JP2022048009A - 類似不良検索／表示システム、装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】不良解析の効率性を向上すること。【解決手段】類似不良検索／表示システムは、まず処理対象の製造データの特徴量を決定する。次に、不良原因が判明していない製造データと当該製造データの特徴量とを含む原因未判明データを格納する。また、不良原因が判明している製造データと当該製造データの特徴量と不良原因情報とを含む原因既判明データを格納する。次に、前記処理対象の製造データの特徴量に基づいて、特徴量が前記処理対象の製造データに類似する前記原因未判明データ及び前記原因既判明データを、それぞれ検索する。そして、前記原因未判明データの検索結果と前記原因既判明データの検索結果とを表示する。【選択図】図６

Description

本発明の実施形態は、類似不良検索／表示システム、装置及び方法に関する。

近年の製造現場では、大量の製造データが収集され、製品の生産性の向上に利用されている。生産性向上の取り組みの一つである歩留まり解析では、人が製品の品質検査結果と各工程の処理履歴とから不良の原因を特定し、特定された不良の原因に対して対策を行うことで製品の歩留まりを向上させている。大量の製造データを用いることで、過去には不可能だった詳細な歩留まり解析が可能になり、大幅な生産性向上が期待されている。一方で、製造データが膨大かつ複雑になっており、その中から生産性につながる有用な情報を読み取ることは、ますます困難になっている。

処理対象の不良マップに類似した不良マップを直近の不良マップの中から抽出し、類似した不良マップの枚数を時系列順にプロットすることで、不良マップの発生頻度等を提示する技術がある。しかしながら、その不良が新しく発生したものなのか過去に発生したものなのかは分からないため、ユーザは、効率良く歩留まり解析等の不良解析を行うことができていない。

中田康太 他、"ビッグデータを活用した歩留まり解析支援システム"歩留まり新聞""、東芝レビュー、VoL.73, No.3, p.18-21, 2018年5月

本発明が解決しようとする課題は、不良解析の効率性を向上可能な類似不良検索／表示システム、装置及び方法を提供することである。

実施形態に係る類似不良検索／表示システムは、決定部、第１の格納部、第２の格納部、検索部及び表示部を有する。決定部は、処理対象の製造データの特徴量を決定する。第１の格納部は、不良原因が判明していない製造データと当該製造データの特徴量とを含む原因未判明データを格納する。第２の格納部は、不良原因が判明している製造データと当該製造データの特徴量と不良原因情報とを含む原因既判明データを格納する。検索部は、前記処理対象の製造データの特徴量に基づいて、特徴量が前記処理対象の製造データに類似する前記原因未判明データ及び前記原因既判明データを、前記第１の格納部及び前記第２の格納部に対してそれぞれ検索する。表示部は、前記原因未判明データの検索結果と前記原因既判明データの検索結果とを表示する。

本実施形態に係る類似不良検索／表示システムの構成例を示す図 図１の類似不良検索／表示装置の構成例を示す図 不良マップの一例を示す図 図１の原因未判明データベースに格納される原因未判明データの構成例を示す図 図１の原因既判明データベースに格納される原因既判明データの構成例を示す図 図２の処理回路による検索／表示処理の流れの一例を示す図 図６のステップＳ４において判定部により利用される発生傾向の分類表の一例を示す図 図６のステップＳ７において表示される発生傾向「再発」に関する検索結果表示画面の一例を示す図 図６のステップＳ７において表示される発生傾向「再発１件目」に関する検索結果表示画面の一例を示す図 図６のステップＳ７において表示される発生傾向「見逃し」に関する検索結果表示画面の一例を示す図 図６のステップＳ７において表示される発生傾向「新顔」に関する検索結果表示画面の一例を示す図 原因未判明データ及び原因既判明データの不良マップの一覧の表示例を示す図 原因未判明データ及び原因既判明データの不良マップの一覧の他の表示例を示す図 原因未判明データ及び原因既判明データの不良マップの一覧の他の表示例を示す図

以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる類似不良検索／表示システム、装置及び方法を説明する。

図１は、本実施形態に係る類似不良検索／表示システム５００の構成例を示す図である。類似不良検索／表示システム５００は、処理対象である製造データに類似する製造データを検索して表示するコンピュータネットワークシステムである。製造データは、製品の製造過程において収集される当該製品に関するデータである。製造データの被検物は、不良品を含んでいても含んでいなくてもよい。不良品を含む被検物に関する製造データを不良データと呼ぶこともある。

図１に示すように、類似不良検索／表示システム５００は、類似不良検索／表示装置１００、原因未判明データベース２００及び原因既判明データベース３００を有する。類似不良検索／表示装置１００は、処理対象である製造データに類似する製造データを原因未判明データベース２００及び原因既判明データベース３００に対して検索し、検索結果を表示するコンピュータである。処理対象の製造データが不良データである場合、類似不良検索／表示装置１００は、処理対象の不良データに類似する不良データの検索結果を表示することができる。

原因未判明データベース２００は、不良の原因が判明していない製造データと当該製造データの特徴量とを少なくとも含むデータ（以下、原因未判明データと呼ぶ）を格納するデータベースである。原因未判明データベース２００は、特定の原因未判明データを類似不良検索／表示装置１００により検索可能に構成されている。原因未判明データベース２００は、特徴量データベースと呼ぶこともできる。

原因既判明データベース３００は、不良の原因が判明している製造データと当該製造データの特徴量と不良原因情報とを少なくとも含むデータ（以下、原因既判明データと呼ぶ）を格納するデータベースである。原因既判明データベース３００は、特定の原因既判明データを類似不良検索／表示装置１００により検索可能に構成されている。原因既判明データベース３００は、知識データベースと呼ぶこともできる。

原因未判明データベース２００と原因既判明データベース３００とは、同一のコンピュータにより管理されてもよいし、互いに異なるコンピュータにより管理されていてもよい。

図２は、類似不良検索／表示装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、類似不良検索／表示装置１００は、処理回路１、記憶装置２、入力機器３、通信機器４及び表示機器５を有する。

