(57)【要約】製造装置の変動現象が考慮された制御パラメータの補正値を求める補正値算出装置を提供する。補正値算出装置（１）において、製造装置の変動現象を表す指標値及び製造プロセスの実行環境を示すプロセス要素の変動量の関係を表す装置モデルを用いて、取得した前記指標値をプロセス要素の変動量へ変換する第２変換部（１０ｅ）と、前記製造プロセスの実行結果を評価する出来栄え指標及び前記プロセス要素の関係を表すプロセスモデルを用いて、プロセス要素の変動量より前記出来栄え指標の変動量を算出する変動量算出部（１０ｆ）と、出来栄え指標の管理範囲及び算出した出来栄え指標の変動量より、出来栄え指標の補正量を算出する補正量算出部（１０ｇ）と、前記プロセスモデルを用いて、算出した出来栄え指標の補正量をプロセス要素毎の補正量に換算し、換算した補正量より前記制御パラメータの補正値を算出する補正値算出部（１０ｈ）とを備える。
2014065269.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられた制御パラメータに従い製造プロセスを実行する製造装置が用いる前記制御パラメータの補正値を算出する補正値算出装置において、  前記製造装置の変動現象を表す指標値を取得する指標値取得部と、  前記製造装置の変動現象を表す指標値及び製造プロセスの実行環境を示すプロセス要素の変動量の関係を表す装置モデル、並びに前記製造プロセスの実行結果を評価する出来栄え指標及び前記プロセス要素の関係を表すプロセスモデルを取得するモデル取得部と、  前記製造装置に設置されたセンサの出力値を取得するセンサ値取得部と、  取得したセンサの出力値をプロセス要素の変動量に変換する第１変換部と、  前記装置モデルを用いて、取得した前記指標値をプロセス要素の変動量へ変換する第２変換部と、  前記プロセスモデルを用いて、前記第１変換部及び前記第２変換部で求めたプロセス要素の変動量より前記出来栄え指標の変動量を算出する変動量算出部と、  前記出来栄え指標の管理範囲及び算出した出来栄え指標の変動量より、出来栄え指標の補正量を算出する補正量算出部と、  前記プロセスモデルを用いて、算出した出来栄え指標の補正量をプロセス要素毎の補正量に換算し、換算した補正量より前記制御パラメータの補正値を算出する補正値算出部と  を備えたことを特徴とする補正値算出装置。
【請求項２】
前記出来栄え指標は複数であり、前記変動量算出部は複数の前記出来栄え指標毎に前記出来栄え指標の変動量を換算するようにしてあり、  前記補正量算出部は多目的最適化手法を用いて、各出来栄え指標の補正量を求めるようにしてあること  を特徴とする請求項１に記載の補正値算出装置。
【請求項３】
前記補正量算出部は、前記複数の出来栄え指標の補正量をパレート最適解として求めること  を特徴とする請求項２に記載の補正値算出装置。
【請求項４】
前記プロセスモデルには、前記出来栄え指標と前記プロセス要素との関係を数式にて表現するモデルが含まれていること  を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の補正値算出装置。
【請求項５】
前記製造装置は半導体製造装置であり、  前記プロセス要素には温度、ガス流量、圧力、プロセス時間の少なくとも１つを含み、  前記出来栄え指標には成膜速度、屈折率、面間均一性、面内均一性の少なくとも１つを含むようにしてあること  を特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の補正値算出装置。
【請求項６】
与えられた制御パラメータに従い製造プロセスを実行する製造装置が用いる前記制御パラメータの補正値を算出する補正値算出方法において、  前記製造装置の変動現象を表す指標値及び製造プロセスの実行環境を示すプロセス要素の変動量の関係を表す装置モデル、並びに前記製造プロセスの実行結果を評価する出来栄え指標及び前記プロセス要素の関係を表すプロセスモデルを取得し、  前記製造装置に設置されたセンサの出力値を取得し、  取得したセンサの出力値をプロセス要素の第１の変動量に変換し、  前記製造装置の変動現象を表す指標値を取得し、  前記装置モデルを用いて、取得した前記指標値をプロセス要素の第２の変動量に変換し、  前記プロセスモデルを用いて、プロセス要素の第１及び第２の変動量より前記出来栄え指標の変動量を算出し、  前記出来栄え指標の管理範囲及び算出した出来栄え指標の変動量より、出来栄え指標の補正量を算出し、  前記プロセスモデルを用いて、求めた出来栄え指標の補正量をプロセス要素毎の補正量に換算し、換算した補正量より前記制御パラメータの補正値を算出すること  を特徴とする補正値算出方法。
【請求項７】
与えられた制御パラメータに従い製造プロセスを実行する製造装置が用いる前記制御パラメータの補正値を算出するコンピュータプログラムにおいて、  前記製造装置の変動現象を表す指標値及び製造プロセスの実行環境を示すプロセス要素の変動量の関係を表す装置モデル、並びに前記製造プロセスの実行結果を評価する出来栄え指標及び前記プロセス要素の関係を表すプロセスモデルを取得するステップ、  前記製造装置に設置されたセンサの出力値を取得するステップと、  取得したセンサの出力値をプロセス要素の第１の変動量に変換するステップ、  前記製造装置の変動現象を表す指標値を取得するステップ、  前記装置モデルを用いて、取得した前記指標値をプロセス要素の第２の変動量へ変換するステップ、  前記プロセスモデルを用いて、プロセス要素の第１及び第２の変動量より前記出来栄え指標の変動量を算出するステップ、  前記出来栄え指標の管理範囲及び算出した出来栄え指標の変動量より、出来栄え指標の補正量を算出するステップ、  前記プロセスモデルを用いて、算出した出来栄え指標の補正量をプロセス要素毎の補正量に換算し、換算した補正量より前記制御パラメータの補正値を算出するステップ  を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は製造装置に与える制御パラメータの補正値を算出する補正値算出装置、補正値算出方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  一般に、半導体集積回路を製造する際には、シリコン基板等よりなる半導体ウエハに対して、成膜プロセス、エッチングプロセス、酸化プロセス、拡散プロセス、改質プロセス、自然酸化膜の除去プロセス等の各種のプロセスが行なわれる。