(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体製造装置の劣化のない時の特徴量の基準時系列データを測定するステップと、
前記基準時系列データから基準自己共分散関数を求めるステップと、
該基準自己共分散関数のラグ幅依存性のデータからプロセス条件の変動及び電源に起因する基準変動を抽出し、その基準変動の周期を求めるステップと、
半導体製造装置の評価対象となるシークエンスにおいて、前記特徴量の診断用時系列データを測定するステップと、
該診断用時系列データのそれぞれに対し、前記基準変動の周期より短い周期をラグ幅とする診断用自己共分散関数を逐次求めるステップと、
前記診断用自己共分散関数の推移から前記半導体製造装置の故障の予兆を捕えるステップと、
該故障の予兆を捕えた後、前記診断用自己共分散関数の推移に対し、前記半導体製造装置を交換するための閾値を設定するステップ
とを含むことを特徴とする半導体製造装置の寿命診断方法。
【請求項２】
半導体製造装置の特徴量の診断用時系列データを測定を開始する時刻の所定時間前に、前記測定と同一プロセス条件で前記特徴量の基準時系列データを測定するステップと、
前記基準時系列データから第１のマハラノビス空間を設定するステップと、
前記診断用時系列データを測定するステップと、
前記診断用時系列データのそれぞれと前記第１のマハラノビス空間との第１のマハラノビス距離を求め、前記第１のマハラノビス距離の時系列データを求めるステップと、
前記第１のマハラノビス距離の時系列データが、予め定めた閾値に到達したとき、故障の予兆が捕えられたと判断し、前記閾値に到達したときの前記診断用時系列データからなる空間を第２のマハラノビス空間として固定するステップと、
前記閾値に到達したときの診断用時系列データのそれぞれと前記第２のマハラノビス空間とがそれぞれなす第２のマハラノビス距離の時系列データにより、前記半導体製造装置が前記故障により停止する直前の状況を評価するステップと、
該評価により、前記第２のマハラノビス距離の時系列データに対し、前記半導体製造装置を交換するための閾値を設定するステップ
とを含み、前記基準時系列データの測定は、前記半導体製造装置のメンテナンス直後ではないタイミングで行うことを特徴とする半導体製造装置の寿命診断方法。
【請求項３】
前記特徴量は、前記半導体製造装置に係るモーター電流、モーター電力、圧力、振動、ガス温度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又は２に記載の半導体製造装置の寿命診断方法。
【請求項４】
前記半導体製造装置が、ＬＰＣＶＤ装置であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の半導体製造装置の寿命診断方法。
【請求項５】
前記ＬＰＣＶＤ装置が、複数種類の薄膜を同一ＣＶＤチャンバで堆積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寿命診断方法。
【請求項６】
前記特徴量が、ＬＰＣＶＤにおけるデポシークエンスにおける特徴量であることを特徴とする請求項４又は５に記載の半導体製造装置の寿命診断方法。
【請求項７】
前記半導体製造装置がＬＰＣＶＤ装置であり、前記第１及び第２のマハラノビス距離の時間変化をＬＰＣＶＤにより堆積した薄膜の累積膜厚の変化に換算して、該累積膜厚に対して前記半導体製造装置の寿命を決定することを特徴とする請求項２に記載の半導体製造装置の寿命診断方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は半導体製造装置の寿命を予測する診断方法に関するもので、特にＣＶＤ装置、ドライエッチング装置等に用いられるドライポンプの寿命を予測する診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体デバイスの製造を効率的に行うために半導体製造装置の故障診断が重要になって来ている。また、近年、システムＬＳＩでは特に少量多品種生産の傾向が強まり、これに対応した小回りの利く効率的な半導体デバイスの製造方法が必要になって来た。効率的な半導体生産には小規模の生産ラインを用いることがある。しかし、大規模生産ラインを単に小さくしただけでは製造装置の稼働率低下等の問題が発生するため投資効率が低下する問題がある。この対策としては複数の製造工程を一つの製造装置で行う方法があるが、例えばドライポンプを排気系に用いているＬＰＣＶＤ装置ではプロセスの種類の相違により反応ガスや反応生成物が異なり、ポンプ内部での生成物の発生状況が異なる。このため、プロセスの種類の変わると、寿命が変動してしまう。
【０００３】
