JP6934302B2 - データ処理システム、データ処理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ処理システム、データ処理方法およびプログラムに関する。

機器および装置の異常を検出する方法として、機器および装置における動作状態を示す物理量を、センサ等を用いて測定し、測定結果を時系列順に並べて得られる時系列データを分析する方法が知られている（例えば、特許文献１等）。動作状態を示す物理量としては、例えば、長さ、角度、時間、速さ、力、圧力、電圧、電流、温度、流量等が採用され得る。ここで、機器および装置が同一条件で同じ動作を行う場合には、異常が生じない限り、複数回の動作についての時系列データでは、物理量が同様に変化する。このため、同様に変化するものと予測される複数の時系列データを相互に比較することで、異常な時系列データを検出し、該異常な時系列データを分析することで、例えば、異常の発生箇所および発生原因等を特定することができる。

例えば、複数の処理ユニットを有する半導体製造装置については、各処理ユニットの動作状態を示す物理量を所定の時間間隔で測定することで、各処理ユニットについての時系列データを得ることができる。そして、複数の処理ユニットが半導体基板に対して同一条件で同じ動作を行う場合が多い。この場合、複数の処理ユニットのそれぞれについて得られる複数の時系列データを相互に比較することで、例えば、異常が発生した処理ユニットおよび異常の原因等を特定することができる。

なお、特許文献１には、複数の機器から時系列データを収集し、時系列データの時刻を第１座標軸に、時系列データを得た機器を第２座標軸に、それぞれ割り当てた各表示領域に、対応する時系列データの値に対応付けられた形態で表示を行う機器データ表示装置が記載されている。

特開２０１２−１８５８９号公報

しかしながら、例えば、半導体製造装置については、各処理ユニットの動作状態を示す物理量を高頻度で長時間にわたって測定することが多く、時系列データにおけるデータ量が膨大となり得る。このため、膨大なデータ量の時系列データの中から異常な時系列データを検出するには、長時間を要する。また、異常か否かの判定および分析対象となる処理ユニットの選択については、複数の時系列データを比較して分析する作業者によって、ばらつきが生じる。つまり、例えば、ユーザーが複数の時系列データから異常な時系列データを認識することは容易でない。これらの問題は、半導体以外の各種の基板を処理する基板処理装置一般に共通する。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザーが複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識可能なデータ処理技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、第１の態様に係るデータ処理システムは、取得部と、算出部と、認識部と、を備えている。前記取得部は、２つ以上の動作を含み且つ該２つ以上の動作のうちの２つの動作が並行して行われる重複期間がそれぞれ存在している同一種類の複数の一連の基板処理のそれぞれについての、前記２つ以上の動作の状態について計測で取得された計測値の時間変化を示す時系列データを取得する。前記算出部は、前記取得部によって取得される少なくとも２つの前記一連の基板処理についての前記時系列データについて、前記少なくとも２つの一連の基板処理のうちの２つの一連の基板処理の全ての組合せにおける前記重複期間の時間の差の最大値を評価値として算出する。前記認識部は、前記評価値と予め設定された閾値を超えている第１状態を認識する。

第２の態様に係るデータ処理システムは、第１の態様に係るデータ処理システムであって、前記少なくとも２つの一連の基板処理についての前記時系列データについて計測値の時間変化を示すグラフと、前記認識部によって前記第１状態が認識された異常を示す文字、および前記認識部によって認識された前記第１状態に対応する特定のアイコンのうちの少なくとも１つの情報と、を可視的に出力する出力部、を備えている。

第３の態様に係るデータ処理システムは、第２の態様に係るデータ処理システムであって、前記出力部が、前記グラフの前記重複期間に係る部分の下の領域に前記特定のアイコンを可視的に出力する。

第４の態様に係るデータ処理システムは、第２または第３の態様に係るデータ処理システムであって、操作部に対するユーザーの操作に応じてマウスポインタによって前記特定のアイコンを指定する指定部と、を備えている。前記出力部が、前記指定部による前記特定のアイコンの指定に応答して、前記グラフの前記重複期間に係る部分を、前記グラフの前記重複期間とは離れた期間に係る部分とは異なる態様で、可視的に出力する。

第５の態様に係るデータ処理システムは、第２から第４の何れか１つの態様に係るデータ処理システムであって、前記出力部が、前記グラフとともに、前記認識部によって前記第１状態が認識された前記評価値を、可視的に出力する。

第６の態様に係るデータ処理方法は、データ処理システムにおけるデータ処理方法であって、第１工程と、第２工程と、第３工程と、を有している。前記第１工程において、取得部によって、２つ以上の動作を含み且つ該２つ以上の動作のうちの２つの動作が並行して行われる重複期間がそれぞれ存在している同一種類の複数の一連の基板処理のそれぞれについての、前記２つ以上の動作の状態について計測で取得された計測値の時間変化を示す時系列データを取得する。前記第２工程において、算出部によって、前記第１工程において前記取得部によって取得された少なくとも２つの前記一連の基板処理についての前記時系列データについて、前記少なくとも２つの一連の基板処理のうちの２つの一連の基板処理の全ての組合せにおける前記重複期間の時間の差の最大値を評価値として算出する。前記第３工程において、認識部によって、前記評価値が予め設定された閾値を超えている第１状態を認識する。

第７の態様に係るデータ処理方法は、第６の態様に係るデータ処理方法であって、出力部によって、前記少なくとも２つの一連の基板処理についての前記時系列データについて計測値の時間変化を示すグラフと、前記第３工程において前記認識部によって前記第１状態が認識された異常を示す文字、および前記第３工程において前記認識部によって認識された前記第１状態に対応する特定のアイコンのうちの少なくとも１つの情報と、を可視的に出力する第４工程、を有している。

第８の態様に係るデータ処理方法は、第７の態様に係るデータ処理方法であって、前記第４工程において、前記出力部によって、前記グラフの前記重複期間に係る部分の下の領域に前記特定のアイコンを可視的に出力する。

第９の態様に係るデータ処理方法は、第７または第８の態様に係るデータ処理方法であって、指定部において、操作部に対するユーザーの操作に応じてマウスポインタによって前記特定のアイコンを指定する第５工程と、を有している。前記出力部によって、前記第５工程における前記指定部による前記特定のアイコンの指定に応答して、前記グラフの前記重複期間に係る部分を、前記グラフの前記重複期間とは離れた期間に係る部分とは異なる態様で、可視的に出力する。

第１０の態様に係るデータ処理方法は、第７から第９の何れか１つの態様に係るデータ処理方法であって、前記第４工程において、前記出力部によって、前記グラフを可視的に出力するとともに、前記第３工程で前記第１状態が認識された前記評価値を、可視的に出力する。

第１１の態様に係るプログラムは、情報処理システムに含まれる処理部によって実行されることで、該情報処理システムを、第１から第５の何れか１つの態様に係るデータ処理システムとして機能させる。

第１から第５の態様に係るデータ処理システム、第６から第１０の態様に係るデータ処理方法および第１１の態様に係るプログラムの何れによっても、例えば、ユーザーは、第１状態に係る認識結果に応じた情報を得ることで、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができる。

第２の態様に係るデータ処理システムおよび第７の態様に係るデータ処理方法の何れによっても、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができる。

第３の態様に係るデータ処理システムおよび第８の態様に係るデータ処理方法の何れによっても、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データの異常な部分を容易に見つけ出すことができる。

第４の態様に係るデータ処理システムおよび第９の態様に係るデータ処理方法の何れによっても、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データの異常な部分を容易に見つけ出すことができる。

第５の態様に係るデータ処理システムおよび第１０の態様に係るデータ処理方法の何れによっても、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができるとともに、異常な時系列データの異常の度合いも把握することができる。

一実施形態に係る情報処理システムの概略的な構成を例示する図である。 データ処理システムの機能的な構成を例示するブロック図である。 各動作の動作状態に係る時系列データの一例を示す図である。 各動作の動作状態に係る時系列データの一例を示す図である。 第１絞り込み画面の一例を示す図である。 第２絞り込み画面の一例を示す図である。 第３絞り込み画面の一例を示す図である。 正規化後の各動作の動作状態に係る時系列データの一例を示す図である。 正規化後の各動作の動作状態に係る時系列データの一例を示す図である。 一連の基板処理に係る調整後の時系列データの一例を示す図である。 一連の基板処理に係る調整後の時系列データの一例を示す図である。 １つの動作に係る時系列データのばらつきの一例を示す図である。 １つの動作に係る時系列データのオーバーシュートの一例を示す図である。 図１３の領域Ａｒ２を拡大した時系列データの一部を示す拡大図である。 複数の動作に係る時系列データの重なりの一例を示す図である。 複数の動作に係る時系列データの重なりの一例を示す模式図である。 １つの動作の立ち上がりに係る時系列データの一例を示す図である。 １つの動作の立ち下がりに係る時系列データの一例を示す図である。 複数の動作の重複期間に係る時系列データの一例を示す図である。 一連の基板処理に係る複数の時系列データについての表示用データの一例を示す図である。 認識結果を表示する認識結果表示画面の一例を示す図である。 時系列データのグラフの一部を拡大表示する画面の一例を示す図である。 データ処理システムの動作フローの一例を示す流れ図である。 データ処理システムの動作フローの一例を示す流れ図である。 一変形例に係るデータ処理システムの概略的な構成を例示する図である。

以下、本発明の一実施形態および各変形例を図面に基づいて説明する。図面では同様な構成および機能を有する部分に同じ符号が付されており、下記説明では重複説明が省略される。また、図面は模式的に示されたものであり、各図における各種構造のサイズおよび位置関係等は正確に図示されたものではない。

＜１．一実施形態＞
＜１−１．データ処理システムの概略構成＞
図１は、一実施形態に係るデータ処理システム１００として機能する情報処理システム１の一例を概略的に示すブロック図である。データ処理システム１００は、例えば、複数の基板処理についての各種動作の状態に係る時系列のデータを取得して、該時系例のデータを評価することで動作の状況を認識し、評価結果および認識結果に基づく情報を出力することができる。基板処理の対象物は、半導体基板であってもよいし、ガラス基板等の半導体基板以外の基板であってもよい。

図１で示されるように、情報処理システム１は、例えば、コンピュータ等によって実現され、バスラインＢｕ１を介して接続された、入力部２、出力部３、記憶部４、制御部５およびドライブ６を備えている。

入力部２は、例えば、情報処理システム１を使用するユーザーの動作等に応じた信号を入力することができる。入力部２には、例えば、操作部、マイク、各種センサおよび受信部等が含まれ得る。操作部は、ユーザーの操作に応じた信号を入力することができるマウスおよびキーボード等を含み得る。マイクは、ユーザーの音声に応じた信号を入力することができる。各種センサは、ユーザーの動きに応じた信号を入力することができる。受信部は、外部の機器からの信号を受信して入力することができる。該受信部は、例えば、通信回線を介して各種機器からデータを受信することができる。

