(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子デバイスに含まれる構成要素に関する製造条件値と、前記製造条件値を用いて製造した場合の前記構成要素の厚さに関する値及び寸法に関する値の少なくともいずれかを含む特性と、を互いに関連付けて保存した第１データベースを用いて、前記製造条件値のうちの予め定められた第１処理条件値と前記第１処理条件値に近い複数の処理条件値とを含む第１近隣条件値に対する前記構成要素の特性の関係に関する第１モデル関数を生成する処理と、
前記第１モデル関数に基づいて前記構成要素の特性を得るための第１製造条件値を決定する処理と、
前記決定した前記第１製造条件値を用いて前記電子デバイスの前記構成要素を実際に形成したときの前記第１製造条件値と前記構成要素の前記特性の測定値とを用いて、前記特性の測定値の前記第１モデル関数に対する２乗予測誤差を算出する処理と、
前記算出した前記２乗予測誤差が予め定められた基準値よりも大きいときは、前記第１モデル関数を修正せずに前記第１製造条件値を次の前記電子デバイスの第２製造条件値とし、前記算出した前記２乗予測誤差が前記基準値以下のときは、前記実際に形成したときの前記第１製造条件値と前記構成要素の前記特性の前記測定値とを追加した前記第１データベースを用いて第２モデル関数を生成し、前記第２モデル関数に基づいて前記構成要素の特性を得るための第２製造条件値を決定する処理と、
前記電子デバイスの仕様を変更するときに、前記仕様の変更に伴う前記構成要素の前記特性の変化を反映させて前記第１データベースの値を比例演算によって変換することにより、仮想データベースを生成する処理と、
を実施する電子デバイスの生産管理装置。
【請求項２】
前記仮想データベースを用いて、前記製造条件値のうちの予め定められた次世代処理条件値と前記次世代処理条件値に近い複数の処理条件値とを含む次世代近隣条件値に対する前記構成要素の特性との関係に関する次世代モデル関数を生成する処理と、
前記次世代モデル関数に基づいて前記構成要素の特性を得るための次世代製造条件値を決定する処理と、
前記決定した前記次世代製造条件値を用いて前記電子デバイスの前記構成要素を実際に形成する処理と、
前記実際に形成したときの前記次世代製造条件値と前記構成要素の前記特性の測定値とを前記仮想データベースに追加し、前記仮想データベースの値のうちで前記次世代製造条件値に最も近い製造条件値と前記最も近い製造条件値に対応する前記構成要素の前記特性の値との組み合わせを消去する処理をさらに実施する請求項１記載の電子デバイスの生産管理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の生産管理装置と、
前記電子デバイスに含まれる前記構成要素を形成する形成装置と、
を備えた電子デバイスの生産管理システム。
【請求項４】
コンピュータに、電子デバイスに含まれる構成要素に関する製造条件値と、前記製造条件値を用いて製造した場合の前記構成要素の厚さに関する値及び寸法に関する値の少なくともいずれかを含む特性と、を互いに関連付けて保存した第１データベースを用いて、前記製造条件値のうちの予め定められた第１処理条件値と前記第１処理条件値に近い複数の処理条件値とを含む第１近隣条件値に対する前記構成要素の特性の関係に関する第１モデル関数を生成させる処理を実施させ、
前記コンピュータに、前記第１モデル関数に基づいて前記構成要素の特性を得るための第１製造条件値を決定させる処理を実施させ、
前記コンピュータに、前記決定した前記第１製造条件値を用いて前記電子デバイスの前記構成要素を実際に形成したときの前記第１製造条件値と前記構成要素の前記特性の測定値とを用いて、前記特性の測定値の前記第１モデル関数に対する２乗予測誤差を算出する処理を実施させ、
前記コンピュータに、前記算出した前記２乗予測誤差が予め定められた基準値よりも大きいときは、前記第１モデル関数を修正せずに前記第１製造条件値を次の前記電子デバイスの第２製造条件値とし、前記算出した前記２乗予測誤差が前記基準値以下のときは、前記実際に形成したときの前記第１製造条件値と前記構成要素の前記特性の前記測定値とを追加した前記第１データベースを用いて第２モデル関数を生成し、前記第２モデル関数に基づいて前記構成要素の特性を得るための第２製造条件値を決定する処理を実施させ、
前記コンピュータに、前記電子デバイスの仕様を変更するときには、前記仕様の変更に伴う前記構成要素の前記特性の変化を反映させて前記第１データベースの値を比例演算によって変換することにより、仮想データベースを生成する処理を実施させる電子デバイスの生産管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、電子デバイスの生産管理装置、生産管理システム及び生産管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体記憶装置などの電子デバイスの製造において、例えば膜厚などの特性を高い精度で管理することが重要である。特に、世代ごとにメモリ容量が順次増大していく半導体記憶装置においては、メモリ容量の増大に従って、膜厚などの目標仕様も順次変化し、管理項目の管理精度が厳しくなっていく。