JP2017111827A - 継続的プロセス検証（ｃｐｖ）用の分析／統計モデリングを使用するための方法及び装置、製品 - Google Patents

Abstract

【課題】継続的プロセス検証（ＣＰＶ）用の分析／統計モデリングの使用を提供するための方法及び装置が開示される。【解決手段】例示的な方法は、第１の時間に第１のバッチを製造する間に測定される第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて複数のパラメータについて分布特性を決定すること、及び複数のパラメータの分布特性に基づいてモデルバッチを生成することを含む。シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、モデルバッチに基づいて複数のパラメータの値を生成すること、及び生成された値に基づいて品質予測を決定することによって、シミュレートされたバッチの第１のセットに対応するシミュレートされたバッチデータセットの第１のセットを生成することも含む。開示された例示的な方法は、シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット及び第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいてモデルを生成することも含む。【選択図】図１

Description

本開示は、一般に、プロセス制御システムの制御およびモニタリングに関し、より詳細には、継続的プロセス検証（ＣＰＶ）用の分析／統計モデリングを使用するための方法及び装置に関する。

プロセス制御システムは、通常、少なくとも１つのホストまたはオペレータワークステーションに、及び１つ以上のフィールドデバイスに、アナログ、デジタル、またはアナログ／デジタル複合バスを介して通信可能に結合される、１つ以上のプロセス制御装置を含む。例えば、デバイス制御装置、バルブ、バルブポジショナ、スイッチ、ならびに送信機（例えば、温度、圧力、及び流量センサ）であってもよいフィールドデバイスは、プロセス制御システム内の機能、例えば、バルブを開閉すること、及びプロセスパラメータを測定することを実施する。

重要な製品（例えば、人間の医薬品、動物の医薬品、生物学的製品など）を製造するために使用されるプロセス制御システムは、高品質（例えば、純度、信頼性、一貫性など）基準を有し、政府機関（例えば、食品医薬品局、米国保健社会福祉省など）によって規制される。これらのプロセス制御システムは、製品品質が品質規格を一貫して満たし、かつプロセスが制御状態で動作していることを示す統計データを提供するためにＦＤＡによって推奨されており、間もなく必須となる可能性がある。

開示された例示的な方法は、第１の時間に第１のバッチを製造する間に測定される第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、複数のパラメータについて分布特性を決定すること、及び複数のパラメータの分布特性に基づいて、モデルバッチを生成することを伴う。例示的な方法は、シミュレートされたバッチの第１のセットのバッチごとに、モデルバッチに基づいて、複数のパラメータの値を生成すること、及び生成された値に基づいて、品質予測を決定することによって、シミュレートされたバッチの第１のセットに対応するシミュレートされたバッチデータセットの第１のセットを生成することも含む。開示された例示的な方法は、シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット及び第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、後続の第２のバッチの製造をモニタするために実装される、モデルを生成することも含む。

開示された例示的な装置は、第１の時間に第１のバッチを製造する間に測定される複数のパラメータを含む第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、複数のパラメータについて分布特性を決定し、複数のパラメータについて決定された分布特性に基づいて、モデルバッチを生成するためのパラメータ分析装置を含む。開示された例示的な装置は、シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、モデルバッチに基づいて、複数のパラメータの値を生成するためのパラメータ生成装置も含む。生成された値は、シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット内に含まれることになる。開示された例示的な装置は、シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、生成された値に基づいて、品質予測を決定するための品質予測装置も含む。品質予測は、シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット内に含まれることになる。加えて、開示された例示的な装置は、シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット及び第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、後続の第２のバッチの製造をモニタするために実装されるモデルを生成するためのバッチ分析装置も含む。

開示された例示的な製品は、実行されると、機械に、第１の時間に第１のバッチを製造する間に測定される第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、複数のパラメータについて分布特性を決定させる、命令を含む。開示された例示的な製品は、実行されると、機械に、複数のパラメータの分布特性に基づいて、モデルバッチを生成させる、命令も含む。加えて、開示された例示的な製品は、実行されると、機械に、シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、モデルバッチに基づいて、複数のパラメータの値を生成すること、及び生成された値に基づいて、品質予測を決定することによって、シミュレートされたバッチの第１のセットに対応するシミュレートされたバッチデータセットの第１のセットを生成させる、命令を含む。開示された例示的な製品は、実行されると、機械に、シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット及び第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、後続の第２のバッチの製造をモニタするために実装されるモデルを生成させる、命令を含む。

例示的なプロセス制御システムを例証する。 例示的なバッチデータセットを例証する。 図１の例示的なシミュレーションサーバを例証する。 図１のプロセス制御システムを実装するために実行することができる、例示的な方法を表す流れ図である。 図１及び２のシミュレーションサーバを実装するために実行することができる、例示的な方法を表す流れ図である。 図１の例示的なプロセス制御システムならびに／または図１及び２のシミュレーションサーバを実装するために、機械可読命令を実行し、図４及び／または５によって表される方法を実施するように構築される、例示的なプロセッサシステムのブロック図である。

可能な限り、同じまたは同様の部品を指すために図面及び付随する説明文の全体にわたって同じ参照番号が使用される。

本開示は、一般に、プロセス制御システムの制御およびモニタリングに関し、より詳細には、継続的プロセス検証（ＣＰＶ）のための方法及び装置に関する。プロセス制御システムは、プロセス制御システム内に位置するシステム制御装置、デバイス制御装置、及び／またはフィールドデバイスと相互作用する、ワークステーション及び／またはサーバを含む。本明細書に開示される実施例において、デバイス制御装置は、デバイス制御装置のファームウェアによって実行される一次プロセス制御機能に加えて、プロセス制御アプリケーションを実行する。フィールドデバイスは、例えば、加熱要素、混合機、バルブ、バルブポジショナ、スイッチ、及び送信機であってもよく、プロセス制御機能、例えば、バルブを開閉すること、温度を制御すること、プロセス制御パラメータを測定することなどを実行してもよい。デバイス制御装置は、フィールドデバイスから受信される情報（例えば、プロセス制御パラメータ）に基づいて、プロセスデータを生成する。プロセスデータは、プロセス統計値、アラーム、モニタリング情報、プロセストレンド情報、診断情報、自動化装置の状態情報、及び／または自動化装置からのメッセージを含む。

