(57)【要約】【課題】予測精度が高く、異常の原因の特定を支援できる製造プロセスの監視方法、監視プログラム及び監視システムを提供する。【解決手段】製造プロセスの監視システム１には、製品を製造する製造装置２と、製造装置２の製造条件データに基づいて製品の出来映えを予測する重回帰モデルが記憶された監視装置４とが設けられている。監視装置４は、製造装置２から製造条件データを収集し、収集された製造条件データに対してウェーブレット変換を行って一組のウェーブレット係数を求め、この一組のウェーブレット係数のうち一部のウェーブレット係数を重回帰モデルに適用して製品の出来映えを予測する。そして、製品の出来映えが異常であると予測されたときに、この一部のウェーブレット係数について逆ウェーブレット変換を行い、その結果を端末コンピューター５に対して出力する。【選択図】図１
2009037306.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の製造装置から製造条件データを収集する工程と、
前記収集された製造条件データに対してウェーブレット変換を行い、一組のウェーブレット係数を求める工程と、
前記一組のウェーブレット係数のうち一部のウェーブレット係数を重回帰モデルに適用して、前記製品の出来映えを予測する工程と、
前記製品の出来映えが異常であると予測されたときに、前記一組のウェーブレット係数について、前記一部のウェーブレット係数の値はそのままとし、残りのウェーブレット係数の値は０として逆ウェーブレット変換を行い、その結果を出力する工程と、
を備えたことを特徴とする製造プロセスの監視方法。
【請求項２】
前記結果を出力する工程において、製品の出来映えが正常であると予測される前記一部のウェーブレット係数について逆ウェーブレット変換を行った結果も併せて出力することを特徴とする請求項１記載の製造プロセスの監視方法。
【請求項３】
前記結果を出力する工程において、前記出来映えが異常であると予測された前記一部のウェーブレット係数についての逆ウェーブレット変換の結果と、前記出来映えが正常であると予測される前記一部のウェーブレット係数についての逆ウェーブレット変換の結果とを、重ね合わせて表示することを特徴とする請求項２記載の製造プロセスの監視方法。
【請求項４】
前記収集された製造条件データの長さが標準データ長よりも短い場合には、前記製造条件データにおける最後尾のデータの複製を前記製造条件データの最後尾に付加して、付加後の前記製造条件データの長さを前記標準データ長とし、前記製造条件データの長さが前記標準データ長よりも長い場合には、前記製造条件データのうち前記標準データ長を超える部分を削除する工程をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の製造プロセスの監視方法。
【請求項５】
コンピューターに、
製品の製造装置から製造条件データを収集する手順と、
前記収集された製造条件データに対してウェーブレット変換を行い、一組のウェーブレット係数を求める手順と、
前記一組のウェーブレット係数のうち一部のウェーブレット係数を重回帰モデルに適用して、前記製品の出来映えを予測する手順と、
前記製品の出来映えが異常であると予測されたときに、前記一組のウェーブレット係数について、前記一部のウェーブレット係数の値はそのままとし、残りのウェーブレット係数の値は０として逆ウェーブレット変換を行い、その結果を出力する手順と、
を実行させることを特徴とする製造プロセスの監視プログラム。
【請求項６】
前記結果を出力する手順において、前記コンピューターに、製品の出来映えが正常であると予測される前記一部のウェーブレット係数について逆ウェーブレット変換を行った結果も併せて出力させることを特徴とする請求項５記載の製造プロセスの監視プログラム。
【請求項７】
前記結果を出力する手順において、前記コンピューターに、前記出来映えが異常であると予測された前記一部のウェーブレット係数についての逆ウェーブレット変換の結果と、前記出来映えが正常であると予測される前記一部のウェーブレット係数についての逆ウェーブレット変換の結果とを、重ね合わせて表示させることを特徴とする請求項６記載の製造プロセスの監視プログラム。
【請求項８】
前記コンピューターに、
前記収集された製造条件データの長さが標準データ長よりも短い場合には、前記製造条件データにおける最後尾のデータの複製を前記製造条件データの最後尾に付加して、付加後の前記製造条件データの長さを前記標準データ長とし、前記製造条件データの長さが前記標準データ長よりも長い場合には、前記製造条件データのうち前記標準データ長を超える部分を削除する手順をさらに実行させることを特徴とする請求項５〜７のいずれか１つに記載の製造プロセスの監視プログラム。
【請求項９】
製品を製造する製造装置と、
前記製造装置の製造条件データに基づいて前記製品の出来映えを予測する重回帰モデルが記憶された監視装置と、
を備え、
前記監視装置は、前記製造装置から製造条件データを収集し、前記収集された製造条件データに対してウェーブレット変換を行って一組のウェーブレット係数を求め、前記一組のウェーブレット係数のうち一部のウェーブレット係数を重回帰モデルに適用して前記製品の出来映えを予測し、前記製品の出来映えが異常であると予測されたときに、前記一組のウェーブレット係数について、前記一部のウェーブレット係数の値はそのままとし、残りのウェーブレット係数の値は０として逆ウェーブレット変換を行い、その結果を出力することを特徴とする製造プロセスの監視システム。
