(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板を処理する装置の状態に関する複数種のパラメータを時系列的に収集する収集部と、
前記複数種のパラメータのそれぞれの時系列的な変化特性における正常期間と異常発生期間との境界を時間的に変化させながら、前記境界より前における前記装置の第１の状態から前記境界より後における前記装置の第２の状態への遷移に対する前記複数種のパラメータのそれぞれの寄与率を算出する算出部と、
前記算出部の算出結果に基づいて、前記複数種のパラメータのうち前記第１の状態から前記第２の状態への遷移に対する前記寄与率が極大値を有する変化を示すパラメータを抽出する抽出部と、
前記抽出されたパラメータが前記装置の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータとして関連付けられた予兆パラメータ情報を生成する生成部と、
を備えたことを特徴とする異常予兆検知システム。
【請求項２】
前記抽出されたパラメータについて、前記装置の異常発生の予兆を検知する閾値を決定する第１の決定部をさらに備え、
前記生成部は、前記抽出されたパラメータが前記閾値にさらに関連付けられた前記予兆パラメータ情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常予兆検知システム。
【請求項３】
前記抽出されたパラメータについて、前記寄与率の極大値のタイミングと前記装置の異常発生タイミングとに基づいて、前記装置の異常発生の予兆が検知されるタイミングから前記装置の異常発生タイミングまでの予兆時間を決定する第２の決定部をさらに備え、
前記生成部は、前記抽出されたパラメータが前記予兆時間にさらに関連付けられた前記予兆パラメータ情報を生成する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の異常予兆検知システム。
【請求項４】
前記算出部は、前記複数種のパラメータのそれぞれに係数を乗じて求められる複数の主成分について前記第２の状態を示すベクトルから前記第１の状態を示すベクトルを減じた第１のベクトルを求め、前記第１のベクトルと所定のパラメータの係数を含む第２のベクトルとに基づいて前記所定のパラメータの前記寄与率を算出する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の異常予兆検知システム。
【請求項５】
基板を処理する装置の状態に関する複数種のパラメータを時系列的に収集することと、
前記複数種のパラメータのそれぞれの時系列的な変化特性における正常期間と異常発生期間との境界を時間的に変化させながら、前記境界より前における前記装置の第１の状態から前記境界より後における前記装置の第２の状態への遷移に対する前記複数種のパラメータのそれぞれの寄与率を算出することと、
前記算出の結果に基づいて、前記複数種のパラメータのうち前記第１の状態から前記第２の状態への遷移に対する前記寄与率が極大値を有する変化を示すパラメータを抽出することと、
前記抽出されたパラメータが前記装置の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータとして関連付けられた予兆パラメータ情報を生成することと、
前記予兆パラメータ情報を用いて、前記装置の異常発生の予兆を検知することと、
前記検知の結果に応じて保守が施された前記装置を用いて、半導体デバイスを製造することと、
を備えたことを特徴とする半導体デバイスの製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、異常予兆検知システム及び半導体デバイスの製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体デバイスの製造工程においては、装置により基板を処理して半導体デバイスを製造する。このとき、半導体デバイスを適正に製造するためには、装置の異常発生の予兆を検知して、装置の保守を行うことが望まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−８０９２号公報
【特許文献２】特開２０１１−２３０６３４号公報
【特許文献３】特開２０１１−１８１６６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一つの実施形態は、装置の異常発生の予兆を検知できる異常予兆検知システム及び半導体デバイスの製造方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一つの実施形態によれば、収集部と算出部と抽出部と生成部とを有する異常予兆検知システムが提供される。収集部は、基板を処理する装置の状態に関する複数種のパラメータを時系列的に収集する。算出部は、複数種のパラメータのそれぞれの時系列的な変化特性における正常期間と異常発生期間との境界を時間的に変化させながら、第１の状態から第２の状態への遷移に対する複数種のパラメータのそれぞれの寄与率を算出する。第１の状態は、境界より前における装置の状態である。第２の状態は、境界より後における装置の状態である。抽出部は、算出部の算出結果に基づいて、複数種のパラメータのうち第１の状態から第２の状態への遷移に対する寄与率が極大値を有する変化を示すパラメータを抽出する。生成部は、予兆パラメータ情報を生成する。予兆パラメータ情報は、抽出されたパラメータが装置の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータとして関連付けられた情報である。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】実施形態にかかる異常予兆検知システムの構成を示す図。
【図２】実施形態における装置の状態に関するパラメータの時系列的な変化特性を示す図。
【図３】実施形態におけるＰＬＳ−ＤＡ解析の寄与率を示す図。
【図４】実施形態における境界の時間（プロセス日時）に対する寄与率の変化を示す図。
【図５】実施形態における予兆パラメータ情報のデータ構造を示す図。
【図６】実施形態にかかる異常予兆検知システムを適用した半導体デバイスの製造方法を示すフローチャート。
【図７】実施形態における解析処理を示すフローチャート。
【図８】実施形態における監視処理を示すフローチャート。
【図９】実施形態の変形例における装置の状態に関するパラメータの時系列的な変化特性を示す図。
【図１０】実施形態の変形例における境界の時間（プロセス日時）に対する寄与率の変化を示す図。
【図１１】実施形態の変形例における予兆パラメータ情報のデータ構造を示す図。
【図１２】実施形態の他の変形例にかかる異常予兆検知システムの構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる異常予兆検知システムを詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。
【０００８】
（実施形態）
実施形態にかかる異常予兆検知システム１００について図１及び図２を用いて説明する。図１は、異常予兆検知システム１００の構成を示す図である。図２は、製造装置１０の状態に関するパラメータの時系列的な変化特性２１〜２４を示す図である。
