JP2022003664A - 情報処理装置、プログラム及び監視方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】本開示は、半導体製造装置の異常予兆を検知する技術を提供する。【解決手段】半導体製造装置の異常予兆を検知する情報処理装置であって、同一のレシピに従ってプロセスを実行中の半導体製造装置で測定された、センサ値及び時間を軸としたセンサ波形データを取得するセンサデータ取得部と、波形監視手法に用いるセンサ値の軸及び時間の軸に対するそれぞれの監視用バンドを、所定数以上のセンサ波形データから算出する監視用バンド算出部と、センサ値の軸及び時間の軸に対するそれぞれの監視用バンドを用いたセンサ波形データの波形監視を行い、半導体製造装置の異常予兆を検知する異常予兆検知部と、を有することで上記課題を解決する。【選択図】図３

Description

本開示は、情報処理装置、プログラム及び監視方法に関する。
例えば処理室内の圧力異常の原因を的確に判定する圧力異常原因判定方法は従来から知られている（例えば、特許文献１参照）。
従来の圧力異常原因判定方法は、処理室内の圧力を調整するためのバルブを制御して処理室内の圧力を目標値に調整し、バルブを閉じて圧力チェックを開始し、そこから所定の圧力チェック時間分の処理室内の圧力データを取得し、圧力データの時間変化を示す波形の識別を行い、その結果に基づいて処理室内の圧力の異常原因を判定していた。
特開２００８−２１７３２号公報
本開示は、半導体製造装置の異常予兆を検知する技術を提供する。
本開示の一態様は、半導体製造装置の異常予兆を検知する情報処理装置であって、同一のレシピに従ってプロセスを実行中の前記半導体製造装置で測定された、センサ値及び時間を軸としたセンサ波形データを取得するセンサデータ取得部と、波形監視手法に用いる前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの監視用バンドを、所定数以上の前記センサ波形データから算出する監視用バンド算出部と、前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの前記監視用バンドを用いた前記センサ波形データの波形監視を行い、前記半導体製造装置の異常予兆を検知する異常予兆検知部と、を有する。
本開示によれば、半導体製造装置の異常予兆を検知する技術を提供できる。
本実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。 コンピュータの一例のハードウェア構成図である。 本実施形態に係る装置コントローラの一例の機能ブロック図である。 本実施形態に係る装置コントローラの処理の一例のフローチャートである。 統計的に意味のある所定数のランのセンサ波形データ例である。 所定数のランのセンサ波形データ、そのセンサ波形データから算出した監視用バンドの一例のイメージ図である。 センサ波形データの波形監視の一例について説明する図である。 監視用バンドを用いたセンサ波形データの波形監視の一例について説明する図である。 センサとステップとの組み合わせ毎のスコアの一例のイメージ図である。 通常時の乖離度の平均とばらつきの一例の説明図である。 センサ間の相関係数の一例のイメージ図である。 異常予兆の要因の推定について説明する一例の図である。 半導体製造装置の機差の分析機能の一例について説明する図である。
以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態の説明を行う。
＜システム構成＞
図１は本実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。図１に示す情報処理システム１は、半導体製造装置１０、センサ１１、装置コントローラ１２、及びサーバ２０を有する。半導体製造装置１０、及びサーバ２０は、ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク３０を介して通信可能に接続される。
半導体製造装置１０は例えば熱処理成膜装置であり、装置コントローラ１２から出力された制御命令（プロセスパラメータ）に従ってプロセスを実行する。半導体製造装置１０は複数のセンサ１１が搭載されている。センサ１１は、温度、圧力などを測定し、後述のセンサ波形データを出力する。
