JP5294875B2 - クラスタ装置のための自動状態推定システム、およびこれを動作させる方法 - Google Patents

Description

本発明は、一般に、集積回路製造の分野に関し、より詳細には、半導体デバイスまたは他の微細構造の製造に使用される処理装置の処理装置特性の監視および測定に関する。

今日の世界市場では、量産品の製造業者は、高品質の製品を低価格で提供するように要求されている。このため、生産コストを最小限に抑えるために、歩留りおよびプロセスの効率を改善することが重要である。このことは、例えば、半導体デバイスの製造などの微細構造の製造の分野に特に該当するが、これは、当該分野では、最新技術と量産手法を組み合わせることが不可欠であるためである。このため、半導体（あるいは一般化すると微細構造）の製造業者の目標は、原材料と消耗品の消費を低減させると同時に、処理装置の利用率を改善することにある。後者の側面は、最新の半導体製造施設では、非常にコストがかかり、総生産コストの多くを占める装置が必要であるため、特に重要である。同時に、半導体製造施設の処理装置は、新しい製品およびプロセスの開発のスピードが早いため、他の大部分の技術分野と比べて入れ替え頻度が高く、これに適した処理装置が要求されうる。

集積回路は、通常、自動化または半自動化施設で製造されており、多くのプロセスステップおよび計測ステップを経てデバイスが完成する。半導体デバイスに行う必要のあるプロセスステップおよび計測ステップの数と種類は、製造される半導体デバイスの詳細によって決まる。例えば、高性能のＣＰＵは数百のプロセスステップを必要とし、これらのステップの各々は、対象のデバイスの仕様を満たすために、決まったプロセスマージン内で実行される必要がある。

この結果、予め定義された処理レシピを基に動作する複数の処理装置が、半導体製造施設のスループットおよび歩留りを実質的に決定し、処理装置の個々の信頼性、アベイラビリティおよび保守性が、全体的な歩留まりと製品品質に大きく影響する。このため、半導体製造業者が、個々の処理装置の性能の尺度（measure）を与える、対応する評価指標（metrics）を監視および決定することが非常に重要であり、これにより、装置の供給業者も、製造業者が提供するこのデータに基づいて、特に処理装置のソフトウェアおよびハードウェアのコンポーネントを改良できるようになる。装置に対する要件は、製造業者独自の条件によって大きく変わりうるため、半導体製造装置に対する要件の世界的な組を定義するための基礎となる複数の工業規格が規定されている。これにより、製造装置に対する企業独自の要件が低減し、同時に、供給業者側も、顧客独自の製品を数多く持つ代わりに、プロセスのキャパシティを改善するほうに注力できるようになる。このため、装置の信頼性、アベイラビリティおよび保守性（ＲＡＭ）の定義および測定に関連して、ＳＥＭＩ（半導体製造装置材料協会）Ｅ１０として知られる複数の装置固有の規格が規定されている。この規格は、集積回路などの微細構造を製造するための施設の代表的な環境においてＲＡＭ性能を測定するための共通の文言を規定している。Ｅ１０標準は、例えば、半導体産業で使用される処理装置のＲＡＭ性能を測定するために当業界で広く採用されており、現在、代表的な製造環境における各時点の装置状態を分類するために、プロセス状態の以下の６つの基本的な装置状態を定義している。
（１）生産状態（ＰＲＤ）−対象の処理装置の通常の動作を規定。つまり、処理装置がその目的の機能を実行している期間を表す本番運転など。
（２）待機状態（ＳＢＹ）−処理装置が利用可能であるが、生産を行っていない状態。すなわち、この状態は、装置が稼働していないが、目的の機能を実行する状態にあり、化学物質および施設が利用可能である期間を表す。
（３）エンジニアリング状態（ＥＮＧ）−処理装置が利用可能であるが、プロセス特性決定、装置評価などのエンジニアリング実験が実行されている状態。このため、処理装置は目的の機能を実行でき、装置またはプロセス上の問題がない状態。
（４）計画的ダウンタイム状態（ＳＤＴ）−処理装置が、保守の遅れ、本番テスト、予防的保守（ＰＭ）、消耗品の交換、プロセス変更の準備等の、施設関連のダウンタイムなどの計画的なダウンタイム事象により、目的の機能の実行に利用できない期間。
（５）計画外のダウンタイム状態−処理装置が、保守の遅れ、修理、消耗品の不測の交換、仕様外入力、不測の施設関連のダウンタイムなどの計画外のダウンタイム事象により、目的の機能を実行する状態にない期間。
（６）計画外の状態−オフラインのトレーニング、作業を行っていないシフト、週末、休日等の期間など、処理装置の生産利用が計画されていない予定なし期間。

このため、これらの装置状態に基づいて、処理装置の「推移」の総時間を、例えば予定なし状態に対応する予定なし時間と、上記の状態１〜５に対応する稼働時間とに分類することができる。稼働時間は、アップタイムとダウンタイムに更に分けることができ、アップタイムは、エンジニアリング時間と製造時間に更に分けることができ、後者には、生産的時間と待機時間が含まれる。したがって、生産的時間、待機時間およびエンジニアリング時間は、上記の状態１〜３に対応している。一方、処理装置のダウンタイムは、上で定義した装置状態４、５に対応する、計画的ダウンタイムと、計画外のダウンタイムに分けることができる。

更に、装置の挙動をより完全に監視および測定するために、処理装置の信頼性、アベイラビリティおよび保守性（ＲＡＭ）の適切な評価指標を定義することができる。これは、供給業者に情報を提供し、更に生産性およびプロセス制御を改善する助けとなりうる。この点において、装置の信頼性は、対象の処理装置が所定の期間、所定の条件内で目的の機能を実行する確率として定義することができる。装置のアベイラビリティは、装置が生産している時間数と待機時間の合計を、総利用可能時間で割った時間数として定義することができ、アベイラビリティは通常、パーセンテージで表現される。例えば、１６８時間−（施設ダウンタイム＋装置ダウンタイム＋エンジニアリング時間＋設定および試験時間）／１６８時間×１００となる。

保守性は、処理装置が、所定の期間内にその目的の機能を実行できる状態に保持されているか、またはこの状態に復元される確率として定義することができる。例えば、信頼性、アベイラビリティおよび保守性を表すための適切な評価指標として、平均割り込み間隔（mean time between interrupts：ＭＴＢＩ）、平均故障間隔（mean time between failures：ＭＴＢＦ）、平均人為的補助間隔（mean time between assists：ＭＴＢＡ）、平均修理時間（mean time to repair：ＭＴＴＲ）、アップタイム、ダウンタイム、および利用率などがある。

したがって、半導体製造施設の稼働中に処理装置の挙動を定量化することに大きな労力が払われており、多数の処理装置が多量の処理情報を生み出しているため、通常は、自動データ収集法が使用される。近年では、処理装置が、クラスタまたはクラスタ装置と呼ばれる、複数の機能モジュールまたはエンティティを備えることがあるという点で、処理装置は一層複雑化している。クラスタ装置は、クラスタ装置に到着した製品が、プロセスレシピおよび現在の装置状態に応じて、その内部で、複数のプロセス経路で動作することができるように、並列的および／または逐次的に動作することができる。レシピとは、機能ユニットを含む基板を作製するために毎回実行されるコンピュータプログラム、規則、仕様、動作および手順であると理解することができる。したがって、クラスタ装置のレシピとは、一体化されたプロセスモジュールまたはエンティティのシーケンスによる、基板の処理のための命令の組であると解釈することができる。ここで、プロセスモジュールとは、特定の動作を実行することができ、その個々のプロセス状態を、環境（例えば、製造実行システム（ＭＥＳ））に伝達することができる処理装置の機能ユニットであると解釈することができる。このため、上記の特定の装置状態は個々のエンティティまたはプロセスモジュールにも対応することがあり、各エンティティを個々の処理装置とみなすことができる。

したがって、装置性能の報告のため、クラスタ装置を形成しているエンティティが、上記の個々のＥ１０状態に関してトラッキングおよび監視されるものの、クラスタ装置全体としての評価が行われないことがある。このため、従来のＥ１０のＲＡＭ評価指標が測定可能となるように、クラスタ装置の状態を一連のシステムとして評価することが提案されてきた。この手法では、いわゆる目的のプロセス経路が定義されて、別個のエンティティであるとみなされ、個々のプロセス経路の性能から、マルチパスクラスタ装置全体の性能が求められる。上で説明したように、Ｅ１０標準に規定されている状態は、マルチパスクラスタ装置を全体として扱うことができないが、個々の装置エンティティに適用することができる。したがって、さまざまな装置エンティティについて、例えば平均故障間隔（ＭＴＢＦ）の形式で信頼性を、例えば稼働アップタイムの形式でアベイラビリティを、例えば平均修理時間（ＭＴＴＲ）の形式で保守性を、それぞれ計算することができる。しかし、これらの評価指標は、１つのエンティティとしてのマルチパスクラスタ装置の評価指標とはならない。

