KR102605237B1 - 반도체 제조 장치, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법 및 기억 매체 - Google Patents

반도체 제조 장치, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법 및 기억 매체 Download PDF

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Abstract

반도체 제조 장치의 고장 예지 정밀도를 향상시키는 데 있다. 반도체 제조 장치는, 제1 장치와, 상기 제1 장치에서 검출된 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 물리량에 기초하여 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 하나 또는 복수의 특징량을 계측하는 제1 계측 회로이며, 상기 제1 장치에서 검출된 물리량 자체를 특징량으로 하여, 또는 상기 제1 장치에서 검출된 물리량으로부터 산출하여, 각 특징량을 계측하는 제1 계측 회로와, 상기 계측된 특징량의 정상시의 데이터 집합으로부터의 괴리도가 상한값 이상인 경우에, 상기 제1 장치가 이상으로 판정함으로써, 상기 제1 장치의 정상, 이상을 판정하는 이상 판정 회로와, 상기 제1 계측 회로에서 산출된 하나 또는 복수의 특징량의 시간 변화를 감시하고, 상기 제1 장치의 이상이 판정된 경우에 있어서, 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도의 이동 평균의 증감률의 시간 변화에 기초하여, 괴리도의 이동 평균이 증가하고 있는 계속 시간이 제1 시간을 초과했다고 판정된 경우, 및/또는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가, 감소를 반복하는 경우의 단위 시간당 괴리도가 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 고장 예지 회로를 구비한다.

Description

반도체 제조 장치, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법 및 기억 매체 {SEMICONDUCTOR MANUFACTURING APPARATUS, FAILURE PREDICTION METHOD OF SEMICONDUCTOR MANUFACTURING APPARATUS, AND STORAGE MEDIUM}
본 발명은 반도체 제조 장치, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법 및 반도체 제조 장치의 고장 예지 프로그램에 관한 것이다.
종래, 반도체 웨이퍼나 프린트 기판 등의 기판의 표면에 배선이나 범프(돌기상 전극) 등을 형성하거나 하는 일이 행하여지고 있다. 이 배선 및 범프 등을 형성하는 방법으로서, 전해 도금법이 알려져 있다. 전해 도금을 행하는 도금 장치에는, 모터로 구동되는 기구가 복수 포함된다. 이러한 모터는, 도금 장치의 사용에 수반하는 경년 열화 등에 수반하여, 모터 부하율이 증가한다는 사실이 알려져 있다. 모터 부하율이 허용값을 초과한 경우, 모터는 에러를 발생하여 움직이지 않게 된다. 이것은, 장치의 통상 가동 중에 돌연 발생하기 때문에, 그 이후의 장치 가동을 할 수 없게 되어, 도금 처리 중의 기판이 스크랩된다.
도금 장치의 예로서, 예를 들어 특허문헌 1에 기재된 것이 있다. 이 도금 장치에서는, 도금조(10)에 있어서 기판 W에 충분한 이온을 공급하기 위하여, 도금액을 교반하는 패들(32)을 기판 W에 인접하여 배치하고 있다. 패들(32)은, 모터(44)의 동력에 의해 왕복 운동된다. 모터(44)가 고장 등에 의해 정지되면, 패들의 구동이 정지되어, 도금 처리 중의 기판이 스크랩된다. 패들 이외에도, 도금 장치에 있어서 모터로 구동하고 있는 기구로서는, 트랜스포터의 주행·승강축, 기판 착탈부에 있어서의 기판 홀더를 로크하기 위한 회전축 등이 있다.
또한, 센서에 있어서도, 장기간의 사용에 의한 센서 감도의 열화나 위치 어긋남이 발생하여, 갑자기 오검지를 발생시키는 경우가 있다. 센서의 오검지가 발생하여 에러가 발생하면, 그 이후의 장치 가동을 할 수 없게 되어, 도금 처리 중의 기판이 스크랩된다.
이러한 도금 장치 이외의, 예를 들어 CVD 장치, 연마 또는 연삭 장치, 다이싱 장치, 밀봉 장치와 같은 반도체 제조 장치에서도, 모터나 센서는 사용되고 있다. 그리고, 이들 반도체 제조 장치에 설치되는 모터나 센서가, 기판의 처리 중에 돌발적으로 고장나거나, 에러가 발생하면, 장치의 운전·가동을 할 수 없게 되고, 이에 의해, 처리 중의 기판이 스크랩되거나, 혹은 장치의 가동률이 악화될 우려도 경우에 따라서는 있을 수 있다.
일본 특허 제5184308호 명세서 일본 특허 공개 제2016-127069호 공보 일본 특허 공개 제2014-169475호 공보
본 발명의 목적은, 상술한 과제의 적어도 일부를 해결하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 반도체 제조 장치가 제공된다. 이 반도체 제조 장치는, 제1 장치와, 상기 제1 장치에서 검출된 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 물리량에 기초하여 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 하나 또는 복수의 특징량을 계측하는 제1 계측 회로이며, 상기 제1 장치에서 검출된 물리량 자체를 특징량으로 하여, 또는 상기 제1 장치에서 검출된 물리량으로부터 산출하여, 각 특징량을 계측하는 제1 계측 회로와, 상기 계측된 특징량의 정상시의 데이터 집합으로부터의 괴리도가 상한값 이상인 경우에, 상기 제1 장치가 이상으로 판정함으로써, 상기 제1 장치의 정상, 이상을 판정하는 이상 판정 회로와, 상기 제1 계측 회로에서 산출된 하나 또는 복수의 특징량의 시간 변화를 감시하고, 상기 제1 장치의 이상이 판정된 경우에 있어서, 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도의 이동 평균의 증감률의 시간 변화에 기초하여, 괴리도의 이동 평균이 증가하고 있는 계속 시간이 제1 시간을 초과했다고 판정된 경우, 및/또는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가, 감소를 반복하는 경우의 단위 시간당 괴리도가 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 고장 예지 회로를 구비한다.
본 발명의 다른 일 측면에 의하면, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법이 제공된다. 이 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법은, 상기 반도체 제조 장치에 포함되는 제1 장치에서 검출된 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 물리량에 기초하여 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 하나 또는 복수의 특징량을 계측하는 것이며, 상기 제1 장치에서 검출된 물리량 자체를 특징량으로 하여, 또는 상기 제1 장치에서 검출된 물리량으로부터 산출하여, 각 특징량을 계측하는 것, 및 각 특징량의 시간 변화를 감시하는 것, 상기 계측된 특징량의 정상시의 데이터 집합으로부터의 괴리도가 상한값 이상인 경우에, 상기 제1 장치가 이상으로 판정함으로써, 상기 제1 장치의 정상, 이상을 판정하는 것, 상기 제1 장치의 이상이 판정된 경우에 있어서, 상기 계측되는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도의 이동 평균의 증감률의 시간 변화에 기초하여, 괴리도의 이동 평균이 증가하는 계속 시간이 제1 시간을 초과했다고 판정된 경우, 또는 상기 계측되는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가, 감소를 반복하는 경우의 단위 시간당 괴리도가 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 것을 포함한다.
본 발명의 다른 일 측면에 의하면, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기억 매체가 제공된다. 이 기억 매체는, 상기 반도체 제조 장치에 포함되는 제1 장치에서 검출된 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 물리량에 기초하여 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 하나 또는 복수의 특징량을 계측하는 것이며, 상기 제1 장치에서 검출된 물리량 자체를 특징량으로 하여, 또는 상기 제1 장치에서 검출된 물리량으로부터 산출하여, 각 특징량을 계측하는 것, 및 각 특징량의 시간 변화를 감시하는 것, 상기 계측된 특징량의 정상시의 데이터 집합으로부터의 괴리도가 상한값 이상인 경우에, 상기 제1 장치가 이상으로 판정함으로써, 상기 제1 장치의 정상, 이상을 판정하는 것, 상기 제1 장치의 이상이 판정된 경우에 있어서, 상기 계측되는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도의 이동 평균의 증감률의 시간 변화에 기초하여, 괴리도의 이동 평균이 증가하는 계속 시간이 제1 시간을 초과했다고 판정된 경우, 또는 상기 계측되는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가, 감소를 반복하는 경우의 단위 시간당 괴리도가 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 것을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기억 매체이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 관한 도금 장치의 전체 배치도.
도 2는 패들 장치를 구비한 도금 셀을 도시하는 종단 측면도.
도 3은 도 2에 도시하는 도금 셀의 패들을 도시하는 평면도.
도 4는 도 3의 A-A 단면도.
도 5는 패들 구동 장치를 도금 셀과 함께 도시하는 종단 정면도.
도 6은 패들의 샤프트 복수의 개소에 있어서의 변위의 취득을 설명하는 설명도.
도 7은 모터 부하율의 측정예.
도 8은 모터 부하율의 측정예의 스펙트럼.
도 9는 피크값의 평균값, 표준 편차를 설명하는 개략도.
도 10은 어느 고장 이벤트에 있어서의 특징량의 시간 변화 데이터의 일례.
도 11은 제1 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도.
도 12는 제2 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도.
도 13은 특징량의 시간 변화의 계측예.
도 14는 제3 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도.
도 15는 로봇 핸드에 의한 기판의 파지 검출을 설명하는 설명도.
도 16은 센서 출력 신호의 타임차트.
도 17은 제4 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도.
도 18은 제5 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도.
도 19는 제6 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도.
도 20은 기판 착탈부에 있어서의 기판 홀더 착탈 장치의 개략 측면도.
도 21은 트랜스포터 및 승강 기구의 개략도.
도 22는 복수의 반도체 제조 장치를 구비한 반도체 공장에 있어서의 각 기기의 고장 예지 방법의 일 실시 형태를 도시하는 모식도.
(도금 장치)
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 관한 도금 장치의 전체 배치도이다. 도 1에 도시하는 바와 같이, 이 도금 장치(1)는, 기판 홀더(11)에, 반도체 웨이퍼 등의 피도금체인 기판 W(도 2 참조)를 로드하거나, 또는 기판 홀더(11)로부터 기판 W를 언로드하는 로드/언로드부(170A)와, 기판 W를 처리하는 도금 처리부(170B)를 구비하고 있다.
로드/언로드부(170A)는, 2대의 카세트 테이블(102)과, 기판 W의 오리엔테이션 플랫이나 노치 등의 위치를 소정의 방향으로 맞추는 얼라이너(104)와, 도금 처리 후의 기판 W를 고속 회전시켜 건조시키는 스핀 린스 드라이어(106)를 갖는다. 카세트 테이블(102)은, 반도체 웨이퍼 등의 기판 W를 수납한 카세트(100)를 탑재한다. 스핀 린스 드라이어(106)의 근처에는, 기판 홀더(11)를 적재하여 기판 W의 착탈을 행하는 기판 착탈부(픽싱 스테이션)(120)가 설치되어 있다. 이들 유닛: 카세트 테이블(102), 얼라이너(104), 스핀 린스 드라이어(106), 기판 착탈부(120)의 중앙에는, 이들 유닛 사이에서 기판 W를 반송하는 반송용 로봇을 포함하는 기판 반송 장치(122)가 배치되어 있다.
기판 착탈부(120)는, 레일(150)을 따라 가로 방향으로 슬라이드 가능한 평판상의 적재 플레이트(152)를 구비하고 있다. 2개의 기판 홀더(11)는, 이 적재 플레이트(152)에 수평 상태에서 병렬로 적재되고, 한쪽의 기판 홀더(11)와 기판 반송 장치(122) 사이에서 기판 W의 전달이 행하여진 후, 적재 플레이트(152)가 가로 방향으로 슬라이드되어, 다른 쪽의 기판 홀더(11)와 기판 반송 장치(122) 사이에서 기판 W의 전달이 행하여진다.
또한, 본 출원에 있어서 「기판」에는 반도체 기판, 유리 기판, 프린트 회로 기판(프린트 기판)뿐만 아니라, 자기 기록 매체, 자기 기록 센서, 미러, 광학 소자나 미소 기계 소자, 혹은 부분적으로 제작된 집적 회로를 포함한다. 또한, 형상은, 원형상에 한정되지 않고, 예를 들어 각형상이어도 된다.
도금 장치(1)의 처리부(170B)는, 스토커(124)와, 프리웨트조(126)와, 프리소크조(128)와, 제1 세정조(130a)와, 블로우조(132)와, 제2 세정조(130b)와, 도금조(10)를 갖는다. 스토커(또는 스토커 용기 설치부라고도 한다)(124)에서는, 기판 홀더(11)의 보관 및 일시 가배치가 행하여진다. 프리웨트조(126)에서는, 기판 W가 순수에 침지된다. 프리소크조(128)에서는, 기판 W의 표면에 형성한 시드층 등의 도전층의 표면의 산화막이 에칭 제거된다. 제1 세정조(130a)에서는, 프리소크 후의 기판 W가 기판 홀더(11)와 함께 세정액(순수 등)으로 세정된다. 블로우조(132)에서는, 세정 후의 기판 W의 물기 제거가 행하여진다. 제2 세정조(130b)에서는, 도금 후의 기판 W가 기판 홀더(11)와 함께 세정액으로 세정된다. 스토커(124), 프리웨트조(126), 프리소크조(128), 제1 세정조(130a), 블로우조(132), 제2 세정조(130b) 및 도금조(10)는, 이 순으로 배치되어 있다. 또한, 이 도금 장치(1)의 처리부(170B)의 구성은 일례이며, 도금 장치(1)의 처리부(170B)의 구성은 한정되지 않고, 다른 구성을 채용하는 것이 가능하다.
도금조(10)는, 예를 들어 오버플로우조(51)를 구비한 복수의 도금 셀(유닛)(50)을 갖는다. 각 도금 셀(50)은, 내부에 하나의 기판 W를 수납하고, 내부에 보유 지지한 도금액 중에 기판 W를 침지시켜 기판 W 표면에 구리, 금, 은, 땜납, 니켈 도금 등의 도금 처리를 행한다.