出力部３は、各種情報を出力することができる。出力部３には、例えば、表示部、スピーカおよび送信部等が含まれ得る。表示部は、各種情報をユーザーが認識することができる態様で可視的に出力することができる。ここで、該表示部は、入力部２と一体化されたタッチパネルの形態を有していても良い。スピーカは、各種情報をユーザーが認識することができる態様で可聴的に出力することができる。送信部は、情報処理システム１の外部に配された各種機器に対して各種情報をデータの形式で出力することができる。該送信部は、例えば、通信回線を介して各種機器に対してデータを送信することができる。

記憶部４は、各種の情報を記憶することができる。該記憶部４は、例えば、ハードディスクおよびフラッシュメモリ等の記憶媒体によって構成され得る。記憶部４では、例えば、１つの記憶媒体を有する構成、２つ以上の記憶媒体を一体的に有する構成、および２つ以上の記憶媒体を２つ以上の部分に分けて有する構成の何れが採用されても良い。記憶部４には、例えば、プログラムＰ１およびその他の各種情報が記憶され得る。各種情報には、例えば、基板処理についての各種動作の状態（動作状態ともいう）に係る時系列のデータ、および情報処理システム１における各種演算等を行うための各種数値を示すデータ等が記憶され得る。記憶部４には、後述するメモリ５ｂが含まれても良い。

制御部５は、例えば、プロセッサーとして働く処理部５ａおよび情報を一時的に記憶するメモリ５ｂ等を含む。処理部５ａとしては、例えば、中央演算部（ＣＰＵ）等の電子回路が採用され、メモリ５ｂとしては、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等が採用され得る。制御部５において、例えば、記憶部４に記憶されているプログラムＰ１が処理部５ａに読み込まれて実行されることで、情報処理システム１がデータ処理システム１００として機能し得る。制御部５における各種情報処理によって一時的に得られる各種情報は、適宜メモリ５ｂ等に記憶され得る。

ドライブ６は、例えば、可搬性の記憶媒体ＲＭ１の脱着が可能な部分である。ドライブ６では、例えば、記憶媒体ＲＭ１が装着されている状態で、該記憶媒体ＲＭ１と制御部５との間におけるデータの授受が行われ得る。また、プログラムＰ１が記憶された記憶媒体ＲＭ１がドライブ６に装着されることで、記憶媒体ＲＭ１から記憶部４内にプログラムＰ１が読み込まれて記憶される態様が採用されても良い。

＜１−２．データ処理システムの機能的な構成＞
図２は、処理部５ａで実現されるデータ処理システム１００の機能的な構成の一例を概略的に示すブロック図である。図２には、処理部５ａでプログラムＰ１の実行によって実現されるデータ処理に係る各種機能が例示されている。

図２で示されるように、処理部５ａは、実現される機能的な構成として、絞り込み部５１と、取得部５２と、正規化部５３、調整部５４と、算出部５５と、認識部５６と、生成部５７と、出力制御部５８と、指定部５９と、を有している。これらの各部５１〜５９での処理におけるワークスペースとして、例えば、メモリ５ｂが使用される。

一実施形態に係るデータ処理システム１００では、例えば、受信部の機能を有する入力部２が、基板処理装置２００における各種基板処理の動作状態に係るデータの信号を該基板処理装置２００等から受信することで、該データを入力することができる。このとき、例えば、各種動作についての時間の経過に対する動作状態の変化を示すデータ（時系列データともいう）が記憶部４に記憶される。これにより、記憶部４内に、複数の時系列データが格納された動作データ群４ａが構築される。例えば、予め設定された期間ごと、一連の基板処理の内容を規定するレシピごと、または予め設定された枚数の１つ以上の単位（ユニット）ごとに、複数の時系列データが格納されたデータベースが構築されてもよい。１ユニットは、例えば、１つのカセットに格納されている所定の枚数（例えば、２５枚等）の基板によって構成される。動作データ群４ａが構築される際には、例えば、各時系列データには処理に係る各種情報が関連付けられて記憶され得る。

ここで、各種基板処理の動作状態には、例えば、処理液の流量、基板の温度、ガスの流量、雰囲気の圧力、雰囲気の湿度、ノズル等の各可動部の位置、およびスピンチャック等の回転数等が含まれ得る。これらの動作状態は、例えば、流量計および温度計等の各種のセンサによって計測され得る。また、時間の経過は、例えば、絶対的な時刻によって示されてもよいし、ある時刻を基準とした相対的な時間の経過で表されてもよい。

例えば、枚葉式の基板処理装置では、異なる種類の処理液が異なるノズルから順次に基板に向けて供給される場合がある。この場合、例えば、処理液１の供給、処理液２の供給、処理液３の供給および処理液４の供給の４つの動作が順次に行われる一連の基板処理が実行される場合が考えられる。一連の基板処理は、例えば、基板処理の処理内容を予め規定しているレシピに応じて実行される。処理液１から処理液４には、例えば、薬液および純水等が含まれ得る。ここで、４つの動作の動作状態についての時間の経過に対する変化を示すデータは、例えば、各ノズルにおける処理液の流量が複数のタイミングにおいて流量計等で計測されることで取得され得る。処理液１から処理液４については、すべて異なる種類の処理液であってもよいし、任意の２つ以上の処理液が同一種類の処理液であってもよい。

図３（ａ）から図３（ｄ）は、基板処理における一連の基板処理に含まれる各種動作についての時間の経過に対する動作状態の変化を示す時系列データの一例を示す図である。図３（ａ）から図３（ｄ）では、時系列データが太い実線で描かれている。図４（ａ）から図４（ｄ）は、基板処理における一連の基板処理に含まれる各種動作についての時間の経過に対する動作状態の変化を示す時系列データの他の一例を示す図である。図４（ａ）から図４（ｄ）では、時系列データが太い破線で描かれている。ここでは、図３（ａ）から図３（ｄ）および図４（ａ）から図４（ｄ）の数値が処理液の流量である場合を例に挙げて説明する。具体的には、図３（ａ）および図４（ａ）のそれぞれは、例えば、処理液１の流量の時間的な変化を示す時系列データである。図３（ｂ）および図４（ｂ）のそれぞれは、例えば、処理液２の流量の時間的な変化を示す時系列データである。図３（ｃ）および図４（ｃ）のそれぞれは、例えば、処理液３の流量の時間的な変化を示す時系列データである。図３（ｄ）および図４（ｄ）のそれぞれは、例えば、処理液４の流量の時間的な変化を示す時系列データである。図３（ａ）から図３（ｄ）および図４（ａ）から図４（ｄ）の数値には、例えば、基板の温度等のその他の計測値が含まれていてもよい。

＜１−２−１．絞り込み部＞
絞り込み部５１は、入力部２からの信号に応答して、記憶部４の動作データ群４ａに格納されている複数の時系列データのうち、評価の対象となる時系例データを絞り込むことができる。ここでは、例えば、ユーザーは、入力部２を介して、評価の対象となる、期間、レシピ、ユニットおよび工程等を絞り込むための条件（絞り込み条件ともいう）を入力することができる。

図５は、評価の対象となる時系列データを絞り込むための第１絞り込み画面Ｇ１の一例を示す図である。ここでは、第１絞り込み画面Ｇ１のデータは、例えば、プログラムＰ１に従って生成部５７で生成され、出力制御部５８によって出力部３で可視的に出力される。これにより、第１絞り込み画面Ｇ１の表示が実現され得る。

図５で示されるように、第１絞り込み画面Ｇ１には、例えば、第１〜５プルダウンリストＰ１１〜Ｐ１５および第１〜５ボタンＢ１１〜Ｂ１５が設けられている。第１絞り込み画面Ｇ１では、マウスポインタＰｒ１を用いて第１〜５プルダウンリストＰ１１〜Ｐ１５を操作することで、格納されているデータベースおよび取得されたタイミング等といった評価の対象となる時系列データを絞り込むための条件（第１の絞り込み条件ともいう）を設定することができる。マウスポインタＰｒ１は、例えば、入力部２に含まれるマウス等がユーザーに操作されることで動作する。

具体的には、第１絞り込み画面Ｇ１では、第１プルダウンリストＰ１１において、例えば、評価の対象となる時系列データが格納されたデータベースを選択することができる。第２プルダウンリストＰ１２において、例えば、評価の対象となる時系列データが計測されたタイミング（計測タイミングともいう）が含まれる期間の開始年月日を選択することができる。第３プルダウンリストＰ１３において、例えば、計測タイミングが含まれる期間の開始時刻を選択することができる。第４プルダウンリストＰ１４において、例えば、計測タイミングが含まれる期間の終了年月日を選択することができる。第５プルダウンリストＰ１５において、例えば、計測タイミングが含まれる期間の終了時刻を選択することができる。

また、第１絞り込み画面Ｇ１では、第１ボタンＢ１１がマウスポインタＰｒ１で押下されると、例えば、第１〜５プルダウンリストＰ１１〜Ｐ１５で選択された第１の絞り込み条件がキャンセルされる。このとき、例えば、第１〜５プルダウンリストＰ１１〜Ｐ１５の状態が初期状態に戻る。第２ボタンＢ１２がマウスポインタＰｒ１で押下されると、例えば、絞り込み部５１における評価の対象となる時系例データを絞り込むための処理が終了される。このとき、例えば、第１絞り込み画面Ｇ１が閉じられる。第３ボタンＢ１３がマウスポインタＰｒ１で押下されると、例えば、出力制御部５８によって出力部３で可視的に出力される画面が前の画面に戻される。第５ボタンＢ１５がマウスポインタＰｒ１で押下されると、評価の対象となる時系列データを絞り込むための動作が終了する。このとき、例えば、出力部３における少なくとも第１絞り込み画面Ｇ１の表示が終了する。第４ボタンＢ１４がマウスポインタＰｒ１で押下されると、例えば、第１〜５プルダウンリストＰ１１〜Ｐ１５で選択された第１の絞り込み条件が確定されて、出力制御部５８によって出力部３で表示される画面が次の画面（ここでは、第２絞り込み画面Ｇ２）に遷移される。このとき、絞り込み部５１では、例えば、記憶部４の動作データ群４ａに格納されている複数の時系列データから、第１絞り込み画面Ｇ１で確定された第１の絞り込み条件に合致する１つ以上の時系列データについての情報が取得される。ここでは、取得された１つ以上の時系列データについての情報に基づいて、第２絞り込み画面Ｇ２が表示される。

図６は、評価の対象となる時系列データを絞り込むための第２絞り込み画面Ｇ２の一例を示す図である。ここでは、第２絞り込み画面Ｇ２のデータは、例えば、プログラムＰ１に従って生成部５７で生成され、出力制御部５８によって出力部３で可視的に出力される。これにより、第２絞り込み画面Ｇ２の表示が実現され得る。図６で示されるように、第２絞り込み画面Ｇ２には、例えば、第１，２リストＬ２１，Ｌ２２、第１，２プルダウンリストＰ２１，Ｐ２２および第１〜７ボタンＢ２１〜Ｂ２７が設けられている。

