KR100507254B1 - 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법 및 반도체제조 장치 - Google Patents

반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법 및 반도체제조 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR100507254B1
KR100507254B1 KR10-2002-0051692A KR20020051692A KR100507254B1 KR 100507254 B1 KR100507254 B1 KR 100507254B1 KR 20020051692 A KR20020051692 A KR 20020051692A KR 100507254 B1 KR100507254 B1 KR 100507254B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
frequency
acceleration
data
evaluation
analysis target
Prior art date
Application number
KR10-2002-0051692A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20030019214A (ko
Inventor
사마따슈이찌
우시꾸유끼히로
후루하따다께오
나까오다까시
이시이겐
Original Assignee
가부시끼가이샤 도시바
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 가부시끼가이샤 도시바 filed Critical 가부시끼가이샤 도시바
Publication of KR20030019214A publication Critical patent/KR20030019214A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100507254B1 publication Critical patent/KR100507254B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
    • G05B19/4065—Monitoring tool breakage, life or condition
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37252—Life of tool, service life, decay, wear estimation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)

Abstract

고감도이고, 안정된 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법을 제공한다.
반도체 제조 장치용 회전기의 진동을 검지하는 가속도계에 의해 얻어진 출력 신호를 처리하여 상기 회전기의 수명 예측을 수행하는 수명 예측 방법으로서, (가) 가속도계의 출력 신호를, 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로 샘플링 측정하여 회전기의 가속도의 평가용 시계열 데이터를 작성하는 데이터 측정 단계; (나) 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하는 단계; (다) 평가용 진단 데이터를 이용하여, 진단점의 데이터 군으로부터 상기 회전기의 수명을 판정하는 단계를 포함한다.

