JPH0566805A - コンピユータ統合化製造システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 単純なプロセスから完全な工場に到るまで、
製造プロセスをモデル化し、監視し、制御し、最適化す
るための包括的で一般的なシステムのための大域的な制
御および最適化のためのフィードバック‐フォワード情
報による統計分析および数学的技法を用いるオンライン
リアルタイムコンピュータ統合化製造システムを提供す
る。 【構成】 制御変数を有する製造プロセスをモデル化す
るための第１のネットワークと、第１のネットワークで
１以上の制御変数を調整するための、第１のネットワー
クに結合された、製造プロセスを制御するための第２の
ネットワークと、第１のネットワークで１以上の制御変
数を最適化するための、第１のネットワークに結合され
た、プロセス最適化を制御するための第３のネットワー
クとを含む。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、単純なプロセスから完
全な工場に到るまで、製造をモデル化し、監視し、制御
し、最適化するための包括的で一般的なシステムに関す
る。特に、本発明は、大域的な制御および最適化のため
のフィードバック‐フォワード情報による統計分析およ
び数学的技法を用いるオンラインリアルタイムシステム
での生産を向上させることを意図している。プロセス性
能および製品品質が強化される。本発明は、柔軟で適応
性のある信頼できる制御システムをもたらす。

【０００２】

【発明が解決しようとする課題】本発明の第１の目的
は、製造をモデル化し、監視し、制御し、最適化するた
めのシステムを提供することである。

【０００３】本発明の第２の目的は、大域的な動作およ
び最適化のためのフィードバック‐フォワード情報によ
る統計分析および数学的技法を用いるオンラインリアル
タイムシステムを提供することである。

【０００４】

【課題を解決するための手段および作用】本発明におい
て、製造は、３の相互作用するネットワーク（Ａネッ
ト，ＢネットおよびＣネット）を通じてモデル化され、
制御され、最適化されるプロセスの階層構造とみなされ
る。すべての製造プロセスは、単純なプロセス段階から
製造区域および製造ラインを経て完全な工場に到るま
で、まったく同じに処理され、それによって計算の複雑
さを簡素化する。従って、いずれの製造レベルにおいて
も最小限のパラメータの集合が得られ、そのことが複雑
な製造プロセスを管理可能な形式に縮小する。階層構造
の下位のプロセスの応答は、現在のレベルの標準プロセ
ス変数である。プロセスモデルがオンラインデータ分析
によって作成更新され、プロセス状態および改善経路を
評価するために使用される。

【０００５】このシステムは、いずれの時点でもいずれ
のレベルでも尋ねることができる、製造性能に関する以
下の質問に答える。すなわち、現在の状態、目的として
いた状態、実際にあるべき状態、そこに到るための方
法、である。

【０００６】このシステムは、通常はオンライン制御で
使用されない、別の性能の尺度も組み入れている。これ
らは、すべての製造段階において追跡され、“利益”の
最終的な尺度を得るために使用される、“品質”（Ｑフ
ァクタ）、“コスト”および“価値付加”である。Ｑフ
ァクタは、一般的な尺度であり、いずれのレベルでも製
品およびプロセスの変数および応答に適用できる。

【０００７】システムは、その論理構造を３の相互作用
するネットワーク、Ａネット，ＢネットおよびＣネット
に区分化する。これらはそれぞれ、適用業務ネット、制
御ネットおよび最適化ネットである。これらのネットの
機能およびその機能動作について以下に説明する。

【０００８】Ａネットは、節点がプロセスを表し、辺が
製品の流れを示す、製造プロセスの流れを表す。それは
適用業務をモデル化し、プロセスパラメータおよび目標
仕様に関して制御され最適化されるように製造プロセス
を明示的に定義する。これは、節点が単純なプロセス段
階またはＡネット自身によって定義される複雑なプロセ
スを表すこともある、不統一な階層ネットワークであ
る。このネットワークは適用業務に依存している。

