CN110909968A - 半导体产品良率分析方法、分析系统及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种半导体产品良率分析方法、分析系统及计算机存储介质，不仅对机台的相关性进行了分析，同时还增加了机台的出货连续性和机台数量等资料的佐证分析,并分别为各个工艺制程以及各个机台在各个工艺制程下的相关性、连续性等打出相应的分数，由此，可以得到各个工艺制程对应所有机台的相关性分数、连续性分数以及机台数量，或者，得到各个机台对应所有工艺制程的相关性分数、连续性分数以及坏货批数量，并将各个工艺制程或各个机台的相关性分数、连续性分数等数据分数乘以相应的比重而叠加，进而根据叠加后的分数的高低快速地找出与良率问题最强相关的问题机台。本发明能够提高良率分析的精准性和速度。

Description

半导体产品良率分析方法、分析系统及计算机存储介质

技术领域

本发明涉及集成电路制造技术领域，尤其涉及一种半导体产品良率分析方法、分析系统及计算机存储介质。

背景技术

随着半导体器件(如动态随机存取存储器(DRAM))变得高度集成，器件工艺(至少包括氧化、光刻、刻蚀、掺杂、退火、淀积等基本半导体工艺)越发复杂，导致对半导体产品的良率分析也变的越发困难。各制程工艺中所使用的机台的异常问题是影响半导体产品良率的主要原因之一。而目前对半导体产品良率进行分析的方法，一般只能简单地指出机台共同性,当有很多机台都有共同性,就无法分辨出具体是哪个机台上的哪个工具影响了半导体器件产品的良率，这就导致不能及时发现及调整有问题的机台，降低生产效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种半导体产品良率分析方法、分析系统及计算机存储介质，能够更精准去寻找导致良率问题的机台，提高良率分析的精准性。

为了实现上述目的，本发明提供一种半导体产品良率分析方法，包括以下步骤：

收集一定数量的良率有问题的坏货批及各个所述坏货批的制程纪录；

从收集的所有所述坏货批的制程纪录中抽取出用于分析的信息，所述信息包括货批号、工艺制程的名称以及各个所述货批完成各个所述工艺制程时所使用的机台的数量和所述机台的名称；

根据所述信息为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数，所述相关性分数各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述坏货批的数量相关；

收集全部或部分所述工艺制程的设定时间段内的部分或者全部所述机台中的各个所述机台产出的货批数据，包括所有的良率有问题的坏货批以及所有的良率通过的好货批的数据，并根据收集的所述货批数据为相应的各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数，所述连续性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述好货批的数量和所述坏货批的数量有关；以及，

按照预设包括相关性分数和连续性分数的比重在内的比重分配，对各个所述机台或各个所述工艺制程的包括相关性分数和连续性分数在内的多种分数进行分数叠加，以找到最有可能导致良率问题的机台，叠加后的最大分数对应的机台即是最有可能造成良率问题的机台。

可选地，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数的步骤包括：

预设每产出一个坏货批的第一货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的坏货批的数量和所述第一货批分数的乘积，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的相关性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的相关性分数中的最大值作为所述工艺制程的相关性分数，用于所述分数叠加。

可选地，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数的步骤包括：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批和相对应的所述第二货批分数的乘积，并进一步计算出各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的所述乘积之和，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的连续性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的连续性分数中的最大值作为所述工艺制程的连续性分数，用于所述分数叠加。

可选地，在为各个所述工艺制程打出相对应的相关性分数之后，选取所述相关性分数并列最大的多个所述工艺制程，或者，按照所述相关性分数的高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述工艺制程，用作需要打出所述连续性分数的所述部分工艺制程；按照预设的相关性分数、连续性分数和机台数量的比重分配，对选取出的各个所述工艺制程的相关性分数、连续性分数和机台数量进行分数叠加，叠加后最大分数对应的所述工艺制程中的相关性分数最大的机台即是最有可能造成良率问题的机台。

可选地，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数的步骤包括：

预设每产出一个坏货批对应的第一货批分数；

计算出各个机台在各个工艺制程下的所有坏货批对应的第一货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第一制程分数；

将各个工艺制程的所述第一制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第一货批分数之和的乘积，或者，仅将各个机台在各个所述工艺制程下的所述第一货批分数之和，作为各个所述工艺制程下的各个所述机台的相关性分数。

可选地，各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为各个所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有所述工艺制程的比重不完全相同，或者，将各个所述工艺制程下所有机台的所述第一货批分数之和中的最大值设定为所述工艺制程的第一制程分数，或者，各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为一相同的设定值；当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述最大值或者所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和；或者，当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和与所述工艺制程的第一制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的相关性分数中的最大值作为所述机台的相关性分数，用于所述分数叠加。

可选地，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数的步骤包括：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；

计算出各个所述机台在各个所述工艺制程下的所有好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的第二货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第二制程分数；以及，

将各个工艺制程的所述第二制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和的乘积，或者，仅将各个所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和，作为各个机台在各个所述工艺制程下的连续性分数。

可选地，各个所述工艺制程的所述第二制程分数被设定为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有的工艺制程的比重不完全相同，或者，被设定为所述工艺制程下的所有所述机台的所述第二货批分数之和中的最大值或者一相同的设定值；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述最大值或所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数之和；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数之和与所述第二制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的连续性分数中的最大值作为所述机台的连续性分数，用于所述分数叠加。

可选地，在打出各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数之后，选取所述相关性分数并列最大的多个所述机台，或者，按照所述相关性分数高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述机台，用作需要打出所述连续性分数的所述部分的机台，且按照预设的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量的比重分配，对所述选取的各个所述机台的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量进行分数叠加时，所述叠加后的分数最大的机台就是最有可能导致良率问题的机台。

本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被一处理器执行时实现本发明所述的半导体产品良率分析方法。

本发明还提供一种半导体产品良率分析系统，包括：

收集装置，其被配置为收集一定数量的良率有问题的坏货批及各个所述坏货批的制程纪录，以及，收集在所述整程记录中的全部或部分工艺制程的设定时间段内的部分或者全部机台中的各个所述机台产出的货批数据，包括所有的良率有问题的坏货批以及所有的良率通过的好货批的数据；

信息抽取装置，其被配置为从所述收集装置收集的所有所述货批的制程纪录中抽取出用于分析的信息，所述信息包括货批号、工艺制程的名称以及各个所述货批完成各个所述工艺制程时所使用的机台的名称；

第一打分装置，其被配置为根据所述信息抽取装置抽取的信息打出各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数，所述相关性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述坏货批的数量相关；

第二打分装置，其被配置为根据所述收集装置收集所述货批数据为相应的各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数，所述连续性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述好货批的数量和所述坏货批的数量有关；

机台确定装置，其被配置为预设包括相关性分数和连续性分数的比重在内的比重分配，并根据所述比重对对各个所述机台或各个所述工艺制程的包括相关性分数和连续性分数在内的多种分数进行分数叠加，所述叠加后的分数最大的机台就是最有可能导致良率问题的机台。

可选地，所述收集装置被配置为收集生产线上所有良率有问题的坏货批及各个所述坏货批的制程纪录。

可选地，所述第一打分装置进一步被配置为：

预设每产出一个坏货批的第一货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的坏货批的数量和所述第一货批分数的乘积，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的相关性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的相关性分数中的最大值作为所述工艺制程的相关性分数，用于所述分数叠加。

可选地，所述第二打分装置进一步被配置为：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批和相对应的所述第二货批分数的乘积，并进一步计算出各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的所述乘积之和，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的连续性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的连续性分数中的最大值作为所述工艺制程的连续性分数，用于所述分数叠加。

