JP4008899B2 - 半導体装置の製造システムおよび半導体装置の製造方法 - Google Patents

Description

本発明は、半導体装置の製造システム及び半導体装置の製造方法に係り、特に製造装置の制御方法、ならびにそれらを用いた半導体装置の製造工程のシミュレーション方法およびシミュレーション装置に関する。

従来、半導体製造装置により基板段差形成、ウェル形成、アイソレーション、トランジスタ形成、ビット線形成、キャパシタ形成、配線形成を反復することにより、ＤＲＡＭ等の半導体装置を製造していた。これら半導体製造プロセスは、リソグラフィ処理、エッチング処理、熱処理（酸化、アニール、拡散）、イオン注入処理、薄膜形成処理（ＣＶＤ、スパッタリング、蒸着）、洗浄処理（レジスト除去、溶液による洗浄）、検査処理等を適宜組み合わせて構成していた。

また、一般に、種々の処理室の雰囲気を維持制御したまま基板を処理室へ搬入出し、工程処理を行うが、処理中あるいは処理後の基板を検査して得た計測検査データを中央制御システムに転送して、基板や処理室の履歴管理や記録を行い、各処理室や製造装置の自己診断を行い適切な指示を出力するシステムが存在する（特許文献１、参照）。

従来の半導体装置の製造装置は、ホットプロセスを実行する酸化炉と、この酸化炉を制御する酸化炉コントローラと、酸化炉及び酸化炉コントローラに接続しプロセス制御を実行する酸化膜厚コントローラを備えていた。

この酸化膜厚コントローラは、酸化膜厚計算機能を有する酸化膜厚計算部と計算膜厚判定機能を有する計算膜厚判定部とを有し、熱化学反応を利用する所定の半導体製造プロセスを行う際に、予め設定されたプロセス実行初期設定に基づいて半導体製造プロセスを開始し、熱化学反応が進行している所定の系の雰囲気の状態とその変化を所定の時間間隔で測定および解析し、この解析した結果を半導体製造プロセスにフィードバックしていた（特許文献２、参照。）。

しかしながら、このような従来の半導体装置の製造装置では、個々のプロセス処理装置の自己診断やプロセスシミュレーションを遂行し半導体基板上の酸化膜の厚さや配線の幅や不純物拡散濃度の制御をすることが出来ても、複数のプロセス処理装置を経由し完成したウエハのプローブテストで実測定された半導体装置の歩留とシミュレーションで得た歩留との間に差異が生じてしまう。このため、半導体装置の生産計画と顧客の注文個数とを調整して、人手による煩わしい追加生産計画を頻繁に繰り返さなければならず、ウエハの検査工程が増大し、半導体装置の製造工程期間が長期化していた。
国際公開ＷＯ９６／２５７６０号公報（第３６頁、第２５行から第３７頁、第２行） 特開２００２−２９９３３６号公報（第１１欄、第５行から第４８行、図１）

本発明は、個々のプロセス処理装置のメンテナンス間隔を適切に管理し、各プロセス処理装置の稼働時間を延長させ、各半導体製造プロセスが終了した段階で実施するウエハ検査工程をも削減させ、半導体装置の製造工程期間を短縮させる半導体装置の製造システムおよび半導体装置の製造方法を提供する。

本発明の一態様は、半導体基板のプロセス処理を実行する処理装置と、処理装置にスタート信号及びストップ信号を送信し、処理装置を制御する処理制御装置と、スタート信号及びストップ信号のそれぞれを処理装置が受信するのと同時に受信し、処理装置の状態を監視し、処理制御装置から受信したスタート信号及びストップ信号に応答して、スタート信号の送信からストップ信号の送信までの処理装置の内部情報を積分して処理開始から処理停止までのプロセス処理のシミュレーションを実行し、更に、ストップ信号の送信後の処理装置の内部情報を積分して処理停止後のシミュレーションを実行し、２つのシミュレーションにより半導体基板の処理の進行を推定するリアルタイムシミュレータと、を備える半導体装置の製造システムであることを要旨とする。

本発明の一態様は、処理制御装置によってスタート信号及びストップ信号を送信して処理装置を制御し、処理装置により半導体基板のプロセス処理を実行し、処理制御装置はスタート信号及びストップ信号のそれぞれを処理装置への送信と同時にリアルタイムシミュレータに送信して、リアルタイムシミュレータが処理装置の状態を監視し、スタート信号及びストップ信号に応答して、スタート信号の送信からストップ信号の送信までの処理装置の内部情報を積分して処理開始から処理停止までのプロセス処理のシミュレーションを実行し、更に、ストップ信号の送信後の処理装置の内部情報を積分して処理停止後のシミュレーションを実行し、２つのシミュレーションにより半導体基板の処理の進行を推定する半導体装置の製造方法であることを要旨とする。

本発明は、個々のプロセス処理装置のメンテナンス間隔を適切に管理し、各プロセス処理装置の稼働時間を延長させ、各半導体製造プロセスが終了した段階で実施するウエハ検査工程をも削減させ、半導体装置の製造工程期間を短縮させる半導体装置の製造システムおよび半導体装置の製造方法を提供することができる。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造システムは、図１に示すように、半導体基板としてのウエハ１７若しくはその表面の薄膜に対して処理を実行する処理装置１４と、処理装置１４をイクイップメント・エンジニアリング・システムＥＥＳ（以下、「ＥＥＳ」と称する。）による自己管理をする自己診断システムとしてのコンピュータ１１ａと、処理を経た半導体基板としてのウエハ１７の検査装置１９による検査結果に基づいて、処理装置１４を自動修復するか否かを判定し、判定結果が有効判定（又は適正）のときは自己診断システムのパラメータの係数を維持（又は微調整）し、判定結果が無効判定（又は不適正）のときは自己診断システムのパラメータを変更（例えば、検査回数を増加）するパラメータフィッティング装置としてのコンピュータ１１、を備え、半導体製造プロセス段階の検査頻度を調整することができるシステムである。

ここで、「ＥＥＳ」とは、処理装置１４から装置情報を取得し、装置情報のデータを統計的に解析し、処理装置１４の状況が正常又は異常であるかを判定するシステムである。

ＥＳＳは、自己診断装置システムとしてのコンピュータ１１ａ上で実行され、ウエハ１７を処理している処理装置１４の内部状態をリアルタイムで取得する。処理装置１４の内部状態が推定できるので内部で処理されているウエハ１７のプロセス状態をもリアルタイムに取得することができる。

自己診断システムとしてのコンピュータ１１ａは、処理装置１４が実行するプロセスの経時的な変化をデータベース１３ａにウエハ１７に対応させて記憶することができる。

すなわち、半導体装置の製造システム１０は、この製造システム全体を制御するコンピュータ１１と、コンピュータ１１に接続し半導体製造プロセスに関するデータ処理アルゴリズムを記憶する記憶装置１２と、コンピュータ１１に接続しＡＰＣ（アドバンスト・プロセス・コントロール、以下、単に「ＡＰＣ」と略記する）やＭＥＳ（マニュファクチャリング・エグゼキューション・システム、以下、単に「ＭＥＳ」と略記する）に使用するデータを記憶するメインデータベース１３と、半導体基板としてのウエハ１７を処理する処理装置１４と、この処理装置１４で処理したウエハ１７を検査する検査装置１９と、を備えている。

ここで、「ＡＰＣ」とは、処理装置１４で処理したウエハ１７の処理内容に応じて、コンピュータ１１が半導体製造プロセスを変更するシステムを意味する。ウエハ１７を検査装置１９で検査した結果、期待の品質に達しない場合は、処理装置１４のプロセス条件を過去のプロセス条件を参照しながら、新たなプロセス条件に変更する。又、「ＭＥＳ」とは、複数のロットのウエハ１７を処理装置１４で処理する際に、コンピュータ１１が半導体装置の生産管理を実行し、選択した１つのロットのウエハ１７を処理装置１４へ搬送し、処理装置１４に処理を実行させ、検査装置１９にも検査を実行させるシステムを意味する。

図示する処理装置１４は簡単化のため単一として例示するが、現在のＬＳＩの製造工程から容易に理解できるように半導体装置の製造システム１０は、一般には処理装置１４が１０台以上の複数台設けられている。そして複数の処理装置１４から信号線１４ａを介してコンピュータ１１ａに接続し、ＥＥＳによる自己管理を実行させることができる。また、複数の処理装置１４は直接又はコンピュータ１１ａを介してコンピュータ１１に接続し処理装置１４の装置情報を送信することができ、コンピュータ１１は受信した装置情報に基づきＡＰＣ、ＭＥＳの管理下で半導体製造システム全体を統合的に管理することができる。

また、処理装置１４は半導体装置を加工処理する各種処理装置に対応させることができ、例えば、膜形成プロセスを実行する膜形成処理装置、不純物の拡散処理装置、ＣＶＤによる薄膜堆積膜装置、ＰＳＧ膜、ＢＳＧ膜、ＢＰＳＧ膜（絶縁膜）などをリフロー（メルト）する加熱炉装置、ＣＶＤ酸化膜などのデンシファイ量、シリサイド膜（電極）厚などを調整する熱化学反応処理装置、金属配線層を堆積するスパッタリング装置や真空蒸着装置、更にはメッキするメッキ処理装置、半導体基板を化学的・機械的に研磨するＣＭＰ処理装置、半導体基板表面をエッチングするドライ又はウエットエッチング処理装置、フォトリソグラフィー処理関連のスピンコート処理装置、ステッパー等の露光処理装置、ダイシングされたチップ状の半導体装置の電極をリードフレームに接続するボンディングワイヤ処理装置など様々な半導体製造プロセスに応用できる処理装置を対象とするのは勿論である。

なお、本発明の半導体装置の製造システム１０は、バッチ式装置あるいは枚葉式装置のいずれにも適用可能である。後述するすべての実施の形態についても同様にバッチ式装置あるいは枚葉式装置を適用しても構わない。

コンピュータ１１ａは製造プロセスデータを内部のデータベース１３ａに記憶させ、逐次的にウエハ１７のロット番号に関連する処理内容データやウエハ１７のプロセス履歴に関連する処理内容データを更新し、現時点（リアルタイム）の最良プロセス状態を処理装置１４に提供しながら、処理装置１４の内部で何が起きているかを検出処理２１して半導体製造プロセスに内部状態をフィードバックすることができる。

例えば、処理装置１４が真空処理系の膜形成処理装置、拡散処理装置、薄膜堆積膜装置のようなチャンバを有する処理装置である場合は、炉内複数箇所の温度、サセプタ温度、チャンバ外壁複数箇所の温度、チャンバの真空度を表す圧力、ガスの流量、ガス流量を制御するバルブの開度などの諸条件を決定する各種パラメータに基づき半導体製造プロセスを実行している。

また、処理装置１４がプラズマ処理系のドライエッチング装置、イオン注入装置のような電極を有する処理装置である場合は、上述した真空処理系の各種パラメータの他にＲＦのマッチング位置、ＲＦ電圧（進行波電圧、反射波電圧）、ウエハの位置情報のような各種パラメータに基づき半導体製造プロセスを実行している。

さらに、処理装置１４が大気圧処理系のウエットエッチング処理装置、スピンコート処理装置、ステッパー露光処理装置、ボンディングワイヤ処理装置の場合は、処理時間やウエハ若しくはチップの位置情報のような各種パラメータに基づき半導体製造プロセスを実行している。

さらにまた、半導体装置の製造システム１０は、処理装置１４が膜形成処理装置、拡散処理装置、薄膜堆積膜装置のようなガスやケミカルを使用する場合は、そのガスやケミカルがゲート１６を介して供給され、供給するガスやケミカルのような直材や、コンテナのような間材からなる直材間材１５を数値化して材料モデルとしたデータをメインデータベース１３に記録し自己管理をしている。この材料モデル化によりガスやケミカルのような材料から半導体製造プロセスに影響があるか否かをリアルタイムに判定処理２２することができる。

ウエハ１７は、処理装置１４とリンク１８して、所定の処理工程を通過する度にセンサー／検査装置１９により膜厚ＮＧやパターン欠陥の有無によりウエハ１７上の現象判定２３が行われる。この検査結果はウエハ１７のロット又は枚単位で管理するキーとなる情報となりコンピュータ１１を介して情報収集することによりリアルタイムモニター／ＱＣの判定処理２４に供される。

コンピュータ１１は、検査装置１９及び処理装置１４若しくはコンピュータ１１ａから品質情報や装置情報や直材間材情報を取得し、処理装置１４の状態やこの処理装置１４から搬出したロットのウエハ１７がどのような品質（例えば、膜厚）なのかリアルタイムにシミュレーションすることで、中間処理工程での検査を省略しても半導体装置の品質を十分把握することができる。

またコンピュータ１１は、品質情報を半導体製造プロセスにフィードバック処理し、若しくは次工程以降の処理装置（不図示）へフィードフォワード処理を実行することができ、複数のロットを処理する毎に検査装置１９側から送信される品質情報とコンピュータ１１ａから送信される推定品質情報とを比較し、半導体製造プロセスをコンピュータ１１上でシミュレーションすることで推定品質情報の確度を高めることができる。

