(57)【要約】  搬送装置を含むシステムの健全性評価の方法であって、方法は、搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録すること、出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられるベース値（ＣpkBase）を決定すること、搬送装置から、装置制御装置の現場プロセスモーションコマンドを解明して、搬送装置の他の所定のモーションセットを画定すること、搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録し、プロセッサを用いて、搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられる他の値（ＣpkOther）を決定すること、および、所定のモーションベースセットと他の所定のモーションセットにそれぞれ対応する搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれに対するベース値（ＣpkBase）と他の値とを比較することを含む。
2020518919.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
搬送装置を含むシステムの健全性評価のための方法であって、前記方法が、
装置制御装置と通信可能に連結された登録システムを用いて、所定のベースモーションの所定のモーションベースセットをもたらす前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録すること、
前記登録システムと通信可能に連結されたプロセッサを用いて、前記所定のモーションベースセットの各モーションのための、前記搬送装置によって出力される前記動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられるベース値（ＣpkBase）を決定すること、
前記装置制御装置に通信可能に連結されたモーションレゾルバを用いて、前記搬送装置から前記装置制御装置の現場プロセスモーションコマンドを解明して、前記搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションが、前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションにマッピングされ、マッピングされた現場プロセスモーションを用いて、前記搬送装置の他の所定のモーションセットを画定すること、
前記登録システムを用いて、前記他の所定のモーションセットをもたらす前記搬送装置によって出力される前記少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録し、前記プロセッサを用いて、前記他の所定のモーションセットの前記マッピングされた現場プロセスモーションをもたらす前記搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられる他の値（ＣpkOther）を決定すること、および
前記所定のモーションベースセットと前記他の所定のモーションセットにそれぞれ対応する前記搬送装置によって出力される前記動的性能変数のそれぞれに対する前記ベース値（ＣpkBase）と前記他の値とを比較し、比較に基づいて、前記搬送装置の健全性を評価すること
を含み、
前記搬送装置は、前記所定のモーションベースセットおよび前記他の所定のモーションセットの両方に共通する固有の搬送装置である、方法。
【請求項２】
前記所定のベースモーションのそれぞれは、テンプレートモーションを画定し、各現場プロセスモーションは、前記テンプレートモーションの対応する１つに実質的にマッピングする、請求項１記載の方法。
【請求項３】
各テンプレートモーションが、前記装置制御装置からのトルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つによって特徴付けられる、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記トルクコマンドおよび前記位置コマンドの少なくとも１つが、前記搬送装置の少なくとも１の自由度の動作において、テンプレートモーションを特徴付ける、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションを含む、前記装置制御装置によって命令されたモーションのヒストグラムを、前記装置制御装置のレジストリに登録することをさらに含み、前記プロセッサは、前記レジストリ内のモーションヒストグラムへの周期的なアクセスから、マッピングされたモーションを解明する、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションが、ベースモーションタイプを画定する、統計的に特徴付ける数の少なくとも１つの共通のベースモーションを含む、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションが、複数の異なるベースモーションタイプを含み、前記異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプについて統計的に特徴付ける数の共通のモーションにおいて、前記搬送装置によってもたらされる、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプにそれぞれ異なる共通のモーションを画定する、異なる対応する少なくとも１つのトルクコマンド特性および位置コマンド特性を有する、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記登録システムを用いて、前記動的性能変数のそれぞれのトレンドデータを登録することをさらに含み、前記トレンドデータが、それぞれの動的性能変数の劣化傾向を特徴付ける、請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記プロセッサを用いて、前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数のうち、最も高い劣化傾向を有する動的性能変数を集約し、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生を予測することをさらに含む、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記プロセッサを用いて、前記動的性能変数の集約に基づいて、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生の予測の指標を前記搬送装置のオペレータに提供することをさらに含む、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
搬送装置を含むシステムの健全性評価のための方法であって、前記方法が、
装置制御装置と通信可能に連結された登録システムを用いて、所定のベースモーションの統計的特徴付けを画定するように配置される所定のモーションベースセットをもたらす前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録すること、
前記登録システムと通信可能に連結されたプロセッサを用いて、前記所定のモーションベースセットの各モーションについて前記搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの公称性能を統計的に特徴付ける正規化値を決定すること、
前記装置制御装置に通信可能に連結されたモーションレゾルバを用いて、前記搬送装置から前記装置制御装置の現場プロセスモーションコマンドを解明して、前記搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションが、前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションにマッピングされ、マッピングされた現場プロセスモーションを用いて、前記搬送装置の他の所定のモーションセットを画定すること、
前記登録システムを用いて、前記他の所定のモーションセットをもたらす前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録し、前記プロセッサを用いて、前記他の所定のモーションセットの前記マッピングされた現場プロセスモーションをもたらす前記搬送装置によって出力される前記動的性能変数のそれぞれの現場プロセス性能を統計的に特徴付ける他の正規化値を決定すること、および
前記所定のモーションベースセットと前記他の所定のモーションセットにそれぞれ対応する前記搬送装置の前記動的性能変数のそれぞれに対する前記正規化値と前記他の正規化値とを比較し、比較に基づいて、公称性能から前記搬送装置の性能劣化速度を決定すること
を含み、
前記装置は、固有であり、前記所定のモーションベースセットの各所定のベースモーションのための各正規化値（ＣPKBase）と、前記他の所定のモーションセットの各マッピングされた現場プロセスモーションのための各他の値（ＣpkOther）とは、固有の装置のみと固有に相関され、決定された性能劣化率は、前記固有の装置のみと固有に相関する、方法。
【請求項１３】
互いに接続された複数の異なる固有の装置および前記搬送装置を前記システムに提供することをさらに含み、複数の異なる固有の装置（ｉ）のうち各固有の装置は、前記所定のベースモーションセットの各ベースモーションのための異なる対応する正規化値（ＣpkBasei）と、前記複数の異なる固有の装置のうち異なる対応する固有の装置（ｉ）にそれ以下で固有に相関する前記他の所定のモーションセットの各マッピングされた現場プロセスモーションのための他の正規化値（ＣpkOtheri）とを有する、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
各異なる固有の装置（ｉ）について、異なる対応する固有の装置にそれぞれ連結された制御装置を用いて、異なる対応する固有の装置（ｉ）に固有に相関する、対応する正規化値（ＣpkBasei）および他の正規化値（ＣpkOtheri）を登録すること、および各異なる固有の装置について、異なる対応する固有の装置（ｉ）の固有に相関する正規化値（ＣpkBasei）と他の正規化値（ＣpkOtheri）との比較から、異なる固有の装置（ｉ）の対応する性能劣化率を、装置ごとに（ｉ＝１・・・ｎ）決定することをさらに含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の異なる固有の装置のうち各異なる固有の装置が、前記搬送装置と共通の構成である、請求項１３記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の異なる固有の装置のうち各異なる固有の装置が、前記搬送装置と異なる構成である、請求項１３記載の方法。
【請求項１７】
前記システムの前記搬送装置および前記複数の異なる固有の装置のそれぞれの性能劣化傾向を特徴付けるトレンドデータを制御装置のレジストリに登録することをさらに含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１８】
前記プロセッサを用いて、前記システムの性能劣化を特徴付けるシステム性能劣化傾向を判定するために、前記システムの前記搬送装置および前記複数の異なる固有の装置のそれぞれに対応する性能劣化傾向を組み合わせることをさらに含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１９】
前記プロセッサを用いて、前記搬送装置の性能劣化傾向と前記複数の異なる固有の装置のそれぞれの性能劣化傾向とを比較すること、ならびに前記プロセッサを用いて、前記搬送装置の性能劣化傾向または他の前記複数の異なる固有の装置の性能劣化傾向が制御性能劣化傾向であるかどうか、および制御性能劣化傾向が前記システムの性能劣化傾向の決定要因であるかどうかを判定することをさらに含む、請求項１３記載の方法。
【請求項２０】
前記所定のベースモーションのそれぞれがテンプレートモーションを画定し、各現場プロセスモーションが、前記テンプレートモーションの対応する１つに実質的にマッピングする、請求項１２記載の方法。
【請求項２１】
各テンプレートモーションが、前記装置制御装置からのトルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つによって特徴付けられる、請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
前記トルクコマンドおよび前記位置コマンドの少なくとも１つが、前記搬送装置の少なくとも１の自由度の動作において、テンプレートモーションを特徴付ける、請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
前記搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションを含む、前記装置制御装置によって命令されるモーションのヒストグラムを、前記装置制御装置のレジストリに登録することをさらに含み、前記プロセッサは、前記レジストリ内のモーションヒストグラムの周期的なアクセスから、マッピングされたモーションを解明する、請求項１２記載の方法。
【請求項２４】
前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションが、ベースモーションタイプを画定する、統計的に特徴付ける数の、少なくとも１つの共通のベースモーションを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項２５】
前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションが、複数の異なるベースモーションタイプを含み、前記異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプについて統計的に特徴付ける数の共通のモーションにおいて、前記搬送装置によってもたらされる、請求項１２記載の方法。
【請求項２６】
前記異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプにそれぞれ異なる共通のモーションを画定する、異なる対応する少なくとも１つのトルクコマンド特性および位置コマンド特性を有する、請求項２５記載の方法。
【請求項２７】
前記登録システムを用いて、前記動的性能変数のそれぞれのトレンドデータを登録することをさらに含み、前記トレンドデータが、それぞれの動的性能変数の劣化傾向を特徴付ける、請求項１２記載の方法。
【請求項２８】
前記プロセッサを用いて、前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数のうち、最も高い劣化傾向を有する動的性能変数を集約し、所定の性能状態より低い性能を有する前記搬送装置の発生を予測することをさらに含む、請求項２７記載の方法。
【請求項２９】
前記プロセッサを用いて、前記動的性能変数の集約に基づいて、所定の性能状態より低い性能を有する前記搬送装置の発生の予測の指標を前記搬送装置のオペレータに提供することをさらに含む、請求項２８記載の方法。
【請求項３０】
搬送装置を含むシステムの健全性を評価するための健全性評価装置であって、前記健全性評価装置は、
前記搬送装置の搬送装置制御装置に通信可能に連結された登録システムと、
前記搬送装置制御装置に通信可能に連結されたモーションリゾルバと、
前記登録システムに通信可能に連結されたプロセッサと
を備え、
前記登録システムは、
所定のベースモーションの所定のモーションベースセットをもたらす前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録し、
他の所定のモーションセットをもたらす前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録するように構成され、
前記モーションリゾルバは、
前記搬送装置から前記搬送装置制御装置の現場プロセスモーションコマンドを解明し、前記搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションが、前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションにマッピングされ、
マッピングされた現場プロセスモーションを用いて、前記搬送装置の前記他の所定のモーションセットを画定するように構成され、
前記プロセッサは、
前記所定のモーションベースセットの各モーションのための、前記搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられるベース値（ＣpkBase）を決定し、
前記他の所定のモーションセットの前記マッピングされた現場プロセスモーションをもたらす前記搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられる他の値（ＣpkOther）を決定し、
前記所定のモーションベースセットと前記他の所定のモーションセットにそれぞれ対応する前記搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれに対する前記ベース値（ＣpkBase）と前記他の値とを比較し、
比較に基づいて前記搬送装置の健全性を評価するように構成され、
前記搬送装置は、前記所定のモーションベースセットおよび前記他の所定のモーションセットの両方のための共通の搬送装置である、装置。
【請求項３１】
前記所定のベースモーションのそれぞれは、テンプレートモーションを画定し、各現場プロセスモーションは、前記テンプレートモーションの対応する１つに実質的にマッピングする、請求項３０記載の装置。
【請求項３２】
各テンプレートモーションが、前記搬送装置制御装置からのトルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つによって特徴付けられる、請求項３１記載の装置。
【請求項３３】
前記トルクコマンドおよび前記位置コマンドの少なくとも１つが、前記搬送装置の少なくとも１の自由度の動作において、テンプレートモーションを特徴付ける、請求項３２記載の装置。
【請求項３４】
