半导体器件的制造系统与制造方法

专利名称：半导体器件的制造系统与制造方法
技术领域：
本发明涉及半导体器件的制造系统与半导体器件的制造方法，特别涉及到制造装 置的控制方法，以及采用这种装置与这类方法的半导体器件制造工艺的模拟方法与模拟装置。
背景技术：
以往，通过半导体制造装置反复地形成基板台阶、形成阱、绝缘、形成晶体管、形成 位线、形成电容器与形成布线，来制造DRAM等半导体器件。这种半导体制造过程是通过对 光刻处理、蚀刻处理、热处理(氧化、退火、扩散)、离子注入处理、或膜形成处理(CVD、溅射、 蒸镀)、清洗处理(除去抗蚀剂、由溶液清洗)与检查处理作适当组合构成。一般存在有这样的系统，它在保持种种处理室的气氛不变下，将基板运入/运出 处理室，进行工艺处理，将检查处理中或处理后基板得到的计测检查数据传送给中央控制 系统，进行基板与处理室的履历管理与记录，输出对各处理室与制造装置进行自诊断的适 当指示(参看专利文献1)。已有的半导体器件的制造装置具有进行热处理的氧化炉、控制此氧化炉的氧化炉 控制器以及与氧化炉和氧化炉控制器连接进行加工控制的氧化膜厚控制器。这种氧化膜厚控制器包括具有氧化膜厚计算功能的氧化膜厚计算部和具有计算 膜厚判定功能的计算膜厚判定部，它在进行利用热化学反应的预定的半导体制造过程中， 基于预定的过程执行的初始设定开始半导体制造过程，按预定的时间间隔测定与分析进行 热化学反应的预定的系统气氛状态及其变化，将此分析结果反馈给半导体制造过程(参看 专利文献2)。但在这种已有的半导体器件的制造装置中，即使能进行各个加工处理装置的自诊 断与过程模拟，对半导体基板上的氧化膜的厚度与布线宽度以及杂质扩散浓度进行控制， 但对经过多个加工处理装置完成的晶片由探头检测测定的半导体器件，其成品率与通过模 拟求得的成品率之间会产生差异。为此必须调整半导体器件的生产计划与用户的订货数， 频繁地反复花费劳力进行麻烦的追加生产计划工作，增多了晶片的检查工序，拖长了半导 体器件的制造工期。[专利文献l]W096/25760号公报(第36页，第25行 37页，第2行)。[专利文献2]特开2002-299336号公报(第11栏，从第5行到第48行，图1)。

发明内容
本发明提供了这样的半导体器件制造系统与半导体器件制造方法，它们能恰当地 管理各种加工处理装置的维修时间间隔，延长各个加工处理装置的运行时间，还可削减各 半导体制造过程结束阶段实施的晶片检查步骤。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有实行半导体基板的加工处 理的处理装置；控制处理装置的处理控制装置；实行半导体基板的加工处理，监视处理装置的状态，积分处理装置的内部信息，实行加工处理的模拟，根据加工处理推定半导体基板 处理的进展的实时模拟器。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有实行采用半导体基板的加 工处理的处理装置；从处理装置接收装置信息计算加工处理的推定质量值的自诊断系统； 检查加工处理结果的检查装置；比较检查结果与推定质量值，当对推定质量值作出有效判 定时，维持自诊断系统的参数，而当推定质量值为无效判定时则变更自诊断系统的参数的 计算机。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有实行采用半导体基板的加 工处理的处理装置；从处理装置接收装置信息进行处理装置自管理的自诊断系统；检查加 工处理结果的检查装置；根据检查结果判定处理装置是否自动修复，当判定结果为有效判 定时维持自诊断系统的参数而当判定结果为无效判定时则变更自诊断系统的参数的计算 机。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有实行半导体基板的加工处 理的处理装置；基于自诊断参数诊断处理装置的自诊断装置；检查加工处理的检查装置； 与自诊断装置及检查装置连接，当半导体基板的检查结果有效时维持自诊断参数而当检查 结果无效时变更自诊断参数的计算机。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有实行半导体基板加工处理 的处理装置；取得处理装置的装置信息，推定半导体基板质量的质量推定部；对经过加工 处理的半导体基板进行质量检查的质量检查装置；比较质量推定部的推定质量数据与质量 检查装置实测的质量管理信息的比较器。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有实行半导体基板的加工处 理的处理装置；取得处理装置的装置信息，输出半导体基板的推定质量信息的质量推定部； 输出经过处理的半导体基板的质量信息的质量检查装置；进行推定质量信息与质量信息的 质量相关处理的推定质量管理部；根据推定质量管理部输出的推定质量信息进行模拟，预 测半导体器件的成品率的成品率预测装置；检查经过处理装置的处理，至少是完成了晶片 工序后的半导体器件的成品率的成品率检查装置，实行对成品率预测装置的成品率与成品 率检查装置的成品率进行比较的成品率相关处理。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有实行半导体基板的加工处 理的处理装置；输出经过处理的半导体基板的质量信息的质量检查装置；根据来自质量检 查装置的质量信息进行模拟，预测半导体器件的成品率的成品率预测装置；检查经过处理 装置的处理，至少是完成了晶片工序后的半导体器件的成品率的成品率检查装置，实行对 成品率预测装置的成品率与成品率检查装置的成品率进行比较的成品率相关处理。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有实行半导体基板的加工处 理的处理装置；监视处理装置的装置信息，输出半导体基板的推定质量信息的质量推定部； 输出经过处理的半导体基板的质量信息的质量检查装置；进行推定质量信息与质量信息的 质量相关处理的推定质量管理部；根据来自质量检查装置的质量信息进行模拟，预测半导 体器件的成品率的第一成品率预测装置；根据来自推定质量管理部的推定质量信息，除第 一成品率预测装置的模拟外，实行模拟预测半导体器件的成品率的第二成品率预测装置； 检查经过了半导体制造过程，至少是完成了晶片工序的半导体器件的成品率的成品率检查装置，进行比较第一成品率预测装置的成品率与成品率检查装置的成品率的第一成品率相 关处理、比较第二成品率预测装置的成品率与成品率检查装置的成品率的第二成品率相关处理。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有实行半导体基板的加工处 理的处理装置；将检测处理装置的装置信息从检测值中提取处理的非控制值进行特征量化 的特征量，与通过对固有的缺陷图像进行范畴分类数值化预存储的相关表内的特征量进行 比较，在判定该特征量化的特征量是能与该相关表内的特征量同程化的值的阶段，中断处 理，将半导体基板作为次品批通知的质量检测部。本发明的一种形式是半导体器件的制造系统，它具有推定质量自动更新装置，此 更新装置当检测出具有与通过对固有缺陷图像进行范畴分类数值化预存储的相关表内的 特征量不能同程化的新特征量的次品批时，根据此次品批的半导体基板的加工履历信息， 提取表示该半导体基板次品批生成时处理装置状态的装置信息，将该装置信息自动反馈回 质量推定部。本发明的一种形式是半导体器件的制造方法，此方法通过处理装置实行半导体基 板的加工处理、进行半导体基板的加工处理、监视处理装置的状态、积分处理装置的内部信 息、进行加工处理模拟、通过加工处理推定半导体基板处理的进行。本发明提出了这样的半导体器件制造系统与半导体器件制造方法，它们能恰当地 管理各种加工处理装置的维修时间间隔，延长各个加工处理装置的运行时间，还可削减各 半导体制造过程结束阶段实施的晶片检查工序，使半导体器件的制造工序期间缩短。


图1是本发明第一实施形式的半导体器件的制造系统模型的系统图。图2是说明本发明第一与第二实施形式的半导体器件的制造方法模型的流程图。图3是本发明第三实施形式的半导体器件的制造系统模型的框图。图4是说明本发明第四实施形式的半导体器件的制造方法模型的流程图。图5是说明本发明第五实施形式的半导体器件的制造方法模型的流程图。图6是本发明第六实施形式的半导体器件中特定发生次品批的制造装置的方法 的说明图。图7是说明本发明第七实施形式的半导体器件的制造方法模型的流程图。图8是本发明第八实施形式的半导体器件的制造系统的系统图。图9是本发明第八实施形式的半导体器件的制造方法的流程图。图10是本发明第八实施形式所用半导体器件的剖面图。图11是本发明第八实施形式所用判定方法的说明图。图12是本发明第八实施形式所用判定方法的说明图。图13是本发明第八实施形式所用判定方法的说明图。图14是本发明第八实施形式所用温度上升曲线图。图中各标号的意义如下5a,自诊断装置；10，制造系统；11，计算机；12，存储装置；13，数据库；14，处理装 置；15，直接材料-间接材料；16，闸门；17，晶片；18，链路；19，检查装置；20，掩模；21，检测处理；22，判定处理；23，现象判定；24，判定处理；25，设计信息；30，制造系统；31，自诊断 系统；32，警告装置；33，参数反馈装置；34，自诊断系统；35，成品率预测系统；36，成品率收 集部；37，请求部；38，维修指示画面；39，缺陷发现报告部；40，交货预测部；43，处理工序； 44，检查工序；44c，检查工序；45，检查工序；46，处理工序；47，批完成工序；48，D/S处理工 序；51，制造系统；52，氧化炉控制器；53，氧化膜厚实时模拟器；54，氧化炉；56，氧化膜厚计 算部；61，质量推定部；65，数据库；66，推定质量管理部；68，质量推定部；69，器件模拟装 置；70，器件性能成品率预测部；75，成品率预测处理；77，测定器。
