JP7504493B2 - 基板処理システム、スケジュール作成方法、記録媒体、及び、スケジュール作成プログラム - Google Patents

Description

本発明は、基板処理システム、スケジュール作成方法、記録媒体、及び、スケジュール作成プログラムに関する。

基板処理装置の動作の内容を規定する複数のブロックを時系列に沿って配置し、基板処理装置の動作を時系列に沿って規定するスケジュールを作成するスケジュール作成装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１のスケジュール作成装置は、スループットが最も高いスケジュールを出力する。

特開２０２１－３６５８２号公報

しかしながら、スループットよりも用力の使用量を抑えることを優先させたい場合がある。例えば、基板処理装置が設置されている地域において、所定の時間に電力又は水の供給が制限される場合や、基板の処理に用いる処理流体の原料（例えば、薬液の原料や、不活性ガス）が不足している場合である。基板処理装置の各種設定値（各種パラメータ）の値を調整して、用力の使用量を抑えることもできるが、多大な手間がかかる。また、設定値を変更すると、基板処理の品質が低下するおそれがある。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、用力の使用量を抑えることができる基板処理システム、スケジュール作成方法、記録媒体、及び、スケジュール作成プログラムを提供することにある。

本発明の一局面によれば、基板処理システムは、基板処理装置と、制御装置とを備える。前記基板処理装置は、用力を使用して基板を処理する。前記制御装置は、枚数情報と、レシピ情報と、用力情報とに基づいて、前記基板処理装置の動作の内容を規定する複数のブロックを時系列に沿って配置し、前記基板処理装置の動作を時系列に沿って規定するスケジュールを作成する。前記枚数情報は、前記基板処理装置に処理させる前記基板の枚数を示す。前記レシピ情報は、前記基板処理装置の動作の手順を規定する。前記用力情報は、前記基板処理装置の動作の手順に含まれる各行動において使用される前記用力の使用量を示す。前記スケジュールは、前記用力の使用量が互いに異なる第１スケジュールと第２スケジュールとを含む。前記制御装置は、スケジュール作成時入力データと、第１学習済モデルとに基づいて前記第１スケジュールを作成する。前記制御装置は、前記スケジュール作成時入力データと、前記第１学習済モデルと異なる第２学習済モデルとに基づいて前記第２スケジュールを作成する。前記スケジュール作成時入力データは、前記枚数情報と、前記レシピ情報と、前記用力情報とを含む。前記第１学習済モデルは、学習時入力データに基づいて、前記第１スケジュールの終了時刻がより早くなるように重み付け係数を調整する強化学習を実行して構築される。前記学習時入力データは、前記枚数情報と、前記レシピ情報と、前記用力情報とを含む。前記第２学習済モデルは、前記学習時入力データに基づいて、前記第２スケジュールの前記用力の使用量のピーク値がより小さくなるように、あるいは、前記第２スケジュールの前記用力の使用量の総量がより少なくなるように重み付け係数を調整する強化学習を実行して構築される。

ある実施形態において、前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて終了時刻が遅い。

ある実施形態において、前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記用力の使用量のピーク値が小さい。

ある実施形態において、前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記用力の使用量の総量が少ない。

ある実施形態において、前記用力は、処理液、電力、及びガスのうちの少なくとも１つを含む。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備える。前記スケジュール作成時入力データ及び前記学習時入力データは、前記基板処理部の位置を示す情報を更に含む。

ある実施形態において、前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記基板処理装置による複数の前記基板の処理開始のタイミングを分散させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、基板処理部と、薬液キャビネットとを備える。前記基板処理部は、第１薬液を用いて第１基板を処理する。前記基板処理部は、第２薬液を用いて第２基板を処理する。前記薬液キャビネットは、前記基板処理部に供給する前記第１薬液及び前記第２薬液を排他的に貯留する。前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記薬液キャビネットにおいて前記第１薬液と前記第２薬液とが切り替わる回数が少ない。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、薬液を用いて基板を処理する第１基板処理部及び第２基板処理部を備える。前記基板処理装置は、第１薬液キャビネットと、第２薬液キャビネットとを更に備える。前記第１薬液キャビネットは、前記第１基板処理部に供給する前記薬液を貯留する。前記第２薬液キャビネッは、前記第２基板処理部に供給する前記薬液を貯留する。前記第２スケジュールは、前記第１薬液キャビネットから前記第１基板処理部に第１薬液を供給させる。前記第２スケジュールは、前記第２薬液キャビネットから前記第２基板処理部に第２薬液を供給させる。

ある実施形態において、前記第２薬液は、前記第１薬液と種類が異なる。

ある実施形態において、前記第２薬液は、前記第１薬液と温度又は濃度が異なる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を処理する複数の基板処理部を備える。前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて少ない数の前記基板処理部に前記基板を処理させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備える。前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記基板処理部が前記基板を処理しない期間が短い。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備える。前記基板処理部は、一定時間が経過すると、前記基板を処理していない期間に特定の処理を実行する。前記第２スケジュールは、前記一定時間が経過した前記基板処理部に継続して前記基板の処理を実行させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、基板処理部と、薬液キャビネットとを備える。前記基板処理部は、薬液を用いて前記基板を処理する。前記薬液キャビネットは、前記基板処理部に供給する前記薬液を貯留する。前記基板処理装置は、一定時間が経過すると、前記薬液キャビネットに貯留されている前記薬液の交換処理を実行する。前記第２スケジュールは、前記一定時間の経過後に前記基板処理部に継続して前記基板の処理を実行させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を搬送する搬送部を備える。前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記搬送部の動作回数が少ない。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、複数のタワーを備える。前記複数のタワーはそれぞれ、前記基板を処理する複数の基板処理部を含む。前記第２スケジュールは、前記複数のタワーのうちの特定のタワーに含まれる前記基板処理部に前記基板を処理させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、薬液を貯留する複数の薬液キャビネットを備える。前記第２スケジュールは、前記複数の薬液キャビネットのうちの特定の薬液キャビネットに貯留されている前記薬液により前記基板を処理させる。

ある実施形態において、前記スケジュールは、前記用力の使用量が異なる複数のスケジュールを含む。前記制御装置は、前記複数のスケジュールのそれぞれの終了時刻を取得する。前記制御装置は、前記複数のスケジュールのうちから、前記終了時刻が許容範囲内の時刻であって、前記用力の使用量の総量が最も少なくなるスケジュールを選択する。

本発明の他の局面によれば、スケジュール作成方法は、基板処理装置の動作の内容を規定する複数のブロックを時系列に沿って配置して、前記基板処理装置の動作を時系列に沿って規定するスケジュールを作成する。前記基板処理装置は、用力を使用して基板を処理する。前記スケジュールは、前記用力の使用量が互いに異なる第１スケジュールと第２スケジュールとを含む。当該スケジュール作成方法は、前記第１スケジュールと前記第２スケジュールとのうちの少なくとも一方を作成するスケジュール作成工程を含む。前記第１スケジュールは、スケジュール作成時入力データと、第１学習済モデルとに基づいて作成される。前記第２スケジュールは、前記スケジュール作成時入力データと、前記第１学習済モデルと異なる第２学習済モデルとに基づいて作成される。前記スケジュール作成時入力データは、枚数情報と、レシピ情報と、用力情報とを含む。前記枚数情報は、前記基板処理装置に処理させる前記基板の枚数を示す。前記レシピ情報は、前記基板処理装置の動作の手順を規定する。前記用力情報は、前記基板処理装置の動作の手順に含まれる各行動において使用される前記用力の使用量を示す。前記第１学習済モデルは、学習時入力データに基づいて、前記第１スケジュールの終了時刻がより早くなるように重み付け係数を調整する強化学習を実行して構築される。前記学習時入力データは、前記枚数情報と、前記レシピ情報と、前記用力情報とを含む。前記第２学習済モデルは、前記学習時入力データに基づいて、前記第２スケジュールの前記用力の使用量のピーク値がより小さくなるように、あるいは、前記第２スケジュールの前記用力の使用量の総量がより少なくなるように重み付け係数を調整する強化学習を実行して構築される。

ある実施形態において、前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて終了時刻が遅い。

ある実施形態において、前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記用力の使用量のピーク値が小さい。

ある実施形態において、前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記用力の使用量の総量が少ない。

ある実施形態において、前記用力は、処理液、電力、及びガスのうちの少なくとも１つを含む。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備える。前記スケジュール作成時入力データ及び前記学習時入力データは、前記基板処理部の位置を示す情報を更に含む。

ある実施形態において、前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記基板処理装置による複数の前記基板の処理開始のタイミングを分散させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、基板処理部と、薬液キャビネットとを備える。前記基板処理部は、第１薬液を用いて第１基板を処理する。前記基板処理部は、第２薬液を用いて第２基板を処理する。前記薬液キャビネットは、前記基板処理部に供給する前記第１薬液及び前記第２薬液を排他的に貯留する。前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記薬液キャビネットにおいて前記第１薬液と前記第２薬液とが切り替わる回数が少ない。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、薬液を用いて基板を処理する第１基板処理部及び第２基板処理部を備える。前記基板処理装置は、第１薬液キャビネットと、第２薬液キャビネットとを更に備える。前記第１薬液キャビネットは、前記第１基板処理部に供給する前記薬液を貯留する。前記第２薬液キャビネットは、前記第２基板処理部に供給する前記薬液を貯留する。前記第２スケジュールは、前記第１薬液キャビネットから前記第１基板処理部に第１薬液を供給させる。前記第２スケジュールは、前記第２薬液キャビネットから前記第２基板処理部に第２薬液を供給させる。

ある実施形態において、前記第２薬液は、前記第１薬液と種類が異なる。

ある実施形態において、前記第２薬液は、前記第１薬液と温度又は濃度が異なる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を処理する複数の基板処理部を備える。前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて少ない数の前記基板処理部に前記基板を処理させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備える。前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記基板処理部が前記基板を処理しない期間が短い。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備える。前記基板処理部は、一定時間が経過すると、前記基板を処理していない期間に特定の処理を実行する。前記第２スケジュールは、前記一定時間が経過した前記基板処理部に継続して前記基板の処理を実行させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、基板処理部と、薬液キャビネットとを備える。前記基板処理部は、薬液を用いて前記基板を処理する。前記薬液キャビネットは、前記基板処理部に供給する前記薬液を貯留する。前記基板処理装置は、一定時間が経過すると、前記薬液キャビネットに貯留されている前記薬液の交換処理を実行する。前記第２スケジュールは、前記一定時間の経過後に前記基板処理部に継続して前記基板の処理を実行させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、前記基板を搬送する搬送部を備える。前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記搬送部の動作回数が少ない。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、複数のタワーを備える。前記複数のタワーはそれぞれ、前記基板を処理する複数の基板処理部を含む。前記第２スケジュールは、前記複数のタワーのうちの特定のタワーに含まれる前記基板処理部に前記基板を処理させる。

ある実施形態において、前記基板処理装置は、薬液を貯留する複数の薬液キャビネットを備える。前記第２スケジュールは、前記複数の薬液キャビネットのうちの特定の薬液キャビネットに貯留されている前記薬液により前記基板を処理させる。

ある実施形態において、前記スケジュールは、前記用力の使用量が異なる複数のスケジュールを含む。前記スケジュール作成工程は、前記複数のスケジュールを作成する工程と、前記複数のスケジュールのそれぞれの終了時刻を取得する工程と、前記複数のスケジュールのうちから、前記終了時刻が許容範囲内の時刻であって、前記用力の使用量の総量が最も少なくなるスケジュールを選択する工程とを含む。

本発明の更に他の局面によれば、記録媒体は、コンピュータに実行させるスケジュール作成プログラムを記録した非一時的コンピュータ読取可能記録媒体である。前記スケジュール作成プログラムは、上記のスケジュール作成方法に従って前記コンピュータに演算を実行させる。

本発明の更に他の局面によれば、スケジュール作成プログラムは、コンピュータによって実行される。当該スケジュール作成プログラムは、上記のスケジュール作成方法に従って前記コンピュータに演算を実行させる。

本発明に係る基板処理システム、スケジュール作成方法、記録媒体、及び、スケジュール作成プログラムによれば、用力の使用量を抑えることができる。

学習装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係る基板処理システムに含まれる基板処理装置の構成の一例を模式的に示す平面図である。 本発明の実施形態１に係る基板処理システムに含まれる基板処理装置の構成の一例を模式的に示す側面図である。 用力情報の一例を示す図である。 強化学習の処理の流れを示すシーケンス図である。 第１スケジュールの第１例を示す図である。 第２スケジュールの一例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、第２スケジュールの他例を示す図である。 第１スケジュールの第２例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、第３スケジュールの第１例を示す図である。 （ａ）は、第１スケジュールの第３例を示す図である。（ｂ）は、第３スケジュールの第２例を示す図である。 （ａ）は、第１スケジュールの第４例を示す図である。（ｂ）は、第４スケジュールの第１例を示す図である。 （ａ）は、第１スケジュールの第５例を示す図である。（ｂ）は、第４スケジュールの第２例を示す図である。 本発明の実施形態１に係る基板処理システムに含まれる制御装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係る基板処理システムに含まれる基板処理装置の動作モードとスケジュール作成プログラムとの関係を示すモード情報を示す図である。 モード選択画面を示す図である。 スケジュールを作成する際の処理の流れを示すシーケンス図である。 本発明の実施形態２に係る基板処理システムに含まれる表示部に表示される確認画面を示す図である。 本発明の実施形態２に係る基板処理システムに含まれる制御部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態３に係る基板処理システムに含まれる表示部に表示される確認画面を示す図である。 本発明の実施形態３に係る基板処理システムに含まれる制御部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態４に係る基板処理システムに含まれる表示部に表示されるモード選択画面を示す図である。 本発明の実施形態５に係る基板処理システムに含まれる制御部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図面（図１～図２３）を参照して本発明の基板処理システム、スケジュール作成方法、記録媒体、及び、スケジュール作成プログラムに係る実施形態を説明する。但し、本発明は以下の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種々の態様において実施することが可能である。なお、説明が重複する箇所については、適宜説明を省略する場合がある。また、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。

