特開 2024-23008 情報処理装置、推論装置、機械学習装置、基板めっき装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法

(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】P2024023008

(43)【公開日】2024-02-21

(54)【発明の名称】情報処理装置、推論装置、機械学習装置、基板めっき装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法

(51)【国際特許分類】

   G01M 99/00 20110101AFI20240214BHJP

   C25D 21/10 20060101ALI20240214BHJP

   C25D 17/10 20060101ALI20240214BHJP

   C25D 19/00 20060101ALI20240214BHJP

【ＦＩ】

G01M99/00 Z

C25D21/10 301

C25D17/10 Z

C25D19/00 B

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022126524

(22)【出願日】2022-08-08

(71)【出願人】

【識別番号】000000239

【氏名又は名称】株式会社荏原製作所

(74)【代理人】

【識別番号】100214248

【弁理士】

【氏名又は名称】青山 純

(74)【代理人】

【識別番号】100214260

【弁理士】

【氏名又は名称】相羽 昌孝

(72)【発明者】

【氏名】小泉 竜也

【テーマコード（参考）】

2G024

【Ｆターム（参考）】

2G024AD08

2G024BA27

2G024CA13

2G024FA04

2G024FA06

2G024FA11

(57)【要約】      （修正有）

【課題】基板めっき装置の動作状態に応じてパドルの振動特性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４は、基板めっき装置により行われる運転動作として、処理対象のパドルに対応する対象パドルの撹拌動作を示す対象パドル動作情報、めっき槽へのめっき液の供給動作を示すめっき液動作情報、及び、基板の搬送動作を示す搬送機動作情報を含む運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの対象パドルの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報を取得する情報取得部４００と、めっき処理情報と撹拌動作時パドル振動情報との相関関係を機械学習により学習させた学習モデル１０に、情報取得部４００により取得されためっき処理情報を入力することで、当該めっき処理情報に対する撹拌動作時パドル振動情報を生成する情報生成部４０１とを備える。
【選択図】図１４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

基板のめっきに使用されるめっき液を貯留する１又は複数のめっき槽、前記めっき槽内に設置されて前記めっき液を撹拌する１又は複数のパドル、及び、前記めっき槽に前記基板を搬送する１又は複数の搬送機を備える基板めっき装置により行われる運転動作として、処理対象の前記パドルに対応する対象パドルの撹拌動作を示す対象パドル動作情報、前記めっき槽への前記めっき液の供給動作を示すめっき液動作情報、及び、前記基板の搬送動作を示す搬送機動作情報を含む運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報を取得する情報取得部と、
前記めっき処理情報と、当該めっき処理情報を構成する前記運転動作情報のうち前記対象パドル動作情報が示す前記撹拌動作のみが行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動情報との相関関係を機械学習により学習させた学習モデルに、前記情報取得部により取得された前記めっき処理情報を入力することで、当該めっき処理情報に対する前記撹拌動作時パドル振動情報を生成する情報生成部とを備える、
情報処理装置。

【請求項2】

前記対象パドル動作情報は、
前記対象パドルの動作速度、
前記対象パドルの動作周波数、及び、
前記対象パドルの動作ストロークの少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記めっき液動作情報は、
前記めっき槽に貯留された前記めっき液の液量、
前記めっき液を循環させる循環ポンプが動作中か否かを示す動作状態、及び、
前記循環ポンプの回転速度の少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記搬送機動作情報は、
前記搬送機が動作中か否かを示す動作状態、
前記搬送機の動作速度、
前記対象パドルに対する前記搬送機の位置、及び、
前記対象パドルと前記搬送機との距離、
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。

【請求項5】

前記基板めっき装置は、
複数の前記めっき槽として、前記対象パドルが設置された前記めっき槽に対応する対象めっき槽と、前記対象めっき槽の周囲に配置された前記めっき槽に対応する周囲めっき槽とを備えるとともに、
複数の前記パドルとして、前記対象パドルと、前記周囲めっき槽に設置された前記パドルに対応する周囲パドルとを備え、
前記運転動作情報は、
前記周囲パドルの撹拌動作を示す周囲パドル動作情報をさらに含む、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記周囲パドル動作情報は、
前記周囲パドルが動作中か否かを示す動作状態、
前記周囲パドルの動作速度、
前記周囲パドルの動作周波数、
前記周囲パドルの動作ストローク、及び、
前記対象パドルに対する前記周囲パドルの位相差の少なくとも１つを含む、
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記運転動作情報は、
前記めっき槽及び前記パドルの配置に関する装置配置情報をさらに含み、
前記装置配置情報は、
前記対象パドルに対する前記周囲パドルの位置、
前記対象パドルと前記周囲パドルとの距離、
前記対象めっき槽に対する前記周囲めっき槽の位置、及び、
前記対象めっき槽と前記周囲めっき槽との距離の少なくとも１つを含む、
請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記運転動作情報は、
前記めっき槽内に設置されたアノード電極に関するアノード電極情報をさらに含み、
前記アノード電極情報は、
前記アノード電極の重量を少なくとも含む、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記情報生成部により生成された前記撹拌動作時パドル振動情報に基づいて、前記対象パドルの異常の発生状況を判定する異常判定部をさらに備える、
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項10】

メモリと、プロセッサとを備える推論装置であって、
前記プロセッサは、
基板のめっきに使用されるめっき液を貯留する１又は複数のめっき槽、前記めっき槽内に設置されて前記めっき液を撹拌する１又は複数のパドル、及び、前記めっき槽に前記基板を搬送する１又は複数の搬送機を備える基板めっき装置により行われる運転動作として、処理対象の前記パドルに対応する対象パドルの撹拌動作を示す対象パドル動作情報、前記めっき槽への前記めっき液の供給動作を示すめっき液動作情報、及び、前記基板の搬送動作を示す搬送機動作情報を含む運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報を取得する情報取得処理と、
前記情報取得処理にて前記めっき処理情報を取得すると、当該めっき処理情報を構成する前記運転動作情報のうち前記対象パドル動作情報が示す前記撹拌動作のみが行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動情報を推論する推論処理と、を実行する、
推論装置。

【請求項11】

基板のめっきに使用されるめっき液を貯留する１又は複数のめっき槽、前記めっき槽内に設置されて前記めっき液を撹拌する１又は複数のパドル、及び、前記めっき槽に前記基板を搬送する１又は複数の搬送機を備える基板めっき装置により行われる運転動作として、処理対象の前記パドルに対応する対象パドルの撹拌動作を示す対象パドル動作情報、前記めっき槽への前記めっき液の供給動作を示すめっき液動作情報、及び、前記基板の搬送動作を示す搬送機動作情報を含む運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報と、当該めっき処理情報を構成する前記運転動作情報のうち前記対象パドル動作情報が示す前記撹拌動作のみが行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動
情報とからな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、前記めっき処理情報と前記撹拌動作時パドル振動情報との相関関係を機械学習により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。

【請求項12】

前記運転動作を行う前記基板めっき装置であって、
請求項１に記載の情報処理装置、及び、
請求項１１に記載の機械学習装置のうち、少なくとも一方の装置として動作する、
基板めっき装置。

【請求項13】

基板のめっきに使用されるめっき液を貯留する１又は複数のめっき槽、前記めっき槽内に設置されて前記めっき液を撹拌する１又は複数のパドル、及び、前記めっき槽に前記基板を搬送する１又は複数の搬送機を備える基板めっき装置により行われる運転動作として、処理対象の前記パドルに対応する対象パドルの撹拌動作を示す対象パドル動作情報、前記めっき槽への前記めっき液の供給動作を示すめっき液動作情報、及び、前記基板の搬送動作を示す搬送機動作情報を含む運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報を取得する情報取得工程と、
前記めっき処理情報と、当該めっき処理情報を構成する前記運転動作情報のうち前記対象パドル動作情報が示す前記撹拌動作のみが行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動情報との相関関係を機械学習により学習させた学習モデルに、前記情報取得工程により取得された前記めっき処理情報を入力することで、当該めっき処理情報に対する前記撹拌動作時パドル振動情報を生成する情報生成工程とを備える、
情報処理方法。

【請求項14】

メモリと、プロセッサとを備える推論装置により実行される推論方法であって、
前記プロセッサは、
基板のめっきに使用されるめっき液を貯留する１又は複数のめっき槽、前記めっき槽内に設置されて前記めっき液を撹拌する１又は複数のパドル、及び、前記めっき槽に前記基板を搬送する１又は複数の搬送機を備える基板めっき装置により行われる運転動作として、処理対象の前記パドルに対応する対象パドルの撹拌動作を示す対象パドル動作情報、前記めっき槽への前記めっき液の供給動作を示すめっき液動作情報、及び、前記基板の搬送動作を示す搬送機動作情報を含む運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報を取得する情報取得処理と、
前記情報取得処理にて前記めっき処理情報を取得すると、当該めっき処理情報を構成する前記運転動作情報のうち前記対象パドル動作情報が示す前記撹拌動作のみが行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動情報を推論する推論処理と、を実行する、
推論方法。

【請求項15】

基板のめっきに使用されるめっき液を貯留する１又は複数のめっき槽、前記めっき槽内に設置されて前記めっき液を撹拌する１又は複数のパドル、及び、前記めっき槽に前記基板を搬送する１又は複数の搬送機を備える基板めっき装置により行われる運転動作として、処理対象の前記パドルに対応する対象パドルの撹拌動作を示す対象パドル動作情報、前記めっき槽への前記めっき液の供給動作を示すめっき液動作情報、及び、前記基板の搬送動作を示す搬送機動作情報を含む運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの前記対
象パドルの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報と、当該めっき処理情報を構成する前記運転動作情報のうち前記対象パドル動作情報が示す前記撹拌動作のみが行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動情報とからな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、前記めっき処理情報と前記撹拌動作時パドル振動情報との相関関係を機械学習により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。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、推論装置、機械学習装置、基板めっき装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法に関する。