【請求項１０】
前記監視装置は、前記結果を出力するときに、製品の出来映えが正常であると予測される前記一部のウェーブレット係数について逆ウェーブレット変換を行った結果も併せて出力することを特徴とする請求項９記載の製造プロセスの監視システム。
【請求項１１】
前記製造装置に対して命令を出力するホストコンピューターと、
前記製造装置と前記ホストコンピューターとを接続する第１の通信網と、
前記結果を表示する端末コンピューターと、
前記監視装置と前記端末コンピューターとを接続する第２の通信網と、
をさらに備え、
前記監視装置は、前記第１の通信網に介在して前記製造装置から前記製造条件データを収集し、前記第２の通信網を介して前記端末コンピューターに対して前記結果を出力することを特徴とする請求項９または１０に記載の製造プロセスの監視システム。
【請求項１２】
前記端末コンピューターは、前記出来映えが異常であると予測された前記一部のウェーブレット係数についての逆ウェーブレット変換の結果と、前記出来映えが正常であると予測される前記一部のウェーブレット係数についての逆ウェーブレット変換の結果とを、重ね合わせて表示することを特徴とする請求項１１記載の製造プロセスの監視システム。
【請求項１３】
前記監視装置は、さらに、前記収集された製造条件データの長さが標準データ長よりも短い場合には、前記製造条件データにおける最後尾のデータの複製を前記製造条件データの最後尾に付加して、付加後の前記製造条件データの長さを前記標準データ長とし、前記製造条件データの長さが前記標準データ長よりも長い場合には、前記製造条件データのうち前記標準データ長を超える部分を削除することを特徴とする請求項９〜１２のいずれか１つに記載の製造プロセスの監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造プロセスの監視方法、監視プログラム及び監視システムに関し、特に、製品の製造装置から製造条件データを収集して重回帰モデルに適用することにより製品の出来映え予測を行う製造プロセスの監視方法、監視プログラム及び監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、半導体製造ラインにおいては、製造プロセス中の製造条件データを収集し、製品の出来映えを予測するＦＤ（Fault Detection：欠陥探知）システムが導入されている。このＦＤシステムにおいては、製造装置から製造条件データを一定時間毎、例えば１秒毎に収集し、収集されたデータから所定時間範囲における平均値などの特徴量を抽出し、この特徴量を重回帰モデルなどの予測モデルに適用して、製品の出来映えを予測している。そして、製品の出来映えの予想値が一定の管理範囲から外れたときに、警報を発信する。
【０００３】
製造条件データの波形、すなわち、製造条件データを時間に対してプロットして作成されたプロファイルの形状は、製品の出来映えに大きな影響を及ぼす場合がある。しかしながら、上述の従来の方法では、折角、製造条件データを一定時間毎に収集しても、平均値などの特徴量に落とし込む段階で、時間の情報が失われてしまう。このため、製造条件データの波形情報を出来映えの予測に有効に活用できず、予測精度が低いという問題がある。
【０００４】
一方、特許文献１には、操業チャートデータに対してウェーブレット変換を行ってウェーブレット係数を算出し、このウェーブレット係数を用いて回帰モデルを作成し、解析を行う技術が開示されている。しかしながら、この方法によっては、製品の出来映えが異常であるとの予測がされても、その異常の原因を特定することができないという問題点がある。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２８８１４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、予測精度が高く、異常の原因の特定を支援できる製造プロセスの監視方法、監視プログラム及び監視システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、製品の製造装置から製造条件データを収集する工程と、前記収集された製造条件データに対してウェーブレット変換を行い、一組のウェーブレット係数を求める工程と、前記一組のウェーブレット係数のうち一部のウェーブレット係数を重回帰モデルに適用して、前記製品の出来映えを予測する工程と、前記製品の出来映えが異常であると予測されたときに、前記一組のウェーブレット係数について、前記一部のウェーブレット係数の値はそのままとし、残りのウェーブレット係数の値は０として逆ウェーブレット変換を行い、その結果を出力する工程と、を備えたことを特徴とする製造プロセスの監視方法が提供される。
【０００８】
