(57)【要約】【課題】    プラズマ処理システムにおいて処理データを収集するように構成された、対象を絞ったデータ収集システムが提供される。【解決手段】  システムは、データ収集ホストと、複数のプラズマ処理コンポーネントの各々が少なくとも１つのセンサを有するように複数のセンサを有する複数のプラズマ処理コンポーネントとを含む。センサの各々は、センサのデータ収集動作を管理する少なくとも１つの、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを実装している。システムは、複数のセンサの所与のセンサが所与のセンサとは別の場所で生じるプラズマ処理システムの状態に関するデータ収集ホストから情報を受け取るように、データ収集ホストと双方向通信用の複数のセンサとを結合する通信ネットワークをさらに含む。データ収集ホストから受け取られた情報は、データ収集ホストから情報を受け取る前にセンサによって採用される第２のモードとは異なる第１のモードで所与のプロセッサにセンサを収集させる。【選択図】図３
2010505199.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラズマ処理システムにおいて処理データを収集するように構成された、対象を絞ったデータ収集システムであって、
データ収集ホストと、
複数のプラズマ処理コンポーネントの各々が複数のセンサの少なくとも１つのセンサを有するように前記複数のセンサを有する前記複数のプラズマ処理コンポーネントであって、前記センサの各々はセンサのデータ収集動作を管理する少なくとも１つの対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを実装する、前記複数のプラズマ処理コンポーネントと、
前記複数のセンサの所与のセンサが前記所与のセンサとは別の場所で生じるプラズマ処理システムの状態に関する前記データ収集ホストから情報を受け取るように、前記データ収集ホストと双方向通信用の前記複数のセンサとを結合する通信ネットワークであって、前記データ収集ホストから受け取られた前記情報は、前記データ収集ホストから前記情報を受け取る前に前記センサによって採用される第２のモードとは異なる第１のモードで前記所与のプロセッサにセンサを収集させる、前記通信ネットワークと、
を備える、対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項２】
前記第２のモードはデータ収集の頻度において前記第１のモードとは異なる、請求項１に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項３】
前記第２のモードは収集されるデータのタイプにおいて前記第１のモードとは異なる、請求項１に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項４】
前記第２のモードはデータ収集にスライディングウィンドウ手法を採用する、請求項１に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項５】
前記所与のセンサは少なくとも２つの異なる、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを実装する、請求項１に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項６】
前記第１のモードは非アクティブなセンサ状態を表わし、前記第２のモードはアクティブなセンサ状態を表わす、請求項１に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項７】
前記所与のセンサは、前記所与のセンサが前記情報を受け取った後にのみ、前記非アクティブなセンサ状態から前記アクティブなセンサ状態に入る、請求項７に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項８】
前記所与のセンサは温度、電圧、および電流の１つを測定するように構成される、請求項１に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項９】
前記所与のセンサは前記所与のセンサによって収集されたデータを処理するように構成されるプロセッサを含む、請求項１に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項１０】
前記プロセッサは前記所与のセンサによって収集された前記データから統計データを生成するように構成される、請求項９に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項１１】
前記情報はレシピ開始信号とレシピ終了信号の一方を表わす、請求項１に記載の対象を絞ったデータ収集システム。
【請求項１２】
プラズマ処理システムにおいて基板処理データを収集する方法であって、
複数のセンサの各センサが前記複数のセンサの少なくとも１つのセンサによって少なくとも部分的に制御されるように、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを前記複数のセンサに設けることであって、前記複数のセンサは前記プラズマ処理システムの種々のコンポーネントに配置されることと、
前記複数のセンサの所与のセンサを用いて、第１のセンサデータを第１のモードで収集することと、
その後、前記所与のセンサにおいてデータ収集ホストから情報を受け取ることであって、前記情報は前記所与のセンサとは別の場所で生じた少なくともプラズマ処理状態に関連することと、
