JP2009104523A - 不良要因抽出方法および装置、工程安定化支援システム、プログラム、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】検査工程の検査結果に基づいて、製造プロセスでの不良要因を抽出する不良要因抽出方法であって、不良要因を改善したときの効果をユーザが事前に迅速に把握できるものを提供すること。
【解決手段】検査工程の検査結果を表す品質情報と各製造工程毎の製造パラメータである加工情報とを関連付けて紐付けデータとする（Ｓ２）。所定の分析を行って、複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける（Ｓ３）。次に、順位付けの結果を表示画面に表示する（Ｓ４）。排除すべき加工情報が指定されたとき（Ｓ５）、指定された加工情報を排除して残りの紐付けデータを得る（Ｓ６）。次に、残りの紐付けデータを用いて、再び上記分析を行って、残りの複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける（Ｓ３）。次に、その再順位付けの結果を表示画面に表示する（Ｓ４）。
【選択図】図１

Description

この発明は不良要因抽出方法および装置に関し、より詳しくは、複数の工程を含む製造プロセスにおいて製品不良等の原因となる工程や設備その他の不良要因を抽出する不良要因抽出方法および装置に関する。

また、この発明は、その不良要因抽出方法を実行して、製造プロセスにおける歩留りが向上するのを助ける工程安定化支援システムに関する。

また、この発明は、その不良要因抽出方法を実行するためのコンピュータ読み取り可能なプログラムに関する。

また、この発明は、その不良要因抽出方法を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

半導体製品製造分野などでは、製品加工時の加工形状（線幅や酸化膜厚等）や処理経過時間などの多種大量のデータが収集され、製品の不良要因を抽出することを主目的の一つとしてプロセスデータ解析が行われている。例えば、図１５（ａ）は、或る製品の或る製品性能Ｑと、その製品の或る製造工程における或るプロセスデータＸとの関係を表す散布図である。製品性能ＱとプロセスデータＸとは強い相関関係を示している。図１５（ｂ）に示すように、その散布図をその製造工程で用いられた製造装置（１号機、２号機、３号機）毎に区別して表すと、２号機で処理した製品に製品性能Ｑが製品性能管理基準Ｒから外れた不良が多く発生していることがわかる。したがって、製品性能Ｑを製品性能管理基準Ｒ内に制御しようとする場合、不良要因である２号機に対策を施すことが最も効果的であることが分かる。

特許文献１（特開２００５−１２０９５号公報）には、不良要因解析のために、製造工程の製造ロット毎に紐付けた歩留りとプロセスデータとの相関分析、製品性能とプロセスデータとの相関分析などから相関係数の大きいプロセスデータを抽出する手法や、低歩留りロットの処理情報から処理した装置や製造工程、作業者とを紐付けし低歩留りロットの偏り具合を有意差として抽出する手法などが開示されている。これらの手法を用いて、不良要因を順位づけして、不良要因であると推定される製造工程や製造装置を判別するようにしている。
特開２００５−１２０９５号公報

ところで、上述のようなプロセスデータの解析は、収集された多くのプロセスデータについて行われ、それに伴って製品の不良要因となるものも多くなる。通常、それらの不良要因は複雑に絡み合っている。仮に、データ群に含まれた特定の２変量同士の間に相関関係があったとしても、対象となる変量の値が他の変量の値の影響を受けて変化してしまい、不良要因を見誤る場合もある。また、順位付けされた不良要因のうち、最上位の不良要因だけを改善するのではなく、幾つかの不良要因を改善すべき場合もある。このため、順位付けされた不良要因のうち、どの不良要因から改善するか、ユーザが実際に対策を実行する前に判断したい場合がある。無用な対策を実行すると、製造プロセスが混乱するとともに、不良品発生が継続して損失が拡大するからである。このような場合、或る不良要因を改善したときの効果を、事前に把握できれば便利である。

しかしながら、上記特許文献１の技術では、不良要因を改善したときの効果をユーザが事前に把握できない。このため、ユーザは、順位付けされた不良要因のうち、どの不良要因から改善すべきかを意思決定するのが難しいという問題がある。

そこで、この発明の課題は、不良要因を推定して順位付けするとともに、不良要因を改善したときの効果をユーザが事前に迅速に把握でき、したがって、どの不良要因から改善するかというユーザの意思決定を容易化できる不良要因抽出方法および装置を提供することにある。

また、この発明の課題は、そのような不良要因抽出方法を実行して、製造プロセスにおける歩留りが向上するのを助ける工程安定化支援システムに関する。

また、この発明の課題は、その不良要因抽出方法を実行するためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを提供することにある。

また、この発明の課題は、その不良要因抽出方法を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。

上記課題を解決するため、この発明の不良要因抽出方法は、
製造品に対して順次実行される複数の製造工程と、上記製造品の品質を検査する少なくとも１つの検査工程とを含む製造プロセスを対象とし、上記検査工程の検査結果に基づいて、上記製造プロセスでの不良要因を抽出する不良要因抽出方法であって、
上記各製造品毎に、上記検査工程の検査結果を表す品質情報と上記各製造工程毎の製造パラメータである加工情報とを関連付けて紐付けデータとして取得する紐付けステップと、
複数の製造品に関して上記紐付けデータを用いて所定の分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける順位付けステップと、
上記順位付けステップによる順位付けの結果を表す分析結果情報を所定の表示画面に表示する表示ステップと、
上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報が指定されたとき、上記紐付けデータから上記指定された加工情報を排除して残りの紐付けデータを得る排除ステップと、
上記排除ステップによって得られた上記残りの紐付けデータを用いて、再び上記分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する残りの複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記残りの複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける再順位付けステップと、
その再順位付けステップによる順位付けの結果を表す分析結果情報を上記表示画面に表示する再表示ステップとを有し、
上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報が指定される度に、上記排除ステップ、上記再順位付けステップ、および上記再表示ステップの処理を順次繰り返すことを特徴とする。

