JP6981113B2 - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置および情報処理方法に関する。

従来、設備の状態を管理する装置および方法が知られている。
たとえば、特許文献１には、このような方法として、設備の出力する時系列信号に基づいて、設備の状態を監視する方法が開示されている。この方法では、（i）時系列信号に基づいて一定期間毎に運転パターンラベルを付与し、（ii）一定期間毎の運転パターンラベルに基づいて学習データを選定し、（iii）この選定された学習データに基づき正常モデルを作成し、（iv）時系列信号と正常モデルとに基づき異常測度を算出し、（v）この算出された異常測度に基づき設備の状態が異常か正常かの識別を行う（［要約］参照）。

特許文献２には、設備または装置の出力する時系列のセンサ信号に基づいて異常を検知する設備状態監視方法が開示されている。この方法では、（i）設備から出力されるインベント信号を基に運転状態別にモード分割し、（ii）モード毎に正常モデルを作成し、（iii）モード毎の学習データの十分性をチェックし、（iv）その結果に応じて設定した閾値を用いて異常識別を行う（［要約］参照）。

特許文献３には、対象設備の寿命決定方法が開示されている。この方法は、（i）対象設備の電動機の電力もしくは電流の時間変化に基づき、軸受部位の変動応力の繰り返し回数を推定し、寿命消耗率を求めて余寿命を決定するステップ１と、（ii）軸受部位に取り付けた振動センサから得られる振動測度の時間変化率の累乗則により、当該劣化状態の進展を追跡し、危険領域への到達時点を推定するステップ２と、（iii）ステップ２の振動診断の結果、注意領域の晩期において、ステップ１とステップ２とにより余寿命を決定するステップ３とを備える。さらに、この方法は、ステップ３においてステップ１とステップ２との２つの余寿命期間から当該対象設備の寿命を決定する（［要約］参照）。

特許文献４には、対象設備の最適保全時期決定の支援方法等が開示されている。この方法は、（i）ある時点での機械的健全性を診断する簡易診断ステップと、（ii）機械的劣化の種別および劣化程度を推定する精密診断ステップと、(iii)当該劣化状態の進展を追跡する傾向監視ステップと、（iv）当該傾向監視ステップでの劣化パターンから当該故障の危険領域への到達時期を予測する寿命予測ステップと、（v）傾向監視ステップにおける劣化程度の進展から対象設備のエネルギ損失力を推定するエネルギ損失評価ステップと、（vi）劣化部品もしくは劣化装置を復旧するときに必要なエネルギ負荷評価ステップとを備える。さらに、この方法は、エネルギ損失評価結果とエネルギ負荷評価結果とを加算して当該劣化状態を復旧する時期の最適化を行う（［要約］参照）。

国際公開第２０１３／０３０９８４号 特開２０１１−０７０６３５号公報 特開２０１０−１３９２４８号公報 特開２００９−１８０７２２号公報

生産装置における製品の製造条件は、消耗品等の劣化度合いと、長期にわたって徐々に状態が変化する装置要素（たとえば、部品、治具等）の劣化度合いとによって、刻々と変化する。また、製造条件の変化に応じて、製品の品質を表した生産指標も変化する。

本開示は、上記の問題点に鑑みなされたものであって、生産指標を利用して製造条件の変化の態様に応じた処理を実行可能な情報処理装置および情報処理方法を提供する。

本開示の一例によれば、情報処理装置は、材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて製品を生産する生産装置から取得したデータに基づき、製品の品質に基づく生産指標を算出する算出手段と、予め設定された閾値に基づき、生産指標が、部材の一メンテナンスサイクルに含まれる第１の区間および生産指標の変動が第１の区間よりも大きい第２の区間のいずれの区間に属するかを判定する判定手段と、第１の区間に属すると判定された生産指標を用いた第１の処理と、第２の区間に属すると判定された生産指標を用いた第２の処理との少なくとも一方を実行する実行手段とを備える。

上記の構成によれば、生産指標を利用して製造条件の変化の態様に応じた処理を実行可能となる。

好ましくは、実行手段は、第２の処理として、生産指標に関する許容値に基づき、部材によって生産可能な残りの生産数を予測する予測手段を含む。

上記の構成によれば、第２の区間に属する生産指標に基づき、部材によって生産可能な残りの生産数を予測することができる。

好ましくは、生産装置は、部材と、各々が生産装置を構成し、かつ種類が異なる複数の装置要素とを用いて製品を生産している。複数の装置要素の各々のメンテナンスサイクルは、部材のメンテナンスサイクルよりも長い。実行手段は、第１の処理として、複数の装置要素のうち、生産指標を悪化させる装置要素を推定する推定手段を含む。

上記の構成によれば、第１の区間に属する生産指標に基づき、生産指標を悪化させている装置要素を推定できる。

好ましくは、生産装置は、複数の装置要素として、複数の第１の装置要素と、第１の装置要素の個数とは異なり、かつ第１の装置要素とは種類が異なる複数の第２の装置要素とを有する。推定手段は、製品の累積生産数に関する、第１の区間に属する生産指標の悪化の周期性に基づき、第１の装置要素および第２の装置要素のうち生産指標を悪化させる装置要素を推定する。

上記の構成によれば、第１の区間に属する生産指標に基づき、生産指標を悪化させている装置要素を推定できる。

好ましくは、生産装置は、複数の装置要素のうちの第１の種類の装置要素として、複数の第１の装置要素を有している。製品は、複数の第１の装置要素のうち製品毎に指定される１つの第１の装置要素を用いて生産される。生産指標は、複数の第１の装置要素のうち製品の生産に用いた第１の装置要素を識別するための第１の識別情報が関連付けられている。推定手段は、第１の区間に属する生産指標と、生産指標に関連付けられた第１の識別情報とに基づき、複数の第１の装置要素のうちから、生産指標が悪化したときに製品の生産に用いられた第１の装置要素を推定する。

上記の構成によれば、第１の区間に属する生産指標と、当該生産指標に関連付けられた第１の装置要素を識別するための識別情報とに基づき、生産指標を悪化させている装置要素を推定できる。

好ましくは、生産装置は、複数の装置要素のうちの第２の種類の装置要素として、複数の第２の装置要素をさらに有する。製品は、複数の第２の装置要素のうち製品毎に指定される１つの第２の装置要素を用いて生産される。生産指標は、複数の第２の装置要素のうち製品の生産に用いた第２の装置要素を識別するための第２の識別情報が関連付けられている。推定手段は、第１の区間に属する生産指標と、生産指標に関連付けられた第１の識別情報および第２の識別情報とに基づき、複数の第１の装置要素および複数の第２の装置要素のうちから、生産指標を悪化させた装置要素を推定する。

上記の構成によれば、第１の区間に属する生産指標と、当該生産指標に関連付けられた第１の装置要素を識別するための識別情報と、当該生産指標に関連付けられた第２の装置要素を識別するための識別情報とに基づき、生産指標を悪化させている装置要素を推定できる。

好ましくは、情報処理装置は、製品の累積生産数と生産指標との関係を表したモデルデータを生成する生成手段と、モデルデータに基づき閾値を設定する設定手段とをさらに備える。

上記の構成によれば、生産指標に基づいたモデルデータに基づき閾値が設定されるため、当該閾値が設定されたのちの生産指標に関し、緩慢区間と急峻区間とのいずれに属するかを判断できる。

好ましくは、生成手段は、部材の複数のメンテナンスサイクルにおいて得られた生産指標に基づき、モデルデータを生成する。

上記の構成によれば、一メンテナンスサイクルにおいて得られた生産指標に基づきモデルデータを作成するよりも、精度の高いモデルデータを作成できる。

好ましくは、第１の区間と第２の区間とは連続している。
上記の構成によれば、実行手段が一メンテナンスサイクルに属する全ての生産指標を利用することになるため、算出された生産指標を効率的に利用可能となる。

好ましくは、第１の区間と第２の区間とは離れている。
上記の構成によれば、第１の区間と第２の区間とが離れていない場合（第１の区間と第２の区間の間の区間を設定しない場合）に比べて、対応生産数の予測値の精度を上げることが可能となるとともに、要因の推定を精度高く行うことが可能となる。

好ましくは、第１の区間と第２の区間とは一部が重複している。
上記の構成によれば、重複区間を設けることにより、第１の区間および第２の区間における生産指標のデータ数を多くすることができる。

