JP2005234979A - 品質管理システムおよび不良検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 不良原因となる工程および製造装置を短時間で特定する品質管理システムおよび不良検出方法を提供する。
【解決手段】 複数の工程で同等の機能を有する複数の製造装置を用いて製品を製造し、所定の検査装置で検査して製品の合否を判定するものであり、製造装置による処理の概要を示す製造情報を収集して蓄積する製造情報データベース４と、検査装置による処理の概要を示す検査情報を収集して蓄積する検査情報データベース５と、製造情報と検査情報とから所望の情報を抽出するデータ抽出装置２と、前記抽出した情報を表示するか、またはこの抽出した情報を統計加工して所望のデータを表示するデータ表示装置３とからなり、製造情報と検査情報とがロット番号毎に紐付けされており、不良現象が生じたときに、ロット番号毎に装置処理履歴を検証して不良現象に起因する製造装置を特定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、半導体製造工程における不良の発生を検出する品質管理システムおよび不良検出方法に関する。

一般的に、半導体デバイスの製造方法は、成膜工程、露光工程およびエッチング工程等の多数の工程からなり、さらに、各工程毎に複数の製造装置で製造を行うといった複雑な工程を含んでいる。

そこで、データマイニング手法を用いて大量のデータに規則性を発見し、不良製造工程および不良現象に起因する製造装置を迅速に検出する不良装置検出方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この不良装置検出方法によれば、同等の機能を有する複数の製造装置のうち、いずれの製造装置により処理が実施されたのかを示す処理履歴データと、処理結果を示す出来栄えデータと、処理が実施された時期を示す出来栄えテスト日時データとを入力する工程と、時間の関数として、出来栄えデータの回帰式を算出する工程と、回帰式に基づいて出来栄えに影響の大きい装置を特定する工程とを備えている。
特開２００２−３２３９２４号公報

しかし、特許文献１に開示されている方法では、過去のデータを元に、回帰式で算出する傾向算出手段を用いている。そのため、過去のデータに誤りがあると、再度、傾向を算出し直さなければならず、不良原因となる工程および製造装置の特定に莫大な時間を要するといった問題があった。

また、半導体デバイス等の不良は、複数の不良原因が重なって生じる場合が多く、また、これら複数の不良原因がわずかな時間で生じ、不良原因を特定しにくいため、できるだけ速く不良の原因を特定し、製造工程にフィードバックする必要がある。

しかし、特許文献１に開示されている方法では、過去のデータを元に不良原因となる工程および製造装置を特定するため、時間差で生じる新たな不良原因を検出することができず、不良原因を特定する精度が低下するといった問題があった。

特に、近年、半導体デバイス等の製造においては、高品質化と生産タクトの低減による低コスト化とを実現するために、製造不良の原因をいち早く把握し、精度よく検出することが望まれており、製造不良の原因を短時間に精度よく、究明する必要がある。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、不良原因となる工程および製造装置を短時間で特定する品質管理システムおよび不良検出方法を提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明の品質管理システムは、複数の工程で同等の機能を有する複数の製造装置を用いて製品を製造し、所定の検査装置で検査して製品の合否を判定する品質管理システムにおいて、製造装置による処理の概要を示す製造情報を収集して蓄積する製造データ蓄積手段と、検査装置による処理の概要を示す検査情報を収集して蓄積する検査データ蓄積手段と、前記製造情報と前記検査情報とから所望の情報を抽出するデータ抽出手段と、前記抽出した情報を表示するか、またはこの抽出した情報を統計加工して所望のデータを表示するデータ表示手段とからなり、前記製造情報と前記検査情報とがロット番号毎に紐付けされており、不良現象が生じたとき、前記データ抽出手段により前記ロット番号毎に装置処理履歴を抽出し前記データ表示手段に表示することにより、この装置処理履歴を検証して不良現象に起因する製造装置を特定することを特徴とする。この場合、前記不良現象に起因する製造装置は、不良発生件数と不良内容とから特定された製造工程での各製造装置の処理件数に基づいて特定される。これにより、不良原因となる工程および製造装置の特定に係る時間を減少することができる。不良原因となる工程および製造装置の特定に係る時間を減少することができる。

