KR20240065314A - 정보 처리 장치, 추론 장치, 기계 학습 장치, 정보 처리 방법, 추론 방법, 및 기계 학습 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 정보 처리 장치, 추론 장치, 기계 학습 장치, 정보 처리 방법, 추론 방법, 및 기계 학습 방법에 관한 것이다. 정보 처리 장치(5)는 복수의 모듈로 구성되어 기판의 연마 처리를 행하는 기판 처리 장치(2)에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 알람이 발생했을 때에 복수의 모듈에 각각 존재하는 기판의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보를 취득하는 정보 취득부(500)와, 알람 발생 정보와, 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보의 상관 관계를 기계 학습에 의해 학습시킨 학습 모델에, 알람의 발생에 따라서 정보 취득부(500)에 의해 취득된 알람 발생 정보를 입력함으로써, 당해 알람에 대응하는 지원 정보를 생성하는 지원 처리부(501)를 구비한다.

Description

정보 처리 장치, 추론 장치, 기계 학습 장치, 정보 처리 방법, 추론 방법, 및 기계 학습 방법
본 발명은 정보 처리 장치, 추론 장치, 기계 학습 장치, 정보 처리 방법, 추론 방법, 및 기계 학습 방법에 관한 것이다.
반도체 웨이퍼 등의 기판에 대하여 각종 처리를 행하는 기판 처리 장치의 하나로서, 화학 기계 연마(CMP: Chemical Mechanical Polishing) 처리를 행하는 기판 처리 장치가 알려져 있다. 기판 처리 장치는, 기판에 대하여 연마 처리를 행할 때, 각종 알람 발생 조건에 해당하는지 여부를 감시하고, 알람 발생 조건 중 어느 것에 해당하는 경우에는, 알람을 발생시키고, 그 알람의 내용을 표시하는 것이 행해지고 있다(예를 들어, 특허문헌 1 참조).
일본 특허 공개 제2007-301690호 공보
기판 처리 장치에서 알람이 발생한 경우, 기판 처리 장치의 유저는, 그 알람에의 대처로서, 알람의 종류에 따라서, 원인의 분석 작업이나 복구 작업이 요구된다. 그때, 기판 처리 장치는, 복수의 모듈로 구성되어 있다는 점에서, 알람이 발생한 타이밍에 각 모듈에 존재하는 기판의 배치 상태에 따라서, 유저가 확인해야 하는 기판 처리 장치의 개소나 장치 파라미터가 달라지기 때문에, 필요한 대처도 다르다. 따라서, 각종 알람에 신속하면서도 적절하게 대처하는 데에는 유저 개인의 경험이나 지견에 의존하는 정도가 커, 그 대처가 적절하지 않은 경우에는, 보다 중대한 알람의 발생이나 생산성의 저하를 초래하는 경우도 있을 수 있다.
본 발명은 상기의 과제를 감안하여, 유저의 경험이나 지견에 의존하지 않고, 알람에 대하여 신속하면서도 적절한 대처를 가능하게 하는 정보 처리 장치, 추론 장치, 기계 학습 장치, 정보 처리 방법, 추론 방법, 및 기계 학습 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해서, 본 발명의 일 양태에 관한 정보 처리 장치는,
복수의 모듈로 구성되어 기판의 연마 처리를 행하는 기판 처리 장치에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 상기 알람이 발생했을 때에 복수의 상기 모듈에 각각 존재하는 상기 기판의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보를 취득하는 정보 취득부와,
상기 알람 발생 정보와, 상기 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보의 상관 관계를 기계 학습에 의해 학습시킨 학습 모델에, 상기 알람의 발생에 따라서 상기 정보 취득부에 의해 취득된 상기 알람 발생 정보를 입력함으로써, 당해 알람에 대응하는 상기 지원 정보를 생성하는 지원 처리부를 구비한다.
본 발명의 일 양태에 관한 정보 처리 장치에 따르면, 알람의 발생에 따라서 알람 발생 정보가 학습 모델에 입력됨으로써, 당해 알람에 대응하는 지원 정보가 생성되므로, 유저의 경험이나 지견에 의존하지 않고, 알람에 대하여 신속하면서도 적절하게 대처할 수 있다.
상기 이외의 과제, 구성 및 효과는, 후술하는 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에서 밝혀진다.
도 1은 기판 처리 시스템(1)의 일례를 도시하는 전체 구성도이다.
도 2는 기판 처리 장치(2)의 일례를 도시하는 평면도이다.
도 3은 제1 내지 제4 연마부(220A 내지 220D)의 일례를 도시하는 사시도이다.
도 4는 기판 처리 장치(2)의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 5는 기판 배치 상태 표시 화면(12)의 일례를 도시하는 화면 구성도이다.
도 6은 센서 모니터 화면(13)의 일례를 도시하는 화면 구성도이다.
도 7은 복구 조작 안내 화면(14)의 일례를 도시하는 화면 구성도이다.
도 8은 변경 조작 안내 화면(15)의 일례를 도시하는 화면 구성도이다.
도 9는 컴퓨터(900)의 일례를 도시하는 하드웨어 구성도이다.
도 10은 데이터베이스 장치(3)에 의해 관리되는 이력 정보(30)의 일례를 도시하는 데이터 구성도이다.
도 11은 기계 학습 장치(4)의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 12는 학습용 데이터(11)의 일례를 도시하는 데이터 구성도이다.
도 13은 기계 학습 장치(4)에서 사용되는 학습 모델(10)을 구성하는 뉴럴 네트워크 모델의 일례를 도시하는 모식도이다.
도 14는 기계 학습 장치(4)에 의한 기계 학습 방법의 일례를 나타내는 흐름도이다.
도 15는 정보 처리 장치(5)의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 16은 정보 처리 장치(5)에 의한 정보 처리 방법의 일례를 나타내는 흐름도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명을 실시하기 위한 실시 형태에 대하여 설명한다. 이하에서는, 본 발명의 목적을 달성하기 위한 설명에 필요한 범위를 모식적으로 나타내며, 본 발명의 해당 부분의 설명에 필요한 범위를 주로 설명하는 것으로 하고, 설명을 생략하는 개소에 대해서는 공지 기술에 따르는 것으로 한다.
도 1은 기판 처리 시스템(1)의 일례를 도시하는 전체 구성도이다. 본 실시 형태에 관한 기판 처리 시스템(1)은, 반도체 웨이퍼 등의 기판(이하, 「웨이퍼」라고 함) W에 대하여 화학 기계 연마 처리(이하, 「연마 처리」라고 함)를 행하는 기판 처리 공정을 관리하는 시스템으로서 기능한다.
기판 처리 시스템(1)은, 그 주요한 구성으로서, 기판 처리 장치(2)와, 데이터베이스 장치(3)와, 기계 학습 장치(4)와, 정보 처리 장치(5)와, 유저 단말 장치(6)를 구비한다. 각 장치(2 내지 6)는, 예를 들어 범용 또는 전용의 컴퓨터(후술하는 도 9 참조)로 구성됨과 함께, 유선 또는 무선의 네트워크(7)에 접속되어, 각종 데이터(도 1에는 일부의 데이터의 송수신을 파선의 화살표로 도시)를 서로 송수신 가능하게 구성된다. 또한, 각 장치(2 내지 6)의 수나 네트워크(7)의 접속 구성은, 도 1의 예에 한정되지 않고, 적절히 변경해도 된다.
기판 처리 장치(2)는, 웨이퍼 W의 표면을 평탄하게 연마하는 연마 처리를 행하는 장치이다. 기판 처리 장치(2)는, 복수의 모듈로 구성되어, 1개 또는 복수의 웨이퍼 W에 대하여 연마 처리의 일련의 동작으로서, 예를 들어 로드, 연마, 세정, 건조, 막 두께 측정, 언로드 등의 각 공정을 각각 행한다. 그때, 기판 처리 장치(2)는, 복수의 모듈에 각각 설정된 복수의 장치 파라미터로 이루어지는 장치 설정 정보(255)와, 연마 처리에 있어서의 연마 조건을 정하는 기판 레시피 정보(256)를 참조하면서, 각 모듈의 상태가 소정의 알람 발생 조건에 해당하는 경우에는, 알람을 발생시킨다.
기판 처리 장치(2)는, 기판 처리 장치(2)에서 발생한 알람, 각 모듈에 존재하는 웨이퍼 W의 배치 상태, 각 모듈의 동작 상태, 기판 처리 장치(2)에 대한 유저(오퍼레이터, 생산 관리자, 보수 관리자 등)의 조작, 기판 처리 장치(2)에서 검출된 이벤트 등에 관한 각종 리포트 R을 다른 장치로 송신한다. 또한, 기판 처리 장치(2)는, 예를 들어 다른 장치로부터 각종 커맨드 C를 수신했을 때, 그 커맨드 C에 따라서 동작한다.
알람은, 각각 다른 복수의 알람 발생 조건에 따라서 복수의 종류로 분류되어 있고, 코드나 번호 등에 의해 그 종류가 식별된다. 알람 발생 조건은, 예를 들어 각 모듈의 동작 불량, 타임 아웃, 상태 불일치 등을 감시하는 것이고, 경도(輕度), 중도(中度), 중도(重度)와 같이, 알람 레벨이 설정된다. 알람은, 예를 들어 기판 처리 장치(2)의 표시 화면, 시그널 타워의 점등, 버저음이나, 유저 단말 장치(6)의 표시 화면 등을 통해 유저에게 통지된다.
기판 처리 장치(2)에서 알람이 발생한 경우, 기판 처리 장치(2)의 유저는, 그 알람의 종류에 따라, 알람의 원인을 분석하거나, 알람의 발생 상태로부터 정상적인 상태로 복구하거나 하는 대처가 필요하게 된다. 그때, 알람이 발생했을 때에 기판 처리 장치(2)의 내부에 존재하는 웨이퍼 W의 배치 상태에 따라, 유저가 확인해야 하는 모듈이나 장치 파라미터가 다르기 때문에, 필요한 대처도 다르다. 그래서 기판 처리 시스템(1)에서는, 알람의 발생에 따라서 분석이나 복구를 위하여 유저(예를 들어, 알람에 대처하기 위한 경험이나 지견을 갖는 유저)에 의해 과거에 행해진 조작을 학습용 데이터(11)로 하는 기계 학습을 도입하여, 알람의 발생에 대처하기 위한 지원을 행한다.
