JP2000252180A - Method of extracting abnormalities during process and apparatus therefor - Google Patents
Method of extracting abnormalities during process and apparatus thereforInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体製造の拡散
工程等の加工プロセスにおいて、その加工プロセスで用
いられる製造装置に設定される気体の圧力や流量等の製
造条件（以下、単に製造条件と記す）、及び工程内の滞
留時間や製造装置のメンテナンス時期等のその加工に関
する付帯条件（以下、単に付帯条件と記す）による製品
の歩留まりの低下に対する原因の解析を行う異常の抽出
方法及びその装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a manufacturing process such as a gas pressure and a flow rate set in a manufacturing apparatus used in a semiconductor manufacturing process such as a diffusion process. And an apparatus for extracting an abnormality for analyzing the cause of a reduction in product yield due to incidental conditions (hereinafter simply referred to as incidental conditions) related to its processing such as residence time in a process and maintenance time of a manufacturing apparatus. About.
【０００２】[0002]
【従来の技術】半導体製造の拡散工程等の加工プロセス
において、その加工プロセスで加工される製品の品質低
下の要因を分析して特定する従来の方法及び装置とし
て、特開平１０−１３５０９１号公報に開示されている
ものがある。この従来の方法及び装置では、品質に影響
を与える情報として、製造装置履歴、気体の圧力や流量
といった製造装置に設定する製造条件、インライン測定
値等の情報を主な調査対象としていた。品質低下の要因
の分析方法としては、加工歩留まりや電気的特性値等の
製品の品質結果情報を目的変数とし、製造装置の履歴情
報、気体の圧力や流量等の製造条件、インライン測定値
等の品質に影響を与える情報を説明変数として、それら
の間の因果関係を多段階多変量解析手段を用いて要因を
抽出していた。2. Description of the Related Art Japanese Unexamined Patent Publication No. Hei 10-135091 discloses a conventional method and apparatus for analyzing and identifying factors of quality deterioration of a product processed in a processing process such as a diffusion process of semiconductor manufacturing. Some have been disclosed. In this conventional method and apparatus, as the information affecting the quality, information such as a manufacturing apparatus history, manufacturing conditions such as a gas pressure and a flow rate set in the manufacturing apparatus, and in-line measured values are mainly investigated. As a method of analyzing the cause of the quality deterioration, the quality variable information of the product such as the processing yield and the electrical characteristic value is used as the target variable, the history information of the manufacturing equipment, the manufacturing conditions such as gas pressure and flow rate, the in-line measurement value Using the information affecting quality as an explanatory variable, the causal relationship between them was extracted using multi-stage multivariate analysis means.
【０００３】多段階多変量解析手段とは、１回の解析の
説明変数の数を一定にし、公知の変数増減法を用いて自
動的に異常項目（説明変数）を絞り込む。そして、この
絞り込みを複数回行い、各解析で絞り込まれた項目だけ
で最終の解析を行うものである。また、解析用情報の作
成にあたって、単一の品種ではデータの数が集まらず解
析ができないような場合には、同一製造条件の品種をひ
とくくりとし、「品種グループ」としてまとめて解析す
ることにより、多品種少量生産に対応できるようにす
る。さらに、製造装置の履歴情報が残っていない場合に
は、仮の製造装置を登録することにより、データ抜けに
対する事前のデータ加工と人の判断を省いて自動的に抽
出処理ができるようにする。このようにして、半導体製
造工場の拡散工程のような複雑な加工プロセスにおける
品質の低下に対して、実態に即して迅速にかつ誰でも
が、収集管理されている品質結果情報と、製造装置の履
歴、製造条件及びインライン測定値等の品質に影響を与
える情報との因果関係を自動的に解析できるようにして
いる。The multi-stage multivariate analysis means keeps the number of explanatory variables in one analysis constant and automatically narrows down abnormal items (explanatory variables) using a known variable increase / decrease method. Then, the narrowing down is performed a plurality of times, and the final analysis is performed only with the items narrowed down in each analysis. When creating analysis information, if the data cannot be collected and analysis cannot be performed for a single product type, the product types with the same manufacturing conditions can be grouped together and analyzed as a “product type group”. , So that it can handle high-mix low-volume production. Further, when the history information of the manufacturing apparatus does not remain, the temporary manufacturing apparatus is registered so that the extraction processing can be automatically performed without prior data processing for data loss and human judgment. In this way, in response to quality deterioration in a complicated processing process such as a diffusion process in a semiconductor manufacturing factory, anyone can quickly and practically collect the quality result information managed and collected by the manufacturing apparatus. It is possible to automatically analyze the causal relationship with information that affects quality, such as the history of manufacturing, manufacturing conditions, and in-line measured values.