WO2021240572A1 - 半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法 - Google Patents

半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法 Download PDF

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WO2021240572A1
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徹 荒巻
剛 斉藤
祐治 榎本
貴志 堤
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株式会社日立ハイテク
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Definitions

  • the present invention relates to a semiconductor device manufacturing system and a semiconductor device manufacturing method.
  • the plasma processing apparatus includes a vacuum processing chamber, a gas supply device connected to the vacuum processing chamber, a vacuum exhaust system for maintaining the pressure in the vacuum processing chamber at a desired value, an electrode on which a wafer as a material to be processed is placed, and the like. It is composed of plasma generating means for generating plasma in the vacuum processing chamber. By putting the processing gas supplied from the shower plate or the like into the vacuum processing chamber into a plasma state by the plasma generating means, plasma processing of the wafer held on the wafer mounting electrode, for example, etching processing is performed.
  • Patent Document 1 the computer for etcher installed in the production line and the computer of the etcher supplier are connected to the network, and the etching result obtained by the recipe processed by the computer of the etcher supplier is obtained from the production line. Send it to a computer and save it, or save the know-how gained from the demonstration of the etcher supplier to the computer of the etcher supplier, and derive a recipe to improve the etching performance by cooperating with each computer, and the next recipe
  • the technology to create is known.
  • This conventional technique is effective in ensuring etching performance, for example, CD (Critical Dimensions) performance and etching rate uniformity, but it is difficult to use it for reducing the number of foreign substances, and it is necessary to improve the performance of the device. Turned out to be limited. The reason why there is a limit to performance improvement is that although better results can be derived based on the performance improvement guidelines, it does not have a learning function to improve by repeating this improvement cycle.
  • Patent Document 1 contributes to the improvement of etching performance, it does not mention the means for reducing the number of foreign substances and the cleaning method, and it is difficult to reduce the foreign substances on the wafer.
  • the present invention is to provide a semiconductor device manufacturing system and a semiconductor device manufacturing method for reducing foreign substances having an adverse effect in the manufacturing process of a semiconductor device.
  • a typical semiconductor device manufacturing system is In a semiconductor device manufacturing system including a semiconductor manufacturing device and a platform connected to the semiconductor manufacturing device via a network and performing foreign matter reduction processing.
  • the foreign matter reduction treatment is The step of acquiring the foreign matter characteristic value using the sample processed by the semiconductor manufacturing apparatus, and A step of identifying a component of the semiconductor manufacturing apparatus caused by the generation of foreign matter based on the acquired foreign matter characteristic value and correlation data, and A step of defining cleaning conditions for cleaning the semiconductor manufacturing apparatus based on the specified parts, and It has a step of cleaning the semiconductor manufacturing apparatus using the specified cleaning conditions.
  • the correlation data is achieved by being correlation data between the foreign matter characteristic value and the component acquired in advance.
  • a typical semiconductor device manufacturing method is In a semiconductor device manufacturing method for manufacturing a semiconductor device using a semiconductor manufacturing device, A step of acquiring a foreign matter characteristic value using a sample processed by the semiconductor manufacturing apparatus, and A process of identifying a component of the semiconductor manufacturing apparatus caused by the generation of foreign matter based on the acquired foreign matter characteristic value and correlation data, and A step of defining cleaning conditions for cleaning the semiconductor manufacturing apparatus based on the specified parts, and It has a step of cleaning the semiconductor manufacturing apparatus using the specified cleaning conditions.
  • the correlation data is achieved by being correlation data between the foreign matter characteristic value and the component acquired in advance.
  • FIG. 1 is a block diagram of a semiconductor device manufacturing system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a network diagram of a semiconductor device manufacturing system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flow chart showing a foreign matter measurement automatic processing cycle in semiconductor device manufacturing according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is an operation screen for controlling the foreign matter cycle.
  • the semiconductor device manufacturing system of the present embodiment is equipped with a semiconductor manufacturing device, a foreign matter measuring device, and a network accessible to various databases, and executes a processing flowchart for reducing foreign matter.
  • the "network” refers to, for example, an information communication network composed of the Internet, WAN (Wide Area Network), LAN (Local Area Network), a dedicated line, or a combination thereof.
  • the semiconductor device manufacturing system of the present embodiment includes a semiconductor manufacturing device and a platform connected to the semiconductor manufacturing device via a network to execute foreign matter reduction processing.
  • the platform includes a server connected to a network and equipped with a foreign matter reduction processing application.
  • the semiconductor manufacturing device and platform are preferably configured as cloud computing and preferably connected to the semiconductor manufacturing device via a local area network.
  • the recipe database 110 and the storage database 109 are built on an external server on the cloud 111 and accessible via the Internet, but they may be built on a local server.
  • the foreign matter reduction process executed based on the application provided in the platform includes a step of acquiring foreign matter characteristic values using a sample processed by a semiconductor manufacturing device (here, a plasma etching device) and a semiconductor caused by foreign matter generation.
  • the step of specifying the parts of the manufacturing apparatus based on the acquired foreign matter characteristic value and the correlation data, and the step of defining the cleaning conditions for cleaning the semiconductor manufacturing apparatus based on the specified parts are defined above. It has a step of cleaning the semiconductor manufacturing apparatus using cleaning conditions.
  • the correlation data is correlation data between the foreign matter characteristic value acquired in advance and the component.
  • the semiconductor manufacturing apparatus processing execution unit 101 that is, the processing wafer processed by the etching apparatus is etched based on a predetermined processing recipe.
  • the processing recipe is a collection of multiple parameter values such as control parameters and setting parameters that control each part of the etching apparatus. For example, the type of processing gas, the flow rate ratio of the added gas, the processing chamber pressure, the upper high frequency power, etc. Includes parameter values such as lower high frequency power, upper electrode temperature, and lower electrode temperature.
