KR20220133991A - 프로세스 추정 시스템, 프로세스 데이터 추정 방법 및 기록 매체 - Google Patents

프로세스 추정 시스템, 프로세스 데이터 추정 방법 및 기록 매체 Download PDF

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KR20220133991A
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나오시게 후시미
히데후미 마츠이
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도쿄엘렉트론가부시키가이샤
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Abstract

프로세스 데이터를 적합하게 추정하는 프로세스 추정 시스템, 프로세스 데이터 추정 방법 및 프로그램을 제공한다. 기판 처리 장치의 센서로 검출된 실제 센서 데이터를 입력하는 입력부와, 상기 실제 센서 데이터 및 물리 모델에 기초하여 가상 센서의 가상 센서 데이터를 생성하는 가상 센서 데이터 생성부와, 상기 가상 센서 데이터에 기초하여 프로세스 데이터를 추정하는 프로세스 데이터 추정부를 구비하는 프로세스 추정 시스템.

Description

프로세스 추정 시스템, 프로세스 데이터 추정 방법 및 프로그램
본 개시는 프로세스 추정 시스템, 프로세스 데이터 추정 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
처리 용기 내에 원하는 가스를 공급하여, 처리 용기 내에 마련된 적재대에 적재된 기판에 원하는 처리(예를 들어, 성막 처리 등)를 실시하는 기판 처리 장치에 있어서, 성막량 등의 프로세스 데이터를 추정하는 프로세스 추정 시스템이 요구되고 있다.
특허문헌 1에는, 실제 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 수시 수정하고, 실시간으로 실제 플랜트의 동작과 병행하여 시뮬레이션을 행함으로써, 실제 플랜트의 상태를 순차적으로 시뮬레이션 모델에 반영하고, 고정밀도로 실제 플랜트의 동작을 예측할 수 있는 플랜트 운전 지원 장치가 개시되어 있다.
일본 특허 제4789277호 공보
하나의 측면에서는, 본 개시는 프로세스 데이터를 적합하게 추정하는 프로세스 추정 시스템, 프로세스 데이터 추정 방법 및 프로그램을 제공한다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 일의 양태에 의하면, 기판 처리 장치의 센서로 검출된 실제 센서 데이터를 입력하는 입력부와, 상기 실제 센서 데이터 및 물리 모델에 기초하여 가상 센서의 가상 센서 데이터를 생성하는 가상 센서 데이터 생성부와, 상기 가상 센서 데이터에 기초하여 프로세스 데이터를 추정하는 프로세스 데이터 추정부를 구비하는 프로세스 추정 시스템이 제공된다.
하나의 측면에 의하면, 프로세스 데이터를 적합하게 추정하는 프로세스 추정 시스템, 프로세스 데이터 추정 방법 및 프로그램을 제공할 수 있다.
도 1은 기판 처리 장치의 일례를 도시하는 단면 모식도.
도 2는 제1 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템의 일례를 도시하는 구성도.
도 3은 가상 센서 데이터 생성부에서 사용하는 물리 모델의 일례를 도시하는 모식도.
도 4a는 물리 모델에 의한 결과와 실험치를 비교하는 그래프의 일례.
도 4b는 물리 모델에 의한 결과와 실험치를 비교하는 그래프의 일례.
도 5는 프로세스 데이터 추정부에서 사용하는 반응 모델의 일례를 도시하는 모식도.
도 6a는 반응 모델에 의한 결과와 실험치를 비교하는 그래프의 일례.
도 6b는 반응 모델에 의한 결과와 실험치를 비교하는 그래프의 일례.
도 7은 제2 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템의 일례를 도시하는 구성도.
도 8은 제3 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템의 일례를 도시하는 구성도.
이하, 도면을 참조하여 본 개시를 실시하기 위한 형태에 대해서 설명한다. 각 도면에 있어서, 동일 구성 부분에는 동일 부호를 부여하고, 중복한 설명을 생략할 경우가 있다.