また、半導体製造装置１０は図１に示すように装置コントローラ１２が搭載されていてもよいし、通信可能に接続されていれば必ずしも搭載されていなくてもよい。装置コントローラ１２は、半導体製造装置１０を制御するコンピュータ構成を持ったコントローラである。装置コントローラ１２はレシピに従って半導体製造装置１０の制御部品を制御するプロセスパラメータを半導体製造装置１０に出力する。また、装置コントローラ１２はレシピに従ってプロセスを実行する半導体製造装置１０のセンサ１１で測定された、センサ波形データを取得する。
半導体製造装置１０のレシピには複数のステップと呼ばれる制御単位がある。半導体製造装置１０のプロセスには複数のステップが含まれる。装置コントローラ１２は半導体製造装置１０に対する指示を作業者から受け付けると共に、半導体製造装置１０に関する情報を作業者に提供するマンマシンインタフェース（ＭＭＩ）の機能を有する。
また、装置コントローラ１２は他の半導体製造装置１０用の装置コントローラ１２と通信を行う機能を有していてもよい。装置コントローラ１２はサーバ２０を介して他の半導体製造装置１０用の装置コントローラ１２と通信を行う機能を有していてもよい。このように装置コントローラ１２は、複数の半導体製造装置１０に関する情報（同一のレシピに従いプロセスを実行した場合のステップごとのセンサ波形データなど）を用いるようにしてもよい。サーバ２０は複数の半導体製造装置１０に関する情報を管理する機能や、半導体製造装置１０の装置コントローラ１２が実行するプログラムを提供する機能、レシピを管理する機能などを有している。
なお、図１の情報処理システム１は一例であり、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。例えば情報処理システム１は、それぞれの半導体製造装置１０の装置コントローラ１２が、複数の半導体製造装置１０用の装置コントローラに統合された構成や、更に分割された構成など、様々な構成が可能である。
＜ハードウェア構成＞
図１に示す情報処理システム１の装置コントローラ１２、及びサーバ２０は例えば図２に示すようなハードウェア構成のコンピュータにより実現される。図２は、コンピュータの一例のハードウェア構成図である。
図２のコンピュータ５００は、入力装置５０１、出力装置５０２、外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）５０３、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０４、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０５、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０６、通信Ｉ／Ｆ５０７及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）５０８などを備え、それぞれがバスＢで相互に接続されている。なお、入力装置５０１及び出力装置５０２は必要なときに接続して利用する形態であってもよい。
入力装置５０１はキーボードやマウス、タッチパネルなどであり、作業者等が各操作信号を入力するのに用いられる。出力装置５０２はディスプレイ等であり、コンピュータ５００による処理結果を表示する。通信Ｉ／Ｆ５０７はコンピュータ５００をネットワーク３０に接続するインタフェースである。ＨＤＤ５０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置の一例である。
外部Ｉ／Ｆ５０３は、外部装置とのインタフェースである。コンピュータ５００は外部Ｉ／Ｆ５０３を介してＳＤ（Secure Digital）メモリカードなどの記録媒体５０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。ＲＯＭ５０５は、プログラムやデータが格納された不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。ＲＡＭ５０４はプログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。
