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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-09-30
(45)【発行日】2024-10-08
(54)【発明の名称】モデル管理システム、モデル管理方法及びモデル管理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/04 20120101AFI20241001BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/04
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2022561826
(86)(22)【出願日】2021-10-29
(86)【国際出願番号】 JP2021040093
(87)【国際公開番号】W WO2022102439
(87)【国際公開日】2022-05-19
【審査請求日】2023-04-27
(31)【優先権主張番号】P 2020187177
(32)【優先日】2020-11-10
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】000219967
【氏名又は名称】東京エレクトロン株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】片岡 勇樹
(72)【発明者】
【氏名】茂木 弘典
【審査官】小山 和俊
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第２０１８／０２５３６４６（ＵＳ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０２０／０９４３２５（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１９－０９３９６９（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
Ｇ０６Ｎ ３／０８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
基板製造プロセスに適用されるモデルを３階層以上の階層に分けて管理するモデル管理システムであって、所定の階層においてモデルを管理する第１の管理部と、
前記所定の階層より１階層下位の階層においてモデルを管理する複数の第２の管理部と、を有し、
前記第１の管理部は、
前記第２の管理部が管理するモデルのモデルパラメータが更新された場合に、更新された各モデルパラメータに基づいて、新たなモデルパラメータを算出する算出部と、
前記第１の管理部に属する最下層の複数の管理部それぞれにより管理されるモデルに、前記新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する制御部と、
前記第１の管理部が管理するモデルよりも１階層上位の階層のモデルを管理する管理部に、前記新たなモデルパラメータを送信する送信部と
を有するモデル管理システム。
【請求項2】
前記階層は、前記基板製造プロセスを実行する装置の装置機種、前記基板製造プロセスを実行する装置のチャンバ種、前記基板製造プロセスを実行する装置のプロセスグループにより分けられる、請求項１に記載のモデル管理システム。
【請求項3】
前記モデルは、前記基板製造プロセスを実行する装置の異常検知の推論結果、プロセス処理の結果物の推論結果、部品劣化診断の推論結果、内部状態の推論結果のいずれかを出力するモデル、または、前記基板製造プロセスの制御における推論結果を出力するモデルのいずれかである、請求項１に記載のモデル管理システム。
【請求項4】
前記算出部は、予め定められた条件を満たす場合に、前記新たなモデルパラメータを算出し、前記制御部は、予め定められたタイミングで、前記最下層の複数のモデルに、新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する、請求項１に記載のモデル管理システム。
【請求項5】
前記制御部は、前記最下層の複数の管理部それぞれにより管理されるモデルの一部に、前記新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する、請求項１に記載のモデル管理システム。
【請求項6】
前記制御部は、前記基板製造プロセスを実行する新たな装置が追加された場合、該追加された装置に対応するモデルに、前記新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する、請求項１に記載のモデル管理システム。
【請求項7】
基板製造プロセスに適用されるモデルを３階層以上の階層に分けて管理するモデル管理システムのモデル管理方法であって、所定の階層において第１の管理部がモデルを管理する第１の管理工程と、
前記所定の階層より１階層下位の階層において、複数の第２の管理部それぞれがモデルを管理する第２の管理工程と、を有し、
前記第１の管理工程は、
前記第２の管理工程において管理されるモデルのモデルパラメータが更新された場合に、更新された各モデルパラメータに基づいて、新たなモデルパラメータを算出する算出工程と、
前記第１の管理部に属する最下層の複数の管理部それぞれにより管理されるモデルに、前記新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する制御工程と、
前記第１の管理部が管理するモデルよりも１階層上位の階層のモデルを管理する管理部に、前記新たなモデルパラメータを送信する送信工程と
を有するモデル管理方法。
【請求項8】
基板製造プロセスに適用されるモデルを３階層以上の階層に分けて管理するモデル管理システムのコンピュータに、所定の階層において第１の管理部がモデルを管理する第１の管理工程と、
前記所定の階層より１階層下位の階層において、複数の第２の管理部それぞれがモデルを管理する第２の管理工程と、を実行させるためのモデル管理プログラムであって、
前記第１の管理工程は、
前記第２の管理工程において管理されるモデルのモデルパラメータが更新された場合に、更新された各モデルパラメータに基づいて、新たなモデルパラメータを算出する算出工程と、
前記第１の管理部に属する最下層の複数の管理部それぞれにより管理されるモデルに、前記新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する制御工程と、
前記第１の管理部が管理するモデルよりも１階層上位の階層のモデルを管理する管理部に、前記新たなモデルパラメータを送信する送信工程と
を有するモデル管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、モデル管理システム、モデル管理方法及びモデル管理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
基板製造プロセスの分野においては、様々な推論モデルが構築されており、例えば、装置の異常検知や、プロセス処理の結果物の推論、部品の劣化診断、内部状態の推論、プロセスの制御等に用いられている。
【0003】
一方で、基板製造プロセスにおいては、複数の装置機種が用いられ、各装置機種がそれぞれ有する多種類のチャンバにて、様々なプロセスが実行される。このため、個々の推論モデルをそれぞれ最適化しようとすると、管理すべき推論モデルの数が膨大となり管理コストがかかる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】国際公開第２０１８／１７３１２１号
【文献】国際公開第２０１９／１６３８２３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本開示は、基板製造プロセスに適用されるモデルを効率的に管理する、モデル管理システム、モデル管理方法及びモデル管理プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一態様によるモデル管理システムは、例えば、以下のような構成を有する。即ち、
基板製造プロセスに適用されるモデルを３階層以上の階層に分けて管理するモデル管理システムであって、
所定の階層においてモデルを管理する第１の管理部と、
前記所定の階層より１階層下位の階層においてモデルを管理する複数の第２の管理部と、を有し、
前記第１の管理部は、
前記第２の管理部が管理するモデルのモデルパラメータが更新された場合に、更新された各モデルパラメータに基づいて、新たなモデルパラメータを算出する算出部と、
前記第１の管理部に属する最下層の複数の管理部それぞれにより管理されるモデルに、前記新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する制御部と、
前記第１の管理部が管理するモデルよりも１階層上位の階層のモデルを管理する管理部に、前記新たなモデルパラメータを送信する送信部とを有する。
基板製造プロセスに適用されるモデルを３階層以上の階層に分けて管理するモデル管理システムであって、
所定の階層においてモデルを管理する第１の管理部と、
前記所定の階層より１階層下位の階層においてモデルを管理する複数の第２の管理部と、を有し、
前記第１の管理部は、
前記第２の管理部が管理するモデルのモデルパラメータが更新された場合に、更新された各モデルパラメータに基づいて、新たなモデルパラメータを算出する算出部と、
前記第１の管理部に属する最下層の複数の管理部それぞれにより管理されるモデルに、前記新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する制御部と、
前記第１の管理部が管理するモデルよりも１階層上位の階層のモデルを管理する管理部に、前記新たなモデルパラメータを送信する送信部とを有する。
【発明の効果】
【0007】
本開示によれば、基板製造プロセスに適用されるモデルを効率的に管理する、モデル管理システム、モデル管理方法及びモデル管理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【0010】
［第１の実施形態］
＜モデル管理システムのシステム構成＞
はじめに、第１の実施形態に係るモデル管理システムのシステム構成について説明する。なお、第１の実施形態に係るモデル管理システムは、複数の管理装置を有しており、各管理装置は、各階層において、モデル（モデル構造及びモデルパラメータ）を管理する。各管理装置が管理するモデルはモデル構造が１種類であっても、複数種類であってもよい（第１の実施形態では、各管理装置が２種類のモデル構造のモデルを管理する場合について説明する）。また、第１の実施形態に係るモデル管理システムでは、モデルに対して学習処理が行われることでモデルパラメータが最適化された場合に、新たなモデルパラメータを生成することで、同一階層の管理装置間でモデルパラメータを共有化することができる。
＜モデル管理システムのシステム構成＞
はじめに、第１の実施形態に係るモデル管理システムのシステム構成について説明する。なお、第１の実施形態に係るモデル管理システムは、複数の管理装置を有しており、各管理装置は、各階層において、モデル（モデル構造及びモデルパラメータ）を管理する。各管理装置が管理するモデルはモデル構造が１種類であっても、複数種類であってもよい（第１の実施形態では、各管理装置が２種類のモデル構造のモデルを管理する場合について説明する）。また、第１の実施形態に係るモデル管理システムでは、モデルに対して学習処理が行われることでモデルパラメータが最適化された場合に、新たなモデルパラメータを生成することで、同一階層の管理装置間でモデルパラメータを共有化することができる。
【0011】
これにより、各管理装置が管理すべきモデルパラメータの種類（つまり、モデルの数）が集約され、管理コストが削減される。また、下位の階層の管理装置から、大量のデータを受信して再学習する場合と比較して、管理コスト（学習にかかるコスト）が削減される。
【0012】
この結果、第１の実施形態に係るモデル管理システムによれば、モデルを効率的に管理することが可能となる。
【0013】
そこで、以下では、モデル管理システムにおいてモデルパラメータが共有化される過程を、複数のフェーズに分けて説明する。
【0014】
（１）第１のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成
図１は、第１のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図１に示すように、モデル管理システム１００は、モデル管理装置１１０、学習用データ格納部１１１、学習部１１２＿１、１１２＿２を有する。
図１は、第１のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図１に示すように、モデル管理システム１００は、モデル管理装置１１０、学習用データ格納部１１１、学習部１１２＿１、１１２＿２を有する。
【0015】
また、モデル管理システム１００は、管理部の一例である、第１階層管理装置１２０、第２階層管理装置１３１～１３３、・・・第（ｎ－１）階層管理装置１４１、第ｎ階層管理装置１５１、１５２を有する。