本発明の不良検出方法は、複数の工程で同等の機能を有する複数の製造装置を用いて製品を製造し、所定の検査装置で検査して製品の合否を判定する品質管理システムにおける不良検出方法であって、製造装置による処理の概要を示す製造情報を収集して蓄積する製造データ蓄積工程と、検査装置による処理の概要を示す検査情報を収集して蓄積する検査データ蓄積工程と、前記製造情報と前記検査情報とから所望の情報を抽出するデータ抽出工程と、前記抽出した情報を表示するか、またはこの抽出した情報を統計加工して所望のデータを表示するデータ表示工程と、前記製造情報と前記検査情報とがロット番号毎に紐付けされており、不良現象が生じたとき、前記データ抽出手段により前記ロット番号毎に装置処理履歴を抽出する装置処理履歴抽出工程とからなり、この抽出した装置処理履歴を検証して不良現象に起因する製造装置を特定することを特徴とする。この場合、前記装置処理履歴抽出工程は、不良と認定された製品において、不良原因の項目別の発生件数を抽出する工程と、任意の不良発生件数の閾値を設定することにより、この閾値を超えるロット番号の抽出を行う工程と、抽出されたロット番号の製造工程の通過装置マップを装置処理履歴として抽出する工程とからなる。このような工程で不良を検出することにより、不良原因となる工程および製造装置の特定に係る時間を減少することができる。

本発明の品質管理システムによれば、製造情報と検査情報とがロット番号毎に紐付けされており、不良現象が生じたとき、データ抽出手段によりロット番号毎に装置処理履歴を抽出しデータ表示手段に表示することにより、この装置処理履歴を検証して不良現象に起因する製造装置を特定するように構成したので、不良原因となる工程および製造装置の特定に係る時間を減少することができる。さらに、速やかに不良の原因を特定し、製造工程にフィードバックすることが可能となるので生産タクトが向上し、低コスト化が可能となる。

また、上記構成において、前記不良現象に起因する製造装置を、不良発生件数と不良内容とから特定された製造工程での各製造装置の処理件数に基づいて特定するように構成したので、より速やかに不良現象に起因した製造装置の特定を行うことができる。

本発明の不良検出方法によれば、製造情報と検査情報とがロット番号毎に紐付けされており、不良現象が生じたとき、データ抽出手段によりロット番号毎に装置処理履歴を抽出し、この抽出した装置処理履歴を検証して不良現象に起因する製造装置を特定するように構成したので、不良原因となる工程および製造装置の特定に係る時間を減少することができる。さらに、速やかに不良の原因を特定し、製造工程にフィードバックすることが可能となるので生産タクトが向上し、低コスト化が可能となる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

以下、本発明の実施例１を図面を参照して説明する。

図１は、本発明の半導体デバイスの品質管理システムの実施例１を示す構成図である。

本実施例の品質管理システム１は、主にデータ抽出装置２とデータ表示装置３とから構成される。データ抽出装置２には、製造情報データベース４と検査情報データベース５とが接続されており、データ抽出装置２と製造情報データベース４または検査情報データベース５との間で相互にデータの授受を行うことができる。また、データ抽出装置２は、図示しないが演算部を有しており、製造情報データベース４および検査情報データベース５の中から所望の情報を抽出して、統計・加工することができる。

製造情報データベース４は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）８を介して半導体デバイスの各製造工程の製造装置、すなわち、洗浄装置６ａ、成膜装置６ｂ、露光装置６ｃ、現像装置６ｄおよびエッチング装置６ｅに接続されている。

同様に、検査情報データベース５は、ＬＡＮ８を介して、特性検査装置７ａおよび回路検査装置７ｂに接続されている。

さらに、データ表示装置３は、ＬＡＮ８を介してデータ抽出装置２に接続されている。このデータ表示装置３には、製造情報データベース４に蓄積された、ロットＮｏ（ロット番号）、工程Ｎｏ、装置ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、処理日および処理数等からなる製造情報、または検査情報データベース５に蓄積されたロットＮｏ、工程Ｎｏ、検査装置ＩＤ、処理日および不良原因等からなる検査情報が必要に応じて表示される。

