JP2016143794A

JP2016143794A - 処理システム、処理方法、及び、プログラム

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Publication number: JP2016143794A
Application number: JP2015019319A
Authority: JP
Inventors: 裕一竹永; Yuichi Takenaga
Original assignee: Tokyo Electron Ltd
Current assignee: Tokyo Electron Ltd
Priority date: 2015-02-03
Filing date: 2015-02-03
Publication date: 2016-08-08
Anticipated expiration: 2035-02-03
Also published as: JP6578101B2

Abstract

【課題】精度良く、使いやすい処理システム、処理方法、及び、プログラムを提供する。
【解決手段】熱処理装置１の制御部５０は、処理条件の変化と、処理結果の変化との関係を示す処理変化モデルを記憶する処理変化モデル記憶部と、処理内容に応じた処理条件を記憶するレシピ記憶部と、処理結果に関する情報を受信する処理情報受信部と、目標とする処理結果となる処理条件を算出する処理条件算出部と、算出された処理条件に関する学習履歴ファイルを記憶する学習履歴ファイル記憶部と、算出された処理条件更新する処理条件更新部とを備えている。処理条件算出手段は、学習履歴ファイルから更新された処理条件と少なくとも一部の処理条件が記憶された学習履歴ファイルと、更新された処理条件と、処理変化モデルとに基づいて、目標とする処理結果に近い処理条件を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、半導体ウエハ等の被処理体を処理する処理システム、処理方法、及び、プログラムに関し、特に、被処理体を多数枚一括して処理するバッチ式の処理システム、処理方法、及び、プログラムに関する。

半導体装置の製造工程では、多数枚の被処理体、例えば、半導体ウエハの成膜処理、酸化処理あるいは拡散処理などを一括して行うバッチ式の処理システムが用いられている。バッチ式の処理システムでは、効率的に半導体ウエハを処理することが可能であるが、多数枚の半導体ウエハの処理の均一性を確保することは困難である。

このような問題を解決するため、例えば、特許文献１には、ヒータ室内に取り込まれる外気の温度が一定になるように外気の温度を自動的に調整する熱処理装置が提案されている。

特開２００５−１８３５９６号公報

ところで、このような処理システムでは、精度向上のため、学習機能を搭載したものがある。しかし、学習機能を搭載した処理システムを使用する際には、使用者が、過去の処理条件、処理結果に関する情報が蓄積された学習履歴ファイルを選択しなければならず、使用者が学習履歴ファイルを選択する作業が必要になり、使いづらい（手間がかかる）という問題がある。また、使用者が学習履歴ファイルの選択を誤ると、計算結果が誤ったものとなり、処理結果の精度が低下してしまうという問題がある。

本発明は、上記実状に鑑みてなされたものであり、精度良く、使いやすい処理システム、処理方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の第１の観点にかかる処理システムは、
処理室内に収容された被処理体の処理内容に応じた処理条件を記憶する処理条件記憶手段と、
前記処理条件の変化と、処理結果の変化との関係を示す処理変化モデルを記憶する処理変化モデル記憶手段と、
前記被処理体の目標とする処理結果に関する情報を受信する処理情報受信手段と、
前記処理情報受信手段により受信された目標とする処理結果に関する情報と、前記処理条件記憶手段により記憶された処理条件と、前記処理変化モデル記憶手段に記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果となる処理条件を算出する処理条件算出手段と、
前記処理条件算出手段により算出された処理条件に関する学習履歴ファイルを記憶する学習履歴ファイル記憶手段と、
前記処理条件記憶手段に記憶された処理条件を前記処理条件算出手段により算出された処理条件に更新する処理条件更新手段と、
を備え、
前記処理条件算出手段は、前記学習履歴ファイル記憶手段に記憶された学習履歴ファイルから、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と少なくとも一部の処理条件が記憶された学習履歴ファイルと、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と、前記処理変化モデル記憶手段に記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果に近い処理条件を算出する、ことを特徴とする。

