KR20230130277A - 진공 펌프의 이상 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents

진공 펌프의 이상 모니터링 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

진공 펌프의 이상 모니터링 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치는 반도체 생산 챔버에 연결된 진공 펌프 내 모터에 전달되는 전류 및 전압을 측정하는 하나 이상의 센서; 및 상기 하나 이상의 센서를 이용하여 측정된 전류 및 전압에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생을 진단하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 측정된 전류 및 전압에 기초하여 상기 이상 발생을 진단하기 위한 유효 파라미터들을 결정하고, 상기 측정된 전류 및 전압, 및 상기 결정된 유효 파라미터들을 이상 발생 진단 모델에 적용하여 상기 진공 펌프에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어를 획득하고, 상기 스코어에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생 여부를 결정한다.

Description

진공 펌프의 이상 모니터링 장치 및 방법{ABNORMALITY MONITORING APPARATUS AND METHOD OF VACUUM PUMP}
아래 실시예들은 진공 펌프의 이상 모니터링 기술에 관한 것이다.
반도체 웨이퍼를 가공하여 제조하는 공정들에는 각종 챔버가 적용되고, 그러한 각종 챔버 내를 진공으로 만드는 목적으로 드라이 진공 펌프(dry vacuum pump)가 많이 적용된다.
이러한 반도체 생산을 위한 진공 펌프가 정전, 펌프 내부적 결함 등으로 인해 예기치 않게 정지될 경우, 파티클이 챔버로 역류되어, 챔버 내에 있던 반도체 웨이퍼를 오염시킨다.
일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치는 반도체 생산 챔버에 연결된 진공 펌프 내 모터에 전달되는 전류 및 전압을 측정하는 하나 이상의 센서, 및 상기 하나 이상의 센서를 이용하여 측정된 전류 및 전압에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생을 진단하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 측정된 전류 및 전압에 기초하여 상기 이상 발생을 진단하기 위한 유효 파라미터들을 결정하고, 상기 측정된 전류 및 전압, 및 상기 결정된 유효 파라미터들을 이상 발생 진단 모델에 적용하여 상기 진공 펌프에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어를 획득하고, 상기 스코어에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생 여부를 결정할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 이상 발생 진단 모델을 통해 획득된 상기 스코어에 기초하여 상기 진공 펌프에 포함된 모터의 부하를 추정하고, 상기 추정된 부하에 기반하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출할 수 있다.
상기 센서는, 드라이 진공 펌프 및 부스터 진공 펌프 각각에 포함된 모터의 미세 전류를 측정할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 진공 펌프의 이상이 검출된 경우, 상기 반도체 생산 챔버 및 상기 진공 펌프를 제어하는 제어 장치에 생산 중단 신호를 전송할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 진공 펌프의 이상이 검출된 경우, 알림을 출력할 수 있다.
상기 이상 발생 진단 모델은, 상기 측정된 전류, 전압 및 상기 유효 파라미터들의 특징을 추출하도록 비 지도 학습된 딥 러닝 모델 및 상기 딥 러닝 모델의 출력에 기초하여 상기 스코어를 획득하도록 지도 학습된 머신 러닝 모델을 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 추정된 부하에 기반한 의사 결정 트리를 이용하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출할 수 있다.
상기 측정된 전류 및 전압은 각각 3상 전류 및 3상 전압이고, 상기 유효 파라미터들은, 전력, 역률, 소비전력, 유효 전력, 무효 전력 및 고주파 왜곡을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 이상 모니터링 방법은 하나 이상의 센서를 이용하여 상기 진공 펌프 내 모터에 전달되는 전류 및 전압을 측정하는 동작, 상기 측정된 전류 및 전압에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생을 진단하기 위한 유효 파라미터들을 결정하는 동작, 상기 측정된 전류 및 전압, 및 상기 결정된 유효 파라미터들을 이상 발생 진단 모델에 적용하여 상기 진공 펌프에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어를 획득하는 동작, 및 상기 스코어에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 이상 발생 여부를 결정하는 동작은, 상기 이상 발생 진단 모델을 통해 획득된 상기 스코어에 기초하여 상기 진공 펌프에 포함된 모터의 부하를 추정하는 동작, 및 상기 추정된 부하에 기반하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 센서는, 드라이 진공 펌프 및 부스터 진공 펌프 각각에 포함된 모터의 미세 전류를 측정할 수 있다.