Description

반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법 및 반도체 제조 장치{LIFE TIME ESTIMATING METHOD OF ROTOR FOR SEMICONDUCTOR MANUFACTURING DEVICE AND SEMICONDUCTOR MANUFACTURING DEVICE}
본 발명은 반도체 제조 장치용 회전기의 수명의 예측·진단기술에 관한 것으로, 특히 드라이 펌프 등의 회전기의 수명을 예측하는 진단방법, 및 이 회전기를 구비한 반도체 제조 장치에 관한 것이다.
최근, 반도체 디바이스를 효율적으로 제조하기 위해서 반도체 제조 장치의 고장 진단기술이 중요해지고 있다. 또, 시스템LSI에서는 특히 소량 다품종 생산의 경향이 강해지고, 이것에 대응한 재빠르게 대처할 수 있는 효율적인 반도체 디바이스의 제조방법이 필요해지고 있다.
효율적인 반도체 장치의 생산에는 소규모의 생산 라인을 복수 채용하는 방법이 있다. 그러나, 대규모 생산 라인을 단순히 작게 하는 것만으로는 제조 장치의 가동율이 저하한다. 나아가서는, 그 때문에 투자효율이 저하하는 문제도 생긴다. 대책으로서는 복수의 제조공정을 하나의 반도체 제조 장치로 행하는 방법이 있다. CVD 장치에서는 성막의 대상이 되는 재료에 따라 CVD 챔버에 도입하는 반응 가스(원료 가스)나 CVD 챔버에서 생성된 반응 생성물이 다르지만, 이것들은 모두, CVD 챔버를 배기하는 드라이 펌프 내에 도입된다. 따라서 대상으로 하는 성막물질이 다르면, 드라이 펌프 내부에서의 반응 생성물의 발생상황이 다르고, 드라이 펌프의 수명이 변동한다. CVD 성장 중에 펌프가 정지하면 제조 중인 로트가 불량해져 버린다. 또한, CVD 챔버의 내부 등에 미소 더스트가 발생하기 때문에 제조 장치에 여분의 메인터넌스가 필요하게 된다. 여분의 메인터넌스를 실시하면, 반도체 디바이스의 제조효율이 대폭적으로 저하되어 버린다. 한편, CVD 성장 중의 돌연의 정지를 방지하기 위해서, 펌프의 메인터넌스 시간에 여유를 보면, 펌프의 메인터넌스 빈도가 방대해진다. 이것은, 메인터넌스 비용의 증가뿐만 아니라 펌프 교환에 의한 LPCVD 장치의 가동율 저하가 현저하다. 이 결과, 반도체 디바이스의 제조효율이 대폭적으로 저하해 버리는 결점이 있다.
드라이 펌프의 수명 진단방법은 현재까지 몇 가지 방법이 제안되어 있다. 기본적으로는 드라이 펌프의 상태를 모터 전류, 진동, 온도로 파악하고, 이들 상태량의 변화로부터 수명을 예측한다고 하는 방법이 채용되어 왔다. 특히, 드라이 펌프의 수명 진단방법으로서, 펌프의 상태를 로터 회전에 기인하는 진동으로 파악하는 방법이 주로 채용되어 왔다. 그 이유로서 진동으로 진단하기 위해서는 가속도계를 펌프 측면에 부착하는 것만으로 측정할 수 있기 때문에, 간편한 수명 예측방법으로서 주목받고 있기 때문이다. 또 측정된 진동 데이터로부터 수명을 예측하는 방법으로서는 300kHz 부근의 고주파수 성분의 기준값으로부터의 차이를 뉴럴네트워크를 이용해서 해석하는 방법이 제안되어 있다(특허 공개 2000-64964호 공보 참조).
특허 공개 2000-64964호 공보에 기재된 기술의 경우, 대상 주파수가 높기 때문에 펌프의 가동에 따른 변화(통상은 반응 생성물의 줄어듬)가 광범위해져서 감도가 낮은 것이 문제였다.
그런데, 효율적인 소규모 생산 라인에 필요한 장치의 공유화를 실현하기 위해서는, 드라이 펌프의 수명을 정확하게 진단하여, 수명 한도까지 펌프를 사용하는 것이 필요하다. 그 때문에 정밀도가 높은 수명예측이 필수적이다. 그러나, 종래의 가속도계를 드라이 펌프에 부착할 경우, 그 부착 위치나 부착 방법에 따라 감도가 변화되어, 고감도이고 안정적인 진동 데이터를 취득하는 것이 곤란했다.
이들 과제를 감안하여, 본 발명은, 보다 고감도이고 안정된 수명예측이 가능한 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법, 및 이 회전기를 구비한 반도체 제조 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
반도체 제조 장치용 회전기의 진동을 검지하는 가속도계에 의해 얻어진 출력 신호를 처리하여 상기 회전기의 수명 예측을 수행하는 수명 예측 방법으로서, (가) 가속도계의 출력 신호를, 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로 샘플링 측정하여 회전기의 가속도의 평가용 시계열 데이터를 작성하는 데이터 측정 단계; (나) 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하는 단계; (다) 평가용 진단 데이터를 이용하여, 진단점의 데이터 군으로부터 상기 회전기의 수명을 판정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 제1의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 피크 가속도의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제2의 특징은, 본 발명의 제1의 특징에 있어서, (가) 데이터 측정 단계에서 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터를 더 샘플링 측정하고; (나) 기준용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고; (다) 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 이용하여, 진단점의 데이터 군으로부터 회전기의 수명을 판정하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제2의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에 사용하는 요소로서 피크 가속도의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제1 및 제2의 특징에 있어서, 가속도의 피크 값의 저하율에 따라 평가용 진단 데이터를 작성하고, 저하율이 미리 정한 임계치를 초과한 시각을 수명 직전으로 판정하는 것이 가능하다. 또한, 본 발명의 제2의 특징에 있어서, 기준용 진단 데이터를 회전기를 이용하는 성막 단계 전의 기준용 시계열 데이터로부터 제1의 피크 가속도로서 취득하고, 평가용 진단 데이터를 성막 단계 후의 평가용 시계열 데이터로부터 제2의 피크 가속도로서 취득하고, 제2의 피크 가속도의 제1의 피크 가속도에 대한 가속도비의 감소율이 90%로 된 때를 수명으로 판정하는 것이 가능하다. 또한, 본 발명의 제1 및 제2의 특징에 있어서, 프로세스 조건이 규정하는 회전기에 대한 부하가 일정한 상태에 있어서 평가용 시계열 데이터를 샘플링 측정하여, 이것에 의해 평가용 진단 데이터를 작성하고, 평가용 진단 데이터에 의해 나타내어지는 상기 피크 값이 증가로부터 감소까지의 과도 변화에 의해 수명을 판정하는 것이 가능하다. 또한, 본 발명의 제2의 특징에 있어서, 평가용 시계열 데이터를 측정하는 시각보다 경험적으로 정해지는 소정 시간만큼 선행한 시각에 있어서, 또한, 평가용 시계열 데이터와 동일 프로세스 조건하에서 측정된 기준용 시계열 데이터로부터 얻어진 기준용 진단 데이터에 의해 마하라노비스 공간을 작성하고, 이 마하라노비스 공간을 기초로 하여 평가용 진단 데이터의 마하라노비스 거리를 산출하고, 이 마하라노비스 거리가 미리 정한 임계치를 초과한 시각을 수명 직전으로 판정하는 것이 가능하다. 마하라노비스 거리를 이용하면, 특히 단시간으로 고감도의 수명예측이 가능해진다.
본 발명의 제3의 특징은, 본 발명의 제1 및 제2의 특징에 있어서, 평가용 진단 데이터는 해석 대상 주파수에 대응한 피크의 가속도를 나타내는 주파수의 변동으로 작성하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제3의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 피크 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제4의 특징은, (가) 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로, 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터 및 이 가속도의 평가용 시계열 데이터를 샘플링 측정하는 단계; (나) 기준용 시계열 데이터를 주파수 해석하여 해석 대상 주파수에 대응한 피크의 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여 피크의 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하는 단계; (다) 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 이용하여 회전기의 수명을 결정하는 단계를 포함하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제4의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 피크 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제5의 특징은, 본 발명의 제1 및 제2의 특징에 있어서, 회전기에 고유한 기준 주파수의 정수배로 해석 대상 주파수를 고정시키는 단계를 더 포함하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제5의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에 사용하는 요소로서 고정된 가속도의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제6의 특징은, (가) 회전기에 고유한 기준 주파수의 정수배로 해석 대상 주파수를 고정시키는 단계; (나) 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로, 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터 및 이 가속도의 평가용 시계열 데이터를 각각 샘플링 측정하는 단계; (다) 기준용 시계열 데이터를 주파수 해석하여 해석 대상 주파수로 고정된 가속도의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여 해석 대상 주파수로 고정된 가속도의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하는 단계; (라) 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 이용하여 회전기의 수명을 결정하는 단계를 포함하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제6의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 고정된 가속도의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제7의 특징은, (가) 회전기; (나) CPU에 전송된 주파수 스펙트럼의 데이터를 분석하여, 스펙트럼의 피크 위치의 주파수로부터 해석 대상 주파수를 결정하는 해석 대상 주파수 결정 수단; (다) 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로, 회전기의 가속도의 평가용 시계열 데이터를 샘플링 측정하는 가속도계; (라) 이 가속도계의 출력을 주파수 해석하는 주파수 해석장치; (마) 이 주파수 해석의 결과에 따라, 평가용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 진단 데이터를 기록하는 피크 가속도 추이 기록 수단; (바) 평가용 진단 데이터를 이용하여, 진단점의 데이터 군으로부터 회전기의 수명을 판정하는 수명 판정 수단을 포함하는 반도체 제조 장치인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제7의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 피크 가속도의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제8의 특징은, 본 발명의 제7의 특징에 있어서, 가속도 추이 기록 수단을, 주파수 해석의 결과에 따라, 기준용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터로부터 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 기록하도록 구성한 반도체 제조 장치인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제8의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 피크 가속도의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제9의 특징은, (가) 회전기; (나) 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로, 회전기의 가속도의 평가용 시계열 데이터를 샘플링 측정하는 가속도계; (다) 이 가속도계의 출력을 주파수 해석하는 주파수 해석 장치; (라) 이 주파수 해석의 결과에 따라, 