JP2020086694A - 搬送ユニットの監視方法及び監視装置並びに監視用モデル - Google Patents
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Abstract
Description
この搬送ユニット221は、図2に示すように、ウェハを保持して搬送する搬送部としての搬送アーム25と、モータ26aの駆動力により搬送アーム25を駆動する駆動部26とを有する。
X軸モータ26axは、搬送アーム25のX軸に関するモータであり、ウェハ支持部25eを前後方向(図3のX方向)に移動させるためのものである。
Y軸モータ26ayは、搬送アーム25のY軸に関するモータであり、フレーム25bを左右方向(図3のY方向)に移動させることで、ウェハ支持部25eをY方向に移動させるためのものである。
Z軸モータ26azは、搬送アーム25のZ軸に関するモータであり、昇降体25cを上下方向(図3のZ方向)に移動させることで、ウェハ支持部25eをZ方向に移動させるためのものである。
θ軸モータ26aθは、搬送アーム25のθ軸に関するモータであり、昇降体25cを回転させることで、ウェハ支持部25eを回転させるためのものである。
統計データ取得部23cは、具体的には、各サマリデータに付与されている単位動作の識別情報ID4に基づいて、単位動作の種類(以下、「動作種」という。)毎に、統計データを取得する。単位動作同士が類似していれば、両単位動作を同じ動作種としてもよい。例えば、ウェハの受け取りのためにウェハ支持部25eがX方向に移動され処理ユニット21内に差し込まれる単位動作と、ウェハの受け取りのために処理ユニット21内でウェハ支持部25eがZ方向に移動される単位動作とは、同じ動作種としてもよい。
なお、動作種を識別するための情報は、記憶部(図示せず)に記憶されている。
統計データ取得部23cによる統計データの取得は、各搬送アーム25の軸毎、すなわち、モータ26a毎に行われる。また、統計データ取得部23cにより取得された統計データは、監視装置3に送信される。
関係性モデルは、搬送ユニット22について取得される複数種類の状態値の関係性を示すモデルである。より詳しくは、関係性モデルは、各搬送アーム25の各軸について、すなわち各モータ26aについて、単位動作の種別毎に複数種類取得される状態値の関係性を示すモデルである。
関係性モデルは、例えば、最大トルク値Tmax、最小トルク値Tmin、最大トルク微分値Tdmax及び最小トルク微分値Tdminを用いて、以下の式(1)のように表される。
Tmax=f(Tmin、Tdmax、Tdmin)
Tmin=f(Tmax、Tdmax、Tdmin)
Tdmax=f(Tmax、Tmin、Tdmin)
Tdmin=f(Tmax、Tmin、Tdmax) … 式(1)
算出部31bは、具体的には、監視対象の搬送ユニット22の搬送アーム25の軸毎に、当該軸についての関係性モデルと、当該軸について取得された統計データに含まれる複数種類の状態値とに基づいて、当該軸の健康度を算出する。
この健康度の算出は、例えば、状態値の種類毎に行われ、より具体的には、例えば、モータ26aの最大トルク値Tmax、最小トルク値Tmin、最大トルク微分値Tdmax及び最小トルク微分値Tdminそれぞれについて行われる。
また、通信部32は、故障予測部位特定部31cにより特定された故障予測部位を識別する識別情報を通信によって出力する。
監視対象の基板処理装置21が監視システム1内に導入される前に、図示するように、例えば、基板処理装置22〜2pから送信される統計データが、所定期間分(例えば50週分)蓄積されるまで、取得される(ステップS1)。なお、所定期間分の統計データが蓄積される前に、いずれかの基板処理装置22〜2pの搬送アーム25で異常が発生した場合は、それまでに蓄積された統計データは削除され、異常から復帰後、再度最初から所定期間分の統計データが蓄積される。
なお、ステップS2において図6の付属情報に基づいて統計データを抽出するための抽出用リスト等の情報は、記憶部(図示せず)に記憶されている。
上述のように遺伝的プログラミング等を用いた機械学習により非線形な関係性モデルを生成する場合、過学習モデルが生成されるおそれがある。