【０００９】Ｂネットは、節点が制御動作を表し、辺が
制御パラメータの流れを規定する、プロセス制御を表
す。これは、プロセスをその現在の目標にできる限り近
いように調整するためにＡネットからの情報を評価し、
Ａネットでその制御パラメータを修正する。このネット
ワークは適用業務から独立している。

【００１０】Ｃネットは、節点が目標（製造仕様）調整
動作を表し、辺が目標仕様の流れを規定する、プロセス
最適化を表す。ＣネットはＡネットからの情報を処理
し、全生産性能を改善するためにＡネットで目標パラメ
ータを調整する。このネットワークは適用業務から独立
している。

【００１１】

【実施例】図１について説明する。一般化されたＡネッ
ト、ＢネットおよびＣネット、ならびに、それらの相互
接続が示されている。

【００１２】このシステムは、モデル１０，１２，１
４，１６，１８，２０として示されている、段階、区
域、製造ライン、装置、部品、完成品などを表す全製造
モデルをＡネットによって維持している。これらの６の
モデルが図示されているが、モデルの数量は、いずれに
せよ監視制御される製造動作に依存することが理解され
よう。各モデルは、入力として、モデル化された動作ま
たはプロセスを実行するために必要な入力を有してい
る。例えば、モデル１０への入力は、原料および、モデ
ル１０によって規定されたプロセスに従って動作される
別のプロセスからの部品である。その他のモデルへの入
力も同様である。都合上、プロセスという用語は、Ａネ
ットがすべての関連する製造要素をモデル化する場合に
も用いられる。装置およびプロセスは同様に扱われる
（両者とも、入力、出力およびモデルを有する）が、そ
れらは、それらを実行する道具と製造プロセスの効果と
を分離させるために、システムによる個別のモデルを介
して管理される。従って、いずれの製造動作への道具お
よび実際のプロセスの貢献は、それらが総合プロセスモ
デルのために組み合わされていても、自動的に識別され
る。

【００１３】プロセスモデルは、モデルパラメータの値
が更新項目であることにより、確率的に扱われる。モデ
ル自体は、所与の関数形式によって分析的であるか、ま
たは、経験的であり、この場合、二次（または高次）の
多変量多項式が用いられる。時間展開モデルは、高度に
非線形である場合もあり、プロセスの振る舞いを予測す
る際に使用され、標準の時系列分析技法（自己回帰な
ど）または、可能な場合、経験的に開発されたモデルに
もとづいている。

【００１４】プロセス変数は、測定可能変数、制御可能
変数、理想変数および基本変数の４の基本形式に分類さ
れる。測定可能変数は直接の測定値から得られたパラメ
ータである。制御可能変数はプロセスを直接制御するパ
ラメータである。理想変数は公称製造目標（仕様）を定
義するパラメータである。基本変数は、物理過程または
生成物を特徴づける基本物理法則から導かれるパラメー
タであり、計算負荷を低減し、測定可能変数を持たない
モデルからデータを生成するために使用される。

【００１５】例えば、イオン注入法プロセスでは、測定
可能変数はキャパシタンスおよび板の抵抗、制御可能変
数はエネルギおよび注入物のドーズ量、理想変数は電圧
のしきい値、基本変数は電荷分布パラメータである。

【００１６】このシステムは、プロセスの振る舞いを正
確に描く最も単純な可能モデルを作成する。従って、シ
ステムは、自動的に、プロセスモデルへの変数の貢献を
格付け、所与の信頼水準の範囲内でプロセスの振る舞い
を説明するプロセス変数の最小の集合を使用する。これ
らは一次変数である。他のすべての変数は、必要な場合
に一次変数集合への将来の起こり得る転送のために二次
変数集合に蓄積される。プロセスが経時変化すると、有
意な二次変数は、システムによって自動的に一次変数集
合に転送され、有意でない一次変数は二次変数集合に転
送される。

