JP2022102821A - 情報処理装置、情報処理システム及び部品発注方法 - Google Patents

情報処理装置、情報処理システム及び部品発注方法 Download PDF

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Abstract

【課題】半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて、交換すべき半導体製造装置の部品を事前検知し、発注する技術を提供する。【解決手段】半導体製造装置で実行中のプロセス状態のシミュレーションを、半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行する情報処理装置であって、プロセスパラメータ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物理センサデータを取得する物理センサデータ取得部と、プロセスパラメータに従ってシミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータを算出するシミュレーション実行部と、物理センサデータ及び仮想センサデータの差異に基づき、交換すべき半導体製造装置の部品の事前検知を行うシミュレーション結果判定部と、事前検知の結果に基づき、半導体製造装置の部品を発注する部品発注部と、を有することで上記課題を解決する。【選択図】図１

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理システム及び部品発注方法に関する。
半導体製品の製造または研究開発の現場において、プロセスシミュレーションが用いられている。プロセスシミュレーションは半導体プロセス（以下、プロセスと呼ぶ）に関わる様々な物理現象を物理モデル（シミュレーションモデル）により扱うことができる（例えば、特許文献１参照）。
また、例えば稼働中の半導体製造装置では、寿命や故障により交換が必要となるパーツの交換をメンテナンスの実施により行っていた。
特開２０１８－１２５４５１号公報
本開示は、半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて、交換すべき半導体製造装置の部品を事前検知し、発注する技術を提供する。
本開示の一態様は、半導体製造装置で実行中のプロセス状態のシミュレーションを、前記半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行する情報処理装置であって、プロセスパラメータ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物理センサデータを取得する物理センサデータ取得部と、前記プロセスパラメータに従って前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータを算出するシミュレーション実行部と、前記物理センサデータ及び前記仮想センサデータの差異に基づき、交換すべき前記半導体製造装置の部品の事前検知を行うシミュレーション結果判定部と、前記事前検知の結果に基づき、前記半導体製造装置の部品を発注する部品発注部と、を有する。
本開示によれば、半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて、交換すべき半導体製造装置の部品を事前検知し、発注できる。
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。 本実施形態に係る自律制御コントローラの一例の機能ブロック図である。 本実施形態に係る解析サーバの一例の機能ブロック図である。 本実施形態に係る作業管理サーバの一例の機能ブロック図である。 本実施形態に係る情報処理システムの処理の一例のフローチャートである。 シミュレーションモデルを編集する処理の一例のフローチャートである。 故障事前検知を行う処理の一例のフローチャートである。 本実施形態に係る情報処理システムのメンテナンス処理の一例のシーケンス図である。 メンテナンスリストを作成する処理の一例のフローチャートである。 作業依頼書を作成する処理の一例のフローチャートである。 メンテナンス後処理の一例のフローチャートである。 半導体製造装置の温度関連の部分を示した一例の概略図である。 温度関連のシミュレーションモデルの作成及び更新の処理を表した一例の説明図である。 温度関連のシミュレーションモデルの作成及び更新の処理を表した一例の説明図である。 メンテナンス時期事前検知及び部品の発注の処理を表した一例の説明図である。
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、既存センサ１１、追加センサ１２、自律制御コントローラ１３、装置制御コントローラ２０、ホストコンピュータ２２、外部測定器２４、解析サーバ２６、ＡＲサーバ２８、管理サーバ３０、及びデータレイク３２、を有する。また、情報処理システム１は、パーツ購買管理サーバ３４、作業管理サーバ３６、及び工場側サーバ３８を有する。
半導体製造装置１０、自律制御コントローラ１３、装置制御コントローラ２０、ホストコンピュータ２２、及び外部測定器２４は、ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク４０を介して通信可能に接続される。また、解析サーバ２６、ＡＲサーバ２８、管理サーバ３０、パーツ購買管理サーバ３４、作業管理サーバ３６、及び工場側サーバ３８はネットワーク４０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、装置制御コントローラ２０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は複数の既存センサ１１が搭載されている。既存センサ１１は温度、圧力などを物理センサデータとして測定する物理（Ｐｈｙｓｉｃａｌ）センサの一例である。
追加センサ１２は後述の仮想（Ｖｉｒｔｕａｌ）センサデータの確からしさを確認するために搭載される物理センサの一例である。仮想センサデータは後述のシミュレーションモデル（物理モデル）を元に計算される。追加センサ１２はシミュレーションモデルを元に計算される仮想センサデータの確からしさを確認するために搭載されるため、顧客に出荷される最終製品に搭載されていなくてもよい。追加センサ１２は温度、圧力などを物理センサデータとして測定する。
自律制御コントローラ１３は半導体製造装置１０を自律制御するためのコントローラであって、後述のように、シミュレーションモデルを用いた半導体製造装置１０で実行中のプロセス状態のシミュレーション、プロセスパラメータの最適化などを行う。また、自律制御コントローラ１３は、故障事前検知、メンテナンス時期事前検知、メンテナンスミス検知、パーツ発注、メンテナンスリストの作成などを行う。自律制御コントローラ１３は半導体製造装置１０ごとに設けられている。
自律制御コントローラ１３は後述のシミュレーションモデルを用いたシミュレーションを実行することにより、ウェーハ上の膜の付き具合、ウェーハの温度、ガス、プラズマ等の状態を、プロセスパラメータに従ったプロセスを実行後の結果として算出する。
なお、後述のシミュレーションモデルを用いたシミュレーションを実行することにより算出したデータ（仮想データ）には、仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データが含まれる。仮想センサデータは仮想センサから出力されるデータである。仮想プロセス結果データは、仮想データに含まれるデータのうち、仮想センサデータ以外である。
装置制御コントローラ２０は半導体製造装置１０を制御するためのコンピュータ構成を持ったコントローラである。装置制御コントローラ２０は後述のように最適化されたプロセスパラメータを、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として半導体製造装置１０に出力する。
