JP2007164442A - モデル作成装置及びモデル作成システム並びに異常検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】処理対象位置が対象品上において順次移動していくプロセスを対象とし、対象品上に複数の領域が設定される場合に用いられるモデル作成装置を提供する。
【解決手段】プロセス状態情報を入力する第１の入力部と、検査結果情報を入力する第２の入力部と、領域ごとにプロセス状態情報からプロセス特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、対応付けられたプロセス特徴量と検査結果情報とを用いてデータマイニングによる解析を実行することにより、プロセス−品質モデルを作成する解析手段とを備えるように構成した。また、プロセス位置情報をプロセス状態情報と対応付け可能に入力する第３の入力部と、検査位置情報を検査結果情報と対応付け可能に入力する第４の入力部とをさらに備え、プロセス特徴量抽出手段は領域ごとにプロセス特徴量を抽出し、同じ領域に対応するプロセス状態情報と検査結果情報とを対応付ける検査結果対応付け手段をさらに備え、解析手段はそのプロセス特徴量と検査結果情報とを用いて解析を実行するように構成した。
【選択図】 図７

Description

この発明は、プロセスの状態に関連し処理される対象品の品質に影響する可能性のあるプロセス状態情報及び対象品についての検査結果情報を取得し、プロセス状態情報から抽出されるプロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルの作成又はプロセス−品質モデルを利用した異常検出に関する。

半導体・液晶パネルをはじめとする各種の製品の製造プロセスは、製品の製造歩留まりを改善し、あるいは歩留まりが良好な状態を維持するために、適切に管理されなければならない。

特許文献１には、ＣＶＤ装置の真空度やヒータ電力のような装置状態データと製造された半導体デバイスの歩留まりや電気特性のような製品データとを、データが取得された時刻によって対応付けて相関関係を解析し、その結果を用いて装置状態データの管理基準を設定したり不良原因を究明したりすることが記載されている。

特許文献２には、同等の機能を有する複数の製造装置を用いて製品を量産する際に、歩留まり低下に影響の大きい不良装置を特定するために、いずれの装置により処理がされたかを示す処理履歴データとその処理の出来栄えを示す出来栄えデータを用いて、データマイニングによる解析を行なうことが記載されている。

特許文献３には、プロセスを構成する各プロセスステップが実行されている期間中に時系列にプロセス状態情報を取得し、そのプロセス状態情報から抽出されるプロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルを作成することが記載されている。
特開平９−２１９３４７号公報 特開２００２−３２３９２４号公報 特開２００５−１９７３２３号公報

特許文献１に記載の技術においては、着目したパラメータについて適切な管理基準を知ることができるというにとどまり、いずれのパラメータに着目すべきかについては人の判断に任されている。したがって、人が着目しなかったパラメータが歩留まりに影響するかどうかについての知見を得ることはできない。

特許文献２に記載の技術は、不良装置を特定することはできるが、それ以上詳細に不良の要因を分析することはできない。

特許文献３に記載の技術は、プロセスステップが実行されている期間中に時系列にプロセス状態情報を取得できるが、そのプロセス状態情報と検査結果情報は対象品単位でしか対応付けられておらず、１つの対象品内における品質のばらつきを解析することはできない。

さらに、近年の液晶製造装置のようなプロセス装置は年々大型化してきており、プロセス装置で実行されるプロセスも従来から大きく変化してきている。例えばコータプロセス装置はガラス基板を回転させるスピン方式もしくはスリットとスピンを併用する方式が主流であったが、ガラス基板が大型化することでガラス基板を回転することが難しくなっており、インクジェットなどによるスリット方式（スピンレス方式）が考案されてきている。このため、従来の液晶製造装置は、レジストを塗布した後に基板を回転することでレジスト膜の塗りムラを解決していたが、スリット方式では塗りムラが生じないようにレジストを塗布する必要がある。

しかしながら、上記した従来の管理システムでは、半導体製造・液晶製造における品質の管理対象がロット単位であったりウェハ単位であったりしたため、面内の品質ばらつきの解析や制御ができない。その結果、スリット方式による液晶製造装置を用いて製造された液晶パネルにおけるレジスト膜の塗りむらが発生した場合、従来の管理システムは、その原因を解析することはできず、また、塗りムラ等の発生を抑制するようにプロセス装置（液晶製造装置）の動作を制御することが困難であった。

この発明は、ウェハ，ガラス基板などの１つの製品（対象品）内における品質のばらつきの解析を行なうことができ、しかも、処理される対象品の品質との関連についての予測によって絞り込まれていない多種類の情報に基づいて、対象品の品質の推測に用いることのできるモデルを作成すること、又は１つの製品内における品質のばらつきに着目してプロセスの異常を判定することを目的とする。この発明の他の目的については、以下の説明から明らかとなるであろう。

（１）この発明によるモデル作成装置は、処理の対象とされる位置が対象品上において順次移動していくプロセスを対象とし、前記対象品上に複数の領域が設定される場合に用いられるものであって、プロセスが実行されている期間中に時系列に取得される、プロセスの状態に関連する情報であるプロセス状態情報を入力する第１の入力部と、そのプロセスで処理された対象品上の複数の検査対象位置ごとに得られる検査結果についての情報である検査結果情報を入力する第２の入力部と、前記領域ごとにプロセス状態情報からプロセス特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、プロセス特徴量に対応する前記領域と検査対象位置が属する前記領域とが共通していることによって対応付けられたプロセス特徴量と検査結果情報とを用いて、データマイニングによる解析を実行することにより、プロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルを作成する解析手段とを備えるものである。

このモデル作成装置によれば、処理の対象とされる位置が対象品上において順次移動していくプロセスにおいて、プロセスの状態に関して取得でき、品質との関連についての予測によって絞り込まれていない多種類の情報に基づいて、対象品の品質の推測に用いることのできるプロセス−品質モデルを作成することができる。特に、時系列に取得されるプロセス状態情報を用いるので、十分な量の情報に基づいてモデルを作成することができる。また、ウェハ面内もしくはガラス基板等の対象品に複数の領域が設定され、各領域に対応するプロセス状態情報から抽出したプロセス特徴量と、検査結果情報とを用いるので、個々の領域毎の特徴をよく反映したモデルを作成することができる。例えば、対象品上のプロセス開始位置から終了位置までのプロセスについて領域単位でプロセス特徴量と検査結果情報との関係を解析することで、面内で生じたプロセス特徴量の変化についても、よく反映したプロセス−品質モデルを作成することができる。

ここで、「プロセス」は、製造プロセスを含む。製造プロセスによって製造される対象品には、半導体，ＦＰＤ（フラットパネルディスプレイ：液晶，ＰＤＰ，ＥＬ，ＦＥＤなどを用いるディスプレイ）が含まれる。また各入力部は、物理的に同一の入力部で兼用することを妨げない。

データマイニングとは、大規模なデータベースからルールやパターンを抽出する手法であり、その具体的な手法としては、決定木分析と呼ばれる手法及び回帰木分析と呼ばれる手法が知られている。

このモデル作成装置が複数種類のプロセスのために用いられる場合には、プロセス−品質モデルはプロセスの種類ごとに作成し、プロセスの種類を特定する情報であるプロセス特定情報と対応付けて、モデル作成装置又は他の装置に保存しておくことが好ましい。

（２）モデル作成装置は、プロセス状態情報が取得されたときに処理が行われていた対象品上の位置を特定するプロセス位置情報をプロセス状態情報と対応付け可能に入力する第３の入力部と、検査対象位置を特定する検査位置情報を検査結果情報と対応付け可能に入力する第４の入力部と、プロセス位置情報を用いて前記領域ごとにその領域に対応するプロセス状態情報を特定する領域対応付け手段と、をさらに備え、特徴量抽出手段は、領域対応付け手段によって対応する領域が特定されたプロセス状態情報から領域ごとにプロセス特徴量を抽出するものであり、検査位置情報を用いて前記領域ごとにその領域に対応する検査結果情報を特定し、同じ領域に対応するプロセス特徴量と検査結果情報とを対応付ける検査結果対応付け手段をさらに備え、解析手段は、検査結果対応付け手段によって対応付けられたプロセス特徴量と検査結果情報とを用いて解析を実行するようにしてもよい。

ここでプロセス状態情報がある領域に対応するとは、そのプロセス状態情報に対応するプロセス位置情報によって特定される位置がその領域に属していることをいう。また検査結果情報がある領域に対応するとは、その検査結果情報に対応する検査位置情報によって特定される検査対象位置がその領域に属していることをいう。

（３）モデル作成装置は、対象品上の領域を設定するために領域設定手段を備えるようにしてもよい。領域設定手段が行う領域設定手法の一例は、検査位置情報によって特定される検査対象位置が各領域に少なくとも１つ含まれるように領域を設定するものである。そうすれば、いずれの領域に対応するプロセス特徴量も検査結果情報と対応付けられた上で解析に利用することができる。領域の設定は、必要に応じて作業者がモデル作成装置に入力する指示に基づいて行われるようにしてもよい。あるいは、別途決定された領域が予めモデル作成装置に設定されていてもよい。

