(57)【要約】【課題】少量多品種では十分サンプル数が集まらないことも考慮し、１）相関状態によって統計的にグルーピングするステップと、２）集まったサンプル数に応じた相関解析を行うステップによりデータマイニングする方式を提供する。【解決手段】ロガー１０３はウエハ研磨装置１００から送られてくるＥＱデータ（装置データ）を蓄積する。ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１は半導体装置製造時におけるこれらのＥＱデータと該半導体装置完成品における実測データをサンプルのパッケージとする。ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１はＥＱデータを一定の相関閾値を持つか否かで採否を決定する。この際、ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１はサンプル数に応じてこの相関閾値を増減する。【選択図】図２
2012079755.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２以上の装置データを検出するウエハ研磨装置と、前記ウエハ研磨装置によって測定された前記装置データを取得・蓄積するホストコンピュータと、を含み、
前記ホストコンピュータは所定のウエハの研磨結果と前記研磨結果に関連する前記２以上の装置データとをサンプルとしてパッケージ化し、
前記ホストコンピュータはパッケージ化した前記研磨結果を目的変数とし、前記研磨結果に関連する装置データのうち２以上相関閾値以上のものを説明変数としてモデル化を行う半導体製造システム。
【請求項２】
請求項１に記載の半導体製造システムにおいて、前記ホストコンピュータは前記サンプルの数に応じて前記相関閾値を変更する半導体製造システム。
【請求項３】
請求項２に記載の半導体製造システムにおいて、前記サンプルの数が増加すると前記相関閾値を減少させ、前記サンプルの数が減少すると前記相関閾値を増加させる半導体製造システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１に記載の半導体製造システムにおいて、前記ホストコンピュータは前記モデル化を多変量解析により行う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、微細素子を基板上に集積加工して半導体製品を製造する半導体製造装置および半導体製造システムに関し、特に、製品の品質変動と相関の強い装置エンジニアリングデータの代表値を出力する装置エンジニアリングデータ特徴量抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
「ディジタル家電」という製品カテゴリで総称される工業製品は、システムＬＳＩ（ＳｏＣ：Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｎ  Ｃｈｉｐ）、ディスプレイ・パネル、ハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）といったキーデバイスを組み立てたセット製品である。製品の性能を決定する個々のキーデバイスは、微細素子を基板上に集積加工した半導体デバイス化基板（ウエハ）として、多工程の製造プロセスを経て生産される。キーデバイスの製造は多工程の複雑で精密なプロセスを必要とし、ウエハとして製造されるシステムＬＳＩを例に取れば工程数は数百工程を超える。
【０００３】
半導体デバイス化ウエ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エハは不良となる。
【０００４】
数百工程の中の１工程を担う加工装置が所定の範囲を逸脱して変動すれば、製品の最終品質に異常が発生してしまう。そのため、個々の加工装置の状態が所定の範囲を逸脱していないかどうかを常に監視することが、製造ラインの品質管理として重要になっている。
【０００５】
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エハの検査は、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、残りのウエ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。
【０００６】
また、イオン注入のようなデバイス特性を変更する工程では、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エ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】