ホストコンピュータ２２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）の一例である。
外部測定器２４は、膜厚測定器、シート抵抗測定器、パーティクル測定器など、プロセスパラメータに従ったプロセスの実行後の結果を測定する測定器である。例えば外部測定器２４は、モニタウェーハ等のウェーハ上の膜の付き具合を測定する。以下では、外部測定器２４により測定したデータを物理プロセス結果データと呼ぶ。
解析サーバ２６は後述するようにシミュレーションモデルの更新、プロセスパラメータの最適化のためのデータ解析、故障事前検知やメンテナンス時期事前検知のためのデータ解析などを行う。ＡＲサーバ２８はＡＲ（拡張現実）技術を用いて、半導体製造装置１０で実行中のプロセス状態のシミュレーションの結果の画面表示や、保守・メンテナンスなどの作業支援のための画面（コンテンツ）表示を行う。
管理サーバ３０は、データレイク３２などのデータ保存領域に保存された例えば１つ以上の企業の複数の半導体製造装置１０に関する情報（半導体製造装置１０でプロセスを実行したプロセスパラメータ、そのプロセスパラメータに従ってプロセスを実行した場合の物理センサデータ、及び物理プロセス結果データなど）を管理する。このような、複数の半導体製造装置１０に関する情報を元にシミュレーションモデルを後述のように編集することで、ベースのシミュレーションモデルは、複数の半導体製造装置１０の振る舞いを元に編集（補正）できる。シミュレーションモデルのベースは、複数の半導体製造装置１０を元にした最大公約数的なモデルとなる。
シミュレーションモデルのベースは、例えばディープラーニングにより、それぞれの半導体製造装置１０へ適合するように編集する。この編集は、例えば半導体製造装置１０を運用する毎に実行することで、運用するほど、それぞれの半導体製造装置１０におけるシミュレーションモデルの予測精度が向上する。
パーツ購買管理サーバ３４は自律制御コントローラ１３からパーツ（部品）の発注を受け付ける。また、パーツ購買管理サーバ３４は自律制御コントローラ１３からのパーツの需要を解析する。パーツ購買管理サーバ３４は工場側サーバ３８にパーツの発注やパーツ需要の通知を行う。工場側サーバ３８は、例えばパーツ購買管理サーバ３４からのパーツの発注、及びパーツの需要に従い、工場側においてパーツの在庫管理や生産管理を行う。
作業管理サーバ３６は自律制御コントローラ１３から取得したメンテナンスリストを用いて作業依頼書を作成する。作業管理サーバ３６は作成した作業依頼書に従い、半導体製造装置１０に必要なメンテナンス項目の作業を作業者に行わせる。作業管理サーバ３６はメンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、及びメンテナンス項目の作業に必要な工具の情報を、作業者の操作する操作端末に表示して、作業者による作業をサポートしてもよい。作業者は例えば操作端末に表示した作業依頼書の作業終了ボタンなどを押下することで、メンテナンス項目の作業の終了を登録する。作業管理サーバ３６は作業者から作業の終了を登録されると、メンテナンス作業終了通知を利用し、作業が終了したメンテナンス項目を自律制御コントローラ１３に通知する。
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。図１の半導体製造装置１０、自律制御コントローラ１３、装置制御コントローラ２０、ホストコンピュータ２２、外部測定器２４、解析サーバ２６、ＡＲサーバ２８、管理サーバ３０、パーツ購買管理サーバ３４、作業管理サーバ３６、及び工場側サーバ３８のような装置の区分は一例である。
例えば情報処理システム１は、半導体製造装置１０、自律制御コントローラ１３、装置制御コントローラ２０、ホストコンピュータ２２、外部測定器２４、解析サーバ２６、ＡＲサーバ２８、管理サーバ３０、パーツ購買管理サーバ３４、作業管理サーバ３６、及び工場側サーバ３８の２つ以上が一体化された構成や、更に分割された構成など、様々な構成が可能である。
また、解析サーバ２６、ＡＲサーバ２８は図１の情報処理システム１のように複数台の半導体製造装置１０をまとめて扱えるようにしてもよいし、半導体製造装置１０と一対一に設けるようにしてもよい。半導体製造装置１０と一対一に設けた解析サーバ２６及びＡＲサーバ２８は、対応する半導体製造装置１０に特化した処理を行うことができる。
＜ハードウェア構成＞
情報処理システム１の自律制御コントローラ１３、装置制御コントローラ２０、ホストコンピュータ２２、解析サーバ２６、ＡＲサーバ２８、管理サーバ３０、パーツ購買管理サーバ３４、作業管理サーバ３６、及び工場側サーバ３８は、例えば図２の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の自律制御コントローラ１３、装置制御コントローラ２０、ホストコンピュータ２２、解析サーバ２６、ＡＲサーバ２８、管理サーバ３０、パーツ購買管理サーバ３４、作業管理サーバ３６、及び工場側サーバ３８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の自律制御コントローラ１３は、例えば図３の機能ブロックで実現される。図３は、本実施形態に係る自律制御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。
自律制御コントローラ１３は、自律制御コントローラ１３用のプログラムを実行することにより、物理プロセス結果データ取得部１００、物理センサデータ取得部１０２、プロセスパラメータ取得部１０４、データベース１０６、シミュレーション実行部１０８、シミュレーション結果判定部１１０、表示制御部１１２、シミュレーションモデル更新部１１４、メンテナンスリスト管理部１１６、及びメンテナンス情報記憶部１１８を実現している。また、シミュレーション結果判定部１１０は、故障事前検知部１２０、メンテナンス時期事前検知部１２２、プロセスパラメータ調整部１２４、メンテナンスミス検知部１２６、及びパーツ発注部１２８を有する構成である。
物理プロセス結果データ取得部１００は、プロセスパラメータに従ったプロセスを実行後の結果である物理プロセス結果データを取得し、データベース１０６に保存する。
物理センサデータ取得部１０２は既存センサ１１及び追加センサ１２が測定した物理センサデータを取得し、シミュレーション実行部１０８に提供する。プロセスパラメータ取得部１０４は半導体製造装置１０で実行中のプロセスのプロセスパラメータを取得してシミュレーション実行部１０８に提供する。データベース１０６はシミュレーション実行部１０８がシミュレーションに使用するデータ及び解析サーバ２６がシミュレーションモデルの更新やデータ解析に使用するデータを保存しているデータ保存領域である。
シミュレーション実行部１０８は、プロセスを実行中の半導体製造装置１０と同一のプロセスパラメータに従って、シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行することで、プロセスを実行中の半導体製造装置１０のプロセス状態を算出できる。
なお、シミュレーション実行部１０８がシミュレーションに用いる半導体製造装置１０のシミュレーションモデルは、例えば１ＤＣＡＥのシミュレーションモデルを用いることができる。１ＤＣＡＥのシミュレーションモデルは、上流設計である機能設計において半導体製造装置１０の全体を機能ベースで表現することで、構造設計（３ＤＣＡＥ）の前の評価解析を可能としている。
シミュレーション結果判定部１１０は、同一のプロセスパラメータに基づく物理プロセス結果データ、物理センサデータ、仮想プロセス結果データ、及び仮想センサデータを用いることで、後述のように故障事前検知部１２０による故障事前検知、メンテナンス時期事前検知部１２２によるメンテナンス時期事前検知、メンテナンスミス検知部１２６によるメンテナンスミス検知などを行う。また、シミュレーション結果判定部１１０はプロセスパラメータ調整部１２４によるプロセスパラメータの最適化を後述のように行う。さらに、シミュレーション結果判定部１１０はパーツ発注部１２８によるパーツの発注を後述のように行う。
