JP2023549166A - センサマッピングおよびトリガされるデータロギングを含む、健全性に基づいてモニタリング、評価、および応答するための基板処理システムツール - Google Patents

センサマッピングおよびトリガされるデータロギングを含む、健全性に基づいてモニタリング、評価、および応答するための基板処理システムツール Download PDF

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Abstract

【解決手段】健全性モニタリング、評価、および応答システムは、インターフェースおよびコントローラを含む。インターフェースは、信号を、基板処理システムに設置されたセンサから受信するように構成される。コントローラは、健全性インデックスモジュールを含む。健全性インデックスモジュールは、ウィンドウおよび境界しきい値を取得することと、センサから出力される信号をモニタリングすることと、信号が境界しきい値を交差したかどうかを判定することと、健全性インデックス成分を更新することであって、健全性インデックス成分が、バイナリ値であり、信号が境界しきい値を交差することに応じてＨＩＧＨとＬＯＷの値の間で遷移する、健全性インデックス成分の更新と、健全性インデックス成分に基づいて健全性インデックス値を生成し、少なくともウィンドウの持続時間に渡って健全性インデックス値を１００％から０％まで減少させることと、を含むアルゴリズムを実行するように構成される。コントローラは、健全性インデックス値に基づいて対策を実施するように構成される。【選択図】図２

Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、２０２０年１１月１１日に提出された米国仮特許出願第６３／１１２，３８６号の利益を主張するものである。上記出願の開示全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、基板処理システムツールの健全性を評価するためのシステムに関する。
ここで与える背景の説明は、本開示の文脈を一般的に提示することを目的とする。本背景セクションで説明される範囲では、現在名前が挙げられる発明者らの研究、ならびに提出の時点で先行技術として認定されない可能性がある説明の態様は、本開示に対して明示的にも暗示的にも先行技術とは認められない。
工業的な製造プロセスで使用される機械は、流速、圧力、回転速度などのパラメータをモニタリングするセンサからデータを収集することによって、しばしばモニタリングされる。許容できないと考えられる機械運転条件を検出するために、パラメータにはアラームリミットが適用されることが多い。アラームリミットは、ケガ、機械類への損傷、および／または製造欠陥を防止するために使用することができる。モニタリングされるパラメータのうちの１つがアラームリミットを超えると、アラームが生成され得、機械の運転が停止され得る。アラームが生成されてから、オペレータおよび／またはメンテナンス担当者がそのアラームに気付いて応答し、許容できない運転条件に対処できるまでには、タイムラグが存在する。場合によっては、追加的な製造ダウンタイムは、アラームの原因を評価して理解するために失われる。是正アクションを実行し、機械を適切な運転条件に戻すために必要とされる、必須の人員、コンポーネント、材料、機器などを集める際、さらなる遅延が生じる。機械のダウンタイムは、機械の可用性と生産性を低下させる。加えて、許容できない運転条件は、不可逆的な欠陥を生じる場合があり、これにより関連する経済的な損失がさらに大きくなる。
特定の実施形態によると、本開示は、インターフェースおよびコントローラを含む、健全性モニタリング、評価、および応答システムを開示し、提供する。インターフェースは、第１の信号を、基板処理システムに設置された第１のセンサから受信するように構成される。コントローラは、健全性インデックスモジュールを含む。健全性インデックスモジュールは、ウィンドウおよび境界しきい値を取得することと、第１のセンサから出力される第１の信号をモニタリングすることと、第１の信号が境界しきい値を交差したかどうかを判定することと、健全性インデックス成分を更新することであって、健全性インデックス成分が、バイナリ値であり、第１の信号が境界しきい値を交差することに応じてＨＩＧＨとＬＯＷの値の間で遷移する、健全性インデックス成分の更新と、健全性インデックス成分に基づいて第１の健全性インデックス値を生成し、少なくともウィンドウの持続時間に渡って第１の健全性インデックス値を１００％から０％まで減少させることと、を含むアルゴリズムを実行するように構成される。コントローラは、第１の健全性インデックス値に基づいて対策を実施するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、ウィンドウの持続時間に亘る健全性インデックス成分の更新された値の平均として、第１の健全性インデックス値を生成するように構成される。健全性インデックス成分の更新された値は、アルゴリズムのそれぞれの反復の間に決定される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、アルゴリズムの各反復の間に更新された健全性インデックス値を生成するように構成される。コントローラは、更新された健全性インデックス値に基づいて対策を実施するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、第１の信号がアラームリミットに達するよりも前に、または達した時に健全性インデックス値が０％に減少するように、ウィンドウおよび境界しきい値を選択するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、健全性インデックス値が１００％から０％に減少する時間の長さを延ばすように、アルゴリズムの反復の間に境界しきい値を適応的に調節するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、第１の信号がアラームリミットと等しくなるよりも前に、または等しくなった時に健全性インデックス値が０％に減少するように、アルゴリズムの反復の間に境界しきい値を適応的に調節するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、第１の信号の劣化速度を決定するために有限インパルス応答フィルタを実施することと、劣化速度に基づいて境界しきい値を調節することとを行うように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、第１の信号の劣化速度、ウィンドウの持続時間、およびアラームリミットに基づいて、境界しきい値を決定するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、第１の信号の劣化速度を、第１の信号における重み付けされた変化の和として推定することと、推定された劣化速度に基づいて境界しきい値を決定することとを行うように構成される。
いくつかの実施形態では、コントローラは、第１の健全性インデックス値が減少すること、所定レベルに達すること、または所定範囲内にあることのうちの少なくとも１つに応答して、対策を実施するように構成される。
いくつかの実施形態では、インターフェースは、基板処理システムに設置されたＮ個のセンサからＮ個の信号を受信するように構成され、Ｎが２以上であり、Ｎ個の信号が第１の信号を含み、Ｎ個のセンサが第１のセンサを含む。健全性インデックスモジュールは、Ｎ個のセンサからそれぞれ出力されたＮ個の信号をモニタリングすることと、第１の健全性インデックス値を含む複数の健全性インデックス値を決定するために、Ｎ個の信号を評価することと、システム健全性インデックス値を決定するために、複数の健全性インデックス値を集約することとを行うように構成される。コントローラは、システム健全性インデックス値が減少すること、所定レベルに達すること、または所定範囲内にあることのうちの少なくとも１つに応答して、対策を実施するように構成される。
特定の実施形態によると、本開示は、インターフェースおよびコントローラを含む、健全性モニタリング、評価、および応答システムを開示する。インターフェースは、基板処理システムに設置されたＮ個のセンサからデータを受信するように構成され、Ｎが２以上である。コントローラは、Ｎ個のセンサからそれぞれ出力されたデータのセットを受信することと、複数の健全性インデックス値を決定するために、受信したデータのセットを評価することと、システム健全性インデックス値を決定するために、複数の健全性インデックス値を集約することとを行うように構成された健全性インデックスモジュールを含む。コントローラは、システム健全性インデックス値が減少すること、所定レベルに達すること、または所定範囲内にあることのうちの少なくとも１つに応答して、対策を実施するように構成される。
特定の実施形態によると、本開示は、インターフェースおよびコントローラを含む、健全性モニタリング、評価、および応答システムを開示する。インターフェースは、基板処理システムに設置されたＮ個のセンサからデータを受信するように構成され、Ｎが２以上である。コントローラは、健全性インデックスモジュールを含む。健全性インデックスモジュールは、センサからそれぞれ出力されたデータのセットを受信することと、複数の健全性インデックス値を決定するために、データのセットを評価することと、システム健全性インデックス値を決定するために、健全性インデックス値のセットを集約することと、システム健全性インデックス値が所定範囲の外側かどうかを判断することとを行うように構成される。コントローラは、システム健全性インデックス値が所定範囲の外側にあることに応答して、対策を実施するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、データのセットについて、それぞれ二次多項式を決定することと、二次多項式の係数に基づいて、複数の健全性インデックス値を決定することとを行うように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、係数を統計分布と比較することと、係数を統計分布と比較した結果に基づいて、複数の健全性インデックス値を決定することとを行うように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、係数の分布を決定することと、分布を健全性インデックス境界と比較することと、分布を健全性インデックス境界と比較した結果に基づいて、複数の健全性インデックス値を決定することとを行うように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、基板処理システムの物理的または機能的な分割のうちの少なくとも１つに対応する健全性インデックス計算の階層構造化に基づいて、システム健全性インデックス値を決定するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、集約アルゴリズムを実施し、複数の健全性インデックス値およびシステム健全性インデックス値を決定する際の冗長性または冗長性の欠如に相当するブール演算を用いるように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、システム健全性インデックス値を生成する際、基板処理システムの階層レベルまたはサブシステムレベルのうちの少なくとも１つの最小健全性インデックス値を選択するように構成される。
いくつかの実施形態では、複数の健全性インデックス値およびシステム健全性インデックス値のそれぞれは、０％～１００％の間である。いくつかの実施形態では、コントローラは、システム健全性インデックス値に基づいて異常と示されるが、コントローラがアラームを生成しないように、または基板処理システムの運転を停止しないように許容範囲内にある、基板処理システムのイベントを定義するように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、Ｎ個のセンサによって検出された基板処理システムのイベントのＮ個の各セットに基づいて、複数の健全性インデックス値を生成するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、イベントのＮ個の各セットが定義された正常運転条件に含まれるかどうかに基づいて、複数の健全性インデックス値を生成するように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、基板処理システムの決定された状態によって定義された期間、アナログセンサからの取得データを使用することと、期間中の基板処理システム運転に特徴的な二次的な値を計算するために数学モデルを使用することと、二次的な値に基づいて、システム健全性インデックス値を生成することとを行うように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、境界レベルを超えた運転条件の重大度を示すために、システム健全性インデックス値を定義された境界レベルとアラームレベルとの間でスケーリングするように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、非線形スケーリングを使用する。
いくつかの実施形態では、コントローラは、基板処理システムの少なくとも一部分およびＮ個のセンサに関連付けられる情報を表示するように構成された、センサマッピングモジュールを含む。いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、センサ識別子、センサ状態、および基板処理システムの少なくとも一部分に対するＮ個の健全性インデックス値を表示するように構成される。
いくつかの実施形態では、コントローラは、複数の健全性インデックス値を階層的な形式で表示するように構成されたセンサマッピングモジュールを含む。いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、基板処理システムにおけるＮ個のセンサの物理的な場所を示すように構成される。
いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、システムオペレータ入力または受信した命令のうちの少なくとも１つに基づいて、基板処理システムの選択された階層レベルについて、複数の健全性インデックス値のうちの１つまたは複数を選択的に表示するように構成される。いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、Ｎ個のセンサについて履歴的な健全性インデックス値を表示するように構成される。
いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、システムオペレータ入力または受信した命令のうちの少なくとも１つに基づいて、複数の健全性インデックス値の集約レベルを表示するように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、選択された期間、正常状態で基板処理システムを運転することに基づいて、正常な運転境界を決定することと、正常な運転境界に基づいて、潜在的な問題または障害を検出することとを行うように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、基板処理システムの定義された運転同士の時間間隔を、複数の健全性インデックス値を決定することに対する基準として使用するように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、条件に基づいた数学モジュールを使用して、複数の健全性インデックス値のうちどれが計算されるかに基づいて、データのセットをＮ個の値に減少させるように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、複数の健全性インデックス値を定期的に、Ｎ個のセンサによって検出された基板処理システムの１つまたは複数の検出されたイベントに基づいて、決定するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、複数の健全性インデックス値を定期的に、１つまたは複数の検出されたイベントに基づいて、決定するように構成される。いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、基板処理システムの運転がアラームリミットに近づく程度に基づいて、複数の健全性インデックス値を決定するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、Ｎ個の正常運転範囲とＮ個のアラームリミットとの間にそれぞれ配置されたＮ個の境界に基づいて、複数の健全性インデックス値を決定するように構成される。いくつかの実施形態では、コントローラは、データロギングモジュールを含み、データロギングモジュールは、健全性インデックスモジュールからの命令に基づいて、Ｎ個のセンサからデータを収集し、記憶するように構成される。
いくつかの実施形態では、データロギングモジュールは、Ｎ個の健全性インデックス値、またはＮ個のセンサの出力値の変化率のうちの少なくとも１つに基づいて、Ｎ個のセンサまたはＮ個のセンサのサブセットからのデータ収集を開始するように構成される。いくつかの実施形態では、データロギングモジュールは、複数の健全性インデックス値、またはＮ個のセンサの出力値の変化率のうちの少なくとも１つに基づいて、データサンプリングレートを大きくし、Ｎ個のセンサから大きくしたデータレートでデータを収集するように構成される。
いくつかの実施形態では、健全性インデックスモジュールは、システム健全性インデックス値に基づいて、基板処理システムの劣化を検出することと、劣化の原因を決定するために追加的なデータを収集することとを行うように構成される。いくつかの実施形態では、健全性モニタリング、評価、および応答システムは、Ｎ個のセンサをさらに含む。
特定の実施形態によると、本開示はまた、Ｎ個のセンサ、インターフェース、およびコントローラを含むセンサマッピングシステムを開示する。複数のセンサは、基板処理システムの個々のパラメータを検出するように構成され、Ｎが２以上である。インターフェースは、Ｎ個のセンサからデータを受信するように構成される。コントローラは、センサマッピングモジュールを含む。センサマッピングモジュールは、Ｎ個のセンサについてセンサ情報を表示する命令を受信することと、Ｎ個のセンサからそれぞれ出力されたＮセットのデータを受信することと、基板処理システムの少なくとも一部分のビューの上に、センサ情報とともにＮ個のセンサの場所を表示することとを行うように構成される。
いくつかの実施形態では、センサ情報は、現在のセンサ値、履歴的な集約値、健全性インデックス値、部品番号、またはシリアルナンバのうちの少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、基板処理システムの少なくとも一部分のビューの上に、Ｎ個のセンサの状態を表示するように構成される。
いくつかの実施形態では、コントローラは、Ｎ個のセンサについてそれぞれ複数の健全性インデックス値を生成するように構成された健全性インデックスモジュールをさらに含む。センサマッピングモジュールは、基板処理システムの少なくとも一部分のビューの上に、複数の健全性インデックス値を表示するように構成される。いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、健全性インデックスモジュールから命令を受信するように構成され、命令は、Ｍ個のセンサのセットからＮ個のセンサの選択を含み、ＭはＮよりも大きい。
いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、システムオペレータ入力または命令信号のうちの少なくとも１つを受信することと、システムオペレータ入力または命令信号のうちの少なくとも１つに基づいて、Ｎ個のセンサのうちの１つまたは複数から受信したデータをプロットすることとを行うように構成される。いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、Ｎ個のセンサのうちの１つについてデータのプロットを表示するための入力を受信することと、Ｎ個のセンサのうちの１つからのデータのプロットを含むグラフを表示することであって、グラフが基板処理システムの少なくとも一部分のビューと同一画面に示される、グラフの表示とを行うように構成される。
いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、受信した入力に基づいて、基板処理システムの画面レベルまたは表示される階層レベルのうちの１つを変更するように構成される。いくつかの実施形態では、センサマッピングモジュールは、基板処理システムの、Ｎ個のセンサについてのセンサ情報ではなく、Ｍ個のセンサについてのセンサ情報を、入力に基づいて表示するように構成され、Ｍが２以上である。いくつかの実施形態では、Ｍ個のセンサには、Ｎ個のセンサが含まれない。いくつかの実施形態では、Ｍ個のセンサは、Ｎ個のセンサのうちの１つまたは複数を含む。
特定の実施形態によると、本開示はまた、データロギングシステムを開示する。データロギングシステムは、Ｎ個のセンサ、インターフェース、およびコントローラを含む。Ｎ個のセンサは、基板処理システムの個々のパラメータを検出するように構成され、Ｎが２以上である。インターフェースは、Ｎ個のセンサからデータを受信するように構成される。コントローラは、データロギングモジュールを含む。データロギングモジュールは、Ｎ個のセンサおよびトリガ情報を選択する命令を受信することと、Ｎ個のセンサまたは他のセンサのうちの少なくとも１つをモニタリングし、トリガ情報によって識別される１つまたは複数のトリガイベントを検出することと、１つまたは複数のトリガイベントを検出したことに応答して、Ｎ個のセンサの出力をデータロギングしてロギングされたデータを提供することとを行うように構成される。コントローラは、ロギングされたデータを分析し、ロギングされたデータを分析した結果に基づいて対策を実施するように構成される。
いくつかの実施形態では、データロギングモジュールは、健全性インデックスモジュールから命令を受信することであって、命令が、センサの選択されたセットおよびトリガを含む、命令の受信と、トリガに基づいて、センサの選択されたセットからのデータをロギングすることとを行うように構成される。いくつかの実施形態では、センサの選択されたセットは、Ｎ個のセンサのうちの１つまたは複数を含む。いくつかの実施形態では、センサの選択されたセットは、Ｎ個のセンサを含まない。
いくつかの実施形態では、データロギングモジュールは、トリガ、しきい値、または条件のうちの少なくとも１つに基づいてデータロギングを実施するように構成される。コントローラは、基板処理システムの１つまたは複数の運転が、定義された正常運転条件の内側で発生したか、それとも外側で発生したかを分類することと、分類に基づいて、複数の健全性インデックス値を生成することと、複数の健全性インデックス値の集約に基づいて、対策を実施することとを行うように構成された健全性インデックスモジュールを含む。
