TWI811687B - 半導體裝置製造系統及半導體裝置製造方法 - Google Patents

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Abstract

提供一種用以減低在半導體裝置的製造工程造成不良影響的異物之半導體裝置製造系統及半導體裝置製造方法。 具備：半導體製造裝置，及經由網路來連接至前述半導體製造裝置實行異物減低處理的平台，之半導體裝置製造系統的前述異物減低處理，係具有： 利用藉由前述半導體製造裝置所處理的試料來取得異物特性值之步驟； 藉由機械學習，以前述取得的異物特性值與相關資料為基礎，特定起因於異物發生的前述半導體製造裝置的零件之步驟； 以前述被特定的零件為基礎，規定用以清潔前述半導體製造裝置的清潔條件之步驟；及 利用前述被規定的清潔條件來清潔前述半導體製造裝置之步驟， 前述相關資料，係預先取得的前述異物特性值與前述零件的相關資料。

Description

半導體裝置製造系統及半導體裝置製造方法
本發明是有關半導體裝置製造系統及半導體裝置製造方法。
一般，電漿處理裝置是由真空處理室、被連接於彼的氣體供給裝置、將真空處理室內的壓力維持於所望的值的真空排氣系、載置被處理材的晶圓的電極、用以使電漿產生於真空處理室內的電漿產生手段等所構成。藉由電漿產生手段來將從淋浴板等供給至真空處理室內的處理氣體設為電漿狀態，藉此進行被保持於晶圓載置用電極的晶圓的電漿處理，例如蝕刻處理。
近年來，隨著半導體裝置的集成度的提升，被要求微細加工亦即加工精度的提升。特別是半導體裝置的晶片也變微細，配線間的寬度小，異物比配線寬度更大者容易附著，若附著的異物為導電性者，則導致短路，無法發揮半導體裝置的原來的機能。又，無關異物為絕緣性或導電性，當異物附著的晶片被搬送至次工程時，若此次工程例如為蝕刻工程，則該異物會成為阻礙蝕刻的遮罩，所望的蝕刻加工形狀的形成困難。
因此，需要以加工的良品率提升為目標，使能減低前述般的異物，取得正常的半導體裝置。以良品率提升為目標的一個方案，有探索異物減低用的電漿處理條件之技術。
如專利文獻1所示般，網路連接設置於生產線的蝕刻器用個人電腦與蝕刻器供給製造廠的個人電腦，將以在蝕刻器供給製造廠的個人電腦處理後的處方所取得的蝕刻結果發送至生產線的個人電腦而保存，或將以在蝕刻器供給製造廠的實證(demonstration)所取得的技術(know-how)保存於蝕刻器供給製造廠的個人電腦，以各個人電腦的合作來導出使蝕刻性能更佳的處方，作成其次的處方之技術為人所知。 [先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]日本特開2008-34877號公報
(發明所欲解決的課題)
此以往的技術是在蝕刻性能例如CD(Critical Dimension)性能或蝕刻速率均一性的確保發揮效果，但難以謀求異物數的減低，且為了進行裝置的性能改善，可知有限。在性能改善有限的理由是因為雖可以性能改善的方針為基礎導出更佳的結果，但不具有藉由重複進行此改善循環來改善的學習機能。
又，專利文獻1的技術，雖有助於蝕刻性能的改善，但未言及用以減低異物數的手段或清潔方法，難以謀求晶圓的異物減低。
本發明是提供一種用以減低在半導體裝置的製造工程造成不良影響的異物之半導體裝置製造系統及半導體裝置製造方法。 (用以解決課題的手段)
為了解決上述課題，藉由代表性的本發明的半導體裝置製造系統來達成，其係具備：半導體製造裝置，及經由網路來連接至前述半導體製造裝置實行異物減低處理的平台， 前述異物減低處理，係具有： 利用藉由前述半導體製造裝置所處理的試料來取得異物特性值之步驟； 藉由機械學習，以前述取得的異物特性值與相關資料為基礎，特定起因於異物發生的前述半導體製造裝置的零件之步驟； 以前述被特定的零件為基礎，規定用以清潔前述半導體製造裝置的清潔條件之步驟；及 利用前述被規定的清潔條件來清潔前述半導體製造裝置之步驟， 前述相關資料，係預先取得的前述異物特性值與前述零件的相關資料。