【背景技術】

【0002】

基板に対して所定のめっき膜を形成する基板めっき装置では、めっき槽に貯留されためっき液を撹拌する撹拌部（パドル）により、めっき液を揺動させながらめっき処理が行われる（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００６－１５２３７７号公報

【特許文献2】特開２００９－２９９１２８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１及び特許文献２に開示されたように、パドルを用いてめっき液を撹拌する場合、そのパドルを動作させるための構成部品として、動力伝達機構、動力変換機構等の機械部品や、モータ等の電気部品が用いられる。このような構成部品は、何らかの突発的な事象や経時的な劣化により、破損、破断、摩耗等の異常が発生することが想定されるため、パドルやその構成部品に対して異常の発生状況を監視することが望まれる。

【0005】

その際、例えば、振動を検出するセンサをパドルに取り付けて、そのセンサの検出値によりパドルやその構成部品における異常の発生状況を監視することが考えられる。しかしながら、基板めっき処理装置の運転動作において、めっき処理を行う場合、パドル以外にも、例えば、基板を搬送する搬送機、めっき液を循環するためのポンプ等の各部が、めっき処理の処理状況に応じて適宜動作されるため、それらの動作に起因する振動も上記のセンサにて検出される。その結果、センサの検出値には、各種のノイズが重畳して含まれることになり、センサの検出値を解析しても、ノイズの影響によりパドルの異常の発生状況を判定することが困難であった。また、各部の運転動作では、基板Ｗの搬送やめっき処理が次々に行われるので、各部が動作するときのタイミングや制御パラメータ（速度や位置関係等）が一定ではなく、ノイズの影響もその都度変動することから、センサの検出値からノイズだけを適切に除去することも困難であった。

【0006】

本発明は、上記の課題に鑑み、基板めっき装置の動作状態に応じてパドルの振動特性を適切に予測することを可能とする情報処理装置、推論装置、機械学習装置、基板めっき装置、情報処理方法、推論方法、及び、機械学習方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

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、
基板のめっきに使用されるめっき液を貯留する１又は複数のめっき槽、前記めっき槽内に設置されて前記めっき液を撹拌する１又は複数のパドル、及び、前記めっき槽に前記基板を搬送する１又は複数の搬送機を備える基板めっき装置により行われる運転動作として、処理対象の前記パドルに対応する対象パドルの撹拌動作を示す対象パドル動作情報、前記めっき槽への前記めっき液の供給動作を示すめっき液動作情報、及び、前記基板の搬送動作を示す搬送機動作情報を含む運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの前記対
象パドルの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報を取得する情報取得部と、
前記めっき処理情報と、当該めっき処理情報を構成する前記運転動作情報のうち前記対象パドル動作情報が示す前記撹拌動作のみが行われたときの前記対象パドルの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動情報との相関関係を機械学習により学習させた学習モデルに、前記情報取得部により取得された前記めっき処理情報を入力することで、当該めっき処理情報に対する前記撹拌動作時パドル振動情報を生成する情報生成部とを備える。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一態様に係る情報処理装置によれば、基板めっき装置により行われる運転動作を示す運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの対象パドルの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報を学習モデルに入力することで、撹拌動作のみが行われたときの対象パドルの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動情報が生成されるので、基板めっき装置の動作状態に応じてパドルの振動特性を適切に予測することができる。

【0009】

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。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】基板めっきシステム１の一例を示す全体構成図である。

【図2】基板めっき装置２の一例を示す平面図である。

【図3】めっき処理部２３の一例を示す縦断正面図である。

【図4】めっき処理部２３の一例を示す縦断側面図である。

【図5】基板ホルダ搬送部２４の一例を示す縦断側面図である。

【図6】基板めっき装置２の一例を示すブロック図である。

【図7】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。

【図8】機械学習装置３の一例を示すブロック図である。

【図9】学習モデル１０及び学習用データ１１の一例を示す図である。

【図10】対象パドル及び対象めっき槽と、周囲パドル及び周囲めっき槽との配置関係を示す平面図である。

【図11】機械学習装置３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。

【図12】機械学習装置３による機械学習方法の一例を示すフローチャート（図１１の続き）である。

【図13】情報処理装置４の一例を示すブロック図である。

【図14】情報処理装置４の一例を示す機能説明図である。

【図15】情報処理装置４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。

【発明を実施するための形態】

【0011】

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。

【0012】

図１は、基板めっきシステム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めっきシステム１は、基板の表面に所定のめっき膜を形成するめっき処理の工程管理を行うためのシステムとして機能する。

【0013】

基板は、例えば、半導体基板（ウェハ）、ガラス基板、プリント基板等であり、例えば、金属材料、樹脂材料、又はこれらの複合材料で形成されている。基板の形状は、円形状
でもよいし、多角形状でもよい。本実施形態では、基板は、円形状の半導体基板である場合について説明する。

【0014】

基板めっきシステム１は、その主要な構成として、基板めっき装置２と、機械学習装置３と、情報処理装置４と、ユーザ端末装置５とを備える。各装置２～５は、例えば、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図７参照）で構成されるとともに、有線又は無線のネットワーク６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２～５の数やネットワーク６の接続構成は、図１の例に限られず、適宜変更してもよい。

【0015】

基板めっき装置２は、各部の構成要素（詳細は後述）を備え、複数の基板に対する一連の運転動作として、例えば、ロ―ド、搬送、めっき処理、アンロード等を並行して行う装置である。その際、基板めっき装置２は、各部にそれぞれ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、めっき処理の運転動作等を定める基板レシピ情報２５６とを参照しつつ、各部の運転動作を制御する。めっき処理では、基板のめっきに使用されるめっき液がめっき槽に貯留されて、パドルで撹拌されることで、めっき処理が行われる。めっき液は、任意の種類でよく、例えば、基板の材質や用途、めっき膜の種類等に応じて適宜選択される。

【0016】

基板めっき装置２は、各部の運転動作に応じて、各種のレポート情報２５７を生成し、例えば、機械学習装置３、情報処理装置４、ユーザ端末装置５等に送信する。レポート情報２５７には、例えば、基板めっき装置２により運転動作が行われたときの動作情報、基板めっき装置２にて検出されたイベント情報、基板めっき装置２に対するユーザ（オペレータ、生産管理者、保守管理者等）の操作情報等が含まれる。基板めっき装置２には、固有の装置ＩＤが割り当てられ、基板には、固有の基板ＩＤが割り当てられることで、各種のレポート情報２５７は管理される。

【0017】

機械学習装置３は、機械学習の学習フェーズの主体として動作し、例えば、基板めっき装置２、又は、基板めっき装置２の運転動作で行われるめっき処理を再現可能な試験装置（不図示）により生成されたレポート情報２５７等に基づいて学習用データ１１を取得し、学習モデル１０の機械学習を実施する。学習済みの学習モデル１０は、ネットワーク６や記録媒体等を介して情報処理装置４に提供される。

【0018】

情報処理装置４は、機械学習の推論フェーズの主体として動作し、例えば、基板めっき装置２から動作情報等を取得し、機械学習装置３により生成された学習モデル１０を用いてパドルの振動特性を予測（推論）するとともに、その予測したパドルの振動特性に基づいてパドルの異常の発生状況を判定する。そして、情報処理装置４は、パドルの振動特性の推論結果を示す撹拌動作時パドル振動情報や、パドルの異常の発生状況の判定結果を示すパドル異常発生状況情報を基板めっき装置２、ユーザ端末装置５等に送信する。なお、情報処理装置４が撹拌動作時パドル振動情報やパドル異常発生状況情報を生成するタイミングとしては、運転動作が実際に行われている最中でもよいし、運転動作が行われた後でもよい。

【0019】

ユーザ端末装置５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５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、レポート情報２５７、撹拌動作時パドル振動情報、異常発生状況情報等）を表示する。

【0020】

（基板めっき装置２）
図２は、基板めっき装置２の一例を示す平面図である。基板めっき装置２は、平面視で略矩形状のハウジング２００を備え、そのハウジング２００内に、基板ホルダ２０に基板Ｗをロードし、基板ホルダ２０から基板Ｗをアンロードするロード／アンロード部２１と、めっき処理の前処理及び後処理を行う前処理／後処理部２２と、基板Ｗに対してめっき処理を行うめっき処理部２３と、ロード／アンロード部２１、前処理／後処理部２２及びめっき処理部２３の間で基板ホルダ２０（基板Ｗを保持（ロード）した基板ホルダ２０と、基板を保持していない基板ホルダ２０とを含む）を搬送する基板ホルダ搬送部２４と、基板めっき装置２の各部２１～２４を制御する制御ユニット２５とを備える。

【0021】

（ロード／アンロード部２１）
ロード／アンロード部２１は、複数の基板Ｗが収納された基板カセット（不図示）を載置可能な複数のロードポート２１０と、基板Ｗのオリフラ（オリエンテーションフラット）やノッチ等の位置を所定の方向に合わせるアライナ２１１と、めっき処理後の基板Ｗを高速回転させて乾燥させるスピンリンスドライヤ２１２と、基板ホルダ２０が載置されて基板ホルダ２０に対して基板Ｗの着脱を行う締付ステーション２１３と、ロードポート２１０、アライナ２１１、スピンリンスドライヤ２１２及び締付ステーション２１３の間で基板Ｗの搬送及び受渡しを行うロードロボット２１４とを備える。アライナ２１１、スピンリンスドライヤ２１２、及び、締付ステーション２１３は、例えば、ロードロボット２１４を中心に配置される。

