(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサの出力情報を読み込む第１のステップと、
前記読み込んだ全てのセンサを含む集合から部分集合を作る第２のステップと、
前記作られた全ての部分集合から選択された複数の部分集合毎に、その部分集合に含まれるセンサの出力情報からスカラー量を算出する第３のステップと、
前記算出された部分集合のスカラー量と前記部分集合毎に予め決められた基準値の中の対応する基準値とを比較して、部分集合毎に正常か異常かを示すフラグを求める第４のステップと、
前記求まった部分集合毎のフラグに基づいて異常なセンサの有無、或いは前記センサが装備されている装置の異常の有無を判定し、前記センサは前記装置の状態量を検出する第５のステップと、
を具備することを特徴とするセンサ異常検出方法。
【請求項２】
前記第５のステップで判定した前記装置の異常の有無情報、或いは異常なセンサの有無情報を出力する第６のステップを具備することを特徴とする請求項１に記載のセンサ異常検出方法。
【請求項３】
前記第３のステップで算出されるスカラー量はセンサの出力情報からマハラノビス・タグチ距離を用いて求めることを特徴とする請求項１又は２に記載のセンサ異常検出方法。
【請求項４】
前記第５のステップで、前記求まった部分集合毎のフラグを比較対比することで、部分集合に含まれるセンサの正常、異常を他の部分集合に含まれるセンサの正常、異常と比較対比し、異常なセンサの有無を判定し、且つ異常なセンサがどれであるかを特定し、或いはこれらセンサが装備されている装置の正常、異常を判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のセンサ異常検出方法。
【請求項５】
前記第５のステップの判定において、半数以上の前記フラグが異常を示した場合には、判定結果の精度が悪化する旨のワーニングメッセージを出力することを特徴とする請求項４に記載のセンサ異常検出方法。
【請求項６】
前記センサが装備されている装置は、半導体ウェハを処理するチャンバーと、前記チャンバーを制御するコントローラと、前記チャンバーからガスを排出する真空ポンプとを具備する半導体製造装置であり、前記第１のステップで前記真空ポンプに装備されている複数のセンサの出力情報を読み込み、前記第５のステップで、前記複数のセンサの中かの異常なセンサの有無を判定し、或いは前記真空ポンプの異常の有無を判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のセンサ異常検出方法。
【請求項７】
複数のセンサの出力情報を読み込む入力機能部と、
前記入力機能部で読み込んだ全てのセンサを含む集合から部分集合を作り、作られた全ての部分集合から選択された複数の部分集合毎に、その部分集合に含まれるセンサの出力情報からスカラー量を算出する演算機能部と、
前記演算機能部により算出された部分集合のスカラー量と前記部分集合毎に予め決められた基準値の中の対応する基準値とを比較して、部分集合毎に正常か異常かを示すフラグを求めるフラグ取得機能部と、
前記フラグ取得機能部により求まった部分集合毎のフラグに基づいて異常なセンサの有無を判定し、或いはこれらセンサが装備されて前記センサで状態量が検出される装置の異常の有無を判定する判定機能部と、
前記判定機能部により求まる前記装置の異常の有無情報、或いは異常なセンサの有無情報を出力する出力機能部と、