以上のように、製品の品質変動と相関の強い装置エンジニアリングデータの代表値を出力する装置エンジニアリングデータ特徴量抽出方法に関する公知技術により、変動の要因のためのデータマイニングを実施したり、抽出された特徴量から多変量解析によって処理加工結果や電気的特性を予測して異常検知や処理条件の自動制御（ＡＰＣ：Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）に活用することがプロセスマージンの小さい先端デバイスでは必要である。
【０００８】
一般的に上記の解析は、多変量解析によって処理結果を予測する。そして、この予測値をフィードバックして異常検知、処理条件を調整することが多い。特開２００７−２４２８０９号公報（特許文献１）では、装置の内部状態の変化に対応して、高精度にウエハの品質管理値を予測することを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００７−２４２８０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述する公知の技術の実際の運用では、統計処理からデータマイニングの流れ（ワークフロー）は自動化されなければならない。この自動化ワークフローを構築するにあたっての課題が二つある。
【００１１】
ひとつは、膨大な装置エンジニアリング情報から多変量解析を実施して予測式を生成するときにあらかじめ相関の強いデータを抽出することである。この処理を施さずに多変量解析を実施すると、データどうしの多重相関のために、計算が収束しない問題や、誤差の大きな予測式を生成する問題がある。
【００１２】
もうひとつの課題は、サンプル数に関するものである。公知の技術では統計処理を伴うため、相関解析および多変量解析に十分大きなウェハ処理サンプル数を対象とすることを前提とする。しかし多品種少量生産では十分なサンプルを得られない事情に対応した自動マイニングアルゴリズムが必要である。仮に十分でないサンプルで取得データ同士の相関を取得する、または多変量解析で予測式を立てると誤差の大きな結果に導くことが実験により判明している。
【００１３】
図８は装置データの変わりに乱数を説明変数として代入し、目的変数を使用しＰＬＳ予測した時の予測値の目的変数に対する相関係数をシミュレーションした実験結果である。サンプルウェハ数が少ない場合は、乱数の説明変数だとしても数が大きいと相関よく予測してしまう、つまり誤差の大きな予測式を立てていることを示す。
【００１４】
かかる問題点は、多品種少量生産時に特に顕在化する。すなわちデーリー、ウィークリー、メンテナンス毎に再モデリングを必要とするにもかかわらず、多品種少量生産時には製品毎に要求されるサンプル数が集まらないことも考えられるためである。
【００１５】
本発明の目的は、少量多品種では十分サンプル数が集まらないことも考慮し、相関状態に従い統計的にグルーピングするステップと、集まったサンプル数に応じた相関解析を行うステップによりデータマイニングする方式を提供することにある。
【００１６】
本発明の前記並びにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。
【００１８】
本発明の代表的な実施の形態に関わるウエハ研磨システムは、２以上の装置データを検出するウエハ研磨装置と、ウエハ研磨装置によって測定された前記装置データを取得・蓄積するホストコンピュータと、を含み、ホストコンピュータは所定のウエハの研磨結果と研磨結果に関連する前記２以上の装置データとをサンプルとしてパッケージ化し、ホストコンピュータはパッケージ化した研磨結果を目的変数とし、研磨結果に関連する装置データのうち２以上の相関閾値以上のものを説明変数としてモデル化を行う。
【００１９】
このウエハ研磨システムにおいて、ホストコンピュータはサンプルの数に応じて相関閾値を変更することを特徴とする。
【００２０】
このウエハ研磨システムにおいて、サンプルの数が増加すると相関閾値を減少させ、サンプルの数が減少すると相関閾値を増加させることを特徴とする。
【００２１】
これらのウエハ研磨システムにおいて、ホストコンピュータはモデル化を多変量解析により行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明に関わるウエハ研磨システムを用いる事で、製品の品質変動に対して相関性の強い装置エンジニアリングデータの代表値を精度良く抽出することができる。このため、歩留まりの低下に至らしめる製品の品質変動の原因を精度良く抽出するために、歩留まり向上速度が改善する。
【００２３】
また、本発明に関わるウエハ研磨システムを用いる事で、製品の品質変動に対して相関の強い装置エンジニアリングデータの代表値を精度良く抽出することができる。これにより、精度の良い多変量解析モデリングによる品質管理が可能となり、高いカバレッジ（抜き取りでなく全てのウエハで）高精度な異常検出や予測値を用いたＡＰＣ制御が可能となり、半導体装置の品質のばらつきを抑えることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】代表値化に関わるデータマイニングの概念を表すグラフである。
