WO2021059333A1 - 基板処理装置、半導体装置の製造方法、及び予兆検知プログラム - Google Patents

基板処理装置、半導体装置の製造方法、及び予兆検知プログラム Download PDF

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WO2021059333A1
WO2021059333A1 PCT/JP2019/037302 JP2019037302W WO2021059333A1 WO 2021059333 A1 WO2021059333 A1 WO 2021059333A1 JP 2019037302 W JP2019037302 W JP 2019037302W WO 2021059333 A1 WO2021059333 A1 WO 2021059333A1
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sign
normal model
abnormality
sensor data
data
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PCT/JP2019/037302
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French (fr)
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境　正憲
隆之 川岸
一良 山本
隆一 鍜治
祐太 舘
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株式会社Ｋｏｋｕｓａｉ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ
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Publication date
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    • 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

Definitions

  • This disclosure relates to a substrate processing device, a method for manufacturing a semiconductor device, and a sign detection program.
  • a substrate processing device for manufacturing a semiconductor device by forming a thin film on a substrate such as a wafer includes a vacuum pump that evacuates the processing chamber, a mass flow controller that controls the flow rate of a reactive gas, an on-off valve, and a pressure. It is composed of various members such as a meter, a heater that heats a processing chamber, and a transfer mechanism that conveys a substrate.
  • Each of these various members gradually deteriorates and breaks down as they are used, so it is necessary to replace them with new members.
  • a method of replacement either the member is used until it breaks down, or a regular replacement cycle is determined for each member and the member is replaced with a margin before the failure. ..
  • the member is used until it fails, all the substrates processed by the substrate processing device at the time of failure may become defective, and the substrate and the production time at the time of failure may be lost.
  • the members need to be replaced every short period of time, that is, a period that does not lead to the failure.
  • Patent Document 1 or Patent Document 2 various techniques for maintenance of these members have been proposed, but there are still cases where an abnormality of the members cannot be detected in advance.
  • the object of the present disclosure is to provide a configuration capable of detecting a sign of abnormality of a member.
  • a normal model is created by acquiring sensor data related to a member to be detected for an abnormality sign, and the state of the device is monitored based on the normal model. After the replacement or maintenance of the member, the sensor data is acquired, the normal model is recreated from the sensor data, the state of the device is monitored based on the normal model, and before the device stops abnormally.
  • a configuration for detecting a sign of abnormality is provided.
  • a technique capable of detecting a sign of abnormality of a member is provided.
  • arrow F indicates the front direction of the substrate processing apparatus
  • arrow B indicates the rear surface direction
  • arrow R indicates the right direction
  • arrow L indicates the left direction
  • arrow U indicates the upward direction
  • arrow D indicates the downward direction.
  • the substrate processing device 10 includes a housing 12 made of a pressure-resistant container. An opening provided for maintenance is provided on the front wall of the housing 12, and a pair of front maintenance doors 14 are provided in the opening as an entry mechanism for opening and closing the opening.
  • a pod (board container) 18 containing a substrate (wafer) 16 (see FIG. 2) such as silicon, which will be described later, is used as a carrier for transporting the substrate 16 into and out of the housing 12.
  • a pod loading / unloading outlet is provided so as to communicate with the inside and outside of the housing 12.
  • a load port 20 is installed at the pod loading / unloading outlet.
  • the pod 18 is placed on the load port 20 and is configured to align the pod 18.
  • a rotary pod shelf 22 is installed at the upper part in the substantially central portion of the housing 12.
  • a plurality of pods 18 are stored on the rotary pod shelf 22.
  • the rotary pod shelf 22 includes a support column that is vertically erected and rotated in a horizontal plane, and a plurality of shelf boards that are radially supported on the support column at each position of the upper, middle, and lower stages.
  • a pod transfer device 24 is installed between the load port 20 and the rotary pod shelf 22 in the housing 12.
  • the pod transfer device 24 has a pod elevator 24A and a pod transfer mechanism 24B that can move up and down while holding the pod 18.
  • the pod 18 is configured to transfer the pod 18 to each other between the load port 20, the rotary pod shelf 22, and the pod opener 26 described later.
  • a sub-housing 28 is provided in the lower part of the housing 12 from a substantially central portion in the housing 12 to a rear end.
  • a pair of pod openers 26 for transporting the substrate 16 inside and outside the sub-housing 28 are installed on the front wall of the sub-housing 28, respectively.
  • Each pod opener 26 is provided with a mounting table on which the pod 18 is placed and a cap attachment / detachment mechanism 30 for attaching / detaching the cap of the pod 18.
  • the pod opener 26 is configured to open and close the substrate loading / unloading port of the pod 18 by attaching / detaching the lid of the pod 18 placed on the mounting table by the cap attachment / detachment mechanism 30.
  • a transfer chamber 32 fluidly isolated from the space in which the pod transfer device 24, the rotary pod shelf 22, and the like are installed is configured.
  • a substrate transfer mechanism 34 is installed in the front region of the transfer chamber 32.
  • the board transfer mechanism 34 includes a board transfer device 34A capable of rotating or linearly moving the board 16 in the horizontal direction, and a board transfer device elevator 34B for raising and lowering the board transfer device 34A.
  • the board transfer device elevator 34B is installed between the right end of the front region of the transfer chamber 32 of the sub-housing 28 and the right end of the housing 12. Further, the substrate transfer device 34A includes a tweezers (not shown) as a holding portion of the substrate 16. By the continuous operation of the board transfer device elevator 34B and the board transfer device 34A, the board 16 can be loaded (charged) and removed (discharged) from the boat 36 as a board holder. ing.
  • a boat elevator 38 for raising and lowering the boat 36 is installed in the sub-housing 28 (transfer chamber 32).
  • An arm 40 is connected to the lift of the boat elevator 38, and a lid 42 is horizontally installed on the arm 40.
  • the lid 42 vertically supports the boat 36 and is configured to be able to close the lower end of the processing furnace 44, which will be described later.
  • a transport mechanism for transporting the substrate 16 by the rotary pod shelf 22 shown in FIG. 1, the pod transfer device 24, the substrate transfer mechanism 34, the boat 36, the boat elevator 38 shown in FIG. 2, and the rotary mechanism 46 described later. Is configured.
  • a processing furnace 44 is provided above the standby unit 50 that accommodates and waits for the boat 36.
  • a clean unit 52 is installed at the left end of the transfer chamber 32, which is opposite to the board transfer device elevator 34B side.
  • the clean unit 52 is configured to supply a clean atmosphere or clean air 52A, which is an inert gas.
  • a plurality of device covers are attached to the outer periphery of the housing 12 and the sub-housing 28 as an entry mechanism into the substrate processing device 10.
  • a door switch 54 as an entry sensor is provided at the ends of the housing 12 and the sub-housing 28 facing the device cover.
  • a board detection sensor 56 for detecting the placement of the pod 18 is provided on the load port 20.
  • the switches and sensors such as the door switch 54 and the substrate detection sensor 56 are electrically connected to the substrate processing device controller 58 (see FIGS. 2 and 3) as the main control unit described later.
  • the substrate processing device 10 includes a gas supply unit 60 and an exhaust unit 62 in addition to the housing 12.
  • a processing gas supply system and a purge gas supply system are housed in the gas supply unit 60.
  • the processing gas supply system includes a processing gas supply source and an on-off valve (not shown), a mass flow controller (hereinafter abbreviated as MFC) 64A as a gas flow rate controller, and a processing gas supply pipe 66A.
  • MFC mass flow controller
  • the purge gas supply system includes a purge gas supply source and an on-off valve (not shown), an MFC 64B, and a purge gas supply pipe 66B.
  • a gas exhaust mechanism composed of an exhaust pipe 68, a pressure sensor 70 as a pressure detection unit, and a pressure adjusting unit 72 including, for example, an APC (Auto Pressure Controller) valve is stored. ..
  • a vacuum pump 74 as an exhaust device is connected to the exhaust pipe 68 on the downstream side of the exhaust unit 62.
  • the vacuum pump 74 may also be included in the gas exhaust mechanism.
  • the controller for the board processing device 58 as the main control unit is connected to the transfer controller 48, the temperature controller 76, the pressure controller 78, and the gas supply controller 80, respectively. Further, as shown in FIG. 5, the controller 58 for the substrate processing device is connected to the sign detection controller 82 as a sign detection unit, which will be described later.
  • the processing furnace 44 includes a reaction tube (process tube) 84.
  • the reaction tube 84 includes an internal reaction tube (inner tube) 84A and an external reaction tube (outer tube) 84B provided on the outside thereof.
  • the internal reaction tube 84A is formed in a cylindrical shape with the upper end and the lower end open, and a processing chamber 86 for processing the substrate 16 is formed in the hollow portion of the cylinder in the internal reaction tube 84A.
  • the processing chamber 86 is configured to accommodate the boat 36.
  • a cylindrical heater 88 is provided on the outside of the reaction tube 84 so as to surround the side wall surface of the reaction tube 84.
  • the heater 88 is vertically installed by being supported by the heater base 90.
  • a cylindrical furnace mouth portion (manifold) 92 is arranged so as to be concentric with the external reaction tube 84B.
  • the furnace port portion 92 is provided so as to support the lower end portion of the internal reaction tube 84A and the lower end portion of the external reaction tube 84B, and engages with the lower end portion of the internal reaction tube 84A and the lower end portion of the external reaction tube 84B, respectively. are doing.
  • An O-ring 94 as a sealing member is provided between the furnace mouth portion 92 and the external reaction tube 84B. Since the furnace port portion 92 is supported by the heater base 90, the reaction tube 84 is in a vertically installed state. A reaction vessel is formed by the reaction tube 84 and the furnace port portion 92.
  • the processing gas nozzle 96A and the purge gas nozzle 96B are connected to the furnace port portion 92 so as to communicate with the processing chamber 86.
  • a processing gas supply pipe 66A is connected to the processing gas nozzle 96A.
  • a processing gas supply source (not shown) or the like is connected to the upstream side of the processing gas supply pipe 66A via the MFC64A.
  • a purge gas supply pipe 66B is connected to the purge gas nozzle 96B.
  • a purge gas supply source (not shown) or the like is connected to the upstream side of the purge gas supply pipe 66B via the MFC64B.
  • An exhaust pipe 68 for exhausting the atmosphere of the processing chamber 86 is connected to the furnace port portion 92.
  • the exhaust pipe 68 is arranged at the lower end of the tubular space 98 formed by the gap between the internal reaction pipe 84A and the external reaction pipe 84B, and communicates with the tubular space 98.
  • a pressure sensor 70, a pressure adjusting unit 72, and a vacuum pump 74 are connected to the downstream side of the exhaust pipe 68 in this order from the upstream side.
  • a disk-shaped lid 42 capable of airtightly closing the lower end opening of the furnace opening 92 is provided below the furnace opening 92, and the upper surface of the lid 42 is in contact with the lower end of the furnace opening 92.
  • An O-ring 100 is provided as a contacting seal member.
  • a rotation mechanism 46 for rotating the boat 36 is installed on the side opposite to the processing chamber 86 near the center of the lid 42.
  • the rotation shaft 102 of the rotation mechanism 46 penetrates the lid 42 and supports the boat 36 from below.
  • the rotation mechanism 46 has a built-in rotation motor 46A, and the rotation motor 46A is configured to rotate the rotation shaft 102 of the rotation mechanism 46 and rotate the boat 36 to rotate the substrate 16. ing.
  • the lid 42 is configured to be raised and lowered in the vertical direction by a boat elevator 38 provided outside the reaction tube 84. By raising and lowering the lid body 42, the boat 36 can be transported to the processing chamber 86.
  • a transfer controller 48 is electrically connected to the rotary motor 46A and the boat elevator 38 of the rotary mechanism 46.
  • the boat 36 is configured to align a plurality of substrates 16 in a horizontal posture and with their centers aligned with each other and hold them in multiple stages. Further, in the lower part of the boat 36, a plurality of disk-shaped heat insulating plates 104 as heat insulating members are arranged in a horizontal posture in multiple stages.
  • the boat 36 and the heat insulating plate 104 are made of a heat-resistant material such as quartz or silicon carbide.
  • the heat insulating plate 104 is provided to make it difficult to transfer the heat from the heater 88 to the furnace port portion 92 side.
  • a temperature sensor 106 as a temperature detector is installed in the reaction tube 84.
  • a temperature controller 76 is electrically connected to the heater 88 and the temperature sensor 106.
  • the pod 18 when the pod 18 is supplied to the load port 20 by an in-process transfer device (not shown), the pod 18 is detected by the board detection sensor 56, and the pod carry-in / carry-out outlet is a front shutter (not shown). Is released by. Then, the pod 18 on the load port 20 is carried into the housing 12 from the pod carry-in / carry-out outlet by the pod transport device 24.
  • the pod 18 carried into the housing 12 is automatically transported onto the shelf board of the rotary pod shelf 22 by the pod transfer device 24 and temporarily stored. After that, the pod 18 is transferred from the shelf board onto the mounting table of one of the pod openers 26.
  • the pod 18 carried into the housing 12 may be directly transferred onto the mounting table of the pod opener 26 by the pod transport device 24.
  • the lid of the pod 18 mounted on the mounting table is removed by the cap attachment / detachment mechanism 30, and the substrate insertion / removal port is opened.
  • the substrate 16 (see FIG. 2) is picked up from inside the pod 18 through the substrate loading / unloading port by the tweezers of the substrate transfer device 34A, and after the orientations are aligned by a notch alignment device (not shown), the rear of the transfer chamber 32. It is carried into the standby section 50 in the above and loaded into the boat 36.