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２５２１７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施形態は、効率良く高精度で管理項目を管理する電子デバイスの生産管理装置、生産管理システム及び生産管理プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の実施形態によれば、電子デバイスの生産管理装置が提供される。本装置は、電子デバイスに含まれる構成要素に関する製造条件値と、前記製造条件値を用いて製造した場合の前記構成要素の厚さに関する値及び寸法に関する値の少なくともいずれかを含む特性と、を互いに関連付けて保存した第１データベースを用いて、前記製造条件値のうちの予め定められた第１処理条件値と前記第１処理条件値に近い複数の処理条件値とを含む第１近隣条件値に対する前記構成要素の特性の関係に関する第１モデル関数を生成する処理を実施する。本装置は、前記第１モデル関数に基づいて前記構成要素の特性を得るための第１製造条件値を決定する処理をさらに実施する。本装置は、前記決定した前記第１製造条件値を用いて前記電子デバイスの前記構成要素を実際に形成したときの前記第１製造条件値と前記構成要素の前記特性の測定値とを用いて、前記特性の測定値の前記第１モデル関数に対する２乗予測誤差を算出する処理をさらに実施する。本装置は、前記算出した前記２乗予測誤差が予め定められた基準値よりも大きいときは、前記モデル関数を修正せずに前記第１製造条件値を次の前記電子デバイスの第２製造条件値とし、前記算出した前記２乗予測誤差が前記基準値以下のときは、前記実際に形成したときの前記第１製造条件値と前記構成要素の前記特性の前記測定値とを追加した前記第１データベースを用いて第２モデル関数を生成し、前記第２モデル関数に基づいて前記構成要素の特性を得るための第２製造条件値を決定する処理をさらに実施する。本装置は、前記電子デバイスの仕様を変更するときに、前記仕様の変更に伴う前記構成要素の前記特性の変化を反映させて前記第１データベースの値を比例演算によって変換することにより、仮想データベースを生成する処理をさらに実施する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１（ａ）〜図１（ｃ）は、第１の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムの構成を例示する模式図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムに用いられるデータベースをモデル的に例示する模式図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムを例示するフローチャート図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムを例示するフローチャート図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る電子デバイスの別の生産管理システムを例示するフローチャート図である。
【図６】図６は、第２の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムに用いられるデータベースをモデル的に例示する模式図である。
【図７】図７は、第２の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムを例示するフローチャート図である。
【図８】図８は、第２の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムに用いられるデータベースをモデル的に例示する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に、各実施の形態について図面を参照しつつ説明する。  
本明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【０００８】
本実施形態は、例えば、半導体記憶装置や微小電気機械素子（ＭＥＭＳ：Micro Electro Mechanical Systems）など電子デバイスの生産管理装置、生産管理システム、生産管理プログラム及び生産管理方法に係る。以下では、本実施形態が半導体記憶装置の生産に用いられる場合として説明する。例えば、実施形態は、半導体記憶装置の絶縁膜など（例えばシリコン酸化膜やシリコン窒化膜など）の形成工程に応用される。この絶縁膜は、例えば、半導体記憶装置の記憶部となる。半導体記憶装置における記憶状態は、絶縁膜の膜厚や寸法に大きく依存するため、これらの値を高い精度で管理することが求められる。
【０００９】
実施形態において、電子デバイス（例えば上記の半導体記憶装置）に含まれる構成要素（例えば上記の絶縁膜）の特性Ｙとして、構成要素（絶縁膜）の厚さに関する値（膜厚）及び寸法に関する値（線幅など）の少なくともいずれかを含む特性が用いられる。特性Ｙは、成膜条件や加工条件などの製造条件値Ｘに依存する。製造条件値Ｘは、生産工程における管理項目となる。
【００１０】
以下では、例えばＬＰ−ＣＶＤ（Low Pressure Chemical Vapor Deposition：減圧化学気相成長）により絶縁膜を成膜する工程に、本実施形態に係る生産管理装置、生産管理方法、生産管理プログラム及び生産管理方法を用いる例について説明する。
【００１１】
