(57)【要約】  故障を診断する方法及び装置である。一組のデータサンプルを受信する。一組のデータサンプルには、複数のプロセス変数が含まれる。１つ以上の多変量統計的モデルが適応される。適応には、変更が閾値より大きい場合に、１つ以上の多変量統計的モデルの少なくとも１つの単変量統計に対して変更を適用する工程が含まれる。１つ以上の多変量統計的モデルを用いて、後のプロセスデータを分析して、故障を検出する。
2009536407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障を検出する方法であって、
複数のプロセス変数を含むプロセスデータを受信する工程と、
前記プロセスデータに従って、１つ以上の多変量統計的モデルを適応する工程であって、変更が閾値より大きい場合に、前記１つ以上の多変量統計的モデルの少なくとも１つの単変量統計に対して変更を適用することを含む工程と、
前記１つ以上の適応された多変量統計的モデルを用いて、後のプロセスデータを分析して、故障を検出する工程とを含む方法。
【請求項２】
前記１つ以上の多変量統計的モデルを適応する前、又は、前記多変量統計的モデルを適応した後、前記プロセスデータが、前記１つ以上の多変量統計的モデルについて故障を示すかどうか判断する工程を含む請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上の多変量統計的モデルが、前記１つ以上の複数のプロセス変数の測定されたドリフトに従って適応される請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記複数のプロセス変数からの第１のサブセットのプロセス変数が適応され、前記複数のプロセス変数からの第２のサブセットのプロセス変数が適応されない請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上の多変量統計的モデルを適応する前に、第１の故障検出アルゴリズムを適用することにより、前記プロセスデータが、故障を示すかどうか判断する工程と、
前記１つ以上の多変量統計的モデルを適応した後に、第２の故障検出アルゴリズムを適用することにより、前記プロセスデータが、故障を示すかどうか判断する工程とを含み、
前記第１の故障検出アルゴリズムの管理限界が、前記第２の故障検出アルゴリズムの管理限界より広い請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上の多変量統計モデルが、少なくとも第１のモデル及び前記第１のモデルとは、考慮される履歴データ量の少なくとも１つが異なる第２のモデル、用いるプロセス変数、用いる主成分の数、信頼限界、忘却因子、前記測定されたドリフトに適応する方法、適応されたプロセス変数、モデル生成に用いた訓練データ及び適応閾値を含む請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記プロセスデータと関連するツールによる機械保守を検出する際に、前記多変数統計的モデルの少なくとも１つを自動的にリセットする工程を含む請求項１記載の方法。
【請求項８】
リセットする工程が、閾値より大きな故障寄与を有するプロセス変数の統計を再計算する工程、多変量統計モデルの少なくとも一部を新たな操作条件に適応する工程、及び前記多変量統計モデルを、訓練期間の終了時に生成された元の状態に適合する状態にリストアする工程のうち少なくとも１つを含む請求項７記載の方法。
【請求項９】
リセットする工程が、リセット訓練期間を初期化する工程を含み、前記リセット訓練期間を用いてデータを集め、前記多変量統計的モデルの少なくとも１つを更新する請求項７記載の方法。
【請求項１０】
適応する工程が、相関行列、主成分の数、ローディングベクトル、平均、分散、共分散、主成分固有ベクトル及び主成分固有値のうち少なくとも１つに変更を適用する工程を含む請求項１記載の方法。
【請求項１１】
機械アクセス可能な媒体であって、機械によりアクセスすると、機械に、
複数のプロセス変数を含むプロセスデータを受信する工程と、
前記プロセスデータに従って、１つ以上の多変量統計的モデルを適応する工程であって、変更が閾値より大きい場合に、前記１つ以上の多変量統計的モデルの少なくとも１つの単変量統計に対して変更を適用することを含む工程と、
前記１つ以上の適応された多変量統計的モデルを用いて、後のプロセスデータを分析して、故障を検出する工程を含む方法を実施させるデータを含む機械アクセス可能な媒体。
【請求項１２】
前記１つ以上の多変量統計的モデルを適応する前、又は、前記多変量統計的モデルを適応した後、プロセスデータが、前記１つ以上の多変量統計的モデルについて故障を示すかどうか判断する工程を含む請求項１１記載の機械アクセス可能な媒体。
【請求項１３】
前記１つ以上の多変量統計的モデルが、前記１つ以上の複数のプロセス変数の測定されたドリフトに従って適応される請求項１１記載の機械アクセス可能な媒体。
【請求項１４】
前記１つ以上の多変量統計的モデルを適応する前に、第１の故障検出アルゴリズムを適用することにより、前記プロセスデータが、故障を示すかどうか判断する工程と、
前記１つ以上の多変量統計的モデルを適応した後に、第２の故障検出アルゴリズムを適用することにより、前記プロセスデータが、故障を示すかどうか判断する工程とを含み、  前記第１の故障検出アルゴリズムの管理限界が、前記第２の故障検出アルゴリズムの管理限界より広い請求項１１記載の機械アクセス可能な媒体。
【請求項１５】
前記１つ以上の多変量統計モデルが、少なくとも第１のモデル及び前記第１のモデルとは、考慮される履歴データ量の少なくとも１つが異なる第２のモデル、用いるプロセス変数、用いる主成分の数、信頼限界、忘却因子、前記測定されたドリフトに適応する方法、適応されたプロセス変数、モデル生成に用いた訓練データ及び適応閾値を含む請求項１１記載の機械アクセス可能な媒体。
【請求項１６】
前記プロセスデータと関連するツールによる機械保守を検出する際に、前記多変数統計的モデルの少なくとも１つを自動的にリセットする工程を含む請求項１１記載の機械アクセス可能な媒体。
【請求項１７】
適応する工程が、相関行列、主成分の数、ローディングベクトル、平均、分散、共分散、主成分固有ベクトル及び主成分固有値のうち少なくとも１つに変更を適用する工程を含む請求項１１記載の機械アクセス可能な媒体。
【請求項１８】
統計的プロセスモニタリングシステムであって、
