(57)【要約】【課題】処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できて、製造品の特性予測値の特性値に対する誤差を減少できる特性予測装置を提供する。【解決手段】特性予測装置１９は、運転データ収集部１６と特性データ収集部２４と状態変数取得部２９と記憶部１８と特性予測部２０と学習部２１とを有する。状態変数取得部２９は、処理装置１１に施された保守作業の結果得られた保守状態を表す保守状態変数２５を取得する保守状態変数取得部３０を含む。学習部２１は、処理装置１１の保守作業が行われる度に、記憶部１８に記憶された保守状態変数２５を更新する保守状態変数更新部３１を含む。【選択図】図１
2012022362.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
素材に処理を施して製造品を製造する処理装置による処理条件を収集すると共に、上記処理装置から取得された上記処理に関する測定値を運転データとして収集する運転データ収集部と、
上記処理装置によって製造された製造品の特性を表す特性値を特性データとして収集する特性データ収集部と、
上記処理装置の状態を表す状態変数を取得する状態変数取得部と、
上記状態変数取得部によって取得された上記状態変数を記憶する記憶部と、
上記記憶部によって記憶された上記状態変数と上記運転データ収集部によって収集された上記運転データとから、製造品の特性を予測する特性予測値を得る特性予測部と、
上記運転データ収集部によって収集された上記運転データと上記特性データ収集部によって収集された上記特性データとに基づいて、上記特性予測部によって予測される上記特性予測値の特性値に対する誤差を減少させるように、上記記憶部に記憶された上記状態変数を更新する学習部と
を備え、
上記状態変数取得部は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得部を含み、
上記学習部は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶部に記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新部を含むことを特徴とする特性予測装置。
【請求項２】
素材に処理を施して製造品を製造する処理装置による処理条件を収集すると共に、上記処理装置から取得された上記処理に関する測定値を運転データとして収集する運転データ収集工程と、
上記処理装置によって製造された製造品の特性を表す特性値を特性データとして収集する特性データ収集工程と、
上記処理装置の状態を表す状態変数を取得する状態変数取得工程と、
上記状態変数取得工程によって取得された上記状態変数を記憶する記憶工程と、
上記記憶工程によって記憶された上記状態変数と上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データとから、製造品の特性を予測する特性予測値を得る特性予測工程と、
上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データと上記特性データ収集工程によって収集された上記特性データとに基づいて、上記特性予測工程によって予測される上記特性予測値の特性値に対する誤差を減少させるように、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数を更新する学習工程と
を備え、
上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、
上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むことを特徴とする特性予測方法。
【請求項３】
素材に処理を施して製造品を製造する処理装置による処理条件を収集すると共に、上記処理装置から取得された上記処理に関する測定値を運転データとして収集する運転データ収集工程と、
上記処理装置によって製造された製造品の特性を表す特性値を特性データとして収集する特性データ収集工程と、
上記処理装置の状態を表す状態変数を取得する状態変数取得工程と、
上記状態変数取得工程によって取得された上記状態変数を記憶する記憶工程と、
上記記憶工程によって記憶された上記状態変数と上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データとから、製造品の特性を予測する特性予測値を得る特性予測工程と、
上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データと上記特性データ収集工程によって収集された上記特性データとに基づいて、上記特性予測工程によって予測される上記特性予測値の特性値に対する誤差を減少させるように、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数を更新する学習工程と
を、コンピュータに実行させ、
上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、
上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むことを特徴とする特性予測プログラム。
【請求項４】
素材に処理を施して製造品を製造する処理装置による処理条件を収集すると共に、上記処理装置から取得された上記処理に関する測定値を運転データとして収集する運転データ収集工程と、
上記処理装置によって製造された製造品の特性を表す特性値を特性データとして収集する特性データ収集工程と、
上記処理装置の状態を表す状態変数を取得する状態変数取得工程と、