可选地，所述第一打分装置被进一步配置为：在为各个所述工艺制程打出相对应的相关性分数之后，选取所述相关性分数并列最大的多个所述工艺制程，或者，按照所述相关性分数的高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述工艺制程，用作所述第二打分装置需要打出所述连续性分数的所述部分工艺制程；所述第二打分装置被进一步配置为：为所述第一打分装置选取出的所有所述工艺制程中的各个所述机台打出相应的连续性分数，并各个所述工艺制程下的所有机台的连续性分数中的最大值作为所述工艺制程的连续性分数，用于所述分数叠加；所述机台确定装置被进一步配置为：按照预设的相关性分数、连续性分数和机台数量的比重分配，对所述第一打分装置选取出的各个所述工艺制程的相关性分数、连续性分数和机台数量进行分数叠加，叠加后最大分数对应的所述工艺制程中的相关性分数最大的机台即是最有可能造成良率问题的机台。

可选地，所述第一打分装置进一步被配置为：

预设每产出一个坏货批对应的第一货批分数；

计算出各个机台在各个工艺制程下的所有坏货批对应的第一货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第一制程分数；

将各个工艺制程的所述第一制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第一货批分数之和的乘积，或者，仅将各个机台在各个所述工艺制程下的所述第一货批分数之和，作为各个所述工艺制程下的各个所述机台的相关性分数。

可选地，所述第一打分装置被进一步配置为：

各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为各个所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有所述工艺制程的比重不完全相同，或者，将各个所述工艺制程下所有机台的所述第一货批分数之和中的最大值设定为所述工艺制程的第一制程分数，或者，各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为一相同的设定值；当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述最大值或者所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和；或者，当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和与所述工艺制程的第一制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的相关性分数中的最大值作为所述机台的相关性分数，用于所述分数叠加。

可选地，所述第二打分装置进一步被配置为：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；

计算出各个所述机台在各个所述工艺制程下的所有好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的第二货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第二制程分数；以及，

将各个工艺制程的所述第二制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和的乘积，或者，仅将各个所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和，作为各个机台在各个所述工艺制程下的连续性分数。

可选地，所述第二打分装置进一步被配置为：

各个所述工艺制程的所述第二制程分数被设定为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有的工艺制程的比重不完全相同，或者，被设定为所述工艺制程下的所有所述机台的所述第二货批分数之和中的最大值或者一相同的设定值；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述最大值或所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数与所述第二制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的连续性分数中的最大值作为所述机台的连续性分数，用于所述分数叠加。

可选地，所述第一打分装置被进一步配置为：选取所述相关性分数并列最大的多个所述机台，或者，按照所述相关性分数高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述机台，用作需要打出所述坏货批数量分数的所有机台；所述第二打分装置被进一步配置为：将所述第一打分装置选取出的各个所述机台打出对应的连续性分数；所述机台确定装置被进一步配置为：按照预设的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量的比重分配，对所述选取的各个所述机台的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量进行分数叠加。

与现有技术相比，本发明的半导体产品良率分析方法、分析系统及计算机存储介质，不仅对机台的相关性进行了分析，同时还增加了机台的出货连续性和机台数量等资料的佐证分析,并分别为各个工艺制程以及各个机台在各个工艺制程下的相关性、连续性等打出相应的分数，由此，可以得到各个工艺制程对应所有机台的相关性分数、连续性分数以及机台数量，并进一步将各个工艺制程的相关性分数、连续性分数以及机台数量乘以相应的比重而叠加,或者，可以得到各个机台对应所有工艺制程的相关性分数、连续性分数以及坏货批数量，并将各个机台的相关性分数、连续性分数以及坏货批数量乘以相应的比重而叠加，进而根据叠加后的分数的高低可以快速、精准地找出与良率问题最强相关的问题机台。本发明能够提高良率分析的精准性和速度。

附图说明

图1是本发明一实施例的半导体产品良率分析方法的流程图。

图2是图1所示的半导体产品良率分析方法执行步骤S2中抽取的信息表展示示意图。

图3是图1所示的半导体产品良率分析方法执行步骤S3中相关性分数排序后的结果展示意图。

图4a～4c是图1所示的半导体产品良率分析方法执行步骤S4时计算某工艺制程下的机台1至3的连续性分数的统计表。

图4d是图1所示的半导体产品良率分析方法执行步骤S4时某工艺制程下的机台1至3的连续性分数随时间变化的曲线图。

图5是图1所示的半导体产品良率分析方法执行步骤S5时的分数叠加的统计表。

图6是图1所示的半导体产品良率分析方法最终确定的问题机台的原理图。

图7是本发明一实施例的半导体产品良率分析系统的结构框图。

图8是本发明另一实施例的半导体产品良率分析方法执行步骤S2中抽取的信息表展示示意图；

图9是本发明另一实施例的半导体产品良率分析方法执行步骤S3中相关性分数排序后的结果展示意图。

图10是本发明另一实施例的半导体产品良率分析方法执行步骤S5时的分数叠加的统计表。

具体实施方式

为使本发明的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明的技术方案作详细的说明，然而，本发明可以用不同的形式实现，不应只是局限在所述的实施例。本文中的机台的含义并不仅仅限于常规意义上的工作台等，还扩展到Process tool(制程工具)、Chamber(反应腔)、Tool type(工具类型)、Tool model(工具模型)等含义。此外，需要说明的是，本发明公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。

请参考图1，本发明一实施例提供一种半导体产品良率分析方法，包括以下步骤：

S1,收集一定数量的良率有问题的坏货批及各个所述坏货批(impacted lot)的制程纪录；

S2,从收集的所有所述坏货批的制程纪录中抽取出用于分析的信息，所述信息包括货批号、工艺制程的名称以及各个所述货批完成各个所述工艺制程时所使用的机台的数量和所述机台的名称；

S3,根据所述信息为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数，所述相关性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述坏货批的数量相关；

S4,收集全部或部分所述工艺制程的设定时间段内的部分或者全部所述机台中的各个所述机台产出的货批数据，包括所有的良率有问题的坏货批以及所有的良率通过的好货批(good lot)的数据，并根据收集的所述货批数据为相应的各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数，所述连续性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述好货批的数量和所述坏货批的数量有关；以及，

S5,按照预设包括相关性分数和连续性分数的比重在内的比重分配，对各个所述机台或各个所述工艺制程的包括相关性分数和连续性分数在内的多种分数进行分数叠加，以找到最有可能导致良率问题的机台，叠加后的最大分数对应的机台即是最有可能造成良率问题的机台。

请参考图2，在步骤S1中，可以收集生产线上所有良率有问题的坏货批(lot)及各个所述坏货批的制程纪录，由此有利于获得最精准的良率分析结果；也可以获取一定数量的良率有问题的坏货批，由此有利于降低计算复杂程度，节约计算资源和计算时间等，并提高良率分析的速度。本实施例中，收集的坏货批为5个，分别为货批A、货批B、货批C、货批D、货批E。可以进一步将收集的所有数据形成一数据库，用于随时查阅。

请继续参考图2，在步骤S2中，可以通过数据库分析的方法，从收集的所有坏货批的整程记录中抽取用于机台分析的信息，这些信息可以包括货批号、工艺制程的名称以及各个所述货批完成各个所述工艺制程时所使用的机台的数量和所述机台的名称。其中货批号的含义不仅仅限定于编号，还可以是名称等用于区分不同货批的文字、日期时间等；工艺制程的名称的含义不仅仅限定于通常意义上的名字，还可以是编号等用于区分不同工艺制程的文字、数字、日期时间等；所述机台的名称的含义不仅仅限定于通常意义上的名字，还可以是编号等用于区分不同机台的文字、数字等。