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、品質低
下は、製造条件だけでなく、工程内滞留時間、製造装置
のメンテナンス時期、オペレータ、製造装置内の位置と
いった加工する製品に直接関係する条件ではないが、加
工するに当たり品質に影響を及ぼす可能性のある加工に
関する付帯条件によっても発生する。従って、説明変数
の項目に上述した製造条件及び付帯条件を説明変数とし
て加えて分析する必要がある。しかし、従来の例では、
付帯条件については通常から収集管理されていないた
め、付帯条件を含めた原因の解析はなされていなかっ
た。However, the quality deterioration is not a condition directly related to a product to be processed, such as a dwell time in a process, a maintenance time of a manufacturing apparatus, an operator, a position in the manufacturing apparatus, as well as a manufacturing condition. However, this also occurs due to incidental conditions related to processing that may affect quality in processing. Therefore, it is necessary to add the above-described manufacturing conditions and incidental conditions to the items of the explanatory variables as the explanatory variables and analyze them. However, in the conventional example,
Since incidental conditions were not normally collected and managed, no analysis of the cause including incidental conditions was performed.
【０００５】本発明は、品質低下の要因を迅速にかつ自
動的に抽出できる加工プロセスにおける異常の抽出方法
及びその装置を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a method and an apparatus for extracting abnormalities in a machining process capable of quickly and automatically extracting a cause of quality deterioration.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】本発明の加工プロセスに
おける異常の抽出方法は、複数の製造装置を用いて製品
を加工する加工プロセスにおける異常の抽出方法であっ
て、前記加工プロセスにより加工される製品の品質結果
情報と製造条件及び付帯条件との間の因果関係を解析す
るために多段階多変量解析を行うことを特徴とする。さ
らに、製造条件や付帯条件が不明な場合は、仮の製造条
件や仮の付帯条件を用いて前記多段階多変量解析を行な
うのが望ましい。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides a method for extracting abnormalities in a machining process, which is a method for extracting abnormalities in a machining process in which a product is machined using a plurality of manufacturing apparatuses. In order to analyze a causal relationship between product quality result information and manufacturing conditions and incidental conditions, a multi-stage multivariate analysis is performed. Further, when the manufacturing conditions and the incidental conditions are unknown, it is desirable to perform the multi-stage multivariate analysis using the temporary manufacturing conditions and the temporary incidental conditions.
【０００７】この異常の抽出方法によれば、製造条件及
び付帯条件を説明変数としているため、付帯条件を含む
品質異常に影響する要因を全て網羅して解析を実施でき
る。従って、迅速に解析を実施して品質異常の要因を従
来以上に精度よく抽出することができる。また、仮の製
造条件及び仮の付帯条件を用いることで、製造条件や付
帯条件のデータが不明の場合でも事前のデータ加工と人
の判断を省くことができる。従って、この場合において
も自動的に異常を抽出できる。According to this method of extracting abnormalities, since the manufacturing conditions and the incidental conditions are used as explanatory variables, it is possible to carry out the analysis covering all the factors affecting the quality abnormality including the incidental conditions. Therefore, the analysis can be performed quickly and the cause of the quality abnormality can be extracted with higher accuracy than before. Further, by using the provisional manufacturing conditions and the provisional incidental conditions, even if the data of the production conditions and the incidental conditions are unknown, it is possible to omit the prior data processing and human judgment. Therefore, also in this case, the abnormality can be automatically extracted.
