JP6151227B2 - 異常検知システム及び半導体デバイスの製造方法 - Google Patents

Description

本実施形態は、異常検知システム及び半導体デバイスの製造方法に関する。

半導体デバイスの製造工程においては、半導体製造装置により半導体デバイスを製造する際に、半導体製造装置に付帯する補機が半導体製造装置１０に対する補助的な動作を行う。このとき、半導体デバイスを適正に製造するためには、半導体製造装置（主機）に付帯する補機について異常を検知することが望まれる。

特開２００５−９３３７号公報 特開２０１１−１６６４２７号公報 特開２０１１−１４６０７３号公報

一つの実施形態は、半導体製造装置に付帯する補機について異常を検知できる異常検知システム及び半導体デバイスの製造方法を提供することを目的とする。

一つの実施形態によれば、半導体製造装置に付帯する補機の異常検知システムであって、収集部と第１の算出部と第２の算出部と判定部とを有する異常検知システムが提供される。収集部は、補機の状態に関する複数種のパラメータを収集する。第１の算出部は、複数種のパラメータについての仮想的な座標空間における座標点の基準空間からの乖離度を算出する。座標点は、収集された複数種のパラメータで示される点である。第２の算出部は、算出された乖離度を累積して、累積乖離度を算出する。判定部は、算出された累積乖離度を閾値と比較して、補機の異常を判定する。

第１の実施形態にかかる異常検知システムの構成を示す図。 第１の実施形態における補機の構成を示す図。 第１の実施形態にかかる異常検知システムの動作を示す波形図。 第１の実施形態における仮想的な座標空間及び基準空間を示す図。 第１の実施形態にかかる異常検知システムの動作を示すフローチャート。 第２の実施形態にかかる異常検知システムの構成を示す図。 第２の実施形態にかかる異常検知システムの動作を示す図。 第２の実施形態にかかる異常検知システムの動作を示すフローチャート。 第１の実施形態及び第２の実施形態にかかる異常検知システムを適用した半導体デバイスの製造方法を示すフローチャート。

以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる異常検知システムを詳細に説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。

（第１の実施形態）
第１の実施形態にかかる異常検知システム１００について図１及び図２を用いて説明する。図１は、異常検知システム１００の構成を示す図である。図２は、異常検知システム１００により異常検知される対象である補機２０，２０’の構成を示す図である。

異常検知システム１００は、半導体製造装置１０を運転するために必要な補機２０，２０’に対する異常の検知や故障の予知に使用される。半導体製造装置１０は、半導体デバイスを製造するための装置であり、例えば、ＣＶＤ装置、ＰＶＤ装置、ＨＶＰＥ装置などの成膜装置であってもよいし、ＲＩＥ装置などのエッチング装置であってもよいし、イオン注入装置などの不純物導入装置であってもよい。補機２０，２０’は、半導体製造装置１０（主機）に付帯する装置であり、半導体製造装置１０に対する補助的な動作を担う。補機２０は、例えば、ドライポンプ（真空ポンプ）であり、半導体製造装置１０における真空室１０ａを排気管３経由で排気して真空室１０ａの圧力を調節する。補機２０’は、例えば、チラーであり、半導体製造装置１０における真空室１０ａの壁面内に形成された冷却管１０ｂに冷媒を流して真空室１０ａの壁面を冷却する。

なお、図２では、半導体製造装置１０（主機）に２つの補機２０，２０’が付帯する場合を例示的に示しているが、半導体製造装置１０（主機）には３つ以上の補機が付帯していてもよい。以下では、補機２０に対する異常の検知について中心に説明するが、他の補機（例えば、補機２０’）に対する異常の検知についても同様である。

所定の装置の異常検知や故障時期の予測の方法として、所定の装置に設けたセンサから所定の通信手段を介して１以上の信号を取得し、その信号変動に対してピーク値や平均値などの統計値及び上昇率や発生頻度等の加工値に管理限界を設定する方法が考えられる。すなわち、所定の装置の異常を検知するために、所定の装置の種々の動作状態を表す装置パラメータをセンサによって監視する。そして、センサから得られる装置パラメータが異常値を示した場合に、所定の装置に異常が発生した（故障時期が近い）として、アラームを発生させる。この方法では、所定の装置から取得される信号のレベルが故障時期に近づくにつれて経時的に（単調に）変化することが前提となっている。

一方、補機２０については、取得される信号のレベルに経時的な変化（例えば単調増加又は単調減少などの変化）が見られないまま故障に至る可能性がある。補機２０（例えばドライポンプ）は、半導体製造装置１０における真空室１０ａからの異物がその可動機構（例えばロータリー等の回転機構）に混入すると、可動機構に異物が挟まっている間はその補機２０から取得される信号が異常値を示す。そして、可動機構から異物が図２に示す排気管４経由で除害装置２側へ抜けてしまうと補機２０から取得される信号は正常値に戻る。しかし、異物によって可動機構に機械的な疲労が蓄積される可能性があり、可動機構の劣化が進行していることが、補機２０から取得される信号（パラメータ）のレベルそのものからは監視しにくい。

このため、所定の装置の異常検知と同様の方法を補機２０の異常検知・故障予知に適用すると、異常検知・故障予知ができない可能性があり、あるいは、異常検知・故障予知の精度が低下する可能性がある。

また、補機２０の劣化の進み易さは、半導体製造装置１０（主機）からの影響や補機２０そのものの個体差によっても異なってくる。そのような動的又は静的に変化し得る補機２０の劣化の進み易さは、補機２０から取得される信号（パラメータ）のレベルそのものからは監視しにくい。

この観点からも、所定の装置の異常検知と同様の方法を補機２０の異常検知・故障予知に適用すると、異常検知・故障予知ができない可能性があり、あるいは、異常検知・故障予知の精度が低下する可能性がある。

そこで、第１の実施形態では、図１に示すように、異常検知システム１００において多変量解析により算出された乖離度を累積して異常検知を行う。すなわち、異常検知システム１００において、補機２０の状態に関する複数種のパラメータを収集し、収集された複数種のパラメータについて正常な状態を示す基準空間からの乖離度を算出して累積し、累積乖離度を閾値と比較することで、補機２０に蓄積される劣化の進み具合の監視を可能にする。

具体的には、異常検知システム１００は、信号収集部１１０、乖離度算出部（第１の算出部）１２０、基準空間記憶部１８０、累積乖離度算出部（第２の算出部）１３０、情報取得部１６０、累積条件設定部１７０、発報条件設定部１５０、及び算出結果判定部１４０を有する。

信号収集部１１０は、補機２０の状態に関する複数種のパラメータを収集する。補機２０には、複数のセンサが設けられている。信号収集部１１０は、補機２０に設けられた複数のセンサから有線又は無線の通信回線を介して複数種のパラメータを収集する。複数種のパラメータは、多変量解析に用いられるべきパラメータである。

