なぜScrubber洗浄プロセスでは動作位置の監視が必要なのですか？

Scrubberはウェーハ洗浄工程において、スプレーノズルを用いて洗浄液をウェーハ表面へ噴射し、粒子や汚染物質を除去します。ノズル位置、移動経路、噴射角度、流量が不安定になると、洗浄ムラ、汚染残留、ウェーハ損傷、歩留まり低下につながるため、各洗浄動作が指定位置に到達しているかを監視する必要があります。

スプレーノズルの角度や流量はウェーハ品質に影響しますか？

はい。スプレーノズルの噴射角度と流量は、洗浄液の衝撃力や洗浄範囲に直接影響します。角度のずれや流量異常が発生すると、局所的な洗浄不足、過度な衝撃、表面欠陥などを引き起こし、ウェーハ品質や後工程の安定性に悪影響を与える可能性があります。

Scrubberの洗浄プロセスにはどのような動作がありますか？

本事例では、Z軸上昇、X軸移動、X軸移動を伴う一次洗浄、およびX軸移動を伴う二次洗浄が含まれます。これらの動作は高い繰り返し性を持つため、機械学習による標準動作モデルの構築や類似度分析に適しています。

VMS-MLはどのようにScrubberの動作を監視しますか？

VMS-ML機械学習インテリジェント監視システムは、センサーによって取得したScrubber動作中のダイナミック信号を特徴量として可視化します。正常な洗浄動作を学習した後、各サイクルの類似度を評価し、サーボモーター動作の一貫性やスプレーノズルが指定位置に到達しているかを確認します。

Dynamic SimilarityはScrubber監視でどのように活用されますか？

Dynamic Similarityは、各洗浄サイクルと標準モデルとの類似度を比較するために使用されます。Z軸やX軸動作、ノズル移動経路、洗浄シーケンスが正常状態から大きく逸脱した場合、類似度スコアやトレンド変化を通じて異常リスクを検知し、エンジニアによる早期対応を支援します。

Scrubber動作監視システム導入のメリットは何ですか？

大量のRAWデータを保存することなく、エッジコンピューティング、時間領域・周波数領域解析、および可視化管理により設備状態を把握できます。また、保守判断、修理後の品質確認、AIによるトレンド分析を活用した閾値最適化を支援し、予知保全管理の仕組みを構築できます。

実績

応用分野

質問集

Support

Scrubberの洗浄プロセスの動作位置をどのように確保するか？

実績｜Scrubberの洗浄プロセスの動作位置をどのように確保するか？

ウェハー洗浄では、Scrubber装置を用いて溶液でウェハー表面を洗浄し、微粒子（Particle）を除去します。洗浄プロセス自体はシンプルですが、Scrubberの洗浄動作はウェハーの品質に直接影響を与えます。どのようにして動作の安定性を確保すればよいのでしょうか？

ウェハー洗浄

ウェハー洗浄では、Scrubber装置を使用して溶液でウェハー表面を洗浄し、微粒子（Particle）を効果的に除去します。同時に、ウェハーの表面に欠陥や傷がつかないようにする必要があります。この際、洗浄に用いるスプレーノズル（Spray Nozzle）の噴射角度や流量は、衝撃力や圧力位置に影響を与え、ひいてはウェハーの品質に直接関わる重要な要素となります。

スプレーノズル（Spray Nozzle）の原理
スプレーノズルは、窒素ガスの内部圧力を利用して液体を高速で流し、衝突によって霧状の水滴を生成する噴射ノズルです。この霧状の水滴をウェハーに噴霧することで、表面の微粒子を効果的に除去することができます。我々は、スプレーノズルが指定された位置に正確に移動しているかを確認するだけでなく、この動作と関連する装置の稼働状況をデータとして蓄積し、トレンド管理を行います。

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
センサーを用いて動的信号を可視化し、プロセスに潜む異常を発見することで、将来的なオンライン監視の基盤とします。さらに、サーボモーターが関連装置を駆動する際に、機械学習を活用したスマートモニタリングシステムを導入することで、サーボモーターの動作が一貫しているか、またスプレーノズル（Spray Nozzle）が適切な位置に移動しているかを確実に管理できます。

