JP2019046311A - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
たとえば、特許文献1には、このような方法として、設備の出力する時系列信号に基づいて、設備の状態を監視する方法が開示されている。この方法では、(i)時系列信号に基づいて一定期間毎に運転パターンラベルを付与し、(ii)一定期間毎の運転パターンラベルに基づいて学習データを選定し、(iii)この選定された学習データに基づき正常モデルを作成し、(iv)時系列信号と正常モデルとに基づき異常測度を算出し、(v)この算出された異常測度に基づき設備の状態が異常か正常かの識別を行う([要約]参照)。
上記の構成によれば、実行手段が一メンテナンスサイクルに属する全ての生産指標を利用することになるため、算出された生産指標を効率的に利用可能となる。
上記の構成によれば、第1の区間と第2の区間とが離れていない場合(第1の区間と第2の区間の間の区間を設定しない場合)に比べて、対応生産数の予測値の精度を上げることが可能となるとともに、要因の推定を精度高く行うことが可能となる。
上記の構成によれば、重複区間を設けることにより、第1の区間および第2の区間における生産指標のデータ数を多くすることができる。
上記の構成によれば、閾値を容易に設定することができる。
好ましくは、設定手段は、累積生産数および生産指標の各々を座標軸とする2次元座標系において、モデルデータに基づいた曲線を表す数式を算出し、曲線の接線の傾きに基づき閾値を設定する。
本開示の他の例によれば、情報処理方法は、材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて製品を生産する生産装置から取得したデータに基づき、製品の品質に基づく生産指標を算出するステップと、予め設定された閾値に基づき、生産指標が、部材の一メンテナンスサイクルに含まれる第1の区間および生産指標の変動が第1の区間よりも大きい第2の区間のいずれの区間に属するかを判定するステップと、第1の区間に属すると判定された生産指標を用いた第1の処理と、第2の区間に属すると判定された生産指標を用いた第2の処理との少なくとも一方を実行するステップとを備える。
まず、図1から図3に基づいて、本発明が適用される場面の一例について説明する。
図1を参照して、システム1は、生産装置(生産設備、製造装置)2と、情報処理装置3とを備える。情報処理装置3は、生産装置2と通信可能に接続されている。
図2を参照して、生産回数(処理回数)と生産指標とは、測定(観測)可能である。しかしながら、製造条件は、観測できない。
図3を参照して、消耗品の各交換サイクルP1,P2,P3,P4,Pi(iは5以上の自然数)は、生産指標の変動が緩やかな緩慢区間Paと、生産指標の変動が急峻な急峻区間Pbとを含んでいる。急峻区間Pbに示すような生産指標が得られるのは、消耗品の劣化等によって急激に製造条件が悪化するからである。システム1のユーザが消耗品を取り換えることにより、急峻区間Pbの次の緩慢期間Paに示すように、生産指標は改善する。
[A.処理の流れ]
(1)概要
図4は、実運用の前の情報処理装置3における処理の流れを表したフロー図である。
図5を参照して、情報処理装置3は、ステップS11において、生産装置2から計測データを取得する。ステップS12において、情報処理装置3は、計測データに基づき、生産指標を算出する。
図6は、モデルの作成例を説明するための図である。モデルは、閾値Thを算出するために用いられる。
閾値Thの設定方法としては、大別して2つの方法がある。一つは、ユーザまたは製造メーカ等が、許容値に基づき決定する方法である。他方は、情報処理装置3がモデル曲線61を用いて、自動的に閾値Thの値を算出する方法である。以下では、これらの方法について、説明する。
図10は、急峻区間Pbに属すると判定された生産指標を用いた処理を説明するための図である。詳しくは、同図は、図5のステップS14の処理を説明するための図である。
図11は、緩慢区間Paに属すると判定された生産指標を用いた処理を説明するための図である。詳しくは、同図は、図5のステップS16,S17の処理を説明するための図である。
図12は、図11に示した各交換サイクルから緩慢区間Paのみを抽出し、並べ直した(結合した)ときに得られる図である。同図は、図11の急峻区間Pbを削除し、かつ緩慢区間Paを横軸方向に移動させることにより得られる図でもある。
図13を参照して、図の矢印に示すように、4の倍数で自己相関が大きくなっている。これによれば、ユーザは、場所の数と、部品の個数と、治具の個数と、ステージの個数とを考慮すれば、個数が4個である治具のいずれか1つが生産指標を悪化させている要因であることを判断できる。
生産指標に複数のIDが対応付けられている場合、情報処理装置3は、こられのIDを利用して、生産指標を悪化させている要因を推定する。この場合にも、図12に基づき説明したように、各交換サイクルから緩慢区間Paのみを抽出する。
図14を参照して、グラフ(A)は、ステージの生産指標であって、かつ識別情報毎の生産指標を表している。グラフ(B)は、部品の生産指標であって、かつ識別情報毎の生産指標を表している。グラフ(C)は、治具の生産指標であって、かつ識別情報毎の生産指標を表している。グラフ(D)は、場所の生産指標であって、かつ識別情報毎の生産指標を表している。
図15は、情報処理装置3の典型的なハードウェア構成を説明するための図である。
