TW202129527A - 鍍敷支援系統、鍍敷支援裝置以及記錄媒體 - Google Patents

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Abstract

本發明為一種鍍敷支援系統、鍍敷支援裝置以及記錄媒體，容易決定用於提高通過鍍敷處理所獲得的面內均勻性的實施條件。鍍敷支援系統包括：模擬器（362），根據與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件，預測形成在基板的鍍敷膜的面內均勻性值；數值分析資料記憶部（370），關於多個設想條件，記憶將各設想條件與面內均勻性值建立對應的數值分析資料；回歸分析部（250），通過基於數值分析資料的回歸分析，推算將面內均勻性值作為目標變數，將設想條件的變數作為說明變數的模型；以及實施條件搜尋部（252），使用經推算的模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的設想條件的推薦值的實施條件。

Description

鍍敷支援系統、鍍敷支援裝置以及記錄媒體
本發明關於一種鍍敷支援系統、鍍敷支援裝置以及記憶有鍍敷支援程式的記錄媒體。
作為在半導體晶圓等圓形基板形成配線或凸塊（突起狀電極）的方法，廣泛使用比較廉價且處理時間短的電解鍍敷法。用於電解鍍敷法的鍍敷裝置包括：在使表面露出的狀態下保持基板的基板固定器、及與基板相向來配置的陽極。基板經由基板固定器而與電源連接，陽極經由保持其的陽極固定器而與電源連接。在鍍敷處理時，連同所述基板固定器一起浸漬在鍍敷液中，對同樣浸漬在鍍敷液中的陽極與基板之間施加電流，由此使導電材料堆積在基板表面。
一般而言，用於使電流入基板的電接點配置在基板的邊緣部。因此，基板的中央部與基板邊緣部離電接點的距離不同，與晶種層的電阻相應地在基板的中央部與基板邊緣部產生電位差。因此，鍍敷層在基板中央部變薄，基板邊緣部的鍍敷層變厚。此現象被稱為“終端效應”。
將基板表面的鍍敷膜的厚度的均勻性稱為“面內均勻性”。以往，為了緩和終端效應的影響來獲得面內均勻性高的鍍敷膜，而進行形成在陽極與基板之間的電場的控制。例如，已公開一種包括遮蔽針對基板的邊緣部的電場的遮蔽體的基板固定器（專利文獻1）。在專利文獻2及專利文獻3中公開一種通過陽極罩幕來提升鍍敷膜的面內均勻性的技術。 [現有技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]日本專利特開2016-079504號公報 [專利文獻2]日本專利特開2016-098399號公報 [專利文獻3]日本專利特開2005-029863號公報 [專利文獻4]日本專利特開2001-152397號公報
理想的是在基板上獲得具有高面內均勻性的鍍敷膜。但是，選定適合於獲得具有高面內均勻性的鍍敷膜的遮蔽板或陽極罩幕的尺寸並不容易。
成為鍍敷處理的實施條件的其他調整項目也同樣如此。例如，極間距離等也包含在實施條件中，但選定適合的極間距離也困難。尤其，在將多個變數作為調整項目來調整的情況下，必須預測由組合所產生的效果，調整難易度增加。另外，在專利文獻4中公開有一種根據與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件，預測形成在基板的鍍敷膜的面內均勻性值的模擬器的技術，但對所有條件進行模擬會導致處理負擔大，其並不實際。
本發明是鑒於此種情況而形成的發明，其目的之一在於使適合於獲得高面內均勻性的鍍敷膜的實施條件的決定可簡易化，使鍍敷處理作業順利化，由此提升生產效率。
本發明的某一形態是一種鍍敷支援系統。所述鍍敷支援系統包括：模擬器，根據與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件，預測形成在基板的鍍敷膜的面內均勻性值；記憶部，關於多個設想條件，記憶將由模擬器所預測的面內均勻性值與確定各設想條件的一個或多個變數的值建立對應的數值分析資料；分析部，通過基於數值分析資料的回歸分析，推算將面內均勻性值作為目標變數，將一個或多個變數作為說明變數的模型；以及搜尋部，使用經推算的模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的設想條件的推薦值的實施條件。
本發明的另一形態是一種鍍敷支援系統。所述鍍敷支援系統包括：模擬器，根據與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件，預測形成在基板的鍍敷膜的面內均勻性值；記憶部，關於多個設想條件，記憶將由模擬器所預測的面內均勻性值與確定各設想條件的一個或多個變數的值建立對應的數值分析資料；學習部，通過基於數值分析資料的機器學習，生成將面內均勻性值作為目標變數，將一個或多個變數作為說明變數的模型；以及搜尋部，使用已生成的模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的設想條件的推薦值的實施條件。
本發明的又一形態是一種電腦可讀取記錄媒體，記憶有鍍敷支援程式。所述鍍敷支援程式使電腦發揮如下的功能：通過基於將確定與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件的一個或多個變數的值、與在設想條件下形成在基板的鍍敷膜的面內均勻性值的模擬結果建立對應的數值分析資料的回歸分析，推算將面內均勻性值作為目標變數，將一個或多個變數作為說明變數的模型的功能；以及使用經推算的模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的設想條件的推薦值的實施條件的功能。
本發明的又一形態是一種鍍敷支援程式。所述鍍敷支援程式使電腦發揮如下的功能：通過基於將確定與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件的一個或多個變數的值、與在設想條件下形成在基板的鍍敷膜的面內均勻性值的模擬結果建立對應的數值分析資料的機器學習，生成將面內均勻性值作為目標變數，將一個或多個變數作為說明變數的模型的功能；以及使用已生成的模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的設想條件的推薦值的實施條件的功能。
本發明的又一形態是一種鍍敷支援裝置。所述鍍敷支援裝置的特徵在於包括：分析部，通過基於將確定與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件的一個或多個變數的值、與在設想條件下形成在基板的鍍敷膜的面內均勻性值的模擬結果建立對應的數值分析資料的回歸分析，推算將面內均勻性值作為目標變數，將一個或多個變數作為說明變數的模型；以及搜尋部，使用經推算的模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的設想條件的推薦值的實施條件。
本發明的又一形態是一種鍍敷支援裝置。所述鍍敷支援裝置的特徵在於包括：學習部，通過基於將確定與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件的一個或多個變數的值、與在設想條件下形成在基板的鍍敷膜的面內均勻性值的模擬結果建立對應的數值分析資料的機器學習，生成將面內均勻性值作為目標變數，將一個或多個變數作為說明變數的模型；以及搜尋部，使用已生成的模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的設想條件的推薦值的實施條件。 [發明的效果]
根據本發明，可容易地決定用於提高通過鍍敷處理所獲得的面內均勻性的實施條件。
以下，一邊參照圖式，一邊對本實施方式進行說明。另外，在以下的實施方式及其變化例中，對大致相同的構成元件附予相同的符號，並適當地省略其說明。
[第一實施方式]
圖1是表示鍍敷槽42的概要圖。在本實施方式中，對基板W的一面實施鍍敷。在鍍敷槽42中包括陽極固定器44、中間罩幕46、槳48、基板固定器24。在陽極固定器44保持陽極62。陽極62經由陽極固定器44內的配線而與外部電源80連接。在基板固定器24保持圓形的基板W。在鍍敷處理中，將陽極62以與基板W的表面相向的方式配置。
