JP5336947B2

JP5336947B2 - バッチ式製造プロセスの監視方法及び監視装置

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Publication number: JP5336947B2
Application number: JP2009154389A
Authority: JP
Inventors: 啓介野上; 知巳井野; 学加納
Original assignee: Toshiba Corp; Kyoto University
Current assignee: Toshiba Corp; Kyoto University
Priority date: 2009-06-29
Filing date: 2009-06-29
Publication date: 2013-11-06
Anticipated expiration: 2029-06-29
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Description

本発明は、製造プロセスの監視方法及び監視装置に関し、特に、統計的品質管理手法（ＳＰＣ：Statistical Process Control）を用いた製造プロセスの監視方法及び監視装置に関する。

従来より、バッチプロセスである半導体デバイスの製造プロセスにおいては、製造装置から製造条件を表す装置ログデータを収集し、この装置ログデータを監視することにより、安定稼動状態下での製造装置で製品が製造されているか否かを判定している。装置ログデータは、半導体デバイスの製造装置から一定時間毎、例えば１秒間毎に出力されるが、従来は、収集された装置ログデータから一定期間毎の最大値、最小値又は平均値等の特徴量を算出し、この特徴量が管理限界範囲内にあるか否かによって製造プロセスが正常であるか否かを判断していた。

しかしながら、近年、半導体デバイスの微細化に伴って、処理時間が短縮化しており、特徴量のみによっては製品の出来映えを予測することが困難になってきている。例えば、成膜プロセスにおいては、薄膜化が進むと成膜時間が短くなり、製造条件の一時的な変動が製品の出来映えに大きな影響を与えるようになる。しかし、上述の従来の技術では、折角、装置ログデータを一定時間毎に収集しても、平均値等の特徴量に落とし込む段階で時間の情報が失われてしまう。このため、製造条件の一時的な変動を監視することができず、良否判定精度が低いという問題がある。より具体的に言えば、従来の監視装置は、例えば１バッチ中の温度、圧力等の平均値が管理限界範囲内にあれば、製造装置は正常に稼働していると判断していたため、プロセス中の微小な変動を検出することはできなかった。

一方、特許文献１には、操業チャートデータに対してウェーブレット変換を行ってウェーブレット係数を算出し、このウェーブレット係数を用いて回帰モデルを作成し、解析を行う技術が開示されている。しかしながら、この方法では、予め測定された製品の出来映えデータが必要であるという問題点がある。

特開２００４−２８８１４４号公報

本発明の目的は、時系列データとして収集される製造条件の一時的な変動を監視することができ、良否判定精度が高いバッチ式製造プロセスの監視方法及び監視装置を提供することである。

本発明の一態様によれば、製品のバッチ式製造装置から入力された時系列の装置ログデータをバッチ毎にウェーブレット変換し、複数の周波数成分についてウェーブレット係数を求める工程と、各前記周波数成分についてのウェーブレット係数及び前記各周波数成分についてそれぞれ取得された第１の負荷行列を用いて、前記各周波数成分について前記ウェーブレット係数のホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量を求め、前記ホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量に基づいて前記各周波数成分が正常であるか異常であるかを判定し、正常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値を０とすると共に異常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値はそのままとした一組の採用ウェーブレット係数を生成する工程と、前記一組の採用ウェーブレット係数を逆ウェーブレット変換して再生波形データを求める工程と、前記再生波形データ及び前記一組の採用ウェーブレット係数に対応する第２の負荷行列を用いて前記再生波形データのホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量を求め、前記再生波形データのホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量に基づいて前記再生波形データが正常であるか異常であるかを判定する工程と、を備えたことを特徴とするバッチ式製造プロセスの監視方法が提供される。

本発明の他の一態様によれば、製品のバッチ式製造装置から入力された時系列の装置ログデータをウェーブレット変換し、複数の周波数成分についてウェーブレット係数を求め、各前記周波数成分についてのウェーブレット係数及び前記各周波数成分についてそれぞれ取得された第１の負荷行列を用いて、前記各周波数成分について前記ウェーブレット係数のホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量を求め、前記ホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量に基づいて前記各周波数成分が正常であるか異常であるかを判定し、正常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値を０とすると共に異常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値はそのままとした一組の採用ウェーブレット係数を生成し、前記一組の採用ウェーブレット係数を逆ウェーブレット変換して再生波形データを求め、前記再生波形データ及び前記一組の採用ウェーブレット係数に対応する第２の負荷行列を用いて前記再生波形データのホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量を求め、前記再生波形データのホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量又は残差Ｑに基づいて前記再生波形データが正常であるか異常であるかを判定する演算部と、各前記周波数成分についての前記第１の負荷行列、及び、前記ウェーブレット係数の値をそのままとした周波数成分の組合せの全てについての前記第２の負荷行列が記憶された記憶部と、を備え、前記演算部は、前記再生波形データのホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量を求める際に、前記記憶部に記憶された複数の前記第２の負荷行列から、前記周波数成分の組合せが前記一組の採用ウェーブレット係数と同じである第２の負荷行列を選択して使用することを特徴とするバッチ式製造プロセスの監視装置が提供される。

本発明によれば、時系列データとして収集される製造条件の一時的な変動を監視することができ、良否判定精度が高いバッチ式製造プロセスの監視方法及び監視装置を実現することができる。