  • the processing recipe is stored in the recipe database 110, and a code number as a recipe identifier is assigned for determination. This code number is information about the processing recipe and is a number associated with the processed wafer etched based on the processing recipe.
  • a barcode is attached to a cassette for storing the wafer and the code number is given in a read form. May be done.
  • the barcode is a device identifier (including information on the processing device, for example, information on the material of each component of the processing device) that identifies the etching device used for processing, and a wafer identifier that identifies the processed wafer (of the wafer).
  • Can have including material information).
  • a system is automatically assigned when the processing recipe is stored in the recipe database 110.
  • a unique number for example, a number that can be identified and determined by the processing executor is assigned by the device identifier, the wafer identifier, and the recipe identifier (code number).
  • mechanical processing such as associating processing recipes with data that must be distinguished from other numbers is performed with a unique number, and the processing executor saves the data using that number.
  • the unique number and the identification-determinable number can be associated with each other in the system, that is, there is a one-to-one correspondence.
  • the processed wafer is automatically or manually transferred to the foreign matter measuring machine, and the foreign matter characteristic value acquisition unit 102 measures the number, components, distribution, shape, and dimensions of the foreign matter on the wafer, and acquires various measurement results. ..
  • the measurement result is stored in the recipe database 110.
  • This foreign matter measuring machine is often a combination of a plurality of devices. For example, after measuring with a device that measures the number and distribution of foreign substances (foreign matter measuring device), another measuring device (foreign matter analyzer) can be used to analyze the composition of foreign substances and measure the shape and dimensions according to the location of the foreign matter. be. However, various measurements may be performed with a single measuring device.
  • the measurement result acquired here is stored in the recipe database 110 on the cloud (external server, etc.) 111 in a state where the above processing recipe is associated with each other.
  • the processing recipe and the measurement result are associated with each other on a one-to-one basis, and the superiority or inferiority of the processing recipe based on the result can be determined.
  • the calculation of the formula (1) can be performed by the center personal computer 123 (or the external personal computer 133), and the lower the evaluation value V, the better the processing recipe can be judged.
  • the evaluation value V is stored in the recipe database 110 in association with the processing recipe as information regarding the foreign matter characteristic value.
  • the analysis result (specific component) is associated with the foreign matter and the characteristic value, and is stored in the storage database 109 as correlation data.
  • the analysis result (specific component) is associated with the foreign matter and the characteristic value, and is stored in the storage database 109 as correlation data.
  • the component identification study unit 104 when a relatively large amount of elements contained in the foreign substance component is the main component of the material of the component used in the device, based on the recorded device identifier, Identify the part as a source of foreign material.
  • the first main component which is the element having the largest amount, is the component in a certain gas species
  • the second second main component is the surface treatment component of a certain part.
  • the chemical reaction between the gas and the parts is identified as the source of foreign matter.
  • the source of foreign matter is specified by the specific program stored in the storage database 109.
  • the input information to the storage database 109 at this time is, for example, foreign matter component information and shape information (the above-mentioned evaluation value V) which are foreign matter measurement results, bar code information of a cassette for storing a wafer, and the like.
  • the output information from the storage database 109 is the specified component information or environmental information.
  • the cleaning condition review unit 105 may repeat the single cleaning recipe multiple times.
  • the cleaning conditions including the number or frequency of cleaning are examined, such as whether to perform a one-shot cleaning recipe regularly or to perform in-situ cleaning for each process.
  • the empirical value for examining the cleaning conditions is stored in the accumulation database 109 in advance, and the empirical value is further accumulated by repeating this cycle as needed while associating the cleaning result with the evaluation value V of the foreign matter. ..
  • the empirical value is actual data that the evaluation value V decreases by X% when cleaning is executed under a certain cleaning condition.
  • the processing stop determination person 108 selects the processing stop.
  • the processing by the semiconductor manufacturing apparatus processing execution unit 101 is performed again, and the above cycle is repeated.
  • the foreign matter is measured, the foreign matter is analyzed, the foreign matter is evaluated, and new data can be acquired.
  • the improvement effect of one cycle can be stored in the storage database 109 on the cloud 111 and used as an index for judging the capacity of this system.
  • FIG. 2 shows a method of connecting a semiconductor manufacturing apparatus and a foreign matter inspection apparatus, a flow of data to be processed, and a method of constructing a network for protecting important data security.
  • the semiconductor manufacturing apparatus 127 has a built-in cleaning apparatus (function).
  • the semiconductor manufacturing apparatus 127 is usually arranged in a clean room and is connected on a local network 132 in the clean room.
  • This local network 132 is not always safe in terms of security, and the OS (Operation System) of each device is not always applied with the latest security patch. Therefore, each device can be accessed, security patches and data can be temporarily stored, and data can be checked for viruses via the security-preserved local program server 120, and the firewall 126 can be used. The data can be uploaded to the network 131 outside the clean room after controlling the source and the receiver of the data to secure a secure data passage.
  • OS Operaation System
  • a system that automatically executes a series of manufacturing cycles regardless of whether or not this AI engine or the like is used will be described with reference to FIG. First, a normal manufacturing cycle route (sequence) 140 will be described.
  • the manufacturing cycle shown in FIG. 3 is executed under the control of the local program server 120, which is a control device.
  • step S201 a wafer processing, for example, a wafer etching process is performed by the semiconductor manufacturing apparatus 127, then the wafer is automatically transported to the foreign matter inspection device 128, foreign matter measurement (inspection) is performed in step S202, and then the wafer is foreign matter. It is automatically transported to the analyzer 129, and foreign matter analysis is performed in step S203.
  • the foreign matter measurement data is queried to the storage database 109 shown in FIG. 1 for analysis.
  • step S204 If the extracted foreign matter source component or the like is identified in step S204, the cleaning conditions are examined by further inquiring to the storage database 109 in step S205. If the cleaning conditions are specified, dry cleaning is performed in step S206, the environment in the chamber is prepared, and the manufacturing cycle proceeds to the wafer processing in step S201 again.
