JP5411498B2 - プロセス真空環境の電子診断システムおよびその方法 - Google Patents

Description

関連出願

本出願は、2005年8月18日付の米国特許出願第11/206,675号の継続出願であり、この出願の利益を主張する。上記出願の教示の全体が、ここでの言及によって本明細書に取り入れられたものとする。

本発明は、プロセス真空環境における障害の電子診断システムおよびその方法に関する。

多くの半導体および被膜の製造プロセスは、プロセス・チャンバ内において、一貫性（consistent）、再現性、および高品質な真空環境を要件とする。このような真空環境は、プロセスの最適化、ツールの使用、および歩留まりのために不可欠である。最適なプロセス真空環境においては、漏れ、汚染、およびガス放出がなく、全ての構成部品およびサブシステムが指定通りに動作している。

このようなシステムの真空関連部品における不具合を診断する先行技術の中には、パターン認識および統計的手法を含むものもある。パターン認識技法においては、構成部品の故障が発生してこれに付随する状況を判定することが要件である。統計的技法は、全ての関連するパラメータを判定し、これらのパラメータのうちのいくつかを構成部品の故障に関連付けようとする。

半導体処理用クラスタ・ツールのようなツールに組み合わせられた真空環境において、真空質問題（真空の質の問題つまり真空の質の不具合）の原因を特定する方法およびシステムを提供する。真空環境のデータが集められて保存され、真空環境における異常が特定される。異常の可能性が高いツール構成部品動作状態が判別される。次に、異常の可能性が高い真空環境状態、および異常の可能性が高いツール構成部品動作状態に基づいて、真空の質の不具合の原因が判別されることができる。絶対圧力、基準圧力および圧力の上昇率などの圧力の測定値、ならびに環境内の気体の種類およびレベルによって、真空環境の状態は定められる。処理設備、ベローズおよびシールなどの真空絶縁用の構成部品、ならびに真空ポンプへのゲート・バルブのような真空環境へのインターフェイスの状態によって、ツール構成部品の動作状態は定められる。

さらに、クライオポンプまたはターボポンプなどの真空ポンプの構成部品などの真空設備の状態に基づいて、真空の質の不具合の原因が判別されてもよい。この判別は、また、真空環境の状態の履歴、ツールの状態の履歴、および真空設備の履歴に基づいてもよい。

異常の判別は、即時測定値、真空環境の履歴、および／またはツールの状態の履歴の分析を含んでもよい。この判別は、また、圧力の上昇率、基準圧力、基準圧力の傾向、残留ガス分析、動作圧力、動作圧力の履歴、および圧力リカバリ曲線からなるグループから選択された１つ以上の測定値の分析を含んでもよい。異常は、基準圧力の変化、または圧力の上昇率の変化であってよい。

自動データ分析によって、異常が特定され、その原因が判別されてもよい。故障の前に異常の原因を特定することによって、予防的な保守が可能になる。さらに、設備の保守を担当する修理者への自動の電子メールによって、真空の質の不具合の原因についての自動的な電子通知が提供される。

真空の質の不具合の原因を判別する工程は、さらに、一般的なツール動作状態に基づいてもよい。この一般的なツール動作状態としては、休止、オフ、稼働性能適格性確認テスト（qualification）、排気（pumpdown）およびプロセスからなるグループのうちの状態であってもよい。ツール構成部品の動作状態を検知することによって、または真空環境データの分析によって、ツール構成部品の動作状態は判別される。

一実施形態においては、ツールに組み合わせられた真空環境における真空の質の不具合の原因を特定する１シーケンス以上の命令を格納するコンピュータで読み取り可能な媒体が提供される。この１シーケンス以上の命令を１つ以上のプロセッサによって実行することで、この１つ以上のプロセッサが、以下の工程を実行する。すなわち、真空環境のデータを集めて保存する工程、真空環境における異常を特定する工程、異常の可能性が高いツール構成部品動作状態を判別する工程、ならびに異常の可能性が高い真空環境状態および異常の可能性が高いツール構成部品動作状態に基づいて、真空の質の不具合の原因を判別する工程である。

本発明の以上の目的、特徴、および利点、ならびに他の目的、特徴、および利点は、添付の図面に示されるとおりの本発明の特定の実施形態についての以下のさらに詳しい説明から、明らかになるであろう。添付の図面においては、種々の図の全体を通して、同一の構成部品は同一の参照符号によって示されている。図面は必ずしも縮尺通りではなく、本発明の原理を説明することに重点が置かれている。

次に、本発明の好ましい実施形態を説明する。

プロセス真空環境について異常の検出および分類（ＦＤＣ）を自動的に行う方法であって、半導体および被膜の製造において特に有用な方法が提供される。この方法は、システム・レベルから構成部品レベルまで、根本的原因分析を行うことができる。この方法は予測能力を有するため、プロセス、歩留まり、および処理能力に影響を及ぼす前に、異常を分析して補正を行うことができる。生産の中断が計画どおりの消耗品の交換の場合に限られるため、予定外の休止時間は最小限になる。

図１は半導体クラスタ・ツール１００１を示し、このツールと共に、本発明の一実施形態に従って電子診断システムが用いられる。プロセス・チャンバ１００２、１００３、ロード・ロック１００４、１００５およびトランスファ・チャンバ１００６などのクラスタ・ツール１００１の構成部品に、圧力、温度、水流などの種々のセンサが装備されている。これらのセンサからのセンサ出力線１０１０〜１０１４が、ツール・コントローラ１０１８に接続されている。本発明による一実施形態においては、アナログ診断線１０１９〜１０２３が用いられて、センサ出力線を引き出し、センサの出力を１つ以上の診断通信ユニット１０２７〜１０３０に接続している。診断通信ユニット１０２７〜１０３０では、アナログのセンサ出力をデジタル信号に変換し、これらの信号をデジタル診断線１０３５〜１０３８を介して診断ローカル・サーバ１０４３に供給する。図１においては４つの通信ユニット１０２７〜１０３０が示されているが、一般に、このような通信ユニット１０２７〜１０３０はいくつあってもよい。１つのチャンバ１００２〜１００６に対してそれぞれ１つの通信ユニット１０２７〜１０３０が存在してもよく、１つのローカル・サーバ１０４３に対して多数の通信ユニット１０２７〜１０３０（例えば、１つのローカル・サーバ当たり最大５０個の通信ユニット）が存在してもよい。代わりに、チャンバ１００２〜１００６の数と通信ユニット１０２７〜１０３０の数との間に、一対一の対応がなくてもよい。ケーブル接続とデータ伝送は多数のさまざまな構成が可能であり、さらに図示のセンサ出力線１０１０〜１０１４、アナログ線１０１９〜１０２３、およびデジタル線１０３５〜１０３８のそれぞれが、複数の異なる信号を伝達してもよい。さらに、可能であれば、変換されたセンサ出力信号を伝達するデジタル線を、ツール・コントローラ１０１８からローカル・サーバ１０４３に直接接続し、通信ユニット１０２７〜１０３０、アナログ線１０１９〜１０２３、および／またはデジタル線１０３５〜１０３８の一部または全てを省略できるのは当然である。

