半導体装置の製造方法及び半導体装置の製造装置
【課題】半導体装置の製造工程を精度良く監視する。
【解決手段】第３のセンサの出力波形は、センサのダイナミックレンジに相当する波形Ａ１がレシピに従った処理によって形成される。この後、レシピに従って基板に処理が行われ、処理を起因する波形Ａ２が形成される。波形Ａ２は、ノイズレベルの信号である。第３のセンサの出力波形を正規化処理すると、ノイズレベルの信号が増幅されることが防止される。第１のセンサ、第２のセンサ、及び第３のセンサの出力波形をそれぞれ正規化処理したデータを用いて多変量解析することで、半導体製造装置の運転状態を監視する。
【解決手段】第３のセンサの出力波形は、センサのダイナミックレンジに相当する波形Ａ１がレシピに従った処理によって形成される。この後、レシピに従って基板に処理が行われ、処理を起因する波形Ａ２が形成される。波形Ａ２は、ノイズレベルの信号である。第３のセンサの出力波形を正規化処理すると、ノイズレベルの信号が増幅されることが防止される。第１のセンサ、第２のセンサ、及び第３のセンサの出力波形をそれぞれ正規化処理したデータを用いて多変量解析することで、半導体製造装置の運転状態を監視する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体装置の製造方法及び半導体装置の製造装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の製造工程では、プロセスの安定化と効率的を図るために、半導体装置の製造装置（以下、半導体製造装置という）の運転状態の把握や、監視が重要になっている。このために、半導体装置の運転状態を検知するセンサが、半導体製造装置に多数取り付けられている。さらに、半導体製造装置に基板を搬入する搬送ロボットの位置や向きの情報なども取得することで、より総合的に半導体装置の製造工程を監視する仕組みが構築されている。
【０００３】
半導体装置の製造工程においてプロセスを監視する方法としては、例えば、半導体製造装置で診断用レシピを実施してセンサからのデータを取得し、これらデータに基づいて半導体装置のメンテナンスの要否を判定することがある。この方法では、半導体装置を停止させることなく、メンテナンスの要否を判定できる。さらに、診断用レシピを実行した後は、直ちに通常の生産工程に復帰できる。
【０００４】
また、半導体製造装置がプラズマ半導体製造装置である場合には、プラズマに起因する高周波成分を取り除くことで異常放電の検知を行うことが知られている。高周波成分は、ベースラインが一定であると考えられる短い時間間隔で切り出した波形をフーリエ変換すれば抽出できる。
【０００５】
ここで、センサの数が多くなると、個々のセンサの出力値で半導体装置の運転状態の変化を判断することが難しくなる。さらに、複数のセンサの出力値の変動を組合せることによって初めて検出可能となる事象がある。したがって、センサ毎に運転状況を判定する単変量監視手法では、半導体装置の運転状態の変化を正確に把握することが困難である。このために、多数のセンサが取り付けられた半導体装置では、多変量解析によって統計的に有意な変動を検出することが望ましい。多変量解析の方法としては、主成分解析やＭＴ法（マハラノビスタグチメソッド）等が主に用いられている。また、任意の単位系データを扱う多変量解析においては、異なるセンサのデータを同時に扱うために、各センサから出力されるデータの変動を正規化した上で解析処理が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２６７７１１
【特許文献２】特開２００５−１４４０４３
【特許文献３】特開２００９−１４７１８３
【特許文献４】特開２００４−４７８８５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、センサによっては出力値が変化しないか、変化量が極めて少ないことがある。センサの出力がゼロ点変動であったり、観測分解能以下の変動であったりした場合に、センサの出力波形を正規化処理すると、ノイズレベルのデータの変動が増幅されたデータが得られる。このために、本来はノイズのみであったデータが、有意な変動があるデータとして取り扱われる。この結果、半導体製造装置の運転状況の判定が困難になることがあった。
【０００８】
これに対して、ノイズのみのセンサを監視対象から外して解析処理すると、ノイズのみのセンサの影響を除外できるが、そのセンサにおける異常波形の検出が困難になる。
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、半導体装置の製造工程を精度良く監視することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実施形態の一観点によれば、半導体装置を製造する基板を処理する処理部に取り付けられたセンサから、前記基板を処理するときに出力される第１のデータを取得する工程と前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータを前記センサの出力として取得する工程と、前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化する工程と、前記処理部に取り付けられた、前記センサを含む複数のセンサから取得した出力値のそれぞれを正規化した値を用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する工程と、を含むことを特徴とする半導体装置に製造方法が提供される。
【００１０】
また、実施形態の別の観点によれば、 半導体装置を製造する基板を処理する処理部と、前記基板に対する処理を監視するために前記処理部に取り付けられた複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つのセンサの出力として、第１のデータと、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータとを取得する装置制御部と、前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化すると共に、複数のセンサのそれぞれの出力値を正規化したデータを用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する解析部と、を含むことを特徴とする半導体装置の製造装置が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
有意な変動のないデータが正規化処理によって増幅されることがなくなるので、半導体装置の製造装置の運転状況を正確に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置の概略構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置による処理のフローチャートである。
【図３】図３は、従来の半導体装置の製造装置による処理の原理を説明する図であり（ａ）は実測データを示し、（ｂ）は（ａ）の波形を正規化処理したデータを示す。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置による処理の原理を説明する図であり（ａ）は波形が追加された実測データを示し、（ｂ）は（ａ）の波形を正規化処理したデータを示す。
【図５】図５は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置の一例としてのＣＭＰ装置の概略構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、従来のＣＭＰ装置の第１のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図７】図７は、従来のＣＭＰ装置の第１のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図８】図８は、従来のＣＭＰ装置の第２のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図９】図９は、従来のＣＭＰ装置の第２のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、従来のＣＭＰ装置の主成分分析結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、従来のＣＭＰ装置について第１主成分のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、従来のＣＭＰ装置についての要因解析の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置の第１のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置の第１のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置の主成分分析結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置について第１主成分のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置についての要因解析の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、本発明の第２の実施の形態に係る半導体装置の製造装置の一例としてのスパッタ装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１９】図１９は、本発明の第２の実施の形態に係る半導体装置の製造装置による処理のフローチャートである。
【図２０】図２０は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置による処理の原理を説明する図であり（ａ）は波形が追加された実測データを示し、（ｂ）は（ａ）の波形を正規化処理したデータを示す。
【図２１】図２１は、従来のスパッタ装置の第１のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、従来のスパッタ装置の第１のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、従来のスパッタ装置の第２のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、従来のスパッタ装置の第２のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図２５】図２５は、従来のスパッタ装置の主成分分析結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。
【図２６】図２６は、従来のスパッタ装置について第１主成分のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図２７】図２７は、従来のスパッタ装置についての要因解析の一例を示す図である。
【図２８】図２８は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置の第１のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置の第２のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置の主成分分析結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。
【図３１】図３１は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置について第１主成分のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図３２】図３２は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置についての要因解析の一例を示す図である。
【図３３】図３３は、本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
発明の目的及び利点は、請求の範囲に具体的に記載された構成要素及び組み合わせによ
って実現され達成される。
前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、典型例及び説明のためのものであって、本発明を限定するためのものではない。
【００１４】
（第１の実施の形態）
図面を参照して第１の実施の形態について詳細に説明する。
図１に半導体装置の製造装置の一例を示す。半導体装置の製造装置１（以下、半導体製造装置１という）は、半導体装置を製造する基板に対して所定の処置を施す処理部２と、処理部２をコントロールする制御部３とを有する。処理部２は、処理を制御するために使用される多数のセンサ１０，１１，１２が取り付けられている。センサ１０〜１２の数は、３つに限定されない。
【００１５】
制御部３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリなどを有する装置制御部２１と、データの入出力を制御する入出力装置２２と、データを表示する表示部２３と、データを記憶する記憶装置２４とを有する。
【００１６】
装置制御部２１は、処理部２を制御する処理制御部３１と、各センサ１０〜１２の出力を多変量解析し、処理装置１の運転状況を判定する判定値を算出する解析部３２と、多変量解析結果に基づいて半導体製造装置１の状態を評価する判定部３３とに機能分割される。