特定の製造プロセス中にポンプが停止すると、製造中のロットが不良になってしまうだけでなく、製造装置内部に微小ダストが発生するため製造装置に余分なメンテナンスが必要になり半導体デバイスの製造効率が大幅に低下する。このプロセス中の突然の停止を防止するためにポンプのメンテナンス時間に余裕を見るとポンプのメンテナンス頻度が膨大になり、メンテナンスコストの増加だけでなくポンプ交換による半導体製造装置の稼働率低下が顕著になるため、半導体デバイスの製造効率が大幅に低下してしまう。このように、効率良い小規模生産ラインに必要な装置の共用化を実現するためにはドライポンプの寿命を的確に診断し、寿命ぎりぎりまでポンプを使用することが必要であり寿命予測が必須である。
【０００４】
ドライポンプの寿命診断方法は現在までにいくつかの方法が提案されている。例えば故障の発生を感度良く診断する方法としてはマハラノビス距離ＭＤを用いる方法がある。マハラノビス距離ＭＤによる寿命診断方法においては、均質性の期待出来る特徴量のデータを集めて同一の状態のみから認識空間を形成する。即ち、正常な状態の特徴量を計測したとき、その特徴量は比較的均質であると期待する。マハラノビス距離ＭＤによる寿命診断方法においては、このような均質性の期待出来る正常な状態の特徴量を集めて、寿命の認識のための空間である「マハラノビス空間（基準空間）」を作成する。正常な状態の特徴量のデータの集合は、ある相関関係を持つ評価の基準となる空間を構成するので、データの集合体から導き出される相関行列の逆行列で、マハラノビス空間が表現される。「マハラノビス距離ＭＤ」は、評価対象である特徴量のデータの異常の度合い、即ち、測定された特徴量のデータが、評価の基準となる（正常な状態の）特徴量のデータからどのくらいずれているかを示す尺度である。マハラノビス距離ＭＤはゼロから無限大までの値をとる。小さな値であれば正常データの仲間であり、大きな値であれば異常である確率が大きく、寿命が近いと判断出来る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
マハラノビス距離ＭＤを用いる寿命診断方法のポイントは特徴量の決め方と正常時を表す「マハラノビス空間（基準空間）」の取り方にある。従来提案されているマハラノビス距離ＭＤを用いた寿命診断方法では、メンテナンス直後のみのデータで基準空間を取るため、圧力変動やガス流量変動等の半導体製造プロセス中の変動や電源変動の影響が除去出来ず精度の高い診断は困難であった。
【０００６】
また、ドライポンプではモーター電流等の特徴量が装置により異なる機差の問題がある。この機差も精度の高い診断をする上での障害となっていた。
【０００７】
上述のように、従来のドライポンプの故障診断方法では半導体製造に係るプロセス条件の変動、電源変動や機差の影響を受け精度の高い診断が困難である問題があった。
【０００８】
上記問題点を鑑み、本発明は、半導体製造に係るプロセス条件の変動、電源変動や機差に影響されない半導体製造装置の寿命診断方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【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）半導体製造装置の劣化のない時の特徴量の基準時系列データを測定するステップ；（ロ）基準時系列データから基準自己共分散関数を求めるステップ；（ハ）この基準自己共分散関数からプロセス条件の変動及び電源に起因する基準変動を抽出し、その基準変動の周期を求めるステップ；（ニ）半導体製造装置の評価対象となるシークエンスにおいて、特徴量の診断用時系列データを測定するステップ；（ホ）この診断用時系列データから診断用自己共分散関数を求めるステップ；（ヘ）基準変動の周期より短い周期の成分を用いて、この診断用自己共分散関数から半導体製造装置の寿命を決定するステップとを含む半導体製造装置の寿命診断方法であることを要旨とする。
【００１０】
本発明の第１の特徴によれば、半導体製造装置の寿命の診断にプロセス条件の変動や電源変動の周期と異なる周期の成分を用いることが出来る。自己共分散関数を用いて、半導体装置の寿命を診断する場合、離れた時間間隔のデータ間の相互作用を解析するため、故障の予兆だけでなく周期的なプロセス条件の変動や電源変動も現れる。半導体製造装置の故障（異常停止）は、半導体製造プロセス中に半導体製造装置の内部で発生した反応生成物等に起因して発生するので、故障の予兆はプロセス条件の変動や電源変動に起因する自己共分散関数以外の部分に現れる。このため、メンテナンス直後のようにポンプが正常な状態、即ち「劣化のない時」の特徴量の基準時系列データから求めた自己共分散関数データからプロセス条件の変動や電源変動に起因した変動を予め確認しておけば、この変動以外が反応生成物による変動、つまり半導体製造装置の故障（異常停止）の予兆となる。例えば、ＬＰＣＶＤ装置で用いられているドライポンプの場合を例に説明すれば、ドライポンプの故障（異常停止）の予兆は、反応生成物の堆積によるロータとケーシングの擦れに現れる。ロータとケーシングの擦れによる特徴量の変化の周期は、プロセス条件の変動や電源変動より短い側の部分に現れる。このため、本発明の第１の特徴に係る半導体製造装置の寿命診断方法においては、プロセス条件の変動や電源変動より短い周期の成分を用いて半導体製造装置の寿命を決定する。具体的にはプロセス条件の変動や電源変動より短い周期の自己共分散関数の絶対値が予め定めた所定の値（閾値）を越えた場合を故障の予兆とする。或いは自己共分散関数が初めてゼロになる時間間隔が所定の値を越えた場合を故障の予兆とすることが可能である。