在陽極固定器44與基板固定器24之間設置有中間罩幕46。在中間罩幕46設置有開口部58。通過調整開口部58的大小或形狀，而調整中間罩幕46與基板W之間的電場。可以在中間罩幕46設置開口部58的大小或形狀的可變功能來進行調整，也可以與具有不同的大小或不同的形狀的開口部的中間罩幕替換。在陽極固定器44與基板固定器24之間，設置有用於攪拌基板W的表面附近的鍍敷液60的槳48。槳48例如為棒狀的構件，以朝向鉛垂方向的方式設置在鍍敷槽42內。槳48以可通過驅動裝置50而相對於基板W的表面進行平行移動的方式構成。中間罩幕46也可以是被稱為調節板的調整板。
在陽極固定器44安裝有陽極罩幕52。設置有開口部的陽極罩幕52通過固定部54而固定在陽極固定器44。陽極罩幕52也可以與陽極固定器44分開設置。
若從外部電源80朝陽極62與基板W之間施加電壓，則電子經由外部電源80而從陽極62朝基板W流動。通過所述電子而將鍍敷液60中的基板W附近的金屬離子還原，對基板W的表面進行鍍敷。
在鍍敷槽42的外周，設置有收容已從鍍敷槽42溢出的鍍敷液60的外槽66。鍍敷裝置包括使鍍敷液60在鍍敷槽42與外槽66之間循環的循環機構68。循環機構68包括將外槽66與鍍敷槽42連接的循環管路70。在循環管路70分別設置有閥72、泵74、溫度控制裝置76及過濾器78。已被從外槽66的排出口30導入循環機構68的鍍敷液60經由閥72、泵74、溫度控制裝置76及過濾器78，而從供給口32朝鍍敷槽42返回。
鍍敷膜的面內均勻性受到確定基板W的結構的晶圓規格、確定電解鍍敷處理的控制的製程條件、及確定鍍敷槽內的結構的剛性條件的影響。在第一實施方式中，作為晶圓規格的變數，例示晶種層厚度Wa與開口率Wb。開口率Wb是在基板W中形成鍍敷膜的電活性表面的面積比例。同樣作為製程條件的變數，例示鍍敷時間Pa、鍍敷膜的目標厚度Pb、電流密度Pc及鍍敷液種類Pd。將鍍敷液種類Pd設為由強酸性、中酸性及弱酸性的值的任一者表示的鍍敷液種類。分別分配相當於強酸性、中酸性及弱酸性的規定值。例如設為強酸性＝3，中酸性＝2，弱酸性＝1。同樣作為剛性條件的變數，例示陽極罩幕尺寸Ha與中間罩幕尺寸Hb。陽極罩幕尺寸Ha表示陽極罩幕52中的圓形的開口部的直徑、或開口部的尺寸。中間罩幕尺寸Hb表示中間罩幕46中的圓形的開口部的直徑。鍍敷處理的實施條件通過這些變數來確定。
以往，通過重複試行來調整實施條件的回饋控制，而決定良好的實施條件。即，試行鍍敷處理，測定實施了鍍敷的基板W中的鍍敷膜的厚度，根據鍍敷膜的厚度分佈來算出面內均勻性值，變更實施條件來重複試行直至獲得目標的面內均勻性值為止。實施條件的調整值的判斷與基於其的面內均勻性的改善預測依靠與鍍敷處理相關的知識或經驗。因此，若不是熟練的操作者，則調整需要極大的工作量。並不限定於用於量產的初期設定，在量產過程中，伴隨加工物件的基板規格的變更，也必須重新設定實施條件。因此，為了鍍敷製品的品質提升與生產效率提升，要求正確且迅速地進行實施條件的調整。
在本實施方式中，在回饋控制之前預測良好的實施條件，應用所述實施條件來實施前饋控制。這樣做的話，可從回饋控制的初期階段獲得適應性高的結果，因此減少調整實施條件的工作量。即，將用於獲得所期望的面內均勻性值的試行次數最小化。另外，期待即便是與鍍敷處理相關的知識或經驗少的操作者，也可以比較容易地進行調整。
圖2是前饋控制及回饋控制的概念圖。 在資料分析步驟410中，通過類比與回歸分析的技術來預測良好的實施條件。以往，任意地選定適合於成為前提的晶圓規格的剛性條件及製程條件。此處，包含晶圓規格、剛性條件及製程條件來作為實施條件。關於資料分析步驟410，其後進行詳述。
操作者在裝配作業420中，按照已從資料分析步驟410獲得的實施條件來設置鍍敷裝置。具體而言，操作者按照剛性條件，調整如以鍍敷槽內的中間罩幕46為代表那樣可調整的零件的位置或尺寸。操作者按照製程條件設定鍍敷裝置的控制參數。有時也將所述控制參數表達成配方（recipe）。到此為止相當於前饋控制。
在鍍敷處理步驟430中，將設有基板W的基板固定器放入鍍敷槽中，產生電流來實施鍍敷處理。鍍敷裝置按照經設定的控制參數或經調整的剛性條件來控制鍍敷處理。
若鍍敷處理結束，則操作者取出實施了鍍敷的基板W，在檢查步驟440中使用檢查裝置，測量鍍敷的膜厚分佈。此外，檢查裝置（或任意的電腦）根據膜厚分佈來算出面內均勻性值。
在調整作業450中，操作者將作為檢查結果的膜厚分佈與面內均勻性值作為參考，進行預測用於改善面內均勻性的實施條件的判斷，然後朝接下來的試行轉移。即，重複裝配作業420與鍍敷處理步驟430及檢查步驟440。通常，晶圓規格不變，變更剛性條件與製程條件兩者或一者。重複繼續這些步驟直至獲得目標的面內均勻性值為止。所述重複相當於回饋控制。以下，以資料分析步驟410為主對鍍敷支援系統的動作進行說明。
圖3是鍍敷支援系統的結構圖。 附屬於鍍敷裝置100的鍍敷支援裝置200例如經由局域網路（Local Area Network，LAN）而與鍍敷裝置100連接。鍍敷支援裝置200經由外部網路（例如，網際網路或專用線路）而與鍍敷支援伺服器300連接。鍍敷支援伺服器300對鍍敷支援裝置200提供與資料分析步驟410相關的服務。通過鍍敷支援伺服器300與鍍敷支援裝置200的功能來進行資料分析步驟410。鍍敷支援伺服器300例如由鍍敷裝置100的生產商提供。鍍敷裝置100及鍍敷支援裝置200由鍍敷裝置100的使用者保持。
圖4是資料分析步驟410中的階段的變遷圖。 資料分析步驟410以準備階段412、模型生成階段414及搜尋階段416的順序進行。在第一實施方式中，在鍍敷支援伺服器300中執行準備階段412的處理，在鍍敷支援裝置200中執行模型生成階段414的處理與搜尋階段416的處理。關於其他安裝，在第二實施方式～第四實施方式中進行說明。
在準備階段412中，通過與多個設想條件的各個相關的模擬來推測面內均勻性值，準備成為回歸分析的基礎的數值分析資料。設想條件包含與實施條件的情況同種的變數。即，設想條件規定晶圓規格、剛性條件及製程條件。但是，並不在所述條件下實際地進行鍍敷處理，所述條件是在數值分析中使用的條件，因此稱為設想條件。模擬器根據晶圓規格、剛性條件及製程條件對鍍敷槽內的電場進行分析，推測基板W中的鍍敷膜的形成過程。而且，模擬器獲得鍍敷處理結束的時間點的基板W中的被膜的膜厚分佈。膜厚分佈的資料包含以均等的密度設定在基板W上的許多位置的座標與所述位置上的鍍敷膜的厚度的組合。根據膜厚分佈，通過已知的方法來算出面內均勻性值。將面內均勻性值例如定義成膜厚的標準差/平均膜厚。或者，有時也將面內均勻性值定義成膜厚的最大值與最小值的差/平均膜厚。即，小的面內均勻性值表示面內均勻性高，大的面內均勻性值表示面內均勻性低。
圖5是數值分析資料的結構圖。 數值分析資料例如為表格形式。一個記錄表示一個樣品，與針對各設想條件進行的模擬對應。模擬器針對不同的多個設想條件進行模擬，在各個設想條件下預測面內均勻性值。即，表示作為針對設想條件進行模擬的結果，可獲得所述面內均勻性值U。設想條件包含回歸模型的式中的說明變數。在此例中，作為設想條件的變數，設定有晶種層厚度Wa、開口率Wb、鍍敷時間Pa、鍍敷膜的目標厚度Pb、電流密度Pc、鍍敷液種類Pd、陽極罩幕尺寸Ha及中間罩幕尺寸Hb。各變數均選定規定範圍內的多個設想值，將這些設想值組合來生成設想條件。例如，在針對鍍敷液種類Pd以外的七種變數選定N個設想值，針對鍍敷液種類Pd選定三個設想值的情況下，生成如M＝N的7次方×3那樣的設想條件。
回到圖4的說明。在模型生成階段414中，通過基於數值分析資料的回歸分析來生成回歸模型。在第一實施方式～第四實施方式中，對生成線性回歸模型的例子進行說明。生成非線性回歸模型的變化例將後述。 在線性回歸模型中，使用以下的式1。
Y＝β0 +β1 ×X1 +β2 ×X2 +β3 ×X3 +・・・+βi ×Xi +E   ………[式1]
Y表示目標變數。i表示說明變數的數。X1 表示第一說明變數，X2 表示第二說明變數，X3 表示第三說明變數，Xi 表示第i說明變數。β0 表示常數，β1 表示第一係數，β2 表示第二係數，β3 表示第三係數，βi 表示第i係數。E表示誤差項。將誤差項E設為按照正態分佈的誤差項。即，誤差項E可通過平均偏差及標準差來確定。