평가용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값을 나타내는 주파수의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 진단 데이터를 기록하는 피크 주파수 추이 기록 수단; (마) 상기 피크 주파수 기록 수단에서 기록되어 있는 평가용 진단 데이터를 이용하여, 진단점의 데이터 군으로부터 회전기의 수명을 판정하는 수명 판정수단을 포함하는 반도체 제조 장치인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제9의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 피크 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제10의 특징은, 본 발명의 제9의 특징에 있어서, 피크 주파수 기록 수단은, 주파수 해석의 결과에 따라, 기준용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값을 나타내는 주파수의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터로부터 피크 값을 나타내는 주파수의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 기록하도록 구성된 반도체 제조 장치인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제10의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 피크 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제11의 특징은, 본 발명의 제7의 특징에 있어서, 가속도 추이 기록 수단을, 주파수 해석의 결과에 따라, 평가용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수로 고정된 가속도의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 진단 데이터를 기록하도록 구성한 반도체 제조 장치인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제11의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 고정된 가속도의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제12의 특징은, 본 발명의 제7의 특징에 있어서, 가속도 추이 기록 수단을, 주파수 해석의 결과에 따라, 기준용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수에 고정된 가속도의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수에 고정된 가속도의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 기록하도록 구성한 반도체 제조 장치인 것을 요지로 한다.
본 발명의 제12의 특징에 따르면, 고감도이고 안정된 회전기의 수명예측이 가능해진다. 수명예측에, 고정된 가속도의 변동을 사용하면, 회전기의 수명을 판단할 때의 소정치, 소정조건을 정하기 쉽고, 조건을 초과했는지를 즉시 판단할 수 있게 된다.
본 발명의 제7 내지 12의 특징에 있어서, 가속도계는 회전기의 기어 박스의 상면, 기어 박스의 측면, 기어 박스의 저면, 기어 박스로부터 20㎝ 이내의 케이싱의 상면, 케이싱의 측면, 케이싱의 저면의 어딘가에 배치되어 있는 것이 바람직하다. 가속도계를 부착하는 방법으로서는 자력, 접착제, 나사 조임, 매입이 좋다. 특히 나사 조임이나 매입과 같이 고정이 견고해지면 공진 주파수가 높아지고, 보다 높은 주파수까지 측정 가능해지지만 본 발명에서는 대상 주파수를 회전기 회전수의 정수배로 하고, 1kHz이하로 수명예측 가능하게 했기 때문에 자석이나 접착제에서의 고정으로도 이용할 수 있고, 간편한 부착이 가능하다.
다음에, 도면을 참조하고, 본 발명의 제1 내지 제3의 실시 형태를 설명한다. 이하의 도면의 기재에 있어서, 동일 또는 유사한 부분에는 동일 또는 유사한 부호를 붙이고 있다. 단, 도면은 모식적인 것에 유의해야 한다.
(제1의 실시 형태)
도1은, 본 발명의 제1의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치로서의 LPCVD 장치의 개략을 도시하는 도이다. 도1에 도시하는 바와 같이, 이 LPCVD 장치는, 진공배기 가능한 밀폐구조를 한 CVD 챔버(1)를 가지고, CVD 챔버(1)의 배기측에는 진공배관(32)이 접속되어, 진공배관(32)의 배기측에 게이트 밸브(2)가 접속되어 있다. 그리고, 이 게이트 밸브(2)의 배기측에 진공배관(33)이 접속되고, 진공배관(33)의 배기측에 CVD 챔버(1)의 내부를 배기하기 위한 회전기(루츠형의 드라이 펌프)(3)가 접속되어 있다. 게이트 밸브(2)는 필요에 따라 CVD 챔버(1)와 드라이 펌프(3)를 분리하고, 컨덕턴스를 조정한다. 한편, CVD 챔버(1)에는, 복수의 가스 배관(51, 52, 53,…)이 접속되고, 이 가스 배관(51, 52, 53,…)은, 각각 마스플로 컨트롤러(41, 42, 43)에 접속되어 있다. CVD 챔버(1)에 도입되는 여러 가지 원료 가스(소스 가스) 및 캐리어 가스는 마스플로 컨트롤러(41, 42, 43)에 의해, 그 유량이 제어된다. 그리고, 제어된 원료 가스 등은 가스 배관(51, 52, 53,…)을 통과해서 일정한 감압화의 CVD 챔버(1)에 도입된다. CVD 챔버(1)의 내부를 드라이 펌프(3)로 진공 배기하기 때문에, 그리고, 드라이 펌프(3)는 CVD 챔버(1)에 도입된 미반응의 원료 가스 및 반응 생성물을 배기한다. 도1에 도시하는 LPCVD 장치를 이용하여, 예를 들면, 실리콘 질화막(Si3N4막)이 성막하는 경우는, 드라이 펌프(3)에 의해 감압 상태가 된 CVD 챔버(1)에, 디클로로실란(SiH2Cl2)가스를 마스플로 컨트롤러(41)를 통해 도입하고, 암모니아(NH3)가스를 마스플로 컨트롤러(42)를 통해 도입한다. 그리고, CVD 챔버(1)의 내부에서 실리콘(Si)기판을 약 800℃ 정도까지 가열하고, 디클로로실란(SiH2Cl2)가스와 암모니아(NH3)가스의 화학반응에 의해, 실리콘 기판 위에 실리콘 질화막을 생성한다. 이 화학반응은, 실리콘 질화막을 생성하는 동시에, 반응 부생성물로서 염화 암모늄(NH4Cl)가스 및 수소(H2)가스를 발생시킨다. 수소는 기체이므로, 드라이 펌프(3)에 의해 배기된다. 한편, 염화 암모늄은, 생성시에 있어서는, 반응로 내가 800℃ 정도의 고온하 및 수 100Pa이하의 감압하이기 때문에, 기체상이다. 도시를 생략하고 있지만, 통상, LPCVD 장치에는, 고체의 반응 부생성물을 포집하는 트랩이 CVD 챔버(1)와 드라이 펌프(3)의 사이에 설치되어 있다. 트랩은, 압력이 낮기 때문에, 반응 부생성물의 완전한 포집은 불가능하다. 이 때문에, 완전히 포집할 수 없는 반응 부생성물은, 드라이 펌프(3)까지 도달한다. 드라이 펌프(3)에서는, 기체의 압축에 의해 0.1Pa정도에서 대기압까지 압력이 증가한다. 반응 부생성물은, 저압에서는 기체로서 존재하지만, 보다 고압하에서는 고화를 시작한다. 드라이 펌프(3)의 내부에서는, 가스의 압축이 반복되어, 수 100Pa의 압력에서 대기압까지 압력이 변화되어 가기 때문에, 배기가스 중의 가스상 반응 부생성물은, 압력상승과 함께 드라이 펌프(3)의 내부에서 고화하기 시작한다. 드라이 펌프(3)의 배관 내에서 고화하기 시작하면, 약간이긴 하지만 퇴적물이 회전축을 탄성 변형시킨다. 그 결과로서, 드라이 펌프가 고장나는 것으로 이어진다.
본 발명의 제1의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치(LPCVD 장치)용의 루츠형의 드라이 펌프(회전기)(3)는, 도1에 도시하는 바와 같이, 기어 박스(35)를 가지고, 이 기어 박스(35)부근에 진동을 검지하는 가속도계(36)가 비치되어 있다. 가속도계(36)는, 드라이 펌프(회전기)(3)의 기어 박스(35)의 상면, 이 기어 박스(35)의 측면, 또는 기어 박스(35)의 저면의 어딘가에 배치하면 좋다. 또는, 이 기어 박스(35)로부터 20cm이내의 케이싱(도시 생략)의 상면, 이 케이싱의 측면, 또는 케이싱의 저면의 어딘가에 배치하면 좋다. 또한, 가속도계(36)의 출력측에는, 풀리에 변환 분석장치 등의 주파수 해석장치(37)가 접속되고, 주파수 해석장치(37)는, 가속도계(36)로 샘플링 측정한 회전기(드라이 펌프)(3)의 진동(가속도)을 풀리에 변환하여 주파수 성분으로 분해한다. 이것 때문에, 풀리에 변환장치(37)에 가속도계(36)로 측정된 데이터를 전송하기 위해서 배선(38a)이 설치되어 있다. 주파수 해석장치(풀리에 변환 분석장치)(37)에 의해 진동(가속도)의 시계열 데이터가 주파수 성분으로 분해된 주파수 스펙트럼의 데이터는, 배선(38b)을 통해, CPU(39)에 전송된다.
CPU(39)에는 해석 대상 주파수 결정수단(4), 피크 가속도 추이 기록수단(5), 수명 판정수단(6)이 내장되어 있다. 해석 대상 주파수 결정수단(4)은, CPU(39)에 전송된 주파수 스펙트럼의 데이터를 분석하고, 스펙트럼의 피크의 위치의 주파수로부터 해석 대상 주파수를 결정한다. 피크 가속도 추이 기록수단(5)은, 샘플링 측정된 가속도의 해석 대상 주파수 성분을, CPU의 주 기억장치 또는, 도시를 생략한 외부 기억장치의 소정의 화일에 기록한다. 즉, 풀리에 변환장치(37)의 주파수 해석의 결과에 따라, 기준용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터로부터 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 이들 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 주 기억장치 또는 외부 기억장치에 기록한다. 수명 판정수단(6)으로는, 피크 가속도 추이 기록수단(5)이 기록한 데이터 군을 판독하여, 연산하는 것에 의해, 드라이 펌프(3)의 수명판정을 행한다.
구체적으로는, 제1의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치의 수명 판정수단(6)은, 가속도 감소율 판정수단(61), 가속도비 판정수단(62), 가속도 추이 판정수단(63), 마하라노비스 거리 판정수단(64)의 4개의 모듈을 내장하고 있다. 가속도 감소율 판정수단(61)은, CVD 성장 중(성막 단계)에서의 가속도의 감소율을 산출하여, 드라이 펌프(3)의 수명을 판정하는 모듈이다. 가속도비 판정수단(62)은 CVD 프로세스 중의 성막 단계 전후의 가속도비를 산출하여, 드라이 펌프(3)의 수명을 판정하는 모듈이다. 가속도 추이 판정수단(63)은, 스탠바이시와 같이 드라이 펌프(3)에 유입되는 가스 유량이 일정한 경우의 피크 가속도의 이력(시계열 데이터)에 의해 드라이 펌프(3)의 수명을 판정하는 모듈이다. 마하라노비스 거리 판정수단(64)은, 소정일 전의 정상시의 데이터 군, 예를 들면, 스탠바이시와 같이 펌프에 유입되는 가스 유량이 일정한 경우의 피크 가속도의 데이터 군으로부터 기준공간(마하라노비스 공간)을 작성하고, 이 기준공간을 이용해서 마하라노비스 거리를 산출하여, 마하라노비스 거리의 변동에 의해 드라이 펌프(3)의 수명을 판정하는 모듈이다.
도2는 도1에 도시한 루츠형의 드라이 펌프(회전기)(3)의 내부구조를 도시한다. 도2에 도시하는 바와 같이, 제1의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치(LPCVD 장치)에 채용하는 드라이 펌프(3)는, 3매의 날개가 달린 2개의 로터(10a, 10b)가 각각 회전축(11a,11b)으로 회전하는 구조다. 드라이 펌프(3)는 보디(13)와 보디(13)의 흡기측에 설치된 흡기 플랜지(14), 보디(13)의 배기측에 설치된 배기 플랜지(15)를 가지고 있다. 도1에 도시한 기어 박스(35)는 도2에서는 그 도시를 생략하고 있지만, 2개의 로터(10a, 10b)를 구동하는 모터의 출력을 변환시키고, 2개의 로터(10a, 10b)의 회전을 제어한다. 가속도계(36)는, 예를 들면, 기어 박스(35)의 상부의 평면부분에 자석으로 부착되어 있다. 기어 박스(35)에 접착제 등의 화학적 수단, 또는, 나사 조임, 매입 등의 기계적 수단으로 고정해도 좋다. CVD 챔버(1)로부터 게이트 밸브(2)를 통과해 온 가스류는, 흡기 플랜지(14)로부터 드라이 펌프(3) 내로 들어간다. 드라이 펌프(3) 내로 들어간 가스는 2개의 로터(10a, 10b)가 회전축(11a, 11b)으로 회전하는 것에 의해 압축된다. 압축된 가스는 배기 플랜지(15)로부터 배기된다.
다음에, 도3에 도시하는 플로 챠트를 이용하여, 본 발명의 제1의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치(LPCVD 장치)용 회전기의 수명 예측방법을 설명한다. 여기서 회전기란, 드라이 펌프(3)다. 구체적으로는, Si3N4 박막을 형성하는 LPCVD 장치에 이용되는 드라이 펌프(3)의 수명을 예측한다.
(가) 우선, 단계 S101에서는, LPCVD 장치의 드라이 펌프(3)에 배치된 가속도계(36)로, 드라이 펌프(3)의 진동(가속도)의 시계열 데이터(추이)를 샘플링 측정한다. 가속도의 시계열 데이터의 측정은, 소정시간 간격으로, 소정수의 가속도를 샘플링한다.