【００１７】
入出力装置２２としては、例えばキーボードやマウス、通信制御装置、印刷装置などがある。表示部２３は、例えばディスプレイがある。記憶部２４には、基板を処理するレシピや、解析部３２でデータ処理するときに使用する係数などのデータ、判定部３３で使用する判定基準値などが記憶されている。
【００１８】
次に、この実施の形態の半導体装置の製造方法について以下に説明する。
最初に、図２に示すフローチャートを参照して半導体製造装置１の動作の概略を説明する。ステップＳ１０１では、処理制御部３１が、記憶装置２４からレシピを読み込み、レシピを実行して所定の処理を基板に対して実行する。このレシピには、基板を処理するステップと、少なくとも１つのセンサ１０〜１２に擬似的な波形を出力させるステップとが含まれる。処理後の基板は、例えば、他の工程のために処理部２から搬出される。さらに、未処理の基板が新たに処理部２に搬入される。
【００１９】
ステップＳ１０２では、解析部３２が、多数のセンサ１０〜１２の出力を用いて多変量解析する。続くステップＳ１０３では、判定部３３が多変量解析の結果を使用して、半導体製造装置１の運転状態を判定する。ここで、ステップＳ１０４の判定処理で使用する基準値は、正常な運転状態のモデルとして記憶装置２４に予め登録されているデータを用いる。正常な動作状態のモデルは、例えば、正常時のセンサデータを蓄積し、それらデータを用いて主成分分析し、正常運転時のパラメータや、ばらつきデータを算出することで作成される。
【００２０】
判定の結果、次の基板の処理が可能であれば（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、ここでの処理を終了する。この場合には、次の基板の処理に移行する。これに対し、判定の結果が半導体製造装置１のメンテナンスなどが必要である場合には（ステップＳ１０４でＮｏ）、ステップＳ１０５に進んで、判定部３３がアラームを発令する。アラームは、例えば、表示部２３に表示される。また、アラームは、電子メールなどを用いて作業者が使用する情報端末に送信しても良い。
【００２１】
次に、図２のステップＳ１０２の多変量解析の詳細について以下に説明する。
最初に、比較として、一般的なデータ処理による解析について説明する。制御部３の処理制御部３１が一般的な研磨用のレシピを実行したところ、３つのセンサ１０〜１２について図３に例示するような出力波形が得られたものとする。図３の横軸は、時間を示し、縦軸は上から順番に第１のセンサの出力波形、第２のセンサの出力波形、第３のセンサの出力波形を示す。
【００２２】
図３（ａ）は３つのセンサ１０〜１２の出力波形の実測データ（生データ）を示す。第１のセンサ１０は曲線状の出力を示し、第２のセンサ１１はパルス状の出力を示す。即ち、第１のセンサ１０の出力波形は連続して変動しており、第２のセンサ１１の出力波形はローレベルとハイレベルの間で変動している。即ち、これら２つのセンサ１０，１１の出力波形は、有意な変動をしている。これに対し、第３のセンサ１２の値は、変動していない。第３のセンサ１２から出力される波形に変動があったとしても、その変動は０点変動や観測分解能以下の出力変動のようなノイズの範囲内であると考えられる。
【００２３】
続いて、図３（ｂ）に３つのセンサ１０〜１２の出力波形の実測データを正規化処理して得られたデータを示す。ここで、多変量解析においては、各センサ１０〜１２の絶対値は意味を持たないので、制御部３の解析部３２は、各センサ１０〜１２のデータを正規化処理する。これによって、値が全く異なる複数の物理量を同じ尺度で評価可能になり、処理部２の異常検出や異常検出時の要因解析が可能になる。正規化は、例えばセンサ１０〜１２ごとに平均偏差と分散を算出し、平均偏差を標準偏差で割り算することで得られる。
【００２４】
図３（ｂ）に示すように、正規化処理によって、第１のセンサ１０では曲線状の出力が得られ、第２のセンサ１１ではパルス状の出力が得られる。第３のセンサ１２では、正規化処理によって波形が大きくばらついた波形が得られる。これは、第３のセンサ１２は、実測データに有意な波形変動の無かったために、正規化処理によってノイズがセンサ１２の分解能以上に拡大され、ノイズの形状を反映した波形が得られたためである。
【００２５】
このように、第３のセンサ１２の出力波形について正規化処理した後でデータは、大きな変動のあるデータになっている。このために、これら３つのセンサ１０〜１２を用いて多変量解析すると、第３のセンサ１２のノイズレベルの波形に影響を受けた結果になる。このために、本来は半導体製造装置１が正常動作している場合であっても、異常と判定される可能性がある。
【００２６】
これに対して、この実施の形態の半導体装置の製造方法における出力波形及び正規化後のデータについて、図４を参照して説明する。図４の横軸は、時間を示し、縦軸は上から順番に第１のセンサ１０の出力波形、第２のセンサ１１の出力波形、第３のセンサ１２の出力波形を示す。図４（ａ）に示すように、第１のセンサ１０は曲線状の出力を示し、第２のセンサ１１はパルス状の出力を示す。２つのセンサ１０，１１の出力波形は、変動を示していると考えられる。第３のセンサ１２の値は、最初にパルス状の波形Ａ１（第２のデータ）が検出された後、ほぼ一定の値を有する波形Ａ２（第１のデータ）になる。
【００２７】
第３のセンサ１２の出力波形において、最初のパルス状の波形Ａ１は、半導体製造装置１のレシピによって意図的に変化させられたものであり、その発生タイミングは、基板に対する処理が始まる前である。また、変化させた波形Ａ１は、第３のセンサ１２のノイズレベルを越える波形であって、通常の動作時に発生する波形、第３のセンサ１２のダイナミックレンジが分かるような形状である。即ち、この実施の形態の半導体製造装置１のレシピでは、処理を開始する前に、第３のセンサ１２が波形Ａ１を出力するようなステップが追加されている。ここで、第３のセンサ１２の値は、波形Ａ１に続く基板処理中の波形Ａ２は変動していない。波形Ａ２に変動があったとしても、その変動は０点変動や観測分解能以下の出力変動のようなノイズの範囲内であると考えられる。
【００２８】
続いて、図４（ｂ）に正規化処理後の各センサ１０〜１２の出力波形を示す。第１及び第２のセンサ１０，１１のデータは、それぞれ曲線状及びパルス状の出力が得られる。第３のセンサ１２のデータは、最初の波形Ａ１に対応するパルス状のデータと、略直線状のデータが得られる。従来では、ノイズレベルが増幅されて乱れた波形になっていたのに対して、波形Ａ１の存在によって、波形Ａ２のノイズが増幅されることがなくなった。その結果、波形Ａ２の領域では、変化量がほぼゼロになるデータが得られる。
【００２９】
このように、この実施の形態では、レシピによって処理部２を稼動させて基板処理中に発生する波形とは異なる波形Ａ１を第３のセンサ１２から出力させる。処理制御部３１は、各センサ１０〜１２の出力波形を受け取り、解析部３２が波形Ａ１を含む各出力波形を用いて正規化処理する。さらに、解析部３２は、正規化したデータを用いて主成分分析を行う。主成分分析時には、波形Ａ１に相当するデータは考慮しない。これによって、多変量解析時にノイズレベルの変動が増幅されることはない。その結果、ノイズレベルのデータの影響が低減され、半導体製造装置１の運転状態の誤判定が防止される。
【００３０】
次に、この実施の形態の半導体装置に製造方法の適用例として、化学的機械的研磨（ＣＭＰ）装置を例にして説明する。以下においては、最初にＣＭＰ装置の概略構造及びＣＭＰ法による研磨工程の概略を説明し、続いて従来の多変量解析について説明する。さらに、その後に、この実施の形態の半導体装置に製造方法における多変量解析について説明する。
【００３１】
図５に半導体装置の製造装置の一例として、化学的機械的研磨（ＣＭＰ）装置４１を示す。ＣＭＰ装置４１は、処理部２と、制御部３とを有する。処理部２は、回転テーブルになるプラテン（定盤）５０を有する。プラテン５０は、回転軸５１によって回転自在に支持されている。プラテン５０の上面には、研磨布５２が貼り付けられている。プラテン５０の上方には、半導体装置を製造する基板４を保持する研磨ヘッド５５が回転自在に配置されている。研磨ヘッド５５の回転軸５６は、プラテン５０の回転軸５１と平行に配置されている。研磨ヘッド５５には、基板４を所定の圧力で研磨布５２に押し当てる不図示の加圧機構が設けられている。
【００３２】
また、プラテン５０の上方には、プラテン５０の研磨布５２の目立てをするやすり部材が設けられたパッドコンディショナ５８が配置されている。パッドコンディショナ５８は、回転軸５９に下向きに取り付けられており、プラテン５０上での回転と、プラテン５０上での往復移動が可能である。さらに、プラテン５０の上方には、研磨布５２上にスラリを供給する２つのスラリ配管６０，６１と、洗浄等のために研磨布５２上に純水（脱イオン水）を供給することのできる液体配菅２２とが設けられている。
【００３３】
ここで、ＣＭＰ装置４１の処理部２には、多数のセンサ１０〜１２が取り付けられている。例えば、２つのスラリ配管６０，６１のそれぞれには、第１の流量センサ（第１のセンサ１０）と第２の流量センサ（第２のセンサ１１）が取り付けられている。さらに、液体配管６２には、第３の流量センサ（第３のセンサ１２）が取り付けられている。この他にも、不図示のセンサ、例えばプラテン５０の回転数を検出するセンサ、研磨ヘッド５５の回転数を検出するセンサ、基板４の研磨量を測定するセンサなどが取り付けられている。
【００３４】
さらに、ＣＭＰ装置４１における解析処理について説明する。
最初に、センサ１０〜１２の出力波形をそのまま正規化処理した場合について以下に説明する。
まず、図６に所定期間内の第１のセンサ１０の出力波形の一例を示す。第１のセンサ１
０は、例えば、第１のスラリ配管６０の流量を測定するセンサとする。横軸は処理時間を示し、縦軸は第１のセンサ１０の出力波形を示す。第１のセンサ１０の最大流量は５００ｓｃｃｍとする。図６からは、第１のセンサ１０の出力波形が主にゼロより大きい値で推移する第１のグループＧＰ１と、出力波形が主にゼロより小さい値で推移する第２グループＧＰ２があることがわかる。さらに、図７に、同じデータについて、処理日ごとに第１のセンサ１０の出力の平均値をプロットしたグラフを示す。横軸は処理日を示し、縦軸は出力波形の平均値を示す。処理日の前半部分の出力値が第１のグループＧＰ１に属し、処理日の後半部分の出力値が第２のグループＧＰ２に属していた。
【００３５】
比較のために、レシピの指令によって出力値が変動した場合の波形データの一例を図８に示す。図８は、第２のセンサ１１の出力波形、例えば、第２のスラリ配管６１の流量の測定結果である。第２のスラリ配管６１には、最大で３５０ｓｃｃｍ程度の流体が流れた。さらに、処理日によって有意な差は生じていない。このことは、図９に示す出力の平均値からもわかる。
【００３６】
ここで、図６及び図７に示す第１のセンサ１０の出力波形は、第１のグループＧＰ１及び第２のグループＧＰ２のいずれにおいても、許容範囲内である。このデータを含む多数のセンサの出力を用いて主成分解析した結果を図１０に示す。横軸は第１主成分を示し、縦軸は第２主成分を示す。
【００３７】
主成分に着目し分析は、１つの問題に対して複数の要因が考えられる場合に、複数の要因を１つずつ独立に考慮するのではなく、総合的に取り扱うために使用される手法である。例えば、各センサ１０〜１２の平均と標準偏差を算出した後、各センサ１０〜１２の出力と主成分の相関係数行列を作成し、相関係数行列の固有値と固有ベクトルを算出する。相関係数行列は、複数のセンサｓ１、ｓ２、ｓ３、・・・の出力値がそれぞれｘ１、ｘ２、ｘ３、・・・のときに、１つの目の主成分は、ｚ１＝ａ１１×ｘ１＋ａ１２×ｘ２＋ａ１３×ｘ３＋・・・で表すことができる。２つ目の主成分は、ｚ２＝ａ２１×ｘ１＋ａ２２×ｘ２＋ａ２３×ｘ３＋・・・と表され、３つ目以降の主成分についても同様に表される。さらに、各係数ａ１１、ａ１２、ａ１３、・・・を１行目の要素、各係数ａ２１、ａ２２、ａ２３、・・・を２行目の要素とし、３行目以降の要素に３つめ以降の主成分の各係数を用いることで相関係数行列が形成される。
【００３８】
次に、相関係数行列の固有ベクトルから主成分の値を求める。また、相間係数行列の固有値から各主成分の寄与率を求める。主成分の寄与率は、固有値を固有値の総和で割ると得られる。各主成分の寄与率を算出した後、固有値の大きい方から、第１主成分と第２主成分を決定する。
【００３９】
図１０は、各サンプルのスコア値を第１主成分及び第２主成分からなる座標系にプロットしたグラフである。横軸は第１主成分を示し、縦軸は第２主成分を示す。各サンプルのスコア値は、同時に取得した複数のセンサ１０〜１２の出力を正規処理した値と相間係数行列の各係数を用いて、第１主成分についてｚ１の値を、第２の主成分についてｚ２の値をそれぞれ算出して得る。例えば、特定の日の同時期に得られた各センサ１０〜１２のそれぞれの出力波形を１組のデータ、即ち１つのサンプルとして取り扱い、これらデータを多変量解析して第１主成分のスコア値ｚ１と、第２の主成分のスコア値ｚ２を算出する。このようにして算出された第１主成分のスコア値ｚ１及び第２の主成分のスコア値ｚ２をそのサンプルのスコア値としてプロットする。１組のデータから算出されるスコア値によって１つのプロットがなされる。このスコア値がＣＭＰ装置４１の運転状況を判定するための判定値になる。図１０において、横軸の第１主成分に着目すると、プロットされたデータがマイナス側の集合と、プラス側の集合に２極化していることが分かる。
【００４０】
さらに、図１１に第１主成分のデータを時系列に並べてトレンドを調べた結果を示す。横軸は処理日を示し、縦軸は第１主成分を示す。図１１に示すように、トレンドが途中で変化していることがわかる。この変化点の処理日は、図７に示す流量センサの出力値のトレンドが変化した日と一致する。
