WO2013121493A1 - 半導体処理システム、半導体装置の製造方法、装置データ収集方法、制御プログラムおよび可読記憶媒体 - Google Patents

半導体処理システム、半導体装置の製造方法、装置データ収集方法、制御プログラムおよび可読記憶媒体 Download PDF

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WO2013121493A1
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unit
semiconductor processing
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史好 尾藤
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シャープ株式会社
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    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C23—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; CHEMICAL SURFACE TREATMENT; DIFFUSION TREATMENT OF METALLIC MATERIAL; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL; INHIBITING CORROSION OF METALLIC MATERIAL OR INCRUSTATION IN GENERAL
    • C23C—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; SURFACE TREATMENT OF METALLIC MATERIAL BY DIFFUSION INTO THE SURFACE, BY CHEMICAL CONVERSION OR SUBSTITUTION; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL
    • C23C16/00—Chemical coating by decomposition of gaseous compounds, without leaving reaction products of surface material in the coating, i.e. chemical vapour deposition [CVD] processes
    • C23C16/44—Chemical coating by decomposition of gaseous compounds, without leaving reaction products of surface material in the coating, i.e. chemical vapour deposition [CVD] processes characterised by the method of coating
    • C23C16/52—Controlling or regulating the coating process
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the present invention relates to a semiconductor processing system for calculating feature amounts of process state data including a plurality of processing steps in a semiconductor processing apparatus for depositing various films on a substrate, an apparatus data collection method for a semiconductor processing apparatus using the semiconductor processing system, and A semiconductor device manufacturing method for manufacturing a semiconductor device using a semiconductor processing apparatus using this, a control program describing a processing procedure for causing a computer to execute each step of the device data collection method, and the control program are stored.
  • the present invention relates to a computer-readable readable storage medium.
  • apparatus state data such as the degree of vacuum of the CVD apparatus and heater power
  • product data such as the yield and electrical characteristics of the manufactured semiconductor device
  • Patent Document 1 discloses a method for obtaining knowledge about whether or not a parameter that a person did not pay attention to affects the yield by calculating feature values of the apparatus state data for each step and using a data mining method. Proposed.
  • each step when the entire process is divided into a plurality of steps is set as a processing step, and process state information having the same processing step is extracted.
  • the set feature amount processing is performed on the extracted process state information.
  • An analysis by data mining is executed using the process feature value and the inspection result associated with each other because the related unit target products are common.
  • FIG. 11 shows a part of a series of steps and the number of management data for the device data collection method of the MOCVD apparatus using an organic gas, for example, used in the compound semiconductor manufacturing method.
  • ⁇ 100 steps 10000 data such as temperature, gas flow rate, internal pressure, and various data of the exhaust line.
  • the feature amount is automatically calculated for each step on the processing recipe for the device status data output in units of 1 second.
  • a deviation occurs in the subsequent steps, which causes an error in totaling feature amounts.
  • the batch of FIG. 11 is used when the device state data is averaged and tabulated as the feature amount of step 08 for each batch of FIG.
  • the collection of the feature amount at step 08 for each batch is shifted, and the feature amount A at step 09 for each batch is included and tabulated. For this reason, it is observed that the feature amount in step 08 for each batch in FIG. 11 suddenly changes and changes occur.
  • a method of detecting a step by ON / OFF of an analog signal due to a specific valve operation or the like is conceivable, but a desired process step is not normally detected in a process of frequently opening and closing a valve.
  • the present invention solves the above-described conventional problems, and efficiently extracts the step feature amount, and even if there is a change in the processing recipe such as step addition / deletion, the step feature amount is reduced.
  • Semiconductor processing system that can be extracted accurately and easily, device data collection method of semiconductor processing apparatus using the same, method of manufacturing semiconductor device using the same, and causing each computer to execute each step of this device data collection method It is an object of the present invention to provide a control program in which the processing procedure is described, and a computer-readable readable storage medium storing the control program.
  • a semiconductor processing system of the present invention includes a semiconductor processing unit that forms a film under set processing conditions, a device state data collecting unit that collects device state data from the semiconductor processing unit, and a plurality of processing recipes on the semiconductor processing unit.
  • a data analysis unit that performs a data analysis by extracting a predetermined feature amount based on device state data that matches the section definition information in which one or a plurality of total sections are individually set for the step, This achieves the above object.
  • the data analysis unit in the semiconductor processing system of the present invention matches the condition definition unit that prepared one or more of the section definition information in advance with the device state data from the device state data collection unit.
  • a feature amount calculation unit configured to calculate the feature amount from the matched device state data after the section definition information is converted into a common step.
  • the feature amount calculation unit in the semiconductor processing system of the present invention includes a section definition information reference means for referencing section definition information in which the total sections prepared in the condition definition unit are individually set, and the section definition information Match detection means for detecting whether or not the condition of the section definition information is matched by comparing the condition with the apparatus status data from the apparatus status data collecting section, and the section definition with which the condition is matched by checking the condition with the apparatus status data After converting into a common step using information, it has a feature amount calculation means for calculating a feature amount from apparatus state data whose conditions match the section definition information.
  • condition definition unit may define a section for one or a plurality of predetermined steps among the plurality of steps in the section definition information.
  • condition definition unit may define a section for a part of one of the plurality of steps in the section definition information.
  • condition defining unit in the semiconductor processing system of the present invention is configured such that, in the section definition information, one or a plurality of steps from a part of one of the plurality of steps, and one step subsequent thereto. It is possible to define a section across a plurality of steps for a part of.
  • condition definition unit in the semiconductor processing system of the present invention is capable of defining the whole or a part of the repeated steps by summing up data of a plurality of repeated steps for the plurality of steps in the section definition information. To do.
  • condition definition unit in the semiconductor processing system of the present invention performs the step in the section definition information as an offset period that does not include the section total in a period in which the fluctuation of the device state data occurs before and after the switching of the step.
  • the section can be defined in the middle.
  • the feature amount calculation unit in the semiconductor processing system of the present invention collates the device state data with the section definition information prepared in advance by the condition definition unit, and matches the content of the section definition information. A feature amount in at least a predetermined range under the condition is calculated.
  • the feature amount calculation unit in the semiconductor processing system of the present invention can set an allowable value of the feature amount when calculating the feature amount by section aggregation, and matches with the allowable value of the feature amount.
  • the feature amount can be calculated.
  • it further has a trend graph drawing section for drawing a trend graph showing the change of the feature amount in time series in the semiconductor processing system of the present invention.
  • the trend graph drawing unit in the semiconductor processing system of the present invention detects the early abnormality of the semiconductor processing unit from the change point of the trend graph by performing the trend drawing of the feature values collected in the section for each batch. Is possible.
  • the apparatus state data in the semiconductor processing system of the present invention is obtained by the semiconductor processing unit actually executing the semiconductor processing unit with respect to various setting conditions such as gas flow rate, pressure, and temperature. It is data.
  • the feature amount is at least one of an average value, a median value, and a variation 3 ⁇ for each batch of the apparatus state data.
  • the step in the semiconductor processing system of the present invention is a processing period indicating switching of processing conditions in the processing recipe.
  • a method for manufacturing a semiconductor device wherein an abnormality is detected from at least a feature amount obtained at the time of manufacturing a semiconductor device using a semiconductor processing system and is fed back to the semiconductor processing unit while changing the setting of processing conditions.
  • An apparatus data collection method for a semiconductor processing apparatus includes: a device analysis data collected by a device state data collection unit from a semiconductor processing unit that forms a film under set processing conditions; A data analysis process for extracting a predetermined feature amount based on device state data that matches the section definition information in which one or a plurality of total sections are individually set for a plurality of steps on the recipe and performing data analysis Thus, the above object is achieved.