図１ａ〜１ｂを参照して、Ｅ１０標準に基づいてクラスタ装置の特性を決定するための従来技術を更に詳細に説明する。図１ａは、複数のエンティティ１５１，１５２を備えたクラスタ装置１５０を模式的に示す。この図において、エンティティまたはモジュール１５１は、搬送モジュールを表し、例えば、基板を受け取るためのロードロック１５１Ａ，１５１Ｂであり、エンティティ１５１Ｃは、処理エンティティまたはモジュール１５２によって処理された基板を搬出するためのアンロードロックを表しうる。エンティティ１５２Ａ，１５２Ｂは、実質的に同じプロセス（例えばエッチングプロセスなど）を実行するように構成された同等の処理チャンバを表し、処理エンティティ１５２Ｃは、レジスト剥離、洗浄などの後続のプロセスを実行するように構成されうる。したがって、クラスタ装置１５０に到着した基板は、装置固有の条件（エンティティ１５１，１５２の一方のアベイラビリティなど）に応じて、複数のプロセス経路に従って装置１５０を通過しうる。エンティティ１５１，１５２のそれぞれは、上で説明した状態に基づいて評価されうる。このとき、例えば、プロセスモジュール１５２Ａ，１５２Ｂの一方が所定の期間、基板処理ができない場合には、装置１５０を全体としてみたときの評価から得られる評価指標は有益性が低いことがある。これは、クラスタ装置１５０は、原則として、残りの機能エンティティ１５２によって製品を生産できるため、常時生産可能であると考えられるためである。同時に、生産状態であっても、故障が存在し、装置の保守が必要な場合がある。このため、クラスタ装置１５０では、現行のアップタイムおよびダウンタイムの定義がさほど有効ではない。上で説明したように、クラスタ装置１５０は、クラスタ装置１５０の個々の目的のプロセス経路を定義することによって、「仮想装置」の集合に分けることができる。特に、多少複雑な構造を有する複数の装置が、製造環境で使用される場合には、マルチパスクラスタ装置（装置１５０など）のＲＡＭ評価指標を効果的に計算するために、通常は、エンティティレベルの自動化状態変化データ収集が必要となる。一般的な装置１５０については、２つの目的のプロセス経路が定義されうる。まず、装置１５０に到着した基板がロードロック１５１Ａ，１５１Ｂの一方によってハンドリングされ、エンティティ１５２Ａ、続いてエンティティ１５２Ｃに供給され、最後にアンロードロック１５１Ｃによって搬出されうる。同様に、第２のプロセス経路が、ロードロック１５１Ａ，１５１Ｂの一方、モジュール１５２Ｂ、モジュール１５２Ｃおよびアンロードロック１５１Ｃによって定義されうる。対応する目的のプロセス経路を、ＩＰＰ１およびＩＰＰ２と称し、クラスタ装置１５０の稼働アップタイムを次のように定義するとする。稼働アップタイム（マルチパスクラスタ装置）＝（全ての目的のプロセス経路のアップタイムの合計）／［（プロセス経路の数）×（上で定義した稼働時間）］×１００。

稼働アップタイムを決定するために、個々の目的のプロセス経路のアベイラビリティが決定される。これは、表１などの真理値表に基づいて行うことができる。

ＲＡＭ評価指標の評価のためクラスタ装置１５０を簡略化するために、搬送系のアベイラビリティは、独自の真理値表で別個に考慮することができる。

このため、表２から明らかなように、少なくともアンロードロック１５１Ｃがアップ状態であり、ロードロック１５１Ａ，１５１Ｂの少なくとも１つがアップ状態であれば、搬送系１５１はアップ状態である。

図１ｂは、２つのプロセス経路エンティティＩＰＰ１およびＩＰＰ２に仮想的に分けたクラスタ装置１５０を模式的に示す。ここで、複数の搬送モジュールまたはエンティティ１５１Ａ，１５１Ｂ，１５１Ｃをまとめて、エンティティ「搬送系」１５１と称する。このため、図１ｂに示す装置１５０を基に、装置１５０のアベイラビリティを、表１と表２を組み合せた真理値表に基づいて求めることができる。このため、表３に、図１ｂの構成のクラスタ装置１５０を含む、それぞれのエンティティＩＰＰ１およびＩＰＰ２のアップタイムおよびダウンタイムを決定することができる。

表３から明らかなように、３つの装置構成から、エンティティＩＰＰ１のアップタイムが得られ、これとは異なる３つの装置構成から、エンティティＩＰＰ２の稼働アップタイムが得られる。したがって、表３に基づき、かつエンティティ１５２および搬送１５１の時間推移に対するそれぞれの状態を測定することによって、所定の期間のそれぞれの稼働アップタイムおよびダウンタイムを計算することができる。更に、Ｅ１０標準に準拠した他のアベイラビリティの評価指標を、同様に求めた表３から計算することができる。例えば、稼働時間１６８時間に対して、個々のエンティティ状態のそれぞれの測定結果を評価した結果、エンティティＩＰＰ１のアップタイムが１００時間、エンティティ１ＰＰ２のアップタイムが１４０時間であったとする。これらの例示的な数値から、装置１５０の稼働アップタイムを上で説明した式に従って計算すると、稼働アップタイムは７１．４％となる。信頼性、アベイラビリティおよび保守性の他の評価指標も、上で説明した手順に基づいて計算することができる。例えば、クラスタ装置１５０の平均故障間隔（mean time before failure：ＭＴＢＦ）は、全ての処理エンティティ（すなわち、エンティティ１５２）の生産的時間の合計を、生産的時間中の、搬送系１５１を含む全エンティティの故障の合計で除した値として計算することができる。ＩＰＰ１およびＩＰＰ２の上記のアップタイムのために、クラスタ装置１５０の動作挙動を以下のように仮定することができる。

エンティティ１５１Ａは、生産的時間１００時間で、１回故障をしたとすると、ＭＴＢＦは１００時間となる。
エンティティ１５１Ｂは、生産的時間１４０時間で、１回故障をしたとすると、ＭＴＢＦは１４０時間となる。
エンティティ１５１Ｃは、ＩＰＰ２が上で説明したようにアップタイムが１４０時間であるため生産的時間は１４０であり、２回故障をしたとすると、ＭＴＢＦは７０時間となる。
搬送系１５１は、１回故障をしたとすると、ＭＴＢＦは１４０時間となる。
上に挙げた式に従うと、全クラスタ装置１５０のＭＴＢＦは、３８０時間／故障５回＝７６時間となる。

このように、それぞれの目的のプロセス経路を、アップ状態またはダウン状態を取りうる装置エンティティとしてみなすことができ、それぞれの目的のプロセス経路を含む構成に基づいて、クラスタ装置１５０のＲＡＭ評価指標を得ることができる。対応する状態を、上で定義した真理値表を参照して、個々のエンティティの状態に基づいて特定することができる。クラスタ装置の状態を評価する上記の測定法では、上で説明した手法を、各種の複雑なクラスタ装置を含む生産環境に適用すると、何らかの問題が生じることがある。この理由は、上記の技術で得られる測定結果は、クラスタ装置状態の評価の精度が低く、このため信頼度が低いことがあるため、例えば、クラスタ装置全体としての装置状態を評価する上記の技術では、パススルーチャンバなどの、信頼性が高いエンティティを追加することによって、比較的純然と動作する（relatively purely performing）クラスタ装置を再構成すると、ＭＴＢＦ値が大きく上昇し、信頼性が上がるが、この値が非現実的なことがある。更に、同等のプロセスを実行するエンティティ１５１Ａ，１５１Ｂなどの個々の処理エンティティが、実質的に同じ性能を示すように実質的に同じ場合、上で説明した手法で得られる評価指標が不正確となることがある。更に、クラスタ装置を１つのエンティティとみなして得たＭＴＢＦ値は、クラスタ装置のアップタイムを故障回数で除して得られる値と食い違ってしまう。同様に、平均故障間隔とダウンタイムから計算したＭＴＴＲ（平均修理時間）の値も、ダウンタイムを故障回数で除して得た値と食い違う。上で説明した例では、ＭＴＢＦ値とＭＴＴＲ値は非現実的な値であると思われる。というのは、１６８時間を、７６時間と２４．８時間の和で除した値がそれぞれ平均故障間隔、平均修理時間を表しており、クラスタ装置１５０全体では、１週あたりの故障および修理事象が約１．７回となるが、エンティティ１５２Ｃのみでも、１週当たり２回の故障および修理を起こしており、クラスタ装置１５０全体に１００％のダウンタイムを発生させているためである。この結果、従来技術に従って、信頼性、アベイラビリティおよび保守性などのクラスタ装置特性を測定すると、結果の信頼性が低くなり、半導体製造施設の生産管理に大きく影響する。

