JP2021168364A - Information processing apparatus, detection method, program, substrate processing system and manufacturing method of article - Google Patents

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Abstract

To provide a technology that is advantageous for detecting abnormality of a control system which comprises a plurality of sensors and a plurality of control units.SOLUTION: An information processing apparatus that detects abnormality of a control system comprising a plurality of sensors and a plurality of control units comprises: a calculation unit that calculates an abnormality degree representing a degree of abnormality of an output value of a sensor or control data of a control unit for each group, in which the plurality of sensors or the plurality of control units are divided into at least two groups, using a model representing a relationship between output values of two sensors of the plurality of sensors, a relationship between pieces of control data of two control units of the plurality of control units, or a relationship between an output value of one sensor of the plurality of sensors and control data of one control unit of the plurality of control units; and a determination unit that determines abnormality of the plurality of sensors or the plurality of control units for each group on the basis of the abnormality degree calculated by the calculation units.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、情報処理装置、検出方法、プログラム、基板処理システム、及び物品の製造方法に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, a detection method, a program, a substrate processing system, and a method for manufacturing an article.

半導体デバイス、ＭＥＭＳ、またはフラットパネルディスプレイなどの物品を製造するために基板を処理する基板処理装置に対して生産性の向上への要求が高まっている。そのため、基板処理装置の異常が突発的に発生することにより生産が中断することを抑制することが必要である。そこで、事前に基板処理装置の異常を検出して、異常の原因を解消することが求められている。 There is an increasing demand for improved productivity of substrate processing equipment that processes substrates for manufacturing articles such as semiconductor devices, MEMS, or flat panel displays. Therefore, it is necessary to prevent the production from being interrupted due to the sudden occurrence of an abnormality in the substrate processing apparatus. Therefore, it is required to detect an abnormality in the substrate processing apparatus in advance and eliminate the cause of the abnormality.

特許文献１では、プラント内に配置された複数の機器の故障予兆を監視する故障予兆監視方法が開示されている。特許文献１では、複数の機器の故障予兆を監視するために、各機器の挙動を計測するセンサの出力値に基づいて、各センサの出力値間の関係を表すモデルを構築する。そして、センサの出力値とモデルを用いて算出した予測データとの差分に基づき、各センサの出力値間のインバリアント（不変関係）の変化を検出して、各機器の故障予兆を検知する。 Patent Document 1 discloses a failure sign monitoring method for monitoring failure signs of a plurality of devices arranged in a plant. In Patent Document 1, in order to monitor failure signs of a plurality of devices, a model showing the relationship between the output values of each sensor is constructed based on the output values of the sensors that measure the behavior of each device. Then, based on the difference between the output value of the sensor and the prediction data calculated using the model, the change in the invariant (invariant relationship) between the output values of each sensor is detected, and the failure sign of each device is detected.

特開２０１７−２１７０２号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-21702

複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出する場合、異常が発生していない制御ユニットに関連するセンサの出力値や制御ユニットの制御データに異常が検出される可能性がある。例えば、冷媒が配管内を循環して温度を調整する温調システムの場合、冷却器、加熱器、熱交換器など冷媒の温度等を調整する複数の温調ユニットを制御する複数の制御ユニットや冷媒の温度などを測定する複数のセンサが備えられる。このような温調システムでは、一部の温調ユニットの異常が発生しても、配管内を循環する冷媒の温度変化により、異常が発生していない制御ユニットに関連するセンサの出力値や制御ユニットの制御データに異常が検出される可能性がある。 When detecting an abnormality in a control system equipped with multiple sensors and multiple control units, an abnormality may be detected in the output value of the sensor related to the control unit in which the abnormality has not occurred or in the control data of the control unit. .. For example, in the case of a temperature control system in which the refrigerant circulates in the pipe to adjust the temperature, a plurality of control units for controlling a plurality of temperature control units for adjusting the temperature of the refrigerant, such as a cooler, a heater, and a heat exchanger, or A plurality of sensors for measuring the temperature of the refrigerant and the like are provided. In such a temperature control system, even if an abnormality occurs in some of the temperature control units, the output value and control of the sensor related to the control unit in which no abnormality has occurred due to the temperature change of the refrigerant circulating in the piping. An error may be detected in the control data of the unit.

そこで、複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出するために有利な技術を提供することを目的とする。 Therefore, it is an object of the present invention to provide an advantageous technique for detecting an abnormality in a control system including a plurality of sensors and a plurality of control units.

上記課題を解決する本発明の一側面としての情報処理装置は、複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出する情報処理装置であって、複数のセンサのうちの２つのセンサの出力値の関係、複数の制御ユニットのうちの２つの制御ユニットの制御データの関係、又は複数のセンサのうちの１つセンサの出力値及び複数の制御ユニットのうちの１つの制御ユニットの制御データの関係を表すモデルを用いて、センサの出力値又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを表す異常度を、複数のセンサ又は複数の制御ユニットが少なくとも２つに分けられたグループ毎に算出する算出部と、算出部により算出された異常度に基づき複数のセンサ又は複数の制御ユニットの異常をグループ毎に判定する判定部と、を有する。 The information processing device as one aspect of the present invention that solves the above problems is an information processing device that detects an abnormality in a control system including a plurality of sensors and a plurality of control units, and is a sensor of two of the plurality of sensors. Relationship between output values of, control data of two control units among a plurality of control units, or control of an output value of one sensor among a plurality of sensors and one control unit among a plurality of control units. Using a model that represents the relationship between the data, the degree of abnormality that represents the degree of abnormality in the output value of the sensor or the control data of the control unit is calculated for each group in which the plurality of sensors or the plurality of control units are divided into at least two. It has a calculation unit for calculating, and a determination unit for determining an abnormality of a plurality of sensors or a plurality of control units for each group based on the degree of abnormality calculated by the calculation unit.

本発明によれば、複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出するために有利は技術が提供される。 According to the present invention, an advantageous technique is provided for detecting an abnormality in a control system including a plurality of sensors and a plurality of control units.

基板処理システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the substrate processing system. 管理装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the management device. 露光装置及びホストコンピュータの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of an exposure apparatus and a host computer. 露光装置に組み込まれた温調システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the temperature control system incorporated in the exposure apparatus. 第１実施形態における温調システムの異常を検出する方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the method of detecting the abnormality of the temperature control system in 1st Embodiment. 実施例１におけるグループ分けの例を示す図である。It is a figure which shows the example of grouping in Example 1. FIG. 実施例２におけるグループ分けの例を示す図である。It is a figure which shows the example of grouping in Example 2. FIG. 実施例３におけるグループ分けの例を示す図である。It is a figure which shows the example of grouping in Example 3. FIG. 実施例４におけるグループ分けの例を示す図である。It is a figure which shows the example of grouping in Example 4. FIG. 第２実施形態における温調システムの異常を検出する方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the method of detecting the abnormality of the temperature control system in 2nd Embodiment.

以下に、本発明の好ましい実施形態について図面を参照して詳細に説明する。各図において、同一の部材については、同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In each figure, the same member is given the same reference number, and duplicate description is omitted.

＜第１実施形態＞
図１は、基板処理システムの構成を示す図である。基板処理システム１（物品の製造システム）は、それぞれが基板を処理する複数の基板処理装置１０と、複数の基板処理装置１０の動作を制御するホストコンピュータ１１とを含みうる。複数の基板処理装置１０は、例えば、リソグラフィ装置（露光装置、インプリント装置、荷電粒子線描画装置等）を含みうる。また、複数の基板処理装置１０は、塗布装置、現像装置、成膜装置（ＣＶＤ装置等）、加工装置（レーザー加工装置等）、検査装置（オーバーレイ検査装置等）のいずれかを含みうる。ここで、露光装置は、原版（レチクル、マスク）を介して基板の上に供給されたフォトレジストを露光することによって該フォトレジストに原版のパターンに対応する潜像を形成する。また、インプリント装置は、基板の上に供給されたインプリント材に型（原版）を接触させた状態でインプリント材を硬化させることによって基板の上にパターンを形成する。また、荷電粒子線描画装置は、基板の上に供給されたフォトレジストに荷電粒子線によってパターンを描画することによって該フォトレジストに潜像を形成する。また、塗布装置は、リソグラフィ処理の前処理として基板にレジスト材（密着材）の塗布処理を行う。また、現像装置は、リソグラフィ処理の後処理として現像処理を行う。また、成膜装置は、基板に絶縁膜等の膜を形成する装置である。また、加工装置は、基板に形成されたパターンの加工や基板の切断、穴あけ等の加工を行う。また、検査装置は、基板に形成されたパターンの位置精度や線幅等の検査を行う。 <First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a substrate processing system. The substrate processing system 1 (article manufacturing system) may include a plurality of substrate processing devices 10 each of which processes a substrate, and a host computer 11 that controls the operation of the plurality of substrate processing devices 10. The plurality of substrate processing devices 10 may include, for example, a lithography device (exposure device, imprint device, charged particle beam drawing device, etc.). Further, the plurality of substrate processing devices 10 may include any one of a coating device, a developing device, a film forming device (CVD device and the like), a processing device (laser processing device and the like), and an inspection device (overlay inspection device and the like). Here, the exposure apparatus forms a latent image corresponding to the pattern of the original plate on the photoresist by exposing the photoresist supplied on the substrate via the original plate (reticle, mask). Further, the imprint apparatus forms a pattern on the substrate by curing the imprint material in a state where the mold (original plate) is in contact with the imprint material supplied on the substrate. Further, the charged particle beam drawing device forms a latent image on the photoresist by drawing a pattern on the photoresist supplied on the substrate by the charged particle beam. In addition, the coating apparatus applies a resist material (adhesive material) to the substrate as a pretreatment for the lithography process. In addition, the developing apparatus performs a developing process as a post-processing of the lithography process. The film forming apparatus is an apparatus for forming a film such as an insulating film on a substrate. Further, the processing apparatus processes a pattern formed on the substrate, cuts the substrate, drills a hole, and the like. In addition, the inspection device inspects the position accuracy, line width, and the like of the pattern formed on the substrate.