【００１１】
本発明の第１の特徴において、例示したポンプ診断に用いる特徴量としては、例えば、半導体製造装置に係るモーター電流、モーター電力、ポンプ内部の圧力、振動、ガス温度からなるグループの少なくとも１とすることが可能である。
【００１２】
本発明の第２の特徴は、（イ）半導体製造装置の特徴量の診断用時系列データを測定を開始する時刻の所定時間前に、目的とする診断と同一プロセス条件で対応する特徴量の基準時系列データを測定するステップ；（ロ）基準時系列データからマハラノビス空間を設定するステップ；（ハ）特徴量の診断用時系列データを測定するステップ；（ニ）診断用時系列データとマハラノビス空間とを用い、診断用時系列データのマハラノビス距離の時間変化を求めるステップ；（ホ）マハラノビス距離が予め定めた閾値に到達したときの診断用時系列データからなる空間を新たなマハラノビス空間として固定するステップ；（ヘ）新たなマハラノビス空間に対するマハラノビス距離と予め定めた閾値との比較により、半導体製造装置の寿命を決定するステップとを含む半導体製造装置の寿命診断方法であることを要旨とする。
【００１３】
マハラノビス距離を用いた寿命の診断は、これは正常状態の特徴量からマハラノビス空間（基準空間）を計算し、マハラノビス空間からの変動により異常（故障の予兆）を判断する方法である。この際、プロセス条件の変動や電源変動を含めてマハラノビス空間を取っておけば、プロセス条件の変動や電源変動の影響を除外して故障の予兆を診断出来る。但し、マハラノビス空間に取り込めるプロセス条件の変動にも限界がある。例えば、ＬＰＣＶＤプロセスの減圧シークエンスのように急激な圧力変動がある場合はマハラノビス空間が大きな変動を含んでしまうため異常の検出感度が低下してしまう。このためマハラノビス空間は減圧シークエンスの圧力変動のように大きな変動を含まない状態で測定する必要がある。また、マハラノビス距離でもマハラノビス空間を取る時系列データの測定時間以上に長い周期のプロセス条件の変動、電源変動は取り込めないため、例えばメンテナンス直後のみにマハラノビス空間を取るだけでは長い周期のプロセス条件の変動、電源変動の影響は取り除けない。したがって、本発明の第２の特徴においては、マハラノビス空間をメンテナンス直後の特徴量を基準時系列データとするのではなく、診断用時系列データを測定を開始する時刻の所定時間前に、目的とする診断と同一プロセス条件で、基準時系列データを測定している。即ち、比較的短時間でのマハラノビス距離の変化を評価することが可能になる。これにより長い周期のプロセス条件の変動や電源変動の影響が除去出来る。このようにしてマハラノビス距離の推移を評価後、マハラノビス距離が閾値を越えた場合に故障の予兆と判断する。このマハラノビス距離の閾値は、通常は４と言われているが、本発明者らの検討の結果では、測定誤差や、除去されない微小な変動の影響があり、故障の予兆となるマハラノビス距離の閾値を４とすると、精度が悪くなるという実験的知見を得ている。したがって、本発明の第２の特徴に係る半導体製造装置の寿命診断方法では、マハラノビス距離の閾値を５〜１０の範囲の値を用いることが好ましい。マハラノビス距離が閾値を越え、故障の予兆を確認した後は半導体製造装置の停止直前の状況を評価するため、マハラノビス空間は閾値を超えた場合の値に設定し直し、新たなマハラノビス空間による新たなマハラノビス距離の推移を評価する。マハラノビス距離は分散や平均値の推移等の通常の方法よりはるかに変動に敏感なため、診断時に比較的近い、所定時間前に取ったマハラノビス空間からの変化を調べることでポンプ故障等の半導体製造装置の故障の予兆を精度良く捕らえることが可能である。
【００１４】
本発明の第２の特徴において、例示したポンプ診断に用いる特徴量としては、例えば、半導体製造装置に係るモーター電流、モーター電力、ポンプ内部の圧力、振動、ガス温度からなるグループの少なくとも１とすることが可能である。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に、図面を参照して、本発明の第１〜第３の実施の形態を説明する。第１〜第３の実施の形態においては、寿命診断の対象となる半導体製造装置の例として、減圧ＣＶＤ（ＬＰＣＶＤ）を例示し、特にこのＬＰＣＶＤに用いられるドライポンプの寿命を診断する場合を説明する。
【００１６】
