(57)【要約】【課題】プラズマ処理装置の状態の変化に対応して処理結果を高精度で予測する。【解決手段】プラズマの発光をモニタするモニタ（分光器１２）を具備し試料がプラズマ処理される処理部１０を備えるプラズマ処理装置１において、処理部１０は、プラズマ処理結果を予測する予測モデルが格納された予測モデル記憶部１５と、処理部１０の状態変動の指標となる装置データと発光データに基づいて選択された予測モデルを用いてプラズマ処理結果が予測される制御部１４とを具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラズマの発光をモニタするモニタを具備し試料がプラズマ処理される処理部を備えるプラズマ処理装置において、
前記処理部は、プラズマ処理結果を予測する予測モデルが格納された予測モデル記憶部と、
前記処理部の状態変動の指標となる装置データと発光データに基づいて選択された予測モデルを用いてプラズマ処理結果が予測される制御部とを具備することを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項２】
プラズマ処理結果を予測する予測モデルが格納された予測モデル記憶部を具備し試料がプラズマ処理される処理部を備えるプラズマ処理装置において、
前記プラズマ処理結果と前記予測モデルの説明変数との偏相関関係に基づいて選択された説明変数を用いて前記予測モデルを構築する解析部をさらに備えることを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載のプラズマ処理装置において、
前記制御部は、前記装置データを用いて求められた統計量に基づいて選択された予測モデルを用いてプラズマ処理結果を予測することを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載のプラズマ処理装置において、
ウェットクリーニング後からの前記プラズマ処理された試料の枚数が前記装置データに含まれることを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載のプラズマ処理装置において、
前記制御部は、前記予測モデルを用いて求められた予測値と目標値の差分に基づいて求められた補正量に応じてプラズマ処理条件に規定されたパラメータの値を補正することを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項６】
請求項１に記載のプラズマ処理装置において、
前記プラズマ処理結果と前記予測モデルの説明変数との偏相関関係に基づいて選択された説明変数を用いて前記予測モデルを構築する解析部をさらに備えることを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項７】
請求項２に記載のプラズマ処理装置において、
プラズマの発光の波長と装置データに係る物理量が前記説明変数に含まれ、
前記装置データは、前記処理部の状態変動の指標となるデータであることを特徴とするプラズマ処理装置。
【請求項８】
請求項２に記載のプラズマ処理装置において、
前記偏相関関係は、前記プラズマ処理の単位であるロット毎における、前記プラズマ処理結果と前記説明変数との偏相関関係である
ことを特徴とするプラズマ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラズマ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体のウェハ上に微細形状を形成するために、物質をプラズマ化し、その物質の作用（ウェハ表面における反応）によりウェハ上の物質を除去するプラズマ処理が行われる。
微細形状の寸法などのプラズマ処理の処理結果を安定化するために、プラズマ処理条件を調整する制御技術（ＡＰＣ：Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）が採用されている。
【０００３】
ＡＰＣでは、プラズマ処理装置においてプラズマ処理中に計測した装置のモニタデータを用いて処理結果を予測し、予測に応じて次に処理するウェハやロットのプラズマ処理条件を調整している。ここで、ロットとは、連続してプラズマ処理する複数のウェハを束ねた着工単位を言う。
【０００４】