好ましくは、設定手段は、生産指標に関する許容値に基づいて、閾値を設定する。
上記の構成によれば、閾値を容易に設定することができる。

好ましくは、設定手段は、累積生産数および生産指標の各々を座標軸とする２次元座標系において、モデルデータに基づいた曲線を表す数式を算出する。設定手段は、曲線の曲率が最大となったときの生産指標の座標軸の座標値を算出する。設定手段は、算出された座標値を閾値に設定する。

上記の構成によれば、モデルデータに基づき閾値を設定することができる。
好ましくは、設定手段は、累積生産数および生産指標の各々を座標軸とする２次元座標系において、モデルデータに基づいた曲線を表す数式を算出し、曲線の接線の傾きに基づき閾値を設定する。

上記の構成によれば、モデルデータに基づき閾値を設定することができる。
本開示の他の例によれば、情報処理方法は、材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて製品を生産する生産装置から取得したデータに基づき、製品の品質に基づく生産指標を算出するステップと、予め設定された閾値に基づき、生産指標が、部材の一メンテナンスサイクルに含まれる第１の区間および生産指標の変動が第１の区間よりも大きい第２の区間のいずれの区間に属するかを判定するステップと、第１の区間に属すると判定された生産指標を用いた第１の処理と、第２の区間に属すると判定された生産指標を用いた第２の処理との少なくとも一方を実行するステップとを備える。

上記の方法によれば、生産指標を利用して製造条件の変化の態様に応じた処理を実行可能となる。

本開示によれば、生産指標を利用して製造条件の変化の態様に応じた処理が実行可能となる。

本例に係るシステム構成図である。 製造条件の変化要因を説明するための図である。 製品の累積生産数と、生産指標との関係を表した図である。 実運用の前の情報処理装置における処理の流れを表したフロー図である。 実運用時の情報処理装置における処理の流れを表したフロー図である。 モデルの作成例を説明するための図である。 ユーザまたは製造メーカ等が許容値に基づき閾値を設定する場合を説明するための図である。 情報処理装置がモデル曲線を用いて自動的に閾値の値を算出する場合を説明するための図である。 情報処理装置がモデル曲線を用いて自動的に閾値の値を算出する場合を説明するための図である。 急峻区間に属すると判定された生産指標を用いた処理を説明するための図である。 緩慢区間に属すると判定された生産指標を用いた処理を説明するための図である。 各交換サイクルから緩慢区間のみを抽出し、並べ直したときに得られる図である。 周期分析の例を表した図である。 生産指標をＩＤ別に表した図である。 情報処理装置の典型的なハードウェア構成を説明するための図である。 情報処理装置の機能的構成を説明するための図である。 情報処理装置における表示画面例である。 急峻区間に関する表示画面例である。 各交換サイクルから緩慢区間のみを抽出し、並べ直したときに得られるデータを表した画面例である。 ＩＤの対応付けがない場合の周期分析の結果に基づき表示される画面例である。 ＩＤの対応付けがある場合の長期変化の要因別の生産指標を表した画面例である。 一交換サイクルにおいて緩慢区間と急峻区間とを離して設定した場合を説明するための図である。 緩衝区間を設けるための閾値設定方法を説明するための図である。 緩衝区間を設けるための他の閾値設定方法を説明するための図である。 一交換サイクルにおいて緩慢区間と急峻区間とを一部重複させて設定した場合を説明するための図である。 重複区間を設けるための閾値設定方法を説明するための図である。 重複区間を設けるための他の閾値設定方法を説明するための図である。 計測遅れが生じるときの対応可能生産数を説明するための図である。 計測遅れが有る場合の画面例を表した図である。 半導体製造における前処理工程の流れの一例を表したフロー図である。 生産指標の具体例としてのＬＳＩ不良率の時系列変化を表した図である。 急峻区間に関する表示画面例である。 ＩＤの対応付けがない場合の周期分析の結果に基づき表示される画面例である。 ＩＤの対応付けがある場合の長期変化の要因別の生産指標を表した画面例である。 情報処理装置の機能的構成を表した図である。 半導体製造における前処理工程の他の流れの一例を表したフロー図である。 生産指標の具体例としての成膜合格率の時系列変化を表した図である。 急峻区間に関する表示画面例である。 ＩＤの対応付けがない場合の周期分析の結果に基づき表示される画面例である。 ＩＤの対応付けがある場合の長期変化の要因別の生産指標を表した画面例である。 情報処理装置の機能的構成を表した図である。

以下において、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについては詳細な説明は繰返さない。

§１ 適用例
まず、図１から図３に基づいて、本発明が適用される場面の一例について説明する。

図１は、本例に係るシステム構成図である。
図１を参照して、システム１は、生産装置（生産設備、製造装置）２と、情報処理装置３とを備える。情報処理装置３は、生産装置２と通信可能に接続されている。

生産装置２では、材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて所定の製品を繰り返し生産する。当該部材の一例として、消耗品が挙げられる。ここで、「消耗品」には、たとえば、製品を製造するに従って減少する材料と、相対的に摩耗が速いため、高頻度で交換する部品とが含まれる。生産装置２がたとえば半導体製造装置の場合、消耗品の一例としてスパッタリングターゲットが挙げられる。また、上記の部材には、消耗品以外に、相対的に汚れやすいため、高頻度で清掃する必要のある部品も含まれる。

情報処理装置３は、生産装置で生産される製品の品質に基づく生産指標を算出するために、生産装置において計測された各種のデータを取得する。

図２は、製造条件の変化要因を説明するための図である。
図２を参照して、生産回数（処理回数）と生産指標とは、測定（観測）可能である。しかしながら、製造条件は、観測できない。

製造条件の変化の態様は、周期性がある。この変化の態様は、短期変化と、長期変化とに区分できる。短期変化が起こる要因（相対的に短周期で生産指標を低下させる要因）としては、材料の減少が挙げられる。また、これ以外にも、短期変化が起こる要因として、高頻度で交換する部品の劣化、高頻度で清掃する必要のある部品の汚れ等が挙げられる。

その一方、長期変化が起こる要因（相対的に長周期で生産指標を低下させる要因）としては、生産装置内の生産場所、各部品の劣化または汚れ、各治具の劣化または汚れ、生産装置が備える各ステージ等の変化が挙げられる。このように、長期変化が起こる要因には、生産装置２を構成する要素（以下、「装置構成」と称する）の劣化等が関連している。また、この装置要素のメンテナンスサイクルは、上記部材のメンテナンスサイクルよりも長い。

また、上述した生産指標は、製造条件に応じて変動する。それゆえ、生産指標の変動は、短期変化と長期変化とが組み合わさったものとなる。

なお、以下では、説明の便宜上、上記部材の一例として、消耗品を挙げて説明する。また、部材の「メンテナンスサイクル」の一例として、消耗品の「交換サイクル」を挙げて説明する。

図３は、製品の累積生産数と、生産指標との関係を表した図である。
図３を参照して、消耗品の各交換サイクルＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐｉ（ｉは５以上の自然数）は、生産指標の変動が緩やかな緩慢区間Ｐａと、生産指標の変動が急峻な急峻区間Ｐｂとを含んでいる。急峻区間Ｐｂに示すような生産指標が得られるのは、消耗品の劣化等によって急激に製造条件が悪化するからである。システム１のユーザが消耗品を取り換えることにより、急峻区間Ｐｂの次の緩慢期間Ｐａに示すように、生産指標は改善する。

緩慢区間Ｐａと急峻区間Ｐｂとは、予め設定された閾値Ｔｈと各生産指標との大小関係に基づいて区分される。閾値Ｔｈは、典型的には、情報処理装置３が、実運用前に、交換サイクルＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４における生産指標（時系列データ）を用いて予め決定する。なお、情報処理装置３が閾値Ｔｈを決定するのではなく、ユーザが適宜決定してもよい。

情報処理装置３において閾値Ｔｈが設定されると、生産装置２の実運用が始まる。情報処理装置３は、生産装置２から取得した各計測データ（時系列データ）に基づき、生産指標を逐次算出する。同図においては、累積生産数がＮｍとなったときの生産指標まで算出した状態を表している。