데이터베이스 장치(3)는, 기판 처리 장치(2)에서 연마 처리가 행해졌을 때의 이력 정보(30)를 관리하는 장치이다. 데이터베이스 장치(3)는, 기판 처리 장치(2)로부터 각종 리포트 R을 수시 수신하고, 이력 정보(30)에 기판 처리 장치(2)별로 등록함으로써, 이력 정보(30)에는, 리포트 R의 내용이 일시 정보와 함께 축적된다. 또한, 데이터베이스 장치(3)에는, 이력 정보(30) 외에, 장치 설정 정보(255)나 기판 레시피 정보(256)가 기억되어 있어도 되고, 그 경우에는 기판 처리 장치(2)가 이들 정보를 참조하도록 해도 된다.
기계 학습 장치(4)는, 기계 학습의 학습 페이즈의 주체로서 동작하고, 예를 들어 데이터베이스 장치(3)로부터 이력 정보(30)의 일부를 학습용 데이터(11)로서 취득하고, 정보 처리 장치(5)에서 사용되는 학습 모델(10)을 기계 학습에 의해 생성한다. 학습 완료된 학습 모델(10)은, 네트워크(7)나 기록 매체 등을 통해 정보 처리 장치(5)에 제공된다. 본 실시 형태에서는, 기계 학습의 방법으로서, 지도 학습을 채용하는 경우에 대하여 설명한다.
정보 처리 장치(5)는, 기계 학습의 추론 페이즈의 주체로서 동작하고, 기판 처리 장치(2)에서 알람이 발생했을 때, 기계 학습 장치(4)에 의해 생성된 학습 모델(10)을 사용하여, 당해 알람에 대응하는 지원 정보를 생성하고, 그 지원 정보에 관한 커맨드 C를 기판 처리 장치(2) 또는 유저 단말 장치(6)에 송신한다. 지원 정보는, 기판 처리 장치(2)의 유저에게 제시되는 유저 제시 정보로서 생성되어도 되고, 기판 처리 장치(2)에 제공되는 장치 제공 정보로서 생성되어도 된다.
유저 단말 장치(6)는, 유저가 사용하는 단말 장치이며, 거치형의 장치여도 되고, 휴대형의 장치여도 된다. 유저 단말 장치(6)는, 예를 들어 애플리케이션 프로그램, 웹브라우저 등의 표시 화면을 통해 각종 입력 조작을 접수함과 함께, 표시 화면을 통해 각종 정보(예를 들어, 알람의 통지, 지원 정보, 이력 정보(30) 등)를 표시한다.
(기판 처리 장치(2))
도 2는 기판 처리 장치(2)의 일례를 도시하는 평면도이다. 기판 처리 장치(2)는, 평면으로 보아 대략 직사각 형상의 하우징(20)의 내부에, 로드/언로드 유닛(21)과, 연마 유닛(22)과, 세정 유닛(23)과, 막 두께 측정 유닛(24)과, 제어 유닛(25)을 구비하여 구성된다. 로드/언로드 유닛(21)과, 연마 유닛(22) 및 세정 유닛(23) 사이는, 제1 격벽(200A)에 의해 구획되고, 연마 유닛(22)과 세정 유닛(23) 사이는, 제2 격벽(200B)에 의해 구획되어 있다.
(로드/언로드 유닛)
로드/언로드 유닛(21)은, 다수의 웨이퍼 W를 상하 방향으로 수납 가능한 웨이퍼 카세트(FOUP 등)가 적재되는 제1 내지 제4 프론트 로드부(210A 내지 210D)와, 웨이퍼 카세트에 수납된 웨이퍼 W의 수납 방향(상하 방향)을 따라서 이동 가능한 반송 로봇(211)과, 제1 내지 제4 프론트 로드부(210A 내지 210D)의 배열 방향(하우징(20)의 짧은 방향)을 따라 반송 로봇(211)을 이동시키는 이동 기구부(212)를 구비한다.
반송 로봇(211)은, 제1 내지 제4 프론트 로드부(210A 내지 210D)의 각각에 적재된 웨이퍼 카세트, 연마 유닛(22)(구체적으로, 후술하는 리프터(223)), 세정 유닛(23)(구체적으로, 후술하는 건조실(231)), 및 막 두께 측정 유닛(24)에 대하여 액세스 가능하게 구성되고, 그들 사이에서 웨이퍼 W를 전달하기 위한 상하 2단의 핸드(도시하지 않음)를 구비한다. 하측 핸드는, 처리 전의 웨이퍼 W를 전달할 때에 사용되고, 상측 핸드는, 처리 후의 웨이퍼 W를 전달할 때에 사용된다. 연마 유닛(22)이나 세정 유닛(23)에 대한 웨이퍼 W의 전달 시에는, 제1 격벽(200A)에 마련된 셔터(도시하지 않음)가 개폐된다. 또한, 반송 로봇(211)의 수는 복수여도 된다.
(연마 유닛)
연마 유닛(22)은, 웨이퍼 W의 연마 처리(평탄화)를 행하는 제1 내지 제4 연마부(220A 내지 220D)를 구비한다. 제1 내지 제4 연마부(220A 내지 220D)는, 하우징(20)의 길이 방향을 따라 배열되어 배치된다.
도 3은 제1 내지 제4 연마부(220A 내지 220D)의 일례를 도시하는 사시도이다. 제1 내지 제4 연마부(220A 내지 220D)의 기본적인 구성이나 기능은 공통된다.
제1 내지 제4 연마부(220A 내지 220D)의 각각은, 연마면을 갖는 연마 패드(2200)가 설치된 연마 테이블(2201)과, 웨이퍼 W를 보유 지지하고, 또한 웨이퍼 W를 연마 테이블(2201) 위의 연마 패드(2200)에 압박하면서 연마하기 위한 톱링(2202)과, 연마 패드(2200)에 연마액(슬러리)이나 드레싱액(예를 들어, 순수)을 공급하는 연마액 공급 노즐(2203)과, 연마 패드(2200)의 연마면의 드레싱을 행하는 드레서(2204)와, 액체(예를 들어, 순수)와 기체(예를 들어, 질소 가스)의 혼합 유체 또는 액체(예를 들어, 순수)를 안개상으로 하여 연마면에 분사하는 아토마이저(2205)를 구비한다.
연마 테이블(2201)은, 연마 테이블 샤프트(2201a)에 의해 지지되고, 그 축심 주위로 회전 구동하도록 구성된다. 톱링(2202)은, 상하 방향으로 이동 가능한 톱링 샤프트(2202a)에 지지되고, 그 축심 주위로 회전 구동함과 함께, 지지 샤프트(2202b)를 선회 중심으로 하여 선회(스윙) 이동하도록 구성된다. 드레서(2204)는, 상하 방향으로 이동 가능한 드레서 샤프트(2204a)에 지지되어, 그 축심 주위로 회전 구동함과 함께, 지지 샤프트(2204b)를 선회 중심으로 하여 선회 이동하도록 구성된다. 웨이퍼 W는 톱링(2202)의 하면에 진공 흡착에 의해 보유 지지되어, 소정의 연마 위치로 이동된 상태에 있어서, 연마액 공급 노즐(2203)로부터 연마 패드(2200)의 연마면에 연마액이 공급되어, 톱링(2202)에 의해 연마 패드(2200)에 압박됨으로써, 연마된다.
또한, 연마 유닛(22)은, 도 2에 도시하는 바와 같이, 제1 내지 제4 연마부(220A 내지 220D)의 배열 방향(하우징(20)의 길이 방향)을 따라 이동 가능한 제1 및 제2 리니어 트랜스포터(221A, 221B)와, 제1 및 제2 리니어 트랜스포터(221A, 221B) 사이에 배치된 스윙 트랜스포터(222)와, 로드/언로드 유닛(21)측에 배치된 리프터(223)와, 세정 유닛(23)측에 배치된 웨이퍼 W의 가배치대(224)를 구비한다.
제1 리니어 트랜스포터(221A)는, 제1 및 제2 연마부(220A, 220B)에 인접하여 배치되어, 4개의 반송 위치(로드/언로드 유닛(21)측으로부터 순서대로 제1 내지 제4 반송 위치 TP1 내지 TP4로 함) 사이에서 웨이퍼 W를 반송하는 기구이다. 제2 반송 위치 TP2는, 제1 연마부(220A)에 대하여 웨이퍼 W를 전달하는 위치이고, 제1 연마부(220A)의 톱링(2202)은, 스윙 동작에 의해, 제2 반송 위치 TP2와 연마 위치 사이를 이동 가능하게 구성된다. 제3 반송 위치 TP3은, 제2 연마부(220B)에 대하여 웨이퍼 W를 전달하는 위치이고, 제2 연마부(220B)의 톱링(2202)은, 스윙 동작에 의해, 제3 반송 위치 TP3과 연마 위치 사이를 이동 가능하게 구성된다.
제2 리니어 트랜스포터(221B)는, 제3 및 제4 연마부(220C, 220D)에 인접하여 배치되어, 3개의 반송 위치(로드/언로드 유닛(21)측으로부터 순서대로 제5 내지 제7 반송 위치 TP5 내지 TP7로 함) 사이에서 웨이퍼 W를 반송하는 기구이다. 제6 반송 위치 TP6은, 제3 연마부(220C)에 대하여 웨이퍼 W를 전달하는 위치이며, 제3 연마부(220C)의 톱링(2202)은, 스윙 동작에 의해, 제6 반송 위치 TP6과 연마 위치 사이를 이동 가능하게 구성된다. 제7 반송 위치 TP7은, 제4 연마부(220D)에 대하여 웨이퍼 W를 전달하는 위치이며, 제4 연마부(220D)의 톱링(2202)은, 스윙 동작에 의해, 제7 반송 위치 TP7과 연마 위치 사이를 이동 가능하게 구성된다.
스윙 트랜스포터(222)는, 제4 및 제5 반송 위치 TP4, TP5에 인접하여 배치됨과 함께, 제4 및 제5 반송 위치 TP4, TP5의 사이를 이동 가능한 핸드를 갖는다. 스윙 트랜스포터(222)는, 제1 및 제2 리니어 트랜스포터(221A, 221B) 사이에서 웨이퍼 W를 전달함과 함께, 가배치대(224)에 웨이퍼 W를 가배치하는 기구이다.
리프터(223)는, 제1 반송 위치 TP1에 인접하여 배치되어, 로드/언로드 유닛(21)의 반송 로봇(211) 사이에서 웨이퍼 W를 전달하는 기구이다. 웨이퍼 W의 전달 시, 제1 격벽(200A)에 마련된 셔터(도시하지 않음)가 개폐된다.