代表性的本發明的半導體裝置製造方法，係利用半導體製造裝置來製造半導體裝置，其特徵為具有： 利用藉由前述半導體製造裝置所處理的試料來取得異物特性值之工程； 以前述取得的異物特性值與相關資料為基礎，藉由機械學習來特定起因於異物發生的前述半導體製造裝置的零件之工程； 以前述被特定的零件為基礎，規定用以清潔前述半導體製造裝置的清潔條件之工程；及 利用前述被規定的清潔條件來清潔前述半導體製造裝置之工程， 前述相關資料，係預先取得的前述異物特性值與前述零件的相關資料。
代表性的本發明的半導體裝置製造系統，係具備：半導體製造裝置，及經由網路來連接至前述半導體製造裝置實行異物減低處理的平台，其特徵為： 前述異物減低處理，係具有： 利用藉由前述半導體製造裝置所處理的試料來取得異物特性值之步驟； 以前述取得的異物特性值與相關資料為基礎，特定起因於異物發生的前述半導體製造裝置的零件之步驟； 以前述被特定的零件為基礎，規定用以清潔前述半導體製造裝置的清潔條件之步驟；及 利用前述被規定的清潔條件來清潔前述半導體製造裝置之步驟， 前述相關資料，係預先取得的前述異物特性值與前述零件的相關資料， 前述異物特性值，係包含前述試料上的異物的位置。 [發明的效果]
若根據本發明，則可提供一種用以減低在半導體裝置的製造工程造成不良影響的異物之半導體裝置製造系統及半導體裝置製造方法。 上述以外的課題、構成及效果是可藉由以下的實施形態的說明得知。
本實施形態的半導體裝置製造系統是配備半導體製造裝置及異物測定裝置以及可對各種資料庫存取得的網路，實行異物減低用的處理流程圖。另外，所謂「網路」是意指例如網際網路、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)、專線、或藉由該等的組合所構成的資訊通訊網路。
又，本實施形態的半導體裝置製造系統是具備：半導體製造裝置、及經由網路來連接至前述半導體製造裝置，實行異物減低處理的平台。在此，平台是包括：被連接至網路，具備異物減低處理的應用程式的伺服器等。半導體製造裝置與平台是構成為雲端運算(cloud computing)，且經由區域網路來連接至半導體製造裝置為理想。
[實施形態1] 以下，參照圖1說明本發明之一實施形態。首先，說明有關圖1的半導體裝置製造系統的處理流程。本圖所示的處理流程的目的是在半導體製造中重要的異物減低。
在半導體製造裝置是需要各種的製程條件的設定。在本實施形態中，顯示異物減低用製程條件的最適化自動順序(sequence)的例子。例如，在此是說明有關將可適用於半導體製造裝置的蝕刻裝置之用以探索可減低異物的最適的清潔條件的探索循環自動化的例子。在以下的例子中，處方資料庫110及蓄積資料庫109是被構築於雲端111上的外部伺服器，可經由網際網路來存取，但該等是亦可被構築於區域伺服器。
根據平台所具備的應用程式來實行的異物減低處理是具有： 利用藉由半導體製造裝置(在此是電漿蝕刻裝置)所處理的試料來取得異物特性值之步驟； 以前述取得的異物特性值與相關資料為基礎，特定起因於異物發生的半導體製造裝置的零件之步驟；及 以被特定的零件為基礎，規定用以清潔半導體製造裝置之步驟； 利用前述被規定的清潔條件來清潔前述半導體製造裝置之步驟。 相關資料是預先取得的前述異物特性值與前述零件的相關資料。 以下，具體地說明異物減低處理。
在圖1中，半導體製造裝置處理實行部101，亦即在蝕刻裝置被處理的處理晶圓是根據預定的處理處方進行蝕刻處理。所謂處理處方是匯集控制蝕刻裝置的各部的控制參數、設定參數等的複數的參數值者，例如包含處理氣體的種類、添加氣體的流量比、處理室內壓力、上部高頻電力、下部高頻電力、上部電極溫度、下部電極溫度等的參數值。 處理處方是被儲存於處方資料庫110，為了判別賦予作為處方識別符的編碼號，此編碼號是關於處理處方的資訊，與根據處理處方進行蝕刻處理的處理晶圓建立對應的號碼，例如亦可在儲存晶圓的晶盒附上條碼，以讀取彼的形式賦予。又，條碼是可具有特定使用在處理的蝕刻裝置的裝置識別符(包含關於處理裝置的資訊，例如關於處理裝置的各零件的素材的資訊)或特定被處理的晶圓的晶圓識別符(包含晶圓的素材的資訊)。
