特開 2023-168254 両面または片面工作機械、及び両面または片面工作機械の制御方法。

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023168254

(43)【公開日】2023-11-24

(54)【発明の名称】両面または片面工作機械、及び両面または片面工作機械の制御方法。

(51)【国際特許分類】

   G05B 19/4155 20060101AFI20231116BHJP

   B23Q 17/00 20060101ALI20231116BHJP

   B23Q 17/09 20060101ALI20231116BHJP

【ＦＩ】

G05B19/4155 V

B23Q17/00 E

B23Q17/09 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2023072556

(22)【出願日】2023-04-26

(31)【優先権主張番号】10 2022 111 923.8

(32)【優先日】2022-05-12

(33)【優先権主張国・地域又は機関】DE

(71)【出願人】

【識別番号】517033148

【氏名又は名称】ラップマスター ヴォルターズ ゲーエムベーハー

(74)【代理人】

【識別番号】100080182

【弁理士】

【氏名又は名称】渡辺 三彦

(74)【代理人】

【識別番号】100142572

【弁理士】

【氏名又は名称】水内 龍介

(72)【発明者】

【氏名】サーシャ ワース

(72)【発明者】

【氏名】ロバート ラブリック

(72)【発明者】

【氏名】マティアス マンテル

(72)【発明者】

【氏名】ケビン レイカー

(72)【発明者】

【氏名】フィリップ ミエルケ

【テーマコード（参考）】

3C029

3C269

【Ｆターム（参考）】

3C029CC03

3C029CC07

3C029CC10

3C029FF05

3C269AB07

3C269BB03

3C269EF66

3C269JJ19

3C269MN16

3C269MN23

3C269MN26

3C269MN28

3C269MN29

3C269MN44

3C269PP02

(57)【要約】      （修正有）

【課題】生産工程を、不良品を最小限に抑えながら、より迅速かつより確実に監視する。
【解決手段】両面または片面工作機械であって、第１の作業ディスクと対向支持要素とは、回転駆動手段によって相対的に回転駆動可能であり、第１の作業ディスクと対向支持要素との間に、平坦なウェハの両面または片面加工のための、作業間隙が形成され、両面または片面工作機械が、動作中の工具パラメータ及び／又は加工パラメータに関する計測データを記録する複数のセンサを備え、センサによって記録された計測データを取得する制御装置が設けられ、制御装置が、計測データから両面または片面工作機械の状態ベクトルを作成し、前記状態ベクトルを少なくとも1つの目標状態ベクトルと比較するように設計された人工ニューラルネットワークを備える両面または片面工作機械、及びその制御方法に関する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

好ましくは環状の第一の作業ディスク（１４）と、好ましくは環状の対向支持要素（１６）を備える両面又は片面の工作機械であって、
前記第一の作業ディスク（１４）と前記対向支持要素（１６）は回転駆動手段によって相対的に回転駆動され、
平坦なワークピース（４２、４４）、好ましくはウェハの両面加工または片面加工のために、第１の作業ディスク（１４）と対向支持要素（１６）との間に、好ましくは環状の作業間隙（１８）が形成され、
両面又は片面の工作機械は、動作中の工作機械の工具パラメータ、及び／又は加工パラメータに関する計測データを記録する複数のセンサー（２０、２２、２４）を備えており、
前記センサー（２０、２２、２４）によって記録された前記計測データを取得する制御装置（３４）を備えており、
前記制御装置（３４）は、計測データから両面又は片面の工作機械の状態ベクトルを作成し、当該作成状態ベクトルを少なくとも１つの目標状態ベクトルと比較するために設計された人工ニューラルネットワーク（３４）を含む、ことを特徴とする両面又は片面の工作機械。

【請求項2】

前記制御装置（３４）は、作成された前記状態ベクトルが少なくとも１つの前記目標状態ベクトルから逸脱した場合に警告メッセージを発するように設計されていることを特徴とする請求項１に記載の両面又は片面の工作機械。

【請求項3】

前記制御装置（３４）は、作成された前記状態ベクトルが、少なくとも１つの前記目標状態ベクトルから逸脱したと、比較によって決定された場合に、
作成された前記状態ベクトルが少なくとも１つの前記目標状態ベクトルに一致するように、前記両面または片面の工作機械、特に、前記両面または片面の工作機械の工具パラメータ、及び／又は動作パラメータを制御するように設計された調節装置（６４）をさらに備えることを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の両面または片面の工作機械。

【請求項4】

前記調節装置（６４）が前記制御装置（３４）に組み込まれていることを特徴とする請求項３に記載の両面または片面の工作機械。

【請求項5】

前記調節装置（６４）は、前記調節装置（６４）に記憶された調整ルールに基づいて、前記両面または片面の工作機械の工具パラメータ、及び／又は動作パラメータを制御することを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の両面または片面工作機械。

【請求項6】

機械学習によって前記工具パラメータ、及び／又は加工パラメータに関する測定データを評価し、その評価に基づいて前記両面又は片面の工作機械、特に前記両面又は片面の工作機械の工具パラメータ、及び／又は動作パラメータを制御し、
及び／又は調節装置（６４）に記憶された調整ルールを作成、及び／又は修正するように設計された追加人工ニューラルネットワーク（８６）が設けられていることを特徴とする、
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の両面又は片面の工作機械。

【請求項7】

前記調節装置（６４）は、前記追加人工ニューラルネットワーク（８６）に組み込まれていることを特徴とする請求項６に記載の両面または片面の工作機械。

【請求項8】

前記センサ（２０、２２、２４）は、
前記作業間隙（１８）、特に前記第１の作業ディスク（１４）と前記対向支持要素（１６）との間の距離、
前記第１作業ディスク（１４）、及び／又は前記対向支持要素（１６）、及び／又は両面または片面の工作機械の他の機械部品の温度、
及び／又は、ワークピース（４２、４４）を加工するために前記作業間隙（１８）に供給される加工剤の温度及び／又は流量、
及び／又は、前記第１の作業ディスク（１４）の回転速度、前記対向支持要素（１６）の回転速度、及び／又は、前記作業間隙（１８）に回転可能に取り付けられたローターディスクの回転速度、
及び／又は、前記第１の作業ディスク（１４）と前記対向支持要素（１６）の間の荷重、
及び／又は、前記回転駆動手段の回転速度、トルク、及び／又は温度、
及び／又は、第１の作業ディスク（１４）、及び／又は対向支持要素（１６）の変形を生成する手段の圧力及び／又は力、
及び／又は、第１の作業ディスク（１４）及び／又は対向支持要素（１６）の作業用ライニングの厚さ、
及び／又は、両面または片面の機械工具で加工された前記ワークピース（４４）の厚さ、及び／又は形状、
を測定するための測定装置（２０、２２、２４）であることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の両面または片面の工作機械。

【請求項9】

前記対向支持要素（１６）は、好ましくは環状の第２の作業ディスク（１６）によって形成され、第１の作業ディスク（１４）および第２の作業ディスク（１６）は、互いに同軸に配置され、互いに相対的に回転駆動可能であり、作業間隙（１８）は、平坦なワークピース（４２、４４）の両面加工または片面加工のために、作業ディスク（１４、１６）の間に形成されることを特徴とする、請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の両面加工または片面の工作機械。

【請求項10】

少なくとも２つの請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の両面または片面の工作機械を含むシステムであって、
少なくとも２つの両面または片面の工作機械の人工ニューラルネットワーク（３４、８６）に接続される高次の人工ニューラルネットワーク（９４）が設けられ、
前記高次の人工ニューラルネットワーク（９４）は、平坦なワークピース（４２、４４）の適切な加工結果をもたらす状態ベクトルを入力することによって、少なくとも２つの両面または片面の工作機械の人工ニューラルネットワーク（３４、８６）によって得られたデータに基づいて、少なくとも２つの両面または片面の工作機械の少なくとも１つの人工ニューラルネットワーク（３４、８６）を訓練するように設計されていることを特徴とするシステム。

【請求項11】

前記人工ニューラルネットワーク（３４）は、平坦なワークピース（４２、４４）の適切な加工結果をもたらす多数の目標状態ベクトルを入力することによって訓練されることを特徴とする、請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の両面または片面の工作機械を操作するための方法。

【請求項12】

訓練された前記人工ニューラルネットワーク（３４）は、平坦なワークピース（４２、４４）の適切な加工結果をもたらす追加の目標状態ベクトルを入力することによって、両面または片面の工作機械の動作中にさらに訓練されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

両面または片面の工作機械の運転中に、平坦なワークピース（４２、４４）の適切な加工結果をもたらす多数の目標状態ベクトルを入力することにより、訓練された前記人工ニューラルネットワーク（３４）を用いて追加の人工ニューラルネットワーク（７６）が学習されることを特徴とする、請求項１１または１２に記載の方法。

【請求項14】

請求項１１から１３のいずれか１項に記載の方法を実施するように設計されていることを特徴とする、請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の両面または片面の工作機械。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、好ましくは環状の第１の作業ディスクと、好ましくは環状の対向支持要素と、を備え、第１の作業ディスクと対向支持要素とは、回転駆動手段によって相対的に回転駆動可能である両面または片面工作機械に関する。両面または片面工作機械は、平坦なワークピース、好ましくはウェハの両面または片面加工のために、好ましくは環状の作業間隙が第１の作業ディスクと対向支持要素との間に形成され、両面または片面工作機械の動作中に両面または片面工作機械の工具パラメータ及び／又は加工パラメータに関する計測データを記録する複数のセンサを備える。本発明はまた、この種の両面または片面工作機械を制御する方法に関する。

【背景技術】

【0002】

例えば、両面研磨機では、ウェハのような平坦なワークピースは、好ましくは環状の作業ディスクの間で研磨される。好ましくは環状の作業間隙が作業ディスク間に形成され、この作業間隙に平坦なワークピース、例えばウェハが研磨作業中に保持される。この目的のために、通常、ロータディスクと呼ばれるものが作業間隙に配置され、その中にワークピースがフローティング方式で取り付けられる凹部がある。機械加工のために、作業ディスクは回転駆動装置によって互いに相対的に回転駆動され、ロータディスクもまた、通常、ピンリングの対応する歯と噛み合うロータディスクの外歯によって作業ギャップ内で回転される。その結果、ワークピースは加工中、サイクロイド状の経路に沿って作業間隙を通って搬送される。さらに、スラリーとして知られる研磨剤は、両面研磨中に作業間隙に導入され、研磨加工を行う。さらに、両面研磨機では、作業ディスクの表面に研磨パッドと呼ばれる研磨布が作業間隙を区切るように規則的に配置されている。

【0003】

加工の目標は、完全に加工されたワークピースの形状を可能な限り平面にすることである。そのためには、作業間隙の形状が決定的に重要である。特許文献１には、作業ディスクの一方の面を全体的に変形させる手段を備えた両面工作機械が開示されている。特に、上側の作動ディスクは、全体的に凹状の形状と全体的に凸状の形状との間で変形することができる。このような全体的な変形の場合、まず、半径方向に見て、作動ディスクの凹面または凸面の形状が作動ディスクの直径全体にわたって生じる。作動間隙の境界を定める好ましくは環状の作動ディスクのリング表面は、それ自体は平面のままである。しかしながら、リング表面の対向するリング部分は相互に変形され、その結果、全体として凹面または凸面の形状が得られる。

【0004】

作業ディスクの一方の局所的な変形、特に局所的な凸形状と局所的な凹形状との間の変形を生じさせるための手段を備えた両面工作機械は、特許文献２に公知である。このような局所的な変形の場合、半径方向において、例えば環状の作業ディスクの内縁と外縁の間に凸形状またはそれぞれ凹形状が生じる。全体的な変形とは異なり、局所的な変形の場合、リング部分はそれ自体、凹状または凸状に変形する。

【0005】

前述の２つの実施形態は、両面工作機械で組み合わせることができる。このようにして、広範囲の作業間隙形状を生成することができる。従って、可能な限り平行なワークピースの加工、あるいは、平行であるか否かにかかわらず、ワークピースの品質にとって好ましい作業間隙の設定を、例えば、研磨布の部分的な摩耗や、作業間隙を規定する部品の温度が変化した場合にも、常に確保することができる。