【００１７】システムは通常、下位からの“通常業務”
データを用いてプロセスモデルを更新する。これにより
製造動作への干渉は最小になる。時として、これらのデ
ータが統計的に有意な結果をもたらすには不十分なこと
があり、より思い切った措置が要求される。このような
場合、システムは経験的設計モードに入り、モデルの適
正な更新を可能にするために一連の測定値を要求する。

【００１８】多くの製造プロセスでは、リアルタイム分
析に必要なデータは、必要な時に入手できない（例え
ば、オフライン測定値など）。こうした場合、システム
は現在のモデルから要求されたデータを生成する。その
後、システムはモデルデータが入手できた時にそのモデ
ルを更新する。

【００１９】システムは、傾向・予測分析を行う。これ
らは、プロセスの振る舞いの予知、警告、メッセージな
どで使用され、管理図によって表示される。

【００２０】システムは、負荷分割および高信頼性を付
与するために、疎結合ワークステーションのネットワー
クによってそのアーキテクチャを実現している。これ
は、システムに専用ワークステーションが必要ないこと
を意味する。その代わり、作業負荷は、負荷要求条件、
プロセッサの能力および状態を評価し、ワークステーシ
ョンにタスクを最適に割り当てる、動的タスク管理シス
テムによって制御される。この技法は、適応可能な（環
境変化に）、柔軟な（アップグレード可能な）システム
をもたらす。

【００２１】システム制御は、マスタ／スレーブ結合に
より制御タスクの概念を利用しており、この場合、“ダ
イイング”マスタは自動的にバックアップマスタ（以前
スレーブであった）によって代行される。システムは自
己自身を連続して監視する。負荷分割のためのタスク割
当ては、初期大域割当てが初めに導かれ、続いて、最新
の変化を反映する動的調整が行われる２段階クラスのも
のである。

【００２２】システムは、アクセスの速度および容易さ
のために設計された自己自身の要約データベースを維持
している。この技法は、オンライン動作のための高速応
答により小規模の柔軟なデータベースを使用することで
ある。これらのデータベースは、通常、オンライン情報
によって更新されるが、オフラインソースから入手でき
る情報によっても更新される。これらのデータベース
は、データ要約、プロセス性能の尺度、仕様およびモデ
ルだけでなく問題の履歴を含む、履歴プロセス情報を含
んでいる。生データは、将来の監査のためにオフライン
で蓄積されるが、通常はシステムによって参照されな
い。

【００２３】各オペレーションサイクルにおいて、シス
テムは、Ａネット、ＢネットおよびＣネットによるいく
つかの段階を通過し、これが適正なオペレーションを保
証する。各サイクルは、新しいデータの収集に始まり、
制御および理想パラメータの可能な調整および、プロセ
スの完全な履歴および状態を蓄積する適切なデータベー
スの更新で終了する。これらの段階を以下に説明し、機
能動作の流れ図を図２に示す。

【００２４】データ収集および作成段階４０，４２およ
び４４は、システムによる以後の分析用データを作成す
る。その機能は、データ信頼性を保証し、使用のための
データをコード化することである。不完全または不正確
なデータによる観測は削除され、孤立値は削除され、同
一直線上の変数は除去される。データ分布試験は、適正
な統計特性を示すために変換の必要を決定するために実
施される（例えば、正規分布に近似させるために対数を
得る）。変数データは、以降の分析のために、許容差単
位で、目標からの偏差として無次元形式でコード化さ
れ、その結果、変数はその単位の自然尺度にかかわりな
く直接比較できる。図７は、段階４０，４２および４４
で実施される主要オペレーションの一覧を示す。これら
の段階の終わりには、プロセス評価のためにシステムに
よって使用されるデータに高い信頼がある。

