特開 2022-185394 情報処理装置、シミュレーション方法及び情報処理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022185394

(43)【公開日】2022-12-14

(54)【発明の名称】情報処理装置、シミュレーション方法及び情報処理システム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20221207BHJP

   H01L 21/00 20060101ALI20221207BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 G

H01L21/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021093049

(22)【出願日】2021-06-02

(71)【出願人】

【識別番号】000219967

【氏名又は名称】東京エレクトロン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】榎本 忠

(72)【発明者】

【氏名】山本 政和

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA13

3C223BA03

3C223BB17

3C223CC02

3C223EB01

3C223FF22

3C223FF23

3C223GG01

3C223HH02

3C223HH04

(57)【要約】

【課題】半導体製造装置内に導入されるガスの温度をプロセスパラメータに含むシミュレーションモデルを構築する。
【解決手段】半導体製造装置において実行中のプロセス状態のシミュレーションを、前記半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行する情報処理装置であって、プロセスパラメータに従ってプロセスを実行中の前記半導体製造装置で測定された物理センサデータを取得する物理センサデータ取得部と、前記物理センサデータを含むプロセスパラメータに従って前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを算出するシミュレーション実行部と、を有し、前記物理センサデータ取得部が取得する物理センサデータは、前記プロセスを実行中の前記半導体製造装置に導入されるガスの温度を含む、情報処理装置が提供される。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

半導体製造装置において実行中のプロセス状態のシミュレーションを、前記半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行する情報処理装置であって、
プロセスパラメータに従ってプロセスを実行中の前記半導体製造装置で測定された物理センサデータを取得する物理センサデータ取得部と、
前記物理センサデータを含むプロセスパラメータに従って前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを算出するシミュレーション実行部と、を有し、
前記物理センサデータ取得部が取得する物理センサデータは、前記プロセスを実行中の前記半導体製造装置に導入されるガスの温度を含む、情報処理装置。

【請求項2】

前記物理センサデータ取得部は、前記半導体製造装置のガス導入口にガスを導入するガス導入配管内に配置された温度センサが測定するガスの温度を取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記物理センサデータと、前記仮想センサデータと、が近似するように、前記プロセスパラメータを調整するプロセスパラメータ調整部を有する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記プロセスパラメータ調整部は、ユーザに指定された物理プロセス結果データとなるように、前記物理プロセス結果データに近似した前記仮想プロセス結果データとなる前記プロセスパラメータを決定する、
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記プロセスパラメータに従ったプロセスを実行後の物理プロセス結果データと、前記シミュレーション実行部により算出された前記仮想プロセス結果データと、が近似すると共に、前記物理センサデータと、前記仮想センサデータと、が近似するように、前記シミュレーションモデルを作成又は更新するシミュレーションモデル編集部を有する、
請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記シミュレーションモデル編集部は、複数台の前記半導体製造装置の前記物理プロセス結果データ、前記仮想プロセス結果データ、前記物理センサデータ、及び前記仮想センサデータ、を用いて、前記シミュレーションモデルを作成又は更新する、
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記物理センサデータ、前記仮想センサデータ、及び前記仮想プロセス結果データを用いて、前記プロセスの実行中に、前記半導体製造装置のプロセス状態を可視化して表示部に表示させる表示制御部を有する、
請求項１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記表示制御部は、前記仮想プロセス結果データによる前記半導体製造装置のプロセス状態と、前記プロセスパラメータに従ったプロセスを実行後の物理プロセス結果データによる前記半導体製造装置のプロセス状態と、を比較できる形態で表示する、
請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記表示制御部は、前記半導体製造装置のプロセス状態を可視化して表示部に表示させる際に、前記物理センサデータの測定ポイント及び前記仮想センサデータの測定ポイントを可視化して表示部に表示させる、
請求項７又は８に記載の情報処理装置。

【請求項10】

情報処理装置が、半導体製造装置において実行中のプロセス状態のシミュレーションを、前記半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行するシミュレーション方法であって、
プロセスパラメータに従ってプロセスを実行中の前記半導体製造装置で測定された物理センサデータを取得する工程と、
前記物理センサデータを含むプロセスパラメータに従って前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを算出する工程と、を有し、
前記物理センサデータを取得する工程では、取得する前記物理センサデータに、前記プロセスを実行中の前記半導体製造装置に導入されるガスの温度を含む、シミュレーション方法。

【請求項11】

半導体製造装置を制御する装置制御コントローラと、前記半導体製造装置において実行中のプロセス状態のシミュレーションを、前記半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行する情報処理装置と、を有する情報処理システムであって、
前記装置制御コントローラは、前記半導体製造装置において実行するプロセスを制御し、
前記情報処理装置は、プロセスパラメータに従ってプロセスを実行中の前記半導体製造装置で測定された物理センサデータを取得する物理センサデータ取得部と、
前記物理センサデータを含むプロセスパラメータに従って前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを算出するシミュレーション実行部と、を有し、
前記物理センサデータ取得部が取得する物理センサデータは、前記プロセスを実行中の前記半導体製造装置に導入されるガスの温度を含む、情報処理システム。

【請求項12】

前記物理センサデータ取得部は、前記半導体製造装置のガス導入口にガスを導入するガス導入配管内に配置された温度センサが測定するガスの温度を取得する、
請求項１１に記載の情報処理システム。

【請求項13】

前記装置制御コントローラは、前記ガスの温度に基づき前記半導体製造装置のガス導入口にガスを導入するガス導入配管内に配置されたヒータを制御する、
請求項１１又は１２に記載の情報処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、シミュレーション方法及び情報処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

半導体製品の製造または研究開発の現場において、プロセスシミュレーションが用いられている。プロセスシミュレーションは半導体プロセス（以下、プロセスと呼ぶ）に関わる様々な物理現象を物理モデルにより扱うことができる（例えば、特許文献１参照）。例えばプロセスシミュレーションでは、プロセスを実行後の測定結果から、プロセスを実行中のプロセス状態を推測する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８－１２５４５１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、半導体製造装置内に導入されるガスの温度をプロセスパラメータに含むシミュレーションモデルを構築する技術を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の一の態様によれば、半導体製造装置において実行中のプロセス状態のシミュレーションを、前記半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行する情報処理装置であって、プロセスパラメータに従ってプロセスを実行中の前記半導体製造装置で測定された物理センサデータを取得する物理センサデータ取得部と、前記物理センサデータを含むプロセスパラメータに従って前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを算出するシミュレーション実行部と、を有し、前記物理センサデータ取得部が取得する物理センサデータは、前記プロセスを実行中の前記半導体製造装置に導入されるガスの温度を含む、情報処理装置が提供される。

【発明の効果】

【0006】

一の側面によれば、半導体製造装置内に導入されるガスの温度をプロセスパラメータに含むシミュレーションモデルを構築することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。

【図2】コンピュータの一例のハードウェア構成図である。

【図3】実施形態に係る自律制御コントローラの一例の機能ブロック図である。

【図4】実施形態に係る解析サーバの一例の機能ブロック図である。

【図5】実施形態に係る情報処理システムの処理のフローチャートである。

【図6】図５の処理に含まれるプロセス実行処理の一例を示すフローチャートである。

【図7】温度評価画面の一例のイメージ図である。

【図8】シミュレーションモデルを編集する処理の一例のフローチャートである。

【図9】実施形態に係る半導体製造装置の一例の概略図である。

【図10】実施形態に係るガスの温度を含んだプロセスパラメータに従ったシミュレーションモデルの作成及び更新の処理を表した一例の説明図である。

【図11】実施形態に係るガスの温度を測定する温度センサの配置例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照して本開示を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。