例えば、図２に示す補機２０は、ドライポンプ（真空ポンプ）である。ドライポンプ（真空ポンプ）は、ブースターポンプ２１及びメインポンプ２２を有するものであってもよいし、メインポンプ２２単体のものであってもよい。図２では、補機２０として、ドライポンプ（真空ポンプ）は、ブースターポンプ２１及びメインポンプ２２を有する場合について例示的に示している。

信号収集部１１０は、複数のセンサからパラメータ（信号）を収集することができる。

例えば、信号収集部１１０は、センサ（温度センサ）から図３（ａ）に示されるような信号Ａ（メインポンプ２２のケース温度を示す信号）を収集することができる。図３（ａ）は、信号収集部１１０により収集される信号Ａの時間的な変化を示す波形図であり、縦軸が信号のレベルを示し、横軸が時間を示す。信号Ａは、経時的な変化（例えば単調増加又は単調減少などの変化）を示さず、正常な状態に対応したレベルと異常な状態に対応したレベルとの間で繰り返し変化する。正常な状態に対応したレベルは、所定の許容レベル幅内に収まっているレベルである。異常な状態に対応したレベルは、所定の許容レベル幅から外れているレベルである。

信号収集部１１０は、センサ（電流センサ）から図３（ｂ）に示すような信号Ｂ（メインポンプ２２の１次電流を示す信号）を収集することができる。図３（ｂ）は、信号収集部１１０により収集される信号Ｂの時間的な変化を示す波形図であり、縦軸が信号のレベルを示し、横軸が時間を示す。信号Ｂは、経時的な変化（例えば単調増加又は単調減少などの変化）を示さず、正常な状態に対応したレベルと異常な状態に対応したレベルとの間で繰り返し変化する。正常な状態に対応したレベルは、所定の許容レベル幅内に収まっているレベルである。異常な状態に対応したレベルは、所定の許容レベル幅から外れているレベルである。

信号収集部１１０は、収集された複数種のパラメータを乖離度算出部１２０へ供給する。

乖離度算出部１２０は、供給された複数種のパラメータに対して、多変量解析により乖離度を求める。例えば、乖離度算出部１２０は、図４に示すような仮想的な座標空間ＣＳ及び基準空間ＳＳを用いて、収集された複数種のパラメータの乖離度を算出する。図４は、乖離度算出部１２０による乖離度の算出に用いられる仮想的な座標空間ＣＳ及び基準空間ＳＳを示す図である。乖離度算出部１２０は、多変量解析の手法として、例えばマハラノビス・タグチ法を用いることができるが、乖離度を算出できれば他の手法を用いてもよい。

仮想的な座標空間ＣＳは、複数種のパラメータの特徴量に対応した複数の座標軸を有する座標空間である。例えば、信号収集部１１０から３種類のパラメータが供給される場合、仮想的な座標空間ＣＳとして図３に例示されるような３次元の座標空間を用いる。なお、補機２０に設けられた複数のセンサから収集されるパラメータの種類数に応じて、仮想的な座標空間ＣＳは２次元の座標空間であってもよいし、４以上の次元の座標空間であってもよい。

基準空間ＳＳは、仮想的な座標空間ＣＳ内に正常な状態を示す空間として配置されるべき空間である。すなわち、乖離度算出部１２０による乖離度の算出には基準空間ＳＳの情報が必要になる。基準空間ＳＳの情報は、予め決定され基準空間記憶部１８０に格納されている。

乖離度算出部１２０は、乖離度を算出する際に、基準空間記憶部１８０にアクセスし基準空間ＳＳの情報を取得する。乖離度算出部１２０は、仮想的な座標空間ＣＳを生成するとともに、仮想的な座標空間ＣＳ内に複数種のパラメータについての正常な状態（正常パターン）を示す基準空間ＳＳを配置しておく。そして、乖離度算出部１２０は、信号収集部１１０から供給された複数種のパラメータ、すなわち解析対象の複数種のパラメータのそれぞれについて特徴量を抽出する。乖離度算出部１２０は、抽出された複数の特徴量を座標値として含む座標点Ｐを仮想的な座標空間ＣＳ内に配置し、その座標点Ｐの基準空間ＳＳからの乖離度を算出する。なお、乖離度算出部１２０は、複数の特徴量を抽出することに代えて、複数種のパラメータの生値を座標値として含む座標点Ｐを仮想的な座標空間ＣＳ内に配置し、その座標点Ｐの基準空間ＳＳからの乖離度を算出してもよい。

より具体的には、乖離度算出部１２０は、仮想的な座標空間ＣＳ内における基準空間ＳＳの中心点Ｃから座標点Ｐまでの距離を求めて、求められた距離に基づきその座標点Ｐの基準空間ＳＳからの乖離度を計算する。例えばマハラノビス・タグチ法を用いる場合、乖離度算出部１２０は、仮想的な座標空間ＣＳ内における基準空間ＳＳの中心点Ｃからの距離を複数種のパラメータの相関（基準空間ＳＳの形状）も考慮して求める。

すなわち、乖離度算出部１２０は、仮想的な座標空間ＣＳ内における基準空間ＳＳの中心点Ｃの座標を求めておく。解析対象の複数種のパラメータについての座標点がＰ１である場合、乖離度算出部１２０は、座標点Ｐ１の中心点Ｃからの距離Ｄ１を求め、Ｃ→Ｐ１のベクトルの方向における基準空間ＳＳの径Ｒ１で距離Ｄ１を割ったＤ１／（Ｒ１）を座標点Ｐ１の乖離度として算出する。この場合、座標点Ｐ１の乖離度＝Ｄ１／（Ｒ１）≦１であることから、座標点Ｐ１が基準空間ＳＳに収まっていると把握することができる。これにより、座標点Ｐ１に対応した補機２０の状態が正常な状態にあると推定することができる。

解析対象の複数種のパラメータについての座標点がＰ２である場合、乖離度算出部１２０は、座標点Ｐ２の中心点Ｃからの距離Ｄ２を求め、Ｃ→Ｐ２のベクトルの方向における基準空間ＳＳの径Ｒ２で距離Ｄ２を割ったＤ２／（Ｒ２）を座標点Ｐ２の乖離度として算出する。この場合、座標点Ｐ２の乖離度＝Ｄ２／（Ｒ２）＞１であることから、座標点Ｐ２が基準空間ＳＳから外れていると把握することができる。これにより、座標点Ｐ２に対応した補機２０の状態が異常な状態にあると推定することができる。また、座標点Ｐ２の乖離度＝Ｄ２／（Ｒ２）が大きいほど基準空間ＳＳの中心点Ｃから離れているので、基準空間ＳＳからの乖離度の大きさで補機２０の状態についての異常度合いを推定できる。

