JP2020047847A - データ処理方法、データ処理装置、およびデータ処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
各時系列データを評価することによって得られる評価値の値ごとの度数を表す評価値分布を用いた処理を行う評価値分布利用ステップと、
前記評価値分布を更新する評価値分布更新ステップと
を含むことを特徴とする。
前記複数の単位処理データは、基板処理装置でレシピが実行されることによって得られるデータであって、
レシピの内容に変更があったときに、前記評価値分布更新ステップが実行されることを特徴とする。
前記複数種類の時系列データは、複数のパラメータについての時系列データであって、
前記評価値分布は、パラメータごとに設けられており、
前記評価値分布更新ステップでは、内容に変更のあるパラメータに対応する評価値分布のみが更新されることを特徴とする。
前記評価値分布更新ステップでは、レシピの内容の変更に伴って追加されたパラメータに対応する評価値分布がすでに蓄積されている評価値のデータに基づいて作成されることを特徴とする。
前記評価値分布更新ステップでは、外部から指定されたパラメータに対応する評価値分布が再作成されることを特徴とする。
前記評価値分布利用ステップは、
新たに得られた単位処理データに含まれる時系列データについての評価値を算出する異常度判定用評価値算出ステップと、
前記評価値分布と前記異常度判定用評価値算出ステップで算出された評価値とに基づいて、前記新たに得られた単位処理データに含まれる時系列データの異常度の判定を行う異常度判定ステップと
を含むことを特徴とする。
前記異常度判定用評価値算出ステップが実行される都度、前記評価値分布更新ステップが実行されることを特徴とする。
前記単位処理は、複数の処理ユニットを有する基板処理装置で1枚の基板に対して1つのレシピとして実行される処理であって、
前記評価値分布更新ステップは、
各時系列データについての評価値に基づいて処理ユニット毎に評価値のばらつきを算出するばらつき算出ステップと、
前記ばらつき算出ステップで算出されたばらつきのうち最も小さいばらつきが得られた処理ユニットを指定する処理ユニット指定ステップと、
前記処理ユニット指定ステップで指定された処理ユニットに対応する単位処理データを前記複数の単位処理データから抽出する単位処理データ抽出ステップと、
前記単位処理データ抽出ステップで抽出された単位処理データである被抽出単位処理データに含まれる各時系列データについての評価値を算出する分布更新用評価値算出ステップと、
前記分布更新用評価値算出ステップで算出された各時系列データについての評価値に基づいて、更新後の評価値分布を時系列データの種類ごとに作成する評価値分布作成ステップと
を含むことを特徴とする。
前記単位処理は、複数の処理ユニットを有する基板処理装置で1枚の基板に対して1つのレシピとして実行される処理であって、
前記評価値分布更新ステップは、
各時系列データについての評価値に基づいて処理ユニット毎に評価値の平均値およびばらつきを算出する統計値算出ステップと、
前記統計値算出ステップで算出された平均値およびばらつきを考慮して処理ユニットを指定する処理ユニット指定ステップと、
前記処理ユニット指定ステップで指定された処理ユニットに対応する単位処理データを前記複数の単位処理データから抽出する単位処理データ抽出ステップと、
前記単位処理データ抽出ステップで抽出された単位処理データである被抽出単位処理データに含まれる各時系列データについての評価値を算出する分布更新用評価値算出ステップと、
前記分布更新用評価値算出ステップで算出された各時系列データについての評価値に基づいて、更新後の評価値分布を時系列データの種類ごとに作成する評価値分布作成ステップと
を含むことを特徴とする。
前記単位処理は、複数の処理ユニットを有する基板処理装置で1枚の基板に対して1つのレシピとして実行される処理であって、
前記評価値分布更新ステップでは、それぞれが評価値分布と教師データとしての点数とからなる複数の学習データを用いて予め学習が行われている学習器に前記複数の処理ユニットに対応する複数の評価値分布が入力され、当該複数の評価値分布のうち前記学習器から出力された点数が最も良い評価値分布が更新後の評価値分布に定められることを特徴とする。
前記評価値分布更新ステップで前記学習器に入力される評価値分布は、直近のレシピの実行によって得られた時系列データについての評価値に基づいて作成された評価値分布であることを特徴とする。