【0006】

作業間隙の形状は、加工されたワークピースの形状と均一性に決定的な影響を与える。作業間隙の形状に加えて、加工結果は、多数の付加的な工具パラメータ及び／又は加工パラメータ、例えば機械の様々な構成部品の温度、例えば研磨布のような加工ライニングの厚さおよび摩耗の可能性、互いに相対的に回転する作業ディスク及び／又は対向支持要素、および作業間隙に回転可能に取り付けられたロータディスクの回転速度、または例えば第１の作業ディスクと対向支持要素との間の荷重によっても影響を受ける。

【0007】

両面または片面工作機械の運転中に、この種の工具パラメータ及び／又は加工パラメータをセンサによって監視することが知られている。また、対応するセンサを使用して、作業間隙内で加工される平坦なワークピース（例えばウェハ）の形状および厚さを検出することも知られている。両面または片面工作機械の加工に適したパラメータウィンドウは、両面または片面工作機械の設定の一環として、多数の工具パラメータおよび加工パラメータから見つけなければならない。両面工作機械または片面工作機械は、例えば、研磨布のような作業用ライニングの種類、研磨剤が適用される場合、およびオペレータの他のパラメータ仕様など、関連する使用場所で一般的な条件に合わせて調整されなければならない。その後の両面または片面工作機械を用いた生産工程において、センサーによってプロセスを監視する必要がある。その際、指定された目標値、例えば加工済ウェハのＧＢＩＲ値やＳＦＱＲ値からの逸脱を早期に特定し、場合によっては加工プロセス中に修正する必要があります。

【0008】

特に、多くの異なる加工プロセスがあるため、生産工程に適応するための正しい結論を導き出すためには、センサーの測定結果を専門スタッフが解釈する必要がある。この種の専門スタッフは、両面または片面工作機械を使用するすべての場所にいるわけではない。これは、生産工程に悪影響を及ぼす可能性がある。さらに、修正の操作は、有害なパラメーターの逸脱が発生してから、かなりの時間遅れでしか適応されないことが多い。その理由の一つは、生産工程に影響を及ぼす工具パラメータや加工パラメータの数が多いため、測定されたパラメータの逸脱を専門家が早期に特定することが困難であるからである。多くの場合、このような事態が発生するのは、加工済のワークピースが測定された後である。生産工程中に望ましくない逸脱が発見されると、その間にかなりの量の不合格品が発生する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0009】

【特許文献1】ドイツ国特許第１０ ２００６ ０３７ ４９０号公報

【特許文献2】ドイツ国公開特許１０ ２０１６ １０２ ２２３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0010】

本発明の目的は、両面または片面工作機械、および両面または片面工作機械の制御方法を提供することであり、これにより、両面または片面工作機械を用いた生産工程を、不良品を最小限に抑えながら、より迅速かつより確実に監視することができるものとすることである。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明は、独立請求項１および９によってこの目的を解決する。有利な実施形態は、従属請求項、説明および図に見出すことができる。

【0012】

冒頭で述べた両面または片面工作機械に関して、本発明は、両面または片面工作機械の動作中にセンサによって記録された計測データを取得する制御装置が提供され、制御装置が、計測データから両面または片面工作機械の状態ベクトルを作成し、当該状態ベクトルを少なくとも１つの目標状態ベクトルと比較するように設計された人工ニューラルネットワークを備えることにより、目的を達成する。

【0013】

冒頭に述べた制御方法に関して、本発明は、平坦なワークピースの許容可能な加工結果をもたらす多数の目標状態ベクトルを入力することによって人工ニューラルネットワークを学習させることにより、目的を達成する。

【0014】

本発明による両面または片面工作機械は、特に両面または片面研磨機とすることができる。しかしながら、両面または片面工作機械は、両面または片面ラップ盤、両面または片面研削盤とすることもできる。両面または片面工作機械は、好ましくは環状の第１の作業ディスクと、好ましくは環状の対向支持要素とを有する。片面工作機械では、対向支持要素は、例えば、単純な錘または圧力シリンダとして設計することができる。対向支持要素は、好ましくは環状の第２作業ディスクとすることができる。第１の作業ディスクと対向支持要素とは、互いに相対的に回転駆動することができ、第１の作業ディスクと対向支持要素との間には、ウェハなどの平坦な被加工物を加工するための、好ましくは環状の作業間隙が形成される。特に両面研磨機または片面研磨機である場合、少なくとも第１の作業ディスク、好ましくは対向支持要素またはそれぞれ第２の作業ディスクは、作業ギャップを画定するその表面（複数可）に研磨ライニング（研磨パッド）を有することができる。さらに、機械加工中に、それ自体公知の方法で、研磨媒体、例えば研磨剤、特に研磨液（スラリー）を作業間隙に導入することができる。作業ディスクには、焼戻し流路を設けることもでき、この流路を通じて、例えば冷却水などの焼戻し液が、作業ディスクの運転中に焼戻しされる。

【0015】

両面または片面工作機械は、特に平坦なワークピースの平面平行加工に使用される。加工のために、ワークピースは、それ自体公知の方法で、作業間隙に配置されたロータディスクの凹部にフローティング方式で収容することができる。第１の作業ディスクと対向支持要素は、例えば、対応する駆動シャフトと少なくとも１つの駆動モータによって、運転中に互いに相対的に回転駆動される。第一作業ディスクと対向支持要素の一方のみが回転駆動されることも可能である。しかし、第一作業ディスクと対向支持要素の両方が回転駆動されることも可能であり、この場合、通常は反対方向に回転駆動される。例えば、両面工作機械の場合、ロータディスクは、第１の作業ディスクと対向支持要素との間の相対回転の過程で、適切な運動学システムによって作業間隙を通って回転移動させることもでき、これにより、ロータディスクの凹部に配置されたワークピースは、作業間隙内でサイクロイド状の経路を描く。例えば、ロータディスクは、ピンリングの対応する歯と噛み合う歯を外縁に持つことができる。このような機械は、いわゆる遊星運動システムを形成する。

【0016】

第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素は、それぞれ支持ディスクによって保持することができる。第１の作業ディスクおよび対向支持要素と同様に、支持ディスクもまた環状であるか、または少なくとも環状の支持部分を有することができる。

【0017】

既知の方法によって、センサ、特に適切な測定装置が、両面または片面工作機械の運転中に、両面または片面工作機械の工具パラメータ及び／又は加工パラメータに関する計測データを記録する。これらは特に、冒頭で述べた工具パラメータ及び／又は加工パラメータである。特に、センサは、決められた間隔で、または連続的に計測データを記録する。計測データは、両面または片面工作機械の動作パラメータと工具パラメータ、そしてそれに伴う製造工程を特徴付ける。センサによって記録された計測データは、特に、両面または片面工作機械の制御装置にも、決められた間隔で、または連続的に供給される。工具及び／又は加工パラメータは、リアルタイムで記録することができる。これは、制御装置への計測データの転送や、後述する計測データの処理にも適用される。記録された計測データは、データメモリに保存され、そこから制御装置に、例えばリアルタイムで、または遅延を伴って転送されることもできる。

【0018】

計測データの処理のために、本発明による制御装置は、受信した計測データから両面または片面工作機械の状態ベクトルを作成する人工ニューラルネットワークを備える。状態ベクトルは、センサの現在の計測データから構成されるか、またはそれぞれ、前記現在の計測データから形成される。状態ベクトルは、両面または片面工作機械、特に現在の生産プロセスを特徴付ける。人工ニューラルネットワークは、この状態ベクトルを少なくとも１つ、好ましくは複数、特に一組の目標状態ベクトルと比較する。訓練の範囲内で、両面または片面工作機械でワークピースの加工中に適切な加工結果の状態ベクトルとして、目標状態ベクトルが人工ニューラルネットワークに指定される。目標状態ベクトルは、例えば、特定の品質パラメータ（例えば、ＧＢＩＲ及び／又はＳＦＱＲ）及び／又は生産スループットまたは他のパラメータを視野に入れて、異なる目的で定義することができる。現在の計測データから作成された状態ベクトルを、人工ニューラルネットワークが利用可能な目標状態ベクトルと比較することによって、同じことが、現在の状態ベクトルが、適切として訓練された目標状態ベクトルの１つと一致するか否かを決定することができる。記録された状態ベクトルが適切な目標状態ベクトルのいずれとも一致しないと判定された場合、例えば、適切な目標状態ベクトルからの逸脱が発生した場合に対策を実施することができる。例えば、工具パラメータ及び／又は加工パラメータを調整することによって、生産工程に介入することが可能である。もちろん、目標状態ベクトルからの識別された軽微な逸脱が許容可能であると分類される定義された許容範囲が、比較のために指定され得る。比較に基づいて工具パラメータ及び／又は加工パラメータを調整することにより、再度作成される状態ベクトルが少なくとも１つの目標状態ベクトルに十分な範囲で一致するように、生産プロセスに影響を与えることができる。

【0019】

オペレータとは異なり、人工ニューラルネットワークは、大量の計測データ、したがって工具パラメータ及び／又は加工パラメータから状態ベクトルを非常に迅速に作成することができ、前記状態ベクトルを少なくとも１つ、好ましくは多数の目標状態ベクトルと同様に非常に迅速に比較することができる。その結果、特に、両面または片面工作機械の生産場所に十分な訓練を受けたまたは経験を積んだ要員がいない場合にも、許容されるプロセスからの生産プロセスの許容されない逸脱を迅速かつ確実に識別することができる。本発明は、最適な生産プロセスにおいて、測定可能な工具パラメータ及び／又は加工パラメータが互いに一定の関係を有するという事実を利用する。最適な工程の工具パラメータ及び／又は加工パラメータを用いて訓練された人工ニューラルネットワークは、このようにして、最適な工程からの現在の工程の逸脱を迅速かつ確実に識別することができる。人工ニューラルネットワークは、生産プロセスにおける許容されない逸脱（異常）を識別する異常検出器を構成する。したがって、プロセスの最適化は、初期設定プロセスの後に生産プロセスが開始する場合でも、より迅速に、より少ないテスト生産工程数で可能になる。最良のシナリオでは、必要な生産テストは１回のみで、加工されたワークピースの下流の外部測定は不要である。生産工程は、よりシンプルで迅速な方法で監視され、生産開始時でさえ不合格品を最小限に抑えることができる。特に、両面または片面工作機械において、所望の公差から外れたワークピースの生産を減らすことができ、最良のシナリオでは完全に防ぐことができる。

【0020】

一実施形態によれば、制御装置は、作成された状態ベクトルが少なくとも１つの目標状態ベクトルから逸脱した場合に警告メッセージを発するように設計することができる。警告メッセージは、例えば両面または片面工作機械のユーザインターフェースを介して、両面または片面工作機械のオペレータに提供することができる。最も単純なケースでは、オペレータは、工具パラメータ及び／又は加工パラメータが、最適な生産プロセスのために許容される値から許容されない程度に逸脱しているという警告メッセージを受け取る。これに基づいて、オペレータは手動でプロセスに介入し、特に、現在の計測データから再度形成される状態ベクトルが少なくとも１つの目標状態ベクトルに対応するように、工具及び／又は加工パラメータを目標方法で調整することができる。

【0021】

別の変形例では、警告メッセージは、特定の工具及び／又は加工パラメータを調整するための調整提案を既に含むことができる。この調整提案は、制御装置に記憶された調整ルールに基づいて、制御装置によって発行することができる。この種の調整ルールは、両面工作機械または片面工作機械のオペレータによって事前に作成されている可能性がある。そして、オペレータは調整案を評価し、必要であれば実施することができる。このように、制御装置は、状態ベクトルの値と少なくとも１つの目標状態ベクトルとの間の決定された偏差と、両面または片面工作機械の工具及び／又は加工パラメータの形式化された因果関係との組み合わせによって、工具及び／又は加工パラメータを変更するための提案を自動的に作成することができる。

【0022】

別の実施形態によれば、制御装置は、作成された状態ベクトルが比較手段によって決定された少なくとも１つの目標状態ベクトルから逸脱した場合に、作成された状態ベクトルが少なくとも１つの目標状態ベクトルに一致するように、両面または片面工作機械、特に両面または片面工作機械の工具及び／又は動作パラメータを制御するように設計された調節装置をさらに備えることができる。調節装置は、特に、工具パラメータ及び／又は加工パラメータに影響を与えるためのアクチュエータを制御することができる。さらなる自動化は、現在の計測データから作成された状態ベクトルが少なくとも１つの目標状態ベクトルに一致するように、実行された比較に基づいて両面または片面工作機械を自律的に制御するという点で、調節装置によって達成される。調節装置は、制御装置に組み込まれていてもよい。

