JP7423396B2 - 情報処理装置、検出方法、プログラム、基板処理システム、及び物品の製造方法 - Google Patents

情報処理装置、検出方法、プログラム、基板処理システム、及び物品の製造方法 Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置、検出方法、プログラム、基板処理システム、及び物品の製造方法に関する。
半導体デバイス、ＭＥＭＳ、またはフラットパネルディスプレイなどの物品を製造するために基板を処理する基板処理装置に対して生産性の向上への要求が高まっている。そのため、基板処理装置の異常が突発的に発生することにより生産が中断することを抑制することが必要である。そこで、事前に基板処理装置の異常を検出して、異常の原因を解消することが求められている。
特許文献１では、プラント内に配置された複数の機器の故障予兆を監視する故障予兆監視方法が開示されている。特許文献１では、複数の機器の故障予兆を監視するために、各機器の挙動を計測するセンサの出力値に基づいて、各センサの出力値間の関係を表すモデルを構築する。そして、センサの出力値とモデルを用いて算出した予測データとの差分に基づき、各センサの出力値間のインバリアント（不変関係）の変化を検出して、各機器の故障予兆を検知する。
特開２０１７－２１７０２号公報
複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出する場合、異常が発生していない制御ユニットに関連するセンサの出力値や制御ユニットの制御データに異常が検出される可能性がある。例えば、冷媒が配管内を循環して温度を調整する温調システムの場合、冷却器、加熱器、熱交換器など冷媒の温度等を調整する複数の温調ユニットを制御する複数の制御ユニットや冷媒の温度などを測定する複数のセンサが備えられる。このような温調システムでは、一部の温調ユニットの異常が発生しても、配管内を循環する冷媒の温度変化により、異常が発生していない制御ユニットに関連するセンサの出力値や制御ユニットの制御データに異常が検出される可能性がある。
そこで、複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出するために有利な技術を提供することを目的とする。
上記課題を解決する本発明の一側面としての情報処理装置は、複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出する情報処理装置であって、複数のセンサのうちの２つのセンサの出力値の関係、複数の制御ユニットのうちの２つの制御ユニットの制御データの関係、又は複数のセンサのうちの１つセンサの出力値及び複数の制御ユニットのうちの１つの制御ユニットの制御データの関係を表すモデルを用いて、センサの出力値又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを表す異常度を、複数のセンサ又は複数の制御ユニットが少なくとも２つに分けられたグループ毎に算出する算出部と、算出部により算出された異常度に基づき複数のセンサ又は複数の制御ユニットの異常をグループ毎に判定する判定部と、を有する。
本発明によれば、複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出するために有利は技術が提供される。
基板処理システムの構成を示す図である。 管理装置の構成を示す図である。 露光装置及びホストコンピュータの構成を示す図である。 露光装置に組み込まれた温調システムの構成を示す図である。 第１実施形態における温調システムの異常を検出する方法を示すフローチャートである。 実施例１におけるグループ分けの例を示す図である。 実施例２におけるグループ分けの例を示す図である。 実施例３におけるグループ分けの例を示す図である。 実施例４におけるグループ分けの例を示す図である。 第２実施形態における温調システムの異常を検出する方法を示すフローチャートである。
以下に、本発明の好ましい実施形態について図面を参照して詳細に説明する。各図において、同一の部材については、同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
＜第１実施形態＞
図１は、基板処理システムの構成を示す図である。基板処理システム１（物品の製造システム）は、それぞれが基板を処理する複数の基板処理装置１０と、複数の基板処理装置１０の動作を制御するホストコンピュータ１１とを含みうる。複数の基板処理装置１０は、例えば、リソグラフィ装置（露光装置、インプリント装置、荷電粒子線描画装置等）を含みうる。また、複数の基板処理装置１０は、塗布装置、現像装置、成膜装置（ＣＶＤ装置等）、加工装置（レーザー加工装置等）、検査装置（オーバーレイ検査装置等）のいずれかを含みうる。ここで、露光装置は、原版（レチクル、マスク）を介して基板の上に供給されたフォトレジストを露光することによって該フォトレジストに原版のパターンに対応する潜像を形成する。また、インプリント装置は、基板の上に供給されたインプリント材に型（原版）を接触させた状態でインプリント材を硬化させることによって基板の上にパターンを形成する。また、荷電粒子線描画装置は、基板の上に供給されたフォトレジストに荷電粒子線によってパターンを描画することによって該フォトレジストに潜像を形成する。また、塗布装置は、リソグラフィ処理の前処理として基板にレジスト材（密着材）の塗布処理を行う。また、現像装置は、リソグラフィ処理の後処理として現像処理を行う。また、成膜装置は、基板に絶縁膜等の膜を形成する装置である。また、加工装置は、基板に形成されたパターンの加工や基板の切断、穴あけ等の加工を行う。また、検査装置は、基板に形成されたパターンの位置精度や線幅等の検査を行う。