【0009】

＜システム構成＞
図１は本実施形態に係る情報処理システム５の一例の構成図である。図１に示す情報処理システム５は、半導体製造装置１、既存センサ２、追加センサ３、自律制御コントローラ４、装置制御コントローラ６、ホストコンピュータ７、外部測定器８、解析サーバ７０、ＡＲサーバ７１、管理サーバ７２及びデータレイク７３を有する。

【0010】

半導体製造装置１、自律制御コントローラ４、装置制御コントローラ６、ホストコンピュータ７、外部測定器８、解析サーバ７０、ＡＲサーバ７１、及び管理サーバ７２は、ネットワークＮを介して通信可能に接続される。ネットワークＮの一例としてはＬＡＮ（Local Area Network）が挙げられる。

【0011】

半導体製造装置１は例えば後述する熱処理成膜装置（図９）を一例とし、装置制御コントローラ６の制御によりプロセスパラメータに従ってプロセスを実行する。プロセスパラメータには、熱処理成膜装置の処理容器内の温度、処理容器内の圧力、処理容器内に供給するガスの流量（ガス濃度）、処理容器内に導入されるガスの温度等が含まれる。

【0012】

半導体製造装置１は複数の既存センサ２を搭載している。既存センサ２は熱処理成膜装置の処理容器内の温度、処理容器内の圧力、処理容器内に供給するガスの流量などを物理センサデータとして測定する物理（Ｐｈｙｓｉｃａｌ）センサの一例である。追加センサ３は後述の仮想（Ｖｉｒｔｕａｌ）センサデータの確からしさを確認するために搭載される物理センサの一例である。仮想センサデータは後述のシミュレーションモデル（物理モデル）を元に計算される。追加センサ３はシミュレーションモデルを元に計算される仮想センサデータの確からしさを確認するために搭載されるため、顧客に出荷される最終製品に搭載されていなくてもよい。追加センサ３は温度、圧力等を物理センサデータとして測定する。

【0013】

処理容器内の温度は処理容器に配置されたヒータやガス配管に巻かれたヒータにより制御される。しかしながら、ガス導入配管に巻かれたヒータでは配管内のガスの温度を直接測定できない。また、近年の低温化プロセスでは、ヒータのパワー値が大きいためにヒータによる加熱が膜質の劣化を招く等の影響を与える。このため、処理容器内の熱負荷（Thermal Budget）の低減を図り、低温化プロセスへの影響を低減するために処理容器内のヒータを用いずに処理容器内の温度を制御したい場合がある。そこで、本開示では半導体製造装置１に導入するガスの温度を測定する温度センサを設け、測定したガスの温度に基づき、ガス配管内に設けられたヒータによりガスの温度を直接的に制御することで処理容器内に導入されるガスの温度を変更する。なお、ガス配管内のガスの温度を測定する温度センサは、追加センサ３の一例である。

【0014】

自律制御コントローラ４は半導体製造装置１を自律制御するためのコントローラであって、後述のように、シミュレーションモデルを用いた半導体製造装置１で実行中のプロセス状態のシミュレーション、プロセスパラメータの最適化などを行う。自律制御コントローラ４は半導体製造装置１ごとに設けられている。自律制御コントローラ４は後述のシミュレーションモデルを用いたシミュレーションを実行することにより、ウェーハ上の膜の付き具合（膜の形状、成膜レート等）、ウェーハの温度、ガス、プラズマ密度、プラズマ電子温度などの状態を、プロセスパラメータに従ったプロセスを実行後の結果として算出する。後述のシミュレーションモデルを用いたシミュレーションを実行することにより算出したデータ（仮想データ）には、仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データが含まれる。仮想センサデータは仮想センサから出力されるデータである。仮想プロセス結果データは、仮想データに含まれるデータのうち、仮想センサデータ以外である。

【0015】

装置制御コントローラ６は半導体製造装置１を制御するためのコンピュータ構成を持ったコントローラである。装置制御コントローラ６は後述のように最適化されたプロセスパラメータを、半導体製造装置１の制御部品を制御するプロセスパラメータとして半導体製造装置１に出力する。装置制御コントローラ６は半導体製造装置１毎に設けられた制御部図９の制御部９０）と連携し、半導体製造装置１毎に実行するプロセスを制御する。

【0016】

ホストコンピュータ７は半導体製造装置１に対する指示をオペレータ（作業者）から受け付けると共に、半導体製造装置１に関する情報を作業者に提供するマンマシンインタフェース（ＭＭＩ）の一例である。

【0017】

外部測定器８は、膜厚測定器、シート抵抗測定器、パーティクル測定器など、プロセスパラメータに従ったプロセスの実行後の結果を測定する測定器である。例えば外部測定器８は、モニタウェーハ等のウェーハ上の膜の付き具合を測定する。以下では、外部測定器８により測定したデータを物理プロセス結果データと呼ぶ。

【0018】

解析サーバ７０は後述するようにシミュレーションモデルの更新、プロセスパラメータの最適化のためのデータ解析を行い、必要に応じて故障事前検知やメンテナンス時期事前検知のためのデータ解析などを行う。ＡＲサーバ７１はＡＲ（拡張現実）技術を用いて、半導体製造装置１で実行中のプロセス状態のシミュレーションの結果の画面表示や、保守・メンテナンスなどの作業支援のための画面表示を行う。

【0019】

管理サーバ７２は、データレイク７３などのデータ保存領域に保存された例えば１つ以上の企業の複数の半導体製造装置１に関する情報を管理する。複数の半導体製造装置１に関する情報は、半導体製造装置１でプロセスを実行したプロセスパラメータ、そのプロセスパラメータに従ってプロセスを実行した場合の物理センサデータ、及び物理プロセス結果データ等を含む。このような、複数の半導体製造装置１に関する情報を元にシミュレーションモデルを後述のように編集することで、複数の半導体製造装置１の振る舞いを元にベースのシミュレーションモデルを編集（補正）できる。シミュレーションモデルのベースは、複数の半導体製造装置１を元にした最大公約数的なモデルとなる。

【0020】

シミュレーションモデルのベースは、例えばディープラーニングにより、それぞれの半導体製造装置１へ適合するように編集する。この編集は、例えば半導体製造装置１を運用する毎に実行することで、運用するほど、それぞれの半導体製造装置１におけるシミュレーションモデルの予測精度が向上する。

【0021】

なお、図１の情報処理システム５は一例であり、用途や目的に応じて様々なシステム構成があることは言うまでもない。図１の半導体製造装置１、自律制御コントローラ４、装置制御コントローラ６、ホストコンピュータ７、外部測定器８、解析サーバ７０、ＡＲサーバ７１、及び管理サーバ７２のような装置の区分は一例である。

【0022】

例えば情報処理システム５は、半導体製造装置１、自律制御コントローラ４、装置制御コントローラ６、ホストコンピュータ７、外部測定器８、解析サーバ７０、ＡＲサーバ７１、及び管理サーバ７２の少なくとも２つが一体化された構成であってもよい。またこれらの各部が分割された構成であってもよく、様々な構成が可能である。また、解析サーバ７０、ＡＲサーバ７１は図１の情報処理システム５のように複数台の半導体製造装置１をまとめて扱えるようにしてもよいし、半導体製造装置１と一対一に設けるようにしてもよい。半導体製造装置１と一対一に設けた解析サーバ７０及びＡＲサーバ７１は、対応する半導体製造装置１に特化した処理を行うことができる。