第２絞り込み画面Ｇ２では、例えば、第１リストＬ２１において、マウスポインタＰｒ１を用いて評価の対象となる時系列データに係るユニットを選択することができる。第１リストＬ２１には、第１の絞り込み条件に合致する１つ以上の時系列データについてのユニットに係る情報が列挙される。ここで、例えば、第１ボタンＢ２１がマウスポインタＰｒ１で押下されると、第１リストＬ２１に列挙された全てのユニットが選択される。例えば、第２ボタンＢ２２がマウスポインタＰｒ１で押下されると、第１リストＬ２１に列挙された全てのユニットが選択されない。

また、第２絞り込み画面Ｇ２では、例えば、第２リストＬ２２において、マウスポインタＰｒ１を用いて評価の対象となる時系列データに係るレシピを選択することができる。第２リストＬ２２には、第１の絞り込み条件に合致する１つ以上の時系列データについてのレシピに係る情報が列挙される。ここで、例えば、マウスポインタＰｒ１によって第１，２プルダウンリストＰ２１，Ｐ２２が操作されると、評価の対象となる時系列データに関する基板処理の工程の範囲が選択される。これにより、例えば、一連の基板処理がＬ個の工程で構成されている場合に、Ｌ個の工程のうちのＬ個以下の工程が選択される。ここでは、例えば、評価対象となる時系列データの工程の範囲のうち、最初の工程が第１プルダウンリストＰ２１で選択され、最後の工程が第２プルダウンリストＰ２２で選択される。

このようにして、第２絞り込み画面Ｇ２では、マウスポインタＰｒ１を用いて第１，２リストＬ２１，Ｌ２２、第１，２プルダウンリストＰ２１，Ｐ２２および第１，２ボタンＢ２１，Ｂ２２を操作することで、時系列データが属するユニット、実行されたレシピおよび工程の範囲等といった評価の対象となる時系列データを絞り込むための条件（第２の絞り込み条件ともいう）を設定することができる。

また、第２絞り込み画面Ｇ２では、第３ボタンＢ２３がマウスポインタＰｒ１で押下されると、例えば、第２絞り込み画面Ｇ２で選択された絞り込み条件がキャンセルされる。このとき、例えば、第２絞り込み画面Ｇ２の状態が初期状態に戻る。第４ボタンＢ２４がマウスポインタＰｒ１で押下されると、例えば、絞り込み部５１における評価の対象となる時系例データを絞り込むための処理が終了される。このとき、例えば、第２絞り込み画面Ｇ２が閉じられる。第５ボタンＢ２５がマウスポインタＰｒ１で押下されると、例えば、出力制御部５８によって出力部３で可視的に出力される画面が前の画面（ここでは、第１絞り込み画面Ｇ１）に戻される。第７ボタンＢ２７がマウスポインタＰｒ１で押下されると、評価の対象となる時系列データを絞り込むための動作が終了する。このとき、例えば、出力部３における少なくとも第２絞り込み画面Ｇ２の表示が終了する。第６ボタンＢ２６がマウスポインタＰｒ１で押下されると、例えば、第１，２リストＬ２１，Ｌ２２および第１，２プルダウンリストＰ２１，Ｐ２２で選択された第２の絞り込み条件が確定されて、出力制御部５８によって出力部３で表示される画面が次の画面（ここでは、第３絞り込み画面Ｇ３）に遷移される。このとき、絞り込み部５１では、例えば、記憶部４の動作データ群４ａに格納されている複数の時系列データから、第１および第２の絞り込み条件の双方に合致する１つ以上の時系列データについての情報が取得される。ここでは、取得された１つ以上の時系列データについての情報に基づいて、第３絞り込み画面Ｇ３が表示される。

図７は、評価の対象となる時系列データを絞り込むための第３絞り込み画面Ｇ３の一例を示す図である。ここでは、第３絞り込み画面Ｇ３のデータは、例えば、プログラムＰ１に従って生成部５７で生成され、出力制御部５８によって出力部３で可視的に出力される。これにより、第３絞り込み画面Ｇ３の表示が実現され得る。

図７で示されるように、第３絞り込み画面Ｇ３には、リストＬ３１および第１〜３ボタンＢ３１〜３３が設けられている。第３絞り込み画面Ｇ３では、第１および第２絞り込み条件に合致する、リストＬ３１に列挙された１つ以上のグループから、マウスポインタＰｒ１によって、評価の対象となる１つ以上のグループを選択することができる。図７の例では、同一時間帯において、同一の種類のレシピに従って処理が施された同一のユニットの基板についての処理が、１つのグループを形成している。リストＬ３１では、選択された１つ以上のグループが、選択されていないグループとは区別可能な態様（反転表示される態様等）で表示される。

また、第３絞り込み画面Ｇ３では、例えば、第１ボタンＢ３１がマウスポインタＰｒ１で押下されると、絞り込み部５１における評価の対象となる時系例データを絞り込むための処理が終了される。このとき、例えば、第３絞り込み画面Ｇ３が閉じられる。例えば、第２ボタンＢ３２がマウスポインタＰｒ１で押下されると、出力制御部５８によって出力部３で可視的に出力される画面が前の画面（ここでは、第２絞り込み画面Ｇ２）に戻される。例えば、第３ボタンＢ３３がマウスポインタＰｒ１で押下されると、リストＬ３１で選択された１つ以上のグループが確定される。これにより、絞り込み部５１における絞り込み条件の指定が完了される。

＜１−２−２．取得部＞
取得部５２は、記憶部４から時系列データを取得することができる。取得部５２では、例えば、絞り込み部５１で指定された絞り込み条件に対応する時系列データが記憶部４から取得される。このとき、取得部５２は、例えば、記憶部４から２つ以上の動作をそれぞれ含む、同一種類の複数の一連の基板処理のそれぞれについて、該２つ以上の動作の動作状態に係る時系列データを取得することができる。同一種類の一連の基板処理には、例えば、同一のレシピに従って実行される一連の基板処理が含まれる。このため、取得部５２では、同一のレシピに従って実行された一連の基板処理のそれぞれについて、該一連の基板処理を構成する複数の動作の動作状態に係る時系列データが取得される。一連の基板処理には、例えば、２つ以上の動作のうちの２つの動作が並行して行われる期間（重複期間ともいう）が存在している場合がある。具体的には、取得部５２によって、例えば、記憶部４から、一連の基板処理を構成する４つの動作の動作状態に係る、図３（ａ）から図３（ｄ）で示される４つの時系列データ、および図４（ａ）から図４（ｄ）で示される４つの時系列データが取得され得る。

＜１−２−３．正規化部＞
正規化部５３は、取得部５２で取得された複数の時系列データを対象として正規化を行うことができる。ここでは、例えば、同一種類の動作ごとに正規化が行われる。具体的には、例えば、図３（ａ）および図４（ａ）等で示される処理液１を供給する動作について正規化が行われる。また、例えば、図３（ｂ）および図４（ｂ）等で示される処理液２を供給する動作について正規化が行われる。また、例えば、図３（ｃ）および図４（ｃ）等で示される処理液３を供給する動作について正規化が行われる。また、例えば、図３（ｄ）および図４（ｄ）等で示される処理液４を供給する動作について正規化が行われる。

以下、正規化の一具体例について説明する。ここでは、例えば、正規化の対象となる１種類の動作について、以下に示すｍ個の時系列データＤＱ１〜ＤＱｍが存在している場合を想定する。

ＤＱ１＝（Ｄ１１，Ｄ１２，・・・，Ｄ１ｎ）
ＤＱ２＝（Ｄ２１，Ｄ２２，・・・，Ｄ２ｎ）
・・・
ＤＱｍ＝（Ｄｍ１，Ｄｍ２，・・・，Ｄｍｎ）
ここで、ｎは各時系列データに含まれるデータの個数を示し、Ｄｉｊ（ｉは１以上で且つｍ以下の整数、ｊは１以上で且つｎ以下の整数）は、時系列データＤＱｉに含まれるｊ番目のデータを示す。

この場合、正規化部５３では、まず、例えば、ｍ個の時系列データＤＱ１〜ＤＱｍのうちの対応する時刻における代表値Ｍｍが算出される。代表値Ｍｍとしては、例えば、中央値、平均値および最頻値等の統計値が採用される。ここでは、例えば、ｍ個のデータＤ１１，Ｄ２１，・・・，Ｄｍ１の代表値Ｍ１、ｍ個のデータＤ１２，Ｄ２２，・・・，Ｄｍ２の代表値Ｍ２、・・・、ｍ個のデータＤ１ｎ，Ｄ２ｎ，・・・，Ｄｍｎの代表値Ｍｎが算出される。これにより、代表値の時系列データＭＱ＝（Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｎ）が生成される。次に、例えば、代表値の時系列データＭＱ＝（Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｎ）における、代表値の最大値Ｍｍａｘと最小値Ｍｍｉｎとが求められる。次に、例えば、正規化の対象となる１種類の動作に係るｍ個の時系列データＤＱ１〜ＤＱｍが、最小値Ｍｍｉｎから最大値Ｍｍａｘの値域が、０から１の値域に変換されるように、正規化の処理が実行される。すなわち、線形変換が行われる。このとき、時系列データＤＱｉに含まれるｊ番目のデータＤｉｊに対して、次の式（１）に沿った演算が行われることで、正規化後のｊ番目のデータＥｉｊが算出される。

Ｅｉｊ＝（Ｄｉｊ−Ｍｍｉｎ）／（Ｍｍａｘ−Ｍｍｉｎ） ・・・（１）。

このとき、例えば、図３（ａ）および図４（ａ）の時系列データが正規化されて、図８（ａ）および図９（ａ）の時系列データが生成される。また、例えば、図３（ｂ）および図４（ｂ）の時系列データが正規化されて、図８（ｂ）および図９（ｂ）の時系列データが生成される。また、例えば、図３（ｃ）および図４（ｃ）の時系列データが正規化されて、図８（ｃ）および図９（ｃ）の時系列データが生成される。また、例えば、図３（ｄ）および図４（ｄ）の時系列データが正規化されて、図８（ｄ）および図９（ｄ）の時系列データが生成される。

ここでは、正規化部５３で生成された正規化後の複数の時系列データは、例えば、記憶部４に格納されることで、正規化後の複数の時系列データが蓄積されたデータ群（正規化後データ群ともいう）４ｂが構築される。

＜１−２−４．調整部＞
調整部５４は、正規化部５３における正規化が行われた時系列データを、評価に適したデータの形式となるように調整する。ここでは、例えば、図８（ａ）から図８（ｄ）で示される４つの時系列データが統合されて、図１０の太い実線で描かれた曲線で示されるように、１つの時間軸上で表される１つの一連の基板処理に係る時系列データが生成される。また、例えば、図９（ａ）から図９（ｄ）で示される４つの時系列データが統合されて、図１１の太い破線で描かれた曲線で示されるように、１つの時間軸上で表される１つの一連の基板処理に係る時系列データが生成される。具体的には、例えば、一連の基板処理を構成する４つの時系列データについて、時刻の順に沿って同一時刻の数値が順に並べられたＣＳＶファイルが生成されるような形態が考えられる。