前記処理条件算出手段は、例えば、前記学習履歴ファイル記憶手段に記憶された学習履歴ファイルから、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と同一の処理条件が記憶された学習履歴ファイルを特定する。

前記処理条件算出手段により算出された処理条件で処理された処理結果が、前記処理情報受信手段により受信された目標とする処理結果に関する情報の許容範囲内か否かを判別する判別手段をさらに備えてもよい。この場合、前記処理条件算出手段は、前記判別手段により許容範囲内でないと判別されると、前記目標とする処理結果に近い処理条件を算出する。

前記処理内容は、例えば、成膜処理であり、
前記処理結果は、例えば、前記被処理体に形成された薄膜の膜厚または膜中不純物濃度である。

本発明の第２の観点にかかる処理方法は、
処理室内に収容された被処理体の処理内容に応じた処理条件を記憶する処理条件記憶工程と、
前記処理条件の変化と、処理結果の変化との関係を示す処理変化モデルを記憶する処理変化モデル記憶工程と、
前記被処理体の目標とする処理結果に関する情報を受信する処理情報受信工程と、
前記処理情報受信工程により受信された目標とする処理結果に関する情報と、前記処理条件記憶工程により記憶された処理条件と、前記処理変化モデル記憶工程により記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果となる処理条件を算出する処理条件算出工程と、
前記処理条件算出工程により算出された処理条件に関する学習履歴ファイルを記憶する学習履歴ファイル記憶工程と、
前記処理条件記憶工程により記憶された処理条件を前記処理条件算出工程により算出された処理条件に更新する処理条件更新工程と、
を備え、
前記処理条件算出工程では、前記学習履歴ファイル記憶工程で記憶された学習履歴ファイルから、前記処理条件更新工程により更新された処理条件と少なくとも一部の処理条件が記憶された学習履歴ファイルと、前記処理条件更新工程により更新された処理条件と、前記処理変化モデル記憶工程で記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果に近い処理条件を算出する、ことを特徴とする。

本発明の第３の観点にかかるプログラムは、
コンピュータを、
処理室内に収容された被処理体の処理内容に応じた処理条件を記憶する処理条件記憶手段、
前記処理条件の変化と、処理結果の変化との関係を示す処理変化モデルを記憶する処理変化モデル記憶手段、
前記被処理体の目標とする処理結果に関する情報を受信する処理情報受信手段、
前記処理情報受信手段により受信された目標とする処理結果に関する情報と、前記処理条件記憶手段により記憶された処理条件と、前記処理変化モデル記憶手段に記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果となる処理条件を算出する処理条件算出手段、
前記処理条件算出手段により算出された処理条件に関する学習履歴ファイルを記憶する学習履歴ファイル記憶手段、
前記処理条件記憶手段に記憶された処理条件を前記処理条件算出手段により算出された処理条件に更新する処理条件更新手段、
として機能させ、
前記処理条件算出手段は、前記学習履歴ファイル記憶手段に記憶された学習履歴ファイルから、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と少なくとも一部の処理条件が記憶された学習履歴ファイルと、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と、前記処理変化モデル記憶手段に記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果に近い処理条件を算出する、ことを特徴とする。

本発明によれば、精度良く、使いやすい処理システム、処理方法、及び、プログラムを提供することができる。

本発明の実施の形態に係る熱処理装置の構造を示す図である。反応管内のゾーンを示す図である。図１の制御部の構成例を示す図である。ヒータの温度の変化と形成されるＳｉＯ_２膜の膜厚変化との関係を示す膜厚変化モデルの一例である。熱処理を説明するためのフローチャートである。

以下、本発明の処理システム、処理方法、及び、プログラムを、図１に示すバッチ式の縦型の熱処理装置に適用した場合を例に本実施の形態を説明する。また、本実施の形態では、成膜用ガスとして、ジクロロシラン（ＳｉＨ_２Ｃｌ_２）と一酸化二窒素（Ｎ_２Ｏ）とを用いて、半導体ウエハにＳｉＯ_２膜を形成する場合を例に本発明を説明する。