(세정 유닛)
세정 유닛(23)은, 세정액을 사용하여 웨이퍼 W를 세정하는 제1 및 제2 세정실(230A, 230B)과, 웨이퍼 W를 건조시키는 건조실(231)과, 웨이퍼 W를 반송하는 제1 및 제2 반송실(232A, 232B)을 구비한다. 세정 유닛(23)의 각 실은, 각각이 구획된 상태로 제1 및 제2 리니어 트랜스포터(221A, 221B)를 따라, 예를 들어 제1 세정실(230A), 제1 반송실(232A), 제2 세정실(230B), 제1 반송실(232B), 및 건조실(231)의 순(로드/언로드 유닛(21)으로부터 먼 순)으로 배치된다.
제1 세정실(230A)은, 롤 스펀지 스크럽을 사용한 것이고, 그 내부에 상하 방향으로 배치된 상측 1차 세정 모듈 및 하측 1차 세정 모듈을 구비한다. 제2 세정실(230B)은, 펜슬 스펀지 스크럽을 사용한 것이고, 그 내부에, 상하 방향으로 배치된 상측 2차 세정 모듈 및 하측 2차 세정 모듈을 구비한다. 건조실(231)은, 예를 들어 이소프로필알코올(IPA)을 사용하여 웨이퍼 W의 건조를 행하는 모듈로서, 상하 방향으로 배치된 상측 건조 모듈 및 하측 건조 모듈을 구비한다.
제1 반송실(232A)은, 그 내부에, 상하 방향으로 이동 가능한 제1 반송 로봇(233A)을 구비한다. 제1 반송 로봇(233A)은, 연마 유닛(22)의 가배치대(224), 제1 세정실(230A), 및 제2 세정실(230B)에 대하여 액세스 가능하게 구성되고, 그들 사이에서 웨이퍼 W를 전달하기 위한 상하 2단의 핸드(도시하지 않음)를 구비한다. 예를 들어, 하측 핸드는, 세정 전의 웨이퍼 W를 전달할 때에 사용되고, 상측 핸드는, 세정 후의 웨이퍼 W를 전달할 때에 사용된다. 가배치대(224)에 대한 웨이퍼 W의 전달 시에는, 제2 격벽(200B)에 마련된 셔터(도시하지 않음)가 개폐된다.
제2 반송실(232B)은, 그 내부에, 상하 방향으로 이동 가능한 제2 반송 로봇(233B)을 구비한다. 제2 반송 로봇(233B)은, 제2 세정실(230B), 및 건조실(231)에 대하여 액세스 가능하게 구성되고, 그들 사이에 웨이퍼 W를 전달하기 위한 핸드(도시하지 않음)를 구비한다.
(막 두께 측정 유닛)
막 두께 측정 유닛(24)은, 상하 방향으로 배치된 상단 막 두께 측정 모듈, 중간단 막 두께 측정 모듈 및 하단 막 두께 측정 모듈을 구비한다. 각 막 두께 측정 모듈은, 연마 처리 전 또는 연마 처리 후의 웨이퍼 W의 막 두께를 측정하는 측정기이고, 예를 들어 광학식 막 두께 측정기, 와전류식 막 두께 측정기 등으로 구성된다. 각 막 두께 측정 모듈에 대한 웨이퍼 W의 전달은, 반송 로봇(211)에 의해 행해진다.
(제어 유닛)
도 4는 기판 처리 장치(2)의 일례를 도시하는 블록도이다. 제어 유닛(25)은, 각 유닛(21 내지 24)과 전기적으로 접속되어, 각 유닛(21 내지 24)을 통괄적으로 제어하는 제어부로서 기능한다.
로드/언로드 유닛(21)은, 각종 액추에이터로 구성되는 복수의 모듈(2171 내지 217p)(예를 들어, 반송 로봇(211) 등)과, 복수의 모듈(2171 내지 217p)에 각각 배치되고, 각 모듈(2171 내지 217p)의 제어에 필요한 데이터(검출값)를 검출하는 복수의 센서(2181 내지 218q)와, 각 센서(2181 내지 218q)의 검출값에 기초하여 각 모듈(2171 내지 217p)의 동작을 제어하는 시퀀서(219)를 구비한다.
로드/언로드 유닛(21)의 센서(2181 내지 218q)에는, 예를 들어 제1 내지 제4 프론트 로드부(210A 내지 210D)에 대한 웨이퍼 카세트의 유무를 검출하는 센서, 반송 로봇(211)의 상측 핸드에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 반송 로봇(211)의 하측 핸드에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서 등이 포함된다.
연마 유닛(22)은, 각종 액추에이터로 구성되는 복수의 모듈(2271 내지 227r)(예를 들어, 제1 내지 제4 연마부(220A 내지 220D), 제1 및 제2 리니어 트랜스포터(221A, 221B), 스윙 트랜스포터(222), 리프터(223) 등)과, 복수의 모듈(2271 내지 227r)에 각각 배치되어, 각 모듈(2271 내지 227r)의 제어에 필요한 데이터(검출값)를 검출하는 복수의 센서(2281 내지 228s)와, 각 센서(2281 내지 228s)의 검출값에 기초하여 각 모듈(2271 내지 227r)의 동작을 제어하는 시퀀서(229)를 구비한다.
연마 유닛(22)의 센서(2281 내지 228s)에는, 예를 들어 제1 내지 제4 연마부(220A 내지 220D)에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 제1 내지 제7 반송 위치 TP1 내지 TP7에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 스윙 트랜스포터(222)에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 리프터(223)에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 가배치대(224)에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 연마 패드(2200)에 공급되는 연마액의 유량을 검출하는 센서, 연마 테이블(2201)의 회전수를 검출하는 센서, 톱링(2202)의 회전수를 검출하는 센서, 톱링(2202)의 회전 토크를 검출하는 센서, 톱링(2202)의 높이를 검출하는 센서, 드레서(2204)의 회전수를 검출하는 센서 등이 포함된다.
세정 유닛(23)은, 각종 액추에이터로 구성되는 복수의 모듈(2371 내지 237t)(예를 들어, 제1 세정실(230A), 제2 세정실(230B), 건조실(231) 등)과, 복수의 모듈(2371 내지 237t)에 각각 배치되고, 각 모듈(2371 내지 237t)의 제어에 필요한 데이터(검출값)를 검출하는 복수의 센서(2381 내지 238u)와, 각 센서(2381 내지 238u)의 검출값에 기초하여 각 모듈(2371 내지 237t)의 동작을 제어하는 시퀀서(239)를 구비한다.
세정 유닛(23)의 센서(2381 내지 238u)에는, 예를 들어 상측 1차 세정 모듈에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 하측 1차 세정 모듈에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 상측 2차 세정 모듈에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 하측 2차 세정 모듈에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 상측 건조 모듈에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 하측 건조 모듈에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 제1 반송 로봇(233A)의 상측 핸드에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 제1 반송 로봇(233A)의 하측 핸드에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 제2 반송 로봇(233B)의 핸드에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 제1 세정실(230A)에 있어서의 세정액의 유량을 검출하는 센서, 제2 세정실(230B)에 있어서의 세정액의 유량을 검출하는 센서 등이 포함된다.
막 두께 측정 유닛(24)은, 각종 액추에이터로 구성되는 복수의 모듈(2471 내지 247v)(예를 들어, 상단 막 두께 측정 모듈, 중간단 막 두께 측정 모듈, 하단 막 두께 측정 모듈 등)과, 복수의 모듈(2471 내지 247v)에 각각 배치되어, 각 모듈(2471 내지 247v)의 제어에 필요한 데이터(검출값)를 검출하는 복수의 센서(2481 내지 248w)와, 각 센서(2481 내지 248w)의 검출값에 기초하여 각 모듈(2471 내지 247v)의 동작을 제어하는 시퀀서(249)를 구비한다.
막 두께 측정 유닛(24)의 센서(2481 내지 248w)에는, 예를 들어 상단 막 두께 측정 모듈에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 중간단 막 두께 측정 모듈에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서, 하단 막 두께 측정 모듈에 대한 웨이퍼 W의 유무를 검출하는 센서 등이 포함된다.
제어 유닛(25)은, 제어부(250), 통신부(251), 입력부(252), 출력부(253), 및 기억부(254)를 구비한다. 제어 유닛(25)은, 예를 들어 범용 또는 전용의 컴퓨터(후술하는 도 9 참조)로 구성된다.
통신부(251)는, 네트워크(7)에 접속되어, 각종 데이터를 송수신하는 통신 인터페이스로서 기능한다. 입력부(252)는, 각종 입력 조작을 접수함과 함께, 출력부(253)는, 표시 화면, 시그널 타워 점등, 버저음을 통해 각종 정보를 출력함으로써, 유저 인터페이스로서 기능한다.
기억부(254)는, 기판 처리 장치(2)의 동작에서 사용되는 각종 프로그램(오퍼레이팅 시스템(OS), 애플리케이션 프로그램, 웹브라우저 등)이나 데이터(장치 설정 정보(255), 기판 레시피 정보(256) 등)를 기억한다. 장치 설정 정보(255) 및 기판 레시피 정보(256)는, 표시 화면을 통해 유저에 의해 편집 가능한 데이터이다.
제어부(250)는, 복수의 시퀀서(219, 229, 239, 249)(이하, 「시퀀서군」이라고 함)를 통해 복수의 센서(2181 내지 218q, 2281 내지 228s, 2381 내지 238u, 2481 내지 248w)(이하, 「센서군」이라고 함)의 검출값을 취득함과 함께, 복수의 모듈(2171 내지 217p, 2271 내지 227r, 2371 내지 237t, 2471 내지 247v)(이하, 「모듈군」이라고 함)을 연계하여 동작시킴으로써, 웨이퍼 W의 연마 처리를 행한다.