表示制御部１１２は、半導体製造装置１０でプロセスを実行しながら、半導体製造装置１０と同一のプロセスパラメータに従って実行されたシミュレーションによる仮想プロセス結果データ、仮想センサデータを用いることで、プロセスを実行中の半導体製造装置１０のプロセス状態をリアルタイムに可視化して例えばホストコンピュータ２２に表示させることができる。
したがって、表示制御部１１２はプロセスを実行中の半導体製造装置１０のプロセス状態という現実（Ｐｈｙｓｉｃａｌ）空間の変化をリアルタイムの連動性をもって仮想（Ｃｙｂｅｒ）空間に再現する、いわゆるデジタルツインを実現できる。デジタルツインでは半導体製造装置１０でプロセスを実行しながら、仮想空間に半導体製造装置１０のプロセス状態をリアルタイムに再現できる。
このようなデジタルツインの環境を利用することで、シミュレーション結果判定部１１０は半導体製造装置１０のプロセス状態をモニタリングできる。また、シミュレーション結果判定部１１０は後述の故障事前検知やメンテナンス時期事前検知、メンテナンスミス検知、メンテナンスの作業に必要なパーツの発注、プロセスパラメータの調整などが可能となる。
シミュレーションモデル更新部１１４はシミュレーション実行部１０８がプロセス状態のシミュレーションに用いるシミュレーションモデルを、解析サーバ２６によって編集されたシミュレーションモデルに更新する。
メンテナンスリスト管理部１１６はシミュレーション結果判定部１１０が故障事前検知やメンテナンス時期事前検知により事前検知した交換が必要なパーツ（メンテナンスの作業に必要なパーツ）から後述のようにメンテナンス項目を特定する。メンテナンスリスト管理部１１６は特定したメンテナンス項目を含むメンテナンスリストを作成する。メンテナンスリスト管理部１１６は作成するメンテナンスリストに、メンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、及びメンテナンス項目の作業に必要な工具の情報など、を含めてもよい。
メンテナンスリスト管理部１１６は作成したメンテナンスリストを作業管理サーバ３６に通知して、メンテナンス項目の作業を依頼する。また、メンテナンスリスト管理部１１６は作成したメンテナンスリストをメンテナンス情報記憶部１１８に保存し、管理してもよい。
メンテナンスリスト管理部１１６は、例えばメンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、及びメンテナンス項目の作業に必要な工具の情報など、をメンテナンス情報記憶部１１８から読み出して利用してもよい。また、メンテナンスリスト管理部１１６は、例えばメンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、及びメンテナンス項目の作業に必要な工具の情報など、をデータベース１０６、又はネットワーク４０に接続された記憶装置やサーバから読み出して利用してもよい。
また、本実施形態に係る情報処理システム１の解析サーバ２６は、例えば図４の機能ブロックで実現される。図４は、本実施形態に係る解析サーバの一例の機能ブロック図である。なお、図４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。
解析サーバ２６は解析サーバ２６用のプログラムを実行することで、物理データ取得部１４０、仮想データ取得部１４２、プロセスパラメータ取得部１４４、シミュレーションモデル記憶部１４６、シミュレーションモデル編集部１４８、及びシミュレーションモデル更新要求部１５０を実現している。
物理データ取得部１４０は、自律制御コントローラ１３又は管理サーバ３０から解析対象の半導体製造装置１０の物理センサデータ及び物理プロセス結果データを、物理（Ｐｈｙｓｉｃａｌ）データとして取得し、シミュレーションモデル編集部１４８に提供する。
仮想データ取得部１４２は、自律制御コントローラ１３又は管理サーバ３０から解析対象の半導体製造装置１０の仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを、仮想（Ｃｙｂｅｒ）データとして取得し、シミュレーションモデル編集部１４８に提供する。
プロセスパラメータ取得部１４４は、自律制御コントローラ１３又は管理サーバ３０から解析対象の半導体製造装置１０のプロセスパラメータを取得し、シミュレーションモデル編集部１４８に提供する。
シミュレーションモデル記憶部１４６は自律制御コントローラ１３のシミュレーション実行部１０８が半導体製造装置１０のプロセス状態のシミュレーションに用いるためのシミュレーションモデルを記憶する。シミュレーションモデル編集部１４８は提供された物理データ、仮想データ及びプロセスパラメータを用いて、同一のプロセスパラメータによる物理データ及び仮想データの差異が小さくなるように（最適なシミュレーションモデルとなるように）例えば機械学習などを利用してシミュレーションモデルの編集を行う。なお、シミュレーションモデルの編集は、半導体製造装置１０の通常運用時に必ずしも行う必要はなく、例えばシミュレーション対象の半導体製造装置１０に物理的な仕様変更が行われた場合などに行えばよい。シミュレーションモデル更新要求部１５０は、編集されたシミュレーションモデルの更新を自律制御コントローラ１３に要求する。
また、本実施形態に係る情報処理システム１の作業管理サーバ３６は、例えば図５の機能ブロックで実現される。図５は本実施形態に係る作業管理サーバの一例の機能ブロック図である。なお、図５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。
作業管理サーバ３６は作業管理サーバ３６用のプログラムを実行することで、メンテナンスリスト取得部１６０、作業依頼書作成部１６２、作業依頼管理部１６４、メンテナンス作業終了通知部１６６、及び作業依頼書記憶部１６８を実現している。
メンテナンスリスト取得部１６０は、メンテナンス項目の作業を依頼するために自律制御コントローラ１３から通知されるメンテナンスリストを取得する。作業依頼書作成部１６２はメンテナンスリストを用いて作業依頼書を作成する。作業依頼書作成部１６２は作成する作業依頼書に、メンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、メンテナンス項目の作業に必要な工具の情報、工場側の担当者の情報、及び工場側の責任者の情報等を含めてもよい。
また、作業依頼書作成部１６２は作成する作業依頼書に、メンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、メンテナンス項目の作業に必要な工具の情報、工場側の担当者の情報、及び工場側の責任者の情報等へのリンクを含めてもよい。作業依頼書作成部１６２は作成した作業依頼書を作業依頼書記憶部１６８に保存する。
作業依頼管理部１６４は作業依頼書記憶部１６８に記憶された作業依頼書に従い、半導体製造装置１０に必要なメンテナンス項目の作業を作業者に行わせる。作業依頼管理部１６４は、例えば作業者の操作する操作端末に作業依頼書を表示して、半導体製造装置１０に必要なメンテナンス項目の作業を作業者に依頼する。
作業者の操作する操作端末に作業依頼書を表示する処理は、例えば作業依頼管理部１６４と連携して処理を行う操作端末に搭載されたアプリケーションを利用することで実現できる。また、作業者の操作する操作端末に作業依頼書を表示する処理は、例えば作業依頼管理部１６４をＷｅｂサーバとして機能させ、操作端末をＷｅｂクライアントとして機能させることで、Ｗｅｂコンテンツにより実現できる。