前記所与のセンサに関連する所与の対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを用いて、前記所与のセンサが前記情報を前記受け取ることに応じて前記第１のモードとは異なる第２のモードで第２のセンサデータを収集するように、前記所与のセンサのセンサデータ収集動作を変更することと、
前記第２のセンサデータに関する情報を前記データ収集ホストに伝送することと、
を備える、方法。
【請求項１３】
前記第２のモードはデータ収集の頻度において前記第１のモードとは異なる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第２のモードは収集されるデータのタイプにおいて前記第１のモードとは異なる、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記第２のモードはデータ収集にスライディングウィンドウ手法を採用する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記所与のセンサは少なくとも２つの異なる、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを実装する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記第１のモードは非アクティブなセンサ状態を表わし、前記第２のモードはアクティブなセンサ状態を表わす、請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記所与のセンサは、前記所与のセンサが前記情報を受け取った後にのみ、前記非アクティブなセンサ状態から前記アクティブなセンサ状態に入る、請求項１８に記載の方法。
【請求項１９】
前記所与のセンサは温度、電圧、および電流の１つを測定するように構成される、請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
前記所与のセンサは前記所与のセンサによって収集されたデータを処理するように構成されたプロセッサを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項２１】
前記プロセッサは前記所与のセンサによって収集された前記第１のセンサデータから統計データを生成するように構成される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記データ収集ホストから受け取られた前記情報はレシピ開始信号とレシピ終了信号の一方を表わす、請求項１２に記載の方法。
【請求項２３】
コンピュータ可読媒体を有する製品であって、
第１のセンサデータを第１のモードで収集するコンピュータ可読コードと、
情報をデータ収集ホストから受け取るコンピュータ可読コードであって、前記情報は前記所与のセンサとは別の場所で生じたプラズマ処理状態と前記データ収集ホストからのデータ収集命令との少なくとも一方に関する、コンピュータ可読コードと、
前記データ収集ホストから前記情報を前記受け取ることに応じて前記第１のモードとは異なる第２のモードで第２のセンサデータを収集するコンピュータ可読コードであって、前記第２のモードはデータ収集の頻度と収集されるデータのタイプの少なくとも一方において前記第１のモードとは異なる、コンピュータ可読コードと、
を備え、
実行されると、プラズマ処理システムにおいてセンサのデータ収集動作を管理するコンピュータ可読コードを有する、製品。
【請求項２４】
前記第２のモードはデータ収集にスライディングウィンドウ手法を採用する、請求項２３に記載の製品。
【請求項２５】
前記第１のモードは非アクティブなセンサ状態を表わし、前記第２のモードはアクティブなセンサ状態を表わす、請求項２３に記載の製品。
【請求項２６】
前記所与のセンサは温度、電圧、および電流の１つを測定するように構成される、請求項２３に記載の製品。
【請求項２７】
前記所与のセンサによって収集されたデータを処理するコンピュータ可読コードをさらに備える、請求項２３に記載の製品。
【請求項２８】
前記処理データは前記第１のセンサデータからの生成統計データを含む、請求項２７に記載の製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象を絞ったデータ収集構造に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
プラズマ処理は、製造会社が半導体産業における競争力を保とうとしているため発展し続けている。競争力を得るために、メーカーは起こり得る諸問題のトラブルシューティングを効果的かつ効率的に実施できなければならない。問題のトラブルシューティングでは、一般に、処理の間に収集されたデータを解析する必要がある。
【０００３】
プラズマ処理では、データが複数のセンサによって常に収集されている。本明細書で論じられるように、センサは、プラズマ処理コンポーネントの状態および／または信号を検出するために採用されうるデバイスを指す。議論を簡単にするために、「コンポーネント」という用語はプラズマ処理システムにおいて原子集合や多部品アセンブリを指すために使用される。したがって、コンポーネントは、ガス管線のように単純なものであってもよく、完全なプロセスモジュールのように複雑なものであってもよい。
【０００４】