ここでは、調整部５４で調整された複数の時系列データは、例えば、記憶部４に格納されることで、評価用のデータが蓄積されたデータ群（評価用データ群ともいう）４ｃが構築される。

＜１−２−５．算出部＞
算出部５５は、取得部５２によって取得された複数の一連の基板処理のそれぞれに係る時系列データを対象として、評価の対象の項目（評価対象項目ともいう）についての評価値を算出することができる。ここでは、取得部５２で取得された後に正規化部５３における正規化および調整部５４における調整が適宜行われた時系列データが用いられて、評価値が算出される。評価対象項目には、１種類の動作のみについての項目と、２種類以上の動作についての項目と、が含まれる。具体的には、評価対象項目には、例えば、同一種類の動作におけるデータのばらつきの度合い、各動作における目標値に対するオーバーシュートの度合い、および一連の基板処理に係る時系列データにおける２つの動作が並行して行われる期間（重複期間）の変化等が含まれる。

例えば、評価対象項目が、重複期間の変化である場合には、算出部５５では、取得部５２によって取得された少なくとも２つの一連の基板処理についての時系列データの間における重複期間のズレに係る評価値が算出される。本一実施形態では、時間的に隣り合う２つの動作についての２つの時系列データの間において生じている重複期間のズレについて評価値が算出される例を挙げて説明する。ただし、例えば、時間的に隣り合う３つ以上（例えば３つ）の動作が並行して行われる期間がある場合には、重複期間が、３つ以上（例えば３つ）の動作が並行して行われる期間とされてもよい。

ここで、同一種類の動作における時系列データのばらつきの度合いに係る評価値、各動作における目標値に対するオーバーシュートの度合いに係る評価値、および一連の基板処理の時系列データにおける重複期間の変化に係る評価値、の算出方法について具体例を挙げて説明する。

＜１−２−５−１．ばらつき度合いに係る評価値の算出方法＞
例えば、図１２の領域Ａｒ１で示されるように、同一種類の動作についての複数の時系列データの間でばらつきが生じる場合がある。このばらつき度合いを評価することで、動作に異常が生じたか否か認識することが可能となる。

○ユークリッド距離による評価値の算出：
ここでは、例えば、複数の時系列データのうちの任意の第１の時系列データと第２の時系列データとの間におけるユークリッド距離を用いて、ばらつき度合いに係る評価値を算出することができる。ここで、例えば、第１の時系列データＡと第２の時系列データＢとの間におけるユークリッド距離Ｄ（Ａ，Ｂ）が、次の式（２）によって算出される。

ここでは、第１の時系列データＡおよび第２の時系列データＢのそれぞれが、ｉ番目（ｉは１〜ｎの自然数）のｎ個のデータで構成されている。式（２）では、ｘ_ｉは、第１の時系列データＡのｉ番目のデータ（数値）を示しており、ｙ_ｉは、第２の時系列データＢのｉ番目のデータ（数値）を示している。

そして、例えば、次の式（３）に従って、任意の２つの時系列データＡ，Ｂの組合せにおけるユークリッド距離Ｄ（Ａ，Ｂ）のうちの最大値が、ばらつき度合いに係る評価値Ｓ１として算出される。ユークリッド距離Ｄ（Ａ，Ｂ）のうちの最大値は、基板処理の動作における異常によって生じる特異値等の存在によって大きくなり得る。

式（３）では、Ｎは、同一種類の動作についての全ての時系列データを示す。

○動的時間伸縮法（ＤＴＷ）による評価値の算出：
ばらつき度合いに係る評価値は、例えば、動的時間伸縮法（ＤＴＷ）を用いて算出してもよい。この動的時間伸縮法では、複数の時系列データのうちの任意の第１の時系列データと第２の時系列データとの間において、同一時刻における数値の比較だけでなく、時刻のずれも含めて、全ての数値の組合せについての比較が行われる。例えば、第１の時系列データＡと第２の時系列データＢとの間における数値の全ての組合せについて、ユークリッド距離が算出される。

このとき、第１の時系列データＡと第２の時系列データＢとの間における数値の全ての組合せについて、第１の時系列データＡと第２の時系列データＢとの間のユークリッド距離ｄ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）がマトリックス状に並べられたテーブルが形成される。ここで、ｘ_ｉは、第１の時系列データＡのｉ番目（ｉは１からｎ_Ａの自然数）のデータ（数値）を示している。ｙ_ｊは、第２の時系列データＢのｊ番目（ｊは１からｎ_Ｂの自然数）のデータ（数値）を示している。例えば、第１の時系列データＡがｎ_Ａ個のデータで構成され、第２の時系列データＢがｎ_Ｂ個のデータで構成されていれば、ｎ_Ａ個×ｎ_Ｂ個の行列状のセルにユークリッド距離ｄ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）がマトリックス状に並べられたテーブルが形成される。このテーブルでは、例えば、対角線上からずれる程、第１の時系列データＡと第２の時系列データＢとの間においてよりずれた時刻における数値の組合せについてのユークリッド距離ｄ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）が並ぶ。

次に、ユークリッド距離ｄ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）がマトリックス状に並んだテーブルにおいて、開始時刻のユークリッド距離ｄ（ｘ_０，ｙ_０）から終了時刻のユークリッド距離ｄ（ｘ_ｎＡ，ｙ_ｎＢ）に至る経路（パス）のうち、その経路上のユークリッド距離ｄ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）の積算値γ（ｎ_Ａ，ｎ_Ｂ）が最も小さくなる経路（最小経路ともいう）が探索される。このとき、例えば、テーブルにおける座標（ｉ，ｊ）のセルまでのユークリッド距離ｄ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）の積算値γ（ｉ，ｊ）は、次の式（４）に従って算出される。

ここでは、積算値γ（ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）のセルの時間的に１つ前の３つの座標（ｉ−１，ｊ−１），（ｉ−１，ｊ），（ｉ，ｊ−１）のセルまでのユークリッド距離ｄの積算値γ（ｉ−１，ｊ−１），γ（ｉ−１，ｊ），γ（ｉ，ｊ−１）のうちの最小値に、座標（ｉ，ｊ）のセルにおけるユークリッド距離ｄ（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ）が加算されることで算出される。この演算が行われる際には、例えば、次の式（５）で示されるように、開始時刻に係るセルの座標（０，０）についての積算値γ（０，０）が０とされ、テーブルのうちの開始時刻および終了時刻に係るセルを除く各辺に沿ったセルに係る積算値γ（ｉ，０），（０，ｊ）が無限大とされる。

このようにして、最小経路に係る積算値γ（ｎ_Ａ，ｎ_Ｂ）が算出される。

ここで、例えば、第１の時系列データＡと第２の時系列データＢとの間における距離Ｄｄｔｗ（Ａ，Ｂ）が、次の式（６）によって算出される。

ここでは、動的時間伸縮法に係る距離Ｄｄｔｗ（Ａ，Ｂ）は、最小経路に係る積算値γ（ｎ_Ａ，ｎ_Ｂ）が、第１の時系列データＡのデータ数ｎ_Ａおよび第２の時系列データＢのデータ数ｎ_Ｂのうちの小さな方の数値で除されることで算出される。

そして、例えば、次の式（７）に従って、任意の２つの時系列データＡ，Ｂの組合せにおける距離Ｄｄｔｗ（Ａ，Ｂ）のうちの最大値が、ばらつき度合いに係る評価値Ｓ２として算出される。距離Ｄｄｔｗ（Ａ，Ｂ）のうちの最大値は、基板処理の動作における異常によって生じる特異値等の存在によって大きくなり得る。

式（７）では、Ｎは、同一種類の動作についての全ての時系列データを示す。

＜１−２−５−２．オーバーシュートの度合いに係る評価値の算出方法＞
図１３で示されるように、１つの動作に係る時系列データでは、数値が、目標値Ｖｔに向けて上昇する際に、目標値Ｖｔを超過する現象（オーバーシュートともいう）を示した後に、概ね目標値Ｖｔに落ち着く場合がある。図１４は、図１３の領域Ａｒ２の拡大図である。目標値Ｖｔは、基板処理の動作の実行時に、動作の動作状態を示す数値が目標とする数値である。この目標値Ｖｔは、基板処理が開始される前に予め設定される。ここで、オーバーシュートの度合いを評価することで、動作に異常が生じたか否か認識することが可能となる。

ここでは、まず、１種類の動作についての複数の時系列データのうちの任意の各時系列データＡについて、オーバーシュートの期間を検出する。ここでは、オーバーシュートの期間は、例えば、時系列データＡの数値が最初に目標値Ｖｔを超えた後に再び目標値Ｖｔまで戻るまでの期間として検出される。次に、このオーバーシュートの期間における時系列データＡの数値のうちの最大値Ｖｍａｘと目標値Ｖｔとの差分Ｖ_１がオーバーシュートの量として算出される。

そして、例えば、次の式（８）に従って、任意の時系列データＡにおけるオーバーシュートの量Ｖ_１のうちの最大値が、オーバーシュートの度合いに係る評価値Ｓ３として算出される。オーバーシュートの量Ｖ_１の最大値は、基板処理の動作における異常によって生じる特異値等の存在によって大きくなり得る。

式（８）では、Ｎは、同一種類の動作についての全ての時系列データを示す。

＜１−２−５−３．重複期間の変化に係る評価値の算出方法＞
図１５の領域Ａｒ３で示されるように、一連の基板処理に係る時系列データでは、２つの動作が並行して行われる重複期間が発生する場合がある。この場合、例えば、重複期間の変化の度合いを評価することで、動作に異常が生じたか否か認識することができる。

重複期間の変化は、例えば、基板処理装置のメンテナンス時におけるヒューマンエラーおよび時系列データに関連する部品の経年劣化等の様々な要因によって、時系列データの数値で示される動作の立ち上がりおよび立ち下がりに要する時間が変化することで生じる。そして、重複期間が顕著に変化すると、基板処理の結果物に悪影響が生じ得る。

ここで、例えば、第１の動作と第２の動作とが少なくとも一部の期間において並行して実行される場合を想定する。この場合、重複期間の変化は、例えば、第２の動作の立ち上がりおよび第１の動作の立ち下がりのうち、何れか一方あるいはその両方の変化を原因として生じ得る。このため、ここでは、第２の動作の立ち上がりの期間の長さ（立ち上がり時間ともいう）の変化、第１の動作の立ち下がりの期間の長さ（立ち下がり時間ともいう）の変化、および第１の動作と第２動作との重複期間の長さ（重複時間ともいう）の変化、の３種類の期間の長さの変化を評価する。

○立ち上がり時間の評価：
立ち上がり時間Ｔｒ（図１６参照）は、例えば、以下の方法で検出される。

例えば、一連の基板処理に係る時系列データのうちの第２の動作に係る時系列データにおいて、数値が上昇し始めるタイミングが、第２の動作が立ち上がり始めるタイミング（立ち上がり開始タイミングともいう）として検出される。ここでは、例えば、第２の動作に係る数値の上昇が指令されたタイミングの履歴を示すデータが記憶されていれば、この履歴を示すデータが参照されることで、立ち上がり開始タイミングが検出されてもよい。

