JP3916771B2

JP3916771B2 - 半導体装置の製造方法

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Publication number: JP3916771B2
Application number: JP17426498A
Authority: JP
Inventors: 和典根本
Original assignee: Renesas Technology Corp
Current assignee: Renesas Technology Corp
Priority date: 1998-06-22
Filing date: 1998-06-22
Publication date: 2007-05-23
Anticipated expiration: 2018-06-22
Also published as: JP2000012640A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体装置の製造技術に関し、特に半導体ウェーハ製造工程のように多くの加工工程を有し、また各工程で複数の製造装置が存在するプロセスで処理された製品の不良解析に用いて好適な半導体装置の製造装置および方法、ならびに半導体装置に適用して有効な技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
たとえば、本発明者が検討した技術として、半導体装置の製造工程においては、近年の半導体製品のウェーハ製造工程数が膨大（たとえば７００工程）であり、これら多数の工程の中から製品の不良原因となっている工程および装置を特定することは非常に困難であるものと考えられる。
【０００３】
従来、不良原因となる装置または工程を探索するため、寸法検査や膜厚検査などのウェーハ製造工程の中間検査結果を一定期間保持しておき、ウェーハ完成後、これら中間検査結果と製品特性との因果関係を調べる方法が適用されている。さらに、従来技術では両者の関係を定量化するため、相関分布や多変量解析などの大量データをもとにした計算手段が必要であると考えられる。
【０００４】
なお、このような不良原因となる装置または工程を探索する技術に関しては、たとえば昭和５９年１１月３０日、株式会社オーム社発行、社団法人電子通信学会編の「ＬＳＩハンドブック」Ｐ６７１〜Ｐ６８９などに記載される技術などが挙げられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前記のような不良原因となる装置または工程を探索する技術においては、歩留まりなどの製品特性に影響を与える全ての原因の中間結果が必ずしもためされてはおらず、製品特性に影響する真の原因を明らかにできない場合があるものと考えられる。
【０００６】
また、前記の技術では、多変量解析などの複雑な統計計算を用いるため、大量の中間結果と製品特性データとが必要であり、このために大量のデータを取得するまでに多くの時間がかかり、たとえば試作段階のような少量生産時にはデータ解析可能となるボリュームのデータを蓄えるまでに数ヶ月を要するという問題も考えられる。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、中間検査結果がなくても、製品特性に影響を与える工程、装置を特定することを可能とし、さらに製品の着工実績と製品特性のみを扱い、少量の情報だけで製品特性に影響を与える工程、装置を特定することができる半導体装置の製造装置および方法、ならびに半導体装置を提供するものである。
【０００８】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
【００１０】
すなわち、本発明の半導体装置の製造装置は、半導体製造ラインの製品特性に影響を与える工程および装置を特定するための不良解析機能を有するものであり、半導体製造ラインの製造工程から製品の着工実績情報、検査工程から製品の製品特性情報を収集して、この着工実績情報と製品特性情報とを蓄積するための記憶手段と、この着工実績情報と製品特性情報とを用いて各工程毎の装置が製品特性に与える影響度を定量化し、この定量化された値に基づいて製品特性に影響を与える工程および装置を特定するための処理手段とを含むものである。
【００１１】