図２は、管理装置１２の構成を示す図である。管理装置１２は、個々の基板処理装置１０と通信可能に接続されたコンピュータ（情報処理装置）によって実現されうる。図２（ａ）において、ＣＰＵ２０１（処理部）は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）及び各種アプリケーションプログラムを実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）ある。また、ＣＰＵ２０１は中央演算処理装置（ＣＰＵ）に限られず、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）、グラフィクスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等のプロセッサ又は回路であってもよい。また、ＣＰＵ２０１は、これらのプロセッサ又は回路のいずれかの組合せであってもよい。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや演算用のパラメータのうちの固定的なデータを格納するメモリである。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の作業領域やデータの一時記憶領域を提供するメモリである。ＲＯＭ２０２及びＲＡＭ２０３は、バス２０８を介してＣＰＵ２０１に接続される。２０５はマウス、キーボードなどを含む入力装置（入力部）、２０６はＣＲＴや液晶ディスプレイなどの表示装置（表示部）である。また、入力装置２０５及び表示装置２０６は、タッチパネル等の一体型の装置であってもよい。また、入力装置２０５及び表示装置２０６は、コンピュータとは別体の装置として構成されてもよい。２０４は、ハードディスク装置、ＣＤ、ＤＶＤ、メモリカード等の記憶装置であり、各種プログラムや各種データ等を記憶する。入力装置２０５、表示装置２０６、及び記憶装置２０４はそれぞれ、不図示のインタフェースを介してバス２０８に接続されている。また、ネットワークに接続して通信を行うための通信装置２０７も、バス２０８に接続されている。通信装置２０７は、例えばＬＡＮに接続してＴＣＰ／ＩＰ等の通信プロトコルによるデータ通信を行い、他の通信装置と相互に通信を行う場合に使用される。通信装置２０７は、データの送信部および受信部として機能し、例えば、基板処理装置１０内の送信部（不図示）から動作情報などのデータを受信して、記憶装置２０４に記憶する。また、図２（ｂ）はＣＰＵ２０１の構成を示す図である。ＣＰＵ２０１は、取得部２１１、生成部２１２、算出部２１３、及び判定部２１４を備える。
以上、図２を参照して管理装置１２の概略構成を説明したが、ホストコンピュータ１１や基板処理装置１０も、これと同様のコンピュータを備えうる。
基板処理システム１における複数の基板処理装置１０のそれぞれは、保守を管理する管理装置１２と接続されている。なお、図１に示されるように、物品製造システムは、基板処理システム１を複数含みうる。したがって、管理装置１２は、複数の基板処理システム１における個々の基板処理装置１０を管理することができる。管理装置１２は、複数の基板処理装置１０それぞれの動作情報を収集、解析し、各基板処理装置１０について、異常またはその予兆を検出して、保全処理（メンテナンス処理）の要否を判定する保全判定装置として機能しうる。なお、図１において、複数の基板処理装置１０とホストコンピュータ１１との接続、複数の基板処理装置１０と管理装置１２との接続は、有線接続、無線接続を問わない。
以下では、具体例を提供するために、基板処理装置１０が露光装置１０として構成される例を説明する。図３は、露光装置及びホストコンピュータの構成を示す図である。露光装置１０は、図３に示すように光源ユニット１０１、照明系１０２、マスクステージ１０４、投影光学系１０５、ウエハステージ１０６、ウエハチャック１０７、プリアライメントユニット１０９、制御ユニット１１１を含み得る。
光源ユニット１０１を出た光は照明系１０２を介してマスクステージ１０４に保持されたマスク１０３を照明する。光源ユニット１０１の光源としては、例えば高圧水銀ランプやエキシマレーザなどがある。なお、光源がエキシマレーザの場合は、光源ユニット１０１は露光装置１０のチャンバ内部にあるとは限らず、外付けになっている構成もあり得る。マスク１０３上には転写されるべきパターンが描かれている。マスク１０３を照明した光は投影光学系１０５を通過してウエハ１０８に達する。ウエハ１０８は、例えば、シリコンウエハ、ガラスプレート、フィルム状基板等である。
マスク１０３上のパターンが、投影光学系１０５を介して、ウエハ１０８上に塗布された感光媒体（例えば、レジスト）に転写される。ウエハ１０８はウエハチャック１０７に真空吸着などの手段により平らに矯正された状態で保持されている。また、ウエハチャック１０７はウエハステージ１０６に保持されている。ウエハステージ１０６は移動可能に構成されている。そして、ウエハステージ１０６を投影光学系１０５の光軸に対して垂直な面に沿って２次元的にステップ移動しながら、ウエハ１０８に複数のショット領域を繰り返し露光する。これはステップアンドリピート方式と呼ばれる露光方式である。なお、マスクステージ１０４とウエハステージ１０６を同期しながらスキャンして露光を行う、ステップアンドスキャン方式と呼ばれる露光方式もあり、本実施例はそのような方式を採用する露光装置にも同様に適用できる。
露光装置１０においては、露光処理前のウエハ１０８はウエハカセット１１０に入れられた状態で露光装置にセットされる。ウエハカセット１１０内には少なくとも１枚、通常は複数枚のウエハ１０８が格納されている。そして、不図示のロボットハンドなどにより、１枚のウエハ１０８がウエハカセット１１０から取り出され、プリアライメントユニット１０９に置かれる。プリアライメントユニット１０９でウエハ１０８の方位合せや位置合せなどが行われた後、ロボットハンドによりウエハ１０８がウエハチャック１０７にセットされ、露光処理される。露光処理を終えたウエハ１０８はロボットハンドによりウエハチャック１０７上から取り除かれウエハカセット１１０に回収されるとともに、プリアライメントユニット１０９に待機していた次のウエハ１０８がウエハチャック１０７にセットされる。このようにして次々とウエハ１０８が露光処理される。なお、露光装置１０が、塗布装置（不図示）、現像装置（不図示）等の他の装置とインラインで接続して、露光処理前のウエハ１０８が他の装置から搬入され、露光処理後のウエハ１０８が他の装置へ搬出される構成にしても良い。
制御ユニット１１１は、コンピュータなどの情報処理装置であり、露光装置１０の各ユニット、機器等の制御や、各種の演算を行う。また、図３の例では制御ユニット１１１は１つの構成であるが、制御ユニット１１１は１つに限られず、露光装置１０のユニット、機器毎に制御ユニット１１１が複数ある構成としても良い。
