TW202402411A - 資訊處理裝置、推論裝置、機械學習裝置、資訊處理方法、推論方法、及機械學習方法 - Google Patents

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日商荏原製作所股份有限公司
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Abstract

本發明之資訊處理裝置（5）具備：資訊取得部（500），其係取得動作狀態資訊，作為基板處理裝置已經動作時之動作狀態，該基板處理裝置具備：保持基板之基板保持部；供給基板清洗流體至基板之清洗流體供給部；可旋轉地支撐清洗工具，並且使清洗工具接觸基板來清洗基板之基板清洗部；及以清洗工具清洗流體清洗清洗工具之清洗工具清洗部；前述動作狀態資訊包含基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊及清洗工具清洗部狀態資訊；及狀態預測部（501），其係使用學習模型，該學習模型藉由機械學習而學習了動作狀態資訊與清洗工具狀態資訊之相關關係，前述狀態預測部（501）藉由在前述學習模型中輸入藉由資訊取得部（500）所取得的動作狀態資訊，來預測相對該動作狀態資訊之清洗工具狀態資訊。

Description

資訊處理裝置、推論裝置、機械學習裝置、資訊處理方法、推論方法、及機械學習方法
本發明係關於一種資訊處理裝置、推論裝置、機械學習裝置、資訊處理方法、推論方法、及機械學習方法。
對半導體晶圓等之基板進行各種處理的一種基板處理裝置，習知有進行化學機械研磨（CMP：Chemical Mechanical Polishing）處理之基板處理裝置。基板處理裝置例如係在使具有研磨墊之研磨台旋轉，同時從液體供給噴嘴在研磨墊上供給研磨液（漿液）之狀態下，藉由稱為頂環之研磨頭將基板按壓於研磨墊，來化學性且機械性研磨基板。而後，為了除去附著於研磨後之基板的研磨屑等異物，而藉由在研磨後之基板上供給基板清洗流體同時使其接觸清洗工具進行摩擦清洗，進一步乾燥基板，從而一連串之處理結束，轉移至下一個基板之處理。
反覆進行上述一連串處理時，因為清洗工具會逐漸被磨損及污染，所以需要更換清洗工具，不過，清洗工具之更換時期例如係藉由清洗工具的累積使用次數及累積使用時間來管理。（例如，參照專利文獻1）。 ［先前技術文獻］ ［專利文獻］
[專利文獻1]日本特開平10－242092號公報
（發明所欲解決之問題）
專利文獻1就清洗工具之累積使用次數及累積使用時間，係要求藉由計數器及計時部累積清洗工具接觸基板之次數及時間。但是，因為清洗工具之狀態不但會依清洗工具接觸基板時的基板處理裝置之動作狀態而變動，就連清洗工具未接觸基板時，例如，以清洗工具清洗流體清洗（自清理）清洗工具時，仍會依基板處理裝置之動作狀態而變動，所以僅藉由累積使用次數及累積使用時間實施管理，無法詳細掌握清洗工具之狀態。
另一方面，為了使用清洗部來清洗基板，基板處理裝置具備之各部（例如，保持基板之基板保持部；供給基板清洗流體至基板之清洗流體供給部；使清洗工具接觸基板來清洗基板之基板清洗部；及以清洗工具清洗流體清洗清洗工具之清洗工具清洗部）的動作狀態係影響清洗工具之狀態的要素，而且對清洗工具複雜且相互地作用。因而，正確分析各動作狀態會對清洗工具之狀態造成何種影響實屬困難。
本發明之目的係鑑於上述問題而提供一種可依基板處理裝置之動作狀態適切預測清洗工具的狀態之資訊處理裝置、推論裝置、機械學習裝置、資訊處理方法、推論方法、及機械學習方法。 （解決問題之手段）
為了達成上述目的，本發明一個樣態之資訊處理裝置係具備： 資訊取得部，其係取得動作狀態資訊，作為基板處理裝置已經動作時之動作狀態；該基板處理裝置具備：保持基板之基板保持部；供給基板清洗流體至前述基板之清洗流體供給部；可旋轉地支撐清洗工具，並且使前述清洗工具接觸前述基板來清洗前述基板之基板清洗部；及以清洗工具清洗流體清洗前述清洗工具之清洗工具清洗部；前述動作狀態資訊包含顯示前述基板保持部之狀態的基板保持部狀態資訊；顯示前述清洗流體供給部之狀態的清洗流體供給部狀態資訊；顯示前述基板清洗部之狀態的基板清洗部狀態資訊；及顯示前述清洗工具清洗部之狀態的清洗工具清洗部狀態資訊；及 狀態預測部，其係使用學習模型，該學習模型藉由機械學習而學習了前述動作狀態資訊與清洗工具狀態資訊之相關關係，該清洗工具狀態資訊顯示前述基板處理裝置已經以該動作狀態資訊顯示之前述動作狀態而動作時的前述清洗工具之狀態，前述狀態預測部藉由在前述學習模型中，輸入藉由前述資訊取得部所取得之前述動作狀態資訊來預測相對該動作狀態資訊的前述清洗工具狀態資訊。 （發明之效果）
採用本發明一個樣態之資訊處理裝置時，由於係藉由將包含基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊之動作狀態資訊輸入學習模型，來預測相對該動作狀態資訊之清洗工具狀態資訊，因此可依基板處理裝置之動作狀態適切預測清洗工具的狀態。
上述以外之問題、構成及效果，從後述之用於實施發明的形態即可明瞭。
以下，參照圖式說明用於實施本發明之實施形態。以下係在用於達成本發明之目的的說明中模式顯示必要的範圍，本發明之該部分的說明中主要說明必要之範圍，而就省略說明之處係按照習知技術者。 （第一種實施形態）
圖1係顯示基板處理系統1之一例的整體構成圖。本實施形態之基板處理系統1係作為管理一連串基板處理的系統而發揮功能，該一連串基板處理包含：藉由將半導體晶圓等之基板（以下，稱「晶圓」）W按壓於研磨墊，從而將晶圓W之表面研磨平坦之化學機械研磨處理（以下，稱「研磨處理」）；及藉由使研磨處理後之晶圓W接觸清洗工具來清洗晶圓W表面的清洗處理等。
基板處理系統1，就其主要構成來說具備：基板處理裝置2、資料庫裝置3、機械學習裝置4、資訊處理裝置5、及使用者終端裝置6。各裝置2～6例如由通用或專用電腦（參照後述之圖8）而構成，並且連接於有線或無線之網路7，並可相互傳送、接收各種資料（圖1中以虛線箭頭圖示一部分資料的傳送接收）而構成。另外，各裝置2～6之數量及網路7的連接構成不限於圖1之例，亦可適當變更。
基板處理裝置2由複數個單元構成，係作為對1個或複數個晶圓W進行一連串基板處理，例如分別進行裝載、研磨、清洗、乾燥、膜厚量測、卸載等各處理的裝置。此時，基板處理裝置2一邊參照由分別設定於各單元之複數個裝置參數而構成的裝置設定資訊265、及決定研磨處理、清洗處理、乾燥處理之動作狀態等的基板配方資訊(substrate recipe information)266，一邊控制各單元之動作。
基板處理裝置2依各單元之動作，將各種報告R傳送至資料庫裝置3、使用者終端裝置6等。各種報告R中，例如包含：將進行基板處理時成為對象之晶圓W認定的工序資訊、進行各處理時顯示各單元狀態之裝置狀態資訊、由基板處理裝置2所檢測出之事件資訊、使用者（作業人員、生產管理者、保養管理者等）對基板處理裝置2之操作資訊等。
資料庫裝置3係管理生產履歷資訊30及清洗測試資訊31之裝置，該生產履歷資訊30關於使用本生產用之清洗工具進行基板處理時的履歷，清洗測試資訊31關於使用測試用之清洗工具進行清洗處理的測試（以下，稱「清洗測試」）時之履歷。另外，資料庫裝置3中，除了上述之外，亦可記憶裝置設定資訊265及基板配方資訊266，此時，基板處理裝置2亦可參照此等資訊。
資料庫裝置3在基板處理裝置2使用本生產用之清洗工具進行基板處理時，藉由隨時從基板處理裝置2接收各種報告R，並登錄於生產履歷資訊30，而在生產履歷資訊30中儲存關於基板處理之報告R。
資料庫裝置3在基板處理裝置2使用測試用之清洗工具進行清洗測試時，從基板處理裝置2隨時接收各種報告R（至少包含裝置狀態資訊），登錄於清洗測試資訊31，並且將其清洗測試之測試結果相對應而登錄，從而在清洗測試資訊31中儲存關於清洗測試之報告R及測試結果。清洗測試亦可由本生產用之基板處理裝置2來進行，亦可由可重現與基板處理裝置2同樣之清洗處理的測試用清洗測試裝置（無圖示）來進行。在測試用之清洗工具及清洗測試裝置中，設置各種清洗工具量測設備（無圖示），該各種清洗工具量測設備例如用於量測清洗工具之重量、含水率、硬度、及潔淨度作為清洗工具之狀況，並將清洗工具量測設備之量測值作為測試結果而登錄於清洗測試資訊31。
機械學習裝置4作為機械學習之學習階段的主體而動作，例如，從資料庫裝置3取得清洗測試資訊31之一部分作為第一學習用資料11A，並藉由機械學習而生成供資訊處理裝置5使用之第一學習模型10A。學習完成之第一學習模型10A經由網路7及記錄媒體等而提供至資訊處理裝置5。
資訊處理裝置5作為機械學習之推論階段的主體而動作，使用藉由機械學習裝置4所生成之第一學習模型10A，在使用本生產用之清洗工具進行基板處理裝置2引起之清洗處理時，預測該清洗工具之狀態，並將作為該預測結果之清洗工具狀態資訊傳送至資料庫裝置3、使用者終端裝置6等。資訊處理裝置5預測清洗工具狀態資訊之時機亦可在進行清洗處理之後（事後預測處理）、亦可在進行清洗處理期間（實時預測處理）、亦可在進行清洗處理之前（事前預測處理）。
使用者終端裝置6係使用者使用之終端裝置，亦可係固定型之裝置，亦可係攜帶型之裝置。使用者終端裝置6例如經由應用程式、網頁瀏覽器等之顯示畫面受理各種輸入操作，並且經由顯示畫面顯示各種資訊（例如，通知事件、清洗工具狀態資訊、生產履歷資訊30、清洗測試資訊31等）。 （基板處理裝置2）
圖2係顯示基板處理裝置2之一例的俯視圖。基板處理裝置2在平面觀看為概略矩形狀之保護罩(housing)20的內部具備：裝載／卸載單元21、研磨單元22、基板搬送單元23、最後加工(以下稱「收尾」(finishing))單元24、膜厚量測單元25、及控制單元26而構成。裝載／卸載單元21與研磨單元22、基板搬送單元23及收尾單元24之間藉由第一分隔壁200A劃分，基板搬送單元23與收尾單元24之間藉由第二分隔壁200B劃分。 （裝載／卸載單元）
裝載／卸載單元21具備：裝載可在上下方向收納多片晶圓W之晶圓匣盒（FOUP等）的第一至第四前裝載部210A～210D；可沿著收納於晶圓匣盒之晶圓W的收納方向（上下方向）而上下移動之搬送機器人211；及使搬送機器人211沿著第一至第四前裝載部210A～210D之排列方向（保護罩20的短邊方向）而移動的水平移動機構部212。
搬送機器人211構成可對分別裝載於第一至第四前裝載部210A～210D之晶圓匣盒、基板搬送單元23（具體而言，係後述之升降機232）、收尾單元24（具體而言，係後述之第一及第二乾燥部24E、24F）、及膜厚量測單元25接近而構成，並在此等之間具備用於交接晶圓W之上下二層的手（無圖示）。下側手使用於交接處理前之晶圓W時，上側手使用於交接處理後之晶圓W時。對基板搬送單元23及收尾單元24交接晶圓W時，開閉設於第一分隔壁200A之活動門(shutter)（無圖示）。 （研磨單元）
