【手続補正書】
【提出日】令和3年2月5日(2021.2.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のプロセッサを具えた装置であって、該プロセッサは、
非定常状態から定常状態に遷移する製造工程に関連する学習スペクトルデータを受信し、
サポートベクターマシン（ＳＶＭ）分類モデルの複数回の反復のうちの１回の反復を生成するために使用する定常状態データの集合に関連する時刻が、前記製造工程が前記非定常状態であることを知った時刻から離れたしきい値量の時刻になるまで、前記学習スペクトルデータに基づいて、前記ＳＶＭ分類モデルの複数回の反復を生成し、
前記ＳＶＭ分類モデルの前記複数回の反復に基づいて、前記製造工程に関連する複数の予測遷移時刻を決定し、
前記複数の予測遷移時刻に基づいて、前記製造工程が前記定常状態に達したか否かを判定することに関連する最終的なＳＶＭ分類モデルを生成し、
前記複数の予測遷移時刻のうちの１つの遷移時刻は、前記製造工程中に、前記１回の反復が、前記製造工程が前記非定常状態から前記定常状態に遷移したことを予測する時刻を識別する、装置。
【請求項２】
前記１つ以上のプロセッサが、さらに、
前記製造工程に関連する追加的スペクトルデータを受信し、
前記最終的なＳＶＭ分類モデル及び前記追加的スペクトルデータに基づいて、前記製造工程が前記定常状態に達していないものと判定する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記１つ以上のプロセッサが、さらに、
前記製造工程に関連する追加的スペクトルデータを受信し、
前記最終的なＳＶＭ分類モデル及び前記追加的スペクトルデータに基づいて、前記製造工程が前記定常状態に達しているものと判定する、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記１つ以上のプロセッサが、さらに、
前記製造工程が前記定常状態に達したことの指標を提供する、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記１つ以上のプロセッサが、さらに、
前記製造工程が前記定常状態に達したものと判定したことに基づいて、前記定常状態に関連する定量的測定基準を定め、
前記定量的測定基準に関連する情報を提供する、請求項３に記載の装置。
【請求項６】
前記１つ以上のプロセッサが、前記ＳＶＭ分類モデルの複数回の反復を生成する際に、
前記学習スペクトルデータに基づいて、非定常状態データの集合及び定常状態データの集合を作成し、
前記１回の反復を、前記非定常状態データの集合及び前記定常状態データの集合に基づいて生成する、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記１つ以上のプロセッサが、さらに、
前記学習スペクトルデータに基づいて、前記ＳＶＭ分類モデルの前記複数回の反復を生成する前に次元縮小を実行する、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、該命令は、
１つ以上のプロセッサによって実行されると、該１つ以上のプロセッサに、
非定常状態から定常状態に遷移する製造工程の第１実行部分に関連する学習スペクトルデータを受信させ、
定常状態データの集合に関連する時刻が、前記製造工程の前記第１実行部分が前記非定常状態であることを知った時刻から離れたしきい値量の時刻になるまで、前記学習スペクトルデータに基づいて、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）分類モデルの複数回の反復を決定させ、
前記ＳＶＭ分類モデルの前記複数回の反復に基づいて、前記製造工程の他の実行部分が前記非定常状態から前記定常状態に遷移したか否かを判定することに関連する最終的なサポートベクターマシン（ＳＶＭ）分類モデルを生成させ、
前記製造工程の第２実行部分に関連する追加的スペクトルデータを受信させ、
前記ＳＶＭ分類モデル及び前記追加的スペクトルデータに基づいて、前記製造工程の前記第２実行部分が前記非定常状態から前記定常状態に遷移したか否かを判定させる
ための１つ以上の命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項９】
前記１つ以上のプロセッサに、前記製造工程の前記第２実行部分が前記非定常状態から前記定常状態に遷移したか否かを判定させるための前記１つ以上の命令が、前記１つ以上のプロセッサに、
前記製造工程の前記第２実行部分が前記非定常状態から前記定常状態に遷移したものと判定させ、
前記製造工程の前記第２実行部分が前記非定常状態から前記定常状態に遷移したことの指標を提供させる、
請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記１つ以上の命令が、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、さらに、
前記製造工程の前記第２実行部分が前記非定常状態から前記定常状態に遷移したことに基づいて、前記製造工程の前記第２実行部分に関連する定量的測定基準を定めさせ、