ここで「製造品」とは、完成品だけでなく、仕掛品も含む。

排除すべき加工情報の「指定」は、人（作業者やメンテナンス担当者）によって行われる場合と、例えば上記製造プロセスを実行する工場からのフィードバック情報に基づいて、自動的に行われる場合とがある。

この発明の不良要因抽出方法では、まず、上記各製造品毎に、上記検査工程の検査結果を表す品質情報と上記各製造工程毎の製造パラメータである加工情報とを関連付けて紐付けデータとして取得する（紐付けステップ）。次に、複数の製造品に関して上記紐付けデータを用いて所定の分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける（順位付けステップ）。次に、上記順位付けステップによる順位付けの結果を表す分析結果情報を所定の表示画面に表示する（表示ステップ）。この分析結果情報に基づいて、ユーザ（この不良要因抽出方法を実行する者を指す。作業者やメンテナンス担当者を含む。）は、上記分析方法による分析の結果、つまり、不良要因と推定される加工情報の順位を知ることができる。ここで、順位付けされた不良要因のうち、どの不良要因から改善するか、ユーザが実際に対策を実行する前に判断したい場合がある。このような場合、例えばユーザが上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報を指定する。上記排除すべき加工情報が指定されたとき、上記紐付けデータから上記指定された加工情報を排除して残りの紐付けデータを得る（排除ステップ）。次に、上記排除ステップによって得られた上記残りの紐付けデータを用いて、再び上記分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する残りの複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記残りの複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける（再順位付けステップ）。次に、その再順位付けステップによる順位付けの結果を表す分析結果情報を上記表示画面に表示する（再表示ステップ）。このようにした場合、この分析結果情報に基づいて、ユーザは上記指定された加工情報を除去して、対応する不良要因を改善したときの効果を、事前に迅速に把握できる。

さらに、例えばユーザが上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報を順次指定する。そして、上記排除すべき加工情報が指定される度に、上記排除ステップ、上記再順位付けステップ、および上記再表示ステップの処理を順次繰り返す。これによって、ユーザは、不良要因を改善したときの効果を事前に迅速に把握でき、したがって、どの不良要因から改善するかという意思決定を容易に行うことができる。

一実施形態の不良要因抽出方法では、上記分析方法は重回帰分析法であることを特徴とする。

この一実施形態の不良要因抽出方法では、上記分析方法は重回帰分析法であるから、比較的簡単な演算で精度良く、不良要因の推定を行うことができる。

この発明の不良要因抽出装置は、
製造品に対して順次実行される複数の製造工程と、上記製造品の品質を検査する少なくとも１つの検査工程とを含む製造プロセスを対象とし、上記検査工程の検査結果に基づいて、上記製造プロセスでの不良要因を抽出する不良要因抽出装置であって、
上記各製造品毎に、上記検査工程の検査結果を表す品質情報と上記各製造工程毎の製造パラメータである加工情報とを関連付けて紐付けデータとして取得する紐付け処理部と、
複数の製造品に関して上記紐付けデータを用いて所定の分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける順位付け部と、
その順位付け部による順位付けの結果を表す分析結果情報を所定の表示画面に表示する表示処理部と、
上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報が指定されたとき、上記紐付けデータから上記指定された加工情報を排除して残りの紐付けデータを得る排除処理部と、
上記排除処理部によって得られた上記残りの紐付けデータを用いて、再び上記分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する残りの複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記残りの複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける再順位付け部と、
その再順位付け部による順位付けの結果を表す分析結果情報を上記表示画面に表示する再表示処理部と、
上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報が指定される度に、上記排除処理部、上記再順位付け部、および上記再表示処理部を順次動作させる繰り返し制御部とを備えたことを特徴とする。

この発明の不良要因抽出装置では、まず、紐付け処理部が、上記各製造品毎に、上記検査工程の検査結果を表す品質情報と上記各製造工程毎の製造パラメータである加工情報とを関連付けて紐付けデータとして取得する。次に、順位付け部が、複数の製造品に関して上記紐付けデータを用いて所定の分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける。次に、表示処理部が、上記順位付け部による順位付けの結果を表す分析結果情報を所定の表示画面に表示する。この分析結果情報に基づいて、ユーザ（この不良要因抽出装置を使用する者を指す。作業者やメンテナンス担当者を含む。）は、上記分析方法による分析の結果、つまり、不良要因と推定される加工情報の順位を知ることができる。ここで、順位付けされた不良要因のうち、どの不良要因から改善するか、ユーザが実際に対策を実行する前に判断したい場合がある。このような場合、例えばユーザが上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報を指定する。上記排除すべき加工情報が指定されたとき、排除処理部が、上記紐付けデータから上記指定された加工情報を排除して残りの紐付けデータを得る。次に、上記排除処理部によって得られた上記残りの紐付けデータを用いて、再順位付け部が、再び上記分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する残りの複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記残りの複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける。次に、再表示処理部が、その再順位付け部による順位付けの結果を表す分析結果情報を上記表示画面に表示する。このようにした場合、この分析結果情報に基づいて、ユーザは上記指定された加工情報を除去して、対応する不良要因を改善したときの効果を、事前に迅速に把握できる。

さらに、例えばユーザが上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報を順次指定する。そして、上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報が指定される度に、繰り返し制御部が、上記排除処理部、上記再順位付け部、および上記再表示処理部を順次動作させる。これによって、ユーザは、不良要因を改善したときの効果を事前に迅速に把握でき、したがって、どの不良要因から改善するかという意思決定を容易に行うことができる。