  • This normal manufacturing cycle route 140 is autonomously performed by the local program server 120 and is a closed loop that can be automated as shown in FIG. 3, but there may be other cases where it deviates from the main closed loop. Such a case will be described.
  • step S205 if it is determined in step S205 that the chamber environment cannot be prepared by cleaning as a result of foreign matter analysis, the process proceeds to the process stop of step S207 along the process stop route 142. Further, when it is determined that there is no improvement even if the process shifts to dry cleaning at the time of identifying the part in which foreign matter is generated, wet cleaning or the like is executed in step S208 along the preventive maintenance return loop 141 to clean the chamber. Perform preventive maintenance. In either case, the local program server 120 can make a mechanical judgment.
  • the chamber cleaning can be automated by the cleaning robot, the cleaning can be automated according to the instruction of the local program server 120, and even if the manual work is performed, it is semi-automatic, but the cycle loop cannot be executed. It will be possible.
  • the improvement effect of the series of manufacturing cycles shown in FIG. 3 is stored in the sequential storage database 109, which serves as a material for judging the superiority or inferiority of the cycle itself.
  • a semiconductor manufacturing apparatus monitoring server 122 dedicated to the semiconductor manufacturing apparatus 127 and a foreign matter inspection apparatus monitoring server 121 dedicated to the foreign matter inspection apparatus 128 are connected to the network 131 outside the clean room. These monitoring servers are connected to the Internet 125 outside the clean room to keep security up to date. Therefore, it is possible to access the semiconductor manufacturing apparatus 127 and the foreign matter inspection apparatus 128 from the external personal computer 133 via the firewall 126 starting from these monitoring servers and collect data. For example, it is possible to secure a processing reservation for each device in the clean room from an external personal computer 133, transfer a recipe for measurement or manufacturing to each device, and acquire data for each device.
  • FIG. 4 is an operation screen for controlling the foreign matter cycle, which is displayed on the monitor of the center personal computer 123, for example.
  • the current processing recipe 150 and each server in FIG. 1 perform arithmetic processing in the recipe display screen for wafer processing so that the foreign matter is reduced.
  • the recommended processing recipe 151 is shown in comparison.
  • the process executor or a person who gives an instruction to the process executor (hereinafter referred to as a process executor or the like) examines whether to reflect it in the current process recipe 150 while looking at the displayed recommended process recipe 151.
  • the processing executor or the like can refer to the cycle soundness display frame 152 displayed side by side as a judgment criterion when reflecting in the processing recipe 150. If the process executor or the like can determine that the device environment is improved by looking at the cycle soundness display frame 152, it becomes easy to select the recommended process recipe 151 as the process recipe 150. Further, by displaying the foreign matter number transition graph 153 side by side as shown in FIG. 4, the processing executor or the like can clearly grasp the relationship between the transition so far and the target value.
  • the normal cycle route 140 and the return loop 141 in FIG. 4 are closed cycles and can be automated.
  • the return loop 141 may involve the judgment of the processing executor or the like only in the preventive maintenance unit, but it is also possible to perform this with an automated robot.
  • the difference between the recommended processing recipe 151 and the current processing recipe 150, specifically, the parameters in the recipe, are the primary control variables when the soundness of the cycle itself is used as the objective variable. Since this primary control variable can be randomly changed at each server in FIG. 1 to estimate the objective variable, it can be automatically controlled so that the objective variable shows better cycle health. It is possible.
  • X in the equation (1) is a secondary control variable that changes depending on the primary control variable
  • the equation (2) shows that the objective variable Y changes with this secondary control variable X.
  • the control variable and the objective variable each have a numerical range, and are updated every time the control variable accumulates the number of controls. This is just an example, and any function can be used as long as each parameter is associated with it. Further, since the relationship between the primary control variable and the secondary control variable is difficult to express by an equation because the physical phenomenon is quite complicated, it is often substituted by using AI or a machine learning function.
  • the material to be etched is a silicon oxide film, and for example, the above-mentioned tetrafluoromethane gas, oxygen gas, and trifluoromethane gas are used as the etching gas and the cleaning gas, but only the silicon oxide film is used as the material to be etched.
  • the silicon oxide film is used as the material to be etched.
  • Not polysilicon film, photoresist film, antireflection organic film, antireflection inorganic film, organic material, inorganic material, silicon oxide film, silicon nitride oxide film, silicon nitride film, Low-k material, High-k The same effect can be obtained with materials, amorphous carbon films, Si substrates, metal materials, and the like.
  • Examples of the gas to be etched include chlorine gas, hydrogen bromide gas, methane tetrafluoride gas, methane trifluoride, methane difluoride, argon gas, helium gas, oxygen gas, nitrogen gas, carbon dioxide, and one.
  • Carbon oxide, hydrogen, ammonia, propane octafluoride, nitrogen trifluoride, sulfur hexafluoride gas, methane gas, silicon tetrafluoride gas, silicon tetrachloride gas, chlorine gas, hydrogen bromide gas, methane tetrafluoride gas, three Methane fluoride, methane difluoride, argon gas, helium gas, oxygen gas, nitrogen gas, carbon dioxide, carbon monoxide, hydrogen, ammonia, propane octafluoride, nitrogen trifluoride, sulfur hexafluoride gas, methane gas, Silicon tetrafluoride gas, silicon tetrachloride gas, helium gas, neon gas, krypton gas, xenon gas, radon gas and the like can be used.
  • an etching device using a microwave ECR discharge can be preferably used, but other discharges (magnetic field UHF discharge, capacitively coupled discharge, inductively coupled discharge, magnetron discharge, surface wave excited discharge, transfer, etc.) can be used. It can also be used in a dry etching apparatus using coupled discharge). Further, in each of the above embodiments, the etching apparatus has been described, but other plasma processing apparatus that performs plasma processing, such as a plasma CVD apparatus, an ashing apparatus, a surface modification apparatus, and the like can also be used in the same manner.