여기서, 도금액의 종류는, 특별히 한정되지 않고, 용도에 따라 다양한 도금액이 사용된다. 예를 들어, 구리 도금 프로세스의 경우는, 통상, 도금액에, 염소를 중개로 하여 구리 표면에 흡착되도록 작용하는 억제제(계면 활성제 등), 오목부 도금을 촉진하도록 작용하는 촉진제(유기 황 화합물 등) 및 촉진제의 석출 촉진 효과를 억제하여 막 두께의 평탄성을 향상시키기 위한 평활제(4급화 아민 등)라고 불리는 화학종을 포함하게 된다.
도금액으로서는, Cu 배선을 갖는 기판 W의 표면에 금속막을 형성하기 위한 CoWB(코발트·텅스텐·붕소)나 CoWP(코발트·텅스텐·인) 등을 포함하는 도금액이 사용되어도 된다. 또한, 절연막 중에 Cu가 확산됨을 방지하기 때문에, Cu 배선이 형성되기 전에 기판 W의 표면이나 기판 W의 오목부의 표면에 형성되는 배리어막을 형성하기 위한 도금액, 예를 들어 CoWB나 Ta(탄탈룸)를 포함하는 도금액이 사용되어도 된다.
도금 장치(1)는, 이들 각 기기(스토커(124)와, 프리웨트조(126)와, 프리소크조(128)와, 제1 세정조(130a)와, 블로우조(132)와, 제2 세정조(130b)와, 도금조(10), 기판 착탈부(120))의 측방에 위치하고, 이들 각 기기의 사이에서 기판 홀더(11)를 기판 W와 함께 반송하는, 예를 들어 리니어 모터 방식을 채용한 기판 홀더 반송 장치(140)를 갖는다. 이 기판 홀더 반송 장치(140)는, 제1 트랜스포터(142)와, 제2 트랜스포터(144)를 갖고 있다. 제1 트랜스포터(142)는, 기판 착탈부(120), 스토커(124), 프리웨트조(126), 프리소크조(128), 제1 세정조(130a) 및 블로우조(132) 사이에서 기판 W를 반송하도록 구성된다. 제2 트랜스포터(144)는, 제1 세정조(130a), 제2 세정조(130b), 블로우조(132) 및 도금조(10) 사이에서 기판 W를 반송하도록 구성된다. 다른 실시 형태에서는, 제1 트랜스포터(142) 및 제2 트랜스포터(144)는, 다른 조합의 유닛 사이에서 기판 W를 반송해도 된다. 다른 실시 형태에서는, 도금 장치(1)는, 제1 트랜스포터(142) 및 제2 트랜스포터(144)의 어느 한쪽만을 구비하도록 해도 된다.
각 도금 셀(50)에는, 도금 셀(50) 내의 도금액을 교반하는 패들 장치(180)가 배치되어 있다. 패들 장치(180)는, 도금액을 교반하는 뒤섞기 막대로서의 패들(18)과, 오버플로우조(51)의 양측에 배치되어 패들(18)을 구동하는 패들 구동 장치(19)를 구비하고 있다.
이상과 같이 구성되는 도금 처리 장치를 복수 포함하는 도금 처리 시스템은, 상술한 각 부를 제어하도록 구성된 컨트롤러(175)를 갖는다. 컨트롤러(175)는, 소정의 프로그램을 저장한 메모리(175B)와, 메모리(175B)의 프로그램을 실행하는 CPU(Central Processing Unit)(175A)와, CPU(175A)가 프로그램을 실행함으로써 실현되는 제어부(175C)를 갖는다. 제어부(175C)의 일부는, ASIC, PLC 등의 특정 용도용 집적 회로 등의 전용 하드웨어로 구성되어도 된다. 제어부(175C)는, 예를 들어 기판 반송 장치(122)의 반송 제어, 기판 홀더 반송 장치(140)의 반송 제어, 도금조(10)에 있어서의 도금 전류 및 도금 시간의 제어, 그리고 각 도금 셀(50)에 배치되는 레귤레이션 플레이트(34)의 개구 직경 및 애노드 마스크(도시하지 않음)의 개구 직경의 제어, 각 부의 고장 예지 처리 등을 행할 수 있다. 또한, 컨트롤러(175)는, 도금 장치(1) 및 그 밖의 관련 장치를 통괄 제어하는 도시하지 않은 상위 컨트롤러와 통신 가능하게 구성되고, 상위 컨트롤러가 갖는 데이터베이스 사이에서 데이터의 교환을 할 수 있다. 여기서, 메모리(175B)를 구성하는 기억 매체는, 각종 설정 데이터나, 후술하는 도금 처리 프로그램 등의 각종 프로그램을 저장하고 있다. 기억 매체로서는, 컴퓨터에서 판독 가능한 ROM이나 RAM 등의 메모리나, 하드 디스크, CD-ROM, DVD-ROM이나 플렉시블 디스크 등의 디스크상 기억 매체 등의 공지된 것이 사용될 수 있다.
(도금 셀)
도 2는 패들 장치를 구비한 도금 셀을 도시하는 종단 측면도이다. 도 3은 도 2에 도시하는 도금 셀의 패들을 도시하는 평면도이다. 도 4는 도 3의 A-A 단면도이다.
동도에 도시하는 바와 같이, 도금 셀(50)은, 내부에 도금액 Q를 갖고, 도금 셀(50)의 상방 외주에는, 도금 셀(50)의 가장자리로부터 넘쳐 나온 도금액 Q를 수용하는 오버플로우조(51)가 구비되어 있다. 오버플로우조(51)의 저부에는, 펌프(14)를 구비한 도금액 공급로(16)의 일단부가 접속되고, 도금액 공급로(16)의 타단부는, 도금 셀(50)의 저부에 형성된 도금액 공급구(50A)에 접속되어 있다. 이에 의해, 오버플로우조(51) 내에 저류된 도금액 Q는, 펌프(14)의 구동에 수반하여 도금 셀(50) 내로 환류된다. 도금액 공급로(16)에는, 펌프(14)의 하류측에 위치하고, 도금액 Q의 온도를 조절하는 항온 유닛(20)과, 도금액 내의 이물을 필터링하여 제거하는 필터(22)가 개재 장착되어 있다.
도금 장치에는, 기판(피도금체) W를 착탈 가능하게 보유 지지하여, 기판 W를 연직 상태에서 도금 셀(50) 내의 도금액 Q에 침지시키는 기판 홀더(11)가 구비되어 있다. 도금 셀(50) 내에 있어서, 기판 홀더(11)로 보유 지지하여 도금액 Q 중에 침지시킨 기판 W에 대향하는 위치에는, 애노드(26)가 애노드 홀더(28)에 보유 지지되어 도금액 Q 중에 침지되어 배치되어 있다. 애노드(26)로서, 이 예에서는, 함인구리가 사용되고 있다. 기판 W와 애노드(26)는, 도금 전원(30)을 통하여 전기적으로 접속되고, 기판 W와 애노드(26) 사이에 전류를 흘림으로써 기판 W의 표면에 도금막(구리막)이 형성된다.
기판 홀더(11)로 보유 지지하여 도금액 Q 중에 침지시켜 배치한 기판 W와 애노드(26) 사이에는, 기판 W의 표면과 평행하게 왕복 운동하여 도금액 Q를 교반하는 패들(18)이 배치되어 있다. 패들(18)은, 패들 구동 장치(19)(도 5)에 의해 구동된다. 이와 같이, 도금액 Q를 패들(18)로 교반함으로써, 충분한 구리 이온을 기판 W의 표면에 균일하게 공급할 수 있다. 또한, 패들(18)과 애노드(26) 사이에는, 기판 W의 전체면에 걸치는 전위 분포를 보다 균일하게 하기 위한 유전체를 포함하는 레귤레이션 플레이트(34)가 배치되어 있다. 레귤레이션 플레이트(34)는, 통 형상부(34A)와, 통 형상부(34A)의 주위에 배치되는 직사각 형상의 윤곽의 플랜지부(34B)를 포함하고, 재질로서, 유전체인 염화비닐을 사용하고 있다. 레귤레이션 플레이트(34)는, 통 형상부(34A)의 선단이 기판측, 플랜지부(34B)가 애노드측이 되도록, 도금 셀(50) 내에 설치된다. 통 형상부(34A)는, 전기장의 확대를 충분히 제한할 수 있는 개구의 크기 및 축심을 따른 길이를 갖고 있다. 플랜지부(34B)는, 애노드(26)와 기판 W 사이에 형성되는 전기장을 차폐하도록 형성되어 있다.
패들(18)은, 도 3 및 도 4에 도시하는 바와 같이, 판 두께 t가 일정한 직사각형 판상 부재로 구성되고, 내부에 복수의 장혈(18a)을 평행하게 형성함으로써, 연직 방향으로 연장되는 복수의 격자부(18b)를 갖도록 구성되어 있다. 패들(18)의 재질은, 예를 들어 티타늄에 테플론(등록 상표) 코팅을 실시한 것이다. 패들(18)의 수직 방향의 길이 L1 및 장혈(18a)의 긴 변 방향의 치수 L2는, 기판 W의 수직 방향의 치수보다도 충분히 커지도록 설정되어 있다. 또한, 패들(18)의 가로 방향의 길이 H는, 패들(18)의 왕복 운동의 진폭(스트로크 St)과 합한 길이가 기판 W의 가로 방향의 치수보다도 충분히 커지도록 설정되어 있다.
장혈(18a)의 폭 및 수는, 장혈(18a)과 장혈(18a) 사이의 격자부(18b)가 효율적으로 도금액을 교반하고, 장혈(18a)을 도금액이 효율적으로 빠져나가도록, 격자부(18b)가 필요한 강성을 갖는 범위에서 격자부(18b)가 가능한 한 가늘어지도록 정하는 것이 바람직하다. 또한, 패들(18)의 왕복 운동의 양단 부근에서 패들(18)의 이동 속도가 느려지거나, 혹은 순간적인 정지를 할 때에 기판 W 위에 전기장의 음영(전기장의 영향이 미치지 못하거나, 혹은 전기장의 음영이 적은 개소)을 형성하는 영향을 적게 하기 위해서도, 패들(18)의 격자부(18b)를 가늘게 하는 것이 유리하다.
이 예에서는, 도 4에 도시하는 바와 같이 각 격자부(18b)의 횡단면이 직사각형이 되도록 장혈(18a)을 수직으로 뚫고 있다. 또한, 각 격자부(18b)의 횡단면의 형상은, 직사각형에 한정되지 않고, 임의의 형상으로 할 수 있다. 격자부(18b)의 횡단면의 네 코너에 모따기를 실시해도 되고, 또한, 격자부(18b)의 횡단면이 평행사변형이 되도록 격자부(18b)에 각도를 부여해도 된다.
도 5는 패들 구동 장치를 도금 셀과 함께 도시하는 종단 정면도이다.
패들(18)은, 패들(18)의 상단에 고착한 클램프(36)에 의해, 수평 방향으로 연장되는 샤프트(38)에 고정된다. 샤프트(38)는, 샤프트 보유 지지부(40)에 보유 지지되면서 좌우로 미끄럼 이동할 수 있게 되어 있다. 샤프트(38)의 단부는, 패들(18)을 좌우로 직진 왕복 운동시키는 패들 구동 장치(19)에 연결되어 있다. 패들 구동 장치(19)는, 모터(44)와, 모터(44)의 회전을 크랭크 기구(도시하지 않음)에 의해 샤프트(38)의 직진 왕복 운동으로 변환하는 구동부(42)를 구비하고 있다. 이 예에서는, 패들 구동 장치(19)의 모터(44)의 회전 속도를 제어함으로써, 패들(18)의 이동 속도를 제어하는 제어부(46)가 구비되어 있다. 또한, 구동부(42)의 기구는, 크랭크 기구뿐만 아니라, 그 밖의 회전 직동 변환 기구여도 된다. 예를 들어, 볼 나사에 의해 서보 모터의 회전을 샤프트의 직진 왕복 운동으로 변환하도록 한 것이어도 된다. 또한, 모터(44) 및 구동부(42) 대신에 리니어 모터에 의해 샤프트를 직진 왕복 운동시키도록 한 것이어도 된다. 제어부(46)는, 컨트롤러(175)와는 다른 제어 장치여도 되고, 컨트롤러(175)의 기능의 일부로서 실현해도 된다. 제어부(46) 또는 컨트롤러(175)에 있어서, 고장 예지의 프로그램이 실행된다.
(고장 예지 처리)
이어서, 패들 구동 장치(19)의 모터(44)의 고장 예지의 처리에 대하여 설명한다. 고장 예지의 처리는, 컨트롤러(175), 제어부(46), 또는 그 밖의 도금 장치 내부 또는 외부에 설치되는 컴퓨터에 의해 실행될 수 있다. 또한, 고장 예지의 처리를 분할하여, 복수의 컨트롤러, 제어부, 및/또는 컴퓨터를 조합하여 실행해도 된다. 또한, 고장 예지의 처리는, ASIC, PLC 등의 특정 용도용 집적 회로 등의 전용 하드웨어로 실행해도 되고, 일부의 처리를 전용 하드웨어로 실행해도 된다.
도 6은 패들의 샤프트 복수의 개소에 있어서의 변위의 취득을 설명하는 설명도이다. 도 7은 모터 부하율의 측정예이다. 도 8은 모터 부하율의 측정예의 스펙트럼이다. 도 9는 피크값의 평균값, 표준 편차를 설명하는 개략도이다.