累積生産数がＮｍとなったときの生産指標は、閾値Ｔｈを超えている。このため、情報処理装置３では、当該生産指標が急峻区間Ｐｂのデータであることを判定できる。また、累積生産数がＮ２（ｉ−１）とＮｍとの間において、生産指標が閾値Ｔｈ未満である場合には、情報処理装置３は、当該生産指標が緩慢区間Ｐａに属するデータであることを判定できる。

このように、情報処理装置３は、予め設定された閾値Ｔｈに基づき、算出された生産指標が、消耗品の一交換サイクルＰｉに含まれる、緩慢区間Ｐａおよび生産指標の変動が緩慢区間Ｐａよりも大きい急峻区間Ｐｂのいずれの区間に属するかを判定する。これによれば、算出された各生産指標が緩慢区間Ｐａのデータであるのか、あるいは急峻区間Ｐｂのデータであるかを判断できる。

さらに、情報処理装置３は、緩慢区間Ｐａに属すると判定された生産指標を用いた処理（以下、「処理Ｑａ」とも称する）と、急峻区間Ｐｂに属すると判定された生産指標を用いた処理（以下、「処理Ｑｂ」とも称する）との少なくとも一方を実行する。

また、上述したように、生産指数は、製品の製造条件の変化に応じて変化する。したがって、情報処理装置３によれば、生産指標を利用して製造条件の変化の態様に応じた処理を実行可能となる。

情報処理装置３は、上記処理Ｑａの一例として、緩慢区間Ｐａに属すると判定された生産指標に基づき、複数の装置要素（部品、治具、ステージ等）のうち、生産指標を悪化させる装置要素を推定する。

情報処理装置３は、上記処理Ｑｂの一例として、急峻区間Ｐｂに属すると判定された生産指標と、生産指標に関する許容値とに基づき、現在の消耗品によって生産可能な残りの生産数を予測する。つまり、情報処理装置３は、得られた複数の生産指標のうち、消耗品の影響を大きく受けている急峻区間Ｐｂの生産指標を除いた残りの生産指標を用いて、生産指標を悪化させる装置要素を推定する。

§２ 構成例
［Ａ．処理の流れ］
（１）概要
図４は、実運用の前の情報処理装置３における処理の流れを表したフロー図である。

図４を参照して、情報処理装置３は、ステップＳ１において、生産装置２に備えられたセンサ等による計測によって得られた各種の計測データに基づいて、生産指標を算出する。「生産指標」としては、たとえば、歩留まり、不良率、出来高、単位工程における処理成功製品率、単位工程における処理失敗製品率が挙げられる。このような生産指標のうち、何れの指標を用いるかは生産装置２が製造する製品に基づき、適宜、事前に生産装置２の製造メーカまたはユーザによって決定される。

ステップＳ２において、情報処理装置３は、算出された生産指標に基づいて、モデルを生成する。モデルの具体例については、後述する（図６）。ステップＳ３において、情報処理装置３は、緩慢区間Ｐａと急峻区間Ｐｂとを特定するための閾値Ｔｈを設定する。閾値Ｔｈの設定の詳細についても、後述する（図７〜図９等）。

また、生産指標には、製品の生産に用いた装置要素の識別情報（以下、「ＩＤ」とも称する）が対応付けされている場合がある。情報処理装置は、計測データがどの装置要素、場所、装置等に関連したデータであるかによって、異なる識別情報を生産指標に対応付ける。各生産指標には、１つの製品を複数の装置要素を用いて生成するため、典型的には、複数の装置要素の識別情報が対応付けられる。たとえば、１つの生産指標には、場所に関するＩＤと、部品に関するＩＤと、治具に関するＩＤと、ステージに関するＩＤとが対応付けられる。

図５は、実運用時の情報処理装置３における処理の流れを表したフロー図である。
図５を参照して、情報処理装置３は、ステップＳ１１において、生産装置２から計測データを取得する。ステップＳ１２において、情報処理装置３は、計測データに基づき、生産指標を算出する。

ステップＳ１３において、情報処理装置３は、算出された生産指標が、急峻区間Ｐｂに属するデータであるか否かを閾値Ｔｈを用いて判断する。急峻区間Ｐｂに属すると判断された場合（ステップＳ１３においてＹＥＳ）、ステップＳ１４において、情報処理装置３は、今使用している消耗品（現在の消耗品）で、残りいくつの製品を生産可能であるかを予測する。以下では、当該生産可能な数を、「対応可能生産数」とも称する。

急峻区間Ｐｂに属さないと判断された場合（ステップＳ１３においてＮＯ）、情報処理装置３は、ステップＳ１５において、生産指標に、製品の生産に用いた装置要素の識別情報（ＩＤ）が対応付けられているか否かを判断する。

ＩＤの対応付けがあると判断されると（ステップＳ１５においてＹＥＳ）、ステップＳ１６において、情報処理装置３は、ＩＤ層別により要因推定を実行する。ＩＤの対応付けがないと判断されると（ステップＳ１５においてＮＯ）、ステップＳ１７において、情報処理装置３は、周期性等を考慮した要因推定を実行する。これらの要因推定の具体例については、後述する。

（２）モデル作成
図６は、モデルの作成例を説明するための図である。モデルは、閾値Ｔｈを算出するために用いられる。

図６を参照して、情報処理装置３は、グラフ（ａ）に示すように、一例として、累積生産数が０からＮ８までの４つの交換サイクルＰ１〜Ｐ４（図３参照）に含まれる生産指標を用いてモデルを生成する。なお、交換サイクル（一周期）は、ユーザが、消耗品を前回交換してから今回交換するまでの累積生産数として表されている。

情報処理装置３は、グラフ（ｂ）に示すように、これら４つの交換サイクルＰ１〜Ｐ４に含まれる生産指標を重ね合わせる。情報処理装置３は、交換サイクルＰ１の生産指標の先頭のデータと、交換サイクルＰ２の生産指標の先頭のデータと、交換サイクルＰ３の生産指標の先頭のデータと、交換サイクルＰ４の生産指標の先頭のデータとが、横軸（生産数）の値が一致するようにして重ね合わせを行う。横軸の生産指標の間隔は、４つの交換サイクルＰ１〜Ｐ４において同じである。

情報処理装置３は、重ね合わせた生産指標のデータに基づいて、生産数と生産指標との関係を表したモデルを生成する。グラフ（ｃ）においては、モデルは、曲線６１として表現されている。一例として、情報処理装置３は、横軸の値が同一の４つの生産指標の平均値を用いて、曲線６１を作成する。曲線６１は、たとえば、最小二乗法を用いて生成され得る。

以上のように、情報処理装置３は、複数の交換サイクルにおける生産指標の平均的な変化を表したモデル（曲線６１）を作成する。なお、これに限定されず、情報処理装置３は、複数の交換サイクルにおける生産指標の最大値の変化を表したモデルを生成してもよい。また、情報処理装置３は、一つの交換サイクルにおける生産指標に基づいて、モデルを生成してもよい。なお、以下では、曲線６１を、「モデル曲線６１」とも称する。

（３）閾値設定
閾値Ｔｈの設定方法としては、大別して２つの方法がある。一つは、ユーザまたは製造メーカ等が、許容値に基づき決定する方法である。他方は、情報処理装置３がモデル曲線６１を用いて、自動的に閾値Ｔｈの値を算出する方法である。以下では、これらの方法について、説明する。

図７は、ユーザまたは製造メーカ（以下、「ユーザ等」とも称する）が許容値に基づき閾値Ｔｈを設定する場合を説明するための図である。「許容値」とは、製品として成立する生産指標の値である。

図７を参照して、ユーザ等は、生産指標の許容値Ｕに対して所定の割合を乗じた値を閾値Ｔｈに設定する。図７の例では、許容値Ｕに四分の一を乗じた値（Ｕ／４）が閾値Ｔｈに設定されている。ユーザ等は、所定の割合をいくらにするかを、たとえば、モデル曲線６１を参照して決定してもよいし、あるいはモデル曲線６１を参照せずに決定してもよい。

図８は、情報処理装置３がモデル曲線６１を用いて自動的に閾値Ｔｈの値を算出する場合を説明するための図である。

図８を参照して、情報処理装置３は、モデル曲線６１において曲率が最大となる点８１を算出する。詳しくは、情報処理装置３は、モデル曲線６１において曲率が最大となる生産数の値（横軸の値）を算出する。情報処理装置３は、モデル曲線６１において、算出された値（横軸の値）のときの生産指標の値（縦軸の値）を、閾値Ｔｈに設定する。

