時系列製造プロセスデータの有効活用による高感度な設備及びプロセスの状態変化検知手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MZK19003

グループ名: 【D】産業応用部門 ものづくり研究会

発行日: 2019/03/07

タイトル(英語): Highly sensitive process condition monitoring method by using temporal data from production processes

著者名: 黒澤 敬(アズビル株式会社),西口 純也(アズビル株式会社)

著者名(英語): Takashi Kurosawa(Azbil Corporation),Jyunya Nishiguchi(Azbil Corporation)

キーワード: 製造設備|製造工程|時系列データ|異常検知|異常予兆検知|ＥＥＳ|Production Equipment|Production Process|temporal data|Anomaly detection|Symptom detection |EES

要約(日本語): 近年様々な手法による製造プロセスデータを利用した設備及びプロセスの状態変化、すなわち異常検知および異常予兆検知手法が急速に広がっている。半導体製造プロセスでここ15年ほどで普及したEES*という手法もその一つである。本稿では、種々の変化によるプロファイルを持つ時系列データから特徴量を取り出し、設備及びプロセスの状態の変化を検知したり、取り出した特徴量と異常やその予兆現象との相関から特定の現象を検出したりする手法について述べる。*EES : Equipment Engineering System

要約(英語): The methods to detect abnormal behaviors of production equipment or production processes are widely presented in recent years. Equipment Engineering System (EES) is one of those methods expanded in semiconductor manufacturing in the last 15 years. In this work, a highly sensitive method to detect those anomalies by feature extraction form temporal data taken from processing equipment or processes is presented. The method can be used as health indexes of production equipment or processes.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,461 Kバイト