JP7224926B2 - 状態判定方法、状態判定装置、及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本開示は、状態判定方法、状態判定装置、及び記憶媒体に関する。

特許文献１には、複数の基板処理装置のそれぞれで発生する故障を予知する故障予知方法が記載されている。この故障予知方法は、機器の稼働履歴を履歴データとして収集する工程と、収集された履歴データと、故障した機器の履歴データに基づいて更新される故障パターンとに基づいて機器の故障を予知する工程とを含む。

特開２０１０－２２５６３２号公報

基板処理装置には、機器として、部材を動かすための複数のアクチュエータが備えられている。本開示は、アクチュエータの状態を判定するのに適した状態判定方法、状態判定装置、及び記憶媒体を提供する。

本開示の一側面に係る状態判定方法は、基板処理装置に搭載されている複数のアクチュエータに含まれる対象アクチュエータの状態を判定する方法である。この状態判定方法は、複数のアクチュエータそれぞれについて、動作に関する特徴量を取得することと、複数のアクチュエータそれぞれについて、特徴量に基づいて確率分布モデルを算出することと、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルに基づいて、対象アクチュエータの状態を判定することと、を含む。

本開示によれば、アクチュエータの状態を判定するのに適した状態判定方法、状態判定装置、及び記憶媒体が提供される。

図１は、基板処理システムの概略構成の一例を示す模式図である。 図２は、塗布現像装置の概略構成の一例を示す模式図である。 図３は、熱処理ユニット内の構成の一例を示す模式図である。 図４は、状態判定部の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 図５は、アクチュエータの動作時間に関する検出結果の一例を示す図である。 図６（ａ）は、期間ごとのアクチュエータの動作時間に関する推移の一例を示す図である。図６（ｂ）は、期間ごとの指標値に関する推移の一例を示す図である。 図７は、制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図８は、状態判定手順の一例を示すフローチャートである。 図９は、異常状態に近づいていることの判定手法の一例を説明するための図である。

以下、種々の例示的実施形態について説明する。

本開示の一側面に係る状態判定方法は、基板処理装置に搭載されている複数のアクチュエータに含まれる対象アクチュエータの状態を判定する方法である。この状態判定方法は、複数のアクチュエータそれぞれについて、動作に関する特徴量を取得することと、複数のアクチュエータそれぞれについて、特徴量に基づいて確率分布モデルを算出することと、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルに基づいて、対象アクチュエータの状態を判定することと、を含む。

この状態判定方法では、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルに基づいて、対象アクチュエータの状態が判定される。対象アクチュエータの状態が通常状態から変化していくと、動作に関する特徴量に変動が生じる。このため、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルのうちの対象アクチュエータに関する確率分布モデルが変化する。複数のアクチュエータの確率分布モデルに基づいて対象アクチュエータの上記確率分布モデルの変化を捉えることで、対象アクチュエータの状態を判定することが可能となる。すなわち、アクチュエータの状態を判定するのに適した状態判定方法が提供される。

上記判定することは、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルから判定の基準となる基準確率分布モデルを求めることと、基準確率分布モデルと、対象アクチュエータの確率分布モデルである対象確率分布モデルとを比較することにより、対象アクチュエータの状態を判定することと、を含んでもよい。この場合、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルから状態判定の基準となる基準確率分布モデルを作成し、これを状態判定に利用することで、対象アクチュエータの状態判定を容易に行うことが可能となる。

基準確率分布モデルは、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルの平均を算出することで得られてもよい。この場合、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルの平均を用いることで、状態判定により適した基準を得ることが可能となる。

上記判定することは、対象アクチュエータの確率分布モデルの歪度又は尖度にも基づいて対象アクチュエータの状態を判定することを含んでもよい。歪度又は尖度にも基づいて状態を判定することにより、対象アクチュエータの確率分布モデルの特徴をより反映した判定を行うことになるため、対象アクチュエータの状態をより確実に判定することが可能となる。

上記判定することは、対象アクチュエータが異常であるかどうかを判定することであってもよい。上記状態判定方法は、対象アクチュエータが異常であると判定された場合に、対象アクチュエータが異常であることを示す信号を出力することを更に含んでもよい。この場合、対象アクチュエータが異常状態であると判定されたときに、対象アクチュエータが通常状態である場合と異なる処理を実行することが可能となる。

上記判定することは、対象アクチュエータが異常状態に近づいているかどうかを判定することであってもよい。上記状態判定方法は、対象アクチュエータが異常状態に近づいていると判定された場合に、対象アクチュエータが異常状態に近づいていることを示す信号を出力することを更に含んでもよい。この場合、対象アクチュエータが異常状態に近づいていると判定されたときに、対象アクチュエータが通常状態である場合と異なる処理を実行することが可能となる。

複数のアクチュエータの動作対象は共通していてもよい。複数のアクチュエータは、基板処理装置に含まれ、共通の処理を実行する互いに異なる処理ユニットに設けられていてもよい。この場合、対象アクチュエータの動作が通常状態から離れていくと、対象アクチュエータの確率分布モデルと他の確率分布モデルとの間にずれが発生するので、対象アクチュエータの状態を判定することが可能となる。

複数のアクチュエータの動作対象は互いに異なっていてもよい。複数のアクチュエータは、基板処理装置に含まれ、所定の処理を施す単一の処理ユニットに設けられていてもよい。この場合、アクチュエータの動作に関する特徴量の確率分布モデルに基づいて状態を判定しているので、動作対象が互いに異なっていても、他の確率分布モデルとの間のずれにより対象アクチュエータの状態を判定することが可能となる。

複数のアクチュエータそれぞれは、空気圧によって駆動するエアシリンダであってもよい。エアシリンダが通常状態から離れていくと、エアシリンダの動作に関する特徴量は通常状態の値から離れていく。このため、対象アクチュエータとしての対象のエアシリンダの特徴量に基づく確率分布モデルは、他のエアシリンダの確率分布モデルに対してずれてくるので、対象アクチュエータの状態を判定することが可能となる。

本開示の他の側面に係る状態判定装置は、基板処理装置に搭載されている複数のアクチュエータに含まれる対象アクチュエータの状態を判定する装置である。この状態判定装置は、複数のアクチュエータそれぞれについて、動作に関する特徴量を取得する取得部と、複数のアクチュエータそれぞれについて、特徴量に基づいて確率分布モデルを算出する確率分布算出部と、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルに基づいて、対象アクチュエータの状態を判定する判定部と、を備える。

本開示の他の側面に係る記憶媒体は、上述の状態判定方法を装置に実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。

以下、図面を参照して種々の例示的実施形態について詳細に説明する。説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

［基板処理システム］
まず、図１及び図２を参照して基板処理システムの概略構成を説明する。基板処理システム１は、基板に対し、感光性被膜の形成、当該感光性被膜の露光、及び当該感光性被膜の現象を施すシステムである。処理対象の基板は、例えば半導体のウェハＷである。感光性被膜は、例えばレジスト膜である。基板処理システム１は、塗布・現像装置２と露光装置３とを備える。露光装置３は、ウェハＷ（基板）上に形成されたレジスト膜（感光性被膜）の露光処理を行う。具体的には、露光装置３は、液浸露光等の方法によりレジスト膜の露光対象部分にエネルギー線を照射する。塗布・現像装置２は、露光装置３による露光処理の前に、ウェハＷ（基板）の表面にレジスト膜を形成する処理を行い、露光処理後にレジスト膜の現像処理を行う。

［基板処理装置］
以下、基板処理装置の一例として、塗布・現像装置２の構成を説明する。図１及び図２に示されるように、塗布・現像装置２は、キャリアブロック４と、処理ブロック５と、インタフェースブロック６と、制御装置１００とを備える。