  • the data analysis step in the apparatus data collection method of the semiconductor processing apparatus of the present invention one or a plurality of the section definition information is prepared in advance in a condition definition section, and a feature amount calculation section is provided in the apparatus state data collection section.
  • the section definition information reference means refers to the section definition information in which the total sections prepared in the condition definition unit are individually set.
  • the section definition information reference step and the match detection means detect whether or not the condition of the section definition information is matched by comparing the section definition information referred to with the device status data from the device status data collection unit. After the detection step and the feature quantity calculation means perform a condition check on the device state data and convert the section definition information that matches the condition into a common step, the device state that matches the section definition information and the condition A feature amount calculation step of calculating a feature amount from the data.
  • the trend graph drawing unit converts the feature amount in batch units for each section as a trend graph in time series. It has the trend graph drawing process to visualize.
  • the method for manufacturing a semiconductor device of the present invention is the above of the present invention, and thereby the above object is achieved.
  • the control program of the present invention records a processing procedure for causing a computer to execute each step of the apparatus data collection method of the present invention, thereby achieving the above object.
  • the readable recording medium of the present invention is a computer-readable recording medium in which the control program of the present invention is stored, whereby the above object is achieved.
  • a semiconductor processing unit that forms a film under set processing conditions, a device state data collecting unit that collects device state data from the semiconductor processing unit, and a plurality of steps on a processing recipe of the semiconductor processing unit
  • a data analysis unit that extracts a predetermined feature amount based on device state data that matches the section definition information in which one or a plurality of total sections are individually set, and performs data analysis.
  • section definition information in which one or a plurality of tabulation sections are individually set for a plurality of steps on the processing recipe of the semiconductor processing unit is separately provided. Therefore, when there is a recipe change such as step addition / deletion. Even in such a case, it is possible to collect data from a plurality of steps separately and combine them, and it is possible to extract step feature amounts efficiently and to extract step feature amounts accurately and easily. .
  • the section definition information in which one or a plurality of total sections are individually set for a plurality of steps on the processing recipe of the semiconductor processing unit is separately provided. Even if there is a change, it is possible to collect data from multiple steps separately and combine them, efficiently extracting step feature quantities and extracting step feature quantities accurately and easily can do. In short, it is possible to accurately and easily calculate the feature amount as a common section by defining a totaling section that is different from the apparatus step for the apparatus processing data when addition or change of steps is frequently performed. .
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the apparatus state data collection structural example of the semiconductor processing apparatus in Embodiment 1 of this invention. It is a figure which shows typically the total area definition file of FIG. It is a figure which shows an example of the apparatus state data output from the semiconductor processing part of FIG. It is an apparatus data feature-value calculation image figure which shows the number of apparatus data with respect to each step typically. It is a figure which shows an example of a section total condition definition file. It is a figure which shows the example of a pressure-based trend graph drawn by the trend graph drawing part of FIG. It is a figure which shows typically the example of schematic structure of the semiconductor processing part of FIG.
  • FIG. 1 A) to (d) are diagrams showing examples of trend graphs based on the substrate temperature drawn by the trend graph drawing unit 53 of FIG. 1, and (a) shows a change in yield of LED light intensity for each batch.
  • B is a figure which shows the change of the thermal radiation temperature Tpyro for every batch
  • c is a figure which shows the change of the thermocouple temperature TC for every batch
  • d is the heater current value Ip for every batch.
  • 2 is a flowchart for explaining an apparatus data collection method in the semiconductor processing system of FIG. 1. It is a figure which shows typically the feature-value for every batch of the total area B.
  • FIG. It is an apparatus data feature-value calculation image figure which shows the number of apparatus data with respect to each conventional step typically. It is a figure which shows typically the feature-value for every batch of step 08 of FIG.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of apparatus state data collection of a semiconductor processing system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • a semiconductor processing system 1 includes a processing condition setting unit 2 that sets processing conditions such as a series of steps on a processing recipe, and a predetermined film formation (for example, an epitaxial growth layer) under the set processing conditions.
  • Semiconductor processing unit 3 that manufactures a semiconductor device by repeatedly forming a semiconductor device and the like, and device state data collection that collects desired device state data from semiconductor processing unit 3 for quality control and yield improvement
  • a data analysis unit 5 for performing desired data analysis based on the collected apparatus state data.
  • the processing condition setting unit 2 and the semiconductor processing unit 3 constitute a semiconductor processing apparatus.
  • the device status data is sampled every second for various setting conditions such as gas flow rate, processing chamber pressure, heater temperature, etc., and is output as a log file when processing is completed. Data.
  • the semiconductor processing system 1 of the first embodiment includes a semiconductor processing unit 3 that forms a film under set processing conditions, a device state data collecting unit 4 that collects device state data from the semiconductor processing unit 3, and a processing recipe.
  • Device status data that matches the condition definition file (section definition file; not only section definition but also feature value range can be set) as section definition information that individually sets one or more total sections for multiple steps
  • a data analysis unit 5 that performs data analysis by extracting feature amounts based on the above.
  • the data analysis unit 5 includes a condition definition unit 51 that preliminarily prepares a condition definition file in FIG. 2 that can arbitrarily define a step and a section in addition to the process step name and step No. set in the process condition, A feature amount calculation unit 52 that calculates a feature amount after converting to a common step using a matching condition definition file, and a trend graph (in batch units) for data analysis based on the calculated feature amount And a trend graph drawing unit 53 for drawing a change in the predetermined feature amount at a glance in a time series.
  • the feature quantity calculation unit 52 includes section definition information reference means for referring to the section definition information in which the total sections prepared in the condition definition unit 51 are individually set, a condition definition file as the section definition information, and the device state data collection unit 4. Common step using a condition detection unit that detects whether or not the conditions in the condition definition file are matched by condition matching with the device status data from the device, and a condition definition file that matches the conditions by matching the conditions with the device status data And a feature amount calculation means for calculating a feature amount from the device state data whose conditions match the condition definition file.
  • a “step” is a processing period indicating switching of conditions within the processing recipe.
  • the “step name” is a comment display of the state of the step in the processing recipe, such as an n-GaN layer, a well layer, or a barrier layer.
  • the “aggregation section” is a section that can be arbitrarily defined separately from the step for feature quantity calculation.
  • the “section definition” is a definition of the conditions of the total section.
  • Counter in the condition definition file of FIG. 2 is the number of loops when the same condition is repeatedly processed.
  • “Offset”, which will be described later, is a setting of a period that does not include the period during which the data before and after the step change is not stable in the calculation of the feature amount.
  • condition definition unit 51 is a condition definition file that can arbitrarily define step definitions and section definitions separately from the step names and step numbers set in the sequential processing recipes for the device status data output from the semiconductor processing unit 3 side. Prepare a plurality of items in advance.
  • the feature amount calculation unit 52 uses the condition definition file collated and matched with the device state data input from the semiconductor processing unit 3 side to convert it into a common section, and then the feature state from the device state data matching the condition definition file. Amount (average value, median value, value such as variation 3 ⁇ ) is calculated. As a result, even when the processing steps of the device state data output from the semiconductor processing unit 3 are different, data collection is possible as a common step.
  • condition definition unit 51 In order to increase the sampling time range in the data aggregation of a plurality of repeated processing steps having a short processing time for the steps set in the processing recipe, the condition definition unit 51 arbitrarily groups a plurality of processing steps (between the steps). Step definition and section definition.
  • the condition definition unit 51 makes it possible to define a section for a predetermined step or a plurality of steps among a plurality of steps. Moreover, the condition definition part 51 makes it possible to define a section for a necessary part of one of a plurality of steps. Furthermore, the condition definition unit 51 makes it possible to define sections of all or some of the repeated steps in the data aggregation of a plurality of repeated steps for a plurality of steps.
  • Steps and sections are defined by arbitrarily setting a time that is not included in section counting. It can be set in the middle of a step as a section definition.