（４）具体的には、領域設定手段は、各領域の境界が検査対象位置を基準として設定され、かつ、各領域に検査対象位置が少なくとも１つ含まれるように複数の領域を設定するようにしてもよい。
（５）領域設定手段は、複数の領域を、各検査対象位置の周囲に所定の範囲を設定して決定するようにしてもよい。

（６）領域設定手段は、複数の領域を、各領域に検査対象位置が少なくとも１つ含まれるように対象品内を所定の数に等分に分割して設定するようにしてもよい。

（７）本発明のモデル作成システムは、基板にレジスト液を塗布するレジスト液塗布プロセスをモデル作成の対象とし、そのプロセスの状態に関連する情報であるプロセス状態情報をプロセス装置から収集するプロセス情報収集装置と、レジスト液塗布プロセスが行われた対象品についてのレジスト液の膜厚を検査する検査装置と、プロセス情報収集装置からプロセス状態情報を入力し、かつ、膜厚検査結果情報を入力し、プロセス状態情報から抽出されるプロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルを作成する前述の（１）から（６）のいずれかに記載のモデル作成装置とを備えるものである。

（８）本発明の異常検出装置は、処理の対象とされる位置が対象品上において順次移動していくプロセスを対象とし、対象品上に複数の領域が設定される場合に用いられるものであって、プロセスが実行されている期間中に時系列に取得される、プロセスの状態に関連する情報であるプロセス状態情報を入力する第１の入力部と、プロセス状態情報が取得されたときに処理が行われていた対象品上の位置を特定するプロセス位置情報をプロセス状態情報と対応付け可能に入力する第３の入力部と、領域ごとにプロセス状態情報からプロセス特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、プロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルが記憶されている記憶手段と、特徴量抽出手段により抽出されたプロセス特徴量と、記憶手段に記憶されているプロセス−品質モデルとに基づき異常の有無を判定する判定手段と、を備えるものである。

この発明のモデル作成装置によれば、プロセスの状態に関して取得でき、品質との関連についての予測によって絞り込まれていない多種類の情報に基づいて、対象品の品質の推測に用いることのできるプロセス−品質モデルを作成することができる。特に、この発明のモデル作成装置によれば、対象品（ウェハやガラス基板等）内に設定された領域ごとのプロセス状態情報と検査結果情報を用いるので、十分な量の情報に基づいて、１つの対象品内における品質ばらつきの推測に用いることのできるプロセス−品質モデルを作成することができる。

図１は、本発明の実施形態であるモデル作成装置を含む液晶パネル製造システムを示す。このシステムは、プロセス装置２，検査装置３及びモデル作成装置１０を含む。これらの装置は、生産管理情報よりも詳細なプロセス関連情報を高速にやりとりするための装置用ネットワークであるＥＥＳ（Equipment Engineering System）ネットワーク７によって相互に接続されている。図示は省略されているが、ＥＥＳネットワーク７には、製造プロセスのより前の段階、及びより後の段階で用いられる他のプロセス装置及び検査装置も接続されている。さらに、このシステムは、ＭＥＳ（Manufacturing Execution System）を含む生産管理システム９及びこの生産管理システム９と接続された生産管理情報を伝送するＭＥＳ系ネットワーク８を含んでいる。ＥＥＳネットワーク７とＭＥＳ系ネットワーク８とは、ルータ１２を介して接続されている。ＭＥＳ系ネットワーク８上に存在する生産管理システム９は、ルータ１２を経由して、ＥＥＳネットワーク７上の各装置にアクセスすることができる。

この液晶パネル製造システムにおいては、処理対象のガラス基板は、カセット１内に所定枚数セットされ、カセット単位でプロセス装置２及び検査装置３の間、並びにそれらの装置とより前の工程で用いられる装置及びより後の工程で用いられる装置との間を移動するとともに、各装置で所定の処理が行われる。このカセット１に実装された所定枚数のガラス基板が同一のロットとなる。カセット１には、ＲＦ−ＩＤ（radio frequency identification）タグ１ａが取り付けられている。タグ１ａは、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド６との間で電磁結合をし、非接触で任意のデータを読み書きされるものであり、データキャリアとも呼ばれる。タグ１ａには、ロットＩＤ、前段装置の出庫時刻等の情報が格納される。

この実施形態の液晶パネル製造システムでは、個々のガラス基板（対象品：この実施形態の場合は製品）ごとに管理する必要から、製品ごとにＩＤ（製品ＩＤ）が付与される。この製品ＩＤは、例えばロットＩＤと、そのロット内の識別番号を結合することにより、設定できる。すなわち、仮にロットＩＤが「０１２０１」で、ロット内にセット可能な枚数が１桁とすると、ロット内の１番目のガラス基板（ロット内の識別番号は「１」）の製品ＩＤは、下一桁にロット内の識別番号を付加した「０１２０１１」と設定することができる。この製品ＩＤの設定は、プロセス装置２に内蔵されたプロセスデータ収集装置４にて行なうことができる。

もちろん、タグ１ａに、ロットＩＤに替えて、あるいはロットＩＤとともに収納された全てのガラス基板についての製品ＩＤを記録しておき、プロセス装置２（プロセスデータ収集装置４）は、タグ１ａに格納された全ての製品ＩＤを取得するようにしてもよい。また、カセット１にセットするガラス基板が１枚の場合には、タグ１ａに記録したＩＤが、そのまま製品ＩＤとして使用できる。

プロセス装置２は、ガラス基板に対して所定のプロセスを実行する装置である。プロセス装置２にはプロセスデータ収集装置（プロセス情報収集装置）４が内蔵されている。プロセスデータ収集装置４は、プロセス装置２においてプロセスが実行されている期間中に、製造プロセスの状態に関連する情報であるプロセス状態データ（プロセス状態情報）を時系列に収集する。

図２は、プロセス装置２の具体例の主要部であるレジスト液塗布装置２０を示している。この場合のプロセス装置２の全体については図５を参照して後に説明する。レジスト液塗布装置２０は、投入された液晶パネル用のガラス基板１６の表面に、インクジェットなどによるスリット方式（スピンレス方式）を用いて所望のレジスト液を塗布する装置である。レジスト液塗布装置２０は、ガラス基板１６を固定するためのステージ２１と、そのステージ２１の上方に一軸方向に往復移動可能なノズルヘッド２２とを備えている。このノズルヘッド２２の移動方向を、便宜上Ｘ軸方向とし、移動方向と直交する方向をＹ軸方向とする。このノズルヘッド２２は、駆動モータ２８の出力を受けて移動する。よって、レジスト液塗布装置２０は、駆動モータ２８の回転数、あるいは、駆動モータ２８からノズルヘッド２２への動力伝達機構を調整することにより、ノズルヘッド２２の移動速度ｖを調整できる。なお、図２中、左方向に移動するのが正方向とし、レジスト液塗布装置２０は、その正方向の移動時にレジスト液２４を吐出する。

図２（ｂ）に拡大して示すように、ノズルヘッド２２の下面には、レジスト液を吐出するレジスト液吐出ノズル２３が取り付けられている。このレジスト液吐出ノズル２３は、ガラス基板１６の幅（Ｙ軸方向の長さ）よりも長い細長な本体を有し、その本体を、Ｙ軸方向に沿うようにノズルヘッド２２の下面に取り付ける。レジスト液吐出ノズル２３は、その中央に上下方向に伸びるスリット２４を有し、そのスリット２４を介してレジスト液１７を吐出し、ガラス基板１６の表面に塗布する。そのノズルヘッド２２に対して供給されるレジスト液は、配管２９を介して接続されたレジスト液貯蔵タンク２５に貯蔵される。このレジスト液貯蔵タンク２５に貯蔵されたレジスト液は、ポンプ２６を作動させた状態でレジスト液バルブ２７を開くことで、配管２９を経由して所定の流速（流量）でノズルヘッド２２へ流れ込む。この流量は、配管２９に設けた流量計３０により計測される。なお、レジスト液バルブ２７は、ＯＮ／ＯＦＦの２つの状態を切り替えるものでも良いし、流量の大きさを調整できるものでもよい。また、配管２９は、粘度センサ３１と、温度センサ３２を備えている。この粘度センサ３１は、配管２９に流れているレジスト液の粘度を計測し、温度センサ３２は、レジスト液の温度を計測する。

このように、レジスト液塗布装置２０は、ステージ２１上に固定されたガラス基板１６の上方に、レジスト液を吐出するスリット状のレジスト液吐出ノズル２３を備え、そのレジスト液吐出ノズル２３からレジスト液を吐出しながらノズルヘッド２２をＸ軸方向に移動させる。これにより、図３（ａ）に示すように、ガラス基板１６の表面にレジスト液が塗布され、所望の膜厚のレジスト層１７が生成される。そして、係る塗布工程が終了すると、このプロセス装置２でのプロセスが完了する。よって、プロセス装置２は、スピン方式によるレジスト液の塗布が困難な大型の液晶パネルに対しても適用できる。生成されるレジスト層１７の膜厚等は、ヘッドの移動速度ｖや、ガラス基板１６とレジスト液吐出ノズル２３とのギャップＧや、スリット２４のスリット幅Ｈ等の機構上の条件や、吐出させたレジスト液の粘度，流量や周囲温度などの各種の外部条件（プロセス状態データ）により変動する。