ホストコンピュータ１１は、露光装置１０とネットワーク等を介して接続する情報処理装置であり、露光装置１０を監視、制御する。また、ホストコンピュータ１１は、露光装置１０以外の装置とも接続して、同様に他の製造装置等を監視、制御する。例えば、ホストコンピュータ１１は、露光装置１０に対して動作を指令するためのジョブを実行する。
図４は、露光装置１０に組み込まれた温調システムの構成を示す図である。図４において、太線の矢印４２は冷媒が循環する方向を示し、細線の矢印４３は制御に関する情報が伝達する方向を示している。温調システム（制御システム）３０１は、例えば、第１ブロック４０と、第２ブロック４１とを含みうる。第１ブロック４０と第２ブロック４１は、例えば、露光装置１０内のチャンバとすることができる。また、ブロックの数は２つに限られず、１又は複数のユニット毎にブロックを分けてもよい。この場合、１又は複数のユニット毎にチャンバを設けることが難しい場合は、１又は複数のユニットを格納する容器を用いてもよい。
第１ブロック４０においては、冷媒を温調して、温調された冷媒を第２ブロック４１に供給しうる。また、第２ブロック４１には、複数の対象ユニット４１６～４１９が配置されうる。複数の対象ユニット４１６～４１９は、例えば、光源ユニット１０１、照明系１０２、マスクステージ１０４、投影光学系１０５、ウエハステージ１０６を含みうる。第１ブロック４０において温調された冷媒は、第２ブロック４１において１又は複数の対象ユニットから熱を奪いながら１又は複数の対象ユニットを温調し、その後、第１ブロック４０に戻りうる。
第１ブロック４０は、例えば、温調ユニット（制御対象ユニット）４０１、温調ユニット４０２、センサ４０１Ｔ、センサ４０２Ｔ、制御ユニット４０１Ｃおよび制御ユニット４０２Ｃを含みうる。温調ユニット４０１は、冷媒の温度を目標温度まで低下させて温調ユニット４０２に供給しうる。制御ユニット４０１Ｃは、センサ４０１Ｔによって測定された温度に応じて、冷媒の温度が目標温度に一致するように指令値を決定し、該指令値を温調ユニット４０１に入力して制御する。そして、温調ユニット４０１は、該指令値に応じた動作量で動作する。
また、温調ユニット４０２は、冷媒の温度を第２ブロック４１が許容する温度範囲内に調整して第２ブロック４１に冷媒を供給しうる。制御ユニット４０２Ｃは、センサ４０２Ｔによって測定された温度に応じて、冷媒の温度を第２ブロック４１が許容する温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４０２を動作させうる。
第２ブロック４１では、対象ユニット４１６～４１９のそれぞれが目標温度範囲内に収まるように温調ユニット４１２～４１５によって冷媒の温度が調整されうる。制御ユニット４１２Ｃは、センサ４１２Ｔ１および４１２Ｔ２で測定された温度に応じて対象ユニット４１６が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４１２を動作させうる。制御ユニット４１３Ｃは、センサ４１３Ｔ１および４１３Ｔ２で測定された温度に応じて対象ユニット４１７が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４１３を動作させうる。
制御ユニット４１１Ｃは、センサ４１１Ｔで測定された温度、および、制御ユニット４１４Ｃ、４１５Ｃからの情報に応じて、冷媒の温度が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４１１を動作させうる。つまり、制御ユニット４１４Ｃは、センサ４１４Ｔ１および４１４Ｔ２で測定された温度に応じて対象ユニット４１８が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じて温調ユニット４１４を動作させうる。制御ユニット４１５Ｃは、センサ４１５Ｔ１および４１５Ｔ２で測定された温度に応じて対象ユニット４１９が目標温度範囲内に収まるように指令値を決定し、該指令値に応じた動作量で温調ユニット４１５を動作させうる。
温調ユニット４０１、４０２、４１２～４１５は、熱交換による加熱ユニット又は冷却ユニットでありうる。また、例えば、温調ユニット４０１は、冷却ユニットであり、温調ユニット４０２、４１２～４１５は、加熱ユニットであってもよい。また、温調ユニット４０１、４０２、４１２～４１５は、冷媒を加熱、冷却するだけでなく、配管内を循環する冷媒の流量や圧力を制御することにより冷媒の温度を調整してもよい。
また、配管を循環する冷媒は、液体であってもよいし、気体であってもよい。
図４に示された温調システム３０１では、対象ユニットの温度が制御され、センサとしてセンサ４０１Ｔ、４０２Ｔ、４１１Ｔ～４１５Ｔ２が設けられている。しかし、温調システム３０１は、温度以外の情報を測定するセンサ（例えば、冷媒の流量センサ、圧力センサなど）を含んでもよい。また、温調システム３０１は、温度以外のパラメータ（例えば、冷媒の流量、圧力など）に関して制御対象を制御する制御ユニットを含んでもよい。
ここで、各センサの出力値の関係を表すモデルについて説明する。ここでは、簡単化のために、図４に示された温調システム３０１において、時刻ｔにおける２つのセンサ（例えば、センサ４０１Ｔ、４０２Ｔ）の出力値をａｔ、ｂｔとする。出力値ａｔ、ｂｔの関係は、（１）式で与えられるモデル（関数）で定義されうる。
ｂｔ＝ｆ（ａｔ）・・・（１）
モデルｆは、例えば、２つのセンサによって出力された出力値ａｔ、ｂｔの時系列データに基づいて、最小二乗法等によって決定される回帰式でありうる。また、モデルｆは、例えば、機械学習を用いて生成される学習モデルであってもよい。例えば、モデルｆは、ニューラルネットワークを含むモデルでありうる。ニューラルネットワークとは、入力層、中間層、出力層といった多層のネットワーク構造を有するモデルである。２つのセンサによって出力された出力値ａｔ、ｂｔの時系列データに基づいて、入力データとしてのａｔと教師データとしてのｂｔとの関係を示す学習データが取得される。そして、取得された学習データを用いて、誤差逆伝播法等のアルゴリズムに従ってニューラルネットワーク内部の結合重み付け係数等が最適化されることにより、学習モデルを取得することができる。誤差逆伝播法は、出力データと教師データとの差が小さくなるように、各ニューラルネットワークのノード間の結合重み付け係数等を調整する手法である。また、モデルｆは、ニューラルネットワークを含むモデルではなく、例えば、ＳＶＭ（サポートベクタマシーン）を含む学習モデルであってもよい。