さらに、コンピュータ１１は、リソグラフィー処理に使用されるマスク２０（レチクル）の設計情報２５も管理し、リアルタイムモニター／ＱＣの判定処理２４で特定の欠陥個所をウエハ上で発見した場合、マスク２０が設計不良か否かも判定処理することができる。

上述の如く、本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造システム１０は、処理装置１４、直材間材１５、ウエハ１７のプロセスをモデル化して、コンピュータ１１によるＡＰＣシステムを構成しているので、リアルタイムの品質管理を実行することができ、ＴＣＡＤ（テクノロジー・キャド）やＹＭＳ（イールド・マネジメント・システム）を実施できるため、最終工程を完了する前の中間処理工程においても最終的な半導体装置の歩留を予測することができるという利点がある。以下、第１乃至第７実施の形態を用いて、本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造システム１０の特徴を説明する。

図２は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造方法を説明する模式的な流れ図である。半導体装置の製造システム３０は、その半導体製造プロセス順序として、ウエハのロット投入工程４２、半導体基板としてのウエハ若しくはその表面の薄膜に対して処理装置による加工Ａ処理を実行する第１の処理工程４３、第１の検査装置によるインラインＱＣ処理を実行する第１の検査工程４４、第２の検査装置による表面パターンの欠陥検査処理をする第２の検査工程４５、ウエハ若しくはその表面の薄膜に対して処理装置による加工Ｂ処理を実行する第２の処理工程４６、更には図示を省略した第３の処理工程、第４の処理工程、第３の検査工程等の複数の処理工程や検査工程を順番に経由しながら、ウエハ状態で完成するロット上がり工程４７に至る。このロット上がり工程４７のウエハに形成された複数の半導体装置は、Ｄ／Ｓ（ダイソーティング）処理工程４８（以下、単に「Ｄ／Ｓ処理工程」と略記する）で歩留検査装置による半導体装置の歩留が検査される。このＤ／Ｓ処理によりチップの電気的特性がプローブ検査され良品または不良品として区分けされ、不良品のチップにはインクによるマークが施され識別することができる。

第１の処理工程４３は、ロット投入工程４２によりウエハを内部に搬入し、予め設定された半導体製造プロセスシークエンスに従い、加工Ａを処理する。この加工Ａは、成膜処理、酸化処理、プラズマ処理、ウエット処理、ＣＭＰ処理、ボンディング処理など種々のプロセスを適用させることができる。

例えば、加工Ａを実行する第１の処理工程４３が成膜プロセスの場合では、ガスの注入、温度管理、圧力管理、ＲＦ電圧管理、ガスの排気という一連の成膜処理をウエハに施しながら、処理装置のガス圧、温度、ＲＦ電圧、スパークの有無、堆積物量等の装置情報４３ａを自己診断システム３１へ送信する。

また、第１の処理工程４３がＣＭＰプロセスの場合では、研磨剤の量、研磨テーブルの回転数、研磨テーブルの劣化状態を監視しながら、ウエハの研磨処理を施し、処理装置への研磨剤の供給、研磨テーブルの交換時期等の装置情報４３ａを自己診断システム３１へ送信する。

この自己診断システム３１はリアルタイムにウエハを全数検査するように処理装置に複数配置した圧力検出器や、温度検出器や、スパーク検出器や、堆積膜厚検出器等で構成してもよく、半導体製造プロセスに対応する複数の検出器を設けて処理装置の装置状態を示す検知信号を受信するように構成するとよい。

また、第１の処理工程４３で使用される処理装置のメンテナンス時期、洗浄時期、部品交換時期のようなイベント情報４３ｂを加工Ｂ処理を実行する第２の処理工程４６の自己診断システム３４へ送信する。このイベント情報４３ｂに基づいて、現時点（リアルタイム）における第１の処理工程４３で処理中のロットがどのような状態（又は特性）で第２の処理工程４６へ引き継がれるか推測することができる。

自己診断システム３１は、半導体製造プロセスの進行により図１に示す処理装置１４の内部に蓄積又は堆積若しくは消耗する物質の量を所定の時間間隔（例えば、１秒間隔）で測定及び解析し、この物質の量が所定量に達した段階で自動修復要求信号を生成する。この自動修復要求信号はＱＣ情報３１ａとして警告装置３２へ送信される。半導体装置の製造システム３０が稼動した初期段階では、ＱＣ情報３１ａに含まれる自動修復要求信号に応答して、警告装置３２が第１の処理工程４３で稼動する酸化炉のような処理装置１４へ自動修復のタイミング指示情報３２ａを送信する。

加工Ａを行う第１の処理工程４３が熱化学反応プロセスを実行する場合を例示すると、処理装置１４としての酸化炉の内部に堆積する酸化堆積物量を所定の時間間隔（例えば、１秒間隔）により測定及び解析し、この酸化堆積物量が所定の堆積量に達した段階で自動修復要求信号を生成する。この自動修復要求信号はＱＣ情報３１ａとして警告装置３２へ送信される。半導体装置の製造システム３０は、ＱＣ情報３１ａに含まれる自動修復要求信号に応答して、警告装置３２が酸化炉へ自動修復のタイミング指示情報３２ａを送信するように構成することができる。

例示した酸化炉は、自動修復のタイミング指示情報３２ａを受信しているが第１の処理工程４３を実行中の段階では、１単位の半導体製造プロセスが終了するまで自動修復処理を待機させ、現時点で処理しているウエハのロット処理が完了し酸化炉の外へウエハを搬出した後に、酸化炉内部へクリーニングガスを導入するとよい。

この場合、搬出したウエハは、引き続き、第１の検査工程４４によりインラインＱＣ処理を実施し、ウエハ上に生成した膜厚情報を含むＱＣ情報４４ａをパラメータフィッティング装置３３へ送信する。

第１の検査工程４４でインラインＱＣ処理が完了したウエハは、第２の検査工程４５において第２の検査装置によりウエハ上のパターン欠陥の有無が検査され、欠陥検査の結果を含むＱＣ情報４５ａをパラメータフィッティング装置３３へ送信する。この「インラインＱＣ」では、主に薄膜の膜厚測定等の厚み方向のパラメータの測定を行う。また、「欠陥検査」とはフォトリソグラフィー工程により形成されるような平面パターン上の欠陥の検査を主に意図している。

パラメータフィッティング装置３３は、上述した自己診断システム３１のモデル及びそのパラメータをフィッティングさせる。本実施の形態におけるフィッティングとは、自己診断システム３１が所定の時間間隔（例えば、１秒間隔）で受信する処理装置からの装置情報４３ａに基づく自動修復要求信号を生成するタイミングを適切な時期に変更又は再構成（例えば、３ロット連続して処理装置不具合信号を受信して初めて自動修復要求信号を生成）する機能を意味する。

自己診断システム３１のモデル及びそのパラメータが適切でない場合は、装置情報４３ａの中に処理装置の酸化プロセスに不具合が生じた不具合パラメータが入ったとしても、現時点で処理中のロットが処理を終えて処理装置から搬出され、第１の検査工程４４による検査結果は正常値に入る。また、第２の検査工程４５による検査結果も正常値に入る。したがって、処理装置から発信された装置情報４３ａの中の不具合パラメータそのものがエラーであり、信憑性が低いものと判定することができる。

本実施の形態では、信憑性の低い不具合パラメータを含む装置情報４３ａの確度を高めるために、不具合パラメータが発信された時点のウエハのロットを品質検査して、装置情報４３ａとウエハの状態が一致するか否かを統計的に求め、パラメータフィッティング装置３３から自己診断システム３１へ修正したパラメータ３３ａなどをフィードバックするように構成している。

典型的には、過去１０ロットのウエハのＱＣ情報４４ａ及びＱＣ情報４５ａを第１の検査工程４４および第２の検査工程４５を通じて取得し、装置情報４３ａの不具合パラメータと比較しながら逐次的に自己診断システム３１のモデルのパラメータ３３ａを変更するように制御することができる。

成膜処理装置を用いた半導体装置の製造システムで例示すると、第１の検査工程４４で膜厚検査装置を使用して膜厚検査を施し、第２の検査工程４５でパターン欠陥検査装置を使用して欠陥検査を施し、各検査結果情報を取得し、装置情報４３ａの不具合パラメータと比較して逐次的に自己診断システム３１のモデルのパラメータ３３ａを変更するように制御することもできる。

自己診断システム３１は、半導体装置の製造システム３０が稼動している間に自己診断システム３１のモデルのパラメータを修正しながら、処理装置の自己診断を実行する。すなわち、処理装置の状態を監視し不具合信号の受信に応答して確度の高いＱＣ情報３１ａを生成する。このＱＣ情報３１ａは、下流に位置するＭＥＳへの警告発信をする警告装置３２に対して、自動修復のタイミング指示情報３２ａの送信を促す信号である。

警告装置３２は、ＱＣ情報３１ａの受信に応答し、処理装置に対してメンテナンスの指示をする自動修復のタイミング指示情報３２ａの警告情報を送信する。この場合、メンテナンスの頻度が増加すると半導体装置の製造システム３０の稼働率が低下するため、特に自動修復のタイミング指示情報３２ａの正確さが品質管理及び量産効率に対して影響することは勿論である。

例えば、図１に示す処理装置１４が成膜処理装置の場合では、炉内部をクリーニングするガスの導入回数を適正化してクリーニング回数を減少させながら品質低下を防止することで半導体装置の製造量を増大させることができる。

また警告装置３２は、ＱＣ情報３１ａの受信に応答し、メンテナンス情報３２ｂを発信しオペレータへ自動修復が発生することを報知する。例えば、クリーンルーム内に設置された処理装置の近傍に配置したアラームの点滅報知や、クリーンルーム外で半導体製造プロセス全体を監視しているオペレータのモニターへメンテナンス指示画面３８を表示させることもできる。

さらに警告装置３２は、別ルートで受信する検査頻度修正指示情報３３ｂに応答して、上述した第１の検査工程４４や第２の検査工程４５の処理回数を制御し、ウエハのロット検査頻度を調整することができる。すなわち、半導体製造プロセスが習熟曲線に沿って品質が安定し、リアルタイム／全数検査の必要性が低くなった段階で、パラメータフィッティング装置３３からの検査頻度修正指示情報３３ｂに応答して第１の検査工程４４や第２の検査工程４５による品質検査を省略するように半導体製造プロセスを自動的に再構成することができ、検査工程を減少させ半導体装置としてのウエハのスループットを増大させることができる。

さらにまた、パラメータフィッティング装置３３は、所定のロットで発生した新規欠陥発見のレポート情報３３ｃを生成し、クリーンルームの外で活動している技術者の欠陥発見報告部３９に対して中間工程にあるウエハの新規欠陥発見の事実をリアルタイムに報告することができる。

一方、出来映え／歩留収集部３６は、Ｄ／Ｓ処理工程４８がロット上がり工程４７のウエハを検査した歩留情報４８ａを取得し、例えば歩留の低下と判定した場合は、即座に品質管理体制を自動的に強化するように、歩留低下を示す歩留情報３６ｂを出来映え／歩留予測システム３５へ送信する。

出来映え／歩留予測システム３５は、実時間（リアルタイム）にウエハの品質管理を処理し、従前の歩留情報と現時点の歩留情報３６ｂとを比較しながら、歩留の傾向（増加又は減少）を予測する。この歩留の傾向を示す歩留の予測情報３５ａを上述したパラメータフィッティング装置３３へ送信することにより、パラメータフィッティング装置３３から警告装置３２へ検査頻度修正指示情報３３ｂを送信させることができる。

上述した検査頻度修正指示情報３３ｂは自動調整されるが、その制御手法を例示する。典型的には、第１の処理工程４３で作動する処理装置の工程能力指数Ｃｐを用いて検査頻度を自動調整することができる。ここで、ウエハに形成する膜厚又は不純物拡散深度若しくはエッチングレートなどを目標値として定め各変数を規定する。この目標値に対して所定量増加する処理装置の上限規格Ｓｕ、この目標値に対して所定量減少する処理装置の下限規格Ｓｌ、数ロット処理した実測値を平均した処理装置の平均値ｘ、この平均値ｘに対する各実測値のバラツキを示す処理装置の標準偏差δ、を蓄積し、処理装置の工程能力指数Ｃｐを算出した場合、上限規格Ｓｕに基づいて工程能力指数Ｃｐは（Ｓｕ−ｘ）／３δの関係が成立し、また、下限規格Ｓｌに基づいて工程能力指数Ｃｐは（ｘ−Ｓｌ）／３δの関係が成立する。