在此，將處理處方保管於處方資料庫110時，假想自動地賦予的系統。此時機械性地取得固有的號碼的同時，根據裝置識別符、晶圓識別符及處方識別符(編碼號)，例如處理實行者賦予可識別判斷的號碼。藉此，必須以處理處方與資料的建立對應等的機械性的處理來進行與其他的號碼的區別者是以固有的號碼進行，為了判斷處理實行者利用該號碼來保存資料，或特定保存的場所，是否弄錯處理處方，而使用可識別判斷的號碼。固有的號碼與可識別判斷的號碼是在系統內建立了對應，亦即1對1對應。
然後，被處理的晶圓是自動搬送或手動搬送至異物測定機，在異物特性值取得部102中，測定晶圓上的異物數･成分･分佈(包含異物對於晶圓的的位置座標)･形狀･尺寸，取得各種測定結果。測定結果是被儲存於處方資料庫110。此異物測定機是成為複數的裝置的組合的情形多。例如，有在測定異物數･分佈的裝置(異物測定裝置)測定之後，在別的測定裝置(異物分析裝置)進行對應於該異物場所的異物的成分分析或形狀･尺寸測定的情形。但，亦可在單一的測定裝置進行各種測定。
在此取得的測定結果與上述處理處方建立對應的狀態下，被保存於雲端(外部伺服器等)111上的處方資料庫110。如此的情況，對於事先以上述可識別判斷的號碼作成的統一資料夾(folder)，有處理實行者判斷，將處理處方與測定結果建立對應而保存的方法、及系統以上述固有號碼來將處理處方與測定結果自動地建立對應的方法的2種類。藉此，處理處方與測定結果會1對1建立對應，可判斷根據結果的處理處方的優劣。
舉例來說，以異物數A･成分B･分佈C･形狀D･尺寸E作為異物特性值，分別從少至大，以5階段排等級，進一步使用權重W1，W2，W3，W4，W5時，異物的評價值V是用以下的式子給予。 V=W1･A+W2･B+W3･C+W4･D+W5･E    (1)
式(1)的計算是可在中央個人電腦123(或外部的個人電腦133)進行，評價值V越低，可判斷成處理處方越優秀。評價值V是作為關於異物特性值的資訊，與處理處方建立對應而保存於處方資料庫110。
然後，為了由取得的測定結果，探查成為異物源的原因，而轉移至異物分析檢討部103的分析作業。其分析結果(特定零件)是與異物及特性值建立對應，作為相關資料保存於蓄積資料庫109。例如，在零件特定檢討部104，當在異物成分中所的元素之中量比較多的元素為在裝置使用的零件的材質的主成分時，根據被記錄的裝置識別符，將該零件特定成異物源。或，在異物成分中所含的元素之中，量最大的元素的第一主成分為某氣體種中的成分，其次的第2主成分為某零件的表面處理成分時，根據被記錄的處理處方，將上述氣體與上述零件化學反應而形成者特定成異物源。
異物源的特定是藉由被蓄積於蓄積資料庫109的特定程式來進行。作為此時的往蓄積資料庫109的輸入資訊，是例如異物測定結果的異物成分資訊或形狀資訊(上述的評價值V)、儲存晶圓的晶盒的條碼資訊等。又，作為來自蓄積資料庫109的輸出資訊是成為特定的零件資訊或環境資訊。本處理流程是異物源的特定被自動化為其特徵，進一步使流程循環數增加，蓄積於蓄積資料庫109，藉此蓄積資料庫109會進化，進而全體的系統會進化。亦即，本實施形態的半導體裝置製造系統的異物減低處理是利用機械學習來實行，藉由重複流程循環，可使系統智慧(intelligence)化。被用在機械學習的預測模型是每重複異物減低處理而更新。
然後，檢討除去被特定的異物源的方法。例如當評價值V超過臨界值等，被判斷成藉由半導體製造裝置清潔實行部106在半導體製造裝置的清潔無法除取異物時，轉移至藉由預防保全實行者107的腔室清掃等，作為預防保全。
相對於此，例如當評價值V為臨界值以下，被判斷成在半導體製造裝置的清潔可除去異物時，在清潔條件檢討部105，重複複數次單發的清潔處方，或定期性地進行單發的清潔處方，按每個處理進行其每次(in-situ)的清潔等，進行包含清潔的次數或頻率的清潔條件的檢討。