このため、本発明の第１〜第３の実施の形態を説明に入る前に、先ず、寿命診断の対象となるＬＰＣＶＤ装置の概略を、図１を用いて説明する。図１に示すＬＰＣＶＤ装置においては、ＣＶＤチャンバ１にガス配管５１，５２，５３が接続されている。このガス配管５１，５２，５３には、ＣＶＤチャンバ１に導入される種々の原料ガス（ソースガス）及びキャリアガスを制御するためのマスフローコントローラ４１，４２，４３がそれぞれ接続されている。つまり、マスフローコントローラ４１，４２，４３によって、その流量が制御された原料ガス等は、ガス配管５１，５２，５３を通って一定の減圧化のＣＶＤチャンバ１に導入される。ＣＶＤチャンバ１は外気遮断と雰囲気を保持することが可能なような密閉構造をしている。ＣＶＤチャンバ１の内部をドライポンプ３で真空排気するために、ＣＶＤチャンバ１の排気側には真空配管３２が接続され、この真空配管３２の排気側にゲートバルブ２が接続されている。ゲートバルブ２の排気側に更に他の真空配管３３が接続されている。真空配管３３の排気側にドライポンプ３の吸気側が接続されている。ゲートバルブ２は必要に応じてＣＶＤチャンバ１とドライポンプ３を分離し、或いは排気コンダクタンスを調整するバルブである。そして、ドライポンプ３はＣＶＤチャンバ１に導入された未反応の原料ガス及び反応生成物を排気するために用いられている。
【００１７】
図１に示すＬＰＣＶＤ装置を用いて、例えば、シリコン窒化膜（Ｓｉ3Ｎ4膜）の成膜する場合は、減圧状態にされたＣＶＤチャンバ１に、ジクロロシラン（ＳｉＨ2Ｃｌ2）ガスをマスフローコントローラ４１を介して導入し、アンモニア（ＮＨ3）ガスをマスフローコントローラ４２を介して導入する。そして、ＣＶＤチャンバ１の内部でシリコン（Ｓｉ）基板を約８００℃程度にまで加熱し、ジクロロシラン（ＳｉＨ2Ｃｌ2）ガスとアンモニア（ＮＨ3）ガスとの化学反応により、シリコン基板上にシリコン窒化膜を成膜する。この化学反応は、シリコン窒化膜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、ドライポンプ３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。図示を省略しているが、通常，減圧ＣＶＤ装置には、固体の反応副生成物を捕集するトラップがＣＶＤチャンバ１とドライポンプ３との間に設置されている。トラップは、圧力が低いため、反応副生成物の完全な捕集は不可能である。捕集しきれない反応副生成物は、ドライポンプ３まで到達する。ドライポンプ３では、気体の圧縮によって０．１Ｐａ程度から大気圧まで圧力が増加する。反応副生成物は、状態図における昇華曲線に従って、低圧下では気体として存在するが、より高圧化で固化を始める。ポンプ内部では、ガスの圧縮が繰り返され，数１００Ｐａの圧力から大気圧まで圧力が変化していくために、排気ガス中のガス状反応副生成物は、圧力上昇とともにドライポンプ３の内部で固化し始める。ドライポンプ３の配管内で固化が始まると、排気コンダクタンスが落ち、反応副生成物の固化・吸着部分では、圧力が更に増加し，その結果としてドライポンプ３温度が上昇し始め、ドライポンプ３の故障が発生する。以下の第１〜第３の実施の形態の説明においては、このようなＬＰＣＶＤ装置に用いられているドライポンプ３の故障、或いは寿命診断方法の例を説明する。
【００１８】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法においては、半導体製造装置から取得されたモーター電流、モーター電力、ポンプ内部の圧力、振動、ガス温度等の特徴量の時系列データを解析して、半導体製造装置の未来の故障を予測する確率論的手法を用いる。例えば、「ある時刻にドライポンプのモーター電流が多かったら、特定のラグ幅（データ間隔）τの後においても、モーター電流が増大する」というような関係を見つけることが出来れば、ドライポンプの故障の診断に役立つ。
【００１９】
先ず、半導体製造装置から取得された特徴量の時系列データを解析するためには、定常性という仮定が必要となる。定常性とは簡単に言うと各時間での時系列データは同じ確率過程によって実現されている、又は、確率過程の統計的性質が時間とともに変化をしないということになる。定常であるには、期待値Ｅ[x(ｔ)]=μが時間に関して不変、期待値Ｅ[x(ｔ)2]=μ2が時間に関して不変、つまりx(ｔ)の分散が時間に対して不変であること、更には、任意のｔ,τに対して期待値Ｅ[x(ｔ)x(τ)]がｔ-τだけの関数、つまり期待値Ｅ[x(ｔ)x(τ)]は時間の差だけによるという条件を満たす必要がある。つまり、期待値Ｅ[x(ｔ)x(ｔ＋τ)]がラグ幅τの関数になり、期待値Ｅ[x(ｔ)]=μが一定になる。
【００２０】
そこで、変数x(ｔ)とラグ幅τの後の変数x(ｔ＋τ)とが連動する度合い、即ち、x(ｔ)とx(ｔ＋τ)との共分散：
cov(x(ｔ),x(ｔ+τ))=Ｅ[(x(ｔ)-μ)(x(ｔ+τ)-μ)]    ・・・・・（１）
は、ラグ幅（データ間隔）τだけの関数になる。なぜなら、
Ｅ[(x(ｔ)-μ)(x(ｔ+τ)-μ)]=Ｅ[x(ｔ)x(ｔ＋τ)]-μ   ・・・・・（２）
となるからである。この関数を自己共分散関数Ｃ(τ)とよび、
Ｃ(τ)=Ｅ[(x(ｔ)-μ)(x(ｔ+τ)-μ)]                  ・・・・・（３）
で定義される。更に自己相関関数ρxx(τ)を、