レジスト液塗布装置２０には、レジスト液吐出ノズル２３の位置情報データ（レジスト液塗布開始からの移動距離）を取得するための第１エンコーダ１８を設けている。第１エンコーダ１８は、レジスト液吐出ノズル２３の移動に同期して回転する回転軸を有し、その回転軸が単位角度だけ回転すると、パルスを１つ出力する。回転軸の回転角度と、レジスト液吐出ノズル２３の移動距離との関係は、設定により一義的に特定される。

プロセスデータ収集装置４は、第１エンコーダ１８から出力されるパルスの数に基づいて、レジスト液吐出ノズル２３の移動距離を求めることができる。従って、プロセスデータ収集装置４は、レジスト液吐出ノズル２３が移動開始する初期位置（基準位置）を予め取得しておくことにより、その移動開始からの移動距離に基づき、現在のレジスト液吐出ノズル２３の位置、つまり、ガラス基板１６上のレジスト液の吐出位置を認識できる。

さらに、レジスト液塗布装置２０は、図示省略するタイマなどにより、レジスト液塗布開始時から、レジスト液吐出ノズル２３が所定の位置に到達するまでにかかった時間情報を取得することにより、その時間情報と、第１エンコーダ１８の出力から得られた移動距離とに基づき、レジスト液吐出ノズル２３の移動速度ｖを算出することもできる。

図１に戻り、プロセス装置２には、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド６が連結されている。このＲＦ−ＩＤリードライトヘッド６は、プロセス装置２内にセットされたガラス基板が収納されていたカセット１のタグ１ａに対し、データの読み書きを行なう。読み取るデータとしては、例えば、ＩＤ（製品ＩＤの基となるロットＩＤ或いは製品ＩＤ自体）と、ガラス基板が前段装置（プロセス装置等）から出たときの時刻がある。プロセスデータ収集装置４は、タグ１ａから読み取った前段装置の出庫時刻と現在ガラス基板がセットされているプロセス装置２への投入時刻とを収集する。これらの出庫時刻と投入時刻の差をとることにより、前段装置からの滞留時間を算出することができる。また、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド６は、必要に応じてプロセス装置２からガラス基板を出庫する際に出庫時刻等をタグ１ａ書き込む。

プロセスデータ収集装置４は、通信機能を備えており、収集したプロセス状態データを、第１エンコーダ１８の出力に基づいて求めた位置情報データ、及び滞留時間データ（滞留時間情報）および製品ＩＤと対応付けてＥＥＳネットワーク７に出力する。滞留時間データは、前装置出庫時刻及び投入時刻のデータ、またはそれらの差である滞留時間のデータである。

検査装置３は、プロセス装置２（例えばレジスト液塗布装置２０）で処理されたガラス基板１６の検査を行ない、検査結果データ（検査結果情報）をＥＥＳネットワーク７に出力する。ここでの検査結果データは、例えばガラス基板１６上に形成されたレジスト層１７の膜厚や膜質についての検査結果のデータである。図３（ｂ）に示すように、本実施形態では、１枚のガラス基板１６内で、複数の検査ポイントＰを設定している。各検査ポイントＰは、後述する検査ヘッド６２の移動方向に基づいて設定されるＸＹ座標系の座標値（Ｘｎ，Ｙｎ）を用いて特定する。

検査装置３には、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド６が連結されている。このＲＦ−ＩＤリードライトヘッド６は、検査装置３内にセットされた製品（レジスト液が塗布されたガラス基板１６）が収納されていたカセット１のタグ１ａに対し、データの読み書きを行なう。読み取るデータには、製品（ガラス基板）を特定するＩＤが含まれる。検査装置３に内蔵される検査データ収集装置５は、通信機能を備えており、検査結果データ、検査位置座標データ、及び製品ＩＤを収集し、検査結果データを、検査位置座標データと製品ＩＤとに対応付けてＥＥＳネットワーク７に出力する。なお、検査データ収集装置５は、タグ１ａに製品ＩＤが格納されている場合には、その製品ＩＤをそのまま収集すればよいが、タグ１ａにロットＩＤが格納されている場合には、そのロットＩＤに基づいて製品ＩＤを作成する。この検査データ収集装置５における製品ＩＤの作成処理は、プロセスデータ収集装置４における製品ＩＤの作成処理と同様にすることができる。

図４は、検査対象である製品（ガラス基板１６）の検査ポイントＰごとに検査を行なうための検査装置３の一例である膜厚検査装置６０を示している。膜厚検査装置６０は、検査対象のレジスト層１７が成膜されたガラス基板１６を固定するためのステージ６１と、ステージ６１の上方に一軸方向に往復移動可能な検査ヘッド６２とを含んでいる。検査ヘッド６２は、駆動モータ６４の出力を受けて移動する。

この検査ヘッド６２の移動方向を、便宜上Ｘ軸方向とし、この検査ヘッド６２の移動方向と直交する方向をＹ軸方向とする。図４中、検査ヘッド６２が左方向に移動する方向が、正方向とする。

検査ヘッドの下面には、Ｙ軸方向に沿って複数個（本実施形態では５個）の膜厚センサ６３が横一列に取り付けられている。この膜厚センサ６３は、対向するガラス基板１６の表面に形成されたレジスト層１７の膜厚を検出できる。

膜厚検査装置６０には、検査ヘッド６２の位置情報データを取得するための第２エンコーダ１９を設けている。この第２エンコーダ１９は、検査ヘッド６２の移動に同期して回転する回転軸を有し、その回転軸が単位角度だけ回転すると、パルスを１つ出力する。回転軸の回転角度と、検査ヘッド６２の移動距離との関係は、設定により一義的に特定される。

検査データ収集装置５は、この第２エンコーダ１９から出力されるパルスの数に基づいて、検査ヘッド６２の移動距離を求めることができる。従って、検査データ収集装置５は、検査ヘッド６２が移動開始する初期位置（基準位置）を予め取得しておくことにより、その移動開始からの移動距離に基づき、現在の検査ヘッド６２（膜厚センサ６３）の位置、つまり、ガラス基板１６上の検査ヘッド６２（膜厚センサ６３）の存在位置を求めることができる。

よって、検査データ収集装置５は、第２エンコーダ１９の出力に基づいて求めた検査ヘッド６２の現在の位置が、検査ポイントのＸ軸方向の座標値（Ｘｎ：ｎ＝１，２，…）に一致した場合に、各厚膜センサ６３に対して検査命令を与え、その検査命令に対するレスポンスとして各厚膜センサ６３から出力される検査結果（膜厚データ）を取得する。また、Ｘ軸と直交するＹ軸方向の座標値（Ｙｎ：ｎ＝１，２，…）は、各膜厚センサ６３の設置位置から特定される。

このように、検査ヘッド６２は、検査データ収集装置５から検査ヘッド６２に向けて送られる検査指令に基づいてレジスト層の対向する部位の膜厚を検査し、その検査結果を検査データ収集装置５に返信するようにしたが、その代わりに、所定のサンプリング間隔で対向する部位の膜厚を計測するとともに出力するようにしてもよい。このサンプリング間隔は、検査ヘッド６２が１つの検査ポイントから次の検査ポイント（ＸｎからＸｎ＋１）まで移動する間に多数回サンプリングが行われるような十分短い間隔に設定する。そうすると検査ポイント或いは検査ポイント付近で確実に膜厚を計測することができる。検査データ収集装置５は、その検査ヘッド６２から出力される検査結果（膜厚データ）と、第２エンコーダ１９からの出力を取得し、検査ヘッド６２が検査ポイントに達したとき（或いは、その直後）に入力された検査結果をその検査ポイントについての検査データとして取り込み、その他の検査データは破棄する（取り込まない）ようにしてもよい。

このように、検査データ収集装置５は、第２エンコーダ１９の出力（位置情報）や、膜厚センサ６３からの検出結果データ（膜厚データ）を収集する。そして、検査データ収集装置５は、第２エンコーダの出力に基づき、検査ポイントの座標値（Ｘｎ，Ｙｎ）である検査位置座標データを求め、収集した検査結果データと対応づけ、モデル作成装置１０に入力する。さらに検査データ収集装置５は、駆動モータ６４に対して制御情報（回転数等の指令値）を与える。

検査データ収集装置５は、通信機能を備えており、収集した検査結果データ（膜厚データ）を検査位置座標データ（Ｘｎ，Ｙｎ）と製品ＩＤとに対応付けてＥＥＳネットワーク７に出力する。

生産管理システム９は、生産指示情報としてプロセスの種類を特定する情報であるレシピＮｏ．（プロセス特定情報）をプロセス装置２に送る。プロセス装置２は、そのレシピＮｏ．に対応した所定のプロセスを実行する。