(물리량의 검출)
패들 장치(180)의 고장 예지는, 패들 장치(180)에 관한 각종(하나 또는 복수)의 물리량을 연속적으로 취득함으로써 실행된다. 물리량은, 모터(44)의 부하율, 모터(44)의 진동, 모터(44)의 소리, 모터(44)의 온도 및 샤프트(38)의 변위 중 적어도 하나를 포함한다. 모터의 부하율은, 모터(44)에 포함되는 모터 드라이버(도시하지 않음)로부터의 출력값에 의해 취득한다. 모터의 진동은, 모터(44)의 하우징에 설치된 가속도 센서(61)에 의해 취득한다. 모터의 소리는, 모터(44)의 하우징 또는 모터(44)의 근방에 설치한 마이크(62)에 의해 취득한다. 또한, 마이크(62)의 출력을 도시하지 않은 A/D 변환기에 의해 디지털 신호로 변환하는 것이 바람직하다. A/D 변환기는, 마이크(62)에 내장되거나, 마이크(62)의 외부(예를 들어, 제어부(46))에 설치된다. 모터의 온도는, 모터(44)의 하우징 또는 모터(44)의 근방에 설치한 온도 센서(63)에 의해 취득된다. 샤프트(38)의 변위는, 도 6에 도시하는 바와 같이, 샤프트(38)의 긴 변 방향을 따라 복수의 개소에 설치한 복수의 변위 센서(64)에 의해 취득된다. 변위 센서(64)는, 예를 들어 광학적으로 샤프트(38)의 소정의 개소까지의 거리를 검출하는 광학 센서를 채용할 수 있다. 각 변위 센서(64)는, 그 설치 위치에 있어서의 샤프트(38)의 상하 방향의 변위를 검출한다. 즉, 샤프트(38)의 긴 변 방향과 직교하는 방향에 있어서의 샤프트(38)의 변위를 검출한다. 이들 물리량은, 패들 장치(180)의 운전 중에 상시, 연속하여 취득된다.
(특징량의 계산)
이어서, 패들 장치(180)에 관한 물리량으로부터 이하의 특징량을 계산한다. 특징량은, 장치의 상태를 나타내는 것이며, 장치에 관한 물리량 자체 또는 물리량으로부터 산출되는 값이다.
모터의 부하율은, 예를 들어 도 7에 도시하는 바와 같은 측정된 부하율 파형으로부터, 파형 진폭, 점근선의 기울기, 주파수 스펙트럼의 피크값, 오버올값(전체 평균의 값, 전체값의 평균), 파형 피크 분포의 평균값, 파형 피크 분포의 표준 편차의 적어도 하나를, 특징량으로서 계산한다. 파형 진폭은, 예를 들어 부하율 파형의 상하의 피크값의 차로서 계산한다(도 7). 점근선의 기울기는, 예를 들어 부하율의 측정값을 최소 제곱법 등에 의해 계산한 점근선의 기울기로 한다(도 7). 주파수 스펙트럼의 피크값은, 부하율 파형을 고속 푸리에 변환 등으로 주파수 변환한 스펙트럼에 있어서의 피크값으로서 계산한다(도 8). 오버올값(전체 평균의 값)은, 주파수 스펙트럼값을 전체에 걸쳐 평균한 값으로서 계산한다(도 8). 파형 피크 분포의 평균값은, 부하율 파형의 피크값의 평균값으로서 계산한다(도 9). 파형 피크 분포의 표준 편차는, 부하율 파형의 피크값의 표준 편차로서 계산한다(도 9). 부하율 파형의 피크값의 평균값, 표준 편차 대신에 또는 추가로, 주파수 스펙트럼의 피크값의 평균값, 표준 편차를 구해도 된다.
모터의 진동에 대해서도, 상술한 모터의 부하율의 경우와 마찬가지로, 측정된 진동 파형으로부터, 파형 진폭, 점근선의 기울기, 주파수 스펙트럼의 피크값, 주파수 스펙트럼의 오버올값(전체 평균의 값), 파형 피크 분포의 평균값, 파형 피크 분포의 표준 편차의 적어도 하나를, 특징량으로서 계산한다. 이 경우, 진동 파형, 진동 파형의 주파수 스펙트럼 및 진동 파형의 피크값(및/또는 주파수 스펙트럼의 피크값)은, 각각 도 7, 도 8, 도 9와 마찬가지로 구할 수 있다.
모터의 소리에 대해서도, 상술한 모터의 부하율의 경우와 마찬가지로, 측정된 음파형으로부터, 파형 진폭, 점근선의 기울기, 주파수 스펙트럼의 피크값, 주파수 스펙트럼의 오버올값(전체 평균의 값), 파형 피크 분포의 평균값, 파형 피크 분포의 표준 편차의 적어도 하나를, 특징량으로서 계산한다. 이 경우, 음파형, 음파형의 주파수 스펙트럼 및 음파형의 피크값(및/또는 주파수 스펙트럼의 피크값)은, 각각 도 7, 도 8, 도 9와 마찬가지로 구할 수 있다.
모터의 온도에 대해서는, 측정된 온도값 그 자체 및 온도값의 시간 변화의 기울기의 적어도 하나를, 특징량으로서 계산한다.
샤프트(38)의 변위에 대해서는, 변위 진폭, 변위 속도, 변위 가속도, 인접하는 위치의 변위차(샤프트 기울기)의 적어도 하나를, 특징량으로서 계산한다. 이들 특징량을 사용함으로써, 요동 중의 샤프트(38)의 진동, 왜곡을 검출하여, 고장의 예조를 파악할 수 있다.
상술한 특징량을 벡터로서, X={x1, x2, x3, …}와 같이 정의한다. 예를 들어, 모터 부하율에 관하여, 파형 진폭을 x1, 점근선의 기울기를 x2, 주파수 스펙트럼의 피크값을 x3, 오버올값(전체 평균의 값)을 x4, 파형 피크 분포의 평균값을 x5, 파형 피크 분포의 표준 편차를 x6과 같이 정의한다.
(서포트 벡터 머신에 의한 학습)
또한, 상기 특징량을 사용하여 서포트 벡터 머신에서 기계 학습을 행한다. 또한, 서포트 벡터 머신은, 예를 들어 컨트롤러(175), 제어부(46) 및/또는 다른 컴퓨터(도금 장치의 내부 또는 외부)에서 실행되는 프로그램으로서 구성할 수 있다.
서포트 벡터 머신에 있어서의 기계 학습은, 이하와 같이 행하여진다.
(1) 정상 시의 특징량의 샘플, 고장 시의 특징량의 샘플을 각각 복수 준비하고, 각각을 정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합으로서 정의한다.
(2) 정의한 정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합을 훈련 샘플로 하여, 서포트 벡터 머신에서의 학습에 의해 식별기를 생성한다. 식별기는, 컴퓨터에 있어서 실행되는 프로그램으로서 생성된다.
(정상 이상 판정)
패들 장치(180)의 운전 중 새롭게 계측한 특징량을, 서포트 벡터 머신에서 생성된 식별기에 의해 판정한다. 판정의 결과, 특징량(패들 장치의 동작 상태)이 이상이라고 판정된 경우에는, 고장(Fault) 또는 경고(Warning)의 알람을 발생시킨다. 또한, 본 명세서에 있어서, 「고장」이란, 구성 기기(장치)의 일부 또는 전부가 파손되어, 기능이 손상되는 상태라고 정의한다. 「이상」이란, 기능이 정상 시에 비교하여 열화되었거나, 또는 손상된 상태라고 한다. 즉, 「이상」의 상태에는, 「고장」의 상태도 포함하는 것으로 한다. 또한, 본 실시 형태에서는, 고장 전의 상황인 중간 고장(Middle Fault)이라는 개념도 사용한다. 또한, 서포트 벡터 머신에서 생성한 식별기 대신에, 정상 데이터 집합으로부터의 마할라노비스 거리를 사용하여 정상, 이상을 판정해도 된다.
(고장 예측 시간의 산출)
상기 서포트 벡터 머신에 의한 학습에 있어서 설명한 고장 시의 특징량의 샘플 및 그때의 파형 데이터 일식을 고장 이벤트마다, 미리 데이터베이스에 등록해 둔다. 즉, 고장 이벤트(또는 고장의 타입)마다, 정상 상태로부터 고장 상태에 이르기까지의 특징량의 경시 변화를 고장 모델(고장 모델 데이터)로서 등록한다. 이상 부위(고장의 타입), 고장의 예로서는, 샤프트(38)의 변형/파손, 샤프트(38)의 베어링(샤프트 보유 지지부(40))의 파손, 모터(44)의 고장, 연결부 고장 등이 있다. 연결부의 고장은, 패들(18)과 샤프트(38)의 연결부인 클램프(36)의 고장, 샤프트(38)와 구동부(42)의 연결부의 고장, 모터(44)와 구동부(42)의 연결부의 고장 등을 포함한다. 이 데이터베이스는, 컨트롤러(175), 제어부(46), 그 밖의 컴퓨터에 설치되는 메모리, 또는 그 밖의 메모리에 기억할 수 있다. 또한, 그 고장 데이터에 관하여, 특징량의 변화를 시계열로 해석하고, 그 데이터도 아울러 등록해 둔다. 도 10은 어느 고장 이벤트에 있어서의 특징량의 시간 변화 데이터의 일례이다.
상기한 정상 이상 판정에 있어서, 특징량이 이상이라고 판정된 경우에, 데이터베이스에 등록된 모든 고장 모델 데이터의 각 시점에서의 특징량 벡터와, 판정 대상의 현재의 데이터의 특징량 벡터의 차(괴리도)를 [수학식 1]에 기초하여 계산한다. 괴리도는, 예를 들어 마할라노비스 거리로 할 수 있다.
여기서, xk는, 판정 대상의 현재의 데이터의 특징량이며, k는 특징량의 종류를 나타낸다. xk를 특징량 k라고도 칭한다. 또한, xmk[t]는, 고장 모델 m의 시각 t에서의 특징량 k를 나타낸다. 이 예에서는, k, m은 자연수로 한다.
판정 대상의 현재의 데이터의 특징량 벡터와의 괴리도가 가장 작은 고장 모델 데이터를, 가장 가능성이 높은 이상 발생 부위(고장 모델)라고 판정한다. 또한, 괴리도가 상대적으로 작은 고장 모델 데이터를 복수 추출하여, 가능성이 높은 이상 발생 부위를 복수라고 판정해도 된다. 또한, 판정된 고장 모델에 있어서, 예를 들어 도 10의 시간 변화 데이터를 사용하여, 판정 대상의 현재의 데이터의 괴리도가 최소가 되는 시각 t1과, 고장 발생 시각 tf의 차분 (tf-t1)로부터 고장까지의 예측 시간(고장 예측 시간)을 계산한다.
또한, 도 10에 있어서 괴리도가 동일값인 포인트가 복수인 경우에는, 고장까지의 예측 시간이 최소인 포인트를 선택한다. 또한, 판정된 고장 모델 데이터가, 복수의 특징량을 포함하는 경우는, 각 특징량에 의한 고장까지의 예측 시간 중 최소의 예측 시간을 선택한다. 또한, 고장 모델 데이터를 복수 추출한 경우에는, 고장까지의 예측 시간이 최소인 고장 모델 데이터를 선택한다.
고장까지의 예측 시간이 하한 시간 미만이면 중간 고장(Middle Fault)을 발생시켜 신규의 기판을 수용하지 않도록 하고, 고장까지의 예측 시간이 하한 시간 이상이면, 경고(Warning)를 발생시켜 생산 계속으로 한다. 하한 시간은, 예를 들어 기판 1매의 도금 처리 시간에 소정의 여유를 갖게 한 시간, 혹은, 도금 장치에 반입되어 있는 기판 모두에 대하여 도금 처리를 완료할 수 있는 시간에 소정의 여유를 갖게 한 시간으로 할 수 있다.
또한, 괴리도가 상대적으로 작은 고장 모델 데이터를 복수 추출하여, 가능성이 높은 이상 발생 부위를 복수라고 판정하는 경우는, 각각의 고장 모델 데이터에 있어서의 고장까지의 예측 시간 중에서 최소의 것을 선택하고, 그것을 하한 시간에 의한 판정에 사용해도 된다.
여기서, 고장까지의 예측 시간은, 복수의 고장 모델 데이터 사이에서 동시간 내에 동일 정도의 누적 횟수만큼 장치가 동작함을 전제로 하는 것이며, 누적 동작 횟수가 크게 상이한 경우에는 시간으로 판정하는 것은 반드시 타당하지는 않다. 따라서, 고장까지의 예측 시간 대신 고장까지의 예측 누적 동작 횟수를 판정 대상으로 해도 된다. 이 경우에는, 고장 모델 데이터(도 10)의 횡축을 경과 시간 대신에, 누적 동작 횟수로 한다. 예측 시간 또는 예측 누적 동작 횟수의 어느 것을 채용할지는, 전술한 바와 같이 고장에 이르기까지의 동작 상황을 고려한다. 누적 동작 횟수를 사용하는 경우에는 장치의 동작 상황을 반영할 수 있는 이점이 있고, 예측 시간을 사용하는 경우에는, 예비품 준비 및 교환 준비에 요하는 시간과 대비하기 쉽다는 이점이 있으나, 동작 상황, 예비품 준비 및 교환 준비에 요하는 시간 그 밖의 상황을 고려하여 타당한 판단 기준을 선택하면 된다.
(흐름도)
도 11은 제1 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도이다.
스텝 S10에서는, 각종 센서로부터 패들 장치에 관한 물리량을 취득한다. 예를 들어, 물리량은, 예를 들어 모터(44)의 부하율, 모터(44)의 진동, 모터(44)의 소리, 모터(44)의 온도 및 샤프트(38)의 변위를 포함한다.
스텝 S11에서는, 각 물리량의 파형으로부터 특징량을 계산하여, 특징량 벡터를 작성한다.
스텝 S12, S13에서는, 서포트 벡터 머신에 의해 생성된 식별기에 의해, 계측된 특징량이 정상인지 이상인지를 판정한다. 또한, 서포트 벡터 머신에서 생성한 식별기 대신에, 정상 데이터 집합으로부터의 마할라노비스 거리를 사용하여 정상, 이상을 판정해도 된다.
스텝 S12, S13에 의한 판정의 결과, 계측된 특징량이 정상인 경우에는, 생산을 계속한다(스텝 S14). 한편, 계측된 특징량이 이상인 경우에는, 스텝 S15로 처리를 진행시킨다.
