JP2021102817A - 半導体製造装置、半導体製造装置の故障予知方法、および半導体製造装置の故障予知プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
このようなめっき装置以外の、例えば、CVD装置、研磨または研削装置、ダイシング装置、封止装置といった半導体製造装置でも、モータやセンサは用いられている。そして、これら半導体製造装置に設けられるモータやセンサが、基板の処理中に突発的に故障したり、エラーが発生すると、装置の運転・稼働ができなくなり、これにより、処理中の基板がスクラップとなったり、あるいは、装置の稼働率が悪化する懸念も場合によってはありうる。
の1又は複数の特徴量の経時変化の複数のモデルデータとを比較し、前記複数のモデルデータのうち、前記算出された1又は複数の特徴量との差が最も小さいモデルデータを決定し、当該モデルデータにおいて、前記算出された1又は複数の特徴量との差が最小になる時点と、故障時点との差から故障予測時間を算出し、故障予測時間が所定の閾値未満である場合に、新規の基板の受け入れを停止する故障予知回路と、を備える。第1の算出回路及び故障予知回路は、上記処理を実行するプログラムと、そのプログラムを実行するコンピュータとによって構成できる。また、第1の算出回路及び故障予知回路は、ASIC、PLC等の特定用途向け集積回路等の専用のハードウェアで構成してもよい。第1の算出回路及び故障予知回路は、これらの機能を複数の装置(複数のコンピュータ、複数の特定用途のハードウェア、または、1又は複数のコンピュータと1又は複数の特定用途のハードウェアの組み合わせ)に分割して実現してもよい。
また、予測時間が所定の閾値よりも小さくなった場合に、新規の基板の受け入れを停止するので、基板の処理中に第1装置が故障に至ることを防止することができる。
なお、予測時間の閾値を基板1枚の処理時間よりも大きく設定しておけば、基板の処理中に第1装置が故障に至ることを防止することができる。
常と判定された場合に、前記故障予知回路の処理が実行される。この識別回路は、例えば、所定のプログラムと、そのプログラムを実行するコンピュータによって構成することができる。他の例では、識別回路は、ASIC、PLC等の特定用途向け集積回路等の専用のハードウェアで構成することもできる。また、識別回路の機能を複数の装置(複数のコンピュータ、複数の特定用途のハードウェア、または、1又は複数のコンピュータと1又は複数の特定用途のハードウェアの組み合わせ)に分割して実現してもよい。
を計測すること、 計測された1又は複数の特徴量を、前記第1装置が故障に至るまでの1又は複数の特徴量の経時変化の複数のモデルデータとを比較し、前記複数のモデルデータのうち、前記算出された1又は複数の特徴量との差が最も小さいモデルデータを決定すること、 当該モデルデータにおいて、前記計測された1又は複数の特徴量との差が最小になる時点と、故障時点との差から故障予測時間を算出し、故障予測時間が所定の閾値未満である場合に、新規の基板の受け入れを停止すること、を含む。形態16によれば、形態1と同様の作用効果を奏する。
形態20によれば、あらかじめ半導体工場に、必要なタイミングで必要な機器の取り換え部品をストックすることができる。各機器の入荷待ちといった事態により半導体製造装置の稼働に支障が生じることを防止できる。
図1は、本発明の一実施形態に係るめっき装置の全体配置図である。図1に示すように、このめっき装置1は、基板ホルダ11に、半導体ウェハ等の被めっき体である基板W(図2参照)をロードし、又は基板ホルダ11から基板Wをアンロードするロード/アンロード部170Aと、基板Wを処理するめっき処理部170Bとを備えている。
なお、本出願において「基板」には、半導体基板、ガラス基板、プリント回路基板(プリント基板)だけでなく、磁気記録媒体、磁気記録センサ、ミラー、光学素子や微小機械素子、あるいは部分的に製作された集積回路を含む。また、形状は、丸形状に限定されず、例えば角形状であってもよい。
ソーク槽128と、第1洗浄槽130aと、ブロー槽132と、第2洗浄槽130bと、めっき槽10と、を有する。ストッカ(または、ストッカ容器設置部ともいう)124では、基板ホルダ11の保管及び一時仮置きが行われる。プリウェット槽126では、基板Wが純水に浸漬される。プリソーク槽128では、基板Wの表面に形成したシード層等の導電層の表面の酸化膜がエッチング除去される。第1洗浄槽130aでは、プリソーク後の基板Wが基板ホルダ11と共に洗浄液(純水等)で洗浄される。ブロー槽132では、洗浄後の基板Wの液切りが行われる。第2洗浄槽130bでは、めっき後の基板Wが基板ホルダ11と共に洗浄液で洗浄される。ストッカ124、プリウェット槽126、プリソーク槽128、第1洗浄槽130a、ブロー槽132、第2洗浄槽130b、及びめっき槽10は、この順に配置されている。なお、このめっき装置1の処理部170Bの構成は一例であり、めっき装置1の処理部170Bの構成は限定されず、他の構成を採用することが可能である。
図2は、パドル装置を備えためっきセルを示す縦断側面図である。図3は、図2に示すめっきセルのパドルを示す平面図である。図4は、図3のA−A断面図である。
同図に示すように、めっきセル50は、内部にめっき液Qを有し、めっきセル50の上方外周には、めっきセル50の縁から溢れ出ためっき液Qを受け止めるオーバーフロー槽51が備えられている。オーバーフロー槽51の底部には、ポンプ14を備えためっき液供給路16の一端が接続され、めっき液供給路16の他端は、めっきセル50の底部に設けられためっき液供給口50Aに接続されている。これにより、オーバーフロー槽51内に溜まっためっき液Qは、ポンプ14の駆動に伴ってめっきセル50内に還流される。めっき液供給路16には、ポンプ14の下流側に位置して、めっき液Qの温度を調節する恒温ユニット20と、めっき液内の異物をフィルタリングして除去するフィルタ22が介装されている。
Aは、電場の拡がりを十分制限できるような開口の大きさ、及び軸心に沿った長さを有している。フランジ部34Bは、アノード26と基板Wとの間に形成される電場を遮蔽するように設けられている。
パドル18は、パドル18の上端に固着したクランプ36によって、水平方向に延びるシャフト38に固定される。シャフト38は、シャフト保持部40に保持されつつ左右に摺動できるようになっている。シャフト38の端部は、パドル18を左右に直進往復運動させるパドル駆動装置19に連結されている。パドル駆動装置19は、モータ44と、モータ44の回転をクランク機構(図示せず)によりシャフト38の直進往復運動に変換する駆動部42とを備えている。この例では、パドル駆動装置19のモータ44の回転速度を制御することにより、パドル18の移動速度を制御する制御部46が備えられている。なお、駆動部42の機構は、クランク機構だけでなく、その他の回転直動変換機構でもよい。例えば、ボールねじによりサーボモータの回転をシャフトの直進往復運動に変換するようにしたものでもよい。また、モータ44及び駆動部42の代わりに、リニアモータによってシャフトを直進往復運動させるようにしたものでも良い。制御部46は、コントローラ175とは別の制御装置であってもよいし、コントローラ175の機能の一部として実現してもよい。制御部46またはコントローラ175において、故障予知のプログラムが実行される。