キャリアブロック４は、塗布・現像装置２内へのウェハＷの導入及び塗布・現像装置２内からのウェハＷの導出を行う。例えばキャリアブロック４は、ウェハＷ用の複数のキャリアＣを支持可能であり、受け渡しアームを含む搬送装置Ａ１を内蔵している。キャリアＣは、例えば円形の複数枚のウェハＷを収容する。搬送装置Ａ１は、キャリアＣからウェハＷを取り出して処理ブロック５に渡し、処理ブロック５からウェハＷを受け取ってキャリアＣ内に戻す。

処理ブロック５は、複数の処理モジュール１１，１２，１３，１４を有する。処理モジュール１１，１２，１３，１４は、塗布ユニットＵ１と、熱処理ユニットＵ２と、これらのユニットにウェハＷを搬送する搬送アームを含む搬送装置Ａ３とを内蔵している。塗布ユニットＵ１は、処理液をウェハＷの表面に塗布する。熱処理ユニットＵ２は、例えば熱板及び冷却板を内蔵しており、熱板によりウェハＷを加熱し、加熱後のウェハＷを冷却板により冷却して熱処理を行う。

処理モジュール１１は、塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２によりウェハＷの表面上に下層膜を形成する。処理モジュール１１の塗布ユニットＵ１は、下層膜を形成するための処理液をウェハＷ上に塗布する。処理モジュール１１の熱処理ユニットＵ２は、下層膜の形成に伴う各種熱処理を行う。

処理モジュール１２は、塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２により下層膜上にレジスト膜を形成する。処理モジュール１２の塗布ユニットＵ１は、レジスト膜形成用の処理液を下層膜の上に塗布する。処理モジュール１２の熱処理ユニットＵ２は、レジスト膜の形成に伴う各種熱処理を行う。熱処理の具体例としては、塗布膜を硬化させてレジスト膜とするための加熱処理（ＰＡＢ：Pre Applied Bake）が挙げられる。

処理モジュール１３は、塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２によりレジスト膜上に上層膜を形成する。処理モジュール１３の塗布ユニットＵ１は、上層膜形成用の液体をレジスト膜の上に塗布する。処理モジュール１３の熱処理ユニットＵ２は、上層膜の形成に伴う各種熱処理を行う。

処理モジュール１４は、塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２により、露光後のレジスト膜の現像処理を行う。処理モジュール１４の塗布ユニットＵ１は、露光済みのウェハＷの表面上に現像液を塗布した後、これをリンス液により洗い流すことで、レジスト膜の現像処理を行う。熱処理ユニットＵ２は、現像処理に伴う各種熱処理を行う。熱処理の具体例としては、現像処理前の加熱処理（ＰＥＢ：Post Exposure Bake）、現像処理後の加熱処理（ＰＢ：Post Bake）等が挙げられる。

処理ブロック５内におけるキャリアブロック４側には棚ユニットＵ１０が設けられている。棚ユニットＵ１０は、上下方向に並ぶ複数のセルに区画されている。棚ユニットＵ１０の近傍には昇降アームを含む搬送装置Ａ７が設けられている。搬送装置Ａ７は、棚ユニットＵ１０のセル同士の間でウェハＷを昇降させる。

処理ブロック５内におけるインタフェースブロック６側には棚ユニットＵ１１が設けられている。棚ユニットＵ１１は、上下方向に並ぶ複数のセルに区画されている。

インタフェースブロック６は、露光装置３との間でウェハＷの受け渡しを行う。例えばインタフェースブロック６は、受け渡しアームを含む搬送装置Ａ８を内蔵しており、露光装置３に接続される。搬送装置Ａ８は、棚ユニットＵ１１に配置されたウェハＷを露光装置３に渡し、露光装置３からウェハＷを受け取って棚ユニットＵ１１に戻す。

（熱処理ユニット）
続いて、熱処理ユニットＵ２の一例について図３を参照して詳細に説明する。図３に示されるように、熱処理ユニットＵ２は、筐体２０と、温度調整機構３０と、加熱機構４０とを備える。

筐体２０は、熱処理を行う処理空間（処理室２１）を形成する。筐体２０は、温度調整機構３０及び加熱機構４０を収容する。筐体２０の側壁には、ウェハＷを搬入するための搬入口２２が開口されている。筐体２０は、処理室２１内を上方領域と下方領域とに区画する床板２３を有する。上方領域はウェハＷの移動領域であり、下方領域はそれ以外の領域である。

温度調整機構３０は、処理室２１内においてウェハＷの温度を所定温度に調整（冷却）する機構である。熱処理ユニットＵ２における熱処理の一つとして、温度調整機構３０においてウェハＷの温度の調整が行われる。また、温度調整機構３０は、外部の搬送装置Ａ３との間でウェハＷの受け渡しを行う機能を有する。温度調整機構３０は、温度調整プレート３１と、連結ブラケット３２と、アクチュエータ３３とを有する。

温度調整プレート３１は、載置されたウェハＷの温度調整を行うプレートである。具体的には、温度調整プレート３１は、加熱機構４０により加熱されたウェハＷを載置し、該ウェハＷを所定温度に冷却するクールプレートである。例えば、温度調整プレート３１は、略円板状に形成されていてもよい。温度調整プレート３１は、熱伝導性の高いアルミ、銀、又は銅等の金属によって構成されていてもよい。温度調整プレート３１は、熱による変形を防止する観点から同一の材料で構成されていてもよい。温度調整プレート３１の内部には、冷却水又は冷却気体を流通させるための冷却流路（不図示）が形成されている。

連結ブラケット３２は、温度調整プレート３１に連結されている。連結ブラケット３２は、筐体２０内を移動可能に構成されている。具体的には、連結ブラケット３２は、筐体２０の搬入口２２と加熱機構４０の近傍との間に延びるガイドレール（不図示）に沿って移動可能とされている。連結ブラケット３２がガイドレールに沿って移動することにより、温度調整プレート３１が、搬入口２２の近傍である搬入位置と加熱機構４０と一部が重なる位置である加熱位置との間を移動する。

アクチュエータ３３は、制御装置１００の指示に基づいて動作し、連結ブラケット３２を水平方向に往復移動させる。アクチュエータ３３は、油圧、空気圧、又は磁力等のエネルギーを機械的な動作に変換する装置である。例えば、アクチュエータ３３は、空気圧によってピストン（ピストンロッド）を駆動するエアシリンダであってもよく、空気圧によるエネルギーを並進（直進）する動作に変換してもよい。アクチュエータ３３により生成された機械的な動作が連結ブラケット３２に伝達することにより、温度調整プレート３１が筐体２０内において搬入位置と加熱位置との間を移動する。すなわち、アクチュエータ３３の動作対象は、温度調整プレート３１であり、アクチュエータ３３の機能（役割）は、温度調整プレート３１を搬入位置と加熱位置との間で移動させることである。アクチュエータ３３は、制御装置１００からの動作指示を受け取って動作を開始すると、搬入位置及び加熱位置のいずれか一方から他方まで機械的な動作が連続するように構成されていてもよい。

アクチュエータ３３は、動作検出部３４を含んでいる。動作検出部３４は、アクチュエータ３３の動作に関する情報を取得する。動作検出部３４は、例えば、アクチュエータ３３の動作に関する情報として、アクチュエータの動作開始及び動作終了に関する情報を取得する。一例として、動作検出部３４は、アクチュエータ３３に含まれるピストンの位置を検出する複数のセンサで構成されてもよい。動作検出部３４は、取得したアクチュエータ３３の動作に関する情報を制御装置１００に出力する。なお、アクチュエータの動作に関する情報について、詳細は後述する。