【０００８】また、本発明の加工プロセスにおける異常
の抽出装置は、複数の製造装置を用いて製品を加工する
加工プロセスにおける異常の抽出装置であって、前記加
工プロセスにより加工される製品の品質結果情報データ
と、製造条件データと、付帯条件データとを記憶する記
憶手段、前記記憶手段に記憶された製品の品質結果情報
データと、製造条件データ及び付帯条件データとの間の
因果関係を解析して異常を抽出する多段階多変量解析手
段とを備えている。この異常の抽出装置によれば、記憶
手段に記憶した製品の品質結果情報データと、製造条件
データ及び付帯条件データとから、多段階多変量分析手
段により自動的にかつ迅速に精度の高い異常の抽出がで
きる。An apparatus for extracting abnormalities in a processing process according to the present invention is an apparatus for extracting abnormalities in a processing process for processing a product using a plurality of manufacturing apparatuses. Storage means for storing information data, manufacturing condition data, and incidental condition data, analyzing a causal relationship between the product quality result information data stored in the storage means, the manufacturing condition data, and the incidental condition data; And a multi-stage multivariate analysis means for extracting abnormalities by means of According to this abnormality extracting device, the multi-stage multivariate analysis means automatically and quickly detects the high-precision abnormality from the product quality result information data stored in the storage means, the manufacturing condition data and the incidental condition data. Can be extracted.
【０００９】[0009]
【発明の実施の形態】以下、本発明の加工プロセスにお
ける異常の抽出方法及びその装置の好適な実施例につい
て、半導体製造の拡散工程における品質低下の要因の抽
出を例として図１ないし図７を参照しつつ説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a preferred embodiment of a method and apparatus for extracting abnormalities in a processing process according to the present invention will be described with reference to FIGS. It will be described with reference to FIG.
【００１０】《実施例》図１は本発明の実施例における
拡散工程の異常の抽出装置の構成を示すブロック図であ
る。図２はこの実施例における拡散工程を示す図であ
る。図３は図２のオペレーション１ないしｍに用いる、
製造装置１ないしｍのロット１及び２との関連を示す図
である。図４は品質結果情報の一例の平均歩留まりの時
間的な推移を示すグラフである。図１において、この実
施例の抽出装置は、異常抽出の解析を行うために必要な
パラメータを入力する入力装置１と、品質結果情報デー
タ、製造条件データ、製造付帯条件データ及び解析結果
情報を記憶しておく記憶装置２とが、異常抽出の解析を
行う多段階多変量解析装置４を有する中央処理装置３に
接続されている。さらに、中央処理装置３には、抽出結
果などを表示又は印字する表示装置や印字装置等の出力
装置５が接続されている。Embodiment FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an apparatus for extracting an abnormality in a diffusion step in an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a view showing a diffusion step in this embodiment. FIG. 3 is used in operations 1 through m of FIG.
FIG. 3 is a diagram showing a relationship between manufacturing apparatuses 1 to m and lots 1 and 2. FIG. 4 is a graph showing a temporal transition of the average yield as an example of the quality result information. In FIG. 1, the extraction device of this embodiment stores an input device 1 for inputting parameters necessary for analyzing an abnormality extraction, and stores quality result information data, manufacturing condition data, manufacturing incidental condition data, and analysis result information. The storage device 2 is connected to a central processing unit 3 having a multi-stage multivariate analysis device 4 for analyzing abnormality extraction. Further, the central processing unit 3 is connected to an output device 5 such as a display device or a printing device for displaying or printing the extraction result or the like.
