WO2024053221A1 - 情報処理装置、機械学習装置、情報処理方法、及び、機械学習方法 - Google Patents

情報処理装置、機械学習装置、情報処理方法、及び、機械学習方法 Download PDF

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WO2024053221A1
WO2024053221A1 PCT/JP2023/024292 JP2023024292W WO2024053221A1 WO 2024053221 A1 WO2024053221 A1 WO 2024053221A1 JP 2023024292 W JP2023024292 W JP 2023024292W WO 2024053221 A1 WO2024053221 A1 WO 2024053221A1
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WO
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processing
substrate
substrate processing
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PCT/JP2023/024292
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English (en)
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Inventor
誠治 村田
祐介 笹谷
桂介 坂田
Original Assignee
株式会社荏原製作所
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
    • H01L21/02—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof
    • H01L21/04—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer
    • H01L21/18—Manufacture or treatment of semiconductor devices or of parts thereof the devices having potential barriers, e.g. a PN junction, depletion layer or carrier concentration layer the devices having semiconductor bodies comprising elements of Group IV of the Periodic Table or AIIIBV compounds with or without impurities, e.g. doping materials
    • H01L21/30—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26
    • H01L21/302—Treatment of semiconductor bodies using processes or apparatus not provided for in groups H01L21/20 - H01L21/26 to change their surface-physical characteristics or shape, e.g. etching, polishing, cutting
    • H01L21/304—Mechanical treatment, e.g. grinding, polishing, cutting

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, a machine learning device, an information processing method, and a machine learning method.
  • a substrate processing apparatus that performs various processes on substrates such as semiconductor wafers
  • CMP chemical mechanical polishing
  • a substrate processing apparatus for example, a polishing table having a polishing pad is rotated, a polishing fluid is supplied to the polishing pad from a liquid supply nozzle, and a substrate holding part called a top ring presses the substrate against the polishing pad.
  • the substrate is chemically and mechanically polished.
  • a cleaning tool is brought into contact with the polished substrate while supplying cleaning fluid, and the substrate is then dried. Substrate processing ends.
  • Patent Documents 1 and 2 disclose substrate processing apparatuses that include various devices for performing such substrate processing and a control panel that controls these devices.
  • the control panel controls each device, and each device is supplied with alternating current by being connected to an alternating current power source via an alternating current power line.
  • alternating current alternating current
  • electromagnetic waves are generated from AC power lines through which alternating current flows, but it is necessary to appropriately understand the influence of these electromagnetic waves so that the normal operation of the substrate processing apparatus is not affected.
  • the present invention provides an information processing device, a machine learning device, an information processing method, and a machine that can appropriately predict the influence of electromagnetic waves generated from AC power lines when substrate processing is performed.
  • the purpose is to provide a learning method.
  • an information processing device includes: an AC device connected to an AC power source via an AC power line; and a control panel that controls the AC device to perform substrate processing that supplies a processing fluid to the substrate or the processing member while bringing the processing member into contact with the substrate.
  • a current value information generation unit that generates current value information of an alternating current supplied to the alternating current device when the substrate processing is performed by a substrate processing apparatus comprising;
  • An electromagnetic wave influence information generation section that generates electromagnetic wave influence information indicating the influence of electromagnetic waves generated from the AC power line based on the current value information generated by the current value information generation section.
  • electromagnetic wave influence information on an AC power line through which the AC current flows is obtained based on current value information of the AC current supplied to the AC equipment when substrate processing is performed. Therefore, it is possible to appropriately predict the influence of electromagnetic waves generated from AC power lines when substrate processing is performed.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram showing an example of a substrate processing system 1.
  • FIG. FIG. 2 is a plan view showing an example of a substrate processing apparatus 2.
  • FIG. FIG. 3 is a perspective view showing an example of first to fourth polishing sections 22A to 22D. It is a perspective view which shows an example of 1st and 2nd roll sponge cleaning part 24A, 24B. It is a perspective view which shows an example of 1st and 2nd pen sponge cleaning parts 24C and 24D. It is a perspective view showing an example of first and second drying sections 24E and 24F.
  • 1 is a block diagram showing an example of a substrate processing apparatus 2.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of a control panel 26.
  • FIG. 9 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 900.
  • FIG. 3 is a data configuration diagram showing an example of production history information 30 managed by a database device 3.
  • FIG. 3 is a data configuration diagram showing an example of test information 31 managed by the database device 3.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example of a machine learning device 4.
  • FIG. It is a diagram showing an example of a first learning model 10A and first learning data 11A. It is a figure showing an example of the 2nd learning model 10B and the 2nd data for learning 11B.
  • 3 is a flowchart illustrating an example of a machine learning method by the machine learning device 4.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of an information processing device 5.
  • FIG. 2 is a functional explanatory diagram showing an example of an information processing device 5.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a user terminal device 6.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of an information processing method by the information processing device 5 and the user terminal device 6.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an object display screen 12 in which a virtual object is displayed superimposed on an AC power line 270 in real space.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram showing an example of a substrate processing system 1.
  • the substrate processing system 1 is a chemical-mechanical polishing system that polishes the surface of a wafer W flat by pressing a substrate W such as a semiconductor wafer (hereinafter referred to as a "wafer") against a polishing pad supplied with a polishing fluid. (hereinafter referred to as "polishing process”), a cleaning process in which the surface of the wafer W is cleaned by supplying a cleaning fluid to the wafer W after the polishing process and bringing it into contact with a cleaning tool; It functions as a system that manages a series of substrate processing, including drying processing.
  • the substrate processing system 1 includes a substrate processing device 2, a database device 3, a machine learning device 4, an information processing device 5, and a user terminal device 6 as its main components.
  • Each of the devices 2 to 6 is configured with, for example, a general-purpose or dedicated computer (see FIG. 9 described later), and is connected to a wired or wireless network 7 to collect various data (some data is shown in FIG. 1). (indicated by dotted line arrows) can be mutually transmitted and received. Note that the number of the devices 2 to 6 and the connection configuration of the network 7 are not limited to the example shown in FIG. 1, and may be changed as appropriate.
  • the substrate processing apparatus 2 includes various devices (details will be described later) such as AC devices, input devices, output devices, and control devices that are connected to an AC power source AC (three-phase AC 200 V, etc.) and operate, and a processing member for the wafer W.
  • a control panel 26 is provided to control each device in order to perform substrate processing that supplies a processing fluid to the wafer W or processing member while making contact with the wafer W or processing member.
  • the substrate processing apparatus 2 controls the operation of each device while referring to device setting information 255 consisting of a plurality of device parameters set for each device and substrate recipe information 256 that defines the processing contents of the substrate.
  • a polishing pad as a processing member that contacts the wafer W and a polishing fluid as a processing fluid supplied to the processing member are used.
  • a cleaning tool as a processing member that contacts the wafer W and a cleaning fluid as a processing fluid supplied to the wafer W are used.
  • the database device 3 stores production history information 30 regarding the history of substrate processing using wafers W, processing members, and processing fluids for actual production, and simulates the state of each device when substrate processing is performed. This is a device that manages test information 31 regarding results calculated by the model. In addition to the above, the database device 3 may also store device setting information 255 and substrate recipe information 256, and in that case, the substrate processing device 2 may refer to these information. good.
  • the database device 3 receives various reports R from the substrate processing device 2 at any time when substrate processing is performed by the substrate processing device 2, and registers them in the production history information 30, so that the production history information 30 includes: Reports R regarding substrate processing are accumulated. Furthermore, when a board processing test or an electromagnetic noise test is performed using a simulation model, the database device 3 registers the execution conditions and execution results of the simulation in association with the test information 31. The information 31 stores simulation execution conditions and execution results.
  • a substrate processing test can be performed using a test wafer W, a processing member, and a processing fluid, for example, a substrate processing apparatus 2 for production use or a substrate processing similar to the substrate processing apparatus 2 may be reproduced.
  • the test conditions and test results may be registered in the test information 31 by performing the test using a suitable test device (not shown).
  • the machine learning device 4 operates as a main body in the learning phase of machine learning, and, for example, acquires a part of the test information 31 from the database device 3 as first and second learning data 11A and 11B, and uses the information processing device
  • the first and second learning models 10A and 10B used in 5 are respectively generated by machine learning.
  • the trained first and second learning models 10A and 10B are provided to the information processing device 5 via the network 7, a recording medium, or the like.
  • the information processing device 5 operates as a subject in the inference phase of machine learning, and uses the first and second learning models 10A and 10B generated by the machine learning device 4 to turn on the AC power supply when substrate processing is performed.
  • the influence of electromagnetic waves generated from an AC power line connecting an AC and an AC device is predicted, and electromagnetic wave influence information indicating the predicted result is generated and transmitted to the database device 3, user terminal device 6, etc.
  • the user terminal device 6 is a terminal device used by a user, and may be a stationary device or a portable device.
  • the user terminal device 6 receives various input operations via the display screen of an application program, a web browser, etc., and also receives various information (for example, event notification, device setting information 255, board recipe) via the display screen.
  • information 256, electromagnetic wave influence information, production history information 30, test information 31, etc. for example, event notification, device setting information 255, board recipe.
  • the user terminal device 6 is a portable device capable of realizing augmented reality (AR) or mixed reality (MR), such as a smartphone, a mobile device such as a tablet terminal, smart glasses, or a transparent head.
  • AR augmented reality
  • MR mixed reality
  • the user terminal device 6 transmits electromagnetic waves to the AC power line in the real space based on the electromagnetic wave influence information provided from the information processing device 5 when the user works on the substrate processing device 2 in the real space. It functions as an information processing device that supports the user by superimposing and displaying virtual objects that indicate the influence of.
  • FIG. 2 is a plan view showing an example of the substrate processing apparatus 2.
  • the substrate processing apparatus 2 includes a load/unload unit 21, a polishing unit 22, a substrate transport unit 23, a finishing unit 24, and a control unit 25 inside a housing 20 that is substantially rectangular in plan view. configured.
  • the loading/unloading unit 21, the polishing unit 22, the substrate transport unit 23, and the finishing unit 24 are partitioned by a first partition wall 200A, and the substrate transport unit 23 and finishing unit 24 are partitioned by a second partition wall 200A. It is divided by a partition wall 200B.
  • blower devices (not shown) driven by motors are installed on the ceiling and side walls of the housing 20, and they control the air pressure in the internal space divided by the first and second partition walls 200A and 200B. Each works to maintain the height above the external space.
  • the load/unload unit 21 includes first to fourth front load sections 210A to 210D on which wafer cassettes (FOUPs, etc.) capable of storing a large number of wafers W in the vertical direction are placed, and wafers stored in the wafer cassettes.
  • a transfer robot 211 that can move up and down along the storage direction (up and down direction) of the wafer W, and a transfer robot 211 that can move up and down along the direction in which the first to fourth front load sections 210A to 210D are lined up (the lateral direction of the housing 20).
  • a horizontal movement mechanism section 212 that moves the horizontal movement mechanism section 212 is provided.
  • the transfer robot 211 carries a wafer cassette mounted on each of the first to fourth front load sections 210A to 210D, a substrate transfer unit 23 (specifically, a lifter 232, which will be described later), and a finishing unit 24 (specifically, It is configured to be accessible to first and second drying sections 24E and 24F (described later), and includes upper and lower hands (not shown) for transferring wafers W therebetween.
  • the lower hand is used when transferring the wafer W before processing
  • the upper hand is used when transferring the wafer W after processing.
  • a shutter (not shown) provided on the first partition wall 200A is opened and closed.
  • AC equipment such as a servo motor, a linear guide, a ball screw, a gear, a belt, a cup, etc. It is constructed by appropriately combining a driving force transmission mechanism such as a ring or a bearing, an output device such as a fluid pressure cylinder or a valve, and an input device such as a linear sensor, encoder sensor, limit sensor, or torque sensor.
  • the polishing unit 22 includes first to fourth polishing sections 22A to 22D that perform a polishing process (planarization) on the wafer W, respectively.
  • the first to fourth polishing parts 22A to 22D are arranged in parallel along the longitudinal direction of the housing 20.
  • FIG. 3 is a perspective view showing an example of the first to fourth polishing sections 22A to 22D.
  • the basic configuration and functions of the first to fourth polishing sections 22A to 22D are common.
  • Each of the first to fourth polishing units 22A to 22D includes a polishing table (processing member support unit) 220 that rotatably supports a polishing pad 2200 having a polishing surface, a polishing table (processing member support unit) 220 that rotatably holds a wafer W, and a wafer A top ring (substrate holder) 221 for polishing W while pressing it against a polishing pad 2200 on a polishing table 220, a polishing fluid supply section 222 for supplying polishing fluid to the polishing pad 2200, and a dresser disk 2230 that can be rotated.
  • a polishing table processing member support unit
  • polishing member support unit that rotatably supports a polishing pad 2200 having a polishing surface
  • a polishing table (processing member support unit) 220 that rotatably holds a wafer W
  • a wafer A top ring (substrate holder) 221 for polishing W while pressing it against a polishing pad 2200
  • a dresser 223 that dresses the polishing pad 2200 by bringing the dresser disk 2230 into contact with the polishing surface of the polishing pad 2200; an atomizer 224 that injects pad cleaning fluid onto the polishing pad 2200; and a housing 20 where the polishing process is performed. It also includes an environmental sensor 225 that measures the state of the internal space.
  • the polishing table 220 is supported by a polishing table shaft 220a and includes a rotational movement mechanism section 220b that rotates the polishing table 220 around its axis, and a temperature control mechanism section 220c that adjusts the surface temperature of the polishing pad 2200. .
  • the top ring 221 is supported by a top ring shaft 221a that is movable in the vertical direction, and includes a rotational movement mechanism part 221c that rotates the top ring 221 around its axis, and a vertical movement mechanism part 221c that moves the top ring 221 in the vertical direction. It includes a mechanism section 221d and a swing movement mechanism section 221e that swings (swings) the top ring 221 around the support shaft 221b.
  • the rotational movement mechanism section 221c, the vertical movement mechanism section 221d, and the swing movement mechanism section 221e function as a substrate movement mechanism section that moves the relative position of the polishing pad 2200 and the surface to be polished of the wafer W.
  • the polishing fluid supply unit 222 is supported by a polishing fluid supply nozzle 222a that supplies polishing fluid to the polishing surface of the polishing pad 2200 and a support shaft 222b, and rotates the polishing fluid supply nozzle 222a around the support shaft 222b.
  • a swing movement mechanism section 222c that adjusts the polishing fluid flow rate
  • a flow rate adjustment section 222d that adjusts the flow rate of the polishing fluid
  • a temperature adjustment mechanism section 222e that adjusts the temperature of the polishing fluid.
  • the polishing fluid is a polishing liquid (slurry) or pure water, and may also contain a chemical solution, or may be a polishing liquid with a dispersant added thereto.
  • the dresser 223 is supported by a dresser shaft 223a that is movable in the vertical direction, and includes a rotational movement mechanism section 223c that rotates the dresser 223 around its axis, and a vertical movement mechanism section 223d that moves the dresser 223 in the vertical direction. , and a swing movement mechanism section 223e that swings and moves the dresser 223 around the support shaft 223b.
  • the atomizer 224 is supported by the support shaft 224a and includes a swing movement mechanism section 224b that pivots the atomizer 224 around the support shaft 224a, and a flow rate adjustment section 224c that regulates the flow rate of the pad cleaning fluid.
  • the pad cleaning fluid is a mixed fluid of a liquid (eg, pure water) and a gas (eg, nitrogen gas) or a liquid (eg, pure water).
  • the environmental sensor 225 is composed of input devices arranged in the internal space of the housing 20, and includes, for example, a temperature sensor 225a that measures the temperature of the internal space, a humidity sensor 225b that measures the humidity of the internal space, and an input device that measures the atmospheric pressure of the internal space. It includes an atmospheric pressure sensor 225c for measurement, an oxygen concentration sensor 225d, and a microphone (sound sensor) 225e.
  • the environment sensor 225 may include a camera (image sensor) capable of photographing the surface, temperature distribution, airflow distribution, etc. of the polishing pad 2200 during the polishing process or before and after the polishing process.
  • the object to be photographed by the camera is not limited to visible light, but may also be infrared light, ultraviolet light, or the like.
  • the wafer W is suction-held on the lower surface of the top ring 221 and moved to a predetermined polishing position on the polishing table 220, the wafer W is held against the polishing surface of the polishing pad 2200 to which polishing fluid is supplied from the polishing fluid supply nozzle 222a. It is polished by being pressed by the top ring 221.
  • the specific configurations of the rotational movement mechanisms 220b, 221c, 223c, the vertical movement mechanisms 221d, 223d, and the swinging movement mechanisms 221e, 222c, 223e, 224b are omitted;
  • AC devices such as servo motors, driving force transmission mechanisms such as linear guides, ball screws, gears, belts, couplings, and bearings, output devices such as fluid pressure cylinders and valves, linear sensors, encoder sensors, and limits. It is configured by appropriately combining input devices such as sensors and torque sensors.
  • the specific configuration of the flow rate adjustment units 222d and 224c is omitted in FIG.
  • output devices for fluid adjustment such as pumps, valves, and regulators, flow rate sensors, pressure sensors, liquid level sensors, temperature sensors, etc. It is configured by appropriately combining input devices such as a sensor, a fluid concentration sensor, a fluid physical property sensor, and a fluid particle sensor.
  • input devices such as a sensor, a fluid concentration sensor, a fluid physical property sensor, and a fluid particle sensor.
  • AC devices such as contact or non-contact heaters
  • input devices such as temperature sensors and current sensors may be used. It is composed of appropriate combinations.
  • the substrate transport unit 23 includes first and second linear transporters that are horizontally movable along the direction in which the first to fourth polishing sections 22A to 22D are lined up (the longitudinal direction of the housing 20).
  • a temporary holding table 233 for the wafer W is provided.
  • the first linear transporter 230A is arranged adjacent to the first and second polishing sections 22A and 22B, and has four transport positions (first to fourth transport positions in order from the load/unload unit 21 side). This is a mechanism for transporting the wafer W between TP1 and TP4).
  • the second transport position TP2 is a position where the wafer W is delivered to the first polishing section 22A
  • the third transport position TP3 is a position where the wafer W is delivered to the second polishing part 22B. be.
  • the second linear transporter 230B is arranged adjacent to the third and fourth polishing sections 22C and 22D, and has three transport positions (fifth to seventh transport positions in order from the load/unload unit 21 side). This is a mechanism for transporting the wafer W between TP5 and TP7).
  • the sixth transport position TP6 is a position where the wafer W is delivered to the third polishing section 22C
  • the seventh transport position TP7 is a position where the wafer W is delivered to the fourth polishing part 22D. be.
  • the swing transporter 231 is disposed adjacent to the fourth and fifth transport positions TP4 and TP5, and has a hand that is movable between the fourth and fifth transport positions TP4 and TP5.
  • the swing transporter 231 is a mechanism that transfers the wafer W between the first and second linear transporters 230A and 230B and temporarily places the wafer W on the temporary holding table 233.
  • the lifter 232 is a mechanism that is disposed adjacent to the first transfer position TP1 and transfers the wafer W to and from the transfer robot 211 of the load/unload unit 21.
  • a shutter (not shown) provided on the first partition wall 200A is opened and closed.
  • first and second linear transporters 230A, 230B, swing transporter 231, and lifter 232 are omitted in FIG. 2, for example, AC equipment such as a servo motor, Drive force transmission mechanisms such as linear guides, ball screws, gears, belts, couplings, and bearings; output devices such as fluid pressure cylinders and valves; and input devices such as linear sensors, encoder sensors, limit sensors, and torque sensors. It is composed of appropriate combinations.
  • the finishing unit 24 is a substrate cleaning device using a roll sponge 2400, and includes first and second roll sponge cleaning sections 24A and 24B arranged in upper and lower stages, and a pen sponge 2401.
  • the first and second pen sponge cleaning units 24C and 24D are arranged in two upper and lower stages as a substrate cleaning device; and second drying sections 24E and 24F, and first and second transport sections 24G and 24H that transport wafers W.
  • the number and arrangement of the roll sponge cleaning units 24A, 24B, pen sponge cleaning units 24C, 24D, drying units 24E, 24F, and conveyance units 24G, 24H are not limited to the example in FIG. 2, and may be changed as appropriate. good.
  • Each of the parts 24A to 24H of the finishing unit 24 is divided into sections along the first and second linear transporters 230A and 230B, for example, the first and second roll sponge cleaning parts 24A and 24B, and the second part. 1 transport section 24G, first and second pen sponge cleaning sections 24C, 24D, second transport section 24H, and first and second drying sections 24E, 24F (from load/unload unit 21). arranged in descending order).
  • the finishing unit 24 performs a primary cleaning process on the wafer W after the polishing process using one of the first and second roll sponge cleaning units 24A and 24B, and a first cleaning process using the first and second pen sponge cleaning units 24C and 24D.
  • a secondary cleaning process by one of them and a drying process by one of the first and second drying sections 24E and 24F are performed in this order.
  • the order of processing performed by each section 24A to 24H of the finishing unit 24 may be changed as appropriate, or some of the processing may be omitted.
  • the cleaning processing performed by the roll sponge cleaning sections 24A and 24B may be omitted.
  • the cleaning process may be started by the pen sponge cleaning units 24C and 24D.
  • the finishing unit 24 also includes a buff cleaning section (not shown) instead of or in addition to the roll sponge cleaning sections 24A, 24B and the pen sponge cleaning sections 24C, 24D to perform buff cleaning processing. You may also do so.
  • each part 24A to 24H of the finishing unit 24 holds the wafer W in a horizontal position (horizontal holding), but may hold the wafer W vertically or diagonally.
  • the roll sponge 2400 and the pen sponge 2401 are made of synthetic resin such as PVA or nylon, and have a porous structure.
  • the roll sponge 2400 and the pen sponge 2401 function as cleaning tools for scrubbing the wafer W, and include first and second roll sponge cleaning sections 24A, 24B and first and second pen sponge cleaning sections 24C. , 24D, respectively.
  • the first transport unit 24G includes a first transport robot 246A that is movable in the vertical direction.
  • the first transfer robot 246A is connected to the temporary storage stand 233 of the substrate transfer unit 23, the first and second roll sponge cleaning sections 24A and 24B, and the first and second pen sponge cleaning sections 24C and 24D. It is configured to be accessible and includes two stages of upper and lower hands for transferring the wafer W between them. For example, the lower hand is used to transfer the wafer W before cleaning, and the upper hand is used to transfer the wafer W after cleaning.
  • a shutter (not shown) provided on the second partition wall 200B is opened and closed.
  • the second transport unit 24H includes a second transport robot 246B that is movable in the vertical direction.
