(57)【要約】    【課題】  半導体製造工程には複数の工程があり、各工程には複数の装置が導入されている。装置の台数は１ラインで数百台に達する。各装置は製造処理情報として、数十から数百項目の製造処理条件あるいは製造処理状態あるいは製造処理結果を出力する。よって、全ての製造処理情報に対して、個別に異常監視を実施することは運用上困難であり、異常が検知された過去事例や予測に基づき事前に選抜した製造処理情報に対してのみ異常監視が行われることが多く、未経験異常に効率的に対応できない課題があった。    【解決手段】  全ての製造処理情報に対して個別に異常監視を実施するのではなく、１つの集約統合した製造処理情報を監視する統合異常監視と重点選別した製造処理情報を監視する個別異常監視を併用し、さらに統合異常が検知された際にはその統合異常検知情報を元の個別製造処理情報まで分解することにより個別重点監視すべき製造処理情報を抽出して以後は個別異常監視できるように登録学習するサイクルを繰り返す。【選択図】  図４
2005142467.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセス処理する製造装置を複数備えた製造ラインで半導体デバイスを製造する方法であって、
所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を基に統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定する統合異常監視ステップと、
後続のプロセス処理において前記統合異常監視ステップで特定された個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報を継続して重点監視する個別異常監視ステップとを有し、
前記統合異常監視ステップと前記個別異常監視ステップとをウェハ毎もしくはロット毎もしくはバッチ毎の所定の周期で繰り返すことを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
【請求項２】
プロセス処理する製造装置を複数備えた製造ラインで半導体デバイスを製造する方法であって、
所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を統合統計しきい値と照合することにより統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定する統合異常監視ステップと、
後続のプロセス処理において前記統合異常監視ステップで特定された個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報を個別物理しきい値と照合することにより継続して重点監視する個別異常監視ステップとを有し、
前記統合異常監視ステップと前記個別異常監視ステップとをウェハ毎もしくはロット毎もしくはバッチ毎の所定の周期で繰り返すことを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
【請求項３】
プロセス処理する製造装置を複数備えた製造ラインで半導体デバイスを製造する方法であって、
所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を基に統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定すると共に相関喪失の異常が発生したか否かを検知する統合異常監視ステップと、
後続のプロセス処理において前記統合異常監視ステップで相関喪失の異常の発生が検知された場合には相関関係にある複数の選別した個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報から計算される選別統合値を継続して重点監視する相関異常監視ステップとを有し、
前記統合異常監視ステップと前記相関異常監視ステップとをウェハ毎もしくはロット毎もしくはバッチ毎の所定の周期で繰り返すことを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
【請求項４】
プロセス処理する製造装置を複数備えた製造ラインで半導体デバイスを製造する方法であって、
所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を基に統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定すると共に相関喪失の異常が発生したか否かを検知する統合異常監視ステップと、
後続のプロセス処理において前記統合異常監視ステップで相関喪失の異常の発生が検知された場合には相関関係にある複数の選別した個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報から計算される選別統合値を相関しきい値と照合することにより継続して重点監視する相関異常監視ステップとを有し、
前記統合異常監視ステップと前記相関異常監視ステップとをウェハ毎もしくはロット毎もしくはバッチ毎の所定の周期で繰り返すことを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
【請求項５】
更に、前記統合異常監視ステップまたは前記個別異常監視ステップ若しくは前記相関異常監視ステップで異常になったウェハについて検査指示若しくは検査条件指示を行って特性検査する検査ステップを有することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の半導体デバイスの製造方法。
【請求項６】
前記個別収集処理情報は、前記所定の製造装置において計測されるプロセス処理条件であることを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の半導体デバイスの製造方法。
【請求項７】
更に、前記統合異常監視ステップにおいて、統合された時系列集約処理情報の推移または抽出された複数の個別収集処理情報毎の寄与度の推移または抽出された複数の個別収集処理情報毎の寄与度に応じた優先順位で各個別収集処理情報の推移をチャートに表示することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の半導体デバイスの製造方法。
【請求項８】
プロセス処理する製造装置を複数備えた半導体製造システムであって、
所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を基に統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定する統合異常監視手段と、
後続のプロセス処理において前記統合異常監視手段で特定された個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報を継続して重点監視する個別異常監視手段とを備えたことを特徴とする半導体製造システム。