本発明の実施形態における「基板」には、半導体ウエハ、フォトマスク用ガラス基板、液晶表示用ガラス基板、プラズマ表示用ガラス基板、ＦＥＤ（Ｆｉｅｌｄ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｄｉｓｐｌａｙ）用基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板、及び光磁気ディスク用基板などの各種基板を適用可能である。以下では主として、円盤状の半導体ウエハの処理に用いられる基板処理システム、スケジュール作成方法、記録媒体、及び、スケジュール作成プログラムを例に本発明の実施形態を説明するが、上に例示した各種の基板の処理にも同様に適用可能である。また、基板の形状についても各種のものを適用可能である。

［実施形態１］
まず、図１及び図２を参照して、学習装置１００を説明する。図１は、学習装置１００の構成を示すブロック図である。図２は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる基板処理装置２００の構成の一例を模式的に示す平面図である。

図２に示すように、本実施形態の基板処理システム１０００は、基板処理装置２００と、制御装置３００とを備える。図１に示す学習装置１００は、強化学習により、スケジュール作成プログラムを作成する。スケジュール作成プログラムは、基板処理装置２００の動作を時系列に沿って規定するスケジュールＳＫを作成するためのプログラムである。スケジュール作成プログラムには、強化学習により構築された学習済モデルが含まれる。

具体的には、学習装置１００は、機械学習モデルＭを含む。学習装置１００は、機械学習モデルＭを用いてスケジュールＳＫを作成する。機械学習モデルＭは、強化学習モデルである。例えば、機械学習モデルＭは、深層強化学習モデルであり得る。学習装置１００は、繰り返しスケジュールＳＫを作成して、学習済モデルを構築する。

強化学習の環境は、基板処理装置２００であり、学習装置１００は、基板処理装置２００の構成を示す情報を記憶する。強化学習の行動主体は、基板処理装置２００の各構成要素であり、強化学習の行動は、基板処理装置２００の各構成要素の行動である。

詳しくは、学習装置１００は、基板処理装置２００の構成の概略を示す概略構成情報を記憶する。具体的には、図２に示すように、基板処理装置２００は、複数のロードポートＬＰと、インデクサーロボットＩＲと、受渡部ＰＡＳＳと、センターロボットＣＲと、複数の基板処理部ＭＣと、少なくとも１つの薬液キャビネットＣＣとを備える。本実施形態において、薬液キャビネットＣＣは、第１薬液キャビネットＣＣ１と、第２薬液キャビネットＣＣ２とを含む。概略構成情報は、複数のロードポートＬＰのうちの一つと、インデクサーロボットＩＲと、受渡部ＰＡＳＳと、センターロボットＣＲと、複数の基板処理部ＭＣとを示す。強化学習の行動主体は、インデクサーロボットＩＲと、センターロボットＣＲと、複数の基板処理部ＭＣとを含み、強化学習の行動は、インデクサーロボットＩＲの行動と、センターロボットＣＲの行動と、複数の基板処理部ＭＣの行動とを含む。なお、概略構成情報には、基板処理部ＭＣの位置を示す情報は含まれない。また、概略構成情報には、基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係を示す情報は含まれない。

図２に示す制御装置３００は、図１に示す学習装置１００により作成されたスケジュール作成プログラムを記憶する。制御装置３００は、複数のロードポートＬＰのうちのいずれか１つに基板収容容器Ｃがドッキングすると、スケジュール作成プログラムに基づいてスケジュールＳＫを作成する。スケジュールＳＫは、ロードポートＬＰにドッキングした基板収容容器Ｃに収容されている複数枚の基板Ｗに対して基板処理を実行する際の基板処理装置２００の動作を時系列に沿って規定する。具体的には、スケジュールＳＫは、インデクサーロボットＩＲの行動と、センターロボットＣＲの行動と、複数の基板処理部ＭＣの行動とを時系列に沿って規定する。

なお、以下の説明において、ロードポートＬＰにドッキングした基板収容容器Ｃに収容されている複数枚の基板Ｗに対して基板処理を行うことを、「今回のプロジェクトＰＪ」と記載する場合がある。

図１を参照して、学習装置１００を更に説明する。図１に示すように、学習装置１００は、入力部１０１と、表示部１０２と、記憶部１０３と、演算処理部１０４とを備える。

入力部１０１は、作業者が操作するユーザーインターフェース装置である。入力部１０１は、作業者の操作に応じた指示（制御信号）を演算処理部１０４に入力する。また、入力部１０１は、作業者の操作に応じたデータを演算処理部１０４に入力する。入力部１０１は、キーボード及びマウスを含み得る。入力部１０１は、表示部１０２の表示面に重畳されるタッチセンサを含んでもよい。表示部１０２の表示面にタッチセンサが重畳されることにより、グラフィカルユーザーインターフェースが構成されてもよい。

例えば、作業者は、入力部１０１を操作して、現在の装置の状態と、開始する処理の内容（今回のプロジェクトＰＪの内容）と、用力情報ＲＳと、追加の報酬とを演算処理部１０４に入力することができる。

現在の装置の状態は、基板処理装置２００の各構成要素の現在の状態を示す。例えば、現在の装置の状態は、インデクサーロボットＩＲの現在の状態と、センターロボットＣＲの現在の状態と、複数の基板処理部ＭＣの現在の状態とを示す。作業者は、現在の装置の状態として、任意の状態を仮定して入力する。基板処理装置２００の内部に基板Ｗが残留している状態を仮定する場合、現在の装置の状態には、基板処理装置２００内に残留している基板Ｗの位置が更に含まれる。例えば、インデクサーロボットＩＲが基板Ｗを把持している場合、現在の装置の状態には、基板ＷがインデクサーロボットＩＲに把持されていることを示す情報が含まれる。

開始する処理の内容（今回のプロジェクトＰＪの内容）は、枚数情報と、レシピ情報とを含む。枚数情報は、基板処理装置２００に処理させる基板Ｗの枚数を示す。具体的には、ロードポートＬＰにドッキングした基板収容容器Ｃに収容されている基板Ｗの枚数を示す。作業者は、枚数情報として、任意の枚数を仮定して入力する。

レシピ情報は、基板Ｗに対する基板処理装置２００の動作の手順を規定する。詳しくは、今回のプロジェクトＰＪにおける基板処理装置２００の動作の手順を規定する。作業者は、開始する処理の内容として、任意の内容を仮定して入力する。

より具体的には、レシピ情報は、プロセスレシピ、プレレシピ、ポストレシピ、及びフローレシピを含む。プロセスレシピは、基板処理レシピＲと、薬液レシピＫＣとを含む。

基板処理レシピＲは、基板Ｗに対する処理の内容を規定する。具体的には、基板処理レシピＲは、基板Ｗに対する処理の手順と、それらの処理の条件とを含む。薬液レシピＫＣは、薬液キャビネットＣＣの動作の内容を規定する。具体的には、薬液レシピＫＣは、薬液キャビネットＣＣが実行する処理の手順と、薬液キャビネットＣＣに貯留させる薬液の条件とを含む。

プレレシピは、基板処理部ＭＣによる前処理の内容を規定する。前処理は、今回のプロジェクトＰＪの開始時に実行される。例えば、前処理は、プリディスペンス処理を含む。プリディスペンス処理は、ノズル２２（図３参照）に薬液を供給する配管の内部に存在している薬液をノズル２２から排出させる処理を示す。

ポストレシピは、後処理の内容を規定する。後処理は、今回のプロジェクトＰＪの終了時に実行される。例えば、後処理は、チャンバー２ａ（図３参照）内を洗浄する処理を含む。後処理は、基板Ｗを保持するチャックピンを洗浄する処理や、チャンバー２ａ内のその他の部品（例えば、処理カップ）を洗浄する処理を含んでもよい。

フローレシピは、プロセスレシピに従った制御（プロセスレシピ制御）、プレレシピに従った制御（プレレシピ制御）、及びポストレシピに従った制御（ポストレシピ制御）の実行順序及び実行回数を規定する。

用力情報ＲＳは、用力の使用量を示す。例えば、用力情報ＲＳは、処理液の使用量、電力の使用量、及びガスの使用量のうちの少なくとも１つを示す。作業者は、用力情報ＲＳとして、基板処理装置２００が実行可能な各行動において使用される用力の使用量を示す情報を入力してもよい。あるいは、作業者は、用力情報ＲＳとして、今回のプロジェクトＰＪにおいて使用される用力の使用量を入力してもよい。具体的には、作業者は、基板処理装置２００の動作の手順に含まれる各行動において使用される用力の使用量を入力してもよい。

追加の報酬は、学習装置１００がスケジュールＳＫに対して与えた報酬に追加される。詳しくは、作業者は、学習装置１００を用いて複数のスケジュール作成プログラムを作成する。複数のスケジュール作成プログラムはそれぞれ、用力の使用量が異なるスケジュールＳＫを作成する。作業者は、用力の使用量が互いに異なる複数のスケジュールＳＫが複数のスケジュール作成プログラムによって作成されるように、報酬を追加する。以下、学習装置１００がスケジュールＳＫに対して与えた報酬を、「初期報酬」と記載する場合がある。また、初期報酬に追加の報酬を加えた報酬を、「最終報酬」と記載する場合がある。

なお、入力部１０１は、リムーバブルメディアにアクセス可能なインターフェースを更に含み得る。リムーバブルメディアは、例えば、ＳＤカードのようなメモリカードや、ＵＳＢメモリや、ＣＤ（コンパクトディスク）又はＤＶＤのような光ディスクを含む。インターフェースは、メモリカードが差し込まれるスロットや、ＵＳＢ端子や、光ディスクからデータを読み取る読取装置を含む。ＵＳＢ端子には、メモリカードリーダのＵＳＢケーブルが接続されてもよい。

表示部１０２は、各種の画面又は画像を表示する。例えば、表示部１０２は、作業者が学習装置１００を操作するための画面を表示する。また、表示部１０２は、機械学習モデルＭから出力されたスケジュールＳＫを表示する。作業者は、表示部１０２に表示されたスケジュールＳＫを確認して、追加の報酬を入力する。表示部１０２は、例えば、液晶表示装置又は有機ＥＬ（ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示装置のような表示装置を含む。

記憶部１０３は、主記憶装置を有する。主記憶装置は、例えば、半導体メモリである。記憶部１０３は、補助記憶装置を更に有する。補助記憶装置は、例えば、半導体メモリ及びハードディスクドライブの少なくも一方を含む。記憶部１０３はリムーバブルメディアを含んでもよい。

記憶部１０３は、各種のコンピュータプログラム及び各種のデータを記憶する。各種のデータは、図１及び図２を参照して説明した概略構成情報を含む。各種のコンピュータプログラムは、機械学習用のプログラムを含む。機械学習用のプログラムは、機械学習モデルＭを含む。より具体的には、機械学習用のプログラムは、強化学習用のプログラムを含む。強化学習のアルゴリズムは、特に限定されるものではないが、例えば、Ｑ学習、ＳＡＲＳＡ法、方策勾配法、Ａｃｔｏｒ－Ｃｒｉｔｉｃ法、又はモンテカルロ法に準拠するアルゴリズムであり得る。強化学習のアルゴリズムは、学習済モデルとして、予測モデルを構築する。予測モデルは、図５を参照して説明する「次に実行可能な各行動の評価値（Ｑ値）」を予測する。

予測モデルは、例えば、ニューラルネットワークを含む。ニューラルネットワークは、入力層、単数又は複数の中間層、及び、出力層を含む。具体的には、ニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は、量子ニューラルネットワーク（ＱＮＮ：Ｑｕａｎｔｕｍ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、ディープラーニングを行う。例えば、ディープニューラルネットワークは、入力層、複数の中間層（隠れ層）、及び、出力層を含む。

演算処理部１０４は、プロセッサーを含む。演算処理部１０４は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、又は、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含む。あるいは、演算処理部１０４は、汎用演算機、専用演算器、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＮＰＵ（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、又は、量子コンピュータを含み得る。専用演算器は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）を含む。

演算処理部１０４は、記憶部１０３に記憶されている各種プログラム及び各種データに基づいて、各種の処理を実行する。例えば、演算処理部１０４は、強化学習用のプログラムに基づいてスケジュールＳＫを作成する。具体的には、演算処理部１０４は、機械学習モデルＭを用いてスケジュールＳＫを作成し、作成したスケジュールＳＫの報酬（初期報酬）を取得する。演算処理部１０４は、スケジュールＳＫの作成を繰り返して、学習済モデル（予測モデル）を構築する。この結果、学習済モデル（予測モデル）を含むスケジュール作成プログラムが生成される。

ここで、図２及び図３を参照して、基板処理装置２００の構成を説明する。図３は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる基板処理装置２００の構成の一例を模式的に示す側面図である。既に説明したように、基板処理装置２００は、複数のロードポートＬＰと、インデクサーロボットＩＲと、受渡部ＰＡＳＳと、センターロボットＣＲと、複数の基板処理部ＭＣと、第１薬液キャビネットＣＣ１と、第２薬液キャビネットＣＣ２とを備える。

ロードポートＬＰには基板収容容器Ｃがドッキングする。詳しくは、複数のロードポートＬＰの一部に、未処理の基板Ｗを収容する基板収容容器Ｃがドッキングする。残りのロードポートＬＰには、空の基板収容容器Ｃがドッキングする。空の基板収容容器Ｃには、処理後の基板Ｗが収容される。基板収容容器Ｃは複数枚の基板Ｗを積層状態で収容する。具体的には、複数枚の基板Ｗは、基板収容容器Ｃ内で、水平姿勢で互いに間隔を開けて鉛直方向に積層される。ここで、水平姿勢とは、基板Ｗの厚み方向が鉛直方向に沿う状態を示す。基板収容容器Ｃは、例えば、ＦＯＵＰ（Ｆｒｏｎｔ Ｏｐｅｎｉｎｇ Ｕｎｉｆｉｅｄ Ｐｏｄ）であってもよいし、ＳＭＩＦ（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｉｎｔｅｒ Ｆａｃｅ）ポッドであってもよいし、ＯＣ（Ｏｐｅｎ Ｃａｓｓｅｔｔｅ）であってもよい。

インデクサーロボットＩＲは、未処理の基板Ｗを基板収容容器Ｃから受渡部ＰＡＳＳに搬送し、処理後の基板Ｗを受渡部ＰＡＳＳから基板収容容器Ｃに搬送する。インデクサーロボットＩＲは、「搬送部」の一例である。具体的には、インデクサーロボットＩＲは、基台部８と、多関節アーム９と、２つのハンド１０Ａ、１０Ｂとを含む。