  • the second transfer robot 246B is configured to be accessible to the first and second pen sponge cleaning sections 24C, 24D and the first and second drying sections 24E, 24F, and the wafer W is placed between them. Have a hand for passing.
  • FIG. 4 is a perspective view showing an example of the first and second roll sponge cleaning sections 24A and 24B.
  • the basic configuration and functions of the first and second roll sponge cleaning sections 24A and 24B are common.
  • the first and second roll sponge cleaning sections 24A and 24B include a pair of roll sponges 2400 arranged one above the other so as to sandwich the surfaces to be cleaned (front and back surfaces) of the wafer W.
  • Each of the first and second roll sponge cleaning units 24A and 24B includes a substrate holding unit 241 that holds the wafer W, a cleaning fluid supply unit 242 that supplies cleaning fluid to the wafer W, and a roll sponge 2400 that can be rotated.
  • a substrate cleaning section (processing member support section) 240 that supports and cleans the wafer W by bringing the roll sponge 2400 into contact with the wafer W, and a cleaning tool cleaning section that cleans the roll sponge 2400 with a cleaning tool cleaning fluid (self-cleaning).
  • an environmental sensor 244 that measures the state of the internal space of the housing 20 where the cleaning process is performed.
  • the substrate holding section 241 includes a substrate holding mechanism section 241a that holds multiple positions on the side edge of the wafer W, and a substrate rotation mechanism section that rotates the wafer W around a third rotation axis perpendicular to the surface to be cleaned of the wafer W. 241b.
  • the substrate holding mechanism section 241a includes four rollers, and at least one roller is configured to be movable so as to hold or release the side edge of the wafer W.
  • the substrate rotation mechanism section 241b is composed of two drive rollers, and the drive rollers also serve as the substrate holding mechanism section 241a that holds the wafer W.
  • the substrate holding section 241 may include a substrate holding mechanism section 241a made up of a plurality of rollers and a substrate rotation mechanism section 241b made up of at least one drive roller. Further, the substrate holding mechanism section 241a may be configured with a chuck instead of a roller.
  • the cleaning fluid supply unit 242 includes a cleaning fluid supply nozzle 242a that supplies cleaning fluid to the surface to be cleaned of the wafer W, a swing movement mechanism unit 242b that rotates the cleaning fluid supply nozzle 242a, and a swing movement mechanism unit 242b that controls the flow rate and pressure of the cleaning fluid. It includes a flow rate adjustment section 242c that adjusts the temperature of the cleaning fluid, and a temperature adjustment mechanism section 242d that adjusts the temperature of the cleaning fluid.
  • the cleaning fluid may be either pure water (rinsing liquid) or a chemical liquid, and the cleaning fluid supply nozzle 242a is provided with a pure water nozzle and a chemical liquid nozzle separately, as shown in FIG. Good too. Further, the cleaning fluid may be a liquid, a two-fluid mixture of a liquid and a gas, or a fluid containing a solid such as dry ice.
  • the substrate cleaning unit 240 includes a cleaning tool rotation mechanism unit 240a that rotates the roll sponge 2400 around a first rotation axis parallel to the surface to be cleaned of the wafer W, and changes the height of the pair of roll sponges 2400 and the distance between them.
  • a vertical movement mechanism section 240b that moves at least one of the pair of roll sponges 2400 in the vertical direction
  • a linear movement mechanism section 240c that linearly moves the pair of roll sponges 2400 in the horizontal direction are provided.
  • the vertical movement mechanism section 240b and the linear movement mechanism section 240c function as a cleaning tool movement mechanism section that moves the relative position of the roll sponge 2400 and the surface to be cleaned of the wafer W.
  • the cleaning tool cleaning section 243 is arranged in a position that does not interfere with the wafer W, and is housed in a cleaning tool cleaning tank 243a that can store and discharge cleaning tool cleaning fluid, and a cleaning tool cleaning tank 243a that allows the roll sponge 2400 to press against the wafer W.
  • a cleaning tool cleaning plate 243b which is supplied to the cleaning tool cleaning tank 243a, and a flow rate adjusting section 243c that adjusts the flow rate and pressure of the cleaning tool cleaning fluid supplied to the cleaning tool cleaning tank 243a, which flows through the inside of the roll sponge 2400 and from the outer peripheral surface of the roll sponge 2400. It includes a flow rate adjustment section 243d that adjusts the flow rate and pressure of the cleaning tool cleaning fluid discharged to the outside.
  • the cleaning tool cleaning fluid may be either pure water (rinsing liquid) or a chemical solution.
  • the environmental sensor 244 includes, for example, a temperature sensor 244a, a humidity sensor 244b, an atmospheric pressure sensor 244c, an oxygen concentration sensor 244d, and a microphone (sound sensor) 244e.
  • the environment sensor 244 may include a camera (image sensor) capable of photographing the surface, temperature distribution, airflow distribution, etc. of the wafer W and roll sponge 2400 during the cleaning process or before and after the cleaning process.
  • the object to be photographed by the camera is not limited to visible light, but may also be infrared light, ultraviolet light, or the like.
  • the wafer W is rotated by the substrate rotation mechanism section 241b while being held by the substrate holding mechanism section 241a. Then, while the cleaning fluid is supplied from the cleaning fluid supply nozzle 242a to the surface to be cleaned of the wafer W, the roll sponge 2400 rotated around the axis by the cleaning tool rotation mechanism section 240a slides on the surface to be cleaned of the wafer W. The wafer W is cleaned by coming into contact with it.
  • the substrate cleaning section 240 moves the roll sponge 2400 to the cleaning tool cleaning tank 243a, and, for example, rotates the roll sponge 2400, presses it against the cleaning tool cleaning plate 243b, and controls the flow rate adjustment section 243d to apply cleaning tool cleaning fluid to the cleaning tool cleaning tank 243a.
  • the roll sponge 2400 is cleaned.
  • FIG. 5 is a perspective view showing an example of the first and second pen sponge cleaning sections 24C and 24D.
  • the basic configuration and functions of the first and second pen sponge cleaning sections 24C and 24D are common.
  • Each of the first and second pen sponge cleaning units 24C and 24D includes a substrate holding unit 241 that holds the wafer W, a cleaning fluid supply unit 242 that supplies cleaning fluid to the wafer W, and a pen sponge 2401 that is rotatable.
  • a substrate cleaning unit (processing member support unit) 240 that supports and cleans the wafer W by bringing the pen sponge 2401 into contact with the wafer W, and a cleaning tool cleaning unit that cleans the pen sponge 2401 with a cleaning tool cleaning fluid (self-cleaning).
  • 243 an environmental sensor 244 that measures the state of the internal space of the housing 20 where the cleaning process is performed.
  • the substrate holding section 241 includes a substrate holding mechanism section 241c that holds multiple positions on the side edge of the wafer W, and a substrate rotation mechanism section that rotates the wafer W around a third rotation axis perpendicular to the surface to be cleaned of the wafer W. 241d.
  • the substrate holding mechanism section 241c includes four rollers, and at least one roller is configured to be movable so as to hold or release the side edge of the wafer W.
  • the substrate rotation mechanism section 241d is composed of two drive rollers, and the drive roller that constitutes the substrate rotation mechanism section 241b also serves as the substrate holding mechanism section 241a that holds the wafer W.
  • the substrate holding section 241 may include a substrate holding mechanism section 241c made up of a plurality of rollers and a substrate rotation mechanism section 241d made up of at least one drive roller. Further, the substrate holding mechanism section 241c may be configured with a chuck instead of a roller.
  • the cleaning fluid supply section 242 is configured in the same manner as in FIG. 4, and includes a cleaning fluid supply nozzle 242a, a swing movement mechanism section 242b, a flow rate adjustment section 242c, and a temperature adjustment mechanism section 242d.
  • the substrate cleaning unit 240 includes a cleaning tool rotation mechanism unit 240d that rotates the pen sponge 2401 around a second rotation axis perpendicular to the surface to be cleaned of the wafer W, and a vertical movement mechanism unit 240e that moves the pen sponge 2401 in the vertical direction. and a swing movement mechanism section 240f that swings and moves the pen sponge 2401 in the horizontal direction.
  • the vertical movement mechanism section 240e and the swing movement mechanism section 240f function as a cleaning tool movement mechanism section that moves the relative position of the pen sponge 2401 and the surface to be cleaned of the wafer W.
  • the cleaning tool cleaning section 243 is arranged in a position that does not interfere with the wafer W, and is housed in a cleaning tool cleaning tank 243e that can store and discharge cleaning tool cleaning fluid, and a cleaning tool cleaning tank 243e that allows the pen sponge 2401 to press against the cleaning tool cleaning tank 243e.
  • a cleaning tool cleaning plate 243f which is supplied to the cleaning tool cleaning tank 243e, and a flow rate adjustment section 243g that adjusts the flow rate and pressure of the cleaning tool cleaning fluid supplied to the cleaning tool cleaning tank 243e, which flows through the inside of the pen sponge 2401 and from the outer surface of the pen sponge 2401. It includes a flow rate adjustment section 243h that adjusts the flow rate and pressure of the cleaning tool cleaning fluid discharged to the outside.
  • the environmental sensor 244 includes, for example, a temperature sensor 244a, a humidity sensor 244b, an atmospheric pressure sensor 244c, an oxygen concentration sensor 244d, and a microphone (sound sensor) 244e.
  • the environment sensor 244 may include a camera (image sensor) capable of photographing the surface temperature distribution, airflow distribution, etc. of the wafer W and the pen sponge 2401 during the cleaning process or before and after the cleaning process.
  • the object to be photographed by the camera is not limited to visible light, but may also be infrared light, ultraviolet light, or the like.
  • the wafer W is rotated by the substrate rotation mechanism section 241d while being held by the substrate holding mechanism section 241c. Then, while the cleaning fluid is supplied from the cleaning fluid supply nozzle 242a to the surface to be cleaned of the wafer W, the pen sponge 2401 rotated around the axis by the cleaning tool rotation mechanism section 240d slides on the surface to be cleaned of the wafer W. The wafer W is cleaned by coming into contact with it.
  • the substrate cleaning unit 240 moves the pen sponge 2401 to the cleaning tool cleaning tank 243e, and, for example, rotates the pen sponge 2401, presses it against the cleaning tool cleaning plate 243f, and controls the flow rate adjustment unit 243h to clean the cleaning tool with the cleaning tool cleaning tank 243e.
  • the pen sponge 2401 is cleaned.
  • FIG. 6 is a perspective view showing an example of the first and second drying sections 24E and 24F.
  • the basic configuration and functions of the first and second drying sections 24E and 24F are common.
  • Each of the first and second drying sections 24E and 24F includes a substrate holding section 241 that holds the wafer W, a drying fluid supply section 245 that supplies drying fluid to the wafer W, and an interior of the housing 20 where the drying process is performed. It also includes an environment sensor 244 that measures the state of the space.
  • the substrate holding section 241 includes a substrate holding mechanism section 241e that holds multiple positions on the side edge of the wafer W, and a substrate rotation mechanism section that rotates the wafer W around a third rotation axis perpendicular to the surface to be cleaned of the wafer W. 241g.
  • the substrate holding mechanism section 241e is installed such that one end thereof is rotatable about a horizontal axis relative to the vertical movement mechanism section 241f that moves in the vertical direction, and the other end thereof is movable toward and away from the peripheral edge of the wafer W. Consists of chuck.
  • the substrate holding mechanism section 241e constitutes an umbrella mechanism in which the gripping section moves in the direction of contacting or separating the wafer W as the vertical movement mechanism section 241f moves in the vertical direction. Note that the substrate holding mechanism section 241e may be configured with a roller instead of a chuck.
  • the drying fluid supply unit 245 includes a drying fluid supply nozzle 245a that supplies drying fluid to the surface to be cleaned of the wafer W, a vertical movement mechanism unit 245b that moves the drying fluid supply nozzle 245a in the vertical direction, and a drying fluid supply nozzle 245a. It includes a swing movement mechanism section 245c that rotates in the horizontal direction, a flow rate adjustment section 245d that adjusts the flow rate and pressure of the drying fluid, and a temperature adjustment mechanism section 245e that adjusts the temperature of the drying fluid.
  • the vertical movement mechanism section 245b and the swing movement mechanism section 245c function as a dry fluid supply nozzle movement mechanism section that moves the relative position of the dry fluid supply nozzle 245a and the surface to be cleaned of the wafer W.
  • the drying fluid is, for example, IPA steam and pure water (rinsing liquid), and the drying fluid supply nozzle 245a is provided with a nozzle for IPA steam and a nozzle for pure water separately, as shown in FIG. You can leave it there.
  • the drying fluid may be a liquid, a two-fluid mixture of a liquid and a gas, or a fluid containing a solid such as dry ice.
  • the environmental sensor 244 includes a temperature sensor 244a, a humidity sensor 244b, an atmospheric pressure sensor 244c, an oxygen concentration sensor 244d, and a microphone (sound sensor) 244e.
  • the environment sensor 244 may include a camera (image sensor) capable of photographing the surface of the wafer W, temperature distribution, airflow distribution, etc. during the drying process or before and after the drying process.
  • the wafer W is rotated by the substrate rotation mechanism section 241g while being held by the substrate holding mechanism section 241e. Then, with the drying fluid being supplied from the drying fluid supply nozzle 245a to the surface to be cleaned of the wafer W, the drying fluid supply nozzle 245a is moved to the side edge side (radially outward) of the wafer W. Thereafter, the wafer W is dried by being rotated at high speed by the substrate rotation mechanism section 241g.
  • AC devices such as servo motors, linear guides, ball screws, gears, belts, couplings
  • It is constructed by appropriately combining a driving force transmission mechanism such as a bearing, an output device such as a fluid pressure cylinder or a valve, and an input device such as a linear sensor, encoder sensor, limit sensor, or torque sensor.
  • the specific configuration of the flow rate adjustment units 243c, 243d, 243g, 243h, and 245d is omitted; It is configured by appropriately combining input devices such as a sensor, a pressure sensor, a liquid level sensor, a temperature sensor, a fluid concentration sensor, a fluid physical property sensor, and a fluid particle sensor.
  • input devices such as a sensor, a pressure sensor, a liquid level sensor, a temperature sensor, a fluid concentration sensor, a fluid physical property sensor, and a fluid particle sensor.
  • AC devices such as contact or non-contact heaters
  • inputs such as temperature sensors, current sensors, etc. It is configured by appropriately combining devices.
  • FIG. 7 is a block diagram showing an example of the substrate processing apparatus 2. As shown in FIG. The control unit 25 is electrically connected to each of the units 21 to 24 and functions as a control section that collectively controls each of the units 21 to 24.
  • the control system AC equipment, input equipment, output equipment, control equipment
  • the other units 21 and 23 also have the same basic configuration and functions. Therefore, the explanation will be omitted.
  • the polishing unit 22 is arranged in each subunit (for example, a polishing table 220, a top ring 221, a polishing fluid supply unit 222, a dresser 223, an atomizer 224, etc.) included in the polishing unit 22, and controls a plurality of ACs to be controlled.
  • a device 227 and an output device 228B, a plurality of input devices 228A that detect data (detected values) necessary for controlling each subunit, and an AC device 227 and an output device 228B are controlled based on the detected values of each input device 228A.
  • a control device 229 is provided.
  • the input device 228A of the polishing unit 22 includes, for example, a sensor that detects the rotation speed of the polishing table 220 (polishing pad 2200), a sensor that detects the rotational torque of the polishing table 220 (polishing pad 2200), and a sensor that detects the surface temperature of the polishing pad 2200.
  • a sensor that detects the position coordinates of the substrate moving mechanism section (vertical moving mechanism section 221d, swinging moving mechanism section 221e), a sensor that detects the moving speed of the substrate moving mechanism section, and a sensor that detects the moving torque of the substrate moving mechanism section.
  • a sensor that detects the pressing load of the wafer W when the wafer W is brought into contact with the polishing pad 2200 a sensor that detects the pressure (positive pressure and negative pressure) of the wafer pressing pressure chamber and the retaining ring pressing pressure chamber (both not shown).
  • a sensor that detects the temperature of the polishing fluid being applied a sensor that detects the swinging position of the polishing fluid supply section 222 that can be converted into a position where the polishing fluid is dropped by the polishing fluid supply section 222, a sensor that detects the concentration of the polishing fluid, and a sensor that detects the concentration of the polishing fluid.
  • a sensor that detects the cleanliness of the fluid for example, the concentration of particles contained in the waste polishing fluid, the particle diameter, the number of particles for each particle diameter
  • an environmental sensor 225 and the like are included.
  • the finishing unit 24 includes subunits included in the finishing unit 24 (for example, first and second roll sponge cleaning sections 24A, 24B, first and second pen sponge cleaning sections 24C, 24D, first and second A plurality of AC devices 247 and output devices 248B to be controlled, and data necessary for controlling each subunit (
  • the control device 249 includes a plurality of input devices 248A that detect a detected value (detected value), and a control device 249 that controls the operation of the AC device 247 and the output device 248B based on the detected value of each input device 248A.
  • the input device 248A of the finishing unit 24 includes, for example, a sensor that detects the holding pressure when the substrate holding mechanism sections 241a, 241c, and 241e hold the wafer W, and a sensor that detects the holding pressure when the substrate holding mechanism sections 241a, 241c, and 241e hold the wafer W, and a sensor that detects the holding pressure of the substrate rotation mechanism sections 241b, 241d, and 241g (wafer W).
  • a sensor that detects the rotation speed a sensor that detects the rotational torque of the substrate rotation mechanism parts 241b, 241d, and 241g (wafer W), a sensor that detects the flow rate of the cleaning fluid or drying fluid, and a sensor that detects the pressure of the cleaning fluid or drying fluid.
  • the control unit 25 includes a control section 250, a communication section 251, an input section 252, an output section 253, and a storage section 254.
  • the control unit 25 is comprised of, for example, a general-purpose or dedicated computer (see FIG. 9, which will be described later).
  • the communication unit 251 is connected to the network 7 and functions as a communication interface for transmitting and receiving various data.
  • the input unit 252 accepts various input operations, and the output unit 253 functions as a user interface by outputting various information via a display screen, signal tower lighting, and buzzer sound.
  • the storage unit 254 stores various programs (operating system (OS), application programs, web browser, etc.) and data (device setting information 255, substrate recipe information 256, etc.) used in the operation of the substrate processing apparatus 2.
  • the device setting information 255 and the board recipe information 256 are data that can be edited by the user via the display screen.
  • the control unit 250 controls a plurality of input devices 218A, 228A, 238A, and 248A (hereinafter referred to as an "input device group”) via a plurality of control devices 219, 229, 239, and 249 (hereinafter referred to as a "control device group”).
  • a plurality of AC devices 217, 227, 237, 247 (hereinafter referred to as “AC device group”) and a plurality of output devices 218B, 228B, 238B, 248B (hereinafter referred to as "output device group") are acquired. '') to perform a series of substrate processing such as loading, polishing, cleaning, drying, and unloading.
  • FIG. 8 is a schematic diagram showing an example of the control panel 26.
  • the control panel 26 includes a box-shaped casing 26a and a lid 26b, a part of which is removable.
  • the substrate processing apparatus 2 may include a plurality of control panels 26, for example, each of the units 21 to 24 may be provided with a control panel 26, respectively.
  • the control panel 26 for controlling the polishing unit 22 will be mainly described.
  • an AC power distribution board 260 connected to the AC power supply AC, an AC equipment control circuit 261 connected to the AC power distribution board 260, and an AC power distribution board 261 connected to the AC power distribution board 260 and connected to the AC power supply AC.
  • An AC/DC converter 262 that converts AC power supplied from the AC power source into DC power (24 V DC, etc.), a DC distribution board 263 connected to the AC/DC converter 262, and a DC distribution board 263 connected to the DC distribution board 263.
  • a programmable logic controller (PLC) 264, an AC terminal block 265 connected to the AC device control circuit 261, and an input terminal block 266 and an output terminal block 267 connected to the programmable logic controller 264 are arranged.
  • the AC equipment control circuit 261 and the programmable logic controller 264 are devices that constitute a control equipment group (control equipment 219, 229, 239, 249) for controlling the AC equipment group (AC equipment 217, 227, 237, 247).
  • a control device 229 of the polishing unit 22 for controlling the AC device 227 of the polishing unit 22 is shown.
  • the AC device control circuit 261 supplies AC current to a motor drive circuit 261A that supplies AC current to motors that operate as AC devices 217, 227, 237, and 247, and to heaters that operate as AC devices 217, 227, 237, and 247.
  • a heater drive circuit 261B is provided.
  • the motor may be any type of motor, such as a servo motor, an inverter motor, a series motor, or the like.
  • the motor drive circuit 261A may include, for example, a servo driver, an inverter, a relay, etc., and may drive a plurality of motors.
  • the heater drive circuit 261B may include, for example, an amplifier, a relay, etc., and may drive a plurality of heaters.
  • an AC power line 270 that connects the AC power source AC and the AC devices via the AC device control circuit 261, etc.
  • An input terminal block 266 is connected between the DC power line 271 that connects the DC converter 262 and the control equipment group, and the control equipment group and the input equipment group (FIG. 8 shows the input equipment 228A of the polishing unit 22). and an output signal line 273 that connects the programmable logic controller 264 and the output device group (FIG. 8 shows the output device 228B of the polishing unit 22) via the output terminal block 267. and a communication signal line 274 connecting between the programmable logic controller 264 and the AC device control circuit 261.
  • the AC power lines 270 in the control panel 26 include a primary motor power line 270A connected to the AC power supply AC side with respect to the motor drive circuit 261A, and a secondary motor power line 270A connected to the motor side with respect to the motor drive circuit 261A.
  • 270B a primary heater power line 270C connected to the AC power source AC side with respect to the heater drive circuit 261B, and a secondary heater power line 270D connected to the heater side with respect to the heater drive circuit 261B.
  • a plurality of connectors (not shown) are attached to the casing 26a of the control panel 26, and the wiring 27 is connected via the connectors. Note that the arrangement and number of each device within the control panel 26 may be changed as appropriate, and the connection relationship and number of wiring 27 may also be changed as appropriate.
  • FIG. 9 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 900.
  • Each of the control unit 25, database device 3, machine learning device 4, information processing device 5, and user terminal device 6 of the substrate processing apparatus 2 is configured by a general-purpose or dedicated computer 900.
  • the computer 900 includes a bus 910, a processor 912, a memory 914, an input device 916, an output device 917, a display device 918, a storage device 920, and a communication I/F (interface) as its main components. 922 , an external device I/F section 924 , an I/O (input/output) device I/F section 926 , and a media input/output section 928 . Note that the above-mentioned components may be omitted as appropriate depending on the purpose for which the computer 900 is used.