제어부(250)는, 출력부(253)를 통해 각종 표시 화면을 표시함과 함께, 입력부(252)를 통해 각종 입력 조작을 접수함으로써 표시 화면이나 데이터를 갱신한다. 표시 화면에는, 예를 들어 장치 설정 정보(255)에 포함되는 복수의 장치 파라미터가 편집 가능한 장치 파라미터 편집 화면, 기판 레시피 정보(256)에 포함되는 웨이퍼 W의 연마 조건이 편집 가능한 기판 레시피 편집 화면, 모듈군의 각 위치에 각각 존재하는 웨이퍼 W의 배치 상태를 표시 가능한 기판 배치 상태 표시 화면(후술하는 도 5 참조), 센서군 중 적어도 하나의 센서 검출값의 경시 변화를 표시 가능한 센서 모니터 화면(후술하는 도 6 참조), 모듈 군 중 적어도 하나의 모듈 복구 조작의 안내를 표시 가능한 복구 조작 안내 화면(후술하는 도 7 참조), 복수의 장치 파라미터 중 적어도 하나의 장치 파라미터의 변경 조작의 안내를 표시 가능한 변경 조작 안내 화면(후술하는 도 8 참조) 등이 포함된다.
도 5는 기판 배치 상태 표시 화면(12)의 일례를 도시하는 화면 구성도이다. 기판 배치 상태 표시 화면(12)은, 모듈군에 있어서 웨이퍼 W가 체재 가능한 각 위치를 나타내는 레이아웃에 대하여 웨이퍼 W가 존재하는 것을 나타내는 웨이퍼 있음 마크(120)와, 웨이퍼 W가 존재하지 않는 것을 나타내는 웨이퍼 없음 마크(121)를 표시한다. 웨이퍼 W의 유무는, 각 위치에 마련된 센서군에 의해 검출된다. 기판 배치 상태 표시 화면(12)은, 연마 처리의 진행에 따라서 웨이퍼 W가 반송되어, 센서군의 검출값이 변화함으로써 갱신된다. 도 5의 예에서는, 카세트 번호 1, 슬롯 번호 18의 웨이퍼 W가 스윙 트랜스포터(222)에, 카세트 번호 1, 슬롯 번호 19의 웨이퍼 W가 제4 연마부(220D)에, 카세트 번호 2, 슬롯 번호 13의 웨이퍼 W가 제2 반송실(232B)에 각각 존재하는 것이 3개의 웨이퍼 있음 마크(120)에 의해 표시되어 있다.
도 6은 센서 모니터 화면(13)의 일례를 도시하는 화면 구성도이다. 센서 모니터 화면(13)은, 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 센서의 검출값의 경시 변화 및 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 이벤트의 검출 시점을 표시하는 그래프 영역(130)과, 그래프 영역(130)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 센서를 특정하는 표시 대상 센서 특정란(131)과, 그래프 영역(130)에 대하여 경시 변화를 표시할 때의 시간 범위를 특정하는 표시 대상 시간 범위 특정란(132)과, 그래프 영역(130)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 이벤트를 특정하는 표시 대상 이벤트 특정란(133)을 포함한다. 그래프 영역(130)에는, 예를 들어 소정의 주기로 샘플링된 센서의 검출값이 시계열로 표시된다. 도 6의 예에서는, 그래프 영역(130)에는, 알람 발생 시점으로부터 8분전까지의 톱링 회전수 및 톱링 회전 토크의 검출값과, 장치 파라미터 변경 이벤트의 검출 시점이 표시되어 있다.
도 7은 복구 조작 안내 화면(14)의 일례를 도시하는 화면 구성도이다. 복구 조작 안내 화면(14)은, 알람이 발생했을 때의 일시, 알람 종류, 알람 레벨, 및 알람 내용을 표시하는 알람 표시란(140)과, 적어도 하나의 모듈의 복구 조작의 안내를 표시하는 복구 조작 안내란(141)을 포함한다.
도 8은 변경 조작 안내 화면(15)의 일례를 나타내는 화면 구성도이다. 변경 조작 안내 화면(15)은, 알람이 발생했을 때의 일시, 알람 종류, 알람 레벨, 및 알람 내용을 표시하는 알람 표시란(150)과, 적어도 하나의 장치 파라미터의 변경 조작의 안내를 표시하는 변경 조작 안내란(151)을 포함한다.
또한, 제어부(250)는, 각종 리포트 R을, 예를 들어 데이터베이스 장치(3), 정보 처리 장치(5), 유저 단말 장치(6) 등으로 송신한다. 리포트 R에는, 예를 들어 알람의 발생에 관한 리포트 R, 센서군의 검출값에 기초하는 웨이퍼 W의 배치 상태에 관한 리포트 R, 모듈군의 동작 상태에 관한 리포트 R, 입력부(252) 또는 유저 단말 장치(6)를 통해 접수한 유저의 조작에 관한 리포트 R, 장치 설정 정보(255) 및 기판 레시피 정보(256)의 설정 변경에 관한 이벤트에 관한 리포트 R 등이 포함된다.
또한, 제어부(250)는, 예를 들어 정보 처리 장치(5), 유저 단말 장치(6) 등으로부터 각종 커맨드 C를 수신했을 때, 그 커맨드 C에 따라서 동작한다. 커맨드 C에는, 예를 들어 정보 처리 장치(5)에 의해 생성된 지원 정보에 관한 것으로서, 유저 제시 정보에 관한 커맨드 C, 장치 제공 정보에 관한 커맨드 C 등이 포함된다.
유저 제시 정보는, 예를 들어 센서 모니터 화면(13)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 센서를 특정하는 표시 대상 센서 정보를 포함한다. 표시 대상 센서 정보는, 센서 모니터 화면(13)의 표시 대상 센서 특정란(131)에 대응하고 있고, 제어부(250)는, 표시 대상 센서 정보를 포함하는 커맨드 C를 수신했을 때, 그 표시 대상 센서 정보에서 특정된 센서가, 표시 대상 센서 특정란(131)에서 특정된 것으로 하여, 센서 모니터 화면(13)을 표시한다. 또한, 유저 제시 정보는, 센서 모니터 화면(13)에 대하여 경시 변화를 표시할 때의 시간 범위를 특정하는 표시 대상 시간 범위 정보를 포함하는 것이어도 되고, 센서 모니터 화면(13)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 이벤트를 특정하는 표시 대상 이벤트 정보를 포함하는 것이어도 된다. 표시 대상 시간 범위 정보는, 표시 대상 시간 범위 특정란(132)에 대응하고, 표시 대상 이벤트 정보는, 표시 대상 이벤트 특정란(133)에 대응한다.
또한, 유저 제시 정보는, 복구 조작 안내 화면(14)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 모듈을 특정하는 표시 대상 모듈 정보를 포함한다. 표시 대상 모듈 정보는, 복구 조작 안내 화면(14)의 복구 조작 안내란(141)에 대응하고 있고, 제어부(250)는, 표시 대상 모듈 정보를 포함하는 커맨드 C를 수신했을 때, 그 표시 대상 모듈 정보에서 특정된 모듈의 복구 조작의 안내를 복구 조작 안내란(141)에 표시한다.
또한, 유저 제시 정보는, 변경 조작 안내 화면(15)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 장치 파라미터를 특정하는 표시 대상 장치 파라미터 정보를 포함한다. 표시 대상 장치 파라미터 정보는, 변경 조작 안내 화면(15)의 변경 조작 안내란(151)에 대응하고 있고, 제어부(250)는, 표시 대상 장치 파라미터 정보를 포함하는 커맨드 C를 수신했을 때, 그 표시 대상 장치 파라미터 정보에서 특정된 장치 파라미터의 변경 조작의 안내를 변경 조작 안내란(151)에 표시한다.
장치 제공 정보는, 복수의 장치 파라미터 중 적어도 하나의 장치 파라미터의 변경 처리를 지정 가능한 변경 처리 지정 데이터에 대하여 지정 대상으로 하는 적어도 하나의 장치 파라미터를 특정하는 지정 대상 장치 파라미터 정보를 포함한다. 제어부(250)는, 지정 대상 장치 파라미터 정보를 포함하는 커맨드 C를 수신했을 때, 그 지정 대상 장치 파라미터 정보에서 특정된 장치 파라미터의 변경 처리를 행함으로써, 장치 설정 정보(255)를 변경한다.
(각 장치의 하드웨어 구성)
도 9는 컴퓨터(900)의 일례를 나타내는 하드웨어 구성도이다. 기판 처리 장치(2)의 제어 유닛(25), 데이터베이스 장치(3), 기계 학습 장치(4), 정보 처리 장치(5), 및 유저 단말 장치(6)의 각각은, 범용 또는 전용의 컴퓨터(900)에 의해 구성된다.
컴퓨터(900)는, 도 9에 도시하는 바와 같이, 그 주요한 구성 요소로서, 버스(910), 프로세서(912), 메모리(914), 입력 디바이스(916), 출력 디바이스(917), 표시 디바이스(918), 스토리지 장치(920), 통신 I/F(인터페이스)부(922), 외부 기기 I/F부(924), I/O(입출력) 디바이스 I/F부(926), 및 미디어 입출력부(928)를 구비한다. 또한, 상기의 구성 요소는, 컴퓨터(900)가 사용되는 용도에 따라서 적절히 생략되어도 된다.
프로세서(912)는, 1개 또는 복수의 연산 처리 장치(CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro-processing unit), DSP(digital signal processor), GPU(Graphics Processing Unit) 등)로 구성되며, 컴퓨터(900) 전체를 통괄하는 제어부로서 동작한다. 메모리(914)는, 각종 데이터 및 프로그램(930)을 기억하고, 예를 들어 메인 메모리로서 기능하는 휘발성 메모리(DRAM, SRAM 등)와, 불휘발성 메모리(ROM), 플래시 메모리 등으로 구성된다.
입력 디바이스(916)는, 예를 들어 키보드, 마우스, 텐키, 전자 펜 등으로 구성되고, 입력부로서 기능한다. 출력 디바이스(917)는, 예를 들어 소리(음성) 출력 장치, 바이브레이션 장치 등으로 구성되고, 출력부로서 기능한다. 표시 디바이스(918)는, 예를 들어 액정 디스플레이, 유기 EL 디스플레이, 전자 페이퍼, 프로젝터 등으로 구성되고, 출력부로서 기능한다. 입력 디바이스(916) 및 표시 디바이스(918)는, 터치 패널 디스플레이와 같이, 일체적으로 구성되어 있어도 된다. 스토리지 장치(920)는, 예를 들어 HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive) 등으로 구성되고, 기억부로서 기능한다. 스토리지 장치(920)는, 오퍼레이팅 시스템이나 프로그램(930)의 실행에 필요한 각종 데이터를 기억한다.