本発明の実施形態におけるバッチ式製造プロセスの監視システムを例示するブロック図である。図１に示す監視装置を例示するブロック図である。本実施形態におけるモデル構築動作を例示するフローチャート図である。本実施形態におけるモデル構築動作を例示するフローチャート図である。本実施形態における異常判定動作を例示するフローチャート図である。本実施形態における異常判定動作を例示するフローチャート図である。横軸に時間をとり、縦軸に物理量をとって、良品の装置ログデータを例示するグラフ図である。横軸に時間をとり、縦軸にウェーブレット係数の値をとって、一つのバッチの装置ログデータから得られる一組のウェーブレット係数を例示するグラフ図である。ローディング１を例示する図である。（ａ）は周波数成分を選択する前のウェーブレット係数を例示するグラフ図であり、（ｂ）は周波数成分を選択した後の選択ウェーブレット係数を例示するグラフ図である。横軸に時間をとり、縦軸に物理量をとって、良品再生波形データを例示するグラフ図である。ローディング２を例示する図である。横軸に時間をとり、縦軸に物理量をとって、監視対象となる装置ログデータを例示するグラフ図である。横軸に時間をとり、縦軸に物理量をとって、再生波形データを例示するグラフ図である。（ａ）及び（ｂ）は、横軸にバッチ履歴をとり、縦軸にホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量をとって、本実施形態に係る監視方法を例示するグラフ図である。本実施形態の変形例に係る監視装置の演算部を例示するブロック図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態における製造プロセスの監視システムを例示するブロック図であり、
図２は、図１に示す監視装置を例示するブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る監視システム１００においては、製品を製造する製造装置１０１が設けられている。製造装置１０１は、例えば、半導体デバイスの製造ラインの一部を構成する装置であり、例えば、シリコンウェーハ上に薄膜を形成するプラズマＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition：化学気相成長）装置である。なお、本明細書において「製品」というときは、製造装置において所定の処理がなされた後の部材をいい、いわゆる完成品の他に中間製品も含むものとする。例えば、上述の例でいえば、薄膜が形成されたシリコンウェーハも「製品」に含まれる。監視システム１００には、複数種類の製造装置１０１が設けられていてもよい。

また、監視システム１００には、ホストコンピューター１０２が設けられている。ホストコンピューター１０２は、製造装置１０１に製造プロセスを実行させるための命令を出力する。更に、監視システム１００には、製造装置１０１が正常に稼働しているか否かを監視する監視装置１が設けられている。更にまた、監視システム１００には、端末コンピューター１０３が設けられている。端末コンピューター１０３は、監視装置１から出力された警報等が入力されて、これを表示するものである。端末コンピューター１０３は、例えば、製造装置１０１の担当技術者が保有するパーソナルコンピューターである。

更にまた、監視システム１００には、ＭＥＳ（Manufacturing Execution System：製造実行システム）系ＬＡＮ（Local Area Network：構内通信網）１０５及びＦＤ（Fault Detection：欠陥探知）システム系ＬＡＮ１０４が設けられている。そして、製造装置１０１、ホストコンピューター１０２及び監視装置１は、ＭＥＳ系ＬＡＮ１０５に接続されている。また、監視装置１及び端末コンピューター１０３は、ＦＤシステム系ＬＡＮ１０４に接続されている。

図２に示すように、監視装置１には、演算部２及び記憶部３が設けられている。演算部２は後述する一連の演算処理を行う部分であり、記憶部３は後述する所定の情報を記憶する部分である。演算部２が行う処理内容及び記憶部３に記憶される情報の内容については後述する。監視装置１は、例えば、汎用のサーバによって構成されている。この場合、演算部２は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit：中央演算処理装置）によって構成されており、記憶部３は、例えば、ＨＤＤ（hard disk drive：ハードディスクドライブ）によって構成されている。但し、後述の変形例に示すように、演算部２は専用のハードウェアによって構成されていてもよい。

次に、本実施形態に係る監視装置の動作、すなわち、本実施形態に係る製造プロセスの監視方法について説明する。
以下、本実施形態に係る監視方法の特徴を概略的に説明する。本実施形態に係る監視方法は、下記（１）、（２）の動作に分けることができる。
（１）装置ログデータを解析して製造条件の異常を検出する異常判定動作
（２）（１）の異常判定動作に用いる負荷行列を取得するモデル構築動作

（１）異常判定動作
監視装置１が、半導体デバイスの製造装置１０１から装置ログデータを収集する。装置ログデータとは、温度、圧力等の物理量の測定値が時間軸に沿って配列された時系列データである。装置ログデータからは物理量の測定値は読み取ることができるが、周波数特性を抽出することはできない。一方、装置ログデータをフーリエ変換すると、周波数特性は抽出できるが、時系列的な情報が失われてしまう。そこで、本実施形態においては、装置ログデータをウェーブレット変換することにより、時間的に局在する周波数成分を検出する。そして、ウェーブレット変換後のデータから正常な周波数成分を除去し、異常な周波数成分のみを残した上で、逆ウェーブレット変換することにより、異常な部分が誇張された再生波形データを得ることができる。この再生波形データを監視することにより、製造条件の一時的な変動も精度よく検出することができる。

