(57)【要約】【課題】製造装置の異常を検知し、製造実行システム（ＭＥＳ）と連携することにより自動的に装置の稼動を制御できるようにする。【解決手段】ウェーハ単位に整理したデータを事前に定義したフォーマットで保存する工程と、そのデータに対して異常検知をする工程と、検知した異常をＭＥＳに通知する工程と、統計データの傾向からメンテナンス時期を予測する工程を備えるものである。この構成により、装置異常発生時の装置の自動制御を可能とし、装置状態に基づいたメンテナンスを実施することができる。【選択図】図１
2006310504.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造実行システムが半導体装置にプロセスの処理を指示する工程と、
プロセス処理中の半導体装置からリアルタイムに高速でデータを収集する工程と、
前記収集したデータのリアルタイムに異常判定をする工程と、
前記収集したデータの異常を製造実行システムに伝える工程と、
前記収集したデータをウェーハ処理終了のタイミングでウェーハ単位のデータ群に整理する工程と、
ウェーハ単位に整理したデータを事前に定義したフォーマットで保存する工程と、
前記ウェーハ単位に整理されたデータから統計値を算出する工程と、
前記算出した統計値を事前に定義したフォーマットで保存する工程と、
前記統計値に対して異常判定をする工程と、
前記統計値の異常を製造実行システムに伝える工程と、
前記統計値の傾向から半導体装置の最適なメンテナンスの時期を算出する工程と、
前記算出したメンテナンス時期をメンテナンス管理システムに通知する工程と
を備えた半導体装置の製造方法。
【請求項２】
プロセス処理中の半導体装置からリアルタイムに高速で収集したデータの異常を伝える工程では、製造実行システムにレシピと品種の組み合わせ単位で異常を通知することを特徴とする
請求項１記載の半導体装置の製造方法。
【請求項３】
前記統計値の異常を伝える工程では、製造実行システムにレシピと品種の組み合わせ単位で異常を通知することを特徴とする
請求項１記載の半導体装置の製造方法。
【請求項４】
プロセス処理中の半導体装置からリアルタイムに高速で収集したデータの異常を伝えられた製造実行システムが、レシピと品種の組み合わせでロット処理の可否を判定し、ロットのトラッキングをすることを特徴とする
請求項１記載の半導体装置の製造方法。
【請求項５】
前記統計値の異常を伝えられた製造実行システムが、レシピと品種の組み合わせでロット処理の可否を判定し、ロットのトラッキングをすることを特徴とする
請求項１記載の半導体装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は半導体装置の処理状態をデータで定量化し、異常をいち早く検知することで装置稼動を最大化する半導体装置の製造方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来技術として、半導体装置からのデータ収集方法と、収集したデータの異常挙動の検知方法について説明する。
特許文献１には、装置からデータを収集して、半導体装置の異常や劣化状態を検知することが記載されている。具体的には、データ各処理装置から得られる全てのプロセスデータの解析処理を行い、その解析結果やプロセスデータの集中モニタリング処理、解析／統計結果をレシピに反映させる処理等を行う。これにより、処理装置の異常や劣化状態をより詳細かつ早期に発見するものである。
【特許文献１】特開平１１−１６７９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１では、複数の装置に同一のデータ収集装置を取り付けており、収集したデータのフォーマットはそのデータ収集装置に依存する。現在の各装置メーカの取り組みを鑑みると、１つの工場・ラインにおいて、複数の装置メーカの提供するデータ収集装置が導入されており、それぞれのデータ収集装置で取得されたデータを統括的に管理ができないという問題点を有していた。