JP7245924B2 - 保守装置、保守方法、および、保守プログラム - Google Patents

Description

本発明は、保守装置、保守方法、および、保守プログラムに関する。

治具を介して被測定デバイスを試験する場合、試験を繰り返すごとに治具の状態が劣化していく。そのため、従来は、予め定められたタイミングで治具を定期的に保守していた。

解決しようとする課題

しかしながら、治具の定期的な保守は、被測定デバイスを試験する上で過剰または不足である場合があり得る。したがって、治具を介して被測定デバイスを試験するにあたって、治具を保守するタイミングを最適化することが望ましい。

一般的開示

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、保守装置を提供する。保守装置は、複数の治具を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイスを順次試験した場合における複数の試験結果を、治具ごとに取得する取得部を備えてよい。保守装置は、複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を治具ごとに算出する算出部を備えてよい。保守装置は、試験結果の変動に基づいて、治具の保守タイミングを決定する決定部を備えてよい。

決定部は、試験結果の変動を正常状態における変動と比較して差分を算出し、差分に基づいて、保守タイミングを決定してよい。

正常状態における変動は、正常状態における複数の治具についての試験結果の変動の平均であってよい。

決定部は、差分が予め定められたしきい値を超えた場合に、治具を保守すると決定してよい。

予め定められたしきい値は、機械学習により決定されたものであってよい。

決定部は、機械学習により差分を算出してよい。

差分は、マハラノビス距離であってよい。

保守装置は、正常状態において取得された複数の試験結果を用いて、マハラノビス距離を算出するために用いられる共分散行列を学習する学習部を更に備えてよい。

保守装置は、試験結果の変動に基づいて、正常状態における変動に対するずれを検出するモデルを機械学習により生成するモデル生成部を更に備え、決定部は、モデルの出力に基づいて差分を算出してよい。

算出部は、予め定められた期間における複数の試験結果を、期間の始点を順次変更しながら分析して、試験結果の変動を算出してよい。

算出部は、複数の試験結果におけるフェイル率の変動を算出してよい。

フェイル率は、複数の試験項目における少なくとも１つの項目がフェイルしたことを示すトータルフェイル率であってよい。

フェイル率は、複数の試験項目における特定の項目がフェイルしたことを示す部分的なフェイル率であってよい。

決定部は、保守タイミングとして、治具のクリーニング時期を決定してよい。

決定部は、更に、治具のクリーニング内容を決定してよい。

決定部は、複数の試験項目における項目ごとの試験結果の変動に基づいて、治具のクリーニング内容を決定してよい。

本発明の第２の態様においては、保守方法を提供する。保守方法は、複数の治具を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイスを順次試験した場合における複数の試験結果を、治具ごとに取得することを備えてよい。保守方法は、複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を治具ごとに算出することを備えてよい。保守方法は、試験結果の変動に基づいて、治具の保守タイミングを決定することを備えてよい。

本発明の第３の態様においては、保守プログラムを提供する。保守プログラムは、コンピュータにより実行されてよい。保守プログラムは、コンピュータを、複数の治具を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイスを順次試験した場合における複数の試験結果を、治具ごとに取得する取得部として機能させてよい。保守プログラムは、コンピュータを、複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を治具ごとに算出する算出部として機能させてよい。保守プログラムは、コンピュータを、試験結果の変動に基づいて、治具の保守タイミングを決定する決定部として機能させてよい。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本実施形態に係る保守装置２００を測定系１０とともに示す。 本実施形態に係るプローブカード１４０の詳細の一例を示す。 本実施形態に係るプローブカード１４０を測定対象２０にコンタクトさせる場合の一例を示す。 本実施形態に係る保守装置２００が治具１４８の保守タイミングを決定するフローの一例を示す。 本実施形態に係る保守装置２００が算出した治具１４８ごとの試験結果の変動とマハラノビス距離を示す。 本実施形態の変形例に係る保守装置２００を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態に係る保守装置２００を測定系１０とともに示す。本実施形態に係る保守装置２００は、例えば、半導体やＭｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ（ＭＥＭＳ）等の電子デバイスが複数形成されたウエハに対して実施される試験、ウエハをダイシングして個片化したベアチップに対して複数個同時に実施される試験、または、チップを封止したパッケージに対して複数個同時に実施される試験等、測定系１０において実施される様々な試験に適用されてよい。すなわち、保守装置２００は、いわゆる前工程および後工程のいずれにおいて実施される試験にも適用されてよい。

本図においては、保守装置２００が、測定対象２０として複数の被測定デバイス３０（例えば、チップ）が形成されたウエハをテスタを用いて試験するウエハテストに適用される場合を一例として示し、以下この場合について説明する。

測定系１０において、試験装置１００は、測定対象２０を試験する。試験装置１００は、例えば、システムＬＳＩテスタ、アナログテスタ、ロジックテスタ、または、メモリテスタ等のデバイス試験装置であってよい。試験装置１００は、治具を介して測定対象２０に様々なテスト信号を与え、測定対象２０から応答信号を取得する。

試験装置１００は、テスタ本体１１０、テストヘッド１２０、パフォーマンスボード１３０、プローブカード１４０、および、プローバ１５０を備える。

テスタ本体１１０は、試験装置１００の本体部であり、各種試験の制御を行う。テスタ本体１１０は、各種試験によって得られた試験結果を、有線または無線を介して本実施形態に係る保守装置２００に出力する機能を有していてもよい。

テストヘッド１２０は、ケーブルを介してテスタ本体１１０に接続され、測定対象２０を試験する試験位置と退避位置との間で駆動可能に構成されている。テストヘッド１２０は、試験を行う際に、テスタ本体１１０による制御に基づいて、試験位置において測定対象２０にテスト信号を送信し、測定対象２０から応答信号を受信して、それをテスタ本体１１０へ中継する。