【0023】

調節装置は、調節装置に記憶された調整ルールに基づいて、両面または片面工作機械の工具パラメータ及び／又は動作パラメータを制御するように設計されてもよい。特に、調整ルールは、状態ベクトルの特定の決定された逸脱に関する特定の制御のルールを調節装置に指定することができる。その際、調整ルールは、例えば、オペレータによって予め作成されていてもよい。これに基づいて、特にオペレータの介入なしに、調整ルールの形式で予め記憶された制御仕様に基づく自動制御が可能となる。

【0024】

別の実施形態によれば、機械学習によって工具パラメータ及び／又は加工パラメータに関する計測データを評価し、その評価に基づいて両面または片面工作機械、特に両面または片面工作機械の工具パラメータ及び／又は動作パラメータを制御し、及び／又は調節装置に記憶された調整ルールを作成及び／又は修正するように設計された追加の人工ニューラルネットワークが提供され得る。この追加の人工ニューラルネットワークは、異常検出器を形成する上述の第１の人工ニューラルネットワークに加えて、追加の人工ニューラルネットワークであってもよい。しかしながら、追加の人工ニューラルネットワークが、異常検出器を形成する上述の人工ニューラルネットワークと統合されるように設計されることも考えられる。また、調整装置を追加の人工ニューラルネットワークに統合することもできる。

【0025】

提供される追加の人工ニューラルネットワークは、特に、いわゆる学習分類子システム（ＬＣＳ）、すなわち人工知能システムを構成することができる。この種のシステムは、確立されたｉｆ－ｔｈｅｎ関係に基づいており、異常値、すなわち（第１の）人工ニューラルネットワークによって検出された現在の状態ベクトルと少なくとも１つの目標状態ベクトルとの間の偏差の関数として、両面または片面工作機械の工具及び／又は加工パラメータを修正することができる。ＬＣＳは、入力データとルールから出力データを作成する。制御装置はまた、加工されるワークピースに関するデータを含む、過去に取得された工具及び／又は加工パラメータが記憶されるメモリを備えることができる。記憶されたデータは、人工ニューラルネットワーク、特にＬＣＳが利用できるようにすることができ、ＬＣＳは、両面工作機械または片面工作機械の計測データおよび結果として得られる制御データを評価する際に、前記データを考慮に入れる。好ましくはＬＣＳとして設計された人工ニューラルネットワークは、ワークピースの加工結果、例えばＧＢＩＲやＳＦＱＲのような特性値が、指定された目標値から逸脱する確率を、生産工程中のできるだけ早い段階で認識することができる。これに基づいて、前記人工ニューラルネットワークは、不合格品を防止するために、例えば、特定の工具及び／又は加工パラメータのアクチュエータを制御することによって、生産工程中のできるだけ早い段階で、または遅くとも後続の生産工程で介入することができる。人工ニューラルネットワークはまた、機械学習によって、例えばオペレータが生産工程からのさらなる経験に基づいて最初に作成した調整ルールを改善するために使用することもできる。この目的のために、人工ニューラルネットワークは、調節装置に記憶された調整ルールを修正することができる。また、前記調整ルールを人工ニューラルネットワークによって作成し、その後、追加の工程データに基づいて必要に応じて最適化することも考えられる。上述の実施形態により、オペレータの介入を必要としない、生産工程の最大限の自動化が可能となる。

【0026】

別の実施形態によれば、センサが、作業間隙、特に作業間隙の形状及び／又は幅、より詳細には第１の作業ディスクと対向支持要素との間の距離を測定するため、及び／又は第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素及び／又は両面または片面工作機械の他の機械部品の温度を測定するため、及び／又はワークを加工するために作業間隙に供給される加工剤の温度及び／又は流量を測定するための測定装置を備えることが提供され得る、第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素及び／又は作業間隙に回転可能に取り付けられたロータディスクの回転速度を測定するため、及び／又は第１の作業ディスクと対向支持要素との間の荷重を測定するため、及び／又は回転駆動装置の回転速度及び／又はトルク及び／又は温度を測定するため、及び／又は第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素の変形を発生させる手段の圧力及び／又は力を測定するため、及び／又は第１の作業ディスク、及び／又は対向支持要素（１６）の変形を生成する手段の圧力及び／又は力を測定するため、及び／又は、第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素の加工ライニングの厚さを測定するため、及び／又は、両面または片面工作機械で加工されたワークピースの厚さ及び／又は形状を測定するための測定装置である。上述の測定装置は、一緒に存在してもよいし、任意の所望の組み合わせで存在してもよい。加工剤は、例えば、研磨剤、特にスラリーのような研磨液であってもよい。上述の測定装置は、例えば環境データを含む、生産工程に関連する両面または片面工作機械の工具および加工パラメータを記録する。

【0027】

両面または片面工作機械、特に両面または片面工作機械の工具及び／又は加工パラメータが、作成された状態ベクトルと、比較手段によって決定された少なくとも１つの目標状態ベクトルとの間の偏差に基づいて制御される場合、これは特に、作業間隙、特に作業間隙の形状及び／又は幅に影響を与えるためのアクチュエータを制御することからなり得る。より詳細には、第１の作業ディスクと対向支持要素との間の距離、及び／又は、第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素及び／又は両面または片面工作機械の他の機械部品の温度に影響を与えるため、及び／又は、ワークピースを加工するために作業ギャップに供給される加工剤の温度及び／又は流量に影響を与えるため、第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素及び／又は作業間隙に回転可能に取り付けられたロータディスクの回転速度に影響を与えるため、及び／又は第１の作業ディスクと対向支持要素との間の荷重に影響を与えるため、及び／又は回転駆動装置の回転速度及び／又はトルク及び／又は温度に影響を与えるため、及び／又は第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素の変形を発生させる圧力及び／又は力を測定するため、及び／又は第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素の厚さに影響を与えるためを変形させるための圧力及び／又は力を測定するため、及び／又は、第１の作業ディスク及び／又は対向支持要素の加工ライニングの厚さに影響を与えるため、及び／又は、両面または片面工作機械で加工されるワークピースの厚さ及び／又は形状に影響を与えるため、アクチュエータが制御される。上述のアクチュエータによる影響またはそれぞれの制御は、一緒にまたは任意の組み合わせで行うことができる。加工剤は、例えば、研磨剤、特にスラリーのような研磨液であってもよい。したがって、制御されるアクチュエータは、例えば環境データなど、生産工程に関連する両面または片面工作機械の工具および加工パラメータに影響を与える。

【0028】

別の実施形態によれば、対向支持要素は、好ましくは環状の第２の作業ディスクによって形成され、第１および第２の作業ディスクは、互いに同軸に配置され、互いに対して回転駆動可能であり、作業ギャップは、平坦なワークピースの両面加工または片面加工のために作業ディスク間に形成されることを提供することができる。

【0029】

本発明はまた、本発明による少なくとも２つの両面または片面工作機械を含むシステムに関し、少なくとも２つの両面または片面工作機械の人工ニューラルネットワークに接続される上位の人工ニューラルネットワークが設けられる、前記上位レベルの人工ニューラルネットワークは、平坦なワークピースの許容可能な加工結果をもたらす状態ベクトルを入力することにより、前記少なくとも２つの両面または片面工作機械の人工ニューラルネットワークによって得られたデータに基づいて、前記少なくとも２つの両面または片面工作機械の少なくとも１つの人工ニューラルネットワークを訓練するように設計されていることを特徴とする。

【0030】

この実施形態では、本発明による少なくとも２つの、特に２つ以上の両面または片面工作機械からなるシステムが提供される。さらに、少なくとも２つの両面工作機械または片面工作機械の人工ニューラルネットワークに接続される、より上位の人工ニューラルネットワークが提供される。上位レベルの人工ニューラルネットワークは、少なくとも２つの両面工作機械または片面工作機械の人工ニューラルネットワークによって得られたデータに基づいて、少なくとも２つの両面工作機械または片面工作機械の人工ニューラルネットワークを訓練するように設計されている。このようにして、上位のニューラルネットワークは、同様の両面または片面工作機械を統合することができる上位の構造を形成する。さらに、システムの同様の両面または片面工作機械のデータを取得し、当該データを上位の人工ニューラルネットワークに提供するクロスプラントメモリを設けることもできる。このようにして、システムの個々の両面工作機械または片面工作機械は、メモリに記憶されたデータを考慮して、該当する場合、システムの両面工作機械または片面工作機械の個々のデータを相互に使用して最適化することができる。上述の実施形態により、例えば生産計画、フリート管理または予知保全に関して有利な効果が得られる。

【0031】

本発明による両面または片面工作機械は、本発明による方法を実施するように設計することができる。したがって、本発明による方法は、本発明による両面または片面工作機械を使用して実施することができる。

【0032】

既に説明したように、本発明による方法では、人工ニューラルネットワークは、平坦なワークピースの適切な加工結果を導く多数の状態ベクトルを入力することによって訓練される。訓練は、両面または片面工作機械による生産工程が、異なる工具パラメータ及び／又は加工パラメータを使用してオペレータによって実施され、加工結果に応じて、生産工程が適切な加工結果をもたらしたか否かが、それぞれの工具パラメータ及び／又は加工パラメータに関して人工ニューラルネットワークに指定されることで行われ得る。この場合、関連する工具パラメータ及び／又は加工パラメータは、目標状態ベクトルとして人工ニューラルネットワークに格納される。このスタートアップ学習は、一般に、両面または片面工作機械による平坦なワークピースの通常の加工を開始する前に行われる。

【0033】

さらに、このようにして訓練された人工ニューラルネットワークは、両面または片面工作機械の運転中に、平坦なワークピースの適切な加工結果を導く追加の目標状態ベクトルを入力することによって、さらに訓練されることが可能である。両面または片面工作機械による生産工程中のこの追加的な学習により、工具パラメータ及び／又は加工パラメータがさらに最適化される。

【0034】

別の実施形態によれば、両面工作機械または片面工作機械の動作中に、平坦なワークピースの適切な加工結果をもたらす多数の目標状態ベクトルを入力することによって、訓練された人工ニューラルネットワークを使用して、追加の人工ニューラルネットワークを訓練することができる。前記追加の人工ニューラルネットワークは、未訓練のものであってもよいし、既に（予め）訓練されたものであってもよい。例えば、追加の人工ニューラルネットワークは、訓練された人工ニューラルネットワークのコピーであってもよく、これに基づいてさらに訓練される。これは、例えば、訓練された人工ニューラルネットワークが、特定のタイプの両面または片面工作機械用に訓練された汎用ニューラルネットワークであるが、特殊な両面または片面工作機械用に、特に現場の個々の加工パラメータに関してまだ特化されていない場合に有用である。その結果、訓練された人工ニューラルネットワークの特殊バージョンが生成され、最終的に訓練された人工ニューラルネットワークを置き換えることができる。この場合、訓練は、両面または片面工作機械の製造業者の試験データまたは実験室データに基づいて行われ、その後、追加の最新のニューラルネットワークを使用して、クライアントの個々の製造プロセス用にさらに特化される。そのため、両面工作機械や片面工作機械の設置現場での生産工程をあまり理解する必要がない。

