JP2018180705A - 異常検知システム、半導体装置の製造システムおよび製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】技術者等の作業負荷を軽減可能な異常検知システムを提供する。【解決手段】アルゴリズム格納部ＡＤＢには、検知対象の識別情報ＤＩに対応する検知アルゴリズムＡＬが格納される。異常検知部ＥＤＴは、検知対象のモニタ信号ＭＳから得られる検知対象信号ＴＳの異常を、アルゴリズム格納部ＡＤＢ内の対応する検知アルゴリズムＡＬを用いて検知する。検知対象識別部ＴＧＲは、検知対象の識別情報ＤＩに対応する検知アルゴリズムＡＬがアルゴリズム格納部ＡＤＢに格納されているか否かを判別し、格納されていない場合に生成要求ＧＲを発行する。アルゴリズム生成部ＡＬＧは、当該生成要求ＧＲに応じて、対応する検知対象信号ＴＳを用いて検知アルゴリズムＡＬを生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、異常検知システム、半導体装置の製造システムおよび製造方法に関し、例えば、製造装置等の異常を検知する技術に関する。

例えば、特許文献１には、処理装置の異常の誤検知を回避可能な異常検知システムが示される。当該異常検知システムでは、異常検知サーバが、複数のパラメータを持つ基本アルゴリズムか、基本アルゴリズムに対して保守作業に伴い一時的に変動するパラメータを除外した暫定アルゴリズムかを用いて処理装置の異常を検知する。

特開２００６−２７８５４７号公報

近年、第４次産業革命に伴い、製造システムでは、製造効率の向上を図るため、ＡＩ（Artificial Intelligence）やＩｏＴ（Internet of Things）といった技術の活用が進んでいる。このような製造システムを用いると、例えば、各種センサによって製造装置の処理の状況をリアルタイムに監視し、その監視結果に基づいて製造装置の異常を早期に検知するようなことが可能になる。

この異常の検知に際しては、例えば、特許文献１に示されるように、複数の検知アルゴリズムを予め記憶装置に登録しておき、そのいずれかを適宜選択しながら、選択した検知アルゴリズムに基づき検知対象の異常を検知するような方式を用いることができる。しかし、このような方式では、例えば、新たな検知対象に伴い新たな検知アルゴリズムが必要になった場合、通常、技術者等は、量産ラインから切り離された製造装置を用いて製品の試作等を繰り返しながら検知アルゴリズムを定め、それを記憶装置に登録するような作業を実施する必要がある。

後述する実施の形態は、このようなことを鑑みてなされたものであり、その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。

一実施の形態による異常検知システムは、アルゴリズム格納部と、異常検知部と、検知対象識別部と、アルゴリズム生成部とを有する。アルゴリズム格納部には、検知対象の識別情報に対応する検知アルゴリズムが格納される。異常検知部は、検知対象のモニタ信号から得られる検知対象信号の異常を、アルゴリズム格納部内の対応する検知アルゴリズムを用いて検知する。検知対象識別部は、検知対象の識別情報に対応する検知アルゴリズムがアルゴリズム格納部に格納されているか否かを判別し、格納されていない場合に生成要求を発行する。アルゴリズム生成部は、当該生成要求に応じて、対応する検知対象信号を用いて検知アルゴリズムを生成する。

前記一実施の形態によれば、技術者等の作業負荷を軽減することが可能になる。

本発明の実施の形態１による異常検知システムにおいて、主要部の構成例を示す概略図である。 図１における検知対象識別部の処理内容の一例を示すフロー図である。 図１における異常検知部の処理内容の一例を示すフロー図である。 図１におけるアルゴリズム生成部の処理内容の一例を示すフロー図である。 図４の補足図である。 本発明の実施の形態２による異常検知システムにおいて、主要部の構成例を示す概略図である。 図６の異常検知システムにおいて、データ識別部が送受信するパケットの主要部の構造例を示す図である。 図７の補足図である。 図７および図８に基づくパケットの具体例を示す図である。 本発明の実施の形態３による半導体装置の製造システムにおいて、主要部の構成例を示す概略図である。 図１０の製造システムを用いた半導体装置の製造方法の一例を模式的に示すタイミングチャートである。 図１１Ａに続くタイミングチャートである。 本発明の比較例となる異常検知システムの主要部の構成例を示す概略図である。

以下の実施の形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらは互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明等の関係にある。また、以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でも良い。

さらに、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数値および範囲についても同様である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

（実施の形態１）
《異常検知システムの構成》
図１は、本発明の実施の形態１による異常検知システムにおいて、主要部の構成例を示す概略図である。図１に示す異常検知システム（異常検知装置）は、信号入力部ＩＩＦと、対象信号選定部ＳＳと、異常検知部ＥＤＴと、検知対象識別部ＴＧＲと、アルゴリズム生成部ＡＬＧと、アルゴリズム格納部ＡＤＢとを備える。ここでは、異常検知システムの一例として、半導体装置の製造システムにおける製造装置の異常を検知する場合を想定する。ただし、必ずしもこれに限定されず、各種生産システムにおける各種生産装置の異常を検知するシステムとして、当該異常検知システムを適用することが可能である。

信号入力部ＩＩＦは、検知対象からのモニタ信号ＭＳを受けて、所定の信号処理を行ったのち、それを対象信号選定部ＳＳへ送信する。モニタ信号ＭＳは、例えば、製造装置の処理の状況を表す信号であり、製造装置内に設けられるか、または製造装置に付加される各種センサからのセンサ信号である。各種センサは、例えば、ガスの流量を監視する流量センサや、チャンバの圧力を監視する圧力センサや、プラズマのＲＦパワーを監視するパワーセンサや、エッチングの進行具合を監視するＥＰＤ（End Point Detector）等であり、その他、様々なものであってよい。

半導体装置の製造システムでは、装置間でのセンサ信号の送受信をＳＥＣＳ（SEMI Equipment Communications Standard）という通信プロトコルを用いて行うことができる。ＳＥＣＳの物理インタフェースとしては、ＲＳ２３２Ｃやイーサネット（登録商標）が用いられる。信号入力部ＩＩＦは、例えば、このようなＳＥＣＳの通信インタフェースを担う。この場合、信号入力部ＩＩＦは、例えば、センサからＳＥＣＳを用いて送信されたセンサ信号を受信する。また、信号入力部ＩＩＦは、例えば、アナログ・ディジタル変換回路等を備えてもよい。この場合、信号入力部ＩＩＦは、ＳＥＣＳを用いずに、センサからのアナログ信号をモニタ信号ＭＳとして直接的に受け、それをディジタル信号に変換して対象信号選定部ＳＳへ送信する。