  • Firewall 127 ... Semiconductor manufacturing equipment, 128 ... Foreign matter inspection equipment, 129 ... Foreign matter analyzer, 130 ... Electronic microscope, 131 ... Clean room outside network, 132 ... Clean room local network, 133. ⁇ ⁇ Computer, 140 ⁇ ⁇ ⁇ Normal cycle route, 141 ⁇ ⁇ ⁇ Preventive maintenance return loop, 142 ⁇ ⁇ ⁇ Processing stop route, 150 ⁇ ⁇ ⁇ Current processing recipe, 151 ⁇ ⁇ ⁇ Recommended processing recipe, 152 ⁇ ⁇ ⁇ Cycle health display frame

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Abstract

半導体デバイスの製造工程で悪影響を及ぼす異物を低減するための半導体製造装置システムおよび半導体装置製造方法を提供する。半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える半導体装置製造システムにおける前記異物低減処理は、前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、異物発生に起因する前記半導体製造装置の部品を前記取得された異物特性値と相関データを基に特定するステップと、前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定するステップと、前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有し、前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データである。

Description

半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法
　本発明は、半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法に関する。
　一般的に、プラズマ処理装置は、真空処理室、これに接続されたガス供給装置、真空処理室内の圧力を所望の値に維持する真空排気系、被処理材であるウェハを載置する電極、真空処理室内にプラズマを発生させるためのプラズマ発生手段などから構成されている。プラズマ発生手段によりシャワープレート等から真空処理室内に供給された処理ガスをプラズマ状態とすることで、ウェハ載置用電極に保持されたウェハのプラズマ処理、例えばエッチング処理が行われる。
　近年、半導体デバイスの集積度の向上に伴い、微細加工つまり加工精度の向上が要求されている。特に半導体デバイスのチップも微細となり、配線間の幅が小さく、異物が配線幅より大きいものが付着しやすくなり、付着した異物が導電性のものであればショートを招き、半導体デバイスの本来の機能を発揮できなくなる。また、異物が絶縁性か導電性かに関わらず、異物が付着したチップが次工程に搬送された場合、この次工程が例えばエッチング工程であれば、その異物がエッチングを阻害するマスクとなり、所望のエッチング加工形状の形成が困難となる。
　したがって、前述のような異物を低減し、正常な半導体デバイスを取得できるように、加工の歩留まり向上を目指す必要がある。歩留まり向上を目指す一案として、異物低減のためのプラズマ処理条件を探索する技術がある。
　特許文献１に示されるように、製造ラインに設置したエッチャ用パソコンと、エッチャ供給メーカーのパソコンとをネットワーク接続し、エッチャ供給メーカーのパソコンで処理したレシピで得られたエッチング結果を、製造ラインのパソコンに送信して保存したり、エッチャ供給メーカーのデモンストレーションで得られたノウハウをエッチャ供給メーカーのパソコンに保存したりして、各パソコンの連携でエッチング性能をより良くするレシピを導き出し、次のレシピを作成する技術が知られている。
特開２００８－３４８７７号公報
　この従来技術は、エッチング性能、例えばＣＤ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）性能やエッチングレート均一性の確保に効果を発揮するが、異物数の低減に使用することは困難であり、また装置の性能改善を行うためには限界があることが分かった。性能改善に限界がある理由は、性能改善の指針を基により良い結果を導き出すことはできるものの、この改善サイクルを繰り返し行うことにより改善していく学習機能を持たないためである。
　また、特許文献１の技術では、エッチング性能の改善には寄与するが、異物数を低減するための手段やクリーニング方法に言及しておらず、ウェハの異物低減を図ることは困難である。
　本発明は、半導体デバイスの製造工程で悪影響を及ぼす異物を低減するための半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法を提供することにある。
　上記課題を解決するため、代表的な本発明にかかる半導体装置製造システムは、
　半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える半導体装置製造システムにおいて、
　前記異物低減処理は、
　前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、
　異物発生に起因する前記半導体製造装置の部品を前記取得された異物特性値と相関データを基に特定するステップと、
　前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定するステップと、
　前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有し、
　前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることにより達成される。
　代表的な本発明にかかる半導体装置製造方法は、
　半導体製造装置を用いて半導体装置を製造する半導体装置製造方法において、
　前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得する工程と、
　異物発生に起因する前記半導体製造装置の部品を前記取得された異物特性値と相関データを基に特定する工程と、