【図面の簡単な説明】

【0035】

以下、本発明の例示的な実施形態について、概略図面を用いてより詳細に説明する。

【図1】本発明による両面または片面工作機械の一部を第１の動作状態で示す断面図である。

【図2】第二の作動状態における図１の図を示す。

【図3】第３の動作状態における図１の図を示す。

【図4】第１の例示的実施形態による、本発明による両面工作機械の機能の概略図である。

【図5】別の例示的な実施形態による、本発明による両面工作機械の機能の概略図である。

【図6】別の例示的な実施形態による、本発明による両面工作機械の機能の概略図である。

【図7】別の例示的な実施形態による、本発明による両面工作機械の機能の概略図である。

【図8】別の例示的な実施形態による、本発明による両面工作機械の機能の概略図である。

【図9】別の例示的な実施形態による、本発明による両面工作機械の機能の概略図である。

【図10】本発明によるシステムを概略的に示している。

【発明を実施するための形態】

【0036】

特に断りのない限り、同じ参照番号は図中の同じ対象を指す。

【0037】

図１から図３に例示されている両面工作機械は、環状の上部支持ディスク １０ と、環状の下部支持ディスク １２ を備えている。第１の環状の上部作業ディスク１４が上部支持ディスク１０に固定され、第２の、同様に環状の下部作業ディスク１６が下部支持ディスク１２に固定されている。環状の作業ディスク１４、１６の間には環状の作業間隙１８が形成され、この作業間隙１８で、ウェハなどの平坦なワークピースが運転中に両側から加工される。両面工作機械は、例えば、研磨機、ラップ盤、研削盤とすることができる。

【0038】

上部支持ディスク１０およびそれと共に上部作業ディスク１４及び／又は下部支持ディスク１２およびそれと共に下部作業ディスク１６は、例えば、上側駆動シャフト及び／又は下側駆動シャフトと、少なくとも１つの駆動モータとからなる適切な駆動装置によって、互いに相対的に回転駆動され得る。駆動装置はそれ自体公知であり、明確さの理由からこれ以上の説明は省略する。それ自体も公知の態様において、機械加工されるワークピースは、ロータディスクにおいてフローティング態様で作業間隙１８に保持され得る。適切な運動学、例えば遊星運動学を用いると、支持ディスク１０、１２またはそれぞれ作業ディスク１４、１６の相対回転中に、ロータディスクも作業間隙１８を通って回転することが保証される。上部作業ディスク１４または上部支持ディスク１０、および場合によっては下部作業ディスク１６または下部支持ディスク１２には、温度制御流路を設計することができ、この温度制御流路を通して、例えば冷却水のような温度制御液体を運転中に搬送することができる。これもそれ自体公知であり、より詳細には図示しない。

【0039】

図１から図３に示す両面工作機械は、センサとしてもそれ自体知られている距離測定装置をさらに備えている。センサは、例えば、光学的に動作してもよいし、電磁気的に動作してもよい（渦電流センサなど）。図示の例では、例えば、３つの距離測定装置２０、２２、２４が設けられており、これらは、図１に矢印で示されているように、作業ディスク１８の半径方向に間隔を置いた３つの位置において、上部作業ディスク１４と下部作業ディスク１６との間の距離を測定する。見てわかるように、距離測定装置２０は、作業間隙１８の半径方向外縁の領域において、上部作業ディスク１４と下部作業ディスク１６との間の距離を測定する。距離測定装置２４は、作業間隙１８の半径方向内縁の領域において、上部作業ディスク１４と下部作業ディスク１６との間の距離を測定する。距離測定装置２２は、作業隙間１８の中心における上部作業ディスク１４と下部作業ディスク１６との間の距離を測定する。

【0040】

距離測定装置２０、２２、２４は、分かりやすくするため、図２および図３には示されていない。距離測定装置２０、２２、２４の計測データは、制御装置３４に適用される。

【0041】

本実施例では、下部作業ディスク１６は、図１に参照符号２６および２８で示すように、その外縁の領域および内縁の領域においてのみ下部支持ディスク１２に固定され、例えば、それぞれの場合において部分的な円に沿ってねじ止めされる。これに対して、下部作業ディスク１６は、これらの固定位置２６と２８の間では下部支持ディスク１２に締結されていない。その代わりに、これらの固定位置２６、２８の間には、環状の圧力容積３０が下部支持ディスク１２と下部作動ディスク１６との間に配置されている。この圧力容積３０は、動圧ライン３２を介して、図には詳細に示されていない圧力流体リザーバ、例えば液体リザーバ、特に水リザーバに接続されている。動圧ライン３２には、ポンプと制御弁を配置することができ、これらは制御装置３４によって制御することができる。このようにして、下部作動ディスク１６に作用する所望の圧力を、圧力容積３０内に導入された流体によって圧力容積３０内に発生させることができる。圧力容積３０内の圧力は、より詳細には図示しない圧力測定装置によって測定することができる。圧力測定装置の計測データは、制御装置３４に適用することもでき、制御装置３４は、圧力容積３０内の所定の圧力を設定することができる。

【0042】

固定位置２６，２８間の移動が自由であるため、下部作業ディスク１６は、圧力容積３０内に十分に高い圧力を設定することにより、図２に参照符号３６で点線で示すように、局所的に凸形状にすることができる。下部作業ディスク１６が平面形状を有する図１の作動状態において、圧力容積３０内に圧力ｐ０が仮定される場合、図２に３６で示す下部作業ディスク１６の凸状変形は、圧力ｐ１＞ｐ０を設定することによって達成することができる。一方、下部作業ディスク１６の局所的な凹変形は、図３に参照符号３８を付した点線で示すように、圧力容積３０において圧力ｐ２＜ｐ０を設定することによって達成することができる。

【0043】

この場合、下側の作業ディスク１６は、半径方向から見て、固定位置２６の領域にあるその内縁と固定位置２８の領域にあるその外縁との間で、局部的に凸の形状（図２）またはそれぞれ局部的に凹の形状（図３）をとり得ることがわかる。

【0044】

下部作動ディスク１６のこの局所的な半径方向の変形に加えて、上部作動ディスク１４の全体的な変形のための手段を設けることができる。これらの手段は、上述したように、またはそれぞれ ＤＥ １０ ２００６ ０３７ ４９０ Ｂ４ に記載されているように設計することができる。上部支持ディスク１０とそれに固定された上部作業ディスク１４は、上部作業ディスク１４の作業面の全体的な凹形状または凸形状が上部作業ディスク１４の断面全体にわたって生じるように、全体的に変形される。対照的に、上部作業ディスク１４は、その半径方向内縁と半径方向外縁との間において、平面のままであってもよいし、圧力ボリューム３０によって上述の方法で局所的に変形されてもよい。上部作動ディスク１４の形状を調整する手段は、制御装置３４によって制御することもできる。

【0045】

距離測定装置２０、２２、２４は、両面工作機械の工具パラメータ及び／又は加工パラメータ、本例では作業間隙１８の厚さおよび形状に関連する計測データを、特に両面工作機械の動作中に記録するセンサを形成する。好ましくは、両面工作機械は、対応する追加の測定装置を有する複数の追加のセンサを備える。前記測定装置は、特に、上記で説明したタイプの測定装置とすることができる。前記測定装置は、両面工作機械の動作中に追加の工具パラメータ及び／又は加工パラメータを記録する。

【0046】

センサによって記録された計測データは、制御装置３４に供給される。前記計測データから、制御装置３４は、前記装置に統合された人工ニューラルネットワーク３４によって両面工作機械の状態ベクトルを作成し、前記状態ベクトルを少なくとも１つの目標状態ベクトル、好ましくはトレーニングの範囲内で許容可能な生産工程に割り当てられた目標状態ベクトルの集合と比較する。

【0047】

人工ニューラルネットワーク３４の訓練について、図４に基づいてより詳細に説明する。図４には、本発明による両面工作機械が参照符号４０で示されている。未加工のワーク４２、例えば未加工のウェハが、加工のために工作機械に供給され、完成した加工ワーク４４、特に加工されたウェハ４４が、両面工作機械４０によって出力される。データメモリ４６が設けられ、例えば、センサによって記録された工具パラメータおよび加工パラメータに関する計測データが供給され、図４に５０で示されているように、前記データはオペレータ４８が利用できるようにされる。さらに、例えば加工されたワークピースの形状に関連する計測データは、追加の工具及び／又は動作パラメータとしてデータメモリ４６に供給され、図４に５２で示されているように、前記データもオペレータ４８に供給される。最後に、外部環境データもデータメモリに供給されます。前記外部環境データもまた、オペレータ４８に供給され得る。これに基づいて、オペレータ４８は、加工結果が許容できるかどうかについて、それぞれのデータの基礎となる生産プロセスの評価を実行する。オペレータ４８は、図４に５６で示すように、この評価を制御装置３４の人工ニューラルネットワーク３４に利用可能にする。対応する状態ベクトルは、人工ニューラルネットワーク３４によって目標状態ベクトルとして記憶される。

【0048】

図５は、両面工作機械がどのように制御されるかを示している。この場合、図５に５８で示すように、工具及び／又は加工パラメータに関するプロセスデータを制御装置３４の人工ニューラルネットワーク３４に直接供給することができる。人工ニューラルネットワーク３４は、得られた工具パラメータ及び／又は加工パラメータに関する計測データから状態ベクトルを作成し、当該状態ベクトルを記憶された目標状態ベクトルと比較する。許容されない逸脱またはそれぞれ不一致が発見された場合、制御装置３４は、図５に６０で示すように、対応する警告メッセージをオペレータ４８に発する。これに基づいて、また、場合によっては、５２を介して利用可能にされた加工ワーク４４の計測データを考慮して、オペレータ４８は、連続的に監視され、作成された状態ベクトルを少なくとも１つの目標状態ベクトルに一致させるために、図５に６２で示すように、両面工作機械４０、特に、工具及び／又は動作パラメータに影響を与えるためのアクチュエータを制御することができる。この場合、オペレータ４８は、受信したデータの評価から結果を決定する。操作者４８は、異常検出器としての制御装置３４によってこれを支援される。

【0049】

図６は、図５に示した手順の別の自動化された変形例を示している。この実施形態では、制御装置３４、特にその人工ニューラルネットワーク３４は、図６に６６で示すように、それに接続された調節装置６４をさらに備える。作成された状態ベクトルと、比較によって見出された少なくとも１つの目標状態ベクトルとの間に偏差が生じた場合、特にオペレータ４８の介入なしに、両面工作機械４０のアクチュエータにおける調節装置６４による調節介入が行われる。この結果、図６に６８で示すように、両面工作機械４０の記録された工具パラメータ及び／又は加工パラメータが調整される。すべての関連データは、データメモリ４６に格納することができる。例えば一体型に設計された制御・調整装置３４、３６は、例えば調整装置６４に記憶された調整ルールに基づいて、両面工作機械４０の工具及び／又は加工パラメータを制御することができる。この調整ルールは、例えば、操作者４８によって作成された工具及び／又は加工パラメータの特定の確立された偏差に対する特定の制御命令を含むことができ、その規則に従って制御・調整装置３４、６４がアクチュエータを制御する。

【0050】

図７は、図６を参照して説明した手順の別の実施形態を示す。この実施形態においても、オペレータ４８が関与する。オペレータは、図７に７０で示すように、記録された工具パラメータおよび加工パラメータに関するプロセスデータも取得し、５２で示すように、加工されたワークピースに関するプロセスデータも取得する。最後に、オペレータ４８は、図７に７２で示すように、制御装置３４によって実行される制御コマンドも取得する。これに基づいて、操作者４８は、それぞれ実行された調節を監視することができ、場合によっては、図７に７４で示すように、調節装置６４の調節を適切な方法で調節することができる。

【0051】

図８は、異常検出器としての人工ニューラルネットワークの可能な訓練の別の実施形態を示す。ここで、訓練は、例えば図４を参照して上記で説明したように、既に事前訓練された人工ニューラルネットワーク３４を用いて制御装置３４から進行して行われる。前記制御装置３４は、図８に６０で示され、図５を参照して上記で説明されたように、あらゆる逸脱またはそれぞれ異常データをオペレータ４８に発行する。これに基づいて、オペレータ４８は、図８に７８で示すように、両面工作機械４０の動作中に、両面工作機械４０の適切な工具パラメータ及び／又は加工パラメータに対する目標状態ベクトルを前記追加の人工ニューラルネットワーク７６に追加で与えるという点で、追加の人工ニューラルネットワーク７６を訓練することができる。追加の人工ニューラルネットワーク７６は、未訓練の人工ニューラルネットワーク７６であってもよい。しかし、例えば制御装置３４のニューラルネットワーク３４の複製など、既にあらかじめ訓練された人工ニューラルネットワーク７６であってもよい。これに基づいて、追加の人工ニューラルネットワーク７６の専門的な訓練は、制御装置３４の人工ニューラルネットワーク３４に基づいて、両面工作機械４０の適用シナリオのそれぞれの個々の工程のパラメータについて、生産運転の開始時に訓練することができる。前記訓練の後、追加の人工ニューラルネットワーク７６が、制御装置３４の以前に訓練された人工ニューラルネットワーク３４を置き換えることが可能である。