【0023】

＜ハードウェア構成＞
図１に示す情報処理システム５の自律制御コントローラ４、装置制御コントローラ６、ホストコンピュータ７、解析サーバ７０、ＡＲサーバ７１、及び管理サーバ７２は例えば図２に示すようなハードウェア構成のコンピュータにより実現される。図２はコンピュータの一例のハードウェア構成図である。

【0024】

図２のコンピュータ５００は、入力装置５０１、出力装置５０２、外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）５０３、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０４、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０５、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０６、通信Ｉ／Ｆ５０７及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）５０８などを備え、それぞれがバスＢで相互に接続されている。なお、入力装置５０１及び出力装置５０２は必要なときに接続して利用する形態であってもよい。

【0025】

入力装置５０１はキーボードやマウス、タッチパネルなどであり、作業者等が各操作信号を入力するのに用いられる。出力装置５０２はディスプレイ等であり、コンピュータ５００による処理結果を表示する。通信Ｉ／Ｆ５０７はコンピュータ５００をネットワークに接続するインタフェースである。ＨＤＤ５０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置の一例である。

【0026】

外部Ｉ／Ｆ５０３は、外部装置とのインタフェースである。コンピュータ５００は外部Ｉ／Ｆ５０３を介してＳＤ（Secure Digital）メモリカードなどの記録媒体５０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。ＲＯＭ５０５は、プログラムやデータが格納された不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。ＲＡＭ５０４はプログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。

【0027】

ＣＰＵ５０６は、ＲＯＭ５０５やＨＤＤ５０８などの記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ５０４上に読み出し、処理を実行することで、コンピュータ５００全体の制御や機能を実現する演算装置である。

【0028】

図１の自律制御コントローラ４、装置制御コントローラ６、ホストコンピュータ７、解析サーバ７０、ＡＲサーバ７１、及び管理サーバ７２は、図２のコンピュータ５００のハードウェア構成等により、各種機能を実現できる。

【0029】

＜機能構成＞
本実施形態に係る情報処理システム５の自律制御コントローラ４は、例えば図３の機能ブロックで実現される。図３は、本実施形態に係る自律制御コントローラの一例の機能ブロック図である。なお、図３の機能ブロック図は本実施形態の説明に不要な構成について図示を省略している。

【0030】

自律制御コントローラ４は、自律制御コントローラ４用のプログラムを実行することにより、物理プロセス結果データ取得部１００、物理センサデータ取得部１０２、プロセスパラメータ取得部１０４、データベース１０６、シミュレーション実行部１０８、シミュレーション結果判定部１１０、表示制御部１１２、及びシミュレーションモデル更新部１１４を実現している。また、シミュレーション結果判定部１１０は、プロセスパラメータ調整部１２４を有する構成である。

【0031】

物理プロセス結果データ取得部１００は、プロセスパラメータに従ったプロセスを実行後の結果である物理プロセス結果データを取得し、データベース１０６に保存する。

【0032】

物理センサデータ取得部１０２は、既存センサ２及び追加センサ３が測定した物理センサデータを取得し、シミュレーション実行部１０８に提供する。物理センサデータ取得部１０２が取得する物理センサデータには、プロセスを実行中の半導体製造装置１に導入されるガスの温度が含まれる。プロセスパラメータ取得部１０４は半導体製造装置１で実行中のプロセスのプロセスパラメータを取得してシミュレーション実行部１０８に提供する。データベース１０６はシミュレーション実行部１０８がシミュレーションに使用するデータ及び解析サーバ７０がシミュレーションモデルの更新やデータ解析に使用するデータを保存しているデータ保存領域である。

【0033】

シミュレーション実行部１０８は、プロセスを実行中の半導体製造装置１と同一のプロセスパラメータに従って、シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行することで、プロセスを実行中の半導体製造装置１のプロセス状態を算出できる。

【0034】

なお、シミュレーション実行部１０８がシミュレーションに用いる半導体製造装置１のシミュレーションモデルは、例えば１ＤＣＡＥのシミュレーションモデルを用いることができる。１ＤＣＡＥのシミュレーションモデルは、上流設計である機能設計において半導体製造装置１の全体を機能ベースで表現することで、構造設計（３ＤＣＡＥ）の前の評価解析を可能としている。

【0035】

シミュレーション結果判定部１１０は、同一のプロセスパラメータに基づく物理プロセス結果データ、物理センサデータ、仮想プロセス結果データ、及び仮想センサデータを用いて後述のプロセスパラメータ調整部１２４によるプロセスパラメータの最適化を行う。

【0036】

表示制御部１１２は、半導体製造装置１でプロセスを実行しながら、半導体製造装置１と同一のプロセスパラメータに従って実行されたシミュレーションによる仮想プロセス結果データ、仮想センサデータを用いることで、プロセスを実行中の半導体製造装置１のプロセス状態をリアルタイムに可視化して例えばホストコンピュータ７に表示させることができる。

【0037】

したがって、表示制御部１１２はプロセスを実行中の半導体製造装置１のプロセス状態という現実（Ｐｈｙｓｉｃａｌ）空間の変化をリアルタイムの連動性をもって仮想（Ｃｙｂｅｒ）空間に再現する、いわゆるデジタルツインを実現できる。デジタルツインでは半導体製造装置１でプロセスを実行しながら、仮想空間に半導体製造装置１のプロセス状態をリアルタイムに再現できる。自律制御コントローラは、半導体製造装置１でプロセスを実行しながら、仮想空間に半導体製造装置１のプロセス状態をリアルタイムに再現するデジタルツインの動作を実行する情報処理装置の一例である。

【0038】

このようなデジタルツインの環境を利用することで、シミュレーション結果判定部１１０は半導体製造装置１のプロセス状態をモニタリングできる。デジタルツインの技術を使用する前は、あるパラメータの条件で半導体製造装置１によりプロセスを実行した結果得られる、膜厚、ＲＩ（屈折率）、成膜レート、エッチングレートにより例示されるプロセス特性を測定し、その測定結果に基づき次のプロセスを実行するためのパラメータの調整を行っていた。これに対して、デジタルツインの技術を使用すれば、最適化されたシミュレーションモデルに基づくバーチャル実験により、プロセス管理を容易にすることができる。一例としては、パラメータの調整及びレシピ開発の加速、物理センサの仮想センサへの置き換えにより量産時に半導体製造装置１へ配置する物理センサ数の低減、量産時のアウトプットと歩留まりの最適化が可能となる。また、後述のプロセスパラメータの調整が可能となる。更に故障事前検知、メンテナンス時期事前検知等も可能となる。

【0039】

これにより、最適化されたシミュレーションモデルに基づくバーチャル実験により、プロセス管理を容易にすることができる。特に本実施形態では、ガス導入配管２４に接続された継手８２を貫通する温度センサ８０によりガス導入配管２４内のガスの温度を測定できる。温度センサ８０は、測定した温度を制御部９０に送信する。ガス導入配管２４内には、第２ヒータ８１が配置され、第２ヒータ８１はガス導入配管２４内のガスを加熱するように構成されている。制御部９０は温度センサ８０が測定した温度に基づき配管内のガスが所望の温度になるように第２ヒータ８１を制御する。これにより、半導体製造装置内に導入されるガスの温度をプロセスパラメータに含むシミュレーションモデルを構築する。この結果、ガスの温度をプロセスパラメータに含むシミュレーションモデルに基づくバーチャル実験により、プロセス管理をより容易にすることができる。

【0040】

シミュレーションモデル更新部１１４は、シミュレーション実行部１０８がプロセス状態のシミュレーションに用いるシミュレーションモデルを、解析サーバ７０によって編集されたシミュレーションモデルに更新する。