上述した工程能力指数Ｃｐが、例えば１．３３未満の状態（Ｃｐ＜１．３３）では検査頻度を増加させるように半導体製造プロセスを再構成する。また、工程能力指数Ｃｐが、例えば１．３３以上で且つ１．６７未満の状態（１．３３≦Ｃｐ＜１．６７）では検査頻度を維持させ変更しないように制御する。さらに、工程能力指数Ｃｐが、例えば１．６７以上の状態（１．６７≦Ｃｐ）では検査頻度を減少させるように半導体製造プロセスを再構成するように自動制御するとよい。

また、処理装置から搬出したロットの過去１０回分の膜厚や不純物拡散深度やエッチングレートなどの検査結果から処理装置の検査平均値ｘと、処理装置の上限規格Ｓｕ、若しくは処理装置の下限規格Ｓｌに基づき、処理装置の工程能力指数を算出してもよい。この場合、工程能力指数Ｃｐに対応させて検査頻度を現時点の２倍、１倍、及び０．５倍に変更しても、上述した検査頻度の制御と同等の半導体製造プロセス管理を実行することができる。

なお、処理装置としての酸化炉を例示すると、目標値とする膜厚を１０ｎｍと設定した場合、上限規格Ｓｕを１２ｎｍ、下限規格Ｓｌを８ｎｍに夫々設定し検査頻度の制御を行うことができる。

さらに、出来映え／歩留収集部３６は、歩留情報３６ａをＧＤＳデータ切り出し要求部３７へ送信し、フォトリソグラフィー工程に用いるマスクデータの一部を切り出したマスク情報３７ａを上述したパラメータフィッティング装置３３へ送信するように促すことができる。例えば、半導体装置の歩留を左右するウエハ上の欠陥部位が局所性を示す場合に自己診断システム３１のモデルへのフィードバック効果が有利に働く場合がある。

（第２の実施の形態）
図２を参照して、本発明の第２の実施の形態に係る半導体装置の製造システム３０の動作の流れを説明する。なお、上述した第１実施の形態と重複する部材若しくは工程の説明は省略するものとする。

半導体装置の製造システム３０は、ロット投入工程４２により搬入されたウエハを処理する第１の処理工程４３と、第１の処理工程４３で処理されたウエハの検査を行う第１の検査工程４４と、第１の検査工程４４を経たウエハの検査を行う第２の検査工程４５と、第２の検査工程４５を経たウエハを処理する第２の処理工程４６と、複数の処理工程と検査工程を経てウエハ内に半導体装置が完成するロット上がり工程４７と、ウエハを検査するＤ／Ｓ処理工程４８と、を備えている。

半導体装置の製造システム３０は、さらに第１の処理工程４３を自己診断する自己診断システム３１と、第２の処理工程４６を自己診断する自己診断システム３４と、Ｄ／Ｓ処理工程４８で取得した歩留情報４８ａを受信する出来映え／歩留収集部３６と、この出来映え／歩留収集部３６に接続し半導体装置の出来映え／歩留を予測する出来映え／歩留予測システム３５と、を備えている。

半導体装置の製造システム３０は、上述したロット上がり工程４７を通過したウエハをＤ／Ｓ処理工程４８により検査して歩留情報４８ａを出来映え／歩留収集部３６へ送信し、新たな歩留情報３６ｂを生成させ、出来映え／歩留予測システム３５へ送信するように構成する。

また、半導体装置の製造システム３０は、上流の半導体製造プロセスの状態を下流の半導体製造プロセスに反映させ、ウエハ中の半導体装置の歩留をロット毎に予測する。すなわち、上流工程に配置される処理装置の事象を管理し、この処理装置の消耗品を交換したメンテナンス時期、洗浄時期、部品交換時期のようなイベント情報４３ｂを下流工程の第２の処理工程４６でプロセスを実行する処理装置に接続した自己診断システム３４へ転送し、イベント情報４３ｂの適否を判断させることで、第１の処理工程４３で作動している処理装置の状態をリアルタイムに第２の処理工程４６で実行される半導体製造プロセスへ反映させることができる。

例えば、上流工程に配置される成膜処理装置の事象を管理し、成膜処理装置の消耗品を交換したメンテナンス時期、成膜処理装置の洗浄時期、成膜処理装置の部品交換時期のようなイベント情報４３ｂを下流工程の第２の処理工程４６で作動する別の半導体製造プロセス用のエッチング処理装置に接続した自己診断システム３４へ転送することで、第１の処理工程４３で作動している成膜処理装置の状態をリアルタイムに第２の処理工程４６で実行される半導体製造プロセスへ反映させることができる。

さらに、上流工程に配置される自己診断システム３１は、下流工程に配置される自己診断システム３４に接続し、処理装置により処理されたウエハの品質管理に関するロット情報４９を送信する。

自己診断システム３４は、上述したイベント情報４３ｂとロット情報４９とを総合的に数値的に評価し、第２の処理工程４６により処理されるウエハのロットが、処理装置状態の良い上流工程を通過したのか、処理装置状態の劣化した上流工程を通過したのか、これらを数値に基づいて客観的に品質を判定し、第２の処理工程４６でウエハへ加工Ｂの処理を施す処理装置からリアルタイムに送られてくる装置情報４６ａに基づき、確度の高い自己診断処理を実行することができる。

また、自己診断システム３４は、イベント情報４３ｂ、ロット情報４９、及び第２の処理工程４６でプロセスを実行する処理装置の装置情報４６ａを乗じて、第２の処理工程４６を経たウエハの歩留（例えば、数１０％の歩留）を演算してから、この演算結果をデリバリー予測部４０へ送信する。

この場合、第１の処理工程４３の不具合プロセスによる欠陥部位は第２の処理工程４６で修復できないので、半導体製造プロセスの下流工程に進むほどウエハ内の歩留は低下するため、デリバリー予測部４０は半導体製造プロセスの中間工程で最終的に良品となる半導体装置の数量を予測若しくは判定することができる。

デリバリー予測部４０は、半導体装置の製造システム３０の稼動計画を作成する不図示の生産計画用コンピュータに対して、ウエハの投入量制御特急申請処理４１を自動的に実行することができ、ウエハの最終検査で欠品を発見するよりも、早期にリカバリーロットをウエハ工程に流すことができるので、企業体としての半導体メーカーのキャッシュフローの最大化を期待することができる。

（第３の実施の形態）
第３の実施の形態で説明する半導体装置の製造システム５１は、半導体装置を加工処理する各種処理装置に対応させることができ、例えば、膜形成プロセスを実行する膜形成処理装置、不純物の拡散処理装置、ＣＶＤによる薄膜堆積膜装置、ＰＳＧ膜、ＢＳＧ膜、ＢＰＳＧ膜（絶縁膜）などをリフロー（メルト）する加熱炉装置、ＣＶＤ酸化膜などのデンシファイ量、シリサイド膜（電極）厚などを調整する熱化学反応処理装置、金属配線層を堆積するスパッタリング装置や真空蒸着装置、更にはメッキするメッキ処理装置、半導体基板を化学的・機械的に研磨するＣＭＰ処理装置、半導体基板表面をエッチングするドライ又はウエットエッチング処理装置、フォトリソグラフィー処理関連のスピンコート処理装置、ステッパー等の露光処理装置、ダイシングされたチップ状の半導体装置の電極をリードフレームに接続するボンディングワイヤ処理装置など様々な半導体製造プロセスに応用できる処理装置を対象とするのは勿論である。

図３は、本発明の第３の実施の形態の半導体装置の製造システム５１の模式的なブロック図である。半導体装置の製造システム５１は、例えば、熱化学反応を使用したホットプロセスが実行されるプロセス処理部としての酸化炉５４と、プロセス処理部制御装置としての酸化炉コントローラ５２と、この酸化炉コントローラ５２の作動および非作動、ならびに作動状態を制御するコンピュータ１１と、このコンピュータ１１と酸化炉５４との間に配置されたウエハ上の酸化膜厚の量を計算する酸化膜厚リアルタイムシミュレータ５３とを備える。なお、この酸化膜厚リアルタイムシミュレータ５３は、本実施の形態では酸化炉コントローラ５２と別体の装置として構成されているが、酸化炉コントローラ５２の内部に、その機能の一部として一体に構成されていても構わない。

この酸化膜厚リアルタイムシミュレータ５３は、酸化炉コントローラ５２から酸化炉５４へ送信されるスタート信号に応答し、内部の酸化膜厚計算部５６が酸化炉５４からリアルタイムに送信される炉内部の温度や圧力を示す装置内部情報に基づき、酸化炉５４へ搬入したウエハに形成される酸化膜厚の計算を開始する。この酸化膜厚の計算値はリアルタイムにコンピュータ１１へ送信され、ＭＥＳを用いた工場の生産管理に使用される。

コンピュータ１１は、内部のデータベースに記憶したＭＥＳの制御情報に基づき、酸化膜厚の計算値が所定の酸化膜厚計算値に達した段階で酸化炉コントローラ５２へ制御信号を送信する。酸化炉コントローラ５２は、この制御信号に応答して酸化炉５４へ酸化処理を停止させるストップ信号を送信する。このストップ信号は、並行して酸化膜厚リアルタイムシミュレータ５３内部の酸化膜厚計算部５６でモニタされ、リアルタイムで酸化処理停止に移行したタイミングを酸化膜厚リアルタイムシミュレータ５３へ検知させることができる。

従来の半導体装置の製造装置では、酸化膜厚計算部が酸化処理を停止させるストップ信号をモニタしていないため、現時点での装置内部情報がストップ信号が送信された後の炉内部状態を示す情報なのか否かが判別できなかったが、図３に示す本実施の形態の半導体装置の製造システム５１は、酸化炉コントローラ５２から送信されるストップ信号を酸化膜厚リアルタイムシミュレータ５３でモニタしているので、酸化処理を停止させた時点からの酸化炉５４の内部温度や圧力の降下を示す装置内部情報に基づき酸化膜厚計算を継続してリアルタイムに処理することができる。

酸化膜厚計算部５６は、酸化炉コントローラ５２から送信されたスタート信号を受信してから装置内部情報に基づき酸化炉５４内部のウエハに形成される酸化膜厚の計算を開始し、所定のプロセス期間後に酸化炉コントローラ５２から送信されるストップ信号を受信しさらに所定時間が経過するまでリアルタイムに酸化膜厚の計算を継続する。

酸化膜厚計算部５６による酸化膜厚の計算値は、装置内部情報が酸化炉５４から送信された時点毎に計算される瞬時値を示し、この瞬時値が実験計画法によるＤＯＥ（デザイン・オブ・エクスペリメンツ）モデル５９に従いスタート信号着信時点から酸化プロセスを完了させるストップ信号着信を経て所定時刻が経過するまでの期間に亘り積分処理が遂行され、ウエハに形成される酸化膜全体の厚さを算出することができる。

また、酸化膜厚リアルタイムシミュレータ５３による半導体装置の製造システム５１が従来の製造装置と相違する点は、コンピュータ１１が処理するＥＥＳデータ６０へチャンバＮＯ情報を付加して、例えば、酸化炉５４内部が複数のチャンバで構成されている場合、これら複数のチャンバ毎に異なるＥＥＳデータ６０を対応させ、酸化膜厚の計算精度を向上させることができる。しかもリアルタイムにチャンバ毎の装置内部情報を取得しているので枚葉処理の酸化膜厚リアルシミュレーションに有利となることは勿論である。

本実施の形態では、酸化炉５４の経時的要素を熱化学反応プロセスにリアルタイムで加味しているので、例えば、消耗品を交換するメンテナンス時期や、酸化炉５４の洗浄時期のようなイベント情報を受信し、それ以降の経過時間について酸化膜厚リアルタイムシミュレータ５３により積分処理をする積分機能を達成することもできる。したがって、全ロットを同様の半導体製造プロセス条件で処理する従来の半導体装置の製造装置に比して精密な品質管理を施すこともできる。

なお、半導体装置の製造システム５１を酸化処理装置として説明をしたが、本発明は酸化処理装置に限定されるものではない。例えば、エッチング装置などの処理装置に対しても図３のリアルタイム・シミュレータの構成要素として例示した「エンドポイントモニタ＋エッチレート推定」のようなリアルタイムシミュレータ機能を有する半導体装置の製造システムを構築することもできる。

（第４の実施の形態）
図４は、本発明の第４の実施の形態に係る半導体装置の製造方法を説明する模式的な流れ図である。加工Ａを実行する第１の処理工程４３、インラインＱＣを実行する第１の検査工程４４、欠陥検査を実行する第２の検査工程４５、加工Ｂを実行する第２の処理工程４６、技術者への欠陥発見報告部３９ａ、ＱＣ情報４４ａ、４５ａ、メンテナンス情報３２ｂは、上述した第１実施の形態と同等であり重複する説明を省略する。

本実施の形態に示す半導体装置の製造システムは、推定品質管理値と実測値の差異を利用して、各処理装置、各種センサ、自己診断システムのモデルを診断するように構成する。品質推定部６１は、第１の処理工程４３でプロセスを実行している処理装置から複数の変数Ｘを含む装置情報４３ａ（例えば、ＥＥＳデータ）を受け取り、関数ｆで表現される自己診断システムのモデル及びそのパラメータａ、パラメータｂとリアルタイムに受け取った装置情報４３ａに含まれる複数の変数Ｘに基づき、現時点での熱化学反応プロセス中のロットに対応する複数の出力Ｙデータを含む推定品質データ６１ａを算出し、この推定品質データ６１ａを異常検知装置として機能するコンパレータ６２へ送信する。