  • the board transfer device 34A returns to the mounting table on which the pod 18 is placed, takes out the next board 16 from the pod 18, and loads the next board 16 into the boat 36.
  • the lower end of the processing furnace 44 is opened by a furnace opening shutter (not shown). Subsequently, the boat 36 holding the substrate 16 group is carried (loaded) into the processing furnace 44 by raising the lid 42 by the boat elevator 38.
  • the lid 42 is placed in the furnace via the O-ring 100 as shown in FIG. The lower end of the mouth portion 92 is sealed.
  • the processing chamber 86 is evacuated by the vacuum pump 74 so as to have a desired pressure (vacuum degree).
  • the pressure adjusting unit 72 (opening degree of the valve) is feedback-controlled based on the pressure value measured by the pressure sensor 70.
  • the processing chamber 86 is heated by the heater 88 so as to have a desired temperature.
  • the amount of electricity supplied to the heater 88 is feedback-controlled based on the temperature value detected by the temperature sensor 106.
  • the rotation mechanism 46 rotates the boat 36 and the substrate 16.
  • the processing gas supplied from the processing gas supply source and controlled to have a desired flow rate by the MFC64A circulates in the processing gas supply pipe 66A and is introduced into the processing chamber 86 from the processing gas nozzle 96A.
  • the introduced processing gas rises in the processing chamber 86, flows out from the upper end opening of the internal reaction pipe 84A into the tubular space 98, and is exhausted from the exhaust pipe 68.
  • the processing gas comes into contact with the surface of the substrate 16 as it passes through the processing chamber 86, and at this time, a thin film is deposited on the surface of the substrate 16 by a thermal reaction.
  • the purge gas supplied from the purge gas supply source and controlled by the MFC64B to have a desired flow rate is supplied to the processing chamber 86, and the processing chamber 86 is replaced with the inert gas. At the same time, the pressure in the processing chamber 86 is returned to the normal pressure.
  • the lid 42 is lowered by the boat elevator 38 to open the lower end of the furnace opening 92, and the boat 36 holding the treated substrate 16 moves from the lower end of the furnace opening 92 to the outside of the reaction tube 84. It is carried out (unloading). After that, the processed substrate 16 is taken out from the boat 36 (discharge) and stored in the pod 18.
  • the pod 18 containing the processed substrate 16 is carried out of the housing 12 in a procedure substantially opposite to the above procedure except for the matching step in the notch matching device.
  • controller 58 for the substrate processing apparatus as the main control unit will be specifically described.
  • the controller 58 for a board processing device mainly includes an arithmetic control unit 108 such as a CPU (Central Processing Unit), a storage unit 114 including a RAM 110, a ROM 112, and an HDD (not shown), an input unit 116 such as a mouse or a keyboard, and a monitor. Etc. is composed of a display unit 118 and the like. Each data can be set by the arithmetic control unit 108, the storage unit 114, the input unit 116, and the display unit 118.
  • arithmetic control unit 108 such as a CPU (Central Processing Unit)
  • an input unit 116 such as a mouse or a keyboard
  • Etc. is composed of a display unit 118 and the like. Each data can be set by the arithmetic control unit 108, the storage unit 114, the input unit 116, and the display unit 118.
  • the arithmetic control unit 108 constitutes the center of the substrate processing device controller 58, executes the control program stored in the ROM 112, and is stored in the storage unit 114 which also constitutes the recipe storage unit according to the instruction from the input unit 116. Execute a recipe (for example, a process recipe as a substrate processing recipe).
  • the ROM 112 is a recording medium composed of a flash memory, a hard disk, or the like, and stores an operation program or the like of an arithmetic control unit 108 that controls the operation of each member (for example, a vacuum pump 74 or the like) of the substrate processing device 10. Further, the RAM 110 (memory) functions as a work area (temporary storage unit) of the arithmetic control unit 108.
  • the substrate processing recipe is a recipe in which processing conditions, processing procedures, and the like for processing the substrate 16 are defined. Further, in the recipe file, set values and transmission timings to be transmitted to the transfer controller 48, the temperature controller 76, the pressure controller 78, the gas supply controller 80, and the like are set for each step of the substrate processing recipe.
  • the arithmetic control unit 108 determines the temperature and pressure in the processing furnace 44, the flow rate of the processing gas introduced into the processing furnace 44, and the like so that the substrate 16 loaded in the processing furnace 44 is subjected to a predetermined treatment. Has a function to control.
  • the transport controller 48 controls the transport operations of the rotary pod shelf 22, the boat elevator 38, the pod transport device 24, the board transfer mechanism 34, the boat 36, and the rotary mechanism 46, which form a transport mechanism for transporting the substrate 16, respectively. It is configured as follows.
  • sensors are built in each of the rotary pod shelf 22, the boat elevator 38, the pod transfer device 24, the board transfer mechanism 34, the boat 36, and the rotary mechanism 46.
  • the controller 58 for the substrate processing apparatus is notified to that effect.
  • the detection system for signs of abnormality of each member of the substrate processing apparatus 10 will be described in detail later.
  • the storage unit 114 is provided with a data storage area 120 for storing various data and the like, and a program storage area 122 for storing various programs including board processing recipes.
  • the data storage area 120 stores various parameters related to the recipe file.
  • the program storage area 122 stores various programs necessary for controlling the device including the above-mentioned substrate processing recipe.
  • the display unit 118 of the controller 58 for the substrate processing device is provided with a touch panel (not shown).
  • the touch panel is configured to display an operation screen that accepts input of operation commands to the above-mentioned board transfer system and board processing system.
  • the controller 58 for the substrate processing device may have a configuration including at least a display unit 118 and an input unit 116, like an operation terminal (terminal device) of a personal computer or a mobile device.
  • the temperature controller 76 adjusts the temperature inside the processing furnace 44 by controlling the temperature of the heater 88 of the processing furnace 44.
  • the controller 58 for the substrate processing device is notified to that effect.
  • the pressure controller 78 controls the pressure adjusting unit 72 so that the pressure in the processing chamber 86 becomes a desired pressure at a desired timing based on the pressure value detected by the pressure sensor 70.
  • the controller 58 for the substrate processing device is notified to that effect.
  • the gas supply controller 80 is configured to control the MFC 64A and 64B so that the flow rate of the gas supplied to the processing chamber 86 becomes a desired flow rate at a desired timing.
  • the controller 58 for the substrate processing device is notified to that effect.
  • This substrate processing step is, for example, one step of a method for manufacturing a semiconductor device (IC, LSI, etc.).
  • the operation and processing of each part constituting the substrate processing apparatus 10 is controlled by the substrate processing apparatus controller 58.
  • a film is formed on the substrate 16 by alternately supplying the raw material gas (first processing gas) and the reaction gas (second processing gas) to the substrate 16 will be described.
  • hexachlorodisilane (Si 2 Cl 6 , hereinafter abbreviated as HCDS) gas is used as a raw material gas
  • ammonia (NH 3 ) is used as a reaction gas to form a silicon nitriding (SiN) film as a thin film on the substrate 16.
  • HCDS hexachlorodisilane
  • NH 3 ammonia
  • SiN silicon nitriding
  • a predetermined film may be formed in advance on the substrate 16, and a predetermined pattern may be formed in advance on the substrate 16 or the predetermined film.
  • the substrate 16 is loaded into the boat 36 and carried into the processing chamber 86.
  • Step S104 In the film forming step S104, the following four steps are sequentially executed to form a thin film on the surface of the substrate 16. During steps 1 to 4, the substrate 16 is heated to a predetermined temperature by the heater 88.
  • step 1 the on-off valve (not shown) provided on the processing gas supply pipe 66A and the pressure adjusting unit 72 (APC valve) provided on the exhaust pipe 68 are opened, and the HCDS gas whose flow rate is adjusted by the MFC 64A is supplied to the processing gas supply pipe 66A. Pass through. Then, the HCDS gas is supplied from the processing gas nozzle 96A to the processing chamber 86 and exhausted from the exhaust pipe 68. At this time, the pressure in the processing chamber 86 is kept at a predetermined pressure. As a result, a silicon thin film (Si film) is formed on the surface of the substrate 16.
  • Si film silicon thin film
  • step 2 the on-off valve of the processing gas supply pipe 66A is closed to stop the supply of HCDS gas.
  • the pressure adjusting unit 72 (APC valve) of the exhaust pipe 68 is left open, and the processing chamber 86 is exhausted by the vacuum pump 74 to remove the residual gas from the processing chamber 86.
  • the on-off valve provided in the purge gas supply pipe 66B is opened to supply an inert gas such as N 2 to the processing chamber 86 to purge the processing chamber 86, and the residual gas in the processing chamber 86 is discharged to the outside of the processing chamber 86. Discharge to.
  • step 3 both the on-off valve (not shown) provided on the purge gas supply pipe 66B and the pressure adjusting unit 72 (APC valve) provided on the exhaust pipe 68 are opened, and the NH 3 gas whose flow rate is adjusted by the MFC 64B is supplied to the purge gas supply pipe. Pass through 66B. Then, while supplying the NH 3 gas from the purge gas nozzle 96B to the processing chamber 86, the gas is exhausted from the exhaust pipe 68. At this time, the pressure in the processing chamber 86 is kept at a predetermined pressure. Accordingly, the Si film and the NH 3 gas formed on the surface of the substrate 16 by the HCDS gas is surface reaction, SiN film is formed on the substrate 16.
  • step 4 by closing the opening and closing valve of the purge gas supply pipe 66B, stops the supply of the NH 3 gas.
  • the pressure adjusting unit 72 (APC valve) of the exhaust pipe 68 is left open, and the processing chamber 86 is exhausted by the vacuum pump 74 to remove the residual gas from the processing chamber 86. Further, an inert gas such as N 2 is supplied to the treatment chamber 86, and the treatment chamber 86 is purged again.
  • Steps 1 to 4 above are set as one cycle, and by repeating this cycle a plurality of times, a SiN film having a predetermined film thickness is formed on the substrate 16.
  • the control system includes a controller 58 for a board processing device as a main control unit, a sign detection controller 82 as a sign detection unit, various sensors 124, and a data collection unit (Data Collection Unit, hereinafter. It includes an edge controller (abbreviated as DCU) 126 and an edge controller (hereinafter abbreviated as EC) 128, and these are connected by wire or wirelessly, respectively.
  • DCU edge controller
  • EC edge controller
  • the controller 58 for the board processing device is connected to a host computer (not shown) including a customer host computer and an operation unit (not shown).
  • the operation unit has a configuration in which various data (sensor data, etc.) acquired by the controller 58 for the substrate processing device can be exchanged with a host computer.
  • the sign detection controller 82 acquires sensor data from sensors of various members provided in the board processing device 10 and monitors the state of the board processing device 10. Specifically, the sign detection controller 82 calculates a numerical index using data from various sensors 124, and detects a sign of abnormality by comparing it with a predetermined threshold value.
  • the sign detection controller 82 has a built-in sign detection program that detects signs of abnormality based on the movement of sensor data.
  • the sign detection controller 82 has two systems, a system directly connected to the controller 58 for the board processing device and a system connected to the controller 58 for the board processing device via the DCU 126. Therefore, when the sign detection controller 82 detects a sign of abnormality, a signal is directly output to the controller 58 for the substrate processing device without going through the DCU 126 to generate an alarm, and the member provided with the sign of abnormality is provided. It is possible to display the sensor data information of the sensor on the screen of the display unit 118 (see FIG. 3).
  • the various sensors 124 are sensors (for example, pressure sensor 70, temperature sensor 106, etc.) provided on various members provided in the substrate processing device 10, and the flow rate, concentration, temperature, humidity (dew point) of each member. Detects pressure, current, voltage, voltage, torque, vibration, position, rotation speed, etc.
  • DCU126 collects and accumulates data of various sensors 124 during execution of the process recipe. Further, the EC128 temporarily captures sensor data as needed depending on the type of sensor, applies a process such as a fast Fourier transform (hereinafter abbreviated as FFT) to the raw data, and then transmits the raw data to the sign detection controller 82. ..
  • FFT fast Fourier transform
  • the various sensors 124 are divided into a first sensor system 124A and a second sensor system 124B having different transmission paths.
  • the first sensor system 124A is a system that captures raw data in real time in units of 0.1 seconds, and the raw data is transmitted from the first sensor system 124A to the sign detection controller 82 in real time via the controller 58 for the substrate processing device and the DCU 126. Will be sent.
  • the first sensor system 124A includes, for example, a temperature sensor, a pressure sensor, a gas flow rate sensor, and other sensors.
  • the second sensor system 124B is a system in which only the part necessary for analysis is extracted by processing such as FFT with EC128 and data is transmitted in a processed file format, and the data is transmitted from the second sensor system 124B via EC128.
  • the processed data is transmitted to the sign detection controller 82.
  • the second sensor system 124B includes a sensor such as a vibration sensor.
  • the sensor is a vibration sensor
  • vibration data is accumulated in milliseconds, so the amount of data becomes enormous, and if the data is transmitted to the sign detection controller 82 as it is, it will lead to a large consumption of the storage capacity of the sign detection controller 82. Since the data of this vibration sensor is finally processed by FFT or the like and used for analysis, the amount of information can be reduced by performing the processing in advance with EC128, and predictive detection is performed as a data format that is easy to analyze. It can be transmitted to the controller 82.