研磨單元22具備分別進行晶圓W之研磨處理（平坦化）的第一至第四研磨部22A～22D。第一至第四研磨部22A～22D係沿著保護罩20之長度方向排列而配置。
圖3係顯示第一至第四研磨部22A～22D之一例的立體圖。第一至第四研磨部22A～22D之基本構成及功能相同。
第一至第四研磨部22A～22D分別具備：可旋轉地支撐具有研磨面之研磨墊2200的研磨台220；用於保持晶圓W，且將晶圓W按壓於研磨台220上之研磨墊2200同時研磨的頂環（研磨頭）221；對研磨墊2200供給研磨流體之研磨流體供給噴嘴222；可旋轉地支撐修整盤2230，並且使修整盤2230接觸研磨墊2200之研磨面來修整研磨墊2200之修整器223；及在研磨墊2200上噴射清洗流體之霧化器224。
研磨台220具備：藉由研磨台軸桿220a支撐，並使研磨台220在其軸心周圍旋轉驅動之旋轉移動機構部220b；及調節研磨墊2200之表面溫度的調溫機構部220c。
頂環221具備：被可在上下方向移動之頂環軸桿221a支撐，並使頂環221在其軸心周圍旋轉驅動之旋轉移動機構部221c；使頂環221在上下方向移動之上下移動機構部221d；及將支撐軸桿221b形成回旋中心，而使頂環221回旋（搖動）移動之搖動移動機構部221e。
研磨流體供給噴嘴222具備：被支撐軸桿222a支撐，將支撐軸桿222a形成回旋中心而使研磨流體供給噴嘴222回旋移動之搖動移動機構部222b；調節研磨流體之流量的流量調節部222c；及調節研磨流體之溫度的調溫機構部222d。研磨流體係研磨液（漿液）或純水，再者，亦可係包含藥液者，亦可係在研磨液中添加分散劑者。
修整器223具備：被可在上下方向移動之修整器軸桿223a支撐，並使修整器223在其軸心周圍旋轉驅動之旋轉移動機構部223c；使修整器223在上下方向移動之上下移動機構部223d；及將支撐軸桿223b形成回旋中心，而使修整器223回旋移動之搖動移動機構部223e。
霧化器224具備：被支撐軸桿224a支撐，並將支撐軸桿224a形成回旋中心，而使霧化器224回旋移動之搖動移動機構部224b；及調節清洗流體之流量的流量調節部224c。清洗流體係液體（例如，純水）與氣體（例如，氮氣）之混合流體或液體（例如，純水）。
晶圓W吸附保持於頂環221之下面，移動至研磨台220上之指定研磨位置後，晶圓W被頂環221按壓在從研磨流體供給噴嘴222供給了研磨流體之研磨墊2200的研磨面從而受研磨。 （基板搬送單元）
基板搬送單元23如圖2所示具備：可沿著第一至第四研磨部22A～22D之排列方向（保護罩20之長度方向）而水平移動的第一及第二線性傳輸機230A、230B；配置於第一及第二線性傳輸機230A、230B之間的搖擺傳輸機(swing transporter)231；配置於裝載／卸載單元21側之升降機232；及配置於收尾單元24側之晶圓W的暫放台233。
第一線性傳輸機230A係鄰接於第一及第二研磨部22A、22B而配置，並在4個搬送位置（從裝載／卸載單元21側起依序為第一至第四搬送位置TP1～TP4）之間搬送晶圓W的機構。第二搬送位置TP2係對第一研磨部22A交接晶圓W之位置，第三搬送位置TP3係對第二研磨部22B交接晶圓W之位置。
第二線性傳輸機230B鄰接於第三及第四研磨部22C、22D而配置，並係在3個搬送位置（從裝載／卸載單元21側起依序為第五至第七搬送位置TP5～TP7）之間搬送晶圓W的機構。第六搬送位置TP6係對第三研磨部22C交接晶圓W之位置，第七搬送位置TP7係對第四研磨部22D交接晶圓W之位置。
搖擺傳輸機231鄰接於第四及第五搬送位置TP4、TP5而配置，並且具有可在第四及第五搬送位置TP4、TP5之間移動的手。搖擺傳輸機231係在第一及第二線性傳輸機230A、230B之間交接晶圓W，並且在暫放台233上暫時放置晶圓W的機構。升降機232係鄰接於第一搬送位置TP1而配置，並在與裝載／卸載單元21的搬送機器人211之間交接晶圓W的機構。交接晶圓W時，開閉設於第一分隔壁200A之活動門（無圖示）。 （收尾單元）
收尾單元24如圖2所示，作為使用滾筒海綿2400之基板清洗裝置，而具備配置於上下二層之第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B；作為使用筆型海綿2401之基板清洗裝置，而具備配置於上下二層之第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D；作為使清洗後之晶圓W乾燥的基板乾燥裝置，而具備配置於上下二層之第一及第二乾燥部24E、24F；及具備搬送晶圓W之第一及第二搬送部24G、24H。另外，滾筒海綿清洗部24A、24B、筆型海綿清洗部24C、24D、乾燥部24E、24F、及搬送部24G、24H的數量及配置不限於圖2之例，亦可適當變更。例如，亦可替換滾筒海綿清洗部24A、24B與筆型海綿清洗部24C、24D之位置。
收尾單元24之各部24A～24H在分別被劃分的狀態下沿著第一及第二線性傳輸機230A、230B，例如依序（距離裝載／卸載單元21由遠而近之順序）配置第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B、第一搬送部24G、第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D、第二搬送部24H、及第一及第二乾燥部24E、24F。收尾單元24對研磨處理後之晶圓W依序進行：藉由第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B的其中之一或兩者的一次清洗處理；藉由第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D的其中之一或兩者的二次清洗處理；及藉由第一及第二乾燥部24E、24F的其中之一或兩者的乾燥處理。另外，亦可適當變更藉由收尾單元24之各部24A～24H的處理順序，亦可省略處理之一部分，例如，亦可省略滾筒海綿清洗部24A、24B之清洗處理，而從筆型海綿清洗部24C、24D之清洗處理開始。此外，收尾單元24亦可藉由取代滾筒海綿清洗部24A、24B、及筆型海綿清洗部24C、24D的其中之一或加上還具備拋光(buff)清洗部（無圖示），來進行拋光清洗處理。再者，本實施形態之收尾單元24的各部24A～24H係就水平放置而保持（水平保持）晶圓W的情況作說明，不過亦可係垂直保持或傾斜保持晶圓W者。
滾筒海綿2400及筆型海綿2401由PVA、尼龍等合成樹脂形成，並具有多孔質構造。滾筒海綿2400及筆型海綿2401作為用於摩擦清洗晶圓W之清洗工具而發揮功能，並可更換地分別安裝於第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B、與第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D。
第一搬送部24G具備可在上下方向移動之第一搬送機器人246A。第一搬送機器人246A可對基板搬送單元23之暫放台233、第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B、與第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D接近地構成，並具備用於在此等之間交接晶圓W的上下二層之手。例如，下側手使用在交接清洗前之晶圓W時，上側手使用在交接清洗後之晶圓W時。對暫放台233交接晶圓W時，開閉設於第二分隔壁200B之活動門（無圖示）。
第二搬送部24H具備可在上下方向移動之第二搬送機器人246B。第二搬送機器人246B可對第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D、與第一及第二乾燥部24E、24F接近地構成，並具備用於在此等之間交接晶圓W的手。
圖4係顯示第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B之一例的立體圖。第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B之基本構成及功能相同。圖4之例係第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B具有以將晶圓W之被清洗面（表面及背面）夾在其中的方式而配置於上下之一對滾筒海綿2400。
第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B分別具備：保持晶圓W之基板保持部241；對晶圓W供給基板清洗流體之清洗流體供給部242；可旋轉地支撐滾筒海綿2400，並且使滾筒海綿2400接觸晶圓W來清洗晶圓W之基板清洗部240；以清洗工具清洗流體清洗（自清理）滾筒海綿2400之清洗工具清洗部243；及量測進行清洗處理之保護罩20的內部空間狀態之環境檢測器244。
基板保持部241具備：保持晶圓W側緣部之複數個部位的基板保持機構部241a；及使晶圓W在垂直於晶圓W之被清洗面的第三旋轉軸周圍旋轉之基板旋轉機構部241b。圖4之例係基板保持機構部241a為4個滾子，且至少1個滾子係可對晶圓W之側緣部在保持方向或分離方向移動地構成。基板旋轉機構部241b旋轉驅動至少1個滾子。
清洗流體供給部242具備：在晶圓W之被清洗面供給基板清洗流體之清洗流體供給噴嘴242a；使清洗流體供給噴嘴242a回旋移動之搖動移動機構部242b；調節基板清洗流體之流量及壓力的流量調節部242c；及調節基板清洗流體之溫度的調溫機構部242d。基板清洗流體亦可係純水（沖洗液(rinse liquid)）、藥液及此等之混合液（例如，藉由流量調節部242c調整純水及藥液之流量可調整濃度）的任何一個，清洗流體供給噴嘴242a如圖4所示，亦可分別設置純水用之噴嘴、及藥液用之噴嘴。此外，基板清洗流體亦可係液體，亦可係混合液體及氣體之雙流體，亦可係包含如乾冰之固體者。
基板清洗部240具備：使滾筒海綿2400在與晶圓W之被清洗面平行的第一旋轉軸周圍旋轉之清洗工具旋轉機構部240a；為了變更一對滾筒海綿2400之高度及兩者的分離距離，因而使一對滾筒海綿2400之至少一方在上下方向移動之上下移動機構部240b；及使一對滾筒海綿2400在水平方向直線移動之直線移動機構部240c。上下移動機構部240b及直線移動機構部240c係發揮使滾筒海綿2400與晶圓W的被清洗面之相對位置移動的清洗工具移動機構部之功能。
