JP5177958B2 - 処理データ管理システム、磁気ディスク製造装置用の処理システム、および、磁気ディスク製造装置のデータ管理方法 - Google Patents
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Description
(名称) (具体的な手段の例)
処理装置10 … スパッタ装置
処理領域 … チャンバ(処理室11)内
処理ユニット12 … スパッタカソード、放電用電源など
センサ13 … 圧力計など
制御ユニット20 … PLC
サンプリングユニット30 … A/Dコンバータ
表示・出力ユニット50 … コンピュータ
データ保存ユニット40 … ハードディスクドライブ
即ち、この種の生データを利用する場合、処理の合否を判断するために、人間が波形をみて判断する方法がとられることが多い。この場合、1日に1サイクル程度から1時間に1サイクル程度であれば、その都度人間が確認することも容易であるが、それ以上に速い場合、つまり、本例のように1サイクルが6秒のような短い場合、6秒毎に目視で生データの波形を確認する必要があり、長時間人間が観察を続けるのは困難である。
即ち、上記従来の製造システムで、生データを逐次データ保存ユニット40に保存していくと、データ量が膨大になる。そのため、大容量のデータ保存ユニット40を搭載するか、一定期間毎にデータを他のバックアップメディアに記録した後に記憶内容を消去して空き領域を確保する必要がある。このような生データは、有益な情報を含んではいるが、一点一点の生データ自体が有益な情報を含んでいるのではない。有益な情報は、波形全体に含まれる、ある種の情報であり、個別の生データそのものではない。つまり、生データをそのまま保存するのは無駄が多い。
まず、概略的なことを述べると、上述した生データには、放電の安定性を示す重要な情報が含まれている。そのデータをいかにうまく抽出して表示させ、トータルのデータサイズを小さくするのか、というのが本発明のポイントである。
・放電時間
・放電中の出力標準偏差
・放電中の出力平均値、最小値、最大値
の項目を採用している。その他に異常放電回数(急激な出力低下をカウント)を採用することも考えられる。
・1サイクル 6秒
・処理内容 スパッタリングによる薄膜形成
・処理時間 1秒
・処理ユニット スパッタ電源(出力:電圧、電流、電力)
・センサ 圧力計
・サンプリング間隔 40点/秒
・取得データ スパッタ時の放電電力
・特性値 ON時間、平均値、最大値、最小値、標準偏差
・閾値 5W
図3、図4、図5は、図1の製造システムにおいて、生データ250サイクル分を特性値に変換した結果をに示す。これは正常時の特性値の波形である。横軸はディスクナンバーであり、1サイクルが1ディスクに相当する。
特性値としてはさまざまなものが考えられるが、ここでは比較的簡単な例を挙げて計算方法を説明する。これらの他に、前述したように、波形立ち上がり時間や放電期間の各種統計値などが考えられる。また、ここで示す計算方法以外にも、同様の結果を得る方法はいくつも考えられるので、特に限定されるものではない。
生データが閾値以上になったとき、配列変数C(n)に生データを次々と取り込み、閾値未満になったときに取り込みを終了する。取り込まれたm個の値より平均値(avg)を計算する。
平均値=(C(1)+・・・・+C(m))/m
生データが閾値以上になったとき、配列変数D(n)に生データを取り込み、閾値未満になった時点で取り込みをやめる。その後、配列変数の大小比較をし、最も大きい値を最大値(max)とする。適切なデータをとるためには、放電開始・終了前後の一定期間は、生データを取り込まない領域を設ける必要がある。
生データが閾値以上になったとき、配列変数D(n)に生データを取り込み、閾値未満になった時点で取り込みをやめる。その後、配列変数の大小比較をし、最も小さい値を最小値(min)とする。適切なデータをとるためには、放電開始・終了前後の一定期間は、生データを取り込まない領域を設ける必要がある。
生データが閾値以上になったとき、配列変数F(n)に生データを次々と代入していく。生データが閾値未満となったら終了する。取り込まれたm個の値より標準偏差(dev)を計算する。(式省略)
2つの測定項目のON時間差を算出する。項目1が閾値を越えたときの時刻を変数Gに取り込み、測定項目2が閾値を越えたときの時刻をHに取り込む。ON時間差をH−Gで計算する。これは電源出力ONから実際の放電がつくまでの時間を測定するのに使用する。