上記状態変数取得工程によって取得された上記状態変数を記憶する記憶工程と、
上記記憶工程によって記憶された上記状態変数と上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データとから、製造品の特性を予測する特性予測値を得る特性予測工程と、
上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データと上記特性データ収集工程によって収集された上記特性データとに基づいて、上記特性予測工程によって予測される上記特性予測値の特性値に対する誤差を減少させるように、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数を更新する学習工程と
を、コンピュータに実行させるための特性予測プロクラムを記録し、
上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、
上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むことを特徴とする特性予測プロクラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、特性予測装置、特性予測方法、特性予測プログラム、および、特性予測プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、半導体工場等の製造ラインでは、複数の処理装置や検査装置が用いられており、処理装置は、複数の処理を行う度に保守作業が必要となっている。
【０００３】
しかし、保守作業の前後で、処理装置の状態が変化する。このため、処理装置によって製造された製造品の特性予測を行う際に、予測精度が悪くなる問題があった。さらに、保守作業後に特性予測を行うためのモデル式を新たに作成し直さなければならない問題があった。図６に、処理装置の保守作業に伴う製造品の特性値の変化を示す。図６に示すように、処理装置に複数種類の保守作業を行う度に製造品の特性値（ｙ）が大きく変動していることがわかる。この保守作業としては、処理装置の部品交換と処理装置の清掃である。なお、図６中、清掃を行ったときを点線の丸印で示し、それ以外、部品交換を行っているものとする。
【０００４】
そこで、従来、特性予測方法として、かかる処理装置の保守作業により悪化する特性予測の改善に寄与するものがある（特開２００４−３９８０５号公報：特許文献１参照）。
【０００５】
この従来の特性予測方法は、第１の残差を求める工程と、第２の残差を求める工程と、検出データを選択する工程と、重回帰モデルを作成する工程とを備えていた。
【０００６】
上記第１の残差を求める工程は、保守作業前の処理装置を用いて複数の素材に対して行なった処理により得られる複数の検出データを主成分分析して主成分分析モデルを作成すると共にその残差を第１の残差として求めていた。
【０００７】
上記第２の残差を求める工程は、保守作業後の処理装置を用いて素材に対して処理により得られる複数の検出データを用いて上記主成分分析モデルにより第２の残差を求めていた。ここで、処理装置の保守作業の前後の主成分分析による残差は、予め算出された閾値内に収まる説明変数のみを用いて予測されていた。
【０００８】
上記検出データを選択する工程は、第１の残差のバラツキの最大値及び最小値を基準にして第２の残差のバラツキの小さい検出データを選択していた。上記重回帰モデルを作成する工程は、選択された複数の検出データの残差を用いて重回帰モデルを作成していた。
【０００９】
しかしながら、上記従来の特性予測方法では、処理装置の保守作業後の処理数を考慮していないため、保守作業後の処理数に応じた特性値の変化に対応していない。このため、装置における同一保守作業周期において、徐々に予測精度が低下してしまう問題があった。
【００１０】
また、上記処理装置の保守作業の前後の主成分分析による残差が、予め算出された閾値内に収まる説明変数のみを用いて予測されているため、保守作業前後の処理の状態変化を十分に説明できないことが生じる問題があった。
【００１１】
また、上記処理装置の保守作業において部品交換または清掃等を行った際に、処理装置の劣化等のため、保守作業後に製造品の特性値が低下する。このため、保守作業を繰り返すと、保守作業の度に予測精度が低下してしまう問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００４−３９８０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
そこで、この発明の課題は、処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できて、製造品の特性予測値の特性値に対する誤差を減少できる特性予測装置、特性予測方法、特性予測プログラム、および、特性予測プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するため、この発明の特性予測装置は、
素材に処理を施して製造品を製造する処理装置による処理条件を収集すると共に、上記処理装置から取得された上記処理に関する測定値を運転データとして収集する運転データ収集部と、
上記処理装置によって製造された製造品の特性を表す特性値を特性データとして収集する特性データ収集部と、
上記処理装置の状態を表す状態変数を取得する状態変数取得部と、
上記状態変数取得部によって取得された上記状態変数を記憶する記憶部と、
上記記憶部によって記憶された上記状態変数と上記運転データ収集部によって収集された上記運転データとから、製造品の特性を予測する特性予測値を得る特性予測部と、