  • the feature amount calculation unit 52 collates the device state data transferred from the device side with the section definition information (condition definition file) prepared in advance by the condition definition unit 51, and uses the feature amount under the condition that matches the section definition. For example, the average value, the median value, and the 3 ⁇ value of data in each predetermined range of set pressure, gas flow rate, and heater temperature are automatically calculated. In short, the feature amount calculation unit 52 collates the device state data with the section definition information prepared in advance by the condition definition unit 51, and calculates at least a predetermined range of feature amounts under the conditions matching the contents of the section definition information. .
  • the feature quantity calculation unit 52 calculates a feature quantity such as an average value based on the section aggregation, the pressure fluctuation in the processing chamber, the gas flow rate, and the heater temperature fluctuate at the time of step switching, and the related parameters change accordingly. Therefore, in order to accurately calculate the feature amount in the section, the allowable values of the pressure in the processing chamber, the gas flow rate, and the heater temperature can be arbitrarily set. In short, the feature amount calculation unit 52 can set a feature value tolerance when calculating a feature value based on section aggregation, and calculates a feature value that matches the feature value tolerance.
  • the trend graph drawing unit 53 detects the early abnormality of the apparatus by drawing the feature values collected in the section. A correlation analysis between the trend graph of the time-series feature amount for each batch and predetermined test results of the emission wavelength and emission intensity data and drive current data is performed to detect the yield.
  • the early abnormality detection can be automatically detected by preparing a threshold value for progressing to an abnormal state together with a threshold value for abnormality detection (reference value).
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of device state data collected by the device state data collecting unit 4 from the semiconductor processing unit 3 of FIG.
  • the device state data collection unit 4 performs each process in the case of forming a multiple quantum well layer of an LED in which two types of layers are alternately and repeatedly formed by a loop process in steps 21 and 22.
  • Device state data of conditions processing chamber pressure, gas flow rate, heater temperature, etc.
  • a large amount of various device state data such as processing chamber pressure, gas flow rate and heater temperature per second per batch is input from the semiconductor processing unit 3 to the device state data collecting unit 4.
  • Steps 21 and 22 are repeated loop processes to form a multiple quantum well layer that constitutes the light emitting layer of the LED. How much processing chamber pressure, gas flow rate, heater temperature, etc. are required to achieve a predetermined film thickness Compare with the threshold value.
  • FIG. 4 is a device data feature amount calculation image diagram schematically showing the number of device data for each step.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a section count condition definition file set in the condition definition unit 51 of FIG.
  • the number of processing state data for each step on the processing recipe is shown. Even if a step is added or deleted in the middle, a totaling section is set and connected as desired. Can be aggregated.
  • the data can be aggregated by interpretation of the aggregate interval A and the aggregate interval B, and the feature amount can be extracted to draw the trend.
  • the start time is set 10 seconds after Step 2 and is set to end 5 seconds before the next Step 3.
  • the offset time is 10 seconds in Step 2 and 5 seconds in Step 3. .
  • the gas A of the gas flow rate is 895 to 905 cc per unit time in the total section D
  • other data when the processing pressure is 730 to 750 degrees Celsius in the total section F.
  • Data collection is also started.
  • pressure setting, gas flow rate, heater temperature and their respective ranges can be set in each counting section, and data satisfying a certain condition of each range is collected from the semiconductor processing unit 3. For example, when there are 20 loops at the start time and loop 5 at the end time in the counting section E, for example, when there are 20 loops, data collection starts from the second loop and data collection ends at the fifth loop. In short, the second to fifth device status data are extracted.
  • the counting section may span multiple steps, data may be collected from only one step, or data may be collected from a part of one step that is necessary, separately. Data may be collected from multiple steps and combined.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a pressure-based trend graph drawn by the trend graph drawing unit 53 of FIG.
  • apparatus data with respect to time-series dates for example, pressure on the exhaust side of the apparatus, which is large in time-series data for each batch between December 10 and December 13
  • pressure on the exhaust side of the apparatus which is large in time-series data for each batch between December 10 and December 13
  • the pressure on the exhaust side of the device affects the epitaxial growth. Therefore, since the processing chamber is once opened to the atmosphere by periodic maintenance, the apparatus exhaust pressure is lowered to a normal value by operating the apparatus after the apparatus exhaust pressure once becomes a high pressure value. It can be seen that the pressure on the exhaust side of the apparatus fluctuates so much after maintenance.
  • FIG. 7 is a diagram schematically showing a schematic configuration example of the semiconductor processing unit 3 of FIG.
  • FIGS. 8A to 8D are diagrams showing examples of trend graphs based on the substrate temperature drawn by the trend graph drawing unit 53 of FIG. 1, and FIG. 8A shows the LED light for each batch.
  • strength yield change (b) is a figure which shows the change of the thermal radiation temperature Tpyro for every batch, (c) is a figure which shows the change of the thermocouple temperature TC for every batch, (d) is a heater for every batch It is a figure which shows the change of the electric current value Ip.
  • the wafer substrate 11 is mounted on the base 12 of the semiconductor processing unit 3, and the radiation temperature Tpyro of the substrate 11 is measured by measuring the radiation heat from above with a radiation thermometer.
  • a thermocouple 13 is built in the base 12, thereby measuring the thermocouple temperature TC in the base 12 immediately below the wafer substrate 11.
  • a heater 14 is provided in the base 12 below the wafer substrate 11, whereby the temperature of the wafer substrate 11 can be raised or lowered via the base 12. The current value Ip to the heater 14 is measured.
  • FIG. 9 is a flowchart for explaining an apparatus data collection method of the semiconductor processing system 1 of FIG.
  • the device status data is output from the semiconductor processing unit 3 to the device status data collecting unit 4 in a process S1.
  • step S2 the feature amount calculation unit 52 refers to the condition definition file in which the step definition and the section definition prepared in the condition definition unit 51 are made.
  • the feature quantity calculation unit 52 performs a condition check on the reference condition definition file and the device state data from the device state data collection unit 4 to detect whether the file conditions match, Wait until the conditions are met.
  • step S4 all feature quantities are calculated for each section.
  • the feature quantity calculation unit 52 performs a condition check on the device state data and converts it into a common step using a condition definition file that matches the condition. An average value, a median value thereof, a 3 ⁇ value (variation), and the like are calculated.
  • step S5 the trend graph drawing unit 53 organizes the feature quantities obtained in step S4 as shown in FIG. 10 and stores them in a predetermined database.
  • the trend graph drawing unit 53 visualizes the feature quantity in batch units for each section obtained in the process S5 as a trend graph in time series as shown in FIG.
  • step S7 an abnormality is detected using the trend graph.
  • the semiconductor processing unit 4 is stopped. Even if the abnormality detection is not performed, the abnormality detection is predicted to improve the yield and is fed back to the condition setting of the semiconductor processing unit 4 in real time (processing S8).
  • process S9 it is determined whether or not the process is completed in process S9. If the process is not completed in process S9 (NO), the process returns to the file output process of process S1. Moreover, if the process is complete
  • the apparatus data collection method of the semiconductor processing apparatus is based on the control program read from the ROM into the RAM at startup and the data from the semiconductor processing unit 3 that forms the film under the set processing conditions.
  • the device status data collected by the device status data collection unit 4 section definition information in which the data analysis unit 5 individually sets one or a plurality of aggregation sections for a plurality of steps on the processing recipe of the semiconductor processing unit 3.
  • one or more section definition information is prepared in advance in the condition definition unit 51, and the feature amount calculation unit 52 collates with the device state data from the device state data collection unit 4.
  • the section calculation information is converted into a common step, and the feature amount calculation process for calculating the feature amount from the matched device state data and the trend graph drawing unit 53 are the feature amount and the batch for each section.