【０００９】
異常予兆検知システム１００は、例えば、半導体デバイスの製造工程に適用される。半導体デバイスの製造工程では、様々な製造装置１０−１〜１０−Ｎ（Ｎは４以上の整数）が使用される。各製造装置１０は、基板（例えば、半導体基板）を処理する。様々な製造装置１０−１〜１０−Ｎは、例えば、成膜装置、リソグラフィー装置、エッチング装置、注入装置、研磨装置、熱処理装置を含む。成膜装置は、基板上への成膜を行う。リソグラフィー装置は、基板へ感光材を塗付する塗布装置、基板を露光する露光装置、基板上の感光材に形成された潜像を現像する現像装置などを含む。エッチング装置は、ドライエッチング装置、ウェットエッチング装置などを含む。注入装置は、基板へのイオン注入を行う。研磨装置は、基板に対して化学的機械的研磨を行う。熱処理装置は、基板に対して熱処理を行う。
【００１０】
半導体デバイスの製造工程では、様々な製造装置１０−１〜１０−Ｎを用いながら、基板に対して数百の工程を経て基板に半導体集積回路が製造される。このとき、様々な製造装置１０−１〜１０−Ｎのうち１つの製造装置１０に異常が発生しても、製造される半導体集積回路が全体として動作せず、半導体集積回路を含む半導体デバイスが不良製品となってしまう可能性がある。そのため、各製造装置１０ごとに異常発生について管理する必要がある。製造装置１０の異常発生の原因の多くは、製造装置１０における消耗パーツの劣化によって引き起こされる傾向にある。
【００１１】
例えば、成膜装置は真空チャンバーの中に成膜処理に必要な各種ガスを導入して行われるが、真空チャンバーの密閉が不十分な場合、「チャンバーリーク」と呼ぶ異常状態になり、成膜に必要なガス雰囲気が維持できず膜質異常が発生する。「チャンバーリーク」トラブルの場合、真空チャンバーの密閉性を保つのはＯリングと呼ばれるゴム製のパーツ（消耗パーツ）で、使用期間が長くなると劣化が徐々に進み、劣化が所定のレベルを超えるとリークトラブルが起きる。そのため、成膜装置などの製造装置１０において、Ｏリングなどの消耗パーツは、余裕を見て、一定の推奨交換期間ごとに交換される。これは製造装置１０の異常発生を予防するという意味で、「予防保全」と呼ばれる。
【００１２】
予防保全では、消耗パーツが一定の推奨交換期間ごとに交換されるので、消耗パーツの実際の寿命が推奨交換期間より短い場合、その製造装置１０で処理された基板について、不良率ＤＲが閾値ＤＲｔｈを超える（歩留りが閾値を下回って低下する）品質異常が発生する可能性がある（図２の変化特性２１参照）。品質異常が発生すると、半導体デバイスの製造コストを増大させる可能性がある。
【００１３】
あるいは、予防保全では、消耗パーツが一定の推奨交換期間ごとに交換されるので、消耗パーツの実際の寿命が推奨交換期間より長い場合、まだ使用可能な消耗パーツを廃棄することになる。すなわち、消耗パーツのランニングコストを無駄に増大させることになるため、消耗パーツの有効活用の点で改善の余地がある。
【００１４】
そのため、各製造装置１０に多数（例えば、数百個）のセンサーを取り付け、各センサーから出力されるセンサー情報（パラメータ）を収集して監視することが考えられる。例えば温度、ガス流量、圧力などの物理状態を示すパラメータが取得される。これらのパラメータを見ることで、製造装置１０の運転状態に異常がないか、把握することができる。
【００１５】
例えば、あるセンサーの通常の運転状態で取りうる値の範囲が分かっている場合、その範囲に監視閾値を設け、監視閾値を超えると異常を知らせる仕組みを構築することで、製造装置１０の異常監視を行うことができる。各パラメータには、監視上限値ＵＣＬ（Ｕｐｐｅｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｌｉｍｉｔ）及び監視下限値ＬＣＬ（Ｌｏｗｅｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｌｉｍｉｔ）が設けられる。例えば、温度Ｔ１、圧力Ｐ１、流量Ｆ１には、それぞれ、監視上限値ＵＣＬ−１，ＵＣＬ−２，ＵＣＬ−３及び監視下限値ＬＣＬ−１，ＬＣＬ−２，ＬＣＬ−３が設けられる（図２の変化特性２２〜２４参照）。各パラメータについて、監視上限値ＵＣＬ及び監視下限値ＬＣＬの間の正常範囲から外れるかどうかが監視可能である。
【００１６】
しかし、消耗パーツの劣化などが段階的に進んでいる場合、パラメータは監視上限値ＵＣＬ及び監視下限値ＬＣＬで定められた正常範囲に収まっている場合が多い。その場合ユーザ（監視担当者）は消耗パーツの劣化の進行をユーザ端末２０を介して実際に監視することができない。パラメータが監視上限値ＵＣＬ及び監視下限値ＬＣＬを逸脱した時は、消耗パーツの劣化は許容できない程度まで進んでおり、半導体製品の不良が発生する。また消耗パーツの段階的な劣化に呼応して予兆挙動を示すパラメータが存在することがある。そうした予兆挙動を示すパラメータに適切な監視上限値ＵＣＬ及び監視下限値ＬＣＬを定めれば、製品の不良が顕在化する前に消耗パーツの劣化を検知することができる。しかし予兆挙動を示すパラメータは装置から出力される多数（例えば、数百個）のセンサーのごく一部で、大部分のパラメータは、予兆挙動を示さない傾向にある。
【００１７】
そこで、本実施形態では、異常予兆検知システム１００において、異常発生期間の境界を実際の異常発生タイミングからずらして変化させ、製造装置１０の境界前の状態から境界後の状態への遷移に対する寄与率が異常発生タイミングより前に極大となる変化を示すパラメータを抽出する。これにより、製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータ（監視項目）を抽出し、製造装置１０の異常発生の予兆の検知の効率化を図る。
【００１８】
具体的には、異常予兆検知システム１００は、図１に示すように、装置データ収集サーバ１１０、装置データデータベース１２０、及び異常予兆解析サーバ１３０を有する。
【００１９】
装置データ収集サーバ１１０は、収集部１１１を有する。収集部１１１は、装置データ収集サーバ１１０における回路としてハードウェア的に実現されてもよいし、装置データ収集サーバ１１０内に展開される機能モジュールとしてソフトウェア的に実現されてもよい。収集部１１１は、各製造装置１０の状態に関する複数種のセンサー情報（複数種のパラメータ）を収集する。各製造装置１０には、複数（例えば、数百個）のセンサーが設けられている。
【００２０】
各センサーからは、製造装置１０の状態に関する複数種のパラメータが収集される。例えば、温度、ガス流量、圧力などの物理状態が収集される。また、各物理状態についても複数種のパラメータが収集される。例えば、製造装置１０の様々な箇所に温度センサーが取り付けられて、様々な箇所の温度が複数種のパラメータとして収集される。製造装置１０の様々な箇所に圧力センサーが取り付けられて、様々な箇所の圧力が複数種のパラメータとして収集される。製造装置１０の様々な箇所に流量センサーが取り付けられて、様々な箇所のガス流量が複数種のパラメータとして収集される。
【００２１】