この推定品質データ６１ａには、ウエハの酸化膜厚さの面内分布や、酸化膜厚さの平均値のμデータ、酸化膜厚さのバラツキを示す標準偏差値のσデータが含まれ、コンパレータ６２に接続しているＭＥＳの制御を実行するコンピュータ１１にリアルタイムの半導体装置の品質情報を提供することができる。

このコンピュ−タ１１は、第１の検査工程４４を実行するインラインＱＣ処理装置や、第２の検査工程４５を実行する欠陥検査装置に接続し、推定品質データ６１ａと第１の検査工程４４によるＱＣ情報４４ａや第２の検査工程４５によるＱＣ情報４５ａとを夫々比較した差異情報に基づき、第１の検査工程４４又は第２の検査工程４５の検査頻度の最適化情報６４をインラインＱＣ処理装置又は欠陥検査装置に対して出力し、第１の検査工程４４又は第２の検査工程４５を省略させることができ、半導体装置の製造工程期間を短縮させることができる。

品質推定部６１は、例えばＱＣデータベース６５に格納されている品質管理データとしてのマハラノビス距離に基づく自己診断システムのモデル及びパラメータ情報６３を受け取り、経時的に変化する第１の処理工程４３でプロセス処理を実行している酸化炉内部の状態の演算処理により推定品質データ６１ａを算出する。推定品質データ６１ａは上述したようにコンパレータ６２に送信されるが、並行して第１の処理工程４３でプロセスを実行している酸化炉へフィードバック情報６１ｂとして送信され、この第１の処理工程４３の下流工程に位置する第２の処理工程４６で加工Ｂを処理するエッチング処理装置若しくはフォトリソグラフィー処理装置のような酸化処理プロセス以外の半導体製造プロセスを実行する処理装置へフィードフォワード情報６１ｃとして送信される。

コンパレータ６２は、品質推定部６１からの推定品質データ６１ａと、第１の検査工程４４を実施する検査装置からのＱＣ情報４４ａと、第２の検査工程４５を実施する検査装置からのＱＣ情報４５ａと、警告装置３２からのメンテナンス情報３２ｂと、を受信するように構成されている。

このようにコンパレータ６２は、品質推定部６１から装置情報４３ａとモデル及びパラメータ情報６３とを演算処理した推定品質データ６１ａを受信し、第１の検査工程４４並びに第２の検査工程４５でプロセス処理を実行している検査装置の夫々から実測値を受信することができ、品質管理に関する推定値と実測値とを比較しながら、自己診断システムのパラメータの推定をすることができる。すなわち、推定した自己診断システムのパラメータを実測値に近似させながら、コンパレータ６２から品質推定部６１へ補正した自己診断システムのパラメータａ、パラメータｂを送信することができる。

品質推定部６１から出力される推定品質Ｙｓを第１の処理工程４３の半導体製造プロセスにフィードバックして品質を安定させると供に、推定品質Ｙｓを第２の処理工程４６へフィードフォワードすることで、第２の処理工程４６のプロセス処理を実行する処理装置のパラメータを予め推定品質Ｙｓに合致させ、現時点で第１の処理工程４３中のロットが第２の処理工程４６に搬入された段階で推定品質Ｙｓに基づくプロセス処理を実行させることができる。

さらに、コンパレータ６２は、上述したように推定品質データ６１ａと実測値としてのＱＣ情報４４ａ、４５ａを取得しているので、推定値と実測値との間に乖離が発生した段階で、第１の処理工程４３の処理装置、第１の検査工程４４の検査装置、第２の検査工程４５の検査装置の何れか、若しくは全てが不具合を生じて確度の高い品質管理ができない状態を早期に判定することができる。

コンパレータ６２は、推定品質データ６１ａに基づき第１の処理工程４３の処理装置、第１の検査工程４４の検査装置、或いは第２の検査工程４５の検査装置に不具合が発生したことを示す信号を検出したときは、装置／センサー異常検知信号６２ａを警告装置３２並びにオペレータのモニターへ送信して、半導体製造プロセスを停止させ、オペレータのメンテナンス指示画面３８へ現時点の品質管理情報を表示させることができる。

（第５の実施の形態）
図５は、本発明の第５の実施の形態の半導体装置の製造方法を説明する模式的な流れ図である。ロット投入工程４２、第１の処理工程４３、第１の検査工程４４、第２の処理工程４６、ロット上がり工程４７、Ｄ／Ｓ処理工程４８、品質推定部６１は、上述した第４の実施の形態と同等であり重複する説明を省略する。

本実施の形態による半導体装置の製造方法は、半導体製造プロセスの上流に配置される例えば、成膜処理装置による第１の処理工程４３、この第１の処理工程４３の下流工程に配置された第２の処理工程４６と、ロット上がり工程４７を経たウエハ上に形成された複数の半導体装置のデバイス性能及び歩留を検査するＤ／Ｓ処理工程４８を備える。

加工Ａを処理する第１の処理工程４３は、プロセス処理を実行する処理装置の装置情報４３ａを品質推定部６１へ送信し、品質推定部６１は装置情報４３ａに基づき、推定品質データ６１ａを推定品質管理部６６へ送信する。この推定品質管理部６６は現時点で加工Ａが施されているロットの処理が完了した後に、第１の検査工程４４によるウエハのインラインＱＣ処理結果を比較データ６７として取得し、推定品質データ６１ａと比較することができるので、推定品質データ６１ａの確度を判定することができる。

例えば、推定品質管理部６６は、品質推定部６１が推定した推定品質データ６１ａと第１の検査工程４４で実測した実測値とを比較しながら、装置情報４３ａと実測値との相関処理を遂行する。ここで、本実施の形態の相関処理とは、品質推定部６１により推定した推定品質データ６１ａを実測値に近似させる処理を意味し、各ロットで得られた装置情報４３ａを第１の処理工程４３の半導体製造プロセスへフィードバックし次回のロットを処理する段階で装置情報４３ａを補正し実測値に近づけることができる。したがって、相関処理により品質推定部６１における推定品質データ６１ａの算出モデルのパラメータを適宜修正することができる。

例えば、推定品質管理部６６が、１０ロットの相関処理を実行した後の推定品質データ６１ａと実測値との乖離は、第１の検査工程４４（インラインＱＣ）や第３の検査工程４４ｃ（インラインＱＣ）が不要となる程度に減少し、推定品質管理部６６に接続したプロセス及びデバイスシミュレーション装置６９ａへ第１の処理工程４３で加工Ａを施したロットの歩留情報を転送することで、処理工程４３で処理されたロットの歩留を予測することができる。

同様に、加工Ｂを処理する第２の処理工程４６は、第２の処理工程４６のプロセス処理を実行する装置情報を品質推定部６８へ送信し、品質推定部６８は受信した装置情報に基づき、推定品質データとしてのＱＣ情報６８ａを推定品質管理部６６ａへ送信する。この推定品質管理部６６ａは現時点で加工Ｂが施されているロットの処理が完了した後に、第３の検査工程４４ｃによるウエハの検査結果データとしてのＱＣ情報４４ｄを比較データ６７ａとして取得し、ＱＣ情報６８ａと比較することができる。

推定品質管理部６６ａは、品質推定部６８が推定したＱＣ情報６８ａと第３の検査工程４４ｃで実測したＱＣ情報４４ｄとを比較しながら、装置情報と実測値との相関処理を遂行する。

例えば、推定品質管理部６６ａが、１０ロットの相関処理を実行した後のＱＣ情報６８ａと実測値との乖離は、加工Ｂを施す第２の処理工程４６から搬出したウエハを検査する第３の検査工程４４ｃ（インラインＱＣ）が不要となる程度に減少し、推定品質管理部６６ａに接続したプロセス及びデバイスシミュレーション装置６９ａへ第２の処理工程４６で加工Ｂを施したロットの歩留情報を転送することで、処理工程４６で処理されたロットの歩留を予測することができる。

プロセス及びデバイスシミュレーション装置６９ａは、上流工程としての第１の処理工程４３の歩留情報と下流工程としての第２の処理工程４６の歩留情報に基づいて半導体製造プロセス及び半導体装置としてのデバイスのシミュレーションを実行し、各ロットの推定歩留情報を次段のデバイス性能歩留予測部７０ａへ送信する。

上述したデバイス性能歩留予測部７０ａは、推定品質管理部６６及び推定品質管理部６６ａが推定した情報に基づき半導体装置の歩留を予測しているが、さらに本実施の形態ではインラインＱＣ処理による第１の検査工程４４のＱＣ情報４４ａ、及び第３の検査工程４４ｃのＱＣ情報４４ｄを収集し、実測値に基づき半導体装置の歩留を中間処理工程の段階で予測することができる。

プロセス及びデバイスシミュレーション装置６９は、上流工程（又は前段工程）に配置された第１の検査工程４４によるＱＣ情報４４ａと、下流工程（又は後段工程）に配置された第３の検査工程４４ｃのＱＣ情報４４ｄと、をマージさせプロセス及びデバイスのシミュレーションを実行し、シミュレーション結果としての歩留情報を次段のデバイス性能歩留予測部７０へ送信する。

デバイス性能歩留予測部７０は、各ロット毎の歩留予測情報７２を上述したデバイス性能歩留予測部７０ａへ送信する。デバイス性能歩留予測部７０ａは、推定歩留情報と歩留予測情報７２とを比較し、半導体装置の歩留予測処理７５を実行することでさらに高精度の歩留予測を提供することができ、歩留予測処理７５と並行して第１の検査工程４４と、第３の検査工程４４ｃによるインラインＱＣの頻度を再設定（例えば、検査の省略または間引き）することができる。

さらに、本実施の形態による半導体装置の製造システムは、第１の処理工程４３及び第２の処理工程４６の夫々に配置された処理装置の装置情報に基づく推定品質から半導体装置の歩留を予測すると供に、各処理工程から搬出されるウエハの検査結果に基づき半導体装置の歩留を予測したが、この予測した歩留と並行して、ロット上がり工程４７のウエハに対しプローブ検査装置によるＤ／Ｓ処理工程４８でデバイス性能歩留を求めることができる。

Ｄ／Ｓ処理工程４８により実測した歩留とデバイス性能歩留予測部７０の歩留とを比較処理７１し、その差異からデバイス性能歩留予測部７０のシミュレーション精度を補正することもでき、Ｄ／Ｓ処理工程４８により実測した歩留とデバイス性能歩留予測部７０ａの歩留とを比較処理７３し、その差異からデバイス性能歩留予測部７０ａのシミュレーション精度を補正することもできる。すなわち、プロセス及びデバイスシミュレーション装置６９、６９ａにおけるシミュレータモデルのパラメータを適宜修正することができる。

本実施の形態で示した半導体装置の製造システムによれば、実測された半導体装置の歩留に基づき各歩留予測を補正しながら半導体製造プロセスを繰り返せば、精度の高い歩留予測ができるため、例えば、品質管理用のウエハとしてのＮＰＷ（ノン・プロダクト・ウエハ）を省略することができ、インラインＱＣとしての検査工程をも省略することもでき、各ロット毎の半導体製造プロセス毎葉シミュレーションを実行することもできるという利点がある。

（第６の実施の形態）
図６は、本発明の第６の実施の形態に係る半導体装置の不良ロットを発生させた製造装置を特定する方法を説明する図である。図中の半導体装置の処理工程を酸化炉を用いて例示するが、本発明における第１の処理工程４３に用いる処理装置は酸化炉に限定されるものではなく、他の半導体製造プロセスを実行する処理装置にも適用できることは勿論である。

酸化工程のような第１の処理工程４３は、処理装置内部のチャンバで熱化学反応プロセスによりウエハ上に酸化膜を生成させる。また、第１の処理工程４３に用いる処理装置は、測定器７７に接続されチャンバ内部に配置した複数の検知器から測定器７７へ圧力、温度、電圧、バルブ開度のような装置情報をリアルタイムに送信している。

測定器７７は、受信した各種検知データに基づき、半導体製造プロセス中のウエハの状態を判定する。例えば第１の処理工程４３の半導体製造プロセスを実行している処理装置内部のチャンバから複数のデータを収集し、半導体製造プロセスのレシピ毎に、処理したウエハのロットを特定することができる。

また、測定器７７はリアルタイムのデータ収集能力を有し、例えば、所定の時間間隔で同時に検出した９種のアナログデータをデジタルデータに変換し、このデジタルデータをロット毎に時系列に記録及び解析する。図中央のヒストグラムは、測定器７７で収集したチャンバ内部の状態を時系列に記憶し、この記憶した時系列データをスカラー量へ変換し検出値７９（デテクション）として表示している。この検出値７９の中でプロセス制御可能な低い波高値と高い波高値で示すプロセス制御できない非制御値８０（アウトオブコントロール）をディスプレイ上で確認することができる。

