(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の生産装置にて多品種の工業製品を行う前記生産装置の故障診断方法であって、
診断対象となる被診断生産装置と同一若しくは類似の処理を行う参照生産装置について、複数のステップを含むシーケンスからなる負荷試験のレシピにより、新品且つ正常時の特徴量の時系列データの測定を行い、該測定結果を装置情報記憶装置に装置情報データベースとして記録するステップと、
前記多品種の内の処理すべき製品について、工程管理情報記憶装置に記録された工程管理情報データベースに記載され、前記負荷試験のシーケンスに含まれるステップを含む製造工程シーケンスのレシピを読み出すステップと、
前記製造工程シーケンスのレシピに従い、前記被診断生産装置を駆動・制御し、診断用特徴量の時系列データを試験データとして測定し、該試験データをリアルタイムで出力するステップと、
前記負荷試験データに対して演算処理を行い、故障診断データを作成するステップと、
該故障診断データと、前記装置情報データベースとを用いて、前記被診断生産装置の故障診断を行うステップ
とを含み、前記参照生産装置には、異なる生産ライン若しくは異なる工場における複数の前記参照生産装置が含まれることを特徴とする生産装置の故障診断方法。
【請求項２】
前記負荷試験のシーケンスには、前記被診断生産装置の正常プロセス条件の５〜３０倍の負荷をかける時間領域のステップを有することを特徴とする請求項２記載の生産装置の故障診断方法。
【請求項３】
前記負荷試験のシーケンスは、時間軸上、段差関数的負荷をなす複数のステップを含むことを特徴とする請求項２記載の生産装置の故障診断方法。
【請求項４】
前記負荷試験のシーケンスは、時間軸上、矩形波関数的負荷をなす複数のステップを含むことを特徴とする請求項２記載の生産装置の故障診断方法。
【請求項５】
前記装置情報記憶装置には、複数の前記参照生産装置の測定結果が蓄積されていることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の生産装置の故障診断方法。
【請求項６】
前記試験データに対して演算処理を行い作成される故障診断データは、前記診断用特徴量の時系列データの平均値、標準偏差値、工程能力指数（Ｃｐ）値、かたよりを評価した工程能力指数（Ｃｐｋ）値、上方管理限界線（ＵＣＬ）値、下方管理限界線（ＬＣＬ）値、時間に対する自己共分散、空間に対する自己共分散からなるグループの少なくとも１であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の生産装置の故障診断方法。
【請求項７】
前記装置情報記憶装置には、前記参照生産装置の正常時の特徴量の時系列データから作成されたマハラノビス空間が記録され、該マハラノビス空間を基礎として、前記診断用特徴量の時系列データのマハラノビス距離を算出することにより、前記被診断生産装置の故障診断を行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の生産装置の故障診断方法。
【請求項８】
同一の生産装置にて多品種の工業製品を行う前記生産装置の故障診断システムであって、
被診断生産装置と、
該被診断生産装置の診断用特徴量の時系列データを測定し、リアルタイムで出力する特徴量センサと、
前記被診断生産装置をリアルタイムで駆動・制御するリアルタイムコントローラと、
前記診断用特徴量センサの出力をリアルタイムで受け、該出力に対してリアルタイムで演算処理を行い故障診断データを作成し、前記被診断生産装置の故障をリアルタイムで判定する故障リアルタイム判定モジュールと、
前記被診断生産装置と同一若しくは類似の処理を行う参照生産装置について、複数のステップを含むシーケンスからなる負荷試験のレシピにより、新品且つ正常時の特徴量の時系列データの測定を行い、前記正常時の特徴量のデータを装置情報データベースとして記録した装置情報記憶装置と、
前記多品種の内の処理すべき製品について、前記被診断生産装置を駆動・制御するための、前記負荷試験のシーケンスに含まれるステップを含む製造工程シーケンスのレシピを含む工程管理情報データベースを記録し、前記前記製造工程シーケンスのレシピを前記リアルタイムコントローラに出力する工程管理情報記憶装置
とを含み、前記参照生産装置には、異なる生産ライン若しくは異なる工場における複数の前記参照生産装置が含まれることを特徴とする生産装置の故障診断システム。
【請求項９】
前記装置情報記憶装置には、前記参照生産装置及び前記被診断生産装置の正常時の特徴量の時系列データから作成されたマハラノビス空間が記録されていることを特徴とする請求項８記載の生産装置の故障診断システム。
【請求項１０】
前記故障リアルタイム判定モジュールは、前記マハラノビス空間と前記故障診断データとからマハラノビス距離を算出することにより、前記被診断生産装置の故障診断を行うことを特徴とする請求項９記載の生産装置の故障診断システム。
【請求項１１】
前記被診断生産装置は、
真空排気可能な反応室と、
該反応室内を減圧状態にする排気ポンプ系と、
前記反応室内に反応性のガスを導入するガス供給制御系
とを備え、前記特徴量センサは、前記排気ポンプ系の特徴量の時系列データを測定することを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の生産装置の故障診断システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生産装置の故障診断技術に係り、特に、生産装置を上位から製造工程として管理し、生産装置をネットワーク等を用いて制御するグループコントローラ、ＣＩＭによる故障診断方法及び故障診断システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の半導体デバイスの製造工程において、半導体製造装置の予期せぬ故障は、故障からの復帰に要する予期せぬ生産中断による、半導体製造装置の稼働率からの観点からの製造コストの増大だけでなく、特に、製造工程途中で生じる故障は、被処理基体である半導体デバイスへの欠陥増加や、廃棄による歩留り低下を招き、直接的に製造コストを増大させている。