[기판 처리 장치]
먼저 웨이퍼 등의 기판(W)에 원하는 처리(예를 들어, 성막 처리)를 실시하는 기판 처리 장치(1)에 대해서 도 1을 사용하여 설명한다. 도 1은, 기판 처리 장치(1)의 일례를 도시하는 단면 모식도이다.
기판 처리 장치(1)는 챔버(2)와, 적재대(3)와, 가스 공급 장치(4)와, 배기 장치(5)와, 제어 장치(6)를 구비한다.
챔버(2)는 처리 공간(21)과, 배기 공간(22)으로 구획되어 있다. 처리 공간(21)의 하방에는, 기판(W)을 적재하는 적재대(3)가 마련되어 있다. 처리 공간(21)의 상방에는, 처리 공간(21) 내에 가스를 공급하는 샤워 헤드(23)가 마련되어 있다.
가스 공급 장치(4)는 가스 공급원(41), 매스 플로 컨트롤러(42), 개폐 밸브(43)를 구비하고, 샤워 헤드(23)에 가스를 공급한다. 배기 장치(5)는 챔버(2)의 배기 공간(22)으로부터 가스를 배기한다.
적재대(3)에는, 적재대(3)의 온도를 측정하는 온도 센서(S1)가 마련되어 있다. 또한, 챔버(2)에는, 챔버(2)의 벽부의 온도를 측정하는 온도 센서(S2)가 마련되어 있다. 또한, 가스 공급 장치(4)에는, 챔버(2)에 공급하는 가스의 유량을 측정하는 유량 센서(S3)가 마련되어 있다. 또한, 챔버(2)에는 배기 공간(22) 내의 압력을 검출하는 압력 센서(S4)가 마련되어 있다.
또한, 도 1에 도시하는 기판 처리 장치(1)에 있어서는, 예를 들어 기판(W)의 온도를 직접 검출하는 온도 센서, 처리 공간(21) 내의 가스의 온도를 직접 검출하는 온도 센서, 챔버(2)의 각 파트(예를 들어, 샤워 헤드(23))의 온도를 직접 검출하는 온도 센서, 처리 공간(21) 내의 가스의 압력을 직접 검출하는 압력 센서는 마련되어 있지 않다.
또한, 기판 처리 장치(1)는 온도 조정 기구(도시하지 않음)를 구비하고 있어도 된다. 예를 들어, 챔버(2)의 벽부에는 히터(도시하지 않음)가 마련되어 있어도 된다. 또한, 적재대(3)에는 히터(도시하지 않음)가 마련되어 있어도 된다. 또한, 적재대(3)에는, 브라인 등의 열 반송 매체가 통류하는 유로(도시하지 않음)가 마련되어 있어도 된다. 또한, 기판 처리 장치(1)는 상부 전극(샤워 헤드(23))과 하부 전극(적재대(3)) 사이에 전압을 인가하여, 처리 공간(21)에 샤워 헤드(23)로부터 공급된 가스의 플라스마를 생성하는 플라스마 생성 장치(도시하지 않음)를 구비하고 있어도 된다. 이 경우, 전압을 인가하는 급전 라인(도시하지 않음)에는, 전압계(전압 센서) 및/또는 전류계(전류 센서)가 마련되어 있어도 된다. 또한, 챔버(2)에 관측창(도시하지 않음)을 마련하고, 관측창을 통하여 플라스마의 발광 강도를 검출하는 발광 분광 분석 장치(도시하지 않음)를 센서로서 마련해도 된다.
제어 장치(6)는 가스 공급 장치(4), 배기 장치(5) 등을 제어한다. 이에 따라, 기판 처리 장치(1)는 적재대(3)에 적재된 기판(W)에 원하는 처리를 실시할 수 있다.
