처리에 사용되는 에칭 가스 등과 같은 처리 가스, 퍼지 처리에 사용되는 퍼지 가스 등의 각종 가스를 도입하는 가스 도입부(20)를 구비한다. 한편, 도 1에서는 가스 도입부(20)가 한 개 구비되는 형태를 나타내지만, 이에 한정되지는 않으며, 사용할 가스의 종류 등에 따라 가스 도입부(20)가 복수 개 구비될 수도 있다.
성막 가스의 종류는 특별히 한정되지는 않으며, 성막할 막의 종류 등에 따라 적절하게 선택된다. 예를 들어 웨이퍼(W)에 폴리실리콘막을 성막하는 경우에, 성막 가스로서, 예를 들어 모노실란(SiH4)을 포함하는 가스를 사용할 수 있다.
에칭 가스의 종류는 특별히 한정되지는 않으며, 에칭 대상의 성막 물질 종류 등에 따라 적절하게 선택된다. 퍼지 가스의 종류는 특별히 한정되지는 않으며, 예를 들어 질소(N2) 가스 등과 같은 불활성 가스가 사용될 수 있다.
가스 도입부(20)에는, 각종 가스를 처리 용기(4) 내로 도입하기 위한 도입 배관(22)이 접속된다. 한편, 도입 배관(22)에는, 가스 유량을 조절하기 위한 매스 플로우 컨트롤러(mass flow controller) 등과 같은 유량 조절부(24), 밸브(미도시) 등이 구비되어 있다.
또한, 매니폴드(10)는 처리 용기(4) 안을 배기시키는 가스 배기부(30)를 구비한다. 가스 배기부(30)에는, 처리 용기(4) 안을 감압 제어할 수 있는 진공 펌프(32), 개방도 가변 밸브(34) 등을 구비한 배기 배관(36)이 접속되어 있다.
매니폴드(10)의 하단부에는 로 입구(40)가 형성되어 있으며, 로 입구(40)에는 예를 들어 스테인레스 구리 등으로 형성되는 원반 형상의 덮개체(42)가 구비되어 있다. 덮개체(42)는, 예를 들어, 보트 엘리베이터(boat elevator)로서 기능하는 승강 기구(44)에 의해 승강 가능하도록 구비되어 있으며 로 입구(40)를 밀봉 가능하도록 구성되어 있다.
덮개체(42) 상에는, 예를 들어 석영으로 된 보온통(46)이 설치되어 있다. 보온통(46) 상에는, 예를 들어 50~175개 정도의 웨이퍼(기판, W)를 수평 상태로 소정 간격을 두어 다단 홀딩하는, 예를 들어 석영으로 된 웨이퍼 보트(wafer boat, 48)가 탑재되어 있다.
웨이퍼 보트(48)는, 승강 기구(44)를 이용하여 덮개체(42)를 상승시킴으로써, 처리 용기(4) 안으로 로딩(반입)되며, 웨이퍼 보트(48) 내에 홀딩된 웨이퍼(W)에 대해 각종의 기판 처리가 행해진다. 각종의 기판 처리가 행해진 다음에는, 승강 기구(44)를 이용하여 덮개체(42)를 하강시킴으로써, 웨이퍼 보트(48)는 처리 용기(4) 안으로부터 아랫쪽의 로딩 영역으로 언로딩(반출)된다.
본 실시형태에서는, 웨이퍼 보트(48)를 처리 용기(4) 안으로 로딩(반입)하는 로딩 공정으로부터 웨이퍼 보트(48)를 처리 용기(4) 안으로부터 아랫쪽의 로딩 영역으로 언로딩(반출)하는 언로딩 공정까지를 기판 처리 공정이라고 한다.
즉, 본 실시형태의 기판 처리 공정은, 로딩 공정(반입 공정), 언로딩 공정(반출 공정), 로딩 공정과 언로딩 공정 사이에 행해지는 복수 개의 공정을 포함한다. 로딩 공정과 언로딩 공정 사이에 행해지는 복수 개의 공정에는 성막 공정이 포함된다.
처리 용기(4)의 외주쪽에는, 처리 용기(4)를 소정 온도로 가열 제어할 수 있는, 예를 들어 원통 형상의 히터(60)가 구비되어 있다.
히터(60)는 복수 개의 구역으로 분할되어 있으며, 연직 방향 상측에서부터 하측을 향해 히터(60a~60f)가 구비되어 있다. 히터(60a~60f)는 각각 전력 제어기(62a~62f)에 의해 독립적으로 발열량을 제어할 수 있도록 구성된다. 또한, 내통(6)의 내벽 및/또는 외통(8)의 외벽에는 히터(60a~60f)에 대응하여 온도 센서(65a~65f)가 설치되어 있다.
웨이퍼 보트(48)에 탑재된 복수 개의 웨이퍼(W)는 하나의 배치(batch)를 구성하며 하나의 배치 단위로써 각종의 기판 처리가 이루어진다. 또한, 웨이퍼 보트(48)에 탑재되는 웨이퍼(W) 중 적어도 하나는 모니터링 웨이퍼임이 바람직하다. 또한, 모니터링 웨이퍼는 히터(60a~60f)의 각각에 대응하여 배치됨이 바람직하다.
또한, 본 실시형태의 성막 시스템(1)은, 예를 들어 성막 시스템(1)에 의한 성막 환경을 감시하는 감시 센서군을 갖는다. 감시 센서군에는, 예를 들어 도 1에 나타내는 센서(63,64) 등이 포함된다. 이하의 설명에서는, 감시 센서군 각각의 출력값을 포함하는 정보를 "환경 정보"라고 하는 경우가 있다. 센서(63,64)의 값은 성막 장치(200)에 의해 제어할 수 없거나 또는 제어하지 않을 환경 정보의 일 예이다.