センサによって収集されているデータのタイプおよび量は、近年増加している。しかし、比較的多くのデータが、より効率的かつ効果的なトラブルシューティングにつながっていない場合もある。それどころか、プロセスデータの最終利用者は、読み取って理解することが困難な大量のデータに、通常、直面している。加えて、様々なデータソースからのデータが、種々の場所に記憶されることがあり、関連するデータストリームファイルの検索を時間のかかる難儀な作業にしている。さらに、共通鍵が利用できない場合があるため、データストリームファイル間のデータの関連付けが困難な場合もある。
【０００５】
議論を容易にするために、ホストサーバがプラズマ処理コンポーネント（たとえば、ツールとサブシステム）およびセンサと相互に作用して種々のタイプのデータを収集する方法の論理図全体を図１に示す。ホスト１０２は、ツール１０４、ツール１０６、およびツール１０８などの複数のツールからデータを受け取ってもよい。ツールは、エッチングツール、クリーニングツール、およびストリッピングツールを含んでいてもよいが、これらに限定されない。各ツールは、サブシステム（１１０、１１２、および１１４）を有してもよい。サブシステムは、静電気サブシステム、ＲＦサブシステム、および圧力サブシステムを含んでいてもよいが、これらに限定されない。各ツールおよび／またはサブシステムは、複数のセンサ（１２０、１２２、１２４、１２６、１２８、１３０、１３２、１３４、１３６、１３８、１４０、１４２、１４４、１４６、１４８、１５０、および１５２）を含んでいてもよい。一部のツールおよび／またはサブシステムは、他のものより多くのセンサを有してもよい。利用されうるセンサは、収集されうるデータのタイプに依存してもよい。
【０００６】
センサによって収集されるデータは、ホスト１０２に送られる。収集されるデータは、通常、互いに相関がない。ある例において、センサ１２０はＲＦ時間データを収集していてもよいが、センサ１２２は基板のエッチングの間に圧力データを収集していてもよい。しかし、センサ１２０および１２２によって収集されるプロセスデータは、センサ１２０によって収集されたデータをセンサ１２２によって収集されるデータと関連付ける可能性のある鍵を有していないこともある。したがって、基板のエッチングおよび／またはクリーニングの間に膨大な量のデータが収集されていてもよいが、問題のトラブルシューティングのためにプロセスデータを適用することは時間のかかる複雑な作業であるかもしれない。
【０００７】
問題のトラブルシューティングは、最終利用者（たとえば、プロセスエンジニア）の知識と技能セットに依存してもよい。言い換えれば、最終利用者はまず問題を判断し、それから問題の解決に関係している可能性のあるプロセスデータのタイプを特定しなければならない。状況をさらに面倒にしているのは、収集されている可能性のあるデータは膨大な量であるにもかかわらず関連データがすべて収集されているとは限らないことである。したがって、最終利用者は、不足しているデータを補う方法を決定するという課題に取り組む場合もある。
【０００８】
結果として、問題をトラブルシューティングするという複雑な作業は、通常、多くの時間と労力を必要とする。たとえば、時間は、必要なデータストリームファイルを検索するのに必要である。また、時間は、関連データに関するデータストリームファイルを掘り出すためにも必要である。時間はさらに、様々なデータストリームファイルのデータ間の相関を判断するのにも必要である。したがって、トラブルシューティングのプロセスは、解決するのに、数ヶ月とはいかないまでも数週間を要することもある。状況によっては、問題のトラブルシューティングに要する時間は、問題の解決に与えられる時間を超える可能性もある。
【０００９】
図２は、最終利用者が問題をトラブルシューティングするために場合によっては実施する必要のある事項の簡単なフローチャートを示す。たとえば、デチャック異常が発生している可能性のある状況を考えてみよう。第１のステップ２０２において、デチャック異常はトランスファモジュール内の配列データストリームを介して検出されている。ある例において、基板がチャック上で安定した状態に保たれておらず、トランスファモジュールのロボットアームが配列されていない場合がある。デチャック状態において、経験豊かな熟練したプロセスエンジニアであれば、トラブルシューティングに役立てるために検索される必要のある４つの独立したデータストリームファイルがありうることに気付くかもしれない。４つの独立したデータストリームファイルは、たとえば、（１）トランスファモジュールからの動的配列データ、（２）プロセスモジュールからの静電気（ＥＳＣ）プロセスデータ、（３）プロセスモジュールおよび／またはユーザインタフェースからの事象データ、（４）プロセスモジュール消耗データを含んでいてもよい。
【００１０】
前述のように、データストリームファイルは様々な場所にありうる。したがって、データを検索する作業は、少々の時間を要することがある。状況によっては、データが他の人間の管理者から要求される必要がある場合、検索プロセスは数週間を要することもある。次のステップ２０４において、最終利用者は、プロセスモジュールのプロセスデータストリームファイル内の問題のある基板に関するＥＳＣトレースデータを探して見つける必要があるかもしれない。次のステップ２０６において、最終利用者は、プロセスモジュールおよび／またはユーザインタフェースの事象データストリームファイルを介して制御事象タイミングデータを探して見つけてもよい。次のステップ２０８において、最終利用者は、問題発生時におけるプロセスモジュール消耗データ（ＲＦ時間、ウエハカウントなど）を検索してもよい。この後、最終利用者は、様々な消耗データの関連付けを試みてもよい。次のステップ２１０において、最終利用者は、事象データストリームファイルとトレースデータストリームファイルとからプロセスモジュールおよび／または基板レシピ文脈情報を加えてもよい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
