(57)【要約】【課題】高機能化、複雑化した半導体製造装置の故障診断や故障予知をリアルタイムで実行できる。【解決手段】装置データ収集装置１は、半導体製造装置６から各種装置データを収集してデータベース５に保存する。データ解析・モデル作成ツール４は、半導体製造処理が正常に行なわれたときに、装置データから必要な区間のトレースデータを抽出し、このトレースデータの統計解析結果をモデルデータとして保存しておく。リアルタイムデータ収集装置２は、装置データ収集装置が収集する装置データのうち、半導体製造装置の故障診断・予知に必要な区間のトレースデータをリアルタイムで収集する。リアルタイム装置データ監視装置３は、トレースデータについて統計解析を行い、この解析結果がモデルデータを逸脱していた場合に半導体製造装置の製造処理に異常が発生したと判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体製造装置による半導体製造処理中の装置データを収集し、この装置データを基に半導体製造装置の故障診断や故障予知をリアルタイムで実行する異常診断システムであって、
半導体製造装置から各種装置データを収集してデータベースに保存する装置データ収集装置と、
半導体製造処理が正常に行なわれたときに、前記装置データから必要な区間のトレースデータを抽出し、このトレースデータの統計解析結果をモデルデータとして保存しておくデータ解析・モデル作成ツールと、
前記装置データ収集装置が半導体製造装置から収集する装置データのうち、半導体製造装置の故障診断・予知に必要な区間のトレースデータをリアルタイムで収集するリアルタイムデータ収集装置と、
前記リアルタイムデータ収集装置が収集したトレースデータについて統計解析を行い、この解析結果が前記モデルデータを逸脱していた場合に半導体製造装置の製造処理に異常が発生したと判定するリアルタイム装置データ監視装置と、
を備えたことを特徴とする半導体製造装置の異常診断システム。
【請求項２】
前記リアルタイムデータ収集装置は、予め決定したデータ切り出し条件を元に前記装置データからリアルタイムデータを切り出すことを特徴とする請求項１に記載の半導体製造装置の異常診断システム。
【請求項３】
前記データ解析・モデル作成ツールは、前記モデルデータには複数のパターンを登録しておき、半導体製造装置の稼動条件毎に動作させるモデルを変更することを特徴とする請求項１に記載の半導体製造装置の異常診断システム。
【請求項４】
半導体製造装置による半導体製造処理中の装置データを収集し、この装置データを基に半導体製造装置の故障診断や故障予知をリアルタイムで実行する異常診断方法であって、
装置データ収集装置は、半導体製造装置から各種装置データを収集してデータベースに保存するステップを有し、
データ解析・モデル作成ツールは、半導体製造処理が正常に行なわれたときに、前記装置データから必要な区間のトレースデータを抽出し、このトレースデータの統計解析結果をモデルデータとして保存しておくステップを有し、
リアルタイムデータ収集装置は、前記装置データ収集装置が半導体製造装置から収集する装置データのうち、半導体製造装置の故障診断・予知に必要な区間のトレースデータをリアルタイムで収集するステップを有し、
リアルタイム装置データ監視装置は、前記リアルタイムデータ収集装置が収集したトレースデータについて統計解析を行い、この解析結果が前記モデルデータを逸脱していた場合に半導体製造装置の製造処理に異常が発生したと判定するステップを有する、ことを特徴とする半導体製造装置の異常診断方法。
【請求項５】
前記リアルタイムデータ収集装置は、予め決定したデータ切り出し条件を元に前記装置データからリアルタイムデータを切り出すステップを有することを特徴とする請求項４に記載の半導体製造装置の異常診断方法。
【請求項６】
前記データ解析・モデル作成ツールは、前記モデルデータには複数のパターンを登録しておき、半導体製造装置の稼動条件毎に動作させるモデルを変更するステップを有することを特徴とする請求項４に記載の半導体製造装置の異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体製造装置による半導体製造処理中の装置データを収集し、この装置データを基に半導体製造装置の故障診断や故障予知をリアルタイムで実行する異常診断システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造装置に異常が発生した場合に、その異常の原因と適切な修復方法をオペレータ等に知らせる故障診断装置および方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この手法は、半導体製造装置で異常が発生した場合のアラームコードを収集・記憶し、このアラームコードから半導体製造装置の異常の原因並びにその対処方法を推論し、推論した異常の原因並びにその対処方法をメッセージとして出力する。