  • the section definition information reference means refers to a condition definition file (section definition file) as section definition information in which the total sections prepared in the condition definition unit 51 are individually set.
  • the feature amount calculation means performs condition matching with the device state data, converts the section definition information that matches the condition into a common step, and then calculates the feature amount from the device state data that matches the section definition information and the condition. And a feature amount calculation step.
  • a control program in which a processing procedure for causing a computer to execute each step of the apparatus data collection method is recorded, and a computer-readable readable storage medium in which the control program is stored.
  • the ROM as the readable recording medium may be composed of a hard disk, a formable optical disk, a magneto-optical disk, a magnetic disk, an IC memory, and the like.
  • This control program and its data are stored in the ROM, but this control program and its data may be downloaded to the ROM 4 from another readable recording medium or via wireless, wired or the Internet.
  • the semiconductor processing unit 3 that forms a film under the set processing conditions
  • the device state data collecting unit 4 that collects device state data from the semiconductor processing unit 3, and a plurality of steps on the processing recipe of the semiconductor processing unit 3
  • a data analysis unit 5 that performs data analysis by extracting a predetermined feature amount based on device state data that matches a condition definition file as section definition information in which one or a plurality of total sections are individually set.
  • condition definition file as section definition information in which one or a plurality of total sections are individually set for a plurality of steps on the processing recipe of the semiconductor processing unit 3 is separately provided, so that recipe change such as step addition / deletion is performed. Even if there is a problem, data can be collected from multiple steps separately and combined to efficiently extract step features and recipe changes such as step addition / deletion. Even in this case, the feature amount of the step can be extracted accurately and easily.
  • the present invention relates to a semiconductor processing system for calculating feature amounts of process state data including a plurality of processing steps in a semiconductor processing apparatus for depositing various films on a substrate, an apparatus data collection method for a semiconductor processing apparatus using the semiconductor processing system, and A semiconductor device manufacturing method for manufacturing a semiconductor device using a semiconductor processing apparatus using this, a control program describing a processing procedure for causing a computer to execute each step of the device data collection method, and the control program are stored.
  • section definition information in which one or a plurality of tabulation sections are individually set for a plurality of steps on the processing recipe of the semiconductor processing unit is separately provided.

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Abstract

【課題】効率的にステップの特徴量を抽出すると共に、ステップ追加／削除などのレシピ変更があった場合であっても、ステップの特徴量を正確かつ容易に抽出する。 【解決手段】設定処理条件で膜形成を行う半導体処理部３と、半導体処理部３からの装置状態データを収集する装置状態データ収集部４と、半導体処理部３の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報としての条件定義ファイルと一致した装置状態データに基づいて所定の特徴量を抽出してデータ解析を行うデータ解析部５とを有している。

Description

半導体処理システム、半導体装置の製造方法、装置データ収集方法、制御プログラムおよび可読記憶媒体
　本発明は、基板上に各種膜を成膜する半導体処理装置における複数の処理ステップからなるプロセス状態データについて特徴量を算出する半導体処理システム、これを用いた半導体処理装置の装置データ収集方法および、これを用いて半導体処理装置により半導体装置を製造する半導体装置の製造方法、この装置データ収集方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述された制御プログラムおよび、この制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体に関する。
　従来、この種の従来の半導体処理装置の装置データ収集方法において、ＣＶＤ装置の真空度やヒータ電力のような装置状態データと、製造された半導体デバイスの歩留まりや電気特性のような製品データを、データが取得された時刻によって対応付けて相関関係を解析し、その解析結果を用いて装置状態データの管理基準を設定したり不良原因を究明したりしている。
　しかし、この装置データ収集方法では、例えば温度やガス流量、内部圧力、排気ラインの各種データなどの人が着目した特定のパラメータについての適切な管理基準を知ることができるに留まり、いずれのパラメータに着目すべきかについては人の判断に任されている。
　そこで、特許文献１には、装置状態データをステップ毎に特徴量算出し、データマイニングの手法を用いることにより、人が着目しなかったパラメータが歩留まりに影響するかどうかについての知見を得る手法が提案されている。
　この特許文献１に開示されている手法では、プロセスの全体を複数のステップに分割した場合の個々のステップを処理ステップとし、その処理ステップが共通しているプロセス状態情報を抽出する。その抽出したプロセス状態情報に対して設定された特徴量処理を行う。関連する単位対象品が共通していることによって対応付けられたプロセス特徴量と検査結果とを用いて、データマイニングによる解析を実行する。これによって、対象品の品質の推測に用いることができるモデルを作成することが提案されている。