前記搬送装置制御装置は、レジストリを備え、前記レジストリは、前記搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションを含む、前記搬送装置制御装置によって命令されるモーションのヒストグラムを登録するように構成され、前記プロセッサは、前記レジストリ内のモーションヒストグラムの定期的なアクセスから、マッピングされたモーションを解明するようにさらに構成される、請求項３０記載の装置。
【請求項３５】
前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションが、ベースモーションタイプを画定する、統計的に特徴付ける数の少なくとも１つの共通のベースモーションを含む、請求項３０記載の装置。
【請求項３６】
前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションが、複数の異なるベースモーションタイプを含み、前記異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプについて統計的に特徴付ける数の共通のモーションにおいて、前記搬送装置によってもたらされる、請求項３０記載の装置。
【請求項３７】
前記異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプにそれぞれ異なる共通のモーションを画定する、異なる対応する少なくとも１つのトルクコマンド特性および位置コマンド特性を有する、請求項３６記載の装置。
【請求項３８】
前記登録システムは、前記動的性能変数のそれぞれのためのトレンドデータを登録するようにさらに構成され、前記トレンドデータが、それぞれの動的性能変数の劣化傾向を特徴付ける、請求項３０記載の装置。
【請求項３９】
前記プロセッサは、前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数のうち、最も高い劣化傾向を有する動的性能変数を集約し、所定の性能状態より低い性能を有する前記搬送装置の発生を予測するようにさらに構成される、請求項３８記載の装置。
【請求項４０】
前記プロセッサは、前記動的性能変数の集約に基づいて、所定の性能状態より低い性能を有する前記搬送装置の発生の予測の指標を前記搬送装置のオペレータに提供するようにさらに構成される、請求項３９記載の装置。
【請求項４１】
搬送装置を含むシステムの健全性を評価するための健全性評価装置であって、前記健全性評価装置は、
前記搬送装置の搬送装置制御装置に通信可能に連結された登録システムと、
前記搬送装置制御装置に通信可能に連結されたモーションリゾルバと、
前記登録システムに通信可能に連結されたプロセッサと
を備え、
前記登録システムは、
所定のベースモーションの統計的特徴付けを画定するように配置される所定のモーションベースセットをもたらす前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録し、
他の所定のモーションセットをもたらす前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録するように構成され、
前記モーションリゾルバは、
前記搬送装置から前記搬送装置制御装置の現場プロセスモーションコマンドを解明し、前記搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションが、前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションにマッピングされ、
マッピングされた現場プロセスモーションを用いて、前記搬送装置の他の所定のモーションセットを画定するように構成され、
前記プロセッサは、
前記所定のモーションベースセットの各モーションについて前記搬送装置によって出力される前記動的性能変数のそれぞれの公称性能を統計的に特徴付ける正規化値を決定し、
前記他の所定のモーションセットの前記マッピングされた現場プロセスモーションをもたらす前記搬送装置によって出力される前記動的性能変数のそれぞれの現場プロセス性能を統計的に特徴付ける他の正規化値を決定し、
前記所定のベースモーションセットと前記他の所定のモーションセットにそれぞれ対応する前記搬送装置の前記動的性能変数のそれぞれに対する前記正規化値と前記他の正規化値とを比較し、
比較に基づいて、公称性能から前記搬送装置の性能劣化率を決定するように構成され、
前記搬送装置は、前記所定のベースモーションセットおよび前記他の所定のモーションセットの両方のための共通の搬送装置である、装置。
【請求項４２】
前記装置は、固有であり、前記所定のモーションベースセットの各所定のベースモーションのための各正規化値と、前記他の所定のモーションセットの各マッピングされた現場プロセスモーションのための各他の値とは、固有の装置のみと固有に相関され、決定された性能劣化率は、前記固有の装置のみと固有に相関する、請求項４１記載の装置。
【請求項４３】
前記所定のベースモーションのそれぞれが、テンプレートモーションを画定し、各現場プロセスモーションが、前記テンプレートモーションの対応する１つに実質的にマッピングする、請求項４１記載の装置。
【請求項４４】
各テンプレートモーションが、前記搬送装置制御装置からのトルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つによって特徴付けられる、請求項４３記載の装置。
【請求項４５】
前記トルクコマンドおよび前記位置コマンドの少なくとも１つが、前記搬送装置の少なくとも１の自由度の動作において、テンプレートモーションを特徴付ける、請求項４４記載の装置。
【請求項４６】
前記搬送装置制御装置が、レジストリを備え、前記レジストリは、前記搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションを含む、前記搬送装置制御装置によって命令されるモーションのヒストグラムを登録するように構成され、前記プロセッサは、前記レジストリ内のモーションヒストグラムの周期的なアクセスから、マッピングされたモーションを解明するようにさらに構成される、請求項４１記載の装置。
【請求項４７】
前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションが、ベースモーションタイプを画定する、統計的に特徴付ける数の、少なくとも１つの共通のベースモーションを含む、請求項４１記載の装置。
【請求項４８】
前記所定のモーションベースセットの前記所定のベースモーションが、複数の異なるベースモーションタイプを含み、前記異なるベースモーションタイプのそれぞれが、各ベースモーションタイプのための、統計的に特徴付ける数の共通のモーションにおいて、前記搬送装置によってもたらされる、請求項４１記載の装置。
【請求項４９】
前記異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプにそれぞれ異なる共通のモーションを画定する、異なる対応する少なくとも１つのトルクコマンド特性および位置コマンド特性を有する、請求項４８記載の装置。
【請求項５０】
前記登録システムは、前記動的性能変数のそれぞれのためのトレンドデータを登録するようにさらに構成され、前記トレンドデータが、それぞれの動的性能変数の劣化傾向を特徴付ける、請求項４１記載の装置。
【請求項５１】
前記プロセッサは、前記搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数のうち、最も高い劣化傾向を有する動的性能変数を集約し、所定の性能状態より低い性能を有する前記搬送装置の発生を予測するようにさらに構成される、請求項５０記載の装置。
【請求項５２】
前記プロセッサは、前記動的性能変数の集約に基づいて、所定の性能状態より低い性能を有する前記搬送装置の発生の予測の指標を前記搬送装置のオペレータに提供するようにさらに構成される、請求項５１記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１７年５月５日に出願された米国仮特許出願第６２／５０２，２９２号の優先権を主張する通常出願であって、その開示内容の全ては、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
［技術分野］
例示的な実施形態は、概して自動処理システム、特に、自動処理システムの健全性評価および予測診断に関する。
【背景技術】
【０００３】
半導体デバイスを製造するためのロボット化材料ハンドリングプラットフォームなどの自動化製造ツールで使用されるロボットマニピュレータや他のメカトロニクスデバイスの故障による材料損傷および予定外のダウン時間は、多くの場合、製造ツールのエンドユーザの大きなコスト負担を表す共通の問題となっている。
【０００４】
多くの健全性モニタリングおよび障害診断（ＨＭＦＤ）方法が、産業、自動車、航空宇宙用途のために開発されてきた。既存のシステムは、典型的には、モニタされているシステムが故障していることを示すために障害を検出し、障害の正確な位置、すなわち、障害のあるコンポーネントを判定するために障害を分離し、および障害の大きさを判定するために障害を識別する。
【０００５】
分離および識別作業は共に、しばしば障害診断と呼ばれる。多くの既存のシステムは、障害検出および分離ステージのみを実行する。
【０００６】
かかる障害診断方式は、障害の検出、その分離、および適応回復には役立つが、それにもかかわらず、デバイス、ツール、ＦＡＢ（たとえば、製造設備／プラント）、またはその他の自動化装置を、制限された、または実質的に存在しない予測範囲で実質的に反応する方法で動作するようにさせる。予測方法は、自動化装置の数学的モデリングなどの障害診断システムに対する予測範囲を増加するように求められることが知られていて、自動化装置の変数のセンサ測定値が、（たとえば、自動化装置のニュートン動的モデルまたはニューラルネットワーク動的モデルから生成された）それぞれの変数の分析的計算値と比較され、数学的モデルは、名目上の条件を示す。かかる方法は、分析（公称）値とセンサ測定値からのものとの間に生じた差に予測できない悪影響を与える、信号ノイズやモデリングエラーなどの非保守的要素を被り、かかる非保存的要因を解決するために、処理能力における障害診断システム、および／または重複／冗長センサシステムおよびデータシステムによるさらなる投資を必要とする。
【０００７】
非保守的要因に関連する数学的モデリングなしに障害の予測を提供する障害診断システムを有することは有利となろう。
【発明の概要】
【０００８】
開示される実施形態の上述の態様および他の特徴を、以下の記載において、添付の図面に関連して説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】開示される実施形態の態様による自動化材料ハンドリングプラットフォームなどの自動化装置の制御装置の概略図である。
【図２】開示される実施形態の態様による自動化材料ハンドリングプラットフォームの概略図である。
【図２Ａ】開示される実施形態の態様による多数の異なる固有の装置を含むシステムの概略図である。
【図３】開示される実施形態の態様による自動化材料ハンドリング装置の搬送ロボットなどの装置の概略図である。
【図４Ａ】開示される実施形態の態様による図３の装置のためのアーム構成の概略図である。
【図４Ｂ】開示される実施形態の態様による図３の装置のためのアーム構成の概略図である。
【図４Ｃ】開示される実施形態の態様による図３の装置のためのアーム構成の概略図である。
【図４Ｄ】開示される実施形態の態様による図３の装置のためのアーム構成の概略図である。
【図４Ｅ】開示される実施形態の態様による図３の装置のためのアーム構成の概略図である。
【図５Ａ】開示される実施形態の態様によるベース移動および現場プロセス移動を示す自動化材料ハンドリングプラットフォームの一部分の概略図である。
【図５Ｂ】開示される実施形態の態様による単純な移動および複合移動の概略図である。
【図５Ｃ】開示される実施形態の態様による単純な移動および複合移動の概略図である。
【図６】開示される実施形態の態様による図３の装置によって実行される移動のサンプルの統計的収束を示す例示チャートである。
【図７】開示される実施形態の態様による例示的な移動ヒストグラムである。
【図８Ａ】開示される実施形態の態様による例示的なプロセスの流れの概略図である。
【図８Ａ１】開示される実施形態の態様による例示的なプロセスの流れの概略図である。
【図８Ａ２】開示される実施形態の態様による例示的なプロセスの流れの概略図である。
【図８Ｂ】開示される実施形態の態様による図８Ａの例示的なプロセスの流れの一部分の概略図である。
【図９】開示される実施形態の態様による上限および下限を示すサンプル移動の例示的なガウス分布を示す図である。
【図１０】開示される実施形態の態様によるベースライン値と現場プロセス移動から生成された別の値との比較を示すグラフ図である。
【図１１】開示される実施形態の態様による、予測診断に関する図３の装置の健全性評価のアプリケーションを示す例示図である。
【図１２】開示される実施形態の態様による健全性評価を示す例示図である。
【図１３】開示される実施形態の態様による例示的なフローチャートである。
【図１４】開示される実施形態の態様によるフローチャートである。
【図１５】開示される実施形態の態様によるフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
開示される実施形態の態様は、図面に関連して説明されるが、開示される実施形態の態様は、多くの形態で具体化され得ることが理解されるべきである。加えて、任意の適切なサイズ、形状、または種類の、要素または材料が使用され得る。
【００１１】
本明細書に記載された、開示された実施形態の態様は、自動化システムの任意の適切な制御装置によってモニタされている利用可能な変数を用いて、自動化システムのための健全性の状態および予測診断（たとえば、図１〜４に関して本明細書に記載されたものなど）を定量化するための方法および装置を提供する（制御装置は、開示された実施形態の態様を実行するための非一時的なコンピュータソフトウェアコードを含む）。健全状態のメトリックは、いくつかの装置の所与の装置および／またはシステムのために、所与の装置および／またはシステムの予測診断を提供する健康状態量に固有に相関し、健全状態量を特徴付ける、収集された変数のための固有の統計データ処理によって、開示された実施形態の態様により達成される。開示された実施形態の態様は、「ベースライン」（本明細書に記載されるようにベース値および／またはベース移動を含む）の概念を用いて、さらにかかるベースラインに対する将来の性能を比較して、自動化システムの制御装置が（固有のデバイスの）モニタされた変数の統計シグネチャ（signature）（固有のデバイスの固有の特性）を決定することを可能にする。結果として、開示された実施形態の方法および装置は、自動化システムの制御装置が傾向分析に基づいて予測を実行することを可能にし、自動化システムの制御装置が、モニタされている自動化システムからの固有のデータに基づいて、予防保守のための勧告を行うことができるようにしてもよい。開示された実施形態の態様はまた、許容され得る実用的な仕様を決定することが困難である変数のための操作の予想される限界の同定を可能にし得る。
【００１２】
開示された実施形態の態様は、３自由度（シータ回転、Ｒ伸長およびＺ昇降運動）を有する半導体ロボット（本明細書では、ロボットマニピュレータとも呼ぶ）に関して本明細書で説明されるが、他の態様では、半導体ロボットは、３自由度より多いかまたは少ない自由度を有していてもよい。さらに他の態様では、開示された実施形態は、単一の自由度の運動を有する半導体処理システムの他の構成要素（たとえばロボット搬送、ロードポート、アライナ、ポンプ、ファン、バルブ、など）に適用することができる。また、開示された実施形態の態様は、各固有の装置、デバイスおよび／またはシステムに固有に相関し、各固有の装置、デバイスおよび／またはシステムを特徴付ける、同様の、または関連する性能モニタリングデータをサンプリング可能な任意の（１つまたは複数の）自動化および／もしくは電動デバイスまたはシステム（たとえば前述の装置および／またはデバイスの組合せを含む）のために使用されてもよいことが理解されるべきである。
【００１３】
開示された実施形態の態様は、ピークトルク対温度などの異なる物理的意味の変数の直接比較を可能にする統計的パラメータに基づいて正規化されたメトリックのタイプを提供する。かかる比較は、モニタされている自動化システムの全体的な健全性状態に関する、かかる無関係の変数の影響の計算を可能にする。
【００１４】
図１は、開示された実施形態の態様による自動化装置の健全性評価および予測診断を組み込んだ自動装置のための例示的な制御装置１００を示す。開示された実施形態の態様は、ハードウェアまたはソフトウェアで操作することができる。たとえば、開示された実施形態の態様は、構成要素制御装置、多数の構成要素の動作を指示する制御装置、サブシステムを制御する制御装置、またはシステム制御装置に存在していてもよい。開示された実施形態の態様は、専用のハードウェアまたはソフトウェアで実行されてもよい。
【００１５】
制御装置１００は、自動化装置の任意の適切な制御装置（図３に示す自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００など）であり、概して、プロセッサ１０５、読み出し専用メモリ１１０、ランダムアクセスメモリ１１５、プログラム記憶部１２０、ユーザインターフェース１２５およびネットワークインターフェース１３０を含んでいてもよい。プロセッサ１０５は、オンボードキャッシュ１３５を含んでもよく、概して、コンピュータプログラム製品、たとえば、オンボードキャッシュ１３５、読み出し専用メモリ１１０、ランダムアクセスメモリ１１５およびプログラム記憶部１２０からの情報やプログラムを読み出すように動作可能である。
【００１６】
電源投入時には、プロセッサ１０５が、読み出し専用メモリ１１０内に見られるプログラムの作動を開始することができ、初期化後に、ランダムアクセスメモリ１１５にプログラム記憶部１２０からの命令をロードすることができ、これらのプログラムの制御下で動作することができる。頻繁に使用される命令は、一時的にオンボードキャッシュ１３５内に格納されてもよい。読み出し専用メモリ１１０およびランダムアクセスメモリ１１５の両方が半導体技術または任意の他の適切な材料および技術を利用することができる。プログラム記憶部１２０は、ディスケット、コンピュータのハードドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、光ディスク、チップ、半導体、またはコンピュータ読み取り可能コードの形態でプログラムを格納することができる任意の他のデバイスを含むことができる。