乖離度算出部１２０は、例えば、図３（ｃ）に示すような乖離度を算出する。図３（ｃ）は、乖離度算出部１２０により算出される乖離度ＤＶの時間的な変化を示す波形であり、縦軸が乖離度ＤＶのレベルを示し、横軸が時間を示す。乖離度ＤＶは、経時的な変化（例えば単調増加又は単調減少などの変化）を示さず、正常な状態に対応したレベルと異常な状態に対応したレベルとの間で繰り返し変化する。正常な状態に対応したレベルは、レベル「０」から基準値（例えばマハラノビス・タグチ法の場合「１」）以下に収まっているレベルである。異常な状態に対応したレベルは、基準値を超えているレベルである。

乖離度算出部１２０は、算出された乖離度ＤＶを累積乖離度算出部１３０へ供給する。乖離度算出部１２０は、信号収集部１１０から複数種のパラメータが供給される度に、算出された乖離度ＤＶを累積乖離度算出部１３０へ供給してもよい。あるいは、乖離度算出部１２０は、算出された乖離度ＤＶを保持しておき、定期的に（例えばサンプリング周期で）乖離度ＤＶを累積乖離度算出部１３０へ供給してもよい。

累積乖離度算出部１３０は、初期状態において、累積乖離度ＡＤＶの値として初期値ＡＤＶｉを保持している。乖離度算出部１２０から乖離度ＤＶが供給されると、累積乖離度算出部１３０は、乖離度算出部１２０で算出された乖離度ＤＶを用いて累積乖離度ＡＤＶを初期値ＡＤＶｉから更新していく。すなわち、累積乖離度算出部１３０は、乖離度算出部１２０で算出された乖離度ＤＶを用いて累積乖離度ＡＤＶを算出する。

ここで、補機２０の劣化の進み易さが半導体製造装置１０（主機）からの影響（例えば稼働状態や処理条件など）によって異なってくるため、累積乖離度算出部１３０で累積乖離度ＡＤＶを算出する際に半導体製造装置１０（主機）からの影響を考慮させる仕組みが必要となる。

情報取得部１６０は、半導体製造装置１０（主機）に関する装置情報を取得する。装置情報は半導体製造装置１０（主機）を管理する装置管理ホスト３０が保持しており、情報取得部１６０は、装置管理ホスト３０から有線又は無線の通信回線を介して装置情報を取得することができる。あるいは、装置情報は半導体製造装置１０（主機）自体も保持しており、情報取得部１６０は、半導体製造装置１０から有線又は無線の通信回線を介して装置情報を取得することができる。なお、情報取得部１６０は、装置情報がユーザＩ／Ｆ５０（キーボード５０ａ、記録媒体読取装置５０ｃ）を介してユーザにより入力されることで、装置情報を取得してもよい。

装置情報は、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態及び処理条件の少なくとも一方に関する情報である。稼働状態は、半導体製造装置１０が処理中（“Ｐｒｏｃｅｓｓ”状態）であるのか非処理中（“Ｉｄｌｅ”状態）であるのかがリアルタイムで示された状態を含むことができる。処理条件は、半導体製造装置１０がどのような条件で処理が行われているのかがリアルタイムで示された条件である。半導体製造装置１０の処理の条件は、例えば、真空室１０ａへ供給されるガス種ごとのガス流量、真空室１０ａの圧力、真空室１０ａにおける被処理基板が載置されるべきステージの温度、真空室１０ａでの処理に使用されるパワーなどである。

例えば、情報取得部１６０は、装置管理ホスト３０及び／又は半導体製造装置１０から図３（ｄ）に示すような装置情報を取得することができる。図３（ｄ）は、情報取得部１６０により取得される装置情報の内容を示す図であり、横軸が時間を示す。図３（ｄ）に示す場合、装置情報は、稼働状態として、タイミングｔ１〜ｔ３，ｔ４〜ｔ５，ｔ６〜ｔ７，ｔ８〜ｔ１０の各期間に処理中（“Ｐｒｏｃｅｓｓ”状態）であることと、タイミングｔ０〜ｔ１，ｔ３〜ｔ４，ｔ５〜ｔ６，ｔ７〜ｔ８の各期間に非処理中（“Ｉｄｌｅ”状態）であることとを含む。装置情報は、処理条件として、タイミングｔ１〜ｔ２，ｔ６〜ｔ７，ｔ９〜ｔ１０の各期間に条件Ｃ１で処理を行うことと、タイミングｔ２〜ｔ３，ｔ８〜ｔ９の各期間に条件Ｃ２で処理を行うことと、タイミングｔ４〜ｔ５の期間に条件Ｃ３で処理を行うこととを含む。

情報取得部１６０は、取得された装置情報を累積条件設定部１７０へ供給する。

累積条件設定部１７０は、装置情報に応じて、累積乖離度算出部１３０で累積乖離度ＡＤＶを算出する際の累積条件を設定する。累積条件設定部１７０は、装置情報に応じて、累積乖離度算出部１３０で乖離度ＤＶを累積乖離度ＡＤＶに加算する際の重みを設定する。すなわち、累積条件設定部１７０は、累積乖離度算出部１３０で乖離度ＤＶに施すべき、装置情報に応じた重み係数を求める。

例えば、半導体製造装置１０の処理中（“Ｐｒｏｃｅｓｓ”状態）に比べて半導体製造装置１０の非処理中（“Ｉｄｌｅ”状態）に補機２０の劣化が進み易いことが分かっている場合、累積条件設定部１７０は、処理中（“Ｐｒｏｃｅｓｓ”状態）用の重み係数をＷｐに設定し、非処理中（“Ｉｄｌｅ”状態）用の重み係数をＷｉ（＞Ｗｐ）に設定する。すなわち、累積条件設定部１７０は、装置情報に応じて、タイミングｔ１〜ｔ３，ｔ４〜ｔ５，ｔ６〜ｔ７，ｔ８〜ｔ１０の各期間の乖離度ＤＶに施すべき重み係数をＷｐに設定し、タイミングｔ０〜ｔ１，ｔ３〜ｔ４，ｔ５〜ｔ６，ｔ７〜ｔ８の各期間の乖離度ＤＶに施すべき重み係数をＷｉに設定する。

また、補機２０の劣化の進み易さについて条件Ｃ３＜条件Ｃ１＜条件Ｃ２であることが分かっている場合、累積条件設定部１７０は、条件Ｃ３用の重み係数をＷｃ３に設定し、条件Ｃ１用の重み係数をＷｃ１（＞Ｗｃ３）に設定し、条件Ｃ２用の重み係数をＷｃ２（＞Ｗｃ３，＞Ｗｃ１）に設定する。すなわち、累積条件設定部１７０は、装置情報に応じて、タイミングｔ４〜ｔ５の期間に重み係数をＷｃ３に設定し、タイミングｔ１〜ｔ２，ｔ６〜ｔ７，ｔ９〜ｔ１０の各期間に重み係数をＷｃ１に設定し、タイミングｔ２〜ｔ３，ｔ８〜ｔ９の各期間に重み係数をＷｃ２に設定する。