収集部１１１は、各製造装置１０に設けられた複数のセンサーから有線又は無線の通信回線を介して複数種のパラメータを収集する。収集部１１１は、各製造装置１０ごとに複数種のパラメータを収集でき、例えば、製造装置１０の識別子と関連付けて複数種のパラメータを収集できる。複数種のパラメータは、多変量解析に用いられるべきパラメータである。
【００２２】
例えば、収集部１１１は、センサー（温度センサー）から図２の変化特性２２に示されるような温度Ｔ１の信号（例えば、基板ステージの温度を示す信号）を収集することができる。変化特性２２は、縦軸が温度Ｔ１の信号のレベルを示し、横軸がプロセス日時（例えば、処理した日付）を示す。温度Ｔ１の信号は、プロセス日時ｔａの前後において監視上限値ＵＣＬ−１及び監視下限値ＬＣＬ−１の間の正常範囲に収まっている。
【００２３】
例えば、収集部１１１は、センサー（圧力センサー）から図２の変化特性２３に示されるような圧力Ｐ１の信号（例えば、真空チャンバー内の圧力を示す信号）を収集することができる。変化特性２３は、縦軸が圧力Ｐ１の信号のレベルを示し、横軸がプロセス日時（例えば、処理した日付）を示す。圧力Ｐ１の信号は、プロセス日時ｔａの前において監視上限値ＵＣＬ−２及び監視下限値ＬＣＬ−２の間の正常範囲に収まっている。圧力Ｐ１の信号は、プロセス日時ｔａの直後において監視下限値ＬＣＬ−２を下回って正常範囲から外れている。
【００２４】
例えば、収集部１１１は、センサー（流量センサー）から図２の変化特性２４に示されるような流量Ｆ１の信号（例えば、ガス供給管を流れる処理ガスの流量を示す信号）を収集することができる。変化特性２４は、縦軸が流量Ｆ１の信号のレベルを示し、横軸がプロセス日時（例えば、処理した日付）を示す。流量Ｆ１の信号は、プロセス日時ｔａの前において監視上限値ＵＣＬ−３及び監視下限値ＬＣＬ−３の間の正常範囲に収まっている。流量Ｆ１の信号は、プロセス日時ｔａにおいて監視上限値ＵＣＬ−３を超えて正常範囲から外れている。
【００２５】
収集部１１１は、有線又は無線の通信回線を介して各製造装置１０の複数種のパラメータを装置データデータベース１２０へ送信する。
【００２６】
装置データデータベース１２０は、各製造装置１０の複数種のパラメータを収集部１１１から受信すると、複数種のパラメータを各製造装置１０ごとに格納する。すなわち、製造装置１０の識別子と関連付けて複数種のパラメータを格納する。
【００２７】
異常予兆解析サーバ１３０は、有線又は無線の通信回線を介して装置データデータベース１２０から各製造装置１０の複数種のセンサー情報（複数種のパラメータ）を取得して多変量解析を行う。多変量解析として、例えば、ＰＬＳ−ＤＡ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）解析を用いることができる。また、異常予兆解析サーバ１３０は、多変量解析の結果を用いて、各製造装置１０の異常発生の予兆を検知する監視処理を行うことができる。
【００２８】
異常予兆解析サーバ１３０は、算出部１３１、抽出部１３２、第１の決定部１３３、第２の決定部１３４、生成部１３５、及び監視部１３６を有する。算出部１３１、抽出部１３２、第１の決定部１３３、第２の決定部１３４、生成部１３５、及び監視部１３６のそれぞれは、異常予兆解析サーバ１３０における回路としてハードウェア的に実現されてもよいし、異常予兆解析サーバ１３０内に展開される機能モジュールとしてソフトウェア的に実現されてもよい。
【００２９】
算出部１３１は、異常予兆解析サーバ１３０が取得した複数種のパラメータを受けて、各製造装置１０ごとに、製造装置１０の正常状態から製造装置１０の異常状態への遷移に対する複数種のパラメータのそれぞれの寄与率を算出する。製造装置１０の正常状態及び異常状態は、基板に対して行われる検査の結果に基づいて決められる。
【００３０】
例えば、基板には複数のチップ領域が配され、製造装置１０による基板に対する処理が複数のチップ領域に対して一括して又は個別に行われ得る。そして、クリーンルーム内での半導体製造工程を終了した基板では、各チップ領域について、所望の性能を有する半導体集積回路が形成できているかの検査が行われる。基板における複数のチップ領域のうち少なくとも２以上のチップ領域に対して所望の性能の基準を満たすか否か（すなわち、良好か不良か）の検査が行われる。検査の結果、基板の不良率ＤＲｓｕｂが例えば数式１により求められる。
ＤＲｓｕｂ＝（不良と判定されたチップ領域の個数）／（検査されたチップ領域の個数）・・・数式１
【００３１】
そして、基板の不良率ＤＲｓｕｂを同じ日に処理した複数の基板について平均化して、プロセス日時（処理した日付）ごとの製造装置１０の不良率ＤＲを求めてプロットすると、例えば、図２の変化特性２１が得られる。
【００３２】
図２の変化特性２１では、不良率ＤＲは、プロセス日時ｔａの前において閾値ＤＲｔｈ以下に収まっている。不良率ＤＲは、プロセス日時ｔａの直後において閾値ＤＲｔｈを超えている。すなわち、プロセス日時ｔａの直後において品質異常が発生しているので、プロセス日時ｔａを製造装置１０の異常発生タイミングとして決定でき、プロセス日時ｔａより前の製造装置１０の状態を正常状態、プロセス日時ｔａより後の製造装置１０の状態を異常状態として決定できる。また、プロセス日時ｔａより前の期間を正常期間、プロセス日時ｔａより後の期間を異常発生期間とみなすことができ、プロセス日時ｔａを正常期間と異常発生期間との境界とみなすことができる。
【００３３】
なお、所望の性能を有しないチップ領域が多数存在する基板（すなわち、不良率が閾値ＤＲｔｈを超えている不良基板）が多発している場合、それらの基板が半導体製造の各工程で、特定の製造装置で処理されていないか統計検定を行ってもよい。この検定は、各不良基板のＩＤおよび各不良基板の処理装置履歴データをカイ２乗検定する方法で実施できる。これにより、各不良基板が例えば成膜工程の特定の成膜装置で集中的に処理されていることが判明した場合、この成膜装置を調べることで、例えば、真空チャンバーの密閉性を保つＯリングの劣化が進み、チャンバーリークが発生していることを特定できる。そして、チャンバーリークトラブルにより、成膜に必要なガス雰囲気を保つことが出来ず、成膜異常が発生し、最終的に歩留り異常の形で品質異常として顕在化することを特定できる。
【００３４】
ここで、センサー情報（パラメータ）を用いたＰＬＳ−ＤＡ解析では、複数種のセンサー情報（複数種のパラメータ）のうち寄与率が大きいパラメータを抽出することがある。このとき、異常発生タイミングに変動する項目を抽出することを主眼に置く第１の方法が考えられる。この第１の方法では、異常発生タイミングの前後でセンサー挙動の差が大きい項目（パラメータ）ほど、大きな有意差を有し寄与率が大きいパラメータとして抽出される。例えば、図２の場合、変化特性２３を示す圧力Ｐ１がプロセス日時ｔａの前後で大きく変化しているので、圧力Ｐ１は、正常状態から異常状態への遷移に対する寄与率が大きいパラメータとされる。すなわち、基板に対して処理後に行われる検査の結果に基づいて各パラメータの監視上限値ＵＣＬ及び監視下限値ＬＣＬを決定し、監視上限値ＵＣＬ及び監視下限値ＬＣＬの間の正常範囲から外れるかどうかを監視することで異常発生を監視するモデルでは、品質異常が発生するまで、製造装置１０の異常を検知することができないことになる。
【００３５】