すべてのデータストリームファイルが検索された時点で、最終利用者は、様々なデータストリームファイル間のデータを関連付ける難儀な作業を開始してもよい。関連付けの１つの慣用的な方法は、データが収集された時間を比較することである。しかし、プロセスデータは種々の頻度で収集されている（たとえば、センサ１２０は１秒ごとにデータを収集していることがあるが、センサ１２２は５００ミリ秒ごとにデータを収集していることがある）ので、時間に基づいてデータを関係付ける作業は気力が失せるような課題であることもある。したがって、問題のトラブルシューティングは、時には不満足な結果をもたらしかねない時間のかかる退屈なプロセスとなることがある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、一実施形態において、プラズマ処理システムにおける処理データを収集するように構成された、対象を絞ったデータ収集システムに関する。対象を絞ったデータ収集システムは、データ収集ホストを含む。また、対象を絞ったデータ収集システムは、複数のプラズマ処理コンポーネントの各々が複数のセンサの少なくとも１つのセンサを有するように、複数のセンサを有する複数のプラズマ処理コンポーネントを含む。センサの各々は、センサのデータ収集動作を管理する少なくとも１つの対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを実装している。対象を絞ったデータ収集システムは、複数のセンサの所与のセンサが所与のセンサとは別の場所で生じるプラズマ処理システムの状態に関するデータ収集ホストから情報を受け取るように、データ収集ホストと双方向通信用の複数のセンサとを結合する通信ネットワークをさらに含む。データ収集ホストから受け取られた情報は、データ収集ホストから情報を受け取る前にセンサによって採用される第２のモードとは異なる第１のモードで所与のプロセッサにセンサを収集させる。
【００１３】
別の実施形態において、本発明は、プラズマ処理システムにおいて基板の処理データを収集する方法に関する。方法は、複数のセンサの各センサが複数のセンサの少なくとも１つのセンサによって少なくとも部分的に制御されるように、複数のセンサに複数の対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを設けることを含み、複数のセンサはプラズマ処理システムの種々のコンポーネントに配置される。また、方法は、複数のセンサの所与のセンサを用いて、第１のセンサデータを第１のモードで収集することを含む。方法は、その後、所与のセンサにおいてデータ収集ホストから情報を受け取ることをさらに含み、この情報は所与のセンサとは別の場所で生じた少なくともプラズマ処理状態に関する。方法は、その後、所与のセンサに関連する対象を絞った所与のインテリジェントデータエージェントを用いて変更することをさらに含む。所与のセンサは第２のセンサデータを第２のモードで収集するように、所与のセンサのセンサデータ収集動作は情報を受け取ることに応じて第１のモードとは異なる。方法は、その後、第２のセンサデータに関する情報をデータ収集ホストに伝送することをさらに含む。
【００１４】
さらに別の実施形態において、本発明は、表面にコンピュータ可読媒体を有する製品に関する。製品は、実行されるとプラズマ処理システムにおけるセンサのデータ収集動作を管理する、コンピュータ可読コードを有する。製品は、第１のセンサデータを第１のモードで収集するコンピュータ可読コードを含む。また製品は、情報をデータ収集ホストから受け取るコンピュータ可読コードを含む。情報は、所与のセンサとは別の場所で生じたプラズマ処理状態とデータ収集ホストからのデータ収集命令との少なくとも一方に関する。製品は、データ収集ホストから情報を受け取ることに応じて第１のモードとは異なる第２のモードで第２のセンサデータを収集するコンピュータ可読コードをさらに含み、第２のモードはデータ収集の頻度と収集されるデータのタイプの少なくとも一方において第１のモードとは異なる。
【００１５】
本発明の上述の特徴および他の特徴は、本発明の詳細な説明の中で以下の図と併せて以下でさらに詳しく記載される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
本発明は、添付図面の各図において、制限のためではなく例として示されており、図面では同様の参照番号は同様の要素を示す。
【図１】図１は、ホストサーバがセンサ、サブシステム、およびツールと相互に作用して種々のタイプのデータを収集する方法の論理図全体を示す。
【図２】図２は、最終利用者が問題をトラブルシューティングするために場合によっては実施する必要のある事項の簡単なフローチャートを示す。
【図３】図３は、一実施形態において、ホストサーバが場合によっては種々のプラズマ処理システムコンポーネントと相互に作用する方法の全体図の論理図を示す。
【図４】図４は、一実施形態において、データを収集して共有するために場合によっては対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを採用する方法の１例を示すブロック図を示す。
【図５】図５は、一実施形態において、データがスライディングウィンドウを介して収集されて記憶される必要がある時期を動的に決定する方法を示す。