【請求項９】
プロセス処理する製造装置を複数備えた半導体製造システムであって、
所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合する統合部と、該統合部で統合された時系列集約処理情報を統合統計しきい値と照合することにより統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知する統合判定部と、該統合判定部で検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定する寄与度抽出部とを有する統合異常監視手段と、
後続のプロセス処理において前記統合異常監視手段の寄与度抽出部で特定された個別収集処理情報を収集する収集制御部と該収集制御部で収集された個別収集処理情報を個別物理しきい値と照合することにより継続して重点監視する個別判定部とを有する個別異常監視手段とを備えたことを特徴とする半導体製造システム。
【請求項１０】
プロセス処理する製造装置を複数備えた半導体製造システムであって、
所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を基に統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定すると共に相関喪失の異常が発生したか否かを検知する統合異常監視手段と、
後続のプロセス処理において前記統合異常監視手段で相関喪失の異常の発生が検知された場合には相関関係にある複数の選別した個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報から計算される選別統合値を継続して重点監視する相関異常監視手段とを備えたことを特徴とする半導体製造システム。
【請求項１１】
更に、ウェハの特性検査を行う検査装置を備えたことを特徴とする請求項８又は９又は１０記載の半導体製造システム。
【請求項１２】
更に、前記統合異常監視手段において、統合された時系列集約処理情報の推移または抽出された複数の個別収集処理情報毎の寄与度の推移または抽出された複数の個別収集処理情報毎の寄与度に応じた優先順位で各個別収集処理情報の推移をチャートに表示する表示解析部を備えたことを特徴とする請求項８又は９又は１０記載の半導体製造システム。
【請求項１３】
前記表示解析部は、統合異常となった時系列ポイントを指し示すマーカを前記時系列推移チャートに渡って同期して表示するように構成したことを特徴とする請求項１２記載の半導体製造システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体デバイスの製造方法および半導体製造システムにかかり、特に半導体製造装置によるプロセス処理の異常を効率よく検知する方法、および装置、およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１（特開２０００−１１４１３０号公報）および特許文献２（特開２００２−３１８６１７号公報）には、「マハラノビス距離」を利用した製造工程の管理方法が記載されている。
【０００３】
上記非特許文献１には、ＳＰＣ(Statistical Process Control)と称される個別異常検知の数理工学的手法についての背景技術が記載されている。上記非特許文献２、３、４には、多変量時系列データを単変量時系列データに統合する数理工学的手法、および寄与度分解により要因解析する数学的手法についての背景技術が記載されている。特に、「HotellingＴ２統計距離」および「ＰＣＡ主成分分析」に係わる数理工学的手法が記載されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１１４１３０号公報
【０００５】
【特許文献２】特開２００２−３１８６１７号公報
【非特許文献１】“Introduction to Statistical Quality Control”, ISBN 0-471-30353-4, John Wiley & Sons, Inc. 1997
【非特許文献２】“Principal Components and Factor Analysis: Part2 -  Additional Topics Related to Principal Components”, Journal of Quality Technology, Vol.13, No.1, January 1981
【非特許文献３】“Decomposition of T2 for Multivariate Control Chart Interpretation”, Journal of Quality Technology, Vol.27, No.2, April 1995
【非特許文献４】“A Practical Approach for Interpreting Multivariable T2 Control Chart Signals”, Journal of Quality Technology, Vol.29, No.4, October 1997
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
半導体デバイス化ウェハの加工微細化の追求によって、半導体製造装置の製造条件の変動許容範囲は年々狭くなっている。半導体製造工程の手順や製造条件の入力間違い、製造装置の部品の劣化や故障、材料消費に起因する変動などにより製造条件が変動許容範囲から逸脱すると、処理を施された半導体デバイス化ウェハは不良となる。デバイス構造形成工程では、装置処理後の半導体デバイス化ウェハの検査は、装置利用効率の向上と製造時間の短縮の観点から、抜き取り検査で実施されるため、残りのウェハに対する製造条件が変動許容範囲から逸脱した場合に、処理異常を見逃す可能性があった。また、デバイス特性変更工程では、検査が困難なため、処理異常があっても気づくことなく最終製品検査工程まで至る。最終的には、全数検査が実施される製品検査で不良は発見されるが、各製造工程から最終製品検査までには数週間から数ヶ月を要するために、その間に処理した半導体デバイス化ウェハが全て不良になり大きな損害を被る潜在リスクがあった。
【０００７】
半導体製造装置は、圧力や流量等の反応中の物理パラメータ値等の処理に係わる情報を自身の記憶装置に蓄積して、適宜外部に出力する機能を有する。該処理情報を、例えば非特許文献１記載のＳＰＣと称される個別異常検知手法を用いて、物理的な上下限しきい値と照合すれば、処理後の製品検査を行う前に処理の異常の有無から製品の異常の有無を推定することができる。特に、半導体製造装置はウェハ処理１回毎に該処理情報を蓄積できる機能を持つものが多く、該処理情報を利用すればウェハ全数について処理の異常の有無を判定することができる。
【０００８】
