JP2010257207A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】時間軸又は空間軸上の一の系列データと他の系列データとの間の相関を簡便に解析できるようにすること。
【解決手段】情報処理装置は、時間軸又は空間軸上の第１の系列データに対する移動平均を第１の移動平均として算出するとともに、当該時間軸又は当該空間軸上の第２の系列データに対する移動平均を第２の移動平均として算出する移動平均算出部と、第１の移動平均及び第２の移動平均との間の相関に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析する相関解析部と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関し、特に、半導体集積回路装置の製造工程における計測値の傾向解析のための情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

半導体集積回路装置の製造工程において、ポンプ又はモータを有する加工装置が用いられる。例えば、ＣＶＤ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｖａｐｏｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）装置、スパッタ装置、ドライ・エッチング装置は、反応容器を真空状態に保つために、ポンプを有する。一方、ＣＭＰ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）装置は、研磨機を駆動するために、モータを有する。これらのポンプ又はモータの駆動及び制御は、電力によって行われる。

半導体集積回路装置の加工中において、ポンプ又はモータが突発的に停止した場合には、真空装置の反応容器中の雰囲気は変化し、研磨機による研磨は不均一となる。このとき、半導体集積回路装置の加工品質は著しく損なわれ、半導体集積回路装置は廃棄されることとなる。また、突発的停止の原因によっては、ポンプ又はモータ自身も大きなダメージを受ける場合がある。このとき、加工装置の復旧には長時間を要し、生産計画の修正を迫られる。ウエハ状の半導体集積回路装置を一度に１００枚程度一括して処理する反応容器を有する低圧ＣＶＤ（Ｌｏｗ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ ＣＶＤ、ＬＰＣＶＤ）装置の場合、ウエハ１枚の価値が１０万円とすると、１度のトラブルで１、０００万円もの損失が生じる。

したがって、ポンプ又はモータを含む装置の稼動状態をモニタし、異常を検知した場合には、半導体集積回路装置の加工を開始する前に装置のメンテナンスを行うことが重要となる。

特許文献１において、コンピュータ化されたシステム、又はビジネスプロセスの内部の異常を検出するシステム及び方法が記載されている。

特許文献２において、プラントデータの監視基準を、過去に保存されたプラントデータに基づいて自動的に設定するプラント監視装置が記載されている。

特開２００４−３４８７４０号公報 特開平１１−０９５８３３号公報

以下の分析は、本発明者によってなされたものである。

図１１は、従来の典型的な情報処理装置の構成を示すブロック図である。図１１を参照すると、情報処理装置１２０は、系列データ取得部１２１、系列データ分割部１２２、警告部１２７、及び記憶部１２８を有する。

系列データ取得部１２１は、１軸以上の時間軸又は空間軸を共有する系列データを取得する。系列データ分割部１２２は、系列データを複数のグループに分割する。警告部１２７は、系列データが予め設定した数値範囲を逸脱した場合に警告を発する。記憶部１２８は、系列データ及び解析履歴を保存する。

従来技術においては、多くの場合、相関解析において系列データそのものを用いる。このとき、個々の装置の稼動状態の計測値を監視することに主眼が置かれ、隣接する装置との位置関係、及び配電回路を含む周囲の環境との相互作用が装置の稼動状態の計測値に影響を及ぼす点が考慮されていない。また、従来技術においては、同種の装置間の計測値を比較する場合においても、系列データそのものを用いた比較が行われる。

また、従来技術として、計測値の移動平均をモニタする技術が知られているものの、移動平均を算出する区間を最適化する方法は明らかにされていない。

半導体集積回路装置の製造工場においては、複数の加工装置が設置される。これらの加工装置は、動作時に大きな電力を消費するものを含む。また、これらの加工装置の稼動状態は、電気信号の計測値に基づいてモニタされることが多い。したがって、個々の加工装置の稼動状態をモニタする場合、周囲の加工装置からのノイズが計測値に影響を及ぼしうる点に注意する必要がある。