一実施形態の不良要因抽出装置は、上記紐付けデータを紐付けデータテーブルとして記憶する記憶部を備えたことを特徴とする。

この一実施形態の不良要因抽出装置では、上記分析方法による分析を上記紐付けデータテーブルの記憶内容を参照して実行することができる。

一実施形態の不良要因抽出装置では、
上記品質情報は複数種類存在し、
上記表示処理部は、上記複数種類の品質情報のうち最も不良発生の多い品質情報に関して上記分析結果情報を表示することを特徴とする。

この一実施形態の不良要因抽出装置では、上記順位付け部による順位付けの後、最初に上記表示処理部によって、上記複数種類の品質情報のうち最も不良発生の多い品質情報に関して上記分析結果情報が表示される。したがって、ユーザが製造プロセスにおける不良対策を改善するのに有益である。

この一実施形態の不良要因抽出装置では、
上記品質情報は複数種類存在し、
上記表示処理部は、上記複数種類の品質情報のうち指定された品質情報に関して上記分析結果情報を表示することを特徴とする。

この一実施形態の不良要因抽出装置では、上記順位付け部による順位付けの後、最初に上記表示処理部によって、例えばユーザが必要と考える品質情報に関して上記分析結果情報を表示させることができる。したがって、ユーザが製造プロセスにおける不良対策を行うのに有益である。

なお、品質情報の「指定」は、人（作業者やメンテナンス担当者）によって行われる場合と、例えば上記製造プロセスを実行する工場からのフィードバック情報に基づいて、自動的に行われる場合とがある。

一実施形態の不良要因抽出装置では、上記表示処理部および上記再表示処理部は、上記表示画面に表示の枠組みを定めるように、上記品質情報を特定する品質情報識別表示を表示する品質情報識別表示領域と、上記複数の加工情報の順位付けの結果を表す分析結果情報表示領域と、品質情報と加工情報との関係をグラフ表示するグラフ表示領域とを有するテンプレートを設定することを特徴とする。

この一実施形態の不良要因抽出装置では、上記テンプレートに組み込まれた品質情報識別表示領域、分析結果情報表示領域およびグラフ表示領域がそれぞれ常に上記表示画面上の一定の位置を占める。したがって、ユーザは、画面の表示内容を認識し易くなる。

一実施形態の不良要因抽出装置では、上記表示処理部および上記再表示処理部は、上記テンプレートの上記分析結果情報表示領域に、上記分析結果情報として、上記各加工情報を特定する加工情報識別表示を上記順位に応じて並べてリスト表示し、
上記表示画面にリスト表示された上記加工情報識別表示を指定するための入力処理部を備え、
上記入力処理部によって或る加工情報識別表示が指定されたとき、上記排除処理部は、その加工情報識別表示が特定する加工情報を上記紐付けデータから排除することを特徴とする。

なお、上記表示画面上で「指定する」とは、例えば、マウスでカーソルを或る座標位置に移動させ、その座標位置をクリックすることによって指定するような態様である。

この一実施形態の不良要因抽出装置では、ユーザが上記入力処理部によって或る加工情報識別表示を指定することによって、上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報を容易に指定することができる。

一実施形態の不良要因抽出装置では、
上記品質情報は複数種類存在し、
上記表示処理部および上記再表示処理部は、上記テンプレートの上記品質情報識別表示領域に、上記複数種類の品質情報のうち不良発生の多い幾つかの品質情報を特定する品質情報識別表示をリスト表示し、
上記表示画面にリスト表示された上記品質情報識別表示を指定するための入力処理部を備え、
上記入力処理部によって或る品質情報識別表示が指定されたとき、上記順位付け部は、その品質情報について、上記紐付けデータに基づいて上記分析方法による分析を行うことを特徴とする。

この一実施形態の不良要因抽出装置では、ユーザが上記入力処理部によって或る品質情報識別表示を指定することによって、分析の対象となる品質情報を容易に指定することができる。

一実施形態の不良要因抽出装置では、上記表示処理部および上記再表示処理部は、上記グラフ表示領域に、その品質情報と上記分析により順位付けされた加工情報との関係をグラフ表示することを特徴とする。

この一実施形態の不良要因抽出装置では、ユーザが上記グラフ表示領域を見ることによって、指定された品質情報と上記分析により順位付けされた加工情報との関係を、視角を通して直感的に把握できる。

この発明の工程安定化支援システムは、
上記不良要因抽出装置と、
上記不良要因抽出装置によって抽出された不良要因を表す情報を、上記製造プロセスの対応する製造工程へフィードバックする不良要因フィードバック部とを備える。

この発明の工程安定化支援システムによれば、不良要因フィードバック部は、上記不良要因抽出装置によって抽出された不良要因を表す情報を、上記製造プロセスの対応する製造工程へフィードバックするように出力する。したがって、上記製造工程での不良要因を解消できる。この結果、上記製造工程の安定化が実現でき、歩留り向上を支援することができる。

この発明のプログラムは、上記不良要因抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

この発明のプログラムによれば、コンピュータに上記不良要因抽出方法を実行させることができる。

この発明の記録媒体は、上記プログラムをコンピュータに実行させるためのコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

この発明の記録媒体によれば、記録媒体の記録内容をコンピュータに読み取らせることで、上記コンピュータに上記不良要因抽出方法を実行させることができる。

以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。

（第１実施形態）
図２は、後述する一実施形態のグラフ描画装置によってグラフ描画の対象となるデータを記憶した紐付けデータテーブル３の内容を例示している。この例では、紐付けデータテーブル３は、製品ロットＬｔ１，Ｌｔ２，…，ＬｔＬを識別する「製品識別」欄と、検査工程の検査結果を表す品質情報３ａを表す欄と、製造パラメータである加工情報３ｂを表す欄とからなっている。品質情報３ａは、製品ロットＬｔ１，Ｌｔ２，…，ＬｔＬ毎に取得されたＭ個の「性能」Ｑ１，Ｑ２，…，ＱＭを表すデータからなっている。半導体製造分野での例では、「性能」Ｑ１，Ｑ２，…，ＱＭが表すデータは、例えばウェハテストや電気特性検査等で得られたデバイスの性能である。加工情報３ｂは、この例では、各製造工程（この例では、Ｎ個の「工程名」Ｐ１，Ｐ２，…，ＰＮで特定される。）を実行したＮ個の製造装置名と、その工程が実行された「処理日時」とを、交互に並べたものである。全てのデータは、製品ロットＬｔ１，Ｌｔ２，…，ＬｔＬ毎に、つまり１行毎に互いに対応付け（紐付け）した紐付けデータとして記憶されている。