【００１７】
オンボードキャッシュ１３５、読み出し専用メモリ１１０、ランダムアクセスメモリ１１５、およびプログラム記憶部１２０は、個別にまたは任意の組合せで、オペレーティングシステムプログラムを含むことができる。オペレーティングシステムプログラムは、機能性制御装置１００によって提供されるデータの品質を改善し、機能性制御装置１００が、保証された応答時間を提供することを可能にするために、オプションのリアルタイムオペレーティングシステムで補充されてもよい。
【００１８】
特に、オンボードキャッシュ１３５、読み出し専用メモリ１１０、ランダムアクセスメモリ１１５、およびプログラム記憶部１２０は、個別にまたは任意の組合せで、本明細書に記載のように、開示された実施形態の態様による障害診断および障害予測をプロセッサ１０５に実行させるためのプログラムを含んでいてもよい。ネットワークインターフェース１３０は、概して、制御装置１００と他の制御装置または他のシステムとの間のインターフェースを提供するように適合されてもよい。ネットワークインターフェース１３０は、１つのまたは複数の追加の機能性制御装置からデータを受信し、同じかまたは他の機能性制御装置にデータを伝達するように動作することができる。ネットワークインターフェース１３０はまた、遠隔モニタリングおよび診断サービスを提供することができるグローバル診断システムへのインターフェースを提供することができる。
【００１９】
通信ネットワーク１９０は、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、インターネット、無線ネットワーク、有線ネットワーク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）などを含んでいてもよく、さらにＸ.２５、ＴＣＰ／ＩＰ、ＡＴＭなどを含む他のタイプのネットワークを含んでいてもよい。
【００２０】
制御装置１００は、ディスプレイ１４０およびキーボード１５５またはマウス１４５などの入力デバイスを有するユーザインターフェース１２５を含んでいてもよい。ユーザインターフェースは、プロセッサ１０５の制御下でユーザインターフェース制御装置１５０によって操作されてもよく、健全性のモニタリングおよび障害診断の結果を視覚化するためのグラフィカルユーザインターフェースをユーザに提供することができる。ユーザインターフェースはまた、トラブルシューティングルーチンまたは修復プロセスを介してサービス担当者を案内するために使用されてもよい。また、ユーザインターフェース制御装置は、他の機能性制御装置、外部ネットワーク、他の制御システム、またはホストコンピュータと通信するための接続またはインターフェース１５５を提供することができる。
【００２１】
開示された実施形態の態様を実行することができる半導体デバイスを製造するための例示的な材料ハンドリングプラットフォームは、図２に概略示され、表１に列挙されている主要な構成要素を説明するための注釈が付いている。図２の材料ハンドリングプラットフォームの１つまたは複数の制御装置は、図１に関連して本明細書に記載されるような制御装置を含んでいてもよい。
【００２２】
【表１】
2020518919.tif 000003
【００２３】
自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００は、大気部３０１、真空部３０２および１つまたは複数のプロセスモジュール３０３を有している。
【００２４】
大気部３０１は、エンクロージャ３０４、１つまたは複数のロードポート３０５、１つまたは複数のロボットマニピュレータ３０６、１つまたは複数の基板アライナ３０７、ならびにファンフィルタユニット３０８を含んでいてもよい。大気部３０１はまた、１つまたは複数のイオン化ユニット（図示せず）を含んでいてもよい。真空部は、真空チャンバ３０９、１つまたは複数のロードロック３１０、１つまたは複数のロボットマニピュレータ３１１、１つまたは複数の真空ポンプ３１２、ならびに複数のスリットバルブ３１３を含んでいてもよく、それらは、典型的には、ロードロック３１０と真空チャンバ３０９との間、および真空チャンバ３０９とプロセスモジュール３０３との間で、大気部３０１のロードロック３１０とのインターフェースに配置される。
【００２５】
プラットフォームの操作は、大気部制御装置３１５、真空部制御装置３１６および１つまたは複数のプロセス制御装置３１７を統括するツール制御装置３１４によって調整される。大気部制御装置３１５は、１つまたは複数のロードポート制御装置３１８、１つまたは複数の大気ロボット制御装置３１９、１つまたは複数のアライナ制御装置３２０、およびファンフィルタユニット制御装置３２１を担当する。ロードポート制御装置３１８、大気ロボット制御装置３１９およびアライナ制御装置３２０の各々は、１つまたは複数のモータ制御装置３２２を順番に担当する。真空部制御装置３１６は、１つまたは複数の真空ロボット制御装置３２３を担当し、真空ポンプ３１２を制御して、スリット弁３１３を操作する。プロセス制御装置３１７の役割は、プロセスモジュール３０３内で行われる操作に依存する。
【００２６】
いくつかの場合において、単一の制御装置に２つ以上の制御レイヤーを組み合わせることが実用的であり得る。たとえば、大気ロボット制御装置３１９および対応するモータ制御装置３２２は、単一の集中型ロボット制御装置で組み合わせることができるか、または大気部制御装置３１５は、２つの別個の制御装置ユニットの必要性を排除するために大気ロボット制御装置３１９と組み合わせることができる。
【００２７】
５軸ダイレクトドライブロボットマニピュレータ４００は、図２の自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００に用いることができ、大気ロボットマニピュレータ３０６および真空ロボットマニピュレータ３１１のうち１つまたは複数は、実質的にロボットマニピュレータ４００に類似している。かかるロボットマニピュレータ４００の簡略概略図が図３に提供される。主要な構成要素の注釈が、表２に列挙されている。一態様では、開示された実施形態の態様は、ロボットマニピュレータ４００内で実行されてもよい。しかしながら、開示された実施形態の態様は、ロボットマニピュレータに関して説明されるが、開示された実施形態の態様は、搬送ロボット、ロードポート、アライナ、ポンプ、ファン、バルブなどを含むがそれらに限定されない、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の任意の適切な自動化された部分で実現され得ることが理解されるべきであって、図８Ａの制御装置８００は、上述の自動化機器のいずれかのための制御装置を示すことに留意する。ロボットマニピュレータ４００は、例示的な目的のみのために５軸ダイレクトドライブロボットマニピュレータとして示されていることに留意されたい。他の態様では、ロボットマニピュレータ（または開示された実施形態の態様を含む処理ツールの他の自動化された部分）は、任意の適切な数の自由度および直接または間接駆動システムを有する、任意の適切な数の駆動軸を有していてもよい。
【００２８】
【表２】
2020518919.tif 000004
【００２９】
図３を参照すると、ロボットマニピュレータ４００は、円形の取付けフランジ４０２から吊り下げられた開放筒状フレーム４０１の周りに構築される。フレーム４０１は、ボールねじ機構４０７を介してブラシレスＤＣモータ４０６によって駆動されるキャリッジ４０５にガイダンスを提供するために、線形軸受４０４を有する垂直レール４０３を組み込んでいる。キャリッジ４０５は、光学エンコーダ４１０、４１１を備えた一対の同軸ブラシレスＤＣモータ４０８、４０９を収容する。上側モータ４０８は、ロボットアームの第１リンク４１４に接続された中空の外側シャフト４１２を駆動する。下側モータ４０９は、ベルト駆動部４１５を介して第２リンク４１６に連結されている同軸の内側シャフト４１３に接続されている。第１リンク４１４は、２ステージベルト装置４１８Ａ、４１９Ａを介して上側エンドエフェクタ４２０Ａを駆動するブラシレスＤＣモータ４１７Ａを収容する。別のＤＣブラシレスモータ４１７Ｂと２ステージベルト駆動部４１８Ｂ、４１９Ｂは、下側エンドエフェクタ４２０Ｂを作動させるために使用される。ステージ４１８Ａ、４１８Ｂ、４１９Ａおよび４１９Ｂの各々は、入力プーリと出力プーリとの間で１：２の比で設計される。基板４２１Ａおよび４２１Ｂは、真空作動エッジコンタクトグリッパー、表面接触吸引グリッパーまたは受動グリッパーによって、それぞれ、エンドエフェクタ４２０Ａおよび４２０Ｂに取り付けられて保持される。
【００３０】
第１リンク４１４、第２リンク４１６、上側エンドエフェクタ４２０Ａおよび下側エンドエフェクタ４２０Ｂはまた、本明細書全体を通して、それぞれ、アッパーアーム、フォアアーム、エンドエフェクタＡおよびエンドエフェクタＢと呼ばれる。点Ａ、ＢおよびＣは、それぞれ、肩、肘および手首の関節と呼ばれる、回転カップリングを示す。点Ｄは、対応するエンドエフェクタ上の基板の中心の所望の位置を示す基準点を示す。
【００３１】
例示的なロボットマニピュレータの制御システムは、分散型であってもよい。これは、電源４２９、マスター制御装置４２２ならびにモータ制御装置４２３Ａ、４２３Ｂおよび４２３Ｃを含む。マスター制御装置４２２は、監視タスクや軌道計画を担当している。モータ制御装置４２３Ａ、４２３Ｂおよび４２３Ｃの各々は、１つまたは２つのモータの位置および電流フィードバックループを実行する。図３において、制御装置４２３Ａは、モータ４０８および４０９を制御し、制御装置４２３Ｂは、モータ４１７Ａおよび４１７Ｂを制御し、制御装置４２３Ｃは、モータ４０６を制御する。フィードバックループを実行することに加えて、モータ制御装置はまた、モータ電流、モータ位置およびモータ速度などのデータを収集し、データをマスター制御装置に流す。モータ制御装置４２３Ａ、４２３Ｂおよび４２３Ｃは、高速通信ネットワーク４２５を介してマスター制御装置に接続される。関節Ａは、無限の回転関節であるので、通信ネットワーク４２５は、スリップリング４２６を介してルーティングされる。追加の電子ユニット４２４Ａおよび４２４Ｂは、それぞれ、エンドエフェクタ４２０Ａおよび４２０Ｂのエッジコンタクトグリッパーをサポートするために使用されてもよい。
【００３２】
図４〜４Ｅを参照すると、図３のロボットマニピュレータ４００は、任意の適切な（１つまたは複数の）アームリンク機構を含んでいてもよい。アームリンク機構の適切な例としては、たとえば、２００９年８月２５日に発行された米国特許第７，５７８，６４９号明細書、１９９８年８月１８日に発行された米国特許第５，７９４，４８７号明細書、２０１１年５月２４日に発行された米国特許第７，９４６，８００号明細書、２００２年１１月２６日に発行された米国特許第６，４８５，２５０号明細書、２０１１年２月２２日に発行された米国特許第７，８９１，９３５号明細書、２０１３年４月１６日に発行された米国特許第８，４１９，３４１号明細書、「Ｄｕａｌ  Ａｒｍ  Ｒｏｂｏｔ」と題され、２０１１年１１月１０日に出願された米国特許出願第１３／２９３，７１７号明細書、および「Ｌｉｎｅａｒ  Ｖａｃｕｕｍ  Ｒｏｂｏｔ  ｗｉｔｈ  Ｚ  Ｍｏｔｏｉｎ  ａｎｄ  Ａｒｔｉｃｕｌａｔｅｄ  Ａｒｍ」と題され、２０１３年９月５日に出願された米国特許出願第１３／８６１，６９３号明細書に見出すことができ、その開示内容の全ては、参照により本明細書に組み込まれる。開示された実施形態の態様において、各搬送ユニットモジュール１０４の少なくとも１つの移送アーム、ブームアーム１４３および／または線形スライド１４４は、アッパーアーム３１５Ｕ、バンド駆動フォアアーム３１５Ｆおよび帯域制約エンドエフェクタ３１５Ｅを含む従来のスカラアーム３１５（水平多関節ロボットアーム）（図４Ｃ）型の設計に由来してもよく、または、伸縮アームもしくは直角座標線形スライドアーム３１４（図４Ｂ）などの他の任意の適切なアーム設計に由来してもよい。搬送アームの好適な例としては、たとえば、２００８年５月８日に出願された「Ｓｕｂｓｔｒａｔｅ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｗｉｔｈ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｍｏｖａｂｌｅ  Ａｒｍｓ  Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ  ａ  Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｓｗｉｔｃｈ  Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ」と題する米国特許出願第１２／１１７４１５号明細書、および２０１０年１月１９日に発行された米国特許第７６４８３２７号明細書に見出すことができ、これらの開示はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。移送アームの動作は、互いに独立していてもよいし（たとえば、各アームの伸長／後退が他のアームから独立している）、ロストモーションスイッチを介して操作されてもよいし、アームが少なくとも１つの共通駆動軸を共有するような任意の適切な方法で動作可能に連結されていてもよい。さらに他の態様では、搬送アームは、フロッグレッグアーム３１６（図４Ａ）構成、リープフロッグアーム３１７（図４Ｅ）構成、双対称アーム３１８（図４Ｄ）構成などの任意の他の所望の配置を有していてもよい。搬送アームの適切な例としては、２００１年５月１５日に発行された米国特許第６，２３１，２９７号明細書、１９９３年１月１９日に発行された米国特許第５，１８０，２７６号明細書、２００２年１０月１５日に発行された米国特許第６，４６４，４４８号明細書、２００１年５月１日に発行された米国特許第６，２２４，３１９号明細書、１９９５年９月５日に発行された米国特許第５，４４７，４０９号明細書、２００９年８月２５日に発行された米国特許第７，５７８，６４９号明細書、１９９８年８月１８日に発行された米国特許第５，７９４，４８７号明細書、２０１１年５月２４日に発行された米国特許第７，９４６，８００号明細書、２００２年１１月２６日に発行された米国特許第６，４８５，２５０号明細書、２０１１年２月２２日に発行された米国特許第７，８９１，９３５号明細書、および「Ｄｕａｌ  Ａｒｍ  Ｒｏｂｏｔ」と題され、２０１１年１１月１０日に出願された米国特許出願第１３／２９３，７１７号明細書および「Ｃｏａｘｉａｌ  Ｄｒｉｖｅ  Ｖａｃｕｕｍ  Ｒｏｂｏｔ」と題され、２０１１年１０月１１日に出願された米国特許出願第１３／２７０，８４４号明細書に見出すことができ、これらの開示はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００３３】
さらに図２〜図４Ｅを参照すると、本明細書に記載のロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００は、基板Ｓ（図４、図４Ｂ参照）を、図５Ａに示す基板保持ステーションＳＴＮ１〜ＳＴＮ６などの空間の点の間で搬送する。基板Ｓの搬送を達成するために、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００に接続されているロボット制御装置（ロボットマニピュレータ制御装置とも称される）３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０（図２、図３および図８Ａを参照）などの、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の任意の適切な制御装置において、動作制御アルゴリズムが実行される。動作制御アルゴリズムは、空間内の所望の基板の通路を画定し、位置制御ループは、それぞれのロボットの空間での自由度の移動を担当する各ロボットのアクチュエータに適用するために所望の制御トルク（または力）を算出する。
【００３４】
ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００（自動化システムと呼ばれることもある）は、基板Ｓを連続して移送する繰り返しタスクを実行することが予期され、ロボットマニピュレータは、かかる基板の処理に関連する環境条件にさらされる。開示された実施形態の態様により提供される方法および装置を有し、経時的にロボットマニピュレータ（または自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の任意の他の自動化装置）の性能をモニタし、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００が、基板保持ステーションＳＴＮ１〜ＳＴＮ６間で基板を運搬および移送するなどの、その主要なタスクを処理するために、予期されるパラメータ内で動作することが可能かどうかを判定（予測診断）することが有利である。
【００３５】
開示された実施形態の態様によれば、たとえば、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の健全性評価が、ベース統計シグネチャ（たとえば、典型的な環境条件下において動作する所与の変数の挙動のベースラインまたは統計的表示）を生成することによって実行され、ベース統計シグネチャは、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の一組のベース移動（move）／モーション（motion）（移動およびモーションという用語は本明細書において互換的に使用されている）８２０、８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃ（図８Ａ参照）のための、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００によって出力される各動的性能変数を特徴付ける。ベース統計シグネチャは、たとえば、制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ、４２３Ｂ、４２３Ｃ、８１０などの、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の任意の適切な制御装置に通信可能に連結された（ストレージ８０１などの任意の適切なストレージにより形成することができるか、またはストレージに属することができる）登録システム８０１Ｒを用いて、所定のベースモーションの所定のモーションベースセットをもたらすロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００によって出力された少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録することにより生成される。