加熱機構４０は、処理室２１内においてウェハＷを加熱処理する機構である。熱処理ユニットＵ２における熱処理の一つとして、加熱機構４０においてウェハＷに対する加熱が行われる。加熱機構４０は、支持台４１と、熱板４２と、ヒータ４３と、チャンバー４４と、アクチュエータ４５と、複数（例えば３つ）の支持ピン４６と、アクチュエータ４７とを有する。

支持台４１は、中央部分に窪みを有する円板状を呈している。支持台４１は、熱板４２を支持している。熱板４２は、例えば略円板状に形成されており、支持台４１の窪みに収容されている。熱板４２は、載置面４２ａを有している。載置面４２ａに処理対象のウェハＷが載置されることで、熱板４２はウェハＷを支持する。熱板４２は、載置されたウェハＷを加熱する。熱板４２の載置面４２ａとは反対側の下面には、熱板４２を加熱するためのヒータ４３が設けられている。例えば、ヒータ４３は、抵抗発熱体から構成されている。ヒータ４３に対して電流が流れることにより、ヒータ４３は発熱する。そして、ヒータ４３からの熱が伝熱して、熱板４２の温度が上昇する。例えばヒータ４３には、制御装置１００からの指示に応じた値の電流が流れてもよい。

チャンバー４４は、熱板４２におけるウェハＷの載置面４２ａを囲むように構成されている。チャンバー４４は、天板部４４ａと、側壁部４４ｂとを有している。天板部４４ａは、支持台４１と同程度の直径を有する円板状に構成されている。天板部４４ａは、熱板４２の載置面４２ａと上下方向において対向するように配置されている。側壁部４４ｂは、天板部４４ａの外縁から下方に延びるように構成されている。チャンバー４４は、ウェハＷの加熱処理を行う空間が開かれる上昇位置と、チャンバー４４が下降することによって、ウェハＷの加熱処理を行う空間が閉じられる（処理空間が形成される）下降位置との間を移動可能に構成されている。

アクチュエータ４５は、制御装置１００の指示に基づいて動作し、チャンバー４４を昇降させる。アクチュエータ４５は、油圧、空気圧、又は磁力等のエネルギーを機械的な動作に変換する装置である。例えば、アクチュエータ４５は、空気圧によってピストン（ピストンロッド）を駆動するエアシリンダであってもよく、空気圧によるエネルギーを並進（直進）する動作に変換してもよい。アクチュエータ４５により生成された機械的な動作がチャンバー４４に伝達することにより、チャンバー４４が上昇位置と下降位置との間を移動する。すなわち、アクチュエータ４５の動作対象は、チャンバー４４であり、アクチュエータ４５の機能（役割）は、チャンバー４４を上昇位置と下降位置との間で移動させることである。アクチュエータ４５は、制御装置１００からの動作指示を受け取って動作を開始すると、上昇位置及び下降位置のいずれか一方から他方まで機械的な動作が連続するように構成されていてもよい。

アクチュエータ４５は、動作検出部４８を含んでいる。動作検出部４８は、アクチュエータ４５の動作に関する情報を取得する。動作検出部４８は、例えば、アクチュエータ４５の動作開始及び動作終了に関する情報を取得する。一例として、動作検出部４８は、アクチュエータ４５に含まれるピストンの位置を検出する複数のセンサで構成されてもよい。動作検出部４８は、取得したアクチュエータ４５の動作に関する情報を制御装置１００に出力する。

支持ピン４６は、支持台４１及び熱板４２を貫通するように上下方向に延びており、ウェハＷを下方から支持するピンである。複数の支持ピン４６は、例えば周方向に等間隔に配置されていてもよい。支持ピン４６は、ウェハＷを熱板４２に載置させる載置位置と温度調整プレート３１との間で受け渡しを行う受渡位置との間を昇降可能に構成されている。

アクチュエータ４７は、制御装置１００の指示に基づいて、支持ピン４６を昇降させる。アクチュエータ４７は、油圧、空気圧、又は磁力等のエネルギーを機械的な動作に変換する装置である。例えば、アクチュエータ４７は、空気圧によってピストン（ピストンロッド）を駆動するエアシリンダであってもよく、空気圧によるエネルギーを並進（直進）する動作に変換してもよい。アクチュエータ４７により生成された機械的な動作が支持ピン４６に伝達することにより、支持ピン４６が受渡位置と載置位置との間を移動する。すなわち、アクチュエータ４７の動作対象は、支持ピン４６であり、アクチュエータ４７の機能（役割）は、支持ピン４６を受渡位置と載置位置との間で移動させることである。アクチュエータ４７は、制御装置１００からの動作指示を受け取って動作を開始すると、受渡位置及び載置位置のいずれか一方から他方まで機械的な動作が連続するように構成されていてもよい。

アクチュエータ４７は、動作検出部４９を含んでいる。動作検出部４９は、アクチュエータ４７の動作に関する情報を取得する。動作検出部４９は、例えば、アクチュエータ４７の動作開始及び動作終了に関する情報を取得する。一例として、動作検出部４９は、アクチュエータ４７に含まれるピストンの位置を検出する複数のセンサで構成されてもよい。動作検出部４９は、取得したアクチュエータ４７の動作に関する情報を制御装置１００に出力する。

このように塗布・現像装置２において、熱処理を行う単一の熱処理ユニットＵ２には、動作対象（機能）及び取付位置が互いに異なる複数のアクチュエータ（アクチュエータ３３，４５，４７）が備えられる。また、共通の処理を実行する互いに異なる複数の熱処理ユニットＵ２には、それぞれアクチュエータ３３，４５，４７が備えられる。

（塗布・現像処理手順）
制御装置１００は、例えば以下の手順で塗布・現像処理を実行するように塗布・現像装置２を制御する。まず制御装置１００は、キャリアＣ内のウェハＷを棚ユニットＵ１０に搬送するように搬送装置Ａ１を制御し、このウェハＷを処理モジュール１１用のセルに配置するように搬送装置Ａ７を制御する。

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１０のウェハＷを処理モジュール１１内の塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２に搬送するように搬送装置Ａ３を制御する。また、制御装置１００は、このウェハＷの表面上に下層膜を形成するように、塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２を制御する。その後制御装置１００は、下層膜が形成されたウェハＷを棚ユニットＵ１０に戻すように搬送装置Ａ３を制御し、このウェハＷを処理モジュール１２用のセルに配置するように搬送装置Ａ７を制御する。これらの制御において、制御装置１００は、処理モジュール１１内の熱処理ユニットＵ２に含まれるアクチュエータ３３，４５，４７を駆動させて、それぞれ対応する動作対象の部材を移動させる。

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１０のウェハＷを処理モジュール１２内の塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２に搬送するように搬送装置Ａ３を制御する。また、制御装置１００は、このウェハＷの表面に対してレジスト膜を形成するように塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２を制御する。その後制御装置１００は、ウェハＷを棚ユニットＵ１０に戻すように搬送装置Ａ３を制御し、このウェハＷを処理モジュール１３用のセルに配置するように搬送装置Ａ７を制御する。これらの制御において、制御装置１００は、処理モジュール１２内の熱処理ユニットＵ２に含まれるアクチュエータ３３，４５，４７を駆動させて、それぞれ対応する動作対象の部材を移動させる。

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１０のウェハＷを処理モジュール１３内の各ユニットに搬送するように搬送装置Ａ３を制御する。また、制御装置１００は、このウェハＷのレジスト膜上に上層膜を形成するように塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２を制御する。その後制御装置１００は、ウェハＷを棚ユニットＵ１１に搬送するように搬送装置Ａ３を制御する。これらの制御において、制御装置１００は、処理モジュール１３内の熱処理ユニットＵ２に含まれるアクチュエータ３３，４５，４７を駆動させて、それぞれ対応する動作対象の部材を移動させる。