測定器７７は、非制御値８０で示すスカラー量に基づき処理工程４３の所定の処理時刻に対応するチャンバ状態を解析処理し、チャンバ内部の要素情報を特徴量化８１（ローカライゼーション）した数値情報をグラフで表示する。この特徴量化８１は、処理中のロットの何番目のウエハの特定個所にどのような欠陥が存在するのかを示している。例えば、検出した非制御値８０に基づいてチャンバ内部の特徴量（又は要素情報）としてのパラメータＡの値を０．７８、パラメータＢの値を−０．６３として演算処理し、測定器７７の内部又は外部にこの特徴量化８１のデジタル情報を記録する不図示の特徴量データベースにアクセスして、リアルタイムの欠陥識別処理としての同程化処理８２（フォールトアイデンティケーション）を実行する。

上述した同程化処理８２に用いる特徴量データベースは、図中の相関表８３の形式で管理することができ、酸化炉のような処理工程４３の装置状態の修正（コレクション）に用いることができる。例えば、相関表８３の左欄に示す欠陥パラメータの欠陥分類番号の欄に示すＸ１に対応する右欄の特徴量（Ａ＝０．８／Ｂ＝−０．６）と、測定器７７が演算処理した特徴量のパラメータＡ０．７８、パラメータＢ−０．６３とが同程化処理８２された場合は、ウエハのロット状態は、図左上に示す欠陥部を有するロット状態８４のように奇数と偶数の順番で良品多数ウエハと良品少数ウエハが搬出されるという統計的なデータが記録されている。この統計的なデータには半導体製造プロセスのレシピ情報やＴＥＧ情報も含まれ、検査履歴及び半導体装置の分類情報もデータに含むことができる。

なお、相関表の左欄のＸ１に対応する右欄の特徴値により特定されるウエハの処理は、酸化工程のような処理工程４３において複数のチャンバ間で何らかのＥＥＳ信号の差が検出されている場合があり、処理装置の推定不良モードを特定することができる。

また、相関表８３の左欄に示す欠陥パターンの欠陥分類番号のＸ２により同程化処理８２されるウエハのロット状態は、特徴量データベースに記憶されている特徴量としてのパラメータＡの値が０．２、パラメータＢの値が０．７の少数点以下を１桁で表示する数値情報が読み出され、特徴量化８１されたデータと比較し近似している場合には、このウエハのロット状態は、図左中段に示すロット状態８５のようにランダムな状態で良品少数ウエハが搬出されるという統計的なデータに基づいて処理工程４３が評価される。

同様に、相関表８３の左欄に示す欠陥パターンの欠陥分類番号のＸ３により同程化処理８２されるウエハのロット状態は、特徴量データベースに記憶されている特徴量としてのパラメータＡの値が０．４、パラメータＢの値が−０．３の少数点以下を１桁で表示する数値情報が読み出され、特徴量化８１されたデータと比較し近似している場合には、このウエハのロット状態は、図左下段に示すロット状態８６のようにロットの前半は良品少数ウエハが存在し、ロットの後半は良品多数ウエハが存在するロットが搬出されるという統計的なデータに基づいて処理工程４３が評価される。なお、Ｘ３の欠陥分類番号に対応するロットのウエハは、例えば、処理工程４３の炉内温度が徐々に上昇すると欠陥が消滅するという修復工程により歩留を向上させることができる。

測定器７７は、上述の如く、リアルタイムに処理工程４３のチャンバ状態を検出し、特徴量化８１し、同程化処理８２を遂行するため、同程化処理８２により不良多数のロットが発見された段階で自動的に不良原因となる処理工程４３を特定することができる。したがって、不良多数のロットが発見された場合は、不良ロットを発生する処理工程４３を直ちに停止し、メンテナンスを実施するようにオペレータへ報知するように構成するとよい。なお、新たなパターンに特徴量化８１されたロットは図中右下に示す「新記号」を割り振り上述した特徴量データベースへその特徴量やウエハのロット状態を示す情報を記録することもできる。

（第７の実施の形態）
図７は、本発明の第７の実施の形態に係る半導体装置の製造方法を説明する模式的な流れ図である。ロット投入工程４２、第１の処理工程４３、第１の検査工程４４、第３の検査工程４４ｃ、第２の処理工程４６、ロット上がり工程４７、Ｄ／Ｓ処理工程４８、品質推定部６１、推定品質管理部６６、検出値７９、非制御値８０、特徴量化８１、同程化処理８２、相関表８３、及び新記号は、上述した実施の形態と同等であり重複する説明を省略する。

半導体装置の製造システムは、既知の特徴量化８１した情報と関連付けられた欠陥部８４ｂを有するウエハ１７ｂや、欠陥部８４ａを有するウエハ１７ｃに対応する欠陥パラメータＸ１、Ｘ２、Ｘ３の分類番号と複数の特徴量を特徴量データベースに記憶させて、特徴量化８１されたロットを同程化処理８２することにより不良ロットが発見できるが、同種の欠陥部８４ａが存在しても、未知の不良パターンとしてウエハ１７ａが処理されたロットに対してはロットアウト処理及びメンテナンス処理が困難である。

これに対して、本実施の形態では、処理工程４３を実施する処理装置から品質推定部６１へリアルタイムに収集した装置情報を各ロットに対応させて送信し、その後に下流工程を終了しロット上がり工程４７を通過したウエハ１７ａをＤ／Ｓ処理工程４８により検査し、最終的な欠陥部８４ａが特定される。

Ｄ／Ｓ処理工程４８は、ロットの番号、欠陥部のアドレスを記憶又は出力しているので、半導体装置の製造システムは、このロット番号を頼りに、このロットの加工Ａを処理した処理工程４３に用いた装置の装置情報（例えば、図２の４３ａ参照）を検索し、品質推定部６１に検索した装置情報４３ａを不良ロット情報として監視させ品質推定部６１内部のパラメータを自動的に更新するように制御する。推定品質管理部６６は上述の如く品質推定部６１から推定品質データを受け取り半導体装置の歩留を推定するので、現時点より後の半導体製造プロセスにおいてはウエハ１７ａのような欠陥パターンを有するロットを半導体装置の製造システムのラインから早期に排除し、無駄なケミカル等を消費することを有効に防止することができる。

また、半導体装置の製造システムは、新たに発見した不良パターンの特徴量情報を相関表８３の中の欠陥パラメータの欠陥分類番号Ｘ４として新記号を割り当て特徴量データベースへ自動的に登録できることは勿論である。

（第８の実施の形態）
本発明の第８の実施の形態に係る半導体装置の製造システムは、図８に示すように、ウエハ１７ａを処理する処理装置１４ａと、ウエハ１７ｂを処理する処理装置１４ｂと、ウエハ１７ｃを処理する処理装置１４ｃと、ウエハ１７ｄを処理する処理装置１４ｄと、各処理装置１４ａ〜１４ｄ毎に設けられた自己診断装置５ａ〜５ｄと、各自己診断装置５ａ〜５ｄ毎に設けられたデータベース１３ａ〜１３ｄと、ウエハ１７ａを検査する検査装置１９ａと、ウエハ１７ｂを検査する検査装置１９ｂと、ウエハ１７ｃを検査する検査装置１９ｃと、ウエハ１７ｄを検査する検査装置１９ｄと、自己診断装置５ａ〜５ｄに接続され、各処理装置１４ａ〜１４ｄが処理したウエハ１７ａ〜１７ｄ毎の推定品質値を受信するコンピュータ１１と、を備える。

第８の実施の形態に用いる自己診断装置５ａ〜５ｄは、第１の実施の形態に用いた自己診断システム１１ａと同等のハードウエア資源及びこれと協働したソフトウエアで構成することができる。したがって、自己診断システムとしての自己診断装置５ａ〜５ｄは、処理措置１４ａ〜１４ｄの装置情報を受信し、自己診断を実行する。

コンピュータ１１は、自己診断装置５ａ〜５ｄと接続し、すべてのウエハ１７ａ〜１７ｄの推定品質値を記憶装置１２に記憶し、又、検査タイミング毎に検査装置１９ａ〜１９ｄから送信される数ロットのウエハの中から選択したロットのウエハの検査結果を受信し、検査結果に基づく検査品質値（例えば、膜厚、エッチングレート、不純物の拡散深度、メルト状態）をロット番号、ウエハ番号に対応させて記憶装置１２へ記憶する。

コンピュータ１１による品質管理は、選択したロットに複数のウエハが存在する場合は代表ウエハだけを検査装置１９ａ〜１９ｄが検査し、検査結果をロット番号、代表ウエハ番号に対応させてコンピュータ１１が受信する。検査されないウエハは代表ウエハと同品質を有するものと推定しコンピュータ１１がロット番号及びウエハ番号に対応させて記憶しロット及びウエハ毎に品質管理をする。

したがって、コンピュータ１１は、全ロットの全ウエハの推定品質値をロット番号及びウエハ番号に対応させて記憶し、検査タイミング毎に出力される一部のロットのウエハの検査品質値をロット番号及びウエハ番号に対応させて記憶する。

コンピュータ１１は、メインデータベース１３に記憶したＡＰＣ、ＭＥＳのデータを使用して製造システム全体を管理し、複数の処理装置１４ａ〜１４ｄに対して異なるプロセスを実行させている。例えば、処理装置１４ａは、ウエハ１７ａに対して酸化膜形成プロセスを実行させ、処理装置１４ｂは、ウエハ１７ｂに対してエッチングプロセスを実行させ、処理装置１４ｃは、ウエハ１７ｃに対して不純物拡散プロセスを実行させ、処理装置１４ｄは、例えば、ウエハ１７ｄに対してリフロー（又はメルト）プロセスを実行させるように制御する。

但し、図示する処理装置１４ａ〜１４ｄは、簡単化のため４台として例示するが、現在のＬＳＩの製造工程から容易に理解できるように半導体装置の製造システムは、一般には、同種の処理装置が複数台設けられ、全体で１０台以上の処理装置が配置されている。

各処理装置１４ａ〜１４ｄは、内部の状態を表わす装置情報を各種センサを通して出力する。例えば、プラズマプロセスの装置であれば、チャンバ内部の圧力、温度、高周波電力値、高周波のインピーダンスを整合させるキャパシタの値、チャンバ内に導入するガスの流量など、各プロセス毎に定めた装置情報をそれぞれに設けられた自己診断装置５ａ〜５ｄへ出力する。

自己診断装置５ａは、装置情報を保存するデータベース１３ａに接続され、ＥＳＳによりウエハ１７ａを処理している処理装置１４ａから装置情報を受信し、装置情報に基づきウエハ１７ａに対応した推定品質値（例えば、処理装置１４ａが酸化炉とすれば、ウエハ１７ａ上に形成される膜厚）を算出し、この推定品質値をコンピュータ１１へ送信すると共に、データベース１３ａにウエハ１７ａに対応させて推定品質値を記憶する。

又、「推定品質値」とは、例えば、処理装置１４ａが酸化炉とすれば、処理装置１４ａから受信した装置情報Ｘを膜厚形成モデルの式（例えば、Ｙｅ＝ａＸ＋ｂ）に代入して推定膜厚値Ｙｅを算出するウエハ１７ａ上に形成される膜厚の推定値を意味する。装置情報Ｘは、ヒータ温度でも良く、ガスの流量でも良い、装置情報毎に膜厚形成モデルの式をデータベース１３ａが記憶し、自己診断装置５ａが膜厚形成モデルの式に装置情報を入力し推定品質値を算出する。

自己診断装置５ｂは、装置情報を保存するデータベース１３ｂに接続され、ＥＳＳによりウエハ１７ｂを処理している処理装置１４ｂから装置情報を受信し、装置情報に基づきウエハ１７ｂに対応した推定品質値（例えば、処理装置１４ｂがドライエッチング装置であれば、エッチングレート）を算出し、この推定品質値をコンピュータ１１へ送信すると共に、データベース１３ｂにウエハ１７ｂに対応させて推定品質値を記憶する。

自己診断装置５ｃは、装置情報を保存するデータベース１３ｃに接続され、ＥＳＳによりウエハ１７ｃを処理している処理装置１４ｃから装置情報を受信し、装置情報に基づきウエハ１７ｃに対応した推定品質値（例えば、処理装置１４ｃが拡散炉とすれば、不純物の拡散深度）を算出し、この推定品質値をコンピュータ１１へ送信すると共に、データベース１３ｃにウエハ１７ｃに対応させて推定品質値を記憶する。

自己診断装置５ｄは、装置情報を保存するデータベース１３ｄに接続され、ＥＳＳによりウエハ１７ｄを処理している処理装置１４ｄから装置情報を受信し、装置情報に基づきウエハ１７ｄに対応した推定品質値（例えば、処理装置１４ｄがアニール炉とすれば、絶縁膜のメルト状態）を算出し、この推定品質値をコンピュータ１１へ送信すると共に、データベース１３ｄにウエハ１７ｄに対応させて推定品質値を記憶する。