基台部８は、多関節アーム９の基端部を支持する。より詳しくは、基台部８は、アーム回動機構と、アーム昇降機構とを有する。アーム回転機構は、多関節アーム９を鉛直軸線まわりに回動させる。アーム昇降機構は、多関節アーム９を昇降させる。したがって、多関節アーム９は、基台部８に対して回動自在である。また、多関節アーム９は、基台部８に対して昇降自在である。

多関節アーム９は、水平方向に屈伸自在である。具体的には、多関節アーム９は、複数のアーム部と、複数の関節部と、複数の個別回動機構とを有する。各関節部には２本のアーム部が接続する。アーム部はそれぞれ、接続している関節部に対して回動自在である。個別回動機構は関節部に設けられて、対応するアーム部を水平面に沿って回動させる。

ハンド１０Ａ、１０Ｂは、多関節アーム９の先端部に支持される。多関節アーム９は、ハンド１０Ａ、１０Ｂを鉛直軸線まわりに個別に回転させるハンド回転機構と、ハンド１０Ａ、１０Ｂを水平方向に個別に進退させるハンド進退機構とを更に有する。したがって、ハンド１０Ａ、１０Ｂは、多関節アーム９に対して個別に回動自在である。また、ハンド１０Ａ、１０Ｂは、多関節アーム９に対して個別に進退自在である。

ハンド１０Ａ、１０Ｂはそれぞれ１枚の基板Ｗを把持する。なお、ハンド１０Ａ、１０Ｂは上下に重なるように配置されてもよいが、図２では、明瞭化のために、ハンド１０Ａ、１０Ｂを紙面に平行な方向（水平方向）にずらしている。

続いて、受渡部ＰＡＳＳについて説明する。受渡部ＰＡＳＳは、基板Ｗを支持する複数の棚（図示せず）を有する。詳しくは、受渡部ＰＡＳＳは、未処理の基板Ｗを支持する少なくとも１つの棚（図示せず）と、処理後の基板Ｗを支持する少なくとも１つの棚（図示せず）とを有する。本実施形態では、受渡部ＰＡＳＳは、未処理の基板Ｗを支持する２つの棚（図示せず）と、処理後の基板Ｗを支持する２つの棚（図示せず）とを有する。

続いて、センターロボットＣＲについて説明する。センターロボットＣＲは、未処理の基板Ｗを受渡部ＰＡＳＳから基板処理部ＭＣに搬送し、処理後の基板Ｗを基板処理部ＭＣから受渡部ＰＡＳＳに搬送する。センターロボットＣＲは、「搬送部」の一例である。具体的には、センターロボットＣＲは、基台部１１と、多関節アーム１２と、２つのハンド１３Ａ、１３Ｂとを含む。

基台部１１は、多関節アーム１２の基端部を支持する。より詳しくは、基台部１１は、アーム回動機構と、アーム昇降機構とを有する。アーム回転機構は、多関節アーム１２を鉛直軸線まわりに回動させる。アーム昇降機構は、多関節アーム１２を昇降させる。したがって、多関節アーム１２は、基台部１１に対して回動自在である。また、多関節アーム１２は、基台部１１に対して昇降自在である。

多関節アーム１２は、水平方向に屈伸自在である。具体的には、多関節アーム１２は、複数のアーム部と、複数の関節部と、複数の個別回動機構とを有する。各関節部には２本のアーム部が接続する。アーム部はそれぞれ、接続している関節部に対して回動自在である。個別回動機構は関節部に設けられて、対応するアーム部を水平面に沿って回動させる。

ハンド１３Ａ、１３Ｂは、多関節アーム１２の先端部に支持される。多関節アーム１２は、ハンド１３Ａ、１３Ｂを鉛直軸線まわりに個別に回転させるハンド回転機構と、ハンド１３Ａ、１３Ｂを水平方向に個別に進退させるハンド進退機構とを更に有する。したがって、ハンド１３Ａ、１３Ｂは、多関節アーム１２に対して個別に回動自在である。また、ハンド１３Ａ、１３Ｂは、多関節アーム１２に対して個別に進退自在である。

ハンド１３Ａ、１３Ｂはそれぞれ１枚の基板Ｗを把持する。なお、ハンド１３Ａ、１３Ｂは上下に重なるように配置されてもよいが、図２では、明瞭化のために、ハンド１３Ａ、１３Ｂを紙面に平行な方向（水平方向）にずらしている。

続いて、基板処理部ＭＣについて説明する。図２及び図３に示す基板処理装置２００は、枚葉式の装置であり、基板処理部ＭＣはそれぞれ基板Ｗを１枚ずつ処理する。本実施形態において、基板処理部ＭＣは、処理液を基板Ｗに供給して基板Ｗを処理する。処理液は、基板Ｗに接触する液体である限り、特に限定されない。本実施形態において、処理液は、薬液と、リンス液とを含む。

薬液は、例えば、希フッ酸（ＤＨＦ）、フッ酸（ＨＦ）、フッ硝酸（フッ酸と硝酸（ＨＮＯ₃）との混合液）、バファードフッ酸（ＢＨＦ）、フッ化アンモニウム、ＨＦＥＧ（フッ酸とエチレングリコールとの混合液）、燐酸（Ｈ₃ＰＯ₄）、硫酸、酢酸、硝酸、塩酸、アンモニア水、過酸化水素水、有機酸（例えば、クエン酸、シュウ酸）、有機アルカリ（例えば、ＴＭＡＨ：テトラメチルアンモニウムハイドロオキサイド）、硫酸過酸化水素水混合液（ＳＰＭ）、アンモニア過酸化水素水混合液（ＳＣ１）、塩酸過酸化水素水混合液（ＳＣ２）、イソプロピルアルコール（ＩＰＡ）、界面活性剤、又は、腐食防止剤である。

リンス液は、例えば、純水（例えば、脱イオン水）、炭酸水、電解イオン水、水素水、オゾン水、又は、希釈濃度（例えば、１０ｐｐｍ～１００ｐｐｍ程度）の塩酸水である。

図３に示すように、基板処理部ＭＣは、例えば、チャンバー２ａと、スピンチャック２１と、ノズル２２とを備えてもよい。チャンバー２ａは、略箱形状を有し、スピンチャック２１、及びノズル２２を収容する。また、チャンバー２ａは、チャンバー２ａ内に搬送された基板Ｗを収容する。スピンチャック２１は、１枚の基板Ｗを水平姿勢で保持して回転させる。ノズル２２は、スピンチャック２１に保持された基板Ｗに向けて処理液を吐出する。ノズル２２は、回転中の基板Ｗに向けて処理液を吐出してもよい。また、ノズル２２は、基板Ｗに向けてガスを供給してもよい。

図２及び図３に示すように、複数の基板処理部ＭＣは、平面視においてセンターロボットＣＲを取り囲むように配置された複数のタワーＴＷを形成する。本実施形態では、複数のタワーＴＷは、第１タワーＴＷ１～第４タワーＴＷ４（４つのタワーＴＷ）を含む。各タワーＴＷは、上下に積層された複数の基板処理部ＭＣ（ここでは、３つの基板処理部ＭＣ）を含む。

続いて、薬液キャビネットＣＣについて説明する。薬液キャビネットＣＣは、薬液を収容する。薬液キャビネットＣＣは、基板処理部ＭＣに薬液を供給する。具体的には、図２に示すように、第１薬液キャビネットＣＣ１は、第１タワーＴＷ１及び第２タワーＴＷ２を構成する基板処理部ＭＣに薬液を供給する。第２薬液キャビネットＣＣ２は、第３タワーＴＷ３及び第４タワーＴＷ４を構成する基板処理部ＭＣに薬液を供給する。

詳しくは、薬液キャビネットＣＣには、配管Ｐ１が接続される。配管Ｐ１は、基板処理装置２００が設置されている工場の用力設備から薬液キャビネットＣＣまで薬液を流通させる。また、薬液が水溶液である場合、薬液キャビネットＣＣには、配管Ｐ２が更に接続される。配管Ｐ２は、基板処理装置２００が設置されている工場の用力設備から薬液キャビネットＣＣまで純水（例えば、脱イオン水）を流通させる。基板処理装置２００は、配管Ｐ１に配置された開閉バルブ（図示せず）を更に備える。制御装置３００は、開閉バルブの開閉状態を制御して、薬液キャビネットＣＣへの薬液の供給と薬液の供給停止とを制御する。また、薬液が水溶液である場合、基板処理装置２００は、配管Ｐ２に配置された開閉バルブ（図示せず）を更に備える。制御装置３００は、開閉バルブの開閉状態を制御して、薬液キャビネットＣＣへの純水の供給と純水の供給停止とを制御する。

図３に示すように、薬液キャビネットＣＣは、貯留部３と、温度調節ユニット４と、ポンプ５とを備えてもよい。貯留部３は、薬液を貯留する。温度調節ユニット４は、薬液の温度を調節する。ポンプ５は、薬液を基板処理部ＭＣに送り出す。

続いて、基板処理装置２００について更に説明する。図３に示すように、基板処理装置２００は、排液配管６と、開閉バルブ７とを更に備えてもよい。排液配管６の一端は貯留部３に接続される。開閉バルブ７は排液配管６に配置される。

制御装置３００は、開閉バルブ７の開閉状態を制御する。例えば、制御装置３００は、貯留部３内の薬液を新液に交換する際に、開閉バルブ７の開閉状態を制御する。

具体的には、制御装置３００は、開閉バルブ７を閉状態から開状態へ遷移させて、貯留部３内の薬液を排液配管６を介して排出させる。貯留部３が空になると、制御装置３００は、開閉バルブ７を開状態から閉状態へ遷移させる。その後、制御装置３００は、図２に示す配管Ｐ１に設置されている開閉バルブ（図示せず）を閉状態から開状態へ遷移させる。この結果、工場の用力設備から貯留部３へ薬液が供給される。薬液が水溶液である場合、制御装置３００は、更に、図２に示す配管Ｐ２に設置されている開閉バルブ（図示せず）を閉状態から開状態へ遷移させる。この結果、工場の用力設備から貯留部３へ純水が供給される。

続いて、図１～図４を参照して、基板処理装置２００の各構成要素の行動と、用力情報ＲＳとを説明する。図４は、用力情報ＲＳの一例を示す図である。図４に示すように、用力情報ＲＳは、基板処理装置２００の各構成要素の行動と、用力の種類と、用力の使用量とを関連付ける。

まず、基板処理装置２００の各構成要素の行動について説明する。図４に示すように、基板処理装置２００の各構成要素の行動は、例えば、行動ＡＣ１～ＡＣ１０を含み得る。

行動ＡＣ１は、インデクサーロボットＩＲが基板収容容器Ｃから未処理の基板Ｗを搬出する行動を示す。行動ＡＣ２は、インデクサーロボットＩＲが受渡部ＰＡＳＳに未処理の基板Ｗを搬入する行動を示す。行動ＡＣ３は、センターロボットＣＲが受渡部ＰＡＳＳから未処理の基板Ｗを搬出する行動を示す。行動ＡＣ４は、センターロボットＣＲが基板処理部ＭＣ内に未処理の基板Ｗを搬入する行動を示す。行動ＡＣ５は、センターロボットＣＲが基板処理部ＭＣから処理後の基板Ｗを搬出する行動を示す。行動ＡＣ６は、センターロボットＣＲが受渡部ＰＡＳＳに処理後の基板Ｗを搬入する動作を示す。行動ＡＣ７は、インデクサーロボットＩＲが受渡部ＰＡＳＳから処理後の基板Ｗを搬出する行動を示す。行動ＡＣ８は、インデクサーロボットＩＲが基板収容容器Ｃに処理後の基板Ｗを搬入する行動を示す。行動ＡＣ９は、基板処理部ＭＣがレシピＡに基づいて基板Ｗを処理する行動を示す。行動ＡＣ１０は、基板処理部ＭＣがレシピＢに基づいて基板Ｗを処理する行動を示す。

なお、基板処理部ＭＣは、レシピＡに基づいて基板Ｗを処理する際に、薬液Ａ及びリンス液を用いる。また、基板処理部ＭＣは、レシピＢに基づいて基板Ｗを処理する際に、薬液Ｂ、リンス液、及び窒素ガスを用いる。

続いて、用力情報ＲＳについて説明する。用力情報ＲＳは、基板処理装置２００の各構成要素の行動単位で用力の種類及び使用量を示す。つまり、用力情報ＲＳは、各行動で使用される用力の種類及び使用量を示す。図４に示すように、インデクサーロボットＩＲ及びセンターロボットＣＲが使用する用力は、電力である（行動ＡＣ１～ＡＣ８）。基板処理部ＭＣがレシピＡに基づいて基板Ｗを処理する際に使用する用力は、電力、薬液Ａ、及びリンス液である（行動ＡＣ９）。基板処理部ＭＣがレシピＢに基づいて基板Ｗを処理する際に使用する用力は、電力、薬液Ｂ、リンス液、及び窒素ガスである（行動ＡＣ１０）。用力情報ＲＳは、例えば、リムーバブルメディアから演算処理部１０４に入力されてもよい。

ここで、スケジュールＳＫの作成方法について説明する。演算処理部１０４は、基板処理装置２００の動作の内容を規定する複数のブロックＢＬを時系列に沿って配置することにより、スケジュールＳＫを作成する。ブロックＢＬは、基板処理装置２００の各構成要素の行動に対応する。例えば、演算処理部１０４は、図４に示す行動ＡＣ１～ＡＣ１０に対応する各ブロックＢＬを時系列に沿って配置することにより、スケジュールＳＫを作成する。具体的には、演算処理部１０４は、タイムテーブルに各ブロックＢＬを配置する。ここで説明しように、ブロックＢＬは、各構成要素の行動に対応する。したがって、用力情報ＲＳは、用力の使用量をブロックＢＬごとに示している。

続いて、図１～図５を参照して、強化学習の処理の流れを説明する。図５は、強化学習の処理の流れを示すシーケンス図である。演算処理部１０４は、現在の装置の状態と、開始する処理の内容（今回のプロジェクトＰＪの内容）と、用力情報ＲＳとを含む学習時入力データに基づいて強化学習を実行して学習済モデルを構築する。図５に示すように、強化学習では、ステップＳ１～ステップＳ１２の処理が繰り返し実行される。