  • the substrate processing sequence includes, for example, carrying the substrate 16 into the processing chamber 86, evacuating the processing chamber 86, raising the temperature, purging with an inert gas, waiting for the temperature rise, and processing the substrate 16 (for example, film formation). It is composed of many events having their respective purposes, such as gas replacement in the processing chamber 86, returning to atmospheric pressure, and carrying out the substrate 16 after processing.
  • the above event is an example of a substrate processing sequence, and each event may be further subdivided.
  • the value of one or more sensors in one or more specific events in these events is used as a numerical index in the algorithm, "abnormal", without using all the sensor data in the sequence. It is used as the original data to calculate the degree.
  • the abnormal degree value for each Run is monitored to detect a sign of abnormality in each member of the substrate processing apparatus 10. In this way, it is possible to save the amount of data accumulated by using only the data of a specific event.
  • the abnormality sign detection of the vacuum pump 74 becomes easy to detect at the timing when a large load is applied to the vacuum pump 74.
  • the step of reducing the pressure of the processing chamber 86 from the atmospheric pressure to a predetermined pressure, that is, the pressure zone close to the atmospheric pressure at the start of evacuation or several minutes after the start of evacuation corresponds to the timing when a large load is applied to the vacuum pump 74. ..
  • one substrate processing apparatus 10 is in charge of a plurality of processes, and different processing recipes such as those having different film forming conditions may be mixed and started. Since the raw material gas flows during the film formation of the substrate 16, the raw material gas may react or thermally decompose to form a solid substance, which may impose a load on the vacuum pump 74, so that the film formation event is monitored. This is also effective for detecting abnormal signs.
  • the evacuation event before substrate processing is often common even if the subsequent substrate processing event is different.
  • it depends on the substrate processing content by monitoring the state at the start of evacuation common to each Run and acquiring sensor data. Instead, it is possible to know the change over time in the same state, and it is possible to make highly accurate predictions.
  • the vibration data (raw data) detected by the vibration sensor is acquired.
  • the acquired vibration data is converted into a vibration frequency spectrum by processing such as FFT, and frequencies in a predetermined range (for example, 10 Hz to 5000 Hz) of the converted vibration frequency spectrum are extracted at predetermined frequency intervals (for example, every 10 Hz).
  • the numerical value is the amplitude (environmental line) of vibration, which is 500 dimensions in the example).
  • the mean value ⁇ and standard deviation ⁇ of the amplitude of the vibration frequency spectrum are calculated using the data for a predetermined number of times of the normal process recipe (for example, 30 Run), and the normal amplitude is calculated.
  • the normal distribution N ( ⁇ , ⁇ ) is followed, and this is used as a normal model.
  • the amplitude value of the normal model is compared with a predetermined threshold value for each extracted frequency, and the number is equal to or more than a predetermined number (for example, m (m ⁇ 1)).
  • a predetermined number for example, m (m ⁇ 1)
  • the threshold value is calculated in a range ( ⁇ ⁇ 3 ⁇ ) obtained by adding or subtracting a value obtained by multiplying the standard deviation ⁇ by 3 to the mean value ⁇ by using, for example, the mean value ⁇ and the standard deviation ⁇ obtained in (3).
  • the vibration data (raw data) detected by the vibration sensor is acquired.
  • the acquired vibration data is converted into a vibration frequency spectrum by processing such as FFT, and frequencies in a predetermined range (for example, 10 Hz to 5000 Hz) of the converted vibration frequency spectrum are extracted at predetermined frequency intervals (for example, every 10 Hz).
  • the numerical value is the amplitude (environmental line) of vibration, which is 500 dimensions in the example).
  • Add all the sums of the extracted amplitudes for each frequency for each Run in the normal state since one sum of amplitudes is obtained for each Run, 30 numbers can be obtained for 30 Runs).
  • (1) Select one or more data from the basic statistics of the mean value, standard deviation, N quantile, maximum value, and minimum value of the sensor data of the target event in the normal state.
  • (2) Obtain the mean value ⁇ and standard deviation ⁇ for each of the selected normal basic statistics, and assume that each basic statistics follows a normal distribution. Let this be a normal model for each basic statistic of the sensor.
  • (3) After the normal model is created, if the value of (1) is regarded as an abnormal degree and the value deviates from a predetermined threshold value determined in advance for each basic statistic, it is judged that there is an abnormality sign.
  • the threshold value is calculated in a range ( ⁇ ⁇ 3 ⁇ ) obtained by adding or subtracting a value obtained by multiplying the standard deviation ⁇ by 3 to the mean value ⁇ by using, for example, the mean value ⁇ and the standard deviation ⁇ obtained in (2).
  • the procedure is as follows.
  • two data matrices X and Z are created on the past and present sides using a partial time series of the window width n around Run p.
  • the following procedure is a general method of singular spectrum transformation.
  • a method of determining that there is a sign of abnormality when the degree of abnormalities of at least one sensor data deviates from the threshold value (1) A method of determining that there is a sign of abnormality when the degree of abnormalities of at least one sensor data deviates from the threshold value. (2) A method of determining that there is a sign of abnormality when the degree of abnormalities of two or more sensor data deviates from the threshold value. (3) A method of determining that there is a sign of abnormality when the degree of abnormalities of one or more sensor data deviates from the threshold value a predetermined number of times (for example, three times). (4) A method of determining that there is an abnormality sign when the abnormality of sensor data other than vibration data deviates from the threshold value a predetermined number of times (for example, three times) in succession.
  • the methods (3) and (4) above can reduce erroneous judgment when the value of the abnormal degree fluctuates around the threshold value.
  • the calculation formula, the threshold value, and the program of the abnormal degree are different for each member and each device, and are incorporated in the sign detection controller 82 in advance.
  • the analysis screen for detecting an abnormality sign can be displayed on the display unit 118 (see FIG. 3) of the controller 58 for the substrate processing device. Therefore, the transition of the abnormal degree, the threshold value, the number of times the threshold value is exceeded, and the like can be visually observed, and the state of the member can be confirmed by the abnormal degree.
  • a method for detecting a sign of abnormality of a member of the substrate processing apparatus 10 will be specifically described by taking a vacuum pump 74 (see FIG. 2) as an example.
  • the reaction by-products of the processing gas are deposited inside, and when the amount and height of the reaction by-products reach a certain level, the rotation of the vacuum pump 74 suddenly stops. ..
  • At least one sensor data of the current data, the temperature data, the exhaust pressure data, and the vibration data of the vacuum pump 74 is continuously monitored, and the change in the behavior of the sensor data is detected by the sign detection program in the sign detection controller 82.
  • the sign detection program in the sign detection controller 82 By analyzing, it is possible to detect a sign of abnormality of the vacuum pump 74.
  • the information is transmitted to the controller 58 for the substrate processing device, and the operator is notified to replace or maintain the vacuum pump 74.
  • the value of the abnormal degree is configured to have a property of generally increasing.
  • the degree of abnormality may be configured to have a property that the value decreases when the member for which the abnormality sign detection target approaches the abnormal state.
  • a method for detecting a sign of abnormality of a member of the substrate processing apparatus 10 will be specifically described by taking a vacuum pump 74 (see FIG. 2) as an example.
  • a normal model after replacement or maintenance is created, and the substrate processing device 10 is monitored based on the normal model to detect an abnormality sign. Make a decision.
  • replacement or maintenance of the member subject to abnormality sign detection is automatically or semi-automatically detected.
  • the member replacement can be detected by using the operation integrated time information. Since the integrated operation time included in the member to be detected as an abnormality sign is usually held in the non-volatile storage medium, the operation time is accumulated until the member is replaced, and the operation time is reset by the replacement. Therefore, it is possible to monitor the cumulative operation time included in the member subject to abnormality sign detection detection, and detect that the member has been replaced when the cumulative operation time decreases.
  • the controller 58 for the substrate processing device transmits the cumulative operation time of the member subject to abnormality sign detection detection to the sign detection controller 82 at predetermined time intervals, and the sign detection controller newly transmits the cumulative operation time. , Judge whether it is shorter than the accumulated operation time stored before that. If the judgment is affirmed, it can be determined that the member has been replaced.
  • the member replacement can be detected by using the work of disconnecting the signal connector at the time of member replacement.
  • the signal line of the member is opened (disconnected). Therefore, when the signal line of the member is opened (disconnected), the signal line is replaced at the next energization of the signal line.
  • the operator is prompted to confirm whether or not maintenance has been performed. For example, other work cannot be started without confirmation input on the operation screen. As a result, it can be determined that the member has been replaced semi-automatically.
  • the sign detection controller 82 When it is determined that the member subject to abnormality sign detection has been replaced or maintained, the sign detection controller 82 newly acquires sensor data for the member subject to abnormality sign detection as part of the sign detection process. Update the normal model. Then, the degree of non-normality is calculated based on the updated normal model. The calculation of the abnormal degree and the detection of the sign by monitoring the abnormal degree value can be performed in the same manner as in the first and second embodiments.
  • the substrate processing device controller 58 acquires the operation time as the sensor data of the vacuum pump 74 until the vacuum pump 74 is replaced, the operation time of the acquired vacuum pump 74 is integrated, and the operation time (operation integration) is integrated by the replacement. It is configured to reset the time). Further, as shown in FIG. 5, the substrate processing device controller 58 is connected to the sign detection controller 82, and transmits the integrated operation time to the sign detection controller 82 at predetermined time intervals. The time (integrated operation time) obtained by integrating the operation time of the vacuum pump 74 can be managed by the sign detection controller 82 by directly acquiring the operation time from the vacuum pump 74.
  • the sign detection controller 82 acquires the operation integration time transmitted from the board processing device controller 58 as a part of the sign detection process (S10), and stores the operation integration before that (S10). It is determined whether the time is shorter than the time (S12), and if the determination is affirmed, it is determined that the vacuum pump 74 has been replaced, and the sensor data necessary for creating a normal model after the replacement is acquired ( S14). For example, sensor data (for example, 30 Runs) for a predetermined number of times of a process recipe is acquired. Then, a normal model is created based on the acquired sensor data (S15).
  • sensor data for example, 30 Runs
  • the mean value ⁇ and standard deviation ⁇ are obtained using the sensor data for a predetermined number of times in the process recipe, and it is assumed that each sensor data at normal time follows a normal distribution N ( ⁇ , ⁇ ), and this is used as a normal model. ..
  • N normal distribution
  • the non-normality is calculated (S16), and the previously stored non-normality data is rewritten to the calculated non-normality (S17).
  • the substrate processing device 10 is monitored (S18), and an abnormality sign determination is performed.
  • the calculation of the abnormal degree and the monitoring of the abnormal degree value can be performed in the same manner as in the first and second embodiments.
  • a new normal model is created after the member subject to abnormality sign detection is replaced or maintained, so that appropriate abnormality sign detection is performed (abnormal sign is generated). Can be detected). Further, since the replacement or maintenance of the member whose abnormality sign detection target is automatically or semi-automatically detected, it is possible to appropriately change the required abnormal value of the monitoring target.
  • the normal model when the member to be detected as an abnormality sign is replaced or maintained, the normal model is newly created or replaced or maintained before the normal model after the replacement or maintenance is newly created. Decide whether to continue using the previous normal model.
  • the point of automatically or semi-automatically detecting the replacement or maintenance of the member subject to abnormality sign detection is performed in the same manner as in the third embodiment.
  • the sign detection controller 82 is a sensor with a smaller amount of data than is required to create a normal model. Get the data. Then, based on the acquired sensor data, it is determined whether or not the normal model before replacement or maintenance can be continuously used.
  • the normal model before replacement or maintenance will be used without acquiring the sensor data required to create the normal model. Therefore, it is not necessary to calculate the abnormality, and the same abnormality value as before replacement or maintenance is monitored to detect a sign.
  • the sensor data will be further acquired, and the sensor data required to create the normal model will be obtained and a new normal model will be created. Then, based on the new normal model, the abnormal degree is calculated, and the new abnormal degree value is monitored to detect the sign.
  • the sign detection controller 82 acquires the operation integrated time transmitted from the board processing device controller 58 (S30), and determines whether or not it is shorter than the operation integrated time stored before that. Judgment (S32), if the judgment is affirmed, it is judged that the vacuum pump 74 has been replaced, and the sensor data (judgment) necessary for judging whether or not the normal model before replacement can be used. Sensor data) is acquired (S33). The amount of the sensor data for judgment is less than the amount of sensor data (for example, for 30 Runs) for a predetermined number of times of the process recipe required to create a normal model, and the sensor data for the number of times (for example, 10 Runs). It has become. Then, it is statistically determined whether or not the distribution of the acquired sensor data for determination is equal to the data distribution of the normal model before exchange, and it is determined whether or not the normal model before exchange can be used (S34).
  • the distribution of the acquired sensor data is equal to the data distribution of the normal model before exchange, it is judged that the normal model before exchange is available (Y), and the sensor data required to create the normal model.
  • the non-normality value by the normal model before replacement is monitored (S39) and the sign detection is performed without acquiring.
  • the sensor data is further acquired (S35), and it is normal.
  • the non-normality is calculated (S37), and the previously stored non-normality data is rewritten to the calculated non-normality (S38).
  • the substrate processing apparatus 10 is monitored (S39), and an abnormality sign determination is performed.
  • the calculation of the abnormal degree and the monitoring of the abnormal degree value can be performed in the same manner as in the first and second embodiments.
  • the normal model before replacement or maintenance of the member it is determined whether or not the normal model before replacement or maintenance of the member can be used by acquiring a smaller amount of sensor data than the sensor data required to create the normal model for the member to be detected as an abnormality sign. To do. Therefore, it is possible to shorten the time during which monitoring for detecting an abnormality sign is stopped by creating a normal model.