【００１１】ここに、品質結果情報データとは、中間検
査工程で得られたロット毎の歩留まり情報や測定された
電気的特性情報等のデータである。製造条件データと
は、各製造装置に設定されている気体の圧力や流量等の
設定値データである。付帯条件データとは、工程内の滞
留時間、製造装置がメンテナンスされた時期、製造装置
を操作したオペレータ等の加工に関する付帯条件の情報
データである。解析結果情報とは、多段階多変量解析装
置４による解析により抽出された異常の情報データであ
る。多段階多変量解析装置４は、記憶装置２から必要な
情報を検索するためのデータ検索部４Ａ、検索したデー
タから解析用のデータを作成する解析用データ作成部４
Ｂ、異常な製造条件を抽出するための自動抽出処理部４
Ｃ、これらの処理の制御を行う中央制御部４Ｄ及び各処
理の作業データの記憶と受け渡しをするための作業用デ
ータ記憶部４Ｅを備えている。Here, the quality result information data is data such as yield information for each lot and measured electrical characteristic information obtained in the intermediate inspection process. The manufacturing condition data is set value data such as gas pressure and flow rate set in each manufacturing apparatus. The incidental condition data is information data on incidental conditions relating to processing in a process such as a residence time in a process, a time when a manufacturing apparatus is maintained, and an operator who operates the manufacturing apparatus. The analysis result information is abnormality information data extracted by analysis by the multi-stage multivariate analysis device 4. The multi-stage multivariate analysis device 4 includes a data search unit 4A for searching necessary information from the storage device 2, and an analysis data generation unit 4 for generating analysis data from the searched data.
B. Automatic extraction processing unit 4 for extracting abnormal manufacturing conditions
C, a central control unit 4D for controlling these processes, and a work data storage unit 4E for storing and transferring work data for each process.
【００１２】図２及び図３において、拡散工程の個々の
作業を表すオペレーション１ないしオペレーションｍの
各オペレーションにおいて、それぞれ装置１号機から装
置ｎ号機の製造装置を用いて太い実線で示すロット１及
び細い実線で示すロット２の製品が加工される。例え
ば、熱拡散処理作業で製造装置としてｎ台の拡散炉を使
用する場合、装置として拡散炉１号機から拡散炉ｎ号機
が使用されるものとする。その際、各オペレーションに
おける各製造装置の気体の圧力や流量といった製造条件
データと、工程内の滞留時間、製造装置がメンテナンス
された時期及び製造装置を操作したオペレータ等の加工
付帯条件データとが記憶装置２に蓄積される。また、中
間検査工程において各ロットの加工歩留まりや電気的特
性が測定され、品質結果情報データとして記憶装置２に
蓄積される。In FIG. 2 and FIG. 3, in each of the operations 1 to m representing the individual operations of the diffusion process, the lot 1 and the thin line 1 shown by a thick solid line are used by using the manufacturing apparatuses of the first to n-th apparatuses. The product of Lot 2 indicated by the solid line is processed. For example, in a case where n diffusion furnaces are used as manufacturing apparatuses in the thermal diffusion processing operation, it is assumed that diffusion apparatuses No. 1 to No. n are used as apparatuses. At this time, manufacturing condition data such as gas pressure and flow rate of each manufacturing apparatus in each operation, and dwell time in the process, timing when the manufacturing apparatus was maintained, and processing incidental condition data such as an operator who operated the manufacturing apparatus are stored. It is stored in the device 2. In the intermediate inspection process, the processing yield and electrical characteristics of each lot are measured and stored in the storage device 2 as quality result information data.
【００１３】図４のように、解析指定対象期間において
拡散工程で加工された製品の平均歩留まりが低下した場
合に、歩留まり情報と製造条件及び付帯条件との間の因
果関係を解析し、歩留まり低下に影響する製造条件や付
帯条件を抽出する処理における、多段階多変量解析装置
の動作について図５ないし図７を参照して説明する。図
５は、多段階多変量解析装置４のデータ検索部４Ａと作
業用データ記憶部４Ｅとの関連の詳細を示すブロック図
である。図６は、多段階多変量解析装置４の解析用デー
タ作成部４Ｂと作業用データ記憶部４Ｅとの関連の詳細
を示すブロック図である。図７は、多段階多変量解析装
置４の自動抽出処理部４Ｃと作業用データ記憶部４Ｅと
の関連の詳細を示すブロック図である。As shown in FIG. 4, when the average yield of the products processed in the diffusion process is reduced during the analysis designated period, the causal relationship between the yield information and the manufacturing conditions and incidental conditions is analyzed, and the yield is reduced. The operation of the multi-stage multivariate analysis device in the process of extracting the manufacturing conditions and incidental conditions affecting the operation will be described with reference to FIGS. FIG. 5 is a block diagram showing details of the relationship between the data search unit 4A and the work data storage unit 4E of the multi-stage multivariate analysis device 4. FIG. 6 is a block diagram showing details of the relationship between the analysis data creation unit 4B and the work data storage unit 4E of the multi-stage multivariate analysis device 4. FIG. 7 is a block diagram showing details of the relationship between the automatic extraction processing unit 4C and the work data storage unit 4E of the multi-stage multivariate analysis device 4.