図８及び図９を参照し、ウエハの製造プロセスの中でエッチングを例示して半導体装置の製造システムの動作を説明する。製造システムでは、期待値の範囲に入る検査品質値Ｙｑを抽出し、推定品質値Ｙｅと検査品質値Ｙｑとを比較し、推定品質値Ｙｅのモデルを次のフローに沿って更新する。

ここで、「期待値」とは、記憶装置１２に記憶している過去の検査品質値Ｙｑを時系列に並べ、検査品質値Ｙｑの傾向を算出し現時点で適切と期待される検査品質値を意味する。

（再検査フロー）
以下においては、処理装置１４ａ、処理装置１４ｂ、処理装置１４ｃ、処理装置１４ｄのうちのドライエッチング装置としての処理装置１４ｂを例にとり説明する。

（ａ）コンピュータ１１は、スタートステップ９０（以下、ステップを「Ｓ」と略記する。）で、検査装置１９ｂが処理装置１４ｂで処理したウエハ１７ｂを定期的に検査した検査結果を受信した段階で、異常チェックＳ９１に移行する。コンピュータ１１は検査結果を検査品質値Ｙｑへ変換し、検査品質値Ｙｑと記憶装置１２に記憶した期待値と比較し検査品質値Ｙｑが異常か否かを判定する。異常判定の場合は、再測定Ｓ９２へ分岐し検査装置１９ｂに再測定指令を送信する。

（ｂ）検査装置１９ｂは、再測定Ｓ９２で、ウエハ１７ｂを再測定し、再測定した検査結果をコンピュータ１１へ再送信する。

（ｃ）コンピュータ１１は、再測定Ｓ９２で、再測定した検査結果を検査品質値Ｙｑへ変換し、期待値と比較して異常判定とした場合は、メール送信Ｓ９３へ移行しプロセス担当者宛に電子メールを送信し、ウエハ１７ｂの異常発生を通知する。

（ｄ）コンピュータ１１は、履歴更新Ｓ９４に移行し、記憶装置１２へウエハ１７ｂの異常を記録し、ウエハの番号、ウエハのロット、ウエハを処理した処理装置１４ｂに対応つけてデータベースを更新する。

（実測値比較フロー）
（ａ）コンピュータ１１は、再測定Ｓ９２で受信した再測定の検査品質値Ｙｑを期待値と比較し適正判定とした場合は、記憶装置１２へ再測定の履歴を検査装置１９ｂとウエハ１７ｂに対応つけて記憶すると共に、ノード９５を経由し推定品質比較Ｓ９６に移行する。

（ｂ）コンピュータ１１は、異常チェックＳ９１で検査品質値Ｙｑを適正と判定した場合も、推定品質比較Ｓ９６へ移行する。

（ｃ）コンピュータ１１は、推定品質比較Ｓ９６で、自己診断装置５ｂが算出した推定品質値Ｙｅと検査品質値Ｙｑを比較し、判定基準と一致するか判定する。判定基準は、推定品質値Ｙｅと検査品質値Ｙｑの回帰直線の信頼区間内に推定品質値Ｙｅが存在する場合は一致と判定し、信頼区間から外れたときは不一致と判定する。

（ｄ）コンピュータ１１は、推定品質比較Ｓ９６で、不一致判定をした場合は、要素判定処理Ｓ９７に移行し自己診断パラメータを修正する。例えば、自己診断パラメータは次の式（１）で表わされる。

Ｙｅ１＝ａＸ１＋ｂ …・・（１）
コンピュータ１１は、現在の推定品質値「Ｙｅ１ｃ」を記憶装置１２に記憶し、係数「ａ」、係数「ｂ」の何れか１つ又は係数「ａ」、係数「ｂ」の双方を変更した新たな推定品質値「Ｙｅ１ｎ」を記憶装置１２に記憶する。

（ｅ）コンピュータ１１は、要素判定Ｓ９７で、記憶装置１２に記憶している検査品質値Ｙｑの履歴を参照し、過去の検査品質値Ｙｑ１ｃの増減と不一致と判定した時点の推定品質値Ｙｅ１ｎとを比較し、推定品質値Ｙｅ１ｎを検査品質値Ｙｑに近似させるように、係数「ａ」の変更、係数「ｂ」の変更、装置情報「Ｘ１」と異なる装置情報「Ｘｎ」を追加させるか判定する。

（ｆ）コンピュータ１１は、推定品質値Ｙｅ１ｎが過去の検査品質値Ｙｑ１ｃと比較して想定外の変動と判定した場合は、装置情報追加Ｓ９８で、装置情報「Ｘ１」と異なる新たな装置情報「Ｘｎ」を追加し、推定式更新Ｓ１０１に移行し新たな自己診断パラメ−タをデータベース１３ｂへ自己診断装置５ｂを経由して記録する。

（ｇ）コンピュータ１１は、推定品質値Ｙｅ１ｎが過去の検査品質値Ｙｑ１ｃと比較して単調に変化していると判定した場合は、ａ変更Ｓ９９で、係数「ａ」を増減させ推定品質値Ｙｅ１ｎを検査品質値Ｙｑに近似させ、推定式更新Ｓ１０１に移行し新たな自己診断パラメ−タをデータベース１３ｂへ自己診断装置５ｂを経由して記録する。

（ｈ）コンピュータ１１は、推定品質値Ｙｅ１ｎが過去の検査品質値Ｙｑ１ｃと比較して急峻に変化していると判定した場合は、ｂ変更Ｓ１００で、係数「ｂ」を増減させ推定品質値Ｙｅ１ｎを検査品質値Ｙｑに近似させ、推定式更新Ｓ１０１に移行し新たな自己診断パラメ−タをデータベース１３ｂへ自己診断装置５ｂを経由して記録する。

（ｉ）その後、コンピュータ１１は、メール送信Ｓ１０２に移行し、プロセス担当者宛に電子メールを送信し、新たな自己診断パラメータの更新報告を実行する。

（ｊ）コンピュータ１１は、履歴更新Ｓ９４に移行し、記憶装置１２へウエハ１７ｂの異常を記録し、ウエハの番号、ウエハのロット、ウエハを処理した処理装置１４ｂに対応つけてデータベースを更新する。

（ｋ）コンピュータ１１は、推定品質比較Ｓ９６で、一致判定をした場合は、スペック確認Ｓ１０６へ分岐し、推定品質値Ｙｅ１ｎが規格に入るか判定する。規格に入ると判定した場合は、履歴更新Ｓ９４に移行し、記憶装置１２へウエハ１７ｂの正常を記録し、ウエハの番号、ウエハのロット、ウエハを処理した処理装置１４ｂに対応つけてデータベースを更新する。

ここで、「規格」とは、半導体装置を製造する各プロセスで画一的に定めた基準値で、上述した期待値と異なる。

（センサ異常通知フロー）
（ａ）コンピュータ１１は、開始Ｓ９０でウエハ１７ｂのロットが処理装置１４ｂに搬送され処理が開始される場合、センサチェックＳ１０３へ移行し、自己診断装置５ｂによる処理装置１４ｂに設けられた各種センサの動作を検査する。例えば、エッチングガスの流量センサ、高周波電源のセンサ、チャンバの圧力センサなどのエッチングに影響する装置情報を出力するセンサが正常に動作しているか否かを判定し、正常判定のときは推定品質計算Ｓ１０４へ移行し、何れか１つでもセンサが異常の場合は、センサ異常通知Ｓ１１３へ分岐する。

（ｂ）コンピュータ１１は、センサ異常通知Ｓ１１３で自己診断装置５ｂから処理装置１４ｂの装置情報に対応させたセンサ異常通知を受信し、記憶装置１２に記憶している処理装置１４ｂのセンサ履歴情報を参照し、異常と判定されたセンサの関連履歴情報を抽出する。例えば、前回の異常発生時から今回の異常判定時までの経過時間（又は、連続正常動作期間）、処理装置１４ｂが製造ラインに設置されてから異常判定された通算回数、処理装置１４ｂが正常動作時の装置情報の傾向に基づく正常推奨値などを記述した電子メールを作成する。

（ｃ）コンピュータ１１は、メール送信Ｓ１１４に移行し、センサ異常通知Ｓ１１３で作成した電子メールをプロセス担当者宛に送信し、処理装置１４ｂのセンサの異常を通知し、処理を終了する。

（推定品質算出フロー）
（ａ）自己診断装置５ｂは、開始Ｓ９０からセンサチェックＳ１０３へ移行し、センサがすべて正常の場合は、推定品質計算Ｓ１０４へ移行し、ウエハ１７ｂを処理装置１４ｂへ搬入し処理を開始する段階で、例えば、チャンバのインピーダンス調整を行うキャパシタンスを示す装置情報「Ｘ１」も取得開始し、式（１）を用いて推定品質値Ｙｅ１を算出し、品質管理Ｓ１０５へ移行する。

（ｂ）コンピュータ１１は、品質管理Ｓ１０５で自己診断装置５ｂが算出したウエハ１７ｂの推定品質値Ｙｅ１を受信すると共に、ウエハ１７ｂが検査装置１９ｂで検査されたか否かをロット番号又はウエハ番号に基づいて判定する。検査済みと判定した場合は、推定品質比較Ｓ９６へ分岐し、実測値比較フローのシーケンスを実行する。

一方、ウエハ１７ｂが検査装置１９ｂで検査されていない場合は、スペック確認Ｓ１０６へ分岐する。すなわち、複数のロットを処理装置１４ｂで処理しながら、定期的にウエハ１７ｂを検査するので検査されないウエハ１７ｂが存在し、また、検査したロットであっても代表ウエハでないウエハ１７ｂは検査装置１９ｂで検査されていない履歴が記憶装置１２に保存されているので、コンピュータ１１はウエハの履歴を参照しスペック確認Ｓ１０６へ分岐する。

（ｃ）コンピュータ１１は、スペック確認Ｓ１０６で推定品質値Ｙｅ１が規格に入るか判定する。規格に入ると判定した場合は、履歴更新Ｓ９４に移行し、記憶装置１２へウエハ１７ｂの正常を記録し、ウエハ番号、ウエハのロット番号、ウエハを処理した処理装置１４ｂに対応つけてデータベースを更新し、処理を終了する。

一方、コンピュータ１１が、スペック確認Ｓ１０６で推定品質値Ｙｅ１が規格に入らないと判定した場合は、追加検査決定Ｓ１０７へ分岐する。

（ｄ）コンピュータ１１は、追加検査決定Ｓ１０７でプロセス担当者からの指令で追加検査をする場合は、追加品質管理Ｓ１０８へ分岐し、ウエハ１７ｂを検査装置１９ｂで検査させ検査結果を変換した検査品質値Ｙｑをウエハ１７ｂに対応付けて記憶装置１２へ保存する。

（ｅ）コンピュータ１１は、処理を推定品質比較Ｓ９６に移行させ、追加品質管理Ｓ１０８で記憶装置１２に保存した検査品質値Ｙｑと推定品質値Ｙｅ１とを比較し、実測値比較フローのシーケンスを実行する。

（ｆ）コンピュータ１１は、追加検査決定Ｓ１０７でプロセス担当者からの指令により、ウエハ１７ｂの追加検査をしない場合は、上位成分レポートＳ１０９へ移行し、記憶装置１２に記憶された過去の推定品質値Ｙｅ１ｃとスペック確認Ｓ１０６で規格に入らないと判定した推定品質値Ｙｅ１ｎとを比較し、式（１）で表わす推定品質値Ｙｅ１を算出するモデルの中で不一致の大きい上位の成分（例えば、上位の係数「ａ」と、次の係数「ｂ」）を記述した電子メールを作成する。

また、コンピュータ１１は、上位成分レポートＳ１０９において、スペック確認Ｓ１０６で規格外と判定された推定品質値Ｙｅ１ｎを記憶装置１２のデータベースに記憶すると共に、データベースに記憶された推定品質値Ｙｅ１ｃの履歴を参照し、過去に同様な異常がないか調査し、調査結果を記述した電子メールを作成する。

（ｇ）コンピュータ１１は、メール送信Ｓ１１０へ移行しプロセス担当者宛に上位成分レポートＳ１０９で作成した電子メールを送信し、ウエハ１７ｂの推定品質値Ｙｅ１の異常発生を通知する。

このように、第８の実施の形態に係る半導体装置の製造システムでは、コンピュータ１１は、自己診断装置５ｂが算出する推定品質値Ｙｅ１と定期的に取得する検査装置１９ｂから得られた検査品質値Ｙｑとを比較し、推定品質値Ｙｅ１と検査品質値Ｙｑとの差に応じて推定品質値Ｙｅ１の推定式の係数を修正し、又は推定式を変更するので、処理装置１４ｂの自己診断の精度を高めることができる。