処理回路１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサとＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリとを有する。処理回路１は、処理対象である製造データに類似する製造データの検索／表示処理を実行する。処理回路１は、記憶装置２に記憶されているプログラムを実行することにより取得部１１、決定部１２、検索部１３、判定部１４及び表示制御部１５を実現する。処理回路１のハードウェア実装は上記態様のみに限定されない。例えば、取得部１１、決定部１２、検索部１３、判定部１４及び／又は表示制御部１５を実現する特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）等の回路により構成されても良い。取得部１１、決定部１２、検索部１３、判定部１４及び／又は表示制御部１５は、単一の集積回路に実装されても良いし、複数の集積回路に個別に実装されても良い。

取得部１１は、処理対象の製造データを取得する。製造データは、製造過程において各種製造装置又は検査機器により生成された製品に関するデータであってもよいし、当該データに各種の解析処理を施して生成されたデータであってもよい。また、製造データは、製品の外観に関する光学画像（検査画像）であってもよいし、製品に関する検査機器の波形データでもよい。波形データとしては、例えば、製造ライン等の製造音データが用いられる。

決定部１２は、処理対象の製造データの特徴量を決定する。例えば、製造データが画像データである場合、特徴量は、不良の個数（不良数）や不良の種類であり、製造データが波形データである場合、特徴量は、不良スペクトルである。

検索部１３は、処理対象の製造データの特徴量に基づいて、特徴量が処理対象の製造データに類似する原因未判明データ及び原因既判明データを、原因未判明データベース２００及び原因既判明データベース３００に対してそれぞれ検索する。

判定部１４は、原因未判明データベース２００から検索された原因未判明データの第１の個数と原因既判明データベース３００から検索された原因既判明データの第２の個数とに応じて、処理対象の製造データに関する不良の発生傾向を判定する。

表示制御部１５は、種々の情報を表示機器５を介して表示する。例えば、表示制御部１５は、検索部１３による原因未判明データの検索結果と原因既判明データの検索結果とを表示する。また、表示制御部１５は、判定部１４により判定された発生傾向を表示してもよい。

記憶装置２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等により構成される。記憶装置２は、処理回路１による種々の演算結果や処理回路１が実行する種々のプログラム等を記憶する。

入力機器３は、ユーザからの各種指令を入力する。入力機器３としては、キーボードやマウス、各種スイッチ、タッチパッド、タッチパネルディスプレイ等が利用可能である。入力機器３からの出力信号は処理回路１に供給される。なお、入力機器３としては、処理回路１に有線又は無線を介して接続されたコンピュータであっても良い。

通信機器４は、類似不良検索／表示装置１００にネットワークを介して接続された外部機器との間で情報通信を行うためのインタフェースである。

表示機器５は、種々の情報を表示する。例えば、表示機器５は、表示制御部１５による制御に従い、原因未判明データの検索結果と原因既判明データの検索結果とを表示する。表示機器５としては、ＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、ＬＥＤ（Light-Emitting Diode）ディスプレイ、プラズマディスプレイ又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイが適宜利用可能である。

以下、本実施形態に係る類似不良検索／表示システム５００の詳細について説明する。

なお、以下の説明において製造データに係る製品は、半導体工場において生産されている半導体チップであるとする。半導体工場においては、数十から数百の種類の半導体製品が生産されている。半導体製品は、ウェハと呼ばれる円盤の上に製造され、各半導体製品に対して品質検査が行われ、ウェハから切り出した各製品チップに対して数十種類の検査工程又は検査項目で不良の有無が、半導体工場において設置された専用コンピュータにより判定される。ウェハにある製品チップの不良の空間分布を表す不良マップが、製品チップの不良の有無を判定する専用コンピュータにより生成される。不良マップは、製造データの一例である。

図３は、不良マップＭ１の一例を示す図である。図３に示すように、不良マップＭ１は、円盤形状のウェハに配置された不良の製品チップ（不良チップとも呼ぶ）の空間分布を表すマップである。より詳細には、ウェハを表す円形領域が、ウェハに配列された複数の製品チップにそれぞれ対応する複数の領域（以下、チップ領域と呼ぶ）に区画されている。複数のチップ領域のうちの不良であると判定された製品チップに対応する領域（以下、不良品領域と呼ぶ）Ｒ１には不良品であることを示すフラグが割り当てられ、不良であると判定されなかった製品チップに対応するチップ領域（良品領域と呼ぶ）Ｒ２には不良品でないことを示すフラグが割り当てられる。不良品領域Ｒ１と良品領域Ｒ２とは、色等により視覚的に区別して表示される。不良マップにおける不良品領域Ｒ１の分布は、不良の原因に応じて特徴的なパターンを有することが知られている。

図３に示すように、不良品領域Ｒ１は、更に、不良数（欠陥数）に応じて分類されてもよい。不良数は、各製品チップについて、不良であると判定された検査工程又は検査項目の個数に対応する。例えば、図３の例の場合、不良数が「高」、「中」及び「低」の３段階に分かれ、チップ領域Ｒ１１に不良数「高」のフラグが、チップ領域Ｒ１２に不良数「中」のフラグが、チップ領域Ｒ１３に不良数「低」のフラグが割り当てられている。チップ領域Ｒ１１、チップ領域Ｒ１２及びチップ領域Ｒ１３は、互いに異なる色等で表示される。各チップ領域には、不良数を表す数値又は、検査工程又は検査項目毎の良／不良を示すベクトルが特徴量として割り当てられる。チップ領域の特徴量をヒートマップ化したものが不良マップということもできる。生成された不良マップ等の製造データは、原因未判明データとして原因未判明データベース２００に格納される。

不良マップＭ１は、複数の製品チップが配列されたウェハの外観を光学撮影して得られた検査画像に基づいて生成されてもよいし、複数の製品チップにそれぞれ対応する複数の領域が設定されたテンプレートに基づいて生成されてもよい。