【図６】図６は、一実施形態において、データを記憶する方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明を、添付図面に示す本発明の少数の実施形態を参照してここで詳しく説明する。以下の説明では、本発明が十分に理解されるように多くの具体的な詳細が記載される。しかし、本発明がこれらの具体的な詳細の一部または全部がなくても実施されうることは当業者にとって明らかであろう。他の例では、本発明が無用に分かりにくくなることのないように、周知のプロセスステップおよび／または仕組みを詳しく記載していない。
【００１８】
以下において、方法と技法を含む様々な実施形態が記載される。本発明は、本発明による実施形態の技法を実施するコンピュータ可読命令が記憶されるコンピュータ可読媒体を含む製品を対象とする場合があることにも留意されたい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読コードを記憶する、たとえば、半導体、磁気、光磁気、光、または他の形態のコンピュータ可読媒体を含んでいてもよい。さらに、本発明は、本発明の実施形態を実施する装置を対象とする場合もある。このような装置は、本発明の実施形態に関する作業を実行するために、専用および／またはプログラム可能な回路を含んでいてもよい。このようは装置の例は、適切にプログラムされた汎用コンピュータおよび／または専用コンピューティングデバイスを含み、本発明の実施形態に関する様々な作業に適合されたコンピュータ／コンピューティングデバイスおよび専用／プログラム可能な回路の組合せを含んでもよい。
【００１９】
本発明の実施形態に従って、データがホスト、種々の処理システムコンポーネント（たとえば、ツールとサブシステム）、およびセンサの間を双方向で通信される、対象を絞ったデータ収集構造（ＴＤＣＡ）が提供される。本明細書で論じられるように、処理システムは、プラズマ処理システムとクリーニング処理システムを含むが、これらに限定されない。また、本発明の実施形態において、１つまたは複数の対象を絞ったインテリジェントデータエージェントは、関連する粒度の細かいデータを収集する条件を規定してもよい。本明細書で論じられるように、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントは、コンピュータによって実行されるデータ収集方法を指す。
【００２０】
本明細書において、様々な実施がプラズマ処理システムを用いて議論されることがある。しかし、本発明は、プラズマ処理システムに限定されるものではなく、クリーニングシステムを含んでもよい。言い換えれば、議論は例として記載されており、本発明は提示される例によって制限されるものではない。
【００２１】
本発明の実施形態において、対象を絞ったデータ収集構造は、ホストサーバが様々なプラズマ処理コンポーネントおよびセンサと通信しているネットワークシステムである。一実施形態において、ネットワーク上で交換されている情報は双方向性である。ある例において、ホストサーバは、プロセスデータを様々なセンサから持続的に受け取っていてもよい。逆に、センサは、ホストサーバ、プラズマ処理コンポーネント、および他のセンサからの情報を検索していてもよい。
【００２２】
たとえば、プラズマ処理チャンバが基板のバッチをエッチングしている状況を考えてみよう。エッチング処理の間、複数のデータが先行技術において収集されてもよい。ある例において、電圧バイアスに関するデータが刻々と収集される。処理に１時間を要する場合、電圧バイアスだけに関して３６００のデータ項目が収集されている。しかし、電圧バイアス以外に、複数の他のプロセスデータ（たとえば、圧力、温度など）も収集されてよい。したがって、エッチングプロセスが終了するときまでに相当な量のデータが収集されて記憶されている。
【００２３】
先行技術とは異なり、膨大な量の瑣末なデータは収集されない。代わりに、本発明は、特定の条件が満たされるときの大量のデータの収集に重点を置いている。センサがデータを収集して記憶する場合の条件を制御するために、一実施形態において、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントがネットワーク全体に分配される。ある例において、１つまたは複数の対象を絞ったインテリジェントデータエージェントがホストサーバ、ツール、サブシステム、および／またはセンサに分配されてもよい。対象を絞ったインテリジェントデータエージェントの数には違いがあってもよい。ある例において、センサ１は２つの対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを有していてもよく、センサ２は５つの対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを有していてもよい。
【００２４】
各対象を絞ったインテリジェントデータエージェントは、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントがデータの収集を開始しうる条件を規定する１つまたは複数のアルゴリズムを有していてもよい。一実施形態において、この条件は専門知識に基づいていてもよい。ある例において、エッチングプロセスの専門家であるプロセスエンジニアは、エッチングプロセスに関する合格規格を規定することができてもよい。この認識によって、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントは、合格規格に違反しているときに、データのｘタイプをｘの頻度で収集して記憶するアルゴリズムを用いてプログラムされてもよい。