【0052】

本発明の別の実施形態を図９および図１０に基づいて説明すると、特に、機械学習用に設計された追加の人工ニューラルネットワーク８６から構成される。これは、学習分類子システム（ＬＣＳ）、すなわち人工知能システムであってもよい。図９に示す実施形態では、工具パラメータ及び／又は加工パラメータに関するセンサの計測データは、図９に８０で示すように、一方ではデータメモリ４６に供給され、他方では制御装置３４に供給される。ワークピースのデータ、特に加工されたワークピースの形状に関する計測データも、図９に８２で示すように、データメモリ４６と制御装置３４の両方に供給される。制御装置３４は、図９に８４で示すように、データメモリ４６とも交換される。図９では、制御装置３４に関連する追加の人工ニューラルネットワーク８６が示されている。前記追加の人工ニューラルネットワーク８６は、制御装置３４の人工ニューラルネットワーク３４と組み合わせることもできる。前記追加の人工ニューラルネットワーク８６は、機械学習のために設計され、特に、学習分類子システム（ＬＣＳ）を形成する。

【0053】

加工されたワークピース４４の形状に関する計測データも、８２を介してＬＣＳ８６に供給される。両面工作機械４０の運転中に、現在記録されている状態ベクトルと、目標状態ベクトルとして記憶されている工具パラメータ及び／又は加工パラメータの許容値との間に許容できない偏差が制御装置３４、特にその人工ニューラルネットワーク３４によって発見された場合、図９に８８で示すように、対応する異常信号がＬＣＳ８６に出力される。ＬＣＳ８６は、データメモリ４６から過去の計測データを利用することもできる。これに基づいて、ＬＣＳ８６は、図９に９０で示すように、特定のプロセスパラメータの変更、特に、記録された工具パラメータ及び／又は加工パラメータに影響を与えるためのアクチュエータの制御について自律的に決定を下し、それに応じてアクチュエータを制御することができる。このようにして、最大限の自動化と自律性が達成される。

【0054】

図１０は、図９に示した変形例の別の実施形態を示す。特に、図１０は、少なくとも２つの両面工作機械４０からなる本発明によるシステムを示している。もちろん、システムは、図１０に３つの点で示されているように、２つ以上の両面工作機械４０から構成されることも可能である。図１０では、それぞれの場合において、図９による実施形態にその設計および機能の点で対応し得る２つのプラント９２ｉが、例示の目的で破線のブロックとして示されている。プラント９２ｉは、例えば、最適なウェハ品質、最大出力等の異なる目的を達成するために、異なる設計も可能である。前記プラントは、８０、８４を介して共通のデータメモリ４６に接続されている。さらに、図１０に示すシステムには、例えばＬＣＳからも構成され、オペレータ４８にもリンクされ得る、より高次の人工ニューラルネットワーク９４が設けられている。上位の人工ニューラルネットワーク９４は、９６で示すように、データメモリ４６にも接続されている。さらに、上位の人工ニューラルネットワーク９６は、図１０に９８で示すように、ＬＣＳ８６によってその都度実行される制御コマンドを取得する。これに基づいて、上位レベルのＬＣＳ９４は、例えば個々のプラント９２ｉのための集合的または個別の制御ルール及び／又は目標状態ベクトルを指定することによって、プラント９２ｉのＬＣＳ８６をさらに最適化または特殊化することができる。

【符号の説明】

【0055】

１０ 上部支持ディスク
１２ 下部支持ディスク
１４ 上部作業ディスク
１６ 下部作業ディスク
１６ 対向支持要素
１８ 作業間隙
２０，２２，２４ 距離測定装置（センサー）
２６ 固定位置
２８ 固定位置
３０ 圧力容積
３２ 動圧ライン
３４ 制御装置、人工ニューラルネットワーク
４０ 両面工作機械
４２ 未加工のワークピース
４４ 加工済ワークピース
４６ データメモリ
４８ オペレータ
６４ 調節装置
７６，８６，９４ 人工ニューラルネットワーク
９２ｉ プラント

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【外国語明細書】

Double-Sided or Single-Sided Machine Tool and Method for Operating a Double-Sided or Single-Sided Machine Tool

The invention relates to a double-sided or single-sided machine tool comprising a preferably annular first working disk and a preferably annular counter-bearing element, wherein the first working disk and the counter-bearing element can be driven rotationally relative to each other by means of a rotary drive, and wherein a preferably annular working gap is formed between the first working disk and the counter-bearing element for the double-sided or single-sided machining of flat workpieces, preferably wafers, wherein the double-sided or single-sided machine tool comprises multiple sensors which record measurement data relating to tool and/or machining parameters of the double-sided or single-sided machine tool during operation of the double-sided or single-sided machine tool. The invention also relates to a method for operating a double-sided or single-sided machine tool of this kind.

For example, in double-sided polishing machines, flat workpieces, such as wafers, are polished between preferably annular working disks. A preferably annular working gap is arranged between the working disks, in which the flat workpieces, for example wafers, are held during machining. For this purpose, what are known as rotor disks are typically arranged in the working gap, with recesses in which the workpieces are mounted in a floating manner. For the machining, the working disks are driven rotationally relative to each other by means of a rotary drive and the rotor disks are also rotated in the working gap typically by external teeth of the rotor disks, which engage with corresponding teeth of pin rings. As a result, the workpieces are conveyed through the working gap along cycloidal paths during machining. In addition, a polishing agent, known as a slurry, is introduced into the working gap during double-sided polishing and ensures abrasive machining. In addition, in double-sided polishing machines, the working disks regularly have polishing cloths, known as polishing pads, on their surfaces delimiting the working gap.

The goal of the machining is a shape of the completely machined workpieces that is as plane-parallel as possible. The working gap geometry is of decisive importance for this. A double-sided machine tool with means for generating a global deformation of one of the working disks is known from DE 10 2006 037 490 B4. In particular, the upper working disk can be deformed between a globally concave and a globally convex shape. In the case of such a global deformation, the concave or convex shape of the working disk first results over the entire diameter of the working disk, viewed in the radial direction. The ring surface of the preferably annular working disk delimiting the working gap remains planar in itself; however, opposite ring portions of the ring surface are deformed in relation to each other so that, overall, a concave or convex shape results.

A double-sided machine tool with means for generating a local deformation of one of the working disks, in particular between a local convex and a local concave shape, is also known from DE 10 2016 102 223 A1. In the case of such a local deformation, the convex or, respectively, concave shape results, in the radial direction, between the inner and outer edge of the, for example annular, working disk. Unlike with a global deformation, in the case of a local deformation the ring portions are thus themselves deformed concavely or convexly.

The two aforementioned embodiments can be combined in a double-sided machine tool. In this way, a wide range of working gap geometries can be generated. Thus, machining of the workpieces that is as plane-parallel as possible or, respectively, a setting of the working gap that is preferred for the workpiece quality, whether this is parallel or not, can be ensured at all times, for example, in the case of partial wear of the polishing cloths or in the case of changing temperatures of the components defining the working gap.

The geometry of the working gap has a decisive influence on the shape and the evenness of the machined workpiece. In addition to the geometry of the working gap, the machining result is also influenced by a large number of additional tool and/or machining parameters, for example the temperature of a wide variety of components of the machine, the thickness and possible wear of a working lining, for example of a polishing cloth, the rotational speed of the working disk and/or counter-bearing elements rotated relative to each other, and of rotor disks that are rotatably mounted in the working gap, or for example a load between the first working disk and the counter-bearing element.

It is known to monitor tool and/or machining parameters of this kind during operation of the double-sided or single-sided machine tool by means of sensors. It is also known to use corresponding sensors to detect the shape and thickness of the flat workpieces, for example wafers, being machined in the working gap. A suitable parameter window must be found for operation of the double-sided or single-sided machine tool from the large number of said tool and machining parameters, initially as part of the setup of the double-sided or single-sided machine tool prior to commencement of the machining of the flat workpieces. The double-sided or single-sided machine tool must be adjusted to the conditions prevailing at the relevant location of use, for example the type of working linings, such as polishing cloths, if applicable of a polishing agent and other parameter specifications of an operator. During subsequent production operation of the double-sided or single-sided machine tool, the process must be monitored by means of the sensors. In the process, deviations from the specified target values, for example the GBIR or SFQR value of machined wafers, should be identified early and, if applicable, corrected during the machining process.

Not least because of a large number of different machining processes, the measurement results of the sensors must be interpreted by expert personnel in order to draw the right conclusions for adapting the production operation. Expert personnel of this kind are not available at every location at which a double-sided or single-sided machine tool is used. This can lead to negative effects on the production process. Furthermore, the production operation is often only adapted with a considerable time delay after the occurrence of any detrimental parameter deviations. One reason for this is that it is also difficult for expert personnel to identify a relevant deviation of the measured parameters early due to the large number of tool and machining parameters that have an influence on the production process. Frequently, this only occurs after finished, machined workpieces have been measured. If an undesired deviation is then discovered during the production process, a considerable amount of rejects is produced in the meantime.

Proceeding from the explained prior art, the object of the invention is to provide a double-sided or single-sided machine tool and a method for operating a double-sided or single-sided machine tool by means of which the production process of the double-sided or single-sided machine tool can be monitored more quickly and more reliably while minimizing rejects.

The invention solves this object through independent claims 1 and 9. Advantageous embodiments can be found in the dependent claims, the description and the figures.

With regard to a double-sided or single-sided machine tool of the type mentioned at the outset, the invention achieves the object in that a control apparatus is provided which obtains the measurement data recorded by the sensors during operation of the double-sided or single-sided machine tool, wherein the control apparatus comprises an artificial neural network that is designed to create a state vector of the double-sided or single-sided machine tool from the measurement data and to compare said state vector with at least one target state vector.

With regard to a method of the type mentioned at the outset, the invention achieves the object in that the artificial neural network is trained by inputting a large number of target state vectors that lead to an acceptable machining result of flat workpieces.

The double-sided or single-sided machine tool according to the invention can be in particular a double-sided or single-sided polishing machine. However, the double-sided or single-sided machine tool can also be a double-sided or single-sided lapping machine or double-sided or single-sided grinding machine. The double-sided or single-sided machine tool has a preferably annular first working disk and a preferably annular counter-bearing element. In a single-sided machine tool, the counter-bearing element can be designed, for example, as a simple weight or pressure cylinder. The counter-bearing element can preferably be a preferably annular second working disk. The first working disk and the counter-bearing element can be driven rotationally relative to each other, and a preferably annular working gap for machining flat workpieces, such as wafers, is formed between the first working disk and the counter-bearing element. In particular when it is a double-sided or single-sided polishing machine, at least the first working disk, preferably also the counter-bearing element or, respectively, the second working disk, can have a polishing lining (polishing pad) on its surface(s) delimiting the working gap. In addition, during machining, a polishing medium, for example a polishing agent, in particular a polishing liquid (slurry), can be introduced into the working gap in a manner known per se. The working disks can also be provided with tempering channels, through which a tempering liquid, for example, cooling water, is conducted to temper the working disk(s) during operation.

The double-sided or single-sided machine tool serves in particular for plane-parallel machining of flat workpieces. For the machining, the workpieces can be accommodated, in a manner known per se, in a floating manner in recesses of rotor disks arranged in the working gap. The first working disk and the counter-bearing element are driven rotationally relative to each other, for example, by a corresponding drive shaft and at least one drive motor, during operation. It is possible that only one of the first working disk and counter-bearing element is driven rotationally. However, both the first working disk and the counter-bearing element can also be driven rotationally, in this case typically in opposite directions. For example, in the case of a double-sided machine tool, the rotor disks can also be moved rotationally through the working gap by a suitable kinematic system in the course of the relative rotation between the first working disk and the counter-bearing element, so that workpieces arranged in the recesses of the rotor disks describe cycloidal paths in the working gap. For example, the rotor disks can have teeth on their outer edges that engage with corresponding teeth of pin rings. Such machines form what is known as a planetary kinematic system.