本实施例中，从收集的货批A、货批B、货批C、货批D、货批E的整程记录中抽取出的信息包括：工艺制程a、b、c、d、……等等工艺制程的名称，机台1、机台2和机台3这三个机台名称以及各个工艺制程下的各个机台产出的(或者说涉及的)坏货批的名称。例如，工艺制程a涉及机台1至机台3这三个机台：1、2、3，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批E，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批C，机台3上产出了坏货批D。工艺制程b仅涉及机台1，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批C、坏货批D、坏货批E。工艺制程e仅涉及机台2，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批C、坏货批D、坏货批E。工艺制程f仅涉及机台3，机台3上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批C、坏货批D、坏货批E。以这种方式，获取所有工艺制程的名称、各个工艺制程下的各个机台的名称以及各个工艺制程下的各个机台上产出的坏货批的货批号。

请参考图2和图3，在步骤S3中，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数，具体过程如下：

步骤一、预设每产出一个坏货批的第一货批分数，例如可以是2～100分，本实施例中，一个坏货批的第一货批分数为5分。

步骤二、计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的坏货批的数量和所述第一货批分数的乘积，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的相关性分数。图2中，工艺制程a涉及机台1至机台3这三个机台，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批E，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批C，机台3上产出了坏货批D。因此工艺制程a的机台1的相关性分数为坏货批数量3与第一货批分数5的乘积，等于15分，工艺制程a的机台2的相关性分数为5分，工艺制程a的机台3的相关性分数为5分；工艺制程b仅涉及机台1，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批C、坏货批D、坏货批E，因此工艺制程b的机台1的相关性分数为25，工艺制程b的机台2的相关性分数为0，工艺制程b的机台3的相关性分数为0；工艺制程e仅涉及机台2，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批C、坏货批D、坏货批E，因此工艺制程e的机台1的相关性分数为0，工艺制程e的机台2的相关性分数为25，工艺制程e的机台3的相关性分数为0；工艺制程f仅涉及机台3，机台3上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批C、坏货批D、坏货批E。因此工艺制程f的机台1的相关性分数为0，工艺制程f的机台2的相关性分数为0，工艺制程f的机台3的相关性分数为25。

步骤三、将各个所述工艺制程下的所有机台的相关性分数进行中的最大值作为所述工艺制程的相关性分数，因此工艺制程a的相关性分数为15分，工艺制程b的相关性分数为25分，工艺制程e的相关性分数为25分，依次类推到所有的工艺制程；可以进一步地按照所有制程的相关性分数由高至低的顺序排序，选取相关性分数并列第一的多个工艺制程或者相关性分数大于设定阈值的多个工艺制程用于后续步骤S4中的连续性分数计算以及步骤S5中的分数叠加，本实施例中的排序结果如图3所示，当设定阈值为15分时，相关性分数大于15分的工艺制程共25个，本实施例将这25个工艺制程用于后续的步骤S4至S5中的计算，如图5所示，且图5中从左数起的前两列中的数据按照相关性分数由高到低的顺序排列的工艺制程名称及其对应的相关性分数。

请参考图4a～4d，在步骤S4中，为步骤S3中选取出的所有工艺制程中的各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数，具体过程如下：

步骤一、预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数，其中优选地，设定每产出一个好货批对应的第二货批分数为负分数，例如为-9～-1分，设定每产出一个坏货批对应的第二货批分数为正分数，例如为2～10分，每产出一个未经良率测试的货批对应的第二货批分数为0分，且在某工艺制程相同的时间段中，若有多个机台中的某个机台没有产生货批，则该机台在某工艺制程的该时间段不计分，由此有利于连续性分数的计算。本实施例中，设定每产出一个好货批对应的第二货批分数为-1分数，设定每产出一个坏货批对应的第二货批分数为5分，每产出一个未经良率测试的货批对应的第二货批分数为0分。

步骤二、计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批和相对应的所述第二货批分数的乘积，并进一步计算出各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的所述乘积之和，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的连续性分数。图4a～图4c中示出了某工艺制程的机台1至机台3在2017/4/1～2017/4/11这段时间段内所出的货批号、出货时间以及各个货批的良率情况列表，并可以基于所述列表进一步计算出连续性分数。具体地，请参考图4a，所述工艺制程的机台1于2017/4/1～2017/4/11期间共出货11批，其中有7个坏货批、2个好货批以及2个未进行良率测试(No probe)的货批，因此所述工艺制程的机台1的连续性分数＝7*5+2*(-1)＝33；请参考图4b，所述工艺制程的机台2仅于2017/4/1～2017/4/6期间出货，且共出货6批，其中有5个坏货批、1个好货批，因此所述工艺制程的机台2的连续性分数＝5*5+(-1)＝24；请参考图4c，所述工艺制程的机台3仅于2017/4/1～2017/4/6期间出货，且共出货6批，其中有4个坏货批、2个好货批，因此所述工艺制程的机台3的连续性分数＝4*5+2*(-1)＝18。请参考图4d，还可以进一步采用3合1曲线图的形式来直观的显示出某工艺制程的机台1至机台3在设定的时间段内的连续性分数变化趋势，由此可以直接从图4d中得到每个机台的连续性分数。

步骤三、将各个所述工艺制程下的所有机台的连续性分数中的最大值作为所述工艺制程的连续性分数，用于后续步骤S5中的分数叠加。例如从图4d所示的3合1曲线图中可以直接读取所有曲线的末端的值，并取其中的最大值，该最大值就是所述工艺制程的连续性分数，即是机台1的连续性分数33。图5从左数起的第三列中示出了在步骤S3中选取出的工艺制程b、e、f、i、k、…..等的连续性分数，具体地，工艺制程b的连续性分数为33分，工艺制程e的连续性分数为30分，工艺制程f的连续性分数为30分，工艺制程i的连续性分数为28分，工艺制程k的连续性分数为25分，…...。

请参考图5，在步骤S5中，为步骤S3中选取出的各个工艺制程进行分数叠加，包括以下过程：

步骤一、预设相关性分数、连续性分数和机台数量分别对应的比重，也就是说，为相关性分数、连续性分数和机台数量分配用于分数叠加的比重。

步骤二、按照预设所述比重，对步骤S3中选取出的各个所述工艺制程进行分数叠加，以找到最有可能导致良率问题的机台，叠加后的最大分数对应的机台即是最有可能造成良率问题的机台。具体地，定义相关性分数为m、连续性分数为n、机台数量为k，预设相关性分数m的比重为α、连续性分数的比重为β、机台数量的比重γ，则各个工艺制程叠加后的总分的计算公式为T＝α*m+β*n+γ*k。例如，当α＝10，β＝8，γ＝5时，工艺制程b的总分为最高，等于529。

步骤三、总分最高的工艺制程对应的相关性分数最大的机台即是最有可能导致良率问题的机台，例如，当α＝10，β＝8，γ＝5时，工艺制程b的总分为最高，等于529，工艺制程b的相关性分数25是取自机台1，工艺制程b的机台1的相关性分数最大，机台1就是最有可能造成良率问题的机台，可以将该机台信息告知给维护人员，使他能够及时对该机台进行检修和保养。

应当认识到，上述实施例的步骤S3中仅仅选取了相关性靠前的工艺制程来进行后续步骤S4和S5的计算分析，以有利于提高分析速度，节约计算资源，但本发明的技术方案并不仅仅限定于此，也可以在步骤S3中选取所有的工艺制程来进行后续步骤S4和S5的计算分析，以有利于提高良率分析的准确性。

本实施例的半导体产品良率分析方法，将各个工艺制程的所有机台的相关性分数中最大的相关性分数作为所述工艺制程的相关性分数，由此在得到各个工艺制程的连续性分数之后，能够根据相关性分数、连续性分数和机台数量分别对应的比重，为各个工艺制程来做分数叠加，进而能够找到总分最大的工艺制程，所述工艺制程对应的相关性最大的机台即是引发良率问题的机台，如图6所示，本实施例的半导体产品良率分析方法，实质上是找出相关性所代表的机台范围、连续性所代表的机台范围以及所有机台的交织重叠部分。