プラズマ処理には発光が伴うため、プラズマ処理装置には分光器（ＯＥＳ：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）が搭載されている。分光器で計測されたデータ（以下、発光データと言う）などがモニタデータとして用いられる。
【０００５】
特許文献１には、発光データの多数の発光波長の中から、加工寸法の予測誤差の小さな発光波長を選択し、加工寸法を予測して制御する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−２５１４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１では、発光データを入力とし、処理結果の予測値を出力とする単一の関数である予測モデルを用いて処理結果を予測している。
【０００８】
しかし、特許文献１では、単一の予測モデルを用いているため、プラズマ処理を重ねて装置の状態が変化し、発光データと処理結果との間の相関関係が変化した場合、この相関関係の変化に対応できず予測精度が低下してしまう。
【０００９】
本発明の目的は、プラズマ処理装置の状態の変化に対応して処理結果を高精度で予測することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様のプラズマ処理装置は、プラズマの発光をモニタするモニタを具備し試料がプラズマ処理される処理部を備えるプラズマ処理装置において、前記処理部は、プラズマ処理結果を予測する予測モデルが格納された予測モデル記憶部と、前記処理部の状態変動の指標となる装置データと発光データに基づいて選択された予測モデルを用いてプラズマ処理結果が予測される制御部とを具備することを特徴とする。
【００１１】
本発明の一態様のプラズマ処理装置は、プラズマ処理結果を予測する予測モデルが格納された予測モデル記憶部を具備し試料がプラズマ処理される処理部を備えるプラズマ処理装置において、前記プラズマ処理結果と前記予測モデルの説明変数との偏相関関係に基づいて選択された説明変数を用いて前記予測モデルを構築する解析部をさらに備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の一態様によれば、プラズマ処理装置の状態の変化に対応して処理結果を高精度で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施例のプラズマ処理装置の構成図である。
【図２】予測・制御処理を説明する構成図である。
【図３】予測モデル記憶領域で格納するデータの例を示す図である。
【図４】予測モデル切換条件記憶領域で格納するデータの例を示す図である。
【図５】ＡＰＣの設定画面の例を示す図である。
【図６】ＡＰＣによる予測・制御結果の表示画面の例を示す図である。
【図７】処理履歴記憶領域で格納するデータの例を示す図である。
【図８】解析部の処理履歴データを用いた解析結果の表示画面の例を示す図である。
【図９】解析部の処理履歴データを用いた解析処理を示す図である。
【図１０】解析部の解析処理の入力を指定する画面の例を示す図である。
【図１１Ａ】予測・制御処理を説明するための構成図である。
【図１１Ｂ】予測・制御処理を説明するための構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
最初に、実施形態について説明する。
実施形態は、ＡＰＣ実行時に処理した複数のウェハ（例えば、次に加工するロットの前のロット）におけるモニタデータ間の相関関係に基づき、次に加工するウェハやロットに用いる予測モデルを切換える。
【００１５】
また、実施形態は、複数のモニタデータを予測モデルの入力（以下、説明変数と呼ぶ）とする。単一の説明変数で予測モデルを構築すると、例えば、複数のモニタデータが処理結果に影響する場合に予測精度が低下する。そこで、複数の変数を用いて予測モデルを構築する。
【００１６】
この際、処理結果と直接相関が低いモニタデータを、予測モデルの説明変数に選択してしまうことで予測精度が低下することがある。この不適切な変数選択を防ぐために、多数のモニタデータの中から予測に適した説明変数を選択する。
【００１７】
また、実施形態は、予測モデルを構築する際に、ロット内の変動を考慮した解析を行う。ロット内とロット間では処理結果の変動の傾向が異なる場合が多いため、ロット内の変動の影響を捉えられず予測精度の低い予測モデルが構築される可能性がある。そこで、実施形態は、複数のモニタデータから偏相関とロット内の変動を考慮した説明変数の選択により、予測精度の高い多変量の予測モデルを構築する。