在本實施方式中的線性回歸模型中，面內均勻性值U相當於目標變數Y。若將第一說明變數X1 設為晶種層厚度Wa，將第二說明變數X2 設為開口率Wb，將第三說明變數X3 設為鍍敷時間Pa，將第四說明變數X4 設為鍍敷膜的目標厚度Pb，將第五說明變數X5 設為電流密度Pc，將第六說明變數X6 設為鍍敷液種類Pd，將第七說明變數X7 設為陽極罩幕尺寸Ha，將第八說明變數X8 設為中間罩幕尺寸Hb，則此例中的線性回歸模型使用以下的式2。
U＝β0 +β1 ×Wa+β2 ×Wb+β3 ×Pa+β4 ×Pb+ β5 ×Pc+β6 ×Pd+β7 ×Ha+β8 ×Hb+E            ……[式2]
若根據所述數值分析資料進行回歸分析，則可求出常數β0 、第一係數β1 ～第八係數β8 及誤差項E。由此，確定線性回歸模型。
在搜尋階段416中，使用線性回歸模型，實際地搜尋在成為鍍敷對象的基板W的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性變得更好的實施條件。操作者可指定實施條件的變數中的一部分的變數。在此例中，設為操作者指定晶種層厚度Wa、開口率Wb、鍍敷時間Pa、鍍敷膜的目標厚度Pb及鍍敷液種類Pd的值的例子。
圖6是表示輸入畫面的例子的圖。 用於受理所述變數的值的輸入畫面顯示在鍍敷支援裝置200的顯示器中。操作者操作鍍敷支援裝置200的鍵盤或滑鼠等輸入元件，輸入這些指定值。
關於實施條件的剩餘的變數，生成將候補值組合的多個模式。在此例中，針對電流密度Pc、陽極罩幕尺寸Ha及中間罩幕尺寸Hb設置多個候補值，並將它們組合。而且，將各模式的候補值與操作者已指定的值合併來作為候補條件。候補條件被設定在搜尋用資料中。
圖7是搜尋用資料的結構圖。 搜尋用資料例如為表格形式，具有各候補條件的記錄。在此例中，設為指定了晶種層厚度Wa＿in（nm）、開口率Wb＿in（%）、鍍敷時間Pa＿in（秒）、鍍敷膜的目標厚度Pb＿in（μm）、鍍敷液種類Pd＝中酸性的例子。在此例中，鍍敷支援裝置200針對電流密度Pc，在Pc＿min～Pc＿max（10-2A/m2）的範圍內，以規定間隔（例如，0.1）設定候補值。另外，鍍敷支援裝置200針對陽極罩幕尺寸Ha，在Ha＿min～Ha＿max（mm）的範圍內，以規定間隔（例如，1）設定候補值。此外，鍍敷支援裝置200針對中間罩幕尺寸Hb，在Hb＿min～Hb＿max（mm）的範圍內，以規定間隔（例如，1）設定候補值。
而且，以晶種層厚度Wa、開口率Wb、鍍敷時間Pa、鍍敷膜的目標厚度Pb、電流密度Pc、鍍敷液種類Pd、陽極罩幕尺寸Ha及中間罩幕尺寸Hb的順序，生成從[Wa＿in、Wb＿in、Pa＿in、Pb＿in、Pc＿min、中酸性、Ha＿min、Hb＿min]至[Wa＿in、Wb＿in、Pa＿in、Pb＿in、Pc＿max、中酸性、Ha＿max、Hb＿max]為止的如R（＝電流密度Pc的候補值的數×陽極罩幕尺寸Ha的候補值的數×中間罩幕尺寸Hb的候補值的數）那樣的候補條件。
鍍敷支援裝置200將各設想條件的值應用於線性回歸模型，算出從u1至uR為止的面內均勻性值u。在搜尋用資料中，將面內均勻性值u與設想條件建立對應。
鍍敷支援裝置200確定與從u1至uR為止的面內均勻性值u中的最小值對應的設想條件，將其作為實施條件。假如設想條件[Wa＿in、Wb＿in、Pa＿in、Pb＿in、Pc＿s、中酸性、Ha＿s、Hb＿s]下的面內均勻性值uS最小，那麼推測在電流密度Pc＿s（10-2A/m2）、陽極罩幕尺寸Ha＿s（mm）且中間罩幕尺寸Hb＿s（mm）的實施條件下，面內均勻性u最高。
圖8是表示輸出畫面的例子的圖。 推測結果以輸出畫面的形式顯示在鍍敷支援裝置200的顯示器中。在所述例子的情況下，根據電流密度Pc＿s（10-2A/m2）所算出的平均電流值Ac＿s（A）、陽極罩幕尺寸Ha＿s（mm）及中間罩幕尺寸Hb＿s（mm）顯示在輸出畫面中。此時，也可以如鍍敷時間＝Pa＿in（秒）那樣一同顯示操作者的指定值。另外，也可以一同顯示經推測的面內均勻性值。
對所有設想條件進行類比會導致處理負荷高而並不實際。因此，會有設想條件存在不得不變得離散這一面。因此，即便存在比設想條件更良好的實施條件，也被錯過。
在本實施方式中，根據類比的結果來生成回歸模型，通過回歸模型來求出多種候補條件下的面內均勻性值，因此可從連續的候補條件中提取良好的實施條件。例如，也可以選出處於模擬中的設想條件之間的實施條件。即，可進行更細緻的條件選擇。通過使用回歸分析的技術，具有補充完僅通過模擬無法預測的範圍的意義。
另外，通過類比來生成回歸分析的基礎資料，因此無需進行實際的試驗，也存在可謀求成本的減少這一面。總之，容易決定用於提高通過鍍敷處理所獲得的面內均勻性的實施條件。
此外，在輸出畫面中也顯示相關圖及影響度圖表。
圖9是相關圖的例子。 橫軸表示陽極罩幕尺寸Ha。縱軸表示中間罩幕尺寸Hb。將對應於陽極罩幕尺寸Ha與中間罩幕尺寸Hb所推測的面內均勻性值u分色而示於座標空間中。相當於面內均勻性值u變小的條件的位置由暖色表示，相當於面內均勻性值u變大的條件的位置由冷色表示。中心區域500由紅色表示，第一周邊區域502由橙色表示，第二周邊區域504由黃色表示，第四周邊區域506由綠色表示，第五周邊區域508由藍色表示。因篇幅的關係，利用五個階段來表示梯度，但也可以利用更多的階段來表示。也可以利用明度或彩度等其他色彩表達來表示梯度。或者，也可以利用等值線圖來表示面內均勻性值u。
操作者若參照相關圖，則在已使陽極罩幕尺寸Ha或中間罩幕尺寸Hb變化的情況下，看一眼便可掌握對面內均勻性值u帶來何種影響。
在此例中，表示面內均勻性值u根據陽極罩幕尺寸Ha與中間罩幕尺寸Hb的關係而變化的情況，但也可以表示面內均勻性值u根據其他兩個變數的關係而變化的情況。相關圖是針對可在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中實施的多個條件，總括地表示各條件中所包含的兩個以上的變數的值與面內均勻性值u的關係的圖表的例子。
圖10是影響度圖表的例子。 此例以立體的棒狀圖的形式表示電流密度Pc、中間罩幕尺寸Hb及開口率Wb對於面內均勻性值u的影響度。左側的列在鍍敷液種類Pd為強酸性的情況下，利用棒的長度來表示電流密度Pc、中間罩幕尺寸Hb及開口率Wb的影響度。中央的列在鍍敷液種類Pd為中酸性的情況下，利用棒的長度來表示電流密度Pc、中間罩幕尺寸Hb及開口率Wb的影響度。右側的列在鍍敷液種類Pd為弱酸性的情況下，利用棒的長度來表示電流密度Pc、中間罩幕尺寸Hb及開口率Wb的影響度。影響度例如使用將通過搜尋用資料的分析所求出的相關係數正規化所得的值。相關係數表示面內均勻性值u與變數的相關的強度。
操作者若參照影響度圖表，則看一眼便可掌握電流密度Pc、中間罩幕尺寸Hb及開口率Wb中的哪個變數更容易影響面內均勻性值u。關於此處所例示的電流密度Pc、中間罩幕尺寸Hb及開口率Wb以外的說明變數，也可以表示影響度圖表。
另外，輸出畫面被從鍍敷支援裝置200朝鍍敷裝置100發送，也顯示在鍍敷裝置100的顯示器中。這是為了裝配作業420的方便。操作者參考輸出畫面，著手鍍敷裝置100的裝配作業420。
另外，準備階段412、模型生成階段414及搜尋階段416可在時間上連續，也可以不連續。也可以在結束準備階段412後，空出時間直至開始模型生成階段414為止。也可以在結束模型生成階段414後，空出時間直至開始搜尋階段416為止。各階段的處理可在鍍敷支援伺服器300及鍍敷支援裝置200的任一者中進行。關於其他安裝例，在第二實施方式～第四實施方式中進行說明。
圖11是第一實施方式中的整體處理的概要圖。 在詳細的說明之前，對整體處理進行概述。第一實施方式中的鍍敷支援伺服器300為了執行準備階段412的處理，而具有模擬器362及數值分析資料記憶部370。模擬器362根據設想條件來執行類比，算出面內均勻性值。將面內均勻性值與設想條件建立對應來積存在數值分析資料記憶部370中。其他功能框將後述。