The first working disk and/or the counter-bearing element can each be held by a support disk. Like the first working disk and the counter-bearing element, the support disks can also be annular or have at least annular support portions.

In a manner known per se, sensors, in particular suitable measuring apparatuses, record measurement data relating to tool and/or machining parameters of the double-sided or single-sided machine tool during operation of the double-sided or single-sided machine tool. These may in particular be the tool and/or machining parameters mentioned at the outset. In particular, the sensors record the measurement data at defined intervals or continuously. The measurement data characterize the operating and tool parameters of the double-sided or single-sided machine tool and thus the production process. The measurement data recorded by the sensors are in particular also supplied to a control apparatus of the double-sided or single-sided machine tool at defined intervals or continuously. The tool and/or machining parameters can be recorded in real time. This also applies for the forwarding of the measurement data to the control apparatus and for the processing of the measurement data described below. The recorded measurement data can also be stored in a data memory and forwarded from there to the control apparatus, for example in real time or with a delay.

For the processing of the measurement data, the control apparatus according to the invention comprises an artificial neural network which creates a state vector of the double-sided or single-sided machine tool from the received measurement data. The state vector is composed of the current measurement data of the sensors or, respectively, is formed from said current measurement data. The state vector thus characterizes the double-sided or single-sided machine tool, and in particular the current production process. The artificial neural network compares this state vector with at least one, preferably, multiple, in particular a set of, target state vectors. The target state vectors are specified to the artificial neural network in accordance with the method according to the invention within the scope of training as state vectors for an acceptable machining result during machining of workpieces in the double-sided or single-sided machine tool. The target state vectors can be defined with different objectives, for example with a view to particular quality parameters (e.g. GBIR and/or SFQR) and/or production throughput or other parameters. By comparing the state vector created from the current measurement data with the target state vectors available to the artificial neural network, same can determine whether or not the current state vector matches one of the target state vectors trained as acceptable. If it is determined that the recorded state vector does not match any of the acceptable target state vectors, countermeasures can be implemented, for example, in the event of a relevant deviation from the acceptable target state vectors. For example, it is possible to intervene in the production process by adjusting tool and/or machining parameters. Of course, defined tolerances within which an identified minor deviation from the target state vectors is classified as acceptable can be specified for the comparison. By adjusting tool and/or machining parameters on the basis of the comparison, the production process can be influenced in such a way that the currently created state vector (again) matches at least one target state vector to a sufficient extent.

Unlike an operator, an artificial neural network can create a state vector from a large quantity of measurement data and thus tool and/or machining parameters very quickly and can compare said state vector with at least one, preferably a large number of target state vectors very quickly as well. As a result, an impermissible deviation of the production process from an acceptable process can be identified quickly and reliably, in particular also if there are no sufficiently trained or experienced personnel at the production location of the double-sided or single-sided machine tool. The invention makes use of the fact that, in an optimal production process, the measurable tool and/or machining parameters have a fixed relationship to each other. An artificial neural network that is trained using the tool and/or machining parameters of an optimal process can thus quickly and reliably identify deviations of the current process from the optimal process. The artificial neural network constitutes an anomaly detector that identifies an impermissible deviation (anomaly) in the production process. Process optimization is thus possible much more quickly and with a much smaller number of test production processes, even in the case of the production process starting up after an initial setup process. In the best-case scenario, only one single production test is required which requires no external downstream measurement of the machined workpieces. The production process can be monitored in a simpler and quicker manner while minimizing rejects, even during the beginning of production. In particular, the production of workpieces in the double-sided or single-sided machine tool that are outside desired tolerances can be reduced or, in the best-case scenario, be completely prevented.

According to one embodiment, the control apparatus can be designed to issue a warning message in the event of a deviation of the created state vector from the at least one target state vector. The warning message can be issued to an operator of the double-sided or single-sided machine tool, for example via a user interface of the double-sided or single-sided machine tool. In the simplest case, the operator receives a warning message that tool and/or machining parameters deviate to an impermissible extent from values that are acceptable for an optimal production process. On this basis, the operator can manually intervene in the process, in particular adjust tool and/or machining parameters in a targeted manner, such that the state vector formed from the current measurement data (again) corresponds to at least one target state vector.

In another variant, the warning message may already include an adjustment suggestion for adjusting particular tool and/or machining parameters. This adjustment suggestion can be issued by means of the control apparatus on the basis of an adjustment rule stored in the control apparatus. An adjustment rule of this kind may have been created beforehand by an operator of the double-sided or single-sided machine tool. The operator can then assess the adjustment suggestion and implement it if required. The control apparatus can thus automatically create suggestions for changing tool and/or machining parameters by means of a combination of determined deviations between the value of the state vector and the at least one target state vector with formalized causalities of the tool and/or machining parameters of the double-sided or single-sided machine tool.

According to another embodiment, the control apparatus may further comprise a regulation apparatus that is designed, in the event of a deviation of the created state vector from the at least one target state vector determined by means of the comparison, to control the double-sided or single-sided machine tool, in particular tool and/or operating parameters of the double-sided or single-sided machine tool, such that the created state vector matches at least one target state vector. The regulation apparatus may in particular control actuators for influencing the tool and/or machining parameters. Additional automation is achieved by means of the regulation apparatus in that same autonomously controls the double-sided or single-sided machine tool on the basis of the comparison that was performed, such that the state vector created from the current measurement data (again) corresponds to at least one of the target state vectors. The regulation apparatus may be integrated in the control apparatus.

The regulation apparatus may be designed to control the tool and/or operating parameters of the double-sided or single-sided machine tool based on an adjustment rule stored in the regulation apparatus. In particular, the adjustment rule may specify to the regulation apparatus particular control rules relating to particular determined deviations of the state vector. In turn, the adjustment rule may, for example, have been created beforehand by an operator. On this basis, automated regulation based on control specifications stored beforehand in the form of the adjustment rule is possible, in particular without the intervention of an operator.

According to another embodiment, an additional artificial neural network may be provided that is designed to assess the measurement data relating to the tool and/or machining parameters by means of machine learning and to control the double-sided or single-sided machine tool, in particular tool and/or operating parameters of the double-sided or single-sided machine tool, based on the assessment and/or to create and/or modify an adjustment rule stored in a regulation apparatus. This additional artificial neural network may be an additional artificial neural network in additional to the above-mentioned first artificial neural network that forms the anomaly detector. However, it would also be conceivable for the additional artificial neural network to be designed so as to be integrated with the above-mentioned artificial neural network that forms the anomaly detector. The regulation apparatus may also be integrated in the additional artificial neural network.

The provided additional artificial neural network may, in particular, comprise a so-called learning classifier system (LCS), i.e. an artificial intelligence system. Systems of this kind are based on established if-then relationships and can modify tool and/or machining parameters of the double-sided or single-sided machine tool as a function of anomaly values, i.e. deviations between the current state vector and the at least one target state vector detected by means of the (first) artificial neural network. The LCS creates output data from input data and rules. The control apparatus may also comprise a memory in which tool and/or machining parameters obtained in the past, including data relating to workpieces to be machined, are stored. The stored data can be made available to the artificial neural network, in particular the LCS, which takes said data into account when assessing the measurement data and the resulting control data for the double-sided or single-sided machine tool. The artificial neural network preferably designed as an LCS can recognize the probability of the machining result of the workpieces, for example characteristic values such as GBIR and SFQR, deviating from specified target values as early as during a production process. On this basis, said artificial neural network can intervene as early as during the production process or at the latest in a subsequent production process by controlling, for example, actuators for particular tool and/or machining parameters in order to prevent rejects. The artificial neural network can also be used to improve an adjustment rule initially created, for example, an operator based on further experiences from production processes by means of machine learning. For this purpose, the artificial neural network may modify an adjustment rule stored in the regulation apparatus. It would also be conceivable for said adjustment rule to be created by means of the artificial neural network and then optimized if necessary based on additional process data. A maximum degree of automation of the production process without any intervention required from operators is possible by virtue of the above-mentioned embodiment.

According to another embodiment, it may be provided that the sensors comprise measuring apparatuses for measuring the working gap, in particular the shape and/or width of the working gap, more particularly a distance between the first working disk and the counter-bearing element, and/or for measuring a temperature of the first working disk and/or of the counter-bearing element and/or of other machine components of the double-sided or single-sided machine tool and/or for measuring a temperature and/or a flow rate of a machining agents supplied to the working gap for machining the workpieces, and/or for measuring a rotational speed of the first working disk and/or of the counter-bearing element and/or of rotor disks that are rotatably mounted in the working gap and/or for measuring a load between the first working disk and the counter-bearing element and/or for measuring a rotational speed and/or a torque and/or a temperature of the rotary drive and/or for measuring a pressure and/or a force of means for generating a deformation of the first working disk and/or the counter-bearing element and/or for measuring the thickness of a working lining of the first working disk and/or of the counter-bearing element and/or for measuring the thickness and/or shape of workpieces machined in the double-sided or single-sided machine tool. The above-mentioned measuring apparatuses may be present together or in any desired combinations. Machining agents may, for example, be polishing agents, in particular polishing liquids such as slurry. The above-mentioned measuring apparatuses record tool and machining parameters of the double-sided or single-sided machine tool that are relevant to the production process, including, for example, environmental data.

If the double-sided or single-sided machine tool, in particular tool and/or machining parameters of the double-sided or single-sided machine tool, are controlled on the basis of a deviation between the created state vector and the at least one target state vector determined by means of the comparison, this may in particular comprise controlling actuators for influencing the working gap, in particular the shape and/or width of the working gap, more particularly a distance between the first working disk and the counter-bearing element, and/or for influencing a temperature of the first working disk and/or of the counter-bearing element and/or of other machine components of the double-sided or single-sided machine tool and/or for influencing a temperature and/or a flow rate of a machining agents supplied to the working gap for machining the workpieces, and/or for influencing a rotational speed of the first working disk and/or of the counter-bearing element and/or of rotor disks that are rotatably mounted in the working gap and/or for influencing a load between the first working disk and the counter-bearing element and/or for influencing a rotational speed and/or a torque and/or a temperature of the rotary drive and/or for measuring a pressure and/or a force of means for generating a deformation of the first working disk and/or the counter-bearing element and/or for influencing the thickness of a working lining of the first working disk and/or of the counter-bearing element and/or for influencing the thickness and/or shape of workpieces machined in the double-sided or single-sided machine tool. The above-mentioned instances of influencing or, respectively, controlling by the actuators may take place together or in any desired combinations. Machining agents may, for example, be polishing agents, in particular polishing liquids such as slurry. The actuators to be controlled therefore influence tool and machining parameters of the double-sided or single-sided machine tool that are relevant to the production process, including, for example, environmental data.

According to another embodiment, it can be provided that the counter-bearing element is formed by a preferably annular second working disk, wherein the first and second working disks are arranged coaxially to each other and can be driven rotationally relative to each other, wherein the working gap is formed between the working disks for double-sided or single-sided machining of flat workpieces.

The invention also relates to a system comprising at least two double-sided or single-sided machine tools according to the invention, wherein a higher-level artificial neural network is provided which is connected to the artificial neural networks of the at least two double-sided or single-sided machine tools, wherein the higher-level artificial neural network is designed to train at least one artificial neural network of the at least two double-sided or single-sided machine tools based on data obtained by the artificial neural networks of the at least two double-sided or single-sided machine tools by inputting state vectors that lead to an acceptable machining result of flat workpieces.

In this embodiment, a system consisting of at least two, in particular more than two, double-sided or single-sided machine tools according to the invention is provided. Furthermore, a higher-level artificial neural network is provided which is connected to the artificial neural networks of the at least two double-sided or single-sided machine tools. The higher-level artificial neural network is designed to train an artificial neural network of the at least two double-sided or single-sided machine tools based on the data obtained by the artificial neural networks of the at least two double-sided or single-sided machine tools. The higher-level neural network thus forms a higher-level structure into which similar double-sided or single-sided machine tools can be integrated. Furthermore, a cross-plant memory may then be provided which obtains data of similar double-sided or single-sided machine tools of the system and also provides said data to the higher-level artificial neural network. In this way, the individual double-sided or single-sided machine tools of the system can be optimized, if applicable in consideration of the data stored in the memory, with mutual use of individual data of the double-sided or single-sided machine tools of the system. On account of the above-mentioned embodiment, advantageous effects can be achieved, for example with regard to production planning, fleet management or predictive maintenance.