図２は、図１に示す成膜装置から製造情報データベース４へ製造情報が吸い上げられている様子を示す模式図である。

図中、矢印Ｄ１を用いて示しているように、成膜装置６ｂの製造情報が、ＬＡＮ８を介して製造情報データベース４に吸い上げられ蓄積される。他の製造装置（洗浄装置６ａ、露光装置６ｃ、現像装置６ｄおよびエッチング装置）の製造情報も、同様に、ＬＡＮ８を介して製造情報データベース４に吸い上げられ蓄積される。

図３は、図１に示す回路検査装置から検査情報データベース５へ検査情報が吸い上げられている様子を示す模式図である。

図中、矢印Ｄ２を用いて示しているように、回路検査装置７ｂの検査情報が、ＬＡＮ８を介して検査情報データベース５に吸い上げられ蓄積される。他の検査装置である特性検査装置７ａの検査情報も、同様に、ＬＡＮ８を介して検査情報データベース５に吸い上げられ蓄積される。

次に、本発明の品質管理システムを、半導体デバイスの製造工程に基づいて、詳細に説明する。

図４は、図１に示す品質管理システムを用いて実施された半導体デバイスの製造工程の一例を示す概略図である。

ここでは、ウェハ上に半導体層を形成するまでの製造工程の一例を記載する。

ウェハ９投入後、洗浄装置６ａ、成膜装置６ｂ、露光装置６ｃ、現像装置６ｄおよびエッチング装置６ｅにて実施される各工程（洗浄工程、成膜工程、露光工程、現像工程およびエッチング工程）を経て、ウェハ９表面に第１層目が形成され、同様の工程が２回繰り返し実施されることにより、第２層目および第３層目がさらに形成され、半導体層が完成する。

その後、特性検査装置７ａおよび回路検査装置７ｂにて実施される各工程（特性検査工程および回路検査工程）を経て、払い出し（半導体層完成）が行われる。

なお、図４に記載している矢印Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５は処理の順序を示している。

また、各工程には工程番号が付与されており、例えば、第１層目の半導体層を形成する際の洗浄工程は工程１００とされる。同様に、第１層目の半導体層を形成する際の成膜工程は工程１１０、第１層目の半導体層を形成する際の露光工程は工程１２０、…など、順に番号が付与されており、第２層目の半導体層を形成する工程も同様に、順に工程番号が付与されている。

図５は、図４に示した製造工程のうち、第１層目の半導体層を形成する際の洗浄工程からエッチング工程までの処理を行う際に使用される装置の一例を示す説明図である。

本実施例では、各工程毎に同じ機能を有する（同じ処理を行う）３つの装置が用意されており、どの装置で処理を行うかは、適宜、生産状況や生産計画によって変更される。

例えば、本実施例の洗浄工程では、第１洗浄装置６１ａ、第２洗浄装置６２ａおよび第３洗浄装置６３ａの３つの洗浄装置が用意されており、成膜工程では、第１成膜装置６１ｂ、第２成膜装置６２ｂおよび第３成膜装置６３ｂの３つの成膜装置が用意されており、露光工程では、第１露光装置６１ｃ、第２露光装置６２ｃおよび第３露光装置６３ｃの３つの露光装置が用意されており、現像工程では、第１現像装置６１ｄ、第２現像装置６２ｄおよび第３現像装置６３ｄの３つの現像装置が用意されており、エッチング工程では、第１エッチング装置６１ｅ、第２エッチング装置６２ｅおよび第３エッチング装置６３ｅの３つのエッチング装置が用意されている。

従って、洗浄工程からエッチング工程までの処理装置の組み合わせは、実線で示すように多数の組み合わせが考えられる。

図５には、本実施例において実際に処理を行う際に使用された処理装置の組み合わせを太実線で示しており、洗浄工程からエッチング工程まで、順に第１洗浄装置６１ａ→第１成膜装置６１ｂ→第３露光装置６３ｃ→第２現像装置６２ｄ→第１エッチング装置６１ｅで処理を行うことを示している。

なお、ここでは、それぞれの工程毎に同じ処理を行う装置を各３台としたが、この数は限定されるものではなく、各処理装置の処理能力に応じて増減しても良い。つまり、各工程の処理装置を組み合わせると無限大の組み合わせが考えられる。

次に、本実施例の品質管理システムについて、具体的に説明する。

下表１は、上述した製造工程におけるある製造装置の製造情報のデータ構造の一例を示している。すなわち、ロットＮｏ、工程Ｎｏ、装置ＩＤ、処理日、処理開始時間、処理終了時間、処理条件、処理数および払出数が製造情報として製造情報データベース４に蓄積されている。これら製造情報は、必要に応じてデータ表示装置３に表示することが可能である。