図２は、管理装置１２の構成を示す図である。管理装置１２は、個々の基板処理装置１０と通信可能に接続されたコンピュータ（情報処理装置）によって実現されうる。図２（ａ）において、ＣＰＵ２０１（処理部）は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）及び各種アプリケーションプログラムを実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）ある。また、ＣＰＵ２０１は中央演算処理装置（ＣＰＵ）に限られず、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）、グラフィクスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等のプロセッサ又は回路であってもよい。また、ＣＰＵ２０１は、これらのプロセッサ又は回路のいずれかの組合せであってもよい。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや演算用のパラメータのうちの固定的なデータを格納するメモリである。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の作業領域やデータの一時記憶領域を提供するメモリである。ＲＯＭ２０２及びＲＡＭ２０３は、バス２０８を介してＣＰＵ２０１に接続される。２０５はマウス、キーボードなどを含む入力装置（入力部）、２０６はＣＲＴや液晶ディスプレイなどの表示装置（表示部）である。また、入力装置２０５及び表示装置２０６は、タッチパネル等の一体型の装置であってもよい。また、入力装置２０５及び表示装置２０６は、コンピュータとは別体の装置として構成されてもよい。２０４は、ハードディスク装置、ＣＤ、ＤＶＤ、メモリカード等の記憶装置であり、各種プログラムや各種データ等を記憶する。入力装置２０５、表示装置２０６、及び記憶装置２０４はそれぞれ、不図示のインタフェースを介してバス２０８に接続されている。また、ネットワークに接続して通信を行うための通信装置２０７も、バス２０８に接続されている。通信装置２０７は、例えばＬＡＮに接続してＴＣＰ／ＩＰ等の通信プロトコルによるデータ通信を行い、他の通信装置と相互に通信を行う場合に使用される。通信装置２０７は、データの送信部および受信部として機能し、例えば、基板処理装置１０内の送信部（不図示）から動作情報などのデータを受信して、記憶装置２０４に記憶する。また、図２（ｂ）はＣＰＵ２０１の構成を示す図である。ＣＰＵ２０１は、取得部２１１、生成部２１２、算出部２１３、及び判定部２１４を備える。 FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the management device 12. The management device 12 can be realized by a computer (information processing device) communicatively connected to each board processing device 10. In FIG. 2A, the CPU 201 (processing unit) is a central processing unit (CPU) that executes an OS (Operating System) and various application programs. Further, the CPU 201 is not limited to the central processing unit (CPU), and may be a processor or circuit such as a microprocessing unit (MPU), a graphics processing unit (GPU), or an integrated circuit (ASIC) for a specific application. Further, the CPU 201 may be a combination of any of these processors or circuits. The ROM 202 is a memory for storing fixed data among the programs executed by the CPU 201 and the parameters for calculation. The RAM 203 is a memory that provides a work area of the CPU 201 and a temporary storage area of data. The ROM 202 and the RAM 203 are connected to the CPU 201 via the bus 208. Reference numeral 205 denotes an input device (input unit) including a mouse, a keyboard, and the like, and 206 is a display device (display unit) such as a CRT and a liquid crystal display. Further, the input device 205 and the display device 206 may be integrated devices such as a touch panel. Further, the input device 205 and the display device 206 may be configured as a device separate from the computer. Reference numeral 204 denotes a storage device such as a hard disk device, a CD, a DVD, and a memory card, which stores various programs, various data, and the like. The input device 205, the display device 206, and the storage device 204 are each connected to the bus 208 via an interface (not shown). Further, the communication device 207 for connecting to the network and performing communication is also connected to the bus 208. The communication device 207 is used, for example, when connecting to a LAN to perform data communication using a communication protocol such as TCP / IP and communicating with other communication devices. The communication device 207 functions as a data transmission unit and a data reception unit. For example, the communication device 207 receives data such as operation information from a transmission unit (not shown) in the board processing device 10 and stores it in the storage device 204. Further, FIG. 2B is a diagram showing the configuration of the CPU 201. The CPU 201 includes an acquisition unit 211, a generation unit 212, a calculation unit 213, and a determination unit 214.

以上、図２を参照して管理装置１２の概略構成を説明したが、ホストコンピュータ１１や基板処理装置１０も、これと同様のコンピュータを備えうる。 Although the schematic configuration of the management device 12 has been described above with reference to FIG. 2, the host computer 11 and the board processing device 10 may also include a computer similar to this.

基板処理システム１における複数の基板処理装置１０のそれぞれは、保守を管理する管理装置１２と接続されている。なお、図１に示されるように、物品製造システムは、基板処理システム１を複数含みうる。したがって、管理装置１２は、複数の基板処理システム１における個々の基板処理装置１０を管理することができる。管理装置１２は、複数の基板処理装置１０それぞれの動作情報を収集、解析し、各基板処理装置１０について、異常またはその予兆を検出して、保全処理（メンテナンス処理）の要否を判定する保全判定装置として機能しうる。なお、図１において、複数の基板処理装置１０とホストコンピュータ１１との接続、複数の基板処理装置１０と管理装置１２との接続は、有線接続、無線接続を問わない。 Each of the plurality of board processing devices 10 in the board processing system 1 is connected to a management device 12 that manages maintenance. As shown in FIG. 1, the article manufacturing system may include a plurality of substrate processing systems 1. Therefore, the management device 12 can manage the individual board processing devices 10 in the plurality of board processing systems 1. The management device 12 collects and analyzes the operation information of each of the plurality of board processing devices 10, detects an abnormality or a sign thereof for each board processing device 10, and determines the necessity of maintenance processing (maintenance processing). It can function as a judgment device. In FIG. 1, the connection between the plurality of board processing devices 10 and the host computer 11 and the connection between the plurality of board processing devices 10 and the management device 12 may be a wired connection or a wireless connection.

以下では、具体例を提供するために、基板処理装置１０が露光装置１０として構成される例を説明する。図３は、露光装置及びホストコンピュータの構成を示す図である。露光装置１０は、図３に示すように光源ユニット１０１、照明系１０２、マスクステージ１０４、投影光学系１０５、ウエハステージ１０６、ウエハチャック１０７、プリアライメントユニット１０９、制御ユニット１１１を含み得る。 Hereinafter, in order to provide a specific example, an example in which the substrate processing apparatus 10 is configured as the exposure apparatus 10 will be described. FIG. 3 is a diagram showing the configurations of the exposure apparatus and the host computer. As shown in FIG. 3, the exposure apparatus 10 may include a light source unit 101, an illumination system 102, a mask stage 104, a projection optical system 105, a wafer stage 106, a wafer chuck 107, a prealignment unit 109, and a control unit 111.

光源ユニット１０１を出た光は照明系１０２を介してマスクステージ１０４に保持されたマスク１０３を照明する。光源ユニット１０１の光源としては、例えば高圧水銀ランプやエキシマレーザなどがある。なお、光源がエキシマレーザの場合は、光源ユニット１０１は露光装置１０のチャンバ内部にあるとは限らず、外付けになっている構成もあり得る。マスク１０３上には転写されるべきパターンが描かれている。マスク１０３を照明した光は投影光学系１０５を通過してウエハ１０８に達する。ウエハ１０８は、例えば、シリコンウエハ、ガラスプレート、フィルム状基板等である。 The light emitted from the light source unit 101 illuminates the mask 103 held on the mask stage 104 via the illumination system 102. Examples of the light source of the light source unit 101 include a high-pressure mercury lamp and an excimer laser. When the light source is an excimer laser, the light source unit 101 is not always inside the chamber of the exposure apparatus 10, and may be externally attached. A pattern to be transferred is drawn on the mask 103. The light that illuminates the mask 103 passes through the projection optical system 105 and reaches the wafer 108. The wafer 108 is, for example, a silicon wafer, a glass plate, a film-like substrate, or the like.

マスク１０３上のパターンが、投影光学系１０５を介して、ウエハ１０８上に塗布された感光媒体（例えば、レジスト）に転写される。ウエハ１０８はウエハチャック１０７に真空吸着などの手段により平らに矯正された状態で保持されている。また、ウエハチャック１０７はウエハステージ１０６に保持されている。ウエハステージ１０６は移動可能に構成されている。そして、ウエハステージ１０６を投影光学系１０５の光軸に対して垂直な面に沿って２次元的にステップ移動しながら、ウエハ１０８に複数のショット領域を繰り返し露光する。これはステップアンドリピート方式と呼ばれる露光方式である。なお、マスクステージ１０４とウエハステージ１０６を同期しながらスキャンして露光を行う、ステップアンドスキャン方式と呼ばれる露光方式もあり、本実施例はそのような方式を採用する露光装置にも同様に適用できる。 The pattern on the mask 103 is transferred to a photosensitive medium (for example, a resist) coated on the wafer 108 via the projection optical system 105. The wafer 108 is held on the wafer chuck 107 in a flattened state by means such as vacuum suction. Further, the wafer chuck 107 is held by the wafer stage 106. The wafer stage 106 is configured to be movable. Then, while the wafer stage 106 is two-dimensionally stepped along a plane perpendicular to the optical axis of the projection optical system 105, a plurality of shot regions are repeatedly exposed to the wafer 108. This is an exposure method called a step-and-repeat method. There is also an exposure method called a step-and-scan method in which the mask stage 104 and the wafer stage 106 are scanned and exposed in synchronization, and this embodiment can be similarly applied to an exposure apparatus that employs such a method. ..