  • the substrate processing device 10 since the substrate processing device 10 includes a control system that detects a sign of abnormality of the member, the member is replaced or maintained when the sign of abnormality of the member is detected by the control system. Can be done.
  • the accuracy of the sign of abnormality can be improved by continuously monitoring sensor data such as current data, temperature data, exhaust pressure data, and vibration data of the vacuum pump 74. Is possible.
  • the sign detection controller 82 for detecting the abnormal sign is connected to the controller 58 for the substrate processing device. Therefore, it is possible to acquire and analyze data only in a specific substrate processing sequence in which a sign of abnormality can be easily detected.
  • a thin film on the substrate 16 has been described.
  • the present disclosure is not limited to such an embodiment, and is also suitable when, for example, a thin film or the like formed on the substrate 16 is subjected to a treatment such as an oxidation treatment, a diffusion treatment, an annealing treatment, and an etching treatment. Applicable to.
  • an example of forming a thin film by using a substrate processing apparatus 10 having a hot wall type processing furnace 44 has been described, but the present disclosure is not limited to this, and has a cold wall type processing furnace. It can also be suitably applied to the case of forming a thin film using a substrate processing apparatus. Further, in the above-described embodiment, an example of forming a thin film by using a batch-type substrate processing apparatus 10 that processes a plurality of substrates 16 at a time has been described, but the present disclosure is not limited to this.
  • the present disclosure is not limited to a semiconductor manufacturing apparatus for processing a semiconductor substrate such as the substrate processing apparatus 10 according to the above-described embodiment, and is also applicable to an LCD (Liquid Crystal Display) manufacturing apparatus for processing a glass substrate. Can be done.
  • a semiconductor manufacturing apparatus for processing a semiconductor substrate such as the substrate processing apparatus 10 according to the above-described embodiment
  • LCD Liquid Crystal Display

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Abstract

異常予兆検知対象の部材に関するセンサデータを取得して正常モデルを作成し、該正常モデルに基づいて装置の状態を監視する構成であって、異常予兆検知対象の部材のメンテナンス後に、センサデータを取得して該センサデータから正常モデルを再作成し、該正常モデルに基づいて装置の状態を監視して、装置が異常停止する前に異常の予兆を検知する構成が提供される。

Description

基板処理装置、半導体装置の製造方法、及び予兆検知プログラム
　本開示は、基板処理装置、半導体装置の製造方法、及び予兆検知プログラムに関する。
　一般的に、ウエハ等の基板に薄膜を形成して半導体装置を製造する基板処理装置は、処理室を真空排気する真空ポンプや、反応性ガス等の流量を制御するマスフローコントローラ、開閉バルブ、圧力計、処理室を加熱するヒータ、及び基板を搬送する搬送機構等、様々な部材で構成されている。
　この様々な部材のそれぞれは、使用するにつれて徐々に劣化して故障するため、新しい部材への交換が必要となる。交換の仕方としては、部材を故障するまで使用するか、もしくは部材毎に定期的な交換周期を決めて、故障する前に余裕をもって交換するか、のいずれかの方式で運用されることがある。ここで、部材を故障するまで使用する場合、故障時に基板処理装置によって処理していた基板が全て不良品となり、その基板、及び故障時の生産時間が損失となることがある。また、故障する前に定期的に交換する場合は、故障に至らない期間、すなわち短期間毎に交換する必要があるため、部材の交換頻度が多くなり、運用コストの増加につながることがある。
また、特許文献１または特許文献２のように、これら部材の保守に関する種々の技術が提案されているが、依然として部材の異常を予め検知することができないことがある。
国際公開２０１６―１５７４０２号公報 国際公開２０１７－１５８６８２号公報
　本開示は、部材の異常の予兆を検知可能な構成を提供することを目的とする。
　本開示の一態様によれば、異常予兆検知対象の部材に関するセンサデータを取得して正常モデルを作成し、前記正常モデルに基づいて装置の状態を監視する構成であって、前記異常予兆検知対象の部材の交換またはメンテナンス後に、前記センサデータを取得して該センサデータから前記正常モデルを再作成し、該正常モデルに基づいて前記装置の状態を監視して、前記装置が異常停止する前に異常の予兆を検知する構成が提供される。
　本開示によれば、部材の異常の予兆を検知することができる技術が提供される。
一実施形態に係る基板処理装置の概略構成を示す斜視図である。 一実施形態に係る基板処理装置の処理炉の概略構成を示す立断面図である。 一実施形態に係る基板処理装置の主制御部の概略構成を示すブロック図である。 一実施形態に係る基板処理装置を半導体製造装置として使用した場合の基板処理工程を示すフロー図である。 一実施形態に係る基板処理装置の制御システムを示すブロック図である。 一実施形態に係る基板処理装置の制御システムにおける特異スペクトル変換の説明図である。 第３実施形態の具体例に係る予兆検知処理の工程の一部を示すフロー図である。 第４実施形態の具体例に係る予兆検知処理の工程の一部を示すフロー図である。
　以下、本開示の一実施形態に係る半導体装置の製造方法、予兆検知プログラム、及び基板処理装置について説明する。なお、図１において、矢印Ｆは基板処理装置の正面方向、矢印Ｂは後面方向、矢印Ｒは右方向、矢印Ｌは左方向、矢印Ｕは上方向、矢印Ｄは下方向を指す。
＜処理装置の全体構成＞
　基板処理装置１０の構成について、図１、図２を参照しながら説明する。図１に示すように、基板処理装置１０は耐圧容器からなる筐体１２を備えている。筐体１２の正面壁には、メンテナンス可能なように設けられた開口部が開設され、この開口部には、開口部を開閉する立ち入り機構として一対の正面メンテナンス扉１４が設けられている。なお、この基板処理装置１０では、後述するシリコン等の基板（ウエハ）１６（図２参照）を収納したポッド（基板収容器）１８が、筐体１２内外へ基板１６を搬送するキャリアとして使用される。
　筐体１２の正面壁には、ポッド搬入搬出口が、筐体１２内外を連通するように開設されている。ポッド搬入搬出口には、ロードポート２０が設置されている。ロードポート２０上にはポッド１８が載置されるとともに、ポッド１８の位置合わせが行われるように構成されている。
　筐体１２内の略中央部における上部には、回転式ポッド棚２２が設置されている。回転式ポッド棚２２上には、複数個のポッド１８が保管されるように構成されている。回転式ポッド棚２２は、垂直に立設されて水平面内で回転される支柱と、支柱に上中下段の各位置において放射状に支持された複数枚の棚板と、を備えている。
　筐体１２内におけるロードポート２０と回転式ポッド棚２２との間には、ポッド搬送装置２４が設置されている。ポッド搬送装置２４は、ポッド１８を保持したまま昇降可能なポッドエレベータ２４Ａとポッド搬送機構２４Ｂとを有している。このポッドエレベータ２４Ａとポッド搬送機構２４Ｂとの連続動作により、ロードポート２０、回転式ポッド棚２２、及び後述するポッドオープナ２６との間で、ポッド１８を相互に搬送するように構成されている。
　筐体１２内の下部には、筐体１２内の略中央部から後端にわたってサブ筐体２８が設けられている。サブ筐体２８の正面壁には、基板１６をサブ筐体２８内外に搬送する一対のポッドオープナ２６がそれぞれ設置されている。
　各ポッドオープナ２６は、ポッド１８を載置する載置台と、ポッド１８のキャップを着脱するキャップ着脱機構３０とを備えている。ポッドオープナ２６は、載置台上に載置されたポッド１８の蓋をキャップ着脱機構３０によって着脱することにより、ポッド１８の基板出し入れ口を開閉するように構成されている。
　サブ筐体２８内には、ポッド搬送装置２４や回転式ポッド棚２２等が設置された空間から流体的に隔絶された移載室３２が構成されている。移載室３２の前側領域には基板移載機構３４が設置されている。基板移載機構３４は、基板１６を水平方向に回転ないし直動可能な基板移載装置３４Ａと、基板移載装置３４Ａを昇降させる基板移載装置エレベータ３４Ｂとで構成されている。
　基板移載装置エレベータ３４Ｂは、サブ筐体２８の移載室３２の前方領域右端部と筐体１２右側の端部との間に設置されている。また、基板移載装置３４Ａは、基板１６の保持部としての図示しないツイーザを備えている。これら基板移載装置エレベータ３４Ｂ及び基板移載装置３４Ａの連続動作により、基板１６を基板保持具としてのボート３６に対して装填（チャージング）及び脱装（ディスチャージング）することが可能に構成されている。
　サブ筐体２８(移載室３２)内には、図２に示すように、ボート３６を昇降させるボートエレベータ３８が設置されている。ボートエレベータ３８の昇降台には、アーム４０が連結されており、アーム４０には、蓋体４２が水平に据え付けられている。蓋体４２は、ボート３６を垂直に支持し、後述する処理炉４４の下端部を閉塞可能に構成されている。
　主に、図１に示す回転式ポッド棚２２、ポッド搬送装置２４、基板移載機構３４、ボート３６、図２に示すボートエレベータ３８、及び後述する回転機構４６により、基板１６を搬送する搬送機構が構成されている。
　図１に示すように、ボート３６を収容して待機させる待機部５０の上方には、処理炉４４が設けられている。また、移載室３２の基板移載装置エレベータ３４Ｂ側とは反対側である左側端部には、クリーンユニット５２が設置されている。クリーンユニット５２は、清浄化した雰囲気もしくは不活性ガスであるクリーンエア５２Ａを供給するよう構成されている。
　なお、筐体１２及びサブ筐体２８の外周には、基板処理装置１０内への立ち入り機構として、図示しない複数の装置カバーが取り付けられている。これら装置カバーと相対する筐体１２及びサブ筐体２８の端部には、立ち入りセンサとしてのドアスイッチ５４（筐体１２のドアスイッチ５４のみ図示）が設けられている。
　また、ロードポート２０上には、ポッド１８の載置を検知する基板検知センサ５６が設けられている。これらドアスイッチ５４及び基板検知センサ５６等のスイッチ、センサ類は、後述する主制御部としての基板処理装置用コントローラ５８（図２、図３参照）に電気的に接続されている。
　図２に示すように、基板処理装置１０は、筐体１２の外に、ガス供給ユニット６０と、排気ユニット６２とを備えている。ガス供給ユニット６０内には、処理ガス供給系統とパージガス供給系統とが格納されている。処理ガス供給系統は、図示しない処理ガス供給源及び開閉バルブと、ガス流量制御器としてのマスフローコントローラ（以下、ＭＦＣと略す）６４Ａと、処理ガス供給管６６Ａと、を含んでいる。また、パージガス供給系統は、図示しないパージガス供給源及び開閉バルブと、ＭＦＣ６４Ｂと、パージガス供給管６６Ｂと、を含んでいる。