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１１のウェハＷを露光装置３に送り出すように搬送装置Ａ８を制御する。その後制御装置１００は、露光処理が施されたウェハＷを露光装置３から受け入れて、棚ユニットＵ１１における処理モジュール１４用のセルに配置するように搬送装置Ａ８を制御する。

次に制御装置１００は、棚ユニットＵ１１のウェハＷを処理モジュール１４内の各ユニットに搬送するように搬送装置Ａ３を制御し、このウェハＷのレジスト膜に現像処理を施すように塗布ユニットＵ１及び熱処理ユニットＵ２を制御する。その後制御装置１００は、ウェハＷを棚ユニットＵ１０に戻すように搬送装置Ａ３を制御し、このウェハＷをキャリアＣ内に戻すように搬送装置Ａ７及び搬送装置Ａ１を制御する。これらの制御において、制御装置１００は、処理モジュール１４内の熱処理ユニットＵ２に含まれるアクチュエータ３３，４５，４７を駆動させて、それぞれ対応する動作対象の部材を移動させる。以上で塗布・現像処理が完了する。

なお、基板処理装置の具体的な構成は、以上に例示した塗布・現像装置２の構成に限られない。基板処理装置は、基板処理を行う処理ユニットと、動作対象の部材を移動させる複数のアクチュエータと、これらを制御可能な制御装置１００とを備えていればどのようなものであってもよい。

［状態判定装置］
続いて、図４～図７を参照して、制御装置１００の具体的な構成及び機能を例示する。制御装置１００は、機能上の構成（以下、「機能モジュール」という。）として、状態判定部２００（状態判定装置）を含んでいる（図３も参照）。状態判定部２００は、塗布・現像装置２に搭載されている複数のアクチュエータに含まれる対象アクチュエータ（複数のアクチュエータのうちのいずれか１つ又は複数のアクチュエータ）の状態を判定するように構成されている。具体的には、状態判定部２００は、複数のアクチュエータそれぞれについて、動作に関する特徴量を取得することと、複数のアクチュエータそれぞれについて、上記特徴量に基づいて確率分布モデルを算出することと、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルに基づいて、対象アクチュエータの状態を判定することと、を実行するように構成されている。

図４に示されるように、状態判定部２００は、機能モジュールとして、取得部２０１と、確率分布算出部２０２と、基準分布算出部２０３と、指標値算出部２０４と、判定部２０５と、出力部２０６と、を備える。以下の説明において、特徴量の取得対象及び確率分布モデルの算出対象としての複数のアクチュエータは、例えば、単一の熱処理ユニットＵ２に含まれるアクチュエータ３３，４５，４７である。また、状態判定の対象となる対象アクチュエータは、例えば、当該熱処理ユニットＵ２内のアクチュエータ３３，４５，４７のうちの少なくとも一つのアクチュエータである。なお、特徴量の取得対象及び確率分布モデルの算出対象としての複数のアクチュエータ及び対象アクチュエータは、これらに限られない。塗布・現像装置２内に複数の熱処理ユニットＵ２が設けられている場合、複数の熱処理ユニットＵ２に含まれるアクチュエータを、特徴量の取得対象及び確率分布モデルの算出対象としての複数のアクチュエータ及び対象アクチュエータとすることができる。また、熱処理ユニットＵ２とは異なるユニットに含まれるアクチュエータについても、上記の複数のアクチュエータ及び対象アクチュエータとすることができる。

上述の通り、アクチュエータの種類は特に限定されないが、以下では、複数のアクチュエータはそれぞれ空圧駆動式のアクチュエータ（エアシリンダ）であり、複数のアクチュエータそれぞれから共通の特徴量を取得し、確率分布モデルを算出する場合を例に説明する。また、以下では、特徴量として、エアシリンダの動作時間Ｔを用いる場合を例に説明する。

取得部２０１は、複数のアクチュエータそれぞれについて、それぞれのアクチュエータの動作に関する特徴量を取得するように構成されている。例えば、取得部２０１は、アクチュエータ３３，４５，４７それぞれについて、動作検出部３４，４８，４９を介して動作に関する特徴量（例えば動作時間Ｔ）を取得する。具体的には、取得部２０１は、アクチュエータ３３に含まれる動作検出部３４から、アクチュエータ３３の動作開始及び動作終了に関する情報を得てもよい。

一例として、取得部２０１は、動作検出部３４から、アクチュエータ３３のピストンの位置に関する情報（例えば、センサが検知したピストンの位置情報）を取得することができる。そして、取得部２０１では、これらの情報を、ピストンによる動作を開始したことを特定する情報、及び、ピストンによる動作を終了したことを特定する情報として用いることができる。また、取得部２０１において、ピストンによる動作を開始したことを特定する情報、及び、ピストンによる動作を終了したことと特定する情報に、それぞれの動作が発生した時刻を特定する情報を対応付けてもよい。このような構成を有する場合、取得部２０１は、ピストンによる動作を開始した時刻と、ピストンによる動作を終了した時刻とに応じてアクチュエータ３３の動作時間Ｔを算出することができる。なお、取得部２０１は、アクチュエータ４５，４７の動作時間Ｔについても、アクチュエータ３３と同様にそれぞれ取得（算出）する構成としてもよい。取得部２０１は、アクチュエータの一連の動作が終了する度、すなわち、動作終了を特定する情報を取得したことを契機として、当該アクチュエータの動作時間Ｔを取得してもよい。

図５には、１つのアクチュエータに関する動作時間Ｔの取得例（検出結果の一例）が示されている。図５では、横軸が時刻を示しており、縦軸が動作時間Ｔを示している。図５に示されるように、取得部２０１は、複数のアクチュエータそれぞれについて、継続してその動作時間Ｔを取得する。図５に示す例では、任意に設定される所定期間ごとに、動作時間Ｔに関する複数（ここでは、１５個）の取得値が分けられている。この所定期間は、後述する確率分布モデルを算出する基本単位である。確率分布モデルを算出する所定期間は、数時間、半日、又は１日単位に設定されてもよい。図５において、期間「０」は、既に経過した期間のうち直前（直近）の所定期間を示しており、期間「（－ｋ）」は直前の所定期間よりも前の期間を示している。なお、「ｋ」は任意の正の整数である。例えば、所定期間の幅が１時間に設定され、「－ｋ」が「－３」に設定されている場合、期間「－ｋ」は、直前の所定期間の開始時刻から３時間前に開始され、２時間前に終了する期間を示している。

取得部２０１は、所定期間ごとに、当該期間に含まれる動作時間Ｔの取得値のうちの最大値Ｔｍａｘ及び最小値Ｔｍｉｎを算出（取得）してもよい。取得部２０１は、所定期間ごとに、当該期間に含まれる動作時間Ｔの取得値の平均値Ｔｍｅａｎを算出（取得）してもよい。なお以降では、動作時間Ｔに関する情報には、これら最大値Ｔｍａｘ、最小値Ｔｍｉｎ、及び平均値Ｔｍｅａｎに関する情報が含まれるものとして説明する。取得部２０１は、例えば所定期間ごとに、取得した動作に関する特徴量を示す情報（動作時間Ｔに関する情報）を確率分布算出部２０２に出力する。

確率分布算出部２０２は、複数のアクチュエータそれぞれについて、取得部２０１により取得された特徴量に基づいて確率分布モデルを算出する。つまり、確率分布算出部２０２は、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルをアクチュエータごとの特徴量に基づいて算出する。確率分布算出部２０２は、１つのアクチュエータにつき、所定期間ごとに確率分布モデルを算出する。図５に示す例において、取得部２０１から期間「０」における動作時間Ｔに関する情報を取得した後に、確率分布算出部２０２は、この期間「０」における動作時間Ｔに関する情報に基づいて確率分布モデルを算出する。