パフォーマンスボード１３０は、テストヘッド１２０に着脱可能に装着され、テストヘッド１２０に電気的に接続されている。

プローブカード１４０は、パフォーマンスボード１３０に着脱可能に装着され、パフォーマンスボード１３０に電気的に接続されている。プローブカード１４０は、基板１４２、プローブハウジング１４４、および、複数のプローブニードル１４６を有しており、複数のプローブニードル１４６を測定対象２０における複数の電極パッドに接触させて電気的なコンタクトをとる。すなわち、プローブカード１４０は、試験装置１００が測定対象２０を試験する際に、試験装置１００の試験機能と測定対象２０とを結ぶインターフェイス部として機能する。プローブカード１４０は、例えば、垂直プローブ型のプローブニードルを用いたものであってもよいし、カンチレバー型のプローブニードルを用いたものであってもよい。また、プローブカード１４０は、測定対象２０の種類に応じて適宜構成が変更されてよい。例えば、保守装置２００が後工程における試験を対象とする場合、プローブカード１４０は、ソケット等を有していてもよい。プローブカード１４０の詳細については後述する。

基板１４２は、例えば、プリント基板等であってよい。基板１４２の一方の面には、プローブハウジング１４４が設けられている。また、基板１４２の他方の面には、パフォーマンスボード１３０と接続するための複数の接続パッド（図示せず）が設けられている。

プローブハウジング１４４は、複数のプローブニードル１４６を、各々の針先が露出するように内部に保持する。

複数のプローブニードル１４６は、それぞれ、一端がプローブハウジング１４４の外側に露出し、他端がプローブハウジング１４４および基板１４２の内部を介して基板１４２の他方の面に設けられた接続パッドに電気的に接続されている。

複数のプローブニードル１４６は、測定対象２０に形成された複数の被測定デバイス３０のうちのいくつか（本実施形態においては、４つ）の被測定デバイス３０における、複数の電極パッドのそれぞれに対応して配置されている。ここで、１つの被測定デバイス３０における複数の電極パッドのそれぞれに対応した一群のプローブニードル１４６が、１つのプローブユニットを形成している。本実施形態において、治具１４８は、一例として、このようなプローブユニットであってよい。したがって、プローブカード１４０は、複数の被測定デバイス３０のうちのいくつかの被測定デバイス３０に対応する複数の治具１４８を有していてよい。このように、複数の治具１４８のそれぞれは、１つの部品（例えば、１つのプローブカード１４０）上に設けられた機能的に分離された各々のエリアによって構成されていてもよい。これに代えて、複数の治具１４８のそれぞれは、各々が独立した１つの部品によって構成されていてもよい。

プローバ１５０は、測定対象２０を搬送してステージ上に載置し、測定対象２０とプローブカード１４０との位置合わせを行う。また、プローバ１５０は、治具１４８における複数のプローブニードル１４６をクリーニングするためのクリーニングユニット（図示せず）を有している。試験装置１００は、治具１４８を介して被測定デバイス３０と電気的に接続する場合、プローブニードル１４６によって被測定デバイス３０における電極パッドの表面を引掻くように、すなわち、オーバドライブするようにタッチダウンしてコンタクトをとる。この際、プローブニードル１４６の針先には、電極パッド上の酸化物やゴミ等が付着する。これにより、タッチダウンの度にプローブニードル１４６の針先に付着物が堆積していき、接触抵抗が高くなっていくため、試験装置１００は、徐々に正確な試験ができなくなる。そこで、試験装置１００は、プローバ１５０にクリーニングユニットを設け、プローブニードル１４６の針先を、例えば、クリーニングユニット上でオーバドライブするようにタッチダウンさせて先端を研ぐことによって、プローブニードル１４６をクリーニングして針先に堆積する付着物を除去する。

保守装置２００は、測定系１０において、試験装置１００が複数の治具１４８を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイス３０を順次試験した場合における複数の試験結果を取得して解析する。そして、試験装置１００は、解析した情報を用いて治具１４８の保守タイミングを決定する。保守装置２００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、保守装置２００は、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、保守装置２００は、治具１４８の保守用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。一例として、保守装置２００は、インターネットに接続されたＷｅｂサーバであってよく、この場合、ユーザは、インターネットに接続可能な様々な環境から、クラウド上の保守装置２００へアクセスして各種サービスの提供を受けることができる。また、保守装置２００は、直接またはＬｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）等のネットワークを介して測定系１０と接続する単独の装置として構成されていてもよいし、測定系１０と一体に構成され、測定系１０の機能ブロックの一部として実現されていてもよい。また、例えば、ユーザによる直接入力や、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体から複数の試験結果を入手可能である場合には、保守装置２００は、測定系１０と接続されていなくてもよく、測定系１０とは独立した装置として構成されていてもよい。

保守装置２００は、入力部２１０、取得部２２０、学習部２３０、算出部２４０、決定部２５０、および、出力部２６０を備える。なお、これらブロックは、機能的なブロックを示すものであって、実際のデバイス構成とは必ずしも一致していなくてよい。すなわち、１つのブロックとして示されているからといって、それが１つのデバイスのみにより構成されていなくてもよい。また、それぞれが別々のブロックとして示されているからといって、それぞれが異なるデバイスにより構成されていなくてもよい。

入力部２１０は、複数の試験結果を入力するためのインターフェイス部である。入力部２１０は、例えば、試験装置１００のテスタ本体１１０に、直接またはネットワークを介して接続されており、試験装置１００が試験した複数の試験結果の入力を受け付ける。また、入力部２１０は、キーボードやマウス等を介してユーザからの直接入力を受け付けるユーザインターフェイスであってもよいし、ＵＳＢメモリやディスクドライブ等を保守装置２００に接続するためのデバイスインターフェイスであってもよく、これらインターフェイスを介して試験装置１００が試験した複数の試験結果の入力を受け付けてもよい。

取得部２２０は、入力部２１０に接続されており、測定系１０において、試験装置１００が複数の治具１４８を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイス３０を順次試験した場合における複数の試験結果を、治具１４８ごとに取得する。そして、取得部２２０は、正常状態において取得した複数の試験結果を、学習部２３０へ供給する。また、取得部２２０は、運用状態において取得した複数の試験結果を、算出部２４０へ供給する。なお、試験装置１００による試験の詳細については後述する。