　排気ユニット６２内には、排気管６８と、圧力検知部としての圧力センサ７０と、例えばＡＰＣ（Ａｕｔｏ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ　Ｃｏｎｔｏｒｏｌｌｅｒ）バルブからなる圧力調整部７２と、により構成されるガス排気機構が格納されている。図示を省略するが、排気ユニット６２の下流側において、排気管６８には、排気装置としての真空ポンプ７４が接続されている。なお、真空ポンプ７４もガス排気機構に含めるようにしてもよい。　
　図２に示すように、主制御部としての基板処理装置用コントローラ５８は、搬送コントローラ４８、温度コントローラ７６、圧力コントローラ７８、ガス供給コントローラ８０にそれぞれ接続されている。また、図５に示すように、基板処理装置用コントローラ５８は、後述する予兆検知部としての予兆検知コントローラ８２に接続されている。
＜処理炉の構成＞
　図２に示すように、処理炉４４は、反応管（プロセスチューブ）８４を備えている。反応管８４は、内部反応管（インナーチューブ）８４Ａと、その外側に設けられた外部反応管（アウターチューブ）８４Ｂと、を備えている。内部反応管８４Ａは、上端及び下端が開口した円筒形状に形成されており、内部反応管８４Ａ内の筒中空部には、基板１６を処理する処理室８６が形成されている。処理室８６は、ボート３６を収容可能なように構成されている。
　反応管８４の外側には、反応管８４の側壁面を囲うように、円筒形状のヒータ８８が設けられている。ヒータ８８は、ヒータベース９０に支持されることにより垂直に据え付けられている。
　外部反応管８４Ｂの下方には、外部反応管８４Ｂと同心円状になるように、円筒形状の炉口部（マニホールド）９２が配設されている。炉口部９２は、内部反応管８４Ａの下端部と外部反応管８４Ｂの下端部とを支持するように設けられ、内部反応管８４Ａの下端部と外部反応管８４Ｂの下端部とにそれぞれ係合している。
　なお、炉口部９２と外部反応管８４Ｂとの間には、シール部材としてのＯリング９４が設けられている。炉口部９２がヒータベース９０に支持されることにより、反応管８４は垂直に据え付けられた状態となっている。この反応管８４と炉口部９２とにより反応容器が形成される。
　炉口部９２には、処理ガスノズル９６Ａ及びパージガスノズル９６Ｂが処理室８６に連通するように接続されている。処理ガスノズル９６Ａには、処理ガス供給管６６Ａが接続されている。処理ガス供給管６６Ａの上流側には、ＭＦＣ６４Ａを介して、図示しない処理ガス供給源等が接続されている。また、パージガスノズル９６Ｂには、パージガス供給管６６Ｂが接続されている。パージガス供給管６６Ｂの上流側には、ＭＦＣ６４Ｂを介して、図示しないパージガス供給源等が接続されている。
　炉口部９２には、処理室８６の雰囲気を排気する排気管６８が接続されている。排気管６８は、内部反応管８４Ａと外部反応管８４Ｂとの隙間によって形成される筒状空間９８の下端部に配置されて筒状空間９８に連通している。排気管６８の下流側には、圧力センサ７０、圧力調整部７２、真空ポンプ７４が上流側から順に接続されている。
　炉口部９２の下方には、炉口部９２の下端開口を気密に閉塞可能な円盤状の蓋体４２が設けられており、蓋体４２の上面には、炉口部９２の下端と当接するシール部材としてのＯリング１００が設けられている。
　蓋体４２の中心部付近における処理室８６と反対側には、ボート３６を回転させる回転機構４６が設置されている。回転機構４６の回転軸１０２は、蓋体４２を貫通してボート３６を下方から支持している。また、回転機構４６には、回転モータ４６Ａが内蔵されており、この回転モータ４６Ａによって回転機構４６の回転軸１０２を回転させ、ボート３６を回転させることで、基板１６を回転させるように構成されている。
　蓋体４２は、反応管８４の外部に設けられたボートエレベータ３８によって、垂直方向に昇降されるように構成されている。蓋体４２を昇降させることにより、ボート３６を処理室８６へ搬送することが可能に構成されている。回転機構４６の回転モータ４６Ａ及びボートエレベータ３８には、搬送コントローラ４８が電気的に接続されている。
　ボート３６は、複数枚の基板１６を水平姿勢でかつ互いに中心を揃えた状態で整列させて多段に保持するように構成されている。また、ボート３６の下部には、断熱部材としての円板形状の断熱板１０４が水平姿勢で多段に複数枚配置されている。ボート３６及び断熱板１０４は、例えば石英や炭化珪素等の耐熱性材料により構成されている。断熱板１０４は、ヒータ８８からの熱を炉口部９２側に伝えにくくするために設けられている。
　また、反応管８４内には、温度検知器としての温度センサ１０６が設置されている。このヒータ８８と温度センサ１０６とには、温度コントローラ７６が電気的に接続されている。
＜基板処理装置の動作＞
　続いて、図１及び図２を参照しながら、半導体デバイスの製造工程の一工程として、基板１６上に薄膜を形成する方法について説明する。なお、基板処理装置１０を構成する各部の動作は、基板処理装置用コントローラ５８により制御される。
　図１に示すように、ポッド１８が工程内搬送装置（図示せず）によってロードポート２０に供給されると、基板検知センサ５６によりポッド１８が検知され、ポッド搬入搬出口がフロントシャッタ（図示せず）によって開放される。そして、ロードポート２０の上のポッド１８が、ポッド搬送装置２４によってポッド搬入搬出口から筐体１２内部へと搬入される。
　筐体１２内部へと搬入されたポッド１８は、ポッド搬送装置２４によって回転式ポッド棚２２の棚板上へ自動的に搬送されて一時的に保管される。その後、ポッド１８は、棚板上から一方のポッドオープナ２６の載置台上に移載される。なお、筐体１２内部へと搬入されたポッド１８は、ポッド搬送装置２４によって直接ポッドオープナ２６の載置台上に移載されてもよい。
　載置台に載置されたポッド１８は、その蓋がキャップ着脱機構３０によって取り外され、基板出し入れ口が開放される。その後、基板１６（図２参照）は、基板移載装置３４Ａのツイーザによって基板出し入れ口を通じてポッド１８内からピックアップされ、図示しないノッチ合わせ装置にて方位が整合された後、移載室３２の後方にある待機部５０へ搬入され、ボート３６に装填される。そして、基板移載装置３４Ａは、ポッド１８が載置された載置台に戻り、ポッド１８内から次の基板１６を取り出し、ボート３６に装填する。
　この一方（上段または下段）のポッドオープナ２６における基板移載機構３４による基板１６のボート３６への装填作業中に、他方（下段または上段）のポッドオープナ２６の載置台上には、別のポッド１８が回転式ポッド棚２２上からポッド搬送装置２４によって搬送される。この別のポッド１８が載置台に移載されることで、ポッドオープナ２６によるポッド１８の開放作業が同時進行される。
　予め指定された枚数の基板１６がボート３６内に装填されると、処理炉４４の下端部が、図示しない炉口シャッタによって開放される。続いて、基板１６群を保持したボート３６は、蓋体４２がボートエレベータ３８によって上昇されることにより処理炉４４内へ搬入（ローディング）されていく。
　上述のように、複数枚の基板１６を保持したボート３６が処理炉４４の処理室８６に搬入（ローディング）されると、図２に示すように、蓋体４２はＯリング１００を介して炉口部９２の下端をシールした状態となる。
　その後、処理室８６が所望の圧力（真空度）となるように、真空ポンプ７４によって真空排気される。この際、圧力センサ７０が測定した圧力値に基づき、圧力調整部７２（の弁の開度）がフィードバック制御される。また、処理室８６が所望の温度となるように、ヒータ８８によって加熱される。この際、温度センサ１０６が検知した温度値に基づき、ヒータ８８への通電量がフィードバック制御される。続いて、回転機構４６により、ボート３６及び基板１６が回転させられる。
　次いで、処理ガス供給源から供給されてＭＦＣ６４Ａにて所望の流量となるように制御された処理ガスは、処理ガス供給管６６Ａ内を流通して処理ガスノズル９６Ａから処理室８６に導入される。導入された処理ガスは処理室８６を上昇し、内部反応管８４Ａの上端開口から筒状空間９８に流出して排気管６８から排気される。処理ガスは、処理室８６を通過する際に基板１６の表面と接触し、この際に熱反応によって基板１６の表面上に薄膜が堆積される。
　予め設定された処理時間が経過すると、パージガス供給源から供給されてＭＦＣ６４Ｂにて所望の流量となるように制御されたパージガスが処理室８６に供給され、処理室８６が不活性ガスに置換されるとともに、処理室８６の圧力が常圧に復帰される。
　その後、ボートエレベータ３８により蓋体４２が下降されて炉口部９２の下端が開口されるとともに、処理済の基板１６を保持するボート３６が炉口部９２の下端から反応管８４の外部へと搬出（アンローディング）される。その後、処理済の基板１６はボート３６より取り出され（ディスチャージ）、ポッド１８内へ格納される。
　ディスチャージ後は、ノッチ合わせ装置での整合工程を除き、上述の手順とほぼ反対の手順で、処理後の基板１６を格納したポッド１８が筐体１２外へと搬出される。
＜基板処理装置用コントローラの構成＞
　次に、図３を参照して、主制御部としての基板処理装置用コントローラ５８について具体的に説明する。
　基板処理装置用コントローラ５８は、主にＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ)等の演算制御部１０８と、ＲＡＭ１１０、ＲＯＭ１１２、及び図示しないＨＤＤを備える記憶部１１４と、マウスやキーボード等の入力部１１６と、モニタ等の表示部１１８と、から構成されている。なお、演算制御部１０８、記憶部１１４、入力部１１６、及び表示部１１８によって、各データを設定可能に構成されている。
　演算制御部１０８は、基板処理装置用コントローラ５８の中枢を構成し、ＲＯＭ１１２に記憶された制御プログラムを実行し、入力部１１６からの指示に従って、レシピ記憶部も構成する記憶部１１４に記憶されているレシピ（例えば、基板処理レシピとしてのプロセスレシピ等）を実行する。
　ＲＯＭ１１２は、フラッシュメモリ、ハードディスク等により構成される記録媒体であり、基板処理装置１０の各部材（例えば真空ポンプ７４等）の動作の制御を行う演算制御部１０８の動作プログラム等を記憶する。また、ＲＡＭ１１０（メモリ)は、演算制御部１０８のワークエリア(一時記憶部)として機能する。
　ここで、基板処理レシピ（プロセスレシピ）は、基板１６を処理する処理条件や処理手順等が定義されたレシピである。また、レシピファイルには、搬送コントローラ４８、温度コントローラ７６、圧力コントローラ７８、及びガス供給コントローラ８０等に送信する設定値や送信タイミング等が、基板処理レシピのステップ毎に設定されている。
　演算制御部１０８は、処理炉４４内にローディングされた基板１６に対し、所定の処理がなされるように、処理炉４４内の温度や圧力、処理炉４４内に導入される処理ガスの流量等を制御する機能を有している。
　搬送コントローラ４８は、基板１６を搬送する搬送機構を構成する回転式ポッド棚２２、ボートエレベータ３８、ポッド搬送装置２４、基板移載機構３４、ボート３６、及び回転機構４６の搬送動作をそれぞれ制御するように構成されている。
　また、回転式ポッド棚２２、ボートエレベータ３８、ポッド搬送装置２４、基板移載機構３４、ボート３６、及び回転機構４６には、それぞれセンサが内蔵されている。これらのセンサがそれぞれ所定の値や異常な値等を示した際には、基板処理装置用コントローラ５８にその旨の通知が行われる。なお、基板処理装置１０の各部材の異常の予兆の検知システムについては、後に詳述する。
　記憶部１１４には、各種データ等が格納されるデータ格納領域１２０と、基板処理レシピを含む各種プログラムが格納されるプログラム格納領域１２２とが設けられている。データ格納領域１２０は、レシピファイルに関連する各種パラメータが格納される。また、プログラム格納領域１２２には、上述の基板処理レシピを含む装置を制御するのに必要な各種プログラムが格納されている。
　また、基板処理装置用コントローラ５８の表示部１１８には、図示しないタッチパネルが設けられている。タッチパネルは、上述の基板搬送系統及び基板処理系統への操作コマンドの入力を受け付ける操作画面を表示するように構成されている。なお、基板処理装置用コントローラ５８は、パソコンやモバイル等の操作端末（端末装置）のように、少なくとも表示部１１８と入力部１１６を含む構成であればよい。
　温度コントローラ７６は、処理炉４４のヒータ８８の温度を制御することで処理炉４４内の温度を調節する。なお、温度センサ１０６が所定の値や異常な値等を示した際には、基板処理装置用コントローラ５８にその旨の通知が行われる。
　圧力コントローラ７８は、圧力センサ７０により検知された圧力値に基づいて、処理室８６の圧力が所望のタイミングにて所望の圧力となるように、圧力調整部７２を制御する。なお、圧力センサ７０が所定の値や異常な値等を示した際には、基板処理装置用コントローラ５８にその旨の通知が行われる。
　ガス供給コントローラ８０は、処理室８６に供給するガスの流量が所望のタイミングにて所望の流量となるように、ＭＦＣ６４Ａ、６４Ｂを制御するように構成されている。なお、ＭＦＣ６４Ａ、６４Ｂ等が備えるセンサ（図示せず）が所定の値や異常な値等を示した際には、基板処理装置用コントローラ５８にその旨の通知が行われる。
＜基板処理工程＞
　次に、本実施形態の基板処理装置１０を半導体製造装置として使用して、基板を処理する基板処理工程の概略について、図４を用いて説明する。この基板処理工程は、例えば、半導体装置（ＩＣ、ＬＳＩ等）の製造方法の一工程である。なお、以下の説明において、基板処理装置１０を構成する各部の動作や処理は、基板処理装置用コントローラ５８により制御される。
　ここでは、基板１６に対して、原料ガス（第１の処理ガス）と反応ガス（第２の処理ガス）とを交互に供給することで、基板１６上に膜を形成する例について説明する。また、以下、原料ガスとしてヘキサクロロジシラン（Ｓｉ２Ｃｌ６、以下ＨＣＤＳと略す）ガスを用い、反応ガスとしてアンモニア（ＮＨ３）を用いて基板１６上に薄膜としてシリコン窒化（ＳｉＮ）膜を形成する例について説明する。なお、例えば、基板１６上には、予め所定の膜が形成されていてもよく、基板１６又は所定の膜には、予め所定のパターンが形成されていてもよい。