예를 들어, 기판 처리 장치(1)가 기판(W)에 성막 처리를 실시하는 성막 장치인 경우, 가스 공급 장치(4)는 전구체 가스(예를 들어, SiH4, Si2H6)를 샤워 헤드(23)로부터 처리 공간(21) 내에 공급한다. 처리 공간(21) 내의 전구체 가스에 있어서는, 분해 반응(기상 반응)이 발생한다. 전구체 가스의 일부는 기판(W)의 표면에 흡착된다. 또한, 전구체 가스의 잔부는 배기 공간(22)을 통하여, 배기 장치(5)에 의해 처리 공간(21)으로부터 배기된다. 또한, 가스 공급 장치(4)는 반응 가스(예를 들어, NH3)를 샤워 헤드(23)로부터 처리 공간(21) 내에 공급한다. 이에 따라, 기판(W)의 표면에 흡착된 전구체가 반응하여 기판(W)의 표면에 성막 처리(예를 들어, SiN막)가 실시된다.
[프로세스 추정 시스템]
이어서, 제1 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(100)에 대해서, 도 2를 사용하여 설명한다. 도 2는, 제1 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(100)의 일례를 도시하는 구성도이다. 프로세스 추정 시스템(100)은, 기판 처리 장치(1)의 각 센서(S1 내지 S4)의 검출값에 기초하여 프로세스 데이터를 추정한다. 여기서는, 기판 처리 장치(1)는 기판(W)에 성막 처리를 실시하는 성막 장치인 것으로 하고, 프로세스 데이터는 성막량(성막 레이트)일 경우를 예로 들어 설명한다. 또한, 프로세스 추정 시스템(100)은, 예를 들어 기판 처리 장치(1)의 제어 장치(6)에 실장되어도 된다.
프로세스 추정 시스템(100)은 실제 센서 데이터 입력부(110)와, 가상 센서 데이터 생성부(120)와, 프로세스 데이터 추정부(130)와, 프로세스 데이터 출력부(140)를 구비한다.
실제 센서 데이터 입력부(110)는 기판 처리 장치(1)의 각 센서(S1 내지 S4)의 실측 데이터가 입력된다. 또한, 실제 센서 데이터 입력부(110)에는, 온도 조정 기구(도시하지 않음)의 로그(예를 들어, 입열량 등)가 입력되어도 된다.
가상 센서 데이터 생성부(120)는, 실제 센서 데이터 및 물리 모델(121)에 기초하여 가상 센서의 데이터를 생성한다. 여기서 가상 센서란, 기판 처리 장치(1)에 있어서 센서가 마련되어 있지 않은 측정 개소의 물리량을 검출하는 가상적인 센서이다. 예를 들어, 가상 센서로서 기판(W)의 온도를 검출하는 온도 센서, 샤워 헤드(23)의 온도를 검출하는 온도 센서, 처리 공간(21) 내의 가스의 온도를 검출하는 온도 센서, 처리 공간(21) 내의 가스의 압력을 검출하는 압력 센서 등을 포함해도 된다. 또한, 본원에서는 가상 센서 데이터 생성부(120)가 가상 센서의 값을 생성하는 것을, 가상 센서가 값을 검출하는 것이라고도 한다.
도 3은, 가상 센서 데이터 생성부(120)에서 사용하는 물리 모델(121)의 일례를 도시하는 모식도이다. 여기서는, 가상 센서로서 기판(W)의 온도를 검출하는 온도 센서의 경우를 예로 들어 설명한다. 또한, 물리 모델(121)로서 열류체 모델을 사용한다.
여기서, 기판(W)의 온도를 검출하는 온도 센서(가상 센서)의 검출 온도 TW, 샤워 헤드(23)의 온도를 검출하는 온도 센서(가상 센서)의 검출 온도 TSH, 처리 공간(21) 내의 가스의 온도를 검출하는 온도 센서(가상 센서)의 검출 온도 TGAS, 처리 공간(21) 내의 가스의 압력을 검출하는 압력 센서(가상 센서)의 검출 압력 PGAS, 적재대(3)의 온도를 검출하는 온도 센서(S1)의 검출 온도 TST로 한다.