上記運転データ収集部によって収集された上記運転データと上記特性データ収集部によって収集された上記特性データとに基づいて、上記特性予測部によって予測される上記特性予測値の特性値に対する誤差を減少させるように、上記記憶部に記憶された上記状態変数を更新する学習部と
を備え、
上記状態変数取得部は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得部を含み、
上記学習部は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶部に記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新部を含むことを特徴としている。
【００１５】
この発明の特性予測装置によれば、上記運転データ収集部と上記特性データ収集部と上記状態変数取得部と上記記憶部と上記特性予測部と上記学習部とを備え、上記状態変数取得部は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得部を含み、上記学習部は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶部に記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新部を含むので、処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できる。したがって、製造品の特性予測値の特性値に対する誤差を減少できる。
【００１６】
つまり、この発明の特性予測装置において、特性予測を行う際に、処理装置に施された保守作業の結果を表す状態変数である保守状態変数を含むモデル式を作成し更新することで、予測精度が向上する効果がある。
【００１７】
ここで、本発明における予測モデルの例を下記（式Ａ）に示す。
2012022362.tif 000003
ここで、Ｙは、特性値を表すベクトルまたは行列を示し、Ｘは、運転データを表す行列またはベクトルを示し、Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3は、複数ある状態変数を表す行列またはベクトルを示し、Ｌは、装置間差値を表す行列またはベクトルを示している。状態変数は、処置装置の保守作業を表す保守状態変数を含んでいる。
【００１８】
ｆ(Ｘ)は，装置運転データから状態と複数ある状態変数の影響を除いた特性値を予測する関数を意味し、部分最小２乗法(Partial Least Squares；PLS)もしくは独立成分分析(Independent Component Analysis；ICA)もしくは主成分分析(Principal Component Analysis；PCA)等の何らかの手法を用いて導出されたものである。
【００１９】
本発明では、装置間差値及び複数ある状態変数を、例えば下記（式Ｂ）のような関数で表すことも可能である。
2012022362.tif 000004
これにより、保守状態変数に含まれる処理装置の保守作業及び保守作業後の処理数に応じた特性値の変化を予測値に反映することができる。
【００２０】
例えば、保守作業毎に特性値が、ｔずつ低下する場合、状態変数を表す関数ｇ(Ｋ１)は、下記（式Ｃ）で表すことができる。
2012022362.tif 000005
状態変数を表す関数ｇ(Ｋ１)を、上記本発明における予測モデルの例に適用すると下記（式Ｄ）のように表すことができる。
2012022362.tif 000006
状態変数を関数で表すことで、処理装置の保守が特性に与える影響を、処理装置での装置運転データと、切り分けることができ、より高い精度での特性値予測を行うことが可能になる。
【００２１】
したがって、ある処理装置についての予測式を一度作成すれば、この予測式を用いて他の同種の処理装置についても装置運転データ等の装置状態を評価し、状態変数や装置間差値を設定することで、保守作業を考慮した処理結果を予測することができる。
【００２２】
また、保守作業による特性値の変化と保守作業後の処理数を含む状態変数を同時に扱うことが出来るため、処理装置の保守作業の前後の製造品の特性値の変化や、保守作業後の処理数に応じた特性の変化に対しても、精度を落とすことなく正確に予測することが可能となる。
【００２３】
また、この発明の特性予測方法は、
素材に処理を施して製造品を製造する処理装置による処理条件を収集すると共に、上記処理装置から取得された上記処理に関する測定値を運転データとして収集する運転データ収集工程と、
上記処理装置によって製造された製造品の特性を表す特性値を特性データとして収集する特性データ収集工程と、
上記処理装置の状態を表す状態変数を取得する状態変数取得工程と、
上記状態変数取得工程によって取得された上記状態変数を記憶する記憶工程と、
上記記憶工程によって記憶された上記状態変数と上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データとから、製造品の特性を予測する特性予測値を得る特性予測工程と、
上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データと上記特性データ収集工程によって収集された上記特性データとに基づいて、上記特性予測工程によって予測される上記特性予測値の特性値に対する誤差を減少させるように、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数を更新する学習工程と
を備え、
上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、