（基板搬入工程Ｓ１０２）
　まず、基板搬入工程Ｓ１０２では、基板１６をボート３６に装填し、処理室８６へ搬入する。
（成膜工程Ｓ１０４）
　成膜工程Ｓ１０４では、次の４つのステップを順次実行して基板１６の表面上に薄膜を形成する。なお、ステップ１～４の間は、ヒータ８８により、基板１６を所定の温度に加熱しておく。
［ステップ１］
　ステップ１では、処理ガス供給管６６Ａに設けた図示しない開閉バルブと、排気管６８に設けた圧力調整部７２（ＡＰＣバルブ）を開けて、ＭＦＣ６４Ａにより流量調節されたＨＣＤＳガスを処理ガス供給管６６Ａに通す。そして、ＨＣＤＳガスを処理ガスノズル９６Ａから処理室８６に供給しつつ、排気管６８から排気する。この際、処理室８６の圧力を所定圧力に保つ。これにより、基板１６の表面にシリコン薄膜(Ｓｉ膜)を形成する。
［ステップ２］
　ステップ２では、処理ガス供給管６６Ａの開閉バルブを閉めてＨＣＤＳガスの供給を止める。排気管６８の圧力調整部７２（ＡＰＣバルブ）は開いたままとし、真空ポンプ７４により処理室８６を排気し、残留ガスを処理室８６から排除する。また、パージガス供給管６６Ｂに設けられた開閉バルブを開けて、Ｎ２等の不活性ガスを処理室８６に供給して処理室８６のパージを行い、処理室８６の残留ガスを処理室８６外に排出する。
［ステップ３］
　ステップ３では、パージガス供給管６６Ｂに設けられた図示しない開閉バルブと、排気管６８に設けられた圧力調整部７２（ＡＰＣバルブ）をともに開け、ＭＦＣ６４Ｂにより流量調節されたＮＨ３ガスをパージガス供給管６６Ｂに通す。そして、ＮＨ３ガスをパージガスノズル９６Ｂから処理室８６に供給しつつ、排気管６８から排気する。この際、処理室８６の圧力を所定圧力に保つ。これにより、ＨＣＤＳガスによって基板１６の表面に形成されたＳｉ膜とＮＨ３ガスとが表面反応して、基板１６上にＳｉＮ膜が形成される。
［ステップ４］
　ステップ４では、パージガス供給管６６Ｂの開閉バルブを閉めて、ＮＨ３ガスの供給を止める。排気管６８の圧力調整部７２（ＡＰＣバルブ）は開いたままとし、真空ポンプ７４により処理室８６を排気し、残留ガスを処理室８６から排除する。また、Ｎ２等の不活性ガスを処理室８６に供給し、再び処理室８６のパージを行う。
　上記のステップ１～４を１サイクルとし、このサイクルを複数回繰り返すことによって基板１６上に所定膜厚のＳｉＮ膜を形成する。
　（基板搬出工程Ｓ１０６）
　基板搬出工程Ｓ１０６では、ＳｉＮ膜が形成された基板１６が載置されたボート３６を、処理室８６から搬出する。
＜本実施形態における制御システム＞
　次に、基板処理装置１０の各部材の異常の予兆（故障の予兆）を検知する制御システムについて、図５及び図６を参照して説明する。なお、以下、基板処理装置１０によって基板１６上に薄膜を形成する例を用いて説明する。
　図５に示すように、制御システムは、主制御部としての基板処理装置用コントローラ５８と、予兆検知部としての予兆検知コントローラ８２と、各種センサ類１２４と、データ収集ユニット（Ｄａｔａ　Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ　Ｕｎｉｔ、以下ＤＣＵと略す）１２６と、エッジコントローラ（Ｅｄｇｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ、以下ＥＣと略す）１２８と、を備え、これらは、有線または無線でそれぞれ接続されている。
　基板処理装置用コントローラ５８は、顧客ホストコンピュータを含む図示しない上位コンピュータと、図示しない操作部と、に接続されている。操作部は、基板処理装置用コントローラ５８が取得した各種のデータ（センサデータ等）を、上位コンピュータとの間でやり取り可能な構成とされている。
　予兆検知コントローラ８２は、基板処理装置１０に設けられた様々な部材のセンサからセンサデータを取得して基板処理装置１０の状態を監視する。具体的には、予兆検知コントローラ８２は、各種センサ類１２４からのデータを利用して数値指標を算出し、予め決めた閾値と比較して異常の予兆を検知する。なお、予兆検知コントローラ８２は、センサデータの動きを元に、異常の予兆を検知する予兆検知プログラムを内蔵している。
　また、予兆検知コントローラ８２は、基板処理装置用コントローラ５８に直接接続される系統と、ＤＣＵ１２６を経由して基板処理装置用コントローラ５８に接続される系統の２つの系統を有している。このため、予兆検知コントローラ８２で異常の予兆を検知した場合、ＤＣＵ１２６を介さずに基板処理装置用コントローラ５８に直接信号を出して、アラームを発生させるとともに、異常の予兆が認められた部材に設けられたセンサのセンサデータの情報を表示部１１８（図３参照）の画面に表示することが可能とされている。
　各種センサ類１２４は、基板処理装置１０に設けられた様々な部材に設けられたセンサ（例えば圧力センサ７０や温度センサ１０６等）であり、各部材の流量、濃度、温度、湿度（露点）、圧力、電流、電圧、電圧、トルク、振動、位置、回転速度等を検知する。
　ＤＣＵ１２６は、プロセスレシピの実行中に各種センサ類１２４のデータを収集して蓄積する。また、ＥＣ１２８は、センサの種類によって必要に応じてセンサデータを一旦取り込み、生データに高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、以下ＦＦＴと略す）等の処理を加えた後、予兆検知コントローラ８２に送信する。
　また、各種センサ類１２４は、送信経路の異なる第１センサ系統１２４Ａと、第２センサ系統１２４Ｂとに分けられている。第１センサ系統１２４Ａは、０．１秒単位でリアルタイムに生データを取込む系統であり、第１センサ系統１２４Ａから基板処理装置用コントローラ５８及びＤＣＵ１２６を経て予兆検知コントローラ８２にリアルタイムで生データが送信される。この第１センサ系統１２４Ａには、例えば温度センサや、圧力センサ、ガス流量センサ等のセンサが含まれる。
　一方、第２センサ系統１２４Ｂは、ＥＣ１２８でＦＦＴ等の処理をかけて解析に必要な部分のみ取り出し、加工されたファイル形式でデータが送信される系統であり、第２センサ系統１２４ＢからＥＣ１２８を経て予兆検知コントローラ８２に加工したデータが送信される。この第２センサ系統１２４Ｂには、例えば振動センサ等のセンサが含まれる。
　センサが振動センサの場合、ミリ秒単位で振動データが蓄積されるため、データ量が膨大となり、そのままデータを予兆検知コントローラ８２に送信すると、予兆検知コントローラ８２の記憶部容量の大量消費につながる。この振動センサのデータは、最終的にＦＦＴ等の処理をして解析に使用するため、その処理をあらかじめＥＣ１２８で実施させることで、情報量を減少させ、かつ解析し易いデータの形式として予兆検知コントローラ８２へ送信することができる。
（第１実施形態）
　以下、上述した制御システムを用いた基板処理装置１０の各部材の異常の予兆の検知工程の第１実施形態について、具体的に説明する。
［非正常度の算出］
　まず、異常予兆検知対象の部材に直接設置してあるセンサが検出した値と、その部材の状態が直接又は間接的に影響する他の部材のセンサが検出した値とを複数使用して、「非正常度」を算出する。本実施形態では、例えば異常予兆検知対象の部材が異常状態に近づくと、非正常度の値が概ね増加する性質を持つように構成する。なお、非正常度は、異常予兆検知対象の部材が異常状態に近づくと、値が減少する性質を持つように構成してもよい。
［非正常度を構成する元データ］
基板処理のシーケンスは、例えば、基板１６の処理室８６内への搬入、処理室８６内の真空引き、昇温、不活性ガスによるパージ、昇温待ち、基板１６の処理（例えば成膜）、処理室８６内のガス置換、大気圧へ戻す、処理後の基板１６の搬出等、それぞれの目的を持った多くのイベントで構成されている。なお、上記のイベントは基板処理シーケンスの一例であり、各イベントはさらに細かく分割されているケースがある。
本実施形態では、シーケンス中のセンサデータをすべて使うことなく、これらのイベントの中の１つ以上の特定のイベントにおける、１つ以上のセンサの値を、アルゴリズム内の数値指標である「非正常度」を算出する元データとして使用している。また、Ｒｕｎ毎の非正常度値を監視して、基板処理装置１０の各部材の異常の予兆を検知する。このように、特定のイベントのデータだけを使用することで、データ蓄積量を節約することが可能となる。
例えば、真空ポンプ７４の異常予兆検知は、真空ポンプ７４に大きな負荷がかかるタイミングで検知し易い状態となる。処理室８６の圧力を大気圧から所定圧力まで減圧させるステップ、すなわち真空引き開始時や、真空引き開始後数分間の大気圧に近い圧力帯が、真空ポンプ７４に大きな負荷がかかるタイミングに該当する。
具体的には、基板処理装置１０は１台で複数の工程を担当しており、成膜条件が異なるもの等、異なった処理レシピが入り混じって着工される場合がある。基板１６の成膜時には原料ガスが流れるため、原料ガスが反応又は熱分解して固形物を作る場合があり、それが真空ポンプ７４に負荷をかける場合があるため、成膜イベント中を監視することも異常予兆検知にとっては有効である。
一方、基板処理前の真空引きのイベントは、その後の基板処理イベントが異なっても、共通な場合が多い。つまり、同一装置で複数の異なる成膜条件のレシピが着工される場合でも、この各Ｒｕｎで共通の真空引き開始時の状態を監視してセンサデータを取得することで、基板処理内容に依存せず、同一の状態の経時変化を知ることができ、精度の高い予測が可能となる。
［非正常度の計算例］
ここで、振動センサのセンサデータを用いる場合、及び振動センサ以外のセンサ（例えば電流センサ、温度センサ、排気圧センサ、トルク値データ、及び電流データ等）のセンサデータを用いる場合の非正常度の計算例をそれぞれ示す。
まず、振動センサのセンサデータ（振動データ）を用いて個別周波数毎に異常の有無を判断する場合は、以下の手順となる。
（１）プロセスレシピを構成する各ステップのうちの指定ステップにおけるセンサデータのうち、振動センサにより検出される振動データ（生データ）を取得する。
（２）取得した振動データをＦＦＴ等の処理によって振動周波数スペクトルに変換し、変換された振動周波数スペクトルの所定範囲（例えば１０Ｈｚ～５０００Ｈｚ）の周波数を所定の周波数間隔（例えば１０Ｈｚ毎）で抽出する（数値は振動の振幅（包絡線）であり、例示の場合５００次元になる）。
（３）抽出した周波数毎に、正常時のプロセスレシピの所定回数分のデータ（例えば３０Ｒｕｎ分）を使って振動周波数スペクトルの振幅の平均値μと標準偏差σを計算し、正常時の振幅は正規分布Ｎ（μ、σ）に従うと仮定し、これを正常モデルとする。
　（４）正常モデル作成後の（２）の数値を非正常度ベクトルとして、抽出した周波数毎に正常モデルの振幅値と予め決められた閾値と比較し、所定個数以上（例えばｍ（ｍ≧１）個以上）の周波数の振幅値が閾値を外れた場合、異常の予兆が生じている(異常予兆有)と判断する。なお、閾値は、例えば（３）で求めた平均値μと標準偏差σを用い、標準偏差σを３倍した数値を平均値μに加算又は減算した範囲（μ±３σ）で算出される。
　また、振動センサのセンサデータ（振動データ）を用いて各周波数の振幅の和で判断する場合は、以下の手順となる。
　（１）プロセスレシピを構成する各ステップのうちの指定ステップにおけるセンサデータのうち、振動センサにより検出される振動データ（生データ）を取得する。
　（２）取得した振動データをＦＦＴ等の処理によって振動周波数スペクトルに変換し、変換された振動周波数スペクトルの所定範囲（例えば１０Ｈｚ～５０００Ｈｚ）の周波数を所定の周波数間隔（例えば１０Ｈｚ毎）で抽出する（数値は振動の振幅（包絡線）であり、例示の場合５００次元になる）。
　（３）抽出した周波数毎の振幅の総和を正常時のＲｕｎ毎にすべて足し算する（１Ｒｕｎ毎に１つの振幅の和が得られるため、３０Ｒｕｎなら３０個の数字が得られる）。　
　（４）Ｒｕｎ毎に求まった数値群から、その平均値μと標準偏差σを計算し、Ｒｕｎ毎に求めた和が正規分布Ｎ（μ、σ）に従うと仮定し、これを正常モデルとする。
　（５）正常モデル作成後の（３）の値を非正常度として、正常モデルの振幅値と予め決められた閾値と比較し、振幅値が閾値を外れた場合、異常予兆有(異常の予兆が発生している)と判断する。なお、閾値は、例えば（３）で求めた平均値μと標準偏差σを用い、標準偏差σを３倍した数値を平均値μに加算又は減算した範囲（μ±３σ）で算出される。
　また、振動データ以外のセンサデータを用いて基本統計量毎に判断する場合は、以下の手順となる。
　（１）正常時の対象イベントのセンサデータの平均値、標準偏差、Ｎ分位点、最大値、最小値の基本統計量の中から、１つ以上のデータを選択する。
　（２）選択した正常時の基本統計量の統計量毎に平均値μ、標準偏差σを求め、各基本統計量が正規分布に従うと仮定する。これをセンサの各基本統計量の正常モデルとする。
　（３）正常モデル作成後の、（１）の値を非正常度として、基本統計量毎にその値が予め決めた所定の閾値を外れた場合、異常予兆有と判断する。なお、閾値は、例えば（２）で求めた平均値μと標準偏差σを用い、標準偏差σを３倍した数値を平均値μに加算又は減算した範囲（μ±３σ）で算出される。
　また、図６に示すように、振動データ以外のセンサデータを用いて特異スペクトル変換を用いて判断する場合は、以下の手順となる。なお、以下の手順では、Ｒｕｎ　ｐの周り窓幅ｎの部分時系列を使って過去と現在側において２つのデータ行列ＸとＺを作成する。以下の手順は、特異スペクトル変換の一般的なやり方である。
　（１）それぞれＭ次元縦ベクトルとみて、それらを一番上Ｓ（ｐ－ｎ＋１、１）から一番下Ｓ（ｐ、Ｍ）までｎ個縦につなげてできるＭｎ次元の縦ベクトルを準備する。
　Ｒｕｎ　ｐ－ｎ＋１の対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ－ｎ＋１、１）、Ｓ（ｐ－ｎ＋１、２）、・・・・、Ｓ（ｐ－ｎ＋１、Ｍ）｝