ＣＰＵ５０６は、ＲＯＭ５０５やＨＤＤ５０８などの記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ５０４上に読み出し、処理を実行することで、コンピュータ５００全体の制御や機能を実現する演算装置である。
図１の装置コントローラ１２、及びサーバ２０は、図２のコンピュータ５００のハードウェア構成等により、各種機能を実現できる。
＜機能構成＞
本実施形態に係る情報処理システム１の装置コントローラ１２は、例えば図３の機能ブロックで実現される。図３は、本実施形態に係る装置コントローラの一例の機能ブロック図である。なお、図３の機能ブロック図は本実施形態の説明に不要な構成について図示を省略している。装置コントローラ１２は装置コントローラ１２用のプログラムを実行することで、センサデータ取得部５０、データベース５２、プロセス制御部５４、監視用バンド算出部５６、異常予兆検知部５８、スコア算出部６０、相関関係算出部６２、要因推定部６４、ＵＩ制御部６６、及び要因推定ルール記憶部６８を実現している。
センサデータ取得部５０は、プロセスパラメータに従ったプロセスを実行中にセンサ１１が測定した後述のセンサ波形データを取得し、データベース５２に蓄積させる。データベース５２は後述のセンサ波形データの他、波形監視手法に用いる各種データ（例えばセンサ分解能や取り得る値の範囲などのセンサ特徴パラメータなど）を蓄積する。
プロセス制御部５４はレシピに従って半導体製造装置１０の制御部品を制御するプロセスパラメータを半導体製造装置１０に出力することで、レシピに従ったプロセスを半導体製造装置１０に実行させる。
監視用バンド算出部５６は同一のレシピに従ってプロセスを実行中のセンサ波形データから、波形監視手法を用いる監視用バンドを後述するように算出する。異常予兆検知部５８は監視用バンドを用いたセンサ波形データの波形監視を行い、半導体製造装置１０の異常予兆を後述のように検知する。
スコア算出部６０は、センサ１１とステップとの組み合わせ毎に、監視用バンドを用いた監視結果を後述のスコアとして算出する。相関関係算出部６２は、通常時のセンサ１１とステップとの組み合わせ毎のスコアの相関関係を算出し、学習しておく。また、相関関係算出部６２は半導体製造装置１０の異常予兆が検知された時のセンサ１１とステップとの組み合わせ毎のスコアの相関関係を算出する。
要因推定部６４は異常予兆の検知時の相関関係と、通常時の相関関係との比較の結果等に基づき、後述の要因推定ルールから異常予兆の要因を推定する。ＵＩ制御部６６は要因推定部６４が推定した異常予兆の要因などの半導体製造装置１０に関する情報を出力装置５０２に出力し、作業者に通知する。また、ＵＩ制御部６６は半導体製造装置１０に対する指示を作業者から受け付ける画面を出力装置５０２に表示し、入力装置５０１に対する作業者からの指示を受け付けるようにしてもよい。要因推定ルール記憶部６８は後述の要因推定ルールを記憶している。
＜処理＞
同一のレシピに従ってプロセスを実行する（同一のレシピで制御される）半導体製造装置１０の挙動は同じである。したがって、同一のレシピに従ってプロセスを実行中の半導体製造装置１０は、理論上、センサ１１のセンサ波形データが同一となる。本実施形態では半導体製造装置１０に搭載されているそれぞれのセンサ１１について、統計的に意味のある所定数（例えば１５〜２５など）を母数にして、波形監視手法に用いる監視用バンドを算出し、その監視用バンドを用いた監視を実施する。監視用バンドを用いた波形監視手法では、センサ１１のセンサ波形データの挙動から異常予兆を捉え、トラブルの未然防止を行う。
図４は本実施形態に係る装置コントローラの処理の一例のフローチャートである。半導体製造装置１０は装置コントローラ１２から出力されたプロセスパラメータに従い、プロセスを実行する。プロセスを実行中の半導体製造装置１０のセンサ１１で測定されたセンサ波形データは、センサデータ取得部５０が取得し、データベース５２に記憶させる。
装置コントローラ１２は同じレシピによるプロセス（ラン）の回数が統計的に意味のある所定数に達するまでステップＳ１０の処理を繰り返す。同じレシピによるランの回数が統計的に意味のある所定数に達すると、ステップＳ１２において、装置コントローラ１２の監視用バンド算出部５６は監視用バンドを算出する。