第一實施方式中的鍍敷支援裝置200為了執行模型生成階段414的處理與搜尋階段416的處理，而具有回歸分析部250、實施條件搜尋部252及指定值受理部290。鍍敷支援裝置200從鍍敷支援伺服器300獲得數值分析資料，回歸分析部250根據數值分析資料來推算回歸模型。指定值受理部290針對由操作者指定的一部分的變數受理值的指定，實施條件搜尋部252將以指定值為前提的候補條件應用於回歸模型來算出面內均勻性值。與更好的面內均勻性值對應的候補條件作為實施條件被推薦。其他功能框將後述。
鍍敷支援系統中所包含的鍍敷支援伺服器300及鍍敷支援裝置200的各構成元件通過中央處理器（Central Processing Unit，CPU）及各種支援處理器等運算器、記憶體或存放裝置等記憶裝置、包含將它們連結的有線或無線的通訊線的硬體、以及被儲存在記憶裝置中並對運算器供給處理命令的軟體來實現。電腦程式也可以包含設備驅動程式、作業系統、位於它們的上位層的各種應用程式、以及對這些程式提供通用功能的程式庫（library）。以下所說明的各框並非硬體單位的結構，表示功能單位的框。
圖12是鍍敷支援伺服器300的功能框圖。 鍍敷支援伺服器300包含通訊部304、資料處理部306及資料儲存部308。
通訊部304經由外部網路與LAN而擔負與鍍敷支援裝置200的通訊處理。資料儲存部308儲存各種資料。資料處理部306根據由通訊部304所獲取的資料、及已被儲存在資料儲存部308中的資料，執行各種處理。資料處理部306也作為通訊部304及資料儲存部308的介面發揮功能。
資料處理部306包含設想條件生成部360及模擬器362。設想條件生成部360如所述那樣生成設想條件。
資料儲存部308包含數值分析資料記憶部370。數值分析資料記憶部370記憶圖5中所例示的數值分析資料。
通訊部304包含接收資料的接收部312、及發送資料的發送部314。接收部312包含資料要求接收部320。資料要求接收部320從鍍敷支援裝置200接收資料要求。資料要求表示數值分析資料的要求。發送部314包含數值分析資料發送部340。數值分析資料發送部340朝鍍敷支援裝置200發送數值分析資料。
圖13與圖14是鍍敷支援裝置200的功能框圖。 鍍敷支援裝置200包含通訊部204、資料處理部206、資料儲存部208及使用者介面處理部202。圖13表示通訊部204、資料處理部206及資料儲存部208的詳細情況。圖14表示使用者介面處理部202的詳細情況。
通訊部204經由外部網路與LAN而擔負與鍍敷支援伺服器300的通訊處理，此外經由LAN而擔負與鍍敷裝置100的通訊處理。資料儲存部208儲存各種資料。資料處理部206根據由通訊部204所獲取的資料、經由使用者介面處理部202所輸入的操作指示、及已被儲存在資料儲存部208中的資料，執行各種處理。資料處理部206也作為通訊部204、使用者介面處理部202及資料儲存部208的介面發揮功能。使用者介面處理部202除經由鍵盤或觸控式螢幕等輸入元件而受理操作者的指示以外，負責圖像顯示或聲音輸出等與使用者介面相關的處理。
通訊部204包含接收資料的接收部212、及發送資料的發送部214。接收部212包含數值分析資料接收部220。數值分析資料接收部220從鍍敷支援伺服器300接收數值分析資料。
發送部214包含資料要求發送部230、實施條件發送部232、相關圖發送部234及影響度圖表發送部236。資料要求發送部230朝鍍敷支援伺服器300發送資料要求。實施條件發送部232朝鍍敷裝置100發送實施條件。相關圖發送部234朝鍍敷裝置100發送相關圖。影響度圖表發送部236朝鍍敷裝置100發送影響度圖表。
資料處理部206包含回歸分析部250、實施條件搜尋部252、相關圖製作部254及影響度圖表製作部256。實施條件搜尋部252包含回歸模型執行部260。回歸模型執行部260將設想條件應用於線性回歸模型來算出面內均勻性值。相關圖製作部254製作相關圖。影響度圖表製作部256製作影響度圖表。
資料儲存部208包含數值分析資料記憶部270、回歸模型記憶部272及搜尋用資料記憶部274。回歸模型記憶部272記憶線性回歸模型。搜尋用資料記憶部274記憶搜尋用資料。
如圖14所示，使用者介面處理部202包含對操作者輸出圖像或聲音等各種資訊的輸出部216、及受理來自操作者的輸入的輸入部218。 輸出部216包含輸入畫面輸出部280、實施條件輸出部282、相關圖輸出部284及影響度圖表輸出部286。輸入畫面輸出部280將輸入畫面輸出至顯示器。實施條件輸出部282將輸出畫面的實施條件輸出至顯示器。相關圖輸出部284將輸出畫面的相關圖輸出至顯示器。影響度圖表輸出部286將輸出畫面的影響度圖表輸出至顯示器。
輸入部218包含指定值受理部290。指定值受理部290受理在輸入畫面中被輸入的指定值。
圖15是第一實施方式中的準備階段412及模型生成階段414的序列圖。 在準備階段412中，鍍敷支援伺服器300的設想條件生成部360生成多個設想條件（S10）。模擬器362執行基於已生成的各設想條件的模擬，求出面內均勻性值（S12）。設想條件與面內均勻性值由數值分析資料記憶部270記憶。
在模型生成階段414中，鍍敷支援裝置200的資料要求發送部230朝鍍敷支援伺服器300發送資料要求（S14）。如上所述，資料要求表示數值分析資料的要求。
若鍍敷支援伺服器300的資料要求接收部320接收資料要求，則數值分析資料發送部340朝鍍敷支援裝置200發送數值分析資料（S16）。
鍍敷支援裝置200的數值分析資料接收部220已接收的數值分析資料由數值分析資料記憶部270記憶。回歸分析部250根據數值分析資料來生成線性回歸模型（S18）。已生成的線性回歸模型被記憶在回歸模型記憶部272中。
圖16是第一實施方式中的搜尋階段416的序列圖。 鍍敷支援裝置200的輸入畫面輸出部280與指定值受理部290執行指定值的受理處理（S20）。具體而言，輸入畫面輸出部280輸出輸入畫面，指定值受理部290受理在輸入畫面中已被輸入的指定值。
鍍敷支援裝置200的實施條件搜尋部252執行搜尋實施條件的處理（S22）。關於所述搜尋處理，與圖17關聯而後述。資料處理部206執行相關圖及影響度圖表的作圖處理（S24）。具體而言，相關圖製作部254製作相關圖，影響度圖表製作部256製作影響度圖表。
鍍敷支援裝置200的輸出部216執行實施條件、相關圖及影響度圖表的輸出處理（S26）。具體而言，實施條件輸出部282將輸出畫面的實施條件輸出至顯示器。相關圖輸出部284將輸出畫面的相關圖輸出至顯示器。影響度圖表輸出部286將輸出畫面的影響度圖表輸出至顯示器。發送部214執行實施條件、相關圖及影響度圖表的發送處理（S28）。實施條件發送部232朝鍍敷裝置100發送實施條件。相關圖發送部234朝鍍敷裝置100發送相關圖。影響度圖表發送部236朝鍍敷裝置100發送影響度圖表。
若鍍敷裝置100的接收部（未圖示）接收實施條件、相關圖及影響度圖表，則鍍敷裝置100的輸出部（未圖示）將實施條件、相關圖及影響度圖表輸出至顯示器（S30）。
圖17是表示鍍敷支援裝置200中的搜尋處理過程的流程圖。 實施條件搜尋部252如所述那樣生成多個候補條件（S40）。回歸模型執行部260將一個候補條件應用於線性回歸模型來求出面內均勻性值（S42）。若存在未應用的候補條件（S44的是（Yes，Y）），則實施條件搜尋部252在S42中應用下一個候補條件。若不存在未應用的候補條件（S44的否（No，N）），則求出針對所有候補條件的面內均勻性值，因此實施條件搜尋部252確定其中最小的面內均勻性值（S46）。然後，實施條件搜尋部252將與最小的面內均勻性值對應的候補條件設為實施條件（S48）。此處，表示了確定最小的面內均勻性值的例子，但也可以不是最小。實施條件搜尋部252進行至少兩次以上的線性回歸模型的應用，選擇面內均勻性的值更小者。實施條件搜尋部252也可以確定最小值以外的滿足規定條件的面內均勻性值。具體而言，實施條件搜尋部252也可以確定基準值以下的面內均勻性值。
[第一實施方式的變化例] 也可以通過基於數值分析資料的機器學習，生成將均勻性值作為目標變數，將一個或多個變數作為說明變數的學習模型。即，也可以進行機器學習來代替回歸分析，生成學習模型來代替線性回歸模型。第一實施方式的變化例中的鍍敷支援裝置200包括機器學習部（未圖示）來代替回歸分析部250，包括學習模型記憶部（未圖示）來代替回歸模型記憶部272，包括學習模型執行部（未圖示）來代替回歸模型執行部260。