しかし、半導体製造工程には複数の工程があり、各工程には複数の製造装置が導入されている。製造装置の台数は１ラインで数百台に達する。各製造装置は製造処理情報として、数十から数百項目の製造処理条件あるいは製造処理状態あるいは製造処理結果を出力する。よって、全ての製造処理情報に対して、個別に異常監視を実施することは運用上困難であり、異常が検知された過去事例や予測に基づき事前に選抜した製造処理情報に対してのみ異常監視が行われることが多い。理由として、例えば、全ての製造処理情報に上下限のしきい値を設定しようと試みれば、全製品に対して全工程の全装置の全製造処理情報の２倍の数のしきい値の設定と修正などの管理が必要になり、運用上実施不可能である。
【０００９】
しかし、事前選抜した製造処理情報の異常監視だけでは、過去事例の実績がない未知の異常を見逃す可能性があるという課題があった。半導体製品は組み込まれるセット製品毎に専用設計される傾向にあり、それに応じて品種は増える傾向にある。品種が異なれば、過去事例の実績にない未知の異常が発生する可能性が高まる。また、微細化による設計基本ルールやプロセスの世代交代によって、まったく従来と異なる新規品種が処理の対象となる場合には、未知の異常が発生する可能性が高まる。
【００１０】
これに対して、統計的手法を用いて多変量の装置製造処理情報を１変数の統計値に統合して異常判定する手法がある。この統合異常監視手法を用いれば、製造処理情報の見逃しがないため未経験未知の異常にも対応できるという利点がある。しかし、統合値は統計処理値であるため、その値は統計変換モデルに依存し、該統計変換モデルの構築の仕方や更新の仕方によって相対的に変動し、物理的な絶対しきい値で客観的に判定することができないという課題があった。
【００１１】
本発明の目的は、上記課題を解決すべく、統合異常監視と個別異常監視の組み合わせにより、最小の管理コストで全ての製造処理情報を優先度を付けて監視できるようにした半導体デバイスの製造方法および半導体製造システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明は、時系列の多くの製造処理情報に対して個別に異常監視を実施するのではなく、時系列の例えば１つの集約統合した製造処理情報を監視する統合異常監視と重点選別した製造処理情報を監視する個別異常監視を併用し、さらに統合異常が検知された際にはその統合異常検知情報を元の個別製造処理情報まで分解することにより個別重点監視すべき製造処理情報を抽出して以後は個別異常監視できるように登録学習する機能を有する半導体デバイスの製造方法、および半導体製造システム、およびそのシステムを備えた半導体製造装置を提供するものである。
【００１３】
また、本発明は、プロセス処理する製造装置を複数備えた製造ラインで半導体デバイスを製造する方法であって、所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を前記複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を基に統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定する統合異常監視ステップと、後続のプロセス処理において前記統合異常監視ステップで特定された個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報を継続して重点監視する個別異常監視ステップとを有し、前記統合異常監視ステップと前記個別異常監視ステップとをウェハ毎もしくはロット毎もしくはバッチ毎の所定の周期で繰り返すことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、プロセス処理する製造装置を複数備えた製造ラインで半導体デバイスを製造する方法であって、所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を基に統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定すると共に相関喪失の異常が発生したか否かを検知する統合異常監視ステップと、後続のプロセス処理において前記統合異常監視ステップで相関喪失の異常の発生が検知された場合には相関関係にある複数の選別した個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報から計算される選別統合値を継続して重点監視する相関異常監視ステップとを有し、前記統合異常監視ステップと前記相関異常監視ステップとをウェハ毎もしくはロット毎もしくはバッチ毎の所定の周期で繰り返すことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、前記半導体デバイスの製造方法において、更に、前記統合異常監視ステップまたは前記個別異常監視ステップ若しくは前記相関異常監視ステップで異常になったウェハについて検査指示若しくは検査条件指示を行って特性検査する検査ステップを有することを特徴とする。また、本発明は、前記個別収集処理情報は、前記所定の製造装置において計測されるプロセス処理条件であることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、更に、前記統合異常監視ステップにおいて、統合された時系列集約処理情報の推移または抽出された複数の個別収集処理情報毎の寄与度の推移または抽出された複数の個別収集処理情報毎の寄与度に応じた優先順位で各個別収集処理情報の推移をチャートに表示することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、プロセス処理する製造装置を複数備えた半導体製造システムであって、所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を基に統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定する統合異常監視手段と、後続のプロセス処理において前記統合異常監視手段で特定された個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報を継続して重点監視する個別異常監視手段とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、プロセス処理する製造装置を複数備えた半導体製造システムであって、所定の製造装置から順次プロセス処理される複数のウェハに渡って時系列で収集される複数の個別収集処理情報を複数のウェハに渡る時系列集約処理情報に統合し、該統合された時系列集約処理情報を基に統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し、該検知された統合異常発生時系列ポイントにおける前記収集された複数の個別収