(57)【要約】【課題】  多岐にわたるプロセスに関する状態に対して、適切に異常の有無等の判定を行うことができるプロセス異常検出装置を提供すること【解決手段】  プロセスデータ記憶部２１に格納されたプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するプロセスデータ編集部２２と、プロセス特徴量から製造システムにおける異常検出を行なうための異常検出要因分析ルールを記憶する異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６と、目的変数を必要とする異常検出要因分析ルール（ＰＬＳ）により、プロセス特徴量から製品の異常の有無を判定するプロセス結果異常判定部２４′と、目的変数を必要としない異常検出要因分析ルール（ＰＣＡ）により、装置の状態の異常の有無を判定する装置異常判定部２４″と、を備え、両異常判定部２４′，２４″は同時に実行されるようにした。【選択図】        図２
2009054843.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または複数の製造装置からなる製造システムにおいて、プロセス実行時に得られるプロセスデータに基づいてプロセスの異常を検出する異常検出装置であって、
前記時系列のプロセスデータを記憶するプロセスデータ記憶手段と、
そのプロセスデータ記憶手段に格納されたプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するプロセスデータ編集手段と、
プロセス特徴量から前記製造システムにおける異常検出を行なうための異常検出ルールを記憶する異常検出ルールデータ記憶手段と、
前記異常検出ルールにより、前記プロセス特徴量から前記プロセスに関する異常の有無を判定する複数の異常判定手段と、
を備え、
前記複数の異常判定手段は、同時に実行可能に構成され、
前記複数の異常判定手段のうちの少なくとも一つは、目的変数を必要とする異常検出ルールにより異常の有無を判定するものとし、
前記複数の異常判定手段のうちの別の一つは、目的変数を必要としない異常検出ルールにより異常の有無を判定するものとした
ことを特徴とするプロセス異常検出装置。
【請求項２】
前記目的変数を必要とする異常検出ルールは、前記プロセスを実行して得られる製品の異常の有無を判定するためのものであることを特徴とする請求項１に記載のプロセス異常検出装置。
【請求項３】
前記目的変数を必要とする異常検出ルールは、プロセス実行結果の予測モデルとして部分最小自乗回帰モデルを使用したものを含むことを特徴とする請求項１または２に記載のプロセス異常検出装置。
【請求項４】
前記目的変数を必要としない異常検出ルールは、前記プロセスを実行するための製造装置の異常の有無を判定するためのものであることを特徴とする請求項１に記載のプロセス異常検出装置。
【請求項５】
前記目的変数を必要としない異常検出ルールは、主成分分析によるＱ統計量およびまたはＴ２統計量を使用したものを含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のプロセス異常検出装置。
【請求項６】
１または複数の製造装置からなる製造システムにおいて、プロセス実行時に得られるプロセスデータに基づいてプロセスの異常を検出するプロセス異常検出装置における方法であって、
時系列のプロセスデータを取得してプロセスデータ記憶手段に格納するステップと、
そのプロセスデータ記憶手段に格納されたプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するステップと、
その抽出したプロセス特徴量から前記プロセスに関する異常の有無を判定する異常判定ステップと、
を実行するものであり、
前記異常判定ステップは、目的変数を必要とする異常検出ルールにより異常の有無を判定する処理と、目的変数を必要としない異常検出ルールにより異常の有無を判定する処理と、を、それぞれ同時に実行することを特徴とするプロセス異常検出方法。
【請求項７】
コンピュータを、
そのプロセスデータ記憶手段に格納された時系列のプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するプロセスデータ編集手段、
目的変数を必要とする異常検出ルールにより、前記プロセス特徴量から前記プロセスに関する異常の有無を判定する異常判定手段、
その異常判定手段と同時に実行され、目的変数を必要としない異常検出ルールにより、前記プロセス特徴量から前記プロセスに関する異常の有無を判定する別の異常判定手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、プロセスに関する異常を検出するプロセス異常検出装置および方法並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体・液晶パネルをはじめとする各種の製品の製造プロセスは、製品の製造歩留まりを改善し、或いは歩留まりが良好な状態を維持するために、適切に管理されなければならない。
【０００３】
半導体デバイスは、１００工程以上も有する半導体プロセスを経て製造され、また、複数の複雑な半導体製造装置を用いて製造される。そのため、各製造装置（プロセス装置）の状態を示すパラメータと各製造装置を用いて製造された半導体デバイスの特性との関係が明確には求められていないものが多数ある。一方、半導体プロセスは、製造された半導体デバイスの歩留まりが良くなるように、常に各工程を厳密に管理しなければならないという要求もある。
【０００４】
係る問題を解決するため、特許文献１に開示された発明では、プロセス実行時に発生する多岐にわたるプロセスデータと処理結果とを取得し、得られたプロセスデータから最小部分自乗法によりプロセスデータとその処理結果の相関のモデルを作成する。このモデルを用い、プロセス実行時に処理結果の予測を行なうことかできる。