샤워 헤드(23)로부터 기판(W)에의 복사에 의한 열 Qrad는 상수 σ, 전열 면적 A, 방사율 ε을 사용하여 식 (1)에 의해 나타낼 수 있다. 처리 공간(21) 내의 가스(7)로부터 기판(W)에의 대류에 의한 열 Qconv는, 대류에 의한 열전달률 hconv, 전열 면적 A를 사용하여 식 (2)에 의해 나타낼 수 있다. 적재대(3)로부터 기판(W)에의 접촉 전열에 의한 열 Qtcr은 열전달률 h, 전열 면적 A를 사용하여 식 (3)에 의해 나타낼 수 있다. 또한, 기판(W)의 온도 변화는 기판(W)의 열용량 C를 사용하여 식 (4)에 의해 나타낼 수 있다.
Figure pct00001
이와 같이, 가상 센서 데이터 생성부(120)는, 물리 모델(121)에 기초하여 기판(W)의 온도를 검출하는 온도 센서(가상 센서)의 검출 온도 TW를 생성한다. 마찬가지로, 가상 센서 데이터 생성부(120)는, 샤워 헤드(23)의 온도를 검출하는 온도 센서(가상 센서)의 검출 온도 TSH, 처리 공간(21) 내의 가스의 온도를 검출하는 온도 센서(가상 센서)의 검출 온도 TGAS, 처리 공간(21) 내의 가스의 압력을 검출하는 압력 센서(가상 센서)의 검출 압력 PGAS에 대해서도, 각각 물리 모델(121)에 기초하여 생성한다. 바꾸어 말하면, 가상 센서 데이터 생성부(120)는, 실제 센서 데이터 입력부(110)에서 입력된 기판 처리 장치(1)의 각 센서(S1 내지 S4)의 실측 데이터 및 물리 모델(121)에 기초하여 가상 센서의 값(가상 센서 데이터)을 생성한다.
도 4a 및 도 4b는, 물리 모델(121)에 의한 결과와 실험치를 비교하는 그래프의 일례이다. 도 4a에서는, 처리 공간(21)의 압력을 일정(700Pa)하게 하여, 적재대(3)의 온도를 변화시킨 경우에 있어서의, 기판(W)과 적재대(3)와의 온도 차의 온도 의존성을 나타낸다. 도 4b에서는, 적재대(3)의 온도를 일정(500℃)하게 하여, 처리 공간(21)의 압력을 변화시킨 경우에 있어서의, 기판(W)과 적재대(3)와의 온도 차의 압력 의존성을 나타낸다. 또한, 물리 모델(121)에 의한 결과를 백색원 표시 및 실선의 그래프로 나타내고, 실험치를 흑색원 표시로 나타낸다.
도 4a 및 도 4b에 도시하는 바와 같이, 물리 모델(121)에 의한 결과는, 적재대(3)의 온도 및 처리 공간(21)의 압력에 대한 기판(W)과 적재대(3)와의 온도 차의 경향을 재현하고 있다. 즉, 가상 센서 데이터 생성부(120)에 의해 생성되는 가상 센서 데이터는, 실측값의 경향을 적합하게 재현하고 있다.
도 2로 되돌아가, 프로세스 데이터 추정부(130)는, 가상 센서 데이터와 반응 모델(131)에 기초하여 프로세스 데이터(성막량, 성막 레이트)를 추정한다. 여기서 프로세스 데이터 추정부(130)에는, 가상 센서 데이터 생성부(120)에서 생성된 가상 센서 데이터가 입력된다. 또한, 프로세스 데이터 추정부(130)는 실제 센서 데이터 및 가상 센서 데이터와 반응 모델(131)에 기초하여 프로세스 데이터를 추정하는 구성이어도 된다. 즉, 추정하는 프로세스 데이터의 반응 모델(131)에 따라, 사용하는 데이터(실제 센서 데이터, 가상 센서 데이터)를 선택하면 된다.