図２は、図１のシステムから通信されるデータの電子診断を実行するデータ処理設備の構成を示す。診断ローカル・サーバ２０４３（図１のローカル・サーバ１０４３に相当）からのデータが、インターネットのような通信ネットワーク２０４４を介して一連の中継コンピュータ（staging computer）２０４５に送信される。ローカル・サーバ２０４３からの送信は、例えば、ネットワーク２０４４を介して中継コンピュータ２０４５に送信される電子メールの添付形式であってよい。ローカル・サーバ２０４３は、図１のクラスタ・ツール１００１と同一の建屋に位置してもよく、データの分析が行われる施設に位置する図２の他のデータ処理設備に、ネットワーク２０４４を介してデータを送信してもよい。ローカル・サーバ２０４３から送信されたデータは、中継コンピュータ２０４５において復元されて、典型的なデータ保管設備で動作しているデータベース２０４６〜２０４８に保存される。コンピュータ・システムはこれらデータベース２０４６〜２０４８に保存されたデータを使用して、分析２０４９および分析結果の表示２０５０を生成し、電子通知２０５１を送信してもよい。さらに、予備分析が図１のローカル・サーバ１０４３によって実行されることができ、サーバ２０４３によって送信される通知に代えて、またはこの通知に加えて、何らかの通知を（例えば、ネットワーク２０４４または他の通信リンクを介して）直接に送信してもよい。いくつかの実施形態においては、後述される全ての分析および通知がローカル・サーバ１０４３によって実行されてもよいが、典型的には図２の構成が使用される。

通知２０５１は、図２のデータ処理設備を運営する企業の顧客に、または現場の顧客サポート技術者に送信されてもよい。このような自動の通知２０５１は電子メール形式であってもよく、この電子メールは、例えば、顧客または顧客サポート技術者に対して、図１の真空プロセス設備の動作パラメータを調節することの指示または真空プロセス設備の構成部品を交換することの指示を含む。より一般的には、通知は、障害および推奨される対処法についての記述を含むことができる。分析２０４９を生成するために、コンピュータ・システム上で動作するコンピュータ読取り可能コードが用いられて、データベース２０４６〜２０４８に送信されたデータを徹底的に調べて、データ内の特定の定量的相関関係を探索する。

分析の一つのタイプにおいては、プロセッサが、「ゲート・バルブ閉」および「スリット・バルブ閉」を示す信号を探索する。これらの信号の両方が「真」の状態にある場合、チャンバが絶縁されていると推測され、プロセッサは、ツール１００１から送信される圧力の経時的データに注目し、ツール１００１のチャンバについて圧力と時間との関係を取得する。このようにして、通信ユニット１０２７〜１０３０および／またはホスト・ツールからのデータに基づいて、ツール１００１のチャンバの状態の推察にプロセッサが用いられる。圧力の経時的データの場合には、例えば、外部漏れ、ガス放出、または漏れなしの３つの状態が推測される。この状態は、ツール１００１のチャンバの物理（physics）およびセンサ出力１０１０〜１０１４の値を知ることによって取得される。推測された状態に基づいて、システムは、ツール１００１のいずれの個所で障害が生じているかの分析を取得する。そして、適切な対処法を推奨してもよい。例えば、ゲート・バルブが閉じられている場合に、経時的な圧力上昇率の分析に基づいて、通知が送信されてもよい。このような通知は、以下では、チャンバ上昇率通知と称される。チャンバ上昇率の分析は、真空ポンプのゲート・バルブが閉じられ、その他の全てのバルブが閉じられたままである場合に実行される。そして、真空チャンバにおける漏れおよびガス放出の特性を決定する。上昇率の限界値は個々の顧客に対して設定されてもよく、例外通知を発行する基準として用いられてもよい。

分析の別のタイプは、ツール１００１のチャンバ内の基準圧力の判別に依存する。図３は、プロセス／リカバリのサイクルにおいてローカル・サーバ１０４３によって受信される圧力およびスリット・バルブの信号を経時的に示す。これが、基準圧力の判別に用いられてもよい。圧力（単位は、Torr）がｙ軸に対数目盛で示されており、時間がｘ軸に示されている（この例では、圧力が１０^−１０Torrから１０^−１Torrまで推移し、時間は３分半ほどにわたっている）。Convectron（登録商標）ゲージの圧力が３０５７にプロットされ、イオン・ゲージの圧力が３０５８にプロットされ、スリット・バルブの状態信号が、３０５９にプロットされている。これらの信号は、（例えば）１Hzのサンプリング頻度で収集されてもよい。

チャンバ上昇率の通知について実行される分析と同様に、図３の分析も、ツール１００１のチャンバの状態を取得して行われる。図３は一連のプロセス／リカバリのサイクルを示し、プロセス段階３０５２の後にリカバリ段階３０５３が続く。Convectron（登録商標）ゲージの圧力がその基準値に移行することを検出することによって（例えば３０６０において）、コンピュータ・プロセッサ（例えば、図２のデータ処理設備に接続されている）がプロセス段階３０５２の終わりを判別してもよい。また、プロセス段階の間は閉じられている（３０５４）が、リカバリ段階においては２回開放される（３０５５および３０５６）スリット・バルブの状態を観察することによって、コンピュータ・プロセッサがプロセス／リカバリのサイクルのサイクル時間を判別してもよい。さらに、リカバリ段階３０５３の開始を検出するために、コンピュータ・プロセッサは、イオン・ゲージの圧力の大幅な増加３０６１を通知してもよい。このような信号の特徴に基づき、コンピュータ・プロセッサは、プロセス段階の継続期間、さらには、各プロセス段階の開始および停止の時刻を判別してもよい。さらに、非プロセス時間から、リカバリ段階の継続期間を判別してもよい。次に、コンピュータ・プロセッサは、リカバリ段階における圧力と時間の関係３０６２を取得し、曲線に最も合致するように、曲線適合の式（定数を伴う負の指数）を用いてもよい。曲線を外挿することによって、つまり、この曲線の将来を推定することによって、コンピュータ・プロセッサがシステムの基準圧力を推定してもよい。この基準圧力は、チャンバが長期間（例えば２４時間）にわたって徐々に排気することが許可される場合に、最終的に到達するであろう圧力である。