また、異常を検知しても自動的にＭＥＳ（Manufacturing Execution System：製造実行システム）と連携して装置の稼動を制御することができないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の請求項１記載の半導体装置の製造方法は、製造実行システムが半導体装置にプロセスの処理を指示する工程と、プロセス処理中の半導体装置からリアルタイムに高速でデータを収集する工程と、前記収集したデータのリアルタイムに異常判定をする工程と、前記収集したデータの異常を製造実行システムに伝える工程と、前記収集したデータをウェーハ処理終了のタイミングでウェーハ単位のデータ群に整理する工程と、ウェーハ単位に整理したデータを事前に定義したフォーマットで保存する工程と、前記ウェーハ単位に整理されたデータから統計値を算出する工程と、前記算出した統計値を事前に定義したフォーマットで保存する工程と、前記統計値に対して異常判定をする工程と、前記統計値の異常を製造実行システムに伝える工程と、前記統計値の傾向から半導体装置の最適なメンテナンスの時期を算出する工程と、前記算出したメンテナンス時期をメンテナンス管理システムに通知する工程とを備えたことを特徴とする。
【０００５】
本発明の請求項２記載の半導体装置の製造方法は、請求項１において、プロセス処理中の半導体装置からリアルタイムに高速で収集したデータの異常を伝える工程では、製造実行システムにレシピと品種の組み合わせ単位で異常を通知することを特徴とする。
【０００６】
本発明の請求項３記載の半導体装置の製造方法は、請求項１において、前記統計値の異常を伝える工程では、製造実行システムにレシピと品種の組み合わせ単位で異常を通知することを特徴とする。
【０００７】
本発明の請求項４記載の半導体装置の製造方法は、請求項１において、プロセス処理中の半導体装置からリアルタイムに高速で収集したデータの異常を伝えられた製造実行システムが、レシピと品種の組み合わせでロット処理の可否を判定し、ロットのトラッキングをすることを特徴とする。
【０００８】
本発明の請求項５記載の半導体装置の製造方法は、請求項１において、前記統計値の異常を伝えられた製造実行システムが、レシピと品種の組み合わせでロット処理の可否を判定し、ロットのトラッキングをすることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
（１）生産状況を鑑みて、最適なメンテナンスのタイミングを実施することが可能となり、装置稼動を最大化することが可能となる。
（２）スラリー供給流量の異常を検知する方法が、従来の単純な上下限値（閾値）の設定のみでなく、装置のプロセス処理形態に合わせて異常を検知することが可能となる。
【００１０】
（３）スラリー流量の突発的な変動の異常検知と、経時的変化（劣化）の異常検知の両者を実現可能となる。
（４）検知した異常をＭＥＳに自動的に通知可能となり、人の判断を介することなく装置の稼動を制御できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の半導体装置の製造方法を、図１〜図９に示す具体例に基づいて説明する。
（第１の実施の形態）
図１〜図７は本発明を実施するための第１の実施の形態を示す。
【００１２】
図１は、本発明を実施する場合のシステム構成図であり、ＣＭＰ（Chemical Mechanical Polishing）装置１０１とＣＭＰ装置１０１からリアルタイムにデータを収集するデータ収集装置１０２と、前記リアルタイムに取得されたデータに対してリアルタイムに異常を判定するデータ（波形）挙動異常判定装置１０３と、データ収集装置で取得されたデータからウェーハ単位にデータを整理するデータ一次整理装置１０４と、前記ウェーハ単位に整理されたデータを保存する一次データ保存装置１０５と、前記保存されたデータから統計値を算出する統計値算出装置１０６と、前記算出された統計値を保存する統計値データ保存装置１０７と、前記保存された統計値の異常を判定する統計値異常判定装置１０８と、前記保存された統計値の傾向から最適なメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出装置１０９と半導体工場においてロット進捗管理および半導体装置の稼動制御を行うＭＥＳ（製造実行システム）１１０と半導体装置のメンテナンスを管理するメンテナンス管理システム１１１から構成される。
【００１３】
なお、本実施形態においてデータ収集装置１０２、データ（波形）挙動異常判定装置１０３、データ一次整理装置１０４、一次データ保存装置１０５、統計値算出装置１０６、統計値データ保存装置１０７、統計値異常判定装置１０８、メンテナンス時期算出装置１０９を、例えば、中央処理装置、記憶手段、キーボード等の入力手段、およびディスプレイ等の表示手段から構成されるコンピュータを用いて表現してもよい。