도 5는, 프로세스 데이터 추정부(130)에서 사용하는 반응 모델(131)의 일례를 도시하는 모식도이다. 반응 모델(131)은 기상 반응 모델(132)과, 표면 반응 모델(133)을 갖는다.
기상 반응 모델(132)은, 처리 공간(21) 내의 가스의 압력(가상 센서 데이터) 및 가스의 온도(가상 센서 데이터)에 기초하여 처리 공간(21) 내의 전구체 가스의 분해량을 추정한다.
표면 반응 모델(133)은, 기상 반응 모델(132)에서 추정한 전구체 가스의 분해량 및 기판(W)의 온도(가상 센서 데이터)에 기초하여 기판(W)의 표면에 흡착되는 전구체의 흡착량, 바꾸어 말하면, 기판(W)의 표면에 성막되는 막 두께(성막 레이트)를 프로세스 데이터(134)로서 추정한다.
도 6a 및 도 6b는, 반응 모델(131)에 의한 결과와 실험치를 비교하는 그래프의 일례이다. 도 6a에서는, 전구체 가스로서 SiH4 가스를 사용한 경우를 나타낸다. 도 6b에서는, 전구체 가스로서 Si2H6 가스를 사용한 경우를 나타낸다. 횡축은 반응 모델(131)에 의해 추정된 성막 레이트를 나타내고, 종축은 실측값에 의한 성막 레이트를 나타낸다.
또한, 도 6a에 있어서의 기판 처리 장치(1)의 레시피를 나타낸다.
성막 시간: 120 내지 600s
처리 공간(21) 내의 압력: 9 내지 40Torr
기판(W)의 온도: 550 내지 600℃
SiH4+Ar 유량: 120 내지 9040sccm
SiH4 분율: 0.01 내지 0.75
Gap(처리 공간(21)으로부터 배기 공간(22)에의 간극부의 폭) 6 내지 20mm
또한, 도 6b에 있어서의 기판 처리 장치(1)의 레시피를 나타낸다.
성막 시간: 180 내지 1800s
처리 공간(21) 내의 압력: 9 내지 40Torr
기판(W)의 온도: 400 내지 530℃
Si2H6+Ar 유량: 120 내지 18000sccm
Si2H6 분율: 0.002 내지 0.75
Gap(처리 공간(21)으로부터 배기 공간(22)에의 간극부의 폭) 6 내지 30mm
도 6a에 도시하는 예에 있어서, 결정 계수 R2 내지 0.85였다. 또한, 도 6b에 도시하는 예에 있어서, 결정 계수 R2 내지 0.82였다. 즉, 프로세스 데이터 추정부(130)에서 추정된 프로세스 데이터(성막량, 성막 레이트)와, 실험치의 프로세스 데이터(성막량, 성막 레이트)와의 상관 관계는, 결정 계수 R2>0.8로 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 프로세스 데이터 추정부(130)에 의해 추정되는 프로세스 데이터(성막량, 성막 레이트)는 실측값의 경향을 적합하게 재현하고 있다.
도 2로 되돌아가, 프로세스 데이터 출력부(140)는, 프로세스 데이터 추정부(130)에서 추정한 프로세스 데이터를 출력한다.
이상과 같이, 제1 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(100)에 의하면, 기판 처리 장치(1)의 각 센서(S1 내지 S4)에서 검출한 실제 센서 데이터와 물리 모델(121)에 기초하여 가상 센서 데이터를 적합하게 생성할 수 있다. 또한, 프로세스 추정 시스템(100)에 의하면, 생성한 가상 센서 데이터와 반응 모델(131)에 기초하여 프로세스 데이터(성막량, 성막 레이트)를 적합하게 추정할 수 있다.
또한, 제1 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(100)에 의하면, 가상 센서 데이터가 생성된다. 이에 따라, 가상 센서 데이터를 프로세스 결과의 요인 분석에 사용할 수 있다.
또한, 제1 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(100)에 의하면, 미리 실험 등에 의해 얻어진 기지의 데이터 세트 범위보다도 외측의 프로세스 조건에 있어서도 적합하게 프로세스 데이터를 추정할 수 있다.