请参考图7，本实施例还提供一种半导体产品良率分析系统10，包括：收集装置101，信息抽取装置102，第一打分装置103，第二打分装置104以及机台确定装置105。

其中，收集装置101用于收集数据并提供给信息抽取装置，收集装置101具体被配置为：收集一定数量的良率有问题的坏货批及各个所述坏货批的制程纪录，以及，收集在所述制程纪录中的全部或部分工艺制程的设定时间段内的部分或者全部的机台中的各个所述机台产出的货批数据，包括所有的良率有问题的坏货批以及所有的良率通过的好货批的数据。收集装置101可以收集生产线上所有良率有问题的坏货批(lot)及各个所述坏货批的制程纪录，由此有利于获得最精准的良率分析结果；也可以获取一定数量的良率有问题的坏货批，由此有利于降低计算复杂程度，节约计算资源和计算时间等，并提高良率分析的速度。

信息抽取装置102用于导入收集装置101收集的数据并对导入的数据进行信息抽取和归类，信息抽取装置102具体被配置为从所述收集装置收集的所有所述货批的制程纪录中抽取出用于分析的信息，所述信息包括货批号、工艺制程的名称、各个所述货批完成各个所述工艺制程时所使用的机台的名称以及各个机台在全部或部分工艺制程的设定时间段内的产出的货批数据，包括所有的良率有问题的坏货批、所有的良率通过的好货批以及未进行良率测试的货批的数据。

第一打分装置103用于分析机台的相关性信息，其具体被配置为根据所述信息抽取装置102抽取的信息为各个所述工艺制程下的各个机台打出相关性分数，所述相关性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述坏货批的数量相关。本实施例中，所述第一打分装置103进一步被配置为：

预设每产出一个坏货批的第一货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的坏货批的数量和所述第一货批分数的乘积，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的相关性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的相关性分数中的最大值作为所述工艺制程的相关性分数，用于所述分数叠加。

第二打分装置104用于分析机台的连续性信息，其具体被配置为根据所述收集装置101收集所述货批数据为相应的各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数，所述连续性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述好货批的数量和所述坏货批的数量有关。本实施例中，所述第二打分装置104进一步被配置为：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批和相对应的所述第二货批分数的乘积，并进一步计算出各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的所述乘积之和，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的连续性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的连续性分数中的最大值作为所述工艺制程的连续性分数，用于所述分数叠加。

机台确定装置105用于根据第一打分装置103、第二打分装置104以及信息抽取装置102中的数据寻找到最有可能导致良率问题的机台。机台确定装置105具体被配置为：预设包括相关性分数和连续性分数的比重在内的比重分配，并根据所述比重对对各个所述机台或各个所述工艺制程的包括相关性分数和连续性分数在内的多种分数进行分数叠加，所述叠加后的分数最大的机台就是最有可能导致良率问题的机台。本实施例中，所述第一打分装置103被进一步配置为：在为各个所述工艺制程打出相对应的相关性分数之后，选取所述相关性分数并列最大的多个所述工艺制程，或者，按照所述相关性分数的高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述工艺制程，用作所述第二打分装置104需要打出所述连续性分数的所述部分工艺制程；所述第二打分装置104被进一步配置为：为所述第一打分装置104选取出的所有所述工艺制程中的各个所述机台打出相应的连续性分数，并各个所述工艺制程下的所有机台的连续性分数中的最大值作为所述工艺制程的连续性分数，用于所述分数叠加；所述机台确定装置105被进一步配置为：按照预设的相关性分数、连续性分数和机台数量的比重分配，对所述第一打分装置103选取出的各个所述工艺制程的相关性分数、连续性分数和机台数量进行分数叠加，叠加后最大分数对应的所述工艺制程中的相关性分数最大的机台即是最有可能造成良率问题的机台。

本发明的半导体产品良率分析系统可以嵌入式安装到目前的集成电路良率分析系统中，以节约成本。

此外，由图5可以看出，上述实施例的半导体产品良率分析方法，是基于最后获得的工艺制程的总分来寻找出问题机台的，特别适用于工艺制程较多且较复杂的情况，尤其所有工艺制程的总数超过所有工艺制程涉及的所有机台的总数的情况，能够快速、有效、精确的找到问题机台。然而在实际生产过程中，也会出现机台数量超过所有工艺制程的总数的情况，为了进一步提高这种情况下的良率分析效率，本发明另一实施例可以提供一种基于各个机台最后的总分来寻找出问题机台的半导体产品良率分析方法，下面将结合图1和图8～图10来具体说明这种方案。

请参考图1和图8，在步骤S1中，可以收集生产线上所有良率有问题的坏货批(lot)及各个所述坏货批的制程纪录，由此有利于获得最精准的良率分析结果；也可以获取一定数量的良率有问题的坏货批，由此有利于降低计算复杂程度，节约计算资源和计算时间等，并提高良率分析的速度。本实施例中，收集的坏货批为5个，分别为货批A、货批B、货批C、货批D、货批E。

请继续参考图1和图8，在步骤S2中，从收集的所有坏货批的整程记录中抽取用于机台分析的信息，这些信息可以包括货批号、工艺制程的名称以及各个所述货批完成各个所述工艺制程时所使用的机台的数量和所述机台的名称。其中货批号的含义不仅仅限定于编号，还可以是名称等用于区分不同货批的文字、日期时间等；工艺制程的名称的含义不仅仅限定于通常意义上的名字，还可以是编号等用于区分不同工艺制程的文字、数字、日期时间等；所述机台的名称的含义不仅仅限定于通常意义上的名字，还可以是编号等用于区分不同机台的文字、数字等。本实施例中，从收集的货批A、货批B、货批C、货批D、货批E的整程记录中抽取出的信息包括：工艺制程a、b、c、d、……等等工艺制程的名称，机台1、机台2和机台3这三个机台名称以及各个工艺制程下的各个机台产出的(或者说涉及的)坏货批的名称。例如，工艺制程a涉及机台1至机台3这三个机台：1、2、3，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批E，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批C，机台3上产出了坏货批D。工艺制程b仅涉及机台1，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批C、坏货批D、坏货批E。工艺制程e仅涉及机台1、机台2以及机台3，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批E，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批D,机台3上产出了(或者说涉及了)坏货批C。工艺制程f仅涉及机台2和机台3，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批C，机台3上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批D、坏货批E。以这种方式，获取所有工艺制程的名称、各个工艺制程下的各个机台的名称以及各个工艺制程下的各个机台上产出的坏货批的货批号。

请参考图1、图8和图9，在步骤S3中，本实施例中忽略了各个所述工艺制程本身在所有工艺制程中的所占比重不同会给机台的相关性分数造成不同的影响的问题，在步骤S3将各个所述工艺制程在所有工艺制程中的所占比重看作相同，设定的各个所述工艺制程的第一制程分数为一相同的设定值，由此，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数，具体过程如下：