を具備することを特徴とするセンサ異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数のセンサからのデータを多変量解析する際に、センサの異常を検出するセンサ異常検出方法及びセンサ異常検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば半導体製造装置の故障診断等を行う際には、複数のセンサにより観測された電流、電圧、電力、温度、排気量、音振動などの複数の情報に統計的な解析を施すことにより、装置の故障診断に有為な情報を得る事が行われている。
【発明が解決しようとする課題】
しかし、多数のセンサの中で、ひとつ以上のセンサの故障や結線の異常が発生した場合は、センサからの出力は異常値を示すので、前記診断結果は異常になる場合が多く、それにより装置に故障が発生したというような診断がなされてしまう。
【０００３】
実際には装置は故障していないので、誤診断であるが、実際の装置の故障よりもセンサの異常の方が起きる頻度が大きいため、故障診断の信頼性を向上させるためにはセンサの検出精度を向上させる必要が認められている。
【０００４】
また、センサの誤検出と分かり、装置の正常が確認されたとしても、故障した異常なセンサを発見するのに時間が掛かるため、その間、装置を止めておくことにより生じる損失の回避、あるいは装置の故障診断が確実にできない状況で、装置の運転をするというリスクの改善を行う必要がある。
【０００５】
センサの異常に関する公知例としては、特開平１１−３１２２８８号公報では、センサの故障診断方法が開示されている。この方法では、装置が正常に動作している時にセンサが規定値に対して異常な値を示しているか否かで、センサの異常を判断している。しかし、この例では装置自体が異常動作している場合にはセンサの異常を区別することができない。
【０００６】
又、特開平１０−１１５５３４号公報では、どのセンサに異常があるかを診断する方法が開示されている。センサ同士の因果関係をもとに、各センサから得られる値の大小関係が予め予想された関係を満たすかどうかにより、どのセンサが異常であるかの判定を行うアルゴリズムを採用している。この方法では、同程度の値を示すセンサ同士の関係が取り扱えない。また、異種のセンサ同士、例えば電流と温度などのセンサの出力情報の因果関係を決定することは難しく、このような場合にはセンサの異常を検出することが困難であった。
【０００７】
本発明は、上述の如き従来の課題を解決するためになされたもので、その目的は、簡単な構成で、同種或いは異種の複数のセンサの中の異常なセンサを迅速且つ確実に検出でき、センサの出力情報の信頼性を保証することができるセンサ異常検出方法及びセンサ異常検出装置を提供することである。
【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、第１の手段の特徴は、複数のセンサの出力情報を読み込む第１のステップと、前記読み込んだ全てのセンサを含む集合から部分集合を作る第２のステップと、前記作られた全ての部分集合から選択された複数の部分集合毎に、その部分集合に含まれるセンサの出力情報からスカラー量を算出する第３のステップと、前記算出された部分集合のスカラー量と前記部分集合毎に予め決められた基準値の中の対応する基準値とを比較して、部分集合毎に正常か異常かを示すフラグを求める第４のステップと、前記求まった部分集合毎のフラグに基づいて異常なセンサの有無、或いは前記センサが装備されている装置の異常の有無を判定し、前記センサは前記装置の状態量を検出する第５のステップとを具備することにある。
【００１２】
第２の手段の前記センサが装備されている装置は、半導体ウェハを処理するチャンバーと、前記チャンバーを制御するコントローラと、前記チャンバーからガスを排出する真空ポンプとを具備する半導体製造装置であり、前記第１のステップで前記真空ポンプに装備されている複数のセンサの出力情報を読み込み、前記第５のステップで、前記複数のセンサの中かの異常なセンサの有無を判定し、或いは前記真空ポンプの異常の有無を判定することを特徴とする。