【特許文献１】特開２００４−２８１４６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１などに開示された従来の発明では、プロセス実行時に、上記のモデルを用いて１つの判定手段が処理結果の予測を行なうようにしていたため、たとえば、プロセスの実行結果である製品の状態と、プロセスを実行するプロセス装置側の状態といった多岐にわたる状態に対して適切に判定をするのは困難であった。
【０００６】
また、特許文献１に開示された発明は、プロセス装置が正常に動作し、収集されたプロセスデータがプロセス装置におけるプロセス状態を正確に反映していることを前提としている。従って、例えばプロセス装置に実装したセンサ等が故障している場合、予測に使用されるプロセスデータの信頼性が無く、正しい予測ができない。同様に、プロセスを実行する機器に異常が生じている場合も、モデルを作成した際の状況と異なるので正しい予測ができない。
【０００７】
この発明は、多岐にわたるプロセスに関する状態に対して、適切に異常の有無等の判定を行うことができるプロセス異常検出装置および方法並びにプログラムを提供することを目的とする。また、製品の異常の有無の判定結果に対する信頼性を高めることを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明による異常検出装置は、（１）１または複数の製造装置からなる製造システムにおいて、プロセス実行時に得られるプロセスデータに基づいてプロセスの異常を検出する異常検出装置であって、前記時系列のプロセスデータを記憶するプロセスデータ記憶手段と、そのプロセスデータ記憶手段に格納されたプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するプロセスデータ編集手段と、プロセス特徴量から前記製造システムにおける異常検出を行なうための異常検出ルールを記憶する異常検出ルールデータ記憶手段と、前記異常検出ルールにより、前記プロセス特徴量から前記プロセスに関する異常の有無を判定する複数の異常判定手段と、を備え、前記複数の異常判定手段は、同時に実行可能に構成され、前記複数の異常判定手段のうちの少なくとも一つは、目的変数を必要とする異常検出ルールにより異常の有無を判定するものとし、前記複数の異常判定手段のうちの別の一つは、目的変数を必要としない異常検出ルールにより異常の有無を判定するものとした。
【０００９】
複数の異常判定手段は、実施形態では、プロセス結果異常判定部２４′と装置異常判定部２４″と対応する。実施形態では、２つとしているが、３つ以上でももちろんよい。また、プロセスの異常は、単位対象品毎に検出するとよい。
【００１０】
（２）目的変数を必要とする異常検出ルールは、プロセスを実行して得られる製品の異常の有無を判定するためのものとすることができる。
【００１１】
（３）目的変数を必要とする異常検出ルールは、プロセス実行結果の予測モデルとして部分最小自乗回帰モデル（ＰＬＳ）を使用したものを含むようにするとよい。
【００１２】
（４）目的変数を必要としない異常検出ルールは、プロセスを実行するための製造装置の異常の有無を判定するためのものとすることができる。
【００１３】
（５）目的変数を必要としない異常検出ルールは、主成分分析によるＱ統計量およびまたはＴ２統計量を使用したものを含むようにするとよい。
【００１４】
（６）本発明に係るプロセス異常検出方法は、１または複数の製造装置からなる製造システムにおいて、プロセス実行時に得られるプロセスデータに基づいてプロセスの異常を検出するプロセス異常検出装置における方法であって、時系列のプロセスデータを取得してプロセスデータ記憶手段に格納するステップと、そのプロセスデータ記憶手段に格納されたプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するステップと、その抽出したプロセス特徴量から前記プロセスに関する異常の有無を判定する異常判定ステップと、を実行するものであり、前記異常判定ステップは、目的変数を必要とする異常検出ルールにより異常の有無を判定する処理と、目的変数を必要としない異常検出ルールにより異常の有無を判定する処理と、を、それぞれ同時に実行するようにした。
【００１５】
（７）また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、そのプロセスデータ記憶手段に格納された時系列のプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するプロセスデータ編集手段、目的変数を必要とする異常検出ルールにより、前記プロセス特徴量から前記プロセスに関する異常の有無を判定する異常判定手段、その異常判定手段と同時に実行され、目的変数を必要としない異常検出ルールにより、前記プロセス特徴量から前記プロセスに関する異常の有無を判定する別の異常判定手段、として機能させるようにした。
【００１６】
異常検出ルールデータ記憶手段は、実施形態の異常検出要因分析ルールデータ記憶部に対応する。目的変数を必要とする異常検出ルールにより異常の有無を判定する異常判定手段は、実施形態のプロセス結果異常判定部２４′に対応し、目的変数を必要としない異常検出ルールにより異常の有無を判定する異常判定手段は、実施形態の装置異常判定部２４″に対応する。
【００１７】
なお、Ｑ統計量およびまたはＴ２統計量は、単位対象品毎に算出され、Ｑ統計量およびまたはＴ２統計量があらかじめ指定された回数分連続して異常と判定された場合に前記製造装置の異常を通知する手段を備えると良い。また、異常判定手段は、Ｑ統計量およびまたはＴ２統計量により製造装置が正常と判定された場合に、製品に対する異常の有無の予測が有効とすることができる。この場合に、異常判定手段は、製品に対する有効な予測が、あらかじめ指定された回数分連続して異常と判定された場合に製品の異常予測を通知するようにするとよい。連続した異常かどうかの判断を行なうようにした場合、単発の（偶然の）異常を排除することができる。更に、異常の有無に加え、異常要因を求める機能を付加すると好ましい。
【００１８】
本発明では、目的変数を必要とする異常検出ルールを用いて行なう異常判定処理と、目的変数を必要としない異常検出ルールを用いて行なう異常判定処理を同時に行なうことができる。このように、異なる種類の異常検出ルールを用いることで、多岐にわたる種類の状態についての異常判定を行なうことができる。しかも、各異常判定処理を同時に実行できるので、迅速に判定できる。