同型の２個のモータＡ及びＢの稼動状態を評価するため、各モータの消費電力の経時変化を用いる場合がある。モータの回転抵抗（負荷）の増加に応じて、回転を維持するための電力も増加すると考えられるからである。

各モータの消費電力の計測値は、微小時間間隔で細かく変動する。計測値は、回転子（ロータ）の回転位相に起因するトルクの変動の影響を受ける。また、計測値は、モータに接続する負荷の変動の影響も受ける。例えば、真空ポンプの場合、反応容器の雰囲気ガスをロータとポンプ内壁の僅かの隙間を通過させて下流に排気する。このとき、雰囲気中のパーティクルがロータや内壁表面に衝突や堆積したり、隙間に噛み込み、破砕され、排出されることによって負荷が変動する。

計測値は、消費電力計測回路に混入する電気ノイズ、又は、接地（ＧＮＤ）を共有する他の装置のＯＮ／ＯＦＦによるＧＮＤ電位の変動によっても影響される。

例えば、大きな電磁石（電磁弁）又は発熱体（例えば、ヒータ若しくはランプ）をＯＮするときには、瞬間的に大電流が流れるため、近傍のＧＮＤ電位が瞬間的に上昇し、電子機器の誤作動、又は計測装置へのノイズの混入が生じやすい。

図１２は、工場内の装置間で同時性を保証することが難しいことを例示する。工場内で発生したノイズが回路を通じて伝播する場合、ノイズ源と各装置を結ぶ配線経路の長さは異なっている。また、各配線の太さ又は材質の違いによって遅延量も異なる。ノイズが空中を伝播する場合においても、ノイズ源と各装置との直線距離は異なる。

計測値は、消費電力値を計測するタイミングの揺らぎ、及び、計測誤差の影響も受ける。例えば、モータ以外の原因による大きなノイズが時刻ｔにおいて微小時間Δｔ／２にわたって発生したとする。このとき、モータＡ、Ｂの計測のタイミングが微小時間Δｔずれている場合には、モータＡではノイズが計測値に反映され、モータＢではノイズが計測値に反映されない。したがって、モータＡにおいて異常が発生したものと誤って判定されうる。

このように、ポンプ又はモータの消費電力の計測値の時間的変化が、ポンプ又はモータの負荷の時間的変化に比例するものとみなした場合には、誤判定を招くおそれがある。グループＡの共有座標Ｔ軸上の座標値ｔにおける計測項目Ｙの計測値ｙａと、グループＢの共有座標Ｔ軸上の座標値ｔにおける計測項目Ｙの計測値ｙｂとの相関解析を行う場合に、近似関数ｙａ＝ｆ（ｔ）とｙｂ＝ｇ（ｔ）とが線形であることは保証されないからである。

例えば、実測において座標ｔはｔ±Δｔという揺らぎを持つ。上記の非線形性により、系列データｙａ＝ｆ（ｔ−Δｔ）と系列データｙｂ＝ｇ（ｔ＋Δｔ）との相関係数の値は、系列データｙａ＝ｆ（ｔ＋Δｔ）と系列データｙｂ＝ｇ（ｔ−Δｔ）との相関係数の値とは異なる。

そこで、時間軸又は空間軸上の一の系列データと他の系列データとの間の相関を簡便に解析できるようにすることが課題となる。本発明の目的は、かかる課題を解決する情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することにある。

本発明の第１の視点に係る情報処理装置は、
時間軸又は空間軸上の第１の系列データに対する移動平均を第１の移動平均として算出するとともに、当該時間軸又は当該空間軸上の第２の系列データに対する移動平均を第２の移動平均として算出する移動平均算出部と、
第１の移動平均及び第２の移動平均との間の相関に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析する相関解析部と、を有する。

本発明の第２の視点に係る情報処理方法は、
時間軸又は空間軸上の第１の系列データに対する移動平均を第１の移動平均として算出するとともに、当該時間軸又は当該空間軸上の第２の系列データに対する移動平均を第２の移動平均として算出する移動平均算出工程と、
第１の移動平均及び第２の移動平均との間の相関に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析する相関解析工程と、を含む。