累積条件設定部１７０は、ユーザＩ／Ｆ５０（キーボード５０ａ、記録媒体読取装置５０ｃ）を介したユーザからの操作に応じて、各重み係数の設定をインタラクティブ的に行ってもよい。あるいは、累積条件設定部１７０は、ユーザＩ／Ｆ５０（キーボード５０ａ、記録媒体読取装置５０ｃ）を介してユーザから各重み係数の候補が予め入力され、上記の考え方に従ってインタラクティブ的な操作を介することなく各重み係数を設定してもよい。累積条件設定部１７０は、設定された重み係数を保持するとともに累積乖離度算出部１３０へ通知する。

乖離度算出部１２０から乖離度ＤＶが供給されると、累積乖離度算出部１３０は、累積条件設定部１７０から通知された重み係数を乖離度ＤＶに乗算し、重み係数が乗算された乖離度ＤＶを初期値ＡＤＶｉに加算して累積乖離度ＡＤＶを更新する。その後、乖離度算出部１２０から乖離度ＤＶが供給される度に、累積乖離度算出部１３０は、累積条件設定部１７０から通知された重み係数を乖離度ＤＶに乗算し、重み係数が乗算された乖離度ＤＶを累積乖離度ＡＤＶの値に加算して、累積乖離度ＡＤＶを更新する。

例えば、累積乖離度算出部１３０は、タイミングｔ０〜ｔ１，ｔ３〜ｔ４，ｔ５〜ｔ６，ｔ７〜ｔ８の各期間において、乖離度ＤＶ×重み係数Ｗｉを累積乖離度ＡＤＶの値に加算して、累積乖離度ＡＤＶを更新する。累積乖離度算出部１３０は、タイミングｔ４〜ｔ５の期間において、乖離度ＤＶ×重み係数Ｗｐ×重み係数Ｗｃ３を累積乖離度ＡＤＶの値に加算して、累積乖離度ＡＤＶを更新する。累積乖離度算出部１３０は、タイミングｔ１〜ｔ２，ｔ６〜ｔ７，ｔ９〜ｔ１０の各期間において、乖離度ＤＶ×重み係数Ｗｐ×重み係数Ｗｃ１を累積乖離度ＡＤＶの値に加算して、累積乖離度ＡＤＶを更新する。累積乖離度算出部１３０は、タイミングｔ２〜ｔ３，ｔ８〜ｔ９の各期間において、乖離度ＤＶ×重み係数Ｗｐ×重み係数Ｗｃ２を累積乖離度ＡＤＶの値に加算して、累積乖離度ＡＤＶを更新する。これにより、累積乖離度算出部１３０において、図３（ｅ）に示すように、補機２０の劣化の進み易さについて処理中（“Ｐｒｏｃｅｓｓ”状態）＜非処理中（“Ｉｄｌｅ”状態）であり条件Ｃ３＜条件Ｃ１＜条件Ｃ２であることを反映させた重みで累積乖離度ＡＤＶが増えていくように累積乖離度ＡＤＶを算出させることができる。なお、図３（ｅ）は、累積乖離度算出部１３０により算出される累積乖離度ＡＤＶの時間的な変化を示す図であり、縦軸が累積乖離度ＡＤＶの大きさを示し、横軸が時間を示す。

また、ここで、補機２０の劣化の進み易さが補機２０の個体差によって異なってくるため、累積乖離度算出部１３０で累積乖離度ＡＤＶを算出する際に補機２０の個体差を考慮させる仕組みが必要となる。補機２０の個体差は、補機２０が保守されたばかりの新しい状態にあるのか、保守されてから基準時間以上が経過した古い状態にあるのかについての差を含む。

情報取得部１６０は、補機２０の保守履歴情報を取得する。保守履歴情報は補機２０の保守（メンテナンス、修理など）が行われる度に設備保守履歴データベース４０内に格納されており、情報取得部１６０は、設備保守履歴データベース４０から有線又は無線の通信回線を介して保守履歴情報を取得することができる。なお、情報取得部１６０は、保守履歴情報がユーザＩ／Ｆ５０（キーボード５０ａ、記録媒体読取装置５０ｃ）を介してユーザにより入力されることで、保守履歴情報を取得してもよい。保守履歴情報は、補機２０の保守がいつ行われたのかを示す情報である。情報取得部１６０は、取得された保守履歴情報を累積条件設定部１７０へ供給する。

累積条件設定部１７０は、保守履歴情報に応じて累積乖離度の初期値を設定する。累積条件設定部１７０は、保守履歴情報に応じて、補機２０が直前に保守されてからの経過時間を求める。累積条件設定部１７０は、求められた経過時間を基準時間と比較し、比較結果に応じて累積乖離度の初期値を設定する。例えば、累積条件設定部１７０は、経過時間が基準時間未満である場合、累積乖離度の初期値ＡＤＶｉを新しい状態用の初期値ＡＤＶｉ１（例えば、略０に均等な値）に設定する。累積条件設定部１７０は、経過時間が基準時間以上である場合、累積乖離度の初期値ＡＤＶｉを古い状態用の初期値ＡＤＶｉ２（＞ＡＤＶｉ１、例えば、０より大きな値）に設定する。

累積条件設定部１７０は、ユーザＩ／Ｆ５０（キーボード５０ａ、記録媒体読取装置５０ｃ）を介したユーザからの操作に応じて、初期値の設定をインタラクティブ的に行ってもよい。あるいは、累積条件設定部１７０は、ユーザＩ／Ｆ５０（キーボード５０ａ、記録媒体読取装置５０ｃ）を介してユーザから初期値の候補が予め入力され、上記の考え方に従ってインタラクティブ的な操作を介することなく初期値を設定してもよい。累積条件設定部１７０は、設定された初期値を保持するとともに累積乖離度算出部１３０へ通知する。

累積乖離度算出部１３０は、通知された初期値を累積乖離度ＡＤＶの初期値ＡＤＶｉとして保持する。乖離度算出部１２０から乖離度ＤＶが供給されると、累積乖離度算出部１３０は、累積条件設定部１７０から通知された重み係数を乖離度ＤＶに乗算し、重み係数が乗算された乖離度ＤＶを初期値ＡＤＶｉに加算して累積乖離度ＡＤＶを更新する。その後、乖離度算出部１２０から乖離度ＤＶが供給される度に、累積乖離度算出部１３０は、累積条件設定部１７０から通知された重み係数を乖離度ＤＶに乗算し、重み係数が乗算された乖離度ＤＶを累積乖離度ＡＤＶの値に加算して、累積乖離度ＡＤＶを更新する。これにより、累積乖離度算出部１３０において、図３（ｅ）に示すように、補機２０の劣化の進み易さについて新しい状態＜古い状態であることを反映させた初期値ＡＤＶｉから累積乖離度ＡＤＶが増えていくように累積乖離度ＡＤＶを算出させることができる。