성막 시스템(1)에서는, 기판 처리 공정을 실시하기 전에 감시 센서군 각각의 출력값이 미리 정해진 값이 되도록 환경을 갖춘다. 따라서, 감시 센서군 각각의 출력값은 기판 처리 공정 실행 중에 조절되지 않는다. 바꾸어 말하면, 환경 정보는 기판 처리 공정 실행 중에 조절되지 않는다.
이어서, 도 2를 참조하여 본 실시형태의 성막 시스템(1) 동작의 개요에 대해 설명한다. 도 2는 성막 시스템 동작의 개요를 설명하는 도면이다.
본 실시형태의 성막 시스템(1)에서, 제어 장치(100)는 기판 처리 공정 실행 중의 환경 정보에 기초하여 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량을 예측하고, 예측 결과를 이용하여 제어 대상을 목표값에 근접시키도록 성막 장치(200)를 제어한다.
그리하여 본 실시형태에서는, 기판 처리 공정 실행 중에 환경 정보에 변동이 발생한 경우에도, 성막 결과에 대한 환경 정보 변동에 따른 영향을 억제하여 성막 결과의 재현성을 향상시킬 수가 있다.
환경 정보에 변동이 발생한 경우라 함은, 예를 들어 처리 용기(4)를 개방하여 성막 장치(20)에 대해 유지보수를 실시한 경우 등이다.
구체적으로, 제어 장치(100)는 막두께 변동 예측 모델 M1(이하, 예측 모델 M1)과 제어 모델 M2를 갖는다.
제어 장치(100)는, 예측 모델 M1에 성막 장치(200)의 로그 정보를 입력하여 로그 정보에 포함되는 환경 정보 변동에 기인하는 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량을 예측하고, 예측값을 출력한다. 즉, 본 실시형태의 예측 모델 M1은, 기판 처리 공정 실행 중에는 조절(제어)할 수 없거나 또는 조절(제어)되지 않는 환경 정보의 영향에 따른, 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량을 예측하고, 예측치를 출력하기 위해 사용된다. 다만, 예측 모델 M1은, 기판 처리 공정 실행 중에 조절할 수 있는 환경 정보의 영향에 따른, 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량을 예측하고, 예측치를 출력하기 위해 사용될 수도 있다.
제어 장치(100)는, 제어 모델 M2를 이용하여, 예측 모델 M1으로부터 출력된 예측값에 기초하여 제어 대상을 목표값에 근접시키는 최적의 성막 조건을 도출한다. 성막 조건은 기판 처리 공정을 정의하는 레시피에서 규정된 조건이며, 기판 처리 공정 실행 중에 조절된다. 즉, 제어 모델 M2는 기판 처리 공정 실행 중에 조절 가능한 성막 조건을 조절하기 위해 사용된다.
여기에서 본 실시형태의 로그 정보에 대해 설명한다.
본 실시형태의 로그 정보는, 성막 장치(200)가 가동되는 한 수집을 계속할 수 있는 성막 장치(200)의 상태를 나타내는 정보이다. 구체적으로는, 로그 정보는 로딩 공정, 성막 공정, 언로딩 공정 등과 같은 각종 공정에서 얻어지는 정보와, 성막 장치(200)에 구비된 각종 센서군의 출력값을 포함하는 정보이며, 감시 센서군 각각의 출력값을 포함한다. 즉, 로그 정보는 환경 정보를 포함한다.
이하의 설명에서는, 성막 장치(200)로부터 검출되는 검출 항목을 "파라미터"라 하고, 각종 센서의 출력값을 "파라미터 값"이라 하는 경우가 있다. 또한, 파라미터에는 레시피에서는 조절할 수 없는 환경 정보의 항목도 포함되며, 환경 정보를 얻기 위한 각종 센서의 출력값도 파라미터 값에 포함된다. 따라서, 로그 정보에는 센서군에 대응하는 갯수의 파라미터와 파라미터 값의 조합이 포함된다.
파라미터와 파라미터 값의 조합의 구체예로는, 예를 들어 "기판의 온도"와 "온도 센서의 출력값" 등을 들 수 있다.
또한, 파라미터와 파라미터 값의 조합의 구체예로는, 예를 들어 "로딩 영역 내 압력"과 "압력 센서의 값", "가스 공급량"과 "유량계의 값", "가스 공급 시간"과 "공급 시작으로부터 공급 정지까지의 시간을 재는 타이머의 값" 등이 있다. 또한, 파라미터와 파라미터 값의 조합의 구체예로는, "로딩 영역 내 이슬점 온도"와 "이슬점 검출용 온도 센서의 값" 등일 수도 있다.
이하에서는, 본 실시형태의 성막 시스템(1)에서의 기판 처리 공정에 대해 설명한다.
제어 장치(100)는 기판 처리 공정을 정의한 레시피의 실행을 시작한다(단계 S1). 레시피의 실행 시작때부터 제어 장치(100)는 성막 장치(200)의 로그 정보를 수집하고, 예측 모델 M1에 의한 예측을 행할 타이밍이 되었을 때에, 수집된 로그 정보를 예측 모델 M1에 입력한다(단계 S2). 예측 모델 M1에 의한 예측을 행하는 타이밍에 대해 자세하게는 후술한다. 레시피 실행 시작때부터 수집된 로그 정보는, 해당 회의 레시피 실행 시작과 동시에 또는 레시피 실행 시작 직후부터 수집된 로그 정보이며, 이전 회 및 그보다 전의 레시피 실행 시작 때부터 수집된 로그 정보는 포함하지 않는다.
예측 모델 M1은 로그 정보를 이용하여 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량을 예측하고(단계 S3), 예측치를 출력한다(단계 S4). 바꾸어 말하면, 예측 모델 M1은, 로그 정보에 포함되는 환경 정보의 변동에 기인하는, 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량을 예측한다.