前述の品質異常の予兆挙動を含むセンサー情報（パラメータ）の場合、品質異常発生時点前、すなわち正常期間内に大きな変動が生じる傾向にある。このため、予兆挙動を含むパラメータについて、正常期間と異常発生期間との有意差が小さくなりやすく、寄与率が小さくなりやすい。従って、品質異常発生時期（異常発生タイミング）に変動する項目を抽出する第１の方法では、異常発生の予兆挙動を含む項目（パラメータ）を抽出できない傾向にある。
【００３６】
それに対して、本実施形態では、図２に実線又は破線の白抜きの矢印で示すように、算出部１３１は、複数種のパラメータのそれぞれの時系列的な変化特性２２〜２４において正常期間と異常発生期間との境界を時間的に変化させながら寄与率を算出する。すなわち、正常期間と異常発生期間とを疑似的に変更させ、製造装置１０の正常状態と異常状態とを疑似的に変更させながら、寄与率を算出する。
【００３７】
より具体的には、寄与率は、図３（ａ）、図３（ｂ）に示すように、ＰＬＳ−ＤＡ解析の手法に従って算出される。図３（ａ）は、正常期間と異常発生期間との境界が異常発生タイミングである場合における主成分分析結果と寄与率の算出方法とを示す図である。図３（ｂ）は、正常期間と異常発生期間との境界が異常発生タイミングより前である場合における主成分分析結果と寄与率の算出方法とを示す図である。
【００３８】
製造装置１０から取得されるセンサー情報（パラメータ）は、例えば、数百項目から数千項目に達する。この複数種のセンサー情報（複数種のパラメータ）を主成分分析することで、主成分と呼ばれる少数の変数に集約することができる。主成分分析は一種の変数変換（座標変換）で、情報の欠落を抑制する（例えば、最小化する）ような線形変換を定義できる。
【００３９】
例えば、複数種のパラメータの値を、それぞれ、変数ｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎで表すと、複数の主成分ｚ１，ｚ２は、それぞれ、数式２，３で定義できる。
ｚ１＝ａ１＊ｐ１＋ａ２＊ｐ２＋・・・＋ａｎ＊ｐｎ  ・・・数式２
ｚ２＝ｂ１＊ｐ１＋ｂ２＊ｐ２＋・・・＋ｂｎ＊ｐｎ  ・・・数式３
【００４０】
数式２，３により、変数ｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎのｎ次元座標空間（例えば、数百次元空間）を主成分ｚ１，ｚ２の２次元座標空間に座標変換できるので、座標空間内のベクトルを直感的に把握しやすくできる。数式２，３において、各係数ａ１，ａ２，・・・，ａｎ，ｂ１，ｂ２，・・・，ｂｎは、ｎ次元座標空間→２次元座標空間の座標変換時に情報の欠落が抑制される（例えば、最小化される）ように決定される。
【００４１】
なお、主成分ｚ１、主成分ｚ２は、それぞれ、第１の主成分、第２の主成分と呼ぶこともできる。各パラメータの値ｐ１，ｐ２，・・・，ｐｎは、平均０、分散１になるように正規化が施されている。主成分はセンサーの数（パラメータの種類数）だけ定義可能であるが、ここでは第１、および第２主成分まで考えることにする。
【００４２】
正常期間と異常発生期間との境界が異常発生タイミングである場合における主成分分析結果の例を図３（ａ）に示す。横軸が第１主成分ｚ１、縦軸が第２主成分ｚ２である。この主成分座標空間上に各プロセス日時ごとの主成分値をプロットすると、図３（ａ）に示すように、正常状態の主成分値の分布ＰＧ１と異常状態の主成分値の分布ＰＧ２とが互いに分かれて分布することがある。図３（ａ）の場合、正常状態の主成分値の分布ＰＧ１は、異常発生タイミングｔａ（図２参照）より前における各パラメータの値に対応する。異常状態の主成分値の分布ＰＧ２は、異常発生タイミングｔａより後における各パラメータの値に対応する。
【００４３】
正常状態の主成分値の分布ＰＧ１は、座標空間の原点Ｏから分布ＰＧ１の重心点Ｃ１まで延びたベクトルＣ１で代表して示すことができる。重心点Ｃ１の座標値は、分布ＰＧ１に属する各座標点の座標値を平均化することで求めることができる。異常状態の主成分値の分布ＰＧ２は、座標空間の原点Ｏから分布ＰＧ２の重心点Ｃ２まで延びたベクトルＣ２で代表して示すことができる。重心点Ｃ２の座標値は、分布ＰＧ２に属する各座標点の座標値を平均化することで求めることができる。正常状態から異常状態への遷移は、正常状態の主成分値の分布ＰＧ１の重心点Ｃ１から異常状態の主成分値の分布ＰＧ２の重心点Ｃ２まで延びたベクトルＧで代表して示すことができる。すなわち、正常状態から異常状態への遷移を示すベクトルＧは、次の数式４で求めることができる。
Ｇ＝Ｃ２−Ｃ１・・・数式４
【００４４】
あるセンサー情報（パラメータ）の値ｐｉ（１≦ｉ≦ｎ、ｉは整数）が０から１に変動した時の主成分座標空間上の動きは、図３（ａ）に示すようなベクトルＫｉで表すことができる。ベクトルＫｉは、主成分に変換される際に施される係数を用いて、次の数式５のように求めることができる。
Ｋｉ＝（ａｉ，ｂｉ）  （１≦ｉ≦ｎ、ｉは整数）  ・・・数式５
【００４５】
このとき、正常状態から異常状態への遷移に対するセンサー情報（パラメータ）ｐｉの寄与率Ｃｏｎｔ（ｉ）は、次の数式６に示すように、ベクトルＫｉのベクトルＧ方向への射影成分の大きさとベクトルＧの大きさとの比で与えられる。
Ｃｏｎｔ（ｉ）＝｜Ｋｉ｜・ｃｏｓθ／｜Ｇ｜  ・・・数式６
【００４６】
数式６において、θはベクトルＧとベクトルＫｉのなす角度である。数式６から、ベクトルＫｉの大きさが大きく、ベクトルＧとベクトルＫｉとの方向が揃っているセンサー情報（パラメータ）ほど、製造装置１０の正常状態から異常状態への遷移への寄与率が高いことが理解できる。
【００４７】
例えば、正常期間と異常発生期間との境界が異常発生タイミングより前である場合における主成分分析結果の例を図３（ｂ）に示す。正常期間（疑似的な正常期間）と異常発生期間（疑似的な異常期間）との境界が異常発生タイミングより前になると、それに応じて、正常状態（疑似的な正常状態）の主成分値の分布ＰＧ１’と異常状態（疑似的な異常状態）の主成分値の分布ＰＧ２’とが変化する。正常状態の主成分値の分布ＰＧ１’を示すベクトルＣ１’と異常状態の主成分値の分布ＰＧ２’を示すベクトルＣ２’とがそれぞれ変化するので、正常状態から異常状態への遷移を示すベクトルＧ’も変化する。すなわち、正常状態から異常状態への遷移を示すベクトルＧ’は、次の数式７で求めることができる。
Ｇ’＝Ｃ２’−Ｃ１’・・・数式７
【００４８】
あるセンサー情報（パラメータ）の値ｐｉ（１≦ｉ≦ｎ、ｉは整数）が０から１に変動した時の主成分座標空間上の動きがベクトルＫｉで表すことができる点は、図３（ａ）の場合と同様であるが、ベクトルＧ’が変化するので、寄与率Ｃｏｎｔ’（ｉ）は、次の数式８に示されるように、変化する。
Ｃｏｎｔ’（ｉ）＝｜Ｋｉ｜・ｃｏｓθ’／｜Ｇ’｜  ・・・数式８
【００４９】
数式８において、θ’はベクトルＧ’とベクトルＫｉのなす角度である。例えば、｜Ｇ｜＝｜Ｇ’｜である場合に、図３（ａ）、図３（ｂ）に例示されるように、θ’＜θであれば、数式６，８より、
Ｃｏｎｔ’（ｉ）＞Ｃｏｎｔ（ｉ）  ・・・数式９
であることが導ける。数式９により、正常期間と異常発生期間との境界が異常発生タイミングである場合に比べて、センサー情報（パラメータ）ｐｉの寄与率は、正常期間と異常発生期間との境界が異常発生タイミングより前である場合の方が大きいことが分かる。