集処理情報毎の寄与度を抽出し、該抽出された個別収集処理情報毎の寄与度に応じて統合異常の原因となった個別収集処理情報を特定すると共に相関喪失の異常が発生したか否かを検知する統合異常監視手段と、後続のプロセス処理において前記統合異常監視手段で相関喪失の異常の発生が検知された場合には相関関係にある複数の選別した個別収集処理情報を収集し、該収集された個別収集処理情報から計算される選別統合値を継続して重点監視する相関異常監視手段とを備えたことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、前記半導体製造システムにおいて、更に、ウェハの特性検査を行う検査装置を備えたことを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、更に、前記統合異常監視手段において、統合された時系列集約処理情報の推移または抽出された複数の個別収集処理情報毎の寄与度の推移または抽出された複数の個別収集処理情報毎の寄与度に応じた優先順位で各個別収集処理情報の推移をチャートに表示する表示解析部を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、１つの半導体デバイス製造ラインに存在する数百台の製造装置の各々が出力する数十から数百の製造処理情報に対して、製造装置毎に製造処理情報を全て統合して異常監視するために未経験未知異常を見逃すことがないという効果がある。
【００２２】
また、統合異常検知の結果、全ての個別製造処理情報を寄与度の高い順に優先度付けし、同時に変動した複数の個別製造処理情報を優先度を付けて提示することにより、異常の原因を特定できるという効果がある。
【００２３】
また、統合異常検知の結果、寄与度の高い少数の個別製造処理情報を選別し、重点個別監視登録と個別物理しきい値の設定を行い、以後は選別した個別製造処理情報に対しても異常検知の処理を直接施して、個別異常の有無と原因を確定するようにすることにより、製造装置異常を頻度高く反映する製造処理情報に対してのみ専用の判定しきい値（物理しきい値）により精度良く重点監視できる効果がある。
【００２４】
以上、統合異常監視と個別異常監視の組み合わせにより、最小の管理コストで全ての製造処理情報を優先度を付けて監視できる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明に係る半導体製造装置及び製造システム並びに半導体デバイスの製造方法の基本実施の形態について図１〜図４を用いて説明する。図１は、本発明に係る半導体製造システムの一実施の形態を示した概略構成図である。図２は、製造装置の種類に応じて（１）製造装置の運転駆動に関わる情報（レシピ）からなる名義的情報と、（２）製造装置の処理室の内部状態に関わる数値情報（装置計測データ）および（３）製造プロセス処理中の半導体デバイス化ウェハ（ウェハ）に関わる数値情報（ウェハ計測データ）からなる複数の尺度的数値情報（尺度的データ項目）とを示す図である。尺度的数値情報（尺度的データ項目）は、各製造装置において計測される製造条件データでもある。図３は、異常監視処理の手順を説明した図である。図４は各要素部の関係と情報の流れを説明した図である。
【００２６】
本発明に係る半導体製造システムの一実施の形態について図１を用いて説明する。製造実行システム１は、製造装置５Ａおよび製造装置５Ｂに対して、どの品種のデバイス化ウェハ（ウェハ）をどの数量だけいつ製造プロセス処理するかを指令する。図では製造装置は２台になっているが、２台に限定するものではない。該製造実行システム１は、例えば、半導体製造ラインを管理するネットワークに接続されたサーバコンピュータのプログラムとして実現し、該製造装置５Ａおよび該製造装置５Ｂとはネットワーク７を介して情報のやり取りをする方式が考えられる。ところで、製造装置５としては、例えば、ドライエッチング装置、ＣＶＤ装置、イオン注入装置およびステッパと称する投影露光装置が考えられる。
【００２７】
プロセス処理が終了すると、プロセス処理されたデバイス化ウェハ（ウェハ）の製品名やプロセス処理を実施した製造装置名や（１）製造装置の運転駆動に関わる情報（レシピ）（具体的には図２に示す。）からなる名義的情報と、（２）製造装置の処理室の内部状態に関わる数値情報（装置計測データ）（具体的には図２に示す。）および（３）製造プロセス処理中の半導体デバイス化ウェハ（ウェハ）に関わる数値情報（ウェハ計測データ）（具体的には図２に示す。）からなる複数の尺度的数値情報（尺度的データ項目）との２つを、データ管理システム２がネットワーク７を介してそれぞれ上記製造実行システム１および上記製造装置５Ａもしくは５Ｂから収集し、時間情報あるいは製造プロセス処理順序情報（ウェハ枚数またはロット数）を付加してデータベース６に格納する。該データ管理システム２および付随する該データベース６は、例えば、サーバコンピュータのプログラムとして実現する方式や、製造装置５Ａおよび製造装置５Ｂに内臓されるコンピュータ機器として実現する方式が考えられる。
【００２８】
イオン注入装置における計測される装置計測データ（プロセス処理条件データ）としては、チャンバ真空度、イオン引出し電圧、イオン加速電圧、イオンビーム電流、及びスキャン（注入）回数等がある。ドライエッチング装置における計測される装置計測データ（プロセス処理条件データ）としては、チャンバ真空度、圧力制御弁開閉度、ガス流量（複数有り）、流量制御弁開閉度、ＲＦ（高周波）電圧、インピーダンス整合器反射波、ウェハチャック圧力、ウェハ冷却温度、およびエッチング時間等があり、ウェハ計測データ（プロセス処理条件データ）としては膜厚およびウェハ温度がある。ＣＶＤ装置における計測される装置計測データ（プロセス処理条件データ）としては、チャンバ真空度、圧力制御弁開閉度、ガス流量（複数有り）、流量制御弁開閉度、ＲＦ（高周波）電圧、インピーダンス整合器反射波、ウェハ加熱器温度、ウェハ加熱器電流、およびＣＶＤ時間等があり、ウェハ計測データ（プロセス処理条件データ）としては膜厚およびウェハ温度がある。投影露光装置における計測される装置計測データ（プロセス処理条件データ）としては、露光量、フォーカス駆動量、およびアライメント量（複数有り）などがある。
【００２９】
統合異常監視システム３ａは、プロセス処理終了後、データベース６へのデータ格納に同期して、データ管理システム２を介してデータベース６に順序情報付きで蓄積された上記情報を予め定めた所定の個数だけ新しいものから古いものにかけて検索し、予め定めた処理手順に従って異常検知の処理を施す。統合異常監視システム３ａは、例えば、サーバコンピュータのプログラムとして実現する方式や、製造装置５Ａおよび製造装置５Ｂに内臓されるコンピュータ機器として実現する方式が考えられる。
【００３０】
次に、統合異常監視システム３ａと個別異常監視システム３ｂから構成される異常監視システム３における異常監視処理の手順を図３を用いて説明する。