上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むことを特徴としている。
【００２４】
この発明の特性予測方法によれば、上記運転データ収集工程と上記特性データ収集工程と上記状態変数取得工程と上記記憶工程と上記特性予測工程と上記学習工程とを備え、上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むので、処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できる。したがって、製造品の特性予測値の特性値に対する誤差を減少できる。
【００２５】
また、この発明の特性予測プログラムは、
素材に処理を施して製造品を製造する処理装置による処理条件を収集すると共に、上記処理装置から取得された上記処理に関する測定値を運転データとして収集する運転データ収集工程と、
上記処理装置によって製造された製造品の特性を表す特性値を特性データとして収集する特性データ収集工程と、
上記処理装置の状態を表す状態変数を取得する状態変数取得工程と、
上記状態変数取得工程によって取得された上記状態変数を記憶する記憶工程と、
上記記憶工程によって記憶された上記状態変数と上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データとから、製造品の特性を予測する特性予測値を得る特性予測工程と、
上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データと上記特性データ収集工程によって収集された上記特性データとに基づいて、上記特性予測工程によって予測される上記特性予測値の特性値に対する誤差を減少させるように、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数を更新する学習工程と
を、コンピュータに実行させ、
上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、
上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むことを特徴としている。
【００２６】
この発明の特性予測プログラムによれば、上記運転データ収集工程と上記特性データ収集工程と上記状態変数取得工程と上記記憶工程と上記特性予測工程と上記学習工程とを、コンピュータに実行させ、上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むので、この特性予測プログラムをコンピュータに実行させることで、処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できる。したがって、製造品の特性予測値の特性値に対する誤差を減少できる。
【００２７】
また、この発明の特性予測プログラムを記録した記録媒体は、
素材に処理を施して製造品を製造する処理装置による処理条件を収集すると共に、上記処理装置から取得された上記処理に関する測定値を運転データとして収集する運転データ収集工程と、
上記処理装置によって製造された製造品の特性を表す特性値を特性データとして収集する特性データ収集工程と、
上記処理装置の状態を表す状態変数を取得する状態変数取得工程と、
上記状態変数取得工程によって取得された上記状態変数を記憶する記憶工程と、
上記記憶工程によって記憶された上記状態変数と上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データとから、製造品の特性を予測する特性予測値を得る特性予測工程と、
上記運転データ収集工程によって収集された上記運転データと上記特性データ収集工程によって収集された上記特性データとに基づいて、上記特性予測工程によって予測される上記特性予測値の特性値に対する誤差を減少させるように、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数を更新する学習工程と
を、コンピュータに実行させるための特性予測プロクラムを記録し、
上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、
上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むことを特徴としている。
【００２８】
この発明の特性予測プログラムを記録した記録媒体によれば、上記運転データ収集工程と上記特性データ収集工程と上記状態変数取得工程と上記記憶工程と上記特性予測工程と上記学習工程とを、コンピュータに実行させるための特性予測プロクラムを記録し、上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むので、この記録媒体に記録されている特性予測プログラムをコンピュータに読み取らせて、この特性予測プログラムをコンピュータに実行させることで、処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できる。したがって、製造品の特性予測値の特性値に対する誤差を減少できる。
【発明の効果】
【００２９】
この発明の特性予測装置によれば、上記運転データ収集部と上記特性データ収集部と上記状態変数取得部と上記記憶部と上記特性予測部と上記学習部とを備え、上記状態変数取得部は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得部を含み、上記学習部は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶部に記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新部を含むので、処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できる。