各プロセスを実行する製造装置は様々な要因により、経時変化、ばらつき、揺らぎなどの状態変動が発生する。その結果として、状態変動は、プロセス再現性の低下による製造装置単体の出来栄えの変動を引き起こす。この出来栄えの変動はその後のプロセスやプロダクト（最終製品）の出来栄えにも影響を及ぼす。【０００３】  製造装置に対する制御においてはプロセスの出来栄え指標（例えば、外部測定装置によるプロセス結果の実測値）が規格レンジ内となるように、製造装置のプロセスパラメータを調整する。調整に使用されるパラメータとして、評価指標に対する感度があり、制御性の良いパラメータが選択される。特許文献１には、累積膜厚と膜生成に必要な温度の関係に従って温度制御を行い、バッチ間の均一性を向上させる半導体製造装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１０９９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  しかしながら、従来の手法では以下の様な課題がある。監視している出来栄え指標を規格レンジ内に合わせ込むことを目的として調整パラメータが選択されており、出来栄え変動の根本となる要因は除外されていない。すなわち、装置状態の変動を調整するのではなく、装置状態の変動により生じた出来栄え指標の変動を調整パラメータにより調整しているのである。そのため、変動要因と異なるプロセスパラメータで補正した結果、プロセス結果（別の出来栄え指標、プロダクトの品質）に意図しない変動を発生させる要因となる。例えば、成膜プロセスにおいて、膜厚は規格レンジに収まったが、膜組成比や膜密度が変動する場合がある。それにより、後続の工程のエッチレート及び寸法に変動が生じることとなる。【０００６】  一方、半導体集積回路の高集積化に伴って、製造プロセスで要求される配線幅や分離幅は、増々微細化されている。そのため、プロダクトの規格レンジも狭まるため、各プロセスでの管理指標が寸法規格だけでは、プロダクトの品質を保てなくなってきている。さらに、統計的手法や数学的手法による推定モデルはサンプル数が少ない場合に予測精度が低下する傾向にあり、モデルの構築自体が困難な場合がある。【０００７】  本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、製造装置の変動とプロセス要素との関係を表すモデル、プロセス要素と出来栄え指標との関係を示すモデルとを用いて、製造装置の状態変動が考慮された制御パラメータの補正値を算出する補正値算出装置、補正値算出方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  本発明に係る補正値算出装置は、与えられた制御パラメータに従い製造プロセスを実行する製造装置が用いる前記制御パラメータの補正値を算出する補正値算出装置において、前記製造装置の変動現象を表す指標値を取得する指標値取得部と、前記製造装置の変動現象を表す指標値及び製造プロセスの実行環境を示すプロセス要素の変動量の関係を表す装置モデル、並びに前記製造プロセスの実行結果を評価する出来栄え指標及び前記プロセス要素の関係を表すプロセスモデルを取得するモデル取得部と、前記製造装置に設置されたセンサの出力値を取得するセンサ値取得部と、取得したセンサの出力値をプロセス要素の変動量に変換する第１変換部と、前記装置モデルを用いて、取得した前記指標値をプロセス要素の変動量へ変換する第２変換部と、前記プロセスモデルを用いて、前記第１変換部及び前記第２変換部で求めたプロセス要素の変動量より前記出来栄え指標の変動量を算出する変動量算出部と、前記出来栄え指標の管理範囲及び算出した出来栄え指標の変動量より、出来栄え指標の補正量を算出する補正量算出部と、前記プロセスモデルを用いて、算出した出来栄え指標の補正量をプロセス要素毎の補正量に換算し、換算した補正量より前記制御パラメータの補正値を算出する補正値算出部とを備えたことを特徴とする。【０００９】  本発明にあっては、製造装置の変動現象を加味したプロセス要素の変動量を求め、求めたプロセス要素の変動量を出来栄え指標の変動量に換算し、換算した出来栄え指標の変動量と出来栄え指標の管理範囲から、出来栄え指標の補正量を求め、求めた出来栄え指標の補正量をプロセス要素毎の補正量に換算し、換算したプロセス要素毎の補正量から制御パラメータに反映されるための補正値を求めるので、製造装置に変動現象が発生しても、プロセスの再現性を維持することが可能な補正値を得ることが可能である。【００１０】  本発明に係る補正値算出装置は、前記出来栄え指標は複数であり、前記変動量算出部は複数の前記出来栄え指標毎に前記出来栄え指標の変動量を換算するようにしてあり、前記補正量算出部は多目的最適化手法を用いて、各出来栄え指標の補正量を求めるようにしてあることを特徴とする。【００１１】  本発明に係る補正値算出装置は、前記補正量算出部は、前記複数の出来栄え指標の補正量をパレート最適解として求めることを特徴とする。【００１２】  本発明にあっては、複数の出来栄え指標が管理範囲内（規格レンジ内）となるように出来栄え指標の補正量を求めるので、補正を行うことにより管理範囲外（規格レンジ外）となる出来栄え指標は存在せず、安定した制御を行うことが可能となる。【００１３】  本発明に係る補正値算出装置は、前記プロセスモデルには、前記出来栄え指標と前記プロセス要素との関係を数式にて表現するモデルが含まれていることを特徴とする。【００１４】  本発明にあっては、出来栄え指標と前記プロセス要素との関係を数式にて表現するので、プロセス要素より出来栄え指標の算出が可能となる。【００１５】  本発明に係る補正値算出装置は、前記製造装置は半導体製造装置であり、前記プロセス要素には温度、ガス流量、圧力、プロセス時間の少なくとも１つを含み、前記出来栄え指��には成膜速度、屈折率、面間均一性、面内均一性の少なくとも１つを含むようにしてあることを特徴とする。【００１６】  本発明にあっては、半導体装置のプロセス再現性を維持することが可能となる。