(나) 다음에 단계 S102에 있어서, 단계 S101에서 얻어진 진동 데이터를, 주파수 해석장치(풀리에 변환 분석장치)(37)에 의해 주파수 성분으로 분해한 가속도의 주파수 스펙트럼을 얻는다. 그리고, 풀리에 변환 후, CRT나 RCD 등의 표시장치에 가속도의 주파수 스펙트럼을 표시, 또는, 인쇄기(프린터) 등의 출력장치에 의해, 가속도의 주파수 스펙트럼을 출력한다.
(다) 도2에 도시한 드라이 펌프(3)는, 회전축(11a, 11b)은 50Hz로 회전하고, 로터(10a, 10b)의 날개가 3매 있으므로, 회전축(11a, 11b)이 1회전에 대해서 날개가 6회 통과한다. 이 때문에, 도4에 도시하는 바와 같이, 기준진동의 6배에 해당하는 300Hz 부근에 가속도의 최대의 피크 값이 나타난다. 즉, 주파수 스펙트럼 중의 최대의 가속도의 피크는, 회전축(11a, 11b)의 기준진동과 로터의 날개의 매수에 의해 결정된다. 기준진동이 50Hz인 드라이 펌프(3)의 경우는, 50Hz의 정수배로 주파수 스펙트럼 중의 가속도의 피크가 나타난다. 단계 S103에 있어서는, CPU(39)의 해석 대상 주파수 결정수단(4)을 이용하여, 가속도의 주파수 스펙트럼을 참작해서, 수명측정에 이용하는 해석 대상 주파수를 결정한다. 도4에서 명확한 바와 같이, 해석 대상 주파수로서, 기준진동의 정수배마다의 피크에 위치하는 주파수를 채용하는 것이 바람직하다. 그래서, 제1의 실시 형태에서는, 해석 대상 주파수를 300Hz로 한다. 이 해석 대상 주파수에 대응한 피크 가속도의 값을 이용하는 것에 의해, 감도 좋게 대상으로 하는 드라이 펌프(3)의 수명을 예측할 수 있다. 실제로는, 피크 가속도를 나타내는 주파수는, 해석 대상 주파수로 고정되지 않고, 해석 대상 주파수의 근방에 있어서, 요동이나 변동을 나타낸다. 즉, 피크 가속도를 나타내는 주파수는, 일반적으로는, 변수다.
(라) 그 후, 가속도의 시계열 데이터(추이)를 샘플링 측정하고, 시계열 데이터를 주파수 영역의 데이터에 풀리에 변환시켜, 해석 대상 주파수 성분에 대응한 가속도의 피크 값을 얻는다. 즉, 우선, 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터, 및 이 가속도의 평가용 시계열 데이터를, 각각 샘플링 측정한다. 기준진동의 정수배의 해석 대상 주파수에 있어서의 가속도의 피크 값의 변동을 고감도로 파악하기 위해서는, 데이터의 샘플링 방법이 포인트가 된다. 본 발명의 제1의 실시 형태에 따른 수명 예측방법에서는, 가속도의 샘플링 간격을 최대의 해석 대상 주파수 대상 주파수의 1/2주기 이하, 샘플링 수를 최대의 해석 대상 주파수의 4배 이상으로 한다. 예를 들면, 최대의 해석 대상 주파수를 450Hz로 하면, 샘플링 수는, 4×450=1800개 이상으로 하면 좋다. 이 소정수의 샘플링 점으로 이루어지는 샘플링 측정을 1샘플링·시퀀스로 하고, 소정의 진단 시간 간격으로 샘플링 측정을 반복한다. 예를 들면, 1샘플링·시퀀스 내에서의 샘플링 간격을 0.5ms로 하고, 1샘플링·시퀀스에 있어서의 샘플링 수를 4000점으로 하여, 4000점의 가속도를 샘플링 측정한다. 그리고, 기준용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성한다. 1샘플링·시퀀스의 4000의 샘플링 점에서 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터의 1진단점을 얻을 수 있다. 샘플링 간격 및 샘플링 수를 선택하는 것에 의해, 고감도의 예측이 가능해진다. 그리고, 단계 S104에 있어서, 피크 가속도 주파수 추이 기록수단(5)을 이용하여, 가속도의 해석 대상 주파수 성분으로 이루어지는 진단점 군의 데이터인 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를, 기억장치의 소정의 파일에 기록한다. 이 때, 가속도 감소율 판정수단(모듈)(61)용의 입력 데이터로서, CVD 성장 중(성막 단계)에 측정된 가속도의 해석 대상 주파수 성분으로 이루어지는 진단점 군의 데이터를, 기억장치의 소정의 화일에 기록한다. 또, 가속도비 판정수단(모듈)(62)용의 입력 데이터로서, 성막 단계 전후의 가속도의 해석 대상 주파수 성분으로 이루어지는 진단점 군의 데이터를, 기억장치의 소정의 화일에 기록한다. 또한, 가속도 추이 판정수단(모듈)(63)용의 입력 데이터로서는, CVD 프로세스 이외의 상태에 있어서의 가속도의 해석 대상 주파수 성분으로 이루어지는 진단점 군의 데이터를, 기억장치의 소정의 화일에 기록한다. 또한, 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(64)용의 입력 데이터로서, 드라이 펌프(3)의 상태를 평가하는 날의 72시간 전(48시간 전부터 168시간 전의 사이가 좋다)에 있어서의 스탠바이시(동일 가스 유량조건)의 데이터 군을 포함시키고, 가속도의 해석 대상 주파수 성분으로 이루어지는 진단점 군의 데이터를, 기억장치의 소정의 화일에 기록한다.
(마) 단계 S105에 있어서는, 단계 S104에서 기록한 가속도의 해석 대상 주파수 성분으로 이루어지는 진단점의 데이터 군(가속도의 피크 값의 데이터 군)으로 이루어지는 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 판독하여, 가속도 감소율 판정수단(61), 가속도비 판정수단(62), 가속도 추이 판정수단(63), 마하라노비스 거리 판정수단(64)을 이용하여, 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다;
① 단계 S11에서는, 가속도 감소율 판정수단(모듈)(61)을 이용해서 CVD 성장 중(성막 단계)에서의 피크 가속도가 저하하는 현상을 이용해서 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다. 성막 단계시에 피크 가속도 감소율이 85% 이상이 된 경우는, 펌프 정지 직전 즉 드라이 펌프(3)의 수명이라고 판단한다. 피크 가속도 감소율에 대해서는, 뒤에 도5 및 도6을 이용해서, 상세하게 설명한다;
② 단계 S12에 있어서는, 가속도비 판정수단(모듈)(62)을 이용해서, 성막 단계 전후의 피크 가속도비를 계산한다. 즉, CVD 프로세스 중의 성막 단계 직후에는 성막 단계에서 감소한 300Hz의 피크 가속도는, 정상상태에서는 성막 단계 전의 값으로 되돌아오지만, 펌프 정지 직전에서는 성막 단계 전의 값으로 되돌아오지 않는 현상을 이용해서 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다. 성막 단계 전후의 피크 가속도비(후/전)가 90% 이하가 된 경우는, 펌프 정지 직전 즉 드라이 펌프(3)의 수명이라고 판단한다. 성막 단계 전후의 피크 가속도비에 대해서는, 뒤에 도7 및 도8로 상세하게 설명한다;
③ 단계 S13에 있어서는, 가속도 추이 판정수단(모듈)(63)을 이용하여, CVD 프로세스 이외의 상태에 있어서의 진단점의 시간적 변화(피크 가속도의 변화)를 구한다. 본 발명자들은, CVD 프로세스 이외에 있어서 샘플링 측정되어 주파수 해석된 피크 가속도는, 드라이 펌프(3)의 내부에 퇴적물이 축적되는 것에 의해 변화되는 것을 실험적으로 확인하고 있다. 그리고, 펌프 교환 직후는 일정한 피크 가속도가, 펌프 정지의 소정일 전에 증가하고, 펌프 정지 직전에 감소한다(도9 참조). 즉, 스탠바이시와 같이 드라이 펌프(3)에 유입되는 가스 유량이 일정한 경우의 피크 가속도가 증가 후 감소한 경우, 드라이 펌프(3)의 수명이 가깝다고 판단한다. 특히 이 경우는 가속도의 측정시간이 단시간으로 끝나기 때문에 효율적으로 드라이 펌프(3)의 수명을 예측할 수 있다;
④ 단계 S14에 있어서는, 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(64)을 이용하여, 마하라노비스 거리를 산출하고, 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다. 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(64)에 있어서는, 균질성을 기대할 수 있는 정상시의 데이터를 모아, 인식의 기준이 되는 공간, 즉 마하라노비스 공간(정상 공간)을 작성한다. 정상인 상태의 특징량(가속도)을 계측했을 때, 그 특징량(가속도)은 비교적 균질하다고 기대하는 것이다. 정상인 상태의 가속도의 데이터의 집합은, 어떤 상관관계를 가지는 평가의 기준이 되는 공간을 구성하므로, 데이터의 집합체로부터 도출되는 상관행렬의 역행열로, 마하라노비스 공간이 표현된다. 「마하라노비스 거리(MD)」는, 평가대상인 가속도의 데이터의 이상 정도, 즉, 측정된 가속도의 데이터가, 평가의 기준이 되는(정상인 상태의)가속도의 데이터로부터 어느 정도 벗어나 있는지를 나타내는 척도이다. 마하라노비스 거리(MD)는 제로에서 무한대까지의 값을 취한다. 작은 값이면 정상 데이터의 동류이며, 큰 값이면 이상일 확률이 크고, 수명이 가깝다고 판단할 수 있다. 그러나, 마하라노비스 거리의 변화를 수명의 판단에 이용하기 위해서는, 기준공간(마하라노비스 공간)의 취득 방법이 키가 된다. 본 발명의 제1의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법에서는, 프로세스 변동의 영향을 제외하기 위해서, 드라이 펌프(3)의 상태를 평가하는 데이터 군의 측정의 72시간 전의 스탠바이시(동일 가스 유량조건)의 가속도의 데이터 군으로부터 기준공간(마하라노비스 공간)을 작성하고, 이 기준공간을 이용해서, 마하라노비스 거리(MD)를 산출하고, 각 시각에 있어서의 마하라노비스 거리(MD)의 변동을 조사한다. 그리고, 마하라노비스 거리(MD)가 15이상에서 펌프 정지 직전이라고 판단한다. 마하라노비스 거리(MD)를 이용하면 상당히 고감도가 된다.
(바) 그리고, 단계 S105에서의 판단에 근거하여, 단계 S106에서 펌프 정지 직전(수명)의 표시, 표시 장치, 표시 패널, 또는 표시 램프에 표시, 또는 경보 등의 음향적 표시를 한다.
또한, 상기의 단계 S11 내지 S14는 각각 단독으로도 드라이 펌프(3)의 수명 판단을 할 수 있지만, 2이상의 단계를 조합시켜서, 종합적으로 판단 할 수도 있다. 상기의 단계 S11 내지 S14 중 어느 것을 단독으로 행하는 경우는, 도1에 도시한 수명 판정수단(6) 중의 가속도 감소율 판정수단(61), 가속도비 판정수단(62), 가속도 추이 판정수단(63), 마하라노비스 거리 판정수단(64)의 4모듈 중, 대응하는 모듈만이 있으면 된다. 또, 조합시켜서 판단하는 것이라면, 가속도 감소율 판정수단(61), 가속도비 판정수단(62), 가속도 추이 판정수단(63), 마하라노비스 거리 판정수단(64) 중, 조합에 필요한 모듈이 적어도 두 개 필요한 것은 물론이다. 상기의 설명에서는, 주파수 스펙트럼에 있어서의 최대 피크 가속도를 이용해서 드라이 펌프(3)의 수명예측을 한 경우를 예시했지만, 다른 피크 가속도나 서브 피크 가속도를 이용할 수도 있다.
도4는 진동 가속도의 주파수 스펙트럼이다. 세로축은 드라이 펌프(3)에 설치한 가속도계(36)로 측정한 가속도를 나타내고, 가로축은 주파수를 나타내고 있다. 도4에 도시하는 바와 같이, 복수의 주파수에 있어서, 가속도의 피크가 보여진다. 상술한 바와 같이 날개가 3매인 드라이 펌프(3)가 50Hz의 기준진동을 하고 있는 경우는, 기준진동의 6배의 주파수의 가속도가 드라이 펌프(3)의 상태에 특히 민감해진다. 따라서, 주파수가 300Hz에 있어서, 최대의 피크 값을 가지는 가속도를 얻는다. 즉, 300Hz일 때의 피크 가속도를 해석 대상 주파수로서 사용하여, 드라이 펌프(3)의 수명예측을 행하는 것이 가장 합리적이다. 단, 다른 기준진동의 정수배 주파수의 피크를 해석 대상 주파수로서 사용해도, 수명의 판단을 할 수 있다. 도4에는, 또한, 250Hz, 300Hz의 서브 피크가 250Hz, 300Hz의 피크의 고주파수측, 저 주파수측 각각 10Hz에 보여진다. 이들 서브 피크를 해석 대상 주파수로서 사용해도 수명의 판단을 할 수 있다.
도5는 성막 단계에서의 피크 가속도의 경시 변화의 그래프이다. 세로축은 300Hz의 피크 가속도를 나타내고 있고, 가로축은 CVD 프로세스 중의 시각의 경과를 나타내고 있다. 도5에 따르면 CVD 프로세스 중의 성막 단계시에 피크 가속도가 저하하는 현상을 확인할 수 있다. 도6은, 성막 단계에서의 피크 가속도 감소율의 경시 변화의 그래프이다. 세로축은 CVD 성장 중의 피크 가속도 감소율을 나타내고 있고, 가로축은 CVD 성장 중의 시각의 경과를 나타내고 있다. 피크 가속도 감소율은 누적 막압의 증가에 따라서 증가하는 경향이 보여졌다. 그래서, 도5에서 보여진 성막 단계시에 피크 가속도가 저하할 때의 가속도 감소율을 내고, 그것을 나타낸 것이 도6이다. 가속도 감소율이 85% 이상인 경우에 드라이 펌프(3)는 수명이 되었다. 따라서, 가속도 감소율이 85% 이상에서, 드라이 펌프(3)는 정지 직전이라고 판단할 수 있다.
도7은 펌프 정지 직전의 성막 단계에서의 피크 가속도의 경시 변화의 그래프이다. 세로축은 300Hz의 피크 가속도를 나타내고 있고, 가로축은 CVD 성장 중의 시각의 경과를 나타내고 있다. CVD의 성막 단계 직후에는 성막 단계에서 감소한 300HZ의 피크 가속도는 정상상태에서는 도5에 도시하는 바와 같이 성막 단계 전의 값으로 되돌아온다. 그러나, 펌프 정지 직전에서는 피크 가속도는 성막 단계 전의 값으로 되돌아오지 않는 현상을 도7은 도시하고 있다.