【図２】本発明で用いるウエハの研磨装置及びその周辺装置に付いてのシステム概念図である。
【図３】本発明に関わるウエハの生成プロセス、そのプロセスフローとモデリングに関する概念図である。
【図４】本発明に関わるサンプル収集方法に関するフローチャートである。
【図５】装置データの代わりに乱数を説明変数として代入し、目的変数との相関を採ったシミュレーション結果のグラフである。
【図６】相関閾値ＣＲｔｈが不適正なときを表すグラフである。
【図７】相関閾値ＣＲｔｈが適正なときを表すグラフである。
【図８】装置データの代わりに乱数を説明変数として代入し、目的変数を予測したときの予測値の相関係数をシミュレーションしたグラフである。
【図９】半導体装置に用いられる半導体用ウエハをエッチングするエッチング装置の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下の実施の形態においては、便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明する。しかし、特に明示した場合を除き、それは互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部又は全部の変形例、詳細、補足説明などの関係にある。また、以下の実施の形態において、要素の数など（個数、数値、量、範囲などを含む）に言及する場合、特に明示した場合及び原理的に明らかに特定の数に限定される場合などを除き、その特定の数に限定されるものでなく、特定の数以上でも以下でも良い。
【００２６】
さらに、以下の実施の形態において、その構成要素は、特に明示した場合及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合を除き、必ずしも必須のものでないことは言うまでもない。
【００２７】
以下、図を用いて本発明の実施の形態を説明する。
【００２８】
（前提となる公知技術）
データマイニングの公知技術の種類は、１）代表値化、２）相関解析、３）ＰＬＳ解析、の３つの主要なものが存在する。
【００２９】
１）代表値化は、定性的な物理現象でウエハ表面の酸化状態により研磨遅れが発生することをＥＥＳ（Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）情報で現象を発見することを目的としたものである。図１はこの代表値化に関わるデータマイニングの概念を表すグラフである。
【００３０】
このグラフでは２本の測定結果がグラフに反映されている。一つはパッド温度であり、もう一つはテーブルトルクである。
【００３１】
パッド温度が上昇する＃ｂでテーブルトルクも大きく変動している（＃ａ）。このように、関連する現象間での相関を検出するのが特長である。例としては当該ステップの最初から＃ａまでの時間、パッド温度の平均値及び最大値、ステップ最初からの傾き・積分値を代表値とする、＃ａからステップ終了までの平均値及び最大値、ステップ最初からの傾き・積分値を代表値とする、などである。＃ｂを前後としたテーブルトルクの代表値についても同様に生成することができる。
【００３２】
２）相関解析は、目的変数と説明変数との間に式を当てはめ、従属変数が説明変数によってどれくらい説明できるのかを相関係数などで定量的に分析し目的変数との相関の強さを評価する手法である。
【００３３】
一方、３）ＰＬＳ解析では、多数の説明変数を取り扱って予測式（関数）を統計的手法によって導く手法である。ＰＬＳ解析ではサンプルの数が少なくて済むこと、多重相関の影響を受けづらいこと等の利点がある。
【００３４】
ただし、いかにＰＬＳ解析では運用上のサンプル数が少なくて済むといっても、ある程度の数が求められる。しかし多品種少量生産など十分なサンプルを得られないことも多々ある。
【００３５】
数式で２）相関解析と３）ＰＬＳ解析を表すと以下のようなものになる。
【００３６】
Ｙ＝Σ（Ａｉ×Ｘｉ）
Ｙ  ：目的変数
Ｘｉ：説明変数
Ａｉ：係数
特にＰＬＳ解析の場合、十分でないサンプルで取得データ同士の相関を取得する、または予測式を導出すると、誤差の大きな結果となることが実験などに拠って判明している。
【００３７】
（第１の実施の形態）
以下、本発明の第1の実施の形態について説明する。
【００３８】
図２は、本発明で用いるウエハの研磨装置及びその周辺装置に付いてのシステム概念図である。
【００３９】
このシステムはウエハ研磨装置１００を中心として、ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１、ＥＥＳ１０２、ロガー１０３を含んで構成される。
【００４０】