　・・・
　Ｒｕｎ　ｐ－１の対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ－１、１）、Ｓ（ｐ－１、２）、・・・・、Ｓ（ｐ－１、Ｍ）｝
　Ｒｕｎ　ｐの対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ、１）、Ｓ（ｐ、２）、・・・・、Ｓ（ｐ、Ｍ）｝
　（２）それぞれＭ次元縦ベクトルとみて、それらを一番上Ｓ（ｐ－ｎ＋１、１）から一番下Ｓ（ｐ、Ｍ）までｎ個縦につなげてできるＭｎ次元の縦ベクトル（（１）と比較して１つ古いＲｕｎ群にシフトしたもの）を準備する。
　Ｒｕｎ　ｐ－ｎの対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ－ｎ、１）、Ｓ（ｐ－ｎ、２）、・・・・、Ｓ（ｐ－ｎ、Ｍ）｝
　・・・
　Ｒｕｎ　ｐ－２の対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ－２、１）、Ｓ（ｐ－２、２）、・・・・、Ｓ（ｐ－２、Ｍ）｝
　Ｒｕｎ　ｐ－１の対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ－１、１）、Ｓ（ｐ－１、２）、・・・・、Ｓ（ｐ－１、Ｍ）｝
　（３）上記（１）、（２）と同様に、順に構成された縦ベクトルをＫ個準備し、古いものから新しいものへと左から右へそれらの縦ベクトルを並べてできるＭｎ×Ｋ次元の行列Ｘ（ｐ）を作成する。以上で特異スペクトル変換を実施するための履歴行列を作成したことになる。
　（４）それぞれＭ次元縦ベクトルとみて、それらを一番上Ｓ（ｐ＋Ｌ、１）から一番下Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋１、Ｍ）までｎ個縦につなげてできるＭｎ次元の縦ベクトルを準備する。なお、Ｌを正の整数とする。
　Ｒｕｎ　ｐ＋Ｌの対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ＋Ｌ、１）、Ｓ（ｐ＋Ｌ、２）、・・・・、Ｓ（ｐ＋Ｌ、Ｍ）｝
　・・・
　Ｒｕｎ　ｐ＋Ｌ－ｎ＋２の対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋２、１）、Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋２、２）、・・・・、Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋２、Ｍ）｝
　Ｒｕｎ　ｐ＋Ｌ－ｎ＋１の対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋１、１）、Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋１、２）、・・・・、Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋１、Ｍ）｝
（５）それぞれＭ次元縦ベクトルとみて、それらを一番上Ｓ（ｐ＋Ｌ－１、１）から一番下Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ、Ｍ）までｎ個縦につなげてできるＭｎ次元の縦ベクトル（（４）と比較して１つ古いＲｕｎ群にシフトしたもの）を準備する。
　Ｒｕｎ　ｐ＋Ｌ－１の対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ＋Ｌ－１、１）、Ｓ（ｐ＋Ｌ－１、２）、・・・・、Ｓ（ｐ＋Ｌ－１、Ｍ）｝
　・・・
　Ｒｕｎ　ｐ＋Ｌ－ｎ＋１の対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋１、１）、Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋１、２）、・・・・、Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ＋１、Ｍ）｝
　Ｒｕｎ　ｐ＋Ｌ－ｎの対象イベントの時刻１、２、・・・・、Ｍにおけるセンサデータ
　｛Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ、１）、Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ、２）、・・・・、Ｓ（ｐ＋Ｌ－ｎ、Ｍ）｝
　（６）上記（４）、（５）と同様に、順に構成された縦ベクトルをＲ個準備し、古いものから新しいものへと左から右へそれらの縦ベクトルを並べてできるＭｎ×Ｒ次元の行列Ｚ（ｐ）を作成する。以上で特異スペクトル変換のテスト行列を作成したことになる。
　（７）上記の行列Ｘ（ｐ）と行列Ｚ（ｐ）に特異値分解を実施し、特異スペクトル変換を実施する。
　（８）特異値分解で得られる左特異ベクトルを、Ｘ（ｐ）においてｒ本、Ｚ（ｐ）においてｍ本選び、それぞれＵ（ｒ）、Ｑ（ｍ）と行列を構成して、それらの積Ｕ（ｒ）ＴＱ（ｍ）の最大特異値を求める。それをλとし（０≦λ≦１）、１－λを非正常度（変化度）とする。この非正常度が予め決めた所定の閾値を外れた場合、異常予兆有と判断する。
［非正常度を使っての異常予兆判断］
また、非正常度を使った異常の予兆の有無の判断方法としては、例えば以下の方法が考えられる。なお、異常予兆有と判断した場合には、基板処理装置用コントローラ５８へ通知する。
（１）少なくとも１つのセンサデータの非正常度が閾値を外れた場合に、異常予兆有と判断する方法。
（２）２つ以上のセンサデータの非正常度が閾値を外れた場合に、異常予兆有と判断する方法。
（３）１つ又は２つ以上のセンサデータの非正常度が閾値を所定回数（例えば３回）外れた場合に、異常予兆有と判断する方法。
（４）振動データ以外のセンサデータの非正常度が、所定回数（例えば３回）連続して閾値から外れた場合に、異常予兆有と判断する方法。
（５）振動データ以外のセンサデータの非正常度が閾値から外れていても、振動データの非正常度が閾値から外れていない場合に、異常予兆有と判断しない方法。
（６）振動データの非正常度と、振動データ以外のセンサデータの非正常度の両方が閾値から外れた場合に、異常予兆有と判断する方法。
例えば上記（２）、（５）、（６）の方法では、複数のセンサデータを用いて異常予兆を判断するため、センサの誤検知を減らすことができる。また、非正常度の動きは必ずしも単調ではないため、上記（３）、（４）の方法では、非正常度の値が閾値前後をふらつく場合の誤判断を減らすことができる。なお、非正常度の算出式と閾値、プログラムは、部材毎及び装置毎に異なり、事前に予兆検知コントローラ８２内に組み込まれる。
［異常予兆検知の解析画面の表示］
異常予兆検知の解析画面は、基板処理装置用コントローラ５８の表示部１１８（図３参照）で表示可能とされている。このため、非正常度の推移と閾値、及び閾値を超えた回数等を目視することでき、部材の状態を非正常度で確認することができる。
［ＥＣが介在するケース］
ここで、図５に示す第２センサ系統１２４Ｂのケース、すなわちセンサと予兆検知コントローラ８２との間にＥＣ１２８が介在するケースについて説明する。
［時刻同期］
振動センサのデータはＥＣ１２８で変換されるため、ＥＣ１２８の時刻を持った形で予兆検知コントローラ８２に送信される。この振動センサのデータと、ＤＣＵ１２６及び基板処理装置用コントローラ５８側の時刻を持つ他のセンサデータとを同時に解析に用いるには、両者の時刻を同期させて解析する必要がある。このため、ＥＣ１２８、ＤＣＵ１２６、及び予兆検知コントローラ８２は、基板処理装置用コントローラ５８の時刻を基準時刻として、時刻を定期的に取り込み、時刻を同期させている。これにより、すべての部材の時刻が同期され、正確な解析が可能となる。
　ここで、真空ポンプ７４（図２参照）を例に、基板処理装置１０の部材の異常の予兆の検知方法について具体的に説明する。
　基板処理装置１０の処理室８６では、処理ガスの反応副生成物が内部に堆積し、この反応副生成物の量や高さが一定のレベルに達すると、真空ポンプ７４の回転が急停止する。
　ここで、真空ポンプ７４の電流データ、温度データ、排気圧データ、及び振動データの少なくとも一つのセンサデータをモニタし続け、それらのセンサデータの挙動の変化を予兆検知コントローラ８２内の予兆検知プログラムで解析することで、真空ポンプ７４の異常の予兆を検知することが可能である。異常の予兆が検知された場合は、基板処理装置用コントローラ５８へその情報を送信し、真空ポンプ７４の交換や、メンテナンスをするように作業者に通知する。
（第２実施形態）
　次に、上述した制御システムを用いた基板処理装置１０の各部材の異常予兆の検知工程の第２実施形態について、具体的に説明する。なお、予兆検知コントローラ８２等の構成や、非正常度を使っての異常予兆判断は、第１実施形態と同様とされている。
［非正常度の算出］
　本実施形態では、異常予兆検知対象の部材に設置してあるセンサの値と、その部材の状態が直接又は間接的に影響する他の部材のセンサの値とを複数使用して、正常時のセンサデータを学習し、学習したデータと稼働中のデータを使って「非正常度」を算出する。
　本実施形態では、例えば異常予兆検知対象の部材が異常状態に近づくと、非正常度の値が概ね増加する性質を持つように構成する。なお、非正常度は、異常予兆検知対象の部材が異常状態に近づくと、値が減少する性質を持つように構成してもよい。
　ここで、真空ポンプ７４（図２参照）を例に、基板処理装置１０の部材の異常の予兆の検知方法について具体的に説明する。
　一般的に、真空ポンプ７４によって処理室８６を真空引きしている状態では、真空ポンプ７４に不活性ガスや成膜ガスが流れて負荷が高い状態となり、異常の予兆を検知し易い状態となる。一方、真空ポンプ７４が処理室８６を真空引きしていない状態では、真空ポンプ７４の負荷は小さい状態となり、異常の予兆を検知し難い、もしくは異常が発生し難い状態となる。このため、従来は、処理室８６を真空引きしている状態で真空ポンプ７４を監視していた。
　これに対し、本実施形態では、真空ポンプ７４によって処理室８６を真空引きしておらず、かつ、基板１６が処理室８６に無い状態のイベントにおいて、意図的に大量のガスを真空ポンプ７４に流して真空ポンプ７４への負荷を高める。そして、その状態で真空ポンプ７４の電流データ、振動データ、温度データ、背圧データ等を監視することで、異常の予兆を検知し易くする。
　このように、処理室８６を真空引きしていない状態で真空ポンプ７４に負荷をかけることにより、負荷をかけたときに真空ポンプ７４が停止したとしても、基板１６に損失が生じることを防ぐことができる。また、処理室８６を真空引きしていない状態で負荷をかけた程度で真空ポンプ７４が停止した場合には、真空ポンプ７４は故障する直前の状態であったと考えられる。このため、結果的に処理室８６を真空引きしている状態、すなわち基板処理時に真空ポンプ７４が停止するという事態を回避することができる。
　（第３実施形態）
　次に、上述した制御システムを用いた基板処理装置１０の各部材の異常の予兆の検知工程の第３実施形態について、具体的に説明する。なお、予兆検知コントローラ８２等の構成や、非正常度を使っての異常予兆判断は、第１、第２実施形態と同様とされている。
　本実施形態では、異常予兆検知対象の部材について交換またはメンテナンスが行われた場合に、交換またはメンテナンス後の正常モデルを作成し、当該正常モデルに基づいて基板処理装置１０を監視して、異常予兆判断を行う。
　本実施形態では、異常予兆検知対象の部材についての交換またはメンテナンスが自動的に、または半自動的に検知される。例えば、異常予兆検知対象の部材が運転積算時間情報を有する場合には、運転積算時間情報を利用して部材交換を検知することができる。異常予兆検知対象の部材が具備する運転積算時間は、通常、不揮発性記憶媒体に保持されているので、当該部材の交換まで運転時間が積算され、交換により運転時間はリセットされる。したがって、異常予兆検知対象の部材が具備する運転積算時間を監視し、運転積算時間が減少した場合に、部材の交換があったことを検知することができる。
　具体的には、基板処理装置用コントローラ５８は、異常予兆検知対象の部材の運転積算時間を所定時間ごとに予兆検知コントローラ８２に送信し、予兆検知コントローラは、新たに送信された運転積算時間が、その前に記憶させておいた運転積算時間よりも短いかどうかを判断する。判断が肯定された場合には、当該部材の交換があったと判断することができる。
　また、運転積算時間情報に代えて、異常予兆検知対象の部材が運転積算時間を具備しない場合でも、部材交換時における信号コネクタを外す作業を利用して、部材交換を検知することができる。部材交換時における信号コネクタを外す作業では、当該部材の信号ラインがオープン（断線）になるので、当該部材の信号ラインがオープン（断線）になった場合に、次の当該信号ライン通電時に、交換またはメンテナンスがあったか否かの確認入力を作業者に促す。例えば、操作画面に確認入力を行わなければ他の作業を開始できないようにする。これにより、半自動的に当該部材の交換があったと判断することができる。
　異常予兆検知対象の部材についての交換またはメンテナンスがあったと判断された場合には、予兆検知コントローラ８２は、予兆検知処理の一部として、異常予兆検知対象の部材についてのセンサデータを新たに取得して正常モデルを更新する。そして、更新された正常モデルに基づいて、非正常度を算出する。非正常度の算出、非正常度値を監視による予兆検知については、第１、第２実施形態と同様に行うことができる。
　ここで、真空ポンプ７４（図２参照）を交換した場合を例に、基板処理装置１０の異常の予兆の検知方法について具体的に説明する。
　基板処理装置コントローラ５８は、真空ポンプ７４が交換されるまで、真空ポンプ７４のセンサデータとして運転時間を取得すると、取得した真空ポンプ７４の運転時間を積算しており、交換により運転時間(運転積算時間)をリセットするように構成されている。また、基板処理装置コントローラ５８は、図５に示すように、予兆検知コントローラ８２と接続されており、運転積算時間を所定時間ごとに予兆検知コントローラ８２に送信している。なお、この真空ポンプ７４の運転時間を積算した時間(運転積算時間)は、真空ポンプ７４から運転時間を直接取得することにより、予兆検知コントローラ８２で管理することもできる。