【特許文献１】特開平１０−２１０７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
半導体製造工程においては半導体の微細化が進み、複雑な生産工程を経て生産を行うと共に、半導体製造装置の高機能化、複雑化も進んでいる。
【０００４】
半導体製造現場では製品の歩留まりを向上させるため、半導体製造装置を長時間安定稼動させる必要があるが、現在の複雑化した装置では異常の検出が容易ではない。また、半導体製品は複雑な工程を経て製品化されるため、装置が異常なまま半導体の生産を続けた場合、半導体製造工程の最終段階で不良品であることが判明する場合がある。この期間に異常な状態の装置を用いて生産を続けていた場合、製品の歩留まりは夫きく低減し、生産ロスが甚大なものとなってしまう。
【０００５】
装置の異常を早期に検出できないのは、装置そのものが複雑化して、容易に異常を検出する仕組みを実装することが難しいことと、半導体製造工程における装置レシピ（装置の運転条件設定）等により特定の条件下では異常な生産を行ってしまう場合がある場合等、判断が非常に難しいことにある。
【０００６】
装置内のある部品が故障し、メカ停止となった場合には現場オペレータでも判断可能であるが、このまま使い続けると異常になるというような故障予測、あるレシピで運転した場合に不良品を生産する結果となっていることについては、リアルタイムに予知する仕組みがない。
【０００７】
本発明の目的は、高機能化、複雑化した半導体製造装置の故障診断や故障予知をリアルタイムで実行できる異常診断システムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、半導体製造装置から各種装置データを収集してデータベースに保存しておき、半導体製造処理が正常に行なわれたときに、前記装置データから必要な区間のトレースデータを抽出し、このトレースデータの統計解析結果をモデルデータとして保存しておき、半導体製造装置から収集する装置データのうちから故障診断・予知に必要な区間のトレースデータをリアルタイムで収集し、このトレースデータについて統計解析を行った結果が、前記モデルデータを逸脱していた場合に半導体製造装置の製造処理に異常が発生した（故障発生または故障状態に移行している）と判定するもので、以下のシステムおよび方法を特徴とする。
【０００９】
（システムの発明）
（１）半導体製造装置による半導体製造処理中の装置データを収集し、この装置データを基に半導体製造装置の故障診断や故障予知をリアルタイムで実行する異常診断システムであって、
半導体製造装置から各種装置データを収集してデータベースに保存する装置データ収集装置と、
半導体製造処理が正常に行なわれたときに、前記装置データから必要な区間のトレースデータを抽出し、このトレースデータの統計解析結果をモデルデータとして保存しておくデータ解析・モデル作成ツールと、
前記装置データ収集装置が半導体製造装置から収集する装置データのうち、半導体製造装置の故障診断・予知に必要な区間のトレースデータをリアルタイムで収集するリアルタイムデータ収集装置と、
前記リアルタイムデータ収集装置が収集したトレースデータについて統計解析を行い、この解析結果が前記モデルデータを逸脱していた場合に半導体製造装置の製造処理に異常が発生したと判定するリアルタイム装置データ監視装置と、
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
（２）前記リアルタイムデータ収集装置は、予め決定したデータ切り出し条件を元に前記装置データからリアルタイムデータを切り出すことを特徴とする。
【００１１】
（３）前記データ解析・モデル作成ツールは、前記モデルデータには複数のパターンを登録しておき、半導体製造装置の稼動条件毎に動作させるモデルを変更することを特徴とする。
【００１２】
（方法の発明）
（４）半導体製造装置による半導体製造処理中の装置データを収集し、この装置データを基に半導体製造装置の故障診断や故障予知をリアルタイムで実行する異常診断方法であって、
装置データ収集装置は、半導体製造装置から各種装置データを収集してデータベースに保存するステップを有し、
データ解析・モデル作成ツールは、半導体製造処理が正常に行なわれたときに、前記装置データから必要な区間のトレースデータを抽出し、このトレースデータの統計解析結果をモデルデータとして保存しておくステップを有し、
リアルタイムデータ収集装置は、前記装置データ収集装置が半導体製造装置から収集する装置データのうち、半導体製造装置の故障診断・予知に必要な区間のトレースデータをリアルタイムで収集するステップを有し、