上記の状況に鑑みて、クラスタ装置を評価するための、上に記載した問題の１つ以上を回避することができるか、少なくともその影響を大きく低減することができる改良された技術が求められている。

以下では、本発明の一部の態様の基本を理解できるように、発明の概要を説明する。この概要は、本発明の全てを概観するものではない。本発明の主要または重要な要素を特定したり、本発明の範囲を詳細に記載することを意図するものでもない。その唯一の目的は、後述する詳細な説明に先だって、概念の一部を簡潔に示すことにある。

一般に、本発明は、クラスタ装置を構成する個々のエンティティの少なくとも一部の複数の異なる状態に基づいて、信頼性、アベイラビリティおよび保守性などのクラスタ装置特性を効率的に測定および評価できるようにする手法を対象としている。この目的のため、１つのエンティティとしてのクラスタ装置の「集約された（combined）」状態が定義されうる。このとき、個々のエンティティの状態はサブ状態を表し、これらの状態のさまざまな寄与が、クラスタ装置の総状態を決定する。個々のサブ状態を適切に集約して総状態を求めるために、適切な重み付けまたは正規化係数が求められうる。これは、特定のサブ状態が、総クラスタ装置状態に与える影響を実質的に決定する。一部の例示的な実施形態では、対応するランキングを定めるために、複数のサブ状態、すなわち、クラスタ装置の各エンティティがとりうる個々の状態の階層が定められうる。この階層では、クラスタ装置内の状態のシーケンスにおいて、ある状態が、ほかの状態よりも優先しうる。したがって、複数のサブ状態を組み合わせることにより、１つのエンティティとしてみなした場合のクラスタ装置の総状態を、より正確かつ信頼性高く監視および測定することができ、他の装置固有の評価指標を決定するための、信頼性の高い根拠が与えられる。一部の例示的な実施形態では、単体処理装置に関する相当の測定結果にほぼ匹敵する測定値を得ることができる。これにより、供給業者の測定対アベイラビリティの取り組みに関する各種の側面に対応でき、装置の性能に関する表現を可能にするデータのための根拠が与えられる。

本発明の例示的な一実施形態によれば、システムは、２つ以上のエンティティを有するクラスタ装置から、前記エンティティのそれぞれに関するプロセスメッセージを受け取るように構成されたインタフェースを有する。前記システムは、前記インタフェースに接続され、前記プロセスメッセージおよび前記クラスタ装置の各エンティティの機能的キャパシティに基づいて前記クラスタ装置の信頼性、アベイラビリティおよび保守性の少なくとも１つの評価指標を自動的に決定するように構成された状態推定ユニットを更に有する。

本発明の別の例示的な実施形態によれば、方法は、前記クラスタ装置と通信しているインタフェースを介して、製造プロセスラインで使用され、複数のエンティティを有するクラスタ装置からプロセスメッセージを受信するステップを有する。前記方法は、各エンティティの機能的キャパシティおよび前記プロセスメッセージに基づいて、前記クラスタ装置の現在の総状態の評価指標を決定するステップを更に有する。

本発明の更に別の例示的な実施形態によれば、クラスタ装置の状態を測定する方法は、前記クラスタ装置の複数のエンティティの各々からプロセスメッセージを受信するステップと、前記プロセスメッセージに基づいて、前記各エンティティの現在のエンティティ状態を決定するステップであって、前記複数のエンティティの前記現在のエンティティ状態は、それぞれ、複数のとりうるエンティティ状態の１つを表しているステップを有する。前記方法は、前記クラスタ装置の前記状態の尺度として、前記複数のとりうるエンティティ状態の事前定義された階層に基づいて重み付けした評価指標の組を決定するステップを更に有し、前記重み付けした評価指標のそれぞれは、前記複数のとりうるエンティティ状態の１つに関連付けられている。

添付の図面と併せて下記の説明を読めば、本発明が理解されるであろう。添付の図面においては、同一の参照符号は同じ要素を参照している。

本発明は、種々の変形および代替形態を取り得るが、その特定の実施形態が、図面に例として図示され、ここに詳細に記載されているに過ぎない。しかし、この特定の実施形態の詳細な説明は、本発明を開示した特定の形態に限定することを意図するものではなく、反対に、添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の趣旨ならびに範囲に含まれる全ての変形例、均等物および代替例を含むことを理解すべきである。

本発明の例示的な実施形態を下記に記載する。簡潔を期すために、実際の実装の特徴を全て本明細書に記載することはしない。当然、実際の実施形態の開発においては、システム上の制約およびビジネス上の制約に適合させるなど、開発の具体的な目的を達成するために、実装に固有の判断が数多く必要とされ、これは実装によって変わるということが理解される。更に、この種の開発作業は複雑かつ時間がかかるものであるが、本開示の利益を受ける当業者にとって日常的な作業であるということを理解されたい。

添付の図面を参照して本発明を説明する。説明のみを目的として、当業者に知られている細かい点を説明して本発明をわかりにくくすることのないように、さまざまな構造、システムおよびデバイスが、図面で模式的に示されている。しかし、本発明の例示的な例を記載および説明するために、添付の図面を添付する。本明細書において使用される語句は、関連技術の当業者が理解している意味と同じ意味に使用されていると理解および解釈すべきである。本明細書においてある語句が矛盾なく用いられている場合、その語句が特別な定義を有する、すなわち通常かつ慣用的に用いられ、当業者が理解している意味と異なる定義を有することはない。ある語句が特別な意味を有する、すなわち当業者の理解とは異なる意味に用いられる場合は、そのような特別な定義は本明細書に明示的に記載して、その特別な定義を直接的かつ明確に示す。

一般に、本発明は、クラスタ装置特性を監視および測定するための改良された手法を提供する。一部の例示的な実施形態では、クラスタ装置の状態が、単体処理装置の対応するプロセス状態に相当しうるサブ状態によって定量的に推定されうる。これにより、複雑な製造環境においてクラスタ装置と単体装置を同様に扱えるようになる。この結果、クラスタ装置の状態を、重み付けしたまたは正規化したサブ状態の複合状態として表すことができ、サブ状態の数を、システム要求に応じて選択することができる。このため、一部の例示的な実施形態では、サブ状態を、標準的な単体処理装置の状態（例えばＳＥＭＩのＥ１０標準に対応する）として選択できるが、本方法では、現在の企業固有の要件に応じて、サブ状態の数を増減することができる。従来技術では、例えば、個々のクラスタ装置の総状態を推定するためにアップとダウンの２つのサブ状態が使用可能であるが、非常に複雑な真理値表が必要となる。これに対して、本発明では、望ましい任意の数のサブ状態に基づいてクラスタ装置状態を表すことができ、個々のエンティティの別個の状態が全て集約されて、クラスタ装置全体の性能を表す値（representative pictire）が得られる。したがって、クラスタ装置の状態は、個々のサブ状態の合成の状態を表し、個々のサブ状態（すなわち個々のエンティティの別個の状態）の影響を、装置固有の重み付け方式によって、適切に重み付けまたは正規化することができる。この重み付けは、特定の実施形態ではキャパシティ加重方式によって行われる。この結果、エンティティのクラスタと個々のエンティティとを、Ｅ１０標準を使用して等しく扱うことができ、適切な測定結果が、対応する供給業者の仕様に関して得られるようになる。ここで、装置のキャパシティは、キャパシティ（基板枚数／週）＝１６８（時間／週）×利用率（パーセント）×スループットレート（基板枚数／時間）のように扱うことができる。

例えば、Ｅ１０標準に基づいたクラスタ装置特性の決定が、クラスタ装置のメインフレームのアベイラビリティのみに基づくと仮定すると、並列チャンバが故障すると、スループットレートが低下する。このとき、他のさまざまなパラメータ（レシピの詳細、プロセスのカスケードなど）もスループットレートの値に影響するため、装置の供給業者の責任を追及することが困難となる。例えば、４つの並列チャンバを備えたクラスタ装置は、少なくとも１つのチャンバが使用可能である限り、稼働できるため、メインフレームのアベイラビリティが優れている一方、スループットレートはチャンバの故障の影響を受ける。チャンバ故障がクラスタ装置のアベイラビリティを低下させる事象（detractors）としてカウントされると、今度は、性能が、契約され（contracted）追跡可能な評価指標によって測定されうる。更に、チャンバ故障によって、スループットレート（すなわち、生産的時間あたりに処理された基板の枚数）および生産的時間が、チャンバ故障によって生じたキャパシティ損失と同程度に低下するため、装置キャパシティに基づいて装置の特性決定がなされる場合には、クラスタ装置のスループットレートは、実質的に影響を受けない。これにより、スループットレートが、アベイラビリティおよび利用率の制限から独立したパラメータとなるため、キャパシティ測定が非常に容易となる。したがって、本発明により、従来技術に比べて、プロセス固有の特性よりも装置固有の特性のアベイラビリティが上がり、これにより、クラスタ装置の信頼性、アベイラビリティおよび保守性の測定能率が大幅に向上する。