【００５０】
図１に戻って、算出部１３１は、各製造装置１０ごとに、複数種のパラメータのそれぞれの時系列的な変化特性において正常期間と異常発生期間との境界を時間的に変化させながら、製造装置１０の正常状態から異常状態への遷移に対する複数種のパラメータのそれぞれの寄与率を算出する。
【００５１】
例えば、図２に実線及び破線の白抜きの矢印で示すように、ＰＬＳ−ＤＡ解析による有意差の解析（寄与率の算出）を実施するための正常／異常を区分する境界のプロセス日時を、“ｔａ”の前後に設定する。そして、ＰＬＳ−ＤＡ解析（寄与率の算出）を反復して実施する。すなわち、“ｔａ”より１日前“ｔａ−１”、２日前“ｔａ−２”、３日前“ｔａ−３”・・・、および１日後“ｔａ＋１”、２日後“ｔａ＋２”、３日後“ｔａ＋３”・・・にＰＬＳ−ＤＡ解析のクラス分け境界を設定する。すなわち、境界より前のプロットを製造装置１０の正常状態に属するプロットとしてクラス分けし、境界より後のプロットを製造装置１０の異常状態に属するプロットとしてクラス分けする。そして、各プロセス日時“ｔａ＋ｋ”（ｋは正、ゼロ、又は負の値をとり得る整数）の境界に対して、各ｉ番目のセンサー情報（パラメータ）のクラス分け区分での有意差に対する寄与率Ｃｏｎｔ（ｉ，ｋ）を算出する。すなわち、算出部１３１は、ｋの値を変化させながら、正常期間と異常発生期間との境界をプロセス日時“ｔａ＋ｋ”に設定した場合について、製造装置１０の正常状態から異常状態への遷移に対する各パラメータの寄与率Ｃｏｎｔ（ｉ，ｋ）を算出する。
【００５２】
算出部１３１は、算出結果を抽出部１３２へ供給する。算出結果は、寄与率が製造装置１０の識別子とパラメータの識別子とプロセス日時とに対応付けられた情報を含む。
【００５３】
抽出部１３２は、算出部１３１の算出結果に基づいて、複数種のパラメータからパラメータを抽出する。抽出部１３２は、算出部の算出結果に基づいて、複数種のパラメータのうち境界の時間（プロセス日時）に対して製造装置１０の異常発生タイミングより前のタイミングに寄与率が極大値を有する変化を示すパラメータを抽出する。これにより、異常発生タイミングより前に品質異常の予兆挙動を示すようなセンサー情報（パラメータ）、すなわち製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータを抽出できる。
【００５４】
例えば、算出部１３１の算出結果は、上述のように、寄与率が製造装置１０の識別子とパラメータの識別子とプロセス日時とに対応付けられた情報を含む。そのため、抽出部１３２は、算出部１３１の算出結果に基づいて、図４に示すような境界の時間（プロセス日時）に対する寄与率の変化を把握することができる。
【００５５】
図４は、例えば製造装置１０−１について境界の時間（プロセス日時）に対する寄与率の変化を示す図であり、縦軸が寄与率を表し、横軸が境界のプロセス日時を表している。例えば、図２に示す異常発生タイミング（例えば、チャンバーリークトラブル発生直後）に大きく変化する圧力Ｐ１は、プロセス日時ｔａの時点で寄与率が最大であることが分かる。変化トレンドは上に凸である。また、流量Ｆ１は、プロセス日時ｔａ−３、例えばチャンバーリークトラブルの発生する３日前に寄与率が最大になっていることが分かる。変化トレンドはやはり上に凸である。
【００５６】
すなわち、図４の場合、パラメータＴ１，Ｐ１，Ｆ１のうち、流量Ｆ１は、境界の時間（プロセス日時）に対して製造装置１０の異常発生タイミング（プロセス日時ｔａ）より前のタイミング（プロセス日時ｔａ−３）に寄与率が極大値を有する変化を示している。言い換えると、流量Ｆ１は、異常発生タイミング（プロセス日時ｔａ）より前にピークを有するような上に凸のカーブを描く変化を示す。温度Ｔ１、圧力Ｐ１は、そのような変化を示していない。そのため、図４の場合、抽出部１３２は、パラメータＴ１，Ｐ１，Ｆ１のうち、流量Ｆ１を、製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータとして抽出する。
【００５７】
なお、境界の時間に対して異常発生タイミングより前のタイミングに寄与率が極大値を有する変化を示すパラメータＦ１，Ｆ２が２種以上存在する場合（図１０参照）、抽出部１３２は、寄与率の極大値が最も大きいパラメータＦ２を抽出できる。これにより、異常発生タイミングより前に極大を示すパラメータのうち製造装置１０の異常発生の予兆挙動が最も顕著で監視しやすいパラメータを抽出できる。
【００５８】
あるいは、境界の時間に対して異常発生タイミングより前のタイミングに寄与率が極大値を有する変化を示すパラメータＦ１，Ｆ２が２種以上存在する場合（図１０参照）、抽出部１３２は、寄与率の極大値のタイミングが異常発生タイミングに最も近いパラメータＦ１を抽出できる。これにより、異常発生タイミングより前に極大を示すパラメータのうち製造装置１０の異常発生の予兆挙動が最も異常発生タイミングに近く消耗パーツのランニングコストを低減させることに適したパラメータを抽出できる。
【００５９】
抽出部１３２は、抽出結果を第１の決定部１３３、第２の決定部１３４、及び生成部１３５へ供給する。抽出結果は、抽出されたパラメータの識別子が製造装置１０の識別子に対応付けられた情報を含む。
【００６０】
第１の決定部１３３は、算出結果を算出部１３１から取得し、抽出結果を抽出部１３２から取得する。第１の決定部１３３は、抽出されたパラメータの値に関する情報を算出部１３１の算出結果から取得する。第１の決定部１３３は、抽出部１３２により抽出されたパラメータについて、寄与率の極大値のタイミングにおけるパラメータの値に応じて、製造装置１０の異常発生の予兆を検知する閾値を決定する。
【００６１】
例えば、図４に示す場合、製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータとして、流量Ｆ１が抽出される。流量Ｆ１の寄与率の極大値のタイミングは、プロセス日時ｔａ−３、すなわち異常発生タイミングｔａの３日前である。このとき、第１の決定部１３３は、図２に示すような流量Ｆ１の変化特性２４においてプロセス日時ｔａ−３に予兆挙動が検知されるように、閾値ＴＨｆ１を決定する。例えば、プロセス日時ｔａ−３にパラメータの値が上昇傾向にある場合、第１の決定部１３３は、プロセス日時ｔａ−３におけるパラメータ値とプロセス日時ｔａ−４におけるパラメータ値との間の値を上限の閾値ＴＨｆ１（超えたら予兆ありとする閾値）として決定できる。あるいは、図示しないが、プロセス日時ｔａ−３にパラメータの値が下降傾向にある場合、第１の決定部１３３は、プロセス日時ｔａ−３におけるパラメータ値とプロセス日時ｔａ−４におけるパラメータ値との間の値を下限の閾値ＴＨｆ１（下回ったら予兆ありとする閾値）として決定できる。
【００６２】
閾値ＴＨｆ１は、例えば図２に示すように、監視上限値ＵＣＬ−３及び監視下限値ＬＣＬ−３の間の正常範囲内の値とすることができる。すなわち、閾値ＴＨｆ１により、正常範囲内に収まっているうちであっても流量Ｆ１が示す異常発生の予兆挙動をとらえることができる。
【００６３】
第１の決定部１３３は、第１の決定結果を生成部１３５へ供給する。第１の決定結果は、決定された閾値の値が製造装置１０の識別子とパラメータの識別子とに対応付けられた情報を含む。