累積乖離度算出部１３０は、算出された累積乖離度ＡＤＶを算出結果判定部１４０へ供給する。

発報条件設定部１５０は、アラームを発報すべき発報条件と発報条件の基準となる閾値ＡＤＶｔｈとを設定する。発報条件は、累積乖離度ＡＤＶが閾値ＡＤＶｔｈ以上になることとすることができる。閾値ＡＤＶｔｈは、例えば、補機２０（ドライポンプ）が正常に稼働していた時間帯を含むある一定期間の乖離度累積値と目標寿命または平均寿命を用いて設定することができる。なお、閾値ＡＤＶｔｈは、アラームを発報すべき発報条件の基準となれば、どのように設定したものであってもよい。

発報条件設定部１５０は、ユーザＩ／Ｆ５０（キーボード５０ａ、記録媒体読取装置５０ｃ）を介したユーザからの操作に応じて、閾値ＡＤＶｔｈの設定をインタラクティブ的に行ってもよい。発報条件設定部１５０は、設定された発報条件及び閾値ＡＤＶｔｈを保持するとともに算出結果判定部１４０へ通知する。

算出結果判定部１４０は、累積乖離度ＡＤＶを閾値ＡＤＶｔｈと比較し、比較結果及び発報条件に応じて補機２０の異常を判定する。算出結果判定部１４０は、累積乖離度ＡＤＶが閾値ＡＤＶｔｈ未満である場合、補機２０の劣化の進み具合が異常レベルに達していないと判定し、アラームの発報を指示しない。算出結果判定部１４０は、累積乖離度ＡＤＶが閾値ＡＤＶｔｈ以上である場合、補機２０の劣化の進み具合が異常レベルに達していると判定し、アラームの発報を指示する。

アラームの発報が指示されると、異常検知システム１００は、ユーザに向けてアラームの発報を行う。アラームの発報は、視覚的な手段で行われてもよいし、聴覚的な手段で行われてもよい。視覚的な手段は、例えば、ユーザＩ／Ｆ５０のディスプレイ５０ｂ上にエラーメッセージを表示することでもよいし、アラームランプを点灯又は点滅させることでもよい。聴覚的な手段は、例えば、ユーザＩ／Ｆ５０のスピーカー５０ｄからエラーメッセージを音声で出力させることでもよいし、ブザーを鳴らすことでもよい。これにより、ユーザは補機２０の故障時期が近いことを認識でき、補機２０の保守を行うようにユーザに促すことができる。

次に、異常検知システム１００の動作について図５を用いて説明する。図５は、異常検知システム１００の動作を示すフローチャートである。

異常検知システム１００は、補機２０の状態に関する複数種のパラメータを収集する（Ｓ２１）。異常検知システム１００は、収集された複数種のパラメータ、すなわち解析対象の複数種のパラメータのそれぞれについて特徴量を抽出する。異常検知システム１００は、抽出された複数の特徴量を座標値として含む座標点Ｐを仮想的な座標空間ＣＳ内に配置し、その座標点Ｐの基準空間ＳＳからの乖離度を算出する（Ｓ２２）。なお、乖離度算出部１２０は、複数の特徴量を抽出することに代えて、複数種のパラメータの生値を座標値として含む座標点Ｐを仮想的な座標空間ＣＳ内に配置し、その座標点Ｐの基準空間ＳＳからの乖離度を算出してもよい。

異常検知システム１００は、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態、稼働スケジュール、処理条件、及び処理スケジュールの少なくとも１つに関する装置情報を取得する。異常検知システム１００は、装置情報に応じて、乖離度ＤＶを累積乖離度ＡＤＶに加算する際の重みを設定する。すなわち、異常検知システム１００は、乖離度ＤＶに施すべき、装置情報に応じた重み係数を求める（Ｓ２３）。

異常検知システム１００は、補機２０の保守履歴情報を取得する。異常検知システム１００は、補機２０の保守履歴情報に応じて、補機２０が直前に保守されてからの経過時間を求める。異常検知システム１００は、求められた経過時間を基準時間と比較し、比較結果に応じて累積乖離度の初期値を設定する。すなわち、異常検知システム１００は、補機２０の劣化の進み易さについて新しい状態＜古い状態であることを反映させた初期値ＡＤＶｉを設定することで、補機２０の個体差を補正する（Ｓ２４）。

異常検知システム１００は、初回のループ処理において、Ｓ２３で決定された重み係数をＳ２２で算出された乖離度ＤＶに乗算し、重み係数が乗算された乖離度ＤＶをＳ２４で設定された初期値ＡＤＶｉに加算して累積乖離度ＡＤＶを更新する。異常検知システム１００は、２回目以降のループ処理において、Ｓ２３で決定された重み係数をＳ２２で算出された乖離度ＤＶに乗算し、重み係数が乗算された乖離度ＤＶを直前のＳ２５で更新された累積乖離度ＡＤＶの値に加算して累積乖離度ＡＤＶを更新する（Ｓ２５）。

異常検知システム１００は、累積乖離度ＡＤＶを閾値ＡＤＶｔｈと比較し、比較結果及び発報条件に応じて補機２０の異常を判定する（Ｓ２６）。異常検知システム１００は、累積乖離度ＡＤＶが閾値ＡＤＶｔｈ未満である場合（Ｓ２６でＮｏ）、補機２０の劣化の進み具合が異常レベルに達していないと判定し、処理をＳ２７へ進める。異常検知システム１００は、次のサンプリングタイミングになるまで（Ｓ２７でＮｏ）待機し、次のサンプリングタイミングになると（Ｓ２７でＹｅｓ）処理をＳ２１へ戻す。これにより、累積乖離度ＡＤＶが閾値ＡＤＶｔｈ以上になるまでＳ２１〜Ｓ２７のループ処理が繰り返される。

異常検知システム１００は、累積乖離度ＡＤＶが閾値ＡＤＶｔｈ以上である場合（Ｓ２６でＹｅｓ）、補機２０の劣化の進み具合が異常レベルに達していると判定し、処理をＳ２８へ進める。アラームの発報が指示されると、異常検知システム１００は、ユーザに向けてアラームの発報を行う（Ｓ２８）。