学習部２３０は、正常状態において取得された複数の試験結果を用いて、正常状態における変動を決定する。ここで、正常状態における変動は、正常状態における複数の治具１４８についての試験結果の変動の平均であってよい。また、学習部２３０は、正常状態において取得された複数の試験結果を用いて、マハラノビス距離を算出するために用いられる共分散行列を学習する。これについても後述する。学習部２３０は、正常状態における変動および共分散行列を決定部２５０へ供給する。

算出部２４０は、運用状態において取得された複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を治具１４８ごとに算出する。算出部２４０は、治具１４８ごとの試験結果の変動を決定部２５０へ供給する。

決定部２５０は、治具１４８ごとの試験結果の変動に基づいて、治具１４８の保守タイミングを決定する。この際、決定部２５０は、試験結果の変動を正常状態における変動と比較して差分を算出し、当該差分に基づいて、治具１４８の保守タイミングを決定してよい。決定部２５０は、治具１４８の保守タイミングを出力部２６０へ供給する。

出力部２６０は、決定部２５０が決定した治具１４８の保守タイミングを出力する。この際、出力部２６０は、保守タイミングを、モニタ等に表示出力してもよいし、スピーカ等により音声出力してもよいし、各種メモリデバイス等にデータ出力してもよい。

図２は、本実施形態に係るプローブカード１４０の詳細の一例を示す。本図上には、プローブカード１４０の側面図が示されている。また、本図下には、プローブカード１４０の裏面図が示されている。複数のプローブニードル１４６は、測定対象２０に形成された複数の被測定デバイス３０のうちのいくつかの被測定デバイス３０における、複数の電極パッドのそれぞれに対応して配置されている。そして、１つの被測定デバイス３０における複数の電極パッドのそれぞれに対応した複数のプローブニードル１４６が、例えば、略正方形状または長方形状に群（プローブユニット）を成し、１つの治具１４８を形成している。本図においては、プローブカード１４０が、Ｘ方向に２つ、および、Ｙ方向に２つの、正方形状に配置された４つの治具１４８ａ～ｄを有する場合を一例として示している。これにより、試験装置１００は、プローブカード１４０を測定対象２０にコンタクトさせることにより、いくつか（本実施形態においては、４つ）の被測定デバイス３０を同時に試験（同測）することができる。なお、プローブカード１４０が有する治具１４８の個数や配置は、これに限定されるものではない。プローブカード１４０は、４つよりも多い、または、少ない治具１４８を有していてもよい。また、プローブカード１４０は、例えば、直線状等、正方形とは異なる形状に配置された複数の治具１４８を有していてもよい。

図３は、本実施形態に係るプローブカード１４０を測定対象２０にコンタクトさせる場合の一例を示す。本図に示すように、測定対象２０には、複数の被測定デバイス３０が形成されている。ここで、一意の被測定デバイス３０を区別して説明する場合、Ｘ方向における座標ｘとＹ方向における座標ｙとを用いて、被測定デバイス３０（ｘ，ｙ）と示すこととする。

試験装置１００は、例えば、図２に示されるプローブカード１４０を用いて、最大で４つの被測定デバイス３０を同時に試験する。すなわち、試験装置１００は、プローバ１５０によりプローブカード１４０と測定対象２０とを位置合わせして、プローブカード１４０を測定対象２０にタッチダウンさせる（１回目）。そして、試験装置１００は、治具１４８ａを介して被測定デバイス３０（３，１）、治具１４８ｂを介して被測定デバイス３０（４，１）、治具１４８ｃを介して被測定デバイス３０（３，２）、および、治具１４８ｄを介して被測定デバイス３０（４，２）を同時に試験する。このようにして、試験装置１００は、被測定デバイス３０（３，１）の試験結果ａ１、被測定デバイス３０（４，１）の試験結果ｂ１、被測定デバイス３０（３，２）の試験結果ｃ１、および、被測定デバイス３０（４，２）の試験結果ｄ１を取得する。しかしながら、被測定デバイス３０（３，１）は、実際には測定対象２０には形成されていない。したがって、試験装置１００は、被測定デバイス３０（３，１）の試験結果ａ１については、結果なしとして試験結果を取得する。このように、試験装置１００は、被測定デバイス３０が存在しない領域における試験結果については、結果なしとして試験結果を取得してよい。

次に、試験装置１００は、プローバ１５０によりプローブカード１４０と測定対象２０との相対位置を変更し、プローブカード１４０を測定対象２０に再びタッチダウンさせる（２回目）。そして、試験装置１００は、治具１４８ａを介して被測定デバイス３０（５，１）、治具１４８ｂを介して被測定デバイス３０（６，１）、治具１４８ｃを介して被測定デバイス３０（５，２）、および、治具１４８ｄを介して被測定デバイス３０（６，２）を同時に試験する。このようにして、試験装置１００は、被測定デバイス３０（５，１）の試験結果ａ２、被測定デバイス３０（６，１）の試験結果ｂ２、被測定デバイス３０（５，２）の試験結果ｃ２、および、被測定デバイス３０（６，２）の試験結果ｄ２を取得する。

同様に、試験装置１００は、プローバ１５０によりプローブカード１４０と測定対象２０との相対位置を変更し、プローブカード１４０を測定対象２０に再びタッチダウンさせる（３回目）。そして、試験装置１００は、治具１４８ａを介して被測定デバイス３０（７，１）、治具１４８ｂを介して被測定デバイス３０（８，１）、治具１４８ｃを介して被測定デバイス３０（７，２）、および、治具１４８ｄを介して被測定デバイス３０（８，２）を同時に試験する。このようにして、試験装置１００は、被測定デバイス３０（７，１）の試験結果ａ３、被測定デバイス３０（８，１）の試験結果ｂ３、被測定デバイス３０（７，２）の試験結果ｃ３、および、被測定デバイス３０（８，２）の試験結果ｄ３を取得する。