本発明の他の一態様によれば、コンピューターに、製品の製造装置から製造条件データを収集する手順と、前記収集された製造条件データに対してウェーブレット変換を行い、一組のウェーブレット係数を求める手順と、前記一組のウェーブレット係数のうち一部のウェーブレット係数を重回帰モデルに適用して、前記製品の出来映えを予測する手順と、前記製品の出来映えが異常であると予測されたときに、前記一組のウェーブレット係数について、前記一部のウェーブレット係数の値はそのままとし、残りのウェーブレット係数の値は０として逆ウェーブレット変換を行い、その結果を出力する手順と、を実行させることを特徴とする製造プロセスの監視プログラムが提供される。
【０００９】
本発明の更に他の一態様によれば、製品を製造する製造装置と、前記製造装置の製造条件データに基づいて前記製品の出来映えを予測する重回帰モデルが記憶された監視装置と、を備え、前記監視装置は、前記製造装置から製造条件データを収集し、前記収集された製造条件データに対してウェーブレット変換を行って一組のウェーブレット係数を求め、前記一組のウェーブレット係数のうち一部のウェーブレット係数を重回帰モデルに適用して前記製品の出来映えを予測し、前記製品の出来映えが異常であると予測されたときに、前記一組のウェーブレット係数について、前記一部のウェーブレット係数の値はそのままとし、残りのウェーブレット係数の値は０として逆ウェーブレット変換を行い、その結果を出力することを特徴とする製造プロセスの監視システムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、予測精度が高く、異常の原因の特定を支援できる製造プロセスの監視方法、監視プログラム及び監視システムを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。  
図１は、本実施形態に係る製造プロセスの監視システムを例示するブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る監視システム１においては、製品を製造する製造装置２が設けられている。製造装置２は、例えば、半導体製造ラインの一部を構成する装置であり、例えば、シリコンウェーハ上に薄膜を形成するプラズマＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition：化学気相成長）装置である。なお、本明細書において「製品」というときは、製造装置において所定の処理がなされた後の部材をいい、いわゆる完成品の他に中間製品も含むものとする。例えば、上述の例でいえば、薄膜が形成されたシリコンウェーハも「製品」に含まれる。
【００１２】
また、監視システム１には、ホストコンピューター３が設けられている。ホストコンピューター３は、製造装置２に製造プロセスを実行させるための命令を出力する。更に、監視システム１には、監視装置４が設けられている。監視装置４には、製造装置２の製造条件データに基づいて製品の出来映えを予測する重回帰モデルが記憶されている。重回帰モデルの作成方法及び内容については後述する。更にまた、監視システム１には、端末コンピューター５が設けられている。端末コンピューター５は、監視装置４から出力された警報等が入力されて、これを表示するものである。
【００１３】
更にまた、監視システム１には、ＭＥＳ（Manufacturing Execution System：製造実行システム）系ＬＡＮ（Local Area Network：構内通信網）６及びＦＤ（Fault Detection：欠陥探知）システム系ＬＡＮ７が設けられている。そして、製造装置２、ホストコンピューター３及び監視装置４は、ＭＥＳ系ＬＡＮ６に接続されている。また、監視装置４及び端末コンピューター５は、ＦＤシステム系ＬＡＮ７に接続されている。
【００１４】
次に、監視装置４に記憶されている重回帰モデルの作成方法及び内容について説明する。
図２は、本実施形態における重回帰モデルの作成方法を例示するフローチャート図であり、  
図３は、本実施形態における波形データの整形方法を例示するフローチャート図であり、
図４（ａ）は、横軸に時間をとり、縦軸に製造条件データの値をとって、波形データを例示するグラフ図であり、（ｂ）は、横軸に時間をとり、縦軸にウェーブレット係数の値をとって、（ａ）に示す波形データをウェーブレット変換した結果を例示するグラフ図であり、  
図５は、本実施形態における重回帰モデルの構築方法を例示するフローチャート図であり、  
図６は、本実施形態におけるステップワイズ法による説明変数の絞り込み方法を例示するフローチャート図であり、  
図７は、横軸に説明変数の数をとり、縦軸に決定係数をとって、重回帰式の説明変数の数が決定係数に及ぼす影響を例示するグラフ図である。
【００１５】
先ず、図２のステップＳ１に示すように、図１に示す監視装置４が製造装置２からＭＥＳ系ＬＡＮ６を介して製造条件データを収集する。製造条件データとは、例えば、プラズマＣＶＤ処理における温度、圧力及び電流値などである。監視装置４は、これらの製造条件データを、製造装置２において一連のプロセスが開始してから終了するまでの時間範囲にわたって、一定の時間毎、例えば１秒毎に読み込む。
【００１６】
このとき、製造条件データを読み込む時間間隔を、製造条件の有意の変動周期に対して十分に短く設定すれば、収集されたデータは、時間的に略連続したデータ群を構成し、製造条件データを時間に対してプロットして作成したプロファイルは、一定の形状を形成する。以下、このようなプロファイルの形状を「波形」といい、時間的に略連続した製造条件データのデータ群を「波形データ」という。これにより、継続的に収集された製造条件データには、製造装置２の処理チャンスに対応する複数の波形データが含まれる。