この場合、ウェーブレット変換後のデータにおいて、ある周波数成分が正常であるか異常であるかの判定は、各周波数成分のウェーブレット係数を主成分分析（ＰＣＡ：principal component analysis）し、ホッテリングＴ^２統計量（Hotelling's Ｔ²）及び残差Ｑ統計量を求めることによって判定する。なお、ホッテリングＴ^２統計量とは、主成分空間における分布中心からの距離を表す指標であり、残差Ｑ統計量とは、主成分に取り込めなかった情報の総量を表す指標である。各周波数成分のウェーブレット係数について、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量のうち少なくとも一方が管理限界範囲を超えていれば異常と判定し、ウェーブレット係数の値をそのままとする。一方、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量の双方が管理限界範囲内にあれば正常と判定し、ウェーブレット係数の値を０とする。これにより、正常な周波数成分が除去される。また、再生波形データが正常であるか異常であるかの判定も、再生波形データ全体を主成分分析し、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を求めることによって判定する。

（２）モデル構築動作
上述の異常判定において、各周波数成分のウェーブレット係数について迅速にホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を計算するために、予め各周波数成分について第１の負荷行列（ローディング１）を求めておく。第１の負荷行列は、良品の装置ログデータをウェーブレット変換して周波数成分毎に良品のウェーブレット係数を求め、これを周波数成分毎に主成分分析することより取得する。この第１の負荷行列と監視対象となる装置ログデータのウェーブレット係数とからホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量を算出する。

また、再生波形データについて迅速にホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を計算するために、予め第２の負荷行列（ローディング２）を求めておく。第２の負荷行列は、選択された周波数成分の組合せによって異なるため、全ての組合せについて第２の負荷行列を求めておき、周波数成分の組合せに応じて１つの第２の負荷行列を選択して使用する。周波数成分の任意の組合せについての第２の負荷行列は、上述の良品のウェーブレット係数からこの組合せの周波数成分を選択し、これを逆ウェーブレット変換することにより良品の再生波形データを求め、これを主成分分析することによって取得する。この第２の負荷行列と監視対象となる装置ログデータの再生波形データとからホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量を算出する。

以下、本実施形態に係る監視方法を詳細に説明する。
図３及び図４は、本実施形態におけるモデル構築動作を例示するフローチャート図であり、
図５及び図６は、本実施形態における異常判定動作を例示するフローチャート図である。
また、図７〜図１５は、各段階のデータを例示する模式図である。すなわち、
図７は、横軸に時間をとり、縦軸に物理量をとって、良品の装置ログデータを例示するグラフ図であり、
図８は、横軸に時間をとり、縦軸にウェーブレット係数の値をとって、一つの装置ログデータから得られる一組のウェーブレット係数を例示するグラフ図であり、
図９は、ローディング１を例示する図であり、
図１０（ａ）は周波数成分を選択する前のウェーブレット係数を例示するグラフ図であり、（ｂ）は周波数成分を選択した後の選択ウェーブレット係数を例示するグラフ図であり、
図１１は、横軸に時間をとり、縦軸に物理量をとって、良品再生波形データを例示するグラフ図であり、
図１２は、ローディング２を例示する図であり、
図１３は、横軸に時間をとり、縦軸に物理量をとって、監視対象となる装置ログデータを例示するグラフ図であり、
図１４は、横軸に時間をとり、縦軸に物理量をとって、再生波形データを例示するグラフ図であり、
図１５（ａ）及び（ｂ）は、横軸にバッチ履歴をとり、縦軸にホッテリングＴ^２統計量又は残差Ｑ統計量をとって、本実施形態に係る監視方法を例示するグラフ図である。

先ず、モデル構築動作について説明する。
上述の如く、モデル構築は異常判定の準備段階となる作業である。
先ず、図３のステップＳ１１に示すように、図１に示す監視装置１の演算部２（図２参照）が製造装置１０１からＭＥＳ系ＬＡＮ１０５を介して装置ログデータを収集する。ステップＳ１１においては、良品の装置ログデータのみを収集する。また、この装置ログデータは、後の工程で主成分分析の対象とするため、ある程度の量が必要である。

図７に示すように、装置ログデータとは、例えば、プラズマＣＶＤ処理における温度、圧力及び電流値等の物理量の測定値が時間軸に沿って配列されたデータである。演算部２は、これらの物理量の測定値を、製造装置１０１において一連のプロセスが開始してから終了するまでの時間範囲にわたって、一定の時間毎、例えば１秒毎に読み込み、１つの装置ログデータを構成し、記憶部３に記憶させる。例えば、図７に示す例では、１つの装置ログデータは、１バッチ分のプロセスに相当する３２個の測定値を含んでいる。そして、図７に示すような装置ログデータが、複数個の製品、例えば、数百枚のウェーハについてそれぞれ取得される。

また、図３のステップＳ１２に示すように、演算部２に分解レベルＬが入力される。分解レベルとは、ウェーブレット変換において分解する周波数レベルを示すパラメータであり、監視対象となる装置ログデータの特性等に応じて任意に設定することができる。本実施形態においては、分解レベルＬを例えば５とする。