１つ以上の多変量統計的モデルをストアするデータベースと、少なくとも１つの製造機に結合され、前記データベースに結合された故障検出器とを含み、前記故障検出器は、前記少なくとも１つの製造機からプロセスデータを受信し、前記プロセスデータは、複数のプロセス変数を含み、前記１つ以上の多変量統計的モデルの少なくとも１つを適応し、適応する工程は、変更が閾値より大きい場合に、前記１つ以上の多変量統計的モデルの少なくとも１つの単変量統計に対して変更を適用する工程を含み、前記１つ以上の適応された多変量統計的モデルを用いて、後のプロセスデータを分析して、故障を検出することを含む統計的プロセスモニタリングシステム。
【請求項１９】
前記１つ以上の多変量統計的モデルを適応する、又は前記多変量統計的モデルを適応する前に、前記故障検出器は、前記１つ以上の多変量統計的モデルについて、前記プロセスデータが、故障を示すかどうか判断する請求項１８記載の統計的プロセスモニタリングシステム。
【請求項２０】
前記１つ以上の多変量統計的モデルが、前記１つ以上の複数のプロセス変数の測定されたドリフトに従って適応される請求項１８記載の統計的プロセスモニタリングシステム。
【請求項２１】
前記故障検出器が、前記少なくとも１つの製造機での機械保守を検出する際に、前記多変数統計的モデルの少なくとも１つを自動的にリセットする工程を含む請求項１８記載の統計的プロセスモニタリングシステム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
本出願は、２００６年５月７日に出願された米国特許仮出願第６０／７４６，６４９号及び２００６年５月７日に出願された米国特許仮出願第６０／７４６，６４７号に基づく優先権を主張する。
【技術分野】
【０００２】
本発明の実施形態は、故障診断、特に、範囲を定めた故障サインを用いる故障診断に関する。
【背景】
【０００３】
多くの産業では、複数のセンサ及びコントロールを含む高性能の製造装置を利用しており、これらは、処理中、慎重にモニターされて、製品品質が確保される。複数のセンサ及びコントロールをモニタリングする１つの方法は、統計的プロセスモニタリング（センサ測定及びプロセスコントロール値（プロセス変数）で統計的分析を実施する手段）であり、自動検出及び／又は故障の診断を可能としている。「故障」は、製造装置の機能不良や調整不良（例えば、機械の操作パラメータの目的値からの偏位）、緊迫した機能不良や調整不良を防ぐための予防保守の必要性を示すものである。故障は、製造されている装置に故障を生じさせる可能性がある。従って、統計的プロセスモニタリングの１つの目標は、かかる故障を生成する前に、故障を検出且つ／又は診断することである。
【０００４】
プロセスモニタリング中、モデルメトリックが夫々の信頼度閾値を超えるほど十分に大きな量、統計的モデルから、最新のプロセスデータの１つ以上の統計が偏位すると、故障が検出される。モデルメトリックはスカラー数であり、その値は、実際のプロセスモニタリング中に収集されたプロセスデータの統計的特性と、モデルにより予測される統計的特性との間の偏位の規模を表している。各モデルメトリックは、この偏位を推定する独特な数学的方法である。従来のモデルメトリックとしては、二乗予測誤差（ＳＰＥ、Ｑｒｅｓ又はＱと一般的に称す）及びホテリングのＴ２（Ｔ２）が挙げられる。
【０００５】
各モデルメトリックは、信頼限界又は管理限界とも呼ばれる夫々の信頼度閾値を有する。その値は、モデルメトリックの許容できる上限を表している。モデルメトリックが、プロセスモニタリング中、各信頼度閾値を超えると、プロセスデータは、故障のために、異常統計を有することが推論できる。
【０００６】
正確な故障検出の障害は、製造プロセスは、何ら問題がなくても、一般的に、経時によりドリフトされることである。例えば、半導体プロセスチャンバにおける操作条件は、チャンバの連続したクリーニング中や、消耗チャンバコンポーネントの連続した交換中に、典型的にドリフトされる。故障を検出するための従来の統計的プロセスモニタリング方法では、通常のドリフトを、故障から区別するのに問題がある。
【０００７】
具体的には、ある故障検出方法は、静的モデルを用いる。これは、プロセス条件が、ツールの寿命にわたって一定のままであると仮定したものである。かかるモデルは、経時により予測される変化と、故障が原因となる予測されない偏位を区別しない。プロセスドリフトによって、数多くの誤った警告が引き起こされないようにするために、管理限界は、ドリフトに対応できるだけ十分広く設定しなければならない。従って、このモデルだと、僅かな故障は検出し損なう可能性がある。
【０００８】
ギャラガー、ニールＢ．ら「半導体エッチングプロセスのための多変量統計的プロセスコントロールツールの開発及びベンチマーキング−モデル更新によるロバスト性の改善」、ＡＤＣＨＥＭ１９９７年、バンフ、カナダ及びリーウェイホワら「適応性プロセスモニタリングのための再帰的ＰＣＡ」、Ｊ．プロセスコントロール、１０巻、４７１〜４８６頁（２０００年）は、夫々、モデルを、プロセスデータのドリフトに周期的に適応することにより、プロセスにおけるドリフトに応答する方法について記載している。ギャラガーの文献には、平均及び共分散統計の適応が記載されている。ギャラガーは、モデルのＱ又はＴ２メトリックのいずれかが、信頼限界を超えた場合に、故障の発生を識別することにより、故障と通常のドリフトを区別しようと試みている。リーの文献には、主成分分析（ＰＣＡ）モデルにおける、平均、共分散、主成分行列及び主成分の数の適用について記載されている。ギャラガーやリーにより示唆されている適応方法はいずれも、段階的に生じる故障を検出していない。
【０００９】
スピッツルシュペルガー、ゲルハルトら「適応多変量方法を用いたビアエッチングプロセスのための故障検出」、ＩＳＳＭ、東京、日本（２００４年）には、人間の専門知識を用いて、単変量平均と、ドリフトが予測されるスケーリング係数のみを適用することが開示されている。しかしながら、単変量平均とスケーリング係数のみを適応すると、この方法で、モデル内の変数間の共分散の適応を行うことはできない。
【００１０】
上述した従来の適応方法はどれも、累積した計算丸め誤差が発生し易い。これは、周期的な適応により生じる。その結果、これらのモデルでは、不正確な統計値となり、誤った警告と実際の故障を検出し損なうことの両方を引き起こす可能性がある。
【詳細な説明】
【００１１】
