JP4360612B2 - 歩留改善情報の提供システムおよび歩留改善方法 - Google Patents

Description

本発明はコンピュータシステムを用いた歩留改善情報の提供システムおよび提供プログラム並びに歩留改善方法に関わり、特に、製品が複数の設備、工程を経た後に製品検査が行なわれる製造分野で高歩留を得るための阻害要因を必要な要因の全項目より検出して、それを改善する技術として有用である。

近年、売れ筋製品に対しては新規メーカが多数参入するため、競争は激化している。一方、顧客からは利益確保のため、製品の強い売価低減要求が日々強くなっている。これらの要求に対処するためには、積極的な原価低減が必須であり、製造ラインの直接的な対応として、現在生産している製品について不良原因を追求し、その対策を行ない良品率または歩留を早期に改善する必要がある。

しかし、製品の高度化に伴ない製造プロセスは長くかつ複雑化し、不良要因は多岐に渡り、根本原因をつきとめるのは困難な状況になってきている。また、製造技術や製造装置の高度化に伴ない各担当者は専門化し、一つの製品の全工程を一人の人間で掌握することは至難の技となって来ている。このような状況のなかで、従来のように経験、眼力や勘によって問題となる要因を摘出し、もぐらたたき的に対策を実施する方法では、時代のニーズに対応が追いつかないのが実情である。

その一方で、コンピュータシステムの発達により、情報の収集、伝達は容易化しており、その有効的な活用を図ることによって新たな活路を見出すことができると考えられる。このため勘や経験にたよらず、コンピュータシステムを用いて、不良等の発生要因を解析する手法が幾つか提案されている。

例えば、計算機システムを用いて、製品とそれに関連する部品の統計データを処理して、その結果に基づいて製品品質の向上を図る品質向上支援システムであって、不良の原因となるパラメータと不良との相関関係を評価して、その結果から不良の原因となる工程とパラメータを教示する際に、実験計画法に基づく直交表を用いて不良率のパラメータ因子寄与率を比較するものが開示されている（例えば、特許文献１参照）。

しかしながら、上記の支援システムでは、実験計画法に基づく直交表を用いるため、実験計画法に即した条件で製造工程を実施する必要があり、対象となる製造工程の適用範囲が狭いという問題があった。また、実験計画法に基づく方法のため、パラメータの種類（水準の数）にも制限があった。
特開平１０−４０２８９号公報

そこで、本発明の目的は、パラメータの制限が少なく、幅広い製造工程を適用対象とすることができる歩留改善情報の提供システムおよび提供プログラム並びに歩留改善方法を提供することにある。

上記目的は、下記の如き本発明により達成できる。

本発明の歩留改善情報の提供システムは、歩留りに影響する２種以上の要因を含み各々の要因についてパラメータを設定し得る製造工程を１つのパラメータにつき複数の組合せにより実施した際の前記パラメータの組合せと歩留り情報の入力を許容する手段と、前記パラメータの組合せと歩留り情報の関係から、各パラメータ毎に、そのパラメータを採用した前記複数の組合せに対応するデータを抽出・統合して、各パラメータ毎の歩留り情報を算出する手段と、算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けする手段とを備えることを特徴とする。前記要因は、各製造工程において用いられる材料、装置、治工具、製造条件、又は、従事する作業者であってもよく、前記パラメータは、各製造工程において用いられる材料の種類、装置の管理番号、治工具の種類、製造条件の温度や時間、又は、従事する作業者名であってもよい。

本発明の提供システムによると、勘や経験にたよらず、コンピュータシステムを用いて実際に歩留低下に関与しているパラメータを順位付けできるため、歩留改善に有効な情報を無駄な時間や費用の費やさずに提供することができる。その際、パラメータ自身やその組合せを特に設定する必要がないため、パラメータの制限が少なく、幅広い製造工程を適用対象とすることができる。

また、前記各パラメータ毎の歩留り情報を算出する際に、各パラメータ毎に、そのパラメータを採用した前記組合せに対応するデータを抽出・統合して採用時歩留り情報を算出すると共に、そのパラメータを採用しない前記組合せに対応するデータを抽出・統合して不採用時歩留り情報を算出して、前記採用時歩留り情報と前記不採用時歩留り情報との関係から各パラメータ毎の歩留り情報を算出することが好ましい。