いくつかの実施形態では、データロギングモジュールは、１つまたは複数のトリガイベントに先立って、データをバッファリングすることと、１つまたは複数のトリガイベントに先立って、設定された期間、データを記憶することとを行うように構成される。いくつかの実施形態では、データロギングモジュールは、１つまたは複数の他のセンサに関するトリガイベントに基づいて、Ｎ個のセンサについてデータをロギングするように構成される。
いくつかの実施形態では、データロギングモジュールは、基板処理システムの検出された１つまたは複数の条件に基づいて、Ｎ個のセンサについてデータをロギングするように構成される。いくつかの実施形態では、データロギングモジュールは、トリガイベントが生じる都度、Ｎ個のセンサから出力されたデータを設定された期間記録することによって、断続的なイベントをキャプチャするように構成される。
本開示の適用可能性のさらなる領域は、詳細な説明、特許請求の範囲、および図面から明らかとなろう。詳細な説明および具体的な例は、単に例示を目的としたものであり、本開示の範囲を限定するようには意図されていない。
本開示は、詳細な説明および添付の図面から、より十分に理解されるであろう。
本開示の特定の実施形態による、健全性モニタリング、評価、および応答（ＨＭＡＲ：ｈｅａｌｔｈ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ， ａｓｓｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ）システムの例示部分の機能的なブロック図である。
本開示の特定の実施形態による、コントローラおよびセンサを含むＨＭＡＲシステムの別の例示部分の図である。
本開示の特定の実施形態による、例示の二次元センサ情報および健全性インデックス（ＨＩ：ｈｅａｌｔｈ ｉｎｄｅｘ）レポーティング画面である。
本開示の特定の実施形態による、例示の三次元センサ情報およびＨＩレポーティング画面である。
本開示の特定の実施形態による、ＨＩ値を取得するための例示のプロセスの図である。
本開示の特定の実施形態による、二次多項式ｂｅｓｔフィット曲線を含む例示のパラメータデータプロットである。
図６の二次多項式ｂｅｓｔフィット曲線の係数についての、例示の係数分布プロットである。
本開示の特定の実施形態による、パラメータ分布の例示のプロット、ＨＩ境界およびハードリミットである。
ＨＩ境界およびハードリミットに対してシフトした、図８のパラメータ分布の例示のプロットである。
パラメータ分布に対応しており、ＨＩ境界およびハードリミットに対しての例示の標準偏差拡大プロットである。
本開示の特定の実施形態による、例示の平均パラメータ分布プロットである。
本開示の特定の実施形態による、例示の指数ファクタ分布プロットである。
本開示の特定の実施形態による、グラフィカルユーザインターフェースの例示の階層的なＨＩ図画面である。
本開示の特定の実施形態による、センサ情報およびＨＩレポーティング方法の図である。
本開示の特定の実施形態による、データロギング方法の図である。
本開示の特定の実施形態による、センサ信号が線形減少する劣化を描く例示のＨＩシミュレーショングラフである。
本開示の特定の実施形態による、センサ信号が線形増大する劣化を描く例示のＨＩシミュレーショングラフである。
本開示の特定の実施形態による、ノイズの導入を伴うセンサ信号が線形増大する劣化を描く例示のＨＩシミュレーショングラフである。
本開示の特定の実施形態による、ノイズの導入を伴うセンサ信号が線形増大する劣化を描く、サンプリングされた点を含む例示のＨＩシミュレーショングラフである。
本開示の特定の実施形態による、ノイズの導入と適応的な境界しきい値を伴う、センサ信号が線形減少する劣化を描く例示のＨＩシミュレーショングラフである。
本開示の特定の実施形態による、ＨＩ値を取得するための別の例示のプロセスの図である。
図面では、類似の、および／または同一の要素を識別するために、符号は再利用される場合がある。
基板処理システムのツールは、ロードポートモジュール（ＬＰＭ：ｌｏａｄ ｐｏｒｔ ｍｏｄｕｌｅ）、機器フロントエンドモジュール（ＥＦＥＭ：ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｆｒｏｎｔ ｅｎｄ ｍｏｄｕｌｅ）、エアロック、真空移送モジュール（ＶＴＭ：ｖａｃｕｕｍ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｍｏｄｕｌｅ）、および基板処理ステーションのチャンバへの、またチャンバからの基板の移送のためのロボットを含むことができる。ＬＰＭ、ＥＦＥＭ、エアロック、ＶＴＭ、およびロボットは、温度センサ、光学センサ（カメラ）、圧力センサ、相対湿度センサ、酸素センサ、ロッカバルブセンサ、振動センサ、電流電圧センサなど、多数のセンサを含む可能性がある。センサは、様々なデバイスの状態をチェックし、ツールがアイドルの時に行われるリークバイチェックなどの基本的な健全性チェックルーチンを実行するために、モニタリングすることができる。リークバイチェックとは、コンポーネント間の境界面および／または封止を通じた流体のリークの量のチェックを指す。これらのタイプのチェックの一部は、対応する処理システムがアイドルであり、そのために処理中のシステムの状態を反映する必要がない時など、正常な処理条件の外側で行われる。チェックの一部は、あまり頻繁にではなく実施され、プロセスが実施されるのを遅らせる可能性がある。システムオペレータは、標準に満たないプロセス結果が生じるまでハードウェア劣化が生じていると判断することができない場合があり、これはチェックがあまり頻繁に実施されない場合に特に当てはまる。
ツールのモジュール、エアロックロボットなどのうちの１つに不適切な運転条件が存在する場合、ツールをシャットダウンする必要がある場合があり、処理時間が失われる。多数のセンサ、ツールの複雑さ、およびツールの特徴同士の相関関係に起因して、何がアラーム条件を引き起こしているかを識別、場所特定、および判断することが困難な場合があり、このことは長期間のダウンタイムをもたらす。アラーム条件は、ある問題の直接的または間接的な結果であり得る。間接的な場合、アラーム条件の原因の判断は、判断することがより困難になる可能性がある。
いくつかの事例では、診断ツールは、１つまたは複数のセンサのパラメータをユーザインターフェース上で時間に対してプロットすることができる。プロットされるパラメータに相当するセンサの場所は示されず、単にパラメータ名称とパラメータの現在値の表形式の一覧が示されることが多い。この理由のため、システムオペレータは、単にユーザインターフェースを見るだけでは、センサの場所を判断することができない。センサの場所を判断することは困難である可能性がある。場所の判断には、ソフトウェアに表示される名称と一致する電気信号を識別するために、システムオペレータがソフトウェアエンジニアと会話することが伴う場合がある。これに続いて、システムオペレータは、相互接続および／または配管、ならびに器具ダイヤグラムをチェックし、（ｉ）センサのコンポーネント数、（ｉｉ）ツール内でセンサがどのコンポーネントに接続されているか、および／またはどのコンポーネントに近いかを判断する。次いで、システムオペレータは、コンポーネント数と特定されたコンポーネントに基づいて、センサの実際の物理的な場所を見つけるのに時間をかける。センサの場所を判断するためのプロセスは、時間および労力両方が集約的であり得る。
センサが位置する場所を知らないでいることは、トラブルシューティングの困難さを増し、収集されたデータから導き出され得る可能性のある幅の広い結論を分かりづらいものにする。加えて、許容できない条件および／または劣化した条件が存在することを検知するために、センサデータを区別することを困難にする場合がある。例えば、ツールは、多くの異なる温度センサを有することができる。温度センサのうちの１つが、特に高い温度を読み取っている場合、その温度が妥当な範囲内か、または対応するコンポーネントが通常よりも高温で動作している指標であるかを判断することが困難な場合がある。処理モジュールが高温で動作している場合、センサデータは恐らく良好であるが、１つまたは複数の他の条件をチェックする必要があり得る。場合によっては、潜在的な偽アラームを示すしきい値リセット特徴がチェックされ得、ＯＮであれば、問題は恐らく存在しない。しかしながら、しきい値リセット特徴がＯＦＦの場合、ある条件が存在する場合があり、メンテナンスがスケジュールされてもよい。場合によっては、処理モジュールが正常運転温度を下回って動作している場合、対応するセンサのバンクに対してメンテナンスがスケジュールされるべきである。これらのタイプの条件付きシナリオのセンサデータには、プロセス制御リミットを適用することが困難である。これらの理由により、従来のツールでは、熟練の技術者が問題をトラブルシューティングし、センサデータ値を正しく解釈することが重要である。
データを記録するために、ツールは、センサデータストリームの診断的追跡を、第１のシステムオペレータ入力（例えば、開始ボタンを押す）を介してシステムオペレータによって開始できるようにする。記録は、一定の時間の後、または第２のシステムオペレータ入力（例えば、停止ボタンを押す）に応答して停止する。データ記録を開始するためにボタンを押すことは、システムオペレータが制御された試験を実行している時はうまくいくが、正常処理期間中および／または長期間に渡って時折生じる繰返しイベントをキャプチャしようとしている時はうまくいかない。手動制御に基づくデータの記録は、大量の不要なデータを収集させることにもなり、これは利用可能なメモリをすぐにいっぱいにする。
本明細書において説明される実施形態は、ツール（またはプラットフォーム）のセンサをモニタリングし、センサデータに基づいてツールの状態を評価する、システム健全性モニタリング、評価、および応答（ＨＭＡＲ）システムを含む。いくつかの実施形態によると、これには、個々のサブシステム、モジュール、デバイス、コンポーネント、センサなどについて健全性インデックス（ＨＩ）値を生成することと、全体的なシステム健全性インデックス（ＳＨＩ：ｓｙｓｔｅｍ ｈｅａｌｔｈ ｉｎｄｅｘ）値を生成することとを含む。いくつかの実施形態では、ＳＨＩ値は、ＨＩ値の集約に基づいて生成される。それぞれ個々のＨＩ値は、ツールの潜在的な障害モードの知識に基づいた１つまたは複数のアルゴリズムを使用して決定される。この手法は、機械学習アルゴリズムを使用して大量の履歴データを評価することとは異なる。履歴データに基づいて機械学習アルゴリズムを使用することは、大量のシステムメモリおよび計算能力を必要とし、「乾草の中から針を見つけ出す」のに似ている。開示の集約方法は、記憶され評価されるデータの量を著しく低減し、それによりツールの状態の評価に必要とされるメモリ使用率、データ処理時間、および計算能力を低減する。いくつかの実施形態では、ツールは、以下でさらに説明するように、ＳＨＩ値および／または他のＨＩ値に応答して様々なアクションを実施することができる。
システムは、収集されたセンサデータをリアルタイムで、つまり正常および／または異常な処理運転中に、評価する。正常処理期間中にデータを収集および評価することは、処理結果に影響を及ぼす挙動の、より直接的な測定および評価を与える。処理中および基板がツール上でサイクルされている間、ツール上で何が起きているかの測定を与えるために、基板処理時間のある期間に渡って、絶え間ないチェックが実施される。長時間絶え間なく動作することは、コンポーネントが障害となった時のより良い予測を可能とする。データをより頻繁に、また処理中に収集することで、データを処理結果に同期させることができる。
本明細書において説明される実施形態はまた、センサマッピングを含み、このセンサマッピングは、センサの識別子（ＩＤ）、センサの場所、およびセンサの状態を表示することを含む。このことにより、システムオペレータは、それぞれモニタリングされるセンサのＩＤ、物理的な場所（以降では「場所」）および状態を、単にユーザインターフェース（ＵＩ）を見るだけで、迅速かつ容易に判断することができる。センサのデータ出力値は、センサのＩＤ、場所、および状態と、同一の画面および／もしくはウィンドウ上、または異なる画面および／もしくはウィンドウ上で、時間に対して示される。いくつかの実施形態では、データ値対時間は、センサＩＤ、場所、および現在の状態を示すボックスをクリックすることによってプロットを介して示すことができる。センサに関連付けられるＨＩ値もまた、示される場合がある。センサ情報は、１つまたは複数のＵＩ画面および／またはウィンドウを使用して表示されてもよい。ＵＩ画面および／またはウィンドウは、対応するツールおよび／またはその一部のグラフィカルな画像を、センサ情報が重ねられて含む場合がある。システムは、どのセンサを同時的にモニタリングし、対応するデータを閲覧するかを選択することができる。いくつかの実施形態では、選択は、システムオペレータによって実施される。
センサの場所を表示することによって、特にツール上で多数のセンサが利用される場合に、システムオペレータは、迅速かつ容易に、センサ値とシステムパフォーマンスとの間の傾向を識別することができる。センサの場所を表示することによって、エンジニアもまた、ツールに伴う問題をより容易にトラブルシューティングすることができる。従来、エンジニアは、不適切な（または正常ではない）センサ読取り値に関連付けられるセンサを単に追跡して場所特定するのに数時間費やすことがある。これには、センサの場所を判断するために人々に電子メールし、文書を通じて綿密に調べることが含まれる場合がある。エンジニアはまた、センサがツールの第１のコンポーネントにあると誤って決定し、第１のコンポーネントをトラブルシューティングし始め、その後、第２の（または異なる）コンポーネントにセンサがあると判断する場合がある。エンジニアが第２のコンポーネントの代わりに第１のコンポーネントをトラブルシューティングしたため、トラブルシューティングのプロセスを再開する必要があり、さらなるダウンタイムを生じる。センサの場所を表示することは、問題の根本原因を判断するために、センサを場所特定し、問題をトラブルシューティングする時間を節約する。
いくつかの実施形態では、データロギングの自動的な開始および停止は、センサ出力、ある条件が存在するか、近い将来生じ得るという判断、しきい値、トリガイベントなどに基づいて実装される。いくつかの実施形態では、開示のシステムによって、システムオペレータは開始および停止のトリガイベントをセットアップすることができる。そうすると、トリガイベントが発生した時に、データロギングが、自動的に開始および停止する。リミットおよび他の条件は、例えばデータ保持時間を制限するためにセットされる場合がある。リミットおよび他の条件はまた、データロギングが開始してから所定時間の後に停止トリガが発生しない場合に、データロギングのタイムアウトを起こすようにセットされてもよい。いくつかの実施形態では、データロギングは、事前設定時間（例えば、１日、１週間など）の後に無効にされてもよい。いくつかの実施形態では、データロギングは、ＨＩ値および／または対応する情報に基づいて開始されてもよい。いくつかの実施形態では、パフォーマンスが悪化するようにコンポーネントが妙な挙動をしているか、劣化し始めている場合、システムは、そのコンポーネントに直接的に関連するおよび／またはそれによって間接的に影響を受けるセンサのデータロギングを開始してもよい。システムは、追加的なデータを収集して対応する悪化態様を分析、モニタリングするために、および／または１つもしくは複数の問題を検知するために、このようなセンサのデータロギングを拡張することもできる。自動的なデータロギングは、ツールの低速および高速のデータロギングに適用することができる。いくつかの実施形態では、ツールは、あるセンサに対して約２０ヘルツ（Ｈｚ）での低速データロギングを、他のセンサに対して高速データロギング（例えば、約１キロヘルツ）を実施することができる。いくつかの実施形態では、システムは、低速データロギングを実施する１つまたは複数のセンサの第１のセット、および高速データロギングを実施する１つまたは複数のセンサの第２のセットを決定することができる。
図１は、フロントエンド一体化ポッド（ＦＯＵＰ）１０４を伴うロードポートモジュール（ＬＰＭ）１０２、機器フロントエンドモジュール（ＥＦＥＭ）およびロードロック（以降では「ＥＦＥＭ」）１０６、エアロック１０８、真空移送モジュール（ＶＴＭ）１１０、処理モジュール（またはステーション）１１２、電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４、ならびに制御ステーション１１６を含む、ＨＭＡＲシステム１００の一部を示す。ＬＰＭ１０２、ＥＦＥＭ１０６、エアロック１０８、ＶＴＭ１１０、および電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４は、プラットフォームと称される場合がある。最初に、基板はＦＯＵＰ１０４に受け入れられて保管され、様々な堆積、エッチング、および洗浄処理を実施するために処理モジュール１１２に移送される。ＶＴＭ１１０は、ウエハをステーション１１２へ、またステーション１１２から移送する。ＶＴＭ１１０は、ロボット（例示のロボット１２０、１２２が示される）、および基板を一時的に保管するための１つまたは複数のバッファ（１つの１２４が示される）を含む場合がある。ロボットは、基板をステーション１１２およびバッファへ、またステーション１１２およびバッファから移送する。プラットフォームは、処理モジュール１１２と組み合わせて、基板処理システムと称される場合がある。ステーション１１２のそれぞれは、例えば高周波（ＲＦ）プラズマを使用して基板をエッチングするために使用されてもよい。ステーション１１２のそれぞれは、誘導結合プラズマ（ＩＣＰ）チャンバまたは容量結合プラズマ（ＣＣＰ）チャンバなどの、処理チャンバを含む。ステーション１１２は、例えば導電体エッチングまたは誘電体エッチングプロセスを実施することができる。
制御ステーション１１６は、プラットフォームおよび処理ステーション１１２の動作を制御することができる。制御ステーション１１６は、コントローラ１３０、ハードウェアインターフェース１３２、ユーザインターフェース１３４、およびメモリ１３６を含んでもよい。ハードウェアインターフェース１３２は、ＬＰＭ１０２、ＦＯＵＰ１０４、ＥＦＥＭ１０６、エアロック１０８、ＶＴＭ１１０、ステーション１１２、電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４、およびロボットに電気接続することができる。コントローラ１３０は、ＬＰＭ１０２、ＦＯＵＰ１０４、ＥＦＥＭ１０６、エアロック１０８、ＶＴＭ１１０、ステーション１１２、電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４、およびロボットを、制御およびモニタリングすることができる。これには、ＬＰＭ１０２、ＦＯＵＰ１０４、ＥＦＥＭ１０６、エアロック１０８、ＶＴＭ１１０、ステーション１１２、電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４、およびロボットのセンサを、モニタリングすることが含まれる。いくつかの実施形態では、コントローラ１３０は、汎用コンピュータ／プロセッサである。いくつかの実施形態では、コントローラ１３０は、ウエハ製作機器において特殊なセットのセンサおよびプログラムと対話するように、またはそれらに命令するように構成された特殊目的コンピュータ／プロセッサである。例示のセンサを、図２に関して示し、説明する。ユーザインターフェース１３４は、１つまたは複数のタッチスクリーンなどの１つまたは複数のディスプレイ、キーボードなどを含むことができる。メモリ１３６は、センサから収集されたデータおよび他のデータ、ならびに以下で説明されるような情報を記憶することができる。
図２は、ＬＰＭ１０２、ＥＦＥＭ１０６、エアロック１０８、ＶＴＭ１１０、ステーション１１２、電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４、および制御ステーション１１６を含む、ＨＭＡＲシステム１００の一部２００を示す。一部２００はまた、センサマッピングシステムおよび／またはデータロギングシステムと称される場合もある。一部２００はまた、ロボット１２０、１２２を含み得るロボット２０２を含む。ＬＰＭ１０２、ＥＦＥＭ１０６、エアロック１０８、ＶＴＭ１１０、ステーション１１２、電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４、ならびにロボット２０２は、個別のセンサ２１０、２１２、２１４、２１６、２１８、２２０、２２２を含むことができる。ＬＰＭ１０２のセンサ２１０は、圧力センサ、振動センサなどを含むことができる。センサ２１０は、例えば、圧縮乾燥空気（ＣＤＡ：ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ ｄｒｙ ａｉｒ）圧力センサ、およびドア振動センサを含むことができる。
ＥＦＥＭ１０６のセンサ２１２は、圧力センサ、温度センサ、相対湿度（ＲＨ）センサ、酸素センサ、濃度センサ、振動センサ、流速センサ、速度センサ、粒子センサなどを含むことができる。センサ２１２としては以下を挙げることができる：フレーム振動センサ；ファンフィルタユニット流速センサ；ファン速度センサ；印刷回路版（ＰＣＢ）温度、ＲＨおよび圧力振動センサ；窒素温度センサ；窒素圧力センサなど。エアロック１０８のセンサ２１４は、圧力センサ、酸素センサ、振動センサ、ＲＨセンサ、温度センサ、粒子センサなどを含むことができる。センサ２１４は、カメラ、ドア振動センサ、ドアＣＤＡ圧力センサなどを含むことができる。
ＶＴＭ１１０のセンサ２１６は、圧力センサ、温度センサ、ＲＨセンサ、酸素センサ、振動センサなどを含むことができる。センサ２１６はとしては以下を挙げることができる：カメラ；ロッカバルブ振動センサ；ならびにＰＣＢ温度、ＲＨおよび圧力振動センサ。センサ２１６は、ロッカバルブ上に加速度計を含む場合がある。ステーション１１２のセンサ２１８としては、温度センサ、圧力センサ、濃度センサ、電圧センサ、電流センサなどを挙げることができる。電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４のセンサ２２０は、温度センサ、振動センサなどを含むことができる。ロボット２０２のセンサ２２２は、温度センサ、真空圧力、振動センサ、位置センサ、電圧センサ、電流センサなどを含むことができる。センサ２１０、２１２、２１４、２１６、２１８、２２０、２２２および／または関連するハードウェアは、関連するアナログ入力、デジタル入力、アナログ出力、および／またはデジタル出力を有することができ、これらはコントローラ１３０によって提供すること、および／またはコントローラ１３０によって受信することができる。センサ２１０、２１２、２１４、２１６、２１８、２２０、２２２の一部の例を上述したが、センサ２１０、２１２、２１４、２１６、２１８、２２０、２２２は、カメラおよび／または他のセンサなど、他のセンサを含んでもよい。