【００４１】
トレンドの変化の原因を解析するために、サンプルの要因解析した結果を図１２に示す。横軸は各センサ１０〜１２によって検出される物理量が列挙される。縦軸は、ＣＭＰ装置４１の運転状況に影響を与える要因の寄与率を示す。要因は、横軸に列挙されており、例えば、左からパッドコンディショナ５８の掃引トルク、プラテン５０の回転トルク、研磨ヘッド５５の回転トルク、第２のスラリ配管６１の流量、パッドコンディショナ５８の掃引位置、研磨ヘッド５５をプラテン５０に押し付ける圧力、パッドコンディショナ５８の押し付け圧力、第１のスラリ配管６０の流量、研磨ヘッド５５の第３ゾーンの圧力、研磨ヘッド５５の基板４を保持するリテーナリングの圧力、研磨ヘッド５５の基板４を押圧するインナーチューブの圧力、研磨ヘッド５５の回転数、プラテン５０の回転数、パッドコンディショナ５８の回転数がある。これら要因は、センサ１０〜１２の数、つまりセンサ１０〜１２を介して監視するパラメータの種類及び数に相当する。要因の寄与率は、要因によるデータの変動が全変動に占める割合として算出される。
【００４２】
第１のセンサ１０の寄与率が突出していることから、第１のスラリ配管６０の流量が主な原因でデータの２極化が生じたと推定される。しかしながら、実際には、第１のスラリ配管６０の流量には、有意な変動が発生しておらず、第１のセンサ１０はノイズレベルの波形を出力しているのみである。即ち、第１のセンサ１０のノイズレベルの変動が正規化処理によって増幅されることによって、本来は正常動作しているＣＭＰ装置４１に異変が生じ、かつその原因が第１のスラリ配管６０であると判定されてしまった。このように、ノイズを含むセンサデータをそのまま多変量解析することは、ノイズによる誤ったアラーム発報の原因になることがある。さらに、本来捉えるべき別要因での変動を見逃す可能性が高まる。また、本来、着目すべき要因の変動が第１のセンサ１０のノイズに埋もれてしまって見逃す可能性もある。
【００４３】
これに対して、この実施の形態のデータ処理について説明する。
まず、図２のステップＳ１０１に示すように、処理制御部３１は、記憶部２４からレシピを読み込んで実行する。レシピは、基板４を研磨する前に第１のスラリ配管６０からスラリを供給する第１のステップと、これに続く通常の基板処理の第２のステップとに大別される。ここで、レシピによって実行される通常の基板処理を以下に説明する。
【００４４】
通常の基板処理の第２のステップでは、最初に被加工物である基板４を保持した研磨ヘッド５５を研磨布５２上に配置し、スラリをスラリ配管６０，６１から供給しつつプラテン５０、研磨ヘッド５５を回転させる。研磨布５２と基板４とがスラリの砥粒を介して擦れて発熱する。その結果、基板４と研磨布５２の界面の温度が上昇して化学機械研磨が進行する。化学反応が始まると、化学反応による発熱も重畳され、温度上昇が促進される。やがて、定常状態に達し、基板４の表面が一定速度で研磨される。研磨が終了したら、最初に研磨ヘッド５５を上方に引き上げて、純水で高圧洗浄を行い、基板４の表面の研磨の残渣を除去する。さらに、液体配管６２から純水を供給しながらパッドコンディショナ５８を研磨布５２に押し当てて、両者を回転させながらパッドコンディショナ５８で研磨布５２の目立てをする。
【００４５】
このようにレシピを実行することで、第１のセンサ１０の出力波形として、図１３に示すようなデータが得られる。第１のセンサ１０の出力波形は、第１のステップにおいて基板研磨前に出力される出力波形Ａ３（第２のデータ）と、出力波形Ａ３の出力後に開始される第２のステップの出力波形Ａ４（第１のデータ）とからなり、これらは出力波形Ａ３
，Ａ４は連続したデータになっている。研磨開始後の第１のセンサ１０の出力波形Ａ４は、ほぼゼロになっている。これに対し、波形Ａ３は、ノイズレベルの出力波形Ａ４より大きく、出力波形Ａ４に対して有意な変動となる形状及び大きさを有する。このような波形Ａ３の発生タイミングと波形Ａ３の形状としては、例えばパッドコンディショニング時などに研磨液を１秒〜５秒の短時間に、最大流量の１／１０以上の流量を流すことがある。他のセンサ１１〜１２についても同様の波形変化を発生させても良い。
【００４６】
ここで、のレシピを異なる処理日で複数回実行したところ、出力波形Ａ３，Ａ４は、処理日によらずにほぼ同じプロファイルになった。図１４に、日付ごとの第１のセンサ１０の出力の平均値をプロットした。横軸は日付を示し、縦軸は出力の平均値を示す。処理日によって有意な差は生じていないことがわかる。
【００４７】
このデータを含む多数のセンサの出力を用いて主成分解析した結果を図１５に示す。横軸は第１主成分を示し、縦軸は第２主成分を示す。主成分の算出の際には、追加した波形を除いた基板処理中の出力波形に相当するデータが使用される。横軸の第１主成分において、データが大きくばらついていることがわかる。また、楕円で示す正常状態時に得られる主成分のスコア値の範囲から外れたデータも多数表れている。判定部３３は、サンプルのスコア値と、予め記憶部２４に保存されている基準値とを比較する（図２のステップＳ１０３に相当）。主成分解析によって得られたデータが図１５に楕円で示す領域に収まれば、基準値以内であるとみなされる。即ち、図１５の楕円の外に外れたプロットは、基準値から外れており、ＣＭＰ装置４１の運転状況に異常がある可能性があると判定される。基準値から外れた場合（ステップＳ１０４でＮｏ）には、判定部３３がアラームの発令を指令する（ステップＳ１０５）。
【００４８】
ここで、サンプルのスコア値のばらつきや、基準値からの外れを評価するために、第１主成分のデータを時系列に並べてトレンドを調べた結果を図１６に示す。トレンドが途中で２所変化していることがわかる。即ち、トレンドが変わったときに、ＣＭＰ装置４１に有意な変動が発生したと考えられる。さらに、図１７にトレンドの変化の原因を解析した結果を示す。横軸には、図１２と同様の要因が配列されている。図１７に示す例では、研磨ヘッド５５の回転トルクの変動の寄与率が突出している。このことから、ＣＭＰ装置４１では、研磨ヘッド５５の回転トルクに変動が発生していることが分かる。図１６及び図１７に示す解析結果は、判定部３３によってＣＭＰ装置４１の運転状況が異常と判定された場合のみに実施しても良いし、異常の有無に拘らず常に実施しても良い。
【００４９】
以上、説明したように、この実施の形態では、レシピに基板４を処理するステップと、センサ１０〜１２の出力を意図的に変動させるステップを設けたので、基板処理に伴うセンサ１０〜１２の出力波形以外に、有意な変動を有する波形が得られる。追加した波形によって、基板処理中の出力波形に含まれるノイズレベルの信号の増幅が抑制される。その結果、多変量解析におけるノイズの影響を低減できる。このために、半導体製造装置１の運転状態の誤判定を防止できる。
【００５０】
また、レシピによって追加されるセンサ１０〜１２の意図的な出力は、実際のプロセスに影響のないタイミングや、半導体装置の特性に影響を与えない条件で実施される。このために、半導体装置の製造を停止することなく、半導体製造装置１の運転状態の検査が行える。ここで、全てのセンサ１０〜１２の出力をレシピによって意図的に変動させても良いし。特定のセンサ１０〜１２の出力のみが変動するようにレシピを形成しても良い。また、ノイズレベルより大きい波形を出力させるステップは、通常の基板処理のステップの後に実施しても良い。通常の基板処理のステップが複数のステップに分割される場合には、複数のステップの間に、ノイズレベルより大きい波形を出力させるステップを設けても良い。
【００５１】
図２のステップＳ１０４及びＳ１０５の判定処理は、図１５に楕円形に示す正常な範囲を１つでも越えたらアラームを発令しても良いし、正常な範囲を超えるデータが所定数以上になったらアラームを発令しても良い。
【００５２】
ここで、半導体製造装置１が、エッチング装置であり、ガス流量センサの出力波形をレシピに応じて変化させる場合は、処理開始時や真空引き時に全ガスを短時間、例えば１秒〜５秒、最大流量の１／１０以上程度流すステップをレシピに追加する。ガスは実際にエッチング装置内のチャンバに流しても良いし、バイパスラインやベントラインに流しても良い。
【００５３】
また、半導体製造装置１が、真空度センサを有し、そのようなセンサの出力波形をレシピに従って変化させる場合は、例えば、真空度の変化が大きくなるように低圧にコントロールした状態や、ひき切りによる高真空状態となるステップをレシピに追加する。
【００５４】
さらに、半導体製造装置１が、ＣＶＤ装置であり、ガス流量センサの出力波形をレシピに従って変化させる場合は、処理開始時や真空引ききり前に全ガスを短時間、例えば、１秒〜２秒、最大流量の１／１０以上程度流すステップをレシピに追加する。
【００５５】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。第１の実施の形態と同様の構成要素には同一の符号を付してある。また、第１の実施の形態と重複する説明は省略する。この実施の形態では、センサの値をレシピによって意図的に変化させるのではなく、予め用意した波形を追加することを特徴とする。この実施の形態の好適な例としては、例えば、プロセスの直前や直後にセンサの値を大きく変化させることが困難な場合がある。このようなセンサとしては、例えば、クライオポンプの温度センサがある。
【００５６】
この実施の形態の原理について以下に説明する。
まず、図１８に半導体製造装置の一例を示として、スパッタ装置８１を示す。スパッタ装置８１は、処理部２と制御部３とを有する。
処理部２は、真空チャンバ８５内に、基板４の支持台８６を有し、基板４の上方には、ターゲット８７が配置されている。ターゲット８７には、電源８８が接続されている。また、真空チャンバ８５には、ガス供給装置８９が配管接続されると共に、排気装置としてクライオポンプ９０が接続されている。スパッタ装置８１は、クライオポンプ９０に接続される不図示の他のポンプも有する。
【００５７】
制御部３の装置制御部２１は、処理制御部３１と、解析部３２と、判定部３３と、波形形成部３４とに機能分割される。波形形成部３４は、少なくとも１つのセンサ１０〜１２の出力波形（実測データ）に、仮想的な波形データを追加する。
【００５８】
さらに、処理部２には、センサ１０〜１２が取り付けられている。センサ１０〜１２としては、真空チャンバ８５に供給されるガスの流量センサ、ターゲットに印加する電圧を測定するセンサ、クライオポンプの温度センサ、などがある。さらに、処理部２には、図示を省略するその他のセンサも複数取り付けられている。
【００５９】
さらに、スパッタ装置８１は、図１９のフローチャートに従って基板４上に薄膜を形成する。ステップＳ１０１では、処理制御部３１が、記憶装置２４からレシピを読み込み、レシピを実行して基板４の表面に薄膜を形成する。処理後の基板４は、例えば、他の工程のために処理部２から搬出される。さらに、次の基板４が処理部２に搬入される。
【００６０】
続くステップＳ１０１Ａでは、波形形成部３４によって少なくとも１つのセンサ１０〜１２の出力波形に、記憶部２４に保存されている波形が追加される。追加される波形のデータは、各センサ１０〜１２において有意な数値変化をした場合に生じる波形の一例、例えばスイープ波形に相当する。波形形成部３４では、予めセンサごとに記憶装置２４に保存しておいた波形データ（第２のデータ）を読み出し、実際の出力波形（第１のデータ）の最後に付加する。波形データを追加するタイミングは、処理に影響のない時間領域であり、実測データの最初に波形データを追加しても良い。
【００６１】
ステップＳ１０２では、多数のセンサ１０〜１２の出力から、解析部３２が多変量解析を行う。続くステップＳ１０３では、判定部３３が判定処理を行う。ここで、ステップＳ１０４の判定処理で使用する基準値には、正常な処理状態のセンサデータを多変量解析した結果が用いられる。
【００６２】
判定の結果、次の基板の処理が続行可能であれば（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、ここでの処理を終了する。この場合には、次の基板の処理に移行する。これに対し、判定の結果が半導体製造装置１のメンテナンスなどが必要である場合には（ステップＳ１０４でＮｏ）、ステップＳ１０５に進んで、判定部３３がアラームを発令する。
【００６３】
ここで、波形形成部３４による波形追加の一例について図２０を参照して説明する。
図２０（ａ）に示すように、第１のセンサ１０は曲線状の出力の最後に、直線状に数値が上昇するような波形が追加される。同様に、第２のセンサ１１はパルス状の出力の最後に、直線状に数値が上昇するような波形が追加される。第３のセンサ１２の値は、ほぼ一定値の波形の最後に、直線状に数値が上昇するような波形が追加される。
【００６４】
図２０（ｂ）に示すように、正規化処理後では、各センサ１０〜１２のそれぞれの実測データに対応するデータの後に、直線状に数値が上昇するようなデータが追加されたデータが得られる。
【００６５】
追加される波形データとしては、センサ１０〜１２の正常な出力レンジ幅のスイープ波形がある。また、センサ１０〜１２の長期的な出力値の最小値と最大値を調べ、最小値と最大値を含む波形を作成しても良い。
【００６６】
次に、この実施の形態の半導体装置に製造方法について説明する。以下においては、最初に比較例として一般的に多変量解析について説明する。さらに、その後に、この実施の形態の半導体装置に製造方法における多変量解析について説明する。
【００６７】
ここで、クライオポンプの温度は設定値から大きくずれることは無い。しかし、センサ出力には、ノイズが入ったり、温度ゆらぎによって変動が起こったりする可能性がある。温度ゆらぎは、例えば、１０Ｋ設定でプラスマイナス１Ｋ、１００Ｋ設定でプラスマイナス数Ｋ程度である。このために、微小な変動があった波形データをそのまま多変量解析すると、このノイズやゆらぎを有意な変動として捉えてしまうことがある。
