JP7324853B2 - 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

Description

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（Ｓｉ_２Ｃｌ_６、以下ＨＣＤＳと略す）ガスを用い、反応ガスとしてアンモニア（ＮＨ_３）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、Ｎ_２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ＮＨ_３ガスをパージガス供給管６６Ｂに通す。そして、ＮＨ_３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ＮＨ_３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、ＮＨ_３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、Ｎ_２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 (12)

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、
   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、
   基板処理装置。
2. 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１に記載の基板処理装置。
3. 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と、
   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、
   基板処理装置。
4. 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３に記載の基板処理装置。
5. 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３に記載の基板処理装置。
6. 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５に記載の基板処理装置。
7. 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５に記載の基板処理装置。
8. 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３に記載の基板処理装置。
9. 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、
   を有し、
   前記異常の予兆を検知する工程は、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判断するように構成されている、半導体装置の製造方法。
10. 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、
    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判断する手順と、
    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。
11. 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、を有し、
    前記異常の予兆を検知する工程は、
    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する工程と、
    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する工程と、
    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する工程と、
    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する工程と、
    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する工程と、
    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工程と、
    を有する半導体装置の製造方法。
12. 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、
    を有し、
    前記異常の予兆を検知する手順では、
    複数のステップを含むプロセスレシピを実行しつつ、前記センサデータを収集する手順と、
    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する手順と、
    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する手順と、
    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する手順と、
    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する手順と、
    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。