本発明の第３の視点に係るプログラムは、
時間軸又は空間軸上の第１の系列データに対する移動平均を第１の移動平均として算出するとともに、当該時間軸又は当該空間軸上の第２の系列データに対する移動平均を第２の移動平均として算出する移動平均算出処理と、
第１の移動平均及び第２の移動平均との間の相関に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析する相関解析処理と、をコンピュータに実行させる。

本発明に係る情報処理装置、情報処理方法及びプログラムによると、時間軸又は空間軸上の一の系列データと他の系列データとの間の相関を簡便に解析することができる。

本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 コンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置の動作を示すフローチャートである。 複数のポンプの負荷率の移動平均を個別に示す図である。 複数のポンプの負荷率の移動平均に対する散布図である。 複数のポンプの負荷率に対する散布図である。 本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態における系列データを一例として示す図である。 従来の情報処理装置の構成を示すブロック図である。 従来技術の問題点について説明するための図である。

第１の展開形態の情報処理装置は、上記第１の視点に係る情報処理装置であることが好ましい。

第２の展開形態の情報処理装置は、相関解析部が、第１の移動平均及び第２の移動平均をそれぞれ横軸及び縦軸とした散布図に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析することが好ましい。

第３の展開形態の情報処理装置は、相関解析部が、散布図においてデータ点が縦軸又は横軸に平行に移動した場合には、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関がないものと判定し、斜めに移動した場合には、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関があるものと判定することが好ましい。

第４の展開形態の情報処理装置は、相関解析部が、第１の移動平均及び第２の移動平均との間の相関係数に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析することが好ましい。

第５の展開形態の情報処理装置は、時間軸又は空間軸上の系列データから、当該時間軸又は当該空間軸における第１の区間に含まれる系列データを抽出するとともに、当該時間軸又は当該空間軸における第２の区間に含まれる系列データとを抽出する系列データ抽出部をさらに備え、
移動平均算出部は、系列データ抽出部によって抽出された系列データを第１の系列データ及び第２の系列データとして用いることが好ましい。

第６の展開形態の情報処理方法は、上記第２の視点に係る情報処理方法であることが好ましい。

第７の展開形態の情報処理方法は、相関解析工程において、第１の移動平均及び第２の移動平均をそれぞれ横軸及び縦軸とした散布図に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析することが好ましい。

第８の展開形態の情報処理方法は、相関解析工程において、散布図においてデータ点が縦軸又は横軸に平行に移動した場合には、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関がないものと判定し、斜めに移動した場合には、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関があるものと判定することが好ましい。

第９の展開形態の情報処理方法は、相関解析工程において、第１の移動平均及び第２の移動平均との間の相関係数に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析することが好ましい。

第１０の展開形態の情報処理方法は、時間軸又は空間軸上の系列データから、当該時間軸又は当該空間軸における第１の区間に含まれる系列データを抽出するとともに、当該時間軸又は当該空間軸における第２の区間に含まれる系列データとを抽出する系列データ抽出工程をさらに含み、
移動平均算出工程において、系列データ抽出工程によって抽出された系列データを第１の系列データ及び第２の系列データとして用いることが好ましい。

第１１の展開形態のプログラムは、上記第３の視点に係るプログラムであることが好ましい。

第１２の展開形態のプログラムは、相関解析処理において、第１の移動平均及び第２の移動平均をそれぞれ横軸及び縦軸とした散布図に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析する処理をコンピュータに実行させることが好ましい。

第１３の展開形態のプログラムは、相関解析処理において、散布図においてデータ点が縦軸又は横軸に平行に移動した場合には、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関がないものと判定し、斜めに移動した場合には、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関があるものと判定する処理をコンピュータに実行させることが好ましい。

第１４の展開形態のプログラムは、相関解析処理において、第１の移動平均及び第２の移動平均との間の相関係数に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析する処理をコンピュータに実行させることが好ましい。