用以進行清潔條件的檢討的經驗值是預先被儲存於蓄積資料庫109，邊將清潔結果與異物的評價值V建立對應，邊随時重複本循環，藉此進一步蓄積經驗值。在此所謂經驗值是若以某清潔條件實行清潔，則評價值V會降低X%的實際的資料。在此清潔改善無望時、或被判斷成須以手動停止處理時，處理停止判斷者108會選擇處理停止。
然後，經由半導體製造裝置清潔實行部106的清潔處理，再度進行在半導體製造裝置處理實行部101的處理，重複上述循環。藉此進行異物的測定，分析異物，進行異物的評價，而可取得新的資料。1循環的改善效果是保管於雲端111上的蓄積資料庫109，可作為判斷本系統的能力的指標。
從半導體製造裝置處理實行部101的處理到半導體製造裝置清潔實行部106的處理，成為閉的迴路(loop)，可不介入處理實行者，機械性地進行。因此，可自動實行循環，異物處理減低順序的自動化成為可能。因此，除非轉移至小頻率的處理停止(藉由處理停止判斷者108進行)或預防保全(藉由預防保全實行者107進行)，否則機械性地重複異物處理減低順序，順序的進化也可自律地進行。
[實施形態2] 參照圖2及圖3說明本發明的別的實施形態。首先，說明有關使用圖2的機器的網路圖的實施形態。利用圖2來表示半導體製造裝置與異物檢查裝置的連接方法、及處理的資料的流程，且表示用以保衛重要的資料安全(security)的網路構築的方法。
在本實施形態中，半導體製造裝置127為內藏清潔裝置(機能)者。半導體製造裝置127是被配置於通常無塵室內，被連接至在無塵室內的區域網路132上。在此區域網路132上是連接同樣地被配置於無塵室內的異物檢查裝置128或異物分析裝置129，且連接半導體製造後的檢查觀察用的電子顯微鏡130等。
此區域網路132是安全上未必安全，在各裝置的OS(Operation System)等不一定經常適用最新的安全修補(security patch)。為此，可對各裝置存取，進行安全修補或資料的一時保存等，進一步可經由被安全保全的區域程式伺服器120來進行資料的病毒檢查，且經由防火牆126來控制資料的發送源及接收源，確保安全的資料通路之後，可將資料上傳至無塵室外的網路131。
從區域程式伺服器120發送資料至例如用以檢討半導體製造裝置用的處方等的中央個人電腦123，或可在外部的網際網路125經由防火牆124來控制資料的發送源及接收源，確保安全的資料通路之後發送，且亦可構築經由網際網路125來從世界中的個人電腦133存取的環境。
藉此可從各個人電腦133轉送半導體製造用的處方至區域程式伺服器120，或經由區域程式伺服器120在各個人電腦133取得測定資料。因此，即使處理實行者不前往無塵室對各裝置的個人電腦存取，也可進行各種的作業，因此可提升作業效率。又，由於在各個人電腦133幾乎即時可取得各裝置的資料，因此亦可利用位於外部的AI引擎等，即時地自動產生最適處方，發送至無塵室內的裝置。在本實施形態中，處方資料庫110及蓄積資料庫109是設為被構築於雲端111上的外部伺服器者。
參照圖3說明不管有沒有使用此AI引擎等，自動實行一連串的製造循環的系統。首先，說明正常的製造循環路徑(順序)140。另外，圖3所示的製造循環是在控制裝置的區域程式伺服器120的控制下實行。
首先，在步驟S201，藉由半導體製造裝置127來進行晶圓處理，例如晶圓的蝕刻處理之後，將此晶圓自動搬送至異物檢查裝置128，在步驟S202進行異物測定(檢查)，然後將晶圓自動搬送至異物分析裝置129，在步驟S203進行異物分析。異物測定的資料是向圖1所示的蓄積資料庫109照會，進行分析。
在步驟S204，若被抽出的成為異物源的零件等被特定，則進一步在步驟S205，藉由向蓄積資料庫109照會來檢討清潔條件。若清潔條件被特定，則在步驟S206進行乾式清潔，整頓腔室內的環境，再度使製造循環往步驟S201的晶圓處理進展。