具体实施例方式(第一实施形式)本发明第一实施形式的半导体器件的制造系统是能够调整半导体制造过程阶段 检查频率的系统，如图1所示具有对于作为半导体基板的晶片17或其表面上的薄膜实行 处理的处理装置14 ；作为由设备工程系统EES (以下简作EES)使处理装置14进行自管理 的自诊断系统的计算机Ila ；根据检查装置19对经过处理的半导体基板的晶片17的检查 结果判定处理装置14是否要自动修复，当判定结果为有效判定(或适当的)时维持自诊断 系统的参数(或微凋)，当判定结果为无效判定(或不适当)时则变更自诊断系统的参数 (例如增加检查次数)，作为这种情形下的参数适合装置的计算机11。这里的“EES”是从处理装置14取得装置信息，对装置信息的数据进行统计性分 析，判定处理装置14的状况为正常或异常的系统。EES是在作为自诊断系统的计算机Ila上执行，实时地取得正在处理晶片17的处 理装置14的内部状态。由于能推定处理装置14的内部状态，故也能实时地取得内部处理 的晶片17的加工状态。作为自诊断系统的计算机11a，能将处理装置14实行的处理的经时变化与晶片17 相对应而存储于数据库13a中。具体地说，半导体器件的制造系统10具有控制此制造系统整体的计算机11 ；与 计算机11连接，存储与半导体制造过程有关的数据处理算法的存储装置12 ；存储用于计算 机11连接的APC (高级的过程控制器，以下简称为APC)与MES (制造执行系统，以下简称为 MES)中使用的数据的主数据库13 ；处理用作半导体基板的晶片17的处理装置14 ；检查此 处理装置14处理的晶片17的检查装置19。这里的APC是指根据处理装置14处理的晶片17的处理内容，由计算机11变更半 导体制造过程的系统，由检查装置19检查晶片17的结果未达到期望的质量时，参考过去的 处理条件将处理装置14的处理条件变更为新的处理条件。所谓“MES”则是指由处理装置 14处理多批晶片17时，由计算机11执行半导体器件的生产管理，将选择的一批晶片17输 送给处理装置14，于处理装置14中进行处理，再由检查装置19执行检查的系统。为使图示的处理装置14简单化而将其作为单一形式例示，但从当前的LSI的制造 工艺容易理解到，半导体器件的制造系统10 —般设有10台以上的多台处理装置14。此多 台处理装置14经信号线14a与计算机Ila连接，可实行EES的自管理。这多台处理装置14 能直接或通过计算机Ila与计算机11连接，发送处理装置14的装置信息，计算机11根据 接收的装置信息，能在APC、MES的管理下对半导体制造系统整体进行统一管理。
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上述处理装置14能与加工处理半导体器件的各种处理装置对应，例如显然可以 以下述处理装置作为相应的对象执行成膜处理的成膜处理装置；杂质的扩散处理装置； CVD的薄膜淀积装置；使PSG膜、BSG膜、BPSG膜(绝缘膜)等回流(熔融)的加热炉装置； 调节CVD氧化膜等致密量、硅化物膜(电极)厚度等的热化学反应处理装置；淀积金属布线 层的溅射装置与真空蒸镀装置；此外还有进行电镀的电镀处理装置；对半导体基板进行化 学的、机械的研磨的CMP处理装置；对半导体基板表面进行蚀刻的干或湿蚀刻的处理装置； 与光刻处理有关的旋涂装置；步进式等曝光处理装置；将切成片状的半导体器件的电极连 接到引线框上加键合线处理装置进行能应用于各种半导体制造过程的处理装置。本发明的半导体器件的制造系统10可以应用于批式装置或单片式装置。后述的 所有实施形式也同样可以用于批式装置或单片式装置。计算机Ila内部的数据库13a中存储制造过程数据，逐次更新与晶片17的批号有 关的处理内容数据以及有关晶片17的处理履历的处理内容数据，将当前(实时)时最佳处 理状态提供给处理装置14，同时能对处理装置14内部是否发生变化进行检测处理21，将此 内部状态反馈给半导体制造过程。例如当处理装置14是真空处理系统的成膜处理装置、扩散处理装置、薄膜淀积装 置之类的具有室的处理装置时，则根据决定炉内多个地点的温度、基座温度、室外壁多处的 温度、表示室内真空度的压力、气体流量、控制气体流量的阀的开度等种种条件的各种参 数，执行半导体制造过程。当处理装置14是等离子体处理系统的干蚀刻装置、离子注入装置之类的具有电 极的处理装置时，则除了上述真空处理系统的各种参数之外，还要根据RF的匹配位置、RF 电压(行波电压、反射波电压)、晶片的位置信息之类的各种参数，实行半导体制造过程。当处理装置14是大气压处理系统的湿蚀刻处理装置、旋涂处理装置、步进曝光处 理装置、引线键合处理装置时，则基于处理时间或是晶片或芯片的位置信息之类的各种参 数，实行半导体制造过程。当半导体器件的制造系统10中，处理装置14是成膜处理装置、扩散处理装置、薄 膜淀积装置之类应用气体与化合物的情形，这种气体与化合物通过间门16供给，将供给的 气体与化合物之类的直接材料与容器之类间接材料组成的直接材料_间接材料15数值化， 作为材料模型化数据记录于主数据库13中，进行自管理。通过这种材料模型化，即可对气 体与化合物之类材料是否对半导体制造过程有影响进行实时地判定处理22。晶片17经由处理装置14和链路18在通过预定的处理工序之际，由传感器/检查 装置19，根据膜厚不合格与图形缺陷的有无进行晶片17上的现象判定23。此检查结果成 为晶片17的批单位或片单位管理的关键信息，通过计算机11收集信息，实时地供给监控器 /QC的判定处理24。计算机11从检查装置19与处理装置14或是计算机Ila取得质量信息、装置信息 与直接材料——间接材料信息，通过实时地模拟处理装置14的状态和从此处理装置14输 出的批量晶片17所具的质量(例如膜厚)，即使省除中间工序的检查，也能充分掌握半导体 器件的质量。计算机11能执行将质量信息反馈回半导体制造过程的处理，或是对自下一工序 以后的处理装置(未图示)执行前馈处理，在每次处理多批时，都将检查装置19方发送来的质量信息与计算机Ila发送的推定质量信息进行比较，通过于计算机11上模拟半导体制 造过程，就能提高推定质量信息的可靠度。计算机11还管理光刻处理中所用的掩模20 (原版)的设计信息25，当通过实时的 监控器/QC的判定处理24于晶片上发现特定的缺陷处时，能对掩模20是否设计不良进行 判定处理。如上所述，本发明的实施形式的半导体器件的制造系统10由于是把处理装置14、 直接材料、间接材料15、晶片17的加工模型化而构成计算机11的APC系统，而能执行实时 的质量管理，由于能实施TCAD (工艺计算机辅助设计)与YMS (成品率管理系统)，就能有利 地于最后一道工序结束前的中间处理工序中预测最终的半导体器件的成品率。以下用第一 至第七实施形式说明本发明实施形式的半导体器件的制造系统10的特征。图2是说明本发明第一实施形式的半导体器件的制造方法的模型流程图。半导体 器件的制造系统30按照其半导体制造过程顺序，经过晶片批投入工序42、相对于作为半导 体基板的晶片或其表面薄膜由处理装置进行加工A处理的第一处理工序43、执行第一检查 装置的在线QC处理的第一检查工序44、执行第二检查装置的表面图形缺陷检查处理的第 二检查工序45、对晶片或对其表面薄膜由处理装置进行加工B处理的第二处理工序46、此 外还有图中省略的第三处理工序、第四处理工序、第三检查工序等多道处理工序与检查工 序，直至晶片状态结束的批完成工序47。由此批完成工序47的晶片所形成的多个半导体器 件，于D/S (管芯分类)处理工序48 (以下简记为“D/S”处理工序)通过成品率检查装置检 查半导体器件的成品率。由此D/S处理，用探针检查芯片的电性能，区分成品与次品，次品 芯片上用墨水标志而能识别。第一处理工序43对于由批投入工序42输送到内部的晶片，依据预设定的半导体 制造过程序列进行加工A处理。此加工A能应用于成膜处理、氧化处理、等离子体处理、晶 片处理、CMP处理、焊线处理等种种加工。例如实行加工A的第一处理工序43在成膜处理情形，对晶片施加气体注入、温度 管理、压力管理、RF电压管理、气体的排出等一连串成膜处理，同时将处理装置的气体压力、 温度、RF电压、火花的有无、淀积物量等装置信息43a发送给自诊断系统31。当第一处理工序43是CMP处理时，监控研磨剂的数量、研磨台的转数、研磨台的退 化状态，同时对晶片进行研磨处理，将供给处理装置的研磨剂、研磨台的更换时期等装置信 息43a发送给自诊断系统31。自诊断系统31为了实时地对全部晶片进行检查，可以于处理装置中设置多个压 力检测器、温度检测器、火花检测器与淀积膜厚检测器等，也可以构成为设置与半导体制造 过程相对应的多个检测器来接收示明处理装置的装置状态的检测信号。将第一处理工序43所用处理装置的维修时期、清洗时期、部件交换时期之类的事 件信息43b发送给执行加工B处理的第二处理工序46的自诊断系统34。基于此事件信息 43b能够推测当前(实时)于第一处理工序43处理中的批晶片能以何种状态(或特性)可 继续到第二处理工序46中。自诊断系统31按预定的时间间隔(例如1秒间隔)测定与分析，通过半导体制造 过程的推进于图1所示处理装置14内部蓄集或淀积或是消耗的物质量，在这种物质量选择 预定量的阶段生成自动修复请求信号。此自动修复请求信号作为QC信息31a发送给警告装置32。在半导体器件的制造系统30运转的初始阶段，响应QC信息31a中所包含的自动 修复请求信号，警告装置32将自动修复的定时指示信息32a发送给第一处理工序43中运 行的氧化炉之类的处理装置14。当进行加工A的第一处理工序43例示的是执行热化学反应处理时，按预定的时间 间隔(例如1秒间隔)测定与分析作为处理装置14的氧化炉内部淀积的氧化淀积物量，在 此氧化淀积物量达到预定淀积量的阶段，生成自动修复请求信号。此自动修复请求信号作 为QC信息31a发送给警告装置32。半导体器件的制造系统30可以构成为，响应QC信息 31a中所含的自动修复请求信号，由警告装置32将自动修复的定时指示信息32a发送给氧 化炉。例示的氧化炉可以在接收到自动修复的定时指示信息32a的或是在第一处理工 序43于执行中的阶段，到1个单位的半导体制造过程结束时，等待自动修复处理，在当前处 理中的晶片批处理结束将晶片运出到氧化炉外后，把清洗气体导入氧化炉内部。此时，运出的晶片继续由第一检查工序44实施在线QC处理，将包含晶片上生成的 膜厚信息的QC信息44a发送给参数适合装置33。在第一检查工序44中完成了在线QC处理的晶片，在第二检查工序45中由第二检 查装置检查晶片上有无图形缺陷，将包含缺陷检查结果的QC信息45a发送给参数适合装置 33。在此“在线QC”中主要进行薄膜厚度测定等厚度方向参数的测定。此外，“缺陷检查” 主要针对由光刻工序形成的平面图形上缺陷的检查。参数适合装置33使上述自诊断系统31的模型与其参数适合。本实施形式的适合 是指这样一种功能可把基于自诊断系统31以预定时间间隔(例如1秒间隔)接收自处理 装置的装置信息43a而生成的这一自动修复请求信号的定时，变更或再构成为适当的期间 (例如在接到3批连续的处理装置不合适的信号后，开始生成自动修复请求信号)。当自诊断系统31的模型与其参数不适配时，即便在装置信息43a中加入存在处理 装置的氧化过程中产生不合适结果的不合适参数，但在当前处理中的批晶片可结束处理而 从处理装置中送出，而第一检查工序44的检查结果进入正常值。此外，第二检查工序45的 检查结果也进入正常值。由此可判定处理装置发送的装置信息43a中不合适参数本身是错 误的，可靠性低。本实施形式采用这样的结构来提高含有可靠性低的不合适参数的装置信息43a 的可靠度，即对发送不合适参数时刻的批晶片进行质量检查，统计地求出装置信息43a与 晶片状态是否一致的结果，由参数适合装置33将修正的参数33a等反馈回自诊断系统31。—般能作这样的控制，通过第一与第二检查工序44、45取得以前10批晶片的QC 信息44a和QC信息45a，与装置信息43a的不合适参数比较，同时逐次地变更自诊断系统 31的模型参数33a。在以采用成膜处理装置的半导体器件的制造系统为例进行说明时，也可进行这样 的控制于第一检查工序44中用膜厚检查装置检查膜厚，于第二检查工序45中用缺陷检查 装置检查缺陷，取得各检查结果信息，与装置信息43a的不合适参数比较，逐次变更自诊断 系统31的模型的参数33a。自诊断系统31在半导体器件的制造系统30运转期间修正自诊断系统31的模型 参数，实行处理装置的自诊断。亦即监视处理装置的状态，响应不合适信号的接受，生成可