試験装置１００は、このような位置合わせとタッチダウンを複数回繰り返すことによって、複数の治具１４８を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイス３０を順次試験する。そして、試験装置１００は、複数の被測定デバイス３０を試験した複数の試験結果を取得し、複数の試験結果のそれぞれがどの治具を介して試験されたかを示す情報と紐づけて記憶する。試験装置１００は、このように記憶した複数の試験結果を、有線または無線を介して保守装置２００に出力してよい。本実施形態に係る保守装置２００は、このようにして取得された複数の試験結果を解析して、治具１４８の保守タイミングを決定する。

図４は、本実施形態に係る保守装置２００が治具１４８の保守タイミングを決定するフローの一例を示す。保守装置２００は、ステップ４１０において、正常状態における複数の試験結果を取得する。ここで、正常状態における複数の試験結果は、例えば、正常な複数の治具１４８を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイス３０を順次試験した複数の試験結果であってよい。一例として、試験装置１００は、クリーニングが施された、又は、未使用のプローブカード１４０を用いて、当該プローブカード１４０における複数の治具１４８を介して、１つの測定対象２０（例えば、１枚のウエハ）に形成された全ての被測定デバイス３０について順次試験した複数の試験結果を取得する。ここで、１つの測定対象２０は、例えば、新しい品種のウエハの量産を開始する場合における最初の（１枚目の）ウエハ等であってよい。なお、試験装置１００は、正常状態における複数の試験結果を取得するにあたり、当該１つの測定対象２０の試験の途中で再度プローブカード１４０をクリーニングしてもよい。入力部２１０は、このように取得された正常状態における複数の試験結果の入力を受け付け、それを取得部２２０へ供給する。

すなわち、取得部２２０は、正常な（クリーニングが施された、又は、未使用の）治具１４８ａを介して順次試験された複数の試験結果ａ１～ａ３２、正常な治具１４８ｂを介して順次試験された複数の試験結果ｂ１～ｂ３２、正常な治具１４８ｃを介して順次試験された複数の試験結果ｃ１～ｃ３２、および、正常な治具１４８ｄを介して順次試験された複数の試験結果ｄ１～ｄ３２を、それぞれ取得する。

なお、ここで、複数の試験結果のそれぞれは、一例として、被測定デバイス３０に対して実施された試験がパスしたか、フェイルしたか、または、試験結果なしのいずれかを示すものであってよい。一般に、試験装置１００は、被測定デバイス３０のそれぞれに対して、オープンショートテスト、ＤＣテスト、ファンクションテスト、ＦＭテスト、および、ＵＳＢテスト等、複数のカテゴリーに対応する複数の試験項目を試験する。したがって、複数の試験結果のそれぞれは、例えば、被測定デバイス３０のそれぞれに対して実施された複数の試験項目が全てパス（Ｐ：トータルパス）したか、少なくとも１つの項目がフェイル（Ｆ：トータルフェイル）したか、または、試験結果なし（Ｎ／Ａ）のいずれかを示すものであってよい。

一例として、取得部２２０は、正常な治具１４８ａを介して試験された複数の試験結果として、ａ１＝Ｎ／Ａ、ａ２＝Ｐ、ａ３＝Ｐ、ａ４＝Ｆ、ａ５＝Ｎ／Ａ、ａ６＝Ｐ、…、ａ３２＝Ｐという試験結果を取得する。同様に、取得部２２０は、正常な治具１４８ｂを介して試験された複数の試験結果ｂ１～ｂ３２、正常な治具１４８ｃを介して試験された複数の試験結果ｃ１～ｃ３２、および、正常な治具１４８ｄを介して試験された複数の試験結果ｄ１～ｄ３２を、それぞれ取得する。取得部２２０は、正常状態における複数の試験結果を学習部２３０へ供給する。

ステップ４２０において、試験装置１００は、正常状態における変動を決定する。ここで、正常状態における変動は、正常状態における複数の治具１４８についての試験結果の変動の平均であってよい。例えば、学習部２３０は、正常状態において取得された複数の試験結果のうち、予め定められた期間における複数の試験結果を、期間の始点を順次変更しながら分析することで、正常状態の変動を決定する。一例として、学習部２３０は、予め定められた期間における複数の試験結果として、２０回のタッチダウン期間における複数の試験結果を用いるものとする。その場合、学習部２３０は、始点位置ｍ＝１において、例えば、１回目～２０回目のタッチダウンにより得られた複数の試験結果ａ１～ａ２０、ｂ１～ｂ２０、ｃ１～ｃ２０、および、ｄ１～ｄ２０における平均のトータルフェイル率を計算する。すなわち、学習部２３０は、複数の試験結果ａ１～ａ２０、ｂ１～ｂ２０、ｃ１～ｃ２０、および、ｄ１～ｄ２０（ただし、試験結果なしを除く）のうち、何回トータルフェイルしたかを示すトータルフェイル率ｕ１を計算する。

学習部２３０は、当該計算を、期間の始点を順次変更しながら繰り返す。すなわち、学習部２３０は、次に、始点位置ｍ＝２において、２回目～２１回目のタッチダウンにより得られた複数の試験結果ａ２～ａ２１、ｂ２～ｂ２１、ｃ２～ｃ２１、および、ｄ２～ｄ２１におけるトータルフェイル率ｕ２を、上記と同様の手法により計算する。同様に、学習部２３０は、始点位置ｍ＝３において、３回目～２２回目のタッチダウンにより得られた複数の試験結果ａ３～ａ２２、ｂ３～ｂ２２、ｃ３～ｃ２２、および、ｄ３～ｄ２２におけるトータルフェイル率ｕ３を計算する。このように、学習部２３０は、期間の始点を順次変更することにより、例えば、正常状態における変動ｕ（ｕ１、ｕ２、ｕ３、…、ｕｎ）を決定する。学習部２３０は、決定した正常状態における変動ｕを決定部２５０へ供給する。