図１（ａ）〜図１（ｃ）は、第１の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムの構成を例示する模式図である。  
図１（ａ）に表したように、本実施形態に係る生産管理システム２００は、生産管理装置２０１と、製造装置と、を含む。生産管理装置２０１には、例えば、コンピュータが用いられる。製造装置として、例えば、製造装置の例であるＬＰ−ＣＶＤ装置２１０が用いられる。生産管理装置２０１は、ＬＰ−ＣＶＤ装置２１０と、有線または無線の任意の手法により通信が可能である。また、例えば、任意の記憶装置を介して、情報の授受が可能である。
【００１２】
図１（ａ）に表したように、ＬＰ−ＣＶＤ装置２１０の処理室２１１内に、複数の処理基板（ウェーハ２２０）が配置される。ＬＰ−ＣＶＤにより、ウェーハ２２０上に絶縁膜が成膜される。この装置の例では、処理室内の５つの位置（第１〜第５温度設定位置ＰＴ１〜ＰＴ５）の温度が設定可能である。また、ＬＰ−ＣＶＤ装置２１０においては、温度の他に、処理時の圧力Ｐｒ、パワー（供給電力）、成膜時間などの処理条件が設定可能である。説明を簡単にするために、パワーを一定とし、温度（この例では５つの位置の温度）と、成膜時間と、圧力Ｐｒと、を調整して、所望の値の膜厚と分布を有する絶縁膜を形成する場合について説明する。圧力Ｐｒは一定でも良い。実施形態において、温度設定の位置やその数は任意である。
【００１３】
また、複数のウェーハ２２０には、テストピースが含まれており、テストピースにより膜厚が実測可能である。膜厚が、特性Ｙに対応する。この例では、テストピースは、４つの位置（第１〜第４テストピース位置ｐｔ１〜ｐｔ４）に配置される。実施形態はこれに限らず、テストピースの配置やその数は任意である。
【００１４】
テストピースは電子デバイスとなるウェーハではないため、生産数の観点では、テストピースの数は少ない方が好ましい。また、全ての成膜のロットや全ての処理バッチごとにテストピースを配置するのではなく、特定のロットや特定の処理バッチに、テストピースを配置することが好ましい。すなわち、生産数の観点では、膜厚の測定頻度は低い方が好ましい。一方、膜厚の変動などを高い精度で観測するという観点では、膜厚の測定頻度は高い方が好ましい。
【００１５】
生産管理システム２００は、特性Ｙの測定装置（この例では膜厚測定装置２０２）をさらに含んでも良い。生産管理装置２０１は、膜厚測定装置２０２と、有線または無線の任意の手法により通信が可能である。また、例えば、任意の記憶装置を介して、情報の授受が可能である。
【００１６】
実施形態においては、後述するモデル関数を用いて、製造条件値Ｘ（温度や圧力など）から特性Ｙ（絶縁膜の膜厚）が予測可能である。
【００１７】
図１（ｂ）は、膜厚ｔ（特性Ｙ）の実測値２２０ｍと、予測値２２０ｖと、を例示している。実測値２２０ｍは、ある処理バッチに関する膜厚ｔの実測値である。予測値２２０ｖは、ＬＰ−ＣＶＤ装置２１０における温度、圧力、パワー及び成膜時間を与えたときに、後述するモデル関数を用いて、膜厚ｔを予測した値である。実施形態においては、特性Ｙの予測値２２０ｖが所望の特性になるような製造条件値Ｘ（温度や圧力など）が算出される。
【００１８】
図１（ｃ）は、設定温度Ｔｍ（製造条件値Ｘの例）を例示している。図１（ｃ）に表したように、予測値２２０ｖの膜厚ｔが所望の分布になるような第１〜第５温度設定位置ＰＴ１〜ＰＴ５の温度が算出される。絶縁膜の成膜において、この算出値を用いる。すなわち、前回までのデータに基づいて、膜厚ｔの予測値２２０ｖが算出され、この予測値２２０ｖに基づいて、製造条件値Ｘがフィードバックされる。これにより、絶縁膜の膜厚ｔの精度が高まる。
【００１９】
このような制御を行うために、生産管理システム２００（生産管理装置２０１）において、電子デバイスに含まれる構成要素に関する製造条件値Ｘと、製造条件値Ｘを用いて製造した場合の構成要素の特性Ｙ（厚さに関する値及び寸法に関する値の少なくともいずれかを含む特性）と、を関連付けたデータベース（第１データベース）が設けられる。データベースは、生産管理装置２０１内の記憶装置に設けられてもよく、生産管理装置２０１とは別に設けられる記憶装置に設けられても良い。
【００２０】
この例においては、成膜時の温度と、処理室２１１の圧力と、により、膜厚が変化する。すなわち、温度及び圧力が、製造条件において管理される製造条件値Ｘとなる。そして、その条件で成膜したときの膜厚ｔが、特性Ｙとなる。例えば、温度の値は、複数の位置での温度の値を含む。また、データベースは、処理ごとの排気系統の圧力、各種のガスの圧力や流量、ヒータパワーなどに関する値を含むことができる。
【００２１】
以下の例では、説明を簡単にするために、温度及び圧力に関して説明する。すなわち、データベース（第１データベース）においては、製造条件値Ｘ（温度及び圧力）と、特性Ｙ（膜厚）と、が互いに関連付けて保存されている。
【００２２】
図２は、第１の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムに用いられるデータベースをモデル的に例示する模式図である。  
図２に表したように、製造条件値Ｘの１つである温度ｘ１と、製造条件値Ｘの別の１つである圧力ｘ２と、特性Ｙと、の組がプロットされている。この例では、特性Ｙは、膜厚ｔに関する値であり、膜厚ｔそのものでも良く、膜厚ｔの逆数でも良く、例えば、成膜速度（膜厚ｔ／成膜時間）でも良い。データベースに含まれるデータの組の数をＮｄとする。数Ｎｄは、例えば１０００個や１万個などであり、任意である。