なお、ユーザは、紐付けデータテーブル３に、各製造工程の「処理日時」だけでなく、各製造工程の処理条件など、様々なデータ群を記憶させておくことができる。

図３は、この発明の一実施形態の不良要因抽出装置１の概略構成を示している。

この不良要因抽出装置１は、記憶部としての図２で示した紐付けデータテーブル３と、後述する不良要因抽出方法を実施する不良要因抽出テンプレート部４と、変数選択操作部４ｇと、入力処理部としての要因抽出操作部４ｈと、表示画面を有する表示装置８とを備えている。

変数選択操作部４ｇは、図２で示された紐付けデータテーブル３に格納されたデータからユーザが分析対象を指定等するために用いられる。

要因抽出操作部４ｈは、後述する表示画面上でユーザが複数種類の品質情報のうち分析結果を表示すべき品質情報を指定する、ユーザが分析結果から排除すべき加工情報を指定する等の入力操作のために用いられる。

不良要因抽出テンプレート部４は、紐付け処理部としてのデータ編集機能部４ａと、順位付け部および再順位付け部として働く重回帰分析機能と順位付け部４ｂと、排除指定機能部４ｃと、排除処理部としての削除実行機能部４ｄと、表示処理部および再表示処理部として働くグラフ表示機能部４ｅと、繰り返し制御部としての繰り返し機能部４ｆとを備えている。

データ編集機能部４ａは、変数選択操作部４ｇによって選択された分析対象となるＭ個の品質情報とＮ個の加工情報を編集する。

重回帰分析機能と順位付け部４ｂは、複数の製造品に関して上記紐付けデータ、つまりＭ個の品質情報とＮ個の加工情報とを用いて、重回帰分析法による分析を行って（Ｍ×Ｎ）個の統計量（例えば分散比Ｆ値）を算出し、品質情報に対する複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける。上記分析の方法は重回帰分析法であるから、比較的簡単な演算で精度良く、不良要因の推定を行うことができる。

排除指定機能部４ｃは、この例では要因抽出操作部４ｈを介してユーザが上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報を指定したとき、加工情報を指定する処理を行う。

削除実行機能部４ｄは、上記排除すべき加工情報が指定されたとき、上記紐付けデータから上記指定された加工情報を排除して残りの紐付けデータを得る。

グラフ表示機能部４ｅは、表示装置８の表示画面に表示される後述の不良要因抽出テンプレートを設定して、重回帰分析機能と順位付け部４ｂによる順位付けの結果を表す分析結果情報等を表示する。

繰り返し機能部４ｆは、この例では要因抽出操作部４ｈと排除指定機能部４ｃとによってユーザが上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報を指定する度に、削除実行機能部４ｄ、重回帰分析機能と順位付け部４ｂ、およびグラフ表示機能部４ｅを順次動作させる制御を行う。

不良要因抽出テンプレート部４の各部は、所定のプログラムによって動作するＣＰＵ（中央演算処理装置）によって構成される。紐付けデータテーブル３はハードディスクドライブなどの外部記憶装置によって構成される。変数選択操作部４ｇはマウスやキーボードなどの入力装置によって構成される。また、要因抽出操作部４ｈは、この例では、マウスで表示画面上のカーソルを移動させるとともに、クリックによって表示画面中の或る箇所（セルやスイッチ）を指定する入力方式である。なお、当然ながら、要因抽出操作部４ｈは、例えばペンで表示画面の或る箇所をタッチして入力行う公知のタッチパネル式ＬＣＤ（液晶表示装置）によって構成されても良い。

図５は、上記グラフ表示機能部４ｅが、表示画面上に表示の枠組みとして設定する不良要因抽出テンプレート５の初期状態を表している。また、図４は、このテンプレート５における具体的な表示例を示している。

これらの図４、図５に示すように、このテンプレート５は、見て表示画面の右上部に配置されたキースイッチ表示領域５４と、中央上部に配置された順位付け結果表示領域５１と、左部に配置されたグラフ表示領域５３と、表示領域５１，５４の下側に配置された箱ひげ図基礎データ表示領域５２とを有している。

キースイッチ表示領域５４には、ユーザが順位付け部４ｂを動作させるための「分析実行」スイッチ５４ａと、ユーザが削除実行機能部４ｄを動作させるための「製品加工情報 削除実行」スイッチ５４ｂと、ユーザが排除指定機能部４ｃを動作させるための「製品加工情報指定」スイッチ５４ｃとが表示されている。

順位付け結果表示領域５１には、品質情報識別表示領域としての製品品質情報ウィンドウ５１ａと、加工情報識別表示領域としての製品加工情報ウィンドウ５１ｂと、重回帰分析機能と順位付け部４ｂによる分析結果を表示する分析結果情報表示領域５１ｃとが表示されている。分析結果情報表示領域５１ｃには、加工情報識別表示としての工程名を表示する「パラメータ」セルと、分散比を表示する「Ｆ値」セルと、「グループ数」セルと、「データ数」セルとが設けられている。図８（ａ），（ｂ）にそれぞれ示すように、製品品質情報ウィンドウ５１ａ、製品加工情報ウィンドウ５１ｂには、右端部の開示三角形（逆三角形のマーク）をクリックすることによって、プルダウンリスト５１ａ’，５１ｂ’が表示されるようになっている。プルダウンリスト５１ａ’，５１ｂ’に表示された品質情報としての「性能」、加工情報としての「工程名」をクリックすることによって、ユーザは任意の品質情報、加工情報を指定することができる。