以上のように、第１の実施形態では、異常検知システム１００において、累積乖離度算出部１３０が、乖離度算出部１２０で算出された乖離度を用いて累積乖離度を算出し、算出結果判定部１４０が、累積乖離度算出部１３０で算出された累積乖離度を閾値と比較して、補機２０の異常を判定する。これにより、補機２０に蓄積される劣化の進み具合を累積乖離度により数量的に把握でき、累積乖離度を閾値と比較することで補機２０に蓄積される劣化の進み具合を監視することができる。この結果、取得される信号のレベルに経時的な変化（例えば単調増加又は単調減少などの変化）が見られない補機２０について、異常検知・故障予知でき、あるいは、異常検知・故障予知の精度を向上できる。

また、第１の実施形態では、異常検知システム１００において、情報取得部１６０が、半導体製造装置１０の稼働状態、稼働スケジュール、処理条件、及び処理スケジュールの少なくとも１つに関する装置情報を取得し、累積乖離度算出部１３０が、乖離度算出部１２０で算出された乖離度を装置情報に応じた重みで累積乖離度に加算する。これにより、半導体製造装置１０からの影響（稼働状態、処理条件など）に応じた補機２０の劣化の進み易さの動的な変化を考慮しながら累積乖離度を算出できるので、補機２０について、異常検知・故障予知の精度を向上できる。

また、第１の実施形態では、異常検知システム１００において、発報条件設定部１５０が、補機２０の保守履歴情報に応じて累積乖離度の初期値を設定する。これにより、補機２０の個体差に応じた補機２０の劣化の進み易さの違いを考慮しながら累積乖離度を算出できるので、補機２０について、異常検知・故障予知の精度を向上できる。

なお、補機２０の保守履歴情報による現時点での劣化の程度は、劣化の進み易さを表す重み係数の設定に使用することもできる。累積条件設定部１７０は、保守履歴情報に応じて、累積乖離度の初期値を設定する代わりに、又は累積乖離度の初期値を設定することに加えて、累積乖離度算出部１３０で乖離度ＤＶを累積乖離度ＡＤＶに加算する際の重みを設定してもよい。

補機２０の劣化の進み易さについて新しい状態＜古い状態であることが分かっている場合、累積条件設定部１７０は、新しい状態用の重み係数をＷｎｅｗに設定し、古い状態用の重み係数をＷｏｌｄ（＞Ｗｎｅｗ）に設定する。累積条件設定部１７０は、設定された重み係数を累積乖離度算出部１３０へ通知する。

乖離度算出部１２０から乖離度ＤＶが供給されると、累積乖離度算出部１３０は、累積条件設定部１７０から通知された重み係数を乖離度ＤＶに乗算し、重み係数が乗算された乖離度ＤＶを初期値ＡＤＶｉに加算して累積乖離度ＡＤＶを更新する。その後、乖離度算出部１２０から乖離度ＤＶが供給される度に、累積乖離度算出部１３０は、累積条件設定部１７０から通知された重み係数を乖離度ＤＶに乗算し、重み係数が乗算された乖離度ＤＶを累積乖離度ＡＤＶの値に加算して、累積乖離度ＡＤＶを更新する。これにより、累積乖離度算出部１３０において、図３（ｅ）に示すように、補機２０の劣化の進み易さについて新しい状態＜古い状態であることを反映させた重みで累積乖離度ＡＤＶが増えていくように累積乖離度ＡＤＶを算出させることができる。

あるいは、補機２０の保守履歴情報による現時点での劣化の程度は、異常判定に用いる閾値ＡＤＶｔｈの設定に使用することもできる。発報条件設定部１５０は、補機２０の保守履歴情報に応じて、累積乖離度の初期値を設定する代わりに、又は累積乖離度の初期値を設定することに加えて、閾値ＡＤＶｔｈを設定してもよい。

すなわち、発報条件設定部１５０は、保守履歴情報に応じて、補機２０が直前に保守されてからの経過時間を求める。発報条件設定部１５０は、求められた経過時間を基準時間と比較し、比較結果に応じて閾値ＡＤＶｔｈを設定する。例えば、発報条件設定部１５０は、経過時間が基準時間未満である場合、閾値ＡＤＶｔｈを新しい状態用の閾値ＡＤＶｔｈ１に設定する。累積条件設定部１７０は、経過時間が基準時間以上である場合、閾値ＡＤＶｔｈを古い状態用の閾値ＡＤＶｔｈ２（＜ＡＤＶｔｈ１）に設定する。発報条件設定部１５０は、設定された閾値ＡＤＶｔｈを算出結果判定部１４０へ通知する。

算出結果判定部１４０は、累積乖離度ＡＤＶを、通知された閾値ＡＤＶｔｈと比較し、比較結果及び発報条件に応じて補機２０の異常を判定する。通知された閾値ＡＤＶｔｈは、新しい状態用の閾値ＡＤＶｔｈ１に比べて古い状態用の閾値ＡＤＶｔｈ２が低くなっている。これにより、算出結果判定部１４０において、図３（ｅ）に示すように、補機２０の劣化の進み易さについて新しい状態＜古い状態であることを反映させた閾値ＡＤＶｔｈを用いて異常判定させることができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態にかかる異常検知システム２００について説明する。以下では、第１の実施形態と異なる部分を中心に説明する。

第１の実施形態では、乖離度算出部１２０による乖離度の算出に必要となる基準空間ＳＳ（図４参照）がどのように決定されるのかについて、特に限定していない。

仮に、基準空間ＳＳを、「検査結果で良品と判断された製品を生産していた時の信号データ」や「補機２０が保守された直後の所定期間の信号データ」をサンプルデータに用いて作成する方法を考える。この方法は、良品生産時や保守作業直後の信号データはばらつきが小さく精度の良い基準空間が作成できるとの考えに基づいている。

しかし、「良品生産時」の信号データを用いて基準空間を作成する場合、製品生産後の出来映え検査の結果が判明するまで基準空間を作成するサンプルデータを得ることができない。さらに、補機２０の個体差や半導体製造装置１０の処理条件等によって正常時の信号データが変化する場合、基準空間ＳＳはその都度作成する必要がある。そのため、補機２０の異常検知や故障予知のための監視開始タイミングが遅くなる傾向にある。

また、半導体製造装置１０に付帯する補機２０（真空ポンプ等）のように、半導体製造装置１０が良品を生産した時、あるいは補機２０が保守された直後であっても、補機２０自体に故障原因となる異常な状態が発生しない保証はない。そのため、単に「良品生産時」又は「補機２０が保守された直後」の信号データを用いて基準空間を作成しても、作成された基準空間は、補機２０の正常な状態を正確に示していない可能性がある。基準空間の作成の精度が低いと、累積乖離度ＡＤＶを閾値ＡＤＶｔｈと比較して行う正常／異常の判定精度も低下する可能性がある。