したがって、ステップS3では、例えば、まず、機械学習により、各搬送アーム25の軸毎に、複数の非線形な関係性モデルが作成される。そして、上記複数の関係性モデルから、当該関係性モデルの生成に用いた統計データに対する再現性が高く、よりシンプルな(すなわち次数が低い)多項式で示される関係性モデルが選択される。この選択は、例えば、関係性モデルにより示される状態値と当該関係性モデルの生成に用いた実際の統計データに含まれる状態値との差分の情報、及び、上記多項式の次数の情報に基づいて行われる。
なお、学習時誤差の算出時にクラスを識別するために必要なクラス設定リスト等の情報は、記憶部(図示せず)に記憶されている。
監視フェーズでは、図示するように、監視対象の搬送ユニット22から、統計データが取得されると(ステップS11)、当該統計データの中から監視に用いる統計データが抽出される(ステップS12)。この抽出は、ステップS2と同様に行われる。なお、説明の簡略化のため、ここでは1つの統計データが取得されたものとする。
健康度の算出に際し、状態値の種類毎に関係性モデルにより予測される状態値からの乖離度が取得される。つまり、最大トルク値Tmax、最小トルク値Tmin、最大トルク微分値Tdmax及び最小トルク微分値Tdminそれぞれの状態値について、関係性モデルからの乖離度Dが取得される。
乖離度の取得に際し、状態値の種類毎に、抽出された監視用の統計データに含まれる状態値Maと関係性モデルから予測される状態値Mpとの誤差である監視時誤差MErr(=(Ma−Mp)の絶対値)と、当該監視用の統計データが属するクラスについての学習時誤差LErrとが比較される。そして、監視時誤差MErrが学習時誤差LErrに対して小さい場合、乖離度Dは0とされる。また、監視時誤差MErrが学習時誤差LErrに対して大きい場合、乖離度Dは、所定の計算式(例えばX(=MErr/LErr)を変数としたシグモイド関数で表される計算式)に基づいて、0〜1の間の値が与えられる。なお、「監視時誤差MErrが学習時誤差LErrに対して小さい場合」とは、単純にMErr<LErrとなる場合だけでなく、所定の係数α、βを用いて表される値を許容誤差AErr(=α*LErrまたはα*LErr+β)としたときに、MErr<AErr+βとなる場合等も含む。上記係数αは、例えば学習時の状態値の数(サンプル数)を考慮しサンプル数に応じて小さくなるように1.5〜2の間で定められ、上記係数βは、例えば学習時の状態値の変化量最大値を考慮して定められる。「監視時誤差MErrが学習時誤差LErrに対して大きい場合」についても同様である。
そして、状態値の種類毎に、寄与度Rと乖離度Dとの積R*Dが算出され、その算出結果が、状態値の種類毎の健康度He(=R*D)とされる。
それに対し、本実施形態では、機械学習により得られたモデルに基づいて算出された、複数種類の統計値間の関係性の乱れを示す健康度を指標としている。したがって、単一の閾値に基づいて異常の予知を正確に行うことができる。
しかし、関係性モデルは、監視対象の搬送ユニット22を有する基板処理装置21のみから取得した統計データに基づいて作成してもよい。
この場合は、機械学習により関係性モデルを生成するのに十分な統計データが蓄積されるまでの最初の所定期間が経過してから、監視装置3は学習フェーズから監視フェーズへ移行する。この方法によれば、関係性モデルの精度を高めることができる。また、他の基板処理装置にはない、監視対象の搬送ユニット22が特殊な種類のものであっても関係性モデルを作成し監視することができる。
前記搬送ユニットは、基板処理装置に設けられると共に、前記被搬送体を保持して搬送する搬送部と、前記搬送部を駆動するモータとを有し、
当該監視方法は、
前記モータの状態の指標となる値を状態値とし、
前記搬送ユニットについて取得される複数種類の前記状態値の関係性を示すモデルを関係性モデルとしたときに、
機械学習により得られた前記関係性モデルと、監視対象の前記搬送ユニットについて得られた複数種類の前記状態値とに基づいて、当該監視対象の前記搬送ユニットの健康度を算出する算出工程と、
前記算出工程により算出された前記健康度に応じて、前記監視対象の前記搬送ユニットの状態に関する情報を出力する出力工程と、を有する、搬送ユニットの監視方法。