図４、図５中に示すグラフ表示領域５３には、箱ひげ図表示領域５３ａと、トレンド図表示領域５３ｂとが設けられている。箱ひげ図表示領域５３ａには、加工情報としての幾つかの製造装置ＩＤを表示する「凡例」と、この凡例に表示された製造装置ＩＤと品質情報（図４、図５の例ではＱ１、ＱＭ）との関係をグラフ表示する「箱ひげ図」とが表示される。また、「箱ひげ図」の上側には、箱ひげ図の基礎データである分散比を表す「Ｆ値」と、加工情報識別表示を表す「工程名」とが表示される。なお、図４の例は、指定された品質情報である性能Ｑ１と加工情報である工程名Ｐ７との関係を表したものであり、２要素間の影響度を表す統計量（分散比Ｆ値）は２.３５となっている。

トレンド図表示領域５３ｂには、上記幾つかの製造装置ＩＤを表示する「凡例」と、それらの製造装置ＩＤによる処理日時と品質情報（図４、図５の例ではＱ１、ＱＭ）との関係をグラフ表示する「トレンド図」とが表示される。

箱ひげ図基礎データ表示領域５２には、上記幾つかの製造装置ＩＤ毎に、箱ひげ図の基礎データが表示される。箱ひげ図は、図７に示すように、最大値、第３四分位、中央値、第１四分位、最小値によって表現される。

このように、テンプレート５を用いれば、キースイッチ表示領域５４、順位付け結果表示領域５１、グラフ表示領域５３、箱ひげ図基礎データ表示領域５２がそれぞれ常に表示画面上の一定の位置を占める。したがって、ユーザは、画面の表示内容を認識し易くなる。

次に、図１のフローに基づいて、この不良要因抽出装置１による不良要因抽出方法を説明する。

ｉ） 図１に示すように、不良要因抽出装置１の動作がスタートすると、まずステップＳ１で、表示装置８の表示画面に図２に例示したような紐付けデータテーブル３の内容を表示する。これにより、ユーザによる紐付けデータテーブル３の編集を許容する。ユーザは、必要に応じて図３中に示した変数選択操作部４ｇを操作することによって、データ編集機能部４ａを介して紐付けデータテーブル３の内容を編集することができる。

ii） 次に、図１中のステップＳ２で、表示画面に初期状態の不良要因抽出テンプレート５（図５参照）を表示する。

iii） ここで、ユーザは初期状態の不良要因抽出テンプレートにおいて表示画面上の「分析実行」スイッチ５４ａをクリックするものとする。すると、図１中のステップＳ３に進んで、重回帰分析機能と順位付け部４ｂが動作して、上記紐付けデータテーブル３の内容、つまりＭ個の品質情報とＮ個の加工情報とを用いて、重回帰分析法による分析を行って（Ｍ×Ｎ）個の統計量（例えば分散比Ｆ値）を算出し、各品質情報に対する複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける。

iv） 続いて、図１中のステップＳ４で、グラフ表示機能部４ｅが、その順位付けの結果を表す分析結果情報を表示画面に表示する。この例では、複数種類の品質情報としての性能Ｑ１，Ｑ２，…，ＱＭのうち最も不良発生の多い「性能」に関して分析結果情報を表示する。

例えば、最も不良発生の多いのが性能Ｑ６であり、その性能Ｑ６に対する影響度が最も大きい加工情報が工程名Ｐ１であった場合、図６に示すように、自動的に、不良要因抽出テンプレート５の製品品質情報ウィンドウ５１ａに品質情報識別表示としての「性能Ｑ６」が表示され、また、製品加工情報ウィンドウ５１ｂに加工情報識別表示としての「００１：工程名Ｐ１」が表示される。それとともに、分析結果情報表示領域５１ｃの「パラメータ」セルにはその「工程名Ｐ１」、「Ｆ値」セルには算出された分散比（この例では１４．３５）、「グループ数」セルにはその工程Ｐ１を実行した製造装置数（この例では３）、「データ数」セルには（Ｍ×Ｎ）の値（この例では１２０）が表示される。また、箱ひげ図表示領域５３ａには、その工程Ｐ１を実行した各製造装置（この例ではＳＥＭ＿１４、ＳＥＭ＿１６、ＳＥＭ＿１７）毎に性能Ｑ６についての箱ひげ図が表示される。トレンド図表示領域５３ｂには、性能Ｑ６についてのそれらの製造装置（この例ではＳＥＭ＿１４、ＳＥＭ＿１６、ＳＥＭ＿１７）によるトレンド図が表示される。

このように、上記順位付けの後、最初に最も不良発生の多い品質情報に関して分析結果情報が表示されれば、ユーザが製造プロセスにおける不良対策を改善するのに有益である。

ここで、ユーザは、分析結果情報を表示させたい品質情報、加工情報を指定することができる。例えば、図６に示す分析結果情報が一旦表示された後、ユーザがその分析結果情報を見て、工程名Ｐ１ではなく工程名Ｐ６に関する分析結果情報を知りたい、と考えたとする。このとき、ユーザは要因抽出操作部４ｈを操作して、製品加工情報ウィンドウ５１ｂの右端部の開示三角形をクリックして図８（ｂ）に示したプルダウンリスト５１ｂ’を表示させ、リスト表示された複数の工程名の中から工程名Ｐ６をクリックして指定する。すると、図９に示すように、製品加工情報ウィンドウ５１ｂに加工情報識別表示としての「００６：工程名Ｐ６」が表示されて、他の表示領域５１ｃ、５３、５２の表示内容も工程名Ｐ６に応じたものとなる。なお、工程Ｐ６では、この例では４台の製造装置ＩＭＰ_０２、ＩＭＰ_０３、ＩＭＰ_０４、ＩＭＰ_０５が用いられたことが分かる。