本明細書に記載されているのは、故障を検出する方法及び装置である。一実施形態において、故障が検出される。故障に寄与した１つ以上のプロセス変数が識別される。プロセス変数は、管理限界外の測定値を有する場合に、故障に寄与する。１つ以上のプロセス変数の夫々の相対的な寄与が判断される。相対的な寄与は、正規化され、順番で一覧に並べられる。その順番は、故障寄与の規模に基づく。検出された故障に適合する故障サインが判断される。一実施形態において、識別されたプロセス変数の相対的な寄与が、適合する故障サインの相対的な寄与範囲内にある場合に、故障サインは、検出された故障に適合する。故障サインは、特定の故障の原因を識別する少なくとも１つの故障種別に関連する。
【００１２】
以下の説明において、数多くの詳細が規定されている。しかしながら、当業者であれば、これらの具体的な詳細がなくても、本発明が実施できることは明白であろう。場合によっては、周知の構造及びデバイスは、本発明を不明瞭にしないために、詳細にではなく、ブロック図形態で示されている。
【００１３】
以下の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットでの操作アルゴリズム及び象徴図で示されている。これらのアルゴリズムの説明及び図は、データ処理業界の当業者によって用いられる手段であり、他の当業者にその作業の本質を最も効率的に伝えるものである。アルゴリズムは、ここでは、通常、所望の結果に導く首尾一貫したシーケンスのステップと考えられる。ステップは、物理量の物理操作を必要とするものである。通常、必ずしもではないが、これらの量は、ストア、転送、結合、比較及びその他操作可能な電気的又は磁気的信号の形態を採る。主に、一般的な使用の理由から、これらの信号は、ビット、値、要素、シンボル、文字、用語、数等として参照すると、便利な場合もあることが実証されている。
【００１４】
ただし、これら全て及び同様の用語は、適切な物理量と関連していて、これらの量に適用された便利なラベルでしかないことを念頭に入れておかなければならない。以下の記載から特に明言されていない限り、説明全体にわたって、「処理」、「コンピューティング」、「計算」、「判断」、「表示」等という用語を用いる説明は、コンピュータシステム又は同様の電子コンピューティングデバイスの動作及びプロセスのことを指し、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理（例えば、電子）量として表わされたデータは、操作されて、コンピュータシステムメモリ又はレジスタ又はその他かかる情報記憶、伝送又は表示デバイス内の物理量として同様に表わされた他のデータへ変換される。
【００１５】
本発明は、また、操作を実施する装置にも関する。この装置は、必要な目的のために特別に構築されていても、コンピュータにストアされたコンピュータプログラムにより選択的に作動又は再構成される汎用コンピュータを含んでいてもよい。かかるコンピュータプログラムは、コンピュータ読取り可能な記憶媒体にストアされる。例えば、フロッピー（商標名）ディスク、光学ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ及び磁気−光学ディスクをはじめとする任意のタイプのディスク、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気又は光学カード、電子的な命令をストアするのに好適な任意のタイプの媒体であるがこれらに限られるものではない。
【００１６】
本明細書に示したアルゴリズムやディスプレイは、特定のコンピュータ又はその他装置に本質的に関係するものではない。様々な汎用システムを、本明細書の教示に従って、プログラムと共に用いることができる。或いは、必要な方法ステップを実施するのに、更に特化した装置を構築するのが便利であることが実証されている。これらの様々なシステムに必要な構造は、以下の説明から明らかである。更に、本発明は、特定のプログラミング言語を参照して説明されていない。様々なプログラミング言語を用いて、本明細書に記載した本発明の教示を実施できるものと考えられる。
【００１７】
機械読取り可能な媒体には、情報を、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形態でストアしたり、伝送する機構が含まれる。例えば、機械読取り可能な媒体としては、機械読取り可能な記憶媒体（例えば、リードオンリーメモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリデバイス等）、機械読取り可能な伝送媒体（電気、光学、音響又はその他の形態の伝搬信号（例えば、搬送波、赤外信号、デジタル信号等））等が挙げられる。
【００１８】
以下の説明において、故障（製造異常）を検出及び／又は診断するために、製造デバイスで実施されるプロセスをモニターする統計的プロセスモニタリングシステムの詳細を述べる。一実施形態において、統計的プロセスモニタリングシステムは、電子デバイス（例えば、半導体）の製造に用いられる。かかるデバイスの製造には、通常、異なるタイプの製造プロセスが含まれる数十の製造ステップが必要とされる。例えば、エッチング、スパッタリング及び化学蒸着は、３つの異なるタイプのプロセスであり、夫々が、異なるタイプの機械で実行される。或いは、統計的プロセスモニタリングシステムを用いて、他の製品、例えば、自動車の製造をモニターしてもよい。かかるその他の製品の製造にはまた、様々な製造機械による多くの異なる処理ステップが必要とされる。
【００１９】
図１は、統計的プロセスモニタリングシステム１００の一実施形態を示す。統計的プロセスモニタリングシステム１００は、１つ以上の製造機１１０及び１つ以上のプロセスコントローラ１５０に、データ通信リンク１６０により結合された統計的プロセスモニタリング装置１０５を含む。統計的プロセスモニタリングシステム１００は、工場（例えば、製造設備）における全ての製造機１１０を含む。或いは、統計的プロセスモニタリングシステム１００は、工場におけるいくつかの製造機１１０しか含まない。例えば、製造機１１０は全て、１つ以上の具体的なプロセスを実行するものである。
【００２０】
一実施形態において、製造機１１０は、夫々、エッチャー、化学蒸着（ＣＶＤ）炉、フォトリソグラフィーデバイス、注入器等の電子デバイスの製造のための機械である。或いは、製造機１１０は、他の製品（例えば、自動車）を製造するタイプのものであってもよい。一実施形態において、製造機１１０は夫々、単一タイプのものである。或いは、製造機１１０は、夫々が異なるプロセスを実行する複数の異なるタイプの機器を含んでいてもよい。
【００２１】
製造機１１０は夫々、製造機１１０で実行されるプロセスをモニターする複数のセンサを含んでいる。製造機に含まれるセンサの１つのタイプは、温度センサである。その他のセンサとしては、圧力センサ、流量センサ、製造プロセスの物理条件又は製造機１１０により製造されたワークピースの物理特性をモニターするその他センサが例示される。