【0016】
更に、モデル管理システム１００は、基板処理装置１６０、実行装置１７０、基板処理装置１８０、実行装置１９０を有する。
【0017】
学習用データ格納部１１１は、第１の目的に応じたモデル構造を有するモデル（モデル構造＝“モデルＡ”）に対して、学習処理を行う際に用いる学習用データを格納する。ここでいう第１の目的とは、例えば、基板処理装置の異常検知、プロセス処理の結果物の推論、部品の劣化診断、内部状態の推論等の目的を指す。なお、プロセス処理の結果物の推論には、成膜レートの推論、エッチングレートの推論、結果物の形状の推論等が含まれる。
【0018】
また、学習用データ格納部１１１は、第２の目的に応じたモデル構造を有するモデル（モデル構造＝“モデルＢ”）に対して、学習処理を行う際に用いる学習用データを格納する。ここでいう第２の目的とは、例えば、プロセスの制御等の目的を指す。
【0019】
学習部１１２＿１は、第１の目的に応じたモデル構造を有するモデル（モデル構造＝“モデルＡ”）を有し、学習用データ格納部１１１より読み出した、モデル構造＝“モデルＡ”向けの学習用データを用いて学習処理を行う。また、学習部１１２＿１は、学習処理を行うことで最適化されたモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”をモデル管理装置１１０に通知する。
【0020】
学習部１１２＿２は、第２の目的に応じたモデル構造を有するモデル（モデル構造＝“モデルＢ”）を有し、学習用データ格納部１１１より読み出した、モデル構造＝“モデルＢ”向けの学習用データを用いて学習処理を行う。また、学習部１１２＿２は、学習処理を行うことで最適化されたモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”をモデル管理装置１１０に通知する。
【0021】
モデル管理装置１１０は、２種類のモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”、“パラメータＰＢ０”）を管理する。また、モデル管理装置１１０は、第１のフェーズにおいて、２種類のモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”、“パラメータＰＢ０”）を、それぞれ第１階層管理装置１２０に送信する。
【0022】
なお、モデル管理装置１１０と、第１階層管理装置１２０とは、不図示のファイアウォールを介して接続された、別々のネットワークに接続されているものとする。また、第１階層管理装置１２０～第ｎ階層管理装置１５１、１５２は、同一の基板処理工場内の同一のローカルネットワークに接続されているものとする。
【0023】
なお、第２階層管理装置１３１、１３２、１３３～第ｎ階層管理装置１５１、１５２では、同一の基板処理工場内にある各基板処理装置の各目的に応じたモデルを、複数の階層化したグループに分けて管理する。
【0024】
例えば、第２階層管理装置１３１、１３２、１３３は、同一の基板処理工場内にある各基板処理装置の各目的に応じたモデルを、「装置機種」が同じ基板処理装置のグループに分けて管理する。具体的には、基板処理装置が、熱処理装置である場合、例えば、
・第２階層管理装置１３１は、装置機種が“酸化炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルを管理し、
・第２階層管理装置１３２は、装置機種が“窒化炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルを管理し、
・第２階層管理装置１３３は、装置機種が“メタル炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルを管理する。
・第２階層管理装置１３１は、装置機種が“酸化炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルを管理し、
・第２階層管理装置１３２は、装置機種が“窒化炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルを管理し、
・第２階層管理装置１３３は、装置機種が“メタル炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルを管理する。
【0025】
また、基板処理装置が、エッチング装置である場合、例えば、
・第２階層管理装置１３１は、装置機種が“酸化膜をエッチングするエッチング装置”のグループに対応するモデルを管理し、
・第２階層管理装置１３２は、装置機種が“Ｐｏｌｙ－Ｓｉ膜をエッチングするエッチング装置”のグループに対応するモデルを管理する。
・第２階層管理装置１３１は、装置機種が“酸化膜をエッチングするエッチング装置”のグループに対応するモデルを管理し、
・第２階層管理装置１３２は、装置機種が“Ｐｏｌｙ－Ｓｉ膜をエッチングするエッチング装置”のグループに対応するモデルを管理する。
【0026】
また、第３階層管理装置は、同一の基板処理工場内にある各基板処理装置の各目的に応じたモデルのうち、第２階層管理装置１３１～１３３によりグループ分けされた各グループに対応するモデルを、「チャンバ種」が同じ基板処理装置のグループに分けて管理する。具体的には、基板処理装置が、熱処理装置である場合、例えば、
・第３階層管理装置は、装置機種が“窒化炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“層間絶縁膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第３階層管理装置は、装置機種が“窒化炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“ゲート絶縁膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第３階層管理装置は、装置機種が“メタル炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“ゲート電極層を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第３階層管理装置は、装置機種が“メタル炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“メタル膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルを管理する。
・第３階層管理装置は、装置機種が“窒化炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“層間絶縁膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第３階層管理装置は、装置機種が“窒化炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“ゲート絶縁膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第３階層管理装置は、装置機種が“メタル炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“ゲート電極層を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第３階層管理装置は、装置機種が“メタル炉を有する熱処理装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“メタル膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルを管理する。
【0027】
また、基板処理装置が、エッチング装置である場合、例えば、
・第３階層管理装置は、装置機種が“Ｐｏｌｙ－Ｓｉ膜をエッチングするエッチング装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“コンタクトホール開口を行うチャンバ”のエッチング装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第３階層管理装置は、装置機種が“Ｐｏｌｙ－Ｓｉ膜をエッチングするエッチング装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“配線用トレンチ加工を行うチャンバ”のエッチング装置のグループに対応するモデルを管理する。
・第３階層管理装置は、装置機種が“Ｐｏｌｙ－Ｓｉ膜をエッチングするエッチング装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“コンタクトホール開口を行うチャンバ”のエッチング装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第３階層管理装置は、装置機種が“Ｐｏｌｙ－Ｓｉ膜をエッチングするエッチング装置”のグループに対応するモデルのうち、チャンバ種が“配線用トレンチ加工を行うチャンバ”のエッチング装置のグループに対応するモデルを管理する。
【0028】
また、第４階層管理装置は、同一の基板処理工場内にある各基板処理装置の各目的に応じたモデルのうち、
・第２階層管理装置によりグループ分けされ、かつ、
・第３階層管理装置によりグループ分けされた、
各グループに対応するモデルを、更に、「プロセスグループ」が同じ基板処理装置のグループに分けて管理する。具体的には、基板処理装置が、熱処理装置である場合、例えば、
・第４階層管理装置は、チャンバ種が“層間絶縁膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルのうち、プロセスグループ＝“第１のプロセス群”を担当する熱処理装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第４階層管理装置は、チャンバ種が“層間絶縁膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルのうち、プロセスグループ＝“第２のプロセス群”を担当する熱処理装置のグループに対応するモデルを管理する。
・第２階層管理装置によりグループ分けされ、かつ、
・第３階層管理装置によりグループ分けされた、
各グループに対応するモデルを、更に、「プロセスグループ」が同じ基板処理装置のグループに分けて管理する。具体的には、基板処理装置が、熱処理装置である場合、例えば、
・第４階層管理装置は、チャンバ種が“層間絶縁膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルのうち、プロセスグループ＝“第１のプロセス群”を担当する熱処理装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第４階層管理装置は、チャンバ種が“層間絶縁膜を処理するチャンバ”の熱処理装置のグループに対応するモデルのうち、プロセスグループ＝“第２のプロセス群”を担当する熱処理装置のグループに対応するモデルを管理する。
【0029】
また、基板処理装置が、エッチング装置である場合、例えば、
・第４階層管理装置は、チャンバ種が“コンタクトホール開口を行うチャンバ”のエッチング装置のグループに対応するモデルのうち、プロセスグループ＝“第１のプロセス群”を担当するエッチング装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第４階層管理装置は、チャンバ種が“コンタクトホール開口を行うチャンバ”のエッチング装置のグループに対応するモデルのうち、プロセスグループ＝“第２のプロセス群”を担当するエッチング装置のグループに対応するモデルを管理する。
・第４階層管理装置は、チャンバ種が“コンタクトホール開口を行うチャンバ”のエッチング装置のグループに対応するモデルのうち、プロセスグループ＝“第１のプロセス群”を担当するエッチング装置のグループに対応するモデルを管理し、
・他の第４階層管理装置は、チャンバ種が“コンタクトホール開口を行うチャンバ”のエッチング装置のグループに対応するモデルのうち、プロセスグループ＝“第２のプロセス群”を担当するエッチング装置のグループに対応するモデルを管理する。
【0030】
図１のシステム構成の説明に戻る。第１階層管理装置１２０は、モデル管理装置１１０から送信されたモデルを管理する。また、第１階層管理装置１２０は、第１のフェーズにおいて、モデル管理装置１１０から送信されたモデルを第２階層管理装置１３１～１３３に送信する。
【0031】
なお、図１の例では、第１階層管理装置１２０に接続される第２階層管理装置が３台である場合について示したが、第１階層管理装置１２０に接続される第２階層管理装置の数は、３台に限定されない。
【0032】
第２階層管理装置１３１～１３３は、接続先である第１階層管理装置１２０から送信されたモデルを管理する。なお、図１の例では、接続先である第１階層管理装置１２０から第２階層管理装置１３１～１３３それぞれに、同じモデルを送信する場合について示しているが、第２階層管理装置１３１～１３３それぞれに送信されるモデルは、異なっていてもよい。