일 실시예에 따른 이상 모니터링 방법은 상기 진공 펌프의 이상이 검출된 경우, 상기 반도체 생산 챔버 및 상기 진공 펌프를 제어하는 제어 장치에 생산 중단 신호를 전송하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 이상 모니터링 방법은 상기 진공 펌프의 이상이 검출된 경우, 알림을 출력하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 이상 발생 진단 모델은, 상기 측정된 전류, 전압 및 상기 유효 파라미터들의 특징을 추출하도록 비 지도 학습된 딥 러닝 모델 및 상기 딥 러닝 모델의 출력에 기초하여 상기 스코어를 획득하도록 지도 학습된 머신 러닝 모델을 포함할 수 있다.
상기 추정된 부하에 기반하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출하는 동작은, 상기 추정된 부하에 기반한 의사 결정 트리를 이용하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 측정된 전류 및 전압은 각각 3상 전류 및 3상 전압이고, 상기 유효 파라미터들은, 전력, 역률, 소비전력, 유효 전력, 무효 전력 및 고주파 왜곡을 포함할 수 있다.
도 1은 일 반도체 생산 공정에 사용되는 장치들 및 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치에 의해 측정되는 진공 펌프 내 모터에 전달되는 전류 및 전압을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 이상 모니터링 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 이상 발생 진단 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치에 의해 추정되는 진공 펌프 내 모터의 부하를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치, 제어 장치 및 진공 펌프들 사이 네트워크를 설명하기 위한 도면이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 일 반도체 생산 공정에 사용되는 장치들 및 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 반도체 생산 챔버(115), 반도체 생산 챔버(115)의 진공 상태를 형성하는 진공 펌프(110), 진공 펌프(110)를 통해 유입된 오염 물질을 제거하는 스크래버(125), 반도체 생산 챔버(115)와 진공 펌프(110)를 제어하는 제어 장치(120), 및 진공 펌프(110)의 이상 발생 여부를 모니터링하는 이상 모니터링 장치(105)가 도시되어 있다. 일 실시예에서, 진공 펌프(110)는 기체 분자를 드라이 진공 펌프로 밀어내는 부스터 진공 펌프 (booster vacuum pump) 및 부스터 진공 펌프에 의해 유입된 기체를 압축하는 드라이 진공 펌프를 포함할 수 있다.
진공 펌프(110)가 정전, 펌프 내부적 결함 등으로 인해 예기치 않게 정지될 경우, 파티클이 챔버(115)로 역류되어, 챔버(115) 내에 있던 반도체 웨이퍼를 오염시킬 수 있다. 진공 펌프(110)가 예기치 않게 정지된 경우, 제어 장치(120)는 진공 펌프(110)가 정지됨을 인식하고 반도체 생산 챔버(115)와 진공 펌프(110) 사이 배관의 밸브(미도시)를 제어하여 해당 배관을 막을 수 있다. 그러나 정전, 펌프 내부적 결함 등의 발생과 함께 파티클은 해당 배관을 따라 빠르게 역류되어 버림에 반해, 진공 펌프(110)의 정지 신호가 제어 장치(120)로 전달된 다음 제어 장치(120)로부터 제어 신호가 밸브로 전달되기까지 딜레이 타임(delay time)이 발생될 수밖에 없다. 배관 내의 압력이 반도체 생산 챔버(115) 내의 압력보다 높고 진공 상태에서는 기체의 흐름이 매우 빠르기 때문에 배관 내부의 기체가 딜레이 타임 동안 챔버(115)로 급속히 역류되며, 밸브가 배관을 막도록 작동되더라도, 파티클은 역류하여 반도체 생산 챔버(115) 내부의 반도체 웨이퍼를 오염시킬 수 있다. 이 경우, 반도체 생산 챔버(115) 내의 반도체 웨이퍼를 전량 폐기하여야 함은 물론, 반도체 생산 챔버(115)의 크리닝(cleaning) 작업이 추가로 요구되고, 반도체 생산 챔버(115)의 크리닝 작업 수행 동안에는 반도체 웨이퍼 제조가 불가능할 수 있다.
일 실시예에 따른 진공 펌프(110)의 이상 모니터링 장치(105) 및 방법에 의하면, 진공 펌프(110)에 이상이 발생하여 정지하기 전에 정비할 수 있도록 진공 펌프(110)의 이상 발생 여부를 사전에 진단할 수 있다. 일 실시예에서, 이상 모니터링 장치(105)는 진공 펌프(110) 내 모터(215)에 전달되는 전류 및 전압을 측정하고, 측정된 전류 및 전압에 기초하여 진공 펌프(110)의 이상 발생을 진단할 수 있다.