露光装置１０においては、露光処理前のウエハ１０８はウエハカセット１１０に入れられた状態で露光装置にセットされる。ウエハカセット１１０内には少なくとも１枚、通常は複数枚のウエハ１０８が格納されている。そして、不図示のロボットハンドなどにより、１枚のウエハ１０８がウエハカセット１１０から取り出され、プリアライメントユニット１０９に置かれる。プリアライメントユニット１０９でウエハ１０８の方位合せや位置合せなどが行われた後、ロボットハンドによりウエハ１０８がウエハチャック１０７にセットされ、露光処理される。露光処理を終えたウエハ１０８はロボットハンドによりウエハチャック１０７上から取り除かれウエハカセット１１０に回収されるとともに、プリアライメントユニット１０９に待機していた次のウエハ１０８がウエハチャック１０７にセットされる。このようにして次々とウエハ１０８が露光処理される。なお、露光装置１０が、塗布装置（不図示）、現像装置（不図示）等の他の装置とインラインで接続して、露光処理前のウエハ１０８が他の装置から搬入され、露光処理後のウエハ１０８が他の装置へ搬出される構成にしても良い。 In the exposure apparatus 10, the wafer 108 before the exposure process is set in the exposure apparatus in a state of being put in the wafer cassette 110. At least one wafer, usually a plurality of wafers 108, are stored in the wafer cassette 110. Then, one wafer 108 is taken out from the wafer cassette 110 by a robot hand (not shown) or the like, and placed in the prealignment unit 109. After the pre-alignment unit 109 aligns and aligns the wafer 108, the robot hand sets the wafer 108 on the wafer chuck 107 and performs an exposure process. The wafer 108 that has been exposed is removed from the wafer chuck 107 by a robot hand and collected in the wafer cassette 110, and the next wafer 108 that has been waiting in the prealignment unit 109 is set in the wafer chuck 107. In this way, the wafer 108 is exposed one after another. The exposure device 10 is connected in-line to other devices such as a coating device (not shown) and a developing device (not shown), and the wafer 108 before the exposure process is carried in from the other device and after the exposure process. The wafer 108 may be configured to be carried out to another device.

制御ユニット１１１は、コンピュータなどの情報処理装置であり、露光装置１０の各ユニット、機器等の制御や、各種の演算を行う。また、図３の例では制御ユニット１１１は１つの構成であるが、制御ユニット１１１は１つに限られず、露光装置１０のユニット、機器毎に制御ユニット１１１が複数ある構成としても良い。 The control unit 111 is an information processing device such as a computer, and controls each unit and device of the exposure device 10 and performs various calculations. Further, in the example of FIG. 3, the control unit 111 has one configuration, but the number of control units 111 is not limited to one, and a plurality of control units 111 may be provided for each unit and device of the exposure apparatus 10.

ホストコンピュータ１１は、露光装置１０とネットワーク等を介して接続する情報処理装置であり、露光装置１０を監視、制御する。また、ホストコンピュータ１１は、露光装置１０以外の装置とも接続して、同様に他の製造装置等を監視、制御する。例えば、ホストコンピュータ１１は、露光装置１０に対して動作を指令するためのジョブを実行する。 The host computer 11 is an information processing device connected to the exposure device 10 via a network or the like, and monitors and controls the exposure device 10. Further, the host computer 11 is also connected to a device other than the exposure device 10 to monitor and control other manufacturing devices and the like in the same manner. For example, the host computer 11 executes a job for instructing the exposure apparatus 10 to operate.

図４は、露光装置１０に組み込まれた温調システムの構成を示す図である。図４において、太線の矢印４２は冷媒が循環する方向を示し、細線の矢印４３は制御に関する情報が伝達する方向を示している。温調システム（制御システム）３０１は、例えば、第１ブロック４０と、第２ブロック４１とを含みうる。第１ブロック４０と第２ブロック４１は、例えば、露光装置１０内のチャンバとすることができる。また、ブロックの数は２つに限られず、１又は複数のユニット毎にブロックを分けてもよい。この場合、１又は複数のユニット毎にチャンバを設けることが難しい場合は、１又は複数のユニットを格納する容器を用いてもよい。 FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a temperature control system incorporated in the exposure apparatus 10. In FIG. 4, the thick arrow 42 indicates the direction in which the refrigerant circulates, and the thin arrow 43 indicates the direction in which information regarding control is transmitted. The temperature control system (control system) 301 may include, for example, a first block 40 and a second block 41. The first block 40 and the second block 41 can be, for example, a chamber in the exposure apparatus 10. Further, the number of blocks is not limited to two, and blocks may be divided into one or a plurality of units. In this case, if it is difficult to provide a chamber for each of one or more units, a container for storing one or more units may be used.

第１ブロック４０においては、冷媒を温調して、温調された冷媒を第２ブロック４１に供給しうる。また、第２ブロック４１には、複数の対象ユニット４１６〜４１９が配置されうる。複数の対象ユニット４１６〜４１９は、例えば、光源ユニット１０１、照明系１０２、マスクステージ１０４、投影光学系１０５、ウエハステージ１０６を含みうる。第１ブロック４０において温調された冷媒は、第２ブロック４１において１又は複数の対象ユニットから熱を奪いながら１又は複数の対象ユニットを温調し、その後、第１ブロック４０に戻りうる。 In the first block 40, the temperature of the refrigerant can be adjusted, and the temperature-controlled refrigerant can be supplied to the second block 41. Further, a plurality of target units 416 to 419 may be arranged in the second block 41. The plurality of target units 416 to 419 may include, for example, a light source unit 101, an illumination system 102, a mask stage 104, a projection optical system 105, and a wafer stage 106. The temperature-controlled refrigerant in the first block 40 may heat-control one or more target units while drawing heat from one or more target units in the second block 41, and then return to the first block 40.

第１ブロック４０は、例えば、温調ユニット（制御対象ユニット）４０１、温調ユニット４０２、センサ４０１Ｔ、センサ４０２Ｔ、制御ユニット４０１Ｃおよび制御ユニット４０２Ｃを含みうる。温調ユニット４０１は、冷媒の温度を目標温度まで低下させて温調ユニット４０２に供給しうる。制御ユニット４０１Ｃは、センサ４０１Ｔによって測定された温度に応じて、冷媒の温度が目標温度に一致するように指令値を決定し、該指令値を温調ユニット４０１に入力して制御する。そして、温調ユニット４０１は、該指令値に応じた動作量で動作する。 The first block 40 may include, for example, a temperature control unit (controlled unit) 401, a temperature control unit 402, a sensor 401T, a sensor 402T, a control unit 401C, and a control unit 402C. The temperature control unit 401 can lower the temperature of the refrigerant to a target temperature and supply it to the temperature control unit 402. The control unit 401C determines a command value so that the temperature of the refrigerant matches the target temperature according to the temperature measured by the sensor 401T, and inputs the command value to the temperature control unit 401 for control. Then, the temperature control unit 401 operates with an operating amount corresponding to the command value.

また、温調ユニット４０２は、冷媒の温度を第２ブロック４１が許容する温度範囲内に調整して第２ブロック４１に冷媒を供給しうる。制御ユニット４０２Ｃは、センサ４０２Ｔによって測定された温度に応じて、冷媒の温度を第２ブロック４１が許容する温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４０２を動作させうる。 Further, the temperature control unit 402 can adjust the temperature of the refrigerant within the temperature range allowed by the second block 41 to supply the refrigerant to the second block 41. The control unit 402C determines a command value so that the temperature of the refrigerant falls within the temperature range allowed by the second block 41 according to the temperature measured by the sensor 402T, and heats the temperature with an operating amount corresponding to the command value. The tuning unit 402 can be operated.

第２ブロック４１では、対象ユニット４１６〜４１９のそれぞれが目標温度範囲内に収まるように温調ユニット４１２〜４１５によって冷媒の温度が調整されうる。制御ユニット４１２Ｃは、センサ４１２Ｔ１および４１２Ｔ２で測定された温度に応じて対象ユニット４１６が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４１２を動作させうる。制御ユニット４１３Ｃは、センサ４１３Ｔ１および４１３Ｔ２で測定された温度に応じて対象ユニット４１７が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４１３を動作させうる。 In the second block 41, the temperature of the refrigerant can be adjusted by the temperature control units 421 to 415 so that each of the target units 416 to 419 is within the target temperature range. The control unit 412C determines a command value so that the target unit 416 falls within the target temperature range according to the temperature measured by the sensors 412T1 and 412T2, and operates the temperature control unit 412 with an operating amount corresponding to the command value. I can let you. The control unit 413C determines a command value so that the target unit 417 falls within the target temperature range according to the temperature measured by the sensors 413T1 and 413T2, and operates the temperature control unit 413 with an operating amount corresponding to the command value. I can let you.

制御ユニット４１１Ｃは、センサ４１１Ｔ１で測定された温度、および、制御ユニット４１４Ｃ、４１５Ｃからの情報に応じて、冷媒の温度が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４１１を動作させうる。つまり、制御ユニット４１４Ｃは、センサ４１４Ｔ１および４１４Ｔ２で測定された温度に応じて対象ユニット４１８が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じて温調ユニット４１４を動作させうる。制御ユニット４１５Ｃは、センサ４１５Ｔ１および４１５Ｔ２で測定された温度に応じて対象ユニット４１９が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４１５を動作させうる。 The control unit 411C determines a command value so that the temperature of the refrigerant falls within the target temperature range according to the temperature measured by the sensor 411T1 and the information from the control units 414C and 415C, and responds to the command value. The temperature control unit 411 can be operated with the same amount of operation. That is, the control unit 414C determines a command value so that the target unit 418 falls within the target temperature range according to the temperature measured by the sensors 414T1 and 414T2, and operates the temperature control unit 414 according to the command value. sell. The control unit 415C determines a command value so that the target unit 419 falls within the target temperature range according to the temperature measured by the sensors 415T1 and 415T2, and operates the temperature control unit 415 with an operating amount corresponding to the command value. I can let you.