또한, 기판 처리 장치(1)에 있어서의 프로세스 조건에 대한 프로세스 데이터(성막량, 성막 레이트)의 응답 곡면을 제작할 때, 실측값뿐만 아니라, 프로세스 추정 시스템(100)에서 추정된 프로세스 데이터를 추가해도 된다. 이에 따라, 실측값 사이의 프로세스 조건에 있어서의 프로세스 데이터를 추정할 수 있으므로, 응답 곡면의 데이터수를 증가시킬 수 있다. 또한, 실측 공정수를 삭감할 수 있다.
또한, 기판 처리 장치(1)에 있어서, 하나의 기판(W)에 처리를 실시한 후, 다음 기판(W)에 처리를 실시할 때, 프로세스 추정 시스템(100)은 가상 센서의 초깃값으로서, 하나의 기판(W)에 처리를 실시했을 때의 최종 가상 센서 데이터를 이어받아도 된다. 예를 들어, 기판 처리 장치(1)의 부품(샤워 헤드(23))의 온도를 검출하는 가상 온도 센서에 있어서, 전회값을 이어받아도 된다. 또한, 교환된 기판(W)의 온도, 순차 공급되는 처리 공간(21) 내의 가스의 온도 및 압력은 이어받지 않아도 된다. 또한, 프로세스 추정 시스템(100)은, 기판 처리 장치(1)에 있어서의 프로세스 데이터(막 두께)에 기초하여 프로세스 데이터의 누적값(누적 막 두께)을 이어받아도 된다. 예를 들어, 기판(W)에 성막했을 때, 챔버(2) 내벽면에도 성막된다. 이 막은 클리닝 처리 등에 의해 제거될 때까지 누적되게 된다. 이에 따라, 예를 들어 도 3에 도시하는 물리 모델(121)에 있어서 전열량이 변화한다. 프로세스 추정 시스템(100)은, 프로세스 데이터의 누적값(누적 막 두께)을 이어받음으로써, 챔버(2) 내벽면의 상태를 가미하여, 적합하게 가상 센서 데이터를 생성하고, 프로세스 데이터를 추정할 수 있다.
이어서, 제2 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(200)에 대해서, 도 7을 사용하여 설명한다. 도 7은, 제2 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(200)의 일례를 도시하는 구성도이다. 프로세스 추정 시스템(200)은, 기판 처리 장치(1)의 각 센서(S1 내지 S4)의 검출값에 기초하여 프로세스 데이터를 추정한다.
프로세스 추정 시스템(200)은, 실제 센서 데이터 입력부(110)와, 가상 센서 데이터 생성부(120)와, 프로세스 데이터 추정부(230)와, 프로세스 데이터 출력부(140)를 구비한다.
프로세스 데이터 추정부(230)는 학습 모델 생성부(231)를 갖는다. 여기서 프로세스 추정 시스템(200)에는, 기지의 실제 센서 데이터와 프로세스 데이터와의 데이터 세트가 입력된다. 가상 센서 데이터 생성부(120)는, 데이터 세트에 있어서의 가상 센서 데이터를 생성한다. 학습 모델 생성부(231)는, 가상 센서 데이터(및 실제 센서 데이터)와 프로세스 데이터와의 데이터 세트를 교사 데이터로 하여 기계 학습을 행하고, 학습 완료 모델(232)을 생성한다.
이에 따라, 프로세스 추정 시스템(200)은, 실제 센서 데이터가 입력되면 가상 센서 데이터 생성부(120)에서 가상 센서 데이터를 생성한다. 그리고 프로세스 데이터 추정부(230)는, 가상 센서 데이터(및 실제 센서 데이터)와 학습 완료 모델(232)에 기초하여 프로세스 데이터를 추정한다.