また、例えば、一連の基板処理に係る時系列データのうちの第２の動作に係る時系列データにおいて、数値が概ね目標値Ｖｔに落ち着いたタイミングが、第２の動作の立ち上がりが終了したタイミング（立ち上がり終了タイミングともいう）として検出される。目標値Ｖｔは、基板処理の動作の実行時に、動作の動作状態を示す数値が目標とする数値である。この目標値Ｖｔは、基板処理が開始される前に予め設定される。ここで、数値が概ね目標値Ｖｔに落ち着いたタイミングとしては、図１７で示されるように、例えば、立ち上がり開始タイミングから予め設定された第２の動作の立ち上がりに要する時間Ｔｓｔが経過した後に、第２の動作に係る時系列データの数値が、目標値Ｖｔを基準とした予め設定された基準範囲内に落ち着いたタイミングが採用される。基準範囲は、例えば、目標値Ｖｔを中心とした±αの値域（誤差範囲ともいう）に設定される。例えば、立ち上がり開始タイミングから時間Ｔｓｔが経過した後に、第２の動作に係る時系列データの数値が、Ｐ回連続（Ｐは例えば３以上の自然数）で基準範囲に入っていれば、そのＰ回の数値に係るタイミングが、立ち上がり終了タイミングとして検出される。Ｐ回は、予め設定されればよい。Ｐ回連続の数値は、例えば、第２動作に係る時系列データの数値のうち、連続するＰ個の数値であってもよいし、予め設定されたＸ個（Ｘは１以上の自然数）おきの数値等といった評価対象のＰ個の数値であってもよい。Ｐ回の数値に係るタイミングとしては、例えば、Ｐ回の数値のうちの最初の数値の時刻が採用され得る。

そして、例えば、立ち上がり開始タイミングから立ち上がり終了タイミングまでの期間の長さが、第２の動作の立ち上がり時間Ｔｒとして算出される。この立ち上がり時間Ｔｒは、例えば、時間で示されてもよいし、時系列データにおけるデータの点数で示されてもよい。

次に、次の式（９）に従って、第２の動作に係る任意の２つの時系列データである、第１の時系列データＡと第２の時系列データＢとについて、第１の時系列データＡに係る立ち上がり時間Ｔｒ（Ａ）と第２の時系列データＢに係る立ち上がり時間Ｔｒ（Ｂ）との差の最大値が、立ち上がり時間Ｔｒの変化の度合いを示す評価値Ｓ４として算出される。ここでは、第１の時系列データＡに係る立ち上がり時間Ｔｒ（Ａ）と第２の時系列データＢに係る立ち上がり時間Ｔｒ（Ｂ）との差の最大値は、基板処理の動作における異常によって生じる特異値等の存在で大きくなり得る。

式（９）では、Ｎは、同一種類の動作についての全ての時系列データを示す。

○第１の動作の立ち下がり期間の評価：
立ち下がり時間Ｔｄ（図１８参照）は、例えば、以下の方法で検出される。

例えば、一連の基板処理に係る時系列データのうちの第１の動作に係る時系列データにおいて、数値が下降し始めるタイミングが、第２の動作が立ち下がり始めるタイミング（立ち下がり開始タイミングともいう）として検出される。ここでは、例えば、第１の動作に係る数値の下降が指令されたタイミングの履歴を示すデータが記録されていれば、この履歴を示すデータが参照されることで、立ち下がり開始タイミングが検出されてもよい。

また、例えば、一連の基板処理に係る時系列データのうちの第１の動作に係る時系列データにおいて、数値が概ね基準値としてのゼロに落ち着いたタイミングが、第１の動作の立ち下がりが終了したタイミング（立ち下がり終了タイミングともいう）として検出される。ここで、数値が概ねゼロに落ち着いたタイミングとしては、例えば、立ち下がり開始タイミングから予め設定された第１の動作の立ち下がりに要する時間（基準時間ともいう）が経過した後に、第１の動作に係る時系列データの数値が、ゼロを基準とした予め設定された基準範囲内に落ち着いたタイミングが採用される。基準範囲は、例えば、ゼロを基準とした＋βの値域（誤差範囲ともいう）に設定される。例えば、立ち下がり開始タイミングから基準時間が経過した後に、第１の動作に係る時系列データの数値が、Ｑ回連続（Ｑは例えば３以上の自然数）で基準範囲に入っていれば、そのＱ回の数値に係るタイミングが、立ち下がり終了タイミングとして検出される。Ｑ回は、予め設定されればよい。Ｑ回連続の数値は、例えば、第１動作に係る時系列データの数値のうち、連続するＱ個の数値であってもよいし、予め設定されたＹ個（Ｙは１以上の自然数）おきの数値等といった評価対象のＱ個の数値であってもよい。Ｑ回の数値に係るタイミングとしては、例えば、Ｑ回の数値のうちの最初の数値の時刻が採用され得る。

そして、例えば、立ち下がり開始タイミングから立ち下がり終了タイミングまでの期間の長さが、第１の動作の立ち下がり時間Ｔｄとして算出される。この立ち下がり時間Ｔｄは、例えば、時間で示されてもよいし、時系列データにおけるデータの点数で示されてもよい。

次に、次の式（１０）に従って、第１の動作に係る任意の２つの時系列データである、第１の時系列データＡと第２の時系列データＢとについて、第１の時系列データＡに係る立ち下がり時間Ｔｄ（Ａ）と第２の時系列データＢに係る立ち下がり時間Ｔｄ（Ｂ）との差の最大値が、立ち下がり時間Ｔｄの変化の度合いを示す評価値Ｓ５として算出される。ここでは、第１の時系列データＡに係る立ち下がり時間Ｔｄ（Ａ）と第２の時系列データＢに係る立ち下がり時間Ｔｄ（Ｂ）との差の最大値は、基板処理の動作における異常によって生じる特異値等の存在で大きくなり得る。

式（１０）では、Ｎは、同一種類の動作についての全ての時系列データを示す。

○第１の動作と第２の動作とに係る重複期間の評価：
第１の動作と第２動作との重複時間Ｔｓ（図１９参照）は、例えば、以下の方法で検出される。

まず、例えば、一連の基板処理に係る各時系列データについて、上述した第２の動作の立ち上がり開始タイミングから、上述した第１の動作の立ち下がり終了タイミングに至るまでの期間の長さが、第１の動作と第２動作との重複時間Ｔｓとして算出される。

次に、次の式（１１）に従って、一連の基板処理に係る任意の２つの時系列データである、第１の時系列データＡと第２の時系列データＢとについて、第１の時系列データＡに係る重複時間Ｔｓ（Ａ）と第２の時系列データＢに係る重複時間Ｔｓ（Ｂ）との差の最大値が、重複時間Ｔｓの変化の度合いを示す評価値Ｓ６として算出される。ここでは、第１の時系列データＡに係る重複時間Ｔｓ（Ａ）と第２の時系列データＢに係る重複時間Ｔｓ（Ｂ）との差の最大値は、基板処理の動作における異常によって生じる特異値等の存在で大きくなり得る。

式（１１）では、Ｎは、同一種類の動作についての全ての時系列データを示す。

＜１−２−６．認識部＞
認識部５６は、算出部５５によって算出された評価値と予め設定された特定条件とが合致している状態（合致状態ともいう）を認識することができる。ここで、特定条件としては、例えば、評価値が、閾値Ｓｔを超えている条件が採用される。閾値Ｓｔは、プログラムＰ１によって予め規定されていてもよいし、ユーザーによって入力部２を介して予め入力されてもよいし、情報処理システム１のホストコンピュータとしての外部装置から入力部２を介した信号によって予め入力されてもよい。このとき、特定条件は、例えば、記憶部４に条件データ４１として記憶されてもよい。

ここでは、例えば、ばらつき度合いに係る評価値Ｓ１は、予め設定された閾値Ｓｔ１と比較される。このとき、特定条件として、例えば、評価値Ｓ１が、閾値Ｓｔ１を超えている条件が採用される。これにより、例えば、同一種類の動作についての複数の時系列データの間におけるばらつき度合いを評価して、動作に異常が生じたか否か認識することが可能となる。また、例えば、ばらつき度合いに係る評価値Ｓ２は、予め設定された閾値Ｓｔ２と比較される。このとき、特定条件として、例えば、評価値Ｓ２が、閾値Ｓｔ２を超えている条件が採用される。これにより、例えば、同一種類の動作についての複数の時系列データの間におけるばらつき度合いを評価して、動作に異常が生じたか否か認識することが可能となる。

また、例えば、オーバーシュートの度合いに係る評価値Ｓ３は、予め設定された閾値Ｓｔ３と比較される。このとき、特定条件として、例えば、評価値Ｓ３が、閾値Ｓｔ３を超えている条件が採用される。これにより、例えば、同一種類の動作についての複数の時系列データにおけるオーバーシュートの度合いの変化を評価して、動作に異常が生じたか否か認識することが可能となる。

また、例えば、立ち上がり時間Ｔｒの変化の度合いを示す評価値Ｓ４は、予め設定された閾値Ｓｔ４と比較される。このとき、特定条件として、例えば、評価値Ｓ４が、閾値Ｓｔ４を超えている条件が採用される。これにより、例えば、一連の基板処理についての複数の時系列データの間における立ち上がり時間Ｔｒの変化を評価して、動作に異常が生じたか否か認識することが可能となる。

また、例えば、立ち下がり時間Ｔｄの変化の度合いを示す評価値Ｓ５は、予め設定された閾値Ｓｔ５と比較される。このとき、特定条件として、例えば、評価値Ｓ５が、閾値Ｓｔ５を超えている条件が採用される。これにより、例えば、一連の基板処理についての複数の時系列データの間における立ち下がり時間Ｔｄの変化を評価して、動作に異常が生じたか否か認識することが可能となる。

また、例えば、重複時間Ｔｓの変化の度合いを示す評価値Ｓ６は、予め設定された閾値Ｓｔ６と比較される。このとき、特定条件として、例えば、評価値Ｓ６が、閾値Ｓｔ６を超えている条件が採用される。これにより、例えば、一連の基板処理についての複数の時系列データの間における重複時間Ｔｓの変化を評価して、動作に異常が生じたか否か認識することが可能となる。このようにして、例えば、２つの一連の基板処理についての時系列データの間における２つの動作の重複期間のズレに係る評価値と予め設定された特定条件とが合致している合致状態が認識され得る。これにより、例えば、ユーザーは、合致状態に係る認識結果に応じた情報を得ることで、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができる。

ここでは、認識部５６における認識結果を示すデータは、例えば、記憶部４に認識結果４ｄとして格納される。

＜１−２−７．生成部＞
生成部５７は、認識部５６による認識結果に応じた出力を行うためのデータを生成することができる。例えば、生成部５７によれば、認識部５６によって認識された合致状態に応じた出力を行うためのデータ（出力用データともいう）が生成される。このとき、生成部５７では、例えば、記憶部４に記憶された認識結果４ｄに基づいて、出力用データが生成され得る。