次に、パドル駆動装置19のモータ44の故障予知の処理について述べる。故障予知の処理は、コントローラ175、制御部46、又は、その他のめっき装置内部又は外部に設けられるコンピュータによって実行され得る。なお、故障予知の処理を分割して、複数のコントローラ、制御部、及び/又はコンピュータを組み合わせて実行してもよい。また、故障予知の処理は、ASIC、PLC等の特定用途向け集積回路等の専用のハードウェアで実行してもよいし、一部の処理を専用のハードウェアで実行してもよい。
パドル装置180の故障予知は、パドル装置180に関する各種(1又は複数)の物理量を連続的に取得することによって実行される。物理量は、モータ44の負荷率、モータ44の振動、モータ44の音、モータ44の温度、及び、シャフト38の変位のうち、少なくとも1つを含む。モータの負荷率は、モータ44に含まれるモータドライバ(図示せず)からの出力値によって取得する。モータの振動は、モータ44の筐体に取り付けられた加速度センサ61によって取得する。モータの音は、モータ44の筐体またはモータ44の近傍に設けたマイク62によって取得する。なお、マイク62の出力を図示しないA/D変換器によってデジタル信号に変換することが好ましい。A/D変換器は、マイク62に内蔵されるか、マイク62の外部(例えば、制御部46)に設けられる。モータの温度は、モータ44の筐体またはモータ44の近傍に設けた温度センサ63によって取得される。シャフト38の変位は、図6に示すように、シャフト38の長手方向に沿って複数の箇所に設置した複数の変位センサ64によって取得される。変位センサ64は、例えば、光学的にシャフト38の所定の箇所までの距離を検出する光学センサを採用することができる。各変位センサ64は、その設置位置におけるシャフト38の上下方向の変位を検出する。つまり、シャフト38の長手方向と直交する方向におけるシャフト38の変位を検出する。これらの物理量は、パドル装置180の運転中に常時、連続して取得される。
次に、パドル装置180に関する物理量から以下の特徴量を計算する。特徴量は、
装置の状態を示すものであり、装置に関する物理量自体又は物理量から算出される値である。
モータの負荷率は、例えば、図7に示すような測定された負荷率波形から、波形振幅、漸近線の傾き、周波数スペクトルのピーク値、オーバオール値(全平均の値、全値の平均)、波形ピーク分布の平均値、波形ピーク分布の標準偏差の少なくとも1つを、特徴量として計算する。波形振幅は、例えば、負荷率波形の上下のピーク値の差として計算する(図7)。漸近線の傾きは、例えば、負荷率の測定値を最小二乗法等によって計算した漸近線の傾きとする(図7)。周波数スペクトルのピーク値は、負荷率波形を高速フーリエ変換等で周波数変換したスペクトルにおけるピーク値として計算する(図8)。オーバオール値(全平均の値)は、周波数スペクトル値を全体にわたって平均した値として計算する(図8)。波形ピーク分布の平均値は、負荷率波形のピーク値の平均値として計算する(図9)。波形ピーク分布の標準偏差は、負荷率波形のピーク値の標準偏差として計算する(図9)。負荷率波形のピーク値の平均値、標準偏差に代えて又は加えて、周波数スペクトルのピーク値の平均値、標準偏差を求めてもよい。
とも1つを、特徴量として計算する。この場合、音波形、音波形の周波数スペクトル、及び音波形のピーク値(及び/又は周波数スペクトルのピーク値)は、それぞれ図7、図8、図9と同様に求めることができる。
また、上記特徴量を用いてサポートベクタマシンで機械学習を行う。なお、サポートベクタマシンは、例えば、コントローラ175、制御部46及び/又は他のコンピュータ(めっき装置の内部又は外部)で実行されるプログラムとして構成することができる。
(1)正常時の特徴量のサンプル、故障時の特徴量のサンプルをそれぞれ複数用意し、各々を正常データ集合、故障データ集合として定義する。
(2)定義した正常データ集合、故障データ集合を訓練サンプルとして、サポートベクタマシンでの学習により識別器を生成する。識別器は、コンピュータにおいて実行されるプログラムとして生成される。
パドル装置180の運転中、新たに計測した特徴量を、サポートベクタマシンで生成された識別器によって判定する。判定の結果、特徴量(パドル装置の動作状態)が異常と判定された場合には、故障(Fault)または警告(Warning)のアラームを発生させる。なお、本明細書において、「故障」とは、構成機器(装置)の一部又は全部が破損し、機能が損なわれる状態と定義する。「異常」とは、機能が正常時に比較して劣化したか、又は損なわれた状態とする。つまり、「異常」の状態には、「故障」の状態も含むものとする。なお、本実施形態では、故障の手前の状況である中間故障(Middle
Fault)という概念も用いる。なお、サポートベクタマシンで生成した識別器に代えて、正常データ集合からのマハラノビス距離を用いて正常、異常を判定してもよい。
上記サポートベクタマシンによる学習において述べた故障時の特徴量のサンプル、及び、そのときの波形データ一式を故障イベント毎に、予めデータベースへ登録しておく。つまり、故障イベント(または故障のタイプ)ごとに、正常状態から故障状態に至るまでの特徴量の経時変化を故障モデル(故障モデルデータ)として登録する。異常部位(故障のタイプ)、故障の例としては、シャフト38の変形/破損、シャフト38の軸受(シャフト保持部40)の破損、モータ44の故障、連結部故障等がある。連結部の故障は、パドル18とシャフト38との連結部であるクランプ36の故障、シャフト38と駆動部42との連結部の故障、モータ44と駆動部42との連結部の故障等を含む。このデータベースは、コントローラ175、制御部46、その他のコンピュータに設けられるメモリ、又
は、その他のメモリに記憶することができる。また、その故障データに関し、特徴量の変化を時系列で解析し、そのデータも併せて登録しておく。図10は、ある故障イベントにおける特徴量の時間変化データの一例である。
図11は、第1実施形態に係る故障検知処理のフローチャートである。
ステップS10では、各種センサからパドル装置に関する物理量を取得する。例えば、物理量は、例えば、モータ44の負荷率、モータ44の振動、モータ44の音、モータ44の温度、及び、シャフト38の変位を含む。