【００１９】
一例としては、予測値に基づく製品の異常判定と、より広範なプロセスデータに基づく装置状態の監視を同時に行なうことができる。このように、異なる観点による同時監視は、異常検出の精度が向上する。さらに一部が異なるモデルを複数登録し同時に実行させその結果を比較することにより、製品の品質に影響を与える要件の抽出なども容易に行なえる。
【００２０】
製造プロセスによって製造される対象品には、半導体，ＦＰＤ（フラットパネルディスプレイ：液晶，ＰＤＰ，ＥＬ，ＦＥＤなどを用いるディスプレイ）が含まれる。「単位対象品」は、１枚の半導体ウエハ、1枚のガラス基板のような通常の計数単位で把握される対象品でもよいし、これらの製品の１ロットのような製品のグループ単位で把握される対象品でもよいし、大判のガラス基板上に設定された領域のような製品の部分を単位とする対象品でもよい。異常通知情報の出力は、表示装置に出力したり、メール送信等により通知したり、記憶装置に保存するなど各種の処理を含む。「製品の異常」は、実施形態では予測値状態の異常に対応し、「製造装置の異常」は、実施形態では、プロセス状態の異常に対応する。製造装置（プロセス装置）の異常は、当該装置のプロセスを実行するための装置の故障や、当該装置に組み込まれたセンサの異常などの、その製造装置から得られたプロセスデータに異常を生じる場合を含む。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、目的変数を必要とする異常検出ルールを用いて行なう異常判定処理と、目的変数を必要としない異常検出ルールを用いて行なう異常判定処理を同時に行なうようにしたため、多岐にわたるプロセスに関する状態に対して、適切に異常の有無等の判定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１は、本発明の好適な実施形態である異常検出装置を含む製造システムを示す。この製造システムは、プロセス装置１，異常検出装置２０及び異常表示装置２を含む。これらの装置は、生産管理情報よりも詳細なプロセス関連情報を高速にやりとりするための装置用ネットワークであるＥＥＳ（Equipment Engineering System）ネットワーク３によって相互に接続されている。図示は省略されているが、ＥＥＳネットワーク３には、プロセス装置１より前の段階、及びプロセス装置１より後の段階で用いられる他のプロセス装置や検査装置も接続されている。さらに、このシステムは、ＭＥＳ（Manufacturing Execution System）を含む生産管理システム４及びこの生産管理システム４と接続された生産管理情報を伝送するＭＥＳ系ネットワーク５を含んでいる。ＥＥＳネットワーク３とＭＥＳ系ネットワーク５とは、ルータ６を介して接続されている。ＭＥＳ系ネットワーク５上に存在する生産管理システム４は、ルータ６を経由して、ＥＥＳネットワーク３上の各装置にアクセスすることができる。
【００２３】
この製造システムは、例えば、半導体や液晶パネルを製造するもので、プロセス装置１が半導体等を製造するためのプロセス（ウエハに対する成膜処理等）を実行する。半導体製造プロセスや液晶パネル製造システムにおいては、処理対象のウエハやガラス基板（以下、「ウエハ」）は、カセット７内に所定枚数セットされ、カセット単位で移動されるとともに、プロセス装置１で所定の処理が行なわれる。１つの製品を製造する場合、複数のプロセス装置１においてそれぞれ所定の処理が実行される。その場合、プロセス装置間の移動も、カセット単位で行なわれる。カセット７に実装された所定枚数のウエハが同一のロットとなる。
【００２４】
この実施形態の半導体製造システムでは、個々のウエハごとに管理する必要から、各ウエハごとに製品ＩＤが付与される。この製品ＩＤは、例えばロットＩＤと、そのロット内の識別番号を結合することにより、設定できる。すなわち、仮にロットＩＤが「０４０８２５１」で、ロット内にセット可能な枚数が１桁とすると、ロット内の２番目のガラス基板（ロット内の識別番号は「２」）の製品ＩＤは、下一桁にロット内の識別番号を付加した「０４０８２５１２」と設定することができる。
【００２５】
もちろん、タグ７ａに、ロットＩＤに替えて、或いはロットＩＤとともに収納された全てのウエハについての製品ＩＤを記録しておき、プロセス装置１（プロセスデータ収集装置１２）は、タグ７ａに格納された全ての製品ＩＤを取得するようにしてもよい。また、カセット７にセットするウエハが１枚の場合には、タグ７ａに記録したＩＤが、そのまま製品ＩＤとして使用できる。なお、ロット単位で解析をする場合には、製品ＩＤの取得や、ロットＩＤに基づく製品ＩＤの作成は不要である。
【００２６】
カセット７には、ＲＦ−ＩＤ（radio frequency identification）タグ７ａが取り付けられている。タグ７ａは、プロセス装置１に連結されたＲＦ−ＩＤリードライトヘッド８との間で電磁結合をし、非接触で任意のデータを読み書きされるものであり、データキャリアとも呼ばれる。タグ７ａには、ロットＩＤ（製品ＩＤの基となるロットＩＤ或いは製品ＩＤ自体）と、前段装置の出庫時刻等の情報が格納される。
【００２７】
プロセス装置１は、ＭＥＳ系ネットワーク５からルータ６経由で生産管理システム４から送られてきたレシピＩＤを取得する。プロセス装置１は、レシピＩＤと実際に行なうプロセスとの対応テーブルなどを持っており、取得したレシピＩＤに応じたプロセスを実行する。プロセス装置１は、それぞれの装置を識別するための装置ＩＤが設定されている。
【００２８】
プロセス装置１は、プロセスデータ収集装置１２を内蔵する。このプロセスデータ収集装置１２は、ＥＥＳネットワーク３に接続されている。プロセスデータ収集装置１２は、プロセス装置１においてプロセスが実行されている期間中或いは待機中に、プロセス装置１の状態に関連する情報であるプロセスデータを時系列に収集する。プロセスデータは、例えば、プロセス装置１の動作時の電圧，電流や、あるプロセスを実行するプロセス装置１を出庫してから次のプロセスを実行するプロセス装置１に投入されるまでの滞留時間などがある。また、プロセス装置１がプラズマチャンバーを備え、ウエハに対して成膜処理をする装置の場合、そのプラズマチャンバー内の圧力や、プラズマチャンバーに供給するガス流量や、ウエハ温度やプラズマ光量等がある。プロセス装置１は、これらのプロセスデータを検出するための検出装置を備え、その検出装置の出力が、プロセスデータ収集装置１２に与えられる。