特開２００５－１９７３２３号公報
　ところで、例えば化合物半導体製造方法に用いられ、有機ガスを用いたＭＯＣＶＤ装置の装置データ収集方法について、図１１に一連のステップの一部と管理データ数を示しているが、ステップ数や管理データ数は膨大であり、例えば温度やガス流量、内部圧力、排気ラインの各種データなどの１００パラメータ×１００ステップ＝１００００データの多くのデータが存在する。このように、１００ステップにも及ぶ処理ステップ数を有することや、１００種類程度のプロセス状態データ（パラメータ）が存在している。
　このように、データの組合せが膨大であるため、個別の装置状態データ（パラメータ）の確認は行えるものの、網羅的な全データの確認を行うのが困難である。よって、複数の処理ステップや装置状態データを有する半導体処理装置では装置から出力されるデータ数が膨大であり、効率的に特徴量を抽出することが望まれる。
　また、性能改善などを行う場合、頻繁に処理条件を変更した場合に、処理ステップの追加や削除が行われるため、装置から出力される装置状態データで共通化した処理ステップを検出することができず、所望のステップの特徴量算出に誤りが生じることなどの問題がある。
　１秒単位で出力される装置状態データについて、処理レシピ上のステップ毎に特徴量を自動算出している。前述したように、ステップの追加／削除などの処理レシピの変更があった場合に、後続のステップにずれが生じるため、特徴量の集計誤りなどが発生する。例えば、ステップの一部削除の処理レシピ変更の場合、図１２に示すように、図１１のバッチ毎のステップ０８の特徴量として装置状態データを平均値化して集計する場合に、図１１のバッチ毎のステップ０８の特徴量の収集がずれて、バッチ毎のステップ０９の特徴量Ａが含まれて集計されてしまっている。このために、図１１のバッチ毎のステップ０８の特徴量が急に変化して異変が生じたように観測されることになる。
　例えば、特定のバルブ動作などによるアナログ信号のＯＮ／ＯＦＦでステップを検知する方法も考えられるが、バルブの開閉を頻繁に繰り返す処理では所望の処理ステップの検知が正常に行われない。
　本発明は、上記従来の問題を解決するもので、効率的にステップの特徴量を抽出すると共に、ステップ追加／削除などの処理レシピに変更があった場合であっても、ステップの特徴量を正確かつ容易に抽出することができる半導体処理システム、これを用いた半導体処理装置の装置データ収集方法およびこれを用いた半導体装置の製造方法、この装置データ収集方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述された制御プログラムおよび、この制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体を提供することを目的とする。
　本発明の半導体処理システムは、設定処理条件で膜形成を行う半導体処理部と、該半導体処理部からの装置状態データを収集する装置状態データ収集部と、該半導体処理部の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報と一致した装置状態データに基づいて所定の特徴量を抽出してデータ解析を行うデータ解析部とを有するものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　また、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおけるデータ解析部は、前記区間定義情報を一または複数予め準備した条件定義部と、前記装置状態データ収集部からの装置状態データと照合して一致した区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、該一致した装置状態データから前記特徴量を算出する特徴量算出部とを有する。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける特徴量算出部は、条件定義部に準備された集計区間を個別に設定した区間定義情報を参照する区間定義情報参照手段と、該区間定義情報と装置状態データ収集部からの装置状態データとを条件照合して該区間定義情報の条件が一致したかどうかを検出する一致検出手段と、該装置状態データと条件照合して条件が一致した区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、当該区間定義情報と条件が一致した装置状態データから特徴量を算出する特徴量計算手段とを有する。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける条件定義部は、前記区間定義情報において、前記複数のステップのうちの所定の一または複数のステップについて区間定義可能とする。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける条件定義部は、前記区間定義情報において、前記複数のステップのうちの一のステップの一部について区間定義可能とする。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける条件定義部は、前記区間定義情報において、前記複数のステップのうちの一のステップの一部から一または複数のステップ、これに連続する一のステップの一部について複数のステップに跨って区間定義可能とする。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける条件定義部は、前記区間定義情報において、前記複数のステップについて、複数の繰り返しステップのデータ集計で該繰り返しステップの全部または一部を区間定義可能とする。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける条件定義部は、前記区間定義情報において、前記ステップの切替り前後で前記装置状態データの変動が発生する期間を区間集計に含まないオフセット期間としてステップの途中に前記区間定義可能とする。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける特徴量算出部は、前記装置状態データを、前記条件定義部で予め準備している区間定義情報と照合し、該区間定義情報の内容に一致した条件における少なくとも所定範囲の特徴量を算出する。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける特徴量算出部は、区間集計による前記特徴量を算出する場合に該特徴量の許容値を設定可能とし、該特徴量の許容値内に合致した特徴量を算出可能とする。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける特徴量の変化を時系列に示すトレンドグラフを描画するトレンドグラフ描画部を更に有する。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおけるトレンドグラフ描画部は、区間集計された前記特徴量をバッチ毎のトレンド描画を行うことにより前記トレンドグラフの変化点から前記半導体処理部の早期異常検出を可能とする。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける装置状態データは、ガス流量、圧力および温度などの各種設定条件に対して実際に前記半導体処理部が実行して該半導体処理部から得られた各データである。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおける特徴量は、前記装置状態データのバッチ毎の平均値、中央値および、ばらつき３σのうちの少なくともいずれかである。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理システムにおけるステップは、前記処理レシピ内での処理条件の切り替わりを示す処理期間である。
　本発明の半導体装置の製造方法は、半導体処理システムを用いた半導体装置の製造時に求めた少なくとも特徴量から異常検出して前記半導体処理部にフィードバックして処理条件の設定を変更しつつ半導体装置を製造するものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　本発明の半導体処理装置の装置データ収集方法は、設定処理条件で膜形成を行う半導体処理部から装置状態データ収集部が収集する装置状態データのうち、データ解析部が、該半導体処理部の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報と一致した装置状態データに基づいて所定の特徴量を抽出してデータ解析を行うデータ解析工程を有するものであり、そのことにより上記目的が達成される。　また、好ましくは、本発明の半導体処理装置の装置データ収集方法におけるデータ解析工程は、条件定義部に前記区間定義情報を一または複数予め準備し、特徴量算出部が、前記装置状態データ収集部からの装置状態データと照合して一致した区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、該一致した装置状態データから前記特徴量を算出する特徴量算出工程を有する。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理装置の装置データ収集方法における特徴量算出工程は、区間定義情報参照手段が、条件定義部に準備された集計区間を個別に設定した区間定義情報を参照する区間定義情報参照工程と、一致検出手段が、該参照した区間定義情報と装置状態データ収集部からの装置状態データとを条件照合して該区間定義情報の条件が一致したかどうかを検出する一致検出工程と、特徴量計算手段が、該装置状態データと条件照合して条件が一致した該区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、該区間定義情報と条件が一致した装置状態データから特徴量を算出する特徴量計算工程とを有する。