【００１８】
実施形態によれば、プラズマ処理装置において、モニタデータと処理結果との相関関係が変化した場合でも、ＡＰＣ実行時の装置状態に応じて予測モデルを切換え、処理結果を予測して制御する。また、モニタデータが複数存在する場合でも、予測に適した説明変数を選択して予測モデルを構築する。
以下、図面を用いて、実施例について説明する。
【実施例】
【００１９】
（１）プラズマ処理装置
図１を参照して、プラズマ処理装置の構成について説明する。
図１に示すように、プラズマ処理装置１は、処理部１０と解析部２０と入力部３０と出力部３１と通信インターフェース部３２（通信ＩＦ部）と処理結果取得部３３を有し、これらはバス３４を介して相互に接続されている。
【００２０】
処理部１０は、プラズマ処理実行部１１と分光器（ＯＥＳ）１２と装置管理部１３と制御部１４と予測モデル記憶部１５とインターフェース（ＩＦ）部１１０とを有する。プラズマ処理実行部１１は、プラズマを発生させてウェハを加工し、分光器１２はプラズマ処理中に発光データを取得する。また、本実施例では、分光器１２を用いたが、プラズマの発光をモニタできる手段であれば良いため、ポリクロメーター、モノクロメーター、フィルタ等のモニタを分光器１２の代替品として使用しても良い。発光データは、ＩＦ部２１０を介して解析部２０の有する解析記憶部２２に格納される。
【００２１】
装置管理部１３は、プラズマ処理実行部１１のウエットクリーニングからのプラズマ処理されたウェハの枚数や、待機時間、処理条件の設定値と実行値などのデータを測定して保持する。これらのデータの値を以後、装置データと呼ぶ。装置データは、ＩＦ部２１０を介して、解析部２０の有する解析記憶部２２に格納される。
【００２２】
制御部１４は、予測モデル記憶部１５に格納されている予測モデルを用いてプラズマ処理の処理結果を予測し、プラズマ処理条件を調整する予測・制御処理を行う。ここで、プラズマ処理の処理結果とは、例えば、プラズマ処理後のウェハ上の微細形状の寸法や、プラズマ処理装置が微細形状を加工する際の加工速度を言う。
【００２３】
制御部１４の詳細は、以下の（２）において述べる。
予測モデル記憶部１５は、予測モデル記憶領域１６と予測モデル切換条件記憶領域１７を有する。予測モデル記憶領域１６は、解析部２０において処理履歴データを用いて構築した、発光データや装置データを入力として処理結果の予測値を出力とする予測モデルを記憶する。
【００２４】
実施例のプラズマ処理装置１では、予測モデルの切換が可能なため、複数の予測モデルを記憶することができる。予測モデル切換条件記憶領域１７は、ＡＰＣを実行する際に、予測モデル記憶領域１６に記憶している複数の予測モデルの中から、使用する予測モデルを選択するための条件を格納する。
【００２５】
条件の詳細については、以下の（２）において述べる。
【００２６】
解析部２０は、演算部２１と解析記憶部２２とインターフェース部（ＩＦ部）２１０を有する。解析記憶部２２は、過去のプラズマ処理における処理結果、発光データ、装置データを記憶する処理履歴記憶領域２３と、解析処理の結果を記憶する解析結果記憶領域２４を備えている。
【００２７】
入力部３０は、例えば、マウスやキーボードなどの、ユーザの操作による情報入力を受け付ける入力装置である。
【００２８】
出力部３１は、例えば、ディスプレイやプリンタなどの、ユーザに対して情報を出力して表示する出力装置である。
【００２９】
通信ＩＦ部３２は、バス３４や外部ネットワークなどを介して、例えば既存の生産管理システムなどの他の装置やシステムと接続し、情報送受信を行うためのインターフェースである。
【００３０】
バス３４は、処理部１０１０、解析部２０、入力部３０、出力部３１及び通信ＩＦ部３２を連結する。ＩＦ部１１０、２１０は、バス３４を介して情報送受信を行うためのインターフェースである。
【００３１】
処理結果取得部３３は、処理結果を計測する検査装置などから処理結果を取得するためのインターフェースである。なお、解析部２０を解析装置として独立させて、処理部１０からなるプラズマ処理装置に、ＩＦ部２１０を介して接続する形態としてもよい。
【００３２】
（２）制御部
図２〜４を参照して、制御部１４で行われる予測・制御（ＡＰＣ）の処理の例について説明する。