【００６４】
第２の決定部１３４は、算出結果を算出部１３１から取得し、抽出結果を抽出部１３２から取得する。第２の決定部１３４は、抽出されたパラメータの値に関する情報を算出部１３１の算出結果から取得する。第２の決定部１３４は、抽出されたパラメータについて、寄与率の極大値のタイミングを特定する。第２の決定部１３４は、寄与率の極大値のタイミングと異常発生タイミングとに基づいて、製造装置１０の異常発生の予兆が検知されるタイミングから異常発生タイミングまでの予兆時間を決定する。
【００６５】
例えば図４に示す場合、製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータとして、流量Ｆ１が抽出される。流量Ｆ１の寄与率の極大値のタイミングは、プロセス日時ｔａ−３、すなわち異常発生タイミングｔａの３日前である。このとき、第２の決定部１３４は、製造装置１０の異常発生の予兆が検知されるタイミングから異常発生タイミングまでの予兆時間（予兆日数）として３日間を決定できる。
【００６６】
第２の決定部１３４は、第２の決定結果を生成部１３５へ供給する。第２の決定結果は、決定された予兆時間（予兆日数）の値が製造装置１０の識別子とパラメータの識別子とに対応付けられた情報を含む。
【００６７】
生成部１３５は、抽出結果を抽出部１３２から取得し、第１の決定結果を第１の決定部１３３から取得し、第２の決定結果を第２の決定部１３４から取得する。生成部１３５は、抽出結果、第１の決定結果、及び第２の決定結果に基づいて、予兆パラメータ情報１３５ａを生成する。
【００６８】
予兆パラメータ情報１３５ａは、抽出されたパラメータが製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータとして関連付けられた情報を含み、例えば、製造装置１０の識別子とパラメータの識別子とが対応付けられた情報を含む。すなわち、生成部１３５は、パラメータの識別子を予兆パラメータ情報１３５ａに含めることでそのパラメータを異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータとして関連付ける。そして、生成部１３５は、製造装置１０の識別子とパラメータの識別子とを対応付けることでそのパラメータを異常発生の予兆の検知対象に関連付ける。
【００６９】
また、予兆パラメータ情報１３５ａは、抽出されたパラメータが閾値にさらに関連付けられた情報を含み、例えば、パラメータの識別子と閾値の値とが対応付けられた情報を含む。すなわち、生成部１３５は、パラメータの識別子と閾値の値とを対応付けることでそのパラメータを閾値に関連付ける。
【００７０】
また、予兆パラメータ情報１３５ａは、抽出されたパラメータが予兆時間にさらに関連付けられた情報を含み、例えば、パラメータの識別子と予兆時間の値（予兆日数）とが対応付けられた情報を含む。すなわち、生成部１３５は、パラメータの識別子と予兆時間の値とを対応付けることでそのパラメータを予兆時間に関連付ける。
【００７１】
例えば、予兆パラメータ情報１３５ａは、図５に示すようなデータ構造を有する。図５は、予兆パラメータ情報１３５ａのデータ構造を示す図である。予兆パラメータ情報１３５ａは、製造装置１０の識別子とパラメータの識別子と閾値の値と予兆時間の値とが対応付けられた情報を含む。予兆パラメータ情報１３５ａは、装置識別子欄１３５ａ１、パラメータ識別子欄１３５ａ２、閾値欄１３５ａ３、及び予兆時間欄１３５ａ４を有する。装置識別子欄１３５ａ１には、製造装置１０の識別子（例えば、製造装置の番号）が記録されている。パラメータ識別子欄１３５ａ２には、パラメータの識別子が記録されている。閾値欄１３５ａ３には、閾値の値が記録されている。予兆時間欄１３５ａ４には、予兆時間の値（例えば、予兆日数）が記録されている。予兆パラメータ情報１３５ａを参照することで、例えば、製造装置１０−１の異常発生の予兆は、流量Ｆ１を上限の閾値ＴＨｆ１で異常発生タイミングの３日前に検知できることが分かる。
【００７２】
生成部１３５は、生成された予兆パラメータ情報１３５ａを監視部１３６へ供給する。また、生成部１３５は、有線又は無線の通信回線を介して閲覧要求をユーザ端末２０から受信すると、予兆パラメータ情報１３５ａを異常予兆解析結果としてユーザ端末２０へ送信する。これにより、予兆パラメータ情報１３５ａを、ユーザ端末２０の表示画面２０ａ上に表示でき、ユーザに知らせることができる。
【００７３】
なお、算出部１３１、抽出部１３２、第１の決定部１３３、第２の決定部１３４のそれぞれは、有線又は無線の通信回線を介して閲覧要求をユーザ端末２０から受信してもよく、閲覧要求に応じて異常予兆解析の途中結果をユーザ端末２０へ送信してもよい。
【００７４】
監視部１３６は、有線又は無線の通信回線を介してユーザ端末２０から監視要求を受信すると、製造装置１０の異常発生の予兆の検知を開始する。すなわち、監視部１３６は、予兆パラメータ情報１３５ａを生成部１３５から取得し、予兆パラメータ情報１３５ａを用いて、製造装置１０の異常発生の予兆を検知する。監視部１３６は、予兆パラメータ情報１３５ａを参照して異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータ（予兆パラメータ）を特定する。異常予兆解析サーバ１３０が取得した複数種のパラメータから予兆パラメータを取得する。監視部１３６は、予兆パラメータ情報１３５ａを参照して閾値を特定し、予兆パラメータと閾値とを比較する。閾値が上限の閾値である場合、監視部１３６は、予兆パラメータの値が閾値以下であれば、予兆なしと判断し、予兆パラメータの値が閾値を超えていれば、予兆ありと判断する。監視部１３６は、有線又は無線の通信回線を介して監視結果をユーザ端末２０へ送信する。これにより、監視結果を、ユーザ端末２０の表示画面２０ａ上に表示でき、ユーザに知らせることができる。
【００７５】
例えば、流量Ｆ１に上限の閾値ＴＨｆ１を設定し予兆の監視処理を行うことができる。流量Ｆ１が上限の閾値ＴＨｆ１を超えた時点では成膜異常には至っていないが、Ｏリングパーツの劣化が始まっており、速やかなパーツ交換を現場作業者に指示を出すことができる。この対応により、成膜異常による歩留り低下を未然に防ぐことができる。すなわち流量Ｆ１を上限の閾値ＴＨｆ１で監視することにより品質異常の予兆検知が可能である。
【００７６】
次に、異常予兆検知システム１００を半導体デバイスの製造方法に適用することについて図６〜図８を用いて説明する。図６は、異常予兆検知システム１００を適用した半導体デバイスの製造方法を示すフローチャートである。図７は、異常予兆検知システム１００による解析処理を具体的に示すフローチャートである。図８は、異常予兆検知システム１００による監視処理を具体的に示すフローチャートである。
【００７７】
例えば、異常予兆検知システム１００は、ＰＬＳ−ＤＡ解析に従った解析処理を行う（Ｓ１０）。
【００７８】