제어 장치(100)는, 예측치를 얻으면, 예측치를 제어 모델 M2에 입력하여 제어 모델 M2에 의해 제어 대상이 가장 목표값에 근접하는 최적의 성막 조건을 도출한다(단계 S5). 이어서, 제어 장치(100)는 제어 모델 M2로부터 도출된 최적의 성막 조건을 취득하며(단계 S6), 레시피에 규정된 성막 조건을 단계 S5에서 도출된 성막 조건으로 갱신한다(단계 S7).
이어서, 제어 장치(100)는 갱신된 레시피에 기초하여 성막 장치(200)에 의한 성막 공정을 실행하고(단계 S8) 성막을 완료시켜(단계 S9) 레시피 실행을 종료한다(단계 S10).
이와 같이, 본 실시형태의 제어 장치(100)는, 기판 처리 공정을 행할 때마다, 레시피 실행 시작때부터 수집된 로그 정보를 이용하여 제어 대상의 변동량을 예측하며, 예측 결과에 기초하여 최적의 성막 조건을 도출하고 레시피를 갱신한다. 그리고, 제어 장치(100)는 갱신된 레시피에 따라 성막한다.
그러므로, 본 실시형태에 의하면, 같은 조건에서 기판 처리 공정을 실행한 경우에 있어 기판 처리 공정마다의 성막 결과의 재현성을 높일 수가 있다.
이어서, 도 3 및 도 4를 참조하여 본 실시형태의 제어 장치(100)에 대해 설명한다. 도 3은 제어 장치의 하드웨어 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
CPU(Central Processing Unit, 101), ROM(Read Only Memory, 102), RAM(Random Access Memory, 103), I/O 포트(104), 조작 패널(105), HDD(Hard Disk Drive, 106)를 가지며, 각각이 버스(B)에 의해 접속되어 있다.
CPU(101)는 HDD(106) 등과 같은 기억 장치에 저장된 모델, 레시피 등에 기초하여 제어 장치(100)의 동작을 제어한다.
ROM(102)은 EEPROM(Electrically Esable Programmable ROM), 플래쉬 메모리, 하드 디스크 등에 의해 구성되며, CPU(101)의 동작 프로그램 등을 기억하는 기억 매체이다.
RAM(103)은 CPU(101)의 작업 영역 등으로서 기능한다.
I/O 포트(104)는 온도, 압력, 가스 유량 등을 검출하는 센서의 출력값을 성막 장치(200)로부터 취득하여 CPU(101)에 공급한다. 또한, I/O 포트(104)는 CPU(101)가 출력하는 제어 신호를 성막 장치(200)의 각 부(전력 제어기(62), 개방도 가변 밸브(34)의 컨트롤러(미도시), 유량 조절부(24) 등)로 출력한다. 또한, I/O 포트(104)에는, 조작자가 성막 장치(200)를 조작하는 조작 패널(105)이 접속되어 있다.
HDD(106)는 보조 기억 장치로서, 기판 처리 공정에 대해 규정한 정보인 레시피, 후술하는 제어 장치(100)의 기능을 실현하는 프로그램, 전술한 예측 모델 M1, 제어 모델 M2를 포함하는 각종의 모델 등이 저장될 수 있다.
이어서, 도 4를 참조하여 본 실시형태의 제어 장치(100)의 기능에 대해 설명한다. 도 4는 제어 장치의 기능에 대해 설명하는 도면이다.
본 실시형태의 제어 장치(100)는 레시피 기억부(110), 레시피 판독부(120), 장치 제어부(130), 단계 판정부(140), 로그 정보 취득부(150), 예측부(160), 제어부(170), 레시피 갱신부(180), 예측 모델 갱신부(190)를 구비한다.
레시피 기억부(110)에는 레시피(111)가 저장된다. 레시피(111)는 기판 처리 공정에 포함되는 각 공정에 대해 규정한 정보이다. 구체적으로, 레시피(111)는 웨이퍼(W)가 성막 장치(200)에 반입되고부터 처리 완료 웨이퍼(W)가 반출될 때까지의 온도 변화, 압력 변화, 각종 가스 공급의 시작 및 정지 타이밍, 각종 가스의 공급량 등을 규정하는 것이다.
또한, 레시피(111)에 규정되는 기판 처리 공정은 복수 개의 공정을 포함하며, 레시피(111)에는, 기판 처리 공정에 포함되는 공정마다, 단계와, 단계를 실행할 때의 성막 장치(200) 조건이 규정되어 있다. 기판 처리 공정에 포함되는 공정에는 가스 공급 공정, 로딩 공정, 성막 공정, 언로딩 공정 등이 포함된다. 성막 장치(200) 조건은 기판 처리 공정에 포함되는 성막 공정에서의 성막 장치(200) 조건인 성막 조건을 포함한다.
레시피(111)에 포함되는 성막 장치(200) 조건이라 함은, 예를 들어, 기판 처리 공정 실행 중에 조절되는 파라미터 값의 목표값과, 당해 파라미터 값을 조절하기 위해 기판 처리 공정 중에 조절되는 대상 및 제어 내용의 조합을 규정한 것이다. 예를 들어, 레시피(111)에는, 성막 장치(200) 조건으로서 처리 용기(4) 내의 온도, 압력, 가스 유량, 처리 시간 등의 각 항목에 대해 목표값(제어값)이 설정되어 있다.
이하의 설명에서는 기판 처리 공정 중에 조절되는 대상을 "제어 노브"라 하는 경우가 있다. 본 실시형태에서 기판 처리 공정 실행 중에 조절되는 파라미터 값은 제어 노브를 갖는 값이며, 제어 노브에 의해 조절할 수 있는 값이다. 본 실시형태에서, 파라미터의 제어 노브 조절량은 기판 처리 공정 실행 중에 제어 모델 M2에 의해 산출된다.
성막 장치(200) 조건의 일 예로서, 예를 들어 온도 센서(65a~65f)에 의해 검출되는 웨이퍼(W)의 온도 목표값과, 히터(60a~60f)의 출력값의 조합 등이 있다.