【００１３】
第３の手段の特徴は、複数のセンサの出力情報を読み込む入力機能部と、前記入力機能部で読み込んだ全てのセンサを含む集合から部分集合を作り、作られた全ての部分集合から選択された複数の部分集合毎に、その部分集合に含まれるセンサの出力情報からスカラー量を算出する演算機能部と、前記演算機能部により算出された部分集合のスカラー量と前記部分集合毎に予め決められた基準値の中の対応する基準値とを比較して、部分集合毎に正常か異常かを示すフラグを求めるフラグ取得機能部と、前記フラグ取得機能部により求まった部分集合毎のフラグに基づいて異常なセンサの有無を判定し、或いはこれらセンサが装備されて前記センサで状態量が検出される装置の異常の有無を判定する判定機能部と、前記判定機能部により求まる前記装置の異常の有無情報、或いは異常なセンサの有無情報を出力する出力機能部とを具備することにある。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明のセンサ異常検出装置を備えた半導体製造装置の一実施形態に係る構成を示したブロック図である。本例は、装置の異常検出とセンサの異常検出を行うことができる検出装置５を備え、この検出装置５が本発明のセンサ異常検出装置に対応する。
【００１５】
半導体製造装置は、半導体ウェハに処理を施すチャンバー１、チャンバー１を制御するコントローラ２、真空ポンプ３の故障診断及びセンサ１１、１２、…、１ｎの異常を検出する検出装置５及びチャンバー１に配管４により排気のために接続された真空ポンプ３を有している。
【００１６】
ここで、真空ポンプ３には、電流、電圧、電力、温度、排気量、音振動などの状態量を検出する複数のセンサ１１、１２、…、１ｎが備えられている。又、本例の半導体製造装置はＬＡＮ６を通してＣＩＭ７に接続している。
【００１７】
また、コントローラ２はチャンバー１からチャンバー内部情報６２を入力して制御信号６１をチャンバー１に出力し、又、ロット処理情報６７をＬＡＮ６を通してＣＩＭ７に送信する。検出装置５は真空ポンプ３のセンサ１１から１ｎのセンサ情報６３を入力すると共に、コントローラ２からチャンバー２のプロセス情報６４を入力して、ＬＡＮ６を通してＣＩＭ７に真空ポンプ異常情報６５、センサの異常情報６６を送信する。
【００１８】
図２は図１に示した検出装置５の詳細構成例を示したブロック図である。検出装置５は、センサ１１、１２、…、１ｎからの検出情報を入力する入力部５１、複数のセンサ情報よりスカラー量を算出する演算部５２、算出されたスカラー量と予め決められた基準値からフラグを求めるフラグ取得部５３、求められたフラグを論理解析して真空ポンプ３の故障の有無、異常なセンサの有無を判定する判定部５４、真空ポンプ３の故障の有無、異常なセンサの有無情報をＣＩＭ７に出力する出力部５５から成っている。
【００１９】
次に本実施形態の動作について説明する。センサ１１、１２、…、１ｎが検出した真空ポンプ３のセンサ情報（出力情報）６３は検出装置５に伝達される。検出装置５の入力部５１はこれらセンサ１１、１２、…、１ｎからの出力情報を入力して、演算部５２に渡す。演算部５２は渡された前記出力情報から後述するスカラー量を算出する。フラグ取得部５３は前記スカラー量と予め決められた基準値からセンサ１１、１２、…、１ｎの部分集合毎の正常、異常を示すブラクを求めて、判定部５４に出力する。判定部５４は前記部分集合毎のブラクに論理処理を施して、真空ポンプ３の故障検出やセンサの異常検出を行う。出力部５５は判定部５４の判定結果をＬＡＮ６を通してＣＩＭ７に送信する。
【００２０】