図16は、情報処理装置3の機能的構成を説明するための図である。
生産指標算出部311は、生産装置2から取得した各種の計測データに基づいて、生産指標を算出する。生産指標算出部311は、算出された生産指標を、データベース321に記憶させる。データベース321では、生産指標と、生産指標に対応付けられたIDとが、累積生産数に関連付けられて格納される。
情報処理装置3のディスプレイ357(表示部330)で表示される各種のユーザインターフェイスについて説明する。
図17は、情報処理装置3における表示画面例である。
図18は、急峻区間Pbに関する表示画面例である。詳しくは、同図は、予測結果を表した図である。
図19は、各交換サイクルから緩慢区間Paのみを抽出し、並べ直した(結合した)ときに得られるデータ(図12参照)を表した画面例である。図19を参照して、ユーザは、当該画面を確認することにより、生産指標の値に何らからの周期性があるか否かを判断できる。
(1)閾値設定
上記においては、一つの閾値Thを用いて、一交換サイクルにおいて緩慢区間Paと急峻区間Pbとを重複なく連続して区分した態様を例に挙げて説明した。しかしながら、これに限定されるものではない。以下では、他の態様について説明する。
図22は、一交換サイクルにおいて緩慢区間Paと急峻区間Pbとを離して設定した場合を説明するための図である。
図25は、一交換サイクルにおいて緩慢区間Paと急峻区間Pbとを一部重複させて設定した場合を説明するための図である。
複数の工程を経て製品が生産される場合等においては、各工程における品質の評価は、最終工程が終了してから行われることが多い。また、このような場合において、各工程での対応可能生産数を予測するためには、工程終了から検査までの遅れについても推定する必要がある。以下では、このような計測遅れが生じる場合において、対応可能生産数を精度よく予測可能とする構成について説明する。
図28を参照して、計測遅れは、対象となる工程から検査工程までの仕掛数を表している。
図29を参照して、情報処理装置3は、図28に示したグラフをディスプレイ357に表示する。さらに、情報処理装置3は、各点の内容(データ種別)と、計測遅れの数と、予測値である対応可能生産数との情報を表示する。
以下では、生産装置2として、半導体製造装置を例に挙げて説明する。また、以下では、上述した対応可能生産数の予測および生産指標を悪化させる要因の推定等の各種の処理を、半導体製造の前工程に適用した場合を説明する。
図30は、半導体製造における前処理工程の流れの一例を表したフロー図である。
ステップS101の洗浄処理は、たとえばバッチ式ウェット洗浄であって、複数のスロットの内の指定されたスロットを用いて行われる。スロット内には、薬液が入っている。この洗浄処理は、長期変化の要因のうちの「場所」に相当する(図2参照)。
図31を参照して、急峻区間Pbでは、処理枚数が増えにつれて、LSI不良率が大きく上昇する。また、スパッタリングターゲットが交換される度に、LSI不良率が下がる。
図35を参照して、図16に示した機能的構成と異なる点は、生産装置2が具体例としての半導体製造装置2Aとなっている点と、生産指標算出部311に入力される計測データが具体例としての抵抗値となっている点と、生産指標算出部311から出力される生産指標が具体例としてのLSI不良率になっている点である。
(2)第2の具体例
図36は、半導体製造における前処理工程の他の流れの一例を表したフロー図である。
図37を参照して、急峻区間Pbでは、処理枚数が増えにつれて、成膜合格率が大きく減少する。また、スパッタリングターゲットが交換される度に、成膜合格率が上昇する。
図41を参照して、図16に示した機能的構成と異なる点は、生産装置2が具体例としての半導体製造装置2Bとなっている点と、生産指標算出部311に入力される計測データが具体例としての膜厚となっている点と、生産指標算出部311から出力される生産指標が具体例としての膜厚合格率になっている点である。
§4 作用・効果
以上のように、本実施形態では、予め設定された閾値に基づき、算出された生産指標が、消耗品の一交換サイクルに含まれる緩慢区間Paおよび生産指標の変動が緩慢区間Paよりも大きい急峻区間Pbのいずれの区間に属するかを判定する。これによれば、算出された各生産指標が緩慢区間Paのデータであるのか、あるいは急峻区間Pbのデータであるかを判断できる。
以上のように、本実施形態は以下のような開示を含む。
〔10〕第1の区間(Pa)と第2の区間(Pb)とは離れている。
〔12〕設定手段(313)は、生産指標に関する許容値に基づいて、閾値を設定する。
Claims (15)
- 材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて製品を生産する生産装置から取得したデータに基づき、前記製品の品質に基づく生産指標を算出する算出手段と、
予め設定された閾値に基づき、前記生産指標が、前記部材の一メンテナンスサイクルに含まれる第1の区間および前記生産指標の変動が前記第1の区間よりも大きい第2の区間のいずれの区間に属するかを判定する判定手段と、