통신 I/F부(922)는, 인터넷이나 인트라넷 등의 네트워크(940)(도 1의 네트워크(7)와 동일해도 된다)에 유선 또는 무선에 의해 접속되어, 소정의 통신 규격에 따라서 다른 컴퓨터와의 사이에서 데이터의 송수신을 행하는 통신부로서 기능한다. 외부 기기 I/F부(924)는, 카메라, 프린터, 스캐너, 리더라이터 등의 외부 기기(950)에 유선 또는 무선에 의해 접속되어, 소정의 통신 규격에 따라서 외부 기기(950)와의 사이에서 데이터의 송수신을 행하는 통신부로서 기능한다. I/O 디바이스 I/F부(926)는, 각종 센서, 액추에이터 등의 I/O 디바이스(960)에 접속되어, I/O 디바이스(960)와의 사이에서, 예를 들어 센서에 의한 검출 신호나 액추에이터에의 제어 신호 등의 각종 신호나 데이터의 송수신을 행하는 통신부로서 기능한다. 미디어 입출력부(928)는, 예를 들어 DVD(Digital Versatile Disc) 드라이브, CD(Compact Disc) 드라이브 등의 드라이브 장치로 구성되어, DVD, CD 등의 미디어(비일시적인 기억 매체)(970)에 대하여 데이터의 읽고 쓰기를 행한다.
상기 구성을 갖는 컴퓨터(900)에 있어서, 프로세서(912)는, 스토리지 장치(920)에 기억된 프로그램(930)을 메모리(914)에 호출하여 실행하고, 버스(910)를 통해 컴퓨터(900)의 각 부를 제어한다. 또한, 프로그램(930)은, 스토리지 장치(920) 대신에, 메모리(914)에 기억되어 있어도 된다. 프로그램(930)은, 인스톨 가능한 파일 형식 또는 실행 가능한 파일 형식으로 미디어(970)에 기록되어, 미디어 입출력부(928)를 통해 컴퓨터(900)에 제공되어도 된다. 프로그램(930)은, 통신 I/F부(922)를 통해 네트워크(940) 경유로 다운로드함으로써 컴퓨터(900)에 제공되어도 된다. 또한, 컴퓨터(900)는, 프로세서(912)가 프로그램(930)을 실행함으로써 실현하는 각종 기능을, 예를 들어 FPGA(field-programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit) 등의 하드웨어로 실현하는 것이어도 된다.
컴퓨터(900)는, 예를 들어 거치형 컴퓨터나 휴대형 컴퓨터로 구성되며, 임의의 형태의 전자 기기이다. 컴퓨터(900)는, 클라이언트형 컴퓨터여도 되고, 서버형 컴퓨터나 클라우드형 컴퓨터여도 된다. 컴퓨터(900)는, 각 장치(2 내지 6) 이외의 장치에도 적용되어도 된다.
(이력 정보(30))
도 10은 데이터베이스 장치(3)에 의해 관리되는 이력 정보(30)의 일례를 도시하는 데이터 구성도이다. 이력 정보(30)는, 기판 처리 장치(2)로부터의 각종 리포트 R이 분류되어 등록되는 테이블로서, 알람에 관한 알람 이력 테이블(300)과, 웨이퍼 W의 배치 상태에 관한 기판 배치 이력 테이블(301)과, 각 모듈의 동작 상태에 관한 동작 이력 테이블(302)과, 유저의 조작에 관한 조작 이력 테이블(303)과, 이벤트에 관한 이벤트 이력 테이블(304)로 구성된다.
알람 이력 테이블(300)의 각 레코드에는, 예를 들어 일시, 알람 종류, 알람 레벨, 및 알람 내용이 등록된다.
기판 배치 이력 테이블(301)의 각 레코드에는, 예를 들어 일시, 및 기판 배치 정보가 등록된다. 기판 배치 정보는, 모듈군의 각 위치에 대한 웨이퍼 W의 유무를 나타내는 정보이다.
동작 이력 테이블(302)의 각 레코드에는, 예를 들어 모듈 ID, 사용 누적값(사용 누적 시간 또는 사용 누적 횟수)이 등록된다. 또한, 동작 이력 테이블(302)에는, 사용 누적값을 집계 가능한 데이터로서, 각 모듈이 동작했을 때의 일시나 동작 내용(경시 변화)이 각각 등록되어 있어도 된다.
조작 이력 테이블(303)의 각 레코드에는, 예를 들어 일시, 유저 ID, 화면 ID, 및 조작 내용이 등록된다. 유저 ID는, 기판 처리 장치(2)에 대한 조작을 행한 유저를 특정하는 정보이다. 화면 ID는, 유저에 의한 조작이 행해진 표시 화면을 특정하는 정보이다. 조작 내용은, 유저에 의한 조작의 상세를 특정하는 정보이고, 예를 들어 센서 모니터 화면(13)에 있어서의 표시 대상 센서 특정란(131), 표시 대상 시간 범위 특정란(132) 및 표시 대상 이벤트 특정란(133)에 대한 유저의 조작 내용, 장치 파라미터 편집 화면에 의한 장치 설정 정보(255)의 편집 내용이다.
이벤트 이력 테이블(304)의 각 레코드에는, 예를 들어 일시, 이벤트 ID, 및 이벤트 내용이 등록된다. 이벤트 ID는, 기판 처리 장치(2)에서 발생한 이벤트를 특정하는 정보이다. 이벤트 내용은, 이벤트의 상세를 특정하는 정보이고, 예를 들어 장치 설정 정보(255)가 변경되었을 때에는, 그 변경 후의 장치 파라미터의 값이다.
알람 이력 테이블(300), 기판 배치 이력 테이블(301), 조작 이력 테이블(303) 및 이벤트 이력 테이블(304)의 일시에 착목함으로써, 예를 들어 특정한 알람이 발생했을 때의 웨이퍼 W의 배치 상태나, 그 전후의 타이밍에 행해진 유저의 조작 내용, 장치 설정 정보(255)의 설정 변경 등이 추출된다.
(기계 학습 장치(4))
도 11은 기계 학습 장치(4)의 일례를 도시하는 블록도이다. 기계 학습 장치(4)는, 제어부(40), 통신부(41), 학습용 데이터 기억부(42), 및 학습 완료 모델 기억부(43)를 구비한다.
제어부(40)는, 학습용 데이터 취득부(400) 및 기계 학습부(401)로서 기능한다. 통신부(41)는, 네트워크(7)를 통해 외부 장치(예를 들어, 기판 처리 장치(2), 데이터베이스 장치(3), 정보 처리 장치(5), 및 유저 단말 장치(6) 등)와 접속되어, 각종 데이터를 송수신하는 통신 인터페이스로서 기능한다.
학습용 데이터 취득부(400)는, 통신부(41) 및 네트워크(7)를 통해 외부 장치와 접속되어, 기판 처리 장치(2)에서 발생한 알람에 관한 알람 발생 정보와, 당해 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보로 구성되는 학습용 데이터(11)를 취득한다.
학습용 데이터 기억부(42)는, 학습용 데이터 취득부(400)에서 취득한 학습용 데이터(11)를 복수 조 기억하는 데이터베이스이다. 또한, 학습용 데이터 기억부(42)를 구성하는 데이터베이스의 구체적인 구성은 적절히 설계하면 된다.
기계 학습부(401)는, 학습용 데이터 기억부(42)에 기억된 복수 조의 학습용 데이터(11)를 사용하여 기계 학습을 실시한다. 즉, 기계 학습부(401)는, 학습 모델(10)에 학습용 데이터(11)를 복수 조 입력하고, 학습용 데이터(11)에 포함되는 알람 발생 정보와 지원 정보의 상관 관계를 학습 모델(10)에 학습시킴으로써, 학습 완료된 학습 모델(10)을 생성한다. 본 실시 형태에서는, 기계 학습부(401)에 의한 기계 학습(지도 학습)을 실현하는 학습 모델(10)로서, 뉴럴 네트워크를 채용하는 경우에 대하여 설명한다.
학습 완료 모델 기억부(43)는, 기계 학습부(401)에 의해 생성된 학습 완료된 학습 모델(10)(구체적으로는, 조정 완료된 가중치 파라미터군)을 기억하는 데이터베이스이다. 학습 완료 모델 기억부(43)에 기억된 학습 완료된 학습 모델(10)은, 네트워크(7)나 기록 매체 등을 통해 실제 시스템(예를 들어, 정보 처리 장치(5))에 제공된다. 또한, 도 11에서는, 학습용 데이터 기억부(42)와, 학습 완료 모델 기억부(43)가 각각의 기억부로서 도시되어 있지만, 이것들은 단일의 기억부로 구성되어도 된다.
도 12는 학습용 데이터(11)의 일례를 도시하는 데이터 구성도이다. 학습용 데이터(11)는, 상기한 바와 같이 입력 데이터로서의 알람 발생 정보와, 출력 데이터로서의 지원 정보로 구성된다. 학습용 데이터(11)는, 지도 학습에 있어서의 교사 데이터(트레이닝 데이터), 검증 데이터 및 테스트 데이터로서 사용되는 데이터이다. 또한, 지원 정보는, 지도 학습에 있어서의 정답 라벨로서 사용되는 데이터이다.
알람 발생 정보는, 기판 처리 장치(2)에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 당해 알람이 발생했을 때에 모듈군의 각 위치에 각각 존재하는 웨이퍼 W의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함한다. 또한, 알람 발생 정보는, 복수의 모듈에 각각 설정된 복수의 장치 파라미터로 이루어지는 장치 설정 정보(255), 알람이 발생했을 때에 복수의 모듈에 각각 존재하는 웨이퍼 W의 레시피를 나타내는 기판 레시피 정보(256), 및 복수의 모듈이 각각 동작한 이력을 나타내는 동작 이력 정보 중 적어도 하나를 더 포함하는 것이어도 된다. 그때, 장치 설정 정보(255)는, 복수의 장치 파라미터의 일부의 정보만이어도 되고, 기판 레시피 정보(256)는, 복수의 파라미터의 일부의 정보만이어도 되고, 동작 이력 정보는, 복수의 동작 이력의 일부의 정보만이어도 된다.
지원 정보는, 기판 처리 장치(2)의 유저에게 제시되는 정보에 관한 유저 제시 정보, 및 기판 처리 장치(2)에 제공되는 정보에 관한 장치 제공 정보 중 적어도 한쪽을 포함한다.
유저 제시 정보는, 센서 모니터 화면(13)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 센서를 특정하는 표시 대상 센서 정보를 포함한다. 또한, 유저 제시 정보는, 센서 모니터 화면(13)에 대하여 경시 변화를 표시할 때의 시간 범위를 특정하는 표시 대상 시간 범위 정보를 포함하는 것이어도 되고, 센서 모니터 화면(13)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 이벤트를 특정하는 표시 대상 이벤트 정보를 포함하는 것이어도 된다.