이 경우, 온도 센서(65a~65f)에 의해 검출되는 검출 항목이 파라미터에 대응하며, 온도 센서(65a~65f)에 의해 검출되는 온도가 파라미터 값에 대응한다. 또한, 히터(60a~60f)가 제어 노브에 대응하고, 히터(60a~60f)의 출력값이 제어 노브의 제어 내용에 대응한다.
또한, 성막 장치(200) 조건의 일 예로서, 압력 센서에 의해 검출되는 처리 용기(4)의 압력과, 진공 펌프(32)의 회전수 및 개방도 가변 밸브(34)의 개방도와의 조합, 유량계에 의해 검출되는 가스 유량과, 유량 조절부(24)의 조절량과의 조합 등이 있다.
레시피 판독부(120)는 레시피 기억부(110)에 저장된 레시피(111)를 읽어들인다. 장치 제어부(130)는 읽어들여진 레시피(111)에 규정된 기판 처리 공정을 실행한다. 이하의 설명에서는, 레시피(111)에 규정된 기판 처리 공정을 실행하는 것을 "레시피(111)를 실행한다"고 하는 경우가 있다. 구체적으로, 장치 제어부(130)는 레시피(111)에 기초하여 성막 장치(200)를 제어한다.
단계 판정부(140)는 레시피(111) 실행이 개시되고서 특정 단계까지 처리가 진행했는지 여부를 판정한다. 특정 단계는 레시피(111) 실행이 개시되고서 성막 공정이 시작되기 전에 있는 단계이다. 특정 단계에 대해 자세하게는 후술한다.
로그 정보 취득부(150)는 레시피(111) 실행을 개시하고서 I/O 포트(104)를 통해 성막 장치(200)가 갖는 센서군의 출력값을 취득한다. 바꾸어 말하면, 로그 정보 취득부(150)는 레시피(111)의 실행을 개시한 직후부터 또는 레시피(111)의 실행 개시와 동시에 성막 장치(200)의 로그 정보를 수집한다.
또한, 로그 정보 취득부(150)는 단계 판정부(140)에 의해 특정 단계까지 처리가 진행했다고 판정된 경우에, 수집된 로그 정보를 예측부(160)에 입력한다.
예측부(160)는 예측 모델(막두께 변동 예측 모델) M1을 미리 기억시키고, 성막 장치(200)의 로그 정보를 입력으로 하여 로그 정보에 포함되는 환경 정보의 변동에 기인하는 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량을 예측하고, 예측값을 산출하여 출력한다. 즉, 예측부(160)는 예측 모델 M1에 의해 실현되는 기능부라고 할 수 있다.
제어부(170)는 제어 모델 M2를 미리 기억시킨다. 제어부(170)는, 예측부(160)로부터 출력된 예측치를 취득하면, 당해 예측치를 제어 모델 M2에 입력하고 제어 모델 M2로부터 출력되는 최적의 성막 조건을 취득한다. 즉, 제어부(170)는 제어 모델 M2에 의해 실현되는 기능부라고 할 수 있다.
보다 구체적으로는, 제어부(170)는 제어 모델 M2로부터 출력되는 제어 노브의 조절 내용을 나타내는 값을 보정량으로서 취득한다. 예를 들어, 제어부(170)는, 제어 노브가 히터(60a~60f)인 경우에는 히터(60a~60f) 출력값의 조절량을 보정량으로서 취득한다.
레시피 갱신부(180)는 레시피(111)에 포함된 성막 조건을 제어부(170)에 의해 도출된 최적의 성막 조건으로 갱신한다. 구체적으로, 레시피 갱신부(180)는, 성막 조건에 포함되는 제어 노브의 제어 내용을, 최적의 성막 조건에 기초하여 산출된 보정량에 따라 갱신한다.
예측 모델 갱신부(190)는 성막 시스템(1)에 의한 성막 결과에 따라 예측 모델 M1을 갱신한다.
이하에서는, 본 실시형태의 예측 모델 M1 작성에 대해 설명한다. 한편, 예측 모델 M1 작성은 미리 제어 장치(100)에서 할 수도 있고, 제어 장치(100) 이외의 정보 처리 장치 등에서 할 수도 있다.
본 실시형태에서는, 과거 성막했을 때의 성막 장치(200)의 로그 정보와, 성막된 막의 막두께를 포함하는 프로세스 데이터를 이용하여 다변량 해석을 함으로써, 로그 정보 중에서 막두께의 변동에 대한 기여도가 큰 파라미터를 특정한다. 바꾸어 말하면, 본 실시형태에서는 로그 정보 중에서 막두께 변동과 상관 관계가 있는 파라미터를 특정한다.
그리고, 본 실시형태에서는, 특정된 파라미터의 단계 정보를 이용하여 예측 모델 M1을 작성한다. 파라미터의 단계 정보라 함은, 기판 처리 공정에 포함되는 모든 단계에서의 파라미터 값을 나타내는 정보이다. 한편, 로그 정보 중에서 막질 변동과 상관 관계가 있는 파라미터를 특정하고, 특정된 파라미터의 단계 정보를 이용하여 예측 모델 M1을 작성할 수도 있다.
본 실시형태에서는, 로그 정보에 포함되는 모든 파라미터에 대해 단계마다의 값과 막두께 변동의 상관 관계를 분석하여, 막두께 변동과 상관 관계가 있는 파라미터를 특정한다. 이하의 설명에서는, 막두께 변동과 상관 관계가 있는 파라미터를 "변동 요인 파라미터"라고 한다. 즉, 변동 요인 파라미터는, 로그 정보에 포함되는 파라미터 중에서, 과거의 성막 공정 조건과 동일한 조건에서 성막한 경우에 막두께 변동에 대한 기여도가 큰 파라미터이다.
본 실시형태에서는, 로그 정보 중 환경 정보에 포함되는 파라미터 중에서 변동 요인 파라미터를 특정할 수 있다. 환경 정보에 포함되는 파라미터라 함은 성막 장치(200)에 의해 제어할 수 없거나 또는 제어하지 않을 파라미터이다. 바꾸어 말하면, 환경 정보에 포함되는 파라미터라 함은 제어 노브를 갖지 않는 파라미터이다.