스텝 S15에서는, 계측된 특징량을, 고장 데이터베이스의 각 고장 모델의 데이터와 대조하여, 가장 괴리도가 작은 고장 모델 데이터를 특정한다. 또한, 그 고장 모델의 시계열 데이터의 해석 결과(도 10)를 사용하여, 고장까지의 예측 시간(tf-t1)을 계산한다. 또한, 괴리도가 상대적으로 작은 고장 모델 데이터를 복수 추출하여, 가능성이 높은 이상 발생 부위를 복수라고 판정해도 된다.
또한, 도 10에 있어서 괴리도가 동일값인 포인트가 복수인 경우에는, 고장까지의 예측 시간이 최소인 포인트를 선택한다. 또한, 판정된 고장 모델 데이터가, 복수의 특징량을 포함하는 경우는, 각 특징량에 의한 고장까지의 예측 시간 중 최소의 예측 시간을 선택한다. 또한, 고장 모델 데이터를 복수 추출한 경우에는, 고장까지의 예측 시간이 최소인 고장 모델 데이터를 선택한다.
스텝 S16에서는, 예측 시간이 하한 시간 이상인지 여부를 판정한다. 예측 시간이 하한 시간 이상이면, 스텝 S17로 처리를 진행시킨다. 또한, 스텝 S15에 있어서, 복수의 고장 모델 데이터를 추출한 경우에는, 각각의 고장까지의 예측 시간 중에서 최소의 것을 선택하고, 그것을 하한 시간 판정에 사용해도 된다. 또한, 상술한 바와 같이, 고장까지의 예측 시간 대신 고장까지의 예측 누적 동작 횟수를 판정 대상으로 해도 된다. 이 경우, 스텝 S15, S16의 「예측 시간」 대신에, 「예측 누적 동작 횟수」를 산출하여(S15), 미리 설정된 하한 횟수와 비교한다(S16).
스텝 S17에서는, 경고(Warning)를 발생시킨다. 경고(Warning)는, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다. 이 경우, 도금 장치에 있어서의 생산은 계속된다(스텝 S18).
스텝 S16에 있어서, 예측 시간이 하한 시간 미만이라고 판정되면, 중간 고장(Middle Fault)의 알람이 발생된다(스텝 S19). 중간 고장(Middle Fault)의 알람은, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다.
이 경우, 판정 대상이 되는 특징량의 물리량을 취득한 센서를 포함하는 유닛을 사용하는 구획(이 예에서는, 도금 셀(50))에, 신규의 도금 전의 기판을 투입하지 않고 생산을 계속한다(스텝 S20). 그리고, 생산할 기판이 없어진 시점에서, 도금 장치의 가동을 정지시키고(스텝 S21), 중간 고장(Middle Fault)의 알람이 발생한 유닛을 유지 관리한다(스텝 S22).
또한, 이 예에서는, 예측 시간이 하한 시간 이상인지 여부에 따라, 경고(Warning), 중간 고장(Middle Fault)의 2단계의 알람을 발생시키지만, 3단계 이상의 알람을 발생시키도록 해도 된다. 예를 들어, 예측 시간이 제2 하한 시간(<상기한 하한 시간) 미만인 경우에는, 고장(Fault)의 알람을 발생시키고, 즉시 장치를 정지하도록 해도 된다.
또한, 서포트 벡터 머신의 판정 기준을 수시로 갱신해도 된다. 예를 들어, 중간 고장(Middle Fault)이 발생한 유닛을 유지 관리한 결과, 실제로는 당해 유닛에 이상이 없는 경우에, 서포트 벡터 머신의 판정 기준을 갱신해도 된다. 또한, 그 밖의 타이밍(정기, 부정기)에 갱신해도 된다. 서포트 벡터 머신의 판정 기준의 갱신 방법으로서는, 예를 들어 정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합의 각 데이터를 재검토하여 삭제 또는 신규 취득하거나 함으로써 갱신할 수 있다.
(제2 실시 형태)
(흐름도)
도 12는 제2 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도이다. 본 실시 형태에서는, 서포트 벡터 머신에 의한 기계 학습(도 11의 S12)을 행하지 않는다. 도 12의 흐름도에서는, 도 11의 S12, S13의 처리가 S32, S33의 처리로 치환되어 있는 것 이외는, 제1 실시 형태의 흐름도와 마찬가지이다.
스텝 S30에서는, 각종 센서로부터 패들 장치에 관한 물리량을 취득한다. 예를 들어, 물리량은, 예를 들어 모터(44)의 부하율, 모터(44)의 진동, 모터(44)의 소리, 모터(44)의 온도 및 샤프트(38)의 변위를 포함한다.
스텝 S31에서는, 각 물리량의 파형으로부터 특징량을 계산하여, 특징량 벡터를 작성한다.
스텝 S32, S33에서는, 계측된 특징량을, 미리 준비되어 있는 정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합과 대조하여, 계측된 특징량과 괴리도가 최소인 데이터 집합(정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합)을 검색한다. 이 괴리도의 계산에는, 예를 들어 마할라노비스 거리를 사용할 수 있다. 그 결과, 계측된 특징량으로부터의 괴리도가 최소인 데이터 집합이, 정상 데이터 집합인 경우에는, 생산을 계속한다(스텝 S34). 한편, 계측된 특징량으로부터의 괴리도가 최소인 데이터 집합이, 고장 데이터 집합인 경우에는, 스텝 S35로 처리를 진행시킨다.
스텝 S35에서는, 가장 괴리도가 작은 고장 모델을 특정한다. 구체적으로는, 스텝 S32, S33에서 괴리도가 최소가 된 고장 모델을 선택한다. 또한, 그 고장 모델의 시계열 데이터의 해석 결과(도 10)를 사용하여, 고장까지의 예측 시간(tf-t1)을 계산한다.
스텝 S36에서는, 예측 시간이 하한 시간 이상인지 여부를 판정한다. 예측 시간이 하한 시간 이상이면, 스텝 S37로 처리를 진행시킨다. 또한, 상술한 바와 같이, 고장까지의 예측 시간 대신 고장까지의 예측 누적 동작 횟수를 판정 대상으로 해도 된다. 이 경우, 스텝 S35, S36의 「예측 시간」 대신에, 「예측 누적 동작 횟수」를 산출하여(S35), 미리 설정된 하한 횟수와 비교한다(S36).
스텝 S37에서는, 경고(Warning)를 발생시킨다. 경고(Warning)는, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다. 이 경우, 도금 장치에 있어서의 생산은 계속된다(스텝 S38).
스텝 S36에 있어서, 예측 시간이 하한 시간 미만이라고 판정되면, 중간 고장(Middle Fault)의 알람이 발생된다(스텝 S39). 중간 고장(Middle Fault)의 알람은, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다.
이 경우, 판정 대상이 되는 특징량의 물리량을 취득한 센서를 포함하는 유닛을 사용하는 구획(이 예에서는, 도금 셀(50))에, 신규의 도금 전의 기판을 투입하지 않고 생산을 계속한다(스텝 S40). 그리고, 생산할 기판이 없어진 시점에서, 도금 장치의 가동을 정지시키고(스텝 S41), 중간 고장(Middle Fault)의 알람이 발생한 유닛을 유지 관리한다(스텝 S42).
또한, 이 예에서는, 예측 시간이 하한 시간 이상인지 여부에 따라, 경고(Warning), 중간 고장(Middle Fault)의 2단계의 알람을 발생시키지만, 3단계 이상의 알람을 발생시키도록 해도 된다. 예를 들어, 예측 시간이 제2 하한 시간 미만인 경우에는, 고장(Fault)의 알람을 발생시키고, 즉시 장치를 정지하도록 해도 된다.
또한, 판정 기준(S36의 하한 시간)을 수시로 갱신해도 된다. 중간 고장(Middle Fault)이 발생한 유닛을 유지 관리한 결과, 실제로는 당해 유닛에 이상이 없는 경우에, 판정 기준(S36의 하한 시간)을 갱신해도 된다. 그 밖의 타이밍(정기, 부정기)에 갱신해도 된다. 판정 기준(S36의 하한 시간)의 갱신 방법으로서는, 예를 들어 정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합의 각 데이터를 재검토하여 삭제 또는 신규 취득하거나 함으로써 갱신할 수 있다.
(제3 실시 형태)
상기 실시 형태에서는, 미리 등록된 복수의 고장 모델의 비교에 기초하여, 고장 부위, 고장까지의 예측 시간을 결정했지만, 본 실시 형태에서는, 특징량의 정상 데이터 집합으로부터의 괴리도의 변화에 기초하여 고장 예지를 행한다.
도 13은 특징량의 시간 변화의 계측예이다. 동도에 있어서, 횡축은 운전 시간을 나타내고, 종축은 특징량을 나타낸다. 본 실시 형태에서는, 계측되는 특징량이, 정상 시의 특징량으로부터 괴리하고, 그 괴리도가 증가 경향이 있는 경우에 이상이라고 판정한다. 구체적으로는, 정상 시의 특징량의 샘플 및 그때의 파형 데이터 일식을, 정상 데이터 집합으로서, 미리 데이터베이스에 등록해 둔다. 그리고, 데이터베이스에 등록된 모든 정상 데이터의 특징량 벡터와, 판정 대상의 현재 데이터의 특징량 벡터의 괴리도를 계산한다. 그 괴리도가 증가 경향이 있음을 검출했을 때, 그 계속 시간이 상한 시간을 초과한 경우에, 중간 고장(Middle Fault)의 알람을 발생시키고, 계속 시간이 상한값 미만인 경우에는 경고(Warning)로 한다. 또한, 괴리도가, 이산적으로 급격한 증가, 감소를 반복하는 경우에는, 계속 시간 대신 괴리도 증가 빈도에 대하여, 상한값(상한 빈도)을 적용해도 된다. 예를 들어, 괴리도 증가 빈도가 상한 빈도를 초과한 경우에 중간 고장(Middle Fault)의 알람을 발생시키고, 괴리도 증가 빈도가 상한 빈도 미만인 경우에는, 경고(Warning)로 한다. 또한, 괴리도가 증가 경향이 있다는 검출은, 어떤 시간 간격으로 괴리도의 값을 이동 평균으로 근사하면서 감시함으로써 검출할 수 있다. 예를 들어, 최소 제곱법의 기울기를 구하고, 최소 제곱법에 의한 기울기가 정(+)이면 증가하고 있다고 판단한다. 또한, 정상 데이터가 복수인 경우에는, 모든 정상 데이터로부터의 괴리도가 증가 경향이 있는 계속 시간(또는 괴리도 증가 빈도)이 상한값을 초과한 경우, 또는 모든 정상 데이터로부터의 괴리도 증가 빈도가 상한값을 초과한 경우에, 중간 고장의 알람을 발생시키도록 해도 된다.
도 14는 제3 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도이다.
스텝 S50에서는, 각종 센서로부터 패들 장치에 관한 물리량을 취득한다. 예를 들어, 물리량은, 예를 들어 모터(44)의 부하율, 모터(44)의 진동, 모터(44)의 소리, 모터(44)의 온도 및 샤프트(38)의 변위를 포함한다.
스텝 S51에서는, 각 물리량의 파형으로부터 특징량을 계산하여, 특징량 벡터를 작성한다.
스텝 S52에서는, 계측된 특징량(특징량 벡터)을, 미리 준비되어 있는 정상 데이터 집합과 대조하여, 계측된 특징량과 정상 데이터 집합의 괴리도 및/또는 괴리도의 증감률을 계산한다.
스텝 S53에서는, 계측된 특징량의 정상 데이터 집합으로부터의 괴리도(또는 괴리도의 증감률)가, 미리 설정된 상한값 이상인지 여부를 판정한다. 괴리도(또는 괴리도의 증감률)가 상한값 미만이라고 판정된 경우에는, 생산을 계속한다(스텝 S54). 한편, 괴리도(또는 괴리도의 증감률)가 상한값 이상이라고 판정된 경우에는, 스텝 S55로 처리를 진행시킨다.
스텝 S55에서는, 괴리도의 증감률의 시간 변화에 기초하여, 괴리도가 증가하고 있는(괴리도가 증가 경향이 있는) 계속 시간이 상한 시간 미만인지 여부를 판정한다. 괴리도 증가의 계속 시간이 상한 시간 미만이라고 판정된 경우에는, 스텝 S56으로 처리를 진행시킨다. 또한, 정상 데이터가 복수인 경우에는, 모든 정상 데이터로부터의 괴리도(또는 괴리도의 증감률)가 증가 경향이 있는 계속 시간이 상한 시간 미만인지 여부를 판정하도록 해도 된다.
스텝 S56에서는, 경고(Warning)를 발생시킨다. 경고(Warning)는, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다. 이 경우, 도금 장치에 있어서의 생산은 계속된다(스텝 S57).
스텝 S55에 있어서, 괴리도 증가의 계속 시간이 상한 시간 이상이라고 판정되면, 중간 고장(Middle Fault)의 알람을 발생시킨다(스텝 S58). 중간 고장(Middle Fault)의 알람은, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다.
이 경우, 판정 대상이 되는 특징량의 물리량을 취득한 센서를 포함하는 유닛을 사용하는 구획(이 예에서는, 도금 셀(50))에, 신규의 도금 전의 기판을 투입하지 않고 생산을 계속한다(스텝 S59). 그리고, 생산할 기판이 없어진 시점에서, 도금 장치의 가동을 정지시키고(스텝 S60), 중간 고장(Middle Fault)의 알람이 발생한 유닛을 유지 관리한다(스텝 S61).
또한, 이 예에서는, 괴리도 증대의 계속 시간이 상한값 시간 이상인지 여부에 따라, 경고(Warning), 중간 고장(Middle Fault)의 2단계의 알람을 발생시키지만, 3단계 이상의 알람을 발생시키도록 해도 된다. 예를 들어, 괴리도 증대의 계속 시간이 제2 상한값 시간(>상기한 상한값 시간) 이상인 경우에는, 고장(Fault)의 알람을 발생시키고, 즉시 장치를 정지하도록 해도 된다.
또한, 괴리도의 상한값(S53) 및 상한 시간(S55)을 수시로 갱신해도 된다. 예를 들어, 중간 고장(Middle Fault)이 발생한 유닛을 유지 관리한 결과, 실제로는 당해 유닛에 이상이 없는 경우에, 괴리도의 상한값(S53) 및 상한 시간(S55)을 갱신해도 된다. 또한, 그 밖의 타이밍(정기, 부정기)에 갱신해도 된다.