【０００３】
半導体製造装置の中には、故障や寿命を前提に運営されているものもあり、例えば、排気ポンプ系であるドライポンプやメカニカルブースターポンプなどは、定期的にオーバーホールしたり、交換したりしている。その時、製造工程途中での閉塞、回転機構の停止などによる、被処理基体としての半導体デバイスにとっては致命的な故障を避けるために、経験的に予想される寿命から余裕を持って、早めに交換するのが通常である。しかし、これは、メンテナンスのコストの増加という点では、得策ではない。
【０００４】
又、半導体製造装置の故障は、必ずしも再現性の高いものではなく、平均的な寿命の予測から外れて、成膜途中に故障が生じる場合もある。
【０００５】
前述のような問題に対して、装置寿命の限界まで用いることで、メンテナンスコストを最小にし、且つ、予期せぬ故障を防ぐ手段として、平均寿命以外の予測手段として、排気ポンプ系の温度や、消費電流の値を常に監視して、それに閾値を設け、ある設定値以上の温度、電流値を示した場合に、警報を発して排気ポンプ系のメンテナンスとするなどの手段がとられることが、しばしばある。但し、これは、その半導体製造装置が限定された状態で、ある定常状態で用いられている場合には、その定常状態での温度、電流等の典型的な値、例えば、時間平均値を元に閾値を設定することが可能であるが、多品種の半導体デバイスの生産に対応する場合は、同一の半導体製造装置にて多品種のそれぞれの製造工程に対応するため、要求される工程条件もまちまちであり、半導体製造装置の故障を予測する基準とする閾値を一義に決定出来ないという問題がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、多品種の工業製品の生産に対応する場合に、同一の生産装置にて多品種の工業製品のそれぞれの製造工程に対応するため、要求される工程条件もまちまちであり、生産装置の故障を予測する基準とする閾値を一義に決定出来ないという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記問題を鑑み、同一の生産装置にて多品種の工業製品のそれぞれの製造工程に対応した場合であっても、故障診断を自動的に対応出来る生産装置の故障診断方法、及び生産装置の故障診断システムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の第１の特徴は、（イ）診断対象となる被診断生産装置と同一若しくは類似の処理を行う参照生産装置について、特徴量の時系列データの測定を行い、この測定結果を装置情報記憶装置に装置情報データベースとして記録するステップ；（ロ）工程管理情報記憶装置に記録された工程管理情報データベースに記載されたレシピを読み出すステップ；（ハ）このレシピに従い、被診断生産装置を駆動・制御し、特徴量の時系列データを試験データとして測定し、この試験データをリアルタイムで出力するステップ；（ニ）試験データに対して演算処理を行い、故障診断データを作成するステップ；（ホ）この故障診断データ；（装置情報データベースとを用いて、被診断生産装置の故障診断を行うステップとを含む生産装置の故障診断方法であることを要旨とする。ここで、「被診断生産装置」及び「参照生産装置」としては、半導体製造装置、化学プラント用製造装置、鉄鋼プラント用製造装置等が該当する。特に反応性のガスを真空排気するＬＰＣＶＤ装置やドライエッチング装置、イオン注入装置等の半導体製造装置に好適である。
【０００９】
本発明の第１の特徴によれば、工程毎に生じる生産装置の状態の多種のバリエーションを生産装置や、そのグループコントローラや工場を管理するコンピュータ統合生産（Computer Integrated Manufacturing：以下において［ＣＩＭ］という。）の中にデータベースを構築することで、そのバリエーションに応じた閾値を与えうる故障診断方法を提供出来る。又、単に、その測定値が閾値を越える越えないという判断にとどまらず、その時系列データから選られる時間的平均値や標準偏差、自己共分散や、自己相関関数など故障診断データを判断に用いることによって、時系列データの変化をより容易に察知したり、複数の測定系からなる複数の時系列データの相互共分散やマハラノビス距離から自動的に判別する確度の高い故障診断方法を提供出来る。又、単にデータベースとして時系列データを取るだけでなく、製造プロセスとは別に、特定の負荷を掛けるプロセスを自動的に行うなど、装置制御をも積極的に行うことで、取得する時系列の変量を増やして、多変量を解析することで故障診断の確度を上げることも可能である。
【００１０】
本発明の第１の特徴において、レシピは、例えば、負荷試験シーケンスのレシピとすれば良い。この負荷試験シーケンスは、被診断生産装置の正常プロセス条件の５〜３０倍、例えば１０倍程度の負荷をかける時間領域を有することが好ましい。又、この負荷は、時間軸上、段差関数的負荷、若しくは矩形波関数的負荷とすることが好ましい。
【００１１】
なお、装置情報記憶装置には、複数の参照生産装置の測定結果が蓄積されているようにしても良い。この場合、装置情報記憶装置には、異なる生産ライン若しくは異なる工場における複数の参照生産装置の測定結果が蓄積されるように出来る。
【００１２】
本発明の第１の特徴において、試験データに対して演算処理を行い作成される故障診断データは、特徴量の時系列データの平均値、標準偏差値、工程能力指数（Ｃｐ）値、かたよりを評価した工程能力指数（Ｃｐｋ）値、上方管理限界線（ＵＣＬ）値、下方管理限界線（ＬＣＬ）値、時間に対する自己共分散、空間に対する自己共分散からなるグループの少なくとも１であることが好ましい。更に、装置情報記憶装置には、参照生産装置の正常時の特徴量の時系列データから作成されたマハラノビス空間が記録され、このマハラノビス空間を基礎として、特徴量の時系列データのマハラノビス距離を算出することにより、被診断生産装置の故障診断を行うことが好ましい。