【００１４】データ検索部４Ａの動作について図５を参
照して説明する。図５に示すように、解析するためのパ
ラメータとして解析指定対象期間及び対象品種等を入力
装置１からパラメータ入力部１１に入力して設定する。
解析用データ検索部１２は、パラメータ入力部１１に設
定されたパラメータに基づいて、記憶装置２からロット
１やロット２における拡散工程での製造条件及び付帯条
件と、中間検査工程で測定された歩留まり情報とを検索
して、それぞれのデータを作成する。なお、ロット２の
ように拡散工程内で加工方法が２つに分割されている場
合は、製造条件及び付帯条件と歩留まり情報との組み合
わせのデータを２組作成する。解析用データ検索部１２
で作成されたそれぞれのデータは、作業用データ記憶部
４Ｅの製造条件記憶部５１、付帯条件記憶部５２及び歩
留まり情報記憶部５３にそれぞれ記憶される。The operation of the data search unit 4A will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 5, an analysis designation target period, a target product type, and the like are input from the input device 1 to the parameter input unit 11 and set as parameters for analysis.
Based on the parameters set in the parameter input unit 11, the analysis data search unit 12 reads from the storage device 2 the manufacturing conditions and incidental conditions in the diffusion process for the lot 1 and the lot 2, and the yield measured in the intermediate inspection process. Search for information and create each data. In the case where the processing method is divided into two in the diffusion process as in the case of lot 2, two sets of data of the combination of the manufacturing conditions and incidental conditions and the yield information are created. Analysis data search unit 12
Are stored in the manufacturing condition storage unit 51, the incidental condition storage unit 52, and the yield information storage unit 53 of the work data storage unit 4E.
【００１５】次に、解析用データ作成部４Ｂの動作につ
いて図６を参照して説明する。図６に示すように、解析
１は、作業用データ記憶部４Ｅの製造条件記憶部５１及
び付帯条件記憶部５２から解析に用いるそれぞれのデー
タを読み込む。解析不良データ処理部２１は、読み込ん
だ製造条件や付帯条件のデータ値が１つしかないような
解析上ふさわしくない項目を削除して補正製造条件記憶
部５４に登録する。また、解析不良データ処理部２１
は、製造条件データや付帯条件データが不明の場合は、
仮の製造条件データや仮の付帯条件データを設定し補正
製造条件記憶部５４に登録する。説明変数データ作成部
２２は、補正製造条件記憶部５４から読み込んだデータ
を先頭から一定数の製造条件及び付帯条件のデータだけ
を抜き出す。抜き出したデータを歩留まり情報記憶部５
３の品質結果情報データと組み合わせて、解析用データ
記憶部５５に登録する。製造条件及び付帯条件を一定数
ずつに分割し、端数となった製造条件や付帯条件につい
ては最後の製造条件や付帯条件からさかのぼって一定数
となるようにする。分割した製造条件及び付帯条件を、
歩留まり情報記憶部５３の品質結果情報データと組み合
わせて解析用データ記憶部５５に登録する。Next, the operation of the analysis data generator 4B will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 6, the analysis 1 reads respective data used for analysis from the manufacturing condition storage unit 51 and the incidental condition storage unit 52 of the working data storage unit 4E. The analysis failure data processing unit 21 deletes an item that is not appropriate for analysis such that there is only one data value of the read manufacturing condition or incidental condition, and registers it in the corrected manufacturing condition storage unit 54. The analysis failure data processing unit 21
If you do not know the manufacturing condition data or incidental condition data,
Temporary manufacturing condition data and temporary incidental condition data are set and registered in the corrected manufacturing condition storage unit 54. The explanatory variable data creating unit 22 extracts only a certain number of manufacturing condition and incidental condition data from the head of the data read from the corrected manufacturing condition storage unit 54. The extracted data is stored in a yield information storage unit 5
The information is registered in the analysis data storage unit 55 in combination with the quality result information data of No. 3. The manufacturing conditions and the incidental conditions are divided into a certain number, and the fractional manufacturing conditions and the incidental conditions are set to be constant numbers retroactively from the last manufacturing condition and the incidental conditions. The split production conditions and incidental conditions
It is registered in the analysis data storage unit 55 in combination with the quality result information data in the yield information storage unit 53.
