JP5206021B2 - 半導体装置の製造方法 - Google Patents

Description

本発明は、半導体装置の製造方法に関し、特に多品種生産ラインにおいてトレンドデータに基づいて加工プロセスのプロセス条件を決定する半導体装置の製造方法に関する。

多品種生産ラインにおいては、歩留まりや生産性の向上によって製造費を抑制することに加えて、顧客要求に沿って遅滞なく製品を市場に提供することが重要となっている。そのためには、加工精度、装置稼働率を向上させることが要求される。

半導体装置製造に代表される微細加工を伴う生産ラインでは、加工装置の状態及び前工程の処理結果の変化により、同一の処理条件で加工を行った場合でも、得られる加工形状は変動することがある。生産する各品種に対応して最適の加工条件を迅速に見出すことが必要となる。

加工精度の向上のため、前工程及び後工程の処理結果に基づいて、対象とする工程の加工条件を最適化するＡＰＣ（advanced process control）技術の導入が進められている。

特開２００７−２２０８４２号は、ウエハの研磨工程において、パラメータ推定のサンプル数が不足する場合、処理前状態量の２次以上の項を含む多項式のモデルを用い、モデルによる推定結果と実績値の誤差が最も小さくなるように、最小二乗法によりパラメータを推定することを提案する。

装置稼働率の向上のため、メンテナンス時期の最適化、および製品処理以外のテスト処理の削減に対する要求が高まっている。このため、詳細に装置状態を監視して障害発生を未然に予測するＦＤＣ(fault detection and classification)技術も、近年生産ラインにおける管理技術として重視されている。

特開２００６−１４６４５９号は、製造装置の物理パラメータ等のログ情報の変化に低周波成分と高周波成分があることを指摘し、低周波成分を取り除いた高周波成分の正規分布を求め、平均値と標準偏差に基づいて上限値、下限値を定め、上限値、下限値を越える異常値を検出することを提案する。

ＡＰＣやＦＤＣでは、装置状態や処理結果を表わすプロセスデータについて、単一又は複数の種類のデータを記録して、その変化を示すトレンドデータを監視することが一般的に行われる。装置状態や処理結果の変動の流れをプロセスドリフトとして把握し、そのプロセスドリフトの傾向に基づき、次回処理に対するプロセスデータを予測する。得られた予測値を利用して、次回のロットの処理条件を最適化するのがＡＰＣの１つの形態である。ＦＤＣでは、予め設定した管理値に対して得られたプロセスデータを比較、判定し、さらにプロセスドリフトの予測値を用いることによって、障害を未然に回避することも可能となる。

プロセスデータは、装置状態や処理結果以外の要因でも変化し得る。主な原因は品種間差である。品種間差を無視すると、正常な装置状態や処理結果であっても異常と判断することが起こり得る。例えば、エッチング工程ではレジスト開口率によってエッチレート等のエッチング特性が変化する。研磨工程では異なる材質のウエハ内占有面積率の違いが、研磨レートに影響する。このような品種間差は、多品種生産ラインにおけるプロセスデータの管理に多大な影響を及ぼす。

プロセスドリフトを高精度に監視するためには、プロセスデータの記録が品種によって欠落することなく、継続して記録されることが望ましい。プロセスデータが欠落した期間があると、その間にプロセスドリフトが生じた場合、トレンドデータが急峻に変化することになり、変化に対してプロセスデータの予測が追随できない。しかし、多品種生産ラインにおいて、各品種に対してプロセスデータを継続的に得ることは実際上不可能である。

図７は、品種Ａと品種Ｂの２種類を同一の処理条件の下で加工したときに得られたプロセスデータのトレンドチャートの例を示す。横軸が日付を示し、縦軸がプロセスデータを示す。品種Ｂのプロセスデータの値は、品種Ａのプロセスデータの値より明らかに小さい。このように品種間差を含むプロセスデータをそのまま用いることは望ましくない。品種毎にプロセスデータを分けて管理すればよいが、その場合は品種毎にプロセスデータの欠落した期間が生じ得る。品種間差による影響を、何らかの形で取り除くことが望まれる。

特開２００２−２０２８０６号は、成膜時間、成膜レート等の処理パラメータと得られる膜厚などの特性値の関係を関数化し、集合的に管理することを提案する。

特開２００５−３４７５８５号は、トレンチエッチングにおいて、エッチング時間と溝深さの関係式を求め、過去の溝深さ測定情報とエッチング時間情報を取得し、取得情報から品種起因のオフセット変動量と、経時変化起因の時系列変動量を求め、これらの変動を補正するエッチング時間を算出し、エッチング処理を行ない、処理後のエッチング時間データと溝深さ測定データを収集することを提案する。