バッチにおいて製品を製造するプロセス制御システムにおいて、継続的プロセス検証（ＣＰＶ）は、（ｉ）バッチの製造中、プロセス制御システムが統計学的に制御状態のままであるかどうかを決定し、（ｉｉ）バッチの品質を予測するために、プロセス制御パラメータをモニタする。本明細書で使用する場合、バッチは、プロセス制御システムの単回稼働によって製造される製品の量である。現在のＣＰＶの実施は、プロセスパラメータ及び品質属性のそれぞれを主に一変量に評価することを伴い、評価は通常、バッチが完成した後に行われる。ＣＰＶサーバを有するプロセス制御システムは、実時間モニタリング用の分析／統計モデルを使用する。分析／統計モデルは、プロセス制御システムにおける変動値（例えば、フィールドデバイスにおいてなど）を検出して、アラームを作動させるか、または変動値に対する応答を指示する。例えば、分析／統計モデルは、プロセス制御パラメータのうちの単一のパラメータにおける変動が品質に影響を及ぼさない場合であっても、製品の品質に影響を及ぼす複数のプロセス制御パラメータの複合変動を検出することができる。例えば、高温及び低下した製品の流れを検出することは、製品の品質に影響を及ぼすことがある。従来より、分析／統計モデルを展開することは、有効数（例えば、２５、３０など）のバッチからのヒストリカルデータを必要とする。いくつかのプロセス制御システムにおいて、十分な数のバッチは、決して動作されない場合があるか、または長期間かけて動作され得る。例えば、医薬業界において、製品数量及びライフサイクルは、医薬品有効成分の限定数（例えば、１０、１５など）のバッチをもたらし得る。このため、このような医薬品について、ＣＰＶ用の分析／統計モデルの利点は、決して実現されない場合がある。

本明細書に開示される実施例において、最初に、限定数のヒストリカルバッチデータセットを有する、ＣＰＶ用の分析／統計モデルが、生成される。ヒストリカルバッチデータセットは、対応するバッチを製造するときの実時間プロセスの記録である。バッチデータセットは、バッチの継続時間にわたって測定される実時間プロセスにおいて、フィールドデバイスに関連する複数のプロセス制御パラメータを含む。モデルバッチは、利用可能なヒストリカルバッチデータセットに基づいて展開される。モデルバッチは、単一のヒストリカルバッチデータセットと関連するデータセットに基づいて生成されてもよく、または複数（例えば、２、３、５、１０など）のヒストリカルバッチに基づいて生成されてもよい。ヒストリカルバッチデータセットを補足するために、モデルバッチを使用して、シミュレートされたバッチデータセットを生成する。シミュレートされたバッチデータセットは、（ｉ）バッチの継続時間にわたる、フィールドデバイスの測定を表すシミュレートされたセットのプロセス制御パラメータ、及び（ｉｉ）シミュレートされたセットのプロセス制御パラメータに基づく、シミュレートされたバッチの品質の予測を含む。シミュレートされたバッチデータセットは、バッチデータセットの閾値数（シミュレートされたバッチデータセット及びヒストリカルバッチデータセットを含む）が満たされる（例えば、等しい）まで生成される。例えば、バッチデータセットの閾値数が２５であり、ヒストリカルバッチデータセットの数が２である場合、２３のシミュレートされたバッチデータセットが生成される。分析／統計モデルは、ヒストリカルバッチ及びシミュレートされたバッチを使用して生成される。いくつかの実施例において、分析／統計モデルは、主成分分析（ＰＣＡ）及び／または投影潜在構造（ＰＬＳ）を使用して生成される。いくつかの実施例において、バッチがプロセス制御システムによって完成される（例えば、新しいヒストリカルバッチデータセットが作成される）と、（ｉ）モデルバッチは、再作成される、（ｉｉ）シミュレートされたバッチデータセットは、再生成される、かつ（ｉｉｉ）分析／統計モデルは、再生成される。例えば、バッチデータセットの閾値数が２５であり、ここでヒストリカルバッチデータセットの数が３である場合、再作成されたモデルバッチを使用して、２２のシミュレートされたバッチが生成される。

以下で開示される実施例において、モデルバッチは、ヒストリカルバッチデータセットに基づいて生成される。モデルバッチを生成するために、プロセス制御パラメータ（例えば、Ｐ_０．．．Ｐ_ｎなど）ごとの、中心値、最小値、最大値、及び／または分布特性（例えば、標準偏差、変動性など）を決定するために、ヒストリカルバッチデータセットが分析される。中心値、最小値、最大値、及び／または分布特性に基づいて、プロセス制御パラメータは、プロセス制御パラメータがランダムまたは擬似ランダム入力を使用してシミュレートできるように、特性評価される。

モデルバッチが生成されると、シミュレートされたバッチデータセットについてシミュレートされたプロセス制御パラメータは、モデルバッチによるプロセス制御パラメータの特性評価に基づいて生成される。いくつかの実施例において、シミュレートされたプロセス制御パラメータは、例えばモンテカルロ法などのランダムまたは擬似ランダム計算を介して生成される。プロセス制御パラメータごとに、シミュレートされた値の量は、ヒストリカルバッチデータセットと関連する値の量に基づいて生成される。例えば、ヒストリカルバッチ中、温度プローブの出力は２４００回読み取ることができ、流量計の出力は１８００回読み取ることができる。このような実施例において、温度プローブと関連するプロセス制御パラメータの２４００個の値、及び流量計と関連するプロセス制御パラメータの１８００個の値をシミュレートしてもよい。

以下で開示される実施例において、ヒストリカルバッチデータセットは、対応するヒストリカルバッチによって製造される製品の品質を等級付けする、品質評価（例えば、タイター、生存細胞密度、純度、有効性など）を含む。ヒストリカルバッチデータセット及び対応する品質評価のプロセス制御パラメータが分析され、品質予測装置が決定される。品質予測装置は、プロセス制御パラメータのシミュレートされた値に基づいて、シミュレートされたバッチデータセットの予測品質値を決定する。いくつかの実施例において、品質予測装置は、最小平均二乗誤差（ＭＳＥ）分析に基づいて決定される。

