(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-08-31
(45)【発行日】2022-09-08
(54)【発明の名称】装置発熱量算出方法
(51)【国際特許分類】
H01L 21/02 20060101AFI20220901BHJP
【ＦＩ】
H01L21/02 Z
【請求項の数】
6
(21)【出願番号】P 2018153054
(22)【出願日】2018-08-16
(65)【公開番号】P2020027907
(43)【公開日】2020-02-20
【審査請求日】2021-08-03
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用 （１）一般社団法人日本建築学会が平成３０年７月２０日に発行した「２０１８年度日本建築学会大会（東北）学術講演梗概集」において発表
(73)【特許権者】
【識別番号】000206211
【氏名又は名称】大成建設株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001807
【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所
(72)【発明者】
【氏名】小野 浩史
【審査官】今井 聖和
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１３－２０４９３２（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１６／１２１１０７（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２００１－３３２４６３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００７－０９３０４４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－２４２０４１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－０４６８４８（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０１Ｌ ２１／０２
Ｆ２４Ｆ １１／００
Ｇ０５Ｂ １９／４１８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
室内に設置された装置の発熱量を算出する装置発熱量算出方法であって、前記装置の発熱量最大値及び発熱量最小値を算出する算出ステップと、
温度測定手段により、前記装置の表面温度を測定する測定ステップと、
前記発熱量最大値と表面温度最大値との対応付けを行うと共に、前記発熱量最小値と表面温度最小値との対応付けを行う対応付けステップと、
前記対応付けステップで対応付けが行われた表面温度最大値及び表面温度最小値に基づいて、前記温度測定手段で測定した表面温度を前記装置の発熱強度に変換し、前記発熱量最大値と前記発熱強度との乗算値を前記装置の発熱量として算出する変換ステップと、
を備えることを特徴とする装置発熱量算出方法。
【請求項2】
前記測定ステップで測定した表面温度最大値及び表面温度最小値それぞれの時間変化が予め設定した閾値以下になるまで、前記表面温度最大値及び前記表面温度最小値をそれぞれ更新する更新ステップ、をさらに備え、前記対応付けステップでは、
前記更新ステップで更新した表面温度最大値と前記発熱量最大値との対応付けを行うと共に、前記更新ステップで更新した表面温度最小値と前記発熱量最小値との対応付けを行うことを特徴とする請求項１に記載の装置発熱量算出方法。
【請求項3】
前記室内は、半導体製造工場のクリーンルームであり、前記装置は、半導体製造装置であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の装置発熱量算出方法。
【請求項4】
前記変換ステップでは、前記表面温度最大値ＴＭＡＸと前記表面温度最小値ＴＭＩＮとが含まれる式（Ａ）を用いて、前記表面温度ＴＳ２を前記発熱強度Ａｎｓに変換する、【数1】
【請求項5】
前記算出ステップでは、前記室内の天井吹き出し温度及び床下吸い込み温度の差分と、前記装置周辺の空気体積と、空気の比熱及び密度との関係から前記発熱量最大値を算出し、
前記発熱量最大値に予め設定された割合を乗じて前記発熱量最小値を算出することを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載の装置発熱量算出方法。
【請求項6】
前記算出ステップでは、前記装置の定格電力に基づいて前記発熱量最大値を算出し、