清洗工具清洗部243配置於不與晶圓W干擾之位置，且具備：可貯存及排出清洗工具清洗流體之清洗工具清洗槽243a；收容於清洗工具清洗槽243a，並按壓滾筒海綿2400之清洗工具清洗板243b；調節供給至清洗工具清洗槽243a之清洗工具清洗流體的流量及壓力之流量調節部243c；及在滾筒海綿2400內側流通，調節從滾筒海綿2400之外周面排出外部的清洗工具清洗流體之流量及壓力的流量調節部243d。清洗工具清洗流體亦可係純水（沖洗液）、藥液及此等之混合液（例如，藉由流量調節部243c調整純水及藥液之流量可調整濃度）之任何一個。
環境檢測器244例如具備：溫度檢測器244a、濕度檢測器244b、氣壓檢測器244c、氧濃度檢測器244d、及麥克風（聲音檢測器）244e。另外，環境檢測器244亦可具備在清洗處理中或清洗處理前後可拍攝晶圓W及滾筒海綿2400之表面、溫度分布、氣流分布等的照相機（影像檢測器）。照相機之拍攝對象不限於可見光，亦可係紅外光及紫外光等。
第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B之一次清洗處理，係晶圓W在藉由基板保持機構部241a保持狀態下藉由基板旋轉機構部241b來旋轉。而後，在從清洗流體供給噴嘴242a供給基板清洗流體至晶圓W之被清洗面的狀態下，藉由清洗工具旋轉機構部240a而在軸心周圍旋轉之滾筒海綿2400，藉由與晶圓W之被清洗面滑動接觸來清洗晶圓W。然後，基板清洗部240係使滾筒海綿2400移動至清洗工具清洗槽243a，例如使滾筒海綿2400旋轉，或按壓於清洗工具清洗板243b，並藉由流量調節部243d將清洗工具清洗流體供給至滾筒海綿2400來清洗滾筒海綿2400。
圖5係顯示第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D之一例的立體圖。第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D之基本構成及功能相同。
第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D分別具備：保持晶圓W之基板保持部241；對晶圓W供給基板清洗流體之清洗流體供給部242；可旋轉地支撐筆型海綿2401，並且使筆型海綿2401接觸晶圓W來清洗晶圓W之基板清洗部240；以清洗工具清洗流體清洗（自清理）筆型海綿2401之清洗工具清洗部243；及量測進行清洗處理之保護罩20的內部空間狀態之環境檢測器244。以下，就筆型海綿清洗部24C、24D主要說明與滾筒海綿清洗部24A、24B不同之部分。
基板保持部241具備：保持晶圓W側緣部之複數個部位的基板保持機構部241c；及使晶圓W在垂直於晶圓W之被清洗面的第三旋轉軸周圍旋轉之基板旋轉機構部241d。圖5之例係基板保持機構部241c為4個夾頭（Chuck），且至少1個夾頭係可對晶圓W之側緣部在保持方向或分離方向移動地構成，基板旋轉機構部241d係使連結於4個夾頭之支撐軸桿旋轉驅動。
清洗流體供給部242與圖4同樣地構成，而具備：清洗流體供給噴嘴242a、搖動移動機構部242b、流量調節部242c、及調溫機構部242d。
基板清洗部240具備：使筆型海綿2401在垂直於晶圓W之被清洗面的第二旋轉軸周圍旋轉之清洗工具旋轉機構部240d；使筆型海綿2401在上下方向移動之上下移動機構部240e；及使筆型海綿2401在水平方向回旋移動之搖動移動機構部240f。上下移動機構部240e及搖動移動機構部240f發揮使筆型海綿2401與晶圓W之被清洗面的相對位置移動之清洗工具移動機構部的功能。
清洗工具清洗部243配置於不與晶圓W干擾之位置，且具備：可貯存及排出清洗工具清洗流體之清洗工具清洗槽243e；收容於清洗工具清洗槽243e，並按壓筆型海綿2401之清洗工具清洗板243f；調節供給至清洗工具清洗槽243e之清洗工具清洗流體的流量及壓力之流量調節部243g；及在筆型海綿2401之內側流通，調節從筆型海綿2401之外表面排出外部的清洗工具清洗流體之流量及壓力的流量調節部243h。
環境檢測器244例如具備：溫度檢測器244a、濕度檢測器244b、氣壓檢測器244c、氧濃度檢測器244d、及麥克風（聲音檢測器）244e。另外，環境檢測器244亦可具備在清洗處理中或清洗處理前後可拍攝晶圓W及筆型海綿2401之表面溫度分布、氣流分布等的照相機（影像檢測器）。照相機之拍攝對象不限於可見光，亦可係紅外光及紫外光等。
第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D之二次清洗處理，係晶圓W在藉由基板保持機構部241c保持狀態下藉由基板旋轉機構部241d來旋轉。而後，在從清洗流體供給噴嘴242a供給基板清洗流體至晶圓W之被清洗面的狀態下，藉由清洗工具旋轉機構部240d而在軸心周圍旋轉之筆型海綿2401，藉由與晶圓W之被清洗面滑動接觸來清洗晶圓W。然後，基板清洗部240係使筆型海綿2401移動至清洗工具清洗槽243e，例如使筆型海綿2401旋轉，或按壓於清洗工具清洗板243f，並藉由流量調節部243h將清洗工具清洗流體供給至筆型海綿2401來清洗筆型海綿2401。
圖6係顯示第一及第二乾燥部24E、24F之一例的立體圖。第一及第二乾燥部24E、24F之基本構成及功能相同。
第一及第二乾燥部24E、24F分別具備：保持晶圓W之基板保持部241；對晶圓W供給基板乾燥流體之乾燥流體供給部245；及量測進行乾燥處理之保護罩20的內部空間狀態之環境檢測器244。
基板保持部241具備：保持晶圓W側緣部之複數個部位的基板保持機構部241e；及使晶圓W在與晶圓W之被清洗面垂直的第三旋轉軸周圍旋轉之基板旋轉機構部241f。
乾燥流體供給部245具備：對晶圓W之被清洗面供給基板乾燥流體之乾燥流體供給噴嘴245a；使乾燥流體供給噴嘴245a在上下方向移動之上下移動機構部245b；使乾燥流體供給噴嘴245a在水平方向回旋移動之搖動移動機構部245c；調節基板乾燥流體之流量及壓力的流量調節部245d；及調節基板乾燥流體之溫度的調溫機構部245e。上下移動機構部245b及搖動移動機構部245c發揮使乾燥流體供給噴嘴245a與晶圓W之被清洗面的相對位置移動之乾燥流體供給噴嘴移動機構部的功能。基板乾燥流體例如係IPA蒸氣及純水（沖洗液），乾燥流體供給噴嘴245a如圖6所示，亦可分別設置IPA蒸氣用之噴嘴、與純水用之噴嘴。此外，基板乾燥流體亦可係液體，亦可係混合液體及氣體之雙流體，亦可係包含如乾冰之固體者。
環境檢測器244例如具備：溫度檢測器244a、濕度檢測器244b、氣壓檢測器244c、氧濃度檢測器244d、及麥克風（聲音檢測器）244e。另外，環境檢測器244亦可具備在乾燥處理中或乾燥處理前後可拍攝晶圓W之表面、溫度分布、氣流分布等的照相機（影像檢測器）。
第一及第二乾燥部24E、24F執行之乾燥處理，係晶圓W在藉由基板保持機構部241e保持的狀態下藉由基板旋轉機構部241f旋轉。而後，在從乾燥流體供給噴嘴245a對晶圓W之被清洗面供給基板乾燥流體狀態下，乾燥流體供給噴嘴245a移動至晶圓W之側緣部側（徑方向外側）。然後，晶圓W藉由基板旋轉機構部241f高速旋轉來乾燥晶圓W。
另外，圖4至圖6係省略基板旋轉機構部241b、241d、上下移動機構部240b、240e、245b、直線移動機構部240c、搖動移動機構部240f、242b、245c、清洗工具旋轉機構部240a、240d之具體構成，不過，例如係藉由適當組合馬達、空氣汽缸等用於產生驅動力之模組；直線導軌、滾珠螺桿、齒輪、皮帶、聯軸器、軸承等驅動力傳遞機構；與線性檢測器、編碼器檢測器、限位檢測器、轉矩檢測器等檢測器而構成。圖4至圖6係省略流量調節部243c、243d、243g、243h、245d之具體構成，不過，例如係藉由適當組合泵浦、閥門、調節器等用於調節流體之模組；與流量檢測器、壓力檢測器、液面檢測器、溫度檢測器、流體濃度檢測器、流體微粒子檢測器等檢測器而構成。圖4至圖6係省略調溫機構部242d、245e之具體構成，不過，例如係適當組合加熱器、熱交換器等用於調節溫度（接觸式或非接觸式）之模組；與溫度檢測器、電流檢測器等檢測器而構成。 （膜厚量測單元）
膜厚量測單元25係量測研磨處理前或研磨處理後之晶圓W的膜厚之量測器，且例如由光學式膜厚量測器、渦電流式膜厚量測器等而構成。對各膜厚量測模組交接晶圓W係藉由搬送機器人211來進行。 （控制單元）
圖7係顯示基板處理裝置2之一例的方塊圖。控制單元26與各單元21～25電性連接，並作為統括控制各單元21～25之控制部而發揮功能。以下，以收尾單元24之控制系統（模組、檢測器、定序器）為例作說明，不過，因為其他單元21～23、25之基本構成及功能亦相同，所以省略說明。
收尾單元24具備：分別配置於收尾單元24具備之各子單元（例如，第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B、第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D、第一及第二乾燥部24E、24F、第一及第二搬送部24G、24H等），而成為控制對象之複數個模組2471～247r；分別配置於複數個模組2471～247r，檢測控制各模組2471～247r所需之資料（檢測值）的複數個檢測器2481～248s；及依據各檢測器2481～248s之檢測值控制各模組2471～247r的動作之定序器249。
收尾單元24之檢測器2481～248s中，例如包含：檢測基板保持機構部241a、241c保持基板時之保持壓力的檢測器；檢測基板保持機構部241a、241c之轉速的檢測器；檢測基板旋轉機構部241b、241d之旋轉轉矩的檢測器；檢測基板清洗流體之流量的檢測器；檢測基板清洗流體之壓力的檢測器；檢測可變換至基板清洗流體之滴下位置的清洗流體供給部242之位置座標的檢測器；檢測基板清洗流體之溫度的檢測器；檢測基板清洗流體之濃度的檢測器；檢測清洗工具旋轉機構部240a之轉速的檢測器；檢測清洗工具旋轉機構部240a之旋轉轉矩的檢測器；檢測清洗工具移動機構部（上下移動機構部240b、240e、直線移動機構部240c、搖動移動機構部240f）之位置座標的檢測器；檢測清洗工具移動機構部之移動速度的檢測器；檢測清洗工具移動機構部之移動轉矩的檢測器；檢測使清洗工具（滾筒海綿2400、筆型海綿2401）接觸晶圓W或清洗工具清洗板243b、243f時之按壓荷重的檢測器；檢測清洗工具清洗流體之流量的檢測器；檢測清洗工具清洗流體之壓力的檢測器；檢測清洗工具清洗流體之潔淨度（例如清洗工具清洗槽243a、243e之廢液中包含的微粒子之濃度、粒子徑、每粒子徑之粒子數）的檢測器；環境檢測器244等。