【0033】
また、第２階層管理装置１３１～１３３は、それぞれ、第１のフェーズにおいて、第１階層管理装置１２０から送信されたモデルを第３階層管理装置（不図示）に送信する。
【0034】
また、図１に示すように、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、接続先である第（ｎ－２）階層管理装置から送信されたモデルを管理する。また、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、第１のフェーズにおいて、第（ｎ－２）階層管理装置から送信されたモデルを第ｎ階層管理装置１５１、１５２に送信する。
【0035】
なお、図１の例では、第（ｎ－１）階層管理装置１４１に接続される第ｎ階層管理装置が２台である場合について示したが、第（ｎ－１）階層管理装置１４１に接続される第ｎ階層管理装置の数は、２台に限定されない。
【0036】
また、図１に示すように、第ｎ階層管理装置１５１、１５２は、接続先である第（ｎ－１）階層管理装置から送信されたモデルを管理する。また、第ｎ階層管理装置１５１、１５２は、第１のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１から送信されたモデルを実行装置１７０、１９０に送信する。
【0037】
基板処理装置１６０は、熱処理装置やエッチング装置等のように、物理空間において、基板製造プロセスを実行する処理装置である。
【0038】
実行装置１７０は、
・第ｎ階層管理装置１５１から送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”）が配された推論部１７１＿１と、
・第ｎ階層管理装置１５１から送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”）が配された推論部１７１＿２と、
を有する。
・第ｎ階層管理装置１５１から送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”）が配された推論部１７１＿１と、
・第ｎ階層管理装置１５１から送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”）が配された推論部１７１＿２と、
を有する。
【0039】
推論部１７１＿１は、基板処理装置１６０から収集したデータに基づいてモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”）を実行させる。また、推論部１７１＿１は、推論結果（例えば、異常検知の推論結果、プロセス処理の結果物の推論結果、部品劣化診断の推論結果、内部状態の推論結果等）を出力する。推論部１７１＿１より出力された推論結果は、例えば、正解データと対応付けて、実測データとして実測データ格納部１７２に格納される。
【0040】
また、推論部１７１＿２は、基板処理装置１６０から収集したデータに基づいてモデル（モデル構造＝“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”）を実行させる。また、推論部１７１＿２は、推論結果（例えば、プロセスの制御における推論結果（制御値）等）を出力する。推論部１７１＿２より出力された推論結果は、例えば、正解データと対応付けて、実測データとして実測データ格納部１７２に格納される。
【0041】
同様に、基板処理装置１８０は、熱処理装置やエッチング装置等のように、物理空間において、基板製造プロセスを実行する処理装置である。
【0042】
実行装置１９０は、
・第ｎ階層管理装置１５２から送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”）が配された推論部１９１＿１と、
・第ｎ階層管理装置１５２から送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”）が配された推論部１９１＿２と、
を有する。
・第ｎ階層管理装置１５２から送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”）が配された推論部１９１＿１と、
・第ｎ階層管理装置１５２から送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”）が配された推論部１９１＿２と、
を有する。
【0043】
推論部１９１＿１は、基板処理装置１８０から収集したデータに基づいてモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”）を実行させる。また、推論部１９１＿１は、推論結果（例えば、異常検知の推論結果、プロセス処理の結果物の推論結果、部品劣化診断の推論結果、内部状態の推論結果等）を出力する。推論部１９１＿１より出力された推論結果は、例えば、正解データと対応付けて、実測データとして、実測データ格納部１９２に格納される。
【0044】
また、推論部１９１＿２は、基板処理装置１８０から収集したデータに基づいてモデル（モデル構造＝“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”）を実行させる。また、推論部１９１＿２は、推論結果（例えば、プロセスの制御における推論結果（制御値）等）を出力する。推論部１９１＿２より出力された推論結果は、例えば、正解データと対応付けて、実測データとして、実測データ格納部１９２に格納される。
【0045】
（２）第２のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成
図２は、第２のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図２に示すように、第２のフェーズにおいて、モデル管理システム１００は、上記第１のフェーズのシステム構成に加えて、更に、実行装置１７０が、学習部２１０＿１、２１０＿２を有する。また、実行装置１９０が、学習部２２０＿１、２２０＿２を有する。
図２は、第２のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図２に示すように、第２のフェーズにおいて、モデル管理システム１００は、上記第１のフェーズのシステム構成に加えて、更に、実行装置１７０が、学習部２１０＿１、２１０＿２を有する。また、実行装置１９０が、学習部２２０＿１、２２０＿２を有する。
【0046】
学習部２１０＿１には、第ｎ階層管理装置１５１より送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”）が配されている。学習部２１０＿１は、実測データ格納部１７２より読み出した実測データを用いて、追加の学習処理を行う。これにより、学習部２１０＿１は、最適化したモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”を、第ｎ階層管理装置１５１に送信する。
【0047】
また、学習部２１０＿２には、第ｎ階層管理装置１５１より送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”）が配されている。学習部２１０＿２は、実測データ格納部１７２より読み出した実測データを用いて、追加の学習処理を行う。これにより、学習部２１０＿２は、最適化したモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”を、第ｎ階層管理装置１５１に送信する。
【0048】
同様に、学習部２２０＿１には、第ｎ階層管理装置１５２より送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”）が配されている。学習部２２０＿１は、実測データ格納部１９２より読み出した実測データを用いて、追加の学習処理を行う。これにより、学習部２２０＿１は、最適化したモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ２”を、第ｎ階層管理装置１５２に送信する。
【0049】
また、学習部２２０＿２には、第ｎ階層管理装置１５２より送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”）が配されている。学習部２２０＿２は、実測データ格納部１９２より読み出した実測データを用いて、追加の学習処理を行う。これにより、学習部２２０＿２は、最適化したモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ２”を、第ｎ階層管理装置１５２に送信する。
【0050】
（３）第３のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成
図３は、第３のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図３に示すように、第３のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・第２のフェーズにおいて学習部２１０＿１、２１０＿２から送信されたモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”、“パラメータＰＢ１”と、
を管理する。
図３は、第３のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図３に示すように、第３のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・第２のフェーズにおいて学習部２１０＿１、２１０＿２から送信されたモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”、“パラメータＰＢ１”と、
を管理する。
【0051】
また、第３のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”を用いて、推論部１７１＿１に設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”を更新する。また、第３のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ１”を用いて、推論部１７１＿２に設定されているモデルパラメータ＝ “パラメータＰＢ０”を更新する。
【0052】
同様に、第ｎ階層管理装置１５２は、
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・第２のフェーズにおいて学習部２２０＿１、２２０＿２から送信されたモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ２”、“パラメータＰＢ２”と、
を管理する。
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・第２のフェーズにおいて学習部２２０＿１、２２０＿２から送信されたモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ２”、“パラメータＰＢ２”と、
を管理する。
【0053】
また、第３のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５２は、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ２”を用いて、推論部１９１＿１に設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”を更新する。また、第３のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５２は、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ２”を用いて、推論部１９１＿２に設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”を更新する。
【0054】
（４）第４のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成
図４は、第４のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図４に示すように、第４のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、所定のタイミングで、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”、“パラメータＰＢ１”を、第（ｎ－１）階層管理装置１４１に送信する。
図４は、第４のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図４に示すように、第４のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、所定のタイミングで、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”、“パラメータＰＢ１”を、第（ｎ－１）階層管理装置１４１に送信する。