対象信号選定部ＳＳは、信号入力部ＩＩＦを介して受信したモニタ信号ＭＳの中から検知対象とする検知対象信号ＴＳを定め、当該検知対象信号ＴＳを検知対象信号バッファＳＢＦに格納する。対象信号選定部ＳＳは、当該検知対象信号バッファＳＢＦに格納された検知対象信号ＴＳを異常検知部ＥＤＴおよびアルゴリズム生成部ＡＬＧへ送信する。例えば、センサが常時動作するような場合、モニタ信号ＭＳの中には、不要な区間（例えば、製造装置が実質的な動作を行っていないアイドル区間等）の信号も含まれる。対象信号選定部ＳＳは、モニタ信号ＭＳの中から、製造装置が実質的に動作している区間となる検知対象区間を判別し、当該区間の信号を検知対象信号ＴＳとして抽出する。具体的には、対象信号選定部ＳＳは、例えば、モニタ信号ＭＳがアイドル区間で０Ｖとなる場合、検知対象区間を、モニタ信号ＭＳの電圧レベルが０．１Ｖ以上の区間等に定める。

アルゴリズム格納部ＡＤＢには、検知対象の識別情報ＤＩに対応する複数の検知アルゴリズムＡＬ［１］〜ＡＬ［ｎ］が格納される。明細書では、複数の検知アルゴリズムＡＬ［１］〜ＡＬ［ｎ］を総称して検知アルゴリズムＡＬと呼ぶ。異常検知部ＥＤＴは、検知対象信号ＴＳの異常を、アルゴリズム格納部ＡＤＢに格納される、当該識別情報ＤＩに対応する検知アルゴリズムＡＬを用いて検知し、検知結果となる出力信号ＯＵＴを送信する。異常が検知された場合、当該出力信号ＯＵＴに基づき、モニタ等へのアラーム表示、他の制御機器への異常通知、異常を知らせるライトの点灯などが行われる。

検知アルゴリズムＡＬとしては、ＡＩに基づくアルゴリズムや、統計的手法に基づくアルゴリズム等が挙げられる。ＡＩに基づくアルゴリズムでは、例えば、検知対象信号ＴＳの特徴を学習済みとなっているニューラルネットワークのモデル等が用いられる。当該モデルは、例えば、検知対象信号ＴＳを受けて、それに学習済みの特徴を反映することで期待値信号（言い換えれば、理想的な検知対象信号）を生成する。異常検知部ＥＤＴは、検知対象信号ＴＳと期待値信号との誤差が許容範囲か否かに応じて、検知対象信号ＴＳの異常の有無を判定する。一方、統計的手法に基づくアルゴリズムでは、検知対象信号ＴＳの各種統計値を反映した正規分布モデルや、多変量解析モデル等が用いられる。異常検知部ＥＤＴは、これらのモデルを用いて、検知対象信号ＴＳのばらつき等が統計的（理論的）に正常と判断できる範囲内か否かに応じて、検知対象信号ＴＳの異常の有無を判定する。

検知対象識別部ＴＧＲは、検知対象の識別情報ＤＩを受けて、当該識別情報ＤＩに対応する検知アルゴリズムＡＬがアルゴリズム格納部ＡＤＢに格納されているか否かを判別する。検知対象識別部ＴＧＲは、当該検知アルゴリズムＡＬがアルゴリズム格納部ＡＤＢに格納されている場合には、異常検知部ＥＤＴへ選択情報ＳＩを送信する。選択情報ＳＩは、識別情報ＤＩに対応する検知アルゴリズムＡＬを特定する情報である。異常検知部ＥＤＴは、当該選択情報ＳＩに基づき、識別情報ＤＩに対応する検知アルゴリズムＡＬをアルゴリズム格納部ＡＤＢから取得し、それを検知アルゴリズムバッファＡＢＦに格納することで、当該検知アルゴリズムＡＬに基づく異常検知を行う。

一方、検知対象識別部ＴＧＲは、識別情報ＤＩに対応する検知アルゴリズムＡＬがアルゴリズム格納部ＡＤＢに格納されていない場合には、異常検知部ＥＤＴへ未対応通知ＮＮを送信し、アルゴリズム生成部ＡＬＧへ生成要求ＧＲを発行する。当該生成要求ＧＲには、例えば、識別情報ＤＩが含まれる。異常検知部ＥＤＴは、未対応通知ＮＮを受けた場合には、検知対象信号ＴＳの異常を検知しない。

アルゴリズム生成部ＡＬＧは、生成要求ＧＲに応じて、それに含まれる識別情報ＤＩに対応する検知アルゴリズムＡＬを、対象信号選定部ＳＳからの検知対象信号ＴＳを用いて生成する。アルゴリズム生成部ＡＬＧは、検知アルゴリズムＡＬの生成が完了した際に、生成完了通知ＥＤを発行し、当該生成した検知アルゴリズムＡＬをアルゴリズム格納部ＡＤＢに格納する。例えば、技術者等は、当該生成完了通知ＥＤを電子メール等で受信することで、異常検知部ＥＤＴによる当該検知アルゴリズムＡＬに基づく異常検知が可能になったことを認識することができる。

例えば、半導体装置の製造システムでは、管理装置が、製造装置等へＳＥＣＳ等を用いてレシピＩＤを含んだ識別情報ＤＩを送信することができる。レシピＩＤは、製造装置による製造条件を区別するＩＤである。レシピＩＤによって、例えば、使用するガスの種類や、ガスの流量や、処理時間等といった詳細なプロセス条件が区別される。識別情報ＤＩの中には、レシピＩＤの他にも、処理対象となる半導体装置（製品）の情報や、製造装置の情報等の複数の条件パラメータが含まれる。

検知対象識別部ＴＧＲは、例えば、識別情報ＤＩ内の複数の条件パラメータを予め定めた方法で適宜組み合わせることで検知アルゴリズムＡＬを特定し、選択情報ＳＩを送信するような処理を行う。この場合、検知対象識別部ＴＧＲは、基本的には、予め定めた組み合わせに含まれる複数の条件パラメータのいずれかの値が変わった場合に生成要求ＧＲを発行する。ただし、この組み合わせに際しては、複数の条件パラメータのアンド条件に限らず、オア条件や、ドントケア条件等を用いることができ、いずれかの値が変わった場合でも必ずしも生成要求ＧＲが発行されるとは限らない。一般的に、検知アルゴリズムＡＬとレシピＩＤは１対１で対応することが多いが、条件設定によっては、複数のレシピＩＤに１個の検知アルゴリズムＡＬが対応する場合もある。

図１において、信号入力部ＩＩＦは、専用の回路や、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム処理や、これらの組み合わせで実装される。対象信号選定部ＳＳ、異常検知部ＥＤＴ、検知対象識別部ＴＧＲ、アルゴリズム生成ＡＬＧは、主に、ＣＰＵによるプログラム処理で実装される。検知対象信号バッファＳＢＦや検知アルゴリズムバッファＡＢＦは、ＲＡＭ（Random Access Memory）で構成される。アルゴリズム格納部ＡＤＢは、不揮発性メモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置で構成される。ただし、各部の実装形態は、必ずしもこれに限定されず、ハードウェア、またはソフトウェア、あるいはハードウェアとソフトウェアの組み合わせであればよい。