控制單元26具備：控制部260、通信部261、輸入部262、輸出部263、及記憶部264。控制單元26例如由通用或專用電腦（參照後述之圖8）而構成。
通信部261連接於網路7，作為傳送接收各種資料之通信介面而發揮功能。輸入部262受理各種輸入操作，並且輸出部263經由顯示畫面、信號塔亮燈、蜂鳴器鳴叫輸出各種資訊，作為使用者介面而發揮功能。
記憶部264記憶基板處理裝置2動作時使用之各種程式（作業系統（OS）、應用程式、網頁瀏覽器等）及資料（裝置設定資訊265、基板配方資訊266等）。裝置設定資訊265及基板配方資訊266係經由顯示畫面而可藉由使用者編輯的資料。
控制部260經由複數個定序器219、229、239、249、259（以下，稱「定序器群」），而取得複數個檢測器2181～218q、2281～228s、2381～238u、2481～248w、2581～258y（以下，稱「檢測器群」）之檢測值，並且藉由使複數個模組2171～217p、2271～227r、2371～237t、2471～247v、2571～257x（以下，稱「模組群」）配合動作，來進行裝載、研磨、清洗、乾燥、膜厚量測、卸載等一連串之基板處理。 （各裝置之硬體構成）
圖8係顯示電腦900之一例的硬體構成圖。基板處理裝置2之控制單元26、資料庫裝置3、機械學習裝置4、資訊處理裝置5、及使用者終端裝置6分別藉由通用或專用電腦900而構成。
電腦900如圖8所示，其主要構成元件具備：匯流排910、處理器912、記憶體914、輸入裝置916、輸出裝置917、顯示裝置918、存儲裝置920、通信I／F（介面）部922、外部設備I／F部924、I／O（輸入輸出）裝置I／F部926、及媒體輸入輸出部928。另外，上述構成元件亦可依使用電腦900之用途而適當省略。
處理器912由1個或複數個運算處理裝置（CPU（中央處理單元(Central Processing Unit)）、MPU（微處理單元(Micro－processing unit)）、DSP（數位信號處理器(digital signal processor)）、GPU（圖形處理單元(Graphics Processing Unit)）等）構成，並作為統括整個電腦900之控制部而動作。記憶體914記憶各種資料及程式930，例如由發揮主記憶體功能之揮發性記憶體（DRAM、SRAM等）、與非揮發性記憶體（ROM）、快閃記憶體等而構成。
輸入裝置916例如由鍵盤、滑鼠、數字鍵、電子筆等構成，而發揮輸入部之功能。輸出裝置917例如由聲音（語音）輸出裝置、振動裝置等構成，而發揮輸出部之功能。顯示裝置918例如由液晶顯示器、有機EL顯示器、電子紙張、投影機等構成，而發揮顯示部之功能。輸入裝置916及顯示裝置918如觸控面板顯示器亦可一體地構成。存儲裝置920例如由HDD、SSD（固態硬碟(Solid State Drive)）等構成，而發揮記憶部之功能。存儲裝置920記憶作業系統及程式930執行時需要的各種資料。
通信I／F部922藉由有線或無線而連接於網際網路及企業網路等網路940（亦可與圖1之網路7相同），並按照指定之通信規格而發揮在與其他電腦之間進行資料之傳送、接收的通信部之功能。外部設備I／F部924藉由有線或無線而連接於照相機、列印機、掃描機、讀寫器等外部設備950，並按照指定之通信規格發揮與外部設備950之間進行資料之傳送接收的通信部之功能。I／O裝置I／F部926連接於各種檢測器、致動器等之I／O裝置960，並發揮在與I／O裝置960之間例如進行檢測器之檢測信號及對致動器之控制信號等各種信號及資料的傳送、接收之通信部的功能。媒體輸入輸出部928例如由數位多用途光碟機（DVD drive）、光碟機（CD drive）等驅動裝置而構成，並對DVD、CD等之媒體（非一時性記憶媒體）970進行資料的讀寫。
具有上述構成之電腦900中，處理器912呼叫記憶於存儲裝置920之程式930至記憶體914來執行，並經由匯流排910控制電腦900之各部。另外，程式930亦可取代存儲裝置920而記憶於記憶體914。程式930亦可以可安裝之檔案形式或可執行之檔案形式記錄於媒體970，並經由媒體輸入輸出部928而提供至電腦900。程式930亦可經由通信I／F部922，並藉由經由網路940下載而提供至電腦900。此外，電腦900例如亦可係以FPGA（現場可程式化邏輯閘陣列）、ASIC（特殊用途積體電路）等硬體實現藉由處理器912執行程式930而實現之各種功能者。
電腦900例如係由固定型電腦或攜帶型電腦構成之任意形態的電子設備。電腦900亦可係客戶端型電腦，亦可係伺服器型電腦或雲端型電腦。電腦900亦可適用於各裝置2～6以外之裝置。 （生產履歷資訊30）
圖9係顯示藉由資料庫裝置3管理之生產履歷資訊30的一例之資料構成圖。生產履歷資訊30作為使用用於本生產之清洗工具（滾筒海綿2400、筆型海綿2401）進行基板處理時取得的報告R加以分類而登錄的表格，例如具備：關於各晶圓W之晶圓履歷表300；及關於清洗處理中之裝置狀態資訊的清洗履歷表301。另外，生產履歷資訊30除了上述之外，還具備：關於研磨處理中之裝置狀態資訊的研磨履歷表、關於乾燥處理中之裝置狀態資訊的乾燥履歷表、關於事件資訊之事件履歷表、及關於操作資訊之操作履歷表等，不過省略詳細之說明。
晶圓履歷表300之各記錄中例如登錄，晶圓ID、匣盒編號、插槽編號、各工序之開始時刻、結束時刻、使用單元ID等。另外，圖9係例示研磨工序、清洗工序、乾燥工序，不過，就其他工序亦同樣地登錄。
清洗履歷表301之各記錄中例如登錄，晶圓ID；基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、清洗工具清洗部狀態資訊、裝置內環境資訊、處理成效資訊等。
基板保持部狀態資訊係顯示清洗處理中之基板保持部241的狀態之資訊。基板保持部狀態資訊例如係藉由基板保持部241具有之檢測器群（或模組群）以指定的時間間隔抽樣之各檢測器的檢測值（或對各模組之指令值）。
清洗流體供給部狀態資訊係顯示清洗處理中之清洗流體供給部242的狀態之資訊。清洗流體供給部狀態資訊例如係藉由清洗流體供給部242具有之檢測器群（或模組群）以指定的時間間隔抽樣之各檢測器的檢測值（或對各模組之指令值）。
基板清洗部狀態資訊係顯示清洗處理中之基板清洗部240的狀態之資訊。基板清洗部狀態資訊例如係藉由基板清洗部240具有之檢測器群（或模組群）以指定的時間間隔抽樣之各檢測器的檢測值（或對各模組之指令值）。
清洗工具清洗部狀態資訊係顯示清洗處理中之清洗工具清洗部243的狀態之資訊。清洗工具清洗部狀態資訊例如係藉由清洗工具清洗部243具有之檢測器群（或模組群）以指定的時間間隔抽樣之各檢測器的檢測值（或對各模組之指令值）。
裝置內環境資訊係顯示藉由保護罩20所形成之基板處理裝置2的內部空間狀態之資訊。基板處理裝置2之內部空間係配置有收尾單元24之空間，而裝置內環境資訊例如係藉由環境檢測器244以指定的時間間隔抽樣之各檢測器的檢測值。另外，基板處理裝置2之內部空間在以收尾單元24具備之各子單元（例如，第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B、第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D、第一及第二乾燥部24E、24F）劃分情況下，收尾單元24之每個子單元設置環境檢測器244，而收尾單元24之每個子單元取得裝置內環境資訊。
處理成效資訊係顯示清洗處理之成效的資訊。處理成效資訊包含從更換清洗工具（滾筒海綿2400、筆型海綿2401）後使用該清洗工具進行清洗處理時的晶圓W之累積使用片數及累積使用時間。
藉由參照清洗履歷表301，可抽出各檢測器之時間序列資料（或各模組之時間序列資料），作為對以晶圓ID認定之晶圓W進行清洗處理時的基板處理裝置2之裝置狀態。 （清洗測試資訊31）
圖10係顯示藉由資料庫裝置3管理之清洗測試資訊31的一例之資料構成圖。清洗測試資訊31具備將使用用於測試之清洗工具及清洗測試裝置進行清洗測試時取得的報告R及測試結果加以分類並登錄的清洗測試表310。
清洗測試表310之各記錄中例如登錄測試ID、基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、清洗工具清洗部狀態資訊、裝置內環境資訊、處理成效資訊、測試結果資訊等。清洗測試表310之基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、清洗工具清洗部狀態資訊、裝置內環境資訊、及處理成效資訊係顯示在清洗測試中之各部狀態的資訊，因為其資料構成與清洗履歷表301相同，所以省略詳細之說明。
測試結果資訊係顯示在清洗測試中進行清洗處理時之用於測試的清洗工具狀態之資訊。測試結果資訊係藉由用於測試之清洗工具及設於清洗測試裝置的清洗工具量測設備以指定之時間間隔抽樣的量測值。圖10所示之測試結果資訊分別包含在從開始清洗處理至結束為止之清洗處理期間包含的各時刻t1, t2, …, …tm, …, tn中之清洗工具的重量、含水率、硬度、及潔淨度之各量測值V1～V4。另外，測試結果資訊如上述亦可係藉由清洗工具量測設備之量測結果的量測值，亦可係以藉由作為環境檢測器244而設置之照相機、或搭載於光學式顯微鏡及掃描電子顯微鏡（SEM）之照相機以指定的時間間隔拍攝用於測試之清洗工具，並對其拍攝之各圖像進行圖像處理而得之圖像處理結果及實驗者所分析而得的實驗分析結果為基礎者。此外，測試結果資訊亦可係連續進行從開始清洗處理至結束為止之1次清洗測試所收集者，亦可係藉由一邊逐漸延長指定時刻一邊反覆進行從開始清洗處理至到達指定時刻的清洗測試，從而經複數次清洗測試所收集者。
藉由參照清洗測試表310，從而可在以測試ID認定之清洗測試中，抽出顯示使用用於測試之清洗工具進行清洗處理時的基板清洗裝置（基板保持部241、清洗流體供給部242、基板清洗部240、及清洗工具清洗部243）之狀態的時間序列資料（或各模組之時間序列資料）、與顯示當時用於測試之清洗工具的狀態之時間序列資料。 （機械學習裝置4）
圖11係顯示第一種實施形態之機械學習裝置4的一例之方塊圖。機械學習裝置4具備：控制部40、通信部41、學習用資料記憶部42、及學習完成模型記憶部43。
控制部40發揮學習用資料取得部400及機械學習部401之功能。通信部41經由網路7而與外部裝置（例如，基板處理裝置2、資料庫裝置3、資訊處理裝置5、及使用者終端裝置6、清洗測試裝置（無圖示）等）連接，發揮傳送、接收各種資料之通信介面的功能。