【００３０】
この発明の特性予測方法によれば、上記運転データ収集工程と上記特性データ収集工程と上記状態変数取得工程と上記記憶工程と上記特性予測工程と上記学習工程とを備え、上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むので、処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できる。
【００３１】
この発明の特性予測プログラムによれば、上記運転データ収集工程と上記特性データ収集工程と上記状態変数取得工程と上記記憶工程と上記特性予測工程と上記学習工程とを、コンピュータに実行させ、上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むので、この特性予測プログラムをコンピュータに実行させることで、処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できる。
【００３２】
この発明の特性予測プログラムを記録した記録媒体によれば、上記運転データ収集工程と上記特性データ収集工程と上記状態変数取得工程と上記記憶工程と上記特性予測工程と上記学習工程とを、コンピュータに実行させるための特性予測プロクラムを記録し、上記状態変数取得工程は、上記処理装置に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に上記状態変数に含まれる保守状態変数を取得する保守状態変数取得工程を含み、上記学習工程は、上記処理装置の上記保守作業が行われる度に、上記記憶工程によって記憶された上記状態変数に含まれる上記保守状態変数を更新する保守状態変数更新工程を含むので、この記録媒体に記録されている特性予測プログラムをコンピュータに読み取らせて、この特性予測プログラムをコンピュータに実行させることで、処理装置の保守作業による影響を反映して、製造品の特性を予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の特性予測装置の一実施形態を示す簡略構成図である。
【図２】処理装置の一例としての成膜装置を示す簡略構成図である。
【図３】処理装置の部品交換の際の状態変数の更新を説明する説明図である。
【図４】処理装置の清掃の際の状態変数の更新を説明する説明図である。
【図５】処理装置の保守作業後の処理数に応じた特性値の変化を補正する状態変数の更新を説明する説明図である。
【図６】処理装置の保守作業に伴う製造品の特性値の変化を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００３５】
（第１の実施形態）
図１は、この発明の特性予測装置の一実施形態である簡略構成図を示している。図１に示すように、この特性予測装置１９は、製造工程１３において製造される製造品Ｐの特性を表す特性値を予測する。
【００３６】
上記製造工程１３は、処理装置１１と検査装置１２とを有する。処理装置１１は、素材Ｍに処理を施して製造品Ｐを製造する。検査装置１２は、製造品Ｐを検査する。この製造工程１３は、例えば、半導体の製造や、太陽電池の製造や、薄型表示デバイスの製造や、化学薬品の製造や、鉄鋼の製造等の製造工程である。
【００３７】
上記処理装置１１は、製造品Ｐを製造する際、素材Ｍの処理に関する測定値を運転データ１４として出力する。処理装置１１は、複数の処理を行う度に、保守作業を施される。上記検査装置１２は、処理装置１１によって製造された製造品Ｐの特性を表す特性値を特性データ２３として出力する。
【００３８】
上記特性予測装置１９は、運転データ収集部１６と、特性データ収集部２４と、状態変数取得部２９と、記憶部１８と、特性予測部２０と、学習部２１とを有する。
【００３９】
上記運転データ収集部１６は、上記処理装置１１による素材Ｍの処理条件１５を収集すると共に、上記処理装置１１から出力された運転データ１４を収集する。上記特性データ収集部２４は、上記検査装置１２から出力された特性データ２３を収集する。
【００４０】
上記状態変数取得部２９は、処理装置１１の状態を表す状態変数１７を取得する。状態変数取得部２９は、保守状態変数取得部３０を含む。この保守状態変数取得部３０は、処理装置１１に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に状態変数１７に含まれる保守状態変数２５を取得する。
【００４１】
上記記憶部１８は、上記状態変数取得部２９によって取得された状態変数１７を記憶する。状態変数１７は、処理装置１１の部品交換、清掃、および、これらの保守作業後の処理数を表す変数を含む。状態変数１７は、保守作業の結果を表す保守状態変数２５を含む。
【００４２】
上記特性予測部２０は、記憶部１８によって記憶された状態変数１７と運転データ収集部１６によって収集された運転データ１４とから、製造品の特性を予測する特性予測値２２を得る。つまり、特性予測部２０では、モデル式をもとに、特性予測値２２を算出する。このモデル式は、運転データ１４と特性データ２３とから、部分最小２乗法(Partial Least Squares；PLS)もしくは独立成分分析(Independent Component Analysis；ICA)もしくは主成分分析(Principal Component Analysis；PCA)等の何らかの手法を用いて導出されたものである。モデル式は、特性予測部２０にあらかじめ設定される。
【００４３】