また、図１に示した異常検知システム（異常検知装置）は、例えば、ＣＰＵを含むマイクロコンピュータ等を搭載した１個の部品（例えば配線基板等）で構成することができる。すなわち、図１の各部を１個のマイクロコンピュータに搭載することや、または、アルゴリズム格納部ＡＤＢを分離し、それを当該マイクロコンピュータの外付け部品（例えば、フラッシュメモリ等）に実装すること等が可能である。また、当該異常検知システムは、例えば、製造装置に対して１対１で設けられる場合や、複数の製造装置に対して１個設けられる場合がある。製造装置に対して１対１で設けられる場合、当該異常検知システムは、例えば、製造装置内に搭載される場合や、製造装置の外付け部品として設置される場合がある。

《各部の詳細動作》
図２は、図１における検知対象識別部の処理内容の一例を示すフロー図である。図２において、検知対象識別部ＴＧＲは、イネーブル状態である限り、次の処理を繰り返し実行する（ステップＳ１０１）。検知対象識別部ＴＧＲは、まず、検知対象の識別情報ＤＩが更新されるのを待ち続ける（ステップＳ１０２）。ここで、製造装置は、管理装置によって識別情報ＤＩの更新が行われない限り、順次投入された半導体装置（半導体ウエハ）の処理を現在設定されている識別情報ＤＩに基づいて行う。これに伴い、各半導体ウエハの処理が行われる毎に、モニタ信号ＭＳの検知対象区間が生じる。対象信号選定部ＳＳは、各半導体ウエハの処理が行われる毎に、当該検知対象区間のモニタ信号ＭＳを検知対象信号ＴＳとして抽出し、抽出した検知対象信号ＴＳを送信する。

ステップＳ１０２で識別情報ＤＩが更新された場合、検知対象識別部ＴＧＲは、当該識別情報ＤＩに対応する検知アルゴリズムＡＬがアルゴリズム格納部ＡＤＢに既に格納されているか否かを判別する（ステップＳ１０３）。アルゴリズム格納部ＡＤＢに既に格納されている場合、検知対象識別部ＴＧＲは、異常検知部ＥＤＴへ更新された識別情報ＤＩに対応する選択情報ＳＩを送信する（ステップＳ１０４）。一方、アルゴリズム格納部ＡＤＢに格納されていない場合、検知対象識別部ＴＧＲは、異常検知部ＥＤＴへ未対応通知ＮＮを送信し（ステップＳ１０５）、アルゴリズム生成部ＡＬＧへ生成要求ＧＲを発行する（ステップＳ１０６）。

図３は、図１における異常検知部の処理内容の一例を示すフロー図である。図３において、異常検知部ＥＤＴは、イネーブル状態である限り、次の処理を繰り返し実行する（ステップＳ２０１）。異常検知部ＥＤＴは、まず、検知対象識別部ＴＧＲからの未対応通知ＮＮを受信した場合（ステップＳ２０２）、未対応フラグを有効化し、ステップＳ２０１へ戻る（ステップＳ２０３）。一方、異常検知部ＥＤＴは、検知対象識別部ＴＧＲからの選択情報ＳＩを受信した場合（ステップＳ２０４）、未対応フラグを無効化し（ステップＳ２０５）、選択情報ＳＩで指示される検知アルゴリズムＡＬを、アルゴリズム格納部ＡＤＢから検知アルゴリズムバッファＡＢＦへコピーしたのちステップＳ２０１へ戻る（ステップＳ２０６）。

次いで、異常検知部ＥＤＴは、未対応フラグが有効な場合はステップＳ２０１へ戻り、無効な場合はステップＳ２０８へ移行する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０８において、異常検知部ＥＤＴは、未対応通知ＮＮ（ステップＳ２０２）や選択情報ＳＩ（ステップＳ２０４）の更新に対応しつつ、対象信号選定部ＳＳからの検知対象信号ＴＳを受信するのを待つ。異常検知部ＥＤＴは、検知対象信号ＴＳを受信した場合には、当該検知対象信号ＴＳの異常有無を、検知アルゴリズムバッファＡＢＦ内の検知アルゴリズムＡＬに基づいて判定する（ステップＳ２０９）。異常検知部ＥＤＴは、ステップＳ２０９で異常を検知した場合には（ステップＳ２１０）、異常検知結果を含む出力信号ＯＵＴを送信する（ステップＳ２１１）。

図４は、図１におけるアルゴリズム生成部の処理内容の一例を示すフロー図である。図５は、図４の補足図である。図４において、アルゴリズム生成部ＡＬＧは、イネーブル状態である限り、次の処理を繰り返し実行する（ステップＳ３０１）。アルゴリズム生成部ＡＬＧは、まず、検知対象識別部ＴＧＲからの生成要求ＧＲを待ち続ける（ステップＳ３０２）。生成要求ＧＲを受信した場合、アルゴリズム生成部ＡＬＧは、対象信号選定部ＳＳからの検知対象信号ＴＳを受信し（ステップＳ３０３）、当該検知対象信号ＴＳを反映させながら検知アルゴリズムＡＬを生成する（ステップＳ３０４）。アルゴリズム生成部ＡＬＧは、検知アルゴリズムＡＬの生成が完了するまで、ステップＳ３０３，Ｓ３０４を繰り返し実行する（ステップＳ３０５）。

例えば、ＡＩの一種であるディープラーニングを用いて異常検知を行う場合、ニューラルネットワークのネットワーク構造や重み、バイアスの値などが検知アルゴリズムＡＬとして生成される。ディープラーニングでは、検知対象信号ＴＳをニューラルネットワークに順次入力しながら、ニューラルネットワークによる予測値と期待値との誤差を損失値として算出し、損失値が小さくなるよう、損失値を重みおよびバイアスにフィードバックするような学習処理が繰り返し行われる。このため、損失値の収束度合いに基づいて検知アルゴリズムＡＬの生成を完了したか否かを判断することができる。

例えば、図５には、学習回数と損失値との関係の一例が示されており、損失値に対して、検知アルゴリズムＡＬの生成を完了したか否かを判断するための閾値Ｌｔｈが設けられる。アルゴリズム生成部ＡＬＧは、損失値が当該閾値Ｌｔｈ以下となった際に、検知アルゴリズムＡＬの生成を完了したと判断することができる。なお、統計的手法に基づく検知アルゴリズムＡＬを用いる場合、アルゴリズム生成部ＡＬＧは、例えば、検知対象信号ＴＳの受信回数（すなわち母数）が所定の数に達したか否か等によって検知アルゴリズムＡＬの生成を完了したか否かを判断すればよい。

検知アルゴリズムＡＬの生成を完了した場合、アルゴリズム生成部ＡＬＧは、生成した検知アルゴリズムＡＬをアルゴリズム格納部ＡＤＢに格納する（ステップＳ３０６）。この際に、当該検知アルゴリズムＡＬは、例えば、生成要求ＧＲに含まれる識別情報ＤＩに紐付けされる形でアルゴリズム格納部ＡＤＢに格納される。また、アルゴリズム生成部ＡＬＧは、生成完了通知ＥＤを発行する（ステップＳ３０７）。