また、本発明の半導体装置の製造方法は、半導体製造ラインの製造工程から製品の着工実績情報を収集し、検査工程から製品の製品特性情報を収集し、この着工実績情報と製品特性情報とを用いて各工程毎の装置が製品特性に与える影響度を定量化し、この定量化された値に基づいて製品特性に影響を与える工程および装置を特定する、各ステップを含むものである。前記定量化するステップは、半導体製造ラインの装置間ばらつきに着目した一元配置の分散分析手法、または多元配置の分散分析手法を用いるようにしたものである。
【００１２】
具体的に、前記定量化するステップは、任意の工程ｉについて製品特性の総合平均から各特性値の偏差、およびこの偏差の平方和ＳＴ（ｉ）を求め、各装置毎の製品特性の平均値から総合平均の偏差、およびこの偏差の平方和ＳＡ（ｉ）を求め、この平方和ＳＴ（ｉ）と平方和ＳＡ（ｉ）との誤差平方和Ｓｅ（ｉ）を求め、平方和ＳＡ（ｉ）の分散ＶＡ（ｉ）と誤差平方和Ｓｅ（ｉ）の分散Ｖｅ（ｉ）とをそれぞれ求め、この分散ＶＡ（ｉ）と分散Ｖｅ（ｉ）との比Ｆ（ｉ）＝ＶＡ（ｉ）／Ｖｅ（ｉ）を求める、一連の処理を全ての工程に対して繰り返し実行するようにしたものである。
【００１３】
さらに、前記特定するステップは、定量化された値と基準値とを比較し、この比較の結果、定量化された値が基準値より大きい場合に任意の工程ｉを製品特性に強い影響を与える工程として抽出する、一連の処理を全ての工程に対して繰り返し実行して、抽出された工程の各装置毎の製品特性の平均値を調べて不良原因となる装置を特定するようにしたものである。
【００１４】
また、本発明の半導体装置は、前記のような、半導体製造ラインの製造工程から製品の着工実績情報、検査工程から製品の製品特性情報を収集して、この着工実績情報と製品特性情報とを蓄積するための記憶手段と、この着工実績情報と製品特性情報とを用いて各工程毎の装置が製品特性に与える影響度を定量化し、この定量化された値に基づいて製品特性に影響を与える工程および装置を特定するための処理手段とを含む不良解析機能を有する製造装置を用いて製造されたものである。
【００１５】
すなわち、本発明は、各工程毎に製品がどの装置で処理されたかといった製品の着工実績と製品特性の情報とを統計処理することにより解決される。各工程、装置毎にこの装置で処理された製品の特性情報を集計し、各工程毎に装置間の特性情報の差を求めることにより、各工程の製品特性に与える影響度を定量化することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において同一の部材には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１７】
（実施の形態１）
図１は本発明の実施の形態１である半導体装置の製造装置を示すブロック図、図２は本実施の形態の半導体装置の製造装置において、不良工程装置特定システムを示すブロック図、図３は着工実績蓄積部の格納情報を示す説明図、図４は製品特性蓄積部の格納情報を示す説明図、図５は不良原因工程特定方法を示すフローチャート、図６は製品特性の装置間ばらつきの定量化方法および定量化された値と基準値との比較方法を詳細に示すフローチャート、図７は不良原因工程、装置特定のための二元表を示す説明図、図８は不良原因工程、装置特定方法の一例を示す説明図、図９は装置間ばらつきが大きい工程を示す説明図、図１０は装置毎の製品特性の分布を示す説明図である。
【００１８】
まず、図１により本実施の形態の半導体装置の製造装置の構成を説明する。
【００１９】
本実施の形態の半導体装置の製造装置は、たとえば半導体製造ラインの中に位置づけされ、製品を処理する度に製品の着工実績情報を報告する複数の装置によるウェーハ製造工程１と、製品特性情報を報告する複数の装置による製品特性検査工程２と、この着工実績情報と製品特性情報とを収集して製品特性に影響を与える工程、装置を特定するための不良工程装置特定システム３などから構成されている。
【００２０】
ウェーハ製造工程１は、たとえば薄膜形成、酸化、ドーピング、アニール、レジスト処理、露光、エッチング、洗浄などの処理工程からなり、これらの各処理工程の装置を用いて製品に対して各処理が施され、これらの各処理装置の着工実績は製品を処理する度に不良工程装置特定システム３に報告される。
【００２１】
製品特性検査工程２は、たとえばウェーハ試験、パッケージ試験、電気的特性試験、ファイナル試験などの検査工程からなり、これらの各検査工程の装置を用いて製品に対して各検査が施され、これらの各検査装置の製品特性は製品を処理する度に不良工程装置特定システム３に報告される。
【００２２】