예를 들어, 도 2를 참조하면, 진공 펌프(110) 내 모터(215)에 전달되는 전류 및 전압을 측정하는 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치(105)가 도시되어 있다. 진공 펌프(110)의 드라이버(210)는 3상 전원(205)으로부터 입력된 전류 및 전압을 이용하여 모터(215)를 구동할 수 있다. 진공 펌프(110)는 진공 펌프(110)에 포함된 모터(215)를 구동하기 위해 3상 전원(205)을 사용할 수 있고, 이상 모니터링 장치(105)는 진공 펌프(110)의 모터(215)에 전달되는 3상의 전류 및 전압을 측정할 수 있다.
진공 펌프(110) 모델에 따라 전류 및 전압에 대해 조건을 설정하고 측정된 전류 및 전압이 설정된 조건을 만족하는지 여부에 기초하여 진공 펌프(110)의 이상 여부를 판단할 수 있으나, 같은 모델의 진공 펌프(110)라고 하더라도 전류 및 전압의 특성이 다르게 나타나는 경우가 많고, 반도체 생산 라인에 설치된 모든 진공 펌프(110)에 대해 정확한 진단을 하기 위해서는 각각의 진공 펌프(110)에 대해 개별적인 조건을 설정해야할 수 있다. 반도체 생산 라인에 설치되는 진공 펌프(110)의 수는 수 백, 수 천대에 이를 수 있고, 모든 진공 펌프(110)에 대해 개별적인 조건을 설정하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 할 수 있다. 또한, 진공 펌프(110)에 장착된 프로세서는 성능이 부족하여 모터(215)에 전달되는 미세 전류 및 미세 전압을 감지하기 어려울 수 있다. 예를 들어, 진공 펌프(110)에 장착된 프로세서가 8비트 프로세서인 경우, 진공 펌프(110)의 이상 여부를 판단하기에 충분한 성능을 제공하지 못할 수 있다.
별도의 프로세서(310)를 포함하는 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치(105)는 진공 펌프(110) 내 모터(215)에 전달되는 전류 및 전압에 기초하여 이상 발생 진단을 위한 유효 파라미터들을 결정하고, 측정된 전류, 전압 및 결정된 유효 파라미터들을 이상 발생 진단 모델(510)에 적용하여 진공 펌프(110)에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어(525)를 결정하고, 결정된 스코어(525)에 기초하여 진공 펌프(110)의 이상 발생 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 이상 발생 진단 모델(510)은 비 지도 학습을 이용하여 학습된 딥 러닝 모델(515) 및 지도 학습을 이용하여 학습된 머신 러닝 모델(520)을 포함할 수 있다.
이하, 도 3을 참조하여 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치(105)에 대해 설명한다.
도 3은 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치(105)의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치(105)는 반도체 생산 챔버(115)에 연결된 진공 펌프(110) 내 모터(215)에 전달되는 전류 및 전압을 측정하는 하나 이상의 센서(305) 및 하나 이상의 센서(305)를 이용하여 측정된 전류 및 전압에 기초하여 진공 펌프(110)의 이상 발생을 진단하는 프로세서(310)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 센서(305)는 R상 전류를 감지하는 전류 센서, R상 전압을 감지하는 전압 센서, S상 전류를 감지하는 전류 센서, S상 전압을 감지하는 전압 센서, T상 전류를 감지하는 전류 센서, T상 전압을 감지하는 전압 센서, N상 전류를 감지하는 전류 센서, N상 전압을 감지하는 전압 센서를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(310)는 하나 이상의 센서(305)를 통해 진공 펌프(110)의 모터(215)에 전달되는 미세 전류 및 미세 전압을 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 32비트 프로세서(310)일 수 있고, 미세 전류 및 미세 전압을 측정하기에 충분한 성능을 제공하는 프로세서(310)일 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐이며, 이상 모니터링 장치(105)에는 필요에 따라 다양한 프로세서(310)가 적용될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(310)는 하나 이상의 센서(305)를 통해 측정된 전류 및 전압에 기초하여 이상 발생을 진단하기 위한 유효 파라미터들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 유효 파라미터들은 전력, 역률, 소비전력, 유효 전력, 무효 전력 및 고조파 왜곡(total harmonic distortion; THD)의 유효 파라미터를 포함할 수 있다. 유효 파라미터들은 측정된 전류 및 전압에 기초하여 계산될 수 있다.