【００２３】
データベースの全体を１つの関数により表した場合は、その関数が複雑になり、また精度を十分に高くすることが困難である。  
このため、図２に例示したように、所定のＮａ個（ＮａはＮｄよりも小さい数）の集団（近隣データ集団）に関して局所的なモデルを構築する。例えば、１つの近隣データ集団においては、製造条件値Ｘと特性Ｙとの関係を、Ｙ＝ａ・ｘ１＋ｂ・ｘ２で表す。別の近隣データ集団においては、Ｙ＝ｃ・ｘ１＋ｄ・ｘ２で表す。さらに別の近隣データ集団においては、Ｙ＝２・ｘ１＋ｆ・ｘ２で表す。このように、最新データ２３１と、その最新データ２３１に近い近隣条件値（全部でＮａ個の値）に対する、膜厚ｔの値との関係を所定の関数（例えばＹ＝ａ・ｘ１＋ｂ・ｘ２）で表す。近隣のＮａ個のデータに関する構築することで、全体として非線形な予測モデルを高い精度で作成することができる。
【００２４】
上記の例では、説明を簡単にするために、温度ｘ１は１つ値（１つの位置の値）として記載しているが、既に説明したように、複数の位置における温度を用いても良い。この場合は、温度ｘ１は、位置ごとの複数の値となる。以下では、説明を簡単にするために、温度ｘ１が１つの値である場合として説明する。
【００２５】
本実施形態においては、モデル関数として、このような近隣データに関する局所的線形モデル（局所的線形関数）を作成する。具体的には、例えば、製造条件値Ｘのうちの予め定められた１つの処理条件値（例えば温度ｘ１に関するある値及び圧力ｘ２に関するある値）とその処理条件値に近い複数の処理条件値とを含む第１近隣条件値（全部でＮａ個の値）に対する、膜厚ｔの値（構成要素の特性Ｙ）との関係をＹ＝ａ・ｘ１＋ｂ・ｘ２で表す。このときの係数ａ及びｂを定める。
【００２６】
電子デバイスを複数回生産する場合、生産の処理ごとに、製造条件値Ｘ（温度ｘ１及び圧力ｘ２）と特性Ｙ（膜厚ｔ）とに関するデータが増える。増えたデータごとに、上記の関数を更新することができる。これにより、より精度の高いモデルが得られる。このようなモデルを、例えば、ＪＩＴ（Just In Time）ＶＭ（Virtual Metrology）モデルと呼ぶ場合がある。
【００２７】
このようなモデルを用いることで、ある製造条件値Ｘのときの特性Ｙ（膜厚ｔ）をより高い精度で予測することができる。そして、この予測された特性（予測値２２０ｖ）を用いて、逆行列演算から目標とする膜厚を得るための製造条件値Ｘを算出する。算出された製造条件値Ｘを用いて生産の処理を行うことで、成膜した絶縁膜の膜厚ｔの精度が高まる。
【００２８】
なお、予測値を用いない場合には、膜厚の値を高い精度で得ようとすると、膜厚の測定の頻度を高める必要がある。すなわち、製造におけるＱＣ（Quality Control）作業の頻度や作業の量が増える。しかしながら、測定の頻度を上げると、生産数が減り、結果として生産性が低下する。また、測定自体にも費用が発生する。このため、測定頻度を上げると、測定コストが上昇する。
【００２９】
実施形態においては、ＪＩＴＶＭ予測モデルにより、膜厚ｔの出来映えを予測することで、膜厚ｔの測定頻度を下げることができる。これにより、膜厚に関する値の精度を高く維持したまま、測定コストを低減することができる。
【００３０】
実施形態においては、実測値と予測値とによりＪＩＴＶＭ予測モデルを逐次作成し、逆行列演算により、目標とする膜厚を得るための設定温度（及び成膜時間）を算出する。算出した設定温度（及び成膜時間）を次の生産の処理にフィードバックする。すなわち、実施形態に係るＡＰＣ（Advanced Process Control）システムにおいては、例えば、ＬＰ−ＣＶＤ装置２１０の設定温度を調整しながら膜厚を制御する。これにより、膜厚の測定頻度を下げ、測定コストを低減することができる。
【００３１】
ＪＩＴＶＭ予測モデルにおいては、例えば、毎回の生産の処理ごとに、データベース中のデータが増え、その都度、逐次、モデル関数を作成する。これにより、予測精度を高めることができる。しかしながら、工程のトラブルなどの予期しない状態が発生すると、異常なデータが発生することがある。このような異常データが発生したときにおいてもそのデータを用いてモデル関数を作成し、そのモデル関数により予測した値を用いて製造条件値Ｘを算出し、その値によって実際の生産を行うと、実際に生産した結果である特性Ｙ（膜厚ｔ）が所望の値から大きく外れることが発生することが分かった。
【００３２】
このため、実施形態においては、例えば、異常データが発生したと推定されるときには、モデル関数を作成してその結果に基づいて製造条件値Ｘを設定することを実施しない。または、モデル関数を作成するが、その結果に基づいた製造条件値Ｘを設定することを実施しない。そして、例えば、１回前に用いた製造条件値Ｘを用いて、生産を行う。異常データが発生していないと推定されるときに、モデル関数を作成してその結果に基づいて製造条件値Ｘを設定する。このような処理により、より高い精度で特性Ｙ（膜厚ｔ）を制御することが可能になる。
【００３３】
図３は、第１の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムを例示するフローチャート図である。  