【００１７】
次に、ステップＳ２に示すように、波形データを整形して、一定の長さに揃える。製造装置２における一連の処理の所要時間は、処理チャンス毎に異なる場合がある。例えば、上述の例では、所定の厚さの薄膜を形成するために必要な処理時間は、ウェーハ毎に異なる可能性がある。しかしながら、各波形データのデータ量がばらばらであると、以後の取り扱いが困難である。そこで、ステップＳ２においては、図３に示す処理を実行して、波形データのデータ量を一定とする。図３は、図２のステップＳ２に示す工程を詳細に説明するものである。
【００１８】
すなわち、図３のステップＳ２１に示すように、波形データの標準データ長をＰ個に設定する。但し、Ｐは偶数である。本実施形態においては、Ｐを例えば３２とする。次に、ステップＳ２２に示すように、収集された波形データのデータ長がＰ個（３２個）を超えているかどうかを判断する。そして、超えている場合は、ステップＳ２３に進み、（Ｐ＋１）個目以降のデータを破棄する。これにより、波形データは、標準データ長Ｐを超える部分が削除され、データ長がＰ個となるように修正される。その後、ステップＳ２６に進む。
【００１９】
一方、ステップＳ２２において、収集された波形データのデータ長がＰ個を超えていない場合は、ステップＳ２４に進み、この波形データのデータ長がＰ個未満かどうかを判断する。そして、Ｐ個未満であれば、ステップＳ２５に進み、最後のデータをＰ個目までコピーする。すなわち、波形データの最後尾のデータの複製（コピー）を波形データの最後尾に付加して、付加後の波形データの長さをＰとする。これにより、データ長がＰ個となるように修正される。その後、ステップＳ２６に進む。一方、ステップＳ２４において、波形データのデータ長がＰ個未満でなければ、データ長はＰ個であることになるため、何もせずに、ステップＳ２６に進む。その後、ステップＳ２６において、元の波形データを修正した波形データと入れ替える。これにより、波形データの整形が終了する。図４（ａ）に、整形後の波形データの一例を示す。図４（ａ）に示すように、整形後の波形データは、１秒毎に収集された３２個のデータにより構成されている。
【００２０】
次に、図２のステップＳ３に示すように、製造条件データ、すなわち、図４（ａ）に示す波形データに対して、ウェーブレット変換を行う。このとき、マザーウェーブレットは任意であるが、例えば、Ｈａａｒウェーブレットを使用する。これにより、図４（ｂ）に示すように、一組のウェーブレット係数が得られる。
【００２１】
図４（ｂ）のＤ１は、周波数が最も高いウェーブレット係数を示している。これらのウェーブレット係数は、隣り合う２つの時点の製造条件データに基づいて算出されたものであり、全部で１６個ある。また、Ｄ２は、次に周波数が高いウェーブレット係数を示している。これらのウェーブレット係数は、連続する４時点の製造条件データに基づいて算出されたものであり、全部で８個ある。更に、Ｄ３及びＤ４は、連続する８時点及び１６時点の製造条件データに基づいて算出された４個及び２個のウェーブレット係数を示している。このように、周波数のレベルが１段下がる毎に、ウェーブレット係数の個数は略半分になる。そして、Ａ１は、元の波形データから上述のウェーブレット係数に相当する部分を除いた残りの部分を、２個のウェーブレット係数として示している。
【００２２】
このように、３２時点の製造条件データからなる１つの波形データから、合計で３２個のウェーブレット係数が算出される。なお、この３２個のウェーブレット係数は、元の波形データの情報を全て含んでおり、逆ウェーブレット変換を行うことで、図４（ａ）に示す元の波形データを完全に復元することが可能である。
【００２３】
一方、ステップＳ４に示すように、監視装置４が製造装置２から製品の出来映えデータを収集する。出来映えデータとは、製品の製造結果を特徴的に表わす指標であり、例えば、製造装置２がシリコンウェーハ上に形成した膜の膜厚である。
【００２４】
次に、ステップＳ５に示すように、ステップＳ３において算出されたウェーブレット係数とステップＳ４において収集された出来映えデータとを関連付けて、データセットを形成する。すなわち、ある製品の出来映えデータを、この製品が製造されたときの製造条件データのウェーブレット係数と関連付ける。このようなデータセットを、例えば、数百程度形成する。各データセットは、例えば、第１の製造条件データ、例えば、温度の波形データから得られた３２個のウェーブレット係数と、第２の製造条件データ、例えば、圧力の波形データから得られた３２個のウェーブレット係数と、第３の製造条件データ、例えば、電流値の波形データから得られた３２個のウェーブレット係数と、１個の膜厚データとを含む。
【００２５】
次に、ステップＳ６に示すように、ステップＳ５において形成された複数、例えば、数百のデータセットを用いて、重回帰モデルを構築する。重回帰モデルは、下記数式１に示すような重回帰式により構成される。下記数式１におけるｘｋ（ｋは１〜ｎの整数）は説明変数であり、本実施形態においてはウェーブレット係数が使用される。また、ａｋは係数である。一方、ｙは目的変数であり、本実施形態においては出来映えデータが使用される。