詳しくは、演算処理部１０４は、現在の装置の状態と、開始する処理の内容（今回のプロジェクトＰＪの内容）とに基づいて、今回のプロジェクトＰＪに必要な全行動のリストを作成する（ステップＳ１）。本実施形態において、全行動のリストには、インデクサーロボットＩＲの全行動と、センターロボットＣＲの全行動と、基板処理部ＭＣの全行動とが含まれる。ここで、全行動には、今回のプロジェクトＰＪが完了するまでの全ての行動が含まれる。例えば、今回のプロジェクトＰＪにおいて、基板収容容器Ｃに収容されているＮ枚の基板Ｗを処理する場合、インデクサーロボットＩＲの全行動には、Ｎ個の行動ＡＣ１（図４参照）が含まれる。

演算処理部１０４は、全行動のリストの作成後、現在の装置の状態と、全行動のリストとを参照して、次に実行可能な行動のリストを作成する（ステップＳ２）。以下、次に実行可能な行動のリストを、「次行動のリスト」と記載する場合がある。

例えば、インデクサーロボットＩＲが搬送する対象の基板Ｗが基板収容容器Ｃに収容されており、インデクサーロボットＩＲが基板Ｗを把持しておらず、インデクサーロボットＩＲが搬送する対象の基板Ｗが受渡部ＰＡＳＳに載置されていない状態において、全行動のリストに行動ＡＣ１、ＡＣ２、ＡＣ７、ＡＣ８（図４参照）が含まれている場合、演算処理部１０４は、次に実行可能な行動として、行動ＡＣ１、ＡＣ２、ＡＣ７、ＡＣ８のうち、行動ＡＣ１のみを取得する。

演算処理部１０４は、次行動のリストの作成時に、用力情報ＲＳを参照して、次に実行可能な各行動で使用される用力の種類及び使用量を取得する。以下、次に実行可能な各行動で使用される用力の種類及び使用量を、「次行動の用力」と記載する場合がある。

次行動のリストの作成後、演算処理部１０４は、次に実行可能な各行動と、現在の装置の状態と、次行動の用力と含む入力データに対して前処理を実行する（ステップＳ３）。前処理により、入力データの特徴量が抽出される。例えば、前処理は、次元削減処理や畳み込み処理を含む。

演算処理部１０４は、前処理後の入力データをニューラルネットワークモデルに入力する（ステップＳ４）。この結果、ニューラルネットワークモデルから、次に実行可能な各行動のＱ値が出力される。ニューラルネットワークモデルは、機械学習モデルＭ（強化学習モデル）の一例である。ニューラルネットワークモデルが学習を繰り返すことにより、予測モデル（学習済モデル）が構築される。なお、図５に示すように、ニューラルネットワークモデルは、入力層と、特徴抽出層（中間層）と、結合層（中間層）と、出力層とを含んでもよい。特徴抽出層では、予め定められた複数の評価項目に対応する特徴量が抽出される。結合層では、各評価項目のＱ値が結合される。

演算処理部１０４は、ニューラルネットワークモデルから出力されたＱ値に対して後処理を実行して、次に実行可能な各行動の評価値を算出する（ステップＳ５）。評価値には、複数の評価項目のＱ値が反映される。

演算処理部１０４は、次に実行可能な行動のうちから、次に実行する行動を確定する（ステップＳ６）。演算処理部１０４は、例えば、ε（イプシロン）－ｇｒｅｅｄｙ法に基づいて、次に実行する行動を確定してもよい。この場合、学習初期は、次に実行する行動がランダムに選択される。具体的には、ε（イプシロン）の値が所定値より大きい場合に、演算処理部１０４は、次に実行する行動をランダムに選択する。ε（イプシロン）の値が所定値以下になると、演算処理部１０４は、次に実行可能な行動の中で評価値が最も大きい行動を、次に実行する行動として選択する。

演算処理部１０４は、次に実行する行動を確定すると、確定した行動に対応するブロックＢＬを時系列に沿ってタイムテーブルに配置して、タイムテーブルを更新する。この結果、確定した行動が実行済みの行動となる。

タイムテーブルを更新すると、演算処理部１０４は、現在の装置の状態を、確定した行動の実行後の状態に更新する（ステップＳ７）。また、演算処理部１０４は、タイムテーブルを更新すると、今回のプロジェクトＰＪに必要な全行動のリストから実行済みの行動を削除して、全行動のリストを更新する（ステップＳ８）。

演算処理部１０４は、今回のプロジェクトＰＪに必要な全行動のリストから全ての行動が削除されるまで、ステップＳ１～ステップＳ８の一連の処理を繰り返す。この結果、スケジュールＳＫが作成される（ステップＳ９）。演算処理部１０４は、作成したスケジュールＳＫを表示部１０２に表示させる。

また、演算処理部１０４は、作成したスケジュールＳＫに与える報酬（初期報酬）を算出する（ステップＳ１０）。具体的には、演算処理部１０４は、後処理（ステップＳ５）において算出された評価値に基づいて初期報酬を算出する。

作業者は、表示部１０２に表示されたスケジュールＳＫを確認し、入力部１０１を操作して追加の報酬を入力する。その結果、演算処理部１０４により最終報酬が算出される（ステップＳ１１）。追加の報酬は、今回作成するスケジュール作成プログラムの用途に基づいて作業者が入力する。例えば、作業者は、ニューラルネットワークモデルにおいてＱ値を算出するために設定された評価項目に沿って、追加の報酬の値を決定してもよい。

最終報酬の算出後、演算処理部１０４は、最終報酬に基づいてニューラルネットワークモデルの重み付け係数を調整する（ステップＳ１２）。この結果、ニューラルネットワークモデルにおいてＱ値を算出するために設定された評価項目の重み付け係数が調整される。具体的には、演算処理部１０４は、後処理（ステップＳ５）において算出される各行動の評価値が最終報酬と一致する値となるように、評価項目の重み付け係数を調整する。

演算処理部１０４は、重み付け係数の調整後、ステップＳ１～ステップＳ１２の処理を実行して、重み付け係数を再度調整する。具体的には、演算処理部１０４は、後処理（ステップＳ５）において算出される各行動の評価値が初期報酬と一致する値となるまで、ステップＳ１～ステップＳ１２の処理を繰り返す。

続いて、図１～図５を参照して、機械学習モデルＭに与える評価項目について説明する。図５に示す例において、機械学習モデルＭに与える評価項目は、ニューラルネットワークモデルにおいてＱ値を算出するために設定される評価項目である。機械学習モデルＭに与える評価項目は、スケジュール作成プログラムの用途に応じて変更される。

詳しくは、作業者は、学習装置１００を用いて、複数のスケジュール作成プログラムを生成する。複数のスケジュール作成プログラムはそれぞれ、用力の使用量が異なるスケジュールＳＫを作成する。本実施形態では、作業者は、学習装置１００を用いて、第１スケジュール作成プログラム～第４スケジュール作成プログラムを生成する。

第１スケジュール作成プログラムは、スループット優先のスケジュールＳＫを作成するプログラムである。第２スケジュール作成プログラムは、用力のピークを分散させるスケジュールＳＫを作成するプログラムである。第３スケジュール作成プログラムは、第１スケジュール作成プログラム及び第２スケジュール作成プログラムよりも用力の使用量が少なくなるスケジュールＳＫを作成するプログラムである。第４スケジュール作成プログラムは、第３スケジュール作成プログラムよりも用力の使用量が少なくなるスケジュールＳＫを作成するプログラムである。

以下、第１スケジュール作成プログラムが作成するスケジュールＳＫを、「第１スケジュールＳＫ１」と記載する場合がある。同様に、第２スケジュール作成プログラム～第４スケジュール作成プログラムが作成するスケジュールＳＫをそれぞれ、「第２スケジュールＳＫ２」～「第４スケジュールＳＫ４」と記載する場合がある。

第１スケジュール作成プログラムの作成時の評価項目は、スループットのみである。したがって、スケジュールＳＫの終了時刻が早期の時刻であるほど、評価値及び報酬（初期報酬）は大きくなる。なお、第１スケジュール作成プログラムを作成する際に、作業者は、追加の報酬を入力しなくてもよい。

第２スケジュール作成プログラムの作成時の評価項目は、スループットと、用力の使用量のピークとを含む。作業者は、用力の使用量のピークが分散しているほど、追加の報酬の値を大きくする。この結果、用力の使用量のピークに対する重み付け係数が大きくなり、用力の使用量のピークが分散しているほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。したがって、第２スケジュールＳＫ２は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、用力の使用量のピーク値が小さくなる。なお、演算処理部１０４は、用力の使用量のピークに対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

第３スケジュール作成プログラムの作成時の評価項目は、スループットと、インデクサーロボットＩＲによる基板Ｗの搬送回数と、センターロボットＣＲによる基板Ｗの搬送回数とを含む。以下、インデクサーロボットＩＲによる基板Ｗの搬送回数と、センターロボットＣＲによる基板Ｗの搬送回数を、「搬送部の搬送回数」と記載する場合がある。

作業者は、搬送部の搬送回数が少ないほど、追加の報酬の値を大きくする。この結果、搬送部の搬送回数に対する重み付け係数が大きくなり、搬送部の搬送回数が少ないほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。したがって、第３スケジュールＳＫ３は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、インデクサーロボットＩＲ及びセンターロボットＣＲの動作回数が少なくなる。インデクサーロボットＩＲ及びセンターロボットＣＲによる基板Ｗの搬送回数を削減することにより、電力の使用量を抑制することができる。なお、演算処理部１０４は、搬送部の搬送回数に対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

第３スケジュール作成プログラムの作成時の評価項目は、薬液キャビネットＣＣにおいて薬液が切り替わる回数を更に含んでもよい。以下、薬液キャビネットＣＣにおいて薬液が切り替わる回数を、「薬液切り替わり回数」と記載する場合がある。

作業者は、薬液切り替わり回数が少ないほど、追加の報酬の値を大きくする。この結果、薬液切り替わり回数に対する重み付け係数が大きくなり、薬液切り替わり回数が少ないほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。薬液切り替わり回数を削減することにより、薬液の使用量を抑制することができる。したがって、第３スケジュールＳＫ３は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、用力の使用量を抑制することができる。なお、演算処理部１０４は、薬液切り替わり回数に対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

第４スケジュール作成プログラムの作成時の評価項目は、スループットと、並行ユニットの数とを含む。ここで、並行ユニットは、今回のプロジェクトＰＪにおいて基板Ｗを処理する基板処理部ＭＣの数を示す。

作業者は、今回のプロジェクトＰＪにおいて使用する基板処理部ＭＣの数が少ないほど、追加の報酬の値を大きくする。この結果、並行ユニットの数に対する重み付け係数が大きくなり、並行ユニットの数が少ないほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。したがって、第４スケジュールＳＫ４は、第１スケジュールＳＫ１と比べて少ない数の基板処理部ＭＣに基板Ｗを処理させる。使用する基板処理部ＭＣの数を削減することにより、プレレシピ及びポストレシピに基づく前処理と後処理とを実行する基板処理部ＭＣの数が削減されるため、電力の使用量や純水の使用量を抑制することができる。なお、演算処理部１０４は、並行ユニットの数に対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

第４スケジュール作成プログラムの作成時の評価項目は、基板処理部ＭＣが基板Ｗの処理を実行していない期間の長さを含んでもよい。以下、基板処理部ＭＣが基板Ｗの処理を実行していない期間の長さを、「基板処理部ＭＣの休止期間」と記載する場合がある。

作業者は、基板処理部ＭＣの休止期間が一定時間より短い場合に、追加の報酬を与える。この結果、基板処理部ＭＣの休止期間に対する重み付け係数が大きくなり、基板処理部ＭＣの休止期間が一定時間より短い場合に、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。したがって、第４スケジュールＳＫ４では、第１スケジュールＳＫ１と比べて、基板処理部ＭＣの休止期間が一定時間より短くなり易い。基板処理部ＭＣの休止期間を一定時間より短くすることにより、用力の使用量を削減することができる。

詳しくは、制御装置３００は、ある基板処理部ＭＣの休止期間が一定時間以上になると、その基板処理部ＭＣに対して、ダミー基板の処理を実行させる。その結果、用力の使用量が増加する。したがって、基板処理部ＭＣの休止期間を一定時間より短くすることにより、ダミー基板を処理する回数を削減して、用力の使用量を抑制することができる。なお、演算処理部１０４は、基板処理部ＭＣの休止期間に対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

第４スケジュール作成プログラムの作成時の評価項目は、チャンバー２ａ内の洗浄処理の回数を含んでもよい。以下、チャンバー２ａ内の洗浄処理を、「チャンバー洗浄」と記載する場合がある。チャンバー洗浄は、「特定の処理」の一例である。

詳しくは、基板処理部ＭＣは、第１所定時間（一定時間）ごとにチャンバー洗浄を繰り返す。具体的には、基板処理部ＭＣは、前回のチャンバー洗浄から第１所定時間が経過した後、基板Ｗの処理を実行していない期間に、次のチャンバー洗浄を実行する。したがって、基板処理部ＭＣは、前回のチャンバー洗浄から第１所定時間が経過した後であっても、基板Ｗの処理を継続して実行している間は、次のチャンバー洗浄を実行しない。よって、前回のチャンバー洗浄から第１所定時間が経過した基板処理部ＭＣによる基板Ｗの処理が継続しているか否かにより、チャンバー洗浄の回数を判定することができる。以下、前回のチャンバー洗浄から第１所定時間が経過した基板処理部ＭＣを、「洗浄対象の基板処理部ＭＣ」と記載する場合がある。

作業者は、洗浄対象の基板処理部ＭＣによる基板Ｗの処理が継続して実行されている場合に、追加の報酬を与える。この結果、チャンバー洗浄回数に対する重み付け係数が大きくなり、チャンバー洗浄回数が少ないほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。したがって、第４スケジュールＳＫ４では、第１スケジュールＳＫ１と比べて、チャンバー洗浄回数が削減される。チャンバー洗浄が実行されると、用力の使用量が増加するため、チャンバー洗浄回数を削減することにより、用力の使用量を抑制することができる。なお、演算処理部１０４は、チャンバー洗浄回数に対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

続いて、第４スケジュール作成プログラムの作成時の評価項目について更に説明する。第４スケジュール作成プログラムの作成時には、評価項目を更に追加することができる。詳しくは、学習時入力データに、基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係を示す情報、基板処理部ＭＣが所属するタワーＴＷの情報、及び、基板処理部ＭＣの位置情報のいずれかを含めることにより、評価項目を追加することができる。