下表２は、製造情報データベース４内に格納された製造情報の一例を示しており、ロットＮｏ毎に全ての工程で処理した装置履歴の一覧表であって、縦軸はロットＮｏを、横軸の上段は工程Ｎｏを、下段は処理内容をそれぞれ示しており、交差する個所は処理が行われた装置Ｎｏを示している。例えば、ロットＮｏがＬＯＴ−０１である製品については、洗浄工程である工程Ｎｏ１００を第１洗浄装置６１ａにて実施している。

下表３は、上述した製造工程におけるある検査装置の検査情報のデータ構造の一例を示している。すなわち、ロットＮｏ、工程Ｎｏ、装置ＩＤ、処理日、処理開始時間、処理終了時間、検査枚数、不良枚数および不良内容が検査情報として検査情報データベース５に蓄積されている。これら検査情報は、必要に応じてデータ表示装置３に表示することが可能である。

下表４は、検査情報データベース５内に格納された検査情報の一例を示しており、ロットＮｏ毎の各工程における検査情報の一覧表であって、縦軸はロットＮｏを、横軸は検査情報の各項目をそれぞれ示している。例えば、ロットＮｏがＬＯＴ−０１である製品に対して、工程Ｎｏ１０００において検査装置Ａで特性検査が行われ、その結果、不良枚数が１０枚であり、そのうち不良Ａが５枚、不良Ｂが３枚、不良Ｃが２枚発生したことが示されている。

これら製造情報データベース４および検査情報データベース５に蓄積されたデータを、任意の形態に加工、検索するように予めプログラムを組み込んでおき、表やグラフを作成し、データ表示装置３に表示させてもよい。

下表５は、図１に示す品質管理システムにおいて得られた検査結果を示しており、不良項目と各項目に対する発生数とを示している。

図６は、図１に示す品質管理システムにおいて得られた検査結果に基づき作成された不良Ｂの発生件数を示すグラフであり、横軸はロットＮｏを、縦軸は発生件数をそれぞれ示している。

これら表５および図６を用いて、本実施例の品質管理システム１によって不良原因を特定するまでのプロセスの一例を説明する。表５および図６では、不良項目の特定と、その不良項目が多く発生しているロットＮｏの特定とを実施することができる。

表５より、例えば不良Ｂは１２００個発生しており、不良Ｂという不良項目が多く発生していることが分かる。

次に、図６より、不良Ｂという不良項目がどのロットＮｏに多く発生したかが分かり、不良Ｂが多く発生しているロットＮｏを特定することができる。

本実施例では、不良発生件数が６０件以上のロットＮｏの抽出を行ったところ、ＬＯＴ−０６、ＬＯＴ−１０およびＬＯＴ−１７という３つのロットＮｏの製品が製造工程に何らかの問題があることが推察される。なお、ここで、不良発生件数が６０件以上となっているロットＮｏを選択したが、任意の件数に決定することができる。

この不良発生件数の設定は、適宜、生産する対象の製品、つまり、ここでは半導体デバイスの信頼性の精度によって、件数を設定することができる。例えば、信頼性の高いことが要求されている場合は、件数を少なく設定し、信頼性の基準を高く設定することができる。

なお、表５および図６は一例であり、目的に応じて、これら表やグラフの表示項目を変えてもよい。

次に、不良Ｂが多く発生しているロットＮｏ（上記の例ではＬＯＴ−０６、ＬＯＴ−１０およびＬＯＴ−１７の３つ）を特定後、そのロットＮｏの処理装置の使用履歴の確認を行う。

図７は、図６を参照することにより製造工程に何らかの問題があると推察されたロットＮｏの製品を製造する際に使用された処理装置の使用履歴の一例を示す説明図である。

図中、左側より、洗浄工程である工程Ｎｏ１００に関する使用履歴を示す表１０ａ、成膜工程である工程Ｎｏ１１０に関する使用履歴を示す表１０ｂ、露光工程である工程Ｎｏ１２０に関する使用履歴を示す表１０ｃ、現像工程である工程Ｎｏ１３０に関する使用履歴を示す表１０ｄ、エッチング工程である工程Ｎｏ１４０に関する使用履歴を示す表１０ｅが示されている。これら各表１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ，１０ｅの間には処理順序を示す矢印Ｄ６、矢印Ｄ７、矢印Ｄ８および矢印Ｄ９が記載されている。各表１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ，１０ｅの左側の欄は、使用された処理装置名を示しており、右側の欄は、この処理装置が処理した処理数を示している。