【００１３】
本発明の第２の特徴は、（イ）被診断生産装置；（ロ）この被診断生産装置の特徴量の時系列データを測定し、リアルタイムで出力する特徴量センサ；（ハ）被診断生産装置をリアルタイムで駆動・制御するリアルタイムコントローラ；（ニ）特徴量センサの出力をリアルタイムで受け、この出力に対してリアルタイムで演算処理を行い故障診断データを作成し、被診断生産装置の故障をリアルタイムで判定する故障リアルタイム判定モジュール；（ホ）被診断生産装置と同一若しくは類似の処理を行う参照生産装置について測定された特徴量のデータを装置情報データベースとして記録した装置情報記憶装置；（ヘ）被診断生産装置を駆動・制御するためのレシピを含む工程管理情報データベースを記録し、レシピをリアルタイムコントローラに出力する工程管理情報記憶装置とを含む生産装置の故障診断システムであることを要旨とする。例えば、レシピは、被診断生産装置を駆動・制御するための製造工程シーケンスのレシピ、及び／又は負荷試験シーケンスのレシピ等が使用可能である。
【００１４】
本発明の第２の特徴によれば、工程毎に生じる生産装置の状態の多種のバリエーションを生産装置や、そのグループコントローラや工場を管理するＣＩＭの中にデータベースを構築することで、そのバリエーションに応じた閾値を与えうる生産装置の故障診断システムを構築することが出来る。又、単に、その測定値が閾値を越える越えないという判断にとどまらず、その時系列データから選られる時間的平均値や標準偏差、自己共分散や、自己相関関数など特徴量を判断に用いることによって、時系列データの変化をより容易に察知したり、複数の測定系からなる複数の時系列データの相互共分散やマハラノビス距離から自動的に判別する確度の高い生産装置の故障診断システムを提供することが出来る。又、単にデータベースとして時系列データを取るだけでなく、製造プロセスとは別に、特定の負荷を掛けるプロセスを自動的に行うなど、装置制御をも積極的に行うことで、取得する時系列の変量を増やして、多変量を解析することで故障診断の確度を上げることも可能である。
【００１５】
本発明の第２の特徴において、装置情報記憶装置には、参照生産装置及び被診断生産装置の正常時の特徴量の時系列データから作成されたマハラノビス空間が記録されていることが好ましい。又、故障リアルタイム判定モジュールは、マハラノビス空間と故障診断データとからマハラノビス距離を算出することにより、被診断生産装置の故障診断を行うことが好ましい。なお、被診断生産装置は、例えば、真空排気可能な反応室と、この反応室内を減圧状態にする真空ポンプ系と、反応室内に反応性のガスを導入するガス供給制御系とを備えるようにし、特徴量センサは、真空ポンプ系の特徴量の時系列データを測定することが好ましい。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態に係る生産装置の故障診断システムとして、半導体製造工程におけるシリコン窒化膜（Ｓｉ3Ｎ4膜）の減圧化学気相成長（ＬＰＣＶＤ）装置５とそれを制御管理するＣＩＭ装置１からなるシステムを図１に挙げて説明する。図１に示すように、このＬＰＣＶＤ装置（被診断生産装置）５は、真空排気可能な密閉構造をした反応室５２１を有し、反応室５２１の排気側には真空配管が接続され、真空配管の排気側に、固体の反応副生成物を捕集するために、水冷による冷却板をもつ水冷式トラップ１７が接続されている。水冷式トラップ１７の排気側には他の真空配管が接続され、この他の真空配管の排気側に圧力制御弁１５が接続されている。そして、この圧力制御弁１５の排気側に更に他の真空配管が接続され、この更に他の真空配管の排気側に反応室５２１の内部を排気するためのメカニカルブースターポンプ１８とドライポンプ１９とを直列接続した排気ポンプ系が接続されている。圧力制御弁１５は必要に応じて反応室５２１と排気ポンプ系（１８，１９）とを分離し、排気コンダクタンスを調整する。一方、反応室５２１には、複数のガス配管が接続され、このガス配管は、それぞれマスフローコントローラ５１１，５１２，５１３，５１４，・・・・・に接続されている。マスフローコントローラ５１１，５１２，５１３，５１４，・・・・・によって、ガス供給制御系７が構成され、このガス供給制御系７には、工場側ガス供給系６から所定のガスが供給される。つまり、反応室５２１に導入される種々の原料ガス（ソースガス）及びキャリアガスは、ガス供給制御系７のマスフローコントローラ５１１，５１２，５１３，５１４，・・・・・によって、その流量が制御される。そして、ガス供給制御系７で制御された原料ガス等は、ガス配管を通って一定の減圧化の反応室５２１に導入される。反応室５２１の内部の温度は、加熱体と温度測定器からなる加熱装置５２２によって制御される。
【００１８】
減圧ＣＶＤ法によるシリコン窒化膜の成膜は、減圧下でシリコンソースとしてジクロロシラン（ＳｉＨ2Ｃｌ2）ガスがマスフローコントローラ５１１を介して導入され、窒化種としてアンモニア（ＮＨ3）ガスがマスフローコントローラ５１２を介して導入され、これらのガスは、８００℃程度で化学反応し、被処理半導体基板１３上にシリコン窒化膜を成膜する。マスフローコントローラ５１３は、反応室５２１に導入される窒化ガスを制御する。８００℃におけるジクロロシラン（ＳｉＨ2Ｃｌ2）ガスとアンモニア（ＮＨ3）ガスとの化学反応は、シリコン窒化物を生成するとともに、反応副生成物として塩化アンモニウム（ＮＨ4Ｃｌ）ガス及び水素（Ｈ2）ガスを発生する。水素は気体であり、ＬＰＣＶＤ装置５に使用する排気ポンプ系（１８，１９）によって排気される。一方，塩化アンモニウムは、生成時においては、反応炉内が８００℃程度の高温下及び数１００Ｐａ若しくはサブ数１００Ｐａ以下の減圧下であるために、気体状である。通常，減圧ＬＰＣＶＤ装置５には、図１に示すように、固体の反応副生成物を捕集する水冷式トラップ１７がＬＰＣＶＤ装置５と排気ポンプ系（１８，１９）との間に設置されている。水冷式トラップ１７は、副生成物である塩化アンモニウムが圧力調整弁１５や排気ポンプ系（１８，１９）に付着する量を減少させる役割をしている。排気ポンプ系（１８，１９）を通った原料ガス（ソースガス）や、反応生成ガスは、排ガス除外処理装置７によって除害されるようになっている。排ガス除外処理装置７は、吸着、又は化学反応によって、排気ポンプ系（１８，１９）から排出される有害な成分を除去する。