일 실시예에서, 이상 모니터링 장치(105)는 다른 장치와의 통신, 신호의 입력 및 출력을 위한 사용자 인터페이스(315)를 포함할 수 있다. 이상 모니터링 장치(105)는 사용자 인터페이스(315)를 통해 프로세서(310)에 의해 제어되는 통신 포트, 입력 장치 및 출력 장치를 포함할 수 있다.
예를 들어, 이상 모니터링 장치(105)는 입력 장치로서 사용자 입력을 수신하는 버튼(330)을 포함할 수 있고, 출력 장치로서 디스플레이(325), 부저(buzzer) 및 램프(lamp)(335)를 포함할 수 있다. 이상 모니터링 장치(105)는 사용자 인터페이스(315)를 통해 이상 모니터링 장치 외부의 타워 램프(345)와 같은 출력 장치를 제어할 수 있다. 이상 모니터링 장치(105)는 통신 포트들(예: 이더넷 인터페이스 포트(320), 생산 중단 신호 출력 포트(340))을 이용하여 이더넷에 연결될 수 있고, 제어 장치(120)에 연결될 수 있다. 이상 모니터링 장치(105)는 진공 펌브에 이상이 발생한 것으로 결정된 경우, 통신 포트(340)를 통해 제어 장치(120)에 생산 중단 신호를 전송할 수 있다. 제어 장치(120)는 생산 중단 신호를 수신하면 반도체 생산 챔버(115) 및 진공 펌프(110)의 작동을 중지할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐이며, 이상 모니터링 장치(105)는 필요에 따라 다양한 통신 포트, 입력 장치 및 출력 장치를 포함할 수 있다.
이하, 도 4를 참조하여 이상 모니터링 장치(105)에 의해 수행되는 이상 모니터링 방법에 대해 설명한다.
도 4는 일 실시예에 따른 진공 펌프(110)의 이상 모니터링 방법의 흐름도이다. 일 실시예에 따른 이상 모니터링 방법은 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치(105)의 프로세서(310)에 의해 수행될 수 있다.
동작(405)에서, 이상 모니터링 장치(105)는 반도체 생산 챔버(115)에 연결된 진공 펌프(110) 내 모터(215)에 전달되는 전류 및 전압을 측정할 수 있다. 예를 들어, 이상 모니터링 장치(105)는 반도체 생산 챔버(115)에 연결된 진공 펌프(110) 내 모터(215)에 전달되는 전류 및 전압을 측정하는 하나 이상의 센서를 이용하여 모터(215)에 전달되는 전류 및 전압을 측정할 수 있다.
일 실시예에서, 진공 펌프(110)는 드라이 진공 펌프 및 부스터 진공 펌프를 포함할 수 있고, 이상 모니터링 장치(105)는 드라이 진공 펌프 및 부스터 진공 펌프 각각에 포함된 모터의 미세 전류를 측정할 수 있다.
동작(410)에서, 모니터링 장치는 동작(405)에서 측정된 전류 및 전압에 기초하여 진공 펌프(110)의 이상 발생을 진단하기 위한 유효 파라미터들을 결정할 수 있다. 유효 파라미터들은 전력, 역률, 소비전력, 유효 전력, 무효 전력 및 고조파 왜곡(THD)의 유효 파라미터를 포함할 수 있다. 유효 파라미터들은 측정된 전류 및 전압에 기초하여 계산될 수 있다.
일 실시예에서, 이상 모니터링 장치(105)는 측정된 전류 및 전압, 및 결정된 유효 파라미터들을 제어 장치(120)에 전송할 수 있다. 제어 장치(120)는 수신된 전류, 전압 및 유효 파라미터들을 저장할 수 있다.
동작(415)에서, 이상 모니터링 장치(105)는 측정된 전류 및 전압, 유효 파라미터들을 이상 발생 진단 모델(510)에 적용하여 진공 펌프(110)에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어(525)를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 이상 발생 진단 모델(510)은 상기 측정된 전류, 전압 및 상기 유효 파라미터들의 특징을 추출하도록 비 지도 학습된 딥 러닝 모델(515) 및 상기 딥 러닝 모델(515)의 출력에 기초하여 상기 스코어(525)를 획득하도록 지도 학습된 머신 러닝 모델(520)을 포함할 수 있다. 이상 발생 진단 모델(510)에 관하여는 도 5를 참조하여 아래에서 설명한다.