いくつかの実施形態では、コントローラ１３０は、ＨＩモジュール２３０、センサマッピングモジュール２３２、およびデータロギングモジュール２３４を含む。ＨＩモジュール２３０は、センサ２１０、２１２、２１４、２１６、２１８、２２０、２２２ならびに他のコンポーネントおよび／またはデバイスなどの、コンポーネントおよび／またはデバイスのＨＩ値を決定する。ＨＩモジュール２３０はまた、プラットフォームおよび／または処理モジュール１１２を含み得る、モジュール、サブシステム、および基板処理システムについてのＨＩ値を決定する。ＨＩ値がどのように決定され得るかの例示の実施形態を、図５～図１３に関して以下で説明する。図１３は、基板処理システムの異なる階層レベルについてＨＩ値を伴う例示の階層ダイヤグラムを示す。
センサマッピングモジュール２３２は、メモリ１３６に記憶されるセンサ情報を決定する。メモリ１３６は、以下を記憶する：センサ識別子（ＩＤ）２４２を含むセンサ情報２４０；センサ状態２４４およびセンサＨＩ値２４６；センサデータ２４８；他のＨＩ値２５０；ならびにアルゴリズム２５２。他のＨＩ値２５０は、システム、モジュール、デバイス、および／またはコンポーネントのＨＩ値を含むことができる。センサ状態２４４は、現在の運転ステータスまたはパラメータ（例えば、温度）など、センサ２１０、２１２、２１４、２１６、２１８、２２０、２２２の現在の出力であってもよい。センサ情報２４０は、履歴的集約値など、他のセンサ情報を含んでもよい。センサＩＤ２４２は、部品番号、シリアルナンバ、一意なラベル、またはそれらのあらゆる組合せを含むことができる。アルゴリズム２５２は、コントローラ１３０によって実行される、本明細書で開示されるあらゆるアルゴリズムを含むことができる。
運転中、ＨＩモジュール２３０は、一部の実施形態によるデータロギング動作を実施するためのデータロギングモジュール２３４に命令を与えることができる。命令は、モニタリングするセンサ、センサからデータを収集する期間、データを収集する頻度、収集サイズ、分解能（すなわち、サンプリングレート）などを含むことができる。データロギングモジュール２３４は、受信した命令に基づいて、選択されたセンサからデータを収集することを含むデータロギングを実施することができる。次いでＨＩモジュール２３０は、データロギングモジュール２３４によって収集されたデータを受信することができる。ＨＩモジュール２３０はまた、センサ情報を表示するための、およびデータプロットのためのセンサマッピングモジュール２３２に命令を与えることができる。これには、センサＩＤ、与えられたセンサＩＤに関連付けられる情報および／またはデータを表示する期間、センサ情報および／またはデータを表示するかどうか、複数のセンサからのデータをプロットするかどうか、などを提供することを含むことがある。ＨＩモジュール２３０は、センサレイアウトマップおよび値をセンサマッピングモジュール２３２から受信することができる。センサマッピングモジュール２３２は、センサの場所、センサ状態値（例えば、データロギングモジュール２３４からのロギングされたデータ）、ＨＩモジュール２３０からの境界および／または条件などを示す入力を受信することができる。
ＨＩモジュール２３０は、正常プロセス条件の間、異常プロセス条件の間、および／または他の条件の間、センサデータ追跡を実施することができる。これは、ツールがアイドルの間、および／または処理中に行うことができる。これには、所定の、定期的な、ランダムな、および／または半ランダムな追跡を含むことができる。いくつかの実施形態では、ＨＩモジュール２３０は、センサデータ評価（時間、傾向におけるデルタなど）を追跡して判断する。ＨＩモジュール２３０は、以下の相関関係を提供する：個別に追跡される各センサのデータ；同一処理ステーションにおけるセンサからのデータ；異なる処理ステーションにおけるセンサからのデータ；異なる処理モジュールにおけるセンサからのデータ；複数のツールがモニタリングされている場合の異なるツールのセンサからのデータ、および上で言及したあらゆる組合せ。いくつかの実施形態では、ＨＩモジュール２３０は、データ曲線の傾き、傾き決定のタイミング、異なるセンサの重み付け値などを、特定の条件が存在するかどうかを評価する際に決定する。
いくつかの実施形態では、ＨＩモジュール２３０はまた、ローカルおよび／もしくは半ローカルベース、ステーションベース、デバイスベース、モジュールベース、処理モジュールベース、ならびに／またはツールベースであってもよい集約を実施する。集約は、類似のおよび／または異なるセンサのグループ、関連センサおよび／または関連性のないセンサなどに対するものであってもよい。ＨＩモジュール２３０は、以下でさらに説明するように、最低相関および／または集約値を選択する。ＨＩモジュール２３０は、パラメータおよびＨＩ値における、分布、平均、標準偏差、およびシフトをモニタリングする。ＨＩモジュール２３０は、集約値を以下について相関させる：同一のコンポーネント、デバイス、モジュール、サブシステム、処理ステーション；および異なるコンポーネント、デバイス、モジュール、サブシステム、処理ステーションについての値。いくつかの実施形態では、ＨＩモジュール２３０は、パラメータおよび集約値を評価して相関させて健全性インデックスのスコアリングを提供し、これには集約値を比較すること、および最低集約値を選択することを含み得る。
ＨＩモジュール２３０は、以下のための動作をさらに実施する：傾向認識；劣化認識；回帰分析；早期警告指標；センサ、ステーション、処理モジュール、ツールなどのステータスレポーティング；ならびにトラブルシューティング結果の決定およびレポーティング。ＨＩモジュール２３０は、データ収集のためのセンサ、実施される１つまたは複数のアクションのタイミング、およびサンプリングの頻度を選択することを含む、データロギングのための命令を生成する。ＨＩモジュール２３０は、以下を含む、カテゴリ境界のセッティング、リセット、および更新を実現する：アラームリミットのセッティング、リセット、および更新（フォーカシング、ブロードニング、および／またはシフト）；決定境界のセッティング、リセット、および更新（フォーカシング、ブロードニング、および／またはシフト）；正常運転範囲のセッティング、リセット、および更新（フォーカシング、ブロードニング、および／またはシフト）；システムオペレータ入力に基づくセッティング調整など。これには、ベースラインのセッティングおよび／または更新が含まれる。ＨＩモジュール２３０はまた、健全性ステータスレポート、警告レポート、予防的なメンテナンス指標、シャットダウン指標、シャットダウン動作などを実現することを含め、相関および集約の結果に基づいた予防的なメンテナンスおよび／または対策動作を実施することができる。例として、健全性ステータスレポートは、１つまたは複数の健全性インデックス値、データプロット、センサ場所情報、センサ出力値、および／または本明細書において開示される他のステータス情報を含む指標健全性ステータス指標を含むことができる。ＨＩモジュール２３０は、データストリームを比較して相互作用を見つけ、劣化予測、レポーティング、ならびに予防的なメンテナンスおよび／または対策の開始のために、モデル、境界などを更新する。ＨＩモジュール２３０はまた、データ記憶の量を最小化するために、データの複製および／またはクリーニングを実施することもできる。
センサマッピングモジュール２３２は：センサを識別してラベル付けする；センサの場所を決定する；センサの出力状態を示す；ならびに二次元（２Ｄ）および／または三次元（３Ｄ）マッピング、ならびにセンサ場所および一部の実施形態による他のセンサ情報のグラフィカルな表示を提供する。センサマッピングモジュール２３２はまた、センサの選択に応答して、選択されたセンサからのデータをプロットすることができる（例えば、センサ場所が示されたディスプレイの一部をクリックして、経時的にセンサ出力のグラフを表示する）。データは、選択された期間に基づいてプロットされてもよいし、および／またはプロットされたセンサデータのスライディングウィンドウとして表示されてもよい。複数のセンサからのデータは、タイムスタンプがつけられ、同一グラフおよび／または同一ウィンドウにプロットすることができる。センサマッピングモジュール２３２は、センサの異なるセットに対し異なる期間について、所定のデータロギング／表示計画に基づいて、グラフィカルな表示および／またはデータプロットをセットする。これは、システムオペレータ入力に基づいてセットおよび／または調節されてもよい。表示されるセンサ情報は、警告および／またはアラートを含んでもよい。データの異なるセットは、モニタリングされる各センサから収集することができる。そのため、複数のセンサがモニタリングされる場合、データの複数のセットが収集される。
センサマッピングモジュール２３２は、表示されるセンサ情報の場所および／または値を色コード化してもよい。これは、値が所定の境界／範囲内にあるかどうか、境界に近いかどうか、または所定の境界／範囲の外側かどうかを示すために行われる場合がある。これは加えて、または代替的に、例えば複数の温度センサがモニタリングされる場合に、仮想的な熱マップを提供するために行われる場合がある。相関および／または集約値は、プロットすることができ、システムオペレータ入力に基づくことができる。
いくつかの実施形態によると、データロギングモジュール２３４は、１つまたは複数のトリガリングイベントおよび／または所定のマルチイベント条件セットに基づいて、選択されたセンサからのデータ収集の、マルチセンサの時間ベーストリガリングおよびイベントベーストリガリングを実施する。一実施形態では、選択されたセンサからの、イベント前トリガリングのデータ収集が実施される。イベントおよびイベント前トリガリングは、システムオペレータ入力に基づいて実施されてもよい。データロギングのタイムアウトは、トリガ停止イベントが検出されない場合に、および／または所定量のデータが収集された時に生じ得る。データロギングモジュール２３４は、センサの異なるセットに対し異なる期間について、所定のデータロギング計画に基づいて、データロギングをセットする。これは、システムオペレータ入力に基づいてセットおよび／または調節されてもよい。データロギングモジュール２３４は、データのバッファリングおよびループ化されたバッファリングを実施し、イベントに直接的に関連付けられるセンサから、および／またはイベントに間接的に関連する他のセンサから、データを収集することができる。データロギングモジュール２３４は、センサの所定セットによるデータ収集をトリガするために、同一の特定のイベントが、所定の総数が生じてしまったかどうかを、セットおよび追跡する。データロギングモジュール２３４は、リアルタイムに（すなわち、収集および／またはキャプチャされる時に）、またデータロギングを実施し続けながら、データをレポートすることができる。トリガリングイベントおよび／またはマルチイベント条件セットの数およびタイプは、ＨＩモジュール２３０からの命令に基づいて、狭めること、維持すること、および／または拡げることができる。
いくつかの実施形態によると、コントローラ１３０は、様々なデバイスの状態をモニタリングし、収集されたセンサ情報および生成されたＨＩ値に基づいてそれらを制御することができる。いくつかの実施形態では、ＨＩ値は、収集したデータのセットごとに生成される。図２は、ＬＰＭドアアクチュエータ２５１、ＥＦＥＭファンモータ２５３、エアロックバルブ２５４、ロボットモータ２５６、およびＶＴＭバルブ２５８を含む、いくつかの例示のデバイスを示す。他のデバイスが、含められ、モニタリングされ、そして制御されてもよい。デバイスはまた、トリガイベント、しきい値を超えたこと、および／または他の条件が満足されたことに基づいて制御することができる。デバイスは、実施されている対策の一部として制御することができる。
図３は、例えば図１のユーザインターフェース１３４のうちの１つに表示され得る、２Ｄセンサ情報およびＨＩレポーティング画面３００を示す。画面３００は例として与えられており、センサの物理的な場所およびセンサ情報を示す他の画面がさらに示される場合もある。一実施形態では、システムオペレータは、閲覧する画面を選択することができ、センサの物理的な場所で、およびセンサの場所を容易に特定するよう周囲システムハードウェアで「ズームイン」することができる。画面は、ハードウェアの２Ｄビューまたは３Ｄビューを含むことができる。例示の３Ｄビューを、図４に示す。一実施形態では、多くのセンサ（例えば、２０センサよりも多い）が実装され、基板処理システムを通じた温度および検出された温度の個々の場所を示す熱マップとして使用される。様々な他のパラメータマップもまた、異なる温度の熱マップと併せて示される場合がある。
図３の画面３００は、ＬＰＭ１０２、ＦＯＵＰ１０４、ＥＦＥＭ１０６、エアロック１０８、ＶＴＭ１１０、ステーション１１２、電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４、ロボット１２０、１２２、ならびにバッファ１２４を含む、基板処理システムの俯瞰図である。複数の例示のセンサ情報ブロック３０２が示されている。センサ情報ブロック３０２は、センサＩＤ、センサ状態値、およびＨＩ値を含む。例示のセンサＩＤのＳ１～Ｓ６、センサ状態の温度値Ｔ１～Ｔ６、センサ状態のモータ電流値Ｃ１、およびＨＩ値のＨＩ１～ＨＩ６が示される。センサ情報ブロックは、例として与えられる。あらゆる数のセンサ情報ブロックが示されてもよい。センサ情報ブロックの数、およびセンサ情報ブロックの内容は、システムオペレータによってカスタマイズすることができる。デバイス、モジュール、サブシステム、および／または基板処理システムについて集約されたＨＩ値が、さらに表示されてもよい。例示のＳＨＩ値ブロック３０４が示されており、基板処理システムについて全体のＳＨＩ値を示している。
図４は、３Ｄセンサ情報およびＨＩレポーティング画面４００を示している。画面４００は、ＦＯＵＰ１０４、ＥＦＥＭ１０６、高周波生成器４１０とガスボックス４１２を伴う処理モジュール１１２、ならびに電力ロックアウトおよびタグアウトシステム１１４を含む、基板処理システムを示す。例示のセンサ情報ブロック４２０、およびＳＨＩステータスブロック４２２が示されている。システムオペレータは、センサ情報ブロック４２０のうちの１つをタップまたはクリックして、経時的にセンサ出力のプロットを表示することができる。例示のプロット４２４は、センサＳ７について示される。一実施形態では、システムオペレータは、特定の場所でクリックすることができ、その場所の、および／またはごく近傍にあるセンサのプロットを与えられる。いくつかの実施形態では、時間に対して複数のセンサのプロットされた出力を含む、単一のグラフが与えられる場合がある。これによって、システムオペレータは、対応パラメータにおける変化を見ることができ、問題が存在するかどうか、およびその問題の原因を判断することができる。
一実施形態では、図３～図４の画面および／または他のセンサ情報画面は、個々のセンサの場所を識別するドットを含む。図４には、いくつかのドット４３０、４３２が示される。いくつかの実施形態では、３Ｄ画面は、センサおよび赤で示される対応場所を伴う、グレーアウトしたコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）モデルを含む。いくつかの実施形態では、ＵＩは、センサの表形式化された一覧を、センサの個々の値を伴って、または個々の値を伴わずに表示することができる。ユーザは、表形式化された一覧において１つまたは複数のエントリ（例えば、センサＩＤ）をクリックおよび／または選択することができる。これが生じると、ＵＩは、図３および図４に示される画面のいずれか１つに遷移することができる（その逆もあり得る）。また、いくつかの実施形態では、図２のコントローラ１３０は、以前に選択されたセンサに基づいて、モニタリングおよび／またはチェックする他のセンサを推奨する。推奨は、場所ベース、センサタイプベース、運用条件ベースであることができる。例えば、図４で４３２をクリックすると、コントローラ１３０は、ユーザがクリックした近傍のセンサを示す画面を「ポップアップ」することができる。これには、近くの領域にある追加的なおよび／または他のセンサを示すことを含むことができ、それにより、技術者はクリックが生じた点の周囲近くのセンサのステータスを迅速にチェックすることができる。別の実施形態では、他のセンサの推奨を有効化、および無効化するために「トグル」特徴部が含められる。
センサデータは、上述のように時間に対してプロットすることができる。一実施形態では、プロットは、特定の時刻に、特定の曜日に開始するようにセットされてもよい。他のセンサデータのプロットは、異なる時刻および曜日に開始してもよい。さらに別の実施形態では、センサ情報は色コード化されてもよい。これには、センサＩＤ、センサ状態、およびセンサＨＩ値を色コード化することを含んでもよい。センサ状態は、熱マップを提供するために色コード化されてもよい。いくつかの実施形態では、色は、センサ状態値、そのセンサの目標（または仕様）、および／または異なる色勾配を示すためのセンサ状態値と目標値との差異に基づいて選択することができる。例えば、センサＸが２３℃を示し（仕様が２０～２３℃であることに対応する）、センサＹが３０℃である（仕様が２８～３２℃であることに対応する）場合、センサＸはセンサＹよりも冷たい。センサＸのセンサ状態は、カラースケールでより青に近い色で表現することができ、センサＹのセンサ状態は、カラースケールでより赤に近い色であってもよい。いくつかの実施形態では、センサＸは、対応する仕様と比べて熱く、より赤に近い色のセンサ状態を有する。センサＹは、対応する仕様の中間にあり、カラースケールで中心に位置する緑色のセンサ状態を有する。
図５は、特定の実施形態による、ＨＩ値を取得するための例示のプロセスを示す。以降で説明する計算の少なくとも一部は、補助的なコンピュータもしくはサーバによってオフラインで、または以下で説明されるように実施することができる。収集されたデータは、説明される通りに利用してもよいし、ならびに／または照合して、将来的な計算のためにオンボードおよび／もしくはオフボードのメモリに記憶してもよい。方法は、図１～図４の実施形態に関して実施することができる。方法の動作は、コントローラ１３０のＨＩモジュール２３０によって実施され、繰返し実施され、５００で開始することができる。５０２において、ＨＩモジュール２３０は、基板処理システムの安全かつ適切な運転のために、定期的におよび／または継続的にチェック、レポート、および応答するための、トリガ、しきい値、条件、ＨＩ（またはパラメータ分布）境界、および／またはリミットの第１のセットを決定することができる。トリガは、センサの１つまたは複数のセットのモニタリングを、いつ開始および停止するかの指標を含んでもよく、この場合、センサの各セットは１つまたは複数のセンサを含む。センサデータは、しきい値と比較することができる。アラームおよび警告メッセージは、１つまたは複数のモニタリングされるパラメータが、セットされたしきい値を超えた時に生成され得る。しきい値は、パラメータしきい値およびＨＩ境界、ならびに／またはパラメータ最小および最大リミットを含んでもよい。条件のそれぞれは、１つまたは複数のパラメータが、１つもしくは複数の所定の値、レベルにあるかどうか、および／または所定範囲内にあるかどうかをチェックすることを含むことができる。トリガ、しきい値、条件、および／またはリミットのデフォルトのセットが、使用されてもよい。本明細書において言及されるシステムのうちの１つ、および／またはシステムオペレータは、トリガ、しきい値、条件、ＨＩ境界、および／またはリミットのカスタマイズされたセットを作成することができ、このセットを代替的に使用してもよい。ＨＩモジュール２３０および／または本明細書において言及される他のモジュールは、トリガ、しきい値、条件、ＨＩ境界、および／またはリミットを、経時的に変化させる場合がある。
５０４において、ＨＩモジュール２３０は、モニタリングするセンサの第１のセット、および／またはセンサのタイミング（開始および停止、ならびに／またはトリガイベント）を決定することができる。これは、センサの初期のデフォルトセットであってもよいし、センサのシステムオペレータ選択のセットであってもよい。
５０６において、ＨＩモジュール２３０は、現在モニタリングされているセンサから、センサデータを収集する。
５０８において、ＨＩモジュール２３０は、センサから収集されたデータのセットに、ｂｅｓｔ曲線フィット二次多項式を適用することができる。二次多項式ｂｅｓｔフィット曲線は、収集されたセンサデータのセットごとに決定することができる。図６は、センサデータおよび二次多項式ｂｅｓｔフィット曲線６００を含むパラメータデータのプロットを示す。いくつかの実施形態では、プロットは、ロードロック内の圧力に関連付けられて、漏れ速度を示すことができる。曲線は、例えば方程式１を使用して表現することができ、ここで、ｐは圧力であり、ｔは時間であり、β0、β1、およびβ2は係数である。
Figure 2023549166000002
５１０において、ＨＩモジュール２３０は、個々のセンサについて二次多項式の係数の各セットをメモリに記憶することができる。
５１２において、ＨＩモジュール２３０は、係数のセットを対応パラメータの係数の統計分布（例えば、正規分布）と比較してもよいし、あるいは５１４において、ＨＩモジュール２３０は、係数の分布をＨＩ（またはパラメータ分布）境界に対して検査してもよい。図７は、図６の二次多項式のｂｅｓｔフィット曲線の係数についての、例示の係数分布プロットを示す。係数分布のプロットは、時間に対して係数ごとに生成することができる。係数を正規分布と比較することは、ＨＩ値を決定するための高速計算を実現する。これは、例えばプロットされるデータの与えられる曲線のすべてのデータを、他の曲線に対して、および／または履歴データの大きなセットに対して比較するよりも高速である。
５１６において、ＨＩモジュール２３０は、センサデータの分布を生成することができる。図８は、１つもしくは複数のＨＩ（またはパラメータ分布）境界および／または１つもしくは複数のハードリミットに対する、例示のパラメータ（または変数）分布を示す。図９は、ＨＩ境界とハードリミットに対してシフトした、図８のパラメータ分布を示す。これは時間か経つと生じる場合があり、また劣化に起因して生じる場合がある。
５１８において、ＨＩモジュール２３０は、１つまたは複数のＨＩ（またはパラメータ分布）境界に対するパラメータの対数変換の指数ファクタの分布を生成することができる。一例として、ＶＴＭドア封止の劣化が、この手法を使用して検出され得る。時間対圧力の２パラメータモデルを使用して、方程式２または３を用いて方程式４を与えるようにまとめることができ、この場合、対数変換は、切片Ｐ0と指数ファクタアルファ（α）を有する単純な線形モデルを与える。
Figure 2023549166000003
Figure 2023549166000004
Figure 2023549166000005
 図１２は、指数ファクタアルファαの例示の分布を示す。
５２０において、ＨＩモジュール２３０は、モジュール、デバイス、および／またはコンポーネントのＨＩ値を決定することができる。いくつかの異なる技法を使用して、ＨＩ値を決定してもよい。ＨＩ値は、センサごとに決定することができる。存在するセンサおよび／またはコンポーネントよりも多くのＨＩ値が、提供される場合がある。これは、複数のセンサおよび／またはコンポーネントのＨＩ値が集約されて、１つまたは複数の追加的なＨＩ値を提供する場合があるためである。