図４は、原因未判明データベース２００に格納される原因未判明データＤ１の構成例を示す図である。図４に示すように、原因未判明データＤ１は、識別子（ＩＤ：Identifier）、製造データ、特徴量及びタイムスタンプを有する。識別子は、原因未判明データＤ１又は当該原因未判明データＤ１に含まれる製造データを一意に識別するための文字や数字等を組み合わせた記号列である。製造データは、検査画像や不良マップ、波形データである。特徴量は、製造データの特徴量である。例えば製造データが検査画像や不良マップである場合、不良数や不良種である。不良数は、検査工程又は検査項目毎の良／不良を示すベクトルである。不良種は、当該製品チップが不良であると判定された検査項目や検査工程の名称や識別子である。特徴量は、専用コンピュータ等により決定される。タイムスタンプは、製造データが生成された日時や特徴量が決定された日時、原因未判明データＤ１が原因未判明データベース２００に格納された日時等の原因未判明データＤ１の基準日時である。

原因未判明データベース２００に格納される製造データは、専用コンピュータ等を用いて原因調査に付される。原因調査に付された製造データは、原因既判明データとして原因既判明データベース３００に格納される。なお、原因調査に付された製造データを含む原因未判明データは、原因未判明データベース２００からは削除される。

図５は、原因既判明データベース３００に格納される原因既判明データＤ２の構成例を示す図である。図５に示すように、原因既判明データＤ２は、識別子（ＩＤ）、製造データ、特徴量、タイムスタンプ及び不良原因情報を有する。識別子、製造データ及び特徴量は、原因未判明データＤ１と同様である。タイムスタンプは、製造データが生成された日時や特徴量が決定された日時、不良原因情報が得られた日時、原因既判明データＤ２が原因既判明データベース３００に格納された日時等の原因既判明データＤ２の基準日時である。不良原因情報は、当該製造データに係る不良の原因に関する情報であり、専用コンピュータ等を用いた原因調査により生成される。不良原因情報は、例えば、原因調査資料や原因装置、対策方法等の情報を含む。原因調査資料は、不良原因の調査結果の詳細が記された電子ファイルデータである。原因装置は、不良原因であると推定された製造装置に関する情報である。原因装置は、専用コンピュータ等により機械学習及びデータマイニングを用いた手法等により推定されてもよいし、ユーザにより特定されてもよい。対策方法は、原因装置等に対して不良発生防止又は低減等のために施した又は施される対策に関する情報である。

次に、処理回路１による検索／表示処理について説明する。なお、以下の検索／表示処理の説明において製造データは、検査画像であるとする。

図６は、処理回路１による検索／表示処理の流れの一例を示す図である。図６に示すように、まず、取得部１１は、処理対象の製造データ（検査画像）を取得する（ステップＳ１）。ステップＳ１において取得部１１は、通信機器４を介して、半導体工場等に設けられた専用コンピュータ等から取得する。ステップＳ１において取得される処理対象の製造データは、原因未判明データベース２００及び原因既判明データベース３００の双方に格納されていないものとする。

ステップＳ１が行われると決定部１２は、ステップＳ１において取得された処理対象の製造データの特徴量を決定する（ステップＳ２）。ステップＳ２において決定部１２は、例えば、上記の通り、製造データに基づいて、各製品チップの各検査工程又は検査項目の不良数を表すベクトルを算出する。なお、決定部１２は、上記の通り、各製品チップの不良種を決定してもよい。また、特徴量としては、各製品チップの不良率や欠陥密度でもよい。決定された特徴量は、検索部１３による検索の検索キーとして用いられる。処理対象の製造データは、複数の半導体チップのうちの少なくとも１個の半導体チップに対し、少なくとも１個の検査工程又は検査項目に関して不良を含む不良データであるとする。なお、本実施形態は、複数の半導体チップ全てについて不良を含んでいない製造データにも適用可能である。

ステップＳ２が行われると検索部１３は、ステップＳ２において決定された特徴量に類似した原因未判明データ及び原因既判明データを検索する（ステップＳ３）。ステップＳ３において検索部１３は、ステップＳ２において決定された特徴量を検索キーとして原因未判明データベース２００から原因未判明データを検索し、原因既判明データベース３００から原因既判明データを検索する。原因未判明データベース２００及び原因既判明データベース３００には、それぞれステップＳ３における検索部１３による時点から過去分の原因未判明データ及び原因既判明データが格納されている。

より詳細には、検索部１３は、検索キーである特徴量と原因未判明データベース２００に格納された各原因未判明データの特徴量との類似度を算出し、類似度が所定の基準を満たす原因未判明データを取得する。同様に、検索部１３は、検索キーである特徴量と原因既判明データベース３００に格納された各原因既判明データの特徴量との類似度を算出し、類似度が所定の基準を満たす原因既判明データを取得する。類似度としては、コサイン類似度等の任意の類似度が用いられればよい。具体的に、コサイン類似度を用いる場合、例えば、閾値が０．８等に設定され、当該閾値よりも大きい類似度を有する原因未判明データ及び原因既判明データが、所定の基準を満たす原因未判明データ及び原因既判明データとして取得される。ステップＳ３により、処理対象の不良データに類似する不良データが、原因未判明データベース２００及び原因既判明データベース３００から取得されることとなる。処理対象の不良データに類似する不良データを類似不良データと呼ぶこともある。

他の方法として、検索部１３は、クラスタリングにより、検索キーに類似した特徴量を有する原因未判明データ及び原因既判明データを取得してもよい。例えば、原因未判明データベース２００に格納される複数の原因未判明データは、任意のクラスタリング手法により予め複数のクラスタに分類されている。検索部１３は、複数のクラスタのうちの検索キーが属するクラスタを特定し、特定されたクラスタに属する原因未判明データを、原因未判明データベース２００から、検索キーに類似する原因未判明データとして取得すればよい。原因既判明データについても同様である。すなわち、原因既判明データベース３００に格納される複数の原因既判明データが、任意のクラスタリング手法により予め複数のクラスタに分類されており、検索部１３は、複数のクラスタのうちの検索キーが属するクラスタを特定し、特定されたクラスタに属する原因既判明データを、原因既判明データベース３００から、検索キーに類似する原因既判明データとして取得すればよい。