そして、ステップＳ１３に示すように、演算部２が、装置ログデータをウェーブレット変換する。これにより、ステップＳ１４に示すように、各周波数成分のウェーブレット係数が算出される。図８は、横軸に時間をとり、縦軸にウェーブレット係数の値をとって、プロット数が３２である装置ログデータをウェーブレット変換した結果を示すグラフ図である。図８に示すＤ１は、周波数が最も高い周波数成分のウェーブレット係数を示している。これらのウェーブレット係数は、隣り合う２つの時点のデータに基づいて算出されたものであり、全部で１６個ある。また、Ｄ２は、次に周波数が高い周波数成分のウェーブレット係数を示している。これらのウェーブレット係数は、連続する４時点のデータに基づいて算出されたものであり、全部で８個ある。更に、Ｄ３及びＤ４は、連続する８時点及び１６時点のデータに基づいて算出された４個及び２個のウェーブレット係数を示している。このように、周波数のレベルが１段下がる毎に、ウェーブレット係数の個数は約半分になる。そして、Ａは、元の装置ログデータから上述のウェーブレット係数に相当する部分を除いた残りの部分を、２個のウェーブレット係数として示している。ステップＳ１３及びＳ１４においては、図８に示すような一組のウェーブレット係数が、複数個の製品、例えば、数百枚のウェーハについてそれぞれ算出される。

次に、ステップＳ１５及びＳ１６を、各周波数成分について実施する。ステップＳ１５においては、演算部２が、ある周波数成分のウェーブレット係数を主成分分析する。すなわち、この周波数成分におけるウェーブレット係数の数をｍとし、ｋ番目（ｋは１〜ｍの整数）のウェーブレット係数をｗ_ｋとし、算出する主成分の数をｎとし、ｊ番目（ｊは１〜ｎの整数）の主成分をｐｃｊとし、ウェーブレット係数ｗ_ｋに乗じる係数をａ_ｊｋとすると、下記数式１を満足するような係数ａ_ｊ１〜ａ_ｊｍを求める。そして、算出する全ての主成分ｐｃ１〜ｐｃｎについての係数「ａ_ｊｋ」を求めることにより、ステップＳ１６及び図９に示すように、第１の負荷行列を取得する。この第１の負荷行列を「ローディング１」として記憶部３に記憶させる。

そして、ステップＳ１５及びＳ１６に示す処理を、周波数成分の数だけ繰り返すことにより、周波数成分毎に第１の負荷行列を取得する。例えば、図８に示す例では、周波数成分は「Ｄ１」、「Ｄ２」、「Ｄ３」、「Ｄ４」、「Ａ」の５種類であるため、ステップＳ１５及びＳ１６を５回繰り返す。図９に示すように、各周波数成分についての第１の負荷行列は、係数「ａ_ｊｋ」からなるｎ行ｍ列の行列となる。

次に、図４のステップＳ２１に示すように、演算部２が、周波数成分の組合せを計算する。具体的には、各周波数成分を採用する場合を「１」、採用しない場合を「０」で表現した数字列を取得する。周波数成分の数は分解レベルＬと等しいため、組合せ数Ｍは、Ｍ＝２^Ｌとなる。例えば、分解レベルＬが５である場合、周波数成分の数も５であるため、Ｍ＝２^５＝３２となる。

次に、演算部２は、ステップＳ２２〜Ｓ２７を、周波数成分の組合せのそれぞれについて実施する。
先ず、ステップＳ２２に示すように、ステップＳ２１で取得した数字列に従って、図８に示すウェーブレット係数を周波数成分毎に選択する。これにより、ステップＳ２３に示すように、選択ウェーブレット係数が生成される。例えば、上記数字列が「０１００１」である場合は、図１０（ａ）に示すように、周波数成分Ｄ１は非選択、周波数成分Ｄ２は選択、周波数成分Ｄ３は非選択、周波数成分Ｄ４は非選択、周波数成分Ａは選択される。そして、選択された周波数成分については、ウェーブレット係数の値をそのままとし、非選択の周波数成分については、ウェーブレット係数の値を０とする。この結果、図１０（ｂ）に示すような選択ウェーブレット係数が生成される。

次に、ステップＳ２４に示すように、図１０（ｂ）に示す選択ウェーブレット係数を逆ウェーブレット変換する。これにより、ステップＳ２５及び図１１に示すように、装置ログデータと同じ形式の時系列データが再生される。以下、この時系列データを「良品再生波形データ」という。良品再生波形データは、収集された装置ログデータの数、すなわち、製品数と同じ数だけ取得される。図１１に示すように、この良品再生波形データは、図７に示す装置ログデータをウェーブレット変換し（ステップＳ１３）、いくつかの周波数成分を選択し（ステップＳ２２）、逆ウェーブレット変換した（ステップＳ２４）ものであるため、図７に示す装置ログデータと比較して、波形が少し異なっている。

次に、ステップＳ２６に示すように、良品再生波形データを主成分分析する。すなわち、ある良品再生波形におけるデータの数をｓとし、ｋ番目（ｋは１〜ｓの整数）のデータをｘ_ｋとし、算出する主成分の数をｔとし、ｊ番目（ｊは１〜ｔの整数）の主成分をｐｃｊとし、データｘ_ｋに乗じる係数をｂ_ｊｋとすると、下記数式２を満足するような係数ｂ_ｊ１〜ｂ_ｊｓを求める。そして、算出する全ての主成分ｐｃ１〜ｐｃｔについての係数「ｂ_ｊｋ」を求めることにより、ステップＳ２７及び図１２に示すように、第２の負荷行列を取得することができる。この第２の負荷行列を記憶部３に記憶させる。