  • the processor 912 includes one or more arithmetic processing units (CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro-processing unit), DSP (digital signal processor), GPU (Graphics Processing Unit), etc.), and the entire computer 900 It operates as a control unit that oversees the
  • the memory 914 stores various data and programs 930, and includes, for example, a volatile memory (DRAM, SRAM, etc.) that functions as a main memory, a nonvolatile memory (ROM), a flash memory, etc.
  • the input device 916 includes, for example, a keyboard, a mouse, a numeric keypad, an electronic pen, etc., and functions as an input unit.
  • the output device 917 is configured with, for example, a sound (audio) output device, a vibration device, etc., and functions as an output section.
  • the display device 918 is configured with, for example, a liquid crystal display, an organic EL display, electronic paper, a projector, etc., and functions as an output unit.
  • Input device 916 and display device 918 may be configured integrally, such as a touch panel display.
  • the storage device 920 is configured with, for example, an HDD, an SSD (Solid State Drive), etc., and functions as a storage unit. The storage device 920 stores various data necessary for executing the operating system and programs 930.
  • the communication I/F section 922 is connected to a network 940 such as the Internet or an intranet (which may be the same as the network 7 in FIG. 1) by wire or wirelessly, and exchanges data with other computers according to a predetermined communication standard. It functions as a communication unit that sends and receives information.
  • the external device I/F section 924 is connected to an external device 950 such as a camera, printer, scanner, reader/writer, etc. by wire or wirelessly, and serves as a communication section that sends and receives data to and from the external device 950 according to a predetermined communication standard. Function.
  • the I/O device I/F unit 926 is connected to an I/O device 960 such as various sensors and actuators, and transmits, for example, a detection signal from a sensor, a control signal to an actuator, etc. with the I/O device 960. It functions as a communication unit that sends and receives various signals and data.
  • the media input/output unit 928 is configured with a drive device such as a DVD drive or a CD drive, and reads and writes data on a medium (non-temporary storage medium) 970 such as a DVD or a CD.
  • the processor 912 calls the program 930 stored in the storage device 920 to the memory 914 and executes it, and controls each part of the computer 900 via the bus 910.
  • the program 930 may be stored in the memory 914 instead of the storage device 920.
  • the program 930 may be recorded on the medium 970 in an installable file format or an executable file format, and provided to the computer 900 via the media input/output unit 928.
  • the program 930 may be provided to the computer 900 by being downloaded via the network 940 via the communication I/F unit 922.
  • the computer 900 may implement various functions achieved by the processor 912 executing the program 930 using hardware such as an FPGA or an ASIC.
  • the computer 900 is, for example, a stationary computer or a portable computer, and is any type of electronic device.
  • the computer 900 may be a client computer, a server computer, or a cloud computer.
  • the computer 900 may also be applied to devices other than the devices 2 to 6.
  • FIG. 10 is a data configuration diagram showing an example of production history information 30 managed by the database device 3.
  • the production history information 30 includes, for example, a wafer history table 300 regarding each wafer W, and a polishing history regarding polishing processing, as a table in which reports R acquired when substrate processing for main production is performed are classified and registered. It includes a table 301, a cleaning history table 302 regarding cleaning processing, and a drying history table 303 regarding drying processing.
  • the production history information 30 includes an event history table regarding event information, an operation history table regarding operation information, etc., but detailed explanation thereof will be omitted.
  • a wafer ID, cassette number, slot number, substrate recipe information 256, start time and end time of each process, used unit ID, etc. are registered.
  • FIG. 10 illustrates a polishing process, a cleaning process, and a drying process, other processes are also registered in the same way.
  • the board recipe information 256 the board recipe information 256 may be registered as is, or information about a reference destination of the board recipe information 256 may be registered.
  • the usage unit ID specifies a unique unit ID indicating the unit used in each process, and the unit ID also includes a unit type indicating the type of the unit (for example, substrate transport, polishing, roll sponge cleaning, pen sponge cleaning, drying, etc.).
  • Each record in the polishing history table 301 includes substrate status information indicating the status of the wafer W, processing member status information indicating the status of the processing member (polishing pad 2200), and processing information indicating the supply status of the processing fluid (polishing fluid). and fluid state information are respectively registered.
  • Each record in the cleaning history table 302 includes substrate status information indicating the status of the wafer W, processing member status information indicating the status of the processing members (roll sponge 2400 and pen sponge 2401), and supply of processing fluid (cleaning fluid). Processing fluid status information indicating the status is respectively registered.
  • substrate state information indicating the state of the wafer W and processing fluid state information indicating the supply state of the processing fluid (drying fluid) are registered.
  • the substrate state information is information indicating the state of the wafer W held by the substrate holding section.
  • the board state information may include detection values of each input device (or each AC device group or each output device group) sampled at predetermined time intervals by the input device group (or AC device group or output device group) that the board holder has. It may be a command value for the device) or a setting value in the device setting information 255 or the board recipe information 256.
  • the processing member status information is, for example, the detected value of each input device sampled at a predetermined time interval by the input device group (or AC device group or output device group) that the processing member support unit has (or each It may be a command value to the output device) or a setting value in the device setting information 255 or the board recipe information 256.
  • the processing fluid status information is, for example, the detection value of each input device sampled at a predetermined time interval by the input device group (or AC device group or output device group) that the processing fluid supply unit has (or each It may be a command value to the output device) or a setting value in the device setting information 255 or the board recipe information 256.
  • the processing contents, wafer W, processing members, and processing fluid when substrate processing is performed on the wafer W specified by the wafer ID can be determined.
  • the state of can be extracted. Note that the specific contents of each piece of information will be described later.
  • FIG. 11 is a data configuration diagram showing an example of the test information 31 managed by the database device 3.
  • the test information 31 includes a polishing test table 310 in which execution conditions and execution results acquired when a polishing process simulation is performed are classified and registered, and an execution condition acquired when a cleaning process simulation is performed. It includes a cleaning test table 311 in which conditions and execution results are classified and registered, and a drying test table 312 in which execution conditions and execution results obtained when a drying process simulation is performed are classified and registered.
  • Each record of the polishing test table 310, the cleaning test table 311, and the drying test table 312 includes, for example, a test ID, substrate recipe information 256, substrate state information, processing member state information, processing fluid state information, test result information, etc. is registered.
  • the substrate recipe information 256, the substrate state information, the processing member state information, and the processing fluid state information are information indicating the execution conditions of the simulation, and the data structure is the polishing history table 301, the cleaning history table 302, the drying history table 303, and the like. Since they are similar, detailed description will be omitted.
  • the test result information is information indicating the execution result of the simulation, and includes current value information of the AC current supplied to the AC equipment via the AC power line 270 when the board processing is performed, and includes electromagnetic wave influence information indicating the influence of electromagnetic waves generated from the AC power line 270.
  • the current value information records the current value for each of the plurality of AC power lines 270
  • the electromagnetic wave influence information records the influence of electromagnetic waves for each of the plurality of AC power lines 270.
  • the current value information and electromagnetic wave influence information included in the test result information may be acquired, for example, as time series data of a specific target period, or as point-in-time data at a specific target time.
  • FIG. 12 is a block diagram showing an example of the machine learning device 4. As shown in FIG.
  • the machine learning device 4 includes a control section 40, a communication section 41, a learning data storage section 42, and a learned model storage section 43.
  • the control unit 40 functions as a learning data acquisition unit 400 and a machine learning unit 401.
  • the communication unit 41 is connected to external devices (for example, the substrate processing device 2, the database device 3, the information processing device 5, the user terminal device 6, the test device (not shown), etc.) via the network 7, and is connected to various Functions as a communication interface to send and receive data.
  • the learning data acquisition unit 400 is connected to an external device via the communication unit 41 and the network 7, and acquires the first and second learning data 11A and 11B.
  • the learning data acquisition unit 400 acquires first learning data 11A consisting of substrate processing information as input data and current value information as output data, and also acquires first learning data 11A consisting of the current value information as input data.
  • second learning data 11B composed of electromagnetic wave influence information as output data is acquired.
  • the first and second learning data 11A and 11B are data used as teacher data (training data), verification data, and test data in supervised learning. Further, the electromagnetic wave influence information is data used as a correct answer label in supervised learning.
  • the learning data storage unit 42 is a database that stores a plurality of sets of first and second learning data 11A and 11B acquired by the learning data acquisition unit 400. Note that the specific configuration of the database that constitutes the learning data storage section 42 may be designed as appropriate.
  • the machine learning unit 401 performs machine learning using the plurality of sets of first and second learning data 11A and 11B stored in the learning data storage unit 42. That is, the machine learning unit 401 inputs a plurality of sets of first learning data 11A to the first learning model 10A, and calculates the correlation between the board processing information and current value information included in the first learning data 11A. By causing the first learning model 10A to learn, a learned first learning model 10A is generated. In addition, the machine learning unit 401 inputs a plurality of sets of second learning data 11B to the second learning model 10B, and calculates the correlation between the current value information and the electromagnetic wave influence information included in the second learning data 11B. By causing the second learning model 10B to learn, a trained second learning model 10B is generated.
  • the trained model storage unit 43 is a database that stores the trained first and second learning models 10A and 10B (specifically, adjusted weight parameter groups) generated by the machine learning unit 401.
  • the trained first and second learning models 10A and 10B stored in the trained model storage unit 43 are provided to the actual system (for example, the information processing device 5) via the network 7, a recording medium, or the like.
  • the learning data storage section 42 and the learned model storage section 43 are shown as separate storage sections in FIG. 12, they may be configured as a single storage section.
  • the number of the first and second learning models 10A and 10B stored in the learned model storage unit 43 is not limited to one, but may vary depending on the machine learning method, the mechanism of the substrate holding unit, the processing member, etc. Multiple learning models with different conditions can be stored, such as differences in the mechanism of the holding part, types of data included in substrate processing information, types of data included in current value information, types of data included in electromagnetic wave influence information, etc. may be done.
  • the learning data storage unit 42 may store a plurality of types of learning data each having a data structure corresponding to a plurality of learning models with different conditions.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the first learning model 10A and the first learning data 11A.
  • the first learning data 11A used for machine learning of the first learning model 10A is composed of substrate processing information and current value information.
  • the substrate processing information constituting the first learning data 11A includes substrate recipe information 256 indicating processing details of substrate processing (polishing processing, cleaning processing, drying processing, etc.), substrate state information indicating the state of the wafer W, At least one of processing member status information indicating the status of the processing members (polishing pad 2200, roll sponge 2400, and pen sponge 2401) and processing fluid status information indicating the supply status of the processing fluid (polishing fluid, cleaning fluid, and drying fluid). Including one.
  • the substrate recipe information 256 is information indicating processing contents such as polishing processing, cleaning processing, drying processing, etc.
  • the processing contents of the polishing process include, for example, the table rotation speed by the polishing table 220, the top ring pressing time by the top ring 221, the wafer pressing load, the wafer rotation speed, the amount of polishing fluid supplied by the polishing fluid supply unit 222, the supply timing, This includes the dresser operation time by the dresser 223, the atomizer operation time by the atomizer 224, etc.
  • the processing contents of the cleaning process include, for example, the roll sponge operation time in the roll sponge cleaning process, the roll sponge rotation speed, the wafer rotation speed, the supply amount and supply timing of cleaning fluid, the pen sponge operation time in the pen sponge cleaning process, This includes the pen sponge rotation speed, wafer rotation speed, cleaning fluid supply amount, supply timing, wafer rotation speed, etc.
  • the processing contents of the drying process include, for example, the drying operation time in the drying process, the wafer rotation speed, the supply amount of the drying fluid, the supply timing, and the like.
  • the substrate recipe information 256 may be set for each wafer W, or may be set for each wafer W constituting a lot.
  • the substrate state information includes at least one of the size, thickness, and film type of the wafer W.
  • the processing member state information includes at least one of the condition of the polishing pad 2200, the condition of the roll sponge 2400, and the condition of the pen sponge 2401.
  • the condition of the polishing pad 2200 is expressed, for example, by surface quality, flatness, cleanliness, wetness, etc., and the usage status of the polishing pad 2200 (time of use, pressing load during use, presence or absence of dressing, presence or absence of replacement, polishing It is set based on the image taken of the surface of the pad 2200, the number of rotations of the polishing pad 2200, the number of rotations of the wafer W, and the number of wafers processed.
  • the condition of polishing pad 2200 may change over time during the polishing process.
  • the condition of the roll sponge 2400 and the pen sponge 2401 is expressed, for example, by the degree of wear and contamination, and the usage status of the roll sponge 2400 and the pen sponge 2401 (time of use, pressing load during use, presence or absence of replacement, roll sponge 2400 and an image taken of the surface of the pen sponge 2401, the rotational speed of the roll sponge 2400 and the pen sponge 2401, the rotational speed of the wafer W, and the number of wafers processed.
  • the conditions of the roll sponge 2400 and the pen sponge 2401 may change over time during the cleaning process, for example.
  • the processing fluid status information includes at least one of the polishing fluid status, the cleaning fluid status, and the drying fluid status.
  • the conditions of the polishing fluid, cleaning fluid, and drying fluid include, for example, flow rate, dropping position, pressure, fluid physical properties (density, viscosity), and the like.
  • the current value information constituting the first learning data 11A is information indicating the current value of the alternating current flowing through the alternating current power line 270 in the control panel 26.
  • the current value information is information indicating the current value of the alternating current flowing through at least one of these AC power lines 270.
  • the current value information may indicate the current value for each of the plurality of AC power lines 270, as shown in FIG. Note that the current value information may be information indicating the current value of the alternating current flowing through the alternating current power line 270 arranged outside the control panel 26.
  • the learning data acquisition unit 400 acquires the first learning data 11A by referring to the test information 31 and accepting user input operations via the user terminal device 6 as necessary.
  • the learning data acquisition unit 400 obtains substrate recipe information 256, substrate state information, processing member state information, and processing fluid state information when the simulation specified by the test ID is performed. is acquired as the substrate processing information of the first learning data 11A.
  • the substrate processing information may be acquired as time-series data for the entire substrate processing period, as time-series data for a target period that is a part of the substrate processing period, or as time-series data for a target period that is a part of the substrate processing period, or It may also be acquired as point-in-time data.
  • the data structure of the input data in the first learning model 10A and the first learning data 11A may be changed as appropriate.
  • the learning data acquisition unit 400 obtains the current value information in the test result information when the simulation specified by the same test ID is performed, and the current value information for the above board processing information. Obtain as value information.
  • the current value information may be acquired as time-series data of the entire substrate processing period, time-series data of a target period that is a part of the substrate processing period, or as point-in-time data of a specific target time. good.
  • the data structure of the output data in the first learning model 10A and the first learning data 11A may be changed as appropriate.
  • the first learning model 10A employs, for example, a neural network structure, and includes an input layer 100, an intermediate layer 101, and an output layer 102. Synapses (not shown) connecting each neuron are placed between each layer, and each synapse is associated with a weight. A weight parameter group consisting of the weight of each synapse is adjusted by machine learning.
  • the input layer 100 has a number of neurons corresponding to the substrate processing information as input data, and each value of the substrate processing information is input to each neuron.
  • the output layer 102 has a number of neurons corresponding to the current value information as output data, and a prediction result (inference result) of the current value information with respect to the substrate processing information is outputted as the output data.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of the second learning model 10B and the second learning data 11B.
  • the second learning data 11B used for machine learning of the second learning model 10B is composed of current value information and electromagnetic wave influence information.
  • the current value information forming the second learning data 11B is information indicating the current value of the alternating current flowing through the AC power line 270 in the control panel 26, and is the same as the current value information forming the first learning data 11A. Since they are similar, detailed description will be omitted.
  • the electromagnetic wave influence information constituting the second learning data 11B is information indicating the influence of electromagnetic waves generated from the AC power line 270 when substrate processing is performed.
  • the electromagnetic wave influence information indicates the influence of electromagnetic waves on each noise distance (LG1, LG2, ..., LGn). They are defined as noise levels (NL1, NL2, ..., NLn) each representing the intensity.
  • the electromagnetic wave influence information may indicate the influence of electromagnetic waves on each of the plurality of AC power lines 270, as shown in FIG.
  • the learning data acquisition unit 400 acquires the second learning data 11B by referring to the test information 31 and accepting user input operations via the user terminal device 6 as necessary.
  • the learning data acquisition unit 400 obtains the current value information in the test result information when the simulation specified by the test ID is performed, and the current value information in the second learning data 11B. Obtain as value information.
  • the current value information may be acquired as time-series data for the entire substrate processing period, as time-series data for a target period that is a part of the substrate processing period, or as time-series data for a target period that is a part of the substrate processing period, or as time-series data for a target period that is a part of the substrate processing period, or It may also be acquired as point-in-time data.
  • the data structure of the input data in the second learning model 10B and the second learning data 11B may be changed as appropriate.
  • the learning data acquisition unit 400 obtains the electromagnetic wave influence information in the test result information when the simulation specified by the same test ID is performed, and the electromagnetic wave influence information on the above current value information. Obtained as impact information.
  • the electromagnetic wave influence information may be acquired as time-series data for the entire substrate processing period, time-series data for a target period that is a part of the substrate processing period, or as point-in-time data at a specific target point. good.
  • the data structure of the output data in the second learning model 10B and the second learning data 11B may be changed as appropriate.
  • the second learning model 10B employs, for example, a neural network structure, and is configured similarly to the first learning model 10A, so a detailed explanation will be omitted.
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a machine learning method by the machine learning device 4.
  • the learning model 10 is generated using a plurality of sets of learning data 11, but the first and second learning models are generated using each of the first and second learning data 11A and 11B. This is applied when creating 10A and 10B respectively.
  • step S100 the learning data acquisition unit 400 acquires a desired number of learning data 11 from the test information 31 etc. as advance preparation for starting machine learning, and uses the acquired learning data 11.
  • the data is stored in the learning data storage section 42.
  • the number of learning data 11 to be prepared here may be set in consideration of the inference accuracy required for the learning model 10 finally obtained.
  • step S110 the machine learning unit 401 prepares the learning model 10 before learning to start machine learning.
  • the learning model 10 before learning prepared here is composed of a neural network model, and the weight of each synapse is set to an initial value.
  • step S120 the machine learning unit 401 randomly acquires one set of learning data 11 from the plurality of sets of learning data 11 stored in the learning data storage unit 42.
  • step S130 the machine learning unit 401 converts the input data (board processing information or current value information) included in the set of learning data 11 into the prepared learning model 10 before learning (or during learning). input to the input layer 100 of.
  • output data current value information or electromagnetic wave influence information
  • the output data is generated by the learning model 10 before (or during) learning. It is something that Therefore, in the state before learning (or during learning), the output data output as the inference result indicates information different from the correct label (current value information or electromagnetic wave influence information) included in the learning data 11.
  • step S140 the machine learning unit 401 compares the correct label included in the set of learning data 11 acquired in step S120 with the output data output as the inference result from the output layer in step S130. Then, machine learning is performed by adjusting the weight of each synapse (backprovacation). Thereby, the machine learning unit 401 causes the learning model 10 to learn the correlation between the input data and the output data.
  • step S150 the machine learning unit 401 determines whether a predetermined learning end condition is satisfied based on, for example, the correct label included in the learning data 11 and the output data output as the inference result. The determination is made based on the evaluation value of the error function and the remaining number of unlearned learning data 11 stored in the learning data storage section 42 .
  • step S150 if the machine learning unit 401 determines that the learning end condition is not satisfied and machine learning is to be continued (No in step S150), the process returns to step S120, and the learning model 10 under learning is The steps S120 to S140 are performed multiple times using unlearned learning data 11. On the other hand, in step S150, if the machine learning unit 401 determines that the learning termination condition is satisfied and the machine learning is to be terminated (Yes in step S150), the process proceeds to step S160.
  • step S160 the machine learning unit 401 stores the learned learning model 10 (adjusted weight parameter group) generated by adjusting the weight associated with each synapse in the learned model storage unit 43.
  • the machine learning method shown in FIG. 15 is then stored.
  • step S100 corresponds to a learning data storage step
  • steps S110 to S150 correspond to a machine learning step
  • step S160 corresponds to a learned model storage step.
  • the current value information of the alternating current supplied to the alternating current equipment when substrate processing is performed is predicted from the substrate processing information ( A first learning model 10A that can predict (inference) and a second learning model that can predict (infer) electromagnetic wave influence information indicating the influence of electromagnetic waves generated from the AC power line 270 when substrate processing is performed.
  • Model 10B can be provided.
  • FIG. 16 is a block diagram showing an example of the information processing device 5.
  • FIG. 17 is a functional explanatory diagram showing an example of the information processing device 5.
  • the information processing device 5 includes a control section 50, a communication section 51, and a storage section 52.
  • the control unit 50 functions as a substrate processing information acquisition unit 500, a current value information generation unit 501, an electromagnetic wave influence information generation unit 502, and an output processing unit 503.
  • the communication unit 51 is connected to external devices (for example, the substrate processing device 2, the database device 3, the machine learning device 4, the user terminal device 6, etc.) via the network 7, and serves as a communication interface for transmitting and receiving various data.
  • the storage unit 52 stores various programs (operating system, user terminal program, etc.), data (first and second learning models 10A, 10B), etc. used in the operation of the information processing device 5.
  • the substrate processing information acquisition section 500 is connected to an external device via the communication section 51 and the network 7, and, for example, by referring to the substrate recipe information 256 of the substrate processing apparatus 2 or the production history information 30 of the database device 3, Substrate processing information including recipe information 256, substrate state information, processing member state information, and processing fluid state information is acquired.
  • the current value information generation unit 501 generates current value information based on the substrate processing information acquired by the substrate processing information acquisition unit 500.
  • the current value information generation unit 501 uses the first learning model 10A, which has been subjected to machine learning to learn the correlation between the substrate processing information and the current value information, to the substrate processing information acquired by the substrate processing information acquisition unit 500. By inputting , current value information for the substrate processing information is generated.
  • the electromagnetic wave influence information generation unit 502 generates electromagnetic wave influence information based on the current value information generated by the current value information generation unit 501.
  • the electromagnetic wave influence information generation unit 502 uses the current value information generated by the current value information generation unit 501 in the second learning model 10B that has been subjected to machine learning of the correlation between the current value information and the electromagnetic wave influence information. By inputting , electromagnetic wave influence information for the current value information is generated.
  • the storage unit 52 stores trained first and second learning models 10A and 10B used in the electromagnetic wave influence information generation unit 502.
  • the number of the first and second learning models 10A and 10B stored in the storage unit 52 is not limited to one, and may be different depending on, for example, the machine learning method, the mechanism of the substrate holder, or the number of the processing member holders.
  • Multiple trained models with different conditions are stored, such as different mechanisms, types of data included in board processing information, types of data included in current value information, types of data included in electromagnetic wave influence information, etc. It may be available selectively.