前記発熱量最大値に予め設定された割合を乗じて前記発熱量最小値を算出することを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載の装置発熱量算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、装置の発熱量を算出する装置発熱量算出方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来より、様々な状況での温度解析方法が提案されている（特許文献１）。特許文献１には、室内モデルと空調設備モデルの両方を用いることで、室内の温熱気流分布を考慮して空調システムを解析する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２００１－７４２９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
近年、半導体製造工場のクリーンルームにおいて、冷房効率を向上させるため、クリーンルームに設置した半導体製造装置の発熱状況を把握したいという強い要望がある。しかし、特許文献１に記載の発明は、空調システムの解析を主眼としており、半導体製造装置自体の発熱状況の把握を目的としたものではない。
【0005】
そこで、本発明は、装置の発熱状況を正確に把握できる装置発熱量算出方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
前記した課題に鑑みて、本発明に係る装置発熱量算出方法は、室内に設置された装置の発熱量を算出する装置発熱量算出方法であって、装置の発熱量最大値及び発熱量最小値を算出する算出ステップと、温度測定手段により、装置の表面温度を測定する測定ステップと、発熱量最大値と表面温度最大値との対応付けを行うと共に、発熱量最小値と表面温度最小値との対応付けを行う対応付けステップと、対応付けステップで対応付けが行われた表面温度最大値及び表面温度最小値に基づいて、温度測定手段で測定した表面温度を装置の発熱強度に変換し、発熱量最大値と発熱強度との乗算値を装置の発熱量として算出する変換ステップと、を備えることを特徴とする。
かかる装置発熱量算出方法によれば、装置の表面温度を発熱強度に変換するので、装置の発熱状況を正確に把握することができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、装置の表面温度を発熱強度に変換するので、装置の発熱状況を正確に把握することができる。
【0007】
本発明に係る装置発熱量算出方法において、測定ステップで測定した表面温度最大値及び表面温度最小値それぞれの時間変化が予め設定した閾値以下になるまで、表面温度最大値及び表面温度最小値をそれぞれ更新する更新ステップ、をさらに備え、対応付けステップでは、更新ステップで更新した表面温度最大値と発熱量最大値との対応付けを行うと共に、更新ステップで更新した表面温度最小値と発熱量最小値との対応付けを行うことが好ましい。
かかる装置発熱量算出方法によれば、装置の表面温度と発熱量とを正確に対応付けることができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、装置の表面温度と発熱量とを正確に対応付けることができる。
【0008】
本発明に係る装置発熱量算出方法において、室内は、半導体製造工場のクリーンルームであり、装置は、半導体製造装置であることが好ましい。
かかる装置発熱量算出方法によれば、半導体製造工場のクリーンルームに設置された半導体製造装置の発熱状況を正確に把握することができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、半導体製造工場のクリーンルームに設置された半導体製造装置の発熱状況を正確に把握することができる。
【0009】
本発明に係る装置発熱量算出方法において、変換ステップでは、表面温度最大値ＴＭＡＸと表面温度最小値ＴＭＩＮとが含まれる後記の式（３）を用いて、表面温度ＴＳ２を発熱強度Ａｎｓに変換することが好ましい。
かかる装置発熱量算出方法によれば、簡易な演算により、装置の表面温度を発熱強度に変換することができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、簡易な演算により、装置の表面温度を発熱強度に変換することができる。
【0010】
本発明に係る装置発熱量算出方法において、算出ステップでは、室内の天井吹き出し温度及び床下吸い込み温度の差分と、装置周辺の空気体積と、空気の比熱及び密度との関係から発熱量最大値を算出し、発熱量最大値に予め設定された割合を乗じて発熱量最小値を算出することが好ましい。