第１５の展開形態のプログラムは、時間軸又は空間軸上の系列データから、当該時間軸又は当該空間軸における第１の区間に含まれる系列データを抽出するとともに、当該時間軸又は当該空間軸における第２の区間に含まれる系列データとを抽出する系列データ抽出処理と、
移動平均算出処理において、系列データ抽出処理によって抽出された系列データを第１の系列データ及び第２の系列データとして用いる処理と、をコンピュータに実行させることが好ましい。

（実施形態１）
本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置について図面を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、情報処理装置１０は、移動平均算出部１１及び相関解析部１２を有する。

移動平均算出部１１は、時間軸又は空間軸上の第１の系列データに対する移動平均を第１の移動平均として算出するとともに、当該時間軸又は当該空間軸上の第２の系列データに対する移動平均を第２の移動平均として算出する。

相関解析部１２は、第１の移動平均及び第２の移動平均との間の相関に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析する。

情報処理装置１０によると、時間軸又は空間軸上の一の系列データと他の系列データとの間の相関を簡便に解析することができる。第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を、これらのデータの移動平均の相関に基づいて解析することによって、元のデータである、第１の系列データ及び第２の系列データに含まれるバラツキが相殺されるからである。

相関解析部１２は、第１の移動平均及び第２の移動平均をそれぞれ横軸及び縦軸とした散布図に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析するようにしてもよい。相関解析部１２は、散布図においてデータ点が縦軸又は横軸に平行に移動した場合には、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関がないものと判定し、斜めに移動した場合には、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関があるものと判定するようにしてもよい。

相関解析部１２は、第１の移動平均及び第２の移動平均との間の相関係数に基づいて、第１の系列データと第２の系列データとの間の相関を解析するようにしてもよい。

情報処理装置１０は、さらに系列データ抽出部（非図示）を有していてもよい。系列データ抽出部は、時間軸又は空間軸上の系列データから、当該時間軸又は当該空間軸における第１の区間に含まれる系列データを抽出するとともに、当該時間軸又は当該空間軸における第２の区間に含まれる系列データとを抽出する。このとき、移動平均算出部１１は、系列データ抽出部によって抽出された系列データを第１の系列データ及び第２の系列データとして用いる。

図２は、情報処理装置１０を、コンピュータによって実現する場合におけるコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。図２を参照すると、コンピュータ７０は、ＣＰＵ７１、メモリ７２、ハードディスク７３、入力装置７４、及び出力装置７５を備えている。

これらの各部は、バスラインに接続されていてもよい。入力装置７４は、マウス及びキーボードを含んでいてもよい。出力装置７５は、ディスプレイを有していてもよい。ハードディスク７３は、プログラム、系列データ、及び、算出された移動平均その他のデータを記憶するようにしてもよい。ＣＰＵ７１は、情報処理装置１０の各部における処理を実行する。

（実施形態２）
本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置について、図面を参照して説明する。図３は、本実施形態に係る情報処理装置２０の構成を示すブロック図である。図３を参照すると、情報処理装置２０は、系列データ取得部２１、系列データ分割部２２、移動平均算出部２３、相関解析部２４、原因識別部２５、影響比較部２６、警告部２７、及び記憶部２８を有する。

図４は、本実施形態に係る情報処理装置２０の動作を示すフローチャートである。図４を参照すると、系列データ取得部２１は、１軸以上の時間軸又は空間軸を共有する系列データを取得する（ステップＳ１１）。