作業者は操作端末に表示された作業依頼書を閲覧することで、依頼を受けた半導体製造装置１０に必要なメンテナンス項目の作業を確認できる。また、作業者は操作端末に表示された作業依頼書に含まれるメンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、メンテナンス項目の作業に必要な工具の情報、工場側の担当者の情報、及び工場側の責任者の情報等を確認できる。
なお、作業依頼管理部１６４は作業者の操作端末に表示させる作業依頼書に、メンテナンス項目に対するリモート支援などのサポートボタンを設け、そのサポートボタンの押下を受け付けることで作業者と、工場側の担当者又は責任者との通信を開始させる機能を設けてもよい。
作業者は工場側の担当者との通信により、メンテナンス項目の作業中に、サポートを受けることができる。また、熟練していない作業者は工場側の責任者との通信により作業の終了後のレビューを行うことで、熟練者の作業確認を受けることができ、メンテナンス時のミスを事前に防止できる。
また、作業依頼管理部１６４は作業者の操作端末に表示させる作業依頼書に、メンテナンス項目ごとに作業終了ボタンを設け、その作業終了ボタンの押下によりメンテナンス項目の作業の終了を作業者から受け付ける。作業依頼管理部１６４は作業者から受け付けたメンテナンス項目の作業の終了を作業依頼書記憶部１６８に登録する。メンテナンス作業終了通知部１６６は作業者から受け付けたメンテナンス項目の作業の終了を、メンテナンス作業終了通知により自律制御コントローラ１３に通知する。
＜処理＞
《事前準備》
本実施形態に係る情報処理システム１では、プロセスパラメータに従ってプロセスを実行した半導体製造装置１０の物理データと、その半導体製造装置１０と同一のプロセスパラメータに従って実行したシミュレーションの仮想データと、の差異が小さくなるように例えば機械学習などにより編集されたシミュレーションモデルを用いる。
このようなシミュレーションモデルを用いることにより、本実施形態に係る情報処理システム１では、シミュレーションモデルを用いたシミュレーションの結果の確からしさを確保している。なお、シミュレーションモデルの編集は、前回の編集からの経過時間やプロセスの実行回数、同一のプロセスパラメータに従った物理データと仮想データとの差異の拡大などに従い、行うようにしてもよい。
《プロセス実行》
図６は本実施形態に係る情報処理システムの処理の一例のフローチャートである。装置制御コントローラ２０から出力されたプロセスパラメータに従い、半導体製造装置１０はステップＳ１０でプロセスを実行する。ステップＳ１２において自律制御コントローラ１３は、プロセスを実行中である半導体製造装置１０から、既存センサ１１及び追加センサ１２で測定された物理センサデータを取得する。
ステップＳ１４において、自律制御コントローラ１３のシミュレーション実行部１０８はプロセスを実行中の半導体製造装置１０と同一のプロセスパラメータに従って、シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行し、仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを算出する。
ステップＳ１６において、自律制御コントローラ１３の表示制御部１１２は、プロセスを実行中の半導体製造装置１０の物理センサデータ、半導体製造装置１０と同一のプロセスパラメータに従って実行されたシミュレーションによる仮想プロセス結果データ、及び仮想センサデータを用いて、プロセスを実行中の半導体製造装置１０のプロセス状態を可視化してホストコンピュータ２２に表示させることができる。
ステップＳ１８において、自律制御コントローラ１３は半導体製造装置１０で実行中のプロセスが終了するまでステップＳ１２～Ｓ１６の処理を繰り返す。半導体製造装置１０で実行中のプロセスが終了すると、ステップＳ１８からＳ２０の処理に進み、自律制御コントローラ１３のシミュレーション結果判定部１１０は、同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータを比較して、同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータが同じであるか否かを判定する。
物理センサデータと仮想センサデータとが同じでないと判定すると、シミュレーション結果判定部１１０は、顧客が要望するプロセス実行後の結果を得られるようにプロセスパラメータを最適化（オプティマイズ）するステップＳ２２のプロセスパラメータ調整処理を行う。
なお、ステップＳ２２のプロセスパラメータ調整処理は、例えば同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータの差が所定の閾値を超えた場合に、プロセスパラメータの最適化を中止し、シミュレーションモデルの編集又は半導体製造装置１０のメンテナンスにより対処するようにしてもよい。
ステップＳ２４に進み、シミュレーション結果判定部１１０は後述のように故障事前検知部１２０による故障事前検知、メンテナンス時期事前検知部１２２によるメンテナンス時期事前検知などを行う。物理センサデータと仮想センサデータとが同じであると判定すると、シミュレーション結果判定部１１０はステップＳ２２のプロセスパラメータ調整処理及びステップＳ２４の事前検知処理をスキップする。
図６のフローチャートの処理によれば、例えば同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータの差が所定の閾値を超えるまでは、プロセスパラメータの最適化により顧客が要望するプロセス実行後の結果を得られるように対応できる。
一方、同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータの差が所定の閾値を超えると、シミュレーションモデルの編集又はステップＳ２４の事前検知処理により検知された故障やメンテナンス時期に対する対処（メンテナンスの実施）により、顧客が要望するプロセス実行後の結果を得られるように対応できる。
シミュレーションモデルの編集は例えば図７に示すような処理手順で実行される。図７はシミュレーションモデルを編集する処理の一例のフローチャートである。解析サーバ２６はステップＳ３０において、半導体製造装置１０で実行されたプロセスのプロセスパラメータ、そのプロセスパラメータに従ったプロセスの結果である半導体製造装置１０の物理データ、及びシミュレーションモデルを元に計算した仮想データを取得する。
ステップＳ３２において、解析サーバ２６のシミュレーションモデル編集部１４８は同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータの差が所定の閾値を超えているか否かを判定する。所定の閾値を超えていなければ、シミュレーションモデル編集部１４８はステップＳ３４～Ｓ３６の処理をスキップする。
所定の閾値を超えていれば、シミュレーションモデル編集部１４８はステップＳ３４において、ステップＳ３０で取得した物理データ、仮想データ及びプロセスパラメータを用いて、同一のプロセスパラメータによる物理データ及び仮想データの差異が小さくなるように例えば機械学習や統計処理などを利用してシミュレーションモデルの編集を行う。
ステップＳ３６に進み、解析サーバ２６のシミュレーションモデル更新要求部１５０はステップＳ３４で編集されたシミュレーションモデルの更新を自律制御コントローラ１３に要求することで、自律制御コントローラ１３のシミュレーション実行部１０８が利用するシミュレーションモデルを更新できる。
なお、ベースとなるシミュレーションモデルの場合は、複数の半導体製造装置１０の物理データ、仮想データ及びプロセスパラメータを取得し、例えば機械学習や統計処理などを利用してシミュレーションモデルの編集を行えばよい。
図６のステップＳ２４に示した事前検知処理のうち、故障事前検知は例えば図８に示すような処理手順で実行される。図８は故障事前検知を行う処理の一例のフローチャートである。