도8은 피크 가속도의 성막 단계 전후에 있어서의 피크 가속도비를 경시 변화로서 나타내는 그래프이다. 세로축은 성막 단계 전후의 피크 가속도비(후/전)를 나타내고 있다. 가로축은 CVD 성장 중의 시각의 경과를 나타내고 있다. 도7에서 도시한 바와 같이 펌프 정지 직전에서는 피크 가속도는 성막 단계 전의 값으로 되돌아오지 않게 된다. 한편, 가속도비의 감소율이 90%일 때, 드라이 펌프(3)는 수명이 되는 것을, 본 발명자들은 발견했다. 그래서, 판단의 기준이 되는 피크 가속도비의 감소율은 90%로 한다. 즉, 가속도비의 감소율이 90%가 되었을 때, 드라이 펌프(3)는 정지 직전이라고 판단할 수 있다.
도9는 스탠바이시의 진단점(피크 가속도)의 경시 변화를 나타내는 그래프이다. 세로축은, 스탠바이시와 같이 드라이 펌프(3)에 유입되는 가스량이 일정할 때의 피크 가속도를 나타내고 있다. 가로축은 시간의 경과를 나타내고 있다. 그래프의 좌단은 펌프 교환 직후이다. 피크 가속도는 얼마동안, 일정하다. 그러나, 어느 시간 경과 후, 일정했던 피크 가속도가 증가한다. 이 피크 가속도의 증가는 일시적이고, 곧 감소를 개시한다. 본 발명자들은, 피크 가속도가 증가한 후에 감소하는 경시 변화를 나타낸 경우는, 드라이 펌프(3)는 그 후 수명이 되는 것을 확인하고 있다. 따라서, 드라이 펌프(3)에 유입되는 가스 유량이 일정한 경우의 진단점의 경시 변화를 관측하고, 피크 가속도가 증가 후 감소한 경우는, 드라이 펌프(3)가 정지 직전이라고 판단할 수 있다.
도10은 스탠바이시(동일 가스 유량조건)의 진단점(피크 가속도)의 데이터 군으로 작성한 기준공간(마하라노비스 공간)을 기초로 하여, 마하라노비스 거리(MD)를 산출하고, 마하라노비스 거리(MD)의 경시 변화를 나타내는 그래프이다. 세로축은, 마하라노비스 거리(MD)를 나타내고 있고, 가로축은 시간의 추이를 나타내고 있다. 도10의 결과를 보면 마하라노비스 거리(MD)는 시각의 추이와 함께 증가해 간다. 그리고, 마하라노비스 거리(MD)가 5이상이 되었을 때에 정상상태로부터의 변화(이상상태에의 이행)가 발생했다고 판단할 수 있다. 또한 마하라노비스 거리(MD)가 증가하고, 마하라노비스 거리(MD)가 15 이상이 된 직후에, 드라이 펌프(3)는 정지(고장)한다고 하는 실험적 데이터를 얻을 수 있다. 따라서, 드라이 펌프(3)에 유입되는 가스 유량이 일정한 경우, 마하라노비스 거리(MD)가 15이상이 되면 드라이 펌프(3)정지 직전이라고 판단할 수 있다.
(제2의 실시 형태)
도11은 본 발명의 제2의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치로서의 LPCVD 장치의 개략을 나타내는 도이다. 피크 가속도를 가지는 주파수는, 주파수 영역에 있어서, 해석 대상 주파수 결정수단(4)이 결정한 해석 대상 주파수의 근방에서 변동하고 있다. 본 발명의 제2의 실시 형태에서는, LPCVD 장치에 이용하는 드라이 펌프(3)의 수명판정을 할 때, 제1의 실시 형태에서 이용한 피크 가속도(주파수 영역에 있어서의 가속도의 피크 값)의 변동 대신에, 가속도가 피크 값을 나타내는 위치의 주파수의 변동을 이용한다. 따라서, 도11은, 도1과 거의 동일하지만, CPU(39)에 내장되어 있는 모듈이 다르다. 즉, 도11에 도시하는 바와 같이, CPU(39)에는 해석 대상 주파수 결정수단(4), 피크 주파수 추이 기록수단(7), 수명 판정수단(6)이 내장되어 있다. 해석 대상 주파수 결정수단(4)에서는 도1과 같이 CPU(39)에 전송된 주파수 스펙트럼을 분석하여, 주파수 영역에 있어서 피크 값을 나타내는 가속도의 주파수를 해석 대상 주파수로서 결정한다. 피크 주파수 추이 기록수단(7)은, 피크 값에 대응한 주파수의 주파수 영역에 있어서의 변동을 나타내는 경시 데이터를 기록장치에 기록한다. 즉, 피크 주파수 추이 기록수단(7)은, 주파수 해석장치(37)의 주파수 해석의 결과에 따라, 기준용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값을 나타내는 주파수의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터로부터 피크 값을 나타내는 주파수의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 이들 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 기록장치에 기록한다.
수명 판정수단(6)에서는 주파수 추이 기록수단(7)으로 기록된 시계열 데이터를 판독하여, 드라이 펌프(3)의 수명판정을 행한다. 수명 판정수단(6)은, 주파수 감소율 판정수단(71), 주파수비 판정수단(72), 마하라노비스 거리 판정수단(73)의 3개의 모듈을 가지고 있다. 주파수 감소율 판정수단(모듈)(71)은, CVD 성장 중(성막 단계)에서의 주파수의 감소율에 따라 드라이 펌프(3)의 수명을 판정하는 모듈이다. 주파수비 판정수단(모듈)(72)은 CVD 프로세스 중의 성막 단계 전후의 변동한 주파수비에 의해 드라이 펌프(3)의 수명을 판정하는 모듈이다. 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(73)은, 소정일 전의 스탠바이시와 같이 드라이 펌프(3)에 유입되는 가스 유량이 일정한 경우의 피크 주파수의 데이터 군으로부터 기준공간(마하라노비스 공간)을 형성하고, 이 기준공간을 이용해서 마하라노비스 거리(MD)를 산출하여, 마하라노비스 거리(MD)의 변동에 의해 드라이 펌프(3)의 수명을 판정하는 모듈이다. 다른 것은 도1과 같으므로, 중복한 설명을 생략한다.
다음에, 도12에 나타내는 플로 챠트를 이용해서, 본 발명의 제2의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치(LPCVD 장치)용 회전기의 수명 예측방법을 설명한다. 여기서 회전기란, 제1의 실시 형태와 같이, 드라이 펌프(3)의 뜻이다.
(가) 단계 S201에 있어서, 단계 S101과 같은 방법으로, 가속도(진동 데이터)를 샘플링 측정한다.
(나) 다음에, 단계 S202에서는, 단계 S201에서 얻어진 진동 데이터를 주파수 해석장치(풀리에 변환 분석장치)(37)에 의해 주파수 영역의 데이터로 변환한다. 구체적으로는 소정 시간 간격으로 소정수의 주파수를 샘플링한 후에 풀리에 변환시켜, 주파수 스펙트럼을 얻는다.
(다) 그리고, 주파수 스펙트럼의 피크를 참조해서, 단계 S203에 있어서, CPU(39)의 해석 대상 주파수 결정수단(4)을 이용하여, 기준진동의 정수배의 주파수의 1을 해석 대상 주파수로서 선정한다.
(라) 또한, 수명예측에 필요한 가속도의 데이터, 즉 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터, 및 이 가속도의 평가용 시계열 데이터를 샘플링 측정한다. 그리고, 샘플링 측정의 결과를 주파수 해석하여, 해석 대상 주파수의 변동을 나타내는 진단점으로 이루어지는 경시 데이터를 얻는다. 즉, 기준용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 해석 대상 주파수에 대응한 피크의 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 피크의 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성한다. 주파수 변동을 나타내는 경시 데이터는, 단계 S204에 있어서, 피크 주파수 추이 기록수단(7)를 이용해서, 기억장치의 소정의 파일에 기록한다. 이 때, 주파수 감소율 판정수단(모듈)(71)용의 입력 데이터로서, CVD 성장 중(성막 단계)에 측정된 주파수의 경시 변화를 나타내는 데이터를, 기억장치의 소정의 화일에 기록한다. 또, 주파수비 판정수단(모듈)(72)용의 입력 데이터로서, 성막 단계 전후의 주파수의 변화를 나타내는 데이터를 샘플링 측정하고, 기억장치의 소정의 화일에 기록한다. 또한, 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(73)용의 입력 데이터로서, 드라이 펌프(3)의 상태를 평가하는 날의 72시간 전(48시간 전부터 168시간전의 사이가 좋다)에 있어서의 스탠바이시(동일 가스 유량조건)의 데이터 군을 포함시키고, 주파수의 경시 변화를 나타내는 데이터를 기억장치의 소정의 화일에 기록한다.
(마) 그 후, 단계 S205에 있어서, 단계 S204에서 기록된 피크 주파수 추이(주파수 변동을 나타내는 경시 데이터)를 나타내는 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 판독하여, 주파수 감소율 판정수단(모듈)(71), 주파수비 판정수단(모듈)(72), 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(73)에 입력하고, 각각의 모듈을 이용하여, 각각 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다;
① 단계 S21에 있어서는, 주파수 감소율 판정수단(모듈)(71)을 이용하여, 주파수의 감소율을 계산한다. 즉, CVD 성장 중(성막 단계)에서의 피크 주파수의 감소율을 관측하여, 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다. 예를 들면, 성막 단계시에 피크 주파수 감소율이, 소정의 값, 예를 들면 0.3% 이상이 된 경우는 펌프 정지 직전 즉 드라이 펌프(3)의 수명이라고 판단한다;
② 단계 S22에 있어서는, CVD 프로세스 중의 성막 단계 전후의 주파수비를, 주파수비 판정수단(모듈)(72)을 이용해서 계산한다. CVD 프로세스 중의 성막 단계 직후에는, 성막 단계에서 감소한 피크 주파수는, 정상상태에 있어서 성막 단계 전의 값으로 되돌아오지만, 펌프 정지 직전에서는 성막 단계 전의 값으로 되돌아오지 않는 현상을 이용해서 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다. 성막 단계 전후의 피크 주파수비(후/전)가, 소정의 값, 예를 들면 99.7% 이하가 된 경우는 펌프 정지 직전, 즉 드라이 펌프(3)의 수명이라고 판단한다;
③ 단계 S23에 있어서는, 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(73)을 이용하고, 마하라노비스 거리(MD)를 이용하여, 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다. 예를 들면, 마하라노비스 거리(MD)가 15이상에서 펌프 정지 직전이라고 판단한다. 마하라노비스 거리(MD)를 이용하면 상당히 고감도가 된다.
(바) 그리고, 단계 S205에서의 판단에 기초하여, 단계 S206에서 펌프 정지 직전(수명)의 표시를 한다.
이와 같이, 제1의 실시 형태의 피크 가속도를 피크 주파수로 바꿔 놓고, 주파수 영역에 있어서의 주파수 변동을 측정해도, 제1의 실시 형태와 같이, 드라이 펌프(3)의 수명이 예측 가능하다.
(제3의 실시 형태)
도13은 본 발명의 제3의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치로서의 LPCVD 장치의 개략을 도시하는 도이다. 제1의 실시 형태에 있어서, 피크 가속도를 가지는 주파수는, 주파수 영역에 있어서, 해석 대상 주파수 결정수단(4)이 결정한 해석 대상 주파수의 근방에서 변동되어 있고, 일정한 주파수로 고정되어 있는 것은 아니다. 본 발명의 제3의 실시 형태에서는, 해석 주파수를 300kHz로 고정한 경우의, 300kHz에 있어서 관측되는 가속도의 시계열 데이터에 의해, LPCVD 장치에 이용하는 드라이 펌프(3)의 수명예측을 행하는 것이다. 도13은, 도1과 거의 같지만, CPU(39)에 내장되어 있는 모듈이 다르다. 즉, 도13에 도시하는 CPU(39)에는, 가속도 추이 기록수단(8), 해석 대상 주파수 고정수단(9), 및 수명 판정수단(6)이 내장되어 있다. 도1 및 11의 해석 대상 주파수 결정수단(4)으로는 CPU(39)에 전송된 주파수 스펙트럼을 분석해서 해석 대상 주파수를 결정하고 있었지만, 도13의 경우는 해석 주파수는, 처음부터 특정한 값, 예를 들면, 300kHz로 고정된다. 예를 들면, CPU(39)를 내장하는 컴퓨터 시스템의 입력장치에 의해, 300kHz를 입력하면, 해석 대상 주파수 고정수단(9)은, 이 300kHz로 해석 대상 주파수를 고정한다. 가속도 추이 기록수단(8)으로는, 샘플링 측정된 300kHz의 가속도의 시계열 데이터를, 기억장치의 소정의 화일에 기록한다. 즉, 가속도 추이 기록수단(8)은, 풀리에 변환 분석장치(37) 등의 주파수 해석장치의 주파수 해석의 결과에 따라, 기준용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수로 고정된 가속도의 피크값의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터로부터 해석 대상 주파수로 고정된 가속도의 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터를 기록한다. 수명 판정수단(6)에서는 가속도 추이 기록수단(8)에서 얻어진 데이터에 근거해서, 드라이 펌프(3)의 수명판정을 행한다. 그리고, 수명 판정수단(6)은, 가속도 감소율 판정수단(81), 가속도비 판정수단(82), 가속도 추이 판정수단(83), 마하라노비스 거리 판정수단(84)의 4개의 모듈을 내장하고 있다. 이들 4개의 모듈은, 300kHz로 고정된 해석 대상 주파수에 대해서, 도1에서 설명한 가속도 감소율 판정수단(모듈)(61), 가속도비 판정수단(모듈)(62), 가속도 추이 판정수단(모듈)(63), 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(64)과, 거의 같은 판정을 한다. 다른 것은 도1과 같으므로, 중복한 설명을 생략한다. 단, 해석 주파수를 처음부터 특정한 값으로 고정하고 있는 경우는, 풀리에 변환 분석장치(37) 등의 주파수 해석장치 대신에, 밴드패스 필터, 또는 협대역 증폭기를 이용하는 것이 가능하다. 이 경우는, 밴드패스 필터 또는 협대역 증폭기로부터 300kHz로 고정된 가속도의 아날로그 데이터를 CPU(39)에 보내고, CPU(39)의 내부 또는 인터페이스에서, 이 아날로그 데이터를 A/D변환해도 좋다.