温調ユニット４０１、４０２、４１２〜４１５は、熱交換による加熱ユニット又は冷却ユニットでありうる。また、例えば、温調ユニット４０１は、冷却ユニットであり、温調ユニット４０２、４１２〜４１５は、加熱ユニットであってもよい。また、温調ユニット４０１、４０２、４１２〜４１５は、冷媒を加熱、冷却するだけでなく、配管内を循環する冷媒の流量や圧力を制御することにより冷媒の温度を調整してもよい。 The temperature control units 401, 402, 421-415 may be heat exchange heating units or cooling units. Further, for example, the temperature control unit 401 may be a cooling unit, and the temperature control units 402 and 421-415 may be heating units. Further, the temperature control units 401, 402, 421 to 415 may not only heat and cool the refrigerant, but may also adjust the temperature of the refrigerant by controlling the flow rate and pressure of the refrigerant circulating in the pipe.

また、配管を循環する冷媒は、液体であってもよいし、気体であってもよい。 Further, the refrigerant circulating in the pipe may be a liquid or a gas.

図４に示された温調システム３０１では、対象ユニットの温度が制御され、センサとしてセンサ４０１Ｔ、４０２Ｔ、４１１Ｔ〜４１５Ｔ２が設けられている。しかし、温調システム３０１は、温度以外の情報を測定するセンサ（例えば、冷媒の流量センサ、圧力センサなど）を含んでもよい。また、温調システム３０１は、温度以外のパラメータ（例えば、冷媒の流量、圧力など）に関して制御対象を制御する制御ユニットを含んでもよい。 In the temperature control system 301 shown in FIG. 4, the temperature of the target unit is controlled, and sensors 401T, 402T, 411T to 415T2 are provided as sensors. However, the temperature control system 301 may include a sensor (for example, a refrigerant flow sensor, a pressure sensor, etc.) that measures information other than temperature. Further, the temperature control system 301 may include a control unit that controls a control target with respect to parameters other than temperature (for example, refrigerant flow rate, pressure, etc.).

ここで、各センサの出力値の関係を表すモデルについて説明する。ここでは、簡単化のために、図４に示された温調システム３０１において、時刻ｔにおける２つのセンサ（例えば、センサ４０１Ｔ、４０２Ｔ）の出力値をａｔ、ｂｔとする。出力値ａｔ、ｂｔの関係は、（１）式で与えられるモデル（関数）で定義されうる。 Here, a model representing the relationship between the output values of each sensor will be described. Here, for simplicity, the temperature control system 301 shown in FIG. 4, two sensors at time t (e.g., sensor 401T, 402T) the output value of the a t, b t. Relationship between the output values a t, b t may be defined in the model (function) given by equation (1).

ｂｔ＝ｆ（ａｔ）・・・（１）
モデルｆは、例えば、２つのセンサによって出力された出力値ａｔ、ｂｔの時系列データに基づいて、最小二乗法等によって決定される回帰式でありうる。また、モデルｆは、例えば、機械学習を用いて生成される学習モデルであってもよい。例えば、モデルｆは、ニューラルネットワークを含むモデルでありうる。ニューラルネットワークとは、入力層、中間層、出力層といった多層のネットワーク構造を有するモデルである。２つのセンサによって出力された出力値ａｔ、ｂｔの時系列データに基づいて、入力データとしてのａｔと教師データとしてのｂｔとの関係を示す学習データが取得される。そして、取得された学習データを用いて、誤差逆伝播法等のアルゴリズムに従ってニューラルネットワーク内部の結合重み付け係数等が最適化されることにより、学習モデルを取得することができる。誤差逆伝播法は、出力データと教師データとの差が小さくなるように、各ニューラルネットワークのノード間の結合重み付け係数等を調整する手法である。また、モデルｆは、ニューラルネットワークを含むモデルではなく、例えば、ＳＶＭ（サポートベクタマシーン）を含む学習モデルであってもよい。 b t = f (a t) ··· (1)
Model f is, for example, the output value output by the two sensors a t, based on the time-series data of b t, can be a regression equation determined by a least square method. Further, the model f may be, for example, a learning model generated by using machine learning. For example, model f can be a model that includes a neural network. A neural network is a model having a multi-layered network structure such as an input layer, an intermediate layer, and an output layer. Output value output by the two sensors a t, based on the time-series data of b t, learning data is acquired showing the relationship between b t as a t and teacher data as input data. Then, using the acquired learning data, the learning model can be acquired by optimizing the coupling weighting coefficient and the like inside the neural network according to an algorithm such as the error backpropagation method. The error backpropagation method is a method of adjusting the coupling weighting coefficient between the nodes of each neural network so that the difference between the output data and the teacher data becomes small. Further, the model f may not be a model including a neural network, but may be, for example, a learning model including an SVM (support vector machine).

センサＳｉの出力値（以下、予測出力値）ｘｉｊを与えるモデルｆｉｊ（ｘｊ）は、センサＳｊの出力値（以下、測定出力値）ｘｊの関数として、（２）式で与えられうる。ここで、ｉは１〜Ｎの整数であり、Ｎはセンサの個数である。ｊは、１〜Ｎのうちｉ以外の整数である。 The output value of the sensor S i (hereinafter, predicted output value) model f ij give x ij (x j) is the output value of the sensor S j (hereinafter, measurement output values) as a function of x j, with (2) Can be given. Here, i is an integer of 1 to N, and N is the number of sensors. j is an integer other than i among 1 to N.

ｘｉｊ＝ｆｉｊ（ｘｊ）・・・（２）
ここで、（２）式は、以下のような数式群を意味しうる。 x ij = f ij (x j ) ... (2)
Here, the equation (2) can mean the following mathematical expression group.

ｘ１２＝ｆ１２（ｘ２）
ｘ１３＝ｆ１３（ｘ３）
ｘ１４＝ｆ１４（ｘ４）
・
・
・
ｘ１Ｎ＝ｆ１Ｎ（ｘＮ）
ｘ２１＝ｆ２１（ｘ１）
ｘ２３＝ｆ２３（ｘ３）
ｘ２４＝ｆ２４（ｘ４）
・
・
・
そして、センサＳｉの予測出力値ｘｉｊとセンサＳｉの測定出力値ｘｉとに基づいて評価値を算出して、評価値に基づきセンサＳｉに関する異常が検出される。評価値は、例えば、複数の予測出力値ｘｉｊの各々とそれに対応する測定出力値ｘｉとの差分を処理した値、例えば、該差分を合計した合計値を複数のモデルの数で正規化した値でありうる。また、評価値は、例えば、複数の予測出力値ｘｉｊの平均値や中央値などの統計値と測定出力値ｘｉとの差分又は比率に基づき算出された値でありうる。そして、評価値が予め定められた許容範囲にない場合に、センサＳｉの出力値に異常が発生していることが検出される。 x 12 = f 12 (x 2 )
x 13 = f 13 (x 3 )
x 14 = f 14 (x 4 )
・
・
・
x 1N = f 1N (x N )
x 21 = f 21 (x 1 )
x 23 = f 23 (x 3 )
x 24 = f 24 (x 4 )
・
・
・
Then, to calculate the evaluation value based on the measured output values x i of the predicted output values x ij and a sensor S i of the sensor S i, the abnormality is detected to a sensor S i based on the evaluation value. The evaluation value is, for example, a value obtained by processing the difference between each of the plurality of predicted output values x ij and the corresponding measured output value x i , for example, the total value obtained by summing the differences is normalized by the number of a plurality of models. It can be the value that was set. Further, the evaluation value may be, for example, a value calculated based on the difference or ratio between the statistical value such as the average value or the median value of a plurality of predicted output values x ij and the measured output value x i. When not in tolerance evaluation value is predetermined abnormality in the output value of the sensor S i is detected to have occurred.

ここで、各センサの出力値の関係を表すモデルを用いる例について説明したが、各制御ユニットにおける指令値の関係を表すモデルを用いてもよい。例えば、図４に示された温調システム３０１において、時刻ｔにおける制御ユニット４０１Ｃの指令値と制御ユニット４０２Ｃの指令値の関係を表すモデルを用いてもよい。つまり、制御ユニットＣｉの指令値（以下、予測指令値）ｙｉｊを与えるモデルｇｉｊ（ｙｊ）は、制御ユニットＣｊの指令値（以下、測定指令値）ｙｊの関数として、（３）式で与えられうる。 Here, an example of using a model representing the relationship between the output values of each sensor has been described, but a model representing the relationship between command values in each control unit may be used. For example, in the temperature control system 301 shown in FIG. 4, a model showing the relationship between the command value of the control unit 401C and the command value of the control unit 402C at time t may be used. That is, the command value of the control unit C i (hereinafter, predicted command value) model g ij give y ij (y j), the command value of the control unit C j (hereinafter, measurement command value) as a function of y j, ( It can be given by equation 3).

ｙｉｊ＝ｇｉｊ（ｙｊ）・・・（３）
そして、制御ユニットＣｉの予測指令値ｙｉｊと制御ユニットＣｉの測定指令値ｙｊとに基づいて評価値を算出して、評価値に基づき制御ユニットＣｉに関する異常が検出される。また、制御ユニットにおける指令値の代わりに制御ユニットが制御する温調ユニットにおける動作量を用いてもよい（以下、指令値又は動作量を制御データとする）。 y ij = g ij (y j ) ・ ・ ・ (3)
Then, to calculate the evaluation value measurement command value based on the y j of the predicted command value y ij and the control unit C i of the control unit C i, abnormality is detected to a control unit C i based on the evaluation value. Further, instead of the command value in the control unit, the operating amount in the temperature control unit controlled by the control unit may be used (hereinafter, the command value or the operating amount is used as control data).