モデル作成装置１０は、２つのデータ収集装置４，５から出力されたプロセス状態データ、位置情報データ、及び滞留時間データ、並びに検査結果データ、検査位置座標データをＥＥＳネットワーク７を介して取得し、製品ＩＤと位置情報データと検査位置座標データをキーに各データを関連付けてデータベース１１に格納する。

モデル作成装置１０は、ハードウェアの観点からは一般的なパーソナル・コンピュータであり、Windows（登録商標）などのオペレーティング・システム上で稼動するアプリケーション・プログラムによって、本装置の各機能が実現されている。また、モデル作成装置は、データベース１１を利用する。データベース１１は、モデル作成装置１０を構成するコンピュータに内蔵の又は外付けのハードディスク装置等の記憶装置に設けてもよいし、モデル作成装置１０と通信する他のコンピュータに設けてもよい。

モデル作成装置１０は、キーボード等の入力装置１３とディスプレイ等の出力装置１４とを備えている。オペレータ（作業者）は、入力装置１３を操作することにより、オペレータデータ，保守データ，故障データなどを入力することができる。係る操作によって入力された入力情報もデータベース１１に登録される。さらに、モデル作成装置１０は、検査対象の製品に複数の領域を設定し、その複数の領域におけるプロセス状態データ及び検査結果データに基づいてプロセス−品質モデルを作成する機能を備える。モデル作成装置１０は、そのほかに、種々のデータを見るモニタリング機能、完成したプロセス−品質モデルに基づき、異常や故障についての検出と分類や予測を行なう機能も備えている。各機能の具体的な構成については、後述する。

図５は、プロセス装置２の全体構成を示す。このプロセス装置２は、ガラス基板に対してレジスト液を塗布するプロセスを実行するもので、図２に示したレジスト液塗布装置２０を含む。さらに、このレジスト液塗布装置２０の各部の動作を制御する装置コントローラ１５を備えている。

この装置コントローラ１５は、ＭＥＳ系ネットワーク８経由で生産管理システム９から送られてきたレシピＮｏ．を取得する。装置コントローラ１５は、レシピＮｏ．と実際に行なうプロセスとの対応テーブルなどを持っており、取得したレシピＮｏ．に応じてプロセス装置２の動作を制御する。

レジスト液塗布装置２０の各部の動作は、装置コントローラ１５からの制御命令に基づいて行われる。その制御命令を表すデータ又は信号（設定値，動作のＯＮ／ＯＦＦ指示等）及び動作状態についての測定データ（レジスト液温度，レジスト液粘度，レジスト液流量等）並びに第１エンコーダ１８から得られるノズルヘッド２２の位置情報データ等は、アナログ入力インタフェース３８又はデジタル入力インタフェース３９を介してセンサバス４０経由で送られて、プロセスデータ収集装置４にて取得される。さらに、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド６で読み取られたデータに基づきＩＤコントローラ４２にてロットＩＤ（或いは製品ＩＤ）並びに前段装置出庫時刻及び投入時刻が認識され、それがシリアルインタフェース４３を介してセンサバス４０に送られ、プロセスデータ収集装置４にて取得される。さらにプロセス装置２は、周囲温度並びに周囲湿度を測定するための温度センサ４５，湿度センサ４６を備える。各センサ４５，４６で検出したデータは、アナログ入力インタフェース３８を介してセンサバス４０経由でプロセスデータ収集装置４に収集される。

プロセス装置２は、その運転状況（稼動中，停止中，異常の有無等）を周囲の作業者に知らせるためのシグナルタワー（信号灯）４７を備えている。このシグナルタワー４７の点灯制御も装置コントローラ１５からの制御命令によって行なう。シグナルタワー４７への制御命令は、プロセスデータ収集装置４へも送られる。装置コントローラ１５は、プロセス完了時にスピーカ４８からチャイムを鳴らす。係る「プロセス完了」の通知信号もプロセスデータ収集装置４に送られる。

このように、プロセスデータ収集装置４は、プロセス装置２において発生し、得られるあらゆるデータ（情報）を収集し、ＥＥＳ系ネットワーク７に出力する。収集するデータの種類は、上記のものに限るものではなく、さらに多くの情報を取得することも妨げない。

図６は、図１に示したシステムを構成する各装置間の接続状態を、データの送受に着目して示した図である。つまり、プロセス装置２にて得られたプロセス状態データ、位置情報データ、製品ＩＤ、滞留時間データは、互いに対応づけられて、又は対応付けが可能となる情報が付加されて、プロセスデータ収集装置４を介してモデル作成装置１０に向けて送信される。同様に、検査装置３で求められた検査結果データと検査位置座標データも、互いに対応づけられて、又は対応付けが可能となる情報が付加されて、検査データ収集装置５を介してモデル作成装置１０に向けて送信される。モデル作成装置１０は、ＥＥＳネットワーク７に接続するためのネットワークインタフェース１０ｗを備えており、このネットワークインタフェース１０ｗを介してプロセスデータ収集装置４や検査データ収集装置５から出力された各種のデータを入力する。ネットワークインタフェース１０ｗは、プロセス状態データを入力する第１の入力部と、検査結果情報を入力する第２の入力部と、プロセス装置２内のガラス基板に対するプロセス処理（レジスト液塗布処理）の位置を特定する位置情報データを入力する第３の入力部と、ガラス基板内の検査された位置を特定する検査位置座標データ（検査位置情報）を入力する第４の入力部と、対象品を特定する製品ＩＤを入力する第５の入力部として働く。

さらに、モデル作成装置１０は、生産管理システム９から送信されるデータ（レシピＮｏ．等）もネットワークインタフェース１０ｗを介して入力する。さらにまた、ヒューマン・マシン・インタフェース（ＨＭＩ：モデル作成装置１０に接続されたキーボード等）である入力装置１３（故障情報を入力する第６の入力部、プロセス補足情報を入力する第７の入力部）からも各種のデータがモデル作成装置１０に与えられる。各データのモデル作成装置１０への入力方法は、上述したものに限るものではなく、無線通信による入力、記憶媒体を介した入力などを適宜利用するようにしてもよい。

図７は、モデル作成装置１０の内部構成を示す。モデル作成装置１０において、そのオペレーティング・システム上で稼動するアプリケーション・プログラムによって、以下の各処理機能部が実現されている。すなわち、モデル作成装置１０の処理機能部は、領域対応付け部（領域対応付け手段）１０ａ，特徴量抽出部（特徴量抽出手段）１０ｂ，データ結合部（検査結果対応付け手段）１０ｃ，データフィルター部１０ｄ，解析部（解析手段）１０ｅ，検査データ編集部１０ｒ，時系列解析部（時系列解析手段）１０ｆを含む。これらの各部は、専用のハードウェア（回路）によって実現することも可能である。

さらに、各処理機能部がアクセスするためのデータを格納する記憶部として、一次データ記憶部（プロセス状態情報を格納する記憶手段）１０ｇ，領域情報付きデータ記憶部１０ｈ，プロセス特徴量記憶部１０ｉ，結合データ記憶部１０ｊ，解析用データ記憶部１０ｋ，検査データ記憶部１０ｍ，編集検査データ記憶部１０ｎを備えている。これらの各記憶部は、データベース１１に設けられる。もっとも、本発明では、各記憶部をデータベース１１以外のモデル作成装置１０のメモリ、ハードディスク等の記憶装置に設けることや、モデル作成装置と通信する他のコンピュータの記憶装置に設けることも妨げない。

モデル作成装置１０は、次のように構成することもできる。すなわち、ＥＥＳネットワーク７に接続されるコンピュータは、プロセス装置２及び検査装置３との通信、並びにヒューマン・マシン・インタフェースの処理を担当するクライアント・コンピュータとし、このクライアント・コンピュータと通信するサーバ・コンピュータを設けて、サーバ・コンピュータにおいて上記各処理機能部を実現する。また、モデル作成装置１０を遠隔地においてインターネットなどの通信回線を経由して生産現場のプロセス装置等と通信するようにすることもできる。ほかにも、モデル作成装置１０を実現するコンピュータの構成及びデータの移転の方式には種々の変形がありうる。

図８は、モデル作成装置１０に入力されるデータを示す。一次データ記憶部１０ｇには、プロセスデータ収集装置４にてプロセス装置２から収集したデータと、オペレータが入力装置１３を介して入力したデータが格納される。プロセスデータ収集装置４から送られたデータのうち、プロセス状態データと滞留時間データ（前装置出庫時刻から投入時刻までの時間を表すデータ）は、それぞれ製品ＩＤと関連付けられて一次データ記憶部１０ｇに格納される。

ここで、プロセス状態データは、プロセス制御データとプロセス検出データとからなる。プロセス制御データは、プロセス装置２の装置コントローラ１５が出力する種々の制御データ及び装置コントローラ１５が出力する種々の制御信号の状態である。それらの制御データ又は制御信号には、モータ回転数設定値，レジスト液吐出ノズル移動速度設定値，レジスト液流量設定値，レジスト液温度設定値，レジスト液開閉バルブのＯＮ／ＯＦＦ，プロセス完了チャイム，シグナルタワー点灯などがある。