【００２９】
プロセスデータ収集装置１２は、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド８を介してタグ７ａから読み取った前段装置の出庫時刻と現在ウエハがセットされているプロセス装置１への投入時刻とを収集する。これらの出庫時刻と投入時刻の差をとることにより、前段装置からの滞留時間を算出することができる。また、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド８は、必要に応じてプロセス装置１からウエハを出庫する際に出庫時刻等をタグ７ａへ書き込む。
【００３０】
プロセスデータ収集装置１２は、通信機能を備えている。プロセスデータ収集装置１２は、プロセス装置１において発生したあらゆるプロセスデータを収集し、収集したプロセスデータに製品ＩＤと装置ＩＤとを対応付けてＥＥＳ系ネットワーク３に出力する。収集するデータの種類は、上記のものに限るものではなく、さらに多くの情報を取得することも妨げない。
【００３１】
異常検出装置２０は、ハードウェアの観点からは一般的なパーソナル・コンピュータであり、Windows（登録商標）などのオペレーティング・システム上で稼動するアプリケーション・プログラムによって、本装置の各機能が実現されている。
【００３２】
図２は、主として異常検出装置２０の内部構成を示している。異常検出装置２０は、プロセスデータ収集装置１２から送られてきたプロセス装置１のプロセスデータを格納するプロセスデータ記憶部２１と、プロセスデータ記憶部２１に格納された各種のプロセスデータからプロセス特徴量を算出するプロセスデータ編集部２２と、プロセスデータ編集部２２が算出したプロセス特徴量を格納するプロセス特徴量データ記憶部２３と、プロセス特徴量データ記憶部２３に格納されたプロセス特徴量データに基づいて異常の有無を判定する異常判定部２４と、異常判定部２４で異常と判定されたウエハについてのプロセスデータを記憶する異常プロセスデータ記憶部２７と、異常判定部２４の判定結果を記憶する判定結果データ記憶部２８と、異常判定部２４で判定処理を行なう際に使用する異常検出要因分析ルールを記憶する異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６と、その異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６にアクセスして異常検出要因分析ルールの追加・変更を行なう異常検出要因分析ルール編集部２５と、を備えている。各記憶部は、異常検出装置２０の外部の記憶装置（データベース２０ａ）に設定してもよいし、内部記憶装置に設けてもよい。
【００３３】
図３（ａ）に示すように、プロセスデータ記憶部２１に格納されるプロセスデータは、製品ＩＤと装置ＩＤとに関連付けられる。プロセスデータは、プロセスデータ収集装置１２が収集した各種のプロセスデータに加え、そのプロセスデータを収集した日時情報（日付＋時刻）も含む。各プロセス装置用のプロセスデータ記憶部２１には、製品ＩＤごとに、日時情報に従って時系列にプロセスデータが格納される。図１では、１つのプロセス装置１のプロセスデータが異常検出装置２０に与えられ、そのプロセスデータに基づいて異常分析をする例を示したが、製品が複数のプロセス装置を経由している場合において、係る複数のプロセス装置で得られたプロセスデータを異常検出装置２０に与えるようにしても良い。その場合、上記の各データが装置の数分だけ作成される。
【００３４】
プロセスデータ記憶部２１は、リングバッファ等の一時記憶手段から構成され、プロセス終了後の所定のタイミングでプロセスデータを削除（新たなプロセスデータを上書き）するようにしている。このプロセスデータ記憶部２１は、プロセス装置１（データ収集装置１２）ごとに用意し、同一のプロセス装置１から収集されたプロセスデータは、一意に関連づけられたプロセスデータ記憶部１１に時系列に格納される。もちろん、各プロセス装置１（データ収集装置１２）から取得したプロセスデータを、１つのプロセスデータ記憶部２１に混在して格納するようにしてもよい。その場合には、装置ＩＤなどのプロセス装置の識別情報を関連づけて格納する。
【００３５】
プロセスデータ編集部２２は、プロセスデータ記憶部２１に格納された時系列のプロセスデータを呼び出し、枚葉毎のプロセス特徴量を算出する。プロセス特徴量は、例えば、同一の製品ＩＤについてのプロセスデータのピーク値，総和，平均値等のプロセスデータの値から算出するものに限らず、プロセスデータの値が設定された閾値を超えている時間等の各種のものがある。
【００３６】
プロセスデータ編集部２２は、生産管理システム４から出力されるレシピＩＤを製品ＩＤ並びに装置ＩＤとともに取得する。レシピは、予め決められたプロセス装置に対する命令や設定、パラメータのセットで、処理対象や工程、装置の違いにより複数持ち、生産管理システム４で管理される。それぞれのレシピには、レシピＩＤが付与される。プロセス装置１で処理されるウエハに対するレシピは、装置ＩＤと製品ＩＤとレシピＩＤとにより特定される。
【００３７】
プロセスデータ編集部２２は、図３（ｂ）に示す製品ＩＤと装置ＩＤとレシピＩＤとのセットを以下に示す手順で取得する。まず、プロセスデータ編集部２２は、生産管理システム（ＭＥＳ）４にアクセスし、分析対象のウエハの製品ＩＤと、プロセス装置１を特定する装置ＩＤをキーにし、対応するレシピＩＤを検索する。次いで、プロセスデータ編集部２２は、その検索したレシピＩＤを生産管理システム４から直接、或いは、プロセスデータ収集装置１２経由で取得する。プロセスデータ収集装置１２経由で取得する場合、プロセスデータ収集装置１２は、進行中のプロセスのレシピＩＤを生産管理システム（ＭＥＳ）４から取得し、プロセス装置１の装置ＩＤとプロセスデータとを併せて異常検出装置２０へ渡すようにしてもよい。