도 5는 변동 요인 파라미터의 특정에 대해 설명하는 도면이다. 도 5의 예에서는, 단계마다의 파라미터 값으로서 센서 A~H 각각의 값을 나타내고 있다. 도 5의 예에서는, 단계 번호 45에서의 센서 A의 값이 막두께 변동에 대한 기여도가 가장 큼을 알 수 있다.
따라서, 여기에서는 센서 A에 대응하는 검출 항목(센서 A에 의해 검출되는 온도)이 변동 요인 파라미터로서 특정된다.
이하의 설명에서는, 변동 요인 파라미터를 감시 센서군의 하나인 센서 A에 의해 검출되는 온도로 하여 예측 모델 M1을 작성하는 경우에 대해 설명한다.
한편, 본 실시형태에서는, 막두께 변동에 대한 기여도가 소정 역치 이상인 파라미터를 변동 요인 파라미터로 할 수도 있다. 따라서, 예를 들어 도 5에서는, 센서 B, C, D에 대응하는 검출 항목 역시 변동 요인 파라미터로서 특정할 수 있다.
또한, 본 실시형태에서는, 복수 개의 변동 요인 파라미터가 존재하는 경우에는, 변동 요인 파라미터마다 변동 요인 파라미터에 대응하는 예측 모델 M1이 작성될 수도 있다.
도 6a 및 도 6b는 변동 요인 파라미터 값과 막두께 변동의 상관 관계를 나타내는 도면이다. 도 6a는 기판 처리 공정의 실행 횟수(성막 횟수)와, 센서 A의 값 및 막두께와의 관계를 나타내는 도면이다. 도 6b는 센서 A의 값과 막두께의 관계를 나타내는 도면이다.
도 6a에서는, 가로축이 기판 처리 공정의 실행 횟수(성막 횟수)를 나타내며, 좌측의 세로축이 막두께를 나타내고, 우측의 세로축이 센서 A의 값을 나타낸다. 한편, 본 실시형태에서 막두께라 함은, 막 중심에서의 막두께(중심막 두께)이다.
도 6a로부터, 센서 A의 값이 상승하면 막두께 값이 작고, 센서 A의 값이 하강하면 막두께 값이 큼을 알 수 있다. 따라서, 센서 A의 값과 막두께의 관계는, 도 6b에 나타내는 바와 같이 센서 A의 값이 클수록 막두께 값이 작은 부(負)의 상관 관계에 있음을 알 수 있다.
본 실시형태에서는, 이와 같이 환경 정보에 포함되는 파라미터 중에서 변동 요인 파라미터를 특정하고, 변동 요인 파라미터와 막두께의 상관 관계를 이용하여 예측 모델 M1을 작성함으로써, 제어 노브가 존재하지 않는 파라미터의 변동에 의한 막두께 및 막질에의 영향을 예측할 수 있다.
그러므로, 본 실시형태에서는, 제어 모델 M2에 의해 기판 처리 공정 실행 중에 환경 정보에 기초하여 예측되는 막두께 및 막질의 변동이 최소로 되도록 레시피를 갱신할 수 있다.
한편, 본 실시형태에서는, 변동 요인 파라미터를 환경 정보에 포함되는 파라미터 중에서 특정하는 것으로 하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 변동 요인 파라미터를 환경 정보에 포함되지 않는 파라미터 중에서 특정할 수도 있다. 즉, 변동 요인 파라미터는 제어 노브가 존재하는 파라미터일 수도 있다.
이어서, 도 7을 참조하여, 예측 모델 M1에 의한 예측을 시작하는 특정 단계에 대해 설명한다. 도 7는 기판 처리 공정에 포함되는 단계와, 변동 요인 파라미터 값과 막두께의 상관 관계와의 관계를 설명하는 도면이다.
도 7에서 세로축은 변동 요인 파라미터 값과 막두께의 상관 계수를 나타내며, 가로축은 기판 처리 공정에 포함되는 모든 단계 번호를 나타낸다.
또한, 도 7에서는 센서 A가 처리 용기(4)의 하부, 중앙부, 상부에 구비되어 있으며, 3개의 센서 A마다 막두께와의 상관 관계와 단계 번호와의 관계를 나타내고 있다.
도 7에서의 실선은, 기판 처리 공정에 포함되는 각 단계에 있어 처리 용기(4) 하부에 구비된 센서 A의 값과 막두께의 상관 계수와의 관계를 나타낸다. 또한, 도 7에 나타내는 파선은, 기판 처리 공정에 포함되는 각 단계에 있어 처리 용기(4)의 중앙부에 구비된 센서 A의 값과 막두께의 상관 계수와의 관계를 나타낸다. 도 7에 나타내는 일점쇄선은, 기판 처리 공정에 포함되는 각 단계에 있어 처리 용기(4) 상부에 구비된 센서 A의 값과 막두께의 상관 계수와의 관계를 나타낸다.
또한, 도 7에서, 단계 번호 1~3의 공정은 로딩 공정이고, 단계 번호 58~69의 공정은 언로딩 공정이며, 단계 번호 48이 성막 공정 최초의 단계이다.
도 7의 예에서, 단계 번호 45 이후에는 실선, 파선, 일점쇄선 각각이 나타내는 상관 계수의 값이 크다. 즉, 도 7은, 단계 번호 45 이후의 공정에서의 센서 A의 값이 단계 번호 48에서 시작되는 성막 공정에서 웨이퍼(W)에 성막되는 막의 막두께 변동에 크게 기여함을 나타내고 있다.
그리하여, 본 실시형태에서는, 센서 A에 대응하는 예측 모델 M1에 의한 예측을 시작하는 특정 단계를 단계 번호 45라고 한다.