系列データ分割部２２は、系列データを複数のグループに分割する（ステップＳ１２）。

移動平均算出部２３は、各グループの系列データに関して共有された時間軸又は空間軸に対する移動平均を求める（ステップＳ１３）。

相関解析部２４は、移動平均に基づいてグループ間の相関解析を行う（ステップＳ１４）。

原因識別部２５は、相関解析結果に基づいて、複数のグループに影響を与える共通因子と、個々のグループに影響を与える個別因子とを識別する（ステップＳ１５）。

影響比較部２６は、上記因子の影響を比較する（ステップＳ１６）。

警告部２７は、系列データが予め設定した数値範囲を逸脱した場合に警告を発する（ステップＳ１７）。

記憶部２８は、系列データ及び解析結果を保存する（ステップＳ１８）。

情報処理装置２０は、一軸以上の時間軸又は空間軸を共有する系列データのグループ間相関解析において、グループ毎に系列データの移動平均を算出し、短期的な揺らぎを相殺した移動平均によるグループ間相関解析を行う。したがって、情報処理装置２０によると、各グループ間の相関関係において線形近似が容易となる。

ここでは、半導体集積回路装置の加工装置である低圧ＣＶＤ装置の真空ポンプのモータの回転負荷の傾向解析を例として説明する。

ＣＶＤ装置の真空ポンプのモータの消費電力をモータの回転負荷と見なし、モータの定格負荷を１００％としたときの負荷率を計測する。なお、ＣＶＤ装置のポンプシステムは、主ポンプであるドライポンプ（ＤＰ）と、ＤＰの前段に設けられて予備圧縮を行うメカニカル・ブースタ・ポンプ（ＭＢＰ）との組み合わせから成る場合がある。以下では、簡単のため、負荷率とは主ポンプ（ＤＰ）の負荷率をいうものとする。

負荷率を測定する場合、電圧と電流との積である消費電力の変動を計測する。消費電力の計測値は、モータ自身の劣化による変動に加え、他の装置が発するノイズを含む。

管理対象のモータの計測値の時系列データをモニタするのみでは、モータの劣化信号成分と他の装置からのノイズ成分との分離及び識別が困難である。本実施形態の情報処理装置２０は、各モータの負荷率の経時変化の移動平均を求める移動平均算出部２３を有することから、負荷率の時間的変化の線形性が高まる。

相関解析部２４は、同機能の他の装置のモータ群をグループ化し、各モータ間における負荷率の時間的変化の移動平均同士の相関関係を調べる。原因識別部２５は、負荷率の変動が個々のモータに起因するものか、複数のモータにおいて同時に観測される共通の原因によるものかを識別する。原因識別部２５は、個々のモータに固有の変動をモータ自身の劣化信号と判定し、複数のモータに共通の変動を外部起因のノイズと判定する。警告部２７は、モータの劣化信号が規格を超えたか否かを判定し、規格を超えた場合にはアラームを発する。記憶部２８は、系列データ及び解析結果を保存する。情報処理装置２０は、これらの一連の動作を繰り返す。

本実施形態の情報処理装置２０によると、個別要因変動（例えば、モータの劣化）と共通要因変動（例えば、共通回路におけるノイズ）を識別することができる。共通回路に起因するノイズは、装置別の管理グラフにおいて識別することは困難である。

図５乃至図７を参照して、本実施形態の情報処理装置２０の効果について説明する。ここでは、各モータの負荷率は独立に変動すると仮定する。

図５は、半導体集積回路装置の製造工場に設置された低圧ＣＶＤ装置群の特定グループにおいて、各真空ポンプの負荷率（消費電力の計測値÷定格消費電力［％］）を検出した結果を示す。図５は、複数のポンプの負荷率の移動平均を個別に示す図である。

図５（Ａ）〜（Ｃ）は、特定グループ内の各装置（ＨＬＰ＃２３１、＃２３２、＃２３３）におけるポンプの負荷率の移動平均を示す。

図５を参照すると、互いに異なる装置でありながら、３台のポンプの負荷率の変動のタイミングは一致している。変動タイミングが一致した原因として、これらの装置の共通の回路へノイズが混入していることが考えられる。

共通の回路に起因するノイズは、従来のような装置ごとの管理グラフにおいて識別することは困難である。そこで、本実施形態の情報処理装置２０は、個別の要因に基づく変動（例えば、モータの劣化）と共通の要因に基づく変動（例えば、共通回路におけるノイズ）とを識別することを目的とする。