【0055】
同様に、第４のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５２は、所定のタイミングで、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ２”、“パラメータＰＢ２”を、第（ｎ－１）階層管理装置１４１に送信する。
【0056】
（５）第５のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成
図５は、第５のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図５に示すように、第５のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、
・第４のフェーズにおいて第ｎ階層管理装置１５１から送信された、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”、“パラメータＰＢ１”と、
・第４のフェーズにおいて第ｎ階層管理装置１５２から送信された、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ２”、“パラメータＰＢ２”と、
に基づいて、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”を算出する。なお、第（ｎ－１）階層管理装置１４１による新たなモデルパラメータの算出方法は任意であり、例えば、“パラメータＰＡ１”と“パラメータＰＡ２”とを重み付け加算して、“パラメータＰＡ３”を算出してもよい。同様に、“パラメータＰＢ１”と“パラメータＰＢ２”とを重み付け加算して、“パラメータＰＢ３”を算出してもよい。
図５は、第５のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図５に示すように、第５のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、
・第４のフェーズにおいて第ｎ階層管理装置１５１から送信された、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”、“パラメータＰＢ１”と、
・第４のフェーズにおいて第ｎ階層管理装置１５２から送信された、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ２”、“パラメータＰＢ２”と、
に基づいて、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”を算出する。なお、第（ｎ－１）階層管理装置１４１による新たなモデルパラメータの算出方法は任意であり、例えば、“パラメータＰＡ１”と“パラメータＰＡ２”とを重み付け加算して、“パラメータＰＡ３”を算出してもよい。同様に、“パラメータＰＢ１”と“パラメータＰＢ２”とを重み付け加算して、“パラメータＰＢ３”を算出してもよい。
【0057】
なお、重み付け加算する場合の重みは任意であり、例えば、加算対象のパラメータのうち、所定の評価基準を満たさないパラメータについては、重みをゼロにしてもよい（加算対象から除外してもよい）。
【0058】
また、図５に示すように、第５のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”とを管理する。また、第５のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”を、第（ｎ－１）階層管理装置１４１に接続する第ｎ階層管理装置１５１、１５２に送信する。
【0059】
更に、図５に示すように、第５のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１、１５２は、
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・接続先である第（ｎ－１）階層管理装置１４１から送信された、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”と、
を管理する。
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・接続先である第（ｎ－１）階層管理装置１４１から送信された、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”と、
を管理する。
【0060】
また、第５のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”を用いて、推論部１７１＿１に配されたモデルに設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”を更新する。また、第５のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ３”を用いて、推論部１７１＿２に配されたモデルに設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ１”を更新する。
【0061】
更に、第５のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５２は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”を用いて、推論部１９１＿１に配されたモデルに設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ２”を更新する。また、第５のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５２は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ３”を用いて、推論部１９１＿２に配されたモデルに設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ２”を更新する。
【0062】
これにより、第（ｎ－１）階層管理装置１４１に属する最下層の第ｎ階層管理装置１５１、１５２それぞれにより管理されるモデルに、新たなモデルパラメータ（“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”）が設定されることになる。つまり、第（ｎ－１）階層管理装置１４１に属する最下層の第ｎ階層管理装置１５１、１５２それぞれにより管理されるモデルが共有化されることになる（第ｎ階層の管理装置間でモデルが共有化されることになる）。
【0063】
（６）第６のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成
図６は、第６のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図６に示すように、第６のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、所定のタイミングで、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”を、第（ｎ－２）階層管理装置に送信する。なお、ここでは、第（ｎ－２）階層管理装置が、第２階層管理装置１３２であるとして説明する。
図６は、第６のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図６に示すように、第６のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、所定のタイミングで、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”を、第（ｎ－２）階層管理装置に送信する。なお、ここでは、第（ｎ－２）階層管理装置が、第２階層管理装置１３２であるとして説明する。
【0064】
同様に、第６のフェーズにおいて、第２階層管理装置１３２に接続する他の第（ｎ－１）階層管理装置は、所定のタイミングで、新たなモデルパラメータを、第２階層管理装置１３２に送信する。
【0065】
また、図６に示すように、第６のフェーズにおいて、第２階層管理装置１３１、１３３に接続する他の第（ｎ－１）階層管理装置は、所定のタイミングで、新たなモデルパラメータを、第２階層管理装置１３１、１３２にそれぞれ送信する。
【0066】
（７）第７のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成
図７は、第７のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図７に示すように、第７のフェーズにおいて、第２階層管理装置１３２は、
・第６のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１から送信された、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”と、
・第６のフェーズにおいて、第２階層管理装置１３２に接続する他の複数の第（ｎ－１）階層管理装置から送信されたモデルパラメータと、
に基づいて、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”を算出する。
図７は、第７のフェーズにおけるモデル管理システムのシステム構成の一例を示す図である。図７に示すように、第７のフェーズにおいて、第２階層管理装置１３２は、
・第６のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１から送信された、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”、“パラメータＰＢ３”と、
・第６のフェーズにおいて、第２階層管理装置１３２に接続する他の複数の第（ｎ－１）階層管理装置から送信されたモデルパラメータと、
に基づいて、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”を算出する。
【0067】
また、図７に示すように、第７のフェーズにおいて、第２階層管理装置１３２は、モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”とを管理する。また、第７のフェーズにおいて、第２階層管理装置１３２は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”を、第（ｎ－１）階層管理装置１４１等に送信する。
【0068】
更に、図７に示すように、第７のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・接続先である第２階層管理装置１３２から送信された、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”と、
を管理する。
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・接続先である第２階層管理装置１３２から送信された、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”と、
を管理する。
【0069】
更に、図７に示すように、第７のフェーズにおいて、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”を、第（ｎ－１）階層管理装置１４１に接続する第ｎ階層管理装置１５１、１５２に送信する。
【0070】
更に、図７に示すように、第７のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１、１５２は、
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・接続先である第（ｎ－１）階層管理装置１４１から送信された、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”と、
を管理する。
・モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”と、
・接続先である第（ｎ－１）階層管理装置１４１から送信された、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”と、
を管理する。
【0071】
更に、第７のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”を用いて、推論部１７１＿１に配されたモデルに設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”を更新する。また、第７のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５１は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ６”を用いて、推論部１７１＿２に配されたモデルに設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ３”を更新する。