【００２２】
製造機１１０で実行される各製造プロセスは、センサ、及び集合的にプロセスデータと呼ばれる様々な操作パラメータにより、測定された様々な物理条件及び特性により特徴付けられる。センサにより測定された夫々異なる物理条件又は特性、並びに各操作パラメータは、プロセスデータの異なるプロセス変数である。センサデータを表すプロセス変数としては、チャンバ圧力、サセプタ温度、ＲＦ順方向電力及びＲＦ反射電力が例示される。操作パラメータを表すプロセス変数としては、流量設定（例えば、化学試薬の）及びスロットルバルブ設定（例えば、チャンバ排気ポンプの）が例示される。センサ、製造機及びプロセスコントローラは、処理中にモニターされて、時間内の連続点でプロセス変数を集める。
【００２３】
一実施形態において、各プロセス変数は特定のプロセスに適用される。或いは、１つ以上のプロセス変数を、特定のプロセスの一部のみに適用してもよい。一実施形態において、センサ測定及びプロセスにおける異なるステップについての操作パラメータは、異なるプロセス変数（モデル空間における追加の次元としてモデル化されたもの）を表す。例えば、機械で実施されている製造プロセスが、異なる操作パラメータ設定で複数のステップを有する場合、これは有用である。例えば、３ステップの製造プロセスにおいて、３ステップ中のサセプタ温度は、３つの異なるプロセス変数として処理される。プロセスステップを、モデル空間において、別の次元に分割するのが有利である。例えば、単一のプロセスで、ワークピースに複数の層を堆積する時や、プロセスの異なるステップで、ワークピースを異なるプロセス条件（例えば、圧力、温度等）に晒す時である。
【００２４】
プロセスコントローラ１５０は、製造機１１０の操作パラメータをコントロールする。例えば、プロセスコントローラ１５０は、製造機１１０のチャンバ温度、真空ポンプ、ガス注入システム等をコントロールする。プロセスコントローラ１５０は、１つ以上のプロセスレシピ（複数のレシピ）１６０をストアする。各レシピ１６０が、プロセスの各ステップで、製造機１１０の操作パラメータを定義する。一実施形態において、レシピ１６０は、プロセスコントローラ１５０により製造機１１０にロードされる。
【００２５】
データ通信リンク１６０は、従来の通信リンクを含み、ワイヤありでもワイヤレスであってもよい。データは、生又は処理済みフォーマットで、製造機１１０、プロセスコントローラ１５０及び統計的プロセスモニタリング装置１０５間で伝送される。一実施形態において、半導体装置通信規格（ＳＥＣＳ）インタフェースを用いる。他の実施形態において、製造装置の通信及びコントロールの一般モデル（ＧＥＭ）インタフェース、ＳＥＣＳ／ＧＥＭインタフェース、高速ＳＥＣＳメッセージサービス（ＨＳＭＳ）インタフェース等を用いてよい。
【００２６】
統計的プロセスモニタリング装置１０５は、製造機１１０、センサ１５５及びプロセスコントローラ１５０から入ってくるプロセスデータを分析する単一サーバであってもよい。或いは、統計的プロセスモニタリング装置１０５は、複数のサーバ及び／又はコンピュータを含んでいてもよい。統計的プロセスモニタリング装置１０５は、一実施形態において、故障検出器１２５、故障診断器１３０及び故障報告器１５０を含んでいる。統計的プロセスモニタリング装置１０５はまた、記憶デバイス１７５も含んでいる。一実施形態において、統計的プロセスモニタリング装置１０５は、１つ以上のプロセスコントローラ１５０に含まれる。或いは、プロセスモニタリング装置１０５は、異なる別の装置であってもよい。
【００２７】
記憶装置１７５は、プロセス測定データベース１２０、１つ以上の多変量統計的モデル１３５及び故障診断データベース１４０を含む。一実施形態において、記憶デバイス１７５は、統計的プロセスモニタリング装置１０５のコンピュータ又はサーバの単一記憶デバイスである。或いは、記憶デバイス１７５は、統計的プロセスモニタリング装置１０５外であってもよい。一実施形態において、記憶デバイス１７５は、複数の記憶デバイスを含み、そのうちいくつかは、バックアップのためのデータの過多のコピーを含む。
【００２８】
プロセス測定データ（プロセスデータ）は、プロセス測定データベース１２０にストアされる。ストアされたプロセスデータを用いて、各製造機１１０及び製造機１１０で実行されるプロセス等についてのドリフト及び動向が示される。一実施形態において、ストアされたプロセスデータを用いて、後述するように、１つ以上の多変量統計的モデル１３５を生成する。生成されると、多変量統計的モデル１３５は、記憶デバイス１７５にストアされる。
【００２９】
一実施形態において、訓練期間を用いて、１つ以上の多変量統計的モデルの生成についてのデータを集める。訓練期間に、特定の１つ又は複数の製造機での既知及び／又は制御された条件下で完了した特定の製造プロセスのまとまりのプロセス実行についてカバーする。訓練期間中に完了したプロセス実行により集められたプロセスデータを用いて、平均、分散、共分散行列等の統計を生成する。これらの統計を集合的に用いて、通常、特定の機械で実施される特定のプロセスについての１つ以上の多変量統計的モデルを生成する。
【００３０】
各多変量統計的モデル１３５は、１つ以上のモデルメトリックを含む。モデルメトリックは、一組のプロセスデータとモデル間の偏位の量を特徴付けるスカラー値である。一実施形態において、モデルメトリックは、二乗予測誤差（ＳＰＥ、Ｑｒｅｓ又はＱと一般的に称す）及びホテリングＴ２を含む。モデルメトリックはまた、結合多変量指数（ＣＭＩ）等の結合メトリックを含んでいてもよい。これらのメトリックは、モニターされているプロセスデータが、モデルを構築するのに用いられた訓練データと同じ統計を有する可能性を推測する異なる方法である。上述の統計及びメトリックは、従来の統計的アルゴリズムに従って計算される。
【００３１】
１つ以上の多変量モデルは、主成分分析（ＰＣＡ）を利用して、Ｍ次元プロセス変数を、相互に直交する主成分のＮ次元空間に変換する。ここで、Ｍはプロセス変数の数であり、ＮはＭよりずっと小さい。ＰＣＡは、一組のＭ固有ベクトル及びＭ固有値を計算する。各固有ベクトルは、プロセス変数データを、主成分空間の各次元へ変換し、各固有値は、対応の固有ベクトルにより表わされる分散量に比例する。主成分空間を単純化（次元を減少）するには、Ｎ最大固有値に対応するＮ固有ベクトルをモデルに保持し、他の固有ベクトルは放棄又は無視する。モデルに保持される主成分の数Ｎは、使用者が選択するモデルのパラメータである。主成分の数（Ｎ）は、小さな値のＮを用いる時のデータ分散が少ないことを説明するモデルと、大きな値のＮを用いる時の矛盾するモデル間のトレードオフに基づいて選択される。