すなわち、学習時入力データに基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係が含まれる場合、評価項目に、薬液交換回数が追加されてもよい。詳しくは、制御装置３００は、第２所定時間（一定時間）が経過する度に、薬液交換処理を実行する。薬液交換処理は、薬液キャビネットＣＣ内の薬液を新液に交換する処理を示す。以下、前回の薬液交換処理から第２所定時間が経過した薬液キャビネットＣＣを、「薬液交換対象の薬液キャビネットＣＣ」と記載する場合がある。また、薬液交換対象の薬液キャビネットＣＣに接続している基板処理部ＭＣを、「薬液交換対象の基板処理部ＭＣ」と記載する場合がある。

具体的には、制御装置３００は、薬液交換対象の薬液キャビネットＣＣに接続している基板処理部ＭＣが基板Ｗの処理を実行していない期間に、薬液交換対象の薬液キャビネットＣＣ内の薬液を新液に交換する。したがって、前回の薬液交換処理から第２所定時間が経過した後であっても、薬液交換対象の基板処理部ＭＣが基板Ｗの処理を継続している間は、次の薬液交換処理は実行されない。よって、薬液交換対象の基板処理部ＭＣが基板Ｗの処理を継続しているか否かにより、薬液交換回数を判定することができる。

作業者は、薬液交換対象の基板処理部ＭＣが基板Ｗの処理を継続している場合に、追加の報酬を与える。この結果、薬液交換回数に対する重み付け係数が大きくなり、薬液交換回数が少ないほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。したがって、第４スケジュールＳＫ４は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、薬液交換回数が削減される。薬液交換処理が実行されると、用力の使用量が増加するため、薬液交換回数を削減することにより、用力の使用量を抑制することができる。なお、演算処理部１０４は、薬液交換回数に対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

また、学習時入力データに基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係が含まれる場合、特定の薬液キャビネットＣＣのみが使用されているか否かを評価の項目に追加してもよい。具体的には、第１薬液キャビネットＣＣ１と第２薬液キャビネットＣＣ２とのうちの一方のみが使用されているか否かを評価の項目に追加してもよい。

特定の薬液キャビネットＣＣのみが使用されているか否かは、特定の薬液キャビネットＣＣに貯留されている薬液のみによって基板Ｗが処理されているか否かを判定することにより、評価することができる。つまり、特定の薬液キャビネットＣＣに接続されている基板処理部ＭＣのみにより基板Ｗが処理されているか否かを判定することにより、評価することができる。

具体的には、特定の薬液キャビネットＣＣのみが使用されているか否かは、第１薬液キャビネットＣＣ１と第２薬液キャビネットＣＣ２とのうちの一方に貯留されている薬液のみによって基板Ｗが処理されているか否かを判定することにより、評価することができる。つまり、第１薬液キャビネットＣＣ１と第２薬液キャビネットＣＣ２とのうちの一方に接続している基板処理部ＭＣのみにより基板Ｗが処理されているか否かを判定することにより、評価することができる。

この場合、作業者は、第１薬液キャビネットＣＣ１と第２薬液キャビネットＣＣ２とのうちの一方に貯留されている薬液のみによって基板Ｗが処理されている場合に、追加の報酬を与える。換言すると、作業者は、第１薬液キャビネットＣＣ１と第２薬液キャビネットＣＣ２とのうちの一方に接続している基板処理部ＭＣのみにより基板Ｗが処理されている場合に、追加の報酬を与える。この結果、特定の薬液キャビネットＣＣのみが使用されている場合に評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。第１薬液キャビネットＣＣ１と第２薬液キャビネットＣＣ２とのうちの一方のみを使用することで、用力の使用量を抑制することができる。したがって、第４スケジュールＳＫ４は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、用力の使用量を抑制することができる。なお、演算処理部１０４は、特定の薬液キャビネットＣＣの使用に対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

また、学習時入力データに基板処理部ＭＣが所属するタワーＴＷの情報が含まれる場合、特定のタワーＴＷのみが使用されているか否かを評価の項目に追加してもよい。具体的には、４つのタワーＴＷ（第１タワーＴＷ１～第４タワーＴＷ４）のうちの特定のタワーＴＷに含まれる基板処理部ＭＣのみにより基板Ｗが処理されているか否かを評価の項目に追加してもよい。

この場合、作業者は、特定のタワーＴＷに含まれる基板処理部ＭＣのみにより基板Ｗが処理されている場合に、追加の報酬を与える。この結果、特定のタワーＴＷのみが使用されている場合に、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。４つのタワーＴＷのうちの特定のタワーＴＷのみを使用することで、用力の使用量を削減することができる。したがって、第４スケジュールＳＫ４は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、用力の使用量を抑制することができる。なお、演算処理部１０４は、特定のタワーＴＷの使用に対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

また、学習時入力データに基板処理部ＭＣの位置情報が含まれる場合、上下方向の位置がより低い基板処理部ＭＣのみにより基板Ｗが処理されているか否かを評価の項目に追加してもよい。

この場合、作業者は、より低い位置の基板処理部ＭＣのみにより基板Ｗが処理されている場合に、追加の報酬の値を大きくする。この結果、より低い位置の基板処理部ＭＣのみが使用されているほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。より低い位置の基板処理部ＭＣのみを使用することで、温度調節ユニット４やポンプ５へ供給する電力量を抑制することができる。したがって、第４スケジュールＳＫ４は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、用力の使用量を抑制することができる。なお、演算処理部１０４は、使用する基板処理部ＭＣの位置に対する重み付け係数が大きくなるほど、スループットに対する重み付け係数を小さくしてもよい。

続いて、図６～図１３を参照して、第１スケジュールＳＫ１～第４スケジュールＳＫ４の一例を説明する。なお、図６～図１３において、「Ｗ」は、２枚の基板Ｗを同時に搬送する行動を示す。「Ｐ」は、センターロボットＣＲが基板処理部ＭＣ内に基板Ｗを搬入する行動を示す。「Ｘ」は、センターロボットＣＲが把持している基板Ｗと、基板処理部ＭＣ内の基板Ｗとを入れ替える行動を示す。「ＷＸ」は、受渡部ＰＡＳＳにおいて、未処理の２枚の基板Ｗと処理後の２枚の基板Ｗとを入れ替える行動を示す。「Ｇ」は、センターロボットＣＲが基板処理部ＭＣ内から基板Ｗを搬出する行動を示す。

図６は、第１スケジュールＳＫ１の第１例を示す図である。図７は、第２スケジュールＳＫ２の一例を示す図である。図８（ａ）及び図８（ｂ）は、第２スケジュールＳＫ２の他例を示す図である。図６、図７、図８（ａ）及び図８（ｂ）では、基板処理部ＭＣが基板Ｗに薬液を供給して基板Ｗを処理する基板処理区間ＰＲを「ハッチング」で示している。また、図６、図７、図８（ａ）及び図８（ｂ）では、今回のプロジェクトＰＪの終了時の基板Ｗの搬送経路を省略している。

図６、図７、図８（ａ）及び図８（ｂ）に示す例では、４つの基板処理部ＭＣ（第１基板処理部ＭＣ１～第４基板処理部ＭＣ４）を用いて基板Ｗが処理される。なお、図６、図７、図８（ａ）及び図８（ｂ）に示す第１スケジュールＳＫ１及び第２スケジュールＳＫ２を作成する際に、基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係を示す情報、基板処理部ＭＣが所属するタワーＴＷを示す情報、及び、基板処理部ＭＣの位置情報は入力されていない。

図６に示すように、第１スケジュールＳＫ１ではスループットが優先されるため、第１基板処理部ＭＣ１～第４基板処理部ＭＣ４の基板処理区間ＰＲが重なり易くなる。その結果、図６に示す例では、３つの基板処理区間ＰＲが重なり、薬液の使用量のピーク値が大きくなる（時刻ｔ１０～時刻ｔ１２、時刻ｔ２０～時刻ｔ２２）。

一方、図７に示すように、第２スケジュールＳＫ２は、用力の使用量のピークの分散が優先されるため、第１スケジュールＳＫ１と比べて、第１基板処理部ＭＣ１～第４基板処理部ＭＣ４の基板処理区間ＰＲが重なり難い。

具体的には、第２スケジュールＳＫ２は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、基板Ｗの処理開始のタイミングが分散する。例えば、図６に示すように、第１スケジュールＳＫ１では、時刻ｔ７、時刻ｔ８、時刻１０、及び時刻ｔ１１から基板処理区間ＰＲが始まっているのに対し、図７に示すように、第２スケジュールＳＫ２では、時刻ｔ７、時刻ｔ８、時刻ｔ１１、及び時刻ｔ１２から基板処理区間ＰＲが始まっている。

この結果、第２スケジュールＳＫ２は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、薬液の使用量のピーク値が小さくなる。例えば、図７に示す例では、最大でも２つの基板処理区間ＰＲが重なるのみであり（時刻ｔ８～時刻ｔ１５、時刻ｔ１８～時刻ｔ２５）、３つの基板処理区間ＰＲが重なる第１スケジュールＳＫ１と比べて、薬液の使用量のピーク値が小さくなる。

なお、図６及び図７に示すように、第２スケジュールＳＫ２は、スループットを最優先にしていないため、第１スケジュールＳＫ１と比べて、今回のプロジェクトＰＪの終了時刻が遅くなる。

続いて、図８（ａ）及び図８（ｂ）を参照して、第２スケジュールＳＫ２の他例を説明する。図８（ａ）及び図８（ｂ）では、基板処理部ＭＣ内で基板Ｗが待機している期間（待機期間ＷＴ）を「ドットハッチング」で示している。なお、図８（ｂ）の第２スケジュールＳＫ２は、図８（ａ）の第２スケジュールＳＫ２の続きを示している。

図８に示す例では、図７に示す第２スケジュールＳＫ２と比べて、基板Ｗの処理開始のタイミング（基板処理区間ＰＲの開始タイミング）が更に分散している。具体的には、図８に示す例では、基板処理区間ＰＲの重なりが発生しない。その結果、図８に示す第２スケジュールＳＫ２では、図７に示す第２スケジュールＳＫ２と比べて、薬液の使用量のピーク値が更に減少する。

しかし、図８に示す第２スケジュールＳＫ２では、待機期間ＷＴが発生する。また、基板処理部ＭＣ内に基板Ｗが搬入されていない空期間ＶＴが発生する。その結果、スループットが大幅に低下して、今回のプロジェクトＰＪの終了時刻が大幅に遅くなる。この場合、作業者は、薬液の使用量のピークに対する重み付け係数が小さくなるように追加の報酬の値を調整する。その結果、待機期間ＷＴや空期間ＶＴが発生し難い第２スケジュール作成プログラムを生成することができる。

続いて、図９、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）を参照して、第３スケジュールＳＫ３を説明する。図９は、第１スケジュールＳＫ１の第２例を示す図である。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）は、第３スケジュールＳＫ３の第１例を示す図である。図９、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）において、「Ｓ」は、１枚の基板Ｗを搬送する行動を示す。また、図９、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）では、待機期間ＷＴを「ドットハッチング」で示している。なお、図１０（ｂ）の第３スケジュールＳＫ３は、図１０（ａ）の第３スケジュールＳＫ３の続きを示している。

図９、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示す例では、５つの基板処理部ＭＣ（第１基板処理部ＭＣ１～第５基板処理部ＭＣ５）を用いて基板Ｗが処理される。なお、図９、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示す第１スケジュールＳＫ１及び第３スケジュールＳＫ３を作成する際に、基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係を示す情報、基板処理部ＭＣが所属するタワーＴＷを示す情報、及び、基板処理部ＭＣの位置情報は入力されていない。

図９に示すように、スループットを優先した場合、ロードポートＬＰ及びセンターロボットＣＲが１枚の基板Ｗを搬送する期間が発生する（例えば、時刻ｔ７～時刻ｔ１０）。これに対し、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示すように、第３スケジュールＳＫ３では、搬送部の搬送回数が優先されるため、ロードポートＬＰ及びセンターロボットＣＲは常に２枚の基板Ｗを同時搬送する。

図９、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示すように、２枚の基板Ｗの同時搬送を優先することにより、インデクサーロボットＩＲ及びセンターロボットＣＲの動作回数が少なくなる。したがって、第３スケジュールＳＫ３は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、電力の使用量を抑制することができる。

但し、第３スケジュールＳＫ３では、スループットが最優先されず、２枚の基板Ｗを同時に搬送する行動の数が多いほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなるため、第１スケジュールＳＫ１よりも待機期間ＷＴが発生し易くなる。例えば、第４基板処理部ＭＣ４では、時刻ｔ１８～時刻ｔ２４が待機期間ＷＴとなる。

続いて、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）を参照して、第３スケジュールＳＫ３を説明する。図１１（ａ）は、第１スケジュールＳＫ１の第３例を示す図である。図１１（ｂ）は、第３スケジュールＳＫ３の第２例を示す図である。なお、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に示す第１スケジュールＳＫ１及び第３スケジュールＳＫ３を作成する際に、基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係を示す情報、基板処理部ＭＣが所属するタワーＴＷを示す情報、及び、基板処理部ＭＣの位置情報は入力されていない。

図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に示す例では、プロセスレシピが、第１基板処理レシピＲ１、第２基板処理レシピＲ２、第１薬液レシピＫＣ１、及び第２薬液レシピＫＣ２を含む。その結果、プロセスレシピに基づいて、第１基板処理レシピＲ１及び第１薬液レシピＫＣ１による基板処理と、第２基板処理レシピＲ２及び第２薬液レシピＫＣ２による基板処理とが実行される。

具体的には、第１基板処理レシピＲ１による基板処理には、第１薬液が使用される。第１基板処理レシピＲ１による基板処理の実行前には、第１薬液レシピＫＣ１に基づき、第１薬液が薬液キャビネットＣＣに貯留される。第２基板処理レシピＲ２による基板処理には、第２薬液が使用される。第２基板処理レシピＲ２による基板処理の実行前には、第２薬液レシピＫＣ２に基づき、第２薬液が薬液キャビネットＣＣに貯留される。第２薬液は、例えば、第１薬液と種類が異なってもよい。あるいは、第２薬液は、第１薬液と温度又は濃度が異なってもよい。なお、以下の説明において、第１基板処理レシピＲ１による基板処理を、「第１基板処理」と記載する場合がある。また、第２基板処理レシピＲ２による基板処理を、「第２基板処理」と記載する場合がある。