生データが閾値以上になったときの時間を放電開始時刻として変数Aに記録する。閾値未満になったときの時刻を放電終了時刻として変数Bに記録する。次の計算式で放電時間を算出する。放電時間=B−A
実際の放電時間=B(0)−A(0)−B(1)−A(1)+・・・+B(k)−A(k)
アーク発生回数=k
・サンプリング数 …40点/秒
・サイクル時間 …6秒
・測定項目 …100項目
・データバイト …2Byte/データ
・特性値の数 …5項目
(生データの場合) (特性値の場合)
・1サイクルあたりデータ数 240点/サイクル 5点/サイクル
・1時間サイクル数 600サイクル 600サイクル
・1点あたり1時間あたり 144000点 600点
・1時間あたりデータ数 14400000点 3000点
・1時間当たりバイト数 28.8MB 6KB
・1日あたりバイト数 691.2MB 144KB
・30日あたりバイト数 20.7GB 4.3MB
・1年あたりバイト数 252.3GB 52.6MB
以上述べたように、生データを特性値に変換することによって、従来は目視に頼っていた異常検出を容易に行えるようになる。例えば、生データでは放電時間を確認するのが非常に困難であったが、放電ON時間という特性値を用いれば、簡単に確認できるようになる。
図13は、図1の構成に加えて、通常の生データの保存経路を設けた構成を示している。この場合、リレーショナルデータベース(RDB)を利用して、特性値のデータと生データとの間に関連付けを行っておくのがよい。そうすれば、異常点を発見した際に、必要に応じて生波形を参照することができるようなプログラムを作成することが可能である。この場合は、生データ保存用に大容量のディスク保存ユニットが必要となる。ただし、データベース内で一定期間経過したデータを自動的に削除するように設定しておけば、データの肥大化を防ぐことができる。また、上下限値を設定し、設定範囲外になったときにだけ自動的に、生データ保存を開始するようにすることも可能である。
前述のアラーム情報を取り込み、特性値と合わせてデータベースに保存しておけば、アラーム発生時の特性値の挙動を簡単に調べることができる。その場合の生産管理システムとしては、次のような機能を持つことが望ましい。
(b)アラームがあった場合は、アラーム内容も併せて表示する。
(c)日時とカセット番号を入力すると、該当カセットの全ディスクの特性値のテーブルを表示する。また、アラーム内容も表示する。
(d)期間とチャンバ番号を入力すると、該当チャンバの特性値のトレンドグラフを表示する。また、アラーム発生場所にはマークをつけ、アラーム内容を表示する。
(e)期間とチャンバ番号を入力すると、該当チャンバの特性値をエクセルファイルまたはCVSファイルで出力する。また、アラーム発生データも出力する。
(f)レシピ変更履歴と実際値をグラフ表示し、一定値異常ずれている部分をハイライト表示する。
これらの機能は、いずれもデータベースを併用することで実現可能である。
この処理例では、放電期間中のデータを配列変数に順次格納していく方式を採用している。そのため、大きなメモリ領域を確保しておく必要がある。この方式は、パソコン上のソフトウェアでは容易に実現可能であるが、PLC(シーケンサ)などのメモリの少ない機器に適用するには無理がある。PLC用には配列変数を使用しない第2のデータ処理例の方が適している。
avg = average{data(t1)〜data(t2)}
max = max{data(t1)〜data(t2)}
min = min{data(t1)〜data(t2)}
dev = stdev{data(t1)〜data(t2)}
t = count * sampling rate
avg = average{data(1)〜data(count)}
max = max{data(1)〜data(count)}
min = min{data(1)〜data(count)}
dev = stdev{data(1)〜data(count)}
t = count * sampling rate
data(*) = 0, count = 0
avg = max = min = dev = t = 0
このフローチャートは、配列変数を使わない場合の処理例を示す。ステップS201、S202、S203は、図14のフローチャートのステップS101、S102、S103と同じである。ステップS204で、x>xthにより放電判定を行い、取り込んだ生データxが閾値xth未満の場合は、ステップS216に進み、ステップS203、S204、S206を順番に経由するループ1を繰り返す。