次に図２ａ〜ｆを参照して、本発明の更に別の例示的な実施形態を更に詳細に記載する。図２ａは、複数のエンティティ２５２，２５１を有するクラスタ装置２５０を模式的に示す。エンティティ２５２はエッチングチャンバ、研摩チャンバなど、基板に対して処理を行うプロセスモジュールを表すが、エンティティ２５１は、複数の搬送モジュールを表しており、クラスタ装置２５０のメインフレーム、すなわち基板を受入および搬出するためのプラットホームを表しうる。クラスタ装置２５０は、実質的に同等の処理チャンバとみなすことができるエンティティ２５２Ａ，２５２Ｂを備え、エンティティ２５２Ａ，２５２Ｂは、実質的に同じ性能またはキャパシティを有する並列モジュールとみなすことができる。同様に、エンティティ２５２Ｃ，２５２Ｄは、実質的に同じキャパシティを有する同等のモジュールまたは並列モジュールとみなすことができる。なお、並列のエンティティ（例えばエンティティ２５２Ａ，２５２Ｂまたは２５２Ｃ，２５２Ｄ）が同じキャパシティまたは性能を有するという仮定は、本発明に必須でなく、更に詳しく後述するように、重み付け方式が、並列のエンティティ間の非対称性を適切に考慮することができる。個々の並列のエンティティ（例えばエンティティ２５２Ａ，２５２Ｂおよび２５２Ｃ，２５２Ｄ）から、実質的に同じプロセスアウトプットが得られ、エンティティ２５２Ｃ，２５２Ｄは、エンティティ２５２Ａ，２５２Ｂによって前処理された基板を処理するため、矢印２５３に示すようにプロセスフローを定義することができる。ここで、ステップ１は、プロセスフロー２５３の第１ステップを表し、このステップは、対応するプロセスレシピによって定義される。同様に、ステップ２は、個々のエンティティ２５２Ｃ，２５２Ｄによって得られるプロセスアウトプットを表し、プロセスフロー２５３のステップ３は、すべての基板搬送およびハンドリング作業によって表され、これは、基板ハンドリングプロセス中に生じる任意の欠陥を除き、基板形状の変更に寄与することはない。クラスタ装置２５０の搬送およびウェハハンドリングを表すステップ３は、クラスタ装置２５０のメインフレームとみなすことができ、例示的な一実施形態では、プロセスフロー２５３の最後のステップとして設定されうる。これにより、個々のクラスタ装置に関係するプロセスステップの数がより明瞭となる。

各エンティティ２５２，２５１は、複数の事前定義されたエンティティ状態の１つにあり、これらの状態は、クラスタ装置を単一のエンティティとしてみなしたときのサブ状態としてみなすことができるため、クラスタ装置２５０は、複数のサブ状態の複合状態にあるとみなすことができる。このため、本発明によれば、クラスタ装置２５０全体の状態を適切に取得するために、エンティティ２５２，２５１のそれぞれに、対応する加重係数を割り当てることによって、さまざまなサブ状態の影響を重み付けることができる。例示的な一実施形態では、個々のエンティティ２５２，２５１の重み付けまたは正規化は、これらのエンティティのそれぞれのキャパシティに基づいて行われ、このとき、クラスタ装置２５０の適切な基準が選択される。例示的な一実施形態では、基準キャパシティは、クラスタ装置２５０で定義された全ステップの最小キャパシティとして選択される。この最小キャパシティが、クラスタ装置２５０の１００％のキャパシティに設定される。例えば、クラスタ装置２５０により、個々のエンティティ２５２，２５１の以下の性能データが、供給業者からの情報、試運転、稼働データの平均などに基づいて求められており、対応する性能データが、所定のプロセス条件を指しているとする。
エンティティ２５２Ａ：サイクルあたりの処理時間＝１４０秒、サイクルあたりの処理量＝基板１枚
エンティティ２５２Ｂ：サイクルあたりの処理時間＝１４０秒、サイクルあたりの処理量＝基板１枚
エンティティ２５２Ｃ：サイクルあたりの処理時間＝１００秒、サイクルあたりの処理量＝基板１枚
エンティティ２５２Ｄ：サイクルあたりの処理時間＝１００秒、サイクルあたりの処理量＝基板１枚
エンティティ２５１：サイクルあたりの処理時間＝６０秒、サイクルあたりの処理量＝基板１枚

したがって、第１ステップのエンティティ２５２Ａ，２５２Ｂは、（理論上は）７０秒間に基板１枚を生産し、エンティティ２５２Ｃ，２５２Ｄは、５０秒ごとに基板１枚を生産し、エンティティ２５１は、６０秒ごとに基板１枚をハンドリングしうる。したがって、ステップ１は、クラスタ装置２５０における「ボトルネック」ステップであり、装置２５０の１００％のキャパシティを示す基準として使用することができる。この結果、エンティティ２５２Ａ，２５２Ｂのキャパシティはそれぞれ５０％、ステップ２のキャパシティは１４０％で、エンティティ２５２Ｃ，２５２Ｄのキャパシティはそれぞれ７０％である。最後に、エンティティ２５１のキャパシティは１１７％である。上に挙げたプロセス時間とプロセスサイズから、１時間あたりの基板枚数として表すスループットレートを計算することができる。この結果は、ステップ１のスループットレートは５１．４、ステップ２のスループットレートは７２．０、ステップ３のスループットレートは６０．０となり、装置２５０のスループットレートは５１．４となる。これは、キャパシティについては上で説明したように、スループットレートが、１時間あたり基板５１．４枚のスループットレートの「ボトルネック」のステップ１によって規定されるためである。上記のキャパシティのデータから、各エンティティのキャパシティと、プロセスフロー２５３内でのその位置を示す個々の構成マトリックスを得ることができる。表４は、装置２５０の対応する構成マトリックスを示す。

表４に示すような構成マトリックスは、例えばＥ１０標準に基づく装置特性の計算の根拠として用いることができる。クラスタ装置２５０は、ある期間に、複数のサブ状態の複合的な状態にあることが多く、このとき、すべての状態の時間の和が、この期間の合計時間である。例えば、エンティティ２５２Ａ，２５２Ｂ，２５２Ｃとエンティティ２５１が、１時間の間、生産状態であるが、エンティティ２５２Ｄが「計画外のダウンタイム（ＵＤＴ）」状態であるとすると、この期間のクラスタ装置状態は、７０％（４２分）の生産状態（ＰＲＤ）と、３０％（１８分）のＵＤＴとなる。この理由は、加重係数７０％のエンティティ２５２のステップキャパシティが低下し（すなわち１４０％から７０％に低下し）、この期間、生産的時間またはキャパシティが１００％から７０％に低下するためである。なお、表４に示す構成マトリックスは、どのようなクラスタ装置２５０の装置構成についても定めることができ、特に、プロセスフロー２５３の各種ステップの並列の装置エンティティが異なる加重係数（すなわち、上記の実施形態では異なるキャパシティ）を有しうるどのような構成についても定めることができる。更に、一部の例示的な実施形態では、加重係数は、特定のエンティティのすべての動作の加重平均によって得られたキャパシティデータに基づくか、または対応して設計された動作に基づきうる。更に別の実施形態では、対応する加重係数（すなわち上記の実施形態ではキャパシティ）が、固有のプロセス条件に動的に適合されうる。例えば、クラスタ装置２５０で異なるプロセスレシピが使用される場合には、異なるステップにおける各種エンティティの対応するサイクルタイムが大きく変わりうる。したがって、特定のプロセス条件に対して装置特性を監視できるように、それぞれのサイクルタイムが、動的に更新されうる。この場合に、プロセスに依存する信頼性、アベイラビリティおよび保守性を測定することができ、これらの値は、歩留り解析、装置利用率などに関して有益な企業内情報を提供しうる。更に別の例示的な実施形態では、例えば、個々のクラスタ装置で実行された全稼働のサイクルタイムの平均を求めることによって、それぞれの加重係数が別個に選択され処理されうる。このとき、対応する重み付けが、特定の動作の頻度などに基づいて行われうる。更に別の例示的な実施形態では、個々のエンティティの性能に関する、供給業者が提供する利用可能な稼働データが使用されうる。これにより、プロセス固有の影響を実質的に受けずに、エンティティのソフトウェア関連の特性とハードウェア関連の特性を正確に対応（high correspondance）させることができる。

個々のエンティティを評価するために使用される、１つのエンティティとしてのクラスタ装置２５０を表す複合状態を定めるために、特定の一実施形態では、複数の状態またはサブ状態の階層が定められうる。この場合、ランクの高い状態は、更に詳細に後述するように、低いランクの状態よりも「優先し（overruling）」うる。代表的な一実施形態では、クラスタ装置の評価指標を提供するための複合または組み合わせ状態を定義する際に、複数の適切なサブ状態として、単体の処理装置またはエンティティに使用されるＥ１０標準状態が使用されうる。