　さらに、好ましくは、本発明の半導体処理装置の装置データ収集方法における特徴量算出工程後に、トレンドグラフ描画部が、前記特徴量であって区間毎のバッチ単位の特徴量を時系列にトレンドグラフとして可視化するトレンドグラフ描画工程を有する。
　本発明の半導体装置の製造方法は、本発明の上記であり、そのことにより上記目的が達成される。
　本発明の制御プログラムは、本発明の上記装置データ収集方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記録されたものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　本発明の可読記録媒体は、本発明の上記制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能なものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　上記構成により、以下、本発明の作用を説明する。
　本発明においては、設定処理条件で膜形成を行う半導体処理部と、半導体処理部からの装置状態データを収集する装置状態データ収集部と、半導体処理部の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報と一致した装置状態データに基づいて所定の特徴量を抽出してデータ解析を行うデータ解析部とを有している。
　これによって、半導体処理部の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報を別途設けたので、ステップ追加／削除などのレシピ変更があった場合であっても、別々に複数のステップからデータ収集してそれらを組み合わせることもできて、効率的にステップの特徴量を抽出すると共に、ステップの特徴量を正確かつ容易に抽出することが可能となる。
　以上により、本発明によれば、半導体処理部の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報を別途設けたので、ステップ追加／削除などのレシピ変更があった場合であっても、別々に複数のステップからデータ収集してそれらを組み合わせることもできて、効率的にステップの特徴量を抽出すると共に、ステップの特徴量を正確かつ容易に抽出することができる。要するに、ステップの追加や変更などが頻繁に行われる場合の装置処理データについて装置ステップとは別の集計区間定義を行うことにより、共通化した区間として特徴量算出を正確かつ容易に行うことができる。
本発明の実施形態１における半導体処理装置の装置状態データ収集構成例を示すブロック図である。 図１の集計区間定義ファイルを模式的に示す図である。 図１の半導体処理部から出力される装置状態データの一例を示す図である。 各ステップに対する装置データ数を模式的に示す装置データ特徴量算出イメージ図である。 区間集計条件定義ファイルの一例を示す図である。 図１のトレンドグラフ描画部で描画される圧力ベースのトレンドグラフ例を示す図である。 図１の半導体処理部の概略構成例を模式的に示す図である。 （ａ）～（ｄ）はそれぞれ、図１のトレンドグラフ描画部５３で描画される基板温度ベースのトレンドグラフ例を示す図であって、（ａ）はバッチ毎のＬＥＤの光強度の歩留まり変化を示す図、（ｂ）はバッチ毎の熱輻射温度Ｔｐｙｒｏの変化を示す図、（ｃ）はバッチ毎の熱電対温度ＴＣの変化を示す図、（ｄ）はバッチ毎のヒータ電流値Ｉｐの変化を示す図である。 図１の半導体処理システムにおける装置データ収集方法を説明するためのフローチャートである。 集計区間Ｂのバッチ毎の特徴量を模式的に示す図である。 従来の各ステップに対する装置データ数を模式的に示す装置データ特徴量算出イメージ図である。 図１１のステップ０８のバッチ毎の特徴量を模式的に示す図である。
　１　半導体処理システム
　２　処理条件設定部
　３　半導体処理部（半導体処理装置）
　４　装置状態データ収集部
　５　データ解析部
　５１　条件定義部
　５２　特徴量算出部
　５３　トレンドグラフ描画部
　以下に、本発明の半導体処理システムの装置データ収集方法およびこれを用いた半導体装置の製造方法の実施形態１について図面を参照しながら詳細に説明する。
　（実施形態１）
　図１は、本発明の実施形態１における半導体処理システムの装置状態データ収集構成例を示すブロック図である。
　図１において、本実施形態１の半導体処理システム１は、処理レシピ上の一連の各ステップなどの処理条件を設定する処理条件設定部２と、設定された処理条件で所定膜形成（例えばエピタキシャル成長層や多重井戸層などの膜形成など）を繰り返して半導体装置を製造する半導体処理部３と、品質管理および歩留まり向上のために半導体処理部３からの所望の装置状態データを収集する装置状態データ収集部４と、収集した装置状態データに基づいて所望のデータ解析を行うデータ解析部５とを有している。これらの処理条件設定部２および半導体処理部３により半導体処理装置が構成されている。また、装置状態データとは、ガス流量、処理室圧力、ヒータ温度などの各種設定条件に対して、実際に実行した値を例えば１秒毎にサンプリングし、処理完了時に一括してログファイルとして出力されるデータである。
　要するに、本実施形態１の半導体処理システム１は、設定処理条件で膜形成を行う半導体処理部３と、半導体処理部３からの装置状態データを収集する装置状態データ収集部４と、処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報としての条件定義ファイル（区間定義ファイル；区間定義だけではなく特徴量の範囲も設定可能）と一致した装置状態データに基づいて特徴量を抽出してデータ解析を行うデータ解析部５とを少なくとも有している。
　データ解析部５は、処理条件に設定された処理ステップ名やステップＮｏとは別に任意にステップ定義および区間定義ができる図２の条件定義ファイルを予め準備する条件定義部５１と、装置状態データと照合して一致した条件定義ファイルを用いて共通のステップに変換した上で特徴量を算出する特徴量算出部５２と、算出された特徴量に基づいてデータ解析のためのトレンドグラフ（バッチ単位で所定特徴量の変化が時系列で１目でわかる図）を描画するトレンドグラフ描画部５３とを有している。そのレンドグラフとその特徴量にかかわる解析データとを見比べてこれでは膜厚が薄くなり過ぎるなどの予測検討を加えて半導体処理部３の条件設定にリアルタイムにフィードバックすることができる。レンドグラフで可視化してバッチ間で比較することもできる。
　特徴量算出部５２は、条件定義部５１に準備された集計区間を個別に設定した区間定義情報を参照する区間定義情報参照手段と、区間定義情報としての条件定義ファイルと装置状態データ収集部４からの装置状態データとを条件照合して条件定義ファイルの条件が一致したかどうかを検出する一致検出手段と、装置状態データと条件照合して条件が一致した条件定義ファイルを用いて共通のステップに変換した上で、条件定義ファイルと条件が一致した装置状態データから特徴量を算出する特徴量計算手段とを有している。
　処理レシピ上の一連の複数のステップからステップを削除したり新たにステップを加えると、その後のステップにずれが生じるが、このとき別途、図２のような固有の条件定義ファイルを予め準備しておくことにより、効率的にステップの特徴量を抽出すると共に、ステップ追加／削除などの処理レシピの変更があった場合でも、ステップの特徴量を正確かつ容易に抽出することができる。
　ここで、用語の簡単な説明をする。「ステップ」とは処理レシピ内での条件の切り替わりを示す処理期間である。「ステップ名」とは、ｎ－ＧａＮ層、Ｗｅｌｌ層、Ｂａｒｒｉｅｒ層など、処理レシピ内でステップの状態をコメント表示するものである。「集計区間」とは、特徴量算出について、ステップとは別に任意に定義できる区間である。「区間定義」とは、集計区間の条件を定義したものである。図２の条件定義ファイルにおける「カウント」とは、同一条件を繰り返し処理する場合のループ回数である。後述する「オフセット」とは、ステップ切り替わり前後のデータなどが安定しない期間を特徴量の算出に含まない期間の設定である。
　要するに、半導体処理部３側から出力される装置状態データについて、順次行われる処理レシピに設定されたステップ名やステップＮｏとは別に任意にステップ定義および区間定義ができる条件定義ファイルを条件定義部５１に予め複数準備しておく。半導体処理部３側から入力される装置状態データと照合して一致した条件定義ファイルを用いて特徴量算出部５２が共通区間に変換した上で、条件定義ファイルに一致する装置状態データからその特徴量（平均値、中央値および、ばらつき３σなどの値）を算出する。これによって、半導体処理部３から出力される装置状態データの処理ステップが異なる場合についても、共通のステップとしてデータ収集が可能となる。
　条件定義部５１は、処理レシピに設定されたステップについて、処理時間の短い複数の繰り返し処理ステップのデータ集計において、サンプリング時間範囲を大きくするため、任意に複数処理ステップをグルーピング（ステップ間に跨って）してステップ定義および区間定義をすることができる。
　条件定義部５１は、複数のステップのうちの所定の一または複数のステップについて区間定義可能とする。また、条件定義部５１は、複数のステップのうちの一のステップの一部の必要箇所について区間定義可能とする。さらに、条件定義部５１は、複数のステップについて、複数の繰り返しステップのデータ集計において、繰り返しステップの全部または一部を区間定義可能とする。
　条件定義部５１は、区間集計による平均値などの統計量を算出する場合、処理ステップの切替り前後で装置状態データの変動が発生する。区間集計に含まない時間を任意に設定してステップ定義および区間定義をする。区間定義としてステップの途中で設定可能とする。
　特徴量算出部５２は、装置側から転送されてきた装置状態データについて、条件定義部５１で予め準備している区間定義情報（条件定義ファイル）と照合し、区間定義に一致した条件で特徴量の区間別情報抽出、例えば設定圧力、ガス流量およびヒータ温度の各所定範囲のデータの平均値や中央値、３σの値などを自動的に計算処理する。要するに、特徴量算出部５２は、装置状態データを、条件定義部５１で予め準備している区間定義情報と照合し、区間定義情報の内容に一致した条件における少なくとも所定範囲の特徴量を算出する。