ここで、出力用データとしては、例えば、ユーザーが認識可能な態様で合致状態に応じた出力を出力部３に行わせるためのデータ、および他の装置に対して送信するための合致状態に応じた内容を示すデータ、の何れが採用されてもよい。ユーザーが認識可能な態様には、例えば、可視的な態様および可聴的な態様等が含まれる。このため、合致状態に応じた出力を出力部３に行わせるためのデータには、例えば、可視的な出力を可能とするデータおよび可聴的な出力を可能とする音声データ等が含まれ得る。可視的な出力を可能とするデータには、例えば、出力部３が有する表示部の機能によって表示を行わせるためのデータ（表示用データともいう）、および出力部３に含まれる表示部あるいは警告ランプ等によって特定の色の光を点灯させるためのデータ（点灯用データともいう）等が含まれ得る。以下では、出力用データとして表示用データが用いられる具体例を示して説明する。

生成部５７では、記憶部４に予め記憶された表示要素のデータ（表示要素データともいう）４２が用いられることで、出力用データが生成される。ここでは、例えば、図２０で示されるように、評価の対象とされた同一のレシピに従って実行された一連の基板処理に係る複数の時系列データが、同一の時間軸上でグラフの形式で表示可能となるような出力用データが生成される。このとき、この出力用データには、例えば、認識部５６によって認識された合致状態に応じた出力を行うためのデータが含まれていても良い。ここでは、生成部５７において生成された出力用データは、例えば、記憶部４に記憶されることで、出力用データ群４ｅが生成される。ここで、出力用データは、例えば、レシピ毎に記憶部４に記憶され得る。

＜１−２−８．出力制御部＞
出力制御部５８は、生成部５７で生成された出力用データを出力部３において出力させることができる。例えば、出力制御部５８は、出力部３に、認識部５６によって認識された合致状態に応じた出力を行われることができる。つまり、例えば、認識部５６における合致状態の認識結果に応じた出力が行われる。これにより、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができる。

ここで、例えば、図２０で示されるような、評価の対象とされた同一のレシピに従って実行された一連の基板処理に係る少なくとも２つの時系列データについて数値の時間変化を示すグラフを出力部３で可視的に出力させるための出力用データが、生成部５７で生成される場合を想定する。この場合、例えば、出力部３では、出力制御部５８によって、例えば、生成部５７で生成された出力用データに基づいて、評価値の算出に用いられた少なくとも２つの一連の基板処理についての時系列データについて数値の時間変化を示すグラフＧｈ４（図２１参照）が可視的に出力されるとともに、ユーザーが認識可能な態様で、認識部５６によって認識された合致状態に応じた出力が行われ得る。このとき、認識部５６で認識された合致状態に応じて、例えば、音声による警告、警報、ランプの点灯、および表示の何れの態様で出力が行われてもよい。このようにして、例えば、少なくとも評価値の算出に用いられた２つの一連の基板処理についての時系列データについて数値の時間変化を示すグラフＧｈ４が表示されるとともに、合致状態の認識結果に応じた出力が行われ得る。これにより、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に見つけ出すことができる。

ここで、例えば、生成部５７において、認識部５６で認識された合致状態に応じた可視的な出力を行うための出力用データが生成されている場合を想定する。この場合には、例えば、図２１で示されるように、認識部５６による合致状態の認識結果を表示する画面（認識結果表示画面ともいう）Ｇ４が出力部３に表示され得る。認識結果表示画面Ｇ４では、例えば、出力制御部５８の制御により、出力部３において、少なくとも２つの一連の基板処理についての時系列データについて数値の時間変化を示すグラフＧｈ４が可視的に出力されるとともに、認識部５６によって認識された合致状態に応じた可視的な出力が行われる。

図２１の例では、合致状態の認識結果として、認識部５６によって合致状態が認識された評価対象項目を特定する情報が、ボックスＢｘ１内に列挙されている。具体的には、ボックスＢｘ１内に、重複期間について合致状態が認識された異常（「Overlap Error」）および動作の立ち上がり時間について合致状態が認識された異常（「Rise time Error」）が列記されている。これにより、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができる。

ここで、出力部３では、グラフＧｈ４とともに、認識部５６によって特定条件との合致状態が認識された評価値が、可視的に出力されてもよい。これにより、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができるとともに、異常な時系列データの異常の度合いも把握することができる。

図２１の例では、ボックスＢｘ１内に、認識部５６によって合致状態が認識された評価対象項目を特定する情報とともに、認識部５６によって特定条件との合致状態が認識された、各評価対象項目について算出部５５で算出された評価値が併記されている。具体的には、例えば、評価対象項目としての重複期間に係る「Overlap Error」の表示の右横に、評価値「Score:22.869」が併記されている。また、例えば、評価対象項目としての動作の立ち上がり時間に係る「Rise time Error」の表示の右横に、評価値「Score:15.295」が併記されている。

また、ここで、例えば、生成部５７において、評価値の算出に用いられた同一のレシピに従って実行された一連の基板処理に係る少なくとも２つの一連の基板処理についての時系列データについて数値の時間変化を示すグラフとともに、特定の表示要素を可視的に出力させるための出力用データが生成されている場合を想定する。特定の表示要素は、例えば、認識部５６で認識された合致状態に応じて表示されるものであり、グラフのうちの認識部５６によって合致状態が認識された評価対象項目に係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様で表示されるものである。特定の表示要素には、例えば、重複期間のズレに係る評価値Ｓ６と予め設定された特定条件との合致状態に応じて表示される表示要素が含まれる。評価対象項目には、例えば、同一種類の動作におけるデータのばらつきの度合い、各動作における目標値に対するオーバーシュートの度合い、および一連の基板処理における２つの動作が並行して行われる重複期間の変化等が含まれる。

この場合には、例えば、図２１で示されるように、出力部３では、出力制御部５８の制御によって、グラフＧｈ４が可視的に出力されるとともに、該グラフＧｈ４のうちの認識部５６で合致状態が認識された評価対象項目に係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様で、認識部５６で認識された合致状態に応じた特定の表示要素が可視的に出力される。

図２１の例では、グラフＧｈ４における動作の立ち上がりに係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様で、認識部５６で認識された動作の立ち上がり時間Ｔｒに係る合致状態に応じた特定の表示要素としてのアイコンＥ４１が表示されている。また、図２１の例では、グラフＧｈ４における重複期間に係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様で、認識部５６で認識された重複時間Ｔｓに係る合致状態に応じた特定の表示要素としてのアイコンＥ４２が表示されている。また、図２１の例では、グラフＧｈ４におけるデータのばらつきに係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様で、認識部５６で認識された動作のばらつき度合いに係る合致状態に応じた特定の表示要素としてのアイコンＥ４３が表示されている。これらのアイコンＥ４１〜Ｅ４３の存在により、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データの異常な部分を容易に見つけ出することができる。

ここで、グラフＧｈ４のうちの合致状態が認識された評価対象項目に係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様としては、例えば、グラフＧｈ４の評価対象項目に係る部分に重畳する領域、およびグラフＧｈ４の評価対象項目に係る部分に近接している領域、の少なくとも一方の領域に特定の表示要素を可視的に出力する態様が考えられる。

図２１の例では、グラフＧｈ４の動作の立ち上がりに係る部分に近接している領域に、特定の表示要素としてのアイコンＥ４１が表示されている。また、図２１の例では、グラフＧｈ４の重複期間に係る部分に近接している領域に、特定の表示要素としてのアイコンＥ４２が表示されている。また、図２１の例では、グラフＧｈ４の動作のばらつき度合いに係る部分に近接している領域に、特定の表示要素としてのアイコンＥ４３が表示されている。このようなアイコンＥ４１〜Ｅ４３の表示態様により、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データの異常な部分を容易に見つけ出すことができる。特に、図２１の例では、各アイコンＥ４１〜Ｅ４３は、略三角形の注意を喚起するマークであり、該マークの鋭角を成す角部がグラフＧｈ４の関連している部分を指し示すように配置されている。このため、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データの異常な部分を簡単に見つけ出すことができる。

＜１−２−９．指定部＞
指定部５９は、入力部２においてユーザーの動作に応じて入力される信号に応じて、特定の表示要素を指定することができる。図２１の例では、特定の表示要素としてのアイコンＥ４１〜Ｅ４３の何れか１つを、マウスポインタＰｒ１によって、押下する等して指定することができる。

このとき、例えば、指定部５９による特定の表示要素の指定に応答して、生成部５７において出力用データが生成され、出力部３では、出力制御部５８の制御によって、グラフＧｈ４のうちの、指定された特定の表示要素に関連している部分（指定関連部分ともいう）が、該指定関連部分とは離れた期間に係る部分（非指定関連部分ともいう）とは異なる態様で可視的に出力される。

図２１の例では、指定部５９による特定の表示要素としてのアイコンＥ４１の指定に応答して、出力部３で、出力制御部５８の制御によって、グラフＧｈ４のうちの、指定されたアイコンＥ４１に関連している指定関連部分が、非指定関連部分とは異なる態様で、可視的に出力される。また、図２１の例では、指定部５９による特定の表示要素としてのアイコンＥ４２の指定に応答して、出力部３で、出力制御部５８の制御によって、グラフＧｈ４のうちの、指定されたアイコンＥ４２に関連している指定関連部分が、非指定関連部分とは異なる態様で可視的に出力される。これにより、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データの異常な部分を容易に見つけ出すことができる。また、図２１の例では、指定部５９による特定の表示要素としてのアイコンＥ４３の指定に応答して、出力部３で、出力制御部５８の制御によって、グラフＧｈ４のうちの、指定されたアイコンＥ４３に関連している指定関連部分が、非指定関連部分とは異なる態様で、可視的に出力される。

ここで、指定関連部分が非指定関連部分とは異なる態様で可視的に出力される形態としては、例えば、非指定関連部分が表示されずに指定関連部分が拡大表示される形態、あるいは指定関連部分と非指定関連部分とが、色、輝度、濃さ、太さおよび背景等の要素のうちの少なくとも１つの要素が異なる態様で表示される形態等が採用され得る。

図２２は、時系列データのグラフＧｈ４の一部としての指定関連部分を拡大表示する画面（拡大表示画面ともいう）Ｇ５の一例を示す図である。図２２で示されるように、拡大表示画面Ｇ５には、例えば、グラフＧｈ５、認識結果表示部分Ｅｖ５、テーブルＴｂ５およびボタンＢｔ５が設けられている。グラフＧｈ５は、グラフＧｈ４の一部が拡大されたものである。認識結果表示部分Ｅｖ５は、図２１のボックスＢｘ１内にも記載されていた認識結果および評価結果に係る情報を示す部分である。テーブルＴｂ５は、グラフＧｈ５に含まれる時系列データのうち、認識部５６によって特定条件との合致状態が認識された時系列データの組合せを示すテーブルである。ボタンＢｔ５は、マウスポインタＰｒ１で押下されることで、前の画面としての認識結果表示画面Ｇ４に遷移させるためのボタンである。