또한, 유저 제시 정보는, 복구 조작 안내 화면(14)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 모듈을 특정하는 표시 대상 모듈 정보를 더 포함하는 것이어도 되고, 변경 조작 안내 화면(15)에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 장치 파라미터를 특정하는 표시 대상 장치 파라미터 정보를 더 포함하는 것이어도 된다.
장치 제공 정보는, 변경 처리 지정 데이터에 대하여 지정 대상으로 하는 적어도 하나의 장치 파라미터를 특정하는 지정 대상 장치 파라미터 정보를 포함한다.
학습용 데이터 취득부(400)는, 데이터베이스 장치(3)의 이력 정보(30)나 기판 처리 장치(2)의 장치 설정 정보(255) 및 기판 레시피 정보(256)를 참조하여, 과거에 알람이 발생했을 때에, 특정한 유저(예를 들어, 알람에 대처하기 위한 경험이나 지견을 갖는 유저)에 의해 행해진 조작이나 기판 처리 장치(2)의 동작 상태를 추출함으로써, 학습용 데이터(11)를 취득한다.
예를 들어, 알람 발생 정보에 포함되는 알람 종류 정보, 기판 배치 정보 및 동작 이력 정보는, 학습용 데이터 취득부(400)가, 알람 이력 테이블(300), 기판 배치 이력 테이블(301) 및 동작 이력 테이블(302)을 각각 참조함으로써 취득된다. 알람 발생 정보에 포함되는 장치 설정 정보(255) 및 기판 레시피 정보(256)는, 학습용 데이터 취득부(400)가, 기판 처리 장치(2)의 장치 설정 정보(255) 및 기판 레시피 정보(256)를 참조하거나, 이벤트 이력 테이블(304)에 있어서의 장치 설정 정보(255) 및 기판 레시피 정보(256)의 설정 변경에 관한 이벤트를 참조하거나 함으로써 취득된다. 지원 정보는, 학습용 데이터 취득부(400)가, 알람이 발생한 일시에 기초하여, 조작 이력 테이블(303)을 참조하거나, 이벤트 이력 테이블(304)에 있어서의 장치 설정 정보(255) 및 기판 레시피 정보(256)의 설정 변경에 관한 이벤트를 참조하거나 함으로써 취득된다.
도 13은 기계 학습 장치(4)에서 사용되는 학습 모델(10)을 구성하는 뉴럴 네트워크 모델의 일례를 도시하는 모식도이다. 학습 모델(10)은, 예를 들어 도 13에 도시하는 뉴럴 네트워크 모델로서 구성된다.
뉴럴 네트워크 모델은, 입력층에 있는 m개의 뉴런(x1 내지 xm), 제1 중간층에 있는 p개의 뉴런(y11 내지 y1p), 제2 중간층에 있는 q개의 뉴런(y21 내지 y2q), 및 출력층에 있는 n개의 뉴런(z1 내지 zn)으로 구성된다.
입력층의 각 뉴런에는, 학습용 데이터(11)에 포함되는 알람 발생 정보가 대응지어진다. 출력층의 각 뉴런에는, 학습용 데이터(11)에 포함되는 지원 정보가 대응지어진다. 또한, 입력층에 입력하기 전의 입력 데이터에 대하여 소정의 전처리를 실시해도 되고, 출력층으로부터 출력된 후의 출력 데이터에 대하여 소정의 후처리를 실시해도 된다.
제1 중간층 및 제2 중간층은, 은닉층으로도 불리고 있고, 뉴럴 네트워크로서는, 제1 중간층 및 제2 중간층 외에, 또한 복수의 은닉층을 갖는 것이어도 되고, 제1 중간층만을 은닉층으로 하는 것이어도 된다. 또한, 입력층과 제1 중간층 사이, 제1 중간층과 제2 중간층 사이, 제2 중간층과 출력층 사이에는, 각 층의 뉴런 사이를 접속하는 시냅스가 붙여져 있고, 각각의 시냅스에는, 가중치 wi(i는 자연수)가 대응지어진다.
(기계 학습 방법)
도 14는 기계 학습 장치(4)에 의한 기계 학습 방법의 일례를 나타내는 흐름도이다.
먼저, 스텝 S100에 있어서, 학습용 데이터 취득부(400)는, 기계 학습을 개시하기 위한 사전 준비로서, 이력 정보(30) 등으로부터 원하는 수의 학습용 데이터(11)를 취득하고, 그 취득한 학습용 데이터(11)를 학습용 데이터 기억부(42)에 기억한다. 여기서 준비하는 학습용 데이터(11)의 수에 대해서는, 최종적으로 얻어지는 학습 모델(10)에 요구되는 추론 정밀도를 고려하여 설정하면 된다.
다음으로, 스텝 S110에 있어서, 기계 학습부(401)는, 기계 학습을 개시하기 위해, 학습 전의 학습 모델(10)을 준비한다. 여기서 준비하는 학습 전의 학습 모델(10)은, 도 13에 예시한 뉴럴 네트워크 모델로 구성되어 있고, 각 시냅스의 가중치가 초기값으로 설정되어 있다.
다음으로, 스텝 S120에 있어서, 기계 학습부(401)는, 학습용 데이터 기억부(42)에 기억된 복수 조의 학습용 데이터(11)로부터, 예를 들어 랜덤하게 1조의 학습용 데이터(11)를 취득한다.
다음으로, 스텝 S130에 있어서, 기계 학습부(401)는, 1조의 학습용 데이터(11)에 포함되는 알람 발생 정보(입력 데이터)를, 준비된 학습 전(또는 학습 중)의 학습 모델(10)의 입력층에 입력한다. 그 결과, 학습 모델(10)의 출력층으로부터 추론 결과로서 지원 정보(출력 데이터)가 출력되지만, 당해 출력 데이터는, 학습 전(또는 학습 중)의 학습 모델(10)에 의해 생성된 것이다. 그 때문에, 학습 전(또는 학습 중)의 상태에서는, 추론 결과로서 출력된 출력 데이터는, 학습용 데이터(11)에 포함되는 지원 정보(정답 라벨)와는 다른 정보를 나타낸다.
다음으로, 스텝 S140에 있어서, 기계 학습부(401)는, 스텝 S120에 있어서 취득된 1조의 학습용 데이터(11)에 포함되는 지원 정보(정답 라벨)와, 스텝 S130에 있어서 출력층으로부터 추론 결과로서 출력된 지원 정보(출력 데이터)를 비교하고, 각 시냅스의 가중치 wi를 조정하는 처리(백 프로퍼게이션)를 실시함으로써, 기계 학습을 실시한다. 이에 의해, 기계 학습부(401)는, 알람 발생 정보와 지원 정보의 상관 관계를 학습 모델(10)에 학습시킨다.
이어서, 스텝 S150에 있어서, 기계 학습부(401)는, 소정의 학습 종료 조건이 충족되었는지 여부를, 예를 들어 학습용 데이터에 포함되는 지원 정보(정답 라벨)와, 추론 결과로서 출력된 지원 정보(출력 데이터)에 기초하는 오차 함수의 평가값이나, 학습용 데이터 기억부(42) 내에 기억된 미학습의 학습용 데이터의 잔수에 기초하여 판정한다.
스텝 S150에 있어서, 기계 학습부(401)가, 학습 종료 조건이 충족되어 있지 않고, 기계 학습을 계속한다고 판정한 경우(스텝 S150에서 "아니오"), 스텝 S120으로 되돌아가, 학습 중의 학습 모델(10)에 대하여 스텝 S120 내지 S140의 공정을 미학습의 학습용 데이터(11)를 사용하여 복수회 실시한다. 한편, 스텝 S150에 있어서, 기계 학습부(401)가, 학습 종료 조건이 충족되어, 기계 학습을 종료한다고 판정한 경우(스텝 S150에서 "예"), 스텝 S160으로 진행한다.
그리고 스텝 S160에 있어서, 기계 학습부(401)는, 각 시냅스에 대응지어진 가중치를 조정함으로써 생성된 학습 완료된 학습 모델(10)(조정 완료된 가중치 파라미터군)을 학습 완료 모델 기억부(43)에 기억하고, 도 14에 나타내는 일련의 기계 학습 방법을 종료한다. 기계 학습 방법에 있어서, 스텝 S100이 학습용 데이터 기억 공정, 스텝 S110 내지 S150이 기계 학습 공정, 스텝 S160이 학습 완료 모델 기억 공정에 상당한다.
이상과 같이, 본 실시 형태에 관한 기계 학습 장치(4) 및 기계 학습 방법에 의하면, 기판 처리 장치(2)에서 발생한 알람의 종류와, 그때의 웨이퍼 W의 배치 상태를 적어도 포함하는 알람 발생 정보로부터, 그 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보를 생성(추론)하는 것이 가능한 학습 모델(10)을 제공할 수 있다.
(정보 처리 장치(5))
도 15는 정보 처리 장치(5)의 일례를 도시하는 블록도이다. 정보 처리 장치(5)는, 제어부(50), 통신부(51), 및 학습 완료 모델 기억부(52)를 구비한다.
제어부(50)는, 정보 취득부(500), 지원 처리부(501) 및 출력 처리부(502)로서 기능한다. 통신부(51)는, 네트워크(7)를 통해 외부 장치(예를 들어, 기판 처리 장치(2), 데이터베이스 장치(3), 기계 학습 장치(4), 및 유저 단말 장치(6) 등)와 접속되어, 각종 데이터를 송수신하는 통신 인터페이스로서 기능한다.
정보 취득부(500)는, 통신부(51) 및 네트워크(7)를 통해 외부 장치와 접속되고, 기판 처리 장치(2)에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보와, 그 알람의 발생 시점에 있어서의 웨이퍼 W의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보를 취득한다. 예를 들어, 정보 취득부(500)는, 기판 처리 장치(2)로부터, 알람의 발생에 관한 리포트 R과, 그 알람의 발생 시점에 있어서의 웨이퍼 W의 배치 상태에 관한 리포트 R을 수신함으로써, 알람 발생 정보를 취득한다. 또한, 정보 취득부(500)는, 알람 발생 정보에 부가하는 다른 정보로서, 데이터베이스 장치(3)의 이력 정보(30)를 참조함으로써, 알람의 발생 시점에 있어서의 동작 이력 정보를 취득해도 되고, 기판 처리 장치(2)의 장치 설정 정보(255) 및 기판 레시피 정보(256)를 참조함으로써, 알람의 발생 시점에 있어서의 장치 설정 정보(255) 및 기판 레시피 정보(256)를 취득해도 된다.