步骤一、预设每产出一个坏货批的第一货批分数，例如可以是2～100分，本实施例中，一个坏货批的第一货批分数为5分。

步骤二、计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的坏货批的数量和所述第一货批分数的乘积，以进一步计算出各个机台在各个工艺制程下的所有坏货批对应的第一货批分数之和，将各个机台在各个所述工艺制程下的所述第一货批分数之和，作为各个所述工艺制程下的各个所述机台的相关性分数。图8中，工艺制程a涉及机台1至机台3这三个机台，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批E，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批C，机台3上产出了坏货批D。因此工艺制程a的机台1的相关性分数为坏货批数量3与第一货批分数5的乘积，等于15分，工艺制程a的机台2的相关性分数为5分，工艺制程a的机台3的相关性分数为5分；工艺制程b仅涉及机台1，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批C、坏货批D、坏货批E，因此工艺制程b的机台1的相关性分数为25，工艺制程b的机台2的相关性分数为0，工艺制程b的机台3的相关性分数为0；工艺制程e涉及机台1、机台2和机台3，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批E，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批D，机台3上产出了(或者说涉及了)坏货批C，因此工艺制程e的机台1的相关性分数为5，工艺制程e的机台2的相关性分数为15，工艺制程e的机台3的相关性分数为5；工艺制程f仅涉及机台2和机台3，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批C，机台3上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批D、坏货批E。因此工艺制程f的机台1的相关性分数为0，工艺制程f的机台2的相关性分数为5，工艺制程f的机台3的相关性分数为20。

步骤三、将各个所述机台在所有的工艺制程下的相关性分数进行中的最大值作为所述机台的相关性分数，因此机台1的相关性分数为25分，机台2的相关性分数为15分，机台3的相关性分数为20，依次类推到所有的机台；可以进一步地按照所有机台的相关性分数由高至低的顺序排序，选取相关性分数并列第一的多个机台或者相关性分数大于设定阈值(即相关性分数排名靠前)的多个机台用于后续步骤S4中的连续性分数计算以及步骤S5中的分数叠加，本实施例中的排序结果如图8所示，当设定阈值为15分时，相关性分数大于等于15分的工艺制程共Q个，本实施例将这Q个工艺制程用于后续的步骤S4至S5中的计算，如图10所示，且图10中从左数起的前两列中的数据按照相关性分数由高到低的顺序排列的机台名称及其对应的相关性分数。

请参考图4a至图4c，在步骤S4中，本实施例中忽略了各个所述工艺制程本身在所有工艺制程中的所占比重不同会给机台的连续性分数造成不同的影响的问题，在步骤S4将各个所述工艺制程在所有工艺制程中的所占比重看作相同，设定的各个所述工艺制程的第二制程分数为一相同的设定值，由此，为步骤S3中选取出的所有机台在各个所述工艺制程下打出连续性分数，具体过程如下：

步骤一、预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数，其中优选地，设定每产出一个好货批对应的第二货批分数为负分数，例如为-9～-1分，设定每产出一个坏货批对应的第二货批分数为正分数，例如为2～10分，每产出一个未经良率测试的货批对应的第二货批分数为0分，且某个机台在某工艺制程的设定时间段中没有产生货批，则该机台在某工艺制程的该时间段不计分，由此有利于连续性分数的计算。本实施例中，设定每产出一个好货批对应的第二货批分数为-1分数，设定每产出一个坏货批对应的第二货批分数为5分，每产出一个未经良率测试的货批对应的第二货批分数为0分。

步骤二、计算各个所述机台在各个所述工艺制程下的产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批和相对应的所述第二货批分数的乘积，并进一步计算出各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的所述乘积之和，以得到各个所述机台在各个所述工艺制程下的所有好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的第二货批分数之和，各个所述机台在各个所述工艺制程下的第二货批分数之和即是各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数。图4a～图4c中示出了某工艺制程的机台1至机台3在2017/4/1～2017/4/11这段时间段内所出的货批号、出货时间以及各个货批的良率情况，具体地，请参考图4a，所述工艺制程的机台1于2017/4/1～2017/4/11期间共出货11批，其中有7个坏货批、2个好货批以及2个未进行良率测试(No probe)的货批，因此所述机台1在所述工艺制程下的连续性分数＝7*5+2*(-1)＝33；请参考图4b，所述工艺制程的机台2仅于2017/4/1～2017/4/6期间出货，且共出货6批，其中有5个坏货批、1个好货批，因此机台2在所述工艺制程下的连续性分数＝5*5+(-1)＝24；请参考图4c，所述工艺制程的机台3仅于2017/4/1～2017/4/6期间出货，且共出货6批，其中有4个坏货批、2个好货批，因此所述机台3在所述工艺制程下的连续性分数＝4*5+2*(-1)＝18。

步骤三、将各个所述机台在所有所述工艺制程下的连续性分数中的最大值作为所述机台的连续性分数，用于后续步骤S5中的分数叠加。例如，图10中示出了，机台1的连续性分数为33，机台2的连续性分数为30，机台3的连续性分数为28，…….。

请参考图10，在步骤S5中，为步骤S3中选取出的各个机台进行分数叠加，包括以下过程：

步骤一、预设相关性分数、连续性分数和坏货批数量分别对应的比重，也就是说，为相关性分数、连续性分数和坏货批数量分配用于分数叠加的比重。

步骤二、按照预设所述比重，对步骤S3中选取出的各个所述机台进行分数叠加，以找到最有可能导致良率问题的机台，叠加后的最大分数对应的机台即是最有可能造成良率问题的机台。具体地，定义某机台的相关性分数为s、连续性分数为p、在预设时间段内所涉及的坏货批数量(即所述机台在该预设时间段内经历所有工艺制程时涉及到的坏货批的总数)为l，预设相关性分数m的比重为μ、连续性分数的比重为ε、坏货批数量的比重λ，则各个机台叠加后的总分的计算公式为T＝μ*s+ε*p+λ*l。例如，请参考图10，当μ＝15，ε＝10，λ＝5时，机台1在预设时间段内所涉及的坏货批数量l＝5，机台1的总分等于730，为最高；机台2在所述预设时间段内所涉及的坏货批数量l＝4，机台2的总分等于545；机台3在所述预设时间段内所涉及的坏货批数量l＝5，机台3的总分等于625。

步骤三、总分最高的机台即最有可能导致良率问题的机台，例如，当μ＝15，ε＝10，λ＝5时，机台1的总分为最高，机台1就是最有可能造成良率问题的机台，可以将该机台信息告知给维护人员，使他能够及时对该机台进行检修和保养。

应当认识到，上述实施例的步骤S3中仅仅选取了相关性分数靠前的机台来进行后续步骤S4和S5的计算分析，以有利于提高分析速度，节约计算资源，但本发明的技术方案并不仅仅限定于此，也可以在步骤S3中选取所有的机台来进行后续步骤S4和S5的计算分析，以有利于提高良率分析的准确性。

本实施例的半导体产品良率分析方法，将各个机台在所有工艺制程下的相关性分数中最大的相关性分数作为所述机台的相关性分数，并将各个所述机台在所有所述工艺制程下的连续性分数中的最大值作为所述机台的连续性分数，由此能够根据相关性分数、连续性分数和机台数量分别对应的比重，为各个工机台来做分数叠加，进而能够快速找到总分最大的机台，该机台即是引发良率问题的机台，如图6所示，本实施例的半导体产品良率分析方法，实质上是找出相关性所代表的机台范围、连续性所代表的机台范围以及所有机台的交织重叠部分。

上述实施例中，在步骤S3和步骤S4中，均忽略了各个所述工艺制程在所有工艺制程中的所占比重不同会给机台的相关性分数和连续性分数造成不同影响的问题，但本发明的技术方案并不仅仅限定于此，在本发明的其他实施例中，可以考虑不同的工艺制程在所有工艺制程中所占的重要性、耗费时长等因素，为不同的工艺制程分配不完全相同的比重，由此考虑所述比重带来的影响，来为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出与所述比重相关的相关性分数和连续性步骤。具体地，请继续参考图1、图8，在本发明的其他实施例的步骤S3中，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数，具体过程如下：