【００２５】
さらに説明すると、ある例において、電圧バイアスデータはセンサによって１秒ごとに収集されて２０秒ごとに破棄されている。しかし、センサは、電圧バイアスが５Ｖよりも高いか３Ｖよりも低いときに行なわれるデータの収集と記憶を規定するアルゴリズムによる対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを有する。したがって、電圧バイアスが常に５Ｖ以上に上昇しているかまたは３Ｖ以下に下降していると、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントがトリガされる。対象を絞ったインテリジェントデータエージェントは、収集すべきデータのタイプ、トリガすべき他の対象を絞ったインテリジェントデータエージェント、およびデータ収集の頻度などの多くの基準を含んでもよいが、これらに限定されない。
【００２６】
一実施形態において、データを収集して記憶する方法は、スライディングウィンドウによって動的に決定されてもよい。たとえば、センサにおける対象を絞ったインテリジェントデータエージェントがトリガされている状況を考えてみよう。対象を絞ったインテリジェントデータエージェントは、センサがデータの収集を開始すべき時期、センサが収集すべきデータのタイプ、およびデータのタイプの各々が収集されるべき頻度の命令を提供するアルゴリズムを含んでもよい。さらに、アルゴリズムは、事象の前後に保存されるべきデータ量に関する命令を含んでもよい。スライディングウィンドウ法では、関連データを収集して記憶することができる。
【００２７】
また、スライディングウィンドウ法は、諸条件が満たされるときに、より粒度の細かい関連データを収集することができる場合もある。ある例において、電圧に関するデータは、１０マイクロ秒ごとに収集される。しかし、プラズマ処理コンポーネントが３５０Ｖ以上の電圧を有するとき、データが収集される頻度は５マイクロ秒ごとまで高められてもよい。また、温度、圧力などの付加データが収集されてもよい。一実施形態において、種々のタイプのデータが単一ファイルとして記憶されてもよく、あるいは、複数ファイル間の関連付けを可能にしうる共通鍵を含んでいてもよい。この方法では、関連データを収集して記憶し、無関連データをシステムから削除することができる。
【００２８】
本発明は、以下の図と議論を参照すると一層よく理解されるかもしれない。図３は、一実施形態において、対象を絞ったデータ収集構造を示す。言い換えれば、図３は、ホストサーバが場合によっては種々のプラズマ処理システムコンポーネント（たとえば、ツール、サブシステム、およびセンサ）と通信する方法の全体図を示す。
【００２９】
対象を絞ったデータ構造３００は、ツール３０４、ツール３０６、およびツール３０８など、複数のツールとネットワーク３１６（たとえば、インターネットおよび／またはイントラネット）を介して相互に作用するホスト３０２を含んでもよい。各ツールは、たとえば、ＥＳＣサブシステム３１０、ＲＦサブシステム３１２、圧力サブシステム３１４などを含む複数のサブシステムを有していてもよい。各ツールおよび／またはサブシステムは、複数のセンサ（３２０、３２２、３２４、３２６、３２８、３３０、３３２、３３４、３３６、３３８、３４０、３４２、３４４、３４６、および３４８）を有していてもよい。利用しうるセンサ数は、各ツールによって、また各サブシステムによって異なっていてもよい。一部のツールおよび／またはサブシステムは、他のものよりも多くのセンサを有していてもよい。利用しうるセンサは、収集されうるデータのタイプに依存していてもよい。
【００３０】
一実施形態において、ネットワーク上で交換されている情報は双方向性である。ある例において、データは、収集され、ネットワーク３１６を経由して上流の関連するサブシステムおよびツールに送られ、最終的にホスト３０２に常駐してもよい。各センサは測定値を収集する能力を含んでもよいが、収集されているデータを収集して取り扱うためのプロセッサを含んでいてもよい。別の例において、センサは、ホストサーバ、プラズマ処理コンポーネント、および他のセンサから情報を検索していてもよい。検索された情報は、センサのデータ収集動作を管理してもよい。このようなデータの例は、レシピ開始、レシピ終了、ほかの場所で収集されたサーバデータ、計算されているプロセスに関する統計値、およびセンサに提供されているプロセスに関する統計値を含む。
【００３１】
一実施形態において、対象を絞ったインテリジェントデータエージェント（３５０、３５２、３５４、３５６、３５８、３６０、３６２、３６４、３６６、３６８、３７０、３７２、３７４、３７６、３７８、３８０、３８２、３８４、３８６、３８８、３９０、および３９２）は、ホスト３０２、ツール３０４、ツール３０６、ツール３０８、ＥＳＣサブシステム３１０、圧力サブシステム３１４、およびセンサ（３２０〜３４８）など、ネットワーク全体に分配されてもよい。図３は、コンポーネントにつき大抵は１つの対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを示すが、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントの数には違いがあってもよい。ある例において、ＲＦサブシステム３１２は、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを有していなくてもよい。しかし、ツール３０８は、２つの対象を絞ったインテリジェントデータエージェント（３５６と３９２）を有していてもよい。