プロセス検出データは、プロセス装置２の種々の検出器によって取得されたデータであり、モータ回転数，レジスト液流量，レジスト液温度，レジスト液粘度，第１エンコーダ１８の出力に基づいて求められるレジスト液吐出ノズル移動速度並びにレジスト吐出ノズル位置情報（レジスト液塗布処理の位置を特定する位置情報データ），温度センサ４５で検出された周囲温度，湿度センサ４６で検出された周囲湿度などが含まれる。

本実施形態では、装置コントローラ１５が出力する制御信号もデータ化されてネットワーク通信によりモデル作成装置１０に送られるが、この制御信号の出力線を分岐して制御信号のまま直接モデル作成装置１０に送るようにしてもよい。この場合は、モデル作成装置１０において、制御信号の状態が時刻と対応させてデータ化され、一次データ記憶部１０ｇに記憶される。

ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド６を介して取得したロットＮｏ．やロットＩＤ等のＩＤデータ並びに滞留時間データ（前段装置出庫時刻と投入時刻の差）等もデータ収集装置４から一次データ記憶部１０ｇに与えられる。

入力装置１３からは、オペレータデータ，保守データ，環境データ及び共通データが入力される。これらのデータも一次データ記憶部１０ｇに格納される。ここで、オペレータデータは、オペレータＩＤ，装置ＩＤ，開始／終了種別などであり、作業者は、作業の開始及び終了時にこれらのデータを入力装置から入力する。

保守データは、ポンプ再生情報やレジスト液交換情報などである。各作業を行なったときにその作業者が登録する。つまり、作業者は、装置内のポンプなどを点検，清掃で再生したときは、その作業内容を入力装置１３から入力し、レジスト液を交換したときは、交換したレジスト液名を、交換日時情報などとともに入力装置１３から入力する。

環境データは、製品の品質に影響を及ぼす要因の１つと成り得る作業時の特殊な気象情報（暴風雨、落雷など）や、地震発生時の震度情報であり、該当する情報が存在した場合に作業者が日時情報，装置ＩＤなどともに登録する。

共通データは、その他の任意に入力できる情報であり、あらゆる情報を入力することができる。すなわち、プロセス−品質モデルの精度を高めるために、製品の品質に関係しそうな因子を制約なく入力できるように、入力装置１３からの選択肢の選択情報や自由記述情報の入力を許容している。これにより、プロセス技術者や装置のオペレータが製品の出来映えに影響しそうだと考えた情報や、突発的に発生する故障情報など様々な事象の情報を、オペレータが、気がついた時点で入力することを可能にし、それらの情報も解析用データに含めて解析できるようにしている。

図９は、プロセスデータ収集装置４におけるデータ収集及び一次データ記憶部１０ｇへのデータ登録処理を説明するフローチャートである。本実施形態では、プロセス実行中、つまり、ガラス基板に対するレジスト液の塗布処理中がデータ収集期間中となり、そのデータ収集期間中は一定周期でデータのサンプリングを行なう。プロセスデータ収集装置４は、プロセス装置２によるある製品に対するプロセスが開始されて収集開始すべきと判断できるまで待機する（ＳＴ２）。この収集開始の判断は、例えばレジスト液吐出ノズル吐出開始制御命令がＯＦＦからＯＮになったことを条件とすることができる。もちろん、他の条件を開始条件とすることを妨げない。

収集開始条件を具備すると、分岐判断の処理ステップＳＴ２がＹｅｓとなるので、プロセスデータ収集装置４は、生産管理システム９から出力される現在処理中のレシピＮｏを取得し（ＳＴ３）、収集タイミングが来るのを待つ（ＳＴ４）。収集タイミングは、例えば予め決めたサンプリング周期に来たか等により判断することができる。

収集タイミングに来たならば（ＳＴ４でＹｅｓ）、そのときの各種のプロセス状態データと、第１エンコーダ１８の出力（エンコーダ情報）から求められるその収集タイミング時のレジスト液吐出ノズルの位置情報データを取得する（ＳＴ５）。

次いで、プロセスデータ収集装置４は、取得したプロセス状態データ，位置情報データに対して製品ＩＤと日時情報を付加し、取得したデータをモデル作成装置１０へ送る。モデル作成装置１０は、送られてきたデータを一次データ記憶部１０ｇに保存する（ＳＴ６）。データに付加する日時情報は、データを取得したときに、プロセスデータ収集装置４が持つ内部時計に基づいて自動的にタイムスタンプとして付加するようにしているが、モデル作成装置１０の側で日時情報を付加するようにしてもよい。

そして、収集終了するか否かを判断する（ＳＴ７）。すなわち、その製品に対するプロセス処理（この場合、レジスト液の塗布処理）が終了するか否かを判断する。具体的には、例えば、レジスト液吐出ノズル吐出終了信号がＯＦＦからＯＮに立ち上がった場合に、収集終了と判断することができる。

そのレジスト液塗布プロセスが継続していれば、処理ステップＳＴ７の分岐判断はＮｏとなるので、ＳＴ４に戻り、上述したＳＴ４からＳＴ６までの処理を実行する。一方、レジスト塗布プロセスが終了したならば、データ収集を終了する。

プロセスデータ収集装置４は、前段の装置からの滞留時間についての滞留時間データを製品ＩＤと対応付ける。そして、対応づけた製品の製品ＩＤと滞留時間データを、その製品ＩＤで特定される製品が処理されている間に少なくとも１度、モデル作成装置１０に送信する。モデル作成装置１０は送られてきた滞留時間データを一次データ記憶部１０ｇに格納する。

入力装置１３を介して入力するデータについては、作業者により指定された任意の日付時刻を入力することもできる。このように作業者による指定を許容することにより、例えば日報のように各種の作業を行なったことをその日時とともに後で登録することができ、係る作業が製品の品質に与える影響の有無等を検証することができる。

図１０から図１２は、一次データ記憶部１０ｇに格納されたデータの構造の一例を示す。図１０，図１１は図示の便宜上２枚の図に分割して記載しているが、実際には、製品ＩＤ，レジスト液吐出ノズルの位置情報，収集日付，収集時刻をキーにしたプロセス状態データの１つのテーブルである。また、データ収集装置から与えられる滞留時間データや、入力装置１３から入力されたオペレータデータ，保守データ，環境データ等は、１つのプロセス実行中に時々刻々と変化するものではなく、また、必ずしも各プロセスごとに発生するものでもない。そこで、図１２に示すように、各種類ごとにテーブル形式のデータベースが形成され、一次データ記憶部１０ｇに格納される。

図７の検査データ記憶部１０ｍには、検査データ収集装置５にて検査装置３から収集した検査結果データが格納される。ここで、検査結果データは、検査日時，装置ＩＤ，検査位置を特定する検査ポイントＮｏ．，検査位置座標などの情報と、膜厚データなどの検査結果の情報とを含む。

図３，図４を用いて先に説明した通り、検査装置３における膜厚の計測は、複数ポイントにおいて行なう。具体的には、１枚のガラス基板内で合計２５個の検査ポイントＰについて計測するようにしている。その結果、図１３に示すように、膜厚検査データとしては、１つのガラス基板（製品ＩＤ：０１２０１３）について、検査ポイントＮｏ１から２５について、膜厚のデータが収集され、テーブル形式で検査データ記憶部１０ｍに格納される。

なお、図示は省略するが、入力装置１３を操作して作業者が入力した故障データが存在し、それも管理する場合には、モデル作成装置１０内に故障データ記憶部を設け、そこに格納するとよい。その故障データ記憶部に格納する故障データとしては、例えば故障時刻，装置ＩＤ，故障内容，ロットＩＤ，任意入力情報などがある。

以上のようにして、各装置から各種の大量のデータがモデル作成装置１０に入力され、それぞれ適宜の記憶部に格納される。そして、モデル作成装置１０は取得した各データに基づき、所定の処理を行ないプロセス−品質モデルを作成する。具体的には、以下の通りである。

まず、一次データ記憶部１０ｇに格納された各種データ（プロセス状態データ，レジスト液吐出ノズル位置情報，滞留時間データ）は、領域対応付け部１０ａに与えられ、そこにおいて１つの製品（ガラス基板）の面内に複数の領域を設定するとともに、設定された各領域を識別するために領域ＩＤを付与する。そして、一次データ記憶部１０ｇに格納された各データは、レジスト液塗布ノズル位置情報に基づき、領域単位でグループ分けされる。

図１４から図１６は、それぞれスリット方式（スピンレス方式）のレジスト膜塗布プロセスについての領域設定及び領域ＩＤ付与を行なう例を示している。まず、図１４は、処理対象の１枚のガラス基板１６を、エンコーダ１８の出力に基づきＸ軸方向にＡパルス数幅（任意に設定）ごとに領域を設定する方法である。ガラス基板１６を等分に分割するように領域を設定してもよい。各領域に割り付けられる領域ＩＤは、製品ＩＤに対して１から昇順で添え字を付加する。この例では、ガラス基板１６を２等分した領域が設定される。最初の領域（製品ＩＤ−１）には検査位置座標Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３の検査ポイント、２番目の領域（製品ＩＤ−２）には検査位置座標Ｘ４、Ｘ５の検査ポイントがあり、各領域内に複数の検査データが存在する。もちろん、分割数は任意であり、パルス数幅を適宜に設定することにより、３分割以上に領域を設定することも可能である。