【００２５】Ｂネットによって実施される、データ評価
およびモデル試験段階４６は、応答状態４８および変数
状態５０に関してプロセスの振る舞いの評価のためのす
べての要求される分析を実施する。クラスター分析は、
現在のプロセスの振る舞いを反映する、すなわち、プロ
セス性能に関して同次である、観測の集合を識別するた
めに使用される。プロセスの傾向、周期および予測は、
時系列分析法によって計算される。相関分析は、失われ
た一次変数および無意のモデルパラメータを検出するた
めに実施される。プロセスモデルが開発または更新さ
れ、その妥当性が試験される。経験的モデルについて
は、データは、プロセス応答曲面を生成するために二次
多変量多項形式で回帰される。回帰分析はまた、分析モ
デルのための応答曲面を得る。実際の（時間および温度
を制御変数とし、酸化物の厚さを測定可能変数、すなわ
ち、プロセス応答とするシリコン酸化プロセス）２パラ
メータプロセスの応答曲面図のグラフ表現を図４に示
す。図８は段階４６で実施される主要オペレーションの
一覧を示す。

【００２６】分析結果５２にもとづいて、システムは、
Ｂネットによる以降の行動方針を決定する。その行動
は、モデルがデータと矛盾していなければ改善分析５４
であり、重要なパラメータが欠けている場合は二次分析
５６となろう。分析が決定的でない場合、システムは、
段階５８で付加的なデータを要求し、さらに、段階６０
のモデル更新で要求される、十分な変動性を示さないす
べての独立プロセス変数に関する実験の設計を要求す
る。図９は改善分析段階５４で実施される主要オペレー
ションの一覧を示す。図１０は二次分析で実施される主
要オペレーションの一覧を示す。この段階の終わりに
は、勧告された以降の行動に高い信頼がある。データお
よびモデルが矛盾していない場合、システムは、段階６
４で可能性のある改善を調査する。矛盾している場合
は、追加的なデータ収集が段階４４で実施される。プロ
セス応答曲面図にもとづいて最適条件が導かれ、それら
の統計有意性が評価され、プロセス変更を行うコストが
製品の価値および純益の増分利得と比較される。制御さ
れているプロセスに対する外部のプロセスからのフィー
ドバック情報およびフィードフォワード情報が考慮さ
れ、以降の行動方針が統計有意性を前提として原価対収
益率によって決定される。最小の現在の最適な条件のも
とでの期待プロセス応答が、プロセスの改善に影響する
最適化経路と同様に計算される。

【００２７】特に、プロセス２２，２４および２６とし
て象徴的に示されているＢネットは、実際のプロセス状
態（“現在の状態”）および公称プロセス状態（“目的
としていた状態”）を判定するために以前の段階からの
更新モデルを使用し、その差が有意であれば、プロセス
をその公称状態に近似させるようにＡネットの制御可能
変数の設定を変更する。代わって、プロセス２８および
３０として象徴的に示されているＣネットは、プロセス
の最適状態（“実際にあるべき状態”）および最小状態
（“目的としていた状態”）を判定するために同一のモ
デルを使用し、その差が有意であれば、現在の仕様の変
更により付加的な改善が可能であることを製造員に警告
する。許可に際して、Ｃネットは、プロセスがその最適
状態に近づくようにＡネットの公称仕様を変更する。

【００２８】プロセスを改善するための（Ｂネットによ
る）制御可能変数の調整および（Ｃネットによる）理想
変数の調整は、現在のプロセスの摂動だけでなく、他の
製造プロセスの悪影響をも補償し、それによって製品の
再加工の必要を最小限にする。（将来の製品のための）
フィードバックおよび（現在の製品のための）フィード
フォワードは、それを行うための必要な機構を付与す
る。

【００２９】多水準プロセスでのプロセス変数の調整
は、初期測定可能パラメータに始まり、初等水準の制御
可能パラメータに終わる、合成関数として回帰的に実施
される。これは、初等の制御可能変数が調整されるま
で、ある水準の独立変数は以前の水準の独立変数などで
あることを意味する。