《実施の形態１の主要な効果》
図１２は、本発明の比較例となる異常検知システムの主要部の構成例を示す概略図である。図１２に示されるように、比較例となる異常検知システムでは、製造システム内に設置される異常検知サーバを用いて異常検知が行われる。すなわち、製造システム内の複数の製造装置からの各モニタ信号は、通信ネットワークを介して異常検知サーバに集約され、そこで異常検知が行われる。異常検知サーバは、複数の検知アルゴリズムＡＬ’［１］，ＡＬ’［２］が格納されるデータ記憶装置ＭＥＭと、ＣＰＵとを備える。ＣＰＵは、プログラム処理によって実装される異常検知部ＥＤＴ’を備える。異常検知部ＥＤＴ’は、複数の検知アルゴリズムＡＬ’［１］，ＡＬ’［２］のいずれかを適宜選択しながら、モニタ信号の異常を検知する。

このような比較例の異常検知システムを用いる場合で、新たな検知対象（例えば製造装置と製品の組み合わせ）が生じた場合を想定する。この場合、技術者等は、試作用の半導体装置（半導体ウエハ）を検知対象の製造装置に順次投入しながら、その期間のモニタ信号を、例えば、自身のＰＣ（Personal Computer）等にダウンロードする。そして、技術者等は、自身のＰＣ等を用いて、当該モニタ信号の異常を検知するための新たな検知アルゴリズムを生成し、それを、データ記憶装置ＭＥＭに登録する。

しかし、この場合、技術者等の作業負荷が重くなる。また、このような試作用の半導体装置を投入する際には、通常、量産用の半導体装置を投入する際の量産ライン用のバッチ処理手順とは異なる手順が必要となるため、ある程度の期間、検知対象の製造装置が量産ラインから切り離されたような状態（言い換えれば製造装置の専有）が生じ得る。その結果、製造効率の低下が生じる恐れがある。

さらに、例えば、検知アルゴリズムＡＬ’［１］，ＡＬ’［２］がＡＩに基づく検知アルゴリズムの場合、技術者等は、図５から判るように、試作用の半導体装置（半導体ウエハ）をどの程度投入すれば検知アルゴリズムを生成できるかを明確に把握することは困難である。その結果、検知アルゴリズムの生成が手探り状態で行われるため、試作用の半導体装置の過剰な投入に伴うコスト的な損失や、手探り状態で投入を繰り返すことによる時間的な損失等が生じる恐れがある。

一方、図１の異常検知システムを用いると、新たな検知対象が生じた場合には、例えば、検知対象の製造装置に試作用の半導体装置を投入することで、アルゴリズム生成部ＡＬＧによって自動的に検知アルゴリズムＡＬが生成され、それが自動的にアルゴリズム格納部ＡＤＢに登録される。その結果、技術者等の作業負荷を軽減することが可能になる。また、図１の異常検知システムは、このような試作用の半導体装置と、検知アルゴリズムＡＬを生成済みである量産用の半導体装置とを特に区別することなく投入できる仕組みとなっている。例えば、異常検知部ＥＤＴは、選択情報ＳＩと未対応通知ＮＮに応じて、異常検知の実行有無を切り替えることができる。その結果、図１２の場合のように、製造装置の専有は生じず、製造効率の低下を抑制できる。

さらに、図１の異常検知システムは、検知アルゴリズムＡＬの生成が完了した段階で、生成完了通知ＥＤを発行するため、検知アルゴリズムＡＬの生成に際しては、この生成完了通知ＥＤが発行されるまで、例えば、量産用の半導体装置に混ぜる形で試作用の半導体装置を投入し続ければよい。生産完了通知ＥＤの発行された場合、試作用の半導体装置の投入を手動で停止することや、管理装置等を用いた自動処理によって試作用の半導体装置の投入を停止することができる。その結果、前述したコスト的な損失や時間的な損失も低減できる。

なお、前述したように、図１の異常検知システムは、異常検知装置として、製造装置に１対１で対応付けることも可能である。この場合、図１２に示したような異常検知サーバに集約する場合と比較して、異常検知を迅速に行うことが可能になる。

（実施の形態２）
《異常検知システム（応用例）の構成》
図６は、本発明の実施の形態２による異常検知システムにおいて、主要部の構成例を示す概略図である。図６に示す異常検知システム（異常検知装置）は、異常検知実行装置ＤＥＶＥと、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧと、異常検知実行装置ＤＥＶＥとアルゴリズム生成装置ＤＥＶＧとを結合する通信ネットワークＮＷとを備える。異常検知実行装置ＤＥＶＥは、例えば、マイクロコンピュータ等を含んだ１個の装置（例えば配線基板）で構成され、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、当該１個の装置とは別の装置で構成される。アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、例えば、ＰＣ等のコンピュータシステムである。

異常検知実行装置ＤＥＶＥは、図１の構成例の中から、アルゴリズム生成部ＡＬＧを除く部分を備え、加えて、データ識別部ＤＲ１を備える。一方、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、図１の構成例の中から、アルゴリズム生成部ＡＬＧを備え、加えて、データ識別部ＤＲ２を備える。データ識別部ＤＲ１，ＤＲ２は、通信ネットワークＮＷのインタフェースを担い、通信ネットワークＮＷを介して相互に通信を行う。通信ネットワークＮＷは、例えば、イーサネット（登録商標）のネットワークである。

データ識別部ＤＲ１は、通信ネットワークＮＷから識別情報ＤＩを受信し、検知対象識別部ＴＧＲへ送信する。また、データ識別部ＤＲ１は、検知対象識別部ＴＧＲ、対象信号選定部ＳＳおよび異常検知部ＤＥＴからの生成要求ＧＲ、検知対象信号ＴＳおよび出力信号ＯＵＴを通信ネットワークＮＷへ送信する。さらに、データ識別部ＤＲ１は、通信ネットワークＮＷ（アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧ）からの検知アルゴリズム（検知パラメータ）ＡＬを受信し、アルゴリズム格納部ＡＤＢに格納する。

データ識別部ＤＲ２は、通信ネットワークＮＷ（異常検知実行装置ＤＥＶＥ）からの生成要求ＧＲや検知対象信号ＴＳを受信し、アルゴリズム生成部ＡＬＧへ送信する。また、データ識別部ＤＲ２は、アルゴリズム生成部ＡＬＧによって生成された検知アルゴリズム（検知パラメータ）ＡＬや、生成完了通知ＥＤを通信ネットワークＮＷを介して異常検知実行装置ＤＥＶＥ等へ送信する。なお、アルゴリズム生成部ＡＬＧは、複数設けられてもよく、複数のアルゴリズム生成部ＡＬＧが、それぞれ異なる検知アルゴリズムＡＬの生成を並行して行うような構成であってもよい。