図１に示すように、本実施の形態の熱処理装置１は、略円筒状で有天井の反応管２を備えている。反応管２は、その長手方向が垂直方向に向くように配置されている。反応管２は、耐熱及び耐腐食性に優れた材料、例えば、石英により形成されている。

反応管２の下側には、略円筒状のマニホールド３が設けられている。マニホールド３は、その上端が反応管２の下端と気密に接合されている。マニホールド３には、反応管２内のガスを排気するための排気管４が気密に接続されている。排気管４には、バルブ、真空ポンプなどからなる圧力調整部５が設けられており、反応管２内を所望の圧力（真空度）に調整する。

マニホールド３（反応管２）の下方には、蓋体６が配置されている。蓋体６は、ボートエレベータ７により上下動可能に構成され、ボートエレベータ７により蓋体６が上昇するとマニホールド３（反応管２）の下方側（炉口部分）が閉鎖され、ボートエレベータ７により蓋体６が下降すると反応管２の下方側（炉口部分）が開口されるように配置されている。

蓋体６の上部には、保温筒（断熱体）８を介して、ウエハボート９が設けられている。ウエハボート９は、被処理体、例えば、半導体ウエハＷを収容（保持）するウエハ保持具であり、本実施の形態では、半導体ウエハＷが垂直方向に所定の間隔をおいて複数枚、例えば、１５０枚収容可能に構成されている。そして、ウエハボート９に半導体ウエハＷを収容し、ボートエレベータ７により蓋体６を上昇させることにより、半導体ウエハＷが反応管２内にロードされる。

反応管２の周囲には、反応管２を取り囲むように、例えば、抵抗発熱体からなるヒータ部１０が設けられている。このヒータ部１０により反応管２の内部が所定の温度に加熱され、この結果、半導体ウエハＷが所定の温度に加熱される。ヒータ部１０は、例えば、５段に配置されたヒータ１１〜１５から構成され、ヒータ１１〜１５には、それぞれ電力コントローラ１６〜２０が接続されている。このため、この電力コントローラ１６〜２０にそれぞれ独立して電力を供給することにより、ヒータ１１〜１５をそれぞれ独立に所望の温度に加熱することができる。このように、反応管２内は、このヒータ１１〜１５により、図２に示すような５つのゾーンに区分されている。例えば、反応管２内のＴＯＰ（ＺＯＮＥ１）を加熱する場合には、電力コントローラ１６を制御してヒータ１１を所望の温度に加熱する。反応管２内のＣＥＮＴＥＲ（ＣＴＲ（ＺＯＮＥ３））を加熱する場合には、電力コントローラ１８を制御してヒータ１３を所望の温度に加熱する。反応管２内のＢＯＴＴＯＭ（ＢＴＭ（ＺＯＮＥ５））を加熱する場合には、電力コントローラ２０を制御してヒータ１５を所望の温度に加熱する。

また、マニホールド３には、反応管２内に処理ガスを供給する複数の処理ガス供給管が設けられている。なお、図１では、マニホールド３に処理ガスを供給する３つの処理ガス供給管２１〜２３を図示している。処理ガス供給管２１は、マニホールド３の側方からウエハボート９の上部付近（ＺＯＮＥ１）まで延びるように形成されている。処理ガス供給管２２は、マニホールド３の側方からウエハボート９の中央付近（ＺＯＮＥ３）まで延びるように形成されている。処理ガス供給管２３は、マニホールド３の側方からウエハボート９の下部付近（ＺＯＮＥ５）まで延びるように形成されている。