ウエハ研磨装置１００は、半導体装置に用いられる半導体用ウエハを研磨する研磨装置である。ウエハ研磨装置１００は研磨ヘッド、研磨ヘッド駆動モータ、研磨パッド、テーブル、テーブル駆動モータ、ドレッサ、ドレッサ駆動モータ、スラリー供給装置より構成される。ただし、これら以外の構成要素があっても良い。
【００４１】
ウエハ研磨装置１００の計測対象パラメータとしては、テーブル駆動モータを回転させる際のトルク電流（図２＃Ａ）や、研磨パッドの厚さ（図２＃Ｂ）、ドレッサ駆動用のトルク電流（図２＃Ｃ）、スラリー（研磨剤）の流量（図２＃Ｄ）、研磨ヘッドに供給されるエアの圧力・流量（図２＃Ｆ）、研磨ヘッドのトルク電流（図２＃Ｇ）などがあり、これらの代表値が説明変数に用いられることが考えられる。
【００４２】
実際には、図示しないウエハ搬送路の搬送時間、図示しないウエハを加圧する圧力、圧力を制御するためのエアの流量など、研磨工程で５百−２千個のモニタ項目（後述するＥＱデータ）が存在し、これらを説明変数として用いることとなる。
【００４３】
なお、ウエハ研磨装置１００の全体の制御は、装置制御部１００−２が行う。
【００４４】
ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１は、ウエハ研磨装置１００等の制御を行うための、制御用のワークステーションなどである。
【００４５】
ＥＥＳ１０２（Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）は、装置制御部１００−２からＳＥＣＳ通信を介して計上されるＥＱデータ（時刻、ステップや設定値など）と、センサデータなどのアナログデータをＡ／Ｄ変換して時系列連続データをロガー１０３を介して取得しＥＱデータを統合して代表値化し、表示するデータベースとワークステーションである。
【００４６】
ロガー１０３は、ウエハ研磨装置１００から得られたＥＱデータを一次蓄積してＥＥＳ１０２に計上するＣＰＵなどである。
【００４７】
次に、本発明における目的変数について説明する。
【００４８】
図３は、本発明に関わる半導体製造システムでのウエハの生成プロセス、そのプロセスフローとモデリングに関する概念図である。
【００４９】
本実施の形態では、図３、最右に位置する層間接続用Ｖｉａの電気抵抗Ｒｖｉａを目的変数とする。
【００５０】
そして、この電気抵抗Ｒｖｉａの予測を行うために、研磨プロセスのプロセスフロー上でデータを取得する。これが図面右２列目の「取得データ」中のＥＱデータである。
【００５１】
ＥＱデータは完成品、ここでは層間接続用Ｖｉａの電気抵抗Ｒｖｉａ、の品質を左右する「装置データ」の総称である。各工程、例えばＶｉａホールエッチング工程のＥＱデータとトレンチ溝エッチング工程でのＥＱデータは異なる情報である。
【００５２】
図３では全ての製造装置からＥＱデータを取得し、層間接続用Ｖｉａの電気抵抗Ｒｖｉａを求める形に表しているが、製造プロセス全てのＥＱデータを用いる必要は無い。なお、出願人は、Ｖｉａエッチング工程及びトレンチ溝エッチング工程で用いる装置のＥＱデータのみ使用して予測を行った。
【００５３】
図３における半導体製造システムのプロセスフローは、低誘電率膜成膜工程、Ｖｉａリソグラフ工程、Ｖｉａエッチング工程、トレンチ溝リソグラフ工程、トレンチ溝エッチング工程、Ｍｅｔａｌｉｚａｔｉｏｎ研磨工程の各工程を含んで構成される。
【００５４】
低誘電率膜成膜工程は、下層銅配線が形成されたウエハの下層の金属層にストッパー膜及び上層の低誘電率膜成膜層を形成する工程である。
【００５５】
Ｖｉａリソグラフ工程は、上層の金属層上にＶｉａの位置を確定させるパターンを形成するフォトリソグラフィの工程である。Ｖｉａが設けられる箇所にはマスクが存在せず、一方でＶｉａが設けられない箇所にはマスクが存在するパターンが形成される。
【００５６】
Ｖｉａエッチング工程は、上層の金属層の上記Ｖｉａリソグラフ工程で形成されたパターン以外の箇所（＝Ｖｉａの箇所）をエッチング処理することでＶｉａホールを形成する工程である。
【００５７】
狭義の意味のＶｉａエッチング工程は図３のＶｉａエッチング工程のみを指す。広義の意味では、Ｖｉａリソグラフ工程とＶｉａエッチング工程を合わせて一通の工程と見ることができる。
【００５８】
本発明における「Ｖｉａエッチングシステム」は、狭義の意味のＶｉａエッチング工程を処理することを想定している。この想定のもと、図３ではＶｉａリソグラフ工程とＶｉａエッチング工程は別個にＥＱデータを出力している。ただし広義の意味の「Ｖｉａエッチングシステム」であっても問題は無い。
【００５９】
トレンチ溝リソグラフ工程は、Ｖｉａ形成後の上層の金属層上に配線のパターンを形成するフォトリソグラフィの工程である。
【００６０】
トレンチ溝エッチング工程は、エッチング処理することで配線パターン（トレンチ）を形成する工程である。
【００６１】
トレンチ溝についても、狭義の意味のトレンチ溝エッチング工程は図３のトレンチ溝エッチング工程のみを指す。広義の意味では、トレンチ溝リソグラフ工程とトレンチ溝エッチング工程を合わせて一通の工程と見ることができる。