【0022】

（前処理／後処理部２２）
前処理／後処理部２２は、基板ホルダ２０を仮置きし、保管するストッカ２２０と、基板Ｗを純水に浸漬するプリウェット槽２２１と、基板Ｗの表面に形成された酸化膜を有機酸溶液でエッチング除去するプリソーク槽２２２と、プリソーク後の基板Ｗを洗浄液で洗浄する第１の洗浄槽２２３と、洗浄後の基板Ｗの液切りを行うブロー槽２２４と、めっき処理後の基板Ｗを洗浄液で洗浄する第２の洗浄槽２２５とを備え、例えば、この順で図２のＸ方向に沿って配置される。

【0023】

（めっき処理部２３）
めっき処理部２３は、めっき槽２３０に貯留されためっき液Ｑ内に、基板ホルダ２０に保持された基板Ｗを浸漬させて、基板Ｗの表面に、例えば、銅、金、銀、はんだ、ニッケル等のめっき処理を行う。

【0024】

図３は、めっき処理部２３の一例を示す縦断正面図である。図４は、めっき処理部２３の一例を示す縦断側面図である。めっき処理部２３は、基板Ｗのめっきに使用されるめっき液Ｑを貯留する複数のめっき槽２３０と、複数のめっき槽２３０を囲むように配置されたオーバーフロー槽２３１と、オーバーフロー槽２３１からめっき槽２３０にめっき液Ｑを循環させるめっき液循環部２３２とを備える。本実施形態では、めっき処理部２３は、複数のめっき槽２３０として、図２のＸ方向に８列及びＹ方向に２列の計１６個のめっき槽２３０を備え、１６個のめっき槽２３０で並行してめっき処理が行われる。

【0025】

また、めっき処理部２３は、複数のめっき槽２３０の各々に設置される各部として、パドル２３３ａによりめっき液Ｑを撹拌するめっき液撹拌部２３３と、基板Ｗに作用する電位分布を均一にするための誘電体で形成されたレギュレーションプレート２３４と、アノード電極２３５ａを有するアノード部２３５と、基板Ｗ及びアノード電極２３５ａに電気的に接続されるめっき電源回路２３６とを備える。

【0026】

めっき液循環部２３２は、めっき槽２３０及びオーバーフロー槽２３１を接続するめっき液循環流路２３２ａと、めっき液Ｑを循環させるめっき液循環ポンプ２３２ｂと、めっき液Ｑの温度を調節する恒温器２３２ｃと、めっき液Ｑに含まれる異物を除去するフィル
タ２３２ｄとを備える。なお、めっき液循環ポンプ２３２ｂは、１つでもよいし、複数でもよく、例えば、複数のめっき槽２３０で共用するように設置されていてもよいし、複数のめっき槽２３０に対して個別に設置されていてもよい。

【0027】

めっき液循環部２３２によるめっき液Ｑの供給動作は、制御ユニット２５からの指令値（例えば、めっき槽２３０に貯留されるめっき液Ｑの液量、めっき液循環ポンプ２３２ｂの動作タイミング及びめっき液循環ポンプ２３２ｂの回転速度等）に応じて行われる。

【0028】

めっき液撹拌部２３３は、例えば、複数の貫通孔を有する板状部材で構成されたパドル２３３ａと、パドル２３３ａを保持するパドルホルダ２３３ｂと、パドルホルダ２３３ｂを支持するシャフト２３３ｃと、パドル２３３ａを摺動可能に支持するシャフト支持部２３３ｄと、シャフト２３３ｃの端部に連結されて、パドル２３３ａを動作させるパドル動作機構部２３３ｅと、撹拌動作が行われたときにパドル２３３ａに生じる振動を検出するパドル振動センサ２３３ｆとを備える。

【0029】

パドル２３３ａは、例えば、チタン等の金属材料で製作され、格子状の隙間（貫通孔）をめっき液Ｑが通過するように形成される。なお、パドル２３３ａの形状や材質は適宜変更されてもよい。

【0030】

パドル動作機構部２３３ｅは、例えば、基板Ｗの表面と平行に往復移動するように、パドル２３３ａを動作させる。図４では、パドル動作機構部２３３ｅの具体的な構成を省略しているが、例えば、回転モータ、リニアモータ、エア駆動アクチュエータ等の駆動力発生用のモジュールと、クランク、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、エンコーダセンサ、リニアセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等のセンサとを適宜組み合わせて構成される。

【0031】

パドル振動センサ２３３ｆは、例えば、パドル２３３ａ、パドルホルダ２３３ｂ、シャフト２３３ｃ又はシャフト支持部２３３ｄに取り付けられる。パドル振動センサ２３３ｆは、例えば、変位センサ、加速度センサ、角速度センサ等で構成され、１軸、２軸及び３軸のいずれでもよい。

【0032】

めっき液撹拌部２３３によるパドル２３３ａの撹拌動作は、制御ユニット２５からの指令値（例えば、パドル２３３ａの動作速度、動作周波数及び動作ストローク等）に応じて行われる。

【0033】

アノード部２３５は、例えば、基板Ｗと略同一の形状（本実施形態では、円形状）を有するアノード電極２３５ａと、アノード電極２３５ａを着脱可能に保持するアノードホルダ２３５ｂと、アノード電極２３５ａの重量を検出可能なロードセル等で構成されたアノード重量センサ２３５ｃとを備える。

【0034】

めっき槽２３０にてめっき処理が行われる場合、処理対象の基板Ｗを保持した基板ホルダ２０が、第２の搬送機２４０Ｂによりめっき槽２３０内に配置される。その際、基板ホルダ２０は、第２の搬送機２４０Ｂから取り外されて、めっき槽２３０の上縁部で支持される。また、パドル２３３ａ、レギュレーションプレート２３４及びアノード電極２３５ａは、図３に示すように、この順で基板Ｗに対向するようにめっき槽２３０内に配置される。そして、基板Ｗとアノード電極２３５ａは、めっき電源回路２３６を介して電気的に接続され、基板Ｗとアノード電極２３５ａとの間に電流を流すことにより基板Ｗの表面にめっき膜が形成される。

【0035】

（基板ホルダ搬送部２４）
基板ホルダ搬送部２４は、２つの搬送機として、図２に示すように、第１の搬送機２４０Ａと、第２の搬送機２４０Ｂとを備える。第１の搬送機２４０Ａは、締付ステーション２１３、ストッカ２２０、プリウェット槽２２１、プリソーク槽２２２、第１の洗浄槽２２３及びブロー槽２２４の間で基板Ｗを搬送するように構成される。第２の搬送機２４０Ｂは、第１の洗浄槽２２３、ブロー槽２２４、第２の洗浄槽２２５及びめっき槽２３０の間で基板ホルダ２０を搬送するように構成される。

【0036】

図５は、基板ホルダ搬送部２４の一例を示す縦断側面図である。第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂは、基板ホルダ２０を着脱可能にそれぞれ保持する２つの基板ホルダ保持部２４１と、２つの基板ホルダ保持部２４１を支持する支持アーム２４２と、支持アーム２４２を支持する支持ビーム２４３と、支持アーム２４２を図５のＺ方向に沿って上下移動させる上下移動機構部２４４と、支持ビーム２４３を図２のＸ方向に沿って水平移動させる水平移動機構部２４５とを備える。

【0037】

図５では、上下移動機構部２４４及び水平移動機構部２４５の具体的な構成を省略しているが、パドル動作機構部２３３ｅと同様に、例えば、回転モータ、リニアモータ、エア駆動アクチュエータ等の駆動力発生用のモジュールと、クランク、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、エンコーダセンサ、リニアセンサ、リミットセンサ、トルクセンサ等のセンサとを適宜組み合わせて構成される。

【0038】

基板ホルダ搬送部２４による基板Ｗの搬送動作は、制御ユニット２５からの指令値（例えば、第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂの動作タイミング及び動作速度等）に応じて行われる。すなわち、基板ホルダ搬送部２４における第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂは、ロード／アンロード部２１の動作状況と、前処理／後処理部２２の動作状況と、めっき処理部２３の動作状況（各めっき槽２３０でのめっき処理の開始・終了）とに応じて、基板ホルダ２０を所定の移動位置に随時搬送する。

【0039】

なお、基板めっき装置２が備える各部２１～２４の構成は適宜変更してもよく、各部２１～２４の配置や数等は適宜変更されてもよい。例えば、前処理／後処理部２２において、ストッカ２２０、プリウェット槽２２１、プリソーク槽２２２、第１の洗浄槽２２３、ブロー槽２２４、第２の洗浄槽２２５、及び、めっき処理部２３の配置順は適宜変更されてもよい。めっき処理部２３は、図２とは異なる数の複数のめっき槽２３０及びパドル２３３ａを備えるものでもよいし、１つのめっき槽２３０及びパドル２３３ａを備えるものでもよい。また、基板ホルダ搬送部２４は、３つ以上の搬送機を備えるものでもよいし、１つの搬送機を備えるものでもよいし、搬送機が基板ホルダ２０を搬送する範囲は適宜変更してもよい。