【００１９】
反応室５２１の内部の圧力は、反応室５２１に接続された圧力計１４によって測定される。圧力計１４としては、キャパシタンスマノメータやピラニゲージ等が使用可能である。圧力調整弁１５は、圧力制御系１６が接続され、圧力計１４によって測定された圧力測定値と反応室制御系５２から指令される設定圧力値との差異から、そのコンダクタンスを調整し、反応室５２１の内部の圧力を設定値に到達させ、この設定値に維持させる。
【００２０】
圧力調整弁１５の調整状態を表す開度は、ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３にリアルタイムに出力される。又、メカニカルブースターポンプ１８には、振動計３１、温度計３２及び電流計３３と、出口部にある排気圧計３４が取り付けられている。電流計３３は、メカニカルブースターポンプ１８を回転させるために消費している電流を測定する。振動計３１、温度計３２、電流計３３及び排気圧計３４の測定値は、ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３に出力される。又、ドライポンプ１９にも同様に、振動計３５、温度計３６、及び電流計３７が取り付けられている。電流計３７は、ドライポンプ１９を回転させるために消費している電流を測定する。振動計３５、温度計３６、及び電流計３７の測定値は、ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３に出力されている。ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３は、ＬＰＣＶＤ装置リアルタイムコントローラ５３１とＣＰＵ５３２を備えている。ＬＰＣＶＤ装置リアルタイムコントローラ５３１は、ガス供給制御系７、加熱装置５２２や圧力制御系１６を総括制御する。ＣＰＵ５３２は、故障リアルタイム判定モジュール５３３を備え、故障リアルタイム判定モジュール５３３は、故障診断のための計算をリアルタイムに行う。故障リアルタイム判定モジュール５３３は、圧力計１４、圧力制御系１６からの圧力調整弁１５の開度や、メカニカルブースターポンプ１８に取り付けられた振動計３１、温度計３２、電流計３３や排気圧計３４、ドライポンプ（メインポンプ）に取り付けられた振動計３５、温度計３６、電流計３７の出力を時系列データとして記憶する。更に、故障リアルタイム判定モジュール５３３は、圧力制御系１６、振動計３１，３５、温度計３２，３６、電流計３３，３７、排気圧計３４等の特徴量センサの出力をリアルタイムで受け、これらの出力に対してリアルタイムで演算処理を行い故障診断データを作成する。例えば、特徴量の時系列データの平均値、標準偏差値、工程能力指数（Ｃｐ）値、かたよりを評価した工程能力指数（Ｃｐｋ）値、上方管理限界線（ＵＣＬ）値、下方管理限界線（ＬＣＬ）値、時間に対する自己共分散、空間に対する自己共分散等を計算する。ここで、工程能力指数Ｃｐは、上限規格をＳｕ、下限規格をＳｌ、平均値をｘ、標準偏差をσとすると、規格の種類により、両側規格では、
Ｃｐ＝（Ｓｕ−Ｓｌ）／６σ          ・・・・・(1)
となり、片側規格（上限規格）では、
Ｃｐ＝（Ｓｕ−ｘ）／３σ            ・・・・・(２)
となり、片側規格（下限規格）では、
Ｃｐ＝（ｘ−Ｓｌ）／３σ            ・・・・・(３)
で与えられる。工程能力指数Ｃｐｋは、かたより度Ｋを用いて、以下のように、両側規格の場合のみに定義される：
Ｃｐｋ＝（１−Ｋ）Ｃｐ              ・・・・・(４)
Ｋ＝│(Ｓｕ＋Ｓｌ)／２−ｘ│／((Ｓｕ−Ｓｌ)／２)  ・・・・・(５)
そして、故障リアルタイム判定モジュール５３３は、これらの故障診断データから、排気ポンプ系（１８，１９）が健全であるか、故障の直前であるかをリアルタイムに判別する。更に、その判別によって、ＬＰＣＶＤ装置リアルタイムコントローラ５３１に警報又は、停止シーケンスの始動を指示する。
【００２１】
図１に示すＬＰＣＶＤ装置５は、複数の半導体製造装置の生産管理を行うＣＩＭ装置１に接続され、このＣＩＭ装置１よって動作が制御されている。ＣＩＭ装置１は、ホストコンピュータ１０１，工程管理情報記憶装置１０２及び装置情報記憶装置１０３を少なくとも含む。ホストコンピュータ１０１，工程管理情報記憶装置１０２及び装置情報記憶装置１０３はバス１０５で接続されている。又、バス１０５には、入出力インターフェイス１０４が接続され、入出力インターフェイス１０４を介して、ＬＰＣＶＤ装置５とＣＩＭ装置１とが情報を交換する。図示を省略しているが、実際にはインターネット若しくはＬＡＮ等の情報ネットワークを介して、ＬＰＣＶＤ装置５とＣＩＭ装置１とが互いに接続される。工程管理情報記憶装置１０２は、被処理半導体基板１３の処理される工程条件や成膜レシピなど工程情報を管理する工程管理データベースを有する。ＬＰＣＶＤ装置リアルタイムコントローラ５３１は、工程管理情報記憶装置１０２から、成膜レシピ、ポンプ負荷用の試験レシピを入力し、それをリアルタイムに解釈して、ガス供給制御系７、加熱装置５２２や圧力制御系１６を総括制御する。装置情報記憶装置１０３は、ＬＰＣＶＤ装置５や排気ポンプ系（１８，１９）に取り付けられた測定器の出力値を、各成膜条件における各段階での状態別に整理して記録した装置情報データベースを有する。装置情報記憶装置１０３に記録された測定器の出力データは、工程管理情報記憶装置１０２にある、その製品のその該当する膜を成膜した条件毎に、又は、類似した条件毎に分類・整理されて記録されている。又、ＬＰＣＶＤ装置５を含む工場内外でネットワークに接続されている同様な参照用半導体製造装置（ＬＰＣＶＤ装置）からも、同じく、それぞれの測定器からの出力がそれぞれの装置の主制御装置を通じて、装置情報記憶装置１０３に記録される。故障リアルタイム判定モジュール５３３は、統計的特徴量である時間平均や標準偏差、自己共分散を得ると共に、測定値とその特徴量からなる多変量を、装置情報記憶装置１０３に記憶されたマハラノビス空間（規準空間）からマハラノビス距離を得て、排気ポンプ系（１８，１９）が健全であるか、故障の直前であるかをリアルタイムに判別する。