괴리도의 상한값(S53) 설정, 갱신하는 방법의 예로서는, 다수의 정상 데이터 샘플로부터 산출된 특징량의 분포를 정규 분포라고 상정하여 표준 편차(σ)값을 계산하고, σ값(혹은 2 내지 3σ값)에 기초한 상한값을 설정할 수 있다. 구체적으로는, 복수의 정상 데이터 샘플로부터 산출되는 각각의 특징량 평균값과, (평균±σ)에 대응하는 특징량의 값을 사용하여, 평균값에 대한 (평균±σ)값의 괴리도(수 1)를 산출하고, 그것을 상한값으로서 설정할 수 있다. 또한 매일 새롭게 취득된 정상 데이터 샘플을 추가하여, 누적된 정상 데이터 샘플 집합으로부터 상한값을 갱신할 수 있다.
(제4 실시 형태)
도 15는 로봇 핸드에 의한 기판의 파지 검출을 설명하는 설명도이다. 도 16은 센서 출력 신호의 타임차트이다.
로봇 핸드(123)는, 예를 들어 기판 반송 장치(122)의 반송 로봇의 로봇 핸드이다. 이 로봇 핸드(123)는, 모터 등을 포함하는 구동 장치(125)에 의해, 선회/직진 이동, 상하 이동 및 파지 동작을 행한다. 로봇 핸드(123)는, 기판 W를 파지함을 검출하는 센서(129)(예를 들어, 광학 센서)를 구비하고, 로봇 핸드(123)가 기판 W를 협지했을 때(도 15의 (c))에, 센서 출력 신호로서 검출 신호를 발생시킨다(도 16). 기판 W의 파지는, 로봇 핸드(123)의 2개의 갈고리부(123a)로 기판 W를 끼우도록 하여 행하여진다. 갈고리부(123a)는, 에어 실린더, 모터 등의 동력에 의해 서로 접근하거나 이격되도록 구동된다.
로봇 핸드(123)에 의해 기판 W의 파지를 행하는 경우, 우선, 로봇 핸드(123)가 기판 W의 상방으로 이동된다(도 15의 (a)). 이어서, 로봇 핸드(123)는, 그 2개의 갈고리부(123a)가 개방된 상태에서 2개의 갈고리부(123a) 사이에 기판 W가 위치할 때까지, 하강된다(도 15의 (b)). 그 후, 로봇 핸드(123)의 갈고리부(123a)가 서로 접근하도록 이동하여 기판 W를 사이에 두고 파지한다(도 15의 (c)). 이때, 센서(129)에 의해, 기판 W의 파지가 검출된다.
여기서, 도 16을 참조하면서, 센서(129)가 정상인 경우와 이상인 경우의 출력 신호의 특성을 설명한다. 동도에 있어서, 횡축은 시간, 종축은 센서 출력 신호이다. 시각 t0은 로봇 핸드(123)의 갈고리부(123a)를 구동하는 에어 실린더, 모터 등의 동력원에 대한 구동 신호로부터 인식되는 갈고리부(123a)에 의한 기판 W의 파지의 타이밍이다. 이 구동 신호는, 예를 들어 컨트롤러(175)에 의해 파악된다.
센서(129)가 정상인 경우, 도 16 중의 곡선 I로 나타내는 바와 같이, 시각 t0에 있어서, 로봇 핸드(123a)의 갈고리부(123)가 기판 W를 파지하고, 그와 동시에, 센서(129)로부터도 검출 신호가 출력된다. 센서(129)에 이상이 발생한 경우, 곡선 Ⅱ와 같이 센서(129)로부터의 검출 신호에 채터링이 발생하거나, 곡선 Ⅲ과 같이 검출 신호가 발생하는 시각 t1이 시각 t0보다도 지연된다. 또한, 센서의 이상에는, 센서의 감도 열화 및 조정 불량을 포함하고, 센서의 감도 열화 또는 조정 불량의 경우에 이상이라고 판정한다.
이하에, 센서의 고장 예지의 처리를 설명한다. 우선, 센서(129)의 동작 파형(도 16)을 센서 동작 시에 한정하여 취득한다(물리량의 검출). 이어서, 센서 동작 파형으로부터, 센서 ON 지연 시간, 채터링 ON/OFF 횟수, ON/OFF 지속 시간의 적어도 하나를, 특징량으로서 계산한다(특징량의 계산). 여기에서는, 센서에 의한 검출 신호의 발생을 센서 ON이라고 표현한다. 센서 ON 지연 시간은, 도 16에 있어서의 t0-t1에 상당하는 시간이다. 채터링 ON/OFF 횟수는, 도 16의 곡선 Ⅱ와 같이 센서 출력 신호가 ON으로 안정될 때까지 OFF로 전환되는 횟수를 나타낸다. ON/OFF 지속 시간은, 도 16의 곡선 Ⅱ와 같이 센서 출력 신호가 ON/OFF를 반복하는 시간이다.
(서포트 벡터 머신에 의한 학습)
또한, 상기 특징량(센서 ON 지연 시간, 채터링 ON/OFF 횟수, ON/OFF 지속 시간의 적어도 하나)을 사용하여 서포트 벡터 머신에서 기계 학습을 행한다. 또한, 서포트 벡터 머신은, 예를 들어 컨트롤러(175), 제어부(46) 및/또는 다른 컴퓨터(도금 장치의 내부 또는 외부)에서 실행되는 프로그램으로서 구성할 수 있다.
서포트 벡터 머신에 있어서의 기계 학습은, 이하와 같이 행하여진다.
(1) 정상 시의 특징량의 샘플, 고장 시의 특징량의 샘플을 각각 복수 준비하고, 각각을 정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합으로서 정의한다.
(2) 정의한 정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합을 훈련 샘플로 하여, 서포트 벡터 머신에서의 학습에 의해 식별기를 생성한다. 식별기는, 컴퓨터에 있어서 실행되는 프로그램으로서 생성된다.
(정상 이상 판정)
로봇 핸드(123)의 파지 동작 시에 있어서, 새롭게 계측한 특징량을, 서포트 벡터 머신에서 생성된 식별기에 의해 판정한다. 판정의 결과, 특징량(센서(129)의 동작 상태)이 이상이라고 판정된 경우에는, 고장(Fault) 또는 경고(Warning)의 알람을 발생시킨다. 또한, 본 명세서에 있어서, 「고장」이란, 구성 기기(장치)의 일부 또는 전부가 파손되어, 기능이 손상되는 상태라고 정의한다. 「이상」이란, 기능이 정상 시에 비교하여 열화되었거나, 또는 손상된 상태라고 한다. 즉, 「이상」의 상태에는, 「고장」의 상태도 포함하는 것으로 한다. 또한, 본 실시 형태에서는, 고장 전의 상황인 중간 고장(Middle Fault)이라는 개념도 사용한다. 또한, 서포트 벡터 머신에서 생성한 식별기 대신에, 정상 데이터 집합으로부터의 마할라노비스 거리를 사용하여 정상, 이상을 판정해도 된다.
(고장 예측 시간의 산출)
상기 서포트 벡터 머신에 의한 학습에 있어서 설명한 고장 시의 특징량의 샘플 및 그때의 파형 데이터 일식을 고장 이벤트마다, 미리 데이터베이스에 등록해 둔다. 즉, 고장 이벤트(또는 고장의 타입)마다, 정상 상태로부터 고장 상태에 이르기까지의 특징량의 경시 변화를 고장 모델(고장 모델 데이터)로서 등록한다. 이 데이터베이스는, 컨트롤러(175), 제어부(46), 그 밖의 컴퓨터에 설치되는 메모리, 또는 그 밖의 메모리에 기억할 수 있다. 또한, 그 고장 데이터에 관하여, 특징량의 변화를 시계열로 해석하여, 그 데이터도 아울러 등록해 둔다. 또한, 그 고장 데이터에 관하여, 특징량의 변화를 시계열로 해석하여, 그 데이터(도 10 참조)도 아울러 등록해 둔다.
상기한 정상 이상 판정에 있어서, 특징량이 이상이라고 판정된 경우에, 데이터베이스에 등록된 모든 고장 모델 데이터의 각 시점에서의 특징량 벡터와, 판정 대상의 현재의 데이터의 특징량 벡터의 차(괴리도)를, 전술한 [수학식 1]에 기초하여 계산한다. 괴리도는, 예를 들어 마할라노비스 거리로 할 수 있다.
판정 대상의 현재의 데이터의 특징량 벡터의 괴리도가 가장 작은 고장 모델 데이터를, 가장 가능성이 높은 이상 발생 부위(고장 모델)라고 판정한다. 또한 괴리도가 상대적으로 작은 고장 모델 데이터를 복수 추출하여, 가능성이 높은 이상 발생 부위를 복수라고 판정해도 된다. 또한, 판정된 고장 모델에 있어서, 예를 들어 도 10의 시간 변화 데이터를 사용하여, 판정 대상의 현재의 데이터의 괴리도가 최소가 되는 시각 t1과, 고장 발생 시각 tf의 차분(tf-t1)으로부터 고장까지의 예측 시간을 계산한다.
또한, 도 10에 있어서 괴리도가 동일값인 포인트가 복수인 경우에는, 고장까지의 예측 시간이 최소인 포인트를 선택한다. 또한, 판정된 고장 모델 데이터가, 복수의 특징량을 포함하는 경우는, 각 특징량에 의한 고장까지의 예측 시간 중 최소의 예측 시간을 선택한다. 또한, 고장 모델 데이터를 복수 추출한 경우에는, 고장까지의 예측 시간이 최소인 고장 모델 데이터를 선택한다.
고장까지의 예측 시간이 하한 시간 미만이면 중간 고장(Middle Fault)을 발생시켜 신규의 기판을 수용할 수 없도록 하고, 고장까지의 예측 시간이 하한 시간 이상이면, 경고(Warning)를 발생시켜 생산 계속으로 한다. 하한 시간은, 예를 들어 기판 1매의 도금 처리 시간에 소정의 여유를 갖게 한 시간, 혹은, 도금 장치에 반입되어 있는 기판 모두에 대하여 도금 처리를 완료할 수 있는 시간에 소정의 여유를 갖게 한 시간으로 할 수 있다. 또한, 괴리도가 상대적으로 작은 고장 모델 데이터를 복수 추출하여, 가능성이 높은 이상 발생 부위를 복수라고 판정하는 경우는, 각각의 고장 모델 데이터에 있어서의 고장까지의 예측 시간 중에서 최소의 것을 선택한다. 또한, 상술한 바와 같이, 고장까지의 예측 시간 대신 또는 추가로, 고장까지의 예측 누적 동작 횟수를 계산하여, 예측 시간 및/또는 예측 누적 동작 횟수를 통지하도록 해도 된다.
(흐름도)
도 17은 제4 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도이다.
스텝 S70에서는, 센서의 동작 파형을 센서 동작 시에 한정하여 취득한다.
스텝 S71에서는, 센서의 동작 파형으로부터, 센서 ON 지연 시간, 채터링 ON/OFF 횟수, ON/OFF 지속 시간의 적어도 하나를, 특징량으로서 계산하여, 특징량 벡터를 작성한다.
스텝 S72, S73에서는, 서포트 벡터 머신에 의해 생성된 식별기에 의해, 계측된 특징량이 정상인지 이상인지를 판정한다. 또한, 서포트 벡터 머신에서 생성한 식별기 대신에, 정상 데이터 집합으로부터의 마할라노비스 거리를 사용하여 정상, 이상을 판정해도 된다.
스텝 S72, S73에 의한 판정의 결과, 계측된 특징량이 정상인 경우에는, 생산을 계속한다(스텝 S74). 한편, 계측된 특징량이 이상인 경우에는, 스텝 S75로 처리를 진행시킨다.
스텝 S75에서는, 중간 고장(Middle Fault) 알람을 발생시키고, 스텝 S76으로 처리를 진행시킨다. 중간 고장(Middle Fault)의 알람은, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다.
스텝 S76에서는, 계측된 특징량을, 고장 데이터베이스에 미리 등록되어 있는 각 고장 모델의 데이터와 대조하여, 가장 괴리도가 작은 고장 모델을 특정한다. 또한 괴리도가 상대적으로 작은 고장 모델 데이터를 복수 추출하여, 가능성이 높은 이상 발생 부위를 복수라고 판정해도 된다. 또한, 그 고장 모델의 시계열 데이터의 해석 결과(도 10)를 사용하여, 고장까지의 예측 시간을 계산하고, 통지한다. 예측 시간의 통지는, 디스플레이에 대한 표시, 음성으로의 통지에 의해 행하여진다. 도 10에 있어서 괴리도가 동일값인 포인트가 복수인 경우에는, 고장까지의 예측 시간이 최소인 포인트를 선택한다. 또한, 판정된 고장 모델 데이터가, 복수의 특징량을 포함하는 경우는, 각 특징량에 의한 고장까지의 예측 시간 중 최소의 예측 시간을 선택한다. 또한, 고장 모델 데이터를 복수 추출한 경우에는, 고장까지의 예측 시간이 최소인 고장 모델 데이터를 선택한다. 또한, 고장까지의 예측 시간 대신 또는 추가로, 고장까지의 예측 누적 동작 횟수를 계산하여, 예측 시간 및/또는 예측 누적 동작 횟수를 통지하도록 해도 된다.
또한, 판정 대상이 되는 특징량의 물리량을 취득한 센서를 포함하는 유닛을 사용하는 구획(이 예에서는, 기판 반송 장치(122))에, 신규의 도금 전의 기판을 투입하지 않고 생산을 계속한다(스텝 S77). 그리고, 생산할 기판이 없어진 시점에서, 도금 장치의 가동을 정지시키고(스텝 S78), 중간 고장(Middle Fault)의 알람이 발생한 유닛을 유지 관리한다(스텝 S79).