學習用資料取得部400經由通信部41及網路7與外部裝置連接，而取得由作為輸入資料之動作狀態資訊、與作為輸出資料之清洗工具狀態資訊所構成的第一學習用資料11A。第一學習用資料11A係用作有教師學習中之教師資料（訓練資料）、檢驗資料及測試資料的資料。此外，清洗工具狀態資訊係用作有教師學習中之解答標籤的資料。
學習用資料記憶部42係記憶由學習用資料取得部400所取得之複數組第一學習用資料11A的資料庫。另外，構成學習用資料記憶部42之資料庫的具體構成是適當設計即可。
機械學習部401係使用記憶於學習用資料記憶部42之複數組第一學習用資料11A實施機械學習。亦即，機械學習部401藉由在第一學習模型10A中輸入複數組第一學習用資料11A，藉由使第一學習模型10A學習第一學習用資料11A中包含之動作狀態資訊與清洗工具狀態資訊的相關關係，而生成學習完成之第一學習模型10A。
學習完成模型記憶部43係記憶藉由機械學習部401所生成之學習完成的第一學習模型10A（具體而言，係調整完成之加權參數群）的資料庫。記憶於學習完成模型記憶部43之學習完成的第一學習模型10A經由網路7及記錄媒體等而提供至真實系統（例如，資訊處理裝置5）。另外，圖11係將學習用資料記憶部42與學習完成模型記憶部43作為各個記憶部而顯示，不過，此等亦可以單一的記憶部而構成。
另外，記憶於學習完成模型記憶部43之第一學習模型10A的數量不限定於1個，例如機械學習方法、晶圓W之種類（尺寸、厚度、膜種等）、清洗工具之種類、基板清洗裝置（基板保持部241、清洗流體供給部242、基板清洗部240、及清洗工具清洗部243）之機構差異、基板清洗流體及清洗工具清洗流體之種類、動作狀態資訊中包含之資料種類、清洗工具狀態資訊中包含之資料種類等，亦可記憶條件不同之複數個學習模型。此種情況下，在學習用資料記憶部42中記憶具有分別對應於條件不同之複數個學習模型的資料構成之複數種學習用資料即可。
圖12係顯示第一學習模型10A及第一學習用資料11A之一例圖。用於第一學習模型10A之機械學習的第一學習用資料11A由動作狀態資訊與清洗工具狀態資訊構成。本實施形態之第一學習模型10A及第一學習用資料11A係至少準備對應於使用滾筒海綿2400之滾筒海綿清洗部24A、24B者、對應於使用筆型海綿2401之筆型海綿清洗部24C、24D者之2種，不過，因為基本之資料構成相同，所以以下一併說明。
構成第一學習用資料11A之動作狀態資訊包含：在藉由基板處理裝置2進行之晶圓W的清洗處理中顯示基板保持部241之狀態的基板保持部狀態資訊；顯示清洗流體供給部242之狀態的清洗流體供給部狀態資訊；顯示基板清洗部240之狀態的基板清洗部狀態資訊；及顯示清洗工具清洗部243之狀態的清洗工具清洗部狀態資訊。
動作狀態資訊中包含之基板保持部狀態資訊包含：基板保持機構部241a、241c保持基板時之保持數量、基板保持機構部241a、241c保持基板時之保持壓力、基板保持機構部241a、241c之轉速、基板旋轉機構部241b、241d之旋轉轉矩、及基板保持機構部241a、241c之狀況的至少1個。基板保持機構部241a、241c之狀況例如表示依據基板保持機構部241a、241c之使用狀況（使用時間、使用時之壓力、有無更換）所設定的基板保持機構部241a、241c之消耗程度及污染程度。基板保持機構部241a、241c之狀況例如亦可係在清洗處理中隨時間而變化者。
動作狀態資訊中包含之清洗流體供給部狀態資訊包含：基板清洗流體之流量、基板清洗流體之壓力、基板清洗流體之滴下位置、基板清洗流體之溫度、及基板清洗流體之濃度的至少1個。基板清洗流體係複數種類之流體情況下，清洗流體供給部狀態資訊可包含各流體之流量、壓力、滴下位置、溫度及濃度。
動作狀態資訊中包含之基板清洗部狀態資訊包含：清洗工具旋轉機構部240a之轉速、清洗工具旋轉機構部240a之旋轉轉矩、清洗工具移動機構部（上下移動機構部240b、240e、直線移動機構部240c、搖動移動機構部240f）之位置座標、清洗工具移動機構部之移動速度、清洗工具移動機構部之移動轉矩、使清洗工具接觸晶圓W時之按壓荷重、及清洗工具之狀況的至少1個。清洗工具之狀況係顯示清洗工具狀態資訊中之在比對象時間點前面時間點的清洗工具之狀況者，例如表示依據清洗工具之使用狀況（使用時間、使用時之按壓荷重、有無更換、晶圓W之轉速、處理片數、拍攝清洗工具之表面的圖像）所設定的清洗工具之消耗程度及污染程度。清洗工具之狀況例如亦可係在清洗處理中隨時間而變化者。
動作狀態資訊中包含之清洗工具清洗部狀態資訊包含：清洗工具旋轉機構部240a之轉速、清洗工具旋轉機構部240a之旋轉轉矩、清洗工具移動機構部（上下移動機構部240b、240e、直線移動機構部240c、搖動移動機構部240f）的位置座標、清洗工具移動機構部之移動速度、清洗工具移動機構部之移動轉矩、使清洗工具接觸清洗工具清洗板243b、243f時之按壓荷重、清洗工具清洗流體之流量、清洗工具清洗流體之壓力、及清洗工具清洗流體之潔淨度（清洗工具清洗槽243a、243e之排出側）的至少1個。
另外，動作狀態資訊亦可為進一步包含顯示進行清洗處理的空間環境之裝置內環境資訊者，動作狀態資訊中包含之裝置內環境資訊包含藉由保護罩20所形成之內部空間（收尾單元24之每個子單元）的溫度、濕度、氣壓、氣流、氧濃度、及聲音之至少1個。此外，動作狀態資訊亦可係進一步包含顯示清洗處理之成效的處理成效資訊者，動作狀態資訊中包含之處理成效資訊例如係包含更換清洗工具後，使用該清洗工具進行清洗處理時晶圓W的累積使用片數、及累積使用時間的至少1個。
構成第一學習用資料11A之清洗工具狀態資訊係顯示基板處理裝置2已經以動作狀態資訊顯示之動作狀態而動作時的清洗工具狀態之資訊。本實施形態之清洗工具狀態資訊係顯示清洗工具之狀況的狀況資訊。狀況資訊例如包含：開始清洗處理至結束為止的清洗處理期間（每1片晶圓清洗處理需要之時間）中包含的對象時間點之清洗工具的重量、含水率、硬度、及潔淨度之至少1個。在清洗處理期間例如包含：基板清洗部240使清洗工具接觸晶圓W來清洗晶圓W之動作；清洗流體供給部242供給基板清洗流體之動作；及清洗工具清洗部243以清洗工具清洗流體清洗清洗工具之動作。
學習用資料取得部400藉由參照清洗測試資訊31，並且必要時受理使用者藉由使用者終端裝置6之輸入操作，而取得第一學習用資料11A。例如學習用資料取得部400藉由參照清洗測試資訊31之清洗測試表310，而取得進行以測試ID認定之清洗測試時的基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊（基板保持部241、清洗流體供給部242、基板清洗部240、及清洗工具清洗部243分別具有之各檢測器的時間序列資料）作為動作狀態資訊。
另外，本實施形態係說明取得動作狀態資訊作為如圖12所示之檢測器群的時間序列資料之情況，不過，亦可依基板清洗裝置（基板保持部241、清洗流體供給部242、基板清洗部240、及清洗工具清洗部243）之構成來適當變更。此外，動作狀態資訊亦可使用對模組之指令值，亦可使用從檢測器之檢測值或對模組之指令值換算的參數，亦可使用依據複數個檢測器之檢測值算出的參數。再者，動作狀態資訊亦可作為整個清洗處理期間的時間序列資料來取得，亦可作為清洗處理期間的一部分之對象期間的時間序列資料來取得，亦可作為在特定對象時間點之時間點資料來取得。如上述，變更動作狀態資訊之定義情況下，只須適當變更第一學習模型10A及第一學習用資料11A中之輸入資料的資料構成即可。
此外，學習用資料取得部400藉由參照清洗測試資訊31之清洗測試表310，取得進行以相同測試ID認定之清洗測試時的測試結果資訊（清洗工具量測設備之時間序列資料（圖10）），作為相對上述動作狀態資訊之清洗工具狀態資訊。清洗工具量測設備係可對清洗工具面性量測的量測設備情況下，學習用資料取得部400取得面性量測值作為清洗工具狀態資訊。
另外，本實施形態係就清洗工具狀態資訊係圖12所示之狀況資訊時作說明，不過亦可係包含清洗工具之重量、含水率、硬度、及潔淨度的至少1個者。此外，清洗工具狀態資訊亦可藉由將清洗工具量測設備之量測值代入指定的計算公式而算出。再者，動作狀態資訊例如作為整個清洗處理期間之時間序列資料或清洗處理期間之一部分的對象期間之時間序列資料而取得情況下，清洗工具狀態資訊亦可作為整個清洗處理期間之時間序列資料或對象期間之時間序列資料而取得，亦可作為清洗處理結束時間點的時間點資料或對象時間點之時間點資料而取得。此外，動作狀態資訊例如作為在特定之對象時間點的時間點資料而取得情況下，清洗工具狀態資訊亦可作為在其特定之對象時間點的時間點資料而取得。如上述，變更清洗工具狀態資訊之定義情況下，只須適當變更第一學習模型10A及第一學習用資料11A中之輸出資料的資料構成即可。
第一學習模型10A例如係採用類神經網路之構造者，且具備：輸入層100、中間層101、及輸出層102。在各層之間鋪設有分別連接各神經元之突觸（無圖示），各突觸中分別對應有權值。由各突觸之權值構成的加權參數群是藉由機械學習來調整。
輸入層100具有與作為輸入資料之動作狀態資訊對應的數量之神經元，動作狀態資訊之各值分別輸入各神經元。輸出層102具有與作為輸出資料之清洗工具狀態資訊對應的數量之神經元，清洗工具狀態資訊相對動作狀態資訊之預測結果（推論結果）作為輸出資料而輸出。第一學習模型10A由迴歸模型構成情況下，清洗工具狀態資訊分別以在指定範圍（例如，0～1）正規化之數值輸出。此外，第一學習模型10A由分類模型構成情況下，清洗工具狀態資訊作為對各等級之得分（正確度），分別以在指定範圍（例如，0～1）正規化之數值輸出。 （機械學習方法）
圖13係顯示機械學習裝置4實施之機械學習方法的一例之流程圖。
首先，在步驟S100中，學習用資料取得部400從清洗測試資訊31等取得希望數量之第一學習用資料11A，並將該取得之第一學習用資料11A記憶於學習用資料記憶部42，作為用於開始機械學習之事前準備。關於此時準備之第一學習用資料11A的數量，考慮最後獲得之第一學習模型10A被要求的推論精度來設定即可。
其次，在步驟S110中，機械學習部401為了開始機械學習而準備學習前之第一學習模型10A。此時準備之學習前的第一學習模型10A由圖12所例示之類神經網路模型構成，並將各突觸之權值設定成初始值。
其次，在步驟S120中，機械學習部401從記憶於學習用資料記憶部42之複數組第一學習模型10A，例如隨機取得1組第一學習用資料11A。