【００２２】
図２に示すフローチャートに従い、本発明の第１の実施の形態に係る生産装置の故障診断方法を説明する。図２に示すフローチャートは、排気ポンプ系（１８，１９）を新たに導入した場合の故障診断方法を示す。
【００２３】
（イ）先ず、作業者は、ステップＳ１０１において、新たな排気ポンプ系（１８，１９）として、メカニカルブースターポンプ１８とドライポンプ１９の新品をそれぞれＬＰＣＶＤ装置５の取り付ける。次に、作業者は、ステップＳ１０２において、ＬＰＣＶＤ装置５の排気ポンプ系（１８，１９）が新品になった情報をＣＩＭ装置１に接続された任意の端末から入力する。
【００２４】
（ロ）新品になった情報が入力されると、ステップＳ１１１において、ＣＩＭ装置１の装置情報記憶装置１０３に記録された装置情報データベースは、ＬＰＣＶＤ装置５での今までの排気ポンプ系（１８，１９）の累積稼働時間をゼロにリセットし、稼働時間の積算を開始する。
【００２５】
（ハ）更に、ＣＩＭ装置１は、ステップＳ１１２において、排気ポンプ系（１８，１９）の初期の状態を調べるために、排気ポンプ系（１８，１９）の負荷試験を行うことを工程管理情報記憶装置１０２に指示する。そして、ステップＳ１１３において、工程管理情報記憶装置１０２から、４つのステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４からなるポンプ負荷試験のレシピをＬＰＣＶＤ装置５のＬＰＣＶＤ装置主制御系５３に出力し、そのレシピで実行を開始することを指示する。図３に負荷試験の概要をシーケンス図にして示した。
【００２６】
（ニ）ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３は、ステップＳ１２１において、負荷試験シーケンスのレシピの４つのステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４毎に、ＬＰＣＶＤ装置リアルタイムコントローラ５３１に出力する。更に、ステップＳ１２２において、出力された負荷試験シーケンスのレシピに従い、各々のステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４毎に、ガス供給制御系７、排気ポンプ系（１８，１９）と圧力制御弁１５を制御する。
【００２７】
（ホ）その間、ステップＳ１３１において、振動計３１，温度計３２，電流計３３，振動計３５，温度計３６、電流計３７，排気圧計３４は、それぞれのステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４毎に測定し、これらの測定値をリアルタイムにＬＰＣＶＤ装置主制御系５３の故障リアルタイム判定モジュール５３３に出力し続ける。
【００２８】
（ヘ）それぞれのステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４毎に測定された各測定器３１，３２，・・・・・，３７による測定値を故障リアルタイム判定モジュール５３３が入力すると、ステップＳ１２３において、故障リアルタイム判定モジュール５３３は、測定値の１０秒間の時系列データとして記録し、且つ、時間平均や、時間分散、自己共分散や、温度、振動が負荷を掛けられて安定するまでの時定数などの特徴量を同時に算出する。そして、算出結果を、装置情報記憶装置１０３に出力する。即ち、ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３からは、記録された元の時系列データに加えて、算出された特徴量も、装置情報記憶装置１０３に出力され、装置情報記憶装置１０３に記録される。
【００２９】
（ト）装置情報記憶装置１０３では、ステップＳ１１４において、今までに記録された全てのデータ列を多変量として、マハラノビス空間を規定する分散共分散の逆行列を算出されている。更に、今回の結果から、今回の新品の排気ポンプ系（１８，１９）のマハラノビス距離をそれぞれのステップにおいて計算し、全てのステップにおいて、健全であるかどうかを確認する。同時に、健全な群に含まれる場合は、今回のデータを加えて、改めて、マハラノビス空間を作成する。又、各々の測定値と特徴量、即ち、各変量の平均値と標準偏差より、平均値に対して、標準偏差値の３倍の幅をもって、その上限と下限、即ち上方管理限界線（ＵＣＬ）と下方管理限界線（ＬＣＬ）を閾値として、それを越えた場合は異常、即ち故障と判断する規準を計算する。
【００３０】
（チ）この後に、ステップＳ１１４において、通常のＬＰＣＶＤ装置５の使用を開始し、通常使用時における製造工程を開始する。
【００３１】
図３は、ステップＳ１１３において指示する４つのステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４からなるポンプ負荷試験のレシピを示す。
【００３２】
（ａ）先ず、ステップＳ１では、排気ポンプ系（１８，１９）が始動される。但し、反応室５２１からのゲートバルブである圧力制御弁１５は全閉であり、排気ポンプ系（１８，１９）には、気体が流れ込まない状態を１０秒間維持する。
【００３３】
