KR20200010744A - 기판 처리 장치의 이상 예측 장치 및 이상 예측 방법 - Google Patents

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Abstract

기판 처리 장치의 이상 징후를 미리 파악하여 이상을 예측할 수 있는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치, 이상 예측 방법 및 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 방법은 기판 반송 장치의 기준점과, 기판 반송 장치에 지지된 기판의 중심 위치 간의 편심 거리 데이터를 획득하는 단계; 편심 거리 데이터를 기반으로 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율인 그래디언트(Gradient) 데이터를 산출하는 단계; 그리고 그래디언트를 누적시킨 누적 데이터를 기반으로 기판 처리 장치의 이상을 예측하는 단계를 포함한다.

Description

기판 처리 장치의 이상 예측 장치 및 이상 예측 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PREDICTING FAULT OF SUBSTRATE PROCESSING APPARATUS}
본 발명은 기판 처리 장치의 이상 예측 장치 및 이상 예측 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 기판 처리 장치의 이상 징후를 미리 파악하여 이상을 예측할 수 있는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치 및 이상 예측 방법에 관한 것이다.
반도체, 유리 기판 등의 제조 공정에서, 절연막, 금속물질 등의 증착(Deposition), 도포/현상(Coating/developing), 식각(Etching), 세정 등의 다양한 기판 처리가 수행된다. 이때, 기판 처리를 수행하는 공정 모듈들 간에, 또는 공정 모듈 내에서, 기판을 이송하기 위해 기판 반송 장치가 이용되고 있다. 예를 들면, 기판 반송 장치는 핸드 상에 기판을 지지하여 기판을 인덱스 모듈, 반송 모듈 및 공정 모듈 간에 이송할 수 있다. 기판 반송 장치에 의해 기판은 공정 모듈 내의 지지 유닛으로 이송되고, 정전척 등에 의해 지지 유닛에 지지된 상태에서 증착, 식각 등의 처리가 수행된다. 기판의 처리 중에 약액 분사, 진동 등의 다양한 요인에 의해 기판의 위치에 어긋남이 생길 수 있다. 이와 같이 기판 처리 장치에서 기판의 위치가 기준 위치로부터 어긋나게 되면, 기판을 정위치에 반송하지 못하여 후속 공정을 원활하게 수행하기 어렵게 된다. 이를 방지하기 위해, 종래에는 기판의 중심 위치를 측정하여 기판의 위치 어긋남 정도가 설정된 기준값을 초과하면 에러신호와 함께 기판 반송 장치의 동작을 멈추고 기판 처리 장치를 점검하고 있다. 그러나, 순간적인 사고나 고장에 의한 이벤트로 발생하는 에러에 대해서는 고장 검출이 가능하지만, 설정된 기준값 내에서 점진적으로 발생하는 고장에 대하여는 미리 검출하기가 어려우며, 이상의 징후가 있는 기판 처리 장치를 이용하여 기판 처리공정을 수행함으로 인해 기판 처리 품질이 저하되고, 불량 기판의 발생으로 생산성이 낮아지는 문제가 생길 수 있다.
본 발명은 기판 처리 장치의 이상 징후를 미리 파악하여 이상을 예측할 수 있는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치, 이상 예측 방법 및 기록 매체를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 방법은 기판 반송 장치의 기준점과, 상기 기판 반송 장치에 지지된 기판의 중심 위치 간의 편심 거리 데이터를 획득하는 단계; 상기 편심 거리 데이터를 기반으로 상기 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율인 그래디언트(Gradient) 데이터를 산출하는 단계; 그리고 상기 그래디언트를 누적시킨 누적 데이터를 기반으로 기판 처리 장치의 이상을 예측하는 단계를 포함한다.
