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公开(公告)号：CN1497180A
公开(公告)日：2004-05-19
申请号：CN03134791.6
申请日：2003-09-29
Applicant: 株式会社东芝
CPC classification number: G05B23/0229 , G01H1/003 , G05B23/0283
Abstract: 本发明的课题在于提供一种以廉价的装置，简单、稳定且高精度地对旋转机的寿命进行预测的寿命预测系统。该系统包括：测定旋转机(3)的振动的时间序列加速度数据的振动仪(7)；用含有以包括旋转机的转子的叶片扇数的公式与旋转机固有的基准振动频率的乘积表示的第1解析频率的频带、对所测定的模拟信号的时间序列加速度数据进行滤波的带通滤波器(8)；以及根据经滤波的上述第1解析频率的时间序列加速度数据的特征量，预测上述旋转机的寿命的数据处理单元(6)。
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公开(公告)号：CN1490527A
公开(公告)日：2004-04-21
申请号：CN03160083.2
申请日：2003-09-26
Applicant: 株式会社东芝
CPC classification number: G01M15/12 , G05B23/0221 , G05B23/0283
Abstract: 本发明的目的在于提供一种具有能够进行高灵敏度且稳定的高精度的寿命预测的旋转机的制造装置。在旋转机(3)中，在旋转机的振动的变动不同的位置配置有测定时间序列振动数据的加速度计(36a、36b)。借助频率解析装置(37)，对由加速度计(36a、36b)所测定的时间序列振动数据进行频率解析。在时间序列数据记录部(5)中，根据经频率解析的时间序列振动数据，将与解析对象频率对应的特征量的变动制作成评价用诊断数据，并记录评价用诊断数据。用寿命判定单元(6)，利用评价用诊断数据预测旋转机(3)的寿命。
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公开(公告)号：CN1384538A
公开(公告)日：2002-12-11
申请号：CN02123333.0
申请日：2002-03-29
Applicant: 株式会社东芝
CPC classification number: G01N21/95607 , G01R31/2831
Abstract: 一种不良图案检测方法和不良图案检测装置,高灵敏度地自动检测出不良图案以及预先未假定的不良图案。通过将半导体集成电路的不良图案重叠在表示其对称性或周期性的重复单位上来进行强调后,作为特征量自动检测出。通过对照表示空间地偏开存在的不良的偏离程度的特征量和表示预先假定的存在不良图案的特征量,自动检测出预先未假定的不良图案的存在。在由以2个以上的特征量为分量的矢量构成的多矢量空间中,在上述多矢量空间内设定针对1个不良模式的区域。通过对照上述区域和以上述特征量为分量的矢量,可判断上述不良模式的存在。
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公开(公告)号：CN100402826C
公开(公告)日：2008-07-16
申请号：CN02160295.6
申请日：2002-08-30
Applicant: 株式会社东芝
CPC classification number: G05B9/02 , G05B23/024 , G05B23/0291
Abstract: 提供进行正确故障时间的预测，可进行安全低成本的维护的异常停止避免系统。包含：反应室(521)；将反应室(521)置于减压状态的真空泵(18，19)；向反应室(521)导入气体的气体供给控制系统(51)；测定真空泵(18，19)的特征量的时间系列数据的特征量传感器(31～37)；实时控制反应室(521)、真空泵(18，19)和气体供给控制系统(51)的实时控制器(531)；通过对时间系列数据的第一实时解析取得第一故障诊断数据，通过对第一故障诊断数据的第二实时解析取得第二故障诊断数据，由此预测故障的故障实时判定模块(533)。判断为异常停止的情况下，由气体供给控制系统(51)向反应室(521)导入清洁(purge)用气体。
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公开(公告)号：CN1278387C
公开(公告)日：2006-10-04
申请号：CN02147030.8
申请日：2002-08-30
Applicant: 株式会社东芝
IPC: H01L21/205 , H01L21/365 , F04C25/02 , C23C16/52
CPC classification number: G05B23/0283
Abstract: 提供一种不受半导体制造中涉及的处理条件的变动和电源变动以及机械误差影响的半导体制造装置的寿命诊断方法。该方法包括：(1)测定半导体制造装置没有恶化时的特征量的基准时间系列数据(步骤S11)；(2)从基准时间系列数据求出基准自共分散函数(步骤S12)；(3)从该基准自共分散函数提取处理条件的变动和电源引起的基准变动，求出该基准变动的周期(步骤S13)；(4)在成为半导体制造装置的评价对象的序列中，测定特征量的诊断用时间系列数据(步骤S14)；(5)从该诊断用时间系列数据求出诊断用自共分散函数(步骤S15)；(6)使用比基准变动周期短的周期成分从该诊断用自共分散函数决定半导体制造装置的寿命(步骤S16)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1276177C