図３に表したように、本実施形態に係る生産管理システム２００（生産管理装置２０１）は、データベースを用いて、第１モデル関数を生成する処理（ステップＳ１１０）を実施する。第１モデル関数は、データベース（第１データベース）を用いて生成される。データベースは、電子デバイス（例えば半導体記憶装置など）に含まれる構成要素（例えば絶縁膜など）に関する製造条件値Ｘと、製造条件値Ｘを用いて製造した場合の構成要素の特性Ｙ（厚さに関する値及び寸法に関する値の少なくともいずれかを含む特性）と、を互いに関連付けて保存している。第１モデル関数は、製造条件値Ｘのうちの予め定められた第１処理条件値（例えば最新データ２３１）と、その第１処理条件値に近い複数の処理条件値と、を含む第１近隣条件値に対する構成要素（絶縁膜）の特性Ｙの関係に関する。例えば、製造条件値Ｘは、温度ｘ１及び圧力ｘ２を含み、上記の関係を、例えば、Ｙ＝ａ・ｘ１＋ｂ・ｘ２で表す。ステップＳ１１０では、このときの係数ａ及びｂを定めることに対応する。
【００３４】
生産管理システム２００（生産管理装置２０１）は、上記の第１モデル関数に基づいて、構成要素（例えば絶縁膜）の特性を得るための製造条件値Ｘ（第１製造条件値）を決定する処理（ステップＳ１０５）を実施する。例えば、第１モデル関数を用いて、逆行列演算により、製造条件値Ｘｃを算出し、算出された製造条件値Ｘｃを、実際の生産の処理条件の製造条件値Ｘとして用いることを決定する。
【００３５】
生産管理システム２００（生産管理装置２０１）は、決定した製造条件値Ｘを用いて電子デバイス（例えば半導体記憶装置）の構成要素（例えば絶縁膜）を実際に形成させる（ステップＳ１２０）。
【００３６】
生産管理システム２００（生産管理装置２０１）は、実際に形成したときの製造条件値Ｘと、構成要素の特性Ｙの測定値と、を用いて、特性Ｙの測定値の上記の第１モデル関数に対する２乗予測誤差（Squared Prediction Error：ＳＰＥ）、すなわち、Ｑ統計量を算出する処理（ステップＳ１３０）を実施する。Ｑ統計量は、統計データの空間内において、残差から算出される。Ｑ統計量は、統計データの空間内における第１モデル関数との空間内の距離に相当する。
【００３７】
生産管理システム２００（生産管理装置２０１）は、算出したＱ統計量が予め定められた基準値よりも大きいかどうかを判定する処理（ステップＳ１４０）を行う。
【００３８】
そして、算出したＱ統計量が予め定められた基準値よりも大きいときは、モデル関数を修正せずに前回の製造条件値Ｘ（第１製造条件値）を次の電子デバイスの第２製造条件値とする。すなわち、モデル関数を修正せずに、製造条件値Ｘとして過去の値を用いることを決定する（２回目のステップＳ１０５）。
【００３９】
一方、記算出したＱ統計量が基準値以下のときは、実際に形成したときの第１製造条件値Ｘと構成要素の特性Ｙの測定値とを追加したデータベースを用いて、第２モデル関数を生成する（ステップＳ１５０）。第２モデル関数の生成は、例えば、第１モデル関数の修正に相当する。第２モデル関数は、追加した第２処理条件値（例えば最新データ２３１）と、その第２処理条件値に近い複数の処理条件値と、を含む第２近隣条件値に対する構成要素（絶縁膜）の特性Ｙの関係に関する。そして、生成した第２モデル関数に基づいて、構成要素の特性Ｙを得るための第２製造条件値を決定する（２回目のステップＳ１０５）。そして、第２製造条件を用いて、構成要素の形成を行う。
【００４０】
このように、Ｑ統計量が予め定められた基準値よりも大きいときには、前回の第１モデル関数に基づく第１製造条件値Ｘを修正せずに、第１製造条件値Ｘを次の電子デバイスの構成要素の製造条件（第２製造条件）として採用し、基準値以下のときは、新たな第２モデル関数を生成して、その関数に基づく第２製造条件値を決定する。これにより、トラブルなどに起因して異常データなどが発生したときにおいても、高い精度で特性Ｙ（膜厚ｔ）を制御することが可能になる。
【００４１】
なお、Ｑ統計量を用いて、生産工程における異常判定を行う例が考えられる。これに対して、本実施形態においては、モデル関数の生成（モデル関数の修正）の実施、モデル関数からの製造条件値Ｘ（管理項目）の算出の実施、モデル関数から算出した製造条件値Ｘを実際の製造に用いることの決定、の少なくともいずれかの実施または実施しないことが、Ｑ統計量と基準値との比較の結果により、決定される。本実施形態においては、より高い精度で特性Ｙを制御できる例えばＪＩＴＶＭ予測モデルと、Ｑ統計量と、を組み合わせる。これにより、効率良く高精度で管理項目を管理する電子デバイスの生産管理装置及び生産管理システムが提供できる。
【００４２】
図４は、第１の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムを例示するフローチャート図である。  
図４は、本実施形態に係る生産管理システム２００（生産管理装置２０１）の動作をより具体的に例示している。  
図４に表したように、例えば、入力変数として、ヘッダー、管理項目（例えば、温度、圧力など）及び成膜時間を入力する（ステップＳ００１）。データ前処理及びデータの標準化を行う（ステップＳ００２）。履歴データとして、管理項目（例えば、温度及び圧力など）、成膜時間、及び、膜厚などのデータが入力される（ステップＳ００３）。
【００４３】