　特徴量算出部５２は、区間集計による平均値などの特徴量を算出する場合、ステップの切替りの際、処理室内の圧力変動やガス流量、ヒータ温度が変動し、これによって関連するパラメータが変化するため、区間内の正確な特徴量の算出を行うために、処理室内の圧力、ガス流量、ヒータ温度の許容値を任意に設定することができる。要するに、特徴量算出部５２は、区間集計による特徴量を算出する際に特徴量の許容値を設定可能とし、特徴量の許容値内に合致した特徴量を算出する。
　トレンドグラフ描画部５３は、区間集計された特徴量をトレンド描画することにより、装置の早期異常検出を行う。このバッチ毎の時系列の特徴量のトレンドグラフと、発光波長および発光強度データや駆動電流データの所定のテスト結果との相関分析を行って、歩留まり検出を行ったりする。早期異常検出は、異常状態に至る途中経過の閾値を異常検出用の閾値（基準値）と共に用意すれば自動検出できる。
　図３は、図１の半導体処理部３から装置状態データ収集部４が収集する装置状態データの一例を示す図である。
　図３に示すように、装置状態データ収集部４は、ステップ２１，２２のループ処理によって、２種類の層が複数回繰り返し交互に形成されるＬＥＤの多重量子井戸層を形成する場合の各処理条件（処理室圧力やガス流量およびヒータ温度など）の装置状態データを半導体処理部３からデータ収集する。各装置状態データは、１バッチ当たりの１秒毎の処理室圧力やガス流量およびヒータ温度などの大量の各種装置状態データが半導体処理部３から装置状態データ収集部４に入力される。ステップ２１，２２の繰り返しのループ処理であってＬＥＤの発光層を構成する多重量子井戸層を形成するが、所定膜厚にする場合に処理室圧力やガス流量およびヒータ温度などがどの程度必要かの閾値と比較する。
　図４は、各ステップに対する装置データ数を模式的に示す装置データ特徴量算出イメージ図である。図５は、図１の条件定義部５１に設定された区間集計の条件定義ファイルの一例を示す図である。
　図４および図５に示すように、処理レシピ上の各ステップに対する処理状態データ数を示しており、ステップが途中で追加されたり削除されても、集計区間を設定しそれらを繋ぎ合わせることによって所望のデータを集計することができる。例えば集計区間Ａや集計区間Ｂという解釈でデータ集計できてその特徴量を抽出してトレンド描画することができる。
　集計区間Ａでは、２つのステップに跨っており、ステップ２の１０秒後に開始時間が設定され、次のステップ３の５秒前に終了するように設定されている。集計区間Ｂでは、ステップ８の切り替わり前後のステップ７，９の一部を含んで開始時間がステップ７のＴ１＝１５秒後で終了時間がステップ９のＴ２＝１５秒前にオフセット期間が設定されている。これは、ステップ切り替わり時にデータが乱れるため、オフセット期間の設定により集計から除外された時間を設定してデータが安定した時点からデータを収集するようにしている。例えば集計区間Ｂであればオフセット時間はステップ７のＴ１＝１５秒、ステップ９のＴ２＝１５秒であり、集計区間Ａであればオフセット時間はステップ２の１０秒、ステップ３の５秒である。
　また、集計区間Ｃでは処理圧力が９０から１１０ミリバール、集計区間Ｄではガス流量のガスＡが単位時間当たり８９５から９０５ｃｃ、集計区間Ｆでは処理圧力が摂氏７３０から７５０度であるときにその他のデータも含めてデータ収集を開始する。要するに、各集計区間において、圧力設定、ガス流量、ヒータ温度とそれらの各範囲を設定でき、各範囲の一定条件を満たしたものを半導体処理部３からデータ収集するようになっている。集計区間Ｅで開始時間でループ２、終了時間でループ５は、例えば全ループが２０ある場合に、２番目のループからデータ収集を開始して５番目のループでデータ収集を終了する。要するに、２番目から５番目の装置状態データを抜き取ってくる。
　このように、集計区間は、複数のステップに跨ってもよく、一つのステップだけからデータ収集してもよく、さらに、一つのステップの一部必要な箇所からデータ収集してもよく、別々に複数のステップからデータ収集してそれらを組み合わせてもよい。
　図６は、図１のトレンドグラフ描画部５３で描画される圧力ベースのトレンドグラフ例を示す図である。
　図６のトレンドグラフに示すように、時系列の日付に対する装置データ、例えば装置排気側の圧力であって、１２月１０日から１２月１３日までの間の各バッチ毎の時系列データに大きな変化点が存在する。これはその前日にメンテナンスがあったことによるもので、装置排気側の圧力はエピタキシャル成長に影響する。だから、周期的に行うメンテナンスによって処理室内を一旦大気に開放するため、装置排気圧力が一旦高い圧力値になった後に、装置を運転することにより正常値に下がってくる。メンテナンス後はこれほど装置排気側の圧力が変動することが分かる。
　図７は、図１の半導体処理部３の概略構成例を模式的に示す図である。図８（ａ）～図８（ｄ）はそれぞれ、図１のトレンドグラフ描画部５３で描画される基板温度ベースのトレンドグラフ例を示す図であって、（ａ）はバッチ毎のＬＥＤの光強度の歩留まり変化を示す図、（ｂ）はバッチ毎の熱輻射温度Ｔｐｙｒｏの変化を示す図、（ｃ）はバッチ毎の熱電対温度ＴＣの変化を示す図、（ｄ）はバッチ毎のヒータ電流値Ｉｐの変化を示す図である。
　図７に示すように、ウエハ基板１１が半導体処理部３の基台１２上に搭載され、上方から輻射温度計により輻射熱を計測することにより基板１１の輻射温度Ｔｐｙｒｏが測定されている。基台１２内には熱電対１３が内蔵されており、これによってウエハ基板１１直下の基台１２内の熱電対温度ＴＣを計測している。さらに、ウエハ基板１１下の基台１２内にはヒータ１４が設けられており、これによって、基台１２を介してウエハ基板１１の温度を上げたり下げたりすることができる。このヒータ１４への電流値Ｉｐを計測している。
　図８（ａ）でバッチ毎のＬＥＤの光強度の歩留まりが変化した場合、図８（ｂ）で熱輻射温度Ｔｐｙｒｏは変化していないが、図８（ｃ）および図８（ｄ）でヒータ電流値Ｉｐが増加して熱電対温度ＴＣも上昇している。これによってＬＥＤの光強度の歩留まりが変化したものと考えられる。
　図９は、図１の半導体処理システム１の装置データ収集方法を説明するためのフローチャートである。
　図９に示すように、処理Ｓ１で半導体処理部３から装置状態データ収集部４に装置状態データがファイル出力される。
　次に、処理Ｓ２で特徴量算出部５２は、条件定義部５１に準備されたステップ定義および区間定義が為された条件定義ファイルを参照する。
　次に、次の処理Ｓ３で、特徴量算出部５２は、参照条件定義ファイルと装置状態データ収集部４からの装置状態データとを条件照合してファイルの条件が一致したかどうか検出し、ファイルの条件が一致するまで待つ。
　続いて、処理Ｓ４で区間別に全特徴量を算出する。特徴量算出部５２が、装置状態データと条件照合して条件が一致した条件定義ファイルを用いて共通のステップに変換した上で、条件定義ファイルと条件が一致した装置状態データから特徴量としてその平均値、その中央値や３σの値（ばらつき）などを算出する。
　その後、処理Ｓ５でトレンドグラフ描画部５３が図１０に示すように処理Ｓ４で求めた特徴量をバッチ単位にデータ整理して所定のデータベースに記憶しておく。
　さらに、処理Ｓ６でトレンドグラフ描画部５３は、処理Ｓ５で求めた区間毎のバッチ単位の特徴量を図６に示すように時系列にトレンドグラフ化して可視化する。
　次に、処理Ｓ７でトレンドグラフを用いて異常検出を行う。異常検出した場合には半導体処理部４を停止する。異常検出とはいかなくても、歩留まり向上のために異常検出を予測して半導体処理部４の条件設定にリアルタイムにフィードバックする（処理Ｓ８）。
　その後、処理Ｓ９で処理が終了したかどうかを判定する。処理Ｓ９で処理が終了していなければ（ＮＯ）、処理Ｓ１のファイル出力処理に戻る。また、処理Ｓ９で処理が終了していれば（ＹＥＳ）、全ての処理を終了する。
　要するに、本実施形態１の半導体処理装置の装置データ収集方法は、ＲＯＭ内から起動時にＲＡＭ内に読み込まれた制御プログラムおよびそのデータに基づいて、設定処理条件で膜形成を行う半導体処理部３から装置状態データ収集部４が収集する装置状態データのうち、データ解析部５が、半導体処理部３の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報と一致した装置状態データに基づいて所定の特徴量を抽出してデータ解析を行うデータ解析工程を有している。
　この装置データ収集方法のデータ解析工程は、条件定義部５１に区間定義情報を一または複数予め準備し、特徴量算出部５２が、装置状態データ収集部４からの装置状態データと照合して一致した区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、一致した装置状態データから特徴量を算出する特徴量計算出程と、トレンドグラフ描画部５３が、特徴量であって区間毎のバッチ単位の特徴量を時系列にトレンドグラフとして可視化するトレンドグラフ描画工程とを有している。
　この装置データ収集方法の特徴量算出工程は、区間定義情報参照手段が、条件定義部５１に準備された集計区間を個別に設定した区間定義情報としての条件定義ファイル（区間定義ファイル）を参照する区間定義情報参照工程と、一致検出手段が、区間定義情報と装置状態データ収集部４からの装置状態データとを条件照合して区間定義情報の条件が一致したかどうかを検出する一致検出工程と、特徴量計算手段が、装置状態データと条件照合して条件が一致した区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、区間定義情報と条件が一致した装置状態データから特徴量を算出する特徴量計算工程とを有している。
　この装置データ収集方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記録された制御プログラムと、この制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体とが設けられている。