상기 그래디언트를 산출하는 단계는, 상기 편심 거리 데이터의 획득시마다, 최근에 연속적으로 획득된 소정 개수의 편심 거리 데이터들을 포함하는 편심 거리 데이터군의 평균값으로부터 이동 평균(moving average) 데이터를 산출하는 단계; 그리고 상기 이동 평균 데이터에 대해 상기 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율을 연산하여 상기 그래디언트 데이터를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 그래디언트 데이터를 산출하는 단계는, j+1번째(j는 2 이상의 정수)의 이동 평균 데이터와, j-1번째의 이동 평균 데이터의 차분값을 연산하여 j번째의 그래디언트 데이터를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기판 처리 장치의 이상을 예측하는 단계는, 상기 누적 데이터를 제1 기준값과 비교하여 상기 누적 데이터가 상기 제1 기준값을 초과하는 제1 횟수를 카운트하는 단계; 상기 누적 데이터를 상기 제1 기준값 보다 큰 제2 기준값과 비교하여 상기 누적 데이터가 상기 제2 기준값을 초과하는 제2 횟수를 카운트하는 단계; 상기 제1 횟수가 제1 설정 빈도 이상인지를 판단하고, 상기 제2 횟수가 제2 설정 빈도 이상인지를 판단하는 단계; 상기 제1 횟수가 상기 제1 설정 빈도 미만인 경우, 상기 기판 처리 장치가 정상인 것으로 판단하는 단계; 상기 제1 횟수가 상기 제1 설정 빈도 이상이고 상기 제2 횟수가 상기 제2 설정 빈도 미만인 경우, 상기 기판 처리 장치의 이상 징후를 1차 경고하는 단계; 그리고 상기 제2 횟수가 상기 제2 설정 빈도 이상인 경우, 상기 기판 처리 장치의 이상 징후를 2차 경고하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기판 처리 장치의 이상 예측 방법은 상기 기판 반송 장치의 기판 이송 속도 및 주변 환경 조건 중 적어도 하나를 측정하는 단계; 그리고 상기 기판 이송 속도 및 상기 주변 환경 조건 중 적어도 하나에 따라 상기 제1 기준값, 상기 제1 설정 빈도, 상기 제2 기준값 및 상기 제2 설정 빈도 중의 적어도 하나를 조절하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 기판 처리 장치의 이상 예측 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 기판 반송 장치의 기준점과, 상기 기판 반송 장치에 지지된 기판의 중심 위치 간의 편심 거리 데이터를 획득하는 기판 이탈 반경 산출부; 상기 편심 거리 데이터를 기반으로 상기 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율인 그래디언트(Gradient) 데이터를 산출하는 그래디언트 산출부; 그리고 상기 그래디언트를 누적시킨 누적 데이터를 기반으로 기판 처리 장치의 이상을 예측하는 이상 예측부를 포함하는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치가 제공된다.
상기 기판 처리 장치의 이상 예측 장치는, 상기 편심 거리 데이터의 획득시마다, 최근에 연속적으로 획득된 소정 개수의 편심 거리 데이터들을 포함하는 편심 거리 데이터군의 평균값으로부터 이동 평균(moving average) 데이터를 산출하는 이동 평균 산출부를 더 포함할 수 있다.
상기 그래디언트 산출부는, 상기 이동 평균 데이터에 대해 상기 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율을 연산하여 상기 그래디언트 데이터를 산출하도록 구성될 수 있다.
상기 그래디언트 산출부는, j+1번째의 이동 평균 데이터와, j-1번째의 이동 평균 데이터의 차분값을 연산하여 j번째의 그래디언트 데이터를 산출하도록 구성될 수 있다.
상기 이상 예측부는, 상기 누적 데이터를 제1 기준값과 비교하여 상기 누적 데이터가 상기 제1 기준값을 초과하는 제1 횟수를 카운트하고; 상기 누적 데이터를 상기 제1 기준값 보다 큰 제2 기준값과 비교하여 상기 누적 데이터가 상기 제2 기준값을 초과하는 제2 횟수를 카운트하고; 상기 제1 횟수가 제1 설정 빈도 이상인지를 판단하고, 상기 제2 횟수가 제2 설정 빈도 이상인지를 판단하고; 상기 제1 횟수가 상기 제1 설정 빈도 미만인 경우, 상기 기판 처리 장치가 정상인 것으로 판단하고; 상기 제1 횟수가 상기 제1 설정 빈도 이상이고 상기 제2 횟수가 상기 제2 설정 빈도 미만인 경우, 상기 기판 처리 장치의 이상 징후를 1차 경고하고; 그리고 상기 제2 횟수가 상기 제2 설정 빈도 이상인 경우, 상기 기판 처리 장치의 이상 징후를 2차 경고하도록 구성될 수 있다.
상기 이상 예측부는, 상기 기판 반송 장치의 기판 이송 속도 및 주변 환경 조건 중 적어도 하나를 측정하고, 상기 기판 이송 속도 및 상기 주변 환경 조건 중 적어도 하나에 따라 상기 제1 기준값, 상기 제1 설정 빈도, 상기 제2 기준값 및 상기 제2 설정 빈도 중의 적어도 하나를 조절하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 기판 처리 장치의 이상 징후를 미리 파악하여 이상을 예측할 수 있는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치, 이상 예측 방법 및 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 효과는 상술한 효과들로 제한되지 않는다. 언급되지 않은 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 장치를 구비하는 기판 처리 설비를 보여주는 평면도이다.