【００３０】公称、実際および最適プロセス条件を図７
に示し、この段階で実施される主要オペレーションを図
９に示す。この段階の終わりには、（Ｂネットの制御の
もとで）制御可能変数の設定および（Ｃネットの制御の
もとで）理想変数の設定が以下に説明するように更新さ
れる。

【００３１】新しいデータが（現在のプロセスの振る舞
いによって定義された）モデルとうまく相関していない
場合、システムは、可能なモデルの改善のための二次変
数を調べる。これは、二次変数とプロセス応答との間の
相関関係がＢネットによって、モデルの多数の相関係数
に対する二次変数の貢献と同様に評価され、有意しきい
値を超えている場合は自動的に一次集合に転送されるこ
とを意味する。同様に、無意であると判定された一次変
数はプロセスモデルから削除され、可能な将来のモデル
への組み込みに備えて二次集合に転送される。非標準条
件の問題データベースが以降の問合せのために存在す
る。

【００３２】この段階の終わりには、一次変数集合およ
び二次変数集合は更新され、装置／プロセス更新部分で
説明したように、プロセスモデルおよび仕様の最新の変
更を反映しており、製造員に対して適切な警告が送られ
る。図１０はこの段階で実施される主要オペレーション
を示す。

【００３３】そのサイクルオペレーションにおいてシス
テムにより行われたすべての変更および修正は、適切な
プロセスパラメータの更新を反映している。これは、最
新データによる更新モデル、二次分析によるモデル修
正、または、改善分析による設定値の調整でもよい。初
めに、プロセスはユーザによって記述される。装置モデ
ルは、それらが二次変数集合を持っておらず、製造者の
パラメータ集合に限定されていること以外、同様にして
扱われる。図１１および１２は、この段階で実施される
主要オペレーションの一覧を示す。この段階の終わりに
は、装置およびプロセスモデルは、プロセスの現在の知
識を反映するように更新されている。

【００３４】新しい適用業務に直面すると、システム
は、その全能力まで引き上げる体系的技法を要求する。
その目標を達成する一連の段階を以下に説明する。

【００３５】すべての入力、出力、測定値および関連情
報を含む、その適用業務の完全な流れ図が作成される。
これにもとづいて、Ａネットは、その適用業務が適正な
形式で完全に、一意的かつ明白に定義されるように構成
される。

【００３６】一般的なＢネットおよびＣネットがその適
用業務に関して具体化され、Ａネットに結合される。従
って、Ａネットの情報は、評価、制御および最適化のた
めにＢネットおよびＣネットによっても利用できる。オ
ペレーションに要求されるすべてのプロセスおよびシス
テムのパラメータは初期化される。これらには、データ
収集および分析で使用される設定値、許容差、制約、モ
デル形式およびタイミング情報が含まれる。変数は一次
集合と二次集合に分類され、応答は適用業務に対する各
自の重要さに関して格付けされる。

【００３７】当初、システムは“サイレントパートナ
ー”として作動する。これは、プロセスが一定期間シス
テムによるいかなる介入も受けずに進行する（すなわ
ち、通常業務）ことを意味する。その期間において、シ
ステムは、データを収集し、それを評価し、すべての必
要なモデルおよび適切なデータベースを作成する。

【００３８】第２段階では、システムは“コンサルタン
ト”として作動する。これは、プロセスがやはり通常業
務モードで進行するが、今度はシステムが予測および改
善提案を付与することを意味している。これらは、シス
テムの予測を実際の結果と比較するプロセス要員によっ
て厳重に監視される。予測結果と実際の結果とのいずれ
の不一致も調査され、その原因が判定され、補正措置が
取られる。

【００３９】最後に、システムは、プロセスの完全な制
御を得る。これは、階層構造の最下位のプロセスがまず
自動化モードに転換され、続いて次の階層レベルが続く
という具合に、完全なプロセスが完全に自動化されるま
で、順次行われる。これらの順次段階のそれぞれで、満
足できる性能が検証される。