【００３１】
統合異常監視システム３ａは、STEP１（１１）では、ロットプロセス処理終了後に、データベース６に格納されているプロセス処理の名義的情報から、同じ製造装置名、製造装置号機名、ウェハ製品名、レシピ名といったデータ検索用の製造属性を抽出し、予め定めた所定の履歴データ個数（例えばウェハ枚数やロット数）あるいは製造期間を上記抽出された製造属性に加えたデータ検索条件を作成する。なお、このSTEP１（１１）は、データ管理システム２で実行しても良い。
【００３２】
次に、統合異常監視システム３ａは、STEP２（１２）で、上記検索条件に合致するデータをデータベース６から収集する。この収集データは、同じ装置名、号機名、製品名、レシピ名で、プロセス処理されたウェハあるいはロットに係る複数の尺度的データ項目を含む処理系列データ群（多数の時系列個別収集処理情報）からなる。収集データは、上記の通り履歴データ個数（例えばウェハ枚数若しくはロット数）あるいは製造期間を指定することにより、当該処理データの他、必要に応じて同じ上記製造属性で処理された過去の履歴データを含ませる。該履歴データは、統計モデルあるいは統計パラメータを計算するために用いる。
【００３３】
次に、統合異常監視システム３ａは、STEP３（１３）で、上記STEP２（１２）で収集した、同じ装置名、号機名、製品名、レシピ名で処理されたウェハあるいはロットに係わる複数の尺度的データ項目からなる処理系列データ群（多数の時系列個別収集処理情報）を、履歴データ個数（例えばウェハ枚数若しくはロット数）あるいは製造期間に亘って、例えば１つの処理系列データ「統合値（時系列集約処理情報）」に統合する。データ統合の手法としては、例えば、非特許文献１あるいは非特許文献２あるいは非特許文献３に記載されている「マハラノビス距離」あるいは「HotellingＴ２」として知られている統計距離、もしくは「モデル距離」として知られているＰＣＡ主成分分析モデル予測残差等を用いれば良い。例えば、「HotellingＴ２」は次の（１）式から計算される。
【００３４】
【数１】
2005142467.tif 000003
【００３５】
ここで、ｘは列に複数の尺度的データ項目の処理系列データを取った処理系列データ群行列であり、ｘ(i)は処理順序iの各データからなる行ベクトルを表す。ｘmは各尺度的データ項目毎の平均値を、また、Ｓ−１はデータ群の分散共分散逆行列を表し、（ｘ(i)−ｘm）Ｔは平均偏差の転置ベクトルを表す。ベクトルｘ(i)の内容（データ項目）が２個の場合（ｘ(i)＝［ｘ１ ｘ２］）は、次の（２）式のように展開される。
【００３６】
【数２】
2005142467.tif 000004
【００３７】
ここで、ｓｋｍは分散共分散逆行列Ｓ−１の要素であり、ｓ１２＝ｓ２１である。
【００３８】
上記（１）式のスカラー値「HotellingＴ２」により、処理系列データ群は、そのばらつきと単位の違いを共分散逆行列によって正規化された１つの処理系列データ「統合値（時系列集約処理情報）」に統合される。
【００３９】
次に、統合異常監視システム３ａは、STEP４（１４）で、統合統計しきい値と照合することによって上記統合処理系列データ「統合値（時系列集約処理情報）」の異常判定処理を行い、統合異常プロセス処理が含まれていれば統合異常の生じたプロセス処理番号（ウェハ番号）を特定し(統合異常が発生した異常発生時系列ポイントを検知し)、該特定したプロセス処理番号（ウェハ番号）に関する情報を製造実行システム（ＭＥＳ）１に提供する。
【００４０】
次に、製造実行システム（ＭＥＳ）１は、STEP５ａ（１５ａ）で、検査装置（図１の８）に対して異常の生じたプロセス処理番号（ウェハ番号）の製品を検査するように指示する。検査装置としては、外観検査（寸法検査、膜厚検査など）、抵抗検査、プローブ検査など製品（ウェハ）の特性検査を行う装置である。
【００４１】
また、異常監視システム３は、STEP５ｂ（１５ｂ）で、統合異常の生じた上記統合処理系列データへの各項目の寄与度分解を行う。データ統合の手法として、例えば「HotellingＴ２」を用いたなら、上記（２）式に示すようにｘ(i)のデータ項目間に跨る総和を取らないで、次の（３）式に示すようにｘ(i)のデータ項目毎（個別収集処理情報毎）に計算を行えば寄与度が得られる。共分散逆行列Ｓ−１の対角成分ｓ１２＝ｓ２１によって現れる相互相関項ｓ１２・ｘ１(i)・ｘ２(i)＝ｓ２１・ｘ１(i)・ｘ２(i)は半分づつ各データ項目に分配すれば良い。
【００４２】
Ｃ１(i)＝ｓ１１・ｘ１２(i)＋ｓ１２・ｘ１(i)・ｘ２(i)
Ｃ２(i)＝ｓ２２・ｘ２２(i)＋ｓ２１・ｘ１(i)・ｘ２(i)                  （３）
ここで、Ｃｐ(i)はウェハ番号あるいはロット番号ｉにおけるデータ項目ｐのHotellingＴ２(i)に対する寄与度である。
【００４３】
次に、異常監視システム３は、STEP６ａ（１６ａ）で、処理系列データ群の中から寄与度が大きい項目を選別して、適切な個別判定しきい値（個別物理しきい値）と共に個別異常監視システム３ｂ（図１）へ登録する。
【００４４】
また、異常監視システム３は、STEP６ｂ（１６ｂ）で、上記監視処理の結果を、表示解析装置４である統合データ表示部４ａ（図１）、寄与度表示部４ｂ（図１）、個別データ表示部４ｃ（図１）に表示して、製造装置異常の原因特定を支援する。
【００４５】
次に、上記図３の処理を実現する各要素部の関係と情報の流れを図４を用いて説明する。各要素部は、独立したコンピュータ機器として実現することもできるし、１つのコンピュータが実行するプログラムの一連のモジュールとして実現することもできる。
【００４６】
製造実行システム１の製造実行部１ａが、ラインに数百台ある製造装置の中の１台である製造装置５にプロセス処理を着工する指示を出す。プロセス処理が完了すると、該製造実行部１ａは製造装置５またはデータベース６に対して、予め定めた所定の履歴データ個数（例えばウェハ枚数やロット数）あるいは製造期間を製造属性に加えたデータ検索条件に合致した複数の尺度的データ項目を含む処理系列データ群（製造処理情報：多数の時系列個別収集処理情報）を統合監視部３ａに送るように指示する。該製造処理情報（多数の時系列個別収集処理情報）は、製造装置１台あたり数十から数百項目あるが、図４では３個の製造処理情報（尺度的データ項目）ｘ１(i)、ｘ２(i)、ｘ３(i)で代表する。通信方法は、製造装置外に監視システムを設けた場合は、図１に示したネットワーク７経由で良い。また、製造装置内に監視機能を設ける場合は、電子機器バス経由で良い。１ロット２５枚単位でプロセス処理を実施する製造装置であれば、それぞれのデータ数は２５点（ｉ＝１，２，…，２５）×３項目となる。ウェハ１枚あたり１００点の処理中データサンプリングを行う製造装置であれば、それぞれのデータ数は２５点（ｉ＝１，２，…，２５）×３００項目となる。
【００４７】