도 2는 기판 반송 장치 상에 지지된 기판의 중심을 측정하는 센서부를 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 장치의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 장치를 구성하는 기판 이탈반경 산출부의 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 방법의 작용 효과에 대해 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 더욱 상세하게 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형할 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래의 실시예들로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해 과장되었다.
본 명세서 전체에서 사용되는 '~부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부'가 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소와 '~부'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소 및 '~부'들에 의해 분리되어 수행될 수도 있고, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다.
본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 장치, 이상 예측 방법 및 기록매체는 기판 반송 장치의 기준점과, 기판 반송 장치에 지지된 기판의 중심 위치 간의 편심 거리 데이터를 획득하고, 편심 거리 데이터를 기반으로 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율인 그래디언트(Gradient) 데이터를 산출하고, 그래디언트를 누적시킨 누적 데이터를 기반으로 기판 처리 장치의 이상을 예측한다. 본 발명의 실시예에 의하면, 그래디언트 데이터의 누적값을 기반으로 하여, 실제 기판 처리 장치에 이상이 발생하기 전에, 기판 처리 장치의 이상 징후를 발견하여 미리 이상 발생을 예측할 수 있다.
이하에서 기판을 식각하는 기판 처리 장치에 적용되는 예를 들어 본 발명의 실시예에 대해 설명한다. 그러나 본 발명은 이에 한정되지 않고, 증착, 세정 등의 다른 기판 처리를 수행하는 기판 처리 장치에도 적용 가능하다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 장치를 구비하는 기판 처리 설비를 보여주는 평면도이다. 도 1을 참조하면, 기판 처리 설비는 인덱스 모듈(10), 로딩 모듈(30), 공정 모듈(20), 그리고 기판 처리 장치의 이상 예측 장치(100)를 포함한다.
인덱스 모듈(10)은 로드 포트(18), 이송 프레임(14), 그리고 버퍼 유닛(12)을 포함한다. 로드 포트(18)에는 복수 개의 기판(W)들이 수납된 캐리어(18a)가 안착된다. 로드 포트(18)는 복수 개가 제공될 수 있으며, 이들은 제2방향(Y)을 따라 일렬로 배치된다. 기판은 제3방향(16)을 따라 서로 이격된 상태로 적층되게 캐리어(18a) 내에 위치된다. 캐리어(18a)로는 전면 개방 일체형 포드(Front Opening Unified Pod;FOUP)가 사용될 수 있다.
이송 프레임(14)은 로드 포트(18)에 안착된 캐리어(18a), 버퍼 유닛(12), 그리고 로딩 모듈(30) 간에 기판(W)을 반송한다. 이송 프레임(14)에는 인덱스 레일(14a)과 인덱스 로봇(16)이 제공된다. 인덱스 레일(14a)은 그 길이 방향이 제2방향(Y)과 나란하게 제공된다. 인덱스 로봇(16)은 인덱스 레일(14a) 상에 설치되며, 인덱스 레일(14a)을 따라 제2방향(Y)으로 직선 이동된다.
인덱스 로봇(16)은 베이스(16a), 몸체(16b), 그리고 인덱스암(16c)을 가진다. 베이스(16a)는 인덱스 레일(14a)을 따라 이동 가능하도록 설치된다. 몸체(16b)는 베이스(16a)에 결합된다. 몸체(16b)는 베이스(16a) 상에서 제3방향(Z)을 따라 이동 가능하도록 제공된다. 또한, 몸체(16b)는 베이스(16a) 상에서 회전 가능하도록 제공된다.
인덱스암(16c)은 몸체(16b)에 결합되고, 몸체(16b)에 대해 전진 및 후진 이동 가능하도록 제공된다. 인덱스암(16c)은 복수 개 제공되어 각각 개별 구동되도록 제공된다. 인덱스암(16c)들은 제3방향(Z)을 따라 서로 이격된 상태로 적층되게 배치된다. 인덱스암(16c)들 중 일부는 공정 모듈(20)에서 캐리어(18a)로 기판(W)을 반송할 때 사용되고, 다른 일부는 캐리어(18a)에서 공정 모듈(20)로 기판(W)을 반송할 때 사용될 수 있다. 이는 인덱스 로봇(16)이 기판(W)을 반입 및 반출하는 과정에서 공정 처리 전의 기판(W)으로부터 발생된 파티클이 공정 처리 후의 기판(W)에 부착되는 것을 방지할 수 있다.