【００６２】
本発明における「トレンチ溝エッチングシステム」は、狭義の意味のトレンチ溝エッチング工程を処理することを想定している。この想定のもと、図３ではトレンチ溝リソグラフ工程とトレンチ溝エッチング工程は別個にＥＱデータを出力している。ただし広義の意味の「トレンチ溝エッチングシステム」であっても問題は無い。
【００６３】
Ｍｅｔａｌｉｚａｔｉｏｎ研磨工程は、上記各工程で形成されたＶｉａホール及びトレンチ溝に銅（Ｃｕ）などによる配線を形成し、上層の金属層のトレンチ露出面を研磨するウエハ研磨工程である。
【００６４】
本発明において「ウエハ研磨システム」とは、この配線形成及びウエハ研磨に関する一連の処理を行うシステムである。
【００６５】
上記の各製造工程を包括して本発明では「半導体製造システム」と称呼する。
【００６６】
また、図９は、半導体装置に用いられる半導体用ウエハをエッチングするエッチング装置の概念図である。エッチング装置はプラズマ発光部、マッチングボックス、ウエハチャック及び熱交換システム、高周波電源、真空排気部を保有する反応室、ロードロック室、ウエハ搬送部などを含んで構成される。ただし、これら以外の構成要素があってもよい。
【００６７】
エッチング装置の計測対象パラメータとしては、反応室の圧力、圧力制御弁の開度、プラズマ発光強度、ウエハチャックの冷却水流量、電極温度、マッチングボックスのマッチングポジション、高周波電源のＶｐｐ、そしてガス流量などがあり、これらの代表値が説明変数として用いられることが考えられる。
【００６８】
これらＥＱデータを既述の通り、５百−２千個取得し、層間接続用Ｖｉａの電気抵抗Ｒｖｉａを測定している。
【００６９】
図４は、本発明に関わるサンプル収集方法に関するフローチャートである。この図はＰＬＳ解析の実行前の説明変数の選択に関するものである。なお、以下の処理の主体は、ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１中の図示しないＣＰＵが行うものとする。
【００７０】
本図において、まずは一通り説明変数のデータの収集を行うところから始める（ステップＳ１０００）。
【００７１】
目的変数と説明変数との相関が相関閾値ＣＲｔｈ未満である場合には（ステップＳ１００１：ＹＥＳ）、顕著な相関はないものとして、該当する説明変数は削除する（ステップＳ１００２）。
【００７２】
ここまでの適否の処理を「一次選抜」とする。
【００７３】
取得した全ての説明変数の適否を一次選抜で判定し終えれば、次に多重相関に関わるＥＱデータで最も適切なものを抽出する「多重相関排除処理」を行う。
【００７４】
ここまでで一次選抜を終えた説明変数間に多重相関があるか判定を行う。ＥＱデータ間の多重相関が多重相関閾値ＭＣＲｔｈより大きいか否か判定する（ステップＳ１００３）。
【００７５】
多重相関閾値ＭＣＲｔｈより大きい相関がある場合は目的変数との相関が最善の相関を表すＥＱデータを一つ選択する（ステップＳ１００４）。
【００７６】
このようにＥＱデータの選別を行ったうえで、ＰＬＳ回帰分析を実行し（ステップＳ１００５）、予測モデルを導出する。
【００７７】
このような解析を行う際に、相関閾値ＣＲｔｈをサンプル数によって変更するのが本発明の特長である。
【００７８】
図５は、装置データの代わりに乱数を説明変数として代入し、目的変数との相関を採ったシミュレーション結果のグラフである。このグラフの横軸は目的変数との相関の最大値を表し、縦軸は説明変数間での多重相関の最大値を表す。
【００７９】
この図のようにサンプル数が２８４個の場合には相関係数は０．２５程度しか及ばず問題ない。しかし、サンプル数が１４８、７１と減る毎に相関係数は０．３、０．４５と上昇する。そして、サンプル数が３２個になると、相関係数は０．６にまで上昇する。このことは、サンプル数が十分に大きい場合は相関係数が０．２５以上あれば有意な相関があることを意味するが、サンプル数が３２個の場合には相関係数が０．６以上なければ有意な相関として扱ってはいけないことを意味する。
【００８０】
このように、サンプル数が多いときには相関閾値ＣＲｔｈを小さく取り、少ないときには相関閾値ＣＲｔｈを大きく取ることで、より精度の高い予測モデルの選択を可能にする。
【００８１】
この効果は以下のように現れる。図６は相関閾値ＣＲｔｈが不適正なときを表すグラフである。また、図７は相関閾値ＣＲｔｈが適正なときを表すグラフである。
【００８２】
適切な相関閾値を用いずに説明変数の一次選抜を行い、これらを用いてモデル化行うと、現実に測定される事象では現れない予測スパイク（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｓｐｉｋｅ）が発生する。これは、不適切なモデル化が行われたことの証左であり、現実に起きうる事象のモデル化としては不適切である。