ステップＳ４０において、自律制御コントローラ１３の故障事前検知部１２０は半導体製造装置１０で実行されたプロセスのプロセスパラメータ、プロセスパラメータに従ったプロセスの結果である半導体製造装置１０の物理データ、及びシミュレーションモデルを元に計算した次回以降のプロセス分の仮想データを取得する。なお、次回以降のプロセス分の仮想データはシミュレーションモデルを元に次回以降の仮想プロセスを実行することで取得できる。このようにシミュレーションモデルを元に計算する仮想データは次回のプロセス分だけではなく、メンテナンスサイクルなどを考慮した複数回のプロセス分を取得してもよい。ステップＳ４２において、故障事前検知部１２０は同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータの差が所定の閾値を超えているか否かを判定する。
所定の閾値を超えていなければ、故障事前検知部１２０はステップＳ４４の故障事前検知処理をスキップする。所定の閾値を超えていれば、故障事前検知部１２０は故障として事前検知する。故障事前検知部１２０は、事前検知した故障に対して故障事前検知処理を行う。
故障事前検知部１２０は故障事前検知処理として、故障判定データから故障の種類と原因を検索し、検索した故障の種類と原因、及び過去の故障履歴から、製造に影響が出るまでのプロセス回数又は期間を算出できる。また、故障事前検知部１２０は検索した故障の種類と原因から、交換が必要なパーツ（メンテナンスの作業に必要なパーツ）を特定することが可能となる。
したがって、自律制御コントローラ１３のメンテナンスリスト管理部１１６は製造に影響が出るまでのプロセス回数又は期間を考慮したタイミングで、作業が必要なメンテナンス項目を特定し、メンテナンスリストを作成して故障に対処できる。
図８の故障事前検知を行う処理は物理データ及び仮想データの差異を故障の前状態と判断している。シミュレーションモデルによるシミュレーションでは、物理センサデータ及び仮想センサデータに差異のある仮想プロセス結果データを算出することにより、その差異がプロセスに与える影響を判定できる。また、プロセスごとに、ずれ量を累積して確認することで、ロットアウトする（生産に影響が出る）までに何プロセスぐらい猶予があるのかを判定できる。
また、本実施形態に係る情報処理システム１は、調子が悪くなった箇所のプロセスに与える影響も判断でき、影響の度合いによって、半導体製造装置１０による製造を緊急停止することなく、修理時期を遅らせるという運用も可能となる。
本実施形態に係る情報処理システム１によれば、事前検知した交換すべき（交換が必要となる）パーツから、作業が必要となるメンテナンス項目を事前に特定できるので、不要なメンテナンスを抑え、ランニングコストを低下できる。
《メンテナンス実行》
図９は、本実施形態に係る情報処理システムのメンテナンス処理の一例のシーケンス図である。図９のメンテナンス処理は、例えば図８のステップＳ４４の故障事前検知処理により、交換が必要なパーツを特定した場合に実行される。
ステップＳ１００において、自律制御コントローラ１３は、例えば図８のステップＳ４４の故障事前検知処理により特定した交換が必要なパーツを、メンテナンスの作業により交換する交換パーツと判定する。ステップＳ１０２において、自律制御コントローラ１３は交換パーツをパーツ購買管理サーバ３４に自動発注する。なお、ステップＳ１０２の自動発注は発注側の担当者や受注側の担当者による承認処理など、パーツ購買に必要な処理が含まれていてもよい。ステップＳ１０４において、パーツ購買管理サーバ３４は工場側サーバ３８に交換パーツを自動発注する。
パーツ購買管理サーバ３４から交換パーツの自動発注を受け付けた工場側サーバ３８は自動発注を受け付けた交換パーツの情報を、在庫管理を行う機能及び生産管理を行う機能に通知する。工場側サーバ３８は自動発注を受け付けた交換パーツの情報を、連携して処理を行う在庫管理システム及び生産管理システムに通知してもよい。
本実施形態に係る情報処理システム１では半導体製造装置１０のメンテナンス項目の作業で必要となる交換パーツの情報を工場側サーバ３８に事前に知らせることで交換パーツの納入タイミングを早めることができる。
また、本実施形態に係る情報処理システム１では複数の顧客の半導体製造装置１０からの交換パーツの受注の情報を一括で管理することで、パーツの需要を例えば機械学習などを用いて解析し、交換パーツの需要予測による生産計画の調整と、在庫管理の適正化とにより、パーツ管理のコストを下げることができる。
ステップＳ１０６において、自律制御コントローラ１３は交換パーツからメンテナンス項目を特定し、メンテナンス項目を含むメンテナンスリストを作成する。ステップＳ１０８において、自律制御コントローラ１３は作成したメンテナンスリストを作業管理サーバ３６に通知して、メンテナンス項目の作業を依頼する。
ステップＳ１１０において、作業管理サーバ３６は自律制御コントローラ１３から通知されたメンテナンスリストを用いて、作業依頼書を作成する。作業依頼書は作業者にメンテナンス項目の作業を依頼するために作成される。ステップＳ１１２において、作業管理サーバ３６は作成した作業依頼書を管理し、その作業依頼書のメンテナンスの作業を作業者に依頼する。依頼を受けた作業者は作業依頼書の内容に従って、半導体製造装置１０に必要なメンテナンス項目の作業を行う。
なお、作業者は例えば操作端末に作業依頼書を表示し、依頼を受けた半導体製造装置１０に必要なメンテナンス項目の作業を確認できる。また、作業者は操作端末に表示された作業依頼書に含まれるメンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、メンテナンス項目の作業に必要な工具の情報、工場側の担当者の情報、及び工場側の責任者の情報等を確認できる。
例えば作業者は、メンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、を操作端末に表示して確認できるので、メンテナンスの作業サポートを容易に受けることができる。なお、作業者はメンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツの一例として、ＡＲを使用した作業サポートを行うためのコンテンツを利用することもできる。また、作業者は、メンテナンス項目の作業に必要な工具の情報を操作端末に表示して確認できるので、メンテナンスで必要となる工具を容易に準備できる。
さらに、作業者は操作端末に表示されているサポートボタンの押下により、工場側の担当者又は責任者との通信を容易に開始することができ、例えば工場側の担当者との通信により、メンテナンス項目の作業中に、サポートを受けることができる。また、作業者は工場側の責任者との通信により作業の終了後のレビューを行うことで、熟練者の作業確認を受けることができ、メンテナンス時のミスを事前に防止できる。
作業依頼書により依頼されたメンテナンス項目の作業が終了すると、作業者は例えば操作端末に表示された作業依頼書の作業終了ボタンを押下し、作業管理サーバ３６にメンテナンス項目の作業の終了を登録する。ステップＳ１１４において、作業管理サーバ３６は作業者からメンテナンス項目の作業の終了を受け付ける。
ステップＳ１１６において、作業管理サーバ３６は作業者から受け付けたメンテナンス項目の作業の終了を、メンテナンス作業終了通知により自律制御コントローラ１３に通知する。ステップＳ１１８において、自律制御コントローラ１３は通知されたメンテナンス作業終了通知により、メンテナンス後処理を行う。メンテナンス後処理では、メンテナンスリストに含まれるメンテナンス項目のうち、メンテナンス作業終了通知の対象のメンテナンス項目の状態を作業終了状態となるように、メンテナンスリストを更新する。メンテナンス項目の状態を作業終了状態とする処理は、例えば対象のメンテナンス項目をメンテナンスリストから削除する処理である。
また、メンテナンス後処理では、メンテナンス項目の作業が終了したあとの状態（交換パーツが付け替えられた状態）にプロセスパラメータを最適化する。また、メンテナンス後処理では、後述のように交換パーツの取り付けミスや初期不良などのメンテナンスミスを検知する。