前記定量的測定基準に関連する情報を提供させる、
請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記１つ以上の命令が、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、さらに、
前記定量的測定基準に関連する回帰モデルを識別させ、
前記１つ以上のプロセッサに前記定量的測定基準を定めさせるための前記１つ以上の命令が、前記１つ以上のプロセッサに、
前記回帰モデルに基づいて前記定量的測定基準を定めさせる、
請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記１つ以上の命令が、前記１つ以上のプロセッサに、さらに、
前記学習スペクトルデータに基づいて、非定常状態データの第１集合及び定常状態データの第１集合を生成させ、
前記非定常状態データの第１集合及び前記定常状態データの第１集合に基づいて、前記ＳＶＭ分類モデルの１回目の反復を生成させ、
前記学習スペクトルデータに基づいて、前記非定常状態データの第２集合及び前記定常状態データの第２集合を作成させ、
前記非定常状態データの第２集合及び前記定常状態データの第２集合に基づいて、前記ＳＶＭ分類モデルの２回目の反復を生成させる、
請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記１つ以上の命令が、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、さらに、
前記ＳＶＭ分類モデルの前記１回目の反復に基づいて、前記ＳＶＭ分類モデルの前記１回目の反復に関連する予測遷移時刻を決定させ、
前記１つ以上のプロセッサに前記非定常状態データの第２集合を作成させるための前記１つ以上の命令が、前記１つ以上のプロセッサに、
前記ＳＶＭ分類モデルの前記１回目の反復に関連する前記予測遷移時刻に基づいて、前記非定常状態データの前記第２集合を作成させる、
請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
装置によって、非定常状態から定常状態に遷移する製造工程の第１実行部分に関連する第１スペクトルデータを受信するステップと、
前記装置によって、第１スペクトルデータに基づいて、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）分類モデルの複数回の反復を生成するステップと、
前記ＳＶＭ分類モデルの前記複数回の反復のうちの１回の反復を生成するために使用する定常状態データの集合に関連する時刻が、前記製造工程が前記非定常状態であることを知った時刻に関連するしきい値量の時刻を満足するまで、前記装置によって、前記ＳＶＭ分類モデルの前記複数回の反復に基づいて、前記製造工程の前記第１実行部分に関連する複数の予測遷移時刻を決定するステップと、
前記装置によって、前記複数の予測遷移時刻に基づいて、前記製造工程の他の実行部分が前記定常状態に達したか否かを判定することに関連する最終的なＳＶＭ分類モデルを生成するステップと、
前記装置によって、前記製造工程の第２実行部分に関連する第２スペクトルデータを受信するステップと、
前記装置によって、前記製造工程の前記第２実行部分が前記定常状態に達したか否かを、前記最終的なＳＶＭ分類モデル及び前記第２スペクトルデータに基づいて判定するステップと
を含む方法。
【請求項１５】
前記製造工程の前記第２実行部分が前記定常状態に達したか否かを判定するステップが、
前記製造工程の前記第２実行部分が前記定常状態に達していないものと判定することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記製造工程の前記第２実行部分が前記定常状態に達したか否かを判定するステップが、
前記製造工程の前記第２実行部分が前記定常状態に達したものと判定することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記製造工程が前記定常状態に達したことの指標を提供するステップをさらに含み、
前記指標を提供するステップが、前記製造工程に関連する動作を自動的に実行させる、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記製造工程に関連する回帰モデルに基づいて、前記定常状態に関連する定量的測定基準を定めるステップと、
前記定量的測定基準に関連する情報を提供するステップと
をさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記ＳＶＭ分類モデルの前記複数回の反復を生成する前に、前記第１スペクトルデータに関連する次元縮小を実行するステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記１つ以上のプロセッサが、さらに、
前記複数の予測遷移時刻に基づいて主要遷移時刻を決定し、
前記最終的なＳＶＭ分類モデルを、前記主要遷移時刻を決定したことに基づいて生成する、請求項１に記載の装置。