センサＳｉの出力値（以下、予測出力値）ｘｉｊを与えるモデルｆｉｊ（ｘｊ）は、センサＳｊの出力値（以下、測定出力値）ｘｊの関数として、（２）式で与えられうる。ここで、ｉは１～Ｎの整数であり、Ｎはセンサの個数である。ｊは、１～Ｎのうちｉ以外の整数である。
ｘｉｊ＝ｆｉｊ（ｘｊ）・・・（２）
ここで、（２）式は、以下のような数式群を意味しうる。
ｘ１２＝ｆ１２（ｘ２）
ｘ１３＝ｆ１３（ｘ３）
ｘ１４＝ｆ１４（ｘ４）
・
・
・
ｘ１Ｎ＝ｆ１Ｎ（ｘＮ）
ｘ２１＝ｆ２１（ｘ１）
ｘ２３＝ｆ２３（ｘ３）
ｘ２４＝ｆ２４（ｘ４）
・
・
・
そして、センサＳｉの予測出力値ｘｉｊとセンサＳｉの測定出力値ｘｉとに基づいて評価値を算出して、評価値に基づきセンサＳｉに関する異常が検出される。評価値は、例えば、複数の予測出力値ｘｉｊの各々とそれに対応する測定出力値ｘｉとの差分を処理した値、例えば、該差分を合計した合計値を複数のモデルの数で正規化した値でありうる。また、評価値は、例えば、複数の予測出力値ｘｉｊの平均値や中央値などの統計値と測定出力値ｘｉとの差分又は比率に基づき算出された値でありうる。そして、評価値が予め定められた許容範囲にない場合に、センサＳｉの出力値に異常が発生していることが検出される。
ここで、各センサの出力値の関係を表すモデルを用いる例について説明したが、各制御ユニットにおける指令値の関係を表すモデルを用いてもよい。例えば、図４に示された温調システム３０１において、時刻ｔにおける制御ユニット４０１Ｃの指令値と制御ユニット４０２Ｃの指令値の関係を表すモデルを用いてもよい。つまり、制御ユニットＣｉの指令値（以下、予測指令値）ｙｉｊを与えるモデルｇｉｊ（ｙｊ）は、制御ユニットＣｊの指令値（以下、測定指令値）ｙｊの関数として、（３）式で与えられうる。
ｙｉｊ＝ｇｉｊ（ｙｊ）・・・（３）
そして、制御ユニットＣｉの予測指令値ｙｉｊと制御ユニットＣｉの測定指令値ｙｊとに基づいて評価値を算出して、評価値に基づき制御ユニットＣｉに関する異常が検出される。また、制御ユニットにおける指令値の代わりに制御ユニットが制御する温調ユニットにおける動作量を用いてもよい（以下、指令値又は動作量を制御データとする）。
また、例えば、各センサの出力値と各制御ユニットにおける指令値との関係を表すモデルを用いてもよい。例えば、図４に示された温調システム３０１において、時刻ｔにおけるセンサ４０１Ｔにおける出力値と制御ユニット４０１Ｃの指令値との関係を表すモデルを用いてもよい。つまり、制御ユニットＣｉの指令値（以下、予測指令値）ｙｉｊを与えるモデルｈｉｊ（ｘｊ）は、センサＳｊの出力値（以下、測定出力値）ｘｊの関数として、（４）式で与えられうる。
ｙｉｊ＝ｈｉｊ（ｘｊ）・・・（４）
そして、制御ユニットＣｉの予測指令値ｙｉｊとセンサＳｊの測定出力値ｘｊとに基づいて評価値を算出して、評価値に基づき制御ユニットＣｉに関する異常が検出される。また、センサＳｉの予測出力値ｘｉｊと制御ユニットＣｉの測定指令値ｙｊとに基づいて評価値を算出して、評価値に基づきセンサＳｉに関する異常が検出されるようにモデルｈを生成してもよい。
また、（２）式、（３）式、及び（４）式のうちの少なくとも１つの式で表されるモデルを用いてもよい。つまり、各センサの出力値同士の関係を表すモデル、各制御ユニットの指令値同士の関係を表すモデル、及び各センサの出力値と制御ユニットの指令値の関係を表すモデルを任意に組み合わせて用いることができる。また、制御ユニットにおける指令値の代わりに制御ユニットが制御する温調ユニットにおける動作量を用いてもよい。
このように、管理装置１２は、温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得して、取得した出力値、制御データに関する情報に基づきモデルを生成することができる。また、管理装置１２は、生成したモデルに関する情報を記憶装置２０４に記憶させることができる。
ここで、温調システム３０１の異常を検出する場合における問題点について説明する。例えば、温調ユニット４０２に異常が発生した場合、センサ４０２Ｔの出力値に関連するモデルから算出される評価値に基づき異常が検出される。また、冷媒が循環する配管において、温調ユニット４１１、４１２、及び４１３は、温調ユニット４０２よりも下流に位置する。そして、温調ユニット４０２の異常による冷媒の温度変化により、センサ４１１Ｔ、４１２Ｔ１、及び４１３Ｔ１の出力値に関連するモデルから算出される評価値に基づいても異常が検出される。また、同様に温調ユニット４０２の異常による冷媒の温度変化により、制御ユニット４１１Ｃ、４１２Ｃ、及び４１３Ｃの制御データに関連するモデルから算出される評価値に基づいても異常が検出される。つまり、温調ユニット４０２の異常により、温調ユニット４１１、４１２、及び４１３に関連するセンサ、制御ユニットからも異常が検出され、異常が発生した温調ユニットの特定が困難になりうる。
また、例えば、対象ユニット４１７が投影光学系１０５を含むとした場合、露光装置１０において露光処理が行われている間は、対象ユニット４１７は照射される露光光の熱により温度が上昇する。また、例えば、対象ユニット４１９が基板ステージ６を含むとした場合、露光装置１０において露光処理が行われている間は、対象ユニット４１９は基板ステージ６の駆動部の駆動に伴う発熱により温度が上昇する。また、露光装置１０において露光処理が終了すると、露光光は照射されなくなり、対象ユニット４１９の駆動部は停止するため、対象ユニット４１７及び４１９の温度は下降する。このように、異なる温調ユニットにより温度が制御されている対象ユニットであっても、露光装置１０における露光処理において、対象ユニットの動作が連動することにより、ぞれぞれのセンサの出力値に相関関係が生じる。そして、例えば、対象ユニット４１７に関連する温調ユニット４１３に異常が発生した場合、センサ４１３Ｔ１、４１３Ｔ２、及び制御ユニット４１３Ｃに関連するモデルから算出される評価値に基づいて異常が検出される。また、対象ユニット４１７及び４１９の温度に相関関係が生じているため、センサ４１５Ｔ１、４１５Ｔ２、及び制御ユニット４１５Ｃに関連するモデルから算出される評価値に基づいても異常が検出される。つまり、異常が発生した温調ユニットが温調ユニット４１３にも関わらず、温調ユニット４１５に関連するセンサ、制御ユニットからも異常が検出されることになる。
このように、複数の温調ユニットに対応するモデルから算出される評価値から異常が検出されるため、異常が発生した温調ユニットを特定することが困難になり得る。