図９は、図８と同様に、情報処理装置３がモデル曲線６１を用いて自動的に閾値Ｔｈの値を算出する場合を説明するための図である。

図９を参照して、生産数を増加させたときに、モデル曲線６１において変化率（曲線６１の接線の傾き）が初めて一定値を超える境界点９１を算出する。詳しくは、情報処理装置３は、一例として変化率が０．２以上となる境界点９１を算出する。なお、直線９２は、傾き（変化率）が０．２の直線を表している。

（４）急峻区間での処理
図１０は、急峻区間Ｐｂに属すると判定された生産指標を用いた処理を説明するための図である。詳しくは、同図は、図５のステップＳ１４の処理を説明するための図である。

図１０を参照して、情報処理装置３は、急峻区間Ｐｂに属する生産指標と、許容値Ｕとに基づいて、対応可能生産数（Ｎｂ−Ｎａ）を算出する。図１０の例を用いて、算出方法を具体的に説明すると、以下のとおりであある。

情報処理装置３は、まず、急峻区間Ｐｂに属する３つの生産指標の値を表す点（プロットされたデータ）を直線近似する。情報処理装置３は、直線近似によって得られた直線１０１の縦軸の値が許容値Ｕとなる累積生産数の値（Ｎｂ）を算出する。つまり、情報処理装置３は、点１０２の横軸の座標値を算出する。情報処理装置３は、算出された値Ｎｂから、急峻区間Ｐｂに属する３つの生産指標を表す点のうち最も累積生産数の値が大きい点の累積生産数Ｎａを差し引くことによって、対応可能生産数を算出する。

以上のように、情報処理装置３によれば、急峻区間Ｐｂに属すると判定された生産指標と、生産指標に関する許容値とに基づき、現在の消耗品によって生産可能な残りの生産数を予測することができる。

（５）緩慢区間における処理
図１１は、緩慢区間Ｐａに属すると判定された生産指標を用いた処理を説明するための図である。詳しくは、同図は、図５のステップＳ１６，Ｓ１７の処理を説明するための図である。

図１１を参照して、生産装置２の実運用時に、情報処理装置３は、消耗品の各交換サイクル（たとえば、交換サイクルＰｊまでの各交換サイクル）において、閾値Ｔｈに基づき、生産指標を緩慢区間Ｐａと急峻区間Ｐｂとに区分する。なお、ｊは、ｎより大きい任意の自然数である。

情報処理装置３は、各交換サイクルにおける各緩慢区間Ｐａの生産指標に基づき、製品の品質を低下させる要因を推定する。以下、ＩＤの対応付けがある場合と対応付けがない場合とに分けて説明する。

（５．１）ＩＤの対応付けなし
図１２は、図１１に示した各交換サイクルから緩慢区間Ｐａのみを抽出し、並べ直した（結合した）ときに得られる図である。同図は、図１１の急峻区間Ｐｂを削除し、かつ緩慢区間Ｐａを横軸方向に移動させることにより得られる図でもある。

図１２を参照して、横軸によって、生産指標のピークが連続して現れている。説明の便宜上、各ピークを丸印で囲むことによって明示している。

情報処理装置３は、場所の数と、生産に利用している部品の個数と、利用している治具の個数と、ステージの数（図２の長期変化の要因参照）と、生産指標の低下の周期性とから、生産指標を悪化させている要因を推定する。

以下では、一例として、場所の数を１０箇所、部品の個数を３個、治具の個数を４個、ステージの個数を２個とする。

図１３は、周期分析の例を表した図である。
図１３を参照して、図の矢印に示すように、４の倍数で自己相関が大きくなっている。これによれば、ユーザは、場所の数と、部品の個数と、治具の個数と、ステージの個数とを考慮すれば、個数が４個である治具のいずれか１つが生産指標を悪化させている要因であることを判断できる。

したがって、ユーザは、４つの治具を調べ、かつ４つの治具のうち劣化または汚れている治具を交換または清掃することにより、生産指標を上げることが可能となる。

（５．２）ＩＤの対応付けあり
生産指標に複数のＩＤが対応付けられている場合、情報処理装置３は、こられのＩＤを利用して、生産指標を悪化させている要因を推定する。この場合にも、図１２に基づき説明したように、各交換サイクルから緩慢区間Ｐａのみを抽出する。

以下の説明では、一例として、ＩＤが付されたステージの個数を２個とし、ＩＤが付された部品の個数を３個とし、ＩＤが付された治具の個数を４個とし、ＩＤが付された場所の数を１２とする。また、情報処理装置３は、生産指標の低下の要因の判断指標の一例として、中央値に中央絶対偏差（ＭＡＤ）の三倍を足した値を用いる。

図１４は、生産指標をＩＤ別に表した図である。
図１４を参照して、グラフ（Ａ）は、ステージの生産指標であって、かつ識別情報毎の生産指標を表している。グラフ（Ｂ）は、部品の生産指標であって、かつ識別情報毎の生産指標を表している。グラフ（Ｃ）は、治具の生産指標であって、かつ識別情報毎の生産指標を表している。グラフ（Ｄ）は、場所の生産指標であって、かつ識別情報毎の生産指標を表している。

グラフ（Ｃ）において、４個の治具のうちのＮｏ．４の治具の生産指標が、判断指標（中央値＋３×ＭＡＤ）を超えていることが分かる。これよれば、ユーザまたは情報処理装置３は、Ｎｏ．４の治具が生産指標を悪化させている要因であると判断できる。

また、グラフ（Ｄ）において、１２箇所の場所のうちのＮｏ．７の場所の生産指標が、判断指標を超えていることが分かる。これよれば、ユーザまたは情報処理装置３は、Ｎｏ．７の場所が生産指標を悪化させている要因であると判断できる。

このように、生産指標を悪化させている要因が複数あった場合でも、ＩＤを用いることにより、ユーザまたは情報処理装置３は、これらの要因を特定することができる。

［Ｂ．ハードウェア構成］
図１５は、情報処理装置３の典型的なハードウェア構成を説明するための図である。

図１５を参照して、情報処理装置３は、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３５１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３５２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３５３と、フラッシュメモリ３５４と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３５５と、通信ＩＦ（Interface）３５６と、ディスプレイ３５７と、操作キー３５８と、マウス３５９と、記憶媒体３９９に対するデータの読み書きを行うリーダライタ３６０とを備えている。これらの装置については、従来から知られているため、ここでは詳細については説明しない。

［Ｃ．機能的構成］
図１６は、情報処理装置３の機能的構成を説明するための図である。

図１６を参照して、情報処理装置３は、制御部３１０と、記憶部３２０と、表示部３３０と、操作部３４０とを備える。制御部３１０は、生産指標算出部３１１と、モデル作成部３１２と、閾値設定部３１３と、区間判定部３１４と、実行部３１５とを含む。実行部３１５は、予側部３１５１と、要因推定部３１５２とを有する。記憶部３２０は、データベース３２１を有する。

制御部３１０は、情報処理装置３の全体的な動作を制御する。
生産指標算出部３１１は、生産装置２から取得した各種の計測データに基づいて、生産指標を算出する。生産指標算出部３１１は、算出された生産指標を、データベース３２１に記憶させる。データベース３２１では、生産指標と、生産指標に対応付けられたＩＤとが、累積生産数に関連付けられて格納される。

制御部３１０は、生産装置２から累積生産数自体を取得してもよいし、あるいは、生産装置２から送られてくる所定の情報に基づき、累積生産数をカウントしてもよい。累積生産数の取得方法は、特に限定されるものではない。

モデル作成部３１２は、消耗品の交換を表した対応記録データを生産装置２から取得する。なお、対応記録は、操作部３４０によって入力される構成であってもよい。モデル作成部３１２は、データベース３２１に記憶された生産指標等と、対応記録データとに基づき、モデルを生成する。モデル作成部３１２は、典型的には、モデル曲線（図６参照）を生成する。モデル作成部３１２は、生成されたモデルを表したデータ（モデルデータ）を、閾値設定部３１３に送る。

閾値設定部３１３は、モデルデータに基づいて、閾値Ｔｈを設定する。たとえば、図８または図９に基づき説明したように、閾値Ｔｈを算出する。なお、図７に基づいて説明したように、閾値Ｔｈのユーザ入力を操作部３４０を介して受け付けるように、制御部３１０を構成してもよい。閾値設定部３１３は、設定された閾値Ｔｈを区間判定部３１４に送る。