ＨＩ値は、イベントの総数（またはカウント）に対する正常値の総数（またはカウント）として決定することができる。正常値とは、正常で所定の運転範囲内のセンサ出力値、および／または劣化した運転もしくは正常パフォーマンスを下回る運転に関連する１つまたは複数の所定のしきい値を超えていないセンサ出力値を指す。同様に、システム、モジュール、デバイス、および／またはコンポーネントの運転の正常状態とは、システム、モジュール、デバイス、および／またはコンポーネントに関連付けられる１つまたは複数のセンサが、正常運転に関連付けられるとして識別される個々の事前設定の運転範囲内にある場合を指すことができる。１つまたは複数のセンサの出力値は、劣化した運転または正常パフォーマンスを下回る運転に関連付けられる１つまたは複数の所定のしきい値を超えていない場合がある。
これは、動作５０８、５１０、５１２、５１４、５１６、５１８のどれが実施されるかに基づいて実装されてもよい。動作５１２が実施される場合、ＨＩ値は、係数と係数の正規分布との差に基づいてもよい。いくつかの実施形態では、動作５１４が実施される場合、ＨＩモジュール２３０は、ＨＩ境界内の、またはＨＩ（またはパラメータ分布）境界を上回るもしくは下回る、対応する係数分布の割合に基づいて、各ＨＩ値を決定してもよい。例示の低ＨＩ（またはパラメータ分布）境界７００および高ＨＩ境界７０２を、図７に示す。
動作５１６が実施される場合、ＨＩ値は、ＨＩ境界内のパラメータ分布の割合に基づいて生成されてもよい。図８は、例示の上側ＨＩ（またはパラメータ分布）境界、および特定のパラメータについての例示のハードリミットを示す。動作５１８が実施される場合、ＨＩ値は、上述と同様に、指数ファクタの分布および／または対応するＨＩ（またはパラメータ分布）境界に基づいて決定することができる。図９は、高ＨＩ（またはパラメータ分布）境界寄りの図８の分布におけるドリフトを図示している。ドリフトは、劣化により生じることがある。図１０は、図８の分布の標準偏差の増大を図示するために示されており、これもやはり、ＨＩ（またはパラメータ分布）境界およびハードリミットに対して示されている。標準偏差の増大は、劣化に起因して生じる場合がある。標準偏差が増大すると、対応するＨＩ値は小さくなる。
他の技法を実施して、ＨＩ値を決定してもよい。いくつかの実施形態では、漏れ速度をモニタリングしてもよく、プロットされる曲線の平均の傾きを決定することができる。ＨＩ値は、曲線の平均の傾きに基づいて決定することができる。時間が経って漏れが悪化すると、ＨＩ値が、この変化を示すことになる。
いくつかの実施形態によると、複数のＨＩ値が特定のコンポーネント、デバイスまたはモジュールに関連付けられる場合、最低ＨＩ値が、そのコンポーネント、デバイスまたはモジュールのためのＨＩ値として選択される。これは、意味のある最終結果を与える。代替としてＨＩ値を平均する場合、比較されるＨＩ値が多いほど、コンポーネント、デバイスおよび／またはモジュールの健全性を判断するという点では、平均ＨＩ値の意味が薄れる。
５２２において、ＨＩモジュール２３０は、基板処理システムのＳＨＩ値を決定する。これには、コンポーネント、デバイス、モジュール、および／またはサブシステムの最低ＨＩ値を選択することを含むことができる。図１３は、システム、モジュール、デバイス、およびコンポーネントのレベルが示された例示の階層ダイヤグラム画面１３００を示す。システムレベルは、ＳＨＩ値を含む。モジュールレベルは、ＶＴＭ、ＥＦＥＭ、ロボット、エアロック、および処理モジュールについての集約されたＨＩ値を含む。デバイスレベルは、ＶＴＭ、ＥＦＥＭ、ロボット、エアロック、および処理モジュールに関連付けられる様々なデバイスについての集約されたＨＩ値を含む。コンポーネントレベルは、デバイスのそれぞれの様々なコンポーネントについての集約されたＨＩ値を含む。階層ダイヤグラム画面１３００は、階層的な形式でのＨＩ値の例示の表示である。異なるレベルでのＨＩ値が示され、また集約されたＨＩ値とより低いレベルのＨＩ値との関連性が示される。他の階層ダイヤグラム画面１３００が示されてもよい。一実施形態では、階層ダイヤグラム画面１３００は、基板処理システムの選択された異なるエリアについて表示される。
５２４において、ＨＩモジュール２３０は、１つもしくは複数のトリガおよび／もしくはしきい値が満足されるかどうか、ならびに／または１つもしくは複数の条件が満足されるかどうか、判断することができる。もしそうであれば、動作５２６を実施することができ、そうでない場合、動作５０６を実施することができる。
５２６において、ＨＩモジュール２３０は、１つまたは複数の対策を実施することができる。このことは、１つまたは複数のアラームおよび／または警告メッセージを生成することを含み、これは図１の１つまたは複数のユーザインターフェース１３４に表示することができる。このことはまた、１つまたは複数のデバイス、モジュール、および／またはシステムをシャットダウンすることを含んでもよい。このことはまた、チャンバを閉じること、ドアを開けること、チャンバを排気すること、ロボットをシャットダウンすることなどを含んでもよい。
５２８において、ＨＩモジュール２３０は、運転を継続するかどうかを判断することができる。もしそうであれば、動作５３０を実施することができ、そうでない場合、５３４において方法を終了することができる。トリガ、しきい値、および／または満足される条件が、劣化に関連付けられ、かつシステムが少なくとも所定レベルのパフォーマンスで安全に動作し続けることができる場合、動作５３０を実施することができる。
５３０においてＨＩモジュール２３０は、この方法の後続の反復においてチェックする、トリガ、しきい値、条件、ＨＩ境界、および／またはリミットの第２のセットを決定することができる。トリガ、しきい値、条件、ＨＩ（またはパラメータ分布）境界、および／またはリミットの第１のセットは、以前に満足されたトリガ、しきい値、および／もしくは条件、ならびに／または経時的なパラメータの変化に基づいて変更することができる。トリガ、しきい値、条件、ＨＩ（またはパラメータ分布）境界、および／またはリミットの第１のセットはまた、システムオペレータ入力に基づいて変更されてもよい。モジュール、デバイス、および／またはコンポーネントが、劣化を経ていると見られる場合、トリガ、しきい値、条件、ＨＩ（またはパラメータ分布）境界、および／またはリミットが、セットされてもよく、対応するセンサが、より頻繁に、および／またはより長時間モニタリングされてもよい。加えて、収集されるデータの分解能は、これらのセンサに対して大きくしてもよい。センサの第２のセットは、５３２において選択される。動作５０６は、動作５３２に続いて実施することができる。
上述の情報に加え、他の情報もまた、生成されたＨＩ値に基づいて、決定されてレポートされ得る。いくつかの実施形態では、信頼性モデルは、ＨＩ値に基づいて、コンポーネント、デバイス、モジュール、および／またはシステムの残存有用寿命（ＲＵＬ：ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ｕｓｅｆｕｌ ｌｉｆｅ）について生成されてもよい。ＨＩ値、および／または他の情報は、経時的にモニタリングし、劣化イベントならびに／またはコンポーネント、デバイス、モジュール、および／もしくはシステムの劣化の指標として使用することができる。劣化は、長期間に渡ってゆっくり生じる可能性がある。異なるセンサのデータストリーム同士の相互作用は、複数の異なるセンサからのモニタリング出力時に検出される場合がある。他の情報は、センサデータ、パラメータの速度変化を与えるパラメータ曲線モデルの一次導関数、および／または他の情報を含む。いくつかの実施形態では、漏れ速度をモニタリングして時間に対して評価し、コンポーネントの劣化が生じているかどうかを判断することができる。
いくつかの実施形態では、ロボットの健全性は、経時的に異なるセンサに対する表形式の収集されたバイナリデータ点に基づいて、判断することができる。メモリ１３６の先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファ（または他のバッファ）を使用して、センサからのデータを記憶してもよい。ＨＩ値は、各センサおよび／または対応するコンポーネントもしくはデバイスについて、決定することができる。ＨＩ値のそれぞれは、対応するバッファ内の値の平均として決定することができる。いくつかの実施形態では、各バッファは、個々のセンサにつき５０個の値を記憶することができ、値のそれぞれは、０か１である。値の行は、例えばロボットの移動が生じた時に、表に入力することができる。ＨＩ値は、バッファ内の１の値の割合であってもよい。モータの健全性は、個々のセンサの出力に基づいて生成され得る、このモータでの対応するＨＩ値の最小値であってもよい。対応するセンサについて、バイナリ値、合計、およびモータＨＩ値を含む例示の表を以下に示す。バイナリ値は、正常運転について対応する所定範囲内にパラメータがあるかどうかを示すことができる。ＨＩ値の最小値である、モータについての集約されたＨＩ値もまた、示される。
Figure 2023549166000006
本明細書で開示される上述の方法および他の特徴によって、システムオペレータは、センサの場所を決定すること、およびセンサに関連付けられるデータと情報をモニタリングすることを迅速かつ容易にできることによって、問題を容易にトラブルシューティングすることが可能となる。ＨＩ値は、モニタリングすることができ、問題の原因を判断することができる。健全性インデックス値もまた、いつメンテナンスがスケジュールされるべきかを判断するために使用することができる。ＨＩモジュール２３０は、いつメンテナンスをスケジュールするべきか、また必要とされるメンテナンスのタイプに関する推奨を、トリガ、しきい値、および満足される条件、ならびにパラメータとＨＩ値の時間に対する変化に基づいて提供することができる。ＨＩ値の特定のセットが劣化し始めると、個々の問題が検出される場合があり、ＨＩモジュール２３０は、問題の指標およびその問題を是正する提案されるメンテナンスを提供することができる。時間が経って運転が変化し、パラメータ、分布などが、しきい値、境界、またはリミットに向かってドリフトすると、アラームが生成される場合がある。このことは、ＨＩ値が最初の１００％から減少することを含む場合がある。アラームしきい値を超えることは、運転を止め、ツールを停止する指標となり得る。ＨＩ値は、生じる問題の、ならびに／またはシステム、モジュール、デバイス、および／もしくはコンポーネントのパフォーマンスの予測として使用することができる。
ＨＩ値は、コンポーネント、デバイス、モジュール、システム、履歴データ、ならびに／または検出される運転、劣化、および／もしくは問題などに応じて、毎時、毎日、毎月などで生成されてもよい。データ収集の頻度は、問題、潜在的な問題、および／または劣化イベントが検出されていれば、高くしてもよい。ＨＩモジュール２３０は、生成されるＨＩ値に基づいて、コンポーネント、デバイス、モジュール、および／またはシステムの残存する推定有用寿命を示すことができる。
機械（例えば、デバイス、モジュール、またはシステム）の正常運転条件は、正常運転に典型的な範囲内に留まる測定可能なパラメータで、通常は特性付けられる。特定のパラメータについてのアラーム条件は、対応する正常運転範囲からかなりの距離にセットされ得る。故に、異常かつ正常運転範囲の外側であるとして特性付けられ得るが、アラーム条件を引き起こして機械を停止させるには逸脱が不十分な、運転の範囲が存在する。
そのようなアラーム条件は、次のいずれかであるとして大きく分類することが可能である：（ｉ）壊滅的性質（すなわち、非常に短期間に生じる）、または（ｉｉ）数時間、数日、数週間、もしくはそれよりも長い時間フレームをかけて生じ得る劣化的性質。この後者の長期の劣化時間の事例では、劣化が関連するパラメータによって示される事例が多くある。パラメータは、正常運転範囲を逸脱し、時間をかけてアラームしきい値に向かって変化している場合がある。上述の方法は、ＨＩ値の計算による、そのような条件の検出を含む。
ＨＩ値は、正常運転条件とアラーム条件との間の、パラメータ空間内の領域を特性付けるために使用される。この方法で、許容可能であると考えられる条件（すなわち、アラーム条件内）で機械がまだ運転している間に、機械オペレータに機械の劣化に気付かせることができる。このやり方で、機械オペレータは、機械の生産性に影響を及ぼすことなく、機械を評価し、メンテナンス運転をスケジュールし、そのメンテナンス運転に必要とされるすべての必要なツール、材料、および人員を集めることができる。健全性インデックスの計算は、値１００％を正常（すなわち、良好）な機械運転と考えた場合に０％～１００％の範囲のメトリックとして、システム動作の、正常条件からの逸脱の程度を特性付けるために使用される。
そのような健全性インデックス計算結果を与えるための１つの方法は、１つまたは複数の境界を定めることを含む。このことは、機械パラメータ空間に数値レベルを設けることを含んでもよく、この数値レベルは、正常運転のパラメータ領域を、異常運転であるがアラーム条件を引き起こすには逸脱が不十分な領域から切り離すように機能する。機械パラメータは、イベントベースの分類と連続ベースの分類という、２つの分類に分割することができる。イベントベースのパラメータでは、そのようなイベントのそれぞれは、あるパラメータについて正常運転範囲内か、それとも正常運転範囲の外側かの、いずれかに分類することができる。健全性インデックス値は、そのようなイベントの集約（例えば、そのようなイベント５０個）として計算することができ、この場合、ＨＩ値は、正常運転範囲内で生じる、そのようなイベントの率である。
イベントベースの健全性インデックス値の例は、バルブを開けるための時間の長さに与えられるＨＩ値である。バルブは、バルブの開閉状態を示す信号を提供するセンサを有することができる。閉から開に遷移する時間は、これらの信号から計算される。一部の平均実行時間付近に正常な変動が存在してもよく、１つまたは複数の境界値が、この正常運転範囲の外側であるがアラームリミット内にセットされてもよい。健全性インデックス値は、以前のイベントのセット（例えば、５０イベント）に対して計算される、正常運転の率である。
より複雑な実施形態は、分離された真空チャンバ内の圧力上昇など、一過性のプロセス変数を伴う。そのような機械状態は、正常な機械運転の間、定期的に存在する場合がある。期間は、チャンバが完全に分離されたままとなる時間として定義することができる。定められた期間の間、真空が不十分であるため、圧力は、通常ドリフトアップ（または、増大）し得る。しかしながら、封止劣化の事例では、時間が経つとこの圧力上昇の速度が大きくなる場合がある。
分離された条件の間、圧力がかけられたチャンバは、圧力センサから取得することができる。取得されたデータは、圧力対時間の二次線形モデルとしてモデル化することができ、これによって漏れ速度の推定を与えることができる。そのような漏れ速度推定は、上で与えたバルブタイミングと計算される健全性インデックス値の例に類似したやり方で扱うことができる。
いくつかの実施形態では、境界は、コンポーネントの温度についての正常運転条件から離れているが、アラーム条件内にセットされてもよい。ＨＩ値は、この境界値とアラーム値との間で絶えずスケーリングされてもよい。このやり方で、境界の正常側での運転条件は、ＨＩ値１００％となる。ＨＩ値は、機械パラメータ値がアラーム条件に近づくにつれ小さくなり、その時点では健全性インデックス値が０％となる。
連続的で一過性のパラメータの一部の事例では、トリガリングイベントは、コントローラ１３０の制御下になく、機械制御アクションから間接的に生じるプロセス変数に生じる。そのため、これらのプロセス変数は、モニタリングされるパラメータがＨＩ値の計算用に取得される時間間隔を定義するためのトリガとして使用することができる。いくつかの実施形態では、圧力パラメータのデータ取得は、トリガレベルを上回って上昇する流速値によってトリガされてもよく、この場合、そのような流速は機械コントローラの直接的な制御下にはない。
加えて、ＨＩレベルの変化は、追加的な情報の収集を開始するためのトリガとして使用することができる。そのようなトリガは、ＨＩ値が８０％を下回った場合など、特定のレベルで開始してもよいし、または何らかの期間（例えば、１週間）にかけてのＨＩ値の変化率であってもよい。いくつかの実施形態では、ＨＩバルブは、特定のレベル（例えば、９０％）を下回って劣化する場合があり、コントローラ１３０は、通常のようにデータが収集されない場合は長期間、振動センサからデータの収集を開始するようトリガされる。振動センサは、バルブに設置することができ、そこからのデータは、通常は単に定期的に収集することができる。そのような追加的な情報は、関連するＨＩ値劣化についての原因を診断する支援として収集される。
代替的に、ＨＩ値は、センサデータを収集するよう機能する短い診断プログラムのスケジューリングおよび実行をトリガするために使用されてもよい。センサデータは、ＨＩ値の劣化を診断するために知識を与えることができる。そのような短い診断プログラムは、対応する機械を短期間オフラインにして、正常なシステム運転の間は実現できない試験条件を実行する。次いでコントローラ１３０は、そのような診断情報を使用して、是正アクションが必要とされるかどうか、または製品の処理不良を回避するために機械をオフラインにするかどうかを判断する。
いくつかの実施形態では、ＨＩ値は、トラブルシューティングと診断の開始点を与えるので、機械をオフラインにして是正アクションを実行するかどうかに関する決定を知らせるために、サービス担当者およびシステムオペレータによって確かめられる場合がある。複雑な機械は、機械の動作について特定の情報を取得するようにそれぞれが特異的に配置された、多数のセンサを有する可能性がある。ＨＩ値は、１つまたは複数のセンサ入力を伴う場合がある。ＨＩ値は、対応するセンサおよび場所を明確に識別するために、上述のように他のセンサ情報と併せて示すことができる。このことは、どのセンサがＨＩ計算に利用されるか、またセンサが物理的にどこに配置されているかを明らかにする。センサの場所を示すために、グラフィカルな画像が提供される場合もある。このことには、機械の概略的および／または図的表現上でセンサを強調することが含まれる場合がある。
健全性インデックス値のタイプ
複数の異なるタイプのＨＩ値が、計算され得る。いくつかの実施形態では、２つの一般的なタイプに分けられる：正常運転が定義されるカテゴリ的なタイプ；正常運転が明確に定義されない非カテゴリ的なタイプ。カテゴリ的な方法は、正常運転を定義することが可能であり、正常運転からの逸脱を検出できる事例に適用される。単純な例として、バルブ作動が挙げられる。バルブが５０，０００回運転され、平均作動時間が０．５秒であり、コンポーネントの劣化が、時間が経つと値が大きくなる形で現れると見込まれる場合、値は「正常」または「異常」（または「疑わしい」）のいずれかとして分類できることが予期される。ハードなアラームが、第１のしきい値に用意されてもよく、値が第１のしきい値よりも高い第２のしきい値に達してしまうと、機械は停止してもよい。第２のしきい値は、ある問題に、または許容できないレベルまで劣化したスループットレベルに関連付けられる場合がある。第２のしきい値が満足される時点までの運転時間は、正常と考えることができ、運転は継続することを許されるが、第１のしきい値が満足された時に「フラグ」が生成されてもよい。第１のしきい値が満足されるということは、コンポーネントが劣化しており、結果として調査されることを意味する。第１および第２のしきい値はまた、ＨＩ値と関連して使用されてもよく、類似の動作が実施されてもよい。
二次多項式曲線フィットを使用することを含む上記の曲線フィッテイングの実施形態は、曲線および／またはプロットデータを単一のＨＩ値に還元するために使用される信号ノイズ管理技法と称される場合がある。ＨＩ値は、正常（または良好）範囲に相当するウィンドウと比較される。第１のカテゴリ的な方法は、正常運転を定義することができる場合に使用される。パフォーマンスが、上側または下側のしきい値および／またはリミットに向かってシフトする場合、何らかの形で劣化が生じている可能性がある。このことは、機械がシャットダウンされる可能性があること、および／または近い将来に運転不能になる可能性があることを示し得る。すなわち、システム運転は、異常（または「不良」）な方向に向かう傾向挙動、および機械の運転が停止されることにつながり得るアラーム条件に向かう傾向を呈しており、この停止は、ＨＩモジュール２３０によって実施することができる。
カテゴリ的な方法では、ＨＩ値は、「正常」運転の説明に基づいて生成される。いくつかの実施形態では、製造試験をパスした新しく製造されたバルブのバルブ作動は、正常運転を判断し、定義するために使用されてもよい。ＨＩ値には、何らかの自然なバラつきがある可能性があり、これは設計で考慮されるため、異常とは考えられない。１つまたは複数のアラームリミットは、ＨＩ値に関連して使用されてもよい。アラームリミットは、正常運転のかなり外側にあり、またツールの運転中断を必要とするには十分に逸脱していることができる。ＨＩ値の計算の目的は、スケジュール外のシステムシャットダウンを生じさせる程度に前もって、システムオペレータにサブシステム劣化を知らせることである。
カテゴリ的なＨＩアルゴリズムは、正常運転範囲とアラームリミットとの間にセットされる決定境界を定める。アルゴリズムは、境界のどちら側で発生したのかイベントを分類し、ＨＩを境界の「正常」側に残る率として計算する。境界が正常運転範囲から比較的離れてセットされる場合、イベントのかなりの率が境界のアラーム側に含まれるよう十分に運転が劣化してしまう時まで、ＨＩ値は１００％である。これにより、ＨＩ値がゼロに向かって劣化（または減少）する。実際、境界が正常運転から遠くに配置されるほど、ＨＩ劣化が観察されるまでのタイムスパンにＨＩ値が含まれる可能性は長くなる。しかしながら、正常運転範囲の近くにセットされる境界は、１００％付近に変動が用意されたとしても、よりセンシティブでタイムリーなＨＩ劣化値を与える。
「正常」運転の領域は、カスタマーが採用する特定の運転条件によって変わってもよい。このような条件は、周囲製作条件の相対湿度および温度、または通常よりも多く気体を放出し得る処理済の特定のウエハを含むことができる、またはこれらに基づくことができる。そのため、「正常」運転の領域は、常に汎用であることができず、アルゴリズムにハードコーディングできないと予期することができる。故に、カテゴリ的な方法は、これらの変化を考慮するよう適応的であり得る。
ＨＩ計算のための適応的なアルゴリズム
初期の状態では、サブシステムは、製造試験をパスしており、設置チームによって設置および検証されて生産体制の準備ができている場合がある。サブシステムは、既知の正常状態にあり、そのため「正常」運転を定めるためにサブシステムの特性付けを行うことができる。特性付け境界は、運転劣化に対して要求される感度のシステムオペレータ判断に応じてセットすることができる。