【００２６】
【数１】
2009037306.tif 000003
【００２７】
重回帰モデルにおいては、説明変数の数が少ないほど、安定な予測モデルとなる。しかしながら、上述の例においては、１個の目的変数（出来映えデータ）に対して９６個の説明変数（ウェーブレット変数）が存在し、説明変数の数が過剰である。そこで、以下の手法によって、出来映えに対する相関性が高いウェーブレット係数を選択して、説明変数の数を絞り込む。図５は、図２のステップＳ６に示す工程を詳細に説明するものである。
【００２８】
先ず、図５のステップＳ６１に示すように、製造プロセスの特性を考慮して説明変数の数を絞り込む。例えば、温度に関しては、高周波の変動はノイズであり、膜厚に対して及ぼす影響が小さいことが予め分かっている場合には、温度の波形データのウェーブレット係数のうち、最も周波数が高いＤ１のウェーブレット係数を除外する。但し、このような知見がない場合には、ステップＳ６１は省略する。
【００２９】
次に、ステップＳ６２に示すように、ステップワイズ法により、説明変数の数を特定する。ステップワイズ法とは、説明変数の数を１つずつ減らしながら（又は増やしながら）順次重回帰式を作成していき、最適な重回帰式を見つける方法である。以下、図６を参照して、ステップＳ６２の処理内容について説明する。図６は、図５のステップＳ６２を詳細に説明するものである。
【００３０】
先ず、図６のステップＳ６２１に示すように、上述の複数のデータセットをＮ組のグループにグループ分けする。なお、Ｎは２以上の整数である。グループ分けの方法は任意であるが、例えば、時間的に連続する５個のデータセットを１組とする。すなわち、上述の例でいえば、続けて処理された５枚のシリコンウェーハに関するデータセットを１組とする。
【００３１】
次に、ステップＳ６２２に示すように、重回帰式に使用する説明変数の数Ｍの初期値を設定する。Ｍの初期値は、説明変数の数の最大値とする。例えば、上述の例でいえば、ステップＳ６１において説明変数の数を絞り込んでいない場合には、Ｍは９６とする。一方、ステップＳ６１において説明変数をいくつか除外している場合は、除外された後の残りの数とする。
【００３２】
次に、ステップＳ６２３に示すように、Ｎ組のグループから１組のグループを選択してモデル評価用グループとし、残りの（Ｎ−１）組のグループをモデル作成用グループとする。
【００３３】
次に、ステップＳ６２４に示すように、（Ｎ−１）組のモデル作成用グループを使用して、重回帰式を作成する。
【００３４】
次に、ステップＳ６２５に示すように、ステップＳ６２４において作成された重回帰式に、モデル評価用グループのウェーブレット係数を適用し、決定係数Ｒ２を求める。なお、決定係数Ｒ２は重回帰式の当てはまりの程度を示す指標であり、０〜１の値をとり、１に近いほど当てはまり性が良好である。Ｒは重相関係数である。
【００３５】
次に、ステップＳ６２６に示すように、モデル評価用グループを別のグループに変更する。次に、ステップＳ６２７に進み、全てのグループをモデル評価用グループとして決定係数Ｒ２を算出しているかどうかを判断する。そして、モデル評価用グループとして決定係数Ｒ２を算出していないグループが残っていたら、ステップＳ６２４に戻り、このグループをモデル評価用グループとし、残りの（Ｎ−１）組のグループをモデル作成用グループとして、重回帰式を作成し決定係数Ｒ２を算出する。
【００３６】
全てのグループをモデル評価用グループとして重回帰式を作成し、決定係数Ｒ２を算出したら、ステップＳ６２７からステップＳ６２８に進み、算出されたＮ個の決定係数Ｒ２のうち最小の値を、このときのＭについての決定係数Ｒ２とする。これにより、説明変数の数Ｍの１つの値について、１つの決定係数Ｒ２が決定される。
【００３７】
次に、ステップＳ６２９に示すように、説明変数の数Ｍの値を１だけ減じる。そして、ステップＳ６３０に進み、Ｍが０でなければ、ステップＳ６２３に戻り、ステップＳ６２３〜Ｓ６２９に示す工程を繰り返す。このようにして、説明変数の数Ｍの全ての値について、それぞれ１つずつ決定係数Ｒ２が決定される。
【００３８】
図７に示すように、説明変数の数Ｍと決定係数Ｒ２との関係は単調増加関数となり、Ｍの値が大きい程、決定係数Ｒ２の値は大きくなる。但し、上述の如く、Ｍの値が大きくなると、重回帰モデルが不安定になる。このため、最適なＭの値を決定する必要がある。そこで、ステップＳ６３１に示すように、決定係数Ｒ２の値が基準値を超える最小の説明変数の数Ｍを特定する。なお、この基準値は、その製造プロセスにおいて要求される予測精度によって決定される。図７に示す例では、基準値を０．６としている。この場合、決定係数Ｒ２がこの基準値を超えるような最小のＭの値は１８となる。このようにして、ステップワイズ法により説明変数の数Ｍを特定する。
【００３９】
そして、図５のステップＳ６３に示すように、ステップＳ６３１において特定された説明変数の数Ｍで構成された重回帰式を、最適な重回帰モデルとして採用する。これにより、重回帰モデルが構築される。この重回帰モデルを監視装置４（図１参照）に記憶させる。
【００４０】
次に、図１に示す本実施形態に係る監視システムの動作、すなわち、本実施形態に係る製造プロセスの監視方法について説明する。  