【００３２】
図４は、一実施形態において、データを収集して共有するために場合によっては対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを採用する方法の１例を示すブロック図を示す。ツール４０６は、ネットワーク４０４を経由してホストサーバ４０２に接続されてもよい。ツール４０６は、２つのサブシステム（ＲＦサブシステム４０８と圧力サブシステム４１０）を含んでもよい。各サブシステムは、複数のセンサ（４１２，４１４、および４１６）を有していてもよい。さらに、複数の対象を絞ったインテリジェントデータエージェント（４２０、４２２、４２４、４２６、４２８、４３０、４３２、および４５２）は、ネットワーク全体に分配されてもよい。
【００３３】
たとえば、センサ４１６が1個または複数個の基板４５８を含んでもよい状況を考えてみよう。本明細書で論じられるように、トランスデューサは、１つの形態のプラズマ処理コンポーネントの状態および／または信号データを測定して、その信号データを別の形態に変換するデバイスを指す。トランスデューサの例は、温度を測定する熱電対、電圧を測定する電圧計、電流を測定する圧力センサなどを含むが、これらに限定されない。
【００３４】
また、センサ４１６は、対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４５２を含んでいてもよい。対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４５２は、データが収集されうる条件を規定する１つまたは複数のアルゴリズムを含んでいてもよい。さらに、対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４５２が規定してもよいものとして、収集すべきデータのタイプ、トリガすべき他の対象を絞ったインテリジェントデータエージェント、およびデータ収集の頻度が挙げられるが、これらに限定されない。ある例において、対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４５２は、対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４５２が起動されてもよい条件（たとえば、電圧が２００Ｖ以上であるとき１０マイクロ秒ごとに収集を開始する）を規定するアルゴリズムを含んでいてもよい。
【００３５】
さらに、センサ４１６は、諸条件が満たされた時点で収集しうるデータをセンサ４１６が収集して取り扱うことを可能とする処理論理４５４を含んでいてもよい。データは、センサ４１６内のデータ一時記憶領域４５６に記憶されてもよい。また、センサ４１６は、センサ４１６がネットワーク４０４上でホストサーバ４０２および他のプラズマ処理コンポーネントと通信しうる通信システム４６０を含んでいてもよい。
【００３６】
一実施形態において、対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４５２は、複数のアルゴリズムを含んでいてもよい。ある例において、第２のアルゴリズムは、温度が９０度以上であるとき、データは９マイクロ秒ごとに収集されることを求められてもよい。複数のアルゴリズムがトリガされる状況においては、最大粒度を必要とするアルゴリズムが適用されることもある。上記の例にいおいて、両方のアルゴリズムが満たされるので、データは、第１のアルゴリズムの時間頻度（たとえば、１０マイクロ秒）ではなく第２のアルゴリズムに対応する時間頻度（たとえば、９マイクロ秒）で収集される。
【００３７】
対象を絞ったインテリジェントデータエージェントは、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントがインストールされうるコンポーネントに影響を与える可能性があるが、それだけではなく、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントは、他のコンポーネント（たとえば、センサ、サブシステム）および／またはツールの動作にも影響を与える可能性がある。ある例において、対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４３０が信号を送出しない限り、センサ４１４の対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４３２は、信号データの収集を開始しない可能性がある。しかし、センサ４１６の対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４５２の第２のアルゴリズムが起動されるまで、対象を絞ったインテリジェントデータエージェント４３０は非アクティブのままであってもよい。
【００３８】
図５は、一実施形態において、データがスライディングウィンドウによって収集されて記憶される必要がある時期を動的に決定するために対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを利用する方法を示す。プロセスエンジニアは、各対象を絞ったインテリジェントデータエージェントに対してデータが収集されて記憶される場合の条件を規定してもよい。ある例において、電圧バイアスデータがプロット５２０などの２つのピーク状況を示すとき、ある条件が満たされており、かつデータが保存されて記憶されるべきであると専門家は指摘している。データが保存されて記憶されるとき、事象の５００ミリ秒前および後に収集されたデータも保存されるべきである。ある例では、時刻ｎ＋２２００において生成されているデータは、データが事象である可能性を示唆している。データの収集は、事象が終了する（時刻ｎ＋２７８０）まで持続する。さらに、事象の（ｎ＋１７００）前と（時刻ｎ＋３２８０）後５００ミリ秒からのデータが収集されてもよい。関連のなかった事象（時刻ｎ＋１７００）の前５００ミリ秒以前に収集されているデータは、破棄されてもよい。