【００６８】
図２１に仮想の波形データが波形形成部３４によって追加される前の実測データの１０Ｋ、１００Ｋのクライオポンプ９０の温度の波形データを複数日分、重ね合わせた図である。第１のセンサ１０は、１０Ｋから１１Ｋの間で変動している。図２２に示すように、第１のセンサ１０の平均値のトレンドを示す。また、図２３に示すように、第２のセンサ１１は、９９Ｋから１００Ｋの間で変動している。図２４に示すように、第２のセンサの平均値のトレンドを示す。第１及び第２のセンサ１０，１１共に、ノイズ又はゆらぎと思われる１Ｋの振動が出ているのがわかる。即ち、第１及び第２のセンサ１０，１１の出力波形は、スパッタ装置８１の異常を示すような有意な変動は示していない。
【００６９】
図２５に、仮想データを追加しない温度の波形データを用いて、主成分解析した結果を示す。Ｘ軸が第１主成分を示し、Ｙ軸が第２主成分を示す。基準値から求められる楕円の範囲を大きく外れたプロットが多数存在する。また、図２６に第１主成分のトレンドチャートを示す。第１主成分のスコア値が、マイナス方向にばらついていることが分かる。
【００７０】
さらに、トレンドの変化の原因を解析した結果を図２７に示す。横軸は各センサ１０〜１２によって検出される物理量が列挙される。要因には、例えば、左から第３の流量計、第１の流量計、直流電流、電圧、電力、第１冷却ステージ温度、第２冷却ステージ温度、チャンバ内圧（その１）、排気管圧力、チャンバ内圧（その２）、ヒータ／サセプタ温度、チャンバ内圧（その３）がある。縦軸は第１主成分のスコア値の寄与率を示す。図２７からは、スパッタ装置８１の異常状態は、第１冷却ステージ温度の変動、つまり第１の出力センサ１０の出力波形が主な要因であるとみなされる。
【００７１】
このように、有意な変動を示していない第１のセンサ１０の出力を正規化処理すると、ノイズ成分が増幅され、本来は正常な第１冷却ステージ温度に異常があるかのような解析結果が出てしまう。このような誤判定を防止するために、この実施の形態では、以下のように波形を追加することで誤判定を防止する。
【００７２】
即ち、この実施の形態では、図１９のステップＳ１０１で通常の基板処理として、基板４に対して薄膜を形成する。このとき、各センサ１０〜１２からは、処理に応じた波形が出力される。これら各センサ１０〜１２の出力波形には、ステップＳ１０１Ａにおいてレシピによる出力とは別の波形が追加される。具体的には、図２８に示すように、レシピ実行中の第１のセンサ１０の出力波形Ａ５（第１のデータ）の最後に、１５Ｋの波形Ａ６（第２のデータ）が追加される。同様に、図２９に示すように、レシピ実行中の第２のセンサの出力波形Ａ７（第１のデータ）の最後に、１１０Ｋの波形Ａ８（第２のデータ）が追加される。
【００７３】
このように追加される波形Ａ６，Ａ８は、実際にスパッタ装置８１のパラメータを変動させたのではなく、予め登録されるデータを実測データ（Ａ５，Ａ７）に追加される。基板処理中の出力波形Ａ５，Ａ７は、ほぼゼロになっている。これに対し、波形Ａ６，Ａ８は、ノイズレベルの出力波形Ａ５，Ａ７より大きく、出力波形Ａ５，Ａ７に対して有意な変動となる形状及び大きさを有する。
【００７４】
さらに、ステップＳ１０２の解析処理では、追加した波形Ａ６，Ａ８を含めたそれぞれのセンサ１０〜１１の波形を用いて正規化処理する。正規化後のデータを用いて主成分解析した結果を図３０に示す。横軸は第１主成分を示し、縦軸は第２主成分を示す。波形形成部３４によって実測データに出力波形を追加した後に多変量解析することにより、クライオポンプ９０の温度要因で発生していた第１主成分のばらつきが消えていることがわかる。ここで、主成分の算出には、追加した波形Ａ６，Ａ８の除いたプロセス中の波形Ａ５，Ａ７に相当するデータが使用される。
【００７５】
ここで、図３１に示すトレンドチャートには、大きな変動は見られなかった。また、図３２に要因解析の結果を示すように、第１主成分変動の要因は、第１冷却ステージ温度以外の要因、即ち排気管の圧力変動であることが分かる。判定部３３は、基準値に基づく楕円を越えるプロット（判定値）があることから、アラームを発令する。
【００７６】
以上、説明したように、この実施の形態では、センサ１０〜１２の出力波形を意図的に変化させるようなレシピを実行できない場合に、予め用意してあった波形を追加した状態で正規化処理を行い、多変量解析をするようにしたので、ノイズレベルの波形による影響
を低減できる。これによって、第１の実施の形態と同様の効果が得られる。
【００７７】
ここで、スパッタ装置８１において、ガス流量などのセンサについては、第１の実施の形態と同様にレシピ変更で対応できる。即ち、１つの半導体製造装置１において、レシピのステップによって波形を追加するセンサと、レシピによらずに予め用意されているデータを追加するセンサとがあっても良い。この場合は、少なくとも１つのセンサの出力波形にレシピによって波形が追加され、少なくとも１つのセンサの出力波形に仮想的なデータが追加される。
【００７８】
各実施の形態には、コンピュータをステップＳ１０１からステップＳ１０５を実施させるプログラムも含まれる。さらに、プログラムを保存した記録媒体や、プログラムをダウンロード可能な状態にコンピュータに保管することも各実施の形態の実施に含まれる。
また、各実施の形態において、制御部３は、装置制御と多変量解析を行い、その他の装置や作業者が判定処理しても良い。
【００７９】
また、図３３に半導体装置の製造システムの概略図を示すように、半導体製造装置１にネットワークを介して接続されるコンピュータ１０１の装置制御部１２１に解析部３２や、判定部３３、波形形成部３４を設けても良い。コンピュータ１０１は、装置制御部２１、表示部１２２、入出力装置１２３、記憶部２４を有する。記憶部２４には、解析部３２でデータ処理するときに使用する係数などのデータ、判定部３３で使用する判定基準値などが記憶されている。このような半導体装置の製造システム１００においては、第２の実施の形態と同様の効果が得られる。
【００８０】
ここで、図３３に示す半導体装置の製造システム１００のコンピュータ１０１は、波形形成部３４を有しない構成でも良い。この場合には、半導体製造装置１で実施されるレシピによって、少なくとも１つのセンサ１０〜１２の出力波形に波形が追加される。この半導体装置の製造システム１００においては、第１の実施の形態と同様に効果が得られる。
【００８１】
ここで挙げた全ての例及び条件的表現は、発明者が技術促進に貢献した発明及び概念を読者が理解するのを助けるためのものであり、ここで具体的に挙げたそのような例及び条件に限定することなく解釈するものであり、また、明細書におけるそのような例の編成は本発明の優劣を示すこととは関係ない。本発明の実施形態を詳細に説明したが、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、それに対して種々の変更、置換及び変形を施すことができる。
【００８２】
以下に、実施の形態の特徴について付記する。
（付記１） 半導体装置を製造する基板を処理する処理部に取り付けられたセンサから、前記基板を処理するときに出力される第１のデータを取得する工程と、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータを前記センサの出力として取得する工程と、前記第１のデータ及び第２のデーの両方を用いて前記センサの出力値を正規化する工程と、前記処理部に取り付けられた、前記センサを含む複数のセンサから取得した出力値のそれぞれを正規化した値を用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する工程と、を含むことを特徴とする半導体装置に製造方法。
（付記２） 記憶部に登録されているレシピの第１のステップを実施して前記第２のデータを取得し、前記レシピの第２のステップを実施して前記基板を処理すると共に、前記第１のデータを取得することを特徴とする付記１に記載の半導体装置に製造方法。
（付記３） 第２のデータを取得する工程は、前記記憶部に登録されている前記第２のデータを前記第１のデータに追加することを特徴とする付記１又は付記２に記載の半導体装置に製造方法。
（付記４） 前記第２のデータは、前記センサのダイナミックレンジに相当する波形又は
スイープ波形であることを特徴とする付記１乃至付記３のいずれか一項に記載の半導体装置の製造方法。
（付記５） 前記処理部が正常動作しているときの判定値を基準値として予め登録しておき、作成した判定値が基準値を越えたときにアラームを発令する工程を含む付記１乃至付記４のいずれか一項に記載の半導体装置の製造方法。
（付記６） 半導体装置を製造する基板を処理する処理部と、前記基板に対する処理を監視するために前記処理部に取り付けられた複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つのセンサの出力として、第１のデータと、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータとを取得する装置制御部と、前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化すると共に、複数のセンサのそれぞれの出力値を正規化したデータを用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する解析部と、を含むことを特徴とする半導体装置の製造装置。
（付記７） 前記基板を処理して前記第１のデータを取得するステップと、前記第２のデータを取得するステップとを含むレシピを記憶させた記憶部を有することを特徴とする付記６に記載の半導体装置の製造装置。
（付記８） 前記基板を処理して前記第１のデータを取得するレシピと、前記第１のデータに追加される前記第２のデータとを記憶させた記憶部を有することを特徴とする付記６に記載の半導体装置の製造装置。
（付記９）前記レシピは、前記基板を処理して前記第１のデータを取得するステップと、前記第２のデータを取得するステップとを含む付記８に記載の半導体装置の製造装置。
（付記１０） 前記処理部が正常動作しているときの判定値を基準値として保持し、作成した判定値が基準値を越えたときにアラームを発令する判定部を含む付記６乃至付記９のいずれか一項に記載の半導体装置の製造装置。
（付記１１） 半導体装置を製造する基板を処理する処理部に取り付けられたセンサから出力される第１のデータを取得し、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータを前記センサの出力として取得し、前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化すると共に、前記処理部に取り付けられた複数のセンサから取得したデータを正規化した値を用いて多変量解析する処理をコンピュータに行わせることを特徴とする半導体装置に製造プログラム。
【符号の説明】
【００８３】
１ 半導体製造装置（半導体装置の製造装置）
２ 処理部
３ 制御部
４ 基板
２４ 記憶部
３１ 処理制御部
３２ 解析部
３３ 判定部
４１ ＣＭＰ装置
８１ スパッタ装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体装置の製造方法及び半導体装置の製造装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の製造工程では、プロセスの安定化と効率的を図るために、半導体装置の製造装置（以下、半導体製造装置という）の運転状態の把握や、監視が重要になっている。このために、半導体装置の運転状態を検知するセンサが、半導体製造装置に多数取り付けられている。さらに、半導体製造装置に基板を搬入する搬送ロボットの位置や向きの情報なども取得することで、より総合的に半導体装置の製造工程を監視する仕組みが構築されている。
【０００３】
半導体装置の製造工程においてプロセスを監視する方法としては、例えば、半導体製造装置で診断用レシピを実施してセンサからのデータを取得し、これらデータに基づいて半導体装置のメンテナンスの要否を判定することがある。この方法では、半導体装置を停止させることなく、メンテナンスの要否を判定できる。さらに、診断用レシピを実行した後は、直ちに通常の生産工程に復帰できる。
【０００４】
また、半導体製造装置がプラズマ半導体製造装置である場合には、プラズマに起因する高周波成分を取り除くことで異常放電の検知を行うことが知られている。高周波成分は、ベースラインが一定であると考えられる短い時間間隔で切り出した波形をフーリエ変換すれば抽出できる。
【０００５】
ここで、センサの数が多くなると、個々のセンサの出力値で半導体装置の運転状態の変化を判断することが難しくなる。さらに、複数のセンサの出力値の変動を組合せることによって初めて検出可能となる事象がある。したがって、センサ毎に運転状況を判定する単変量監視手法では、半導体装置の運転状態の変化を正確に把握することが困難である。このために、多数のセンサが取り付けられた半導体装置では、多変量解析によって統計的に有意な変動を検出することが望ましい。多変量解析の方法としては、主成分解析やＭＴ法（マハラノビスタグチメソッド）等が主に用いられている。また、任意の単位系データを扱う多変量解析においては、異なるセンサのデータを同時に扱うために、各センサから出力されるデータの変動を正規化した上で解析処理が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２６７７１１
【特許文献２】特開２００５−１４４０４３
【特許文献３】特開２００９−１４７１８３
