JP7390945B2 - 研磨装置、情報処理システム及びプログラム - Google Patents
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Description
まず第1の実施形態について説明する。図1は、第1の実施形態に係る情報処理システムの概略構成図である。図1に示すように、第1の実施形態に係る情報処理システムS1は、ロード/アンロード部2と、一例として二つの研磨装置10と、洗浄部5と、膜厚測定器6とを備える。
なおAI部4に、研磨正常条件を使用する場合、正常データを学習させてもよいし、研磨悪化条件を使用する場合、不良データを学習させてもよいし、正常データと不良データを割合を決めて学習させてもよい。
なお、AI部4の出力は、正常、不良、不良候補の3つに分けて出力するようにしてもよい。そして不良候補と出力された場合に、膜厚測定器6で膜厚を測定する。
図9において、例えば、AI部4は、AIの出力推定値が、下限閾値をいつまでも超えない場合、上限閾値を急に超える場合、不良候補と判定し、膜厚測定してもよい。
これに加えてもしくは替えて、AI部4は、研磨時間が、通常範囲よりかかっている場合に、不良候補と判定し、膜厚測定してもよい。
また、AI部4の出力は、正常、不良候補の2つに分けて出力するようにしてもよい。
後述する機械学習モデルの入力は、テーブル回転、ヘッドの回転、トップリングヘッド110揺動用のモータ(図示せず)の回転がそれぞれあるが、一つの以上のセンサ検出値(例えば、モータ電流値)もしくは、センサ検出値から算出されたトルクの算出値を使用してもよい。
入力部43は、制御部500からの情報を受け、この情報をプロセッサ45に出力する。
出力部44は、プロセッサ45から情報を受け、この情報を制御部500へ出力する。
なお、相関係数が高い上位のパラメータから、使用するパラメータの種類の数(例えば、上位10個のパラメータ)を決めて使用してもよいし、適用条件を決めてもよい。
適用条件は例えば、相関係数の平均値以上のパラメータを使用するという条件あってもよいし、相関係数の平均値から標準偏差σだけ加算した値以上のパラメータを使用する条件であってもよい。
本実施形態では、過去の研磨で得られたデータを学習用データとテストデータに分割したうえで、学習用データのみを学習に使いAIをトレーニングし、全体のデータに対してAIによる推定を実施し、実際の測定値と比較した。以下、膜厚最大値、膜厚平均値、膜厚範囲(膜厚レンジともいう)についての比較結果について説明する。
もしくは、プロセッサ45は、時刻がメンテナンスタイミングに到達した場合、研磨装置の使用者に通知するようにしてもよい。これにより、メンテナンスタイミングが自動で通知される。この通知方法は、WEB画面もしくはアプリケーション上にメンテナンスが到来した旨を表示するようにしてもよいし、使用者宛にメール配信してもよい。
続いて第2の実施形態について説明する。第1の実施形態では、研磨装置10がAI部4を備えたが、第2の実施形態では、AI部4が、研磨装置ではなく、工場内の工場管理室やクリーンルーム等に設けられる点が異なっている。
また、工場内のサーバやフォグ(コンピューティング)にAI部4を搭載する場合は、工場内の複数の研磨装置のデータを集めて、機械学習モデルを更新してもよい。また工場内の複数の研磨装置のデータを集めて解析し、解析結果を研磨パラメータ設定に反映してもよい。
続いて第2の実施形態について説明する。第1の実施形態では、研磨装置10がAI部4を備えたが、第2の実施形態では、AI部4が、研磨装置ではなく、クラウドに設けられる点が異なっている。
また、複数の工場に渡る複数の研磨装置のデータ(例えば多量のデータ)を集めて機械学習モデルを更新してもよい。また複数の工場に渡る複数の研磨装置のデータ(例えば多量のデータ)を集めて解析して、解析結果を研磨パラメータ設定に反映してもよい。
AI部4の搭載場所については、(1)研磨装置内、及び/または、(2)研磨装置の近傍のゲートウェイ、及び/または、(3)工場内(例えば工場管理室内)のコンピュータ(PC、サーバ、フォグ(コンピューティング)等)であってもよい。
AI部4の搭載場所については、(1)研磨装置内、及び/または、(2)研磨装置の近傍のゲートウェイ、及び/または、(4)クラウド(もしくは分析センター)のコンピュータであってもよい。
AI部4の搭載場所については、(1)研磨装置内、及び/または、(2)研磨装置の近傍のゲートウェイ、及び/または、(3)工場内(例えば工場管理室内)のコンピュータ、及び/または、(4)クラウド(もしくは分析センター)のコンピュータであってもよい。
また、AI部4の各構成が、(1)研磨装置内、及び/または、(2)研磨装置の近傍のゲートウェイ、及び/または、(3)工場内(例えば工場管理室内)のコンピュータ(PC、サーバ、フォグ(コンピューティング)等)、及び/または、(4)クラウド(もしくは分析センター)のコンピュータに分散して配置されていてもよい。
その場合、生成部451は、対象の基板を取り付けた研磨ヘッド1と、研磨テーブル100とを回転させながら、対象の基板を前記研磨部材に押し付けて前記基板を研磨している間の研磨部材と基板との間の摩擦力に関する信号または研磨中の研磨部材もしくは基板の温度から特徴量を生成してもよい。
100 研磨テーブル
100a テーブル軸
101 研磨パッド
101a 研磨面
102 テーブル回転モータ
110 トップリングヘッド
111 トップリングシャフト
112 回転筒
113 タイミングプーリ
114 トップリング用回転モータ