【0041】

図１に示す解析サーバ７０は、例えば図４の機能ブロックで実現される。図４は、本実施形態に係る解析サーバの一例の機能ブロック図である。なお、図４の機能ブロック図は本実施形態の説明に不要な構成について図示を省略している。

【0042】

解析サーバ７０は、解析サーバ７０用のプログラムを実行することで、物理データ取得部１４０、仮想データ取得部１４２、プロセスパラメータ取得部１４４、シミュレーションモデル記憶部１４６、シミュレーションモデル編集部１４８、及びシミュレーションモデル更新要求部１５０を実現している。

【0043】

物理データ取得部１４０は、自律制御コントローラ４又は管理サーバ７２から解析対象の半導体製造装置１の物理センサデータ及び物理プロセス結果データを、物理（Ｐｈｙｓｉｃａｌ）データとして取得し、シミュレーションモデル編集部１４８に提供する。

【0044】

仮想データ取得部１４２は、自律制御コントローラ４又は管理サーバ７２から解析対象の半導体製造装置１の仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを、仮想（Ｃｙｂｅｒ）データとして取得し、シミュレーションモデル編集部１４８に提供する。

【0045】

プロセスパラメータ取得部１４４は、自律制御コントローラ４又は管理サーバ７２から解析対象の半導体製造装置１のプロセスパラメータを取得し、シミュレーションモデル編集部１４８に提供する。

【0046】

シミュレーションモデル記憶部１４６は自律制御コントローラ４のシミュレーション実行部１０８が半導体製造装置１のプロセス状態のシミュレーションに用いるためのシミュレーションモデルを記憶する。シミュレーションモデル編集部１４８は提供された物理データ、仮想データ及びプロセスパラメータを用いて、同一のプロセスパラメータによる物理データ及び仮想データの差異が小さくなるように（最適なシミュレーションモデルとなるように）例えば機械学習などを利用してシミュレーションモデルの編集を行う。なお、シミュレーションモデルの編集は、半導体製造装置１の通常運用時に必ずしも行う必要はなく、例えばシミュレーション対象の半導体製造装置１に物理的な仕様変更が行われた場合などに行えばよい。シミュレーションモデル更新要求部１５０は、編集されたシミュレーションモデルの更新を自律制御コントローラ４に要求する。

【0047】

＜処理＞
本実施形態に係る情報処理システム５では、プロセスパラメータに従ってプロセスを実行した半導体製造装置１の物理データと、その半導体製造装置１と同一のプロセスパラメータに従って実行したシミュレーションの仮想データと、の差異が小さくなるように例えば機械学習などにより編集されたシミュレーションモデルを用いる。

【0048】

シミュレーションモデルの編集のために、物理センサデータ取得部１０２は、プロセスパラメータに従ってプロセスを実行中の半導体製造装置１で測定された物理センサデータを取得する。シミュレーション実行部１０８は、物理センサデータを含むプロセスパラメータに従ってシミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを算出する。シミュレーションモデル編集部１４８は、取得した物理データと、その半導体製造装置１と同一のプロセスパラメータに従って実行したシミュレーションの仮想データと、の差異が小さくなるように例えば機械学習などによりシミュレーションモデルを編集する。本開示ではシミュレーションモデル編集部１４８は、解析サーバ７０が有する機能として説明するが、自律制御コントローラ４が有する機能であってもよい。

【0049】

このようなシミュレーションモデルを用いることにより、本実施形態に係る情報処理システム５では、シミュレーション実行部１０８が実行するシミュレーションモデルを用いたシミュレーションの結果の確からしさを確保している。なお、シミュレーションモデルの編集は、前回の編集からの経過時間やプロセスの実行回数、同一のプロセスパラメータに従った物理データと仮想データとの差異の拡大などに従い、行うようにしてもよい。

【0050】

《プロセス実行》
次に、実施形態に係る情報処理システム５の処理について、図５及び図６を参照して説明する。図５は実施形態に係る情報処理システム５の処理のフローチャートである。図６は図５に示す処理に含まれるプロセス実行処理（デジタルツイン）の一例を示すフローチャートである。図６のプロセス実行処理は、装置制御コントローラ６が制御し、プロセスパラメータに従い半導体製造装置１が行う物理プロセスと、物理センサデータ、仮想センサデータ、仮想プロセス結果データを用いて自律制御コントローラ４が行う仮想プロセスを含む。

【0051】

なお、予め半導体製造装置１がプロセスを実行する度に、プロセスパラメータに従ったプロセスを実行後の結果である物理プロセス結果データ、物理センサデータ、仮想プロセス結果データ、仮想センサデータが収集され、データベース１０６に記憶されている。

【0052】

図５の処理が開始されると、ステップＳ１において装置制御コントローラ６は、物理モデル制御を行うかを判定する。以下、処理容器に配置されたヒータ及び／又はガス配管の外周に巻かれたヒータを総称して第１ヒータという。また、ガス配管内に設けられ、ガス配管内を流れるガスの温度を制御するヒータを第２ヒータという。第１ヒータは、半導体製造装置１の処理容器内のガスの温度を制御する又はガス配管を加熱することにより処理容器内又はガス配管内のガスの温度を間接的に制御する。第２ヒータはガス配管内に設けられ、ガス配管内のガスの温度を直接的に制御する。

【0053】

第１ヒータのパワー値が大きいために第１ヒータによる加熱によって処理容器内の温度が６００℃程度まで上昇してしまうと、低温化プロセスの場合、膜の劣化等の影響を与える。このため、処理容器内の熱負荷（Thermal Budget）の低減を図り、低温化プロセスへの影響を抑えるために第１ヒータを用いずに処理容器内へ供給されるガスの温度を制御したい場合がある。例えば第２ヒータを用いてガスの温度を直接制御する場合、制御したガスの温度によって処理容器内を加熱することや冷却することができる。係る制御によれば、プロセスによってガスの温度を直接制御することで処理容器内の温度を高温にしたくない場合にも対応でき、処理容器内の熱負荷（Thermal Budget）の低減を図ることができる。この結果、低温化プロセス等のいずれのプロセスにおいても良質な成膜又はその他のウェーハ処理を実現できる。

【0054】

「物理モデル制御を行うか否か」のステップＳ１の判定は、予め設定された設定情報に基づき判定する。ただし、これに限らず、事前にシミュレーションを行う、もしくは、後述するヒータ制御用モデル（ＴＶＳ）による制御によって成膜された膜厚、ＲＩ等の膜特性に関する測定データから判別を行い、ヒータ制御用モデルによる制御でプロセス結果が良好でないと判断した場合には、自動でステップＳ３に遷移しても良い。

【0055】

装置制御コントローラ６は、物理モデル制御を行わないと判定した場合、ステップＳ１にて「ＮＯ」と判定し、ステップＳ２に進む。ステップＳ２において、装置制御コントローラ６は、第１ヒータの制御を行い、ヒータ制御用モデルに従いプロセスを実行し、プロセスの実行を終了後、本処理を終了する。ヒータ制御用モデルに基づく制御では、第１ヒータの制御を行い、基板Ｗの温度を上昇又は降下させながら処理ガスを供給して熱処理を行う。例えば基板Ｗを昇温しながら熱処理を実行する場合、基板Ｗの周縁部の温度が中心部の温度よりも所定量だけ大きくなるように第１ヒータの制御を行った後に処理ガスを供給し、成膜を開始する。一方、例えば基板Ｗを降温しながら熱処理を実行する場合、基板Ｗの中心部の温度が周縁部の温度よりも所定量だけ大きくなるように第１ヒータの制御を行った後に処理ガスを供給し、成膜を開始する。