代替的に、アルゴリズムは、適応的であり、正常運転範囲から十分外側で、アラームレベルを少し外れた（例えば、試験的なＨＩレベル８０％）初期境界値を選択してもよい。次いで、運転が進行するにつれ、アルゴリズムは、試験的なレベルを正常運転条件に向かって内側にセットすることができる。境界が試験的なレベルを交差したことに基づいて、初期境界値は、正常運転範囲に向かって動かすことができる。このプロセスは、試験的な境界レベルにおいて特定のしきい値レベルが観察されるまで進めることができ、その時点でアルゴリズムはこの試験的なプロセスを止め、そのカテゴリ化境界を、得られた境界レベルとなるように調節する。カテゴリ的な方法は、サービス運転の場合にはリセット可能であり、このサービス運転では、サブシステムを新規の「正常」状態にリセットする。次いで、アルゴリズムはプロセスを自動的に繰返し、上述のように新規のカテゴリ化境界レベルを設ける。この適応的なプロセスは、ＨＩ値の意図される機能が損なわれないよう、サブシステムの劣化タイムスパンの十分内側で生じることが期待される。境界は、単に内側に、劣化条件に適応しないように、正常運転に向かって動かすことができる。
第２の非カテゴリ的な方法は、適切なツール運転のためのウィンドウリミット内に留まらなければならないが、許可されたウィンドウリミット内のどの値も、他よりも良い／悪い訳ではないアナログ信号など、他の状況を考慮する。いくつかの実施形態では、特定のセンサのデータは収集することができるが、対応するセンサによって与えられるデータについて正常運転は判断されていない。上側境界はセットすることができるが、この境界を下回るすべてのデータは、劣化レベルの点で同一であると考えられる場合がある。このセンサデータに基づいた劣化指標を与えるために、データの移動平均を決定してもよく、対応するＨＩ値は何らかの範囲でスケーリングされてもよい。いくつかの実施形態では、センサ（例えば、相対湿度センサ）のハードリミットは、６０％にセットしてもよい。ＨＩ値０％は、これはアラームリミット値であるため、６０％を超える値に割り振ってもよい。相対湿度センサ信号が、たいてい４０％より下で動作する場合、４０％より下のどの値にもＨＩ値１００％が割り振られる。４０％と６０％との間の値では、相対湿度センサ信号の移動平均値が決定され、４０％～６０％で線形にスケーリングされたＨＩ値を与える。これは、例えば移動平均が４５％（すなわち、４０％から６０％までの、その２５％）である場合、ＨＩ値が７５％にセットされるように行われる。結果として、ＲＨ値がアラームリミットに向かって上昇しており、調査が約束されてもよいことを示すことができる。
用意される健全性インデックス特徴
ＨＩモジュール２３０によって、様々なＨＩ特徴を実装することができる。機械運転を集約するアルゴリズムは、ＨＩモジュール２３０によって実行することができる。アルゴリズムは、機械運転が所定の正常運転条件の内側で生じるか、それとも外側で生じるかを分類することに基づいて、そのような運転を集約して機械ＨＩ値を提供することができる。他の特徴では、機械の物理的および／または機能的な分割に対応する、ＨＩ計算の階層構造化が実装される。他の特徴では、集約アルゴリズムは、各機械のサブシステム内の冗長性またはその欠如に対応するブール演算を使用するＨＩモジュール２３０によって実行される。一実施形態では、ブール値（例えば、０または１、真または偽）など）は、第１のＨＩ値が第２のＨＩ値よりも小さいかどうかに基づいて与えられる場合がある。より小さいＨＩ値を、このブール値に基づいて選択することができる。別の実施形態では、同様のブール値が、データ値および／またはＨＩ値の冗長性を決定する際に与えられる場合がある。２つの値が一致するおよび／または同一値を示す場合、一方の値は除去される（または破棄される）。他の特徴では、ブール集約アルゴリズムは、ＨＩモジュール２３０によって所与のサブシステムレベルで実行され、それにより所与のサブシステムレベルにおいてより低いレベルのＨＩ値の最小値までの集約を与える。他の特徴では、アルゴリズムは、０％および１００％ならびにその間のＨＩ値を与える計算を含むＨＩモジュール２３０によって実行され、１００％レベルまたは１００％から所定範囲では、機械運転は正常条件下であると解釈される。
他の特徴では、アルゴリズムは、定義された機械イベントを、正常機械運転の内側か、それとも異常機械運転の内側であるが許容可能な運転範囲リミット内か（すなわち、アラームが生成されること、および／または機械運転の停止を約束しない）のいずれかに定義する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。
他の特徴では、アルゴリズムは、統計的に有意であるよう十分なサイズのイベントのセットに基づいてＨＩ値を計算する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。他の特徴では、ＨＩ値の計算のためのデータセットを定義するために、イベントの最後の所定数（例えば、５０）を評価する。他の特徴では、アルゴリズムは、ＨＩ値を生成するＨＩモジュール２３０によって実行され、このＨＩ値は、データセット内で正常運転に含まれると判断される、観察されるイベントの率である。
他の特徴では、アルゴリズムは、所定の機械状態によって定義される期間に渡ってアナログセンサから取得されたデータを最初に使用し；次いで数学モデルを使用して、定義された期間中の機械運転に特徴的な二次的な値を計算する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。この二次的な値は、次いで本明細書で開示されるＨＩ計算のいずれかで使用される。他の特徴では、アルゴリズムは、境界レベルを超えた機械運転条件の重大度を示すために、定義された境界レベルとアラームレベルとの間でＨＩ値をスケーリングする、ＨＩモジュール２３０によって実行される。他の特徴では、類似のアルゴリズムが、非線形スケーリングを用いるＨＩモジュール２３０によって実行される。線形スケーリングとは、異なるＨＩ値が、同一の量および／または同一の積の分だけ変更される場合を称することができる。非線形スケーリングとは、異なる範囲の異なるＨＩ値が、異なるように変更される場合を称することができる。例えば、第１の範囲にある第１のＨＩ値は、第２の範囲にある第２のＨＩ値とは異なるように変更されてもよい。例として、第１の範囲にあるＨＩ値は、第２の範囲にあるＨＩ値とは異なる量を、乗算および／またはシフトすることができる。
他の特徴では、機械の機能的または物理的な構成に対応するＨＩ値は、ユーザインターフェースに表示される。一実施形態では、機械の全体的な階層構造、またはその一部は、対応するＨｉ値とともに表示される。他の特徴では、機械オペレータ入力が受信され、その入力に基づいて、ＨＩ値の１つまたは複数の階層レベルは隠され、ＨＩ値の１つまたは複数の他の階層レベルは表示される。様々なレベルのＨＩメトリクスが、機械オペレータの裁量で表示され得る。例示のＨＩメトリクスは、「１週間毎日」、「１か月間毎週」、および「過去３か月間」である。ＨＩメトリクスの履歴的な値が、表示されてもよい。様々な集約レベルのＨＩメトリクスが、表示されてもよいし、および／または機械オペレータからの入力に基づいて選択的に表示されてもよい。ＨＩ値および／またはメトリクスに関連付けられるセンサの物理的な場所もまた、上述のように表示されてもよい。
他の特徴では、アルゴリズムは、正常運転を異常運転から線引きする統計的に有効な１つまたは複数の境界を作成するために、機械を既知の正常状態で十分な時間、運転することに基づいて正常運転の境界を決定する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。他の特徴では、アルゴリズムは、ＨＩ決定の基準としてよく定義された機械運転同士の時間間隔を使用する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。
他の特徴では、アルゴリズムは、指定された機械運転条件の下で、一定期間センサによって生成されたデータを使用し、次いでデータを単一値に還元するために数学モデルをデータに適用する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。単一の値は、ＨＩ計算の基準として使用される。他の特徴では、アルゴリズムは、多変量数学モデルに組み合わされた複数のアナログ信号を使用して、ある量のデータを単一の値に還元する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。単一の値は、ＨＩ計算の基準として使用される。他の特徴では、アルゴリズムは、そのようなモデルでの使用で必ずしも同時的に発生しない複数のアナログ信号を使用する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。他の特徴では、アルゴリズムは、ＨＩ値を定期的に（例えば、毎時）計算するＨＩモジュール２３０によって実行される。
他の特徴では、アルゴリズムは、機械イベントの出現ごとにイベントベースのＨＩ値を計算する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。他の特徴では、そのようなイベントは、ＨＩモジュール２３０のコマンド下で機械状態によって定義される。他の特徴では、そのようなイベントは、プロセス変数の機械状態によって定義される。他の特徴では、機械状態は、定数値の上または下にエクスカーションを含み得るプロセス変数である。他の特徴では、機械状態は、プロセス変数であり、定数値の上または下を交差する変化率を含み得る。他の特徴では、機械状態は、ブール演算に組み合わされた複数のプロセス変数を利用する。他の特徴では、機械状態は、算術演算による複数のプロセス変数の組合せとして定義される。他の特徴では、機械状態は、複数のプロセス変数を数学モデルにおいて採用することとして定義される。
他の特徴では、アルゴリズムは、出現のサンプリングされたサブセットについてＨＩ値を計算する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。他の特徴では、アルゴリズムは、機械サブシステムについてＨＩ値を計算する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。ＨＩ値は、機械運転がアラームリミットに近づく程度を示す。他の特徴では、アルゴリズムは、絶え間なく値付けするセンサ読取りを採用してセンサデータのある範囲に渡ってＨＩ値を計算する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。他の特徴では、アルゴリズムは、正常機械運転とアラームリミットとの間に位置する所定の境界値を利用する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。他の特徴では、アルゴリズムは、ＨＩ値が境界において１００％となるように、またアラームレベルでは０％となるように、境界とアラームレベルとの間でＨＩ値を線形にスケーリングするＨＩモジュール２３０によって実行される。
他の特徴では、アルゴリズムは、ＨＩレベルまたは変化率を使用して１つまたは複数の追加的なセンサのデータ収集を開始する、ＨＩモジュール２３０によって実行される。このデータ収集は、標準運転よりも高いデータレートであってもよい。追加的なデータ収集は、ＨＩ値データを強化し、是正的なメンテナンス運転の実施に関する決定をより良好に知らせるために用いられる。他の特徴では、アルゴリズムは、ＨＩレベルまたは変化率を使用して短い診断プログラムの実行を開始またはスケジュールする、ＨＩモジュール２３０によって実行される。診断プログラムは、センサデータを収集するよう機能し、このセンサデータは元のＨＩ値に関連付けられる劣化を診断するために知識を与えることができる。短い診断プログラムは、機械を短期間オフラインにして、正常なシステム運転の間は実現できない試験条件を実行する。
図１４は、特定の実施形態による、センサ情報およびＨＩレポーティング方法を示す。方法は、センサマッピングモジュール２３２によって実装することができ、繰返し実施されてもよい。方法は、１４００で開始することができる。１４０２において、センサマッピングモジュール２３２は、図３および図４で示されるように、マッピング画面を表示するための入力が受信されたかどうかを判断することができる。マッピング画面を表示するための入力が受信されていれば、動作１４０４が実施されてもよい。１４０４では、センサマッピングモジュール２３２は最初、センサのデフォルトのセットに関するセンサ情報および／またはＨＩ値を伴ったデフォルト画面を示す。一実施形態では、事前記憶のカスタマイズされた画面が、予め選択されたセンサ情報を伴って表示される。
１４０６では、センサマッピングモジュール２３２は、１つまたは複数のセンサについて１つまたは複数のプロットを示す入力が受信されたかどうかを判断することができる。入力は、システムオペレータから、またはＨＩモジュール２３０から受信することができる。もしそうであれば、動作１４０８が実施されてもよい。１４０８では、センサマッピングモジュール２３２は、１つまたは複数のプロットが、現在表示されているマッピング画面内に表示されるかどうかを判断することができる。もしそうであれば、動作１４１０を実施することができ、そうでない場合、動作１４１２が実施される。１４１０では、センサマッピングモジュール２３２は、現在表示されているマッピング画面上でプロットに関連付けられる対応するセンサ近くに、１つまたは複数のプロットを表示し、その一例が図４に示される。１４１２では、センサマッピングモジュール２３２は、表示する１つまたは複数のプロットを伴った別の画面を表示する。
１４１４では、センサマッピングモジュール２３２は、現在の画面レベルを変更するための入力が受信されたかどうかを判断する。入力は、システムオペレータから、またはＨＩモジュール２３０からであってもよい。いくつかの実施形態では、現在の画面は、システムレベル画面であり得、システムオペレータは、サブシステム、モジュール、デバイス、またはコンポーネントのレベル画面を閲覧するよう要求することができる。もしそうであれば、動作１４１６が実施されてもよい。１４１６では、センサマッピングモジュール２３２は、画面レベルを変更し、選択された画面レベルに関連付けられるセンサ情報を、選択されたシステムのエリアについて示す。
１４１８では、センサマッピングモジュール２３２は、モニタリングされるセンサを変更するための入力が受信されたかどうかを判断する。入力は、システムオペレータから、またはＨＩモジュール２３０から受信することができる。これには、示される画面レベルで、現在表示されているセンサの数およびタイプの変更を含むことができる。もしそうであれば、動作１４２０が実施される。１４２０では、センサマッピングモジュール２３２は、モニタリングするセンサおよび／またはＨＩ値の更新されたセットを選択する。１４２２では、センサマッピングモジュール２３２は、センサおよびＨＩ値の更新されたセットについてセンサ情報を示す画面を表示する。
コントローラ１３０および／またはセンサマッピングモジュール２３２は、機械学習アルゴリズムを使用して、プロセスパフォーマンスに影響を及ぼす関連センサを決定することができる。機械学習アルゴリズムが、ある特定のセンサが処理モジュールの粒子パフォーマンスに対して最も関連するセンサであることを示す場合、このことをシステムオペレータに対して示すことができ、システムオペレータはその結論に沿った物理的なメカニズムを調査することができる。システムオペレータは、機械学習結果を解釈して物理的なシステムを見て、センサ出力が何を意味するのかを評価する。センサ情報およびデータのプロットによって、システムオペレータは、データにおける傾向について仮説を立てることができる。センサの物理的な場所を表示することは、システムオペレータがデータにおける傾向を発見できるようにする障壁を低くする。
データロギングおよびトリガリング
基板処理システムによるアクション、およびアクションに対する応答は、ミリ秒から数時間に亘るタイムスケールで生じ得る。センサのデフォルトのサンプリングレートは、２０Ｈｚであってもよく、この場合、１つの信号につき、１日当たり２０×３６００×２４＝１７０万のデータ点を生ずる。サンプリングレートが１キロヘルツ（ＫＨｚ）まで大きくされた場合、１日当たり５０倍、すなわち８６００万のデータ点を与える。モニタリングされるセンサ信号が多くなるほど、データの量が増える。数時間、数日、および／または数週間のデータを生成することができるが、関心のある実際の時間ウィンドウは、ほんの数秒の長さである場合がある。このことは、関心のある実際のデータを見つけることを困難にしている。また、そのような多くのデータの収集には、大量の帯域幅を必要とする可能性がある。
一実施形態では、関心のあるデータのみを収集し、関心のある時間ウィンドウに先立って関心のない（または無関係な）データを無視するためにトリガを使用する。いくつかの実施形態では、マッチングネットワークにおける不安定性が、気体フローが変更されるプロセスシーケンスの間に、検出される場合がある。トリガは、気体フローを変える気体コマンドに基づいてセットされてもよい。トリガ値は、以下であってもよい：（ｉ）マスフローコントローラに送信された、もしくはマスフローコントローラから読み戻したアナログ値、または（ｉｉ）バルブ開に関連付けられたデジタルイベント。データは、トリガイベントに応答して収集されてもよい。いくつかの実施形態では、問題は、気体コマンドの２０秒後に生じる場合がある。遅延トリガは、１５秒遅れでセットされてもよく、データは、１０秒バッファリングされ得る。結果として、データは、トリガイベントに先立って１０秒間、またその後幾分の時間、キャプチャされ得る。一実施形態では、複数のイベントを使用して、トリガ点を定義してもよい。イベントは、例えばバイナリ信号（例えば、開状態へのバルブ遷移）およびアナログ信号（マスフローコントローラ出力流速が、３００ｓｔａｎｄａｒｄ ｃｕｂｉｃ ｃｅｎｔｉｍｅｔｅｒｓ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅ（ｓｃｃｍ）を上回って大きくなる）を介してモニタリングすることができる。いくつかの実施形態では、コントローラ１３０は、断続的なトリガイベントおよび／または１つもしくは複数の条件をモニタリングして、いつ生じるかを検出し、トリガリングイベントおよび／または１つもしくは複数の条件が生じたことに応答して、データをバッファリングする。条件は、トリガリングイベントに先立って生じる場合がある。トリガリングイベントは、アークイベントであってもよい。
図１５は、特定の実施形態による、データロギング方法を示す。この方法は、データロギングモジュール２３４によって実装することができ、繰返し実施されてもよい。方法は、１５００で開始することができる。１５０２では、データロギングモジュール２３４は、システムオペレータ入力および／またはＨＩモジュール２３０からの命令に基づいて、モニタリングするセンサを選択することができる。１５０４では、データロギングモジュール２３４は、データ収集の期間、バッファ期間、トリガイベント時間、および／または本明細書において言及される他の情報を取得することができる。この取得は、メモリ、ユーザ入力、および／またはＨＩモジュール２３０からの命令からであってもよい。
１５０６において、データロギングモジュール２３４は、開始タイミングトリガが満足されているかどうかを判断することができる。もしそうであれば、動作１５０８が実施されてもよい。１５０８では、データロギングモジュール２３４は、データロギングを実施して、ＨＩモジュール２３０によってアクセス可能なデータを収集および記憶する。データロギングは、開始トリガに達しており、停止トリガに基づいて終了することができる選択されたセンサについて実施することができる。
１５１０では、データロギングモジュール２３４は、命令信号がＨＩモジュール２３０から受信されていれば、動作１５１２を実施し、そうでない場合は動作１５０６を実施する。ＨＩモジュールからの命令信号は、追跡するセンサ、開始および停止時刻、バッファ期間、分解能／サンプリングレート、データ収集の頻度、トリガイベントなど、修正されたセンサ追跡情報を示すことができる。
１５１２では、データロギングモジュール２３４は、モニタリングするセンサ、データ収集の期間、バッファ期間、分解能／サンプリングレート、データ収集の頻度、トリガイベントなどを、ＨＩモジュール２３０から受信したセンサ追跡情報に基づいて更新することができる。
１５１４において、データロギングモジュール２３４は、１つまたは複数のシステム条件トリガが満足されているかどうかを判断することができる。もしそうであれば、動作１５１６を実施することができ、そうでない場合、動作１５０６を実施することができる。１５１６では、データロギングモジュール２３４は、追加的なデータがＨＩモジュール２３０からアクセス可能な場合、修正された開始および停止時刻に基づいて、データを収集および記憶することができる。
基板処理の開始においてデータを収集するいくつかのデータロギング方法に伴う問題は、収集されたデータのすべての中で短い一過性のものを選び出すことが難しいことである。また、信号のサブミリ秒部分での出現のモニタリングでは、高速データレートならびに大量の帯域幅およびメモリが必要とされる。上述の方法におけるようにトリガイベントのデータ収集を開始することによって、疑わしい出現に先行する近い時間を選ぶことができる。結果として、関連性のないデータの収集を最小限に、または収集することなく、関連データが収集される。追加的に、モニタリングされるセンサ信号がバッファリングされる場合、トリガの開始は、イベントのすぐ後に収集を終了してバッファリングされたデータを読み出すことによって、モニタリングするイベントに先立って用意されてもよい。いくつかの実施形態では、これは、トリガ可能イベントの後の時間ウィンドウ内で生じると分かっているが正確な時刻が分からない、アークイベントをモニタリングする際に実施される。任意選択のトリガが、データの記録を可能にするために使用されてもよく、ループ化されたバッファが、アークイベントでキャプチャされるデータを記憶するために使用されてもよい。
また、論理演算子を使用するトリガが設定されてもよく、アクションは、複数のトリガイベントが生じた時に、または１つもしくは複数の条件が存在する時に（例えば、トリガＯＮイベントＡまたは信号Ｘ）実施され得る。データロギングは、イベントの１つまたは複数の組合せに対して（ＯＮ）トリガされ、潜在的な原因および発生していると疑われる効果の関連性を調査するために、いくつかの信号のデータを収集する。トリガはまた、二値イベントに対して定義することができる（例えば、サブシステムへのパワーＯＮコマンド、達せられた信号のレベル、トリガレベルを上回って上昇する圧力など）。断続的なイベントをキャプチャするために、データは、トリガイベントが発生する都度、最大で所定の出現数まで、記録することができる。次いで、対応するツールは、無人で実行され、イベントがキャプチャされると通知を送信することができる。これは、出現同士の間が数時間あるイベントに有用である。