【００３８】
プロセスデータ編集部２２は、製品ＩＤと装置ＩＤをキーにして、算出したプロセス特徴量データと、取得したレシピＩＤとを結合し、その結合したデータを対応する装置ＩＤ用のプロセス特徴量データ記憶部２３に格納する。よって、プロセス特徴量データ記憶部２３のデータ構造は、図３（ｃ）に示すようになる。
【００３９】
異常検出要因分析ルール編集部２５は、モデル化装置１４や人手による解析によって得られたモデルを取得し、プロセス並びに装置の異常を検出したり異常の要因を分析したりするための異常検出ルールと要因分析ルールを含む異常検出要因分析ルールを定義し、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６に格納する。モデル化装置１４は、例えば特開２００４−１８６４４５号公報に開示されたデータマイニングを利用したモデル化装置等を用いることができる。ここでデータマイニングとは、大規模なデータベースからルールやパターンを抽出する手法であり、その具体的な手法としては、決定木分析と呼ばれる手法及び回帰木分析と呼ばれる手法等が知られている。
【００４０】
さらに異常検出要因分析ルール編集部２５は、異常検出要因分析ルールに対応する異常通知情報も登録する。これにより、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６のデータ構造は、図４に示すように、各プロセス装置の装置ＩＤと、各プロセス装置のレシピＩＤと、異常検出要因分析ルールと、異常通知情報と、を関連付けたテーブル構造となる。
【００４１】
異常通知情報は、異常検出要因分析ルールに基づいて判定された結果を表示する異常表示装置２や、判定結果を通知する通知先等の出力先を特定する情報と、具体的な通知内容がある。通知先は、例えば、担当者のメールアドレスなどである。異常表示装置２と通知先の両方を登録しても良いし、一方のみを登録しても良い。出力先を複数設けた場合、例えば、判定により求められる異常の度合いや異常箇所などで分類し、分類に応じて振り分けることができる。異常表示装置，通知先、通知内容は、ひとつの分類に対し、複数指定することができる。異常検出要因分析ルールは、重線形回帰，ＰＬＳ線形回帰，決定木，マハラノビスの距離，主成分分析，移動主成分分析，ＤＩＳＳＩＭ，Ｑ統計量、Ｔ２統計量などの手法を組み合わせて使用することができる。
【００４２】
この異常検出要因分析ルールは、プロセス特徴量から製品の異常の有無と、プロセス装置自体の異常の有無と、を検出するためのルールである。製品の異常の有無を予測するための異常検出要因分析ルールは、目的変数を必要とするルールを用い、プロセス特徴量に基づいて演算処理する異常判定式と、その異常判定式により求めた値（ｙ）が異常を生じているか否かを決定する判定条件と、を備えている。また、異常検出として、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）法を利用することで、異常要因分析を行なうことができる。異常要因分析は、異常要因データを求めるものである。異常要因データは、プロセスデータまたはその特徴量を示す名称と寄与率データを含む。
【００４３】
寄与率データは、その異常に対して、どのプロセスデータやその特徴量がどのくらい影響を与えているかを表わすデータである。寄与率データの数値が大きいほど当該異常に対する影響度合いが大きい、すなわち当該異常をもたらした原因の可能性が高いと言える。異常要因分析により算出される寄与率データの値の上位Ｎ個（例えば、５個）までの寄与率データを含む異常要因データを抽出する。作業員は、抽出された異常要因データに基づき、異常が検出されたときの対処時に、どのプロセスデータをチェックすればよいかがわかる。
【００４４】
本実施形態では、異常要因データを決定するための寄与率を、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）法により得られた回帰式より求めるようにした。このＰＬＳ法により得られる回帰式を下記に示す。
ｙ＝ｂ０＋ｂ１＊ｘ１＋ｂ２＊ｘ２＋……＋ｂ（ｎ−１）＊ｘ（ｎ−１）＋ｂｎ＊ｘｎ
【００４５】
上記の式において、ｘ１，ｘ２，……ｘｎが、それぞれプロセス特徴量であり、ｂ０，ｂ１，ｂ２，……ｂｎは、係数である。ｂ１，ｂ２，……ｂｎは、各プロセス特徴量の重み度である。上記の回帰式により求めたｙの値がしきい値を越えた場合に異常と判定される。
【００４６】
このＰＬＳ法を利用して各プロセス特徴量の寄与率を求めるには、以下のようにする。まず、各変数（ｘ１，ｘ２，……ｘｎ）がいずれも平均値を示すときのＰＬＳ予測値をＹとする。そして、実際に取得したプロセス特徴量を各変数に代入して求めたｙとの差であるｙ−Ｙの大きさに各項がどれだけ寄与したかを評価する。つまり、各変数の平均値をＸ１，Ｘ２，……Ｘｎとすると、上記の式の各項の値は、下記のようになる。
ｂ１（ｘ１−Ｘ１）、ｂ２（ｘ２−Ｘ２）、・・・・、ｂｎ（ｘｎ−Ｘｎ）
このように、平均値と実測値の差分に、さらに係数を乗算した値を求めた各項の値を、各プロセス特徴量の寄与率データとした。要因分析を行なった結果、どのプロセス特徴量が問題であるかを特定することができる。
【００４７】
プロセス装置（プロセス状態）の異常の有無の判定は、目的変数のないルールとなるＱ特徴量とＴ２統計量とを用いる。すなわち、主成分分析（Principal Component Analysis：ＰＣＡ）を利用して管理限界（正常空間）設定し、モデル構築用データ（プロセス特徴量データ＋検査データ）を使用して得られた値を参考に閾値とする。そして、運用時（異常検出時）は上記閾値からリアルタイム（枚葉毎）にプロセス状態が正常かどうか判断する。ここで、Ｑ特徴量並びにＴ２統計量は、それぞれ下記式により求められる。
【数１】
2009054843.tif 000003
【００４８】
ここで、ｘｐは、第ｐ変数の値であり、Ｘｐは第ｐ変数の平均値である。ｔｒは、主成分分析における第ｒ主成分得点であり、Ｒは、採用された主成分の数である。そして、求めたＱ特徴量やＴ２統計量の値が、予め設定した閾値を超えた場合には、異常が生じていると判定できる。