【００１７】  本発明に係る補正値算出方法は、与えられた制御パラメータに従い製造プロセスを実行する製造装置が用いる前記制御パラメータの補正値を算出する補正値算出方法において、前記製造装置の変動現象を表す指標値及び製造プロセスの実行環境を示すプロセス要素の変動量の関係を表す装置モデル、並びに前記製造プロセスの実行結果を評価する出来栄え指標及び前記プロセス要素の関係を表すプロセスモデルを取得し、前記製造装置に設置されたセンサの出力値を取得し、取得したセンサの出力値をプロセス要素の第１の変動量に変換し、前記製造装置の変動現象を表す指標値を取得し、前記装置モデルを用いて、取得した前記指標値をプロセス要素の第２の変動量に変換し、前記プロセスモデルを用いて、プロセス要素の第１及び第２の変動量より前記出来栄え指標の変動量を算出し、前記出来栄え指標の管理範囲及び算出した出来栄え指標の変動量より、出来栄え指標の補正量を算出し、前記プロセスモデルを用いて、求めた出来栄え指標の補正量をプロセス要素毎の補正量に換算し、換算した補正量より前記制御パラメータの補正値を算出することを特徴とする。【００１８】  本発明に係るコンピュータプログラムは、与えられた制御パラメータに従い製造プロセスを実行する製造装置が用いる前記制御パラメータの補正値を算出するコンピュータプログラムにおいて、前記製造装置の変動現象を表す指標値及び製造プロセスの実行環境を示すプロセス要素の変動量の関係を表す装置モデル、並びに前記製造プロセスの実行結果を評価する出来栄え指標及び前記プロセス要素の関係を表すプロセスモデルを取得するステップ、前記製造装置に設置されたセンサの出力値を取得するステップと、取得したセンサの出力値をプロセス要素の第１の変動量に変換するステップ、前記製造装置の変動現象を表す指標値を取得するステップ、前記装置モデルを用いて、取得した前記指標値をプロセス要素の第２の変動量へ変換するステップ、前記プロセスモデルを用いて、プロセス要素の第１及び第２の変動量より前記出来栄え指標の変動量を算出するステップ、前記出来栄え指標の管理範囲及び算出した出来栄え指標の変動量より、出来栄え指標の補正量を算出するステップ、前記プロセスモデルを用いて、算出した出来栄え指標の補正量をプロセス要素毎の補正量に換算し、換算した補正量より前記制御パラメータの補正値を算出するステップを実行させることを特徴とする。【００１９】  本発明にあっては、複数の出来栄え指標が管理範囲内（規格レンジ内）となるように出来栄え指標の補正量を求めるので、補正を行うことにより管理範囲外（規格レンジ外）となる出来栄え指標は存在しない。したがって、製造装置が安定した動作を行うための制御パラメータの補正値を求めることが可能となる。
【発明の効果】
【００２０】  本発明に係る補正値算出装置は製造装置の変動現象が考慮された制御パラメータの補正値を求めるので、製造装置の状態に応じた製造プロセスを実行し、プロセス再現性を維持するための制御パラメータの補正値を求めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】オンライン補正システムの構成の一例を示す図である。
【図２】補正値算出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】変動−プロセスモデル、出来栄え−プロセスモデルの一例を概念的に示す図である。
【図４】補正値算出装置の制御部により実現される機能を示す機能ブロック図である。
【図５Ａ】オンライン補正システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
【図５Ｂ】オンライン補正システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
【図６】補正値算出装置が行う補正値算出の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】ガスセンサ値の基準値変動を示すグラフである。
【図８】流量変動量の予測値を示すグラフである。
【図９】膜厚変動量を示すグラフである。
【図１０】累積膜厚平均値の変動を示すグラフである。
【図１１】累積膜厚とチューブ内観測温度との関係を示すグラフである。
【図１２】累積膜厚とウエハ上の観測温度との関係を示すグラフである。
【図１３】チューブ累積膜厚とパーツＡのガス消費指数との関係を示すグラフである。
【図１４】クリーニング回数とパーツＡのガス消費指数との関係を示すグラフである。
【図１５】チューブ上部の温度設定値を示すグラフである。
【図１６】チューブ中央部の温度設定値を示すグラフである。
【図１７】チューブ下部の温度設定値を示すグラフである。
【図１８】目的空間を表した図である。
【図１９】補正値算出装置による補正値を適用しない場合の成膜速度についてのグラフである。
【図２０】補正値算出装置による補正値を適用した場合の成膜速度についてのグラフである。
【図２１】補正値算出装置による補正値を適用しない場合の屈折率についてのグラフである。
【図２２】補正値算出装置による補正値を適用した場合の屈折率についてのグラフである。
【図２３】補正値算出装置による補正値を適用しない場合の面間均一性についてのグラフである。
【図２４】補正値算出装置による補正値を適用した場合の面間均一性についてのグラフである。
【図２５】補正値算出装置による補正値を適用しない場合の面内均一性についてのグラフである。
【図２６】補正値算出装置による補正値を適用した場合の面内均一性についてのグラフである。
【図２７】実施の形態２に係る補正値算出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】  以下、本発明の一実施形態を図面に基づき具体的に説明する。  実施の形態１  図１はオンライン補正システムの構成の一例を示す図である。オンライン補正システムは補正値算出装置１、プロセスデータ保存システム２、ＨＳＭＳ（High Speed Message Services）通信中継システム３、プロセス装置４（製造装置）、ＭＥＳ（Manufacturing Execution System）５を含む。
【００２３】  プロセスデータ保存システム２は過去のプロセスについてのデータを保存している。保存しているデータは、例えば、実行したプロセスのレシピ、プロセス実行パラメータの値、プロセス実行時に測定した温度センサ、圧力センサ、ガスセンサの計測値、プロセス結果の出来栄え指標などである。  ＨＳＭＳ通信中継システム３は装置間の通信メッセージシーケンスを中継するシステムである。ＨＳＭＳ通信中継システム３は特定の通信シーケンスを検知して、ネットワーク上の補正値算出装置１に対して、各種イベント送信（補正値算出用要求、モデル更新要求）及びリプライの受信が可能である。ＨＳＭＳ通信中継システム３は必要に応じて、独自にプロセス装置４、ＭＥＳ５等と通信を行う機能も有し、補正値算出装置１による補正値算出結果をプロセス装置４のプロセス実行パラメータに反映することが可能である。  プロセス装置４はプロセスを実行する装置である。プロセスとは例えば、成膜、エッチング、洗浄等である  ＭＥＳ５は半導体製造工程の全体を管理するシステムである。