ステップＳ１０６のメンテナンスリストを作成する処理は、例えば図１０に示す手順で行われる。図１０はメンテナンスリストを作成する処理の一例のフローチャートである。
ステップＳ１５０において、故障事前検知部１２０は故障判定データから故障の種類と原因を検索する。ステップＳ１５２において、故障事前検知部１２０は検索した故障の種類と原因、及び過去の故障履歴から、製造に影響が出るまでのプロセス回数又は期間を算出する。故障事前検知部１２０は、製造に影響が出るまでのプロセス回数又は期間を考慮して、交換が必要なパーツからメンテナンス項目を特定するタイミングを調整するようにしてもよい。
ステップＳ１５４において、メンテナンスリスト管理部１１６は故障事前検知部１２０が事前検知した交換パーツから、その交換パーツのメンテナンスの作業を対象とするメンテナンス項目を、必要なメンテナンス項目として特定する。また、メンテナンスリスト管理部１１６は、特定したメンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業を拡張現実などでサポートするためのコンテンツ、及びメンテナンス項目の作業に必要な工具の情報など、を特定したメンテナンス項目と対応付ける処理を行う。ステップＳ１５６において、メンテナンスリスト管理部１１６はステップＳ１５４で特定した必要なメンテナンス項目を含むメンテナンスリストを作成する。
したがって、メンテナンスリスト管理部１１６はメンテナンスの作業が必要なメンテナンス項目を含むメンテナンスリストを作成し、作業管理サーバ３６に通知することで、メンテナンス項目の作業を依頼できる。
また、ステップＳ１１０の作業依頼書を作成する処理は、例えば図１１に示す手順で行われる。図１１は作業依頼書を作成する処理の一例のフローチャートである。
ステップＳ１７０において、作業管理サーバ３６のメンテナンスリスト取得部１６０は自律制御コントローラ１３から通知されたメンテナンスリストを取得する。ステップＳ１７２において、作業依頼書作成部１６２は取得したメンテナンスリストに含まれるメンテナンス項目のそれぞれに対して、工場側の担当者の情報、及び工場側の責任者の情報等を対応付ける処理を行う。
ステップＳ１７２で工場側の担当者の情報、及び工場側の責任者の情報等を対応付ける処理が行われたメンテナンス項目を含むメンテナンスリストから、作業依頼書作成部１６２はステップＳ１７４において作業依頼書を作成する。ステップＳ１７６において作業依頼書作成部１６２は作成した作業依頼書を作業依頼書記憶部１６８に保存することで登録する。
したがって、作業管理サーバ３６は半導体製造装置１０で必要なメンテナンス項目を含むメンテナンスリストから、作業者へのメンテナンス作業の依頼、作業者に対するメンテナンス作業のサポート、及び作業者によるメンテナンス作業の実施有無の管理など、に利用する作業依頼書を作成できる。作業依頼書には、金額、工数、作業者の作業日時などの情報が含まれていてもよい。
また、自律制御コントローラ１３が行うステップＳ１１８のメンテナンス後処理は例えば図１２に示す手順で行われる。図１２はメンテナンス後処理の一例のフローチャートである。
ステップＳ２００において、メンテナンスリスト管理部１１６は作業管理サーバ３６から受信したメンテナンス作業終了通知に従い、メンテナンスリストに含まれるメンテナンス項目のうち、メンテナンス作業終了通知の対象のメンテナンス項目の状態を作業終了状態となるように、メンテナンスリストを更新する。
ステップＳ２０２において、メンテナンスリスト管理部１１６は終了したメンテナンス作業に従って、シミュレーション実行部１０８のシミュレーションモデルのプロセスパラメータを最適化する。この後、図６のステップＳ１０～Ｓ１８に示した処理を行う。半導体製造装置１０で実行中のプロセスが終了すると、ステップＳ２０４の処理に進み、自律制御コントローラ１３のメンテナンスミス検知部１２６は、同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータを比較して、同一の位置及び時間の物理センサデータ及び仮想センサデータが同じであるか否かを判定する。
物理センサデータと仮想センサデータとが同じでないと判定すると、メンテナンスミス検知部１２６は取り付けミスや初期不良などのメンテナンスミスを検知する。ステップＳ２０８において、メンテナンスリスト管理部１１６はステップＳ２０６で検知したメンテナンスミスを例えば作業管理サーバ３６に通知する。
したがって、作業管理サーバ３６は作業者からメンテナンス項目の作業の終了を受け付けた後に、メンテナンスミスや虚偽報告を自動で検知できる。また、メンテナンスミスを検知した場合、自律制御コントローラ１３はアラームを出力してもよい。
＜まとめ＞
本実施形態に係る情報処理システム１によれば、シミュレーションモデルで事前に予測された仮想センサデータと、実行中のプロセスの物理センサデータとの差異からパーツの故障の可能性を事前検知でき、メンテナンスの作業で交換が必要となるパーツを事前発注できる。また、メンテナンスの作業で交換が必要となるパーツから、作業者が行うメンテナンス項目を特定し、メンテナンスリストを自動で作成できる。
また、メンテナンス項目の作業に必要となる情報（メンテナンス項目の作業を行うための手順書、メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、及びメンテナンス項目の作業に必要な工具の情報など）を、メンテナンスリストに含まれるメンテナンス項目に対応付けておくことで、作業者をサポートできる。
［実施例１］
以下では、半導体製造装置１０の１ＤＣＡＥのシミュレーションモデルの一例として温度のシミュレーションモデル例を説明する。
図１３は半導体製造装置の温度関連の部分を示した一例の概略図である。半導体製造装置１０はウェーハを複数枚収容可能な熱処理炉を有している。熱処理炉は、ウェーハを収容して処理するための処理容器である。熱処理炉は、耐熱性の高い石英により略円筒体状に成形され、排気口を有する。熱処理炉は、鉛直（上下）方向に延びる縦型の形状に構成されている。熱処理炉の排気口には、ガス排気口が接続される。
熱処理炉の側部には、熱処理炉を取り囲むようにしてヒータが設けられており、熱処理炉に収容されるウェーハを加熱し得るようになっている。熱処理炉の下端部は開口されており、ウェーハを搬入、搬出できるようになっている。熱処理炉の下端部の開口は、昇降機構により開閉が行われる構成となっている。
昇降機構よりも上方にはウェーハボートが設けられている。ウェーハボートはウェーハを保持するための基板保持具であり、鉛直方向に複数枚のウェーハを離間した状態で多段に保持可能に構成される。
例えば図１３の概略図において、ヒータ構成、リアクタ構成、及びヒータ周囲の構成を１ＤＣＡＥのシミュレーションモデルとして作り込むことで、ヒータへ与える入力データの一例であるパワー値を基に、仮想温度センサを構築できる。また、仮想温度センサの確からしさを確認するために、既存センサ１１及び追加センサ１２に含まれる物理温度センサを用いる。
例えば既存センサ１１の例としては、内側温度センサ、外側温度センサ、ヒータ周囲温度ヒータ、リアクタ内温度センサ、ガス供給配管ヒータ温度センサ、ガス排気配管ヒータ温度センサ、昇降機構ヒータ温度センサなどがある。また、追加センサ１２の例としてはウェーハ面内に設置された温度センサ、保温筒及びリアクタ側昇降機構面に設置された温度センサ、ガス導入温度センサなどがある。追加センサ１２は顧客に出荷される最終製品に搭載されない。既存センサ１１は顧客に出荷される最終製品に搭載される。
例えば、温度関連のシミュレーションモデルの作成及び更新では図１４に示すような処理を行う。図１４は温度関連のシミュレーションモデルの作成及び更新の処理を表した一例の説明図である。
自律制御コントローラ１３のシミュレーション実行部１０８は半導体製造装置１０で実行中のプロセスのプロセスパラメータの一例として、例えばヒータのパワー値、送風機の設定値、ガス流量と温度、ウェーハボート昇降位置などを取得する。シミュレーション実行部１０８はプロセスパラメータに従って、半導体製造装置１０のシミュレーションモデルによるシミュレーションを実行することで、仮想温度センサデータ及び仮想プロセス結果データを出力する。