【0040】

（制御ユニット２５）
図６は、基板めっき装置２の一例を示すブロック図である。制御ユニット２５は、基板めっき装置２の各部２１～２４と電気的に接続されて、各部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、めっき処理部２３及び基板ホルダ搬送部２４の制御系（モジュール、センサ、シーケンサ）を例にして説明するが、ロード／アンロード部２１及び前処理／後処理部２２も基本的な構成や機能は共通するため、説明を省略する。

【0041】

めっき処理部２３は、めっき処理部２３が備える複数のモジュール２３７（例えば、めっき槽２３０、めっき液循環ポンプ２３２ｂ、恒温器２３２ｃ、パドル動作機構部２３３ｅ、アノードホルダ２３５ｂ、めっき電源回路２３６等）と、各モジュール２３７の制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数のセンサ２３８と、各センサ２３８の検出値に基づいて各モジュール２３７の動作を制御するシーケンサ２３９とを備える。

【0042】

めっき処理部２３のセンサ２３８には、例えば、めっき槽２３０内のめっき液Ｑの液量を検出するセンサ、めっき槽２３０内のめっき液Ｑの温度を検出するセンサ、めっき液循環ポンプ２３２ｂの動作中か否かを示す動作状態を検出するセンサ、めっき液循環ポンプ２３２ｂの回転速度を検出するセンサ、恒温器２３２ｃの動作中か否かを示す動作状態を検出するセンサ、パドル２３３ａの動作速度、動作周波数及び動作ストロークに変換可能なパドル動作機構部２３３ｅの動作速度、動作周波数及び動作ストロークを検出するセンサ、パドル２３３ａの振動を検出するセンサ（パドル振動センサ２３３ｆ）、アノード電極２３５ａの重量を検出するセンサ（アノード重量センサ２３５ｃ）、めっき処理時の電源電力（電流、電圧）を検出するセンサ等が含まれる。

【0043】

基板ホルダ搬送部２４は、基板ホルダ搬送部２４が備える複数のモジュール２４７（例えば、上下移動機構部２４４、水平移動機構部２４５等）と、各モジュール２４７の制御に必要なデータ（検出値）を検出する複数のセンサ２４８と、各センサ２４８の検出値に基づいて各モジュール２４７の動作を制御するシーケンサ２４９とを備える。

【0044】

基板ホルダ搬送部２４のセンサ２４８には、例えば、第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂが動作中か否かを示す動作状態を検出するセンサ、上下移動機構部２４４及び水平移動機構部２４５の動作速度を検出するセンサ、パドル２３３ａに対する第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂの位置又は距離に変換可能な上下移動機構部２４４及び水平移動機構部２４５の位置座標を検出するセンサ等が含まれる。

【0045】

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７参照）で構成される。

【0046】

通信部２５１は、ネットワーク６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。

【0047】

記憶部２５４は、基板めっき装置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、レポート情報２５７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。

【0048】

制御部２５０は、複数のシーケンサ２１９、２２９、２３９、２４９（以下、「シーケンサ群」という）を介して複数のセンサ２１８、２２８、２３８、２４８（以下、「センサ群」という）の検出値を取得するとともに、複数のモジュール２１７、２２７、２３７、２４７（以下、「モジュール群」という）を連携して動作させることで、ロ―ド、搬送、めっき処理、アンロード等の一連の運転動作を行う。なお、シーケンサ群は省略されてもよく、その場合には、シーケンサ群の機能は制御部２５０にて実現されるようにすればよい。

【0049】

（各装置のハードウエア構成）
図７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。基板めっき装置２の制御ユニット２５、機械学習装置３、情報処理装置４、及び、ユーザ端末装置５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。

【0050】

コンピュータ９００は、図７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。

【0051】

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。

【0052】

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。

【0053】

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６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。

【0054】

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。

【0055】

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２～５以外の装置にも適用されてもよい。

【0056】

（機械学習装置３）
図８は、機械学習装置３の一例を示すブロック図である。機械学習装置３は、制御部３０、通信部３１、学習用データ記憶部３２、及び、学習済みモデル記憶部３３を備える。

【0057】

制御部３０は、学習用データ生成部３００及び機械学習部３０１として機能する。通信部３１は、ネットワーク６を介して外部装置（例えば、基板めっき装置２、情報処理装置４、ユーザ端末装置５、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。

【0058】

学習用データ生成部３００は、通信部３１及びネットワーク６を介して外部装置と接続され、入力データ（説明変数）としてのめっき処理情報と、出力データ（目的変数）としての撹拌動作時パドル振動情報とで構成される学習用データ１１を生成する。学習用データ生成部３００は、例えば、基板めっき装置２又は試験装置により生成されたレポート情報を取得したり、必要に応じてユーザ端末装置５によるユーザの入力操作を受け付けたりすることで、学習用データ１１を生成する。

【0059】

学習用データ記憶部３２は、学習用データ生成部３００で取得した学習用データ１１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３２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。

【0060】

機械学習部３０１は、学習用データ記憶部３２に記憶された複数組の学習用データ１１を用いて機械学習を実施する。機械学習部３０１は、機械学習の手法として、教師あり学習を実施するものであり、学習用データ１１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とともに、学習用データ１１の出力データとしての撹拌動作時パドル振動情報は、教師あり学習における正解データとして用いられる。すなわち、機械学習部３０１は、学習モデル１０に学習用データ１１を複数組入力し、学習用データ１１を構成するめっき処理情報及び撹拌動作時パドル振動情報の相関関係を学習モデル１０に学習させることで、学習済みの学習モデル１０を生成する。

【0061】

学習済みモデル記憶部３３は、機械学習部３０１により生成された学習済みの学習モデル１０（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３３に記憶された学習済みの学習モデル１０は、ネットワーク６や記録媒体等を介して実システム（例えば、基板めっき装置２、情報処理装置４等）に提供される。なお、図８では、学習用データ記憶部３２と、学習済みモデル記憶部３３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。

【0062】

なお、学習済みモデル記憶部３３に記憶される学習モデル１０の数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、めっき処理部２３の機構の違い、基板ホルダ搬送部２４の機構の違い、めっき処理情報に含まれるデータの種類、撹拌動作時パドル振動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３２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。

【0063】

図９は、学習モデル１０及び学習用データ１１の一例を示す図である。図１０は、対象パドル及び対象めっき槽と、周囲パドル及び周囲めっき槽との配置関係を示す平面図である。学習モデル１０の機械学習に用いられる学習用データ１１は、入力データとしてのめ
っき処理情報と、出力データとしての撹拌動作時パドル振動情報とからなる。

【0064】

ここで、基板めっき装置２が、本実施形態のように、複数（具体的には１６個）のめっき槽２３０及びパドル２３３ａをそれぞれ備える場合には、複数のパドル２３３ａのうちの任意の１つのパドル２３３ａを、処理対象のパドル２３３ａ（＝対象パドルＴＰ）として選択することで、基板めっき装置２は、複数のめっき槽２３０として、対象パドルＴＰが設置されためっき槽２３０に対応する対象めっき槽ＴＴと、対象めっき槽ＴＴの周囲に配置されためっき槽２３０に対応する周囲めっき槽ＳＴとを備えるとともに、複数のパドル２３３ａとして、対象パドルＴＰと、周囲めっき槽ＳＴに設置されたパドル２３３ａに対応する周囲パドルＳＰとを備えるものとして、めっき処理情報及び撹拌動作時パドル振動情報は定義される。なお、複数の周囲パドルＳＰ及び周囲めっき槽ＳＴは、図１０に示すように、対象パドルＴＰ及び対象めっき槽ＴＴの隣に配置された周囲パドルＳＰ及び周囲めっき槽ＳＴだけを対象にしてもよいし、全ての周囲パドルＳＰ及び周囲めっき槽ＳＴを対象にしてもよい。また、基板めっき装置２が、１つのめっき槽２３０及びパドル２３３ａを備える場合には、それらを対象パドルＴＰ及び対象めっき槽ＴＴとし、周囲パドルＳＰ及び周囲めっき槽ＳＴを備えないものとして、めっき処理情報及び撹拌動作時パドル振動情報が定義されるようにすればよい。

【0065】

入力データとしてのめっき処理情報は、運転動作情報と、運転動作時パドル振動情報とで構成される。

【0066】

運転動作情報は、対象パドルＴＰの撹拌動作を示す対象パドル動作情報、めっき槽２３０へのめっき液Ｑの供給動作を示すめっき液動作情報、及び、基板Ｗの搬送動作を示す搬送機動作情報を含む。

【0067】

対象パドル動作情報は、対象パドルＴＰの動作速度、対象パドルＴＰの動作周波数、及び、対象パドルＴＰの動作ストロークの少なくとも１つを含む。パドル２３３ａの動作速度は、例えば、パドル動作機構部２３３ｅによるパドル２３３ａの移動速度、回転モータの回転速度、リニアモータの駆動速度等で定められる。パドル２３３ａの動作周波数は、例えば、パドル動作機構部２３３ｅによりパドル２３３ａを往復移動させるときの単位時間当たりの移動回数で定められる。パドル２３３ａの動作ストロークは、例えば、パドル動作機構部２３３ｅによりパドル２３３ａを往復移動させるときの移動量で定められる。

【0068】

めっき液動作情報は、めっき槽２３０に貯留されためっき液Ｑの液量、めっき液循環ポンプ２３２ｂが動作中か否かを示す動作状態、及び、めっき液循環ポンプ２３２ｂの回転速度の少なくとも１つを含む。めっき液Ｑの液量は、対象めっき槽ＴＴの液量を少なくとも含むものであるが、周囲めっき槽ＳＴの液量をさらに含むようにしてもよい。めっき液循環部２３２が、複数のめっき液循環ポンプ２３２ｂを備える場合には、複数のめっき液循環ポンプ２３２ｂの各々における動作状態及び回転速度を含むようにしてもよい。