동작(420)에서, 이상 모니터링 장치(105)는 스코어(525)에 기초하여 진공 펌프(110)의 이상 발생 여부를 결정할 수 있다.
이상 모니터링 장치(105)는 이상 발생 진단 모델(510)을 통해 획득된 스코어(525)에 기초하여 진공 펌프(110)에 포함된 모터(215)의 부하를 추정하고, 추정된 부하에 기반하여 진공 펌프(110)의 이상 여부를 검출할 수 있다. 예를 들어, 이상 모니터링 장치(105)는 추정된 부하가 설정된 부하를 초과하는 경우, 진공 펌프(110)의 이상이 발생한 것으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 이상 모니터링 장치(105)는 진공 펌프(110)의 이상이 검출된 경우, 반도체 생산 챔버(115) 및 진공 펌프(110)를 제어하는 제어 장치(120)에 생산 중단 신호를 전송할 수 있다. 제어 장치(120)는 생산 중단 신호를 수신하면 반도체 생산 챔버(115) 및 진공 펌프(110)를 제어하여 반도체 생산을 중단할 수 있다. 이상 모니터링 장치(105)가 진공 펌프(110)의 이상을 감지하여 진공 펌프(110)가 예기치 않게 정지되기 이전에 반도체 생산 챔버(115) 및 진공 펌프(110)의 작동을 중단시킴으로써 반도체 웨이퍼의 오염을 줄일 수 있다. 또한 반도체 생산 라인을 관리하는 관리자는 이상 모니터링 장치(105)를 통해 진공 펌프(110)의 이상을 사전에 검출하고 진공 펌프(110)가 고장으로 인해 작동을 멈추기 전에 정비할 수 있다.
일 실시예에서, 이상 모니터링 장치(105)는 알림을 출력할 수 있다. 예를 들어, 이상 모니터링 장치(105)는 이상 모니터링 장치(105)의 디스플레이(325), 부저, 램프(335) 및 이상 모니터링 장치(105)에 연결된 외부 램프(345)를 이용하여 알림을 출력할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이며, 이상 모니터링 장치(105)는 필요에 따라 다양한 형태로 알림을 출력할 수 있다.
이하, 도 5를 참조하여 이상 발생 진단 모델(510)에 대해 설명한다.
도 5는 일 실시예에 따른 이상 발생 진단 모델(510)을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에서, 이상 모니터링 장치(105)는 측정된 전류 및 전압, 유효 파라미터들(505)을 이상 발생 진단 모델(510)에 적용하여 진공 펌프(110)에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어(525)를 획득할 수 있다.
이상 발생 진단 모델(510)은 이상 모니터링 장치(105)의 하나 이상의 센서(305)를 이용하여 측정된 전류 및 전압, 및 유효 파라미터들(505)의 특징을 추출하도록 비 지도 학습된 딥 러닝 모델(515)(unsupervised deep learning model) 및 해당 딥 러닝 모델(515)의 출력에 기초하여 진공 펌프(110)에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어(525)를 획득하도록 지도 학습된 머신 러닝 모델(520)(supervised machine learning model)을 포함할 수 있다. 스코어(525)는 진공 펌프(110)의 부하에 대응될 수 있다.
예를 들어, 같은 모델의 진공 펌프(110)라고 하더라도 전류 및 전압의 특성이 다르게 나타날 수 있다. 이상 모니터링 장치(105)는 반도체 생산 라인에 설치된 각각의 진공 펌프(110)에 대해 측정된 전류 및 전압, 및 유효 파라미터들(505)의 패턴을 파악할 필요 없이 비 지도 학습된 딥 러닝 모델(515)을 이용하여 측정된 전류 및 전압, 및 유효 파라미터들(505)을 클러스터링하고, 패턴 및 특징을 추출할 수 있다.
이상 모니터링 장치(105)는 딥 러닝 모델(515)의 출력에 기초하여 진공 펌프(110)에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어(525)를 획득하도록 지도 학습된 머신 러닝 모델(520)을 통해 회귀 분석, 다변량 분석, 최소 자승법(partial least squares, PLS)과 같은 통계 분석을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 이상 모니터링 장치(105)는 머신 러닝 모델(520)을 통해 획득된 스코어(525)에 기초하여 진공 펌프(110)에 포함된 모터(215)의 부하를 추정하고, 추정된 부하에 기반하여 진공 펌프(110)의 이상 여부를 검출하고, 이상 유형을 유추할 수 있다.