表１０ａを参照すると、洗浄工程である工程Ｎｏ１００での処理に使用された装置および処理数は、第１洗浄装置が１個、第２洗浄装置が１個、第３洗浄装置が1個であり（表１０ａ参照）、処理装置が分散されていることが分かる。同様に、表１０ｂ、表１０ｄおよび表１０ｅを参照すると、成膜工程である工程Ｎｏ１１０、現像工程である工程Ｎｏ１３０およびエッチング工程である工程Ｎｏ１４０でも、使用された処理装置が分散していることが分かる。

しかしながら、表１０ｃを参照すると、露光工程である工程Ｎｏ１２０は、すべて第２露光装置で処理されていることが分かる。このことから、不良Ｂの原因が第２露光装置に起因していることが特定でき、第２露光装置に対して具体的に詳細分析を行うことによって、対応策を具体的に検討し改善することができる。

同様に、他の不良項目に対しても原因を特定することが可能である。

また、データ抽出装置２がロットＮｏによって製造情報と検査情報を紐付けされているため、迅速に不良項目を特定し、素早く、不良項目を取り除くことが可能となる。特に、不良項目が複数存在する場合は、本発明は効果的である。つまり、多数の不良項目が発生する前に、速やかに不良項目が特定できるので、不良項目が複雑化する前に対応することが可能であり、生産タクトが向上し、ひいては低コスト化を図ることができる。

本実施例では、一般的な半導体デバイスの製造方法に基づいて説明を行ったが、本発明は、非常に複雑な製造工程を経て製造されるＴＦＴ（Ｔｈｉｎ Ｆｉｌｍ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）素子を製造する場合にはより効果的である。

つまり、本発明の品質管理システム１を用いることにより、速やかに不良原因を特定でき、複雑な製造工程にも関わらず、確実に、不良項目およびその不良項目に起因する製造装置を特定することができるので、生産タクトが向上する。本発明の品質管理システムは、半導体デバイス製造のような複雑な製造工程を有する場合に、特に効果的であるが、同等の機能を有する複数の製造装置を用いて製品を大量生産する場合にも適している。

次に、前述した品質管理システム１を用いた不良検出方法について説明する。

図８は、本発明の不良検出方法の一例を示すフローチャートであり、不良原因を特定するまでの処理に関するフローチャートを示している。

まず、ステップ１ａおよびステップ１ｂでは、図１に示した各製造装置（洗浄装置６ａ、成膜装置６ｂ、露光装置６ｃ、現像装置６ｄおよびエッチング装置６ｅ）と、検査装置（特性検査装置７ａおよび回路検査装置７ｂ）とから、製造情報および検査情報の収集をそれぞれ行う。

次に、ステップ２では、ステップ１で収集を行った製造情報を製造情報データベース４に蓄積し、検査情報を検査情報データベース５に蓄積する。

次に、ステップ３では、蓄積された製造情報および検査情報がデータ抽出装置２によって抽出される。

次に、ステップ４では、特性検査装置７ａおよび回路検査装置７ｂにて、不良と認定された製品において、どのような原因で不良が発生しているかを把握するために、例えば、表５に示すような、不良原因の項目別の発生件数をデータ表示装置３に表示し不良項目の特定を行う。

次に、ステップ５において、ステップ４で特定した不良項目の選択を行い、ステップ６において、例えば図６に示したような、不良項目のロットＮｏ別の不良発生件数のグラフをデータ表示装置３に表示する。

次に、ステップ７において、任意の不良発生件数の閾値を設定し、この閾値を超えるロットＮｏの抽出を行い、製造工程に何らかの問題があるロットＮｏを抽出する。

次のステップ８では、ステップ７で特定されたロットＮｏの製造工程の詳細、例えば図7に示すような通過装置マップがデータ表示装置３に表示され、各工程で処理される製造装置の分散度合いが判明し、不良項目がどの製造装置に起因するか特定することができる。