区間判定部３１４は、実運用時において逐次算出されかつデータベース３２１に逐次記憶される生産指標が、緩慢区間Ｐａに属するデータであるのか、あるいは急峻区間Ｐｂに属するデータであるのかを、設定された閾値Ｔｈを用いて判定する。

区間判定部３１４は、急峻区間Ｐｂに属する生産指標（データ列）を、予側部３１５１に送る。区間判定部３１４は、緩慢区間Ｐａに属する生産指標（データ列）を、要因推定部３１５２に送る。

実行部３１５は、緩慢区間Ｐａに属すると判定された生産指標を用いた処理Ｑａと、急峻区間Ｐｂに属すると判定された生産指標を用いた処理Ｑｂとを実行する。

具体的には、実行部３１５内の予側部３１５１が、処理Ｑｂとして、生産指標に関する許容値に基づき、消耗品によって生産可能な残りの生産数（つまり、対応可能生産数）を予測する（図１０参照）。この場合、制御部３１０は、予測された対応可能生産数を表示部３３０に表示させる。

実行部３１５内の要因推定部３１５２には、場所に関するデータ（領域数、ＩＤとしての番号）と、部品に関するデータ（部品数、ＩＤとしての番号）と、治具に関するデータ（治具数、ＩＤとしての番号）と、ステージに関するデータ（ステージ数、ＩＤとしての番号）とが入力される。これらのデータは、典型的には、生産装置２から送られてくる。

要因推定部３１５２は、処理Ｑａとして、これら生産装置２から送られてきたデータと、緩慢区間Ｐａに属するデータとを用いて、生産指標を悪化させる装置要素を推定する。この場合、制御部３１０は、推定された要因を表示部３３０に表示させる。

詳しくは、要因推定部３１５２は、生産指標にＩＤが対応付けられていない場合、製品の累積生産数に関する、緩慢区間Ｐａに属する生産指標の悪化の周期性に基づき、複数の装置要素等のうち生産指標を悪化させる装置要素を推定する（図１３参照）。

また、要因推定部３１５２は、生産指標にＩＤが対応付けられている場合には、緩慢区間Ｐａに属する生産指標と、生産指標に関連付けられた識別情報とに基づき、複数の装置要素等のうちから、生産指標が悪化したときに製品の生産に用いられた装置要素を推定する（図１４参照）。

なお、推定された要因の表示の仕方は、要因そのものを明示するものであってもよいし、あるいは、グラフを用いて間接的に表示する（ユーザに要因を判断させる）ものであってもよい。表示の仕方は特に限定されるものではない。

ところで、制御部３１０は、図１５に示したＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３等を含み、情報処理に応じて各構成要素の制御を行う。記憶部３２０は、例えば、ＨＤＤ３５、ソリッドステートドライブ等の補助記憶装置であり、制御部３１０で実行されるプログラム、データベースＤ３２１等を記憶する。

記憶媒体３９９は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的または化学的作用によって蓄積する媒体である。情報処理装置３は、この記憶媒体３９９から、上述したプログラムまたは生産指標のデータを取得してもよい。

なお、処理Ｑａと処理Ｑｂとの少なくとも一方を実行部３１５が実行するように、制御部３１０を構成してもよい。

［Ｄ．ユーザインターフェイス］
情報処理装置３のディスプレイ３５７（表示部３３０）で表示される各種のユーザインターフェイスについて説明する。

（１）全体区間
図１７は、情報処理装置３における表示画面例である。

図１７を参照して、情報処理装置３は、緩慢区間Ｐａと急峻区間Ｐｂとを交換サイクル毎に区別した画面を、ディスプレイ３５７（表示部３３０）に表示させる。なお、緩慢区間Ｐａと急峻区間Ｐｂとには、データがプロットされている。

（２）急峻区間
図１８は、急峻区間Ｐｂに関する表示画面例である。詳しくは、同図は、予測結果を表した図である。

図１８を参照して、情報処理装置３は、対応可能生産数の予測値を表示する。典型的には、情報処理装置３は、予測値を、急峻区間Ｐｂの生産指標のデータと、直線近似により得られた直線（図１０における直線１０１）とともに、ディスプレイ３５７に表示する。これによれば、ユーザは、現在の消耗品での対応可能生産数を知ることができる。

（３）緩慢区間
図１９は、各交換サイクルから緩慢区間Ｐａのみを抽出し、並べ直した（結合した）ときに得られるデータ（図１２参照）を表した画面例である。図１９を参照して、ユーザは、当該画面を確認することにより、生産指標の値に何らからの周期性があるか否かを判断できる。

図２０は、ＩＤの対応付けがない場合の周期分析（図１３参照）の結果に基づき表示される画面例である。

図２０を参照して、情報処理装置３は、ステージ、部品、治具、および場所の各々について、自己相関を算出する。情報処理装置３は、算出された各自己相関を、ステージ、部品、治具、および場所に対応付けて表示する。これによれば、ユーザは、部品、治具、および場所のうち、生産指標を悪化させている要因を判断することができる。同図の例の場合、ユーザは、４つの治具のうちのいずれかが生産指標を悪化させていると判断できる。

図２１は、ＩＤの対応付けがある場合の長期変化の要因別の生産指標（図１４参照）を表した画面例である。

図２１を参照して、情報処理装置３は、ステージ、治具、部品、および場所の各々に関し、生産指標と目標値とをディスプレイ３５７に表示させる。特に、情報処理装置３は、判断指標を超えた生産指標に関しては、他の生産指標と区別可能な表示態様で表示する。

同図の例では、情報処理装置３は、４個の治具のうちのＮｏ．４の治具の生産指標の棒グラフと、１２の場所のうちのＮｏ．７の場所の生産指標の棒グラフとの表示態様を、他の棒グラフの表示態様とは異ならせる。

これによれば、ユーザは、生産指標を悪化させている要因を速やかに把握することが可能となる。

［Ｅ．変形例］
（１）閾値設定
上記においては、一つの閾値Ｔｈを用いて、一交換サイクルにおいて緩慢区間Ｐａと急峻区間Ｐｂとを重複なく連続して区分した態様を例に挙げて説明した。しかしながら、これに限定されるものではない。以下では、他の態様について説明する。

（１．１）第１の変形例
図２２は、一交換サイクルにおいて緩慢区間Ｐａと急峻区間Ｐｂとを離して設定した場合を説明するための図である。

図２２を参照して、緩慢区間Ｐａと急峻区間Ｐｂとの間に緩衝区間Ｐｃが設定される。このような緩衝区間Ｐｃを設けることにより、緩慢区間Ｐａにおける生産指標の変動と急峻区間Ｐｂにおける生産指標の変動との差異が、緩衝区間Ｐｃを設けない場合に比べて、より明確となる。

図２３は、緩衝区間Ｐｃを設けるための閾値設定方法を説明するための図である。同図は、図７に基づき説明したのと同様に、ユーザまたは製造メーカ等が許容値に基づき閾値Ｔｈを設定する場合を説明するための図でもある。

図２３を参照して、ユーザ等は、生産指標の許容値Ｕに対して所定の割合を乗じた値を２つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２に設定する。図２３の例では、許容値Ｕに五分の一を乗じた値（Ｕ／５）が閾値Ｔｈ１に設定され、許容値Ｕに二の一を乗じた値（Ｕ／２）が閾値Ｔｈ２に設定されている。

このような閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２の設定により、閾値Ｔｈ１以上Ｔｈ２未満の区間に対応する生産数の区間が緩衝区間Ｐｃとなる。また、閾値Ｔｈ１未満の区間に対応する生産数の区間が緩慢区間Ｐａとなる。さらに、閾値Ｔｈ２以上の区間に対応する生産数の区間が急峻区間Ｐｂとなる。

実行部３１５（図１６）は、対応可能生産数の予測および要因の推定に、緩衝区間Ｐｃのデータを使用しない。このため、緩衝区間Ｐｃを設定しない場合に比べて、対応生産数の予測値の精度を上げることが可能となるとともに、要因の推定を精度高く行うことが可能となる。

図２４は、緩衝区間Ｐｃを設けるための他の閾値設定方法を説明するための図である。同図は、図９に基づき説明したのと同様に、情報処理装置３がモデル曲線を用いて自動的に閾値を算出する場合を説明するための図でもある。