前記第1の区間に属すると判定された生産指標を用いた第1の処理と、前記第2の区間に属すると判定された生産指標を用いた第2の処理との少なくとも一方を実行する実行手段とを備える、情報処理装置。 - 前記実行手段は、前記第2の処理として、前記生産指標に関する許容値に基づき、前記部材によって生産可能な残りの生産数を予測する予測手段を含む、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記生産装置は、前記部材と、各々が前記生産装置を構成し、かつ種類が異なる複数の装置要素とを用いて前記製品を生産しており、
前記複数の装置要素の各々のメンテナンスサイクルは、前記部材のメンテナンスサイクルよりも長く、
前記実行手段は、前記第1の処理として、前記複数の装置要素のうち、前記生産指標を悪化させる装置要素を推定する推定手段を含む、請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記生産装置は、前記複数の装置要素として、複数の第1の装置要素と、前記第1の装置要素の個数とは異なり、かつ前記第1の装置要素とは種類が異なる複数の第2の装置要素とを有し、
前記推定手段は、前記製品の累積生産数に関する、前記第1の区間に属する生産指標の悪化の周期性に基づき、前記第1の装置要素および前記第2の装置要素のうち前記生産指標を悪化させる装置要素を推定する、請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記生産装置は、前記複数の装置要素のうちの第1の種類の装置要素として、複数の第1の装置要素を有し、
前記製品は、前記複数の第1の装置要素のうち前記製品毎に指定される1つの第1の装置要素を用いて生産され、
前記生産指標は、前記複数の第1の装置要素のうち前記製品の生産に用いた第1の装置要素を識別するための第1の識別情報が関連付けられており、
前記推定手段は、前記第1の区間に属する生産指標と、前記生産指標に関連付けられた前記第1の識別情報とに基づき、前記複数の第1の装置要素のうちから、前記生産指標が悪化したときに前記製品の生産に用いられた第1の装置要素を推定する、請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記生産装置は、前記複数の装置要素のうちの第2の種類の装置要素として、複数の第2の装置要素をさらに有し、
前記製品は、前記複数の第2の装置要素のうち前記製品毎に指定される1つの第2の装置要素を用いて生産され、
前記生産指標は、前記複数の第2の装置要素のうち前記製品の生産に用いた第2の装置要素を識別するための第2の識別情報が関連付けられており、
前記推定手段は、前記第1の区間に属する生産指標と、前記生産指標に関連付けられた前記第1の識別情報および前記第2の識別情報とに基づき、前記複数の第1の装置要素および前記複数の第2の装置要素のうちから、前記生産指標を悪化させた装置要素を推定する、請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記製品の累積生産数と前記生産指標との関係を表したモデルデータを生成する生成手段と、
前記モデルデータに基づき前記閾値を設定する設定手段とをさらに備える、請求項1から6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記生成手段は、前記部材の複数のメンテナンスサイクルにおいて得られた前記生産指標に基づき、前記モデルデータを生成する、請求項7に記載の情報処理装置。
- 前記第1の区間と前記第2の区間とは連続している、請求項1から8のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記第1の区間と前記第2の区間とは離れている、請求項1から8のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記第1の区間と前記第2の区間とは一部が重複している、請求項1から8のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記設定手段は、前記生産指標に関する許容値に基づいて、前記閾値を設定する、請求項7または8に記載の情報処理装置。
- 前記設定手段は、
前記累積生産数および前記生産指標の各々を座標軸とする2次元座標系において、前記モデルデータに基づいた曲線を表す数式を算出し、
前記曲線の曲率が最大となったときの前記生産指標の座標軸の座標値を算出し、
算出された前記座標値を前記閾値に設定する、請求項7または8に記載の情報処理装置。 - 前記設定手段は、
前記累積生産数および前記生産指標の各々を座標軸とする2次元座標系において、前記モデルデータに基づいた曲線を表す数式を算出し、
前記曲線の接線の傾きに基づき前記閾値を設定する、請求項7または8に記載の情報処理装置。 - 材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて製品を生産する生産装置から取得したデータに基づき、前記製品の品質に基づく生産指標を算出するステップと、
予め設定された閾値に基づき、前記生産指標が、前記部材の一メンテナンスサイクルに含まれる第1の区間および前記生産指標の変動が前記第1の区間よりも大きい第2の区間のいずれの区間に属するかを判定するステップと、
前記第1の区間に属すると判定された生産指標を用いた第1の処理と、前記第2の区間に属すると判定された生産指標を用いた第2の処理との少なくとも一方を実行するステップとを備える、情報処理方法。
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