《通信フォーマットの構造》
図７は、図６の異常検知システムにおいて、データ識別部が送受信するパケットの主要部の構造例を示す図であり、図８は、図７の補足図である。図７に示すように、データ識別部ＤＲ１，ＤＲ２が送受信するパケットは、パケット種別ＴＹＰ、サイズＳＺ、ペイロードＰＬＤの３要素を含む。パケット種別ＴＹＰには、図８に示されるいずれかの番号が格納される。この番号によって、検知対象信号ＴＳ、出力信号（検知結果）ＯＵＴ、検知対象の識別情報ＤＩ、検知アルゴリズムの生成要求ＧＲ、検知アルゴリズム（検知パラメータ）ＡＬが区別される。サイズＳＺには、ペイロードＰＬＤのデータサイズが格納される。例えば、ペイロードＰＬＤのデータサイズが８バイトの場合、サイズＳＺには値‘８’が格納される。ペイロードＰＬＤには、パケット種別ＴＹＰに応じたデータが格納される。

図９は、図７および図８に基づくパケットの具体例を示す図である。データ識別部ＤＲ１は、検知対象信号ＴＳを通信ネットワークＮＷへ送信する場合、パケットＰＫ１を生成および送信する。パケットＰＫ１において、パケット種別ＴＹＰには‘１’が、サイズＳＺには‘８０’が、ペイロードＰＬＤには、検知対象信号ＴＳとなる“１，２，７，１０，…”と続く８０バイトのデータがそれぞれ格納される。データ識別部ＤＲ２は、当該パケットＰＫ１を受信し、ペイロードＰＬＤのデータをアルゴリズム生成部ＡＬＧへ送信する。

データ識別部ＤＲ１は、出力信号（検知結果）ＯＵＴを通信ネットワークＮＷへ送信する場合、パケットＰＫ２を生成および送信する。パケットＰＫ２において、パケット種別ＴＹＰには‘２’が、サイズＳＺには‘２’が、ペイロードＰＬＤには、異常を検知しなかったことを表す“ＯＫ”の文字コードがそれぞれ格納される。当該パケットＰＫ２は、例えば、システム監視を行うＳＣＡＤＡ（Supervisory Control And Data Acquisition）（図示せず）等で受信される。

データ識別部ＤＲ１は、例えば、製造工程を管理するＭＥＳ（Manufacturing Execution System）（図示せず）等によって生成された識別情報ＤＩを含むパケットＰＫ３を、通信ネットワークＮＷを介して受信する。パケットＰＫ３において、パケット種別ＴＹＰには‘３’が、サイズＳＺには‘７’が、ペイロードＰＬＤには、識別情報ＤＩとなる“Ｒｅｃｉｐｅ１”の文字コードがそれぞれ格納される。図１で述べたように、識別情報ＤＩには、その他にも様々な条件パラメータが含まれる場合があるが、ここでは、説明の便宜上、識別情報ＤＩは、レシピＩＤであるものとする。データ識別部ＤＲ１は、当該ペイロードＰＬＤのデータを検知対象識別部ＴＧＲへ送信する。

データ識別部ＤＲ１は、生成要求ＧＲを通信ネットワークＮＷへ送信する場合、パケットＰＫ４を生成および送信する。パケットＰＫ４において、パケット種別ＴＹＰには‘４’が、サイズＳＺには‘７’が、ペイロードＰＬＤには、生成要求ＧＲに対応する識別情報ＤＩとなる“Ｒｅｃｉｐｅ１”の文字コードがそれぞれ格納される。データ識別部ＤＲ２は、当該パケットＰＫ４を受信し、アルゴリズム生成部ＡＬＧへ、識別情報ＤＩが紐付けられた生成要求ＧＲを発行する。なお、アルゴリズム生成部ＡＬＧが複数設けられる場合、データ識別部ＤＲ２は、異なる識別情報ＤＩを含んだパケットＰＫ４を所定の期間内に受信した際に、異なるアルゴリズム生成部ＡＬＧで並行して検知アルゴリズムの生成を行わせることが可能である。

データ識別部ＤＲ２は、アルゴリズム生成部ＡＬＧによって生成された検知アルゴリズム（検知パラメータ）ＡＬを通信ネットワークＮＷへ送信する場合、パケットＰＫ５を生成および送信する。パケットＰＫ５は、サイズＳＺとペイロードＰＬＤの組み合わせを２組備える。パケット種別ＴＹＰには‘５’が格納される。１組目のサイズＳＺには‘７’が、１組目のペイロードＰＬＤには、生成した検知アルゴリズムＡＬに対応する識別情報ＤＩとなる“Ｒｅｃｉｐｅ１”の文字コードがそれぞれ格納される。

２組目のサイズＳＺには‘ＸＸ’が、２組目のペイロードＰＬＤには、生成した検知アルゴリズムＡＬの検知パラメータ（例えば、ニューラルネットワークのネットワーク構造や重み、バイアスの値等）がそれぞれ格納される。データ識別部ＤＲ１は、当該パケットＰＫ５を受信し、検知アルゴリズム（検知パラメータ）ＡＬを識別情報ＤＩに紐付けてアルゴリズム格納部ＡＤＢに登録する。なお、パケットＰＫ５において、例えば、２組目のサイズＳＺおよびペイロードＰＬＤを削除したパケットは、図１に示した生成完了通知ＥＤとして用いることができる。

《実施の形態２の主要な効果》
実施の形態２の異常検知システムを用いることでも、実施の形態１の場合と同様の効果が得られる。さらに、実施の形態２では、図１の異常検知システムを異常検知実行装置ＤＥＶＥとアルゴリズム生成装置ＤＥＶＧに分離して実装することで、実運用に適した構成が得られる。例えば、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧには、ディープラーニング等を想定して計算能力の高いＰＣ等を用い、異常検知実行装置ＤＥＶＥには、小型、低消費電力のマイクロコンピュータ等を用いることができる。

このように、異常検知に伴い定常的に動作する低消費電力の異常検知実行装置ＤＥＶＥと、未知の検知対象が生じた場合のみで動作するアルゴリズム生成装置ＤＥＶＧとを組み合わせることで、システム全体としての低消費電力化が図れる。また、未知の検知対象が生じた場合に、検知パラメータを計算するのに要する時間を短縮できる。さらに、ＰＣのような大型のものではなく小型なマイクロコンピュータ等を用いて異常検知実行装置ＤＥＶＥを構成することで、設置スペースが限られる場合であっても設置できる可能性が高まる。なお、通信フォーマットは、必ずしも図７および図８に示したようなフォーマットに限らず、ＳＥＣＳを用いて同様の機能を実現することも可能である。

（実施の形態３）
《半導体装置の製造システムの構成》
図１０は、本発明の実施の形態３による半導体装置の製造システムにおいて、主要部の構成例を示す概略図である。図１０に示す製造システムは、複数の異常検知実行装置ＤＥＶＥａ，ＤＥＶＥｂと、複数の製造装置（検知対象装置）ＭＥａ，ＭＥｂと、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧと、ＭＥＳ（Manufacturing Execution System）と、ＳＣＡＤＡ（Supervisory Control And Data Acquisition）と、これらを結合する通信ネットワークＮＷとを備える。