버퍼 유닛(12)은 기판(W)을 임시 보관한다. 버퍼 유닛(12)은 기판(W) 상에 잔류되는 공정 부산물을 제거하는 공정을 수행한다. 버퍼 유닛(12)은 공정 모듈(20)에서 처리된 기판(W)을 후처리하는 후처리 공정을 수행한다. 후처리 공정은 기판(W) 상에 세정 가스를 공급하는 공정일 수 있다. 버퍼 유닛(12)은 복수 개로 제공될 수 있다. 각각의 버퍼 유닛(12)은 이송 프레임(14)을 사이에 두고 서로 대향되게 위치될 수 있다. 버퍼 유닛(12)들은 이송 프레임(14)의 양측에 제2방향(Y)으로 배열될 수 있다. 선택적으로 버퍼 유닛(12)은 단일 유닛으로 제공될 수도 있다.
로딩 모듈(30)은 이송 프레임(14)과 반송 유닛(22) 사이에 배치된다. 로딩 모듈(30)은 공정 모듈(20)로 반입되는 기판(W)에 대해 인덱스 모듈(10)의 상압 분위기를 공정 모듈(20)의 진공 분위기로 치환하거나, 인덱스 모듈(10)로 반출되는 기판(W)에 대해 공정 모듈(20)의 진공 분위기를 인덱스 모듈(10)의 상압 분위기로 치환한다. 로딩 모듈(30)은 반송 유닛(22)과 이송 프레임(14) 간에 기판(W)이 반송되기 전에 기판(W)이 머무르는 공간을 제공한다. 로딩 모듈(30)은 로드락 챔버(32) 및 언로드락 챔버(34)를 포함할 수 있다.
로드락 챔버(32)는 인덱스 모듈(10)에서 공정 모듈(20)로 반송되는 기판(W)이 임시로 머무른다. 로드락 챔버(32)는 대기 상태에서 상압 분위기를 유지하며, 공정 모듈(20)에 대해 차단되는 반면, 인덱스 모듈(10)에 대해 개방된 상태를 유지한다. 로드락 챔버(32)에 기판(W)이 반입되면, 내부 공간을 인덱스 모듈(10)과 공정 모듈(20) 각각에 대해 밀폐한다. 이후 로드락 챔버(32)의 내부 공간을 상압 분위기에서 진공 분위기로 치환하고, 인덱스 모듈(10)에 대해 차단된 상태에서 공정 모듈(20)에 대해 개방된다.
언로드락 챔버(34)는 공정 모듈(20)에서 인덱스 모듈(10)로 반송되는 기판(W)이 임시로 머무른다. 언로드락 챔버(34)는 대기 상태에서 진공 분위기를 유지하며, 인덱스 모듈(10)에 대해 차단되는 반면, 공정 모듈(20)에 대해 개방된 상태를 유지한다. 언로드락 챔버(34)에 기판(W)이 반입되면, 내부 공간을 인덱스 모듈(10)과 공정 모듈(20) 각각에 대해 밀폐한다. 이후 언로드락 챔버(34)의 내부 공간을 진공 분위기에서 상압 분위기로 치환하고, 공정 모듈(20)에 대해 차단된 상태에서 인덱스 모듈(10)에 대해 개방된다.
공정 모듈(20)은 반송 유닛(22) 및 복수 개의 공정 챔버(28)들을 포함한다. 반송 유닛(22)은 로드락 챔버(32), 언로드락 챔버(34), 그리고 복수 개의 공정 챔버(28)들 간에 기판(W)을 반송한다. 반송 유닛(22)은 반송 챔버(26) 및 반송 로봇(기판 반송 장치)(24)을 포함한다. 반송 챔버(26)는 육각형의 형상으로 도시되어 있으나, 직사각 또는 오각 등의 형상으로 제공될 수도 있다. 반송 챔버(26)의 둘레에는 로드락 챔버(32), 언로드락 챔버(34), 그리고 복수 개의 공정 챔버들(28)이 위치된다. 반송 챔버(26)의 내부에는 기판(W)을 반송하기 위한 반송 공간에 제공된다.
반송 로봇(24)은 반송 공간에서 기판(W)을 반송한다. 반송 로봇(24)은 반송 챔버(26)의 중앙부에 위치될 수 있다. 반송 로봇(24)은 수평, 수직 방향으로 이동할 수 있고, 수평면 상에서 전진, 후진 또는 회전이 가능한 복수 개의 핸드들(24a)을 가질 수 있다. 각 핸드(24a)는 독립 구동이 가능하며, 기판(W)은 핸드(24a)에 수평 상태로 안착될 수 있다.