【００３６】
動的性能変数の各々は、動的性能変数が取得された異なる自動化システムのグループ（たとえば、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００を形成する自動化システムのグループ）にあってもよい自動化システム（ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００など）に固有である。このように、動的性能変数のそれぞれは、（自動化システムのグループの）自動化システムのそれぞれの１つに固有であるので、それぞれの自動化システムのベース統計シグネチャは、それぞれの自動化システムと共に移動する。たとえば、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の大気部３０１に位置するロボットマニピュレータ３０６は、それぞれのベース統計シグネチャを有し、真空部３０２に位置するロボットマニピュレータ３１１は、それぞれのベース統計シグネチャを有している。ロボットマニピュレータ３１１が、大気部３０１内に配置された場合、ロボットマニピュレータ３１１のベース統計シグネチャは、大気部３０１内に配置されたとき、依然として、ロボットマニピュレータ３１１に適用されることになる。一態様では、ベース統計シグネチャは、メモリ内のそれぞれの自動化システムおよび／または自動化システムの制御装置に関連付けられている。さらに、各ロボットマニピュレータは、それぞれのロボットマニピュレータのベース統計シグネチャに影響を与える固有の動作特性を有していてもよい。たとえば、ロボットマニピュレータ３１１および他のロボットマニピュレータは、同じ構造およびモデルのロボットマニピュレータとして製造することができる。しかしながら、たとえば、ロボットの駆動システムとアーム構造における製造公差に起因して、ロボットマニピュレータ３１１のベース統計シグネチャは、他の同様のロボットマニピュレータに適用可能でなくてもよく、その逆も同様である。このように、各ロボットマニピュレータのベース統計シグネチャは、それぞれのロボットマニピュレータと共に移動する（たとえば、ロボットマニピュレータ３１１のベース統計シグネチャＣpkbaseは、ロボットマニピュレータ３１１と共に移動し、ロボットマニピュレータ３１１に固有であり、ロボットマニピュレータ３０６のベース統計シグネチャＣpkbaseは、ロボットマニピュレータ３０６と共に移動し、ロボットマニピュレータ３０６に固有である）。したがって、ロボットマニピュレータ３１１などの各装置は、固有であり、所定のモーションベースセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃのそれぞれ所定のベース移動５０１、５０２、５０３のためのそれぞれの正規化値またはベース統計シグネチャ／値Ｃpkbase、および他の所定のモーションセット８３０、８３０Ａ〜８３０Ｃのそれぞれのマッピングされた、現場（in-situ）プロセス移動５０１’、５０２’、５０３’のためのそれぞれの他の値Ｃpkotherは、固有の装置のみと固有に相関されていて、判定された性能劣化率（たとえば、線形トレンドモデルＬＴＭで示されるもの、図１１参照）は、固有の装置のみと固有に相関する。
【００３７】
一態様では、システム（たとえば、図３に示した自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００）は、互いに接続された多数の異なる固有の装置（たとえば、表１に記載され、図２に示されるアライナ３０７、ロボットマニピュレータ３０６、ファンフィルタユニット３０８など）、およびたとえば搬送装置３１１を含むか、または、さもなければ設けられており、多数の異なる固有の装置Ａｐｐ（ｉ）（Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎとして概略的に図２Ａに示される）のうちそれぞれ異なる固有の装置は、所定のモーションベースセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃの各ベース移動５０１、５０２、５０３のための異なる対応する正規化値ＣpkBasei（ＣpkBase(1~n)を含む）、および多数の異なる固有の装置Ａｐｐ（ｉ）のうち異なる対応する固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎに対してそれ以下で固有に相関する他の所定のモーションセット８３０、８３０Ａ〜８３０Ｃのそれぞれのマッピングされた現場プロセス移動５０１’、５０２’、５０３’のための他の正規化値ＣpkOtheriを有する。一態様では、多数の異なる固有の装置Ａｐｐ（ｉ）のうちそれぞれの（または少なくとも１つの）異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎは、異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎの別の１つと共通の構成のものである。たとえば、ロボットマニピュレータ３０６は、ロボットマニピュレータ３１１と共通の構成を有していてもよい。他の態様において、多数の異なる固有の装置Ａｐｐ（ｉ）のうちそれぞれの（または少なくとも１つの）異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎは、異なる固有の装置Ａｐｐ（ｉ）の別の１つとは異なる構成のものである。たとえば、アライナ３０７は、ロボットマニピュレータ３０６とは異なる構成を有している。
【００３８】
各自動化装置および／またはシステムの動的性能変数は、直接測定することができるか（すなわち、連続モニタリング変数）、または利用可能な測定から導き出すことができる（すなわち、派生変数）。動的性能変数の例としては、以下のものを含む。
【００３９】
機械力または電力；
【００４０】
機械的作業；
【００４１】
ロボットエンドエフェクタの加速；
【００４２】
モータＰＷＭデューティ：モータのＰＷＭデューティは、任意の所定の時点で各モータ相に供給される入力電圧の割合である。モータ相のそれぞれにおけるデューティサイクルは、健全性モニタリングおよび障害診断システムに利用可能である；
【００４３】
モータ電流：モータ電流は、モータのそれぞれの三相のそれぞれに流れる電流を表わす。モータ電流は、絶対値として、または最大電流の割合として得ることができる。絶対値として得られる場合、それはアンペアの単位を有する。モータ電流値は、順番に、モータ−トルク電流関係を用いてモータトルクを計算するために用いることができる；
【００４４】
実際の位置、速度および加速度：これらは、モータ軸のそれぞれの位置、速度および加速度である。回転軸については、位置、速度および加速度の値は、それぞれ、ｄｅｇ、ｄｅｇ／ｓｅｃ、ｄｅｇ／ｓｅｃ2の単位である。並進軸については、位置、速度および加速度の値は、それぞれ、ｍｍ、ｍｍ／ｓｅｃおよびｍｍ／ｓｅｃ2の単位である；
【００４５】
所望の位置、速度および加速度：これらは、制御装置がモータに有するように命令する、位置、速度および加速度の値である。これらの特性は、上記の実際の位置、速度および加速度と同様の単位を有する；
【００４６】
位置および速度トラッキングエラー：これらは、それぞれの所望の値と実際値との間の差である。これらの特性は、上記の実際の位置、速度、加速度と同様の単位を有する；
【００４７】
整定時間：これは、位置および速度トラッキングエラーが動作の終了時に指定されたウィンドウ内で整定されるのに要する時間である；
【００４８】
エンコーダのアナログおよび絶対位置出力：モータ位置は、２つのタイプの信号、すなわちアナログ信号および絶対位置信号を出力するエンコーダによって決定される。アナログ信号は、ミリボルト単位の正弦および余弦信号である。絶対位置信号は、アナログ正弦サイクル数または経過したアナログ正弦サイクルの整数倍を示す不揮発整数値である。典型的には、デジタル出力は、パワーアップ時に読み出され、その後、軸の位置が、アナログ信号から単独で決定される；
【００４９】
グリッパー状態：これは、グリッパーの開放または閉鎖の状態である。真空作動エッジコンタクトグリッパーの場合には、１つまたは複数のセンサの遮断／非遮断状態である；
【００５０】
真空システム圧力：これは、真空センサによって測定された真空レベルである。これは、出力がアナログ−デジタル変換器によってデジタル化されるアナログセンサである。吸引グリッパーの場合には、真空レベルは、ウエハが把持されたかどうかを示す；
【００５１】
基板存在センサ状態：受動グリップエンドエフェクタにおいて、ウエハ存在センサ出力は、バイナリ出力である。真空作動エッジコンタクトグリップエンドエフェクタにおいて、ウエハの存在は、それぞれがバイナリである２つの以上のセンサの出力状態から判定される；
【００５２】
マッパーセンサ状態：これは、任意の所定の時点でのマッパーセンサの遮断または非遮断状態である；
【００５３】
基板マッパー／アライナ検出器光強度：これは、基板マッパーまたはアライナの光検出器によって検出された光の強度の尺度である。この信号は、典型的には整数値（例として、０〜１０２４の範囲を有していてもよい）として使用可能である；
【００５４】
基板マッパーセンサ位置捕捉データ：これは、マッパーセンサが状態を変更するロボット軸位置の値の配列である；
【００５５】
真空バルブ状態：これは、真空バルブの指令された状態である。真空バルブを作動させるソレノイドが通電されているかどうかを特定する；
【００５６】
ヒューズの出力端子の電圧：モータ制御回路内のヒューズのそれぞれの出力端子の電圧がモニタされる。ヒューズが切れると低出力端子電圧になる；
【００５７】
基板アライメントデータ：これらは、アライナによって報告された基板のアライメント基準の角度方向と基板偏心ベクトルである；
【００５８】
外部基板センサの移行時の位置データ：いくつかのケースでは、ツールの大気部と真空部は、ロボットによって運搬される基板の前縁および後縁を検出する光センサを備えていてもよい。これらのイベントに対応するロボット位置データは、ロボットエンドエフェクタ上の基板の偏心をオンザフライ（on-the-fly）で認識するために使用される；
【００５９】
基板サイクル時間：これは、単一の基板がツールによって処理されるのにかかる時間であり、典型的には、定常流条件下で測定される；
【００６０】
ミニ環境圧力：これは、ツールの大気部の圧力センサによって測定される圧力である。
【００６１】
連続モニタリング変数の特定の例は、以下のものを含む。
【００６２】
【表３】
2020518919.tif 000005
2020518919.tif 000006
【００６３】
Ｔ１およびＴ２は、ロボットマニピュレータの駆動回転軸であり（２つより多いかまたは少ない回転駆動軸が存在してもよい）；Ｚは、ロボット駆動Ｚ軸であり；ＣＰＵは、ロボット制御装置（たとえば、制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８００）であり；ファン０、ファン１は、ロボットマニピュレータの各種ファンであり；シータは、ロボットマニピュレータアームの回転であり；そしてＲは、ロボットマニピュレータアームの伸張である。
【００６４】
派生変数の特定の例は以下のものを含む。
【００６５】
【表４】
2020518919.tif 000007
【００６６】
かかる動的性能変数は、モータの位置、速度、加速度および制御トルクなどの生の測定値または直接の測定値から計算される。
【００６７】
所定のモーションベースセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃの所定のベース移動５０１、５０２、５０３は、ベースモーションタイプを画定する、統計的に特徴付ける数の少なくとも１つの共通のベース移動（たとえば、ベースラインを形成し、統計的に有意のバッチを画定するために収集される十分なサンプルの移動から作成される移動）を含む。たとえば、それぞれのベース移動５０１、５０２、５０３（たとえば、ベース移動５０１は、モーションベースセット８２０Ａを有し、ベース移動５０２は、モーションベースセット８２０Ｂを有し、ベース移動５０３は、モーションベースセット８２０Ｃを有している）の（それぞれの）モーションベースセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃ（図８Ａ参照）は、特定のロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００用のモーションベースセット（または移動セット）８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃを特徴付けるために、所定の収束基準に基づいて、統計的に有意の標準偏差を提供するのに十分な、実質的に最小移動数Ｎmin（図６参照）（たとえば、サンプルサイズ）である。このように、各動的性能変数は、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００に特有のものであって、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００によって出力される。
【００６８】
それぞれの所定のモーションベースセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃの所定のベース移動５０１、５０２、５０３は、多数の異なるベースモーションタイプを含み、そのそれぞれが、統計的に特徴付ける数の各ベースモーションタイプに対する共通のモーションにおいて、搬送装置３０６、３１１、４００によりもたらされる。異なるベースモーションタイプのそれぞれは、それぞれのベースモーションタイプそれぞれに異なる共通の動作を画定する異なる対応する少なくとも１つのトルクコマンド特性と位置コマンド特性を有している。一態様では、所定のベースモーションセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃは、１つまたは複数の移動／モーションタイプのものであってもよい。たとえば、ベースモーションセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃにおける、それぞれの移動５０１、５０２、５０３は、それぞれの移動を画定するトルクおよび位置コマンドによって特徴付けられる単純な移動または複合（たとえば、ブレンド）移動であってもよい。
【００６９】
単純な移動は、２点間の直線の移動（図５Ｃに示すように点０から点１に）であるか、またはロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００のシータ軸、伸長軸またはＺ軸の１つに沿った２点間（図５Ｃに示すように点１から点２に）の円弧状の移動である（たとえば、１自由度の移動）。
【００７０】
複合またはブレンド移動は、図５Ｂに示すように、２つを超える単純な移動が一緒にブレンドされた移動であって、移動は、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００のシータ軸、伸長軸またはＺ軸の少なくとも２つに沿った（たとえば、２以上の自由度の移動）、点０から点１へのおよび点１から点２への２つの直線移動をブレンドする、点１に隣接したブレンド経路を有して、点０から点２に延びる。
【００７１】
モーションベースセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃのそれぞれはまた、セット内の移動の位置（たとえば、移動の始点および終点）、セット内の移動の負荷パラメータ（たとえば、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００は、負荷され（基板を担持する）、または負荷されず（基板を担持しない））、ならびに／または移動の初期および／もしくは最終位置での動的状態（たとえば、動作／停止、停止／停止、停止／動作、動作／動作、など）によって特徴付けることができる。たとえば、図５Ｂの複合移動を参照すると、点０の動的状態は停止され、点２での動的状態は停止される。図５Ｃの２つの単純な移動を参照すると、点０での動的状態が停止され、点１での動的状態が移動していて；一方、点２における動的状態が停止される。上述したように、移動タイプが、１、２、または３の自由度におけるロボットマニピュレータアームの動作に関して説明してきたが、移動タイプが、任意の適切な数の自由度または単一の自由度で（たとえば真空ポンプ、基板アライナなどによって）生成された移動を含んでいてもよいことが理解されるべきである。
【００７２】
それぞれの移動タイプは、統計的にそれぞれの移動タイプを特徴付ける最小移動数Ｎminをもたらす。たとえば、それぞれの動的性能変数またはモーションタイプが、以下の式のような履歴的方法で表すことができる。
【００７３】
【数１】
2020518919.tif 000008
【００７４】
Ｓは、表５〜７に提供されたベース移動／モーション信号である。信号Ｓ0〜Ｓnは、スカラー出力を有する信号であり、異なるテンプレート移動（また、ベース移動とも呼ばれる場合もある）にわたって比較することができる、すなわち、異なる移動タイプにわたってベースラインに対してモータエネルギーを比較する。信号Ｓn1〜Ｓn1miは、表８からのベクトル出力信号であり、ｉで示される、異なるテンプレート移動のタイプにわたって比較することができない。
【００７５】
【表５】
2020518919.tif 000009
【００７６】
【表６】
2020518919.tif 000010
【００７７】
【表７】
2020518919.tif 000011
【００７８】
【表８】
2020518919.tif 000012
【００７９】
これらのベクトル出力信号は、軌道に沿って、各時間サンプルでの信号を有し、したがって、これらの信号の数は、異なる移動の間で異なり、１つの移動対別の移動における時間サンプルでの評価への物理的意義はない。ベース移動（タイプ）インデックスは、ｉで示され、所定のインデックスの履歴は、ｊで示されている。