ステップS11では、各物理量の波形から特徴量を計算し、特徴量ベクトルを作成する。
ステップS12、S13では、サポートベクタマシンにより生成された識別器によって、計測された特徴量が正常であるか異常であるかを判定する。なお、サポートベクタマシンで生成した識別器に代えて、正常データ集合からのマハラノビス距離を用いて正常、異常を判定してもよい。
ステップS12、S13による判定の結果、計測された特徴量が正常である場合には、生産を継続する(ステップS14)。一方、計測された特徴量が異常である場合には、ステップS15に処理を進める。
また、図10において乖離度が同値のポイントが複数ある場合には、故障までの予測時間が最小のポイントを選択する。また、判定された故障モデルデータが、複数の特徴量を含む場合は、各特徴量による故障までの予測時間うち最小の予測時間を選択する。また、故障モデルデータを複数抽出した場合には、故障までの予測時間が最小の故障モデルデータを選択する。
この場合、判定対象となる特徴量の物理量を取得したセンサを含むユニットを使用する区画(この例では、めっきセル50)に、新規のめっき前の基板を投入せずに生産を継続する(ステップS20)。そして、生産する基板がなくなった時点で、めっき装置の稼動を停止させ(ステップS21)、中間故障(Middle Fault)のアラームが出たユニットをメンテナンスする(ステップS22)。
ng)、中間故障(Middle Fault)の2段階のアラームを発生するが、3段階以上のアラームを発生するようにしてもよい。例えば、予測時間が第2の下限時間(<上記の下限時間)未満である場合には、故障(Fault)のアラームを発生し、即時に装置を停止するようにしてもよい。
(フローチャート)
図12は、第2実施形態に係る故障検知処理のフローチャートである。本実施形態では、サポートベクタマシンによる機械学習(図11のS12)を行わない。図12のフローチャートでは、図11のS12、S13の処理がS32、S33の処理に置き換えられている以外は、第1実施形態のフローチャートと同様である。
ステップS30では、各種センサからパドル装置に関する物理量を取得する。例えば、物理量は、例えば、モータ44の負荷率、モータ44の振動、モータ44の音、モータ44の温度、及び、シャフト38の変位を含む。
ステップS31では、各物理量の波形から特徴量を計算し、特徴量ベクトルを作成する。
ステップS32、S33では、計測された特徴量を、予め準備されている正常データ集合、故障データ集合と照合し、計測された特徴量と乖離度が最小のデータ集合(正常データ集合、故障データ集合)を検索する。この乖離度の計算には、例えば、マハラノビス距離を用いることができる。その結果、計測された特徴量からの乖離度が最小のデータ集合が、正常データ集合である場合には、生産を継続する(ステップS34)。一方、計測された特徴量からの乖離度が最小のデータ集合が、故障データ集合である場合には、ステップS35に処理を進める。
この場合、判定対象となる特徴量の物理量を取得したセンサを含むユニットを使用する区画(この例では、めっきセル50)に、新規のめっき前の基板を投入せずに生産を継続する(ステップS40)。そして、生産する基板がなくなった時点で、めっき装置の稼動を停止させ(ステップS41)、中間故障(Middle Fault)のアラームが出たユニットをメンテナンスする(ステップS42)。
上記実施形態では、予め登録した複数の故障モデルとの比較に基づいて、故障部位、故障までの予測時間を決定したが、本実施形態では、特徴量の正常データ集合からの乖離度の変化に基づいて故障予知を行う。
ステップS50では、各種センサからパドル装置に関する物理量を取得する。例えば、物理量は、例えば、モータ44の負荷率、モータ44の振動、モータ44の音、モータ44の温度、及び、シャフト38の変位を含む。
ステップS51では、各物理量の波形から特徴量を計算し、特徴量ベクトルを作成する。
ステップS52では、計測された特徴量(特徴量ベクトル)を、予め準備されている正
常データ集合と照合し、計測された特徴量と正常データ集合との乖離度、及び/又は、乖離度の増減率を計算する。
ステップS53では、計測された特徴量の正常データ集合からの乖離度(又は、乖離度の増減率)が、予め設定された上限値以上か否かを判定する。乖離度(又は、乖離度の増減率)が上限値未満であると判定された場合には、生産を継続する(ステップS54)。一方、乖離度(又は、乖離度の増減率)が上限値以上であると判定された場合には、ステップS55に処理を進める。
この場合、判定対象となる特徴量の物理量を取得したセンサを含むユニットを使用する区画(この例では、めっきセル50)に、新規のめっき前の基板を投入せずに生産を継続する(ステップS59)。そして、生産する基板がなくなった時点で、めっき装置の稼動を停止させ(ステップS60)、中間故障(Middle Fault)のアラームが出たユニットをメンテナンスする(ステップS61)。
乖離度の上限値(S53)設定、更新する方法の例としては、多数の正常データサンプルから算出された特徴量の分布を正規分布と想定して標準偏差(σ)値を計算し、σ値(或いは2〜3σ値)に基づいた上限値を設定することができる。 具体的には、複数の正常データサンプルから算出される各々の特徴量平均値と、(平均±σ)に対応する特徴量の値を用いて、平均値に対する(平均±σ)値の乖離度(数1)を算出し、それを上限値として設定する事ができる。 また日々新たに取得された正常データサンプルを加え、累積した正常データサンプル集合から上限値を更新することができる。
図15は、ロボットハンドによる基板の把持の検出を説明する説明図である。図16は、センサ出力信号のタイムチャートである。
ロボットハンド123は、例えば、基板搬送装置122の搬送ロボットのロボットハンドである。このロボットハンド123は、モータ等を含む駆動装置125によって、旋回/直進移動、上下移動、及び、把持動作を行う。ロボットハンド123は、基板Wを把持したことを検出するセンサ129(例えば、光学センサ)備え、ロボットハンド123が基板Wを挟持したとき(図15(c))に、センサ出力信号として検出信号を発生する(図16)。基板Wの把持は、ロボットハンド123の2つの爪部123aで基板Wを挟むようにして行われる。爪部123aは、エアシリンダ、モータ等の動力によって互いに接近離間するように駆動される。
また、上記特徴量(センサON遅延時間、チャタリングON/OFF回数、ON/OFF持続時間の少なくとも1つ)を用いてサポートベクタマシンで機械学習を行う。なお、サポートベクタマシンは、例えば、コントローラ175、制御部46及び/又は他のコンピュータ(めっき装置の内部又は外部)で実行されるプログラムとして構成することができる。
(1)正常時の特徴量のサンプル、故障時の特徴量のサンプルをそれぞれ複数用意し、各々を正常データ集合、故障データ集合として定義する。