11靠度高的QC信息31a。此QC信息31a相对于给位于下游的MES发出警告的警告装置32， 是促使发送自动修复的定时指示信息32a的信号。警告装置32响应接收QC信息31a，对处理装置发送进行维修指示的自动修复的定 时指示信息32a的警告信息。此时，由于维修的频率增加后半导体器件的制造系统30的运 转率降低，显然，特别是自动修复的定时指示信息32a的正确性会影响质量管理与生产效率。例如当图1所示的处理装置14是成膜处理装置时，通过优化清洗炉内气体的导入 次数，就可减少清洗次数和防止降低质量，使半导体器件的制造量增大。警告装置32响应QC信息31a的接收，发送维修信息32b，告知操作人员自动修复 发生。例如可于清洗室内所设处理装置附近配置报警用的闪烁器进行通知，或也可于清洗 室外监控整个半导体制造过程的操作人员监控器上显示维护指示画面38。此外，警告装置32也可对另外的路由接收的检查频率修正指示信息33b作出响 应，控制上述第一与第二检查工序44、45的处理次数，调整晶片批的检查频率。具体地说， 能自动地再形成半导体制造过程，使半导体制造过程沿着熟练曲线稳定质量能降低实时/ 全数检查必要性的阶段，响应来自参数适合装置33的检查频率修正指示信息33b，以省略 第一与第二检查工序44、45的质量检查，可以减少检查工序，提高用作半导体器件的晶片 的生产量。再有，参数适合装置33能生成由预定的晶片批所产生的新的缺陷发现报告信息 33c，对于清洗室外活动的技术人员的缺陷发现报告部39实时地报告中间工序存在的晶片 的新缺陷发现的事实。另一方面，完成率/成品率收集部36取得D/S处理工序48检查批完成工序47的 晶片的成品率信息48a，例如当判定成品率低时，立即地自动增强质量管理体制，将表明成 品率低的成品率信息36b发送给完成率/成品率预测系统35。完成率/成品率预测系统35实时地处理晶片的质量管理，将以往的成品率信息与 当前的成品率信息36b比较，预测成品率的增减倾向。将表明这种倾向的成品率预测信息 35a发送给上述参数适合装置33，由此能从参数适合装置33将检查频率修正指示信息33b 发送给警告装置32。上述检查频率修正指示信息33b能自动调整，现在例示其控制方法。一般可用按 第一处理工序43操作的处理装置的工序能力指数CP自动调整检查频率。在此的晶片中形 成的膜厚或杂质扩散深度或蚀刻速率等作目标值规定各变量。设相对于此目标值所定量增 加的处理装置的上限规格为Su，相对于此目标值所定量减少的处理装置下限规格为Si，将 数批处理的实测值平均的处理装置的平均值为X，表示相对于此平均值X的各实测值的偏 差的处理装置的标准偏差为D，累计这些值计算处理装置的工序能力指数CP时，基于上限 规格Su，工序能力指数CP成立(Su-x) /3D的关系，而基于下限规格Si，工序能力指数CP成 立(x-SI)/3D的关系。当上述工序能力指数CP例如是CP < 1. 33时，则再构成半导体制造过程以增加检 查频率。当工程能力指数CP为1. 33 < CP < 1. 67时，则进行控制使检查频率保持不变。而 当工序能力指数CP满足1. 67 ( CP时，则可自动控制地再构成半导体制造过程以减少检查频率。
此外，也可根据处理装置输送出的以往10次的膜厚与杂质扩散深度和蚀刻速率 等检查结果所得的处理装置的检查平均值X、处理装置的上限规格Su或处理装置的下限规 格SI，来计算处理装置的工序能力指数。此时，与工序能力指数CP相对应，即使将检查频率 变更当前的2倍、1倍以及0. 5倍，也能执行与上述检查频率控制同等的半导体制造过程管理。当把氧化炉作为处理装置来示例且将膜厚的目标值设定为IOnm时，可将上限规 格Su设为12nm，下限规格SI设定为8nm，进行检查频率的控制。完成率/成品率收集部36将成品率信息36a发送给GDS数据切出请求部37，能够 促使将切出光刻工序中所用掩模数据一部分的掩模信息37a发送给上述参数适合装置33。 例如当决定半导体器件成品率的晶片上的缺陷部位示明为局部性的情形下，有时会有利于 对自诊断系统31的模型的反馈效果。(第二实施形式)现在参看图2说明本发明的第二实施形式的半导体器件的制造系统30的工作流 程。对于与上述第一实施形式重复的部件或工序说明则予以省略。半导体器件的制造系统30具有处理由批投入工序42送入的晶片的第一处理工 序43 ；对第一处理工序43处理过的晶片进行检查的第一检查工序44 ；对经过第一检查工 序44的晶片进行检查的第二检查工序45 ；对经过第二检查工序45的晶片进行处理的第二 处理工序46 ；经过多个处理工序与检查工序，于晶片内完成半导体器件的批完成工序47 ； 检查晶片的D/S处理工序48。半导体器件制造系统30还具有对第一处理工序43进行自诊断的诊断系统31 ； 对第二处理工序46进行自诊断的诊断系统34 ；对D/S处理工序48取得的成品率信息48a 进行接收的完成率/成品率收集部36 ；与此完成率/成品率收集部36连接，对半导体器件 的完成率/成品率进行预测的完成率/成品率预测系统35。半导体器件的制造系统30构成为将通过上述批完成工序47的晶片由D/S处理 工序48检查，发送给完成率/成品率收集部36，生成新的成品率信息36b以发送给完成率 /成品率预测系统35。半导体器件的制造系统30将上游的半导体制造过程的状态反映给下游的半导体 制造过程，对每批预测晶片中的半导体器件的成品率。具体地说，管理上游工序中配置的处 理装置的事项，将此处理装置的更换消耗品的维修时间、清洗时间、部件更换时间之类的事 件信息43b传送给与由第二处理工序46实行处理的处理装置连接的自诊断系统34，通过判 断事件信息43b是否适当，能将第一处理工序43中运行的处理装置的状态反映给实时地由 第二处理工序46执行的半导体制造过程。例如，通过管理设置于上游工序的成膜处理装置的事项，将更换成膜处理装置的 消耗品的维修时间、成膜处理装置的清洗时间、成膜处理装置的部件更换时间的这类事件 信息43b，传送给下游工序的第二处理工序46中运行的另一半导体制造过程用的蚀刻处理 装置相连接的自诊断系统34，就能将第一处理工序43中运行的成膜处理装置的状态实时 地反映到由第二处理工序46执行的半导体制造过程。配置于上游工序中的自诊断系统31与设于下游工序中的自诊断系统34连接，发 送关于由处理装置处理的晶片的质量管理的批信息49。
自诊断系统34对上述的事件信息43b与批信息49进行综合的数值评价。由第二 处理工序46处理的晶片批是通过处理装置状态良好的上游工序还是通过处理装置状态恶 化的上游工序，根据数值对它们作客观的质量判定，基于第二处理工序46对晶片施加加工 B的处理的处理装置实时地发送的装置信息46a，能实行可靠度高的自诊断处理。自诊断系统34应用事件信息43B、批信息49以及由第二处理工序46执行处理的 处理装置的装置信息46a，运计算经过第二处理工序46的晶片的成品率(例如百分之十的 成品率)，然后将此运算结果发送给交货预测部40。此时，由第一处理工序43的不合适处理造成的缺陷部位不能在第二处理工序46 中修复，因而，到半导体制造过程下游工序时的晶片的成品率低，于是交货预测部40就能 在半导体制造过程中间工序预测或判定成为最终半导体器件正品的数量。交货预测部40对于制定半导体器件的制造系统30工作计划的生产计划用计算机 (未图示)能自动地执行晶片投入量控制特急申请处理41，可远在晶片的最终检查发现次 品之前将回收的晶片批送入晶片工序中，从而能期待作为企业体的半导体制造厂家的资金 流动达到最大化。(第三实施形式)第三实施形式说明的半导体器件的制造系统51，它能与加工处理半导体器件的各 种处理装置对应，例如显然可以以下述处理装置作为相应的对象执行成膜处理的成膜处 理装置；杂质的扩散处理装置；CVD的薄膜淀积装置；使PSG膜、BSG膜、BPSG膜(绝缘膜) 等回流(熔融)的加热炉装置；调节CVD氧化膜等致密量、硅化物膜(电极)厚度等的热化 学反应处理装置；淀积金属布线层的溅射装置与真空蒸镀装置；此外还有进行电镀的电镀 处理装置；对半导体基板进行化学的、机械的研磨的CMP处理装置；对半导体基板表面进行 蚀刻的干或湿蚀刻的处理装置；与光刻处理有关的旋涂装置；步进等曝光装置；将切成片 状的半导体器件的电极连接到引线框上的焊线处理装置等能应用于各种半导体制造过程 的处理装置。图3是本发明第三实施形式的半导体器件的制造系统51的模型流程图。半导体 器件的制造系统51例如包括实行利用热化学反应的热处理的作为加工处理部的氧化炉 54 ；作为加工处理部控制装置的氧化炉控制器52 ；控制此氧化炉控制器52的工作与不工作 以及工作状态的计算机11 ；对设置于此计算机11和氧化炉54之间的晶片上氧化膜厚度量 进行计算的氧化膜厚实时模拟器53。本实施形式中该氧化膜厚实时模拟器53与氧化炉控 制器52是独立构成的，但它显然也可以在氧化炉控制器52的内部作为其一个功能部而整 体地构成。此氧化膜厚实时模拟器53响应氧化炉控制器52发送给氧化炉54的起动信号，在 内部的氧化膜厚计算部56便根据氧化炉54实时地发送的表明炉内温度与压力的装置内部 信息，开始计算送入氧化炉54内的晶片上所形成的氧化膜厚。此氧化膜厚计算值实时地发 送给计算机11，用于采用MES的工厂的生产管理。计算机11根据内部数据库存储的MES控制信息，在氧化膜厚计算值达到预定的氧 化膜厚计算值的阶段，将控制信号发送给氧化炉控制器52，氧化炉控制器52响应此控制信 号给氧化炉54发送中止氧化处理的停止信号。