真空ポンプ３の状態は、温度やガス流量などのチャンバー１の状態により変化する。電流、電圧、電力、温度、排気量、音振動などのセンサの値は真空ポンプ３の２次的な状態量であるので、これらの値もチャンバー１の内部状態によって変化する。従って、真空ポンプ３の異常、或いは真空ポンプ３に備えられたセンサ１１、１２、…、１ｎの異常を検出する場合は、チャンバー１のプロセス情報６４をコントローラ２を通じて検出装置５が認識しておく必要がある。
【００２１】
次に図３を用いて、検出装置５の内部での信号の処理について説明する。簡単のため、３個のセンサ１１、１２、１３の情報を扱う場合を考える。Ｓ１，２，３はセンサ１１、１２、１３の情報を全て使って計算することを意味し、Ｓ１，２はセンサ１１、１２の情報を、Ｓ２，３はセンサ１２、１３の情報を、Ｓ１，３はセンサ１１、１３の情報を、Ｓ１はセンサ１１の情報を、Ｓ２はセンサ１２の情報を、Ｓ３はセンサ１３の情報を用いて計算することを意味するものとする。  ステップ２０１の多変量解析計算では、例えばセンサ１１〜１３の情報を全て使って計算し、算出値を判定した結果を出力する。以下、この処理を具体例で述べる。
【００２２】
例えば、Ｒ（Ｓ１，２，３）＝（ａ１＊Ｓ１＊Ｓ１＋ａ２＊Ｓ２＊Ｓ２＋ａ３＊Ｓ３＊Ｓ３）／Ｍ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）…（１）というスカラー量を定義する。
【００２３】
但し、Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３はセンサの値で時々刻々変化し、ａ１〜ａ３とＭ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）は予め決められた定数である。
【００２４】
正常な状態でのセンサ値Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の場合、Ｒ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）の値がほぼ１になるようにａ１〜ａ３とＭ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）を予め決定しておく。つまり、ステップ２０１では、複数のデータからスカラー量を抽出する多変量解析計算を施す。ここで、Ｊ（Ｓ１，２，３）は判定基準値で予め決められている定数とする。このＪ（Ｓ１，２，３）の値は、正常な状態でのセンサ値のばらつきを考慮して、例えば３σを超える時に到達する値を設定しておく。
【００２５】
もし、Ｒ（Ｓ１，２，３）≦Ｊ（Ｓ１，２，３）ならＦ（Ｓ１，２，３）＝０、もし、Ｒ（Ｓ１，２，３）＞Ｊ（Ｓ１，２，３）ならＦ（Ｓ１，２，３）＝１なるフラグＦ（Ｓ１，２，３）を出力する。
【００２６】
ここで、Ｆ（Ｓ１，２，３）が１であるということは、センサ１１から１３までの情報を用いて解析した結果が正常値ではないということを示しているだけである。ここでは真空ポンプ３が異常であるか、いずれかのセンサが異常であるかのどちらかであることを示しており、そのどちらであるかは、現段階では判断は出来ない。
【００２７】
同様の手続きを行って、Ｆ（Ｓ１，２）、Ｆ（Ｓ１，３）、Ｆ（Ｓ２，３）、Ｆ（Ｓ１）、Ｆ（Ｓ２）、Ｆ（Ｓ３）の値を決定する。ここで、Ｆ（Ｓ１，２）は、センサ１１と１２の情報から求める。また、Ｆ（Ｓ１）は、センサ１１の情報のみを用いて求める。
【００２８】
従って、センサ１１と１２の情報のみを用いるＳ１，２場合、Ｒ（Ｓ１，２）＝（ａ１＊Ｓ１＊Ｓ１＋ａ２＊Ｓ２＊Ｓ２）／Ｍ（Ｓ１，２）…（２）となり、もし、Ｒ（Ｓ１，２）≦Ｊ（Ｓ１，２）ならＦ（Ｓ１，２）＝０、もし、Ｒ（Ｓ１，２）＞Ｊ（１，２）ならＦ（Ｓ１，２）＝１なるフラグＦ（Ｓ１，２）を出力する。
【００２９】