　予兆検知コントローラ８２は、予兆検知処理の一部として、図７に示すように、基板処理装置コントローラ５８から送信された運転積算時間を取得し（Ｓ１０）、その前に記憶させておいた運転積算時間よりも短いかどうかを判断し（Ｓ１２）、判断が肯定された場合には、真空ポンプ７４の交換があったと判断して、交換後の正常モデルの作成に必要なセンサデータを取得する（Ｓ１４）。例えば、プロセスレシピの所定回数分のセンサデータ（例えば３０Ｒｕｎ分）を取得する。そして、取得したセンサデータに基づいて、正常モデルを作成する（Ｓ１５）。例えば、プロセスレシピの所定回数分のセンサデータを使って平均値μ、標準偏差σを求め、正常時の各センサデータは正規分布Ｎ（μ、σ）に従うと仮定し、これを正常モデルとする。得られた正常モデルに基づいて、非正常度を算出して（Ｓ１６）、先に記憶されている非正常度のデータを算出された非正常度に書き換える（Ｓ１７）。そして、基板処理装置１０を監視し（Ｓ１８）、異常予兆判断を行う。非正常度の算出、非正常度値を監視については、第１、第２実施形態と同様に行うことができる。
　本実施形態によれば、異常予兆検知対象の部材についての交換またはメンテナンスが行われた後に、新たに正常モデルが作成されるので、適切な異常予兆検知を行う(異常の予兆が発生していることを検知する)ことができる。また、異常予兆検知対象の部材についての交換またはメンテナンスが自動的に、または半自動的に検知されるので、必要とされる監視対象の非正常値の変更を適切に行うことができる。
　（第４実施形態）
　次に、上述した制御システムを用いた基板処理装置１０の各部材の異常予兆の検知工程の第４実施形態について、具体的に説明する。なお、予兆検知コントローラ８２等の構成や、非正常度を使っての異常予兆判断は、第１～第３実施形態と同様とされている。
　本実施形態では、異常予兆検知対象の部材について交換またはメンテナンスが行われた場合に、交換またはメンテナンス後の正常モデルを新たに作成する前に、当該正常モデルを新たに作成するか、交換またはメンテナンス前の正常モデルを引き続き利用するかの判断を行う。異常予兆検知対象の部材についての交換またはメンテナンスを自動的に、または半自動的に検知する点については、第３実施形態と同様にして行う。
　具体的には、異常予兆検知対象の部材についての交換またはメンテナンスがあったと判断された場合には、予兆検知コントローラ８２は、正常モデルを作成するために必要とされるよりも少ないデータ量のセンサデータを取得する。そして、取得したセンサデータに基づいて、交換またはメンテナンス前の正常モデルを引き続き利用できるか否かの判断を行う。
　交換またはメンテナンス前の正常モデルを引き続き利用できると判断した場合には、正常モデルを作成するために必要とされるセンサデータを取得することなく、交換またはメンテナンス前の正常モデルを利用する。したがって、非正常度の算出も不要であり、交換またはメンテナンス前と同一の非正常度値を監視して予兆検知を行う。
　交換またはメンテナンス前の正常モデルを引き続き利用できないと判断した場合には、センサデータの取得をさらに行い、正常モデルを作成するために必要とされるセンサデータを得て新たに正常モデルを作成する。そして、新たな正常モデルに基づいて、非正常度を算出し、新たな非正常度値を監視して予兆検知を行う。
　ここで、具体例として真空ポンプ７４（図２参照）を交換した場合を例に、基板処理装置１０の異常予兆の検知方法について具体的に説明する。
　［具体例］
　予兆検知コントローラ８２は、図８に示されるように、基板処理装置コントローラ５８から送信された運転積算時間を取得し（Ｓ３０）、その前に記憶させておいた運転積算時間よりも短いかどうかを判断し（Ｓ３２）、判断が肯定された場合には、真空ポンプ７４の交換があったと判断して、交換前の正常モデルを利用可能か否かの判断を行うために必要なセンサデータ（判断用センサデータ）を取得する（Ｓ３３）。この判断用センサデータのデータ量は、正常モデルを作成するために必要なプロセスレシピの所定回数分のセンサデータ（例えば３０Ｒｕｎ分）のデータ量よりも少ない回数分のセンサデータ（例えば１０Ｒｕｎ分）となっている。そして、取得した判断用センサデータの分布が、交換前の正常モデルのデータ分布と等しいかどうかを統計的に判断し、交換前の正常モデルを利用可能か否か判断する（Ｓ３４）。
　統計的判断は、一例として以下のように行うことができる。
（１）交換前のデータ群と交換後のデータ群とについて、シャピロ・ウイルク検定で正規性を判定し、
（２）Ｆ検定で交換前のデータ群と交換後のデータ群の分散が等しいかを判断し、
（３）前記（１）（２）の結果により、スチューデントのｔ検定、ウイルチのｔ検定、マン・ホイットニーのＵ検定、のいずれかで、平均値（代表値）の差の検定を行う。
　取得したセンサデータの分布が、交換前の正常モデルのデータ分布と等しい場合には、交換前の正常モデルを利用可能と判断され（Ｙ）、正常モデルを作成するために必要とされるセンサデータを取得することなく、交換前の正常モデルによる非正常度値を監視して（Ｓ３９）予兆検知を行う。
　取得したセンサデータの分布が、交換前の正常モデルのデータ分布と等しくない場合には、交換前の正常モデルを利用不可と判断され（Ｎ）、センサデータの取得をさらに行い（Ｓ３５）、正常モデルを作成するために必要とされるセンサデータを得て新たに正常モデルを作成する（Ｓ３６）。得られた正常モデルに基づいて、非正常度を算出して（Ｓ３７）、先に記憶されている非正常度のデータを算出された非正常度に書き換える（Ｓ３８）。そして、基板処理装置１０を監視し（Ｓ３９）、異常予兆判断を行う。非正常度の算出、非正常度値を監視については、第１、第２実施形態と同様に行うことができる。
　本実施形態によれば、異常予兆検知対象の部材についての正常モデルを作成するために要するセンサデータよりも少ない量のセンサデータ取得により、部材の交換またはメンテナンス前の正常モデルを利用可能かどうか判断する。したがって、正常モデルの作成により異常予兆検知のための監視が停止される時間を短縮することができる。
（作用、効果）
　上記実施形態によれば、基板処理装置１０が、部材の異常予兆を検知する制御システムを備えているため、制御システムによって部材の異常の予兆を検知した時点で、その部材を交換又はメンテナンスすることができる。特に、真空ポンプ７４の故障予兆検知に関しては、真空ポンプ７４の電流データ、温度データ、排気圧データ、及び振動データ等のセンサデータを継続的に監視することで、異常の予兆の確度を上げることが可能となる。
　これにより、部材が故障する前に交換等の対処をすることができるとともに、部材を故障する直前まで使用することで交換頻度を下げることができる。また、基板処理中の故障を防ぐことで、装置稼働率の向上、製品（基板１６）の歩留まり低下防止、及び無駄なメンテナンス時間の削減が可能となる。
　また、上記実施形態によれば、異常予兆を検知する予兆検知コントローラ８２が、基板処理装置用コントローラ５８に接続されている。このため、異常の予兆を検知し易い特定の基板処理シーケンスに限定して、データを取得、分析することが可能となる。
　また、異常予兆検知対象の部材の交換及びメンテナンス後であっても、適切な正常モデルを用いて、異常予兆検知対象の部材の異常の予兆を検知することができる。
（その他の実施形態）
　以上、本開示の実施形態を具体的に説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
　例えば、上述の実施形態では、基板１６上に薄膜を形成する例について説明した。しかし、本開示はこのような態様に限定されず、例えば基板１６上に形成された薄膜等に対して、酸化処理、拡散処理、アニール処理、及びエッチング処理等の処理を行う場合にも、好適に適用可能である。
　また、本実施形態では、ホットウォール型の処理炉４４を有する基板処理装置１０を用いて薄膜を形成する例について説明したが、本開示はこれに限定されず、コールドウォール型の処理炉を有する基板処理装置を用いて薄膜を成膜する場合にも、好適に適用できる。さらに、上述の実施形態では、一度に複数枚の基板１６を処理するバッチ式の基板処理装置１０を用いて薄膜を形成する例について説明したが、本開示はこれに限定されない。
　また、本開示は、上述の実施形態に係る基板処理装置１０のような半導体基板を処理する半導体製造装置等に限らず、ガラス基板を処理するＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）製造装置にも適用することができる。
１０ 基板処理装置
１６ 基板
５８ 基板処理装置用コントローラ（主制御部の一例）
７４ 真空ポンプ
８２ 予兆検知コントローラ（予兆検知部の一例）
８６ 処理室
μ 平均値
σ 標準偏差

Claims (11)

  1. 　異常予兆検知対象の部材に関するセンサデータを取得して正常モデルを作成し、該正常モデルに基づいて装置の状態を監視する基板処理装置であって、
    　前記異常予兆検知対象の部材の交換またはメンテナンス後に、前記センサデータを取得して該センサデータから前記正常モデルを再作成し、
    　該正常モデルに基づいて前記装置の状態を監視して、前記装置が異常停止する前に異常の予兆を検知するように構成されている予兆検知部を備えた基板処理装置。
  2. 　前記予兆検知部は、
    　前記正常モデルの作成に必要なデータ量よりも少ないデータ量の前記センサデータに基づいて、前記交換またはメンテナンス後の正常モデルとして前記交換またはメンテナンス前の前記正常モデルを使用可能か否かを判断する、
    　請求項１に記載の基板処理装置。
  3. 　前記予兆検知部は、
    　前記交換またはメンテナンス後の前記正常モデルとして前記交換またはメンテナンス前の前記正常モデルを使用可能と判断した場合には、前記交換またはメンテナンス前の前記正常モデルを前記交換またはメンテナンス後の正常モデルとして使用し、
    　前記交換またはメンテナンス後の正常モデルとして前記交換またはメンテナンス前の前記正常モデルを使用不可と判断した場合には、前記センサデータを取得して前記センサデータから前記交換またはメンテナンス後の前記正常モデルを作成する、
    　請求項２に記載の基板処理装置。
  4. 更に、複数のステップを含むプロセスレシピを実行させて、基板に所定の処理を施すよう制御する主制御部を有し、
    　前記予兆検知部は、
    　前記プロセスレシピを実行しつつ、前記センサデータを収集し、
    　収集された前記センサデータから、前記プロセスレシピを構成する各ステップのうちの指定ステップにおける前記センサデータのうち、振動センサにより検出される振動データを取得し、
    　取得した前記振動データを振動周波数スペクトルに変換し、
    　変換された前記振動周波数スペクトルを所定の周波数間隔で抽出し、抽出した周波数毎に、正常時の前記プロセスレシピの所定回数分のデータを使って前記振動周波数スペクトルの振幅の平均値と標準偏差を計算し、得られた前記振動周波数スペクトルの振幅の平均値と標準偏差を用いて正常モデルを作成する、ように構成されている、
    　請求項１に記載の基板処理装置。
  5. 　前記指定ステップは、前記基板を処理する処理室の圧力を大気圧から所定圧力まで減圧
    させるステップである請求項４に記載の基板処理装置。
  6. 　前記予兆検知部は、
    　前記振動周波数スペクトルの振幅の平均値と標準偏差を用いて前記正常モデルを作成し、前記抽出した周波数分、前記正常モデルの振幅値と予め決められた閾値を比較し、所定の個数以上の周波数の前記振幅値が前記閾値を外れた場合、異常予兆有と判断する、
    　請求項４に記載の基板処理装置。
  7. 　前記予め決められた閾値は、前記平均値と前記標準偏差を用いて、前記標準偏差を３倍した数値を前記平均値に加算又は減算した範囲で算出される、
    　請求項６に記載の基板処理装置。
  8. 　前記予兆検知部は、
    　異常予兆有と判断した場合、アラームを発生させるとともに、異常の予兆が認められた部材のセンサデータを画面に表示する請求項６に記載の基板処理装置。
  9. 　前記異常予兆検知対象の部材が、基板を処理する処理室の雰囲気を排気する排気装置の場合、
    　前記予兆検知部は、
    　前記振動センサで検出される振動データ、前記排気装置の電流データ、前記排気装置の温度データ、及び前記排気装置の排気圧データよりなる群から選択される少なくとも一つの前記センサデータを取得して前記正常モデルを作成するように構成されている、
    　請求項４に記載の基板処理装置。
  10. 　複数のステップを含むプロセスレシピを実行させて、基板に所定の処理を施す基板処理工程を有する半導体装置の製造方法であって、
    　前記基板処理工程は、異常予兆検知対象の部材の交換またはメンテナンス後に前記異常予兆検知対象の部材に関するセンサデータを取得して正常モデルを再作成する工程と、
    　該正常モデルに基づいて装置の状態を監視して、装置が異常停止する前に異常の予兆を検知する工程と、
    　を更に有する半導体装置の製造方法。
  11. 　異常予兆検知対象の部材に関するセンサデータを取得して正常モデルを作成し、前記正常モデルに基づいて装置の状態を監視する基板処理装置で実行される予兆検知プログラムであって、
    　前記異常予兆検知対象の部材の交換またはメンテナンス後に、前記センサデータを取得し、該取得した前記センサデータから正常モデルを再作成する手順と、
    　作成した前記正常モデルに基づいて前記装置の状態を監視して前記装置の異常の予兆を検知する手順と、
    　をコンピュータにより前記基板処理装置に実行させる予兆検知プログラム。
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