이 때, 제어 장치(100)는, 레시피(111) 실행을 시작하고서 단계 번호 47까지 처리하면, 단계 번호 45~47에서 수집된 로그 정보를 예측 모델 M1에 입력하여 예측 모델 M1으로부터 예측치를 취득한다.
그리고, 제어 장치(100)는, 제어 모델 M2에 의한 예측치를 이용한 최적 성막 조건의 도출과, 레시피(111)의 갱신을 단계 번호 48로 되기 전까지 실시한다. 바꾸어 말하면, 제어 장치(100)는 예측치에 기초한 최적 성막 조건의 도출과, 도출된 성막 조건에 기초한 레시피(111)의 갱신을 성막 공정이 시작하는 단계로 되기 전까지 실시한다.
본 실시형태에서는, 이와 같이 변동 요인 파라미터와 막두께의 상관 계수가 큰 단계 번호를 특정 단계로 함으로써, 특정 단계 직전의 성막 장치(200)의 상태를 나타내는 로그 정보에 기초하여 제어 대상의 변동량의 예측치를 예측할 수 있다. 그리하여, 본 실시형태에서는 환경 정보의 영향에 따른 제어 대상 변동량의 예측 정확도를 향상시킬 수가 있다.
한편, 본 실시형태에서는 상관 계수의 값이 소정 역치 이상인 단계 번호를 특정 단계로 할 수도 있다. 또한, 예측 모델 M1에서의 특정 단계를 나타내는 단계 번호는 단계 판정부(140)에 의해 홀딩되고 있을 수도 있다.
이하에서는, 도 8을 참조하여 본 실시형태의 제어 모델 M2에 의한 최적 성막 조건 도출에 대해 설명한다. 도 8은 예측 모델과 제어 모델의 관계에 대해 설명하는 도면이다.
본 실시형태의 제어 모델 M2는, 예측 모델 M1에 의해 변동량의 예측치가 출력되면, 당해 변동량을 최소로 하기 위해 값을 조절하는 파라미터를 특정한다. 그리고, 제어 모델 M2는 특정된 파라미터에 대응하는 제어 노브의 조절량을 산출한다.
도 8에서는 온도 센서(65a)에 의해 검출되는 온도가 파라미터로서 특정된 경우를 나타내고 있으며, 도 8의 그래프(81)는 세로축이 온도 센서(65a)의 출력값을 나타내고, 가로축이 시간을 나타낸다.
도 8의 예에서는, 로딩 공정이 개시되고서 성막 공정이 시작하기 전에 예측 모델 M1에 의한 막두께 변동량의 예측치를 산출하고, 제어 모델 M2에 의해 막두께를 예측치에 근접시키기 위한 제어 노브의 조절량을 산출한다. 한편, 이 때의 예측 모델 M1은 센서 A에 의한 검출 항목을 변동 요인 파라미터로 하여 작성한 예측 모델 M1이다.
온도 센서(65a)에 대응하는 제어 노브는 히터(60a)이므로, 제어 모델 M2는 히터(60a) 출력값의 조절량을 제어 노브의 조절량으로 하여 산출한다.
여기에서 센서 A는 감시 센서군에 포함되는 제어 노브를 갖지 않는 센서이며, 온도 센서(65a)는 제어 노브를 가지는 센서이다. 즉, 본 실시형태에서는, 제어 대상의 목표값으로부터의 변동 요인이 될 수 있는 변동 요인 파라미터와, 예측된 변동을 목표값에 근접시키기 위해 값을 조절하는 파라미터가 서로 다르다.
보다 구체적으로는, 변동 요인 파라미터는 제어 노브를 갖지 않아 기판 처리 공정 실행 중에 값을 조절할 수 없는 파라미터이며, 제어 모델 M2에 의해 특정되는 파라미터는 제어 노브를 가지는 바 기판 처리 공정 실행 중에 값이 조절되는 파라미터이다.
본 실시형태에서는, 이와 같이 제어 노브를 갖는 파라미터를 조절함으로써, 막두께의 상관 관계가 큰 변동 요인 파라미터를 이용하여 예측된 제어 대상의 변동을 저감시킬 수 있다.
이어서, 도 9를 참조하여 본 실시형태의 제어 장치(100)의 동작에 대해 설명한다. 도 9는 제어 장치의 동작을 설명하는 플로우 챠트이다.
본 실시형태의 제어 장치(100)는, 레시피 판독부(120)에 의해 레시피 기억부(110)로부터 레시피(111)를 읽어들이고, 장치 제어부(130)에 의해 기판 공정 처리를 개시하며, 웨이퍼(기판, W)를 로딩한다(단계 S901).
이어서, 제어 장치(100)는 로그 정보 취득부(150)에 의해 성막 장치(200)로부터 출력되는 로그 정보의 수집을 시작한다(단계 S902). 단계 S901과 단계 S902의 처리는 동시에 시작할 수도 있고, 단계 S902의 처리를 S901의 처리 직후에 시작할 수도 있다.
이어서, 제어 장치(100)는 단계 판정부(140)에 의해 특정 단계까지 기판 처리 공정이 진행했는지 여부를 판정한다(단계 S903). 단계 S903에서 특정 단계까지 기판 처리 공정이 진행하지 않은 경우, 제어 장치(100)는 특정 단계로 진행할 때까지 대기한다.
단계 S903에서 기판 처리 공정이 특정 단계까지 진행한 경우, 제어 장치(100)는 예측부(160)에 로그 정보 취득부(150)가 수집한 로그 정보를 입력하고, 예측부(160)에 의해 제어 대상 목표값으로부터의 변동량의 예측치를 산출한다(단계 S904).
구체적으로는, 예측부(160)는 로그 정보 취득부(150)로부터 로그 정보를 취득하면, 취득한 로그 정보를 예측 모델 M1에 입력하고, 예측 모델 M1로 하여금 예측치를 산출시켜, 예측 모델 M1에 의해 산출된 예측치를 출력한다.