そこで、本実施形態における管理装置１２は、センサ、制御ユニットに関するモデルから算出される評価値をグループ分けする。そして、それぞれのグループに属する評価値に基づきグループ毎の異常度を取得して、取得された異常度に基づいて温調システム３０１の異常を検出する。
図５は、本実施形態における温調システムの異常を検出する方法を示すフローチャートである。Ｓ５０１において、取得部２１１は温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得して、算出部２１３は取得した出力値、制御データに関する情報に基づき、センサの出力値等の関係を表すモデルを生成する。ここで、生成するモデルは、温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データを用いて生成されたモデルとすることができる。また、取得するモデルは、センサの出力値同士の関係を表すモデル、制御ユニットの制御データ同士の関係を表すモデル、及びセンサの出力値と制御ユニットの制御データの関係を表すモデルのうちの少なくとも１つとすることができる。
Ｓ５０２において、取得部２１１は温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得する。そして、算出部２１３は出力値、制御データに関する情報と算出したモデルを用いて、センサの出力値、及び各制御ユニットの制御データに関する評価値を算出する。
Ｓ５０３において、算出部２１３は、センサ、制御ユニットに関するグループ分けの情報に基づき、グループ毎の異常度を算出する。グループ毎の異常度は、グループに属するセンサの出力値、又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを示す値である。また、グループ毎の異常度は、生成されたモデルから取得された評価値をグループ毎に分けて、それぞれのグループに属する評価値を合計した値、または平均した値等の統計処理をした値とすることができる。
ここで、グループ分けの情報は予め記憶装置２０４に記憶され、管理装置１２はグループ分けの情報を記憶装置２０４から取得することができる。また、管理装置１２は、グループ分けの情報を外部の情報処理装置から通信装置２０７を介して取得してもよい。また、センサ、制御ユニットに関するグループ分けの方法については後述する。
Ｓ５０４において、判定部２１４は、取得されたグループ毎の異常度に基づき、グループ毎に異常を判定する。つまり、管理装置１２は、グループの異常度が予め定められた許容範囲にない場合に、そのグループに属するセンサ、制御ユニットに異常が発生していると判定する。
次にＳ５０３において、管理装置１２が取得するグループ分けの情報について、各実施例で詳しく説明する。
（実施例１）
実施例１においては、センサ、及び制御ユニットが存在するブロックごとにグループ分けする例である。図６は、本実施例におけるグループ分けの例を示す図である。図６（ａ）において、グループ１－１には、図４における第１ブロック４０に含まれるセンサ４０１Ｔ、センサ４０２Ｔ、制御ユニット４０１Ｃおよび制御ユニット４０２Ｃが属する。また、グループ１－２には、図４における第２ブロック４１に含まれるセンサ４１１Ｔ、４１２Ｔ１～４１５Ｔ１、４１２Ｔ２～４１５Ｔ２、制御ユニット４１１Ｃ～４１５Ｃが属する。
また、図６（ｂ）のようにセンサのみでグループ分けをしてもよい。図６（ｂ）において、グループ１－３には、図４における第１ブロック４０に含まれるセンサ４０１Ｔ、センサ４０２Ｔが属する。また、グループ１－４には、図４における第２ブロック４１に含まれるセンサ４１１Ｔ、４１２Ｔ１～４１５Ｔ１、４１２Ｔ２～４１５Ｔ２が属する。
また、図６（ｃ）のように制御ユニットのみでグループ分けをしてもよい。図６（ｃ）において、グループ１－５には、図４における第１ブロック４０に含まれる制御ユニット４０１Ｃおよび制御ユニット４０２Ｃが属する。また、グループ１－６には、図４における第２ブロック４１に含まれる制御ユニット４１１Ｃ～４１５Ｃが属する。
また、図６（ａ）～（ｃ）のグループ分けを任意に組み合わせてもよい。例えば、図６（ａ）におけるグループ１－１と、図６（ｂ）におけるグループ１－４を組み合わせてもよい。
このようなグループ分けにより、管理装置１２は、第１ブロック４０にある温調ユニット、及び第２ブロック４１にある温調ユニットのいずれに異常が発生していることが判定できる。
（実施例２）
実施例２においては、温調ユニットのセンサ、制御ユニット毎にグループ分けする例である。図７は、本実施例におけるグループ分けの例を示す図である。例えば、グループ２－１には、図４における温調ユニット４０１のセンサ４０１Ｔ、及び制御ユニット４０１Ｃが属する。また、例えば、グループ２－４には、温調ユニット４１２のセンサ４１２Ｔ１、及び制御ユニット４１２Ｃが属する。また、グループ２－４には対象ユニット４１６のセンサ４１２Ｔ２が属してもよい。また同様に、グループ２－５～２－７には、それぞれ対象ユニット４１７～４１９のセンサ４１３Ｔ２～４１５Ｔ２が属してもよい。
また、実施例１と同様に、センサのみ、制御ユニットのみ、センサ及び制御ユニットのいずれの組み合わせでグループ分けをしてもよい。
このようなグループ分けにより、管理装置１２は、複数ある温調ユニットのいずれに異常が発生していることが判定できる。
（実施例３）
実施例３においては、制御に関する情報が伝達する範囲を表すグループ（以下、制御グループとする。）毎にグループ分けする例である。図８は、本実施例におけるグループ分けの例を示す図である。例えば、グループ３－１には、図４における温調ユニット４０１のセンサ４０１Ｔ、及び制御ユニット４０１Ｃが属する。つまり、センサ４０１Ｔの出力値の情報が制御ユニット４０１Ｃに伝達されて制御データが決定されるため、センサ４０１Ｔと制御ユニット４０１Ｃは同じ制御グループに属する。また、例えば、グループ３－５には、センサ４１１Ｔ、４１４Ｔ１、４１４Ｔ２、制御ユニット４１１Ｃ、及び４１４Ｃが属する。つまり、センサ４１４Ｔ１、４１４Ｔ２の出力値の情報が制御ユニット４１４Ｃに伝達されて制御データが決定される。また、センサ４１１Ｔの出力値の情報と制御ユニット４１４Ｃの制御データの情報とが制御ユニット４１１Ｃに伝達されて制御データが決定される。また、図８においてグループ３－５と３－６は別の制御グループとしたが、制御ユニット４１１Ｃには制御ユニット４１４Ｃ及び４１５Ｃの制御データの情報が伝達されるので、グループ３－５と３－６を同じ制御グループとしてもよい。