かかる装置発熱量算出方法によれば、室内の空調環境に応じて、装置の発熱量最大値を算出することができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、室内の空調環境に応じて、装置の発熱量最大値を算出することができる。
【0011】
本発明に係る装置発熱量算出方法において、算出ステップでは、装置の定格電力に基づいて発熱量最大値を算出し、発熱量最大値に予め設定された割合を乗じて発熱量最小値を算出することが好ましい。
かかる装置発熱量算出方法によれば、装置の定格電力に応じて、装置の発熱量最大値を算出することができる。
かかる装置発熱量算出方法によれば、装置の定格電力に応じて、装置の発熱量最大値を算出することができる。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、装置の表面温度を発熱強度に変換するので、装置の発熱状況を正確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】実施形態において、半導体製造工場の概略図である。
【図2】実施形態において、ＩｏＴセンサの構成を説明する説明図である。
【図3】実施形態において、半導体製造装置の表面温度の測定方法を説明する説明図である。
【図4】実施形態に係る装置発熱量算出方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0014】
（実施形態）
［半導体製造工場の概略］
以下、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、実施形態において、同一の手段には同一の符号を付し、説明を省略した。
［半導体製造工場の概略］
以下、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、実施形態において、同一の手段には同一の符号を付し、説明を省略した。
【0015】
図１を参照し、半導体製造工場１の概略について説明する。
図１に示すように、半導体製造工場１は、２室のクリーンルーム１０（１０ａ，１０ｂ）を備える。例えば、クリーンルーム１０は、空調（温度、湿度、空気清浄度）が所定の基準で管理されている一般的な工業用クリーンルームである。各クリーンルーム１０には、４台の半導体製造装置２０（２０ａ，２０ｂ）が設置されている。例えば、半導体製造装置２０は、半導体の製造に用いる一般的な電気炉やエッジング装置であり、半導体を製造する際に大量に発熱する。
図１に示すように、半導体製造工場１は、２室のクリーンルーム１０（１０ａ，１０ｂ）を備える。例えば、クリーンルーム１０は、空調（温度、湿度、空気清浄度）が所定の基準で管理されている一般的な工業用クリーンルームである。各クリーンルーム１０には、４台の半導体製造装置２０（２０ａ，２０ｂ）が設置されている。例えば、半導体製造装置２０は、半導体の製造に用いる一般的な電気炉やエッジング装置であり、半導体を製造する際に大量に発熱する。
【0016】
また、半導体製造工場１では、８台のＩｏＴ（Internet of Things）センサ３０（３０ａ，３０ｂ）と、２台のセンサステーション４０（４０ａ，４０ｂ）を備え、各ＩｏＴセンサ３０がインターネット上のクラウドサーバ５０に接続可能である。
【0017】
ＩｏＴセンサ（温度測定手段）３０は、各半導体製造装置２０の表面温度を測定するものである。本実施形態では、ＩｏＴセンサ３０は、半導体製造装置２０と１対１で備えられている。そして、ＩｏＴセンサ３０は、センサステーション４０を介して、測定した各半導体製造装置２０の表面温度をクラウドサーバ５０に送信する。
センサステーション４０は、各ＩｏＴセンサ３０からの表面温度をクラウドサーバ５０に送信する中継装置である。例えば、センサステーション４０は、無線ネットワークにより各ＩｏＴセンサ３０と接続され、インターネットによりクラウドサーバ５０と接続されている。
クラウドサーバ５０は、各ＩｏＴセンサ３０から出力された表面温度を用いて、各半導体製造装置２０の発熱量を算出するものである。つまり、クラウドサーバ５０は、後記する装置発熱量算出方法を実行するコンピュータである。
センサステーション４０は、各ＩｏＴセンサ３０からの表面温度をクラウドサーバ５０に送信する中継装置である。例えば、センサステーション４０は、無線ネットワークにより各ＩｏＴセンサ３０と接続され、インターネットによりクラウドサーバ５０と接続されている。
クラウドサーバ５０は、各ＩｏＴセンサ３０から出力された表面温度を用いて、各半導体製造装置２０の発熱量を算出するものである。つまり、クラウドサーバ５０は、後記する装置発熱量算出方法を実行するコンピュータである。