步骤一、预设每产出一个坏货批对应的第一货批分数，例如为5分。

步骤二、计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的坏货批的数量和所述第一货批分数的乘积，得到所述机台在所述工艺制程下的产出的所有所述坏货批对应的第一货批分数之和，计算公式Sc＝R*V，Sc为各个所述机台在各个所述工艺制程下的第一货批分数之和，V为各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的坏货批数量，R为第一货批分数。图8中，工艺制程a涉及机台1至机台3这三个机台，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批E，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批C，机台3上产出了坏货批D。因此工艺制程a的机台1的第一货批分数之和为坏货批数量3与第一货批分数5的乘积，等于15分，工艺制程a的机台2的第一货批分数之和为5分，工艺制程a的机台3的第一货批分数之和为5分；工艺制程b仅涉及机台1，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批C、坏货批D、坏货批E，因此工艺制程b的机台1的第一货批分数之和为25，工艺制程b的机台2的第一货批分数之和为0，工艺制程b的机台3的第一货批分数之和为0；工艺制程e涉及机台1、机台2和机台3，机台1上产出了(或者说涉及了)坏货批E，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、坏货批D，机台3上产出了(或者说涉及了)坏货批C，因此工艺制程e的机台1的第一货批分数之和为5，工艺制程e的机台2的第一货批分数之和为15，工艺制程e的机台3的第一货批分数之和为5；工艺制程f仅涉及机台2和机台3，机台2上产出了(或者说涉及了)坏货批C，机台3上产出了(或者说涉及了)坏货批A、坏货批B、货批D、坏货批E。因此工艺制程f的机台1的第一货批分数之和为0，工艺制程f的机台2的第一货批分数之和为5，工艺制程f的机台3的第一货批分数之和为20。

步骤三、考虑不同的工艺制程在所有工艺制程中所占的重要性、耗费时长等因素，为各个所述工艺制程设定一个相应的第一制程分数，各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且为不同的工艺制程分配不完全相同的比重，例如为工艺制程a设定的第一制程分数为10％，为工艺制程b设定的第一制程分数为15％，为工艺制程c设定的第一制程分数为25％，为工艺制程e设定的第一制程分数为5％，为工艺制程f设定的第一制程分数为5％……

步骤四、根据所述第一制程分数和所述第一货批分数之和计算出各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在各个工艺制程下的第一货批分数之和与所述第一制程分数的乘积，计算公式为：Tc＝Sc*W，Tc为各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数，Sc为各个所述机台在各个所述工艺制程下的第一货批分数之和，W为各个所述工艺制程的第一制程分数(即比重)。例如，机台1在所述工艺制程a下的相关性分数为15*10％＝1.5，机台1在所述工艺制程b下的相关性分数为25*15％＝3.75，机台1在所述工艺制程e下的相关性分数为5*5％＝0.25，机台1在所述工艺制程f下的相关性分数为5*5％＝0.25；机台3在所述工艺制程a下的相关性分数为5*10％＝0.5，机台3在所述工艺制程b下的相关性分数为0，机台3在所述工艺制程e下的相关性分数为5*5％＝0.25，机台3在所述工艺制程f下的相关性分数为20*5％＝1。

步骤五、将各个所述机台在所有工艺制程下的相关性分数中的最大值作为所述机台的相关性分数，用于后续步骤S5中的所述分数叠加。例如机台1在所有的工艺制程中的相关性分数的最大值为机台1在工艺制程b中的相关性分数3.75。

请继续参考图1、图8，在本发明的其他实施例的步骤S4中，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数的步骤包括：

步骤一、预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数。例如，设定每产出一个好货批对应的第二货批分数为-1分数，设定每产出一个坏货批对应的第二货批分数为5分，每产出一个未经良率测试的货批对应的第二货批分数为0分。

步骤二、计算出各个所述机台在各个所述工艺制程下的所有好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的第二货批分数之和。具体地，请参考图4a，所述工艺制程的机台1于2017/4/1～2017/4/11期间共出货11批，其中有7个坏货批、2个好货批以及2个未进行良率测试(No probe)的货批，因此所述机台1在所述工艺制程下的第二货批分数之和＝7*5+2*(-1)＝33；请参考图4b，所述工艺制程的机台2仅于2017/4/1～2017/4/11中的2017/4/1～2017/4/6期间出货，且共出货6批，其中有5个坏货批、1个好货批，因此机台2在所述工艺制程下的第二货批分数之和＝5*5+(-1)＝24；请参考图4c，所述工艺制程的机台3仅于2017/4/1～2017/4/6期间出货，且共出货6批，其中有4个坏货批、2个好货批，因此所述机台3在所述工艺制程下的第二货批分数之和＝4*5+2*(-1)＝18。

步骤三、考虑不同的工艺制程在所有工艺制程中所占的重要性、耗费时长等因素，为各个所述工艺制程设定相应的第二制程分数，各个所述工艺制程的所述第二制程分数被设定为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有的工艺制程的比重不完全相同，各个工艺制程的所述第二制程分数可以与步骤S3中给各个所述工艺制程的所述第一制程分数相同，也可以不同，本实施例中，为工艺制程a设定的第二制程分数为20％，为工艺制程b设定的第二制程分数为15％，为工艺制程c设定的第二制程分数为5％，为工艺制程e设定的第二制程分数为15％，为工艺制程f设定的第二制程分数为5％。

步骤四、将各个工艺制程的所述第二制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和的乘积，作为各个机台在各个所述工艺制程下的连续性分数。请继续参考图4a～4c，假设所述工艺制程的第二制程分数为10％，则所述工艺制程的机台1的连续性分数＝33*10％＝3.3；所述工艺制程的机台2的的连续性分数＝24*10％＝2.4；所述工艺制程的机台3的连续性分数＝18*10％＝1.8。

步骤五、将各个所述机台在所有所述工艺制程下的连续性分数中的最大值作为所述机台的连续性分数，用于后续步骤S5中的分数叠加。例如，机台1在图4a中示出的工艺制程中的连续性分数3.3就是机台1在所有工艺制程中的连续性分数最大值，则机台1的连续性分数就是3.3。

此外，由于将各个第一制程分数和第二制程分数设定为百分比，因此在步骤S5中，预设的相关性分数、连续性分数和在预设时间段内的坏货批数量分别对应的比重也需要为百分比，也就是说步骤S3中的第一制程分数、步骤S4中的第二制程分数以及步骤S5中的比重需要在相同或相当的数量级上，由此才能保证步骤S5中叠加后的总分的有效性，以准确反映出问题机台的所在。显然，也可以将各个第一制程分数和第二制程分数设定为大于1的整数值，因此在步骤S5中，预设的相关性分数、连续性分数和在预设时间段内的坏货批数量分别对应的比重也为大于1的整数值，由此步骤S5中叠加后的总分，也准确反映出问题机台的所在。

本实施例还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序可以包括代码/计算机可执行指令，所述计算机程序被一处理器执行时实现图1所示的半导体产品良率分析方法及其任何变形。所述计算机存储介质可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如，所述计算机存储介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。所述计算机存储介质的具体示例包括：磁存储装置，如磁带或硬盘(HDD)；光存储装置，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存；和/或有线/无线通信链路。

请参考图7，本实施例还提供一种半导体产品良率分析系统10，包括：收集装置101，信息抽取装置102，第一打分装置103，第二打分装置104以及机台确定装置105。

其中，收集装置101用于收集数据并提供给信息抽取装置102，收集装置101具体被配置为：收集一定数量的良率有问题的坏货批及各个所述坏货批的制程纪录，以及，收集在所述整程记录中的全部或部分工艺制程的设定时间段内的部分或者全部机台中的各个所述机台产出的货批数据，包括所有的良率有问题的坏货批以及所有的良率通过的好货批的数据。收集装置101可以收集生产线上所有良率有问题的坏货批(lot)及各个所述坏货批的制程纪录，由此有利于获得最精准的良率分析结果；也可以获取一定数量的良率有问题的坏货批，由此有利于降低计算复杂程度，节约计算资源和计算时间等，并提高良率分析的速度。