【００３２】
１つ以上の多変量統計的モデルが生成されると、故障検出器１２５により用いられて、製造機１１０で実行されるプロセスがモニターされる。故障検出器１２５は、少なくとも１つの多変量統計的モデルに基づく様々な統計的プロセスモニタリング方法を実行することにより、プロセスデータを分析する。一実施形態において、故障検出器１２５は、製造機１１０、センサ１５５及び／又はプロセスコントローラ１５０から直接、プロセス測定データ（プロセスデータ）を受信する。他の実施形態において、故障検出器１２５は、プロセス製造データベース１２０からプロセスデータを受信する。更に他の実施形態において、故障検出器１２５は、両ソースからプロセスデータを受信する。
【００３３】
故障を検出するために、故障検出器１２５は、モニターされているプロセスについてのプロセスデータの統計を計算し、計算された統計を、適切な多変量統計的モデルの対応する統計と比較する。統計は、１つのモデルメトリック又は複数のモデルメトリック（例えば、Ｔ２、ＳＰＥ、ＣＭＩ）について比較する。１つ以上のモデルメトリックが、所定の閾値（信頼限界又は管理限界と称す）を超えると、故障が検出される。一実施形態において、各モデルメトリックは、使用者が選択する閾値を有する。選択した閾値は、故障アラームのリスク（閾値が低すぎる場合）と、故障を検出し損なうリスク（閾値が高すぎる場合）の間の折衷を表す。複数のメトリックを計算する場合には、メトリックの１つが閾値を超えると、故障が誘発される。或いは、特定のメトリックが、閾値を超える、又は複数のメトリックが、閾値を超える場合にのみ、いくつかの故障が誘発される。
【００３４】
故障が故障検出器１２５により識別されると、故障が、故障診断器１３０により分析される。故障診断器１３０は、故障を、故障診断データベース１４０にストアされた集積した故障サインと比較する。各故障サインは、特定の１つ又は複数の故障を代表するプロセス条件を表す。一実施形態において、故障サインは、特定の１つ又は複数の故障への最大統計的寄与を有するプロセス変数の格付けリストである。プロセス変数は、各寄与の相対的な規模の順番で格付けされる。或いは、故障サインは、故障への統計的寄与に基づいて、プロセス変数を格付けするテーブル、ツリー又はその他データ構造を含む。故障診断器１３０は、各ストアされた故障サインを、現在の故障に最大の寄与を有するプロセス変数の格付けリストと比較する。故障サインの１つと現在の故障間に高度の類似性がある場合には、適合と記録される。
【００３５】
各故障サインは、故障診断データベース１４０にストアされた１つ以上の故障種別と関連している。故障種別は、現在の故障を生成した実際の問題、又は現在の故障の予想される原因を示す。例えば、故障サインが、最大に寄与するプロセス変数がシラン流量であったことを示す場合には、故障種別は、シランのチャンバへの供給が機能不良であったことを示す。
【００３６】
故障報告器１６５は、１つ又は複数の故障種別１４５のどれが、現在の故障に適用されるかを示す故障報告を生成する。故障報告は、統計的プロセスモニタリング装置１０５とネットワーク化された１つ以上のクライアント（図示せず）（例えば、ローカルコンピュータ、リモートコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ポケットベル、携帯電話等）に送信される。故障報告器１６５はまた、製造機１１０をシャットダウンしたり、機械に警告を与えたり、その他適切な動作を行う。
【００３７】
製造プロセスは、故障がなくても、経時によりドリフトすることが多い。例えば、半導体プロセスチャンバ内の操作条件は、チャンバの連続的したクリーニング中や、消耗チャンバコンポーネントの連続した交換中に、典型的にドリフトされる。プロセスドリフトに適応することにより、ドリフトにより生じるプロセス変数の変更が、誤って故障と解釈されない。
【００３８】
図２に、故障種別を生成する方法２００の一実施形態のフロー図を示す。方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用論理、プログラム可能な論理、マイクロコード等）、ソフトウェア（処理デバイスで実行される命令等）又はこれらの組み合わせを含む処理論理により実行される。一実施形態において、方法２００は、図１の統計的プロセスモニタリング装置１０５により実行される。
【００３９】
図２を参照すると、方法２００は、プロセスデータを受信する処理論理で始まる（ブロック２１０）。プロセスデータは、製造機で実施されるプロセスから得られ、複数のプロセス変数を含む。ブロック２１５で、プロセスデータを分析して、１つ以上の多変量統計的モデルについて故障を示すかどうか判断する。図示した実施形態において、適応を実施する前に、プロセスデータを分析して、故障を検出する。或いは、プロセスデータは、適応を実施した後に、分析してもよい。多変量統計的モデルの１つ以上のメトリックス（例えば、Ｔ２、ＳＰＥ、ＣＭＩ等）について閾値を超えたことをプロセスデータが示す時、多変量統計的モデルの１つについて故障が示される。
【００４０】
一実施形態において、故障を検出するのに、２つ以上の多変量統計的モデルを同時に用いる。従って、モデルの少なくとも１つが故障を検出する場合に、故障が識別される。故障が識別されない場合でも、例えば、１つのモデルが故障を検出し、他方のモデルが検出しない場合等も、使用者にレポートは送られる。或いは、少なくとも２つのモデルが、故障の可能性を示さない場合は、故障はレポートされない。
【００４１】
一実施形態において、２つ以上の多変量統計的モデルは、少なくとも１つのやり方で互いに異なる。モデルは、例えば、異なるプロセス変数を用いる、異なる数の主成分を用いる、故障検出の異なる方法を用いる、異なる信頼限界を用いる、又は異なる量のプロセスデータを用いてモデルを維持することにより異なるものとすることができる。例えば、第１のモデルは、プロセスのための全てのプロセスデータを含み、第２のモデルは、最後の予防保守（ＰＭ）以降生成された全てのプロセスデータを含み、第３のモデルは最後の１０００枚のウェハのみを含む。モデルはまた、ドリフトを適用する異なる方法を用いることによっても異なる（例えば、どのプロセス変数を適用するか、どの統計を適用するか、どの適応閾値を用いるか、等）。これについては、ブロック２２０を参照して以下に詳細に説明する。一実施形態において、少なくとも１つの多変量統計的モデルは、ドリフトに適応されず、少なくとも１つの多変量統計的モデルが、ドリフトに適応される。多変量統計的モデルはまた、上記の例では述べていないが、やり方によっても異なる。