【００４９】
このＰＣＡを用いたプロセス装置の異常判定においても、異常要因分析を行なうことができる。すなわち、異常要因データは、異常が検出されても異常箇所を一義的に特定できない場合、その異常に対して、どのプロセスデータやそのプロセス特徴量がどのくらい影響を与えているかを表わすデータである。異常要因データは、プロセスデータまたはプロセス特徴量を示す名称と寄与や影響度合いを表わす数値からなる。数値が大きいほど当該異常に対する影響度合いが大きい、すなわち当該異常をもたらした原因の可能性が高いと言える。
【００５０】
寄与データは、その異常に対して、どのプロセスデータやその特徴量がどのくらい影響を与えているかを表わすデータである。寄与データの数値が大きいほど当該異常に対する影響度合いが大きい、すなわち当該異常をもたらした原因の可能性が高いと言える。異常要因分析により算出される寄与データの値の上位Ｍ個（例えば、５個）までの寄与データを含む異常要因データを抽出する。作業員は、抽出された異常要因データに基づき、異常が検出されたときの対処時に、どのプロセスデータをチェックすればよいかがわかる。なお、Ｍの値は、上述したＰＬＳに基づく異常要因分析におけるそれと同じでも良いし異ならせても良い。
【００５１】
本実施形態では、この異常要因を特定する場合にも、主成分分析を利用する。つまり、複数のプロセスデータ（プロセス特徴量）を各変数として主成分分析を行ない、下記式に基づきＱ統計量，Ｔ２統計量，並びに各変数の各統計量に対する寄与を算出する。
【数２】
2009054843.tif 000004
【００５２】
上記のＱ統計量寄与を求める演算式は、第ｐ変数のＱ統計量に対する寄与を求める式である。Ｑ統計量は各変数の二乗予測誤差の和であることから、当該式により第ｐ変数の寄与を求めることができる。そして、この寄与が正常時に比べて極端に大きくなっている変数があった場合、その変数が異常に関係していると判断できる。各変数の正常時の寄与の値は、予め求めておき、異常検出要因分析ルールの一つの要素として登録しておく。正常時の各変数の寄与は、各変数ごとに異なることが予測されるため、例えば、算出した判定対象のワークのプロセス特徴量に基づいて求めた全ての変数の寄与を、対応する正常時の寄与でそれぞれ除算して正規化を図り、その正規化した値同士を比較し、その値が高いもの上位Ｍ個を異常要因と特定することができる。
【００５３】
同様に、Ｔ２統計量寄与を求める演算式は、第ｐ変数のＴ２統計量に対する寄与を求める式である。ｔは、主成分特定からなるベクトルであり、ｖｐは負荷量行列の第ｐ行（第ｐ変数に関する係数ベクトル）の配置ベクトルである。これも、Ｑ統計量の場合と同様に、正常時における各変数の寄与を求めておき、正常時のものと大きく異なる寄与となった変数を抽出し、異常要因とする。このように、要因分析を行なった結果、どのプロセス特徴量が問題であるかを特定することができる。
【００５４】
この寄与を用いた要因分析は、具体的な異常箇所までは特定できないもののも、複数の異常要因をリストアップすることができる。
【００５５】
このように、プロセス装置の異常の有無の判定は、Ｑ特徴量とＴ２統計量とを用い、Ｑ特徴量とＴ２統計量の少なくとも一方が閾値を越えると、プロセス装置の異常があると推測できる。但し、Ｑ特徴量，Ｔ２統計量が閾値を越えた場合であっても、プロセス装置以外の外因その他の理由から異常の値を示す可能性もあるので、本実施形態では、プロセス装置の異常発生の通知は、係るＱ特徴量やＴ２統計量が閾値を越えた現象が連続してＮ回続いたときに行なうようにした。
【００５６】
ＰＬＳに関連する異常検出要因分析ルール編集部２５の具体的な処理機能は、図５に示すフローチャートを実行するようになっている。まず、すでに収集されたルール構築用のプロセスデータと正常／異常を含む検査結果データをＰＬＳ法で分析し、予測モデルを得る（Ｓ４１）。次いで、同データから統計量Ｑ，Ｔ２を算出する（Ｓ４２）。そして、上記予測モデルと統計量Ｑ，Ｔ２と異常判断のための各しきい値をレシピＩＤとともにルールとして登録する（Ｓ４３）。なお、処理ステップＳ４１とＳ４２は、モデル化装置１４で実行しても良い。
【００５７】
異常判定部２４は、製品の異常の有無等を判定するプロセス結果異常判定部２４′と、プロセス装置自体の異常の有無等を判定する装置異常判定部２４″とを備えている。これら各判定部２４′，２４″は、それぞれ独立して同時に稼働できるようになっており、これにより、異常判定部２４では、プロセス結果異常判定（製品異常判定）や装置状態異常判定など複数の異常判定が同時に行なうことができる。
【００５８】
図６に示すように、プロセス結果異常判定部２４′は、異常分析部２４′ａと、異常プロセスデータ保存部２４′ｂと、異常通知部２４′ｃと、判定結果表示部２４′ｄと、判定結果保存部２４′ｅと、を備えている。異常分析部２４′ａは、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６に格納された異常検出要因分析ルールを用い、プロセス特徴量データ記憶部２３から読み出したプロセス特徴量に従って異常判定を行なう。
【００５９】
図７に示すように、装置異常判定部２４″は、異常分析部２４″ａと、異常プロセスデータ保存部２４″ｂと、異常通知部２４″ｃと、判定結果表示部２４″ｄと、判定結果保存部２４″ｅと、を備えている。異常分析部２４″ａは、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６に格納された異常検出要因分析ルールを用い、プロセス特徴量データ記憶部２３から読み出したプロセス特徴量に従って異常判定を行なう。
【００６０】
図６と図７を比較すると明らかなように、プロセス結果異常判定部２４′と、装置異常判定部２４″とは、基本的な構成は同じにしており、異常分析部２４′ａ，２４″ａで用いる異常検出要因分析ルールが相違する。
【００６１】