此正常的製造循環路徑140是藉由區域程式伺服器120來自律地進行，如圖3所示般，成為可自動化的閉迴路，但其他也有偏離本閉迴路的事例。說明有關如此的事例。
例如異物分析的結果，在步驟S205，被判斷成清潔無法整頓腔室環境時，沿著處理停止路徑142，前進至步驟S207的處理停止。而且，在使異物產生的零件的特定時(S204)，被判斷成即使轉移至乾式清潔也不改善時，沿著預防保全復原迴路141，在步驟S208實行濕式清潔等，進行腔室清掃的預防保全。都可為藉由區域程式伺服器120之機械的判斷。
即使是此情況也可用清掃機械手臂(robot)來自動化腔室清掃時，對應於區域程式伺服器120的命令之清掃的自動化成為可能，又即使是成為手動作業的情況也會成為半自動，但可實行循環迴路(cycle loop)。藉由圖3所示的一連串的製造循環之改善效果是逐次被保存於蓄積資料庫109，藉此成為判斷循環本身的優劣的材料。
並且，在圖2中，在無塵室外的網路131上連接半導體製造裝置127專用的半導體製造裝置監視伺服器122或異物檢查裝置128專用的異物檢查裝置監視伺服器121。該等的監視伺服器為了經常將安全保持於最新狀態，而被連接至無塵室外的網際網路125。因此，以該等的監視伺服器為起點經由防火牆126來從外部的個人電腦133對於半導體製造裝置127或異物檢查裝置128進行存取，可採取資料。例如，從外部的個人電腦133確保無塵室內的各裝置的處理預約，或將測定用或製造用的處方轉送至各裝置，可取得各裝置的資料。
[實施形態3] 藉由圖4說明本發明的另外別的實施形態。圖4是用以控制異物循環的操作畫面，例如被顯示於中央個人電腦123的監視器。在此，與圖3的異物測定自動處理循環的流程一起在晶圓處理用的處方顯示畫面中對比顯示現在的處理處方150與被探索為藉由圖1內的各伺服器來運算處理而異物會減少的推薦處理處方151，作為一例。處理實行者或對處理實行者發出指示者(以下稱為處理實行者等)是邊看被顯示的推薦處理處方151，邊對現在的處理處方150反映或檢討。
處理實行者等是可參照排列顯示的循環健全度顯示圖框152作為反映處理處方150時的判斷基準。若處理實行者等可看循環健全度顯示圖框152來判斷成裝置環境變佳，則容易選擇推薦處理處方151作為處理處方150。又，如圖4所示般，藉由異物數推移圖表153排列顯示，處理實行者等可明確地掌握至此的推移與目標值的關係。
在此，圖4中的正常的製造循環路線140與復原迴路141會成為閉的循環，為自動化可能的部分。復原迴路141是有僅預防保全部參與處理實行者等的判斷的可能性，但亦可予以用自動化機械手臂進行。
上述推薦處理處方151與現在的處理處方150的差異的部分，具體而言是處方內的參數會成為以循環本身的健全度作為目的變數時的一次控制變數。由於可在圖1內的各伺服器隨機變更此一次控制變數，亦可推定上述目的變數，因此亦可自動控制為目的變數會顯示更佳的循環健全度。
在此，循環健全度Z是可使用圖4中的記號X(現在的異物數)、及記號I(初期的異物數)、記號Y(目標的異物數)，以其次的式子表示，作為一例。 Z=10×(X-I)/(Y-I)･････(2)
式(1)中的X是依照一次控制變數而變化的二次控制變數，式(2)是表示目的變數Y會以此二次控制變數X而變化的情形。控制變數及目的變數是分別持有數值範圍，控制變數會每累計控制次數而被更新。此為一例，只要是各個的參數相關的函數，何者皆可。又，一次控制變數與二次控制變數的關係是物理現象相當複雜，因此難以用式子表示，所以大多是藉由利用AI或機械學習機能來代用。
在圖5顯示異物測定結果的圖形用戶介面(Graphical User Interface：GUI)。在異物地圖顯示圖框161中，作為表示異物的位置的地圖，是在表示晶圓的外形的晶圓圖框164之中，以點表示被測定的異物。異物是按每個座標值，與異物的照片建立對應，藉由鼠標懸停(mouse hover)，依照滑鼠指標(mouse pointer)163所指示的異物的照片(畫像)會被顯示於異物照片圖框168。藉此，可視覺性地確認異物形狀169。又，同時在異物成分圖170顯示在異物中所含的元素成分的強度。