ρxx(τ)=Ｃ(τ)/Ｃ（０）                         ・・・・・（４）
で定義する。Ｃ(τ)はラグ幅τだけ離れたデータの間の結びつきの強さを表す。つまり、この量が正に大きいとき、変数x(ｔ)とラグ幅τの後の変数x(ｔ＋τ)は同じような傾向の振る舞いをし、反対に、この量が負に大きい時は変数x(ｔ)と変数x(ｔ+τ)は反対の傾向で振る舞う。そして、この量が０なら変数x(ｔ)と変数x(ｔ+τ)は互いに無関係に振る舞うことが分かる。
【００２１】
更にρxx(τ)はＣ(τ)を通常の分散Ｃ（０）で割ることにより、その値を、
−１≦ρxx(τ)≦１                               ・・・・・（５）
と規格化する。なぜなら、通常の分散Ｃ（０）は自分自身との関係の強さを表しており、自分自身以上に強い相関というのはないので、
|Ｃ(τ)|≦|Ｃ（０）|                            ・・・・・（６）
となるからである。結局、この自己相関関数ρxx(τ)が1に近ければ近いほど変数x(ｔ)と変数x(ｔ+τ)との関係は強いと判断出来、半導体製造装置の寿命を予測出来る。
【００２２】
本発明の第１の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法は、図２に示す手順で行う：
（イ）先ず、先ずステップＳ１１において、ドライポンプの劣化のない時の特徴量の時系列データを「基準時系列データ」として測定する。即ち、「劣化のない時」として、メンテナンス直後を選択し、メンテナンス直後のモーター電流の１日間の基準時系列データを測定する。基準時系列データは１分間隔で測定する。
【００２３】
（ロ）次に、ステップＳ１２においてこの基準時系列データから、自己共分散関数Ｃ(τ)を取得し、「基準自己共分散関数Ｃ(τ)」とする。即ち、劣化のないメンテナンス直後のモーター電流の１日間の基準時系列データから、Ｓｉ3Ｎ4薄膜を成膜するデポシークエンスでのデータの基準自己共分散関数Ｃ(τ)を取得する。
【００２４】
（ハ）次に、ステップＳ１３において基準時系列データから取得された基準自己共分散関数Ｃ(τ)から、プロセス条件の変動或いは電源変動起因とみられる変動成分を抽出し、その変動の周期を求める。図３にドライポンプのメンテナンス直後のモーター電流の基準自己共分散関数Ｃ(τ)の例を示す。図３の縦軸は、Ｃ（０）（通常の分散に対応する）で規格化した自己相関関数ρxx(τ)である。横軸は、メンテナンス直後のモーター電流測定のデータ間隔τを表す。この場合の単位は分である。図３からこのデータでは１０分間隔以上の基準自己共分散関数Ｃ(τ)にプロセス条件の変動或いは電源変動起因とみられる変動成分が認められる。
【００２５】
（ニ）そして、ステップＳ１４において半導体製造装置の評価対象となるシークエンスにおいて、特徴量の診断用時系列データを測定する。即ち、デポシークエンスでのモーター電流の時系列データを「診断用時系列データ」として、この診断用時系列データを測定する。
【００２６】
（ホ）この後、ステップＳ１５においてこの診断用時系列データから「診断用自己共分散関数Ｃ(τ)」を求める。
【００２７】
（ヘ）そして、ステップＳ１６において基準変動の周期より短い周期の成分を用いて、この診断用自己共分散関数から半導体製造装置の寿命を決定する。つまり、診断用自己共分散関数Ｃ(τ)の推移を、１０分間隔以下の周期の成分を用いて評価する。図４に、故障の予兆を示す場合の自己相関関数ρxx(τ)の変化を示す。評価結果では累積膜厚が約５μｍの時に、１０分間隔以下の部分で顕著な増加が見られ、ポンプが故障間近なこと、つまり故障の予兆が確認される。実際、データ間隔τが５分の場合の自己相関関数ρxx(τ)の累積膜厚依存性を図５に示すが、縦軸の自己相関関数ρxx(τ)は累積膜厚が約５μｍで急激に増加していることが分かる。更にデポプロセスを続けると累積膜厚５．５μｍでドライポンプが停止する。
【００２８】
図３で自己相関関数ρxx(τ)が初めて０になったデータ間隔τ（ラグ幅）の累積膜厚依存性を図６に示す。図５に示すデータ間隔τが０に近い場合の自己相関関数ρxx(τ)と同じように、ラグ幅τの変化も累積膜厚が約５．５μｍで急激に増加しており、故障の予兆が検知出来ることが分かる。
【００２９】
本発明の第１の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法において、故障の予兆を判断する“予め定めた閾値”は実際の適用において適宜設定すれば良い。例えば、正常時の平均値から標準偏差の１倍から３倍以上ずれる場合を故障の予兆とすれば故障の予兆を精度良く捕らえられる。第１の実施の形態では、ドライポンプが停止する累積膜厚の約１割前で故障の予兆を捕らえられることが分かる。自己共分散関数Ｃ(τ)が故障の予兆を捕らえた後は、各パラメーターが単調に増加するだけのため、ドライポンプを交換するための閾値（もうすぐドライポンプが停止するという値）の設定が停止直前まで可能になる。このため、デバイス製造の効率化が可能になる。閾値は累積膜厚換算でドライポンプ停止の０．１μｍ前まで可能である。通常ＬＰＣＶＤプロセスで形成されるＳｉ3Ｎ4膜厚は、２０ｎｍから２００ｎｍ程度であるため、第１の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法によれば、次の成膜プロセス中にドライポンプが停止するかが判断出来る。