　前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定する工程と、
　前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングする工程とを有し、
　前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることにより達成される。
　本発明によれば、半導体デバイスの製造工程で悪影響を及ぼす異物を低減するための半導体装置製造システムおよび半導体装置製造方法を提供することが可能となる。
　上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
図１は、本発明の一実施形態である半導体装置製造システムのブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態である半導体装置製造システムのネットワーク図である。 図３は、本発明の一実施形態である半導体装置製造における異物測定自動処理サイクルを示すフロー図である。 図４は、異物サイクルを制御するための操作画面である。
　本実施形態の半導体装置製造システムは、半導体製造装置と異物測定装置及び各種データベースにアクセス可能なネットワークを装備し、異物低減のための処理フローチャートを実行する。なお、「ネットワーク」とは、例えばインターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、専用回線、またはこれらの組み合わせによって構成される情報通信ネットワークを指すものとする。
　また、本実施形態の半導体装置製造システムは、半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える。ここで、プラットフォームとしては、ネットワークに接続され、異物低減処理のアプリケーションを備えたサーバ等を含む。半導体製造装置とプラットフォームは、クラウドコンピューティングとして構成されていると好ましく、またローカルエリアネットワークを介して半導体製造装置に接続されていると好ましい。
［実施形態１］
　以下、本発明の一実施形態を、図１を参照して説明する。まず、図１の半導体装置製造システムにおける処理フローについて説明する。本図に示す処理フローの目的は、半導体製造において重要とされる異物低減である。
　半導体製造装置では様々なプロセス条件の設定が必要である。本実施形態では、異物低減用プロセス条件の最適化自動シーケンスの例を示す。例えば、ここでは、半導体製造装置であるエッチング装置に適用できる、異物低減可能な最適なクリーニング条件を探索するための探索サイクルを自動化した例について説明する。以下の例では、レシピデータベース１１０及び蓄積データベース１０９は、クラウド１１１上の外部サーバに構築されインターネットを介してアクセス可能なものとするが、これらはローカルサーバに構築されてもよい。
　プラットフォームに備えられたアプリケーションに基づいて実行される異物低減処理は、半導体製造装置（ここではプラズマエッチング装置）により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、異物発生に起因する半導体製造装置の部品を前記取得された異物特性値と相関データを基に特定するステップと、半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を特定された部品を基に規定するステップと、前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有する。相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データである。以下、異物低減処理を具体的に説明する。
　図１において、半導体製造装置処理実行部１０１、すなわちエッチング装置で処理される処理ウェハは、所定の処理レシピに基づきエッチング処理される。処理レシピとは、エッチング装置の各部を制御する制御パラメータ、設定パラメータなどの複数のパラメータ値をまとめたものであり、例えば処理ガスの種類、添加ガスの流量比、処理室内圧力、上部高周波電力、下部高周波電力、上部電極温度、下部電極温度などのパラメータ値を含む。
　処理レシピはレシピデータベース１１０に格納され、判別のためにレシピ識別子としてのコード番号が付与される。このコード番号は、処理レシピに関する情報であって、処理レシピに基づきエッチング処理された処理ウェハに対応付けられた番号であり、例えばウェハを格納するカセットにバーコード添付され、それを読み取る形で付与されても良い。また、バーコードは、処理に用いたエッチング装置を特定する装置識別子（処理装置に関する情報、例えば処理装置の各部品の素材に関する情報を含む）や、処理されたウェハを特定するウェハ識別子（ウェハの素材の情報を含む）を有することができる。
　ここでは、処理レシピをレシピデータベース１１０に保管する際に、自動的に付与されるシステムを想定する。その際に機械的に固有の番号を取得するのと同時に、装置識別子とウェハ識別子とレシピ識別子（コード番号）により、例えば処理実行者が識別判断可能な番号を付与する。これにより、処理レシピとデータの対応付け等の機械的な処理で他の番号との区別を行なわなければならないものは固有の番号で行い、処理実行者がその番号を用いてデータを保存したり、保存する場所を特定したり、処理レシピが間違っていないか判断するのに、識別判断可能な番号を用いる。固有の番号と識別判断可能な番号とは、システム内で対応付けができており、すなわち１対１に対応する。
　その後、処理されたウェハは異物測定機に自動搬送、あるいは手動搬送され、異物特性値取得部１０２において、ウェハ上の異物数・成分・分布・形状・寸法が測定され、各種測定結果を取得する。測定結果はレシピデータベース１１０に格納される。この異物測定機は複数の装置の組合せとなることが多い。例えば、異物数・分布を測定する装置（異物測定装置）で測定した後、別の測定装置（異物分析装置）で、その異物場所に応じた異物の成分分析や形状・寸法測定を行うことがある。ただし、単一の測定装置で各種測定を行ってもよい。
　ここで取得した測定結果と上記処理レシピが対応付けられた状態で、クラウド（外部サーバー等）１１１上のレシピデータベース１１０に保存される。かかる場合、あらかじめ上記識別判断可能な番号にて作成された統一フォルダに対し、処理実行者が判断して処理レシピと測定結果を対応付けて保存する方法と、上記固有番号でシステムが処理レシピと測定結果を自動的に対応付ける方法の２種類がある。これにより、処理レシピと測定結果が１対１に対応付けられて、結果に基づいた処理レシピの優劣が判断可能となる。