表５は、６つのＥ１０状態の階層を表す。この表では、予定なし状態（ＮＳＴ）が最も優先度が高く、計画外のダウンタイム状態（ＵＤＴ）、計画的ダウンタイム状態（ＳＤＴ）、エンジニアリング状態（ＥＮＧ）、待機状態（ＳＢＹ）、生産状態（ＰＲＤ）の順に並んでいる。

例えば、クラスタ装置２５０のステップ１とステップ２などの２つの連続するステップについて、ステップ１が１００％ＵＤＴ、ステップ２が１００％ＳＤＴであるとする。表５に示すランキングによれば、ＵＤＴ状態はＳＤＴ状態よりも優先するため、クラスタ装置は１００％ＵＤＴとなる。

図２ｂは、例えば、９つの処理エンティティ２５２と、対応するメインフレームまたは搬送および基板ハンドリングエンティティ２５１を備える、別の構成のクラスタ装置２５０を模式的に示す。上記の例示的な実施形態によれば、矢印に示すプロセスフローは、例えば、３つの動作ステップと、最終工程としてのメインフレームまたは基板ハンドリングステップとを有しうる。更に、第１ステップに属する個々のエンティティ２５２は、実質的に同じ動作性能を有し、第１ステップの処理エンティティ２５２全体で、装置２５０の合計キャパシティの１００％となりうる。このため、第１ステップの各エンティティ２５２には、同じ２５％の加重係数またはキャパシティが割り当てられる。更に、第２ステップに属する複数のエンティティ２５２は、装置２５０の合計キャパシティの１２０％となり、第２ステップの各エンティティは、並列に動作するが、加重係数またはキャパシティが３０％、６０％および３０％と、異なりうる。第３ステップに属するエンティティ２５２は、同じ性能特性を有するとされ、このステップも、クラスタ装置２５０のキャパシティの１００％となりうる。このため、第３ステップでは、各エンティティに５０％が割り当てられる。最後に、メインフレームまたは搬送およびハンドリングエンティティ２５１は、合計キャパシティの１４０％を表す加重係数またはキャパシティを有しうる。なお、対応する加重係数またはキャパシティは、表４に示した構成マトリックスを参照して上で説明したのと同じ評価基準に基づいて定められている。更に、クラスタ装置２５０は所定の時点で稼働状態にあると仮定でき、これはエンティティ２５２，２５１の個々の状態によって決定される。この例では、例えば、第１ステップに属するエンティティ２５２が、それぞれ、ＰＲＶ、ＳＢＹ、ＥＮＧおよびＵＤＴの各状態であり、対応するエンティティ２５２は、この時点で、ＳＤＴ、ＰＲＤおよびＮＳＴの各状態であるとする。同様に、第３ステップに属するエンティティ２５２は、それぞれＰＲＤ状態およびＳＢＹ状態、エンティティ２５１は状態ＰＲＤであるとする。この例では、クラスタ装置２５０の状態は、６つのＥ１０状態の複合状態として決定されるため、表５に定義したランキングを、各状態が、クラスタ装置２５０全体の状態に与える影響の推定に使用することができる。例えば、ランクまたは優先度の最も高い状態（すなわち予定なし状態（ＮＳＴ））が、第２ステップにおいてクラスタ装置２５０内にあり、３０％の重みを有するエンティティ２５２で検出されており、ステップ２の合計重みは１２０％である。したがって、ＮＳＴ状態を引いた他の状態の残り分が、装置キャパシティ全体の９０％となり、ＮＳＴ状態は、装置２５０の装置全体の状態に１０％の影響を及ぼす。同様に、ＮＳＴ状態に優先されるが他の状態よりも優先する計画外のダウン状態（ＵＤＴ）が、２５％の重みまたはキャパシティを有する第１ステップのエンティティに検出される。この結果、ＵＤＴ状態を引いたランクの低い状態の残り分が７５％となる。ランクの高いＳＤＴ状態を引いた利用可能なキャパシティが９０％であるため、ＵＳＤ状態の影響は１５％（すなわち９０％−７５％）となる。

計画的ダウン状態（ＳＤＴ）が、第２ステップに、３０％の加重係数またはキャパシティで存在する。このステップでは、ランクの高いＮＳＴ状態も３０％の加重係数で存在する。このため、第２ステップの全体のキャパシティが１２０％であるため、ＳＤＴ状態を含む第２ステップを引いた分は、合計キャパシティのわずか６０％となる。したがって、ランクの高いＵＳＤ状態を引いた結果キャパシティが既に７５％に減っているため、ＳＤＴ状態が装置２５０全体の状態に与える影響は１５％となりうる。同様に、エンジニアリング状態（ＥＮＧ）が第１ステップのエンティティに検出され、ランクの低い状態の残り分がわずか５０％となる。このため、ランクの高い状態を引いた結果６０％しか残されていないため、ＥＮＧ状態が装置２５０全体の状態に与える影響は１０％となる。更に、待機状態（ＳＢＹ）が、第１ステップの１つのエンティティ２５２と、第３ステップの１つのエンティティ２５２に存在する。第１ステップのＳＢＹ状態は、ランクの高い状態が存在するため、これらのランクの高い状態と組み合わせると、ランクの低い状態の残り分はわずか２５％となり、ランクの低い任意の状態よりも優先する。このため、前のステップで決定したように、ランクの高い状態を引いた結果５０％しか残されていないため、ＳＢＹ状態が全体の状態に与える影響は２５％である。最後に、各種エンティティ２５２および２５１に、高い加重係数またはキャパシティを有して存在している生産状態（ＰＲＤ）が、ステップ１のエンティティによって決定される。この結果、ＰＲＤ状態が装置２５０の全体の状態に与える影響は２５％となる。このように、例えば、表４に示す対応する階層に基づいて、個々の状態またはサブ状態が、クラスタ装置２５０全体の状態に与える対応する寄与が決定されうる。なお、別の例示的な実施形態では、表４の対応するランクを、企業固有の要件などの他の基準に従って変更しても、あるいは、各エンティティ２５２，２５１のそれぞれの状態の数の増減に合わせて、適切に適合させてもよい。例えば、状態を更に細かく分類するために、上記の状態の１つを、２つ以上のサブ状態に分ける場合、それぞれのサブ状態の対応するランクを適宜定めることができる。表４に示す構成マトリックスと、表５に示す対応する階層に基づいて、一部の例示的な実施形態では、総状態の対応する決定が実行されうる。これについては図２ｃを参照して以下に記載する。

図２ｃは、クラスタ装置の状態、およびクラスタ装置の信頼性、アベイラビリティおよび保守性に関する任意の評価指標を監視および測定するように構成されたシステム２００を模式的に示す。図２ｃに示す代表的な実施形態では、クラスタ装置は、図２ｂに示すクラスタ装置２５０であり、これも、所定の時点において、図２ｂに示す同じ構成を有する。システム２００は、クラスタ装置２５０から、装置２５０のエンティティ２５２，２５１の個々の状態に少なくとも関する任意のプロセスメッセージを受け取るために、クラスタ装置２５０と通信するように構成されたインタフェース２１０を備える。プロセスメッセージは、クラスタ装置２５０の個々のエンティティ２５２，２５１の任意の状態変化を確実に検出できるように、所望の時間分解能を提供するための少なくとも特定のタイムスロットで取得されうる。このため、インタフェース２１０は、装置状態を確実に評価するのに適したある期間内に、どのような状態変化も検出できる頻度でプロセスメッセージを取得するように構成される。例えば、一部の例示的な実施形態では、装置２５０の各エンティティの個々の現在の状態を示すそれぞれの更新されたプロセスメッセージを取得するために、数秒、２〜３分、場合によっては数時間の時間分解能が適切であると考えられる。システム２００は、インタフェース２１０に接続された、装置２５０の複数のエンティティ２５２，２５１に関する状態データを受け取るための状態推定ユニット２８０も更に備える。状態推定ユニット２８０が、個々の状態データを更に操作して、基板の組に基づく装置２５０の総状態（個々のエンティティ２５２，２５１が装置２５０においてとりうる状態）の評価指標を提供できるように、個々の状態データは、任意の適切な形式で提供されうる。

例示的な一実施形態では、状態推定ユニット２８０は、インタフェース２１０から任意の状態データを受け取り、構成データも受け取ることができる状態マトリックス決定ユニット２２０を備えうる。このデータは、インタフェース２１０によって、あるいは、状態推定ユニット２８０の外部または内部の他の情報源によって提供されうる。ユニット２２０は、所定の時点またはタイムスロットに、装置２５０からインタフェース２１０が受け取った構成データおよびプロセスメッセージに基づいて、対応する現在の状態マトリックスを求めるように構成されうる。図２ｂを参照して説明した例示的なクラスタ装置２５０では、対応する状態マトリックスには表６に示す情報が含まれうる。表６には、クラスタ装置２５０の各ステップのそれぞれの状態が、図２ｂを参照して説明した、それぞれの加重係数またはキャパシティと共に含まれる。