図１は、例示的なプロセス制御システム１００を例証する。例証する実施例において、プロセス制御システム１００は、実時間プロセス１０２及びＣＰＶサーバ１０４に分けられる。例示的な実時間プロセス１０２は、フィールドバス１０６（ＨＡＲＴ（登録商標）及び／またはＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（商標）フィールドバスなど）、高速分散バス、内蔵の先進的制御、ならびに先進的ユニット及びバッチ管理を含む、１つ以上のスマートプラント能力を集積するプラントプロセス制御アーキテクチャを使用する。フィールドバス１０６は、実時間プロセス１０２内部でフィールドデバイス１０８をネットワーク化して、デバイス管理、構成、モニタリング、及び診断などを含む、様々なアプリケーションにインフラストラクチャを提供する。

例示的な実時間プロセス１０２は、例示的なフィールドデバイス１０８、例示的な制御装置１１０、例示的なＩ／Ｏデバイス１１２、及び例示的なホスト１１４を含む。フィールドデバイス１０８は、プロセスを制御かつ／またはモニタし、例えば、バルブ、センサ、近接スイッチ、モータスタータ、ドライブなどを含んでもよい。例証する実施例において、フィールドデバイス１０８は、Ｉ／Ｏデバイス１１２に交換可能に結合される。Ｉ／Ｏデバイス１１２は、様々なフィールドデバイス１０８との通信を容易にする（例えば、デジタル及び／またはアナログ通信によって）ために様々なモジュールをサポートする。例えば、Ｉ／Ｏデバイス１１２は、三線式温度プローブとインターフェース接続するためのアナログモジュール、及びデジタルバルブ制御装置とインターフェース接続するためのデジタルモジュールを有してもよい。Ｉ／Ｏデバイス１１２は、フィールドデバイス１０８からデータを受信し、制御装置１１０によって処理することができる通信にデータを変換する。

例示的な制御装置１１０は、有線または無線ネットワーク（例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなど）を介して、ホスト１１４（例えば、ワークステーション及び／またはサーバ）に結合される。制御装置１１０は、ルーチンを制御し、フィールドデバイス１０８からの出力に基づいて、プロセスデータを計算する。制御装置１１０は、定期的な間隔で及び／またはプロセスデータを処理もしくは生成する際に、ホスト１１４にプロセスデータを送る。制御装置１１０によって送信されるプロセスデータは、プロセス制御パラメータ１１６、アラーム情報、テキスト、ブロックモード要素の状態情報、診断情報、エラーメッセージ、イベント、及び／またはデバイス識別子などを含んでもよい。

図１に例証される実施例において、ホスト１１４は、プロセス制御アプリケーションを実行する。プロセス制御アプリケーションは、フィールドデバイス１０８をモニタ、制御、及び／または診断するために、例示的な制御装置１１０と通信する。例えば、プロセス制御アプリケーションは、制御自動化、実時間プロセス１０２のグラフィック表現、変更管理、プロセス制御編集、プロセス制御パラメータ１１６の収集、データ分析などを含んでもよい。例証される実施例において、ホスト１１４は、ヒストリカルバッチデータセット１１８にプロセス制御パラメータ１１６をコンパイルして、ヒストリカルバッチデータセット１１８をＣＰＶサーバ１０４に提供する。

図１に例証される実施例において、実時間プロセス１０２は、分析サーバ１２０を含む。分析サーバ１２０は、例示的なＣＰＶサーバ１０４から例示的な分析／統計モデル１２２を受信する、あるいは検索する。例示的な分析サーバ１２０は、障害１２４を検出し、かつ／または分析／統計モデル１２２及びプロセス制御パラメータ１１６に基づいて、品質値１２６を予測するために、実時間またはほぼ実時間においてプロセス制御パラメータ１１６をモニタする。障害１２４は、プロセス制御パラメータ１１６のうちの１つ以上が許容範囲外であることを表す。いくつかの実施例において、ホスト１１４は、検出した障害１２４と関連するフィールドデバイス１０８を調整してもよい。いくつかの実施例において、障害１２４及び／または品質値１２６は、ヒストリカルバッチデータセット１１８の一部として、対応するプロセス制御パラメータ１１６とともに記憶される。

例示的なＣＰＶサーバ１０４は、例示的なヒストリアン１２８、例示的なシミュレーションサーバ１３０、及び例示的なバッチ分析装置１３２を含む。ヒストリアン１２８は、実時間プロセス１０２からヒストリカルバッチデータセット１１８を受信する、あるいは検索する。ヒストリアン１２８は、ヒストリカルバッチデータセット１１８を記憶する。時々（例えば、定期的に、新規のヒストリカルデータセット１１８に応答してなど）、例示的なシミュレーションサーバ１３０は、ヒストリアン１２８からヒストリカルバッチデータセット１１８を検索し、シミュレートされたバッチデータセット１３４を作成する。シミュレートされたバッチデータセット１３４を作成するために、シミュレーションサーバ１３０は、ヒストリカルバッチデータセット１１８に基づいて、プロセス制御パラメータ１１６を特性評価するモデルバッチを生成する。シミュレートされたバッチデータセット１３４を作成する実施例を図３に関連して後述する。バッチ分析装置１３２は、ヒストリアン１２８からヒストリカルバッチデータセット１１８、及びシミュレーションサーバ１３０からシミュレートされたバッチデータセット１３４を検索する。例示的なバッチ分析装置１３２は、例示的なシミュレートされたバッチデータセット１３４、及び例示的なヒストリカルバッチデータセット１１８を使用して、分析／統計モデル１２２を生成する。いくつかの実施例において、バッチ分析装置１３２は、主成分分析（ＰＣＡ）及び／または投影潜在構造（ＰＬＳ）を使用して、分析／統計モデル１２２を生成する。

いくつかの実施例において、シミュレーションサーバ１３０は、ワークステーション１３６または任意の他の好適なコンピューティングデバイスが、シミュレーションサーバ１３０と相互作用するのを容易にする、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を提供する。このような実施例において、デザインスペース１３８は、グラフィカルインターフェースによりシミュレーションサーバ１３０に提供されてもよい。このような様式において、エンジニアまたは他の適任者は、モデルバッチを変えてもよい（例えば、ヒストリカルバッチデータセット１１８のプロセス制御パラメータ１１６を特性評価する式を選択する、計算された分布特性を変えるなど）。いくつかの実施例において、利用可能なヒストリカルバッチデータセット１１８がないとき、デザインスペース１３８によりエンジニアまたは他の適任者がバッチモデルを生成するのを可能にする。