また、実施例１と同様に、センサのみ、制御ユニットのみ、センサ及び制御ユニットのいずれの組み合わせでグループ分けをしてもよい。
このようなグループ分けにより、管理装置１２は、制御グループのいずれに属する温調ユニットに異常が発生していることが判定できる。
（実施例４）
実施例４においては、冷媒が循環する配管毎にグループ分けする例である。図９は、本実施例におけるグループ分けの例を示す図である。図９（ａ）の例では、グループ４－１、４－２は、冷媒が循環する方向において温調ユニット４０２の下流で分岐している配管に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットが属する。また、グループ４－３、４－４は、冷媒が循環する方向において温調ユニット４１１の下流で分岐している配管に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットが属する。グループ４－１には、図４における温調ユニット４０２、４１２、及び対象ユニット４１６が配置されている配管にあるセンサ及び制御ユニットが属する。具体的には、センサ４０２Ｔ、４１２Ｔ１、４１２Ｔ２、制御ユニット４０２Ｃ、及び４１２Ｃが属する。また、グループ４－３には、図４における温調ユニット４１１、４１４、及び対象ユニット４１８が配置されている配管にあるセンサ及び制御ユニットが属する。具体的には、センサ４１１Ｔ、４１４Ｔ１、４１４Ｔ２、制御ユニット４１１Ｃ、及び４１４Ｃが属する。また、グループ４－４には、図４における温調ユニット４１１、４１５、及び対象ユニット４１９が配置されている配管にあるセンサ及び制御ユニットが属する。具体的には、センサ４１１Ｔ、４１５Ｔ１、４１５Ｔ２、制御ユニット４１１Ｃ、及び４１５Ｃが属する。
また、図９（ｂ）の例では、グループ４－５には、温調ユニット４０２のセンサ４０２Ｔ及び制御ユニット４０２Ｃが属する。また、グループ４－５には、温調ユニット４０２に対して冷媒が循環する方向において下流の配管上の位置に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットが属する。また、グループ４－６には、温調ユニット４１１のセンサ４１１Ｔ及び制御ユニット４１１Ｃが属する。また、グループ４－６には、温調ユニット４１１に対して冷媒が流れる配管において下流に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットが属する。
また、本実施例では、冷媒が循環する方向において下流の配管上の位置に配置されている温調ユニットのセンサ及び制御ユニットの全てをグループに属するようにグループ分けしたが、一部のセンサ及び制御ユニットだけを対象にしてもよい。例えば、センサ４１２Ｔ１、及びセンサ４１２Ｔ２は同一の配管上に隣接しているため、センサ４１２Ｔ１、及びセンサ４１２Ｔ２のいずれかは削除してもよい。
また、実施例１と同様に、センサのみ、制御ユニットのみ、センサ及び制御ユニットのいずれの組み合わせでグループ分けをしてもよい。
このようなグループ分けにより、管理装置１２は、冷媒が流れる配管において分岐された配管のいずれに配置されている温調ユニットに異常が発生していることが判定できる。
以上より、本実施形態に係る管理装置において、グループ毎の異常度を算出して、異常が発生しているグループのセンサ、又は制御ユニットを特定することができるので、温調システムの異常を検出するために有利である。
＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態に係る管理装置１２について説明する。なお、ここで言及しない事項は、第１実施形態に従いうる。
本実施形態における管理装置１２は、グループ分けされたセンサの出力値、制御ユニットの制御データに基づきモデルをグループ毎に生成して、それぞれのグループに属するモデルを用いて算出された評価値に基づき、グループ毎の異常度を算出する。
図１０は、本実施形態における温調システムの異常を検出する方法を示すフローチャートである。Ｓ１００１において、取得部２１１はグループ毎にセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得して、生成部２１２は取得した出力値、制御データに関する情報に基づき、センサの出力値等の関係を表すモデルをグループ毎に生成する。ここで、取得するモデルは、温調システム３０１において、センサ、制御ユニットに関してグループ分けされた、センサの出力値、制御ユニットの制御データを用いて生成されたモデルとすることができる。また、グループ分けの例については、第１実施形態における実施例１乃至４と同様とすることができる。また、グループ分けの情報は予め記憶装置２０４に記憶され、取得部２１１はグループ分けの情報を記憶装置２０４から取得することができる。また、取得部２１１はグループ分けの情報を外部の情報処理装置から通信装置２０７を介して取得してもよい。
Ｓ１００２において、取得部２１１は温調システム３０１におけるセンサの出力値、制御ユニットの制御データに関する情報を取得する。そして、算出部２１３は出力値、制御データに関する情報と算出したグループ毎のモデルを用いて、グループ毎のセンサの出力値、及び制御ユニットの制御データに関する評価値を算出する。
Ｓ１００３において、算出部２１３は、グループ毎のモデルを用いて算出された評価値に基づき、グループ毎の異常度を算出する。グループ毎の異常度は、グループに属するモデルから取得された評価値を合計した値、または平均した値等の統計処理をした値とすることができる。
Ｓ１００４において、判定部２１４は、取得されたグループ毎の異常度に基づき、グループ毎に異常を判定する。つまり、管理装置１２は、グループの異常度が予め定められた許容範囲にない場合に、そのグループに属するセンサ、制御ユニットに異常が発生していると判定する。
以上より、本実施形態に係る管理装置において、グループ毎の異常度を算出して、異常が発生しているグループのセンサ、又は制御ユニットを特定することができるので、温調システムの異常を検出するために有利である。
（物品の製造方法）