【００１４】
データ収集装置１０２はＣＭＰ装置１０１の研磨プロセス処理中にデータ収集周期１Ｈｚ以上でリアルタイムにデータを収集する。収集するデータ項目は、ＣＭＰプロセスパラメータである研磨ヘッド荷重、研磨ヘッド回転数、プラテン回転数、スラリー流量等と、プロセス処理状態を示すパラメータである装置ステータス情報、レシピステップ情報と、装置が所持している処理情報であるＰＪ（Process Job）情報、ＣＪ（Control Job）情報、レシピである。ここで言うＰＪ情報、ＣＪ情報とはＳＥＭＩスタンダード（Semiconductor Equipment and Materials Institute Standard）にて定義されている半導体製造装置の規格である。
【００１５】
データ収集の方法は、ＳＥＣＳ（半導体装置通信規格）で定義されているStream／FunctionであるＳ１Ｆ３（装置状態変数問い合わせ）とＳ１Ｆ４（装置状態変数返信）を使用してもよいし、Ｓ６Ｆ１１、Ｓ６Ｆ９といったイベント情報収集を使用して上記処理情報を取得してもよい。また、上記のような通信によってのデータ収集のみでなく、装置が所有するアナログデータ出力ポートから電圧値でデータを収集してもよいし、シーケンサ経由でデータを取得してもよい。
【００１６】
データ（波形）挙動異常判定装置１０３はデータ収集装置１０２にてリアルタイムに収集されているデータに対して、そのデータが正常な挙動を示しているかどうかの自動判定を行う。
【００１７】
図２は、ＣＭＰ装置におけるヘッド荷重２０１とスラリー流量２０２とレシピステップ２０３との関係を示しているグラフである。図２の場合は研磨荷重をレシピステップ毎２０３に制御しており、ステップ1はヘッド荷重の印加ステップ、ステップ２はヘッド荷重の安定ステップ、ステップ３はヘッド荷重を印加停止し研磨処理終了のステップである。一方、スラリー流量２０２の挙動とレシピステップ２０３の遷移が同期していない。
【００１８】
図３はヘッド荷重２０１ａとスラリー流量２０２ａとレシピステップ２０３ａとスラリー流量２０２ａに対して設定した異常判定規格３０４と仮想的に作成した仮想ステップ３０５を示す。図２の説明で述べた通り、スラリー流量２０２ａの挙動とレシピステップ２０３ａの遷移は同期していないので、レシピステップ２全体に対して異常検知規格３０４を設定すると、レシピステップ２のスラリー流量２０２ａの立ち上がりのところでスラリー流量２０２ａが異常検知規格３０４から逸脱しているために異常と検知されてしまう。この場合はスラリー流量２０２ａの挙動としては正しい挙動にも関わらず、異常と検知されてしまう。そこでスラリー流量２０２ａの挙動と同期する仮想的なステップを作成せねば正しい自動異常検知はできない。そこで、仮想ステップ３０５を作成して、その仮想ステップ３０５中の仮想ステップ２−２の区間に対してのみ異常判定規格３０４を有効とすることで、自動異常検知を実施する。
【００１９】
仮想ステップ３０５の定義であるが、これはレシピステップ２０３ａが１から２に変化するその変化点を起点として、その起点からの固定経過時間（図３の場合は１５秒）経過後に仮想的ステップ２−１から仮想的ステップ２−２に遷移させてもよいし、例えば、スラリー流量２０３ａの過去３秒間の変化量を随時算出して、その変化量が１００ｍｌ／ｍｉｎ以上になった点で仮想ステップ２−１から仮想ステップ２−２に遷移させてもよい。
【００２０】
また、データ（波形）挙動異常判定装置１０３がより詳細に異常判定を行うためには、処理ウェーハの品種毎に異常を判定する必要がある。品種毎にパラメータの変動許容値が異なる為である。本発明では、通常の半導体装置から取得できる処理情報であるＰＪ（Process Job）情報、ＣＪ（Control Job）情報、レシピをキー情報として、ＭＥＳに品種情報を問い合わせることで、品種情報を取得し、その品種に設定されるべき異常検知規格をもって異常判定を実施する。
【００２１】
データ（波形）挙動異常判定装置１０３が異常を検知した場合に、ＭＥＳへの通報のインタフェースを有しており、異常を検知したパラメータにレシピと品種情報を関連付けてＭＥＳに通知する。レシピと品種を関連付けて異常を通知することで、装置へ対する指示（処理停止指示）を、（１）即時停止（次ウェーハ処理停止）（２）次ロット以降全処理停止（３）次ロット以降特定のレシピ・品種の処理停止のように、レシピおよび品種単位にレベル分けをすることが可能となる。この異常通知方法とＭＥＳにおける装置稼動の制御の方法は特に、多品種少量生産を行う半導体工場で特に有効であり、工場の仕掛り中の品種状況を考慮して装置を制御することで工場生産効率を最大化できる。