図３に示したデータに基づき、コンピュータ・プロセッサは、判別した基準圧力を毎日プロットし、増加しているか、さらには顧客が指定した限界値よりも増加が大きいか否かを判別してもよい。増加が限界値よりも大きい場合には、コンピュータ・プロセッサは基準圧力が当該顧客の指定の限界値を超えて上昇した旨を知らせる通知２０５１を自動的に送信してもよい。この通知２０５１は、例えば、Excelファイルのレポートが添付された電子メールであってもよい。Excelファイルのレポートは、例えば、例外が検出された前後に実行されたプロットおよび計算を提示してもよく、これは診断に有用である。このような基準圧力の上昇に基づく通知は、ここでは、複合基準圧力通知（composite base pressure notification）として知られている。

複合基準圧力通知に、上述のチャンバ上昇率技法に基づく診断を付随させてもよい。例えば、基準圧力が許容限界値を超えて上昇した旨を示す複合基準圧力通知に加えて、チャンバ上昇率の分析が、外的な漏れの存在を示してもよい。より一般的には、複合基準圧力通知およびチャンバ上昇率通知は、顧客のツール１００１の使用に応じて、顧客にとって価値が異なる。例えば、ゲート・バルブおよびスリット・バルブを１日に１回閉じることによってチャンバ上昇率通知を引き起こす顧客がいれば、これらバルブを別の間隔で閉じる顧客もいる。その一方で、複合基準圧力の分析が常に実行されているにもかかわらず、基準圧力の上昇が顧客の複合基準圧力の限界値を超えるまでは、複合基準圧力通知は引き起こされない。チャンバ上昇率の分析および複合基準圧力の分析の両方が受信される場合には、複合基準圧力の分析にチャンバ上昇率の分析を組み合わせることができる。この場合、チャンバ上昇率の分析からの上昇率が、基準圧力の変化がいかにあるべきかの推定をもたらすことができる（系の内在の物理に基づいて）。したがって、ここで開示の各診断技法は、所与の顧客に有用な診断をもたらすように、組み合わせられてもよい。

大気への開放（通気）の分析が実行されてもよい。特に、図３のConvectron（登録商標）ゲージのデータ３０５７に基づいて電子的な分析を実行することによって、システムは、直前２４時間のような指定期間内においてチャンバが大気圧に晒された時点（通気時点）を検出することができる。通気後の排気による圧力低下の特性が指定の限界値よりも大きい場合、悪影響を受けたバルブを全てチェックすることを推奨する顧客に、自動的な電子通知が送信される。

図４は、システムが取り得る状態を判別するためにチャンバ上昇率の分析において使用されるデータのグラフである。このグラフは、圧力の経時的変化について、チャンバ上昇率の分析において集められた、取り得る種々の推移を、圧力をｙ軸に、時間をｘ軸に示す。圧力の上昇率が曲線４０６３のように増加している場合、時間とともに大きくなる漏れまたはガス放出がシステムの構成部品にあると、チャンバ上昇率の分析は結論づけてもよい（これは、滅多に見られない）。圧力の上昇率が、曲線４０６４のように、顧客指定の限界４０６５よりも大きな上昇率で一定である場合、チャンバ上昇率の分析は、システムの構成部品に、顧客の限界を上回る固定サイズの漏れがあると結論づけてもよい。圧力の上昇率が、曲線４０６６のように、顧客指定の限界４０６５を下回る上昇率で一定である場合、チャンバ上昇率の分析は、システムの構成部品に、顧客の限界を下回る固定サイズの漏れがあると結論づけてもよい。その一方で、曲線４０６７のように、圧力の軌跡が最初は上昇するが、その後に横ばいとなる場合、チャンバ上昇率の分析は、例えばプロセス・チャンバの壁面に汚れが存在している場合のように、システムの構成部品が汚染されていると結論づけてもよい。この場合、チャンバが閉じられた後に汚染物質が次第に気化し、ポンプによって排出され、曲線４０６７のように圧力が平衡状態に達する。

最後に、曲線４０６８は、時間に対して圧力が一定である理想的で完璧なチャンバについての軌跡である。チャンバ上昇率の分析が、図４のような圧力の軌跡に基づいてシステム（または、システムの構成部品もしくはサブシステム）の状態を診断するために実行されてもよい。このような分析の結果を示す通知が顧客に送信されてもよい。例えば、曲線４０６４のような経時的圧力の軌跡を明らかにする分析に基づき、当該センサ・データの送信元である所与の構成部品において顧客指定の限界を超える固定のサイズの漏れが生じている旨を、通知が示してもよい。本発明の一実施形態によれば、チャンバ上昇率の分析が、時間に対する圧力の関数（図４のような関数）の一次導関数の判別し、さらに随意的に、通知レポートにおいてこの導関数のプロットを提示する。圧力の関数のこの一次導関数（または、二次導関数もしくは他の分析関数）は、システムの構成部品の状態を診断し、上述の顧客に推奨をもたらすために用いられることができる。さらに、一次もしくは二次導関数、または曲線適合を、漏れとガス放出を区別するのに用いることができる。

図５は、ローカル・サーバ１０４３によって受信される一連の信号を示し、これら信号は、電子的に診断されて、ウエハ・リフトのベローズに漏れがあることが判別される。圧力（単位は、Torr）がｙ軸に対数目盛で示されており、時間がｘ軸に示されている（この例では、圧力が１０^−９Torrから１０^−２Torrまで推移し、時間は３分間にわたっている）。Convectron（登録商標）ゲージの圧力が５０５７にプロットされ、イオン・ゲージの圧力が５０５８にプロットされ、スリット・バルブの状態信号が５０５９にプロットされ、ウエハ・ヒータの信号が５０６９にプロットされ、ウエハ・リフトの信号が５０７０にプロットされている。コンピュータ・プロセッサ（例えば、図２のデータ処理設備に接続されている）が、ローカル・サーバ１０４３によって受信されるこのデータを分析することによって、ウエハ・リフトのベローズの漏れを診断することができる。