ここで、確率分布モデルについて説明する。特徴量に基づいた確率分布モデルとは、継続的に得られる特徴量に関する入力変数がある確率分布に従うと仮定し、アクチュエータの動作をモデル化したものである。例えば、確率分布モデルは、動作時間Ｔに基づいて算出される。確率分布算出部２０２は、所定期間内に得られた複数の動作時間Ｔを１つの入力変数Ｘにまとめてもよい。例えば、確率分布算出部２０２は、下記の式（１），（２）で示されるように、複数の動作時間Ｔを入力変数Ｘにまとめてもよい。

式（１）における「Ｔｗｉｄｔｈ」は、式（２）で示されるとおり、最大値Ｔｍａｘと最小値Ｔｍｉｎとの差（以下、「動作時間幅Ｔｗｉｄｔｈ」という。）である。Ｔｍｅａｎ（０），Ｔｗｉｄｔｈ（０）は、確率分布モデルの算出対象の期間である直前の所定期間（期間「０」）での動作時間Ｔの平均値Ｔｍｅａｎ及び動作時間幅Ｔｗｉｄｔｈをそれぞれ示している。また、Ｔｍｅａｎ（－ｋ），Ｔｗｉｄｔｈ（－ｋ）は、期間「－ｋ」での動作時間Ｔの平均値Ｔｍｅａｎ及び動作時間幅Ｔｗｉｄｔｈをそれぞれ示している。

なお、入力変数Ｘは上記の変数に限定されない。すなわち、確率分布算出部２０２は、入力変数Ｘとしてアクチュエータの動作時間Ｔに応じた変数を任意に選択することができる。例えば、確率分布算出部２０２は、式（１）において、動作時間Ｔの平均値Ｔｍｅａｎに代えて、最小値Ｔｍｉｎ又は最大値Ｔｍａｘを用いてもよい。

空圧駆動式のアクチュエータ（エアシリンダ）に共通する異常発生の一般的な兆候として、推力の低下又は摺動抵抗の上昇による動作時間の変動（変化）が挙げられる。アクチュエータが一度異常状態に遷移すると、当該アクチュエータが正常状態に自然復帰することは考え難い。また、アクチュエータが異常状態に遷移すると、動作時間Ｔの変動（変化）は加速すると考えられる。この傾向は、動作時間Ｔの瞬間的な変化量ｄＴがその時点における動作時間Ｔに依存することを示している。ここで、その両者の除算値ｄＴ／Ｔを新たな変化量ｄＹと定義した場合に、下記の式（３）の関係が成立する。この結果、除算値ｄＴ／Ｔ（変化量ｄＹ）が正規分布に従うと仮定した場合、動作時間Ｔそのものは対数正規分布に従う。確率変数（ここでは動作時間Ｔ）が対数正規分布に従うとは、確率変数（ここでは動作時間Ｔ）の対数が正規分布に従うことを示している。なお、動作時間Ｔの分布が厳密に対数正規分布にあてはまらなくても、動作時間Ｔの分布が対数正規分布に類似していれば、経験的に上記仮定が適用可能である。

対数正規分布に従う確率変数では、確率変数同士の剰余も対数正規分布に従う性質があることが知られている。したがって、式（１）で示される入力変数Ｘも対数正規分布に従う。このため、確率分布算出部２０２は、入力変数Ｘの対数ｌｏｇＸが従う正規分布を規定するパラメータを算出することで、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルを算出する。具体的には、確率分布算出部２０２は、上記のパラメータとして、正規分布（対数正規分布）の平均である平均ｕと、標準偏差σに応じた分散σ^２との２種類を算出する。つまり、確率分布算出部２０２は、平均ｕと分散σ^２とを得ることで、１つのアクチュエータに対する確率分布モデルを算出する。確率分布算出部２０２は、平均ｕ及び分散σ^２の算出方法（推定方法）として、特に限定されないが、例えば公知の最尤法又はベイズ推定等の方法を用いてもよい。確率分布算出部２０２は、上述した推定手法により対数ｌｏｇＸが従う正規分布の平均ｕと分散σ^２の値を推定することにより、式（４）に示される複数のアクチュエータの個々に紐付く確率分布モデルｐ_ｉを算出する。確率分布算出部２０２は、算出した確率分布モデルｐ_ｉに関する情報を基準分布算出部２０３に出力する。

ｉ：アクチュエータごとに割り振られた装置番号（正の整数）

基準分布算出部２０３は、確率分布算出部２０２から取得した複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉから、対象アクチュエータの状態判定の基準となる基準確率分布モデルｐ_ｓを算出するように構成されている。つまり、基準分布算出部２０３は、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉから、単一の基準確率分布モデルｐ_ｓを算出する。例えば、基準分布算出部２０３は、確率分布モデルｐ_ｉに含まれるパラメータ（平均ｕ_ｉ及び分散σ_ｉ ^２）の平均値又は中央値を求めることにより、対数正規分布の基準確率分布モデルｐ_ｓを算出してもよい。

基準確率分布モデルｐ_ｓを算出する際に、複数のアクチュエータの確率分布モデルｐ_ｉのパラメータに基づくのは次の理由による。すなわち、塗布・現像装置２内に複数のアクチュエータが含まれていれば、多数のアクチュエータは通常の稼動状態では正常であり、異常状態となるアクチュエータの数は、少数又は１つであるとの見込みによる。更に複数のアクチュエータの確率分布モデルを算出の対象に含めることにより、状態判定のための基準はより確からしくなる。

例えば平均値を採用する場合、基準確率分布モデルｐ_ｓのパラメータは以下の式（５），（６）のように示される。なお、所定期間内において動作時間Ｔが略一定にて安定している場合、入力変数Ｘは１に略等しく、対数ｌｏｇＸは０に略等しいので、基準分布算出部２０３は、平均ｕ_ｉの平均値ｕ_ｓを０として算出してもよい。この場合、基準確率分布モデルｐ_ｓの算出が簡略化される。このように、基準確率分布モデルｐ_ｓは、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉの平均を算出することで得られてもよい。基準分布算出部２０３は、算出した基準確率分布モデルｐ_ｓに関する情報を指標値算出部２０４に出力する。

ｎ：複数のアクチュエータの数（正の整数）

指標値算出部２０４は、基準確率分布モデルｐ_ｓと、対象アクチュエータの確率分布モデルｐ_ｉ（以下、「対象確率分布モデルｐ_ｏ」という。）と、を比較することにより、対象アクチュエータの状態を示す指標値を算出する。具体的には、指標値算出部２０４は、基準確率分布モデルｐ_ｓと、対象確率分布モデルｐ_ｏとの確率分布間の距離Ｄ（相違度）を算出してもよい。このような確率分布間の距離Ｄとして、公知のカルバック・ライブラー距離（Kullback-Leibler distance）、ピアソン距離（Pearson distance）、又はＬ^２距離（Ｌ^２-distance）が用いられてもよく、対象アクチュエータの状態が指標値として数値化されてもよい。指標値算出部２０４は、算出した指標値に関する情報を判定部２０５に出力する。

判定部２０５は、指標値算出部２０４により算出された指標値に基づき、対象アクチュエータの状態を判定する。例えば、判定部２０５は、指標値に基づき対象アクチュエータが異常状態であるか、正常状態であるかを判定する。図６（ａ）には期間の経過に伴う期間ごとの動作時間Ｔ（動作時間Ｔの最大値、最小値、及び平均値）の推移が例示されており、図６（ｂ）には当該動作時間Ｔに応じた期間ごとの指標値の推移が例示されている。なお、図６（ａ）及び図６（ｂ）では、所定期間ごとの動作時間Ｔの最大値Ｔｍａｘ、最小値Ｔｍｉｎ、及び平均値Ｔｍｅａｎの取得結果、並びに指標値の算出結果が示されている。