ＡＰＣを実行する前には、予め、解析部２０においてプラズマ処理の処理履歴データを用いて予測モデルを構築し、予測モデルテーブル１６ａ（図３参照）として予測モデル記憶領域１６に格納しておく（Ｓ１１０）。
【００３３】
図３に示すように、予測モデルテーブル１６ａは、予測モデルＩＤ１６ｂと各予測モデルの説明変数１６ｃと予測モデルの計算式１６ｄを有する。同様に、予測モデル切換に必要な情報を決定しておき、予測モデル切換条件テーブル１７ａ（図４参照）として予測モデル切換条件記憶領域１７に格納しておく（Ｓ１１０）。
【００３４】
図４に示すように、予測モデル切換には、偏相関関係を利用する。ＡＰＣ実行時に取得したデータに対し、偏相関関係が類似した予測モデルに切換えて処理結果の予測を行う。
ここで、偏相関とは、注目している変数以外の変数の影響を除いた相関である。偏相関関係の評価には、例えば、グラフィカルＬＡＳＳＯなどのデータから各変数間の偏相関関係をスパース（多くの偏相関が０となるよう）に推定する手法を用いる。
【００３５】
切換モニタ変数１７ｂは、モデル切換の指標となる偏相関関係の類似度を算出する際に使用する変数の組である。偏相関関係は、予測モデル毎に保持されるため、予測モデルＩＤ１７ｃを保持する。偏相関関係は、精度行列（分散共分散行列の逆行列）と対応するため、これを偏相関関係１７ｄとして保持する。
【００３６】
ウェハあるいはロット（ここでは、ロットとする）のプラズマ処理が完了すると、ＡＰＣを実行する設定になっている場合には、制御部１４では、予測モデル切換条件テーブル１７ａに格納されている切換モニタ変数１７ｂを用いて、各予測モデルと分光器１２と装置管理部１３から取得したデータの偏相関関係の類似度を演算する（Ｓ１０１）。
【００３７】
次に、制御部１４は、モデル切換判定を行う（Ｓ１０２）。Ｓ１０２では、予測モデル切換条件テーブル１７ａにおいて、Ｓ１０１で演算した偏相関関係の類似度が最も高い予測モデルＩＤ１７ｃを次のウェハあるいはロットの処理結果の予測に用いる予測モデルとして特定する。
【００３８】
このように、ＡＰＣを実行する直近のウェハまたはロットにおけるモニタデータ間の相関関係に基づき予測モデルを切換えることにより、ＡＰＣ実行時の装置状態により即した予測モデル切換が可能となる。なお、実施例では、予測モデルの切換に偏相関関係を用いているが、切換モニタ変数１７ｂ同士の距離などの他の統計量を使用してもよい。
【００３９】
次に、制御部１４は、特定した予測モデルと発光データと装置データを用いて処理結果を予測する（Ｓ１０３）。Ｓ１０３では、特定した予測モデルについて、予測モデルテーブル１６ａの説明変数１６ｃのデータを分光器１２と装置管理部１３からウェハ１枚毎に逐次取得し、計算式１６ｄに代入することで処理結果の予測値を算出する。
【００４０】
例えば、ウェハ１枚毎に取得するデータは図７の１行分に相当する。予測モデルテーブル１６ａの予測モデル１を用いる場合、説明変数はｘ３とｘ５を用いるため、処理結果の予測値は計算式のｘ３とｘ５に取得したデータの列ｘ３とｘ５の値を代入して算出した値となる。
【００４１】
さらに、制御部１４は、処理結果の予測値と目標値の差分に従いプラズマ処理条件を調整する（Ｓ１０４）。プラズマ処理条件としては、例えば、プラズマ処理ガスの流量が調整される。また、Ｓ１０４においては、プラズマ処理条件の調整だけでなく、処理結果の予測値と目標値の差分が予め定めた閾値よりも大きい場合に、異常としてアラートする構成でもよい。また、プラズマ処理装置１より後の工程で使用される装置で利用するために、処理結果の予測値を出力する構成でもよい。
【００４２】
（３）予測・制御処理（ＡＰＣ）の表示
処理履歴データを用いて解析部２０で構築した予測モデルおよび決定した予測モデル切換条件を用いてＡＰＣを実行するかどうかはユーザが決定する必要がある。図５は、ユーザによるＡＰＣの設定画面Ｄ１００の例であり、図１に示す出力部３１に表示される。
【００４３】
ユーザは、予測モデル切換え条件Ｄ１０１で予測モデルを切換える条件を、予測モデルＤ１０２で予測モデルに使用する説明変数や計算式を確認して入力する。確認・入力後、予測のみを行う場合はＤ１０３にて指示し、ＡＰＣを行う場合はＤ１０４にて指示をする。
【００４４】
図６は予測・制御結果の表示画面の例であり、図１に示す出力部３１に表示される。予測結果の例がＤ２００である。解析記憶部２２に処理結果の実測値が保存されている場合、処理結果の実測値と予測値を併せて表示することができる。
【００４５】