圖18是神經網路的結構圖。 學習模型例如使用神經網路。神經網路的結構被設定在學習模型部（未圖示）。神經網路具有與說明變數對應的多個輸入節點、多個中間節點、以及與目標變數對應的輸出節點。在此例中，設置與晶種層厚度Wa、開口率Wb、鍍敷時間Pa、鍍敷膜的目標厚度Pb、電流密度Pc、鍍敷液種類Pd、陽極罩幕尺寸Ha及中間罩幕尺寸Hb對應的輸入節點。此外，設置與面內均勻性值U對應的輸出節點。
在模型生成階段414中，機器學習部（未圖示）針對數值分析資料的各樣品，將設想條件的各變數的值設定在所述變數的輸入節點，將面內均勻性值U設定在輸出節點。而且，機器學習部（未圖示）針對各樣品調整權重資料。如此，通過神經網路來學習成為最佳解的權重資料。權重資料被記憶在學習模型部（未圖示）中。
在搜尋階段416中，學習模型執行部（未圖示）將候補條件中所包含的變數的值設定在所述變數的輸入節點，使用學習完的權重資料進行神經網路的運算。由此，可獲得根據輸出節點所推測的面內均勻性值u。在實施條件搜尋部252中，使用從學習模型執行部（未圖示）獲得的面內均勻性值u來代替從回歸模型執行部260獲得的面內均勻性值u。
若機器學習與回歸分析的情況相比，面內均勻性值u的推測的精度更高，則也可以通過機器學習來推測面內均勻性值u。
[第二實施方式] 在第二實施方式中，對通過鍍敷支援伺服器300來執行準備階段412的處理與模型生成階段414的處理，通過鍍敷支援裝置200來執行搜尋階段416的處理的例子進行說明。
圖19是第二實施方式中的整體處理的概要圖。 第二實施方式中的鍍敷支援伺服器300為了執行準備階段412的處理，而與第一實施方式同樣地具有模擬器362及數值分析資料記憶部370。此外，鍍敷支援伺服器300為了執行模型生成階段414的處理，而具有回歸分析部364。回歸分析部364與第一實施方式中所說明的回歸分析部250同樣地推算基於數值分析資料的回歸模型。
此外，鍍敷支援伺服器300的資料儲存部308包含記憶回歸模型的回歸模型記憶部（未圖示）。鍍敷支援伺服器300的接收部312包含接收模型要求的模型要求接收部（未圖示）。鍍敷支援伺服器300的發送部314包含朝鍍敷支援裝置200發送線性回歸模型的模型發送部（未圖示）。線性回歸模型包含目標變數的種類、說明變數的種類、各係數及誤差項的定義等。
第二實施方式中的鍍敷支援裝置200為了執行搜尋階段416的處理，而與第一實施方式同樣地具有實施條件搜尋部252及指定值受理部290。
此外，鍍敷支援裝置200的接收部212包含從鍍敷支援伺服器300接收線性回歸模型的模型接收部（未圖示）。鍍敷支援裝置200的發送部214包含朝鍍敷支援伺服器300發送模型要求的模型要求發送部（未圖示）。
圖20是第二實施方式中的準備階段412及模型生成階段414的序列圖。 關於準備階段412，S10中所示的設想條件生成部360的處理與S12中所示的模擬器362的處理與第一實施方式的情況相同。
在模型生成階段414中，鍍敷支援裝置200的模型要求發送部（未圖示）朝鍍敷支援伺服器300發送模型要求（S50）。
若鍍敷支援伺服器300的模型要求接收部（未圖示）接收模型要求，則回歸分析部364根據數值分析資料來生成回歸模型（S52）。已生成的回歸模型被記憶在鍍敷支援伺服器300的回歸模型記憶部（未圖示）中。而且，模型發送部（未圖示）朝鍍敷支援裝置200發送回歸模型（S54）。
由鍍敷支援裝置200的模型接收部（未圖示）所接收的回歸模型由回歸模型記憶部272記憶。
第二實施方式中的搜尋階段416的序列和與圖16關聯所說明的第一實施方式中的搜尋階段416的序列相同。
在第二實施方式中，通過鍍敷支援伺服器300來進行模型生成階段414的處理，因此減輕鍍敷支援裝置200中的處理負荷。
[第二實施方式的變化例] 也可以將第二實施方式作為基礎，進行機器學習來代替回歸分析，生成學習模型來代替線性回歸模型。第二實施方式的變化例中的鍍敷支援伺服器300包括機器學習部（未圖示）來代替回歸分析部364。第二實施方式的變化例中的鍍敷支援裝置200包括學習模型記憶部（未圖示）來代替回歸模型記憶部272，包括學習模型執行部（未圖示）來代替回歸模型執行部260。
而且，鍍敷支援伺服器300的模型發送部（未圖示）朝鍍敷支援裝置200發送學習模型來代替線性回歸模型，鍍敷支援裝置200的模型接收部（未圖示）從鍍敷支援伺服器300接收學習模型來代替線性回歸模型。已接收的學習模型被記憶在學習模型記憶部（未圖示）中。
關於機器學習部（未圖示）及學習模型執行部（未圖示）的處理，與第一實施方式的變化例的情況相同。
[第三實施方式] 在第三實施方式中，對通過鍍敷支援伺服器300來執行準備階段412的處理、模型生成階段414的處理及搜尋階段416的處理的例子進行說明。
圖21是第三實施方式中的整體處理的概要圖。 第三實施方式中的鍍敷支援伺服器300為了執行準備階段412的處理，而與第一實施方式同樣地具有模擬器362及數值分析資料記憶部370。另外，鍍敷支援伺服器300為了與第二實施方式同樣地執行模型生成階段414的處理，而具有回歸分析部364。此外，鍍敷支援伺服器300為了執行搜尋階段416的處理，而具有實施條件搜尋部366。實施條件搜尋部366與第一實施方式中所說明的實施條件搜尋部252同樣地搜尋實施條件。
此外，鍍敷支援伺服器300的資料處理部306包含與相關圖製作部254相同的相關圖製作部（未圖示）、與影響度圖表製作部256相同的影響度圖表製作部（未圖示）。另外，鍍敷支援伺服器300的資料儲存部308包含記憶回歸模型的回歸模型記憶部（未圖示）、及記憶搜尋用資料的搜尋用資料記憶部（未圖示）。此外，鍍敷支援伺服器300的接收部312包含從鍍敷支援裝置200接收指定值的指定值接收部（未圖示）。鍍敷支援伺服器300的發送部314包含朝鍍敷支援裝置200發送實施條件的實施條件發送部（未圖示）、朝鍍敷支援裝置200發送相關圖的相關圖發送部（未圖示）、及朝鍍敷支援裝置200發送影響度圖表的影響度圖表發送部（未圖示）。
第三實施方式中的鍍敷支援裝置200與第一實施方式同樣地具有指定值受理部290。此外，鍍敷支援裝置200的接收部212包含從鍍敷支援伺服器300接收實施條件的實施條件接收部（未圖示）、從鍍敷支援伺服器300接收相關圖的相關圖接收部（未圖示）、及從鍍敷支援伺服器300接收影響度圖表的影響度圖表接收部（未圖示）。另外，鍍敷支援裝置200的發送部214包含朝鍍敷支援伺服器300發送指定值的指定值發送部（未圖示）。
準備階段412的序列與第一實施方式的情況相同。而且，緊接在準備階段412之後，朝模型生成階段414的處理轉移。可以根據來自鍍敷支援裝置200的模型要求而朝模型生成階段414轉移，也可以不根據來自鍍敷支援裝置200的模型要求而自動地朝模型生成階段414轉移。在模型生成階段414中，回歸分析部364根據數值分析資料來生成回歸模型。已生成的回歸模型被記憶在鍍敷支援伺服器300的回歸模型記憶部（未圖示）中。
圖22是第三實施方式中的搜尋階段416的序列圖。 鍍敷支援裝置200的輸入畫面輸出部280與指定值受理部290執行所述受理處理（S60）。鍍敷支援裝置200的指定值發送部（未圖示）朝鍍敷支援伺服器300發送指定值（S62）。
若鍍敷支援伺服器300的指定值接收部（未圖示）接收指定值，則實施條件搜尋部366使用指定值來執行搜尋處理（S64）。此時，在搜尋用資料記憶部（未圖示）中記憶搜尋用資料。實施條件搜尋部366所具有的回歸模型執行部（未圖示）將搜尋條件應用於線性回歸模型。此外，相關圖製作部（未圖示）製作相關圖，影響度圖表製作部（未圖示）製作影響度圖表。實施條件發送部（未圖示）朝鍍敷支援裝置200發送實施條件。相關圖發送部（未圖示）朝鍍敷支援裝置200發送相關圖。影響度圖表發送部（未圖示）朝鍍敷支援裝置200發送影響度圖表。
鍍敷支援裝置200的實施條件接收部（未圖示）從鍍敷支援伺服器300接收實施條件，相關圖接收部（未圖示）從鍍敷支援伺服器300接收相關圖，影響度圖表接收部（未圖示）從鍍敷支援伺服器300接收影響度圖表。而且，鍍敷支援裝置200與第一實施方式同樣地執行輸出處理（S70），此外執行發送處理（S72）。鍍敷裝置100也與第一實施方式同樣地執行輸出處理（S74）。
