半導体製造装置におけるInformed Machine Learningに基づく異常検知フレイムワークの構築

抄録

ものづくり現場でのデータ活用は広く進みつつあるが、実際の運用においてはドメイン知識の活用は不可欠である。ドメイン知識を導入した機械学習の枠組みを系統的に整理した。Informed Machine Learning(IML)を俎上に載せ、実際の故障検知への応用事例を紹介する。特に、半導体製造プロセスにおいて重要な役割を持つ半導体露光装置では、故障の事例も少ないため、予め十分なデータラベルを取得することができない。半導体露光装置は、半導体素子回路のパターンをウェハと呼ばれるシリコン板に焼き付ける装置であり、高精度な光学系と複数のユニットからなっており、それらのユニットの高精度な制御が要求される。本講演では、専門家による故障モードと装置状態を紐づけた知識を活用し、センサデータの状態検知と融合することで、実際的な故障検知を行う枠組みを提案する。