【0018】
なお、図１では、半導体製造工場１の一例を説明したものであり、半導体製造工場１のネットワーク構成、クリーンルーム１０や半導体製造装置２０の個数が、これらに限定されないことは言うまでもない。
また、図１では、図面を見やすくするため、半導体製造装置２０及びＩｏＴセンサ３０の一部のみ符号を付した。
また、図１では、図面を見やすくするため、半導体製造装置２０及びＩｏＴセンサ３０の一部のみ符号を付した。
【0019】
［ＩｏＴセンサの構成、表面温度の測定方法］
図２，図３を参照し、ＩｏＴセンサ３０の構成、及び、半導体製造装置２０の表面温度の測定方法について説明する。
図２に示すように、ＩｏＴセンサ３０は、放射温度センサ３１と、発電用光パネル３３と、ケーブル３５とを備える。
図２，図３を参照し、ＩｏＴセンサ３０の構成、及び、半導体製造装置２０の表面温度の測定方法について説明する。
図２に示すように、ＩｏＴセンサ３０は、放射温度センサ３１と、発電用光パネル３３と、ケーブル３５とを備える。
【0020】
放射温度センサ３１は、半導体製造装置２０から離れた場所で、半導体製造装置２０の表面温度を測定するものである。また、放射温度センサ３１は、無線通信機能を備えており、測定した表面温度をセンサステーション４０に送信できる。
図２の例では、放射温度センサ３１は、温度センサ本体３１Ａと、センサ収容ボックス３１Ｂとで構成されている。この温度センサ本体３１Ａとしては、一般的なＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）非接触温度センサを利用できる。また、センサ収容ボックス３１Ｂは、温度センサ本体３１Ａを収容する箱状のケースである。
発電用光パネル３３は、クリーンルーム１０の室内灯（蛍光灯）の光で発電するものである。例えば、発電用光パネル３３としては、一般的な色素増感型太陽光パネルを利用できる。従って、発電用光パネル３３は、クリーンルーム１０の室内灯の近傍に取り付けることが好ましい。
ケーブル３５は、発電用光パネル３３が発電した電力を放射温度センサ３１に供給するケーブルである。
図２の例では、放射温度センサ３１は、温度センサ本体３１Ａと、センサ収容ボックス３１Ｂとで構成されている。この温度センサ本体３１Ａとしては、一般的なＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）非接触温度センサを利用できる。また、センサ収容ボックス３１Ｂは、温度センサ本体３１Ａを収容する箱状のケースである。
発電用光パネル３３は、クリーンルーム１０の室内灯（蛍光灯）の光で発電するものである。例えば、発電用光パネル３３としては、一般的な色素増感型太陽光パネルを利用できる。従って、発電用光パネル３３は、クリーンルーム１０の室内灯の近傍に取り付けることが好ましい。
ケーブル３５は、発電用光パネル３３が発電した電力を放射温度センサ３１に供給するケーブルである。
【0021】
図３に示すように、ＩｏＴセンサ３０は、放射温度センサ３１（温度センサ本体３１Ａ）が半導体製造装置２０の天面と対向するように、クリーンルーム１０の天井（図３不図示）に取り付ける。そして、ＩｏＴセンサ３０は、半導体製造装置２０の天面における一定範囲αの温度平均値を求め、求めた温度平均値を半導体製造装置２０の表面温度として出力する。
【0022】
このように、ＩｏＴセンサ３０は、プロセス温度に敏感な半導体製造装置２０の天面温度を測定することで、半導体製造装置２０の発熱状況をより正確に把握できる。さらに、ＩｏＴセンサ３０は、半導体製造装置２０から離れた場所で表面温度を測定できるので、半導体製造装置２０の表面に取り付ける必要がなく、クリーンルーム１０への設置が容易である。さらに、ＩｏＴセンサ３０は、クリーンルーム１０の室内灯の光で駆動し、半導体製造装置２０の天面温度を無線通信で送信するため、電源工事が不要、かつ、半永久的な測定が可能となる。
【0023】
なお、クラウドサーバ５０が各半導体製造装置２０を区別するため、ＩｏＴセンサ３０は、各半導体製造装置２０に固有の識別情報を、測定した表面温度に付加してもよい。
また、ＩｏＴセンサ３０が半導体製造装置２０の表面温度を測定することとして説明したが、温度測定手段は、これに限定されない。つまり、温度測定手段は、ＩｏＴセンサ３０に限定されず、半導体製造装置２０の表面温度を測定できるものであればよい。
また、半導体製造装置２０の天面温度を測定することとして説明したが、表面温度の測定箇所は、これに限定されない。例えば、ＩｏＴセンサ３０は、半導体製造装置２０の側面温度や底面温度を測定してもよい。