図１５は、検査ポイントを基準に領域設定する方式である。すなわち、ガラス基板１６に対してレジスト膜塗布を行なうに際し、塗布開始ポイントから最初の検査位置座標Ｘ１（流れ方向）に該当する位置（当該位置を含む）までを１番目の領域とし、その領域に割り当てる領域ＩＤは「製品ＩＤ−１」とする。検査位置座標Ｘ１の検査ポイントは１番目の領域に含まれるものとし、以下の検査ポイントについても同様である。その検査位置座標Ｘ１を超えてから検査位置座標Ｘ２に該当する位置（当該位置を含む）までを２番目の領域とし、その領域に割り当てる領域ＩＤを製品ＩＤ−２とする。このように、領域の領域ＩＤの付与を繰り返し、１枚のガラス基板での最後（ｎ番目：本実施形態ではｎ＝５）の領域は、検査位置座標Ｘ（ｎ−１）を超えた位置から検査位置座標Ｘｎに該当する位置（当該位置を含む）までをｎ番目の領域とし、その領域に割り当てる領域ＩＤを製品ＩＤ−ｎとする。なお、このように検査ポイントを基準に領域を設定した場合、検査位置座標Ｘｎを超えた位置から塗布終了ポイントまでは、検査ポイントを含まないので、いずれの領域にも含まれず、その間に収集したプロセス状態データもデータ解析に利用しないことになる。

例えば、図１５中破線で示すように、ｎ番目の領域については、検査位置座標Ｘ（ｎ−１）を超えた位置から塗布終了ポイント（当該位置を含む）までのようにし、全てのプロセス状態データその他のデータに基づいて解析を行なうようにしてもよい。

さらにまた、図１５に示した例では、各領域の開始位置は検査ポイントを含まず、終了位置は検査ポイントを含むようにしたが、その逆で開始位置は検査ポイントを含み終了位置は検査ポイントを含まないようにすることもできる。

図１６は、ガラス基板１６に対してレジスト膜塗布を行なうに際し、検査位置座標Ｘ１（流れ方向）に該当する位置を基準として、その前後にそれぞれ任意のパルス数で規定される間を１番目の領域とし、その領域に割り当てる領域ＩＤは、製品ＩＤ−１とする。２番目の領域は、検査位置座標X２に該当する位置を基準として、その前後にそれぞれ任意のパルス数で規定される区間とする。この領域に割り当てる領域ＩＤは製品ＩＤ−２となる。この領域の設定処理を繰り返し、１枚のガラス基板での最後のｎ番目の領域（領域ＩＤ：製品ＩＤ−ｎ）は、検査位置座標Ｘｎに該当する位置を基準として、その前後にそれぞれ任意のパルス数で規定される区間とする。なお、図１６に示すように、領域を規定する検査ポイントＰの前後の区間（長さ）は、異ならせても良いし、等しくしても良い。

また、図１６に示したように、前後の領域が接するように前後のパルス数を設定するとよい。それは、収集したプロセス状態データを無駄なく利用し、よりよい解析が行えるからである。ただし、本発明では、必ずしも前後の領域が接している必要はないし、また重なっていても良い。

上述したように、一次データ記憶部１０ｇに格納された各種データ（プロセス状態データ，レジスト液塗布ノズル位置情報データ，滞留時間データ）は、領域対応付け部１０ａにより、各領域との対応付け（グループ分け）が行われるとともに、各領域ごとに領域ＩＤが設定される。そして、一次データ記憶部１０ｇに格納されていた情報が、領域と対応付けられると、その結果は領域ＩＤとともに領域情報付きデータ記憶部１０ｈに格納される。

次に、係る領域情報付きデータ記憶部１０ｈに格納された各種のデータの内のプロセス状態データは、特徴量抽出部１０ｂに呼び出され、そこにおいて領域ごとに特徴量が抽出され、抽出されたプロセス特徴量データが、プロセス特徴量記憶部１０ｉに格納される。ただし、滞留時間データは、時系列情報ではなく特定のプロセス装置における処理に総括的に付与された情報であるので、そのまま特徴量としてプロセス特徴量記憶部１０ｉに格納される。

抽出すべき特徴量の候補としては、平均値，最大値，最小値，標準偏差，累積値，域値（最大値−最小値），相乗平均，調和平均，中央値，第１四分位置，第３四分位置，歪度，中間項平均，加速度，尖度がある。もちろん、これ以外の特徴量も求めるようにすることは妨げない。逆に上記例示列挙したもの中から選択して特徴量を抽出するようにしてもよい。

例えば「レジスト膜塗布量」の平均値，最大値，最小値，標準偏差，累計値，域値（最大値−最小値）…，「レジスト膜塗布液温度」の平均値，最大値，最小値，標準偏差，累計値，域値（最大値−最小値）…，以下同様にその他についてのプロセス特徴量を抽出する。

こうすることで、領域ごとにプロセス状態データの各項目（その内の数値データであるもの）に対して共通した種類の特徴量を網羅的に抽出したことになる。そして、特徴量抽出部１０ｂは、その抽出したすべての特徴量を領域ＩＤごとに関連付けたテーブル構造のプロセス特徴量データを生成し、プロセス特徴量記憶部１０ｉに格納する。

一方、図７の検査データ記憶部１０ｍに格納された各種のデータは、検査データ編集部１０ｒに呼び出され、そこにおいて編集されて得られた編集検査データが、編集検査データ記憶部１０ｎに格納される。

図１７は、編集検査データ記憶部１０ｎの内部データの意味を示す。1つの領域において複数の検査結果データが存在する場合、領域の範囲内にある検査結果データの平均値又はその他の方法により、検査結果データを生成する。図１４の例では、1つ目の領域の検査結果データは、検査位置座標Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３の１５ポイントの検査結果データの平均値により生成し、２つ目の領域の検査結果データは、検査位置座標Ｘ４，Ｘ５の１０ポイントの検査結果データの平均値により生成する。

さらに、生成した検査結果データから、図１７に示す品質判定基準に基づき、品質（膜質）のランク分けを行なう。ランクは、ガラス基板内の膜厚平均に基づいて正常範囲（良品）の中をＡ，Ｂ，Ｃに分け、さらに不良品の中を良品に近い膜厚軽欠点（厚／薄）、良品から離れている膜厚重欠点（厚／薄）に分けて判定する。

図１８は、検査データ編集部１０ｒで求められ、編集検査データ記憶部１０ｎに格納される編集検査データのデータ構造の一例を示す。領域ＩＤ単位で膜厚（同一の検査位置座標Ｘに複数の検査結果データが存在する場合はその平均値）と膜ランク（品質）と検査位置座標（Ｘ，Ｙ）が格納されている。図から明らかなように、領域ＩＤ単位で平均化処理したため、検査ポイントのＹ座標に関する情報は無くなる。

図１９は、図７のデータ結合部１０ｃの機能を示す。データ結合部１０ｃは、プロセス特徴量記憶部１０ｉ，編集検査データ記憶部１０ｎに格納された各データ、さらには生産管理システム９から取得した製品管理情報（レシピＮｏ．）を取得し、取得した各データを領域ごとにレシピＮｏ．及び製品ＩＤをキーとして結合する。そして、データ結合部１０ｃは、結合したデータを結合データ記憶部１０ｊに格納する。結合データ記憶部１０ｊに格納されるデータ構造は、データ結合部１０ｃの下方に示すように、製品ＩＤ，領域ＩＤ，プロセス特徴量，レシピ情報，検査情報を対応づけたテーブル構造となる。

なお、図示省略するが、この結合データに、プロセス補足データを付加することもできる。ここでプロセス補足データとは、１つプロセスに対して総括的に与えられるもので、プロセス特徴量の算出に用いられなかったデータである。例えば、図１２に示されたオペレータデータ，保守データ及び環境データ、又はそれらの内容がコード化されたデータは、プロセス補足データである。オペレータデータ，保守データ及び環境データは、それらのデータが対応付けられている日時情報，装置ＩＤ情報などに基づいて、データ結合部１０ｃで用いられる前に、関連するロットＩＤと対応付ける処理が行われる。

図７のデータフィルター部１０ｄは、結合データ記憶部１０ｊに格納された結合データを読み出し、プロセス特徴量の異常データを排除する。そして、データフィルター部１０ｄは、残ったデータを解析用データとして解析用データ記憶部１０ｋに格納する。異常データとは、例えば実際にはありえないような数値を含むデータを意味する。係るデータを削除することは、一般的に行われる解析用データの前処理の手法により実現できる。