本実施例の不良検出方法を用いることによって、短時間に精度よく、さらに、速やかに不良項目及びその不良項目の原因となる製造装置を特定することができる。

半導体デバイスを製造するシステムは、上述したステップ１ａおよびステップ１ｂからステップ８までを実行する手段を有していればよいが、さらに、実施例１に記載した品質管理システムを具備しており、製造プロセスのレシピを変換する機能を有することが望ましい。

本発明の品質管理システムおよび不良検出方法は、複雑な製造工程を経て製造される製品の製造工程において活用できる。

本発明の半導体デバイスの品質管理システムの実施例１を示す構成図である。 図１に示す成膜装置から製造情報データベースへ製造情報が吸い上げられている様子を示す模式図である。 図１に示す回路検査装置から検査情報データベースへ検査情報が吸い上げられている様子を示す模式図である。 図１に示す品質管理システムを用いて実施された半導体デバイスの製造工程の一例を示す概略図である。 図４に示した製造工程のうち、第１層目の半導体層を形成する際の洗浄工程からエッチング工程までの処理を行う際に使用される装置の一例を示す説明図である。 図１に示す品質管理システムにおいて得られた検査結果に基づき作成された不良Ｂの発生件数を示すグラフである。 図６を参照することにより製造工程に何らかの問題があると推察されたロットＮｏの製品を製造する際に使用された処理装置の使用履歴の一例を示す説明図である。 本発明の不良検出方法の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 品質管理システム
２ データ抽出装置
３ データ表示装置
４ 製造情報データベース
５ 検査情報データベース
６ａ 洗浄装置
６ｂ 成膜装置
６ｃ 露光装置
６ｄ 現像装置
６ｅ エッチング装置
７ａ 特性検査装置
７ｂ 回路検査装置
８ ＬＡＮ

Claims (4)

1. 複数の工程で同等の機能を有する複数の製造装置を用いて製品を製造し、所定の検査装置で検査して製品の合否を判定する品質管理システムにおいて、
   製造装置による処理の概要を示す製造情報を収集して蓄積する製造データ蓄積手段と、
   検査装置による処理の概要を示す検査情報を収集して蓄積する検査データ蓄積手段と、
   前記製造情報と前記検査情報とから所望の情報を抽出するデータ抽出手段と、
   前記抽出した情報を表示するか、またはこの抽出した情報を統計加工して所望のデータを表示するデータ表示手段とからなり、
   前記製造情報と前記検査情報とがロット番号毎に紐付けされており、不良現象が生じたとき、前記データ抽出手段により前記ロット番号毎に装置処理履歴を抽出し前記データ表示手段に表示することにより、この装置処理履歴を検証して不良現象に起因する製造装置を特定することを特徴とする品質管理システム。
2. 前記不良現象に起因する製造装置が、不良発生件数と不良内容とから特定された製造工程での各製造装置の処理件数に基づいて特定される請求項１記載の品質管理システム。
3. 複数の工程で同等の機能を有する複数の製造装置を用いて製品を製造し、所定の検査装置で検査して製品の合否を判定する品質管理システムにおける不良検出方法であって、
   製造装置による処理の概要を示す製造情報を収集して蓄積する製造データ蓄積工程と、
   検査装置による処理の概要を示す検査情報を収集して蓄積する検査データ蓄積工程と、
   前記製造情報と前記検査情報とから所望の情報を抽出するデータ抽出工程と、
   前記抽出した情報を表示するか、またはこの抽出した情報を統計加工して所望のデータを表示するデータ表示工程と、
   前記製造情報と前記検査情報とがロット番号毎に紐付けされており、不良現象が生じたとき、前記データ抽出手段により前記ロット番号毎に装置処理履歴を抽出する装置処理履歴抽出工程とからなり、
   この抽出した装置処理履歴を検証して不良現象に起因する製造装置を特定することを特徴とする不良検出方法。
4. 前記装置処理履歴抽出工程は、
   不良と認定された製品において、不良原因の項目別の発生件数を抽出する工程と、
   任意の不良発生件数の閾値を設定することにより、この閾値を超えるロット番号の抽出を行う工程と、
   抽出されたロット番号の製造工程の通過装置マップを装置処理履歴として抽出する工程とからなる請求項３記載の不良検出方法。
   

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