예를 들어, 도 6을 참조하면, 이상 모니터링 장치(105)에 의해 추정된 진공 모터(215)의 시간에 따른 부하가 도시되어 있다.
이상 모니터링 장치(105)는 이상 발생 진단 모델(510)을 통해 획득된 스코어(525)에 기초하여 진공 펌프(110)에 포함된 모터(215)의 부하를 추정하고, 추정된 부하에 기반하여 진공 펌프(110)의 이상 여부를 검출할 수 있다. 예를 들어, 이상 모니터링 장치(105)는 추정된 부하가 설정된 부하(605)를 초과하는 경우, 진공 펌프(110)의 이상이 발생한 것으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 6의 예에서, 이상 모니터링 장치(105)는 시간 영역(610)에서, 진공 펌프(110)의 이상 발생을 검출할 수 있다.
일 실시예에서, 이상 모니터링 장치(105)는 추정된 부하에 기반한 의사 결정 트리를 이용하여 상기 진공 펌프(110)의 이상 여부를 검출하고, 이상 유형을 유추할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 이상 모니터링 장치, 제어 장치 및 진공 펌프들 사이 네트워크를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 복수의 진공 펌프들(720)(예: 도 1의 진공 펌프(110))은 네트워크(710)를 통해 제어 장치(705)(예: 도 1의 제어 장치(120))에 연결되어 제어될 수 있다. 각각의 진공 펌프에 이상 모니터링 장치(예: 도 1의 이상 모니터링 장치(105))가 연결되어 진공 펌프의 이상 발생 여부를 진단할 수 있다.
이상 모니터링 장치들(715)은 각각의 이상 모니터링 장치에 연결된 진공 펌프의 모터에 공급되는 전류 및 전압을 측정하고, 유효 파라미터들을 결정할 수 있다. 이상 모니터링 장치들(715)은 네트워크(710)를 통해 측정된 전류 및 전압, 및 결정된 유효 파라미터들을 제어 장치(705)에 전송할 수 있다. 제어 장치(705)는 수신된 전류, 전압 및 유효 파라미터들을 저장할 수 있다.
이상 모니터링 장치들(715)은 측정된 전류 및 전압, 유효 파라미터들을 이상 발생 진단 모델(510)에 적용하여 진공 펌프에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어(525)를 획득할 수 있다. 이상 모니터링 장치들(715)은 이상 발생 진단 모델(510)을 통해 획득된 스코어(525)에 기초하여 진공 펌프에 포함된 모터의 부하를 추정하고, 추정된 부하에 기반하여 진공 펌프의 이상 여부를 검출할 수 있다.
이상 모니터링 장치들(715)은 각각의 이상 모니터링 장치에 연결된 진공 펌프의 이상이 검출된 경우, 네트워크(710)를 통해 제어 장치(705)에 생산 중단 신호를 전송할 수 있다. 제어 장치(705)는 생산 중단 신호를 수신하면 반도체 생산 챔버 및 진공 펌프를 제어하여 반도체 생산을 중단할 수 있다. 이상 모니터링 장치들(715)이 진공 펌프의 이상을 감지하여 진공 펌프가 예기치 않게 정지되기 이전에 반도체 생산 챔버 및 진공 펌프의 작동을 중단시킴으로써 반도체 웨이퍼의 오염을 줄일 수 있다.