【００３０】
第１の実施の形態ではモーター電流を自己共分散関数Ｃ(τ)で解析する場合の例を示した。ドライポンプでは排気速度を稼ぐために補助ポンプ、メインポンプの多段構成にする場合がある。例えば、メカニカル・ブースター・ポンプ等の補助ポンプ，ドライポンプ等の主ポンプ１段目，主ポンプ２段目，主ポンプ３段目，主ポンプ４段目，主ポンプ５段目が互いに直列的に接続された多段構成の真空排気系が組まれることがある。更に、前段の主ポンプと後段の主ポンプとの間にガスクーラー等が挿入される場合もある。このような多段構成の真空排気系の場合は、ポンプ内部での生成物発生が顕著になる位置のポンプを対象にすれば良い。具体的には、多段構成の真空排気系が稼動するにつれて変動が大きくなる位置のポンプについて着目すれば良い。また、電流以外に電力、圧力、振動、ガス温度等の特徴量でも同様の効果が得られる。また、時系列データの測定間隔はプロセス条件に従って決めれば良い。半導体デバイス製造に係る通常のＬＰＣＶＤプロセスでは、時系列データの測定間隔０．５秒から１０分間隔が適切である。
【００３１】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法は、ドライポンプの故障診断に、周波数解析を用いた例を説明する。即ち、第１の実施の形態のドライポンプの故障診断に用いたモーター電流の自己共分散関数Ｃ(τ)の代わりに、ドライポンプのケーシング振動の周波数分布を解析する。
【００３２】
本発明の第２の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法は、図７に示す手順で行う：
（イ）先ず、ステップＳ２１において半導体製造装置として、ドライポンプの特徴量（振動）の時系列データを測定する。振動測定は１０秒毎に、加速度センサーでケーシングの加速度を測定することにより行う。各測定は、０．５ｍｓｅｃ間隔で合計１秒間行う。
【００３３】
（ロ）加速度センサーで測定したケーシングの加速度（時系列データ）は、計測後、ステップＳ２２においてフーリエ変換され、周波数分布を求める。
【００３４】
（ハ）そして、ステップＳ２３において、周波数分布のうち特定の周波数成分に着目し、この特定の周波数成分における特徴量の変化により、半導体製造装置（ドライポンプ）の寿命を決定する。第２の実施の形態に係るドライポンプのモーターの回転数は３０００ｒｐｍで、ロータは３枚羽とする。第２の実施の形態では、５０Ｈｚ、１５０Ｈｚ、３００Ｈｚ、４５０Ｈｚの周波数分布と５００Ｈｚ以上の高周波部分の推移を調べた。ＬＰＣＶＤによる成長プロセスには減圧、昇温、デポ、パージ、常圧復帰、スタンバイ等、種々のシークエンスがあるが、第２の実施の形態ではドライポンプの故障に最も影響するデポシークエンスでの推移を調べる。
【００３５】
図８は、特定周波数における加速度の累積膜厚依存性を示す。図８に示すように、累積膜厚で約４μｍの時に１５０Ｈｚ〜４５０Ｈｚの部分に加速度の増加が見られ、累積膜厚５．２μｍで８００Ｈｚ以上の高周波成分の増加が見られる。そして、累積膜厚５．５μｍでドライポンプが停止する。このように特定周波数の加速度でも故障の予兆を捕らえられることが分かる。
【００３６】
本発明の第２の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法において、故障の予兆を判断する“予め定めた閾値”は適宜設定すれば良い。例えば、正常時の平均値から標準偏差の１倍から３倍以上ずれる場合を故障の予兆とすれば故障の予兆を精度良く捕らえられる。第２の実施の形態ではドライポンプが停止する累積膜厚の約１割前で故障の予兆を捕らえられる。特定周波数の加速度が、故障の予兆を捕らえた後には各パラメーターが単調に増加するだけのためドライポンプを交換するための閾値の設定が停止直前まで可能になり、デバイス製造の効率化が可能になる。閾値は累積膜厚換算でドライポンプ停止の０．１μｍ前まで可能である。
【００３７】
第２の実施の形態では振動の測定位置をケーシングとしたが、軸受け等ロータに生成物が付着しバランスが崩れたことを感度良く検知出来る場所であれば良い。時系列データの測定間隔はプロセス条件に従って決めれば良いが、半導体デバイス製造に係る通常のＬＰＣＶＤプロセスでは０．５秒から１０分間隔での測定間隔が適切である。
【００３８】
（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法は、ドライポンプの故障診断に、マハラノビス距離ＭＤを用いた例を説明する。即ち、第３の実施の形態では、第１の実施の形態でモーター電流の自己共分散関数Ｃ(τ)の推移を評価した代わりに、モーター電流、ポンプ内の圧力、ポンプの外壁の振動等の特徴量によるマハラノビス距離ＭＤを用いる。