センサ１１の情報のみを用いるＳ１場合、Ｒ（Ｓ１）＝（ａ１＊Ｓ１＊Ｓ１）／Ｍ（Ｓ１）…（３）となり、
もし、Ｒ（Ｓ１）≦Ｊ（Ｓ１）ならＦ（Ｓ１）＝０、もし、Ｒ（Ｓ１）＞Ｊ（Ｓ１）ならＦ（Ｓ１）＝１なるフラグＦ（Ｓ１）を出力する。
【００３０】
他の場合も、同様である。
【００３１】
次にステップ２０２では、Ｆ（Ｓ１，２，３）、Ｆ（Ｓ１，２）、Ｆ（Ｓ１，３）、Ｆ（Ｓ２，３）、Ｆ（Ｓ１）、Ｆ（Ｓ２）、Ｆ（Ｓ３）の値を用いて判定を行う。
【００３２】
例えば、全てのフラグが０なら、真空ポンプ３と全てのセンサ１１、１２、１３は正常である。Ｆ（Ｓ１，２，３）、Ｆ（Ｓ１，２）、Ｆ（Ｓ１，３）、Ｆ（１）が１で、他のフラグが０なら、真空ポンプ３とセンサ１２と１３は正常だが、センサ１１は異常であると判断される。真空ポンプ３が異常なら全てフラグが１になる。また、Ｆ（Ｓ１，２，３）、Ｆ（Ｓ１，２）、Ｆ（Ｓ１，３）、Ｆ（Ｓ２，３）、Ｆ（Ｓ１）、Ｆ（Ｓ２）が１で、Ｆ（Ｓ３）のみ０の場合は、真空ポンプ３とセンサ１３は正常だが、センサ１１と１２は異常であると一応は判断できるが、フラグの大半が異常なので、判断の精度は悪い可能性がある。この場合には、ワ−ニングメッセージを発してオペレータに判断を仰ぐ方がよいと思われる。
【００３３】
また、Ｆ（Ｓ１，２，３）、Ｆ（Ｓ１，２）、Ｆ（Ｓ１，３）、Ｆ（Ｓ２，３）、Ｆ（Ｓ１）、Ｆ（Ｓ２）が０で、Ｆ（Ｓ３）が１の場合は、論理的な判断が出来ない。この場合は、検出装置５自体の異常と判断できるので、エラーメッセージを発するなど、種々の判定が可能である。また、１個のセンサを除いて残りの全てのセンサを用いたフラグの組によって、即ち上記例では、Ｆ（Ｓ１，Ｓ２）、Ｆ（Ｓ１，Ｓ３）、Ｆ（Ｓ２，Ｓ３）だけを用いて判定すると、複雑な判定論理を避けることができる。
【００３４】
ステップ２０３では、上記した判定結果をＬＡＮ６を通して、ＣＩＭ７に出力する。
【００３５】
図４は本発明のセンサ異常検出方法の第１の実施形態の処理手順を詳細に示したフローチャートである。センサ１１〜１３の出力情報を入力し（ステップ４０１）、前記読み込んだ全てのセンサを含む集合から部分集合（例えばセンサ１１、１２、１３）を作る（ステップ４０２）。前記作られた全ての部分集合から選択された複数の部分集合毎に、その部分集合に含まれるセンサの出力情報（例えばＳ１，２，３）からスカラー量（例えばＲ（Ｓ１，２，３））を計算する（ステップ４０３）。前記算出された部分集合のスカラー量と前記部分集合毎に予め決められた基準値（例えばＪ（Ｓ１，２，３））の中の対応する基準値とを比較して、部分集合毎に正常か異常かを示すフラグ（例えばＦ（Ｓ１，２，３））を求める（ステップ４０４）。前記求まった部分集合毎のフラグに基づいてセンサ１１、１２、１３の中の異常なセンサの有無を判定し、異常なセンサを特定する、或いはこれらセンサが装備されている真空ポンプ３の正常、異常を判定する（ステップ４０５）。前記真空ポンプ３の正常、異常の判定情報、或いは異常なセンサの特定情報をＬＡＮ６に出力する（ステップ４０６）。
【００３６】
本実施形態によれば、複数のセンサ１１、１２、１３の出力情報を読み込み、読み込んだ全てのセンサを含む集合から部分集合を作り、作られた全ての部分集合から選択された複数の部分集合毎に、その部分集合に含まれるセンサの出力情報からスカラー量を算出し、前記算出された部分集合のスカラー量と前記部分集合毎に予め決められた基準値の中の対応する基準値とを比較して、部分集合毎に正常か異常かを示すフラグを求め、求まった部分集合毎のフラグに基づいて異常なセンサの有無、或いは真空ポンプ３の異常の有無を判定するため、冗長なセンサ等の付帯回路を用いることなく、簡単な構成で、同程度の値を示すセンサや異種のセンサ同士でも異常なセンサを確実に検出でき、センサの出力情報の信頼性を保証することができる。