そして、ステップＳ２２〜Ｓ２７に示す処理を、周波数成分の組合せの数だけ繰り返すことにより、組合せ毎に第２の負荷行列を取得する。例えば、周波数成分が「Ｄ１」、「Ｄ２」、「Ｄ３」、「Ｄ４」、「Ａ」の５種類である場合は、組合せ数ＭはＭ＝２^５＝３２であるため、ステップＳ２２〜Ｓ２７を３２回繰り返す。図１２に示すように、各周波数成分の組合せについての第２の負荷行列は、係数「ｂ_ｊｋ」からなるｔ行ｓ列の行列となる。以上により、モデル構築動作が終了する。この段階で、監視装置１の記憶部３には、ローディング１及びローディング２が記憶されている。

次に、異常判定動作について説明する。
異常判定動作は、実際に製造装置１０１を監視する動作である。
図５のステップＳ３１に示すように、監視装置１（図１参照）の演算部２（図２参照）が製造装置１０１からＭＥＳ系ＬＡＮ１０５を介して装置ログデータを収集する。この装置ログデータは、監視対象となるデータであり、異常が含まれているか否かは未知である。図１３に、ステップＳ３１において収集される装置ログデータを示す。説明の便宜上、この装置ログデータは、不良品の装置ログデータであるものとする。なお、図１３には、比較のために、良品の装置ログデータ（図７参照）も重ねて示す。図１３において、良品の装置ログデータは黒丸（●）で示し、不良品の装置ログデータは白丸（○）で示す。良品の装置ログデータは、図７に示したデータと同じものである。

また、図５のステップＳ３２に示すように、演算部２に分解レベルＬが入力される。この分解レベルＬの値は、図３のステップＳ１２において入力された分解レベルの値と同じである。すなわち、本実施形態においては、例えば、Ｌ＝５である。

次に、ステップＳ３３に示すように、演算部２が、ステップＳ３１において入力された装置ログデータをウェーブレット変換する。これにより、ステップＳ３４に示すように、各周波数成分のウェーブレット係数を求める。このウェーブレット係数の形式は、図８に示すものと同様である。また、ステップＳ３５に示すように、演算部２が、上述のモデル構築（図３のステップＳ１６参照）において取得したローディング１（図９参照）を記憶部３から読み出す。

次に、演算部２は、ステップＳ３６〜Ｓ４２を、周波数成分のそれぞれについて実施する。
先ず、演算部２は、１つの周波数成分についてウェーブレット係数を主成分分析する。この主成分分析は「マルチウェイＰＣＡ」によって行う。すなわち、演算部２は、１つの周波数成分のウェーブレット係数ｗと、この周波数成分に対応する第１の負荷行列の係数ａを用いて、上記数式１に示す演算を行い、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量、すなわち、主成分ｐｃ１〜ｐｃｎの値を算出する。

そして、ステップＳ３６及びＳ３７に示すように、主成分スコアからホッテリングＴ^２統計量を算出し、ステップＳ３８に示すように、このホッテリングＴ^２統計量が管理限界範囲内にあるかどうかを判定する。なお、管理限界範囲は、統計的に計算された範囲とし、例えば、（平均値±Ｎσ）以内の範囲とする。σは標準偏差であり、Ｎは任意の数、例えば、３又は４である。一方、ステップＳ３９及びＳ４０に示すように、主成分スコアから残差Ｑ統計量を算出し、ステップＳ４１に示すように、この残差Ｑ統計量が管理限界範囲内にあるかどうかを判定する。そして、ステップＳ４２に示すように、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量のうち少なくとも一方が管理限界範囲を超えた場合は、この周波数成分は異常であると判断し、ウェーブレット係数の値をそのままとする。一方、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量の双方が管理限界範囲内であった場合は、この周波数成分は正常であると判断し、ウェーブレット係数の値を全て０とする。

これにより、この周波数成分について、新たなウェーブレット係数を取得する。例えば、図８に示す周波数成分Ｄ１について、値が図８に示す値そのままか又は０とされた１６個の新たなウェーブレット係数を生成する。この新たなウェーブレット係数を「採用ウェーブレット係数」という。そして、演算部２は、全ての周波数成分について上述のステップＳ３６〜Ｓ４２に示す処理を繰り返すことにより、全周波数成分についてそれぞれ採用ウェーブレット係数を取得する。

次に、図６のステップＳ４３に示すように、全周波数成分の採用ウェーブレット係数を統合（マージ）する。これにより、ステップＳ４４に示すように、全周波数成分に対応する一組の採用ウェーブレット係数を生成する。この一組の採用ウェーブレット係数は、例えば図１０（ｂ）に示すようなものとなる。

次に、ステップＳ４５に示すように、ステップＳ４４において生成された一組の採用ウェーブレット係数を逆ウェーブレット変換する。これにより、ステップＳ４６に示すように、装置ログデータと同じ形式の再生波形データを求める。図１４に、この再生波形データを示す。なお、図１４には、周波数成分の組合せがこの再生波形データと同じである良品再生波形データも併せて示している。図１４において、良品の再生波形データは黒丸（●）で示し、不良品再生波形データは白丸（○）で示す。再生波形データは、図１１に示したデータと同じものである。図１４に示す再生波形データは、図１３に示す装置ログデータと比較して、波形が少し異なっている。これは、図１４に示す再生波形データは、装置ログデータがウェーブレット変換された段階で、正常と判定された周波数成分を除去しているためである。

一方、ステップＳ４７に示すように、上述の一組の採用ウェーブレット係数において採用された周波数成分、すなわち、ウェーブレット係数の値がそのままとされた周波数成分の組合せを表す数字列を取得する。例えば、図１０（ｂ）に示す一組の採用ウェーブレット係数の場合は、周波数成分Ｄ２及びＡが選択されており、周波数成分Ｄ１、Ｄ３、Ｄ４が非選択であるから、これを表す数字列は「０１００１」となる。

