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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概要
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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.
- 2012-10-15
著者
-
金子 俊一
北海道大学
-
金子 俊一
北海道大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻
-
玉置 研二
日立製作所
-
金子 俊一
北大 大学院情報科学研究科
-
玉置 研二
(株)日立製作所横浜研究所生産技術研究センタ
-
玉置 研二
(株)日立製作所
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