此停止信号并行地由氧化膜厚实时模拟器 53内部的氧化膜厚计算部56监控，能实时地将转移到氧化处理停止的定时从氧化膜厚模拟器53中检测到。在以往的半导体器件的制造装置中并不监控使氧化膜计算部停止氧化处理的停 止信号，故不能判别当前的装置内部信息是否表示了停止信号发送后炉内状态的信息，而 图3所示的本实施形式的半导体器件的制造系统51，由于是由氧化膜厚实时模拟器53监控 从氧化炉控制器52发送来的停止信号，故能根据表示停止氧化处理时刻起的氧化炉54的 内部温度与压力下降的装置内部信息继续氧化膜厚计算，进行实时地处理。氧化膜厚计算部56接收氧化炉控制器52发送来的起动信号后，根据装置内部信 息开始计算氧化炉54内晶片上形成的氧化膜厚，在预定的处理期间后接收氧化炉控制器 52发送来的起动信号，直到再经过预定时间，实时地继续氧化膜厚的计算。氧化膜厚计算部56的氧化膜厚计算值表示的是装置内部信息从氧化炉54发送的 每个时刻计算的瞬时值，此瞬时值根据实验计划法的DOE (实验设计)模型59，在经过从起 动信号接收时刻到完成氧化处理的停止信号接收时刻这段期间内进行积分处理，就能计算 晶片上形成的氧化膜的总厚度。根据氧化膜厚实时模拟器53的半导体的制造系统51与以往制造装置的不同处在 于给计算机11处理的EES数据60附加有室号信息，例如在氧化炉内部是由多个室构成的 情形下，使这多个室的每个对应不同的EES数据60，就能提高氧化膜厚的计算精度。显然， 由于能实时地取得各室的装置内部信息，故能有利于单片处理的氧化膜厚的实时模拟。本实施形式中由于将氧化炉54的经时因素实时地附加于热化素反应过程中，例 如在更换消耗品的维修时期，接收氧化炉54的清洗时期之类的事件信息，就能相对于以后 的经过时间实现由氧化膜厚实时模拟器53进行积分处理的积分功能。这样，与由相同的半 导体制造工艺条件处理整批晶片的以往的半导体器件的制造装置相比，还能实施精密的质 量管理。上面是把半导体的制造系统51作为氧化处理装置进行了说明，但本发明并不局 限于氧化处理装置。例如也能相对于蚀刻装置等处理装置构造成具有作为图3的实时模拟 器结构要素例示的“终点监控+蚀刻速率推定”这种实时模拟功能的半导体器件的制造系 统。(第四实施形式)图4是说明本发明第四实施形式的半导体器件的制造方法的模型流程图，其中实 行加工A的第一处理工序43、实行在线QC的第一检查工序44、实行缺陷检查的第二检查工 序45、实行加工B的第二处理工序46、告知技术人员的缺陷发现报告部39a、QC信息44a、 45a、维修信息32b等都与上述第一实施形式相同，省略重复性说明。本实施形式所示半导体器件的制造系统利用推定质量管理值与实测值的差异，构 成用以诊断各个处理装置、各种传感器与自诊断系统的模型。质量推定部61接收由第一处 理工序43执行处理的处理装置的包含多个变量X的装置信息43a (例如EES数据)，根据函 数f表示的自诊断系统的模型及其参数a、参数b与实时接收的装置信息43a中所含的多个 变量X，计算包含对应于当前热化学反应过程中的晶片批的多个输出Y数据的推定质量数 据61a，将此推定质量数据61a发送给起到异常检测装置功能的比较器62。此推定质量数据61a中包括晶片氧化膜厚度的面内分布、氧化膜厚的平均值的μ 数据、表示氧化膜厚偏差的标准偏差值的D数据，能将实时的半导体器件的质量信息提供给与比较器62连接的执行MES控制的计算机11。此计算机11与实行第一检查工序44的在线QC处理装置以及实行第二检查工序 45的缺陷检查装置连接，根据推定质量数据61a分别与第一检查工序44的QC信息44a以 及与第二检查工序45的QC信息45a比较的差异信息，将第一检查工序44或第二检查工序 45的检查频率的最优化信息64输出给在线QC处理装置或缺陷检查装置。这样可以省略第 一检查工序44或第二检查工序45而缩短半导体器件的制造工程时间。质量推定部61例如接收基于作为QC数据库65中存储的质量管理数据的马哈拉 诺比斯距离的自诊断系统的模型与参数信息63，通过随时间变化的第一处理工序43实行 加工处理的氧化炉内部状态的运算处理，计算推定质量数据61a。推定质量数据61a如上所 述发送给比较器62，还并行地作为反馈信息61b发送给由第一处理工序43实行处理的氧化 炉，作为前馈信息61c发送给位于此第一处理工序43下游工序中第二处理工序46处理加 工B的蚀刻处理装置或光刻处理装置之类实行氧化处理过程以外的半导体制造过程的处 理装置。比较器62构成为接收来自质量推定部61的推定质量数据61a、来自实施第一检 查工序44的检查装置的QC信息44a、来自实施第二检查工序45的检查装置的QC信息45a 以及来自警告装置32的维修信息32b。这样，比较器62能从质量推定部61接收将装置信息43a与模型以及参数信息63 进行运算处理的推定质量数据61a，能在第一检查工序44以及第二检查工序45从实行加工 处理的各个检查装置接收实测值，比较与质量管理相关的推定值与实测值，同时能进行自 诊断系统的参数的推定。这就是说，能够使推定的自诊断系统的参数近似于实测值，同时从 比较器62给质量推定部61发送修正的自诊断系统的参数a、参数b。将质量推定部61输出的推定质量YS反馈给第一处理工序43的半导体制造过程 使质量稳定。同时将推定质量YS前馈给第二处理工序46，由此使执行第二处理工序46的 加工处理的处理装置的参数与预推定的质量YS —致，能对当前的第一处理工序43中的晶 片批在送入第二处理工序46的阶段，实行基于推定质量YS的加工处理。比较器62，如上所述由于取得了推定质量数据61a和作为实测值的QC信息44a、 45a，就能在推定值与实测值之间发生背离的阶段，及早地判定第一处理工序43的处理装 置、第一检查工序44的检查装置、第二检查工序45的检查装置的某个或是全部产生了不合 适情形而不能有可靠度高的质量管理的状态。比较器62基于推定质量数据61a，当检测出表明第一处理工序43的处理装置、或 第二检查工序45的检查装置中发生不合适情形的信号时，能将装置/传感器异常检测信号 62a发送给警告装置32以及操作者的监控器，使半导体制造过程停止，将当前的质量管理 信息显示于操作者的维修指示画面38上。(第五实施形式)图5是说明本发明第五实施形式的半导体器件的制造方法的模型流程图，其中的 批投入工序42、第一处理工序43、第一检查工序44、第二处理工序46、批完成工序47、D/S 处理工序48以及质量推定部61与上述第四实施形式相等，略去重复性说明。本实施形式的半导体器件的制造方法，包括设置于半导体制造过程上游的例如由 成膜处理装置进行的第一处理工序43、位于此第一处理工序43的下游工序中的第二处理
16工序46、经过批完成工序47的晶片上形成的多个半导体器件的器件性能与成品率检查的 D/S处理工序48。处理加工A的第一处理工序43将实行加工处理的处理装置的装置信息43a发送 给质量推定部61，质量推定部61根据装置信息43a将推定质量数据61a发送给推定质量管 理部66。此推定质量管理部66在当前施行加工A的批处理结束后，作为比较数据67取得 第一检查工序44的晶片在线QC处理结果，能与推定质量数据61a比较，由此可以判定推定 质量数据61a的可靠度。例如，推定质量管理部66将质量推定部61推定的推定质量数据61a与第一检查 工序44实测的实测值比较，同时进行装置信息43a与实测值的相关处理。在此，本实施形 式的相关处理是指使质量推定部61推定的推定质量数据61a近似于实测值的处理，能将各 批取得的装置信息43a反馈回第一处理工序43的半导体制造过程，以能在处理下一批的阶 段校正装置信息43a而接近实测值。从而能通过相关处理，恰当地校正质量推定部61的推 定质量数据61a的计算模型的参数。例如，推定质量管理部66，在实行10批相关处理后的推定质量数据61a与实测值 的偏离减少到第一检查工序44 (在线QC)和第三检查工序44c (在线QC)成为不需要的程 度，通过将第一处理工序43施行加工A的晶片批的成品率信息传送给与推定质量管理部66 连接的过程与器件模拟装置69a，就能预测处理工序43所处理的晶片批的成品率。同样，处理加工B的第二处理工序46将实行第二处理工序46的加工处理的装置 信息发送给质量推定部68，质量推定部68根据接收的装置信息，将作为推定质量数据的QC 信息68a发送给推定质量管理部66a。此推定质量管理部66a在当前施行加工B的批处理 结束后，将作为第三检查工序44c的晶片检查结果数据的QC信息，作为比较数据67a取得， 能与QC信息68a比较。推定质量管理部66a将质量推定部68推定的QC信息68a与由第三检查工序44c 实测的QC信息44d比较，同时进行装置信息与实测值的相关处理。例如，推定质量管理部66a，在实行10批相关处理后的QC信息68a与实测值的偏 离，减少到检查从实施加工B的第二处理工序46运出的晶片的第三检查工序44c (在线QC) 成为不需要的程度，通过将第二处理工序46施行加工B的晶片批的成品率信息传送给与推 定质量管理部66连接的过程与器件模拟装置69a，就能预测处理工序46处理的晶片批的成 品率。过程与器件模拟装置69a基于作为上游工序的第一处理工序43的成品率信息与 作为下游工序的第二处理工序46的成品率信息，实行半导体器件制造过程与半导体器件 的器件的模拟，将各批的推定成品率信息发送给下游的器件性能成品率预测部70a。上述器件性能成品率预测部70a根据推定质量管理部66与推定质量管理66a推 定的信息，预测半导体器件的成品率，进而在本实施形式中收集在线QC处理所得的第一检 查工序44的QC信息44a与第三检查工序44c的QC信息44d，能根据实测值于中间处理工 序阶段预测半导体器件的成品率。过程与器件模拟装置69合并设于上游工序(或前级工序)的第一检查工序44的 QC信息44a和设于下游工序(或后级工序)的第三检查工序44c的QC信息44d，执行过程 与器件的模拟，将作为模拟结果的成品率信息发送给次级的器件性能成品率预测部70。