なお、インタフェース２１０が提供する状態データおよび構成データから状態マトリックス決定ユニット２２０によって抽出される情報は、任意の適切な形式で取得および記憶されうる。ユニット２２０は、該当する状態マトリックスを抽出し、記憶するように適切に構成された記憶手段、中央処理装置（ＣＰＵ）などの任意の適切なハードウェアおよびソフトウェアのリソースを備えうる。

更に、状態推定ユニット２８０は、クラスタ装置２５０の構成に従い、各プロセスステップについて、各状態またはサブ状態のそれぞれのキャパシティまたは加重係数を求めるように構成された状態合算ユニット２３０も備えうる。表７に、装置２５０の各ステップについて、加重状態データが示される。表７に含まれるそれぞれのデータを抽出し、記憶するための任意のハードウェアおよびソフトウェアのリソースに関して、ユニット２２０について上で説明したのと同じ基準が適用されうる。

更に、状態推定ユニット２８０は、各ステップについて、複数の状態の「累算した」加重係数またはキャパシティを提供するように構成された状態累算ユニット２４０も備えうる。図２ｂを参照して上で説明したように、この累算は、例えば表４に示す階層に基づいて行われうる。上に記載した例について、表８は、クラスタ装置２５０の各ステップについて、累算した状態重みまたはキャパシティを模式的に示す。

表８から明らかなように、個々の状態の重みまたはキャパシティが、それぞれの状態のランクに従って各ステップで合計される。

更に、状態推定ユニット２８０は、クラスタ装置２５０の全ステップを考慮して、累算した状態のそれぞれに対して最小重みまたはキャパシティを識別するように構成されうる状態最小値決定ユニット２６０も備えうる。ユニット２６０によって提供される該当する最小値が表９に示される。

表９から明らかなように、累算状態ＰＲＤに対し、表８の全ステップ１〜４における当該状態の最小重みまたはキャパシティが２５％であるため、２５％の重みまたはキャパシティが記載されている。同様に、状態ＰＲＤ＋ＳＢＹの累算状態に対し、表８に従い、ステップ１で提供されるこの状態の最小値に対応して、最小重みまたはキャパシティは５０％となる。状態ＰＲＤ＋ＳＢＹ＋ＥＮＧの累算状態に対し、ユニット２６０によって、ステップ２の値に対応して６０％の最小値が決定される。同様に、状態ＰＲＤ＋ＳＢＹ＋ＥＮＧ＋ＳＤＴの累算状態に対し、表８の第１ステップの値に対応して７５％の値が決定される。状態ＰＲＤ＋ＳＢＹ＋ＥＮＧ＋ＳＤＴ＋ＵＤＴの累算状態の９０％の値はステップ２に対応しており、最後に、状態ＰＲＤ＋ＳＢＹ＋ＥＮＧ＋ＳＤＴ＋ＵＤＴ＋ＳＤＴの累算状態は、ステップ１〜４の最小値（例えば表８のステップ１とステップ３）である１００％の値を有する。

更に、状態推定ユニット２８０は、クラスタ装置２５０の総状態を複合的に表す、ＰＲＤ、ＳＢＹ、ＥＮＧ、ＳＤＴ、ＵＤＴおよびＮＳＴの各状態のそれぞれに適切な加重係数またはキャパシティを割り当てるように適合された状態再配分ユニット２７０も更に備える。図２ｂおよび該当する階層を参照して上で説明したように、総状態が正規化された状態を表し（すなわち、クラスタ装置状態の１００％を表し）、サブ状態が、対応して決定された加重係数またはキャパシティを有するように、個々の状態に対して、それぞれの影響が割り当てられうる。表１０は、クラスタサブ状態の個々の加重係数を示す。これらの値は、表９に示した次ランクの累算状態との差を求めることによって得られる。

このように、状態推定ユニット２８０は、クラスタ装置２５０の状態の定量的な尺度を、重み付けしたサブ状態の複合状態として提供することができ、例示的な実施形態では、これらのサブ状態は、標準的なＥ１０のエンティティ状態で表されうる。状態再配分ユニット２７０が提供するクラスタ状態は、後に、更なる装置特性（信頼性、アベイラビリティおよび保守性など）を測定または決定するために使用されうる。この目的のため、システム２００は、インタフェース２１０を介して、クラスタ装置状態を表す値を外部源に提供しうる。あるいは、別の例示的な実施形態では、状態推定ユニット２８０が、クラスタ状態に基づいて、装置特性の評価指標を決定するように更に構成されていてもよい。上で説明したように、装置２５０が提供し、インタフェース２１０が受け取る状態データは、任意の適切な時間的シーケンスで収集され、装置２５０が提供する更新されたデータの各世代について、対応するクラスタ装置状態が決定されうる。あるいは、別の実施形態では、クラスタ装置２５０のエンティティの１つの状態変化がシステム２００によって検出されると直ちに、更新されたクラスタ装置状態が決定されうる。例えば、例示的な一実施形態では、システム２００は、装置２５０の状態を、以前の有効な状態と比較するように構成されうる。これは、例えば、ユニット２２０によって提供される状態マトリックスを比較することによって行うことができる。この結果、ユニット２２０が、その後決定された２つの状態マトリックスの差を検出するたびに、クラスタ装置２５０の更新された装置状態が決定されるようになる。なお、インタフェース２１０および／または状態推定ユニット２８０が、事前に定義された頻度で状態データまたはプロセスメッセージを受け取ることができるのであれば、現在の有効な装置状態の決定がリアルタイムで実行されても、任意の適切な時点で実行されてもよい。状態推定ユニット２８０の演算リソースに応じて、該当データが、直ちに処理されても、遅れて処理されてもよい。このように、装置２５０の状態の動的挙動、このため対応する装置特性の評価指標が、クラスタ装置２５０の装置状態の時間的遷移に基づいて決定されうる。

図２ｄは、クラスタ装置状態の動的遷移の包括的な例を示すために、非常に単純なクラスタ装置を模式的に示す。クラスタ装置がサブ状態の１つに存在していた期間などの、装置特性に関する任意の定量的評価が、特定の期間内の、すべての総クラスタ装置状態の合計として得られることを示す。図２ｄにおいて、クラスタ装置は、装置２５０としても示されており、並列に動作し、同じ性能を有する２つの処理エンティティ２５２と、搬送およびハンドリングまたはメインフレームエンティティ２５１を備えうる。したがって、装置２５０を２つのステップに運類することができ、搬送およびハンドリング２５１は高いキャパシティ（１８５％など）を有するため、第１ステップのキャパシティが１００％とされる。クラスタ装置２５０は、複数の時点ｔ_１，…，ｔ_ｎに、それぞれのプロセスメッセージを提供するために、システム２００に接続されうる。これにより、システム２００は、ｔ_１，…，で示す個々のタイムスロットの間、それぞれのクラスタ装置状態を計算することができる。説明を簡単にするために、装置２５０のエンティティの１つの状態変化が１時間おきに発生し、更新されたクラスタ装置状態が１時間おきに決定されると仮定する。時間ｔ_１，…，ｔ_ｎで表すタイムスロットの間、クラスタ装置２５０のエンティティ２５２Ａ，２５２Ｂ，２５１が、表１１に示すそれぞれのエンティティ状態を有すると仮定する。

例えば、時間ｔ_１では、装置２５０の全エンティティが生産状態であり、この結果、表１１の左側に示すように、装置２５０の生産性は１００％となる。同様に、時間ｔ_２では、エンティティ２５２ＢがＥＮＧ状態であり、装置２５０の総状態は、５０％の生産状態と、５０％のエンジニアリング状態となる。１つのエンティティとしてみなした場合、装置２５０の生産状態の期間は０．５時間、エンジニアリング状態の期間は０．５時間となる。なお、個々のサブ状態（これらは、１つのエンティティとしてみなした場合に複合的に装置２５０の状態を表す）のそれぞれの値は、図２ｃを参照して前述した手順に従って導出されうる。このため、例えば、１２タイムスロット後の総状態は、個々の総状態を合算または合計することによって求めることができ、これにより、クラスタ装置２５０の個々のサブ状態の評価指標が提供される。本例では、１２時間の期間に、装置２５０は、生産状態２．５時間、待機状態０．５時間、エンジニアリング状態３．０時間、計画的なダウン状態２．０時間、計画外のダウン状態３．０時間、予定なし状態１．０時間であった。