システムおよび／または機械全体のＳＨＩ値を提供する上述の実施形態によって、障害および／または問題の迅速な検出が可能となる。この１つの理由は、ＳＨＩ決定の頻度が高く、システム運転中に提供できることである。ＳＨＩ値は、システムがアイドル状態ではない時に、またしばしば最小のメモリ使用率と処理能力で、決定することができる。ＳＨＩ手法は、既知の潜在的な障害モード周辺でのデータのより効率的なキャプチャ、およびメンテナンスのスケジューリングを可能にする。集約ステータスおよび特定のモジュールのハードウェアのステータスの両方が、モニタリングされ、予防的なメンテナンスをスケジューリングするために、ならびにプロセス結果または機器健全性に悪影響を及ぼし得る問題を迅速に識別するために使用される。一部の事例では、集約は、迅速かつ容易な人間による検出および理解のために、実施および提示される。一部の事例では、集約された情報は、仕事の再分配またはモジュールの再構成／再配置を促進して、全体的なシステムの有用寿命を延ばすために使用されてもよい。特定のどのツールおよびモジュールが劣化を示し始めたかを知ることによって、システムオペレータは、メンテナンスをスケジュールして製作環境内で基板をルーティングし、全体のアップタイムを長くしてプロセス結果を改善することができる。
いくつかの実施形態では、上述の方法は、エアロックがポンプダウンを完了してあり、ＶＴＭドアが開けられるまで少なくとも５秒の停止時間がある時に実施されてもよい。圧力データは、ロギングされて二次多項式が適用され、多項式の係数は、係数の分布と比較される。システムは、プロセス制御リミットに基づいて応答する。可能な応答としては、警告を送信すること、健全性インデックススコアを変更すること、またはシステムオペレータに指標を与えることなく単にデータを保存することが挙げられる。これらのタイプのチェックは、正常サイクル中に実施されてもよい。一実施形態では、ｂｅｓｔフィットの二次多項式を与えるために実施される計算で収集および／または使用される圧力値すべてではなく、ｂｅｓｔフィットの二次多項式の係数のみが、保存される。係数のみを保存することは、特に数百のアルゴリズムの実行時、必要とされるメモリの大きな低減となる。説明される技法は、あらゆる連続的なデータトレースに適用することができる。いくつかの実施形態では、説明される技法は、単一の外れ値に対して時間のかかる低速シフトを可能にし、偽陽性レポーティング（例えば、ツールが異常な健全性にあるとレポーティングされるが、ツールは長期間障害となっていない）と偽陰性レポーティング（例えば、ツールは正常に運転しているとレポーティングされるが、ツールは実際には障害となっている）の可能性を最小にする。
いくつかの実施形態では、説明されるセンサマッピングおよびセンサ情報の表示は、判断対象のシステムについて幅広い結論を可能にする。いくつかの実施形態では、２０個よりも多い温度センサが含まれる場合があり、基板処理システム上の個々の点から、温度データが収集される。基板処理システムの後ろ半分で環境的な条件が生じる場合、条件が生じた近くまたはどこか別の場所にある温度センサは、異常な読取り値を有する場合がある。いくつかの実施形態では、ＶＴＭは、基板処理システムのすべての処理モジュールが実行されている時、平均で正常よりも５℃高い温度を示す場合がある。基板処理システムの後ろ半分の処理モジュールは、正常と同じかそれより悪いパフォーマンスを与えているかどうか、および／または前方の処理モジュールよりも悪いパフォーマンスを与えているかどうか、判断されてもよい。もしそうであれば、システムの後ろ半分に問題が存在するとの判断を行うことができる。
いくつかの実施形態では、データロギングは、数晩に一度、基板（ウエハとも称される）の４００＋ＦＯＵＰをサイクルさせて実施されてもよく、各ＦＯＵＰは２５基板を保有することができる。エラーは、ロードロックでバルブのタイミングがずれ、ポンプダウンの後に圧力スパイクが作り出された場合に検出される場合がある。バルブのシーケンスをキャプチャし、エラーを理解するための例示の分解能は、２０Ｈｚ以上のサンプリング頻度でセットされてもよい。いくつかの実施形態では、データロギングは、ロードロックがポンプダウンされる都度、１秒間の高速データをキャプチャするように実施されてもよい。これは、システムオペレータが開始および／または停止ボタンを押すことを必要とせずに、行われてもよい。高速データがキャプチャされる期間は、その用途にカスタマイズされてもよい。高速データのデータロギングは、各ポンプダウンの間、設定された期間に行われてもよく、自動化されてもよく、ロードロック圧力に基づいてトリガされてもよい。このことは、（ｉ）適当なバルブシーケンスが生じているかどうか、および（ｉｉ）問題があるかどうか、問題の原因があるかどうかを判断するために、バルブシーケンスをモニタリングできるようにする。イベントでトリガされたロギングの間に保存されるデータの量は、長期間の連続的なデータロギングの十分の一から百分の一のデータであり得る。長期間に亘る２０Ｈｚでの連続的なデータロギングは、本明細書で開示される技法を使用して、イベントをキャプチャできるようにするが、全間隔に相当するデータを収集するのとは対照的に、選択した間隔で選択したデータ量（例えば、毎分１秒のデータ）を収集することによってイベントをキャプチャすることができる。
システムの健全性インデックス計算では、ロギングされるデータの量を低減することは、ＨＩ値を生成するために必要なメモリ使用率および処理能力を低減する。ＨＩ値は、劣化（例えば、バルブ劣化）または他の運転異常性の検出を可能にするために生成することができる。バルブ開閉のための高速データは、より詳細な問題および原因検出のために、ロギングされてもよい。多くのコンポーネントについてデータが追跡されている場合、本開示のデータロギングの実施形態は、かなり低減された量のデータが記憶されることを可能にする。代替的にすべてのデータを長期間に渡って継続的にロギングしてもよいが、この大量の収集されたデータを記憶および分析するために、大量のメモリと高速処理が必要とされる。必要とされるメモリの量と処理機器は、高額である。本開示のデータロギングシステムは、必要とされるメモリの量と処理能力をかなり低減する。
本開示の開始および停止トリガの利点は、高速データが、ツール上でデータ記憶をいっぱいにすることなく、正常なツール運転中に使用できることである。正常運転中にエラーが散発的に起こる事例は、再現およびトラブルシューティングが最も困難であることが多い。高速データロギングおよびバッファリングは、エラーの根本原因をより迅速に見つけるために、正常なツール運転中に使用することができる。問題の原因を判断するために、ルーチンでは収集されない追加的なデータが、収集されてもよい。図２のＨＩモジュール２３０は、以前に収集された、および／または追加的に収集されたデータに基づいて、問題の原因を判断することができる。ＨＩモジュール２３０はまた、例えばメンテナンス運転、デバイスまたはコンポーネント交換、ソフトウェア更新、システム修正、ルーチンのステップバイステップ進行などを含む、問題を是正するために実施され得る１つまたは複数のサービス運転に関する推奨を提供することもできる。高速データロギングおよびバッファリングは、ウエハごとの遷移をキャプチャするために実施されてもよい。デジタル入力および出力ならびに／またはアナログ入力しきい値に基づいたトリガを使用することによって、何をロギングするか、より選択的な決定を可能にする。
ＨＩ計算およびノイズ補償
図１６～図２１に関して説明する以下の動作は、例えば図２の健全性インデックスモジュール２３０によって実施することができる。健全性インデックス値は、リードタイムが短過ぎないように、かつ長過ぎないように、定義および決定される。リードタイムとは、（ｉ）センサ信号が劣化を示していると判断された時と、（ｉｉ）そのセンサについてアラームリミットに達した時との間の時間の長さを称する。センサ信号は、劣化によって近い将来アラームリミットに達することになる。
図１６は、あるセンサからのセンサ信号ＳＩＧが線形減少する劣化を描く例示のＨＩシミュレーショングラフ１６００を示す。センサ信号ＳＩＧとは、本明細書で言及されるあらゆるセンサ信号を指すことができる。同一の運転条件では、センサは、劣化によって時間を経ると異なる出力値を与え得る。これは、センサの劣化；センサの較正の劣化；センサによってモニタリングされているデバイス、コンポーネントおよび／もしくはシステムの動作の劣化；ならびに／または、センサによってモニタリングされているデバイス、コンポーネントおよび／もしくはシステムの較正の劣化に起因するものであり得る。
ＨＩシミュレーショングラフ１６００は、境界しきい値Ｓｂ、アラームリミットＳａ、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣ、および健全性インデックス曲線ＨＩをさらに含む。境界しきい値Ｓｂは、しきい値を与え、信号ＳＩＧがこの値を交差すると、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣを０と１の間で遷移させる。ＳＩＧは、境界しきい値Ｓｂに等しい場合、それを下回って下がった場合、またはそれを上回って上昇する場合に、境界しきい値Ｓｂを交差する。健全性インデックス成分ＨＩＣは、バイナリ値であるため、０または１のいずれかであることができる。これは、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣが１から０に遷移することによって図１６に図示されており、この場合イベントカウントおよそ２５において、信号線ＳＩＧは境界しきい値Ｓｂを交差している。１と０の間を遷移する際に短い時間遅延があり、これは２イベントカウントと同じ程度であり得る。イベントカウントとは、秒、分、時間、日、週などを称することができる。この遷移は、セグメント１６０２によって示される。示されるような線形の劣化では、信号ＳＩＧが境界しきい値Ｓｂを交差すると、健全性インデックス曲線ＨＩは、値１から値０に減少する。健全性インデックス曲線ＨＩにおける、この減少率は、所定のウィンドウサイズに依存的であり、示される例では２０イベントカウントである。信号ＳＩＧがアラームリミットＳａを交差すると、アラームが生成されてもよく、この時点で、センサに関連付けられる（例えば、センサによってモニタリングされる）デバイスおよび／またはシステムは、例えばさらなる劣化ならびに／または他の物品および／もしくは処理中の基板に対する劣化を防ぐために、シャットダウンされる（ＯＦＦにされる）場合がある。
少なくとも２つのパラメータが、入力として与えられ、健全性インデックスを計算する際にセットおよび／または予め定められてもよい。これらのパラメータは、移動平均ウィンドウＭＡおよび境界しきい値Ｓｂを含んでもよい。移動平均ウィンドウとは、バイナリの健全性インデックス成分値を決定することができるイベントの数を称する。健全性インデックス成分曲線ＨＩＣは、時間に対してプロットされる健全性インデックス成分値のプロットである。イベントカウントの最後の所定の数に対して決定された健全性インデックス成分値は、更新された健全性インデックス値を与えるために平均してもよい。健全性インデックス曲線ＨＩの各点は、このやり方で決定することができる。
ＭＡとＳｂの選択は、以下を決定する：（ｉ）障害に先立って与えられる警告時間の長さおよび／または信号ＳＩＧがアラームリミットＳａに達する時刻、ならびに（ｉｉ）障害時および／またはアラームリミットＳａに達した時刻における、健全性インデックス値。一実施形態では、障害の時刻は、信号ＳＩＧがアラームリミットＳａに達した時である。ある実施形態では、健全性インデックス値は、信号ＳＩＧがアラームリミットＳａに達した時、またはそれに先立って０まで減少する。値ＭＡおよびＳｂは、信号ＳＩＧがアラームリミットＳａに達するどれくらい前に、健全性インデックス値ＨＩが０に達するかを変更するように、調節することができる。
図１６では、信号ＳＩＧによって表現される劣化が線形である、単純なモデルが示される。この事例では、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣは、信号ＳＩＧが境界レベル（例えば、Ｓｂ＝７．５）を下回るように交差すると、１から０にトグルする（すなわち遷移する）。示される例では、これはイベントカウント２５で生じる。健全性インデックス曲線ＨＩは、移動平均ウィンドウＭＡに関連付けられる時間をかけて線形に減少する。示される例では、境界しきい値Ｓｂは、障害イブンカウント時間５０より６イベント前である、イベントカウント４５において健全性インデックス曲線（または健全性インデックス値）ＨＩがゼロに減少するように、セットされる。
境界しきい値Ｓｂは、信号ＳＩＧがＳａに等しくなる時間付近でＨＩが０に減少するように、セットされてもよい。これは、障害時刻ｔfと称される。障害時刻ｔfは、方程式（５）によって表現することができる。ただし、この例ではＳa＝５であり、Ｓ0は初期または「正常」信号レベルであり（この例ではＳ0は１０である）、Ｒsは信号単位／イベントカウントでの信号劣化速度である（この例では、Ｒsは－１／１０である）。
Figure 2023549166000007
ＨＩが１００％（すなわち１）から減少し始めた時から、信号ＳＩＧが境界しきい値Ｓｂに減少する時までには、ラグタイムが存在し、これは方程式（６）によって表現することができる。
Figure 2023549166000008
置換および並べ替えの後、方程式７と８が成り立つ。
Figure 2023549166000009
Figure 2023549166000010
アラームリミットＳａは、設計要件に基づいてセットすることができ、劣化速度Ｒsは、モニタリングされるセンサ、コンポーネント、デバイス、および／またはシステム、ならびに対応する動作環境に特性的である。ＭＡの値は、ＨＩが１００％から０％に減少するイベントカウントの数の点から、「警告ウィンドウ」をセットする。一実施形態では、平均ウィンドウＭＡは、イベント数ではなく、時間単位である。別の実施形態では、平均ウィンドウＭＡの持続時間は、シャットダウンのための妥当な計画時間を与えるように２週間である。この時間の間、システムは、以下を行うように診断することができる：どの部品が較正、修理、および／または交換を必要としているかを判断すること、；部品を発注して配送すること；シャットダウンイベントをスケジュールしてメンテナンスを実施すること；およびシャットダウンイベントのための、あらゆる他の準備を実施すること。
図１７は、センサ信号ＳＩＧが線形増大する劣化を描く例示のＨＩシミュレーショングラフ１７００を示す。信号ＳＩＧは、連続的な曲線とは対照的に、サンプリングされる値のプロットとして示される。劣化は、センサ信号を、減少ではなく、増大させる可能性がある。図１７は、増大する例を示している。ＨＩシミュレーショングラフ１７００は、境界しきい値Ｓｂ、アラームリミットＳａ、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣ、および健全性インデックス曲線ＨＩをさらに含む。この例では、健全性インデックス曲線ＨＩは、信号ＳＩＧが境界しきい値Ｓｂを交差すると減少し始め、信号ＳＩＧがアラームリミットＳａを交差する時に０％に減少する。
図１８は、ノイズの導入を伴うセンサ信号ＳＩＧが線形増大する劣化を描く例示のＨＩシミュレーショングラフ１８００である。ノイズによって、信号ＳＩＧはもはや線形ではなくなるが、示される例では、信号ＳＩＧは上向きに線形な傾向を有する。これは、現実世界の信号の、より現実的な表現である。
ＨＩシミュレーショングラフ１８００は、境界しきい値Ｓｂ、アラームリミットＳａ、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣ、および健全性インデックス曲線ＨＩをさらに含む。信号ＳＩＧの上向きの傾向は、およそ０．５で開始して＋１／１０で線形に上昇する。示される例では、Ｓb＝０．８およびＳa＝１であり、標準偏差σ＝０．０５のガウシアンノイズが加えられる。ＨＩＣ曲線は、信号ＳＩＧが境界しきい値Ｓｂを複数回交差するため、何度か０と１の間をトグルする。これは、例えばＨＩ曲線がイベントカウント当たりおよそ－０．０２３の速度で減少し、イベントカウントおよそ５０で０に達する代わりに、ＨＩ曲線が０に達するのを遅延させる効果があり、示されるように、ＨＩ曲線はイベントカウント５６で０に達する。また、アラームレベルＳａが、ＨＩ値およそ２０％および１０％に関して、ｔ＝４３で、さらにｔ＝４７で一瞬破られることに留意されたい。ｔ＝４３での交差は、ノイズに起因するもので、偽アラームとなる可能性がある。しかしながら、ＨＩ曲線はモニタリングされ、ＨＩＣ値はＨＩ曲線を与えるように平均されるため、ＨＩ曲線はｔ＝５６まで０に達しない。結果として、実際のアラームリミットは、ｔ＝５６で交差すると考えることができる。このことは、アラームを一時的にクリアし、ＨＩ曲線が０に達するまで、作製を継続できるようにする。作製がｔ＝４３で停止した場合、ダウンタイムが長くなる可能性があり、対応部品の完全な有用寿命を全うすることができず、換言すると、短縮されてしまう。
図１９は、ノイズの導入を伴うセンサ信号ＳＩＧが線形増大する劣化を描く、サンプリングされた点を含む例示のＨＩシミュレーショングラフ１９００である。センサ信号ＳＩＧは、連続的な曲線ではなく、サンプリングされた点のプロットとして示される。ＨＩシミュレーショングラフ１９００は、境界しきい値Ｓｂ、アラームリミットＳａ、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣ、および健全性インデックス曲線ＨＩをさらに含む。見て分かるように、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣは、信号ＳＩＧが境界しきい値Ｓｂを複数回交差したことに起因して、１と０の間でトグルする。ガウシアンノイズは、信号ＳＩＧに加えられた。ＨＩゼロの時間が押し広げられ、ノイズ成分によって信号が早期にアラームを生じる可能性が予防される。健全性インデックス曲線は、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣを平均することによりノイズに対してロバストである。
適応的なＨＩストラテジ
劣化速度Ｒsは、推定することができる。推定は、センサ信号中のノイズ成分に大きく依存することがある。ノイズが多い信号の導関数を取ることは、よりノイズの多い結果を与える。この理由により、平滑法が実施されてもよい。例として、所定期間に亘る信号値が、平均されてもよい。初期時刻ｔ0から、初期時刻ｔ0より後の時刻ｔ1までの期間を検討する。この期間中、センサ信号は値ＳＩＧ0から値ＳＩＧ1まで劣化する場合がある。
Figure 2023549166000011
 の推定は、方程式９によって表現することができる。
Figure 2023549166000012
 劣化速度を意味する
Figure 2023549166000013
 は、常に０未満であることに留意されたい。より短い時間ウィンドウを使用することで、感度を高めることが可能である。より早期にＨＩ値をゼロに減少させ、ＨＩ＞０での障害を（またはセンサ信号がアラームしきい値Ｓａに達するのを）回避するために、
Figure 2023549166000014
 の過大評価が行われてもよい。このことは、障害に対して準備する時間があることを確保する助けとなる。代替的な手法は、履歴的なセンサ信号値のセットを時間で曲線フィットし、曲線に沿って傾きを計算することである（例えば、曲線に沿って、中間点またはそれ以降で）。次いで、推定される劣化速度
Figure 2023549166000015
 は、傾きに基づいて決定することができる。境界しきい値Ｓｂは、劣化速度に基づいて選択することができるが、境界しきい値Ｓｂの小さな変化は、推定された劣化速度
Figure 2023549166000016
 に基づいて行われる。
ある実施形態では、目的は、信号ＳＩＧの劣化速度Ｒsを推定し、劣化速度Ｒsを使用して境界レベルＳｂを変更し、警告ウィンドウＭＡを維持することである。ＨＩ計算には、３つの可能な事例がある：（ｉ）信号ＳＩＧがアラーム条件に向かって上昇する劣化条件；（ｉｉ）信号がアラーム条件に向かって下がる劣化条件、および（ｉｉｉ）両サイドのアラーム条件が存在する、組合せ事例。
適応的なＨＩ計算は、アラームリミットＳａ、境界しきい値Ｓｂ、および移動平均ウィンドウＭＡを使用する。図１６に示されるような、信号の劣化が線形な単純なモデルを有する、単純なシミュレーションを検討する。この事例では、ＨＩ成分曲線（ＨＩＣ）は、信号ＳＩＧが境界しきい値（Ｓｂ＝７．５）を下回るように交差すると、１から０にトグルし、これはイベント（時間）２５で生じる。ＨＩ曲線は、移動平均ウィンドウＭＡの長さに等しい時間ウィンドウをかけて線形に減少する。これらの条件では、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファリングがイベント２６で開始してゼロで埋め、バッファから１つを押し出す。このシミュレーションでは、境界しきい値Ｓｂは、イベント５０の障害時刻より５イベント先行するイベント４５で、ＨＩが０に減少するようにセットされる。ＨＩＣ値は、測定ごとに評価される。信号ＳＩＧが境界しきい値ＳｂとアラームリミットＳａとの間にある場合、ＨＩＣは０であり、そうでない場合、１である。
ある実施形態では、予測される障害時刻は、ＨＩが０に近いか、０に等しい時に揃えられる。このようにして、方程式１０が与えられる。
Figure 2023549166000017
 ここでは、Ｓｂ≧Ｓａとなるように、Ｒｓの値が負であることに留意されたい。アラームリミットＳａが正常信号レベルを上回っている時、ＳｂがＳａ未満となるように、Ｒｓは＞０である。この例では、ＭＡおよびＳｂという、２つのセットされるパラメータがある。
この単純なシミュレーションでは、ＭＡは、ＨＩが１００％から０％に遷移する「警告ウィンドウ」に等しい。上のシミュレーションでは、劣化速度は一定で単調であったが、信号ＳＩＧは、完全に交差してアラームリミットＳａに向かって動くよりも前に、ある期間に境界しきい値Ｓｂを複数回交差させる、かなりのノイズ成分を有する場合がある。そのため、ＨＩＣ値は、単純に１から０にステップダウンするのではなく、一定期間トグルする。ＨＩ曲線に対する効果は、時間に対して引き延ばされることである。ＭＡが長過ぎるようにセットされる場合、１００％からのＨＩブレイクダウンは、無視される場合があり、サービス運転が実施されるのが早くなり過ぎ、部品のサービス寿命を犠牲にする可能性がある。ある実施形態では、ＭＡの選択は、ＨＩ値が以下のことに先立って、またはその時に、０に減少するよう、保守的である：（ｉ）信号ＳＩＧが完全にアラームリミットＳａを交差する、および／または（ｉｉ）信号ＳＩＧの傾向が、アラームリミットＳａに達する。
ＭＡ値は、即時的な計画をコマンドする障害の妥当な警告を与えるために、およそ２週間の運転にセットされてもよい。ＨＩ計算は、イベントに基づいて実施されてもよい。これが生じる時、イベントをカレンダ時間に変換するために、期待されるイベントレートの推定が行われる。代替的に、イベントで表現されるＭＡは、一定の時間ウィンドウを維持しつつ、変化することを許可されてもよい。ある実施形態では、最小２０のイベントが含まれるが、こうすると、ＨＩ値が、時間において５％のステップで（エイジポイントと称される）デクリメントするからである。別の実施形態では、５０イベントのＭＡが使用される。