前記(1)では、搬送装置について実際に得られた複数種類の状態値と、当該搬送ユニットについて機械学習により得られた関係性モデルから予測される状態値とから、当該搬送ユニットの健康度を算出している。したがって、搬送ユニットの異常の予兆を検出することができる。また、本実施形態では、算出した健康度に応じて、監視対象の搬送ユニットの状態に関する情報が出力される。そのため、当該情報に基づいてユーザがメンテナンス等を行うことにより、計画外の装置停止時間を低減させることができ、当該搬送ユニットを有する処理装置の稼働率を向上させることができる。
前記状態値はそれぞれ、前記特徴量の統計値である、前記(1)に記載の搬送ユニットの監視方法。
前記健康度は、前記関係性モデルが示す関係性に対する前記実際の関係性の乱れを数値化したものである、前記(1)〜(3)のいずれか1に記載の搬送ユニットの監視方法。
前記監視対象の前記搬送ユニットを有する処理装置とは異なる処理装置で過去に取得された前記状態値に基づいて前記関係性モデルを取得する事前取得工程と、
前記事前取得工程で得られた前記関係性モデルを、前記監視対象の前記搬送ユニットを有する処理装置において取得された前記状態値に基づいて補正する補正工程と、を有し、
前記算出工程は、前記補正工程で補正された前記関係性モデルに基づいて前記健康度を算出する、前記(9)に記載の搬送ユニットの監視方法。
前記搬送ユニットは、基板処理装置に設けられると共に、前記被搬送体を保持して搬送する搬送部と、前記搬送部を駆動するモータとを有し、
当該監視装置は、
前記モータの状態の指標となる値を状態値とし、
前記搬送ユニットについて取得される複数種類の前記状態値の関係性を示すモデルを関係性モデルとしたときに、
機械学習により得られた前記関係性モデルと、監視対象の前記搬送ユニットについて得られた複数種類の前記状態値とに基づいて、当該監視対象の前記搬送ユニットの健康度を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記健康度に応じて、前記監視対象の前記搬送ユニットの状態に関する情報を出力する出力部と、を有する、搬送ユニットの監視装置。
前記搬送ユニットは、基板処理装置に設けられると共に、被搬送体を保持して搬送する搬送部と、前記搬送部を駆動するモータとを有し、
当該監視用モデルは、
前記モータの状態の指標となる値を状態値とし、
前記搬送ユニットについて取得される複数種類の前記状態値の関係性を示すモデルを関係性モデルとしたときに、
前記搬送ユニットについて取得される複数種類の前記状態値の関係性を示すモデルである関係性モデルであり、機械学習により得られ、
当該監視用モデルと、監視対象の前記搬送ユニットについて得られた複数種類の前記状態値と、に基づいて、当該監視対象の前記搬送ユニットの健康度を算出し、該算出された健康度に応じて、当該監視対象の前記搬送ユニットの状態に関する情報を出力するために用いられる、監視用モデル。
22 搬送ユニット
25 搬送アーム
26 駆動部
26a モータ
31b 算出部
32 通信部
W ウェハ
Claims (15)
- 被搬送体を搬送する搬送ユニットの監視方法であって、
前記搬送ユニットは、基板処理装置に設けられると共に、前記被搬送体を保持して搬送する搬送部と、前記搬送部を駆動するモータとを有し、
当該監視方法は、
前記モータの状態の指標となる値を状態値とし、
前記搬送ユニットについて取得される複数種類の前記状態値の関係性を示すモデルを関係性モデルとしたときに、
機械学習により得られた前記関係性モデルと、監視対象の前記搬送ユニットについて得られた複数種類の前記状態値とに基づいて、当該監視対象の前記搬送ユニットの健康度を算出する算出工程と、
前記算出工程により算出された前記健康度に応じて、前記監視対象の前記搬送ユニットの状態に関する情報を出力する出力工程と、を有する、搬送ユニットの監視方法。 - 前記状態値の種類は、前記モータの動作に関するデータについての特徴量の種類であり、
前記状態値はそれぞれ、前記特徴量の統計値である、請求項1に記載の搬送ユニットの監視方法。 - 前記状態値の種類は、前記モータの最大トルク値、最小トルク値、トルク微分値最大値及びトルク微分値最小値の少なくともいずれか2つを含む、請求項1または2に記載の搬送ユニットの監視方法。
- 前記監視対象の前記搬送ユニットについて得られた前記複数種類の前記状態値の関係性を実際の関係性としたときに、