(2)定義した正常データ集合、故障データ集合を訓練サンプルとして、サポートベクタマシンでの学習により識別器を生成する。識別器は、コンピュータにおいて実行される
プログラムとして生成される。
ロボットハンド123の把持動作時において、新たに計測した特徴量を、サポートベクタマシンで生成された識別器によって判定する。判定の結果、特徴量(センサ129の動作状態)が異常と判定された場合には、故障(Fault)または警告(Warning)のアラームを発生させる。なお、本明細書において、「故障」とは、構成機器(装置)の一部又は全部が破損し、機能が損なわれる状態と定義する。「異常」とは、機能が正常時に比較して劣化したか、又は損なわれた状態とする。つまり、「異常」の状態には、「故障」の状態も含むものとする。なお、本実施形態では、故障の手前の状況である中間故障(Middle Fault)という概念も用いる。なお、サポートベクタマシンで生成した識別器に代えて、正常データ集合からのマハラノビス距離を用いて正常、異常を判定してもよい。
上記サポートベクタマシンによる学習において述べた故障時の特徴量のサンプル、及び、そのときの波形データ一式を故障イベント毎に、予めデータベースへ登録しておく。つまり、故障イベント(または故障のタイプ)ごとに、正常状態から故障状態に至るまでの特徴量の経時変化を故障モデル(故障モデルデータ)として登録する。このデータベースは、コントローラ175、制御部46、その他のコンピュータに設けられるメモリ、又は、その他のメモリに記憶することができる。また、その故障データに関し、特徴量の変化を時系列で解析し、そのデータも併せて登録しておく。また、その故障データに関し、特徴量の変化を時系列で解析し、そのデータ(図10参照)も併せて登録しておく。
わりに又は加えて、故障までの予測累積動作回数を計算し、予測時間及び/又は予測累積動作回数を通知するようにしてもよい。
図17は、第4実施形態に係る故障検知処理のフローチャートである。
ステップS70では、センサの動作波形をセンサ動作時に限定して取得する。
ステップS71では、センサの動作波形から、センサON遅延時間、チャタリングON/OFF回数、ON/OFF持続時間の少なくとも1つを、特徴量として計算し、特徴量ベクトルを作成する。
ステップS72、S73では、サポートベクタマシンにより生成された識別器によって、計測された特徴量が正常であるか異常であるかを判定する。なお、サポートベクタマシンで生成した識別器に代えて、正常データ集合からのマハラノビス距離を用いて正常、異常を判定してもよい。
ステップS72、S73による判定の結果、計測された特徴量が正常である場合には、生産を継続する(ステップS74)。一方、計測された特徴量が異常である場合には、ステップS75に処理を進める。
(フローチャート)
図18は、第5実施形態に係る故障検知処理のフローチャートである。
ステップS90では、センサの動作波形をセンサ動作時に限定して取得する。
ステップS91では、センサの動作波形から、センサON遅延時間、チャタリングON/OFF回数、ON/OFF持続時間の少なくとも1つを、特徴量として計算し、特徴量
ベクトルを作成する。
ステップS92では、計測された特徴量を、予め準備されている正常データ集合、故障データ集合と照合し、計測された特徴量と乖離度が最小のデータ集合(正常データ集合、故障データ集合)を検索する。この乖離度の計算には、例えば、マハラノビス距離を用いることができる。最も乖離度の小さい故障データ集合(故障部位)を特定し、その故障モデルの時系列データの解析結果(図10)を用いて、故障までの予測時間(tf−t1)を計算する。
ステップS93では、乖離度が最小のデータ集合が、正常データ集合である場合には、生産を継続する(ステップS94)。一方、乖離度が最小のデータ集合が、故障データ集合である場合には、ステップS95に処理を進める。
ステップS95では、ステップS92で算出した故障までの予測時間が下限時間以上であるか否かが判定される。予測時間が下限時間以上である場合には、警告(Warning)を発生し(ステップS96)、生産を継続する(ステップS97)。
一方、ステップS95において、予測時間が下限時間未満であれば、中間故障(Middle Fault)のアラームを発生する(ステップS98)。なお、上述したように、故障までの予測時間の代わりに故障までの予測累積動作回数を判定対象としても良い。この場合、ステップS92、S95の「予測時間」に代えて、「予測累積動作回数」を算出し(S92)、予め設定した下限回数と比較する(S95)。中間故障(Middle
Fault)のアラームは、ディスプレイへの表示、警報音等によってなされる。
この場合、当該センサを含むユニットを使用する区画(この例では、基板搬送装置122)に、新規のめっき前の基板を投入せずに生産を継続する(ステップS99)。そして、生産する基板がなくなった時点で、めっき装置の稼動を停止させ(ステップS100)、中間故障(Middle Fault)のアラームが出たユニットをメンテナンスする(ステップS101)。
図19は、第6実施形態に係る故障検知処理のフローチャートである。
ステップS110では、センサの動作波形をセンサ動作時に限定して取得する。
ステップS111では、センサの動作波形から、センサON遅延時間、チャタリングON/OFF回数、ON/OFF持続時間の少なくとも1つを、特徴量として計算し、特徴量ベクトルを作成する。
ステップS112では、計測された特徴量(特徴量ベクトル)を、予め準備されている正常データ集合と照合し、計測された特徴量と正常データ集合との乖離度、及び/又は、乖離度の増減率を計算する。
ステップS113では、計測された特徴量の正常データ集合からの乖離度(又は、乖離度の増減率)が、予め設定された上限値以上か否かを判定する。乖離度(又は、乖離度の増減率)が上限値未満であると判定された場合には、生産を継続する(ステップS114
)。一方、乖離度(又は、乖離度の増減率)が上限値以上であると判定された場合には、ステップS115に処理を進める。
ステップS116では、警告(Warning)を発生する。警告(Warning)は、ディスプレイへの表示、警報音等によってなされる。この場合、めっき装置における生産は継続される(ステップS117)。
この場合、センサを含むユニットを使用する区画(この例では、基板搬送装置122)に、新規のめっき前の基板を投入せずに生産を継続する(ステップS119)。そして、生産する基板がなくなった時点で、めっき装置の稼動を停止させ(ステップS120)、中間故障(Middle Fault)のアラームが出たユニットをメンテナンスする(ステップS121)。