次に、ステップＳ４８及びＳ４９に示すように、演算部２は、ステップＳ４７において取得した数字列に基づいて、記憶部３に記憶された複数のローディング２から、上述の一組の採用ウェーブレット係数（ステップＳ４４）に対応する１つのローディング２（第２の負荷行列）を読み出す。すなわち、演算部２は、ステップＳ４４において生成された一組の採用ウェーブレット係数において選択されている周波数成分の組合せと同一の周波数成分の組合せが選択されて（ステップＳ２２）算出された（ステップＳ２６）ローディング２を読み出す。

次に、ステップＳ５０〜Ｓ５５に示すように、演算部２が再生波形データを主成分分析し、その結果を評価する。この主成分分析には、「マルチウェイ（Multiway） PCA」を採用する。すなわち、演算部２は、再生波形データの各データｘと読み出されたローディング２（第２の負荷行列）に記載された係数ｂを用いて、上記数式２の演算を行い、主成分スコア、すなわち、主成分ｐｃ１〜ｐｃｎの値を算出する。そして、ステップＳ５０及びＳ５１に示すように、主成分スコアからホッテリングＴ^２統計量を算出し、ステップＳ５２に示すように、このホッテリングＴ^２統計量が管理限界範囲内にあるかどうかを判定する。一方、ステップＳ５３及びＳ５４に示すように、主成分スコアから残差Ｑ統計量を算出し、ステップＳ５５に示すように、この残差Ｑ統計量が管理限界範囲内にあるかどうかを判定する。

そして、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量のうち少なくとも一方が管理限界範囲を超えた場合には、製造装置に異常が発生したと判断し、ステップＳ５６に進み、警報を発する。具体的には、演算部２が、ＦＤシステム系ＬＡＮ１０４を介して、端末コンピューター１０３に対してアラームメールを送信する。また、必要に応じて、ＭＥＳ系ＬＡＮ１０５を介してホストコンピューター１０２に対して警報を出力し、ホストコンピューター１０２が製造装置１０１を停止する。

一方、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量の双方が管理限界範囲内であった場合は、警報を発することなく、今回の異常判定動作を終了する。以後、製造装置１０１から新たな装置ログデータが入力されてくる度に、ステップＳ３１〜Ｓ５６に示す異常判定動作を実施する。このようにして、図１５（ａ）及び（ｂ）に示すように、製造チャンス毎にホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を取得し、これらに基づいて製造条件が正常か異常かを判定することにより、製造装置１０１の状態を継続的に監視することができる。

なお、演算部２が製造装置１０１に異常が発生したと判断した場合には、アラームメールを発信すると共に、図１４に示す再生波形データ及び良品再生波形データを出力してもよい。例えば、これらのデータをウェブに掲載し、端末コンピューター１０３からアクセスできるようにしてもよい。これにより、担当技術者が端末コンピューター１０３を介してこれらのデータを認識し、異常の原因を特定する際の判断材料とすることができる。

この場合、担当技術者は、端末コンピューター１０３が受信したアラームメールを見て異常の発生を認識し、図１４に示す再生波形データを参照して、異常の原因を特定する。例えば、図１４に示す例では、異常製品の装置ログデータは、良品の装置ログデータと比較して、プロセスの前半において低過ぎ、後半において高過ぎたことがわかる。なお、図１３に示す生の装置ログデータにおいては、出来映えに大きな影響を及ぼす部分が強調されていないため、この装置ログデータから上述の見解を引き出すことは困難である。また、担当技術者は、再生波形データについてドリルダウン解析を行うこともできる。例えば、不良品が発見された場合に、その不良品を製造したバッチにおいて、どの信号の何秒目の部分が製品の品質に影響を与えたかを解析することができ、異常の原因を特定することができる。

以上の説明に基づいて、演算部２の機能をまとめて表現すると、以下のようになる。すなわち、上述の如く、演算部２は、半導体デバイスの製造装置１０１から入力された監視対象となる時系列の装置ログデータをウェーブレット変換し（ステップＳ３３）、複数の周波数成分についてウェーブレット係数を求める。また、演算部２は、各周波数成分についてのウェーブレット係数及び各周波数成分についてそれぞれ取得された第１の負荷行列を用いて、各周波数成分についてウェーブレット係数の主成分スコアを求め、この主成分スコアに基づいて各周波数成分が正常であるか異常であるかを判定し、正常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値を０とすると共に異常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値はそのままとした一組の採用ウェーブレット係数を生成する（ステップＳ４３）。更に、演算部２は、この一組の採用ウェーブレット係数を逆ウェーブレット変換して再生波形データを求め（ステップＳ４５）、この再生波形データ及び一組の採用ウェーブレット係数に対応する第２の負荷行列（ローディング２）を用いて再生波形データの主成分スコアを求め、この再生波形データのホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量に基づいて再生波形データが正常であるか異常であるかを判定する。このとき、演算部２は、再生波形データのホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を求める際に、記憶部３に記憶された複数の第２の負荷行列から、周波数成分の組合せが上述の一組の採用ウェーブレット係数と同じである第２の負荷行列を選択して使用する（ステップＳ４８）。