これによると、対象となるパラメータを採用する場合と採用しない場合の歩留り情報の関係から、各パラメータ毎の歩留り情報を算出するため、歩留改善に有効な情報の精度をより高めることができる。また、前記採用時歩留り情報と前記不採用時歩留り情報との関係から、各パラメータ毎の歩留り情報として、両者の比率又は差を求めるのが好ましい。これによって、対象となるパラメータを採用する場合と採用しない場合の歩留り情報の関係が数値化されるため、歩留改善に有効な情報の精度をより高めることができる。

更に、前記パラメータの組合せと歩留り情報に加えて製品の特性情報の入力を許容し、各パラメータ毎の歩留り情報に加えて各パラメータ毎の製品の特性情報を算出し、前記パラメータを順序付けする際に各パラメータと対応する歩留り情報と製品の特性情報とを含むデータテーブルを作成することが好ましい。

これによると、各パラメータ毎の歩留り情報に加えて製品の特性情報との関係も知ることができるため、製品の特性情報との関係を考慮しながら、歩留改善を実施することができるようになる。

一方、本発明の歩留改善方法は、歩留りに影響する２種以上の要因を含み各々の要因についてパラメータを設定し得る製造工程を１つのパラメータにつき複数の組合せにより実施して、各々の実施の歩留りを評価する工程と、その際の前記パラメータの組合せと歩留り情報の関係から、各パラメータ毎に、そのパラメータを採用した前記複数の組合せに対応するデータを抽出・統合して、各パラメータ毎の歩留り情報を算出する工程と、算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けする工程と、歩留り情報が相対的に悪いパラメータについて改善を加える工程とを含むことを特徴とする。前記要因は、各製造工程において用いられる材料、装置、治工具、製造条件、又は、従事する作業者であってもよく、前記パラメータは、各製造工程において用いられる材料の種類、装置の管理番号、治工具の種類、製造条件の温度や時間、又は、従事する作業者名であってもよい。

本発明の歩留改善方法によると、勘や経験にたよらず、コンピュータシステムを用いて実際に歩留低下に関与しているパラメータを順位付けできるため、無駄な時間や費用の費やさずに、歩留改善を効率良く行うことができる。その際、パラメータ自身やその組合せを特に設定する必要がないため、パラメータの制限が少なく、幅広い製造工程を適用対象とすることができる。

他方、本発明の歩留改善情報の提供プログラムは、歩留りに影響する２種以上の要因を含み各々の要因についてパラメータを設定し得る製造工程を１つのパラメータにつき複数の組合せにより実施した際の前記パラメータの組合せと歩留り情報を入力するステップと、前記パラメータの組合せと歩留り情報の関係から、各パラメータ毎に、そのパラメータを採用した前記複数の組合せに対応するデータを抽出・統合して、各パラメータ毎の歩留り情報を算出するステップと、算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けするステップとを備えることを特徴とする。前記要因は、各製造工程において用いられる材料、装置、治工具、製造条件、又は、従事する作業者であってもよく、前記パラメータは、各製造工程において用いられる材料の種類、装置の管理番号、治工具の種類、製造条件の温度や時間、又は、従事する作業者名であってもよい。

本発明の提供プログラムによると、勘や経験にたよらず、コンピュータシステムを用いて実際に歩留低下に関与しているパラメータを順位付けできるため、歩留改善に有効な情報を無駄な時間や費用の費やさずに提供することができる。その際、パラメータ自身やその組合せを特に設定する必要がないため、パラメータの制限が少なく、幅広い製造工程を適用対象とすることができる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の歩留改善情報の提供プログラムの一例を示すフローチャートであり、図２は、そのサブルーチンの一例を示すフローチャートである。

本発明の歩留改善情報の提供システムは、汎用のコンピュータなどに本発明の歩留改善情報の提供プログラムを導入することで構成することができる。従って、ハードウエアとしては、例えば、入力装置、出力装置、演算装置、記憶装置、インターフェースなどを備えていればよい。本発明の提供システムにおける歩留り情報を算出する手段や、歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けする手段は、主にコンピュータの演算装置や記憶装置と、これを制御して所望の演算を行うプログラムによって構成される。なお、提供プログラムの言語や形式などは何れでもよく、ＯＳなどのソフトウエア環境も特に制限されるものではない。

本発明の歩留改善情報の提供システムは、歩留りに影響する２種以上の要因を含み各々の要因についてパラメータを設定し得る製造工程について、歩留改善情報を提供するものである。本実施形態では、かかる製造工程として、主に半導体ウェーハ加工プロセスの一部を例にとり説明するが、半導体製造製品以外の他の薄膜プロセス製品やＳＡＷデバイスプロセス製品に対しても、本発明は適用可能である。