統合監視部３ａは、まず統合部３１により同じ装置名、号機名、製品名、レシピ名で処理されたウェハ枚数あるいはロット数に係わる複数の尺度的データ項目からなる処理系列データ群（多数の時系列個別収集処理情報）ｘ１(i)、ｘ２(i)、ｘ３(i)を例えば１つの統合された処理系列データ「統合値（時系列集約処理情報）」に変換する。「統合値」の計算手段としては、例えば上記のHotellingＴ２(i)統計距離（ｉ＝１，２，…，２５）を用いることができる。HotellingＴ２に限らず統計手法を用いる場合には、統計モデルあるいは統計パラメータを事前に準備しておくか、その場で計算する必要がある。その場計算方法を取る場合には、製造処理情報履歴を統合監視部３ａ内部の記憶装置（図示せず）に蓄積しておくか、上記で説明したように図１のネットワーク７経由でデータベース６から入手する。
【００４８】
統合部３１が計算した「統合値」は統合判定部３２に送られ、統合統計しきい値３３と比較され製造装置処理異常の有無が判定される。統合判定部３２は、３つの出力を送信する。
【００４９】
１つ目は、統合判定部３２から製造実行システム１の検査実行部１ｂに対して、異常処理判定ウェハの情報を通知する。検査実行部１ｂは、異常処理判定ウェハを検査装置を用いて検査するように指示することにより、製造装置の異常プロセス処理が製品の異常に波及したかどうかを調べることが可能となる。即ち、検査実行部１ｂは、異常処理ウェハを優先的に抜き取り検査の対象とするように指示することにより、限られた検査時間の中で、製品異常リスクの高いウェハを優先的に検査することができ、製品異常ウェハを後続のラインへ流さないという効果が得られる。
【００５０】
２つ目は、統合判定部３２から表示解析部４へ統合処理系列データ値（統合時系列データ値）を出力する。表示解析部４の実施例は、後に説明する。
【００５１】
３つ目は、統合判定部３２から個別処理情報毎寄与度抽出部３４へ異常の有無を出力する。
【００５２】
寄与度抽出部３４は、異常が検知されたプロセス処理について個別処理情報（個別監視対象データ）毎の寄与度を抽出して優先順位を付ける。即ち、寄与度抽出部３４は、異常の生じた統合処理系列データへの各データ項目の寄与度を抽出して優先順位を付ける。データ統合の手法として、例えば「HotellingＴ２」を用いたなら、上記（３）式に示すようにｘ(i)のデータ項目毎に計算を行えば寄与度が得られることになる。次に、寄与度抽出部３４は、寄与度の大きさと優先順位から個別監視すべき製造処理情報（図２に示す装置計測データやウェハ計測データからなる尺度的数値情報）を選別（特定）し、製造処理情報収集制御部３５に設定する。図４では、３個の製造処理情報（図２に示す装置計測データおよびウェハ計測データからなる尺度的数値情報）ｘ１、ｘ２、ｘ３の中からｘ３が個別監視対象データとして選択（特定）された例を示している。同時に、寄与度抽出部３４は、統計的「統合値」の変動と同期した個別製造処理情報（個別尺度的数値情報）ｘ３の物理単位（例えば真空度等の圧力、電圧、電流、ガス流量、温度、時間等）の変動値から個別物理しきい値３７を決定して、個別判定部３６に設定する。以上、統合監視部３ａの統合異常検知から、寄与度に応じた優先順位に基く個別監視部３ｂへの監視項目と個別判定しきい値の設定により、以後は個別製造処理情報ｘ３の物理計測値が継続して直接個別物理しきい値と比較されて異常監視されるようになる。これにより、未経験異常も含めた全ての異常を検知し、該異常に係わる個別製造処理情報について重点監視項目として随時学習し、学習後は統計モデルもしくは統計パラメータの相対的変動あるいは他の項目の相対的変動に影響されることなく絶対物理量に対する判定に基づく監視を適用できるようになるという効果がある。
【００５３】
次に、異常監視部３におけるデータ処理の詳細と表示解析部４について、図５および図６を用いて説明する。図４の表示解析部４は、３つの表示部、つまり統合データ表示部４ａ、寄与度表示部４ｂ、個別データ表示部４ｃから成る。上記統合データ表示部４ａと寄与度表示部４ｂの出力を１画面に表示する実施例を図５に示す。図５の上側のチャートが統合データ表示部４ａの出力である統合チャート４１を示し、下側のチャートが寄与度表示部４ｂの出力である寄与度抽出チャート４２を示す。統合チャート４１は、製造装置を例えばドライエッチング装置とした場合、ウェハ番号１からウェハ番号２０までの１枚ごとの統合値の変化を示す。ウェハ番号１５においては統合値が９０に近い値で監視されたことになる。そして、寄与度抽出チャート４２においては、製造装置を例えばドライエッチング装置とした場合、統合値が統合統計しきい値３３を超えた異常として監視されたウェハ番号１５において、Ｎｏ．３（ウェハ冷却温度）の寄与度が６１、Ｎｏ．１（ＲＦ（高周波）電圧）の寄与度が２３、Ｎｏ．２（ガス流量））の寄与度が８で抽出されたことを示している。さらに、上記個別データ表示部４ｃの出力画面の実施例を図６に示す。図６の上下左右の４つのチャートは、４つの個別生データチャート４３ａ、４３ｂ、４３ｃ、４３ｄを示す。
【００５４】
統合データ表示部４ａは、マーカ４１ａ、マーカ値表示ボックス４１ｂを備える統合チャート４１を上段に表示する。マーカ４１ａは、スライドバー４４ａと同期して動き、マーカ４１ａが指し示すデータ番号（ウェハ番号）（１５）と統合値（９２）をマーカ値表示ボックス４１ｂに（１５，９２）として表示する。
【００５５】
また、寄与度表示部４ｂは、マーカ４２ａ、マーカ値表示ボックス４２ｂを備える寄与度抽出チャート４２を下段に表示する。マーカ４２ａは、スライドバー４４ａと同期して動き、マーカ４２ａが指し示すデータ番号（ウェハ番号）（１５）と所定の数（図では３個）の個別製造処理情報項目毎（製造装置を例えばドライエッチング装置とした場合、Ｎｏ．３（ウェハ冷却温度），Ｎｏ．１（ＲＦ（高周波）電圧），Ｎｏ．２（ガス流量））の寄与度（６１，２３，８）を該マーカ値表示ボックス４２ｂに表示する。また、該寄与度抽出チャート４２領域に、表示項目一覧表４２ｃ、ソートボタン４２ｄとソート方法選択ボックス４２ｅ、表示個数変更ボタン４２ｆと表示個数指示ボックス４２g、生データ表示ボタン４２ｈと生データ項目選択ボックス４２ｉを表示する。
【００５６】