また、ＩｏＴセンサ３０が半導体製造装置２０の表面温度を測定することとして説明したが、温度測定手段は、これに限定されない。つまり、温度測定手段は、ＩｏＴセンサ３０に限定されず、半導体製造装置２０の表面温度を測定できるものであればよい。
また、半導体製造装置２０の天面温度を測定することとして説明したが、表面温度の測定箇所は、これに限定されない。例えば、ＩｏＴセンサ３０は、半導体製造装置２０の側面温度や底面温度を測定してもよい。
【0024】
［装置発熱量算出方法］
図４を参照し、装置発熱量算出方法について説明する。
図４に示すように、算出ステップＳ１では、クラウドサーバ５０が、半導体製造装置２０の発熱量最大値及び発熱量最小値を算出する。以下、算出ステップＳ１における発熱量最大値の算出方法について、２つの具体例を説明する。
図４を参照し、装置発熱量算出方法について説明する。
図４に示すように、算出ステップＳ１では、クラウドサーバ５０が、半導体製造装置２０の発熱量最大値及び発熱量最小値を算出する。以下、算出ステップＳ１における発熱量最大値の算出方法について、２つの具体例を説明する。
【0025】
＜発熱量最大値の算出方法：第１例＞
この第１例では、クラウドサーバ５０が、下記の式（１）を用いて、半導体製造装置２０の発熱量最大値ＷＭＡＸを算出する。
ＷＭＡＸ＝０．２７８×６０×空気の比熱×空気の密度×Ｖ×（ｔ２－ｔ１）
…式（１）
この第１例では、クラウドサーバ５０が、下記の式（１）を用いて、半導体製造装置２０の発熱量最大値ＷＭＡＸを算出する。
ＷＭＡＸ＝０．２７８×６０×空気の比熱×空気の密度×Ｖ×（ｔ２－ｔ１）
…式（１）
【0026】
この式（１）では、Ｖが半導体製造装置２０の周辺の空気体積、ｔ１がクリーンルーム１０のプレナム温度（天井吹き出し温度）、ｔ２がクリーンルーム１０の床下温度（床下吸い込み温度）を表す。この半導体製造装置２０の周辺の空気体積Ｖは、半導体製造装置２０自体の体積を除き、半導体製造装置２０の発熱が影響を及ぼす周辺領域の体積である。なお、温度ｔ１，ｔ２は、図示を省略した温度センサにより予め測定しておく。また、空気の比熱、空気の密度及びＶは、パラメータとして事前に設定しておく。
このように、第１例では、クリーンルーム１０の空調環境に応じて、半導体製造装置２０の発熱量最大値ＷＭＡＸを算出できる。
このように、第１例では、クリーンルーム１０の空調環境に応じて、半導体製造装置２０の発熱量最大値ＷＭＡＸを算出できる。
【0027】
＜発熱量最大値の算出方法：第２例＞
この第２例では、クラウドサーバ５０が、半導体製造装置２０の定格電力に基づいて、発熱量最大値ＷＭＡＸを算出する。具体的には、クラウドサーバ５０は、式（２）に示すように、半導体製造装置２０の定格電力に所定の係数を乗じ、発熱量最大値ＷＭＡＸを算出する。例えば、この係数は、第1例の実測値に基づいて、任意の値（例えば、０．０５５）で設定できる。
ＷＭＡＸ＝定格電力×係数
…式（２）
この第２例では、クラウドサーバ５０が、半導体製造装置２０の定格電力に基づいて、発熱量最大値ＷＭＡＸを算出する。具体的には、クラウドサーバ５０は、式（２）に示すように、半導体製造装置２０の定格電力に所定の係数を乗じ、発熱量最大値ＷＭＡＸを算出する。例えば、この係数は、第1例の実測値に基づいて、任意の値（例えば、０．０５５）で設定できる。
ＷＭＡＸ＝定格電力×係数
…式（２）
【0028】
このように、第２例では、半導体製造装置２０の定格電力に応じて、半導体製造装置２０の発熱量最大値ＷＭＡＸを算出できる。
なお、第１例及び第２例ともに、クラウドサーバ５０は、発熱量最大値ＷＭＡＸに所定の割合を乗じ、発熱量最小値ＷＭＩＮを算出する。この割合は、任意の値（例えば、２０％）で設定できる。
なお、第１例及び第２例ともに、クラウドサーバ５０は、発熱量最大値ＷＭＡＸに所定の割合を乗じ、発熱量最小値ＷＭＩＮを算出する。この割合は、任意の値（例えば、２０％）で設定できる。
【0029】
以下、装置発熱量算出方法について、説明を続ける。
測定ステップＳ２では、ＩｏＴセンサ３０が、半導体製造装置２０の表面温度ＴＳ２を測定する。そして、ＩｏＴセンサ３０は、センサステーション４０を介して、測定した半導体製造装置２０の表面温度ＴＳ２をクラウドサーバ５０に送信する。
測定ステップＳ２では、ＩｏＴセンサ３０が、半導体製造装置２０の表面温度ＴＳ２を測定する。そして、ＩｏＴセンサ３０は、センサステーション４０を介して、測定した半導体製造装置２０の表面温度ＴＳ２をクラウドサーバ５０に送信する。
【0030】
更新ステップＳ３（Ｓ３Ａ，Ｓ３Ｂ）では、クラウドサーバ５０が、測定ステップＳ２で測定した表面温度最大値ＴＭＡＸ及び表面温度最小値ＴＭＩＮそれぞれの時間変化が所定の閾値以下になるまで、表面温度最大値ＴＭＡＸ及び表面温度最小値ＴＭＩＮをそれぞれ更新する。つまり、更新ステップＳ３では、クラウドサーバ５０は、表面温度最大値ＴＭＡＸと表面温度最小値ＴＭＩＮを別々に判定・更新する。