【００８０】
この例における最後の評価ベース移動は、以下の式である。
【００８１】
【数２】
2020518919.tif 000013
【００８２】
この例における３番目の最後の評価ベース移動は、以下の式である。
【００８３】
【数３】
2020518919.tif 000014
【００８４】
図５Ａ〜図５Ｃを参照すると、ベース移動のそれぞれのセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃにおけるベース移動５０１、５０２、５０３などのベース移動は、テンプレート移動とも呼ばれ得る。ベース移動５０１、５０２、５０３は、固有の経路に沿って繰り返される移動である。ベース移動５０１、５０２、５０３は、単純な移動、または上述のような複合移動で構成することができる。
【００８５】
特性データは、システムの性能低下や性能の傾向を評価するために、ベースラインに対するベース移動の固有の経路に沿って分析される。ベース移動５０１、５０２、５０３は、理論的および／または経験的に定義することができる。たとえば、理論ベース移動は、プロセスツールの予期される設計構成およびプロセスに基づいて、操作中に予期される移動を解析し、そして、現場プロセスツールのインストールの前または後に、任意の時間に実行される。
【００８６】
経験的ベース移動は、図６に示すように、所定の変化率収束境界の間で定まる有意の統計値を有するように、生成された十分な統計的特性に対する所望の発生の共通性を有する移動として、現場プロセス移動コマンドから生成されてもよい（ここで、図６中のＮminは、所与の収束基準に基づいて統計的に有意の標準偏差を提供するのに十分な最小数の移動（たとえば、サンプルサイズ）である）。経験的ベース移動の生成は、２つの部分からなるプロセスであってもよい（ベース統計シグネチャの経験的な生成と同様に適用される）。たとえば、経験的ベース移動を生成することは、現場移動コマンドヒストグラム７００（図７参照）にアクセスし、ベース移動５０１、５０２、５０３にマッピングするコマンド（たとえば、トルク、位置、境界パラメータ、コマンド軌道経路（速度と移動時間を包含する）、負荷条件など）を使用して現場移動を識別すること（たとえば、現場移動が、構成可能な許容範囲内でベース移動と一致する）；および、他の所定のモーションセット８３０の決定（後述）をもたらすために、ロボットマニピュレータによって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録する、任意の適切な登録システム８０１Ｒのレジストリ８４０から、マッピングされたモーションのために、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００によって出力される各動的性能変数にアクセスすることを含むことができる。
【００８７】
経験的ベース移動の生成が、準リアルタイムで行われ、バックグラウンドで実行され、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ、４２３Ｂ、４２３Ｃ、８００および関連する双方向の通信／データチャネルにアクセスせずに、レジストリ８４０にアクセスすることができる。現場移動コマンドヒストグラム７００は、各ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００によってもたらされる現場プロセスモーションを含む、ロボットマニピュレータ制御装置（たとえば、制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ、４２３Ｂ、４２３Ｃ、８００）によって命令されたモーションを含む。現場移動コマンドヒストグラム７００は、たとえば、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００のロボットマニピュレータ制御装置（たとえば、制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ、４２３Ｂ、４２３Ｃ、８００）または任意の他の適切な制御装置の任意の適切なレジストリ７００Ｒ（図８Ａ参照）に登録されてもよい。本明細書に記載されるように、ロボットマニピュレータ制御装置は、レジストリ７００Ｒ内のモーションヒストグラム７００の定期的なアクセスから、マッピングされたモーションを解明する。
【００８８】
たとえば、また図８Ａを参照すると、モーションリゾルバ８００は、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００から（図２および３を参照）、ロボット制御装置３１９、３２３、４２２，４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０の現場プロセスモーションコマンドを解明し、ここで、搬送装置によってもたらされた現場プロセスモーション５０１’、５０２’、５０３’ （図５Ａ参照）は、所定のモーションベースセットの所定のベースモーション５０１、５０２、５０３（それぞれが対応するテンプレートモーションを画定し、それによって、現場プロセスモーションが各テンプレートモーションにマッピングされる）にマッピングされ（後述）、制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０の他の所定のモーションセット（後述）を、マッピングされた現場プロセスモーション５０１’、５０２’、５０３’を用いて画定する。なお、上記と同様に、各現場プロセスモーション５０１’〜５０３’は、装置の制御装置からのトルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つによって特徴付けられ、トルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つが、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の動作の少なくとも１の自由度の現場プロセスモーションを特徴付ける。
【００８９】
モーションレゾルバ８００は、モジュールとして、ロボット制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０に含まれていてもよく、モーションリゾルバ８００は、ロボット制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０に通信可能に連結された遠隔プロセッサであってもよく、またはモーションリゾルバ８００は、ロボット制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０に通信可能にリンクされた別個のプロセッサであってもよい。
【００９０】
モーションレゾルバ８００は、現場プロセス移動５０１’、５０２’、５０３’を通して反復して、たとえば図６に示す標準偏差の収束により決定されるような、必要な最小移動数Ｎminを用いて、それらの現場プロセス移動５０１’、５０２’、５０３’を識別する。たとえば、上述のように、ベースラインを作成する（たとえば、ベース移動５０１、５０２、５０３を確立する）ために、統計的に有意のバッチを画定するために収集された十分なサンプルが存在しなければならない。ベースラインを作成するために必要なサンプルの数は、分析される変数の物理的性質に依存する。たとえば、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の動作の所与の軸の機械的な作業のための典型的な（平均および標準偏差）統計情報を画定するために、同じ動作を実行する同じ軸のピーク制御トルクよりも、時間がかかることがある。この状況を改善するために、ベースラインのサイズは、収集されたデータの統計的分析に基づいて画定される。たとえば、標準偏差は、図６に示すように、その値が、いくつかの範囲内に安定するポイントまでベースラインデータを収集する間に計算することができる。図６において、所与の変数の標準偏差が、サンプルサイズに対してプロットされている。サンプルサイズが増加すると、標準偏差が特定の範囲内に収束する傾向がある。たとえば、プロットの変化率が約＋／−１０％の変量である場合、これらの範囲は、実際のデータセットの観点から、演繹的に画定されるか、または計算することができる。しかしながら、任意の適当な収束方法および／または変量の割合を使用することができる。
【００９１】
図８Ａならびに図５および図８Ｂをさらに参照すると、少なくとも要求される最小移動数Ｎminを構成する移動（たとえば、ベースラインを画定するために使用される移動）は、所定のモーションベースセット８２０と呼ぶことができる。ベース移動５０１、５０２、５０３の各々は、そのベース移動５０１、５０２、５０３に固有のそれぞれの所定のモーションベースセット８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃを有する。それぞれ所定のモーションベースセット８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃを決定し、更新するための例示的なプロセスの流れは、図８Ａおよび図８Ｂに示されている。
【００９２】
さらに図５、８Ａおよび８Ｂを参照すると、一態様では、モーションリゾルバ８００が、それぞれのベース移動５０１、５０２、５０３用の所定のモーションベースセット８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃを識別し、分析すると、ベース移動５０１、５０２、５０３のそれぞれにマッピング（上述したように）される現場プロセス移動５０１’、５０２’、５０３’は、それぞれの所定のモーションベースセット８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃを更新するために、それぞれの所定のモーションベースセット８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃに含まれる。他の態様において、ベース移動５０１、５０２、５０３のそれぞれの１つの所定のモーションベースセット８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃにマッピングされる現場プロセスモーション５０１’、５０２’、５０３’は、所定のモーションベースセット８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃとは異なる、異なるセットのモーションタイプセットを形成することができる。更新された所定のモーションベースセットおよび／または異なるセットのモーションタイプセットは、別の所定のモーションセット８３０と呼ぶことができる。本明細書に記載されるように、それぞれの現場プロセス移動５０１’、５０２’、５０３’のための他の所定のモーションベースセット８３０Ａ、８３０Ｂ、８３０Ｃは、ロボットマニピュレータ３００などのモニタされる自動化システムの健全性評価および予測診断に関して、それぞれのベース移動５０１、５０２、５０３用のモーションベースセット８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃと比較される（本明細書に記載されるように）。
【００９３】
上述のように、たとえば、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００（または自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の他の適切な自動化装置）の健全性評価は、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００のベース移動のセット８２０、８２０Ａ、８２０Ｂ〜８２０Ｃ（図８Ａ参照）ための、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００によって出力される各動的性能変数を特徴付けるベース統計シグネチャ（たとえば、典型的な環境条件で動作する所定の変数の挙動のベースラインまたは統計的表示）を生成することによって行われる。
【００９４】
一態様では、ベースラインメトリックは、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の任意の適切なプロセッサ８１０Ｐ（一態様では、プロセッサ１０５と実質的に類似する）によって捕捉／決定される。プロセッサ８１０Ｐは、モジュールとしてロボット制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０に含まれていてもよいか、プロセッサ８１０Ｐは、ロボット制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０（およびモーションレゾルバ８００）に通信可能に連結された遠隔プロセッサであってもよいか、またはプロセッサ８１０Ｐは、ロボット制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０（およびモーションレゾルバ８００）に通信可能にリンクされた別個のプロセッサであってもよい。プロセッサ８１０Ｐは、任意の適切な方法で登録システム８０１Ｒに連結されているが、一方、他の態様において、プロセッサ８１０Ｐは、登録システム８０１Ｒを含む。
【００９５】
ベースラインメトリックは、たとえば、ベース統計シグネチャの確率密度関数（ＰＤＦ）を計算することによって捕捉／決定され、確率関数は、次のように表すことができる。
【００９６】
【数４】
2020518919.tif 000015
【００９７】
ここで、μは、データセットの平均値であり、ｘは、動的性能変数であり、σは、標準偏差である。図９は、平均および標準偏差を有する典型的なガウス分布を示す。また、図９には、仕様上限および下限（それぞれ、ＵＳＬおよびＬＳＬ）が画定される。
【００９８】
それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００（図２および図３を参照）の各動的性能変数のベース統計シグネチャは、各異なるベース移動タイプ／移動タイプセットのための、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００に特定の各動的性能変数の公称／ベースラインを特徴付けるそれぞれの異なるベース移動タイプ（ベース値への移動タイプセット）のために正規化される。たとえば、所定のモーションベースセットの各モーションのためにそれぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００によって出力されたそれぞれの動的性能変数のそれぞれの確率密度関数ＰＤＦによって特徴付けられたベース値（プロセス能力指数ＣpkBaseなど）が、決定される。
【００９９】
一般に、プロセス能力指数Ｃpkは、以下のように定義することができる。
【０１００】
【数５】
2020518919.tif 000016
【０１０１】
ここで、σは、標準偏差であり、μは、それぞれの変数について収集されたサンプルの平均値である。プロセス能力指数Ｃpkは、プロセス能力指数Ｃpkが、有意の統計データを提供するために十分な大きさである母集団サンプルの平均と標準偏差を捕捉するので、それぞれの動的性能変数のベースラインを表示するためのメトリックとして使用することができる。仕様上限および仕様下限ＵＳＬ、ＬＳＬは、測定されるそれぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の測定された標準偏差の関数として仕様上限および仕様下限ＵＳＬ、ＬＳＬを画定することなどの任意の適切な方法で決定することができる。たとえば：
【０１０２】
【数６】
2020518919.tif 000017
【０１０３】
【数７】
2020518919.tif 000018
【０１０４】
ここで、Ｎは、Ｃpkが１よりも大きい数であり得るように、３よりも大きい整数であり得る。一例として、Ｎ＝６のとき、ベースラインプロセス能力指数ＣpkBaseは、以下のように定義することができる。
【０１０５】
【数８】
2020518919.tif 000019
【０１０６】
一態様では、ＣpkBaseは、２．０に設定されてもよく、（図９および１０に示されるように）サンプリングされた移動の９９．９％が捕捉されるように、仕様上限および仕様下限ＵＳＬ、ＬＳＬを識別するために、＋／−６σであるベースラインのデータセットの平均値μに理論的または経験的に基づいていてもよい。他の態様では、仕様上限および仕様下限ＵＳＬ、ＬＳＬは、たとえば、ピークトルク限界、最大整定時間などの限界がよく確立されたときに、信号毎に構成されてもよい。
【０１０７】
一態様では、図２Ａも参照すると、それぞれの異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎのための対応する正規化値ＣpkBase(1-n)および他の値ＣpkOther(1-n)は、装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎのそれぞれの１つの制御装置などの任意の適当な制御装置に登録される。異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎのそれぞれの１つに対して互いに固有に関連する正規化値ＣpkBase(1-n)と他の値ＣpkOther(1-n)は、本明細書でより詳細に説明するように、異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎのそれぞれに対して、装置毎に、対応する性能劣化率（たとえば、それぞれの線形トレンドモデルＬＴＭで示される、図１１を参照）を決定するために比較される。図１１に示すように、たとえば、それぞれの装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎは、それぞれの線形トレンドモデルＬＴＭ１〜ＬＴＭｎを有する。
【０１０８】