また、既存センサ１１及び追加センサ１２である物理温度センサは測定ポイントの温度を測定し、測定ポイントの物理温度センサデータとして出力する。データベース１０６は出力された仮想温度センサデータ、仮想プロセス結果データ、測定ポイントの物理温度センサデータ、及び以前の物理温度センサデータを保存する。
シミュレーション結果判定部１１０は、データベース１０６に保存された仮想温度センサデータと物理温度センサデータとを測定ポイント毎に比較し、データベース１０６に保存された同一の測定ポイントの仮想温度センサデータと物理温度センサデータとが同じであるか否かを判定する。
同じであると判定すれば、シミュレーション結果判定部１１０は仮想温度センサデータが確からしいと判断する。同じでないと判定すれば、シミュレーション結果判定部１１０は物理温度センサデータ及び仮想温度センサデータを記録のために出力する。
この後、例えばオフラインにてデータ検証を行いながら手動でシミュレーションモデルの編集を行い、シミュレーション実行部１０８のシミュレーションモデルを更新する。
このように、シミュレーションモデルの作成及び更新では、オフラインにてデータ検証を行いながら必要に応じてシミュレーション実行部１０８のシミュレーションモデルを更新できる。なお、シミュレーションモデルの作成及び更新では、対象の半導体製造装置１０に物理的な仕様変更が行われない限り、仮想データと物理データとを比較し、プロセスパラメータをアルゴリズムに従って編集しながら、仕様の入力データに対して、最大の成果を生み出す運用を行うようにしてもよい。
また、例えば温度関連のシミュレーションモデルの作成及び更新では図１５に示すような処理を行ってもよい。図１５は温度関連のシミュレーションモデルの作成及び更新の処理を表した一例の説明図である。例えば通常運用のフェーズ（通常運用時）では、図１５に示すような処理を行うことで、シミュレーションモデルの更新以外の方法として、プロセスパラメータの調整でも運用可能な例を表している。
自律制御コントローラ１３のシミュレーション実行部１０８は半導体製造装置１０で実行中のプロセスのプロセスパラメータを取得する。シミュレーション実行部１０８は取得したプロセスパラメータに従って、半導体製造装置１０のシミュレーションモデルによるシミュレーションを実行することで、仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを出力する。
既存センサ１１は測定ポイントを測定し、測定ポイントの物理センサデータとして出力する。データベース１０６は出力された仮想センサデータ、仮想プロセス結果データ、及び既存センサ１１の物理センサデータを保存する。また、データベース１０６は以前にシミュレーションした追加センサ１２の仮想センサデータ及び統計解析結果で生成した追加センサ１２の仮想センサデータを保存している。
シミュレーション結果判定部１１０は、仮想センサデータと既存センサ１１の物理センサデータとを比較し、データベース１０６に保存された同一の測定ポイントの仮想センサデータと物理センサデータとが同じであるか否かを判定する。また、シミュレーション結果判定部１１０は、以前にシミュレーションした追加センサ１２の仮想センサデータ及び統計解析結果で生成した追加センサ１２の仮想センサデータを比較対象として、同一の測定ポイントの仮想センサデータが同じであるか否かを判定してもよい。
同じでないと判定すれば、シミュレーション結果判定部１１０はアルゴリズムに従ってプロセスパラメータを調整する。シミュレーション実行部１０８は、調整したプロセスパラメータの調整量が所定のしきい値を超えていなければ、調整されたプロセスパラメータに更新し、半導体製造装置１０のシミュレーションモデルによるシミュレーションを継続する。
なお、プロセスパラメータの調整量がしきい値を超えていれば、シミュレーション実行部１０８はプロセスパラメータの調整による最適化を中止する。データベース１０６に保存された同一の測定ポイントの仮想センサデータと物理センサデータと、が同じであると判定すれば、シミュレーション結果判定部１１０はプロセスパラメータの調整を不要と判定し、プロセスパラメータを調整せずにプロセスを終了する。
プロセス終了後、顧客から膜厚、シート抵抗、エッチングレート、パーティクルマップデータなどの物理プロセス結果データが入力されると、データベース１０６には仮想プロセス結果データとして保存される。
図１５に示した処理を行った通常運用のフェーズでは、仮想データと物理データとを比較し、プロセスパラメータをアルゴリズムに従って編集しながら、仕様の入力データに対して、最大の成果を生み出す運用を行う。また、図１５に示した処理を行った通常運用のフェーズでは、１ＲＵＮ分の遅れが発生するが、データベース１０６に保存されるデータが増えるに従い、破線の矢印で示したループ（Ｌｏｏｐ）の機械学習の精度が向上し、ＲＵＮを重ねる毎に最適なプロセスパラメータの調整などの予測制御の精度が向上する。
メンテナンス時期事前検知及び部品の発注は、例えば図１６に示すように行う。図１６はメンテナンス時期事前検知及び部品の発注の処理を表した一例の説明図である。自律制御コントローラ１３のシミュレーション実行部１０８は半導体製造装置１０で実行中のプロセスのプロセスパラメータを取得する。
シミュレーション実行部１０８は取得したプロセスパラメータに従って、半導体製造装置１０のシミュレーションモデルによるシミュレーションを実行することで、仮想センサデータ及び仮想プロセス結果データを出力する。
シミュレーション結果判定部１１０は、仮想センサデータと既存センサ１１の物理センサデータとを比較し、データベース１０６に保存された同一の測定ポイントの仮想センサデータと物理センサデータとが同じであるか否かを判定する。また、シミュレーション結果判定部１１０は、以前にシミュレーションした追加センサ１２の仮想センサデータ及び統計解析結果で生成した追加センサ１２の仮想センサデータを比較対象として、同一の測定ポイントの仮想センサデータが同じであるか否かを判定してもよい。
同じであると判定すれば、シミュレーション結果判定部１１０は異常無し、と判定して処理を終了する。同じでないと判定すると、シミュレーション結果判定部１１０は、比較した仮想センサデータと物理センサデータとの差異が、しきい値を超えているか否かを判定する。
しきい値を超えていなければ、シミュレーション結果判定部１１０は寿命予測アルゴリズムに従って寿命予測を行い、アラートが必要か否かを判定する。なお、寿命予測アルゴリズムは機械学習や統計解析ソフトウェアなどによって生成する。アラートが必要でないと判定すると、シミュレーション結果判定部１１０は処理を終了する。
アラートが必要と判定すると、シミュレーション結果判定部１１０はメンテナンス時期事前アラートの処理を開始する。なお、比較した仮想センサデータと物理センサデータとの差異が、しきい値を超えている場合も、シミュレーション結果判定部１１０はメンテナンス時期事前アラートの処理を開始する。
メンテナンス時期事前アラートの処理では、アラートが必要な部品またはモジュールがシミュレーション結果判定部１１０により特定される。シミュレーション結果判定部１１０はアラートが必要として特定した部品またはモジュールの予防保全（ＰＭ）情報を、プロダクトデータや部品情報などから特定する。シミュレーション結果判定部１１０は特定した予防保全情報に基づき、アラートが必要として特定した部品またはモジュールのメンテナンス時期を通知する。また、シミュレーション結果判定部１１０はアラートが必要として特定した部品またはモジュールの自動発注を行う。アラートが必要として特定した部品またはモジュールの自動発注は、例えばメンテナンス時期に応じて調整してもよい。