【0031】
ここで、ステップＳ３Ａでは、クラウドサーバ５０が、ＩｏＴセンサ３０から送信された表面温度ＴＳ２と、現在の表面温度最大値ＴＭＡＸとを比較する。そして、クラウドサーバ５０は、この表面温度ＴＳ２が現在の表面温度最大値ＴＭＡＸよりも高い場合、この表面温度ＴＳ２を新たな表面温度最大値ＴＭＡＸとして更新する。
また、ステップＳ３Ａでは、クラウドサーバ５０が、ＩｏＴセンサ３０から送信された表面温度ＴＳ２と、現在の表面温度最小値ＴＭＩＮとを比較する。そして、クラウドサーバ５０は、この表面温度ＴＳ２が現在の表面温度最小値ＴＭＩＮよりも低い場合、この表面温度ＴＳ２を新たな表面温度最小値ＴＭＩＮとして更新する。
また、ステップＳ３Ａでは、クラウドサーバ５０が、ＩｏＴセンサ３０から送信された表面温度ＴＳ２と、現在の表面温度最小値ＴＭＩＮとを比較する。そして、クラウドサーバ５０は、この表面温度ＴＳ２が現在の表面温度最小値ＴＭＩＮよりも低い場合、この表面温度ＴＳ２を新たな表面温度最小値ＴＭＩＮとして更新する。
【0032】
続いて、ステップＳ３Ｂでは、クラウドサーバ５０が、表面温度最大値ＴＭＡＸ及び表面温度最小値ＴＭＩＮそれぞれの時間変化が所定の閾値以下になったか否かを判定する。この閾値は、任意の値（例えば、０．１℃）に設定できる。
表面温度最大値ＴＭＡＸの時間変化が閾値以下でない場合（ステップＳ３ＢでＮｏ）、表面温度最大値ＴＭＡＸが安定していないと考えられる。そこで、クラウドサーバ５０は、ステップＳ２の処理に戻る。
表面温度最大値ＴＭＡＸの時間変化が閾値以下の場合（ステップＳ３ＢでＹｅｓ）、表面温度最大値ＴＭＡＸが安定したと考えられる。そこで、クラウドサーバ５０は、ステップＳ４の処理に進む。
なお、ステップＳ３Ｂでは、クラウドサーバ５０は、表面温度最大値ＴＭＡＸと同様、表面温度最小値ＴＭＩＮについても閾値判定を行う。
表面温度最大値ＴＭＡＸの時間変化が閾値以下でない場合（ステップＳ３ＢでＮｏ）、表面温度最大値ＴＭＡＸが安定していないと考えられる。そこで、クラウドサーバ５０は、ステップＳ２の処理に戻る。
表面温度最大値ＴＭＡＸの時間変化が閾値以下の場合（ステップＳ３ＢでＹｅｓ）、表面温度最大値ＴＭＡＸが安定したと考えられる。そこで、クラウドサーバ５０は、ステップＳ４の処理に進む。
なお、ステップＳ３Ｂでは、クラウドサーバ５０は、表面温度最大値ＴＭＡＸと同様、表面温度最小値ＴＭＩＮについても閾値判定を行う。
【0033】
対応付けステップＳ４では、クラウドサーバ５０が、半導体製造装置２０の発熱量と表面温度との対応付けを行う。すなわち、対応付けステップＳ４では、クラウドサーバ５０が、発熱量最大値ＷＭＡＸと表面温度最大値ＴＭＡＸとの対応付けを行うと共に、発熱量最小値ＷＭＩＮと表面温度最小値ＴＭＩＮとの対応付けを行う。
【0034】
変換ステップＳ５では、クラウドサーバ５０が、対応付けステップＳ４で対応付けが行われた表面温度最大値ＴＭＡＸ及び表面温度最小値ＴＭＩＮに基づいて、ＩｏＴセンサ３０で測定した表面温度ＴＳ２を発熱強度に変換する。本実施形態では、クラウドサーバ５０は、下記の式（３）に示すように、線形補間により表面温度ＴＳ２を発熱強度Ａｎｓに変換する。
このように、変換ステップＳ５では、簡易な演算により、半導体製造装置２０の表面温度ＴＳ２を発熱強度Ａｎｓに変換できる。
このように、変換ステップＳ５では、簡易な演算により、半導体製造装置２０の表面温度ＴＳ２を発熱強度Ａｎｓに変換できる。
【0035】
【数1】
【0036】
その後、変換ステップＳ５では、クラウドサーバ５０が、発熱量最大値ＷＭＡＸと発熱強度Ａｎｓとの乗算値を半導体製造装置２０の発熱量として算出する。
なお、変換ステップＳ５では、線形補間により表面温度ＴＳ２を発熱強度Ａｎｓに変換することとして説明したが、これに限定されない。例えば、半導体製造装置２０の稼働状況（プロセス温度）と発熱状況の関係が既知の場合、変換ステップＳ５では、その関係性を利用し、一次スプライン補間やステップ的な補間により変換を行ってもよい。
なお、変換ステップＳ５では、線形補間により表面温度ＴＳ２を発熱強度Ａｎｓに変換することとして説明したが、これに限定されない。例えば、半導体製造装置２０の稼働状況（プロセス温度）と発熱状況の関係が既知の場合、変換ステップＳ５では、その関係性を利用し、一次スプライン補間やステップ的な補間により変換を行ってもよい。
【0037】