【0072】
また、第７のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５２は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ６”を用いて、推論部１９１＿１に配されたモデルに設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ３”を更新する。また、第７のフェーズにおいて、第ｎ階層管理装置１５２は、新たなモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ６”を用いて、推論部１９１＿２に配されたモデルに設定されているモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ３”を更新する。
【0073】
これにより、第２階層管理装置１３２に属する最下層の第ｎ階層管理装置１５１、１５２それぞれにより管理されるモデルに、新たなモデルパラメータ（“パラメータＰＡ６”、“パラメータＰＢ６”）が設定されることになる。つまり、第２階層管理装置１３２に属する最下層の第ｎ階層管理装置１５１、１５２それぞれにより管理されるモデルが共有化されることになる（第３階層の管理装置間でモデルが共有化されることになる）。
【0074】
なお、上記説明では、第７のフェーズまで説明したが、更に、第８のフェーズまで実行されてもよい。この場合、第１階層管理装置１２０に属する最下層の第ｎ階層管理装置１５１、１５２それぞれにより管理されるモデルが共有化されることになる。また、上記説明では、第１～第８のフェーズが１回実行される場合について説明した。しかしながら、第１～第８のフェーズは、複数回繰り返し実行されてもよい。
【0075】
また、各フェーズの実行順序は、上記説明の実行順序に限定されない。例えば、第１～第５のフェーズが複数回繰り返し実行されてから、第６～第７のフェーズが実行されてもよい。また、第６～第７のフェーズが複数回繰り返し実行されてから、第８のフェーズが実行されてもよい。
【0076】
また、上記説明では、各フェーズにおいて、モデル構造＝“モデルＡ”のモデルパラメータと、モデル構造＝“モデルＢ”のモデルパラメータとが同じタイミングで更新されるものとした。しかしながら、各フェーズにおいて、モデル構造＝“モデルＡ”のモデルパラメータと、モデル構造＝“モデルＢ”のモデルパラメータとは、異なるタイミングで更新されてもよい。
【0077】
＜モデル管理処理の流れ＞
次に、モデル管理システム１００によるモデル管理処理の流れについてシーケンス図を用いて説明する。図８は、モデル管理システムによるモデル管理処理の流れを示すシーケンス図である。なお、図８に示すモデル管理処理を実行するにあたり、学習部１１２＿１、１１２＿２による学習処理は完了しており、モデル管理装置１１０により、モデル構造とモデルパラメータとが管理されているものとする。
次に、モデル管理システム１００によるモデル管理処理の流れについてシーケンス図を用いて説明する。図８は、モデル管理システムによるモデル管理処理の流れを示すシーケンス図である。なお、図８に示すモデル管理処理を実行するにあたり、学習部１１２＿１、１１２＿２による学習処理は完了しており、モデル管理装置１１０により、モデル構造とモデルパラメータとが管理されているものとする。
【0078】
図８に示すように、ステップＳ８０１において、モデル管理装置１１０は、管理しているモデル構造とモデルパラメータとを、第１階層管理装置１２０に送信する。なお、第１階層管理装置１２０に送信されたモデル構造とモデルパラメータとは、順次、第１階層管理装置１２０に属する下位の階層の管理装置に送信され、例えば、第（ｎ－１）階層管理装置１４１まで送信されたとする。
【0079】
ステップＳ８１１において、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、送信されたモデル構造とモデルパラメータとを第ｎ階層管理装置１５１に送信する。
【0080】
ステップＳ８１２において、第ｎ階層管理装置１５１は、送信されたモデル構造とモデルパラメータとを、実行装置１７０に送信する。
【0081】
ステップＳ８１３において、実行装置１７０は、送信されたモデル構造に、送信されたモデルパラメータを設定し、モデルを実行する。また、実行装置１７０は、モデルより出力された推論結果と、正解データとを対応付けて実測データとして格納するとともに、格納した実測データを用いて学習処理を行う。
【0082】
ステップＳ８１４において、実行装置１７０は、実測データを用いて学習処理を行うことで最適化されたモデルパラメータを、第ｎ階層管理装置１５１に送信する。
【0083】
また、ステップＳ８２１において、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、送信されたモデル構造とモデルパラメータとを第ｎ階層管理装置１５２に送信する。
【0084】
ステップＳ８２２において、第ｎ階層管理装置１５２は、送信されたモデル構造とモデルパラメータとを、実行装置１９０に送信する。
【0085】
ステップＳ８２３において、実行装置１９０は、送信されたモデル構造に、送信されたモデルパラメータを設定し、モデルを実行する。また、実行装置１９０は、モデルより出力された推論結果と、正解データとを対応付けて実測データとして格納するとともに、格納した実測データを用いて学習処理を行う。
【0086】
ステップＳ８２４において、実行装置１９０は、実測データを用いて学習処理を行うことで最適化されたモデルパラメータを、第ｎ階層管理装置１５２に送信する。
【0087】
ステップＳ８３１において、第ｎ階層管理装置１５１は、最適化されたモデルパラメータを第（ｎ－１）階層管理装置１４１に送信する。
【0088】
ステップＳ８３２において、第ｎ階層管理装置１５２は、最適化されたモデルパラメータを第（ｎ－１）階層管理装置１４１に送信する。
【0089】
ステップＳ８３３において、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、第ｎ階層管理装置１５１から送信されたモデルパラメータと、第ｎ階層管理装置１５２から送信されたモデルパラメータとに基づいて、新たなモデルパラメータを生成する。
【0090】
ステップＳ８３４において、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、新たなモデルパラメータを、第ｎ階層管理装置１５１に送信する。なお、以降は、上記ステップＳ８１２～Ｓ８１４、Ｓ８３１と同様の処理を行う。
【0091】
ステップＳ８３５において、第（ｎ－１）階層管理装置１４１は、新たなモデルパラメータを、第ｎ階層管理装置１５２に送信する。なお、以降は、上記ステップＳ８２２～Ｓ８２４、Ｓ８３２と同様の処理を行う。
【0092】
また、第（ｎ－１）階層管理装置１４１より上位の階層においても、上記ステップＳ８３１～Ｓ８３５と同様の処理が繰り返される。
【0093】
その結果、ステップＳ８４１において、複数の第２階層管理装置それぞれは、最適化されたモデルパラメータを、接続先である第１階層管理装置１２０に送信する。
【0094】
ステップＳ８４２において、第１階層管理装置１２０は、第１階層管理装置１２０に接続する１階層下位の複数の第２階層管理装置から送信されたモデルパラメータを用いて、新たなモデルパラメータを生成する。第１階層管理装置１２０により生成された新たなモデルパラメータは、第１階層管理装置１２０に接続する１階層下位の複数の第２階層管理装置に送信される。以降は、ステップＳ８１１～Ｓ８１４、Ｓ８３１、ステップＳ８２１～Ｓ８２４、Ｓ８３２と同様の処理が行われる。
【0095】
＜第ｘ階層管理装置のハードウェア構成＞
次に、第１階層管理装置１２０から第ｎ階層管理装置１５１、１５２までの各管理装置のハードウェア構成について説明する。なお、第１階層管理装置１２０から第ｎ階層管理装置１５１、１５２までの各管理装置は、いずれも同様のハードウェア構成を有するため、ここでは、第ｘ階層（ｘは１～ｎの任意の整数）の管理装置である第ｘ階層管理装置のハードウェア構成について説明する。図９は、第ｘ階層管理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
次に、第１階層管理装置１２０から第ｎ階層管理装置１５１、１５２までの各管理装置のハードウェア構成について説明する。なお、第１階層管理装置１２０から第ｎ階層管理装置１５１、１５２までの各管理装置は、いずれも同様のハードウェア構成を有するため、ここでは、第ｘ階層（ｘは１～ｎの任意の整数）の管理装置である第ｘ階層管理装置のハードウェア構成について説明する。図９は、第ｘ階層管理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【0096】
図９に示すように、第ｘ階層管理装置９００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）９０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９０３を有する。また、第ｘ階層管理装置９００は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）９０４を有する。なお、ＣＰＵ９０１、ＧＰＵ９０４などのプロセッサ（処理回路、Processing Circuit、Processing Circuitry）と、ＲＯＭ９０２、ＲＡＭ９０３などのメモリは、いわゆるコンピュータを形成する。
【0097】
更に、第ｘ階層管理装置９００は、補助記憶装置９０５、表示装置９０６、操作装置９０７、Ｉ／Ｆ（Interface）装置９０８、ドライブ装置９０９を有する。なお、第ｘ階層管理装置９００の各ハードウェアは、バス９１０を介して相互に接続される。
【0098】
ＣＰＵ９０１は、補助記憶装置９０５にインストールされた各種プログラム（例えば、後述するモデル管理プログラム等）を実行する演算デバイスである。
【0099】
ＲＯＭ９０２は、不揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＯＭ９０２は、補助記憶装置９０５にインストールされた各種プログラムをＣＰＵ９０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＲＯＭ９０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。
【0100】
ＲＡＭ９０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＡＭ９０３は、補助記憶装置９０５にインストールされた各種プログラムがＣＰＵ９０１によって実行される際に展開される、作業領域を提供する。
【0101】
ＧＰＵ９０４は、画像処理用の演算デバイスであり、本実施形態では、ＣＰＵ９０１によりモデル管理プログラムが実行される際に、２次元データについて、並列処理による高速演算を行う。なお、ＧＰＵ９０４は、内部メモリ（ＧＰＵメモリ）を搭載しており、２次元データについて並列処理を行う際に必要な情報を一時的に保持する。
【0102】
補助記憶装置９０５は、各種プログラムや、各種プログラムがＣＰＵ９０１によって実行される際に用いられる各種データ等を格納する。例えば、後述する配布情報格納部１０１１、更新情報格納部１０１２、下位層情報格納部１０１３は、補助記憶装置９０５において実現される。
【0103】
表示装置９０６は、例えば、第ｘ階層管理装置９００の内部状態を表示する表示デバイスである。操作装置９０７は、第ｘ階層管理装置９００のユーザが第ｘ階層管理装置９００に対して各種指示を入力する際に用いる入力デバイスである。Ｉ／Ｆ装置９０８は、他の管理装置との間でデータを送受信するための接続デバイスである。
【0104】
ドライブ装置９０９は記録媒体９２０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体９２０には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体９２０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
【0105】
なお、補助記憶装置９０５にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体９２０がドライブ装置９０９にセットされ、該記録媒体９２０に記録された各種プログラムがドライブ装置９０９により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置９０５にインストールされる各種プログラムは、不図示のネットワークを介してダウンロードされることで、インストールされてもよい。
【0106】
＜第ｘ階層管理装置の機能構成＞