また、例えば、各センサの出力値と各制御ユニットにおける指令値との関係を表すモデルを用いてもよい。例えば、図４に示された温調システム３０１において、時刻ｔにおけるセンサ４０１Ｔにおける出力値と制御ユニット４０１Ｃの指令値との関係を表すモデルを用いてもよい。つまり、制御ユニットＣｉの指令値（以下、予測指令値）ｙｉｊを与えるモデルｈｉｊ（ｘｊ）は、センサＳｊの出力値（以下、測定出力値）ｘｊの関数として、（４）式で与えられうる。 Further, for example, a model showing the relationship between the output value of each sensor and the command value in each control unit may be used. For example, in the temperature control system 301 shown in FIG. 4, a model showing the relationship between the output value of the sensor 401T at time t and the command value of the control unit 401C may be used. That is, the model hij (x j ) that gives the command value (hereinafter, predicted command value) y ij of the control unit C i is a function of the output value (hereinafter, measured output value) x j of the sensor S j , (4). ) Can be given by the formula.

ｙｉｊ＝ｈｉｊ（ｘｊ）・・・（４）
そして、制御ユニットＣｉの予測指令値ｙｉｊとセンサＳｊの測定出力値ｘｊとに基づいて評価値を算出して、評価値に基づき制御ユニットＣｉに関する異常が検出される。また、センサＳｉの予測出力値ｘｉｊと制御ユニットＣｉの測定指令値ｙｊとに基づいて評価値を算出して、評価値に基づきセンサＳｉに関する異常が検出されるようにモデルｈを生成してもよい。 y ij = h ij (x j ) ・ ・ ・ (4)
Then, by calculating a predicted command value y ij and evaluation value based on the measured output value x j of the sensor S j of the control unit C i, abnormality is detected to a control unit C i based on the evaluation value. Further, the evaluation value is calculated based on the predicted output value x ij of the sensor S i and the measurement command value y j of the control unit C i , and the model h is such that an abnormality related to the sensor S i is detected based on the evaluation value. May be generated.

また、（２）式、（３）式、及び（４）式のうちの少なくとも１つの式で表されるモデルを用いてもよい。つまり、各センサの出力値同士の関係を表すモデル、各制御ユニットの指令値同士の関係を表すモデル、及び各センサの出力値と制御ユニットの指令値の関係を表すモデルを任意に組み合わせて用いることができる。また、制御ユニットにおける指令値の代わりに制御ユニットが制御する温調ユニットにおける動作量を用いてもよい。 Further, a model represented by at least one of Eqs. (2), (3), and (4) may be used. That is, a model showing the relationship between the output values of each sensor, a model showing the relationship between the command values of each control unit, and a model showing the relationship between the output value of each sensor and the command value of the control unit are used in any combination. be able to. Further, instead of the command value in the control unit, the operating amount in the temperature control unit controlled by the control unit may be used.

このように、管理装置１２は、温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得して、取得した出力値、制御データに関する情報に基づきモデルを生成することができる。また、管理装置１２は、生成したモデルに関する情報を記憶装置２０４に記憶させることができる。 In this way, the management device 12 can acquire information on the output value of the sensor in the temperature control system 301 and the control data of the control unit, and generate a model based on the acquired output value and the information on the control data. In addition, the management device 12 can store the information about the generated model in the storage device 204.

ここで、温調システム３０１の異常を検出する場合における問題点について説明する。例えば、温調ユニット４０２に異常が発生した場合、センサ４０２Ｔの出力値に関連するモデルから算出される評価値に基づき異常が検出される。また、冷媒が循環する配管において、温調ユニット４１１、４１２、及び４１３は、温調ユニット４０２よりも下流に位置する。そして、温調ユニット４０２の異常による冷媒の温度変化により、センサ４１１Ｔ、４１２Ｔ１、及び４１３Ｔ２の出力値に関連するモデルから算出される評価値に基づいても異常が検出される。また、同様に温調ユニット４０２の異常による冷媒の温度変化により、制御ユニット４１１Ｃ、４１２Ｃ、及び４１３Ｃの制御データに関連するモデルから算出される評価値に基づいても異常が検出される。つまり、温調ユニット４０２の異常により、温調ユニット４１１、４１２、及び４１３に関連するセンサ、制御ユニットからも異常が検出され、異常が発生した温調ユニットの特定が困難になりうる。 Here, a problem in detecting an abnormality in the temperature control system 301 will be described. For example, when an abnormality occurs in the temperature control unit 402, the abnormality is detected based on the evaluation value calculated from the model related to the output value of the sensor 402T. Further, in the piping through which the refrigerant circulates, the temperature control units 411, 412, and 413 are located downstream of the temperature control unit 402. Then, due to the temperature change of the refrigerant due to the abnormality of the temperature control unit 402, the abnormality is also detected based on the evaluation value calculated from the model related to the output values of the sensors 411T, 412T1 and 413T2. Similarly, due to the temperature change of the refrigerant due to the abnormality of the temperature control unit 402, the abnormality is also detected based on the evaluation value calculated from the model related to the control data of the control units 411C, 412C, and 413C. That is, due to the abnormality of the temperature control unit 402, the abnormality is also detected from the sensors and control units related to the temperature control units 411, 412, and 413, and it may be difficult to identify the temperature control unit in which the abnormality has occurred.

また、例えば、対象ユニット４１７が投影光学系１０５を含むとした場合、露光装置１０において露光処理が行われている間は、対象ユニット４１７は照射される露光光の熱により温度が上昇する。また、例えば、対象ユニット４１９が基板ステージ６を含むとした場合、露光装置１０において露光処理が行われている間は、対象ユニット４１９は基板ステージ６の駆動部の駆動に伴う発熱により温度が上昇する。また、露光装置１０において露光処理が終了すると、露光光は照射されなくなり、対象ユニット４１９の駆動部は停止するため、対象ユニット４１７及び４１９の温度は下降する。このように、異なる温調ユニットにより温度が制御されている対象ユニットであっても、露光装置１０における露光処理において、対象ユニットの動作が連動することにより、ぞれぞれのセンサの出力値に相関関係が生じる。そして、例えば、対象ユニット４１７に関連する温調ユニット４１３に異常が発生した場合、センサ４１３Ｔ１、４１３Ｔ２、及び制御ユニット４１３Ｃに関連するモデルから算出される評価値に基づいて異常が検出される。また、対象ユニット４１７及び４１９の温度に相関関係が生じているため、センサ４１５Ｔ１、４１５Ｔ２、及び制御ユニット４１５Ｃに関連するモデルから算出される評価値に基づいても異常が検出される。つまり、異常が発生した温調ユニットが温調ユニット４１３にも関わらず、温調ユニット４１５に関連するセンサ、制御ユニットからも異常が検出されることになる。 Further, for example, when the target unit 417 includes the projection optical system 105, the temperature of the target unit 417 rises due to the heat of the irradiated exposure light while the exposure process is being performed in the exposure apparatus 10. Further, for example, when the target unit 419 includes the substrate stage 6, the temperature of the target unit 419 rises due to heat generated by driving the drive unit of the substrate stage 6 while the exposure process is being performed in the exposure apparatus 10. do. Further, when the exposure process is completed in the exposure apparatus 10, the exposure light is not emitted and the driving unit of the target unit 419 is stopped, so that the temperatures of the target units 417 and 419 are lowered. In this way, even if the target unit has its temperature controlled by different temperature control units, the operation of the target unit is interlocked in the exposure process in the exposure apparatus 10, so that the output value of each sensor is adjusted. Correlation occurs. Then, for example, when an abnormality occurs in the temperature control unit 413 related to the target unit 417, the abnormality is detected based on the evaluation values calculated from the sensors 413T1, 413T2, and the model related to the control unit 413C. Further, since there is a correlation between the temperatures of the target units 417 and 419, the abnormality is also detected based on the evaluation values calculated from the models related to the sensors 415T1, 415T2 and the control unit 415C. That is, although the temperature control unit in which the abnormality has occurred is the temperature control unit 413, the abnormality is also detected from the sensor and the control unit related to the temperature control unit 415.

このように、複数の温調ユニットに対応するモデルから算出される評価値から異常が検出されるため、異常が発生した温調ユニットを特定することが困難になり得る。 In this way, since the abnormality is detected from the evaluation values calculated from the models corresponding to the plurality of temperature control units, it may be difficult to identify the temperature control unit in which the abnormality has occurred.

そこで、本実施形態における管理装置１２は、センサ、制御ユニットに関するモデルから算出される評価値をグループ分けする。そして、それぞれのグループに属する評価値に基づきグループ毎の異常度を取得して、取得された異常度に基づいて温調システム３０１の異常を検出する。 Therefore, the management device 12 in the present embodiment groups the evaluation values calculated from the models related to the sensor and the control unit. Then, the degree of abnormality for each group is acquired based on the evaluation value belonging to each group, and the abnormality of the temperature control system 301 is detected based on the acquired degree of abnormality.

図５は、本実施形態における温調システムの異常を検出する方法を示すフローチャートである。Ｓ５０１において、取得部２１１は温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得して、算出部２１３は取得した出力値、制御データに関する情報に基づき、センサの出力値等の関係を表すモデルを生成する。ここで、生成するモデルは、温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データを用いて生成されたモデルとすることができる。また、取得するモデルは、センサの出力値同士の関係を表すモデル、制御ユニットの制御データ同士の関係を表すモデル、及びセンサの出力値と制御ユニットの制御データの関係を表すモデルのうちの少なくとも１つとすることができる。 FIG. 5 is a flowchart showing a method of detecting an abnormality in the temperature control system according to the present embodiment. In S501, the acquisition unit 211 acquires information on the sensor output value and the control data of the control unit in the temperature control system 301, and the calculation unit 213 acquires the sensor output value and the like based on the acquired output value and the information on the control data. Generate a model that represents the relationship between. Here, the model to be generated can be a model generated by using the output value of the sensor in the temperature control system 301 and the control data of the control unit. The model to be acquired is at least one of a model showing the relationship between the output values of the sensors, a model showing the relationship between the control data of the control unit, and a model showing the relationship between the output value of the sensor and the control data of the control unit. It can be one.