更に別の例示的な実施形態では、図２ｄに示すシステム２００は、クラスタ装置２５０の故障カウント推定を備えるように更に構成されうる。上で説明したように、クラスタ装置２５０の個々のエンティティがとる複数の状態が適切に重み付けされて、集約されたクラスタ装置状態が提供されうる。この加重係数は、それぞれのエンティティ状態が、総クラスタ状態に与える対応する影響を表しうる。加重エンティティ状態によって得られる評価指標は、プロセスに基づく信頼性、アベイラビリティ、保全性などの装置特性の決定のために使用されうるほか、単一エンティティの装置特性の決定にも使用されうるため、対応する装置故障が、個々のエンティティ状態と同じように重み付けされうる。例えば、計画外のダウンタイムを表す状態ＵＤＴは、通常、装置のそれぞれの故障に関連している。したがって、ＵＤＴ状態が、総クラスタ装置状態を定義するための特定の重みを有する場合、対応する加重係数を、それぞれの装置故障に割り当て、これにより、評価指標の平均故障間隔（ＭＴＴＲ）または平均故障間生産的時間（mean productive time between failure：ＭＴＢＦ）によって表すことができる信頼性などの装置特性の包括的かつ一貫した評価指標が得られる。例示的な一実施形態では、ＵＤＴ状態に関連する故障カウントは、該当する故障が発生したときのキャパシティ損失を表す加重係数によって重み付けされうる。

図２ｅは、複数のエンティティ２５２と、搬送およびハンドリングエンティティ２５１を有するクラスタ装置２５０を示す。クラスタ装置２５０の対応するプロセスフローは、４つのステップによって表され、図２ａを参照して説明したように、例えば、それぞれのステップの個々のエンティティ２５２，２５１は、性能キャパシティに基づいて、それぞれの加重係数を与えられている。図に示した例では、装置２５０のステップ１を定義しているエンティティ２５２は、同じプロセスを実行し、合計キャパシティが１２０％であり、第２ステップを定義しているエンティティ２５２は、合計キャパシティが１４０％であり、第３ステップを定義している１つのエンティティ２５２は、キャパシティが１２０％である。ここに示した例では、搬送およびハンドリングエンティティ２５１は第４ステップを定義しており、クラスタ装置２５０の「ボトルネック」であり、１００％の基準を表している。特定の時点において、個々のエンティティ２５２，２５１が、図２ｅに示すそれぞれの状態にあるとする。例えば、第１ステップでは、２つのエンティティがＵＤＴ状態にあり、第２ステップでは、１つのエンティティがＵＤＴ状態にあり、第３ステップでも、該当するエンティティがＵＤＴ状態にある。更に、上で説明したようにＵＤＴ状態はエンティティの故障を示す。１つのエンティティとしてみなした装置２５０の故障カウントが、それぞれの故障を単に合算して求められることはなく、個々の故障が、図２ｅに示すようにそれぞれの加重係数によって重み付けされうる。例えば、ステップ１では、ステップ１のエンティティの合計キャパシティは１２０％であるため、１つのエンティティ２５２が故障すると、１００％の装置２５０に対して２０％のキャパシティ損失が生ずる。したがって、それぞれの故障加重係数が２０％または０．２に設定されうる。同様に、ステップ２の２つのエンティティ２５２の１つが故障すると、装置２５０の１００％のキャパシティに対し、３０％のキャパシティ損失が生ずるため、ステップ２の故障加重係数は、３０％または０．３に選択されうる。更に、ステップ３およびステップ４のエンティティの１つが故障すると、装置キャパシティがゼロに低下するため、これらのエンティティのそれぞれの加重係数は、１００％または１．０に設定されうる。したがって、図２ｅのエンティティ状態が示す特定の期間中、４つの故障（第１ステップで２つ、第２ステップで１つ、第３ステップで１つの故障）が発生している。例示的な一実施形態では、重み付けした故障は、個々の加重係数に基づいて計算することができ、これにより、ステップ１〜４の１つにおいて、故障が同時に発生することによって生じる機能損失の重複分を取り除くことができる。例えば、図の例では、ステップ１の各々の故障は０．２で重み付けされ、この結果、ステップ１の全体の加重故障カウントは０．４となる。同様に、ステップ２の１つの故障は０．３で重み付けされ、ステップ３の１つの故障は１．０で重み付けされ、この結果、全体の故障カウントは１．７となる。

別の実施形態では、故障の同時発生が、加重係数を再定義することによって適切に考慮されうる。例えば、ステップ１において、故障が同時発生すると、６０％のキャパシティ損失が生じる。このため、ステップ１における２つの故障の同時発生の加重係数は、個々の故障加重を合計した０．４ではなく、０．６となる。一部の例示的な実施形態では、故障加重の決定は、それぞれの故障状態の時間的発生に応じて定められる加重係数に基づいて行われうる。この結果、例えば、２つ以上の故障状態が同時に発生している重複する期間の間、故障状態の１つ以上は終わったが、残りの１つ以上の故障状態が続いている場合、加重係数が適合されて、その後再調整されうる。したがって、クラスタ装置２５０に対して、非常に一貫した故障カウントを求め、クラスタ装置の総故障カウントに基づいて、それぞれの装置特性をより正確に求めることができる。例えば、図１ａ〜１ｂを参照して上で説明した従来技術では、それぞれのエンティティの故障が単純に合算され、この結果、装置特性の評価に故障カウントが使用される信頼性などのそれぞれの装置特性の評価指標が包括的なものではなくなってしまう。

図２ｆは、図１ａに示したクラスタ装置１５０などのクラスタ装置を模式的に示す。この図において、装置１５０の仮想の構成は、本発明の例示的な一実施形態に従って得られており、キャパシティ加重されたエンティティ状態が提供される。本発明によって得た結果を、装置１５０について上に記載した対応する結果と比較するために、真理値表３に記載した構成が選択される。つまり、エンティティ１５２Ａはアップ、エンティティ１５２Ｂはダウン、エンティティは１５２Ｃはアップ、搬送系１５１はアップであり、この結果、ＩＰＰ１はアップ、ＩＰＰ２はダウンである図２ｆでは、３つのステップを有する装置１５０が示されており、対応する値が従来例から使用できないため、それぞれのキャパシティ加重が選択されている。図２ｃを参照して詳細に説明したように、それぞれの加重係数に基づいて、状態マトリックスを得て、状態およびステップごとにキャパシティ加重の加算を実行し、累算した状態についてそれぞれのキャパシティを決定し、各累算した状態について最小キャパシティ加重を選択して、最後に、対応する加重係数を再配分することによって、総クラスタ状態に対するそれぞれの影響を決定する手順が、図２ｆに示す装置１５０にも適用されうる。この結果、ＰＲＤ７５％、ＳＢＹ０％、ＥＮＧ０％、ＳＤＴ０％、ＵＤＴ２５％、ＮＳＴ０％のクラスタ状態が得られうる。ＩＰＰ１およびＩＰＰ２の１００時間および１４０時間のアップタイムおよびダウンタイムに基づいて、それぞれの動作状況（operating scheme）が表１２に示す状態であると仮定する。

上で説明したように、従来技術に従って１つのエンティティとしてみなした場合、該当するプロセスシーケンスにより、装置１５０について、７１．４％のアップタイムと、２８．６％のダウンタイムが得られうる。表１２から明らかなように、エンティティ１５２Ａで１つ、エンティティ１５２Ｃで２つ、搬送系で１つの故障で発生し、エンティティ１５２Ｂでも１つの故障が発生している。したがって、上で説明したように、平均故障間隔は、合計５つの故障で７６．０時間となる。これらの値とは対照的に、表１２に示すように、それぞれのタイムスロットのそれぞれのクラスタ装置状態を決定すると（すなわち、図２ｃを参照して上で説明したように、各タイムスロットについて、例示的な実施形態に従って上で説明した手順を適用し、それぞれのクラスタ装置状態を累算すると）、装置１５０の状態を構成する個々のサブ状態について、ＰＲＤ１３０．０時間、ＳＢＹ０．０時間、ＥＮＧ０．０時間、ＳＤＴ０．０時間、ＵＤＴ３８．０時間、ＮＳＴ０．０時間という評価指標が得られる。したがって、７７．４％の生産的時間（すなわちアップタイム）が得られ、ダウンタイム（この場合は計画外のダウンタイム）は２２．６％となる。

更に、ステップ１の故障加重係数は０．２５であり、ステップ２およびステップ３の加重係数はそれぞれ１．０である。この結果、加重故障カウントは、ステップ１のそれぞれの故障の故障加重は０．２５、ステップ２の２つの故障の故障加重は１．０、ステップ３の１つの故障の故障加重は１．０となり、加重故障カウントは３．５となる。したがって、ＭＴＢＦ、ＭＵＴＢＦ（平均故障間アップタイム：mean uptime between failure）およびＭＴＴＲなどの信頼性を示す評価指標を求めることができ、これらの値は、ＭＴＢＦ（生産的時間／故障カウント）が３７．１４時間、ＭＵＴＢＦ（アップタイム／故障カウント）が３７．１４時間、ＭＴＴＲ（ダウンタイム／故障カウント）が１０．８６時間となる。