【００２４】  図２は補正値算出装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。補正値算出装置１はサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータにより構成することが可能である。補正値算出装置１は制御部１０、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１、記憶部１２、操作部１３、通信部１４を含む。
【００２５】  制御部１０はＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro Processor Unit）等である。制御部１０は記憶部１２に記憶されている制御プログラム１２Ｐを適宜ＲＡＭ１１にロードして実行することにより上述した各部を制御することで補正値算出装置１として動作させる。  ＲＡＭ１１はＳＲＡＭ（Static ＲＡＭ）、ＤＲＡＭ（Dynamic ＲＡＭ）、フラッシュメモリ等である。ＲＡＭ１１は制御部１０による各種プログラムの実行時に発生する種々のデータを一時的に記憶する。
【００２６】  記憶部１２はＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable ROM）、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部１２は制御部１０が実行すべき制御プログラム及び各種データを予め記憶している。
【００２７】  操作部１３はユーザが各種の入力を行うキーボード、マウスなどである。通信部１４はプロセス装置４、ＭＥＳ５と通信を行う。
【００２８】  次に補正値算出装置１が用いるモデルについて説明する。モデルとは取得するデータの定義と、算出ロジックを定義したものである。補正値算出装置１はモデルにより様々な現象を捉え、数式として表現する。ここでは変動現象をプロセス要素に変換するモデル（以下「変動−プロセスモデル」と記す。）と、出来栄え変動をプロセス要素に変換するモデル（以下「出来栄え−プロセスモデル）とを、補正値算出装置１は用いる。
【００２９】  変動現象とはプロセス装置４の状態変化によって観測される現象である。例えば、ＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）プロセス装置４におけるプロセスチューブの累積膜厚の変化である。プロセス要素とはプロセス装置４単体のプロセス結果（出来栄え）を左右する物理的要因、化学的要因、または要因となる装置のプロセスパラメータである。プロセスパラメータは、例えば、温度、ガス流量、圧力、電圧、プラズマ状態、薬液濃度である。出来栄え変動とは出来栄え指標値の変化である。
【００３０】  変動−プロセスモデル（装置モデル）により、装置の変動現象をプロセス要素毎の変動量に換算することが可能となる。出来栄え−プロセスモデル（プロセスモデル）により、プロセス要素毎の変動を出来栄え指標の変動量に換算すること、出来栄え指標の変動をプロセス要素の変動量に換算することが可能となる。変動−プロセスモデルと出来栄え−プロセスモデルとにより、出来栄え指標の変動をプロセス要素の変動量に換算することが可能となる。
【００３１】  図３は変動−プロセスモデル、出来栄え−プロセスモデルの一例を概念的に示す図である。モデル１、モデル２が変動−プロセスモデルである。モデル３からモデル７が出来栄え−プロセスモデルである。モデル１は変動現象Ａがプロセス要素の温度、ガス分圧、圧力と関係することを示している。モデル３は出来栄え指標の膜厚がプロセス要素の温度、ガス分圧、圧力、電圧に関係することを示している。ここで、ある特定のプロセスについて、プロセス要素と出来栄え指標との関係を示すモデル、プロセス要素に影響を与える変動現象とプロセス要素との関係を示すモデルを定義したものをストラテジーという。
【００３２】  以上に示す変動−プロセスモデル、出来栄え−プロセスモデル、ストラテジーは過去のプロセス結果を用いて、作成してあるものとする。
【００３３】  図４は補正値算出装置１の制御部１０により実現される機能を示す機能ブロック図である。制御プログラム１２Ｐに含まれる各プログラムに基づき、モデル取得部１０ａ、センサ値取得部１０ｂ、第１変換部１０ｃ、指標値取得部１０ｄ、第２変換部１０ｅ、変動量算出部１０ｆ、補正量算出部１０ｇ、補正値算出部１０ｈ、送信部１０ｉとして機能する。
【００３４】  次にオンライン補正システムの動作について説明する。図５Ａ、図５Ｂはオンライン補正システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。ＭＥＳ５はプロセスの開始要求をＨＳＭＳ通信中継システム３に送信する（ステップＳ１）。ＨＳＭＳ通信中継システム３はＭＥＳ５よりプロセス開始要求を受信する（ステップＳ２）。ＨＳＭＳ通信中継システム３は補正値算出装置１に補正値算出要求を送信する（ステップＳ３）。補正値算出装置１は補正値算出要求をＨＳＭＳ通信中継システム３より受信する（ステップＳ４）。補正値算出装置１は補正値算出のためのデータをプロセスデータ保存システム２より収集する（ステップＳ５）。ステップＳ５で、補正値算出装置１の制御部１０（モデル取得部１０ａ）は変動−プロセスモデル、出来栄え−プロセスモデル、ストラテジーを取得する。補正値算出装置１は補正値の算出を行う（ステップＳ６）。補正値算出装置１の制御部１０（送信部１０ｉ）は算出した補正値をＨＳＭＳ通信中継システム３に送信する（ステップＳ７）。ＨＳＭＳ通信中継システム３は補正値算出装置１より補正値を受信する（ステップＳ８）。ＨＳＭＳ通信中継システム３は受信した補正値に基づいてパラメータ（制御パラメータ）を変更するよう、プロセス装置４にパラメータ変更要求及び受信した補正値を送信する（ステップＳ９）。プロセス装置４はＨＳＭＳ通信中継システム３からパラメータ変更要求及び補正値を受信する（ステップＳ１０）。プロセス装置４はＨＳＭＳ通信中継システム３から受信したパラメータ変更要求及び補正値に従い、パラメータの更新を行う（ステップＳ１１）。プロセス装置４はパラメータを変更した旨の応答をＨＳＭＳ通信中継システム３に送信する（ステップＳ１２）。ＨＳＭＳ通信中継システム３はプロセス装置４からパラメータ変更した旨の応答を受信する（ステップＳ１３）。ＨＳＭＳ通信中継システム３はプロセス開始要求をプロセス装置４に送信する（ステップＳ１４）。プロセス装置４はプロセス開始要求を受信する（ステップＳ１５）。プロセス装置４はプロセス開始応答をＨＳＭＳ通信中継システム３に送信する（ステップＳ１６）。プロセス装置４はステップＳ１６後にプロセスを実行する（Ｓ１８）。ＨＳＭＳ通信中継システム３はプロセス開始要求に対する応答を受信する（ステップＳ１７）。ＨＳＭＳ通信中継システム３はプロセス開始要求に対する応答をＭＥＳ５に送信する（ステップＳ１９）。ＭＥＳ５はＨＳＭＳ通信中継システム３よりプロセス開始要求に対する応答を受信する（ステップＳ２０）。