【0069】

めっき液Ｑの液量やめっき液循環ポンプ２３２ｂの動作は、めっき液Ｑの揺動状態に影響するだけでなく、その動作に起因する振動（ポンプ振動）が対象めっき槽ＴＴやめっき液撹拌部２３３に伝播するため、対象パドルＴＰの撹拌動作やパドル振動センサ２３３ｆの検出値に少なからず影響を及ぼすものと推定される。したがって、めっき処理情報がめっき液動作情報を含むことにより、ポンプ振動が対象パドルＴＰの振動特性に与える影響を学習モデル１０に学習させることができる。

【0070】

搬送機動作情報は、第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂが動作中か否かを示す動作状態、第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂの動作速度、対象パドルＴＰに対する第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂの位置、及び、対象パドルＴＰと第１及び第２
の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂとの距離の少なくとも１つを含む。

【0071】

第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂの動作は、その動作に起因する振動（搬送機振動）が対象めっき槽ＴＴやめっき液撹拌部２３３に伝播するため、対象パドルＴＰの撹拌動作やパドル振動センサ２３３ｆの検出値に少なからず影響を及ぼすものと推定される。そして、対象パドルＴＰからの第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂの位置（距離）が近いほど、搬送機振動の減衰が小さくなるため、対象パドルＴＰの撹拌動作やパドル振動センサ２３３ｆの検出値に大きく作用するものと推定される。また、第１及び第２の搬送機２４０Ａ、２４０Ｂの動作速度に応じて、搬送機振動の周波数や振幅が変動するため、対象パドルＴＰに生じる振動との干渉度合いが変動するものと推定される。したがって、めっき処理情報が搬送動作情報を含むことにより、搬送機振動が対象パドルＴＰの振動特性に与える影響を学習モデル１０に学習させることができる。

【0072】

なお、運転動作情報は、図９に示すように、周囲パドルＳＰの撹拌動作を示す周囲パドル動作情報をさらに含むようにしてもよい。周囲パドル動作情報は、周囲パドルＳＰが動作中か否かを示す動作状態、周囲パドルＳＰの動作速度、周囲パドルＳＰの動作周波数、周囲パドルＳＰの動作ストローク、及び、対象パドルＴＰに対する周囲パドルＳＰの位相差の少なくとも１つを含む。位相差は、対象パドルＴＰ及び周囲パドルＳＰが周期的に往復移動されたときに、対象パドルＴＰを基準とする周囲パドルＳＰの位相のずれであり、対象パドルＴＰ及び周囲パドルＳＰが同期しているような場合には、位相差はないものとして扱われる。めっき処理部２３が、複数（本実施形態では１５個）の周囲パドルＳＰを備える場合には、複数の周囲パドルＳＰの各々における動作状態、動作速度、動作周波数、動作ストローク及び位相差を含む。その際、複数の周囲パドルＳＰは、図１０に示すように、対象パドルＴＰの隣に配置された周囲パドルＳＰだけを対象にしてもよいし、全ての周囲パドルＳＰを対象にしてもよい。

【0073】

周囲パドルＳＰの動作は、その動作に起因する振動（周囲パドル振動）が対象めっき槽ＴＴやめっき液撹拌部２３３に伝播するため、対象パドルＴＰの撹拌動作やパドル振動センサ２３３ｆの検出値に少なからず影響を及ぼすものと推定される。そして、対象パドルＴＰの動作と、周囲パドルＳＰの動作との関係において、両者の動作速度が同程度で位相差が小さいときは、対象パドルＴＰの振動波形は周囲パドル振動により増幅され、両者の動作速度が同程度で位相差が大きいときは、対象パドルＴＰの振動波形は周囲パドル振動により変調又は減衰され、両者の動作速度が異なるときは、対象パドルＴＰの振動波形は周囲パドル振動と干渉するもの推定される。したがって、めっき処理情報が周囲パドル動作情報を含むことにより、周囲パドル振動が対象パドルＴＰの振動特性に与える影響を学習モデル１０に学習させることができる。

【0074】

また、運転動作情報は、図９に示すように、めっき槽２３０及びパドル２３３ａの配置に関する装置配置情報をさらに含むようにしてもよい。装置配置情報は、対象パドルＴＰに対する周囲パドルＳＰの位置、対象パドルＴＰと周囲パドルＳＰとの距離、対象めっき槽ＴＴに対する周囲めっき槽ＳＴの位置、及び、対象めっき槽ＴＴと周囲めっき槽ＳＴとの距離の少なくとも１つを含む。めっき処理部２３が、複数（本実施形態では１５個）の周囲パドルＳＰを備える場合には、複数の周囲パドルＳＰの各々における位置、距離を含み、複数（本実施形態では１５個）の周囲めっき槽ＳＴを備える場合には、複数の周囲めっき槽ＳＴの各々における位置、距離を含む。その際、複数の周囲パドルＳＰ及び周囲めっき槽ＳＴは、図１０に示すように、対象パドルＴＰ及び対象めっき槽ＴＴの隣に配置された周囲パドルＳＰ及び周囲めっき槽ＳＴだけを対象にしてもよいし、全ての周囲パドルＳＰ及び周囲めっき槽ＳＴを対象にしてもよい。

【0075】

周囲パドルＳＰの動作は、上述したように、対象パドルＴＰの撹拌動作やパドル振動セ
ンサ２３３ｆの検出値に少なからず影響を及ぼすものと推定される。その際、対象パドルＴＰからの周囲パドルＳＰの位置（距離）が近いほど、又は、対象めっき槽ＴＴからの周囲めっき槽ＳＴの位置（距離）が近いほど、対象パドルＴＰの撹拌動作やパドル振動センサ２３３ｆの検出値に大きく作用するものと推定される。したがって、めっき処理情報が装置配置情報を含むことにより、周囲パドル振動が対象パドルＴＰの振動特性に与える影響を学習モデル１０に学習させることができる。

【0076】

さらに、運転動作情報は、図９に示すように、めっき槽２３０内に設置されたアノード電極２３５ａに関するアノード電極情報をさらに含むようにしてもよい。アノード電極情報は、アノード電極２３５ａの重量を少なくとも含む。アノード電極２３５ａの重量は、対象めっき槽ＴＴに設置されたアノード電極２３５ａの重量を少なくとも含むものであるが、周囲めっき槽ＳＴに設置されたアノード電極２３５ａの重量をさらに含むようにしてもよい。

【0077】

アノード電極２３５ａは、めっき処理が行われることで徐々に消耗し、所定の消耗度に到達すると新品に交換されるため、アノード電極２３５ａの重量は経時的に変動する。そして、アノード電極２３５ａの重量は、めっき液Ｑの揺動状態に影響するため、対象パドルＴＰの撹拌動作やパドル振動センサ２３３ｆの検出値に少なからず影響を及ぼすものと推定される。したがって、めっき処理情報がアノード電極情報を含むことにより、アノード電極２３５ａの状態が対象パドルＴＰの振動特性に与える影響を学習モデル１０に学習させることができる。

【0078】

運転動作情報に含まれる各種の情報は、センサ群（センサ２１８、２２８、２３８、２４８）の検出値又はモジュール群（モジュール２１７、２２７、２３７、２４７）への指令値として取得されてもよいし、センサの検出値又はモジュールへの指令値から換算されるパラメータとして取得されてもよいし、複数のセンサの検出値に基づいて算出されるパラメータとして取得されてもよい。また、運転動作情報は、装置設定情報２５５又は基板レシピ情報２５６から取得されてもよい。さらに、運転動作情報は、めっき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、めっき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。

【0079】

運転動作時パドル振動情報は、運転動作情報が示す運転動作が行われたときの対象パドルＴＰの振動特性を示す情報である。すなわち、運転動作時パドル振動情報は、対象パドルＴＰの撹拌動作だけでなく、撹拌動作以外の各部の運転動作も行われている環境下で取得される情報であり、各部の運転動作により対象パドルＴＰに生じる振動（例えば、ポンプ振動、搬送機振動、周囲パドル振動等が含まれる）に基づく情報である。

【0080】

運転動作時パドル振動情報における振動特性は、運転動作が行われたときのパドル振動センサ２３３ｆの検出値として取得されてもよいし、パドル振動センサ２３３ｆの検出値から換算又は算出される振動特性パラメータとして取得されてもよい。例えば、振動特性は、パドル振動センサ２３３ｆの検出値に基づく時間軸波形でもよいし、時間軸波形の特徴量（平均値、ピーク値、標準偏差、分散等）でもよい。また、振動特性は、パドル振動センサ２３３ｆの検出値に対して周波数解析を行ったときの周波数軸波形でもよいし、周波数軸波形の特徴量（平均値、ピーク値、オーバオール値、標準偏差、分散等）でもよい。なお、運転動作時パドル振動情報は、めっき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、めっき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。

【0081】

本実施形態では、運転動作時パドル振動情報は、図９に示すように、周波数解析を行っ
た結果であり、各周波数（Ｆ１、Ｆ２、…、Ｆｋ）に対する振動レベル（Ａ＿Ｌ１、Ａ＿Ｌ２、…、Ａ＿Ｌｋ）で定義される。