特開２００７−２２０８４２号公報 特開２００６−１４６４５９号公報 特開２００２−２０２８０６号公報 特開２００５−３４７５８５号公報

多品種生産ラインにおいて、プロセスデータをどのように管理してトレンドデータを作成し、次回処理にどのように反映させるかについて、未だ確立した方法はない。

本発明の実施例による１観点によれば、
多品種半導体装置の生産ラインにおいて、基準となる品種のトレンドデータ及び品種間差のデータを作成し、
生産すべき品種が基準となる品種である場合は前記トレンドデータをそのまま用い、 生産すべき品種が基準となる品種以外の品種の場合は前記品種間差のデータを用いて 前記トレンドデータを補正して加工処理の予測値を求め、
予測値に基づいて最適な処理条件を決定し、
求めた処理条件で加工処理を行ない、
加工処理後の測定によってプロセスデータを求め、
生産した品種が基準となる品種である場合は前記プロセスデータをそのまま用い、生産した品種が基準となる品種以外の品種の場合は前記プロセスデータに品種間差の補正を行って、基準となる品種に対応するトレンドデータを作成し、
各品種の処理予定を時系列的に整理し、前記生産した品種の処理量に応じて、前記基準となる品種の変更を判断する、
半導体装置の製造方法
が提供される。

基準品種に関して連続するトレンドデータが得られ、基準品種の変更が適切なタイミングで行われる。

複数の品種を対象とする関数や、品種間差に基づくオフセット変動量を設定すれば、複数の品種でトレンドデータを共有することが可能となる。しかし、品種間差自身も変動し得る。複数の品種を対象とする関数自身や品種間差に基づくオフセット変動量が変化することになる。

本発明者は、プロセスデータの品種間差を補正する場合、基準となる品種を定めて、他の品種に対しては基準となる品種に対する品種間差を用いる方法を考察した。基準となる品種に対しては品種間差補正が不要である。基準となる品種の生産においては、品種間差を補正する他の品種と比べて装置状態や処理結果に対するトレンドデータの感度が高いといえる。基準となる品種としては、多くのロットが定常的に処理されている品種を選択することが望ましい。

図１は、本発明の実施例によるトレンドデータの作成、管理のフローチャートを示す。ステップＳ１において対象とする各品種のプロセスデータを取得し、ステップＳ２において各品種についてプロセスデータの平均値を求める。品種Ａが基準品種として設定されているとする。プロセスデータ取得後、基準品種が品種Ａに選定されたとしてもよい。

例えば、図２Ａに示すように、同一加工装置を用いて、時系列的に品種Ａ，品種Ｂ，品種Ａ，品種Ｂ，品種Ｃが処理され、それぞれのプロセスデータが測定されている。これらのプロセスデータを取得し、品種Ａ，Ｂ，Ｃに付き、それぞれ平均値Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃを算出する。

ステップＳ３において、品種間の補正値を算出する。基準品種Ａのプロセスデータの値Ｄａから品種Ｂのプロセスデータの値Ｄｂを減算することにより、Ｄａ−Ｄｂ＝ＢＡ，品種Ｂに対する品種Ａの差ＢＡを算出する。同様、Ｄａ−Ｄｃ＝ＣＡを得る。なお、短期間に限れば、品種Ｂに対する品種Ｃの品種間差ＢＣは、ＢＣ＝ＢＡ−ＢＣとなる。式を変形すると、Ｄｂ＋ＢＡ＝Ｄａ，Ｄｃ＋ＣＡ＝Ｄａとなり、品種Ｂ，Ｃのプロセスデータに品種間差ＢＡ，ＣＡを加算すると、品種Ａ相当のプロセスデータに換算できることを示す。ステップＳ４において基準品種以外の品種のプロセスデータを基準品種相当のプロセスデータに補正（換算）する。ステップＳ５において基準品種相当のプロセスデータをまとめてトレンドデータを作成する。