  • the storage unit 52 may be replaced by a storage unit of an external computer (for example, a server-type computer or a cloud-type computer), and in that case, the current value information generation unit 501 and the electromagnetic wave influence information generation unit 502 are All you need to do is access your computer.
  • an external computer for example, a server-type computer or a cloud-type computer
  • the output processing unit 503 performs output processing to output the electromagnetic wave influence information generated by the electromagnetic wave influence information generation unit 502. For example, the output processing unit 503 may transmit the electromagnetic wave influence information to the user terminal device 6, so that a display screen based on the electromagnetic wave influence information may be displayed on the user terminal device 6, or the output processing unit 503 may transmit the electromagnetic wave influence information to the user terminal device 6. By transmitting it to the device 3, the electromagnetic wave influence information may be registered in the production history information 30.
  • FIG. 18 is a block diagram showing an example of the user terminal device 6.
  • the user terminal device 6 includes a control section 60, a communication section 61, a storage section 62, an input section 63, an output section 64, a sensor group 65, and a camera 66.
  • the control unit 60 functions as an electromagnetic wave influence information acquisition unit 600, a spatial position information acquisition unit 601, and an object information generation unit 602.
  • the communication unit 61 is connected to external devices (for example, the substrate processing device 2, the database device 3, the machine learning device 4, the information processing device 5, etc.) via the network 7, and serves as a communication interface for transmitting and receiving various data.
  • the storage unit 62 stores various programs (operating system, user terminal program, etc.), data, etc. used in the operation of the user terminal device 6.
  • the input unit 63 accepts various input operations, and the output unit 64 functions as a user interface by outputting various information via a display screen or audio.
  • the sensor group 65 detects the position, acceleration, angular velocity, attitude, etc. of the own device.
  • the camera 66 takes still images and moving images.
  • the electromagnetic wave influence information acquisition unit 600 is connected to an external device via the communication unit 61 and the network 7, and, for example, transmits an electromagnetic wave influence information generation request to the information processing device 5, and receives electromagnetic wave influence information from the information processing device 5 in response. get.
  • the spatial position information acquisition unit 601 acquires spatial position information indicating the position where the AC power line 270 in the control panel 26 exists in real space. For example, the spatial position information acquisition unit 601 monitors whether the feature points of the AC power line 270 are included in the shooting range when the real space is captured by the camera 66, and determines whether the feature points of the AC power line 270 are included. When the AC power line 270 is detected, spatial position information of the AC power line 270 is acquired based on the feature point. The feature points may be based on the external shape and external color of the AC power line 270, or may be based on characters printed on the AC power line 270, for example.
  • the spatial position information acquisition unit 601 refers to the blueprint data and adjusts the shooting range when photographing the real space with the camera 66.
  • the spatial position information of the AC power line 270 may be acquired based on the feature point.
  • the object information generation unit 602 generates electromagnetic waves for the AC power line 270 in real space based on the spatial position information acquired by the spatial position information acquisition unit 601 and the electromagnetic wave influence information acquired by the electromagnetic wave influence information acquisition unit 600. Generates object information for superimposing a virtual object indicating the influence of the object. Note that the object information generation unit 602 may generate object information for displaying the influence of real electromagnetic waves on a normal display screen.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of an information processing method by the information processing device 5 and the user terminal device 6.
  • the user when the user removes the lid 26b from the casing 26a of the control panel 26 and checks the state inside the control panel 26, the user operates the user terminal device 6 to create a virtual object indicating the influence of electromagnetic waves.
  • An example of the operation when superimposed on the AC power line 270 will be described.
  • step S200 the user inputs, for example, an apparatus ID for identifying the substrate processing apparatus 2 and a wafer ID for identifying the wafer W on a display screen for confirmation displayed on the user terminal device 6.
  • the electromagnetic wave influence information acquisition unit 600 of the user terminal device 6 transmits an electromagnetic wave influence information generation request including the device ID and wafer ID to the information processing device 5.
  • step S210 upon receiving the electromagnetic wave influence information generation request transmitted in step S200, the substrate processing information acquisition unit 500 of the information processing apparatus 5 receives the electromagnetic wave influence information generation request based on the apparatus ID and wafer ID included in the electromagnetic wave influence information generation request.
  • the substrate recipe information 256, substrate state information, processing member state information, and Processing fluid state information is acquired as substrate processing information.
  • step S211 the current value information generation unit 501 inputs the substrate processing information acquired in step S210 as input data to the first learning model 10A, and based on the output data output, Generate current value information for substrate processing information.
  • step S212 the electromagnetic wave influence information generation unit 502 inputs the current value information generated in step S211 as input data to the second learning model 10B, and based on the output data output, Generate electromagnetic wave influence information on current value information.
  • step S213 the output processing unit 503 transmits the electromagnetic wave influence information to the user terminal device 6 as an output process for outputting the electromagnetic wave influence information generated in step S212.
  • step S220 the electromagnetic wave influence information acquisition unit 600 of the user terminal device 6 acquires (receives) the electromagnetic wave influence information transmitted in step S213 as a response to the electromagnetic wave influence information generation request in step S200.
  • step S230 the spatial position information acquisition unit 601 photographs the real space with the camera 66 based on the input operation instructing the start of the confirmation work, and places the AC power line inside the control panel 26 in the photographed shooting range. It is monitored whether 270 feature points are included.
  • the user performing the confirmation work changes the photographing range of the real space photographed by the camera 66 by changing his or her own position or the direction of the camera 66.
  • the spatial position information acquisition unit 601 may monitor not only the AC power line 270 but also the feature points of each part in the control panel 26, or may refer to the blueprint data of the control panel 26. Good too.
  • step S231 the spatial position information acquisition unit 601 detects that the feature points of the AC power line 270 are included in the photographing range of the real space by the camera 66, and determines whether the AC power line 270 is The spatial position information indicating the position where 270 exists in real space is acquired.
  • step S240 the object information generation unit 602 generates electromagnetic waves for the AC power line 270 in the real space based on the spatial position information obtained in step S231 and the electromagnetic wave influence information obtained in step S220. Generate object information for superimposing a virtual object indicating the influence. Then, in step S241, the object information generation unit 602 displays an object display screen on the output unit 64 of the user terminal device 6 based on the generated object information.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of the object display screen 12 in which a virtual object is displayed superimposed on an AC power line 270 in real space.
  • the object display screen 12 displays a virtual object 120 showing the influence of electromagnetic waves superimposed on an AC power line 270 in real space photographed by the camera 66.
  • the virtual object 120 shown in FIG. 20 shows the influence of electromagnetic waves on the uppermost secondary motor power line 270B among the plurality of secondary motor power lines 270B connected to the motor drive circuit 261A. be. Further, the virtual object 120 shown in FIG. 20 indicates each noise level (NL1, NL2, NL3) for three levels of noise distance (LG1, LG2, LG3) using three sub-objects 121 to 123.
  • the three sub-objects 121 to 123 are displayed in a cylindrical shape centered on the target AC power line 270, and the radius of the cylinder is made to correspond to the noise distance (LG1, LG2, LG3), and the shaded color of the cylinder (Fig. 20 shows the influence (distance and intensity) of electromagnetic waves by making the darker the color, the stronger the noise level) correspond to the noise level (NL1, NL2, NL3).
  • the object display screen 12 may display various information regarding the AC power line 270 on which the virtual object 120 is displayed in a superimposed manner.
  • a secondary motor power line 270B on which the virtual object 120 is superimposed is connected to a motor of a rotational movement mechanism section 220b that rotationally drives the polishing table 220 of the first polishing section 22A.
  • the object display screen 12 may display information related to polishing processing out of the substrate recipe information 256 included in the substrate processing information, or the AC equipment 217, 227, to which the secondary motor power line 270B is connected.
  • the object display screen 12 may change the virtual object 120 in a time series according to the electromagnetic wave influence information. Further, the object display screen 12 may display the virtual objects 120 in a superimposed manner on each of the plurality of AC power lines 270, or accept an input operation to select the AC power line 270 on which the virtual object 120 is to be displayed in a superimposed manner. The virtual object 120 may be displayed superimposed on the selected AC power line 270.
  • the user can grasp the influence of electromagnetic waves generated from the AC power line 270. Then, the user terminal device 6 repeatedly performs the process of updating the object display screen 12 in response to changes in its own position or the direction of the camera 66 by the user. Further, in response to changes in the substrate processing information, the user terminal device 6 repeatedly performs the process of updating the object display screen 12. As a result, the user can, for example, immediately visually recognize changes in the influence of electromagnetic waves due to changes in substrate processing information, and therefore can easily carry out confirmation work.
  • step S210 is a substrate processing information acquisition step
  • step S211 is a current value information generation step
  • step S212 is an electromagnetic wave influence information generation step
  • steps S230 and S231 are a spatial position information acquisition step
  • step S240 is object information Corresponds to the production process.
  • the current value information of the alternating current supplied to the alternating current devices 217, 227, 237, and 247 is Based on this, electromagnetic wave influence information on the AC power line 270 through which the AC current flows is generated, so that it is possible to appropriately predict the influence of electromagnetic waves generated from the AC power line 270 when substrate processing is performed.
  • current value information for the substrate processing information is generated based on the substrate processing information when the substrate processing is performed, so that the influence of electromagnetic waves generated from the AC power line 270 is reflected in the content of the substrate processing. can be appropriately predicted.
  • a virtual object indicating the influence of electromagnetic waves is displayed superimposed on the AC power line 270 in real space (AR display or MR display). It is possible to appropriately grasp whether the influence of electromagnetic waves from the AC power line 270 acts on other wiring lines 27 such as the DC power line 271, the input signal line 272, the output signal line 273, and the communication signal line 274, for example.
  • the database device 3, machine learning device 4, information processing device 5, and user terminal device 6 are described as being configured as separate devices, but these four devices are configured as a single device. Any two or three of these four devices may be configured as a single device. Further, at least one of the machine learning device 4 and the information processing device 5 may be incorporated in the control unit 25 of the substrate processing device 2 or the user terminal device 6.