図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に示すように、第１基板処理は、第１基板処理部ＭＣ１及び第２基板処理部ＭＣ２により実行される。第２基板処理は、第３基板処理部ＭＣ３及び第４基板処理部ＭＣ４により実行される。

図１１（ａ）に示すように、第１スケジュールＳＫ１では、第１基板処理、第２基板処理、第１基板処理、第２基板処理の順序で基板処理が実行される。このため、第１基板処理から第２基板処理への切り替えが２回発生し、その度に、薬液レシピＫＣが第１薬液レシピＫＣ１から第２薬液レシピＫＣ２に切り替わる。また、第２基板処理から第１基板処理への切り替えが１回発生する。このとき、薬液レシピＫＣが第２薬液レシピＫＣ２から第１薬液レシピＫＣ１に切り替わる。

薬液レシピＫＣが第１薬液レシピＫＣ１から第２薬液レシピＫＣ２に切り替わると、薬液キャビネットＣＣ内の薬液を第１薬液から第２薬液へ切り替える処理が発生する。また、薬液レシピＫＣが第２薬液レシピＫＣ２から第１薬液レシピＫＣ１に切り替わると、薬液キャビネットＣＣ内の薬液を第２薬液から第１薬液へ切り替える処理が発生する。よって、図１１（ａ）に示す第１スケジュールＳＫ１では、薬液切り替わり回数が３回になる。

これに対し、第３スケジュールＳＫ３では、薬液切り替わり回数が少ないほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。その結果、図１１（ｂ）に示すように、第１スケジュールＳＫ１と比べて、薬液切り替わり回数が少なくなる。具体的には、薬液切り替わり回数を削減することが優先された結果、基板処理の順序の入れ替えが発生する。例えば、図１１（ｂ）に示す第３スケジュールＳＫ３では、第１基板処理、第１基板処理、第２基板処理、第２基板処理の順序で基板処理が実行される。そのため、第１基板処理から第２基板処理への切り替えを１回実行すればよく、第１スケジュールＳＫ１と比べて、薬液切り替わり回数が削減される。このように、第３スケジュールＳＫ３は、第１スケジュールＳＫ１と比べて、用力の使用量を抑制することができる。

なお、本実施形態では、基板処理装置２００は２つの薬液キャビネットＣＣ（第１薬液キャビネットＣＣ１、第２薬液キャビネットＣＣ２）を備える。したがって、第３スケジュールＳＫ３を作成する際に、基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係を示す情報を入力して、第１薬液キャビネットＣＣ１に第１薬液を貯留させて、第２薬液キャビネットＣＣ２に第２薬液を貯留させてもよい。この場合、第１薬液キャビネットＣＣ１から薬液（第１薬液）が供給される基板処理部ＭＣに第１基板処理を実行させ、第２薬液キャビネットＣＣ２から薬液（第２薬液）が供給される基板処理部ＭＣに第２基板処理を実行させることで、薬液切り替わり回数を削減することができる。

続いて、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）を参照して、第４スケジュールＳＫ４を説明する。図１２（ａ）は、第１スケジュールＳＫ１の第４例を示す図である。図１２（ｂ）は、第４スケジュールＳＫ４の第１例を示す図である。なお、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示す第１スケジュールＳＫ１及び第４スケジュールＳＫ４を作成する際に、基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係を示す情報、基板処理部ＭＣが所属するタワーＴＷを示す情報、及び、基板処理部ＭＣの位置情報は入力されていない。

図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示す例では、プレレシピ及びポストレシピに基づいて前処理及び後処理が実行される。図１２（ａ）に示すように、第１スケジュールＳＫ１では、第１基板処理部ＭＣ１～第４基板処理部ＭＣ４が前処理及び後処理を実行する。これに対し、第４スケジュールＳＫ４では、並行ユニットの数が少ないほど評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなるため、並行ユニットの数が削減される。

例えば、図１２（ｂ）に示す第４スケジュールＳＫ４では、第１基板処理部ＭＣ１～第４基板処理部ＭＣ４のうち、第１基板処理部ＭＣ１及び第２基板処理部ＭＣ２のみが基板処理を実行する。したがって、第１基板処理部ＭＣ１～第４基板処理部ＭＣ４のうち、第１基板処理部ＭＣ１及び第２基板処理部ＭＣ２のみが前処理及び後処理を実行する。その結果、第１スケジュールＳＫ１と比べて、用力の使用量が抑制される。

続いて、図１３（ａ）及び図１３（ｂ）を参照して、第４スケジュールＳＫ４を説明する。図１３（ａ）は、第１スケジュールＳＫ１の第５例を示す図である。図１３（ｂ）は、第４スケジュールＳＫ４の第２例を示す図である。なお、図１３（ｂ）に示す第４スケジュールＳＫ４を作成する際には、基板処理部ＭＣが所属するタワーＴＷを示す情報、及び、基板処理部ＭＣの位置情報が入力される。

図１３（ａ）及び図１３（ｂ）に示す例では、第１基板処理部ＭＣ１～第４基板処理部ＭＣ４は同じタワーＴＷに所属しており、下から上に向けて、第１基板処理部ＭＣ１、第２基板処理部ＭＣ２、第３基板処理部ＭＣ３、第４基板処理部ＭＣ４の順に並んでいる。

図１３（ａ）に示すように、第１スケジュールＳＫ１では、第１基板処理部ＭＣ１～第４基板処理部ＭＣ４が基板処理を実行する。これに対し、第４スケジュールＳＫ４では、より低い位置の基板処理部ＭＣのみが使用されているほど、評価値及び報酬（初期報酬）が大きくなる。そのため、図１３（ｂ）に示す第４スケジュールＳＫ４では、第１基板処理部ＭＣ１～第４基板処理部ＭＣ４のうち、第１基板処理部ＭＣ１及び第２基板処理部ＭＣ２のみが基板処理を実行する。その結果、第１スケジュールＳＫ１と比べて、用力の使用量が抑制される。

続いて、図２及び図３を参照して、本実施形態の基板処理システム１０００を更に説明する。制御装置３００は、基板処理装置２００の各構成要素の動作を制御する。例えば、制御装置３００は、ロードポートＬＰ、インデクサーロボットＩＲ、センターロボットＣＲ、複数の基板処理部ＭＣ、及び薬液キャビネットＣＣの動作を制御する。また、制御装置３００は、ロードポートＬＰを介して、基板収容容器Ｃの動作を制御する。

具体的には、制御装置３００は、学習装置１００により作成されたスケジュール作成プログラムを記憶する。制御装置３００は、スケジュール作成プログラムに基づいて、スケジュールＳＫを作成し、作成したスケジュールＳＫに基づいて基板処理装置２００の各構成要素の動作を制御する。

より詳しくは、制御装置３００は、学習装置１００により作成された複数のスケジュール作成プログラムを記憶している。制御装置３００は、複数のスケジュール作成プログラムに基づいて、互いに用力の使用量が異なる複数のスケジュールＳＫを作成することができる。本実施形態では、制御装置３００は、図１～図１３を参照して説明した第１スケジュール作成プログラム～第４スケジュール作成プログラムを記憶する。例えば、制御装置３００は、第１スケジュール作成プログラムに基づいて、第１スケジュールＳＫ１を作成する。

続いて、図２、図３及び図１４に基づいて、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる制御装置３００を説明する。図１４は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる制御装置３００の構成を示すブロック図である。

図１４に示すように、制御装置３００は、入力部３０１と、表示部３０２と、記憶部３０３と、制御部３０４とを備える。

入力部３０１は、ユーザが操作するユーザーインターフェース装置である。入力部３０１は、ユーザの操作に応じた指示（制御信号）を制御部３０４に入力する。また、入力部３０１は、ユーザの操作に応じたデータを制御部３０４に入力する。入力部３０１は、キーボード及びマウスを含み得る。入力部３０１は、表示部３０２の表示面に重畳されるタッチセンサを含んでもよい。表示部３０２の表示面にタッチセンサが重畳されることにより、グラフィカルユーザーインターフェースが構成されてもよい。また、入力部３０１は、リムーバブルメディアにアクセス可能なインターフェースを更に含んでもよい。

例えば、ユーザは、入力部３０１を操作して、基板処理装置２００の動作モードを選択する。また、ユーザは、入力部３０１を操作して、用力情報ＲＳを入力する。用力情報ＲＳは、リムーバブルメディアから制御部３０４に入力されてもよい。

表示部３０２は、各種の画面又は画像を表示する。例えば、表示部３０２は、基板処理装置２００の動作モードを選択するための画面を表示する。また、表示部３０２は、スケジュール作成プログラムに基づいて作成されたスケジュールＳＫを表示してもよい。表示部３０２は、例えば、液晶表示装置又は有機ＥＬ表示装置のような表示装置を含む。

記憶部３０３は、主記憶装置を有する。主記憶装置は、例えば、半導体メモリである。記憶部３０３は、補助記憶装置を更に有する。補助記憶装置は、例えば、半導体メモリ及びハードディスクドライブの少なくも一方を含む。記憶部３０３はリムーバブルメディアを含んでいてもよい。

記憶部３０３は、各種のコンピュータプログラム及び各種のデータを記憶する。各種のコンピュータプログラムは、第１スケジュール作成プログラム～第４スケジュール作成プログラムを含む。各種のデータは、複数のレシピ情報を含む。具体的には、記憶部３０３は、複数のレシピ情報をレシピ識別情報と関連付けて記憶している。また、各種のデータは、用力情報ＲＳを含む。具体的には、入力部３０１を介して入力された用力情報ＲＳが記憶部１０３に記憶される。

制御部３０４は、プロセッサーを含む。制御部３０４は、例えば、ＣＰＵ又はＭＰＵを含む。あるいは、制御部３０４は、汎用演算機、専用演算器、ＧＰＵ、ＮＰＵ、又は量子コンピュータを含み得る。専用演算器は、例えば、ＡＳＩＣを含む。

制御部３０４は、記憶部３０３に記憶されている各種プログラム及び各種データに基づいて、各種の処理を実行する。例えば、制御部３０４は、第１スケジュール作成プログラムに基づいて、第１スケジュールＳＫ１を作成する。具体的には、ロードポートＬＰに基板収容容器Ｃがドッキングすると、制御部３０４に、基板処理装置２００から、現在の装置の状態を示す情報が入力される。更に、基板収容容器Ｃから基板処理装置２００を介して制御部３０４に枚数情報とレシピ識別情報とが入力される。制御部３０４は、基板収容容器Ｃから読み出されたレシピ識別情報に関連付けられたレシピ情報を特定する。そして、制御部３０４は、現在の装置の状態と、特定したレシピ情報と、用力情報ＲＳと、スケジュール作成プログラムとに基づいて、スケジュールＳＫを作成する。

詳しくは、制御部３０４は、スケジュール作成プログラムに含まれる学習済モデルに対して、現在の装置の状態を示す情報と、特定したレシピ情報と、用力情報ＲＳとを含むスケジュール作成時入力データを入力する。その結果、学習済モデルからスケジュールＳＫが出力される。学習済モデルは、基板処理装置２００の動作の内容を規定する複数のブロックＢＬを時系列に沿って配置してスケジュールＳＫを作成する。

なお、スケジュール作成時入力データは、基板処理部ＭＣと薬液キャビネットＣＣとの接続関係を示す情報、基板処理部ＭＣが所属するタワーＴＷを示す情報、及び、基板処理部ＭＣの位置情報のいずれかを更に含んでもよい。これらの情報は、記憶部３０３に予め記憶されてもよいし、ユーザが入力部３０１を操作して入力してもよい。

続いて、図１５を参照して、基板処理装置２００の動作モードを説明する。図１５は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる基板処理装置２００の動作モードとスケジュール作成プログラムとの関係を示すモード情報ＭＰを示す図である。モード情報ＭＰは、記憶部３０３に記憶される。

図１５に示すように、本実施形態において、基板処理装置２００の動作モードは、標準モードと、ピーク分散モードと、節約モード（弱）と、節約モード（強）とを含む。標準モードは、第１スケジュール作成プログラムに関連付けられる。ピーク分散モードは、第２スケジュール作成プログラムに関連付けられる。節約モード（弱）は、第３スケジュール作成プログラムに関連付けられる。節約モード（強）は、第４スケジュール作成プログラムに関連付けられる。

図１５に示すように、第１スケジュール作成プログラムは、第１学習済モデルを含む。第１学習済モデルは、第１スケジュール作成プログラムの作成時に構築された予測モデルである。同様に、第２スケジュール作成プログラム～第４スケジュール作成プログラムはそれぞれ第２学習済モデル～第４学習済モデルを含む。第２学習済モデル～第４学習済モデルはそれぞれ、第２スケジュール作成プログラム～第４スケジュール作成プログラムの作成時に構築された予測モデルである。

続いて、図１４～図１６を参照して、モード選択画面Ｇ１を説明する。図１６は、モード選択画面Ｇ１を示す図である。図１６に示すように、表示部３０２は、モード選択画面Ｇ１を表示する。例えば、制御部３０４は、ロードポートＬＰに基板収容容器Ｃがドッキングすると、モード選択画面Ｇ１を表示部３０２に表示させる。モード選択画面Ｇ１は、ユーザが基板処理装置２００の動作モードを選択するための画面である。

本実施形態において、モード選択画面Ｇ１は、第１選択ボタンＢ１～第４選択ボタンＢ４と、確定ボタンＢ５とを表示する。第１選択ボタンＢ１は、標準モードを選択するためのソフトボタンである。第２選択ボタンＢ２は、ピーク分散モードを選択するためのソフトボタンである。第３選択ボタンＢ３は、節約モード（弱）を選択するためのソフトボタンである。第４選択ボタンＢ４は、節約モード（強）を選択するためのソフトボタンである。確定ボタンＢ５は、選択された動作モードを確定するためのソフトボタンである。

ユーザは、入力部３０１を操作して、第１選択ボタンＢ１～第４選択ボタンＢ４のいずれかを押下した後、確定ボタンＢ５を押下することにより、基板処理装置２００の動作モードを、標準モード、ピーク分散モード、節約モード（弱）及び、節約モード（強）のうちのいずれかに設定することができる。