前記学習器は、複数のユニットからなる入力層と複数のユニットからなる中間層と1つのユニットからなる出力層とを有するニューラルネットワークであって、
前記入力層の各ユニットは、評価値としての値が取り得る範囲を所定の閾値で区分することによって得られる範囲に対応付けられ、
前記入力層の各ユニットには、当該各ユニットに対応付けられている範囲に含まれる値の度数が入力されることを特徴とする。
各時系列データを評価することによって得られる評価値の値ごとの度数を表す評価値分布を用いた処理を行う評価値分布利用部と、
前記評価値分布を更新する評価値分布更新部と
を備えることを特徴とする。
単位処理で得られる複数種類の時系列データを単位処理データとして複数の単位処理データを処理するデータ処理装置に含まれるコンピュータに、
各時系列データを評価することによって得られる評価値の値ごとの度数を表す評価値分布を用いた処理を行う評価値分布利用ステップと、
前記評価値分布を更新する評価値分布更新ステップと
を実行させる。
図1は、本発明の一実施形態に係るデータ処理システム(基板処理装置用のデータ処理システム)の全体構成を示すブロック図である。このデータ処理システムは、データ処理装置100と基板処理装置200とによって構成されている。データ処理装置100と基板処理装置200とは通信回線300によって互いに接続されている。
<2.1 評価値分布>
本実施形態においては、各時系列データについての異常判定を行うために、評価値算出部120で求められた評価値の値ごとの度数を表す評価値分布が用いられる。この評価値分布について、図6を参照しつつ詳しく説明する。
図7は、時系列データを用いた異常検出についての全体の処理手順の概略を示すフローチャートである。なお、この処理の開始前にある程度の数の時系列データが既に蓄積されているものと仮定する。
図10を参照しつつ、本実施形態における評価値分布5の作成(図7のステップS10)の詳細な手順について説明する。まず、ユーザーによって、評価値分布5の作成元となる2以上の単位処理データの選択が行われる(ステップS110)。ステップS110では、データ処理装置100の表示部14に例えば図11に示すような単位処理データ選択画面600が表示される。単位処理データ選択画面600には、開始時点入力ボックス61と終了時点入力ボックス62と処理ユニット指定ボックス63とレシピ指定ボックス64と抽出データ表示領域65と確定ボタン66とが含まれている。開始時点入力ボックス61と終了時点入力ボックス62とは日時の指定が可能なリストボックスであって、処理ユニット指定ボックス63とレシピ指定ボックス64とは複数の項目から1以上の項目の選択が可能なリストボックスである。ユーザーは、開始時点入力ボックス61と終了時点入力ボックス62とで期間を指定し、処理ユニット指定ボックス63で処理ユニットを指定し、レシピ指定ボックス64でレシピを指定する。これにより、指定された条件に該当する単位処理データの一覧が抽出データ表示領域65に表示される。ユーザーは、抽出データ表示領域65に表示された単位処理データの一部または全てを選択した状態で確定ボタン66を押下する。これにより、評価値分布5の作成元となる単位処理データが確定する。なお、必ずしも期間、処理ユニット、およびレシピの全てが指定される必要はなく、期間、処理ユニット、およびレシピのうちの少なくともいずれかが指定されれば良い。
次に、評価値分布5の更新について説明する。基板処理装置200でレシピが実行されることによって得られる単位処理データには、複数のパラメータについての時系列データが含まれている。上述したように、本実施形態においては、そのパラメータ毎に評価値分布5が作成される。ところで、基板処理装置200では、レシピの内容に変更が施されることがある。レシピの内容に変更があると、その変更の前後で、レシピの実行によって得られる時系列データの中身が異なるものとなる。このとき、仮にレシピの変更後に得られた時系列データの異常判定をレシピの変更前に作成された評価値分布5を用いて行うと、当該異常判定の結果として正しい結果が得られないおそれがある。そこで、本実施形態においては、レシピの内容に変更があったときに評価値分布5の更新が行われる。なお、レシピの内容に変更があった直後には変更後の内容に基づく時系列データが蓄積されていないため、評価値分布5の更新は変更後の内容に基づく時系列データがある程度蓄積されてから行われることが好ましい。
変更前:パラメータA、パラメータB、パラメータC、パラメータD
変更後:パラメータA、パラメータC、パラメータD、パラメータE