【００３７】
従来のセンサの異常検出では、同種のセンサを複数用意するが、本例では電流、電圧、電力、温度、排気量、音振動など異なるセンサ同士でもセンサの異常検出ができるので、冗長なセンサが必要なくなると共に、センサ異常の判定を瞬時にできるので、異常なセンサを発見するまで装置を止めておく時間をほとんどなくすことができる。更に、センサの異常を判定できるため、真空ポンプ３の正常、異常を信頼性高く検出することができ、装置の故障診断や寿命診断の信頼性を著しく高めることができる。
【００３８】
非定常運転を繰り返すような運転の場合には、非定常運転と非定常運転の間の待機状態の時に、機器とセンサの故障診断を行うことが有効である。もし、この状態でセンサ異常があればセンサを修理すればよいし、センサの異常がない場合は、安心して機器の状態をモニタすることができる。この診断を定期的に行い、センサの異常がないことを確かめた後、全センサの情報を用いて機器の故障判断を行えば，より確度の高い判断が可能になる。
【００３９】
また、上記実施形態の検出装置５は独立した装置として示されているが、半導体製造装置のコントローラ２あるいは、真空ポンプ３のコントローラ（図示せず）に内蔵されていてもよい。真空ポンプ３の異常情報やセンサ１１〜１ｎの異常情報をＣＩＭ７のＬＡＮ６に伝えているが、表示装置（図示せず）に異常のアラームを直接伝えることも可能である。
【００４０】
図５は、本発明のセンサ異常検出方法の第２の実施形態を説明するグラフである。但し、本例も、図１に示した半導体製造装置の構成例を借用して説明する。
複数のデータからスカラー量を抽出する多変量解析計算を施す際に、予め得られた各センサの正常時の基準空間の統計量であるマハラノビス・タグチ距離をフラグ計算に用いるセンサ群ごとに求め、求めたマハラノビス・タグチ距離の逆行列を予め求めておき、この逆行列と逐次収集されるセンサ情報から求められるスカラー量を用いて、センサ異常の有無を判断することも有効である。
【００４１】
即ち、センサが正常時においては、計算されたマハラノビス・タグチ距離（スカラー量）の平均は１である。正常状態から離れるに従って、マハラノビス・タグチ距離は大きくなる。経験的には前記距離が４〜８程度になったら異常とみなされるが、この判断基準は実験的に求めておいてもよい。
【００４２】
マハラノビス・タグチ距離を用いるメリットは、正常時の距離の平均が１であるので、どのセンサの組の判定基準値も同一基準にできる点と、センサの種類が異なり、その示す値が大きく変わっていても、それぞれのセンサ値のばらつきを考慮して、マハラノビス・タグチ距離が計算される。それ故、センサ間の変動が平等に扱われる点にある。
【００４３】
図５の例は、マハラノビス・タグチ距離を用いた判定の有効性を示す例である。図５（ａ）の横軸は時刻、縦軸はセンサ値を示す。真空ポンプ３の電流値温度など８種類のセンサの値（オリジナルデータ）が時系列で示されている。
【００４４】
図５（ａ）より、時刻７０秒でセンサ１が短絡故障を発生し、時刻１２０秒で真空ポンプ３が故障し、時刻１７０秒でセンサ１の短絡故障が回復した。
【００４５】
そこで、時刻２０秒までのデータを正常データとしてマハラノビス・タグチ距離を求めるための逆行列を計算した。簡単のため、全てのセンサを用いて計算された逆行列をＸ０、センサ１１を除くセンサ１２からセンサ１８までのデータから計算された逆行列をＸ１とする。図５（ｂ）は全てのセンサの値を用いて計算したスカラー量の時刻暦を示しており、図５（ｃ）はセンサ１１を除いた残りの全てのセンサ値を用いて計算したスカラー量の時刻暦を示している。
【００４６】