異常検知実行装置ＤＥＶＥａ，ＤＥＶＥｂのそれぞれは、図６の異常検知実行装置ＤＥＶＥと同様の構成を備え、同様の動作を実行する。アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧも、図６の場合と同様の構成を備え、同様の動作を実行する。ただし、ここでは、実施の形態２でも述べたように、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、複数（ここでは２個）のアルゴリズム生成部ＡＬＧ［１］，ＡＬＧ［２］を備える。

ＳＣＡＤＡは、製造システム全体の監視装置である。ＭＥＳは、製造工程の管理装置であり、製造装置ＭＥａ，ＭＥｂに半導体装置（半導体ウエハ）を投入する際に、製造装置ＭＥａ，ＭＥｂの製造条件を表すレシピＩＤを含んだ識別情報ＤＩを通信ネットワークＮＷへ送信する。製造装置ＭＥａ，ＭＥｂは、ＭＥＳからのレシピＩＤに基づく製造条件で半導体ウエハを処理し、当該処理の状況を表すモニタ信号ＭＳを出力する。ここでは、製造装置ＭＥａ，ＭＥｂは、それぞれ、異常検知実行装置ＤＥＶＥａ，ＤＥＶＥｂにモニタ信号ＭＳを出力する。製造装置ＭＥａ，ＭＥｂとしては、例えば、成膜工程に伴う加工処理を実行するプラズマＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）装置や、パターニング工程に伴う加工処理を実行する露光装置や、エッチング工程に伴う加工処理を実行するプラズマエッチング装置等が挙げられる。

《半導体装置の製造方法》
図１１Ａは、図１０の製造システムを用いた半導体装置の製造方法の一例を模式的に示すタイミングチャートであり、図１１Ｂは、図１１Ａに続くタイミングチャートである。図１１ＡのステップＳ４０１において、ＭＥＳは、通信ネットワークＮＷへパケットＰＫ３１を送信する。パケットＰＫ３１は、“Ｒｅｃｉｐｅ１”の識別情報ＤＩを製造装置ＭＥａと異常検知実行装置ＤＥＶＥａへ通知するパケットである。ここで、識別情報ＤＩは、実際には複数の条件パラメータを含むが、実施の形態２の場合と同様に、説明の便宜上、レシピＩＤであるものとする。この例では、異常検知実行装置ＤＥＶＥａにおいて、“Ｒｅｃｉｐｅ１”に対応する検知アルゴリズムＡＬは、アルゴリズム格納部ＡＤＢに格納済みとなっている。この場合、パケットＰＫ３１は、量産用の半導体ウエハを用いた着工命令を意味する。

製造装置ＭＥａは、順次投入される量産用の半導体ウエハを“Ｒｅｃｉｐｅ１”を用いて処理し、その処理の過程でモニタ信号ＭＳを出力する。異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、順次投入される半導体ウエハに対する処理が行われる毎に、モニタ信号ＭＳから、順次、検知対象信号ＴＳ１，ＴＳ２を抽出する。異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、当該検知対象信号ＴＳ１，ＴＳ２の異常の有無を、“Ｒｅｃｉｐｅ１”に対応する検知アルゴリズムＡＬに基づき判別することで、製造装置ＭＥａの異常を検知する。その結果、異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、検知対象信号ＴＳ１を正常と判別すると、“ＯＫ”の検知結果を表すパケットＰＫ２１をＳＣＡＤＡへ送信し、検知対象信号ＴＳ２を異常と判別すると、“ＮＧ”の検知結果を表すパケットＰＫ２２をＳＣＡＤＡに送信する。

続いて、ステップＳ４０２において、ＭＥＳは、通信ネットワークＮＷへパケットＰＫ３２を送信する。パケットＰＫ３２は、“Ｒｅｃｉｐｅ２”の識別情報ＤＩを製造装置ＭＥａと異常検知実行装置ＤＥＶＥａへ通知するパケットである。この例では、異常検知実行装置ＤＥＶＥａにおいて、“Ｒｅｃｉｐｅ２”に対応する検知アルゴリズムＡＬは、アルゴリズム格納部ＡＤＢに格納されていない。この場合、パケットＰＫ３２は、試作用の半導体ウエハを用いた着工命令を意味する。

異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、“Ｒｅｃｉｐｅ２”の識別情報ＤＩを受けて、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧに向けて“Ｒｅｃｉｐｅ２”に対応する検知アルゴリズムＡＬの生成要求ＧＲを表すパケットＰＫ４１を送信する。これに応じて、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、“Ｒｅｃｉｐｅ２”に対応する検知アルゴリズムＡＬの生成を開始し、生成に必要な検知対象信号を待ち受ける。

製造装置ＭＥａは、投入される試作用の半導体ウエハを“Ｒｅｃｉｐｅ２”を用いて処理し、その処理の過程でモニタ信号ＭＳを出力する。異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、当該モニタ信号ＭＳから、検知対象信号ＴＳ３を抽出する。異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、検知対象信号ＴＳ３に対する異常の検知は行わず、当該検知対象信号ＴＳ３を含むパケットＰＫ１１をアルゴリズム生成装置ＤＥＶＧへ送信する。アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、当該検知対象信号ＴＳ３を反映させて検知アルゴリズムＡＬを生成する。ここでは、説明の便宜上、検知対象信号ＴＳ３のみによって検知アルゴリズムＡＬの生成が完了したものとする。

アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、“Ｒｅｃｉｐｅ２”に対応する検知アルゴリズムＡＬの生成を完了すると、例えばＭＥＳへパケットＰＫ５１を送信する。当該パケットＰＫ５１は、図９で説明したように、パケットＰＫ５を生成完了通知ＥＤとして用いたパケットである。ＭＥＳは、当該パケットＰＫ５１を受信することで、“Ｒｅｃｉｐｅ２”に対応する量産用の半導体ウエハを投入可能になったことを認識する。また、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、異常検知実行装置ＤＥＶＥａへ“Ｒｅｃｉｐｅ２”および検知アルゴリズム（検知パラメータ）ＡＬを含むパケットＰＫ５２を送信する。異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、当該パケットＰＫ５２に応じて、“Ｒｅｃｉｐｅ２”に対応する検知アルゴリズムＡＬをアルゴリズム格納部ＡＤＢに格納する。

その後、図１１ＢのステップＳ４０３において、ＭＥＳは、通信ネットワークＮＷへパケットＰＫ３３を送信する。パケットＰＫ３３は、“Ｒｅｃｉｐｅ３”の識別情報ＤＩを製造装置ＭＥａと異常検知実行装置ＤＥＶＥａへ通知するパケットである。この例では、異常検知実行装置ＤＥＶＥａにおいて、“Ｒｅｃｉｐｅ３”に対応する検知アルゴリズムＡＬは、ステップＳ４０２の場合と同様に、アルゴリズム格納部ＡＤＢに格納されていない。この場合、ステップＳ４０２の場合と同様に、パケットＰＫ３３は、試作用の半導体ウエハを用いた着工命令を意味する。