공정 챔버(28)에서는 기판(W)에 대해 식각, 세정 등의 처리가 행해질 수 있다. 도 2는 기판 반송 장치 상에 지지된 기판의 중심을 측정하는 센서부를 보여주는 도면이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 센서부(50, 60)는 기판(W)의 중심 위치를 측정하기 위하여 반송 챔버(26)에 인접한 공정 챔버(28)의 입구부(40)에 설치될 수 있다. 센서부(50, 60)는 예를 들어, 레이저를 송수신하여 기판(W)의 주연부를 감지할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 센서부(50, 60)에 의해 측정된 데이터는 기판 처리 장치의 이상 징후를 판단하기 위하여, 이상 예측 장치(100)로 제공된다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 장치의 구성도이다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 방법의 흐름도이다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 기판 처리 장치의 이상 예측 장치(100)는 제어 모듈(120)과, 이상 예측 모듈(140)을 포함할 수 있다. 제어 모듈(120)은 센서부(50, 60)에 의해 수집된 자동 기판 센터링(AWC; Auto Wafer Centering) 데이터를 이상 예측 모듈(140)로 전송하고, 이상 예측 모듈(140)로부터 경고 알람 신호를 수신시 사용자에게 경고 알람을 발생한다. 이상 예측 모듈(140)은 기판 이탈반경 산출부(141), 이동평균 산출부(142), 그래디언트 산출부(143), 누적부(144) 및 이상 예측부(145)를 포함할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 장치를 구성하는 기판 이탈반경 산출부의 기능을 설명하기 위한 도면이다. 기판 이탈반경 산출부(141)는 기판 반송 장치의 기준점(C)과, 기판 반송 장치에 지지된 기판(W)의 중심 위치(O) 간의 편심 거리 데이터(R)를 획득한다(S10). 기판 반송 장치의 기준점(C)은 기판(W)이 기판 반송 장치 상의 정위치에 배치되어 있는 상태에서 기판(W)의 중심 위치일 수 있다. 기판 이탈반경 산출부(141)는 AWC 데이터의 제1방향 편심 거리(x)와, 제2방향 편심 거리(y)를 기반으로, 편심 거리 데이터(R)를 산출할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 4 및 도 6을 참조하면, 이동평균 산출부(142)는 새로운 편심 거리 데이터(R)(A1)의 획득시마다, 최근에 연속적으로 획득된 소정 개수의 편심 거리 데이터(R)들을 포함하는 편심 거리 데이터군의 평균값으로부터 이동 평균(moving average) 데이터(A2)를 산출한다(S20).
예를 들어, k번째 편심 거리 데이터를 B(k)라고 할 때, N개(N은 2 이상의 정수)의 편심 거리 데이터가 하나의 편심 거리 데이터군으로 설정되는 경우, i번째(i는 자연수) 이동 평균 데이터 A(i)는
Figure pat00001
연산에 의해 산출될 수 있다. 초기에 N개 이상의 편심 거리 데이터가 획득되면, 이동 평균 데이터의 첫번째 성분이 산출되고, 이후 매 편심 거리 데이터가 획득될 때마다 이동 평균 데이터가 갱신될 수 있다.
그래디언트 산출부(143)는 이동평균 산출부(142)에 의해 산출된 이동 평균 데이터(A2)에 대해 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율을 연산하여 그래디언트(Gradient) 데이터(A3)를 산출한다(S30). 그래디언트 산출부(143)는 j+1번째(j는 2 이상의 정수)의 이동 평균 데이터와, j-1번째의 이동 평균 데이터의 차분값을 연산하여 j번째의 그래디언트 데이터를 산출하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 이동 평균 데이터를 A(n)이라 하면(n은 자연수), A(n)의 그래디언트 데이터 G(n)의 j번째 값 G(j) = 0.5 * [ A(j+1) - A(j-1) ]이다. 이때, A(j+1)는 이동 평균 데이터의 j+1번째 값이고, A(j-1)은 이동 평균 데이터의 j-1번째 값이다. 그래디언트 데이터는 기판 중심의 반경 방향으로의 변화 경향을 나타낸다.
누적부(144)는 그래디언트 데이터(A3)를 시간축으로 누적하여 누적 데이터(A4)를 산출한다(S40). 이상 예측부(145)는 그래디언트를 누적시킨 누적 데이터(A4)를 기반으로 기판 처리 장치의 이상을 예측한다. 그래디언트 데이터의 누적값은 기판의 반경 방향 이탈 징후를 나타내며, 이를 이용하면 기판을 지지하여 이송하는 기판 처리 장치의 이상, 고장을 예측할 수 있다.