図５に記録された信号は、ツール１００１のチャンバにおいて生じている物理動作に相関している。スリット・バルブ（その信号は、５０５９において記録されている）がイベント５０５５および５０５６において開くことによって、半導体ウエハが、ウエハ・ハンドラからプロセス・チャンバに移動し、あるいはプロセス・チャンバから移動する。ウエハがプロセス・チャンバに移動するときに、ウエハ・リフトおよびウエハ・ヒータ（これらの信号は、５０７０および５０６９において記録されている）が移動する。図５に示されているように、ウエハをプロセス・チャンバ内に移動させるようにスリット・バルブが５０７２において開く前に、ウエハ・ヒータの信号５０６９は５０７１においてウエハ・ヒータの下方移動を記録している。５０５６におけるスリット・バルブの２度目の開放および閉鎖の後に、５０７３においてウエハ・ヒータは再び上方に戻っている。

サイクルは、以下のように進められる。最初に、プロセス段階５０５２において、ウエハ・ヒータおよびウエハ・リフトが、プロセス・チャンバ内のプロセス位置にウエハをピンで固定させる。プロセスの終了後に、ガスがチャンバから排気され、ウエハ・ヒータが５０７１において下方移動する。ウエハは、依然としてリフト上にある。次に、スリット・バルブが５０７２において開き、ロボットがプロセス・チャンバ内に移動する。次に、ウエハ・リフトが５０７４において下方に移動し、ウエハがロボット上に残される。次に、ロボットがプロセス・チャンバの外に移動し、スリット・バルブが５０７５において閉じられる。次に、ロボットは、プロセス・チャンバの外で新たなウエハを取り上げる。スリット・バルブが、５０７６において再び開かれる。ウエハ・リフトが５０７７において上方に移動し、新しいウエハを取る。次に、ウエハ・ヒータが５０７３において上方に移動し、新しいウエハをプロセス位置にピンで固定し、サイクルが再び開始する。

ローカル・サーバ１０４３によって受信される信号であって、図５に示されている信号は、ウエハ・リフトのベローズに漏れが存在することを判別するために、（図２のような）データ処理設備によって解読されることができる。５０７８に見られるように、サイクル中のウエハ・リフトの上方移動（５０７７）の時点に一致して、イオン・ゲージの圧力に急激な低下が存在している。この異常な圧力低下５０７８を特定し、この圧力低下のタイミングを５０７７におけるウエハ・リフトの上昇に相関付けることによって、ウエハ・リフトのベローズに漏れが存在すると判別されることができる（この特定の場合には、ウエハ・リフトのベローズの漏れが下方位置ほど多い）。次に、適切な対処法の推奨とともに、自動の電子通知として、この判別は顧客に送信されることができる。図５のデータについての他の分析、例えば、圧力低下５０６２が正常よりもわずかに低速であると判別することによって、この結論が補強されることが可能である。

このようにして、特定の構成部品（ここでは、ウエハ・リフトのベローズ）についての真空の障害を診断して、対処法を推奨するために、クラスタ・ツール１００１から集められた電子診断データが用いられることができる。他の構成部品も、概ね同一の手法で特定されることができ、例えばウエハ・ヒータの移動と同時に発生する同様の異常な圧力低下が、ヒータのベローズの漏れの診断に用いられることができる。特定できる他の漏れとして、Ｏリング、スリット・バルブのベローズ、ゲート・シール、および裏面ヒータ（ウエハの裏面に位置するヒータ）のガス・マニホールドの漏れが挙げられる。一例において、Ｏリングの漏れは、毎日測定されるアルミニウム製プロセス・チャンバの基準圧力の上昇を観測することによって、特定されることができる。例えば、このような上昇は、所与の日にチャンバを開放した後に発生が観測される可能性がある。顧客に通知されると、ツールは休止させられ、Ｏリングが交換可能となる。

このような方法で特定の構成部品の障害を特定できるため、コストがかかる設備故障および予定外の休止時間が発生してしまう前に、これらを防止することができる。例えば、従来技術のもとでは、ベローズが壊れるまで装置を動作させる半導体製造業者もいる。したがって、ベローズが壊れることでクラスタ・ツール１００１が停止する。障害が分からないため、製造業者は、（ベローズに注目せずに）４時間を要することもあるクライオポンプの再生を実行し、その後にも同一の障害が発生する。障害が診断されるまでに数日のロスがでて、生産量が減少してしまう。イオン・ゲージのガス放出で、３０分のロスがでる。たとえ漏れのチェックが行われる場合でも、ベローズは不便な位置にあり、高温であり、多くの配線がアクセスを妨げている。したがって、故障するまで動作させて故障後に診断を実行するという従来技術の技法は、製造業者らにとって高コストになりうる。これと異なり、本実施形態では、特定の構成部品について故障前に交換の必要を製造業者が予測でき、高コストの障害は回避されることができる。故障の多い構成部品を頻繁に交換している製造業者らにとっても、構成部品を過度に頻繁に交換しすぎることなく、これら構成部品を適切な時期に保守することによって、コストの削減が可能である。

したがって、異常が生じた際のプロセス真空環境の状態に基づいて、プロセス真空環境の真空の質の異常の原因を特定する有用な予測的手法が提供される。

図６は、電子診断方法の動作を説明する故障分析のフロー図である。サーバ１０４３によって受信されたデータに基づいてクラスタ・ツール１００１の診断分析を実行するコンピュータ・プロセッサは、例えば、ツール１００１の特定の構成部品のいずれが異常であるかを判別するために、図６のフロー図によるコンピュータ・コードを動作させることができる。コードは、当業者であれば当然のことながら、同様の概念に基づいて他の診断技法を使用する別の特定の工程で動作してもよい。故障分析は、複合基準圧力分析のような６０７９で基準圧力の上昇が観測されることによって開始されるか、またはチャンバ上昇率分析のような６０８０で上昇率の限界の超過もしくは異常傾向が観察されることによって開始される。基準圧力の上昇が時間とともに上昇している場合(６０８１)、６０８２〜６０８６における一連の照会によって、ルーズ・シールもしくはフィッティング（６０８９）、ベローズもしくは他のハンドラ（６０９０）、ガス配管の漏れもしくは質量流量コントローラ（ＭＦＣ）のシャットオフ・バルブ（６０９１）に故障があるか、またはポンプ、ヘリウム・マニホールドもしくはコンプレッサ（６０９２）に障害があるか判別する。