（ｂ）ステップＳ２では、圧力制御弁１５を、同じく、１０秒間の間に、開度を調整しながら、直線的に１００％まで、開けていく。この時、反応室５２１が、大気圧から、０．１Ｐａ以下くらいまで排気され、大気が排気ポンプ系（１８，１９）に流れ込む。その際、排気ポンプ系（１８，１９）への負荷が増し、排気ポンプ系（１８，１９）の振動が増大する。更には、気体の圧縮などによって排気ポンプ系（１８，１９）の温度も上昇し、排気ポンプ系（１８，１９）が消費する電力の増加とともに、排気ポンプ系（１８，１９）のモーター駆動電流も上昇する。
【００３４】
（ｃ）ステップＳ３は、反応室５２１内部の排気が終了して、気密リーク以外のガスの流入はなく、排気ポンプ系（１８，１９）としては、ステップＳ１に近い状態である。
【００３５】
（ｄ）ステップＳ４は、１０ＳＬＭの窒素をマスフローコントローラ５１４を通して、段差関数的に、０ＳＬＭから１０ＳＬＭまで、一気に流す。その時、排気ポンプ系（１８，１９）の１０秒間で振動の増大や、温度上昇を測定する。ＬＰＣＶＤ装置５では、通常では、１ＳＬＭ程度のアンモニアガスが流れる程度である。つまり、このステップＳ４は、通常の５〜３０倍、例えば１０倍程度の気体を排気ポンプ系（１８，１９）に流し込む、加速試験に等価な状況にする。排気ポンプ系（１８，１９）の振動や温度上昇を大きくして、測定器の実質的な感度を上げると共に、排気ポンプ系（１８，１９）に対する負荷のかけ方をコントロールすることで、その負荷の開始直後から排気ポンプ系（１８，１９）が安定するまでの時定数の測定を容易にする。
【００３６】
製造工程に排気ポンプ系（１８，１９）を通常に使用している場合の、本発明の第１の実施の形態に係る生産装置の故障診断方法を、図４〜図６に示すフローチャートで説明する。
【００３７】
（イ）先ず、ステップＳ２０１において、工程管理情報記憶装置１０２に記録された工程管理データベースを用いて、ＬＰＣＶＤ装置５を用いて、次に成膜する製品を、現在の待ち行列より、自動的に指定する。更に、ステップＳ２０２において、それに必要な製造工程シーケンスのレシピをＬＰＣＶＤ装置主制御系５３に出力して、レシピの実行を指示する。
【００３８】
（ロ）ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３には、図７で示したようなレシピが出力される。ステップＳ３０１において、ＬＰＣＶＤ装置リアルタイムコントローラ５３１は、各段階毎のレシピを入力する。そして、ＬＰＣＶＤ装置リアルタイムコントローラ５３１は、ステップＳ３０１において、製造工程シーケンスのレシピに従い、ＬＰＣＶＤ装置５を制御していく。
【００３９】
（ハ）その間、ステップＳ４０１において、振動計３１，温度計３２，電流計３３，振動計３５，温度計３６、電流計３７，排気圧計３４は、図７に示すそれぞれのステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，・・・・・，Ｓ３，Ｓ１毎に測定し、これらの測定値をリアルタイムにＬＰＣＶＤ装置主制御系５３の故障リアルタイム判定モジュール５３３に出力し続ける。
【００４０】
（ニ）図７に示したように、成膜シーケンスにおいても、排気ポンプ系（１８，１９）を稼働開始したときに行った負荷試験の時と、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３に相当する同様な状態になる時がある。ステップＳ３０３においては、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３に相当する状態毎に分類して、各測定値から、時間平均値、時間微分値、自己共分散など、特徴量をリアルタイムで算出する。
【００４１】
（ホ）一方、工程管理情報記憶装置１０２の工程管理データベースより、製造工程シーケンスにステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３に相当する状態が含まれることが確認されると、ステップＳ２０３において、装置情報記憶装置１０３に記録された装置情報データベースから、負荷試験の結果を含む装置情報データベース上の時間平均値と分散共分散とをＬＰＣＶＤ装置主制御系５３に出力する。装置情報データベースは、更に、ステップＳ２０３において、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３における異常を判断するそれぞれの特徴量の閾値を、故障リアルタイム判定モジュール５３へ出力する。
【００４２】
（ヘ）故障リアルタイム判定モジュール５３は、ステップＳ３０４において、各測定器３１，３２，・・・・・，３７から出力される測定値とそれから算出される特徴量からなる多変量を、装置情報データベースから与えられた平均値と分散共分散の逆行列により、マハラノビス距離を算出する。
【００４３】
（ト）故障リアルタイム判定モジュール５３３は、ステップＳ３０５において、各測定器３１，３２，・・・・・，３７から出力される測定値とそれから算出される特徴量が、成膜シーケンスの各状態において、各変量が閾値であるＵＣＬやＬＣＬを越えていないかを判断する。更に、故障リアルタイム判定モジュール５３３は、ステップＳ３０５において、全部の変量からなるマハラノビス距離が、例えば、８を閾値として、それを越えていないかどうかをリアルタイムで判断する。
【００４４】
（チ）異常が無い場合は、ステップＳ２０７に進み、装置情報記憶装置１０３に各変量の値が記録され、ＵＣＬやＬＣＬ、分散共分散などが再計算される。又、負荷試験にはなかった、成膜ステップにおける各測定器３１，３２，・・・・・，３７の測定値による変量も新たなデータ列として記録され、その成膜条件毎に分類される。成膜ステップにおける変量からも、負荷試験におけるステップＳ１からＳ４と同様に、閾値やマハラノビス空間が作成されて記録される。そして、ステップＳ２０８に進み、通常のＬＰＣＶＤ装置の使用を開始する。
【００４５】