即ち、図５（ｂ）は、予め計算されたマトリックス逆行列Ｘ０と時々刻々得られたセンサ１１から１８までのベクトル値の積から得られたスカラー量：マハラノビス・タグチ距離の時刻暦である。全体的には、時刻７０秒で異常を検出し、時刻１７０秒で正常に復帰したように見える。詳細に見ると、真空ポンプ３が故障した１２０秒の時刻では、若干のマハラノビス・タグチ距離の変動が観察される。また、１７０秒以降も７０秒以前とは異なる値を示していることも詳細な観察では認めることができる。
【００４７】
しかし、通常センサの異常は上述のような短絡不良やオープン不良、コンピュータの通信異常などを含んでおり、これらの変化の割合は大変大きい。従って、センサ異常が発生すると、図５（ｂ）のように、真空ポンプ３自体の異常として観測され、上述のような詳細な観察による微妙な変化を知ることは事実上不可能である。
【００４８】
一方、図５（ｃ）は、逆行列Ｘ１から求められている。この場合、センサ１の異常はまったく感知されないから、時刻１２０秒で発生した人間には観測不可能なような微妙な真空ポンプ３の変動のみが正確に抽出されている。この場合、判定基準を１０としておけば、確実に真空ポンプ３の異常のみを検出することができることが分かる。
【００４９】
更に、図５（ｂ）と図５（ｃ）の結果を総合すれば、時刻７０秒でセンサ１の異常が発生し、時刻１２０秒で真空ポンプ３の異常が発生し、時刻１７０秒でセンサ１１の異常が復帰したことが理解できるのである。これは上述のような判定アルゴリズムによる効果である。この判定結果を、ＬＡＮ６を通してＣＩＭ７に伝達する、あるいは表示装置に異常の発生個所や発生・復帰の時刻を表示する。
本実施形態も、上記した第１の実施形態と同様の効果がある。
【００５０】
尚、本発明は上記実施形態に限定されることなく、その要旨を逸脱しない範囲において、具体的な構成、機能、作用、効果において、他の種々の形態によっても実施することができる。上記実施形態では、半導体製造装置に用いられている真空ポンプのセンサを用いて説明したが、一般に多元センサを用いて機器の故障診断、劣化診断や寿命予測を行うものであれば、本発明はあらゆる機器、プラント、航空機等に適用が可能であり、同様の効果がある。
【００５１】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、簡単な構成で、同種或いは異種の複数のセンサの中の異常なセンサを迅速且つ確実に検出でき、センサ出力情報の信頼性を保証することができる。機器の故障診断、劣化診断や寿命予測中に同時にセンサの異常も検出でき、機器の故障頻度よりセンサの異常発生頻度の方が圧倒的に大きい現実を考えると、上記した諸種の診断の信頼性を著しく向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のセンサ異常検出装置を備えた半導体製造装置の一実施形態に係る構成を示したブロック図である。
【図２】図１に示した検出装置の詳細構成例を示したブロック図である。
【図３】図１に示した検出装置の内部での信号の処理の流れを説明する図である。
【図４】本発明のセンサ異常検出方法の第１の実施形態の処理手順を詳細に示したフローチャートである。
【図５】本発明のセンサ異常検出方法の第２の実施形態を説明するグラフである。
【符号の説明】
１  チャンバー
２  コントローラ
３  真空ポンプ
４  配管
５  検出装置
６  ＬＡＮ
７  ＣＩＭ
１１、１２、…、１ｎ  センサ
５１  入力装置
５２  演算部
５３  フラグ取得部
５４  判定部
５５  出力部
【図１】
0004071449.tif 000002
【図２】
0004071449.tif 000003
【図３】
0004071449.tif 000004
【図４】
0004071449.tif 000005
【図５】
0004071449.tif 000006