　一例として、異物数Ａ・成分Ｂ・分布Ｃ・形状Ｄ・寸法Ｅを異物特性値として、それぞれ少から大まで５段階でランク付けし、さらに重みＷ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４、Ｗ５を用いたとき、異物の評価値Ｖは、以下の式で与えられる。
　Ｖ＝Ｗ１・Ａ＋Ｗ２・Ｂ＋Ｗ３・Ｃ＋Ｗ４・Ｄ＋Ｗ５・Ｅ　　　　（１）
　式（１）の計算は、センターパソコン１２３（または外部のパソコン１３３）で行うことができ、評価値Ｖが低いほど、処理レシピが優秀と判断できる。評価値Ｖは、異物特性値に関する情報として、処理レシピに対応づけてレシピデータベース１１０に保存される。
　その後、取得された測定結果より、異物源となる原因を探るため、異物分析検討部１０３の分析作業に移行する。その分析結果（特定部品）は、異物と特性値と対応付けられて、相関データとして蓄積データベース１０９に保存される。例えば、部品特定検討部１０４で、異物成分に含まれる元素の中で比較的量が多い元素が、装置に使用する部品の材質の主成分である場合に、記録された装置識別子に基づいて、その部品を異物源と特定する。あるいは、異物成分に含まれる元素の中で、量が最大である元素である第一主成分が、あるガス種中の成分で、その次の第２主成分が、ある部品の表面処理成分である場合に、記録された処理レシピに基づいて、上記ガスと上記部品が化学反応してできたものを異物源と特定する。
　異物源の特定は、蓄積データベース１０９に蓄積された特定プログラムにより行う。このときの蓄積データベース１０９への入力情報としては、例えば異物測定結果である異物成分情報や形状情報（上述の評価値Ｖ）、ウェハを格納するカセットのバーコード情報等である。また、蓄積データベース１０９からの出力情報としては、特定した部品情報や環境情報となる。本処理フローでは、異物源の特定が自動化されていることが特徴であり、さらにフローサイクル数を増加させ蓄積データベース１０９に蓄積していくことで、蓄積データベース１０９が進化し、ひいては全体のシステムが進化する。すなわち、本実施形態の半導体装置製造システムの異物低減処理は、機械学習を用いて実行され、フローサイクルを繰り返すことでシステムのインテリジェンス化を可能とする。機械学習に用いられる予測モデルは、異物低減処理を繰り返す毎に更新される。
　その後、特定された異物源を除去する方法を検討する。例えば評価値Ｖが閾値を超えるなどして、半導体製造装置クリーニング実行部１０６により半導体製造装置でのクリーニングで異物を除去できないと判断された場合、予防保全として、予防保全実行者１０７によるチャンバ清掃等に移行する。
　これに対し、例えば評価値Ｖが閾値以下であって、半導体製造装置でのクリーニングで異物を除去できると判断された場合は、クリーニング条件検討部１０５で、単発のクリーニングレシピを複数回繰り返すか、あるいは単発のクリーニングレシピを定期的に行うか、処理毎にその都度（ｉｎ－ｓｉｔｕ）のクリーニングを行うかなど、クリーニングの回数または頻度を含むクリーニング条件の検討を行う。
　クリーニング条件の検討を行うための経験値は、あらかじめ蓄積データベース１０９に格納され、クリーニング結果と異物の評価値Ｖとを対応付けながら、随時本サイクルを繰り返すことで、さらに経験値が蓄積されていく。ここで経験値とは、あるクリーニング条件でクリーニングを実行すると、評価値ＶがＸ％低下するという実際のデータである。ここでクリーニングでは改善の見込みがない場合、あるいは手動で処理を停止する必要があると判断される場合には、処理停止判断者１０８が処理停止を選択する。
　その後、半導体製造装置クリーニング実行部１０６のクリーニング処理を経て、再度半導体製造装置処理実行部１０１での処理を行い、上記サイクルを繰り返す。これにより異物の測定が行われ、異物が分析され、異物の評価が行われて、新たなデータを取得できる。１サイクルの改善効果は、クラウド１１１上の蓄積データベース１０９に保管し、本システムの能力を判断する指標とすることが可能である。
　半導体製造装置処理実行部１０１の処理から半導体製造装置クリーニング実行部１０６の処理まで閉じたループとなっており、処理実行者が介在せずに機械的に行うことが可能である。そのため、自動でサイクルを実行することが可能となっており、異物処理低減シーケンスの自動化が可能となる。よって、小頻度の処理停止（処理停止判断者１０８により行われる）や予防保全（予防保全実行者１０７によリ行われる）に移行しない限りは、機械的に異物処理低減シーケンスを繰り返し、シーケンスの進化も自律的に行うことが可能となる。
［実施形態２］
　本発明の別な実施形態を、図２及び図３を参照して説明する。まず、図２の機器のネットワーク図を用いた実施形態について説明する。図２を用いて、半導体製造装置と異物検査装置との接続方法と、処理するデータの流れを示し、また、重要なデータセキュリティを守るためのネットワーク構築の方法を示す。
　本実施形態では、半導体製造装置１２７がクリーニング装置（機能）を内蔵しているものとする。半導体製造装置１２７は、通常クリーンルーム内に配置され、クリーンルーム内でのローカルネットワーク１３２上に接続される。このローカルネットワーク１３２上には、同様にクリーンルーム内に配置される異物検査装置１２８や、異物分析装置１２９が接続されており、また半導体製造後の検査観察用の電子顕微鏡１３０等が接続される。
　このローカルネットワーク１３２は、セキュリティ的に必ずしも安全とはいえず、各装置のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）等が常に最新のセキュリティパッチが適用されているとは限らない。そのため、各装置にアクセス可能でセキュリティパッチやデータの一時保存等を行うことができ、さらにセキュリティ保全がされたローカルプログラムサーバ１２０を介して、データのウィルスチェックを行うことができ、またファイアウォール１２６を介して、データの発信元と受信元を制御し安全なデータ通路を確保した上で、クリーンルーム外のネットワーク１３１にデータをアップロードすることができる。
　ローカルプログラムサーバ１２０から、例えば半導体製造装置用のレシピ等を検討するためのセンターパソコン１２３にデータを送信したり、外部のインターネット１２５にファイアウォール１２４を介してデータの発信元と受信元を制御し安全なデータ通路を確保した上で送信することができ、またインターネット１２５を介して世界中のパソコン１３３からアクセス可能な環境を構築することも可能である。