図５は統計的に意味のある所定数のランのセンサ波形データ例である。図５では、あるセンサ１１のランごとのセンサ波形データを視覚的に表している。図５では、縦軸がセンサ値、横軸が時間、奥行きがランを識別するラン番号を表している。監視用バンド算出部５６は図５に表したような所定数のランのセンサ波形データから図６に示すような監視用バンドを算出する。図６は所定数のランのセンサ波形データ、そのセンサ波形データから算出した監視用バンドの一例のイメージ図である。監視用バンドは、平均と標準偏差を用いた既存の技術により算出できる。なお、監視用バンドの算出にはセンサ特徴パラメータを用いるようにしてもよい。例えば図６の例では平均±標準偏差１σ、２σが示す範囲を監視用バンドの一例として示している。
監視用バンドを用いたセンサ波形データの波形監視について更に説明する。図７はセンサ波形データの波形監視の一例について説明する図である。図７（ａ）はＹ軸（圧力）方向に違いが生じているセンサ波形データの一例である。図７（ｂ）はＸ軸（時間）方向に違いが生じているセンサ波形データの一例である。例えばセンサ値の通常時の値との違いで異常予兆を検知しようとする場合は、図７（ａ）に示すようなＹ軸（圧力）方向のセンサ波形データの違いを検知できるが、図７（ｂ）に示すようなＸ軸（時間）方向のセンサ波形データの違いを検知できない。
半導体製造装置１０にはレシピによる複数のステップと呼ばれる制御単位があり、あるステップから次のステップへの移行条件によってステップの時間が異なる。例えば「ある一定の圧力に到達するまで待つ」というステップの場合は、ガスの供給系や排気系、さらには大気圧などの様々な外部要因の影響により時間の変動が発生する。時間にして数秒から十数秒程度の小さな差であっても、複合的な要因が製品品質に及ぼす影響が無視できないため、本実施形態に係る情報処理システム１ではＸ軸（時間）方向のセンサ波形データの違いを検知できるようにする。これにより、本実施形態に係る情報処理システム１ではＸ軸（時間）方向のセンサ波形データの違いを異常予兆として捉え、作業者に知らせることができる。
図８は監視用バンドを用いたセンサ波形データの波形監視の一例について説明する図である。図８（ａ）はＹ軸方向の波形監視の一例である。図８（ａ）はＹ軸に対して、ある瞬間のセンサ値の平均と、ばらつき（散らばり具合）と、さらに、そのセンサ１１のセンサ特徴パラメータと、を用いて監視用バンドを算出する例を示している。
図８（ｂ）はＸ軸方向の波形監視の一例である。図８（ｂ）はＸ軸に対して、ステップ時間長に対する監視用バンドを算出することで実現する。具体的に、図８（ｂ）では同一のレシピのステップ時間長の実績を所定数分、集め、その平均と、ばらつきと、そのセンサ１１のセンサ特徴パラメータと、を用いて監視用バンドを算出する例を示している。図８（ｂ）に示すように、ステップ時間長に対する監視用バンドを用いれば、ステップ時間が長くなり、監視用バンドを外れる場合の他、ステップ時間が短くなり、監視用バンドを外れる場合も、検知できるようになる。
図４に戻り、異常予兆検知部５８はステップＳ１４において、波形監視中のセンサ波形データがＸ軸又はＹ軸に対するそれぞれの監視用バンドから外れた場合に、半導体製造装置１０の異常予兆を検知する。半導体製造装置１０の異常予兆を検知すると、スコア算出部６０はステップＳ１６に進み、スコア算出の処理を行う。スコア算出の処理では、スコア算出部６０が、センサ１１とステップとの組み合わせ毎に、監視用バンドを用いた監視結果をスコアとして算出する。
図９はセンサとステップとの組み合わせ毎のスコアの一例のイメージ図である。図９ではスコアの一例として、監視用バンドに対する乖離度を、センサ１１とステップとの組み合わせ毎に表している。
図９（ａ）は通常時（通常範囲時）における所定数のランのセンサ１１とステップとの組み合わせ毎の乖離度を表している。図９（ａ）の例では、１つの表が１ラン分を表している。例えば図９（ａ）の一番手前の表の左上欄に記載されている「０．３５」は、センサ「Ａ」のステップ「１」における乖離度を示している。図９（ａ）に示したような通常時の所定数のラン分のセンサ１１とステップとの組み合わせ毎の乖離度は、ステップＳ１４において半導体製造装置１０の異常予兆を検知した後ではなく、通常時に予め学習しておくことが望ましい。
図９（ｂ）は半導体製造装置１０の異常予兆を検知時（通常範囲逸脱時）におけるランのセンサ１１とステップとの組み合わせ毎の乖離度を表している。図９（ｂ）の例はセンサ「Ｂ」のステップ「３」における乖離度「５．７３」が監視用バンドから外れている例である。