上記学習部２１は、運転データ収集部１６によって収集された運転データ１４と特性データ収集部２４によって収集された特性データ２３とに基づいて、特性予測部２０によって予測される特性予測値２２の特性値に対する誤差を減少させるように、記憶部１８に記憶され記憶部１８から特性予測部２０に入力される状態変数１７を更新する。学習部２１は、保守状態変数更新部３１を含む。この保守状態変数更新部３１は、処理装置１１の保守作業が行われる度に、記憶部１８に記憶された状態変数１７に含まれる保守状態変数２５を更新する。
【００４４】
つまり、上記学習部２１は、運転データ１４と特性データ２３とに基づいて、特性予測値２２の特性値に対する誤差を減少させるように、モデル式の係数と状態変数１７と装置間差値とを更新する。更新された、係数、状態変数１７および装置間差値を用いて、特性予測部２０に予め設定されたモデル式を更新する。
【００４５】
上記装置間差値は、処理装置１１の個体差と計測装置の個体差とから算出される値で、予め特性予測装置１９に設定される。処理装置１１の個体差には、例えば、処理装置１１の号機の差が含まれる。
【００４６】
ここで、上記処理装置１１の個体差の他の例として、成膜装置の場合を説明する。図２に示すように、成膜装置２６は、処理装置１１としての３つの第１、第２、第３のチャンバ２７を有する。各チャンバ２７は、５段の棚２８を有し、各棚２８にて、基板を処理する。そして、処理装置１１の個体差には、チャンバ２７間の差や、チャンバ２７内の棚２８の数量（段数）の差が含まれる。
【００４７】
上記学習部２１は、特性予測部２０にて算出された特性予測値２２と検査装置１２から出力された特性データ２３とから、モデル式の係数を算出する。係数の初期値は、モデル式導出の際に、運転データ１４と特性データ２３とから、部分最小２乗法(Partial Least Squares；PLS)もしくは独立成分分析(Independent Component Analysis；ICA)もしくは主成分分析(Principal Component Analysis；PCA)等の何らかの手法を用いて算出されたものである。この実施形態では、部分最小２乗法(Partial Least Squares；PLS)を用いている。また、状態変数１７と装置間差値の初期値とは、あらかじめ設定された値を用いる。
【００４８】
上記特性予測装置１９は、算出された係数とあらかじめ設定された状態変数１７と装置間差値とに基づいて、下記（式１）の特性予測値２２を求める。
2012022362.tif 000007
ここで、y^tは、特性予測値２２（目的変数）を示し、tt0,tt1,…,ttjは、運転データ１４のデータ（目的変数）から算出された互いに無相関な変数を示し、qt0,qt1,…,qtjは、互いに無相関な変数の係数を示し、Lｔは、あらかじめ設定された装置間差値を示し、Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3は、あらかじめ設定された状態変数１７を示している。
【００４９】
部分最小２乗法(Partial Least Squares；PLS)を用いて互いに無相関な変数を導出しており、モデル式中の潜在変数(t1,t2,…,tj)は、下記（式２）で表される。
2012022362.tif 000008
ここで、w*kは、PLS重みを表しており、xikは、正規化された値を用いている。
【００５０】
上記学習部２１は、カルマンフィルターを用い、特性予測値２２と特性データ２３とから係数を修正し、特性予測部２０にてモデル式の更新を行う。
【００５１】
係数の修正のためにカルマンフィルターを適用するにあたり、下記（式３）の観測方程式と下記（式４）の予測方程式とを作成する。
2012022362.tif 000009
ここで、ytは、特性データ２３（目的変数行列）を表し、Ｈtは、運転データ１４（説明変数行列）を表し、αtは、重み係数を表し、vtは、観測ノイズを表し、wtは、プロセスノイズを表す。
【００５２】
運転データＨtは、下記（式５）で表され、重み係数αtは、下記（式６）で表される。
2012022362.tif 000010
上記学習部２１により、係数(qt0,qt1,…,qtj)と状態変数(Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3)と装置間差値(Lｔ)とを更新し、特性予測値２２を算出する。手順を以下に示す。
【００５３】
上記特性予測値２２と上記特性データ２３とから、学習部２１により新たな係数と状態変数１７と装置間差値を導出し、更新する。この実施形態では、学習部２１は、カルマンフィルターを用いて更新を行っている。係数の初期値は、上述の通りモデル式導出の際に、運転データ１４と特性データ２３とから、部分最小２乗法(Partial Least Squares；PLS)もしくは独立成分分析(Independent Component Analysis；ICA)もしくは主成分分析(Principal Component Analysis；PCA)等の何らかの手法を用いて算出されたものである。状態変数１７と装置間差値との初期値は、上述の通りあらかじめ設定された値を用いる。
【００５４】
上記処理装置１１が出力する運転データ１４から、モデル式に基づき、下記（式７）の特性予測値２２を算出する。
2012022362.tif 000011
ここで、ytは、特性予測値２２（目的変数）を示し、tt0,tt1,…,ttjは、運転データ１４の実測値（目的変数）から算出された互いに無相関な変数を示し、qt0,qt1,…,qtjは、互いに無相関な変数の係数を示し、Lｔは、あらかじめ設定された装置間差値を示し、Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3は、あらかじめ設定された状態変数１７を示している。ここで、係数は、学習部２１によって、処理装置１１の処理室ごとに算出される。
