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ANOMALY DETECTION FROM AGGREGATE STATISTICS USING NEURAL NETWORKS

机译:使用神经网络从总统计数据检测异常检测

摘要

Implementations disclosed describe a method and a system to perform the method of obtaining a reduced representation of a plurality of sensor statistics representative of data collected by a plurality of sensors associated with a device manufacturing system performing a manufacturing operation. The method further includes generating, using a plurality of outlier detection models, a plurality of outlier scores, each of the plurality of outlier scores generated based on the reduced representation of the plurality of sensor statistics using a respective one of the plurality of outlier detection models. The method further includes processing the plurality of outlier scores using a detector neural network to generate an anomaly score indicative of a likelihood of an anomaly associated with the manufacturing operation.
机译:所公开的实现描述了一种方法和系统,以执行代表由执行制造操作的设备制造系统相关联的多个传感器收集的数据的多个传感器统计信息的减少表示的方法。 该方法还包括使用多个异常检测模型,多个异常值分数,基于多个异常值检测模型中的相应一个传感器统计的缩小表示产生的多个异常值分数。使用多个异常值检测模型中的各个传感器统计 。 该方法还包括使用检测器神经网络处理多个异常分数,以产生指示与制造操作相关的异常的可能性的异常分数。

著录项

  • 公开/公告号WO2022016011A1

    专利类型

  • 公开/公告日2022-01-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 APPLIED MATERIALS INC.;

    申请/专利号WO2021US41885

  • 发明设计人 ISKANDAR JIMMY;ARMACOST MICHAEL D.;

    申请日2021-07-15

  • 分类号G05B23/02;G05B19/418;H01L21/67;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:29:28

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