【００８３】
一方、適切なモデル化を行うと、図７のように予測スパイクは生じず、現実に測定される事象を再現することが可能になる。
【００８４】
このように、サンプリングモデルが制限されるときには、相関閾値ＣＲｔｈを適切に変化させることで、より現実に測定される事象に近いモデル化を行うことを可能とする。
【００８５】
なお、変形例としては、サンプル数に応じて多重相関閾値ＭＣＲｔｈを変化することも考えられる。
【００８６】
また上記では、目的変数を層間接続用Ｖｉａの電気抵抗Ｒｖｉａ、説明変数をＶｉａエッチングシステムなどの出力するＥＱデータとする半導体製造システム全体での説明を行った。しかし、個々のシステム毎に、目的変数及び説明変数を設定し、システム毎に不良の発生を管理するようにすることも本発明の射程に含まれる。
【００８７】
（第２の実施の形態）
次に本発明の第２の実施の形態に付いて説明する。
【００８８】
第１の実施の形態は、サンプリングを行う機器の構成、及びサンプリングしたＥＱデータをどのように選抜しモデル化を行うかを説明した。
【００８９】
本実施の形態では、図２を用いて、より現実のウエハ研磨作業に即した形で説明を行う。
【００９０】
（加工仕上がりの予測）
まず、ウエハ研磨装置１００の操作者はサンプリングデータを取得するサンプリング周期を特定する。このサンプリングレートは装置依存の固定値であっても良い。
【００９１】
次にウエハ研磨装置１００等の処理を開始し、サンプリングレートによって決められたタイミングでウエハ研磨装置１００等に設けられたセンサからＥＱデータを収集する。これらは、ＥＥＳ１０２を経由、若しくは直接ロガー１０３に記録され蓄積される。
【００９２】
ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１はロガー１０３に蓄積されたデータから代表値を編集し、自身のＨＤＤに蓄積するホストコンピュータである。
【００９３】
また、ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１はウエハ加工処理の結果、すなわちＶｉａの電気抵抗を測定し、収集する。これらは目的とするＶｉａに一定の電圧を掛けたときに検出される電流値を得れば容易に測定可能である。なお、第１の実施の形態では抵抗値を目的変数として説明した。しかし、抵抗値、電流値、配線の容量のいずれを目的変数とすることも可能である。
【００９４】
ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１は、ここまでのＥＱデータとＶｉａの抵抗値などの目的変数の候補を収集し、一つのデータセットとして統合する。
【００９５】
このデータセットから、ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１は、目的変数を１つ、説明変数を適宜指定し、相互の相関関係を導出し、自身の図示しないＨＤＤ上に格納する。
【００９６】
これらの目的変数及びＥＱデータ（説明変数）との間の相関関係から同類の属性を持つ属性、例えば製品・工程情報など、統計的手法によってＦＡ  ＨＯＳＴ１０１はグルーピングする。
【００９７】
このあとで、ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１は、ＥＱデータの中から影響のあるものを選択する「一次選抜」を実行する。ここで、相関閾値ＣＲｔｈを用いること、相関閾値ＣＲｔｈの値はサンプル数によって左右されること、は既に述べた通りである。
【００９８】
「一次選抜」の後、ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１は、ＥＱデータ間での多重相関を検証する。これは第１の実施の形態で「多重相関排除処理」として説明した処理の実行を意味する。
【００９９】
この際、説明変数間の相関係数が多重相関閾値ＭＣＲｔｈの値よりも大きいか否かで判定すること、及び最善の相関を表す説明変数を選択すること、は第１の実施の形態で既に述べた。また、多重相関閾値ＭＣＲｔｈの値もサンプル数（ウエハ数）に応じて決定する。
【０１００】
このようにして多重相関を排除する。
【０１０１】
なお、上述の方法では説明変数の多重相関を徹底的に排除できる。しかし、説明変数同士の単相関のみで排除する方法も存在する。すなわち「一次選抜」の後、目的変数と説明変数との相関係数が最も大きい説明変数を一つ抽出する。さらにここで抽出した説明変数と他の一次選抜した説明変数との間の相関係数（多重相関）が多重相関閾値ＭＣＲｔｈよりも大きい場合にはその説明変数を排除する。そして、処理しない一次選抜後のパラメータがなくなるまで繰り返し実行し、結果を出力する。
【０１０２】