上記実施形態では、故障検知処理をめっき装置のパドル装置180に適用したが、上記実施形態は、めっき装置及び他の半導体製造装置の各部の構成(駆動部、センサを含む)に対して適用することができる。例えば、図1の基板着脱部(フィキシングステーション)120に含まれるモータやセンサ、基板ホルダ搬送装置140等のトランスポータを駆動するアクチュエータのモータに対して適用することができる。基板着脱部120の例としては、特開2016−127069号公報に記載されたものがある。トランスポータの例としては、特開2014−169475号公報に記載されたものがある。
の押え部が第2保持部材のクランパに係合されて、この結果、第1及び第2保持部材がロックされる。この基板ホルダ着脱装置300のモータ312に対して、上述の各実施形態の故障予知処理を適用することができる。また、軸302を軸方向に移動させせる直動機構、基板着脱部120に含まれる各種センサに対しても、上述の各実施形態の故障予知処理を適用することができる。
半導体製造装置は、例えば、めっき装置(上述)、研磨装置、その他の半導体製造装置である。図22には、2台の半導体製造装置1−1000、2−1000を例示する。半導体製造装置の数は、1台であっても、3台以上であってもよい。半導体製造装置1−1000、2−1000は、上述したコントローラ175と同様のコントローラ1−175、2−175を備えている。
は半導体製造装置の近くに配置されている。
11…基板ホルダ
14…ポンプ
16…液供給路
18…パドル
19…パドル駆動装置
20…恒温ユニット
22…フィルタ
26…アノード
28…アノードホルダ
30…電源
32…パドル
34…レギュレーションプレート
36…クランプ
38…シャフト
40…シャフト保持部
42…駆動部
44…モータ
46…制御部
50…セル
51…オーバーフロー槽
61…加速度センサ
62…マイク
63…温度センサ
64…変位センサ
100…カセット
102…カセットテーブル
104…アライナ
106…スピンリンスドライヤ
106…該チャック爪
120…基板着脱部
122…基板搬送装置
123…ロボットハンド
123…爪部
124…ストッカ
124…センサ
125…駆動装置
126…プリウェット槽
128…プリソーク槽
132…ブロー槽
140…基板ホルダ搬送装置
142…第1トランスポータ
144…第2トランスポータ
150…レール
152…載置プレート
175…コントローラ
180…パドル装置
18a…長穴
18a…長孔
18b…格子部
18b…各格子部
300…基板ホルダ着脱装置
302…軸
304…円盤
306…円盤
312…モータ
34A…筒状部
34B…フランジ部
50A…液供給口
123a…爪部
130a…第1洗浄槽
130b…第2洗浄槽
170A…アンロード部
170B…処理部
175B…メモリ
175C…制御部
310a…ホルダロックピン
1−1000、2−1000…半導体製造装置
1−175、2−175…コントローラ
1−190、2−190…コンピュータ
1001…半導体工場サーバー
1002…サポートセンター
Claims (8)
- 半導体製造装置であって、
第1装置と、
前記第1装置で検出された前記第1装置の状態を示す物理量に基づいて前記第1装置の状態を示す1又は複数の特徴量を計測する第1の計測回路であり、前記第1装置で検出された物理量自体を特徴量として、又は、前記第1装置で検出された物理量から算出して、各特徴量を計測する第1の計測回路と、
前記計測された特徴量の正常時のデータ集合からの乖離度の大きさに基づいて判定することにより、前記第1装置の正常、異常を判定する異常判定回路と、
前記第1の計測回路で算出された1又は複数の特徴量の時間変化を監視し、前記第1装置の異常が判定された場合において、前記1又は複数の特徴量の正常時の特徴量からの乖離度が増加する時間が第1の時間を超えた場合、及び/又は、前記1又は複数の特徴量の正常時の特徴量からの乖離度が単位時間あたりに増減する回数が第1の回数を超えた場合に、新規の基板の受け入れを停止する故障予知回路と、
を備える半導体製造装置。 - 請求項1の何れかに記載の半導体製造装置において、
前記第1装置はモータであり、
前記物理量は、前記モータの負荷率、振動、音、温度の少なくとも1つを含む、半導体製造装置。 - 請求項2に記載の半導体製造装置において、
前記特徴量は、前記負荷率、前記振動、及び/又は前記音の、波形振幅、波形の漸近線の傾き、周波数スペクトル、オーバオール値、波形ピーク分布の平均値、波形ピーク分布の標準偏差の少なくとも1つを含む、半導体製造装置。 - 請求項2又は3に記載の半導体製造装置において、
前記第1装置は、パドルを駆動するモータであり、
前記特徴量は、前記パドルのシャフトの変位振幅、変位速度、変位加速度、傾きの少なくとも1つを含む、半導体製造装置。 - 請求項1に記載の半導体製造装置において、
前記第1装置はセンサであり、
前記特徴量は、前記センサの検出遅延時間、チャタリング回数、チャタリング持続時間の少なくとも1つを含む、半導体製造装置。 - 半導体製造装置の故障予知方法であって、
前記半導体製造装置に含まれる第1装置で検出された前記第1装置の状態を示す物理量に基づいて前記第1装置の状態を示す1又は複数の特徴量を計測することであり、前記第1装置で検出された物理量自体を特徴量として、又は、前記第1装置で検出された物理量から算出して、各特徴量を計測すること、及び各特徴量の時間変化を監視すること、
前記計測された特徴量の正常時のデータ集合からの乖離度の大きさに基づいて判定することにより、前記第1装置の正常、異常を判定すること、
前記第1装置の異常が判定された場合において、前記計測される前記1又は複数の特徴量の正常時の特徴量からの乖離度が増加する時間が第1の時間を超えた場合、あるいは、前記計測される前記1又は複数の特徴量の正常時の特徴量からの乖離度が単位時間あたりに増減する回数が第1の回数を超えた場合に、新規の基板の受け入れを停止すること、
を含む、半導体製造装置の故障予知方法。 - 半導体製造装置の故障予知方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した記憶媒体であって、
前記半導体製造装置に含まれる第1装置で検出された前記第1装置の状態を示す物理量に基づいて前記第1装置の状態を示す1又は複数の特徴を計測することであり、前記第1装置で検出された物理量自体を特徴量として、又は、前記第1装置で検出された物理量から算出して、各特徴量を計測すること、及び各特徴量の時間変化を監視すること、
前記計測された特徴量の正常時のデータ集合からの乖離度の大きさに基づいて判定することにより、前記第1装置の正常、異常を判定すること、
前記第1装置の異常が判定された場合において、前記計測される前記1又は複数の特徴量の正常時の特徴量からの乖離度が増加する時間が第1の時間を超えた場合、あるいは、前記計測される前記1又は複数の特徴量の正常時の特徴量からの乖離度が単位時間あたりに増減する回数が第1の回数を超えた場合に、新規の基板の受け入れを停止すること、
をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した記憶媒体。 - 半導体工場に設置された半導体製造装置の第1装置の管理システムであって、
前記第1装置は、モータ、パドル装置、パドルを駆動するモータ、またはセンサのいずれかであり、
請求項6に記載の半導体製造装置の故障予知方法を実行し、
前記故障予知方法により算出された乖離度が増加する時間、乖離度が単位時間あたりに増減する回数の少なくとも1つが、前記第1の時間、又は前記第1の回数に到達する前に、前記第1装置の発注指令信号を生成し、前記半導体工場からサポートセンターに発注指令信号を発信する、
半導体製造装置の第1装置の管理システム。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023013528A1 (ja) * | 2021-08-05 | 2023-02-09 | 株式会社荏原製作所 | 基板支持装置、洗浄装置、基板の回転速度を算出する装置ならびに方法、および機械学習装置 |
Families Citing this family (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102402579B1 (ko) * | 2017-03-17 | 2022-05-26 | 가부시키가이샤 후지킨 | 유체 제어 기기의 동작 분석 시스템, 방법, 및 컴퓨터 프로그램 |
JP6860406B2 (ja) * | 2017-04-05 | 2021-04-14 | 株式会社荏原製作所 | 半導体製造装置、半導体製造装置の故障予知方法、および半導体製造装置の故障予知プログラム |
KR102103143B1 (ko) * | 2018-03-14 | 2020-04-22 | (주)아이티공간 | 구동부의 정밀 예지 보전방법 |
KR102126040B1 (ko) * | 2018-09-10 | 2020-06-24 | 주식회사 쌤빛 | 반도체 제조 장치의 예지 보전 방법 |
CN109506892A (zh) * | 2018-09-30 | 2019-03-22 | 惠科股份有限公司 | 一种显示面板的检测方法和检测装置 |
US20200125995A1 (en) * | 2018-10-19 | 2020-04-23 | International Business Machines Corporation | Machine learning with segment-aligned multisensor trace data |
TWI829807B (zh) * | 2018-11-30 | 2024-01-21 | 日商東京威力科創股份有限公司 | 製造製程之假想測定裝置、假想測定方法及假想測定程式 |
JP7100571B2 (ja) * | 2018-12-13 | 2022-07-13 | 株式会社荏原製作所 | めっき可能な基板の枚数を予測する予測モデルを構築する方法、不具合を引き起こす構成部材を予想するための選択モデルを構築する方法、およびめっき可能な基板の枚数を予測する方法 |
US11348813B2 (en) * | 2019-01-31 | 2022-05-31 | Applied Materials, Inc. | Correcting component failures in ion implant semiconductor manufacturing tool |
DE102019102492A1 (de) * | 2019-01-31 | 2020-08-06 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Vorrichtung und Verfahren zur Bearbeitung von Wafern |
WO2020178945A1 (ja) | 2019-03-04 | 2020-09-10 | Sppテクノロジーズ株式会社 | 基板処理装置のプロセス判定装置、基板処理システム、基板処理装置のプロセス判定方法及び学習モデル群 |
CN112041771A (zh) * | 2019-03-26 | 2020-12-04 | 东芝三菱电机产业系统株式会社 | 异常判定辅助装置 |
JP7268722B2 (ja) * | 2019-03-27 | 2023-05-08 | 日産自動車株式会社 | 異常検知装置、及び異常検知方法 |
CN112306012A (zh) * | 2019-07-31 | 2021-02-02 | 竹陞科技股份有限公司 | 工厂管理系统及控制系统 |
WO2021019760A1 (ja) * | 2019-08-01 | 2021-02-04 | 三菱電機株式会社 | 異常診断方法、異常診断装置および異常診断プログラム |
CN110780646B (zh) * | 2019-09-21 | 2021-11-26 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种基于mes系统的内存质量预警方法 |
JP7313252B2 (ja) | 2019-10-08 | 2023-07-24 | 東京エレクトロン株式会社 | リーク測定システム、半導体製造システム及びリーク測定方法 |
TWI728535B (zh) * | 2019-10-31 | 2021-05-21 | 國立勤益科技大學 | 監控系統與其方法 |
CN112903001A (zh) * | 2019-12-03 | 2021-06-04 | 财团法人纺织产业综合研究所 | 织物定型机的操作方法 |
JP2021174349A (ja) * | 2020-04-28 | 2021-11-01 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、表示制御方法、プログラム、基板処理システム、及び物品の製造方法 |
CA3182555A1 (en) * | 2020-06-15 | 2021-12-23 | Yutaka Matsui | Mechanical property measuring apparatus, mechanical property measuring method, substance manufacturing equipment, substance management method, and substance manufacturing method |