具体的には、ユーザが、入力部３０１を操作して、第１選択ボタンＢ１～第４選択ボタンＢ４のいずれかを押下した後、確定ボタンＢ５を押下すると、制御部３０４は、モード情報ＭＰを参照して、選択された動作モードに関連付けられたスケジュール作成プログラムに基づいてスケジュールＳＫを作成する。例えば、ユーザが、入力部３０１を操作して、第１選択ボタンＢ１を押下した後、確定ボタンＢ５を押下すると、制御部３０４は、第１スケジュール作成プログラムに基づいて第１スケジュールＳＫ１を作成する。

続いて、図１７を参照して、スケジュールＳＫを作成する際の処理の流れを説明する。図１７は、スケジュールＳＫを作成する際の処理の流れを示すシーケンス図である。

制御部３０４は、スケジュールＳＫを作成する際に、現在の装置の状態と、開始する処理の内容（今回のプロジェクトＰＪの内容）と、用力情報ＲＳとを含むスケジュール作成時入力データと、モード選択画面Ｇ１を介して選択されたスケジュール作成プログラムとに基づいてスケジュールＳＫを作成する。詳しくは、図１７に示すように、スケジュールＳＫを作成する際には、ステップＳ２１～ステップＳ２９の処理が実行される。

ステップＳ２１～ステップＳ２９の各処理は、図５を参照して説明したステップＳ１～ステップＳ９の処理と略同様であるため、ここでの詳しい説明は割愛する。但し、ステップＳ２６の処理では、次に実行する行動として、次に実行可能な行動の中で評価値が最も大きい行動が選択される。

図１７に示すニューラルネットワークモデルは、学習済モデル（予測モデル）である。ニューラルネットワークモデルの重み付け係数は、図１～図１３を参照して説明したように、スケジュール作成モデルの用途に応じて調整済みである。例えば、第１スケジュール作成プログラムに含まれるニューラルネットワークモデルの重み付け係数は、スループットが優先されるように調整されている。したがって、ユーザが標準モードを選択した場合、スループットが優先されたスケジュールＳＫ（第１スケジュールＳＫ１）が作成される。

以上、図１～図１７を参照して本発明の実施形態１を説明した。本実施形態によれば、基板処理装置２００の動作モードを選択するだけで、用力の使用量を抑えることができる。したがって、基板処理装置２００の各種設定値（各種パラメータ）の値を調整して用力の使用量を抑える場合と比べて、作業者の手間を省くことができる。

更に、本実施形態によれば、用力の使用量を段階的に選択することができる。したがって、外的要因に応じて用力の使用量を段階的に変更することができるため、ユーザの利便性が向上する。

［実施形態２］
続いて、図１～図１９を参照して、本発明の実施形態２を説明する。但し、実施形態１と異なる事項を説明し、実施形態１と同じ事項についての説明は割愛する。実施形態２は、スケジュールＳＫが作成された後に制御部３０４が実行する処理が実施形態１と異なる。

図１８は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる表示部３０２に表示される確認画面Ｇ２を示す図である。制御部３０４は、スケジュールＳＫを作成した後、確認画面Ｇ２を表示部３０２に表示させる。図１８に示すように、確認画面Ｇ２は、スケジュールＳＫの終了時刻Ｄ１と、確定ボタンＢ１１と、戻るボタンＢ１２とを表示する。

スケジュールＳＫの終了時刻Ｄ１は、今回のプロジェクトＰＪの終了時刻を示す。確定ボタンＢ１１は、スケジュールＳＫを確定するためのソフトボタンである。戻るボタンＢ１２は、モード選択画面Ｇ１に戻るためのソフトボタンである。

図１９は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる制御部３０４が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図１９に示す処理は、モード選択画面Ｇ１において基板処理装置２００の動作モードが選択されることにより開始する。

図１９に示すように、制御部３０４は、モード選択画面Ｇ１において基板処理装置２００の動作モードが選択されると、スケジュールＳＫを作成する（ステップＳ３１）。

制御部３０４は、スケジュールＳＫを作成すると、確認画面Ｇ２を表示部３０２に表示させる（ステップＳ３２）。

確認画面Ｇ２を表示部３０２に表示させた後、制御部３０４は、ユーザが入力部３０１を操作して押下したソフトボタンが、確定ボタンＢ１１であるのか、戻るボタンＢ１２であるのかを判定する（ステップＳ３３）。例えば、ユーザは、確認画面Ｇ２を視認してスケジュールＳＫの終了時刻Ｄ１を確認し、終了時刻Ｄ１が許容範囲内の時刻である場合、入力部３０１を操作して確定ボタンＢ１１を押下してもよい。また、ユーザは、終了時刻Ｄ１が許容範囲外の時刻である場合、入力部３０１を操作して、戻るボタンＢ１２を押下してもよい。

制御部３０４は、ユーザが確定ボタンＢ１１を押下した場合（ステップＳ３３のＡ）、基板処理装置２００に基板Ｗの処理を開始させる（ステップＳ３４）。この結果、図１９に示す処理が終了する。このとき、制御部３０４は、作成したスケジュールＳＫに基づいて基板処理装置２００の動作を制御する。

一方、制御部３０４は、ユーザが戻るボタンＢ１２を押下した場合（ステップＳ３３のＢ）、表示部３０２にモード選択画面Ｇ１を表示させて（ステップＳ３５）、図１９に示す処理を終了する。

以上、図１～図１９を参照して、本発明の実施形態２を説明した。本実施形態によれば、ユーザは、スケジュールＳＫの終了時刻が許容範囲外の時刻である場合、スケジュールＳＫの終了時刻が許容範囲内の時刻となるように、基板処理装置２００の動作モードの選択をやり直すことができる。したがって、ユーザの利便性が向上する。

［実施形態３］
続いて、図１～図１７、図２０及び図２１を参照して、本発明の実施形態３を説明する。但し、実施形態１、２と異なる事項を説明し、実施形態１、２と同じ事項についての説明は割愛する。実施形態３は、スケジュールＳＫが作成された後に制御部３０４が実行する処理が実施形態１、２と異なる。

図２０は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる表示部３０２に表示される確認画面Ｇ３を示す図である。制御部３０４は、スケジュールＳＫを作成した後、確認画面Ｇ３を表示部３０２に表示させる。図２０に示すように、確認画面Ｇ３は、メッセージＭ１と、スケジュールＳＫの終了時刻Ｄ１１と、確定ボタンＢ２１と、戻るボタンＢ２２とを表示する。

確認画面Ｇ３は、メッセージＭ１を更に含む点で、図１８に示す確認画面Ｇ２と異なる。メッセージＭ１は、スケジュールＳＫの終了時刻Ｄ１１が許容終了時刻を超えていることを通知する。換言すると、メッセージＭ１は、スケジュールＳＫの終了時刻Ｄ１１が許容範囲外の時刻であることを通知する。ユーザは、確認画面Ｇ３を視認して、スケジュールＳＫの終了時刻Ｄ１１が許容範囲外の終了時刻であることを確認することができる。許容終了時刻は、予め記憶部３０３に記憶されている。詳しくは、ユーザが、入力部３０１を操作して、許容終了時刻を入力する。

図２１は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる制御部３０４が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図２１に示す処理は、モード選択画面Ｇ１において基板処理装置２００の動作モードが選択されることにより開始する。

図２１に示すように、制御部３０４は、モード選択画面Ｇ１において基板処理装置２００の動作モードが選択されると、スケジュールＳＫを作成する（ステップＳ４１）。

制御部３０４は、スケジュールＳＫを作成すると、スケジュールＳＫの終了時刻が許容終了時刻を超えるか否かを判定する（ステップＳ４２）。

制御部３０４は、スケジュールＳＫの終了時刻が許容終了時刻を超えると判定した場合（ステップＳ４２のＹｅｓ）、確認画面Ｇ３を表示部３０２に表示させる（ステップＳ４３）。

確認画面Ｇ３を表示部３０２に表示させた後、制御部３０４は、ユーザが入力部３０１を操作して押下したソフトボタンが、確定ボタンＢ２１であるのか、戻るボタンＢ２２であるのかを判定する（ステップＳ４４）。例えば、ユーザは、終了時刻Ｄ１１が許容範囲外の時刻であるものの、基板処理の実行を希望する場合、入力部３０１を操作して、確定ボタンＢ２１を押下してもよい。あるいは、ユーザは、終了時刻Ｄ１１が許容範囲外の時刻であるため、入力部３０１を操作して、戻るボタンＢ２２を押下してもよい。

制御部３０４は、ユーザが確定ボタンＢ２１を押下した場合（ステップＳ４４のＡ）、基板処理装置２００に基板Ｗの処理を開始させる（ステップＳ４５）。この結果、図２１に示す処理が終了する。このとき、制御部３０４は、作成したスケジュールＳＫに基づいて基板処理装置２００の動作を制御する。あるいは、制御部３０４は、スケジュールＳＫの終了時刻が許容終了時刻を超えないと判定した場合（ステップＳ４２のＮｏ）、基板処理装置２００に基板Ｗの処理を開始させる（ステップＳ４５）。

一方、制御部３０４は、ユーザが戻るボタンＢ２２を押下した場合（ステップＳ４４のＢ）、表示部３０２にモード選択画面Ｇ１を表示させて（ステップＳ４６）、図２１に示す処理を終了する。

以上、図１～図１７、図２０及び図２１を参照して、本発明の実施形態３を説明した。本実施形態によれば、ユーザは、スケジュールＳＫの終了時刻が許容範囲外の時刻である場合、スケジュールＳＫの終了時刻が許容範囲内の時刻となるように、基板処理装置２００の動作モードの選択をやり直すことができる。したがって、ユーザの利便性が向上する。

［実施形態４］
続いて、図１～図１５、図１７、及び図２２を参照して、本発明の実施形態４を説明する。但し、実施形態１～３と異なる事項を説明し、実施形態１～３と同じ事項についての説明は割愛する。実施形態４は、スケジュールＳＫを作成する際に制御部３０４が実行する処理が実施形態１～３と異なる。

図２２は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる表示部３０２に表示されるモード選択画面Ｇ４を示す図である。例えば、制御部３０４は、ロードポートＬＰに基板収容容器Ｃがドッキングすると、モード選択画面Ｇ４を表示部３０２に表示させる。

詳しくは、制御部３０４は、ロードポートＬＰに基板収容容器Ｃがドッキングすると、第１スケジュール作成プログラム～第４スケジュール作成プログラムに基づいて、第１スケジュールＳＫ１～第４スケジュールＳＫ４を作成し、第１スケジュールＳＫ１～第４スケジュールＳＫ４のそれぞれの終了時刻を取得する。制御部３０４は、第１スケジュールＳＫ１～第４スケジュールＳＫ４のそれぞれの終了時刻を取得した後、モード選択画面Ｇ４を表示部３０２に表示させる。

図２２に示すように、モード選択画面Ｇ４は、第１選択ボタンＢ３１～第４選択ボタンＢ３４と、確定ボタンＢ３５と、終了時刻通知欄ＴＳとを表示する。モード選択画面Ｇ４は、終了時刻通知欄ＴＳを更に含む点で、図１６に示すモード選択画面Ｇ１と異なる。終了時刻通知欄ＴＳは、基板処理装置２００が標準モードで動作した場合のスケジュールＳＫの終了時刻と、基板処理装置２００がピーク分散モードで動作した場合のスケジュールＳＫの終了時刻と、基板処理装置２００が節約モード（弱）で動作した場合のスケジュールＳＫの終了時刻と、基板処理装置２００が節約モード（強）で動作した場合のスケジュールＳＫの終了時刻とを通知する。換言すると、終了時刻通知欄ＴＳは、第１スケジュールＳＫ１～第４スケジュールＳＫ４のそれぞれの終了時刻を通知する。

以上、図１～図１５、図１７、及び図２２を参照して、本発明の実施形態４を説明した。本実施形態によれば、モード選択画面Ｇ４に各動作モードの終了時刻が表示されるため、ユーザは、各動作モードの終了時刻を確認した上で、動作モードを選択することができる。したがって、ユーザの利便性が向上する。

［実施形態５］
続いて、図１～図１５、図１７、及び図２３を参照して、本発明の実施形態５を説明する。但し、実施形態１～４と異なる事項を説明し、実施形態１～４と同じ事項についての説明は割愛する。実施形態５は、スケジュールＳＫを作成する際に制御部３０４が実行する処理が実施形態１～４と異なる。

図２３は、本実施形態の基板処理システム１０００に含まれる制御部３０４が実行する処理の流れを示すフローチャートである。例えば、制御部３０４は、ロードポートＬＰに基板収容容器Ｃがドッキングすると、図２３に示す処理を開始する。

制御部３０４は、図２３に示す処理を開始すると、第１スケジュール作成プログラム～第４スケジュール作成プログラムに基づいて、第１スケジュールＳＫ１～第４スケジュールＳＫ４を作成し（ステップＳ５１）、第１スケジュールＳＫ１～第４スケジュールＳＫ４のそれぞれの終了時刻を取得する（ステップＳ５２）。

制御部３０４は、第１スケジュールＳＫ１～第４スケジュールＳＫ４のそれぞれの終了時刻を取得した後、第１スケジュールＳＫ１～第４スケジュールＳＫ４のうちから、終了時刻が許容範囲内の時刻であって、用力の使用量の総量が最も少なくなるスケジュールＳＫを選択する（ステップＳ５３）。

制御部３０４は、スケジュールＳＫを選択すると、基板処理装置２００に基板Ｗの処理を開始させて（ステップＳ５４）、図２３に示す処理を終了する。このとき、制御部３０４は、ステップＳ５３において選択したスケジュールＳＫに基づいて基板処理装置２００の動作を制御する。

以上、図１～図１５、図１７、及び図２３を参照して、本発明の実施形態５を説明した。本実施形態によれば、終了時刻が許容範囲内のスケジュールＳＫ（動作モード）のうちから、用力の使用量の総量が最も少なくなるスケジュールＳＫ（動作モード）が選択される。したがって、用力の使用量を抑えることができる。更に、本実施形態によれば、基板処理装置２００の動作モードを選択する操作をユーザがすることなく、用力の使用量の総量が最も少なくなる動作モードが選択される。したがって、ユーザの利便性が向上する。

以上、図面（図１～図２３）を参照して本発明の実施形態について説明した。ただし、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施できる。また、上記の実施形態に開示される複数の構成要素は適宜改変可能である。例えば、ある実施形態に示される全構成要素のうちのある構成要素を別の実施形態の構成要素に追加してもよく、又は、ある実施形態に示される全構成要素のうちのいくつかの構成要素を実施形態から削除してもよい。