各測定変数（未加工および派生）についてベースラインメトリックが確立されると、現場プロセス移動５０１’〜５０３’のバッチは、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の操作中にサンプリングされる。たとえば、現場プロセス移動５０１’、５０２’、５０３’は、モニタされているロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００に特定の別の統計シグネチャを識別するために、制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ、４２３Ｂ、４２３Ｃ、８１０などの制御装置によって生成される。上述したように、現場プロセス移動のセットのための各動的性能変数は、それぞれのベース移動（たとえば、ベース移動タイプ／（１つまたは複数の）タイプセット、式１、２および３を参照）にマッピングされる。上述したように、マッピングされた現場プロセスモーション５０１’、５０２’、５０３’は、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の他の所定のモーションセット８３０、８３０Ａ〜８３０Ｃを画定するために使用される。
【０１０９】
ベースライン移動５０１〜５０３と同様に、現場プロセス移動５０１’〜５０３’は、異なる現場（別の）移動タイプ／（１つまたは複数の）タイプセット（たとえば、他の所定のモーションセット８３０、８３０Ａ〜８３０Ｃ）のそれぞれのためのそれぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の各動的性能変数の統計シグネチャを処理し、それぞれの所定のモーションベースセット８２０、８３０Ａ〜８３０Ｃにマッピングされ、異なる現場移動タイプ（単純な移動または複合移動であってもよい）のそれぞれのために、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の各動的性能変数の現場性能を特徴付ける現場（別の）値ＣpkOtherに正規化される。現場（別の）値ＣpkOtherは、他の所定のモーションセット８３０、８３０Ａ〜８３０Ｃのマッピングされた現場プロセス移動５０１’〜５０３’をもたらすロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００によって出力された動的性能変数のそれぞれの確率密度関数ＰＤＦによって特徴付けられるプロセス能力指数である。現場（他の）値ＣpkOtherは、図１０に示すように、所定のモーションベースセットに対して他の所定のモーションセットを位置付けるために、ベースラインの上限および下限ＵＳＬ、ＬＳＬを参照する（他の所定のモーションセットは、「新規バッチ」として識別され、所定のモーションベースセットは、「ベースライン」として識別される）。ＣpkOtherは、プロセス能力指数であって、以下のように定義することができる。
【０１１０】
【数９】
2020518919.tif 000020
【０１１１】
ここで、ｉは、評価されるＣpkOtherの反復である。正規化された現場（別の）値ＣpkOtherは、各移動タイプおよび交差移動タイプのためなどの、モニタされるそれぞれの動的性能変数のための正規化されたベース値ＣpkBaseと比較される。
【０１１２】
現場（別の）値ＣpkOtherと基準値ＣpkBaseとの比較は、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００のプロセッサ８１０Ｐまたは他の任意の適切な制御装置によって行うことができ、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００は、所定のモーションベースセット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃと他の所定のモーションセット８３０、８３０Ａ〜８３０Ｃ（および対応する現場（別の）値ＣpkOtherとベース値ＣpkBase）の両方のための共通の搬送装置である。現場（別の）値ＣpkOtherとベース値ＣpkBaseとの比較は、各動的性能変数がそのベースラインからどれだけずれるかやドリフトするかの追跡を提供することにより（図１０参照）、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００などの特定の装置のためにモニタリングされる各動的性能変数の健全性評価をもたらす。性能変数の各々についての健全性評価は、以下のように、ベースラインからの相対偏差として定義することができる。
【０１１３】
2020518919.tif 000021
【０１１４】
これは、１００％の評価が、現場（別の）値ＣpkOtherとベース値ＣpkBaseとの間の完全な統計的整合を意味する。上記の式（１０）は、所与の動的性能変数の評価の一例を表している。他の態様では、ベースラインの上限および下限ＵＳＬおよびＬＳＬから外れる発生数を測定するなどの、測定評価の他の方法を使用することができる。図１０は、その統計の観点から所与の動的性能変数のための健全性評価の計算の一例を示す。図１０に示す例では、バッチデータサンプルの２０％がベースライン範囲の外部にあり、現場（別の）値ＣpkOtherは、ペナルティが科される。
【０１１５】
さらに図１０だけでなく図１１および１２も参照すると、それぞれのロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の各動的性能変数の健全性評価は、現場（別の）値ＣpkOtherがベース値ＣpkBaseからずれる程度の観点から定義することができる。変量の程度は、「警告」および「エラー」などの所定の閾値の観点から定義することができ、以下に説明するように、「警告」とは、「注意が必要である」ことを意味することができ、「エラー」とは、「即時のアクションが必要である」こと意味することができる。現場（別の）値ＣpkOther（およびベース値ＣpkBase）の追跡の別の態様は、この追跡がトレンド分析を提供し、すなわち、対応する動的性能変数が変動の程度の異なるレベルに達すると予期される場合、推定または外挿できることである。
【０１１６】
各動的性能変数の、そのベースラインからのずれやドリフトの量の決定は、各動的性能変数のためのトレンドデータＴＤを提供し、トレンドデータＴＤは、各動的性能変数の劣化傾向を特徴付ける。トレンドデータＴＤは、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の任意の適切なレジスタＴＤＲに登録され得る。図１１は、例示的な動的性能変数の例示的なトレンドデータのチャートを示し、ここでは、異なるバッチ試料から所定の時点についての現場（別の）値ＣpkOtherとベース値ＣpkBaseとの比較からの各評価Ａ１〜Ａｎが、チャート上にプロットされている。
【０１１７】
図１１の傾斜線は、最小二乗法を使用するなど、任意の適切な方法で得ることができる線形トレンドモデルＬＴＭ、ＬＴＭ１〜ＬＴＭｎを表わすが、他の態様においては、任意の適切なトレンドモデルを使用することができる。たとえば、ロボットマニピュレータ３０６（または自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の任意の他の適切な装置（図２参照）および自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の多数の異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎ（図２Ａ参照））の性能劣化傾向を特徴付けるトレンドデータは、たとえば、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の任意の適切な制御装置／プロセッサ（たとえば、それぞれの装置の制御装置またはツール制御装置３１４もしくはプロセッサ８１０Ｐ）のレジストリに登録される。一態様では、プロセッサ８１０Ｐは、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の性能劣化を特徴付けるシステムの性能劣化傾向を決定するために、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の搬送装置３０６などの搬送装置および多数の異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎの各々に対応する性能劣化傾向を組み合わせる。
【０１１８】
線形トレンドモデルＬＴＭを参照すると、この線形トレンドモデルＬＴＭ（自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００のロボットマニピュレータ３０６、ロボットマニピュレータ３１１、アライナ３０４、電源ＰＳなどの１つの固有の装置を表し得る）は、評価尺度が所定の警告しきい値に到達するまでの推定時間（またはサイクル）としての時間ｔwarnを予測するために使用することができる。同様に、時間ｔerrorが、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の操作を続行することが推奨されない点に到達する時間（またはサイクル）として推定することができる。図１１に見られるように、線形トレンドモデルＬＴＭ１〜ＬＴＭｎは、それぞれの異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎのために決定される。線形トレンドモデルＬＴＭ１〜ＬＴＭｎは、システム（たとえば、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００など）の全体的な健全性だけでなく、異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎのそれぞれの健全性を示し得る。また、図２を参照すると、たとえば、線形トレンドモデルＬＴＭ１は、電源ＰＳに対応していてもよく、線形トレンドモデルＬＴＭ２は、ロボットマニピュレータ３０６に対応していてもよく、線形トレンドモデルＬＴＭ３は、ロボットマニピュレータ３１１に対応していてもよく、および線形トレンドモデルＬＴＭｎは、アライナ３０７に対応していてもよい。
【０１１９】
図１１および図１２に見ることができるように、トレンドデータＴＤはまた、たとえば、任意の適切なディスプレイ１４０を通して、たとえば、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００のオペレータに提供される健全性評価警告を提供してもよい。たとえば、制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ、４２３Ｂ、４２３Ｃ、８１０から分離されているか、またはそれらに含まれていてもよいプロセッサ８１０Ｐなどの、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の任意の適切な制御装置は、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の健全性評価をオペレータに示すために、所定の信号を送信するように構成されているトレンド／評価ユニット８７０（図８Ａ）を含んでいてもよい。他の態様では、トレンド／評価ユニット８７０は、コントローラ３１９、３２３、４２２、４２３Ａ、４２３Ｂ、４２３Ｃ、８１０の一部であってもよい。たとえば、プロセッサ８１０Ｐは、トレンドデータＴＤが第１の所定の評価値ＷＳに達したときに、「警告」の表示を送信するか、または、たとえば黄色で視覚的に表示させてもよく、トレンドデータＴＤが第２の所定の評価値ＥＳ（たとえば、第１の所定の評価値ＷＳよりも低い）に到達するときに、「エラー」表示が赤い色で提示されてもよく、およびトレンドデータが第１の所定の評価値ＷＳより大きいときに、「通常」の表示（たとえば、すべての動的性能変数が所定の操作限界内にある）が緑色で提示されてもよい。他の態様では、自動化システムの操作状態（たとえば正常、警告およびエラー）が聴覚的に、視覚的に、または任意の他の適切な方法で提示されてもよい。
【０１２０】
一態様では、プロセッサ８１０Ｐは、搬送装置によって出力された少なくとも１つの動的性能変数のうち、最も高い劣化傾向（たとえば最小パーセント評価）を有する動的性能変数を集約し、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生を予測する。たとえば、ロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の全体的な健全性は、データサンプルの所与のバッチでモニタされたすべての動的性能変数に亘る最悪の場合の評価として測定することができる。たとえば、５つの動的性能変数Ｖａｒ１〜Ｖａｒ５（たとえば、比較される異なる変数を表示するための、実際のＴ１位置、実際のＺ加速度、バスモータ電圧、Ｔ２温度およびシータコマンド位置など）が、それぞれのベースラインに対して測定されて比較される場合、結果の評価値は、以下のとおりである。
【０１２１】
【表９】
2020518919.tif 000022
【０１２２】
上記の例において、動的性能変数Ｖａｒ５のための評価は、５つの動的性能変数Ｖａｒ１〜Ｖａｒ５のうちの最も低い評価であり、健全性が５つのダイナミック性能変数Ｖａｒ１〜Ｖａｒ５のすべてによってモニタされるロボットマニピュレータ３０６、３１１、４００の全体の現在の健全性評価を表すために使用することができる。評価が、それぞれのベースラインに対する相対的な測定値であるという事実に基づいて、すべてのこれらの全体にわたって直接比較することができるので、この評価は、これらの動的性能変数Ｖａｒ１〜Ｖａｒ５のそれぞれの物理的性質および意味から独立して行うことができる。
【０１２３】
上述の性能変数の比較の例としては、プロセッサ８１０Ｐは、搬送装置３０６の性能劣化傾向を、多数の異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎの各々の性能劣化傾向と比較し、搬送装置３０６の性能劣化傾向または別の異なる固有の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎの性能劣化傾向が、制御性能劣化傾向であるかどうか、および制御性能劣化傾向が、システムの性能劣化傾向の決定要因であるかどうかを判定する。たとえば、時間ｔsにおいて、ロボットマニピュレータ３０６のための線形トレンドモデルＬＴＭ２は、最低評価を有し、この最低評価は、表９に関して説明されるように、自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００の全体的な健全性であると考えられる。時間が進行するにつれて、線形トレンドモデルＬＴＭ１などの他の線形トレンドモデルは、より急速な性能劣化率を示し得る。この場合には、たとえば、自動化材料ハンドリングプラットフォームの全体的な健全性は、たとえば、時間ｔ0における線形トレンドモデルＬＴＭ１に基づいて判断することができ、警告が、時間ＴwarnLTM1における線形トレンドモデルＬＴＭ１に基づいて生成され、エラーが、時間ＴerrorLTM1における線形トレンドモデルＬＴＭ１に基づいて生成される。
【０１２４】
自動化材料ハンドリングシステムの全体的な健全性は、任意の所与の時間に対して最小評価値を有する線形トレンドモデルによって決定され得るが、線形トレンドモデルはまた、どの装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎがシステムエラーまたは警告の原因または主な要因であるかについて、フィンガープリントまたは表示を提供する。たとえば、電源ＰＳは、たとえば、ロボットマニピュレータ３０６（線形トレンドモデルＬＴＭ２に対応する）に十分な電圧を供給しないことなどによって他の装置Ａｐｐ１〜Ａｐｐｎに影響を及ぼし得る。図１１に見られるように、警告が、電源ＰＳの性能劣化の結果として、時間ｔwarnLTM1で生成されてもよい。警告は、ロボットマニピュレータ３０６の性能の劣化のために時間ｔwarnLTM2において生成され得るが、しかしながら、電源ＰＳによってロボットマニピュレータ３０６に供給される不適当な電圧がなければ、ロボットマニピュレータ３０６が適切に機能し得る。これらの２つの警告は、電源ＰＳとロボットマニピュレータ３０６が、修理のためにチェックされるべきであり、電源ＰＳの性能の劣化とロボットマニピュレータ３０６の性能の低下との間に何らかの相関関係が存在し得ることを示唆する指標である。
【０１２５】
別の態様では、図５Ａおよび図８Ａを参照すると、開示された実施形態の態様は、組み合わされた集約特性および健全性予測として、システムの健全性を提供し得る。なお、システムの組み合わされた集約特性および健全性予測は、システム全体の劣化傾向を判定するために、システムの構成要素の異なる劣化傾向を組み合わせること／集約することとは異なる。たとえば、組み合わされた集約特性および健全性予測は、μ個のデバイスを有するシステムの劣化傾向を判定することと類似すると考えられ得るが、上述したように、システムの固有の各デバイスのための劣化の傾向を個別に判定しながら、システムとその複数のデバイスが単一の固有の装置として扱われる。この態様では、上述したように、ベース移動５０１〜５０３および現場プロセス移動５０１’〜５０３’は、それぞれの固有の装置と固有に相関している。ベース移動５０１〜５０３および現場プロセス移動５０１’〜５０３’は、共通のタイプの各異なる装置のために異なっていてもよい（たとえば、ロボットマニピュレータ３０６のベース移動５０１〜５０３および現場プロセス移動５０１’〜５０３’は、ロボットマニピュレータ３１１のベース移動５０１〜５０３および現場プロセス移動５０１’〜５０３’ と異なっていてもよい）。固有のシステム（自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００など）のためのベース移動セット８２０、８２０Ａ〜８２０Ｃおよび他の所定の移動セット８３０、８３０Ａ〜８３０Ｃは、ベース移動セット８９０（図８Ａ参照）によって判定することができ、ベースモーションセット８９０のベースモーションは、１つまたは複数のベースモーション５０１〜５０３を組み合わせることによって判定することができ、ここでは、１つまたは複数のベースモーションのそれぞれは、単一の集約モーション８９０ＡＧを形成するために、通信可能に接続されている（たとえば、電源、ロボットマニピュレータ、ウエハセンサなど）固有のデバイス（上記の表１および表２に記載されているものなど）に固有に相関する。単一の集約モーションは、固有のシステム（自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００など）および（単一の集約モーションで動作する各デバイスの）関連し、組み合わされ、関連付けられたμ個の動的性能変数
2020518919.tif 000023