其次，在步驟S130中，機械學習部401將1組第一學習用資料11A中包含之動作狀態資訊（輸入資料）輸入準備之學習前（或學習中）的第一學習模型10A之輸入層100。結果，從第一學習模型10A之輸出層102輸出清洗工具狀態資訊（輸出資料）作為推論結果，不過，該輸出資料係藉由學習前（或學習中）之第一學習模型10A而生成者。因而，學習前（或學習中）之狀態係作為推論結果所輸出之輸出資料顯示與第一學習用資料11A中包含之清洗工具狀態資訊（解答標籤）不同的資訊。
其次，在步驟S140中，機械學習部401比較在步驟S120中取得之1組第一學習用資料11A中包含的清洗工具狀態資訊（解答標籤）、與在步驟S130中從輸出層作為推論結果而輸出的清洗工具狀態資訊（輸出資料），並藉由實施調整各突觸之權值的處理（倒傳遞）來實施機械學習。藉此，機械學習部401使第一學習模型10A學習動作狀態資訊與清洗工具狀態資訊之相關關係。
其次，在步驟S150中，機械學習部401例如依據以第一學習用資料11A中包含之清洗工具狀態資訊（解答標籤）、與作為推論結果而輸出之清洗工具狀態資訊（輸出資料）為基礎的誤差函數之評估值；及記憶於學習用資料記憶部42內之未學習的第一學習用資料11A之剩餘數量判定是否滿足指定之學習結束條件。
步驟S150中，機械學習部401判定為不滿足學習結束條件，而繼續進行機械學習時（步驟S150之否（No）），返回步驟S120，對學習中之第一學習模型10A使用未學習之第一學習用資料11A複數次實施步驟S120～S140的工序。另一方面，在步驟S150中，機械學習部401判斷為滿足學習結束條件，而結束機械學習時（步驟S150之是（Yes）），進入步驟S160。
而後，在步驟S160中，機械學習部401將藉由調整與各突觸相對應之權值所生成的學習完成之第一學習模型10A（調整完成之加權參數群）記憶於學習完成模型記憶部43，並結束圖13所示之一連串機械學習方法。機械學習方法中，步驟S100相當於學習用資料記憶工序，步驟S110～S150相當於機械學習工序，步驟S160相當於學習完成模型記憶工序。
如以上，採用本實施形態之機械學習裝置4及機械學習方法時，可提供第一學習模型10A，其可從包含基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊之動作狀態資訊預測（推論）顯示清洗工具（滾筒海綿2400、筆型海綿2401）之狀態的清洗工具狀態資訊。 （資訊處理裝置5）
圖14係顯示第一種實施形態之資訊處理裝置5的一例之方塊圖。圖15係顯示第一種實施形態之資訊處理裝置5的一例之功能說明圖。資訊處理裝置5具備：控制部50、通信部51、及學習完成模型記憶部52。
控制部50發揮資訊取得部500、狀態預測部501及輸出處理部502之功能。通信部51經由網路7而與外部裝置（例如，基板處理裝置2、資料庫裝置3、機械學習裝置4、及使用者終端裝置6等）連接，而發揮傳送、接收各種資料之通信介面的功能。
資訊取得部500經由通信部51及網路7與外部裝置連接，取得包含基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊之動作狀態資訊。
例如，對已經進行過清洗處理後的晶圓W進行清洗工具狀態資訊之「事後預測處理」情況下，資訊取得部500藉由參照生產履歷資訊30之清洗履歷表301，取得對該晶圓W進行清洗處理時的基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊作為動作狀態資訊。對進行清洗處理的期間之晶圓W進行清洗工具狀態資訊的「實時預測處理」情況下，資訊取得部500藉由從進行該清洗處理的基板處理裝置2隨時接收關於裝置狀態資訊的報告R，而隨時取得對該晶圓W進行清洗處理的期間之基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊作為動作狀態資訊。對進行清洗處理前的晶圓W進行清洗工具狀態資訊之「事前預測處理」情況下，資訊取得部500從預定進行該清洗處理的基板處理裝置2接收基板配方資訊266，並藉由按照該基板配方資訊266模擬基板處理裝置2動作時之裝置狀態資訊，取得對該晶圓W進行清洗處理時的基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊作為動作狀態資訊。
狀態預測部501如上述，藉由將藉由資訊取得部500取得之動作狀態資訊作為輸入資料而輸入第一學習模型10A，來預測清洗工具狀態資訊（本實施形態係狀況資訊），清洗工具狀態資訊顯示基板處理裝置2已經以該動作狀態資訊顯示之動作狀態而動作時的清洗工具之狀態。
學習完成模型記憶部52係記憶狀態預測部501使用之學習完成的第一學習模型10A之資料庫。另外，記憶於學習完成模型記憶部52之第一學習模型10A數量不限定於1個，例如，機械學習之方法、晶圓W之種類（尺寸、厚度、膜種等）、清洗工具之種類、基板清洗裝置（基板保持部241、清洗流體供給部242、基板清洗部240、及清洗工具清洗部243）之機構差異、基板清洗流體及清洗工具清洗流體之種類、動作狀態資訊中包含之資料種類、清洗工具狀態資訊中包含之資料種類等，亦可記憶條件不同之複數個學習完成模型，並選擇性利用。本實施形態係在學習完成模型記憶部52中至少記憶對應於使用滾筒海綿2400之滾筒海綿清洗部24A、24B者；與對應於使用筆型海綿2401之筆型海綿清洗部24C、24D者的2種第一學習模型10A。此外，學習完成模型記憶部52亦可由外部電腦（例如，伺服器型電腦及雲端型電腦）之記憶部來代用，此種情況下，狀態預測部501只須存取該外部電腦即可。
輸出處理部502係進行用於輸出藉由狀態預測部501所生成之清洗工具狀態資訊的輸出處理。例如，輸出處理部502亦可藉由將該清洗工具狀態資訊傳送至基板處理裝置2及使用者終端裝置6，而將依據該清洗工具狀態資訊為基礎之顯示畫面顯示於基板處理裝置2及使用者終端裝置6，亦可藉由將該清洗工具狀態資訊傳送至資料庫裝置3，並將該清洗工具狀態資訊登錄於生產履歷資訊30。 （資訊處理方法）
圖16係顯示資訊處理裝置5實施之資訊處理方法的一例之流程圖。以下，係說明關於使用者操作使用者終端裝置6，對特定之晶圓W進行清洗工具狀態資訊的「事後預測處理」時之動作例。
首先，在步驟S200中，使用者對使用者終端裝置6進行輸入認定預測對象之晶圓W的晶圓ID之輸入操作時，使用者終端裝置6將該晶圓ID傳送至資訊處理裝置5。
其次，在步驟S210中，資訊處理裝置5之資訊取得部500接收在步驟S200所傳送之晶圓ID。在步驟S211中，資訊取得部500藉由使用在步驟S210所接收之晶圓ID，參照生產履歷資訊30之清洗履歷表301，而取得對以該晶圓ID認定之晶圓W進行清洗處理時的動作狀態資訊。
其次，在步驟S220中，狀態預測部501藉由將在步驟S211取得之動作狀態資訊作為輸入資料而輸入第一學習模型10A，從而生成相對該動作狀態資訊之清洗工具狀態資訊作為輸出資料，預測該清洗工具之狀態。
其次，在步驟S230中，輸出處理部502作為用於輸出在步驟S220所生成之清洗工具狀態資訊的輸出處理，而將該清洗工具狀態資訊傳送至使用者終端裝置6。另外，清洗工具狀態資訊之傳送對象亦可以是使用者終端裝置6，再加上或是取代其之資料庫裝置3。
其次，在步驟S240中，使用者終端裝置6作為對於步驟S200之傳送處理的回應，而接收在步驟S230所傳送之清洗工具狀態資訊時，藉由依據該清洗工具狀態資訊顯示顯示畫面，而藉由使用者認識該清洗工具之狀態。上述之資訊處理方法中，步驟S210、S211相當於資訊取得工序，步驟S220相當於狀態預測工序，步驟S230相當於輸出處理工序。
如以上，採用本實施形態之資訊處理裝置5及資訊處理方法時，由於係藉由將清洗處理中之包含基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊的動作狀態資訊輸入第一學習模型10A，來預測相對該動作狀態資訊之清洗工具狀態資訊（狀況資訊），因此可依基板處理裝置2之動作狀態適切預測清洗工具的狀態。 （第二種實施形態）
第二種實施形態與第一種實施形態不同之處為清洗工具狀態資訊係顯示清洗工具（滾筒海綿2400、筆型海綿2401）之剩餘壽命的剩餘壽命資訊、及顯示清洗工具之清洗品質的清洗品質資訊之至少1個。以下，就第二種實施形態之機械學習裝置4a及資訊處理裝置5a，主要說明與第一種實施形態不同的部分。
圖17係顯示第二種實施形態之機械學習裝置4a的一例之方塊圖。圖18係顯示第二學習模型10B及第二學習用資料11B之一例圖。第二學習用資料11B用於第二學習模型10B之機械學習。
構成第二學習用資料11B之清洗工具狀態資訊包含：顯示清洗工具之剩餘壽命的剩餘壽命資訊、及顯示清洗工具之清洗品質的清洗品質資訊之至少1個。清洗工具之剩餘壽命例如以清洗工具到達壽命前可使用次數及可使用時間來規定，例如可根據對清洗品質之影響來設定。清洗工具之清洗品質依以該清洗工具進行清洗處理時之晶圓W的清洗程度來規定，例如亦可係關於存在於晶圓W之微粒子的資訊，亦可係包含微粒子之面性分布狀態及微粒子的總數者。另外，構成第二學習用資料11B之動作狀態資訊由於與第一種實施形態相同，所以省略說明。
學習用資料取得部400藉由參照清洗測試資訊31，並且必要時受理使用者藉由使用者終端裝置6之輸入操作，而取得第二學習用資料11B。在清洗測試資訊31中，例如作為測試結果資訊登錄有：剩餘壽命資訊，其在使用測試用之清洗工具及清洗測試裝置反覆進行清洗處理時，於到達清洗工具之壽命時設定「0」，並設定有越追溯過去越大的值；及以光學式顯微鏡及掃描電子顯微鏡（SEM）等計測儀器所計測的清洗品質資訊。而後，學習用資料取得部400藉由從清洗測試資訊31之清洗測試表310取得進行以測試ID認定之清洗測試時的測試結果資訊，從而取得剩餘壽命資訊及清洗品質資訊。
機械學習部401在第二學習模型10B中輸入複數組第二學習用資料11B，並藉由使第二學習模型10B學習第二學習用資料11B中包含之動作狀態資訊與清洗工具狀態資訊（剩餘壽命資訊及清洗品質資訊之至少1個）的相關關係，而生成學習完成之第二學習模型10B。
圖19係顯示作為第二種實施形態之資訊處理裝置5a而發揮功能的資訊處理裝置5a之一例的方塊圖。圖20係顯示第二種實施形態之資訊處理裝置5a的一例之功能說明圖。
資訊取得部500與第一種實施形態同樣地取得包含基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊之動作狀態資訊。
狀態預測部501如上述，藉由將藉由資訊取得部500所取得之動作狀態資訊作為輸入資料而輸入第二學習模型10B，來預測清洗工具狀態資訊（剩餘壽命資訊及清洗品質資訊之至少1個），該清洗工具狀態資訊顯示基板處理裝置2已經以該動作狀態資訊顯示之動作狀態而動作時的清洗工具之狀態。