또한 반도체 생산 라인을 관리하는 관리자(725)는 이상 모니터링 장치를 이용하여 검출된 진공 펌프의 이상 발생을 제어 장치(705) 또는 이상 모니터링 장치를 통해 인지할 수 있고, 진공 펌프가 고장으로 인해 작동을 멈추기 전에 정비할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (17)

  1. 진공 펌프의 이상 모니터링 장치에 있어서,
    반도체 생산 챔버에 연결된 진공 펌프 내 모터에 전달되는 전류 및 전압을 측정하는 하나 이상의 센서; 및
    상기 하나 이상의 센서를 이용하여 측정된 전류 및 전압에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생을 진단하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 측정된 전류 및 전압에 기초하여 상기 이상 발생을 진단하기 위한 유효 파라미터들을 결정하고,
    상기 측정된 전류 및 전압, 및 상기 결정된 유효 파라미터들을 이상 발생 진단 모델에 적용하여 상기 진공 펌프에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어를 획득하고,
    상기 스코어에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생 여부를 결정하는,
    이상 모니터링 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이상 발생 진단 모델을 통해 획득된 상기 스코어에 기초하여 상기 진공 펌프에 포함된 모터의 부하를 추정하고, 상기 추정된 부하에 기반하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출하는, 이상 모니터링 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 센서는,
    드라이 진공 펌프 및 부스터 진공 펌프 각각에 포함된 모터의 미세 전류를 측정하는, 이상 모니터링 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 진공 펌프의 이상이 검출된 경우, 상기 반도체 생산 챔버 및 상기 진공 펌프를 제어하는 제어 장치에 생산 중단 신호를 전송하는, 이상 모니터링 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 진공 펌프의 이상이 검출된 경우, 알림을 출력하는, 이상 모니터링 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 이상 발생 진단 모델은,
    상기 측정된 전류, 전압 및 상기 유효 파라미터들의 특징을 추출하도록 비 지도 학습된 딥 러닝 모델 및 상기 딥 러닝 모델의 출력에 기초하여 상기 스코어를 획득하도록 지도 학습된 머신 러닝 모델을 포함하는, 이상 모니터링 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 추정된 부하에 기반한 의사 결정 트리를 이용하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출하는, 이상 모니터링 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 측정된 전류 및 전압은 각각 3상 전류 및 3상 전압이고,
    상기 유효 파라미터들은,
    전력, 역률, 소비전력, 유효 전력, 무효 전력 및 고주파 왜곡을 포함하는, 이상 모니터링 장치.
  9. 반도체 생산 챔버에 연결된 진공 펌프의 이상 모니터링 방법에 있어서,
    하나 이상의 센서를 이용하여 상기 진공 펌프 내 모터에 전달되는 전류 및 전압을 측정하는 동작;
    상기 측정된 전류 및 전압에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생을 진단하기 위한 유효 파라미터들을 결정하는 동작;
    상기 측정된 전류 및 전압, 및 상기 결정된 유효 파라미터들을 이상 발생 진단 모델에 적용하여 상기 진공 펌프에 이상이 발생하였을 확률과 관련된 스코어를 획득하는 동작; 및
    상기 스코어에 기초하여 상기 진공 펌프의 이상 발생 여부를 결정하는 동작
    을 포함하는, 이상 모니터링 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 이상 발생 여부를 결정하는 동작은,
    상기 이상 발생 진단 모델을 통해 획득된 상기 스코어에 기초하여 상기 진공 펌프에 포함된 모터의 부하를 추정하는 동작; 및
    상기 추정된 부하에 기반하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출하는 동작
    을 포함하는, 이상 모니터링 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 센서는,
    드라이 진공 펌프 및 부스터 진공 펌프 각각에 포함된 모터의 미세 전류를 측정하는, 이상 모니터링 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 진공 펌프의 이상이 검출된 경우, 상기 반도체 생산 챔버 및 상기 진공 펌프를 제어하는 제어 장치에 생산 중단 신호를 전송하는 동작
    을 더 포함하는, 이상 모니터링 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 진공 펌프의 이상이 검출된 경우, 알림을 출력하는 동작
    을 더 포함하는, 이상 모니터링 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 이상 발생 진단 모델은,
    상기 측정된 전류, 전압 및 상기 유효 파라미터들의 특징을 추출하도록 비 지도 학습된 딥 러닝 모델 및 상기 딥 러닝 모델의 출력에 기초하여 상기 스코어를 획득하도록 지도 학습된 머신 러닝 모델을 포함하는, 이상 모니터링 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 추정된 부하에 기반하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출하는 동작은,
    상기 추정된 부하에 기반한 의사 결정 트리를 이용하여 상기 진공 펌프의 이상 여부를 검출하는 동작
    을 포함하는, 이상 모니터링 방법.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 측정된 전류 및 전압은 각각 3상 전류 및 3상 전압이고,
    상기 유효 파라미터들은,
    전력, 역률, 소비전력, 유효 전력, 무효 전력 및 고주파 왜곡을 포함하는, 이상 모니터링 방법.
  17. 하드웨어와 결합되어 제9항 내지 제16항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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