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PVD、CVD装置のアームはどのように動作安定性を確認するのか?

実績|PVD、CVD装置のアームはどのように動作安定性を確認するのか?

薄膜成膜の目的はウェハーに導電特性を付加することです。PVDやCVD装置のアーム異常がプロセスに影響を与えないようにするにはどうすればよいのでしょうか?また、動作の安定性をどのように確保すればよいのでしょうか?

CVD・PVD装置のアームがプロセスに与える重要性

装置の状態を把握し、高い信頼性と安定性を確保する
PVDおよびCVD装置は通常、複数の部品で構成されており、その中でもアームは重要な構成要素の一つです。アームは主にウェハーを異なる位置へ移動させ、各工程での薄膜成膜を実施する役割を果たします。

PVD装置のアームに異常が発生すると、プロセスにさまざまな影響を及ぼす可能性があります。例えば、プロセスが停止または中断されることで、生産効率が低下します。ダウンタイムが長くなるほど、損失も大きくなります。PVD装置のアームは、ウェハーを正確に移動させることで均一な薄膜成膜を実現しますが、アームに異常があると、プロセスの一貫性が損なわれ、各ウェハーの処理結果にバラつきが生じる可能性があります。

さらに、アームの異常はプロセスの安全性にも影響を与え、作業者や装置に対する潜在的なリスクをもたらす可能性があります。そのため、使用者は装置の状態を常に把握し、高い信頼性と安定性を確保することで、スムーズなプロセス運用を実現することが重要です。

VHP-PVD-NSK

VHP-PVD-NSK

VHP-Producer-NSK

VHP-Producer-NSK

監視システムの説明

VMS-ML 機械学習スマートモニタリングシステム
VMS-MLは、CVD・PVD装置の動的信号と機械学習による動作を可視化することが可能です。本システムは、機械の動作を学習し、測定を通じて装置の動作安定性の違いを把握できます。また、データのトレンドを分析することで、装置の安定性基準を評価するだけでなく、メンテナンス後の効果検証や、出荷前の動作確認にも活用できます。

測定状況

1. センサーの取り付け:VMS-ML 外部接続センサー、装置の信号との接続は不要!
即座に装置の学習規範を確立し、装置の状態を監視します。

装置の動的信号と機械学習による動作可視化の説明:

機種1:VHP-PVD-NSK

機種1:VHP-PVD-NSK
動作説明:TH軸が回転した後、X1が前進し、元の位置に戻った後にX2が作動。

機種2:VHP-Producer-NSK

機種2:VHP-Producer-NSK
動作説明:X軸が前進して元の位置に戻った後、TH軸が回転し、反対方向のX軸が前進した後に元の位置へ戻る。

2. システムは特徴信号を自動追跡し、リアルタイム監視信号の中からキャリブレーション済みのターゲット信号を自動検出可能。
単純な動作から複雑な動作まで自動追跡と識別が可能です。

装置VHP-PVD-NSKの異常シミュレーション判定と可視化管理:

判定結果:X1軸とX2軸の動作振動。

判定結果:X1軸とX2軸の動作振動。

判定結果:X2軸の開始および収束時にスパイク異常。

判定結果:X2軸の開始および収束時にスパイク異常。

判定結果:装置の振動異常。

判定結果:装置の振動異常。

判定結果:X2軸の動作振動。

判定結果:X2軸の動作振動。

装置VHP-Producer-NSKの異常シミュレーション判定と可視化管理:

判定結果:X軸の前進後の摩耗。

判定結果:X軸の前進後の摩耗。

判定結果:X軸の前進停止異常。

判定結果:X軸の前進停止異常。

判定結果:装置の振動異常。

判定結果:装置の振動異常。

判定結果:TH軸の起動異常。

判定結果:TH軸の起動異常。

測定結果

VMS-MLにより、装置アームの動作プロセスを標準化し、異常を検出することが可能になります。これにより、アームの異常による不良品の発生を防ぎ、歩留まりの低下を回避できます。データをトレンド化することで、装置アームの状態を把握し、設備の異常発生時期を予測することができます。また、装置の修理前後の比較基準としても活用できます。

VMS-ML機械学習