図２は、例示的なバッチデータセット２０２を例証する。例示的なバッチデータセット２０２は、ヒストリカルバッチデータセット１１８及びシミュレートされたバッチデータセット１３４の例証である。例示的なバッチデータセット２０２は、プロセス制御パラメータ１１６及び例示的な品質フィールド２０６を含む。加えて、いくつかの実施例において、バッチデータセット２０２は、バッチデータセット２０２を一意に識別するバッチ識別子２０８を含む。例えば、バッチデータセット２０２がヒストリカルバッチデータセット１１８である場合、バッチ識別子２０８は、製品のバッチと関連するシリアルナンバー及び／または日付を含んでもよい。

例示的なプロセス制御パラメータ１１６は、実時間プロセス１０２（図１）において、対応するフィールドデバイス１０８（図１）と関連する。例えば、第１のプロセス制御パラメータ１１６は、熱電対と関連してもよく、第２のプロセス制御パラメータ１１６は、湿度センサと関連してもよい。例示的なプロセス制御パラメータ１１６は、サンプル値２１０ａ〜２１０ｔを含む。ヒストリカルバッチデータセット１１８について、例示的なサンプル値２１０ａ〜２１０ｔは、対応するプロセス制御パラメータ１１６と関連するフィールドデバイス１０８によって測定されるサンプルである。シミュレートされたバッチデータセット１３４について、例示的なサンプル値２１０ａ〜２１０ｔは、モデルバッチによる対応するプロセス制御パラメータ１１６の特性評価から（例えば、モンテカルロ法によって）生成される値である。

例示的な品質フィールド２０６は、バッチデータセット２０２に対応するバッチによって製造される製品の品質の測定値を記憶する。例えば、品質フィールド２０６は、対応するバッチによって製造される製品が９７％の純度であることを示す値を記憶することができる。ヒストリカルバッチデータセット１１８について、品質フィールド２０６は、例えば、デザインスペースまたは最小平均二乗誤差（ＭＳＥ）によって展開される式によって計算される品質の測定値に対応する。シミュレートされたバッチデータセット１３４について、品質フィールド２０６は、品質モデルによって計算される品質の測定値に対応する。

図３は、図１の例示的なシミュレーションサーバ１３０を例証する。例示的なシミュレーションサーバ１３０は、図１の分析／統計モデル１２２を生成するために、十分な数のヒストリカルバッチデータセット１１８が利用できないときにシミュレートされたバッチデータセット１３４を生成するために使用される。シミュレーションサーバ１３０は、例示的なパラメータ分析装置３０２、例示的なパラメータ生成装置３０４、及び例示的な品質予測装置３０６を含む。

パラメータ分析装置３０２は、ヒストリアン１２８からヒストリカルバッチデータセット１１８を検索する、あるいは受信する。例証される実施例において、パラメータ分析装置３０２は、ヒストリカルバッチデータセット１１８において各プロセス制御パラメータ１１６を特性評価するモデルバッチを生成する。モデルバッチを生成するために、パラメータ分析装置３０２は、ヒストリカルバッチデータセット１１８のプロセス制御パラメータ１１６を分析して、最小値、最大値、中心値（例えば、中央値、平均値など）、ならびに分布特性（例えば、標準偏差、変動性、α及びβ値など）を決定する。プロセス制御パラメータ１１６を特性評価するために、例示的なパラメータ分析装置３０２は、（ｉ）最小値、最大値、中心値、及び／または分布特性、ならびに（ｉｉ）ランダムまたは擬似ランダム入力を関連付ける式を構築する。いくつかの実施例において、パラメータ分析装置３０２は、プロセス制御パラメータ１１６のタイプに関連し、かつ／またはプロセス制御パラメータ１１６に対応するフィールドデバイス１０８に関連する原型式を記憶する。いくつかの実施例において、パラメータ分析装置３０２は、ＡＰＩを介して、デザインスペース１３８（図１）と通信可能に結合される。いくつかのこのような実施例において、パラメータ分析装置３０２は、デザインスペース１３８にバッチモデルを送信し、デザインスペース１３８からバッチモデルに対する変更を受信することができる。

例示的なパラメータ生成装置３０４は、シミュレートされたバッチデータセット１３４についてシミュレートされたプロセス制御パラメータ１１６を生成する。例証される実施例において、パラメータ生成装置３０４は、パラメータ分析装置３０２からモデルバッチを受信する。モデルバッチにおける式に基づいて、例示的なパラメータ生成装置３０４は、シミュレートされたプロセス制御パラメータ１１６のセットを生成する。いくつかの実施例において、パラメータ生成装置３０４は、ランダムまたは擬似ランダム計算（例えば、モンテカルロ法によって）を介して、シミュレートされたプロセス制御パラメータのセットを生成する。例示的なパラメータ生成装置３０４は、シミュレートされたバッチデータセット１３４の量が作成され、バッチデータセットの閾値数を満たす（例えば、等しい）ことができるように、シミュレートされたプロセス制御パラメータ１１６のセットを十分に生成する。例示的なパラメータ生成装置３０４は、例示的な品質予測装置３０６に、シミュレートされたプロセス制御パラメータのセットを送信する。

例示的な品質予測装置３０６は、シミュレートされたバッチデータセット１３４の品質値を予測する。品質予測装置３０６は、パラメータ分析装置３０２からヒストリカルバッチデータセット１１８及びパラメータ生成装置３０４からシミュレートされたプロセス制御パラメータのセットを受信する。例証される実施例において、品質予測装置３０６は、プロセス制御パラメータ１１６及びヒストリカルバッチデータセット１１８の品質フィールド２０６（図２）を分析し、シミュレートされたプロセス制御パラメータ１１６のセットに基づいて、シミュレートされた品質値を予測するために品質予測モデルを生成する。いくつかの実施例において、品質予測装置３０６は、最小平均二乗誤差（ＭＳＥ）分析を使用して、品質予測モデルを生成する。シミュレートされた制御パラメータ１１６のセットごとに、品質予測装置３０６は、品質予測モデルを使用して、シミュレートされた品質予測をシミュレートされた制御パラメータの対応するセットに割り当て、シミュレートされたバッチデータセット１３４を形成する。その後、品質予測装置３０６は、分析／統計モデル１２２を生成するために使用されるバッチ分析装置１３２に、シミュレートされたバッチデータセット１３４を送信する。