各処理ガス供給管２１〜２３には、それぞれ、流量調整部２４〜２６が設けられている。流量調整部２４〜２６は、処理ガス供給管２１〜２３内を流れる処理ガスの流量を調整するためのマスフローコントローラ（ＭＦＣ）などから構成されている。このため、処理ガス供給管２１〜２３から供給される処理ガスは、流量調整部２４〜２６により所望の流量に調整されて、それぞれ反応管２内に供給される。

また、熱処理装置１は、反応管２内のガス流量、圧力、処理雰囲気の温度といった処理パラメータを制御するための制御部（コントローラ）５０を備えている。制御部５０は、流量調整部２４〜２６、圧力調整部５、ヒータ１１〜１５の電力コントローラ１６〜２０等に制御信号を出力する。図３に制御部５０の構成を示す。

図３に示すように、制御部５０は、モデル記憶部５１と、レシピ記憶部５２と、学習履歴ファイル記憶部５３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）５５と、Ｉ／Ｏ（Input/Output Port）ポート５６と、ＣＰＵ５７（Central Processing Unit)と、これらを相互に接続するバス５８と、から構成されている。

モデル記憶部５１には、ヒータの温度の変化と形成されるＳｉＯ_２膜の膜厚変化との関係を示す膜厚変化モデルが記憶されている。図４に膜厚変化モデルの一例を示す。図４に示すように、膜厚変化モデルは、所定ＺＯＮＥの温度を１℃上げたとき、各ＺＯＮＥに形成されるＳｉＯ_２膜の膜厚がどれだけ変化するかを示している。例えば、図４に示すように、電力コントローラ１６を制御してヒータ１１を加熱することによりＺＯＮＥ１の温度設定値を１℃上げると、ＺＯＮＥ１に形成されるＳｉＯ_２膜の膜厚が２ｎｍ増加し、ＺＯＮＥ２に形成されるＳｉＯ_２膜の膜厚が０．７ｎｍ減少し、ＺＯＮＥ３に形成されるＳｉＯ_２膜の膜厚が０．８ｎｍ増加し、ＺＯＮＥ４に形成されるＳｉＯ_２膜の膜厚が０．０５ｎｍ減少する。

レシピ記憶部５２には、この熱処理装置１で実行される成膜処理の種類に応じて、制御手順を定めるプロセス用レシピが記憶されている。プロセス用レシピは、ユーザが実際に行う処理（プロセス）毎に用意されるレシピであり、反応管２への半導体ウエハＷのロードから、処理済みの半導体ウエハＷをアンロードするまでの温度、時間、ガス流量等を規定する。具体的には、各部の温度の変化、反応管２内の圧力変化、ガスの供給の開始及び停止のタイミング、供給量などを規定する。

学習履歴ファイル記憶部５３には、作成された学習履歴ファイルが記憶されている。学習履歴ファイルには、例えば、調整処理により算出された日時、プロセス条件（温度、時間、ガス流量等）などが記憶されている。調整処理において学習履歴ファイルを使用することにより、処理の精度が向上する。

ＲＯＭ５４は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクなどから構成され、ＣＰＵ５７の動作プログラムなどを記憶する記録媒体である。
ＲＡＭ５５は、ＣＰＵ５７のワークエリアなどとして機能する。

Ｉ／Ｏポート５６は、温度、圧力、ガスの流量に関する測定信号をＣＰＵ５７に供給すると共に、ＣＰＵ５７が出力する制御信号を各部（圧力調整部５、ヒータ１１〜１５の電力コントローラ１６〜２０、流量調整部２４〜２６等）へ出力する。また、Ｉ／Ｏポート５６には、操作者が熱処理装置１を操作する操作パネル５９が接続されている。

ＣＰＵ５７は、制御部５０の中枢を構成し、ＲＯＭ５４に記憶された動作プログラムを実行し、操作パネル５９らの指示に従って、レシピ記憶部５２に記憶されているプロセス用レシピに沿って、熱処理装置１の動作を制御する。