異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧに向けて“Ｒｅｃｉｐｅ３”に対応する検知アルゴリズムＡＬの生成要求ＧＲを表すパケットＰＫ４２を送信する。アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、当該パケットＰＫ４２に応じて、“Ｒｅｃｉｐｅ３”に対応する検知アルゴリズムＡＬの生成を開始し、生成に必要な検知対象信号を待ち受ける。この際に、仮に、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧの内のアルゴリズム生成部ＡＬＧ［１］が、前述したステップＳ４０２に伴う検知アルゴリズムＡＬを生成中であった場合、アルゴリズム生成部ＡＬＧ［２］が、当該“Ｒｅｃｉｐｅ３”に対応する検知アルゴリズムＡＬの生成を開始する。

製造装置ＭＥａは、投入される試作用の半導体ウエハを“Ｒｅｃｉｐｅ３”を用いて処理し、異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、その処理に伴うモニタ信号ＭＳから、検知対象信号ＴＳ４を抽出する。異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、検知対象信号ＴＳ４に対する異常の検知は行わず、当該検知対象信号ＴＳ４を含むパケットＰＫ１２をアルゴリズム生成装置ＤＥＶＧへ送信する。アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、当該検知対象信号ＴＳ４を反映させて検知アルゴリズムＡＬを生成する。この例では、当該検知アルゴリズムＡＬの生成は完了せず、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、引き続き、“Ｒｅｃｉｐｅ３”の処理に伴う検知対象信号を待ち受ける。

その後、ステップＳ４０４において、ＭＥＳは、通信ネットワークＮＷへパケットＰＫ３４を送信する。パケットＰＫ３４は、“Ｒｅｃｉｐｅ２”の識別情報ＤＩを製造装置ＭＥａと異常検知実行装置ＤＥＶＥａへ通知するパケットである。ここで、異常検知実行装置ＤＥＶＥａでは、前述したステップＳ４０２に伴い、“Ｒｅｃｉｐｅ２”に対応する検知アルゴリズムＡＬは、アルゴリズム格納部ＡＤＢに格納されている。このため、パケットＰＫ３４は、量産用の半導体ウエハを用いた着工命令を意味する。

製造装置ＭＥａは、投入される量産用の半導体ウエハを“Ｒｅｃｉｐｅ２”を用いて処理し、異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、その処理に伴うモニタ信号ＭＳから、検知対象信号ＴＳ５を抽出する。異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、当該検知対象信号ＴＳ５の異常の有無を、“Ｒｅｃｉｐｅ２”に対応する検知アルゴリズムＡＬに基づき判別することで、製造装置ＭＥａの異常を検知する。その結果、異常検知実行装置ＤＥＶＥａは、検知対象信号ＴＳ５を正常と判別すると、“ＯＫ”の検知結果を表すパケットＰＫ２３をＳＣＡＤＡへ送信する。

また、その後は、ステップＳ４０５において、ステップＳ４０１の場合と同様の処理が行われる。すなわち、パケットＰＫ３５によって、前述したパケットＰＫ３１の場合と同様の“Ｒｅｃｉｐｅ１”に対する処理が行われ、その際の検知結果として、前述したパケットＰＫ２１と同様のパケットＰＫ２４が送信される。なお、図示は省略するが、その後に、ＭＥＳによって、ステップＳ４０３におけるパケットＰＫ３３と同様のパケットが送信されると、アルゴリズム生成装置ＤＥＶＧは、その後の検知対象信号に基づいて“Ｒｅｃｉｐｅ３”に対応する検知アルゴリズムＡＬの生成を再開する。

《実施の形態３の主要な効果》
以上、実施の形態３の異常検知システムを用いることでも、実施の形態１および２で述べた各種効果と同様の効果が得られる。特に、図１１Ａおよび図１１Ｂに示したように、製造装置ＭＥａを量産ラインから切り離すことなく、例えば、ステップＳ４０１とステップＳ４０５の合間（すなわち量産ライン用のバッチ処理の合間）に、ステップＳ４０２，Ｓ４０３のような検知アルゴリズムＡＬの生成を行うことが可能になる。また、ステップＳ４０２，Ｓ４０４に示されるように、検知アルゴリズムＡＬの生成が完了すると、それを用いた量産を迅速に開始することができる。その結果、製造効率の向上が図れる。

さらに、図１０に示されるように、製造装置ＭＥａ，ＭＥｂと異常検知実行装置ＤＥＶＥａ，ＤＥＶＥｂを１対１で対応させることで、異常を早期に検知することが可能になる。すなわち、図１２の場合のように、製造装置ＭＥａ，ＭＥｂからのモニタ信号ＭＳを通信ネットワークＮＷに結合された異常検知サーバに集約させるのではなく、製造装置ＭＥａ，ＭＥｂ毎に個別に異常検知を行うことで、処理負荷および通信負荷（すなわちリソース）が分散され、結果として、異常を早期に検知することが可能になる。なお、異常検知実行装置ＤＥＶＥａ，ＤＥＶＥｂは、前述したように、例えば、小型の配線基板等によって構成され、製造装置ＭＥａ，ＭＥｂ内に搭載することも、製造装置ＭＥａ，ＭＥｂの外付け部品として設置することも可能である。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の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、前述した実施の形態は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

ＡＤＢ アルゴリズム格納部
ＡＬ 検知アルゴリズム
ＡＬＧ アルゴリズム生成部
ＤＥＶＥ 異常検知実行装置
ＤＥＶＧ アルゴリズム生成装置
ＤＩ 識別情報
ＤＲ データ識別部
ＥＤ 生成完了通知
ＥＤＴ 異常検知部
ＧＲ 生成要求
ＩＩＦ 信号入力部
ＭＥ 製造装置
ＭＳ モニタ信号
ＮＮ 未対応通知
ＮＷ 通信ネットワーク
ＰＫ パケット
ＳＩ 選択情報
ＳＳ 対象信号選定部
ＴＧＲ 検知対象識別部
ＴＳ 検知対象信号

Claims (18)