解析部１０ｅは、解析用データ記憶部１０ｋに格納された解析用データを読み出し、データマイニングの一般的な分析手法である決定木手法による解析を行ない、良品又は不良品を生成するプロセス状態のルールの集合であるプロセス−品質モデルを作成する。この解析部１０ｅにて求めたプロセス−品質モデルは、例えばデータベース１１等に記憶保持され、その後の評価に用いられる。

図２０は、プロセス−品質モデルの例を示す。この例では、どの領域におけるどのプロセス特徴量がどんな数値範囲にあれば検査結果はどうなるかという関係を、ＩＦ、Ｔｈｅｎのルール式で表現している。図２０では３つのルール式を示しているが、実際には多数のルール式が生成される。ルール式のＩＦの部分には、ある領域におけるプロセス特徴量の数値範囲が示され、Ｔｈｅｎの部分は製品の検査結果データに関する情報が書かれる。ＩＦの部分には、あるプロセス補足データの有無が示されることもある。

図２０に示された一番上のルール式に沿って具体的に説明すると、ＩＦ部分の第１行目は、１番目の領域におけるレジスト液塗布量のＳＵＭ（累計値）が２００ミリリットルよりも大きくて２１０ミリリットル以下であるというひとつの条件を示している（数値の単位は表示省略している）。このルール式ではＩＦ条件が３つあって（残り２つの詳細説明は省略する、なお［ＲＡＮＧＥ］は域値（最大値−最小値）を意味する）、それぞれの条件がａｎｄの関係で成立するとき、このＩＦ条件が全体として成立する。一方、Ｔｈｅｎの部分は、製品の品質がランクＡ（良品）であることを示している。つまり、このルール式は、ＩＦ条件の３つの論理積が満たされれば、良品の製品ができる傾向があるという意味を示している。

図２０に示されたようなルール式から、ある製品の検査結果に対して、特定の領域内のプロセス特徴量と数値範囲との関係（又はその関係の組み合わせ）が影響を及ぼすことがわかる。このようにプロセス−品質モデルを構成するルール式から、プロセス状態と製品の検査結果との関係や傾向を知ることでできる。図２０の一番下のルール式に示されるように、プロセス状態とプロセス装置の故障又は異常との関係を示すルール式を求めることもできる。

ところで、液晶パネル製造装置の多くはプロセスを繰り返すごとにその特性がある方向へ変化していく傾向がある。そこで、本実施形態では、係る変化の方向を時系列解析部１０ｆにて時系列予測（トレンド予測）モデルを適用して検出し、製品が異常になる前に警報を出力したり、異常が発生する日時を予測したりできるようにした。

時系列予測モデルとしては、例えば、指数平滑モデルや自己回帰和分移動平均（ＡＲＩＭＡ）モデルが使用できる。時系列予測モデルは、使用する具体的モデルに適合する解析エンジンを用い、必要に応じてパラメータを設定することにより作成される。指数平滑モデルは、短期的なトレンドを予測するのに適している。したがって、突発的に生じる故障の予測などに利用される。一方、ＡＲＩＭＡモデルは、長期的なトレンドを予測するもので、経年変化による故障や交換などの時期を予測するために利用される。

時系列予測は、プロセス−品質モデルのルール式の中に項目が存在するプロセス特徴量に関して行なうとともに、異常の予測判定はルール式に示された数値をしきい値として行なう。

時系列予測する際に使用する判定用データ（プロセス特徴量）としては、プロセス特徴量記憶部１０ｉに格納されたプロセス特徴量から、データフィルター部１０ｄを経て不正データ（異常データ）を排除するフィルタリングをした後のデータを用いる。

本実施形態では、モデル作成装置１０に解析部１０ｅによるプロセス−品質モデル作成機能と、時系列解析部１０ｆによる時系列予測モデル作成機能とを設けたが、必ずしも両機能を実装する必要はなく、時系列解析部１０ｆを設けない構成を採ることもできる。

また液晶パネル製造プロセスでは生産品目が多く、それらは生産品目ごとにレシピを持ち、それを切り換えて生産される。したがって、プロセス−品質モデルはレシピごとに作成される。

上述した実施形態では、１つのプロセス装置２に対して１つの検査装置３を用意し、プロセス装置２で処理されたガラス基板に対する検査を対応する検査装置３で行なうようにしている。本発明は、これら限ることはなく、複数のプロセス装置２にて順次所定のプロセスを行ない、その後、１つの検査装置３にて検査するようなシステム構成としてもよい。この場合、各プロセス装置２に設けたプロセスデータ収集装置４は、レジスト吐出ノズル位置情報などの製品に対してプロセス処理をした位置情報を関連づけて各プロセス状態データを収集し、モデル作成装置１０に送る。そして、モデル作成装置１０は、取得した位置情報とプロセス状態データ等に基づき、領域ごとにデータのグループ分けを行ない、解析を行なう。

図２１は、本発明の実施形態である異常検出装置（ＦＤＣシステム）を示している。この異常検出装置は、上記のモデル作成装置を用いて生成されたプロセス−品質モデルを利用し、プロセス実行中の製品について品質の予測や異常原因の特定等を行なう異常検出分類機能を有している。

異常検出分類機能は、一般にＦＤＣ（Fault Detection and Classification）と呼ばれている機能を含み、図７のモデル作成装置１０にいくつかの要素を付加して実現されている。図２１は、異常検出分類機能のために必要な、図７のモデル作成装置１０と共通の要素及び図７のモデル作成装置１０に追加する要素を示している。

異常検出装置は、上記のモデル作成装置と同様にネットワークを介して生産管理システム９，プロセスデータ収集装置４並びに入力装置１３から各種の情報を取得する。各装置から取得する情報は、基本的に上記のモデル作成装置と同様である。つまり、生産管理システム９からはレシピＮｏ．を取得し、プロセスデータ収集装置４からは、プロセス状態データ、レジスト液塗布ノズル位置情報データ、製品ＩＤ及び滞留時間データを取得する。そして、それらの各種データは、上記のモデル作成装置と同様に、一次データ記憶部１０ｇに格納される。

そして、一次データ記憶部１０ｇに格納された各種データを領域対応付け部１０ａが読み出しして設定された領域に対応つけた後、領域情報付きデータ記憶部１０ｈに格納する。ここでは、製品（ガラス基板）に対する領域の設定処理については、詳しく説明しないが、上記のモデル作成装置における領域対応付け部１０ａにおける処理と同様の処理が行なわれる。上記のモデル作成装置の処理部と同一符号を付した他の処理部についても同様である。

領域情報付きデータ記憶部１０ｈに格納された各種データを特徴量抽出部１０ｂが読み出し、領域ごとに予め決められた項目の特徴量を抽出し、プロセス特徴量記憶部１０ｉに格納する。さらにデータフィルター部１０ｄにて、プロセス特徴量記憶部１０ｉに格納された特徴量を呼び出し、異常データ等を削除するフィルタリング処理を行なった後、判定用データ記憶部１０ｔに格納する。この判定用データ記憶部１０ｔに格納される判定用データのデータ構造は、上記のモデル作成装置における解析用データ記憶部１０ｋに格納された解析用データから、検査結果データを除いたものと同等なものとなる。

さらに、異常検出装置は、レシピＮｏ．ごとに作成されているプロセス−品質モデルを複数備えており、モデル選択部（プロセス−品質モデル提供手段）１０ｕは、取得したレシピＮｏ．に基づいて所望のモデルを選択し、判定部（判定手段）１０ｖに与える。

判定部１０ｖは、判定用データ記憶部１０ｔを読み出し、選択されたプロセス−品質モデルのルールと比較し、各ルールに対応する判定用データの値から、実際に検査装置で検査することなく、製造される製品の品質を判定することができる。プロセス状態データは時々刻々と入力されるため、プロセス装置２での処理の途中であっても、異常判定をすることができる。したがって、異常判定がされたならば、その段階でプロセス装置２における処理を中止したり、あるいは他の装置を用いる次工程への送出を中止したりすることにより、プロセス材料や時間の無駄を省くことができる。さらに、装置自体の故障その他の異常を予測することもできる。もちろん、異常判定の内容によっては、すぐにプロセスを停止する必要がなく、そのまま継続して製造しても良いものもある。従って、異常判定とその後の処理の関係を予め定義しておき、定義づけされた処理を行なうことになる。

判定結果は、表示装置１４に表示することにより通知することができる。通知表示の一例としては、「膜質軽欠点が製造されているおそれがあります。検査してください。」，「膜厚重欠点が製造されているおそれがあります。装置を停止してください。」，「ポンプＡに故障が発生するおそれがあります。点検してください！」，「まもなくポンプＡに故障が発生するおそれがあります。強制停止してください！」などがある。

このように、検査装置による検査を行なう前に、良否判定が行なえたり、装置の故障予測が行なえたりできるので、廃棄処分になる不良品の発生を可及的に抑制でき、製品の廃棄ロス及びプロセス材料のロスを削減できる。液晶パネル製造業者において、このような廃棄による損失は一般に多額になっており、たとえプロセス異常の検出確度が１００％を実現できなくても導入効果は十分ある。つまり、例えば５０％の検出確度であっても確度に応じた損失の削減ができ、さらに、導入後のプロセス−品質モデルの改善により残り５０％の改善を目指すこともできる。

