PROCESS ESTIMATION METHOD AND DEVICE

Provided is a process estimation method and device which allows materials to be manufactured with good reproducibility even with different manufacturing equipment. According to the present invention, a relationship between first process data (411) and tissue data (412) obtained from a sample after a target process in a first manufacturing device (210) is machine-learned, and a first regression model (451) representing a correlation of the data is created. In addition, a relationship between second process data (431) and tissue data (432) obtained from a sample after a target process in a second manufacturing device is machine-learned, and a second regression model (452) representing a correlation of the data is created. Moreover, based on the first regression model (451) and the second regression model (452), a third regression model (453) representing a correlation between the first process data (411) and the second process data (431) is created. By using the third regression model (453), the estimated second process data (440) is estimated according to the estimated first process data (420). 서로 다른 제조 장치여도 재현성 좋게 재료를 제조 가능한 프로세스 추정 방법 및 장치를 제공한다. 제1 프로세스 데이터(411)와, 제1 제조 장치(210)에 있어서의 대상 공정 후의 샘플로부터 얻어지는 조직 데이터(412)의 관계를 기계 학습하고, 이들의 상관성을 나타내는 제1 회귀 모델(451)을 작성함과 함께, 제2 프로세스 데이터(431)와, 제2 제조 장치에 있어서의 대상 공정 후의 샘플로부터 얻어지는 조직 데이터(432)의 관계를 기계 학습하고, 이들의 상관성을 나타내는 제2 회귀 모델(452)을 작성하고, 제1 회귀 모델(451)과 제2 회귀 모델(452)을 기초로, 제1 프로세스 데이터(411)와 제2 프로세스 데이터(431)의 상관성을 나타내는 제3 회귀 모델(453)을 작성하고, 제3 회귀 모델(453)을 사용하여, 추정원 제1 프로세스 데이터(420)에 따른 추정 제2 프로세스 데이터(440)를 추정한다.