前記健康度は、前記関係性モデルが示す関係性に対する前記実際の関係性の乱れを数値化したものである、請求項1〜3のいずれか1項に記載の搬送ユニットの監視方法。 - 前記健康度は、前記監視対象の前記搬送ユニットにおける前記状態値と、前記関係性モデルから予測される前記状態値と、の誤差に基づいて、算出される、請求項1〜4のいずれか1項に記載の搬送ユニットの監視方法。
- 前記関係性モデルは、遺伝的プログラミングにより取得されたものである、請求項1〜5のいずれか1項に記載の搬送ユニットの監視方法。
- 前記出力工程は、前記健康度が閾値を超えている場合に、前記監視対象の前記搬送ユニットについて、異常の発生が予知されたことを報知する報知情報を出力する、請求項1〜6のいずれか1項に記載の搬送ユニットの監視方法。
- 前記出力工程は、前記状態値の種類毎に算出された前記健康度に基づいて、前記監視対象の前記搬送ユニットにおいて故障が予測される部位を特定し、特定した部位を識別する情報を出力する、請求項1〜7のいずれか1項に記載の搬送ユニットの監視方法。
- 前記関係性モデルを機械学習により取得するモデル取得工程を有する、請求項1〜8のいずれか1項に記載の搬送ユニットの監視方法。
- 前記モデル取得工程は、前記監視対象の前記搬送ユニットを有する処理装置で過去に取得された前記状態値に基づいて前記関係性モデルを取得する、請求項9に記載の搬送ユニットの監視方法。
- 前記モデル取得工程は、前記監視対象の前記搬送ユニットを有する処理装置とは異なる処理装置で過去に取得された前記状態値に基づいて前記関係性モデルを取得する、請求項9に記載の搬送ユニットの監視方法。
- 前記モデル取得工程は、
前記監視対象の前記搬送ユニットを有する処理装置とは異なる処理装置で過去に取得された前記状態値に基づいて前記関係性モデルを取得する事前取得工程と、
前記事前取得工程で得られた前記関係性モデルを、前記監視対象の前記搬送ユニットを有する処理装置において取得された前記状態値に基づいて補正する補正工程と、を有し、
前記算出工程は、前記補正工程で補正された前記関係性モデルに基づいて前記健康度を算出する、請求項9に記載の搬送ユニットの監視方法。 - 請求項1〜12のいずれか1項に記載の搬送ユニットの監視方法を監視装置によって実行させるように、当該監視装置を制御する制御部のコンピュータ上で動作するプログラムを格納した読み取り可能なコンピュータ記憶媒体。
- 被搬送体を搬送する搬送ユニットの監視装置であって、
前記搬送ユニットは、基板処理装置に設けられると共に、前記被搬送体を保持して搬送する搬送部と、前記搬送部を駆動するモータとを有し、
当該監視装置は、
前記モータの状態の指標となる値を状態値とし、
前記搬送ユニットについて取得される複数種類の前記状態値の関係性を示すモデルを関係性モデルとしたときに、
機械学習により得られた前記関係性モデルと、監視対象の前記搬送ユニットについて得られた複数種類の前記状態値とに基づいて、当該監視対象の前記搬送ユニットの健康度を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記健康度に応じて、前記監視対象の前記搬送ユニットの状態に関する情報を出力する出力部と、を有する、搬送ユニットの監視装置。 - 搬送ユニットを監視するようにコンピュータを機能させるための監視用モデルであって、
前記搬送ユニットは、基板処理装置に設けられると共に、被搬送体を保持して搬送する搬送部と、前記搬送部を駆動するモータとを有し、
当該監視用モデルは、
前記モータの状態の指標となる値を状態値とし、
前記搬送ユニットについて取得される複数種類の前記状態値の関係性を示すモデルを関係性モデルとしたときに、
前記搬送ユニットについて取得される複数種類の前記状態値の関係性を示すモデルである関係性モデルであり、機械学習により得られ、
当該監視用モデルと、監視対象の前記搬送ユニットについて得られた複数種類の前記状態値と、に基づいて、当該監視対象の前記搬送ユニットの健康度を算出し、該算出された健康度に応じて、当該監視対象の前記搬送ユニットの状態に関する情報を出力するために用いられる、監視用モデル。
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