図６は、複数のポンプの負荷率の移動平均に対する散布図である。図６を参照して、情報処理装置２０の動作について説明する。

例えば、複数の装置群から、任意の装置Ａ、Ｂのポンプ負荷率を直交座標系にプロットすると、バラツキ量に応じた直径の同心円状の分布（相関係数はほぼゼロ）が得られる。無相関であることは、両装置のポンプが定常状態にあることを示唆する。

図６（Ｂ）を参照すると、一方（Ｘ軸側）のポンプ負荷率が変動した場合、他方（Ｙ軸側）には影響しないため、プロットは水平な帯状分布を示す。同様に、図６（Ｃ）を参照すると、Ｙ軸側のポンプ負荷率が変動した場合には、垂直な帯状分布を示す。これらは、個別の要因（例えば、モータの劣化）に基づく変動であることを示唆する。

一方、両者の共通回路にノイズ混入した場合、両者のポンプ負荷率が同じタイミングで同じ方向に変動する。図６（Ａ）を参照すると、共通のノイズに起因する変動である場合には、斜め方向の帯状分布が得られる。帯状の分布の傾きの大きさは、各ポンプに対するノイズの影響の度合いに依存する。

図６（Ｄ）は、負荷率の移動平均の比を示す。図６（Ｄ）を参照すると、装置＃２３３と装置＃２３２との間の移動平均の比、及び、装置＃２３３と装置＃２３１との間の移動平均の比は、横軸の中央付近において、急降下している。一方、装置＃２３２と装置＃２３１との間の移動平均の比は、ほぼ一定値となっている。このことからも、装置＃２３３において、個別の要因による変動が生じていることが示唆される。

図７は、複数のポンプの負荷率に対する散布図である。図７は、上述の計測値群に対する移動平均ではなく、ポンプの負荷率そのものに対する散布図である。図７を参照すると、かかる場合には、計測値の短期的な変動が相殺されないため、装置間の変動のタイミングが同期せず、プロットが散布図において散らばってしまう。したがって、本実施形態の情報処理装置２０によって検出された共通の要因に基づく計測値の変動を、検出することができない。

（実施形態３）
本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置について、図面を参照して説明する。図８は、本実施形態に係る情報処理装置３０の構成を示すブロック図である。図８を参照すると、情報処理装置３０は、系列データ取得部３１、系列データ分割部３２、移動平均算出部３３、相関解析部３４、原因識別部３５、影響比較部３６、警告部３７、タイミング比較部４１、４２、出力部４３、及び記憶部３８を有する。

図９は、本実施形態に係る情報処理装置３０の動作を示すフローチャートである。図９を参照すると、系列データ取得部３１は、時間軸又は空間軸上の系列データを取得する（ステップＳ２１）。

系列データ分割部３２は、時間軸又は空間軸を複数の区間に分割することにより、系列データを複数のグループに分割する（ステップＳ２２）。

移動平均算出部３３は、各グループの系列データに関して時間軸又は空間軸に対する移動平均を求める（ステップＳ２３）。

相関解析部３４は、移動平均に基づいてグループ間の相関解析を行う（ステップＳ２４）。

原因識別部３５は、相関解析結果に基づいて、複数のグループに影響を与える共通因子と、個々のグループに影響を与える個別因子とを識別する（ステップＳ２５）。

影響比較部３６は、上記因子の影響を比較する（ステップＳ２６）。

警告部３７は、系列データが予め設定した数値範囲を逸脱した場合に警告を発する（ステップＳ２７）。

タイミング比較部４１は、系列データの変動のタイミングと、各装置のプログラム・シーケンスのタイミングとを比較する（ステップＳ２８）。

タイミング比較部４２は、系列データの変動タイミングと、複数のプログラム・シーケンスを合成したもののタイミングとを比較する（ステップＳ２９）。

出力部４３は、系列データの変動のタイミングと一致するプログラム・シーケンス名を出力する（ステップＳ３０）。

記憶部３８は、系列データ及び解析結果を保存する（ステップＳ３１）。

本実施形態の情報処理装置３０は、時間軸又は空間軸上の系列データにおいて、時間軸又は空間軸を分割して系列データを複数のグループに分割し、グループ毎に系列データの移動平均を算出し、算出された移動平均に基づいてグループ間相関解析を行う。したがって、情報処理装置３０によると、系列データの特定の時間軸又は空間軸において繰り返される変動、及びその周期を検出することができる。