또한, 편심 거리 데이터로부터 이동 평균 데이터를 산출한 후, 이동 평균 데이터에 대해 그래디언트 연산 및 누적 연산 처리를 통해 기판 처리 장치의 이상 징후를 판단하므로, 편심 거리 데이터의 일시적으로 튀는 값들로 인해 이상 징후 판단의 정확성이 저하되는 것을 방지할 수 있으며, 편심 거리 데이터군의 연속적인 측정값들을 통해 기판 처리 장치의 이상 징후를 정확하게 판단할 수 있다.
이상 예측부(145)는 누적 데이터(A4)를 제1 기준값과 비교하여 누적 데이터(A4)가 제1 기준값을 초과하는 제1 횟수를 카운트하고, 누적 데이터(A4)를 제1 기준값 보다 큰 제2 기준값과 비교하여 누적 데이터(A4)가 제2 기준값을 초과하는 제2 횟수를 카운트할 수 있다. 그리고, 이상 예측부(145)는 카운트한 제1 횟수가 제1 설정 빈도 이상인지를 판단하고, 카운트한 제2 횟수가 제2 설정 빈도 이상인지를 판단할 수 있다.
이상 예측부(145)는 카운트된 제1 횟수가 제1 설정 빈도 미만인 경우 기판 처리 장치가 정상인 것으로 판단하고, 카운트된 제1 횟수가 제1 설정 빈도 이상인 동시에 카운트된 제2 횟수가 제2 설정 빈도 미만인 경우 기판 처리 장치의 이상 징후를 1차 경고하고, 카운트된 제2 횟수가 제2 설정 빈도 이상인 경우 기판 처리 장치의 이상 징후를 2차 경고할 수 있다(S50 내지 S80).
제1 기준값 및/또는 제1 설정 빈도, 그리고 제2 기준값 및/또는 제2 설정 빈도는 기판 처리 장치의 종류, 기판의 크기, 주변 환경 조건(진동 등), 기판 반송 장치의 평균 기판 이송 속도 등에 따라 설정될 수 있다. 실시예로, 기판 반송 장치의 평균 기판 이송 속도를 측정하여, 기판 이송 속도가 클수록 제1 및 제2 기준값을 증가시키고, 기판 이송 속도가 낮을수록 제1 및 제2 기준값을 감소시킴으로써, 기판 이송 속도를 고려하여 기판 처리 장치의 이상 징후를 정확하게 분석할 수 있다.
다른 예로, 기판 반송 장치가 작동하지 않고 있지 않은 상태에서 주변 진동 값을 측정하여, 진동이 많은 환경 조건에서 사용되는 기판 처리 장치인 경우, 제1 및 제2 기준값을 증가시킴으로써, 주변 진동이 기판 처리 장치의 이상 징후 판단에 미치는 영향을 줄이고, 주변 진동으로 인해 필요 이상으로 빈번하게 경고가 발생하는 것을 방지할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 기판 처리 장치의 이상 예측 방법의 작용 효과에 대해 설명하기 위한 예시도이다. 도 6 및 도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 의하면, 기판 처리 장치에 실제 이상이 발생하기 전에, 기준 반경(R1) 내에 포함되어 있지만 이상 징후에 관한 정보를 포함하고 있는 이상 징후 데이터(D1)에 대해 이동 평균, 그래디언트 및 누적 처리 등에 의해 의미 있는 정보를 도출해내고, 이로부터 기판 처리 장치의 이상을 미리 예측할 수 있다.