115 タイミングベルト
116 タイミングプーリ
117 トップリングヘッドシャフト
124 上下動機構
126 軸受
128 ブリッジ
129 支持台
130 支柱
132 ボールねじ
132a ねじ軸
132b ナット
138 サーボモータ
20 フロントロード部
21 FOUP
22 搬送ロボット
26 ロータリージョイント
3 リテーナリング
4 AI部
41 ストレージ
42 メモリ
43 入力部
44 出力部
45 プロセッサ
451 生成部
452 推定部
453 判定部
5 洗浄部
500 制御部
53 搬送ロボット
6 膜厚測定器
7 トランスポータ
S1~S3 研磨システム
Claims (8)
- 研磨中の研磨部材と基板との間の摩擦力に関する信号の特徴量または研磨中の研磨部材もしくは基板の温度の特徴量を入力とし、研磨後の基板の膜厚に関するデータ、もしくは研磨後の基板に含まれる製品の歩留まりに関するパラメータを出力とする学習用データを用いて学習済みの機械学習モデルが記憶されているストレージを参照可能な研磨装置であって、
研磨部材が設けられ且つ回転可能に構成された研磨テーブルと、
前記研磨テーブルに対向し且つ回転可能に構成された研磨ヘッドであって、前記研磨テーブルと対向する面に基板を取り付け可能である研磨ヘッドと、
基板を取り付けた前記研磨ヘッドと前記研磨テーブルとを回転させながら、当該基板を前記研磨部材に押し付けて当該基板を研磨するよう制御する制御部と、
研磨中の研磨部材と基板との間の摩擦力に関する信号または研磨中の研磨部材もしくは対象の基板の温度から特徴量を生成し、当該生成された特徴量を前記学習済みの機械学習モデルに入力することによって、研磨後の基板の膜厚に関するデータ、もしくは研磨後の基板に含まれる製品の歩留まりに関するパラメータのいずれかを推定値として出力するプロセッサと、
前記基板の膜厚を測定する膜厚測定器と、
を備え、
前記プロセッサは、前記出力された推定値が予め決められた研磨悪化条件を満たす場合、研磨後に対象の基板の膜厚を前記膜厚測定器に測定させるよう制御し、前記出力された推定値が予め決められた研磨悪化条件を満たさない場合、研磨後に対象の基板の膜厚を前記膜厚測定器に測定させないように制御する研磨装置。 - 前記プロセッサは、前記出力された推定値が予め決められた研磨悪化条件を満たす場合、後続の基板の処理を停止させる
請求項1に記載の研磨装置。 - 前記プロセッサは、複数の異なる時刻で研磨された基板に対して出力された前記推定値の傾向を用いて、メンテナンスタイミングを出力する
請求項1または2に記載の研磨装置。 - 前記プロセッサは、前記出力された推定値が予め決められた研磨悪化条件を満たす場合、メンテナンスを促す警告を発するように制御する
請求項1から3のいずれか一項に記載の研磨装置。 - 前記プロセッサは、前記出力された推定値に応じて、所望の研磨後の基板の膜厚に関するデータもしくは所望の研磨後の基板に含まれる製品の歩留まりに関するパラメータが得られるように、後続の基板の研磨条件を調整する
請求項1から4のいずれか一項に記載の研磨装置。 - 前記プロセッサは、当該研磨装置の運用中の前記特徴量を用いて前記機械学習モデルを再学習させる
請求項1から5のいずれか一項に記載の研磨装置。 - 研磨中の研磨部材と基板との間の摩擦力に関する信号の特徴量または研磨中の研磨部材もしくは基板の温度の特徴量を入力とし、研磨後の基板の膜厚に関するデータ、もしくは研磨後の基板に含まれる製品の歩留まりに関するパラメータを出力とする学習用データを用いて学習済みの機械学習モデルが記憶されているストレージを参照可能な情報処理システムであって、
研磨中の研磨部材と基板との間の摩擦力に関する信号または研磨中の研磨部材もしくは対象の基板の温度から特徴量を生成する生成部と、
前記生成された特徴量を前記学習済みの機械学習モデルに入力することによって、研磨後の基板の膜厚に関するデータ、もしくは研磨後の基板に含まれる製品の歩留まりに関するパラメータのいずれかを推定値として出力する推定部と、
前記出力された推定値が予め決められた研磨悪化条件を満たす場合、研磨後に対象の基板の膜厚を膜厚測定器に測定させるよう制御し、前記出力された推定値が予め決められた研磨悪化条件を満たさない場合、研磨後に対象の基板の膜厚を前記膜厚測定器に測定させないように制御する制御手段と、
を備える情報処理システム。 - 研磨中の研磨部材と基板との間の摩擦力に関する信号の特徴量または研磨中の研磨部材もしくは基板の温度の特徴量を入力とし、研磨後の基板の膜厚に関するデータ、もしくは研磨後の基板に含まれる製品の歩留まりに関するパラメータを出力とする学習用データを用いて学習済みの機械学習モデルが記憶されているストレージを参照可能なコンピュータを、
研磨中の研磨部材と基板との間の摩擦力に関する信号または研磨中の研磨部材もしくは対象の基板の温度から特徴量を生成する生成部と、
前記生成された特徴量を前記学習済みの機械学習モデルに入力することによって、研磨後の基板の膜厚に関するデータ、もしくは研磨後の基板に含まれる製品の歩留まりに関するパラメータのいずれかを推定値として出力する推定部と、
前記出力された推定値が予め決められた研磨悪化条件を満たす場合、研磨後に対象の基板の膜厚を膜厚測定器に測定させるよう制御し、前記出力された推定値が予め決められた研磨悪化条件を満たさない場合、研磨後に対象の基板の膜厚を前記膜厚測定器に測定させないように制御する制御手段と、
として機能させるためのプログラム。
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