ＣＰＵ５７は、モデル記憶部５１に記憶されている膜厚変化モデルと、形成されたＳｉＯ_２膜の膜厚とに基づいて、目標膜厚が形成される反応管２内の各ＺＯＮＥ（ＺＯＮＥ１〜５）に配置されたヒータ１１〜１５の設定温度を算出する。

また、ＣＰＵ５７は、学習履歴ファイル記憶部５３に記憶された学習履歴ファイルの中から、処理に使用する学習履歴ファイルを特定する。本例では、プロセス条件（温度、時間、ガス流量等）が記憶されたプロセスログと一致するプロセス条件が記憶された学習履歴ファイルを学習履歴ファイル記憶部５３から特定する。なお、処理に使用する学習履歴ファイルの特定は、例えば、レシピ記憶部５２に記憶されたプロセス用レシピの中から操作者がプロセス用レシピを指定することにより、ＣＰＵ５７が、指定されたプロセス用レシピのプロセス条件と一致するプロセス条件が記憶された学習履歴ファイルを学習履歴ファイル記憶部５３から特定してもよい。
バス５８は、各部の間で情報を伝達する。

次に、以上のように構成された熱処理装置１を用いて反応管２内（ＺＯＮＥ１〜５）のプロセス条件を調整する調整方法を含む熱処理方法（熱処理）について説明する。なお、調整処理は、膜厚が最も目標膜厚に近づくプロセス条件（本例では温度）を算出するものである。図５は、本例の熱処理を説明するためのフローチャートである。

まず、操作者は、操作パネル５９を操作して、調整処理で実行するプロセス種別等の必要な情報を入力する。具体的には、操作者は、調整処理で実施する処理装置と、プロセス種類、本例では、ジクロロシランと一酸化二窒素（Ｎ_２Ｏ）とのＳｉＯ_２膜の成膜（ＤＣＳ−ＨＴＯ）とを選択するとともに、ターゲットとなるＳｉＯ_２膜の膜厚（目標膜厚）を、例えば、ゾーンごとに入力する。

制御部５０（ＣＰＵ５７）は、プロセス種別等の必要な情報が入力されたか否かを判別する（ステップＳ１）。ＣＰＵ５７は、必要な情報が入力されていると判別すると（ステップＳ１；Ｙｅｓ）、入力されたプロセス種別に対応するプロセス用レシピをレシピ記憶部５２から読み出す（ステップＳ２）。プロセス用レシピには、反応管２内の圧力、温度などのプロセス条件が記憶されている。例えば、プロセス用レシピには、反応管２内のＺＯＮＥ１〜５の温度が記憶されている。

次に、ＣＰＵ５７は、読み出したプロセス用レシピのプロセス条件で成膜処理を実行する（ステップＳ３）。具体的には、ＣＰＵ５７は、ボートエレベータ７（蓋体６）を降下させ、少なくとも各ＺＯＮＥに半導体ウエハＷ（モニターウエハ）を搭載したウエハボート９を蓋体６上に配置する。次に、ＣＰＵ５７は、ボートエレベータ７（蓋体６）を上昇して、ウエハボート９（半導体ウエハＷ）を反応管２内にロードする。そして、ＣＰＵ５７は、更新したプロセス条件が記載されたレシピに従って、圧力調整部５、ヒータ１１〜１５の電力コントローラ１６〜２０、流量調整部２４〜２６等を制御して、半導体ウエハＷにＳｉＯ_２膜を成膜する。