そこで、第２の実施形態では、異なる複数の時間帯のそれぞれで複数種のパラメータを収集して、各時間帯について複数種のパラメータの統計量を算出して、抽出ルールを満たす統計量（統計量が良好な上位側の統計量）を抽出し、抽出された統計量に対応した複数種のパラメータを用いて基準空間を作成することで、監視開始を遅らせることなく基準空間の作成の精度を向上させる。

具体的には、異常検知システム２００は、図６に示すように、統計量算出部２８１、基準空間作成条件設定部２８２、基準空間データ抽出部２８３、及び基準空間生成部２８４をさらに有する。図６は、異常検知システム２００の構成を示す図である。

統計量算出部２８１は、信号収集部１１０により互いに異なる複数の時間帯で収集された複数種のパラメータを受ける。統計量算出部２８１は、複数種のパラメータ（複数種の信号）について各時間帯の基本統計量を算出する。統計量算出部２８１は、例えば、図７（ａ）に示すように、信号Ａ、信号Ｂ、信号Ｃ、・・・のそれぞれについて各時間帯の基本統計量（例えば、第１の統計量ｓ１、第２の統計量ｓ２）を算出する。第１の統計量ｓ１は、注目時間帯における対象のパラメータの複数の値を第１の統計手法で統計処理したものである。第１の統計手法は、例えば複数の値の平均値をとることであるが、他の統計手法であってもよい。第２の統計量ｓ２は、注目時間帯における対象のパラメータの複数の値を第２の統計手法で統計処理したものである。第２の統計手法は、第１の統計手法と異なる統計手法である。第２の統計手法は、例えば複数の値の分散をとることであるが、他の統計手法であってもよい。

そして、統計量算出部２８１は、図７（ｂ）、（ｃ）に示すように、算出された基本統計量（例えば、第１の統計量ｓ１、第２の統計量ｓ２）を用いて、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎に時間帯を分類する。半導体製造装置１０（主機）の稼働状態は、基準空間の作成に用いることができる状態を含めばよく、例えば、プロセス中とアイドル中とを含むことができるが、さらに他の状態を含んでもよい。さらに、統計量算出部２８１は、図７（ｄ）、（ｅ）に示すように、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎に、基本統計量から得られるパラメータＸ＝ｆ（ｓ１，ｓ２）を求める。パラメータＸは、基本統計量（例えば、第１の統計量ｓ１、第２の統計量ｓ２）に所定の演算を施すことで得られるパラメータであり、例えば、複数の値の分布状態を示す指標となるパラメータである。そして、統計量算出部２８１は、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎に時間帯をパラメータＸの値でソートする。例えば、統計量算出部２８１は、パラメータＸの値が良好な順にソートする。

基準空間作成条件設定部２８２は、基準空間ＳＳ（図４参照）の作成に必要な規定サンプル数を設定する。基準空間作成条件設定部２８２は、設定された規定サンプル数を基準空間データ抽出部２８３へ通知する。

基準空間データ抽出部２８３は、統計量算出部２８１で半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎にソートされたデータを信号収集部１１０経由で取得する。基準空間データ抽出部２８３は、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎にソートされたデータのサンプル数が規定サンプル数に達した時点で基準空間ＳＳの作成に必要な数のサンプルを抽出可能な状態になったと判断する。この状態で、基準空間データ抽出部２８３は、図７（ｄ）、（ｅ）に太線で囲って示すように、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎に複数の時間帯の統計量のうち抽出ルールを満たす統計量（上位側の統計量）を抽出する。基準空間データ抽出部２８３は、抽出された半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎の上位側の統計量に該当する時間帯の複数種のパラメータ（例えば、各信号の生値又は各信号の特徴量）を基準空間生成部２８４へ供給する。

基準空間生成部２８４は、抽出された上位側の統計量に該当する時間帯の複数種のパラメータを用いて基準空間ＳＳを生成する。例えば、基準空間生成部２８４は、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎の複数種のパラメータを用いて基準空間ＳＳを生成する。例えば、基準空間生成部２８４は、所定のルールで稼働状態毎の複数種のパラメータをマージする。そして、基準空間生成部２８４は、マージされた複数種のパラメータを用いて基準空間ＳＳを生成する。例えば、基準空間生成部２８４は、仮想的な座標空間ＣＳ内で抽出された上位側の統計量に対応した複数種のパラメータを含む最小の連続した空間を基準空間ＳＳとして生成する。基準空間生成部２８４は、生成した基準空間ＳＳを基準空間記憶部１８０に格納させる。これに応じて、乖離度算出部１２０が乖離度の算出を開始でき、異常検知システム２００が補機２０に蓄積される劣化の進み具合の監視を開始できる。

また、異常検知システム２００には、正常／異常の判定精度を向上させるために基準空間の学習機能を実装する。すなわち、異常検知システム２００が監視を開始してからの経過時間が基準空間学習期間内にある場合において、統計量算出部２８１、基準空間作成条件設定部２８２、基準空間データ抽出部２８３、及び基準空間生成部２８４が上記と同様の動作を行う。このとき、基準空間作成条件設定部２８２は、基準空間学習期間を設定して基準空間生成部２８４へ通知する。これにより、基準空間学習期間において基準空間ＳＳを繰り返し更新でき、生成される基準空間ＳＳの精度を徐々に向上させることができる。

また、異常検知システム２００の動作について、図８に示すように、次の点で第１の実施形態と異なる処理が行われる。図８は、異常検知システム２００の動作のうち基準空間ＳＳの作成に着目して示すフローチャートである。

異常検知システム２００は、補機２０（真空ポンプ）を半導体製造装置１０に取り付けた直後から複数種のパラメータ（複数種の信号）の取得を開始する。異常検知システム２００は、信号データ取得と並行して時間帯毎に全信号の基本統計量を算出する（Ｓ１１）。補機２０（真空ポンプ）の正常稼働時の信号データの取り得る値は半導体製造装置１０の稼働状態によって異なるため、異常検知システム２００は、基本統計量を算出した各時間帯を半導体製造装置の稼働状態（例えば、プロセス中とアイドル中）に分類する（Ｓ１２）。異常検知システム２００は、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎に、基本統計量から得られるパラメータＸ＝ｆ（ｓ１，ｓ２）を求める。異常検知システム２００は、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎に時間帯をパラメータＸの値でソートする（Ｓ１３）。例えば、異常検知システム２００は、パラメータＸの値が良好な順にソートする。