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。例えば本実施形態では、熱処理成膜装置を一例として説明したが、ＣＶＤ（化学的気相成長）法、熱酸化法、ＡＬＤ（原子層堆積）法などのバッチ成膜装置への適用も可能である。
１ 情報処理システム
１０ 半導体製造装置
１１ 既存センサ
１２ 追加センサ
１３ 自律制御コントローラ
２０ 装置制御コントローラ
２２ ホストコンピュータ
２４ 外部測定器
２６ 解析サーバ
２８ ＡＲサーバ
３０ 管理サーバ
３２ データレイク
３４ パーツ購買管理サーバ
３６ 作業管理サーバ
３８ 工場側サーバ
４０ ネットワーク
１０８ シミュレーション実行部
１１０ シミュレーション結果判定部
１１２ 表示制御部
１１４ シミュレーションモデル更新部
１１６ メンテナンスリスト管理部
１２０ 故障事前検知部
１２２ メンテナンス時期事前検知部
１２４ プロセスパラメータ調整部
１２６ メンテナンスミス検知部
１２８ パーツ発注部
１６２ 作業依頼書作成部
１６４ 作業依頼管理部
１６６ メンテナンス作業終了通知部

Claims (12)

  1. 半導体製造装置で実行中のプロセス状態のシミュレーションを、前記半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行する情報処理装置であって、
    プロセスパラメータ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物理センサデータを取得する物理センサデータ取得部と、
    前記プロセスパラメータに従って前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータを算出するシミュレーション実行部と、
    前記物理センサデータ及び前記仮想センサデータの差異に基づき、交換すべき前記半導体製造装置の部品の事前検知を行うシミュレーション結果判定部と、
    前記事前検知の結果に基づき、前記半導体製造装置の部品を発注する部品発注部と、
    を有する情報処理装置。
  2. 前記事前検知の結果に基づき、交換すべき前記半導体製造装置の部品から前記半導体製造装置に必要なメンテナンス項目を特定し、特定したメンテナンス項目を含むメンテナンスリストを作成するメンテナンスリスト管理部、
    を更に有する請求項１記載の情報処理装置。
  3. 前記メンテナンスリスト管理部は、特定した前記メンテナンス項目に、前記メンテナンス項目の作業を行うための手順書、前記メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、及び前記メンテナンス項目の作業に必要な工具の情報の少なくとも一つを対応付けて前記メンテナンスリストを作成すること
    を特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
  4. 前記メンテナンスリスト管理部は、受信したメンテナンス作業終了通知に従い、対象の前記メンテナンス項目の状態が作業終了状態となるように前記メンテナンスリストを更新すること
    を特徴とする請求項２又は３記載の情報処理装置。
  5. 前記シミュレーション実行部は、前記メンテナンス項目の作業により前記半導体製造装置の部品が交換された状態に最適化された前記プロセスパラメータに従って、前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータを算出し、
    前記シミュレーション結果判定部は、前記物理センサデータ及び前記仮想センサデータの差異に基づき、前記メンテナンス項目の作業ミスを検知すること
    を特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
  6. 前記シミュレーション実行部は、
    前記プロセスパラメータに従ったプロセスを実行後の物理プロセス結果データ及び前記シミュレーション実行部により算出された仮想プロセス結果データが近似し、前記物理センサデータ及び前記仮想センサデータが近似するように、作成又は更新された前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行すること
    を特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置。
  7. 前記物理センサデータ、前記仮想センサデータ、及び前記シミュレーション実行部により算出された仮想プロセス結果データを用いて、前記プロセスの実行中に、前記半導体製造装置のプロセス状態を可視化して表示部に表示させる表示制御部、
    を更に有する請求項１乃至６の何れか一項に記載の情報処理装置。
  8. 半導体製造装置で実行中のプロセス状態のシミュレーションを前記半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行する情報処理装置と、前記半導体製造装置に必要なメンテナンス項目の作業を管理する作業管理装置と、を有する情報処理システムであって、
    プロセスパラメータ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物理センサデータを取得する物理センサデータ取得部と、
    前記プロセスパラメータに従って前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータを算出するシミュレーション実行部と、
    前記物理センサデータ及び前記仮想センサデータの差異に基づき、交換すべき前記半導体製造装置の部品の事前検知を行うシミュレーション結果判定部と、
    前記事前検知の結果に基づき、前記半導体製造装置の部品を発注する部品発注部と、
    前記事前検知の結果に基づき、前記半導体製造装置の部品から特定した前記半導体製造装置に必要なメンテナンス項目の作業を管理する作業依頼管理部と、
    を有する情報処理システム。
  9. 前記半導体製造装置に必要なメンテナンス項目の作業に従い、作業者に前記作業を依頼するための作業依頼書を作成する作業依頼作成部、
    を更に有し、
    前記作業依頼作成部は、前記作業に対するサポート及び確認を受けるための連絡先を前記作業依頼書に設定すること
    を特徴とする請求項８記載の情報処理システム。
  10. 前記作業依頼管理部は、前記作業者の操作する端末装置に、前記メンテナンス項目の作業を行うための手順書、前記メンテナンス項目の作業をサポートするためのコンテンツ、及び前記メンテナンス項目の作業に必要な工具の情報の少なくとも一つを含む前記作業依頼書の内容を、表示すること
    を特徴とする請求項９記載情報処理システム。
  11. 前記情報処理システムは、前記部品発注部からの前記半導体製造装置の部品の発注を受け付ける部品購買管理装置を更に有し、
    前記部品購買管理装置は、前記部品発注部からの前記発注の情報を用いて、前記半導体製造装置の部品需要を解析すること
    を特徴とする請求項８乃至１０の何れか一項に記載の情報処理システム。
  12. 半導体製造装置で実行中のプロセス状態のシミュレーションを、前記半導体製造装置のシミュレーションモデルを用いて実行する情報処理装置の部品発注方法であって、
    プロセスパラメータ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物理センサデータを取得する工程と、
    前記プロセスパラメータに従って前記シミュレーションモデルによるシミュレーションを実行して仮想センサデータを算出する工程と、
    前記物理センサデータ及び前記仮想センサデータの差異に基づき、交換すべき前記半導体製造装置の部品の事前検知を行う工程と、
    前記事前検知の結果に基づき、前記半導体製造装置の部品を発注する工程と、
    を有する部品発注方法。
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