次に、第１階層管理装置１２０から第ｎ階層管理装置１５１、１５２の各管理装置の機能構成について説明する。なお、第１階層管理装置１２０から第ｎ階層管理装置１５１、１５２の各管理装置は、いずれも同様の機能構成を有するため、ここでも、第ｘ階層（ｘは１～ｎの任意の整数）の管理装置である第ｘ階層管理装置の機能構成について説明する。
次に、第１階層管理装置１２０から第ｎ階層管理装置１５１、１５２の各管理装置の機能構成について説明する。なお、第１階層管理装置１２０から第ｎ階層管理装置１５１、１５２の各管理装置は、いずれも同様の機能構成を有するため、ここでも、第ｘ階層（ｘは１～ｎの任意の整数）の管理装置である第ｘ階層管理装置の機能構成について説明する。
【0107】
ただし、以下の説明において、ｘ＝１の場合、第ｘ階層管理装置よりも１階層上位の階層の管理装置とは、モデル管理装置１１０を指すものとする。また、ｘ＝ｎの場合、第ｘ階層管理装置より１階層下位の階層の管理装置とは、実行装置１７０、１９０等を指すものとする。
【0108】
図１０は、第ｘ階層管理装置の機能構成の一例を示す図である。上述したように、第ｘ階層管理装置９００には、モデル管理プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、第ｘ階層管理装置９００は、上位層情報取得部１００１、共有化部１００２として機能する。また、第ｘ階層管理装置９００は、下位層情報取得部１００３、最適化部１００４、上位層情報送信部１００５として機能する。
【0109】
上位層情報取得部１００１は、１階層上位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００が接続する管理装置より、モデル構造及びモデルパラメータの両方、または、モデルパラメータが送信された場合に、これを取得する。また、上位層情報取得部１００１は、取得したモデル構造及びモデルパラメータを、配布情報格納部１０１１に格納する。あるいは、上位層情報取得部１００１は、取得したモデルパラメータを用いて、既に配布情報格納部１０１１に格納されているモデルパラメータを更新する。
【0110】
共有化部１００２は制御部の一例であり、配布情報格納部１０１１に、新たにモデル及びモデルパラメータが格納された場合に、これを読み出し、１階層下位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００に接続する管理装置に送信する。また、共有化部１００２は、配布情報格納部１０１１に格納されているモデルパラメータが更新された場合に、これを読み出し、１階層下位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００に接続する管理装置に送信する。
【0111】
下位層情報取得部１００３は、１階層下位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００に接続する管理装置より、モデルパラメータが送信された場合に、これを取得する。また、下位層情報取得部１００３は、取得したモデルパラメータを下位層情報格納部１０１３に格納する。
【0112】
最適化部１００４は算出部の一例であり、下位層情報取得部１００３より通知され、下位層情報格納部１０１３に格納されたモデルパラメータを読み出して、新たなモデルパラメータを生成する。上述したように、新たなモデルパラメータの算出方法は任意であり、例えば、下位層情報格納部１０１３より読み出した複数のモデルパラメータを重み付け加算することで、新たなモデルパラメータを生成してもよい。また、最適化部１００４が新たなモデルパラメータを生成する条件は任意であり、任意の条件を満たす場合に新たなモデルパラメータを生成してもよい。例えば、所定期間が経過したことを条件に生成してもよいし、所定数以上の複数のモデルパラメータが格納されたことを条件に生成してもよい。なお、複数のモデルパラメータとは、１階層下位の階層の複数の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００に接続する複数の管理装置それぞれより送信されたモデルパラメータを指す。
【0113】
また、最適化部１００４は、生成した新たなモデルパラメータを用いて、既に配布情報格納部１０１１に格納されているモデルパラメータを更新する。更に、最適化部１００４は、生成した新たなモデルパラメータを、更新情報格納部１０１２に格納する。
【0114】
上位層情報送信部１００５は送信部の一例であり、更新情報格納部１０１２に新たなモデルパラメータが格納された場合に、これを読み出し、所定のタイミングで、１階層上位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００が接続する管理装置に送信する。
【0115】
＜第ｘ階層管理装置による管理処理の流れ＞
次に、第ｘ階層管理装置９００による管理処理の流れについて説明する。図１１は、第ｘ階層管理装置による管理処理の流れを示すフローチャートである。
次に、第ｘ階層管理装置９００による管理処理の流れについて説明する。図１１は、第ｘ階層管理装置による管理処理の流れを示すフローチャートである。
【0116】
ステップＳ１１０１において、第ｘ階層管理装置９００の上位層情報取得部１００１は、第ｘ階層管理装置９００が接続する、１階層上位の階層の管理装置から、モデル構造及びモデルパラメータを取得し、配布情報格納部１０１１に格納する。
【0117】
ステップＳ１１０２において、第ｘ階層管理装置９００の共有化部１００２は、配布情報格納部１０１１より、モデル構造及びモデルパラメータを読み出し、１階層下位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置に接続する管理装置に送信する。
【0118】
ステップＳ１１０３において、第ｘ階層管理装置９００の下位層情報取得部１００３は、１階層下位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００に接続するいずれかの管理装置より、モデルパラメータが送信されたか否かを判定する。
【0119】
ステップＳ１１０３において、モデルパラメータが送信されたと判定した場合には（ステップＳ１１０３においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ１１０４に進む。
【0120】
ステップＳ１１０４において、第ｘ階層管理装置９００の下位層情報取得部１００３は、送信されたモデルパラメータを下位層情報格納部１０１３に格納する。また、最適化部１００４は、下位層情報格納部１０１３よりモデルパラメータを読み出して、新たなモデルパラメータを生成し、配布情報格納部１０１１及び更新情報格納部１０１２に既に格納されているモデルパラメータをそれぞれ更新する。また、共有化部１００２は、更新された新たなモデルパラメータを、１階層下位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００に接続する管理装置に送信する。また、上位層情報送信部１００５は、更新された新たなモデルパラメータを１階層上位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００が接続する管理装置に送信する。その後、ステップＳ１１０５に進む。
【0121】
一方、ステップＳ１１０３において、モデルパラメータが送信されなかったと判定した場合には（ステップＳ１１０３においてＮＯの場合には）、直接、ステップＳ１１０５に進む。
【0122】
ステップＳ１１０５において、第ｘ階層管理装置９００の上位層情報取得部１００１は、１階層上位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００が接続する管理装置より、モデルパラメータが送信されたか否かを判定する。
【0123】
ステップＳ１１０５において、モデルパラメータが送信されたと判定した場合には（ステップＳ１１０５においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ１１０６に進む。
【0124】
ステップＳ１１０６において、第ｘ階層管理装置９００の上位層情報取得部１００１は、第ｘ階層管理装置９００が接続する、１階層上位の階層の管理装置から送信されたモデルパラメータを取得する。また、第ｘ階層管理装置９００の上位層情報取得部１００１は、取得したモデルパラメータを用いて、配布情報格納部１０１１に既に格納されているモデルパラメータを更新する。更に、共有化部１００２は、更新された新たなモデルパラメータを、１階層下位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置９００に接続する管理装置に送信し、ステップＳ１１０７に進む。
【0125】
一方、ステップＳ１１０５において、モデルパラメータが送信されなかったと判定した場合には（ステップＳ１１０５においてＮＯの場合には）、直接、ステップＳ１１０７に進む。
【0126】
ステップＳ１１０７において、第ｘ階層管理装置９００は、管理処理を終了するか否かを判定する。ステップＳ１１０７において、管理処理を終了しないと判定した場合には（ステップＳ１１０７においてＮＯの場合には）、ステップＳ１１０３に戻る。
【0127】
一方、ステップＳ１１０７において、管理処理を終了すると判定した場合には（ステップＳ１１０７においてＹＥＳの場合には）、管理処理を終了する。
【0128】
＜実行装置のハードウェア構成＞
次に、実行装置１７０、１９０のハードウェア構成について説明する。図１２は、実行装置のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、実行装置１７０、１９０のハードウェア構成は、第ｘ階層管理装置９００のハードウェア構成と概ね同じであるため、ここでは、相違点のみを説明する。
次に、実行装置１７０、１９０のハードウェア構成について説明する。図１２は、実行装置のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、実行装置１７０、１９０のハードウェア構成は、第ｘ階層管理装置９００のハードウェア構成と概ね同じであるため、ここでは、相違点のみを説明する。
【0129】
ＣＰＵ１２０１は、補助記憶装置１２０５にインストールされた各種プログラム（例えば、後述する実行プログラム等）を実行する演算デバイスである。
【0130】
補助記憶装置１２０５は、各種プログラムや、各種プログラムがＣＰＵ１２０１によって実行される際に用いられる各種データ等を格納する。例えば、後述するモデル情報格納部１３２１、１３２３、実測データ格納部１７２－１、１７２－２は、補助記憶装置１２０５において実現される。
【0131】
なお、図１２に示したハードウェア構成は一例であり、実行装置１７０、１９０は、例えば、ＦＰＧＡ（Field-programmable gate array）により構成されてもよい。あるいは、実行装置１７０、１９０は、例えば、ＡＩチップ（ＡＩ（Artificial Intelligence）処理に特化した半導体）により構成されてもよい。
【0132】
＜実行装置の機能構成＞
次に、実行装置１７０の機能構成について説明する。図１３は、実行装置の機能構成の一例を示す図である。図１３に示すように、実行装置１７０は、物理空間より収集したデータを処理し、モデルを実行または更新する仮想空間（リアルタイム制御用、シミュレーション用）を有する。また、実行装置１７０は、物理空間より収集したデータ及び仮想空間において更新されたモデルパラメータ等を格納するストレージ群を有する。
次に、実行装置１７０の機能構成について説明する。図１３は、実行装置の機能構成の一例を示す図である。図１３に示すように、実行装置１７０は、物理空間より収集したデータを処理し、モデルを実行または更新する仮想空間（リアルタイム制御用、シミュレーション用）を有する。また、実行装置１７０は、物理空間より収集したデータ及び仮想空間において更新されたモデルパラメータ等を格納するストレージ群を有する。
【0133】
なお、実行装置１７０がデータを収集する物理空間には、
・基板処理装置１６０と、
・基板処理装置１６０による基板処理の際に、推論部１７１＿１がモデルを実行するのに、あるいは、逐次学習部１３１１がモデルの逐次学習を行うのに用いられるデータを測定する測定装置１３０１と、
・基板処理装置１６０による基板処理の際に、推論部１７１＿２がモデルを実行するのに、あるいは、逐次学習部１３１３がモデルの逐次学習を行うのに用いられるデータを測定する測定装置１３０２と、
が含まれる。
・基板処理装置１６０と、
・基板処理装置１６０による基板処理の際に、推論部１７１＿１がモデルを実行するのに、あるいは、逐次学習部１３１１がモデルの逐次学習を行うのに用いられるデータを測定する測定装置１３０１と、
・基板処理装置１６０による基板処理の際に、推論部１７１＿２がモデルを実行するのに、あるいは、逐次学習部１３１３がモデルの逐次学習を行うのに用いられるデータを測定する測定装置１３０２と、
が含まれる。
【0134】
実行装置１７０の仮想空間（リアルタイム制御用）には、逐次学習部１３１１、１３１３、指示部１３１２、通知部１３１４、推論部１７１＿１、１７１＿２が含まれる。
【0135】