CA3181997A1 (en) * | 2020-06-15 | 2021-12-23 | Jfe Steel Corporation | Mechanical property measuring apparatus, mechanical property measuring method, substance manufacturing equipment, substance management method, and substance manufacturing method |
US12020961B2 (en) | 2020-06-22 | 2024-06-25 | Lavorro, Inc. | Automated assistance in a semiconductor manufacturing environment |
US11640328B2 (en) * | 2020-07-23 | 2023-05-02 | Pdf Solutions, Inc. | Predicting equipment fail mode from process trace |
US11200137B1 (en) * | 2020-08-20 | 2021-12-14 | Hitachi, Ltd. | System and methods for failure occurrence prediction and failure duration estimation |
KR102675696B1 (ko) * | 2021-01-22 | 2024-06-18 | 도쿄엘렉트론가부시키가이샤 | 플라스마 처리 장치의 이상 검지 방법 및 플라스마 처리 장치 |
US20230024507A1 (en) * | 2021-07-20 | 2023-01-26 | Lavorro, Inc. | Mean time between failure of semiconductor-fabrication equipment using data analytics with natural-language processing |
WO2023003913A1 (en) * | 2021-07-20 | 2023-01-26 | Lavorro, Inc. | Virtual assistant architecture with enhanced queries and context-specific results for semiconductor-manufacturing equipment |
CN113760194B (zh) | 2021-09-09 | 2024-03-12 | 合肥兆芯电子有限公司 | 存储器温度控制方法及存储器温度控制系统 |
WO2023053161A1 (ja) * | 2021-09-28 | 2023-04-06 | 日本電気株式会社 | 装置管理システム、予兆保全システム、装置管理方法、及び記録媒体 |
JP2023069447A (ja) | 2021-11-05 | 2023-05-18 | 株式会社荏原製作所 | めっき装置及びめっき方法 |
WO2024053421A1 (ja) * | 2022-09-07 | 2024-03-14 | 東京エレクトロン株式会社 | 異常管理方法、管理装置、及び記憶媒体 |
CN115235676B (zh) * | 2022-09-26 | 2022-12-09 | 山东济矿鲁能煤电股份有限公司阳城煤矿 | 一种矿井液压支架压力异常自动报警方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000124094A (ja) * | 1998-10-20 | 2000-04-28 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 基板処理装置およびその故障予測方法 |
JP2002363793A (ja) * | 2001-06-01 | 2002-12-18 | Ebara Corp | 基板ホルダ及びめっき装置 |
JP2003077780A (ja) * | 2001-08-31 | 2003-03-14 | Toshiba Corp | 半導体製造装置の寿命診断方法 |
JP2003331076A (ja) * | 2002-05-10 | 2003-11-21 | Hitachi Ltd | 設備保全システム |
JP2005241089A (ja) * | 2004-02-25 | 2005-09-08 | Mitsubishi Electric Corp | 機器診断装置、冷凍サイクル装置、機器診断方法、機器監視システム、冷凍サイクル監視システム |
JP2008097361A (ja) * | 2006-10-12 | 2008-04-24 | Matsushita Electric Works Ltd | 異常監視装置 |
JP2013008098A (ja) * | 2011-06-22 | 2013-01-10 | Hitachi Engineering & Services Co Ltd | 異常予兆診断結果の表示方法 |
JP2014021627A (ja) * | 2012-07-13 | 2014-02-03 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | 稼働機械の保守管理装置 |
JP2016045852A (ja) * | 2014-08-26 | 2016-04-04 | 株式会社日立パワーソリューションズ | 異常診断装置及び異常診断方法 |
Family Cites Families (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5908463A (en) * | 1995-02-25 | 1999-06-01 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Fuel metering control system for internal combustion engine |
KR100200480B1 (ko) * | 1995-12-21 | 1999-10-01 | 윤종용 | 불량 분석 피드백에 의한 반도체 제조공정 제어방법 |
JP3504130B2 (ja) * | 1997-12-01 | 2004-03-08 | 株式会社東芝 | 周期信号ドライブ装置 |
KR20030096247A (ko) * | 2001-01-22 | 2003-12-24 | 동경 엘렉트론 주식회사 | 기기의 생산성 향상 시스템 및 그 방법 |
TWI269990B (en) * | 2005-02-04 | 2007-01-01 | Univ Nat Cheng Kung | Quality prognostics system and method for manufacturing processes with generic embedded devices |