また、演算部２は、ローディング１及びローディング２を取得するためのモデル構築も行う。すなわち、演算部２は、良品の装置ログデータをウェーブレット変換することにより（ステップＳ１３）、複数の周波数成分について良品のウェーブレット係数をそれぞれ求め、各周波数成分について良品のウェーブレット係数をそれぞれ主成分分析することによってローディング１を生成する（ステップＳ１５）。また、演算部２は、上述の良品のウェーブレット係数のうち、選択された周波数成分についてはウェーブレット係数の値をそのままとし、残りの周波数成分についてはウェーブレット係数の値を０とした一組の選択ウェーブレット係数を、選択する周波数成分の組合せの全てについて生成する（ステップＳ２２）。そして、このようにして生成した複数組の選択ウェーブレット係数をそれぞれ逆ウェーブレット変換することにより複数の良品再生波形データを求め（ステップＳ２４）、これらの複数の良品再生波形データをそれぞれ主成分分析することにより複数のローディング２を生成する（ステップＳ２６）。

次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態によれば、監視装置１が装置ログデータを一旦ウェーブレット変換し、正常な周波数成分を除去した上で逆ウェーブレット変換しているため、異常な部分が誇張された再生波形データを得ることができる。これにより、製造条件の一時的な変動も取り込みつつ、予測精度が高い監視を行うことができる。すなわち、装置から収集されるログ波形を平均値に集約せず、波形レベルで製造装置の異常を監視することができるため、製造条件の異常を見逃す確率を低減できる。この結果、従来は電気特性評価等の最終検査をするまで検出できなかった不良品を、最終検査前に早期に発見することができるようになり、不良品が大量に発生することを未然に防止できる。

また、異常判定後に寄与プロットによるドリルダウン解析を行い、異常の発生要因を早期に特定し、改善することが可能となる。これにより、異常が検出されてから、不良要因解析を行い、不良要因を特定してメンテナンス等を実行するまでの時間を短縮することができる。

更に、本実施形態においては、再生波形データの監視をホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量により行っているため、捨象される情報量を抑えつつ、管理項目数を２つに絞ることができる。この結果、管理項目数が少ないため処理を高速化することができると共に、捨象される情報量が少ないため異常を正確に検出することができる。同様に、本実施形態においては、周波数成分の判定もホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を用いて行っているため、周波数成分の判定を高速且つ正確に実施することができる。

更にまた、本実施形態によれば、予めモデル構築を行い、周波数成分の判定に使用する第１の負荷行列と、再生波形データの監視に使用する第２の負荷行列を求め、記憶部３に記憶させている。これにより、入力された装置ログデータの異常判定を高速に行うことができる。また、第２の負荷行列を予め周波数成分の組合せ毎に求め、記憶部３に記憶させておき、異常判定動作において、入力された装置ログデータに応じて選択しているため、監視対象となる装置ログデータにおいて周波数成分がどのように組み合わされていても、異常を正確に検出することができる。

更にまた、本実施形態においては、装置ログデータの異常判定動作に担当技術者が介在する必要がなく、自動的に監視を継続することができる。また、モデル構築は、製造プロセスが変わらない限り、通常は１回だけ行えばよい。これにより、半導体デバイスの生産ラインを構成する多数の製造装置を効率的に監視することができる。

更にまた、本実施形態によれば、異常が検出されたときに担当技術者に対してアラームメールを送信することにより、担当技術者に異常の発生を確実に知らせることができる。また、このとき、再生波形データ及び良品波形データを併せて出力することにより、担当技術者が製造条件の変動状態を直感的に把握することができる。この結果、担当技術者が異常の原因を特定する作業を支援できる。

次に、本実施形態の変形例について説明する。
図１６は、本変形例に係る監視装置の演算部を例示するブロック図である。
前述の実施形態においては、監視装置１（図１参照）の演算部２（図２参照）は汎用サーバによって構成されていたが、本変形例においては、演算部１２は専用のハードウェアによって構成されている。但し、演算部１２の機能は、演算部２の機能と同じである。

すなわち、図１６に示すように、本変形例に係る監視装置の演算部１２においては、データ収集部２１、ウェーブレット変換部２２、マルチウェイＰＣＡ部２５ａ、異常判定部２３、波形再生部２４、マルチウェイＰＣＡ部２５ｂ、異常判定部２６及びメール送信部２７が設けられている。データ収集部２１は、図３のステップＳ１１及び図５のステップＳ３１に示す装置ログデータの入力処理を行う。ウェーブレット変換部２２、マルチウェイＰＣＡ部２５ａは、図３のステップＳ１３〜Ｓ１６に示すウェーブレット変換及び周波数成分毎の主成分分析によるローディング１の取得、並びに、図５のステップＳ３３〜Ｓ３７、Ｓ３９、Ｓ４０に示すウェーブレット変換及び周波数成分毎の主成分分析によるホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量の算出を行う。異常判定部２３は、図５のステップＳ３８、Ｓ４１に示すように、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量がそれぞれ管理限界範囲内にあるか否かの判定を行う。波形再生部２４は、図４のステップＳ２１〜Ｓ２５、図５のステップＳ４２及び図６のステップＳ４３〜Ｓ４６に示す逆ウェーブレット変換を行う。マルチウェイＰＣＡ部２５ｂは、図６のステップＳ５０、Ｓ５１、Ｓ５３、Ｓ５４に示す主成分分析を行う。異常判定部２６は、図６のステップＳ５２及びＳ５５に示すように、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量がそれぞれ管理限界範囲内にあるか否かを判定する。メール送信部２７は、図６のステップＳ５６に示すアラームメールの送信を行う。本変形例における上記以外の構成、動作及び効果は、前述の実施形態と同様である。