ステップＳ３が行われると判定部１４は、ステップＳ３において検索部１３により得られた検索結果に基づいて不良の発生傾向を判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４において判定部１４は、原因未判明データベース２００から検索された原因未判明データの第１の個数と原因既判明データベース３００から検索された原因既判明データの第２の個数とに応じて、処理対象の不良データの発生傾向を判定する。

図７は、発生傾向の分類表の一例を示す図である。図７に示すように、発生傾向は、例えば、「新顔」、「見逃し」、「再発１件目」及び「再発」の４種のステータスに分類される。判定部１４は、第１の個数と第２の個数との各々が所定数を超えるか否かの組合せに応じて上記４種のステータスに分類する。所定数は、ユーザ等により入力機器３を介して任意に設定可能であるが、０又は比較的小さい整数に設定されるとよい。

判定部１４は、第１の個数と第２の個数との双方が所定数未満である場合、発生傾向が「新顔」であると判定する。「新顔」は、類似不良データが原因未判明データベース２００及び原因既判明データベース３００の双方に存在せず、すなわち、処理対象の不良データの不良品領域分布が新しいことを意味する。「新顔」に判定された処理対象の不良データは、早期の原因調査が必要である。

判定部１４は、第１の個数が所定数以上であり且つ第２の個数が所定数未満である場合、発生傾向が「見逃し」であると判定する。「見逃し」は、類似不良データが原因未判明データベース２００には存在せず且つ原因既判明データベース３００に存在しており、すなわち、処理対象の不良データと同種の不良データについて原因調査されずに数件見逃されていることを意味する。「見逃し」に判定された処理対象の不良データは、早期の原因調査が必要である。この場合、ステータス「見逃し」に、「数件出てる」等の派生的なステータスが関連付けられてもよい。

判定部１４は、第１の個数が所定数未満であり且つ第２の個数が所定数以上である場合、発生傾向が「再発１件目」であると判定する。「再発１件目」は類似不良データが原因未判明データベース２００には存在し且つ原因既判明データベース３００に存在しておらず、すなわち、処理対象の不良データと同種の不良データについて原因調査されているが直近では出現していなかったことを意味する。

判定部１４は、第１の個数と第２の個数との双方が所定数以上である場合、発生傾向が「再発」であると判定する。「再発」は、類似不良データが原因未判明データベース２００及び原因既判明データベース３００の双方に存在しており、すなわち、処理対象の不良データについて原因調査されているが直近でも頻発していることを意味する。「再発」の場合、再度原因調査されてもよく、原因調査部門に対してフィードバックされてもよい。この場合、ステータス「再発」に、「調査中」や「ＦＢ済み」等の派生的なステータスが関連付けられてもよい。

ステップＳ４が行われると表示制御部１５は、ステップＳ３において検索部１３により得られた原因未判明データの検索結果に基づいてトレンド表示情報を生成する（ステップＳ５）。トレンド表示情報は、ステップＳ３において検索部１３により得られた原因未判明データの検索結果に基づいて生成される表示情報である。トレンド表示情報は、例えば、原因未判明データベース２００に格納されている類似不良データの発生頻度を時系列で表示するグラフである。トレンド表示情報は、原因未判明データの検索結果の一例である。

また、ステップＳ４が行われると表示制御部１５は、ステップＳ３において検索部１３により得られた原因既判明データの検索結果に基づいて知識表示情報を生成する（ステップＳ６）。知識表示情報は、ステップＳ３において検索部１３により得られた原因既判明データの検索結果に基づいて生成される表示情報である。知識表示情報は、例えば、原因既判明データベース３００に格納されている類似不良データに関連付けられた不良原因情報である。知識表示情報は、原因既判明データの検索結果の一例である。

ステップＳ５及びＳ６が行われると表示制御部１５は、ステップＳ５において生成されたトレンド表示情報とステップＳ６において生成された知識表示情報とを、ステップＳ４において判定された発生傾向とを含む検索結果表示画面を表示する（ステップＳ７）。検索結果表示画面、表示制御部１５により表示機器５に出力される。検索結果表示画面の表示内容は、発生傾向のステータスに応じて変更されるとよい。

図８は、発生傾向「再発」に関する検索結果表示画面Ｉ１の一例を示す図である。図８に示すように、検索結果表示画面Ｉ１には、例えば、処理対象の不良データに関する不良マップＭ１１、「再発」マークＭＳ１、原因未判明データの不良マップＭ１２、トレンド表示情報ＩＴ１、原因既判明データの不良マップＭ１３及び知識表示情報ＩＫ１が表示される。原因未判明データの不良マップＭ１２、トレンド表示情報ＩＴ１、原因既判明データの不良マップＭ１３及び知識表示情報ＩＫ１は、検索結果の一例である。

不良マップＭ１１は、ステップ１において取得された処理対象の製造データ（検査画像）に関連付けられた特徴量に基づいて生成されるとよい。具体的には、表示制御部１５は、不良マップテンプレートの各チップ領域に当該チップ領域の特徴量を割り当て、特徴量に応じた色で可視化することにより不良マップＭ１１を生成し、不良マップＭ１１を表示する。不良マップＭ１１と共に、当該不良マップＭ１１に関連付けられたＩＤやタイムスタンプ等が表示されてもよい。「再発」マークＭＳ１は、ステップＳ４において判定された、処理対象の不良データの発生傾向が「再発」であることを示すマークである。ユーザは、マークＭＳ１を見ることにより、処理対象の不良データと同種の不良が頻発していること等を知ることができる。

原因未判明データの不良マップＭ１２は、ステップＳ３において原因未判明データベース２００から検索された原因未判明データに関する不良マップである。各不良マップＭ１２は一枚一枚、検索結果表示画面Ｉ１の所定の表示領域に表示される。不良マップＭ１２の件数が多いため当該表示領域に収まらない場合、当該表示領域にスライダを設けたり別ウィンドウに表示したりする等により、全ての不良マップＭ１２が表示可能にされるとよい。不良マップＭ１２と共に、当該不良マップに関連付けられたＩＤやタイムスタンプ等が表示されてもよい。なお、原因未判明データベース２００に不良マップＭ１２が格納されていない場合、表示制御部１５は、検索された原因未判明データ各々について、不良マップテンプレートの各チップ領域に当該チップ領域の特徴量を割り当て、特徴量に応じた色で可視化することにより、不良マップＭ１２を生成及び表示することが可能である。