ステップ４３０において、保守装置２００は、共分散行列を算出する。例えば、学習部２３０は、正常状態において取得された複数の試験結果を用いて、マハラノビス距離を算出するために用いられる共分散行列を学習する。一般に、平均ベクトルがｕで、共分散行列がΣであるような多変数ベクトルｘで表される一群の値に対するマハラノビス距離は、次式のように定義される。より詳細には、マハラノビス距離は、あるデータが平均からどれくらい離れているかを定量的に表すものであり、データの各方向への散らばり具合まで考慮したデータ群からの距離を示す。したがって、多変数ベクトルｘが平均ベクトルｕと一致するとき、マハラノビス距離は０となり、多変数ベクトルｘが平均ベクトルｕと一致しないとき、マハラノビス距離は０より大きくなる。

学習部２３０は、各変数間における平均からの偏差の積の平均値である共分散をそれぞれ算出し、当該共分散を配列した行列である共分散行列Σを学習する。そして、学習部２３０は、学習した共分散行列Σを決定部２５０へ供給する。

ステップ４４０において、保守装置２００は、運用状態における複数の試験結果を治具ごとに取得する。例えば、取得部２２０は、運用状態において、複数の治具１４８を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイス３０を順次試験した場合における複数の試験結果を、治具１４８ごとに取得する。すなわち、取得部２２０は、運用状態において、治具１４８ａを介して順次試験された複数の試験結果ａ１～ａ３２、治具１４８ｂを介して順次試験された複数の試験結果ｂ１～ｂ３２、治具１４８ｃを介して順次試験された複数の試験結果ｃ１～ｃ３２、および、治具１４８ｄを介して順次試験された複数の試験結果ｄ１～ｄ３２を、それぞれ取得する。ここで、複数の試験結果のそれぞれは、正常状態における複数の試験結果と同様、被測定デバイス３０のそれぞれに対して実施された複数の試験項目が全てパス（トータルパス）したか、少なくとも１つの項目がフェイル（トータルフェイル）したか、または、試験結果なしのいずれかを示すものであってよい。取得部２２０は、運用状態において複数の試験結果を順次取得して算出部２４０へ供給する。

ステップ４５０において、保守装置２００は、運用状態における試験結果の変動を治具１４８ごとに算出する。例えば、算出部２４０は、運用状態において取得された複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を治具１４８ごとに算出する。この際、算出部２４０は、学習部２３０と同様に、予め定められた期間における複数の試験結果を、期間の始点を順次変更しながら分析して、試験結果の変動を算出してよい。これにより、保守装置２００は、試験結果の累積ではなく、ある一定の期間における試験結果に基づいて試験結果の変動を算出するので、試験結果の変動を感度良く算出することができる。また、算出部２４０は、この際、複数の試験結果におけるフェイル率の変動を算出してよい。ここで、フェイル率は、複数の試験項目における少なくとも１つの項目がフェイルしたことを示すトータルフェイル率であってよい。これにより、保守装置２００は、試験がトータルパスしたかトータルフェイルしたかという比較的単純な指標を用いて試験結果の変動を算出するので、試験結果の変動の算出負荷を低減することができる。

一例として、算出部２４０は、予め定められた期間における複数の試験結果として、２０回のタッチダウン期間による複数の試験結果を用いるとする。その場合、算出部２４０は、始点位置ｍ＝１において、１回目から２０回目のタッチダウンにより、治具１４８ａを介して得られた複数の試験結果ａ１～ａ２０におけるトータルフェイル率を計算する。例えば、算出部２４０は、複数の試験結果ａ１～ａ２０（ただし、試験結果なしを除く）のうち、何回トータルフェイルしたかを示すトータルフェイル率ｘａ１を計算する。

算出部２４０は、当該計算を、期間の始点を順次変更しながら繰り返す。すなわち、算出部２４０は、次に、始点位置ｍ＝２において、２回目～２１回目のタッチダウンにより、治具１４８ａを介して得られた複数の試験結果ａ２～ａ２１におけるトータルフェイル率ｘａ２を、上記と同様の手法により計算する。同様に、算出部２４０は、始点位置ｍ＝３において、３回目～２２回目のタッチダウンにより、治具１４８ａを介して得られた複数の試験結果ａ３～ａ２２におけるトータルフェイル率ｘａ３を計算する。このように、算出部２４０は、期間の始点を順次変更することにより、治具１４８ａについての試験結果の変動ｘａ（ｘａ１、ｘａ２、ｘａ３、…、ｘａｎ）を算出する。

算出部２４０は、同様の手法により、治具１４８ｂについての試験結果の変動ｘｂ（ｘｂ１、ｘｂ２、ｘｂ３、…、ｘｂｎ）、治具１４８ｃについての試験結果の変動ｘｃ（ｘｃ１、ｘｃ２、ｘｃ３、…、ｘｃｎ）、および、治具１４８ｄについての試験結果の変動ｘｄ（ｘｄ１、ｘｄ２、ｘｄ３、…、ｘｄｎ）を、それぞれ算出する。このようにして、算出部２４０は、運用状態における複数の試験結果を用いて、試験結果の変動ｘを治具１４８ごとに算出する。算出部２４０は、算出した治具１４８ごとの試験結果の変動ｘ（ｘａ、ｘｂ、ｘｃ、ｘｄ）を、決定部２５０へ供給する。

ステップ４６０において、保守装置２００は、正常状態における変動ｕとの差分を算出する。例えば、決定部２５０は、治具１４８ごとの試験結果の変動ｘを正常状態における変動ｕと比較して差分を算出し、当該差分に基づいて、治具１４８の保守タイミングを決定してよい。ここで、当該差分は、マハラノビス距離であってよい。

すなわち、決定部２５０は、（数１）において、多変数ベクトルｘとして、ステップ４５０において算出された治具１４８ごとの試験結果の変動ｘ（ｘａ、ｘｂ、ｘｃ、ｘｄ）を、平均ベクトルｕとして、ステップ４２０において算出された正常状態における変動ｕ（ｕ１、ｕ２、ｕ３、…、ｕｎ）をそれぞれ代入し、ステップ４３０において学習した共分散行列Σの逆行列を用いて、マハラノビス距離を算出する。