【特許文献４】特開２００４−４７８８５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、センサによっては出力値が変化しないか、変化量が極めて少ないことがある。センサの出力がゼロ点変動であったり、観測分解能以下の変動であったりした場合に、センサの出力波形を正規化処理すると、ノイズレベルのデータの変動が増幅されたデータが得られる。このために、本来はノイズのみであったデータが、有意な変動があるデータとして取り扱われる。この結果、半導体製造装置の運転状況の判定が困難になることがあった。
【０００８】
これに対して、ノイズのみのセンサを監視対象から外して解析処理すると、ノイズのみのセンサの影響を除外できるが、そのセンサにおける異常波形の検出が困難になる。
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、半導体装置の製造工程を精度良く監視することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実施形態の一観点によれば、半導体装置を製造する基板を処理する処理部に取り付けられたセンサから、前記基板を処理するときに出力される第１のデータを取得する工程と前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータを前記センサの出力として取得する工程と、前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化する工程と、前記処理部に取り付けられた、前記センサを含む複数のセンサから取得した出力値のそれぞれを正規化した値を用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する工程と、を含むことを特徴とする半導体装置に製造方法が提供される。
【００１０】
また、実施形態の別の観点によれば、 半導体装置を製造する基板を処理する処理部と、前記基板に対する処理を監視するために前記処理部に取り付けられた複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つのセンサの出力として、第１のデータと、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータとを取得する装置制御部と、前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化すると共に、複数のセンサのそれぞれの出力値を正規化したデータを用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する解析部と、を含むことを特徴とする半導体装置の製造装置が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
有意な変動のないデータが正規化処理によって増幅されることがなくなるので、半導体装置の製造装置の運転状況を正確に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置の概略構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置による処理のフローチャートである。
【図３】図３は、従来の半導体装置の製造装置による処理の原理を説明する図であり（ａ）は実測データを示し、（ｂ）は（ａ）の波形を正規化処理したデータを示す。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置による処理の原理を説明する図であり（ａ）は波形が追加された実測データを示し、（ｂ）は（ａ）の波形を正規化処理したデータを示す。
【図５】図５は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置の一例としてのＣＭＰ装置の概略構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、従来のＣＭＰ装置の第１のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図７】図７は、従来のＣＭＰ装置の第１のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図８】図８は、従来のＣＭＰ装置の第２のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図９】図９は、従来のＣＭＰ装置の第２のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、従来のＣＭＰ装置の主成分分析結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、従来のＣＭＰ装置について第１主成分のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、従来のＣＭＰ装置についての要因解析の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置の第１のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置の第１のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置の主成分分析結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置について第１主成分のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、本発明の第１の実施の形態に係るＣＭＰ装置についての要因解析の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、本発明の第２の実施の形態に係る半導体装置の製造装置の一例としてのスパッタ装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１９】図１９は、本発明の第２の実施の形態に係る半導体装置の製造装置による処理のフローチャートである。
【図２０】図２０は、本発明の第１の実施の形態に係る半導体装置の製造装置による処理の原理を説明する図であり（ａ）は波形が追加された実測データを示し、（ｂ）は（ａ）の波形を正規化処理したデータを示す。
【図２１】図２１は、従来のスパッタ装置の第１のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、従来のスパッタ装置の第１のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、従来のスパッタ装置の第２のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、従来のスパッタ装置の第２のセンサの出力波形のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図２５】図２５は、従来のスパッタ装置の主成分分析結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。
【図２６】図２６は、従来のスパッタ装置について第１主成分のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図２７】図２７は、従来のスパッタ装置についての要因解析の一例を示す図である。
【図２８】図２８は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置の第１のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置の第２のセンサの出力波形の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置の主成分分析結果をプロットしたグラフの一例を示す図である。
【図３１】図３１は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置について第１主成分のトレンドチャートの一例を示す図である。
【図３２】図３２は、本発明の第２の実施の形態に係るスパッタ装置についての要因解析の一例を示す図である。
【図３３】図３３は、本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
発明の目的及び利点は、請求の範囲に具体的に記載された構成要素及び組み合わせによ
って実現され達成される。
前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、典型例及び説明のためのものであって、本発明を限定するためのものではない。
【００１４】
（第１の実施の形態）
図面を参照して第１の実施の形態について詳細に説明する。
図１に半導体装置の製造装置の一例を示す。半導体装置の製造装置１（以下、半導体製造装置１という）は、半導体装置を製造する基板に対して所定の処置を施す処理部２と、処理部２をコントロールする制御部３とを有する。処理部２は、処理を制御するために使用される多数のセンサ１０，１１，１２が取り付けられている。センサ１０〜１２の数は、３つに限定されない。
【００１５】
制御部３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリなどを有する装置制御部２１と、データの入出力を制御する入出力装置２２と、データを表示する表示部２３と、データを記憶する記憶装置２４とを有する。
【００１６】
装置制御部２１は、処理部２を制御する処理制御部３１と、各センサ１０〜１２の出力を多変量解析し、処理装置１の運転状況を判定する判定値を算出する解析部３２と、多変量解析結果に基づいて半導体製造装置１の状態を評価する判定部３３とに機能分割される。
【００１７】
入出力装置２２としては、例えばキーボードやマウス、通信制御装置、印刷装置などがある。表示部２３は、例えばディスプレイがある。記憶部２４には、基板を処理するレシピや、解析部３２でデータ処理するときに使用する係数などのデータ、判定部３３で使用する判定基準値などが記憶されている。
【００１８】
次に、この実施の形態の半導体装置の製造方法について以下に説明する。
最初に、図２に示すフローチャートを参照して半導体製造装置１の動作の概略を説明する。ステップＳ１０１では、処理制御部３１が、記憶装置２４からレシピを読み込み、レシピを実行して所定の処理を基板に対して実行する。このレシピには、基板を処理するステップと、少なくとも１つのセンサ１０〜１２に擬似的な波形を出力させるステップとが含まれる。処理後の基板は、例えば、他の工程のために処理部２から搬出される。さらに、未処理の基板が新たに処理部２に搬入される。
【００１９】
ステップＳ１０２では、解析部３２が、多数のセンサ１０〜１２の出力を用いて多変量解析する。続くステップＳ１０３では、判定部３３が多変量解析の結果を使用して、半導体製造装置１の運転状態を判定する。ここで、ステップＳ１０４の判定処理で使用する基準値は、正常な運転状態のモデルとして記憶装置２４に予め登録されているデータを用いる。正常な動作状態のモデルは、例えば、正常時のセンサデータを蓄積し、それらデータを用いて主成分分析し、正常運転時のパラメータや、ばらつきデータを算出することで作成される。
【００２０】
判定の結果、次の基板の処理が可能であれば（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、ここでの処理を終了する。この場合には、次の基板の処理に移行する。これに対し、判定の結果が半導体製造装置１のメンテナンスなどが必要である場合には（ステップＳ１０４でＮｏ）、ステップＳ１０５に進んで、判定部３３がアラームを発令する。アラームは、例えば、表示部２３に表示される。また、アラームは、電子メールなどを用いて作業者が使用する情報端末に送信しても良い。
【００２１】
次に、図２のステップＳ１０２の多変量解析の詳細について以下に説明する。
最初に、比較として、一般的なデータ処理による解析について説明する。制御部３の処理制御部３１が一般的な研磨用のレシピを実行したところ、３つのセンサ１０〜１２について図３に例示するような出力波形が得られたものとする。図３の横軸は、時間を示し、縦軸は上から順番に第１のセンサの出力波形、第２のセンサの出力波形、第３のセンサの出力波形を示す。
【００２２】
図３（ａ）は３つのセンサ１０〜１２の出力波形の実測データ（生データ）を示す。第１のセンサ１０は曲線状の出力を示し、第２のセンサ１１はパルス状の出力を示す。即ち、第１のセンサ１０の出力波形は連続して変動しており、第２のセンサ１１の出力波形はローレベルとハイレベルの間で変動している。即ち、これら２つのセンサ１０，１１の出力波形は、有意な変動をしている。これに対し、第３のセンサ１２の値は、変動していない。第３のセンサ１２から出力される波形に変動があったとしても、その変動は０点変動や観測分解能以下の出力変動のようなノイズの範囲内であると考えられる。
【００２３】
続いて、図３（ｂ）に３つのセンサ１０〜１２の出力波形の実測データを正規化処理して得られたデータを示す。ここで、多変量解析においては、各センサ１０〜１２の絶対値は意味を持たないので、制御部３の解析部３２は、各センサ１０〜１２のデータを正規化処理する。これによって、値が全く異なる複数の物理量を同じ尺度で評価可能になり、処理部２の異常検出や異常検出時の要因解析が可能になる。正規化は、例えばセンサ１０〜１２ごとに平均偏差と分散を算出し、平均偏差を標準偏差で割り算することで得られる。
【００２４】