【００１６】次に、自動抽出処理部４Ｃの動作について
図７を参照して説明する。図７に示すように、一次多変
量解析処理部３１では、解析用データ記憶部５５から一
定数に分割された製造条件や付帯条件毎に解析用データ
を読み込み、歩留まり情報データを目的変数、製造条件
及び付帯条件を説明変数とした重回帰分析を実行する。
このようにして、変数増減法により分散比Ｆ値が高い製
造条件や付帯条件の組を抽出して、仮解析結果データと
する。なお、オペレータ等の質的変数は、数量化Ｉ類に
より数値データに変換して実施する。このとき、多重共
線性異常が発生した場合は、その製造条件や付帯条件の
組を解析の範囲から取り除き、仮解析結果データの信頼
性を向上させている。その仮解析結果データは仮解析結
果記憶部５６に登録される。順次、すべての分割された
解析用データに関して一次多変量解析処理部３１で解析
処理を行い、その仮解析結果データを仮解析結果記憶部
５６に登録する。Next, the operation of the automatic extraction processing section 4C will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 7, the primary multivariate analysis processing unit 31 reads the analysis data from the analysis data storage unit 55 for each of a predetermined number of manufacturing conditions and incidental conditions, and converts the yield information data into the objective variables, A multiple regression analysis is performed using the conditions and incidental conditions as explanatory variables.
In this manner, a set of manufacturing conditions and incidental conditions having a high dispersion ratio F value is extracted by the variable increase / decrease method, and is used as temporary analysis result data. The qualitative variables of the operator and the like are converted into numerical data by quantification class I and executed. At this time, if a multicollinearity error occurs, the set of manufacturing conditions and incidental conditions is removed from the analysis range to improve the reliability of the tentative analysis result data. The temporary analysis result data is registered in the temporary analysis result storage unit 56. The primary multivariate analysis processing unit 31 sequentially performs analysis processing on all divided analysis data, and registers the temporary analysis result data in the temporary analysis result storage unit 56.
【００１７】次に、二次多変量解析処理部３２は、仮解
析結果記憶部５６から各分割された仮解析結果データを
読み込み、抽出された製造条件や付帯条件に対して一次
多変量解析処理部３１と同様の処理を行う。このように
して、分散比Ｆ値の高い製造条件及び付帯条件を抽出し
て解析結果データとして解析結果記憶部５７に登録す
る。解析結果表示処理部３３は、解析結果記憶部５７の
解析結果データを参照し製造条件及び付帯条件毎の分散
比Ｆ値の結果グラフ，製造装置別の平均歩留まり，歩留
まり分布グラフ等の解析結果データを表示装置や印字装
置を有する出力装置５により出力する。データ保存処理
部３４は、記憶装置２に上記解析結果データ及びパラメ
ータを登録して、必要に応じて解析結果の再表示及びパ
ラメータを変更して前述の解析処理を再度実行すること
を可能にしている。以上説明した実施例では、歩留まり
情報と製造条件及び付帯条件との間の因果関係を解析
し、歩留まり低下の要因を抽出する処理について説明し
た。しかし、歩留まり情報が電気的特性情報であって同
様であるのはいうまでもない。また、一次、二次の２段
階の多変量解析を実施した例について説明したが、説明
変数の数に応じて、さらに多段階の多変量解析を実施す
ることができる。Next, the secondary multivariate analysis processing unit 32 reads the divided temporary analysis result data from the temporary analysis result storage unit 56 and performs a primary multivariate analysis process on the extracted manufacturing conditions and incidental conditions. The same processing as that of the unit 31 is performed. In this way, the manufacturing conditions and incidental conditions having a high dispersion ratio F value are extracted and registered in the analysis result storage unit 57 as analysis result data. The analysis result display processing unit 33 refers to the analysis result data in the analysis result storage unit 57, and displays analysis result data such as a result graph of the dispersion ratio F value for each manufacturing condition and incidental condition, an average yield for each