６０８２〜６０８６における照会は、過渡が存在するか否か（６０８２）、過渡がプロセス・サイクル（６０８３）、バルブの状態（６０８４）、もしくはガスの流れ（圧力）（６０８５）に相関しているか否か、つまり対応したものになっているか、ならびに温度の上昇が存在するか否か（６０８６）、に関する。この結果（「はい」または「いいえ」（図６では記号ＹまたはＮによって表わされている））は、図６に矢印で示されているように、故障（６０８９〜６０９２）のうちの１つを診断結果が判別する。６０９３〜６０９８に見られる別の照会は、基準圧力（６０８２）が時間とともに増加していない場合に用いられ、Ｏリングもしくはシール障害（６０９９）またはクライオ通気（cryo-vent）もしくはバルブ・シールの障害（６０００）の診断結果に導く。照会６０９３〜６０９８は、過渡が存在するか否か（６０９３）、過渡がプロセス・サイクル（６０９４）、バルブの状態（６０９５）、もしくはガスの流れ（圧力）（６０９６）に相関しているか否か、つまり対応したものになっているか、ならびに最近にチャンバ通気もしくは計画された保守が行われたか否か（６０９７）、または最近に再生が行われたか否か（６０９８）、に関する。

基準圧力の上昇がない場合（６０７９）、コンピュータ・プロセッサは、ウエハ間リカバリ圧力（inter-wafer recovery pressure）または診断圧力に増加があるか否かを判別し（６００１）、増加がある場合には、同様の照会がステップ６０８１から辿られ、増加がない場合には、故障は偽警報（６００２）かもしれない。

照会６００３〜６００６は、上昇率の限界を超過する（６０８０）場合に使用され、漏れが存在するか否か（６００３）、ガス放出が存在するか否か（６００４）、最近にチャンバ通気もしくは計画された保守が行われたか否か（６００５）、および新たな構成部品が設置されたか否か（６００６）を含む。本明細書に記載する分析技法に従ってプロセッサによって判別されるこれらの照会に対する回答が、汚染されたウエハ（６００７）または汚染された試験用ウエハ（６００８）が存在するか否かを判別するために使用される。

いくつかの点６００９、６０１０においては、プロセッサの分析は、故障の原因が何であるかを判別することができない。したがって、人間による（自動でない）分析の必要性の通知を行う。

障害が正しく診断されて修理が奏功したことを確認するために、構成部品が修理された後もシステムの状態および性能のチェックを自動化システムが続けてもよい。

図７は、注入プロセスによって生じる信号から、ローカル・サーバによって受信される圧力の経時的信号を示しており、この信号は本発明による一実施形態によって電子的に診断されてもよい。コンピュータ・プロセッサ（例えば、図２のようなデータ処理設備に接続されている）が、ローカル・サーバによって受信されたこのデータを分析することによって、注入プロセスにおいてクライオポンプの汚染を診断することができる。ＰＶＤ（物理気相成長）ツールについて上述したように、同様の種類の分析が注入プロセスの診断に実行されることが可能である。図７のような圧力の経時的データが集められ、上述のチャンバ上昇率の分析および複合基準圧力の分析と同様のプロセスによって分析されてもよい。

注入プロセスの性質が異なるために、別の分析が用いられてもよい。注入においては、イオン・ビームが、半導体ウエハの化学的特性および／または電気的特性を変化させるように、半導体ウエハの表面に対して移動させられる。ウエハの表面にフォトレジスト材料が存在しているため、ビームのエネルギによって、炭化水素の汚染物質が注入チャンバ内で生成される。このようにして生じた炭化水素汚染物質は、チャンバ内に存在する水素などのガスの吸収を妨げる可能性がある。チャンバのポンプの水素捕捉能力が低下し、ポンプの保守が必要になる。

このような欠陥を検出するために、上述したのと同様の基準圧力の分析をシステムは使用することができ、顧客指定の限界を基準圧力が超えると通知を送信する。代わりに、コンピュータ・プロセッサは、図７の斜線領域７０１１のような圧力‐時間曲線の下側の面積を分析し、ガス環境の水素濃度について調節し、水素ガスの質量もしくは体積として表現することができる。このような全面積は、供給された水素ガスの量を判別するために合計されることができる。次に、正規化で、基準圧力の増加の蓄積された圧力‐時間曲線の下側の合計面積との相関に基づいて、基準圧力の上昇が判別されることができる。次に、計算された基準圧力が顧客指定の限界を超えると、通知が送信される。

図８は、ターボ分子ポンプによって生成される信号から、ローカル・サーバによって受信される加速度計の振動の経時的変化を示しており、これは電子的に診断されてもよい。コンピュータ・プロセッサ（例えば、図２のようなデータ処理設備に接続されている）が、ローカル・サーバによって受信されたこのデータを分析することによって、ターボ分子ポンプの故障を発生前に予測することができる。信号８０１２は、ターボ分子ポンプの加速度計によって検出される電圧であり、ポンプの振動に比例する電圧Ｖbrを測定している。排気されているチャンバのスリット・バルブが開かれると、８０１３および８０１４などのスパイクが検出される。このようにして、スリット・バルブ、ゲート・バルブ、ウエハ・ハンドラ・ロボット、およびロード・ロック／エレベータなどのインパルスが検出されて、本明細書に記載の他の技法と同様の方法で、ポンプについての異常の測定と相関させることができる。このような方法でターボ分子ポンプにおける障害を診断することによって、致命的な故障が生じる前にポンプを交換することができる。

本明細書に記載の技法と同様の技法は、半導体ウエハの間のバッチ内ばらつきを検出するために用いられてもよい。本明細書に記載の分析と同様の分析が、各ウエハまたは各ウエハ・セットの製造中におけるシステムおよび構成部品の状態の判別に用いられる。これらの状態が測定可能なほどに相違している場合、それはバッチ内のばらつきを意味しており、バッチ内のばらつきを知らせる自動通知が顧客に送信される。