新ロットの近隣点のデータ（例えばＮａ個の個数）を収集する（ステップＳ００４）。主成分分析によりモデルの基準空間を作る（ステップＳ００５）。新ロットの基準空間についてのＱ統計量を算出する（ステップＳ００６）。
【００４４】
このとき、Ｔ２値を算出しても良い。Ｔ２値は、規格化された空間での原点からの距離に対応する。
【００４５】
基準空間の管理項目（製造条件値Ｘ）及び特性Ｙ（例えば膜厚や成膜レート）に関してＰＬＳモデルを作成する（ステップＳ００７）。これに基づいて、新ロットの特性Ｙ（例えば例えば膜厚や成膜レート）を予測する（ステップＳ００８）。
【００４６】
例えば、ウェーハの数と予め定められた値Ｎ１とを比較する（ステップＳ００９）。ウェーハは、テストピースに対応し、例えば、１つの例では、ウェーハの数は、４である。この場合は、値Ｎ１は４に設定する。そして、ウェーハの数がＮ１未満のときは、ステップＳ００４に戻り、上記の処理を繰り返して実施する。ウェーハの数がＮ１になったら、ステップＳ０１０（温度、時間及びＱ統計量の出力）に進む。
【００４７】
Ｑ統計量が予め定められた基準値よりも大きいかどうかの判定を行う（ステップＳ０１１）。Ｑ統計量が予め定められた基準値よりも大きいときは、前のバッチの設定値（第１製造条件値Ｘ）を採用する（ステップＳ０１２）。Ｑ統計量が予め定められた基準値以下のときは、算出した温度及び時間を次のバッチの処理の条件値として採用する。  
このような処理により、効率良く高精度で管理項目を管理することができる。
【００４８】
上記においては、管理項目（製造条件値Ｘ）へのフィードバックの実施をＱ統計量により判断するが、Ｑ統計量及びＴ２値の少なくともいずれかにより判断しても良い。
【００４９】
図５は、第１の実施形態に係る電子デバイスの別の生産管理システムを例示するフローチャート図である。  
図５に表したように、ステップＳ１１０、Ｓ１０５及びＳ１２０を実施した後に、実際に形成したときの製造条件値Ｘと、構成要素の特性Ｙの測定値と、を用いて、特性Ｙの測定値の上記の第１モデル関数に対するＴ２値を算出する処理（ステップＳ１３０ａ）を実施する。
【００５０】
生産管理システム２００（生産管理装置２０１）は、算出したＴ２値が予め定められた基準値よりも大きいかどうかを判定する処理（ステップＳ１４０ａ）を行う。
【００５１】
そして、算出したＴ２値が予め定められた基準値よりも大きいときは、モデル関数を修正せずに、前回の製造条件値Ｘ（第１製造条件値）を次の電子デバイスの第２製造条件値とする。すなわち、モデル関数を修正せずに、製造条件値Ｘとして過去の値を用いることを決定する（２回目のステップＳ１０５）。
【００５２】
一方、記算出したＴ２値が基準値以下のときは、実際に形成したときの第１製造条件値Ｘと構成要素の特性Ｙの測定値とを追加したデータベースを用いて、第２モデル関数を生成する（ステップＳ１５０）。第２モデル関数の生成は、例えば、第１モデル関数の修正に相当する。第２モデル関数は、追加した第２処理条件値（例えば最新データ２３１）と、その第２処理条件値に近い複数の処理条件値と、を含む第２近隣条件値に対する構成要素（絶縁膜）の特性Ｙの関係に関する。そして、生成した第２モデル関数に基づいて、構成要素の特性Ｙを得るための第２製造条件値を決定する（２回目のステップＳ１０５）。そして、第２製造条件を用いて、構成要素の形成を行う。
【００５３】
この場合も、Ｔ２値が予め定められた基準値よりも大きいときには、前回の第１モデル関数に基づく第１製造条件値Ｘを修正せずに、第１製造条件値Ｘを用いて電子デバイスの構成要素を形成し、基準値以下のときは、新たな第２モデル関数を生成して、その関数に基づく第２製造条件値を決定する。これにより、トラブルなどに起因して異常データなどが発生したときにおいても、高い精度で特性Ｙ（膜厚ｔ）を制御することが可能になる。
【００５４】
（第２の実施形態）
半導体記憶装置などの電子デバイスにおいては、製品の世代が変わると、従来の世代のデータが使えなくなる。次世代の製品を生産開始した直後は、品質管理のための各種の測定データが少ないため、履歴データが不足する。このため、次世代の製品を生産開始したときには、十分な精度の生産管理を行うことが困難である。
【００５５】
これに対して、本実施形態においては、次世代よりも前の世代（現世代及び過去の世代など）に関するデータを用いて、ＪＩＴＶＭ予測モデルを用いて、データを変換して次世代製品に対応するデータを生成する。
【００５６】
図６は、第２の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムに用いられるデータベースをモデル的に例示する模式図である。  
図６は、電子デバイスの世代のそれぞれの管理値（製造条件値Ｘ）と、特性Ｙと、の関係を表している。横軸は、製造条件値Ｘの例えば温度である。縦軸は、特性Ｙとして、膜厚の逆数を表している。
【００５７】
図６に表したように、過去の世代Ｇ０、現世代Ｇ１及び次世代Ｇ２と世代が変わることに連動して、特性Ｙが変化する。例えば、過去の世代Ｇ０における絶縁膜の膜厚は４８ｎｍ（ナノメートル）であり、現世代Ｇ１における絶縁膜の膜厚は３２ｎｍであり、次世代Ｇ２における絶縁膜の膜厚は２４ｎｍである。過去の世代Ｇ０及び現世代Ｇ１に関しては、製造条件値Ｘと特性Ｙとの関係のデータが存在し、既知である。しかし、次世代Ｇ２に関しては、製造条件値Ｘと特性Ｙとの関係のデータは存在しない。
【００５８】