図３（ｂ）に示すように、正規化処理によって、第１のセンサ１０では曲線状の出力が得られ、第２のセンサ１１ではパルス状の出力が得られる。第３のセンサ１２では、正規化処理によって波形が大きくばらついた波形が得られる。これは、第３のセンサ１２は、実測データに有意な波形変動の無かったために、正規化処理によってノイズがセンサ１２の分解能以上に拡大され、ノイズの形状を反映した波形が得られたためである。
【００２５】
このように、第３のセンサ１２の出力波形について正規化処理した後でデータは、大きな変動のあるデータになっている。このために、これら３つのセンサ１０〜１２を用いて多変量解析すると、第３のセンサ１２のノイズレベルの波形に影響を受けた結果になる。このために、本来は半導体製造装置１が正常動作している場合であっても、異常と判定される可能性がある。
【００２６】
これに対して、この実施の形態の半導体装置の製造方法における出力波形及び正規化後のデータについて、図４を参照して説明する。図４の横軸は、時間を示し、縦軸は上から順番に第１のセンサ１０の出力波形、第２のセンサ１１の出力波形、第３のセンサ１２の出力波形を示す。図４（ａ）に示すように、第１のセンサ１０は曲線状の出力を示し、第２のセンサ１１はパルス状の出力を示す。２つのセンサ１０，１１の出力波形は、変動を示していると考えられる。第３のセンサ１２の値は、最初にパルス状の波形Ａ１（第２のデータ）が検出された後、ほぼ一定の値を有する波形Ａ２（第１のデータ）になる。
【００２７】
第３のセンサ１２の出力波形において、最初のパルス状の波形Ａ１は、半導体製造装置１のレシピによって意図的に変化させられたものであり、その発生タイミングは、基板に対する処理が始まる前である。また、変化させた波形Ａ１は、第３のセンサ１２のノイズレベルを越える波形であって、通常の動作時に発生する波形、第３のセンサ１２のダイナミックレンジが分かるような形状である。即ち、この実施の形態の半導体製造装置１のレシピでは、処理を開始する前に、第３のセンサ１２が波形Ａ１を出力するようなステップが追加されている。ここで、第３のセンサ１２の値は、波形Ａ１に続く基板処理中の波形Ａ２は変動していない。波形Ａ２に変動があったとしても、その変動は０点変動や観測分解能以下の出力変動のようなノイズの範囲内であると考えられる。
【００２８】
続いて、図４（ｂ）に正規化処理後の各センサ１０〜１２の出力波形を示す。第１及び第２のセンサ１０，１１のデータは、それぞれ曲線状及びパルス状の出力が得られる。第３のセンサ１２のデータは、最初の波形Ａ１に対応するパルス状のデータと、略直線状のデータが得られる。従来では、ノイズレベルが増幅されて乱れた波形になっていたのに対して、波形Ａ１の存在によって、波形Ａ２のノイズが増幅されることがなくなった。その結果、波形Ａ２の領域では、変化量がほぼゼロになるデータが得られる。
【００２９】
このように、この実施の形態では、レシピによって処理部２を稼動させて基板処理中に発生する波形とは異なる波形Ａ１を第３のセンサ１２から出力させる。処理制御部３１は、各センサ１０〜１２の出力波形を受け取り、解析部３２が波形Ａ１を含む各出力波形を用いて正規化処理する。さらに、解析部３２は、正規化したデータを用いて主成分分析を行う。主成分分析時には、波形Ａ１に相当するデータは考慮しない。これによって、多変量解析時にノイズレベルの変動が増幅されることはない。その結果、ノイズレベルのデータの影響が低減され、半導体製造装置１の運転状態の誤判定が防止される。
【００３０】
次に、この実施の形態の半導体装置に製造方法の適用例として、化学的機械的研磨（ＣＭＰ）装置を例にして説明する。以下においては、最初にＣＭＰ装置の概略構造及びＣＭＰ法による研磨工程の概略を説明し、続いて従来の多変量解析について説明する。さらに、その後に、この実施の形態の半導体装置に製造方法における多変量解析について説明する。
【００３１】
図５に半導体装置の製造装置の一例として、化学的機械的研磨（ＣＭＰ）装置４１を示す。ＣＭＰ装置４１は、処理部２と、制御部３とを有する。処理部２は、回転テーブルになるプラテン（定盤）５０を有する。プラテン５０は、回転軸５１によって回転自在に支持されている。プラテン５０の上面には、研磨布５２が貼り付けられている。プラテン５０の上方には、半導体装置を製造する基板４を保持する研磨ヘッド５５が回転自在に配置されている。研磨ヘッド５５の回転軸５６は、プラテン５０の回転軸５１と平行に配置されている。研磨ヘッド５５には、基板４を所定の圧力で研磨布５２に押し当てる不図示の加圧機構が設けられている。
【００３２】
また、プラテン５０の上方には、プラテン５０の研磨布５２の目立てをするやすり部材が設けられたパッドコンディショナ５８が配置されている。パッドコンディショナ５８は、回転軸５９に下向きに取り付けられており、プラテン５０上での回転と、プラテン５０上での往復移動が可能である。さらに、プラテン５０の上方には、研磨布５２上にスラリを供給する２つのスラリ配管６０，６１と、洗浄等のために研磨布５２上に純水（脱イオン水）を供給することのできる液体配菅２２とが設けられている。
【００３３】
ここで、ＣＭＰ装置４１の処理部２には、多数のセンサ１０〜１２が取り付けられている。例えば、２つのスラリ配管６０，６１のそれぞれには、第１の流量センサ（第１のセンサ１０）と第２の流量センサ（第２のセンサ１１）が取り付けられている。さらに、液体配管６２には、第３の流量センサ（第３のセンサ１２）が取り付けられている。この他にも、不図示のセンサ、例えばプラテン５０の回転数を検出するセンサ、研磨ヘッド５５の回転数を検出するセンサ、基板４の研磨量を測定するセンサなどが取り付けられている。
【００３４】
さらに、ＣＭＰ装置４１における解析処理について説明する。
最初に、センサ１０〜１２の出力波形をそのまま正規化処理した場合について以下に説明する。
まず、図６に所定期間内の第１のセンサ１０の出力波形の一例を示す。第１のセンサ１
０は、例えば、第１のスラリ配管６０の流量を測定するセンサとする。横軸は処理時間を示し、縦軸は第１のセンサ１０の出力波形を示す。第１のセンサ１０の最大流量は５００ｓｃｃｍとする。図６からは、第１のセンサ１０の出力波形が主にゼロより大きい値で推移する第１のグループＧＰ１と、出力波形が主にゼロより小さい値で推移する第２グループＧＰ２があることがわかる。さらに、図７に、同じデータについて、処理日ごとに第１のセンサ１０の出力の平均値をプロットしたグラフを示す。横軸は処理日を示し、縦軸は出力波形の平均値を示す。処理日の前半部分の出力値が第１のグループＧＰ１に属し、処理日の後半部分の出力値が第２のグループＧＰ２に属していた。
【００３５】
比較のために、レシピの指令によって出力値が変動した場合の波形データの一例を図８に示す。図８は、第２のセンサ１１の出力波形、例えば、第２のスラリ配管６１の流量の測定結果である。第２のスラリ配管６１には、最大で３５０ｓｃｃｍ程度の流体が流れた。さらに、処理日によって有意な差は生じていない。このことは、図９に示す出力の平均値からもわかる。
【００３６】
ここで、図６及び図７に示す第１のセンサ１０の出力波形は、第１のグループＧＰ１及び第２のグループＧＰ２のいずれにおいても、許容範囲内である。このデータを含む多数のセンサの出力を用いて主成分解析した結果を図１０に示す。横軸は第１主成分を示し、縦軸は第２主成分を示す。
【００３７】
主成分に着目し分析は、１つの問題に対して複数の要因が考えられる場合に、複数の要因を１つずつ独立に考慮するのではなく、総合的に取り扱うために使用される手法である。例えば、各センサ１０〜１２の平均と標準偏差を算出した後、各センサ１０〜１２の出力と主成分の相関係数行列を作成し、相関係数行列の固有値と固有ベクトルを算出する。相関係数行列は、複数のセンサｓ１、ｓ２、ｓ３、・・・の出力値がそれぞれｘ１、ｘ２、ｘ３、・・・のときに、１つの目の主成分は、ｚ１＝ａ１１×ｘ１＋ａ１２×ｘ２＋ａ１３×ｘ３＋・・・で表すことができる。２つ目の主成分は、ｚ２＝ａ２１×ｘ１＋ａ２２×ｘ２＋ａ２３×ｘ３＋・・・と表され、３つ目以降の主成分についても同様に表される。さらに、各係数ａ１１、ａ１２、ａ１３、・・・を１行目の要素、各係数ａ２１、ａ２２、ａ２３、・・・を２行目の要素とし、３行目以降の要素に３つめ以降の主成分の各係数を用いることで相関係数行列が形成される。
【００３８】
次に、相関係数行列の固有ベクトルから主成分の値を求める。また、相間係数行列の固有値から各主成分の寄与率を求める。主成分の寄与率は、固有値を固有値の総和で割ると得られる。各主成分の寄与率を算出した後、固有値の大きい方から、第１主成分と第２主成分を決定する。
【００３９】
図１０は、各サンプルのスコア値を第１主成分及び第２主成分からなる座標系にプロットしたグラフである。横軸は第１主成分を示し、縦軸は第２主成分を示す。各サンプルのスコア値は、同時に取得した複数のセンサ１０〜１２の出力を正規処理した値と相間係数行列の各係数を用いて、第１主成分についてｚ１の値を、第２の主成分についてｚ２の値をそれぞれ算出して得る。例えば、特定の日の同時期に得られた各センサ１０〜１２のそれぞれの出力波形を１組のデータ、即ち１つのサンプルとして取り扱い、これらデータを多変量解析して第１主成分のスコア値ｚ１と、第２の主成分のスコア値ｚ２を算出する。このようにして算出された第１主成分のスコア値ｚ１及び第２の主成分のスコア値ｚ２をそのサンプルのスコア値としてプロットする。１組のデータから算出されるスコア値によって１つのプロットがなされる。このスコア値がＣＭＰ装置４１の運転状況を判定するための判定値になる。図１０において、横軸の第１主成分に着目すると、プロットされたデータがマイナス側の集合と、プラス側の集合に２極化していることが分かる。
【００４０】
さらに、図１１に第１主成分のデータを時系列に並べてトレンドを調べた結果を示す。横軸は処理日を示し、縦軸は第１主成分を示す。図１１に示すように、トレンドが途中で変化していることがわかる。この変化点の処理日は、図７に示す流量センサの出力値のトレンドが変化した日と一致する。
【００４１】
トレンドの変化の原因を解析するために、サンプルの要因解析した結果を図１２に示す。横軸は各センサ１０〜１２によって検出される物理量が列挙される。縦軸は、ＣＭＰ装置４１の運転状況に影響を与える要因の寄与率を示す。要因は、横軸に列挙されており、例えば、左からパッドコンディショナ５８の掃引トルク、プラテン５０の回転トルク、研磨ヘッド５５の回転トルク、第２のスラリ配管６１の流量、パッドコンディショナ５８の掃引位置、研磨ヘッド５５をプラテン５０に押し付ける圧力、パッドコンディショナ５８の押し付け圧力、第１のスラリ配管６０の流量、研磨ヘッド５５の第３ゾーンの圧力、研磨ヘッド５５の基板４を保持するリテーナリングの圧力、研磨ヘッド５５の基板４を押圧するインナーチューブの圧力、研磨ヘッド５５の回転数、プラテン５０の回転数、パッドコンディショナ５８の回転数がある。これら要因は、センサ１０〜１２の数、つまりセンサ１０〜１２を介して監視するパラメータの種類及び数に相当する。要因の寄与率は、要因によるデータの変動が全変動に占める割合として算出される。
【００４２】
第１のセンサ１０の寄与率が突出していることから、第１のスラリ配管６０の流量が主な原因でデータの２極化が生じたと推定される。しかしながら、実際には、第１のスラリ配管６０の流量には、有意な変動が発生しておらず、第１のセンサ１０はノイズレベルの波形を出力しているのみである。即ち、第１のセンサ１０のノイズレベルの変動が正規化処理によって増幅されることによって、本来は正常動作しているＣＭＰ装置４１に異変が生じ、かつその原因が第１のスラリ配管６０であると判定されてしまった。このように、ノイズを含むセンサデータをそのまま多変量解析することは、ノイズによる誤ったアラーム発報の原因になることがある。さらに、本来捉えるべき別要因での変動を見逃す可能性が高まる。また、本来、着目すべき要因の変動が第１のセンサ１０のノイズに埋もれてしまって見逃す可能性もある。
【００４３】
これに対して、この実施の形態のデータ処理について説明する。
まず、図２のステップＳ１０１に示すように、処理制御部３１は、記憶部２４からレシピを読み込んで実行する。レシピは、基板４を研磨する前に第１のスラリ配管６０からスラリを供給する第１のステップと、これに続く通常の基板処理の第２のステップとに大別される。ここで、レシピによって実行される通常の基板処理を以下に説明する。
【００４４】
通常の基板処理の第２のステップでは、最初に被加工物である基板４を保持した研磨ヘッド５５を研磨布５２上に配置し、スラリをスラリ配管６０，６１から供給しつつプラテン５０、研磨ヘッド５５を回転させる。研磨布５２と基板４とがスラリの砥粒を介して擦れて発熱する。その結果、基板４と研磨布５２の界面の温度が上昇して化学機械研磨が進行する。化学反応が始まると、化学反応による発熱も重畳され、温度上昇が促進される。やがて、定常状態に達し、基板４の表面が一定速度で研磨される。研磨が終了したら、最初に研磨ヘッド５５を上方に引き上げて、純水で高圧洗浄を行い、基板４の表面の研磨の残渣を除去する。さらに、液体配管６２から純水を供給しながらパッドコンディショナ５８を研磨布５２に押し当てて、両者を回転させながらパッドコンディショナ５８で研磨布５２の目立てをする。
【００４５】
このようにレシピを実行することで、第１のセンサ１０の出力波形として、図１３に示すようなデータが得られる。第１のセンサ１０の出力波形は、第１のステップにおいて基板研磨前に出力される出力波形Ａ３（第２のデータ）と、出力波形Ａ３の出力後に開始される第２のステップの出力波形Ａ４（第１のデータ）とからなり、これらは出力波形Ａ３
，Ａ４は連続したデータになっている。研磨開始後の第１のセンサ１０の出力波形Ａ４は、ほぼゼロになっている。これに対し、波形Ａ３は、ノイズレベルの出力波形Ａ４より大きく、出力波形Ａ４に対して有意な変動となる形状及び大きさを有する。このような波形Ａ３の発生タイミングと波形Ａ３の形状としては、例えばパッドコンディショニング時などに研磨液を１秒〜５秒の短時間に、最大流量の１／１０以上の流量を流すことがある。他のセンサ１１〜１２についても同様の波形変化を発生させても良い。
