多品種小量生産履歴データに基づく半導体ウェハ加工プロセス予測制御モデルの構築手法 : MCMC法による統計的予測モデル構築のエンジニアリングサービス実現(事例研究,<特集>サービス工学)

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タイトル別名
  • Method to Build a Predictive Control Model for a Semiconductor Wafer Process Based on Historical Data of Many Products in Small Quantities : Statistical Predictive Model for Engineering Service using MCMC Method
  • 多品種小量生産履歴データに基づく半導体ウェハ加工プロセス予測制御モデルの構築手法 : MCMC法による統計的予測モデル構築のエンジニアリングサービス実現
  • タヒンシュ ショウリョウ セイサン リレキ データ ニ モトズク ハンドウタイ ウェハ カコウ プロセス ヨソク セイギョ モデル ノ コウチク シュホウ : MCMCホウ ニ ヨル トウケイテキ ヨソク モデル コウチク ノ エンジニアリングサービス ジツゲン

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抄録

半導体製造プロセスでは,微細化の進展に伴い,ウェハプロセスの加工ばらつきを減らすことが急務になっている.そこで,加工後のウェハ検査データのフィードバックやフィードフォワードにより自動的にプロセス条件を制御する APC (Advanced Process Control)や,製造装置の状態を監視して異常検知等を行うEES(Equipment Engineering System)が用いられるようになった.APCやEESでは生産履歴データから加工効率を予測する統計的モデルを活用する.装置の高度化に伴い,これらモデル構築のエンジニアリングサービスが提案されている.しかし,多品種小量の生産履歴データから予測モデルを構築するには,十分なデータ蓄積と製品知識に基づく人手による前処理が必要となり,予測モデル構築の課題になっていた.本稿では,多品種小量の生産履歴データから精度の高い加工効率予測モデルを構築する手法を提案した.提案手法は,MCMC法(Markov chain Monte Carlo methods)を活用することにより,製品知識に基づくデータの前処理を行わなくても,品種毎の加工効率シフトパラメータを備えた予測モデルの自動構築を可能にする.製品知識に基づく調整を不要にする特徴は,装置管理サイドにおける予測モデル構築のエンジニアリングサービス実現に好適である.半導体CMPプロセスに提案手法を適用し,数値実験により有効性を検証した.

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