不良工程装置特定システム３は、たとえば図２に示すように、日々の製品の着工実績をウェーハ製造工程１から、製品特性を製品特性検査工程２からそれぞれ収集するデータ受信部４と、この収集した着工実績を格納する着工実績蓄積部５と、歩留まりなどの製品特性検査結果を蓄積する製品特性蓄積部６と、この着工実績と製品特性とを用いて各工程毎の装置が製品特性に与える影響度を定量化し、この定量化された値に基づいて製品特性に影響を与える工程および装置を特定するための計算処理部７と、この計算処理結果を出力するための出力部８とから構成されている。この出力部８には、表示用のモニタ９、印刷用のプリンタ１０、格納用のファイル１１などが備えられている。
【００２３】
この不良工程装置特定システム３の着工実績蓄積部５には、たとえば図３に示すようなデータ種類の着工実績情報１２が格納されている。すなわち、この着工実績蓄積部５には、製品が処理される毎に製品名、ロット番号、工程、処理した装置名、処理ウェーハ枚数、処理日時などの生産データが蓄積され、これらの生産データはデータ受信部４を通じて収集された後に着工実績蓄積部５に格納される。
【００２４】
また、不良工程装置特定システム３の製品特性蓄積部６には、たとえば図４に示すようなデータ種類の製品特性情報１３が格納されている。本実施の形態では、ウェーハ完成後のパラメトリック検査工程１４を例に説明し、このパラメトリック検査結果１５として、半導体デバイスの電気的不良モードが分類される。すなわち、製品特性蓄積部６には、製品名、ロット番号、ウェーハ番号、分類されたモード名およびこのモードの発生チップ数、発生率などの検査データが格納される。たとえば、不良モードＡはオープン不良、Ｂはショート不良、Ｃは電流リーク不良、Ｄはファンクション不良などに分類される。なお、良品モードの発生率が各製品ウェーハの歩留まりとなる。
【００２５】
また、半導体デバイスの製品特性は、図４に示すようなウェーハ完成後のパラメトリック検査工程１４の他に種々存在するが、本実施の形態では一例として不良モードの発生率と歩留まりを製品特性として扱う場合を示し、これらの種々の製品特性は同等に扱われる。
【００２６】
次に、本実施の形態の作用について、図５および図６のフローチャートに基づいて、図７および図８を用いて各工程、装置の製品特性に与える影響度を定量化し、不良原因となる工程、装置を特定する方法の一例を説明する。
【００２７】
始めに、図５のフローチャートに基づいて、不良原因工程特定方法の概要を簡単に説明する。不良原因工程特定方法は、着目すべき製品の特性を選定し（ステップ５０１）、さらにロット、ウェーハの対象製品を選定して（ステップ５０２）、該当製品の着工実績を取得する（ステップ５０３）。さらに、各工程毎に二元表を作成し（ステップ５０４）、各工程毎に製品特性の装置間ばらつきを定量化する（ステップ５０５）。
【００２８】
そして、装置間ばらつきと基準値とを比較し（ステップ５０６）、基準値より大きい工程を抽出する。これが製品特性への影響が大きい工程となる（ステップ５０７）。これに基づいて、不良対策の優先順位を付け（ステップ５０８）、不良対策を行う（ステップ５０９）。以上のようにして、不良原因工程特定方法が行われる。
【００２９】
続いて、図６のフローチャートに基づいて、不良原因工程特定方法における製品特性の装置間ばらつきの定量化方法および定量化された値と基準値との比較方法を詳細に説明する。
【００３０】
まず、着目すべき製品の製品特性を、図７に示すように各工程、装置毎の二元表１６の形に整理する。図７においては、製品ＡＢＣに対して工程１〜工程ｎを施し、たとえば工程１では装置１１、装置１２、装置１３を用いて処理し、装置１１による不良モードの発生率はｘ１１１，ｘ１１２，ｘ１１３となり、また装置１２ではｘ１２１，ｘ１２２，ｘ１２３、装置１３ではｘ１３１，ｘ１３２，ｘ１３３，ｘ１３４の発生率がそれぞれ生じる。
【００３１】
続いて、図８に示すように、ある任意の工程ｉについて製品特性の総合平均から各特性値の偏差を求め、この偏差の平方和ＳＴ（ｉ）を計算する（ステップ６０１）。さらに、各装置毎の製品特性の平均値から総合平均の偏差を求め、この偏差の平方和ＳＡ（ｉ）を算出する（ステップ６０２）。図８の工程ｉの装置１、装置２、装置３においては、製品特性の総合平均がαであり、たとえば装置３における総合平均αからの各特性値の偏差がβ１，β２，β３、製品特性の平均値の総合平均からの偏差がγとなる。
【００３２】
次いで、ＳＴ（ｉ）とＳＡ（ｉ）の差を求め、この誤差平方和Ｓｅ（ｉ）を求める（ステップ６０３）。さらに、装置間平方和ＳＡ（ｉ）と誤差平方和Ｓｅ（ｉ）の分散ＶＡ（ｉ）、Ｖｅ（ｉ）をそれぞれ算出する（ステップ６０４）。そして、両者の比Ｆ（ｉ）＝ＶＡ（ｉ）／Ｖｅ（ｉ）を計算する（ステップ６０５）。