도 6의 예에서, T1 시점에서 기판 처리 장치에 이상 징후가 발생하기 시작하고, 제어부가 기판 처리 장치에 실제 이상이 발생한 것으로 판단하는 시점은 T4이다. 본 발명의 실시예에 의하면, 기판 처리 장치에 실제 이상이 발생한 것으로 판단하기 전에, 이동 평균 산출, 그래디언트 산출 및 누적 등의 처리를 통해 기판 처리 장치의 이상 징후를 미리 파악하여 T4 시점 이전인 T2 시점, T3 시점에서 1차 경고 및/또는 2차 경고를 할 수 있으며, 기판 처리 장치의 이상 발생을 예측하여 신속한 조치를 취함으로서, 기판 처리 장치의 고장을 예방할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법은 예를 들어 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 SRAM(Static RAM), DRAM(Dynamic RAM), SDRAM(Synchronous DRAM) 등과 같은 휘발성 메모리, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Electrically Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), 플래시 메모리 장치, PRAM(Phase-change RAM), MRAM(Magnetic RAM), RRAM(Resistive RAM), FRAM(Ferroelectric RAM)과 같은 불휘발성 메모리, 플로피 디스크, 하드 디스크 또는 광학적 판독 매체 예를 들어 시디롬, 디브이디 등과 같은 형태의 저장매체일 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
이상의 상세한 설명은 본 발명을 예시하는 것이다. 또한 전술한 내용은 본 발명의 바람직한 실시 형태를 나타내어 설명하는 것이며, 본 발명은 다양한 다른 조합, 변경 및 환경에서 사용할 수 있다. 즉 본 명세서에 개시된 발명의 개념의 범위, 저술한 개시 내용과 균등한 범위 및/또는 당업계의 기술 또는 지식의 범위내에서 변경 또는 수정이 가능하다. 저술한 실시예는 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 최선의 상태를 설명하는 것이며, 본 발명의 구체적인 적용 분야 및 용도에서 요구되는 다양한 변경도 가능하다. 따라서 이상의 발명의 상세한 설명은 개시된 실시 상태로 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 또한 첨부된 청구범위는 다른 실시 상태도 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
100: 기판 처리 장치의 이상 예측 장치
120: 제어부
140: 이상 예측 모듈
141: 기판 이탈 반경 산출부
142: 이동 평균 산출부
143: 그래디언트 산출부
144: 누적부
145: 이상 예측부

Claims (11)

  1. 기판 반송 장치의 기준점과, 상기 기판 반송 장치에 지지된 기판의 중심 위치 간의 편심 거리 데이터를 획득하는 단계;
    상기 편심 거리 데이터를 기반으로 상기 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율인 그래디언트(Gradient) 데이터를 산출하는 단계; 그리고
    상기 그래디언트를 누적시킨 누적 데이터를 기반으로 기판 처리 장치의 이상을 예측하는 단계를 포함하는 기판 처리 장치의 이상 예측 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 그래디언트를 산출하는 단계는,
    상기 편심 거리 데이터의 획득시마다, 최근에 연속적으로 획득된 소정 개수의 편심 거리 데이터들을 포함하는 편심 거리 데이터군의 평균값으로부터 이동 평균(moving average) 데이터를 산출하는 단계; 그리고
    상기 이동 평균 데이터에 대해 상기 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율을 연산하여 상기 그래디언트 데이터를 산출하는 단계를 포함하는 기판 처리 장치의 이상 예측 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 그래디언트 데이터를 산출하는 단계는,
    j+1번째(j는 2 이상의 정수)의 이동 평균 데이터와, j-1번째의 이동 평균 데이터의 차분값을 연산하여 j번째의 그래디언트 데이터를 산출하는 단계를 포함하는 기판 처리 장치의 이상 예측 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 기판 처리 장치의 이상을 예측하는 단계는,
    상기 누적 데이터를 제1 기준값과 비교하여 상기 누적 데이터가 상기 제1 기준값을 초과하는 제1 횟수를 카운트하는 단계;
    상기 누적 데이터를 상기 제1 기준값 보다 큰 제2 기준값과 비교하여 상기 누적 데이터가 상기 제2 기준값을 초과하는 제2 횟수를 카운트하는 단계;
    상기 제1 횟수가 제1 설정 빈도 이상인지를 판단하고, 상기 제2 횟수가 제2 설정 빈도 이상인지를 판단하는 단계;
    상기 제1 횟수가 상기 제1 설정 빈도 미만인 경우, 상기 기판 처리 장치가 정상인 것으로 판단하는 단계;
    상기 제1 횟수가 상기 제1 설정 빈도 이상이고 상기 제2 횟수가 상기 제2 설정 빈도 미만인 경우, 상기 기판 처리 장치의 이상 징후를 1차 경고하는 단계; 그리고
    상기 제2 횟수가 상기 제2 설정 빈도 이상인 경우, 상기 기판 처리 장치의 이상 징후를 2차 경고하는 단계를 포함하는 기판 처리 장치의 이상 예측 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 기판 반송 장치의 기판 이송 속도 및 주변 환경 조건 중 적어도 하나를 측정하는 단계; 그리고
    상기 기판 이송 속도 및 상기 주변 환경 조건 중 적어도 하나에 따라 상기 제1 기준값, 상기 제1 설정 빈도, 상기 제2 기준값 및 상기 제2 설정 빈도 중의 적어도 하나를 조절하는 단계를 더 포함하는 기판 처리 장치의 이상 예측 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 기재된 기판 처리 장치의 이상 예측 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
  7. 기판 반송 장치의 기준점과, 상기 기판 반송 장치에 지지된 기판의 중심 위치 간의 편심 거리 데이터를 획득하는 기판 이탈 반경 산출부;
    상기 편심 거리 데이터를 기반으로 상기 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율인 그래디언트(Gradient) 데이터를 산출하는 그래디언트 산출부; 그리고
    상기 그래디언트를 누적시킨 누적 데이터를 기반으로 기판 처리 장치의 이상을 예측하는 이상 예측부를 포함하는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 편심 거리 데이터의 획득시마다, 최근에 연속적으로 획득된 소정 개수의 편심 거리 데이터들을 포함하는 편심 거리 데이터군의 평균값으로부터 이동 평균(moving average) 데이터를 산출하는 이동 평균 산출부를 더 포함하고,
    상기 그래디언트 산출부는, 상기 이동 평균 데이터에 대해 상기 기준점으로부터 반경 방향으로의 변화율을 연산하여 상기 그래디언트 데이터를 산출하도록 구성되는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 그래디언트 산출부는,
    j+1번째의 이동 평균 데이터와, j-1번째의 이동 평균 데이터의 차분값을 연산하여 j번째의 그래디언트 데이터를 산출하도록 구성되는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치.