同様に、図６に示す分析結果情報が一旦表示された後、ユーザがその分析結果情報を見て、性能Ｑ６ではなく他の「性能」に関する分析結果情報を知りたいと考えたときは、製品品質情報ウィンドウ５１ａの右端部の開示三角形をクリックして図８（ａ）に示したプルダウンリスト５１ａ’を表示させ、リスト表示された複数の「性能」の中から所望の「性能」をクリックすれば良い。これにより、表示内容がその「性能」に応じたものになる。

また、ユーザは、図６に示す分析結果情報が表示される前、より具体的には「分析実行」スイッチ５４ａをクリックする前に、分析結果情報を表示させたい品質情報、加工情報を製品品質情報ウィンドウ５１ａ、製品加工情報ウィンドウ５１ｂに指定しておいても良い。これにより、上記順位付けの後、表示画面に最初に表示される分析結果情報がその「性能」、「工程名」に応じたものとなる。

このように、ユーザは、分析結果情報を表示させたい品質情報、加工情報を任意に指定することができ、ユーザが必要と考える品質情報に関して表示画面に分析結果情報を表示させることができる。これにより、ユーザは、所望の分析結果、つまり、指定した品質情報についての不良要因と推定される加工情報の順位を知ることができる。したがって、ユーザが製造プロセスにおける不良対策を行うのに有益である。

また、箱ひげ図表示領域５３ａ、トレンド図表示領域５３ｂには、分析結果がグラフで表示されるので、ユーザは分析結果を視角を通して直感的に、一目瞭然で認識することができる。これにより製品の不良要因等の抽出を簡便に且つ高い確度で行うことができる。

ｖ） 次に、図１中のステップＳ５で、図３中に示した排除指定機能部４ｃが複数の加工情報のうち排除すべき加工情報の指定があるか否かを判断する。

その理由は、順位付けされた不良要因のうち、どの不良要因から改善するか、ユーザが実際に対策を実行する前に判断したい場合があるからである。例えば、図１０（ａ），（ｂ），（ｃ）は、図９中の箱ひげ図表示領域５３ａ、トレンド図表示領域５３ｂ、箱ひげ図基礎データ表示領域５２の内容をそれぞれ示している。これらのデータ、特に図１０（ｂ）中で楕円で囲んだ領域の表示内容を見ると、工程Ｐ６を実行した製造装置ＩＭＰ_０５が性能Ｑ６に非常に悪影響（ばらつき）を与えることが分かる。ここで、ユーザが実際に製造装置ＩＭＰ_０５の使用を停止する対策をとる前に、仮に製造装置ＩＭＰ_０５の使用を停止したときに性能Ｑ６にどのような影響を与えるかを、判断したいと考えることがある。このような場合、ユーザが複数の加工情報のうち排除すべき加工情報（上の例では製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータ）を指定する。

この例では、排除すべき加工情報としての製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータの指定は、ユーザが要因抽出操作部４ｈを操作して、図１１中に示すように箱ひげ図基礎データ表示領域５２内で製造装置ＩＭＰ_０５のセルをクリックして指定する（そのセルの表示の明暗を反転させる）ことにより行う。これにより、複数の加工情報のうち排除すべき加工情報を容易に指定することができる。

vi） 続いて、ユーザがキースイッチ表示領域５４の「製品加工情報 削除実行」スイッチ５４ｂをクリックすると、図１中のステップＳ６で、削除実行機能部４ｄが動作して、紐付けデータテーブル３から指定された加工情報（上の例では工程Ｐ６の製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータ）を排除して残りの紐付けデータを得る。そして、繰り返し機能部４ｆによって処理がステップＳ３へ戻る。

vii） 次に、ユーザが「分析実行」スイッチ５４ａをクリックすると、重回帰分析機能と順位付け部４ｂが再順位付け部として動作して、上記残りの紐付けデータを用いて重回帰分析法による分析を行って、各品質情報に対する残りの複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記残りの複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける（ステップＳ３）。続いて、グラフ表示機能部４ｅが再表示処理部として動作して、その順位付けの結果を表す分析結果情報を表示画面に表示する（ステップＳ４）。

例えば図１２（ａ），（ｂ），（ｃ）は、上の図１０（ａ），（ｂ），（ｃ）の状態で工程Ｐ６の製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータが排除されたときの箱ひげ図表示領域５３ａ、トレンド図表示領域５３ｂ、箱ひげ図基礎データ表示領域５２の内容をそれぞれ示している。これらのデータ、特に図１２（ｂ）中で楕円で囲んだ領域の表示内容を見ると、ユーザは、工程Ｐ６の製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータが排除されたときの効果を、事前に迅速に把握できる。

また、工程Ｐ６の製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータによって隠されていた不良要因を把握することができる。例えば図１３に示すように、工程Ｐ６の製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータが排除される前は、工程Ｐ５の不良要因推定順位は第５位であったが、工程Ｐ６の製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータが排除された後は、工程Ｐ５の不良要因推定順位は第２位になっている。この結果、工程Ｐ５の不良要因は工程Ｐ６の製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータによって隠されていたことが分かる。したがって、ユーザは、工程Ｐ５について改善すべき順番を早めるべきであることが分かる。一方、工程Ｐ６の製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータが排除される前は、工程Ｐ２の不良要因推定順位は第２位であったが、工程Ｐ６の製造装置ＩＭＰ_０５に関するデータが排除された後は、工程Ｐ２の不良要因推定順位は第６位になっている。したがって、ユーザは、工程Ｐ２について改善すべき順番は、比較的遅くても良いことが分かる。