ステップＳ６では、クラウドサーバ５０が、任意の測定終了条件により、測定を終了するか否かを判定する。例えば、クラウドサーバ５０は、半導体製造装置２０の稼働計画（レシピ）に基づいて測定終了を判定する。また、クラウドサーバ５０は、半導体製造装置２０の稼働パターン（稼働周期）が一定の場合、その稼働パターンに従って測定終了を判定してもよい。
測定を終了しない場合、クラウドサーバ５０は、ステップＳ２の処理に戻る。
測定を終了しない場合、クラウドサーバ５０は、ステップＳ２の処理に戻る。
【0038】
［作用・効果］
以上の装置発熱量算出方法によれば、半導体製造装置２０の表面温度ＴＳ２を発熱強度Ａｎｓに変換するので、半導体製造装置２０の発熱状況を正確に把握することができる。すなわち、装置発熱量算出方法によれば、半導体製造装置２０の発熱状況を正確にモニタリングすることができる。これにより、クリーンルーム１０において、半導体製造装置２０の発熱状況に応じた空調制御が可能となり、半導体製造工場１の省エネ化を図ることができる。さらに、装置発熱量算出方法によれば、半導体製造装置２０の発熱量を定義できるので、簡易で正確なクリーンルーム１０の空調解析（シミュレーション）が可能となる。
以上の装置発熱量算出方法によれば、半導体製造装置２０の表面温度ＴＳ２を発熱強度Ａｎｓに変換するので、半導体製造装置２０の発熱状況を正確に把握することができる。すなわち、装置発熱量算出方法によれば、半導体製造装置２０の発熱状況を正確にモニタリングすることができる。これにより、クリーンルーム１０において、半導体製造装置２０の発熱状況に応じた空調制御が可能となり、半導体製造工場１の省エネ化を図ることができる。さらに、装置発熱量算出方法によれば、半導体製造装置２０の発熱量を定義できるので、簡易で正確なクリーンルーム１０の空調解析（シミュレーション）が可能となる。
【0039】
（変形例）
以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、本発明は前記した実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、本発明は前記した実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【0040】
前記した実施形態では、半導体製造装置の発熱量を算出することとして説明したが、これに限定されない。例えば、装置発熱量算出方法では、半導体製造装置以外の発熱量も算出可能であり、発熱する装置であることが好ましい。
さらに、その装置の設置場所は、半導体製造工場のクリーンルームに限定されず、空調が管理されている室内であればよい。
さらに、その装置の設置場所は、半導体製造工場のクリーンルームに限定されず、空調が管理されている室内であればよい。
【0041】
前記した実施形態では、クラウドサーバが装置発熱量算出方法を実行することとして説明したが、これに限定されない。例えば、中央演算装置（ＣＰＵ）、メモリ等のハードウェア資源を備える一般的なコンピュータであれば、装置発熱量算出方法を実行できる。
【0042】
前記した実施形態では、センサステーションを介して、ＩｏＴセンサがクラウドサーバに表面温度を送信することとして説明したが、これに限定されない。例えば、センサステーションを介さずに、ＩｏＴセンサがクラウドサーバに表面温度を直接送信してもよい。
【実施例】
【0043】
図４，図５を参照し、本発明の実施例として、半導体製造装置の発熱量の算出結果の一例について説明する。
図５（ａ）は、半導体製造装置のプロセス温度（稼働状況）を表す。図５（ｂ）は、半導体製造装置の表面温度（太線）と、クリーンルームの空気温度（細線）とを表す。図５（ｃ）は、半導体製造装置の表面温度を発熱強度に変換した結果（太線）と、クリーンルームの空気温度を発熱強度に変換した結果（細線）とを表す。
図５（ａ）は、半導体製造装置のプロセス温度（稼働状況）を表す。図５（ｂ）は、半導体製造装置の表面温度（太線）と、クリーンルームの空気温度（細線）とを表す。図５（ｃ）は、半導体製造装置の表面温度を発熱強度に変換した結果（太線）と、クリーンルームの空気温度を発熱強度に変換した結果（細線）とを表す。
【0044】
ここで、半導体製造装置周辺の空気体積Ｖ＝５８．５ｍ３、クリーンルームのプレナム温度ｔ１＝２０℃、クリーンルームの床下温度ｔ２＝２３℃、空気の比熱＝１．００６Ｊ／（ｋｇ・Ｋ）、空気の密度＝１．１１６ｋｇ／ｍ３であることとする。
【0045】
まず、図４の算出ステップＳ１の第１例及び第２例について説明する。
第１例によれば、半導体製造装置の発熱量最大値ＷＭＡＸは、下記の式（１－２）に示すように、半導体製造装置１台あたり、約３．２８ｋＷとなる。この場合、発熱量最小値ＷＭＩＮは、半導体製造装置１台あたり、３．２８ｋＷ×０．２≒０．６６ｋＷとなる。