지원 처리부(501)는, 알람의 발생에 따라서 정보 취득부(500)에 의해 취득된 알람 발생 정보를 학습 모델(10)에 입력함으로써, 당해 알람에 대응하는 지원 정보를 생성한다.
학습 완료 모델 기억부(52)는, 지원 처리부(501)에서 사용되는 학습 완료된 학습 모델(10)을 기억하는 데이터베이스이다. 또한, 학습 완료 모델 기억부(52)에 기억되는 학습 모델(10)의 수는 1개에 한정되지 않고, 예를 들어 기계 학습의 방법, 알람 발생 정보에 포함되는 데이터의 종류, 지원 정보에 포함되는 데이터의 종류 등과 같이, 조건이 다른 복수의 학습 완료 모델이 기억되어, 선택적으로 이용 가능하게 해도 된다. 또한, 학습 완료 모델 기억부(52)는, 외부 컴퓨터(예를 들어, 서버형 컴퓨터나 클라우드형 컴퓨터)의 기억부로 대용되어도 되고, 그 경우에는, 지원 처리부(501)는, 당해 외부 컴퓨터에 액세스함으로써, 상기의 지원 정보를 생성하도록 해도 된다.
출력 처리부(502)는, 지원 처리부(501)에 의해 생성된 지원 정보를 출력하기 위한 출력 처리를 행한다. 예를 들어, 출력 처리부(502)는, 그 지원 정보가 유저 제시 정보인 경우에는, 유저 제시 정보에 관한 커맨드 C를 기판 처리 장치(2)에 송신하고, 그 지원 정보가 장치 제공 정보인 경우에는, 장치 제공 정보에 관한 커맨드 C를 기판 처리 장치(2)에 송신한다. 또한, 출력 처리부(502)는, 지원 정보를 유저 단말 장치(6)에 송신하고, 그 지원 정보에 기초하는 표시 화면이, 유저 단말 장치(6)에 표시되도록 해도 된다. 또한, 출력 처리부(502)는, 지원 정보를 데이터베이스 장치(3)에 송신하고, 그 지원 정보가, 데이터베이스 장치(3)에 축적됨으로써, 기판 처리 장치(2) 및 유저 단말 장치(6)로부터 참조되도록 해도 된다.
(정보 처리 방법)
도 16은 정보 처리 장치(5)에 의한 정보 처리 방법의 일례를 나타내는 흐름도이다. 여기에서는, 기판 처리 장치(2)가, 웨이퍼 카세트로부터 웨이퍼 W를 순차 반입하여, 웨이퍼 W의 연마 처리를 행하는 자동 운전 중에 있어서, 소정의 알람 발생 조건에 의한 알람이 발생한 경우의 동작에 대하여 설명한다.
먼저, 스텝 S200에 있어서, 기판 처리 장치(2)는, 알람의 발생을 검출하면, 그 알람의 발생에 관한 리포트 R을 송신한다. 그리고 스텝 S201에 있어서, 기판 처리 장치(2)는, 그 알람의 발생 시점에 있어서 센서군에 의해 검출된 웨이퍼 W의 배치 상태에 관한 리포트 R을 송신한다. 또한, 스텝 S200, S201에 있어서의 2개의 리포트 R은, 1개의 리포트 R로서 송신되어도 된다.
다음으로, 스텝 S210에 있어서, 정보 처리 장치(5)의 정보 취득부(500)는, 스텝 S200, S201에서 송신된 리포트 R을 수신함으로써, 알람 발생 정보를 취득한다. 또한, 스텝 S200, S201에서 송신된 리포트 R은, 데이터베이스 장치(3)에서도 수신되어, 이력 정보(30)에 등록된다.
다음으로, 스텝 S220에 있어서, 지원 처리부(501)는, 스텝 S210에서 취득된 알람 발생 정보를 학습 모델(10)에 입력함으로써, 당해 알람에 대응하는 지원 정보를 생성한다.
다음으로, 스텝 S230에 있어서, 출력 처리부(502)는, 스텝 S220에서 생성된 지원 정보를 출력하기 위한 출력 처리로서, 지원 정보에 관한 커맨드 C를 기판 처리 장치(2)에 송신한다. 또한, 커맨드 C의 송신처는, 알람의 발생을 검출한 기판 처리 장치(2)에 추가하여 또는 대신하여, 데이터베이스 장치(3) 또는 유저 단말 장치(6)여도 된다. 예를 들어, 학습 모델(10)이, 지원 정보로서, 표시 대상 센서 정보, 표시 대상 시간 범위 정보, 및 표시 대상 이벤트 정보를 포함하는 유저 제시 정보를 출력하는 경우를 예로 하여 설명하면, 출력 처리부(502)는, 상기의 정보를 포함하는 유저 제시 정보에 관한 커맨드 C를 송신한다.
다음으로, 스텝 S240에 있어서, 기판 처리 장치(2)는, 스텝 S230에서 송신된 커맨드 C를 수신하면, 그 커맨드 C가 유저 제시 정보에 관한 것인 경우에는, 그 유저 제시 정보에 기초하여 표시 화면을 표시하고, 그 커맨드 C가 장치 제공 정보에 관한 것인 경우에는, 그 장치 제공 정보에 포함되는 지정 대상 장치 파라미터 정보에 기초하여, 장치 설정 정보(255)를 변경한다. 그리고 도 16에 나타내는 일련의 정보 처리 방법이 종료된다. 정보 처리 방법에 있어서, 스텝 S210이 정보 취득 공정, 스텝 S220이 지원 처리 공정, 스텝 S230이 출력 처리 공정에 상당한다.
상기의 학습 모델(10)을 예로 하여 스텝 S240에 대하여 설명하면, 기판 처리 장치(2)는, 유저 제시 정보에 대응하는 센서 모니터 화면(13)을 표시하는데, 그때, 표시 대상 센서 정보에서 특정된 센서가, 표시 대상 센서 특정란(131)에서 특정되고, 표시 대상 시간 범위 정보에서 특정된 시간 범위가, 표시 대상 시간 범위 특정란(132)에서 특정되고, 표시 대상 이벤트 정보에서 특정된 이벤트가, 표시 대상 이벤트 특정란(133)에서 특정된 상태로, 센서 모니터 화면(13)을 표시한다. 그리고 알람의 발생을 검출한 기판 처리 장치(2)의 유저(예를 들어, 오퍼레이터)는 기판 처리 장치(2)에 표시된 센서 모니터 화면(13)을 시인하면서 기판 처리 장치(2)의 상태를 확인함으로써 알람의 원인을 분석하거나, 알람의 발생 상태로부터 정상적인 상태로 복구하거나 할 수 있다.
이상과 같이, 본 실시 형태에 관한 정보 처리 장치(5) 및 정보 처리 방법에 의하면, 알람의 발생에 따라서 알람 발생 정보가 학습 모델(10)에 입력됨으로써, 당해 알람에 대응하는 지원 정보가 생성되므로, 유저의 경험이나 지견에 의존하지 않고, 알람에 대하여 신속하면서도 적절하게 대처할 수 있다.
(다른 실시 형태)
본 발명은 상술한 실시 형태에 제약되는 것은 아니며, 본 발명의 주지를 일탈하지 않는 범위 내에서 다양하게 변경하여 실시하는 것이 가능하다. 그리고 그것들은 모두, 본 발명의 기술 사상에 포함되는 것이다.
상기 실시 형태에서는, 데이터베이스 장치(3), 기계 학습 장치(4) 및 정보 처리 장치(5)는, 각각의 장치로 구성된 것으로 하여 설명했지만, 그들 3개의 장치가, 단일의 장치로 구성되어 있어도 되고, 그들 3개의 장치 중 임의의 2개의 장치가, 단일의 장치로 구성되어 있어도 된다. 또한, 기계 학습 장치(4) 및 정보 처리 장치(5) 중 적어도 한쪽은, 기판 처리 장치(2)의 제어 유닛(25)에 내장되어 있어도 된다.
상기 실시 형태에서는, 기계 학습부(401)에 의한 기계 학습을 실현하는 학습 모델(10)로서, 뉴럴 네트워크를 채용한 경우에 대하여 설명했지만, 다른 기계 학습의 모델을 채용해도 된다. 다른 기계 학습의 모델로서는, 예를 들어 결정목, 회귀목 등의 트리형, 배깅, 부스팅 등의 앙상블 학습, 재귀형 뉴럴 네트워크, 컨볼루션 뉴럴 네트워크, LSTM 등의 신경망형(딥 러닝을 포함함), 계층형 클러스터링, 비계층형 클러스터링, k 근방법, k 평균법 등의 클러스터링형, 주성분 분석, 인자 분석, 로지스틱 회귀 등의 다변량 해석, 서포트 벡터 머신 등을 들 수 있다.
(기계 학습 프로그램 및 정보 처리 프로그램)
본 발명은 기계 학습 장치(4)가 구비하는 각 부로서 컴퓨터(900)를 기능시키는 프로그램(기계 학습 프로그램)이나, 기계 학습 방법이 구비하는 각 공정을 컴퓨터(900)에 실행시키기 위한 프로그램(기계 학습 프로그램)의 양태로 제공할 수도 있다. 또한, 본 발명은 정보 처리 장치(5)가 구비하는 각 부로서 컴퓨터(900)를 기능시키기 위한 프로그램(정보 처리 프로그램)이나, 상기 실시 형태에 관한 정보 처리 방법이 구비하는 각 공정을 컴퓨터(900)에 실행시키기 위한 프로그램(정보 처리 프로그램)의 양태로 제공할 수도 있다.
(추론 장치, 추론 방법 및 추론 프로그램)
본 발명은 상기 실시 형태에 관한 정보 처리 장치(5)(정보 처리 방법 또는 정보 처리 프로그램)의 양태에 의한 것뿐만 아니라, 지원 정보를 추론하기 위하여 사용되는 추론 장치(추론 방법 또는 추론 프로그램)의 양태로 제공할 수도 있다. 그 경우, 추론 장치(추론 방법 또는 추론 프로그램)로서는, 메모리와 프로세서를 포함하고, 이 중 프로세서가, 일련의 처리를 실행하는 것으로 할 수 있다. 당해 일련의 처리란, 기판 처리 장치(2)에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 알람이 발생했을 때에 복수의 모듈에 각각 존재하는 기판의 배치 상태를 나타내는 기판의 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보를 취득하는 정보 취득 처리(정보 취득 공정)와, 알람의 발생에 따라서 정보 취득 처리에서 알람 발생 정보를 취득하면, 당해 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보를 추론하는 추론 처리(추론 공정)를 포함한다.