以上、実施形態及びその変形例を参照して本発明を説明したが、本発明はこれらの実施形態及び変形例に限定されるものではない。前述の実施形態又は変形例に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除若しくは設計変更を行ったもの、又は、工程の追加、省略若しくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含有される。

１監視装置、２演算部、３記憶部、１２演算部、２１データ収集部、２２ウェーブレット変換部、２３異常判定部、２４波形再生部、２５ｂマルチウェイＰＣＡ部、２６異常判定部、２７メール送信部、１００監視システム、１０１製造装置、１０２ホストコンピューター、１０３端末コンピューター、１０４ＦＤシステム系ＬＡＮ、１０５ＭＥＳ系ＬＡＮ

Claims

製品のバッチ式製造装置から入力された時系列の装置ログデータをバッチ毎にウェーブレット変換し、複数の周波数成分についてウェーブレット係数を求める工程と、
各前記周波数成分についてのウェーブレット係数及び前記各周波数成分についてそれぞれ取得された第１の負荷行列を用いて、前記各周波数成分について前記ウェーブレット係数のホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を求め、前記ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量に基づいて前記各周波数成分が正常であるか異常であるかを判定し、正常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値を０とすると共に異常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値はそのままとした一組の採用ウェーブレット係数を生成する工程と、
前記一組の採用ウェーブレット係数を逆ウェーブレット変換して再生波形データを求める工程と、
前記再生波形データ及び前記一組の採用ウェーブレット係数に対応する第２の負荷行列を用いて前記再生波形データの主成分スコアを求め、前記再生波形データのホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量に基づいて前記再生波形データが正常であるか異常であるかを判定する工程と、
を備えたことを特徴とするバッチ式製造プロセスの監視方法。
前記各周波数成分が正常であるか異常であるかの判定は、
前記各周波数成分について、前記ウェーブレット係数の主成分スコアに基づいてホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を算出し、
前記ホッテリングＴ^２統計量及び前記残差Ｑ統計量の双方が管理限界範囲内であった周波数成分を正常と判定すると共に、前記ホッテリングＴ^２統計量及び前記残差Ｑ統計量のうち少なくとも一方が前記管理限界範囲を超えた周波数成分を異常と判定する
ことを特徴とする請求項１記載のバッチ式製造プロセスの監視方法。
前記再生波形データが正常であるか異常であるかを判定する工程は、
前記再生波形データの主成分スコアに基づいてホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を算出する工程と、
前記ホッテリングＴ^２統計量及び前記残差Ｑ統計量の双方が管理限界範囲内にある場合に前記再生波形データを正常と判定し、前記ホッテリングＴ^２統計量及び前記残差Ｑ統計量のうち少なくとも一方が前記管理限界範囲を超えた場合に前記再生波形データを異常と判定する工程と、
を有することを特徴とする請求項１または２に記載のバッチ式製造プロセスの監視方法。
製品の製造装置から入力された装置ログデータをウェーブレット変換し、複数の周波数成分についてウェーブレット係数を求め、各前記周波数成分についてのウェーブレット係数及び前記各周波数成分についてそれぞれ取得された第１の負荷行列を用いて、前記各周波数成分について前記ウェーブレット係数の主成分スコアを求め、ホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量に基づいて前記各周波数成分が正常であるか異常であるかを判定し、正常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値を０とすると共に異常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値はそのままとした一組の採用ウェーブレット係数を生成し、前記一組の採用ウェーブレット係数を逆ウェーブレット変換して再生波形データを求め、前記再生波形データ及び前記一組の採用ウェーブレット係数に対応する第２の負荷行列を用いて前記再生波形データの主成分スコアを求め、前記再生波形データのホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量に基づいて前記再生波形データが正常であるか異常であるかを判定する演算部と、
各前記周波数成分についての前記第１の負荷行列、及び、前記ウェーブレット係数の値をそのままとした周波数成分の組合せの全てについての前記第２の負荷行列が記憶された記憶部と、
を備え、
前記演算部は、前記再生波形データのホッテリングＴ^２統計量及び残差Ｑ統計量を求める際に、前記記憶部に記憶された複数の前記第２の負荷行列から、前記周波数成分の組合せが前記一組の採用ウェーブレット係数と同じである第２の負荷行列を選択して使用することを特徴とするバッチ式製造プロセスの監視装置。
前記演算部は、
良品の装置ログデータをウェーブレット変換することにより、前記複数の周波数成分について良品のウェーブレット係数をそれぞれ求め、各前記周波数成分について前記良品のウェーブレット係数をそれぞれ主成分分析することによって前記第１の負荷行列を生成し、
良品のウェーブレット係数のうち、選択された周波数成分についてはウェーブレット係数の値をそのままとし、残りの周波数成分についてはウェーブレット係数の値を０とした一組の選択ウェーブレット係数を、選択する周波数成分の組合せの全てについて生成し、前記生成した複数組の前記選択ウェーブレット係数をそれぞれ逆ウェーブレット変換することにより複数の良品再生波形データを求め、前記複数の良品再生波形データをそれぞれ主成分分析することにより前記複数の第２の負荷行列を生成する
ことを特徴とする請求項４記載のバッチ式製造プロセスの監視装置。