図２４を参照して、情報処理装置３は、モデル曲線６１を用いて閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を算出する。詳しくは、生産数を増加させたときに、モデル曲線６１において変化率が互いに異なる２つの一定値を初めて超える境界点２５１，２５２を算出する。同図の場合、情報処理装置３は、一例として変化率が０．２以上となる境界点２５１と、変化率が０．４以上となる境界点２５２とを算出する。なお、直線２５３は、傾き（変化率）が０．２の直線を表しており、直線２５４は、傾き（変化率）が０．４の直線を表している。

このように、変化率を用いる場合も、上記と同様に、対応生産数の予測値の精度を上げることが可能となるとともに、要因の推定を精度高く行うことが可能となる。

（１．２）第２の変形例
図２５は、一交換サイクルにおいて緩慢区間Ｐａと急峻区間Ｐｂとを一部重複させて設定した場合を説明するための図である。

図２５を参照して、緩慢区間Ｐａの一部と急峻区間Ｐｂの一部とが重なった重複区間Ｐｄが設定される。このような重複区間Ｐｄを設けることにより、緩慢区間Ｐａおよび急峻区間Ｐｂにおける生産指標のデータ数を多くすることができる。

図２６は、重複区間Ｐｄを設けるための閾値設定方法を説明するための図である。同図は、図７に基づき説明したのと同様に、ユーザまたは製造メーカ等が許容値に基づき閾値Ｔｈを設定する場合を説明するための図でもある。

図２６を参照して、ユーザ等は、生産指標の許容値Ｕに対して所定の割合を乗じた値を２つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２に設定する。図２６の例では、図２３の例と同様に、許容値Ｕに五分の一を乗じた値（Ｕ／５）が閾値Ｔｈ１に設定され、許容値Ｕに二分の一を乗じた値（Ｕ／２）が閾値Ｔｈ２に設定されている。

このような閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２の設定により、閾値Ｔｈ１以上Ｔｈ２未満の区間に対応する生産数の区間が重複区間Ｐｄとなる。また、閾値Ｔｈ２未満の区間に対応する生産数の区間が緩慢区間Ｐａとなる。さらに、閾値Ｔｈ１以上の区間に対応する生産数の区間が急峻区間Ｐｂとなる。

図２７は、重複区間Ｐｄを設けるための他の閾値設定方法を説明するための図である。同図は、図９に基づき説明したのと同様に、情報処理装置３がモデル曲線を用いて自動的に閾値を算出する場合を説明するための図でもある。

図２７を参照して、情報処理装置３は、モデル曲線６１を用いて閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を算出する。詳しくは、横軸の値（生産数）を増加させて、モデル曲線６１における変化率が互いに異なる２つの一定値を初めて超える境界点２８１，２８２を算出する。同図の場合、情報処理装置３は、一例として変化率が０．２以上となる境界点２５１と、変化率が０．３以上となる境界点２５２とを算出する。なお、直線２８３は、傾き（変化率）が０．２の直線を表しており、直線２８４は、傾き（変化率）が０．３の直線を表している。

（２）対応可能生産数の予測
複数の工程を経て製品が生産される場合等においては、各工程における品質の評価は、最終工程が終了してから行われることが多い。また、このような場合において、各工程での対応可能生産数を予測するためには、工程終了から検査までの遅れについても推定する必要がある。以下では、このような計測遅れが生じる場合において、対応可能生産数を精度よく予測可能とする構成について説明する。

図２８は、計測遅れが生じるときの対応可能生産数を説明するための図である。
図２８を参照して、計測遅れは、対象となる工程から検査工程までの仕掛数を表している。

黒で塗り潰した丸の点は、生産指標の実測値を表している。点２９１，２９２は、予測値を表している。菱形の点２９３は、現状値（推定値）を示している。なお、同図の場合には、計測遅れが３個分の場合の例を表している。

情報処理装置３は、生産指標の実測値と、過去のデータとに基づき、予測値と現状値とを推定する。さらに、情報処理装置３は、生産指標の実測値と、予測値と、現状値とに基づき、モデルとなる直線２９５を作成する。情報処理装置３は、モデルの作成の際には、たとえば直近の３つの実測値を用いる。

情報処理装置３は、直線２９５の縦軸の値が許容値Ｕとなったときの累積生産数を特定し、特定された累積生産数から対応可能生産数（たとえば、３個）を算出する。

図２９は、計測遅れがある場合の画面例を表した図である。
図２９を参照して、情報処理装置３は、図２８に示したグラフをディスプレイ３５７に表示する。さらに、情報処理装置３は、各点の内容（データ種別）と、計測遅れの数と、予測値である対応可能生産数との情報を表示する。

このような構成によれば、ユーザは、計測遅れが生じる場合であっても、各工程における対応可能生産数を精度よく予測することが可能となる。

§３ 具体例
以下では、生産装置２として、半導体製造装置を例に挙げて説明する。また、以下では、上述した対応可能生産数の予測および生産指標を悪化させる要因の推定等の各種の処理を、半導体製造の前工程に適用した場合を説明する。

（１）第１の具体例
図３０は、半導体製造における前処理工程の流れの一例を表したフロー図である。

図３０を参照して、ステップＳ１０１において、基板の洗浄が行われる。ステップＳ１０２において、基板上に成膜が行われる。ステップＳ１０３において、成膜処理がなされた基板の洗浄が行われる。

ステップＳ１０４において、基板に対して、レジストコーティングがなされる。ステップＳ１０５において、基板に対して露光がなされ、ステップＳ１０６において現像がなされる。ステップＳ１０７において、基板に対してエッチングがなされ、ステップＳ１０８において、不純物の注入がなされる。

その後、ステップＳ１０９において、アニール炉内で、エッチング後の基板に対してアニール（焼鈍）が行われる。ステップＳ１１０において、レジストの剥離が行われ、ステップＳ１１１において電気特性の検査が行われる。

なお、ステップＳ１０１〜Ｓ１１１の処理は、従来行われている処理である。
ステップＳ１０１の洗浄処理は、たとえばバッチ式ウェット洗浄であって、複数のスロットの内の指定されたスロットを用いて行われる。スロット内には、薬液が入っている。この洗浄処理は、長期変化の要因のうちの「場所」に相当する（図２参照）。

ステップＳ１０２の成膜処理は、スパッタリングターゲットを用いた、スパッタリング成膜である。スパッタリングターゲットは、消耗品であって、短期変化の要因となる。

ステップＳ１０８のエッチングは、たとえばドライエッチングであって、複数のステージのうちの指定されたステージ上で行われる。このエッチング処理は、長期変化の要因のうちの「ステージ変化」に相当する。

ステップＳ１０９のアニールは、複数のアニール炉のうちの指定された炉を用いて行われる。アニールは、長期変化の要因のうちの「部品劣化または汚れ」に関連する（図２参照）。

また、前工程では複数のウエハカセットが用いられる。ウエハカセットは治具である。ウエハカセットの劣化または汚れも、長期変化の要因となる。

図３１は、生産指標の具体例としてのＬＳＩ不良率の時系列変化を表した図である。
図３１を参照して、急峻区間Ｐｂでは、処理枚数が増えにつれて、ＬＳＩ不良率が大きく上昇する。また、スパッタリングターゲットが交換される度に、ＬＳＩ不良率が下がる。

図３２は、急峻区間Ｐｂに関する表示画面例である。詳しくは、同図は、図１８の画面例に対応する図（予測結果を表した図）である。

図３２を参照して、情報処理装置３は、モデルの直線および点とともに、対応可能生産数の予測値を表示する。

図３３は、ＩＤの対応付けがない場合の周期分析（図１３参照）の結果に基づき表示される画面例である。詳しくは、同図は、図２０の画面例に対応する図である。

図３３を参照して、情報処理装置３は、スロット、ステージ、カセット、およびアニール炉の各々について、自己相関を算出する。情報処理装置３は、算出された各自己相関を、スロット、ステージ、カセット、およびアニール炉に対応付けて表示する。

図３４は、ＩＤの対応付けがある場合の長期変化の要因別の生産指標（図１４参照）を表した画面例である。詳しくは、同図は、図２１の画面例に対応する図である。

図３４を参照して、情報処理装置３は、スロット、ステージ、ウエハカセット、およびアニール炉の各々に関し、生産指標と目標値とをディスプレイ３５７に表示させる。特に、情報処理装置３は、判断指標を超えた生産指標に関しては、他の生産指標と区別可能な表示態様で表示する。