【００３５】  次に、補正値算出装置１が行う補正値算出処理について説明する。図６は補正値算出装置１が行う補正値算出の処理手順を示すフローチャートである。補正値算出装置１の制御部１０（センサ値取得部１０ｂ）はプロセス要素の変動を観測するセンサ又は変動を予測するためのセンサの値を取得する（ステップＳ２１）。センサで観測可能であるプロセス要素は電圧、温度、ガス流量、圧力等である。センサの値より変動を予測するプロセス要素の一例はドライエッチング装置、プラズマＣＶＤ装置におけるプラズマ状態である。プラズマ状態は直接測ることができない。そのため、光センサでプラズマ光の発光強度を観測する。観測した発光強度よりプラズマ状態を特定する。プラズマ光を分光器に入力し、波長に対する発光強度の分布を観測する。波長に対する発光強度の分布によりプラズマ状態を特定する。
【００３６】  制御部１０（第１変換部１０ｃ）は取得したセンサ値より、変動−プロセスモデルを用いてプロセス要素の変動予測を行う（ステップＳ２２）。図３に示す例では、変動現象Ａによる変動はモデル１を用いてプロセス要素の温度、ガス分圧、圧力の変動に変換されることとなる。変動現象Ｂによる変動はモデル２を用いてプロセス要素の温度、電圧などの変動に変換されることとなる。監視している全ての変動現象について、変動−プロセスモデルを用いて、プロセス要素の変動が求められたら、制御部１０（変動量算出部１０ｆ）は出来栄え−プロセスモデルを用いて、プロセス要素の変動を出来栄えの指標の変動に変換する（ステップＳ２３）。
【００３７】  制御部１０（指標値取得部１０ｄ）はプロセス状態の変動を示す指標値を取得する。指標値はプロセス装置４から取得しても良いし、プロセス装置４の動作履歴を保存するプロセスデータ保存システム２より取得しても良い。また、プロセス装置４、プロセスデータ保存システム２より指標値を算出するための数値を受け取り、制御部１０（指標値取得部１０ｄ）が算出しても良い。指標値を元に制御部１０はプロセス状態の変動検知・予測を行う（ステップＳ２４）。プロセス状態の変動とはパーツや装置の経時変化や前プロセスの変動など、何らかの要因により、プロセス要素が間接的に受ける変動を定量化する。上記ステップＳ２２がプロセス要素の直接的な変動を検知・予測するのに対し、ステップＳ２４は間接的にプロセス要素に影響を与える現象を定義する。例えば、装置断熱材の劣化による温度影響の経時変化である。
【００３８】  制御部１０（第２変換部１０ｅ）はプロセス状態の変動検知・予測結果を変動−プロセスモデルを用いて、プロセス要素の変動に換算する（ステップＳ２５）。
【００３９】  制御部１０（変動量算出部１０ｆ）は換算したプロセス要素の変動を出来栄え−プロセスモデルを用いて、出来栄え指標の変動に変換する（ステップＳ２６）。  なお、ステップＳ２４からＳ２６はステップＳ２１からＳ２３より先に行うこととしても良い。また、制御部１０の処理能力に余裕がある場合、ステップＳ２１からＳ２３までの処理とステップＳ２４からＳ２６までの処理を並列処理で行なっても良い。
【００４０】  制御部１０はステップＳ２３で求めた出来栄え指標の変動と、ステップＳ２６で求めた出来栄え指標の変動とを総合して、プロセスの出来栄えを予測する（ステップＳ２７）。ここで、２つの出来栄え指標からどのような処理についてプロセスの出来栄えを予測するかについても、モデル、ストラテジーにより求めるようにしても良い。
【００４１】  制御部１０（補正量算出部１０ｇ）はプロセスの出来栄え予測の結果と、ＭＥＳ５より取得した各出来栄え指標の目標値及びレンジ（規格値）とを比較し、各出来栄え指標の補正量を算出する（ステップＳ２８）。
【００４２】  制御部１０（補正値算出部１０ｈ）は出来栄え補正量をプロセス要素毎の補正量に変換する（ステップＳ２９）。制御部１０（補正値算出部１０ｈ）はステップＳ２７にて算出済みのプロセス要素の変動補正を考慮した上で、出来栄え指標が目標とするレンジ内に収まるように補正量の最適化を行う。制御部１０は補正値算出処理を終了する。ここで、複数の出来栄え指標値がトレード・オフの関係となるものが考えられる。そのような場合は、パレート最適解を使用して指標値のバランスを決定する。プロセス要素毎の補正量の算出、最適化処理はモデル、ストラテジーにて定義する。
【００４３】  本実施の形態における補正値算出装置１は変動現象を根本要因であるプロセス要素で補正することにより、プロセス再現性が向上する。プロセス再現性の向上により、複数の出来栄え指標の変動も同時に低減させることとなる。
【００４４】  次にバッチ炉によるＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）プロセスでの装置変動低減を例として、補正値算出装置１で用いるモデル、ストラテジーについて、説明する。
【００４５】  プロセス要素の変動予測（図６ステップＳ２２）、出来栄えの予測１（ステップＳ２３）において用いるモデルについて説明する。変動―プロセスモデルの一例として、ガスセンサの基準値変動とプロセス実行時のガスの実流量変動量の関係を表すモデルについて述べる。
【００４６】  図７はガスセンサ値の基準値変動を示すグラフである。プロセスガスであるガスＡを計測するガスセンサ値の基準値変動を示している。縦軸が出力値で単位はｓｃｃｍである。横軸は実行ラン数（プロセスを実行した回数）である。基準値は例えばプロセス開始前などプロセス装置４の定常状態においてセンサが出力する値である。プロセス装置４及びガス流量センサが変動のない理想的なプロセス装置４及びガス流量センサであれば、基準値は常に同一の値となる。しかしながら、実際には実行ラン数が増えるに従い、図７に示すように変動する。なお、基準値データはプロセスレシピに検出ステップを設け、その結果をプロセスデータ保存システム２に記憶しておく。