【００２２】
データ一次整理装置１０４はリアルタイムに収集しているデータをウェーハ処理終了時にウェーハ単位に整理し、一次データ保存装置１０５に保存する。ここでの整理というのは事前に定義したフォーマットのデータファイルを作成することである。
【００２３】
図４はウェーハ単位に作成するデータフォーマットの一例であって、ヘッダー部にロットＩＤ（LotID）、キャリアＩＤ（CarrierID）、スロットＩＤ（SlotID）、ウェーハＩＤ（WaferID）、レシピ名称（RecipeName）、ＰＪ、ＣＪ、品種ＩＤ（ProductID）、工程ＩＤ（ProcessID）を持つ。また、データ部（Data）は列構成としてタイムスタンプ、レシピステップ、各パラメータの値を持ち、各行はタイムスタンプ毎のデータという構造を持つ。
【００２４】
統計値算出装置１０６は一次データ保存装置１０５にウェーハ単位に作成された、データファイルから各パラメータの統計値（例えば最大値、最小値、平均値、標準偏差）を算出する。各パラメータの統計値の算出はレシピステップ単位での統計値の算出を基本とする。しかしながら、上述したように図２および図３に示す通り、すべてのプロセスパラメータがステップ毎に制御されているわけではない。上記図３で説明した仮想ステップ３０５を利用して、パラメータの統計値を算出することで、装置のプロセス状態を正しく定量化することが可能となる。
【００２５】
統計値データ保存装置１０７は統計値算出装置１０６が算出した統計値を事前に定義したフォーマットで保存する。図５は統計値を保存したデータテーブルの一例である。図５の場合はリレーショナルデータベースにデータを格納しており、リレーショナルデータベースのテーブル構造は、装置ＩＤ（EquipmentID）、チャンバーＩＤ（ChamberID）、パラメータ名称（ParameterName）、ＰＪ、ＣＪ、レシピ名称（RecipeName）、品種ＩＤ（ProductID）、工程ＩＤ（ProcessID）、時刻（TiMEStamp）、ステップ番号（Step）、パラメータの最大値（Max）、パラメータの最小値（Min）、パラメータの平均値（Ave）、パラメータの標準偏差（Std）から成る構造を持つ。
【００２６】
統計値異常判定装置１０８は、統計値データ保存装置１０７に保存された統計値に対して異常検知および傾向管理を行う。ここでいう異常検知および傾向管理というのは新ＪＩＳ管理図（ＪＩＳ Ｚ ９０２１（１９９８）「シューハート管理図」及びＪＩＳ Ｚ ９０２０（１９９９）「管理図−一般指針」）の異常判定基準に準じている。また、ホテリングT2統計解析による異常判定を行ってもよい。上述した、データ（波形）挙動異常判定装置１０３と同様に統計値異常判定装置１０８は、ＭＥＳへの通報のインタフェースを有しており、異常を検知したパラメータにレシピと品種情報を関連付けてＭＥＳに通知する。レシピと品種の組み合わせにて異常を通知することで、装置へ対する指示（処理停止指示）を、（１）即時停止（次ウェーハ処理停止）（２）次ロット以降全処理停止（３）次ロット以降特定のレシピ・品種の処理停止のように、レシピおよび品種単位にレベル分けをすることが可能となる。この異常通知方法とＭＥＳにおける装置稼動の制御の方法は特に、多品種少量生産を行う半導体工場で特に有効であり、工場の仕掛り中の品種状況を考慮して装置を制御することで工場生産効率を最大化できる。
【００２７】
メンテナンス時期算出装置１０９は統計値データ保存装置１０７に保存された統計値の傾向から、最適なメンテナンス時期を算出する。
図６はX軸に日付時刻、Y軸にスラリー流量の平均値をとった、ウェーハ処理毎のスラリー流量の平均値のトレンドグラフであり、ウェーハ処理時のスラリー流量の平均値６０１のプロットを線形近似した近似直線６０２とスラリー流量平均値の下限管理限界線６０３の交点６０４がメンテナンス実施必須時期となる。図６の場合、近似直線６０３の近似式は
Ｙ＝−０．０１４６Ｘ+２０６．３３