リアルタイム装置データ監視装置は、前記リアルタイムデータ収集装置が収集したトレースデータについて統計解析を行い、この解析結果が前記モデルデータを逸脱していた場合に半導体製造装置の製造処理に異常が発生したと判定するステップを有する、ことを特徴とする。
【００１３】
（５）前記リアルタイムデータ収集装置は、予め決定したデータ切り出し条件を元に前記装置データからリアルタイムデータを切り出すステップを有することを特徴とする。
【００１４】
（６）前記データ解析・モデル作成ツールは、前記モデルデータには複数のパターンを登録しておき、半導体製造装置の稼動条件毎に動作させるモデルを変更するステップを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
以上のとおり、本発明によれば、半導体製造装置から各種装置データを収集してデータベースに保存しておき、半導体製造処理が正常に行なわれたときに、前記装置データから必要な区間のトレースデータを抽出し、このトレースデータの統計解析結果をモデルデータとして保存しておき、半導体製造装置から収集する装置データのうちから故障診断・予知に必要な区間のトレースデータをリアルタイムで収集し、このトレースデータについて統計解析を行った結果が、前記モデルデータを逸脱していた場合に半導体製造装置の製造処理に異常が発生したと判定するため、高機能化、複雑化した半導体製造装置の故障診断や故障予知をリアルタイムで実行できる。
【００１６】
特に、装置の線形モデルを用いて装置の監視を行うことにより、正常動作時の線形モデルから装置の異常な動作を確実、容易に判定することが可能になる。
【００１７】
また、自動で装置の故障予測が可能になる。
【００１８】
また、装置データを実際に解析した結果（モデルデータ）を用いて装置をリアルタイムに監視するため、高機能化、複雑化した半導体製造装置の各種の異常診断にも適用可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
図１は、本発明の実施形態を示す半導体製造装置の異常診断システムである。
【００２０】
装置データ収集装置１、リアルタイムデータ収集装置２、リアルタイム装置データ監視装置３およびデータ解析・モデル作成ツール４は、総称して、ＥＥＳ（Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ：装置エンジニアリングシステム）と呼ばれ、データ保存手段としてデータベース５を使用し、半導体製造装置６に付設される。
【００２１】
各装置１〜３は、コンピュータ資源とこれを使用するソフトウェアで構成され、装置１〜３が個別のコンピュータ構成とすることも、１台のコンピュータ構成とすることもできる。また、装置２と装置３を同一のコンピュータ構成とすること、装置１のリアルタイムデータ収集機能を装置２に実装することもできる。また、データ解析・モデル作成ツール４は、コンピュータにインストールされたソフトウェアである。
【００２２】
このほか、半導体の生産現場にはホストコンピュータ（図示省く）が設備され、このホストコンピュータには半導体製造を行うために各種半導体製造装置へ生産の指令を行う生産管理システム（ＭＥＳ：Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ  Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）を構築している。
【００２３】
以下、各装置１〜３、５およびツール４による半導体製造装置の異常診断動作を説明するが、これら動作を実行するための診断方法とすることもできる。
【００２４】
（１）装置データの収集
装置データ収集装置１は、半導体製造装置６の各部の装置データを収集し、データベース５に蓄積する。
【００２５】
装置データは、半導体製造装置によって異なり、例えば装置内でのウェハ生産処理開始／終了等のイベントデータ、ガス流量、炉内圧力、ガス供給モータの駆動電流・電圧、装置内温度、処理ウェハを特定するためのウェハＩＤ、などがある。
【００２６】
このうち、ガス流量、炉内圧力、ガス供給モータの駆動電流・電圧、装置内温度はトレースデータと呼ばれ、定周期で常時データの収集を行う。イベントデータとウェハＩＤは状態変数（イベントにリンクした情報）と呼ばれ、ある状態遷移が発生したときにのみ、データベースに蓄積される。
【００２７】
（２）統計解析
ツール４は、データベース５に蓄積された装置データを用いて統計解析し、正常な処理におけるモデルデータを求める。
【００２８】