다음에, 도14에 도시하는 플로 챠트를 이용하여, 본 발명의 제3의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치(LPCVD 장치)용 회전기의 수명 예측방법을, 해석 주파수를 300kHz로 고정한 경우를 예로 설명한다. 여기서 회전기란, 제1 및 제2의 실시 형태와 같이 드라이 펌프(3)의 뜻이다.
(가) 단계 S301에서는, 단계 S101과 같은 방법으로, 가속도(진동 데이터)를 샘플링 측정한다.
(나) 다음에 단계 S302는 단계 S301에서 얻어진 진동 데이터를 주파수 해석장치(풀리에 변환 분석장치)(37)에 의해 주파수 성분으로 분해하여, 가속도의 주파수 스펙트럼을 얻는다.
(다) 단계 S303에서는, 단계 S301에서 얻어진 가속도의 주파수 스펙트럼으로부터 300kHz로 고정된 가속도를 추출한다. 그리고, 해석 대상 주파수를 300kHz로 고정한다.
(라) 다음에, 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터, 및 이 가속도의 평가용 시계열 데이터를 각각 샘플링 측정하여, 300kHz의 가속도 성분을 추출한다. 즉, 기준용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 해석 대상 주파수로 고정된 가속도를 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 해석 대상 주파수로 고정된 가속도를 평가용 진단 데이터로서 작성한다. 예를 들면, 가속도 감소율 판정수단(모듈)(81)용의 입력 데이터로서, CVD 성장 중(성막 단계)에서의 가속도의 시계열 데이터를 샘플링 측정하고, 고정된 해석 대상 주파수(300kHz)의 성분을 추출한다. 또, 가속도비 판정수단(모듈)(82)용의 입력 데이터로서, 성막 단계 전후의 가속도의 시계열 데이터를 샘플링 측정하고, 300kHz의 성분을 추출한다. 또한, 가속도 추이 판정수단(모듈)(83)용의 입력 데이터로서는, CVD 프로세스 이외의 상태에 있어서의 가속도의 시계열 데이터를 샘플링 측정하고, 300kHz의 성분을 추출한다. 또한, 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(84)용의 입력 데이터로서, 드라이 펌프(3)의 상태를 평가하는 날의 72시간 전(48시간전부터 168시간 전의 사이가 좋다)에 있어서의 스탠바이시(동일 가스 유량조건)의 데이터 군을 포함시키고, 가속도의 시계열 데이터를 샘플링 측정하여, 300kHz의 성분을 추출한다. 단계 S304에 있어서는, 가속도 추이 기록수단(8)을 이용하여, 이들 300kHz일 때의 가속도의 진단점 군으로 이루어지는 경시 데이터(기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터)를 기억장치의 소정의 화일에 기록한다.
(마) 단계 S305에 있어서는 단계 S304에서 얻어진 가속도의 진단점 군으로 이루어지는 경시 데이터(기준용 진단 데이터 및 평가용 진단 데이터)를 기억장치로부터 판독하여, 가속도 감소율 판정수단(모듈)(81), 가속도비 판정수단(모듈)(82), 가속도 추이 판정수단(모듈)(83), 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(84)에 입력하고, 각각의 모듈로, 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다;
① 단계 S31에 있어서는, 가속도 감소율 판정수단(모듈)(81)을 이용해서, CVD 성장 중(성막 단계)에서의, 300kHz로 고정된 가속도의 감소율을 산출한다. 즉, CVD 성장 중(성막 단계)에서의 300kHz로 고정된 가속도가 저하하는 현상을 이용해서 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다. 성막 단계시에 300kHz로 고정된 가속도 감소율이 85% 이상이 된 경우는, 펌프 정지 직전, 즉 드라이 펌프(3)의 수명이라고 판단한다;
② 단계 S32에 있어서는, 가속도비 판정수단(모듈)(82)을 이용하여, 성막 단계 전후의 300kHz로 고정된 가속도비(후/전)를 산출한다. CVD 프로세스 중의 성막 단계 직후에는, 성막 단계에서 감소한 300kHz로 고정된 가속도는, 정상상태에서는 성막 단계 전의 값으로 되돌아오지만, 펌프 정지 직전에서는 성막 단계 전의 값으로 되돌아오지 않는 현상을 이용해서 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다. 성막 단계 전후의 300kHz로 고정된 가속도비(후/전)가 90% 이하가 된 경우는, 펌프 정지 직전 즉 드라이 펌프(3)의 수명이라고 판단한다;
③ 단계 S33에 있어서는, 가속도 추이 판정수단(모듈)(83)을 이용하여, CVD 프로세스 이외에 있어서 샘플링 측정된 300kHz로 고정된 가속도의 경시 변화에 의해 수명을 판단한다. 즉, CVD 프로세스 이외에 있어서 샘플링 측정된 300kHz로 고정된 가속도는, 드라이 펌프(3)의 내부에 퇴적물이 축적되는 것에 의해 변화되는 것이 확인되어 있으므로, 펌프 교환 직후로부터 일정했던 300kHz로 고정된 가속도가 펌프 정지의 소정일 전에 증가하여 펌프 정지 직전에 감소하는 것을 판단기준으로 한다. 즉, 스탠바이시와 같이 드라이 펌프(3)에 유입되는 가스 유량이 일정한 경우의 300kHz로 고정된 가속도가 증가 후 감소한 경우, 드라이 펌프(3)의 수명이 가깝다고 판단한다. 특히 이 경우는 가속도의 측정시간이 단시간으로 끝나기 때문에 효율적으로 드라이 펌프(3)의 수명을 예측할 수 있다;
④ 단계 S34에 있어서는, 마하라노비스 거리 판정수단(모듈)(84)을 이용하여, 정상시에 있어서의 (300kHz로 고정된)가속도 데이터 군으로 작성한 마하라노비스 공간을 기준으로 하여, 마하라노비스 거리(MD)를 산출한다. 그리고, 마하라노비스 거리(MD)의 변화로부터, 드라이 펌프(3)의 수명을 판단한다. 예를 들면, 마하라노비스 거리(MD)가 15이상에서 펌프 정지 직전이라고 판단하면 된다. 마하라노비스 거리(MD)를 이용하면 상당히 고감도가 된다.
(바) 그리고, 단계 S305에서의 판단에 근거하여, 단계 S306에서 펌프 정지 직전(수명)의 표시를 한다.
본 발명의 제3의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치(LPCVD 장치)용 회전기의 수명 예측방법에 따르면, 300kHz로 해석 주파수를 고정해 가더라도, 제1의 실시 형태와 같이 드라이 펌프(3)의 수명이 예측 가능하다.
(그 밖의 실시 형태)
상기한 바와 같이, 본 발명은 제1 내지 제3의 실시 형태에 의해 기재했지만, 이 개시의 일부를 이루는 논술 및 도면은 이 발명을 한정하는 것이라고 이해해서는 안된다. 이 개시로 당업자에게는 여러 가지 대체 실시 형태, 실시예 및 운용기술이 명확해질 것이다.
이미 기술한 제1 내지 제3의 실시 형태의 설명에 있어서는, 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터 및 평가용 시계열 데이터를 각각 샘플링 측정하여, 기준용 시계열 데이터로부터 기준용 진단 데이터를, 평가용 시계열 데이터로부터 평가용 진단 데이터를 작성하는 경우를 설명했다. 그러나, 일정한 경우에는, 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터를 샘플링 측정하고, 기준용 시계열 데이터로 기준용 진단 데이터를 작성하는 단계를 생략해도 좋은 것은, 본 발명의 취지를 이해하면 용이하게 이해할 수 있는 것이다.
또, 제1 내지 제3의 실시 형태의 설명에 있어서, 회전기로서 루츠형의 드라이 펌프(3)를 예시하고, 드라이 펌프(3)의 피크 가속도의 변동 또는 피크 주파수의 변동을 이용한 예를 기술했지만, 스크루형의 드라이 펌프에서도 같은 효과가 확인되어 있다. 또한 기름회전 펌프 등의 회전기라도 좋다.
또한, 해석 대상 주파수는, 회전기의 회전수의 정수배이면 같은 효과를 얻을 수 있고, 로터의 날개 매수에는 의존하지 않는다. 또, 복수의 주파수를 동시에 해석하는 것에 의해 다른 부분의 이상을 확인할 수 있다. 이 경우의 데이터 샘플링 조건은 최대 주파수에 맞출 필요가 있다.
또, 상기에 있어서, 디클로로실란(SiH2Cl2)가스와 암모니아(NH3)가스의 반응으로, 실리콘 질화막(Si3N4막)을 성막할 경우를 예시했지만, 원료 가스는, 디클로로실란(SiH2Cl2)가스나 암모니아(NH3)가스로 한정되지 않는 것은 물론이다. 또한, Si3N4막의 LPCVD의 예로 한정되지 않고, 다른 재료의 박막의 LPCVD에서도 동일하게 적용할 수 있다. 또, 단일 종류의 박막을 성장시키는 경우의 예를 게시했지만, Si3N4막, TEOS산화막, 다결정 실리콘 등의 복수 종류의 박막을 동일한 LPCVD 장치로 형성하는 경우라도 같은 효과를 얻을 수 있다.
또한, 제1 내지 제3의 실시 형태에서는 LPCVD 프로세스의 예를 게시했지만, 본 발명은 드라이 펌프의 내부에 반응 생성물이 퇴적되어 회전기(펌프)가 정지하는 경우에는 같은 효과가 확인되어 있고, CVD 프로세스 전반, 드라이 에칭 프로세스 등에 적용할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 여기에서는 기재하지 않고 있는 여러 가지 실시 형태등을 포함하는 것은 물론이다. 따라서, 본 발명의 제1의 실시 형태에 따른 기술적 범위는 상기의 설명에서 타당한 특허청구의 범위에 따른 발명 특정 사항에 의해서만 정해지는 것이다.
본 발명에 따르면, 극히 단시간에 수명을 효율적으로 예측하는 것이 가능한 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법, 및 이 회전기를 구비한 반도체 제조 장치를 제공할 수 있다.
도1은 본 발명의 제1의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치의 개략을 도시하는 도.
도2는 도1에 도시한 회전기(드라이 펌프)의 내부구조를 도시하는 단면도.
도3은 본 발명의 제1의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법을 설명하기 위한 플로 챠트.
도4는 진동 가속도의 주파수 스펙트럼.
도5는 성막 단계에서의 피크 가속도의 경시 변화 그래프.
도6은 성막 단계에서의 피크 가속도 감소율의 경시 변화 그래프.
도7은 펌프 정지 직전의 성막 단계에서의 피크 가속도의 경시 변화 그래프.
도8은 피크 가속도의 성막 단계 전후비 추이.
도9는 스탠바이시의 피크 가속도의 경시 변화 그래프.
도10은 스탠바이시의 피크 가속도를 이용한 마하라노비스 거리(MD)의 경시 변화 그래프.
도11은 본 발명의 제2의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치의 개략을 도시하는 도.
도12는 본 발명의 제2의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법을 설명하기 위한 플로 챠트.
도13은 본 발명의 제3의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치의 개략을 나타내는 도.
도14는 본 발명의 제3의 실시 형태에 따른 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법을 설명하기 위한 플로 챠트.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1: CVD 챔버
2: 게이트 밸브
3: 드라이 펌프(회전기)
4: 해석 대상 주파수 결정수단
5: 피크 가속도 추이 기록수단
6: 수명 판정수단
7: 피크 주파수 추이 기록수단
8: 가속도 추이 기록수단
10a, 10b: 로터
11a, 11b: 회전축
13: 보디
14: 흡기 플랜지
15: 배기 플랜지
32, 33: 진공배관
35: 기어 박스
36: 가속도계
37: 주파수 해석장치(풀리에 변환 분석장치)
38a, 38b: 배선
39: CPU
41, 42, 43: 마스플로 컨트롤러
51, 52, 53: 가스 배관
61, 81: 가속도 감소율 판정수단
62, 82: 가속도비 판정수단
63, 83: 가속도 추이 판정수단
64, 84: 마하라노비스 거리 판정수단
71: 주파수 감소율 판정수단
72: 주파수비 판정수단
73: 마하라노비스 거리 판정수단