例えば、従来技術に基づいて決定される対応する平均故障間隔は７６．０時間であり、本発明による対応する結果から大きく外れている。更に、本発明の結果の一貫性の高さは、１−（ＭＴＴＲ／（ＭＴＴＲ＋ＭＵＴＢＦ））で定義されるアベイラビリティを評価することで示される。この値は０．７７４となり、上で求めた７７．４％のアップタイムと等しくなる。

このように、本発明は、クラスタ装置状態を測定および監視するための改良された手法を提供し、信頼性、アベイラビリティおよび保守性などの装置特性の測定を可能にする。一部の例示的な実施形態では、クラスタ装置状態を表すために標準的なＥ１０状態が使用されうる。この目的のため、クラスタ装置状態を表すために、加重エンティティ状態が合算されうる。適切に定義されたエンティティ状態の階層構造に基づいて、組み合わせ（すなわちエンティティ状態の合算または累算）が実行されうる。更に、一部の例示的な実施形態では、対応するエンティティ状態によって示されるそれぞれの故障が、適切な加重係数に基づいて重み付けされ、非常に一貫性の高い装置特性の数値を得ることができる。例示的な一実施形態では、加重係数は、個々のエンティティのキャパシティに基づいて決定されうる。キャパシティは、複数の動作の平均サイクルタイム、供給業者固有のデータなどの任意の適切な性能データに決定されるか、あるいは、対応するキャパシティ値が稼働条件に応じて動的に適合されうる。更に、ここに教示するシステムおよび方法により、任意の数のサブ状態を扱うことができるが、従来技術では、アップとダウンの状態しか使用されない。従来技術でクラスタを記述する場合、ｎ個のエンティティを有するクラスタ装置では最大２ｎ行の真理値表が必要となることがあるが、本発明は、ｎ行のみの構成マトリックスを使用することができる。更に、本発明は、クラスタ装置に有利なように、並列のエンティティのキャパシティの余剰を考慮することができる。すなわち、キャパシティが７０％の２つの並列のチャンバにおいて、チャンバの１つが故障した場合、キャパシティ損失は３０％であるが、従来技術では５０％のキャパシティ損失とみなされてしまう。したがって、クラスタマトリックスモデルを作成するのに適度な労力を要することで、クラスタ装置を高度に包括的に表現することができる。アベイラビリティ、信頼性および保守性を測定して、従来技術と比べてより正確な評価指標が得られる。

上記に記載した特定の実施形態は例に過ぎず、本発明は、本開示の教示の利益を得る当業者にとって自明の、異なるが均等の別法によって変更および実施されてもよい。例えば、上記のプロセス工程を記載した順序とは異なる順序で実行してもよい。更に、ここに記載した構成または設計の詳細が、添付の特許請求の範囲以外によって限定されることない。このため、上記に記載した特定の実施形態を変形または変更することが可能であり、このような変形例は全て本発明の範囲ならびに趣旨に含まれることが意図されることが明らかである。したがって、ここに保護を請求する対象は、添付の特許請求の範囲に記載したとおりである。

複数の機能エンティティまたはプロセスモジュールおよび搬送モジュールを有するクラスタ装置の模式図。 従来技術による図１ａに示したクラスタ装置の構成を模式的に示し、個々の目的のプロセス経路を装置エンティティとして定義した図。 本発明の説明のための実施形態による、さまざまなプロセスステップに編成された複数のエンティティを備え、メインフレームが最後のプロセスステップを表すクラスタ装置の模式図。 本発明の説明のための一実施形態による、複数のキャパシティ加重されたエンティティを備えたクラスタ装置の模式図。 本発明の説明のための実施形態によるクラスタ装置の特性を測定するためのシステムの模式図。 本発明の説明のための実施形態による、クラスタ装置の時間的挙動を推定するために図２ｃに示すシステムと通信しているクラスタ装置の模式図。 本発明の説明のための実施形態による、それぞれ故障加重係数を有し、所定の期間において推定故障分布を有する複数のキャパシティ加重エンティティを備えたクラスタ装置上部を例示的に示す図。 説明のための実施形態による、対応するエンティティがキャパシティ加重されたエンティティとして表されている、図１ａのクラスタ装置の模式図。

Claims (9)

1. システムであって、
   ２つ以上のエンティティを有するクラスタ装置から、前記エンティティのそれぞれに関するプロセスメッセージを受け取るように構成されたインタフェースであって、前記プロセスメッセージが、前記エンティティの各々に対してとりうる状態の複数のうち１つを特定する装置固有の情報を含んでいる、インタフェースと、
   前記インタフェースに接続され、前記プロセスメッセージおよび前記クラスタ装置の各エンティティの機能的キャパシティに基づいて前記クラスタ装置の信頼性、アベイラビリティおよび保守性の少なくとも１つの評価指標を自動的に決定するように構成された状態推定ユニットであって、該状態推定ユニットにおいて、前記とりうる複数の状態がランク付けされ、より高いランク状態はより低いランク状態に勝っている、状態推定ユニットと、を有するシステム。
2. 前記状態推定ユニットは、
   前記プロセスメッセージに基づいて、キャパシティで加重した各エンティティの現在の状態を決定するように構成された状態評価指標決定ユニットと、
   前記クラスタ装置の同等のエンティティによって定義される、前記クラスタ装置の各プロセスステップについて、前記キャパシティで加重した現在の状態に基づいて、キャパシティで加重した状態評価指標を合算するように構成された状態合算ユニットと、
   前記キャパシティで加重した状態評価指標に基づいて、各プロセスステップについてとりうる状態のそれぞれの累算した状態評価指標を決定するための状態累算ユニットと、
   各プロセスステップの各状態の最小評価指標を決定するように構成された状態最小値決定ユニットと、
   前記最小評価指標から導出された各状態に対する評価指標の組として、前記クラスタ装置の総状態の評価指標を決定するように構成された状態キャパシティ再配分ユニットと、
   前記総状態の前記評価指標を動的に更新するように構成された動的状態推定モジュールと、を有する請求項１に記載のシステム。
3. 前記エンティティのそれぞれの前記機能的キャパシティに基づいて、前記クラスタ装置の加重故障カウントを決定するように構成された故障カウントユニットを更に有する請求項１に記載のシステム。
4. 前記インタフェースは、製造実行システムと、前記クラスタ装置に関するプロセスデータを交換するように更に構成されている請求項１に記載のシステム。
5. 製造プロセスラインで使用され、複数のエンティティを有するクラスタ装置から、前記クラスタ装置と通信しているインタフェースを介して、プロセスメッセージを受信するステップであって、前記プロセスメッセージが、前記エンティティの各々に対してとりうる状態の複数のうち１つを特定する装置固有の情報を含んでいる、ステップと、
   各エンティティの機能的キャパシティおよび前記プロセスメッセージに基づいて、前記クラスタ装置の現在の総状態の評価指標を決定するステップであって、該ステップにおいて、前記とりうる複数の状態がランク付けされ、より高いランク状態はより低いランク状態に勝っている、ステップと、を含む方法。
6. 前記複数のとりうる状態は、生産状態、待機状態、エンジニアリング状態、計画的ダウン状態、計画外のダウン状態、および予定なし状態を有し、前記複数のとりうる状態は、優先度が最も低いものから最も高いものの順に、生産状態、待機状態、エンジニアリング状態、計画的ダウン状態、計画外のダウン状態、および予定なし状態の順にランクされている請求項５に記載の方法。
7. 前記クラスタ装置の前記総状態の前記評価指標は値の組であり、各値は、前記とりうる状態の個々の１つに関連付けられており、前記とりうる状態の前記の個々の１つが前記総状態に与える重み付けされた寄与を表している請求項６に記載の方法。
8. 前記総状態の前記評価指標に基づいて、信頼性、アベイラビリティおよび保守性の少なくとも１つを測定するステップと、
   少なくとも１つのエンティティの状態変化によって定義される稼動時間インターバルについて、前記総状態の更新された評価指標を決定するステップと、
   前記複数のエンティティのそれぞれの加重キャパシティを定義するステップであって、キャパシティが最も低いエンティティが基準として使用され、各エンティティの前記加重キャパシティが、各エンティティにおける特定のプロセスのサイクルタイムと、および各エンティティにおいて同時に処理される基板の枚数とに基づいて決定されるステップと、
   前記プロセスメッセージに基づいて前記サイクルタイムを動的に更新するステップと、
   を更に含む請求項５に記載の方法。
9. 前記クラスタ装置に対し、各エンティティの行と、前記クラスタ装置を通過するプロセスフローを決定するプロセスステップおよび各エンティティの前記キャパシティ加重の列とを含む構成マトリックスを定義するステップと、
   前記複数のとりうる状態の階層を定義するステップと、
   前記総状態の前記評価指標を決定するために前記階層を使用するステップと、を更に含み、前記階層では、前記複数のとりうる状態が、優先度が最も低いものから最も高いものの順に、生産状態、待機状態、エンジニアリング状態、計画的ダウン状態、計画外のダウン状態、および予定なし状態の順にランクされている請求項５に記載の方法。

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