逐次学習部１３１１は、測定装置１３０１より収集したデータに基づいて逐次学習（オンライン学習）を行い、推論部１７１＿１に配されたモデルのモデルパラメータを調整する。なお、逐次学習部１３１１によって調整されたモデルパラメータは、モデル情報格納部１３２１に格納されてもよい。
【0136】
推論部１７１＿１は、図１を用いて説明したとおり、測定装置１３０１から収集したデータに基づいてモデルを実行させ、推論結果（例えば、異常検知の推論結果、プロセス処理の結果物の推論結果、部品劣化診断の推論結果、内部状態の推論結果等）を出力する。推論部１７１＿１より出力された推論結果は、指示部１３１２に通知されるとともに、例えば、正解データと対応付けて実測データ格納部１７２＿１に格納される。
【0137】
指示部１３１２は、推論部１７１＿１より通知された推論結果（例えば、異常検知の推論結果、プロセス処理の結果物の推論結果、部品劣化診断の推論結果、内部状態の推論結果等）に応じた指示（例えば、プロセスの目標値）を生成する。また、指示部１３１２は、生成した指示を、基板処理装置１６０に送信する。この場合、基板処理装置１６０では、送信された指示（例えば、プロセスの目標値）に基づいて制御値を算出して、制御を行う。なお、指示部１３１２は、学習機能を有するモデルにより実現されてもよい。
【0138】
逐次学習部１３１３は、測定装置１３０２より収集したデータに基づいて逐次学習（オンライン学習）を行い、推論部１７１＿２に配されたモデルのモデルパラメータを調整する。なお、逐次学習部１３１３によって調整されたモデルパラメータは、モデル情報格納部１３２３に格納されてもよい。
【0139】
推論部１７１＿２は、図１を用いて説明したとおり、測定装置１３０２から収集したデータに基づいてモデルを実行させ、推論結果（例えば、プロセスの制御における推論結果（制御値）等）を出力する。推論部１７１＿２より出力された推論結果は、通知部１３１４に通知されるとともに、例えば、正解データと対応付けて実測データ格納部１７２＿２に格納される。
【0140】
通知部１３１４は、推論部１７１＿２より通知された推論結果（例えば、プロセスの制御における推論結果（制御値）等）を基板処理装置１６０に送信する。この場合、基板処理装置１６０では、送信された推論結果（例えば、プロセスの制御における推論結果（制御値）等）に従って、制御を行う。
【0141】
なお、図１３の例では、指示部１３１２を、仮想空間（リアルタイム制御用）に配する構成としたが、指示部１３１２は、基板処理装置１６０において実現されるように構成してもよい。
【0142】
実行装置１７０の仮想空間（シミュレーション用）には、学習部２１０＿１、２１０＿２が含まれる。
【0143】
学習部２１０＿１には、図２を用いて説明したとおり、第ｎ階層管理装置１５１より送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”）が配されている。また、学習部２１０＿１は、一定程度の実測データが蓄積された場合に実測データ格納部１７２＿１より実測データを読み出し、追加の学習処理（バッチ学習処理）を行う。これにより、学習部２１０＿１は、最適化したモデルパラメータ（“パラメータＰＡ１”）を、モデル情報格納部１３２１に格納する。モデル情報格納部１３２１に格納されモデルパラメータ（“パラメータＰＡ１”）は、所定のタイミングで、第ｎ階層管理装置１５１に送信される。
【0144】
なお、学習部２１０＿１は、第ｎ階層管理装置１５１から新たなモデルパラメータが送信された場合、当該新たなモデルパラメータを、モデル構造＝“モデルＡ”に設定し、実測データ格納部１７２＿１に格納された実測データを用いてシミュレーションを行う。これにより、学習部２１０＿１では、当該新たなモデルパラメータが推論部１７１＿１に設定される前に、当該新たなモデルパラメータに問題がないかを、事前に検証することができる。
【0145】
学習部２１０＿２には、図２を用いて説明したとおり、第ｎ階層管理装置１５１より送信されたモデル（モデル構造＝“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”）が配されている。また、学習部２１０＿２は、一定程度の実測データが蓄積された場合に、実測データ格納部１７２＿２より実測データを読み出し、追加の学習処理（バッチ学習処理）を行う。これにより、学習部２１０＿２は、最適化したモデルパラメータ（“パラメータＰＢ１”）を、モデル情報格納部１３２３に格納する。モデル情報格納部１３２３に格納されモデルパラメータ（“パラメータＰＢ１”）は、所定のタイミングで、第ｎ階層管理装置１５１に送信される。
【0146】
なお、学習部２１０＿２は、第ｎ階層管理装置１５１から新たなモデルパラメータが送信された場合、当該新たなモデルパラメータを、モデル構造＝“モデルＢ”に設定し、実測データ格納部１７２＿２に格納された実測データを用いてシミュレーションを行う。これにより、学習部２１０＿２では、当該新たなモデルパラメータが推論部１７１＿２に設定される前に、当該新たなモデルパラメータに問題がないかを、事前に検証することができる。
【0147】
＜実行装置による逐次学習処理及びバッチ学習処理の流れ＞
次に、実行装置１７０による逐次学習処理及びバッチ学習処理の流れについて説明する。
次に、実行装置１７０による逐次学習処理及びバッチ学習処理の流れについて説明する。
【0148】
（１）逐次学習処理の流れ
図１４Ａは、実行装置による逐次学習処理の流れを示すフローチャートである。
図１４Ａは、実行装置による逐次学習処理の流れを示すフローチャートである。
【0149】
ステップＳ１４０１において、実行装置１７０は、第ｎ階層管理装置１５１からモデル（モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”、“パラメータＰＢ０”）を取得する。
【0150】
ステップＳ１４０１において、実行装置１７０は、取得したモデル構造＝“モデルＡ”、にモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”を設定したモデルを、推論部１７１＿１、学習部２１０＿１に配する。また、実行装置１７０は、取得したモデル構造＝“モデルＢ”にモデルパラメータ＝“パラメータＰＢ０”を設定したモデルを、推論部１７１＿２、学習部２１０＿２に配する。
【0151】
ステップＳ１４０３において、実行装置１７０の推論部１７１＿１、１７１＿２は、基板処理装置１６０から収集したデータに基づいてモデルを実行させ、推論結果を出力する。
【0152】
ステップＳ１４０４において、実行装置１７０の逐次学習部１３１１、１３１３は、基板処理装置１６０から収集したデータに基づいて逐次学習を行い、モデルパラメータをそれぞれ調整する。
【0153】
ステップＳ１４０５において、実行装置１７０は、推論部１７１＿１、１７１＿２より出力された推論結果を、正解データと対応付けて、実測データ格納部１７２＿１または１７２＿２に格納する。
【0154】
ステップＳ１４０６において、実行装置１７０は、逐次学習処理を終了するか否かを判定する。ステップＳ１４０６において逐次学習処理を終了しないと判定した場合には（ステップＳ１４０６においてＮＯの場合には）、ステップＳ１４０７に進む。
【0155】
ステップＳ１４０７において、実行装置１７０は、第ｎ階層管理装置１５１から新たなモデルパラメータが送信されたか否かを判定する。ステップＳ１４０７において新たなモデルパラメータが送信されなかったと判定した場合には（ステップＳ１４０７においてＮＯの場合には）、ステップＳ１４０３に戻る。
【0156】
一方、ステップＳ１４０７において新たなモデルパラメータが送信されたと判定した場合には（ステップＳ１４０７においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ１４０８に進む。
【0157】
ステップＳ１４０８において、実行装置１７０は、第ｎ階層管理装置１５１から送信されたモデルパラメータを用いてシミュレーションを行うことで、モデルパラメータの適否を検証する。
【0158】
ステップＳ１４０８において、モデルパラメータが適切であることが検証されなかった場合には（ステップＳ１４０８においてＮＯの場合には）、ステップＳ１４０３に戻る。
【0159】
一方、ステップＳ１４０８において、モデルパラメータが適切であることが検証された場合には（ステップＳ１４０８においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ１４０２に戻る。これにより、新たなモデルパラメータが設定されたモデルが、対応する推論部に配されることになる。
【0160】
一方、ステップＳ１４０６において、逐次学習処理を終了すると判定した場合には（ステップＳ１４０６においてＹＥＳの場合には）、逐次学習処理を終了する。
【0161】
（２）バッチ学習処理の流れ
図１４Ｂは、実行装置によるバッチ学習処理の流れを示すフローチャートである。
図１４Ｂは、実行装置によるバッチ学習処理の流れを示すフローチャートである。
【0162】
ステップＳ１４１１において、実行装置１７０は、実測データ格納部１７２＿１、１７２＿２に一定程度の実測データが蓄積されたか否かを判定する。ステップＳ１４１１において、一定程度の実測データが蓄積されていないと判定した場合には（ステップＳ１４１１においてＮＯの場合には）、ステップＳ１４１６に進む。
【0163】
一方、ステップＳ１４１１において、一定程度の実測データが蓄積されたと判定した場合には（ステップＳ１４１１においてＹＥＳの場合には）、ステップＳ１４１２に進む。
【0164】
ステップＳ１４１２において、実行装置１７０の学習部２１０＿１、２１０＿２は、実測データ格納部１７２＿１、１７２＿２より実測データを読み出す。
【0165】
ステップＳ１４１３において、実行装置１７０の学習部２１０＿１、２１０＿２は、読み出した実測データを用いて、追加の学習処理（バッチ学習処理）を行う。
【0166】
ステップＳ１４１４において、実行装置１７０は、学習部２１０＿１、２１０＿２が追加の学習処理を行うことで最適化されたモデルパラメータ＝“パラメータＰＡ１”、“パラメータＰＢ１”を取得し、モデル情報格納部１３２１、１３２３に格納する。
【0167】
ステップＳ１４１５において、実行装置１７０は、最適化されたモデルパラメータを、第ｎ階層管理装置１５１に送信する。
【0168】
ステップＳ１４１６において、実行装置１７０は、バッチ学習処理を終了するか否かを判定する。ステップＳ１４０９においてバッチ学習処理を終了しないと判定した場合には（ステップＳ１４１６においてＮＯの場合には）、ステップＳ１４１１に戻る。
【0169】
一方、ステップＳ１４１６においてバッチ学習処理を終了すると判定した場合には（ステップＳ１４１６においてＹＥＳの場合には）、バッチ学習処理を終了する。
【0170】
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係るモデル管理システム１００は、
・基板製造プロセスに適用されるモデルを３階層以上の階層に分けて管理する。
・第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置（第１の管理部）と、第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置に接続し、１階層下位の階層においてモデルを管理する１つ以上の第（ｘ＋１）階層の管理装置（第２の管理部）とを有する。
・第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置は、１つ以上の第（ｘ＋１）階層において管理されるモデルのモデルパラメータが更新された場合に、更新された各モデルパラメータに基づいて、新たなモデルパラメータを算出する。
・第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置は、第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置に属する最下層の複数の管理装置それぞれにより管理されるモデルに、新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する。
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係るモデル管理システム１００は、
・基板製造プロセスに適用されるモデルを３階層以上の階層に分けて管理する。
・第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置（第１の管理部）と、第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置に接続し、１階層下位の階層においてモデルを管理する１つ以上の第（ｘ＋１）階層の管理装置（第２の管理部）とを有する。
・第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置は、１つ以上の第（ｘ＋１）階層において管理されるモデルのモデルパラメータが更新された場合に、更新された各モデルパラメータに基づいて、新たなモデルパラメータを算出する。