Claims (17)

  1. 반도체 제조 장치용 회전기의 진동을 검지하는 가속도계에 의해 얻어진 출력 신호를 처리하여 상기 회전기의 수명 예측을 수행하는 수명 예측 방법이며,
    상기 가속도계의 출력 신호를, 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 상기 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로 샘플링 측정하여 상기 회전기의 가속도의 평가용 시계열 데이터를 작성하는 데이터 측정 단계와,
    상기 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 상기 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하는 단계와,
    상기 평가용 진단 데이터를 이용하여, 진단점의 데이터 군으로부터 상기 회전기의 수명을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 데이터 측정 단계에서 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터를 더 샘플링 측정하고,
    상기 기준용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 상기 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여, 상기 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고,
    상기 기준용 진단 데이터 및 상기 평가용 진단 데이터를 이용하여, 진단점의 데이터 군으로부터 상기 회전기의 수명을 판정하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 가속도의 피크 값의 저하율에 따라 상기 평가용 진단 데이터를 작성하고, 상기 저하율이 미리 정한 임계치를 초과한 시각을 수명 직전으로 판정하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 기준용 진단 데이터를 상기 회전기를 이용하는 성막 단계 전의 상기 기준용 시계열 데이터로부터 제1의 피크 가속도로서 취득하고, 상기 평가용 진단 데이터를 상기 성막 단계 후의 상기 평가용 시계열 데이터로부터 제2의 피크 가속도로서 취득하고, 상기 제2의 피크 가속도의 상기 제1의 피크 가속도에 대한 가속도비의 감소율이 90%로 된 때를 수명으로 판정하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서, 프로세스 조건이 규정하는 상기 회전기에 대한 부하가 일정한 상태에 있어서 상기 평가용 시계열 데이터를 샘플링 측정하여, 이것에 의해 상기 평가용 진단 데이터를 작성하고, 상기 평가용 진단 데이터에 의해 나타내어지는 상기 피크 값의 증가로부터 감소까지의 과도 변화에 의해 수명을 판정하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  6. 제2항에 있어서, 상기 평가용 시계열 데이터를 측정하는 시각보다 경험적으로 정해지는 소정 시간만큼 선행한 시각에 있어서, 또한, 상기 평가용 시계열 데이터와 동일 프로세스 조건하에서 측정된 상기 기준용 시계열 데이터로부터 얻어진 상기 기준용 진단 데이터에 의해 마하라노비스 공간을 작성하고, 그 마하라노비스 공간을 기초로 하여 상기 평가용 진단 데이터의 마하라노비스 거리를 산출하고, 그 마하라노비스 거리가 미리 정한 임계치를 초과한 시각을 수명 직전으로 판정하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 평가용 진단 데이터는 상기 해석 대상 주파수에 대응한 피크의 가속도를 나타내는 주파수의 변동으로 작성하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  8. 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 상기 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로, 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터 및 그 가속도의 평가용 시계열 데이터를 샘플링 측정하는 단계와,
    상기 기준용 시계열 데이터를 주파수 해석하여 상기 해석 대상 주파수에 대응한 피크의 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여 상기 피크의 가속도를 나타내는 주파수의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하는 단계와,
    상기 기준용 진단 데이터 및 상기 평가용 진단 데이터를 이용하여 상기 회전기의 수명을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  9. 제1항 또는 제2항에 있어서, 회전기에 고유한 기준 주파수의 정수배로 해석 대상 주파수를 고정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  10. 회전기에 고유한 기준 주파수의 정수배로 해석 대상 주파수를 고정시키는 단계와,
    상기 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 상기 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로, 회전기의 가속도의 기준용 시계열 데이터 및 그 가속도의 평가용 시계열 데이터를 각각 샘플링 측정하는 단계와,
    상기 기준용 시계열 데이터를 주파수 해석하여 상기 해석 대상 주파수로 고정된 상기 가속도의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 평가용 시계열 데이터를 주파수 해석하여 상기 해석 대상 주파수로 고정된 상기 가속도의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하는 단계와,
    상기 기준용 진단 데이터 및 상기 평가용 진단 데이터를 이용하여 상기 회전기의 수명을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법.
  11. 회전기와,
    CPU에 전송된 주파수 스펙트럼의 데이터를 분석하여, 스펙트럼의 피크 위치의 주파수로부터 해석 대상 주파수를 결정하는 해석 대상 주파수 결정 수단과,
    상기 해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 상기 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로, 상기 회전기의 가속도의 평가용 시계열 데이터를 샘플링 측정하는 가속도계와,
    상기 가속도계의 출력을 주파수 해석하는 주파수 해석 장치와,
    상기 주파수 해석의 결과에 따라, 상기 평가용 시계열 데이터로부터 상기 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 평가용 진단 데이터를 기록하는 피크 가속도 추이 기록 수단과,
    상기 평가용 진단 데이터를 이용하여, 진단점의 데이터 군으로부터 상기 회전기의 수명을 판정하는 수명 판정 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치.
  12. 제11항에 있어서,상기 가속도 추이 기록 수단을 상기 주파수 해석의 결과에 따라, 기준용 시계열 데이터로부터 상기 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 평가용 시계열 데이터로부터 상기 피크 값의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 기준용 진단 데이터 및 상기 평가용 진단 데이터를 기록하도록 구성한 것을 특징으로 반도체 제조 장치.
  13. 회전기와,
    해석 대상 주파수의 1/2주기 이하의 샘플링 간격, 상기 해석 대상 주파수의 4배 이상의 샘플링 수로, 상기 회전기의 가속도의 평가용 시계열 데이터를 샘플링 측정하는 가속도계와,
    상기 가속도계의 출력을 주파수 해석하는 주파수 해석 장치와,
    상기 주파수 해석의 결과에 따라, 상기 평가용 시계열 데이터로부터 상기 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값을 나타내는 주파수의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 평가용 진단 데이터를 기록하는 피크 주파수 추이 기록 수단과,
    상기 피크 주파수 추이 기록 수단에서 기록되어 있는 평가용 진단 데이터를 이용하여, 진단점의 데이터 군으로부터 상기 회전기의 수명을 판정하는 수명 판정수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 피크 주파수 추이 기록 수단은, 상기 주파수 해석의 결과에 따라, 기준용 시계열 데이터로부터 상기 해석 대상 주파수에 대응한 가속도의 피크 값을 나타내는 주파수의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 평가용 시계열 데이터로부터 상기 피크 값을 나타내는 주파수의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 기준용 진단 데이터 및 상기 평가용 진단 데이터를 기록하도록 구성된 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치.
  15. 제11항에 있어서, 상기 가속도 추이 기록 수단을, 상기 주파수 해석의 결과에 따라, 상기 평가용 시계열 데이터로부터 상기 해석 대상 주파수에 고정된 가속도의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 평가용 진단 데이터를 기록하도록 구성한 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치.
  16. 제11항에 있어서, 상기 가속도 추이 기록 수단을, 상기 주파수 해석의 결과에 따라, 기준용 시계열 데이터로부터 상기 해석 대상 주파수에 고정된 가속도의 변동을 기준용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 평가용 시계열 데이터로부터 상기 해석 대상 주파수에 고정된 가속도의 변동을 평가용 진단 데이터로서 작성하고, 상기 기준용 진단 데이터 및 상기 평가용 진단 데이터를 기록하도록 구성한 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치.
  17. 제11항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 가속도계는 상기 회전기의 기어 박스의 상면, 그 기어 박스의 측면, 그 기어 박스의 저면, 그 기어 박스로부터 20cm이내의 케이싱의 상면, 그 케이싱의 측면, 그 케이싱의 저면의 어딘가에 배치되어 있는 것을 특징으로 하는 반도체 제조 장치.
KR10-2002-0051692A 2001-08-31 2002-08-30 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법 및 반도체제조 장치 KR100507254B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2001-00264277 2001-08-31
JP2001264277A JP4149691B2 (ja) 2001-08-31 2001-08-31 半導体製造装置用回転機の寿命予測方法及び半導体製造装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20030019214A KR20030019214A (ko) 2003-03-06
KR100507254B1 true KR100507254B1 (ko) 2005-08-11