Ｓ５０２において、取得部２１１は温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得する。そして、算出部２１３は出力値、制御データに関する情報と算出したモデルを用いて、センサの出力値、及び各制御ユニットの制御データに関する評価値を算出する。 In S502, the acquisition unit 211 acquires information on the output value of the sensor in the temperature control system 301 and the control data of the control unit. Then, the calculation unit 213 calculates the output value of the sensor and the evaluation value regarding the control data of each control unit by using the output value, the information about the control data and the calculated model.

Ｓ５０３において、算出部２１３は、センサ、制御ユニットに関するグループ分けの情報に基づき、グループ毎の異常度を算出する。グループ毎の異常度は、グループに属するセンサの出力値、又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを示す値である。また、グループ毎の異常度は、生成されたモデルから取得された評価値をグループ毎に分けて、それぞれのグループに属する評価値を合計した値、または平均した値等の統計処理をした値とすることができる。 In S503, the calculation unit 213 calculates the degree of abnormality for each group based on the grouping information regarding the sensor and the control unit. The degree of abnormality for each group is a value indicating the degree of abnormality of the output value of the sensor belonging to the group or the control data of the control unit. In addition, the degree of abnormality for each group is the value obtained by dividing the evaluation values obtained from the generated model into each group and statistically processing the value obtained by summing the evaluation values belonging to each group or the average value. can do.

ここで、グループ分けの情報は予め記憶装置２０４に記憶され、管理装置１２はグループ分けの情報を記憶装置２０４から取得することができる。また、管理装置１２は、グループ分けの情報を外部の情報処理装置から通信装置２０７を介して取得してもよい。また、センサ、制御ユニットに関するグループ分けの方法については後述する。 Here, the grouping information is stored in the storage device 204 in advance, and the management device 12 can acquire the grouping information from the storage device 204. Further, the management device 12 may acquire grouping information from an external information processing device via the communication device 207. The method of grouping the sensors and control units will be described later.

Ｓ５０４において、判定部２１４は、取得されたグループ毎の異常度に基づき、グループ毎に異常を判定する。つまり、管理装置１２は、グループの異常度が予め定められた許容範囲にない場合に、そのグループに属するセンサ、制御ユニットに異常が発生していると判定する。 In S504, the determination unit 214 determines the abnormality for each group based on the acquired degree of abnormality for each group. That is, when the degree of abnormality of the group is not within the predetermined allowable range, the management device 12 determines that an abnormality has occurred in the sensors and control units belonging to the group.

次にＳ５０３において、管理装置１２が取得するグループ分けの情報について、各実施例で詳しく説明する。 Next, in S503, the grouping information acquired by the management device 12 will be described in detail in each embodiment.

（実施例１）
実施例１においては、センサ、及び制御ユニットが存在するブロックごとにグループ分けする例である。図６は、本実施例におけるグループ分けの例を示す図である。図６（ａ）において、グループ１−１には、図４における第１ブロック４０に含まれるセンサ４０１Ｔ、センサ４０２Ｔ、制御ユニット４０１Ｃおよび制御ユニット４０２Ｃが属する。また、グループ１−２には、図４における第２ブロック４１に含まれるセンサ４１１Ｔ、４１２Ｔ１〜４１５Ｔ１、４１２Ｔ２〜４１５Ｔ２、制御ユニット４１１Ｃ〜４１５Ｃが属する。 (Example 1)
In the first embodiment, the sensor and the control unit are grouped according to the existing blocks. FIG. 6 is a diagram showing an example of grouping in this embodiment. In FIG. 6A, the sensor 401T, the sensor 402T, the control unit 401C, and the control unit 402C included in the first block 40 in FIG. 4 belong to the group 1-1. Further, the sensors 411T, 412T1 to 415T1, 412T2 to 415T2, and the control units 411C to 415C included in the second block 41 in FIG. 4 belong to the group 1-2.

また、図６（ｂ）のようにセンサのみでグループ分けをしてもよい。図６（ｂ）において、グループ１−３には、図４における第１ブロック４０に含まれるセンサ４０１Ｔ、センサ４０２Ｔが属する。また、グループ１−４には、図４における第２ブロック４１に含まれるセンサ４１１Ｔ、４１２Ｔ１〜４１５Ｔ１、４１２Ｔ２〜４１５Ｔ２が属する。 Further, as shown in FIG. 6B, the grouping may be performed only by the sensor. In FIG. 6B, the sensor 401T and the sensor 402T included in the first block 40 in FIG. 4 belong to the group 1-3. Further, the sensors 411T, 412T1 to 415T1, and 412T2 to 415T2 included in the second block 41 in FIG. 4 belong to the group 1-4.

また、図６（ｃ）のように制御ユニットのみでグループ分けをしてもよい。図６（ｃ）において、グループ１−５には、図４における第１ブロック４０に含まれる制御ユニット４０１Ｃおよび制御ユニット４０２Ｃが属する。また、グループ１−６には、図４における第２ブロック４１に含まれる制御ユニット４１１Ｃ〜４１５Ｃが属する。 Further, as shown in FIG. 6C, grouping may be performed only by the control unit. In FIG. 6C, the control unit 401C and the control unit 402C included in the first block 40 in FIG. 4 belong to the group 1-5. Further, the control units 411C to 415C included in the second block 41 in FIG. 4 belong to the group 1-6.

また、図６（ａ）〜（ｃ）のグループ分けを任意に組み合わせてもよい。例えば、図６（ａ）におけるグループ１−１と、図６（ｂ）におけるグループ１−４を組み合わせてもよい。 Further, the grouping of FIGS. 6A to 6C may be arbitrarily combined. For example, the group 1-1 in FIG. 6 (a) and the group 1-4 in FIG. 6 (b) may be combined.

このようなグループ分けにより、管理装置１２は、第１ブロック４０にある温調ユニット、及び第２ブロック４１にある温調ユニットのいずれに異常が発生していることが判定できる。 By such grouping, the management device 12 can determine which of the temperature control unit in the first block 40 and the temperature control unit in the second block 41 has an abnormality.

（実施例２）
実施例２においては、温調ユニットのセンサ、制御ユニット毎にグループ分けする例である。図７は、本実施例におけるグループ分けの例を示す図である。例えば、グループ２−１には、図４における温調ユニット４０１のセンサ４０１Ｔ、及び制御ユニット４０１Ｃが属する。また、例えば、グループ２−４には、温調ユニット４１２のセンサ４１２Ｔ１、及び制御ユニット４１２Ｃが属する。また、グループ２−４には対象ユニット４１６のセンサ４１２Ｔ２が属してもよい。また同様に、グループ２−５〜２−７には、それぞれ対象ユニット４１７〜４１９のセンサ４１３Ｔ２〜４１５Ｔ２が属してもよい。 (Example 2)
In the second embodiment, the sensor and the control unit of the temperature control unit are grouped. FIG. 7 is a diagram showing an example of grouping in this embodiment. For example, the sensor 401T of the temperature control unit 401 and the control unit 401C in FIG. 4 belong to the group 2-1. Further, for example, the sensor 412T1 of the temperature control unit 412 and the control unit 412C belong to the group 2-4. Further, the sensor 412T2 of the target unit 416 may belong to the group 2-4. Similarly, the sensors 413T2-415T2 of the target units 417 to 419 may belong to the groups 2-5 to 2-7, respectively.

また、実施例１と同様に、センサのみ、制御ユニットのみ、センサ及び制御ユニットのいずれの組み合わせでグループ分けをしてもよい。 Further, as in the first embodiment, the grouping may be performed by any combination of the sensor only, the control unit only, and the sensor and the control unit.

このようなグループ分けにより、管理装置１２は、複数ある温調ユニットのいずれに異常が発生していることが判定できる。 By such grouping, the management device 12 can determine which of the plurality of temperature control units has an abnormality.

（実施例３）
実施例３においては、制御に関する情報が伝達する範囲を表すグループ（以下、制御グループとする。）毎にグループ分けする例である。図８は、本実施例におけるグループ分けの例を示す図である。例えば、グループ３−１には、図４における温調ユニット４０１のセンサ４０１Ｔ、及び制御ユニット４０１Ｃが属する。つまり、センサ４０１Ｔの出力値の情報が制御ユニット４０１Ｃに伝達されて制御データが決定されるため、センサ４０１Ｔと制御ユニット４０１Ｃは同じ制御グループに属する。また、例えば、グループ３−３には、センサ４１１Ｔ、４１４Ｔ１、４１４Ｔ２、制御ユニット４１１Ｃ、及び４１４Ｃが属する。つまり、センサ４１４Ｔ１、４１４Ｔ２の出力値の情報が制御ユニット４１４Ｃに伝達されて制御データが決定される。また、センサ４１１Ｔの出力値の情報と制御ユニット４１４Ｃの制御データの情報とが制御ユニット４１１Ｃに伝達されて制御データが決定される。また、図８においてグループ３−３と３−４は別の制御グループとしたが、制御ユニット４１１Ｃには制御ユニット４１４Ｃ及び４１５Ｃの制御データの情報が伝達されるので、グループ３−３と３−４を同じ制御グループとしてもよい。 (Example 3)
In the third embodiment, it is an example of grouping by a group (hereinafter, referred to as a control group) representing a range in which information related to control is transmitted. FIG. 8 is a diagram showing an example of grouping in this embodiment. For example, the sensor 401T of the temperature control unit 401 and the control unit 401C in FIG. 4 belong to the group 3-1. That is, since the information of the output value of the sensor 401T is transmitted to the control unit 401C and the control data is determined, the sensor 401T and the control unit 401C belong to the same control group. Further, for example, the sensors 411T, 414T1, 414T2, the control unit 411C, and 414C belong to the group 3-3. That is, the information of the output values of the sensors 414T1 and 414T2 is transmitted to the control unit 414C, and the control data is determined. Further, the information of the output value of the sensor 411T and the information of the control data of the control unit 414C are transmitted to the control unit 411C to determine the control data. Further, although the groups 3-3 and 3-4 are set as different control groups in FIG. 8, since the information of the control data of the control units 414C and 415C is transmitted to the control unit 411C, the groups 3-3 and 3-4 are transmitted. 4 may be the same control group.

