ANOMALY DETECTION FROM AGGREGATE STATISTICS USING NEURAL NETWORKS

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. Selon des modes de réalisation, l'invention concerne un procédé, et un système pour mettre en œuvre le procédé, comprenant l'obtention d'une représentation réduite d'une pluralité de statistiques de capteurs représentatives de données collectées par une pluralité de capteurs associés à un système de fabrication de dispositif effectuant une opération de fabrication. Le procédé comprend en outre la génération, à l'aide d'une pluralité de modèles de détection d'observations aberrantes, d'une pluralité de scores d'aberrance, la pluralité de scores d'aberrance étant générés chacun sur la base de la représentation réduite de la pluralité de statistiques de capteurs à l'aide d'un modèle respectif de la pluralité de modèles de détection d'observations aberrantes. Le procédé comprend en outre le traitement de la pluralité de scores d'aberrance à l'aide d'un réseau de neurones détecteur pour générer un score d'anomalie indiquant une vraisemblance d'une anomalie associée à l'opération de fabrication.