劣化速度Ｒsを推定するための２つの例示の方法を、以下で説明する。第１の方法は、単純な移動平均ウィンドウ（または、警告ウィンドウ）を含む。第２の方法は、移動ウィンドウ中で三角形の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ重み付けを使用するカーネル技法である。第２の方法は、信号ノイズに対して、第１の方法よりロバストである。
単純な移動平均ウィンドウの方法は、中間ステップ変化としての劣化速度Ｒs、警告ウィンドウＭＡに含まれる測定に亘るΔＳＩＧを推定することを含む。２０要素スパンでは（すなわち、ＭＡ＝２０ΔＳＩＧ要素）、劣化速度Ｒsは、方程式１１を使用して推定することができる。
Figure 2023549166000018
 ノイズの多い信号には、ＭＡ＝２０よりも長いスパンが使用されてもよい。ＭＡ値は、変数であってもよく、上限と下限を有することができる。
三角形のＦＩＲフィルタによる重み付け方法は、ウィンドウ内のすべての値を等しく重み付けすることを含む単純な移動平均ウィンドウ方法とは違って、警告ウィンドウＭＡ内で値を様々に重み付けすることを含む。三角形の重み付け方法では、重みは足し合わせて１になるように正規化される。８要素ウィンドウでは、重みは［１，２，３，４，４，３，２，１］で、合計＝２０であり、そのため第１の重みは１／２０、第２のものは２／２０などとなる。１０要素ウィンドウでは、重みは［１，２，３，４，５，５，４，３，２，１］で、合計＝３０である。そのため、一般的には、Ｒsについての推定は、方程式１２によって表現することができる。ただし、
Figure 2023549166000019
 である。故に、ｎ個の最も最近のΔＳＩＧ値は、バッファリングされ、次いで重み付けされた総和が計算される。ウィンドウ長が変わる場合、重みの複数のセットが記憶される。一実施形態では、また劣化速度が「後戻り（ｂａｃｋｔｒａｃｋｉｎｇ）」するのを防ぐために、劣化速度は、｜Ｒs［ｉ］｜≧｜Ｒs［ｉ－１］｜の場合、Ｒs［ｉ］である。
両サイドのアラームリミットは、信号ＳＩＧが、劣化速度が反転するなど、いずれの方向（増大方向または減少方向）にも劣化する可能性がある場合に使用することができる。４つの可能な事例が存在するが、｜Ｒs［ｉ］｜≦｜（Ｒs［ｉ－１］）｜の場合、劣化は「後退（ｂａｃｋｅｄ ｏｆｆ）」しており、Ｒs［ｉ－１］が保持される。他の２つの事例は、方向に関係なく尊重される（記憶されて使用される）「強い」変化と考える。
図２０は、ノイズの導入と適応的な境界しきい値Ｓｂを伴う、センサ信号ＳＩＧが線形減少する劣化を描く例示のＨＩシミュレーショングラフ２０００を示す。見て分かるように、適応的な境界しきい値Ｓｂは、固定パラメータではなく変化して、アラームリミットＳａ、劣化速度Ｒs、および移動平均ウィンドウＭＡに基づいている。しきい値Ｓｂは、上の方程式１０を使用して決定することができる。グラフ２０００は、アラームリミットＳａ、健全性インデックス成分曲線ＨＩＣ、および健全性インデックス曲線ＨＩを含む。
境界しきい値Ｓｂは、信号ＳＩＧがアラームリミットＳａに達するよりも前に、または達した時に健全性インデックス曲線ＨＩが０に減少するように、時間に対して調節される。ある実施形態では、適応的なアルゴリズムは、信号ＳＩＧの傾きを繰返し決定し、それを信号ＳＩＧがアラームリミットＳａと交差しようとする場所に投影することによって、時間に対して境界しきい値Ｓｂを変化させる。次いで、境界しきい値Ｓｂは、この投影に基づいて調節することができる。
図２１は、三角形のＦＩＲフィルタ重み付け方法を含む、ＨＩ値を取得するための例示のプロセスを示す。プロセス、および／またはその一部は、繰返し実施することができる。プロセスは、２１００で開始することができる。２１０２では、図２の健全性インデックスモジュール２３０は、移動平均（または警告）ウィンドウサイズＭＡおよび初期境界しきい値Ｓｂを、決定し、セットし、選択し、および／または取得する。健全性インデックスモジュール２３０は、例えば、ウィンドウＭＡがおよそ２週間±１～２日に等しくなる時間をセットすることができる。このことは、ウィンドウＭＡ、またはイベントカウント頻度に基づいてイベントカウントの数をセットすることを含んでもよい。ＭＡは、ユーザセット可能パラメータであってもよい。健全性インデックスモジュール２３０はまた、ウィンドウＭＡのための初期開始点をセットする。
２１０４では、健全性インデックスモジュール２３０は、センサ信号ＳＩＧのサンプル（ｎ）を追跡する。健全性インデックスモジュール２３０は、ＭＡのタイムスパンに沿って拡がるΔＳＩＧの以前のｎ個の測定値を保持することができる。ただし、ｎは、１よりも大きい整数である。
以下の動作２１０６、２１０８は、動作２１１０、２１１２と並行して、また動作２１１４、２１１６と並行して実施されてもよい。
２１０６では、健全性インデックスモジュール２３０は、センサ信号ＳＩＧが境界しきい値Ｓｂを交差したかどうかを判断する。もしそうであれば、動作２１０８を実施することができ、そうでない場合、動作２１０４を実施することができる。２１０８では、健全性インデックスモジュール２３０は、ＨＩＣ値を０と１の間で遷移させる。
２１１０では、健全性インデックスモジュール２３０は、健全性インデックス成分（ＨＩＣ）値の移動平均ＨＩ値を、ウィンドウの時間フレームに渡って生成する。健全性インデックスモジュール２３０は、移動平均ＨＩ値を、最後に決定されたしきい値境界Ｓｂに対してＦＩＦＯバッファに記憶されるイベント分類値（ＨＩＣ値と称される）の移動平均として計算することができる。
２１１２では、健全性インデックスモジュール２３０は、移動平均ＨＩ値を以前に計算された移動平均ＨＩ値とともに記憶する。例として、３０日間の移動平均ＨＩ値が、将来の評価のために記憶されてもよい。
２１１４では、健全性インデックスモジュール２３０は、信号劣化速度Ｒｓを推定する。これは、上の方程式１０を使用して達成することができ、信号ＳＩＧの傾きに基づいて、アラームリミットが信号ＳＩＧによっていつ満足されるかを推定することを含むことができる。健全性インデックスモジュール２３０は、Ｒｓを、ΔＳＩＧの最も最近のｎ個の値の重み付けされた総和として推定する。２１１６では、健全性インデックスモジュール２３０は、上述のように、推定された信号劣化速度Ｒｓに基づいて、境界しきい値Ｓｂを修正する。
２１２０では、健全性インデックスモジュール２３０は、対策として、信号ＳＩＧが劣化を示していること、およびいつアラームリミットＳａが信号ＳＩＧによって満足されるかの推定を示す情報メッセージを生成する。これは、ユーザにアラームリミットが近い将来満足され、メンテナンスのためにシャットダウンイベントがスケジュールされることを警告するソフトアラームを、ユーザに対して生成することを含んでもよい。このことによって、将来のシャットダウンイベントの持続時間を最小にするアクションをとることができる。
２１２２では、健全性インデックスモジュール２３０は、別のイベントカウントがあるかどうかを判断する。もしそうであれば、動作２１２４が実施され、そうでない場合、２１２６において方法を終了することができる。２１２４では、健全性インデックスモジュール２３０は、ウィンドウ開始点をインクリメントする。
本明細書で開示される上述の方法およびプロセスの動作は、例示的な例であることを意図されている。動作は、順次に、同期的に、同時に、継続的に、重複する期間中、または用途に応じて異なる順序で、実施することができる。また、動作のいずれも、実装形態および／またはイベントのシーケンスによっては、実施されなくてもよいし、スキップされてもよい。
別の例として、健全性インデックスのモニタリングは、上述のように実施され、エンドエフェクタ上で基板滑りを検出するために使用されるセンサに適用される。これらのセンサからのデジタル／アナログセンサデータは、本明細書で開示される健全性インデックスアルゴリズム、方法、および／またはプロセスを使用して滑りを検出するために使用されてもよい。これは、基板への損傷を防ぐために行われ得る。センサは、基板が移動する経路に沿って異なる場所にあるエンドエフェクタ上で基板の配置を検出するために使用されてもよい。基板は、異なるチャンバおよび／またはエアロックの間で、エンドエフェクタによって動かすことができる。エンドエフェクタに対する基板の中心について意図される位置に対し、基板の中心の相対的な配置（または位置）は、決定することができる。この決定は、例えば基板がエアロックおよび／またはチャンバ（例えば、処理チャンバ）に入る都度、および／またはそれから離れる都度、行われてもよい。述べられた位置における差、およびこの差の変化は、ある場所からある場所に動かされると、滑り、および滑りの量が変わっているかどうかを示す。ゼロよりも大きい差は、基板が滑ったこと、および／またはエンドエフェクタに対して正しい位置にないことを示す。健全性インデックスのモニタリングは、センサ、エンドエフェクタ、ならびに／または別のコンポーネントおよび／もしくはデバイスのメンテナンスが、維持される必要があるかどうかを判断するために使用されてもよい。
前述の説明は、性質として単に例示的であり、決して本開示、その用途、または使用を限定するように意図されていない。本開示の広範な教示は、多様な形態で実装することができる。したがって、本開示は、特定の実施形態を含むが、図面、明細書、および添付の特許請求の範囲の検討から他の変更形態が明らかであるから、本開示の真の範囲は、そのように限定されてはならない。方法における１つまたは複数のステップは、本開示の原理を変えることなく、異なる順序で（または同時的に）実行されてもよいことを、理解されたい。さらには、実施形態のそれぞれは、特定の特徴を有するものとして上述したが、本開示のあらゆる実施形態に関して説明されるこれらの特徴のうちの任意の１つまたは複数は、ある組合せが明示的に説明されていなくても、他の実施形態のいずれかの特徴として実装すること、および／または組み合わせることができる。換言すると、説明される実施形態は、相互に排他的ではなく、１つまたは複数の実施形態を互いに並べ替えても、本開示の範囲内に留まる。
要素同士（例えば、モジュール同士、回路素子同士、半導体レイヤ同士など）の空間的および機能的な関連性は、「接続される（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」、「係合される（ｅｎｇａｇｅｄ）」、「結合される（ｃｏｕｐｌｅｄ）、「隣接する（ａｄｊａｃｅｎｔ）」、「の隣の（ｎｅｘｔ ｔｏ）」、「の上部の（ｏｎ ｔｏｐ ｏｆ）」、「を上回る（ａｂｏｖｅ）」、「を下回る（ｂｅｌｏｗ）」、および「設置される（ｄｉｓｐｏｓｅｄ）」を含む、様々な用語を用いて説明される。「直接的」であるとして明示的に説明されない限り、第１の要素と第２の要素との間の関連性が上の開示で説明される場合、関連性は、第１の要素と第２の要素との間に他の介在する要素が存在しない直接的な関連性であることができるが、第１の要素と第２の要素との間に１つまたは複数の介在する要素が（空間的および機能的に）存在する間接的な関係性であることもできる。本明細書で使用される場合、Ａ、Ｂ、およびＣのうちの少なくとも１つという言い回しは、非排他的な論理ＯＲを使用して論理的な（Ａ ＯＲ Ｂ ＯＲ Ｃ）を意味するものと解釈されるべきであり、「Ａのうちの少なくとも１つ、Ｂのうちの少なくとも１つ、かつＣのうちの少なくとも１つ」を意味するものとして解釈されるべきではない。
いくつかの実装形態では、コントローラは、上述の実施形態の一部であり得るシステムの一部である。そのようなシステムとしては、１つもしくは複数の処理ツール、１つもしくは複数のチャンバ、処理のための１つもしくは複数のプラットフォーム、および／または特殊な処理コンポーネント（ウエハペデスタル、気体フローシステムなど）を含む半導体処理機器を挙げることができる。これらのシステムは、半導体ウエハまたは基板の処理の前、途中、および後に、その動作を制御するための電子機器に一体化されてもよい。電子機器は、１つまたは複数のシステムの、様々なコンポーネントまたはサブ部品を制御することができる、「コントローラ」と称され得る。コントローラは、処理要件および／またはシステムのタイプに応じて、本明細書で開示されるプロセスのいずれかを制御するようにプログラムされてもよく、プロセスとしては、処理気体のデリバリ、温度設定（例えば、加熱および／または冷却）、圧力設定、真空設定、電力設定、高周波（ＲＦ）生成器設定、ＲＦマッチング回路設定、周波数設定、流速設定、流体デリバリ設定、位置および動作設定、ツールおよび他の移送ツールならびに／または具体的なシステムに接続されるか、そのようなシステムとインターフェースするロードロックの内外へのウエハ移送が挙げられる。
大まかに言って、コントローラは、例えば命令を受け取り、命令を発行し、動作を制御し、洗浄動作を可能にし、エンドポイント測定を可能にするなどの、様々な集積回路、ロジック、メモリ、および／またはソフトウェアを有する電子機器として定義することができる。集積回路は、プログラム命令を記憶するファームウェアの形態のチップ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として定義されるチップ、および／またはプログラム命令（例えば、ソフトウェア）を実行する１つもしくは複数のマイクロプロセッサもしくはマイクロコントローラを含んでもよい。プログラム命令は、様々な個々のセッティング（またはプログラムファイル）の形態でコントローラに通信される、半導体ウエハ上で、もしくは半導体ウエハのために、またはシステムに対して特定プロセスを遂行するための動作パラメータを定義する命令であることができる。動作パラメータは、いくつかの実施形態では、１つまたは複数のレイヤ、材料、金属、酸化物、シリコン、二酸化ケイ素、表面、回路、および／またはウエハのダイの製作中、１つまたは複数の処理ステップを遂行するためにプロセスエンジニアによって定義されるレシピの一部であってもよい。
コントローラは、いくつかの実装形態では、システムに一体化された、システムに結合された、そうでなければシステムにネットワーク化された、またはそれらの組合せのコンピュータの一部であってもよいし、そのようなコンピュータに結合されてもよい。いくつかの実施形態では、コントローラは、「クラウド」またはｆａｂホストコンピュータシステムのすべてもしくは一部の中にあることができ、これによってウエハ処理のリモートアクセスを可能にすることができる。コンピュータは、システムへのリモートアクセスを可能にして、製作動作の現在の進行をモニタリングし、過去の製作動作の履歴を調べ、複数の製作動作から傾向またはパフォーマンスメトリクスを調べ、現在の処理のパラメータを変更し、現在の処理に続ける処理ステップをセットし、または新しいプロセスを開始する。いくつかの実施形態では、リモートコンピュータ（例えば、サーバ）は、ローカルネットワークまたはインターネットを含み得るネットワーク上で、プロセスレシピをシステムに提供することができる。リモートコンピュータは、パラメータおよび／またはセッティングの入力またはプログラミングを可能にするユーザインターフェースを含み、次いでこれらの入力またはプログラミングは、リモートコンピュータからシステムに通信される。いくつかの実施形態では、コントローラは、１つまたは複数の動作中に実行される処理ステップのそれぞれについてパラメータを指定するデータの形態で、命令を受信する。パラメータは、実施されるプロセスのタイプ、およびコントローラがインターフェースまたは制御するように構成されるツールのタイプに特有であってもよいことを理解されたい。そのため、上述のように、コントローラは、ともにネットワーク化され、本明細書で説明されるプロセスおよび制御など共通の目的に向かって動作する、１つまたは複数のディスクリートコントローラを含めることなどによって、分散することができる。そのような目的の分散コントローラの例としては、リモートに（プラットフォームレベルで、またはリモートコンピュータの一部として、など）配置された１つまたは複数の集積回路と通信するチャンバ上にある、１つまたは複数の集積回路が挙げられ、これらは組み合わさってチャンバ上でプロセスを制御する。
限定はしないが、例のシステムとしては、プラズマエッチングチャンバまたはモジュール、堆積チャンバまたはモジュール、スピンリンスチャンバまたはモジュール、金属めっきチャンバまたはモジュール、洗浄チャンバまたはモジュール、はす縁エッチングチャンバまたはモジュール、物理的気相堆積（ＰＶＤ）チャンバまたはモジュール、化学的気相堆積（ＣＶＤ）チャンバまたはモジュール、原子層堆積（ＡＬＤ）チャンバまたはモジュール、原子層エッチング（ＡＬＥ）チャンバまたはモジュール、イオン注入チャンバまたはモジュール、飛跡チャンバまたはモジュール、ならびに半導体ウエハの製作および／または製造に関連し得る、またはそれに使用され得る、あらゆる他の半導体処理システムを挙げることができる。
上述のように、ツールによって実施される１つまたは複数のプロセスステップに応じて、コントローラは、他のツール回路もしくはモジュール、他のツールコンポーネント、クラスタツール、他のツールインターフェース、隣接ツール、近隣ツール、工場全体に配置されるツール、メインコンピュータ、別のコントローラ、または半導体製造工場において、ウエハのコンテナをツール場所および／もしくはロードポートへ／から搬送する材料移送で使用されるツールのうちの、１つまたは複数と通信する場合がある。

Claims (62)

  1. 健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、
    第１の信号を、基板処理システムに設置された第１のセンサから受信するように構成されたインターフェースと、
    健全性インデックスモジュールを含むコントローラであって、
    前記健全性インデックスモジュールが、
    ウィンドウおよび境界しきい値を取得することと、
    前記第１のセンサから出力される前記第１の信号をモニタリングすることと、
    前記第１の信号が前記境界しきい値を交差したかどうかを判定することと、
    健全性インデックス成分を更新することであって、前記健全性インデックス成分が、バイナリ値であり、前記第１の信号が前記境界しきい値を交差することに応じてＨＩＧＨとＬＯＷの値の間で遷移する、健全性インデックス成分の更新と、
    前記健全性インデックス成分に基づいて第１の健全性インデックス値を生成し、少なくとも前記ウィンドウの持続時間に渡って前記第１の健全性インデックス値を１００％から０％まで減少させることと
    を含むアルゴリズムを実行するように構成され、
    前記コントローラが、前記第１の健全性インデックス値に基づいて対策を実施するように構成される、コントローラと
    を備える、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  2. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、
    前記健全性インデックスモジュールが、前記ウィンドウの持続時間に亘る前記健全性インデックス成分の更新された値の平均として、前記第１の健全性インデックス値を生成するように構成され、
    前記健全性インデックス成分の前記更新された値が、前記アルゴリズムのそれぞれの反復の間に決定される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  3. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、
    前記健全性インデックスモジュールが、前記アルゴリズムの各反復の間に更新された健全性インデックス値を生成するように構成され、
    前記コントローラが、前記更新された健全性インデックス値に基づいて前記対策を実施するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  4. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記第１の信号がアラームリミットに達するよりも前に、または達した時に前記健全性インデックス値が０％に減少するように、前記ウィンドウおよび前記境界しきい値を選択するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  5. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記健全性インデックス値が１００％から０％に減少する時間の長さを延ばすように、前記アルゴリズムの反復の間に前記境界しきい値を適応的に調節するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  6. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記第１の信号がアラームリミットと等しくなるよりも前に、または等しくなった時に前記健全性インデックス値が０％に減少するように、前記アルゴリズムの反復の間に前記境界しきい値を適応的に調節するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  7. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、
    前記第１の信号の劣化速度を決定するために有限インパルス応答フィルタを実施することと、
    前記劣化速度に基づいて前記境界しきい値を調節することと
    を行うように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  8. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記第１の信号の劣化速度、前記ウィンドウの持続時間、およびアラームリミットに基づいて、前記境界しきい値を決定するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  9. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、
    前記第１の信号の劣化速度を、前記第１の信号における重み付けされた変化の和として推定することと、
    前記推定された劣化速度に基づいて前記境界しきい値を決定することと
    を行うように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  10. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記コントローラが、前記第１の健全性インデックス値が減少すること、所定レベルに達すること、または所定範囲内にあることのうちの少なくとも１つに応答して、前記対策を実施するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  11. 請求項１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、
    前記インターフェースが、前記基板処理システムに設置されたＮ個のセンサからＮ個の信号を受信するように構成され、Ｎが２以上であり、前記Ｎ個の信号が前記第１の信号を含み、前記Ｎ個のセンサが前記第１のセンサを含み、