1. 検知対象の識別情報と、当該検知対象のモニタ信号から得られる検知対象信号とが入力され、当該検知対象信号の異常を検知する異常検知システムであって、
   前記識別情報に対応する検知アルゴリズムが格納されるアルゴリズム格納部と、
   前記検知対象信号の異常を、前記アルゴリズム格納部に格納される、前記識別情報に対応する検知アルゴリズムを用いて検知する異常検知部と、
   前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムが前記アルゴリズム格納部に格納されているか否かを判別し、格納されていない場合に生成要求を発行する検知対象識別部と、
   前記生成要求に応じて、前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムを前記検知対象信号を用いて生成するアルゴリズム生成部と、
   を有する、
   異常検知システム。
2. 請求項１記載の異常検知システムにおいて、
   前記アルゴリズム生成部は、前記検知アルゴリズムの生成が完了した際に、生成完了通知を発行する、
   異常検知システム。
3. 請求項１記載の異常検知システムにおいて、
   前記アルゴリズム生成部は、前記検知アルゴリズムの生成が完了した際に、生成した検知アルゴリズムを前記アルゴリズム格納部に格納する、
   異常検知システム。
4. 請求項１記載の異常検知システムにおいて、
   前記検知対象識別部は、前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムが前記アルゴリズム格納部に格納されている場合には、前記異常検知部へ前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムを特定する選択情報を送信し、格納されていない場合には、前記異常検知部へ未対応通知を送信し、
   前記異常検知部は、前記未対応通知を受けた場合、前記検知対象信号の異常を検知しない、
   異常検知システム。
5. 請求項１記載の異常検知システムにおいて、
   前記異常検知部および前記検知対象識別部は、マイクロコンピュータに搭載される、
   異常検知システム。
6. 請求項１記載の異常検知システムにおいて、
   前記検知アルゴリズムは、ＡＩ（Artificial Intelligence）に基づくアルゴリズムである、
   異常検知システム。
7. 請求項６記載の異常検知システムにおいて、
   前記アルゴリズム格納部、前記異常検知部および前記検知対象識別部は、マイクロコンピュータを含む第１の装置に搭載され、
   前記アルゴリズム生成部は、前記第１の装置とは異なる第２の装置に搭載され、
   前記第１の装置と前記第２の装置は、通信ネットワークで結合される、
   異常検知システム。
8. 通信ネットワークで結合される製造装置、異常検知装置および管理装置を備える半導体装置の製造システムであって、
   前記管理装置は、前記製造装置の製造条件を表すレシピＩＤを含んだ識別情報を前記通信ネットワークへ送信し、
   前記製造装置は、前記管理装置からの前記レシピＩＤに基づく前記製造条件で半導体装置を処理し、当該処理の状況を表すモニタ信号を出力し、
   前記異常検知装置は、
   前記モニタ信号の中から検知対象とする検知対象信号を定める対象信号選定部と、
   前記識別情報に対応する検知アルゴリズムが格納されるアルゴリズム格納部と、
   前記検知対象信号の異常を、前記アルゴリズム格納部に格納される、前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムを用いて検知する異常検知部と、
   前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムが前記アルゴリズム格納部に格納されているか否かを判別し、格納されていない場合に生成要求を発行する検知対象識別部と、
   前記生成要求に応じて、前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムを前記検知対象信号を用いて生成し、当該生成した前記検知アルゴリズムを前記アルゴリズム格納部に格納するアルゴリズム生成部と、
   を有する、
   半導体装置の製造システム。
9. 請求項８記載の半導体装置の製造システムにおいて、
   前記アルゴリズム生成部は、前記検知アルゴリズムの生成が完了した際に、生成完了通知を発行する、
   半導体装置の製造システム。
10. 請求項８記載の半導体装置の製造システムにおいて、
    前記アルゴリズム生成部は、前記検知アルゴリズムの生成が完了した際に、生成した検知アルゴリズムを前記アルゴリズム格納部に格納する、
    半導体装置の製造システム。
11. 請求項８記載の半導体装置の製造システムにおいて、
    前記検知対象識別部は、前記検知アルゴリズムが前記アルゴリズム格納部に格納されている場合には、前記異常検知部へ前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムを特定する選択情報を送信し、格納されていない場合には、前記異常検知部へ未対応通知を送信し、
    前記異常検知部は、前記未対応通知を受けた場合、前記検知対象信号の異常を検知しない、
    半導体装置の製造システム。
12. 請求項８記載の半導体装置の製造システムにおいて、
    前記検知アルゴリズムは、ＡＩ（Artificial Intelligence）に基づくアルゴリズムである、
    半導体装置の製造システム。
13. 請求項１２記載の半導体装置の製造システムにおいて、
    前記アルゴリズム格納部、前記異常検知部および前記検知対象識別部は、マイクロコンピュータを含む第１の装置に搭載され、
    前記アルゴリズム生成部は、前記第１の装置に前記通信ネットワークで結合される第２の装置に搭載される、
    半導体装置の製造システム。
14. 請求項１３記載の半導体装置の製造システムにおいて、
    前記製造装置を複数有し、
    前記第１の装置は、前記複数の製造装置毎に設けられる、
    半導体装置の製造システム。
15. 通信ネットワークで結合される製造装置、異常検知装置および管理装置を用いた半導体装置の製造方法であって、
    前記管理装置は、前記製造装置の製造条件を表すレシピＩＤを含んだ識別情報を前記通信ネットワークへ送信し、
    前記製造装置は、前記管理装置からの前記レシピＩＤに基づく前記製造条件で半導体装置を処理し、当該処理の状況を表すモニタ信号を出力し、
    前記異常検知装置は、
    前記モニタ信号の中から検知対象とする検知対象信号を定める対象信号選定部と、
    前記識別情報に対応する検知アルゴリズムが格納されるアルゴリズム格納部と、
    前記検知対象信号の異常を、前記アルゴリズム格納部に格納される、前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムを用いて検知する異常検知部と、
    前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムが前記アルゴリズム格納部に格納されているか否かを判別し、格納されていない場合に生成要求を発行する検知対象識別部と、
    前記生成要求に応じて、前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムを前記検知対象信号を用いて生成し、当該生成が完了した際に生成完了通知を発行し、当該生成した前記検知アルゴリズムを前記アルゴリズム格納部に格納するアルゴリズム生成部と、
    を有し、
    前記製造方法は、
    前記製造装置が、量産用となる前記半導体装置を第１のレシピＩＤを用いて処理する第１の工程と、
    前記異常検知装置が、前記第１の工程に伴う前記製造装置の異常を検知する第２の工程と、
    前記製造装置が、試作用となる前記半導体装置を第２のレシピＩＤを用いて処理する第３の工程と、
    前記異常検知装置が、前記第２のレシピＩＤを含んだ前記識別情報を受けて前記生成要求を発行し、前記生成要求に応じて前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムを生成する第４の工程と、
    前記異常検知装置が、前記第４の工程に伴う前記生成完了通知を発行したのち、前記製造装置が、量産用となる前記半導体装置を前記第２のレシピＩＤを用いて処理する第５の工程と、
    前記異常検知装置が、前記第５の工程に伴う前記製造装置の異常を検知する第６の工程と、
    を有する、
    半導体装置の製造方法。
16. 請求項１５記載の半導体装置の製造方法において、
    前記検知対象識別部は、前記検知アルゴリズムが前記アルゴリズム格納部に格納されている場合には、前記異常検知部へ前記識別情報に対応する前記検知アルゴリズムを特定する選択情報を送信し、格納されていない場合には、前記異常検知部へ未対応通知を送信し、
    前記異常検知部は、前記未対応通知を受けた場合、前記検知対象信号の異常を検知しない、
    半導体装置の製造方法。
17. 請求項１５記載の半導体装置の製造方法において、
    さらに、前記製造装置が、前記第４の工程と前記第５の工程の間で、量産用となる前記半導体装置を前記第２のレシピＩＤとは異なるレシピＩＤを用いて処理する第７の工程を有する、
    半導体装置の製造方法。
18. 請求項１５記載の半導体装置の製造方法において、
    前記検知アルゴリズムは、ＡＩ（Artificial Intelligence）に基づくアルゴリズムである、
    半導体装置の製造方法。

Images