物品として、例えば、デバイス（半導体デバイス、磁気記憶媒体、液晶表示素子等）、カラーフィルター、又はハードディスク等の製造方法について説明する。かかる製造方法は、リソグラフィ装置（例えば、露光装置、インプリント装置、描画装置等）を用いてパターンを基板（ウエハ、ガラスプレート、フィルム状基板等）に形成する工程を含む。かかる製造方法は、パターンを形成された基板を処理する工程を更に含む。該処理ステップは、該パターンの残膜を除去するステップを含みうる。また、該パターンをマスクとして基板をエッチングするステップなどの周知の他のステップを含みうる。本実施形態における物品の製造方法は、従来に比べて、物品の性能、品質、生産性及び生産コストの少なくとも１つにおいて有利である。
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
また、実施例１乃至４は、単独で実施するだけでなく、実施例１乃至４のうちのいずれの組合せで実施することができる。

Claims (14)

  1. 複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出する情報処理装置であって、
    前記複数のセンサのうちの２つのセンサの出力値の関係、前記複数の制御ユニットのうちの２つの制御ユニットの制御データの関係、又は前記複数のセンサのうちの１つセンサの出力値及び前記複数の制御ユニットのうちの１つの制御ユニットの制御データの関係を表すモデルを用いて、センサの出力値又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを表す異常度を、前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットが少なくとも２つに分けられたグループ毎に算出する算出部と、
    前記算出部により算出された前記異常度に基づき前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットの異常を前記グループ毎に判定する判定部と、を有する
    ことを特徴とする情報処理装置。
  2. 前記複数のセンサの出力値、又は前記複数の制御ユニットの制御データに基づき、前記モデルを生成する生成部を有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットは、前記制御システムが備えられた基板処理装置のチャンバに基づき前記グループに分けられていることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  4. 前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットは、前記センサの出力値又は前記制御ユニットの制御データに関する情報が伝達する範囲に基づき前記グループに分けられていることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  5. 前記制御システムは対象ユニットの温度を調整する温調システムであって、
    前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットは、前記制御ユニットにより制御される温調ユニット又は前記対象ユニットに基づき前記グループに分けられていることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  6. 前記制御システムは配管に冷媒を循環させて対象ユニットの温度を調整する温調システムであって、
    前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットは、前記温調システムにおいて冷媒が循環する配管の分岐に関する情報に基づき前記グループに分けられていることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  7. 前記算出部は、前記モデルを用いて算出された複数の評価値を前記グループの情報に基づきグループに分け、前記グループ毎に前記異常度を算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  8. 前記算出部は、前記グループの情報に基づきグループ分けされた前記モデルを用いて算出された複数の評価値に基づき、前記グループ毎に前記異常度を算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 前記センサは、温度、流量、又は圧力を測定するためのセンサを含むことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  10. 前記制御データは、前記制御ユニットにより制御される制御対象ユニットに入力する指令値、又は前記指令値に応じて前記制御対象ユニットが動作する動作量を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  11. 複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムの異常を検出する検出方法であって、
    前記複数のセンサのうちの２つのセンサの出力値の関係、前記複数の制御ユニットのうちの２つの制御ユニットの制御データの関係、又は前記複数のセンサのうちの１つセンサの出力値及び前記複数の制御ユニットのうちの１つの制御ユニットの制御データの関係を表すモデルを用いて、センサの出力値又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを表す異常度を、前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットが少なくとも２つに分けられたグループ毎に算出する算出工程と、
    前記算出工程において算出された前記異常度に基づき前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットの異常を前記グループ毎に判定する判定工程と、を有する
    ことを特徴とする検出方法。
  12. 請求項１１に記載の検出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
  13. 複数のセンサと複数の制御ユニットを備える制御システムを有し、基板に対して処理を行う基板処理装置と、