図６（ａ）に示されるように、期間の経過に伴い、対象アクチュエータが異常状態に近づく（異常状態となる）につれて、動作時間幅Ｔｗｉｄｔｈが広がり、又は動作時間の平均値Ｔｍｅａｎが上昇していく。このため、指標値が確率分布間の距離Ｄとして示される場合、図６（ｂ）に示されるように、当該距離Ｄ（指標値）は、対象アクチュエータが異常状態に近づく（異常状態となる）につれて大きくなる傾向がある。なお、対象アクチュエータは確率分布モデルｐ_ｉの算出対象である複数のアクチュエータに含まれており、基準確率分布モデルｐ_ｓの算出には、対象アクチュエータの対象確率分布モデルｐ_ｏも用いられる。この場合であっても、上述した複数のアクチュエータの数を示す「ｎ」の値が大きければ、パラメータの平均値を用いて算出した基準確率分布モデルｐ_ｓに含まれる対象確率分布モデルｐ_ｏの変動は無視できる程度である。なお、パラメータの中央値を選択して基準確率分布モデルｐ_ｓを算出する場合には、「ｎ」の値が十分に大きくなくても、対象確率分布モデルｐ_ｏの変動による影響は小さい。

判定部２０５は、対象アクチュエータの異常の判定に指標値を利用してもよい。例えば、判定部２０５は、指標値が所定の値（閾値Ｔｈ１）を越えた場合に、対象アクチュエータが異常状態であると判定してもよい。閾値Ｔｈ１は、アクチュエータが異常状態であるときの指標値を推定又は評価することにより予め設定されてもよい。また、判定部２０５は、指標値が閾値Ｔｈ１以下である場合に、対象アクチュエータが正常状態であると判定してもよい。このように、指標値算出部２０４及び判定部２０５は、基準確率分布モデルｐ_ｓと、対象アクチュエータの確率分布モデルである対象確率分布モデルｐ_ｏとを比較することにより、対象アクチュエータの状態を判定する比較判定部を構成する。判定部２０５は、対象アクチュエータの状態（正常状態又は異常状態）を示す情報を出力部２０６に出力する。

出力部２０６は、判定部２０５により判定された対象アクチュエータの状態を示す情報を状態判定部２００の外部に出力する。例えば、出力部２０６は、対象アクチュエータの状態が正常である場合に、正常であることを示す信号（以下、「正常信号」という。）を、制御装置１００内の他の要素（機能モジュール）あるいは制御装置１００の外部に出力してもよい。また、出力部２０６は、対象アクチュエータの状態が異常である場合に、異常であることを示す信号（以下、「異常信号」という。）を制御装置１００内の他の要素あるいは制御装置１００の外部に出力してもよい。異常信号が制御装置１００内の他の要素に出力された際に、制御装置１００は、異常と判定される前の通常の制御とは異なる制御を行ってもよい。例えば、制御装置１００は、異常信号が出力された際に、対象アクチュエータが異常であることを表示器（不図示）に表示する（オペレータに通知する）ように制御を行ってよい。あるいは、制御装置１００は、異常状態となった対象アクチュエータが含まれる熱処理ユニットＵ２による処理、又は塗布・現像装置２内の処理を一時的に停止してもよい。

状態判定部２００を含む制御装置１００は、一つ又は複数の制御用コンピュータにより構成される。例えば制御装置１００は、図７に示される回路１２０を有する。回路１２０は、一つ又は複数のプロセッサ１２１と、メモリ１２２と、ストレージ１２３と、タイマー１２５と、入出力ポート１２４とを有する。ストレージ１２３は、例えばハードディスク等、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を有する。記憶媒体は、後述の状態判定手順を制御装置１００（状態判定部２００）に実行させるためのプログラムを記憶している。記憶媒体は、不揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク及び光ディスク等の取り出し可能な媒体であってもよい。メモリ１２２は、ストレージ１２３の記憶媒体からロードしたプログラム及びプロセッサ１２１による演算結果を一時的に記憶する。プロセッサ１２１は、メモリ１２２と協働して上記プログラムを実行することで、上述した各機能モジュールを構成する。入出力ポート１２４は、プロセッサ１２１からの指令に従って、アクチュエータ３３，４５，４７との間で電気信号の入出力を行う。タイマー１２５は、例えば一定周期の基準パルスをカウントすることで経過時間を計測する。

なお、制御装置１００のハードウェア構成は、必ずしもプログラムにより各機能モジュールを構成するものに限られない。例えば制御装置１００の各機能モジュールは、専用の論理回路又はこれを集積したＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）により構成されていてもよい。制御装置１００は、基板処理に関する制御を行う制御用コンピュータと、当該制御用コンピュータとは別の状態判定用コンピュータ（状態判定装置）とを備えていてもよい。

［状態判定手順］
続いて、図８を参照して、制御装置１００（状態判定部２００）により実行される対象アクチュエータの状態判定手順を説明する。図８には、状態判定方法としての状態判定手順を示すフローチャートが示されている。

この状態判定手順において、制御装置１００は、まずステップＳ０１，Ｓ０２を実行する。ステップＳ０１では、例えば取得部２０１が、複数のアクチュエータそれぞれについて、特徴量として動作時間Ｔを取得する。ステップＳ０２では、例えば取得部２０１が、所定期間（特徴量の取得単位となる期間）が経過しているかどうかを判断する。所定期間が経過するまで、制御装置１００はステップＳ０１，Ｓ０２の処理を繰り返す。これにより、所定期間（例えば期間「０」：図５参照）内において実行される各アクチュエータの複数の動作について、それぞれの特徴量（動作時間Ｔに関する情報）が取得される。ここでは、複数のアクチュエータそれぞれについての特徴量の取得単位（所定期間）が互いに一致する場合について例示しているが、特徴量の取得単位（所定期間）は互いに異なっていてもよい。そして、ステップＳ０２において、所定期間が経過したと判断されると、取得部２０１は、取得した動作時間Ｔに関する情報を確率分布算出部２０２に出力する。

次に、制御装置１００は、ステップＳ０３を実行する。ステップＳ０３では、例えば確率分布算出部２０２が、複数のアクチュエータそれぞれについて、期間「０」に含まれる複数の動作時間Ｔに基づいて確率分布モデルｐ_ｉを算出する。確率分布算出部２０２は、上述の式（１）で示される入力変数Ｘに基づく確率分布モデルｐ_ｉを算出してもよい。この場合、複数のアクチュエータそれぞれについて、式（１）における「ｋ」は互いに同じ値に設定されてもよい。確率分布算出部２０２は、確率分布モデルｐ_ｉを示す情報を基準分布算出部２０３に出力する。

次に、制御装置１００は、ステップＳ０４を実行する。ステップＳ０４では、例えば基準分布算出部２０３が、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉに基づいて、基準確率分布モデルｐ_ｓを算出する。基準分布算出部２０３は、確率分布モデルｐ_ｉに含まれるパラメータ（平均ｕ_ｉ及び分散σ_ｉ ^２）の平均値を求め、当該平均値を基準確率分布モデルｐ_ｓのパラメータとして設定してもよい。基準分布算出部２０３は、確率分布モデルｐ_ｉを示す情報を指標値算出部２０４に出力する。

次に、制御装置１００は、ステップＳ０５を実行する。ステップＳ０５では、例えば指標値算出部２０４が、対象アクチュエータの対象確率分布モデルｐ_ｏと、基準分布算出部２０３により算出された基準確率分布モデルｐ_ｓとを比較する。指標値算出部２０４は、対象確率分布モデルｐ_ｏと基準確率分布モデルｐ_ｓとを比較することで、これらの確率分布モデル間の距離Ｄを指標値として算出してもよい。指標値算出部２０４は、指標値に関する情報を判定部２０５に出力する。