The double-sided or single-sided machine tool according to the invention can be designed to carry out the method according to the invention. Accordingly, the method according to the invention can be implemented using the double-sided or single-sided machine tool according to the invention.

As already explained, in the method according to the invention, the artificial neural network is trained by inputting a large number of state vectors that lead to an acceptable machining result of flat workpieces. The training can take place in that production processes with the double-sided or single-sided machine tool are carried out by an operator using different tool and/or machining parameters and, depending on the machining result, it is specified to the artificial neural network with regard to the respective tool and/or machining parameters whether the production process has led to an acceptable machining result. In this case, the associated tool and/or machining parameters are stored in the artificial neural network as a target state vector. This start-up training generally takes place before the start of regular machining of flat workpieces with the double-sided or single-sided machine tool.

Furthermore, it is possible for the artificial neural network trained in this manner to be trained further during operation of the double-sided or single-sided machine tool by inputting additional target state vectors that lead to an acceptable machining result of flat workpieces. On account of this additional training during production processes with the double-sided or single-sided machine tool, the tool and/or machining parameters are optimized further.

According to another embodiment, an additional artificial neural network can be trained using the trained artificial neural network by inputting a large number of target state vectors that lead to an acceptable machining result of flat workpieces during operation of the double-sided or single-sided machine tool. Said additional artificial neural network may be untrained or already (pre)trained. For example, the additional artificial neural network may be a copy of the trained artificial neural network and be trained further on this basis. This may be useful, for example, if the trained artificial neural network is a generic neural network that is trained for a particular type of double-sided or single-sided machine tool, but that has not yet been specialized for a specialized double-sided or single-sided machine tool, in particular with respect to the respective individual machining parameters on site. As a result, a specialized version of the trained artificial neural network can be generated which can eventually replace the trained artificial neural network. One possible application scenario is that double-sided or single-sided machine tools can be delivered with a trained artificial neural network, wherein the training takes place on the basis of tests or, respectively, laboratory data of a manufacturer of the double-sided or single-sided machine tool and then further specialization for the individual manufacturing process of the client takes place using the additional recent neural network. This requires less understanding of the production process at the installation site of the double-sided or single-sided machine tool.

Exemplary embodiments of the invention are explained below in greater detail using schematic drawings, in which:

Fig. 1 shows part of a double-sided or single-sided machine tool according to the invention in a sectional view in a first operating state,

Fig. 2 shows the view from Fig. 1 in a second operating state,

Fig. 3 shows the view from Fig. 1 in a third operating state,

Fig. 4 is a schematic representation of the function of the double-sided machine tool according to the invention according to a first exemplary embodiment,

Fig. 5 is a schematic representation of the function of the double-sided machine tool according to the invention according to another exemplary embodiment,

Fig. 6 is a schematic representation of the function of the double-sided machine tool according to the invention according to another exemplary embodiment,

Fig. 7 is a schematic representation of the function of the double-sided machine tool according to the invention according to another exemplary embodiment,

Fig. 8 is a schematic representation of the function of the double-sided machine tool according to the invention according to another exemplary embodiment,

Fig. 9 is a schematic representation of the function of the double-sided machine tool according to the invention according to another exemplary embodiment, and

Figure 10 shows a system according to the invention in a schematic representation.

The same reference numbers refer to the same objects in the figures unless indicated otherwise.

The double-sided machine tool depicted merely as an example in Fig. 1 to 3 has an annular upper support disk 10 and also an annular lower support disk 12. A first annular upper working disk 14 is fastened to the upper support disk 10 and a second, likewise annular lower working disk 16 is fastened to the lower support disk 12. Between the annular working disks 14, 16, an annular working gap 18 is formed in which flat workpieces such as wafers are machined on both sides during operation. The double-sided machine tool can for example be a polishing machine, lapping machine, or a grinding machine.

The upper support disk 10 and with it the upper working disk 14 and/or the lower support disk 12 and with it the lower working disk 16 can be driven rotationally relative to each other by a suitable drive apparatus, comprising, for example, an upper drive shaft and/or a lower drive shaft and at least one drive motor. The drive apparatus is known per se and will not be described further for reasons of clarity. In a manner that is also known per se, the workpieces to be machined can be held in the working gap 18 in a floating manner in rotor disks. Using suitable kinematics, for example planetary kinematics, it can be ensured that the rotor disks also rotate through the working gap 18 during the relative rotation of the support disks 10, 12 or, respectively, working disks 14, 16. In the upper working disk 14 or the upper support disk 10 and possibly also the lower working disk 16 or the lower support disk 12, temperature-control channels can be designed, through which a temperature-control fluid, for example, a temperature-control liquid such as cooling water, can be conveyed during operation. This is also known per se and is not shown in more detail.

The double-sided machine tool shown in Fig. 1 to 3 further comprises distance-measuring apparatuses that are also known per se as sensors. The sensors may, for example, operate optically or electromagnetically (e.g. eddy current sensors). In the example shown, three distance-measuring apparatuses 20, 22, 24 are provided, for example, which measure the distance between the upper working disk 14 and the lower working disk 16 at three radially spaced positions of the working disk 18, as illustrated by arrows in Fig. 1. As can be seen, the distance-measuring apparatus 20 measures the distance between the upper working disk 14 and the lower working disk 16 in the region of the radially outer edge of the working gap 18. The distance-measuring apparatus 24 measures the distance between the upper working disk 14 and the lower working disk 16 in the region of the radially inner edge of the working gap 18. The distance-measuring apparatus 22 measures the distance between the upper working disk 14 and the lower working disk 16 in the center of the working gap 18.

The distance-measuring apparatuses 20, 22, 24 have not been shown in Fig. 2 and 3 for reasons of clarity. The measurement data of the distance-measuring apparatuses 20, 22, 24 are applied to the control apparatus 34.

In the present case, the lower working disk 16 is fastened to the lower support disk 12 only in the region of its outer edge and in the region of its inner edge, for example, screwed along a partial circle in each case, as illustrated in Fig. 1 with the reference signs 26 and 28. In contrast, the lower working disk 16 is not fastened to the lower support disk 12 between these fastening locations 26 and 28. Instead, between these fastening locations 26, 28, an annular pressure volume 30 is located between the lower support disk 12 and the lower working disk 16. The pressure volume 30 is connected to a pressure fluid reservoir not shown in greater detail in the figures, for example a liquid reservoir, in particular a water reservoir, via a dynamic pressure line 32. In the dynamic pressure line 32, a pump and a control valve can be arranged, which can be controlled by the control apparatus 34. In this way, a desired pressure, which acts on the lower working disk 16, can be built up in the pressure volume 30 by fluid introduced into the pressure volume 30. The pressure prevailing in the pressure volume 30 can be measured by a pressure measuring apparatus not shown in greater detail. The measurement data of the pressure measuring apparatus can also be applied to the control apparatus 34 so that the control apparatus 34 can set a specified pressure in the pressure volume 30.

Due to its freedom of movement between the fastening locations 26, 28, the lower working disk 16 can be brought into a convex shape locally, as indicated in Figure 2 by a dotted line at the reference sign 36, by setting a sufficiently high pressure in the pressure volume 30. If a pressure p0 is assumed in the pressure volume 30 in the operating state of Fig. 1, in which the lower working disk 16 has a planar shape, the convex deformation of the lower working disk 16 shown in Fig. 2 with 36 can be achieved by setting a pressure p1>p0. On the other hand, a local concave deformation of the lower working disk 16 can be achieved by setting a pressure p2<p0 in the pressure volume 30, as illustrated in Fig. 3 by a dotted line with the reference sign 38.

In this case, it can be seen that the lower working disk 16 can take on a locally convex shape (Fig. 2) or, respectively, a locally concave shape (Fig. 3), viewed in the radial direction, between its inner edge, in the region of the fastening location 26, and its outer edge, in the region of the fastening location 28.

In addition to this local radial deformation of the lower working disk 16, means can be provided for global deformation of the upper working disk 14. These means may be designed as described above or, respectively, in DE 10 2006 037 490 B4. The upper support disk 10 and with it the upper working disk 14 fastened thereto is globally deformed, such that a globally concave or globally convex shape of the working surface of the upper working disk 14 is produced over the entire cross section of the upper working disk 14. In contrast, the upper working disk 14, between its radially inner edge and its radially outer edge, may remain planar or be locally deformed in the above-mentioned manner by means of the pressure volume 30. The means for adjusting the shape of the upper working disk 14 can also be controlled by means of the control apparatus 34.

The distance-measuring apparatuses 20, 22, 24 form sensors which record measurement data relating to tool and/or machining parameters of the double-sided machine tool, in the present case the thickness and geometry of the working gap 18, in particular, during operation of the double-sided machine tool. Preferably, the double-sided machine tool comprises multiple additional sensors having corresponding additional measuring apparatuses. Said measuring apparatuses may, in particular, be measuring apparatuses of the type explained above. Said measuring apparatuses record additional tool and/or machining parameters during operation of the double-sided machine tool.

The measurement data recorded by the sensors are fed to the control apparatus 34. From said measurement data, the control apparatus 34 creates a state vector of the double-sided machine tool by means of an artificial neural network 34 integrated in said apparatus and compares said state vector with at least one target state vector, preferably a set of target state vectors which were assigned to an acceptable production process within the scope of training.

Training of the artificial neural network 34 will be explained in more detail based on Fig. 4. The double-sided machine tool according to the invention is shown in Fig. 4 with the reference sign 40. Unmachined workpieces 42, for example unmachined wafers, are supplied to the machine tool for machining and finished machined workpieces 44, in particular machined wafers 44, are output by means of the double-sided machine tool 40. A data memory 46 is provided, to which, for example, measurement data relating to tool and machining parameters recorded by the sensors are supplied, wherein said data are made available to an operator 48, as illustrated in Fig. 4 with 50. Furthermore, measurement data relating, for example, to the geometry of the machined workpieces are fed to the data memory 46 as additional tool and/or operating parameters, wherein said data are also fed to the operator 48, as illustrated in Fig. 4 with 52. Finally, external environmental data are also available to the data memory, as illustrated with 54. Said external environmental data may also be fed to the operator 48. On this basis, the operator 48 performs an assessment of the production process underlying the respective data as to whether the machining result is acceptable. The operator 48 makes this assessment available to the artificial neural network 34 of the control apparatus 34, as shown in Fig. 4 with 56. The corresponding state vectors are stored as target state vectors by the artificial neural network 34.

Fig. 5 shows how the double-sided machine tool can be operated on this basis. In this case, the process data relating to the tool and/or machining parameters can be supplied directly to the artificial neural network 34 of the control apparatus 34, as illustrated in Fig. 5 with 58. The artificial neural network 34 creates a state vector from the obtained measurement data relating to the tool and/or machining parameters and compares said state vector with the stored target state vectors. If an impermissible deviation or, respectively, discrepancy is found, the control apparatus 34 issues a corresponding warning message to the operator 48, as shown in Fig. 5 with 60. On this basis and, if applicable, in consideration of the measurement data of the machined workpieces 44 made available via 52, the operator 48 can control the double-sided machine tool 40, in particular the actuators for influencing tool and/or operating parameters, as shown in Fig. 5 with 62, in order to bring the continuously monitored and created state vector in line with the at least one target state vector. In this case, the operator 48 thus decides on the consequences from the assessment of the received data. The operator 48 is supported in this by the control apparatus 34 as an anomaly detector.

Fig. 6 shows another automated variant of the procedure shown in Fig. 5. In this embodiment, the control apparatus 34, in particular its artificial neural network 34, further comprises a regulation apparatus 64 connected thereto, as shown in Fig. 6 with 66. In the event of a deviation between the created state vector and the at least one target state vector that is found by means of the comparison, regulation intervention by the regulation apparatus 64 in actuators of the double-sided machine tool 40 takes place, in particular without the intervention of the operator 48. This results in an adjustment of the recorded tool and/or machining parameters of the double-sided machine tool 40, as illustrated in Fig. 6 with 68. All of the associated data can be stored in the data memory 46. The control and regulation apparatus 34, 36, which is, for example, designed to be integral, can control the tool and/or operating parameters of the double-sided machine tool 40 based on an adjustment rule stored, for example, in the regulation apparatus 64. This adjustment rule may, for example, contain particular control instructions for particular established deviations of the tool and/or machining parameters created by an operator 48, according to which rule the control and regulation apparatus 34, 64 controls actuators.