上記表示解析部４は、上記統合監視部３ａの出力を入力として統合データ表示部４ａの画面出力を実行し、また上記寄与度抽出部３４の出力を入力として寄与度表示部４ｂの画面出力を実行する。統合チャート４１では、統合統計しきい値３３を超えた異常統合値（図５ではウェハ番号Ｎｏ．１５）をマーカ４２ａが自動的に移動し指示するように描画する。例えば、判定評価単位を１ロット２５枚した場合は、２５枚（図５では２０枚を表示）の中、統合統計しきい値３３を超えた異常統合値が複数存在する場合は、スライドバー４４ａにより順次切り換える手段を提供する。寄与度抽出チャート４２には、統合値が異常になったウェハ番号について抽出された個別製造処理情報項目毎の寄与度の結果を表示する。この時、統合チャート４１のマーカ４１ａと同じデータ番号（図５ではウェハ番号Ｎｏ．１５）を指す位置にマーカ４２ａを描画する。寄与度抽出値の表示順序は、ソート方法選択ボックス４２ｅの指示値（図５では「降順」）を読み取って表示制御する。寄与度抽出値の表示個数は、表示個数指示ボックス４２gの指示値（図５では図示の関係から「３個」にしているがこれに限らない）を読み取って表示制御する。寄与度抽出チャートのソート後寄与度表示項目名は、表示項目一覧表４２ｃに表示する。また、ソート後寄与度表示項目番号を上位から所定の同時表示可能個数だけ上記生データ項目選択ボックス４２ｉに代入して表示する（図５では、所定の同時表示可能個数は４個、寄与度抽出値の表示個数指示は３個だがこれに限らない）。表示解析部４は、上記生データ表示ボタン４２ｈの押下イベントにより、個別データ表示部４ｃに生データ項目選択ボックス４２ｉの選択情報を送り、図６の出力画面を表示する。
【００５７】
表示解析部４は、また、図４に示す、上記製造装置５として例えばドライエッチング装置とした場合の個別製造処理情報項目（ｘ１(i)：ＲＦ（高周波）電圧，ｘ２(i)：ガス流量，ｘ３(i)：ウェハ冷却温度）を入力として個別データ表示部４ｃへの画面出力を実行する。生データ項目選択ボックス４２ｉにより指示された順に、個別生データチャート４３ａにｘ３(i)：ウェハ冷却温度、個別生データチャート４３ｂにｘ１(i)：ＲＦ（高周波）電圧、個別生データチャート４３ｃにｘ２(i)：ガス流量を表示する。図５では、生データ項目選択ボックス４２ｉにより指示された個数は３個なので、個別生データチャート４３ｄは空欄になっている。表示解析部４は、個別生データチャート４３ａ、４３ｂ、４３ｃに対して、上記統合値マーカ４１ａおよび上記寄与度マーカ４２ａと同期して移動するマーカ４３ａ２、４３ｂ２、４３ｃ２をそれぞれ表示する。それぞれのマーカ値は、マーカ値ボックス４３ａ１、４３ｂ１、４３ｃ１に（１５，９０）、（１５，５０）、（１５，７０）として表示する。それぞれのマーカはスライドバー４４ｂによって移動させることができ、この結果は統合値チャートと連動させることができる。
【００５８】
個別生データチャート４３ａの製造処理情報項目３は、マーカ４３ａ２が示すデータ番号（図ではＮｏ．１５）の値が正常時の変動に比べて際立って大きく変動しているため、上記寄与度チャート４２において「製造処理情報項目３（ウェハ冷却温度）」の寄与度が最も大きくなっていることを確認する情報を提供する。また、個別生データチャート４３ｂの「製造処理情報項目１（ＲＦ（高周波）電圧）」は、マーカ４３ｂ２が示すデータ番号（図ではＮｏ．１５）の値が正常時の変動に比べて次に大きく変動しているため、上記寄与度チャート４２において製造処理情報項目２の寄与度が次点で大きくなっていることを確認する情報を提供する。また、個別生データチャート４３ｃの「製造処理情報項目２（ガス流量）」は、マーカ４３ｃ２が示すデータ番号（図ではＮｏ．１５）の値が正常時の変動に比べて際立っては大きく変動していないため、上記寄与度チャート４２において製造処理情報項目２の寄与度が大きくないことを確認する情報を提供する。上記の一連の機能により、該表示解析部４は、統合値異常になったデータ番号（図ではＮｏ．１５）をキーにして、その時に変動寄与度の大きかったデータ項目とそのデータ項目の生データの時系列推移の状況を一望確認することを可能にする。
【００５９】
個別生データチャート４３ａ、４３ｂ、４３ｃには、ぞれぞれ、正常時バラツキ範囲４３ａ４、４３ｂ４、４３ｃ４と、異常時変動範囲４３ａ５、４３ｂ５、４３ｃ５が存在する。個別物理しきい値３７（図４）は、正常時バラツキ範囲内に自動設定される。ただし、該個別生データチャート４３ａでは、正常時バラツキ範囲４３ａ４と異常時変動範囲４３ａ５の比率が所定の値を超えているため寄与度抽出部３４（図４）は判別可能と判断し、物理しきい値４３ａ６を自動設定しているが、個別生データチャート４３ｂ、４３ｃでは、正常時バラツキ範囲４３ｂ４、４３ｃ４と異常時変動範囲４３ｂ５、４３ｃ５の比率が所定の値を超えていないため物理しきい値を自動設定していない。したがって、寄与度抽出部３４（図４）は、製造処理情報収集制御部３５（図４）に個別生データチャート４３ａの表示対象である個別製造処理情報ｘ１の収集を自動設定し、個別監視部３ｂ（図４）の個別判定部３６（図４）の物理しきい値３７（図４）に４３ａ６の値を自動設定する。上記しきい値設定を表示する機能により、表示解析部４は、統合値異常になったデータ番号（図ではＮｏ．１５）をキーにして、その時に変動寄与度の大きかったデータ項目とそのデータ項目の生データの時系列推移の状況と物理しきい値の設定可能範囲と自動設定状況を一望確認することを可能にする。寄与度抽出部３４（図４）は、図５、図６のＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インターフェース）画面を通して、装置管理者に判定しきい値を調整する機会を提供することもできる。
【００６０】
次に、本発明に係る半導体製造装置及び製造システム並びに半導体デバイスの製造方法の他の実施の形態について図７および図８を用いて説明する。図７は図４の各要素部に加えて、正常な状態で相関関係が成り立っている複数個の製造処理情報の間の相関関係が崩壊した異常を特に感度良く検知するために、選別統合用製造処理情報収集制御部３５ｂ、相関監視部３ｃ、選別統合部３８、相関判定部３９、相関しきい値４０を備えた異常監視システムを示す図である。図８は、相関関係にある２つの個別製造処理情報の正常分布と相関喪失異常の関係とを説明するための図である。
【００６１】
統計的統合手法は、製造処理情報全体の中の任意の個別製造処理情報が正常な値を逸脱した異常だけでなく、正常な状態でお互いに相関関係を持っている任意の組み合わせの個別製造処理情報が相関関係を失った異常をも検知することができる。例えば、上記（１）式で説明した「HotellingＴ２」では、正常状態の分散共分散逆行列Ｓ−１の共分散の作用により統合値に相関関係を組み入れて計算をすることができる。相関を持つ製造処理情報として良く知られている例は、圧力制御弁の開閉度と圧力の関係である。真空排気系とつながったパイプの圧力制御弁の開閉度を大きくすれば、正常な状態では圧力は下がり、マイナス相関の関係にある。真空排気系に異常があれば、この相関関係が成り立たなくなり相関喪失異常となる。また、真空チャンバにリークがあれば、この相関関係が成り立たなくなり相関喪失異常となる。これらの異常は、個別製造処理情報の大小ではなく、統合相関情報を監視したほうが感度良く検知することができる。
【００６２】