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器件性能成品率预测部70将各批每个的成品率预测信息72发送给上述器件性能 成品率预测部70a。器件性能成品率预测部70a比较推定成品率信息与成品率预测信息72， 通过进行半导体器件的成品率预测处理75，还能提供高精度的成品率预测；与成品率预测 处理75相并行，能够再设定第一检查工序44与第三检查工序44c的在线QC的频率(例如 省略或简化检查)。本实施形式的半导体器件的制造系统根据基于第一处理工序43与第二处理工序 46各自之中设置的处理装置的装置信息的推定质量，预测半导体器件的成品率，同时根据 从各处理工序输送出的晶片的检查结果预测半导体器件的成品率，与这种预测的成品率相 并行，能相对于批完成工序47的晶片，由探针检查装置的D/S处理工序48求器件性能的成品率。也能对由D/S处理工序48实测的成品率与器件性能成品率预测部70的成品率作 比较处理71，根据其差异校正器件性能成品率预测部70的模拟精度，对由D/S处理工序48 实测的成品率与器件性能成品率预测部70a的成品率进行比较处理73，根据其差异校正器 件性能成品率预测部70a的精度。也即能恰当地校正过程与器件模拟装置69、69a的模拟 模型的参数。根据本实施形式所示的半导体器件的制造系统，基于实测的半导体器件的成品率 校正各成品率的预测，同时若重复半导体制造过程，由于能有高精度的成品率预测，故能有 利地省略作为质量管理用的晶片的NPW (非产品晶片)，也能有利地省略作为在线QC的检查 工序，同时还能有利地对各批每一半导体制造过程中每片晶片实行模拟。(第六实施形式)图6说明本发明第六实施形式的半导体器件中特定发生次品批的制造装置的方 法。用氧化炉例示图中半导体器件的处理工序，但本发明中第一处理工序43中所用处理装 置显然不限于氧化炉，也可适用于实行其他半导体制造过程的处理装置。氧化工序之类的第一处理工序43是通过处理装置内部的室中的热化学反应过程 而于晶片上生成氧化膜。第一处理工序43中所用的处理装置，是由与测定器77连接的设 于室内部的多个检测器77将压力、温度、电压、阀开度等一类装置信息实时地发送。测定器77根据接收的各种检测数据，判定半导体制造过程中晶片的状态。例如能 从实行第一处理工序43的半导体制造过程的处理装置内部的室收集许多数据，能在半导 体制造过程每次制法中特定所处理的晶片批。测定器77具有实时地收集数据的能力，例如能依预定时间间隔将同时检测出的9 种模拟数据变换为数字数据，在每一批中按时序记录与分析这些数字数据。图中央的直方 图是将按时序存储测定器77收集的室内状态将存储的时序数据变换为标量，表示为检测 值79(探测值)。此检测值79中的过程可控制的低波峰值和以高波峰值所示的过程控制不 可能的非控制值80 (失控值)，能于显示器上确认。测定器77根据非控制值80所示的标量，分析处理与处理工序43预定的处理时刻 对应的室状态，将室内要素信息特征量化81 (定位)的数值信息以曲线图表示。此特征量化 81表明处理的批中某个序号的晶片在特定部位存在何种缺陷。例如根据检测出的非控制值 80，将作为室内特征量(或要素信息)的参数A的值设成0.78而将参数B的值设为-0.63 进行运算处理，访问在测定器77的内部或外部的记录此特征量化81的数字信息的未图示的特征量数据库，实行作为实时的缺陷识别处理的同程化处理82 (缺陷等同)。用于上述同程化处理82的特征量数据库能以图中相关表83的形式处理，可用于 氧化炉之类处理工序43的装置状态的校正。例如对应于相关表83左栏中所示缺陷参数的 缺陷分类号栏中所示Xl的右栏中特征量(A = 0. 8/B = -0. 6)与测定器77运算处理的特 征量参数A = 0. 78、B = -0. 63进行同程化处理82时，晶片批的状态如图左上所示具有缺 陷部的批状态84的情形，以奇数与偶数的顺序记录正品多的晶片与正品少的晶片输出的 统计数据。在这种统计的数据中还包括半导体制造过程的制法信息与TEG信息，数据中还 可以包括检查履历与半导体器件的分类信息。根据相关表左栏中Xl所对应的右栏的特征值特定的晶片的处理，在氧化工序之 类处理工序43中有时会在多个室之间检测出某种EES信号差，而能特定处理装置的推定不 良方式。此外，根据相关表83左栏中所示缺陷图形的缺陷分类号X2进行了同程化处理82 的晶片批的状态，能读出特征量数据库中作为特征量存储的参数A的值0. 2与参数B的值 0. 7以小数点后1位表示的数值信息，当与进行了特征量化81的数据比较为近似的情形，这 种晶片批的状态如图左中段所示批状态85那样，在随机状态下可基于输出正品少的晶片 这样的统计数据评价处理工序43。同样，根据相关表83左栏所示缺陷图形的缺陷分类号X3进行了同程化处理82 的晶片批的状态，能读出特征量数据库中作为特征量存储的参数A的值0. 4与参数B的 值-0. 3以小数点后1位表示的数值信息，当与进行了特征量化81的数据比较为近似时。这 种晶片批的状态如图左下段所示批状态86那样，可基于所输出的批的前半存在正品少的 晶片而在批的后半存在正品多的这样的统计数据，评价处理工序43。此外，对应于X3缺陷 分类号的晶片批，例如能通过使处理工序43的炉内温度徐徐上升来消除缺陷的修复工序 来提高成品率。测定器77如上所示，实时地检测出处理工序43中的室状态，进行特征量化81、同 程化处理82，就能通过同程化处理82在发现有多个次品的批的阶段，自动地特定成为次品 原因的处理工序43。从而也可构成为在发现有多个次品的批时，立即停止产生次品批的处 理工序43，通知操作人员进行维修。此外，也可对新的图形中进行了特征量化81的晶体批 分配以图中右下所示“新记号”将其特征量与示明晶片批状态的信息记录于前述的特征量 数据库中。(第七实施形式)图7是说明本发明第七实施形式的半导体器件的制造方法的模型的流程图，其中 批投入工序42、第一处理工序43、第一检查工序44、第三检查工序44c、第二处理工序46、 批完成工序47、D/S处理工序48、质量推定部61、推定质量管理部66、检测值79、非控制值 80、特征量化81、同程化处理82、相关表83以及“新记号”与上述实施例中的相同，略去其 重复性说明。半导体器件的制造系统，将与已知的进行了特征量化81的信息相关的具有缺陷 部84b的晶片17b以及具有缺陷部84a的晶片17c两者所对应的缺陷参数XI、X2、X3的分 类号与多个特征量存储于特征量数据库中，通过对进行了特征量化81的晶片作同程化处 理82虽可发现次品批，但即便是在存在同类缺陷部件84a时，对于作为未知的次品图形进行了晶片17a处理的批，也难以进行批撤出处理与维修处理。与此相反，本实施例将从实施处理工序43的处理装置到质量推定部61实时地收 集的装置信息对应于各批发送，然后在下游工序结束时，由D/S处理工序48检查通过了批 完成工序47的晶片17a，特定最终的缺陷部84a。D/S处理工序48存储或输出批号、缺陷部的地址，半导体器件的制造系统依据这 种批号，检索处理这个批的加工A的处理工序43中所用装置的装置信息(例如参考图2的 43a)，将质量推定部61中检索出的装置信息43a作为次品批信息监视，对质量推定部61内 部的参数进行自动地更新的控制。推定质量管理部66如上所述，从质量推定部51接受推 定质量数据以推定半导体器件的成品率，因而能从当前时刻之后的半导体制造过程中，从 半导体器件的制造系统线上及早地排除具有晶片17a之类缺陷图形的晶体批，有效地防止 浪费不起作用的化学试剂等。此外，半导体器件的制造系统显然能将新发现的次品图形的特征量信息作为相关 表83中缺陷参数的缺陷分类号X4分配以新记号，自动地登录于特征量数据库中。(第八实施例)本发明第八实施例的半导体器件制造系统如图8所示，具有处理晶片17a的处理 装置14a ；处理晶片17b的处理装置14b ；处理晶片17c的处理装置14c ；处理晶片17d的 处理装置14d ；分别设于各处理装置14a-14d中的自诊断装置5a_5d ；分别设于各自诊断装 置5a-5d中的数据库13a-13d ；分别检查晶片17a_17d的检查装置19a_19d ；与自诊断装置 5a_5d连接，接收各处理装置14a-14d所处理的晶片17a-17d每一个的推定质量值的计算机 11。第八实施例用的自诊断装置5a_5d可以由与第一实施例所用自诊断系统1 Ia相同 的硬件资源和与之协同工作的软件构成。这样，作为自诊断系统的自诊断装置5a_5d接收 处理装置14a_14d的装置信息，实行自诊断。计算机11与自诊断装置5a_5d连接，将全部晶片17a_17d的推定质量值存储于存 储装置12中，还接收在各个检查时刻从检查装置19a-19d发送来的数批晶片中选择的晶片 批的检查结果，将根据检查结果的检查质量值(例如膜厚、蚀刻速率、杂质扩散深度、熔态) 与批号、晶片号对应而存储于存储装置12中。计算机11的质量管理在所选择的批中存在有许多晶片时，检查装置19a_19d只检 查代表晶片，使检查结果与批号、代表晶片号对应，由计算机11接收。未检查的晶片中推定 出与代表晶片有相同质量的，计算机11对应于批号和晶片号进行存储，对每一批与每一晶 片进行质量管理。这样，计算机11使所有批的所有晶片的推定质量值与批号和晶片号对应进行存 储，将各个检查时刻输出的一部分批的晶片的检查质量值与批号和晶片号对应而存储。计算机11应用数据库13中存储的APC、MES数据管理制造系统整体，对这多个处 理装置14a_14d实行不同的处理。例如进行控制，使处理装置14a对于晶片17a实行氧化 膜形成处理，处理装置14b对于晶片17b实行蚀刻处理，处理装置14c对于晶片17c实行杂 质扩散处理，处理装置14d对于晶片17d实行回流(或熔融)处理。但是，图示的处理装置14a_14d为简单化例示了 4台，但从当前的LSI制造工艺容 易理解，半导体器件的制造系统一般可将同类的处理装置设置多台，整体上设有10台以上的处理装置。各处理装置14a_14d通过各种传感器输出表示其内部状态的装置信息。例如在等 离子体处理装置的情形，将室内压力、温度、高频电力值、与高频阻抗匹配的电容值、导入室 内的气体流量等各个处理中规定的装置信息输出给分别设置的自诊断装置5a_5d。自诊断装置5a与保存装置信息的数据库13a连接，从由EES处理晶片17a的处 理装置14a接收装置信息，基于装置信息计算对应于晶片17a的推定质量值(例如处理装 置14a为氧化炉时在晶片17a上形成的膜厚)，将此推定质量值发送给计算机11，于数据库 13a中存储与晶片17a对应的推定质量值。所谓“推定质量值”例如当处理装置14a为氧化炉时，是指将从处理装置14a接收 的装置信息X代入膜厚形成模型的式子(例如Ye = aX+b)中，于计算的推定膜厚值Ye的 晶片17a上形成的膜厚推定值。装置信息X可以是加热器温度，也可以是气体流量，对各个 装置信息将膜厚形成模型的式子存储于数据库13a中，自诊断装置5a将装置信息输入膜厚 形成模型的式子中计算推定质量值。