在第三實施方式中，鍍敷支援伺服器300也進行搜尋階段416的處理，因此進一步減輕鍍敷支援裝置200中的處理負荷。
[第三實施方式的變化例] 也可以將第三實施方式作為基礎，進行機器學習來代替回歸分析，生成學習模型來代替線性回歸模型。第三實施方式的變化例中的鍍敷支援伺服器300包括機器學習部（未圖示）來代替回歸分析部364，包括學習模型記憶部（未圖示）來代替回歸模型記憶部（未圖示），包括學習模型執行部（未圖示）來代替回歸模型執行部（未圖示）。
關於機器學習部（未圖示）及學習模型執行部（未圖示）的處理，與第一實施方式的變化例的情況相同。
[第四實施方式] 在第四實施方式中，對通過鍍敷支援裝置200來執行準備階段412的處理、模型生成階段414的處理及搜尋階段416的處理的例子進行說明。
圖23是第四實施方式中的整體處理的概要圖。 第四實施方式中的鍍敷支援裝置200為了執行準備階段412的處理，而具有模擬器258及數值分析資料記憶部270。另外，鍍敷支援裝置200為了執行模型生成階段414的處理，而具有回歸分析部250。此外，鍍敷支援裝置200為了執行搜尋階段416的處理，而具有實施條件搜尋部252及指定值受理部290。
此外，鍍敷支援裝置200的資料處理部206包含進行與設想條件生成部360相同的處理的設想條件生成部（未圖示）。
圖24是第四實施方式中的準備階段412及模型生成階段414的序列圖。 在準備階段412中，鍍敷支援裝置200的設想條件生成部（未圖示）生成多個設想條件（S80）。模擬器258執行基於各設想條件的模擬，求出面內均勻性值（S82）。
在模型生成階段414中，鍍敷支援裝置200的回歸分析部250根據數值分析資料來生成回歸模型（S84）。
關於搜尋階段416的處理，與第一實施方式的情況相同。
在第四實施方式中，也可以不設置鍍敷支援伺服器300，因此鍍敷支援系統的結構簡單。另外，也不產生通訊負荷。
[第四實施方式的變化例] 也可以將第四實施方式作為基礎，進行機器學習來代替回歸分析，生成學習模型來代替線性回歸模型。第四實施方式的變化例中的鍍敷支援裝置200包括機器學習部（未圖示）來代替回歸分析部250，包括學習模型記憶部（未圖示）來代替回歸模型記憶部272，包括學習模型執行部（未圖示）來代替回歸模型執行部260。
關於機器學習部（未圖示）及學習模型執行部（未圖示）的處理，與第一實施方式的變化例的情況相同。
[其他變化例] 在所述實施方式中，表示了操作者對實施條件的變數中的一部分的變數指定值的例子，但操作者也可以不對任一個變數指定值。在此情況下，實施條件搜尋部252對所有變數設定候補值，將它們組合來設定候補條件。在輸出畫面中顯示被推薦的實施條件的所有變數的值。
也可以在鍍敷支援裝置200設置設定部，所述設定部將顯示在輸出畫面中的實施條件的變數的值之中，與製程條件相關的變數的值作為由鍍敷裝置100執行的實施條件來設定。即，鍍敷支援裝置200的設定部也可以對鍍敷裝置100自動地設定與製程條件相關的變數的值。例如，也可以從鍍敷支援裝置200朝鍍敷裝置100傳送圖8中所示的平均電流值Ac＿s（A），自動地設定平均電流值Ac＿s（A）作為鍍敷裝置100的實施條件。這樣做的話，減輕裝配的作業的勞力。
此處，對非線性的回歸分析進行說明。在所述實施方式中，表示了使用線性回歸模型的例子，但也可以使用非線性的回歸模型。例如，也可以使用一般化線性模型。一般化線性模型可表示說明變數X與目標變數Y的非線性的關係。另外，在一般化線性模型的誤差項中，作為概率分佈，可使用正態分佈以外的分佈。 一般化線性模型使用以下的式3。
f（Y）＝β0 +β1 ×X1+β2 ×X2 +β3 ×X3 +・・・+βi ×Xi + βi+1 ×X1 ×X2 +βi+2 ×X1 ×X3 +・・・+E      ……[式3]
f（Y）表示連接函數。βi+1 ×X1 ×X2 與βi+2 ×X1 ×X3 表示交互作用項。交互作用項是在變數彼此發揮影響的情況下，表示由這些變數的組合所產生的作用的項。例如，βi+1 ×X1 ×X2 表示由變數X1 與變數X2 的組合所產生的作用。
作為一般化線性模型的第一例，也可以將連接函數設為對數線性，將誤差分佈設為泊松分佈。其被稱為泊松回歸模型。同樣作為第二例，也可以將連接函數設為對數線性，將誤差分佈設為伽瑪分佈。同樣作為第三例，也可以將連接函數設為對數線性，將誤差分佈設為負的二項分佈。此外，也可以使用將連接函數設為邏輯函數，將誤差分佈設為二項分佈的邏輯回歸，或將連接函數設為概率函數，將誤差分佈設為二項分佈的概率回歸。或者，也可以使用將一般化線性模型擴張而成的一般化線性混合模型。
另外，也可以使用所述回歸分析或機器學習以外的多變數分析來生成模型。
另外，在所述實施方式中，示出了對表示鍍敷液種類Pd的強酸性、中酸性及弱酸性分配規定值的例子，但也可以使用ph值。或者，也可以將鍍敷液60中所包含的各成分的濃度代替鍍敷液種類Pd來作為說明變數。例如，也可以將Cu濃度、H2 SO4 濃度及氯離子濃度分別用作說明變數。
另外，作為選擇說明變數的基準，也可以選擇與作為目標變數的面內均勻性值的相關性強的基準。以下，針對被設想用作說明變數的變數，說明與面內均勻性值的關聯。
對基板W的開口率Wb與面內均勻性的關聯進行說明。在開口率Wb大的情況下，即在實施鍍敷的區域的面積大的情況下，鍍敷層三維地成長。因此，可獲得具有廣闊的面積的析出物。另外，析出物的厚度從nm級增加至μm級，由此固有電阻率下降，並且其形狀接近塊狀。這些情況變成主要原因，與鍍敷初期的只有nm級的晶種層的狀態相比，基板W自身的電阻值下降，伴隨鍍敷析出的進行，面內均勻性提高。另一方面，在開口率Wb小的情況下，即在實施鍍敷的區域的面積小的情況下，鍍敷層朝水準方向的成長受到限制，因此析出物的面積小，基板W自身的電阻值從鍍敷初期不怎麼變化。若基板W自身的電阻值一直大，則基板W中心的過電壓大，供電部附近的過電壓變小。如此，若基板W內的過電壓差值大，則鍍敷層的形成產生偏倚，面內均勻性變低。
另外，不僅實施鍍敷的區域的面積與面內均勻性關聯，實施鍍敷的區域的數量也與面內均勻性關聯。在實施鍍敷的區域密集的情況下，區域間的離子移動路徑短，電極與鍍敷液介面的電流密度Pc變得均勻，因此面內均勻性提高。相對於此，在實施鍍敷的區域分離的情況下，區域間的離子移動路徑長，電極與鍍敷液介面的電流密度Pc變得不均勻，因此面內均勻性變低。
對晶種層的厚度與面內均勻性的關聯進行說明。面內均勻性十分依存于初期形成的膜厚分佈。晶種層一般為10nm～300nm左右，在如此薄的晶種層中固有電阻率變化。晶種層越更薄，固有電阻率越高，因此在鍍敷處理的初期階段，基板W中心部的過電壓與供電部附近的過電壓的差變大。因此，鍍敷膜厚度產生差，面內均勻性變低。
對電流的大小與面內均勻性的關聯進行說明。電流越大，供電附近與基板W中心的過電壓差值越增加。因此，若電流大，則面內均勻性低，若電流小，則面內均勻性高。
另外，也可以將鍍敷液溫度用作說明變數。對鍍敷液60的溫度與面內均勻性的關聯進行說明。若鍍敷液60的溫度高，則鍍敷液60中的離子的移動快，難以產生基板W表面的離子濃度的差。因此，基於離子濃度的過電壓在各部位相等，鍍敷膜厚度容易變得均等。相反地，若鍍敷液60的溫度低，則鍍敷液60中的離子的移動慢，基板W表面的離子濃度容易產生差。因此，過電壓差值因離子濃度的影響而變大，鍍敷膜厚度變得不均勻。
對鍍敷液60的種類或特性與面內均勻性的關聯進行說明。在組分不同的鍍敷液60中，液體導電率或粘性等特性不同。作為容易提高面內均勻性的條件，可列舉液體導電率低、及粘度低。若液體導電率低，則基板W表面的過電壓差值對面內均勻性帶來的影響變小。另外，若粘度低，則鍍敷液60中的離子順利地移動，因此離子被均等地供給至各部位，難以產生由離子濃度差所引起的鍍敷的不均。液體導電率或粘度是鍍敷液60的特性值的例子。可以將液體導電率或粘度用作說明變數，也可以將液體導電率或粘度以外的特性值用作說明變數。
對陽極罩幕尺寸Ha或中間罩幕尺寸Hb與面內均勻性的關聯進行說明。陽極罩幕52或中間罩幕46等遮蔽構件對一次電流密度分佈，即鍍敷液60中的離子導電路徑產生影響。因此，可通過陽極罩幕尺寸Ha或中間罩幕尺寸Hb的選定來調整鍍敷膜的均勻性。