このようにして、ユーザは、不良要因を改善したときの効果を事前に迅速に把握でき、したがって、どの不良要因から改善するかという意思決定を容易に行うことができる。

なお、本発明で用いる製品の品質程度を示す品質情報とは、例えば半導体製造分野でのウェハテストの良品率や不良率や歩留り、デバイス電気特性テストの消費電流や処理速度や耐久性などを含み、さらその製品の各製造工程で計測された加工形状（酸化膜厚、線幅、重ね合わせ値、異物検査値、パターン欠陥値）も含むことができる。

また、使用された製造装置の製造時の製造パラメータである加工情報とは、例えば半導体製造分野での製造工程の処理装置名、処理日時などの処理履歴情報を含み、より具体的には各処理装置に内在する処理チャンバや拡散炉などにおける炉内処理ポジションなども含むことができる。

（第２実施形態）
図１４は、図３に示した不良要因抽出装置１を含む、半導体製品製造分野などの製造工程を管理するのに適した工程安定化支援システムの全体構成を示している。

この工程安定化支援システムは、製造工程を管理するサーバとしての製造工程管理装置９ｂと、製品ロットの半導体性能（歩留り）を測定して管理するサーバとしてのテスト工程管理装置９ｃと、既述の不良要因抽出装置１を含む歩留り要因解析装置９ａとを、データ通信経路９ｄを介して互いに通信可能に備えている。

製造工程管理装置９ｂは、製造工程に関する加工情報である処理履歴データやプロセスデータを格納するデータベース９ｅを含む。このデータベース９ｅには、製造工程で過去に不良要因に対する対策を行って改善された事例も格納されている。また、テスト工程管理装置９ｃは測定した品質情報である半導体性能を格納するデータベース９ｆを含む。

歩留り要因解析装置９ａは、この例では、既述の不良要因抽出方法を実行するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体と、その記録媒体を読み出して実行する汎用コンピュータとによって、不良要因抽出装置１を構成する態様になっている。

歩留り要因解析装置９ａへは、テスト工程管理装置９ｃから製品品質情報である半導体性能データ群Ｉ１、製造工程管理装置１０ｂから製造工程における製品加工情報であるプロセスデータ群Ｉ２が、それぞれデータ通信経路９ｄを介して定期的に配信される。歩留り要因解析装置９ａは、それらのデータ群Ｉ１，Ｉ２を不良要因抽出装置１の紐付けデータテーブル（図２参照）に読み込ませる。また、製造工程管理装置９ｂから歩留り要因解析装置９ａへは、製造工程で過去に不良要因に対する対策を行って改善された事例（対策事例）に関する情報も配信される。

ユーザは、歩留り要因解析装置９ａによって、改善すべき不良要因を抽出する。歩留り要因解析装置９ａに含まれた不良要因抽出装置１は、紐付けデータから指定された加工情報を排除して残りの紐付けデータを得る排除ステップと、上記残りの紐付けデータを用いて、再び複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける再順位付けステップと、その再順位付けステップによる順位付けの結果を表す分析結果情報を表示画面に表示する再表示ステップとを繰り返す。これにより、製造工程管理装置９ｂから配信された上記対策事例が尽きるまで、不良要因の抽出を自動で行うことができる。

そして、歩留り要因解析装置９ａが不良要因フィードバック部として働いて、抽出された不良要因を表す情報Ｉ３を、データ通信経路９ｄを介して製造工程管理装置９ｂにフィードバックする。したがって、上記製造工程での異常発生原因を解消できる。この結果、上記製造工程の安定化が実現でき、製品性能向上および歩留り向上を支援することができる。

この発明の一実施形態の不良要因抽出方法のフローを示す図である。 上記不良要因抽出方法を実施するのに用いられる紐付けデータテーブルの内容を例示する図である。 上記不良要因抽出方法を実施するのに適したこの発明の一実施形態の不良要因抽出装置の概略ブロック構成を示す図である。 上記不良要因抽出装置が設定する不良要因抽出テンプレートの各領域に表示される表示内容を例示する図である。 上記不良要因抽出テンプレートの初期状態を示す図である。 上記不良要因抽出装置による分析結果情報を例示する図である。 箱ひげ図を説明する図である。 製品品質情報ウィンドウおよび製品加工情報ウィンドウ、並びにそれらのウィンドウに表示されるプルダウンリストを示す図である。 上記不良要因抽出装置による分析結果情報の別の例を示す図である。 図９中の箱ひげ図表示領域、トレンド図表示領域、箱ひげ図基礎データ表示領域の内容をそれぞれ示す図である。 ユーザが複数の加工情報のうち排除すべき加工情報を指定する態様を例示する図である。 図１０（ａ），（ｂ），（ｃ）の状態で或るデータが排除されたときの箱ひげ図表示領域、トレンド図表示領域、箱ひげ図基礎データ表示領域の内容をそれぞれ示す図である。 上記データが排除される前と排除された後の、順位付けされた不良要因を例示する図である。 図３の不良要因抽出装置を含む一実施形態の工程安定化支援システムの全体構成を示す図である。 製品性能とプロセスデータの関係を例示する図である。

符号の説明

１ 不良要因抽出装置
３ 紐付けデータテーブル
４ 不良要因抽出テンプレート部
５ 不良要因抽出テンプレート
５１ 順位付け結果表示領域
５２ 箱ひげ図基礎データ表示領域
５３ グラフ表示領域
５３ａ 箱ひげ図表示領域
５３ｂ トレンド図表示領域
５４ キースイッチ表示領域

Claims (13)