在圖5的例子中，異物會密集於以白色箭號162所示的氣體吹出方向，可經由視覺來分析異物藉由氣體吹出而被蓄積於晶圓上的情形。藉由目視確認異物成分圖170，可知Fe部分的強度大。當氣體吹出的氣體管的材質為不鏽鋼材時，特別是有Fe成分蓄積多的可能性，因此可確認來自由不鏽鋼材所組成的氣體管的異物附著於晶圓。
又，以條形圖(bar chart)165來表示計算各座標的異物的大小，異物的每個大小的異物數。在此是在縱軸166表示異物等級(class)，在橫軸167表示異物數，作為一例。藉此，可定量地分析每個異物等級的異物的分佈。
在本實施形態中，將被蝕刻材料設為矽氧化膜，蝕刻氣體及清潔氣體例如使用前述的四氟化甲烷氣體、氧氣體、三氟甲烷氣體，但被蝕刻材料是不僅矽氧化膜，在多晶矽膜、光阻劑膜、反射防止有機膜、反射防止無機膜、有機系材料、無機系材料、矽氧化膜、氮化矽氧化膜、氮化矽膜、Low-k材料、High-k材料、無定形碳膜、Si基板、金屬材料等中也可取得同等的效果。
又，作為實施蝕刻的氣體，例如可使用氯氣體、溴化氫氣體、四氟化甲烷氣體、三氟化甲烷、二氟化甲烷、氬氣體、氦氣體、氧氣體、氮氣體、二氧化碳、一氧化碳、水素、氨、八氟化丙烷、三氟化氮、六氟化硫磺氣體、甲烷氣體、四氟化矽氣體、四塩化矽氣體、氯氣體、溴化氫氣體、四氟化甲烷氣體、三氟化甲烷、二氟化甲烷、氬氣體、氦氣體、氧氣體、氮氣體、二氧化碳、一氧化碳、水素、氨、八氟化丙烷、三氟化氮、六氟化硫磺氣體、甲烷氣體、四氟化矽氣體、四塩化矽氣體氦氣體、氖氣體、氪氣體、氙氣體、氡氣體等。
蝕刻裝置是可適用利用微波ECR放電的蝕刻裝置，但在利用其他的放電(有磁場UHF放電、電容耦合型放電、感應耦合型放電、磁控管放電、表面波激發放電、遷移耦合放電)的乾式蝕刻裝置中也可同樣地利用。又，上述各實施形態是針對蝕刻裝置敘述，但有關進行電漿處理的其他的電漿處理裝置，例如電漿CVD裝置、灰化裝置、表面改質裝置等也可同樣地利用。
上述的實施形態是為了容易理解本發明而詳細說明者，不限於一定要具備說明過的所有的構成者。又，亦可將某實施形態的構成的一部分置換成其他的實施形態的構成，又，亦可在某實施形態的構成追加其他的實施形態的構成。又，亦可針對各實施形態的構成的一部分進行其他的構成的追加･削除･置換。
101:半導體製造裝置處理實行部 102:異物特性值取得部 103:異物分析檢討部 104:零件特定檢討部 105:清潔條件檢討部 106:半導體製造裝置清潔實行部 107:預防保全實行者 108:處理停止判斷者 109:蓄積資料庫 110:處方資料庫 111:雲端 120:區域程式伺服器 121:異物檢查裝置監視伺服器 122:半導體製造裝置監視伺服器 123:中央個人電腦 124:防火牆 125:網際網路 126:防火牆 127:半導體製造裝置 128:異物檢查裝置 129:異物分析裝置 130:電子顯微鏡 131:無塵室外網路 132:無塵室內區域網路 133:個人電腦 140:正常循環路線 141:預防保全復原迴路 142:處理停止路徑 150:現在的處理處方 151:推薦處理處方 152:循環健全度顯示圖框 161:異物地圖顯示圖框 162:氣體吹出方向 163:滑鼠指標 164:晶圓圖框 165:條形圖 166:縱軸 167:橫軸 168:異物照片圖框 169:異物形狀 170:異物成分圖
[圖1]是本發明之一實施形態的半導體裝置製造系統的方塊圖。 [圖2]是本發明之一實施形態的半導體裝置製造系統的網路圖。 [圖3]是表示本發明之一實施形態的半導體裝置製造的異物測定自動處理循環的流程圖。 [圖4]是表示用以控制異物循環的的操作畫面的圖。 [圖5]是表示異物測定結果的圖形用戶介面(Graphical User Interface：GUI)的圖。
101:半導體製造裝置處理實行部
102:異物特性值取得部