信息抽取装置102用于导入收集装置101收集的数据并对导入的数据进行信息抽取和归类，信息抽取装置102具体被配置为从所述收集装置收集的所有所述货批的制程纪录中抽取出用于分析的信息，所述信息包括货批号、工艺制程的名称、各个所述货批完成各个所述工艺制程时所使用的机台的名称以及各个机台在全部或部分工艺制程的设定时间段内的产出的货批数据，包括所有的良率有问题的坏货批、所有的良率通过的好货批以及未进行良率测试的货批的数据。

第一打分装置103用于分析机台的相关性信息，其被配置为根据所述信息抽取装置抽取的信息为各个所述机台打出相关性分数，所述相关性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述坏货批的数量相关。本实施例中，所述第一打分装置103进一步被配置为：

预设每产出一个坏货批对应的第一货批分数；

计算出各个机台在各个工艺制程下的所有坏货批对应的第一货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第一制程分数；

将各个工艺制程的所述第一制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第一货批分数之和的乘积，或者，仅将各个机台在各个所述工艺制程下的所述第一货批分数之和，作为各个所述工艺制程下的各个所述机台的相关性分数。其中，各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为各个所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有所述工艺制程的比重不完全相同，或者，将各个所述工艺制程下所有机台的所述第一货批分数之和中的最大值设定为所述工艺制程的第一制程分数，或者，各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为一相同的设定值。当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述最大值或者所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和；或者，当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和与所述工艺制程的第一制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的相关性分数中的最大值作为所述机台的相关性分数，用于所述分数叠加。

第二打分装置104用于分析机台的连续性信息，其具体被配置为根据所述收集装置101收集所述货批数据为相应的各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数，所述连续性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述好货批的数量和所述坏货批的数量有关。本实施例中，第二打分装置104被进一步配置为：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；

计算出各个所述机台在各个所述工艺制程下的所有好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的第二货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第二制程分数；以及，

将各个工艺制程的所述第二制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和的乘积，或者，仅将各个所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和，作为各个机台在各个所述工艺制程下的连续性分数。其中，各个所述工艺制程的所述第二制程分数被设定为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有的工艺制程的比重不完全相同，或者，被设定为所述工艺制程下的所有所述机台的所述第二货批分数之和中的最大值或者一相同的设定值；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述最大值或所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数之和；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数之和与所述第二制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的连续性分数中的最大值作为所述机台的连续性分数，用于所述分数叠加。

机台确定装置105用于根据第一打分装置103、第二打分装置104以及信息抽取装置102中的数据寻找到最有可能导致良率问题的机台。机台确定装置105具体被配置为：预设包括相关性分数和连续性分数的比重在内的比重分配，并根据所述比重对对各个所述机台包括相关性分数和连续性分数在内的多种分数进行分数叠加，所述叠加后的分数最大的机台就是最有可能导致良率问题的机台。本实施例中，所述第一打分装置103被进一步配置为：选取所述相关性分数并列最大的多个所述机台，或者，按照所述相关性分数高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述机台，用作需要打出所述坏货批数量分数的所有机台；所述第二打分装置104被进一步配置为：将所述第一打分装置选取出的各个所述机台打出对应的连续性分数；所述机台确定装置105被进一步配置为：按照预设的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量的比重分配，对所述选取的各个所述机台的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量进行分数叠加。

可以理解的是，收集装置101、信息抽取装置102、第一打分装置103、第二打分装置104以及机台确定装置105可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个装置可以被拆分成多个模块，或者，这些装置中的一个或多个装置的至少部分功能可以与其他装置的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本发明的实施例，收集装置101、信息抽取装置102、第一打分装置103、第二打分装置104以及机台确定装置105中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以以对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式的适当组合来实现。或者，收集装置101、信息抽取装置102、第一打分装置103、第二打分装置104以及机台确定装置105中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该程序被计算机运行时，可以执行相应模块的功能。

综上所述，本发明的半导体产品良率分析方法、分析系统及计算机存储介质，不仅对机台的相关性进行了分析，同时还增加了机台的出货连续性和机台产出的坏货批数量资料的佐证分析,并分别为各个工艺制程以及各个机台在各个工艺制程下的相关性、连续性以及坏货批数量打出相应的分数，由此，可以将各个机台在各个工艺制程下的相应的相关性分数、连续性分数以及坏货批数量分数乘以相应的比重后叠加,根据叠加后的分数的高低可以快速、精准地找出与良率问题最强相关的问题机台。本发明能够提高良率分析的精准性和速度。

显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (19)

1.一种半导体产品良率分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

收集一定数量的良率有问题的坏货批及各个所述坏货批的制程纪录；

从收集的所有所述坏货批的制程纪录中抽取出用于分析的信息，所述信息包括货批号、工艺制程的名称以及各个所述货批完成各个所述工艺制程时所使用的机台的数量和所述机台的名称；

根据所述信息为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数，所述相关性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述坏货批的数量相关；

收集全部或部分所述工艺制程下的设定时间段内的部分或者全部所述机台中的各个所述机台产出的货批数据，包括所有的良率有问题的坏货批以及所有的良率通过的好货批的数据，并根据收集的所述货批数据为相应的各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数，所述连续性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述好货批的数量和所述坏货批的数量有关；以及，

按照预设包括相关性分数和连续性分数的比重在内的比重分配，对各个所述机台或各个所述工艺制程的包括相关性分数和连续性分数在内的多种分数进行分数叠加，以找到最有可能导致良率问题的机台，叠加后的最大分数对应的机台即是最有可能造成良率问题的机台。

2.如权利要求1所述的半导体产品良率分析方法，其特征在于，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数的步骤包括：

预设每产出一个坏货批的第一货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的坏货批的数量和所述第一货批分数的乘积，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的相关性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的相关性分数中的最大值作为所述工艺制程的相关性分数，用于所述分数叠加。

3.如权利要求1所述的半导体产品良率分析方法，其特征在于，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数的步骤包括：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批和相对应的所述第二货批分数的乘积，并进一步计算出各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的所述乘积之和，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的连续性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的连续性分数中的最大值作为所述工艺制程的连续性分数，用于所述分数叠加。

4.如权利要求1至3中任一项所述的半导体产品良率分析方法，其特征在于，在为各个所述工艺制程打出相对应的相关性分数之后，选取所述相关性分数并列最大的多个所述工艺制程，或者，按照所述相关性分数的高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述工艺制程，用作需要打出所述连续性分数的所述部分工艺制程；按照预设的相关性分数、连续性分数和机台数量的比重分配，对选取出的各个所述工艺制程的相关性分数、连续性分数和机台数量进行分数叠加，叠加后最大分数对应的所述工艺制程中的相关性分数最大的机台即是最有可能造成良率问题的机台。

5.如权利要求1所述的半导体产品良率分析方法，其特征在于，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数的步骤包括：

预设每产出一个坏货批对应的第一货批分数；

计算出各个机台在各个工艺制程下的所有坏货批对应的第一货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第一制程分数；

将各个工艺制程的所述第一制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第一货批分数之和的乘积，或者，仅将各个机台在各个所述工艺制程下的所述第一货批分数之和，作为各个所述工艺制程下的各个所述机台的相关性分数。

6.如权利要求5所述的半导体产品良率分析方法，其特征在于，各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为各个所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有所述工艺制程的比重不完全相同，或者，将各个所述工艺制程下所有机台的所述第一货批分数之和中的最大值设定为所述工艺制程的第一制程分数，或者，各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为一相同的设定值；当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述最大值或者所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和；或者，当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和与所述工艺制程的第一制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的相关性分数中的最大值作为所述机台的相关性分数，用于所述分数叠加。