図９は、ローカル・サーバ１０４３によって受信される一連の信号を示し、これら信号は、ウエハ間リカバリ圧力の分析において電子的に分析されてもよい。図９に示すデータは、図３のデータに類似している。コンピュータ・プロセッサ（例えば、図２のデータ処理設備に接続されている）が、ローカル・サーバ１０４３によって受信されるこのデータについて、ウエハ間リカバリ圧力の分析を実行することができる。通常は、ツール・コントローラ１０１８が、リカバリ圧力の減衰の終端（例えば、点９０１５および９０１６）においてリカバリ圧力を測定し、圧力が所定の限界値よりも大きい場合にプロセスを中断する。ただし、この方法によれば、システムが通常のようにツール・コントローラによって中断させられるよりも前にリカバリ圧力の障害は検出されて、適切な対処法を取るように顧客に通知が送信される。

１日当たり多数のウエハ間リカバリ曲線（図９の曲線９０１７のような曲線）が存在するため、曲線の分析に先立ってデータ低減方法を使用する必要があるかもしれない。例えば、観測されたリカバリ曲線の平均をとることによって１つ以上の合成リカバリ曲線を生成し、次に合成曲線を曲線適合することで、リカバリ曲線のグループが特徴付けられてもよい。代わりに、観測されたリカバリ曲線の全てに対して曲線適合が実行され、次に曲線適合のパラメータの平均がとられてもよい。リカバリ曲線の特徴付けが、任意の所与のプロセス・チャンバについてリカバリ曲線に２つ以上の分類が存在することを示すかもしれない。多数の分類となるのは、プロセスに多数のやり方があるから、または過渡の故障状況に起因するからである。任意の時点における圧力Ｐ（ｔ）を外挿するために、すなわち上述と同様の方法で基準圧力を推定するために、所与のリカバリ曲線への曲線適合が使用されることができる。

図１０は、ローカル・サーバ１０４３によって受信される信号を示し、これら信号は、本発明の一実施形態に従って裏面ヒータのガス・マニホールドの圧力破壊（pressure burst）を特定するのに使用されてもよい。チャンバ１の裏面ヒータのガス・マニホールドのConvectron（登録商標）ゲージの圧力が１００１８にプロットされ、トランスファ・チャンバのイオン・ゲージの圧力が１００１９にプロットされ、スリット・バルブの状態信号が１００２０にプロットされ、チャンバ１のイオン・ゲージの圧力が１００２１にプロットされている。この場合、裏面ヒータの配管における圧力破壊が、チャンバ内に圧力破壊を生じさせる可能性がある。このような事象は、ツールが次のウエハの処理の準備においてチャンバ圧力を下げようと試みているときに異常に高い圧力を引き起こしうる。図１０に示されている信号は、裏面ヒータのガス・マニホールドにおける圧力破壊の存在を判別するために分析されることができ、存在する場合に、自動の通知が顧客に送信されることができる。例えば、分析によって、スリット・バルブを開く前に圧力の異常な破壊１００３０を検出することができる。

異常な場合を示す図１０とは対照的に、図１１は、図１０のパラメータの正常な動作における推移を示している。チャンバ１の裏面ヒータのガス・マニホールドのConvectron（登録商標）ゲージの圧力が１１０１８にプロットされ、スリット・バルブの状態信号が１１０２０にプロットされ、チャンバ１のConvectron（登録商標）ゲージの圧力が１１０２２にプロットされ、チャンバ１のイオン・ゲージの圧力が１１０２１にプロットされている。図１０の故障と同様の故障が生じた場合、破壊の際またはＰＶＤがリカバリしている間にスリット・バルブが開かれるならば、トランスファ・チャンバも影響を受けるかもしれない。スリット・バルブが開かれると、ガスの一部がトランスファ・チャンバに噴出し、これにより圧力が上昇し、他のプロセス・チャンバが相互汚染される。

図１２は、真空チャンバ内の汚染に起因するガス放出を特定するのに用いられる基準圧力のデータを示す。図１２は、数ヵ月の期間にわたって、上述と同様の方法で求められた基準圧力のデータ１２０２３を示す。基準圧力は、３つの別個の期間１２０２４〜１２０２６において異常に上昇していることが分かり、これらは、チャンバの通気後に生じた汚染に相当している。

図１３は、図１２の１２０２５におけるチャンバ通気後の最初のウエハの処理の際のイオン・ゲージの圧力のグラフであり、求められた基準圧力も示されている。図から分かるように、ウエハ処理の後に１３０２６において求められた基準圧力は、ウエハ処理の前の１３０２７における基準圧力に比べて増加している。このような基準圧力の増加が、ウエハの処理の際にチャンバに汚染が生じたことを判別するのに用いられる。

図１４は、図１３に示した期間において実行された上昇率の分析のグラフである。ゲート・バルブが閉じられたため、ゲート・バルブの上昇率の分析が可能であった。イオン・ゲージの圧力１４０２９の最初の６つの点についての線形回帰線１４０２８が、固定のサイズの漏れを表わしている。しかし、実際には、チャンバの上昇率が低下して、ガス放出が存在することを表示している。システムは、これを上昇率の分析において検出することができ、ガス放出の障害を診断することができる。

図１５Ａおよび１５Ｂは、本発明の一実施形態において実行されてもよい相互汚染検出を示す。これら２つの図は、第１のチャンバのスリット・バルブの状態信号１５０３１および第２のチャンバのスリット・バルブの状態信号１５０３２を、これら２つのチャンバのそれぞれの圧力１５０３３および１５０３４ならびにトランスファ・チャンバの圧力１５０３５とともに示す。図１５Ａでは１５０３６において異常が特定されており、ここでは、第１のチャンバのスリット・バルブが１５０３８において閉じた直後に、１５０３７において第２のチャンバのスリット・バルブが開いている。これでは、トランスファ・チャンバが、第２のチャンバのスリット・バルブが開く前に第１のチャンバのガスの負荷から回復することができない。トランスファ・チャンバを介しての一方のチャンバから他方のチャンバへの相互汚染が、堆積膜に化学的な問題を引き起こし、品質に悪影響を及ぼす可能性がある。したがって、図１５Ａのようなタイミングが観測された場合、スリット・バルブのタイミングを仕様どおりに初期化させる対処法を取らなければならない旨の通知が送付される。図１５Ｂが、対処された後のスリット・バルブのタイミングの状況を示す。スリット・バルブの開放のどうしの間に、より長い間隔１５０３９が存在している。したがって、トランスファ・チャンバは、チャンバのスリット・バルブが開かれる前に、低い基準圧力に達することができる。