也可以將基板W與陽極62的距離，即電極間的距離用作說明變數。對電極間的距離與面內均勻性的關聯進行說明。基板W表面的鍍敷反應的適當的電阻（極化電阻）根據鍍敷液60的種類或基板結構而不同。電極間的距離的變更使產生的電壓變化，有助於極化電阻的微調整。因此，若適當地選定電極間的距離，則容易通過良好的鍍敷反應來形成均勻性高的鍍敷層。
圖25是表示鍍敷槽42的變化例的圖。 在變化例的鍍敷槽42中，在中間罩幕46與基板W之間設置離子導電控制體90。基板W經由電接點92進行電連接。另外，設置使基板W旋轉的旋轉機構（未圖示），而使基板W旋轉。將穿過基板W的圓形的中心的垂直方向的軸設為旋轉的中心軸。
圖26的（a）是離子導電控制體90的立體圖。離子導電控制體90為圓盤的形狀。在離子導電控制體90形成有許多孔。孔具有離子可穿過的直徑。作為離子導電控制體90，例如可使用多孔質陶瓷或介孔二氧化矽等多孔體、或者沖孔板。離子導電控制體90發揮電阻器的作用。即，在鍍敷槽42的變化例中，在中間罩幕46與基板W之間存在導電率比鍍敷液60更低的電阻構件。
圖26的（b）是多孔體的離子導電控制體90的剖面圖。 多孔體的孔徑為幾十μm級以下，多孔體的內部變成三維的細孔網路。在三維的細孔網路中，離子不直線前進，一邊彎曲一邊前進。即，離子移動的前進道路彎曲，移動路徑變得比多孔體的厚度長。因此，離子移動的自由度低，多孔體的電阻變大。
圖26的（c）是沖孔板的離子導電控制體90的剖面圖。 在沖孔板的厚度方向上形成有柱狀的孔。孔徑為mm級以上。在已將沖孔板設定在鍍敷槽42的狀態下，離子相對於基板W垂直地移動。因此，離子移動的自由度比多孔體更高，且電阻小。
若設置離子導電控制體90，則晶種層的電阻在電流路徑整體的電阻中所占的比例下降，在基板W的中央附近與周邊部因晶種層的電阻差而產生的過電壓差值減少，面內均勻性提升。另外，對基板W附近的鍍敷液60中的離子移動施加限制，因此也具有基板W的介面的電流密度Pc均勻化的效果。
另外，通過使基板W旋轉來攪拌鍍敷液60，離子濃度容易變得均等。
也可以與基板W的旋轉同樣地，通過旋轉機構來使離子導電控制體90旋轉。在此情況下，鍍敷液60也被攪拌，離子濃度容易變得均等。
當使用包括所述變化例的鍍敷槽42的鍍敷裝置100時，也可以將離子導電控制體90與基板W之間的距離Hh用作說明變數。離子導電控制體90與基板W之間的距離與離子濃度的分佈相關，對面內均勻性產生影響。
另外，也可以將離子導電控制體90的氣孔率用作說明變數。離子導電控制體90的氣孔率與電阻的大小相關，對面內均勻性產生影響。
另外，也可以將離子導電控制體90的厚度He用作說明變數。離子導電控制體90的厚度與電阻的大小相關，對面內均勻性產生影響。
另外，也可以將離子導電控制體90的種類用作說明變數。離子導電控制體90的種類與電阻的大小相關，對面內均勻性產生影響。
另外，除多孔體或沖孔板以外，也可以將在由離子交換膜封閉的空間中充滿導電率比鍍敷液60更低的電液的構件作為離子導電控制體90來設置。在此情況下，也可以將電液的導電率用作說明變數。離子導電控制體90的種類與電阻的大小相關，對面內均勻性產生影響。
另外，也可以將基板W的旋轉速度用作說明變數。此外，也可以將離子導電控制體90的旋轉速度用作說明變數。
另外，也可以通過貝葉斯推斷，將並非最初的說明變數的變數作為說明變數來追加。在進行貝葉斯推斷的情況下，將新的說明變數加入條件中，實測所述條件下的面內均勻性值、或使用預想的資料。通過貝葉斯推斷來改變回歸模型的方法利用現有技術。
另外，也可以將針對某一候補條件通過回歸模型所算出的面內均勻性值加入數值分析資料中。
另外，實施條件可以是回歸模型或學習模型的說明變數的全部，也可以是說明變數的一部分。即，回歸模型或學習模型也可以包含不符合實施條件的變數作為說明變數。
另外，也可以不使用數值分析資料，而使用由實驗所得的實際資料進行回歸分析或機器學習。也可以使用數值分析資料與實際資料兩者進行回歸分析或機器學習。
另外，半導體晶圓也可以是方形。在此情況下，陽極罩幕52的開口孔、中間罩幕46的開口孔也可以是方形。
以上，對本發明的適宜的實施方式進行了說明，但本發明並不限定於所述特定的實施方式，當然可在本發明的技術思想的範圍內進行各種變形。
另外，本發明並不限定於所述實施方式或變化例，可在不脫離主旨的範圍內將構成元件變形來具體化。也可以通過將所述實施方式或變化例中所公開的多個構成元件適宜組合來形成各種發明。另外，也可以從所述實施方式或變化例中所示的全部構成元件中去除幾個構成元件。
24:基板固定器 30:排出口 32:供給口 42:鍍敷槽 44:陽極固定器 46:中間罩幕 48:槳 50:驅動裝置 52:陽極罩幕 54:固定部 58:開口部 60:鍍敷液 62:陽極 66:外槽 68:循環機構 70:循環管路 72:閥 74:泵 76:溫度控制裝置 78:過濾器 80:外部電源 100:鍍敷裝置 200:鍍敷支援裝置 202:使用者介面處理部 204:通訊部 206:資料處理部 208:資料儲存部 212:接收部 214:發送部 216:輸出部 218:輸入部 220:數值分析資料接收部 230:資料要求發送部 232:實施條件發送部 234:相關圖發送部 236:影響度圖表發送部 250:回歸分析部 252:實施條件搜尋部 254:相關圖製作部 256:影響度圖表製作部 258:模擬器 260:回歸模型執行部 270:數值分析資料記憶部 272:回歸模型記憶部 274:搜尋用資料記憶部 280:輸入畫面輸出部 282:實施條件輸出部 284:相關圖輸出部 286:影響度圖表輸出部 290:指定值受理部 300:鍍敷支援伺服器 304:接收部 306:資料處理部 308:資料儲存部 312:接收部 314:發送部 320:資料要求接收部 340:數值分析資料發送部 360:設想條件生成部 362:模擬器 364:回歸分析部 366:實施條件搜尋部 370:數值分析資料記憶部 410:資料分析步驟 412:準備階段 414:模型生成階段 416:搜尋階段 420:裝配作業 430:鍍敷處理步驟 440:檢查步驟 450:調整作業 500:中心區域 502:第一周邊區域 504:第二周邊區域 506:第四周邊區域 508:第五周邊區域 Ac＿s:平均電流值 Ha、Ha1～HaN、Ha＿min～Ha＿max、Ha＿s:陽極罩幕尺寸 Hb、Hb1～HbN、Hb＿min～Hb＿max、Hb＿s:中間罩幕尺寸 He:厚度 Hh:距離 Pa、Pa1～PaN、Pa＿in:鍍敷時間 Pb、Pb1～PbN、Pb＿in:鍍敷膜的目標厚度 Pc、Pc1～PcN、Pc＿min～Pc＿max、Pc＿s:電流密度 Pd:鍍敷液種類 S10～S18、S20～S30、S40～S48、S50～S54、S60～S74、S80～S84:步驟 u、U、U1～UM、u1～uR:面內均勻性值 W:基板 Wa、Wa1～WaN、Wa＿in:晶種層厚度 Wb、Wb1～WbN、Wb＿in:開口率
圖1是表示鍍敷槽的概要的圖。 圖2是前饋控制及回饋控制的概念圖。 圖3是鍍敷支援系統的結構圖。 圖4是資料分析步驟中的階段的變遷圖。 圖5是數值分析資料的結構圖。 圖6是表示輸入畫面的例子的圖。 圖7是搜尋用資料的結構圖。 圖8是表示輸出畫面的例子的圖。 圖9是相關圖的例子。 圖10是影響度圖表的例子。 圖11是第一實施方式中的整體處理的概要圖。 圖12是第一實施方式中的鍍敷支援伺服器的功能框圖。 圖13是第一實施方式中的鍍敷支援裝置的功能框圖。 圖14是第一實施方式中的鍍敷支援裝置的功能框圖。 圖15是第一實施方式中的準備階段及模型生成階段的序列圖。 圖16是第一實施方式中的搜尋階段的序列圖。 圖17是表示鍍敷支援裝置中的搜尋處理過程的流程圖。 圖18是神經網路的結構圖。 圖19是第二實施方式中的整體處理的概要圖。 圖20是第二實施方式中的準備階段及模型生成階段的序列圖。 圖21是第三實施方式中的整體處理的概要圖。 圖22是第三實施方式中的搜尋階段的序列圖。 圖23是第四實施方式中的整體處理的概要圖。 圖24是第四實施方式中的準備階段及模型生成階段的序列圖。 圖25是表示鍍敷槽的變化例的圖。 圖26的（a）是離子導電控制體的立體圖。圖26的（b）是多孔體的離子導電控制體的剖面圖。圖26的（c）是沖孔板的離子導電控制體的剖面圖。
200:鍍敷支援裝置
250:回歸分析部