実施形態３においては、単一の装置における異なる時期の計測値群の間の相関解析に関する。実施形態３の情報処理装置３０は、実施形態２の情報処理装置２０と比較すると、１軸以上の時間軸又は空間軸を共有する系列データを取得する手段、及び、系列データを複数のグループに分割する手段に対する入力データとして、単一の装置の異なる区間における計測値群を用いる点において相違する。

例えば、１時間にわたる時系列データを前半と後半とに分割してグループ化し、前半３０分の時系列データと後半３０分の時系列データとの間の相関解析を行う。

モータの負荷率は時間的にランダムに変動するものと仮定すると、時系列データが相関をもつ場合には、共通の要因に基づいて時系列データが変動していると判定される。

例えば、経過時間ｔ（０≦ｔ＜６０）［分］軸上に、前半データｄ（ｔ）と、後半データｄ（３０＋ｔ）をプロットした場合、同じタイミングｔで計測値が変動することがある。

図１０は、本実施形態における時系列データを一例として示す図である。図１０においては、見やすくするため、移動平均を算出する前の時系列データを示す。前半のデータは、開始時刻１１：４５：３０から終了時刻１２：１５：２９までのデータを示す。後半のデータは、開始時刻１２：１５：３０から１２：４５：２９までのデータを示す。図１０においては、これらの開始時刻を時間０として、前半のデータと後半のデータとを重ね合わせて示す。図１０を参照すると、前半のデータと後半のデータとは、変動のタイミングが同期している。

変動のタイミングに再現性があることから、例えば、装置のプログラム・シーケンスのタイミングに応じて時系列データが変動していることが考えられる。

かかる場合には、系列データの変動タイミングに一致するプログラム・シーケンスを探索することにより、ノイズ源を特定しうる。複数のプログラム・シーケンスと同期している場合は、複数のプログラム・シーケンスを組み合わせた合成シーケンスを作成し、時系列データの変動タイミングと重ね合わせて解析する。

また、特定の区間の時系列データのみと、特定のプログラム・シーケンスとの間で変動のタイミングが一致する場合にも、同様に解析を行い、結果を出力する。例えば、前半３０分における時系列データの変動のタイミングと一致するプログラム・シーケンスと、後半３０分における時系列データの変動のタイミングと一致するプログラム・シーケンスと異なる場合には、前半３０分の時系列データに影響を及ぼす原因となった装置と後半３０分の時系列データに影響を及ぼす原因となった装置とが異なると推定することができる。

以上の記載は実施形態に基づいて行ったが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。したがって、本発明に係る情報処理装置は、ポンプに限定されるものではなく、また、半導体集積回路装置の製造に限定されるものでもない。

１０、２０、３０、１２０ 情報処理装置
１１、２３、３３ 移動平均算出部
１２、２４、３４ 相関解析部
２１、３１、１２１ 系列データ取得部
２２、３２、１２２ 系列データ分割部
２５、３５ 原因識別部
２６、３６ 影響比較部
２７、３７、１２７ 警告部
２８、３８、１２８ 記憶部
４１、４２ タイミング比較部
４３ 出力部
７０ コンピュータ
７１ ＣＰＵ
７２ メモリ
７３ ハードディスク
７４ 入力装置
７５ 出力装置

Claims (15)