次に、制御装置１００は、ステップＳ０６を実行する。ステップＳ０６では、例えば判定部２０５が、指標値算出部２０４により算出された指標値が、閾値Ｔｈ１よりも大きいかどうかを判断する。判定部２０５は、指標値が閾値Ｔｈ１よりも大きいかどうかの判断結果を示す情報を出力部２０６に出力してもよい。

ステップＳ０６において、指標値が閾値Ｔｈ１よりも大きいと判断された場合（ステップＳ０６：ＹＥＳ）、制御装置１００は、ステップＳ０７を実行する。ステップＳ０７では、例えば出力部２０６が状態判定部２００の外部に対象アクチュエータが異常状態であることを示す異常信号を出力する。なお、ステップＳ０６において、指標値が閾値Ｔｈ１以下であると判断された場合（ステップＳ０６：ＮＯ）も同様に、出力部２０６は、対象アクチュエータが正常状態であることを示す正常信号を出力してもよい。以上により、一つの所定期間における一連の状態判定処理が終了する。なお、制御装置１００は、対象アクチュエータが複数のアクチュエータである場合には、対象アクチュエータごとにステップＳ０５～Ｓ０７の処理を実行する。以降、制御装置１００は、所定期間ごとに、ステップＳ０１～Ｓ０７の処理を繰り返す。

［作用］
以上の実施形態に係る状態判定手順及び状態判定部２００（状態判定装置）では、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉに基づいて、対象アクチュエータの状態が判定される。対象アクチュエータの状態が通常状態から離れていくと、動作に関する特徴量である動作時間Ｔに変動が生じる。このため、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉのうちの対象アクチュエータに関する対象確率分布モデルｐ_ｏが変化する。複数のアクチュエータの確率分布モデルｐ_ｉに基づいて対象アクチュエータの対象確率分布モデルｐ_ｏの変化を捉えることで、対象アクチュエータの状態を判定することが可能となる。例えば、対象確率分布モデルｐ_ｏと、対象アクチュエータ以外のアクチュエータについての確率分布モデルとの間のずれを捉えることで、対象アクチュエータの状態を判定することができる。すなわち、アクチュエータの状態を判定するのに適した状態判定方法及び状態判定装置が提供される。

従来の故障予知を含む状態検出では、機器の動作に関する履歴データと、故障した機器の履歴データに基づいて更新される故障パターンとに基づいて機器の故障を予知している。すなわち、この従来の状態検出方法では、実際に故障が生じた際の故障パターンを予め記憶しておき、通常稼働時の機器の履歴データと当該故障パターンとを比較することで、故障が予知されている（機器の状態が検出されている）。この方法では、出現率が低いパターンも含めて種々の故障パターンを予め記憶（取得）しておく必要があるので、準備が煩雑である。さらに、記憶していない初見の故障パターンは検出することができないおそれがある。そのため、アクチュエータの状態を評価する方法としては改善の余地があった。これに対して、本実施形態に係る状態判定方法及び状態判定装置では、アクチュエータの異常により動作時間Ｔに変動が生じること、及び当該動作時間Ｔに基づいた確率分布モデルを利用して対象アクチュエータの状態が判定される。このため、予めアクチュエータが通常状態から離れた場合の動作に関する特徴量を収集する必要もなく、また、通常状態から離れた状態が初見であってもアクチュエータの状態が検出され得る。

以上の実施形態において、上記判定することは、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉから判定の基準となる基準確率分布モデルｐ_ｓを求めることと、基準確率分布モデルｐ_ｓと、対象アクチュエータの確率分布モデルである対象確率分布モデルｐ_ｏとを比較することにより、対象アクチュエータの状態を判定することと、を含む。この場合、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉから状態判定の基準となる基準確率分布モデルｐ_ｓを作成し、これを状態判定に利用することで、対象アクチュエータの状態判定を容易に行うことが可能となる。

以上の実施形態において、基準確率分布モデルｐ_ｓは、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉの平均を算出することで得られる。この場合、複数のアクチュエータそれぞれの確率分布モデルｐ_ｉの平均を用いることで、状態判定により適した基準を得ることが可能となる。

以上の実施形態において、上記判定することは、対象アクチュエータが異常であるかどうかを判定することである。上記状態判定方法は、対象アクチュエータが異常であると判定された場合に、対象アクチュエータが異常であることを示す信号を出力することを更に含む。この場合、対象アクチュエータが異常状態であると判定されたときに、対象アクチュエータが通常状態である場合と異なる処理を実行することが可能となる。

上記実施形態で説明したアクチュエータ３３，４５，４７の動作対象は、同一の熱処理ユニットＵ２に設けられているが、動作対象が互いに異なっている。このように、対象アクチュエータの動作の判定に用いる複数のアクチュエータの動作対象は互いに異なっていてもよい。複数のアクチュエータは、基板処理装置に含まれ、所定の処理を施す単一の処理ユニットに設けられていてもよい。複数のアクチュエータの動作対象及び取付位置が互いに異なっていると、通常状態でもそれぞれの動作時間Ｔは互いに異なる。このため、対象アクチュエータが異常状態に近づいても、異常状態に近づくことに起因した動作時間Ｔの変動を捉えることができないおそれがある。上記構成では、アクチュエータの動作時間Ｔに関する確率分布モデルに基づいて状態を判定しているので、動作対象及び取付位置が互いに異なっていても、確率分布モデル間のずれにより対象アクチュエータの状態を判定することが可能となる。

複数のアクチュエータそれぞれは、空気圧によって駆動するエアシリンダである。エアシリンダが通常状態から離れていくと（異常状態に近づく、又は異常状態となると）、エアシリンダの動作に関する動作時間Ｔは通常状態の値から離れていく。このため、対象アクチュエータとしての対象のエアシリンダの動作時間Ｔに基づく確率分布モデルは、他のエアシリンダの確率分布モデルに対してずれてくるので、対象のエアシリンダの状態を判定することが可能となる。

［変形例］
以上、実施形態について説明したが、本開示は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。

制御装置１００（判定部２０５）は、指標値に応じて対象アクチュエータが異常状態であるかどうかを判定することに代えて、対象アクチュエータが異常状態に近づいているかどうかを判定してもよい。図９には、対象アクチュエータが異常状態に近づいているかどうかの判定手法の一例を説明するためのグラフが示されている。例えば、図９に示されるように、指標値（距離Ｄ）は、対象アクチュエータが正常状態から異常状態に遷移する過程において、閾値Ｔｈ１に向けて徐々に上昇していく。このため、判定部２０５は、閾値Ｔｈ１よりも小さい閾値Ｔｈ２を設定し、指標値が閾値Ｔｈ２よりも大きいかどうかを判断することで、対象アクチュエータが異常状態に近づいているかどうかを判定してもよい。

判定部２０５により対象アクチュエータが異常状態に近づいていると判断された場合、出力部２０６は、対象アクチュエータが異常状態に近づいていることを示す信号（以下、「異常近接信号」という。）を制御装置１００の他の要素に出力してもよい。異常近接信号が制御装置１００内の他の要素に出力された際に、制御装置１００は、異常に近づいていると判定される前の通常の制御とは異なる制御を行ってもよい。例えば、制御装置１００は、異常近接信号が出力された際に、対象アクチュエータが異常状態に近づいていることを表示器（不図示）に表示する（オペレータに通知する）ように制御を行ってよい。あるいは、制御装置１００は、異常状態に近づいている対象アクチュエータが含まれる熱処理ユニットＵ２による処理、又は塗布・現像装置２内の処理を一時的に停止してもよい。判定部２０５は、指標値が閾値Ｔｈ２を越えた場合に、閾値Ｔｈ２までの上昇期間（グラフＣ１）における複数の指標値に基づいて予測直線Ｌ１（例えば最小二乗法に基づく近似直線）を算出して、予測直線Ｌ１が閾値Ｔｈ１に達する期間（猶予期間Ｌａ）を予測してもよい。出力部２０６は、予測直線Ｌ１が閾値Ｔｈ１に達するまでの猶予期間Ｌａに関する情報を出力してもよい。