また、相関関係算出部６２は図９（ａ）に示したような通常時の所定数のラン分のセンサ１１とステップとの組み合わせ毎の乖離度から、例えば図１０に示すようなセンサ１１毎、ステップ毎の乖離度の平均、及び標準偏差を算出する。図１０は通常時の乖離度の平均とばらつきの一例の説明図である。例えば図１０ではセンサ１１及びステップごとにラン分（例えば２０個）の乖離度がプロットされている例である。相関関係算出部６２は図１０に示したようなセンサ１１毎、ステップ毎の乖離度の平均、及び標準偏差から、例えば図１１に示すようなセンサ１１間の相関関係を表す相関係数を算出する。図１１はセンサ間の相関係数の一例のイメージ図である。例えば図１１の表では、センサ「Ｂ」がセンサ「Ｄ」と相関があり、次にセンサ「Ａ」と相関があることを示している。相関関係算出部６２は図１１に示したような表から相関係数が一定範囲内のセンサ１１を関係性の強いもの（相関が強いもの）としてリストに保持しておく。このようなリストの保持は、通常時に予め学習しておくことが望ましい。
ステップＳ１４において半導体製造装置１０の異常予兆を検知した場合、相関関係算出部６２はステップＳ１８において、異常予兆を検知したセンサ１１（以下、対象センサと呼ぶ）と通常時に相関が強かったセンサ１１の最新の乖離度と学習時の平均の乖離度との差を算出する。
また、相関関係算出部６２は対象センサと、その対象センサと通常時に相関が強かったセンサ１１との最新の相関係数を算出する。そして、相関関係算出部６２は対象センサと通常時に相関が強かったセンサ１１との相関係数について、通常時と、異常予兆と検知した時との差を算出する。
相関関係算出部６２は、対象センサと通常時に相関が強かったセンサ１１の最新の乖離度と学習時の平均の乖離度との差、及び対象センサと通常時に相関が強かったセンサ１１の通常時と異常予兆と検知した時との相関係数の差、を所定のアルゴリズムで寄与率に変換する。寄与率に変換する所定のアルゴリズムは、対象センサの挙動と関連が高いセンサ１１及びステップの組み合わせを推測できる値に変換できる既存のアルゴリズムを利用できる。
相関関係算出部６２は算出した寄与率に従い、例えば図９（ｂ）の右下の表のように対象センサの挙動と関連が高いと推測されるセンサ１１及びステップの組み合わせの情報を作成する。なお、対象センサの挙動と関連が高いと推測されるセンサ１１及びステップの組み合わせの情報はランキング表示してもよい。
図９（ｂ）の例ではセンサ「Ｂ」のステップ「３」で「いつもと違う状態」である異常予兆を検知されたので、センサ「Ｂ」と相関が強いセンサ「Ｄ」とセンサ「Ａ」の乖離度の通常時との差を確認する。また、次に問題のあった現在のランと学習時の相関係数の差から、関係性が大きく変わっているものを確認する。
なお、上記のように確認した内容は、上記した寄与率に変換する所定のアルゴリズムにおいて適宜重み付けを付けて利用すればよい。
ステップＳ２０に進み、要因推定部６４は例えば図１２に示すように異常予兆の要因の推定を行う。図１２は異常予兆の要因の推定について説明する一例の図である。要因推定部６４はステップＳ１８で作成した対象センサの挙動と関連が高いと推測されるセンサ１１及びステップの組み合わせの情報（図１２の右側の表）と、要因推定ルール記憶部６８が記憶している要因推定ルールと、を組み合わせて、異常予兆の要因を推定する。
要因推定ルールとは、設計や運用上の知見から作成されるルールである。ここでは要因推定ルールの一例について説明する。半導体製造装置１０内の処理系統は、例えば温度制御系、ガス制御系、圧力制御系などに分かれている。各部に設置されたセンサ１１のセンサ値は、それぞれの処理系統の状態に影響を受ける。要因推定ルールは、設計や実験のノウハウ等から、温度や圧力等が通常時と異なる挙動を示した際に推定される原因を切り分けるルールであり、例えば以下の例１〜例３などがある。
例１
ある流量計で流量低下が見られた際に、対象ガスラインの加温ヒータ温度低下も同時に見られた。→ガスライン加温不足によるガスライン抵抗値上昇が原因と推定される。
例２
ある流量計で流量ばらつきが見られた際に、対象ガスラインのバルブＡの開閉タイミングのばらつきが同時に見られた。→バルブＡの故障が原因と推定される。
例３
チャンバの真空引き時間が通常よりも長くなっている際に、排気ポンプの温度上昇が少し前のステップから見られた。→排気ポンプの異常が原因と推定される。