  10. 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이상 예측부는,
    상기 누적 데이터를 제1 기준값과 비교하여 상기 누적 데이터가 상기 제1 기준값을 초과하는 제1 횟수를 카운트하고;
    상기 누적 데이터를 상기 제1 기준값 보다 큰 제2 기준값과 비교하여 상기 누적 데이터가 상기 제2 기준값을 초과하는 제2 횟수를 카운트하고;
    상기 제1 횟수가 제1 설정 빈도 이상인지를 판단하고, 상기 제2 횟수가 제2 설정 빈도 이상인지를 판단하고;
    상기 제1 횟수가 상기 제1 설정 빈도 미만인 경우, 상기 기판 처리 장치가 정상인 것으로 판단하고;
    상기 제1 횟수가 상기 제1 설정 빈도 이상이고 상기 제2 횟수가 상기 제2 설정 빈도 미만인 경우, 상기 기판 처리 장치의 이상 징후를 1차 경고하고; 그리고
    상기 제2 횟수가 상기 제2 설정 빈도 이상인 경우, 상기 기판 처리 장치의 이상 징후를 2차 경고하도록 구성되는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 이상 예측부는, 상기 기판 반송 장치의 기판 이송 속도 및 주변 환경 조건 중 적어도 하나를 측정하고, 상기 기판 이송 속도 및 상기 주변 환경 조건 중 적어도 하나에 따라 상기 제1 기준값, 상기 제1 설정 빈도, 상기 제2 기준값 및 상기 제2 설정 빈도 중의 적어도 하나를 조절하도록 구성되는 기판 처리 장치의 이상 예측 장치.
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080055789A (ko) * 2005-07-11 2008-06-19 브룩스 오토메이션 인코퍼레이티드 지능형 상태 감시 및 결함 진단 시스템
KR20120026455A (ko) * 2010-09-09 2012-03-19 가부시키가이샤 에바라 세이사꾸쇼 연마 장치
JP2012170211A (ja) * 2011-02-14 2012-09-06 Toyota Motor Corp 異常判定装置、異常素子検出装置および車両駆動システム
KR20130091269A (ko) * 2012-02-07 2013-08-16 도쿄엘렉트론가부시키가이샤 기판 처리 장치, 기판 처리 방법 및 기억 매체
KR20180051731A (ko) * 2016-11-08 2018-05-17 주식회사 에스알티 웨이퍼 이송장비 암블레이드의 열화추세 검출 시스템 및 그 검출 방법
JP2018098511A (ja) * 2017-12-28 2018-06-21 東京エレクトロン株式会社 基板搬送装置および基板搬送方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080055789A (ko) * 2005-07-11 2008-06-19 브룩스 오토메이션 인코퍼레이티드 지능형 상태 감시 및 결함 진단 시스템
KR20120026455A (ko) * 2010-09-09 2012-03-19 가부시키가이샤 에바라 세이사꾸쇼 연마 장치
JP2012170211A (ja) * 2011-02-14 2012-09-06 Toyota Motor Corp 異常判定装置、異常素子検出装置および車両駆動システム
KR20130091269A (ko) * 2012-02-07 2013-08-16 도쿄엘렉트론가부시키가이샤 기판 처리 장치, 기판 처리 방법 및 기억 매체
KR20180051731A (ko) * 2016-11-08 2018-05-17 주식회사 에스알티 웨이퍼 이송장비 암블레이드의 열화추세 검출 시스템 및 그 검출 방법
JP2018098511A (ja) * 2017-12-28 2018-06-21 東京エレクトロン株式会社 基板搬送装置および基板搬送方法

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