図２Ｂは、このようにして、品種Ｂ，Ｃのプロセスデータを補正して、品種Ａ相当のプロセスデータとし、トレンドデータを作成した状態を示す。なお、基準となる品種のプロセスデータは品種間差の補正を含まず、その分信頼性が高い。品種間差の補正値が大きい品種のプロセスデータは、信頼性が低くなる。この信頼性の差を、品種毎のプロセスデータに重み付けを行うことで表すことができる。基準となる品種のプロセスデータの重みを１．０とすると、それ以外の品種のプロセスデータの重みは１．０未満となる。

多品種生産ラインでは市場からの要求に応じて新規の品種が追加され、通常、増産、減産、消滅のサイクルを行う。時期によって、各品種に対する加工処理の頻度も変動し得る。基準となる品種を、長期に亘って固定することは好ましくない。各品種の処理量に応じて、基準となる品種を適切に変更することが望まれる。

ステップＳ１０において必要に応じて基準品種を変更する。基準品種変更に伴い、ステップＳ２０においてトレンドデータを新たに基準品種となった品種相当に換算する。

図３Ａは、基準品種変更工程の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ１１において各品種の受注状況及び／又は売上計画の情報を取得し、ステップＳ１２において各品種の処理予定を時系列に整理する。

図３Ｂは、時系列に生産予定のロット数を整理したグラフの例を示す。品種Ａ，Ｂ，Ａ，Ｂ，Ｃが順次生産予定に並べられている。実際上は、切り替わり時に複数の品種が混在することも多い。

ステップＳ１３において前工程の処理実績を参照する。受注後にキャンセルを受けたり、加工工程の異常発生などにより生産中止となったロット等を考慮することが可能となる。工程数や受注から納品までの期間が異なる品種間の調整を行なうことも可能となる。ロット処理予定を管理するディスパッチの情報を利用して、品種毎の到達時期を見積もることもできる。但し、ステップＳ１３をバイパスすることもできる。

ステップＳ１４において、工程Ｓ１２，Ｓ１３などに基づき、基準品種を変更すべきか否かを判定する。判定基準は複数用意しておくことができる。

基準となる品種がＡであり、生産する品種がＡからＢに変更される場合を例に取る。品種Ｂの生産が開始したとしても、直ちに基準となる品種をＢに変更するのは時期尚早である。品種Ａの生産実績が蓄えられており、基準品種としての品種Ａの信頼性は高い。品種Ｂの処理実績は無いか、少なく、基準品種としての品種Ｂの信頼性は未だ低い。基準品種をＡからＢに変更する時期は、将来的に品種Ｂの生産量が多くなり、かつ品種Ｂの生産実績がある程度できた時である。過去の実績、加工工程の安定度などを考慮してもよい。

図４は、複数の判定基準における、基準となる品種の変更判断の例を示す。横軸が日付を示し縦軸がプロセスデータを示す。一番上の欄は、収集するトレンドデータの個数を一番多く設定した場合であり、基準品種をＢに変更する前に、再び品種Ａの生産量が増大するため、基準品種の変更は行われない。プロセスが安定し、品種Ａの加工工程の信頼性が高い場合などに適用される。一番下の欄は、品種Ｂの生産がある程度進行した時点で、未だ品種Ａの生産が予定されていても、品種Ａの生産予定より多数の品種Ｂの生産予定がある場合に、基準品種をＡからＢに変更する場合である。加工工程の安定度が未だ不十分で、より多数の生産数を予定する品種を重視したい場合などに適用される。中間の２つの欄は、これら２つの場合の中間の例であり、品種Ａの生産が終わり、品種Ｂのみの生産となった後、ある程度品種Ｂの生産実績が上がった後、基準品種をＡからＢに変更する。

図３Ａに戻り、ステップＳ１４において基準品種の変更が判断された後、ステップＳ１５において基準品種の変更を行う。基準品種の変更に伴い、ステップＳ１６において品種間差の補正値を新たに基準品種となった品種に対応する値に変更し、必要に応じて重み付けの変更も行う。ステップＳ２０においてトレンドデータをあらたな基準品種を対象としたものに更新する。その後、ステップＳ３０において、加工工程の実績と共に、トレンドデータを作成する。

図５は、本発明の実施例による半導体装置製造のシステム構成を示すブロック図である。複数の装置１０は、例えば成膜、研磨、露光、エッチング、イオン注入等の装置であり、加工部と測定部を備える。計算機３０は、加工処理の処理条件をデータベース２０を介して、各装置１０に供給し、各装置は与えられた処理条件で加工処理を行ない、処理後測定したプロセスデータなどの処理データをデータベース２０を介して、計算機３０に送信する。