    前記制御システムの異常を検出する管理装置と、を有し、
    前記管理装置は、
    前記複数のセンサのうちの２つのセンサの出力値の関係、前記複数の制御ユニットのうちの２つの制御ユニットの制御データの関係、又は前記複数のセンサのうちの１つセンサの出力値及び前記複数の制御ユニットのうちの１つの制御ユニットの制御データの関係を表すモデルを用いて、センサの出力値又は制御ユニットの制御データの異常の度合いを表す異常度を、前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットが少なくとも２つに分けられたグループ毎に算出する算出部と、
    前記算出部により算出された前記異常度に基づき前記複数のセンサ又は前記複数の制御ユニットの異常を前記グループ毎に判定する判定部と、を有する
    ことを特徴とする基板処理システム。
  14. 請求項１３に記載の基板処理システムを用いて、基板を処理する工程と、
    前記工程で処理された基板から物品を製造する工程と、を有する
    ことを特徴とする物品の製造方法。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023102218A (ja) * 2022-01-11 2023-07-24 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 基板処理装置管理システム、基板処理装置管理方法および基板処理装置管理プログラム
JP2023103123A (ja) * 2022-01-13 2023-07-26 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 適正判定装置および適正判定方法
JP2023105744A (ja) * 2022-01-19 2023-07-31 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 支援装置、支援方法および支援プログラム
WO2023162856A1 (ja) * 2022-02-22 2023-08-31 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 基板処理装置管理システム、支援装置、基板処理装置、チャンバ間性能比較方法およびチャンバ間性能比較プログラム
JP2023127946A (ja) * 2022-03-02 2023-09-14 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 制御支援装置および制御支援方法
JP2023132914A (ja) * 2022-03-11 2023-09-22 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 基板処理装置管理システム、管理装置、基板処理装置、基板処理装置管理方法および基板処理装置管理プログラム
CN115798167B (zh) * 2023-01-05 2023-04-21 石家庄市惠源淀粉有限公司 用于淀粉葡萄糖生产工艺的设备异常报警方法及装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000243678A (ja) 1998-12-24 2000-09-08 Toshiba Corp モニタリング装置とその方法
JP2005136004A (ja) 2003-10-28 2005-05-26 Nikon Corp 露光装置、およびデバイス製造方法
US7065422B1 (en) 2002-06-28 2006-06-20 Advanced Micro Devices, Inc. Method and apparatus for system state classification
JP2007219692A (ja) 2006-02-15 2007-08-30 Omron Corp プロセス異常分析装置およびプロセス異常分析システム並びにプログラム
WO2015145500A1 (ja) 2014-03-27 2015-10-01 日本電気株式会社 システム分析装置、分析モデル生成方法、システム分析方法およびシステム分析プログラム
JP2017021702A (ja) 2015-07-14 2017-01-26 中国電力株式会社 故障予兆監視方法
JP2019101495A (ja) 2017-11-28 2019-06-24 横河電機株式会社 診断装置、診断方法、プログラム、および記録媒体
JP2020035407A (ja) 2018-08-31 2020-03-05 株式会社日立パワーソリューションズ 異常予兆診断装置及び異常予兆診断方法
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6808684B2 (ja) * 2018-06-14 2021-01-06 キヤノン株式会社 情報処理装置、判定方法、プログラム、リソグラフィシステム、および物品の製造方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000243678A (ja) 1998-12-24 2000-09-08 Toshiba Corp モニタリング装置とその方法
US7065422B1 (en) 2002-06-28 2006-06-20 Advanced Micro Devices, Inc. Method and apparatus for system state classification
JP2005136004A (ja) 2003-10-28 2005-05-26 Nikon Corp 露光装置、およびデバイス製造方法
JP2007219692A (ja) 2006-02-15 2007-08-30 Omron Corp プロセス異常分析装置およびプロセス異常分析システム並びにプログラム
WO2015145500A1 (ja) 2014-03-27 2015-10-01 日本電気株式会社 システム分析装置、分析モデル生成方法、システム分析方法およびシステム分析プログラム
JP2017021702A (ja) 2015-07-14 2017-01-26 中国電力株式会社 故障予兆監視方法
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