このとき、本実施形態においては、現状存在しているデータベース（第１データベースＤ１）の値を変換して仮想データベースＶ２を生成する。
【００５９】
すなわち、世代が変わっても、モデル関数が変わらないと仮定して、現在存在している第１データベースＤ１に基づくモデル関数を用いて仮想データベースＶ２を作成する。例えば、３２ｎｍの世代（例えば現世代Ｇ１）に関するＹ＝ｆ（温度、圧力、ヒーターパワーなど）のモデル関係から、２４ｎｍの世代（例えば次世代Ｇ２）に関するＹ’＝ｆ’（温度、圧力、ヒーターパワー）のモデル関数を生成する。例えば、特性Ｙ（膜厚）の目標値が世代により変化し、その目標値の変化に合わせて、温度（及び成膜時間）が変わり、その他の管理項目は変化しないと仮定する。これにより、現世代Ｇ１に関するモデル関数を用いて、温度（及び成膜時間）を変えることで、現世代Ｇ１に関する第１データベースＤ１の値を変換して、次世代Ｇ２に関する仮想データベースＶ２を生成することができる。
【００６０】
このように、本実施形態においては、電子デバイスの仕様を変更するときに、その仕様の変更に伴う構成要素（例えば絶縁膜）の特性Ｙの変化を反映させて第１データベースＤ１の値を変換して仮想データベースＶ２を生成する。
【００６１】
これにより、次世代Ｇ２の生産開始の直後から、仮想データベースＶ２を用いて、より高い精度の生産管理を行うことができる。
【００６２】
図７は、第２の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムを例示するフローチャート図である。  
図７に表したように、本実施形態に係る生産管理システム２００（生産管理装置２０１）は、例えば、仮想データベースＶ２を用いて、製造条件値Ｘのうちの予め定められた次世代処理条件値とその次世代処理条件値に近い複数の処理条件値とを含む次世代近隣条件値に対する構成要素の特性Ｙとの関係に関する第１次世代モデル関数を生成する（ステップＳ２１０）。
【００６３】
さらに、第１次世代モデル関数に基づいて、構成要素の特性を得るための次世代製造条件値を決定する（ステップＳ２０５）。
【００６４】
さらに、決定した次世代製造条件を用いて電子デバイス（次世代製品）の構成要素を実際に形成する（ステップＳ２２０）。  
これにより、次世代製品において、生産開始の直後から、仮想データベースＶ２を用いて、より高い精度の生産管理を行うことができる。
【００６５】
このときも、以下のように、第１の実施形態におけるステップＳ１３０〜ステップＳ１５０と同様の処理を実施しても良い。
【００６６】
すなわち、決定した次世代製造条件値を用いて次世代の電子デバイスの構成要素を実際に形成したときの次世代製造条件値と構成要素の特性Ｙの測定値とを用いて、特性Ｙの測定値の第１次世代モデル関数に対するＱ統計量（２乗予測誤差）を算出する（ステップＳ２３０）。
【００６７】
算出したＱ統計量が予め定められた基準値よりも大きいかどうかの判定を行う（ステップＳ２４０）。Ｑ統計量が基準値よりも大きいときは、モデル関数を修正せずに、前回の生産の処理に用いた製造条件値（次世代製造条件値）を用いて、次の次世代の電子デバイスの第２製造条件値とする（２回目のステップＳ２０５に対応）。そして、Ｑ統計量が基準値以下のときは、実際に形成したときの次世代製造条件値と構成要素の特性Ｙの測定値とを追加した仮想データベースＶ２を用いて第２次世代モデル関数を生成する（ステップＳ２５０）。そして、２回目の次の次世代の電子デバイスの第２製造条件値を決定する（２回目のステップＳ２０５に対応）。
このように、次世代製品に関して、仮想データベースＶ２を作成し、これに基づいて、図３に関して説明したのと同様の処理を実施することができる。  
これにより、次世代の電子デバイスの生産開始の直後から、効率良く高精度で管理項目を管理することができる。このときも、Ｑ統計量の変わりにＴ２値を用いて判定を行っても良い。
【００６８】
さらに、次世代の電子デバイスの生産開始後に得られる実際のデータを仮想データと入れ替えることで、より実際のデータに近いデータベースを作成することができる。これにより、より高い精度の生産管理を実施することができる。
【００６９】
図８は、第２の実施形態に係る電子デバイスの生産管理システムに用いられるデータベースをモデル的に例示する模式図である。  
図８に表したように、次世代Ｇ２に関して仮想データベースＶ２が形成され、実際の生産の処理が行われ、実際の次世代測定データＭ２が得られる。すなわち、上記のステップＳ２１０〜Ｓ２５０が実施され、その時の次世代特性値Ｘ（温度など）とその時の特性Ｙ（膜厚）とに関するデータが取得され、これらの値が、データベースに追加される。そして、実際に形成したときの次世代製造条件値と構成要素の特性Ｙの測定値とを仮想データベースＶ２に追加し、仮想データベースＶ２の値のうちで次世代製造条件値に最も近い製造条件値と、その最も近い製造条件値に対応する構成要素の特性Ｙの値との組み合わせを消去する。
【００７０】
このとき、例えば以下のような処理を行う。例えば、現世代Ｇ１の第１データベースＤ１と、次世代Ｇ２の仮想データベースＶ２と、新たに得られた次世代測定データＭ２と、を含む全体のデータベースの値を基準空間として用いる。そして、この基準空間におけるモデル関数を算出する。そして、このモデル関数に対して、仮想データベースＶ２のＱ統計量を算出する。そして、仮想データベースＶ２のなかで、Ｑ統計量が最も大きいデータを削除する。そして、削除した仮想データの代わりに、実際の測定データを追加する。