　可読記録媒体としてのＲＯＭとしては、ハードディスクの他、形態自在な光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクおよびＩＣメモリなどで構成されていてもよい。この制御プログラムおよびそのデータなどがＲＯＭに記憶されるが、この制御プログラムおよびそのデータは、他の可読記録媒体から、または、無線、有線またはインターネットなどを介してＲＯＭ４にダウンロードされてもよい。
　本実施形態１の半導体処理システム１を用いた半導体装置の製造時に求めた少なくとも特徴量から異常検出して半導体処理部３にフィードバックして処理条件設定を変更しつつ半導体装置を製造することができる。
　したがって、設定処理条件で膜形成を行う半導体処理部３と、半導体処理部３からの装置状態データを収集する装置状態データ収集部４と、半導体処理部３の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報としての条件定義ファイルと一致した装置状態データに基づいて所定の特徴量を抽出してデータ解析を行うデータ解析部５とを有している。
　これによって、半導体処理部３の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報としての条件定義ファイルを別途設けたため、ステップ追加／削除などのレシピ変更があった場合であっても、別々に複数のステップからデータ収集してそれらを組み合わせることもできて、効率的にステップの特徴量を抽出すると共に、ステップ追加／削除などのレシピ変更があった場合であっても、ステップの特徴量を正確かつ容易に抽出することができる。
　以上のように、本発明の好ましい実施形態１を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態１に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態１の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。
　本発明は、基板上に各種膜を成膜する半導体処理装置における複数の処理ステップからなるプロセス状態データについて特徴量を算出する半導体処理システム、これを用いた半導体処理装置の装置データ収集方法および、これを用いて半導体処理装置により半導体装置を製造する半導体装置の製造方法、この装置データ収集方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述された制御プログラムおよび、この制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体の分野において、半導体処理部の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報を別途設けたので、ステップ追加／削除などのレシピ変更があった場合であっても、別々に複数のステップからデータ収集してそれらを組み合わせることもできて、効率的にステップの特徴量を抽出すると共に、ステップの特徴量を正確かつ容易に抽出することができる。要するに、ステップの追加や変更などが頻繁に行われる場合の装置処理データについて装置ステップとは別の集計区間定義を行うことにより、共通化した区間として特徴量算出を正確かつ容易に行うことができる。

Claims (22)

  1. 　設定処理条件で膜形成を行う半導体処理部と、該半導体処理部からの装置状態データを収集する装置状態データ収集部と、該半導体処理部の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報と一致した装置状態データに基づいて所定の特徴量を抽出してデータ解析を行うデータ解析部とを有する半導体処理システム。
  2. 　前記データ解析部は、前記区間定義情報を一または複数予め準備した条件定義部と、前記装置状態データ収集部からの装置状態データと照合して一致した区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、該一致した装置状態データから前記特徴量を算出する特徴量算出部とを有する請求項１に記載の半導体処理システム。
  3. 　前記特徴量算出部は、
    　条件定義部に準備された集計区間を個別に設定した区間定義情報を参照する区間定義情報参照手段と、
    　該区間定義情報と装置状態データ収集部からの装置状態データとを条件照合して該区間定義情報の条件が一致したかどうかを検出する一致検出手段と、
    　該装置状態データと条件照合して条件が一致した区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、当該区間定義情報と条件が一致した装置状態データから特徴量を算出する特徴量計算手段とを有する請求項２に記載の半導体処理システム。
  4. 　前記条件定義部は、前記区間定義情報において、前記複数のステップのうちの所定の一または複数のステップについて区間定義可能とする請求項２または３に記載の半導体処理システム。
  5. 　前記条件定義部は、前記区間定義情報において、前記複数のステップのうちの一のステップの一部について区間定義可能とする請求項２または３に記載の半導体処理システム。
  6. 　前記条件定義部は、前記区間定義情報において、前記複数のステップのうちの一のステップの一部から一または複数のステップ、これに連続する一のステップの一部について複数のステップに跨って区間定義可能とする請求項２または３に記載の半導体処理システム。
  7. 　前記条件定義部は、前記区間定義情報において、前記複数のステップについて、複数の繰り返しステップのデータ集計で該繰り返しステップの全部または一部を区間定義可能とする請求項２または３に記載の半導体処理システム。
  8. 　前記条件定義部は、前記区間定義情報において、前記ステップの切替り前後で前記装置状態データの変動が発生する期間を区間集計に含まないオフセット期間としてステップの途中に前記区間定義可能とする請求項２または３に記載の半導体処理システム。
  9. 　前記特徴量算出部は、前記装置状態データを、前記条件定義部で予め準備している区間定義情報と照合し、該区間定義情報の内容に一致した条件における少なくとも所定範囲の特徴量を算出する請求項２または３に記載の半導体処理システム。
  10. 　前記特徴量算出部は、区間集計による前記特徴量を算出する場合に該特徴量の許容値を設定可能とし、該特徴量の許容値内に合致した特徴量を算出可能とする請求項２または３に記載の半導体処理システム。
  11. 　前記特徴量の変化を時系列に示すトレンドグラフを描画するトレンドグラフ描画部を更に有する請求項２または３に記載の半導体処理システム。
  12. 　前記トレンドグラフ描画部は、区間集計された前記特徴量をバッチ毎のトレンド描画を行うことにより前記トレンドグラフの変化点から前記半導体処理部の早期異常検出を可能とする請求項１１に記載の半導体処理システム。
  13. 　前記装置状態データは、ガス流量、圧力および温度などの各種設定条件に対して実際に前記半導体処理部が実行して該半導体処理部から得られた各データである請求項１に記載の半導体処理システム。
  14. 　前記特徴量は、前記装置状態データのバッチ毎の平均値、中央値および、ばらつき３σのうちの少なくともいずれかである請求項１に記載の半導体処理システム。
  15. 　前記ステップは、前記処理レシピ内での処理条件の切り替わりを示す処理期間である請求項１に記載の半導体処理システム。
  16. 　請求項１～３および１３～１５のいずれかに記載の半導体処理システムを用いた半導体装置の製造時に求めた少なくとも特徴量から異常検出して前記半導体処理部にフィードバックして処理条件の設定を変更しつつ半導体装置を製造する半導体装置の製造方法。
  17. 　設定処理条件で膜形成を行う半導体処理部から装置状態データ収集部が収集する装置状態データのうち、データ解析部が、該半導体処理部の処理レシピ上の複数のステップに対して一または複数の集計区間を個別に設定した区間定義情報と一致した装置状態データに基づいて所定の特徴量を抽出してデータ解析を行うデータ解析工程を有する装置データ収集方法。
  18. 　前記データ解析工程は、条件定義部に前記区間定義情報を一または複数予め準備し、特徴量算出部が、前記装置状態データ収集部からの装置状態データと照合して一致した区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、該一致した装置状態データから前記特徴量を算出する特徴量算出工程を有する請求項１７に記載の装置データ収集方法。
  19. 　前記特徴量算出工程は、
    　区間定義情報参照手段が、条件定義部に準備された集計区間を個別に設定した区間定義情報を参照する区間定義情報参照工程と、
    　一致検出手段が、該参照した区間定義情報と装置状態データ収集部からの装置状態データとを条件照合して該区間定義情報の条件が一致したかどうかを検出する一致検出工程と、
    　特徴量計算手段が、該装置状態データと条件照合して条件が一致した該区間定義情報を用いて共通のステップに変換した上で、該区間定義情報と条件が一致した装置状態データから特徴量を算出する特徴量計算工程とを有する請求項１８に記載の装置データ収集方法。
  20. 　前記特徴量算出工程後に、トレンドグラフ描画部が、前記特徴量であって区間毎のバッチ単位の特徴量を時系列にトレンドグラフとして可視化するトレンドグラフ描画工程を有する請求項１８または１９に記載の装置データ収集方法。
  21. 　請求項１７から２０のいずれかに記載の装置データ収集方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記録された制御プログラム。
  22. 　請求項２１に記載の制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体。
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