【0056】

一方、装置制御コントローラ６は、物理モデル制御を行うと判定した場合、ステップＳ１において「ＹＥＳ」と判定し、ステップＳ３に進む。ステップＳ３において装置制御コントローラ６は、ガス配管内の第２ヒータによるガスの温度の変更の可否を判定する。ガスの温度の変更の可否は、オペレータがその可否を選択してもよいし、装置制御コントローラ６がその可否を自動選択してもよい。例えばガス配管内に第２ヒータが設置されていない場合、オペレータ又は装置制御コントローラ６はガス配管内のガスの温度を変更できないため、ステップＳ３において「ＮＯ」と判定する。

【0057】

また、本開示のシミュレーションによりガス配管内のガスの温度とプロセス結果の膜形状との相関データが得られている場合、相関データに基づき、第２ヒータによるガスの温度の制御によって所望の膜形状が得られないと判断した場合、オペレータ又は装置制御コントローラ６はステップＳ３において「ＮＯ」と判定し、ステップＳ４に進む。第２ヒータによるガスの温度の制御によって所望の膜形状が得られると判断した場合、オペレータ又は装置制御コントローラ６はステップＳ３において「ＹＥＳ」と判定し、ステップＳ７に進む。

【0058】

ステップＳ４において装置制御コントローラ６は、プロセスパラメータのうちガスの流量又は処理容器内の圧力を変更する。なお、ステップＳ４では、装置制御コントローラ６は、ガスの流量と処理容器内の圧力の両方を変更してもよい。

【0059】

ステップＳ５において半導体製造装置１は、変更したガスの流量又は処理容器内の圧力を含むプロセスパラメータの条件に基づきプロセスを実行する。ステップＳ５のプロセスは、半導体製造装置１によりプロセスを実行しながら、仮想空間にて半導体製造装置１のプロセス状態をリアルタイムにする仮想プロセスを再現するデジタルツインである。装置制御コントローラ６はプロセスパラメータに従い半導体製造装置１によるプロセスを制御する。自律制御コントローラ４は、ユーザに指定された物理プロセス結果データに近似した仮想プロセス結果データとなるプロセスパラメータを決定し、シミュレーションモデルに従い仮想プロセスを制御する。ステップＳ５で実行するデジタルツインのプロセスの詳細については、図６を用いて後述する。

【0060】

ステップＳ５においてプロセスの実行が終了すると、ステップＳ６に進み、装置制御コントローラ６及び自律制御コントローラ４は、物理センサデータ、物理プロセス結果データ、仮想センサデータ、仮想プロセス結果データをデータベース１０６に収集（保存）し、本処理を終了する。

【0061】

ステップＳ７において装置制御コントローラ６は、ガス配管内に測温部を有する温度センサ８０により測定したガスの温度を取得し、取得したガスの温度に基づき第２ヒータに供給する電流値を算出する。例えばユーザに指定された物理プロセス結果データ（ユーザが望む膜形状のプロセス結果データ等）となるように、第２ヒータ８１に供給する電流値が算出される。

【0062】

ステップＳ８において装置制御コントローラ６は、算出した電流値を第２ヒータに供給する。これにより、ガス配管（例えば図９のガス導入配管２４）から半導体製造装置１の処理容器内に導入されるガスの温度を所望の温度に制御することでウェーハ上の温度等を制御でき、これにより、ユーザが望む膜形状のプロセスを実現できる。

【0063】

ステップＳ９において半導体製造装置１は、変更したガスの温度を含めたプロセスパラメータの条件に基づきプロセスを実行する。ステップＳ９のプロセスは、半導体製造装置１によりプロセスを実行しながら、仮想空間にて半導体製造装置１のプロセス状態をリアルタイムにする仮想プロセスを再現するデジタルツイン技術を用いた物理モデル制御である。装置制御コントローラ６はプロセスパラメータに従い半導体製造装置１によるプロセスを制御する。自律制御コントローラ４は、シミュレーションモデルに従い仮想プロセスを制御する。装置制御コントローラ６はプロセスパラメータに従い半導体製造装置１によるプロセスを制御する。自律制御コントローラ４は、ユーザに指定された物理プロセス結果データに近似した仮想プロセス結果データとなるプロセスパラメータを決定し、シミュレーションモデルに従い仮想プロセスを制御する。ステップＳ９で実行するデジタルツインのプロセスの詳細については、図６を用いて後述する。

【0064】

ステップＳ９においてプロセスの実行が終了すると、ステップＳ６に進み、装置制御コントローラ６及び自律制御コントローラ４は、物理センサデータ、物理プロセス結果データ、仮想センサデータ、仮想プロセス結果データをデータベース１０６に収集（保存）し、本処理を終了する。

【0065】

次に、図６を参照しながら、ステップＳ５及びステップＳ９のプロセス実行処理の詳細について説明する。本処理は、ステップＳ５又はステップＳ９から呼び出され、開始される。

【0066】

ステップＳ１０において半導体製造装置１は、装置制御コントローラ６から出力されたプロセスパラメータに従い、プロセスを実行する。図５のステップＳ５から呼び出されて実行されるプロセスでは、プロセスパラメータにガスの温度は含まれない。ステップＳ９から呼び出されて実行されるプロセスでは、プロセスパラメータにガスの温度が含まれる。ステップＳ１２において自律制御コントローラ４は、プロセスを実行中である半導体製造装置１から、既存センサ２及び追加センサ３で測定された物理センサデータを取得する。例えば、ステップＳ９のプロセスでは、ガスの温度を測定する温度センサで測定された物理センサデータを取得する。

【0067】

ステップＳ１４において、自律制御コントローラ４のシミュレーション実行部１０８はプロセスを実行中の半導体製造装置１と同一のプロセスパラメータに従って、シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行し、仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを算出する。

【0068】

ステップＳ１６において、自律制御コントローラ４の表示制御部１１２は、プロセスを実行中の半導体製造装置１の物理センサデータ、半導体製造装置１と同一のプロセスパラメータに従って実行されたシミュレーションによる仮想プロセス結果データ、及び仮想センサデータを用いて、プロセスを実行中の半導体製造装置１のプロセス状態を例えば図７のように可視化してホストコンピュータ７に表示させることができる。

【0069】

物理センサデータ、仮想センサデータ、及び仮想プロセス結果データを用いて、プロセスの実行中に半導体製造装置５のプロセス状態を可視化して表示部に表示してもよい。仮想プロセス結果データによる半導体製造装置５のプロセス状態と、プロセスパラメータに従ったプロセスを実行後の物理プロセス結果データによる半導体製造装置５のプロセス状態と、を比較できる形態で表示してもよい。半導体製造装置５のプロセス状態を可視化して表示部に表示させる際に、物理センサデータの測定ポイント及び前記仮想センサデータの測定ポイントを可視化して表示部に表示してもよい。本開示では、ガスの温度制御を仮想化し、ガス配管内のガスの可視化を実現できる。

【0070】

図７は温度評価画面の一例のイメージ図である。図７の温度評価画面１０００は、実行中のプロセスの温度表示画面１００２と、プロセスの実行前に事前予測した温度表示画面１００４と、が同時に表示された画面例である。

【0071】

なお、図７の温度評価画面１０００は一例である。最適化前のプロセスパラメータに従って実行されたシミュレーションの結果に基づく温度表示画面と、最適化後のプロセスパラメータに従って実行されたシミュレーションの結果に基づく温度表示画面と、が同時に表示される画面であってもよい。これにより、作業者はプロセスパラメータの最適化による改善度合いを確認できる。さらに、図７の温度評価画面１０００は、実行中のプロセスの温度表示画面と、予測した未来の温度表示画面と、が同時に表示される画面であってもよい。