図９の推定品質計算Ｓ１０４に用いるウエハの断面図を図１０に例示する。処理装置１４ｂは、ウエハをチャンバ内へ搬入する。搬入するウエハは、シリコン基板１１９の上方に形成された層間絶縁膜のテトラエトキシシランＴＥＯＳ１１８、ＴＥＯＳ１１８上に形成された反射防止膜１１７の膜構造を備える。なお、本発明は層間絶縁膜をＴＥＯＳに限定するものではなく、他の半導体薄膜形成材料としてのＴＭＰＯ、ＴＥＭも対象とする。

反射防止膜１１７の表面には、露光現像処理が終了したレジスト１１６が形成される領域と、露光現像処理でレジスト１１６が除去され反射防止膜１１７が露出した領域を有する。

処理装置１４ｂは、反射防止膜１１７が露出した領域に対して、ＴＥＯＳ１１８が現れるまで反射防止膜１１７のエッチングを行う。

自己診断装置５ｂは、反射防止膜１１７をエッチングするエッチングガス（四フッ化炭素ＣＦ４、臭化水素酸ＨＢｒ、酸素Ｏ２など）の流量、高周波電源の進行波、高周波電源の反射波などの高周波電源関連のパラメータ、圧力などの複数の装置情報Ｘｉ（ｉは収集される情報の個数分存在）を処理装置１４ｂから受信する。

自己診断装置５ｂは、例えば、エッチングレートの推定品質Ｙｅ１を算出するために、チャンバのインピーダンス調整をするキャパシタの容量の値を装置情報として取得する。なお、エッチングガスの流量を装置情報Ｘ２として取得し、エッチングレートの推定品質Ｙｅ２を算出することは、製造プロセスの選択事項である。

図９の推定品質比較Ｓ９６に用いる判定基準のグラフを図１１に示す。グラフの横軸は、自己診断装置５ｂが算出したエッチングレートの推定品質値Ｙｅ１を表わし、グラフの縦軸は、検査装置１９ｂがウエハ１７ｂを検査した実測値に基づき、コンピュータ１１が算出したエッチングレートの検査品質値Ｙｑ１を示している。

コンピュータ１１は、推定品質比較Ｓ９６で推定品質値Ｙｅ１と検査品質値Ｙｑ１を比較する際に、判定基準として、推定品質値Ｙｅ１と検査品質値Ｙｑ１の回帰直線の信頼区間内（点線１２４と点線１２５に挟まれた領域）に推定品質値Ｙｅ１が存在する場合は一致と判定し、信頼区間から外れたときは不一致と判定する。

コンピュータ１１は、処理装置１４ｂでエッチングした複数のロットのウエハを検査した実測値に基づき、ウエハ番号に対応したエッチングレートの検査品質値Ｙｑ１を算出し、記憶装置１２へ記憶する。又、コンピュータ１１は、自己診断装置５ｂからウエハ番号に対応させたエッチングレートの推定品質値Ｙｅ１を受信し、記憶装置１２に記憶する。

推定品質値Ｙｅ１を求めるモデルの式（１）が適切な場合、各ウエハ番号の検査品質値Ｙｑ１に対する推定品質値Ｙｅ１との交点を出現させるウエハでは、エッチングレート「２．３」〜「４．３」（ｎｍ／秒）の範囲で回帰直線１２６に重なる若しくは近傍に位置する品質を有する。

ただし、処理装置１４ｂに設けられたチャンバの圧力、キャパシタの値、エッチングガスの流量が変動したときは、ロット間でウエハ品質に変動が生じる場合がある。例えば、図中のサークル１２０、１２１、１２２、１２３で囲んだ交点を出現させるウエハは、検査品質値Ｙｑ１に対して、それぞれ推定品質値Ｙｅ１との差が生じているため、推定品質値Ｙｅ１を求めるモデルの式（１）を変更し、推定品質値Ｙｅ１の信頼性を高める必要がある。

サークル１２０で囲んだ交点を出現させたウエハは、検査品質値Ｙｑ１が「２．８」に対して推定品質値Ｙｅ１が「２．３」であり、回帰直線１２６より上側に位置し推定品質値Ｙｅ１を増加させるようにモデルの式（１）のパラメータを変更する。例えば、係数「ａ」を増加させ検査品質値Ｙｑ１に近似させる。

サークル１２１で囲んだ交点を出現させたウエハは、検査品質値Ｙｑ１が「３．１」に対して推定品質値Ｙｅ１が「２．６」であり、回帰直線１２６より上側に位置し推定品質値Ｙｅ１を増加させるようにモデルの式（１）のパラメータを変更する。例えば、係数「ａ」を増加させ検査品質値Ｙｑ１に近似させる。

サークル１２２で囲んだ交点を出現させたウエハは、検査品質値Ｙｑ１が「２．３」に対して推定品質値Ｙｅ１が「２．８」であり、回帰直線１２６より下側に位置し推定品質値Ｙｅ１を減少させるようにモデルの式（１）のパラメータを変更する。例えば、係数「ａ」を減少させ検査品質値Ｙｑ１に近似させる。

サークル１２３で囲んだ交点を出現させたウエハは、検査品質値Ｙｑ１が「２．５」に対して推定品質値Ｙｅ１が「３．０」であり、回帰直線１２６より下側に位置し推定品質値Ｙｅ１を減少させるようにモデルの式（１）のパラメータを変更する。例えば、係数「ａ」を減少させ検査品質値Ｙｑ１に近似させる。

コンピュータ１１は、モデルの式（１）のパラメータを変更する際に、記憶装置１２に記憶しているウエハの実測値に基づく検査品質値Ｙｑ１の時系列グラフのデータを参照する。

図１２に示すように、検査品質値Ｙｑ１の時系列グラフでは、横軸はウエハを処理した日時を示し、縦軸はエッチングレート（ｎｍ／秒）の検査品質値Ｙｑ１を示している。

図１１のサークル１２０で囲んだ交点を出現させたウエハは、図中のサークル１３０で囲んだ２月４日に処理したロットに該当し、２月１日から検査品質値Ｙｑ１が単調増加しているので、コンピュータ１１は式（１）の係数「ａ」を増加させ、エッチングレートの推定品質値Ｙｅ１ｎに更新する。

図１１のサークル１２１で囲んだ交点を出現させたウエハも、図中のサークル１３１で囲んだ２月５日に処理したロットに該当し、２月４日から検査品質値Ｙｑ１が単調増加しているので、コンピュータ１１は式（１）の係数「ａ」を増加させ、エッチングレートの推定品質値Ｙｅ１ｎに更新する。

図１１のサークル１２２で囲んだ交点を出現させたウエハは、図中のサークル１３２で囲んだ２月７日に処理したロットに該当し、２月５日の検査品質値Ｙｑ１に比して急峻に減少しているので、コンピュータ１１は式（１）の係数「ｂ」を減少させ、エッチングレートの推定品質値Ｙｅ１ｎに更新する。

図１１のサークル１２３で囲んだ交点を出現させたウエハは、図中のサークル１３３で囲んだ２月１３日に処理したロットに該当し、２月７日から検査品質値Ｙｑ１ｃが単調増加しているので、コンピュータ１１は式（１）の係数「ａ」の変更判定をし、検査品質値Ｙｑ１ｎが回帰直線１２６の下側に位置するため、係数「ａ」を減少させエッチングレートの推定品質値Ｙｅ１ｎに更新する。

図中のサークル１３４で囲んだ交点を出現させたウエハは、２月２２日に処理したロットに該当し、２月１３日の検査品質値Ｙｑ１ｃに比して急峻に増加している。このロットは、現状の式（１）では想定外の変動であり、コンピュータ１１は、図９の推定式更新Ｓ１０１に移行し新たな自己診断パラメ−タをデータベース１３ｂへ自己診断装置５ｂを経由して記録し、メール送信Ｓ１０２（図９参照）に移行して推定品質値推定式の変更をプロセス担当者宛にメールで通知する。

第８の実施の形態では、コンピュータ１１がデータベース１３ｂの自己診断パラメ−タを変更すると共に、記憶装置１２に記憶したウエハ番号に対応する推定品質値Ｙｅ１ｃと検査品質値Ｙｑ１ｃをロットに対応させて記憶し、複数のロットで処理された複数のウエハの推定品質値Ｙｅ１ｎを検査品質値Ｙｑ１ｎに近似させる。

しかも、コンピュータ１１は、エッチングレートの推定品質値Ｙｅ１と検査品質値Ｙｑ１の比較結果と、検査品質値Ｙｑ１ｃの時系列変化に基づき、要素判定処理Ｓ９７（図９参照）を実行し、式（１）の要素を選択し、係数「ａ」、係数「ｂ」の変更を自動更新し、式（１）が更新された後に、新たな推定品質値Ｙｅ１ｎを求め適正な状態に保持することができる。

したがって、エッチングレートの推定品質値Ｙｅ１だけを監視して起こりうる処理装置１４ｂの異常誤検出及び異常見逃しの防止が可能となる。すなわち、異常誤検出の防止により処理装置１４ｂの稼働率を上昇させ、異常見逃しの防止により低歩留りロットの発生を未然に防止する。

以下においては、処理装置１４ａ、処理装置１４ｂ、処理装置１４ｃ、処理装置１４ｄの中で、酸化炉を有する処理装置１４ａを例にとり説明する。

自己診断装置５ａは、処理装置１４ａへ供給する供給ガス（酸素Ｏ_２、窒素Ｎ_２、水素Ｈ_２など）の流量、ヒーター電力、酸化炉周囲の気圧などを装置情報として受信する。受信した装置情報をデータベース１３ａに記憶すると共に、ウエハ１７ａの酸化膜厚の推定品質値Ｙｅ２を次の式（２）を用いて算出する。

Ｙｅ２＝ｃＸ２＋ｄＸ３＋ｅＸ４＋ｆ …・・（２）
装置情報Ｘ２はヒーター電力を示し、装置情報Ｘ３は酸素Ｏ２の流量を示し、装置情報Ｘ４は酸化炉周囲の気圧を示している。又、コンピュータ１１は、係数「ｃ」、係数「ｄ」、係数「ｅ」、係数「ｆ」に自己診断パラメータを割り当てる。

ウエハ１７ａの酸化膜厚はすべてのパラメータの影響を受けるが、図１３に示すように、長期連休前（図中の４月１３日から４月２８日まで）の酸化膜厚（ｎｍ）の推定品質値Ｙｅ２ｃは、「９８」〜「９９」の範囲に収まる。処理装置１４ａは４月２８日の夜から５月６日の朝まで停止され、長期連休後（図中の５月６日以降）の酸化膜厚（ｎｍ）の推定品質値Ｙｅ２ｎは、「９６」〜「９７」の範囲に移動し酸化膜厚の推定品質値Ｙｅ２が大きく変動している。

自己診断装置５ａは、図１４に示すように、処理装置１４ａからヒータ電力（Ｗ）の装置情報を受信する。長期連休前のヒータ電力１４０は、処理装置１４ａを稼動させてから５００秒後に９００Ｗ、６００秒後に２００Ｗ、６５０秒以降は１００Ｗ以下である。

これに対して、長期連休後のヒータ電力１４１は、処理装置１４ａを稼動させてから５００秒後に６００Ｗ、６００秒後にゼロＷ、６５０秒後にゼロから２００Ｗへ上昇し、７５０秒以降は１５０Ｗ〜３００Ｗ以下であり、長期連休前のヒータ電力１４０と比較して６５０秒後までヒータ電力が下がり、７００秒後はヒータ電力が上昇している点で相違する。

処理装置１４ａは、酸化炉の温度上昇をモニタする。長期連休前の温度１４２は、処理装置１４ａを稼動させてから５６０秒後に８００℃に上昇し、７００秒後に８４０℃に上昇し、８００秒以降に８４０〜８５０℃の範囲に推移する。長期連休後の温度１４３は、処理装置１４ａを稼動させてから５７０秒後に８００℃に上昇し、７００秒後に８３０℃に上昇し、８００秒以降に８４０〜８５０℃の範囲に推移し、長期連休前に比較して温度上昇曲線が下がっている。

自己診断装置５ａは、処理装置１４ａから長期連休の前後で異なる装置情報Ｘ２のヒーター電力の装置情報を受信したため、温度上昇曲線が長期連休の前後で変動したと考えられる。

そこで、コンピュータ１１は、推定品質比較処理を実行し検査装置１９ａで実測した長期連休後のウエハ１７ａの膜厚に基づく検査品質値Ｙｑ２と、自己診断装置５ａから受信した長期連休後のウエハ１７ａの酸化膜厚の推定品質値Ｙｅ２とを比較し、不一致判定をする。

コンピュータ１１は、要素判定処理を実行し、式（２）の係数「ｃ」を増加させ、長期連休後に対応する自己診断パラメータを自動生成することで、今後、長期連休前後（例えば、年に数回の非定常作業）での酸化炉に設けたヒーターの状態変化を予め捉え、ウエハ１７ａの酸化膜厚の推定品質値Ｙｅ２の信頼性を高めることができる。