ステップ４７０において、保守装置２００は、ステップ４６０において算出した差分がしきい値を超えるか否か判定する。例えば、決定部２５０は、ステップ４６０において算出されたマハラノビス距離が、予め定められたしきい値を超えるか否か判定する。そして、マハラノビス距離がしきい値を超えないと判定された場合、決定部２５０は、治具１４８を保守する必要がないと判断して処理をステップ４９０に進める。一方、マハラノビス距離が閾値を超えると判定された場合、決定部２５０は、治具１４８を保守する必要があると判断して処理をステップ４８０に進める。この際、決定部２５０は、マハラノビス距離がしきい値を予め定められた回数超えた場合に治具１４８を保守するタイミングであると決定してもよい。このように、決定部２５０は、治具１４８ごとの試験結果の変動ｘに基づいて、治具１４８の保守タイミングを決定する。ここで、決定部２５０は、保守タイミングとして、治具１４８のクリーニング時期を決定してよい。しかしながら、これに限定されるものではない。決定部２５０は、保守タイミングとして、例えば、治具１４８の交換時期等、クリーニング時期とは異なる保守の時期を決定してもよい。

ステップ４８０において、保守装置２００は、治具１４８を保守する。一例として、保守装置２００は、治具１４８の保守として、治具１４８のクリーニングを実施してよい。保守装置２００は、治具１４８の保守を実施すると、処理をステップ４９０へ進める。

ステップ４９０において、保守装置２００は、測定対象２０の試験を終了するか否か判定する。測定対象２０の試験を終了すると判定された場合、保守装置２００は、処理を終了する。一方、測定対象２０の試験を終了しないと判定された場合、保守装置２００は、処理をステップ４４０に戻し、期間の始点を順次変更しながら分析を繰り返す。

図５は、本実施形態に係る保守装置２００が算出した治具１４８ごとの試験結果の変動とマハラノビス距離を示す。本図において、横軸は、始点位置ｍを示している。また、本図上において、縦軸は、トータルフェイル率［％］を示している。したがって、本図上は、始点位置ｍを順次変更させた場合における、治具１４８ごとの試験結果（トータルフェイル率）の変動を示している。また、本図下において、縦軸は、マハラノビス距離を示している。したがって、本図下は、始点位置ｍを順次変更させた場合における、治具ごとの試験結果の変動に基づいて算出したマハラノビス距離を示している。本図に示されるように、本実施形態に係る保守装置２００は、複数の治具１４８ごとに試験結果の変動を算出する。すなわち、保守装置２００は、治具１４８が４つである場合、４つの試験結果の変動を算出する。しかしながら、保守装置２００は、複数の治具１４８ごとの試験結果の変動に基づいて、マハラノビス距離を算出し、当該マハラノビス距離に基づいて、治具１４８の保守タイミングを決定する。このように、保守装置２００は、例えばマハラノビス距離等の１つの指標のみに基づいて、治具１４８の保守タイミングを決定するので、比較的簡単に治具１４８の保守タイミングを決定することができる。

一般に、不良となる被測定デバイス３０は、測定対象２０の中において均等に発生する。また、プローブカード１４０における複数の治具１４８は、小さな確率で突然に汚れる。したがって、複数の治具１４８がそれぞれ異なる複数の被測定デバイスを順次試験する場合に、複数の試験結果が同時にフェイルとなる確率は非常に小さい。本実施形態に係る保守装置２００は、このような実態を利用し、治具１４８ごとの試験結果の変動に基づいて治具１４８の保守タイミングを決定する。一般に、治具１４８のクリーニングは、やすり上に治具をタッチダウンしてオーバドライブさせることにより実施される。この際、治具１４８における複数のプローブニードル１４６の先端が徐々に削れていく。したがって、クリーニングを実施する回数によってプローブカード１４０の寿命が概ね決まっている。従来の試験装置によれば、経験則や予備試験等により予め決定した周期により治具１４８をクリーニングしていた。しかしながら、治具１４８の定期的な保守は、被測定デバイス３０を試験する上で過剰または不足である場合があり得る。例えば、治具１４８の保守が過剰である場合、プローブカード１４０の寿命を必要以上に短くしかねない。また、治具１４８の保守が不足する場合、プローブニードル１４６の接触抵抗の増加に伴い、歩留まりが低下する。このように、プローブカード１４０の寿命と歩留まりとはトレードオフの関係にある。これに対して、本実施形態に係る保守装置２００によれば、治具１４８の保守タイミングを治具１４８ごとの試験結果の変動に基づいてオンデマンドに決定することができるので、治具１４８を保守するタイミングを最適化することができる。これにより、本実施形態に係る保守装置２００によれば、歩留まりの低下を抑えつつ、プローブカード１４０の寿命を延ばすことができる。

なお、上述の説明では、保守装置２００が、治具１４８の保守をオンデマンドに決定する場合のみについて示したが、これに限定されるものではない。保守装置２００は、例えば、従来のように、治具１４８を定期的に保守することに加えて、治具１４８をオンデマンドに保守してもよい。すなわち、保守装置２００は、定期的な保守とオンデマンドな保守とを組み合わせて、治具１４８を保守してもよい。

また、上述の説明では、保守装置２００が、正常状態における変動の決定、および、共分散行列の学習を、新しい品種のウエハの量産を開始する場合における最初のウエハの試験結果に基づいて実施する場合を一例と示した。しかしながら、これに限定されるものではない。例えば、保守装置２００は、学習期間において、最初のウエハの試験結果に基づいて、正常状態における変動の決定、および、共分散行列の学習を実施した後、運用状態において、最初のウエハよりも歩留まりの高い測定対象２０の試験結果が得られた場合に、当該試験結果に基づいて、正常状態における変動、および共分散行列を更新してもよい。

また、上述の説明では、保守装置２００が１つの測定対象２０（１枚のウエハ）の試験結果に基づいて、正常状態における変動の決定、および、共分散行列の学習を実施する場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。保守装置２００は、複数の測定対象２０の試験結果の統計（例えば、平均）に基づいて、正常状態における変動の決定、および、共分散行列の学習を実施してもよい。