ところで、図２１および図２２の例では、一連の基板処理に係る２つの時系列データが示されていたが、これに限られない。例えば、認識結果表示画面Ｇ４および拡大表示画面Ｇ５には、評価の対象とされた全ての時系列データが表示されてもよい。このとき、複数の時系列データは、例えば、曲線の線種、太さおよび色等を違えた状態で表示され得る。また、ここでは、例えば、評価の対象とされた全ての時系列データのうち、認識部５６で合致状態が認識された時系列データの組合せについて、認識結果表示画面Ｇ４および拡大表示画面Ｇ５に表示されてもよい。

＜１−３．データ処理のフロー＞
図２３および図２４は、データ処理システム１００の動作フローの一例を示す流れ図である。本動作フローは、例えば、ユーザーによる入力部２を介した信号の入力に応じて開始される。例えば、図２３のステップＳｐ１〜Ｓｐ９において、評価の対象となる時系列データを絞り込むための条件が指定される。その後、例えば、図２４のステップＳｐ１１〜Ｓｐ２３において、時系列データの取得、評価、合致状態の認識および認識結果等の表示が行われる。ここで、図２３および図２４の動作フローの一例は、説明の複雑化を回避するために、画面の遷移に係る処理が簡略化された一例である。

まず、図２３のステップＳｐ１では、出力制御部５８によって出力部３に第１絞り込み画面Ｇ１（図５）が表示される。

ステップＳｐ２では、入力部２および出力制御部５８によって、第１絞り込み画面Ｇ１におけるユーザーによる絞り込み条件の選択が行われる。

ステップＳｐ３では、絞り込み部５１によって、第１絞り込み画面Ｇ１において第１の絞り込み条件が確定されたか否か判定される。ここでは、例えば、第１絞り込み画面Ｇ１において第４ボタンＢ１４が押下されるまで、ステップＳｐ２およびステップＳｐ３の処理が繰り返される。また、ここでは、例えば、第１絞り込み画面Ｇ１で第４ボタンＢ１４が押下されれば、第１の絞り込み条件が確定されて、ステップＳｐ４に進む。

ステップＳｐ４では、出力制御部５８によって出力部３に第２絞り込み画面Ｇ２（図６）が表示される。

ステップＳｐ５では、入力部２および出力制御部５８によって、第２絞り込み画面Ｇ２におけるユーザーによる絞り込み条件の選択が行われる。

ステップＳｐ６では、絞り込み部５１によって、第２絞り込み画面Ｇ２において第２の絞り込み条件が確定されたか否か判定される。ここでは、例えば、第２絞り込み画面Ｇ２において第６ボタンＢ２６が押下されるまで、ステップＳｐ５およびステップＳｐ６の処理が繰り返される。また、ここでは、例えば、第２絞り込み画面Ｇ２において第６ボタンＢ２６が押下されれば、第２の絞り込み条件が確定されて、ステップＳｐ７に進む。

ステップＳｐ７では、出力制御部５８によって出力部３に第３絞り込み画面Ｇ３（図７）が表示される。

ステップＳｐ８では、入力部２および出力制御部５８によって、第３絞り込み画面Ｇ３におけるユーザーによる絞り込み条件の選択が行われる。

ステップＳｐ９では、絞り込み部５１によって、第３絞り込み画面Ｇ３において絞り込み条件の指定が完了されたか否か判定される。ここでは、例えば、第３絞り込み画面Ｇ３において第３ボタンＢ３３が押下されるまで、ステップＳｐ８およびステップＳｐ９の処理が繰り返される。また、ここでは、例えば、第３絞り込み画面Ｇ３において第３ボタンＢ３３が押下されれば、絞り込み条件の指定が完了されて、図２４のステップＳｐ１１に進む。

図２４のステップＳｐ１１では、取得部５２によって、記憶部４から時系列データが取得される。ここでは、例えば、ステップＳｐ１〜Ｓｐ９において指定された絞り込み条件に応じて、記憶部４から時系列データが取得される。このとき、取得部５２では、例えば、記憶部４から２つ以上の動作をそれぞれ含む同一種類の複数の一連の基板処理のそれぞれについて、該２つ以上の動作の動作状態に係る時系列データが取得される。ここで、同一種類の一連の基板処理には、例えば、同一のレシピに沿った一連の基板処理が含まれる。一連の基板処理には、例えば、２つ以上の動作のうちの２つの動作が並行して行われる重複期間が存在しているものがある。

ステップＳｐ１２では、正規化部５３によって、ステップＳｐ１１で取得された複数の時系列データを対象として正規化が行われる。ここでは、正規化部５３で生成された正規化後の複数の時系列データは、例えば、記憶部４に格納される。このとき、記憶部４に、正規化後の複数の時系列データが蓄積された正規化後データ群４ｂが構築される。

ステップＳｐ１３では、調整部５４によって、ステップＳｐ１２で正規化された時系列データが、評価に適したデータの形式に調整される。例えば、一連の基板処理を構成する複数の動作についての複数の時系列データが統合されて、１つの時間軸上で表される１つの一連の基板処理に係る時系列データが生成される。ここで生成される複数の時系列データは、例えば、記憶部４に格納されることで評価用のデータが蓄積された評価用データ群４ｃが構築される。

ステップＳｐ１４では、算出部５５によって、ステップＳｐ１１で取得された複数の一連の基板処理のそれぞれに係る時系列データを対象として、評価対象項目についての評価値が算出される。ここでは、例えば、ステップＳｐ１１で取得された複数の時系列データに対して、適宜ステップＳｐ１２における正規化およびステップＳｐ１３におけるデータの調整が施されることで生成された複数の時系列データが用いられる。評価対象項目には、例えば、同一種類の動作におけるデータのばらつきの度合い、各動作における目標値に対するオーバーシュートの度合い、および一連の基板処理における２つの動作が並行して行われる重複期間の変化等が含まれる。このため、例えば、評価対象項目としての重複期間の変化について、算出部５５によって、ステップＳｐ１１で取得された少なくとも２つの一連の基板処理についての時系列データの間における重複期間のズレに係る評価値が算出される。本ステップＳｐ１４では、例えば、上記評価値Ｓ１〜Ｓ６が算出され得る。

ステップＳｐ１５では、認識部５６によって、ステップＳｐ１４で算出された評価値と予め設定された特定条件とが合致している合致状態が認識される。ここでは、例えば、上述した各評価値Ｓ１〜Ｓ６について、特定条件に合致している合致状態を認識することができる。これにより、例えば、ユーザーは、合致状態に係る認識結果に応じた情報を得ることで、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができる。ここで得られる認識結果を示すデータは、例えば、記憶部４に認識結果４ｄとして格納される。

ステップＳｐ１６では、生成部５７によって、ステップＳｐ１５で認識された合致状態に応じた出力を行うための出力用データが生成される。ここでは、例えば、記憶部４に記憶された認識結果４ｄに基づいて、出力用データが生成され得る。出力用データとしては、例えば、ユーザーが認識可能な態様で合致状態に応じた出力を出力部３に行わせるためのデータ、および他の装置に対して送信するための合致状態に応じた内容を示すデータ、が採用され得る。ユーザーが認識可能な態様には、例えば、可視的な態様および可聴的な態様等が含まれる。つまり、出力用データには、例えば、可視的な出力を可能とするデータおよび可聴的な出力を可能とする音声データ等が含まれ得る。可視的な出力を可能とするデータには、例えば、表示用データおよび点灯用データ等が含まれ得る。以下では、出力用データとして表示用データが生成される具体例を示す。

ステップＳｐ１７では、出力制御部５８によって、ステップＳｐ１６で生成された出力用データが出力部３で出力される。ここでは、例えば、出力制御部５８によって、ステップＳｐ１５で認識された合致状態に応じた出力が出力部３で行われる。これにより、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができる。

ここでは、例えば、出力部３では、出力制御部５８によって、ステップＳｐ１６で生成された出力用データに基づいて、評価値の算出に用いられた少なくとも２つの一連の基板処理についての時系列データについて数値の時間変化を示すグラフＧｈ４（図２１参照）が可視的に出力されるとともに、ユーザーが認識可能な態様で、ステップＳｐ１５で認識された合致状態に応じた出力が行われてよい。これにより、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に見つけ出すことができる。

具体的には、ここでは、例えば、出力制御部５８によって、認識結果表示画面Ｇ４（図２１）が出力部３に表示されてよい。認識結果表示画面Ｇ４では、例えば、少なくとも２つの一連の基板処理についての時系列データについて数値の時間変化を示すグラフＧｈ４が可視的に出力されるとともに、ステップＳｐ１５で認識された合致状態に応じた可視的な出力が行われ得る。これにより、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に見つけ出すことができる。

また、認識結果表示画面Ｇ４では、例えば、グラフＧｈ４とともに、ステップＳｐ１５で特定条件との合致状態が認識された評価値が、可視的に出力され得る。これにより、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができるとともに、異常な時系列データの異常の度合いも認識することができる。

また、認識結果表示画面Ｇ４では、例えば、グラフＧｈ４が可視的に出力されるとともに、該グラフＧｈ４のうちのステップＳｐ１５で合致状態が認識された評価対象項目に係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様で、ステップＳｐ１５で認識された合致状態に応じた特定の表示要素が可視的に出力され得る。具体的には、認識結果表示画面Ｇ４では、例えば、グラフＧｈ４における重複期間に係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様で、ステップＳｐ１５で認識された重複時間Ｔｓに係る合致状態に応じた特定の表示要素としてのアイコンＥ４２が表示され得る。また、図２１の例では、グラフＧｈ４の動作の立ち上がりに係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様で、ステップＳｐ１５で認識された動作の立ち上がり時間Ｔｒに係る合致状態に応じた特定の表示要素としてのアイコンＥ４１が表示されている。また、グラフＧｈ４のデータのばらつきに係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様で、ステップＳｐ１５で認識された動作のばらつき度合いに係る合致状態に応じた表示要素としてのアイコンＥ４３が表示されている。これらのアイコンＥ４１〜Ｅ４３の存在により、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データの異常な部分を容易に見つけ出すことができる。

また、認識結果表示画面Ｇ４では、例えば、グラフＧｈ４のうちの合致状態が認識された評価対象項目に係る部分との関連性をユーザーが認識可能な態様として、例えば、グラフＧｈ４の評価対象項目に係る部分に近接している領域に特定の表示要素が可視的に出力され得る。図２１の例では、グラフＧｈ４の重複期間に係る部分に近接している領域に、特定の表示要素としてのアイコンＥ４２が表示されている。また、図２１の例では、グラフＧｈ４の動作の立ち上がりに係る部分に近接している領域に、特定の表示要素としてのアイコンＥ４１が表示されている。また、グラフＧｈ４の動作のばらつき度合いに係る部分に近接している領域に、特定の表示要素としてのアイコンＥ４３が表示されている。このようなアイコンＥ４１〜Ｅ４３の表示態様により、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データの異常な部分を容易に見つけ出すことができる。