Family

ID=19090908

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR10-2002-0051692A KR100507254B1 (ko) 2001-08-31 2002-08-30 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법 및 반도체제조 장치

Country Status (5)

Country Link
US (1) US6885972B2 (ko)
JP (1) JP4149691B2 (ko)
KR (1) KR100507254B1 (ko)
CN (1) CN1240108C (ko)
TW (1) TW591688B (ko)

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1332494A4 (en) 2000-09-21 2005-04-20 Gsi Lumonics Corp DIGITAL CONTROL SERVO SYSTEM
GB0313887D0 (en) * 2003-06-16 2003-07-23 Gsi Lumonics Ltd Monitoring and controlling of laser operation
US20070282480A1 (en) * 2003-11-10 2007-12-06 Pannese Patrick D Methods and systems for controlling a semiconductor fabrication process
US8639489B2 (en) 2003-11-10 2014-01-28 Brooks Automation, Inc. Methods and systems for controlling a semiconductor fabrication process
US8639365B2 (en) * 2003-11-10 2014-01-28 Brooks Automation, Inc. Methods and systems for controlling a semiconductor fabrication process
EP1533669B1 (de) * 2003-11-18 2008-04-30 Peter Renner Zustandsüberwachung bei technischen Prozessen
DE602005011248D1 (de) * 2004-01-23 2009-01-08 Gsi Group Corp System und verfahren zum optimieren der zeichenmarkierungsleistung
FR2887938A1 (fr) * 2005-07-04 2007-01-05 Alcatel Sa Ligne de vide et procede de surveillance d'une telle ligne
FR2896875B1 (fr) * 2006-01-30 2008-04-25 Eads Europ Aeronautic Defence Dispositif et procede de surveillance d'une grandeur environnementale en temps reel
KR100829581B1 (ko) * 2006-11-28 2008-05-14 삼성전자주식회사 영상 처리 방법, 기록매체 및 장치
JP2009089836A (ja) * 2007-10-05 2009-04-30 Sammy Corp 可動部材を備える遊技装置及びその耐久寿命診断方法
US20140150588A1 (en) * 2011-03-22 2014-06-05 Goran CHRISTIANSSON Gear with vibration sensor
CN102418691B (zh) * 2011-07-12 2014-12-10 上海华力微电子有限公司 一种全自动检测泵失效的方法
JP6221652B2 (ja) * 2013-11-08 2017-11-01 セイコーエプソン株式会社 寿命予測方法、寿命予測装置、寿命予測システム、寿命演算装置及び回転機械
JP6223239B2 (ja) * 2014-03-07 2017-11-01 株式会社ディスコ 切削装置
JP2017142153A (ja) * 2016-02-10 2017-08-17 セイコーエプソン株式会社 寿命予測方法、寿命予測装置、および寿命予測システム
GB2551337A (en) * 2016-06-13 2017-12-20 Edwards Ltd Pump assembly, method and computer program
US10566881B2 (en) 2017-01-27 2020-02-18 Franklin Electric Co., Inc. Motor drive system including removable bypass circuit and/or cooling features
US10712227B2 (en) * 2017-02-14 2020-07-14 Nabors Drilling Technologies Usa, Inc. Washpipe life prediction
JP7034646B2 (ja) * 2017-09-25 2022-03-14 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 異常検知装置、及び異常検知方法
JP7040983B2 (ja) * 2018-03-30 2022-03-23 株式会社総合車両製作所 車両試験システム
US11774306B2 (en) 2018-06-26 2023-10-03 Applied Materials, Inc. System and method for maintenance of rotation-lift assembly
DE112018008225T5 (de) 2018-12-27 2021-09-16 Mitsubishi Electric Corporation Anomalie-diagnosevorrichtung und anomalie-diagnoseverfahren
US11573153B2 (en) * 2019-08-21 2023-02-07 Computational Systems, Inc. Prediction of machine failure based on vibration trend information
TWI729500B (zh) 2019-09-18 2021-06-01 財團法人工業技術研究院 電腦可讀取紀錄媒體、資料處理方法及資料處理系統
CN111706499B (zh) * 2020-06-09 2022-03-01 成都数之联科技有限公司 一种真空泵的预测维护系统及方法及真空泵自动采购系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR910014609A (ko) * 1990-01-23 1991-08-31 야마무라 가쯔미 마이크로 펌프 관리 제어 방법 및 장치
JPH05195980A (ja) * 1992-01-16 1993-08-06 Hitachi Ltd 高温・高圧流体を取扱う高速遠心ポンプの予防保全システム
JPH0755868A (ja) * 1994-06-03 1995-03-03 Hitachi Ltd 機器／設備の診断システム
JPH08261886A (ja) * 1995-03-22 1996-10-11 Yokogawa Electric Corp 設備管理システム
JPH09131085A (ja) * 1995-11-02 1997-05-16 Mitsubishi Electric Corp 位置検出器

Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5681036A (en) * 1979-12-03 1981-07-02 Hitachi Ltd Rotary machine vibration monitoring method
JPS5920589A (ja) * 1982-07-26 1984-02-02 Nippon Steel Chem Co Ltd 往復圧縮機の運転状況監視方法
JPS63150633A (ja) * 1986-12-16 1988-06-23 Toshiba Corp 軸振動診断装置
JP2594333B2 (ja) * 1988-09-09 1997-03-26 富士ファコム制御株式社社 振動試験装置
GB2229536B (en) * 1989-03-22 1993-04-07 Ferranti Int Signal Signal processing apparatus and method
US5210704A (en) * 1990-10-02 1993-05-11 Technology International Incorporated System for prognosis and diagnostics of failure and wearout monitoring and for prediction of life expectancy of helicopter gearboxes and other rotating equipment
JP3048395B2 (ja) * 1991-03-11 2000-06-05 株式会社東芝 回転機械の監視装置
JPH0579903A (ja) * 1991-09-19 1993-03-30 Hitachi Ltd 回転機の異常診断方法及びその装置
US5501105A (en) * 1991-10-02 1996-03-26 Monitoring Technology Corp. Digital signal processing of encoder signals to detect resonances in rotating machines
JP3011532B2 (ja) * 1992-04-30 2000-02-21 株式会社東芝 冷蔵庫の振動デバッグ法
JPH06221909A (ja) * 1993-01-27 1994-08-12 Agency Of Ind Science & Technol 回転機械の異常診断手法
US5406502A (en) * 1993-06-29 1995-04-11 Elbit Ltd. System and method for measuring the operation of a device
JPH07209035A (ja) * 1994-01-11 1995-08-11 Toshiba Corp 機器状態監視装置
US5586066A (en) * 1994-06-08 1996-12-17 Arch Development Corporation Surveillance of industrial processes with correlated parameters
US5633811A (en) * 1994-12-09 1997-05-27 Computational Systems, Inc. Hand held data collector and analyzer system
US6297742B1 (en) * 1996-08-22 2001-10-02 Csi Technology, Inc. Machine monitor with status indicator
CA2272918A1 (en) * 1996-11-27 1998-06-04 Sundstrand Corporation Method of maintaining components subject to fatigue failure
JPH10221161A (ja) * 1997-02-10 1998-08-21 Nippon Densan Corp 振動検査方法及び検査装置
ATE315815T1 (de) * 1997-07-31 2006-02-15 Sulzer Markets & Technology Ag Verfahren zum überwachen von anlagen mit mechanischen komponenten
JPH1162846A (ja) * 1997-08-08 1999-03-05 Ebara Corp 真空ポンプの故障予知システム
US6260004B1 (en) * 1997-12-31 2001-07-10 Innovation Management Group, Inc. Method and apparatus for diagnosing a pump system
US6199018B1 (en) * 1998-03-04 2001-03-06 Emerson Electric Co. Distributed diagnostic system
US6434512B1 (en) * 1998-04-02 2002-08-13 Reliance Electric Technologies, Llc Modular data collection and analysis system
JP3595926B2 (ja) * 1998-04-28 2004-12-02 愛三工業株式会社 電動燃料ポンプの吐出脈動による騒音の検査装置
JP2000064964A (ja) * 1998-08-21 2000-03-03 Ebara Corp 真空ポンプの故障予知システム
JP3349455B2 (ja) * 1998-09-30 2002-11-25 宮崎沖電気株式会社 半導体製造装置のための管理方法および管理システム
JP2000259222A (ja) * 1999-03-04 2000-09-22 Hitachi Ltd 機器監視・予防保全システム
US6207472B1 (en) 1999-03-09 2001-03-27 International Business Machines Corporation Low temperature thin film transistor fabrication
JP2000283056A (ja) * 1999-03-26 2000-10-10 Hitachi Ltd 真空ポンプ異常監視システム
JP4120099B2 (ja) * 1999-07-09 2008-07-16 日本精工株式会社 軸受の異常診断方法および異常診断装置
US6321602B1 (en) * 1999-09-28 2001-11-27 Rockwell Science Center, Llc Condition based monitoring by vibrational analysis
US6392584B1 (en) * 2000-01-04 2002-05-21 Richard Eklund System and method for detecting and warning of potential failure of rotating and vibrating machines
JP4138267B2 (ja) * 2001-03-23 2008-08-27 株式会社東芝 半導体製造装置、真空ポンプの寿命予測方法及び真空ポンプの修理タイミング決定方法
JP4592235B2 (ja) * 2001-08-31 2010-12-01 株式会社東芝 生産装置の故障診断方法及び生産装置の故障診断システム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR910014609A (ko) * 1990-01-23 1991-08-31 야마무라 가쯔미 마이크로 펌프 관리 제어 방법 및 장치
JPH05195980A (ja) * 1992-01-16 1993-08-06 Hitachi Ltd 高温・高圧流体を取扱う高速遠心ポンプの予防保全システム
JPH0755868A (ja) * 1994-06-03 1995-03-03 Hitachi Ltd 機器／設備の診断システム
JPH08261886A (ja) * 1995-03-22 1996-10-11 Yokogawa Electric Corp 設備管理システム
JPH09131085A (ja) * 1995-11-02 1997-05-16 Mitsubishi Electric Corp 位置検出器

Also Published As

Publication number Publication date
US20030153997A1 (en) 2003-08-14
CN1240108C (zh) 2006-02-01
US6885972B2 (en) 2005-04-26
JP2003074478A (ja) 2003-03-12
JP4149691B2 (ja) 2008-09-10
TW591688B (en) 2004-06-11
KR20030019214A (ko) 2003-03-06
CN1419264A (zh) 2003-05-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100507254B1 (ko) 반도체 제조 장치용 회전기의 수명 예측방법 및 반도체제조 장치
KR100557378B1 (ko) 제조 장치 및 회전기의 수명 예측 방법
KR100488127B1 (ko) 생산 장치의 고장 진단 방법 및 생산 장치의 고장 진단시스템
JP3967245B2 (ja) 回転機の寿命予測方法及び回転機を有する製造装置
JP4184638B2 (ja) 半導体製造装置の寿命診断方法
US7653512B2 (en) Precision diagnostic method for the failure protection and predictive maintenance of a vacuum pump and a precision diagnostic system therefor
US6865513B2 (en) Method for predicting life of rotary machine and determining repair timing of rotary machine
US20050107984A1 (en) Manufacturing apparatus and method for predicting life of rotary machine used in the same
JP2003077907A (ja) 生産装置の異常停止回避方法及び異常停止回避システム
JP2000283056A (ja) 真空ポンプ異常監視システム
KR100557377B1 (ko) 회전기의 수명 예측 시스템, 회전기의 수명 예측 방법 및회전기를 갖는 제조 장치
JP2003232705A (ja) 寿命診断システム及び寿命診断方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20110617

Year of fee payment: 7

LAPS Lapse due to unpaid annual fee