自诊断装置5b与保存装置信息的数据库13b连接，从由EES处理晶片17b的处理 装置14b接收装置信息，基于装置信息计算对应于晶片17b的推定质量值(例如处理装置 14b为干蚀刻装置时的蚀刻速率)，将此推定质量值发送给计算机11，同时与晶片17b对应 将推定质量值存储于数据库13b中。自诊断装置5c与保存装置信息的数据库13c连接，从由EES处理晶片17c的处理 装置14c接收装置信息，基于装置信息计算对应于晶片17c的推定质量值(例如处理装置 14c为扩散炉时的杂质扩散深度)，将此推定质量值发送给计算机11，同时与晶片17c对应 将推定质量值存储于数据库13c中。自诊断装置5d与保存装置信息的数据库13d连接，从由EES处理晶片17d的处理 装置14d接收装置信息，基于装置信息计算对应于晶片17d的推定质量值(例如处理装置 14d为退火炉时绝缘膜的熔融状态)，将此推定质量值发送给计算机11，同时与晶片17d对 应将推定质量值存储于数据库13d中。下面参看图8与图9，例示晶片制造过程中的蚀刻说明半导体器件的制造系统的 作业。在制造系统中，提取出进入期望值范围的检查质量值Yq，将推定质量值Ye与检查质 量值Yq比较，将推定质量值Ye的模型沿以下流程更新。这里的“期望值”是指将存储装置12中存储的以往的检查质量值Yq与时序并行， 计算检查质质量Yq的倾向，在当前为适当的期望的检查质量值。(再检查流程)以下将处理装置14a、14b、14c、14d中的作为干蚀刻装置的处理装置14b为例进行 说明。(a)计算机11于起始步骤90(以下将步骤简化为“S”)，在检查装置19b接收对处 理装置14b处理的晶片17b进行定期检查的检查结果阶段，转换到异常检查S91。计算机 11将检查结果变转为检查质量值Yq，比较检查质量值Yq与存储装置12中存储的期望值， 判定检查质量值Yq是否异常。在异常判定情形下，转移到再测定S92，将再测定指令发送给 检查装置19b。(b)检查装置19b于再测定S92，再测定晶片17b，将再测定的检查结果再发送给计算机11。(c)计算机11于再测定S92将再测定的检查结果变换为检查质量值Yq，设与期望 值比较为异常判定时，转换到函件发送S93，将电子函件发送给负责人，通知晶片17b发生异常。(d)计算机11转换到履历更新S94，将晶片17b的异常记录于存储装置12中，与 晶片的序号、晶片批、处理晶片的处理装置14b相对应，更新数据库。(实测值比较流程)(a)计算机11在将再测定S92中接收的再测定的检查质量值Yq与期望值比较设 为适当判定时，将再测定的履历与检查装置1%和晶片17b相关联存储于存储装置12中， 同时经节点95转换到指定质量比较S96。(b)计算机11于异常检查S91判定检查质量值Yq为适当时，也转换到推定质量比 较 S96。(c)计算机11于推定质量比较S96比较自诊断装置5b计算的推定质量值Ye与检 查质量值Yq判定是否与判定基准一致，判定基准是当推定质量值Ye存在于推定质量值Ye 和检查质量值的回归直线的可靠区间判定为一致，而在可靠区间之外时则判定为不一致。(d)计算机11于推定质量比较S96作了不一致判定时，转换到要素判定处理S97， 校正自诊断参数。自诊断参数例如可由下式(1)表示Yel = aXl+b (1)计算机11将当前的推定质量值“Yelc”存储于存储装置12中，将系数“a”、系数 “b”中之某一或此两者变更成的新的推定质量值“Yeln”，存储于存储装置12中。(e)计算机11于要素判定S97参考存储装置12中存储的检查质量值Yq的履历， 将过去的检查质量值Yqlc的增减与判定为不一致时的推定质量值Yeln进行比较，为使推 定质量值Yeln近似于检查质量值Yq，判定是否追加系数“a”的变更、系数“b”的变更、与装 置信息“XI ”不同的装置信息“Xn”。(f)计算机11比较推定质量值Yeln与过去的检查质量值Yqlc而判定有设想外的 变动时，于装置信息追加S98，追加与装置信息“XI”不同的新的装置信息“Xn”，转换到推定 式更新S101，将新的自诊断参数经由自诊断装置5b记录到数据库13b中。(g)计算机11当比较推定质量值YeIn与过去的检查质量值Yqlc而判定为单调变 化时，于a变更S99增减系数“a”，使推定质量值Yeln近似检查质量值Yq，转换到推定式更 新S101，将新的自诊断参数经由自诊断装置5b记录到数据库13b中。(h)计算机11当比较推定质量值YeIn与过去的检查质量值Yqlc而判定为单调变 化时，于b变更SlOO增减系数“b”，使推定质量值Yeln近似检查质量值Yq，转换到推定式 更新S101，将新的自诊断参数经由自诊断装置5b记录到数据库13b中。(i)然后，计算机11转换到函件发送S102，将电子函件发送给过程负责人，实行新 的自诊断参数的更新报告。(j)计算机11转换到履历更新S94，将晶片17b的异常记录于存储装置12中，与 晶片号、晶片批、处理晶片的处理装置14b相对应，更新数据库。(k)计算机11于推定质量比较S96作出一致判定时，转移到规格确认S106，判定 推定质量值Yeln是否进入规格。在判定进入规格时，转换到履历更新S94，将晶片17b的正常记录于存储装置12，与晶片号、晶片批，处理晶片的处理装置14b相对应，更新数据库。这里所谓“规格”是于制造半导体器件的各过程中统一规定的基准值，与上述的期 望值不同。(传感器异常通知流程)(a)计算机11于开始S90当晶片17b的批送入处理装置14b开始处理时，转换到 传感器检查S103，检查由自诊断装置5b的设于处理装置14b中的各种传感器的工作。例如 判定蚀刻气体的流量传感器、高频电源的传感器、室压传感器等输出影响蚀刻的装置信息 的传感器是否正常工作，在判定为正常时转换到推定质量计算S104，而当即使其中任一个 传感器异常时，转移到传感器异常通知S113。(b)计算机11于传感器异常通知Sl 13从自诊断装置5b接收与处理装置14b的装 置信息相对应的传感器异常通知，参考存储装置12中存储的处理装置14b的传感器履历信 息，提取判定为异常的传感器的有关的履历信息。例如制成这样的电子函件，其中记述有从 上次异常发生到这次异常判定的经过时间(或连续正常工作期间)、从处理装置14b设置于 制造线上后异常判定的总次数、基于处理装置14b正常工作时的装置信息倾向的正常推荐 值等。(c)计算机11转换到函件发送S114，将在传感器异常通知S113制成的电子函件 发送给过程负责人，通知处理装置14b的传感器异常，结束处理。(推定质量计算流程)(a)自诊断装置5b从开始S90转换到传感器检查S103，当传感器全部正常时，转 换到推定质量计算S104，在将晶片17b送入处理装置14b开始处理的阶段，例如还开始取得 表明进行室的阻抗调节的电容的装置信息“XI”，应用式(1)计算推定质量值Yel，转换到质 量管理S105。(b)计算机11于质量管理S105接受自诊断装置5b计算的晶片17b的推定质量值 Yel，同时根据批号、或晶片号判定晶片17b为检查装置19b检查否。当判定为检查完时，转 移到推定质量比较S96，执行实测值比较流程序列。另一方面，当晶片17b未为检查装置19b检查时，转移到规格确认S106。也就是由 于在由处理装置14b处理多批晶片的同时定期地检查晶片17b而存在有未检查的晶片，还 由于即使是已检查过的批而并非代表晶片的晶片17b未为检查装置19b检查的履历也保存 于存储装置12中，从而计算机11参考晶片的履历转移到规格确认S106。(c)计算机11在规格确认S106判定推定质量值Yel是否进入规格。当判定进入 规格时，转换到履历更新S94，将晶片17b的正常记录于存储装置12，对应于晶片号、晶片批 号、处理了晶片的处理装置14b，更新数据库，结束处理。另一方面，计算机11于规格确认S106判定推定质量值Yel未进入规格时，转移向 追加检查决定S107。(d)计算机11于追加检查决定S107根据过程负责人的指令进行追加检查时，转移 到追加质量管理S108，于检查装置19b检查晶片17b，将变换了检查结果的检查质量值Ya 对应于晶片17b而保存于存储装置12。(e)计算机11将处理转换到推定质量比较S96，于追加质量管理S108比较存储装 置12中保存的检查质量值Yq与推定质量值Yel，执行实测值比较流程序列。
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(f)计算机11于追加检查决定S107根据过程负责者的指令，未进行晶片17b的 追加检查时，转换到上位成分报告S109，比较存储装置12中存储的过去的指定质量值Yelc 与在规格确认S106中判定未进入规格的推定质量值Yeln，制成记述计算式(1)表示的推定 质量值Yel的模型中不一致的大的上位成分(例如上位系数“a”与下一系数“b”)的电子 函件。此外，计算机11于上位成分报告S109中将在规格确认S106判定为规格外的推定 质量值Yeln存储于存储装置12的数据库中，参考数据库中已存储的推定质量值Yelc的履 历，调查有无与过去同样的异常，制成记述调查结果的电子函件。(g)计算机11转换到函件发送S110，将在上位成分报告S109制成的电子函件发 送给过程负责者，通知晶片17b的推定质量值Yel发生异常。这样，第八实施形式的半导体器件的制造系统中，计算机11将自诊断装置5b计算 的推定质量值Yel与定期地从检查装置19b取得的检查质量值Yq进行比较，根据此Yel与 Yq两者的差，校正推定质量值Yel的推定式的系数，或是变更推定式，从而能提高处理装置 14b的自诊断精度。用于图9的推定质量计算S104中的晶片的剖面图例示于图10。处理装置14b 将晶片送入室内，送入的晶片具有于硅基板119上方形成的层间绝缘膜的四乙氧基硅烷 TEOSl 18以及与TE0S118上形成的防反射膜117的膜结构。此外，本发明中的层间绝缘膜不 局限于TE0S，而也可以以作为其他半导体薄膜材料的TMPO、TEM为对象。防反射膜117的背面具有完成了曝光显像处理的抗蚀剂116形成的区域以及经曝 光显像处理除去抗蚀剂116而露出防反射膜117的区域。处理装置14b相对于防反射膜117露出的区域进行防反射膜117的蚀刻，直到显 露 TE0S118。自诊断装置5b从处理装置14b接收蚀刻防反射膜117的蚀刻气体(CF4、HBr、02 等)的流量、高频电源的行波、高频电源的反射波等高频电源相关的参数、压力等多种装置 信息Xi (i表示收集的信息的个数)。自诊断系统5b例如为了计算蚀刻速率的推定质量值Yel，将调整室的阻抗的电容 值作为装置信息取得。取得作为装置信息X2的蚀刻气体流量计算蚀刻速率的推定质量值 Ye2则是制造过程的选择事项。图11示明用于图9的推定质量比较S96的判定基准的曲线图。