이어서, 제어 장치(100)는 예측부(160)로부터 출력된 예측치를 제어부(170)에 입력하고, 예측치를 0에 근접시키기 위한 제어 노브의 보정량을 취득한다(단계 S905).
구체적으로는, 제어부(170)는 예측부(160)로부터 출력된 예측치를 제어 모델 M2에 입력하고, 제어 모델 M2로 하여금 예측치를 0에 근접시키기 위한 제어 노브의 보정량을 산출시켜, 제어 모델 M2에 의해 산출된 보정량을 출력한다.
이어서, 제어 장치(100)는 레시피 갱신부(180)에 의해, 레시피(111)에 포함되는 제어 노브의 조절량을 단계 S905에서 취득한 보정량에 기초하여 보정한다(단계 S906).
이어서, 제어 장치(100)는 장치 제어부(130)에 의해, 단계 S906에서 갱신된 갱신 후 레시피(111)에 기초해서 성막 장치(200)를 제어하여 성막한다(단계 S907).
이어서, 제어 장치(100)는 장치 제어부(130)에 의해 웨이퍼(W)를 언로딩하여(단계 S908) 기판 처리 공정의 실행을 종료한다.
한편, 본 실시형태의 제어 장치(100)는 예측 모델 갱신부(190)에 의해, 도 9에 나타내는 처리에 의해 성막된 막의 막두께 측정 결과와 로그 정보에 기초하여 예측 모델 M1을 갱신할 수도 있다.
이하에서는, 도 10 및 도 11을 참조하여 제어 장치(100)의 처리를 구체적으로 설명한다. 도 10은 제어 장치의 처리를 설명하는 제1도이고, 도 11은 제어 장치의 처리를 설명하는 제2도이다.
도 10 및 도 11의 예에서는, 예측 모델 M1을 센서 A에 의해 검출되는 검출 항목을 변동 요인 파라미터로 한 예측 모델 M1으로 하고, 제어 모델 M2에 의해 값이 조절되는 파라미터를 히터 온도로 하는 경우를 나타낸다.
도 10 및 도 11에 나타내는 그래프에서, 좌측의 세로축은 히터 온도를 나타내고, 우측의 세로축은 센서 A의 온도를 나타내며, 가로축은 시간을 나타낸다.
또한, 도 10 및 도 11에서, 타이밍 T1은 예측 모델 M1에 있어 특정 단계가 시작되는 타이밍을 나타내며, 타이밍 T2는 성막 공정이 시작되는 타이밍을 나타낸다.
본 실시형태의 제어 장치(100)는, 기판 처리 공정이 개시되어 웨이퍼(W)가 로딩되면, 센서 A의 출력값을 포함하는 로그 정보의 수집을 시작한다. 이 때 레시피(111)의 성막 조건에 있어 히터 온도의 값은 H1[℃]로 설정되어 있다.
제어 장치(100)는, 기판 처리 공정이 진행되어 타이밍 T1이 되면, 그때까지 수집된 로그 정보를 예측 모델 M1에 입력하고, 예측 모델 M1으로부터 출력된 예측치에 기초하여 제어 모델 M2에 의해 성막 조건을 갱신한다. 여기에서는, 제어 모델 M2에 의해 도출된 최적 성막 조건에 포함되는 히터 온도의 값이 H2[℃]인 경우를 나타낸다.
이 경우, 제어 장치(100)는 레시피(111)의 성막 조건에 포함되는 히터 온도의 값을 H1에서 H2로 갱신한다.
도 11에 나타내는 바와 같이, 이러한 갱신에 의해 히터 온도는 성막 공정이 시작되는 타이밍 T2으로 되기 전에 H2[℃]로 설정되며, 히터 온도의 값이 H2[℃]로 갱신된 상태에서 성막 공정이 행해진다.
한편, 본 실시형태에서는 레시피(111)에서 레시피 갱신부(180)에 의해 갱신되는 값이 히터 온도 값인 경우를 설명하였으나, 갱신되는 값은 이에 한정되지는 않는다. 레시피 갱신부(180)에 의해 갱신되는 값은 제어부(170)에 의해 도출되는 최적 성막 조건에 따라 변하는 것이며, 레시피(111)에서 규정하는 값이라면 어떤 값이더라도 갱신될 가능성이 있다. 이에 본 실시형태에서는 예를 들어, 가스 유량, 가스 공급 시간, 처리 용기(4) 내 압력 등이 갱신될 수 있다.
이와 같이 본 실시형태에서는, 기판 처리 공정의 실행이 개시되고서 특정 단계까지의 사이에 수집된 로그 정보에 기초하여 레시피(111)에 규정된 성막 조건을 갱신한다. 본 실시형태에서는 이러한 처리를 기판 처리 공정을 실행할 때마다 실시하므로, 성막 공정이 시작되기 전의 성막 시스템(1) 환경에 의존하지 않는 최적의 성막 조건으로 성막할 수가 있다. 그러므로, 본 실시형태에 의하면 성막 결과의 재현성을 향상시킬 수 있다.
한편, 전술한 실시형태에서는 예측 모델 M1에 입력되는 로그 정보는, 기판 처리 공정의 실행이 개시되고서(레시피 실행이 개시되고서) 특정 단계까지의 사이에 수집된 로그 정보로 하였으나, 이에 한정되지는 않는다. 예측 모델 M1에 입력되는 로그 정보는, 예를 들어, 특정 단계의 직전 단계에서 취득된 각 센서군의 출력값일 수도 있다.
또한, 전술한 실시형태에서는 제어 모델 M2에 의해 도출되는 조건을 최적 성막 조건으로 하였으나, 이에 한정되지는 않는다. 제어 모델 M2에 의해 도출되는 조건은 성막 조건 이외의 조건일 수도 있다. 바꾸어 말하면, 제어 모델 M2는 성막 공정 이외의 공정에서의 최적 조건을 도출할 수도 있다.