また、実施例１と同様に、センサのみ、制御ユニットのみ、センサ及び制御ユニットのいずれの組み合わせでグループ分けをしてもよい。 Further, as in the first embodiment, the grouping may be performed by any combination of the sensor only, the control unit only, and the sensor and the control unit.

このようなグループ分けにより、管理装置１２は、制御グループのいずれに属する温調ユニットに異常が発生していることが判定できる。 By such grouping, the management device 12 can determine that an abnormality has occurred in any of the temperature control units belonging to the control group.

（実施例４）
実施例４においては、冷媒が循環する配管毎にグループ分けする例である。図９は、本実施例におけるグループ分けの例を示す図である。図９（ａ）の例では、グループ４−１、４−２は、冷媒が循環する方向において温調ユニット４０２の下流で分岐している配管に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットが属する。また、グループ４−３、４−４は、冷媒が循環する方向において温調ユニット４１１の下流で分岐している配管に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットが属する。グループ４−１には、図４における温調ユニット４０２、４１２、及び対象ユニット４１６が配置されている配管にあるセンサ及び制御ユニットが属する。具体的には、センサ４０２Ｔ、４１２Ｔ１、４１２Ｔ２、制御ユニット４０２Ｃ、及び４１２Ｃが属する。また、グループ４−３には、図４における温調ユニット４０２、４１１、４１４、及び対象ユニット４１８が配置されている配管にあるセンサ及び制御ユニットが属する。具体的には、センサ４０２Ｔ、４１１Ｔ、４１４Ｔ１、４１４Ｔ２、制御ユニット４０２Ｃ、４１１Ｃ、及び４１４Ｃが属する。また、グループ４−４には、図４における温調ユニット４１１、４１５、及び対象ユニット４１９が配置されている配管にあるセンサ及び制御ユニットが属する。具体的には、センサ４１１Ｔ、４１５Ｔ１、４１５Ｔ２、制御ユニット４１１Ｃ、及び４１５Ｃが属する。 (Example 4)
In the fourth embodiment, it is an example of grouping each pipe through which the refrigerant circulates. FIG. 9 is a diagram showing an example of grouping in this embodiment. In the example of FIG. 9A, groups 4-1 and 4-2 are sensor and control units of the temperature control unit arranged in a pipe branched downstream of the temperature control unit 402 in the direction in which the refrigerant circulates. Belongs to. Further, groups 4-3 and 4-4 belong to the sensor and control unit of the temperature control unit arranged in the pipe branched downstream of the temperature control unit 411 in the direction in which the refrigerant circulates. Group 4-1 belongs to the sensor and control units in the piping in which the temperature control units 402 and 412 in FIG. 4 and the target unit 416 are arranged. Specifically, the sensors 402T, 412T1, 412T2, the control unit 402C, and 412C belong to it. Further, the sensor and control unit in the pipe in which the temperature control unit 402, 411, 414 and the target unit 418 in FIG. 4 are arranged belong to the group 4-3. Specifically, the sensors 402T, 411T, 414T1, 414T2, control units 402C, 411C, and 414C belong to this group. Further, the sensor and control unit in the pipe in which the temperature control unit 411, 415 and the target unit 419 in FIG. 4 are arranged belong to the group 4-4. Specifically, the sensors 411T, 415T1, 415T2, control units 411C, and 415C belong to this group.

また、図９（ｂ）の例では、グループ４−５には、温調ユニット４０２のセンサ４０２Ｔ及び制御ユニット４０２Ｃが属する。また、グループ４−５には、温調ユニット４０２に対して冷媒が循環する方向において下流の配管上の位置に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットが属する。また、グループ４−６には、温調ユニット４１１のセンサ４１１Ｔ及び制御ユニット４１１Ｃが属する。また、グループ４−６には、温調ユニット４１１に対して冷媒が流れる配管において下流に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットが属する。 Further, in the example of FIG. 9B, the sensor 402T and the control unit 402C of the temperature control unit 402 belong to the group 4-5. Further, the sensor and control unit of the temperature control unit, which are arranged at positions on the pipe downstream in the direction in which the refrigerant circulates with respect to the temperature control unit 402, belong to the group 4-5. Further, the sensor 411T and the control unit 411C of the temperature control unit 411 belong to the group 4-6. Further, the sensor and control unit of the temperature control unit arranged downstream in the pipe through which the refrigerant flows with respect to the temperature control unit 411 belong to the group 4-6.

また、本実施例では、冷媒が循環する方向において下流の配管上の位置に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットの全てをグループに属するようにグループ分けしたが、一部のセンサ及び制御ユニットだけを対象にしてもよい。例えば、センサ４１２Ｔ１、及びセンサ４１２Ｔ２は同一の配管上に隣接しているため、センサ４１２Ｔ１、及びセンサ４１２Ｔ２のいずれかは削除してもよい。 Further, in this embodiment, all the sensors and control units of the temperature control unit arranged at positions on the downstream pipe in the direction in which the refrigerant circulates are grouped so as to belong to the group, but some sensors and Only the control unit may be targeted. For example, since the sensor 412T1 and the sensor 412T2 are adjacent to each other on the same pipe, either the sensor 412T1 or the sensor 412T2 may be deleted.

また、実施例１と同様に、センサのみ、制御ユニットのみ、センサ及び制御ユニットのいずれの組み合わせでグループ分けをしてもよい。 Further, as in the first embodiment, the grouping may be performed by any combination of the sensor only, the control unit only, and the sensor and the control unit.

このようなグループ分けにより、管理装置１２は、冷媒が流れる配管において分岐された配管のいずれに配置されている温調ユニットに異常が発生していることが判定できる。 By such grouping, the management device 12 can determine that an abnormality has occurred in any of the branched pipes in the pipe through which the refrigerant flows.

以上より、本実施形態に係る管理装置において、グループ毎の異常度を算出して、異常が発生しているグループのセンサ、又は制御ユニットを特定することができるので、温調システムの異常を検出するために有利である。 From the above, in the management device according to the present embodiment, the degree of abnormality for each group can be calculated to identify the sensor or control unit of the group in which the abnormality has occurred, so that the abnormality of the temperature control system can be detected. It is advantageous to do.

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態に係る管理装置１２について説明する。なお、ここで言及しない事項は、第１実施形態に従いうる。 <Second Embodiment>
Next, the management device 12 according to the second embodiment will be described. Matters not mentioned here may follow the first embodiment.

本実施形態における管理装置１２は、グループ分けされたセンサの出力値、制御ユニットの制御データに基づきモデルをグループ毎に生成して、それぞれのグループに属するモデルを用いて算出された評価値に基づき、グループ毎の異常度を算出する。 The management device 12 in the present embodiment generates a model for each group based on the output values of the grouped sensors and the control data of the control unit, and based on the evaluation values calculated using the models belonging to each group. , Calculate the degree of abnormality for each group.

図１０は、本実施形態における温調システムの異常を検出する方法を示すフローチャートである。Ｓ１００１において、取得部２１１はグループ毎にセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得して、生成部２１２は取得した出力値、制御データに関する情報に基づき、センサの出力値等の関係を表すモデルをグループ毎に生成する。ここで、取得するモデルは、温調システム３０１において、センサ、制御ユニットに関してグループ分けされた、センサの出力値、制御ユニットの制御データを用いて生成されたモデルとすることができる。また、グループ分けの例については、第１実施形態における実施例１乃至４と同様とすることができる。また、グループ分けの情報は予め記憶装置２０４に記憶され、取得部２１１はグループ分けの情報を記憶装置２０４から取得することができる。また、取得部２１１はグループ分けの情報を外部の情報処理装置から通信装置２０７を介して取得してもよい。 FIG. 10 is a flowchart showing a method of detecting an abnormality in the temperature control system according to the present embodiment. In S1001, the acquisition unit 211 acquires information on the sensor output value and control data of the control unit for each group, and the generation unit 212 relates the sensor output value and the like based on the acquired output value and information on the control data. A model representing is generated for each group. Here, the model to be acquired can be a model generated by using the output value of the sensor and the control data of the control unit, which are grouped with respect to the sensor and the control unit in the temperature control system 301. Further, the example of grouping can be the same as that of Examples 1 to 4 in the first embodiment. Further, the grouping information is stored in the storage device 204 in advance, and the acquisition unit 211 can acquire the grouping information from the storage device 204. Further, the acquisition unit 211 may acquire the grouping information from the external information processing device via the communication device 207.

Ｓ１００２において、取得部２１１は温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得する。そして、算出部２１３は出力値、制御データに関する情報と算出したグループ毎のモデルを用いて、グループ毎のセンサの出力値、及び制御ユニットの制御データに関する評価値を算出する。 In S1002, the acquisition unit 211 acquires information on the output value of the sensor in the temperature control system 301 and the control data of the control unit. Then, the calculation unit 213 calculates the output value of the sensor for each group and the evaluation value for the control data of the control unit by using the output value, the information about the control data and the calculated model for each group.

Ｓ１００３において、算出部２１３は、グループ毎のモデルを用いて算出された評価値に基づき、グループ毎の異常度を算出する。グループ毎の異常度は、グループに属するモデルから取得された評価値を合計した値、または平均した値等の統計処理をした値とすることができる。 In S1003, the calculation unit 213 calculates the degree of abnormality for each group based on the evaluation value calculated using the model for each group. The degree of abnormality for each group can be a value obtained by statistically processing such as a total value of evaluation values acquired from models belonging to the group or an average value.