US7630843B2 (en) * | 2006-09-21 | 2009-12-08 | Intel Corporation | Method, apparatus, and system for power source failure prediction |
US8177944B2 (en) | 2007-12-04 | 2012-05-15 | Ebara Corporation | Plating apparatus and plating method |
JP5184308B2 (ja) | 2007-12-04 | 2013-04-17 | 株式会社荏原製作所 | めっき装置及びめっき方法 |
US8078552B2 (en) * | 2008-03-08 | 2011-12-13 | Tokyo Electron Limited | Autonomous adaptive system and method for improving semiconductor manufacturing quality |
US8396582B2 (en) * | 2008-03-08 | 2013-03-12 | Tokyo Electron Limited | Method and apparatus for self-learning and self-improving a semiconductor manufacturing tool |
IT1396742B1 (it) * | 2009-12-04 | 2012-12-14 | By Dental S R L | Dispositivo endodontico. |
JP5427107B2 (ja) * | 2010-05-20 | 2014-02-26 | 株式会社日立製作所 | 監視診断装置および監視診断方法 |
JP5808605B2 (ja) * | 2011-08-17 | 2015-11-10 | 株式会社日立製作所 | 異常検知・診断方法、および異常検知・診断システム |
JP6184713B2 (ja) * | 2012-05-23 | 2017-08-23 | 株式会社Screenホールディングス | パーティクル測定方法および熱処理装置 |
JP6077886B2 (ja) | 2013-03-04 | 2017-02-08 | 株式会社荏原製作所 | めっき装置 |
US9329932B2 (en) * | 2014-04-25 | 2016-05-03 | Freescale Semiconductor, Inc. | Imminent read failure detection based upon unacceptable wear for NVM cells |
US10403056B2 (en) * | 2014-12-08 | 2019-09-03 | Nec Corporation | Aging profiling engine for physical systems |
JP6335777B2 (ja) | 2014-12-26 | 2018-05-30 | 株式会社荏原製作所 | 基板ホルダ、基板ホルダで基板を保持する方法、及びめっき装置 |
JP2017129917A (ja) * | 2016-01-18 | 2017-07-27 | 富士通株式会社 | 異常検知方法、異常検知装置および異常検知プログラム |
WO2018042616A1 (ja) * | 2016-09-02 | 2018-03-08 | 株式会社日立製作所 | 診断装置、診断方法及び診断プログラム |
JP6903976B2 (ja) * | 2017-03-22 | 2021-07-14 | オムロン株式会社 | 制御システム |
JP6860406B2 (ja) * | 2017-04-05 | 2021-04-14 | 株式会社荏原製作所 | 半導体製造装置、半導体製造装置の故障予知方法、および半導体製造装置の故障予知プログラム |
-
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000124094A (ja) * | 1998-10-20 | 2000-04-28 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 基板処理装置およびその故障予測方法 |
JP2002363793A (ja) * | 2001-06-01 | 2002-12-18 | Ebara Corp | 基板ホルダ及びめっき装置 |
JP2003077780A (ja) * | 2001-08-31 | 2003-03-14 | Toshiba Corp | 半導体製造装置の寿命診断方法 |
JP2003331076A (ja) * | 2002-05-10 | 2003-11-21 | Hitachi Ltd | 設備保全システム |
JP2005241089A (ja) * | 2004-02-25 | 2005-09-08 | Mitsubishi Electric Corp | 機器診断装置、冷凍サイクル装置、機器診断方法、機器監視システム、冷凍サイクル監視システム |
JP2008097361A (ja) * | 2006-10-12 | 2008-04-24 | Matsushita Electric Works Ltd | 異常監視装置 |
JP2013008098A (ja) * | 2011-06-22 | 2013-01-10 | Hitachi Engineering & Services Co Ltd | 異常予兆診断結果の表示方法 |
JP2014021627A (ja) * | 2012-07-13 | 2014-02-03 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | 稼働機械の保守管理装置 |
JP2016045852A (ja) * | 2014-08-26 | 2016-04-04 | 株式会社日立パワーソリューションズ | 異常診断装置及び異常診断方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023013528A1 (ja) * | 2021-08-05 | 2023-02-09 | 株式会社荏原製作所 | 基板支持装置、洗浄装置、基板の回転速度を算出する装置ならびに方法、および機械学習装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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