測定状況

Scrubber洗浄動作フロー：
1. Z軸上昇
2. X軸移動
3. X軸移動＋1回目の洗浄
4. X軸移動＋2回目の洗浄

単枚ウェハー洗浄フロー

VMS-ML 機械学習監視システムの測定シミュレーション

4枚ウェハーの洗浄状況比較

Dynamic Similarity（動的類似度）

短期間で学習し、プロセス内の繰り返し動作や部分的な繰り返し動作を特定。
VMS-MLにより動作の類似度を評価し、トレンド分析と管理を実施します。

測定結論

VMS-ML 機械学習の利点説明

設備との接続：設備システムと直接接続する必要なし、センサーを設置し学習後すぐに管理を開始可能
時間領域 / 周波数領域：VMS-ML は時間領域と周波数領域を同時に管理し、相互の関係性を解析
エッジコンピューティング：設備管理に大量のRAW DATAストレージを必要としない
可視化管理：設備の稼働状況をグラフィカルに管理
集中管理：設備の異常部位を可視化し、特定の軸方向にフォーカスしたメンテナンス管理を実施
メンテナンス前後の比較：設備の修理が必要かどうかの確認、復旧後の品質チェック
AIトレンド分析：精度の高いしきい値設定、予知保全仕様の策定

VMS-ML 機械学習

VMS-ML

不良品を即座に検出しブロック

よくあるご質問（FAQ）

スクラバー（Scrubber）洗浄プロセスで動作位置を監視する必要があるのはなぜですか？
スクラバーはウェーハ洗浄プロセスにおいて、スプレーノズル（Spray nozzle）を通じて洗浄液をウェーハ表面に噴射し、パーティクルや汚染物質を除去します。ノズルの位置、移動経路、噴射角度、または流量が不安定な場合、洗浄ムラ、ウェーハ表面の残留汚染、傷、または歩留まりの低下を引き起こす可能性があるため、毎回の洗浄動作が指定された位置に到達しているかを監視する必要があります。

スプレーノズルの角度と流量はウェーハ品質に影響しますか？
はい。スプレーノズルの噴射角度と流量は、洗浄液がウェーハ表面に与える衝撃力と圧力位置に影響します。角度のズレや流量の異常が生じると、局所的な洗浄不足、過度な液体衝撃、または表面欠陥を引き起こし、ウェーハ洗浄の品質や後続プロセスの安定性に影響を与える可能性があります。

スクラバーの洗浄プロセスには通常どのような動作が含まれますか？
本事例におけるスクラバーの洗浄プロセスには、Z軸の上昇、X軸の横移動、X軸の横移動＋1回目の洗浄、およびX軸の横移動＋2回目の洗浄が含まれます。これらの動作は反復性があるため、機械学習によって正常な動作モデルを構築し、その後の類似度判定やトレンド管理に活用するのに適しています。

VMS-MLはスクラバーの洗浄動作をどのように監視しますか？
VMS-ML機械学習インテリジェント監視システムは、センサーを通じてスクラバー稼働時の動的信号を取得し、視覚的な画像に変換します。システムは正常な洗浄プロセスにおける反復または部分的な反復動作を学習し、その後の各動作に対して類似度判定とスコアリングを行い、サーボモーターの動作の一貫性やスプレーノズルが指定位置に移動しているかの確認をサポートします。

スクラバー監視において動的類似度（Dynamic Similarity）にはどのような用途がありますか？
動的類似度は、毎回の洗浄動作と正常なモデルとの間の類似性を比較するために使用されます。Z軸やX軸の動作、ノズルの移動経路、または洗浄プロセスが正常状態と大きく異なる場合、システムは類似度スコアとトレンドの変化を通じて異常リスクを提示し、エンジニアが事前に設備状態を点検するのをサポートします。

スクラバー洗浄動作監視を導入するメリットは何ですか？
スクラバー洗浄動作監視を導入することで、大量のRAW DATAを保存することなく、エッジコンピューティング、時間領域/周波数領域分析、および可視化管理を通じて設備の稼働状況を把握できます。システムは設備のメンテナンスが必要かどうかの確認、メンテナンス後の復旧品質のチェックをサポートし、AIトレンド分析を通じてしきい値を微調整し、予知保全管理の基準を確立することができます。