具体的には、異常予兆検知システム１００は、各製造装置１０ごとに、複数種のパラメータを収集する（Ｓ１１）。異常予兆検知システム１００は、基板に対して行われる検査の結果に基づいて異常発生タイミングを特定する。異常予兆検知システム１００は、複数種のパラメータのそれぞれの時系列的な変化特性において正常期間と異常発生期間との境界を異常発生タイミングから時間的に変化させながら、製造装置１０の正常状態から異常状態への遷移に対する複数種のパラメータのそれぞれの寄与率を算出する（Ｓ１２）。異常予兆検知システム１００は、Ｓ１２で算出された結果に基づいて、複数種のパラメータのうち境界の時間（プロセス日時）に対して製造装置１０の異常発生タイミングより前のタイミングに寄与率が極大値を有する変化を示すパラメータを抽出する（Ｓ１３）。これにより、製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータを抽出できる。異常予兆検知システム１００は、Ｓ１３で抽出されたパラメータについて、製造装置１０の異常発生の予兆を検知する閾値を決定する（Ｓ１４）。異常予兆検知システム１００は、Ｓ１３で抽出されたパラメータについて、寄与率の極大値のタイミングと異常発生タイミングとに基づいて、製造装置１０の異常発生の予兆が検知されるタイミングから異常発生タイミングまでの予兆時間（予兆日数）を決定する（Ｓ１５）。異常予兆検知システム１００は、Ｓ１３で抽出されたパラメータとＳ１４で決定された閾値とＳ１５で決定された予兆時間とに基づいて、予兆パラメータ情報１３５ａを生成する（Ｓ１６）。
【００７９】
異常予兆検知システム１００は、予兆パラメータ情報１３５ａを用いて、製造装置１０の異常発生の予兆を検知する監視処理を行う（Ｓ２０）。
【００８０】
具体的には、異常予兆検知システム１００は、予兆パラメータ情報１３５ａを参照して異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータ（予兆パラメータ）を特定し、各製造装置１０ごとに、予兆パラメータを収集する（Ｓ２１）。異常予兆検知システム１００は、予兆パラメータ情報１３５ａを参照して閾値を特定し、Ｓ２１で収集された予兆パラメータの値と閾値とを比較する（Ｓ２２）。異常予兆検知システム１００は、閾値が上限の閾値である場合、予兆パラメータの値が閾値以下であれば（Ｓ２２でＹｅｓ）、予兆なしと判断し、サンプリングタイミングまで（Ｓ２３でＮｏ）待機し、サンプリングタイミングになると（Ｓ２３でＹｅｓ）処理をＳ２１へ戻す。異常予兆検知システム１００は、予兆パラメータの値が閾値を超えていれば（Ｓ２２でＮｏ）、予兆ありと判断し、ユーザに向けて予兆ありのアラームの発報を行う（Ｓ２４）。
【００８１】
なお、予兆パラメータの閾値が下限の閾値である場合、図８のＳ２２における「≦」を「≧」に置き換えれば、図８に示すフローチャートをそのまま適用可能である。
【００８２】
そして、予兆ありのアラームの発報が行われると、ユーザにより、製造装置１０の保守（メンテナンス、修理など）が行われる（Ｓ３０）。そして、保守が施された製造装置１０を用いて、半導体デバイスを製造する（Ｓ４０）。
【００８３】
以上のように、実施形態では、異常予兆検知システム１００は、異常発生期間の境界を実際の異常発生タイミングからずらして変化させ、製造装置１０の境界前の状態から境界後の状態への遷移に対する寄与率が異常発生タイミングより前に極大となる変化を示すパラメータを抽出する。これにより、製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータ（監視項目）を抽出でき、製造装置１０の異常発生の予兆の検知を効率化できる。この結果、消耗パーツの劣化の予兆を含む製造装置１０の異常発生の予兆を検知でき、品質異常の未然防止と消耗パーツの有効活用とを両立できる。
【００８４】
また、実施形態では、異常予兆検知システム１００は、抽出されたパラメータについて、寄与率の極大値のタイミングにおけるパラメータ値に応じて、製造装置１０の異常発生の予兆を検知する閾値を決定する。例えば、異常予兆検知システム１００は、寄与率の極大値のタイミング近傍で製造装置１０の異常発生の予兆が検知されるように閾値を決定する。これにより、パラメータ値が正常範囲内に収まっているうちであってもパラメータが示す異常発生の予兆挙動をとらえることができ、パラメータを用いて異常発生の予兆を検知できる。すなわち、より早い段階で製造装置１０の異常発生を予測でき、歩留り悪化を（例えば最小限に）抑えることができる。
【００８５】
また、実施形態では、異常予兆検知システム１００は、抽出されたパラメータについて、寄与率の極大値のタイミングと異常発生タイミングとに基づいて、製造装置１０の異常発生の予兆が検知されるタイミングから異常発生タイミングまでの予兆時間を決定する。これにより、異常発生の予兆の検知されるタイミングを基準に異常発生タイミングを予測できるので、例えば異常発生タイミングの直前まで製造装置を使用でき、品質異常を未然に防止しながら消耗パーツのランニングコストをさらに低減できる。
【００８６】
なお、上記の実施形態では、パラメータが収集される時間単位（プロセス日時の単位）が１日（２４時間）単位である場合について例示されているが、パラメータが収集される時間単位は、１日（２４時間）単位より短くてもよいし、１日（２４時間）単位より長くてもよい。
【００８７】
あるいは、上記の実施形態では、正常期間と異常発生期間との境界を異常発生タイミングの前後に変化させる場合（図２の実線及び破線の白抜きの矢印参照）について例示しているが、予兆挙動をとらえるためには、正常期間と異常発生期間との境界を異常発生タイミングの前に変化させれば十分である。そのため、算出部１３１（図１参照）は、複数種のパラメータのそれぞれについて、境界を異常発生タイミングより後の方向（図２の破線の白抜きの矢印参照）に変化させずに、境界を異常発生タイミングから時間的に遡る方向（図２の実線の白抜きの矢印参照）に変化させてもよい。
【００８８】
あるいは、上記の実施形態では、境界の時間に対して異常発生タイミングより前のタイミングに寄与率が極大値を有する変化を示すパラメータＦ１，Ｆ２が２種以上存在する場合（図１０参照）に２種以上のパラメータから１つのパラメータを選択して抽出する場合について例示されているが、２種以上のパラメータのうちどのパラメータが適切であるかは、ユーザ側の監視ポリシーに依存して変わる場合がある。そのため、抽出部１３２（図１参照）は、複数種のパラメータのうち境界の時間に対して異常発生タイミングより前のタイミングに寄与率が極大値を有する変化を示す２種以上のパラメータを（監視項目の候補として）抽出してもよい。例えば、収集部１１１（図１参照）が図９に示すような変化特性２２〜２５のパラメータを収集する場合、抽出部１３２は、算出部１３１の算出結果に基づいて、図１０に示すような境界の時間（プロセス日時）に対する寄与率の変化を把握することができる。図９は、製造装置１０の状態に関するパラメータの時系列的な変化特性２１〜２５を示す図である。図１０は、例えば製造装置１０−１について境界の時間（プロセス日時）に対する寄与率の変化を示す図である。
【００８９】