추론 장치(추론 방법 또는 추론 프로그램)의 양태로 제공함으로써, 정보 처리 장치를 실장하는 경우에 비하여 간단하게 다양한 장치에의 적용이 가능해진다. 추론 장치(추론 방법 또는 추론 프로그램)가 지원 정보를 추론할 때, 상기 실시 형태에 관한 기계 학습 장치(4) 및 기계 학습 방법에 의해 생성된 학습 완료된 학습 모델(10)을 사용하여, 지원 처리부가 실시하는 추론 방법을 적용해도 되는 것은, 당업자에게 있어서 당연히 이해될 수 있는 것이다.
본 발명은 정보 처리 장치, 추론 장치, 기계 학습 장치, 정보 처리 방법, 추론 방법, 및 기계 학습 방법에 이용 가능하다.
1: 기판 처리 시스템, 2: 기판 처리 장치, 3: 데이터베이스 장치, 4: 기계 학습 장치,
5: 정보 처리 장치, 6: 유저 단말 장치, 7: 네트워크,
10: 학습 모델, 11: 학습용 데이터, 12: 기판 배치 상태 표시 화면,
13: 센서 모니터 화면, 14: 복구 조작 안내 화면, 15: 변경 조작 안내 화면,
20: 하우징, 21: 로드/언로드 유닛, 22: 연마 유닛,
23: 세정 유닛, 24: 막 두께 측정 유닛, 25: 제어 유닛, 30: 이력 정보,
40: 제어부, 41: 통신부, 42: 학습용 데이터 기억부,
43: 학습 완료 모델 기억부,
50: 제어부, 51: 통신부, 52: 학습 완료 모델 기억부,
120: 웨이퍼 있음 마크, 121: 웨이퍼 없음 마크,
130: 그래프 영역, 131: 표시 대상 센서 특정란,
132: 표시 대상 시간 범위 특정란, 133: 표시 대상 이벤트 특정란,
140: 알람 표시란, 141: 복구 조작 안내란,
150: 알람 표시란, 151: 변경 조작 안내란
200A, 200B: 격벽, 210A 내지 210D: 프론트 로드부,
211: 반송 로봇, 212: 이동 기구부, 220A 내지 220D: 연마부,
221A, 221B: 리니어 트랜스포터, 222: 스윙 트랜스포터,
223: 리프터, 224: 가배치대, 230A, 230B: 세정실, 231: 건조실,
232A, 232B: 반송실, 233A, 233B: 반송 로봇,
250: 제어부, 251: 통신부, 252: 입력부, 253: 출력부, 254: 기억부,
255: 장치 설정 정보, 256: 기판 레시피 정보,
300: 알람 이력 테이블, 301: 기판 배치 이력 테이블,
302: 동작 이력 테이블, 303: 조작 이력 테이블,
304: 이벤트 이력 테이블,
400: 학습용 데이터 취득부, 401: 기계 학습부,
500: 정보 취득부, 501: 지원 처리부, 502: 출력 처리부,
2200: 연마 패드, 2201: 연마 테이블, 2202: 톱링,
2203: 연마액 공급 노즐, 2204: 드레서, 2205: 아토마이저

Claims (14)

  1. 복수의 모듈로 구성되어 기판의 연마 처리를 행하는 기판 처리 장치에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 상기 알람이 발생했을 때에 복수의 상기 모듈에 각각 존재하는 상기 기판의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보를 취득하는 정보 취득부와,
    상기 알람 발생 정보와, 상기 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보의 상관 관계를 기계 학습에 의해 학습시킨 학습 모델에, 상기 알람의 발생에 따라서 상기 정보 취득부에 의해 취득된 상기 알람 발생 정보를 입력함으로써, 당해 알람에 대응하는 상기 지원 정보를 생성하는 지원 처리부를 구비하는,
    정보 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 알람 발생 정보는,
    상기 알람이 발생했을 때에 복수의 상기 모듈에 각각 존재하는 상기 기판의 레시피를 나타내는 기판 레시피 정보,
    복수의 상기 모듈에 각각 설정된 복수의 장치 파라미터로 이루어지는 장치 설정 정보, 및
    복수의 상기 모듈이 각각 동작한 이력을 나타내는 동작 이력 정보 중 적어도 하나를 더 포함하는,
    정보 처리 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 지원 정보는,
    상기 기판 처리 장치의 유저에게 제시되는 정보에 관한 유저 제시 정보, 및
    상기 기판 처리 장치에 제공되는 정보에 관한 장치 제공 정보 중 적어도 한쪽을 포함하는,
    정보 처리 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 유저 제시 정보는,
    복수의 상기 모듈에 각각 배치된 복수의 센서 중 적어도 하나의 상기 센서의 검출값의 경시 변화를 표시 가능한 센서 모니터 화면에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 상기 센서를 특정하는 표시 대상 센서 정보를 포함하는,
    정보 처리 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 유저 제시 정보는,
    상기 센서 모니터 화면에 대하여 상기 경시 변화를 표시할 때의 시간 범위를 특정하는 표시 대상 시간 범위 정보를 포함하는,
    정보 처리 장치.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 유저 제시 정보는,
    상기 기판 처리 장치에서 검출된 복수의 이벤트 중 적어도 하나의 상기 이벤트의 검출 시점을 표시 가능한 상기 센서 모니터 화면에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 상기 이벤트를 특정하는 표시 대상 이벤트 정보를 포함하는,
    정보 처리 장치.
  7. 제3항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 유저 제시 정보는,
    복수의 상기 모듈 중 적어도 하나의 상기 모듈의 복구 조작의 안내를 표시 가능한 복구 조작 안내 화면에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 상기 모듈을 특정하는 표시 대상 모듈 정보를 포함하는,
    정보 처리 장치.
  8. 제3항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 유저 제시 정보는,
    복수의 상기 모듈에 각각 설정된 복수의 장치 파라미터 중 적어도 하나의 상기 장치 파라미터의 변경 조작의 안내를 표시 가능한 변경 조작 안내 화면에 대하여 표시 대상으로 하는 적어도 하나의 상기 장치 파라미터를 특정하는 표시 대상 장치 파라미터 정보를 포함하는,
    정보 처리 장치.
  9. 제3항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 장치 제공 정보는,
    복수의 상기 모듈에 각각 설정된 복수의 장치 파라미터 중 적어도 하나의 상기 장치 파라미터의 변경 처리를 지정 가능한 변경 처리 지정 데이터에 대하여 지정 대상으로 하는 적어도 하나의 상기 장치 파라미터를 특정하는 지정 대상 장치 파라미터 정보를 포함하는,
    정보 처리 장치.
  10. 메모리와, 프로세서를 구비하는 추론 장치이며,
    상기 프로세서는,
    복수의 모듈로 구성되어 기판의 연마 처리를 행하는 기판 처리 장치에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 상기 알람이 발생했을 때에 복수의 상기 모듈에 각각 존재하는 상기 기판의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보를 취득하는 정보 취득 처리와,
    상기 알람의 발생에 따라서 상기 정보 취득 처리에서 상기 알람 발생 정보를 취득하면, 당해 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보를 추론하는 추론 처리를 실행하는,
    추론 장치.
  11. 복수의 모듈로 구성되어 기판의 연마 처리를 행하는 기판 처리 장치에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 상기 알람이 발생했을 때에 상기 기판 처리 장치 내에 존재하는 상기 기판의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보와, 상기 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보로 구성되는 학습용 데이터를 복수조 기억하는 학습용 데이터 기억부와,
    복수조의 상기 학습용 데이터를 학습 모델에 입력함으로써, 상기 알람 발생 정보와 상기 지원 정보의 상관 관계를 상기 학습 모델에 학습시키는 기계 학습부와,
    상기 기계 학습부에 의해 상기 상관 관계를 학습시킨 상기 학습 모델을 기억하는 학습 완료 모델 기억부를 구비하는,
    기계 학습 장치.
  12. 복수의 모듈로 구성되어 기판의 연마 처리를 행하는 기판 처리 장치에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 상기 알람이 발생했을 때에 복수의 상기 모듈에 각각 존재하는 상기 기판의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보를 취득하는 정보 취득 공정과,
    상기 알람 발생 정보와, 상기 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보의 상관 관계를 기계 학습에 의해 학습시킨 학습 모델에, 상기 알람의 발생에 따라서 상기 정보 취득 공정에 의해 취득된 상기 알람 발생 정보를 입력함으로써, 당해 알람에 대응하는 상기 지원 정보를 생성하는 지원 처리 공정을 구비하는,
    정보 처리 방법.
  13. 메모리와, 프로세서를 구비하는 추론 장치에 의해 실행되는 추론 방법이며,
    상기 프로세서는,
    복수의 모듈로 구성되어 기판의 연마 처리를 행하는 기판 처리 장치에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 상기 알람이 발생했을 때에 복수의 상기 모듈에 각각 존재하는 상기 기판의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보를 취득하는 정보 취득 공정과,
    상기 알람의 발생에 따라서 상기 정보 취득 공정에서 상기 알람 발생 정보를 취득하면, 당해 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보를 추론하는 추론 공정을 실행하는,
    추론 방법.
  14. 복수의 모듈로 구성되어 기판의 연마 처리를 행하는 기판 처리 장치에서 발생한 알람의 종류를 나타내는 알람 종류 정보, 및 상기 알람이 발생했을 때에 상기 기판 처리 장치 내에 존재하는 상기 기판의 배치 상태를 나타내는 기판 배치 정보를 적어도 포함하는 알람 발생 정보와, 상기 알람의 발생에 대처하기 위한 지원 정보로 구성되는 학습용 데이터를 복수조 기억하는 학습용 데이터 기억 공정과,
    복수조의 상기 학습용 데이터를 학습 모델에 입력함으로써, 상기 알람 발생 정보와 상기 지원 정보의 상관 관계를 상기 학습 모델에 학습시키는 기계 학습 공정과,
    상기 기계 학습 공정에 의해 상기 상관 관계를 학습시킨 상기 학습 모델을 기억하는 학습 완료 모델 기억 공정을 구비하는,
    기계 학습 방법.
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