また、上述の説明では、保守装置２００が、共分散行列を学習して、治具１４８ごとの試験結果の変動と正常状態における変動との差分として、マハラノビス距離を用いる場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。例えば、保守装置２００は、正常状態における複数の試験結果を教師データとしてニューラルネットワーク等の学習モデルに入力し、治具１４８ごとの試験結果の変動と、当該学習モデルの出力における変動との差分に基づいて、治具１４８の保守タイミングを決定してもよい。

また、保守装置２００は、差分として、マハラノビス距離に代えてユークリッド距離を用いてもよい。この場合、決定部２５０は、例えば、各成分ごとに、試験結果の変動ｘから正常状態における変動ｕを減算して絶対値をとることで、それらの総和を差分として算出してもよい。

また、上述の説明では、決定部２５０が、機械学習により差分を算出する一つの例として、マハラノビス距離を用いる場合を示した。しかしながら、決定部２５０は、他の機械学習アルゴリズムにより差分を算出してもよい。

図６は、本実施形態の変形例に係る保守装置２００を示す。図６においては、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。本変形例に係る保守装置２００は、学習部２３０に代えて、モデル生成部６１０を備える。

モデル生成部６１０は、試験結果の変動ｘに基づいて、正常状態における変動ｕに対するずれを検出するモデルを機械学習により生成する。一例として、モデル生成部６１０は、教師なしアノマリー検出（Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ Ａｎｏｍａｌｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）アルゴリズムによりモデルを生成してよい。例えば、モデル生成部６１０は、学習期間において取得された複数の試験結果を学習用データとして、正常状態における変動ｕの統計的分布の特徴を計算する。そして、モデル生成部６１０は、計算した統計的分布の特徴に基づいて、試験結果の変動ｘをモデルに入力した場合に、正常状態における変更ｕに対するずれを検出するようにモデルを生成する。このように、モデル生成部６１０は、教師なし学習によりモデルを生成するので、教師データを作成するためのアノテーションの作業を省略することができ、より簡便にモデルを生成することができる。しかしながら、これに限定されるものではない。モデル生成部６１０は、教師あり学習アルゴリズム、半教師あり学習アルゴリズム、および、強化学習アルゴリズム等、様々な学習アルゴリズムによりモデルを生成してよい。モデル生成部６１０は、生成したモデルを決定部２５０へ供給する。

決定部２５０は、モデル生成部６１０から供給されたモデルの出力に基づいて差分を算出する。例えば、決定部２５０は、算出部２４０によって算出された治具１４８ごとの試験結果の変動ｘを、モデル生成部６１０によって生成されたモデルへ入力し、当該モデルの出力を差分として算出する。

このように、本変形例に係る保守装置２００は、機械学習により生成したモデルの出力に基づいて差分を算出する。これにより、本変形例に係る保守装置２００によれば、治具１４８の保守タイミングの決定を、様々な機械学習アルゴリズムにより実現することができる。

また、上述のように、決定部２５０は、算出した差分が予め定められたしきい値を超えた場合に、治具１４８を保守すると決定する。この場合、当該予め定めらえたしきい値は、経験則に基づいて作業員が予め設定した固定的な値であってもよいが、これに限定されるものではない。一例として、当該予め定められたしきい値は、機械学習により決定されたものであってもよい。例えば、保守装置２００は、治具１４８の保守タイミングを決定するためのしきい値を機械学習により学習してもよい。この場合、保守装置２００は、治具１４８を保守した実績データ、例えば、どのタイミングでどのようなクリーニングを実施したか等を示すデータを取得する。そして、保守装置２００は、決定部２５０により算出された差分のデータと当該実績データとを学習用データとして、差分と保守実績の関係を学習する。これにより、保守装置２００は、差分がどの程度の値となったら治具１４８の保守を実施するか、すなわち、保守タイミングを決定するためのしきい値を機械学習により決定する。これにより、保守装置２００によれば、保守タイミングを決定するためのしきい値を、人手を介することなく、実績に基づいて最適な値に設定することができる。

また、上述の説明では、試験結果として用いるフェイル率が、複数の試験項目における少なくとも１つの項目（ビンやカテゴリともいう）がフェイルしたことを示すトータルフェイル率である場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。フェイル率は、複数の試験項目における特定の項目がフェイルしたことを示す部分的なフェイル率であってもよい。すなわち、保守装置２００は、複数の試験項目における他の項目がフェイルしたか否かに関わらず、特定の項目がフェイルしたことを示す部分的なフェイル率を試験結果として用いてもよい。ここで、このような特定の項目は１つであってもよいし複数であってもよい。特定の項目が複数である場合、保守装置２００は、各項目における試験結果の論理和を部分的なフェイル率としてよい。このように、保守装置２００によれば、試験結果として、トータルフェイル率および部分的なフェイル率のいずれかを用いることができ、様々なケースに臨機応変に対応することができる。

また、上述の説明では、決定部２５０が、保守タイミングとして、治具１４８のクリーニング時期を決定する場合を一例として示した。しかしながら、これに加えて、決定部２５０は、更に、治具１４８のクリーニング内容を決定してもよい。治具１４８のクリーニングとしては、例えば、ブラシによるクリーニング、研磨シートによるクリーニング、クリーニングウェハによるクリーニング等、様々な種類が存在する。また、上述のような装置内で完結するクリーニングに加えて、プローブカードを取り外して他の装置によりクリーニングする等、装置外におよぶクリーニングも存在する。決定部２５０は、このような複数の種類が存在するクリーニングの中から、最適なクリーニング内容を決定してよい。

この際、決定部２５０は、複数の試験項目における項目ごとの試験結果の変動に基づいて、治具１４８のクリーニング内容を決定してよい。例えば、オープンショートテストにおけるフェイル率の変動の差分が予め定められたしきい値を超えた場合には、針先の汚れが原因である可能性が高いので、決定部２５０は、研磨シートによるクリーニングを実施すると決定してよい。同様に、リークテスト（ＤＣテストの一部）におけるフェイル率の変動が予め定められたしきい値を超えた場合には、ピン間のショートが原因である可能性が高いので、決定部２５０は、ブラシによるクリーニングを実施すると決定してよい。これにより、保守装置２００は、いずれの試験項目が原因となって治具１４８をクリーニングすると決定したかに応じて、最適なクリーニング内容を決定することができる。