となり、下限管理限界線６０３（１９０ｍｌ／ｍｉｎ）に、あと５１０枚程度処理すると到達することが予測できる。メンテナンス時期算出装置１０９はこの５１０枚という情報をメンテナンス管理システム１１１に通知し、この情報を受け取ったメンテナンス管理システムはＭＥＳと連携して工場の仕掛り中の品種状況を考慮して装置のメンテナンススケジュールを調整することで工場生産効率を最大化できる。また、図６の場合はメンテナンス実施時期の算出において線形近似を用いたが、近似方法は対数近似、多項式近似、累乗近似、指数近似、移動平均を用いてもよい。
【００２８】
次に本発明における装置異常の検知方法と異常検知時の異常通知の方法を説明する。
図７は図１記載の各装置の一連の流れを示すフローチャートである。
まず、ＣＭＰ装置１０１においてプロセス処理を開始し（Ｓ７０１）、データ収集装置１０２はＣＭＰ装置１０１よりリアルタイムにデータを収集する（Ｓ７０２）。次に、異常検知対象のタイミングかどうかの判定を行う（Ｓ７０３）。基本的にはレシピステップ毎に異常判定を行うが、上述したように仮想的に作成した仮想ステップをもとに異常検知をする場合もある。異常検知対象のタイミングの場合、データ（波形）挙動異常判定装置１０３はデータ収集装置１０２が収集したデータに対してリアルタイムに異常判定を実施する（Ｓ７０４）。異常を検知した場合は、データ（波形）挙動異常判定装置１０３はＭＥＳに対して異常の通知を行う（Ｓ７０５）。ＭＥＳ１１０へ異常通知をする際は、異常を検知したパラメータにレシピと品種の情報を関連付けて通知する。異常検知対象区間が終了（Ｓ７０７）するまでＳ７０２からＳ７０６を繰り返す。異常検知対象区間が終了後もＣＭＰ装置１０１がプロセス処理中の間はデータ収集を実施する（Ｓ７０８）。処理が終了したら、データ一次整理装置１０４が収集したデータをウェーハ単位にまとめてデータファイルを作成し、一次データ保存装置１０５にデータファイルを保存する（Ｓ７０９）。次に、統計値算出装置１０６は一次データ保存装置１０５に保存されたデータファイルから統計値を算出し、統計値データ保存装置１０７に保存する（Ｓ７１０）。各パラメータの統計値の算出はレシピステップ単位での統計値の算出を基本とする。しかしながら、図２および図３に示す通り、すべてのプロセスパラメータがステップ毎に制御されているわけではない。上記図３で説明した仮想ステップ３０５を利用して、パラメータの統計値を算出することもある。次に、統計値異常判定装置１０８は統計値データ保存装置１０７に保存された統計値異常判定を行う（Ｓ７１１）。統計値の異常判定としては、新JIS管理図の異常判定基準や、ホテリングT2統計解析などを用いる。Ｓ７１１にて異常が検知された場合は、ＭＥＳ１１０に通知する（Ｓ７１２）。ＭＥＳ１１０へ異常通知をする際は、異常を検知したパラメータにレシピと品種の情報を関連付けて通知する。また、統計値データ保存装置１０７に保存された統計値の傾向から、メンテナンスの実施必要タイミングを算出（Ｓ７１４）、メンテナンス管理システム１１１に通知する。
【００２９】
（第２の実施の形態）
次に、上記第１の実施の形態において、リアルタイムの異常判定ができない場合、また、異常検知は可能だが、ＭＥＳに対しての異常通知のインタフェースを持たないデータ収集装置を半導体装置に取り付けた場合の本発明の実施例を図８と図９を用いて説明する。
【００３０】
図８は本発明を実施する場合のシステム構成図であり、ＣＭＰ装置１０１ａとＣＭＰ装置１０１ａからリアルタイムにデータを収集するデータ収集装置１０２ａと、データ収集装置で取得されたデータからウェーハ単位にデータを整理するデータ一次整理装置１０４ａと、前記ウェーハ単位に整理されたデータを保存する一次データ保存装置１０５ａと、前記一次データ保存装置１０５ａデータに対して異常を判定するデータ（波形）挙動異常判定装置１０３ａと、前記一次データ保存装置１０５ａに保存されたデータから統計値を算出する統計値算出装置１０６ａと、前記算出された統計値を保存する統計値データ保存装置１０７ａと、前記保存された統計値の異常を判定する統計値異常判定装置１０８ａと、前記保存された統計値の傾向から最適なメンテナンス時期を算出するメンテナンス時期算出装置１０９ａと半導体工場においてロット進捗管理および半導体装置の稼動制御を行うＭＥＳ１１０'と半導体装置のメンテナンスを管理するメンテナンス管理システム１１１ａから構成される。
【００３１】