また、各ウェハあるいはロットにおいて、予測に使用した予測モデルを表示する。例えば、Ｄ２００のように、ウェハ処理数に対して処理結果が右下がりのトレンドのロットと、処理結果の変動が小さいロットで、異なる予測モデルを用いることで予測精度が向上する。
【００４６】
ＡＰＣを実行し、制御した結果の例がＤ３００であり、図１に示す出力部３１に表示される。ここでは、処理結果の実測値と予測に用いた予測モデルを表示している。前述のように、予測モデルの切換えにより予測精度が向上した結果、制御後の処理結果のばらつきを低減できる。以上のＡＰＣの設定は、次の解析部２０の解析処理にて処理履歴から作成される。
【００４７】
（４）解析部
解析部２０は、処理履歴記憶領域２３に記憶している処理履歴データを用いて、演算部２１において演算を行い、解析結果を解析結果記憶領域２４に保存する。
【００４８】
処理履歴記憶領域２３には、プラズマ処理をしたウェハごとに、プラズマ処理中に分光器１２で計測した発光データと、装置管理部１３で管理している装置データと、処理結果取得部３３で取得した処理結果が格納される。
【００４９】
図７は、処理履歴記憶領域２３に格納する処理履歴データの例である。
処理履歴データテーブル２３ａは、ウェハＩＤ２３ｂと発光データ２３ｃと装置データ２３ｄと処理結果２３ｅなどの項目を有する。各列はモニタデータの項目（変数）に対応し、各行はウェハ１枚１枚に対応している。
【００５０】
ウェハＩＤ２３ｂには、処理したウェハを特定する情報を格納する。発光データ２３ｃには、分光器１２の計測値を演算した発光データを格納する。分光器１２の計測値は、時間、発光強度、波長のデータとなっている。発光データ２３ｃには、波長ごとに発光強度をプラズマ処理時間で平均した値を格納する。
【００５１】
なお、格納する発光データは、ウェハを加工するためのプラズマ処理の際に取得した発光データであってもよく、また、ウェハを加工する前後にプラズマ加工部１１の状態を整えるために行うプラズマ処理（エージング処理やクリーニング処理）の際に取得した発光データであってもよい。
【００５２】
また、各波長は、プラズマに含まれる物質（ＡｒやＳｉなど）の発光波長が格納される。また、ウェハや壁面から反射された光の強度を用いる場合には、ウェハや壁面の状態によって強度が異なる波長が格納される。また、複数の波長における発光強度の比を用いてもよい。
【００５３】
また、格納する値は、発光強度のプラズマ処理時間の平均値に限らず、最大値や分散などの他の統計量であってもよい。また、プラズマ処理の中間時点における発光強度の値など、ある指定した時間における発光強度の値であってもよい。
【００５４】
装置データ２３ｄには、各ウェハの処理を行ったときの装置管理部１３の管理値や測定値を格納する。例えば、クリーニングからのプラズマ処理の回数や、前回のプラズマ処理からの待機時間などである。また、数値データに限らず、ロットＩＤなどのデータも格納される。
【００５５】
処理結果２３ｅには、処理結果取得部３３から取得したプラズマ処理結果を格納する。ウェハごとにプラズマ処理条件が調整された場合には、プラズマ処理条件の調整量と処理結果の変更量の間の関数を用いて、プラズマ処理条件の調整量による処理結果指標の変更量を算出し、処理結果の実測値を処理結果の変更量で補正した値を処理結果２３ｅに格納してもよい。
【００５６】
図８は、処理履歴データを用いた解析結果の表示画面Ｄ３００の例であり、図１に示す出力部３１に表示される。表示画面Ｄ３００は、後述の解析部２０の解析処理後に表示する。
【００５７】
予測モデル切換条件テーブルＤ３０４と予測モデルテーブルＤ３０２は、解析部２０の解析処理において決定した予測モデルの切換条件と構築した予測モデルが格納されている。
【００５８】
処理履歴を用いたシミュレーションによる予測結果Ｄ３０１は、処理履歴データにおける処理結果の実測値と予測値を表示する。各ウェハあるいはロットごとに使用した予測モデルも表示している。
【００５９】
予測誤差Ｄ３０３は、処理結果の実測値と予測値から計算した予測誤差（例えば、平均二乗誤差平方根）を表示する。
【００６０】
ユーザは、本解析結果を確認して、構築した予測モデルと予測モデル切換条件を、ＡＰＣに使用するものとして保存するかをＤ３０５にて決定する。保存する場合、予測モデルは予測モデル記憶領域１６に、予測モデル切換条件は予測モデル切換条件記憶領域１７に格納される。
【００６１】
（５）解析部２０の解析処理