同図の例では、情報処理装置３は、４個のウエハカセットのうちのＮｏ．４のウエハカセットの生産指標の棒グラフと、２５個のスロットのうちのＮｏ．６およびＮｏ．１８のスロットの生産指標の棒グラフとの表示態様を、他の棒グラフの表示態様とは異ならせる。

図３５は、情報処理装置３の機能的構成を表した図である。
図３５を参照して、図１６に示した機能的構成と異なる点は、生産装置２が具体例としての半導体製造装置２Ａとなっている点と、生産指標算出部３１１に入力される計測データが具体例としての抵抗値となっている点と、生産指標算出部３１１から出力される生産指標が具体例としてのＬＳＩ不良率になっている点である。

また、半導体製造装置２Ａから要因推定部３１５２には、ウエハカセットに関するデータ（カセット数、ＩＤとしての番号）と、ステージに関するデータ（ステージ数、ＩＤとしての番号）と、スロットに関するデータ（スロット数、ＩＤとしての番号）と、アニール炉に関するデータ（炉数、ＩＤとしての番号）とが入力される。この点も、図１６とは異なっている。

上記の点が異なる以外は、図１６に基づいて説明した処理と同様な処理が実行される。
（２）第２の具体例
図３６は、半導体製造における前処理工程の他の流れの一例を表したフロー図である。

図３６を参照して、ステップＳ２０１において、基板の洗浄が行われる。ステップＳ２０２において、基板の乾燥が行われる。ステップＳ２０３において、基板に対する酸化処理がなされる。ステップＳ２０４において、酸化処理がなされた基板に対して成膜が行われる。ステップＳ２０５において、膜厚検査が行われる。なお、ステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理は、従来行われている処理である。

図３７は、生産指標の具体例としての成膜合格率の時系列変化を表した図である。
図３７を参照して、急峻区間Ｐｂでは、処理枚数が増えにつれて、成膜合格率が大きく減少する。また、スパッタリングターゲットが交換される度に、成膜合格率が上昇する。

図３８は、急峻区間Ｐｂに関する表示画面例である。詳しくは、同図は、図１８の画面例に対応する図（予測結果を表した図）である。

図３８を参照して、情報処理装置３は、モデルの直線および点とともに、対応可能生産数の予測値を表示する。

図３９は、ＩＤの対応付けがない場合の周期分析（図１３参照）の結果に基づき表示される画面例である。詳しくは、同図は、図２０の画面例に対応する図である。

図３９を参照して、情報処理装置３は、スロット、ステージ、カセット、および酸化炉の各々について、自己相関を算出する。情報処理装置３は、算出された各自己相関を、スロット、ステージ、カセット、および酸化炉に対応付けて表示する。

図４０は、ＩＤの対応付けがある場合の長期変化の要因別の生産指標（図１４参照）を表した画面例である。詳しくは、同図は、図２１の画面例に対応する図である。

図４０を参照して、情報処理装置３は、スロット、ステージ、ウエハカセット、および酸化炉の各々に関し、生産指標と目標値とをディスプレイ３５７に表示させる。特に、情報処理装置３は、判断指標を超えた生産指標に関しては、他の生産指標と区別可能な表示態様で表示する。

同図の例では、情報処理装置３は、５０個の酸化炉のうちのＮｏ．６およびＮｏ．１８の酸化炉の生産指標の棒グラフと、１３個のスロットのうちのＮｏ．６の生産指標の棒グラフとの表示態様を、他の棒グラフの表示態様とは異ならせる。

図４１は、情報処理装置３の機能的構成を表した図である。
図４１を参照して、図１６に示した機能的構成と異なる点は、生産装置２が具体例としての半導体製造装置２Ｂとなっている点と、生産指標算出部３１１に入力される計測データが具体例としての膜厚となっている点と、生産指標算出部３１１から出力される生産指標が具体例としての膜厚合格率になっている点である。

また、半導体製造装置２Ａから要因推定部３１５２には、ウエハカセットに関するデータ（カセット数、ＩＤとしての番号）と、ステージに関するデータ（ステージ数、ＩＤとしての番号）と、スロットに関するデータ（スロット数、ＩＤとしての番号）と、酸化炉に関するデータ（炉数、ＩＤとしての番号）とが入力される。この点も、図１６とは異なっている。

上記の点が異なる以外は、図１６に基づいて説明した処理と同様な処理が実行される。
§４ 作用・効果
以上のように、本実施形態では、予め設定された閾値に基づき、算出された生産指標が、消耗品の一交換サイクルに含まれる緩慢区間Ｐａおよび生産指標の変動が緩慢区間Ｐａよりも大きい急峻区間Ｐｂのいずれの区間に属するかを判定する。これによれば、算出された各生産指標が緩慢区間Ｐａのデータであるのか、あるいは急峻区間Ｐｂのデータであるかを判断できる。

さらに、情報処理装置３は、緩慢区間Ｐａに属すると判定された生産指標を用いた処理（対応可能生産数の予測処理）と、急峻区間Ｐｂに属すると判定された生産指標を用いた処理（生産指標を悪化させる要因の推定）との少なくとも一方を実行する。

生産指数は、製品の製造条件の変化に応じて変化するため、情報処理装置３によれば、生産指標を利用して製造条件の変化の態様に応じた処理を実行可能となる。

［付記］
以上のように、本実施形態は以下のような開示を含む。

〔１〕情報処理装置（３）は、材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて製品を生産する生産装置から取得したデータに基づき、製品の品質に基づく生産指標を算出する算出手段（３１１）と、予め設定された閾値に基づき、生産指標が、部材の一メンテナンスサイクルに含まれる第１の区間（Ｐａ）および生産指標の変動が第１の区間（Ｐａ）よりも大きい第２の区間（Ｐｂ）のいずれの区間に属するかを判定する判定手段（３１４）と、第１の区間（Ｐａ）に属すると判定された生産指標を用いた第１の処理と、第２の区間（Ｐｂ）に属すると判定された生産指標を用いた第２の処理との少なくとも一方を実行する実行手段（３１５）とを備える。

〔２〕実行手段（３１５）は、第２の処理として、生産指標に関する許容値に基づき、部材によって生産可能な残りの生産数を予測する予測手段（３１５１）を含む。

〔３〕生産装置（２，２Ａ，２Ｂ）は、部材と、各々が生産装置（２，２Ａ，２Ｂ）を構成し、かつ種類が異なる複数の装置要素とを用いて製品を生産している。複数の装置要素の各々のメンテナンスサイクルは、部材のメンテナンスサイクルよりも長い。実行手段（３１５）は、第１の処理として、複数の装置要素のうち、生産指標を悪化させる装置要素を推定する推定手段（３１５２）を含む。

〔４〕生産装置（２，２Ａ，２Ｂ）は、複数の装置要素として、複数の第１の装置要素と、第１の装置要素の個数とは異なり、かつ第１の装置要素とは種類が異なる複数の第２の装置要素とを有する。推定手段（３１５２）は、製品の累積生産数に関する、第１の区間（Ｐａ）に属する生産指標の悪化の周期性に基づき、第１の装置要素および第２の装置要素のうち生産指標を悪化させる装置要素を推定する。

〔５〕生産装置（２，２Ａ，２Ｂ）は、複数の装置要素のうちの第１の種類の装置要素として、複数の第１の装置要素を有する。製品は、複数の第１の装置要素のうち製品毎に指定される１つの第１の装置要素を用いて生産される。生産指標は、複数の第１の装置要素のうち製品の生産に用いた第１の装置要素を識別するための第１の識別情報が関連付けられている。推定手段（３１５２）は、第１の区間（Ｐａ）に属する生産指標と、生産指標に関連付けられた第１の識別情報とに基づき、複数の第１の装置要素のうちから、生産指標が悪化したときに製品の生産に用いられた第１の装置要素を推定する。