이상과 같이, 제2 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(200)에 의하면, 가상 센서 데이터(및 실제 센서 데이터)와 프로세스 데이터와의 데이터 세트를 교사 데이터로 하여 학습 완료 모델(232)을 생성하고, 생성한 학습 완료 모델(232)에 기초하여 프로세스 데이터를 추정한다. 여기서, 교사 데이터로서 사용하는 가상 센서 데이터로서 프로세스 데이터와 상관성이 높은 가상 센서 데이터를 사용할 수 있으므로, 학습 완료 모델(232)에 의한 프로세스 데이터의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.
이어서, 제3 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(300)에 대해서, 도 8을 사용하여 설명한다. 도 8은, 제3 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(300)의 일례를 도시하는 구성도이다. 프로세스 추정 시스템(300)은, 기판 처리 장치(1)의 각 센서(S1 내지 S4)의 검출값에 기초하여 프로세스 데이터를 추정한다.
프로세스 추정 시스템(300)은, 실제 센서 데이터 입력부(110)와, 가상 센서 데이터 생성부(120)와, 프로세스 데이터 추정부(130, 230)와, 프로세스 데이터 결정부(335)와, 프로세스 데이터 출력부(140)를 구비한다.
프로세스 추정 시스템(300)은, 실제 센서 데이터가 입력되면 가상 센서 데이터 생성부(120)에서 가상 센서 데이터를 생성한다. 그리고 프로세스 데이터 추정부(130)는, 가상 센서 데이터(및 실제 센서 데이터)와 반응 모델(131)에 기초하여 프로세스 데이터를 추정한다. 또한, 프로세스 데이터 추정부(230)는 가상 센서 데이터(및 실제 센서 데이터)와 학습 완료 모델(232)에 기초하여 프로세스 데이터를 추정한다.
프로세스 데이터 결정부(335)는, 프로세스 데이터 추정부(130)에서 추정된 프로세스 데이터와, 프로세스 데이터 추정부(230)에서 추정된 프로세스 데이터에 기초하여 프로세스 데이터를 결정한다. 예를 들어, 프로세스 데이터 추정부(130)에서 추정된 프로세스 데이터와, 프로세스 데이터 추정부(230)에서 추정된 프로세스 데이터와의 평균값을 프로세스 데이터로서 결정한다.
이상과 같이, 제3 실시 형태에 관한 프로세스 추정 시스템(300)에 의하면, 복수의 프로세스 데이터 추정부(130, 230)에서 추정된 프로세스 데이터에 기초하여 최종적인 프로세스 데이터를 결정할 수 있으므로, 프로세스 데이터의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.
이상, 본 실시 형태에 관한 기판 처리 장치(1)의 프로세스 추정 시스템(100 내지 300)에 대해서 설명했지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
기판 처리 장치(1)는 열 CVD 장치, 플라스마 CVD 장치, 열 ALD 장치, 플라스마 ALD 장치 등, 여러가지 기판 처리 장치에 적용할 수 있다.
실제 센서 데이터 입력부(110)에 입력되는 실제 센서 데이터는, 온도 센서(S1)의 검출값, 온도 센서(S2)의 검출값, 유량 센서(S3)의 검출값, 압력 센서(S4)의 검출값인 것으로서 설명했지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 실제 센서 데이터는 기판 처리 장치(1)에 마련되는 센서(전압 센서, 전류 센서, 발광 분광 분석 장치 등)의 검출값 등을 포함해도 된다.
또한, 가상 센서 데이터 생성부(120)가 생성하는 가상 센서 데이터는, 기판(W)의 온도, 샤워 헤드(23)의 온도, 처리 공간(21) 내의 가스의 온도, 처리 공간(21) 내의 가스의 압력인 것으로서 설명했지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 가상 센서 데이터는, 처리 공간(21) 내에 생성되는 플라스마의 이온 농도, 전자 밀도, 전자 온도, 라디칼 농도 또는 셀프 바이어스를 측정하는 플라스마 센서를 포함해도 된다.