  • the first and second learning models 10A and 10B are stored in the storage unit 62 of the user terminal device 6, and the control unit 60 controls the substrate processing information acquisition unit 500, the current value information generation unit 501, and the electromagnetic wave influence information generation unit. 502.
  • the substrate processing apparatus 2 has been described as including the units 21 to 24, but the substrate processing apparatus 2 may be any device that performs at least one of polishing processing and cleaning processing as substrate processing.
  • the polishing treatment physical mechanical polishing treatment may be used instead of chemical mechanical polishing treatment. That is, the substrate processing apparatus 2 may be a substrate polishing apparatus that performs a chemical mechanical polishing process or a physical mechanical polishing process as substrate processing using a polishing pad as a processing member and a polishing fluid as a processing fluid, A substrate cleaning apparatus may be used that performs a cleaning process as a substrate process using a cleaning tool as a cleaning tool and a cleaning fluid as a processing fluid. At this time, in the substrate processing apparatus, units that are not used in the polishing process and the cleaning process may be omitted as appropriate among the units 21 to 24.
  • machine learning models include tree types such as decision trees and regression trees, ensemble learning such as bagging and boosting, and neural network types (including deep learning) such as recurrent neural networks, convolutional neural networks, and LSTM. ), hierarchical clustering, non-hierarchical clustering, clustering types such as k-nearest neighbor method and k-means method, multivariate analysis such as principal component analysis, factor analysis, and logistic regression, support vector machine, etc.
  • the current value information generation unit 501 of the information processing device 5 uses the learned first learning model.
  • 10A simulation models and calculation formulas. That is, the current value information generation unit 501 inputs the substrate processing information acquired by the substrate processing information acquisition unit 500 as input data into a simulation model or calculation formula, thereby processing the substrate in the state indicated by the substrate processing information. Current value information when the process is performed may be generated.
  • the electromagnetic wave influence information generation unit 502 of the information processing device 5 uses the learned second learning model.
  • 10B simulation models and calculation formulas. That is, the electromagnetic wave influence information generation unit 502 inputs the current value information acquired by the current value information generation unit 501 into a simulation model or calculation formula as input data, so that the AC current indicated by the current value information is applied to AC equipment. Electromagnetic wave influence information may be generated when supplied.
  • the present invention is provided in the form of a program (machine learning program) that causes the computer 900 to function as each part of the machine learning device 4, and a program (machine learning program) that causes the computer 900 to execute each step of the machine learning method. You can also. Further, the present invention provides a program (information processing program) for causing the computer 900 to function as each part included in the information processing device 5 and the user terminal device 6, and each step included in the information processing method according to the above embodiment in the computer 900. It can also be provided in the form of a program (information processing program) for execution.
  • 1...Substrate processing system 2...Substrate processing device, 3...Database device, 4... Machine learning device, 5... Information processing device, 6... User terminal device, 7... Network, 10... learning model, 10A... first learning model, 10B... second learning model, 11...Learning data, 11A...First learning data, 11B...Second learning data, 12...Object display screen, 21... Load/unload unit, 22... Polishing unit, 22A to 22B...
  • Polishing section 23...Substrate transport unit, 24...Finishing unit, 24A, 24B...Roll sponge cleaning section, 24C, 24D...Pen sponge cleaning section, 24E, 24F...Drying section, 24G, 24H...Transporting section 25...Control unit, 26...Control panel, 26a...Casing, 26b...Lid, 27...Wiring, 30...Production history information, 31...Test information, 40...Control unit, 41...Communication unit, 42...Learning data storage unit, 43...Learned model storage unit, 50...Control unit, 51...Communication unit, 52...Storage unit (learned model storage unit), 60...Control unit, 61...Communication unit, 62...Storage unit, 63...Input unit, 64...Output unit, 65...Sensor group, 66...Camera, 211...transport robot, 212...horizontal movement mechanism section, 217...
  • Control equipment 240...Substrate cleaning section (processing member support section), 241...Substrate holding section, 242...Cleaning fluid supply section, 243...Cleaning tool cleaning section, 245...Drying fluid supply section, 246A, 246B...second transfer robot, 247... AC equipment, 248A... Input equipment, 248B... Output equipment, 249...
  • Control equipment 250...Control unit, 251...Communication unit, 252...Input unit, 253...Output unit, 254...Storage unit, 255...device setting information, 256...board recipe information 260...AC distribution board, 261...AC equipment control circuit, 261A...motor drive circuit, 261B...Heater drive circuit, 262...DC converter, 263...DC distribution board, 264...Programmable logic controller, 265...AC terminal block, 266...input terminal block, 267...output terminal block, 270...AC power line, 270A...Primary side power line, 270B...Secondary side motor power line 270C...Primary side heater power line, 270D...Secondary side heater power line 271...DC power line, 272...Input signal line, 273...Output signal line, 274 ...communication signal line, 400...Learning data acquisition unit, 401...Machine learning unit 500...Substrate processing information acquisition unit, 501...Current value information generation unit,
  • Electromagnetic wave influence information generation unit 503... Output processing unit, 600... Electromagnetic wave influence information acquisition unit, 601... Spatial position information acquisition unit, 602...Object information generation unit, 2200... Polishing pad (processing member), 2400... Roll sponge (processing member), 2401...Pen sponge (processing member)

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Abstract

【課題】基板処理が行われたときに交流電力線から生じる電磁波の影響を適切に予測することを可能とする情報処理装置を提供する。 【解決手段】情報処理装置５は、交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ基板又は処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置により基板処理が行われたときに交流機器に供給される交流電流の電流値情報を生成する電流値情報生成部５０１と、 電流値情報生成部５０１により生成された電流値情報に基づいて、交流電力線から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報を生成する電磁波影響情報生成部５０２と、を備える。

Description

情報処理装置、機械学習装置、情報処理方法、及び、機械学習方法
　本発明は、情報処理装置、機械学習装置、情報処理方法、及び、機械学習方法に関する。
　半導体ウェハ等の基板に対して各種の処理を行う基板処理装置の１つとして、化学機械研磨（ＣＭＰ：Ｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ　Ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）処理を行う基板処理装置が知られている。基板処理装置では、例えば、研磨パッドを有する研磨テーブルを回転させつつ、液体供給ノズルから研磨パッドに研磨流体を供給した状態で、トップリングと呼ばれる基板保持部により基板を研磨パッドに押し付けることで、基板は化学的かつ機械的に研磨される。そして、研磨後の基板に付着した研磨屑等の異物を除去するため、研磨後の基板に洗浄流体を供給しながら洗浄具を接触させてスクラブ洗浄し、さらに基板を乾燥することで、一連の基板処理が終了する。
　特許文献１及び特許文献２には、このような基板処理を行うための各種の機器と、これらの機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置が開示されている。
特開平７－２６３３８８号公報 特開２０１１－２４９８２０号公報
　特許文献１及び特許文献２に開示されたように、制御盤は、各機器を制御するものであり、各機器は、交流電力線を介して交流電源に接続されることで交流電流が供給される。その際、交流電流が流れる交流電力線から電磁波が生じるが、基板処理装置の正常な動作に影響がないように、その電磁波の影響を適切に把握することが求められる。
　本発明は、上記の課題に鑑み、基板処理が行われたときに交流電力線から生じる電磁波の影響を適切に予測することを可能とする情報処理装置、機械学習装置、情報処理方法、及び、機械学習方法を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、
　交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために前記交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置により前記基板処理が行われたときに前記交流機器に供給される交流電流の電流値情報を生成する電流値情報生成部と、
　前記電流値情報生成部により生成された前記電流値情報に基づいて、前記交流電力線から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報を生成する電磁波影響情報生成部と、を備える。
　本発明の一態様に係る情報処理装置によれば、基板処理が行われたときに交流機器に供給される交流電流の電流値情報に基づいて、当該交流電流が流れる交流電力線に対する電磁波影響情報が生成されるので、基板処理が行われたときに交流電力線から生じる電磁波の影響を適切に予測することができる。
　上記以外の課題、構成及び効果は、後述する発明を実施するための形態にて明らかにされる。
基板処理システム１の一例を示す全体構成図である。 基板処理装置２の一例を示す平面図である。 第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの一例を示す斜視図である。 第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの一例を示す斜視図である。 第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの一例を示す斜視図である。 第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの一例を示す斜視図である。 基板処理装置２の一例を示すブロック図である。 制御盤２６の一例を示す概略図である。 コンピュータ９００の一例を示すハードウエア構成図である。 データベース装置３により管理される生産履歴情報３０の一例を示すデータ構成図である。 データベース装置３により管理される試験情報３１の一例を示すデータ構成図である。 機械学習装置４の一例を示すブロック図である。 第１の学習モデル１０Ａ及び第１の学習用データ１１Ａの一例を示す図である。 第２の学習モデル１０Ｂ及び第２の学習用データ１１Ｂの一例を示す図である。 機械学習装置４による機械学習方法の一例を示すフローチャートである。 情報処理装置５の一例を示すブロック図である。 情報処理装置５の一例を示す機能説明図である。 ユーザ端末装置６の一例を示すブロック図である。 情報処理装置５及びユーザ端末装置６による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。 現実空間の交流電力線２７０に仮想オブジェクトを重畳表示したオブジェクト表示画面１２の一例を示す図である。
　以下、図面を参照して本発明を実施するための実施形態について説明する。以下では、本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。
　図１は、基板処理システム１の一例を示す全体構成図である。本実施形態に係る基板処理システム１は、半導体ウェハ等の基板（以下、「ウェハ」という）Ｗを研磨流体が供給された研磨パッドに押し付けることでウェハＷの表面を平坦に研磨する化学機械研磨処理（以下、「研磨処理」という）、研磨処理後のウェハＷに洗浄流体を供給しつつ洗浄具に接触させることでウェハＷの表面を洗浄する洗浄処理、洗浄処理後のウェハＷの表面を乾燥する乾燥処理等を含む一連の基板処理を管理するシステムとして機能する。
　基板処理システム１は、その主要な構成として、基板処理装置２と、データベース装置３と、機械学習装置４と、情報処理装置５と、ユーザ端末装置６とを備える。各装置２～６は、例えば、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図９参照）で構成されるとともに、有線又は無線のネットワーク７に接続されて、各種のデータ（図１には一部のデータの送受信を破線の矢印にて図示）を相互に送受信可能に構成される。なお、各装置２～６の数やネットワーク７の接続構成は、図１の例に限られず、適宜変更してもよい。
　基板処理装置２は、交流電源ＡＣ（三相交流２００Ｖ等）に接続されて動作する交流機器、入力機器、出力機器、制御機器等の各機器（詳細は後述）と、ウェハＷに処理部材を接触させつつウェハＷ又は処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために各機器を制御する制御盤２６とを備える。基板処理装置２は、各機器に設定された複数の装置パラメータからなる装置設定情報２５５と、基板処理の処理内容等を定める基板レシピ情報２５６とを参照しつつ、各機器の動作を制御する。研磨処理では、ウェハＷに接触する処理部材としての研磨パッドと、処理部材に供給される処理流体としての研磨流体とが用いられる。洗浄処理では、ウェハＷに接触する処理部材としての洗浄具と、ウェハＷに供給される処理流体としての洗浄流体とが用いられる。
　データベース装置３は、本生産用のウェハＷ、処理部材及び処理流体を用いて基板処理が行われたときの履歴に関する生産履歴情報３０と、基板処理が行われたときの各機器の状態をシミュレーションモデルにより算出した結果に関する試験情報３１とを管理する装置である。なお、データベース装置３には、上記の他に、装置設定情報２５５や基板レシピ情報２５６が記憶されていてもよく、その場合には、基板処理装置２がこれらの情報を参照するようにしてもよい。
　データベース装置３は、基板処理装置２により基板処理が行われたときに、基板処理装置２から各種のレポートＲを随時受信し、生産履歴情報３０に登録することで、生産履歴情報３０には、基板処理に関するレポートＲが蓄積される。また、データベース装置３は、シミュレーションモデルを用いて基板処理の試験や電磁波ノイズの試験が行われたときに、そのシミュレーションの実行条件及び実行結果を試験情報３１に対応付けて登録することで、試験情報３１には、シミュレーションの実行条件及び実行結果が蓄積される。なお、シミュレーションに代えて、試験用のウェハＷ、処理部材及び処理流体を用いて基板処理の試験を、例えば、本生産用の基板処理装置２や、基板処理装置２と同様の基板処理を再現可能な試験装置（不図示）で行うことで、その試験条件及び試験結果が試験情報３１に登録されるようにしてもよい。
　機械学習装置４は、機械学習の学習フェーズの主体として動作し、例えば、データベース装置３から試験情報３１の一部を第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂとしてそれぞれ取得し、情報処理装置５にて用いられる第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂを機械学習によりそれぞれ生成する。学習済みの第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂは、ネットワーク７や記録媒体等を介して情報処理装置５に提供される。
　情報処理装置５は、機械学習の推論フェーズの主体として動作し、機械学習装置４により生成された第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂを用いて、基板処理が行われたときに交流電源ＡＣと交流機器との間を接続する交流電力線から生じる電磁波の影響を予測し、その予測した結果を示す電磁波影響情報を生成し、データベース装置３、ユーザ端末装置６等に送信する。
　ユーザ端末装置６は、ユーザが使用する端末装置であり、据置型の装置でもよいし、携帯型の装置でもよい。ユーザ端末装置６は、例えば、アプリケーションプログラム、ウェブブラウザ等の表示画面を介して各種の入力操作を受け付けるとともに、表示画面を介して各種の情報（例えば、イベントの通知、装置設定情報２５５、基板レシピ情報２５６、電磁波影響情報、生産履歴情報３０、試験情報３１等）を表示する。
　本実施形態では、ユーザ端末装置６は、拡張現実（ＡＲ）又は複合現実（ＭＲ）を実現可能な携帯型の装置として、例えば、スマートフォン、タブレット端末等の携帯機器、スマートグラス、透過型のヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブル機器で構成される場合を中心に説明する。その場合、ユーザ端末装置６は、ユーザが現実空間における基板処理装置２にて作業を行う際に、情報処理装置５から提供される電磁波影響情報に基づいて、現実空間の交流電力線に対して電磁波の影響を示す仮想オブジェクトを重畳表示することで、ユーザを支援する情報処理装置として機能する。
（基板処理装置２）
　図２は、基板処理装置２の一例を示す平面図である。基板処理装置２は、平面視で略矩形状のハウジング２０の内部に、ロード／アンロードユニット２１と、研磨ユニット２２と、基板搬送ユニット２３と、仕上げユニット２４と、制御ユニット２５とを備えて構成される。ロード／アンロードユニット２１と、研磨ユニット２２、基板搬送ユニット２３及び仕上げユニット２４との間は、第１の隔壁２００Ａにより区画され、基板搬送ユニット２３と仕上げユニット２４との間は、第２の隔壁２００Ｂにより区画されている。ハウジング２０の天井部分や側壁部分には、例えば、モータで駆動される送風機器（不図示）が複数設置されており、第１及び第２の隔壁２００Ａ、２００Ｂにより区画された内部空間の気圧を外部空間よりも高く維持するようにそれぞれ動作する。
（ロード／アンロードユニット）
　ロード／アンロードユニット２１は、多数のウェハＷを上下方向に収納可能なウェハカセット（ＦＯＵＰ等）が載置される第１乃至第４のフロントロード部２１０Ａ～２１０Ｄと、ウェハカセットに収納されたウェハＷの収納方向（上下方向）に沿って上下移動可能な搬送ロボット２１１と、第１乃至第４のフロントロード部２１０Ａ～２１０Ｄの並び方向（ハウジング２０の短手方向）に沿って搬送ロボット２１１を移動させる水平移動機構部２１２とを備える。
　搬送ロボット２１１は、第１乃至第４のフロントロード部２１０Ａ～２１０Ｄの各々に載置されたウェハカセット、基板搬送ユニット２３（具体的に、後述のリフタ２３２）、仕上げユニット２４（具体的に、後述の第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆ）に対してアクセス可能に構成され、それらの間でウェハＷを受け渡すための上下二段のハンド（不図示）を備える。下側ハンドは、処理前のウェハＷを受け渡すときに使用され、上側ハンドは、処理後のウェハＷを受け渡すときに使用される。基板搬送ユニット２３や仕上げユニット２４に対するウェハＷの受け渡しの際には、第１の隔壁２００Ａに設けられたシャッタ（不図示）が開閉される。
　なお、図２では、搬送ロボット２１１、及び、水平移動機構部２１２の具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器と、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。
（研磨ユニット）
　研磨ユニット２２は、ウェハＷの研磨処理（平坦化）をそれぞれ行う第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄを備える。第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄは、ハウジング２０の長手方向に沿って並べられて配置される。
　図３は、第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの一例を示す斜視図である。第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの基本的な構成や機能は共通する。
　第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの各々は、研磨面を有する研磨パッド２２００を回転可能に支持する研磨テーブル（処理部材支持部）２２０と、ウェハＷを回転可能に保持し、かつウェハＷを研磨テーブル２２０上の研磨パッド２２００に押圧しながら研磨するためのトップリング（基板保持部）２２１と、研磨パッド２２００に研磨流体を供給する研磨流体供給部２２２と、ドレッサディスク２２３０を回転可能に支持するとともにドレッサディスク２２３０を研磨パッド２２００の研磨面に接触させて研磨パッド２２００をドレッシングするドレッサ２２３と、研磨パッド２２００にパッド洗浄流体を噴射するアトマイザ２２４と、研磨処理が行われるハウジング２０の内部空間の状態を測定する環境センサ２２５とを備える。
　研磨テーブル２２０は、研磨テーブルシャフト２２０ａにより支持されて、その軸心周りに研磨テーブル２２０を回転駆動させる回転移動機構部２２０ｂと、研磨パッド２２００の表面温度を調節する温調機構部２２０ｃとを備える。
　トップリング２２１は、上下方向に移動可能なトップリングシャフト２２１ａに支持されて、その軸心周りにトップリング２２１を回転駆動させる回転移動機構部２２１ｃと、トップリング２２１を上下方向に移動させる上下移動機構部２２１ｄと、支持シャフト２２１ｂを旋回中心にしてトップリング２２１を旋回（揺動）移動させる揺動移動機構部２２１ｅとを備える。回転移動機構部２２１ｃ、上下移動機構部２２１ｄ及び揺動移動機構部２２１ｅは、研磨パッド２２００とウェハＷの被研磨面との相対位置を移動させる基板移動機構部として機能する。