【００４０】初めの２段階は、システムをオフラインツ
ールとして用いて実施できる。最終段階は、システム
が、監視、制御および最適化のためにオンラインかつリ
アルタイムで作動するように要求する。

【００４１】コンピュータ統合化製造システムを説明例
示したが、添付特許請求の範囲によってのみ限定される
本発明の広範な原理を逸脱することなく修正変更例が可
能であることは、当業者にとって明白であろう。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明が想定する形式の処理ネットワークの略
説明図。

【図２】図１に示されたネットワークの動作の流れ図。

【図３】応答輪郭線図のグラフ説明図。

【図４】応答曲面図のグラフ説明図。

【図５】プロセス感受性図のグラフ説明図。

【図６】プロセス感受性図のグラフ説明図。

【図７】本システムによるデータ収集および以後の分析
のためのデータ作成に関する段階の一覧。

【図８】Ｂネットにより実行されるデータ評価およびモ
デル試験に関する段階の一覧。

【図９】Ｂネットによる以後の行動方針を決定するため
の改善分析に関する段階の一覧。

【図１０】モデル更新用データの二次分析に関する段階
の一覧。

【図１１】装置の設定および更新に関する段階の一覧。

【図１２】プロセスの設定および更新に関する段階の一
覧。

【符号の説明】

１０ Ａネットのプロセスモデル １２ Ａネットのプロセスモデル １４ Ａネットのプロセスモデル １６ Ａネットのプロセスモデル １８ Ａネットのプロセスモデル ２０ Ａネットのプロセスモデル ２２ Ｂネットのプロセスモデル ２４ Ｂネットのプロセスモデル ２６ Ｂネットのプロセスモデル ２８ Ｃネットのプロセスモデル ３０ Ｃネットのプロセスモデル

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 メナチエム、レバノニ アメリカ合衆国ニユーヨーク州、ヨークタ ウン、ハイツ、ジヨルダノ、ドライブ、 623

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】製造プロセスをモデル化し、制御し、最適
   化するためのコンピュータ統合化製造システムであっ
   て、 １以上の制御変数を有する製造プロセスをモデル化する
   ための第１のネットワークと、 第１のネットワークで１以上の制御変数を調整するため
   の、第１のネットワークに結合された、製造プロセスを
   制御するための第２のネットワークと、 第１のネットワークで１以上の制御変数を最適化するた
   めの、第１のネットワークに結合された、プロセス最適
   化を制御するための第３のネットワークとを含むコンピ
   ュータ統合化製造システム。
2. 【請求項２】請求項１記載のシステムであって、第１の
   ネットワーク、第２のネットワークおよび第３のネット
   ワークが、モデル化され、制御され、最適化されるプロ
   セスの階層構造を形成するシステム。
3. 【請求項３】請求項１記載のシステムであって、第１の
   ネットワークが製造プロセスの極小確率モデル表現を包
   含するシステム。
4. 【請求項４】請求項１記載のシステムであって、１以上
   の制御変数の全部が製造プロセスへの貢献によって適応
   的に格付けされるシステム。
5. 【請求項５】請求項１記載のシステムであって、製造プ
   ロセスの最適化が局所的および大域的に行われるシステ
   ム。
6. 【請求項６】請求項１記載のシステムであって、製造プ
   ロセスがプロセスの現在の状態に応答してリアルタイム
   調整されるシステム。
7. 【請求項７】請求項１記載のシステムであって、第１の
   ネットワークが経時変化するシステム。
8. 【請求項８】請求項１記載のシステムであって、第２の
   ネットワークによる１以上の制御変数の調整がフィード
   フォワード調整により行われるシステム。
9. 【請求項９】請求項１記載のシステムであって、第１の
   ネットワークが連続的に検査され更新されるシステム。
10. 【請求項１０】請求項１記載のシステムであって、第２
    のネットワークがリアルタイムの製造プロセス状態評価
    を実施するシステム。