1. 製造品に対して順次実行される複数の製造工程と、上記製造品の品質を検査する少なくとも１つの検査工程とを含む製造プロセスを対象とし、上記検査工程の検査結果に基づいて、上記製造プロセスでの不良要因を抽出する不良要因抽出方法であって、
   上記各製造品毎に、上記検査工程の検査結果を表す品質情報と上記各製造工程毎の製造パラメータである加工情報とを関連付けて紐付けデータとして取得する紐付けステップと、
   複数の製造品に関して上記紐付けデータを用いて所定の分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける順位付けステップと、
   上記順位付けステップによる順位付けの結果を表す分析結果情報を所定の表示画面に表示する表示ステップと、
   上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報が指定されたとき、上記紐付けデータから上記指定された加工情報を排除して残りの紐付けデータを得る排除ステップと、
   上記排除ステップによって得られた上記残りの紐付けデータを用いて、再び上記分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する残りの複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記残りの複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける再順位付けステップと、
   その再順位付けステップによる順位付けの結果を表す分析結果情報を上記表示画面に表示する再表示ステップとを有し、
   上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報が指定される度に、上記排除ステップ、上記再順位付けステップ、および上記再表示ステップの処理を順次繰り返すことを特徴とする不良要因抽出方法。
2. 請求項１に記載の不良要因抽出方法において、
   上記分析方法は重回帰分析法であることを特徴とする不良要因抽出方法。
3. 製造品に対して順次実行される複数の製造工程と、上記製造品の品質を検査する少なくとも１つの検査工程とを含む製造プロセスを対象とし、上記検査工程の検査結果に基づいて、上記製造プロセスでの不良要因を抽出する不良要因抽出装置であって、
   上記各製造品毎に、上記検査工程の検査結果を表す品質情報と上記各製造工程毎の製造パラメータである加工情報とを関連付けて紐付けデータとして取得する紐付け処理部と、
   複数の製造品に関して上記紐付けデータを用いて所定の分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける順位付け部と、
   その順位付け部による順位付けの結果を表す分析結果情報を所定の表示画面に表示する表示処理部と、
   上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報が指定されたとき、上記紐付けデータから上記指定された加工情報を排除して残りの紐付けデータを得る排除処理部と、
   上記排除処理部によって得られた上記残りの紐付けデータを用いて、再び上記分析方法による分析を行って、上記品質情報に対する残りの複数の加工情報のそれぞれの影響度に応じて上記残りの複数の加工情報に不良要因として推定される順位を付ける再順位付け部と、
   その再順位付け部による順位付けの結果を表す分析結果情報を上記表示画面に表示する再表示処理部と、
   上記複数の加工情報のうち排除すべき加工情報が指定される度に、上記排除処理部、上記再順位付け部、および上記再表示処理部を順次動作させる繰り返し制御部とを備えたことを特徴とする不良要因抽出装置。
4. 請求項３に記載の不良要因抽出装置において、
   上記紐付けデータを紐付けデータテーブルとして記憶する記憶部を備えたことを特徴とする不良要因抽出装置。
5. 請求項３または４に記載の不良要因抽出装置において、
   上記品質情報は複数種類存在し、
   上記表示処理部は、上記複数種類の品質情報のうち最も不良発生の多い品質情報に関して上記分析結果情報を表示することを特徴とする不良要因抽出装置。
6. 請求項３または４に記載の不良要因抽出装置において、
   上記品質情報は複数種類存在し、
   上記表示処理部は、上記複数種類の品質情報のうち指定された品質情報に関して上記分析結果情報を表示することを特徴とする不良要因抽出装置。
7. 請求項３から６までのいずれか一つに記載の不良要因抽出装置において、
   上記表示処理部および上記再表示処理部は、上記表示画面に表示の枠組みを定めるように、上記品質情報を特定する品質情報識別表示を表示する品質情報識別表示領域と、上記複数の加工情報の順位付けの結果を表す分析結果情報表示領域と、品質情報と加工情報との関係をグラフ表示するグラフ表示領域とを有するテンプレートを設定することを特徴とする不良要因抽出装置。
8. 請求項７に記載の不良要因抽出装置において、
   上記表示処理部および上記再表示処理部は、上記テンプレートの上記分析結果情報表示領域に、上記分析結果情報として、上記各加工情報を特定する加工情報識別表示を上記順位に応じて並べてリスト表示し、
   上記表示画面にリスト表示された上記加工情報識別表示を指定するための入力処理部を備え、
   上記入力処理部によって或る加工情報識別表示が指定されたとき、上記排除処理部は、その加工情報識別表示が特定する加工情報を上記紐付けデータから排除することを特徴とする不良要因抽出装置。
9. 請求項７または８に記載の不良要因抽出装置において、
   上記品質情報は複数種類存在し、
   上記表示処理部および上記再表示処理部は、上記テンプレートの上記品質情報識別表示領域に、上記複数種類の品質情報のうち不良発生の多い幾つかの品質情報を特定する品質情報識別表示をリスト表示し、
   上記表示画面にリスト表示された上記品質情報識別表示を指定するための入力処理部を備え、
   上記入力処理部によって或る品質情報識別表示が指定されたとき、上記順位付け部は、その品質情報について、上記紐付けデータに基づいて上記分析方法による分析を行うことを特徴とする不良要因抽出装置。
10. 請求項７から９までのいずれか一つに記載の不良要因抽出装置において、
    上記表示処理部および上記再表示処理部は、上記グラフ表示領域に、その品質情報と上記分析により順位付けされた加工情報との関係をグラフ表示することを特徴とする不良要因抽出装置。
11. 請求項３から１０までのいずれか一つに記載の不良要因抽出装置と、
    上記不良要因抽出装置によって抽出された不良要因を表す情報を、上記製造プロセスの対応する製造工程へフィードバックする不良要因フィードバック部とを備えた工程安定化支援システム。
12. 請求項１または２に記載の不良要因抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
13. 請求項１２に記載のプログラムをコンピュータに実行させるためのコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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