ＣＰＵ５７は、成膜処理が終了すると、成膜されたＳｉＯ_２膜の膜厚を測定する（ステップＳ４）。例えば、ＣＰＵ５７は、ボートエレベータ７（蓋体６）を降下させ、ＳｉＯ_２膜が成膜された半導体ウエハＷをアンロードし、半導体ウエハＷを、例えば、図示しない測定装置に搬送し、半導体ウエハＷに成膜されたＳｉＯ_２膜の膜厚を測定させる。測定装置では、半導体ウエハＷに成膜されたＳｉＯ_２膜の膜厚を測定すると、例えば、測定したＳｉＯ_２膜の膜厚データを熱処理装置１（ＣＰＵ５７）に送信する。ＣＰＵ５７は、測定されたＳｉＯ_２膜の膜厚データを受信することにより、成膜されたＳｉＯ_２膜の膜厚を特定する。なお、操作者が操作パネル５９を操作して、測定結果を入力してもよい。

ＣＰＵ５７は、成膜されたＳｉＯ_２膜の膜厚が測定されると、測定された膜厚が許容範囲内か否かを判別する（ステップＳ５）。許容範囲内とは、入力された目標膜厚から許容可能な所定の範囲内に含まれていることをいい、例えば、入力された目標膜厚から±１％以内の場合をいう。

ＣＰＵ５７は、測定した膜厚が許容範囲内でないと判別すると（ステップＳ５；Ｎｏ）、膜厚測定結果に該当するプロセスログを読み出し（ステップＳ６）、プロセスログに記憶されたプロセス条件（温度）と一致するプロセス条件が記憶された学習履歴ファイルを学習履歴ファイル記憶部５３から特定する（ステップＳ７）。

ここで、操作者が学習履歴ファイルを特定する作業が不要になり、手間がかかるという問題がなくなる。また、操作者が学習履歴ファイルの選択を誤るという人為的ミスをなくすことができ、処理結果の精度が低下してしまうという問題がなくなる。このため、精度良く、使いやすい処理を行うことができる。

続いて、ＣＰＵ５７は、読み出したプロセス用レシピと、特定した学習履歴ファイルと、モデル記憶部５１に記憶された膜厚変化モデルとに基づいて、入力した目標膜厚に最も近づく温度等のプロセス条件を算出する（ステップＳ８）。なお、このプロセス条件の算出方法としては、種々の方法を用いることができ、例えば、米国特許第５，９９１，５２５号公報などに開示されているカルマンフィルターによる学習機能による手法を利用することができる。

次に、ＣＰＵ５７は、算出した新しいプロセス条件を記憶する新たな学習履歴ファイルを作成し、学習履歴ファイル記憶部５３に登録する（ステップＳ９）。また、ＣＰＵ５７は、算出したプロセス条件（温度）でプロセス用レシピを更新する（ステップＳ１０）。そして、ＣＰＵ５７は、登録したプロセス条件（温度）で成膜処理を実行する（ステップＳ３）。

ＣＰＵ５７は、測定した膜厚が許容範囲内であると判別すると（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、所定の処理（成膜）が終了したか否かを判別する（ステップＳ１１）。ＣＰＵ５７は、成膜が終了していないと判別すると（ステップＳ１１；Ｎｏ）、引き続き、成膜処理を実行する（ステップＳ３）。ＣＰＵ５７は、成膜が終了したと判別すると（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、この処理を終了する。

以上説明したように、本実施の形態によれば、読み出したプロセス用レシピとプロセス条件が同一の学習履歴ファイルを学習履歴ファイル記憶部５３から読み出し、調整処理で使用する学習履歴ファイルを特定しているので、操作者が学習履歴ファイルを特定する作業が不要になり、手間がかかるという問題がなくなる。さらに、操作者が学習履歴ファイルの選択を誤るという人為的ミスをなくすことができ、処理結果の精度が低下してしまうという問題がなくなる。このため、精度良く、使いやすい処理を行うことができる。

なお、本発明は、上記の実施の形態に限られず、種々の変形、応用が可能である。以下、本発明に適用可能な他の実施の形態について説明する。

上記実施の形態では、プロセス用レシピとプロセス条件が同一の学習履歴ファイルを特定した場合を例に本発明を説明したが、例えば、プロセス条件のうち、温度等の少なくとも一部が同一の学習履歴ファイルを列挙し、操作者が列挙された学習履歴ファイルの中から選択するようにしてもよい。この場合にも、操作者の学習履歴ファイルの特定に手間がかかるという問題がなくなる。