【００４６】
ここで、のレシピを異なる処理日で複数回実行したところ、出力波形Ａ３，Ａ４は、処理日によらずにほぼ同じプロファイルになった。図１４に、日付ごとの第１のセンサ１０の出力の平均値をプロットした。横軸は日付を示し、縦軸は出力の平均値を示す。処理日によって有意な差は生じていないことがわかる。
【００４７】
このデータを含む多数のセンサの出力を用いて主成分解析した結果を図１５に示す。横軸は第１主成分を示し、縦軸は第２主成分を示す。主成分の算出の際には、追加した波形を除いた基板処理中の出力波形に相当するデータが使用される。横軸の第１主成分において、データが大きくばらついていることがわかる。また、楕円で示す正常状態時に得られる主成分のスコア値の範囲から外れたデータも多数表れている。判定部３３は、サンプルのスコア値と、予め記憶部２４に保存されている基準値とを比較する（図２のステップＳ１０３に相当）。主成分解析によって得られたデータが図１５に楕円で示す領域に収まれば、基準値以内であるとみなされる。即ち、図１５の楕円の外に外れたプロットは、基準値から外れており、ＣＭＰ装置４１の運転状況に異常がある可能性があると判定される。基準値から外れた場合（ステップＳ１０４でＮｏ）には、判定部３３がアラームの発令を指令する（ステップＳ１０５）。
【００４８】
ここで、サンプルのスコア値のばらつきや、基準値からの外れを評価するために、第１主成分のデータを時系列に並べてトレンドを調べた結果を図１６に示す。トレンドが途中で２所変化していることがわかる。即ち、トレンドが変わったときに、ＣＭＰ装置４１に有意な変動が発生したと考えられる。さらに、図１７にトレンドの変化の原因を解析した結果を示す。横軸には、図１２と同様の要因が配列されている。図１７に示す例では、研磨ヘッド５５の回転トルクの変動の寄与率が突出している。このことから、ＣＭＰ装置４１では、研磨ヘッド５５の回転トルクに変動が発生していることが分かる。図１６及び図１７に示す解析結果は、判定部３３によってＣＭＰ装置４１の運転状況が異常と判定された場合のみに実施しても良いし、異常の有無に拘らず常に実施しても良い。
【００４９】
以上、説明したように、この実施の形態では、レシピに基板４を処理するステップと、センサ１０〜１２の出力を意図的に変動させるステップを設けたので、基板処理に伴うセンサ１０〜１２の出力波形以外に、有意な変動を有する波形が得られる。追加した波形によって、基板処理中の出力波形に含まれるノイズレベルの信号の増幅が抑制される。その結果、多変量解析におけるノイズの影響を低減できる。このために、半導体製造装置１の運転状態の誤判定を防止できる。
【００５０】
また、レシピによって追加されるセンサ１０〜１２の意図的な出力は、実際のプロセスに影響のないタイミングや、半導体装置の特性に影響を与えない条件で実施される。このために、半導体装置の製造を停止することなく、半導体製造装置１の運転状態の検査が行える。ここで、全てのセンサ１０〜１２の出力をレシピによって意図的に変動させても良いし。特定のセンサ１０〜１２の出力のみが変動するようにレシピを形成しても良い。また、ノイズレベルより大きい波形を出力させるステップは、通常の基板処理のステップの後に実施しても良い。通常の基板処理のステップが複数のステップに分割される場合には、複数のステップの間に、ノイズレベルより大きい波形を出力させるステップを設けても良い。
【００５１】
図２のステップＳ１０４及びＳ１０５の判定処理は、図１５に楕円形に示す正常な範囲を１つでも越えたらアラームを発令しても良いし、正常な範囲を超えるデータが所定数以上になったらアラームを発令しても良い。
【００５２】
ここで、半導体製造装置１が、エッチング装置であり、ガス流量センサの出力波形をレシピに応じて変化させる場合は、処理開始時や真空引き時に全ガスを短時間、例えば１秒〜５秒、最大流量の１／１０以上程度流すステップをレシピに追加する。ガスは実際にエッチング装置内のチャンバに流しても良いし、バイパスラインやベントラインに流しても良い。
【００５３】
また、半導体製造装置１が、真空度センサを有し、そのようなセンサの出力波形をレシピに従って変化させる場合は、例えば、真空度の変化が大きくなるように低圧にコントロールした状態や、ひき切りによる高真空状態となるステップをレシピに追加する。
【００５４】
さらに、半導体製造装置１が、ＣＶＤ装置であり、ガス流量センサの出力波形をレシピに従って変化させる場合は、処理開始時や真空引ききり前に全ガスを短時間、例えば、１秒〜２秒、最大流量の１／１０以上程度流すステップをレシピに追加する。
【００５５】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。第１の実施の形態と同様の構成要素には同一の符号を付してある。また、第１の実施の形態と重複する説明は省略する。この実施の形態では、センサの値をレシピによって意図的に変化させるのではなく、予め用意した波形を追加することを特徴とする。この実施の形態の好適な例としては、例えば、プロセスの直前や直後にセンサの値を大きく変化させることが困難な場合がある。このようなセンサとしては、例えば、クライオポンプの温度センサがある。
【００５６】
この実施の形態の原理について以下に説明する。
まず、図１８に半導体製造装置の一例を示として、スパッタ装置８１を示す。スパッタ装置８１は、処理部２と制御部３とを有する。
処理部２は、真空チャンバ８５内に、基板４の支持台８６を有し、基板４の上方には、ターゲット８７が配置されている。ターゲット８７には、電源８８が接続されている。また、真空チャンバ８５には、ガス供給装置８９が配管接続されると共に、排気装置としてクライオポンプ９０が接続されている。スパッタ装置８１は、クライオポンプ９０に接続される不図示の他のポンプも有する。
【００５７】
制御部３の装置制御部２１は、処理制御部３１と、解析部３２と、判定部３３と、波形形成部３４とに機能分割される。波形形成部３４は、少なくとも１つのセンサ１０〜１２の出力波形（実測データ）に、仮想的な波形データを追加する。
【００５８】
さらに、処理部２には、センサ１０〜１２が取り付けられている。センサ１０〜１２としては、真空チャンバ８５に供給されるガスの流量センサ、ターゲットに印加する電圧を測定するセンサ、クライオポンプの温度センサ、などがある。さらに、処理部２には、図示を省略するその他のセンサも複数取り付けられている。
【００５９】
さらに、スパッタ装置８１は、図１９のフローチャートに従って基板４上に薄膜を形成する。ステップＳ１０１では、処理制御部３１が、記憶装置２４からレシピを読み込み、レシピを実行して基板４の表面に薄膜を形成する。処理後の基板４は、例えば、他の工程のために処理部２から搬出される。さらに、次の基板４が処理部２に搬入される。
【００６０】
続くステップＳ１０１Ａでは、波形形成部３４によって少なくとも１つのセンサ１０〜１２の出力波形に、記憶部２４に保存されている波形が追加される。追加される波形のデータは、各センサ１０〜１２において有意な数値変化をした場合に生じる波形の一例、例えばスイープ波形に相当する。波形形成部３４では、予めセンサごとに記憶装置２４に保存しておいた波形データ（第２のデータ）を読み出し、実際の出力波形（第１のデータ）の最後に付加する。波形データを追加するタイミングは、処理に影響のない時間領域であり、実測データの最初に波形データを追加しても良い。
【００６１】
ステップＳ１０２では、多数のセンサ１０〜１２の出力から、解析部３２が多変量解析を行う。続くステップＳ１０３では、判定部３３が判定処理を行う。ここで、ステップＳ１０４の判定処理で使用する基準値には、正常な処理状態のセンサデータを多変量解析した結果が用いられる。
【００６２】
判定の結果、次の基板の処理が続行可能であれば（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、ここでの処理を終了する。この場合には、次の基板の処理に移行する。これに対し、判定の結果が半導体製造装置１のメンテナンスなどが必要である場合には（ステップＳ１０４でＮｏ）、ステップＳ１０５に進んで、判定部３３がアラームを発令する。
【００６３】
ここで、波形形成部３４による波形追加の一例について図２０を参照して説明する。
図２０（ａ）に示すように、第１のセンサ１０は曲線状の出力の最後に、直線状に数値が上昇するような波形が追加される。同様に、第２のセンサ１１はパルス状の出力の最後に、直線状に数値が上昇するような波形が追加される。第３のセンサ１２の値は、ほぼ一定値の波形の最後に、直線状に数値が上昇するような波形が追加される。
【００６４】
図２０（ｂ）に示すように、正規化処理後では、各センサ１０〜１２のそれぞれの実測データに対応するデータの後に、直線状に数値が上昇するようなデータが追加されたデータが得られる。
【００６５】
追加される波形データとしては、センサ１０〜１２の正常な出力レンジ幅のスイープ波形がある。また、センサ１０〜１２の長期的な出力値の最小値と最大値を調べ、最小値と最大値を含む波形を作成しても良い。
【００６６】
次に、この実施の形態の半導体装置に製造方法について説明する。以下においては、最初に比較例として一般的に多変量解析について説明する。さらに、その後に、この実施の形態の半導体装置に製造方法における多変量解析について説明する。
【００６７】
ここで、クライオポンプの温度は設定値から大きくずれることは無い。しかし、センサ出力には、ノイズが入ったり、温度ゆらぎによって変動が起こったりする可能性がある。温度ゆらぎは、例えば、１０Ｋ設定でプラスマイナス１Ｋ、１００Ｋ設定でプラスマイナス数Ｋ程度である。このために、微小な変動があった波形データをそのまま多変量解析すると、このノイズやゆらぎを有意な変動として捉えてしまうことがある。
【００６８】
図２１に仮想の波形データが波形形成部３４によって追加される前の実測データの１０Ｋ、１００Ｋのクライオポンプ９０の温度の波形データを複数日分、重ね合わせた図である。第１のセンサ１０は、１０Ｋから１１Ｋの間で変動している。図２２に示すように、第１のセンサ１０の平均値のトレンドを示す。また、図２３に示すように、第２のセンサ１１は、９９Ｋから１００Ｋの間で変動している。図２４に示すように、第２のセンサの平均値のトレンドを示す。第１及び第２のセンサ１０，１１共に、ノイズ又はゆらぎと思われる１Ｋの振動が出ているのがわかる。即ち、第１及び第２のセンサ１０，１１の出力波形は、スパッタ装置８１の異常を示すような有意な変動は示していない。
【００６９】
図２５に、仮想データを追加しない温度の波形データを用いて、主成分解析した結果を示す。Ｘ軸が第１主成分を示し、Ｙ軸が第２主成分を示す。基準値から求められる楕円の範囲を大きく外れたプロットが多数存在する。また、図２６に第１主成分のトレンドチャートを示す。第１主成分のスコア値が、マイナス方向にばらついていることが分かる。
【００７０】
さらに、トレンドの変化の原因を解析した結果を図２７に示す。横軸は各センサ１０〜１２によって検出される物理量が列挙される。要因には、例えば、左から第３の流量計、第１の流量計、直流電流、電圧、電力、第１冷却ステージ温度、第２冷却ステージ温度、チャンバ内圧（その１）、排気管圧力、チャンバ内圧（その２）、ヒータ／サセプタ温度、チャンバ内圧（その３）がある。縦軸は第１主成分のスコア値の寄与率を示す。図２７からは、スパッタ装置８１の異常状態は、第１冷却ステージ温度の変動、つまり第１の出力センサ１０の出力波形が主な要因であるとみなされる。
【００７１】
このように、有意な変動を示していない第１のセンサ１０の出力を正規化処理すると、ノイズ成分が増幅され、本来は正常な第１冷却ステージ温度に異常があるかのような解析結果が出てしまう。このような誤判定を防止するために、この実施の形態では、以下のように波形を追加することで誤判定を防止する。
【００７２】
即ち、この実施の形態では、図１９のステップＳ１０１で通常の基板処理として、基板４に対して薄膜を形成する。このとき、各センサ１０〜１２からは、処理に応じた波形が出力される。これら各センサ１０〜１２の出力波形には、ステップＳ１０１Ａにおいてレシピによる出力とは別の波形が追加される。具体的には、図２８に示すように、レシピ実行中の第１のセンサ１０の出力波形Ａ５（第１のデータ）の最後に、１５Ｋの波形Ａ６（第２のデータ）が追加される。同様に、図２９に示すように、レシピ実行中の第２のセンサの出力波形Ａ７（第１のデータ）の最後に、１１０Ｋの波形Ａ８（第２のデータ）が追加される。
【００７３】
このように追加される波形Ａ６，Ａ８は、実際にスパッタ装置８１のパラメータを変動させたのではなく、予め登録されるデータを実測データ（Ａ５，Ａ７）に追加される。基板処理中の出力波形Ａ５，Ａ７は、ほぼゼロになっている。これに対し、波形Ａ６，Ａ８は、ノイズレベルの出力波形Ａ５，Ａ７より大きく、出力波形Ａ５，Ａ７に対して有意な変動となる形状及び大きさを有する。
【００７４】
さらに、ステップＳ１０２の解析処理では、追加した波形Ａ６，Ａ８を含めたそれぞれのセンサ１０〜１１の波形を用いて正規化処理する。正規化後のデータを用いて主成分解析した結果を図３０に示す。横軸は第１主成分を示し、縦軸は第２主成分を示す。波形形成部３４によって実測データに出力波形を追加した後に多変量解析することにより、クライオポンプ９０の温度要因で発生していた第１主成分のばらつきが消えていることがわかる。ここで、主成分の算出には、追加した波形Ａ６，Ａ８の除いたプロセス中の波形Ａ５，Ａ７に相当するデータが使用される。
【００７５】