【００４７】  図７に示すように実行ラン数が増える毎に基準値が増加するため、実際の流量よりもガス流量センサの出力は大きい値を出力する。それにより、プロセス実行時の実流量は基準値が増加するに従い、減少することが予測される。従って、ガスセンサの基準値変動とプロセス実行時の実流量変動量の関係を表す変動―プロセスモデルは、プロセス実行時の実流量＝供給指示量−ガスセンサの基準値という式で表される。図８は流量変動量の予測値を示すグラフである。縦軸はプロセス実行時の実流量変動量である。単位はｓｃｃｍである。横軸は実行ラン数である。
【００４８】  次に出来栄え−プロセスモデルの一例として、プロセス実行時のガス流量変動量と膜厚変動量の関係を示すモデルについて述べる。ガスの流量と成膜速度（≒膜厚）との関係を線形的に近似可能であることが知られている。そこで、別途実験により近似係数（Sensitivity）を求める。求めた近似係数により、ガス流量変動量と膜厚変動量の関係を示す出来栄え−プロセスモデルは、  膜厚変動量＝Sensitivity × ガス流量変動量と表される。図９は膜厚変動量を示すグラフである。縦軸が膜厚変動量で、単位はｎｍである。横軸は実行ラン数である。図８に示す流量変動量と上記出来栄え−プロセスモデルにより求めたものである。
【００４９】  他のガス流量センサの基準値変動による出来栄え予測も同様に行う。また、ガス流量センサ以外の圧力センサや温度センサに対しても変動―プロセスモデル及び出来栄え−プロセスモデルを実験により求める。
【００５０】  次にプロセス状態の変動検知・予測（ステップＳ２４）より出来栄えの予測２（ステップＳ２６）を行う場合に用いるモデルについて、説明する。一例としてチューブ累積膜厚の影響により、間接的にプロセス要素が変動する事例を説明する。チューブはバッチ炉の主要な部分であり、プロセスを行う空間を形成している。チューブは石英などを用いて形成する。
【００５１】  チューブ累積膜厚はプロセスの実行に伴い、チューブ内壁及び各パーツに成膜される膜の厚さである。累積膜厚により、製品ウエハ上のプロセス状態が変化する。累積膜厚の影響を低減するためには、１ラン毎にクリーニングを実施することが考えられる。しかし、１ラン毎のクリーニングは、生産性の低下及びクリーニングガスの消費増、石英パーツの消耗等により生産コストの上昇につながる。そのため一般的には累積膜厚に依存する出来栄え変動を許容できる範囲内でプロセスを実行している。
【００５２】  累積膜厚によるプロセス状態の変動の例として、ウエハ上温度の変動とウエハ上ガス濃度の変動を例とする。累積膜厚によりヒータ熱の透過率、吸収率、反射率が変化し、プロセス対象ウエハの表面温度が変化する。また、累積膜厚を除去するクリーニングプロセスにして、石英パーツが消耗し、熱影響やガス消費量に変化をもたらす。
【００５３】  累積膜厚と実行ラン数との関係を実験等でモデル化する。累積膜厚は実行ラン数に比例して増加し、クリーニングにより減少する。図１０は累積膜厚平均値の変動を示すグラフである。縦軸は累積膜厚平均値であり、単位はｎｍである。横軸は実行ラン数である。
【００５４】  次に累積膜厚を温度変動に変換する変動−プロセスモデルについて、説明する。図１１は累積膜厚とチューブ内観測温度との関係を示すグラフである。図１２は累積膜厚とウエハ上の観測温度との関係を示すグラフである。図１１、図１２の縦軸は共に温度であり、単位は摂氏温度である。図１１、図１２の横軸は共にチューブ累積膜厚であり、単位はｎｍである。図１１、図１２で示される関係をモデル化し、変動−プロセスモデルとする。
【００５５】  以上に示したモデルにより、実行ラン数から累積膜厚が予測可能となる。予測した累積膜厚よりチューブ内の温度及びウエハ温度を予測可能となる。  なお、温度変化はプロセスの種類、装置構成、温度制御モードに依存して変化する。そのため、プロセスの種類、装置構成、温度制御モード毎にモデルを作成する必要がある。また、ウエハ上温度の予測モデルはスロット毎に作成する。予測したウエハ上温度は、チューブの上部から下部（ウエハの面間方向）にかけてのプロセス結果予測の説明変数として用いる。
【００５６】  次にウエハ上のガス濃度の変動について説明する。チューブ内のある石英パーツ（パーツＡとする）の劣化によりガス消費量が増大し、プロセス領域のウエハへのガス供給量が低下する。パーツＡにガス消費量の変動をもたらすのは累積膜厚とクリーニング回数である。図１３はチューブ累積膜厚とパーツＡのガス消費指数との関係を示すグラフである。縦軸はガス消費指数、横軸は累積膜厚である。図１４はクリーニング回数とパーツＡのガス消費指数との関係を示すグラフである。縦軸はガス消費指数、横軸はクリーニング回数である。これらグラフで表した関係をモデルとして作成する。このように、チューブの累積膜厚は温度、ガスに影響を与えるというように、複数の現象が複合して発生するので、複数のモデルを組み合わせ、プロセス条件の変化を表現可能とするストラテジーが必須となる。上述したモデルにより、プロセス状態の変動を検知・予測することが可能となる。
【００５７】  次にプロセス状態の変動をプロセス要素の変動に換算する変動−プロセスモデルについて説明する。上述のプロセス状態の変動をプロセス要素の変動、すなわち、制御、調整可能なパラメータの変動量に換算するのが、変動−プロセスモデルである。
【００５８】  まず、チューブ累積膜厚をウエハ上温度変動に換算するモデルについて述べる。ここで想定するプロセスでは、チューブ内の温度を３つのゾーンで温度調整可能としてあるので、ウエハ上温度の変動をゾーン毎の制御対象（ヒータ出力、制御対象温度センサ等）の変動量に換算する。その際、複数の制御ゾーン間の干渉を考慮したプロセスモデルを使用して換算を行う。
【００５９】  ヒータ干渉を考慮したプロセスモデルにより、各ゾーン（チューブ上部、チューブ中央部、チューブ下部）の温度設定に換算する。図１５はチューブ上部の温度設定値を示すグラフである。図１６はチューブ中央部の温度設定値を示すグラフである。図１７はチューブ下部の温度設定値を示すグラフである。図１５、図１６、図１７ともに横軸はチューブ累積膜厚で、単位はｎｍである。縦軸は制御対象温度、すなわちヒータの制御温度であり、単位は摂氏度である。図１５、図１６、図１７のグラフは先に示す図１２を元に、ヒータ間の干渉を考慮して、制御温度に変換したものである。