【0072】

図７の温度表示画面１００２及び１００４は、例えばウェーハ、内管、外管、内側温度センサ、外側温度センサ、ガスの温度を測定する温度センサなどの各部の温度、仮想気流、対流などを表示する。図７の温度表示画面１００２及び１００４は、温度やガス濃度の分布を色で表示する。図７の温度表示画面１００２及び１００４は、３６０度、様々な視点で表示できる。図７の温度表示画面１００２及び１００４は、輪切りにして必要な箇所を表示できる画面例を一例として示している。なお、不要な箇所は非表示にできるようにしてもよい。

【0073】

図７の温度表示画面１００２及び１００４は物理センサ又は仮想センサによる温度の測定点を黒色の点で表示する。図７の温度表示画面１００２及び１００４は作業者がマウスなどでクリックした位置（作業者が温度を知りたい位置）の温度を表示するようにしてもよい。

【0074】

図６のステップＳ１８に戻り、自律制御コントローラ４は半導体製造装置１で実行中のプロセスが終了するまでステップＳ１２～Ｓ１６の処理を繰り返す。半導体製造装置１で実行中のプロセスが終了すると、ステップＳ１８からＳ２０の処理に進み、自律制御コントローラ４のシミュレーション結果判定部１１０は、同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータを比較する。比較の結果、同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータが同じであるか否かを判定する。

【0075】

物理センサデータと仮想センサデータとが同じでないと判定すると、シミュレーション結果判定部１１０のプロセスパラメータ調整部１２４は、顧客が要望するプロセス実行後の結果を得られるようにプロセスパラメータを最適化（オプティマイズ）するステップＳ２２のプロセスパラメータ調整処理を行う。

【0076】

なお、ステップＳ２２のプロセスパラメータ調整処理は、例えば同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータの差が所定の閾値を超えた場合に、プロセスパラメータの最適化を中止し、シミュレーションモデルの編集又は半導体製造装置１のメンテナンスにより対処するようにしてもよい。これにより、顧客が要望するプロセス実行後の結果を得られるようにシミュレーションモデルを最適化できる。

【0077】

ステップＳ９のプロセスで使用するプロセスパラメータと、ステップＳ５のプロセスで使用するプロセスパラメータは種類が異なり、シミュレーションモデルも異なる。よって、シミュレーションモデルの最適化も、それぞれ別のシミュレーションモデルに対して行われる。

【0078】

シミュレーションモデルの編集は例えば図８に示すような処理手順で実行される。図８はシミュレーションモデルを編集する処理の一例のフローチャートである。解析サーバ７０はステップＳ３０において、半導体製造装置１で実行されたプロセスのプロセスパラメータ、そのプロセスパラメータに従ったプロセスの結果である半導体製造装置１の物理データ、及びシミュレーションモデルを元に計算した仮想データを取得する。

【0079】

ステップＳ３２において、解析サーバ７０のシミュレーションモデル編集部１４８は同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータの差が所定の閾値を超えているか否かを判定する。所定の閾値を超えていなければ、シミュレーションモデル編集部１４８はステップＳ３４～Ｓ３６の処理をスキップする。

【0080】

所定の閾値を超えていれば、シミュレーションモデル編集部１４８はステップＳ３４において、ステップＳ３０で取得した物理データ、仮想データ及びプロセスパラメータを用いて、同一のプロセスパラメータによる物理データ及び仮想データの差異が小さくなるように例えば機械学習や統計処理などを利用してシミュレーションモデルの編集を行う。

【0081】

ステップＳ３６に進み、解析サーバ７０のシミュレーションモデル更新要求部１５０はステップＳ３４で編集されたシミュレーションモデルの更新を自律制御コントローラ４に要求することで、自律制御コントローラ４のシミュレーション実行部１０８が利用するシミュレーションモデルを更新できる。

【0082】

なお、ベースとなるシミュレーションモデルの場合は、複数の半導体製造装置１の物理データ、仮想データ及びプロセスパラメータを取得し、例えば機械学習や統計処理などを利用してシミュレーションモデルの編集を行えばよい。

【0083】

［半導体製造装置］
以上に説明したプロセスを実行する半導体製造装置１の一例について図１を参照して説明する。半導体製造装置１は、処理容器１０、ガス供給部２０、排気部３０、加熱部４０、冷却部５０、制御部９０等を有する。

【0084】

処理容器１０は、略円筒形状を有する。処理容器１０は、内管１１、外管１２、マニホールド１３、インジェクタ１４、ガス出口１５、蓋体１６等を含む。内管１１は、略円筒形状を有する。外管１２は、有天井の略円筒形状を有し、内管１１と外管１２とにより２重管構造を構成する。例えば石英等の耐熱材料により形成されている。内管１１及び外管１２は、例えば石英等の耐熱材料により形成されている。

【0085】

マニホールド１３は、略円筒形状を有する。マニホールド１３は、内管１１及び外管１２の下端を支持する。マニホールド１３は、例えばステンレス鋼により形成されている。インジェクタ１４は、マニホールド１３を貫通して内管１１内に水平に延びると共に、内管１１内でＬ字状に屈曲して上方に延びる。インジェクタ１４は、基端がガス導入配管２４と接続され、先端が開口する。インジェクタ１４は、ガス導入配管２４を介して導入される処理ガス（以下、単に「ガス」ともいう。）を先端の開口から内管１１内に吐出する。インジェクタ１４は複数本であってもよい。

【0086】

ガス出口１５は、マニホールド１３に形成されている。処理ガスは、ガス出口１５を介して排気部３０により排気される。蓋体１６は、マニホールド１３の下端の開口を気密に塞ぐ。蓋体１６は、例えばステンレス鋼により形成されている。蓋体１６上には、保温筒１７を介してウェーハボート１８が載置されている。保温筒１７及びウェーハボート１８は、例えば石英等の耐熱材料により形成されている。ウェーハボート１８は、複数のウェーハＷを鉛直方向に所定間隔をあけて略水平に保持する。ウェーハボート１８は、昇降機構１９が蓋体１６を上昇させることで処理容器１０内へと搬入（ロード）され、処理容器１０内に収容される。ウェーハボート１８は、昇降機構１９が蓋体１６を下降させることで処理容器１０内から搬出（アンロード）される。

【0087】

ガス供給部２０は、ガスソース２１、ＩＧＳ２２（Integrated Gas System）、外部配管２３、及びガス導入配管２４を含む。ガスソース２１は、処理ガスの供給源であり、例えば成膜ガスソース、クリーニングガスソース、パージガスソースを含む。ＩＧＳ２２は、ガス配管の集積回路であり、ガスソース２１の成膜ガスソース、クリーニングガスソース、パージガスソース等にそれぞれ接続された配管群が集積される。ＩＧＳ２２内には流量制御部が設置され、各配管を流れるガスの流量を制御する。流量制御部は、例えばマスフローコントローラ、開閉バルブを含む。

【0088】

ＩＧＳ２２は、外部配管２３に接続されている。外部配管２３は、ガス導入配管２４に接続されている。外部配管２３の外周に図示しない第１ヒータを巻き、外部配管２３を加熱するように構成されている。ガス導入配管２４は、半導体製造装置１の処理容器１０に接続され、処理容器１０の内部にガスを導入する。つまり、ガスソース２１からの処理ガスをＩＧＳ２２内の流量制御部でその流量を制御し、外部配管２３を通流する際に加熱してガス導入配管２４に流し、ガス導入配管２４からインジェクタ１４を介して処理容器１０内に供給する。インジェクタ１４は処理容器１０のガス導入口として機能する。