此曲线图的横轴 表示自诊断装置5b计算的蚀刻速率的推定质量值Yel。曲线图的纵轴则表示基于检查装置 19b检查晶片17b的实测值，由计算机11计算的蚀刻速率检查质量值Yql。计算机11于推定质量比较S96比较推定质量值Yel与检查质量值Yql之际，作为 判定基准，当判定推定质量值Yel存在于推定质量值Yel与检查质量值Yql的回归直线的 可靠区间内(虚线124与虚线125之间所夹区域)时，判定其为一致，而当在此可靠区间之 外时则判定其为不一致。计算机11基于检查处理装置14b所蚀刻的多批晶片的实测值，计算与晶片号相对 应的蚀刻速率的检查质量值Yql，存储于存储装置12中。另外，计算机11接收来自自诊断 装置5b对应于晶片号的蚀刻速率的推定质量值Yel，存储于存储装置12。当用来求推定质量值Yel的模型的式(1)为适当时，出现与相对于各晶片号的检查质量值Yql的推定质量值Yel的交点的晶片，具有在蚀刻速率2. 3_4. 3 (nm/秒)范围内 与回归直线126相重叠或位于其附近的质量。但当设于处理装置14b中的室内的压力、电容值、蚀刻气体流量变动时，有时在各 批之间的晶片质量会产生变化。例如出现有图中圆圈120、121、122、123所围成的交点的晶 片，相对于检查质量值Yql，分别与推定质量值Yel产生了差别，为此需要变更求推定质量 值Yel的模型的式(1)，以提高推定质量值Yel的可靠性。出现有由圆圈120所围交点的晶片，相对于检查质量值Yql的2. 8，推定质量值为 2. 3，为增大回归直线上侧的推定质量值Yel，变更模型的式(1)的参数。如使系数a增加近 似于检查质量值Yql。出现有由圆圈121所围交点的晶片，相对于检查质量值Yql的3. 1，推定质量值 Yel是2. 6，为了增大位于回归直线126上侧的推定质量值Yel，变更模型的式(1)的参数。 例如使系数a增大近似检查质量值Yql。出现有由圆圈122所围交点的晶片，相对于检查质量值Yql的2. 3，推定质量值 Yel是2.8，为了减小位于回归直线126下侧的推定质量值Yel，变更模型的式(1)的参数。 例如使系数a减小近似检查质量值Yql。出现有由圆圈123所围交点的晶片，相对于检查质量值Yql的2.5，推定质量值 Yel是3.0，为了减小位于回归直线126下侧的推定质量值Yel，变更模型的式(1)的参数。 例如使系数a减小近似检查质量值Yql。计算机11在变更模型的式(1)的参数时，参考基于存储装置12中存储的晶片实 测值的检查质量值Yql的时序曲线图的数据。如图12所示，检查质量值Yql的时序曲线图中，示出横轴表示处理晶片的日期，纵 轴表示蚀刻速率(nm/秒)的检查质量值Yql。图11的出现有由圆圈120所围交点的晶片相当于图12中以圆圈130所围的2月 4日处理的晶片批，由于检查质量值Yql从2月1日起单调地增加，所以计算机11使式(1) 的系数a增大，更新蚀刻速率的推定质量值Yeln。图11的出现有由圆圈121所围交点的晶片相当于图12中以圆圈131所围的2月 5日处理的晶片批，由于检查质量值Yql从2月4日起单调增加，所以计算机11使式(1)的 系数a增大，更新蚀刻速率的推定质量值Yeln。图11的出现有由圆圈122所围交点的晶片相当于图12中以圆圈132所围的2月 7日处理的晶片批，由于与2月5日的检查质量值Yql相比急剧减少，所以计算机11使式 (1)的系数b减小，更新蚀刻速率的推定质量值Yeln。图11的出现有由圆圈123所围交点的晶片相当于图12中以圆圈133所围的2月 13日处理的晶片批，由于检查质量值Yql从2月7日起单调地增加，所以计算机11进行式 (1)的系数a的变更判定，为使检查质量值Yqln位于回归直线126下侧使式(1)的系数a 减小，更新蚀刻速率的推定质量值Yeln。图12中出现有由圆圈134围成的交点的晶片相当于2月22日处理的晶片批，与2 月13日的检查质量值Yqlc相比，急剧地增加。这批晶体的现状变动到式⑴的设定之外， 计算机11转换到图9的推定式更新S101，将新的自诊断参数经由自诊断装置5b记录于数 据库13b中，转换到函件发送S102 (参考图9)，将推定质量推定式的变更以函件通知过程负责人。在第八实施形式中，计算机11变更数据库13b的自诊断参数，同时使存储装置12 中存储的晶片号所对应的推定质量值Yele与检查质量值Yqlc对应于晶片批存储，以使多 批处理的多个晶片的推定质量值Yeln近似于检查质量值Yqln。计算机11还能根据蚀刻速率的推定质量值Yel与检查质量值Yql的比较结果以 及检查质量值Yqlc的时序变化，实行要素判定处理S97(参考图9)，选择式(1)的要素，自 动更新系数a、b的变更，在更新式(1)后，求新的推定质量值Yeln，保持合适的状态。这样就可防止只监视蚀刻速率的推定质量值Yel时，会引起的处理装置14b的异 常误检测和放过异常。即由防止误检测使处理装置14b的运行率上升，通过防止放过异常 防止低成品率批的发生。下面在处理装置14a、14b、14c、14d之中以具有氧化炉的处理装置14a为例进行说明。自诊断装置5a将供给处理装置14a的供给气体(02、N2, H2等)的流量、加热器的 电功率，氧化炉周围的气压等作为装置信息接收。将接收的装置信息存储于数据库13a中， 同时用下式(2)计算晶片17a的氧化膜厚的指定质量值Ye2 Ye2 = CX2+dX3+eX4+f (2)装置信息X2表示加热器的电功率，装置信息X3表示O2流量，装置信息X4表示氧 化炉周围的气压。此外，计算机11将自诊断参数分配给系数C、d、e与f。晶片17a的氧化膜厚虽然会受到所有参数的影响，但如图13所示，在长期的连续 停止运行之前(图中从4月13日到4月28日)的氧化膜厚(nm)的推定质量值Ye2c集中 于“98-99”的范围。而当处理装置14a从4月28日的夜间到5月6日晨停止工作，长期停 止运行后(图中5月6日以后)，氧化膜厚(nm)的推定质量值Ye2n则移至“96-97”的范 围，氧化膜厚的推定质量值Ye2有大的变动。自诊断装置5a如图14所示，从处理装置14a接收加热器电功率(w)的装置信息。 在长期连续停止运行前的加热器的电功率140从起动处理装置14a经500秒后在900W以 下，经600秒后在200W以下，经650秒后在100W以下。与此相反，在长期连续停止运行后的加热器电功率141，于起动处理装置14a经 500秒后为600W，600秒后为零W而在650秒后从零上升到200W。750秒以后为150-300W 以下，与长期连续停止运行前的加热器电功率140比较，不同的是，到650秒后，加热器的电 功率下降，而在700秒后，加热器的电功率上升。处理装置14a监控氧化炉的温度上升。长期连续停止运行前的温度142于起动处 理装置14a经560秒后上升到800°C，700秒后上升到840°C，800秒以后则移到840_850°C 的范围。长期运行停止后的温度143，在起动处理装置14a后经570秒上升到800°C，700秒 后上升至830。C，800秒后移至840-850°C范围，与长期连续停止运行前相比，温度上升曲线 下降。自诊断装置5a由于从处理装置14a于长期连续停止运行前后接收了不同装置信 息X2的峰值电功率的装置信息，可以认为，温度上升曲线在长期连续停止运行前后会变 动。于是，计算机11将基于实行推定质量比较处理由检查装置19a实测的长期连续停
26止运行后晶片17a膜厚的检查质量值Yq2，与从自断装置5a接收的长期连续停止运行后的 晶片17a的氧化膜厚的推定质量值Ye2比较，进行不一致判定。计算机11实行要素判定处理，增大式(2)的系数C，通过自动生成对应于长期连续 停止运行后的自诊断参数，能对以后长期连续停止运行前后(例如一年中数次的非定期作 业)，预先掌握设于氧化炉中的加热器的状态变化，而可提高晶片17a的氧化膜厚的推定质 量值Ye2的可靠性。计算机11将式(2)的变更通知自诊断装置5a，将新的式(2)存储于设在自诊断装 置5a的数据库13a中同时将式(2)的变更存储于存储装置12中。此外，式(2)的变更通 知能通过函件发送处理从计算机11将电子函件自动地发送给过程负责人。这样，通过将基于晶片17a的氧化膜厚实测值的检查质量值Yq2与由自诊断装置5 计算的氧化膜厚的推定质量值Ye2定期地比较，就可掌握长期连续停止运行前后(一年中 数次的非定期作业)的加热器的状态变化，而可预防晶片17a的氧化膜厚推定质量值Ye2 的异常。本发明实施形式所记录的作用与效果仅仅是列举了根据本发明产生的最佳作用 与效果，本发明的作用与效果并不限于本发明实施形式中所记述的。下面说明与本发明实施形式的半导体器件的制造系统与半导体制造方法有关的 技术事项。(a)本发明的实施形式的半导体器件的制造系统，它具有实行采用半导体基板 的加工处理的处理装置；从处理装置接收装置信息计算加工处理的推定质量值的自诊断系 统；检查加工处理结果的检查装置；比较检查结果与推定质量量值，当对推定质量值作出 有效判定时，维持自诊断系统的参数，而当推定质量为无效判定时则变更自诊断系统的参 数的计算机。(b)本发明的实施形式中用的计算机，在对推定质量作无效判定时，变更参数式。(c)本发明的实施形式中用的计算机，当检查结果存在于推定质量值与实测值组 成的回归直线的可靠区间内时，进行有效判定。(d)本发明的实施形式中用的计算机，计算基于存储装置中存储的以往的实测值 的质量倾向，比较检查结果与质量倾向，进行判定。(e)本发明的实施形式中用的计算机，基于半导体基板氧化处理过程的检查结果 进行判定。(f)本发明的实施形式中用的计算机，基于半导体基板蚀刻处理过程的检查结果 进行判定。(g)本发明的实施形式的半导体的制造方法有诊断实行半导体基板的加工处理 的处理装置，在满足预定条件的阶段生成自动修复请求信号的自动修复请求步骤；检查经 过处理的半导体基板的质量的质量检查步骤；基于质量检查步骤取得的质量管理信息，判 定自动修复请求信号的生成时刻适当否，当该判定结果为有效判定时维持自诊断系统的参 数，当该判定结果为无效时则变更自诊断系统的参数，同时变更质量检查作业的频率的自 动检查频率校正步骤。(h)本发明实施形式的半导体器件制造方法中，当判定结果为无效判定时，计算机 追加自诊断系统的参数。