【００４２】
多変量統計的モデルは、夫々、１組の訓練データを用いて、訓練期間中に同時に作成される。或いは、異なるモデルが、異なる訓練データ、又は追加の訓練データを用いてもよい。例えば、これは、一方のモデルが、他方よりも多くのプロセス変数を含む場合、又は、静的モデルが、計画実験から、又は追加の操作ノルマをカバーするために長い訓練期間から追加のデータを組み込む必要がある場合に望ましい。
【００４３】
図２に戻ると、ブロック２２０で、処理論理が、１つ以上のプロセス変数について、ドリフトが測定されたか判断する。プロセス変数の特定の統計（例えば、平均、標準偏差等）が段階的に調整された場合に、ドリフトは測定される。ドリフトが測定されない場合は、方法を終了する。１つ以上のプロセス変数について、ドリフトが検出された場合は、方法をブロック２２５に進める。変形実施形態においては、ドリフトが測定されたかどうかに関わらず、方法を、ブロック２２５に進める。
【００４４】
ブロック２２５で、処理論理が、所定の条件が生じたかどうか判断する。以降、適応トリガーと呼ぶ。一実施形態において、適応トリガーには、特定の時間の間隔（例えば、１時間、１日等）が含まれる。時間の間隔の終了後、適応トリガーが生じる。或いは、適応トリガーには、特定数のプロセス実行、所定数のデータサンプル等が含まれていてもよい。特定数のプロセス実行が完了する、所定数のデータサンプルを生成する等したら、適応トリガーが生じる。適応トリガーの１つ以上を組み合わせて、例えば、所定数のデータセットが生成されるか、又は前の適応から所定の時間の間隔が経過したかのいずれかの場合に、適応が実行されるようにする。適応トリガーが生じなかったら、方法を終了する。適応トリガーが生じたら、方法をブロック２３０に進める。
【００４５】
ブロック２３０で、多変量統計的モデルの１つ以上を適応する。異なるアルゴリズムを用いて、ドリフトを適応する。その１つには、指数過剰移動平均（ＥＷＭＡ）を用いることが含まれる。その他の好適な適応アルゴリズムには、忘却因子、ウィンドウイング及び再帰的移動平均の使用が含まれる。他の適応アルゴリズムを用いてもよい。
【００４６】
一実施形態において、各プロセス変数の全ての統計を適応する。或いは、いくつかのプロセス変数は適応せず、且つ／又は１つ以上のプロセス変数のいくつかの統計は適用しない。一実施形態において、処理論理は、統計が製造機の通常の操作においてドリフトすることが予想される第１の組の１つ以上のプロセス変数を識別する。第１の組のプロセス変数がモデルにおいて適応される。一方、他のプロセス変数は全て静的に保持される。処理論理はまた、統計が、故障のない固定されたままと予測される第２の組の１つ以上のプロセス変数も識別する。第２の組以外のプロセス変数は全てモデルに適応される。一方、第２の組のプロセス変数は静的に保持される。一実施形態において、第１の組のプロセス変数と第２の組のプロセス変数が一緒に用いられる。これによって、処理論理は、段階的な故障と突然の故障の両方を検出でき、段階的な故障への誤った適応を防ぐ。
【００４７】
１つ以上の統計を、各適応されたプロセス変数に適応してもよい。プロセス変数について適応された統計としては、平均、分散、共分散、相関（例えば、相関行列の）、主成分固有ベクトル及び固有値、並びに主成分の数が例示される。一実施形態において、異なる統計が、異なるプロセス変数に適応される。プロセス変数に適応される統計（もしある場合）の選択は、使用者による入力に基づいて、又は使用者による入力なしで自動で（例えば、選択アルゴリズムに基づいて）なされる。例えば、特定のプロセス変数の平均及び分散は、ドリフトされるものと予測され、これらのプロセス変数の他のプロセス変数との相関は、ドリフトされるものとは予測されない。従って、適切なプロセス変数の平均及び分散は適応され、一方で、これらのプロセス変数と他のプロセス変数間の共分散統計は静的なままである。他の例において、特定の他のプロセス変数について、統計は全てドリフトされるものと予測される。従って、これらの他のプロセス変数の全ての統計は適応される。
【００４８】
図２に戻ると、ブロック２３５で、処理論理が、適応が、少なくとも閾値分、１つ以上の単変量統計を変更するか判断する。以降、適応閾値と呼ぶ。多変量統計的モデルが適応されると、累積した計算丸め誤差によって、実際には変更されていない、単変量統計（例えば、平均及び分散）の計算値に、誤差のある変更を生じさせるという危険がある。単変量統計におけるかかる累積した誤差によって、多変量統計の計算（例えば、共分散）に不均衡な誤差が生じる可能性がある。かかる発生を改善するには、適応によって、少なくとも適応閾値分、１つ以上の単変量統計が変更されない場合には、方法をブロック２４５に進める。１つ以上の単変量統計が、適応閾値により変更される場合には、方法をブロック２４０に進める。
【００４９】
一実施形態において、各単変量統計についての適応閾値は、固定値である。或いは、単変量統計の適応閾値は、現在の値の所定の割合等、相対的な値であってもよい。例えば、一実施形態において、各単変量統計の適応閾値は、各単変量統計の現在の値の１０億分の一（１０−９）である。１つ以上の単変量統計が、同じ適応閾値を共有してもよい。或いは、単変量統計の一部又は全てが自身の適応閾値を有していてもよい。
【００５０】
ブロック２４０で、適応閾値より大きな量又は等しい量変更される、これらの単変量統計が変更される。適応閾値により変更されない単変量統計の適応は、変更が閾値を超えるまで延ばしてもよい。
【００５１】
ブロック２４５で、１つ又は複数の適応単変量統計モデルを用いて、後のプロセスデータを分析して、故障を検出する。方法を終了する。
【００５２】
一実施形態において、最も最近のプロセスデータを用いて、最も最近のプロセスデータが、故障を十分に示すモデルから偏位していないことを判断した後、多変量統計的モデルを適応する。或いは、最も最近のプロセスデータを用いて、故障検出を実行する前に、モデルを適応してもよい。他の実施形態において、故障検出は、適用前に１回と適用後に１回の２回、プロセスデータに実施される。これは、図３を参照して後述する方法に従ってなされる。
【００５３】