　これにより各パソコン１３３からローカルプログラムサーバ１２０に半導体製造用のレシピを転送したり、ローカルプログラムサーバ１２０を介して測定データを各パソコン１３３で取得したりすることが可能となる。したがって、処理実行者がクリーンルームに出向いて各装置のパソコンにアクセスしなくても様々な作業が可能となるため、作業効率向上が可能となる。また、各装置のデータを各パソコン１３３でほぼリアルタイムに取得可能となるため、外部にあるＡＩエンジン等を用いて、リアルタイムに最適レシピを自動で生成して、クリーンルーム内の装置に送ることも可能となる。本実施形態では、レシピデータベース１１０及び蓄積データベース１０９は、クラウド１１１上の外部サーバに構築されているものとする。
　このＡＩエンジン等を用いるか否かに関わらず、一連の製造サイクルを自動で実行するシステムを、図３を参照して説明する。まずは、正常な製造サイクルルート（シーケンス）１４０を説明する。なお、図３に示す製造サイクルは、制御装置であるローカルプログラムサーバ１２０の制御下で実行される。
　まずステップＳ２０１で、半導体製造装置１２７によりウェハ処理、例えばウェハのエッチング処理を行った後、このウェハを異物検査装置１２８に自動搬送し、ステップＳ２０２で異物測定（検査）を行い、その後ウェハを異物分析装置１２９に自動搬送し、ステップＳ２０３で異物分析を行う。異物測定のデータは、図１で示した蓄積データベース１０９に照会されて、分析が行われる。
　ステップＳ２０４で、抽出された異物源となる部品等が特定されれば、さらにステップＳ２０５で、蓄積データベース１０９に照会することによってクリーニング条件を検討する。クリーニング条件が特定されれば、ステップＳ２０６でドライクリーニングを行い、チャンバ内の環境を整え、再度ステップＳ２０１のウェハ処理へ製造サイクルを進める。
　この正常な製造サイクルルート１４０は、ローカルプログラムサーバ１２０により自律的に行われ、図３に示すように自動化が可能な閉ループとなっているが、その他、本閉ループから外れるケースもあり得る。そのようなケースについて説明する。
　例えば異物分析の結果、ステップＳ２０５で、クリーニングではチャンバ環境を整えることができないと判断された場合には、処理停止ルート１４２に沿って、ステップＳ２０７の処理停止に進む。さらに、異物を発生させた部品の特定時に、ドライクリーニングに移行しても改善しないと判断された場合には、予防保全復帰ループ１４１に沿って、ステップＳ２０８でウェットクリーニング等を実行し、チャンバ清掃の予防保全を行う。いずれも、ローカルプログラムサーバ１２０による機械的判断が可能である。
　この場合でもチャンバ清掃が清掃ロボットで自動化できる場合には、ローカルプログラムサーバ１２０の命令に応じた清掃の自動化が可能となり、また手動作業となる場合でも半自動となるが、サイクルループを実行することは可能となる。図３で示した一連の製造サイクルによる改善効果は、逐次蓄積データベース１０９に保存され、これによりサイクル自体の優劣を判断する材料となる。
　また、図２において、クリーンルーム外のネットワーク１３１上に半導体製造装置１２７専用の半導体製造装置監視サーバ１２２や、異物検査装置１２８専用の異物検査装置監視サーバ１２１を接続している。これらの監視サーバは、常にセキュリティを最新状態に保つため、クリーンルーム外のインターネット１２５に接続されている。したがって、これらの監視サーバを起点にファイアウォール１２６を介して、外部のパソコン１３３から半導体製造装置１２７や異物検査装置１２８にアクセスして、データを採取することが可能である。例えば、外部のパソコン１３３からクリーンルーム内の各装置の処理予約を確保したり、各装置に測定用あるいは製造用のレシピを転送したり、各装置のデータを取得できる。
［実施形態３］
　本発明のさらに別な実施形態を、図４により説明する。
　図４は、異物サイクルを制御するための操作画面であり、例えばセンターパソコン１２３のモニタに表示される。ここでは、一例として図３の異物測定自動処理サイクルのフローとともに、ウェハ処理のためのレシピ表示画面中に現在の処理レシピ１５０と、図１内の各サーバによって演算処理され異物が減少するよう探索された推奨処理レシピ１５１を対比して示す。処理実行者あるいは処理実行者に指示を出す者（以下、処理実行者等という）は、表示された推奨処理レシピ１５１を見ながら、現在の処理レシピ１５０に反映するか検討する。
　処理実行者等は、処理レシピ１５０に反映する際の判断基準として、並べて表示されたサイクル健全度表示フレーム１５２を参照することができる。処理実行者等がサイクル健全度表示フレーム１５２を見て装置環境が良くなると判断できれば、処理レシピ１５０として推奨処理レシピ１５１を選択することが容易となる。また、図４に示すように異物数推移グラフ１５３が並べて表示されることで、処理実行者等は、これまでの推移と目標値との関係が明確に把握可能となる。
　ここでは、図４中の正常サイクルルート１４０と復帰ループ１４１が閉じたサイクルとなり、自動化が可能な部分である。復帰ループ１４１は、予防保全部のみ処理実行者等の判断が関与する可能性があるが、これを自動化ロボットで行うことも可能である。
　上記推奨処理レシピ１５１と現在の処理レシピ１５０の差異の部分、具体的にはレシピ内のパラメータが、サイクル自体の健全度を目的変数としたときの一次制御変数となる。この一次制御変数を、図１内の各サーバでランダムに変更して、上記目的変数を推定することも可能であるため、目的変数がより良いサイクル健全度を示すように自動で制御することも可能である。
　ここでサイクル健全度Ｚは、図４中の記号Ｘ（現在の異物数）、及び記号Ｉ、記号Ｙ（将来の異物数）を用いて、一例として以下の式で示すことができる。
　　　Ｚ＝１０×（Ｘ－Ｉ）／（Ｙ－Ｉ）・・・・・（２）
　式（１）中のＸは、一次制御変数により変化する二次制御変数であり、この二次制御変数Ｘで目的変数Ｙが変化することを式（２）は示している。制御変数及び目的変数はそれぞれ数値範囲を持ち、制御変数が制御回数を積算する毎に更新される。これは一例であり、それぞれのパラメータが紐づく関数であればどんなものでも良い。また、一次制御変数と二次制御変数の関係は、物理現象がかなり複雑であるため、式で表すことが困難なため、ＡＩや機械学習機能を用いることで代用することが多い。
　本実施形態では、被エッチング材料をシリコン酸化膜とし、エッチングガス及びクリーニングガスとして例えば、前述の四フッ化メタンガス、酸素ガス、トリフルオロメタンガスを用いたが、被エッチング材料としては、シリコン酸化膜だけでなく、ポリシリコン膜、フォトレジスト膜、反射防止有機膜、反射防止無機膜、有機系材料、無機系材料、シリコン酸化膜、窒化シリコン酸化膜、窒化シリコン膜、Ｌｏｗ－ｋ材料、Ｈｉｇｈ－ｋ材料、アモルファスカーボン膜、Ｓｉ基板、メタル材料等においても同等の効果が得られる。