公开(公告)日：2006-09-20
申请号：CN03154494.0
申请日：2003-09-30
Applicant: 株式会社东芝
CPC classification number: F04C29/0085 , F04C18/18 , F04C28/28 , F04C2220/12 , F04C2220/30 , F04C2270/07 , F04C2270/80
Abstract: 本发明的课题在于提供高灵敏度且稳定的高精度的旋转机的寿命预测方法。其包括以下步骤：根据监视器用制造工序中使用的监视器用旋转机的特征量的监视时间序列数据，判定上述监视器用旋转机即将停止之前的异常状态的开始时刻，统计地对监视时间序列数据进行解析，将上述特征量的上述异常状态的开始时刻的值作为异常判断的阈值而求出；在制造工序中测定诊断对象旋转机的马达电流的特征量的时间序列数据；根据上述制造工序中上述特征量变动的时间序列数据作成评价用诊断数据；将上述评价用诊断数据超过上述阈值的时刻，判定为上述诊断对象旋转机的寿命。
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公开(公告)号：CN1224089C
公开(公告)日：2005-10-19
申请号：CN02123333.0
申请日：2002-03-29
Applicant: 株式会社东芝
CPC classification number: G01N21/95607 , G01R31/2831
Abstract: 一种不良图案检测方法和不良图案检测装置，高灵敏度地自动检测出不良图案以及预先未假定的不良图案。通过将半导体集成电路的不良图案重叠在表示其对称性或周期性的重复单位上来进行强调后，作为特征量自动检测出。通过对照表示空间地偏开存在的不良的偏离程度的特征量和表示预先假定的存在不良图案的特征量，自动检测出预先未假定的不良图案的存在。在由以2个以上的特征量为分量的矢量构成的多矢量空间中，在上述多矢量空间内设定针对1个不良模式的区域，通过对照上述区域和以上述特征量为分量的矢量，可判断上述不良模式的存在。
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公开(公告)号：CN1199235C
公开(公告)日：2005-04-27
申请号：CN01125341.X
申请日：2001-08-21
Applicant: 株式会社东芝
CPC classification number: H01L22/20 , H01L2924/0002 , H01L2924/014 , H01L2924/00
Abstract: 一种半导体装置制造中的瑕疵聚集的检索方法，该方法包括：输入检索母体内存在的关于不完全实体的数据，计算每个分割检索母体的各单位单元的不完全实体的频率分布，对于频率分布，拟合两种以上的离散型分布函数，根据对频率分布的离散型分布函数的加权，检索聚集。发现制造过程或设计的异常后，可方便地进行改善半导体装置的生产率所用的定量聚集检索。
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公开(公告)号：CN1595607A
公开(公告)日：2005-03-16
申请号：CN200410074615.5
申请日：2004-09-07
Applicant: 株式会社东芝
IPC: H01L21/00
Abstract: 本发明涉及一种半导体器件的制造系统和方法。通过恰当地管理加工处理装置的维修间隔，缩短半导体器件的制造工序期间。本发明的半导体器件制造系统具有：实行采用半导体基板(17)的加工处理的处理装置(14)；从处理装置(14)接收装置信息进行处理装置(14)自管理的自诊断系统(11a)；检查加工处理结果的检查装置(19)；基于检查结果判定处理装置(14)能否自动修复，并在判定结果为有效判定时维持自诊断系统(11a)的参数，为无效判定时变更这种参数的计算机(11)。
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公开(公告)号：CN1497181A
公开(公告)日：2004-05-19
申请号：CN03154494.0
申请日：2003-09-30
Applicant: 株式会社东芝
CPC classification number: F04C29/0085 , F04C18/18 , F04C28/28 , F04C2220/12 , F04C2220/30 , F04C2270/07 , F04C2270/80
Abstract: 本发明的课题在于提供高灵敏度且稳定的高精度的旋转机的寿命预测方法。其包括以下步骤：根据监视器用制造工序中使用的监视器用旋转机的特征量的监视时间序列数据，判定上述监视器用旋转机即将停止之前的异常状态的开始时刻，统计地对监视时间序列数据进行解析，将上述特征量的上述异常状态的开始时刻的值作为异常判断的阈值而求出；在制造工序中测定诊断对象旋转机的马达电流的特征量的时间序列数据；根据上述制造工序中上述特征量变动的时间序列数据作成评价用诊断数据；将上述评价用诊断数据超过上述阈值的时刻，判定为上述诊断对象旋转机的寿命。
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