（リ）もし、ステップＳ３０５の判断において、閾値を越えた場合は、ステップＳ５０１に進み、作業者にポンプの異常があることを警報で知らせる。更に、ステップＳ２０５に進み、初期の負荷試験開始を、工程管理情報記憶装置１０２の工程管理データベースに指示する。そして、ステップＳ２０６で、この製造工程のレシピが終了後に自動的に、ポンプを交換した時に行った図３で示した負荷試験のシーケンスのレシピを、ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３に出力し、レシピ実行を指示する。そして、ステップＳ３０６で、負荷試験を開始する。負荷試験を開始すると、ステップＳ４０２において、振動計３１，温度計３２，電流計３３，振動計３５，温度計３６、電流計３７，排気圧計３４は、図３に示すそれぞれのステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４毎に測定し、これらの測定値をリアルタイムにＬＰＣＶＤ装置主制御系５３の故障リアルタイム判定モジュール５３３に出力し続ける。故障リアルタイム判定モジュール５３３は、ステップＳ３０７において、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４に相当する状態毎に分類して、各測定値から、時間平均値、時間微分値、自己共分散など、特徴量をリアルタイムで算出する。更に、ステップＳ３０７において、各測定器３１，３２，・・・・・，３７から出力される測定値とそれから算出される特徴量からなる多変量を、装置情報データベースから与えられた平均値と分散共分散の逆行列により、マハラノビス距離を算出する。
【００４６】
（ヌ）故障リアルタイム判定モジュール５３３は、ステップＳ３０８において、各測定器３１，３２，・・・・・，３７から出力される測定値とそれから算出される特徴量が、が閾値を越えていないかを判断する。更に、故障リアルタイム判定モジュール５３３は、ステップＳ３０８において、全部の変量からなるマハラノビス距離が、閾値を越えていないかどうかをリアルタイムで判断する。
【００４７】
（ル）もし、ステップＳ３０８において、負荷試験の結果が閾値を越えると判断されれば、ステップＳ５０２に進み、排気ポンプ系（１８，１９）の故障が非常に近いと判断し、新たな排気ポンプ系への交換が作業者に指示される。一方、異常が無い場合は、初めに戻り、通常のＬＰＣＶＤ装置の使用を開始する。
【００４８】
上記の説明では、ＬＰＣＶＤ装置５という特定の装置からの測定値のみから判断しているが、ＣＩＭ装置１に接続された同種のＬＰＣＶＤ装置５であれば、その閾値や、マハラノビス空間を共有することで、データの数の少なさを補完することが出来る。それは、又異なるＣＩＭ装置１によって制御管理される他の製造会社、工場ともデータを共有することも有効である。又、逆に、全てのデータベースの機能をＬＰＣＶＤ装置５の内部に設置することで、他のＬＰＣＶＤ装置５とのデータの共有は出来ないが、ネットワーク上のデータのやり取りに要する時間を短縮出来るため、より俊敏なリアルタイムでのデータの更新、又、故障判断を行うことが出来る。
【００４９】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態に係る生産装置の故障診断システムとして、第１の実施の形態と同様に、図１に示す半導体製造工場におけるシリコン窒化膜のＬＰＣＶＤ装置とそれを管理するＣＩＭ装置１からなるシステムについて説明する。本発明の第２の実施の形態に係る生産装置の故障診断方法は、反応室５２１からの排気配管とその水冷式トラップ１７の寿命を管理する場合を説明する。
【００５０】
ＬＰＣＶＤ装置５において、アンモニアガスとジクロロシランを用いたシリコン窒化膜の成膜を行う場合には、その副生成物として、主に塩化アンモニウムが生成される。塩化アンモニウムは、常温常圧にて固体であり、排気ポンプ系（１８，１９）や、圧力調整弁１５に付着して回転を止めたりすることで、故障を生じる原因となる。この為、図１のように、水冷式トラップ１７を排気ポンプ系（１８，１９）や圧力調整弁１５よりも反応室５２１側に設けている。但し、この水冷式トラップ１７が閉塞するまで、塩化アンモニウムが捕獲されると、排気コンダクタンスを失い、成膜に必要な低い圧力を維持出来ないなどの不具合が発生する。これを防止するには、洗浄や交換というメンテナンスが必要である。しかし、第１の実施形態と同じく、図１に記載の故障診断システムを用いることで、水冷式トラップ１７の交換、洗浄などのメンテナンスの時を正確に判断することが可能となる。
【００５１】
図７に示した製造工程の成膜シーケンスにて、水冷式トラップ１７の故障診断について説明する。最初の状態から、反応室５２１を排気するために、圧力制御弁１５の開度が全閉の状態である０％から１００％まで、反応室制御系５２に制御されて時間に対して一次に一定の割合で開いていく、いわゆる初期の排気時に、反応室５２１内部の圧力の大気圧から真空への変化は、圧力計１４によって測定される。この時系列データは、ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３にリアルタイムで時系列データとして出力され、ＣＰＵ５３２によって、その時間平均、時間微分、圧力低下の時定数や自己共分散などの特徴量が算出される。又、装置情報記憶装置１０３に記録された装置情報データベースには、この水冷式トラップ１７がメンテナンスされて洗浄交換以来のこれらの特徴量が記録されている。したがって、それぞれの特徴量の平均値と標準偏差から、平均値に対して標準偏差の２倍の幅をもつコントロールリミットを閾値として計算されており、装置情報記憶装置１０３からＣＰＵ５３２へ予め、出力されている。ＣＰＵ５３２では、この閾値によって、水冷式トラップ１７の状態が健全であるかどうかをリアルタイムに判断し、閾値を越えた場合は警報を発することが出来る。
【００５２】