さらにまた、時系列予測モデルも導入すれば、判定部１０ｖにて時系列予測を対象にした判定をすることもできる。その場合の通知の一例としては、「２００２年１２月４日１４時２３分から膜厚重欠点製品が製造されるおそれがあります。注意してください。」などとなる。

上記の各実施形態では、いずれも本発明を液晶パネル製造プロセスに適用した例を示したが、本発明の適用対象はこれに限ることなく、各種の製造プロセスに適用することができる。

本発明の実施形態であるモデル作成装置を含む液晶パネル製造システムを示す図である。 プロセス装置に実装されるレジスト液塗布装置の概略構成を示す図である。 膜厚検査を説明する図である。 検査装置に実装される膜厚検査装置の概略構成を示す図である。 プロセス装置の全体構成の一例を示す図である。 図１に示したシステムを構成する各装置間の接続状態を、データの送受に着目して示した図である。 モデル作成装置の内部構成の一例を示す図である。 モデル作成装置に入力されるデータの一例を説明する図である。 プロセスデータ収集装置におけるデータ収集及び一次データ記憶部へのデータ登録処理を説明するフローチャートである。 一次データ記憶部の内部データ構造の一例を示す図である。 一次データ記憶部の内部データ構造の一例を示す図である。 一次データ記憶部の内部データ構造の一例を示す図である。 検査データ記憶部に格納されるデータの構造の一例を示す図である。 領域の生成及び領域ＩＤの割付けを示す図である。 領域の生成及び領域ＩＤの割付けを示す図である。 領域の生成及び領域ＩＤの割付けを示す図である。 編集検査データ記憶部１０ｎの内部データの意味を示す図である。 編集検査データ記憶部に格納される編集検査データのデータ構造の一例を示す図である。 データ結合部の機能を説明する図である。 プロセス−品質モデルの一例を示す図である。 本発明の実施形態である異常検出装置を示す図である。

符号の説明

１ カセット
１ａ タグ
２ プロセス装置
３ 検査装置
４ データ収集装置
５ 検査データ収集装置
６ ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド
７ ＥＥＳネットワーク
８ ＭＥＳ系ネットワーク
９ 生産管理システム
１０ モデル作成装置
１１ データベース
１２ ルータ
１３ 入力装置
１４ 表示装置
１８ 第１エンコーダ
１９ 第２エンコーダ

Claims (11)

1. 処理の対象とされる位置が対象品上において順次移動していくプロセスを対象とし、前記対象品上に複数の領域が設定される場合に用いられるモデル作成装置であって、
   プロセスが実行されている期間中に時系列に取得される、プロセスの状態に関連する情報であるプロセス状態情報を入力する第１の入力部と、
   そのプロセスで処理された対象品上の複数の検査対象位置ごとに得られる検査結果についての情報である検査結果情報を入力する第２の入力部と、
   前記領域ごとにプロセス状態情報からプロセス特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   プロセス特徴量に対応する前記領域と検査対象位置が属する前記領域とが共通していることによって対応付けられたプロセス特徴量と検査結果情報とを用いて、データマイニングによる解析を実行することにより、プロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルを作成する解析手段と
   を備えたモデル作成装置。
2. プロセス状態情報が取得されたときに処理が行われていた対象品上の位置を特定するプロセス位置情報をプロセス状態情報と対応付け可能に入力する第３の入力部と、
   検査対象位置を特定する検査位置情報を検査結果情報と対応付け可能に入力する第４の入力部と、
   プロセス位置情報を用いて前記領域ごとにその領域に対応するプロセス状態情報を特定する領域対応付け手段と、をさらに備え、
   特徴量抽出手段は、領域対応付け手段によって対応する領域が特定されたプロセス状態情報から領域ごとにプロセス特徴量を抽出するものであり、
   検査位置情報を用いて前記領域ごとにその領域に対応する検査結果情報を特定し、同じ領域に対応するプロセス特徴量と検査結果情報とを対応付ける検査結果対応付け手段をさらに備え、
   解析手段は、検査結果対応付け手段によって対応付けられたプロセス特徴量と検査結果情報とを用いて解析を実行する、請求項１に記載のモデル作成装置。
3. 前記複数の領域を、検査位置情報によって特定される検査対象位置が各領域に少なくとも１つ含まれるように設定する領域設定手段をさらに備えた、請求項２に記載のモデル作成装置。
4. 領域設定手段は、前記各領域の境界が検査対象位置を基準として設定され、かつ、各領域に検査対象位置が少なくとも１つ含まれるように複数の領域を設定することを特徴とした請求項３に記載のモデル作成装置。
5. 領域設定手段は、前記複数の領域を、各検査対象位置の周囲に所定の範囲を設定して決定することを特徴とした請求項３に記載のモデル作成装置。
6. 領域設定手段は、前記複数の領域を、各領域に検査対象位置が少なくとも１つ含まれるように前記対象品内を所定の数に等分に分割して設定することを特徴とした請求項３に記載のモデル作成装置。
7. 前記プロセスは、基板にレジスト液を塗布するレジスト液塗布プロセスであり、
   そのプロセスの状態に関連する情報であるプロセス状態情報をプロセス装置から収集するプロセス情報収集装置と、
   レジスト液塗布プロセスが行われた対象品についてのレジスト液の膜厚を検査する検査装置と、
   前記プロセス情報収集装置からプロセス状態情報を入力し、かつ、前記検査装置から膜厚についての検査結果情報を入力し、プロセス状態情報から抽出されるプロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルを作成する請求項１から６のいずれか１項に記載のモデル作成装置と
   を備えたモデル作成システム。
8. 処理の対象とされる位置が対象品上において順次移動していくプロセスを対象とし、前記対象品上に複数の領域が設定される場合に用いられる異常検出装置であって、
   プロセスが実行されている期間中に時系列に取得される、プロセスの状態に関連する情報であるプロセス状態情報を入力する第１の入力部と、
   プロセス状態情報が取得されたときに処理が行われていた対象品上の位置を特定するプロセス位置情報をプロセス状態情報と対応付け可能に入力する第３の入力部と、
   前記領域ごとにプロセス状態情報からプロセス特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   プロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルが記憶されている記憶手段と、
   特徴量抽出手段により抽出されたプロセス特徴量と、前記記憶手段に記憶されているプロセス−品質モデルとに基づき異常の有無を判定する判定手段と、
   を備えた異常検出装置。
9. 処理の対象とされる位置が対象品上において順次移動していくプロセスを対象とし、前記対象品上に複数の領域が設定される場合に用いられるモデル作成方法であって、
   プロセスが実行されている期間中に時系列に取得される、プロセスの状態に関連する情報であるプロセス状態情報を入力するステップと、
   そのプロセスで処理された対象品上の複数の検査対象位置ごとに得られる検査結果についての情報である検査結果情報を入力するステップと、
   前記領域ごとにプロセス状態情報からプロセス特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
   プロセス特徴量に対応する前記領域と検査対象位置が属する前記領域とが共通していることによって対応付けられたプロセス特徴量と検査結果情報とを用いて、データマイニングによる解析を実行することにより、プロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルを作成する解析ステップと、
   を備えたモデル作成方法。
10. プロセス状態情報が取得されたときに処理が行われていた対象品上の位置を特定するプロセス位置情報をプロセス状態情報と対応付け可能に入力するステップと、
    検査対象位置を特定する検査位置情報を検査結果情報と対応付け可能に入力するステップと、
    プロセス位置情報を用いて前記領域ごとにその領域に対応するプロセス状態情報を特定する領域対応付けステップと、
    特徴量抽出ステップは、領域対応付けステップによって対応する領域が特定されたプロセス状態情報から領域ごとにプロセス特徴量を抽出するものであり、
    検査位置情報を用いて前記領域ごとにその領域に対応する検査結果情報を特定し、同じ領域に対応するプロセス特徴量と検査結果情報とを対応付ける検査結果対応付けステップと、をさらに備え、
    解析ステップは、検査結果対応付けステップにおいて対応付けられたプロセス特徴量と検査結果情報とを用いて解析を実行する、
    請求項９に記載のモデル作成方法。
11. 処理の対象とされる位置が対象品上において順次移動していくプロセスを対象とし、前記対象品上に複数の領域が設定される場合に用いられる異常検出方法であって、
    プロセスが実行されている期間中に時系列に取得される、プロセスの状態に関連する情報であるプロセス状態情報を入力するステップと、
    プロセス状態情報が取得されたときに処理が行われていた対象品上の位置を特定するプロセス位置情報をプロセス状態情報と対応付け可能に入力するステップと、
    前記領域ごとにプロセス状態情報からプロセス特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
    プロセス特徴量と検査結果情報との関係を表すプロセス−品質モデルを利用可能とするステップと、
    特徴量抽出ステップにおいて抽出されたプロセス特徴量とプロセス−品質モデルとに基づき異常の有無を判定する判定ステップと、
    を備えた異常検出方法。

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