すなわち、図１０の場合、パラメータＴ１，Ｐ１，Ｆ１，Ｆ２のうち、流量Ｆ１及び流量Ｆ２は、それぞれ、境界の時間（プロセス日時）に対して製造装置１０の異常発生タイミング（プロセス日時ｔａ）より前のタイミング（プロセス日時ｔａ−３、ｔａ−４）に寄与率が極大値を有する変化を示している。言い換えると、流量Ｆ１及び流量Ｆ２は、それぞれ、異常発生タイミング（プロセス日時ｔａ）より前にピークを有するような上に凸のカーブを描く変化を示す。温度Ｔ１、圧力Ｐ１は、そのような変化を示していない。そのため、図４の場合、抽出部１３２は、パラメータＴ１，Ｐ１，Ｆ１，Ｆ２のうち、流量Ｆ１及び流量Ｆ２を、製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータ（の候補）として抽出する。また、抽出部１３２は、抽出された各パラメータＦ１，Ｆ２のピーク寄与率ＰＫｆ１，ＰＫｆ２を抽出してもよい。
【００９０】
このとき、第１の決定部１３３（図１参照）は、抽出された２種以上のパラメータのそれぞれについて、製造装置１０の異常発生の予兆を検知する閾値を決定することができる。例えば、図１０に示す場合、流量Ｆ１の寄与率の極大値のタイミングは、プロセス日時ｔａ−３、すなわち異常発生タイミングｔａの３日前である。流量Ｆ２の寄与率の極大値のタイミングは、プロセス日時ｔａ−４、すなわち異常発生タイミングｔａの４日前である。第１の決定部１３３は、図９に示すような流量Ｆ１の変化特性２４においてプロセス日時ｔａ−３に予兆挙動が検知されるように、閾値ＴＨｆ１を決定する。閾値ＴＨｆ１は、例えば図９に示すように、監視上限値ＵＣＬ−３及び監視下限値ＬＣＬ−３の間の正常範囲内の値とすることができる。第１の決定部１３３は、図９に示すような流量Ｆ２の変化特性２５においてプロセス日時ｔａ−４に予兆挙動が検知されるように、閾値ＴＨｆ２を決定する。閾値ＴＨｆ２は、例えば図９に示すように、監視上限値ＵＣＬ−４及び監視下限値ＬＣＬ−４の間の正常範囲内の値とすることができる。
【００９１】
また、第２の決定部１３４（図１参照）は、抽出された２種以上のパラメータのそれぞれについて、寄与率の極大値のタイミングと異常発生タイミングとに基づいて、製造装置の異常発生の予兆が検知されるタイミングから異常発生タイミングまでの予兆時間を決定することができる。例えば図１０に示す場合、流量Ｆ１の寄与率の極大値のタイミングは、プロセス日時ｔａ−３、すなわち異常発生タイミングｔａの３日前である。流量Ｆ２の寄与率の極大値のタイミングは、プロセス日時ｔａ−４、すなわち異常発生タイミングｔａの４日前である。このとき、第２の決定部１３４は、製造装置１０の異常発生の予兆が検知されるタイミングから異常発生タイミングまでの流量Ｆ１の予兆時間（予兆日数）として３日間を決定でき、流量Ｆ２の予兆時間（予兆日数）として４日間を決定できる。
【００９２】
そして、生成部１３５（図１参照）は、例えば図１１に示すようなデータ構造を有する予兆パラメータ情報１３５ａ’を生成することができる。図１１は、予兆パラメータ情報１３５ａ’のデータ構造を示す図である。予兆パラメータ情報１３５ａ’は、製造装置１０の識別子とパラメータの識別子と閾値の値と予兆時間の値とに加えてピーク寄与率の値がさらに対応付けられた情報を含む。予兆パラメータ情報１３５ａ’は、予兆パラメータ情報１３５ａ（図５参照）に比べて、ピーク寄与率欄１３５ａ５をさらに有する。予兆パラメータ情報１３５ａ’を参照することで、例えば、製造装置１０−１の異常発生の予兆は、流量Ｆ１を上限の閾値ＴＨｆ１で異常発生タイミングの３日前に検知でき、流量Ｆ２を上限の閾値ＴＨｆ２で異常発生タイミングの４日前に検知できることが分かる。また、流量Ｆ１及び流量Ｆ２のピーク寄与率がそれぞれＰＫｆ１，ＰＫｆ２（例えば、図１０に示すようにＰＫｆ１＜ＰＫｆ２）であることが分かる。
【００９３】
これにより、ユーザ端末２０の表示画面２０ａ上で予兆パラメータ情報１３５ａ’を閲覧したユーザは、抽出された２種以上のパラメータのうちから監視ポリシーに依存して適切なパラメータを選択し、その選択指示を含めた監視要求をユーザ端末２０及び通信回線経由で監視部１３６へ送信できる。
【００９４】
例えば、寄与率の極大値が大きいパラメータを優先する監視ポリシーが採用される場合、選択指示は、寄与率の極大値が最も大きいパラメータＦ２を選択させる。これにより、異常発生タイミングより前に極大を示すパラメータのうち製造装置１０の異常発生の予兆挙動が最も顕著で監視しやすいパラメータを監視できる。
【００９５】
あるいは、寄与率の極大値のタイミングが異常発生タイミングに最も近いパラメータを優先する監視ポリシーが採用される場合、選択指示は、寄与率の極大値のタイミングが異常発生タイミングに最も近いパラメータＦ１を選択させる。これにより、異常発生タイミングより前に極大を示すパラメータのうち製造装置１０の異常発生の予兆挙動が最も異常発生タイミングに近く消耗パーツのランニングコストを低減させることに適したパラメータを監視できる。
【００９６】
あるいは、図１２に示すように、異常予兆検知システム１００ｉは、解析処理を行うためのシステム（異常予兆解析システム１００１）と監視処理を行うためのシステム（異常予兆監視システム１００２）とが別々に構成されたものであってもよい。図１２は、変形例にかかる異常予兆検知システム１００ｉの構成を示す図である。例えば、異常予兆解析システム１００１は、装置データ収集サーバ１１０、装置データデータベース１２０、及び異常予兆解析サーバ１３０ｉを有する。異常予兆解析サーバ１３０ｉは、監視部１３６を有さない点で異常予兆解析サーバ１３０（図１参照）と異なる。異常予兆監視システム１００２は、装置データ収集サーバ１１０、装置データデータベース１２０、及び監視サーバ１４０ｉを有する。装置データ収集サーバ１１０及び装置データデータベース１２０は、異常予兆解析システム１００１と異常予兆監視システム１００２とにより共有されている。監視サーバ１４０ｉは、監視部１３６ｉを有する。監視部１３６ｉの機能は、基本的に監視部１３６（図１参照）と同様である。監視部１３６ｉは、監視サーバ１４０ｉにおける回路としてハードウェア的に実現されてもよいし、監視サーバ１４０ｉ内に展開される機能モジュールとしてソフトウェア的に実現されてもよい。
【００９７】
図１２に示す異常予兆検知システム１００ｉにおいて、生成部１３５は、予兆パラメータ情報１３５ａを生成したことに応じて、有線又は無線の通信回線を介して予兆パラメータ情報１３５ａを監視部１３６ｉへ送信してもよい。あるいは、生成部１３５は、有線又は無線の通信回線を介して転送要求をユーザ端末２０から受信したことに応じて、有線又は無線の通信回線を介して予兆パラメータ情報１３５ａを監視部１３６ｉへ送信してもよい。このような異常予兆検知システム１００ｉによっても、製造装置１０の異常発生の予兆の検知に使用すべきパラメータ（監視項目）を抽出でき、製造装置１０の異常発生の予兆の検知を効率化できる。
【００９８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００９９】
１００，１００ｉ  異常予兆検知システム、１１１  収集部、１３１  算出部、１３２  抽出部、１３３  第１の決定部、１３４  第２の決定部、１３５  生成部  １３６，１３６ｉ  監視部。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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