또한, 프로세스 데이터는 성막량(성막 레이트)인 것으로서 설명했지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 성막의 단차 피복성(커버리지)이어도 된다. 또한, 기판 처리 장치(1)는 기판(W)에 에칭 처리를 실시하는 에칭 장치인 경우에는, 프로세스 데이터는 에칭량(에칭 레이트)이어도 된다. 또한, 기판 처리 장치(1)의 처리 내용에 관계 없이 처리 후의 기판(W)의 파티클수 또는 결함수여도 된다.
또한, 본원은 2020년 2월 7일에 출원한 일본 특허 출원 제2020-20129호에 기초하는 우선권을 주장하는 것이고, 이들의 일본 특허 출원의 전체 내용을 본원에 참조에 의해 원용한다.
1: 기판 처리 장치
2: 챔버
3: 적재대
4: 가스 공급 장치
5: 배기 장치
6: 제어 장치
7: 가스
21: 처리 공간
22: 배기 공간
23: 샤워 헤드
41: 가스 공급원
42: 매스 플로 컨트롤러
43: 개폐 밸브
100: 프로세스 추정 시스템
110: 실제 센서 데이터 입력부
120: 가상 센서 데이터 생성부
121: 물리 모델
130: 프로세스 데이터 추정부
131: 반응 모델
132: 기상 반응 모델
133: 표면 반응 모델
134: 프로세스 데이터
140: 프로세스 데이터 출력부
200: 프로세스 추정 시스템
230: 프로세스 데이터 추정부
231: 학습 모델 생성부
232: 학습 완료 모델
300: 프로세스 추정 시스템
335: 프로세스 데이터 결정부

Claims (10)

  1. 기판 처리 장치의 센서로 검출된 실제 센서 데이터를 입력하는 입력부와,
    상기 실제 센서 데이터 및 물리 모델에 기초하여 가상 센서의 가상 센서 데이터를 생성하는 가상 센서 데이터 생성부와,
    상기 가상 센서 데이터에 기초하여 프로세스 데이터를 추정하는 프로세스 데이터 추정부를 구비하는
    프로세스 추정 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세스 데이터 추정부는, 상기 실제 센서 데이터 및 상기 가상 센서 데이터에 기초하여 프로세스 데이터를 추정하는
    프로세스 추정 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 센서는 온도 센서, 가스 유량 센서, 압력 센서, 전압 센서, 전류 센서, 발광 분광 분석 장치 중 적어도 어느 것을 포함하는
    프로세스 추정 시스템.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 물리 모델은 열류체 모델인
    프로세스 추정 시스템.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기판 처리 장치는 기판에 성막 처리를 실시하는 성막 처리 장치이며,
    상기 프로세스 데이터는 상기 기판에 성막되는 막의 막 두께인
    프로세스 추정 시스템.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세스 데이터 추정부는
    상기 가상 센서 데이터 및 반응 모델에 기초하여 상기 프로세스 데이터를 추정하는
    프로세스 추정 시스템.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세스 데이터 추정부는
    상기 가상 센서 데이터와 상기 프로세스 데이터와의 데이터 세트를 교사 데이터로 하고, 기계 학습을 행하여 학습 완료 모델을 생성하는 기계 학습부를 구비하는
    프로세스 추정 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 프로세스 데이터 추정부는
    상기 가상 센서 데이터 및 상기 학습 완료 모델에 기초하여 상기 프로세스 데이터를 추정하는
    프로세스 추정 시스템.
  9. 기판 처리 장치의 프로세스 데이터를 추정하는 프로세스 데이터 추정 방법이며,
    기판 처리 장치의 센서로 검출된 실제 센서 데이터를 입력하는 공정과,
    상기 실제 센서 데이터 및 물리 모델에 기초하여 가상 센서의 가상 센서 데이터를 생성하는 공정과,
    상기 가상 센서 데이터에 기초하여 프로세스 데이터를 추정하는 공정을 갖는
    프로세스 데이터 추정 방법.
  10. 제9항에 기재된 프로세스 데이터 추정 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램.
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