このプロセス結果異常判定部２４′の異常分析部２４′ａで実行される異常判定は、プロセスを実行した結果生成される製品の異常の有無と、異常要因分析の両方である。また、装置異常判定部２４″の異常分析部２４″ａで実行される異常判定は、プロセス装置（プロセス状態）の異常の有無と、異常要因分析の両方である。各異常分析部２４′ａ，２４″ａの具体的な処理アルゴリズムは後述する。
【００６２】
異常プロセスデータ保存部２４′ｂ，２４″ｂは、異常分析部２４′ａ，２４″ａで異常が検出された場合に、その異常と判定されたウエハについてのプロセスデータをプロセスデータ記憶部２１から読み出すとともに、異常プロセスデータとして異常プロセスデータ記憶部２７に保存する。このとき、異常判定結果（ｙの値）を関連づけて登録しても良い。
【００６３】
異常通知部２４′ｃ，２４″ｃは、異常分析部２４′ａ，２４″ａで異常が検出された場合に、指定された異常表示装置２に対して異常メッセージを出力する（異常通知）。出力する異常メッセージは、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６に格納されている。また、異常通知部２４′ｃ，２４″ｃは、指定された異常通知先に対して指定された方法で異常メッセージを出力する機能も備える。一例としては、異常出力部２４′ｃ，２４″ｃは、指定されたアドレスに対してメール送信をする。出力する異常メッセージは、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６に格納されている。通知先は、ルール毎に指定できる。
【００６４】
判定結果表示部２４′ｄ，２４″ｄは、具体的な異常判定結果を、指定された表示形態で異常表示装置２に表示させる。また、異常要因分析を行なった場合、寄与率等の詳細データも併せて出力する。
【００６５】
判定結果保存部２４′ｄ，２４″ｄは、異常分析部２４′ａ，２４″ａにおける異常判定の結果を判定結果データとして判定結果データ記憶部２８に保存する。つまり、異常判定の結果は、ＰＬＳ予測値や予測値寄与率、Ｑ，Ｔ２統計量などとともに保存され、異常表示装置等から検索することができる。この判定結果データは、全ての判定結果を保存しても良いし、異常と判定された場合のみを保存するようにしてもよい。
【００６６】
プロセス結果異常判定部２４′の異常分析部２４′ａの具体的な処理機能は、図８，図９に示すフローチャートのようになっている。プロセスデータ編集部２２は、１枚葉分の製品のプロセスデータを収集し（Ｓ１）、そのプロセスデータからプロセス特徴量を算出する（Ｓ２）。算出したプロセス特徴量は、プロセス特徴量データ記憶部２３に格納される。
【００６７】
異常分析部２４′ａは、プロセス特徴量データ記憶部２３にアクセスし、１つの製品ＩＤをキーにして１枚葉分のプロセス特徴量データを抽出し、そのレシピＩＤを取得する。そして、異常分析部２４′ａは、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６にアクセスし、取得したレシピＩＤに対応する異常検出要因分析ルールを取得する（Ｓ３）。
【００６８】
異常分析部２４′ａは、取得したプロセス特徴量と異常検出要因分析ルールに基づき、プロセス結果予測値（ｙの値）と予測値寄与率とＱ統計量とＴ２統計量とを算出する（Ｓ４）。異常分析部２４′ａは、Ｑが正常範囲か否かを判断し（Ｓ５）、正常範囲内の場合にはＱの異常カウンタのカウント値を０にリセットし（Ｓ６）、正常範囲外の場合にはＱの異常カウンタのカウント値を１インクリメントする（Ｓ７）。同様に異常分析部２４′ａは、Ｔ２が正常範囲か否かを判断し（Ｓ８）、正常範囲内の場合にはＴ２の異常カウンタのカウント値を０にリセットし（Ｓ９）、正常範囲外の場合にはＴ２の異常カウンタのカウント値を１インクリメントする（Ｓ１０）。
【００６９】
異常分析部２４′ａは、ＱおよびＴ２の異常カウンタのカウント値が共に０であるか否かを判断し（Ｓ１１）、何れも０の場合には、プロセス状態を正常状態と判定し（Ｓ１２）、少なくとも一方が０でない場合にはプロセス状態を異常状態と判定する（Ｓ１３）。
【００７０】
プロセス状態が正常な場合、異常分析部２４′ａは、プロセス処理結果予測値（ＰＬＳ予測値等）が正常範囲か否かを判断し（Ｓ１４）、正常範囲内の場合にはプロセス処理結果予測値（ＰＬＳ予測値等)の異常カウンタのカウント値を０にリセットし（Ｓ１５）、正常範囲外の場合にはプロセス処理結果予測値（ＰＬＳ予測値等）の異常カウンタのカウント値を１インクリメントする（Ｓ１６）。
【００７１】
上記の処理ステップＳ１７或いはＳ１８を実行後、異常分析部２４ａは、プロセス処理結果予測値（ＰＬＳ予測値等）の異常カウンタのカウント値が指定回数未満か否かを判断し（Ｓ１７）、指定回数以上の場合は、プロセス結果予測値、予測値寄与率、Ｑ，Ｔ２統計量を通知する（Ｓ１８）。
【００７２】
このように、プロセス結果異常判定部２４′の異常分析部２４′ａにおいてプロセス状態の異常の有無を判定するようにしたのは、例えば、プロセス装置に実装したセンサ等が故障していたり、プロセスを実行する機器に異常が生じていたりするなどのプロセス状態が異常状態の場合には、正しいプロセス結果の予測を行なうことができないため、処理ステップＳ４からＳ１３を実行することで係る異常状態である場合を排除するようにした。これにより、プロセス装置が正常に動作し、収集されたプロセスデータがプロセス装置におけるプロセス状態を正確に反映していることが保証された上で、ＰＬＳによるプロセス処理結果を予測し、その結果を通知することができる。
【００７３】
なお、上記の“正確に反映すること”が保証されればよいとした場合、処理ステップＳ１２，Ｓ１３は、特になくても良い。また、プロセス状態が異常の場合、異常分析部２４′ａは、ＱまたはＴ２の異常カウンタのカウント値が指定回数未満か否かを判断し、指定回数以上の場合は、プロセス状態（重大）異常として寄与率と共に通知する機能を持たせても良い。
【００７４】
異常の通知は、予め設定された判定条件に対応する異常通知情報に従って異常を通知する。具体的には、異常出力部２４′ｃが、予め設定された異常表示装置２に対してメッセージを出力したり、予め設定された異常通知先にメール送信したりすること等により異常を通知する。通知する内容は、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６に格納された異常表示情報と、レシピＩＤに加え、発生日時情報や異常通知ＩＤを付加する。