輸出處理部502與第一種實施形態同樣地，進行用於輸出藉由狀態預測部501所生成之清洗工具狀態資訊（剩餘壽命資訊及清洗品質資訊之至少1個）的輸出處理。例如，輸出處理部502藉由將該清洗工具狀態資訊傳送至基板處理裝置2及使用者終端裝置6，亦可將依據該清洗工具狀態資訊為基礎之顯示畫面顯示於基板處理裝置2及使用者終端裝置6，亦可藉由將該清洗工具狀態資訊傳送至資料庫裝置3，而將該清洗工具狀態資訊登錄於生產履歷資訊30。此時，輸出處理部502例如於剩餘壽命資訊顯示之清洗工具的剩餘壽命低於指定的預告基準次數及預告基準時間時、或是清洗品質資訊顯示之清洗品質低於指定的基準品質情況下，亦可將用於顯示清洗工具之更換預告、更換作業之步驟書、更換作業需要之時間、更換零件之價格等的資訊傳送至基板處理裝置2及使用者終端裝置6。此外，輸出處理部502於基板處理裝置2具有自動更換清洗工具之功能情況下，亦可將自動更換清洗工具之指令傳送至基板處理裝置2，亦可將指示訂購清洗工具之更換零件的指令傳送至管理清洗工具之庫存的庫存管理裝置（無圖示）。
如以上，採用本實施形態之資訊處理裝置5a及資訊處理方法時，由於係藉由將清洗處理中之包含基板保持部狀態資訊、清洗流體供給部狀態資訊、基板清洗部狀態資訊、及清洗工具清洗部狀態資訊的動作狀態資訊輸入第二學習模型10B，來預測相對該動作狀態資訊之清洗工具狀態資訊（剩餘壽命資訊及清洗品質資訊之至少1個），因此可依基板處理裝置2之動作狀態適切預測清洗工具的狀態。 （其他實施形態）
本發明並非受上述實施形態約束者，在不脫離本發明之主旨的範圍內可進行各種變更來實施。而此等之全部係包含於本發明之技術思想者。
上述實施形態係說明資料庫裝置3、機械學習裝置4及資訊處理裝置5分別由不同裝置構成，不過，此等3個裝置亦可由單一的裝置構成，亦可此等3個裝置中之任意2個裝置由單一的裝置構成。此外，機械學習裝置4及資訊處理裝置5之至少一方亦可插入基板處理裝置2之控制單元26或是使用者終端裝置6。
上述實施形態係說明基板處理裝置2為具備各單元21～25者，不過，基板處理裝置2只要是在收尾單元24中至少具備進行清洗處理之功能（滾筒海綿清洗部24A、24B或筆型海綿清洗部24C、24D）即可，亦可省略其他單元。
上述實施形態係說明採用類神經網路作為實現藉由機械學習部401引起機械學習的學習模型之情況，不過亦可採用其他機械學習之模型。其他機械學習之模型，例如舉出：決策樹、迴歸樹等樹木型、裝袋（Bagging）、推升（Boosting）等整合學習、循環型類神經網路、堆疊類神經網路、LSTM等之類神經網型（包含深度學習）、等級型聚類（Clustering）、非等級型聚類、k鄰近法、k平均法等之聚類型、主成分分析、因子分析、邏輯迴歸等之多變量解析、支援向量機等。 （機械學習程式及資訊處理程式）
本發明之機械學習裝置4具備的各部亦可以使電腦900發揮功能之程式（機械學習程式）；及用於使電腦900執行機械學習方法具備之各工序的程式（機械學習程式）之樣態來提供。此外，本發明之資訊處理裝置5具備的各部亦可以用於使電腦900發揮功能之程式（資訊處理程式）；及用於使電腦900執行上述實施形態之資訊處理方法具備的各工序之程式（資訊處理程式）的樣態來提供。 （推論裝置、推論方法及推論程式）
本發明不僅為基於上述實施形態之資訊處理裝置5（資訊處理方法或資訊處理程式）的樣態者，亦可以是以為了推論清洗工具狀態資訊而使用之推論裝置（推論方法或推論程式）的樣態來提供。此時，推論裝置（推論方法或推論程式）可為包含：記憶體、與處理器，其中之處理器執行一連串處理者。該所謂一連串處理包含：取得動作狀態資訊之資訊取得處理（資訊取得工序）；及推論處理（推論工序），其係藉由資訊取得處理而取得動作狀態資訊時，就推論清洗工具狀態資訊（狀況資訊、剩餘壽命資訊或清洗品質資訊），該清洗工具狀態資訊顯示基板處理裝置已經以該動作狀態資訊顯示之動作狀態而動作時的清洗工具之狀態。
藉由以推論裝置（推論方法或推論程式）之樣態提供，與安裝資訊處理裝置時比較，可簡單地對各種裝置適用。本發明所屬技術領域中具有通常知識者當然可理解推論裝置（推論方法或推論程式）推論清洗工具狀態資訊時，亦可使用藉由上述實施形態之機械學習裝置及機械學習方法所生成的學習完成之學習模型，來適用狀態預測部實施之推論方法。 ［產業上之可利用性］
本發明可利用於資訊處理裝置、推論裝置、機械學習裝置、資訊處理方法、推論方法、及機械學習方法。
1:基板處理系統 2:基板處理裝置 3:資料庫裝置 4,4a:機械學習裝置 5,5a:資訊處理裝置 6:使用者終端裝置 7:網路 10A:第一學習模型 10B:第二學習模型 11A:第一學習用資料 11B:第二學習用資料 20:保護罩 21:裝載／卸載單元 22:研磨單元 22A～22D:第一至第四研磨部 23:基板搬送單元 24:收尾單元 24A,24B:第一及第二滾筒海綿清洗部 24C,24D:第一及第二筆型海綿清洗部 24E,24F:第一及第二乾燥部 24G,24H:第一及第二搬送部 25:膜厚量測單元 26:控制單元 30:生產履歷資訊 31:清洗測試資訊 40:控制部 41:通信部 42:學習用資料記憶部 43:學習完成模型記憶部 50:控制部 51:通信部 52:學習完成模型記憶部 100:輸入層 101:中間層 102:輸出層 200A:第一分隔壁 200B:第二分隔壁 210A～210D:第一至第四前裝載部 211:搬送機器人 212:水平移動機構部 220:研磨台 220a:研磨台軸桿 220b:旋轉移動機構部 220c:調溫機構部 221:頂環 221a:頂環軸桿 221b:支撐軸桿 221c:旋轉移動機構部 221d:上下移動機構部 221e:搖動移動機構部 222:研磨流體供給噴嘴 222a:支撐軸桿 222b:搖動移動機構部 222c:流量調節部 222d:調溫機構部 223:修整器 223a:修整器軸桿 223b:支撐軸桿 223c:旋轉移動機構部 223d:上下移動機構部 223e:搖動移動機構部 224:霧化器 224a:支撐軸桿 224b:搖動移動機構部 224c:流量調節部 230A,230B:第一及第二線性傳輸機 231:搖擺傳輸機 232:升降機 233:暫放台 240:基板清洗部 240a:清洗工具旋轉機構部 240b:上下移動機構部 240c:直線移動機構部 241:基板保持部 241a:基板保持機構部 241b:基板旋轉機構部 241c:基板保持機構部 241d:基板旋轉機構部 241e:基板保持機構部 241f:基板旋轉機構部 241g:基板旋轉機構部 242:清洗流體供給部 242a:清洗流體供給噴嘴 242b:搖動移動機構部 242c:流量調節部 242d:調溫機構部 243:清洗工具清洗部 243a:清洗工具清洗槽 243b:清洗工具清洗板 243c:流量調節部 243d:流量調節部 244:環境檢測器 244a:溫度檢測器 244b:濕度檢測器 244c:氣壓檢測器 244d:氧濃度檢測器 244e:麥克風（聲音檢測器） 245:乾燥流體供給部 245a:乾燥流體供給噴嘴 245b:上下移動機構部 245c:搖動移動機構部 245d:流量調節部 245e:調溫機構部 246A:第一搬送機器人 246B:第二搬送機器人 2471～247r:模組 2481～248s:檢測器 260:控制部 261:通信部 262:輸入部 263:輸出部 264:記憶部 265:裝置設定資訊 266:基板配方資訊 219,229,239,249,259:定序器 2181～218q,2281～228s,2381～238u,2481～248w,2581～258y:檢測器 2171～217p,2271～227r,2371～237t,2471～247v,2571～257x:模組 300:晶圓履歷表 301:清洗履歷表 310:清洗測試表 400:學習用資料取得部 401:機械學習部 500:資訊取得部 501:狀態預測部 502:輸出處理部 900:電腦 910:匯流排 912:處理器 914:記憶體 916:輸入裝置 917:輸出裝置 918:顯示裝置 920:存儲裝置 922:通信I／F（介面）部 924:外部設備I／F部 926:I／O（輸入輸出）裝置I／F部 928:媒體輸入輸出部 930:程式 940:網路 950:外部設備 960:I／O裝置 970:媒體 2200:研磨墊 2230:修整盤 2400:滾筒海綿 2401:筆型海綿 TP1～TP7:第一至第七搬送位置 W:晶圓
圖1係顯示基板處理系統1之一例的整體構成圖。 圖2係顯示基板處理裝置2之一例的俯視圖。 圖3係顯示第一至第四研磨部22A～22D之一例的立體圖。 圖4係顯示第一及第二滾筒海綿清洗部24A、24B之一例的立體圖。 圖5係顯示第一及第二筆型海綿清洗部24C、24D之一例的立體圖。 圖6係顯示第一及第二乾燥部24E、24F之一例的立體圖。 圖7係顯示基板處理裝置2之一例的方塊圖。 圖8係顯示電腦900之一例的硬體構成圖。 圖9係顯示藉由資料庫裝置3管理之生產履歷資訊30的一例之資料構成圖。 圖10係顯示藉由資料庫裝置3管理之清洗測試資訊31的一例之資料構成圖。 圖11係顯示第一種實施形態之機械學習裝置4的一例之方塊圖。 圖12係顯示第一學習模型10A及第一學習用資料11A之一例圖。 圖13係顯示機械學習裝置4實施之機械學習方法的一例之流程圖。 圖14係顯示第一種實施形態之資訊處理裝置5的一例之方塊圖。 圖15係顯示第一種實施形態之資訊處理裝置5的一例之功能說明圖。 圖16係顯示資訊處理裝置5實施之資訊處理方法的一例之流程圖。 圖17係顯示第二種實施形態之機械學習裝置4a的一例之方塊圖。 圖18係顯示第二學習模型10B及第二學習用資料11B之一例圖。 圖19係顯示作為第二種實施形態之資訊處理裝置5a而發揮功能的資訊處理裝置5a之一例的方塊圖。 圖20係顯示第二種實施形態之資訊處理裝置5a的一例之功能說明圖。
5:資訊處理裝置
10A:第一學習模型
500:資訊取得部
501:狀態預測部

Claims (13)

  1. 一種資訊處理裝置，係具備： 資訊取得部，其係取得動作狀態資訊，作為基板處理裝置已經動作時之動作狀態，前述基板處理裝置具備：保持基板之基板保持部；供給基板清洗流體至前述基板之清洗流體供給部；可旋轉地支撐清洗工具，並且使前述清洗工具接觸前述基板來清洗前述基板之基板清洗部；及以清洗工具清洗流體清洗前述清洗工具之清洗工具清洗部；前述動作狀態資訊包含顯示前述基板保持部之狀態的基板保持部狀態資訊；顯示前述清洗流體供給部之狀態的清洗流體供給部狀態資訊；顯示前述基板清洗部之狀態的基板清洗部狀態資訊；及顯示前述清洗工具清洗部之狀態的清洗工具清洗部狀態資訊；及 狀態預測部，其係使用學習模型，該學習模型藉由機械學習而學習了前述動作狀態資訊與清洗工具狀態資訊之相關關係，該清洗工具狀態資訊顯示前述基板處理裝置已經以該動作狀態資訊顯示之前述動作狀態而動作時的前述清洗工具之狀態，前述狀態預測部藉由在前述學習模型中，輸入藉由前述資訊取得部所取得之前述動作狀態資訊來預測相對該動作狀態資訊的前述清洗工具狀態資訊。