図８は、本実施形態に係る製造プロセスの監視方法を例示するフローチャート図であり、
図９（ａ）及び（ｂ）は、横軸に時間をとり、縦軸に製造条件データの値をとって、波形データを例示するグラフ図であり、（ａ）は製造装置から収集されたままの波形を示し、（ｂ）はウェーブレット変換された後、逆ウェーブレット変換された波形を示し、
図１０（ａ）はウェーブレット変換によって算出されたウェーブレット係数を例示し、（ｂ）は逆ウェーブレット変換に供されるウェーブレット係数を例示する図である。
【００４１】
製品を製造する際には、ホストコンピューター３が、ＭＥＳ系ＬＡＮ６を介して、製造装置２に対して製造プロセスを実行するための命令を出力する。これにより、製造装置２が、製造プロセスを実行する。例えば、製造装置２は、プラズマＣＶＤ処理により、シリコンウェーハ上に薄膜を形成する。このとき、監視装置４が製造プロセスの監視を行う。具体的には、以下に示す処理を実行する。
【００４２】
先ず、図８のステップＳ８１に示すように、監視装置４は、ＭＥＳ系ＬＡＮ６を介して製造装置２とホストコンピューター３との間の通信に介在することにより、製造装置２から製造条件データを収集する。製造条件データとは、例えば上述の如く、プラズマＣＶＤ処理における温度、圧力及び電流値などである。このデータの収集は、一定時間毎、例えば、１秒毎に行う。これにより、複数の時点において製造条件データを収集する。これらの製造条件データは、図９（ａ）に例示するような波形データとなる。なお、図９（ａ）には、後の工程において正常（ＯＫ）と予測される製品の製造条件データと、異常（ＮＧ）と予測される製品の製造条件データとを併記している。
【００４３】
次に、ステップＳ８２に示すように、監視装置４が、収集した製造条件データの波形データに対してウェーブレット変換を行い、一組のウェーブレット係数を求める。波形データとウェーブレット係数との関係は、上述の図４（ａ）及び（ｂ）に示したようなものになる。また、ウェーブレット係数は、例えば、図１０（ａ）に示すようなものになる。図１０（ａ）に示す例では、１枚のシリコンウェーハについて一組のウェーブレット係数が算出され、この一組のウェーブレット係数には、温度、圧力、電流値などの各製造条件について、それぞれ３２個のウェーブレット係数（Ｄ１−１）、（Ｄ１−２）、・・・、（Ｄ１−１６）、（Ｄ２−１）、・・・、（Ｄ２−８）、（Ｄ３−１）、・・・、（Ｄ３−４）、（Ｄ４−１）、（Ｄ４−２）、（Ａ４−１）、（Ａ４−２）が含まれている。
【００４４】
次に、ステップＳ８３に示すように、監視装置４が、ステップＳ８２において求められた一組のウェーブレット係数から、上述の重回帰モデルの作成に際して絞り込まれた一部のウェーブレット係数を選択し、重回帰モデルに適用する。これにより、出来映えを予測する。例えば、プラズマＣＶＤ処理によって形成された薄膜の膜厚を予測する。
【００４５】
次に、ステップＳ８４に示すように、出来映えの予測値を使用して、ＳＰＣ（Statistical Process Control：統計的工程管理）を実行する。すなわち、出来映えの予測値が管理限界範囲内にあれば、製品の出来映えは正常であると判定し、ステップＳ８８に進む。
【００４６】
一方、出来映えの予測値が管理限界範囲から外れていれば、製品の出来映えが異常であると判断し、ステップＳ８５に進む。そして、監視装置４が、ＦＤシステム系ＬＡＮ７を介して、端末コンピューター５に対して警告のメールを送信する。これにより、警告を出力する。
【００４７】
その後、ステップＳ８５からステップＳ８６に進み、監視装置４が、上述の異常と判定された製品に関する一組のウェーブレット係数について、逆ウェーブレット変換を行う。このとき、上述の重回帰モデルに適用したウェーブレット係数に関しては、各ウェーブレット係数の値をそのまま使い、重回帰モデルに適用しなかったウェーブレット係数に関しては、その値を０とする。例えば、図１０（ａ）に示す例において、温度についてのウェーブレット係数（Ｄ１−１）、圧力についてのウェーブレット係数（Ｄ１−２）、電流値についてのウェーブレット（Ｄ１−１）は重回帰モデルに選択されたものとし、温度についてのウェーブレット係数（Ｄ１−２）、圧力についてのウェーブレット係数（Ｄ１−１）、電流値についてのウェーブレット係数（Ｄ１−２）は選択されなかったものとした場合、逆ウェーブレット変換を行う際には、図１０（ｂ）に示すように、選択されたウェーブレット係数の値はそのままとし、選択されなかったウェーブレット係数の値は０とする。これにより、出来映えに対する相関性が高いウェーブレット係数のみに基づいて、波形データが再現される。以下、このような波形データを「再生波形データ」という。
【００４８】
次に、ステップＳ８７に示すように、監視装置４は、この異常製品の再生波形データを、ＦＤシステム系ＬＡＮ７を介して端末コンピューター５に送信する。このとき、比較のために、正常製品の再生波形データも併せて送信する。なお、正常製品の再生波形データとは、製品の出来映えが正常であると予測される一部のウェーブレット係数について逆ウェーブレット変換を行った結果である。この正常製品の再生波形データは、直近に製造した正常製品のデータを使用してもよく、予め準備され記憶されているデータを使用してもよい。そして、端末コンピューター５は、異常製品の再生波形データ及び正常製品の再生波形データを同時に表示する。例えば、図９（ｂ）に示すように、異常製品の再生波形データのプロファイルと正常製品の再生波形データのプロファイルとを重ね合わせて表示する。