252:實施條件搜尋部
290:指定值受理部
300:鍍敷支援伺服器
362:模擬器
370:數值分析資料記憶部

Claims (20)

  1. 一種鍍敷支援系統，其特徵在於包括： 模擬器，根據與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件，預測形成在所述基板的鍍敷膜的面內均勻性值； 記憶部，關於多個設想條件，記憶數值分析資料，所述數值分析資料是將由所述模擬器所預測的所述面內均勻性值與確定各設想條件的一個或多個變數的值建立對應； 分析部，通過基於所述數值分析資料的回歸分析，推算模型，所述模型是將所述面內均勻性值作為目標變數，將所述一個或多個變數作為說明變數；以及 搜尋部，使用經推算的所述模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的所述設想條件的推薦值的實施條件。
  2. 一種鍍敷支援系統，其特徵在於包括： 模擬器，根據與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件，預測形成在所述基板的鍍敷膜的面內均勻性值； 記憶部，關於多個設想條件，記憶數值分析資料，所述數值分析資料是將由所述模擬器所預測的所述面內均勻性值與確定各設想條件的一個或多個變數的值建立對應； 學習部，通過基於所述數值分析資料的機器學習，生成模型，所述模型是將所述面內均勻性值作為目標變數，將所述一個或多個變數作為說明變數；以及 搜尋部，使用已生成的所述模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的所述設想條件的推薦值的實施條件。
  3. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，所述實施條件包含所述一個變數的值或所述多個變數的任一者的值。
  4. 根據權利要求3所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，包括指定部，所述指定部在所述實施條件包含兩個以上的變數的值的情況下，指定所述兩個以上的變數的一部分的變數的值， 所述搜尋部應用經指定的所述一部分的變數的值，搜尋所述實施條件。
  5. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，所述搜尋部確定能夠在所述鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中實施的多個條件之中，面內均勻性值滿足規定條件的所述實施條件。
  6. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，所述設想條件至少與所述基板的結構、鍍敷裝置的結構及所述電解鍍敷處理的控制中的任一者相關。
  7. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，作為所述說明變數的所述一個變數或所述多個變數中的一個是所述基板的開口率或所述基板的晶種層的厚度。
  8. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，作為所述說明變數的所述一個變數或所述多個變數中的一個是所述基板的旋轉速度。
  9. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，作為所述說明變數的所述一個變數或所述多個變數中的一個與所述電解鍍敷處理中的電流的大小相關。
  10. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，作為所述說明變數的所述一個變數或所述多個變數中的一個是所述電解鍍敷處理的時間或鍍敷膜的厚度。
  11. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，作為所述說明變數的所述一個變數或所述多個變數中的一個與用於所述電解鍍敷處理的鍍敷液的溫度、種類或特性相關。
  12. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，作為所述說明變數的所述一個變數或所述多個變數中的一個與設置在鍍敷裝置的鍍敷槽內的電場遮蔽構件的形狀相關。
  13. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，作為所述說明變數的所述一個變數或所述多個變數中的一個是設置在鍍敷裝置的鍍敷槽內的具有控制離子導電的功能的板的氣孔率、設置在所述鍍敷槽內的離子導電控制體的厚度、所述離子導電控制體的旋轉速度、或所述離子導電控制體與所述基板之間的距離。
  14. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，作為所述說明變數的所述一個變數或所述多個變數中的一個是鍍敷裝置中的電極間距離。
  15. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，包括輸出經搜尋的所述實施條件的條件輸出部。
  16. 根據權利要求1或2所述的鍍敷支援系統，其特徵在於，包括圖表輸出部，所述圖表輸出部輸出針對能夠在所述鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中實施的多個條件，總括地表示各條件中所包含的兩個以上的變數的值與所述面內均勻性值的關係的圖表。
  17. 一種電腦可讀取記錄媒體，記憶有鍍敷支援程式，其特徵在於所述鍍敷支援程式使電腦發揮如下的功能： 通過基於將確定與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件的一個或多個變數的值、與在所述設想條件下形成在所述基板的鍍敷膜的面內均勻性值的模擬結果建立對應的數值分析資料的回歸分析，推算將所述面內均勻性值作為目標變數，將所述一個或多個變數作為說明變數的模型的功能；以及 使用經推算的所述模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的所述設想條件的推薦值的實施條件的功能。
  18. 一種電腦可讀取記錄媒體，記憶有鍍敷支援程式，其特徵在於使電腦發揮如下的功能： 通過基於將確定與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件的一個或多個變數的值、與在所述設想條件下形成在所述基板的鍍敷膜的面內均勻性值的模擬結果建立對應的數值分析資料的機器學習，生成將所述面內均勻性值作為目標變數，將所述一個或多個變數作為說明變數的模型的功能；以及 使用已生成的所述模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的所述設想條件的推薦值的實施條件的功能。
  19. 一種鍍敷支援裝置，其特徵在於包括： 分析部，通過基於將確定與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件的一個或多個變數的值、與在所述設想條件下形成在所述基板的鍍敷膜的面內均勻性值的模擬結果建立對應的數值分析資料的回歸分析，推算將所述面內均勻性值作為目標變數，將所述一個或多個變數作為說明變數的模型；以及 搜尋部，使用經推算的所述模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的所述設想條件的推薦值的實施條件。
  20. 一種鍍敷支援裝置，其特徵在於包括： 學習部，通過基於將確定與基板的電解鍍敷處理相關的設想條件的一個或多個變數的值、與在所述設想條件下形成在所述基板的鍍敷膜的面內均勻性值的模擬結果建立對應的數值分析資料的機器學習，生成將所述面內均勻性值作為目標變數，將所述一個或多個變數作為說明變數的模型；以及 搜尋部，使用已生成的所述模型，搜尋作為與在鍍敷物件基板的電解鍍敷處理中形成的鍍敷膜的面內均勻性相關的所述設想條件的推薦值的實施條件。
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