【００３３】
続いて、この比Ｆ（ｉ）の値が基準値より大きいか否かを比較する（ステップ６０６）。この基準値は、通常、統計数値表Ｆ表により与えられる。この比較の結果、Ｆ（ｉ）値が基準値より大きい場合は、工程ｉは製品特性に強い影響を及ぼすと判断する（ステップ６０７）。また、基準値より小さい場合には、この工程ｉは影響なしと判断する（ステップ６０８）。
【００３４】
前記一連の処理を全ての工程に対して、繰り返し施し、製品特性に強い影響を与える工程のみを抽出する。この抽出された工程の製品特性に対する影響度は、その工程の装置の差によって製品特性に差が生じることを意味する。従って、図７の二元表１６の中から影響度が強いと判断された工程を抜粋し、各装置毎の製品特性の平均値を調べることにより、不良原因となる装置を特定することができる。
【００３５】
以上の処理を、図５および図６のフローチャートに示す不良原因工程特定方法のアルゴリズムに従って、図２の計算処理部７で実施することにより、不良原因工程および装置を自動的に特定することができる。
【００３６】
この不良原因工程特定方法の出力の一例を図９および図１０に示す。図９は、全ての工程に対して、図５および図６のフローチャートに示す処理を実施した結果、装置間のばらつきが基準値より大きいと判断された工程のリストである。本図により、どの工程が製品特性に大きな影響を与えているかが明らかになり、さらに各工程の装置間の製品特性のばらつきも把握できる。
【００３７】
また、図１０は、図９に示した工程の中の１つの工程について各装置毎の製品特性の分布を示したものである。本図により、装置間の製品特性のばらつきを視覚的に捉えることができる。また、装置間ばらつき低減の指針を得ることができる。たとえば、図１０では、どの装置も製品特性のばらつきは略等しいが、外れ値もないため、装置ＥＴ−６の製品特性の平均値を変更する対策を実施すれば、装置間のばらつきが大きいといった問題は解消される。
【００３８】
従って、本実施の形態の半導体装置の製造装置によれば、寸法、膜厚などの膨大な製品の中間検査結果がなくても、製品の着工実績と製品特性のデータのみを扱い、少量のデータだけで製品特性に影響を与える工程、装置を特定することができる。特に、中間検査が実施できない工程の製品特性に与える影響度を定量化し、真の不良原因工程を特定することができ、この際の製品特性不良原因となる工程または装置の不良解析に要する時間を短縮することができる。
【００３９】
（実施の形態２）
図１１は本発明の実施の形態２である半導体装置の製造装置において、異物検査における異物数に影響を与える工程を特定するための一例を示す説明図、図１２は特定方法を示すフローチャート、図１３は多元表を示す説明図である。
【００４０】
本実施の形態の半導体装置の製造装置は、前記実施の形態１と同様に、半導体製造ラインの中に位置づけされるウェーハ製造工程１、製品特性検査工程２、不良工程装置特定システム３などから構成され、前記実施の形態１との相違点は、不良原因となる工程、装置を特定する方法が異なる点である。すなわち、本実施の形態においては、製品特性としてウェーハ上の異物数を取り上げる。通常、異物検査は、複数工程を処理した後に実施される。従って、異物を低減する場合、異物検査と異物検査との間のどの工程が異物発生に最も大きな影響を与えているかを知らなければならない。
【００４１】
本実施の形態では、たとえば図１１に示すとおり、ウェーハ１７の異物検査１と異物検査２との間に工程１から工程４の４工程が存在する場合を考える。たとえば、異物検査１では２個の異物１８が確認され、その後４工程を経て、異物検査２で異物検査１で検査したものと同一のウェーハ１７を検査し、５個の異物１８が検出されたものとする。この異物検査１の結果と異物検査２の結果をウェーハ座標レベルで比べることにより、工程１から工程４の間に新たに３個の異物１８が付着したと考えられる。この新たに付着した異物１８をここで正味異物１９と称する。
【００４２】
次に、この正味異物１９の異物数に影響を与える工程を特定する方法を、図１２のフローチャートに基づいて、図１３を用いて説明する。
【００４３】
まず、複数のロット、ウェーハについて、正味異物数を計算する（ステップ１２０１）。この計算結果である正味異物数は、前記図２の製品特性蓄積部６に格納されているものとする。次に、対象となるロットの着工実績を前記図２の着工実績蓄積部５から検索する（ステップ１２０２）。そして、図１３に示すような多元表２０を作成する（ステップ１２０３）。