또한, 여기에서는, 도금 장치의 기판 반송 장치(122)의 로봇 핸드 센서를 예로 들었지만, 다른 로봇 핸드의 센서, 로봇 이외의 임의의 센서에도 적용 가능하다.
(제5 실시 형태)
(흐름도)
도 18은 제5 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도이다.
스텝 S90에서는, 센서의 동작 파형을 센서 동작 시에 한정하여 취득한다.
스텝 S91에서는, 센서의 동작 파형으로부터, 센서 ON 지연 시간, 채터링 ON/OFF 횟수, ON/OFF 지속 시간의 적어도 하나를, 특징량으로서 계산하여, 특징량 벡터를 작성한다.
스텝 S92에서는, 계측된 특징량을, 미리 준비되어 있는 정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합과 대조하여, 계측된 특징량과 괴리도가 최소인 데이터 집합(정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합)을 검색한다. 이 괴리도의 계산에는, 예를 들어 마할라노비스 거리를 사용할 수 있다. 가장 괴리도가 작은 고장 데이터 집합(고장 부위)을 특정하고, 그 고장 모델의 시계열 데이터의 해석 결과(도 10)를 사용하여, 고장까지의 예측 시간(tf-t1)을 계산한다.
스텝 S93에서는, 괴리도가 최소인 데이터 집합이, 정상 데이터 집합인 경우에는, 생산을 계속한다(스텝 S94). 한편, 괴리도가 최소인 데이터 집합이, 고장 데이터 집합인 경우에는, 스텝 S95로 처리를 진행시킨다.
스텝 S95에서는, 스텝 S92에서 산출한 고장까지의 예측 시간이 하한 시간 이상인지 여부가 판정된다. 예측 시간이 하한 시간 이상인 경우에는, 경고(Warning)를 발생시키고(스텝 S96), 생산을 계속한다(스텝 S97).
한편, 스텝 S95에 있어서, 예측 시간이 하한 시간 미만이면 중간 고장(Middle Fault)의 알람을 발생시킨다(스텝 S98). 또한, 상술한 바와 같이, 고장까지의 예측 시간 대신 고장까지의 예측 누적 동작 횟수를 판정 대상으로 해도 된다. 이 경우, 스텝 S92, S95의 「예측 시간」 대신에, 「예측 누적 동작 횟수」를 산출하여(S92), 미리 설정된 하한 횟수와 비교한다(S95). 중간 고장(Middle Fault)의 알람은, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다.
이 경우, 당해 센서를 포함하는 유닛을 사용하는 구획(이 예에서는, 기판 반송 장치(122))에, 신규의 도금 전의 기판을 투입하지 않고 생산을 계속한다(스텝 S99). 그리고, 생산할 기판이 없어진 시점에서, 도금 장치의 가동을 정지시키고(스텝 S100), 중간 고장(Middle Fault)의 알람이 발생한 유닛을 유지 관리한다(스텝 S101).
또한, 이 예에서는, 예측 시간이 하한 시간 이상인지 여부에 따라, 경고(Warning), 중간 고장(Middle Fault)의 2단계의 알람을 발생시키지만, 3단계 이상의 알람을 발생시키도록 해도 된다. 예를 들어, 예측 시간이 제2 하한 시간(<상기한 하한 시간) 미만인 경우에는, 고장(Fault)의 알람을 발생시키고, 즉시 장치를 정지하도록 해도 된다.
또한, 판정 기준(S95의 하한 시간)을 수시로 갱신해도 된다. 예를 들어, 중간 고장(Middle Fault)이 발생한 유닛을 유지 관리한 결과, 실제로는 당해 유닛에 이상이 없는 경우에, 판정 기준(S95의 하한 시간)을 갱신해도 된다. 그 밖의 타이밍(정기, 부정기)에 갱신해도 된다. 판정 기준(S95의 하한 시간)의 갱신 방법으로서는, 예를 들어 정상 데이터 집합, 고장 데이터 집합의 각 데이터를 재검토하여 삭제 또는 신규 취득하거나 함으로써 갱신할 수 있다.
(제6 실시 형태)
도 19는 제6 실시 형태에 관한 고장 검지 처리의 흐름도이다.
스텝 S110에서는, 센서의 동작 파형을 센서 동작 시에 한정하여 취득한다.
스텝 S111에서는, 센서의 동작 파형으로부터, 센서 ON 지연 시간, 채터링 ON/OFF 횟수, ON/OFF 지속 시간의 적어도 하나를, 특징량으로서 계산하여, 특징량 벡터를 작성한다.
스텝 S112에서는, 계측된 특징량(특징량 벡터)을, 미리 준비되어 있는 정상 데이터 집합과 대조하여, 계측된 특징량과 정상 데이터 집합의 괴리도 및/또는 괴리도의 증감률을 계산한다.
스텝 S113에서는, 계측된 특징량의 정상 데이터 집합으로부터의 괴리도(또는 괴리도의 증감률)가, 미리 설정된 상한값 이상인지 여부를 판정한다. 괴리도(또는 괴리도의 증감률)가 상한값 미만이라고 판정된 경우에는, 생산을 계속한다(스텝 S114). 한편, 괴리도(또는 괴리도의 증감률)가 상한값 이상이라고 판정된 경우에는, 스텝 S115로 처리를 진행시킨다.
스텝 S115에서는, 괴리도의 증감률의 시간 변화에 기초하여, 괴리도가 증가하고 있는(괴리도가 증가 경향이 있는) 계속 시간이 상한 시간 미만인지 여부를 판정한다. 괴리도 증가의 계속 시간이 상한 시간 미만이라고 판정된 경우에는, 스텝 S116으로 처리를 진행시킨다. 또한, 정상 데이터가 복수인 경우에는, 모든 정상 데이터로부터의 괴리도(또는 괴리도의 증감률)가 증가 경향이 있는 계속 시간이 상한 시간 미만인지 여부를 판정하도록 해도 된다.
스텝 S116에서는, 경고(Warning)를 발생시킨다. 경고(Warning)는, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다. 이 경우, 도금 장치에 있어서의 생산은 계속된다(스텝 S117).
스텝 S115에 있어서, 괴리도 증가의 계속 시간이 상한 시간 이상이라고 판정되면, 중간 고장(Middle Fault)의 알람을 발생시킨다(스텝 S118). 중간 고장(Middle Fault)의 알람은, 디스플레이에 대한 표시, 경보음 등에 의해 이루어진다.
이 경우, 센서를 포함하는 유닛을 사용하는 구획(이 예에서는, 기판 반송 장치(122))에, 신규의 도금 전의 기판을 투입하지 않고 생산을 계속한다(스텝 S119). 그리고, 생산할 기판이 없어진 시점에서, 도금 장치의 가동을 정지시키고(스텝 S120), 중간 고장(Middle Fault)의 알람이 발생한 유닛을 유지 관리한다(스텝 S121).
또한, 이 예에서는, 괴리도 증대의 계속 시간이 상한값 시간 이상인지 여부에 따라, 경고(Warning), 중간 고장(Middle Fault)의 2단계의 알람을 발생시키지만, 3단계 이상의 알람을 발생시키도록 해도 된다. 예를 들어, 괴리도 증대의 계속 시간이 제2 상한값 시간(>상기한 상한값 시간) 이상인 경우에는, 고장(Fault)의 알람을 발생시키고, 즉시 장치를 정지하도록 해도 된다.
또한, 제3 실시 형태에 있어서 상술한 바와 같이, 괴리도의 상한값(S113) 및 상한 시간(S115)을 수시로 갱신해도 된다.
(다른 실시 형태)
상기 실시 형태에서는, 고장 검지 처리를 도금 장치의 패들 장치(180)에 적용했지만, 상기 실시 형태는, 도금 장치 및 다른 반도체 제조 장치의 각 부의 구성(구동부, 센서를 포함한다)에 대하여 적용할 수 있다. 예를 들어, 도 1의 기판 착탈부(픽싱 스테이션)(120)에 포함되는 모터나 센서, 기판 홀더 반송 장치(140) 등의 트랜스포터를 구동하는 액추에이터의 모터에 대하여 적용할 수 있다. 기판 착탈부(120)의 예로서는, 일본 특허 공개 제2016-127069호 공보에 기재된 것이 있다. 트랜스포터의 예로서는, 일본 특허 공개 제2014-169475호 공보에 기재된 것이 있다.
도 20은 기판 착탈부(120)에 있어서의 기판 홀더 착탈 장치(300)의 개략 측면도이다. 기판 홀더 착탈 장치(300)는, 기판 홀더(11)의 제1 보유 지지 부재(도시하지 않음)에 기판을 적재한 상태에서, 제2 보유 지지 부재(도시하지 않음)를 제1 보유 지지 부재에 로크시켜, 기판 홀더(11)에 기판을 보유 지지시키기 위한 장치이다. 기판 홀더 착탈 장치(300)는, 축방향으로 이동 가능하며 또한 회전 가능하게 구성된 축(302)과, 축(302)에 고정되는 원반(304)과, 원반(304)의 하면에 고정된 원반(304)보다도 대직경의 원반(306)을 갖는다. 원반(306)의 하면에는, 기판 홀더(11)의 제2 보유 지지 부재에 설치된 링상의 누름부(도시하지 않음)를 회전시키기 위한 복수의 홀더 로크 핀(310a, 310b)이 설치된다. 축(302)이 모터(312)에 의해 회전됨으로써, 홀더 로크 핀(310a, 310b)이 회전하고, 기판 홀더(11)의 제2 보유 지지 부재의 링상의 누름부가 회전되고, 제2 보유 지지 부재의 누름부가 제2 보유 지지 부재의 클램퍼에 걸림 결합되어, 이 결과, 제1 및 제2 보유 지지 부재가 로크된다. 이 기판 홀더 착탈 장치(300)의 모터(312)에 대하여, 상술한 각 실시 형태의 고장 예지 처리를 적용할 수 있다. 또한, 축(302)을 축 방향으로 이동시키는 직동 기구, 기판 착탈부(120)에 포함되는 각종 센서에 대해서도, 상술한 각 실시 형태의 고장 예지 처리를 적용할 수 있다.
도 21은 트랜스포터 및 승강 기구의 개략도이다. 제1 트랜스포터(142)에는, 도시하지 않은 주행용의 액추에이터 및 승강용의 액추에이터가 연결 또는 설치되어 있다. 제1 트랜스포터(142)는, 이들 액추에이터에 의해 도금조 내를 수평하게 이동하고, 아암(1-104)을 승강시킨다. 액추에이터는, 예를 들어 모터 및 볼 나사 등의 회전 직동 변환 기구를 포함한다. 이러한 트랜스포터를 이동시키는 액추에이터에 대하여, 상술한 각 실시 형태의 고장 예지 처리를 적용할 수 있다. 또한, 제1 트랜스포터(142)는, 도 21에 도시하는 바와 같이 아암(1-104)을 구비하고, 아암(1-104)에는 파지 기구(1-110)가 설치되어 있다. 파지 기구(1-110)는, 기판 홀더(11)의 핸드 레버(1-92)를 전후 방향으로부터 사이에 두고 기판 홀더(11)를 파지하는 1쌍의 척 갈고리(1-106)와, 해당 척 갈고리(1-106)를 서로 근접 및 이격하는 방향으로 이동시키는 액추에이터(1-108)를 갖는다. 이러한 액추에이터(1-108)에 대하여, 상술한 각 실시 형태의 고장 예지 처리를 적용할 수 있다.
제1 세정조(130a)에는, 조의 양측에 세워 설치한 1쌍의 액추에이터(1-112)를 갖는 고정 리프터(1-114)가 설치되어 있다. 각 액추에이터(1-112)에는, 액추에이터를 따라 승강하는 승강 아암(1-116)이 연결되어 있다. 승강 아암(1-116)은, 액추에이터(1-112)에 내장되는 모터 및 볼 나사 등의 회전 직동 기구에 의해 상하 이동된다. 이 승강 아암(1-116)에는, 상방으로 개구된 종단면 직사각 형상의 받침대(1-118)가 고정되어 있다. 기판 W를 보유 지지한 기판 홀더(11)는, 그 홀더 행거의 제1 단차부(1-90)가 받침대(1-118)에 삽입됨으로써 고정 리프터(1-114)에 지지된다. 또한, 기판 홀더(11)는, 액추에이터(1-112)에 의해 승강된다. 이러한 액추에이터(1-112)에 대하여, 상술한 각 실시 형태의 고장 예지 처리를 적용할 수 있다. 또한, 다른 유닛(프리웨트조(126), 프리소크조(128), 블로우조(132), 제2 세정조(130b))도, 마찬가지의 기구를 구비할 수 있다.
도 22는 복수의 반도체 제조 장치를 구비한 반도체 공장에 있어서의 각각의 반도체 제조 장치의 모터·센서 등의 각 기기의 고장 예지 방법의 일 실시 형태를 도시하는 모식도이다.
반도체 제조 장치는, 예를 들어 도금 장치(상술), 연마 장치, 그 밖의 반도체 제조 장치이다. 도 22에는 2대의 반도체 제조 장치(1-1000, 2-1000)를 예시한다. 반도체 제조 장치의 수는, 1대여도, 3대 이상이어도 된다. 반도체 제조 장치(1-1000, 2-1000)는, 상술한 컨트롤러(175)와 마찬가지의 컨트롤러(1-175, 2-175)를 구비하고 있다.
본 실시 형태에 있어서는, 반도체 제조 장치(1-1000, 2-1000)의 트랜스포터나 픽싱 스테이션 등의 모터, 센서가 발한 상술한 신호는, 컨트롤러(1-175, 2-175)에 보내져, 컨트롤러(1-175, 2-175) 또는 컴퓨터(1-190, 2-190)에 있어서, 센서나 모터 등의 각 기기의 고장 검지가 행하여진다. 또한, 반도체 제조 장치 자신의 동작 데이터(센서 측정 데이터, 서보 모터의 부하 데이터 등)를, 컨트롤러(1-175, 2-175)에 소정 시간 간격마다, 혹은 정상적으로 송신한다. 제어부(175C)의 일부는, ASIC, PLC 등의 특정 용도용 집적 회로 등의 전용 하드웨어로 구성해도 된다. 컨트롤러(1-175, 2-175)는, 상술한 동작 데이터로부터 특징량 데이터를 추출함으로써, 해석이 용이한 데이터로 변환한다. 이와 같이 함으로써 데이터 용량을 압축하고, 그 후에, 반도체 제조 장치의 고장을 예측하도록 기능한다. 또한, 컨트롤러(1-175, 2-175)는, 반도체 제조 장치 내 또는 반도체 제조 장치의 근처에 배치되어 있다.