図７に示す寄与度抽出部３４は、統合異常値を寄与度抽出した結果、個別製造処理情報が単独で大きく変動した異常でないと判断した場合は、寄与度の大きい個別製造処理情報の組み合わせから相関関係が変動したかどうかを調べる。図８の個別製造処理情報分布図で、異常点７１は相関方向に２つの個別製造処理情報が両方共に大きく変動した異常点の例を示し、異常点７２は相関関係が変動した（相関関係が喪失した）異常点の例を示す。どちらも、HotellingＴ２統合値は大きくなるので統合異常は検知できる。異常点７１は、各個別製造処理情報を個別監視部３ｂに登録すれば正常範囲７３および７４を逸脱しているため、学習（正常範囲７３および７４の設定）により継続して重点監視することができる。しかし、異常点７２は、各個別製造処理情報は正常範囲７３および７４を逸脱していないため、個別監視部３ｂでは学習により継続して重点監視することができない。即ち、個別監視部３ｂで正常の範囲を狭く設定したのでは正常も異常になってしまうことになる。
【００６３】
そこで、寄与度抽出部３４は、統合異常点７２が正常範囲７３および７４の外にあるか中にあるかを判断して、範囲中にある場合は相関関係の異常変動（相関関係喪失異常）と判断して、相関関係を成す複数の各個別製造処理情報（図４ではｘ１とｘ２）を抽出して、製造処理情報収集制御部３５ｂに学習登録する。同時に相関監視部３ｃの相関判定部３９の相関しきい値４０を設定する。相関監視部３ｃは、製造処理情報収集制御部３５ｂにより選別された相関関係にある複数の個別製造処理情報（図４ではｘ１とｘ２）を選別統合部３８により統合して選別統合値を生成し、相関監視部３ｃにより相関しきい値と照合し、後続のウェハに対して継続して相関異常の監視を行う。即ち、統合異常監視部３ａの寄与度抽出部３４が、相関喪失異常の発生を検知した場合には、相関関係にある複数の選別した個別収集情報（図４ではｘ１とｘ２）を収集制御部３５ｂに登録し、例えば１つの相関しきい値４０を相関異常監視部３ｃに登録する。その結果、後続のウェハへのプロセス処理において、収集制御部３５ｂは、相関関係にある複数の選別した個別収集情報（図４ではｘ１とｘ２）の収集チャネルを重点監視項目として相関異常監視部の入力となるようにチャネル制御することになる。そして、選別統合部３８は相関喪失異常発生実績のある個別収集情報（図４ではｘ１とｘ２）から選別統合値「HotellingＴ２統計距離７５」を計算し、相関判定部３９は計算された選別統合値を相関しきい値４０と照合することにより相関異常監視部３ｃにおいて相関異常が継続して重点監視されることになる。
【００６４】
以上により、全製造処理情報を対象にした統合判定部３２，３４により相関異常が検知された場合には、後続のウェハに対しては関係する相関関係にある製造処理情報のみを対象に相関監視するように学習するため、他の製造処理情報の変動に影響を受けることなく相関異常を専用に感度良く監視し、相関異常を検知した場合には関係する製造処理情報を即座に提示して異常の復旧に役立てることができるという効果がある。
【００６５】
本発明は、半導体デバイス化ウェハの製造ラインで使用される複数の製造装置の異常を全製造処理情報を対象に効率よく監視することにより未経験異常も含めて異常検知し、異常実績を作った製造処理情報については継続して専用に感度良く監視するように学習登録することにより、監視効率と監視精度を両立する異常監視に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明に係る半導体製造システムの一実施の形態であるネットワーク接続のコンピュータサーバを利用したシステム構成を示す概略構成図である。
【図２】製造装置の種類に応じて（１）製造装置の運転駆動に係る情報（レシピ）と、（２）製造装置の処理室の内部状態に係る数値情報（装置計測データ）と、（３）性像プロセス処理中のウェハに関わる数値情報（ウェハ計測データ）とを具体的に示した図である。
【図３】本発明に係る半導体製造装置の異常監視処理の手順の一実施例を示す図である。
【図４】本発明に係る半導体製造装置の異常監視システムの第１の実施例を示す図である。
【図５】本発明に係る統合データ表示と寄与度表示の説明図である。
【図６】本発明に係る個別データ表示の説明図である。
【図７】本発明に係る相関異常監視部を備えた異常監視システムの第２の実施例を示す図である。
【図８】本発明に係る相関関係にある２つの個別製造処理情報の正常分布と相関喪失異常の関係を示す図である。
【符号の説明】
【００６７】
１…製造実行システム、１ａ…製造実行部、１ｂ…検査実行部、２…データ管理システム、３…異常監視システム、３ａ…統合異常監視部、３ｂ…個別異常監視部、３ｃ…相関異常監視部、４…表示解析装置（表示解析部）、４ａ…統合データ表示部、４ｂ…寄与度表示部、４ｃ…個別データ表示部、５ａ…製造装置Ａ、５ｂ…製造装置Ｂ、６…データベース、７…ネットワーク、８…検査装置、１１…STEP１：「データ検索用製造属性指定」ステップ、１２…STEP２：「同一属性を持つ履歴時系列データ群の検索・収集」ステップ、１３…STEP３：「履歴時系列データ群の統合」ステップ、１４…STEP４：「統合時系列データの異常判定」ステップ、１５ａ…STEP５ａ：「検査ウェハ指示」ステップ、１５ｂ…STEP５ｂ：「統合時系列データの寄与度抽出」ステップ、１６ａ…STEP６ａ：「個別異常監視システムへの登録」ステップ、１６ｂ…STEP６ｂ：「寄与度表示による原因特定支援」ステップ、３１…統合部、３２…統合判定部、３３…統合統計しきい値、３４…寄与度抽出部、３５…製造処理情報収集制御部、３６…個別判定部、３７…個別物理しきい値、３８…選別統合部、３９…相関判定部、４０…相関しきい値、４１…統合データチャート、４１ａ…マーカ、４１ｂ…マーカ値表示ボックス、４２…寄与度チャート、４２ａ…マーカ、４２ｂ…マーカ値表示ボックス、４２ｃ…個別データ項目名一覧、４２ｄ…ソートボタン、４２ｅ…ソート方法選択ボックス、４２ｆ…表示個数変更ボタン、４２ｇ…表示個数指示ボックス、４２ｈ…個別生データ表示ボタン、４２ｉ…個別生データ項目選択ボックス、４３ａ…個別データチャートＩ、４３ｂ…個別データチャートII、４３ｃ…個別データチャートIII、４３ｄ…個別データチャートIV、４３ａ１…マーカ値ボックス、４３ａ２…マーカ、４３ａ４…正常変動領域、４３ａ５…異常変動領域、４３ａ６…物理しきい値、４３ｂ１…マーカ値ボックス、４３ｂ２…マーカ、４３ｂ４…正常変動領域、４３ｂ５…異常変動領域、４３ｃ１…マーカ値ボックス、４３ｃ２…マーカ、４３ｃ４…正常変動領域、４３ｃ５…異常変動領域、４４ａ…マーカ位置変更スライドバー、４４ｂ…マーカ位置変更スライドバー、７１…相関維持個別製造処理情報異常、７２…相関喪失異常、７３…個別製造処理情報１の正常範囲、７４…個別製造処理情報２の正常範囲、７５…ＨｏｔｅｌｌｉｎｇＴ２統計距離。
【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５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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