トレンド表示情報ＩＴ１は、類似不良データの個数の時間変化を表すグラフである。具体的には、トレンド表示情報ＩＴ１のグラフの縦軸は類似不良数に規定され、横軸は時間に規定される。例えば、表示制御部１５は、原因未判明データベース２００から検索された原因未判明データのタイムスタンプを参照し、一日や一週、一月等の所定時間単位毎に、検索された原因未判明データ（類似不良データ）の件数をプロットする。そして表示制御部１５は、各プロットに基づいて、原因未判明データ（類似不良データ）の件数の時系列曲線であるトレンド曲線を算出し、算出されたトレンド曲線をグラフに描画する。トレンド表示情報ＩＴ１を観察することにより、類似不良データの再発頻度を図式で確認することが可能になる。

原因既判明データの不良マップＭ１３は、ステップＳ３において原因既判明データベース３００から検索された原因既判明データに関する不良マップである。各不良マップＭ１３は一枚一枚、検索結果表示画面の所定の表示領域に表示される。不良マップＭ１３の件数が多いため当該表示領域に収まらない場合、当該表示領域にスライダを設けたり別ウィンドウに表示したりする等により、全ての不良マップＭ１３が表示可能にされるとよい。不良マップＭ１３と共に、当該不良マップに関連付けられたＩＤやタイムスタンプ等が表示されてもよい。なお、原因既判明データベース３００に不良マップＭ１３が格納されていない場合、表示制御部１５は、検索された原因既判明データ各々について、不良マップテンプレートの各チップ領域に当該チップ領域の特徴量を割り当て、特徴量に応じた色で可視化することにより、不良マップＭ１３を生成及び表示することが可能である。

知識表示情報ＩＫ１は、検索された原因既判明データに含まれる不良原因情報である。知識表示情報ＩＫ１としては、例えば、原因装置や対策方法、原因調査資料等である。原因装置として「装置Ｘ」等の装置名を表す文字情報が、対策方法として「対策Ａ」等の対策方法を表す文字情報が、原因調査指標として原因調査資料の文書ファイルのリンク先が埋め込まれたアイコンが表示されるとよい。表示される知識表示情報ＩＫ１としては、例えば、表示されている不良マップＭ１３のうちのユーザにより入力機器３を介して指定された不良マップに関連付けられた不良原因情報でもよいし、表示されている不良マップＭ１３のうちの最も類似度の高い不良マップに関連付けられた不良原因情報でもよい。また、各不良マップＭ１３について不良原因情報が表示されてもよい。知識表示情報ＩＫ１が表示されることにより、原因装置や対策方法、原因調査資料をユーザに提示することができるので、不良解析（歩留まり解析）を迅速かつ効率的に行うことが可能になる。

図９は、発生傾向「再発１件目」に関する検索結果表示画面Ｉ２の一例を示す図である。図９に示すように、検索結果表示画面Ｉ２には、例えば、処理対象の不良データに関する不良マップＭ２１、「再発１件目」マークＭＳ２、トレンド表示情報ＩＴ２、原因既判明データの不良マップＭ２３及び知識表示情報ＩＫ２が表示される。不良マップＭ２１は図８に示す不良マップＭ１１と同一である。「再発１件目」マークＭＳ２は、ステップＳ４において判定された、処理対象の製造データの不良の発生傾向が「再発１件目」であることを示すマークである。ユーザは、マークＭＳ２を見ることにより、処理対象の不良データが再発１件目であること等を知ることができる。

発生傾向「再発１件目」の場合、原因未判明データが検索されないので、トレンド表示情報ＩＴ２のグラフには、トレンド曲線は描画されない。また、原因未判明データの不良マップも表示されない。トレンド曲線や原因未判明データの不良マップが表示されないことによりユーザは、処理対象の不良データに類似する原因未判明データが存在しないことを確認することができる。なお、発生傾向の分類に用いられる所定数が２以上である場合や類似の範囲を広げる事により、発生傾向「再発１件目」のときであっても原因未判明データが検索されることがある。この場合、図８と同様、トレンド表示情報ＩＴ２のグラフに、検索された原因未判明データに関するトレンド曲線が描画されてもよいし、検索された原因未判明データに関する不良マップが表示されてもよい。

原因既判明データの不良マップＭ２３と知識表示情報ＩＫ２とは、図８の原因既判明データの不良マップＭ１３と知識表示情報ＩＫ１と同様である。知識表示情報ＩＫ２が表示されることにより、原因装置や対策方法、原因調査資料をユーザに提示することができるので、不良解析（歩留まり解析）を迅速かつ効率的に行うことが可能になる。

図１０は、発生傾向「見逃し」に関する検索結果表示画面Ｉ３の一例を示す図である。図１０に示すように、検索結果表示画面Ｉ３には、例えば、処理対象の不良データに関する不良マップＭ３１、「見逃し」マークＭＳ３、トレンド表示情報ＩＴ３及び原因未既判明データの不良マップＭ３２が表示される。不良マップＭ３１は図８に示す不良マップＭ１１と同一である。「見逃し」マークＭＳ３は、ステップＳ４において判定された、処理対象の製造データの不良の発生傾向が「見逃し」であることを示すマークである。ユーザは、マークＭＳ３を見ることにより、処理対象の不良データについて原因調査が行われず見逃さているおそれがあること等を知ることができる。

原因未判明データの不良マップＭ３２とトレンド表示情報ＩＴ３とは、図８の原因未判明データの不良マップＭ１２とトレンド表示情報ＩＴ１と同様である。発生傾向「見逃し」の場合、発生傾向「再発」の場合に比して、検索時から時間的に近い範囲の原因未判明データが検索されることが想定される。この場合、表示制御部１５は、トレンド表示情報ＩＴ３の時間軸のスケールを拡大するとよい。