コンピュータ１１は、自己診断装置５ａに対して式（２）の変更を通知し、自己診断装置５ａ側に設けたデータベース１３ａに新たな式（２）を記憶し、記憶装置１２にも式（２）の変更を記憶させる。なお、式（２）の変更通知はメール送信処理により、コンピュータ１１から自動的にプロセス担当者宛に電子メールが送信される。

このように、ウエハ１７ａの酸化膜厚実測に基づく検査品質値Ｙｑ２と自己診断装置５ａが算出する酸化膜厚の推定品質値Ｙｅ２とを定期的に比較することにより、長期連休前後（年に数回の非定常作業）でのヒーターの状態変化を捉えることが可能となり、ウエハ１７ａの酸化膜厚の推定品質値Ｙｅ２の異常を未然に防止することができる。

なお、本発明の実施の形態に記載された、作用及び効果は、本発明から生じる最も好適な作用及び効果を列挙したに過ぎず、本発明による作用及び効果は、本発明の実施の形態に記載されたものに限定されるものではない。

以下に、本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造システム及び半導体装置の製造方法に関連する技術事項を開示する。

（ａ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造システムは、半導体基板を用いたプロセス処理を実行する処理装置と、処理装置から装置情報を受信しプロセス処理の推定品質値を算出する自己診断システムと、プロセス処理の結果を検査する検査装置と、検査結果と推定品質値とを比較し、推定品質値を有効判定するときは自己診断システムのパラメータを維持し、推定品質値を無効判定するときは自己診断システムのパラメータの係数を変更するコンピュータと、を備える。

（ｂ）本発明の実施の形態に用いるコンピュータは、推定品質値を無効判定するときはパラメータの式を変更する。

（ｃ）本発明の実施の形態に用いるコンピュータは、推定品質値と実測値からなる回帰直線の信頼区域内に検査結果が存在するときは有効判定を行う。

（ｄ）本発明の実施の形態に用いるコンピュータは、記憶装置に記憶した過去の実測値に基づく品質傾向を算出し、検査結果と品質傾向とを比較して、判定を行う。

（ｅ）本発明の実施の形態に用いるコンピュータは、半導体基板の酸化処理プロセスの検査結果に基づいて判定を行う。

（ｆ）本発明の実施の形態に用いるコンピュータは、半導体基板のエッチング処理プロセスの検査結果に基づいて判定を行う。

（ｇ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法は、半導体基板のプロセス処理を実行する処理装置を診断し所定の条件を満たした段階で自動修復要求信号を生成する自動修復要求工程と、処理を経た半導体基板の品質を検査する品質検査工程と、品質検査工程により取得した品質管理情報に基づいて自動修復要求信号の生成タイミングの良否を判定し、該判定結果が有効判定のときは自己診断システムのパラメータを維持し、該判定結果が無効判定のときは自己診断システムのパラメータを変更すると供に、品質検査の作動頻度を変更する自動検査頻度修正工程と、を備える。

（ｈ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法は、判定結果が無効判定のときは、コンピュータが自己診断システムのパラメータを追加する。

（ｉ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法は、半導体基板のプロセス処理を実行する処理装置の状態を監視すると供に、処理プロセスモデルに沿って該処理装置の装置情報を積分し、半導体製造プロセスのシミュレーションを実行し、該処理による半導体基板の品質を推定するリアルタイムシミュレーション工程を備える。

（ｊ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法は、半導体基板のプロセス処理を実行する処理装置の装置情報を監視し該半導体基板の推定品質情報を出力する品質推定工程と、処理を経た半導体基板の検査品質情報を出力する品質検査工程と、推定品質情報と、検査品質情報とを比較し、品質検査工程のタイミングの良否を判定し、判定結果が無効判定のときは処理装置の異常を検知する異常検知工程と、を備える。

（ｋ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法は、半導体基板のプロセス処理を実行する処理装置の状態を監視し半導体基板の推定品質情報を出力する品質推定工程と、処理を経た半導体基板の検査品質情報を出力する品質検査工程と、推定品質情報と検査品質情報との品質相関処理を実行する推定品質管理工程と、推定品質情報に基づき、半導体製造プロセスシミュレーションを実行し、半導体装置の歩留を予測する歩留予測工程と、処理装置による処理を経て、少なくともウエハ工程が完了した半導体装置の歩留を検査する歩留検査工程と、歩留予測工程による歩留と歩留検査工程による歩留とを比較した歩留相関処理工程と、を備える。

（ｌ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法は、半導体基板のプロセス処理を実行する加工処理工程と、加工処理工程を経た半導体基板の品質情報を出力する品質検査工程と、品質検査工程で得られた品質情報を受信し、半導体製造プロセスシミュレーションを実行し、半導体装置の歩留を予測する歩留予測工程と、処理装置の処理を経て、少なくともウエハ工程が完了した半導体装置の歩留を検査する歩留検査工程と、歩留予測工程による歩留と歩留検査工程による歩留とを比較して、歩留予測工程の歩留の予測確度を高める歩留相関処理工程と、を備える。

（ｍ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法は、半導体基板のプロセス処理を実行する加工処理工程と、加工処理装置の装置情報を監視し半導体基板の推定品質情報を出力する品質推定工程と、加工処理工程を経た半導体基板の品質情報を出力する品質検査工程と、推定品質情報と品質情報との品質相関処理を実行する推定品質管理工程と、品質検査工程による品質情報に基づく半導体製造プロセスシミュレーションを実行し、半導体装置の歩留を予測する第１の歩留予測工程と、推定品質管理工程による推定品質情報に基づき、第１の歩留予測工程の半導体製造プロセスシミュレーションと異なる半導体製造プロセスシミュレーションを実行し、半導体装置の歩留を予測する第２の歩留予測工程と、加工処理工程を経て、少なくともウエハ工程が完了した半導体装置の歩留を検査する歩留検査工程と、第１の歩留予測工程による歩留と歩留検査工程による歩留とを比較した第１の歩留相関処理工程と、第２の歩留予測工程による歩留と歩留検査工程による歩留とを比較した第２の歩留相関処理工程と、第１及び第２の歩留相関処理工程の相関結果に基づいて、第１及び第２の歩留予測工程の歩留予測確度を高める予測歩留比較工程と、を備える。

（ｎ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法は、半導体基板のプロセス処理を実行する処理装置の状態を示す検出値を検出し、該検出値の中から該処理の非制御値を抽出して特徴量を得る特徴量化工程と、特徴量化工程により抽出して得た特徴量と、固有の欠陥イメージをカテゴリ分類によって数値化し予め記憶している相関表内の特徴量とを比較し、相互の特徴量が同程化し得る値と判定した段階で半導体製造プロセスを中断し、半導体基板を不良ロットとして報知する品質検知工程と、を備える。

（ｏ）本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法は、相関表内の特徴量と同程化し得ない新たな特徴量を有する不良ロットが検出されたときは、該不良ロットのプロセス履歴情報に基づき不良ロット生成時の処理装置の状態を示す装置情報を抽出し、該処理装置の装置情報を品質推定部へ自動的にフィードバックする推定品質自動更新工程をさらに備える。

本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造システムの模式的な系統図。 本発明の第１及び第２の実施の形態に係る半導体装置の製造方法を説明する模式的な流れ図。 本発明の第３の実施の形態３に係る半導体装置の製造システムの模式的なブロック図。 本発明の第４の実施の形態に係る半導体装置の製造方法を説明する模式的な流れ図。 本発明の第５の実施の形態に係る半導体装置の製造方法を説明する模式的な流れ図。 本発明の第６の実施の形態に係る半導体装置の不良ロットを発生させた製造装置を特定する方法を説明する図。 本発明の第７の実施の形態に係る半導体装置の製造方法を説明する模式的な流れ図。 本発明の第８の実施の形態に係る半導体装置の製造システムの系統図。 本発明の第８の実施の形態に係る半導体装置の製造方法の流れ図。 本発明の第８の実施の形態に用いる半導体装置の断面図。 本発明の第８の実施の形態に用いる判定方法を説明する図。 本発明の第８の実施の形態に用いる判定方法を説明する図。 本発明の第８の実施の形態に用いる判定方法を説明する図。 本発明の第８の実施の形態に用いる温度上昇曲線の図。

符号の説明

５ａ 自己診断装置
１０ 製造システム
１１ コンピュータ
１２ 記憶装置
１３ データベース
１４ 処理装置
１５ 直材間材
１６ ゲート
１７ ウエハ
１８ リンク
１９ 検査装置
２０ マスク
２１ 検出処理
２２ 判定処理
２３ 現象判定
２４ 判定処理
２５ 設計情報
３０ 製造システム
３１ 自己診断システム
３２ 警告装置
３３ パラメータフィッティング装置
３４ 自己診断システム
３５ 歩留予測システム
３６ 歩留収集部
３７ 要求部
３８ メンテナンス指示画面
３９ 欠陥発見報告部
４０ デリバリー予測部
４３ 処理工程
４４ 検査工程
４４ｃ 検査工程
４５ 検査工程
４６ 処理工程
４７ ロット上がり工程
４８ Ｄ／Ｓ処理工程
５１ 製造システム
５２ 酸化炉コントローラ
５３ 酸化膜厚リアルタイムシミュレータ
５４ 酸化炉
５６ 酸化膜厚計算部
６１ 品質推定部
６５ データベース
６６ 推定品質管理部
６８ 品質推定部
６９ デバイスシミュレーション装置
７０ デバイス性能歩留予測部
７５ 歩留予測処理
７７ 測定器

Claims (11)

1. 半導体基板のプロセス処理を実行する処理装置と、
   前記処理装置にスタート信号及びストップ信号を送信し、前記処理装置を制御する処理制御装置と、
   前記スタート信号及び前記ストップ信号のそれぞれを前記処理装置が受信するのと同時に受信し、前記処理装置の状態を監視し、前記処理制御装置から受信した前記スタート信号及び前記ストップ信号に応答して、前記スタート信号の送信から前記ストップ信号の送信までの前記処理装置の内部情報を積分して処理開始から処理停止までのプロセス処理のシミュレーションを実行し、更に、前記ストップ信号の送信後の前記処理装置の内部情報を積分して処理停止後のシミュレーションを実行し、前記２つのシミュレーションにより前記半導体基板の処理の進行を推定するリアルタイムシミュレータと、
   を備えることを特徴とする半導体装置の製造システム。
2. 前記リアルタイムシミュレータは、前記半導体基板の酸化処理のシミュレーションを実行し、前記プロセス処理により前記半導体基板の処理の進行を推定することを特徴とする請求項１に記載の半導体装置の製造システム。
3. 前記リアルタイムシミュレータは、前記半導体基板のエッチング処理のシミュレーションを実行し、前記プロセス処理により前記半導体基板の処理の進行を推定することを特徴とする請求項１に記載の半導体装置の製造システム。
4. 前記リアルタイムシミュレータは、前記半導体基板のエンドポイントを監視し、前記半導体基板の処理の進行を推定することを特徴とする請求項１に記載の半導体装置の製造システム。
5. 前記処理制御装置は、前記リアルタイムシミュレータと異なるコンピュータから前記プロセス処理の開始指令を受信し、前記処理措置に対して前記スタート信号及び前記ストップ信号を送信することを特徴とする請求項１に記載の半導体装置の製造システム。
6. 前記リアルタイムシミュレータは、前記半導体基板の処理の進行を推定した結果を前記コンピュータへ送信することを特徴とする請求項５に記載の半導体装置の製造システム。
7. 処理制御装置によってスタート信号及びストップ信号を送信して処理装置を制御し、該処理装置により半導体基板のプロセス処理を実行し、
   前記処理制御装置は前記スタート信号及び前記ストップ信号のそれぞれを前記処理装置に送信するのと同時にリアルタイムシミュレータに送信して、前記リアルタイムシミュレータが前記処理装置の状態を監視し、前記スタート信号及び前記ストップ信号に応答して、前記スタート信号の送信から前記ストップ信号の送信までの前記処理装置の内部情報を積分して処理開始から処理停止までのプロセス処理のシミュレーションを実行し、更に、前記ストップ信号の送信後の前記処理装置の内部情報を積分して処理停止後のシミュレーションを実行し、前記２つのシミュレーションにより前記半導体基板の処理の進行を推定する
   ことを特徴とする半導体装置の製造方法。
8. 前記プロセス処理は、前記半導体基板の酸化処理プロセスであることを特徴する請求項７に記載の半導体装置の製造方法。
9. 前記プロセス処理は、前記半導体基板のエッチング処理プロセスであることを特徴する請求項７に記載の半導体装置の製造方法。
10. 前記シミュレーションは、前記半導体基板のエンドポイントの出現を監視し、前記処理装置の内部情報を積分し、前記半導体基板の処理の進行を推定することを特徴とする請求項７に記載の半導体装置の製造方法。
11. 前記半導体基板の処理は、エッチング工程であることを特徴とする請求項７に記載の半導体装置の製造方法。

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