基準空間作成に必要な「規定サンプル数」に到達するまで（Ｓ１４でＮｏ）異常検知システム２００はＳ１１〜Ｓ１３の処理を繰り返す。異常検知システム２００は、稼働状態毎にソートされたデータのサンプル数が規定サンプル数に到達すれば（Ｓ１４でＹｅｓ）、異常検知システム２００は、稼働状態毎にパラメータＸの値が良好な時間帯を規定サンプル数分抽出する（Ｓ１５）。異常検知システム２００は、所定のルールで稼働状態毎の複数種のパラメータをマージする。そして、基準空間生成部２８４は、マージされた複数種のパラメータを用いて基準空間ＳＳを生成する（Ｓ１６）。その後すぐに補機２０（真空ポンプ）の監視を開始する。異常検知システム２００は、基本統計量を算出する際の「時間帯」や「半導体製造装置の稼働状態の種類（例えば、プロセス中／アイドル中）」、「ソート条件」、「規定サンプル数」等は、事前に基準空間作成条件として設定しておく。

さらに、異常検知システム２００には、正常／異常の判定精度を向上させるために基準空間の学習機能を実装する。上記方法で基準空間を作成し監視開始後も、基準空間学習期間は（Ｓ１７でＹｅｓ）信号データ取得と並行して時間帯毎に全信号の基本統計量の計算を継続し、既存の基準空間作成時のサンプルデータよりもソート条件により適合した時間帯があればサンプルデータを入れ替えて基準空間を更新して監視を続ける。これによって一定期間中はその時点で最も条件に適合した信号データで基準空間を見直すことができるため、正常／異常の検出精度を向上させる効果がある。基準空間を自動で更新する期間も、事前に基準空間作成条件として設定しておく。異常検知システム２００は、基準空間学習期間が経過したら（Ｓ１７でＮｏ）基準空間ＳＳの作成を終了する。

以上のように、第２の実施形態では、異常検知システム２００において、統計量算出部２８１が、信号収集部１１０により互いに異なる複数の時間帯で収集された複数種のパラメータについて複数の時間帯のそれぞれの統計量を算出する。基準空間データ抽出部２８３は、統計量算出部２８１で算出された複数の時間帯の統計量のうち上位側の統計量を抽出する。基準空間生成部２８４は、抽出された上位側の統計量に対応した複数種のパラメータを用いて基準空間を生成する。これにより、短期間で基準空間を作成することができ、早期に設備監視を開始できる。すなわち、迅速且つ正確に基準空間を生成できるので、監視開始を遅らせることなく基準空間の作成の精度を向上させることができる。

また、第２の実施形態では、異常検知システム２００において、基準空間生成部２８４は、乖離度算出部１２０による乖離度の算出が開始され異常検知システム２００による監視が開始された後に、基準空間データ抽出部２８３で抽出された上位側の統計量に対応した複数種のパラメータを用いて基準空間ＳＳを更新する。これにより、基準空間作成用のサンプルデータを一定期間見直して基準空間を自動更新するため、異常検知精度を向上できる。

なお、第２の実施形態では、抽出ルールに対して良好な統計量が上位側（パラメータＸの値が良好な側）の統計量である場合を例示しているが、抽出ルールに対して良好な統計量は下位側（パラメータＸの値が良好でない側）の統計量であってもよい。この場合、基準空間データ抽出部２８３は、半導体製造装置１０（主機）の稼働状態毎に複数の時間帯の統計量のうち抽出ルールを満たす統計量として下位側の統計量を抽出することができる。

また、図９に示すように、第１の実施形態及び第２の実施形態にかかる異常検知システムを半導体デバイスの製造方法に適用することができる。図９は、第１の実施形態及び第２の実施形態にかかる異常検知システムを適用した半導体デバイスの製造方法を示すフローチャートである。

例えば、異常検知システムは、図８に示すＳ１１〜Ｓ１６を行って基準空間ＳＳを生成する（Ｓ１０）。異常検知システムは、図５に示すＳ２１〜Ｓ２８を行って異常を検知する（Ｓ２０）。このとき、図８に示すＳ１１〜Ｓ１７の処理を並行して行ってもよい。そして、アラームの発報が行われると、ユーザにより、補機２０の保守（メンテナンス、修理など）が行われる（Ｓ３０）。このとき、半導体製造装置１０の保守を並行して行ってもよい。そして、保守が施された補機２０と半導体製造装置１０とを用いて、半導体デバイスを製造する（Ｓ４０）。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００，２００ 異常検知システム

Claims (5)

1. 半導体製造装置に付帯する補機の異常検知システムであって、
   前記補機の状態に関する複数種のパラメータを収集する収集部と、
   複数種のパラメータについての仮想的な座標空間における前記収集された複数種のパラメータで示される座標点の基準空間からの乖離度を算出する第１の算出部と、
   前記算出された乖離度を累積して、累積乖離度を算出する第２の算出部と、
   前記算出された累積乖離度を閾値と比較して、前記補機の異常を判定する判定部と、
   を備えたことを特徴とする異常検知システム。
2. 前記半導体製造装置の稼働状態及び処理条件の少なくとも一方に関する装置情報と前記補機の保守履歴情報との少なくとも一方を取得する取得部をさらに備え、
   前記第２の算出部は、前記算出された乖離度を前記取得された装置情報と保守履歴情報との少なくとも一方に応じた重みで累積乖離度に加算する
   請求項１に記載の異常検知システム。
3. 前記収集部により互いに異なる複数の時間帯で収集された複数種のパラメータについて前記複数の時間帯のそれぞれの統計量を算出する第３の算出部と、
   前記算出された前記複数の時間帯の統計量のうち抽出ルールを満たす統計量を抽出する抽出部と、
   前記抽出された統計量に対応した複数種のパラメータを用いて前記基準空間を生成する生成部と、
   をさらに備えた
   請求項１又は２に記載の異常検知システム。
4. 前記第１の算出部は、前記生成部により生成された基準空間からの前記座標点の乖離度を算出し、
   前記第３の算出部は、前記第１の算出部による乖離度の算出が開始された後における複数の時間帯のそれぞれの統計量を算出し、
   前記抽出部は、前記第１の算出部による乖離度の算出が開始された後における複数の時間帯の統計量のうち抽出ルールを満たす統計量を抽出し、
   前記生成部は、前記第１の算出部による乖離度の算出が開始された後における前記抽出された統計量に対応した複数種のパラメータを用いて前記基準空間を更新する
   請求項３に記載の異常検知システム。
5. 半導体製造装置に付帯する補機の状態に関する複数種のパラメータを収集することと、
   複数種のパラメータについての仮想的な座標空間における前記収集された複数種のパラメータで示される座標点の基準空間からの乖離度を算出することと、
   前記算出された乖離度を累積乖離度に加算して、累積乖離度を更新することと、
   前記更新された累積乖離度を閾値と比較して、前記補機の異常を判定することと、
   前記判定の結果に応じて保守が施された前記補機と前記半導体製造装置とを用いて、半導体デバイスを製造することと、
   を備えた半導体デバイスの製造方法。

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