図３に、故障を検出する方法３００の一実施形態のフロー図を示す。方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用論理、プログラム可能な論理、マイクロコード等）、ソフトウェア（処理デバイスで実行される命令等）又はこれらの組み合わせを含む処理論理により実行される。一実施形態において、方法３００は、図１の統計的プロセスモニタリング装置１０５により実行される。
【００５４】
図３を参照すると、方法３００は、プロセスデータを受信する処理論理で始まる（ブロック３１０）。ブロック３１５で、第１の故障検出アルゴリズムが、プロセスデータに適用される。一実施形態において、第１の故障検出アルゴリズムは、比較的緩い（例えば、感度の低い）故障検出閾値を用いる。ブロック３２０で、処理論理は、故障が示されたかどうか判断する。一実施形態において、故障が示されたら、方法をブロック３３５に進め、故障が示されなかったら、方法をブロック３２５に進める。変形実施形態において、故障が示されても示されなくても、方法をブロック３２５に進める。
【００５５】
ブロック３３５で、故障が報告される。故障の報告には、使用者への通知が含まれ、これは、クライアントへのメッセージの送信、製造機で警告音を鳴らすこと、プロセスを停止すること等による。その後、方法を終了する。
【００５６】
ブロック３２５で、１つ以上の多変量統計的モデルを適応する。続いて、第２の故障検出アルゴリズムを適用する（ブロック３３０）。一実施形態において、第２の故障検出アルゴリズムは、適応されたモデルを用いて、故障が生じたかどうか判断する。一実施形態において、第２の故障検出アルゴリズムは、比較的厳しい（感度の高い）故障検出閾値を用いる。２つの故障検出アルゴリズムを用いると、誤った警告が引き起こされる可能性が減じ、実際の故障を検出する可能性が増える。
【００５７】
半導体プロセスチャンバ内の操作条件は、機械保守と総称される機械修理、是正保守（コンポーネントの交換や較正）又は予防保守（例えば、プロセスチャンバのクリーニング）後に、典型的に、急激な変化を受ける。この急激な変化を故障と識別されないようにするには、機械保守後、モデルの全て又は一部を「リセット」するのが望ましい。
【００５８】
図４に、機械保守後、１つ以上の統計的モデルをリセットすることにより、故障を検出する方法４００の一実施形態のフロー図を示す。方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用論理、プログラム可能な論理、マイクロコード等）、ソフトウェア（処理デバイスで実行される命令等）又はこれらの組み合わせを含む処理論理により実行される。一実施形態において、方法４００は、図１の統計的プロセスモニタリング装置１０５により実行される。
【００５９】
図４を参照すると、方法４００は、機械保守の検出で始まる（ブロック４０５）。機械保守は、特定の製造機又は複数の製造機について検出される。ブロック４１０で、１つ以上の多変量統計的モデルが自動的にリセットされる。モデルリセットは、プロセス変数の値が、機械保守が実施されたことを示すように変更された時に、自動的に初期化される。かかるプロセス変数の変更としては、カウンタがゼロにリセットされる（例えば、コンポーネントの交換を示す）、製造機が所定の期間より長く運転休止である、又は特定のプロセス設定値の変更が、例示される。或いは、１つ以上の多変量統計的モデルのリセットは、機械保守後、製造機の操作がリストアされた時等、使用者によって手動で初期化されてもよい。
【００６０】
一実施形態において、モデルは、訓練期間の完了後、適応が実施される前に、生成された元の状態に適合する状態までリストアすることによりリセットされる（ブロック４１５）。他の実施形態において、モデルは、モデルの全て又は一部を、新たな操作条件に適応することによりリセットされる（ブロック４２０）。図２を参照して上述した通りである。例えば、選択したプロセス変数についての統計を適応して、新たな操作条件を反映してよい。一実施形態において、適応のために選択されたプロセス変数には、特定の種類の保守が実際に行われた結果としての変更が予測されるプロセス変数が含まれる。或いは、適応のために選択されたプロセス変数は、最高の故障寄与及び／又は閾値より大きな故障寄与を有するプロセス変数であってもよい。計算は、機械保守後に生成されたプロセスデータを、機械保守前に存在していたモデルに適用することにより生成される誤差統計に基づいていてもよい。一実施形態において、適応のために選択されたプロセス変数の数は、１つ以上のモデル誤差統計が、所定の閾値より下がるまで、繰り返し増える。
【００６１】
一実施形態において、多変量統計的モデルのリセットには、リセット訓練期間を初期化することが含まれる（ブロック４２５）。リセット訓練期間からのプロセスデータを用いて、多変量統計的モデルの全て又は一部を再計算する。一実施形態において、リセット訓練期間は、製造機での製品の実際の処理からのプロセスデータを用いる。一実施形態において、多変量故障検出は、リセット訓練期間中は、無効である。これによって、数多くの誤った警告がなされるのを防ぐ。或いは、多変量故障検出は、リセット訓練期間中、ある故障種別及び／又は故障サインについて無効である。それによって、誤った警告となりそうな故障が抑制され、一方で、実際の故障は尚モニターされている。リセット訓練期間は、少なくとも１つの多変量統計的モデルを再作成するのに十分なプロセスデータが集められたら、終了する。
【００６２】
一実施形態において、プロセスデータが、新たな多変量統計的モデルを安定した集合の統計に収束したことを示す時、リセット訓練期間は終了し、故障検出が再開される。新たな多変量統計的モデルの特定の統計の変更が、新たなプロセスデータの導入による閾値より小さい時に、これは生じる。或いは、所定数の訓練データサンプルが、製造機により生成されて、新たなモデルに組み込まれたら、リセット訓練期間は終了する。他の実施形態において、１つ以上のモデル誤差統計が、新たなモデルをプロセスデータに比較した時に、所定の閾値より下がったら、リセット訓練期間は終了する。更に他の実施形態において、１つ以上のモデル誤差統計が、新たなモデルを訓練データと比較した時に、所定の閾値を超える頻度が、所定の閾値より下がったら、リセット訓練期間は終了する。更に他の実施形態において、選択したプロセス変数が、標準偏差よりも大きく、平均値と異なる頻度が、所定の閾値より下がったら、リセット訓練期間は終了する。
【００６３】