発生傾向「再発１件目」の場合、原因既判明データが検索されないので、知識表示情報ＩＫ３及び原因既判明データの不良マップは表示されない。なお、発生傾向の分類に用いられる所定数が２以上である場合や類似の範囲を広げる事により、発生傾向「再発１件目」のときであっても原因未判明データが検索されることがある。この場合、図８と同様、検索された原因既判明データに関する原因調査情報が表示されてもよいし、検索された原因既判明データに関する不良マップが表示されてもよい。

図１１は、発生傾向「新顔」に関する検索結果表示画面Ｉ４の一例を示す図である。図１１に示すように、検索結果表示画面Ｉ４には、例えば、処理対象の製造データに関する不良マップＭ４１及び「新顔」マークＭＳ４が表示される。不良マップＭ４１は、図８に示す不良マップＭ１１と同一である。「新顔」マークＭＳ４は、ステップＳ４において判定された、処理対象の不良データの発生傾向が「新顔」であることを示すマークである。ユーザは、マークＭＳ４を見ることにより、処理対象の不良データが新顔であること等を知ることができる。

発生傾向「新顔」の場合、原因未判明データが検索されないので、トレンド表示情報ＩＴ４のグラフには、トレンド曲線は描画されない。また、原因未判明データの不良マップも表示されない。なお、発生傾向の分類に用いられる所定数が２以上である場合や類似の範囲を広げる事により、発生傾向「新顔」のときであっても原因未判明データが検索されることがある。この場合、図８と同様、トレンド表示情報ＩＴ４のグラフに、検索された原因未判明データに関するトレンド曲線が描画されてもよいし、検索された原因未判明データに関する不良マップが表示されてもよい。

発生傾向「新顔」の場合、原因既判明データが検索されないので、知識表示情報及び原因既判明データの不良マップは表示されない。なお、発生傾向の分類に用いられる所定数が２以上である場合や類似の範囲を広げる事により、発生傾向「新顔」のときであっても原因未判明データが検索されることがある。この場合、図８と同様、検索された原因既判明データに関する原因調査情報が表示されてもよいし、検索された原因既判明データに関する不良マップが表示されてもよい。

なお、ステップＳ７の検索結果表示画面Ｉ１－Ｉ４は一例であり、種々の変形例が可能である。例えば、処理対象の製造データの不良マップＭ１１－Ｍ１４は表示されなくてもよいし、原因未判明データの不良マップや原因既判明データの不良マップも表示されなくてもよい。表示制御部１５は、「見逃し」マークＭＳ３及び「新顔」マークＭＳ４を強調するため、「再発」マークＭＳ１及び「再発１件目」マークＭＳ２とは異なる色で表示してもよい。また、原因未判明データ及び原因既判明データの不良マップは、類似度の高い順又は低い順に配列されてもよいし、タイプスタンプの新しい順又は古い順に配列されてもよい。また、各不良マップＭ１１－Ｍ１４、Ｍ１２、Ｍ１３、Ｍ２３、Ｍ３２には、対応する識別子や類似度を示す文字や数字等が描画されてもよい。

以上により、処理回路１による類似不良検索／表示処理が終了する。

上記の類似不良検索／表示処理は一例であり、種々の変形が可能である。

上記の説明において処理対象の製造データは、不良チップを含むウェハの検査画像であるとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。処理対象の製造データが１個の不良チップを含まない検査画像でもよい。この場合、ステップＳ２において決定される不良数はゼロベクトルとなる。不良数がゼロベクトルである場合、表示制御部１５は、処理対象の製造データが不良データを含まないことを示すメッセージを表示するとよい。

上記の説明において判定部１４は、ステップＳ４において発生傾向を判定するものとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されず、発生傾向は必ずしも判定されなくてもよい。この場合、発生傾向を示すマークが表示されることはない。しかしながら、ユーザは、トレンド表示情報と知識表示情報とを観察することにより、発生傾向を推定することが可能である。また、発生傾向は４種のステータスに分類されるとしたが、ステータス数はこれに限定されず、２種以上であれば、幾つでもよい。

上記の説明において表示制御部１５は、原因未判明データの不良マップ及び原因既判明データの不良マップを検索結果表示画面に一枚一枚表示するとした。しかしながら、例えば、表示制御部１５は、原因未判明データの不良マップの平均マップを表示してもよい。この場合、表示制御部１５は、検索された２以上の原因未判明データの不良マップの各製品チップ領域について特徴量の平均値を算出し、算出された平均値を当該製品チップ領域に割り当てることにより平均マップを生成する。表示制御部１５は、原因既判明データについても同様に、不良マップの平均マップを表示してもよい。これにより、類似不良マップの観察が容易になる。平均マップは、原因未判明データの平均データ及び／又は原因既判明データの平均データの一例である。

上記の説明において表示制御部１５は、検索結果表示画面においてトレンド表示情報を左側に、知識表示情報を右側に表示するものとした。しかしながら、表示制御部１５は、これに限定されず、トレンド表示情報を検索結果表示画面の右側に、知識表示情報を左側に表示してもよい。また、表示制御部１５は、トレンド表示情報を検索結果表示画面の上側に、知識表示情報を下側に表示してもよい。

上記の説明において表示制御部１５は、原因未判明データ及び原因既判明データの検索結果として、原因未判明データ及び原因既判明データの不良マップの一覧を、原因未判明データと原因既判明データとを区別して表示してもよい。

図１２は、原因未判明データ及び原因既判明データの不良マップの一覧の表示例を示す図である。図１２に示すように、表示制御部１５は、原因未判明データの不良マップＭ５２を上側に、原因既判明データの不良マップＭ５３を下側に一枚一枚並べて表示する。原因未判明データの不良マップＭ５２と原因既判明データの不良マップＭ５３とは、各画面領域において、類似度の高い順又は低い順に配列されてもよいし、タイムスタンプ（基準日時）の新しい順又は古い順に配列されてもよい。降順と昇順とは、ユーザにより入力機器３等を介して指定可能である。なお、原因未判明データの不良マップＭ５２が下側に、原因既判明データの不良マップＭ５３が上側に表示されてもよい。