まず、データベース５に蓄積されたイベントデータやウェハＩＤの情報を基に、例えば装置の安定稼動状況を判定するためのトレースデータを切り出す。この切り出しは、データベース内に常時蓄積されている情報の中から、装置がウェハ処理動作を行ったときのデータだけをピックアップしたいときに、欲しい区間のデータを抽出する処理である。
【００２９】
例えば、前述の欲しい区間が、ある製品の処理ロット単位だったとすると、装置は大量の製品を生産することから、複数のロットデータがデータベースに蓄積されていることになり、この各ロットデータを区間のデータとして抽出する。
【００３０】
統計解析は、上記のピックアップしたトレースデータを複数の区間で蓄積して統計量を算出したり、標準偏差を算出したりする。さらに、統計解析法の１つになる多変量解析も行う。多変量解析とは、あるデータを任意に複数抽出し、それぞれの相関関係を紐付けしたり、データ相互のばらつきを見たりする解析手法である。多変量解析の手法としては、主成分分析、重回帰分析、マハラノビスタグチ等の手法を利用することができる。
【００３１】
（３）線形モデルの作成
ツール４は、データベース５に蓄積された装置データの統計解析結果のうち、半導体製造装置で正常な製造処理が行われたときの統計解析結果データをモデルデータとして保存しておく。
【００３２】
例えば、あるデータに着目して縦軸を処理値、横軸を時間で見た場合、データ毎のグラフを作成することができ、ここである好ましい処理が実施されたときのデータを抽出することが出来た場合、このグラフ波形を線形モデルとする。また、論理的に取り得る値を計算して、論理的なグラフを作成する。線形モデルはツール４で抽出または作成した理想的な波形グラフになるが、モデルとしては複数のパラメータをもつデータ集合とする場合もある。
【００３３】
（４）リアルタイムデータ収集
装置データ収集装置１は、装置データを収集する際、データベース５に対する装置データの報告だけではなく、リアルタイムデータ収集装置２にも装置データを報告する。
【００３４】
リアルタイムデータ収集装置２は、予め決定したデータ切り出し条件を元に装置データを切り出し、この切り出しデータからデータパケットを作成し、それをリアルタイム装置データ監視装置３に引き渡す。
【００３５】
装置データ収集装置１とリアルタイムデータ収集装置２を別けている理由を説明する。データの監視を行う場合には、ある特定の区間に着目して監視を行う必要がある。一方、装置データ収集装置１では、データの意味を問わずに、半導体製造装置６から収集した装置データを無条件でデータベース５に蓄積する。
【００３６】
リアルタイムデータ収集装置２は、装置データ収集装置１が無条件で通知してきた装置データを監視したい区間情報に区切る。即ち、リアルタイムデータ収集装置２が、装置データ収集装置１から処理開始のイベントを受信したとすると、そこから、ガス流量などのトレースデータのバッファリングを行い、その後、処理終了のイベントを受信すると、トレースデータのバッファリングを中止し、リアルタイム監視データ監視装置３に監視データの塊として、バッファリングしたデータ群を通知する。
【００３７】
（５）リアルタイム装置データ監視
リアルタイム装置データ監視装置３では、リアルタイムデータ収集装置２から受けた切り出しリアルタイムデータについて統計解析を行う。この統計解析結果が、ツール４で統計解析結果として保存しているモデルデータと比較し、モデルデータの逸脱を検知した場合には、装置が異常であると判定し、装置へアラーム、装置管理者への電子メール配信などの報告を行う。なお、モデルデータからの逸脱の度合いは、監視対象および処理内容によって異なるため、これら状況に応じて適宜設定される。
【００３８】
また、リアルタイム監視データ監視装置３は、データ監視を行った結果、装置データに何らかの異常を検出したときの状態変化（状変）データをリアルタイムデータ収集装置２に通知する。この状変データはリアルタイムデータ収集装置２から半導体製造装置６へ通知することにより、半導体製造装置の緊急停止や自動停止などの保護動作を行う。
【００３９】
なお、モデルは、複数のパターンを登録しておき、半導体製造装置の稼動条件毎に動作させるモデルを変更することにより、複雑な生産工程においても正確な異常監視、異常予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施形態を示す半導体製造装置の異常診断システム。
【符号の説明】
【００４１】
１  装置データ収集装置
２  リアルタイムデータ収集装置
３  リアルタイム装置データ監視装置
４  データ解析・モデル作成ツール
５  データベース
６  半導体製造装置
【図１】
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