図１のシミュレーションサーバ１３０を実装する例示的な様式が図３に例証されるが、図３に例証される、要素、プロセス、及び／またはデバイスのうちの１つ以上は、任意の他の方法において、組み合わせ、分割、再配置、省略、除去、及び／または実装されてもよい。さらに、例示的なパラメータ分析装置３０２、例示的なパラメータ生成装置３０４、例示的な品質予測装置３０６、及び／またはより一般的には、図１の例示的なシミュレーションサーバ１３０は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ならびに／またはハードウェア、ソフトウェア、及び／もしくはファームウェアの任意の組み合わせによって実装されてもよい。このため、例えば、任意の例示的なパラメータ分析装置３０２、例示的なパラメータ生成装置３０４、例示的な品質予測装置３０６、及び／またはより一般的には、例示的なシミュレーションサーバ１３０は、１つ以上のアナログもしくはデジタル回路、論理回路、プログラマブルプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、及び／またはフィールドプログラマブルロジックデバイス（ＦＰＬＤ）によって実装することができる。純粋なソフトウェア及び／またはファームウェアの実装を網羅する、本特許の装置またはシステムの請求項のいずれかを読むとき、例示的なパラメータ分析装置３０２、例示的なパラメータ生成装置３０４、及び／または例示的な品質予測装置３０６のうちの少なくとも１つは、ソフトウェア及び／もしくはファームウェアを記憶する、有形のコンピュータ可読記憶装置または記憶ディスク、例えばメモリ、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、ブルーレイディスクなどを含むように、本明細書によって明示的に定義される。さらになお、図１の例示的なシミュレーションサーバ１３０は、図３に例証されるものに加えて、もしくはそれの代わりに１つ以上の要素、プロセス、及び／もしくはデバイスを含んでもよく、かつ／または例証される要素、プロセス、及びデバイスのいずれか複数もしくは全てを含んでもよい。

図１の例示的な実時間プロセス１０２及び例示的なＣＰＶサーバ１０４を実装するための例示的な方法を表すフローチャートを図４に示す。図１及び３の例示的なシミュレーションサーバ１３０を実装するための例示的な方法を表すフローチャートを図５に示す。これらの実施例において、本方法は、プロセッサ、例えば図６に関連して後述する例示的なプロセッサプラットホーム６００に示されるプロセッサ６１２によって実行されるプログラムを使用して実装してもよい。本方法は、有形のコンピュータ可読記憶媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードドライブ、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、またはプロセッサ６１２と関連するメモリに記憶されるソフトウェアにおいて具体化されてもよいが、代わりに、その全ての方法及び／もしくはその一部は、プロセッサ６１２以外のデバイスによって実行することができ、かつ／またはファームウェアもしくは専用ハードウェアにおいて具体化することができる。さらに、図４及び５に例証されるフローチャートを参照して、例示的な方法を説明するが、例示的な実時間プロセス１０２、例示的なＣＰＶサーバ１０４、及び／または例示的なシミュレーションサーバ１３０を実装する多くの他の方法を代わりに使用してもよい。例えば、ブロックの実行順序を変更してもよく、かつ／または、記載されるブロックの一部を変更、除去、または組み合わせてもよい。

上述のように、図４及び５の例示的な方法は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、キャッシュ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ならびに／または情報が任意の継続時間（例えば、延長期間、永久的、短時間、一時的なバッファリング、及び／もしくは情報のキャッシング）記憶される任意の他の記憶装置もしくは記憶ディスクなどの有形のコンピュータ可読記憶媒体に記憶される符号化命令（例えば、コンピュータ及び／もしくは機械可読命令）を使用して実装してもよい。本明細書で使用する場合、有形のコンピュータ可読記憶媒体という用語は、あらゆるタイプのコンピュータ可読記憶装置及び／または記憶ディスクを含み、かつ伝搬信号を排除し、送信媒体を排除するように明示的に定義される。本明細書で使用する場合、「有形のコンピュータ可読記憶媒体」及び「有形の機械可読記憶媒体」は、区別なく使用される。加えてまたは代わりに、図４及び５の例示的なプロセスは、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、コンパクトディスク、デジタル多目的ディスク、キャッシュ、ランダムアクセスメモリ、ならびに／または情報が任意の継続時間（例えば、延長期間、永久的、短時間、一時的なバッファリング、及び／もしくは情報のキャッシング）記憶される任意の他の記憶装置もしくは記憶ディスクなどの非一時的コンピュータ及び／もしくは機械可読媒体に記憶される符号化命令（例えば、コンピュータ及び／もしくは機械可読命令）を使用して実装してもよい。本明細書で使用する場合、非一時的コンピュータ可読媒体という用語は、あらゆるタイプのコンピュータ可読記憶装置及び／または記憶ディスクを含み、かつ伝搬信号を排除し、送信媒体を排除するように明示的に定義される。本明細書で使用する場合、「少なくとも」という語句が、請求項のプリアンブルで移行用語として使用されるとき、それは、「含む」という用語がオープンエンドであるのと同じ様式でオープンエンドである。

図４は、図１のプロセス制御システム１００を実装するために実行することができる例示的な方法を表す流れ図である。例示的な方法は、実時間プロセス１０２及びＣＰＶサーバ１０４に関連して示される。例示的な実時間プロセス１０２は、製品の製造をモニタかつ制御する。例示的なＣＰＶサーバ１０４は、製品の製造をモニタかつ制御するために、実時間プロセス１０２が使用する、分析／統計モデル１２２（図１）を展開する。最初に、実時間プロセス１０２のホスト１１４（図１）は、製品のバッチを製造することに関連するプロセス制御パラメータ１１６及び品質値をヒストリカルバッチデータセット１１８にコンパイルする（ブロック４０２）。いくつかの実施例において、ヒストリカルバッチデータセット１１８内に含まれる品質値は、分析サーバ１２０（図１）によって製造される品質値１２６である。あるいは、いくつかの実施例において、ヒストリカルバッチデータセット１１８内に含まれる品質値は、別途計算される（例えば、図１の分析／統計モデル１２２をＣＰＶサーバ１０４によって生成する前）。