又、図７における成膜ステップ時において、正に、水冷式トラップ１７に、時々刻々と塩化アンモニウムが堆積されて、その排気コンダクタンスを劣化させている時にも、本発明による故障診断が可能である。成膜時は、マスフローコントローラ５１１からジクロロシランガスが０．１ＳＬＭ、マスフローコントローラ５１２からアンモニアガスが１ＳＬＭの流量にて、反応室５２１に導入される。そして、熱分解によって、シリコン窒化膜が、ＬＰＣＶＤの反応により被処理半導体基板１３上に堆積され、代わりに発生した塩化水素と原料ガス（ソースガス）の残ガスであるアンモニアガスが、水冷式トラップ１７上で冷却されて塩化アンモニウムとして堆積し、その排気流路を狭め、排気コンダクタンスを低下させていく。この時、反応室５２１内は、圧力調整弁１５によって、１００Ｐａになるように、圧力計１４で、反応室５２１内の圧力を測定しながら、その開度を、即ち、排気コンダクタンスを調整することで、所望の圧力に維持している。水冷式トラップ１７の排気コンダクタンスは、この圧力制御弁１５のコンダクタンスと直列に接続されているため、水冷式トラップ１７でのコンダクタンスの低下によって、それを相殺する方向に、圧力調整弁１５のコンダクタンスは増加する方向に調整される。この圧力調整弁１５の開度の変化は、各測定器３１，３２，・・・・・，３７の出力と同じく、ＬＰＣＶＤ装置主制御系５３に出力されて、ＣＰＵ５３２にて、同じく、特徴量を算出される。装置情報記憶装置１０３には、圧力制御弁１５の開度のデータ列が、各成膜条件毎に分類されて記録されている。成膜条件によって、その原料ガス（ソースガス）の流量が異なり、反応室５２１内での消費量と生成物である塩化水素ガスの生成量が異なるためである。
【００５３】
装置情報記憶装置１０３に記録された装置情報データベースには、各条件での、各変量に対する閾値が計算されており、成膜前に予め、その該当する条件での閾値がＣＰＵ５３２の故障リアルタイム判定モジュール５３３に出力されている。故障リアルタイム判定モジュール５３３では、圧力制御弁１５の開度の値が、その閾値を越えていないかをリアルタイムで判断することが出来る。又、開度の値だけでなく、時間微分や２階微分、自己共分散を変量として、多変量的に扱う場合の、マハラノビス空間が装置情報記憶装置１０３に記録された装置情報データベースに作成されている。それにも閾値と同じく、その該当する成膜条件のものがＣＰＵ５３２に出力されており、同じくリアルタイムにマハラノビス距離を求めることが出来、故障の判別に用いることが出来る。
【００５４】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明は第１及び第２の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００５５】
既に述べた第１及び第２の実施の形態の説明においては、ＬＰＣＶＤ装置について例示的に説明したが、ＬＰＣＶＤ装置に限られないことは勿論である。例えば、ドライエッチング装置やイオン注入装置等の他の半導体製造装置でも構わない。更に、半導体製造装置以外の化学プラントや鉄鋼プラントに用いられる生産装置（製造装置）でも構わない。
【００５６】
排気ポンプ系として、メカニカルブースターポンプとドライポンプとを直列接続した排気ポンプ系を例示したが、メカニカルブースターポンプと油回転ポンプとを直列接続した排気ポンプ系でも良い。又、ドライポンプのみの、若しくは油回転ポンプのみの排気ポンプ系やターボ分子ポンプ等に適用可能である。
【００５７】
このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【００５８】
【発明の効果】
本発明によれば、同一の生産装置にて多品種の工業製品のそれぞれの製造工程に対応した場合であっても、故障診断を自動的に対応出来る生産装置の故障診断方法、及び生産装置の故障診断システムを提供するが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による第１及び第２の実施の形態に係る生産装置の故障診断システムの概念図である。
【図２】第１の実施の形態に係る生産装置の故障診断方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】図２で説明されている排気ポンプ系に負荷を与える試験シーケンスのレシピを説明するタイムチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る生産装置の故障診断方法を説明するためのフローチャートである（その１）。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る生産装置の故障診断方法を説明するためのフローチャートである（その２）。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る生産装置の故障診断方法を説明するためのフローチャートである（その３）。
【図７】製造工程における成膜シーケンスのレシピを説明するタイムチャートである。
【符号の説明】
１  ＣＩＭ装置
５  ＬＰＣＶＤ装置（被診断生産装置）
６  工場側ガス供給系
７  排ガス除害装置
１３  被処理半導体基板
１４  圧力計
１５  圧力制御弁
１７  水冷式トラップ
１８  メカニカルブースターポンプ
１９  ドライポンプ（メインポンプ）
３１，３５  振動計（特徴量センサ）
３２，３６  温度計（特徴量センサ）
３３，３７  電流計（特徴量センサ）
３４  排気圧計（特徴量センサ）
５２  反応室制御系
１０２  工程管理情報記憶装置
１０３  装置情報記憶装置
５１１，５１２，５１３，５１４  マスフローコントローラ
５２１  反応室
５２２  加熱装置
５３１  ＬＰＣＶＤ装置リアルタイムコントローラ
５３２  ＣＰＵ
５３３  故障リアルタイム判定モジュール
【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】
0004592235.tif 000007
【図７】
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