第１の実施の形態で説明した構成である図１との相違点は、データ（波形）挙動異常判定装置１０３ａが一次データ保存装置１０５ａに保存されたデータに対して異常を判定するという点である。データ収集装置１０２ａがリアルタイムに異常を検知するような図１に示すデータ（波形）挙動異常判定装置１０３と接続することが出来ない場合には、一次データ保存装置１０５ａに保存されているデータに対して、波形データの異常を検知する。データ収集装置が如何なるフォーマットでデータを出力するものであっても、データ一次整理装置１０４ａが事前に定義したフォーマットに則して一次データ保存装置１０５ａに保存することで、データフォーマットを一意に定義することが可能となり、データ（波形）挙動異常判定装置１０３ａは異常検知が可能となる。また、本発明の構成によると、データ（波形）挙動異常判定装置１０３ａは1通りのデータフォーマットのみに対応すればよい。
【００３２】
統計値算出装置１０６ａ、 統計値データ保存装置１０７ａ、 統計値異常判定装置１０８ａ、メンテナンス時期算出装置１０９ａが第１の実施の形態記載と同様の機能を果たすことは言うまでもない。
【００３３】
次に本発明における装置異常の検知方法と異常検知時の異常通知の方法を説明する。
図９は図８記載の各装置の一連の流れを示すフローチャートである。
まず、ＣＭＰ装置１０１ａにおいてプロセス処理を開始し（Ｓ９０１）、データ収集装置１０２ａはＣＭＰ装置１０１ａよりリアルタイムにデータを収集する（Ｓ９０２）。ウェーハ処理終了時（Ｓ９０３）にデータ一次整理装置１０４ａは収集したデータをウェーハ単位にまとめてデータファイルを作成し、一次データ保存装置１０５ａに事前に定義したフォーマットでデータを保存する（Ｓ９０４）。次に、データ（波形）挙動異常判定装置１０３ａは波形データの異常検知対象の区間をデータファイルから特定する（Ｓ９０５）。異常検知対象区間は基本的にはレシピステップに対して定義をするが、図３で記述したように仮想的に作成した仮想ステップをもとに異常検知をする場合もある。Ｓ９０５にて特定した異常検知区間において、データ（波形）挙動異常判定装置１０３ａは異常検知を実施し（Ｓ９０６）、異常があった場合はＭＥＳ１１０ａに異常を通知する。ＭＥＳ１１０ａへ異常通知をする際は、異常を検知したパラメータにレシピと品種の情報を関連付けて通知する。
【００３４】
Ｓ９１０、Ｓ９１１、Ｓ９１２、Ｓ９１４、Ｓ９１５は上記第１の実施の形態で説明した、図７のＳ７１０、Ｓ７１１、Ｓ７１２、Ｓ７１４、Ｓ７１５にそれぞれ対応し、同様の機能を果たすことで、統計値データの異常を検知することは自明である。
【産業上の利用可能性】
【００３５】
半導体装置の異常検知および異常検知後の装置制御・メンテナンスのシステムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る構成図
【図２】ＣＭＰ装置におけるレシピステップとスラリー流量とヘッド荷重の関係図
【図３】本発明における仮想ステップとスラリー流量とヘッド荷重の関係図
【図４】本発明におけるウェーハ単位に作成するデータフォーマット図
【図５】本発明における統計値を保存したデータテーブル図
【図６】本発明における統計値データの傾向からメンテナンス実施必要時期を算出する概念図
【図７】本発明における第１の実施の形態記載の半導体装置の製造方法の一連の流れを示すフローチャート
【図８】本発明の第２の実施の形態に係る構成図
【図９】本発明における第２の実施の形態記載の半導体装置の製造方法の一連の流れを示すフローチャート
【符号の説明】
【００３７】
１０１    ＣＭＰ装置
１０２    データ収集装置
１０３    データ（波形）挙動異常判定装置
１０４    データ一次整理装置
１０５    一次データ保存装置
１０６    統計値算出装置
１０７    統計値データ保存装置
１０８    統計値異常判定装置
１０９    メンテナンス時期算出装置
１１０    ＭＥＳ（製造実行システム）
１１１    メンテナンス管理システム
【図１】
2006310504.tif 000003
【図２】
2006310504.tif 000004
【図３】
2006310504.tif 000005
【図４】
2006310504.tif 000006
【図５】
2006310504.tif 000007
【図６】
2006310504.tif 000008
【図７】
2006310504.tif 000009
【図８】
2006310504.tif 000010
【図９】
2006310504.tif 000011