ＣＰＶサーバ１０４のヒストリアン１２８（図１）は、実時間プロセス１０２のホスト１１４から、ヒストリカルバッチデータセット１１８を受信する（ブロック４０４）。シミュレーションサーバ１３０は、ヒストリカルバッチデータセット１１８を使用して、シミュレートされたバッチデータセット１３４を生成する（ブロック４０６）。シミュレートされたバッチデータセットを生成する例示的な方法を図６に関連して後述する。例示的なバッチ分析装置１３２（図１）は、例示的なヒストリアン１２８からヒストリカルバッチデータセット１１８、及びシミュレーションサーバ１３０からシミュレートされたバッチデータセット１３４を受信して、分析／統計モデル１２２を生成する（ブロック４０８）。いくつかの実施例において、バッチ分析装置１３２は、主成分分析（ＰＣＡ）及び／または投影潜在構造（ＰＬＳ）を使用して、分析／統計モデル１２２を生成する。

例示的な分析サーバ１２０は、例示的なＣＰＶサーバ１０４から例示的な分析／統計モデル１２２を受信する（ブロック４１０）。分析サーバ１２０は、プロセス制御システム１００によって製造されている現在のバッチによって生成されるプロセス制御パラメータ１１６をモニタする（ブロック４１２）。例証する実施例において、分析サーバ１２０は、ホスト１１４から製造されている現在のバッチによって生成されるプロセス制御パラメータ１１６を受信する。分析サーバ１２０は、分析／統計モデル１２２を使用して、プロセス制御パラメータ１１６を分析して、プロセス制御システム１００において、障害が生じているかどうかを決定する（ブロック４１４）。例えば、分析サーバ１２０は、第１のプロセス制御パラメータが、バッチの品質要求を危うくするほど許容範囲外である（例えば、分析／統計モデル１２２によって検出されるような）ことを検出することができる。分析／統計モデル１２２が、障害が生じていることを決定すると、ホスト１１４が障害に対処する（ブロック４１６）。例えば、ホスト１１４は、フィールドデバイス１０８の設定を変えることができ、アラームを生成し、かつ／または障害が補正されるまで、実時間プロセス１０２を停止させる。

あるいは、分析サーバ１２０は、障害が生じていないかを決定し、分析サーバ１２０は、プロセス制御システム１００のモニタリングを継続するかどうかを決定する（ブロック４１８）。例えば、現在のバッチが完成されると、分析サーバ１２０は、プロセス制御システム１００を継続してモニタしないことを決定することができる。分析サーバ１２０がモニタリングを継続する場合、分析サーバ１２０は、プロセス制御システム１００によって製造されている現在のバッチによって生成されるプロセス制御パラメータ１１６をモニタする（ブロック４１２）。あるいは、図４の方法が終了される。

図５は、図１及び３のシミュレーションサーバ１３０を実装して、シミュレートされたバッチデータセット１３４を生成するために実行することができる、例示的な方法を表す流れ図である（図１及び３）。最初に、パラメータ分析装置３０２（図３）は、ヒストリアン１２８から、ヒストリカルバッチデータセット１１８を受信する（ブロック５０２）。例示的なパラメータ分析装置３０２は、ヒストリカルバッチデータセット１１８とともに含まれるプロセス制御パラメータ１１６のうちの１つを選択する（ブロック５０４）。選択されたプロセス制御パラメータ１１６のサンプル値２１０ａ〜２１０ｔ（図２）に基づいて、例示的なパラメータ分析装置３０２は、選択されたプロセス制御パラメータ１１６の中心値、最大値、最小値、及び／または分布特性を決定する（ブロック５０６）。

例示的なパラメータ分析装置３０２は、選択されたプロセス制御パラメータ１１６を特性評価する（ブロック５０８）。いくつかの実施例において、選択されたプロセス制御パラメータ１１６を特性評価するために、パラメータ分析装置３０２は、選択されたプロセス制御パラメータ１１６の挙動を記述する式を引き出す。あるいは、いくつかの実施例において、パラメータ分析装置３０２は、例えば、選択されたプロセス制御パラメータ１１６と関連するフィールドデバイス１０８に基づいて、式のデータベースから式を選択し、カスタマイズする。例示的なパラメータ分析装置３０２は、分析するための別のプロセス制御パラメータ１１６があるかどうかを決定する（ブロック５１０）。分析するための別のプロセス制御パラメータ１１６がある場合、パラメータ分析装置３０２は、次のプロセス制御パラメータ１１６を選択する。

あるいは、分析するための別のプロセス制御パラメータ１１６がない場合、例示的なパラメータ生成装置３０４（図３）は、シミュレートするためのプロセス制御パラメータ１１６のうちの１つを選択する（ブロック５１２）。パラメータ生成装置３０４は、シミュレートするためのサンプル値２１０ａ〜２１０ｔのうちの１つを選択する（ブロック５１４）。サンプル値２１０ａ〜２１０ｔは、特定の時間における対応するフィールドデバイス１０８のサンプル測定値を表す。例えば、選択されたサンプル値２１０ａ〜２１０ｔは、バッチ中の圧力センサの１６７回目のサンプル測定値を表してもよい。例示的なパラメータ生成装置３０４は、選択されたプロセス制御パラメータ１１６の特性評価を使用して、選択されたサンプル値２１０ａ〜２１０ｔをシミュレートする（ブロック５１６）。いくつかの実施例において、パラメータ生成装置３０４は、モンテカルロ法を使用して、特性評価に基づいて選択されたサンプル値２１０ａ〜２１０ｔをランダムまたは擬似ランダムに生成する。例えば、選択されたプロセス制御パラメータ１１６の特性評価は、選択されたサンプル値２１０ａ〜２１０ｔがブロック５０６で計算される中心値から３の標準偏差内であることを述べることができる。例示的なパラメータ生成装置３０４は、シミュレートされる別のサンプル値２１０ａ〜２１０ｔがあるかどうかを決定する（ブロック５１８）。シミュレートされる別のサンプル値２１０ａ〜２１０ｔがある場合、例示的なパラメータ生成装置３０４は、次の値を選択する（ブロック５１４）。あるいは、例示的なパラメータ生成装置３０４は、シミュレートするための別のプロセス制御パラメータ１１６があるかどうかを決定する（ブロック５２０）。シミュレートするための別のプロセス制御パラメータがある場合、例示的なパラメータ生成装置３０４は、次のプロセス制御パラメータ１１６を選択する（ブロック５１２）。