【００７１】
このように、次世代製品の生産開始時には仮想データだけによる仮想データベースＶ２を用いて生産を開始し、その後生産が開始されて実際の測定データが得られるごとに、実際の測定データで仮想データを置き換える。これにより、より精度の高い生産管理を行い、次世代製品を早く良好な状態で生産することができる。
【００７２】
また、実際の測定データを基にして、仮想データを補正する手法として、実際の測定データ群の重心（Ｘ−Ｙ空間内の位置）を算出し、この重心の位置に、仮想データベースＶ２の重心をＸ−Ｙ空間内で平行移動しても良い。これにより、より精度の高い生産管理を行い、次世代製品を早く良好な状態で生産することができる。
【００７３】
（第３の実施形態）  
本実施形態に係る生産管理システム２００は、上記の生産管理装置２０１と、電子デバイスに含まれる構成要素を形成する形成装置（例えばＬＰ−ＣＶＤ装置２１０）と、特性Ｙを測定する測定装置（例えば膜厚測定装置２０２）と、を備える。本実施形態によれば、効率良く高精度で管理項目を管理する電子バイスの生産管理システムが提供できる。
【００７４】
（第４の実施形態）  
本実施形態に係る生産管理プログラムは、例えば、図３に例示した処理をコンピュータに実施させる。  
すなわち、本プログラムは、コンピュータに、電子デバイスに含まれる構成要素に関する製造条件値Ｘと、その製造条件値Ｘを用いて製造した場合の構成要素の厚さに関する値及び寸法に関する値の少なくともいずれかを含む特性Ｙと、を互いに関連付けて保存した第１データベースを用いて、製造条件値Ｘのうちの予め定められた第１処理条件値とその第１処理条件値に近い複数の処理条件値とを含む第１近隣条件値に対する構成要素の特性Ｙの関係に関する第１モデル関数を生成させる処理を実施させる。
【００７５】
本プログラムは、コンピュータに、上記第１モデル関数に基づいて、構成要素の特性Ｙを得るための第１製造条件値を決定させる処理を実施させる。
【００７６】
本プログラムは、コンピュータに、決定した第１製造条件値を用いて、電子デバイスの構成要素を実際に形成したときの第１製造条件値と構成要素の特性Ｙの測定値とを用いて、特性Ｙの測定値の第１モデル関数に対するＱ統計量（２乗予測誤差）を算出する処理を実施させる。
【００７７】
本プログラムは、コンピュータに、算出したＱ統計量が予め定められた基準値よりも大きいときは、モデル関数を修正せずに前回の製造条件値（第１製造条件値）を次の電子デバイスの第２製造条件値とする。そして、算出したＱ統計量が基準値以下のときは、実際に形成したときの第１製造条件値と構成要素の特性Ｙの測定値とを追加した第１データベースを用いて第２モデル関数を生成し、第２モデル関数に基づいて構成要素の特性Ｙを得るための第２製造条件値を決定する処理を実施させる。そして、決定した第２製造条件を用いて、製造が行われる。  
本実施形態によれば、効率良く高精度で管理項目を管理する電子バイスの生産管理プログラムが提供できる。
【００７８】
実施形態によれば、効率良く高精度で管理項目を管理する電子デバイスの生産管理装置、生産管理システム及び生産管理プログラムが提供される。
【００７９】
以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明の実施形態は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。  
また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。
【００８０】
その他、本発明の実施の形態として上述した電子デバイスの生産管理装置、生産管理システム及び生産管理プログラムを基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての電子デバイスの生産管理装置、生産管理システム及び生産管理プログラムも、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。
【００８１】
その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。
【００８２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８３】
２００…生産管理システム、  ２０１…生産管理装置、  ２０２…膜厚測定装置、  ２１０…ＬＰ−ＣＶＤ装置、  ２１１…処理室、  ２２０…ウェーハ、  ２２０ｍ…測定値、  ２２０ｖ…予測値、  ２３１…最新データ、  Ｄ１…第１データベース、  Ｇ０…過去の世代、  Ｇ１…現世代、  Ｇ２…次世代、  Ｍ２…次世代測定データ、  ＰＴ１〜ＰＴ５…第１〜第５温度設定位置、  Ｐｒ…圧力、  Ｔｍ…設定温度、  Ｖ２…仮想データベース、  ｐｔ１〜ｐｔ４…第１〜第４テストピース位置、  ｔ…膜厚、  ｘ１…温度、  ｘ２…圧力
【図１】
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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２】
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