に固有に相関し、ここでは、μ個のデバイスのシステムに固有に関連するシステム性能正規化値Ｃpkbase（system μ device）およびマッピングされたモーションに対する別の値Ｃpkothersystem μ device）を生成するように、Ｓ0,は、スカラー値であり、Ｓμ+1は、ベクトル値である。
【０１２６】
一態様では、図１４を参照すると、デバイス（たとえば、表１および表２に列挙されたものなど）が、システム（自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００など）内で取り換えられ、システムの健全性判定を繰り返すことにより、システムの健全性判定が生成されてもよく（図１４、ブロック１４００）、ここでは、システムの健全性判定を繰り返すことは、（１）システムの各デバイスの（または少なくとも交換されたデバイスのための）劣化傾向（線形トレンドモデルＬＴＭ、ＬＴＭ１〜ＬＴＭｎによって示される）の判定を繰り返し、たとえば、表９に関して説明したように、劣化傾向の制御しているものからシステム全体の健全性を判定するために、デバイスの劣化傾向を組み合わせること（図１４、ブロック１４０１）；（２）上述したように、組み合わされた集約特性の新しいシステム集約劣化傾向を判定すること（図１４、ブロック１４０２）；（３）交換デバイスがシステム全体の劣化傾向を改善または低減したかを識別し、新しいデバイスが劣化傾向を低減した場合、再度デバイスを取り換え、および／またはシステム全体の劣化傾向を改善するために、デバイスを混合し、およびマッチングすること（図１４、ブロック１４０３）を含む。
【０１２７】
一態様において、劣化傾向の重み付け（図１５、ブロック１５００）は、システムの任意の適切なプロセッサ（ツール制御装置３１４など）によってシステムの各装置の線形トレンドモデルＬＴＭ、ＬＴＭ１〜ＬＴＭｎに適用されてもよい。たとえば、重み付けを適用する場合は、ツール制御装置３１４は、任意の１つまたは複数のデバイスの劣化傾向（たとえば最大劣化）を制御しているか、またはそうでなければ、故障までの所望の時間の所定の時間の範囲外の故障の予測時間を示しているかどうかを判定することができ（図１５、ブロック１５０１）；または、そうでなければ、複数のデバイスのいずれかが、故障すると予測される最初のデバイスであると識別されてもよく、および範囲（たとえば時間範囲）が、故障すると予測される最初のデバイスと故障すると予測される最後のデバイスとの間で判定することができる（図１５、ブロック１５０２）。どのデバイス（もしあれば）が最初に故障する傾向にあるかを判定するために、過去の故障の履歴（もしあれば）が判定され、システムのメモリに記憶され、ツール制御装置３１４によってレビューされてもよい（図１５、ブロック１５０３）。上記の判定から、デバイスの故障の頻度が、システム（たとえば他のデバイスの故障の頻度）と矛盾しているかどうかは、ツール制御装置３１４によって判定することができる（図１５、ブロック１５０４）。ツール制御装置３１４はまた、システム性能に関連するデバイスの特性（たとえば、システムが、故障したデバイスで動作可能または動作不能であるか否か）を識別することができる（図１５、ブロック１５０５）。一態様では、システム性能に関するデバイス特性は、クリティカル（システムが、デバイスなしで機能できないような場合）として分類することができるか、またはルーチン（システムがデバイスなしで機能することができる）として分類することができる。デバイス特性は、デバイスの優位性、デバイスの代替を見つけることの困難さ、システム内のデバイスのアクセス容易性（デバイスは、交換するために容易にアクセス可能であるか／アクセス困難で交換困難か否か）、デバイスのパッケージング（たとえば、電源が故障した場合は、電源のみを交換することが必要となる一方、ロボットマニピュレータのモータが故障した場合は、ロボットマニピュレータの交換が必要となる）、またはシステムのダウンタイムおよび／もしくは交換デバイスの入手可能性に影響を与え得る他の要因を含み得るが、それらに限定されるものではない。
【０１２８】
各デバイスの劣化傾向に与えられる重みは、たとえば、デバイスの故障の頻度およびシステム性能に関連するデバイス特性に基づいて、ツール制御装置３１４によって判定することができる。デバイスの劣化傾向の重み付けは、デバイスの劣化傾向がシステム全体の劣化傾向に及ぼす影響を増加または減少させ、システム全体の健全性の評価は、システムの各デバイスの重み付けされた劣化傾向に基づく。
【０１２９】
非限定的な例としては、最近取り換えられた／修理されたデバイスがより長い期間使用されてきたデバイスよりもシステム全体の健全性判定への影響が少ないように、最近取り換えられた／修理されたデバイスに対応する線形トレンドモデルは、ある時間使用されてきたデバイスよりも少ない重みを有し得る。別の態様では、線形トレンドモデルＬＴＭ、ＬＴＭ１〜ＬＴＭｎは、頻繁に故障することが知られているデバイスのための線形トレンドモデルがシステム全体の健全性判定に寄与しないか、または、限られた範囲で寄与するように、重み付けされ得る。他の態様では、システムの健全性評価は、線形トレンドモデルＬＴＭ、ＬＴＭ１〜ＬＴＭｎに適用される重み付け係数を含まなくてもよい。
【０１３０】
図２、図３、図５Ａ、図８Ａ、図８Ｂおよび図１３を参照すると、例示的な健全性評価操作は、開示された実施形態の態様に従って説明される。所定の操作データは、装置制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０に通信可能に連結された登録システム８０１Ｒで登録される（図１３、ブロック１３００）。所定の操作データは、所定のベースモーションの所定のモーションベースセット８２０、８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する。ベース値ＣpkBaseは、たとえば、登録システム８０１Ｒに通信可能に連結されたプロセッサ８１０Ｐを用いて判定される（図１３、ブロック１３１０）。ベース値ＣpkBaseは、所定のモーションベースセット８２０、８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃのそれぞれのモーションのための、搬送装置３０６、３１１、４００によって出力された動的性能変数のそれぞれの確率密度関数ＰＤＦによって特徴付けられる。
【０１３１】
たとえば、装置制御装置３１９、３２３、４２２、４２３Ａ〜４２３Ｃ、８１０に通信可能に連結されたモーションリゾルバ８００によって、現場プロセスモーション５０１’〜５０３’のためのコマンドが解明される（図１３、ブロック１３２０）。解明された現場プロセスモーションコマンドに対応し、搬送装置３０６、３１１、４００によってもたらされる現場プロセスモーション５０１’〜５０３’は、所定のモーションベースセット８２０、８２０Ａ、８２０Ｂ、８２０Ｃの所定のベースモーション５０１〜５０３にマッピングされる。搬送装置の別の所定のモーションセット８３０、８３０Ａ、８３０Ｂ、８３０Ｃは、マッピングされた現場プロセスモーション５０１’〜５０３’で画定される（図１３、ブロック１３３０）。
【０１３２】
他の所定のモーションセットをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データが、たとえば、登録システム８０１Ｒによって登録される（図１３、ブロック１３４０）。プロセッサ８１０Ｐは、他の所定のモーションセット８３０、８３０Ａ〜８３０Ｃのマッピングされた現場プロセスモーション５０１’〜５０３’をもたらす搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数ＰＤＦによって特徴付けられる別の値ＣpkOtherを決定する（図１３、ブロック１３５０）。
【０１３３】
他の値ＣpkOtherおよびベース値ＣpkBaseは、たとえば、所定のモーションベースセットと他の所定のモーションセットに対応する、搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれにについて、プロセッサ８１０Ｐによって比較され（図１３、ブロック１３６０）、ここで、搬送装置は、所定のモーションベースセットと他の所定のモーションセットの両方のための共通の搬送装置である。搬送装置の健全性は、上述のように、比較に基づいて評価され、上述したように、任意の適切な健全性評価通知が自動化材料ハンドリングプラットフォーム３００のオペレータに送られ得る。
【０１３４】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、搬送装置を含むシステムの健全性評価のための方法であって、方法が、
【０１３５】
装置制御装置と通信可能に連結された登録システムを用いて、所定のベースモーションの所定のモーションベースセットをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録すること、
【０１３６】
登録システムと通信可能に連結されたプロセッサを用いて、所定のモーションベースセットの各モーションのための、搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられるベース値（ＣpkBase）を決定すること、
【０１３７】
装置制御装置に通信可能に連結されたモーションレゾルバを用いて、搬送装置から装置制御装置の現場プロセスモーションコマンドを解明して、搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションが、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションにマッピングされ、マッピングされた現場プロセスモーションを用いて、搬送装置の他の所定のモーションセットを画定すること、
【０１３８】
登録システムを用いて、他の所定のモーションセットをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録し、プロセッサを用いて、他の所定のモーションセットのマッピングされた現場プロセスモーションをもたらす搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられる別の値（ＣpkOther）を決定すること、および
【０１３９】
所定のモーションベースセットと他の所定のモーションセットにそれぞれ対応する搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれに対するベース値（ＣpkBase）と他の値とを比較し、比較に基づいて、搬送装置の健全性を評価すること
を含み、
搬送装置は、所定のモーションベースセットおよび他の所定のモーションセットの両方に共通する固有の搬送装置である。
【０１４０】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のベースモーションのそれぞれは、テンプレートモーションを画定し、各現場プロセスモーションは、テンプレートモーションの対応する１つに実質的にマッピングする。
【０１４１】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、各テンプレートモーションが、装置制御装置からのトルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つによって特徴付けられる。
【０１４２】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、トルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つが、搬送装置の少なくとも１の自由度の動作において、テンプレートモーションを特徴付ける。
【０１４３】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションを含む、装置制御装置によって命令されたモーションのヒストグラムを、装置制御装置のレジストリに登録することをさらに含み、プロセッサは、レジストリ内のモーションヒストグラムへの周期的なアクセスから、マッピングされたモーションを解明する。
【０１４４】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションが、ベースモーションタイプを画定する、統計的に特徴付ける数の少なくとも１つの共通のベースモーションを含む。
【０１４５】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションが、複数の異なるベースモーションタイプを含み、異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプについて統計的に特徴付ける数の共通のモーションにおいて、搬送装置によってもたらされる。
【０１４６】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプにそれぞれ異なる共通のモーションを画定する、異なる対応する少なくとも１つのトルクコマンド特性と位置コマンド特性を有する。
【０１４７】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、登録システムを用いて、動的性能変数のそれぞれのトレンドデータを登録することをさらに含み、トレンドデータが、それぞれの動的性能変数の劣化傾向を特徴付ける。
【０１４８】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、プロセッサを用いて、搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数のうち、最も高い劣化傾向を有する動的性能変数を集約し、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生を予測することをさらに含む。
【０１４９】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、プロセッサを用いて、動的性能変数の集約に基づいて、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生の予測の指標を搬送装置のオペレータに提供することをさらに含む。
【０１５０】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、搬送装置を含むシステムの健全性評価のための方法が提供される。方法は、
【０１５１】
装置制御装置と通信可能に連結された登録システムを用いて、所定のベースモーションの統計的特徴付けを画定するように配置される所定のモーションベースセットをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録すること、
【０１５２】
登録システムと通信可能に連結されたプロセッサを用いて、所定のモーションベースセットの各モーションについて搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの公称性能を特徴付ける正規化値を決定すること、
【０１５３】
装置制御装置に通信可能に連結されたモーションレゾルバを用いて、搬送装置から装置制御装置の現場プロセスモーションコマンドを解明して、搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションが、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションにマッピングされ、マッピングされた現場プロセスモーションを用いて、搬送装置の他の所定のモーションセットを画定すること、
【０１５４】
登録システムを用いて、他の所定のモーションセットをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録し、プロセッサを用いて、他の所定のモーションセットのマッピングされた現場プロセスモーションをもたらす搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの現場プロセス性能を統計的に特徴付ける他の正規化値を決定すること、および
【０１５５】
所定のモーションベースセットと他の所定のモーションセットにそれぞれ対応する搬送装置の動的性能変数のそれぞれに対する正規化値と他の正規化値とを比較し、比較に基づいて、公称性能から搬送装置の性能劣化速度を決定することを含み、
装置は、固有であり、所定のモーションベースセットの各所定のベースモーションのための各正規化値（ＣPKBase）と、他の所定のモーションセットの各マッピングされた現場プロセスモーションのための各他の値（ＣpkOther）とは、固有の装置のみと固有に相関され、決定された性能劣化率は、固有の装置のみと固有に相関する。
【０１５６】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、互いに接続された複数の異なる固有の装置および搬送装置をシステムに提供することをさらにみ、複数の異なる固有の装置（ｉ）のうち各異なる固有の装置は、所定のベースモーションセットの各ベースモーションのための異なる対応する正規化値（ＣpkBasei）と、複数の異なる固有の装置のうち異なる対応する固有の装置（ｉ）にそれ以下で固有に相関する他の所定のモーションセットの各マッピングされた現場プロセスモーションのための他の正規化値（ＣpkOtheri）とを有する。
【０１５７】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、各異なる固有の装置（ｉ）について、異なる対応する固有の装置にそれぞれ連結された制御装置を用いて、対応する正規化値（ＣpkBasei）および他の正規化値（ＣpkOtheri）を登録すること、および各異なる固有の装置について、異なる対応する固有の装置（ｉ）の固有に相関する正規化値（ＣpkBasei）および他の正規化値（ＣpkOtheri）との比較から、異なる固有の装置（ｉ）の対応する性能劣化率を、装置ごとに（ｉ＝１・・・ｎ）決定することをさらに含む。
【０１５８】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、複数の異なる固有の装置のうち各異なる固有の装置が、搬送装置と共通の構成である。
【０１５９】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、複数の異なる固有の装置のうち各異なる固有の装置が、搬送装置と異なる構成である。