【００３９】
スライディングウィンドウ法によると、システムはデータストリームファイルが収集されて保存される必要がある時期を動的に決定することができる。また、この方法では、条件が満たされると収集する際の粒度を上げることが可能となる。ある例において、条件が満たされる前に、データは５０ミリ秒ごとに収集されている。しかし、対象を絞ったインテリジェントデータがトリガされると、データは直ちに１ミリ秒ごとに収集されてもよい。また、条件が満たされるとき電圧バイアスデータの収集に加えて別のデータ（温度、圧力など）も収集する必要がありうることを専門家は認めている。この方法では、関連データを収集して記憶し、無関連データをシステムから削除することができる。
【００４０】
図３〜５は、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントを採用することによって、従来、ホストサーバで保たれていたインテリジェンスが直ちにネットワーク全体に分配されてもよいことを示す。信号データを測定し収集するセンサなど、様々なプラズマ処理コンポーネントにインテリジェンスを求めることによって、より関連性の大きいデータが収集されてもよい。後でトラブルシューティングを実施する必要がないかもしれない膨大な量のデータを収集しようとする代わりに、関連データが収集されて記憶されてもよいとされる条件が規定される。
【００４１】
図６は、一実施形態において、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントがトリガされないときに収集されてもよいデータを記憶する方法を示す。ホストサーバ（すなわち、データベース６０８）に転送される基板のバッチを処理している間に、センサ６００、６０２、６０４、および６０６がデータを収集していてもよい状況を考えてみよう。処理の間に、複数のデータが収集されてもよい。しかし、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントがトリガされるときに収集されてもよいデータは、収集されてもよいデータのごく一部に相当する。通常処理の間（たとえば、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントがトリガされていないとき）に収集されるデータは、一般に、トラブルシューティングを実施する際に必要ではないので、データを未加工の形で保存することは非生産的であって以後の解析効率を悪化させる可能性がある。
【００４２】
むしろ、未加工データは要約されてもよく、統計的計算が各持続時間のデータに基づいて行なわれてもよい。ある例において、センサ６００は５００ミリ秒ごとにデータを収集してもよい。データの収集後、システムはデータを要約し、統計的解析を実施し、所定時間（たとえば、１秒）ごとに未加工データを破棄してもよい。統計データは、最大値、最小値、平均値（ａｖｅｒａｇｅ）、平均値（ｍｅａｎ）などを含んでいてもよい。未加工データを統計データとして記憶することによって、処理に関する不要な詳細情報は削除されるかもしれないが、基板の処理に関する高レベルの情報は依然として保たれる可能性がある。
【００４３】
前述から分かるように、本発明の実施形態では、対象を絞ったデータ収集構造によってプラズマ処理システムの普通のセンサをインテリジェントなデータ収集デバイスにシームレスに変えることができる。本発明によると、熟練した人材の知識と技能は、プロセスデータを収集して記憶する条件を規定する、対象を絞ったインテリジェントデータエージェントとしてプラズマ処理システムに記憶されうるアルゴリズムに組み入れられ、したがって、例外的な状況にある関連プロセスデータおよび／または粒度の細かいプロセスデータが収集されて記憶される可能性がある。受容可能な動作を規定するデータを得ることによって、対象を絞ったデータ収集構造は、トラブルシューティングプロセスの効率と有効性を高め、同時に、最終利用者が要求する技能を実質的に平準化する。
【００４４】
本発明は複数の好ましい実施形態について説明されているが、本発明の範囲に入る代替、置換、および等価物がある。本発明の方法と装置の実施には多くの代替方法があることにも留意されたい。本明細書では様々な例が提供されているが、これらの例は、本発明に関して説明に役立つものであって制限的なものではないことが意図される。さらに、本明細書には、便宜上、要約が記載されており、これは特許請求の範囲において表明される本発明全体を理解または限定するために利用されるべきではない。したがって、以下に添付される特許請求の範囲は、本発明の真の趣旨と範囲に包含されるそのようなすべての代替、置換、および等価物を含むものと解釈されるものとする。
【図１】
2010505199.tif 000003
【図２】
2010505199.tif 000004
【図３】
2010505199.tif 000005
【図４】
2010505199.tif 000006
【図５】
2010505199.tif 000007
【図６】
2010505199.tif 000008
【国際調査報告】
2010505199.tif 000009