図１３は、原因未判明データ及び原因既判明データの不良マップの一覧の他の表示例を示す図である。図１３に示すように、表示制御部１５は、原因未判明データの不良マップＭ５２と原因既判明データの不良マップＭ５３とを同一画面領域に一枚一枚並べて表示する。原因未判明データの不良マップＭ５２には「トレンド」等の原因未判明データであることを示すラベルＭＬ２が付され、原因既判明データの不良マップＭ５３には「知識」等の原因既判明データであることを示すラベルＭＬ３が付されるとよい。原因未判明データの不良マップＭ５２と原因既判明データの不良マップＭ５３とは、類似度の高い順又は低い順に配列されてもよいし、タイムスタンプの新しい順又は古い順に配列されてもよい。降順と昇順とは、ユーザにより入力機器３等を介して指定可能である。

図１４は、原因未判明データ及び原因既判明データの不良マップの一覧の他の表示例を示す図である。図１４に示すように、表示制御部１５は、図１３と同様、原因未判明データの不良マップＭ５２と原因既判明データの不良マップＭ５３とを同一画面領域に一枚一枚並べて表示する。原因未判明データの不良マップＭ５２には、青色等の、原因未判明データであることを表す背景色で付され、原因既判明データの不良マップＭ５３には、赤色等の、原因既判明データであることを表す背景色で付されるとよい。図１３と同様、原因未判明データの不良マップＭ５２と原因既判明データの不良マップＭ５３とは、類似度の高い順又は低い順に配列されてもよいし、タイムスタンプの新しい順又は古い順に配列されてもよい。降順と昇順とは、ユーザにより入力機器３等を介して指定可能である。

上記の説明において、決定部１２は、処理対象の製造データは１個であることを前提とした。処理対象の製造データが複数個ある場合、各製造データについて、図６に示すステップＳ１－Ｓ７が繰り返されればよい。

複数個の製造データの要約データを利用して効率的に類似不良検索／表示処理が行われてもよい。例えば、以下の手順で行われる。なお、製造データの個数は、幾つでもよいが、数十から数百程度が想定される。もちろん、製造データの個数は、それ以下でもそれ以上でもよい。

まず、取得部１１は、処理対象の製造データである複数個の製造データを取得する。決定部１２は、取得された複数個の製造データを特徴量に基づいて複数のクラスタ（以下、注目グループと呼ぶ）に分類する。例えば、決定部１２は、特徴量の類似度や距離に応じたクラスタリングにより、複数個の製造データを複数の注目グループに分類する。各注目グループにはＩＤが割り当てられる。次に決定部１２は、各注目グループに属する複数の製造データに基づいて単一の特徴量（以下、代表特徴量と呼ぶ）を決定する。例えば、決定部１２は、各注目グループに属する複数の製造データにそれぞれ対応する複数の特徴量を決定し、複数の特徴量の平均値を代表特徴量に設定してもよいし、各注目グループに属する複数の製造データの平均データを算出し、算出された平均データの特徴量を代表特徴量として決定してもよい。決定部１２は、複数の注目グループにそれぞれ対応する複数の代表特徴量を決定する。

次に検索部１３は、複数の注目グループ各々について、代表特徴量を検索キーとして、原因未判明データベース２００から原因未判明データを検索し、原因既判明データベース３００から原因既判明データを検索する。判定部１４は、複数の注目グループ各々について発生傾向を判定し、表示制御部１５は、トレンド表示情報と知識表示情報とを生成し、トレンド表示情報と知識表示情報と発生傾向とを含む検索結果を表示する。これにより、複数個の製造データの類似不良検索／表示処理を効率的に行うことが可能になる。

上記の実施形態によれば、本実施形態に係る類似不良検索／表示システム５００は、決定部１２、原因未判明データベース２００、原因既判明データベース３００、検索部１３及び表示制御部１５を有する。決定部１２は、処理対象の製造データの特徴量を決定する。原因未判明データベース２００は、不良原因が判明していない製造データと当該製造データの特徴量とを含む原因未判明データを格納する。原因既判明データベース３００は、不良原因が判明している製造データと当該製造データの特徴量と不良原因情報とを含む原因既判明データを格納する。検索部１３は、処理対象の製造データの特徴量に基づいて、特徴量が処理対象の製造データに類似する原因未判明データ及び原因既判明データを、原因未判明データベース２００及び原因既判明データベース３００に対してそれぞれ検索する。表示制御部１５は、原因未判明データの検索結果と原因既判明データの検索結果とを表示する。

上記の構成によれば、本実施形態に係る類似不良検索／表示システム５００は、不良原因が判明していない製造データ等を格納する原因未判明データベース２００と不良原因が判明している製造データ等を格納する原因既判明データベース３００とを有し、処理対象の不良データに類似する原因未判明データの検索結果と原因既判明データの検索結果とを表示している。ユーザは、原因未判明データの検索結果と原因既判明データの検索結果とを参照することにより、処理対象の不良データに関する不良が、例えば、新しく発生したもの（新顔）なのか、過去に発生したもの（再発）か等の不良発生傾向を判別することができる。換言すれば、類似不良検索／表示システム５００は、不良発生傾向を細かい粒度で提示することができる。よって、ユーザは、不良発生傾向に応じた対策方法を迅速に取ることができる。例えば、新顔の場合は不良品そのもの分析に回す必要があるのに対し、再発の場合は原因装置が分かっているためその装置を見に行くだけで対策を講じることができる。そのため、対策方法が分からないことに起因する余計な作業やトラブルが発生するおそれが低減し、迅速かつ正確に原因を突き止め、適切な対策を講じることができ、ひいては、歩留まり解析等の不良解析のＴＡＴ（Turn Around Time）を短縮することができる。

かくして、本実施形態によれば、不良解析の効率性を向上することが可能になる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…処理回路、２…記憶装置、３…入力機器、４…通信機器、５…表示機器、１１…取得部、１２…決定部、１３…検索部、１４…判定部、１５…表示制御部、１００…類似不良検索／表示装置、２００…原因未判明データベース、３００…原因既判明データベース、５００…類似不良検索／表示システム。

Claims (19)