図６は、図５に示すシステムを用いた半導体装置の製造プロセスのフローチャートである。ステップＳ１０１においてそれまでのトレンドデータから次回の加工処理の値を予測する。この予測値は基準となる品種に対するものである。ステップＳ１０２において対象とするロットの品種を判断する。ステップＳ１０３において、品種間差を用い、予測値を対象品種に合わせて換算する。ステップＳ１０６において、対象品種に合わせた予測値に基づき最適な処理条件を算出する。なお、必要に応じて、ステップＳ１０６の前、ステップＳ１０４において、プロセスデータと加工結果との相関を参照できる。例えば、エッチングレートをトレンドデータとし、エッチング時間とエッチング深さの相関を参照して、エッチング時間を決定する。また、必要に応じて、対象ロットの前工程の実測値を参照するステップＳ１０５等を行うこともできる。

最適な処理条件を求める過程で、トレンドデータの異常、前工程の実績値の異常等を判定することも可能である。算出された処理条件が処理可能なものであれば、ステップＳ１０７において加工条件を加工装置に送信し、ステップＳ１０８において加工処理を実施し、加工処理の結果を測定し、ステップＳ１０９において処理データを発信する。算出された処理条件が処理不可なものであれば、ステップＳ１１０においてアラームを発信する。この場合も、トレンドデータから品種の影響を除去していることにより、異常判定の精度を向上することが可能となる。このようにして、加工処理が進行する。

以上実施例に沿って本発明を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。例えば、種々の変更、置換、組み合わせ、改良等が可能なことは当業者に自明であろう。

図１は、本発明の実施例によるトレンドデータの作成管理のフローチャートである。 図２Ａは、日付に対して、１つの加工装置が処理下品種のプロセスデータを示すグラフ、図２Ｂは、基準品種以外の品種のプロセスデータを補正して、品種Ａ相当のプロセスデータとし、トレンドデータを作成した状態を示すグラフである。 図３Ａは、基準品種変更工程の詳細を示すフローチャート、図３Ｂは、時系列に生産予定のロット数を整理したグラフである。 図４は、複数の判定基準における、基準となる品種の変更判定の例を示すグラフである。 図５は、本発明の実施例による半導体装置製造のシステム構成を示すブロック図である。 図６は、図５に示すシステムを用いた半導体装置の製造プロセスのフローチャートである。 図７は、２種類の品種を同一の処理条件の下で加工したときに得られたプロセスデータのトレンドチャートの例を示すグラフである。

符号の説明

Ｓ ステップ、
Ｄ プロセスデータの平均値、
１０ 装置（加工部、測定部）、
２０ データベース、
３０ 計算機。

Claims (5)

1. 多品種半導体装置の生産ラインにおいて、基準となる品種のトレンドデータ及び品種間差のデータを作成し、
   生産すべき品種が基準となる品種である場合は前記トレンドデータをそのまま用い、生産すべき品種が基準となる品種以外の品種の場合は前記品種間差のデータを用いて前記トレンドデータを補正して加工処理の予測値を求め、
   予測値に基づいて最適な処理条件を決定し、
   求めた処理条件で加工処理を行ない、
   加工処理後の測定によってプロセスデータを求め、
   生産した品種が基準となる品種である場合は前記プロセスデータをそのまま用い、生産した品種が基準となる品種以外の品種の場合は前記プロセスデータに品種間差の補正を行って、基準となる品種に対応するトレンドデータを作成し、
   各品種の処理予定を時系列的に整理し、前記生産した品種の処理量に応じて、前記基準となる品種の変更を判断する、
   半導体装置の製造方法。
2. 前記基準となる品種の変更の判断を、受注状況、売上計画の少なくとも一方を利用して行う、請求項１記載の半導体装置の製造方法。
3. 前記基準となる品種の変更の判断を、管理対象工程の処理実績も参照して行う請求項２記載の半導体装置の製造方法。
4. 前記基準となる品種の変更の判断において、処理予定数が多く、生産が既に開始している品種を前記基準となる品種と判断し、現在の基準となる品種と異なる時は、基準となる品種を変更し、トレンドデータの更新を行う請求項１〜３のいずれか１項記載の半導体装置の製造方法。
5. 前記予測値に基づいて最適な処理条件を決定する際、プロセスデータと加工結果の相関、対象ロットの前工程の測定値の少なくとも１つを参照する請求項１〜４のいずれか１項記載の半導体装置の製造方法。

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