【0082】

出力データとしての撹拌動作時パドル振動情報は、入力データとしてのめっき処理情報を構成する運転動作情報のうち対象パドル動作情報が示す撹拌動作のみが行われたときの対象パドルＴＰの振動特性を示す情報である。すなわち、撹拌動作時パドル振動情報は、対象パドルＴＰの撹拌動作以外の各部の運転動作が行われていない周囲が静粛な環境下で取得される情報であり、対象パドルＴＰの撹拌動作により対象パドルＴＰに生じる振動のみに基づく情報である。

【0083】

撹拌動作時パドル振動情報における振動特性は、運転動作時パドル振動情報における振動特性と同様に、撹拌動作のみが行われたときのパドル振動センサ２３３ｆの検出値として取得されてもよいし、パドル振動センサ２３３ｆの検出値から換算又は算出される振動特性パラメータとして取得されてもよい。例えば、振動特性は、パドル振動センサ２３３ｆの検出値に基づく時間軸波形でもよいし、時間軸波形の特徴量（平均値、ピーク値、標準偏差、分散等）でもよい。また、振動特性は、パドル振動センサ２３３ｆの検出値に対して周波数解析を行ったときの周波数軸波形でもよいし、周波数軸波形の特徴量（平均値、ピーク値、オーバオール値、標準偏差、分散等）でもよい。その際、撹拌動作時パドル振動情報における振動特性は、運転動作時パドル振動情報における振動特性と同一のものでもよいし、異なるものでもよい。なお、撹拌動作時パドル振動情報は、めっき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、めっき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。

【0084】

本実施形態では、撹拌動作時パドル振動情報は、図９に示すように、周波数解析を行った結果であり、各周波数（Ｆ１、Ｆ２、…、Ｆｋ）に対する振動レベル（Ｔ＿Ｌ１、Ｔ＿Ｌ２、…、Ｔ＿Ｌｋ）で定義される。

【0085】

学習モデル１０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。

【0086】

入力層１００は、入力データとしてのめっき処理情報に対応する数のニューロンを有し、めっき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撹拌動作時パドル振動情報に対応する数のニューロンを有し、めっき処理情報に対する撹拌動作時パドル振動情報の推論結果（予測結果）が、出力データとして出力される。本実施形態では、撹拌動作時パドル振動情報の推論結果は、図９に示すように、周波数解析を行った結果を示す各周波数（Ｆ１、Ｆ２、…、Ｆｋ）に対する振動レベル（Ｅ＿Ｌ１、Ｅ＿Ｌ２、…、Ｅ＿Ｌｋ）として出力される。

【0087】

（機械学習方法）
図１１及び図１２は、機械学習装置３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、基板めっき装置２を用いて学習用データ１１を取得する場合について説明するが、試験装置を用いて学習用データ１１を取得する場合にも適用される。

【0088】

まず、ステップＳ１００において、機械学習装置３の学習用データ生成部３００は、複数のパドル２３３ａから対象パドルＴＰを選択し、例えば、対象パドルＴＰの動作速度、動作周波数、動作ストロークを特定の値に設定することにより、学習対象とする対象パド
ル動作情報を生成する。そして、学習用データ生成部３００は、その学習対象の対象パドル動作情報を基板めっき装置２に送信する。

【0089】

次に、ステップＳ１０１において、基板めっき装置２は、対象パドルＴＰ及び対象めっき槽ＴＴにて学習対象の対象パドル動作情報が示す撹拌動作のみを行うことで、基板Ｗに対してめっき処理を行う。

【0090】

そして、ステップＳ１０２において、基板めっき装置２は、ステップＳ１０１にて撹拌動作のみが行われたときの対象パドルＴＰの振動特性をパドル振動センサ２３３ｆにより計測することで、撹拌動作時パドル振動情報を生成する。そして、基板めっき装置２は、その撹拌動作時パドル振動情報をレポート情報２５７として機械学習装置３に送信することで、学習用データ生成部３００は、学習対象の対象パドル動作情報に対応する撹拌動作時パドル振動情報を取得する。

【0091】

次に、ステップＳ１１０において、基板めっき装置２は、複数の基板Ｗに対してめっき処理を並行して行うことで、各部２１～２４の運転動作（めっき液循環部２３２によるめっき液Ｑの供給動作、めっき液撹拌部２３３によるパドル２３３ａの撹拌動作、基板ホルダ搬送部２４による基板Ｗの搬送動作等）を行う。その際、めっき処理は、対象パドルＴＰ及び対象めっき槽ＴＴと、周囲パドルＳＰ及び周囲めっき槽ＳＴとでそれぞれ行われるが、対象パドルＴＰ及び対象めっき槽ＴＴにて行われる撹拌動作は、学習対象の対象パドル動作情報が示す撹拌動作に従って行われる。

【0092】

そして、ステップＳ１１１において、基板めっき装置２は、ステップＳ１１０にて運転動作が行われたときの動作情報として、センサ群（センサ２１８、２２８、２３８、２４８）の検出値又はモジュール群（モジュール２１７、２２７、２３７、２４７）への指令値等を記録することで、対象パドル動作情報を除く運転動作情報（本実施形態では、めっき液動作情報、搬送機動作情報、周囲パドル動作情報、装置配置情報、及び、アノード電極情報）を生成する。そして、基板めっき装置２は、それらの情報をレポート情報２５７として機械学習装置３に送信することで、学習用データ生成部３００は、学習対象の対象パドル動作情報に対応するめっき液動作情報、搬送機動作情報、周囲パドル動作情報、装置配置情報、及び、アノード電極情報を取得する。

【0093】

また、ステップＳ１１２において、基板めっき装置２は、ステップＳ１１０にて運転動作が行われたときの対象パドルＴＰの振動特性をパドル振動センサ２３３ｆにより計測することで、運転動作時パドル振動情報を生成する。そして、基板めっき装置２は、その運転動作時パドル振動情報をレポート情報２５７として機械学習装置３に送信することで、学習用データ生成部３００は、学習対象の対象パドル動作情報に対応する運転動作時パドル振動情報を取得する。

【0094】

そして、ステップＳ１１３において、学習用データ生成部３００は、ステップＳ１００で生成した学習対象の対象パドル動作情報と、ステップＳ１１１で取得した学習対象の対象パドル動作情報に対応するめっき液動作情報、搬送機動作情報、周囲パドル動作情報、装置配置情報、及び、アノード電極情報とに基づいて、運転動作情報を生成し、さらに、その運転動作情報と、ステップＳ１１２で取得した運転動作時パドル振動情報とを組み合わせることで、めっき処理情報を取得する。

【0095】

次に、ステップＳ１２０において、学習用データ生成部３００は、ステップＳ１１３で生成しためっき処理情報と、ステップＳ１０２で取得した撹拌動作時パドル振動情報とを組み合わせることで、１組の学習用データ１１を生成し、その生成した学習用データ１１を学習用データ記憶部３２に記憶する。

【0096】

次に、ステップＳ１３０において、学習用データ生成部３００は、学習対象の対象パドル動作情報を変更せずに運転動作を繰り返し行うことで、学習用データ１１の生成を継続するか否かを判定する。例えば、学習用データ生成部３００は、学習用データ１１の数が所定のデータ数未満である場合や、ユーザから継続の入力操作を受け付けた場合には、継続すると判定し（ステップＳ１３０：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に戻る。そして、ステップＳ１１０では、基板めっき装置２の運転動作が継続されて、新たな基板Ｗに対するめっき処理が、これまでの学習用データ１１の取得時の状況とは異なる状況で行われることで、ステップＳ１１１～Ｓ１２０により新たな学習用データ１１が生成される。

【0097】

一方、ステップＳ１３０において、継続しないと判定した場合（ステップＳ１３０：Ｎｏ）、ステップＳ１４０に進む。

【0098】

次に、ステップＳ１４０において、学習対象の対象パドル動作情報を変更して運転動作を行うことで、学習用データ１１の生成を継続するか否かを判定する。例えば、学習用データ生成部３００は、学習用データ１１の数が所定のデータ数未満である場合や、ユーザから継続の入力操作を受け付けた場合には、継続すると判定し（ステップＳ１４０：Ｙｅｓ）、ステップＳ１００に戻る。そして、ステップＳ１００では、学習対象の対象パドル動作情報を変更し（例えば、対象パドルＴＰの動作速度を高く変更する等）、新たな学習対象の対象パドル動作情報を生成し、その新たな学習対象の対象パドル動作情報に基づいて、ステップＳ１０２にて撹拌動作時パドル振動情報が取得されるとともに、ステップＳ１１０～Ｓ１１３にてめっき処理情報が取得されることで、ステップＳ１２０により新たな学習用データ１１が生成される。

【0099】

一方、ステップＳ１４０において、継続しないと判定した場合（ステップＳ１４０：Ｎｏ）、ステップＳ１５０に進む。

【0100】

次に、ステップＳ１５０において、機械学習部３０１は、学習対象とする学習モデル１０を準備する。学習対象の学習モデル１０は、例えば、図９に示すように、ニューラルネットワークのモデルであり、各シナプスの重みが初期値に設定された未学習の学習モデル１０でもよいし、再学習を行う場合には、過去に学習済みの学習モデル１０でもよい。

【0101】

次に、ステップＳ１５１において、機械学習部３０１は、学習用データ記憶部３２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。

【0102】

次に、ステップＳ１５２において、機械学習部３０１は、１組の学習用データ１１に含まれるめっき処理情報（入力データ）を、ステップＳ１５０にて準備された学習対象（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撹拌動作時パドル振動情報（出力データ）が出力されるが、当該出力データは、学習対象（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、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に含まれる撹拌動作時パドル振動情報（正解データ）と一致するものではない。