また、上述の説明では、正常状態における複数の試験結果を取得するにあたって、新しい品種のウエハの量産を開始する場合における最初の（１枚目）のウエハを測定対象として複数の試験結果を取得する場合を一例として示した。しかしながら、ウエハの出来栄え自体もウエハごとにそれぞれ異なり、ウエハごとに固有の特性を有し得る。このような固有の特性は、１つのロット内であれば大きくばらつくことは少ないが、ロット間においてはばらつきが顕著となり得る。したがって、保守装置２００は、測定対象のロットが切り替わる度に、正常な治具１４８を介してロットの先頭ウエハを測定対象として正常状態における複数の試験結果を取得してもよい。すなわち、保守装置２００は、ロットが切り替わる度に、差分の基準となる正常状態における変動ｕを更新してよい。これにより、保守装置２００は、差分が大きくなった原因が、治具１４８側にあるのか、ウエハ側にあるのかを切り分けることができる。

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

図７は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、請求の範囲の記載から明らかである。

請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ 測定系
２０ 測定対象
３０ 被測定デバイス
１００ 試験装置
１１０ テスタ本体
１２０ テストヘッド
１３０ パフォーマンスボード
１４０ プローブカード
１４２ 基板
１４４ プローブハウジング
１４６ プローブニードル
１４８ 治具
１５０ プローバ
２００ 保守装置
２１０ 入力部
２２０ 取得部
２３０ 学習部
２４０ 算出部
２５０ 決定部
２６０ 出力部
６１０ モデル生成部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インターフェイス
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード

Claims (16)

1. 複数の治具を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイスを順次試験した場合における複数の試験結果を、治具ごとに取得する取得部と、
   前記複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を前記治具ごとに算出する算出部と、
   前記試験結果の変動に基づいて、前記治具の保守タイミングを決定する決定部と、
   を備え、
   前記決定部は、前記治具ごとの試験結果の変動を、正常状態における前記複数の治具についての試験結果の変動の平均と比較して差分を算出し、当該差分に基づいて、前記保守タイミングを決定する、
   保守装置。
2. 前記決定部は、前記差分が予め定められたしきい値を超えた場合に、前記治具を保守すると決定する、請求項１に記載の保守装置。
3. 前記予め定められたしきい値は、機械学習により決定されたものである、請求項２に記載の保守装置。
4. 複数の治具を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイスを順次試験した場合における複数の試験結果を、治具ごとに取得する取得部と、
   前記複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を前記治具ごとに算出する算出部と、
   前記試験結果の変動に基づいて、前記治具の保守タイミングを決定する決定部と、
   を備え、
   前記決定部は、前記試験結果の変動を正常状態における変動と比較して差分を算出し、前記差分に基づいて、前記保守タイミングを決定し、
   前記決定部は、機械学習により前記差分を算出する、
   保守装置。
5. 前記差分は、マハラノビス距離である、請求項４に記載の保守装置。
6. 正常状態において取得された複数の試験結果を用いて、前記マハラノビス距離を算出するために用いられる共分散行列を学習する学習部を更に備える、請求項５に記載の保守装置。
7. 前記試験結果の変動に基づいて、正常状態における変動に対するずれを検出するモデルを機械学習により生成するモデル生成部を更に備え、
   前記決定部は、前記モデルの出力に基づいて前記差分を算出する、請求項４に記載の保守装置。
8. 複数の治具を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイスを順次試験した場合における複数の試験結果を、治具ごとに取得する取得部と、
   前記複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を前記治具ごとに算出する算出部と、
   前記試験結果の変動に基づいて、前記治具の保守タイミングを決定する決定部と、
   を備え、
   前記算出部は、予め定められた期間における前記複数の試験結果を、前記期間の始点を順次変更しながら分析して、前記試験結果の変動を算出する、
   保守装置。
9. 前記算出部は、前記複数の試験結果におけるフェイル率の変動を算出する、請求項１から８のいずれか一項に記載の保守装置。
10. 前記フェイル率は、複数の試験項目における少なくとも１つの項目がフェイルしたことを示すトータルフェイル率である、請求項９に記載の保守装置。
11. 前記フェイル率は、複数の試験項目における特定の項目がフェイルしたことを示す部分的なフェイル率である、請求項９に記載の保守装置。
12. 前記決定部は、前記保守タイミングとして、前記治具のクリーニング時期を決定する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の保守装置。
13. 前記決定部は、更に、前記治具のクリーニング内容を決定する、請求項１２に記載の保守装置。
14. 前記決定部は、複数の試験項目における項目ごとの前記試験結果の変動に基づいて、前記治具のクリーニング内容を決定する、請求項１３に記載の保守装置。
15. 複数の治具を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイスを順次試験した場合における複数の試験結果を、治具ごとに取得することと、
    前記複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を前記治具ごとに算出することと、
    前記試験結果の変動に基づいて、前記治具の保守タイミングを決定することと、
    を備え、
    前記決定することは、前記治具ごとの試験結果の変動を、正常状態における前記複数の治具についての試験結果の変動の平均と比較して差分を算出し、当該差分に基づいて、前記保守タイミングを決定することを含む、
    保守方法。
16. コンピュータにより実行されて、前記コンピュータを、
    複数の治具を介してそれぞれ異なる複数の被測定デバイスを順次試験した場合における複数の試験結果を、治具ごとに取得する取得部と、
    前記複数の試験結果を用いて、試験結果の変動を前記治具ごとに算出する算出部と、
    前記試験結果の変動に基づいて、前記治具の保守タイミングを決定する決定部と、
    して機能させ、
    前記決定部は、前記治具ごとの試験結果の変動を、正常状態における前記複数の治具についての試験結果の変動の平均と比較して差分を算出し、当該差分に基づいて、前記保守タイミングを決定する、
    保守プログラム。

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