概要：機器センサデータに基づく計測予測、すなわち仮想気象学は、一般に計測機器の使用効率を向上させる方法論とみなされている。さらに、確かな物理的理解を持つロバストなモデルは、機器の健全性を監視し、早期に異常を捕捉するためのベンチマークとして使用することができる。この機能は、プロセス機器の致命的な誤動作を防止するのに役立ち、この誤動作は、長時間のダウンタイムや甚大な歩留まり損失をもたらすことさえある。この論文では、65nm量産ラインにおけるデュアルダマシン銅プロセスでの炭化ケイ素（SiC）、キャッピング層厚のロバスト予測モデルのオンライン展開を実証する。
キーワードFDC、歩留まりモデリング、仮想計測