【0103】

次に、ステップＳ１５３において、機械学習部３０１は、ステップＳ１５１において取得された１組の学習用データ１１に含まれる撹拌動作時パドル振動情報（正解データ）と、ステップＳ１５２において出力層から推論結果として出力された撹拌動作時パドル振動情報（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３０１は、めっき処理情報と撹拌動作時パドル振動情報との相関関係を学習モデル１０に学習させる。

【0104】

次に、ステップＳ１５４において、機械学習部３０１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に含まれる撹拌動作時パドル振動情報（正解データ）と、推論結果として出力された撹拌動作時パドル振動情報（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３２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。

【0105】

ステップＳ１５４において、機械学習部３０１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Ｓ１５４：Ｎｏ）、ステップＳ１５１に戻り、学習中の学習モデル１０に対してステップＳ１５１～Ｓ１５４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Ｓ１５４において、機械学習部３０１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Ｓ１５４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１６０に進む。

【0106】

そして、ステップＳ１６０において、機械学習部３０１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３３に記憶し、図１１及び図１２に示す一連の機械学習方法を終了する。

【0107】

上記の機械学習方法において、ステップＳ１００～Ｓ１４０が学習用データ生成工程、ステップＳ１２０が学習用データ記憶工程、ステップＳ１５０～Ｓ１５４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。なお、上記の説明では、ステップＳ１４０に続けて、ステップＳ１５０以降の処理を行うものとして説明したが、ステップＳ１１０～ステップＳ１４０の学習用データ生成工程と、ステップＳ１５０～Ｓ１６０の機械学習工程とは、別々に実行されてもよい。また、学習用データ生成工程は、複数の基板めっき装置２や複数の試験装置を用いて実行されてもよい。さらに、学習用データ生成工程は、例えば、新品や動作確認済みのような正常なパドル２３３ａを用いて実行されることで複数組の学習用データ１１を生成するものであるが、その際、パドル２３３ａの使用時間や使用回数等のように使用状況が異なる複数のパドル２３３ａを用いるようにしてもよい。また、複数組の学習用データ１１のうちの一部の学習用データ１１については、異常が発生したパドル２３３ａを用いて実行することで生成するようにしてもよく、異常の発生レベルや種類等のように異常の発生状況が異なる複数のパドル２３３ａを用いるようにしてもよい。さらに、学習用データ生成工程では、ステップＳ１１０にて基板めっき装置２によるめっき処理を実行することで学習用データ１１を生成することに代えて又は加えて、学習用データ生成部３００が、過去にめっき処理が行われることで記憶部２５４等に記憶されたレポート情報２５７を参照し、学習対象の対象パドル動作情報を検索キーとして、ステップＳ１１１における対象パドル動作情報を除く運転動作情報と、ステップＳ１１２における運転動作時パドル振動情報とを取得することで、学習用データ１１を生成するようにしてもよい。

【0108】

以上のように、本実施形態に係る機械学習装置３及び機械学習方法によれば、動作状態情報及び運転動作時パドル振動情報で構成されるめっき処理情報から撹拌動作時パドル振動情報を生成（推論）することが可能な学習モデル１０を提供することができる。

【0109】

（情報処理装置４）
図１３は、情報処理装置４の一例を示すブロック図である。図１４は、情報処理装置４の一例を示す機能説明図である。情報処理装置４は、制御部４０、通信部４１、及び、記憶部４２を備える。

【0110】

制御部４０は、情報取得部４００、情報生成部４０１、異常判定部４０２及び出力処理
部４０３として機能する。通信部４１は、ネットワーク６を介して外部装置（例えば、基板めっき装置２、機械学習装置３、ユーザ端末装置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４２は、情報処理装置４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（学習モデル１０）等を記憶する。

【0111】

情報取得部４００は、通信部４１及びネットワーク６を介して外部装置と接続され、対象パドルＴＰに関する動作状態情報及び運転動作時パドル振動情報で構成されるめっき処理情報を取得する。本実施形態では、運転動作時パドル振動情報は、図１４に示すように、周波数解析を行った結果であり、各周波数（Ｆ１、Ｆ２、…、Ｆｋ）に対する振動レベル（Ａ＿Ｌ１、Ａ＿Ｌ２、…、Ａ＿Ｌｋ）で定義される。

【0112】

例えば、基板めっき装置２により運転動作が実際に行われている最中の場合には、情報取得部４００は、その基板めっき装置２から運転動作に関するレポート情報２５７を随時受信することで、その基板Ｗに対してめっき処理が行われている最中の動作状態情報及び運転動作時パドル振動情報を、めっき処理情報として随時取得する。また、基板めっき装置２により運転動作が行われた後の場合には、情報取得部４００は、基板めっき装置２の記憶部２５４に記憶されたレポート情報２５７を参照することで、その基板Ｗに対してめっき処理が行われたときの動作状態情報及び運転動作時パドル振動情報を、めっき処理情報として取得する。なお、情報取得部４００は、基板めっき装置２の装置設定情報２５５又は基板レシピ情報２５６を参照することで、動作状態情報の一部を取得するようにしてもよい。

【0113】

情報生成部４０１は、情報取得部４００により取得されためっき処理情報を入力データとして学習モデル１０に入力することで、当該めっき処理情報に対する撹拌動作時パドル振動情報を生成する。本実施形態では、撹拌動作時パドル振動情報は、図１４に示すように、周波数解析を行った結果であり、各周波数（Ｆ１、Ｆ２、…、Ｆｋ）に対する振動レベル（Ｅ＿Ｌ１、Ｅ＿Ｌ２、…、Ｅ＿Ｌｋ）として出力される。

【0114】

記憶部４２には、情報生成部４０１にて用いられる学習済みの学習モデル１０が記憶されている。なお、記憶部４２に記憶される学習モデル１０の数は１つに限定されず、例えば、機械学習の手法、めっき処理部２３の機構の違い、基板ホルダ搬送部２４の機構の違い、めっき処理情報に含まれるデータの種類、撹拌動作時パドル振動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、選択的に利用可能としてもよい。記憶部４２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、情報生成部４０１は、当該外部コンピュータにアクセスすればよい。

【0115】

異常判定部４０２は、情報生成部４０１により生成された撹拌動作時パドル振動情報に基づいて、対象パドルＴＰの異常の発生状況を判定する。そして、異常判定部４０２は、その判定結果を示すパドル異常発生状況情報を生成する。

【0116】

異常判定部４０２による対象パドルＴＰの異常判定は、各種の手法を採用することができる。例えば、異常判定部４０２は、撹拌動作時パドル振動情報が示す振動特性と、パドル２３３ａが正常なときに取得された正常時の振動特性（理論値でもよい）との乖離度を算出し、その乖離度が所定の正常範囲を超えたか否かに応じて、異常の発生状況を判定する。乖離度は、例えば、動的時間伸縮法（ＤＴＷ）に基づく距離でもよいし、マハラノビス距離でもよい。また、異常判定部４０２は、撹拌動作時パドル振動情報を教師なし学習の学習モデルを入力し、その学習モデルから出力された判定値に応じて、異常の発生状況を判定するようにしてもよい。なお、異常の発生状況は、異常の予兆を含むものでもよい
し、図１４に示すように、異常の発生有無（正常／異常）を判定してもよいし、複数の段階で異常の発生レベルを判定してもよい。また、複数の異常の発生原因が想定される場合には、異常の発生状況は、異常の発生原因別に、異常の発生有無や異常の発生レベルを判定してもよい。

【0117】

出力処理部４０３は、情報生成部４０１により生成された撹拌動作時パドル振動情報と、異常判定部４０２により生成されたパドル異常発生状況情報とを出力するための出力処理を行う。出力処理は、撹拌動作時パドル振動情報及びパドル異常発生状況情報の記憶、通信、表示、印刷等の任意の処理であり、例えば、出力処理部４０３は、撹拌動作時パドル振動情報及びパドル異常発生状況情報を基板めっき装置２に送信することで、撹拌動作時パドル振動情報及びパドル異常発生状況情報に基づく表示画面が基板めっき装置２に表示されるようにしてもよい。

【0118】

（情報処理方法）
図１５は、情報処理装置４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、基板めっき装置２が、基板Ｗに対するめっき処理を行ったときに、情報処理装置４が、基板めっき装置２からめっき処理情報を取得することで、パドル２３３ａ（対象パドルＴＰ）の異常の発生状況を監視する場合について説明する。

【0119】

まず、ステップＳ２００において、基板めっき装置２は、複数の基板Ｗに対してめっき処理を並行して行うことで、各部２１～２４の運転動作（めっき液循環部２３２によるめっき液Ｑの供給動作、めっき液撹拌部２３３によるパドル２３３ａの撹拌動作、基板ホルダ搬送部２４による基板Ｗの搬送動作等）を行う。

【0120】

そして、ステップＳ２０１において、基板めっき装置２は、ステップＳ２００にて運転動作が行われたときの動作情報として、センサ群（センサ２１８、２２８、２３８、２４８）の検出値又はモジュール群（モジュール２１７、２２７、２３７、２４７）への指令値等を記録することで、対象パドル動作情報、めっき液動作情報、搬送機動作情報、周囲パドル動作情報、装置配置情報、及び、アノード電極情報を生成する。そして、基板めっき装置２は、それらの情報をレポート情報２５７として情報処理装置４に送信することで、情報取得部４００は、対象パドル動作情報、めっき液動作情報、搬送機動作情報、周囲パドル動作情報、装置配置情報、及び、アノード電極情報を含む運転動作情報を取得する。