【0089】

処理容器１０のガス導入口付近には、ガス導入配管２４に接続されたガス配管用の継手８２が設けられている。温度センサ８０は、継手８２を貫通するように構成されている。温度センサ８０は、ガス導入配管２４内のガスの温度を測定するように構成されている。温度センサ８０は、測定した温度を制御部９０に送信する。また、ガス導入配管２４内には、第２ヒータ８１が配置され、第２ヒータ８１はガス導入配管２４内のガスを加熱するように構成されている。

【0090】

排気部３０は、排気装置３１、排気配管３２及び圧力制御器３３を含む。排気装置３１は、例えばドライポンプ、ターボ分子ポンプ等の真空ポンプである。圧力制御器３３は、排気配管３２に介設されており、排気配管３２のコンダクタンスを調整することにより処理容器１０内の圧力を制御する。圧力制御器３３は、例えば自動圧力制御バルブである。

【0091】

加熱部４０は、断熱材４１、第１ヒータ４２及び外皮４３を含む。断熱材４１は、略円筒形状を有し、外管１２の周囲に設けられている。断熱材４１は、シリカ及びアルミナを主成分として形成されている。第１ヒータ４２は、線状を有し、断熱材４１の内周に螺旋状又は蛇行状に設けられている。第１ヒータ４２は、処理容器１０の高さ方向に複数のゾーンに分けて温度制御が可能なように構成されている。外皮４３は、断熱材４１の外周を覆うように設けられている。外皮４３は、断熱材４１の形状を保持すると共に断熱材４１を補強する。外皮４３は、ステンレス鋼等の金属により形成されている。また、加熱部４０の外部への熱影響を抑制するために、外皮４３の外周に水冷ジャケット（図示せず）を設けてもよい。係る加熱部４０は、第１ヒータ４２が発熱することにより、処理容器１０内を加熱する。

【0092】

冷却部５０は、処理容器１０に向けて冷却流体を供給し、処理容器１０内のウェーハＷを冷却する。冷却流体は、例えば空気であってよい。冷却部５０は、例えば熱処理の後にウェーハＷを急速降温させる際に処理容器１０に向けて冷却流体を供給する。また、冷却部５０は、例えば処理容器１０内の堆積膜を除去するクリーニングの際に処理容器１０内に向けて冷却流体を供給する。冷却部５０は、流体流路５１、吹出孔５２、分配流路５３、流量調整部５４、排熱口５５を有する。

【0093】

流体流路５１は、断熱材４１と外皮４３との間に高さ方向に複数形成されている。流体流路５１は、例えば断熱材４１の外側に周方向に沿って形成された流路である。吹出孔５２は、各流体流路５１から断熱材４１を貫通して形成されており、外管１２と断熱材４１との間の空間に冷却流体を吹き出す。分配流路５３は、外皮４３の外部に設けられており、冷却流体を各流体流路５１に分配して供給する。流量調整部５４は、分配流路５３に介設されており、流体流路５１に供給される冷却流体の流量を調整する。

【0094】

排熱口５５は、複数の吹出孔５２よりも上方に設けられており、外管１２と断熱材４１との間の空間に供給された冷却流体を半導体製造装置１の外部に排出する。半導体製造装置１の外部に排出された冷却流体は、例えば熱交換器により冷却されて再び分配流路５３に供給される。ただし、半導体製造装置１の外部に排出された冷却流体は、再利用されることなく排出されてもよい。

【0095】

温度センサ６０は、処理容器１０内の温度を検出する。温度センサ６０は、例えば内管１１内に設けられている。ただし、温度センサ６０は、処理容器１０内の温度を検出できる位置に設けられていればよく、例えば内管１１と外管１２との間の空間に設けられていてもよい。温度センサ６０は、例えば複数のゾーンに対応して高さ方向の異なる位置に設けられた複数の測温部を有する。温度センサ６０の測温部は、それぞれ上から順に「ＴＯＰ」、「Ｃ－Ｔ」、「ＣＴＲ」、「Ｃ－Ｂ」及び「ＢＴＭ」のゾーンに対応して設けられている。複数の測温部は、例えば熱電対、測温抵抗体であってよい。温度センサ６０は、複数の測温部で検出した温度を制御部９０に送信する。

【0096】

制御部９０は、装置制御コントローラ６と連動して半導体製造装置１にて実行するプロセスを制御する。制御部９０は、半導体製造装置１の動作を制御する。制御部９０は、例えばコンピュータであってよい。

【0097】

以上に説明した半導体製造装置１のプロセスでは、処理容器内の温度、処理容器内の圧力、ガスの流量（ガス濃度）、及びガスの温度のプロセスパラメータの組み合わせでプロセスの結果が左右される。

【0098】

そこで、ガスの温度を直接測定できる温度センサ８０が配置されている。温度センサ８０は、ガス導入配管２４に接続した継手８２に配置されている。温度センサ８０は、測温部がガス導入配管２４に接触せずにガス導入配管２４内に配置されているため、ガスの温度を直接測定できる。図５のステップＳ７～Ｓ９の処理では、一例として温度センサ８０が測定したガスの温度に基づき、ガス導入配管２４内に配置した第２ヒータ８１に供給する電流値を制御することで処理容器１０に導入するガスの温度を制御できる。このようにして半導体製造装置１の処理容器１０内に導入されるガスの温度を所望の温度に制御することでウェーハ上の温度等を制御でき、これにより、ユーザが望む膜形状のプロセスを実現できる。

【0099】

これまでの半導体製造装置１のプロセスではガスの温度を直接的に制御するための構造を有していなかった。これに対して、本実施形態に係る半導体製造装置１では、処理容器１０内にガスを導入するガス導入口の近傍のガス導入配管内に、当該配管に測温部が接しないように温度センサ８０を設け、同配管内に第２ヒータ８１を配置した構成を有する。これにより、処理容器１０内に導入されるガスの温度を直接測温することで、ガスの温度の測定精度を向上させることができる。また、直接測定したガスの温度に基づき、ガスの温度を目標値に近づけるために、同配管内に配置した第２ヒータ８１へ供給する電流値を制御する。これにより、ガスの温度の測定結果に基づきプロセスパラメータの一つであるガスの温度を第２ヒータ８１により正確に制御できる。これにより、ガスの温度を物理センサデータとして用いて半導体製造装置１で実行したプロセス中に処理容器１０内に導入されたガスによりどの程度ウェーハ上の熱が奪われるのかをシミュレーションモデルを用いて計算できる。これにより、導入したガスの温度に応じたウェーハからの抜熱等、ガスの温度がウェーハにどの程度の影響を与え、どのような形状及び膜質の膜が形成されるかをシミュレーションできる。このシミュレーション結果を用いて、所望の形状の膜が形成されるように半導体製造装置１を動作させながら、プロセス実行中にガスの温度等のプロセスパラメータを変更し、ウェーハ上に期待される形状及び期待される膜質の膜を形成できる。

【0100】

また、シミュレーションモデルでは、ウェーハ上に成膜するガスの反応モデルを使って、ガスの温度に対するウェーハ表面のガスの反応を予測できる。これにより、インジェクタ１４から処理容器１０内に供給されたガスがウェーハに供給され、プロセスパラメータに基づきどのような厚さの膜ができるかを、供給するガスの温度に応じて予測できる。これにより、シミュレーション結果を用いてプロセスパラメータを変更することでセンターの厚さがエッジの厚さよりも厚い膜、エッジの厚さがセンターの厚さよりも厚い膜等、ユーザが望む形状の膜を形成できる。