Ｓ１００４において、判定部２１４は、取得されたグループ毎の異常度に基づき、グループ毎に異常を判定する。つまり、管理装置１２は、グループの異常度が予め定められた許容範囲にない場合に、そのグループに属するセンサ、制御ユニットに異常が発生していると判定する。 In S1004, the determination unit 214 determines the abnormality for each group based on the acquired degree of abnormality for each group. That is, when the degree of abnormality of the group is not within the predetermined allowable range, the management device 12 determines that an abnormality has occurred in the sensors and control units belonging to the group.

以上より、本実施形態に係る管理装置において、グループ毎の異常度を算出して、異常が発生しているグループのセンサ、又は制御ユニットを特定することができるので、温調システムの異常を検出するために有利である。 From the above, in the management device according to the present embodiment, the degree of abnormality for each group can be calculated to identify the sensor or control unit of the group in which the abnormality has occurred, so that the abnormality of the temperature control system can be detected. It is advantageous to do.

（物品の製造方法）
物品として、例えば、デバイス（半導体デバイス、磁気記憶媒体、液晶表示素子等）、カラーフィルター、又はハードディスク等の製造方法について説明する。かかる製造方法は、リソグラフィ装置（例えば、露光装置、インプリント装置、描画装置等）を用いてパターンを基板（ウエハ、ガラスプレート、フィルム状基板等）に形成する工程を含む。かかる製造方法は、パターンを形成された基板を処理する工程を更に含む。該処理ステップは、該パターンの残膜を除去するステップを含みうる。また、該パターンをマスクとして基板をエッチングするステップなどの周知の他のステップを含みうる。本実施形態における物品の製造方法は、従来に比べて、物品の性能、品質、生産性及び生産コストの少なくとも１つにおいて有利である。 (Manufacturing method of goods)
As an article, for example, a method for manufacturing a device (semiconductor device, magnetic storage medium, liquid crystal display element, etc.), a color filter, a hard disk, or the like will be described. Such a manufacturing method includes a step of forming a pattern on a substrate (wafer, glass plate, film-like substrate, etc.) using a lithography apparatus (for example, an exposure apparatus, an imprint apparatus, a drawing apparatus, etc.). Such a manufacturing method further includes a step of processing a patterned substrate. The treatment step may include removing the residual film of the pattern. It may also include other well-known steps such as etching the substrate with the pattern as a mask. The method for producing an article in the present embodiment is advantageous in at least one of the performance, quality, productivity and production cost of the article as compared with the conventional method.

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described above, it goes without saying that the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications and modifications can be made within the scope of the gist thereof.

また、実施例１乃至４は、単独で実施するだけでなく、実施例１乃至４のうちのいずれの組合せで実施することができる。 Further, Examples 1 to 4 can be carried out not only individually but also in any combination of Examples 1 to 4.

Claims (14)

複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出する情報処理装置であって、
前記複数のセンサのうちの２つのセンサの出力値の関係、前記複数の制御ユニットのうちの２つの制御ユニットの制御データの関係、又は前記複数のセンサのうちの１つセンサの出力値及び前記複数の制御ユニットのうちの１つの制御ユニットの制御データの関係を表すモデルを用いて、センサの出力値又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを表す異常度を、前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットが少なくとも２つに分けられたグループ毎に算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記異常度に基づき前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットの異常を前記グループ毎に判定する判定部と、を有する
ことを特徴とする情報処理装置。 An information processing device that detects abnormalities in a control system equipped with multiple sensors and multiple control units.
The relationship between the output values of two sensors among the plurality of sensors, the relationship between the control data of two control units among the plurality of control units, or the output value of one sensor among the plurality of sensors and the said. Using a model representing the relationship between the control data of one of the plurality of control units, the degree of abnormality indicating the degree of abnormality of the output value of the sensor or the control data of the control unit can be determined by the plurality of sensors or the plurality of sensors. A calculation unit that calculates for each group in which the control unit of
An information processing device including a determination unit that determines an abnormality of the plurality of sensors or the plurality of control units for each group based on the degree of abnormality calculated by the calculation unit. 前記複数のセンサの出力値、又は前記複数の制御ユニットの制御データに基づき、前記モデルを生成する生成部を有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, further comprising a generation unit that generates the model based on the output values of the plurality of sensors or the control data of the plurality of control units. 前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットは、前記制御システムが備えられた基板処理装置のチャンバに基づき前記グループに分けられていることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the plurality of sensors or the plurality of control units are divided into the groups based on the chamber of the substrate processing apparatus provided with the control system. 前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットは、前記センサの出力値又は前記制御ユニットの制御データに関する情報が伝達する範囲に基づき前記グループに分けられていることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 According to claim 1 or 2, the plurality of sensors or the plurality of control units are divided into the groups based on a range in which information regarding an output value of the sensor or control data of the control unit is transmitted. The information processing device described. 前記制御システムは対象ユニットの温度を調整する温調システムであって、
前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットは、前記制御ユニットにより制御される温調ユニット又は前記対象ユニットに基づき前記グループに分けられていることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 The control system is a temperature control system that adjusts the temperature of the target unit.
The information processing according to claim 1 or 2, wherein the plurality of sensors or the plurality of control units are divided into the group based on the temperature control unit controlled by the control unit or the target unit. Device. 前記制御システムは配管に冷媒を循環させて対象ユニットの温度を調整する温調システムであって、
前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットは、前記温調システムにおいて冷媒が循環する配管の分岐に関する情報に基づき前記グループに分けられていることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 The control system is a temperature control system that adjusts the temperature of the target unit by circulating a refrigerant through the piping.
The information processing according to claim 1 or 2, wherein the plurality of sensors or the plurality of control units are divided into the groups based on information regarding branching of a pipe through which a refrigerant circulates in the temperature control system. Device. 前記算出部は、前記モデルを用いて算出された複数の評価値を前記グループの情報に基づきグループに分け、前記グループ毎に前記異常度を算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。 Any of claims 1 to 6, wherein the calculation unit divides a plurality of evaluation values calculated using the model into groups based on the information of the groups, and calculates the degree of abnormality for each group. The information processing apparatus according to item 1. 前記算出部は、前記グループの情報に基づきグループ分けされた前記モデルを用いて算出された複数の評価値に基づき、前記グループ毎に前記異常度を算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。 Claims 1 to 6 are characterized in that the calculation unit calculates the degree of abnormality for each group based on a plurality of evaluation values calculated using the model grouped based on the information of the group. The information processing apparatus according to any one of the above items. 前記センサは、温度、流量、又は圧力を測定するためのセンサを含むことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein the sensor includes a sensor for measuring temperature, flow rate, or pressure. 前記制御データは、前記制御ユニットにより制御される制御対象ユニットに入力する指令値、又は前記指令値に応じて前記制御対象ユニットが動作する動作量を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The control data according to claim 1 to 9, wherein the control data includes a command value input to the control target unit controlled by the control unit, or an operation amount in which the control target unit operates according to the command value. The information processing apparatus according to any one of the following items. 複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出する検出方法であって、
前記複数のセンサのうちの２つのセンサの出力値の関係、前記複数の制御ユニットのうちの２つの制御ユニットの制御データの関係、又は前記複数のセンサのうちの１つセンサの出力値及び前記複数の制御ユニットのうちの１つの制御ユニットの制御データの関係を表すモデルを用いて、センサの出力値又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを表す異常度を、前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットが少なくとも２つに分けられたグループ毎に算出する算出工程と、
前記算出工程において算出された前記異常度に基づき前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットの異常を前記グループ毎に判定する判定工程と、を有する
ことを特徴とする検出方法。 It is a detection method for detecting an abnormality in a control system having a plurality of sensors and a plurality of control units.
The relationship between the output values of two sensors among the plurality of sensors, the relationship between the control data of two control units among the plurality of control units, or the output value of one sensor among the plurality of sensors and the said. Using a model representing the relationship between the control data of one of the plurality of control units, the degree of abnormality indicating the degree of abnormality of the output value of the sensor or the control data of the control unit can be determined by the plurality of sensors or the plurality of sensors. And the calculation process that the control unit of is calculated for each group divided into at least two
A detection method comprising: a determination step of determining an abnormality of the plurality of sensors or the plurality of control units for each group based on the degree of abnormality calculated in the calculation step. 請求項１１に記載の検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 A program comprising causing a computer to execute the detection method according to claim 11. 複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムを有し、基板に対して処理を行う基板処理装置と、
前記制御システムの異常を検出する管理装置と、を有し、
前記管理装置は、
前記複数のセンサのうちの２つのセンサの出力値の関係、前記複数の制御ユニットのうちの２つの制御ユニットの制御データの関係、又は前記複数のセンサのうちの１つセンサの出力値及び前記複数の制御ユニットのうちの１つの制御ユニットの制御データの関係を表すモデルを用いて、センサの出力値又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを表す異常度を、前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットが少なくとも２つに分けられたグループ毎に算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記異常度に基づき前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットの異常を前記グループ毎に判定する判定部と、を有する
ことを特徴とする基板処理システム。 A board processing device that has a control system equipped with a plurality of sensors and a plurality of control units and processes the board,
It has a management device for detecting an abnormality in the control system, and has
The management device is
The relationship between the output values of two sensors among the plurality of sensors, the relationship between the control data of two control units among the plurality of control units, or the output value of one sensor among the plurality of sensors and the said. Using a model representing the relationship between the control data of one of the plurality of control units, the degree of abnormality indicating the degree of abnormality of the output value of the sensor or the control data of the control unit can be determined by the plurality of sensors or the plurality of sensors. A calculation unit that calculates for each group in which the control unit of
A substrate processing system comprising: a determination unit for determining an abnormality of the plurality of sensors or the plurality of control units for each group based on the degree of abnormality calculated by the calculation unit. 請求項１３に記載の基板処理システムを用いて、基板を処理する工程と、
前記工程で処理された基板から物品を製造する工程と、を有する
ことを特徴とする物品の製造方法。 A step of processing a substrate by using the substrate processing system according to claim 13.
A method for producing an article, which comprises a step of producing an article from a substrate processed in the above step.
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