혹은, 이 컨트롤러(1-175, 2-175)에 있어서, 해석이 용이한 데이터로 변환한 뒤, 변환된 데이터를 순차 혹은 정기적으로, 컨트롤러(1-175, 2-175)로부터 반도체 공장 서버(1001)에, 유선 또는 무선(예를 들어 LAN)을 통하여 송신하도록 해도 된다. 혹은, 컨트롤러(1-175, 2-175)는, 일반적인 통신 기기를 구비한 컴퓨터(1-190, 2-190)와, 컴퓨터(1-190, 2-190)에 접속된 클라우드(도시하지 않음)를 통하여 반도체 공장 서버(1001)에 무선 통신으로 접속되어 있어도 된다. 그리고, 반도체 공장 서버(1001)에 있어서, 컨트롤러 또는 컴퓨터로부터 수신한 데이터를 바탕으로, 반도체 제조 장치(1-1000, 2-1000)의 센서나 모터 등의 각 기기의 고장을 예측하도록 해도 된다.
또한, 오퍼레이터로부터, 산정된 반도체 제조 장치(1-1000, 2-1000)의 센서나 모터 등의 각 기기의 고장 예측 시기에 기초하여, 반도체 제조 장치 메이커의 서포트 센터(1002)에 직접 명령을 내려도 된다. 혹은, 산정된 반도체 제조 장치의 센서나 모터 등의 각 기기의 고장 예측 시점에 대하여 소정의 기간 전으로 된 것을 트리거로 하여, 고장이 예측된 모터, 센서 등의 부품의 발주 명령을, 반도체 공장 서버(1001)로부터 반도체 제조 장치 메이커의 서포트 센터(1002)로 자동으로 발신시켜, 반도체 공장의 창고 내에 미리 필요한 점수만큼 배송시키도록 해도 된다. 즉, 상기한 반도체 제조 장치(1-1000, 2-1000)의 센서나 모터 등의 각 기기의 고장 예지 방법을 사용하여, 모터, 패들 장치, 패들을 구동하는 모터 또는 센서와 같은 각 장치·부품의 고장 예측 시간을 산출하고, 이 산출된 고장 예측 시간에 기초하여, 미리 소정의 시간이 도래하기 전(예를 들어, 1주일 전 등)에, 이들 각 장치·부품의 발주 명령 신호를 생성하여, 반도체 공장으로부터 서포트 센터(1002)로 발주 명령 신호를 발신하도록 해도 된다. 발주 명령 신호는, 컨트롤러(1-175, 2-175), 또는 반도체 공장 서버(1001)에 있어서 생성된다. 이와 같이 하면, 미리 반도체 공장에 필요한 타이밍에 필요한 기기의 교환 부품을 스톡할 수 있다. 각 기기의 입하 대기와 같은 사태에 의해 반도체 제조 장치의 가동에 지장이 발생함을 방지할 수 있다.
도 22와는 상이한 다른 실시 형태로서, 상기한 컨트롤러(1-175, 2-175)에 있어서, 해석이 용이한 데이터로 변환한 뒤, 이 변환된 데이터를, 컨트롤러(1-175, 2-175)와, 컴퓨터(1-190, 2-190)를 통하여, 순서대로 혹은 정기적으로, 반도체 공장 서버(1001)를 통하여 또는 직접, 반도체 제조 장치 메이커의 서포트 센터(1002)에 송신하도록 해도 된다. 그리고, 반도체 제조 장치 메이커의 서포트 센터(1002)에 있어서, 수신된 데이터를 바탕으로, 반도체 제조 장치(1-1000, 2-1000)의 센서나 모터 등의 각 기기의 고장을 예측하도록 해도 된다.
또한, 이들은 단순한 예시이며, 상기 실시 형태의 고장 예지 처리는, 반도체 제조 장치 그 밖의 장치에 포함되는 구동부, 센서 등의 고장 예지에 적용하는 것이 가능하다.
상기 실시 형태로부터 적어도 이하의 기술적 사상이 파악된다.
[1] 형태 1에 의하면, 반도체 제조 장치가 제공된다. 이 반도체 제조 장치는, 제1 장치와, 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 물리량을 검출하는 하나 또는 복수의 센서와, 상기 검출된 물리량으로부터 상기 제1 장치의 하나 또는 복수의 특징량을 산출하는 제1 산출 회로와, 상기 제1 산출 회로에서 산출된 하나 또는 복수의 특징량을, 상기 제1 장치가 고장에 이르기까지의 하나 또는 복수의 특징량의 경시 변화의 복수의 모델 데이터를 비교하여, 상기 복수의 모델 데이터 중 상기 산출된 하나 또는 복수의 특징량의 차가 가장 작은 모델 데이터를 결정하고, 당해 모델 데이터에 있어서, 상기 산출된 하나 또는 복수의 특징량의 차가 최소가 되는 시점과, 고장 시점의 차로부터 고장 예측 시간을 산출하여, 고장 예측 시간이 소정의 역치 미만인 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 고장 예지 회로를 구비한다. 제1 산출 회로 및 고장 예지 회로는, 상기 처리를 실행하는 프로그램과, 그 프로그램을 실행하는 컴퓨터에 의해 구성할 수 있다. 또한, 제1 산출 회로 및 고장 예지 회로는, ASIC, PLC 등의 특정 용도용 집적 회로 등의 전용 하드웨어로 구성해도 된다. 제1 산출 회로 및 고장 예지 회로는, 이들 기능을 복수의 장치(복수의 컴퓨터, 복수의 특정 용도의 하드웨어 또는 하나 또는 복수의 컴퓨터와 하나 또는 복수의 특정 용도의 하드웨어의 조합)로 분할하여 실현해도 된다.
형태 1에 의하면, 제1 장치가 고장에 이르기까지의 제1 장치의 하나 또는 복수의 특징량의 경시 변화의 복수의 모델 데이터와, 계측된 하나 또는 복수의 특징량을 비교하므로, 이상 발생 부위(이상의 종류)를 특정할 수 있고, 또한, 고장 시점의 하나 또는 복수의 특징량에 대한 현재의 제1 장치의 상태(하나 또는 복수의 특징량)를 알 수 있으므로, 고장까지의 예측 시간을 산출할 수 있다. 즉, 이상 발생 부위(이상의 종류) 및 고장까지의 예측 시간을 특정할 수 있다.
또한, 예측 시간이 소정의 역치보다도 작아진 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하므로, 기판의 처리 중에 제1 장치가 고장에 이르는 것을 방지할 수 있다.
또한, 예측 시간의 역치를 기판 1매의 처리 시간보다도 크게 설정해 두면, 기판의 처리 중에 제1 장치가 고장에 이르는 것을 방지할 수 있다.
[2] 형태 2에 의하면, 형태 1의 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 제1 장치의 정상 시의 하나 또는 복수의 특징량의 집합과, 상기 제1 장치의 이상 시의 하나 또는 복수의 특징량의 집합에 기초한 기계 학습에 의해 생성된 식별 회로를 더 구비하고, 상기 식별 회로에 의해, 계측된 상기 제1 장치의 하나 또는 복수의 특징량이 평가되고, 상기 제1 장치의 정상, 이상이 판정되고, 상기 식별 회로에서 이상이라고 판정된 경우에, 상기 고장 예지 회로의 처리가 실행된다. 이 식별 회로는, 예를 들어 기계 학습을 행하는 프로그램과, 그 프로그램을 실행하는 컴퓨터에 의해 구성할 수 있다. 다른 예에서는, 식별 회로는, ASIC, PLC 등의 특정 용도용 집적 회로 등의 전용 하드웨어로 구성할 수도 있다. 또한, 식별 회로의 기능을 복수의 장치(복수의 컴퓨터, 복수의 특정 용도의 하드웨어 또는 하나 또는 복수의 컴퓨터와 하나 또는 복수의 특정 용도의 하드웨어의 조합)로 분할하여 실현해도 된다.
형태 2에 의하면, 식별 회로에 의해 제1 장치의 정상, 이상을 판정하여, 이상이라고 판정한 경우에 고장 예지 회로의 처리를 실행하므로, 이상 판정의 정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한, 고장 예지 회로의 처리를, 식별 회로에 의해 이상이라고 판정한 경우에 한정할 수 있으므로, 고장 예지 회로의 처리를 저감시킬 수 있다.
[3] 형태 3에 의하면, 형태 2의 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 식별 회로의 판정 기준은, 상기 정상 시의 하나 또는 복수의 특징량의 집합 및/또는 상기 이상 시의 하나 또는 복수의 특징량의 집합이 갱신됨으로써 갱신된다.
형태 3에 의하면, 식별 회로의 판정 기준을 갱신함으로써, 고장 예지의 정밀도를 유지 및/또는 향상시킬 수 있다.
[4] 형태 4에 의하면, 형태 1 내지 3 중 어느 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 제1 장치가 고장에 이르기까지의 하나 또는 복수의 특징량의 경시 변화의 복수의 모델 데이터를 작성하는 모델 데이터 작성 회로를 더 구비한다.
형태 4에 의하면, 외부의 장치를 사용하지 않고, 반도체 제조 장치에 있어서 복수의 모델 데이터를 작성하는 것이 가능하다.
[5] 형태 5에 의하면, 형태 1 내지 4 중 어느 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 제1 장치는 모터이며, 상기 물리량은, 상기 모터의 부하율, 진동, 소리, 온도의 적어도 하나를 포함한다.
형태 5에 의하면, 반도체 제조 장치에 포함되는 모터에 이상이 발생한 경우에, 고장까지의 예측 시간을 고정밀도로 구할 수 있다.
[6] 형태 6에 의하면, 형태 5의 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 특징량은, 상기 부하율, 상기 진동, 상기 소리의 파형 진폭, 점근선의 기울기, 주파수 스펙트럼, 오버올값(전체 평균의 값, 전체값의 평균), 파형 피크 분포의 평균값, 표준 편차의 적어도 하나를 포함한다.
형태 6에 의하면, 모터에 관한 특징량을 적절하게 선택 또는 조합함으로써, 모터의 이상의 검지 및 고장까지의 시간의 산출을 적절하게 행할 수 있다.
[7] 형태 7에 의하면, 형태 5 또는 6의 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 제1 장치는, 패들 장치이며, 상기 특징량은, 패들의 샤프트의 변위 진폭, 변위 속도, 변위 가속도, 기울기의 적어도 하나를 포함한다.
형태 7에 의하면, 패들 장치에 관한 특징량을 적절하게 선택 또는 조합함으로써, 패들 장치의 이상의 검지 및 고장까지의 시간의 산출을 적절하게 행할 수 있다.
[8] 형태 8에 의하면, 형태 1 내지 4 중 어느 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 제1 장치는 센서이며, 상기 특징량은, 상기 센서의 검출 지연 시간, 채터링 횟수, 채터링 지속 시간의 적어도 하나를 포함한다.
형태 8에 의하면, 센서에 관한 특징량을 적절하게 선택 또는 조합함으로써, 센서의 이상의 검지 및 고장까지의 시간의 산출을 적절하게 행할 수 있다.
[9] 형태 9에 의하면, 반도체 제조 장치가 제공된다. 이 반도체 제조 장치는, 제1 장치와, 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 물리량을 검출하는 하나 또는 복수의 센서와, 상기 검출된 물리량으로부터 상기 제1 장치의 하나 또는 복수의 특징량을 산출하는 제1 산출 회로와, 상기 제1 산출 회로에서 산출된 하나 또는 복수의 특징량의 시간 변화를 감시하여, 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상 시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가하는 시간이 제1 시간을 초과한 경우, 및/또는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상 시의 특징량으로부터의 괴리도가 단위 시간당 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 고장 예지 회로를 구비한다.
형태 9에 의하면, 제1 장치의 특징량의 정상 시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가하는 시간이 제1 시간을 초과한 경우, 및/또는 단위 시간당 증감의 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지한다. 따라서, 미리 고장의 모델 데이터를 작성하지 않고, 특징량의 시간 변화를 감시함으로써, 고장의 예지를 행할 수 있다.
[10] 형태 10에 의하면, 형태 9의 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 제1 장치의 정상 시의 하나 또는 복수의 특징량의 집합에 기초하여, 계측된 상기 제1 장치의 하나 또는 복수의 특징량을 평가하여, 상기 제1 장치의 정상, 이상을 판정하는 식별 회로를 더 구비하고, 상기 식별 회로에서 이상이라고 판정된 경우에, 상기 고장 예지 회로의 처리가 실행된다. 이 식별 회로는, 예를 들어 소정의 프로그램과, 그 프로그램을 실행하는 컴퓨터에 의해 구성할 수 있다. 다른 예에서는, 식별 회로는, ASIC, PLC 등의 특정 용도용 집적 회로 등의 전용 하드웨어로 구성할 수도 있다. 또한, 식별 회로의 기능을 복수의 장치(복수의 컴퓨터, 복수의 특정 용도의 하드웨어 또는 하나 또는 복수의 컴퓨터와 하나 또는 복수의 특정 용도의 하드웨어의 조합)로 분할하여 실현해도 된다.
형태 10에 의하면, 식별 회로에 의해 제1 장치의 정상, 이상을 판정하여, 이상이라고 판정한 경우에 고장 예지 회로의 처리를 실행하므로, 이상 판정의 정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한, 고장 예지 회로의 처리를, 식별 회로에 의해 이상이라고 판정한 경우에 한정할 수 있으므로, 고장 예지 회로의 처리를 저감시킬 수 있다.