・第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置は、第ｘ階層においてモデルを管理する管理装置に属する最下層の複数の管理装置それぞれにより管理されるモデルに、新たなモデルパラメータが設定されるよう制御する。
【0171】
このように、第１の実施形態では、モデルを３階層以上の階層に分け、同一階層の管理装置間でモデルパラメータを共有化することで、モデルの数を集約し、管理コストを削減する。
【0172】
この結果、第１の実施形態によれば、基板処理プロセスに適用されるモデルを効率的に管理することができる。
【0173】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、同一の基板処理工場内において、モデルを３階層以上の階層に分けて管理する場合について説明した。しかしながら、モデルを３階層以上の階層に分ける方法はこれに限定されない。
上記第１の実施形態では、同一の基板処理工場内において、モデルを３階層以上の階層に分けて管理する場合について説明した。しかしながら、モデルを３階層以上の階層に分ける方法はこれに限定されない。
【0174】
例えば、同一の基板処理工場内においてモデルを２階層に分け、工場外に、複数の基板処理工場のモデルを管理する共通の管理装置を配することで、全体として３階層以上の階層に分けて管理してもよい。
【0175】
図１５は、モデル管理システムのシステム構成の一例を示す第２の図である。図１５に示すように、モデル管理システム１５００の場合、モデル管理装置１５１０が、基板処理工場αにおけるモデルと、基板処理工場βにおけるモデルとを管理する。
【0176】
具体的には、モデル管理装置１５１０は、モデル（モデル構造＝“モデルＡ”、“モデルＢ”、モデルパラメータ＝“パラメータＰＡ０”、“パラメータＰＢ０”）を管理する。また、モデル管理装置１５１０は、第１のフェーズにおいて、モデルを基板処理工場αの第１階層管理装置１２０と、基板処理工場βの第１階層管理装置（不図示）とに送信する。
【0177】
また、図１５に示すように、モデル管理システム１５００の場合、基板処理工場αは、第１階層管理装置１２０と、第２階層管理装置１３１、１３２とを有し、第３階層以上の管理装置を有していない。
【0178】
つまり、第２階層管理装置１３１、１３２は、最下層の管理装置であり、それぞれ、実行装置１７０、１９０に接続される。
【0179】
なお、モデル管理装置１５１０は、例えば、第７のフェーズにおいて、
・第６のフェーズにおいて、基板処理工場αの第１階層管理装置１２０から送信されたモデルパラメータと、
・第６のフェーズにおいて、基板処理工場βの第１階層管理装置１２０から送信されたモデルパラメータと、
に基づいて、新たなモデルパラメータを算出する。また、モデル管理装置１５１０は、第７のフェーズにおいて、新たなモデルパラメータを管理するとともに、該新たなモデルパラメータを、基板処理工場αの第１階層管理装置１２０及び基板処理工場βの第１階層管理装置に送信する。
・第６のフェーズにおいて、基板処理工場αの第１階層管理装置１２０から送信されたモデルパラメータと、
・第６のフェーズにおいて、基板処理工場βの第１階層管理装置１２０から送信されたモデルパラメータと、
に基づいて、新たなモデルパラメータを算出する。また、モデル管理装置１５１０は、第７のフェーズにおいて、新たなモデルパラメータを管理するとともに、該新たなモデルパラメータを、基板処理工場αの第１階層管理装置１２０及び基板処理工場βの第１階層管理装置に送信する。
【0180】
これにより、モデル管理装置１５１０に属する最下層の複数の管理装置（基板処理工場α、βの複数の管理装置）それぞれにより管理されるモデルのモデルパラメータが、新たなモデルパラメータを用いて更新されることになる。
【0181】
このように、第２の実施形態では、同一の基板処理工場内においてモデルを２階層に分け、工場外に、複数の基板処理工場のモデルを管理する共通の管理装置を配することで、全体として３階層以上の階層に分けて管理する。これにより、第２の実施形態によれば、上記第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。
【0182】
［その他の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、第１階層管理装置から第ｎ階層管理装置を、それぞれ、別体の管理装置としたが、第１階層管理装置から第ｎ階層管理装置は、一体の装置として形成してもよい。
上記第１及び第２の実施形態では、第１階層管理装置から第ｎ階層管理装置を、それぞれ、別体の管理装置としたが、第１階層管理装置から第ｎ階層管理装置は、一体の装置として形成してもよい。
【0183】
また、上記第１及び第２の実施形態では、第ｘ階層管理装置が新たに生成したモデルパラメータを送信する際、第ｘ階層管理装置より１階層下位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置に接続する全ての管理装置に送信するものとして説明した。しかしながら、モデルパラメータの送信先は、第ｘ階層管理装置より１階層下位の階層の管理装置であって、第ｘ階層管理装置に接続する一部の管理装置に送信するように構成してもよい。
【0184】
また、上記第１及び第２の実施形態では、モデル管理システムが既存の基板処理装置の各目的に応じたモデルを管理する場合の管理処理について説明した。しかしながら、新たな基板処理装置が追加された場合についても同様である。具体的には、新たな基板処理装置の各目的に応じたモデルを管理する管理装置は、
・新たな基板処理装置のグループに対応するモデルを管理する管理装置に接続され、
・該管理装置が接続された１階層上位の階層の管理装置より、モデル構造とモデルパラメータ（追加時の最新のモデルパラメータ）とを取得し、
・取得したモデルとモデルパラメータを管理するとともに、対応する実行装置に送信する。
・新たな基板処理装置のグループに対応するモデルを管理する管理装置に接続され、
・該管理装置が接続された１階層上位の階層の管理装置より、モデル構造とモデルパラメータ（追加時の最新のモデルパラメータ）とを取得し、
・取得したモデルとモデルパラメータを管理するとともに、対応する実行装置に送信する。
【0185】
これにより、新たな基板処理装置が追加された場合でも、当該新たに追加された基板処理装置の各目的に応じたモデルとして、対応する実行装置の推論部に最新のモデルを配することが可能になる。つまり、新たな基板処理装置の各目的に応じたモデルを管理する管理装置は、新たな基板処理装置の各目的に応じたモデルに、最新のモデルパラメータが設定されるよう制御する。
【0186】
なお、新たな基板処理装置の各目的に応じたモデルを管理する管理装置に、最新のモデルパラメータを送信するにあたっては、同一階層の他の管理装置にも、当該最新のモデルパラメータが送信される。ただし、同一階層の他の管理装置に対しては、当該最新のモデルパラメータを送信せず、引き続き、設定済みのモデルパラメータを管理するように構成してもよい。また、最新のモデルパラメータを送信するにあたっては、事前にシミュレーションを行い、検証が完了してから送信するように構成してもよい。
【0187】
また、上記第１及び第２の実施形態では、モデルの詳細について言及しなかったが、上記第１及び第２の実施形態において用いられるモデルは、例えば、深層学習を含む機械学習モデルであってもよく、例えば、
・ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、
・ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）、
・ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、
・Ｒ－ＣＮＮ（Region based Convolutional Neural Network）、
・ＹＯＬＯ（You Only Look Once）、
・ＳＳＤ（Single Shot MultiBox Detector）、
・ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）、
・ＳＶＭ（Support Vector Machine）、
・決定木、
・Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔ
等のいずれかであってもよい。
・ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、
・ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）、
・ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、
・Ｒ－ＣＮＮ（Region based Convolutional Neural Network）、
・ＹＯＬＯ（You Only Look Once）、
・ＳＳＤ（Single Shot MultiBox Detector）、
・ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）、
・ＳＶＭ（Support Vector Machine）、
・決定木、
・Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔ
等のいずれかであってもよい。
【0188】
なお、代替的に、ＧＡ（Genetic Algorism）、ＧＰ（Genetic Programming）など、遺伝的アルゴリズムを用いたモデル、あるいは、強化学習により学習されたモデルであってもよい。
【0189】
あるいは、上記第１及び第２の実施形態で用いられるモデルは、ＰＣＲ（Principal Component Regression）、ＰＬＳ（Partial Least Square）、ＬＡＳＳＯ、リッジ回帰、線形多項式、自己回帰モデル、移動平均モデル、自己回帰移動平均モデル、ＡＲＸモデルなど、深層学習以外の一般的な統計解析によって得られるモデルであってもよい。
【0190】
また、上記第１及び第２の実施形態では、各階層の管理装置それぞれにより、単体でモデル管理プログラムが実行されるものとして説明した。しかしながら、各階層の管理装置が、例えば、複数台のコンピュータにより構成され、かつ、モデル管理プログラムが当該複数台のコンピュータにインストールされている場合にあっては、分散コンピューティングの形態で実行されてもよい。
【0191】
また、上記第１及び第２の実施形態では、管理装置が階層ごとに別体の装置により構成されるものとして説明したが、階層ごとに管理が分かれていれば、異なる階層の管理装置を一体的な装置により構成してもよい。あるいは、異なる階層の管理装置間で、一部の機能を共有して実行できるように構成してもよい。
【0192】
また、上記第１及び第２の実施形態では、補助記憶装置９０５へのモデル管理プログラムのインストール方法の一例として、不図示のネットワークを介してダウンロードして、インストールする方法について言及した。このとき、ダウンロード元については特に言及しなかったが、かかる方法によりインストールする場合、ダウンロード元は、例えば、モデル管理プログラムをアクセス可能に格納したサーバ装置であってもよい。また、当該サーバ装置は、例えば、不図示のネットワークを介して管理装置からのアクセスを受け付け、課金を条件にモデル管理プログラムをダウンロードする装置であってもよい。つまり、当該サーバ装置は、モデル管理プログラムの提供サービスを行う装置であってもよい。
【0193】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【0194】
本出願は、２０２０年１１月１０日に出願された日本国特許出願第２０２０－１８７１７７号に基づきその優先権を主張するものであり、同日本国特許出願の全内容を参照することにより本願に援用する。
【符号の説明】
【0195】
１００ ：モデル管理システム
１１０ ：モデル管理装置
１２０ ：第１階層管理装置
１３１～１３３ ：第２階層管理装置
１４１ ：第（ｎ－１）階層管理装置
１５１、１５２ ：第ｎ階層管理装置
１６０、１８０ ：基板処理装置
１７０、１９０ ：実行装置
１７１＿１、１７１＿２ ：推論部
１９１＿１、１９１＿２ ：推論部
２１０＿１、２１０＿２ ：学習部
２２０＿１、２２０＿２ ：学習部
１００１ ：上位層情報取得部
１００２ ：共有化部
１００３ ：下位層情報取得部
１００４ ：最適化部
１００５ ：上位層情報送信部
１１０ ：モデル管理装置
１２０ ：第１階層管理装置
１３１～１３３ ：第２階層管理装置
１４１ ：第（ｎ－１）階層管理装置
１５１、１５２ ：第ｎ階層管理装置
１６０、１８０ ：基板処理装置
１７０、１９０ ：実行装置
１７１＿１、１７１＿２ ：推論部
１９１＿１、１９１＿２ ：推論部
２１０＿１、２１０＿２ ：学習部
２２０＿１、２２０＿２ ：学習部
１００１ ：上位層情報取得部
１００２ ：共有化部
１００３ ：下位層情報取得部
１００４ ：最適化部
１００５ ：上位層情報送信部
【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14A】
【図14B】
【図15】