　研磨流体供給部２２２は、研磨パッド２２００の研磨面に研磨流体を供給する研磨流体供給ノズル２２２ａと、支持シャフト２２２ｂに支持されて、支持シャフト２２２ｂを旋回中心にして研磨流体供給ノズル２２２ａを旋回移動させる揺動移動機構部２２２ｃと、研磨流体の流量を調節する流量調節部２２２ｄと、研磨流体の温度を調節する温調機構部２２２ｅとを備える。研磨流体は、研磨液（スラリー）又は純水であり、さらに、薬液を含むものでもよいし、研磨液に分散剤を添加したものでもよい。
　ドレッサ２２３は、上下方向に移動可能なドレッサシャフト２２３ａに支持されて、その軸心周りにドレッサ２２３を回転駆動させる回転移動機構部２２３ｃと、ドレッサ２２３を上下方向に移動させる上下移動機構部２２３ｄと、支持シャフト２２３ｂを旋回中心にしてドレッサ２２３を旋回移動させる揺動移動機構部２２３ｅとを備える。
　アトマイザ２２４は、支持シャフト２２４ａに支持されて、支持シャフト２２４ａを旋回中心にしてアトマイザ２２４を旋回移動させる揺動移動機構部２２４ｂと、パッド洗浄流体の流量を調節する流量調節部２２４ｃとを備える。パッド洗浄流体は、液体（例えば、純水）と気体（例えば、窒素ガス）の混合流体又は液体（例えば、純水）である。
　環境センサ２２５は、ハウジング２０の内部空間に配置された入力機器からなり、例えば、内部空間の温度を計測する温度センサ２２５ａと、内部空間の湿度を計測する湿度センサ２２５ｂと、内部空間の気圧を計測する気圧センサ２２５ｃと、酸素濃度センサ２２５ｄと、マイクロホン（音センサ）２２５ｅとを備える。なお、環境センサ２２５として、研磨処理中や研磨処理の前後に、研磨パッド２２００の表面、温度分布、気流分布等を撮影可能なカメラ（イメージセンサ）を備えていてもよい。カメラの撮影対象は、可視光に限られず、赤外光や紫外光等でもよい。
　ウェハＷは、トップリング２２１の下面に吸着保持されて、研磨テーブル２２０上の所定の研磨位置に移動された後、研磨流体供給ノズル２２２ａから研磨流体が供給された研磨パッド２２００の研磨面に対してトップリング２２１により押圧されることで研磨される。
　なお、図３では、回転移動機構部２２０ｂ、２２１ｃ、２２３ｃ、上下移動機構部２２１ｄ、２２３ｄ、及び、揺動移動機構部２２１ｅ、２２２ｃ、２２３ｅ、２２４ｂの具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器と、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。図３では、流量調節部２２２ｄ、２２４ｃの具体的な構成を省略しているが、例えば、ポンプ、バルブ、レギュレータ等の流体調節用の出力機器と、流量センサ、圧力センサ、液面センサ、温度センサ、流体濃度センサ、流体物性センサ、流体パーティクルセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。図３では、温調機構部２２０ｃ、２２２ｅの具体的な構成を省略しているが、例えば、接触式又は非接触式のヒータ等の交流機器と、温度センサ、電流センサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。
（基板搬送ユニット）
　基板搬送ユニット２３は、図２に示すように、第１乃至第４の研磨部２２Ａ～２２Ｄの並び方向（ハウジング２０の長手方向）に沿って水平移動可能な第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂと、第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂの間に配置されたスイングトランスポータ２３１と、ロード／アンロードユニット２１側に配置されたリフタ２３２と、仕上げユニット２４側に配置されたウェハＷの仮置き台２３３とを備える。
　第１のリニアトランスポータ２３０Ａは、第１及び第２の研磨部２２Ａ、２２Ｂに隣接して配置されて、４つの搬送位置（ロード／アンロードユニット２１側から順に第１乃至第４の搬送位置ＴＰ１～ＴＰ４とする）の間でウェハＷを搬送する機構である。第２の搬送位置ＴＰ２は、第１の研磨部２２Ａに対してウェハＷを受け渡す位置であり、第３の搬送位置ＴＰ３は、第２の研磨部２２Ｂに対してウェハＷを受け渡す位置である。
　第２のリニアトランスポータ２３０Ｂは、第３及び第４の研磨部２２Ｃ、２２Ｄに隣接して配置されて、３つの搬送位置（ロード／アンロードユニット２１側から順に第５乃至第７の搬送位置ＴＰ５～ＴＰ７とする）の間でウェハＷを搬送する機構である。第６の搬送位置ＴＰ６は、第３の研磨部２２Ｃに対してウェハＷを受け渡す位置であり、第７の搬送位置ＴＰ７は、第４の研磨部２２Ｄに対してウェハＷを受け渡す位置である。
　スイングトランスポータ２３１は、第４及び第５の搬送位置ＴＰ４、ＴＰ５に隣接して配置されるとともに、第４及び第５の搬送位置ＴＰ４、ＴＰ５の間を移動可能なハンドを有する。スイングトランスポータ２３１は、第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂの間でウェハＷを受け渡すとともに、仮置き台２３３にウェハＷを仮置きする機構である。リフタ２３２は、第１の搬送位置ＴＰ１に隣接して配置されて、ロード／アンロードユニット２１の搬送ロボット２１１との間でウェハＷを受け渡す機構である。ウェハＷの受け渡しの際、第１の隔壁２００Ａに設けられたシャッタ（不図示）が開閉される。
　なお、図２では、第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂ、スイングトランスポータ２３１、並びに、リフタ２３２の具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器と、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。
（仕上げユニット）
　仕上げユニット２４は、図２に示すように、ロールスポンジ２４００を用いた基板洗浄装置として、上下二段に配置された第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂと、ペンスポンジ２４０１を用いた基板洗浄装置として、上下二段に配置された第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄと、洗浄後のウェハＷを乾燥させる基板乾燥装置として、上下二段に配置された第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆと、ウェハＷを搬送する第１及び第２の搬送部２４Ｇ、２４Ｈとを備える。なお、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、乾燥部２４Ｅ、２４Ｆ、及び、搬送部２４Ｇ、２４Ｈの数や配置は、図２の例に限られず、適宜変更してもよい。
　仕上げユニット２４の各部２４Ａ～２４Ｈは、それぞれが区画された状態で第１及び第２のリニアトランスポータ２３０Ａ、２３０Ｂに沿って、例えば、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、第１の搬送部２４Ｇ、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、第２の搬送部２４Ｈ、及び、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの順（ロード／アンロードユニット２１から遠い順）に配置される。仕上げユニット２４は、研磨処理後のウェハＷに対して、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂのいずれかによる一次洗浄処理、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄのいずれかによる二次洗浄処理、及び、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆのいずれかによる乾燥処理を順に行う。なお、仕上げユニット２４の各部２４Ａ～２４Ｈによる処理の順序は適宜変更してもよいし、処理の一部を省略してもよく、例えば、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂによる洗浄処理を省略して、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄによる洗浄処理から開始してもよい。また、仕上げユニット２４は、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、及び、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄのいずれかに代えて又は加えて、バフ洗浄部（不図示）を備えることにより、バフ洗浄処理を行うようにしてもよい。さらに、本実施形態では、仕上げユニット２４の各部２４Ａ～２４Ｈは、ウェハＷを水平置きで保持（水平保持）するものであるが、ウェハＷを垂直保持又は斜め保持するものでもよい。
　ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１は、ＰＶＡ、ナイロン等の合成樹脂で形成され、多孔質構造を有する。ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１は、ウェハＷをスクラブ洗浄するための洗浄具として機能し、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、並びに、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄに交換可能にそれぞれ取り付けられる。
　第１の搬送部２４Ｇは、上下方向に移動可能な第１の搬送ロボット２４６Ａを備える。第１の搬送ロボット２４６Ａは、基板搬送ユニット２３の仮置き台２３３、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、並びに、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄに対してアクセス可能に構成され、それらの間でウェハＷを受け渡すための上下二段のハンドを備える。例えば、下側ハンドは、洗浄前のウェハＷを受け渡すときに使用され、上側ハンドは、洗浄後のウェハＷを受け渡すときに使用される。仮置き台２３３に対するウェハＷの受け渡しの際には、第２の隔壁２００Ｂに設けられたシャッタ（不図示）が開閉される。
　第２の搬送部２４Ｈは、上下方向に移動可能な第２の搬送ロボット２４６Ｂを備える。第２の搬送ロボット２４６Ｂは、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、並びに、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆに対してアクセス可能に構成され、それらの間でウェハＷを受け渡すためのハンドを備える。
　図４は、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの一例を示す斜視図である。第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの基本的な構成や機能は共通する。図４の例では、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂは、ウェハＷの被洗浄面（表面及び裏面）を挟み込むように、上下に配置された一対のロールスポンジ２４００を有する。
　第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂの各々は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１と、ウェハＷに洗浄流体を供給する洗浄流体供給部２４２と、ロールスポンジ２４００を回転可能に支持するとともにロールスポンジ２４００をウェハＷに接触させてウェハＷを洗浄する基板洗浄部（処理部材支持部）２４０と、ロールスポンジ２４００を洗浄具洗浄流体にて洗浄（セルフクリーニング）する洗浄具洗浄部２４３と、洗浄処理が行われるハウジング２０の内部空間の状態を測定する環境センサ２４４とを備える。
　基板保持部２４１は、ウェハＷの側縁部の複数個所を保持する基板保持機構部２４１ａと、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第３の回転軸周りにウェハＷを回転させる基板回転機構部２４１ｂとを備える。図４の例では、基板保持機構部２４１ａは、４つのローラで構成され、少なくとも１つのローラは、ウェハＷの側縁部を保持又は解放するように移動可能に構成される。また、図４の例では、基板回転機構部２４１ｂは、２つの駆動ローラで構成され、駆動ローラは、ウェハＷを保持する基板保持機構部２４１ａを兼ねている。なお、基板保持部２４１は、複数のローラで構成される基板保持機構部２４１ａと、少なくとも１つの駆動ローラで構成される基板回転機構部２４１ｂとで構成されていてもよい。また、基板保持機構部２４１ａは、ローラに代えてチャックで構成されていてもよい。
　洗浄流体供給部２４２は、ウェハＷの被洗浄面に洗浄流体を供給する洗浄流体供給ノズル２４２ａと、洗浄流体供給ノズル２４２ａを旋回移動させる揺動移動機構部２４２ｂと、洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４２ｃと、洗浄流体の温度を調節する温調機構部２４２ｄとを備える。洗浄流体は、純水（リンス液）及び薬液のいずれでもよく、洗浄流体供給ノズル２４２ａは、図４に示すように、純水用のノズルと、薬液用のノズルとが別々に設けられていてもよい。また、洗浄流体は、液体でもよいし、液体及び気体を混合させた二流体でもよいし、ドライアイスのような固体を含むものでもよい。
　基板洗浄部２４０は、ウェハＷの被洗浄面に平行な第１の回転軸周りにロールスポンジ２４００を回転させる洗浄具回転機構部２４０ａと、一対のロールスポンジ２４００の高さ及び両者の距離を変更するため、一対のロールスポンジ２４００の少なくとも一方を上下方向に移動させる上下移動機構部２４０ｂと、一対のロールスポンジ２４００を水平方向に直線移動させる直線移動機構部２４０ｃとを備える。上下移動機構部２４０ｂ及び直線移動機構部２４０ｃは、ロールスポンジ２４００とウェハＷの被洗浄面との相対位置を移動させる洗浄具移動機構部として機能する。
　洗浄具洗浄部２４３は、ウェハＷと干渉しない位置に配置されて、洗浄具洗浄流体を貯留及び排出可能な洗浄具洗浄槽２４３ａと、洗浄具洗浄槽２４３ａに収容されて、ロールスポンジ２４００が押し付けられる洗浄具洗浄板２４３ｂと、洗浄具洗浄槽２４３ａに供給される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｃと、ロールスポンジ２４００の内側を流通し、ロールスポンジ２４００の外周面から外部に排出される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｄとを備える。洗浄具洗浄流体は、純水（リンス液）及び薬液のいずれでもよい。
　環境センサ２４４は、例えば、温度センサ２４４ａと、湿度センサ２４４ｂと、気圧センサ２４４ｃと、酸素濃度センサ２４４ｄと、マイクロホン（音センサ）２４４ｅとを備える。なお、環境センサ２４４として、洗浄処理中や洗浄処理の前後に、ウェハＷやロールスポンジ２４００の表面、温度分布、気流分布等を撮影可能なカメラ（イメージセンサ）を備えていてもよい。カメラの撮影対象は、可視光に限られず、赤外光や紫外光等でもよい。
　第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂによる一次洗浄処理では、ウェハＷは、基板保持機構部２４１ａにより保持された状態で基板回転機構部２４１ｂにより回転される。そして、洗浄流体供給ノズル２４２ａからウェハＷの被洗浄面に洗浄流体が供給された状態で、洗浄具回転機構部２４０ａにより軸心周りに回転されたロールスポンジ２４００がウェハＷの被洗浄面に摺接することでウェハＷは洗浄される。その後、基板洗浄部２４０が、ロールスポンジ２４００を洗浄具洗浄槽２４３ａに移動させて、例えば、ロールスポンジ２４００を回転させたり、洗浄具洗浄板２４３ｂに押し付けたり、流量調節部２４３ｄにより洗浄具洗浄流体をロールスポンジ２４００に供給することで、ロールスポンジ２４００は洗浄される。
　図５は、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの一例を示す斜視図である。第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの基本的な構成や機能は共通する。
　第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄの各々は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１と、ウェハＷに洗浄流体を供給する洗浄流体供給部２４２と、ペンスポンジ２４０１を回転可能に支持するとともにペンスポンジ２４０１をウェハＷに接触させてウェハＷを洗浄する基板洗浄部（処理部材支持部）２４０と、ペンスポンジ２４０１を洗浄具洗浄流体にて洗浄（セルフクリーニング）する洗浄具洗浄部２４３と、洗浄処理が行われるハウジング２０の内部空間の状態を測定する環境センサ２４４とを備える。以下では、ペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄについて、ロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂと異なる部分を中心に説明する。
　基板保持部２４１は、ウェハＷの側縁部の複数個所を保持する基板保持機構部２４１ｃと、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第３の回転軸周りにウェハＷを回転させる基板回転機構部２４１ｄとを備える。図５の例では、基板保持機構部２４１ｃは、４つのローラであり、少なくとも１つのローラは、ウェハＷの側縁部を保持又は解放するように移動可能に構成される。また、図５の例では、基板回転機構部２４１ｄは、２つの駆動ローラで構成され、基板回転機構部２４１ｂを構成する駆動ローラは、ウェハＷを保持する基板保持機構部２４１ａを兼ねている。なお、基板保持部２４１は、複数のローラで構成される基板保持機構部２４１ｃと、少なくとも１つの駆動ローラで構成される基板回転機構部２４１ｄとで構成されていてもよい。また、基板保持機構部２４１ｃは、ローラに代えてチャックで構成されていてもよい。
　洗浄流体供給部２４２は、図４と同様に構成されており、洗浄流体供給ノズル２４２ａ、揺動移動機構部２４２ｂ、流量調節部２４２ｃ、及び、温調機構部２４２ｄを備える。
　基板洗浄部２４０は、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第２の回転軸周りにペンスポンジ２４０１を回転させる洗浄具回転機構部２４０ｄと、ペンスポンジ２４０１を上下方向に移動させる上下移動機構部２４０ｅと、ペンスポンジ２４０１を水平方向に旋回移動させる揺動移動機構部２４０ｆとを備える。上下移動機構部２４０ｅ及び揺動移動機構部２４０ｆは、ペンスポンジ２４０１とウェハＷの被洗浄面との相対位置を移動させる洗浄具移動機構部として機能する。
　洗浄具洗浄部２４３は、ウェハＷと干渉しない位置に配置されて、洗浄具洗浄流体を貯留及び排出可能な洗浄具洗浄槽２４３ｅと、洗浄具洗浄槽２４３ｅに収容されて、ペンスポンジ２４０１が押し付けられる洗浄具洗浄板２４３ｆと、洗浄具洗浄槽２４３ｅに供給される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｇと、ペンスポンジ２４０１の内側を流通し、ペンスポンジ２４０１の外表面から外部に排出される洗浄具洗浄流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４３ｈとを備える。
　環境センサ２４４は、例えば、温度センサ２４４ａと、湿度センサ２４４ｂと、気圧センサ２４４ｃと、酸素濃度センサ２４４ｄと、マイクロホン（音センサ）２４４ｅとを備える。なお、環境センサ２４４として、洗浄処理中や洗浄処理の前後に、ウェハＷやペンスポンジ２４０１の表面温度分布、気流分布等を撮影可能なカメラ（イメージセンサ）を備えていてもよい。カメラの撮影対象は、可視光に限られず、赤外光や紫外光等でもよい。
　第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄによる二次洗浄処理では、ウェハＷは、基板保持機構部２４１ｃにより保持された状態で基板回転機構部２４１ｄにより回転される。そして、洗浄流体供給ノズル２４２ａからウェハＷの被洗浄面に洗浄流体が供給された状態で、洗浄具回転機構部２４０ｄにより軸心周りに回転されたペンスポンジ２４０１がウェハＷの被洗浄面に摺接することでウェハＷは洗浄される。その後、基板洗浄部２４０が、ペンスポンジ２４０１を洗浄具洗浄槽２４３ｅに移動させて、例えば、ペンスポンジ２４０１を回転させたり、洗浄具洗浄板２４３ｆに押し付けたり、流量調節部２４３ｈにより洗浄具洗浄流体をペンスポンジ２４０１に供給することで、ペンスポンジ２４０１は洗浄される。
　図６は、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの一例を示す斜視図である。第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの基本的な構成や機能は共通する。
　第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆの各々は、ウェハＷを保持する基板保持部２４１と、ウェハＷに乾燥流体を供給する乾燥流体供給部２４５と、乾燥処理が行われるハウジング２０の内部空間の状態を測定する環境センサ２４４とを備える。
　基板保持部２４１は、ウェハＷの側縁部の複数個所を保持する基板保持機構部２４１ｅと、ウェハＷの被洗浄面に垂直な第３の回転軸周りにウェハＷを回転させる基板回転機構部２４１ｇとを備える。基板保持機構部２４１ｅは、一端を上下方向に移動する上下移動機構部２４１ｆに対して水平軸を中心として回動するように設置され、他端をウェハＷの周縁部に対して接離可能なチャックで構成される。基板保持機構部２４１ｅは、上下移動機構部２４１ｆの上下方向への移動に伴い、把持部がウェハＷに対して当接又は分離方向に移動する傘機構を構成する。なお、基板保持機構部２４１ｅは、チャックに代えてローラで構成されていてもよい。
　乾燥流体供給部２４５は、ウェハＷの被洗浄面に乾燥流体を供給する乾燥流体供給ノズル２４５ａと、乾燥流体供給ノズル２４５ａを上下方向に移動させる上下移動機構部２４５ｂと、乾燥流体供給ノズル２４５ａを水平方向に旋回移動させる揺動移動機構部２４５ｃと、乾燥流体の流量及び圧力を調節する流量調節部２４５ｄと、乾燥流体の温度を調節する温調機構部２４５ｅとを備える。上下移動機構部２４５ｂ及び揺動移動機構部２４５ｃは、乾燥流体供給ノズル２４５ａとウェハＷの被洗浄面との相対位置を移動させる乾燥流体供給ノズル移動機構部として機能する。乾燥流体は、例えば、ＩＰＡ蒸気及び純水（リンス液）であり、乾燥流体供給ノズル２４５ａは、図６に示すように、ＩＰＡ蒸気用のノズルと、純水用のノズルとが別々に設けられていてもよい。また、乾燥流体は、液体でもよいし、液体及び気体を混合させた二流体でもよいし、ドライアイスのような固体を含むものでもよい。
　環境センサ２４４は、温度センサ２４４ａと、湿度センサ２４４ｂと、気圧センサ２４４ｃと、酸素濃度センサ２４４ｄと、マイクロホン（音センサ）２４４ｅとを備える。なお、環境センサ２４４として、乾燥処理中や乾燥処理の前後に、ウェハＷの表面、温度分布、気流分布等を撮影可能なカメラ（イメージセンサ）を備えていてもよい。
　第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆによる乾燥処理では、ウェハＷは、基板保持機構部２４１ｅにより保持された状態で基板回転機構部２４１ｇにより回転される。そして、乾燥流体供給ノズル２４５ａからウェハＷの被洗浄面に乾燥流体が供給された状態で、乾燥流体供給ノズル２４５ａがウェハＷの側縁部側（径方向外側）に移動される。その後、ウェハＷは、基板回転機構部２４１ｇにより高速回転されることでウェハＷが乾燥される。
　なお、図４乃至図６では、基板保持機構部２４１ａ、２４１ｃ、２４１ｅ、基板回転機構部２４１ｂ、２４１ｄ、２４１ｇ、上下移動機構部２４０ｂ、２４０ｅ、２４１ｆ、２４５ｂ、直線移動機構部２４０ｃ、揺動移動機構部２４０ｆ、２４２ｂ、２４５ｃ、洗浄具回転機構部２４０ａ、２４０ｄの具体的な構成を省略しているが、例えば、サーボモータ等の交流機器、リニアガイド、ボールねじ、ギヤ、ベルト、カップリング、軸受等の駆動力伝達機構と、流体圧シリンダ、バルブ等の出力機器と、リニアセンサ、エンコーダセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。図４乃至図６では、流量調節部２４３ｃ、２４３ｄ、２４３ｇ、２４３ｈ、２４５ｄの具体的な構成を省略しているが、例えば、ポンプ、バルブ、レギュレータ等の流体調節用の須出力機器と、流量センサ、圧力センサ、液面センサ、温度センサ、流体濃度センサ、流体物性センセ、流体パーティクルセンサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。図４乃至図６では、温調機構部２４２ｄ、２４５ｅの具体的な構成を省略しているが、例えば、接触式又は非接触式のヒータ等の交流機器と、温度センサ、電流センサ等の入力機器とを適宜組み合わせて構成される。
（制御ユニット）
　図７は、基板処理装置２の一例を示すブロック図である。制御ユニット２５は、各ユニット２１～２４と電気的に接続されて、各ユニット２１～２４を統括的に制御する制御部として機能する。以下では、研磨ユニット２２及び仕上げユニット２４の制御系（交流機器、入力機器、出力機器、制御機器）を例にして説明するが、他のユニット２１、２３も基本的な構成や機能は共通するため、説明を省略する。
　研磨ユニット２２は、研磨ユニット２２が備える各サブユニット（例えば、研磨テーブル２２０、トップリング２２１、研磨流体供給部２２２、ドレッサ２２３、アトマイザ２２４等）にそれぞれ配置されて、制御対象となる複数の交流機器２２７及び出力機器２２８Ｂと、各サブユニットの制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数の入力機器２２８Ａと、各入力機器２２８Ａの検出値に基づいて交流機器２２７及び出力機器２２８Ｂを制御する制御機器２２９とを備える。
　研磨ユニット２２の入力機器２２８Ａには、例えば、研磨テーブル２２０（研磨パッド２２００）の回転数を検出するセンサ、研磨テーブル２２０（研磨パッド２２００）の回転トルクを検出するセンサ、研磨パッド２２００の表面温度を検出するセンサ、回転移動機構部２２１ｃ（ウェハＷ）の回転数を検出するセンサ、回転移動機構部２２１ｃ（ウェハＷ）の回転トルクを検出するセンサ、研磨パッド２２００に対するウェハＷの位置に変換可能な基板移動機構部（上下移動機構部２２１ｄ、揺動移動機構部２２１ｅ）の位置座標を検出するセンサ、基板移動機構部の移動速度を検出するセンサ、基板移動機構部の移動トルクを検出するセンサ、ウェハＷを研磨パッド２２００に接触させるときのウェハＷの押付荷重を検出するセンサ、ウェハ押付圧力室及びリテーナリング押付圧力室（いずれも不図示）の圧力（正圧及び負圧）を検出するセンサ、ウェハ押付圧力室及びリテーナリング押付圧力室に供給される圧力流体の流量を検出するセンサ、研磨流体供給部２２２から供給される研磨流体の流量を検出するセンサ、研磨流体供給部２２２から供給される研磨流体の温度を検出するセンサ、研磨流体供給部２２２による研磨流体の滴下位置に変換可能な研磨流体供給部２２２の揺動位置を検出するセンサ、研磨流体の濃度を検出するセンサ、研磨流体の清浄度（例えば、研磨流体の廃液に含まれるパーティクルの濃度、粒子径、粒子径毎の粒子数）を検出するセンサ、環境センサ２２５等が含まれる。
　仕上げユニット２４は、仕上げユニット２４が備える各サブユニット（例えば、第１及び第２のロールスポンジ洗浄部２４Ａ、２４Ｂ、第１及び第２のペンスポンジ洗浄部２４Ｃ、２４Ｄ、第１及び第２の乾燥部２４Ｅ、２４Ｆ、第１及び第２の搬送部２４Ｇ、２４Ｈ等）にそれぞれ配置されて、制御対象となる複数の交流機器２４７及び出力機器２４８Ｂと、各サブユニットの制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数の入力機器２４８Ａと、各入力機器２４８Ａの検出値に基づいて交流機器２４７及び出力機器２４８Ｂの動作を制御する制御機器２４９とを備える。
　仕上げユニット２４の入力機器２４８Ａには、例えば、基板保持機構部２４１ａ、２４１ｃ、２４１ｅがウェハＷを保持するときの保持圧力を検出するセンサ、基板回転機構部２４１ｂ、２４１ｄ、２４１ｇ（ウェハＷ）の回転数を検出するセンサ、基板回転機構部２４１ｂ、２４１ｄ、２４１ｇ（ウェハＷ）の回転トルクを検出するセンサ、洗浄流体又は乾燥流体の流量を検出するセンサ、洗浄流体又は乾燥流体の圧力を検出するセンサ、洗浄流体の滴下位置に変換可能な洗浄流体供給部２４２又は乾燥流体供給部２４５の位置座標を検出するセンサ、洗浄流体又は乾燥流体の温度を検出するセンサ、洗浄流体又は乾燥流体の濃度を検出するセンサ、洗浄流体又は乾燥流体の流体物性を検出するセンサ、洗浄具回転機構部２４０ａが洗浄具（ロールスポンジ２４００、ペンスポンジ２４０１）を回転させるときの洗浄具の回転数を検出するセンサ、洗浄具回転機構部２４０ａの回転トルクを検出するセンサ、ウェハＷに対する洗浄具の位置に変換可能な洗浄具移動機構部（上下移動機構部２４０ｂ、２４０ｅ、直線移動機構部２４０ｃ、揺動移動機構部２４０ｆ）の位置座標を検出するセンサ、洗浄具移動機構部の移動速度を検出するセンサ、洗浄具移動機構部の移動トルクを検出するセンサ、洗浄具をウェハＷ又は洗浄具洗浄板２４３ｂ、２４３ｆに接触させるときの洗浄具の押付荷重を検出するセンサ、洗浄具洗浄流体の流量を検出するセンサ、洗浄具洗浄流体の圧力を検出するセンサ、洗浄具洗浄流体の清浄度（例えば、洗浄具洗浄槽２４３ａ、２４３ｅの廃液に含まれるパーティクルの濃度、粒子径、粒子径毎の粒子数）を検出するセンサ、環境センサ２４４等が含まれる。
　制御ユニット２５は、制御部２５０、通信部２５１、入力部２５２、出力部２５３、及び、記憶部２５４を備える。制御ユニット２５は、例えば、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図９参照）で構成される。
　通信部２５１は、ネットワーク７に接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。入力部２５２は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部２５３は、表示画面、シグナルタワー点灯、ブザー音を介して各種の情報を出力することで、ユーザインターフェースとして機能する。
　記憶部２５４は、基板処理装置２の動作で使用される各種のプログラム（オペレーティングシステム（ＯＳ）、アプリケーションプログラム、ウェブブラウザ等）やデータ（装置設定情報２５５、基板レシピ情報２５６等）を記憶する。装置設定情報２５５及び基板レシピ情報２５６は、表示画面を介してユーザにより編集可能なデータである。
　制御部２５０は、複数の制御機器２１９、２２９、２３９、２４９（以下、「制御機器群」という）を介して複数の入力機器２１８Ａ、２２８Ａ、２３８Ａ、２４８Ａ（以下、「入力機器群」という）の検出値を取得するとともに、複数の交流機器２１７、２２７、２３７、２４７（以下、「交流機器群」という）、及び、複数の出力機器２１８Ｂ、２２８Ｂ、２３８Ｂ、２４８Ｂ（以下、「出力機器群」という）を連携して動作させることで、ロ―ド、研磨、洗浄、乾燥、アンロード等の一連の基板処理を行う。