　またエッチングを実施するガスとしては、例えば、塩素ガス、臭化水素ガス、四フッ化メタンガス、三フッ化メタン、二フッ化メタン、アルゴンガス、ヘリウムガス、酸素ガス、窒素ガス、二酸化炭素、一酸化炭素、水素、アンモニア、八フッ化プロパン、三フッ化窒素、六フッ化硫黄ガス、メタンガス、四フッ化シリコンガス、四塩化シリコンガス、塩素ガス、臭化水素ガス、四フッ化メタンガス、三フッ化メタン、二フッ化メタン、アルゴンガス、ヘリウムガス、酸素ガス、窒素ガス、二酸化炭素、一酸化炭素、水素、アンモニア、八フッ化プロパン、三フッ化窒素、六フッ化硫黄ガス、メタンガス、四フッ化シリコンガス、四塩化シリコンガスヘリウムガス、ネオンガス、クリプトンガス、キセノンガス、ラドンガス等が使用できる。
　エッチング装置としては、マイクロ波ＥＣＲ放電を利用したエッチング装置を好適に利用できるが、他の放電（有磁場ＵＨＦ放電、容量結合型放電、誘導結合型放電、マグネトロン放電、表面波励起放電、トランスファー・カップルド放電）を利用したドライエッチング装置においても同様に利用できる。また上記各実施形態では、エッチング装置について述べたが、プラズマ処理を行うその他のプラズマ処理装置、例えばプラズマＣＶＤ装置、アッシング装置、表面改質装置等についても同様に利用できる。
　上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
１０１・・・半導体製造装置処理実行部、１０２・・・異物特性値取得部、１０３・・・異物分析検討部、１０４・・・部品特定検討部、１０５・・・クリーニング条件検討部、１０６・・・半導体製造装置クリーニング実行部、１０７・・・予防保全実行者、１０８・・・処理停止判断者、１０９・・・蓄積データベース、１１０・・・レシピデータベース、１１１・・・クラウド、１２０・・・ローカルプログラムサーバ、１２１・・・異物検査装置監視サーバ、１２２・・・半導体製造装置監視サーバ、１２３・・・センターパソコン、１２４・・・ファイアウォール、１２５・・・インターネット、１２６・・・ファイアウォール、１２７・・・半導体製造装置、１２８・・・異物検査装置、１２９・・・異物分析装置、１３０・・・電子顕微鏡、１３１・・・クリーンルーム外ネットワーク、１３２・・・クリーンルーム内ローカルネットワーク、１３３・・・パソコン、１４０・・・正常サイクルルート、１４１・・・予防保全復帰ループ、１４２・・・処理停止ルート、１５０・・・現在の処理レシピ、１５１・・・推奨処理レシピ、１５２・・・サイクル健全度表示フレーム

Claims (10)

  1. 　半導体製造装置と、ネットワークを介して前記半導体製造装置に接続され異物低減処理が実行されるプラットフォームとを備える半導体装置製造システムにおいて、
    　前記異物低減処理は、
    　前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得するステップと、
    　異物発生に起因する前記半導体製造装置の部品を前記取得された異物特性値と相関データを基に特定するステップと、
    　前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定するステップと、
    　前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングするステップとを有し、
    　前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることを特徴とする半導体装置製造システム。
  2. 　請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
    　前記異物低減処理は、前記プラットフォームに備えられたアプリケーションとして実行されることを特徴とする半導体装置製造システム。
  3. 　請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
    　前記半導体製造装置と前記プラットフォームは、クラウドコンピューティングとして構成されていることを特徴とする半導体装置製造システム。
  4. 　請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
    　前記プラットフォームは、ローカルエリアネットワークを介して前記半導体製造装置に接続されていることを特徴とする半導体装置製造システム。
  5. 　請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
    　前記異物低減処理は、機械学習を用いて実行されることを特徴とする半導体装置製造システム。
  6. 　請求項５に記載の半導体装置製造システムにおいて、
    　前記機械学習に用いられる予測モデルは、前記異物低減処理を繰り返す毎に更新されることを特徴とする半導体装置製造システム。
  7. 　請求項１に記載の半導体装置製造システムにおいて、
    　異物測定装置と異物分析装置が前記ネットワークを介して前記プラットフォームに接続され、
    　前記異物特性値は、異物数と異物の成分を含み、
    　前記異物数は、前記異物測定装置により測定され、
    　前記異物の成分は、前記異物分析装置により分析されることを特徴とする半導体装置製造システム。
  8. 　請求項７に記載の半導体装置製造システムにおいて、
    　前記プラットフォームは、サーバを備え、
    　前記半導体製造装置は、プラズマエッチング装置であることを特徴とする半導体装置製造システム。
  9. 　半導体製造装置を用いて半導体装置を製造する半導体装置製造方法において、
    　前記半導体製造装置により処理された試料を用いて異物特性値を取得する工程と、
    　異物発生に起因する前記半導体製造装置の部品を前記取得された異物特性値と相関データを基に特定する工程と、
    　前記半導体製造装置をクリーニングするためのクリーニング条件を前記特定された部品を基に規定する工程と、
    　前記規定されたクリーニング条件を用いて前記半導体製造装置をクリーニングする工程とを有し、
    　前記相関データは、予め取得された前記異物特性値と前記部品との相関データであることを特徴とする半導体装置製造方法。
  10. 　請求項９に記載の半導体装置製造方法において、
    　前記半導体製造装置は、プラズマエッチング装置であり、
    　前記異物発生に起因する前記半導体製造装置の部品を特定した後、プラズマクリーニングにより異物を低減できないと判断した場合、前記プラズマエッチング装置をウェットクリーニングする工程をさらに有することを特徴とする半導体装置製造方法。
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