また、上記実施の形態では、学習履歴ファイル記憶部５３に記憶された学習履歴ファイルの中から特定する場合を例に本発明を説明したが、例えば、ネットワークで接続された別のサーバやコンピュータの中から学習履歴ファイルを特定できるようにしてもよい。

上記実施の形態では、ジクロロシランと一酸化二窒素とを用いてＳｉＯ_２膜を形成する場合を例に本発明を説明したが、例えば、ジクロロシランとアンモニア（ＮＨ_３）とを用いたＳｉＮ膜の成膜にも本発明を適用可能である。

上記実施の形態では、ＳｉＯ_２膜を形成する場合を例に本発明を説明したが、処理の種類は任意であり、他種類の膜を形成するＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）装置、酸化装置などの様々な熱処理装置に適用可能である。

上記実施の形態では、目標とする処理結果について、ＳｉＯ_２膜の膜厚を例に本発明を説明したが、例えば、ＳｉＯ_２膜膜中に含まれる不純物濃度（膜中不純物濃度）であってもよい。この場合、モデル記憶部５１には、ヒータの温度の変化と形成されるＳｉＯ_２膜の膜中不純物濃度の変化との関係を示す変化モデルが記憶されている。

上記実施の形態では、ヒータの段数（ゾーンの数）が５段の場合を例に本発明を説明したが、４段以下であっても、６段以上であってもよい。また。各ゾーンから抽出する半導体ウエハＷの数などは任意に設定可能である。

上記実施の形態では、単管構造のバッチ式熱処理装置の場合を例に本発明を説明したが、例えば、反応管２が内管と外管とから構成された二重管構造のバッチ式縦型熱処理装置に本発明を適用することも可能である。また、枚葉式の処理装置に本発明を適用することも可能である。本発明は、半導体ウエハの処理に限定されるものではなく、例えば、ＦＰＤ（Flat Panel Display）基板、ガラス基板、ＰＤＰ(Plasma Display Panel）基板などの処理にも適用可能である。

本発明の実施の形態にかかる制御部５０は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、汎用コンピュータに、上述の処理を実行するためのプログラムを格納した記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）など）から当該プログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行する制御部５０を構成することができる。

そして、これらのプログラムを供給するための手段は任意である。上述のように所定の記録媒体を介して供給できる他、例えば、通信回線、通信ネットワーク、通信システムなどを介して供給してもよい。この場合、例えば、通信ネットワークの掲示板（ＢＢＳ：Bulletin Board System）に当該プログラムを掲示し、これをネットワークを介して搬送波に重畳して提供してもよい。そして、このように提供されたプログラムを起動し、ＯＳ（Operating System）の制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上述の処理を実行することができる。

本発明は半導体ウエハ等の被処理体を処理する処理システムに有用である。

１熱処理装置
２反応管
３マニホールド
６蓋体
９ウエハボート
１０ヒータ部
１１〜１５ヒータ
１６〜２０電力コントローラ
２１〜２３処理ガス供給管
２４〜２６流量調整部
５０制御部
５１モデル記憶部
５２レシピ記憶部
５３学習履歴ファイル記憶部
５４ＲＯＭ
５５ＲＡＭ
５７ＣＰＵ
Ｗ半導体ウエハ