第１例によれば、半導体製造装置の発熱量最大値ＷＭＡＸは、下記の式（１－２）に示すように、半導体製造装置１台あたり、約３．２８ｋＷとなる。この場合、発熱量最小値ＷＭＩＮは、半導体製造装置１台あたり、３．２８ｋＷ×０．２≒０．６６ｋＷとなる。
【0046】
ＷＭＡＸ＝０．２７８×６０×空気の比熱×空気の密度×Ｖ×（ｔ２－ｔ１）
＝０．２７８×６０×１．００６×１．１１６×５８．５×（２３－２０）
≒３．２８ｋＷ
…式（１－２）
＝０．２７８×６０×１．００６×１．１１６×５８．５×（２３－２０）
≒３．２８ｋＷ
…式（１－２）
【0047】
第２例において、半導体製造装置の定格電力が６０ｋＷ、式（２）の係数が０．５５であることとする。この場合、半導体製造装置の発熱量最大値ＷＭＡＸは、下記の式（２－２）に示すように、半導体製造装置１台あたり、約３．３ｋＷとなる。なお、発熱量最小値ＷＭＩＮは、前記した第１例と同様のため、省略する。
【0048】
ＷＭＡＸ＝定格電力×係数
＝６０×０．０５５
≒３．３ｋＷ
…式（２－２）
＝６０×０．０５５
≒３．３ｋＷ
…式（２－２）
【0049】
以下、第１例で発熱量最大値ＷＭＡＸを求めたこととして、図４の対応付けステップＳ４を説明する。
図５（ｂ）に示すように、表面温度最大値ＭＡＸ＝５２．５℃、表面温度最小値ＭＩＮ＝４３．０℃である。この場合、対応付けステップＳ４では、表面温度最大値ＴＭＡＸ＝５２．５℃と発熱量最大値ＷＭＡＸ＝３．２８ｋＷとを対応付ける。また、対応付けステップＳ４では、表面温度最小値ＴＭＩＮ＝４３．０℃と発熱量最小値ＷＭＩＮ＝０．６６ｋＷとを対応付ける。
図５（ｂ）に示すように、表面温度最大値ＭＡＸ＝５２．５℃、表面温度最小値ＭＩＮ＝４３．０℃である。この場合、対応付けステップＳ４では、表面温度最大値ＴＭＡＸ＝５２．５℃と発熱量最大値ＷＭＡＸ＝３．２８ｋＷとを対応付ける。また、対応付けステップＳ４では、表面温度最小値ＴＭＩＮ＝４３．０℃と発熱量最小値ＷＭＩＮ＝０．６６ｋＷとを対応付ける。
【0050】
続いて、図４の変換ステップＳ５について説明する。
ここで、ＩｏＴセンサで測定した表面温度ＴＳ２＝５０℃であることとする。この場合、発熱強度Ａｎｓは、下記の式（３－２）に示すように、約７４％となる。そして、半導体製造装置の発熱量は、発熱量最大値ＷＭＡＸ＝３．２８ｋＷに発熱強度Ａｎｓ＝０．７４を乗じて、約２．４３ｋＷとなる。
ここで、ＩｏＴセンサで測定した表面温度ＴＳ２＝５０℃であることとする。この場合、発熱強度Ａｎｓは、下記の式（３－２）に示すように、約７４％となる。そして、半導体製造装置の発熱量は、発熱量最大値ＷＭＡＸ＝３．２８ｋＷに発熱強度Ａｎｓ＝０．７４を乗じて、約２．４３ｋＷとなる。
【0051】
【数2】
【0052】
最後に、図４の装置発熱量算出方法により、半導体製造装置の発熱状況を正確に把握できる点を説明する。
図５（ｂ）に示すように、細線で図示した空気温度に比べて、太線で図示した表面温度の方が、図５（ａ）のプロセス温度に近いことがわかる。従って、図５（ｃ）に示すように、表面温度を発熱強度に変換すると（太線）、半導体製造装置の発熱状況をより正確に把握することができる。一方、空気温度を発熱強度に変換した場合（細線）、プロセス温度の変化に対して発熱強度の変化が遅れるため、半導体製造装置の発熱状況を正確に把握することが困難である。
図５（ｂ）に示すように、細線で図示した空気温度に比べて、太線で図示した表面温度の方が、図５（ａ）のプロセス温度に近いことがわかる。従って、図５（ｃ）に示すように、表面温度を発熱強度に変換すると（太線）、半導体製造装置の発熱状況をより正確に把握することができる。一方、空気温度を発熱強度に変換した場合（細線）、プロセス温度の変化に対して発熱強度の変化が遅れるため、半導体製造装置の発熱状況を正確に把握することが困難である。
【符号の説明】
【0053】
１ 半導体製造工場
１０，１０ａ，１０ｂ クリーンルーム（室内）
２０，２０ａ，２０ｂ 半導体製造装置（装置）
３０，３０ａ，３０ｂ ＩｏＴセンサ（温度測定手段）
３１ 放射温度センサ
３１Ａ 温度センサ本体
３１Ｂ センサ収容ボックス
３３ 発電用光パネル
３５ ケーブル
４０，４０ａ，４０ｂ センサステーション
５０ クラウドサーバ
１０，１０ａ，１０ｂ クリーンルーム（室内）
２０，２０ａ，２０ｂ 半導体製造装置（装置）
３０，３０ａ，３０ｂ ＩｏＴセンサ（温度測定手段）
３１ 放射温度センサ
３１Ａ 温度センサ本体
３１Ｂ センサ収容ボックス
３３ 発電用光パネル
３５ ケーブル
４０，４０ａ，４０ｂ センサステーション
５０ クラウドサーバ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】