【０１６０】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、システムの搬送装置および複数の異なる固有の装置のそれぞれの性能劣化傾向を特徴付けるトレンドデータを制御装置のレジストリに登録することをさらに含む。
【０１６１】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、プロセッサを用いて、システムの性能劣化を特徴付けるシステム性能劣化傾向を判定するために、システムの搬送装置および複数の異なる固有の装置のそれぞれに対応する性能劣化傾向を組み合わせることをさらに含む。
【０１６２】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、プロセッサを用いて、搬送装置の性能劣化傾向と複数の異なる固有の装置のそれぞれの性能劣化傾向とを比較すること、ならびにプロセッサを用いて、搬送装置の性能劣化傾向または他の複数の異なる固有の装置の性能劣化傾向が制御性能劣化傾向であるかどうか、および制御性能劣化傾向がシステムの性能劣化傾向の決定要因であるかどうかを決定することをさらに含む。
【０１６３】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のベースモーションのそれぞれがテンプレートモーションを画定し、各現場プロセスモーションが、テンプレートモーションの対応する１つに実質的にマッピングする。
【０１６４】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、各テンプレートモーションが、装置制御装置からのトルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つによって特徴付けされる。
【０１６５】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、トルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つが、搬送装置の少なくとも１の自由度の動作において、テンプレートモーションを特徴付ける。
【０１６６】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションを含む、装置制御装置によって命令されるモーションのヒストグラムを、装置制御装置のレジストリに登録することをさらに含み、プロセッサは、レジストリ内のモーションヒストグラムの周期的なアクセスから、マッピングされたモーションを解明する。
【０１６７】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションが、ベースモーションタイプを画定する、統計的に特徴付ける数の、少なくとも１つの共通のベースモーションを含む。
【０１６８】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションが、複数の異なるベースモーションタイプを含み、異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプについて統計的に特徴付ける数の共通のモーションにおいて、前記搬送装置によってもたらされる。
【０１６９】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプにそれぞれ異なる共通のモーションを画定する、異なる対応する少なくとも１つのトルクコマンド特性と位置コマンド特性を有する。
【０１７０】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、登録システムを用いて、動的性能変数のそれぞれのトレンドデータを登録することをさらに含み、トレンドデータが、それぞれの動的性能変数の劣化傾向を特徴付ける。
【０１７１】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、プロセッサを用いて、搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数のうち、最も高い劣化傾向を有する動的性能変数を集約し、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生を予測することをさらに含む。
【０１７２】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、方法は、プロセッサを用いて、動的性能変数の集約に基づいて、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生の予測の指標を搬送装置のオペレータに提供することをさらに含む。
【０１７３】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、搬送装置を含むシステムの健全性を評価するための健全性評価装置であって、前記健全性評価装置は、
【０１７４】
搬送装置の搬送装置制御装置に通信可能に連結された登録システムであって、登録システムは、
【０１７５】
所定のベースモーションの所定のモーションベースセットをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録し、
【０１７６】
他の所定のモーションセットをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録するように構成される、登録システムと、
【０１７７】
搬送装置制御装置に通信可能に連結されたモーションリゾルバであって、モーションリゾルバは、
【０１７８】
搬送装置から装置制御装置の現場プロセスモーションコマンドを解明し、搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションが、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションにマッピングされ、
【０１７９】
マッピングされた現場プロセスモーションを用いて、搬送装置の他の所定のモーションセットを画定するように構成される、モーションリゾルバと、
【０１８０】
登録システムに通信可能に連結されたプロセッサであって、プロセッサは、
【０１８１】
所定のモーションベースセットの各モーションのための、搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられるベース値（ＣpkBase）を決定し、
【０１８２】
他の所定のモーションセットのマッピングされた現場プロセスモーションをもたらす搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの確率密度関数によって特徴付けられる他の値（ＣpkOther）を決定し、
【０１８３】
所定のモーションベースセットと他の所定のモーションセットにそれぞれ対応する搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれに対するベース値（ＣpkBase）と他の値とを比較し、
【０１８４】
比較に基づいて搬送装置の健全性を評価するように構成される、プロセッサとを備え、
【０１８５】
搬送装置は、所定のモーションベースセットおよび他の所定のモーションセットの両方のための共通の搬送装置である。
【０１８６】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のベースモーションのそれぞれは、テンプレートモーションを画定し、各現場プロセスモーションは、テンプレートモーションの対応する１つに実質的にマッピングする。
【０１８７】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、各テンプレートモーションが、装置制御装置からのトルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つによって特徴付けられる。
【０１８８】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、トルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つが、搬送装置の少なくとも１の自由度の動作において、テンプレートモーションを特徴付ける。
【０１８９】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、搬送装置制御装置は、レジストリを備え、レジストリは、搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションを含む、装置制御装置によって命令されるモーションのヒストグラムを登録するように構成され、プロセッサは、レジストリ内のモーションヒストグラムの定期的なアクセスから、マッピングされたモーションを解明するようにさらに構成される。
【０１９０】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションが、ベースモーションタイプを画定する、統計的に特徴付ける数の少なくとも１つの共通のベースモーションを含む。
【０１９１】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションが、複数の異なるベースモーションタイプを含み、異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプについて統計的に特徴付ける数の共通のモーションにおいて、搬送装置によってもたらされる。
【０１９２】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプにそれぞれ異なる共通のモーションを画定する、異なる対応する少なくとも１つのトルクコマンド特性および位置コマンド特性を有する。
【０１９３】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、登録システムは、動的性能変数のそれぞれのためのトレンドデータを登録するようにさらに構成され、トレンドデータが、それぞれの動的性能変数の劣化傾向を特徴付ける。
【０１９４】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、プロセッサは、搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数のうち、最も高い劣化傾向を有する動的性能変数を集約し、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生を予測するようにさらに構成される。
【０１９５】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、プロセッサは、動的性能変数の集約に基づいて、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生の予測の指標を搬送装置のオペレータに提供するように構成される。
【０１９６】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、搬送装置を含むシステムの健全性を評価するための健全性評価装置であって、健全性評価装置は、
【０１９７】
搬送装置の搬送装置制御装置に通信可能に連結された登録システムであって、登録システムは、
【０１９８】
所定のベースモーションの統計的特徴付けを画定するように配置される所定のモーションベースセットをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録し、
【０１９９】
他の所定のモーションセットをもたらす搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数を具現化する所定の操作データを登録するように構成される、登録システムと、
【０２００】
搬送装置制御装置に通信可能に連結されたモーションリゾルバであって、モーションリゾルバは、
【０２０１】
搬送装置から装置制御装置の現場プロセスモーションコマンドを解明し、搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションが、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションにマッピングされ、
【０２０２】
マッピングされた現場プロセスモーションを用いて、搬送装置の他の所定のモーションセットを画定するように構成される、モーションリゾルバと、
【０２０３】
登録システムに通信可能に連結されたプロセッサであって、プロセッサは、
【０２０４】
所定のモーションベースセットの各モーションについて搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの公称性能を統計的に特徴付ける正規化値を決定し、
【０２０５】
他の所定のモーションセットのマッピングされた現場プロセスモーションをもたらす搬送装置によって出力される動的性能変数のそれぞれの現場プロセス性能を統計的に特徴付ける他の正規化値を決定し、
【０２０６】
所定のベースモーションセットと他の所定のモーションセットにそれぞれ対応する搬送装置の動的性能変数のそれぞれに対応する正規化値と他の正規化値とを比較し、
【０２０７】
比較に基づいて、公称性能から搬送装置の性能劣化率を決定するように構成される、プロセッサとを備え、
【０２０８】
搬送装置は、所定のベースモーションセットおよび他の所定のモーションセットの両方のための共通の搬送装置である。
【０２０９】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のベースモーションのそれぞれが、テンプレートモーションを画定し、各現場プロセスモーションが、テンプレートモーションの対応する１つに実質的にマッピングする。
【０２１０】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、各テンプレートモーションが、装置制御装置からのトルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つによって特徴付けられる。
【０２１１】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、トルクコマンドおよび位置コマンドの少なくとも１つが、搬送装置の少なくとも１の自由度の動作において、テンプレートモーションを特徴付ける。
【０２１２】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、搬送装置制御装置が、レジストリを備え、レジストリは、搬送装置によってもたらされる現場プロセスモーションを含む、装置制御装置によって命令されるモーションのヒストグラムを登録するように構成され、プロセッサは、レジストリ内のモーションヒストグラムの周期的なアクセスから、マッピングされたモーションを解明するようにさらに構成される。
【０２１３】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションが、ベースモーションタイプを画定する、統計的に特徴付ける数の、少なくとも１つの共通のベースモーションを含む。
【０２１４】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、所定のモーションベースセットの所定のベースモーションが、複数の異なるベースモーションタイプを含み、異なるベースモーションタイプのそれぞれが、各ベースモーションタイプのための、統計的に特徴付ける数の共通のモーションにおいて、搬送装置によってもたらされる。
【０２１５】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、異なるベースモーションタイプのそれぞれは、各ベースモーションタイプにそれぞれ異なる共通のモーションを画定する、異なる対応する少なくとも１つのトルクコマンド特性および位置コマンド特性を有する。
【０２１６】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、登録システムは、動的性能変数のそれぞれのためのトレンドデータを登録するようにさらに構成され、トレンドデータが、動的性能変数のそれぞれの劣化傾向を特徴付ける。
【０２１７】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、プロセッサは、搬送装置によって出力される少なくとも１つの動的性能変数のうち、最も高い劣化傾向を有する動的性能変数を集約し、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生を予測するようにさらに構成される。
【０２１８】
開示された実施形態の１または複数の態様によれば、プロセッサは、動的性能変数の集約に基づいて、所定の性能状態より低い性能を有する搬送装置の発生の予測の指標を搬送装置のオペレータに提供するようにさらに構成される。
【０２１９】
上述の説明は、開示された実施形態の態様の単なる例示であることが理解されるべきである。種々の代替および修正は、開示された実施形態の態様から逸脱することなく当業者によって考案され得る。したがって、開示された実施形態の態様は、添付の特許請求の範囲内に入るすべてのそのような代替、修正および変形を包含することを意図している。さらに、異なる特徴が相互に異なる従属又は独立請求項に記載されているという単なる事実は、これらの特徴の組み合わせが有利に使用できないことを示していない。かかる組み合わせは、本発明の態様の範囲内にある。
【図１】
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【図２】
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【図２Ａ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ａ１】
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【図８Ａ２】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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