【００６０】  次に、石英パーツ劣化によるウエハ上ガスの濃度変動をガス流量に換算する場合について説明する。上述したように石英パーツ劣化によるガス濃度変動は、チューブ累積膜厚（図１３参照）、クリーニング回数（図１４参照）の２つの要因に依存する。これら２つの要因を総合して、ガス供給量変動を求める。用いるガスが３種類（ガスＡ、ガスＢ、ガスＣ）であり、それらのガスの流量比が一定であるとすれば、それぞれのガス供給量の補正量を求めることが可能となる。
【００６１】  次に、プロセス要素の変動量を出来栄え変動量に変換するための出来栄えプロセスモデルについて説明する。プロセス結果（膜厚、膜質等）の変動量は上述したウエハ上の温度変化、プロセスガス濃度変化、圧力変化により決まる。各プロセス要素が出来栄えに与える影響（Sensitivity）を定義したプロセスモデルを使用し、プロセス要素の変動予測量から、出来栄えの変動量を算出する。出来栄えの変動量はプロセス要素変動量と出来栄えに与える影響（Sensitivity）との積和式として表現できる。式で表すと、  出来栄え変動量  ＝  Σ(プロセス要素変動量  ×  プロセスモデル(Sensitivity)) + Σ（プロセスモデル(交互作用)）となる。交互作用とはプロセス要素間で互いに影響を与え合うなどによる変動量を示す。
【００６２】  次に、出来栄え指標の変動量推定について説明する。上述したモデルを用いて求めたプロセス要素の変動量を元に、プロセス結果（各出来栄え指標値）を推定する。実験計画や過去のプロセス結果を使用した別途生成するプロセスモデルを使用する。ここでは、プロセス要素パラメータの変動量を入力として、出来栄え指標の基準値からの変動量を算出する。
【００６３】  ここでは、生成された出来栄え推定Model予測式の例を示す。部分最小二乗回帰（PLS-R = Partial least squares regression）による成膜速度(D.R. = Deposition Ｒate)の推定式例を示す。成膜速度（Ｆｄｒ）はプロセス要素毎の近似係数(a0、a1、a2、a3)とプロセス要素パラメータ、温度（Temp）、ガスＡの流量（GasA）、ガスＢの流量（GasB）、圧力（Press）の基準値からの変動量との積和（線形結合）で表現可能である。交互作用についても同様に近似係数と交互作用のパラメータ（interaction0、interaction1、…）との積和で表現可能である。交互作用のパラメータは例えば、Temp×GasAである。  Fdr(Temp, GasA, GasB, Press) = a0×Temp + a1×GasA + a2×GasB+ a3×Press + b0×interaction0 + b2×interaction1 + …  近似係数a0、a１、a2、a3、b0、b1、b2、…は部分最小二乗回帰により求める以外に、主成分回帰分析（PCR = Principal Components Regression）、重回帰分析（MRA = Multiple Regression Analysis）を用いても良い。
【００６４】  予測式は線形結合に限らず、非線形モデルを用いることが可能である。非線形モデルの一例はＧＡ（Genetic Algorithms,遺伝的アルゴリズム）やＧＰ（Genetic Programming,遺伝的プログラミング）を用いたモデルである。以下に示すのはＧＰにより求めた屈折率（R.I. = refractive index）を求める式である。以下の式はプログラミング言語Ｌｉｓｐで用いられるＳ式で表現したものである。x1からx7がパラメータ、m0からm13が近似係数、c1からc15が定数である。また、funcx、funcyは事前に定義したひとまとまりの数式であり、例としては、三角関数(sin/cos/tan)等の数学公式に加え、熱・流体・電気・プラズマ等の物理公式が適用できる。  Fri() = (+ (× m0 (+ (×(×(- (+ (× m1 x7) c1) (+ (× m2 x2) c2)) (funcx (+ (× m3 x1) c3))) (+ (× m4 x4) c4)) (+ (+ (- (+ (× m5 x5) c5) (+ (× m6 x2) c6)) (- (funcy (+ (× m7 x1) c7)) (+ (× m8 x4) c8))) (+ (×(+ (× m9 x2) c9) (- c10 (+ (× m10 x3) c11))) (+ (+ (× m11 x6) c12) (- (+ (× m12 x5) c13) (+ (× m13 x4) c14))))))) c15)  なお、プロセス要素パラメータの基準値からの変動量ではなく、パラメータ設定値を入力とし、出来栄え指標値を予測するModelも生成可能である。また、出来栄えとしては、面内・面間均一性、膜組成比、膜不純物量、後続のプロセスへの影響度を表す指数としてのエッチング耐性指数等のモデル化が可能である。
【００６５】  次に、出来栄えが目標レンジ内となる様、パラメータ補正量を決定するアルゴリズムについて説明する。ここでは説明の簡単のため、成膜速度についての目的関数Fdr()、屈折率についての目的関数Fri()の２つの目的関数を最適化する場合を述べる。目的関数は３つ以上でも良い。各プロセス要素パラメータの分解能を考慮したパラメータ補正量の集合をxとする。成膜速度、屈折率の目標レンジをDRrange、RIrangeとする。以上を式で表すと以下のようになる。  f(x) = min(Fdr(xdr), Fri(xri))  Fdr(xdr) ≦|DRrange|  Fri(xri) ≦|RIrange|
【００６６】  図１８は目的空間を表した図である。目的関数が２つの場合、図１８に示すように目的空間を２次元で表現できる。図１８に示す曲線ｃが最適解の集合（パレート解）となり、２つの目的関数Fdr()、Fri()のトレード・オフ関係、すなわち一方を改善すると、他方が改悪する関係を示している。上述のDRrange、RIrangeで表す、Fdr()、Fri()の許容範囲ｓ内の点が選択可能なパラメータ設定値の解集合となる。
【００６７】  最適化手法（多目的最適化手法）としては、準ニュートン法、逐次２次計画法、ＧＡ(Genetic Algorithm = 遺伝的アルゴリズム)、ＧＰ（Genetic Programing＝遺伝的プログラミング）、ニューラルネットワーク等を用いても良い。