となったとき、dev = Sqr((totalx2 - (count - t1) * (avg ^ 2)) / (count - t1- 1))を算出)。また、ステップS212、S213で最小値を更新する(data < min になったとき、min = dataとする)。そして、ステップS214で放電時間を算出する(t = count * sampling rate)。
このフローチャートは、アークなどによって放電が一時中断した場合に対応した処理例で、図15の第2のデータ処理例の一部を変更した例を示すものである。ステップS301〜ステップ318のうち、ステップS314A、S314Bのみが、図15の例と違うだけで、あとは図15のステップS201〜S218と同じであるので、違う点のみ説明する。
11 処理室
12 処理ユニット
13 センサ
20 制御ユニット
30 サンプリングユニット(データ収集手段)
40 データ保存ユニット(データ保存手段)
50 表示・出力ユニット(表示手段)
100 演算部(データ加工手段)
Claims (9)
- 同一の工程処理をサイクル毎に繰り返し行う磁気ディスク製造装置において収集された磁気ディスクの薄膜形成処理の処理条件の生データを受け取り、該生データを一定のルールに基づいて演算してサイクル毎の特徴点を表現する要約データとして加工するデータ加工手段と、
前記データ加工手段が加工したサイクル毎の要約データを、繰り返される各サイクルでの該要約データの経時変化について視覚化できるように、記憶手段に保存するデータ保存手段と、を備え、
前記磁気ディスク製造装置は、所定のガス圧雰囲気に保持された処理室内での放電の発生により基板の表面に前記磁気ディスク用の薄膜を形成するものであり、
前記生データは、少なくとも前記放電の発生のための電源出力の生のデータが一定のサンプリング間隔で収集され、1サイクルが6秒に設定され毎秒40点のサンプリングを行うときの1時間あたりのデータ数が14400000点以上となるものであり、
前記要約データは、前記電源出力の生データに基づいて、前記放電のON時間、並びに、前記電源出力の平均値、最大値、最小値及び標準偏差の5つの項目について、繰り返しサイクル毎に1サイクルが1点のプロットデータになるように演算されたものである
ことを特徴とする処理データ管理システム。 - 同一の工程処理をサイクル毎に繰り返し行う磁気ディスク製造装置において収集された磁気ディスクの薄膜形成処理の処理条件の生データを受け取り、該生データを一定のルールに基づいて演算してサイクル毎の特徴点を表現する要約データとして加工するデータ加工手段と、
前記データ加工手段が加工したサイクル毎の要約データをチャート表示して、繰り返される各サイクルでの該要約データの経時変化について視覚化する表示手段と、を備え、
前記磁気ディスク製造装置は、所定のガス圧雰囲気に保持された処理室内での放電の発生により基板の表面に前記磁気ディスク用の薄膜を形成するものであり、
前記生データは、少なくとも前記放電の発生のための電源出力の生のデータが一定のサンプリング間隔で収集され、1サイクルが6秒に設定され毎秒40点のサンプリングを行うときの1時間あたりのデータ数が14400000点以上となるものであり、
前記要約データは、前記電源出力の生データに基づいて、前記放電のON時間、並びに、前記電源出力の平均値、最大値、最小値及び標準偏差の5つの項目について、繰り返しサイクル毎に1サイクルが1点のプロットデータになるように演算されたものである
ことを特徴とする処理データ管理システム。 - 同一の工程処理をサイクル毎に繰り返し行う磁気ディスク製造装置において収集された磁気ディスクの薄膜形成処理の処理条件の生データを受け取り、該生データを一定のルールに基づいて演算してサイクル毎の特徴点を表現する要約データとして加工するデータ加工手段と、
前記データ加工手段が加工したサイクル毎の要約データを、繰り返される各サイクルでの該要約データの経時変化について視覚化できるように、記憶手段に保存するデータ保存手段と、
前記データ加工手段が出力する要約データまたは前記記憶手段に保存された要約データをチャート表示して、繰り返される各サイクルでの該要約データの経時変化について視覚化する表示手段と、を備え、
前記磁気ディスク製造装置は、所定のガス圧雰囲気に保持された処理室内での放電の発生により基板の表面に前記磁気ディスク用の薄膜を形成するものであり、