本明細書に記載したような分析は、（製造の開始前に）真空システム（半導体製造ツールのようなシステム）がオンにされたときの「操業前（pre-flight）」テスト期間において有用であると考えられる。さらに、本明細書に記載の技法と同様の技法において用いられるいくつかの有用なパラメータには、指定圧力に達するまでのシステム時間もしくは指定時点における圧力の分析、または指定事象における圧力、または指定事象に関係する圧力変化が含まれることに、注意すべきである。また、２つの隣接する真空チャンバの間の絶縁バルブが開かれるときには、これら真空チャンバの圧力または圧力変化を測定することが有用である。

当然ながら、適切な回路、信号線、デジタル部品およびプロセッサ、サンプリング装置、アナログ‐デジタル変換器、ネットワーク通信装置、ならびにデジタル媒体上で動作するコンピュータ・コードが、本明細書に記載の技法を実現するのに用いられる。一部の分析は手動すなわち人間によって実行されてもよいが、物理的な真空パラメータの測定から顧客または技術者への自動電子通知の生成まで、可能な限りプロセスは自動化される。曲線適合および分析機能などの上述した特徴を含む、上述の分析技法を実現するために、適切なソフトウェア・コードが書かれることを理解すべきである。

また、本明細書に記載の自動診断技法は、必ずしも、特定の真空構成部品、すなわち半導体クラスタ・ツールに限定されるものではなく、真空プロセスの分野において幅広い用途を有していることを理解すべきである。例えば、本明細書および特許請求の範囲において使用される「プロセス真空環境」は、プロセス・チャンバ、トランスファ・チャンバ、ロード・ロック、およびバッファ・チャンバを含むことができる。

従来技術のパターン認識および統計的技法とは対照的に、本発明による実施形態は、故障が発生する前にそれを予測するために、真空システムの物理の理解に依拠した決定論的方法を用いる。これに対して、パターン認識技法は、パターンを再度認識することができるようになるために、構成部品の故障の発生を要件とする。統計的技法は、真空システムの物理の理解を含まないため、所与の故障がなぜ生じたかを判別することができず、正常および異常のプロセス・パターンを認識するために学習または較正を必要とする。

本システムは、その予測の能力があるため、予期しない停止時間の最小限化かつ計画された停止時間の短縮化を実現でき、正確な診断を通じて保守コストを削減でき、最適な真空状況を生成することによって歩留まりを向上させることができ、プロセス、歩留まりおよび処理能力に障害が影響を及ぼす前に、障害を分析して対処することができるようにする。真空空間における物理的特性および相互作用に分析が基づいているため、障害およびその原因について、ユーザは極めて確実に理解することができる。

本発明を、本発明の好ましい実施形態を参照しつつ詳しく示して説明したが、添付の特許請求の範囲によって包含される本発明の技術的範囲から離れることなく、形態および細部についてさまざまな変更が可能であることを、当業者であれば理解できるであろう。

半導体クラスタ・ツールを示す図であって、このツールと共に電子診断システムが本発明の一実施形態に従って用いられる。 本発明の一実施形態に従って、図１のシステムから通信されるデータの電子診断を実行するデータ処理設備の構成を示す図である。 プロセス／リカバリのサイクルにおいて受信される圧力およびスリット・バルブの信号の経時変化を示す図であって、これら信号は、本発明の一実施形態に従って基準圧力を判別するのに用いられる図である。 本発明の一実施形態に従って、システムに起こりうる状態を判別するためにチャンバ上昇率の分析に用いられるデータのグラフである。 ウエハ・リフトのベローズにおける漏れを特定するために、本発明による一実施形態によって電子的に診断される一連の信号を示す図である。 本発明の一実施形態による電子診断方法の動作を示す不具合分析のフロー図である。 注入プロセスによって生み出される圧力の時系列信号を示す図であって、本発明による一実施形態によって電子的に診断できる図である。 加速度計の振動の時系列変化を示す図であって、この振動は、ターボ分子ポンプによって生成される信号からローカル・サーバによって受信でき、本発明による一実施形態によって電子的に診断できる図である。 ローカル・サーバ１０４３によって受信され、ウエハ間のリカバリ圧力の分析において本発明による一実施形態によって電子的に分析される一連の信号を示す図である。 本発明の一実施形態に従い、裏面ヒータのガス・マニホールドにおける圧力の破壊を特定するために用いられる信号を示す図である。 図１０のパラメータと同様のパラメータについて通常の動作中における信号を示す図である。 本発明の一実施形態に従い、真空チャンバ内の汚染に起因するガス放出を特定するために用いられる基準圧力のデータを示す図である。 図１２のチャンバ通気後の最初のウエハの処理の際のイオン・ゲージの圧力、および本発明の一実施形態に従って判別された基準圧力のグラフであり、最初のウエハからの汚染の基準圧力における影響が示すグラフである。 本発明の一実施形態に従って、図１３に示した期間において実行される上昇率の分析のグラフである。 本発明の一実施形態に従って実行される相互汚染の検出を示す図である。 本発明の一実施形態に従って実行される相互汚染の検出を示す図である。

符号の説明

１００１ ツール
１０４３ システム

Claims (41)