図面は、発明の理解を容易にするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚さ、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の構成は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能であることは言うまでもない。

例えば、図１～図２３を参照して説明した実施形態では、基板処理装置２００はエッチング処理又は洗浄処理を行うが、基板処理はエッチング処理及び洗浄処理に限定されない。例えば、基板処理は、ブラシ洗浄処理、感光膜塗布処理、現像処理、アニール処理、又は描画処理であってもよい。

また、図１～図２３を参照して説明した実施形態では、基板処理システム１０００は、４種類のスケジュール作成プログラム（第１スケジュール作成プログラム～第４スケジュール作成プログラム）を記憶したが、互いに用力の使用量が異なるスケジュールＳＫを作成できる限り、スケジュール作成プログラムの種類は４種類に限定されない。基板処理システム１０００は、互いに用力の使用量が異なる２つ、３つ、又は５つ以上スケジュールＳＫを記憶してもよい。

また、図１～図２３を参照して説明した実施形態では、基板処理装置２００は枚葉式であったが、基板処理装置２００はバッチ式であってもよい。

また、図１～図２３を参照して説明した実施形態では、基板処理装置２００は２つの薬液キャビネットＣＣを備えたが、基板処理装置２００は、１つ、又は３つ以上の薬液キャビネットＣＣを備えてもよい。

本発明は、基板を処理する装置に有用であり、産業上の利用可能性を有する。

２００ ：基板処理装置
３００ ：制御装置
１０００ ：基板処理システム
ＣＣ ：薬液キャビネット
ＣＣ１ ：第１薬液キャビネット
ＣＣ２ ：第２薬液キャビネット
ＣＲ ：センターロボット
Ｄ１ ：終了時刻
Ｄ１１ ：終了時刻
ＩＲ ：インデクサーロボット
ＫＣ ：薬液レシピ
ＫＣ１ ：第１薬液レシピ
ＫＣ２ ：第２薬液レシピ
Ｍ ：機械学習モデル
ＭＣ ：基板処理部
ＭＣ１ ：第１基板処理部
ＭＣ２ ：第２基板処理部
ＭＣ３ ：第３基板処理部
ＭＣ４ ：第４基板処理部
ＭＣ５ ：第５基板処理部
ＰＪ ：プロジェクト
ＰＲ ：基板処理区間
Ｒ ：基板処理レシピ
Ｒ１ ：第１基板処理レシピ
Ｒ２ ：第２基板処理レシピ
ＲＳ ：用力情報
ＳＫ ：スケジュール
ＳＫ１ ：第１スケジュール
ＳＫ２ ：第２スケジュール
ＳＫ３ ：第３スケジュール
ＳＫ４ ：第４スケジュール
ＴＷ ：タワー
ＴＷ１ ：第１タワー
ＴＷ２ ：第２タワー
ＴＷ３ ：第３タワー
ＴＷ４ ：第４タワー
Ｗ ：基板

Claims (44)

1. 用力を使用して基板を処理する基板処理装置と、
   前記基板処理装置に処理させる前記基板の枚数を示す枚数情報と、前記基板処理装置の動作の手順を規定するレシピ情報と、前記基板処理装置の動作の手順に含まれる各行動において使用される前記用力の使用量を示す用力情報とに基づいて、前記基板処理装置の動作の内容を規定する複数のブロックを時系列に沿って配置し、前記基板処理装置の動作を時系列に沿って規定するスケジュールを作成する制御装置と
   を備え、
   前記スケジュールは、前記用力の使用量が互いに異なる第１スケジュールと第２スケジュールとを含み、
   前記制御装置は、前記枚数情報と、前記レシピ情報と、前記用力情報とを含むスケジュール作成時入力データと、第１学習済モデルとに基づいて前記第１スケジュールを作成し、前記スケジュール作成時入力データと、前記第１学習済モデルと異なる第２学習済モデルとに基づいて前記第２スケジュールを作成し、
   前記第１学習済モデルは、前記枚数情報と、前記レシピ情報と、前記用力情報とを含む学習時入力データに基づいて、前記第１スケジュールの終了時刻がより早くなるように重み付け係数を調整する強化学習を実行して構築され、
   前記第２学習済モデルは、前記学習時入力データに基づいて、前記第２スケジュールの前記用力の使用量のピーク値がより小さくなるように、あるいは、前記第２スケジュールの前記用力の使用量の総量がより少なくなるように重み付け係数を調整する強化学習を実行して構築される、基板処理システム。
2. 前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて終了時刻が遅い、請求項１に記載の基板処理システム。
3. 前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記用力の使用量のピーク値が小さい、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
4. 前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記用力の使用量の総量が少ない、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
5. 前記用力は、処理液、電力、及びガスのうちの少なくとも１つを含む、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
6. 前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備え、
   前記スケジュール作成時入力データ及び前記学習時入力データは、前記基板処理部の位置を示す情報を更に含む、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
7. 前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記基板処理装置による複数の前記基板の処理開始のタイミングを分散させる、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
8. 前記基板処理装置は、
   第１薬液を用いて第１基板を処理し、第２薬液を用いて第２基板を処理する基板処理部と、
   前記基板処理部に供給する前記第１薬液及び前記第２薬液を排他的に貯留する薬液キャビネットと
   を備え、
   前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記薬液キャビネットにおいて前記第１薬液と前記第２薬液とが切り替わる回数が少ない、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
9. 前記第２薬液は、前記第１薬液と種類が異なる、請求項８に記載の基板処理システム。
10. 前記第２薬液は、前記第１薬液と温度又は濃度が異なる、請求項８に記載の基板処理システム。
11. 前記基板処理装置は、
    薬液を用いて前記基板を処理する第１基板処理部及び第２基板処理部と、
    前記第１基板処理部に供給する前記薬液を貯留する第１薬液キャビネットと、
    前記第２基板処理部に供給する前記薬液を貯留する第２薬液キャビネットと
    を備え、
    前記第２スケジュールは、前記第１薬液キャビネットから前記第１基板処理部に第１薬液を供給させ、前記第２薬液キャビネットから前記第２基板処理部に第２薬液を供給させる、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
12. 前記第２薬液は、前記第１薬液と種類が異なる、請求項１１に記載の基板処理システム。
13. 前記第２薬液は、前記第１薬液と温度又は濃度が異なる、請求項１１に記載の基板処理システム。
14. 前記基板処理装置は、前記基板を処理する複数の基板処理部を備え、
    前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて少ない数の前記基板処理部に前記基板を処理させる、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
15. 前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備え、
    前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記基板処理部が前記基板を処理しない期間が短い、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
16. 前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備え、
    前記基板処理部は、一定時間が経過すると、前記基板を処理していない期間に特定の処理を実行し、
    前記第２スケジュールは、前記一定時間が経過した前記基板処理部に継続して前記基板の処理を実行させる、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
17. 前記基板処理装置は、
    薬液を用いて前記基板を処理する基板処理部と、
    前記基板処理部に供給する前記薬液を貯留する薬液キャビネットと
    を備え、
    前記基板処理装置は、一定時間が経過すると、前記薬液キャビネットに貯留されている前記薬液の交換処理を実行し、
    前記第２スケジュールは、前記一定時間の経過後に前記基板処理部に継続して前記基板の処理を実行させる、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
18. 前記基板処理装置は、前記基板を搬送する搬送部を備え、
    前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記搬送部の動作回数が少ない、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
19. 前記基板処理装置は、複数のタワーを備え、
    前記複数のタワーはそれぞれ、前記基板を処理する複数の基板処理部を含み、
    前記第２スケジュールは、前記複数のタワーのうちの特定のタワーに含まれる前記基板処理部に前記基板を処理させる、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
20. 前記基板処理装置は、薬液を貯留する複数の薬液キャビネットを備え、
    前記第２スケジュールは、前記複数の薬液キャビネットのうちの特定の薬液キャビネットに貯留されている前記薬液により前記基板を処理させる、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
21. 前記スケジュールは、前記用力の使用量が異なる複数のスケジュールを含み、
    前記制御装置は、
    前記複数のスケジュールのそれぞれの終了時刻を取得し、
    前記複数のスケジュールのうちから、前記終了時刻が許容範囲内の時刻であって、前記用力の使用量の総量が最も少なくなるスケジュールを選択する、請求項１又は請求項２に記載の基板処理システム。
22. 基板処理装置の動作の内容を規定する複数のブロックを時系列に沿って配置して、前記基板処理装置の動作を時系列に沿って規定するスケジュールを作成するスケジュール作成方法であって、
    前記基板処理装置は、用力を使用して基板を処理し、
    前記スケジュールは、前記用力の使用量が互いに異なる第１スケジュールと第２スケジュールとを含み、
    前記スケジュール作成方法は、前記第１スケジュールと前記第２スケジュールとのうちの少なくとも一方を作成するスケジュール作成工程を含み、
    前記第１スケジュールは、前記基板処理装置に処理させる前記基板の枚数を示す枚数情報と、前記基板処理装置の動作の手順を規定するレシピ情報と、前記基板処理装置の動作の手順に含まれる各行動において使用される前記用力の使用量を示す用力情報とを含むスケジュール作成時入力データと、第１学習済モデルとに基づいて作成され、
    前記第２スケジュールは、前記スケジュール作成時入力データと、前記第１学習済モデルと異なる第２学習済モデルとに基づいて作成され、
    前記第１学習済モデルは、前記枚数情報と、前記レシピ情報と、前記用力情報とを含む学習時入力データに基づいて、前記第１スケジュールの終了時刻がより早くなるように重み付け係数を調整する強化学習を実行して構築され、
    前記第２学習済モデルは、前記学習時入力データに基づいて、前記第２スケジュールの前記用力の使用量のピーク値がより小さくなるように、あるいは、前記第２スケジュールの前記用力の使用量の総量がより少なくなるように重み付け係数を調整する強化学習を実行して構築される、スケジュール作成方法。
23. 前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて終了時刻が遅い、請求項２２に記載のスケジュール作成方法。
24. 前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記用力の使用量のピーク値が小さい、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
25. 前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記用力の使用量の総量が少ない、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
26. 前記用力は、処理液、電力、及びガスのうちの少なくとも１つを含む、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
27. 前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備え、
    前記スケジュール作成時入力データ及び前記学習時入力データは、前記基板処理部の位置を示す情報を更に含む、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
28. 前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記基板処理装置による複数の前記基板の処理開始のタイミングを分散させる、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
29. 前記基板処理装置は、
    第１薬液を用いて第１基板を処理し、第２薬液を用いて第２基板を処理する基板処理部と、
    前記基板処理部に供給する前記第１薬液及び前記第２薬液を排他的に貯留する薬液キャビネットと
    を備え、
    前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記薬液キャビネットにおいて前記第１薬液と前記第２薬液とが切り替わる回数が少ない、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
30. 前記第２薬液は、前記第１薬液と種類が異なる、請求項２９に記載のスケジュール作成方法。
31. 前記第２薬液は、前記第１薬液と温度又は濃度が異なる、請求項２９に記載のスケジュール作成方法。
32. 前記基板処理装置は、
    薬液を用いて前記基板を処理する第１基板処理部及び第２基板処理部と、
    前記第１基板処理部に供給する前記薬液を貯留する第１薬液キャビネットと、
    前記第２基板処理部に供給する前記薬液を貯留する第２薬液キャビネットと
    を備え、
    前記第２スケジュールは、前記第１薬液キャビネットから前記第１基板処理部に第１薬液を供給させ、前記第２薬液キャビネットから前記第２基板処理部に第２薬液を供給させる、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
33. 前記第２薬液は、前記第１薬液と種類が異なる、請求項３２に記載のスケジュール作成方法。
34. 前記第２薬液は、前記第１薬液と温度又は濃度が異なる、請求項３２に記載のスケジュール作成方法。
35. 前記基板処理装置は、前記基板を処理する複数の基板処理部を備え、
    前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて少ない数の前記基板処理部に前記基板を処理させる、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
36. 前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備え、
    前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記基板処理部が前記基板を処理しない期間が短い、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
37. 前記基板処理装置は、前記基板を処理する基板処理部を備え、
    前記基板処理部は、一定時間が経過すると、前記基板を処理していない期間に特定の処理を実行し、
    前記第２スケジュールは、前記一定時間が経過した前記基板処理部に継続して前記基板の処理を実行させる、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
38. 前記基板処理装置は、
    薬液を用いて前記基板を処理する基板処理部と、
    前記基板処理部に供給する前記薬液を貯留する薬液キャビネットと
    を備え、
    前記基板処理装置は、一定時間が経過すると、前記薬液キャビネットに貯留されている前記薬液の交換処理を実行し、
    前記第２スケジュールは、前記一定時間の経過後に前記基板処理部に継続して前記基板の処理を実行させる、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
39. 前記基板処理装置は、前記基板を搬送する搬送部を備え、
    前記第２スケジュールは、前記第１スケジュールと比べて、前記搬送部の動作回数が少ない、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
40. 前記基板処理装置は、複数のタワーを備え、
    前記複数のタワーはそれぞれ、前記基板を処理する複数の基板処理部を含み、
    前記第２スケジュールは、前記複数のタワーのうちの特定のタワーに含まれる前記基板処理部に前記基板を処理させる、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
41. 前記基板処理装置は、薬液を貯留する複数の薬液キャビネットを備え、
    前記第２スケジュールは、前記複数の薬液キャビネットのうちの特定の薬液キャビネットに貯留されている前記薬液により前記基板を処理させる、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
42. 前記スケジュールは、前記用力の使用量が異なる複数のスケジュールを含み、
    前記スケジュール作成工程は、
    前記複数のスケジュールを作成する工程と、
    前記複数のスケジュールのそれぞれの終了時刻を取得する工程と、
    前記複数のスケジュールのうちから、前記終了時刻が許容範囲内の時刻であって、前記用力の使用量の総量が最も少なくなるスケジュールを選択する工程と
    を含む、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法。
43. コンピュータに実行させるスケジュール作成プログラムを記録した非一時的コンピュータ読取可能記録媒体であって、
    前記スケジュール作成プログラムは、請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法に従って前記コンピュータに演算を実行させる、記録媒体。
44. コンピュータによって実行されるスケジュール作成プログラムであって、
    請求項２２又は請求項２３に記載のスケジュール作成方法に従って前記コンピュータに演算を実行させる、スケジュール作成プログラム。

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