【００７５】
装置異常判定部２４″の異常分析部２４″ａの具体的な処理機能は、図１０，図１１に示すフローチャートのようになっている。プロセスデータ編集部２２は、１枚葉分の製品のプロセスデータを収集し（Ｓ２１）、そのプロセスデータからプロセス特徴量を算出する（Ｓ２２）。算出したプロセス特徴量は、プロセス特徴量データ記憶部２３に格納される。
【００７６】
異常分析部２４″ａは、プロセス特徴量データ記憶部２３にアクセスし、１つの製品ＩＤをキーにして１枚葉分のプロセス特徴量データを抽出し、そのレシピＩＤを取得する。そして、異常分析部２４″ａは、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６にアクセスし、取得したレシピＩＤに対応する異常検出要因分析ルールを取得する（Ｓ２３）。
【００７７】
異常分析部２４″ａは、取得したプロセス特徴量と異常検出要因分析ルールに基づき、Ｑ統計量とＴ２統計量とを算出する（Ｓ２４）。異常分析部２４″ａは、Ｑが正常範囲か否かを判断し（Ｓ２５）、正常範囲内の場合にはＱの異常カウンタのカウント値を０にリセットし（Ｓ２６）、正常範囲外の場合にはＱの異常カウンタのカウント値を１インクリメントする（Ｓ２７）。同様に異常分析部２４″ａは、Ｔ２が正常範囲か否かを判断し（Ｓ８）、正常範囲内の場合にはＴ２の異常カウンタのカウント値を０にリセットし（Ｓ９）、正常範囲外の場合にはＴ２の異常カウンタのカウント値を１インクリメントする（Ｓ３０）。
【００７８】
異常分析部２４″ａは、ＱおよびＴ２の異常カウンタのカウント値が共に０であるか否かを判断し（Ｓ３１）、何れも０の場合には、プロセス状態を正常状態と判定し（Ｓ３２）、少なくとも一方が０でない場合にはプロセス状態を異常状態と判定する（Ｓ３３）。
【００７９】
次いで、プロセス状態が異常の場合、異常判定部２４″ａは、ＱまたはＴ２の異常カウンタのカウント値が指定回数未満か否かを判断し（Ｓ３４）、指定回数以上の場合は、プロセス状態（重大）異常として寄与率と共に通知する（Ｓ３５）。
【００８０】
異常の通知は、予め設定された判定条件に対応する異常通知情報に従って異常を通知する。具体的には、異常出力部２４′ｃが、予め設定された異常表示装置２に対してメッセージを出力したり、予め設定された異常通知先にメール送信等により通知する。通知する内容は、異常検出要因分析ルールデータ記憶部２６に格納された異常表示情報と、レシピＩＤに加え、発生日時情報や異常通知ＩＤを付加する。
【００８１】
異常通知に基づいて異常表示装置２の表示装置に表示される表示例としては、図１２に示すものがある。図１２の表示画面は、装置状態異常判定結果画面の一例を示している。異常表示装置２は、プロセス装置（プロセス状態）の異常通知並びに判定結果を受信した場合、各状態の表示エリアのメッセージを「異常」とする。また、受信した異常通知の履歴を記憶しておき、その履歴情報もあわせて表示する。また、図１２は、プロセス装置についての表示画面の一例を示したが、プロセス結果異常についても同様に表示することができる。
【００８２】
さらに、異常表示装置２は、図１２に示す現在の状態を示す異常モニタと履歴情報の表示に限ることはなく、図１３に示すように、予測値トレンドを表示したり、図１４に示すように、予測値高寄与率要因を表示したり、図１５に示すように、高寄与率の要因トレンドを表示したり、図１６に示すように、高寄与率要因の時系列生データを表示するなど、各種の表示形態をとることができる。なお、図１３から図１６は、プロセス結果異常表示例を示す
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の好適な実施形態である異常検出装置を含む製造システムの一例を示す図である。
【図２】異常検出装置の内部構造の一例を示す図である。
【図３】異常検出装置が処理する各種データのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】異常検出要因分析ルールデータ記憶部に格納されるルールデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】異常検出要因分析ルール編集部の機能を説明するフローチャートである。
【図６】プロセス結果異常判定部の内部構造の一例を示す図である。
【図７】装置異常判定部の内部構造の一例を示す図である。
【図８】プロセス結果異常判定部の異常分析部の機能を説明するフローチャートである。
【図９】プロセス結果異常判定部の異常分析部の機能を説明するフローチャートである。
【図１０】装置異常判定部の異常分析部の機能を説明するフローチャートである。
【図１１】装置異常判定部の異常分析部の機能を説明するフローチャートである。
【図１２】異常表示装置に表示される情報の一例を示す図である。
【図１３】異常表示装置に表示される情報の一例を示す図である。
【図１４】異常表示装置に表示される情報の一例を示す図である。
【図１５】異常表示装置に表示される情報の一例を示す図である。
【図１６】異常表示装置に表示される情報の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８４】
２０  異常検出装置
２１  プロセスデータ記憶部
２２  プロセスデータ編集部
２３  プロセス特徴量データ記憶部
２４  異常判定部
２４′  プロセス結果異常判定部
２４″  装置異常判定部
２４′ａ，２４″ａ  異常分析部
２４′ｂ，２４″ｂ  異常プロセスデータ保存部
２４′ｃ，２４″ｃ  異常通知部
２４′ｄ，２４″ｄ  判定結果出力部
２４′ｅ，２４″ｅ  判定結果保存部
２５  異常検出要因分析ルール編集部
２６  異常検出要因分析ルールデータ記憶部
２７  異常プロセスデータ記憶部
２８  判定結果データ記憶部
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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