【0101】

特に、処理容器１０内の第１ヒータ４２の温度を制御する場合、ヒータ出力値が高く、処理容器１０内の熱負荷を低減できず、低温化プロセスにおける膜質の劣化等の影響がある場合がある。ウェーハ上の膜に形成される配線層の微細化により、膜質の劣化を抑制するために処理容器１０内の温度を所定以上に高くさせたくないことがある。

【0102】

これに対して、本開示では、ガス配管内の第２ヒータによりガスの温度を制御する。これにより、ガスの温度によって処理容器１０内を冷却したり加熱したりすることができ、様々なプロセスにおいてユーザが所望する形状及び膜質の膜を形成できる。また、処理容器１０内の熱負荷を低減できる。

【0103】

より好ましい形状の膜を形成するために、シミュレーションモデルを用いたシミュレーション結果として例えばウェーハのセンター、ミドル、エッジの各領域の成膜レートを出力してもよい。また、シミュレーションモデルを用いたシミュレーション結果としてガスのウェーハへの接触量、成膜後の使用されなかったガスの流量を出力してもよい。

【0104】

これらのシミュレーション結果に基づき、シミュレーションモデルを最適化し、最適化されたシミュレーションモデルを使用して第２ヒータによりガスの温度を直接制御する。この結果、ウェーハのセンター、ミドル、エッジの各領域で好ましい成膜レートの差分を作り出し、これにより、所望の膜形状を形成できる。

【0105】

例えば、シミュレーションモデルの作成及び更新では図１０に示すような処理を行ってもよい。図１０は実施形態に係るガスの温度を含んだプロセスパラメータに従ったシミュレーションモデルの作成及び更新の処理を表した一例の説明図である。図１１は、ガスの温度を測定する温度センサＭ１～Ｍ６の温度センサの配置の一例を示す図である。

【0106】

自律制御コントローラ４のシミュレーション実行部１０８は半導体製造装置１で実行中のプロセスのプロセスパラメータの一例として、例えばヒータのパワー値、送風機の設定値、ガス流量、ウェーハボート昇降位置、ガスの温度等を取得する。シミュレーション実行部１０８はプロセスパラメータに従って、半導体製造装置１のシミュレーションモデルによるシミュレーションを実行することで、仮想温度センサデータ及び仮想プロセス結果データを出力する。

【0107】

物理温度センサは測定ポイントの温度を測定し、測定ポイントの物理温度センサデータとして出力する。図１１の例では、ガスの温度を測定する温度センサＭ１～Ｍ４が各測定ポイントに物理温度センサとして設けられている。温度センサＭ１は、ガスソース２１の出力側であってＩＧＳ２２の入力側のガス配管内のガスの温度を測定する。温度センサＭ２は、ＩＧＳ２２の出口のガス配管内のガスの温度を測定する。温度センサＭ３は、外部配管２３内のガスの温度を測定する。温度センサＭ４は、図９の温度センサ８０に相当し、処理容器１０のガス導入口付近に位置し、ガス導入配管２４内のガスの温度を測定する。温度センサＭ３と温度センサＭ４の間にバルブＶが設け、ガスの流量を制御する。温度センサＭ１～Ｍ４は、図９の温度センサ８０と同様にいずれもガス配管内のガスの温度を直接測定する。なお、温度センサＭ５，Ｍ６は、半導体製造装置１内（処理容器１０内）の温度を測定する温度センサであり、ガス配管内のガスの温度を直接測定するセンサではない。

【0108】

データベース１０６は出力された仮想温度センサデータ、仮想プロセス結果データ、測定ポイントの物理温度センサデータ、及び以前の物理温度センサデータを保存する。

【0109】

シミュレーション結果判定部１１０は、データベース１０６に保存された仮想温度センサデータと物理温度センサデータとを測定ポイント毎に比較し、データベース１０６に保存された同一の測定ポイントの仮想温度センサデータと物理温度センサデータとが同じであるか否かを判定する。

【0110】

同じであると判定すれば、シミュレーション結果判定部１１０は仮想温度センサデータが確からしいと判断する。同じでないと判定すれば、シミュレーション結果判定部１１０は物理温度センサデータ及び仮想温度センサデータを記録のために出力する。

【0111】

この後、例えばオフラインにてデータ検証を行いながら手動でシミュレーションモデルの編集を行い、シミュレーション実行部１０８のシミュレーションモデルを更新する。

【0112】

このように、シミュレーションモデルの作成及び更新では、オフラインにてデータ検証を行いながら必要に応じてシミュレーション実行部１０８のシミュレーションモデルを更新できる。なお、シミュレーションモデルの作成及び更新では、対象の半導体製造装置１に物理的な仕様変更が行われない限り、仮想データと物理データとを比較し、プロセスパラメータをアルゴリズムに従って編集しながら、仕様の入力データに対して、最大の成果を生み出す運用を行うようにしてもよい。

【0113】

温度センサＭ１～Ｍ３はシミュレーションモデルを元に計算される仮想センサデータの確からしさを確認するために搭載されるため、顧客に出荷される最終製品に搭載されていなくてもよい。ただし、温度センサＭ４は、処理容器１０に導入されるガスの温度を測定する温度センサであり、最終製品に搭載され、物理センサデータとしてガスの温度を測定する。ただし、温度センサＭ１～Ｍ３が最終製品に搭載されてもよいし、温度センサＭ４が最終製品に搭載されなくてもよい。

【0114】

以上に説明したように、実施形態の情報処理装置、シミュレーション方法及び情報処理システムによれば、半導体製造装置内に導入されるガスの温度をプロセスパラメータに含むシミュレーションモデルを構築することができる。これにより、プロセスをより精度よく仮想化でき、例えば成膜の最適化等、プロセスの安定性を向上させることができる。また、プロセス結果におけるガスの温度のゆらぎを抑制することができる。また、処理容器１０内の熱負荷の低減を図ることができる。更に、ガス配管内のガスの可視化及びガスの温度制御の仮想化を実現できる。

【0115】

今回開示された実施形態に係る情報処理装置、シミュレーション方法及び情報処理システムは、すべての点において例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。実施形態は、添付の請求の範囲及びその主旨を逸脱することなく、様々な形態で変形及び改良が可能である。上記複数の実施形態に記載された事項は、矛盾しない範囲で他の構成も取り得ることができ、また、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。

【0116】

本開示のシミュレーション方法を含むプロセスを実行する半導体製造装置は、熱処理成膜装置に限らない。半導体製造装置は、Atomic Layer Deposition(ALD)装置、Capacitively Coupled Plasma(CCP)、Inductively Coupled Plasma(ICP)、Radial Line Slot Antenna(RLSA)、Electron Cyclotron Resonance Plasma(ECR)、Helicon Wave Plasma(HWP)のいずれのタイプの装置でも適用可能である。

【0117】

また、本開示の半導体製造装置は、基板に所定の処理（例えば、成膜処理、エッチング処理等）を施す装置であれば、プラズマを使用する装置、プラズマを使用しない装置のいずれにも適用できる。また、本開示の半導体製造装置は、基板を一枚ずつ処理する枚葉装置、複数枚の基板を一括処理するバッチ装置、バッチ装置で一括処理する枚数よりも少ない複数枚の基板を一括処理するセミバッチ装置のいずれにも適用できる。

【符号の説明】

【0118】

１：半導体製造装置、２：既存センサ、３：追加センサ、４：自律制御コントローラ、５：情報処理システム、６：装置制御コントローラ、１０：処理容器、４２：第１ヒータ、８０：温度センサ、８１：第２ヒータ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】