解析部２０の解析処理では、処理結果を予測する予測モデルの切換えに用いる相関モニタ変数の特定と、多数のモニタデータから説明変数を厳選した上で予測モデルの構築を行う。
【００６２】
予測モデルとその切換えの条件は、プラズマ処理の対象であるウェハ表面上の膜の構成などにより変化するため、プラズマ処理の立上げ時には、適宜、本解析処理を実行することが必要である。
【００６３】
図９は、処理履歴記憶領域２３に格納された処理履歴データを用いた解析処理の例であり、この例を用いて解析処理の流れを説明する。
【００６４】
図１０は、解析処理の入力を指定する画面Ｄ４００の例であり、図１に示す出力部３１に表示される。ユーザは、解析処理に入る前に、解析処理の入力とする発光データＤ４０１と装置データＤ４０２を指定し、解析処理の実行を指示する（Ｄ４０３）。
【００６５】
まず、処理履歴データをロットで層別し、各ロットについて、Ｓ２０２、Ｓ２０３の処理を行う（Ｓ２０１）。
次に、ロットで層別された処理履歴データについて、各変数間の偏相関関係を評価する（Ｓ２０２）。
次に、装置状態が変化すると偏相関関係も変化すると考えられるため、変数間の偏相関関係の変化が最大となるようにデータを分割する（Ｓ２０３）。このようにデータを分割することにより、装置の状態毎にモデルを用意することができる。
次に、分割後の各データについて、Ｓ２０５からＳ２０８の処理を行う（Ｓ２０４）。
【００６６】
まず、ロット内での処理結果とモニタデータ間の偏相関を評価し、偏相関のある（偏相関の値が０と推定されない）モニタデータの変数を選択する（Ｓ２０５）。これにより、ロット内で処理結果と直接相関のあるモニタデータを、予測モデルの説明変数として選択することができ、ロット内における処理結果のトレンドを捉えた予測モデルを構築できる。
同様に、ロット間（ロットで層別しない場合）での処理結果とモニタデータ間の偏相関を評価し、偏相関のあるモニタデータの変数を選択する（Ｓ２０６）。
【００６７】
次に、選択したモニタデータの変数を説明変数とした予測モデルを構築する。ここでは、例えば、プロセスデータに多用されるＰＬＳ回帰や変数選択機能を有するＬＡＳＳＯ回帰などの手法により、複数の説明変数から処理結果を予測する多変量回帰モデルを構築する（Ｓ２０７）。
続いて、処理履歴データにおいて、構築した予測モデルを用いて算出した処理結果の予測値と実測値とから予測誤差を評価する。（Ｓ２０８）
次に、図８に示す処理履歴データの解析結果を表示してユーザに提示する（Ｓ２０９）。
【００６８】
以上、実施例について説明したが、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
例えば、図１１Ａでは、処理結果取得部３３から処理結果を逐次取得する構成となっている。
図１１Ａに示すように、直近に加工したウェハのデータを用いて、処理結果を含んだ偏相関関係の各予測モデルとの類似度を演算（Ｓ１０５）し、予測モデル切換判定（Ｓ１０２）を行う構成としてもよい。処理結果を含んだ偏相関関係を評価することで、装置状態をより反映したモデル切換を実現できる。
【００６９】
また、図１１Ｂでは、逐次取得した処理結果を用いて、対応したウェハにおける各予測モデルとの予測誤差を算出する（Ｓ１０６）構成となっている。
【００７０】
算出した予測誤差の小さい予測モデルを用いることで、次に加工するウェハの処理結果の予測においても予測誤差の小さい予測モデルの選択が可能となる。
【符号の説明】
【００７１】
１  プラズマ処理装置
１０  処理部
１１  プラズマ処理実行部
１２  分光器（ＯＥＳ）
１３  装置管理部
１４  制御部
１５  予測モデル記憶部
２０  解析部
２１  演算部
２２  解析記憶部
３０  入力部
３１  出力部
３２  通信ＩＦ部
３３  処理結果取得部
【図１】
2019125506.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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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１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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