なお、パラメータAおよびパラメータDについては時系列データの中身に変化はなく、パラメータCについては時系列データの中身に変化があると仮定する。
本実施形態によれば、ユーザーによって選択された単位処理データに含まれる各時系列データについての評価値が算出される。そして、その評価値に対して統計的な標準化が施され、標準化後の評価値の分布を表す評価値分布5が作成される。このようにして評価値分布5が作成されている状況下、レシピの実行によって新しく時系列データが生成されると、当該時系列データについての評価値(詳しくは、スコアリングによって得られた評価値の標準化後の値)に基づいて異常判定が行われる。その異常判定には評価値分布5が用いられるところ、本実施形態においては評価値分布5の更新が行われる。従って、異常判定の際に、例えば時系列データの最近の傾向を考慮することが可能となる。以上のように、本実施形態によれば、時系列データを用いた異常検出を時間の経過を考慮して充分な精度で行うことが可能となる。
以下、評価値分布5の更新に関する変形例について説明する。
上記実施形態においては、レシピの内容に変更があったときに評価値分布5が更新されていた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、スコアリングが実行される都度、評価値分布5が更新されるようにしても良い。
上記実施形態においては、ユーザーが任意に選択した単位処理データに基づいて、評価値分布5の作成・更新が行われていた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、評価値分布5の更新が指定された処理ユニット222での処理で得られた単位処理データに基づいて行われるようにしても良い。
上記実施形態においては、更新後の評価値分布5は新規で評価値分布5を作成する際と同様の手順(図10参照)によって作成されていた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、AI(人工知能)の技術を用いて更新後の評価値分布5を定めるようにしても良い。そこで、以下、図19〜図21を参照しつつ、評価値分布5の更新にAIの技術を用いる手法について説明する。なお、本変形例では全ての処理ユニット222に共通の評価値分布5がパラメータ毎に用意されるものと仮定する。また、以下では、1つのパラメータについての評価値分布5に着目する。
上記で説明した実施形態や変形例を矛盾を生ずることなく適宜に組み合わせた構成も、本発明の趣旨に反しない限り本発明の範囲に含まれる。
100…データ処理装置
110…単位処理データ選択部
120…評価値算出部
130…評価値分布作成部
140…評価値分布更新部
150…異常度判定部
160…データ記憶部
161…データ処理プログラム
200…基板処理装置
222…処理ユニット
Claims (14)
- 単位処理で得られる複数種類の時系列データを単位処理データとして複数の単位処理データを処理するデータ処理方法であって、
各時系列データを評価することによって得られる評価値の値ごとの度数を表す評価値分布を用いた処理を行う評価値分布利用ステップと、
前記評価値分布を更新する評価値分布更新ステップと
を含むことを特徴とする、データ処理方法。 - 前記複数の単位処理データは、基板処理装置でレシピが実行されることによって得られるデータであって、
レシピの内容に変更があったときに、前記評価値分布更新ステップが実行されることを特徴とする、請求項1に記載のデータ処理方法。 - 前記複数種類の時系列データは、複数のパラメータについての時系列データであって、
前記評価値分布は、パラメータごとに設けられており、
前記評価値分布更新ステップでは、内容に変更のあるパラメータに対応する評価値分布のみが更新されることを特徴とする、請求項2に記載のデータ処理方法。 - 前記評価値分布更新ステップでは、レシピの内容の変更に伴って追加されたパラメータに対応する評価値分布がすでに蓄積されている評価値のデータに基づいて作成されることを特徴とする、請求項3に記載のデータ処理方法。
- 前記評価値分布更新ステップでは、外部から指定されたパラメータに対応する評価値分布が再作成されることを特徴とする、請求項3に記載のデータ処理方法。
- 前記評価値分布利用ステップは、
新たに得られた単位処理データに含まれる時系列データについての評価値を算出する異常度判定用評価値算出ステップと、
前記評価値分布と前記異常度判定用評価値算出ステップで算出された評価値とに基づいて、前記新たに得られた単位処理データに含まれる時系列データの異常度の判定を行う異常度判定ステップと