ステップＳ２２に進み、ＵＩ制御部６６は要因推定部６４が推定した異常予兆の要因を出力装置５０２に出力し、作業者（ユーザ）に通知する。なお、ユーザへの通知は、半導体製造装置１０に搭載されているＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）やネットワーク３０を介して通信可能に接続されている端末、ホストコンピュータ等で行うことができる。
本実施形態の情報処理システム１では、要因推定ルールを半導体製造装置１０に予め搭載しておき、異常予兆の要因を推定して作業者に通知する。なお、初期フェーズでは複数の異常予兆の要因を同時に複数提示して作業者に選択してもらい、フィードバックを得ながら異常予兆の要因の推定精度を向上してもよい。また、要因推定ルールは必ずしも半導体製造装置１０に予め搭載しておく必要はなく、ネットワーク３０を介して半導体製造装置１０の装置コントローラ１２が通信可能な装置に記憶しておけばよい。
ここまでは、それぞれの半導体製造装置１０において、統計的に意味のある所定数のランのセンサ波形データ例から監視用バンドを算出し、その監視用バンドを用いてセンサ波形データの波形監視を行う例を説明した。
本実施形態に係る情報処理システム１では、例えば半導体製造装置１０同士で通信を行う仕組みがあれば、他の半導体製造装置１０のセンサ１１とステップとの組み合わせごとのスコアと比較し、半導体製造装置１０の機差の分析機能を実現できる。
図１３は半導体製造装置の機差の分析機能の一例について説明する図である。図１３は半導体製造装置１０Ａ〜１０Ｄの４台が同一のレシピを実行しているものとする。図１３の半導体製造装置１０Ａ〜１０Ｄは自機のセンサ１１とステップとの組み合わせごとのスコアと、他の半導体製造装置１０のセンサ１１とステップとの組み合わせごとのスコアとを比較することで、同一のレシピを実行している半導体製造装置１０Ａ〜１０Ｄの全体の視点で、いつもとの違いを検知できる。また、図１３の半導体製造装置１０Ａ〜１０Ｄは機差も考慮して、いつもとの違いを検知できる。
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。例えば本実施例で示した装置コントローラ１２の機能の少なくとも一部はサーバ２０に設けてもよい。
１ 情報処理システム
１０、１０Ａ〜１０Ｄ 半導体製造装置
１１ センサ
１２ 装置コントローラ
２０ サーバ
３０ ネットワーク
５０ センサデータ取得部
５２ データベース
５４ プロセス制御部
５６ 監視用バンド算出部
５８ 異常予兆検知部
６０ スコア算出部
６２ 相関関係算出部
６４ 要因推定部
６６ ＵＩ制御部
６８ 要因推定ルール記憶部

Claims (10)

  1. 半導体製造装置の異常予兆を検知する情報処理装置であって、
    同一のレシピに従ってプロセスを実行中の前記半導体製造装置で測定された、センサ値及び時間を軸としたセンサ波形データを取得するセンサデータ取得部と、
    波形監視手法に用いる前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの監視用バンドを、所定数以上の前記センサ波形データから算出する監視用バンド算出部と、
    前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの前記監視用バンドを用いた前記センサ波形データの波形監視を行い、前記半導体製造装置の異常予兆を検知する異常予兆検知部と、
    を有する情報処理装置。
  2. 前記監視用バンド算出部は、前記レシピによる複数の制御単位ごとに、前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの前記監視用バンドを算出し、
    前記異常予兆検知部は、前記レシピによる複数の制御単位ごとに、前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの前記監視用バンドを用いた前記センサ波形データの波形監視を行い、前記半導体製造装置の異常予兆を検知すること
    を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
  3. 前記監視用バンド算出部は、前記レシピによる複数の制御単位ごとに、前記制御単位に掛かった時間の平均と散らばり具合から前記監視用バンドを算出すること