Fig. 7 shows another embodiment of the procedure explained with reference to Fig. 6. The operator 48 is also involved in this embodiment. The operator also obtains the process data relating to the recorded tool and machining parameters, as shown in Fig. 7 with 70, and also the process data relating to the machined workpieces, as shown with 52. Finally, the operator 48 also obtains the control commands performed by the control apparatus 34, as shown in Fig. 7 with 72. On this basis, the respectively performed regulation can be monitored by the operator 48 and, if applicable, the regulation of the regulation apparatus 64 can be adjusted in a suitable manner, as shown in Fig. 7 with 74.

Fig. 8 presents another embodiment of possible training of artificial neural networks as anomaly detectors. Here, training is done proceeding from the control apparatus 34 with an already pretrained artificial neural network 34, for example as explained above with reference to Fig. 4. Said control apparatus 34 issues any deviations or, respectively, anomaly data to the operator 48, as shown in Fig. 8 with 60 and explained above with reference to Fig. 5. On this basis, the operator 48 can train an additional artificial neural network 76 in that said additional artificial neural network 76 is fed (further) target state vectors to acceptable tool and/or machining parameters of the double-sided machine tool 40 during operation of the double-sided machine tool 40, as shown in Fig. 8 with 78. The additional artificial neural network 76 may be an untrained artificial neural network 76. However, it may also be an already (pre)trained artificial neural network 76, for example a duplicate of the neural network 34 of the control apparatus 34. On this basis, specialized training of the additional artificial neural network 76 can be trained at the start of production operation for the respective individual process parameters of the application scenario of the double-sided machine tool 40 based on the artificial neural network 34 of the control apparatus 34 (pre)trained, for example, for the generic type of double-sided machine tool 40. After said training, it is possible for the additional artificial neural network 76 to replace the previously trained artificial neural network 34 of the control apparatus 34.

Another embodiment of the invention will be explained based on Fig. 9 and 10, in particular comprising an additional artificial neural network 86 that is designed for machine learning. It may be a learning classifier system (LCS), i.e. an artificial intelligence system. In the embodiment shown in Fig. 9, measurement data of the sensors relating to tool and/or machining parameters are supplied to the data memory 46, on the one hand, and to the control apparatus 34, on the other hand, as shown in Fig. 9 with 80. Workpiece data, in particular measurement data relating to the geometry of the machined workpieces, are also supplied to both the data memory 46 and the control apparatus 34, as shown in Fig. 9 with 82. The control apparatus 34 is also in exchange with the data memory 46, as shown in Fig. 9 with 84. In Fig. 9, an additional artificial neural network 86 is shown, which is associated with the control apparatus 34. Said additional artificial neural network 86 may also be combined with the artificial neural network 34 of the control apparatus 34. Said additional artificial neural network 86 is designed for machine learning and, in particular, forms a learning classifier system (LCS).

The measurement data relating to the geometry of the machined workpieces 44 are also fed to the LCS 86 via 82. If an inadmissible deviation between the currently recorded state vector and the acceptable values of the tool and/or machining parameters stored as target state vectors is found by the control apparatus 34, in particular its artificial neural network 34, during operation of the double-sided machine tool 40, a corresponding anomaly signal is output to the LCS 86, as shown in Fig. 9 with 88. Measurement data from the past can also be available to the LCS 86 from the data memory 46. On this basis, the LCS 86 can autonomously make decisions about the change of particular process parameters, in particular the control of actuators for influencing the recorded tool and/or machining parameters and control the actuators accordingly, as shown in Fig. 9 with 90. In this way, maximum automation and autonomy can be achieved.

Fig. 10 shows another embodiment of the variant shown in Fig. 9. In particular, Fig. 10 shows a system according to the invention comprising at least two double-sided machine tools 40. Of course, the system could also comprise more than two double-sided machine tools 40, what is illustrated in Fig. 10 by three points. In Fig. 10, two plants 92i that may in each case correspond in terms of their design and function to the embodiment according to Fig. 9 are shown as dashed blocks for illustrative purposes. The plants 92i may also be designed differently, for example in order to achieve different aims, for example an optimal wafer quality, maximum output, etc. Said plants are connected to a common data memory 46 via 80, 84. Moreover, a higher-level artificial neural network 94, which, for example, also comprises a LCS and which may also be linked to an operator 48, is provided in the system shown in Fig. 10. The higher-level artificial neural network 94 is also connected to the data memory 46, as shown with 96. Moreover, the higher-level artificial neural network 96 obtains the control commands executed in each case by the LCS 86, as shown in Fig. 10 with 98. On this basis, the higher-level LCS 94 can further optimize or specialize the LCSs 86 of the plants 92i, for example by specifying collective or individual control rules and/or target state vectors for the individual plants 92i.

List of Reference Signs

10 Upper support disk
12 Lower support disk
14 Upper working disk
16 Lower working disk
16 Counter-bearing element
18 Working gap
20, 22, 24 Distance-measuring apparatus, sensors
26 Fastening location
28 Fastening location
30 Pressure volume
32 Dynamic pressure line
34 Control apparatus, artificial neural network
36, 38, 50 Arrow
52, 54, 56 Arrow
58, 60, 62 Arrow
66, 68, 70 Arrow
72, 74, 78 Arrow
80, 82, 84 Arrow
88, 90, 96 Arrow
98 Arrow
40 Double-sided machine tool
42 Unmachined workpieces
44 Machined workpieces
46 Data memory
48 Operator
64 Regulation apparatus
76, 86, 94 Artificial neural network
92i Plants

Claims

1. A double-sided or single-sided machine tool comprising a preferably annular first working disk (14) and a preferably annular counter-bearing element (16), wherein the first working disk (14) and the counter-bearing element (16) can be driven rotationally relative to each other by means of a rotary drive, and wherein a preferably annular working gap (18) is formed between the first working disk (14) and the counter-bearing element (16) for the double-sided or single-sided machining of flat workpieces (42, 44), preferably wafers, wherein the double-sided or single-sided machine tool comprises multiple sensors (20, 22, 24) which record measurement data relating to tool and/or machining parameters of the double-sided or single-sided machine tool during operation of the double-sided or single-sided machine tool, characterized in that a control apparatus (34) is provided which obtains the measurement data recorded by the sensors (20, 22, 24) during operation of the double-sided or single-sided machine tool, wherein the control apparatus (34) comprises an artificial neural network (34) that is designed to create a state vector of the double-sided or single-sided machine tool from the measurement data and to compare said state vector with at least one target state vector.

2. The double-sided or single-sided machine tool according to claim 1, characterized in that the control apparatus (34) is designed to issue a warning message in the event of a deviation of the created state vector from the at least one target state vector.

3. The double-sided or single-sided machine tool according to one of the preceding claims, characterized in that the control apparatus (34) further comprises a regulation apparatus (64) that is designed, in the event of a deviation of the created state vector from the at least one target state vector determined by means of the comparison, to control the double-sided or single-sided machine tool, in particular tool and/or operating parameters of the double-sided or single-sided machine tool, such that the created state vector matches at least one target state vector.

4. The double-sided or single-sided machine tool according to claim 3, characterized in that the regulation apparatus (64) is integrated in the control apparatus (34).

5. The double-sided or single-sided machine tool according to one of claims 3 or 4, characterized in that the regulation apparatus (64) is designed to control the tool and/or operating parameters of the double-sided or single-sided machine tool based on an adjustment rule stored in the regulation apparatus (64).

6. The double-sided or single-sided machine tool according to one of the preceding claims, characterized in that an additional artificial neural network (86) is provided that is designed to assess the measurement data relating to the tool and/or machining parameters by means of machine learning and to control the double-sided or single-sided machine tool, in particular tool and/or operating parameters of the double-sided or single-sided machine tool, based on the assessment and/or to create and/or modify an adjustment rule stored in a regulation apparatus (64).

7. The double-sided or single-sided machine tool according to claim 6, characterized in that the regulation apparatus (64) is integrated in the additional artificial neural network (86).

8. The double-sided or single-sided machine tool according to one of the preceding claims, characterized in that the sensors (20, 22, 24) comprise measuring apparatuses (20, 22, 24) for measuring the working gap (18), in particular a distance between the first working disk (14) and the counter-bearing element (16), and/or for measuring a temperature of the first working disk (14) and/or of the counter-bearing element (16) and/or of other machine components of the double-sided or single-sided machine tool and/or for measuring a temperature and/or a flow rate of a machining agent supplied to the working gap (18) for machining the workpieces (42, 44), and/or for measuring a rotational speed of the first working disk (14) and/or of the counter-bearing element (16) and/or of rotor disks that are rotatably mounted in the working gap (18) and/or for measuring a load between the first working disk (14) and the counter-bearing element (16) and/or for measuring a rotational speed and/or a torque and/or a temperature of the rotary drive and/or for measuring a pressure and/or a force of means for generating a deformation of the first working disk (14) and/or the counter-bearing element (16) and/or for measuring the thickness of a working lining of the first working disk (14) and/or of the counter-bearing element (16) and/or for measuring the thickness and/or shape of workpieces (44) machined in the double-sided or single-sided machine tool.

9. The double-sided or single-sided machine tool according to one of the preceding claims, characterized in that the counter-bearing element (16) is formed by a preferably annular second working disk (16), wherein the first and second working disks (14, 16) are arranged coaxially to each other and can be driven rotationally relative to each other, wherein the working gap (18) is formed between the working disks (14, 16) for double-sided or single-sided machining of flat workpieces (42, 44).

10. The double-sided or single-sided machine tool according to one of the preceding claims, characterized in that it is designed to carry out the method according to one of claims 12 to 14.

11. A system comprising at least two double-sided or single-sided machine tools according to one of the preceding claims, characterized in that a higher-level artificial neural network (94) is provided which is connected to the artificial neural networks (34, 86) of the at least two double-sided or single-sided machine tools, wherein the higher-level artificial neural network (94) is designed to train at least one artificial neural network (34, 86) of the at least two double-sided or single-sided machine tools based on data obtained by the artificial neural networks (34, 86) of the at least two double-sided or single-sided machine tools by inputting state vectors that lead to an acceptable machining result of flat workpieces (42, 44).

12. A method for operating a double-sided or single-sided machine tool according to one of the preceding claims, characterized in that the artificial neural network (34) is trained by inputting a large number of target state vectors that lead to an acceptable machining result of flat workpieces (42, 44).

13. The method according to claim 12, characterized in that the trained artificial neural network (34) is trained further during operation of the double-sided or single-sided machine tool by inputting additional target state vectors that lead to an acceptable machining result of flat workpieces (42, 44).

14. The method according to one of claims 12 or 13, characterized in that an additional artificial neural network (76) is trained using the trained artificial neural network (34) by inputting a large number of target state vectors that lead to an acceptable machining result of flat workpieces (42, 44) during operation of the double-sided or single-sided machine tool.

Abstract

The invention relates to a double-sided or single-sided machine tool comprising a preferably annular first working disk and a preferably annular counter-bearing element, wherein the first working disk and the counter-bearing element can be driven rotationally relative to each other by means of a rotary drive, and wherein a preferably annular working gap is formed between the first working disk and the counter-bearing element for the double-sided or single-sided machining of flat workpieces, preferably wafers, wherein the double-sided or single-sided machine tool comprises multiple sensors which record measurement data relating to tool and/or machining parameters of the double-sided or single-sided machine tool during operation of the double-sided or single-sided machine tool, wherein a control apparatus is provided which obtains the measurement data recorded by the sensors during operation of the double-sided or single-sided machine tool, wherein the control apparatus comprises an artificial neural network that is designed to create a state vector of the double-sided or single-sided machine tool from the measurement data and to compare said state vector with at least one target state vector. The invention also relates to a method for operating a double-sided or single-sided machine tool.

【図１】

【図２】

【図３】

【図４】

【図５】

【図６】

【図７】

【図８】

【図９】

【図１０】