【００４９】
図９（ｂ）は、端末コンピューター５が表示する再生波形データの一例を示している。図９（ｂ）に示す再生波形データは、図９（ａ）に示す波形データに対してウェーブレット変換を施し、更に逆ウェーブレット変換を施したものであるが、出来映えに対する相関性が高いウェーブレット係数のみを使用して逆変換しているため、波形データのうち、製品の出来映えに対する影響が大きい部分が強調されている。
【００５０】
そして、担当技術者は、端末コンピューター５が受信した警告のメールを見て、異常の発生を認識し、図９（ｂ）に示す再生波形データを参照して、異常の原因を特定する。例えば、図９（ｂ）に示す例では、異常製品の製造条件データは、正常製品の製造条件データと比較して、プロセスの前半において低過ぎ、後半において高過ぎたことがわかる。なお、図９（ａ）に示す元の波形データにおいては、出来映えに大きな影響を及ぼす部分が強調されていないため、元の波形データから上述の見解を引き出すことは困難である。  
その後、ステップＳ８８に進み、監視を継続する場合にはステップＳ８１に戻る。
【００５１】
監視装置４は、図８に示す上述の一連の監視作業を、例えば、プログラムを実行することにより実施することができる。この場合、監視装置４には、監視装置４に内蔵されたコンピューターに、以下の手順（１）〜（５）を実行させるプログラムが格納されている。
【００５２】
（１）製造装置２から製造条件データを収集する手順（ステップＳ８１）  
（２）収集された製造条件データの波形データに対してウェーブレット変換を行い、一組のウェーブレット係数を求める手順（ステップＳ８２）  
（３）この一組のウェーブレット係数のうち一部のウェーブレット係数を重回帰モデルに適用して、製品の出来映えを予測する手順（ステップＳ８３）  
（４）製品の出来映えが異常であると予測されたときに、警報を出力する手順（ステップＳ８５）  
（５）製品の出来映えが異常であると予測されたときに、一部のウェーブレット係数に対して逆ウェーブレット変換を行って異常製品の再生波形データを求め、正常製品の再生波形データと共に出力する手順（ステップＳ８６、Ｓ８７）  
なお、このプログラムは、上記（５）の手順において、端末コンピューター５に異常製品の再生波形データと正常製品の再生波形データとを重ね合わせて表示させるような形式で、監視装置４にデータを出力させてもよい。
【００５３】
次に、本実施形態の効果について説明する。  
上述の如く、本実施形態においては、製造条件データを平均値などの特徴量に落とし込むことなく、製造条件データに対してウェーブレット変換を行ってウェーブレット係数を算出し、このウェーブレット係数を重回帰モデルに適用して出来映えを予測しているため、元の製造条件データの波形情報を出来映えの予測に活用することができる。このため、本実施形態に係る監視方法は、出来映えの予測精度が高い。
【００５４】
また、本実施形態においては、重回帰モデルの構築に際して、重回帰モデルの安定性を向上させるために、説明変数として使用するウェーブレット係数の数を絞り込んでいる。このとき、ステップワイズ法を使用することにより、出来映えに対する影響度が小さいウェーブレット係数から順に除外しているため、予測精度を大きく低下させることなく、重回帰モデルの安定性を向上させることができる。
【００５５】
以下、上述の予測精度の高さを示す実験結果について説明する。  
先ず、３種類の製造条件データが出力される製造プロセスについて、本実施形態の方法を使用して重回帰モデルを構築した。このとき、説明変数の数は１８とした。すなわち、上述の方法により、９６個のウェーブレット係数から、重回帰式に使用する１８個の係数を選択した。また、（Ｎ−１）組のモデル作成用グループにより重回帰式を作成した。そして、この（Ｎ−１）組のモデル作成用グループ及び残りの１組のモデル評価用グループのそれぞれを用いて、決定係数Ｒ２を求めた。
【００５６】
一方、比較例として、従来の平均値を使用する方法によっても重回帰モデルを構築した。このとき、説明変数の数を１８とするために、３種類の波形データのそれぞれを６つの時間領域に分割し、各領域において平均値を求め、これらを説明変数とした。そして、上述の本実施形態の方法と同様に、（Ｎ−１）組のモデル作成用グループにより重回帰式を作成し、モデル作成用グループ及びモデル評価用グループのそれぞれを用いて、決定係数Ｒ２を求めた。実施形態及び比較例の決定係数Ｒ２の算出結果を下記表１に示す。
【００５７】
【表１】
2009037306.tif 000004
【００５８】
モデル作成用グループにより求めた決定係数Ｒ２は、重回帰モデルの構築精度を示している。また、モデル評価用グループにより求めた決定係数Ｒ２は、出来映え予測精度、すなわち、汎化能力を示している。表１に示すように、本実施形態において構築した重回帰モデルは、比較例の重回帰モデルと比較して、構築精度及び出来映え予測精度の双方において優れていた。特に、出来映え予測精度は極めて優れていた。
【００５９】