1. 時間軸又は空間軸上の第１の系列データに対する移動平均を第１の移動平均として算出するとともに、該時間軸又は該空間軸上の第２の系列データに対する移動平均を第２の移動平均として算出する移動平均算出部と、
   前記第１の移動平均及び前記第２の移動平均との間の相関に基づいて、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関を解析する相関解析部と、を備えている情報処理装置。
2. 前記相関解析部は、前記第１の移動平均及び前記第２の移動平均をそれぞれ横軸及び縦軸とした散布図に基づいて、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関を解析する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記相関解析部は、前記散布図においてデータ点が縦軸又は横軸に平行に移動した場合には、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関がないものと判定し、斜めに移動した場合には、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関があるものと判定する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記相関解析部は、前記第１の移動平均及び前記第２の移動平均との間の相関係数に基づいて、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関を解析する、請求項１に記載の情報処理装置。
5. 時間軸又は空間軸上の系列データから、該時間軸又は該空間軸における第１の区間に含まれる系列データを抽出するとともに、該時間軸又は該空間軸における第２の区間に含まれる系列データを抽出する系列データ抽出部をさらに備え、
   前記移動平均算出部は、前記系列データ抽出部によって抽出された系列データを前記第１の系列データ及び前記第２の系列データとして用いる、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 時間軸又は空間軸上の第１の系列データに対する移動平均を第１の移動平均として算出するとともに、該時間軸又は該空間軸上の第２の系列データに対する移動平均を第２の移動平均として算出する移動平均算出工程と、
   前記第１の移動平均及び前記第２の移動平均との間の相関に基づいて、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関を解析する相関解析工程と、を含む情報処理方法。
7. 前記相関解析工程において、前記第１の移動平均及び前記第２の移動平均をそれぞれ横軸及び縦軸とした散布図に基づいて、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関を解析する、請求項６に記載の情報処理方法。
8. 前記相関解析工程において、前記散布図においてデータ点が縦軸又は横軸に平行に移動した場合には、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関がないものと判定し、斜めに移動した場合には、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関があるものと判定する、請求項７に記載の情報処理方法。
9. 前記相関解析工程において、前記第１の移動平均及び前記第２の移動平均との間の相関係数に基づいて、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関を解析する、請求項６に記載の情報処理方法。
10. 時間軸又は空間軸上の系列データから、該時間軸又は該空間軸における第１の区間に含まれる系列データを抽出するとともに、該時間軸又は該空間軸における第２の区間に含まれる系列データを抽出する系列データ抽出工程をさらに含み、
    前記移動平均算出工程において、前記系列データ抽出工程によって抽出された系列データを前記第１の系列データ及び前記第２の系列データとして用いる、請求項６乃至９のいずれか１項に記載の情報処理方法。
11. 時間軸又は空間軸上の第１の系列データに対する移動平均を第１の移動平均として算出するとともに、該時間軸又は該空間軸上の第２の系列データに対する移動平均を第２の移動平均として算出する移動平均算出処理と、
    前記第１の移動平均及び前記第２の移動平均との間の相関に基づいて、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関を解析する相関解析処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
12. 前記相関解析処理において、前記第１の移動平均及び前記第２の移動平均をそれぞれ横軸及び縦軸とした散布図に基づいて、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関を解析する処理をコンピュータに実行させる、請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記相関解析処理において、前記散布図においてデータ点が縦軸又は横軸に平行に移動した場合には、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関がないものと判定し、斜めに移動した場合には、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関があるものと判定する処理をコンピュータに実行させる、請求項１２に記載のプログラム。
14. 前記相関解析処理において、前記第１の移動平均及び前記第２の移動平均との間の相関係数に基づいて、前記第１の系列データと前記第２の系列データとの間の相関を解析する処理をコンピュータに実行させる、請求項１１に記載のプログラム。
15. 時間軸又は空間軸上の系列データから、該時間軸又は該空間軸における第１の区間に含まれる系列データを抽出するとともに、該時間軸又は該空間軸における第２の区間に含まれる系列データを抽出する系列データ抽出処理と、
    前記移動平均算出処理において、前記系列データ抽出処理によって抽出された系列データを前記第１の系列データ及び前記第２の系列データとして用いる処理と、をコンピュータに実行させる、請求項１１乃至１４のいずれか１項に記載のプログラム。

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