一実施形態において、多変量統計的モデルをリセットすることを参照して上述した技術を用いて、第１の製造機の既存の多変量統計的モデルを第２の製造機に適用してもよい。多変量統計的モデルを第１の製造機から第２の製造機に移すには、多変量統計的モデルのコピーを生成して、第２の製造機に関連させる。一実施形態において、第２の製造機についてのモデルの初期状態は、第１の機械でのモデルの現在の状態である。適応及び／又はリセット訓練期間を初期化して、モデルを第２の機械に適応すればよい。
【００６４】
図５に、機械に、本明細書に記載した方法の１つ以上を実行させる一組の命令が実行されるコンピュータシステム５００の例示の形態の機械の図式を示す。変形実施形態において、機械は、ＬＡＮ、イントラネット、エクストラネット又はインターネットで、他の機械に接続（例えば、ネットワーク化）される。機械は、クライアント−サーバネットワーク環境においては、サーバ又はクライアント機の容量内で、ピアツーピア（又は分散）ネットワーク環境においてはピア機として操作される。機械は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトプボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、サーバ、ネットワークルータ、スイッチやブリッジ、又はその機械により採られる動作を指定する一組の命令（順次その他）を実行可能な機械である。更に、１つの機械のみが示されているが、「機械」という用語にはまた、一組（又は複数組）の命令を個別又は共同して実行して、本明細書に記載した１つ以上の方法を実施する機械の集合も含むものとする。
【００６５】
例示のコンピュータシステム５００は、処理装置（プロセッサ）５０２、メインメモリ５０４（例えば、リード・オンリーメモリ（ＲＯＭ））、フラッシュメモリ、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、例えば、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）又はランバスＤＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）等）、スタティックメモリ５０６（例えば、フラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）等）及び互いにバス５３０を介して通信するデータ記憶デバイス５１８が含まれる。
【００６６】
プロセッサ５０２は、マイクロプロセッサ、中央処理ユニット等といった１つ以上の汎用処理デバイスを表す。より具体的には、プロセッサ５０２は、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、他の命令セットを実行するプロセッサ又は命令セットの組み合わせを実行するプロセッサである。プロセッサ５０２は又、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ等のような１つ以上の専用処理デバイスであってもよい。プロセッサ５０２は、処理論理５２６を実行して、ここに述べた、操作とステップを実行するように構成されている。
【００６７】
コンピュータシステム５００は更に、ネットワークインタフェースデバイス５０８を含んでいてもよい。コンピュータシステム５００はまた、ビデオディスプレイユニット５１０（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）や陰極線管（ＣＲＴ））、英数字入力デバイス５１２（例えば、キーボード）、カーソル制御デバイス５１４（例えば、マウス）及び信号生成デバイス５１６（例えば、スピーカー）を含んでいてもよい。
【００６８】
データ記憶装置５１８は、機械アクセス可能な記憶媒体５３１を含み、これに、ここで述べた手順又は機能の１つ以上を実行する１つ以上の組の命令（例えば、ソフトウェア５２２）がストアされる。ソフトウェア５２２はまた、メインメモリ５０４内且つ／又はプロセッサ５０２内に、コンピュータシステム５００、メインメモリ５０４及びプロセッサ５０２によるその実行中、完全に、又は少なくとも部分的に存在していてもよく、機械アクセス可能な記憶媒体も構成する。ソフトウェア５２２は更に、ネットワークインタフェースデバイス５０８を介して、ネットワーク５２０で送受信される。
【００６９】
機械アクセス可能な記憶媒体５３１を用いて、ユーザー識別状態及びユーザープロフィールを定義するユーザーの好みを定義するデータ構造セットをストアしてもよい。データ構造セット及びユーザープロフィールはまた、スタティックメモリ５０６のようなコンピュータシステム５００の他のセクションにストアされてもよい。
【００７０】
機械アクセス可能な記憶媒体６３１を、例示の実施形態においては、単一媒体として示したが、「機械アクセス可能な記憶媒体」という用語は、１つ以上の組の命令をストアする単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中又は分散データベース及び／又は関連キャッシュ及びサーバ）を含むものとする。「機械アクセス可能な媒体」という用語は、装置により実行される一組の命令をストア、エンコード又は伝えることができ、装置に本発明の１つ以上の手順を実行させる媒体を含むものとする。従って、「機械アクセス可能な媒体」という用語には、これらに限られるものではないが、ソリッドステートメモリ、光学及び磁気媒体並びに搬送波信号が含まれるものとする。
【００７１】
上記の説明は、例示であり限定するものとは考えられない。多くのその他の実施形態は、上記の説明を読み、理解することにより、当業者に明白であろう。従って、本発明の範囲は、特許請求の範囲及び特許請求の範囲の均等物の全範囲に基づいて定められる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
本発明を添付図面の例に基づいて説明するが、これに限定されない。
【図１】統計的プロセスモニタリングシステムの一実施形態を示す図である。
【図２】１つ以上の多変量統計モデルを適応することにより、故障を検出する方法の一実施形態のフロー図である。
【図３】故障を検出する方法の一実施形態のフロー図である。
【図４】機械保守後に、１つ以上の統計モデルをリセットすることにより、故障を検出する方法の一実施形態のフロー図である。
【図５】機械に、本明細書に記載した方法の１つ以上を実行させる一組の命令が実行されるコンピュータシステムの例示の形態の機械の図式を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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