7.如权利要求1所述的半导体产品良率分析方法，其特征在于，为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数的步骤包括：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；

计算出各个所述机台在各个所述工艺制程下的所有好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的第二货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第二制程分数；以及，

将各个工艺制程的所述第二制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和的乘积，或者，仅将各个所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和，作为各个机台在各个所述工艺制程下的连续性分数。

8.如权利要求7所述的半导体产品良率分析方法，其特征在于，各个所述工艺制程的所述第二制程分数被设定为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有的工艺制程的比重不完全相同，或者，被设定为所述工艺制程下的所有所述机台的所述第二货批分数之和中的最大值或者一相同的设定值；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述最大值或所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数之和；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数之和与所述第二制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的连续性分数中的最大值作为所述机台的连续性分数，用于所述分数叠加。

9.如权利要求5至8中任一项所述的半导体产品良率分析方法，其特征在于，在为各个所述机台打出相关性分数之后，选取所述相关性分数并列最大的多个所述机台，或者，按照所述相关性分数高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述机台，用作需要打出所述连续性分数的所述部分的机台，且按照预设的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量的比重分配，对所述选取的各个所述机台的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量进行分数叠加时，所述叠加后的分数最大的机台就是最有可能导致良率问题的机台。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被一处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的半导体良率分析方法。

11.一种半导体产品良率分析系统，其特征在于，包括：

收集装置，其被配置为收集一定数量的良率有问题的坏货批及各个所述坏货批的制程纪录，以及，收集在所述整程记录中的全部或部分工艺制程的设定时间段内的部分或者全部所述机台中的各个所述机台产出的货批数据，包括所有的良率有问题的坏货批以及所有的良率通过的好货批的数据；

信息抽取装置，其被配置为从所述收集装置收集的所有所述货批的制程纪录中抽取出用于分析的信息，所述信息包括货批号、工艺制程的名称以及各个所述货批完成各个所述工艺制程时所使用的机台的名称；

第一打分装置，其被配置为根据所述信息抽取装置抽取的信息为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出相关性分数，所述相关性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述坏货批的数量相关；

第二打分装置，其被配置为根据所述收集装置收集所述货批数据为各个所述工艺制程下的各个所述机台打出连续性分数，所述连续性分数与各个所述机台在各个所述工艺制程下产出的所述好货批的数量和所述坏货批的数量有关；

机台确定装置，其被配置为预设包括相关性分数和连续性分数的比重在内的比重分配，并根据所述比重对对各个所述机台或各个所述工艺制程的包括相关性分数和连续性分数在内的多种分数进行分数叠加，所述叠加后的分数最大的机台就是最有可能导致良率问题的机台。

12.如权利要求11所述的半导体产品良率分析系统，其特征在于，所述第一打分装置进一步被配置为：

预设每产出一个坏货批的第一货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的坏货批的数量和所述第一货批分数的乘积，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的相关性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的相关性分数中的最大值作为所述工艺制程的相关性分数，用于所述分数叠加。

13.如权利要求11所述的半导体产品良率分析系统，其特征在于，所述第二打分装置进一步被配置为：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；以及，

计算各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批和相对应的所述第二货批分数的乘积，并进一步计算出各个所述工艺制程下的各个所述机台上产出的好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的所述乘积之和，以得到各个所述工艺制程下的各个所述机台对应的连续性分数，并将各个所述工艺制程下的所有机台的连续性分数中的最大值作为所述工艺制程的连续性分数，用于所述分数叠加。

14.如权利要求11至13中任一项所述的半导体产品良率分析系统，其特征在于，所述第一打分装置被进一步配置为：在为各个所述工艺制程打出相对应的相关性分数之后，选取所述相关性分数并列最大的多个所述工艺制程，或者，按照所述相关性分数的高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述工艺制程，用作所述第二打分装置需要打出所述连续性分数的所述部分工艺制程；所述第二打分装置被进一步配置为：为所述第一打分装置选取出的所有所述工艺制程中的各个所述机台打出相应的连续性分数，并各个所述工艺制程下的所有机台的连续性分数中的最大值作为所述工艺制程的连续性分数，用于所述分数叠加；所述机台确定装置被进一步配置为：按照预设的相关性分数、连续性分数和机台数量的比重分配，对所述第一打分装置选取出的各个所述工艺制程的相关性分数、连续性分数和机台数量进行分数叠加，叠加后最大分数对应的所述工艺制程中的相关性分数最大的机台即是最有可能造成良率问题的机台。

15.如权利要求11所述的半导体产品良率分析系统，其特征在于，所述第一打分装置进一步被配置为：

预设每产出一个坏货批对应的第一货批分数；

计算出各个机台在各个工艺制程下的所有坏货批对应的第一货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第一制程分数；

将各个工艺制程的所述第一制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第一货批分数之和的乘积，或者，仅将各个机台在各个所述工艺制程下的所述第一货批分数之和，作为各个所述工艺制程下的各个所述机台的相关性分数。

16.如权利要求15所述的半导体产品良率分析系统，其特征在于，所述第一打分装置被进一步配置为：

各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为各个所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有所述工艺制程的比重不完全相同，或者，将各个所述工艺制程下所有机台的所述第一货批分数之和中的最大值设定为所述工艺制程的第一制程分数，或者，各个所述工艺制程的所述第一制程分数被设定为一相同的设定值；当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述最大值或者所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和；或者，当各个所述工艺制程的所述第一制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的相关性分数等于所述机台在所述工艺制程下的第一货批分数之和与所述工艺制程的第一制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的相关性分数中的最大值作为所述机台的相关性分数，用于所述分数叠加。

17.如权利要求11所述的半导体产品良率分析系统，其特征在于，所述第二打分装置进一步被配置为：

预设每产出一个好货批、坏货批以及未经良率测试的货批而分别对应的第二货批分数；

计算出各个所述机台在各个所述工艺制程下的所有好货批、坏货批以及未经良率测试的货批对应的第二货批分数之和；

为各个所述工艺制程设定相应的第二制程分数；以及，

将各个工艺制程的所述第二制程分数和所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和的乘积，或者，仅将各个所述工艺制程下的各个机台的所述第二货批分数之和，作为各个机台在各个所述工艺制程下的连续性分数。

18.如权利要求16所述的半导体产品良率分析系统，其特征在于，所述第二打分装置进一步被配置为：

各个所述工艺制程的所述第二制程分数被设定为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重，且所有的工艺制程的比重不完全相同，或者，被设定为所述工艺制程下的所有所述机台的所述第二货批分数之和中的最大值或者相同的设定值；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述最大值或所述相同的设定值时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数之和；当各个所述工艺制程的所述第二制程分数为所述工艺制程在所有工艺制程中所占的比重时，各个所述机台在各个所述工艺制程下的连续性分数等于各个所述机台在各个所述工艺制程下的所述第二货批分数之和与所述第二制程分数的乘积；进一步将各个所述机台在所有工艺制程下的连续性分数中的最大值作为所述机台的连续性分数，用于所述分数叠加。

19.如权利要求15至18中任一项所述的半导体产品良率分析系统，其特征在于，所述第一打分装置被进一步配置为：选取所述相关性分数并列最大的多个所述机台，或者，按照所述相关性分数高低排序后选取所述相关性分数排名靠前的多个所述机台，用作需要打出所述连续性分数的所有机台；所述第二打分装置被进一步配置为：将所述第一打分装置选取出的各个所述机台打出对应的连续性分数；所述机台确定装置被进一步配置为：按照预设的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量的比重分配，对所述选取的各个所述机台的相关性分数、连续性分数和机台产出的坏货批数量进行分数叠加。

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