1. 処理対象の製造データの特徴量を決定する決定部と、
   不良原因が判明していない製造データと当該製造データの特徴量とを含む原因未判明データを格納する第１の格納部と、
   不良原因が判明している製造データと当該製造データの特徴量と不良原因情報とを含む原因既判明データを格納する第２の格納部と、
   前記処理対象の製造データの特徴量に基づいて、特徴量が前記処理対象の製造データに類似する前記原因未判明データ及び前記原因既判明データを、前記第１の格納部及び前記第２の格納部に対してそれぞれ検索する検索部と、
   前記原因未判明データの検索結果と前記原因既判明データの検索結果とを表示する表示部と、
   を具備する類似不良検索／表示システム。
2. 前記第１の格納部から検索された前記原因未判明データの第１の個数と前記第２の格納部から検索された前記原因既判明データの第２の個数とに応じて前記製造データに関する不良の発生傾向を判定する判定部を更に備え、
   前記表示部は、更に前記発生傾向を表示する、
   請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
3. 前記発生傾向は、新顔、再発、再発１件目及び見逃しの少なくとも１種を含む、請求項２記載の類似不良検索／表示システム。
4. 前記判定部は、
   前記第１の個数と前記第２の個数との双方が所定数未満である場合、前記発生傾向が前記新顔であると判定し、
   前記第１の個数が前記所定数以上であり且つ前記第２の個数が前記所定数未満である場合、前記発生傾向が前記見逃しであると判定し、
   前記第１の個数が前記所定数未満であり且つ前記第２の個数が前記所定数以上である場合、前記発生傾向が前記再発１件目であると判定し、
   前記第１の個数と前記第２の個数との双方が前記所定数以上である場合、前記発生傾向が前記再発であると判定する、
   請求項３記載の類似不良検索／表示システム。
5. 前記表示部は、前記第１の格納部から検索された前記原因未判明データ及び／又は前記第２の格納部から検索された前記原因既判明データを、前記発生傾向の種類を示すラベルと共に表示する、請求項３記載の類似不良検索／表示システム。
6. 前記表示部は、前記第１の格納部から検索された前記原因未判明データ及び／又は前記第２の格納部から検索された前記原因既判明データを表示する、請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
7. 前記表示部は、前記処理対象の製造データに関する不良の発生頻度を時系列で表すグラフを表示する、請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
8. 前記グラフは、前記第１の格納部から検索された前記原因未判明データの個数の時間変化を示す、請求項７記載の類似不良検索／表示システム。
9. 前記表示部は、前記第２の格納部から検索された前記原因既判明データに含まれる不良原因の調査報告書類及び／又は不良原因である製造装置を含む不良原因情報を表示する、請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
10. 前記原因未判明データは、更に、識別子、タイムスタンプ及び製造に関与した機器の情報の少なくとも１つを含む、請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
11. 前記原因既判明データは、更に、識別子、タイムスタンプ、製造に関与した機器の情報、不良原因の調査報告書類及び不良原因である製造装置の情報の少なくとも１つを含む、請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
12. 前記表示部は、前記第１の格納部から検索された前記原因未判明データ及び／又は前記第２の格納部から検索された前記原因既判明データを一つ一つ表示する、請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
13. 前記表示部は、前記第１の格納部から検索された前記原因未判明データの平均データ及び／又は前記第２の格納部から検索された前記原因既判明データの平均データを表示する、請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
14. 前記決定部は、前記処理対象の製造データである複数の製造データを特徴量に基づいて複数のクラスタに分類し、前記複数のクラスタにそれぞれ対応する複数の特徴量を決定し、
    前記検索部は、前記複数の特徴量各々について、前記第１の格納部及び前記第２の格納部に対して特徴量が前記複数の製造データ各々に類似する前記原因未判明データ及び前記原因既判明データをそれぞれ検索する、
    請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
15. 前記第１の格納部は、特徴量に応じて前記原因未判明データを複数の第１のクラスタに分類し、
    前記第２の格納部は、特徴量に応じて前記原因既判明データを複数の第２のクラスタに分類し、
    前記検索部は、前記処理対象の製造データの特徴量が属する第１のクラスタを前記複数の第１のクラスタから特定し、特定された前記第１のクラスタに属する前記原因未判明データを前記第１の格納部から検索し、前記処理対象の製造データの特徴量が属する第２のクラスタを前記複数の第２のクラスタから特定し、特定された前記第２のクラスタに属する前記原因既判明データを前記第２の格納部から検索する、
    請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
16. 前記処理対象の製造データは、製品の外観に関する検査画像、前記製品の不良の空間分布を表す不良マップ及び前記製品に関する検査機器の波形データの少なくとも１つを含む、請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
17. 前記処理対象の製造データは、複数の半導体チップが配列された円盤の外観に関する光学画像であり、
    前記複数の半導体チップのうちの少なくとも１個の半導体チップは、少なくとも１個の検査工程又は検査項目に関して不良を含んでいる、
    請求項１記載の類似不良検索／表示システム。
18. 処理対象の製造データの特徴量を決定する算出部と、
    前記処理対象の製造データの特徴量に基づいて、不良原因が判明していない製造データと当該製造データの特徴量とを含む原因未判明データを格納する第１の格納部と、不良原因が判明している製造データと当該製造データの特徴量と不良原因情報とを含む原因既判明データを格納する第２の格納部とに対して、特徴量が前記処理対象の製造データに類似する前記原因未判明データ及び前記原因既判明データをそれぞれ検索する検索部と、
    前記原因未判明データの検索結果と前記原因既判明データの検索結果とを表示する表示部と、
    を具備する類似不良検索／表示装置。
19. 処理対象の製造データの特徴量を決定し、
    前記処理対象の製造データの特徴量に基づいて、不良原因が判明していない製造データと当該製造データの特徴量とを含む原因未判明データを格納する第１の格納部と、不良原因が判明している製造データと当該製造データの特徴量と不良原因情報とを含む原因既判明データを格納する第２の格納部とに対して、特徴量が前記処理対象の製造データに類似する前記原因未判明データ及び前記原因既判明データをそれぞれ検索し、
    前記原因未判明データの検索結果と前記原因既判明データの検索結果とを表示する、
    ことを具備する類似不良検索／表示方法。
    

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