上記方法において対象アクチュエータの状態を判定することは、対象アクチュエータが異常状態に近づいているかどうかを判定することである。上記状態判定方法は、対象アクチュエータが異常状態に近づいていると判定された場合に、対象アクチュエータが異常状態に近づいていることを示す信号を出力することを含む。この場合、対象アクチュエータが異常状態に近づいていると判定されたときに、対象アクチュエータが通常状態である場合と異なる処理を実行することが可能となる。

制御装置１００（状態判定部２００）は、対象確率分布モデルｐ_ｏのヒストグラム（histogram）の特徴を正規分布比で表す歪度Ｓ（絶対値）又は尖度Ｐにも基づいて、対象アクチュエータの状態を判定してもよい。例えば、指標値算出部２０４は、距離Ｄに、以下の式（７）～式（９）で示される演算を施すことで得られる補正距離Ｄ１～Ｄ３のいずれかを指標値として算出してもよい。

この方法における対象アクチュエータの状態を判定することは、対象確率分布モデルｐ_ｏの歪度又は尖度にも基づいて判定することを含む。この場合、対象アクチュエータの動作時間Ｔの変動により歪度又は尖度にも変化が生じるので、確率分布間の距離Ｄをこれらの歪度又は尖度にて補正することで、対象確率分布モデルｐ_ｏと基準確率分布モデルｐ_ｓとの間のずれがより強調される。その結果、対象アクチュエータの状態をより確実に判定することが可能となる。

特徴量の取得対象及び確率分布モデルの算出対象としての複数のアクチュエータは、互いに異なる熱処理ユニットＵ２に含まれ、動作対象が共通するアクチュエータであってもよい。例えば、複数の熱処理ユニットＵ２に含まれる複数のアクチュエータ３３の確率分布モデルがそれぞれ算出され、複数のアクチュエータ３３のうちの１つが対象アクチュエータとして設定されてもよい。

この例では、複数のアクチュエータの動作対象は共通している。また、複数のアクチュエータは、基板処理装置に含まれ、共通の処理を実行する互いに異なる熱処理ユニットＵ２に設けられている。この場合、対象アクチュエータの動作が通常状態から離れていくと、他の確率分布モデルとの間のずれが発生するので、対象アクチュエータの状態を判定することが可能となる。

状態判定部２００（状態判定装置）は、制御装置１００とは別の筐体に収容され、制御装置１００とは別のコンピュータ（回路）として構成されてもよい。状態判定部２００は、複数の塗布・現像装置２に含まれる複数のアクチュエータを対象として、確率分布モデルｐ_ｉを算出してもよい。

アクチュエータの動作対象（機能）は、上述の例示のものに限られない。アクチュエータは、塗布ユニットＵ１又は他の基板処理を行う処理ユニットに設けられ、部材を水平又は鉛直方向に往復移動させる装置であってもよい。

確率分布モデルｐ_ｉの算出に用いられるアクチュエータの動作に関する特徴量は、動作時間Ｔに限られない。例えば、アクチュエータの動作に関する特徴量として、アクチュエータの（平均）動作速度、又は動作対象の慣性及び摺動抵抗に抗する合力としての加速度及びトルクを用いることができる。なお、アクチュエータの一動作間に継続して得られる上記特徴量に対してピーク抽出又は平均化等の統計処理を施すことによって、取得部２０１は一動作ごとの特徴量を取得してもよい。上記実施形態では、取得部２０１は、アクチュエータの動作に関する情報に基づいて特徴量を算出することで、アクチュエータの動作に関する特徴量を取得しているが、取得方法はこれに限られない。取得部２０１は、アクチュエータの動作に関する特徴量を示す情報を検出する動作検出部から、当該情報を得ることによって特徴量を取得してもよい。

塗布・現像装置２における処理対象の基板は半導体ウェハに限られず、例えばガラス基板、マスク基板、ＦＰＤ（Ｆｌａｔ Ｐａｎｅｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）などであってもよい。

２…塗布・現像装置、３３，４５，４７…アクチュエータ、１００…制御装置、２００…状態判定部、２０１…取得部、２０２…確率分布算出部、２０３…基準分布算出部、２０４…指標値算出部、２０５…判定部、２０６…出力部、Ｕ２…熱処理ユニット。

Claims (11)

1. 基板処理装置に搭載されている複数のアクチュエータに含まれる対象アクチュエータの状態を判定する状態判定方法であって、
   前記複数のアクチュエータそれぞれについて、アクチュエータの動作開始及び動作終了に関する情報から定まる動作時間を取得することと、
   前記複数のアクチュエータそれぞれについて、前記動作時間に基づいて確率分布モデルを算出することと、
   前記複数のアクチュエータそれぞれの前記動作時間に係る前記確率分布モデルに基づいて、前記複数のアクチュエータに含まれる前記対象アクチュエータの状態を判定することと、
   を含む状態判定方法。
2. 前記判定することは、
   前記複数のアクチュエータそれぞれの前記動作時間に係る前記確率分布モデルから判定の基準となる基準確率分布モデルを求めることと、
   前記基準確率分布モデルと、前記対象アクチュエータの前記動作時間に係る前記確率分布モデルである対象確率分布モデルとを比較することにより、前記対象アクチュエータの状態を判定することと、を含む、請求項１に記載の状態判定方法。
3. 前記基準確率分布モデルは、前記複数のアクチュエータそれぞれの前記動作時間に係る前記確率分布モデルの平均を算出することで得られる、請求項２に記載の状態判定方法。
4. 前記判定することは、前記対象アクチュエータの前記動作時間に係る確率分布モデルの歪度又は尖度にも基づいて前記対象アクチュエータの状態を判定することを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の状態判定方法。
5. 前記判定することは、前記対象アクチュエータが異常であるかどうかを判定することであって、
   前記対象アクチュエータが異常であると判定された場合に、前記対象アクチュエータが異常であることを示す信号を出力することを更に含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の状態判定方法。
6. 前記判定することは、前記対象アクチュエータが異常状態に近づいているかどうかを判定することであって、
   前記対象アクチュエータが異常状態に近づいていると判定された場合に、前記対象アクチュエータが異常状態に近づいていることを示す信号を出力することを更に含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の状態判定方法。
7. 前記複数のアクチュエータの動作対象は共通しており、
   前記複数のアクチュエータは、前記基板処理装置に含まれ、共通の処理を実行する互いに異なる処理ユニットに設けられている、請求項１～６のいずれか一項に記載の状態判定方法。
8. 前記複数のアクチュエータの動作対象は互いに異なっており、
   前記複数のアクチュエータは、前記基板処理装置に含まれ、所定の処理を施す単一の処理ユニットに設けられている、請求項１～６のいずれか一項に記載の状態判定方法。
9. 前記複数のアクチュエータそれぞれは、空気圧によって駆動するエアシリンダである、請求項１～８のいずれか一項に記載の状態判定方法。
10. 基板処理装置に搭載されている複数のアクチュエータに含まれる対象アクチュエータの状態を判定する状態判定装置であって、
    前記複数のアクチュエータそれぞれについて、アクチュエータの動作開始及び動作終了に関する情報から定まる動作時間を取得する取得部と、
    前記複数のアクチュエータそれぞれについて、前記動作時間に基づいて確率分布モデルを算出する確率分布算出部と、
    前記複数のアクチュエータそれぞれの前記動作時間に係る前記確率分布モデルに基づいて、前記複数のアクチュエータに含まれる前記対象アクチュエータの状態を判定する判定部と、
    を含む状態判定装置。
11. 請求項１～９のいずれか一項に記載の状態判定方法を装置に実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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