　図８は、制御盤２６の一例を示す概略図である。制御盤２６は、箱型の筐体２６ａと、その箱型の一部が着脱可能な蓋体２６ｂとで構成される。なお、基板処理装置２は、複数の制御盤２６を備えていてもよく、例えば、各ユニット２１～２４毎に制御盤２６をそれぞれ備えるようにしてもよい。以下では、研磨ユニット２２を制御するための制御盤２６を中心に説明する。
　制御盤２６内には、交流電源ＡＣに接続される交流分電盤２６０と、交流分電盤２６０に接続される交流機器制御回路２６１と、交流分電盤２６０に接続されて、交流電源ＡＣから供給される交流電力を直流電力（直流２４Ｖ等）に変換する交流／直流変換器２６２と、交流／直流変換器２６２に接続される直流分電盤２６３と、直流分電盤２６３に接続されるプログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）２６４と、交流機器制御回路２６１に接続される交流端子台２６５と、プログラマブルロジックコントローラ２６４に接続される入力端子台２６６及び出力端子台２６７とが配置される。
　交流機器制御回路２６１及びプログラマブルロジックコントローラ２６４は、交流機器群（交流機器２１７、２２７、２３７、２４７）を制御するための制御機器群（制御機器２１９、２２９、２３９、２４９）を構成する機器であり、図８では、研磨ユニット２２の交流機器２２７を制御するための研磨ユニット２２の制御機器２２９を示す。
　交流機器制御回路２６１は、交流機器２１７、２２７、２３７、２４７として動作するモータに交流電流を供給するモータ駆動回路２６１Ａと、交流機器２１７、２２７、２３７、２４７として動作するヒータに交流電流を供給するヒータ駆動回路２６１Ｂとを備える。モータは、例えば、サーボモータ、インバータモータ、直巻モータ等の任意の形式のモータで構成される。モータ駆動回路２６１Ａは、例えば、サーボドライバ、インバータ、リレー等で構成され、複数のモータを駆動するものでもよい。ヒータ駆動回路２６１Ｂは、例えば、アンプ、リレー等で構成され、複数のヒータを駆動するものでもよい。
　また、制御盤２６内には、各機器を接続する配線２７の一部として、交流電源ＡＣと交流機器群との間を交流機器制御回路２６１等を介して接続する交流電力線２７０と、交流／直流変換器２６２と制御機器群との間を接続する直流電力線２７１と、制御機器群と入力機器群（図８では、研磨ユニット２２の入力機器２２８Ａを示す）との間を入力端子台２６６を介して接続する入力信号線２７２と、プログラマブルロジックコントローラ２６４と出力機器群（図８では、研磨ユニット２２の出力機器２２８Ｂを示す）との間を出力端子台２６７を介して接続する出力信号線２７３と、プログラマブルロジックコントローラ２６４と交流機器制御回路２６１との間を接続する通信信号線２７４とが配置される。
　制御盤２６内の交流電力線２７０は、モータ駆動回路２６１Ａに対して交流電源ＡＣ側に接続された一次側モータ電力線２７０Ａと、モータ駆動回路２６１Ａに対してモータ側に接続された二次側モータ電力線２７０Ｂと、ヒータ駆動回路２６１Ｂに対して交流電源ＡＣ側に接続された一次側ヒータ電力線２７０Ｃと、ヒータ駆動回路２６１Ｂに対してヒータ側に接続された二次側ヒータ電力線２７０Ｄとを備える。制御盤２６の筐体２６ａには、複数のコネクタ（不図示）が取り付けられ、配線２７は、コネクタを介して接続される。なお、制御盤２６内における各機器の配置や数は適宜変更してもよいし、配線２７の接続関係や数についても適宜変更してもよい。
（各装置のハードウエア構成）
　図９は、コンピュータ９００の一例を示すハードウエア構成図である。基板処理装置２の制御ユニット２５、データベース装置３、機械学習装置４、情報処理装置５、及び、ユーザ端末装置６の各々は、汎用又は専用のコンピュータ９００により構成される。
　コンピュータ９００は、図９に示すように、その主要な構成要素として、バス９１０、プロセッサ９１２、メモリ９１４、入力デバイス９１６、出力デバイス９１７、表示デバイス９１８、ストレージ装置９２０、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）部９２２、外部機器Ｉ／Ｆ部９２４、Ｉ／Ｏ（入出力）デバイスＩ／Ｆ部９２６、及び、メディア入出力部９２８を備える。なお、上記の構成要素は、コンピュータ９００が使用される用途に応じて適宜省略されてもよい。
　プロセッサ９１２は、１つ又は複数の演算処理装置（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ　ｓｉｇｎａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）等）で構成され、コンピュータ９００全体を統括する制御部として動作する。メモリ９１４は、各種のデータ及びプログラム９３０を記憶し、例えば、メインメモリとして機能する揮発性メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）と、不揮発性メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ等とで構成される。
　入力デバイス９１６は、例えば、キーボード、マウス、テンキー、電子ペン等で構成され、入力部として機能する。出力デバイス９１７は、例えば、音（音声）出力装置、バイブレーション装置等で構成され、出力部として機能する。表示デバイス９１８は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパー、プロジェクタ等で構成され、出力部として機能する。入力デバイス９１６及び表示デバイス９１８は、タッチパネルディスプレイのように、一体的に構成されていてもよい。ストレージ装置９２０は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、記憶部として機能する。ストレージ装置９２０は、オペレーティングシステムやプログラム９３０の実行に必要な各種のデータを記憶する。
　通信Ｉ／Ｆ部９２２は、インターネットやイントラネット等のネットワーク９４０（図１のネットワーク７と同じであってもよい）に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って他のコンピュータとの間でデータの送受信を行う通信部として機能する。外部機器Ｉ／Ｆ部９２４は、カメラ、プリンタ、スキャナ、リーダライタ等の外部機器９５０に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って外部機器９５０との間でデータの送受信を行う通信部として機能する。Ｉ／ＯデバイスＩ／Ｆ部９２６は、各種のセンサ、アクチュエータ等のＩ／Ｏデバイス９６０に接続され、Ｉ／Ｏデバイス９６０との間で、例えば、センサによる検出信号やアクチュエータへの制御信号等の各種の信号やデータの送受信を行う通信部として機能する。メディア入出力部９２８は、例えば、ＤＶＤドライブ、ＣＤドライブ等のドライブ装置で構成され、ＤＶＤ、ＣＤ等のメディア（非一時的な記憶媒体）９７０に対してデータの読み書きを行う。
　上記構成を有するコンピュータ９００において、プロセッサ９１２は、ストレージ装置９２０に記憶されたプログラム９３０をメモリ９１４に呼び出して実行し、バス９１０を介してコンピュータ９００の各部を制御する。なお、プログラム９３０は、ストレージ装置９２０に代えて、メモリ９１４に記憶されていてもよい。プログラム９３０は、インストール可能なファイル形式又は実行可能なファイル形式でメディア９７０に記録され、メディア入出力部９２８を介してコンピュータ９００に提供されてもよい。プログラム９３０は、通信Ｉ／Ｆ部９２２を介してネットワーク９４０経由でダウンロードすることによりコンピュータ９００に提供されてもよい。また、コンピュータ９００は、プロセッサ９１２がプログラム９３０を実行することで実現する各種の機能を、例えば、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等のハードウエアで実現するものでもよい。
　コンピュータ９００は、例えば、据置型コンピュータや携帯型コンピュータで構成され、任意の形態の電子機器である。コンピュータ９００は、クライアント型コンピュータでもよいし、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータでもよい。コンピュータ９００は、各装置２～６以外の装置にも適用されてもよい。
（生産履歴情報３０）
　図１０は、データベース装置３により管理される生産履歴情報３０の一例を示すデータ構成図である。生産履歴情報３０は、本生産用の基板処理が行われたときに取得されたレポートＲが分類されて登録されるテーブルとして、例えば、各ウェハＷに関するウェハ履歴テーブル３００と、研磨処理に関する研磨履歴テーブル３０１と、洗浄処理に関する洗浄履歴テーブル３０２と、乾燥処理に関する乾燥履歴テーブル３０３とを備える。なお、生産履歴情報３０は、上記の他に、イベント情報に関するイベント履歴テーブル及び操作情報に関する操作履歴テーブル等を備えるが、詳細な説明は省略する。
　ウェハ履歴テーブル３００の各レコードには、例えば、ウェハＩＤ、カセット番号、スロット番号、基板レシピ情報２５６、各工程の開始時刻、終了時刻、使用ユニットＩＤ等が登録される。なお、図１０では、研磨工程、洗浄工程、乾燥工程が例示されているが、他の工程についても同様に登録される。基板レシピ情報２５６としては、その基板レシピ情報２５６がそのまま登録されてもよいし、基板レシピ情報２５６の参照先の情報が登録されてもよい。使用ユニットＩＤは、各工程で使用されたユニットを示す固有のユニットＩＤを特定するとともに、ユニットＩＤには、そのユニットの種別を示すユニット種別（例えば、基板搬送、研磨、ロールスポンジ洗浄、ペンスポンジ洗浄、乾燥等）が関連付けられる。
　研磨履歴テーブル３０１の各レコードには、ウェハＷの状態を示す基板状態情報と、処理部材（研磨パッド２２００）の状態を示す処理部材状態情報と、処理流体（研磨流体）の供給状態を示す処理流体状態情報とがそれぞれ登録される。洗浄履歴テーブル３０２の各レコードには、ウェハＷの状態を示す基板状態情報と、処理部材（ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１）の状態を示す処理部材状態情報と、処理流体（洗浄流体）の供給状態を示す処理流体状態情報とがそれぞれ登録される。乾燥履歴テーブル３０３の各レコードには、ウェハＷの状態を示す基板状態情報と、処理流体（乾燥流体）の供給状態を示す処理流体状態情報とがそれぞれ登録される。
　基板状態情報は、基板保持部により保持されたウェハＷの状態を示す情報である。基板状態情報は、例えば、基板保持部が有する入力機器群（又は交流機器群や出力機器群）により所定の時間間隔でサンプリングされた各入力機器の検出値（又は各交流機器群や各出力機器への指令値）でもよいし、装置設定情報２５５又は基板レシピ情報２５６における設定値でもよい。
　処理部材状態情報は、例えば、処理部材支持部が有する入力機器群（又は交流機器群や出力機器群）により所定の時間間隔でサンプリングされた各入力機器の検出値（又は各交流機器群や各出力機器への指令値）でもよいし、装置設定情報２５５又は基板レシピ情報２５６における設定値でもよい。
　処理流体状態情報は、例えば、処理流体供給部が有する入力機器群（又は交流機器群や出力機器群）により所定の時間間隔でサンプリングされた各入力機器の検出値（又は各交流機器群や各出力機器への指令値）でもよいし、装置設定情報２５５又は基板レシピ情報２５６における設定値でもよい。
　研磨履歴テーブル３０１、洗浄履歴テーブル３０２及び乾燥履歴テーブル３０３を参照することで、ウェハＩＤで特定されるウェハＷに対して基板処理が行われたときの処理内容、ウェハＷ、処理部材及び処理流体の状態が抽出可能である。なお、各情報の具体的な内容は後述する。
（試験情報３１）
　図１１は、データベース装置３により管理される試験情報３１の一例を示すデータ構成図である。試験情報３１は、研磨処理のシミュレーションが行われたときに取得された実行条件及び実行結果が分類されて登録される研磨試験テーブル３１０と、洗浄処理のシミュレーションが行われたときに取得された実行条件及び実行結果が分類されて登録される洗浄試験テーブル３１１と、乾燥処理のシミュレーションが行われたときに取得された実行条件及び実行結果が分類されて登録される乾燥試験テーブル３１２とを備える。
　研磨試験テーブル３１０、洗浄試験テーブル３１１及び乾燥試験テーブル３１２の各レコードには、例えば、試験ＩＤ、基板レシピ情報２５６、基板状態情報、処理部材状態情報、処理流体状態情報、及び、試験結果情報等が登録される。基板レシピ情報２５６、基板状態情報、処理部材状態情報及び処理流体状態情報は、シミュレーションの実行条件を示す情報であり、そのデータ構成は、研磨履歴テーブル３０１、洗浄履歴テーブル３０２及び乾燥履歴テーブル３０３と同様であるため、詳細な説明を省略する。
　試験結果情報は、シミュレーションの実行結果を示す情報であり、基板処理が行われたときに交流電力線２７０を介して交流機器に供給される交流電流の電流値情報と、基板処理が行われたときに交流電力線２７０から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報とを含む。電流値情報は、複数の交流電力線２７０毎に、電流値をそれぞれ記録したのであり、電磁波影響情報は、複数の交流電力線２７０毎に、電磁波の影響をそれぞれ記録したものである。試験結果情報に含まれる電流値情報及び電磁波影響情報は、例えば、特定の対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点における時点データとして取得されてもよい。
（機械学習装置４）
　図１２は、機械学習装置４の一例を示すブロック図である。機械学習装置４は、制御部４０、通信部４１、学習用データ記憶部４２、及び、学習済みモデル記憶部４３を備える。
　制御部４０は、学習用データ取得部４００及び機械学習部４０１として機能する。通信部４１は、ネットワーク７を介して外部装置（例えば、基板処理装置２、データベース装置３、情報処理装置５、及び、ユーザ端末装置６、試験装置（不図示）等）と接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。
　学習用データ取得部４００は、通信部４１及びネットワーク７を介して外部装置と接続され、第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂを取得する。学習用データ取得部４００は、入力データしての基板処理情報と、出力データとしての電流値情報で構成される第１の学習用データ１１Ａを取得するとともに、入力データしての電流値情報と、出力データとしての電磁波影響情報で構成される第２の学習用データ１１Ｂを取得する。第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂは、教師あり学習における教師データ（トレーニングデータ）、検証データ及びテストデータとして用いられるデータである。また、電磁波影響情報は、教師あり学習における正解ラベルとして用いられるデータである。
　学習用データ記憶部４２は、学習用データ取得部４００で取得した第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂを複数組記憶するデータベースである。なお、学習用データ記憶部４２を構成するデータベースの具体的な構成は適宜設計すればよい。
　機械学習部４０１は、学習用データ記憶部４２に記憶された複数組の第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂを用いて機械学習を実施する。すなわち、機械学習部４０１は、第１の学習モデル１０Ａに第１の学習用データ１１Ａを複数組入力し、第１の学習用データ１１Ａに含まれる基板処理情報と電流値情報との相関関係を第１の学習モデル１０Ａに学習させることで、学習済みの第１の学習モデル１０Ａを生成する。また、機械学習部４０１は、第２の学習モデル１０Ｂに第２の学習用データ１１Ｂを複数組入力し、第２の学習用データ１１Ｂに含まれる電流値情報と電磁波影響情報との相関関係を第２の学習モデル１０Ｂに学習させることで、学習済みの第２の学習モデル１０Ｂを生成する。
　学習済みモデル記憶部４３は、機械学習部４０１により生成された学習済みの第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂ（具体的には、調整済みの重みパラメータ群）を記憶するデータベースである。学習済みモデル記憶部４３に記憶された学習済みの第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂは、ネットワーク７や記録媒体等を介して実システム（例えば、情報処理装置５）に提供される。なお、図１２では、学習用データ記憶部４２と、学習済みモデル記憶部４３とが別々の記憶部として示されているが、これらは単一の記憶部で構成されてもよい。
　なお、学習済みモデル記憶部４３に記憶される第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂの数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、基板保持部の機構の違い、処理部材保持部の機構の違い、基板処理情報に含まれるデータの種類、電流値情報に含まれるデータの種類、電磁波影響情報に含まれるデータの種類等のように、条件が異なる複数の学習モデルが記憶されてもよい。その場合には、学習用データ記憶部４２には、条件が異なる複数の学習モデルにそれぞれ対応するデータ構成を有する複数種類の学習用データが記憶されればよい。
　図１３は、第１の学習モデル１０Ａ及び第１の学習用データ１１Ａの一例を示す図である。第１の学習モデル１０Ａの機械学習に用いられる第１の学習用データ１１Ａは、基板処理情報と電流値情報とで構成される。
　第１の学習用データ１１Ａを構成する基板処理情報は、基板処理（研磨処理、洗浄処理、乾燥処理等）の処理内容を示す基板レシピ情報２５６と、ウェハＷの状態を示す基板状態情報と、処理部材（研磨パッド２２００、ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１）の状態を示す処理部材状態情報と、処理流体（研磨流体、洗浄流体及び乾燥流体）の供給状態を示す処理流体状態情報との少なくとも１つを含む。
　基板レシピ情報２５６は、研磨処理、洗浄処理、乾燥処理等の処理内容を示す情報である。研磨処理の処理内容としては、例えば、研磨テーブル２２０によるテーブル回転速度、トップリング２２１によるトップリング押付時間、ウェハ押付荷重、ウェハ回転速度、研磨流体供給部２２２による研磨流体の供給量、供給タイミング、ドレッサ２２３によるドレッサ動作時間、アトマイザ２２４によるアトマイザ動作時間等が含まれる。洗浄処理の処理内容としては、例えば、ロールスポンジ洗浄処理でのロールスポンジ動作時間、ロールスポンジ回転速度、ウェハ回転速度、洗浄流体の供給量、供給タイミング、ペンスポンジ洗浄処理でのペンスポンジ動作時間、ペンスポンジ回転速度、ウェハ回転速度、洗浄流体の供給量、供給タイミング、ウェハ回転速度等が含まれる。乾燥処理の処理内容としては、例えば、乾燥処理での乾燥動作時間、ウェハ回転速度、乾燥流体の供給量、供給タイミング等が含まれる。なお、基板レシピ情報２５６は、ウェハＷの１枚毎に設定されていてもよいし、ロットを構成する複数枚毎に設定されていてもよい。
　基板状態情報は、ウェハＷのサイズ、厚み、及び、膜種の少なくとも１つを含む。
　処理部材状態情報は、研磨パッド２２００のコンディション、ロールスポンジ２４００のコンディション、及び、ペンスポンジ２４０１のコンディションの少なくとも１つを含む。研磨パッド２２００のコンディションは、例えば、表面性状、平面度、清浄度、湿潤度等で表され、研磨パッド２２００の使用状況（使用時間、使用時の押付荷重、ドレッシングの有無、交換の有無、研磨パッド２２００の表面を撮影した画像、研磨パッド２２００の回転数、ウェハＷの回転数、処理枚数）に基づいて設定される。研磨パッド２２００のコンディションは、例えば、研磨処理中に経時変化するものでもよい。ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１のコンディションは、例えば、消耗度や汚染度等で表され、ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１の使用状況（使用時間、使用時の押付荷重、交換の有無、ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１の表面を撮影した画像、ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１の回転数、ウェハＷの回転数、処理枚数）に基づいて設定される。ロールスポンジ２４００及びペンスポンジ２４０１のコンディションは、例えば、洗浄処理中に経時変化するものでもよい。
　処理流体状態情報は、研磨流体の状態、洗浄流体の状態、及び、乾燥流体の状態の少なくとも１つを含む。研磨流体、洗浄流体、及び、乾燥流体の状態は、例えば、流量、滴下位置、圧力、流体物性（密度、粘度）等が含まれる。
　第１の学習用データ１１Ａを構成する電流値情報は、制御盤２６内の交流電力線２７０を流れる交流電流の電流値を示す情報である。制御盤２６内に配置された交流電力線２７０として、一次側モータ電力線２７０Ａ、二次側モータ電力線２７０Ｂ、一次側ヒータ電力線２７０Ｃ、及び、二次側ヒータ電力線２７０Ｄの少なくとも１つが含まれる場合には、電流値情報は、これらの少なくとも１つの交流電力線２７０を流れる交流電流の電流値を示す情報である。その際、電流値情報は、図１３に示すように、複数の交流電力線２７０のそれぞれに対する電流値を示すものでもよい。なお、電流値情報は、制御盤２６の外側に配置された交流電力線２７０を流れる交流電流の電流値を示す情報でもよい。
　学習用データ取得部４００は、試験情報３１を参照するとともに、必要に応じてユーザ端末装置６によるユーザの入力操作を受け付けることで、第１の学習用データ１１Ａを取得する。
　例えば、学習用データ取得部４００は、試験情報３１を参照することで、試験ＩＤで特定されるシミュレーションが行われたときの基板レシピ情報２５６、基板状態情報、処理部材状態情報及び処理流体状態情報を、第１の学習用データ１１Ａの基板処理情報として取得する。なお、基板処理情報は、基板処理期間全体の時系列データとして取得されてもよいし、基板処理期間の一部である対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点における時点データとして取得されてもよい。基板処理情報の定義を変更する場合には、第１の学習モデル１０Ａ及び第１の学習用データ１１Ａにおける入力データのデータ構成を適宜変更すればよい。
　さらに、学習用データ取得部４００は、試験情報３１を参照することで、同一の試験ＩＤで特定されるシミュレーションが行われたときの試験結果情報における電流値情報を、上記の基板処理情報に対する電流値情報として取得する。なお、電流値情報は、基板処理期間全体の時系列データ又は基板処理期間の一部である対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点の時点データとして取得されてもよい。電流値情報の定義を変更する場合には、第１の学習モデル１０Ａ及び第１の学習用データ１１Ａにおける出力データのデータ構成を適宜変更すればよい。
　第１の学習モデル１０Ａは、例えば、ニューラルネットワークの構造を採用したものであり、入力層１００、中間層１０１、及び、出力層１０２を備える。各層の間には、各ニューロンをそれぞれ接続するシナプス（不図示）が張られており、各シナプスには、重みがそれぞれ対応付けられている。各シナプスの重みからなる重みパラメータ群が、機械学習により調整される。
　入力層１００は、入力データとしての基板処理情報に対応する数のニューロンを有し、基板処理情報の各値が各ニューロンにそれぞれ入力される。出力層１０２は、出力データとしての電流値情報に対応する数のニューロンを有し、基板処理情報に対する電流値情報の予測結果（推論結果）が、出力データとして出力される。
　図１４は、第２の学習モデル１０Ｂ及び第２の学習用データ１１Ｂの一例を示す図である。第２の学習モデル１０Ｂの機械学習に用いられる第２の学習用データ１１Ｂは、電流値情報と電磁波影響情報とで構成される。
　第２の学習用データ１１Ｂを構成する電流値情報は、制御盤２６内の交流電力線２７０を流れる交流電流の電流値を示す情報であり、第１の学習用データ１１Ａを構成する電流値情報と同様であるため、詳細な説明を省略する。
　第２の学習用データ１１Ｂを構成する電磁波影響情報は、基板処理が行われたときに交流電力線２７０から生じる電磁波の影響を示す情報である。電磁波影響情報は、例えば、交流電力線２７０からの距離をノイズ距離（ＬＧ１、ＬＧ２、…、ＬＧｎ）と定義したときに、各ノイズ距離（ＬＧ１、ＬＧ２、…、ＬＧｎ）に対して電磁波の影響の強さをそれぞれ表すノイズレベル（ＮＬ１、ＮＬ２、…、ＮＬｎ）として定義される。その際、電磁波影響情報は、図１４に示すように、複数の交流電力線２７０のそれぞれに対する電磁波の影響を示すものでもよい。
　学習用データ取得部４００は、試験情報３１を参照するとともに、必要に応じてユーザ端末装置６によるユーザの入力操作を受け付けることで、第２の学習用データ１１Ｂを取得する。
　例えば、学習用データ取得部４００は、試験情報３１を参照することで、試験ＩＤで特定されるシミュレーションが行われたときの試験結果情報における電流値情報を、第２の学習用データ１１Ｂの電流値情報として取得する。なお、電流値情報は、基板処理期間全体の時系列データとして取得されてもよいし、基板処理期間の一部である対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点における時点データとして取得されてもよい。電流値情報の定義を変更する場合には、第２の学習モデル１０Ｂ及び第２の学習用データ１１Ｂにおける入力データのデータ構成を適宜変更すればよい。
　さらに、学習用データ取得部４００は、試験情報３１を参照することで、同一の試験ＩＤで特定されるシミュレーションが行われたときの試験結果情報における電磁波影響情報を、上記の電流値情報に対する電磁波影響情報として取得する。なお、電磁波影響情報は、基板処理期間全体の時系列データ又は基板処理期間の一部である対象期間の時系列データとして取得されてもよいし、特定の対象時点の時点データとして取得されてもよい。電磁波影響情報の定義を変更する場合には、第２の学習モデル１０Ｂ及び第２の学習用データ１１Ｂにおける出力データのデータ構成を適宜変更すればよい。
　第２の学習モデル１０Ｂは、例えば、ニューラルネットワークの構造を採用したものであり、第１の学習モデル１０Ａと同様に構成されるため、詳細な説明を省略する。
（機械学習方法）
　図１５は、機械学習装置４による機械学習方法の一例を示すフローチャートである。以下では、複数組の学習用データ１１を用いて学習モデル１０を生成するものとして説明するが、第１及び第２の学習用データ１１Ａ、１１Ｂの各々を用いて第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂをそれぞれ作成する場合に適用される。
　まず、ステップＳ１００において、学習用データ取得部４００は、機械学習を開始するための事前準備として、試験情報３１等から所望の数の学習用データ１１を取得し、その取得した学習用データ１１を学習用データ記憶部４２に記憶する。ここで準備する学習用データ１１の数については、最終的に得られる学習モデル１０に求められる推論精度を考慮して設定すればよい。
　次に、ステップＳ１１０において、機械学習部４０１は、機械学習を開始すべく、学習前の学習モデル１０を準備する。ここで準備する学習前の学習モデル１０は、ニューラルネットワークモデルで構成されており、各シナプスの重みが初期値に設定されている。
　次に、ステップＳ１２０において、機械学習部４０１は、学習用データ記憶部４２に記憶された複数組の学習用データ１１から、例えば、ランダムに１組の学習用データ１１を取得する。
　次に、ステップＳ１３０において、機械学習部４０１は、１組の学習用データ１１に含まれる入力データ（基板処理情報又は電流値情報）を、準備された学習前（又は学習中）の学習モデル１０の入力層１００に入力する。その結果、学習モデル１０の出力層１０２から推論結果として出力データ（電流値情報又は電磁波影響情報）が出力されるが、当該出力データは、学習前（又は学習中）の学習モデル１０によって生成されたものである。そのため、学習前（又は学習中）の状態では、推論結果として出力された出力データは、学習用データ１１に含まれる正解ラベル（電流値情報又は電磁波影響情報）とは異なる情報を示す。
　次に、ステップＳ１４０において、機械学習部４０１は、ステップＳ１２０において取得された１組の学習用データ１１に含まれる正解ラベルと、ステップＳ１３０において出力層から推論結果として出力された出力データとを比較し、各シナプスの重みを調整する処理（バックプロバケーション）を実施することで、機械学習を実施する。これにより、機械学習部４０１は、入力データと出力データとの相関関係を学習モデル１０に学習させる。
　次に、ステップＳ１５０において、機械学習部４０１は、所定の学習終了条件が満たされたか否かを、例えば、学習用データ１１に含まれる正解ラベルと、推論結果として出力された出力データとに基づく誤差関数の評価値や、学習用データ記憶部４２内に記憶された未学習の学習用データ１１の残数に基づいて判定する。
　ステップＳ１５０において、機械学習部４０１が、学習終了条件が満たされておらず、機械学習を継続すると判定した場合（ステップＳ１５０でＮｏ）、ステップＳ１２０に戻り、学習中の学習モデル１０に対してステップＳ１２０～Ｓ１４０の工程を未学習の学習用データ１１を用いて複数回実施する。一方、ステップＳ１５０において、機械学習部４０１が、学習終了条件が満たされて、機械学習を終了すると判定した場合（ステップＳ１５０でＹｅｓ）、ステップＳ１６０に進む。
　そして、ステップＳ１６０において、機械学習部４０１は、各シナプスに対応付けられた重みを調整することで生成された学習済みの学習モデル１０（調整済みの重みパラメータ群）を学習済みモデル記憶部４３に記憶し、図１５に示す一連の機械学習方法を終了する。機械学習方法において、ステップＳ１００が学習用データ記憶工程、ステップＳ１１０～Ｓ１５０が機械学習工程、ステップＳ１６０が学習済みモデル記憶工程に相当する。
　以上のように、本実施形態に係る機械学習装置４及び機械学習方法によれば、基板処理情報から、基板処理が行われたときに交流機器に供給される交流電流の電流値情報を予測（推論）することが可能な第１の学習モデル１０Ａと、基板処理が行われたときに交流電力線２７０から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報を予測（推論）することが可能な第２の学習モデル１０Ｂとを提供することができる。
（情報処理装置５）
　図１６は、情報処理装置５の一例を示すブロック図である。図１７は、情報処理装置５の一例を示す機能説明図である。情報処理装置５は、制御部５０、通信部５１、及び、記憶部５２を備える。
　制御部５０は、基板処理情報取得部５００、電流値情報生成部５０１、電磁波影響情報生成部５０２及び出力処理部５０３として機能する。通信部５１は、ネットワーク７を介して外部装置（例えば、基板処理装置２、データベース装置３、機械学習装置４、及び、ユーザ端末装置６等）と接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。記憶部５２は、情報処理装置５の動作で使用される各種のプログラム（オペレーティングシステムやユーザ端末プログラム等）やデータ（第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂ）等を記憶する。