【００３９】
本発明の第３の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法は、図９に示す手順で行う：
（イ）先ず、ステップＳ３１において、半導体製造装置の特徴量の診断用時系列データを測定を開始する時刻の所定時間前に、目的とする診断と同一プロセス条件で対応する特徴量の基準時系列データを測定する。半導体製造装置の寿命診断方法にマハラノビス距離ＭＤを利用するには、基準空間（マハラノビス空間）の取り方がキーになる。本発明の第３の実施の形態では、特徴量のデータは、"診断と同一プロセス条件"となるＬＰＣＶＤプロセスのデポシークエンスのみを用いる。具体的には、プロセス条件の変動の影響を除外するために、ドライポンプの状態を評価するデータの、例えば、３日前の特徴量のデータを「基準時系列データ」として用いる。ここでは、例えば、モーター電流、ポンプ内の圧力、ポンプの外壁の振動を、特徴量のデータ（基準時系列データ）として用いる。
【００４０】
（ロ）次に、ステップＳ３２において、この基準時系列データからマハラノビス空間を設定する。即ち、モーター電流、ポンプ内の圧力、ポンプの外壁の振動のデータ（基準時系列データ）の集合体から導き出される相関行列の逆行列を求める。この相関行列の逆行列の計算は、半導体製造装置に接続されたコンピュータの演算処理部で実行する。求めたマハラノビス空間は、コンピュータの記憶部に格納する。
【００４１】
（ハ）そして、ステップＳ３３において、３日間、特徴量であるモーター電流、ポンプ内の圧力、ポンプの外壁の振動のデータ（診断用時系列データ）を測定する。
【００４２】
（ニ）そして、ステップＳ３４において、３日間の診断用時系列データとマハラノビス空間とを用い、診断用時系列データのマハラノビス距離の時間変化を求める。マハラノビス距離の計算は、コンピュータの記憶部に格納されたマハラノビス空間のデータを用い、コンピュータの演算処理部で実行する。このようにして、ドライポンプの状態を評価するデータの３日前の特徴量のデータを用い、３日間でのマハラノビス距離ＭＤの変化の推移を調べることにより、プロセス条件の変動の影響を除外することが出来る。図１０は、マハラノビス距離ＭＤの累積膜厚依存性を示す。図１０に示すように、累積膜厚で４．５μｍの時に、マハラノビス距離ＭＤが５を超えることが分かる。一般に、マハラノビス距離ＭＤが４以上が異常であると判断するが、前述したように本発明では、経験則上、マハラノビス距離の閾値を５〜１０の範囲の値とする。ここでは、マハラノビス距離の閾値を５とする。そして、マハラノビス距離ＭＤが閾値５を超えると故障の予兆が捕らえられたと判断する。
【００４３】
（ホ）次に、ステップＳ３５においてマハラノビス距離が予め定めた閾値に到達したときの診断用時系列データからなる空間を新たなマハラノビス空間（新たな基準空間）として固定する。固定された新たなマハラノビス空間のデータは、コンピュータの記憶部に格納する。
【００４４】
（ヘ）そして、ステップＳ３６において、新たなマハラノビス空間に対するマハラノビス距離と予め定めた閾値との比較により、半導体製造装置の寿命を決定する。新たなマハラノビス距離の計算は、コンピュータの記憶部に格納された新たなマハラノビス空間のデータを用い、コンピュータの演算処理部で実行する。つまり、基準空間の値をこの新たなマハラノビス空間（新たな基準空間）の値に固定し、更に評価を続けると、マハラノビス距離ＭＤは増加を続け、累積膜厚が約５μｍでマハラノビス距離ＭＤが急激に増加する。そして、累積膜厚５．５μｍでドライポンプが停止する。
【００４５】
図１１は、基準空間に、ドライポンプのメンテナンス直後のデータを用いた場合のマハラノビス距離ＭＤの累積膜厚依存性を、図１０と比較して示す。図１１では、累積膜厚が約２μｍの時にマハラノビス距離ＭＤが５を越え、正常状態から変化したことを示している。その後マハラノビス距離ＭＤは全体としては増加傾向を示すが、短期的には増加ののち再び減少する変化が見られ、結局、累積膜厚５．５μｍでドライポンプが停止する。図１１に示すマハラノビス距離ＭＤの累積膜厚依存性では、全体としては累積膜厚の増加に伴いマハラノビス距離ＭＤが増加する傾向が見られるが、図１０とは異なり、単調な変化ではなく、故障の前兆を捕らえるのが困難なことが分かる。図１１に示すマハラノビス距離ＭＤの累積膜厚依存性においては、短期間的には増加した後減少する変化を示すのは、ＣＶＤ中のプロセス条件の変動の影響があるためである。また、正常状態から異常状態への移行を表すマハラノビス距離ＭＤが５を越えるときの累積膜厚が２μｍであり、図１０に示す場合よりも、かなり早い時期に異常状態への移行を表していることになる。これは図１１では、基準空間を形成する特徴量のデータを、ドライポンプのメンテナンス直後に取ったため、故障とは関係ないプロセスの変動の影響も異常と判断したためである。このように、図１１に示す基準空間の形成方法では、故障の予兆を明確に捕らえることが困難であり、ドライポンプ停止を防ぐためには余裕を大きく取らねばならないことが分かる。即ち、図１１のように、ドライポンプのメンテナンス直後の特徴量のデータを用いて基準空間を構成すると、ドライポンプ停止のかなり前に、ドライポンプのメンテナンスすることになり、デバイス製造の効率化は困難なことが分かる。