〔６〕生産装置（２，２Ａ，２Ｂ）は、複数の装置要素のうちの第２の種類の装置要素として、複数の第２の装置要素をさらに有する。製品は、複数の第２の装置要素のうち製品毎に指定される１つの第２の装置要素を用いて生産される。生産指標は、複数の第２の装置要素のうち製品の生産に用いた第２の装置要素を識別するための第２の識別情報が関連付けられている。推定手段（３１５２）は、第１の区間（Ｐａ）に属する生産指標と、生産指標に関連付けられた第１の識別情報および第２の識別情報とに基づき、複数の第１の装置要素および複数の第２の装置要素のうちから、生産指標を悪化させた装置要素を推定する。

〔７〕情報処理装置（３）は、製品の累積生産数と生産指標との関係を表したモデルデータを生成する生成手段（３１２）と、モデルデータに基づき閾値を設定する設定手段（３１３）とをさらに備える。

〔８〕生成手段（３１２）は、部材の複数のメンテナンスサイクルにおいて得られた生産指標に基づき、モデルデータを生成する。

〔９〕第１の区間（Ｐａ）と第２の区間（Ｐｂ）とは連続している。
〔１０〕第１の区間（Ｐａ）と第２の区間（Ｐｂ）とは離れている。

〔１１〕第１の区間（Ｐａ）と第２の区間（Ｐｂ）とは一部が重複している。
〔１２〕設定手段（３１３）は、生産指標に関する許容値に基づいて、閾値を設定する。

〔１３〕設定手段（３１３）は、累積生産数および生産指標の各々を座標軸とする２次元座標系において、モデルデータに基づいた曲線を表す数式を算出し、曲線の曲率が最大となったときの生産指標の座標軸の座標値を算出し、算出された座標値を閾値に設定する。

〔１４〕設定手段（３１３）は、累積生産数および生産指標の各々を座標軸とする２次元座標系において、モデルデータに基づいた曲線を表す数式を算出し、曲線の接線の傾きに基づき閾値を設定する。

〔１５〕情報処理方法は、材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて製品を生産する生産装置から取得したデータに基づき、製品の品質に基づく生産指標を算出するステップ（Ｓ１）と、予め設定された閾値に基づき、生産指標が、部材の一メンテナンスサイクルに含まれる第１の区間（Ｐａ）および生産指標の変動が第１の区間（Ｐａ）よりも大きい第２の区間（Ｐｂ）のいずれの区間に属するかを判定するステップ（Ｓ１３）と、第１の区間（Ｐａ）に属すると判定された生産指標を用いた第１の処理と、第２の区間（Ｐｂ）に属すると判定された生産指標を用いた第２の処理との少なくとも一方を実行するステップ（Ｓ１４、Ｓ１６，Ｓ１７）とを備える。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ システム、２ 生産装置、２Ａ，２Ｂ 半導体製造装置、３ 情報処理装置、６１ モデル曲線、３１０ 制御部、３１１ 生産指標算出部、３１２ モデル作成部、３１３ 閾値設定部、３１４ 区間判定部、３１５ 実行部、３２０ 記憶部、３２１ データベース、３３０ 表示部、３５７ ディスプレイ、３５８ 操作キー、３１５１ 予側部、３１５２ 要因推定部、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐｉ，Ｐｊ 交換サイクル、Ｐｂ 急峻区間、Ｐｃ 緩衝区間、Ｐｄ 重複区間。

Claims (14)

1. 材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて製品を生産する生産装置から取得したデータに基づき、前記製品の品質に基づく生産指標を算出する算出手段と、
   予め設定された閾値に基づき、前記生産指標が、前記部材の一メンテナンスサイクルに含まれる第１の区間および前記生産指標の変動が前記第１の区間よりも大きい第２の区間のいずれの区間に属するかを判定する判定手段と、
   前記第１の区間に属すると判定された生産指標および前記第２の区間に属すると判定された生産指標のうちの前記第１の区間に属すると判定された生産指標のみを用いた第１の処理を実行し、かつ、前記第１の区間に属すると判定された生産指標および前記第２の区間に属すると判定された生産指標のうちの前記第２の区間に属すると判定された生産指標のみを用いた第２の処理を実行する実行手段とを備える、情報処理装置。
2. 前記実行手段は、前記第２の処理として、前記生産指標に関する許容値に基づき、前記部材によって生産可能な残りの生産数を予測する予測手段を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生産装置は、前記部材と、各々が前記生産装置を構成し、かつ種類が異なる複数の装置要素とを用いて前記製品を生産しており、
   前記複数の装置要素の各々のメンテナンスサイクルは、前記部材のメンテナンスサイクルよりも長く、
   前記実行手段は、前記第１の処理として、前記複数の装置要素のうち、前記生産指標を悪化させる装置要素を推定する推定手段を含む、請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記生産装置は、前記複数の装置要素として、複数の第１の装置要素と、前記第１の装置要素の個数とは異なり、かつ前記第１の装置要素とは種類が異なる複数の第２の装置要素とを有し、
   前記推定手段は、前記製品の累積生産数に関する、前記第１の区間に属する生産指標の悪化の周期性に基づき、前記第１の装置要素および前記第２の装置要素のうち前記生産指標を悪化させる装置要素を推定する、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記生産装置は、前記複数の装置要素のうちの第１の種類の装置要素として、複数の第１の装置要素を有し、
   前記製品は、前記複数の第１の装置要素のうち前記製品毎に指定される１つの第１の装置要素を用いて生産され、
   前記生産指標は、前記複数の第１の装置要素のうち前記製品の生産に用いた第１の装置要素を識別するための第１の識別情報が関連付けられており、
   前記推定手段は、前記第１の区間に属する生産指標と、前記生産指標に関連付けられた前記第１の識別情報とに基づき、前記複数の第１の装置要素のうちから、前記生産指標が悪化したときに前記製品の生産に用いられた第１の装置要素を推定する、請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記生産装置は、前記複数の装置要素のうちの第２の種類の装置要素として、複数の第２の装置要素をさらに有し、
   前記製品は、前記複数の第２の装置要素のうち前記製品毎に指定される１つの第２の装置要素を用いて生産され、
   前記生産指標は、前記複数の第２の装置要素のうち前記製品の生産に用いた第２の装置要素を識別するための第２の識別情報が関連付けられており、
   前記推定手段は、前記第１の区間に属する生産指標と、前記生産指標に関連付けられた前記第１の識別情報および前記第２の識別情報とに基づき、前記複数の第１の装置要素および前記複数の第２の装置要素のうちから、前記生産指標を悪化させた装置要素を推定する、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記製品の累積生産数と前記生産指標との関係を表したモデルデータを生成する生成手段と、
   前記モデルデータに基づき前記閾値を設定する設定手段とをさらに備える、請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記生成手段は、前記部材の複数のメンテナンスサイクルにおいて得られた前記生産指標に基づき、前記モデルデータを生成する、請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記第１の区間と前記第２の区間とは連続している、請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記第１の区間と前記第２の区間とは離れている、請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記設定手段は、前記生産指標に関する許容値に基づいて、前記閾値を設定する、請求項７または８に記載の情報処理装置。
12. 前記設定手段は、
    前記累積生産数および前記生産指標の各々を座標軸とする２次元座標系において、前記モデルデータに基づいた曲線を表す数式を算出し、
    前記曲線の曲率が最大となったときの前記生産指標の座標軸の座標値を算出し、
    算出された前記座標値を前記閾値に設定する、請求項７または８に記載の情報処理装置。
13. 前記設定手段は、
    前記累積生産数および前記生産指標の各々を座標軸とする２次元座標系において、前記モデルデータに基づいた曲線を表す数式を算出し、
    前記曲線の接線の傾きに基づき前記閾値を設定する、請求項７または８に記載の情報処理装置。
14. 材料および部品の少なくとも一方の部材を用いて製品を生産する生産装置から取得したデータに基づき、前記製品の品質に基づく生産指標を算出するステップと、
    予め設定された閾値に基づき、前記生産指標が、前記部材の一メンテナンスサイクルに含まれる第１の区間および前記生産指標の変動が前記第１の区間よりも大きい第２の区間のいずれの区間に属するかを判定するステップと、
    前記第１の区間に属すると判定された生産指標および前記第２の区間に属すると判定された生産指標のうちの前記第１の区間に属すると判定された生産指標のみを用いた第１の処理を実行するステップと、
    前記第１の区間に属すると判定された生産指標および前記第２の区間に属すると判定された生産指標のうちの前記第２の区間に属すると判定された生産指標のみを用いた第２の処理を実行するステップとを備える、情報処理方法。

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