[11] 형태 11에 의하면, 형태 10에 기재된 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 식별 회로의 판정 기준은, 정상 시의 하나 또는 복수의 특징량의 집합이 추가되어, 누적된 정상 시의 하나 또는 복수의 특징량의 집합에 의해 갱신된다.
형태 11에 의하면, 매일 새롭게 취득된 정상 데이터를 추가하여, 누적된 정상 데이터의 집합에 기초하여, 식별 회로의 판정 기준을 갱신할 수 있다. 이에 의해, 고장 예지의 정밀도를 유지 및/또는 향상시킬 수 있다.
[12] 형태 12에 의하면, 형태 9 내지 11의 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 제1 장치는 모터이며, 상기 물리량은, 상기 모터의 부하율, 진동, 소리, 온도의 적어도 하나를 포함한다.
형태 12에 의하면, 반도체 제조 장치에 포함되는 모터의 고장 예지를 적절하게 행할 수 있다.
[13] 형태 13에 의하면, 형태 12의 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 특징량은, 상기 부하율, 상기 진동, 상기 소리의 파형 진폭, 점근선의 기울기, 주파수 스펙트럼, 오버올값, 파형 피크 분포의 평균값, 표준 편차의 적어도 하나를 포함한다.
형태 13에 의하면, 모터에 관한 특징량을 적절하게 선택 또는 조합함으로써, 모터의 고장 예지를 적절하게 행할 수 있다.
[14] 형태 14에 의하면, 형태 12 또는 13의 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 제1 장치는, 패들을 구동하는 모터이며, 상기 특징량은, 상기 패들의 샤프트의 변위 진폭, 변위 속도, 변위 가속도, 기울기의 적어도 하나를 포함한다.
형태 14에 의하면, 패들 장치에 관한 특징량을 적절하게 선택 또는 조합함으로써, 패들 장치의 고장 예지를 적절하게 행할 수 있다.
[15] 형태 15에 의하면, 형태 9 내지 11 중 어느 반도체 제조 장치에 있어서, 상기 제1 장치는 센서이며, 상기 특징량은, 상기 센서의 검출 지연 시간, 채터링 횟수, 채터링 지속 시간의 적어도 하나를 포함한다.
형태 15에 의하면, 센서에 관한 특징량을 적절하게 선택 또는 조합함으로써, 센서의 고장 예지를 적절하게 행할 수 있다.
[16] 형태 16에 의하면, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법이 제공된다. 이 고장 예지 방법은, 상기 반도체 제조 장치에 포함되는 제1 장치의 상태를 나타내는 하나 또는 복수의 특징량을 계측하는 것, 계측된 하나 또는 복수의 특징량을, 상기 제1 장치가 고장에 이르기까지의 하나 또는 복수의 특징량의 경시 변화의 복수의 모델 데이터를 비교하여, 상기 복수의 모델 데이터 중 상기 산출된 하나 또는 복수의 특징량의 차가 가장 작은 모델 데이터를 결정하는 것, 당해 모델 데이터에 있어서, 상기 계측된 하나 또는 복수의 특징량의 차가 최소가 되는 시점과, 고장 시점의 차로부터 고장 예측 시간을 산출하여, 고장 예측 시간이 소정의 역치 미만인 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 것을 포함한다. 형태 16에 의하면, 형태 1과 마찬가지의 작용 효과를 발휘한다.
[17] 형태 17에 의하면, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법이 제공된다. 이 고장 예지 방법은, 상기 반도체 제조 장치에 포함되는 제1 장치의 하나 또는 복수의 특징량의 시간 변화를 감시하는 것, 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상 시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가하는 시간이 제1 시간을 초과한 경우, 혹은, 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상 시의 특징량으로부터의 괴리도가 단위 시간당 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 것을 포함한다. 형태 17에 의하면, 형태 9와 마찬가지의 작용 효과를 발휘한다.
[18] 형태 18에 의하면, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기억 매체가 제공된다. 이 프로그램은, 상기 반도체 제조 장치에 포함되는 제1 장치의 상태를 나타내는 하나 또는 복수의 특징량을 계측하는 것, 계측된 하나 또는 복수의 특징량을, 상기 제1 장치가 고장에 이르기까지의 하나 또는 복수의 특징량의 경시 변화의 복수의 모델 데이터를 비교하여, 상기 복수의 모델 데이터 중 상기 산출된 하나 또는 복수의 특징량의 차가 가장 작은 모델 데이터를 결정하는 것, 당해 모델 데이터에 있어서, 상기 계측된 하나 또는 복수의 특징량의 차가 최소가 되는 시점과, 고장 시점의 차로부터 고장 예측 시간을 산출하여, 고장 예측 시간이 소정의 역치 미만인 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 것을 포함한다. 형태 18에 의하면, 형태 1과 마찬가지의 작용 효과를 발휘한다.
[19] 형태 19에 의하면, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기억 매체가 제공된다. 이 프로그램은, 상기 반도체 제조 장치에 포함되는 제1 장치의 하나 또는 복수의 특징량의 시간 변화를 감시하는 것, 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상 시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가하는 시간이 제1 시간을 초과한 경우, 혹은, 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상 시의 특징량으로부터의 괴리도가 단위 시간당 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 것을 포함한다. 형태 19에 의하면, 형태 9와 마찬가지의 작용 효과를 발휘한다.
[20] 형태 20에 의하면, 반도체 공장에 설치된 반도체 제조 장치의 제1 장치의 관리 시스템이 제공된다. 이 관리 시스템에서는, 상기 제1 장치는, 모터, 패들 장치, 패들을 구동하는 모터 또는 센서의 어느 것이다. 관리 시스템은, 형태 16 또는 17에 기재된 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법을 실행하고, 상기 고장 예지 방법에 의해 산출된 상기 제1 장치의 고장 예측 시간, 상기 괴리도가 증가하는 시간, 상기 괴리도가 단위 시간당 증감하는 횟수의 적어도 하나가, 상기 소정의 역치, 상기 제1 시간, 또는 상기 제1 횟수에 도달하기 전에, 상기 제1 장치의 발주 명령 신호를 생성하여, 상기 반도체 공장으로부터 서포트 센터로 발주 명령 신호를 발신한다.
형태 20에 의하면, 미리 반도체 공장에, 필요한 타이밍에 필요한 기기의 교환 부품을 스톡할 수 있다. 각 기기의 입하 대기와 같은 사태에 의해 반도체 제조 장치의 가동에 지장이 발생함을 방지할 수 있다.
이상, 몇 가지의 예에 기초하여 본 발명의 실시 형태에 대하여 설명하였지만, 상기한 발명의 실시 형태는, 본 발명의 이해를 용이하게 하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 본 발명은 그 취지를 일탈하지 않고, 변경, 개량될 수 있음과 함께, 본 발명에는, 그의 균등물이 포함됨은 물론이다. 또한, 상술한 과제의 적어도 일부를 해결할 수 있는 범위 또는 효과의 적어도 일부를 발휘하는 범위에 있어서, 특허 청구 범위 및 명세서에 기재된 각 구성 요소의 임의의 조합 또는 생략이 가능하다.
본원은, 2017년 4월 5일 출원의 일본 특허 출원 번호 제2017-075435호에 기초하는 우선권을 주장한다. 2017년 4월 5일 출원의 일본 특허 출원 번호 제2017-075435호의 명세서, 특허 청구 범위, 도면 및 요약서를 포함하는 모든 개시 내용은, 참조에 의해 전체적으로 본원에 포함된다.
일본 특허 제5184308호 명세서(특허문헌 1), 일본 특허 공개 제2016-127069호 공보(특허문헌 2), 일본 특허 공개 제2014-169475호 공보(특허문헌 3)의 명세서, 특허 청구 범위, 도면 및 요약서를 포함하는 모든 개시는, 참조에 의해 전체적으로 본원에 포함된다.
10: 조
11: 기판 홀더
14: 펌프
16: 액 공급로
18: 패들
19: 패들 구동 장치
20: 항온 유닛
22: 필터
26: 애노드
28: 애노드 홀더
30: 전원
32: 패들
34: 레귤레이션 플레이트
36: 클램프
38: 샤프트
40: 샤프트 보유 지지부
42: 구동부
44: 모터
46: 제어부
50: 셀
51: 오버플로우조
61: 가속도 센서
62: 마이크
63: 온도 센서
64: 변위 센서
100: 카세트
102: 카세트 테이블
104: 얼라이너
106: 스핀 린스 드라이어
106: 해당 척 갈고리
120: 기판 착탈부
122: 기판 반송 장치
123: 로봇 핸드
123: 갈고리부
124: 스토커
124: 센서
125: 구동 장치
126: 프리웨트조
128: 프리소크조
132: 블로우조
140: 기판 홀더 반송 장치
142: 제1 트랜스포터
144: 제2 트랜스포터
150: 레일
152: 적재 플레이트
175: 컨트롤러
180: 패들 장치
18a: 장혈
18b: 격자부
300: 기판 홀더 착탈 장치
302: 축
304: 원반
306: 원반
312: 모터
34A: 통 형상부
34B: 플랜지부
50A: 액 공급구
123a: 갈고리부
130a: 제1 세정조
130b: 제2 세정조
170A: 언로드부
170B: 처리부
175B: 메모리
175C: 제어부
310a: 홀더 로크 핀
1-1000, 2-1000: 반도체 제조 장치
1-175, 2-175: 컨트롤러
1-190, 2-190: 컴퓨터
1001: 반도체 공장 서버
1002: 서포트 센터

Claims (7)

  1. 반도체 제조 장치이며,
    제1 장치와,
    상기 제1 장치에서 검출된 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 물리량에 기초하여 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 하나 또는 복수의 특징량을 계측하는 제1 계측 회로이며, 상기 제1 장치에서 검출된 물리량 자체를 특징량으로 하여, 또는 상기 제1 장치에서 검출된 물리량으로부터 산출하여, 각 특징량을 계측하는 제1 계측 회로와,
    상기 계측된 특징량의 정상시의 데이터 집합으로부터의 괴리도가 상한값 이상인 경우에, 상기 제1 장치를 이상으로 판정함으로써, 상기 제1 장치의 정상, 이상을 판정하는 이상 판정 회로와,
    상기 제1 계측 회로에서 산출된 하나 또는 복수의 특징량의 시간 변화를 감시하고, 상기 제1 장치의 이상이 판정된 경우에 있어서, 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도의 이동 평균의 증감률의 시간 변화에 기초하여, 괴리도의 이동 평균이 증가하고 있는 계속 시간이 제1 시간을 초과했다고 판정된 경우, 및/또는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가, 감소를 반복하는 경우의 단위 시간당 괴리도가 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 고장 예지 회로를 구비한 반도체 제조 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 장치는 모터이며,
    상기 물리량은, 상기 모터의 부하율, 진동, 소리, 온도 중 적어도 하나를 포함하는, 반도체 제조 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 특징량은, 상기 부하율, 상기 진동, 및/또는 상기 소리의, 파형 진폭, 파형의 점근선의 기울기, 주파수 스펙트럼, 오버올값, 파형 피크 분포의 평균값, 파형 피크 분포의 표준 편차 중 적어도 하나를 포함하는, 반도체 제조 장치.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 제1 장치는, 패들을 구동하는 모터이며,
    상기 특징량은, 상기 패들의 샤프트의 변위 진폭, 변위 속도, 변위 가속도, 기울기 중 적어도 하나를 포함하는, 반도체 제조 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 장치는 센서이며,
    상기 특징량은, 상기 센서의 검출 지연 시간, 채터링 횟수, 채터링 지속 시간 중 적어도 하나를 포함하는, 반도체 제조 장치.
  6. 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법이며,
    상기 반도체 제조 장치에 포함되는 제1 장치에서 검출된 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 물리량에 기초하여 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 하나 또는 복수의 특징량을 계측하는 것이며, 상기 제1 장치에서 검출된 물리량 자체를 특징량으로 하여, 또는 상기 제1 장치에서 검출된 물리량으로부터 산출하여, 각 특징량을 계측하는 것, 및 각 특징량의 시간 변화를 감시하는 것,
    상기 계측된 특징량의 정상시의 데이터 집합으로부터의 괴리도가 상한값 이상인 경우에, 상기 제1 장치를 이상으로 판정함으로써, 상기 제1 장치의 정상, 이상을 판정하는 것,
    상기 제1 장치의 이상이 판정된 경우에 있어서, 상기 계측되는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도의 이동 평균의 증감률의 시간 변화에 기초하여, 괴리도의 이동 평균이 증가하는 계속 시간이 제1 시간을 초과했다고 판정된 경우, 또는 상기 계측되는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가, 감소를 반복하는 경우의 단위 시간당 괴리도가 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 것을 포함하는, 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법.
  7. 반도체 제조 장치의 고장 예지 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기억 매체이며,
    상기 반도체 제조 장치에 포함되는 제1 장치에서 검출된 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 물리량에 기초하여 상기 제1 장치의 상태를 나타내는 하나 또는 복수의 특징량을 계측하는 것이며, 상기 제1 장치에서 검출된 물리량 자체를 특징량으로 하여, 또는 상기 제1 장치에서 검출된 물리량으로부터 산출하여, 각 특징량을 계측하는 것, 및 각 특징량의 시간 변화를 감시하는 것,
    상기 계측된 특징량의 정상시의 데이터 집합으로부터의 괴리도가 상한값 이상인 경우에, 상기 제1 장치를 이상으로 판정함으로써, 상기 제1 장치의 정상, 이상을 판정하는 것,
    상기 제1 장치의 이상이 판정된 경우에 있어서, 상기 계측되는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도의 이동 평균의 증감률의 시간 변화에 기초하여, 괴리도의 이동 평균이 증가하는 계속 시간이 제1 시간을 초과했다고 판정된 경우, 또는 상기 계측되는 상기 하나 또는 복수의 특징량의 정상시의 특징량으로부터의 괴리도가 증가, 감소를 반복하는 경우의 단위 시간당 괴리도가 증감하는 횟수가 제1 횟수를 초과한 경우에, 신규의 기판의 수용을 정지하는 것
    을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기억 매체.
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