manufacturing apparatus, and a yield distribution graph. Is output by an output device 5 having a display device and a printing device. The data storage processing unit 34 registers the analysis result data and the parameters in the storage device 2 and re-displays the analysis results and changes the parameters as necessary, thereby enabling the analysis process to be executed again. I have. In the embodiment described above, the process of analyzing the causal relationship between the yield information and the manufacturing conditions and the incidental conditions, and extracting the factor of the decrease in the yield has been described. However, it goes without saying that the yield information is the same as the electrical characteristic information. In addition, the example in which the two-stage multivariate analysis of the primary and the secondary is performed has been described. However, the multivariate analysis of the multistage can be further performed according to the number of explanatory variables.
【００１８】[0018]
【発明の効果】本発明の加工プロセスにおける異常の抽
出方法及びその装置によれば、半導体製造の拡散工程の
ような複雑な加工プロセスで加工される製品の品質の低
下等に対して、迅速にかつ誰でもが品質結果情報と製造
条件及び付帯条件との間の因果関係を自動的に解析して
異常を抽出できる。その結果として、歩留まりの向上に
対して適確な対応が可能となる。According to the method and the apparatus for extracting an abnormality in the processing process of the present invention, the method for quickly reducing the quality of a product processed in a complicated processing process such as a diffusion process in semiconductor manufacturing can be performed quickly. In addition, anyone can automatically analyze the causal relationship between the quality result information and the manufacturing conditions and incidental conditions and extract an abnormality. As a result, it is possible to appropriately cope with the improvement of the yield.
【図１】本発明の一実施例の加工工程における異常の抽
出装置のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an apparatus for extracting an abnormality in a processing step according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明の実施例における拡散工程の作業フロー
を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a work flow of a diffusion step in the embodiment of the present invention.
【図３】図２の拡散工程におけるロットと各オペレーシ
ョンに用いる製造条件及び付帯条件との関連を示す図で
ある。FIG. 3 is a diagram showing a relationship between a lot in a diffusion process of FIG. 2 and manufacturing conditions and incidental conditions used for each operation.
【図４】本発明の実施例における製品の歩留まりの推移
を示すグラフである。FIG. 4 is a graph showing changes in product yield in an example of the present invention.
【図５】本発明の実施例におけるデータ検索処理部と作
業用データ記憶部との関係を示すのブロック図である。FIG. 5 is a block diagram illustrating a relationship between a data search processing unit and a work data storage unit according to the embodiment of the present invention.
【図６】本発明の実施例における解析用データ作成処理
部と作業用データ記憶部と関係を示すブロック図であ
る。FIG. 6 is a block diagram illustrating a relationship between an analysis data creation processing unit and a work data storage unit according to the embodiment of the present invention.
【図７】本発明の実施例における自動抽出処理部と作業
用データ記憶部との関係を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a relationship between an automatic extraction processing unit and a work data storage unit according to the embodiment of the present invention.