【００６８】  ２つの目的関数Fdr()、Fri()はプロセス要素毎の変動量引数とする関数であるから、解集合はプロセス要素毎のパラメータ補正量の集合である。求まったパラメータ補正量はＨＳＭＳ通信中継システム３を経由して、プロセス装置４に送信される。
【００６９】  図１９は補正値算出装置１による補正値を適用しない場合の成膜速度についてのグラフである。縦軸は成膜速度で単位はｎｍ／ｍｉｎである。横軸はラン回数である。図２０は補正値算出装置１による補正値を適用した場合の成膜速度についてのグラフである。縦軸、横軸は図１９と同様である。図１９と図２０とを比較すると明らかのように、補正値算出装置１による補正値を適用した場合は、成膜速度が目標レンジ内に収まっていることが分かる。
【００７０】  図２１は補正値算出装置１による補正値を適用しない場合の屈折率についてのグラフである。縦軸は屈折率、単位は無次元である。横軸はラン回数である。図２２は補正値算出装置１による補正値を適用した場合の屈折率についてのグラフである。縦軸、横軸は図２１と同様である。図２１と図２２とを比較すると明らかのように、補正値算出装置１による補正値を適用した場合は、屈折率が目標レンジ内に収まっていることが分かる。
【００７１】  図２３は補正値算出装置１による補正値を適用しない場合の面間均一性についてのグラフである。図２４は補正値算出装置１による補正値を適用した場合の面間均一性についてのグラフである。図２３及び図２４の縦軸は共に面間均一性（ウエハ間の平均膜厚の均一性）である。横軸は共にラン回数である。図２５は補正値算出装置１による補正値を適用しない場合の面内均一性についてのグラフである。図２６は補正値算出装置１による補正値を適用した場合の面内均一性についてのグラフである。図２５及び図２６の縦軸は共に面内均一性である。横軸は共にラン回数である。図２３から図２６を参照すると明らかなように、補正値算出装置１による補正値を適用した場合であっても、面間均一性、面内均一性は共に性能を維持または改善していることが分かる。すなわち、補正値算出装置１による補正値を適用して、成膜速度、屈折率が目標レンジ内に収まるようにプロセス装置４を制御しても、その副作用により面間均一性、面内均一性など他の評価指標が悪化はしないことが分かる。
【００７２】  上述したモデルの設計時には、人が各出来栄え指標の値を見つつ、モデルの最適化を行う。その後は、最適化したモデルを用いて、人の介在なしで補正値算出装置１が補正値の算出を行うことが可能となる。
【００７３】  なお、上述の説明において、例として、補正値算出装置１は成膜装置としてのプロセス装置４へ補正値を送信するものとしたが、エッチング装置、フォトレジスト装置、洗浄装置など他装置での補正値算出のための入力変数としても良い。
【００７４】  また、上述したモデルをエッチング装置、フォトレジスト装置、洗浄装置など他のプロセス装置４を表現するものとすることにより、補正値算出装置１は他のプロセス装置４に用いる補正値を算出することが可能となる。プラズマエッチング装置であれば、変動現象として、処理室内のパーツの劣化、センサの劣化が考えられる。プロセス要素として、処理ガス，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、下部電極温度などが考えられる。また、出来栄え指標として、線幅（縦、横、深さ）、サイドウォールの角度などが考えられる。
【００７５】  実施の形態２  図２７は実施の形態２に係る補正値算出装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。補正値算出装置１はサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータにより構成することが可能である。補正値算出装置１は制御部１０、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１、記憶部１２、操作部１３、通信部１４、読み取り部１５を含む。
【００７６】  補正値算出装置１を動作させるための制御プログラムは、ディスクドライブ等の読み取り部１５にCD-ROM、DVD（Digital Versatile Disc）ディスク、メモリーカード、またはUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の可搬型記録媒体１５Ａを読み取らせて記憶部１２に記憶しても良い。また当該プログラムを記憶したフラッシュメモリ等の半導体メモリ１５Ｂを補正値算出装置１に実装しても良い。さらに、当該プログラムは、インターネット等の通信網を介して接続される他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードすることも可能である。以下に、その内容を説明する。
【００７７】  図２７に示す補正値算出装置１は、上述した各種ソフトウェア処理を実行するプログラムを、可搬型記録媒体１５Ａまたは半導体メモリ１５Ｂから読み取り、或いは、通信網を介して他のサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードする。当該プログラムは、制御プログラム１２Ｐとしてインストールされ、ＲＡＭ１１にロードして実行される。これにより、上述した補正値算出装置１として機能する。
【００７８】  本実施の形態２は以上の如きであり、その他は実施の形態１と同様であるので、対応する部分には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。
【００７９】  今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００８０】  １  補正値算出装置  １０  制御部  １０ａ  モデル取得部  １０ｂ  センサ値取得部  １０ｃ  第１変換部  １０ｄ  指標値取得部  １０ｅ  第２変換部  １０ｆ  変動量算出部  １０ｇ  補正量算出部  １０ｈ  補正値算出部  １０ｉ  送信部  １１  ＲＡＭ  １２  記憶部  １３  操作部  １４  通信部  １５  読み取り部  １５Ａ  可搬型記録媒体  １５Ｂ  半導体メモリ  ２  プロセスデータ保存システム  ３  ＨＳＭＳ通信中継システム  ４  プロセス装置（製造装置）  ５  ＭＥＳ（ＨＯＳＴ）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【国際調査報告】
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