あるいは、例示的なパラメータ生成装置３０４は、別のシミュレートされたバッチデータセット１３４を生成するべきかどうかを決定する。例えば、バッチデータセットの閾値量が２５であり、１つのヒストリカルバッチデータセット１１８及び１つのシミュレートされたバッチデータセット１３４が生成される場合、パラメータ生成装置３０４は、別のシミュレートされたバッチデータセット１３４を生成することを決定する。例示的なパラメータ生成装置３０４が、別のシミュレートされたバッチデータセット１３４を生成することを決定する場合、例示的なパラメータ生成装置３０４は、シミュレートするためのプロセス制御パラメータ１１６のうちの１つを選択する（ブロック５１２）。あるいは、例示的な品質予測装置３０６は、ブロック５０２で受信されるヒストリカルバッチデータセット１１８に基づいて、品質モデルを決定する（ブロック５２４）。いくつかの実施例において、例示的な品質予測装置３０６は、最小平均二乗誤差（ＭＳＥ）分析を使用して、ヒストリカルバッチデータセット１１８のプロセス制御パラメータ１１６を分析して、品質モデルを作成する。例示的な品質予測装置３０６は、ブロック５２４で決定される品質モデルに基づくシミュレートされたプロセス制御パラメータ１１６に基づいて、シミュレートされたバッチデータセット１３４の品質値を予測する。その後、図５の例示的な方法が終了される。

図６は、図１のプロセス制御システム１００ならびに／または図１及び３のシミュレーションサーバ１３０を実装するために、図４及び／または５の方法を実行することができる例示的なプロセッサプラットホーム６００のブロック図である。プロセッサプラットホーム６００は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、または任意の他のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。

例証される実施例のプロセッサプラットホーム６００は、プロセッサ６１２を含む。例証される実施例のプロセッサ６１２は、ハードウェアである。例えば、プロセッサ６１２は、あらゆる所望のファミリまたは製造業者からの１つ以上の集積回路、論理回路、マイクロプロセッサ、もしくは制御装置によって実装することができる。例証される実施例において、プロセッサ６１２は、例示的なパラメータ分析装置３０２、例示的なパラメータ生成装置３０４、及び例示的な品質予測装置３０６を含むように構築される。

例証される実施例のプロセッサ６１２は、ローカルメモリ６１３（例えば、キャッシュ）を含む。例証される実施例のプロセッサ６１２は、バス６１８を介して、揮発性メモリ６１４及び不揮発性メモリ６１６を含むメインメモリと通信している。揮発性メモリ６１４は、シンクロナスダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ラムバスイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ）、及び／または任意の他のタイプのランダムアクセスメモリデバイスによって実装されてもよい。不揮発性メモリ６１６は、フラッシュメモリ及び／または任意の他の所望のタイプのメモリデバイスによって実装されてもよい。メインメモリ６１４、６１６へのアクセスは、メモリ制御装置によって制御される。

例証される実施例のプロセッサプラットホーム６００は、インターフェース回路６２０も含む。インターフェース回路６２０は、任意のタイプのインターフェース規格、例えばイーサネットインターフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、及び／またはＰＣＩエクスプレスインターフェースによって実装されてもよい。

例証される実施例において、１つ以上の入力デバイス６２２は、インターフェース回路６２０に接続される。入力デバイス６２２によって、ユーザがプロセッサ６１２にデータ及びコマンドを入力することが可能になる。入力デバイスは、例えば、キーボード、ボタン、マウス、タッチスクリーン、トラックパッド、トラックボール、アイソポイント、及び／または音声認識システムによって実装することができる。

１つ以上の出力デバイス６２４は、例証される実施例のインターフェース回路６２０にも接続される。出力装置６２４は、例えば、ディスプレイ装置（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、液晶ディスプレイ、ブラウン管ディスプレイ（ＣＲＴ）、タッチスクリーン、触覚出力装置、プリンタ、及び／またはスピーカ）によって実装することができる。このため、例証される実施例のインターフェース回路６２０は、通常、グラフィックスドライバカード、グラフィックスドライバチップ、またはグラフィクスドライバプロセッサを含む。

例証される実施例のインターフェース回路６２０は、通信デバイス、例えば、ネットワーク６２６（例えば、イーサネット接続、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、電話回線、同軸ケーブル、セルラー電話システムなど）を介して、データの外部マシン（例えば、あらゆる種類のコンピューティングデバイス）との交換を容易にするために、送信機、受信機、送受信機、モデム、及び／またはネットワークインターフェイスカードも含む。

例証される実施例のプロセッサプラットホーム６００は、ソフトウェア及び／またはデータを記憶するための１つ以上の大容量記憶装置６２８も含む。このような大容量記憶装置６２８の例としては、フロッピーディスクドライブ、ハードドライブディスク、コンパクトディスクドライブ、ブルーレイディスクドライブ、ＲＡＩＤシステム、及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）ドライブが挙げられる。

図４及び／または５の方法を実装する符号化命令６３２は、大容量記憶装置６２８内、揮発性メモリ６１４内、不揮発性メモリ６１６内、及び／または着脱可能な有形のコンピュータ可読記憶媒体、例えばＣＤもしくはＤＶＤに記憶されてもよい。

上記のことから、比較的少ないバッチがプロセス制御システムによって製造されるとき、上に開示される実施例が、ＣＰＶを容易にすることが理解されよう。加えて、開示される実施例によって、製造プロセスにおいて障害が検出され、応答することができるようになる。いくつかの実施例において、障害は、補正されていない場合、製品の品質に悪影響を及ぼすかもしれない、様々なフィールドデバイスからプロセス制御パラメータの組み合わせに基づいて検出される。

特定の例示的な方法、装置、及び製品が本明細書において開示されてきたが、本特許が網羅する範囲はそれらに限定されない。それどころか、本特許は、本特許の特許請求の範囲内に適正に該当する全ての方法、装置、及び製品を網羅する。