以上のいずれかの方法を用いて多重相関を排除した後、ＦＡ  ＨＯＳＴ１０１は抽出されたパラメータを説明変数として目的変数を重回帰またはＰＬＳ解析などの多変量解析で予測式を生成・格納して、各説明変数の寄与度、予測値と実際値の相関図、予測モデリングと実際値の推移図を出力するステップによって囲う処理の結果を決定する。
【０１０３】
（加工仕上がりの予測値による異常検知）
上記で求められた予測式で算出された値を基に、ＳＰＣ（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌｌ）手法によって異常検知を行う。
【０１０４】
すなわち、予測式で算出された値と、過去予測値の差分が所定の値より大きくなった場合に異常と判断する。
【０１０５】
（加工仕上がりの予測値によるＡＰＣ制御）
また、予測式で算出された値を基に、次の処理のレシピを変更するＡＰＣ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）制御を行うことも可能である。この際、サンプル数によって予測式と過去予測式（測定結果を含む）をＥＷＭＡ（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｌｙ  Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ）で算出した値を基に次の処理を変更しても良い。
【０１０６】
以上のように処理することで、通常はロット抜き取り評価のところを枚葉で処理結果を予測し、ＳＰＣ監視することで品質の安定化が可能となる。
【０１０７】
また、通常はロット抜き取り評価のところを枚葉で処理結果を予測することでこの値を元にＡＰＣ制御することで品質の安定化が可能となる。
【０１０８】
更には、イオン打ち込み処理のようにインラインでは測定できず、電気特性で始めて処理変動が分かる処理に対して、ウエハが完成する前に変動が予知できる。結果、大量の不良の作りこみを防止することが可能となる。更に、この値を元にＡＰＣ制御することによって、フィードバックサイクルを最短にしてＡＰＣ制御を行うことが可能となる。
【０１０９】
また、イオン打ち込み処理以外にインラインでは測定できない項目として、コンタクトホールの断面形状、接合状態や、トレンチ配線の断面形状などがある。また、スクライブＴＥＧによる処理加工結果の測定では十分な測定ができないため、実際の製品パターンで処理加工結果を測定することが要求される部分（ＳＲＡＭ部など）の処理加工予測にも適用可能である。
【０１１０】
なお、上記の実施の形態に際しては変形例も考えられる。
【０１１１】
たとえば、予測式の導出では説明変数の中から影響のあるパラメータを抽出し、処理結果の変動や電気特性の変動に影響を及ぼしたパラメータを出力から特定する方法も考えられる。このようにすることで、膨大なデータの中から自動で精度良く変動に寄与する説明変数を抽出することで意思決定を高速化し、歩留まりの向上を促すことが可能となる。
【０１１２】
また、変動に寄与する目的変数を抽出することで、これらを重点的にＳＰＣ監視することで、製造工程管理の重点管理の優先順位をつけることができ組織的に品質を安定させることが可能となる。
【０１１３】
さらに、相関閾値ＣＲｔｈの値及び多重相関閾値ＭＣＲｔｈの値を二組用いて予測式を導出し、それぞれの予測式から求めた予測値に重み係数を掛けて合算した第３の予測値Ｐ３として用いることも可能である。この際、一組はサンプルサイズに応じて決定する閾値よりも大きなものとし、他方はサンプルサイズに応じて決定する閾値より小さいものを採用する。
【０１１４】
このようにすることで、相関閾値が高い条件で抽出したパラメータの組み合わせによる短期的予測精度は高いが長期的な予測精度は低い予測モデルによる予測値Ｐ１と、相関閾値が低い条件で短期予測制度は低いが長期予測精度は高い予測モデルによる予測値Ｐ２を組み合わせて用いることが可能となる。
【０１１５】
すなわち、
Ｐ３＝α×Ｐ１＋（１−α）×Ｐ２
として、αの値を大きくすると短期的な予測精度を上げることができ、αの値を小さくすると長期的な予測精度を高めることが可能となる。
【０１１６】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記の実施の形態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が可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１１７】
１００…ウエハ研磨装置、１００−２…装置制御部、１０１…ＦＡ  ＨＯＳＴ、
１０２…ＥＥＳ、１０３…ロガー。
【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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【図９】
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