1. ツールの真空環境における真空質問題の原因を特定する方法であって、
   真空環境のデータを集めて保存する工程と、
   真空環境における異常を特定する工程と、
   異常が発生した可能性が高い時点におけるツール構成部品の動作状態を判別する工程であって、ツール構成部品の動作状態は、(i)ツール構成部品の動作状態の検知、および、(ii)真空環境のデータの分析によって判別される、工程と、
   真空システムの物理の理解に依拠した決定論的方法を用いた分析、異常が発生した可能性が高い時点における真空環境の状態、および異常が発生した可能性が高い時点におけるツール構成部品の動作状態に基づいて、真空質問題の原因を判別する工程とを備えた、真空質問題の原因特定方法。
2. 請求項１において、前記真空環境が半導体製造ツール内である、真空質問題の原因特定方法。
3. 請求項１において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに真空設備の状態に基づく、真空質問題の原因特定方法。
4. 請求項３において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに真空環境の状態の履歴に基づく、真空質問題の原因特定方法。
5. 請求項４において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらにツールの状態の履歴に基づく、真空質問題の原因特定方法。
6. 請求項５において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに真空設備の履歴に基づく、真空質問題の原因特定方法。
7. 請求項１において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに前記真空環境の状態の履歴に基づく、真空質問題の原因特定方法。
8. 請求項１において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらにツールの状態の履歴に基づく、真空質問題の原因特定方法。
9. 請求項１において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに真空設備の履歴に基づく、真空質問題の原因特定方法。
10. 請求項１において、前記特定工程が、真空環境の履歴およびツールの状態の履歴を分析する工程を備えた、真空質問題の原因特定方法。
11. 請求項１０において、前記真空環境の履歴の分析工程が、圧力の上昇率、基準圧力、基準圧力の傾向、残留ガス分析、動作圧力、動作圧力の履歴、および圧力リカバリ曲線からなるグループから選択された１つ以上の測定値の分析を含む、真空質問題の原因特定方法。
12. 請求項１において、前記異常が基準圧力の変化である、真空質問題の原因特定方法。
13. 請求項１において、前記異常が圧力の上昇率の変化である、真空質問題の原因特定方法。
14. 請求項１において、前記異常の原因が、故障に先立って予防保守のために特定される、真空質問題の原因特定方法。
15. 請求項１において、前記異常の特定工程および前記真空質問題の原因判別工程が、自動データ分析による、真空質問題の原因特定方法。
16. 請求項１において、さらに、前記真空質問題の原因の自動電子通知を提供する工程を備えた、真空質問題の原因特定方法。
17. 請求項１において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらにツールの一般的な動作状態に基づく、真空質問題の原因特定方法。
18. 請求項１７において、前記ツールの一般的な動作状態が、休止、オフ、稼働性能適格性確認テスト、排気およびプロセスからなるグループから選択された状態である、真空質問題の原因特定方法。
19. ツールの真空環境における真空質問題の原因を特定するシステムであって、
    真空環境のデータを集めて保存し、
    真空環境における異常を特定し、
    異常が発生した可能性が高い時点におけるツール構成部品の動作状態を、(i)ツール構成部品の動作状態の検知、および、(ii)真空環境のデータの分析によって判別し、
    真空システムの物理の理解に依拠した決定論的方法を用いた分析、異常が発生した可能性が高い時点における真空環境の状態、および異常が発生した可能性が高い時点におけるツール構成部品の動作状態に基づいて、真空質問題の原因を判別する、少なくとも１つのコンピュータを備えたシステム。
20. 請求項１９において、前記真空環境が半導体製造ツール内である、システム。
21. 請求項１９において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに真空設備の状態に基づくシステム。
22. 請求項２１において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに真空環境の状態の履歴に基づくシステム。
23. 請求項２２において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらにツールの状態の履歴に基づくシステム。
24. 請求項２３において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに真空設備の履歴に基づくシステム。
25. 請求項１９において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに前記真空環境の状態の履歴に基づくシステム。
26. 請求項１９において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらにツールの状態の履歴に基づくシステム。
27. 請求項１９において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらに真空設備の履歴に基づくシステム。
28. 請求項１９において、前記特定工程が、真空環境の履歴およびツールの状態の履歴を分析する工程を備えたシステム。
29. 請求項２８において、前記分析工程が、圧力の上昇率、基準圧力、基準圧力の傾向、残留ガス分析、動作圧力、動作圧力の履歴、および圧力リカバリ曲線からなるグループから選択された１つ以上の測定値の分析を含むシステム。
30. 請求項１９において、前記異常が基準圧力の変化であるシステム。
31. 請求項１９において、前記異常が圧力の上昇率の変化であるシステム。
32. 請求項１９において、前記異常の原因が、故障に先立って予防保守のために特定されるシステム。
33. 請求項１９において、前記異常の特定工程および前記真空質問題の原因判別工程が、自動データ分析によるシステム。
34. 請求項１９において、さらに、前記真空質問題の原因の自動電子通知を提供するシステム。
35. 請求項１９において、前記真空質問題の原因判別工程が、さらにツールの一般的な動作状態に基づくシステム。
36. 請求項３５において、前記一般的なツールの動作状態が、休止、オフ、稼働性能適格性確認テスト、排気およびプロセスからなるグループから選択された状態であるシステム。
37. ツールの真空環境における真空質問題の原因を特定する１シーケンス以上の命令を格納するコンピュータで読み取り可能な媒体であって、
    １シーケンス以上の命令を１つ以上のプロセッサによって実行することで、この１つ以上のプロセッサが、
    真空環境のデータを集めて保存する工程と、
    真空環境における異常を特定する工程と、
    異常が発生した可能性が高い時点におけるツール構成部品の動作状態を、(i)ツール構成部品の動作状態の検知、および、(ii)真空環境のデータの分析によって判別する工程と、
    真空システムの物理の理解に依拠した決定論的方法を用いた分析、異常が発生した可能性が高い時点における真空環境の状態、および異常が発生した可能性が高い時点におけるツール構成部品の動作状態に基づいて、真空質問題の原因を判別する工程とを実行するコンピュータで読み取り可能な媒体。
38. 請求項３７において、前記１シーケンス以上の命令を実行することで、前記１つ以上のプロセッサが、真空質問題の原因の自動電子通知を提供する工程をさらに実行するコンピュータで読み取り可能な媒体。
39. 請求項１において、前記ツール構成部品の動作状態が、加速度計からのインパルス・データを分析することによって判別される、真空質問題の原因特定方法。
40. 請求項１９において、前記ツール構成部品の動作状態が、加速度計からのインパルス・データを分析することによって判別される、システム。
41. ツールの真空環境における真空質問題の原因を特定するシステムであって、
    真空環境のデータを集めて保存する手段と、
    真空環境における異常を特定する手段と、
    異常が発生した可能性が高い時点におけるツール構成部品の動作状態を判別する手段であって、ツール構成部品の動作状態は、(i)ツール構成部品の動作状態の検知、および、(ii)真空環境のデータの分析によって判別される、手段と、
    真空システムの物理の理解に依拠した決定論的方法を用いた分析、異常が発生した可能性が高い時点における真空環境の状態、および異常が発生した可能性が高い時点におけるツール構成部品の動作状態に基づいて、真空質問題の原因を判別する手段とを備えたシステム。

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