を含むことを特徴とする、請求項1に記載のデータ処理方法。 - 前記異常度判定用評価値算出ステップが実行される都度、前記評価値分布更新ステップが実行されることを特徴とする、請求項6に記載のデータ処理方法。
- 前記単位処理は、複数の処理ユニットを有する基板処理装置で1枚の基板に対して1つのレシピとして実行される処理であって、
前記評価値分布更新ステップは、
各時系列データについての評価値に基づいて処理ユニット毎に評価値のばらつきを算出するばらつき算出ステップと、
前記ばらつき算出ステップで算出されたばらつきのうち最も小さいばらつきが得られた処理ユニットを指定する処理ユニット指定ステップと、
前記処理ユニット指定ステップで指定された処理ユニットに対応する単位処理データを前記複数の単位処理データから抽出する単位処理データ抽出ステップと、
前記単位処理データ抽出ステップで抽出された単位処理データである被抽出単位処理データに含まれる各時系列データについての評価値を算出する分布更新用評価値算出ステップと、
前記分布更新用評価値算出ステップで算出された各時系列データについての評価値に基づいて、更新後の評価値分布を時系列データの種類ごとに作成する評価値分布作成ステップと
を含むことを特徴とする、請求項1に記載のデータ処理方法。 - 前記単位処理は、複数の処理ユニットを有する基板処理装置で1枚の基板に対して1つのレシピとして実行される処理であって、
前記評価値分布更新ステップは、
各時系列データについての評価値に基づいて処理ユニット毎に評価値の平均値およびばらつきを算出する統計値算出ステップと、
前記統計値算出ステップで算出された平均値およびばらつきを考慮して処理ユニットを指定する処理ユニット指定ステップと、
前記処理ユニット指定ステップで指定された処理ユニットに対応する単位処理データを前記複数の単位処理データから抽出する単位処理データ抽出ステップと、
前記単位処理データ抽出ステップで抽出された単位処理データである被抽出単位処理データに含まれる各時系列データについての評価値を算出する分布更新用評価値算出ステップと、
前記分布更新用評価値算出ステップで算出された各時系列データについての評価値に基づいて、更新後の評価値分布を時系列データの種類ごとに作成する評価値分布作成ステップと
を含むことを特徴とする、請求項1に記載のデータ処理方法。 - 前記単位処理は、複数の処理ユニットを有する基板処理装置で1枚の基板に対して1つのレシピとして実行される処理であって、
前記評価値分布更新ステップでは、それぞれが評価値分布と教師データとしての点数とからなる複数の学習データを用いて予め学習が行われている学習器に前記複数の処理ユニットに対応する複数の評価値分布が入力され、当該複数の評価値分布のうち前記学習器から出力された点数が最も良い評価値分布が更新後の評価値分布に定められることを特徴とする、請求項1に記載のデータ処理方法。 - 前記評価値分布更新ステップで前記学習器に入力される評価値分布は、直近のレシピの実行によって得られた時系列データについての評価値に基づいて作成された評価値分布であることを特徴とする、請求項10に記載のデータ処理方法。
- 前記学習器は、複数のユニットからなる入力層と複数のユニットからなる中間層と1つのユニットからなる出力層とを有するニューラルネットワークであって、
前記入力層の各ユニットは、評価値としての値が取り得る範囲を所定の閾値で区分することによって得られる範囲に対応付けられ、
前記入力層の各ユニットには、当該各ユニットに対応付けられている範囲に含まれる値の度数が入力されることを特徴とする、請求項10に記載のデータ処理方法。 - 単位処理で得られる複数種類の時系列データを単位処理データとして複数の単位処理データを処理するデータ処理装置であって、
各時系列データを評価することによって得られる評価値の値ごとの度数を表す評価値分布を用いた処理を行う評価値分布利用部と、
前記評価値分布を更新する評価値分布更新部と
を備えることを特徴とする、データ処理装置。 - 単位処理で得られる複数種類の時系列データを単位処理データとして複数の単位処理データを処理するデータ処理装置に含まれるコンピュータに、
各時系列データを評価することによって得られる評価値の値ごとの度数を表す評価値分布を用いた処理を行う評価値分布利用ステップと、
前記評価値分布を更新する評価値分布更新ステップと
を実行させるためのデータ処理プログラム。
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