    を特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。
  4. センサ及び前記制御単位ごとに、前記監視用バンドを用いた前記センサ波形データの波形監視の結果をスコアとして算出するスコア算出部と、
    前記スコアから、前記センサ及び前記制御単位の組み合わせの相関関係を算出する相関関係算出部と、
    前記異常予兆検知部による前記異常予兆の検知時の前記相関関係と通常時の前記相関関係との比較の結果に基づき、前記異常予兆の要因の要因推定ルールから前記異常予兆の要因を推定してユーザに通知する要因推定部と、
    を更に有する請求項２又は３に記載の情報処理装置。
  5. 前記要因推定部は、前記監視用バンドを用いた前記センサ波形データの波形監視の結果が通常時の状態と異なる前記組み合わせを検出した場合に、通常時の前記スコアと、前記異常予兆検知部による前記異常予兆の検知時の前記スコアとの差に基づき、前記検出した通常時の状態と異なる前記組み合わせとの関連性の高い前記組み合わせを推定すること
    を特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
  6. 前記要因推定部は、前記監視用バンドを用いた前記センサ波形データの波形監視の結果が通常時の状態と異なる前記組み合わせを検出した場合に、通常時の前記相関関係と前記異常予兆の検知時の前記相関関係との差に基づき、前記検出した通常時の状態と異なる前記組み合わせとの関連性の高い前記組み合わせを推定すること
    を特徴とする請求項４又は５記載の情報処理装置。
  7. 前記センサデータ取得部は、同一の前記レシピに従ってプロセスを実行中の複数の前記半導体製造装置で測定された前記センサ波形データを取得し、
    前記監視用バンド算出部は、前記監視用バンドを、複数の前記半導体製造装置の所定数以上の前記センサ波形データから算出すること
    を特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の情報処理装置。
  8. 前記センサデータ取得部は、ネットワークを介して接続された他の複数の前記半導体製造装置との間で通信が可能であり、同一の前記レシピに従ってプロセスを実行中の前記他の複数の前記半導体製造装置で測定された前記センサ波形データを取得し、
    前記監視用バンド算出部は、前記監視用バンドを、前記他の複数の前記半導体製造装置の所定数以上の前記センサ波形データから機差を考慮して算出すること
    を特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
  9. 半導体製造装置の異常予兆を検知する情報処理装置を、
    同一のレシピに従ってプロセスを実行中の前記半導体製造装置で測定された、センサ値及び時間を軸としたセンサ波形データを取得するセンサデータ取得部、
    波形監視手法に用いる前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの監視用バンドを、所定数以上の前記センサ波形データから算出する監視用バンド算出部、
    前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの前記監視用バンドを用いた前記センサ波形データの波形監視を行い、前記半導体製造装置の異常予兆を検知する異常予兆検知部、
    として機能させるためのプログラム。
  10. 半導体製造装置の異常予兆を検知する情報処理装置が実行する監視方法であって、
    同一のレシピに従ってプロセスを実行中の前記半導体製造装置で測定された、センサ値及び時間を軸としたセンサ波形データを取得する工程と、
    波形監視手法に用いる前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの監視用バンドを、所定数以上の前記センサ波形データから算出する工程と、
    前記センサ値の軸及び前記時間の軸に対するそれぞれの前記監視用バンドを用いた前記センサ波形データの波形監視を行い、前記半導体製造装置の異常予兆を検知する工程と、
    を有する監視方法。
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