103:異物分析檢討部
104:零件特定檢討部
105:清潔條件檢討部
106:半導體製造裝置清潔實行部
107:預防保全實行者
108:處理停止判斷者
109:蓄積資料庫
110:處方資料庫
111:雲端

Claims (14)

  1. 一種半導體裝置製造系統，係具備：半導體製造裝置，及經由網路來連接至前述半導體製造裝置實行異物減低處理的平台，其特徵為：前述異物減低處理，係具有：利用藉由前述半導體製造裝置所處理的試料來取得異物特性值之步驟；藉由機械學習，以前述取得的異物特性值與相關資料為基礎，特定與異物發生有相關的前述半導體製造裝置的零件之步驟；以前述被特定的零件為基礎，規定用以清潔前述半導體製造裝置的清潔條件之步驟；及利用前述被規定的清潔條件來清潔前述半導體製造裝置之步驟，前述相關資料，係預先取得的前述異物特性值與前述零件的相關資料。
  2. 如請求項1記載的半導體裝置製造系統，其中，前述異物減低處理，係設為前述平台所具備的應用程式實行。
  3. 如請求項1記載的半導體裝置製造系統，其中，前述半導體製造裝置與前述平台，係構成為雲端運算。
  4. 如請求項1記載的半導體裝置製造系統，其中，前述平台，係經由區域網路來連接至前述半導體製 造裝置。
  5. 如請求項1記載的半導體裝置製造系統，其中，被用在前述機械學習的預測模型，係每重複前述異物減低處理而更新。
  6. 如請求項1記載的半導體裝置製造系統，其中，異物測定裝置與異物分析裝置經由前述網路來連接至前述平台，前述異物特性值，係包含異物數與異物的成分，前述異物數，係藉由前述異物測定裝置來測定，前述異物的成分，係藉由前述異物分析裝置來分析。
  7. 如請求項6記載的半導體裝置製造系統，其中，前述平台，係具備伺服器，前述半導體製造裝置為電漿蝕刻裝置。
  8. 一種半導體裝置製造方法，係利用半導體製造裝置來製造半導體裝置，其特徵為具有：利用藉由前述半導體製造裝置所處理的試料來取得異物特性值之工程；以前述取得的異物特性值與相關資料為基礎，藉由機械學習來特定與異物發生有相關的前述半導體製造裝置的零件之工程；以前述被特定的零件為基礎，規定用以清潔前述半導體製造裝置的清潔條件之工程；及利用前述被規定的清潔條件來清潔前述半導體製造裝置之工程， 前述相關資料，係預先取得的前述異物特性值與前述零件的相關資料。
  9. 如請求項8記載的半導體裝置製造方法，其中，前述半導體製造裝置為電漿蝕刻裝置，特定與前述異物發生有相關的前述半導體製造裝置的零件之後，判定成無法藉由電漿清潔來減低異物時，更具有濕式清潔前述電漿蝕刻裝置的工程。
  10. 一種半導體裝置製造系統，係具備：半導體製造裝置，及經由網路來連接至前述半導體製造裝置實行異物減低處理的平台，其特徵為：前述異物減低處理，係具有：利用藉由前述半導體製造裝置所處理的試料來取得異物特性值之步驟；以前述取得的異物特性值與相關資料為基礎，特定與異物發生有相關的前述半導體製造裝置的零件之步驟；以前述被特定的零件為基礎，規定用以清潔前述半導體製造裝置的清潔條件之步驟；及利用前述被規定的清潔條件來清潔前述半導體製造裝置之步驟，前述相關資料，係預先取得的前述異物特性值與前述零件的相關資料，前述異物特性值，係包含前述試料上的異物的位置。
  11. 如請求項10記載的半導體裝置製造系統，其中，具備顯示有表示前述試料上的異物的位置的地 圖的圖形用戶介面。
  12. 如請求項11記載的半導體裝置製造系統，其中，藉由前述圖形用戶介面來顯示前述異物的形狀的畫像。
  13. 如請求項11記載的半導體裝置製造系統，其中，表示在前述異物中所含的元素成分的強度之異物成分圖會藉由前述圖形用戶介面來顯示。
  14. 如請求項12記載的半導體裝置製造系統，其中，表示在前述異物中所含的元素成分的強度之異物成分圖會藉由前述圖形用戶介面來顯示。
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