【００５５】
以上の手順で、上記特性予測装置１９により、運転データ１４と、特性データ２３と、あらかじめ特性予測部２０に設定された特性予測部２０のモデル式と、状態変数１７と、装置間差値とから、特性予測値２２を算出する。
【００５６】
さらに、特性予測値２２と特性データ２３とをもとに学習部２１により新たに算出されたモデル係数と状態変数１７と装置間差値とによりモデル式の更新を行うことで、特性予測値２２の精度を向上させる。
【００５７】
さらに、特性予測値２２と特性データ２３とをもとに学習部２１のカルマンフィルターによって算出された新たな係数と、新たな状態変数１７と、新たな装置間差値とに基づき、モデル式の更新を行い、特性予測値２２の精度を向上させる。
【００５８】
次に、この発明の特性予測方法について説明する。この特性予測方法は、運転データ収集工程と、特性データ収集工程と、状態変数取得工程と、記憶工程と、特性予測工程と、学習工程とを有する。
【００５９】
上記運転データ収集工程は、素材Ｍに処理を施して製造品Ｐを製造する処理装置１１による処理条件１５を収集すると共に、処理装置１１から取得された処理に関する測定値を運転データ１４として収集する。処理装置１１は、複数の処理を行う度に、保守作業を施される。
【００６０】
上記特性データ収集工程は、処理装置１１によって製造された製造品Ｐの特性を表す特性値を特性データ２３として収集する。
【００６１】
上記状態変数取得工程は、処理装置１１の状態を表す状態変数１７を取得する。状態変数取得工程は、保守状態変数取得工程を含む。この保守状態変数取得工程は、処理装置１１に施された保守作業の結果得られた保守状態を表すと共に状態変数１７に含まれる保守状態変数２５を取得する。
【００６２】
上記記憶工程は、状態変数取得工程によって取得された状態変数１７を記憶する。この状態変数１７は、保守作業の結果を表す保守状態変数２５を含む。
【００６３】
上記特性予測工程は、記憶工程によって記憶された状態変数１７と運転データ収集工程によって収集された運転データ１４とから、製造品の特性を予測する特性予測値２２を得る。
【００６４】
上記学習工程は、運転データ収集工程によって収集された運転データ１４と特性データ収集工程によって収集された特性データ２３とに基づいて、特性予測工程によって予測される特性予測値２２の特性値に対する誤差を減少させるように、記憶工程によって記憶され特性予測工程によって用いられる状態変数１７を更新する。学習工程は、保守状態変数更新工程を含む。この保守状態変数更新工程は、処理装置１１の保守作業が行われる度に、記憶工程によって記憶された状態変数１７に含まれる保守状態変数２５を更新する。
【００６５】
上記構成の特性予測装置１９によれば、上記運転データ収集部１６と上記特性データ収集部２４と上記状態変数取得部２９と上記記憶部１８と上記特性予測部２０と上記学習部２１とを備え、状態変数取得部２９は、処理装置１１に施された保守作業の結果得られた保守状態を表す保守状態変数２５を取得する保守状態変数取得部３０を含み、学習部２１は、処理装置１１の保守作業が行われる度に、保守状態変数２５を更新する保守状態変数更新部３１を含むので、処理装置１１の保守作業による影響を反映して、製造品Ｐの特性を予測できる。したがって、製造品Ｐの特性予測値２２の特性値に対する誤差を減少できる。
【００６６】
上記構成の特性予測方法によれば、上記運転データ収集工程と上記特性データ収集工程と上記状態変数取得工程と上記記憶工程と上記特性予測工程と上記学習工程とを備え、上記状態変数取得工程は、上記処理装置１１に施された保守作業の結果得られた保守状態を表す保守状態変数２５を取得する保守状態変数取得工程を含み、上記学習工程は、上記処理装置１１の上記保守作業が行われる度に、上記保守状態変数２５を更新する保守状態変数更新工程を含むので、処理装置１１の保守作業による影響を反映して、製造品Ｐの特性を予測できる。したがって、製造品Ｐの特性予測値２２の特性値に対する誤差を減少できる。
【００６７】
（第２の実施形態）
図３は、この発明の特性予測装置の第２の実施形態を示している。上記第１の実施形態と相違する点を説明すると、この第２の実施形態では、保守作業は、処理装置の部品交換を含んでおり、保守状態変数は、部品交換による特性値への影響を表す変数を含む。
【００６８】
一般に、処理装置の保守作業として、処理装置の部品交換を行った場合、処理装置の劣化等のため、この保守作業の後で製造品の特性値が低下する。
【００６９】
そこで、この第２の実施形態では、図１と図３に示すように、部品交換の保守作業を行う度に、状態変数１７（Ｋ１）をあらかじめ定めた一定の値ずつ下がるように、特性予測装置１９の学習部２１において、特性予測部２０にあらかじめ設定されたモデル式を更新することで、特性予測値２２の予測精度を向上させる。なお、図３中、部品交換を行ったときを点線の丸印で示す。
【００７０】
したがって、製造品Ｐの特性を予測する際に、処理装置１１の部品交換による製造品Ｐの特性への影響を反映し、予測誤差を減少することができるようになる。
【００７１】
（第３の実施形態）
図４は、この発明の特性予測装置の第３の実施形態を示している。上記第１の実施形態と相違する点を説明すると、この第３の実施形態では、保守作業は、処理装置の清掃を含んでおり、保守状態変数は、清掃による特性値への影響を表す変数を含む。
【００７２】
一般に、処理装置の保守作業として、処理装置の清掃を行った場合、処理装置の劣化等のため、この保守作業の後で製造品の特性値が低下する。
【００７３】