【００４４】
本実施の形態では、たとえば各工程（工程１から工程４）にそれぞれ２台の装置が存在するものと仮定している。図１３に太枠で示した部分は、リソグラフィ装置１号機、エッチング装置１号機、レジスト除去装置１号機、成膜装置１号機で処理されたウェーハが３枚あり、それぞれの正味異物１９の発生数が３個、４個、４個であったことを表す。
【００４５】
次いで、図１３に示す多元表２０による情報数量化理論Ｉ類を適用して機差定量化し、各工程毎に影響度（Ｆ値）を算出する（ステップ１２０４）。この影響度が基準値（統計数値表Ｆ表）より大きいか否かを比較する（ステップ１２０５）。この比較の結果、基準値より大きい、異物発生数に与える影響度が大きい工程を抽出する（ステップ１２０６）。この工程は、装置間で異物発生数のばらつきが大きい工程である。そして、この抽出された工程について、各装置毎に異物１８の発生数を求め、この異物発生数の大きい問題の装置を特定する（ステップ１２０７）。
【００４６】
従って、本実施の形態の半導体装置の製造装置によれば、多元表２０の中から異物発生数に与える影響度が強いと判断された工程を抜粋し、この工程の各装置毎に異物発生数を調べることにより、異物発生数の大きい装置を特定することができる。以上の処理は、図１２のフローチャートに示す正味異物数に影響を与える工程を特定する方法のアルゴリズムに従って、前記図２の計算処理部７で実施することにより、異物発生数の大きい装置を自動的に特定することができる。
【００４７】
以上、本発明者によってなされた発明をその実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【００４８】
たとえば、前記実施の形態においては、不良工程装置特定システムとして、データ受信部、着工実績蓄積部、製品特性蓄積部、計算処理部、出力部から構成される場合について説明したが、これに限定されるものではなく、少なくとも、製品の着工実績と製品特性のデータを格納する手段と、この着工実績と製品特性とを用いて定量化し、工程および装置を特定する手段を備えていれば、同様の効果を実現することができる。
【００４９】
また、前記実施の形態１においては、ウェーハ完成後のパラメトリック検査工程を例に説明したが、他の種々の検査工程が考えられ、さらに前記実施の形態２においても、ウェーハ上の異物数を取り上げる場合の他に、他の製品特性を取り上げて、不良原因となる工程、装置を特定する場合についても適用可能であることはいうまでもない。
【００５０】
【発明の効果】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
【００５１】
(1).半導体製造ラインの製造工程から収集される製品の着工実績情報と、検査工程から収集される製品の製品特性情報とを用いて、各工程毎の装置が製品特性に与える影響度を定量化することで、この定量化された値に基づいて製品特性に影響を与える工程および装置を特定することができるので、中間検査結果を必要とせず、中間検査を実施できない工程でも製品特性に及ぼす影響度を定量化でき、真の不良原因工程を抽出することが可能となる。
【００５２】
(2).前記(1) により、膨大な中間検査結果を長期間蓄積する必要がないので、不良解析時間の短縮を図ることが可能となる。
【００５３】
(3).前記(1) により、大量のデータをもとにした統計解析を必要としないので、試作段階のような少量生産時に有効な製造技術を実現することが可能となる。
【００５４】
(4).前記(1) 〜(3) により、特に半導体ウェーハ製造工程のように多くの加工工程を有し、また各工程で複数の製造装置が存在するプロセスで処理された製品の不良解析に用いて好適な半導体装置の不良解析技術を提供することができ、さらにこの不良解析技術を用いて、製品特性のばらつきを低減し、歩留まりの向上が実現できる半導体装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１である半導体装置の製造装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１の半導体装置の製造装置において、不良工程装置特定システムを示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１の半導体装置の製造装置において、着工実績蓄積部の格納情報を示す説明図である。
【図４】本発明の実施の形態１の半導体装置の製造装置において、製品特性蓄積部の格納情報を示す説明図である。