    前記健全性インデックスモジュールが、
    前記Ｎ個のセンサからそれぞれ出力された前記Ｎ個の信号をモニタリングすることと、
    前記第１の健全性インデックス値を含む複数の健全性インデックス値を決定するために、前記Ｎ個の信号を評価することと、
    システム健全性インデックス値を決定するために、前記複数の健全性インデックス値を集約することと
    を行うように構成され、
    前記コントローラが、前記システム健全性インデックス値が減少すること、所定レベルに達すること、または所定範囲内にあることのうちの少なくとも１つに応答して、前記対策を実施するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  12. 健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、
    基板処理システムに設置されたＮ個のセンサからデータを受信するように構成されたインターフェースであって、Ｎが２以上である、インターフェースと、
    健全性インデックスモジュールを含むコントローラであって、
    前記健全性インデックスモジュールが、
    前記Ｎ個のセンサからそれぞれ出力されたデータのセットを受信することと、
    複数の健全性インデックス値を決定するために、前記受信したデータのセットを評価することと、
    システム健全性インデックス値を決定するために、前記複数の健全性インデックス値を集約することと
    を行うように構成され、
    前記コントローラが、前記システム健全性インデックス値が減少すること、所定レベルに達すること、または所定範囲内にあることのうちの少なくとも１つに応答して、対策を実施するように構成される、コントローラと
    を備える、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  13. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、
    前記Ｎ個のセンサからの前記受信したデータのセットについて、それぞれ二次多項式を決定することと、
    前記決定された二次多項式の係数に基づいて、前記１つまたは複数の健全性インデックス値を決定することと
    を行うように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  14. 請求項１３に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、
    前記係数を統計分布と比較することと、
    前記係数を前記統計分布と前記比較した結果に基づいて、前記複数の健全性インデックス値を決定することと
    を行うように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  15. 請求項１３に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、
    前記係数の分布を決定することと、
    前記分布を健全性インデックス境界と比較することと、
    前記分布を前記健全性インデックス境界と比較した結果に基づいて、前記１つまたは複数の健全性インデックス値を決定することと
    を行うように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  16. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記基板処理システムの物理的または機能的な分割のうちの少なくとも１つに対応する健全性インデックス計算の階層構造化に基づいて、前記システム健全性インデックス値を決定するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  17. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、集約アルゴリズムを実施し、前記複数の健全性インデックス値および前記システム健全性インデックス値を決定する際の冗長性または冗長性の欠如に相当するブール演算を用いるように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  18. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記システム健全性インデックス値を生成する際、前記基板処理システムの階層レベルまたはサブシステムレベルのうちの少なくとも１つの最小健全性インデックス値を選択するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  19. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記複数の健全性インデックス値および前記システム健全性インデックス値のそれぞれが、０％～１００％の間である、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  20. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記コントローラが、前記システム健全性インデックス値に基づいて異常と示されるが、前記コントローラがアラームを生成しないように、または前記基板処理システムの運転を停止しないように許容範囲内にある、前記基板処理システムのイベントを定義するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  21. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記Ｎ個のセンサによって検出された前記基板処理システムのイベントのＮ個の各セットに基づいて、前記複数の健全性インデックス値を生成するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  22. 請求項２１に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記イベントのＮ個の各セットが定義された正常運転条件に含まれるかどうかに基づいて、前記複数の健全性インデックス値を生成するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  23. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、
    前記基板処理システムの決定された状態によって定義された期間、アナログセンサからの取得データを使用することと、
    前記期間中の基板処理システム運転に特徴的な二次的な値を計算するために数学モデルを使用することと、
    前記二次的な値に基づいて、前記システム健全性インデックス値を生成することと
    を行うように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  24. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、定義された境界レベルを超えた運転条件の重大度を示すために、前記システム健全性インデックス値を前記定義された境界レベルとアラームレベルとの間でスケーリングするように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  25. 請求項２４に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、非線形スケーリングを使用する、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  26. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記コントローラが、前記基板処理システムの少なくとも一部分および前記Ｎ個のセンサに関連付けられる情報を表示するように構成された、センサマッピングモジュールを含む、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  27. 請求項２６に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記センサマッピングモジュールが、センサ識別子、センサ状態、および前記基板処理システムの前記少なくとも一部分に対する前記複数の健全性インデックス値を表示するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  28. 請求項２６に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記センサマッピングモジュールが、前記複数の健全性インデックス値を階層的な形式で表示するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  29. 請求項２６に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記センサマッピングモジュールが、前記基板処理システムにおける前記Ｎ個のセンサの物理的な場所を示すように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  30. 請求項２６に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記センサマッピングモジュールが、少なくとも１つの受信した命令に基づいて、前記基板処理システムの選択された階層レベルについて、前記複数の健全性インデックス値のうちの１つまたは複数を選択的に表示するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  31. 請求項２６に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記センサマッピングモジュールが、前記Ｎ個のセンサについて履歴的な健全性インデックス値を表示するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  32. 請求項２６に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記センサマッピングモジュールが、受信した命令に基づいて、健全性インデックス値の集約レベルを表示するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  33. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、
    選択された期間、正常状態で前記基板処理システムを運転することに基づいて、正常な運転境界を決定することと、
    前記正常な運転境界に基づいて、潜在的な問題または障害を検出することと
    を行うように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  34. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記基板処理システムの定義された運転同士の時間間隔を、前記複数の健全性インデックス値を決定するための基準として使用するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  35. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、条件に基づいた数学モジュールを使用して、前記複数の健全性インデックス値のうちどれが計算されるかに基づいて、前記受信したデータをある値のセットに減少させるように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  36. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記複数の健全性インデックス値を定期的に、前記Ｎ個のセンサによって検出された前記基板処理システムの１つまたは複数の検出されたイベントに基づいて、決定するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  37. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、前記基板処理システムの運転がアラームリミットに近づく程度に基づいて、前記複数の健全性インデックス値を決定するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  38. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、
    前記健全性インデックスモジュールが、個々のパラメータ分布境界に基づいて前記複数の健全性インデックス値を決定するように構成され、
    前記パラメータ分布境界のそれぞれが、対応するパラメータについて、正常運転範囲とアラームリミットとの間に配置される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  39. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記コントローラが、データロギングモジュールを備え、前記データロギングモジュールが、前記Ｎ個のセンサからデータを収集し、記憶するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  40. 請求項３９に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記データロギングモジュールが、前記複数の健全性インデックス値、または前記Ｎ個のセンサの出力値の変化率のうちの少なくとも１つに基づいて、前記Ｎ個のセンサまたは前記Ｎ個のセンサのサブセットからのデータ収集を開始するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  41. 請求項３９に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記データロギングモジュールが、前記複数の健全性インデックス値、または前記Ｎ個のセンサの出力値の変化率のうちの少なくとも１つに基づいて、データサンプリングレートを大きくし、前記Ｎ個のセンサまたは前記Ｎ個のセンサのサブセットから前記大きくしたデータレートでデータを収集するように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  42. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記健全性インデックスモジュールが、
    前記システム健全性インデックス値に基づいて、前記基板処理システムの劣化を検出することと、
    前記検出された劣化の原因を決定するために追加的なデータを収集することと
    を行うように構成される、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  43. 請求項１２に記載の健全性モニタリング、評価、および応答システムであって、前記Ｎ個のセンサをさらに含む、健全性モニタリング、評価、および応答システム。
  44. センサマッピングシステムであって、
    基板処理システムの個々のパラメータを検出するように構成されたＮ個のセンサであって、Ｎが２以上である、Ｎ個のセンサと、
    前記Ｎ個のセンサからデータを受信するように構成されたインターフェースと、
    センサマッピングモジュールを含むコントローラであって、前記センサマッピングモジュールが
    前記Ｎ個のセンサについてセンサ情報を表示する命令を受信することと、
    前記Ｎ個のセンサからそれぞれ出力されたデータを受信することと、
    前記基板処理システムの少なくとも一部分のビューの上に、前記センサ情報とともに前記Ｎ個のセンサの場所を表示することと
    を行うように構成される、コントローラと
    を備える、センサマッピングシステム。
  45. 請求項４４に記載のセンサマッピングシステムであって、前記センサ情報が、現在のセンサ値、履歴的な集約値、健全性インデックス値、部品番号、またはシリアルナンバのうちの少なくとも１つを含む、センサマッピングシステム。
  46. 請求項４４に記載のセンサマッピングシステムであって、前記センサマッピングモジュールが、前記基板処理システムの前記少なくとも一部分の前記ビューの上に、前記Ｎ個のセンサの少なくとも１つの状態を表示するように構成される、センサマッピングシステム。
  47. 請求項４４に記載のセンサマッピングシステムであって、
    前記コントローラが、前記Ｎ個のセンサについてそれぞれ複数の健全性インデックス値を生成するように構成された健全性インデックスモジュールをさらに含み、
    前記センサマッピングモジュールが、前記基板処理システムの前記少なくとも一部分の前記ビューの上に、前記複数の健全性インデックス値を表示するように構成される、センサマッピングシステム。
  48. 請求項４７に記載のセンサマッピングシステムであって、前記センサマッピングモジュールが、前記健全性インデックスモジュールから命令を受信するように構成され、前記命令が、Ｍ個のセンサのセットから前記Ｎ個のセンサの選択を含み、ＭはＮよりも大きい、センサマッピングシステム。
  49. 請求項４４に記載のセンサマッピングシステムであって、前記センサマッピングモジュールが、
    命令信号を受信することと、
    前記命令信号に基づいて、前記Ｎ個のセンサのうちの１つまたは複数から受信したデータをプロットすることと
    を行うように構成される、センサマッピングシステム。
  50. 請求項４４に記載のセンサマッピングシステムであって、前記センサマッピングモジュールが、
    前記Ｎ個のセンサのうちの１つについてデータのプロットを表示するための入力を受信することと、
    前記Ｎ個のセンサのうちの前記１つからのデータのプロットを含むグラフを表示することであって、前記グラフが前記基板処理システムの前記少なくとも一部分の前記ビューと同一画面に示される、グラフの表示と
    を行うように構成される、センサマッピングシステム。
  51. 請求項４４に記載のセンサマッピングシステムであって、前記センサマッピングモジュールが、受信した入力に基づいて、前記基板処理システムの画面レベルまたは表示される階層レベルのうちの１つを変更するように構成される、センサマッピングシステム。
  52. 請求項４４に記載のセンサマッピングシステムであって、前記センサマッピングモジュールが、前記基板処理システムの、前記Ｎ個のセンサについての前記センサ情報ではなく、Ｍ個のセンサについてのセンサ情報を、入力に基づいて表示するように構成され、Ｍが２以上である、センサマッピングシステム。
  53. 請求項５２に記載のセンサマッピングシステムであって、前記Ｍ個のセンサには、前記Ｎ個のセンサが含まれない、センサマッピングシステム。
  54. 請求項５２に記載のセンサマッピングシステムであって、前記Ｍ個のセンサが、前記Ｎ個のセンサのうちの１つまたは複数を含む、センサマッピングシステム。
  55. データロギングシステムであって、
    基板処理システムの個々のパラメータを検出するように構成されたＮ個のセンサであって、Ｎが２以上である、Ｎ個のセンサと、
    前記Ｎ個のセンサからデータを受信するように構成されたインターフェースと、
    データロギングモジュールを含むコントローラであって、前記データロギングモジュールが
    前記Ｎ個のセンサおよびトリガ情報のうちの１つまたは複数を選択する命令を受信することと、
    前記Ｎ個のセンサのうちの少なくとも１つをモニタリングし、前記トリガ情報によって識別される１つまたは複数のトリガイベントを検出することと、
    前記１つまたは複数のトリガイベントを検出したことに応答して、前記Ｎ個のセンサのうちの前記選択された１つまたは複数のセンサの出力をデータロギングして、ロギングされたデータを提供することと
    を行うように構成される、コントローラと
    を備え、前記コントローラが、前記ロギングされたデータを分析し、前記ロギングされたデータを分析した結果に基づいて対策を実施するように構成される、データロギングシステム。
  56. 請求項５５に記載のデータロギングシステムであって、前記データロギングモジュールが、
    健全性インデックスモジュールから命令を受信することであって、前記命令が、センサの選択されたセットおよびトリガを含む、命令の受信と、
    前記トリガに基づいて、センサの前記選択されたセットからのデータをロギングすることと
    を行うように構成される、データロギングシステム。
  57. 請求項５６に記載のデータロギングシステムであって、センサの前記選択されたセットが、前記Ｎ個のセンサを含まない、データロギングシステム。
  58. 請求項５５に記載のデータロギングシステムであって、
    前記データロギングモジュールが、トリガ、しきい値、または条件のうちの少なくとも１つに基づいてデータロギングを実施するように構成され、
    前記コントローラが、
    前記基板処理システムの１つまたは複数の運転が、定義された正常運転条件の内側で発生したか、それとも外側で発生したかを分類することと、
    前記分類された１つまたは複数の運転に基づいて、複数の健全性インデックス値を生成することと、
    前記複数の健全性インデックス値の集約に基づいて、前記対策を実施することと
    を行うように構成された健全性インデックスモジュールを含む、データロギングシステム。
  59. 請求項５５に記載のデータロギングシステムであって、前記データロギングモジュールが、
    前記１つまたは複数のトリガイベントに先立って、データをバッファリングすることと、
    前記１つまたは複数のトリガイベントに先立って、設定された期間、データを記憶することと
    を行うように構成される、データロギングシステム。
  60. 請求項５５に記載のデータロギングシステムであって、前記データロギングモジュールが、１つまたは複数の他のセンサに関するトリガイベントに基づいて、前記Ｎ個のセンサについてデータをロギングするように構成される、データロギングシステム。
  61. 請求項５５に記載のデータロギングシステムであって、前記データロギングモジュールが、前記基板処理システムの検出された１つまたは複数の条件に基づいて、前記Ｎ個のセンサについてデータをロギングするように構成される、データロギングシステム。
  62. 請求項５５に記載のデータロギングシステムであって、前記データロギングモジュールが、トリガイベントが生じる都度、前記Ｎ個のセンサから出力されたデータを設定された期間記録することによって、断続的なイベントをキャプチャするように構成される、データロギングシステム。
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