【0121】

また、ステップＳ２０２において、ステップＳ２００にて運転動作が行われたときの対象パドルＴＰの振動特性をパドル振動センサ２３３ｆにより計測することで、運転動作時パドル振動情報を生成する。そして、基板めっき装置２は、その運転動作時パドル振動情報をレポート情報２５７として情報処理装置４に送信することで、情報取得部４００は、運転動作時パドル振動情報を取得する。

【0122】

次に、ステップＳ２０３において、情報取得部４００は、ステップＳ２０１で取得した運転動作情報と、ステップＳ２０２で取得した運転動作時パドル振動情報とを組み合わせることで、めっき処理情報を生成する。

【0123】

次に、ステップＳ２１０において、情報生成部４０１は、ステップＳ２０３で取得されためっき処理情報を入力データとして学習モデル１０に入力することで出力された出力データに基づいて、当該めっき処理情報に対する撹拌動作時パドル振動情報を生成する。

【0124】

次に、ステップＳ２２０において、異常判定部４０２は、ステップＳ２１０で生成された撹拌動作時パドル振動情報に基づいて、対象パドルＴＰの異常の発生状況を判定し、そ
の判定結果を示すパドル異常発生状況情報を生成する。

【0125】

次に、ステップＳ２３０において、出力処理部４０３は、ステップＳ２１０で生成された撹拌動作時パドル振動情報と、ステップＳ２２０で生成されたパドル異常発生状況情報とを出力するための出力処理として、その撹拌動作時パドル振動情報及びパドル異常発生状況情報を、基板めっき装置２及びユーザ端末装置５の少なくとも一方に送信する。そして、基板めっき装置２及びユーザ端末装置５は、情報処理装置４から撹拌動作時パドル振動情報及びパドル異常発生状況情報を受信し、撹拌動作時パドル振動情報及びパドル異常発生状況情報に基づく表示画面を表示する。なお、パドル異常発生状況情報が、対象パドルＴＰにて異常が発生したことを示す場合には、異常発生をユーザに通知してもよいし、基板めっき装置２の運転動作を停止してもよい。

【0126】

上記の情報処理方法において、ステップＳ２００～Ｓ２０３が情報取得工程、ステップＳ２１０が情報生成工程、ステップＳ２２０が異常判定工程、ステップＳ２３０が出力処理工程に相当する。なお、本実施形態では、基板めっき装置２は、１６個のめっき槽２３０及びパドル２３３ａを備えるため、ステップＳ２００にて基板めっき装置２による運転動作を実行した場合、１６個のめっき槽２３０で並行してめっき処理が行われることで、１６個のパドル２３３ａの各々にて撹拌動作が行われる。そのため、１６個のパドル２３３ａの各々を対象パドルＴＰとして、ステップＳ２０１～Ｓ２３０がそれぞれ実行される。

【0127】

以上のように、本実施形態に係る情報処理装置４及び情報処理方法によれば、基板めっき装置２により行われる運転動作を示す運転動作情報と、当該運転動作が行われたときの対象パドルＴＰの振動特性を示す運転動作時パドル振動情報とで構成されるめっき処理情報を学習モデル１０に入力することで、撹拌動作のみが行われたときの対象パドルＴＰの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動情報が生成されるので、基板めっき装置２の動作状態に応じてパドルの振動特性を適切に予測することができる。

【0128】

ここで、めっき処理情報が入力される学習モデル１０は、運転動作情報及び運転動作時パドル振動情報を入力データとして、撹拌動作時パドル振動情報を出力データとして、両者の相関関係を学習させたものであるから、入力された運転動作時の対象パドルＴＰの振動特性（運転動作時パドル振動情報）から、撹拌動作以外の各部の運転動作に起因する振動（例えば、ポンプ振動、搬送機振動、周囲パドル振動等）をノイズとして除去し、撹拌動作のみが行われたときの対象パドルＴＰの振動特性（撹拌動作時パドル振動情報）を抽出するフィルタのように機能する。したがって、基板めっき装置２の動作状態に応じてパドルの振動特性を適切に予測することができる。そして、その結果として出力された撹拌動作時パドル振動情報を、例えば、対象パドルＴＰの異常判定に用いることで、撹拌動作以外の各部の運転動作に起因する振動（例えば、ポンプ振動、搬送機振動、周囲パドル振動等）の影響を低減できるため、対象パドルＴＰにおける異常の発生状況を精度良く判定することができる。

【0129】

（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。

【0130】

上記実施形態では、機械学習装置３、情報処理装置４及びユーザ端末装置５は、別々の装置で構成された場合について説明したが、それら３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３つの装置のうち任意の２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３及び情報処理装置４の少なくとも一方が、基板めっき
装置２の制御ユニット２５又はユーザ端末装置５に組み込まれていてもよく、基板めっき装置２又はユーザ端末装置５が、機械学習装置３及び情報処理装置４のうち、少なくとも一方の装置として動作してもよい。例えば、基板めっき装置２の記憶部２５４に学習モデル１０を記憶し、制御部２５０が、情報処理装置４の情報取得部４００、情報生成部４０１、異常判定部４０２及び出力処理部４０３として機能するようにしてもよい。

【0131】

上記実施形態では、基板めっき装置２が、所謂ディップ式と呼ばれる基板めっき装置である場合について説明したが、基板めっき装置２は、基板Ｗに対してめっき処理を行う装置であれば上記の構成に限られず、例えば、カップ式と呼ばれる基板めっき装置２に適用してもよい。

【0132】

上記実施形態では、機械学習部３０１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。

【0133】

※上記実施形態では、機械学習装置３及び情報処理装置４が、基板めっき装置２に適用される場合について説明したが、パドル２３３ａと同様に、運転時に往復移動や回転移動により振動するような機構を備える装置であれば、基板めっき装置２以外の任意の装置に適用するようにしてもよい。

【0134】

（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３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４やユーザ端末装置５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。

【0135】

（推論装置、推論方法及び推論プログラム）
本発明は、上記実施形態に係る情報処理装置４（情報処理方法又は情報処理プログラム）の態様によるもののみならず、撹拌動作時パドル振動情報を推論するために用いられる推論装置（推論方法又は推論プログラム）の態様で提供することもできる。その場合、推論装置（推論方法又は推論プログラム）としては、メモリと、プロセッサとを含み、このうちのプロセッサが、一連の処理を実行するものとすることができる。当該一連の処理とは、めっき処理情報を取得する情報取得処理（情報取得工程）と、情報取得処理にてめっき処理情報を取得すると、当該めっき処理情報を構成する運転動作情報のうち対象パドル動作情報が示す撹拌動作のみが行われたときの対象パドルＴＰの振動特性を示す撹拌動作時パドル振動情報を推論する推論処理（推論工程）とを含む。

【0136】

推論装置（推論方法又は推論プログラム）の態様で提供することで、情報処理装置を実装する場合に比して簡単に種々の装置への適用が可能となる。推論装置（推論方法又は推論プログラム）が撹拌動作時パドル振動情報を推論する際、上記実施形態に係る機械学習装置及び機械学習方法により生成された学習済みの学習モデルを用いて、情報生成部が実施する推論手法を適用してもよいことは、当業者にとって当然に理解され得るものである
。

【符号の説明】

【0137】

１…基板めっきシステム、２…基板めっき装置、３…機械学習装置、４…情報処理装置、５…ユーザ端末装置、６…ネットワーク、１０…学習モデル、１１…学習用データ、
２０…基板ホルダ２１…ロード／アンロード部、２２…前処理／後処理部、
２３…めっき処理部、２４…基板ホルダ搬送部、２５…制御ユニット、
３０…制御部、３１…通信部、３２…学習用データ記憶部、
３３…学習済みモデル記憶部、４０…制御部、４１…通信部、４２…記憶部、
２００…ハウジング、２１０…ロードポート、２１１…アライナ、
２１２…スピンリンスドライヤ、２１３…締付ステーション、２１４…ロードロボット、２２０…ストッカ、２２１…プリウェット槽、２２２…プリソーク槽、
２２３…第１の洗浄槽、２２４…ブロー槽、２２５…第２の洗浄槽、
２３０…めっき槽、２３１…オーバーフロー槽、
２３２…めっき液循環部、２３２ａ…めっき液循環流路、
２３２ｂ…めっき液循環ポンプ、２３２ｃ…恒温器、２３２ｄ…フィルタ、
２３３…めっき液撹拌部、２３３ａ…パドル、２３３ｂ…パドルホルダ、
２３３ｃ…シャフト、２３３ｄ…シャフト支持部、２３３ｅ…パドル動作機構部、
２３３ｆ…パドル振動センサ、２３４…レギュレーションプレート、
２３５…アノード部、２３５ａ…アノード電極、２３５ｂ…アノードホルダ、
２３５ｃ…アノード重量センサ、２３６…めっき電源回路、
２４０Ａ…第１の搬送機、２４０Ｂ…第２の搬送機、
２４１…基板ホルダ保持部、２４２…支持アーム、２４３…支持ビーム、
２４４…上下移動機構部、２４５…水平移動機構部、
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、２５７…レポート情報、
３００…学習用データ生成部、３０１…機械学習部、
４００…情報取得部、４０１…情報生成部、４０２…異常判定部、４０３…出力処理部、ＴＰ…対象パドル、ＴＴ…対象めっき槽、ＳＰ…周囲パドル、ＳＴ…周囲めっき槽、
Ｑ…めっき液、Ｗ…基板

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】