ここで、図３１に示すトレンドチャートには、大きな変動は見られなかった。また、図３２に要因解析の結果を示すように、第１主成分変動の要因は、第１冷却ステージ温度以外の要因、即ち排気管の圧力変動であることが分かる。判定部３３は、基準値に基づく楕円を越えるプロット（判定値）があることから、アラームを発令する。
【００７６】
以上、説明したように、この実施の形態では、センサ１０〜１２の出力波形を意図的に変化させるようなレシピを実行できない場合に、予め用意してあった波形を追加した状態で正規化処理を行い、多変量解析をするようにしたので、ノイズレベルの波形による影響
を低減できる。これによって、第１の実施の形態と同様の効果が得られる。
【００７７】
ここで、スパッタ装置８１において、ガス流量などのセンサについては、第１の実施の形態と同様にレシピ変更で対応できる。即ち、１つの半導体製造装置１において、レシピのステップによって波形を追加するセンサと、レシピによらずに予め用意されているデータを追加するセンサとがあっても良い。この場合は、少なくとも１つのセンサの出力波形にレシピによって波形が追加され、少なくとも１つのセンサの出力波形に仮想的なデータが追加される。
【００７８】
各実施の形態には、コンピュータをステップＳ１０１からステップＳ１０５を実施させるプログラムも含まれる。さらに、プログラムを保存した記録媒体や、プログラムをダウンロード可能な状態にコンピュータに保管することも各実施の形態の実施に含まれる。
また、各実施の形態において、制御部３は、装置制御と多変量解析を行い、その他の装置や作業者が判定処理しても良い。
【００７９】
また、図３３に半導体装置の製造システムの概略図を示すように、半導体製造装置１にネットワークを介して接続されるコンピュータ１０１の装置制御部１２１に解析部３２や、判定部３３、波形形成部３４を設けても良い。コンピュータ１０１は、装置制御部２１、表示部１２２、入出力装置１２３、記憶部２４を有する。記憶部２４には、解析部３２でデータ処理するときに使用する係数などのデータ、判定部３３で使用する判定基準値などが記憶されている。このような半導体装置の製造システム１００においては、第２の実施の形態と同様の効果が得られる。
【００８０】
ここで、図３３に示す半導体装置の製造システム１００のコンピュータ１０１は、波形形成部３４を有しない構成でも良い。この場合には、半導体製造装置１で実施されるレシピによって、少なくとも１つのセンサ１０〜１２の出力波形に波形が追加される。この半導体装置の製造システム１００においては、第１の実施の形態と同様に効果が得られる。
【００８１】
ここで挙げた全ての例及び条件的表現は、発明者が技術促進に貢献した発明及び概念を読者が理解するのを助けるためのものであり、ここで具体的に挙げたそのような例及び条件に限定することなく解釈するものであり、また、明細書におけるそのような例の編成は本発明の優劣を示すこととは関係ない。本発明の実施形態を詳細に説明したが、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、それに対して種々の変更、置換及び変形を施すことができる。
【００８２】
以下に、実施の形態の特徴について付記する。
（付記１） 半導体装置を製造する基板を処理する処理部に取り付けられたセンサから、前記基板を処理するときに出力される第１のデータを取得する工程と、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータを前記センサの出力として取得する工程と、前記第１のデータ及び第２のデーの両方を用いて前記センサの出力値を正規化する工程と、前記処理部に取り付けられた、前記センサを含む複数のセンサから取得した出力値のそれぞれを正規化した値を用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する工程と、を含むことを特徴とする半導体装置に製造方法。
（付記２） 記憶部に登録されているレシピの第１のステップを実施して前記第２のデータを取得し、前記レシピの第２のステップを実施して前記基板を処理すると共に、前記第１のデータを取得することを特徴とする付記１に記載の半導体装置に製造方法。
（付記３） 第２のデータを取得する工程は、前記記憶部に登録されている前記第２のデータを前記第１のデータに追加することを特徴とする付記１又は付記２に記載の半導体装置に製造方法。
（付記４） 前記第２のデータは、前記センサのダイナミックレンジに相当する波形又は
スイープ波形であることを特徴とする付記１乃至付記３のいずれか一項に記載の半導体装置の製造方法。
（付記５） 前記処理部が正常動作しているときの判定値を基準値として予め登録しておき、作成した判定値が基準値を越えたときにアラームを発令する工程を含む付記１乃至付記４のいずれか一項に記載の半導体装置の製造方法。
（付記６） 半導体装置を製造する基板を処理する処理部と、前記基板に対する処理を監視するために前記処理部に取り付けられた複数のセンサと、前記複数のセンサの少なくとも１つのセンサの出力として、第１のデータと、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータとを取得する装置制御部と、前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化すると共に、複数のセンサのそれぞれの出力値を正規化したデータを用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する解析部と、を含むことを特徴とする半導体装置の製造装置。
（付記７） 前記基板を処理して前記第１のデータを取得するステップと、前記第２のデータを取得するステップとを含むレシピを記憶させた記憶部を有することを特徴とする付記６に記載の半導体装置の製造装置。
（付記８） 前記基板を処理して前記第１のデータを取得するレシピと、前記第１のデータに追加される前記第２のデータとを記憶させた記憶部を有することを特徴とする付記６に記載の半導体装置の製造装置。
（付記９）前記レシピは、前記基板を処理して前記第１のデータを取得するステップと、前記第２のデータを取得するステップとを含む付記８に記載の半導体装置の製造装置。
（付記１０） 前記処理部が正常動作しているときの判定値を基準値として保持し、作成した判定値が基準値を越えたときにアラームを発令する判定部を含む付記６乃至付記９のいずれか一項に記載の半導体装置の製造装置。
（付記１１） 半導体装置を製造する基板を処理する処理部に取り付けられたセンサから出力される第１のデータを取得し、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータを前記センサの出力として取得し、前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化すると共に、前記処理部に取り付けられた複数のセンサから取得したデータを正規化した値を用いて多変量解析する処理をコンピュータに行わせることを特徴とする半導体装置に製造プログラム。
【符号の説明】
【００８３】
１ 半導体製造装置（半導体装置の製造装置）
２ 処理部
３ 制御部
４ 基板
２４ 記憶部
３１ 処理制御部
３２ 解析部
３３ 判定部
４１ ＣＭＰ装置
８１ スパッタ装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体装置を製造する基板を処理する処理部に取り付けられたセンサから、前記基板を処理するときに出力される第１のデータを取得する工程と
前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータを前記センサの出力として取得する工程と、
前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化する工程と、
前記処理部に取り付けられた、前記センサを含む複数のセンサから取得した出力値のそれぞれを正規化した値を用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する工程と、
を含むことを特徴とする半導体装置に製造方法。
【請求項２】
記憶部に登録されているレシピの第１のステップを実施して前記第２のデータを取得し、前記レシピの第２のステップを実施して前記基板を処理すると共に、前記第１のデータを取得することを特徴とする請求項１に記載の半導体装置に製造方法。
【請求項３】
第２のデータを取得する工程は、前記記憶部に登録されている前記第２のデータを前記第１のデータに追加することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の半導体装置に製造方法。
【請求項４】
半導体装置を製造する基板を処理する処理部と、
前記基板に対する処理を監視するために前記処理部に取り付けられた複数のセンサと、
前記複数のセンサの少なくとも１つのセンサの出力として、第１のデータと、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータとを取得する装置制御部と、
前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化すると共に、複数のセンサのそれぞれの出力値を正規化したデータを用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する解析部と、
を含むことを特徴とする半導体装置の製造装置。
【請求項５】
前記基板を処理して前記第１のデータを取得するステップと、前記第２のデータを取得するステップとを含むレシピを記憶させた記憶部を有することを特徴とする請求項５に記載の半導体装置の製造装置。
【請求項６】
前記基板を処理して前記第１のデータを取得するレシピと、前記第１のデータに追加される前記第２のデータとを記憶させた記憶部を有することを特徴とする請求項６に記載の半導体装置の製造装置。
【請求項１】
半導体装置を製造する基板を処理する処理部に取り付けられたセンサから、前記基板を処理するときに出力される第１のデータを取得する工程と
前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータを前記センサの出力として取得する工程と、
前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化する工程と、
前記処理部に取り付けられた、前記センサを含む複数のセンサから取得した出力値のそれぞれを正規化した値を用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する工程と、
を含むことを特徴とする半導体装置に製造方法。
【請求項２】
記憶部に登録されているレシピの第１のステップを実施して前記第２のデータを取得し、前記レシピの第２のステップを実施して前記基板を処理すると共に、前記第１のデータを取得することを特徴とする請求項１に記載の半導体装置に製造方法。
【請求項３】
第２のデータを取得する工程は、前記記憶部に登録されている前記第２のデータを前記第１のデータに追加することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の半導体装置に製造方法。
【請求項４】
半導体装置を製造する基板を処理する処理部と、
前記基板に対する処理を監視するために前記処理部に取り付けられた複数のセンサと、
前記複数のセンサの少なくとも１つのセンサの出力として、第１のデータと、前記第１のデータのノイズレベルより大きい値を有する第２のデータとを取得する装置制御部と、
前記第１のデータ及び第２のデータの両方を用いて前記センサの出力値を正規化すると共に、複数のセンサのそれぞれの出力値を正規化したデータを用いて多変量解析し、前記処理部の異常を判定する判定値を作成する解析部と、
を含むことを特徴とする半導体装置の製造装置。
【請求項５】
前記基板を処理して前記第１のデータを取得するステップと、前記第２のデータを取得するステップとを含むレシピを記憶させた記憶部を有することを特徴とする請求項５に記載の半導体装置の製造装置。
【請求項６】
前記基板を処理して前記第１のデータを取得するレシピと、前記第１のデータに追加される前記第２のデータとを記憶させた記憶部を有することを特徴とする請求項６に記載の半導体装置の製造装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
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【図９】
【図１０】
【図１１】
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【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【公開番号】特開２０１３−２６５０３（Ｐ２０１３−２６５０３Ａ）
【公開日】平成２５年２月４日（２０１３．２．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１６１０２４（Ｐ２０１１−１６１０２４）
【出願日】平成２３年７月２２日（２０１１．７．２２）
【出願人】（３０８０１４３４１）富士通セミコンダクター株式会社 (2,507)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月４日（２０１３．２．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年７月２２日（２０１１．７．２２）
【出願人】（３０８０１４３４１）富士通セミコンダクター株式会社 (2,507)
【Ｆターム（参考）】
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