【図５】本発明の実施の形態１の半導体装置の製造装置において、不良原因工程特定方法を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態１の半導体装置の製造装置において、製品特性の装置間ばらつきの定量化方法および定量化された値と基準値との比較方法を詳細に示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態１の半導体装置の製造装置において、不良原因工程、装置特定のための二元表を示す説明図である。
【図８】本発明の実施の形態１の半導体装置の製造装置において、不良原因工程、装置特定方法の一例を示す説明図である。
【図９】本発明の実施の形態１の半導体装置の製造装置において、装置間ばらつきが大きい工程を示す説明図である。
【図１０】本発明の実施の形態１の半導体装置の製造装置において、装置毎の製品特性の分布を示す説明図である。
【図１１】本発明の実施の形態２である半導体装置の製造装置において、異物検査における異物数に影響を与える工程を特定するための一例を示す説明図である。
【図１２】本発明の実施の形態２である半導体装置の製造装置において、異物数に影響を与える工程の特定方法を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態２である半導体装置の製造装置において、異物数に影響を与える工程を特定するための多元表を示す説明図である。
【符号の説明】
１ウェーハ製造工程
２製品特性検査工程
３不良工程装置特定システム
４データ受信部
５着工実績蓄積部
６製品特性蓄積部
７計算処理部
８出力部
９モニタ
１０プリンタ
１１ファイル
１２着工実績情報
１３製品特性情報
１４パラメトリック検査工程
１５パラメトリック検査結果
１６二元表
１７ウェーハ
１８異物
１９正味異物
２０多元表

Claims

半導体製造ラインの製品特性に影響を与える工程および装置を特定するための不良解析機能を有する半導体装置の製造方法であって、
前記半導体製造ラインの製造工程から製品の着工実績情報を収集するステップと、前記半導体製造ラインの検査工程から製品の製品特性情報を収集するステップと、前記着工実績情報と前記製品特性情報とを用いて各工程毎の装置が製品特性に与える影響度を定量化するステップと、この定量化された値に基づいて製品特性に影響を与える工程および装置を特定するステップとを含み、
前記定量化するステップは、前記半導体製造ラインの装置間ばらつきに着目した一元配置の分散分析手法を用いて、任意の工程ｉについて製品特性の総合平均から各特性値の偏差、およびこの偏差の平方和ＳＴ（ｉ）を求めるステップと、各装置毎の製品特性の平均値から総合平均の偏差、およびこの偏差の平方和ＳＡ（ｉ）を求めるステップと、前記平方和ＳＴ（ｉ）と前記平方和ＳＡ（ｉ）との誤差平方和Ｓｅ（ｉ）を求めるステップと、前記平方和ＳＡ（ｉ）の分散ＶＡ（ｉ）と前記誤差平方和Ｓｅ（ｉ）の分散Ｖｅ（ｉ）とをそれぞれ求めるステップと、この分散ＶＡ（ｉ）と分散Ｖｅ（ｉ）との比Ｆ（ｉ）＝ＶＡ（ｉ）／Ｖｅ（ｉ）を求めるステップとを有し、前記一連のステップを全ての工程に対して繰り返し実行することを特徴とする半導体装置の製造方法。
半導体製造ラインの製品特性に影響を与える工程および装置を特定するための不良解析機能を有する半導体装置の製造方法であって、
前記半導体製造ラインの製造工程から製品の着工実績情報を収集するステップと、前記半導体製造ラインの検査工程から製品の製品特性情報を収集するステップと、前記着工実績情報と前記製品特性情報とを用いて各工程毎の装置が製品特性に与える影響度を定量化するステップと、この定量化された値に基づいて製品特性に影響を与える工程および装置を特定するステップとを含み、
前記定量化するステップは、前記半導体製造ラインの装置間ばらつきに着目した多元配置の分散分析手法を用いて、任意の工程ｉについて製品特性の総合平均から各特性値の偏差、およびこの偏差の平方和ＳＴ（ｉ）を求めるステップと、各装置毎の製品特性の平均値から総合平均の偏差、およびこの偏差の平方和ＳＡ（ｉ）を求めるステップと、前記平方和ＳＴ（ｉ）と前記平方和ＳＡ（ｉ）との誤差平方和Ｓｅ（ｉ）を求めるステップと、前記平方和ＳＡ（ｉ）の分散ＶＡ（ｉ）と前記誤差平方和Ｓｅ（ｉ）の分散Ｖｅ（ｉ）とをそれぞれ求めるステップと、この分散ＶＡ（ｉ）と分散Ｖｅ（ｉ）との比Ｆ（ｉ）＝ＶＡ（ｉ）／Ｖｅ（ｉ）を求めるステップとを有し、前記一連のステップを全ての工程に対して繰り返し実行することを特徴とする半導体装置の製造方法。