そこで、この第３の実施形態では、図１と図４に示すように、清掃の保守作業を行う度に、状態変数１７（Ｋ２）をあらかじめ定めた一定の値ずつ下がるように、特性予測装置１９の学習部２１において、特性予測部２０にあらかじめ設定されたモデル式を更新することで、特性予測値２２の予測精度を向上させる。なお、図４中、毎回清掃を行っているものとする。
【００７４】
したがって、製造品Ｐの特性を予測する際に、処理装置１１の清掃による製造品Ｐの特性への影響を反映し、予測誤差を減少することができるようになる。
【００７５】
（第４の実施形態）
図５は、この発明の特性予測装置の第４の実施形態を示している。上記第１の実施形態と相違する点を説明すると、この第４の実施形態では、状態変数は、保守作業後の処理数を含む。
【００７６】
一般に、処理装置の保守作業後の処理数に応じて、製造品の特性値が下がる。
【００７７】
そこで、この第４の実施形態では、図１と図５に示すように、処理数に応じた特性の変化を関数とし、特性予測装置１９の特性予測部２０にあらかじめ設定されるモデル式に組み込むことで、特性予測値２２の予測精度を向上させる。
【００７８】
したがって、製造品Ｐの特性を予測する際に、処理装置１１の保守作業後の処理数毎の製造品Ｐの特性への影響を反映し、予測誤差を減少することができるようになる。
【００７９】
（第５の実施形態）
この発明の特性予測装置の第５の実施形態では、上記第４の実施形態と相違する点を説明すると、保守作業後の処理数を表す変数は、処理装置の保守作業後に初期化される。
【００８０】
図１に示すように、処理装置１１の保守作業後に、保守作業後の処理数の影響が一旦なくなるため、特性予測装置１９の学習部２１において、保守作業後の処理数を示す状態変数１７を初期化することで、特性予測値２２の予測精度を向上させる。
【００８１】
したがって、製造品Ｐの特性を予測する際に、処理装置１１による保守作業の前後で大きく変化する製造装置の状態による製造品Ｐの特性への影響を反映し、予測誤差を減少させることができるようになる。
【００８２】
（第６の実施形態）
この発明の特性予測装置の第６の実施形態では、図１に示すように、処理装置１１の保守作業として、処理装置１１の部品交換を行う際は、同時に清掃を行う。このため、特性予測装置１９の学習部２１にて、部品交換を表す状態変数１７が更新された際に、同時に、処理装置１１の清掃を表す状態変数１７を更新する。したがって、特性予測値２２の予測精度を向上できる。
【００８３】
（第７の実施形態）
この発明の特性予測プログラムは、上記第１の実施形態（図１）に示される、運転データ収集工程と特性データ収集工程と状態変数取得工程と記憶工程と特性予測工程と学習工程とを、コンピュータに実行させる。状態変数取得工程は、処理装置１１に施された保守作業の結果得られた保守状態を表す保守状態変数２５を取得する保守状態変数取得工程を含む。学習工程は、処理装置１１の保守作業が行われる度に、記憶工程によって記憶された保守状態変数２５を更新する保守状態変数更新工程を含む。
【００８４】
したがって、この特性予測プログラムをコンピュータに実行させることで、処理装置１１の保守作業による影響を反映して、製造品Ｐの特性を予測できる。この結果、製造品Ｐの特性予測値２２の特性値に対する誤差を減少できる。
【００８５】
（第８の実施形態）
この発明の特性予測プログラムを記録した記録媒体は、上記第１の実施形態（図１）に示される、運転データ収集工程と特性データ収集工程と状態変数取得工程と記憶工程と特性予測工程と学習工程とを、コンピュータに実行させるための特性予測プロクラムを記録する。状態変数取得工程は、処理装置１１に施された保守作業の結果得られた保守状態を表す保守状態変数２５を取得する保守状態変数取得工程を含む。学習工程は、処理装置１１の保守作業が行われる度に、記憶工程によって記憶された保守状態変数２５を更新する保守状態変数更新工程を含む。
【００８６】
したがって、この記録媒体に記録されている特性予測プログラムをコンピュータに読み取らせて、この特性予測プログラムをコンピュータに実行させることで、処理装置１１の保守作業による影響を反映して、製造品Ｐの特性を予測できる。この結果、製造品Ｐの特性予測値２２の特性値に対する誤差を減少できる。
【００８７】
なお、この発明は上述の実施形態に限定されない。例えば、上記第１から上記第８の実施形態のそれぞれの特徴点を様々に組み合わせてもよい。
【００８８】
また、本発明の特性予測装置を、様々な素材を用いた製造分野に適用してもよく、複数の処理を行う度に必要となる処理装置の保守作業による、製造品の特性値への影響や保守作業後の処理数に伴う特性値への影響を受けず、処理装置の運転データと状態変数から、高い精度で製造品の特性を予測することが可能となる。また、同等の処理装置が複数ある場合においても、状態変数と装置間差値を変更することで、同じモデル式で精度の高い製造品の特性の精度の高い予測が可能となる。
【符号の説明】
【００８９】
１１  処理装置
１２  検査装置
１３  製造工程
１４  運転データ
１５  処理条件
１６  運転データ収集部
１７  状態変数
１８  記憶部
１９  特性予測装置
２０  特性予測部
２１  学習部
２２  特性予測値
２３  特性データ
２４  特性データ収集部
２５  保守状態変数
２６  成膜装置
２７  チャンバ
２８  棚
２９  状態変数取得部
３０  保守状態変数取得部
３１  保守状態変数更新部
Ｍ  素材
Ｐ  製造品
【図１】
2012022362.tif 000012
【図２】
2012022362.tif 000013
【図３】
2012022362.tif 000014
【図４】
2012022362.tif 000015
【図５】
2012022362.tif 000016
【図６】
2012022362.tif 000017