ステップＳｐ１８では、入力部２によって、ユーザーの動作に応じた信号が入力される。

ステップＳｐ１９では、指定部５９によって、ステップＳｐ１８で入力された信号に応じて、特定の表示要素が指定されたか否かが判定される。ここでは、例えば、特定の表示要素が指定されるまで、ステップＳｐ１８およびステップＳｐ１９の処理が繰り返される。一方、ここでは、例えば、特定の表示要素が指定されれば、ステップＳｐ２０に進む。図２１の例では、特定の表示要素としてのアイコンＥ４１〜Ｅ４３の何れか１つが、マウスポインタＰｒ１によって指定され得る。

ステップＳｐ２０では、指定部５９によって、ステップＳｐ１８で入力された信号に応じて、特定の表示要素が指定される。

ステップＳｐ２１では、例えば、ステップＳｐ２０における特定の表示要素の指定に応答して、生成部５７で出力用データが生成される。そして、出力制御部５８によって、グラフＧｈ４のうちの、ステップＳｐ２０で指定された特定の表示要素に関連している指定関連部分が、該指定関連部分とは離れた期間に係る非指定関連部分とは異なる態様で出力部３において可視的に出力される。図２１および図２２の例では、ステップＳｐ２０における特定の表示要素としてのアイコンＥ４２の指定に応答して、出力制御部５８によって、グラフＧｈ４のうちの、ステップＳｐ２０で指定されたアイコンＥ４２に関連している指定関連部分が、非指定関連部分とは異なる態様で出力部３において可視的に出力される。このとき、例えば、図２２で示されるような拡大表示画面Ｇ５が表示される。これにより、例えば、ユーザーは、複数の時系列データから異常な時系列データの異常な部分を容易に見つけ出すことができる。

ステップＳｐ２２では、入力部２によって、ユーザーの動作に応じた信号が入力される。

ステップＳｐ２３では、指定部５９によって、ステップＳｐ２２で入力された信号に応じて、出力部３で出力される画面を元の画面に戻す指定があったか否かが判定される。ここでは、例えば、元も画面に戻す指定があるまで、ステップＳｐ２２およびステップＳｐ２３の処理が繰り返される。また、ここでは、例えば、元の画面に戻す指定があれば、ステップＳｐ１７に戻る。図２２の例では、マウスポインタＰｒ１によってボタンＢｔ５が押下されることで、元の画面に戻す指定が入力され得る。

また、ここでは、例えば、ユーザーの動作に応じて入力部２で入力される信号に応じて、認識結果の出力を終了するための指示が入力され、図２３のステップＳｐ１に戻るようにしてもよい。また、例えば、ユーザーの動作に応じて入力部２で入力される信号に応じて、本動作フローを終了するための指示が入力され、本動作フローが終了されるようにしてもよい。

＜１−４．一実施形態のまとめ＞
以上のように、一実施形態に係るデータ処理システム１００では、例えば、２つの一連の基板処理についての時系列データの間における２つの動作の重複期間のズレに係る評価値と予め設定された特定条件とが合致している合致状態が認識される。これにより、例えば、ユーザーは、合致状態に係る認識結果に応じた情報を得ることで、複数の時系列データから異常な時系列データを容易に認識することができる。

＜２．変形例＞
なお、本発明は上述の一実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更、改良等が可能である。

例えば、上記一実施形態では、第１の動作と第２の動作との重複期間の変化の度合いに係る評価値Ｓ６が、第１の動作と第２動作との重複時間Ｔｓのズレ量に基づいて算出されたが、これに限られない。例えば、第１の動作に係る時系列データの数値を示す曲線と第２の動作に係る時系列データの数値を示す曲線との交点の位置、あるいは第１の動作に係る時系列データの数値を示す曲線と第２の動作に係る時系列データの数値を示す曲線と横軸とが成す三角状の領域の面積等といったその他の指標についてのズレ量に基づいて、評価値Ｓ６が算出されてもよい。

また、上記一実施形態では、算出部５５において、例えば、時系列データのうちのＺ個（Ｚは自然数）おきの数値、あるいは時系列データのうちの数個の数値の代表値を用いて評価対象項目についての評価値を算出してもよい。代表値としては、例えば、中央値、平均値および最頻値等の各種の統計値が採用され得る。

また、上記一実施形態では、異常な時系列データは、例えば、基板処理において不良な基板を生むものだけに限られない。例えば、異常な時系列データは、定常的な基板処理とは異なっており、各種のメンテナンスおよび補正等が必要であるタイミングが近づいていることを示すものであってもよい。

また、上記一実施形態に係るデータ処理システム１００は、例えば、基板処理装置２００内に内蔵されていてもよいし、基板処理装置２００内に内蔵されていなくてもよい。

また、上記一実施形態に係るデータ処理システム１００は、例えば、複数の基板処理装置について、２つの時系列データの間におけるズレに係る評価値と予め設定された特定条件とが合致している合致状態が認識されるものであってもよい。例えば、図２５で示されるように、複数の基板処理装置２０１Ａ〜２０３Ａに通信回線ＮＷ１を介して接続されたコンピュータ（ホストコンピュータともいう）ＣＰ１によって、各基板処理装置２０１Ａ〜２０３Ａから得られる２つの時系列データの間におけるズレに係る評価値と予め設定された特定条件とが合致している合致状態が認識されてもよい。この場合、上記一実施形態に係るデータ処理システム１００は、例えば、各基板処理装置２０１Ａ〜２０３Ａについて、上記一実施形態と同様に、例えば、評価の対象となる時系列データを絞り込むための絞り込み条件の指定、時系列データの取得および評価、合致状態の認識ならびに認識結果の表示、が行われるデータ処理システム１００Ａとされてもよい。

なお、上記一実施形態および各種変形例をそれぞれ構成する全部または一部を、適宜、矛盾しない範囲で組み合わせ可能であることは、言うまでもない。

１ 情報処理システム
２ 入力部
３ 出力部
４ 記憶部
４１ 条件データ
４ａ 動作データ群
４ｂ 正規化後データ群
４ｃ 評価用データ群
４ｄ 認識結果
４ｅ 出力用データ群
５ 制御部
５ａ 処理部
５ｂ メモリ
６ ドライブ
５１ 絞り込み部
５２ 取得部
５３ 正規化部
５４ 調整部
５５ 算出部
５６ 認識部
５７ 生成部
５８ 出力制御部
５９ 指定部
１００，１００Ａ データ処理システム
２００，２０１Ａ〜２０３Ａ 基板処理装置
Ｂｘ１ ボックス
Ｅ４１〜Ｅ４３ アイコン
Ｅｖ５ 認識結果表示部分
Ｇ１ 第１絞り込み画面
Ｇ２ 第２絞り込み画面
Ｇ３ 第３絞り込み画面
Ｇ４ 認識結果表示画面
Ｇ５ 拡大表示画面
Ｇｈ４，Ｇｈ５ グラフ
Ｐ１ プログラム
ＲＭ１ 記憶媒体
Ｔｓ 重複時間

Claims (11)

1. ２つ以上の動作を含み且つ該２つ以上の動作のうちの２つの動作が並行して行われる重複期間がそれぞれ存在している同一種類の複数の一連の基板処理のそれぞれについての、前記２つ以上の動作の状態について計測で取得された計測値の時間変化を示す時系列データを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得される少なくとも２つの前記一連の基板処理についての前記時系列データについて、前記少なくとも２つの一連の基板処理のうちの２つの一連の基板処理の全ての組合せにおける前記重複期間の時間の差の最大値を評価値として算出する算出部と、
   前記評価値が予め設定された閾値を超えている第１状態を認識する認識部と、を備えている、データ処理システム。
2. 請求項１に記載のデータ処理システムであって、
   前記少なくとも２つの一連の基板処理についての前記時系列データについて計測値の時間変化を示すグラフと、前記認識部によって前記第１状態が認識された異常を示す文字、および前記認識部によって認識された前記第１状態に対応する特定のアイコンのうちの少なくとも１つの情報と、を可視的に出力する出力部、を備えている、データ処理システム。
3. 請求項２に記載のデータ処理システムであって、
   前記出力部が、前記グラフの前記重複期間に係る部分の下の領域に前記特定のアイコンを可視的に出力する、データ処理システム。
4. 請求項２または請求項３に記載のデータ処理システムであって、
   操作部に対するユーザーの操作に応じてマウスポインタによって前記特定のアイコンを指定する指定部と、を備え、
   前記出力部が、前記指定部による前記特定のアイコンの指定に応答して、前記グラフの前記重複期間に係る部分を、前記グラフの前記重複期間とは離れた期間に係る部分とは異なる態様で、可視的に出力する、データ処理システム。
5. 請求項２から請求項４の何れか１つの請求項に記載のデータ処理システムであって、
   前記出力部が、前記グラフとともに、前記認識部によって前記第１状態が認識された前記評価値を、可視的に出力する、データ処理システム。
6. データ処理システムにおけるデータ処理方法であって、
   取得部によって、２つ以上の動作を含み且つ該２つ以上の動作のうちの２つの動作が並行して行われる重複期間がそれぞれ存在している同一種類の複数の一連の基板処理のそれぞれについての、前記２つ以上の動作の状態について計測で取得された計測値の時間変化を示す時系列データを取得する第１工程と、
   算出部によって、前記第１工程において前記取得部によって取得された少なくとも２つの前記一連の基板処理についての前記時系列データについて、前記少なくとも２つの一連の基板処理のうちの２つの一連の基板処理の全ての組合せにおける前記重複期間の時間の差の最大値を評価値として算出する第２工程と、
   認識部によって、前記評価値が予め設定された閾値を超えている第１状態を認識する第３工程と、を有している、データ処理方法。
7. 請求項６に記載のデータ処理方法であって、
   出力部によって、前記少なくとも２つの一連の基板処理についての前記時系列データについて計測値の時間変化を示すグラフと、前記第３工程において前記認識部によって前記第１状態が認識された異常を示す文字、および前記第３工程において前記認識部によって認識された前記第１状態に対応する特定のアイコンのうちの少なくとも１つの情報と、を可視的に出力する第４工程、を有している、データ処理方法。
8. 請求項７に記載のデータ処理方法であって、
   前記第４工程において、前記出力部によって、前記グラフの前記重複期間に係る部分の下の領域に前記特定のアイコンを可視的に出力する、データ処理方法。
9. 請求項７または請求項８に記載のデータ処理方法であって、
   指定部において、操作部に対するユーザーの操作に応じてマウスポインタによって前記特定のアイコンを指定する第５工程と、を有し、
   前記出力部によって、前記第５工程における前記指定部による前記特定のアイコンの指定に応答して、前記グラフの前記重複期間に係る部分を、前記グラフの前記重複期間とは離れた期間に係る部分とは異なる態様で、可視的に出力する、データ処理方法。
10. 請求項７から請求項９の何れか１つの請求項に記載のデータ処理方法であって、
    前記第４工程において、前記出力部によって、前記グラフを可視的に出力するとともに、前記第３工程で前記第１状態が認識された前記評価値を、可視的に出力する、データ処理方法。
11. 情報処理システムに含まれる処理部によって実行されることで、該情報処理システムを、請求項１から請求項５の何れか１つの請求項に記載のデータ処理システムとして機能させる、プログラム。

Images