【００４６】
本発明の第３の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法において、故障の予兆を判断する“予め定めた閾値”は実際の適用において適宜設定すれば良く、例えば、正常時の平均値から標準偏差の１倍から３倍以上ずれる場合を故障の予兆とすれば良い。但し、基準空間の取り方がキーになり、図１１に示すように、ドライポンプのメンテナンス直後のデータを用いて基準空間を構成した場合は、正常状態での値の変動が大きく、精度良く故障の予兆を捕らえることは困難である。したがって、基準空間を構成する特徴量のデータは、図１０に示すように、ＬＰＣＶＤのデポシークエンスのデータのみを用いるのが好ましい。第３の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方態では、ドライポンプが停止する累積膜厚の約１割前で故障の予兆を捕らえられる。マハラノビス距離ＭＤが故障の予兆を捕らえた後は、各パラメーターが単調に増加するだけのため、ドライポンプを交換するための閾値の設定が停止直前まで可能になる。このため、デバイス製造の効率化が可能になる。閾値は累積膜厚換算でドライポンプ停止の０．１μｍ前になる。
【００４７】
第３の実施の形態ではマハラノビス距離ＭＤの計算にモーター電流、ポンプ内の圧力、ポンプの外壁の振動からなるデータ群を用いた例を述べたが、測定条件によりモーター電力、ガス温度を含めた最適な組み合わせからなるデータ群を用いることが出来る。マハラノビス距離ＭＤの計算に必要な時系列データの測定間隔はプロセス条件に従って決めれば良い。例えば、半導体デバイス製造に係る通常のＬＰＣＶＤプロセスでは０．５秒から１０分間隔での測定間隔が適切である。
【００４８】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明は第１〜第３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。
【００４９】
既に述べた第１〜第３の実施の形態の説明においては、Ｓｉ3Ｎ4膜のＬＰＣＶＤの例を述べたが、他の材料の薄膜のＬＰＣＶＤでも同様に適用出来る。また、単一の種類の薄膜を成長する場合の例を示したが、Ｓｉ3Ｎ4膜、ＴＥＯＳ酸化膜、多結晶シリコン等の複数種類の薄膜を同一のＬＰＣＶＤ装置で形成する場合でも同様の効果が得られる。
【００５０】
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。
【００５１】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によればプロセス条件の変動や電源変動があっても精度の高いドライポンプの故障診断が可能になり、半導体デバイス製造の効率化が可能になる。
【００５２】
特に、本発明によれば、効率良い小規模生産ラインを構築する上でのポイントである装置共用化が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る半導体製造装置として例示するＬＰＣＶＤ装置の概念図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】ドライポンプのメンテナンス後のモーター電流の自己共分散関数の例を示す図である。
【図４】故障の予兆を示した場合の自己共分散関数の例を示す図である。
【図５】自己共分散関数の累積膜厚依存性を示す図である。
【図６】ラグ幅の累積膜厚依存性を示す図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法を説明するためのフローチャートである。
【図８】特定周波数加速度の累積膜厚依存性を示す図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態に係る半導体製造装置の寿命診断方法を説明するためのフローチャートである。
【図１０】マハラノビス距離ＭＤの累積膜厚依存性を示す図である。
【図１１】基準空間に、ドライポンプのメンテナンス直後のデータを用いた場合のマハラノビス距離ＭＤの累積膜厚依存性を示す図である。
【符号の説明】
１  ＣＶＤチャンバ
２  ゲートバルブ
３  ドライポンプ
３２，３３  真空配管
４１，４２，４３  マスフローコントローラ
５１，５２，５３  ガス配管
【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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