　基板処理情報取得部５００は、通信部５１及びネットワーク７を介して外部装置と接続され、例えば、基板処理装置２の基板レシピ情報２５６やデータベース装置３の生産履歴情報３０を参照することで、基板レシピ情報２５６、基板状態情報、処理部材状態情報及び処理流体状態情報を含む基板処理情報を取得する。
　電流値情報生成部５０１は、基板処理情報取得部５００により取得された基板処理情報に基づいて、電流値情報を生成する。本実施形態では、電流値情報生成部５０１は、基板処理情報と電流値情報との相関関係を機械学習させた第１の学習モデル１０Ａに、基板処理情報取得部５００により取得された基板処理情報を入力することにより、当該基板処理情報に対する電流値情報を生成する。
　電磁波影響情報生成部５０２は、電流値情報生成部５０１により生成された電流値情報に基づいて、電磁波影響情報を生成する。本実施形態では、電磁波影響情報生成部５０２は、電流値情報と電磁波影響情報との相関関係を機械学習させた第２の学習モデル１０Ｂに、電流値情報生成部５０１により生成された電流値情報を入力することにより、当該電流値情報に対する電磁波影響情報を生成する。
　記憶部５２には、電磁波影響情報生成部５０２にて用いられる学習済みの第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂが記憶されている。なお、記憶部５２に記憶される第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂの数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、基板保持部の機構の違い、処理部材保持部の機構の違い、基板処理情報に含まれるデータの種類、電流値情報に含まれるデータの種類、電磁波影響情報に含まれるデータの種類等のように、条件が異なる複数の学習済みモデルが記憶され、選択的に利用可能としてもよい。記憶部５２は、外部コンピュータ（例えば、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータ）の記憶部で代用されてもよく、その場合には、電流値情報生成部５０１及び電磁波影響情報生成部５０２は、当該外部コンピュータにアクセスすればよい。
　出力処理部５０３は、電磁波影響情報生成部５０２により生成された電磁波影響情報を出力するための出力処理を行う。例えば、出力処理部５０３は、その電磁波影響情報をユーザ端末装置６に送信することで、その電磁波影響情報に基づく表示画面がユーザ端末装置６に表示されてもよいし、その電磁波影響情報をデータベース装置３に送信することで、その電磁波影響情報が生産履歴情報３０に登録されてもよい。
（ユーザ端末装置６）
　図１８は、ユーザ端末装置６の一例を示すブロック図である。ユーザ端末装置６は、制御部６０、通信部６１、記憶部６２、入力部６３、出力部６４、センサ群６５、及び、カメラ６６を備える。
　制御部６０は、電磁波影響情報取得部６００、空間位置情報取得部６０１及びオブジェクト情報生成部６０２として機能する。通信部６１は、ネットワーク７を介して外部装置（例えば、基板処理装置２、データベース装置３、機械学習装置４、及び、情報処理装置５等）と接続され、各種のデータを送受信する通信インターフェースとして機能する。記憶部６２は、ユーザ端末装置６の動作で使用される各種のプログラム（オペレーティングシステムやユーザ端末プログラム等）やデータ等を記憶する。入力部６３は、各種の入力操作を受け付けるとともに、出力部６４は、表示画面や音声を介して各種の情報を出力することで、ユーザインターフェースとして機能する。センサ群６５は、自装置の位置、加速度、角速度、姿勢等を検出する。カメラ６６は、静止画及び動画を撮影する。
　電磁波影響情報取得部６００は、通信部６１及びネットワーク７を介して外部装置と接続され、例えば、情報処理装置５に電磁波影響情報生成要求を送信し、その応答として情報処理装置５から電磁波影響情報を取得する。
　空間位置情報取得部６０１は、制御盤２６内の交流電力線２７０が現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する。例えば、空間位置情報取得部６０１は、カメラ６６で現実空間を撮影したときの撮影範囲に、交流電力線２７０の特徴点が含まれるか否かを監視し、交流電力線２７０の特徴点が含まれていることを検知したとき、当該特徴点に基づいて交流電力線２７０の空間位置情報を取得する。特徴点は、例えば、交流電力線２７０の外形形状や外形色に基づくものでもよいし、交流電力線２７０に印字された文字に基づくものでもよい。なお、制御盤２６の設計図データが記憶部６２に記憶されている場合には、空間位置情報取得部６０１は、設計図データを参照し、カメラ６６で現実空間を撮影したときの撮影範囲に、設計図データにおける制御盤２６の特徴点が含まれていることを検知したとき、当該特徴点に基づいて交流電力線２７０の空間位置情報を取得するようにしてもよい。
　オブジェクト情報生成部６０２は、空間位置情報取得部６０１により取得された空間位置情報と、電磁波影響情報取得部６００により取得された電磁波影響情報とに基づいて、現実空間の交流電力線２７０に対して電磁波の影響を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成する。なお、オブジェクト情報生成部６０２は、現実電磁波の影響を通常の表示画面に表示させるためのオブジェクト情報を生成するようにしてもよい。
（情報処理方法）
　図１９は、情報処理装置５及びユーザ端末装置６による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。以下では、ユーザが、制御盤２６の筐体２６ａから蓋体２６ｂを取り外して、制御盤２６内の状態を確認する際に、ユーザ端末装置６を操作して、電磁波の影響を示す仮想オブジェクトを交流電力線２７０に重畳表示する場合の動作例について説明する。
　まず、ステップＳ２００において、ユーザが、例えば、ユーザ端末装置６に表示された確認作業用の表示画面に対して、基板処理装置２を特定する装置ＩＤと、ウェハＷを特定するウェハＩＤとを入力するとともに、確認作業の開始を指示する入力操作を行うと、ユーザ端末装置６の電磁波影響情報取得部６００は、装置ＩＤ及びウェハＩＤを含む電磁波影響情報生成要求を情報処理装置５に送信する。
　次に、ステップＳ２１０において、情報処理装置５の基板処理情報取得部５００は、ステップＳ２００で送信された電磁波影響情報生成要求を受信すると、電磁波影響情報生成要求に含まれる装置ＩＤ及びウェハＩＤに基づいて、装置ＩＤにより特定される基板処理装置２の装置設定情報２５５と、ウェハＩＤにより特定される生産履歴情報３０とを参照することで、基板レシピ情報２５６、基板状態情報、処理部材状態情報及び処理流体状態情報を、基板処理情報として取得する。
　次に、ステップＳ２１１において、電流値情報生成部５０１は、ステップＳ２１０で取得された基板処理情報を入力データとして、第１の学習モデル１０Ａに入力することで出力された出力データに基づいて、当該基板処理情報に対する電流値情報を生成する。
　次に、ステップＳ２１２において、電磁波影響情報生成部５０２は、ステップＳ２１１で生成された電流値情報を入力データとして、第２の学習モデル１０Ｂに入力することで出力された出力データに基づいて、当該電流値情報に対する電磁波影響情報を生成する。
　次に、ステップＳ２１３において、出力処理部５０３は、ステップＳ２１２で生成された電磁波影響情報を出力するための出力処理として、その電磁波影響情報をユーザ端末装置６に送信する。
　そして、ステップＳ２２０において、ユーザ端末装置６の電磁波影響情報取得部６００は、ステップＳ２００における電磁波影響情報生成要求に対する応答として、ステップＳ２１３で送信された電磁波影響情報を取得（受信）する。
　一方、ステップＳ２３０において、空間位置情報取得部６０１は、確認作業の開始を指示する入力操作に基づいて、カメラ６６により現実空間を撮影し、その撮影した撮影範囲に、制御盤２６内の交流電力線２７０の特徴点が含まれているか否かを監視する。このとき、確認作業を行うユーザは、自身の位置やカメラ６６の向きを変更することにより、カメラ６６により撮影される現実空間の撮影範囲が更新される。このとき、空間位置情報取得部６０１は、交流電力線２７０だけでなく、制御盤２６内の各部の特徴点も監視するようにしてもよいし、制御盤２６の設計図データを参照するようにしてもよい。
　そして、ステップＳ２３１において、空間位置情報取得部６０１が、カメラ６６による現実空間の撮影範囲に交流電力線２７０の特徴点が含まれていることを検知することにより、当該特徴点に基づいて、交流電力線２７０が現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する。
　次に、ステップＳ２４０において、オブジェクト情報生成部６０２は、ステップＳ２３１で取得された空間位置情報と、ステップＳ２２０で取得された電磁波影響情報とに基づいて、現実空間の交流電力線２７０に対して電磁波の影響を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成する。そして、ステップＳ２４１において、オブジェクト情報生成部６０２は、その生成したオブジェクト情報に基づいて、オブジェクト表示画面をユーザ端末装置６の出力部６４に表示する。
　図２０は、現実空間の交流電力線２７０に仮想オブジェクトを重畳表示したオブジェクト表示画面１２の一例を示す図である。オブジェクト表示画面１２は、カメラ６６で撮影した現実空間の交流電力線２７０に対して、電磁波の影響を示す仮想オブジェクト１２０を重畳表示するものである。
　図２０に示す仮想オブジェクト１２０は、モータ駆動回路２６１Ａに接続された複数の二次側モータ電力線２７０Ｂのうち、最も上側に配置された二次側モータ電力線２７０Ｂに対して電磁波の影響を示すものである。また、図２０に示す仮想オブジェクト１２０は、３段階のノイズ距離（ＬＧ１、ＬＧ２、ＬＧ３）に対する各ノイズレベル（ＮＬ１、ＮＬ２、ＮＬ３）を３つのサブオブジェクト１２１～１２３により示すものである。３つのサブオブジェクト１２１～１２３は、対象の交流電力線２７０を中心とする円筒形状で表示され、その円筒の半径をノイズ距離（ＬＧ１、ＬＧ２、ＬＧ３）に対応させるとともに、その円筒の濃淡色（図２０では、色が濃いほどノイズレベルが強い）をノイズレベル（ＮＬ１、ＮＬ２、ＮＬ３）に対応させることで、電磁波の影響（距離と強さ）を示している。
　なお、オブジェクト表示画面１２は、仮想オブジェクト１２０を重畳表示した交流電力線２７０に関する各種の情報を表示するようにしてもよい。例えば、図２０に示すように、仮想オブジェクト１２０を重畳表示した二次側モータ電力線２７０Ｂが、第１の研磨部２２Ａの研磨テーブル２２０を回転駆動させる回転移動機構部２２０ｂのモータに接続されている場合、オブジェクト表示画面１２には、基板処理情報に含まれる基板レシピ情報２５６のうち、研磨処理に関する情報が表示されてもよいし、二次側モータ電力線２７０Ｂが接続された交流機器２１７、２２７、２３７、２４７（ここでは、回転移動機構部２２０ｂのモータ）の情報や制御機器２１９、２２９、２３９、２４９（ここでは、回転移動機構部２２０ｂのモータを制御する制御機器２２９）の情報が表示されてもよい。
　また、例えば、電磁波影響情報が、時系列として生成されている場合には、オブジェクト表示画面１２は、その電磁波影響情報に合わせて仮想オブジェクト１２０を時系列で変化させるようにしてもよい。さらに、オブジェクト表示画面１２は、複数の交流電力線２７０に対して仮想オブジェクト１２０をそれぞれ重畳表示するようにしてもよいし、仮想オブジェクト１２０を重畳表示する対象の交流電力線２７０を選択する入力操作を受付可能に構成され、その選択された交流電力線２７０に対して仮想オブジェクト１２０を重畳表示するようにしてもよい。
　ユーザは、オブジェクト表示画面１２に表示された仮想オブジェクト１２０を視認することにより、交流電力線２７０から生じる電磁波の影響を把握することができる。そして、ユーザにより自身の位置やカメラ６６の向きが変更されることに応じて、ユーザ端末装置６は、オブジェクト表示画面１２を更新する処理を繰り返し行う。また、基板処理情報が変更されることに応じて、ユーザ端末装置６は、オブジェクト表示画面１２を更新する処理を繰り返し行う。これにより、ユーザは、例えば、基板処理情報の変更に伴う電磁波の影響の変化を即座に視認することができるので、確認作業を簡便に実施することができる。
　上記の情報処理方法において、ステップＳ２１０が基板処理情報取得工程、ステップＳ２１１が電流値情報生成工程、ステップＳ２１２が電磁波影響情報生成工程、ステップＳ２３０、Ｓ２３１が空間位置情報取得工程、ステップＳ２４０がオブジェクト情報生成工程に相当する。
　以上のように、本実施形態に係る情報処理装置５及び情報処理方法によれば、基板処理が行われたときに交流機器２１７、２２７、２３７、２４７に供給される交流電流の電流値情報に基づいて、当該交流電流が流れる交流電力線２７０に対する電磁波影響情報が生成されるので、基板処理が行われたときに交流電力線２７０から生じる電磁波の影響を適切に予測することができる。その際、基板処理が行われたときの基板処理情報に基づいて、当該基板処理情報に対する電流値情報が生成されるので、基板処理の内容を反映させた状態で交流電力線２７０から生じる電磁波の影響を適切に予測することができる。
　また、本実施形態に係るユーザ端末装置６及び情報処理方法によれば、現実空間における交流電力線２７０に対して、電磁波の影響を示す仮想オブジェクトが重畳表示（ＡＲ表示又はＭＲ表示）されるので、交流電力線２７０による電磁波の影響が、例えば、直流電力線２７１、入力信号線２７２、出力信号線２７３、通信信号線２７４等の他の配線２７に作用するのか適切に把握することができる。
（他の実施形態）
　本発明は上述した実施形態に制約されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することが可能である。そして、それらはすべて、本発明の技術思想に含まれるものである。
　上記実施形態では、データベース装置３、機械学習装置４、情報処理装置５及びユーザ端末装置６は、別々の装置で構成されたものとして説明したが、それら４つの装置が、単一の装置で構成されていてもよいし、それら４つの装置のうち任意の２つ又は３つの装置が、単一の装置で構成されていてもよい。また、機械学習装置４及び情報処理装置５の少なくとも一方は、基板処理装置２の制御ユニット２５又はユーザ端末装置６に組み込まれていてもよい。例えば、ユーザ端末装置６の記憶部６２に第１及び第２の学習モデル１０Ａ、１０Ｂを記憶し、制御部６０が、基板処理情報取得部５００、電流値情報生成部５０１及び電磁波影響情報生成部５０２としてさらに機能するようにしてもよい。
　上記実施形態では、基板処理装置２が、各ユニット２１～２４を備えるものとして説明したが、基板処理装置２は、基板処理として、研磨処理及び洗浄処理の少なくとも一方を行う装置であればよく、研磨処理として、化学機械研磨処理に代えて、物理機械研磨処理でもよい。すなわち、基板処理装置２は、処理部材としての研磨パッドと、処理流体としての研磨流体とを用いて、基板処理として化学機械研磨処理又は物理機械研磨処理を行う基板研磨装置でもよいし、処理部材としての洗浄具と、処理流体としての洗浄流体とを用いて、基板処理として洗浄処理を行う基板洗浄装置でもよい。その際、基板処理装置は、各ユニット２１～２４のうち研磨処理及び洗浄処理にて使用されないユニットは適宜省略されていてもよい。
　上記実施形態では、機械学習部４０１による機械学習を実現する学習モデルとして、ニューラルネットワークを採用した場合について説明したが、他の機械学習のモデルを採用してもよい。他の機械学習のモデルとしては、例えば、決定木、回帰木等のツリー型、バギング、ブースティング等のアンサンブル学習、再帰型ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ＬＳＴＭ等のニューラルネット型(ディープラーニングを含む)、階層型クラスタリング、非階層型クラスタリング、ｋ近傍法、ｋ平均法等のクラスタリング型、主成分分析、因子分析、ロジスティク回帰等の多変量解析、サポートベクターマシン等が挙げられる。
　上記実施形態では、情報処理装置５の電流値情報生成部５０１は、基板処理情報取得部５００により取得された基板処理情報に基づいて電流値情報を生成する際、学習済みの第１の学習モデル１０Ａを用いる場合について説明したが、他の手法を採用してもよい。他の手法としては、例えば、シミュレーションモデルや計算式が挙げられる。すなわち、電流値情報生成部５０１は、基板処理情報取得部５００により取得された基板処理情報を入力データとしてシミュレーションモデルや計算式に入力することで、当該基板処理情報が示す状態にて基板処理が行われたときの電流値情報を生成するようにしてもよい。
　上記実施形態では、情報処理装置５の電磁波影響情報生成部５０２は、電流値情報生成部５０１により生成された電流値情報に基づいて電磁波影響情報を生成する際、学習済みの第２の学習モデル１０Ｂを用いる場合について説明したが、他の手法を採用してもよい。他の手法としては、例えば、シミュレーションモデルや計算式が挙げられる。すなわち、電磁波影響情報生成部５０２は、電流値情報生成部５０１により取得された電流値情報を入力データとしてシミュレーションモデルや計算式に入力することで、当該電流値情報が示す交流電流が交流機器に供給されたときの電磁波影響情報を生成するようにしてもよい。
（機械学習プログラム及び情報処理プログラム）
　本発明は、機械学習装置４が備える各部としてコンピュータ９００を機能させるプログラム（機械学習プログラム）や、機械学習方法が備える各工程をコンピュータ９００に実行させるためのプログラム（機械学習プログラム）の態様で提供することもできる。また、本発明は、情報処理装置５やユーザ端末装置６が備える各部としてコンピュータ９００を機能させるためのプログラム（情報処理プログラム）や、上記実施形態に係る情報処理方法が備える各工程をコンピュータ９００に実行させるためのプログラム（情報処理プログラム）の態様で提供することもできる。
１…基板処理システム、２…基板処理装置、３…データベース装置、
４…機械学習装置、５…情報処理装置、６…ユーザ端末装置、７…ネットワーク、
１０…学習モデル、１０Ａ…第１の学習モデル、１０Ｂ…第２の学習モデル、
１１…学習用データ、１１Ａ…第１の学習用データ、１１Ｂ…第２の学習用データ、
１２…オブジェクト表示画面、
２１…ロード／アンロードユニット、２２…研磨ユニット、２２Ａ～２２Ｂ…研磨部、
２３…基板搬送ユニット、２４…仕上げユニット、
２４Ａ、２４Ｂ…ロールスポンジ洗浄部、２４Ｃ、２４Ｄ…ペンスポンジ洗浄部、
２４Ｅ、２４Ｆ…乾燥部、２４Ｇ、２４Ｈ…搬送部
２５…制御ユニット、２６…制御盤、２６ａ…筐体、２６ｂ…蓋体、２７…配線、
３０…生産履歴情報、３１…試験情報、
４０…制御部、４１…通信部、４２…学習用データ記憶部、
４３…学習済みモデル記憶部、
５０…制御部、５１…通信部、５２…記憶部（学習済みモデル記憶部）、
６０…制御部、６１…通信部、６２…記憶部、６３…入力部、６４…出力部、
６５…センサ群、６６…カメラ、
２１１…搬送ロボット、２１２…水平移動機構部、
２１７…交流機器、２１８Ａ…入力機器、２１８Ｂ…出力機器、２１９…制御機器、
２２０…研磨テーブル（処理部材支持部）、２２１…トップリング（基板保持部）、
２２２…研磨流体供給部、２２３…ドレッサ、２２４…アトマイザ、
２２７…交流機器、２２８Ａ…入力機器、２２８Ｂ…出力機器、２２９…制御機器、
２３０Ａ、２３０Ｂ…リニアトランスポータ、２３１…スイングトランスポータ、
２３７…交流機器、２３８Ａ…入力機器、２３８Ｂ…出力機器、２３９…制御機器、
２４０…基板洗浄部（処理部材支持部）、２４１…基板保持部、
２４２…洗浄流体供給部、２４３…洗浄具洗浄部、２４５…乾燥流体供給部、
２４６Ａ、２４６Ｂ…第２の搬送ロボット、
２４７…交流機器、２４８Ａ…入力機器、２４８Ｂ…出力機器、２４９…制御機器、
２５０…制御部、２５１…通信部、２５２…入力部、２５３…出力部、２５４…記憶部、
２５５…装置設定情報、２５６…基板レシピ情報
２６０…交流分電盤、２６１…交流機器制御回路、２６１Ａ…モータ駆動回路、
２６１Ｂ…ヒータ駆動回路、２６２…直流変換器、２６３…直流分電盤、
２６４…プログラマブルロジックコントローラ、
２６５…交流端子台、２６６…入力端子台、２６７…出力端子台、
２７０…交流電力線、２７０Ａ…一次側電力線、２７０Ｂ…二次側モータ電力線
２７０Ｃ…一次側ヒータ電力線、２７０Ｄ…二次側ヒータ電力線
２７１…直流電力線、２７２…入力信号線、２７３…出力信号線、２７４…通信信号線、
４００…学習用データ取得部、４０１…機械学習部
５００…基板処理情報取得部、５０１…電流値情報生成部、
５０２…電磁波影響情報生成部、５０３…出力処理部、
６００…電磁波影響情報取得部、６０１…空間位置情報取得部、
６０２…オブジェクト情報生成部、
２２００…研磨パッド（処理部材）、２４００…ロールスポンジ（処理部材）、
２４０１…ペンスポンジ（処理部材）

Claims (13)

  1. 　交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために前記交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置により前記基板処理が行われたときに前記交流機器に供給される交流電流の電流値情報を生成する電流値情報生成部と、
    　前記電流値情報生成部により生成された前記電流値情報に基づいて、前記交流電力線から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報を生成する電磁波影響情報生成部と、を備える、
    　情報処理装置。
  2. 　前記電磁波影響情報生成部は、
    　　前記電流値情報と前記電磁波影響情報との相関関係を機械学習させた学習モデルに、前記電流値情報生成部により生成された前記電流値情報を入力することにより、当該電流値情報に対する前記電磁波影響情報を生成する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記基板処理の状況を示す基板処理情報を取得する基板処理情報取得部をさらに備え、
    　前記電流値情報生成部は、
    　　前記基板処理情報取得部により取得された前記基板処理情報に基づいて、前記電流値情報を生成し、
    　前記基板処理情報は、
    　　前記基板処理の処理内容を示すレシピ情報と、
    　　前記基板の状態を示す基板状態情報と、
    　　前記処理部材の状態を示す処理部材状態情報と、
    　　前記処理流体の供給状態を示す処理流体状態情報との少なくとも１つを含む、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記電流値情報生成部は、
    　　前記基板処理情報と前記電流値情報との相関関係を機械学習させた学習モデルに、前記基板処理情報取得部により取得された前記基板処理情報を入力することにより、当該基板処理情報に対する前記電流値情報を生成する、
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記電流値情報生成部は、
    　　前記制御盤内の前記交流電力線を流れる前記交流電流の前記電流値情報を生成し、
    　前記電磁波影響情報生成部は、
    　　前記制御盤内の前記交流電力線から生じる前記電磁波の影響を示す前記電磁波影響情報を生成し、
    　前記制御盤内の前記交流電力線は、
    　　前記交流機器として動作するモータに前記交流電流を供給するように前記制御盤内に配置されたモータ駆動回路に対して前記交流電源側に接続された一次側モータ電力線と、
    　　前記モータ駆動回路に対して前記モータ側に接続された二次側モータ電力線と、
    　　前記交流機器として動作するヒータに前記交流電流を供給するように前記制御盤内に配置されたヒータ駆動回路に対して前記交流電源側に接続された一次側ヒータ電力線と、
    　　前記ヒータ駆動回路に対して前記ヒータ側に接続された二次側ヒータ電力線との少なくとも１つを含む、
    　請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記制御盤内の前記交流電力線が現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する空間位置情報取得部と、
    　前記空間位置情報取得部により取得された前記空間位置情報と、前記電磁波影響情報生成部により生成された前記電磁波影響情報とに基づいて、前記現実空間の前記交流電力線に対して前記電磁波の影響を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成部と、をさらに備える、
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために前記交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置にて、前記制御盤内の前記交流電力線が現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する空間位置情報取得部と、
    　前記空間位置情報取得部により取得された前記空間位置情報と、前記交流電力線から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報とに基づいて、前記現実空間の前記交流電力線に対して前記電磁波の影響を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成部と、を備える、
    　情報処理装置。
  8. 　交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために前記交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置により前記基板処理が行われたときに前記交流機器に供給される交流電流の電流値情報と、前記基板処理が行われたときに前記交流電力線から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報とで構成される学習用データを複数組記憶する学習用データ記憶部と、
    　複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記電流値情報と前記電磁波影響情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習部と、
    　前記機械学習部により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを記憶する学習済みモデル記憶部と、を備える、
    　機械学習装置。
  9. 　交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために前記交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置により行われた前記基板処理の状況を示す基板処理情報と、前記基板処理が行われたときに前記交流機器に供給される交流電流の電流値情報とで構成される学習用データを複数組記憶する学習用データ記憶部と、
    　複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記基板処理情報と前記電流値情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習部と、
    　前記機械学習部により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを記憶する学習済みモデル記憶部と、を備える、
    　機械学習装置。
  10. 　交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために前記交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置により前記基板処理が行われたときに前記交流機器に供給される交流電流の電流値情報を生成する電流値情報生成工程と、
    　前記電流値情報生成工程により生成された前記電流値情報に基づいて、前記交流電力線から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報を生成する電磁波影響情報生成工程と、を備える、
    　情報処理方法。
  11. 　交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために前記交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置にて、前記制御盤内の前記交流電力線が現実空間に存在する位置を示す空間位置情報を取得する空間位置情報取得工程と、
    　前記空間位置情報取得工程により取得された前記空間位置情報と、前記交流電力線から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報とに基づいて、前記現実空間の前記交流電力線に対して前記電磁波の影響を示す仮想オブジェクトを重畳表示させるためのオブジェクト情報を生成するオブジェクト情報生成工程と、を備える、
    　情報処理方法。
  12. 　交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために前記交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置により前記基板処理が行われたときに前記交流機器に供給される交流電流の電流値情報と、前記基板処理が行われたときに前記交流電力線から生じる電磁波の影響を示す電磁波影響情報とで構成される学習用データを学習用データ記憶部に複数組記憶する学習用データ記憶工程と、
    　複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記電流値情報と前記電磁波影響情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習工程と、
    　前記機械学習工程により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを学習済みモデル記憶部に記憶する学習済みモデル記憶工程と、を備える、
    　機械学習方法。
  13. 　交流電源に交流電力線を介して接続された交流機器と、基板に処理部材を接触させつつ前記基板又は前記処理部材に処理流体を供給する基板処理を行うために前記交流機器を制御する制御盤とを備える基板処理装置により行われた前記基板処理の状況を示す基板処理情報と、前記基板処理が行われたときに前記交流機器に供給される交流電流の電流値情報とで構成される学習用データを学習用データ記憶部に複数組記憶する学習用データ記憶工程と、
    　複数組の前記学習用データを学習モデルに入力することで、前記基板処理情報と前記電流値情報との相関関係を前記学習モデルに学習させる機械学習工程と、
    　前記機械学習工程により前記相関関係を学習させた前記学習モデルを学習済みモデル記憶部に記憶する学習済みモデル記憶工程と、を備える、
    　機械学習方法。
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