Claims (18)

1. 第１の時間に第１のバッチを製造する間に測定される第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、複数のパラメータについて分布特性を決定することと、
   前記複数のパラメータの前記分布特性に基づいて、モデルバッチを生成することと、
   シミュレートされたバッチの第１のセットに対応するシミュレートされたバッチデータセットの第１のセットを、前記シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、
   前記モデルバッチに基づいて、前記複数のパラメータの値を生成すること、及び
   前記生成された値に基づいて、品質予測を決定すること、によって、生成することと、
   前記シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット及び前記第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、後続の第２のバッチの製造をモニタするために実装されるモデルを生成することと、を含む、方法。
2. 前記シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、前記複数のパラメータの値が、ランダムまたは擬似ランダム計算によって生成される、請求項１に記載の方法。
3. 前記シミュレートされたバッチの量が、全バッチの閾値量及びヒストリカルバッチの量によって決定される、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の時間後の第２の時間における前記第２のバッチの前記製造後、
   前記第１のヒストリカルバッチデータセット、及び前記第２のバッチを製造する間に測定される前記複数のパラメータを含む第２のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、前記複数のパラメータについて前記分布特性を決定することと、
   前記複数のパラメータの前記分布特性に基づいて、前記モデルバッチを生成することと、
   前記分布特性に基づいて、シミュレートされたバッチデータセットの第２のセットを生成することと、
   前記シミュレートされたバッチデータセットの第２のセット、前記第１のヒストリカルバッチデータセット、及び前記第２のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、前記モデルを生成することと、を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記モデルバッチが、前記分布特性に基づく、前記複数のパラメータの特性評価を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記生成された値に基づいて前記品質予測を決定することが、前記第１のヒストリカルバッチデータセットとともに含まれる品質測定基準に基づいて、品質モデルを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 第１の時間に第１のバッチを製造する間に測定される複数のパラメータを含む第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、前記複数のパラメータについて分布特性を決定し、前記複数のパラメータについて前記決定された分布特性に基づいて、モデルバッチを生成するための、パラメータ分析装置と、
   シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、前記モデルバッチに基づいて、前記複数のパラメータの値を生成するための、パラメータ生成装置であって、前記生成された値が、シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット内に含まれる、パラメータ生成装置と、
   前記シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、前記生成された値に基づいて、前記シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット内に含まれる品質予測を決定するための、品質予測装置と、
   前記シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット及び前記第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、後続の第２のバッチの製造をモニタするために実装されるモデルを生成するための、バッチ分析装置と、を備える、装置。
8. 前記シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、前記複数のパラメータの値が、ランダムまたは擬似ランダム計算によって生成される、請求項７に記載の装置。
9. 前記シミュレートされたバッチの量が、全バッチの閾値量及びヒストリカルバッチの量によって決定される、請求項７に記載の装置。
10. 前記第１の時間後の第２の時間における前記第２のバッチの前記製造後、
    前記パラメータ分析装置が、
    前記第１のヒストリカルバッチデータセット、及び前記第２のバッチを製造する間に測定される前記複数のパラメータを含む第２のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、前記複数のパラメータの前記分布特性を決定し、
    前記複数のパラメータの前記分布特性に基づいて、前記モデルバッチを生成するものであり、
    前記パラメータ生成装置が、前記モデルバッチに基づいて、シミュレートされたバッチデータセットの第２のセットを生成し、
    前記バッチ分析装置が、前記シミュレートされたバッチデータセットの第２のセット、前記第１のヒストリカルバッチデータセット、及び前記第２のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、前記モデルを生成するものである、請求項７に記載の装置。
11. 前記モデルバッチが、前記分布特性に基づく、前記複数のパラメータの特性評価を含む、請求項７に記載の装置。
12. 前記生成された値に基づいて前記品質予測を決定するために、前記品質予測装置が、前記第１のヒストリカルバッチデータセットとともに含まれる品質測定基準に基づいて、品質モデルを生成するものである、請求項７に記載の装置。
13. 実行されると、機械に、少なくとも、
    第１の時間に第１のバッチを製造する間に測定される第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、複数のパラメータについて分布特性を決定させ、
    前記複数のパラメータの前記分布特性に基づいて、モデルバッチを生成させ、
    シミュレートされたバッチの第１のセットに対応するシミュレートされたバッチデータセットの第１のセットを、前記シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、
    前記モデルバッチに基づいて、前記複数のパラメータの値を生成すること、及び
    前記生成された値に基づいて、品質予測を決定すること、によって、生成させ、
    前記シミュレートされたバッチデータセットの第１のセット及び前記第１のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、後続の第２のバッチの製造をモニタするために実装されるモデルを生成させる、命令を含む、製品。
14. 前記シミュレートされたバッチの第１のセットのうちの１つごとに、前記複数のパラメータの値が、ランダムまたは擬似ランダム計算によって生成される、請求項１３に記載の製品。
15. 前記シミュレートされたバッチの量が、全バッチの閾値量及びヒストリカルバッチの量によって決定される、請求項１３に記載の製品。
16. 前記第１の時間後の第２の時間における前記第２のバッチの製造後、前記命令が、実行されると、前記機械に、
    前記第１のヒストリカルバッチデータセット、及び前記第２のバッチを製造する間に測定される前記複数のパラメータを含む第２のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、前記複数のパラメータについて前記分布特性を決定させ、
    前記複数のパラメータの前記分布特性に基づいて、前記モデルバッチを生成させ、
    前記分布特性に基づいて、シミュレートされたバッチデータセットの第２のセットを生成させ、
    前記シミュレートされたバッチデータセットの第２のセット、前記第１のヒストリカルバッチデータセット、及び前記第２のヒストリカルバッチデータセットに基づいて、前記モデルを生成させる、請求項１３に記載の製品。
17. 前記モデルバッチが、前記分布特性に基づく、前記複数のパラメータの特性評価を含む、請求項１３に記載の製品。
18. 前記生成された値に基づいて前記品質予測を決定するために、前記命令が、前記機械に、前記第１のヒストリカルバッチデータセットとともに含まれる品質測定基準に基づいて、品質モデルを生成させる、請求項１３に記載の製品。