１ 入力装置 ２ 記憶装置 ３ 中央処理装置 ４ 多段階多変量解析装置 ５ 出力装置 ４Ａ データ検索部 １１ パラメータ入力部 １２ 解析用データ検索部 ４Ｂ 解析用データ作成部 ２１ 解析不良データ処理部 ２２ 説明変数データ作成部 ４Ｃ 自動抽出処理部 ３１ 一次多変量解析処理部 ３２ 二次多変量解析処理部 ３３ 解析結果表示処理部 ３４ データ保存処理部 ４Ｄ 中央制御部 ４Ｅ 作業用データ記憶部 ５１ 製造条件記憶部 ５２ 付帯条件記憶部 ５３ 歩留まり情報記憶部 ５４ 補正製造条件記憶部 ５５ 解析用データ記憶部 ５６ 仮解析結果記憶部 ５７ 解析結果記憶部 Reference Signs List 1 input device 2 storage device 3 central processing unit 4 multi-stage multivariate analysis device 5 output device 4A data search unit 11 parameter input unit 12 analysis data search unit 4B analysis data creation unit 21 analysis failure data processing unit 22 explanatory variable data Creation unit 4C Automatic extraction processing unit 31 Primary multivariate analysis processing unit 32 Secondary multivariate analysis processing unit 33 Analysis result display processing unit 34 Data storage processing unit 4D Central control unit 4E Work data storage unit 51 Manufacturing condition storage unit 52 Attached Condition storage unit 53 Yield information storage unit 54 Corrected manufacturing condition storage unit 55 Analysis data storage unit 56 Temporary analysis result storage unit 57 Analysis result storage unit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 下田 利一 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 3C042 RH01 RJ08 RJ13 RJ20 RL11 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuing on the front page (72) Inventor Riichi Shimoda 1006 Kazuma Kadoma, Kadoma City, Osaka Prefecture Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. F-term (reference) 3C042 RH01 RJ08 RJ13 RJ20 RL11
Claims (3)
加工プロセスにおける異常の抽出方法であって、 前記加工プロセスにより加工される製品の歩留まりや電
気的特性値を示す品質結果情報と、前記加工プロセスで
使用される製造装置に用いる気体の圧力や流量を含む製
造条件及び前記加工プロセスの各工程内の滞留時間や前
記製造装置のメンテナンス時期を含む付帯条件との間の
因果関係を、多段階多変量解析手法により解析する加工
プロセスにおける異常の抽出方法。1. A method for extracting an abnormality in a processing process of processing a product using a plurality of manufacturing apparatuses, comprising: quality result information indicating a yield and an electrical characteristic value of the product processed by the processing process; The causal relationship between manufacturing conditions including the pressure and flow rate of gas used in the manufacturing apparatus used in the processing process and incidental conditions including the residence time in each step of the processing process and the maintenance time of the manufacturing apparatus is often A method for extracting abnormalities in a machining process analyzed by a stepwise multivariate analysis method.
場合、仮の製造条件及び仮の付帯条件を用いて前記多段
階多変量解析を行うことを特徴とする請求項１記載の加
工プロセスにおける異常の抽出方法。2. The multi-step multivariate analysis according to claim 1, wherein when the manufacturing conditions and the incidental conditions are unknown, the multi-stage multivariate analysis is performed using the temporary manufacturing conditions and the temporary incidental conditions. Anomaly extraction method.
加工プロセスにおける異常の抽出装置であって、 製品の歩留まりや電気的特性値を示す品質結果情報デー
タと、前記加工プロセスで使用される製造装置に用いる
気体の圧力や流量を含む製造条件データと、工程内の滞
留時間や前記製造装置のメンテナンス時期を含む付帯条
件データとを記憶する記憶手段、及び前記記憶手段に記
憶された製品の前記品質結果情報データと、前記製造条
件データ及び前記付帯条件データとの間の因果関係を解
析して異常を抽出する多段階多変量解析手段を備えてい
ることを特徴とする加工プロセスにおける異常の抽出装
置。3. An apparatus for extracting an abnormality in a processing process for processing a product by using a plurality of manufacturing apparatuses, wherein quality result information data indicating a product yield and an electrical characteristic value are used in the processing process. Storage means for storing manufacturing condition data including the pressure and flow rate of gas used in the manufacturing apparatus, and incidental condition data including the residence time in the process and the maintenance time of the manufacturing apparatus, and the product stored in the storage means. The quality result information data, a multi-stage multivariate analysis means for analyzing a causal relationship between the manufacturing condition data and the incidental condition data and extracting an abnormality, characterized by comprising Extraction device.
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