(i)本发明实施形式的半导体器件制造方法具有在监视实行半导体基板的加工 处理的处理装置状态的同时，依据处理过程模型对该处理装置的装置信息积分，实行半导 体制造过程模拟以推定该处理下半导体基板质量的实时模拟步骤。(j)本发明实施形式的半导体器件制造方法具有在监视实行半导体基板的加工 处理的处理装置的装置信息的同时，输出该半导体基板的推定质量信息的质量推定步骤； 输出经过处理的半导体基板的检查质量信息的质量检查步骤；比较推定质量信息与检查质 量信息，判定质量检查步骤的时刻是否适当，当判定结果为无效判定时，检测处理装置的异 常的异常检测步骤。(k)本发明实施形式的半导体器件制造方法具有在监视实行半导体基板的加工 处理的处理装置状态，输出半导体基板的推定质量信息的质量推定步骤；输出经过处理的 半导体基板的检查质量信息的质量检查步骤；实行推定质量信息与检查质量信息的质量相 关处理的推定质量管理步骤；根据推定质量信息实行半导体制造过程模拟，预测半导体器 件成品率的成品率预测步骤；检查经过处理装置的处理至少是晶片工序结束的半导体器件 的成品率的成品率检查步骤；比较成品率预测步骤的成品率与成品率检查步骤的成品率的 成品率相关处理步骤。(1)本发明的实施形式是半导体器件的制造方法，它具有实行半导体基板的加 工处理的加工处理步骤；输出经过加工处理步骤的半导体基板的质量信息的质量检查步 骤；接收来自质量检查步骤的质量信息进行半导体制造过程模拟，预测半导体器件的成品 率的成品率预测步骤；检查经过处理装置的处理，至少是完成了晶片工序后的半导体器件 的成品率的成品率检查步骤；以及对成品率预测步骤的成品率与成品率检查步骤的成品率 进行比较，提高成品率预测步骤的成品率的预测准确度的成品率相关处理步骤。(m)本发明的实施形式是半导体器件的制造方法，它具有实行半导体基板的加 工处理的处理步骤；监视处理装置的装置信息，输出半导体基板的推定质量信息的质量推 定步骤；输出经过加工处理步骤的半导体基板的质量信息的质量检查步骤；进行推定质量 信息与质量信息的质量相关处理的推定质量管理步骤；根据来自质量检查步骤的质量信息 进行半导体制造过程模拟，预测半导体器件的成品率的第一成品率预测步骤；根据来自推 定质量管理步骤的推定质量信息，实行与第一成品率预测步骤的半导体制造过程的模拟不 同的模拟，经过预测半导体器件的成品率的第二成品率预测步骤、加工处理步骤，检查至少 是完成了晶片工序的半导体器件的成品率的成品率检查步骤；比较第一成品率预测步骤的 成品率与成品率检查步骤的成品率的第一成品率相关处理步骤；比较第二成品率预测步骤 的成品率与成品率检查步骤的成品率的第二成品率相关处理步骤；基于第一与第二成品率 相关处理步骤的相关结果以提高第一与第二成品率预测步骤的成品率预测可靠度的预测 成品率步骤。(η)本发明的实施形式是半导体器件的制造方法，它具有检测表示实行半导体 基板的加工处理的处理装置的状态的检测值，将该处理的非控制值从该检测值中提取取得 特征量的特征量化步骤，对通过特征量化步骤提取的特征量和对固有的缺陷图像进行范畴 分类数值化预存储的相关表内的特征量进行比较，在判定相互特征量是同程化的值的阶 段，中断半导体制造过程，将半导体基板作为次品批通知的质量检测步骤。本发明的实施形式是半导体器件的制造方法，当检测出具有与相关表内的特征量不能同程化的新特征量的次品批时，根据此次品批的加工履历信息，提取表示该次品批生 成时处理装置状态的装置信息，将该装置信息自动反馈回质量推定部的推定质量自动更新 步骤。
权利要求
一种半导体器件制造系统，其特征在于，它具有实行半导体基板的加工处理的第一处理装置及第二处理装置；控制上述第一处理装置及第二处理装置的处理控制装置；使上述半导体基板的加工处理进行，监视上述第一处理装置及上述第二处理装置的状态，取得上述第一处理装置的加工处理之中的作为处理内容信息的与晶片的批号和晶片的处理履历有关的数据以及加工处理之外的事件信息，将晶片处理中的上述第一处理装置的上述处理内容信息传送给第一处理工序的自诊断系统，并且将上述第一处理装置的上述事件信息传送给上述第二处理装置的自诊断系统的模拟器，上述第二处理装置的自诊断系统将上述事件信息实时地反映给进行晶片处理的第二处理工序。
2.一种半导体器件制造系统，其特征在于，它具有 实行采用半导体基板的加工处理的处理装置；从上述处理装置取得上述处理装置的加工处理之中的作为处理内容信息的与晶片的 批号和晶片的处理履历有关的数据及加工处理之外的事件信息，推定上述加工处理的推定 质量值、推定上述加工处理的进行的自诊断系统； 检查上述加工处理结果的检查装置；比较上述检查结果与上述推定质量值，当对上述推定质量值作出有效判定时，维持上 述自诊断系统的参数，而当上述推定质量值为无效判定时则变更上述自诊断系统的参数的 计算机。
3.一种半导体器件制造系统，其特征在于，它具有 实行采用半导体基板的加工处理的处理装置；作为处理装置的装置信息，从上述处理装置接收上述处理装置的加工处理之中的作为 处理内容信息的与晶片的批号和晶片的处理履历有关的数据及加工处理之外的事件信息， 推定上述加工处理的进行的自诊断系统； 检查上述加工处理结果的检查装置；根据上述检查结果判定是否自动修复上述处理装置，当判定结果为有效判定时维持 上述自诊断系统的参数，而当判定结果为无效判定时则变更上述自诊断系统的参数的计算 机。
4.一种半导体器件制造系统，其特征在于它具有 实行半导体基板的加工处理的处理装置；作为处理装置的装置信息，从上述处理装置接收上述处理装置的加工处理之中的作为 处理内容信息的与晶片的批号和晶片的处理履历有关的数据及加工处理之外的事件信息， 基于自诊断参数诊断上述处理装置、上述加工处理的进行的自诊断装置； 检查加工处理的检查装置；与自诊断装置及检查装置连接，当半导体基板的检查结果有效时维持自诊断参数，而 当检查结果无效时变更自诊断参数的计算机。
5.一种半导体器件制造系统，其特征在于它具有 实行半导体基板加工处理的处理装置；作为处理装置的装置信息，取得上述处理装置的加工处理之中的作为处理内容信息的与晶片的批号和晶片的处理履历有关的数据及加工处理之外的事件信息，在上述加工处理 的进行中推定上述半导体基板质量的质量推定部；对经过加工处理的半导体基板进行质量检查的质量检查装置；比较质量推定部的推定质量数据与质量检查装置实测的质量管理信息的比较器。
6.一种半导体器件制造系统，其特征在于它具有 实行半导体基板加工处理的处理装置；作为处理装置的装置信息，取得上述处理装置的加工处理之中的作为处理内容信息的 与晶片的批号和晶片的处理履历有关的数据及加工处理之外的事件信息，在上述加工处理 的进行中输出上述半导体基板的推定质量信息的质量推定部； 输出经过处理的半导体基板的质量信息的质量检查装置； 实行推定质量信息与质量信息的质量相关处理的推定质量管理部； 根据推定质量管理部输出的推定质量信息进行模拟，预测半导体器件的成品率的成品 率预测装置；检查经过处理装置的处理至少是完成了晶片工序后的半导体器件的成品率的成品率 检查装置，实行对上述成品率预测装置的成品率与上述成品率检查装置的成品率进行比较的成 品率相关处理。
7.一种半导体器件制造系统，其特征在于它具有 实行半导体基板加工处理的处理装置；监视处理装置的装置信息，作为处理装置的装置信息从上述处理装置接收上述处理装 置的加工处理之中的作为处理内容信息的与晶片的批号和晶片的处理履历有关的数据及 加工处理之外的事件信息，在上述加工处理的进行中输出上述半导体基板的推定质量信息 的质量推定部；输出经过处理的半导体基板的质量信息的质量检查装置； 进行推定质量信息与质量信息的质量相关处理的推定质量管理部； 根据来自质量检查装置的质量信息进行模拟，预测半导体器件的成品率的第一成品率 预测装置；根据来自推定质量管理部的推定质量信息，实行有别于第一成品率预测装置的模拟的 模拟，预测半导体器件的成品率的第二成品率预测装置；检查经过了半导体制造加工，至少是完成了晶片工序的半导体器件的成品率的成品率 检查装置，进行比较第一成品率预测装置的成品率与成品率检查装置的成品率的第一成品率相 关处理及比较第二成品率预测装置的成品率与成品率检查装置的成品率的第二成品率相 关处理。
8.一种半导体器件的制造系统，它具有 实行半导体基板的加工处理的处理装置；作为处理装置的装置信息，检测上述处理装置的加工处理之中的作为处理内容信息的 与晶片的批号和晶片的处理履历有关的数据及加工处理之外的事件信息，在上述加工处理 的进行中从检测值中提取处理的非控制值、进而将该提取的非控制值进行特征量化的特征3量与通过对固有的缺陷图像进行范畴分类数值化预存储的相关表内的特征量进行比较，在 判定该特征量化的特征量是能与该相关表内的特征量一致化的值的阶段，中断处理，将半 导体基板作为次品批通知的质量检测部。
9.一种半导体器件制造系统，其特征在于，它具有实行半导体基板的加工处理的处理装置；推定质量自动更新装置，作为处理装置的装置信息，其检测上述处理装置的加工处理 之中的作为处理内容信息的与晶片的批号和晶片的处理履历有关的数据及加工处理之外 的事件信息，在上述加工处理的进行中从检测值中提取处理的非控制值、进而将该提取的 非控制值进行特征量化的特征量与对固有缺陷图像进行范畴分类而数值化并预存储的相 关表内的特征量进行比较，当检测出具有不能一致化的新特征量的次品批时，根据此次品 批的半导体基板的加工履历信息，提取表示该半导体基板次品批生成时处理装置状态的装 置信息，将该装置信息自动反馈回质量推定部。
10.一种半导体器件制造方法，其特征在于此方法通过处理装置实行半导体基板的加工处理，实行模拟，该模拟中使上述半导体基板的加工处理进行、监视上述处理装置的状态、取 得上述处理装置的加工处理之中的作为处理内容信息的与晶片的批号和晶片的处理履历 有关的数据及加工处理之外的事件信息、将晶片处理中的第一处理装置的上述处理内容信 息传送给第一处理工序的自诊断系统、并将上述第一处理装置的上述事件信息传送给第二 处理装置的自诊断系统、上述第二处理装置的自诊断系统将上述事件信息实时地反映给进 行晶片处理的第二处理工序，通过利用包括上述处理内容信息的上述加工处理推定上述半导体基板的处理的进行。
全文摘要
本发明涉及一种半导体器件的制造系统和方法。通过恰当地管理加工处理装置的维修间隔，缩短半导体器件的制造工序期间。本发明的半导体器件制造系统具有实行采用半导体基板(17)的加工处理的处理装置(14)；从处理装置(14)接收装置信息进行处理装置(14)自管理的自诊断系统(11a)；检查加工处理结果的检查装置(19)；基于检查结果判定处理装置(14)能否自动修复，并在判定结果为有效判定时维持自诊断系统(11a)的参数，为无效判定时变更这种参数的计算机(11)。
文档编号H01L21/02GK101937836SQ20101026340
公开日2011年1月5日 申请日期2004年9月7日 优先权日2003年9月8日
发明者安部正泰, 小川章, 小松茂, 柿沼英则, 牛久幸广, 秋山龙雄, 首藤俊次 申请人:株式会社东芝