前記生データは、少なくとも前記放電の発生のための電源出力の生のデータが一定のサンプリング間隔で収集され、1サイクルが6秒に設定され毎秒40点のサンプリングを行うときの1時間あたりのデータ数が14400000点以上となるものであり、
前記要約データは、前記電源出力の生データに基づいて、前記放電のON時間、並びに、前記電源出力の平均値、最大値、最小値及び標準偏差の5つの項目について、繰り返しサイクル毎に1サイクルが1点のプロットデータになるように演算されたものである
ことを特徴とする処理データ管理システム。 - 請求項1〜3のいずれかに記載の処理データ管理システムであって、
前記生データは、多数の磁気ディスクに対する薄膜形成処理の処理条件に関する生のデータであり、
前記要約データは、前記多数の磁気ディスクの薄膜形成処理の処理条件に関する生のデータを、一定の分析視点に基づいて変換することにより小容量化したデータである
ことを特徴とする処理データ管理システム。 - 同一の工程処理をサイクル毎に繰り返し行う磁気ディスク製造装置と、
該磁気ディスク製造装置における処理条件の生データを収集する生データ収集手段と、
該生データ収集手段の収集した生データを管理するための請求項1〜4のいずれかに記載の処理データ管理システムと、
を備えることを特徴とする磁気ディスク製造装置用の処理システム。 - 請求項5に記載の処理システムであって、
前記磁気ディスク製造装置は、処理室内に放電発生のための複数の電極を備えており、
前記生データ収集手段は、各電極毎の放電発生のための電源出力の生データを収集する
ことを特徴とする磁気ディスク製造装置用の処理システム。 - 請求項6に記載の処理システムであって、
前記磁気ディスク製造装置は、基板に所定の順序で薄膜を形成するための複数の処理室を備えており、
前記生データ収集手段は、各処理室毎の放電発生のための電源出力の生データを収集する
ことを特徴とする磁気ディスク製造装置用の処理システム。 - 同一の工程処理をサイクル毎に繰り返し行う磁気ディスク製造装置において磁気ディスクの薄膜形成処理の処理条件の生データを収集するステップと、
収集した前記生データを一定のルールに基づいて演算してサイクル毎の特徴点を表現する要約データとして加工するステップと、
その加工したサイクル毎の要約データを、繰り返される各サイクルでの該要約データの経時変化について視覚化できるように、記憶手段に保存するステップと、を備え、
前記磁気ディスク製造装置は、所定のガス圧雰囲気に保持された処理室内での放電の発生により基板の表面に前記磁気ディスク用の薄膜を形成するものであり、
前記生データは、少なくとも前記放電の発生のための電源出力の生のデータが一定のサンプリング間隔で収集され、1サイクルが6秒に設定され毎秒40点のサンプリングを行うときの1時間あたりのデータ数が14400000点以上となるものであり、
前記要約データは、前記電源出力の生データに基づいて、前記放電のON時間、並びに、前記電源出力の平均値、最大値、最小値及び標準偏差の5つの項目について、繰り返しサイクル毎に1サイクルが1点のプロットデータになるように演算されたものである
ことを特徴とする磁気ディスク製造装置のデータ管理方法。 - 同一の工程処理をサイクル毎に繰り返し行う磁気ディスク製造装置において磁気ディスクの薄膜形成処理の処理条件の生データを収集するステップと、
収集した前記生データを一定のルールに基づいて演算してサイクル毎の特徴点を表現する要約データとして加工するステップと、
その加工したサイクル毎の要約データをチャート表示して、繰り返される各サイクルでの該要約データの経時変化について視覚化するステップと、を備え、
前記磁気ディスク製造装置は、所定のガス圧雰囲気に保持された処理室内での放電の発生により基板の表面に前記磁気ディスク用の薄膜を形成するものであり、
前記生データは、少なくとも前記放電の発生のための電源出力の生のデータが一定のサンプリング間隔で収集され、1サイクルが6秒に設定され毎秒40点のサンプリングを行うときの1時間あたりのデータ数が14400000点以上となるものであり、
前記要約データは、前記電源出力の生データに基づいて、前記放電のON時間、並びに、前記電源出力の平均値、最大値、最小値及び標準偏差の5つの項目について、繰り返しサイクル毎に1サイクルが1点のプロットデータになるように演算されたものである
ことを特徴とする磁気ディスク製造装置のデータ管理方法。
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