Claims

処理室内に収容された被処理体の処理内容に応じた処理条件を記憶する処理条件記憶手段と、
前記処理条件の変化と、処理結果の変化との関係を示す処理変化モデルを記憶する処理変化モデル記憶手段と、
前記被処理体の目標とする処理結果に関する情報を受信する処理情報受信手段と、
前記処理情報受信手段により受信された目標とする処理結果に関する情報と、前記処理条件記憶手段により記憶された処理条件と、前記処理変化モデル記憶手段に記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果となる処理条件を算出する処理条件算出手段と、
前記処理条件算出手段により算出された処理条件に関する学習履歴ファイルを記憶する学習履歴ファイル記憶手段と、
前記処理条件記憶手段に記憶された処理条件を前記処理条件算出手段により算出された処理条件に更新する処理条件更新手段と、
を備え、
前記処理条件算出手段は、前記学習履歴ファイル記憶手段に記憶された学習履歴ファイルから、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と少なくとも一部の処理条件が記憶された学習履歴ファイルと、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と、前記処理変化モデル記憶手段に記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果に近い処理条件を算出する、ことを特徴とする処理システム。
前記処理条件算出手段は、前記学習履歴ファイル記憶手段に記憶された学習履歴ファイルから、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と同一の処理条件が記憶された学習履歴ファイルを特定する、ことを特徴とする請求項１に記載の処理システム。
前記処理条件算出手段により算出された処理条件で処理された処理結果が、前記処理情報受信手段により受信された目標とする処理結果に関する情報の許容範囲内か否かを判別する判別手段をさらに備え、
前記処理条件算出手段は、前記判別手段により許容範囲内でないと判別されると、前記目標とする処理結果に近い処理条件を算出する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の処理システム。
前記処理内容は成膜処理であり、
前記処理結果は前記被処理体に形成された薄膜の膜厚または膜中不純物濃度である、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の処理システム。
処理室内に収容された被処理体の処理内容に応じた処理条件を記憶する処理条件記憶工程と、
前記処理条件の変化と、処理結果の変化との関係を示す処理変化モデルを記憶する処理変化モデル記憶工程と、
前記被処理体の目標とする処理結果に関する情報を受信する処理情報受信工程と、
前記処理情報受信工程により受信された目標とする処理結果に関する情報と、前記処理条件記憶工程により記憶された処理条件と、前記処理変化モデル記憶工程により記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果となる処理条件を算出する処理条件算出工程と、
前記処理条件算出工程により算出された処理条件に関する学習履歴ファイルを記憶する学習履歴ファイル記憶工程と、
前記処理条件記憶工程により記憶された処理条件を前記処理条件算出工程により算出された処理条件に更新する処理条件更新工程と、
を備え、
前記処理条件算出工程では、前記学習履歴ファイル記憶工程で記憶された学習履歴ファイルから、前記処理条件更新工程により更新された処理条件と少なくとも一部の処理条件が記憶された学習履歴ファイルと、前記処理条件更新工程により更新された処理条件と、前記処理変化モデル記憶工程で記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果に近い処理条件を算出する、ことを特徴とする処理方法。
コンピュータを、
処理室内に収容された被処理体の処理内容に応じた処理条件を記憶する処理条件記憶手段、
前記処理条件の変化と、処理結果の変化との関係を示す処理変化モデルを記憶する処理変化モデル記憶手段、
前記被処理体の目標とする処理結果に関する情報を受信する処理情報受信手段、
前記処理情報受信手段により受信された目標とする処理結果に関する情報と、前記処理条件記憶手段により記憶された処理条件と、前記処理変化モデル記憶手段に記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果となる処理条件を算出する処理条件算出手段、
前記処理条件算出手段により算出された処理条件に関する学習履歴ファイルを記憶する学習履歴ファイル記憶手段、
前記処理条件記憶手段に記憶された処理条件を前記処理条件算出手段により算出された処理条件に更新する処理条件更新手段、
として機能させ、
前記処理条件算出手段は、前記学習履歴ファイル記憶手段に記憶された学習履歴ファイルから、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と少なくとも一部の処理条件が記憶された学習履歴ファイルと、前記処理条件更新手段により更新された処理条件と、前記処理変化モデル記憶手段に記憶された処理変化モデルとに基づいて、前記目標とする処理結果に近い処理条件を算出する、ことを特徴とするプログラム。