更に、本実施形態によれば、出来映えが異常であると予測されたときに、警報と共に、再生波形データを出力している。この再生波形データは、出来映えに対する相関性が高いウェーブレット係数のみを逆変換して生成しているため、出来映えに対して大きく寄与する部分が強調された波形データとなっている。このため、担当技術者による異常の原因の特定を効果的に支援することができる。この結果、担当技術者は、異常の原因を速やかに特定し、早期に対策を講じることが容易になる。
【００６０】
更にまた、本実施形態によれば、監視装置４はＭＥＳ系ＬＡＮ６に接続されており、ホストコンピューター３と製造装置２との通信に介在することにより、製造条件データを収集している。これにより、製造装置２に監視装置４と接続するための専用の端子を設ける必要がなく、製造装置２に監視装置４との間で通信を行うための専用のプログラムをインストールする必要がない。この結果、既存のシステムを大きく変更することなく、製造プロセスの監視を行うことができる。また、監視装置４はＦＤシステム系ＬＡＮ７を介して端末コンピューター５に警報等を送信している。これにより、ＭＥＳ系ＬＡＮ６の回線容量を圧迫することがない。
【００６１】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されるものではない。例えば、前述の実施形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除若しくは設計変更、又は、工程の追加、削除若しくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含有される。
【００６２】
例えば、前述の実施形態においては、監視装置４はＭＥＳ系ＬＡＮ６を介して製造装置２に接続され、ＦＤシステム系ＬＡＮ７を介して端末コンピューター５に接続されている例を示したが、本発明はこれに限定されず、例えば、監視装置４は、これらの装置に専用回線を通じて接続されていてもよい。また、前述の実施形態においては、監視装置４が警報及び再生波形データを端末コンピューター５に対して出力し、端末コンピューター５がこれらの情報を表示する例を示したが、本発明はこれに限定されず、例えば、監視装置４が警報及び再生波形データを直接表示してもよく、印刷装置にプリントアウトさせてもよい。
【００６３】
更に、前述の実施形態においては、監視装置４が一定の時間毎に製造条件データを収集する例を示したが、製造条件データを収集するタイミングは必ずしも一定間隔でなくてもよい。更にまた、前述の実施形態においては、監視装置４に一連の監視作業を実行するためのプログラムが格納されている例を示したが、監視装置４には、監視作業を実施するための専用のハードウェアが設けられていてもよい。更にまた、前述の実施形態においては、半導体製造ラインの製造プロセスを監視する例を示したが、本発明はこれに限定されず、あらゆる製品の製造プロセスに対して適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施形態に係る製造プロセスの監視システムを例示するブロック図である。
【図２】本実施形態における重回帰モデルの作成方法を例示するフローチャート図である。
【図３】本実施形態における波形データの整形方法を例示するフローチャート図である。
【図４】（ａ）は、横軸に時間をとり、縦軸に製造条件データの値をとって、波形データを例示するグラフ図であり、（ｂ）は、横軸に時間をとり、縦軸にウェーブレット係数の値をとって、（ａ）に示す波形データをウェーブレット変換した結果を例示するグラフ図である。
【図５】本実施形態における重回帰モデルの構築方法を例示するフローチャート図である。
【図６】本実施形態におけるステップワイズ法による説明変数の絞り込み方法を例示するフローチャート図である。
【図７】横軸に説明変数の数をとり、縦軸に決定係数をとって、重回帰式の説明変数の数が決定係数に及ぼす影響を例示するグラフ図である。
【図８】本実施形態に係る製造プロセスの監視方法を例示するフローチャート図である。
【図９】（ａ）及び（ｂ）は、横軸に時間をとり、縦軸に製造条件データの値をとって、波形データを例示するグラフ図であり、（ａ）は製造装置から収集されたままの波形を示し、（ｂ）はウェーブレット変換された後、逆ウェーブレット変換された波形を示す。
【図１０】（ａ）はウェーブレット変換によって算出されたウェーブレット係数を例示し、（ｂ）は逆ウェーブレット変換に供されるウェーブレット係数を例示する図である。
【符号の説明】
【００６５】
１  監視システム、２  製造装置、３  ホストコンピューター、４  監視装置、５  端末コンピューター、６  ＭＥＳ系ＬＡＮ、７  ＦＤシステム系ＬＡＮ
【図１】
2009037306.tif 000005
【図２】
2009037306.tif 000006
【図３】
2009037306.tif 000007
【図４】
2009037306.tif 000008
【図５】
2009037306.tif 000009
【図６】
2009037306.tif 000010
【図７】
2009037306.tif 000011
【図８】
2009037306.tif 000012
【図９】
2009037306.tif 000013
【図１０】
2009037306.tif 000014