  2. 如請求項1之資訊處理裝置，其中前述基板清洗部具備： 清洗工具旋轉機構部，其係使前述清洗工具在與前述基板之被清洗面平行的第一旋轉軸周圍或與前述被清洗面垂直之第二旋轉軸周圍旋轉；及 清洗工具移動機構部，其係使前述清洗工具與前述被清洗面之相對位置移動； 前述動作狀態資訊中包含之前述基板清洗部狀態資訊包含： 前述清洗工具旋轉機構部之轉速、 前述清洗工具旋轉機構部之旋轉轉矩、 前述清洗工具移動機構部之位置座標、 前述清洗工具移動機構部之移動速度、 前述清洗工具移動機構部之移動轉矩、 使前述清洗工具接觸前述基板時之按壓荷重、及 前述清洗工具之狀況的至少1個。
  3. 如請求項2之資訊處理裝置，其中前述動作狀態資訊中包含之前述清洗工具清洗部狀態資訊包含： 前述清洗工具旋轉機構部之轉速、 前述清洗工具旋轉機構部之旋轉轉矩、 前述清洗工具移動機構部之位置座標、 前述清洗工具移動機構部之移動速度、 前述清洗工具移動機構部之移動轉矩、 使前述清洗工具接觸清洗工具清洗板時之按壓荷重、 前述清洗工具清洗流體之流量、 前述清洗工具清洗流體之壓力、及 前述清洗工具清洗流體之潔淨度的至少1個。
  4. 如請求項1至3中任一項之資訊處理裝置，其中前述基板保持部具備： 基板旋轉機構部，其係使前述基板在與前述基板之被清洗面垂直的第三旋轉軸周圍旋轉；及 基板保持機構部，其係保持前述基板之側緣部； 前述動作狀態資訊中包含之前述基板保持部狀態資訊包含： 前述基板保持機構部保持前述基板時之保持數量、 前述基板保持機構部保持前述基板時之保持壓力、 前述基板旋轉機構部之轉速、 前述基板旋轉機構部之旋轉轉矩、及 前述基板保持機構部之狀況的至少1個。
  5. 如請求項1至3中任一項之資訊處理裝置，其中前述動作狀態資訊中包含之前述清洗流體供給部狀態資訊包含： 前述基板清洗流體之流量、 前述基板清洗流體之壓力、 前述基板清洗流體之滴下位置、 前述基板清洗流體之溫度、及 前述基板清洗流體之濃度的至少1個。
  6. 如請求項1至3中任一項之資訊處理裝置，其中前述動作狀態資訊進一步包含裝置內環境資訊，其係顯示空間之環境，該空間以前述清洗工具清洗前述基板， 前述動作狀態資訊中包含之前述裝置內環境資訊包含： 前述空間之溫度、 前述空間之濕度、 前述空間之氣壓、 前述空間之氣流、 前述空間之氧濃度、及 前述空間之聲音的至少1個。
  7. 如請求項1至3中任一項之資訊處理裝置，其中前述清洗工具狀態資訊係顯示前述清洗工具之狀況的狀況資訊， 前述狀況資訊包含： 前述清洗工具之重量、 前述清洗工具之含水率、 前述清洗工具之硬度、及 前述清洗工具之潔淨度的至少1個。
  8. 如請求項1至3中任一項之資訊處理裝置，其中前述清洗工具狀態資訊包含： 顯示前述清洗工具之剩餘壽命的剩餘壽命資訊；及 顯示前述清洗工具之清洗品質的清洗品質資訊之至少1個。
  9. 一種具備記憶體與處理器的推論裝置， 前述處理器執行： 資訊取得處理，其係取得動作狀態資訊，作為基板處理裝置已經動作時之動作狀態，該基板處理裝置具備：保持基板之基板保持部；供給基板清洗流體至前述基板之清洗流體供給部；可旋轉地支撐清洗工具，並且使前述清洗工具接觸前述基板來清洗前述基板之基板清洗部；及以清洗工具清洗流體清洗前述清洗工具之清洗工具清洗部；前述動作狀態資訊包含顯示前述基板保持部之狀態的基板保持部狀態資訊；顯示前述清洗流體供給部之狀態的清洗流體供給部狀態資訊；顯示前述基板清洗部之狀態的基板清洗部狀態資訊；及顯示前述清洗工具清洗部之狀態的清洗工具清洗部狀態資訊；及 推論處理，其係藉由前述資訊取得處理而取得前述動作狀態資訊時，就推論清洗工具狀態資訊，該清洗工具狀態資訊顯示前述基板處理裝置已經以該動作狀態資訊顯示之前述動作狀態而動作時的前述清洗工具之狀態。
  10. 一種機械學習裝置，係具備： 學習用資料記憶部，其係記憶複數組學習用資料，該學習用資料係由動作狀態資訊及清洗工具狀態資訊而構成，該動作狀態資訊作為基板處理裝置已經動作時之動作狀態，該基板處理裝置具備：保持基板之基板保持部；供給基板清洗流體至前述基板之清洗流體供給部；可旋轉地支撐清洗工具，並且使前述清洗工具接觸前述基板來清洗前述基板之基板清洗部；及以清洗工具清洗流體清洗前述清洗工具之清洗工具清洗部；前述動作狀態資訊包含：顯示前述基板保持部之狀態的基板保持部狀態資訊；顯示前述清洗流體供給部之狀態的清洗流體供給部狀態資訊；顯示前述基板清洗部之狀態的基板清洗部狀態資訊；及顯示前述清洗工具清洗部之狀態的清洗工具清洗部狀態資訊；前述清洗工具狀態資訊，其係顯示前述基板處理裝置已經以前述動作狀態資訊顯示之前述動作狀態而動作時的前述清洗工具之狀態； 機械學習部，其係藉由將複數組前述學習用資料輸入學習模型，而使前述學習模型學習前述動作狀態資訊與前述清洗工具狀態資訊之相關關係；及 學習完成模型記憶部，其係記憶藉由前述機械學習部學習了前述相關關係之前述學習模型。
  11. 一種資訊處理方法，係具備： 資訊取得工序，其係取得動作狀態資訊，作為基板處理裝置已經動作時之動作狀態，該基板處理裝置具備：保持基板之基板保持部；供給基板清洗流體至前述基板之清洗流體供給部；可旋轉地支撐清洗工具，並且使前述清洗工具接觸前述基板來清洗前述基板之基板清洗部；及以清洗工具清洗流體清洗前述清洗工具之清洗工具清洗部；前述動作狀態資訊包含：顯示前述基板保持部之狀態的基板保持部狀態資訊；顯示前述清洗流體供給部之狀態的清洗流體供給部狀態資訊；顯示前述基板清洗部之狀態的基板清洗部狀態資訊；及顯示前述清洗工具清洗部之狀態的清洗工具清洗部狀態資訊；及 狀態預測工序，其係使用學習模型，該學習模型藉由機械學習而學習了前述動作狀態資訊與清洗工具狀態資訊之相關關係，該清洗工具狀態資訊顯示前述基板處理裝置已經以前述動作狀態資訊顯示之前述動作狀態而動作時的前述清洗工具之狀態，前述狀態預測工序藉由在前述學習模型中，輸入藉由前述資訊取得工序所取得之前述動作狀態資訊，來預測相對該動作狀態資訊之前述清洗工具狀態資訊。
  12. 一種藉由具備記憶體與處理器之推論裝置來執行的推論方法， 前述處理器執行： 資訊取得工序，其係取得動作狀態資訊，作為基板處理裝置已經動作時之動作狀態；該基板處理裝置具備：保持基板之基板保持部；供給基板清洗流體至前述基板之清洗流體供給部；可旋轉地支撐清洗工具，並且使前述清洗工具接觸前述基板來清洗前述基板之基板清洗部；及以清洗工具清洗流體清洗前述清洗工具之清洗工具清洗部；前述動作狀態資訊包含：顯示前述基板保持部之狀態的基板保持部狀態資訊；顯示前述清洗流體供給部之狀態的清洗流體供給部狀態資訊；顯示前述基板清洗部之狀態的基板清洗部狀態資訊；及顯示前述清洗工具清洗部之狀態的清洗工具清洗部狀態資訊；及 推論工序，其係藉由前述資訊取得工序而取得前述動作狀態資訊時，就推論清洗工具狀態資訊，該清洗工具狀態資訊顯示前述基板處理裝置已經以該動作狀態資訊顯示之前述動作狀態而動作時的前述清洗工具之狀態。
  13. 一種機械學習方法，係具備： 學習用資料記憶工序，其係將複數組學習用資料記憶於學習用資料記憶部，該學習用資料係由動作狀態資訊及清洗工具狀態資訊而構成，該動作狀態資訊作為基板處理裝置已經動作時之動作狀態，該基板處理裝置具備：保持基板之基板保持部；供給基板清洗流體至前述基板之清洗流體供給部；可旋轉地支撐清洗工具，並且使前述清洗工具接觸前述基板來清洗前述基板之基板清洗部；及以清洗工具清洗流體清洗前述清洗工具之清洗工具清洗部，前述動作狀態資訊包含：顯示前述基板保持部之狀態的基板保持部狀態資訊；顯示前述清洗流體供給部之狀態的清洗流體供給部狀態資訊；顯示前述基板清洗部之狀態的基板清洗部狀態資訊；及顯示前述清洗工具清洗部之狀態的清洗工具清洗部狀態資訊；前述清洗工具狀態資訊，其係顯示前述基板處理裝置已經以前述動作狀態資訊顯示之前述動作狀態而動作時的前述清洗工具之狀態； 機械學習工序，其係藉由將複數組前述學習用資料輸入學習模型，而使前述學習模型學習前述動作狀態資訊與前述清洗工具狀態資訊之相關關係；及 學習完成模型記憶工序，其係將藉由前述機械學習工序學習了前述相關關係之前述學習模型記憶於學習完成模型記憶部。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114152416A (zh) * 2021-09-30 2022-03-08 宁波东龙电子科技有限公司 一种电动双轴模拟台总装的测试方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4620899B2 (ja) * 2001-05-31 2011-01-26 芝浦メカトロニクス株式会社 洗浄処理装置及び洗浄処理方法
US8608858B2 (en) * 2004-09-28 2013-12-17 Ebara Corporation Substrate cleaning apparatus and method for determining timing of replacement of cleaning member
JP2015220402A (ja) * 2014-05-20 2015-12-07 株式会社荏原製作所 基板洗浄装置および基板洗浄装置で実行される方法
JP6990980B2 (ja) * 2017-03-31 2022-01-12 株式会社荏原製作所 基板処理装置
JP2020061469A (ja) * 2018-10-10 2020-04-16 株式会社荏原製作所 基板洗浄方法、基板洗浄装置、基板処理装置、基板処理システム、および機械学習器
KR20220113493A (ko) * 2019-12-13 2022-08-12 가부시키가이샤 에바라 세이사꾸쇼 기판 세정 장치, 연마 장치, 버프 처리 장치, 기판 세정 방법, 기판 처리 장치, 및 기계 학습기
JP2021157693A (ja) * 2020-03-30 2021-10-07 株式会社荏原製作所 操業支援装置、操業支援プログラム、操業支援方法及び研磨装置

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