또한, 제어 모델 M2는 예측치를 0에 근접시키기 위한 제어 노브의 보정량을 출력하는 것으로 하였으나, 이에 한정되지는 않는다. 제어 모델 M2는 제어 노브의 조절량의 최적값을 출력할 수도 있다. 이 경우에, 제어 장치(100)는 현재의 레시피(111)에 규정된 제어 노브의 조절량을 제어 모델 M2로부터 출력된 조절량으로 갱신할 수 있다.
또한, 본 실시형태에서는 기판 처리 공정의 실행이 개시되고서 성막 공정이 시작되기 직전까지의 로그 정보를 수집하여 예측 모델 M1에 입력하는 것으로 하였으나, 이에 한정되지는 않는다.
본 실시형태에서 예측 모델 M1의 입력으로 할 로그 정보에는, 성막 공정 실행 중에 수집한 로그 정보가 포함될 수도 있다. 본 실시형태에서는 성막 공정 실행 중에 취득한 로그 정보를 예측 모델 M1의 입력에 포함시킴으로써, 성막 공정 실행 중의 환경 변화에 따른 제어 대상에 대한 영향을 저감시킬 수가 있다.
또한, 전술한 실시형태에서는 제어 장치(100)를 1개의 정보 처리 장치로 하였으나, 이에 한정되지는 않는다. 제어 장치(100)는 복수 개의 정보 처리 장치에 의해 실현될 수도 있다. 또한, 제어 장치(100)가 성막 장치(200)에 포함될 수도 있다.
또한, 본 실시형태에서는 웨이퍼 보트(wafer boat, 48)에 탑재된 다수 개의 웨이퍼(W)에 의해 하나의 배치(batch)를 구성하고, 하나의 배치 단위로 성막 처리를 하는 배치식 장치를 예로 들어 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 홀더 상에 탑재된 복수 개의 웨이퍼(W)에 대해 일괄하여 성막 처리하는 세미(semi) 배치식 장치일 수도 있으며, 한 개씩 성막 처리하는 매엽식 장치일 수도 있다.
이번에 개시된 실시형태에 따른 성막 시스템, 성막 방법은 모든 점에서 예시이며 제한적인 것이 아니다. 실시형태는 첨부의 청구범위 및 그 취지를 일탈하지 않으면서 여러 가지 형태로 변형 및 개량 가능하다. 상기 복수 개의 실시형태에 기재된 사항은 모순되지 않는 범위에서 다른 구성을 취할 수도 있으며, 또한 서로 모순되지 않는 범위에서 조합될 수도 있다.
본원은 일본 특허청에 2021년 2월 17일에 출원된 특허출원 2021-023598호에 기초하는 우선권을 주장하는 것이며, 그 전체 내용을 참조로써 여기에 원용한다.

Claims (9)

  1. 기판에 막을 성막하는 성막 장치와, 제어 장치를 포함하는 성막 시스템으로서,
    상기 제어 장치는,
    상기 성막 장치에 의해 행해지는 기판 처리 공정에 대해 규정한 레시피를 기억하는 레시피 기억부와,
    상기 레시피에 기초한 상기 기판 처리 공정의 개시부터 수집된 상기 성막 장치의 로그 정보를 이용하여, 상기 기판 처리 공정에 포함되는 성막 공정에서 성막되는 막의 막두께 또는 막질을 나타내는 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량의 예측치를 산출하는 예측부와,
    상기 성막 공정 전에 상기 제어 대상의 목표값에 근접하도록 상기 레시피를 상기 예측치에 따라 갱신하는 갱신부를 포함하는 것인 성막 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 로그 정보는 상기 레시피에 기초한 상기 기판 처리 공정의 개시부터 상기 성막 공정의 시작 전까지의 사이에 수집된 로그 정보인 성막 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 로그 정보는 상기 레시피에 기초한 상기 기판 처리 공정의 개시부터 상기 성막 공정의 완료 전까지의 사이에 수집된 로그 정보인 성막 시스템.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 로그 정보는 상기 막두께 또는 막질과 상관 관계를 가지는 변동 요인 파라미터를 포함하며,
    상기 예측부는 상기 변동 요인 파라미터에 기인하는 상기 제어 대상의 변동량의 예측치를 산출하는 것인 성막 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제어 장치는 상기 예측치에 기초하여 상기 제어 대상을 상기 목표값에 가장 근접시키는 조건을 도출하는 제어부를 더 포함하며,
    상기 갱신부는 상기 레시피에서 규정된 조건을 상기 제어부에 의해 도출된 조건으로 갱신하는 것인 성막 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 변동 요인 파라미터는 상기 성막 장치에 의해 제어할 수 없거나 또는 제어하지 않을 센서의 값을 포함하는 것인 성막 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 예측부는, 상기 기판 처리 공정에서 상기 제어 대상과의 상관 관계가 미리 정해진 역치보다 높은 단계로 되었을 때에, 상기 레시피에 기초한 상기 기판 처리 공정의 개시부터 상기 상관 관계가 미리 정해진 역치보다 높은 단계로 될 때까지의 사이에 수집된 로그 정보를 이용하여 상기 예측치를 산출하는 것인 성막 시스템.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 레시피의 갱신이 상기 기판 처리 공정마다 행해지는 성막 시스템.
  9. 기판에 막을 성막하는 성막 장치와, 제어 장치를 포함하는 성막 시스템에 의한 성막 방법으로서,
    상기 제어 장치는,
    레시피 기억부에 기억된 레시피에 규정된 기판 처리 공정의 개시부터 수집된 상기 성막 장치의 로그 정보를 이용하여, 상기 기판 처리 공정에 포함되는 성막 공정에서 성막되는 막의 막두께 또는 막질을 나타내는 제어 대상의 목표값으로부터의 변동량의 예측치를 산출하는 단계와,
    상기 성막 공정 전에 상기 제어 대상의 목표값에 근접하도록 상기 레시피를 상기 예측치에 따라 갱신하는 단계를 실행하는 것인 성막 방법.
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