最初に、本発明において対象となる製造工程を定義する。対象となる製造工程は、所定の順序に並べられた複数の製造工程のうちの１つ又は複数であるが、歩留改善情報の精度を高める上では、１つの製造工程を対象とするのが好ましい。

本発明において歩留りに影響する要因としては、特に制限はなく、各製造工程において用いられる材料、装置、治工具、製造条件、従事する作業者、作業時刻などが挙げられる。各々の要因について設定し得るパラメータとは、材料の種類、装置の管理番号、治工具の種類、製造条件の温度や時間、従事する作業者名、作業時刻等などを意味する。つまり、本発明におけるパラメータは、大小関係のある数値だけでなく、装置の管理番号や作業者名などにも幅広く適用できる。

例えば、半導体加工プロセスは、酸化、拡散、イオン打込み、ホトリソ、エッチング、ＣＶＤ、スパッタ、ＯＭＰ等の工程より成り、半導体ウエーハはこれらの工程を予め指定された順序で行い、この後、個別のウェーハが特性データを計測される。次いで、個々のデバイス毎に電気信号を測定して、設計値と合っているか（良品）合っていないか（不良品）、不良の内どのカテゴリに入るかを種別され、データは検査データとして用いる。従って、製造工程を異なるパラメータの組合せにより実施した際の前記パラメータの組合せと歩留り情報とを知ることができる。

本発明の歩留改善情報の提供プログラムは、図１に示すように、上記のように製造工程を異なるパラメータの組合せにより実施した際の前記パラメータの組合せと歩留り情報を入力するステップ（＃１〜＃２）を有する。当該入力は、提供システムの入力装置から行われる。本実施形態では、パラメータの組合せと歩留り情報を各ロット毎に入力し、対象となるロットの入力が完了するまで行って、データテーブルを作成・記憶する例を示す。表１にはそのデータテーブルを示してあり、パラメータの組合せと歩留り情報としては、表１のデータテーブルに示すものが挙げられる。

表１では、パラメータの組合せ（即ち、歩留りに影響する要因）として、塗布装置、レジスト材料、感光装置、現像装置、現像液が入力され、歩留り情報として、取得数、良品率、不良率、Ａカテゴリー発生率が入力されている。また、付加的な情報である製品の特性情報として、Ｐ−Ｖｔｈ、Ｎ−Ｖｔｈ、Ｒ１が入力されている。

本発明の歩留改善情報の提供プログラムは、図１に示すように、前記パラメータの組合せと歩留り情報の関係から、各々の要因の各パラメータに関するデータを抽出・統合して、各パラメータ毎の歩留り情報を算出するステップ（＃３）を有する。

このステップは、例えば図２に示すフローに従って実施される。まず、算出の対象となるパラメータを選択し（ステップ＃３−１）、そのパラメータに関するデータを抽出する（ステップ＃３−２）。抽出は汎用の抽出プログラムモジュールなどにより行うことができる。例えば、表１の場合、要因となる塗布装置のパラメータが＃１であるロットに対応するデータを全て抽出する。

次いで、抽出したデータを統合して歩留り値を算出する（ステップ＃３−３）。この計算は、例えば、（各ロットの取得数×良品率）の総和÷各ロットの取得数の総和で求めることができる。歩留り値の代わりに不良率などを歩留り情報として算出してもよい。

この計算を各々の要因の各パラメータについて、計算が完了するまで計算を繰り返す（ステップ＃３−４）。つまり、各要素のパラメータの数を合計した数だけ計算が繰り返される。これにより、各々の要因の各パラメータの全てについて歩留り値が算出される。

次いで、各々の要因の各パラメータごとに算出された歩留り値とパラメータとを含むデータテーブルを作成する（ステップ＃３−５）。

次いで、図１に示すフローチャートに戻り、算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けするステップ（＃４）を実行する。これは汎用のソートプログラムモジュールなどにより行うことができる。表２には、並べ替えられたデータテーブルの例を示す。

表２では、各パラメータ（項目）のデータが、不良率（歩留り情報）が降順になるように並べられている。この例では、現像装置としてＤ＃６を用いる場合（要因：現像装置、パラメータ：Ｄ＃６）に最も不良率が悪い値になっており、塗布装置＃５、塗布装置＃１・・・・・の順で不良率が徐々に小さくなっている。

本発明では、このようなデータテーブルを、表示または出力するのが好ましい（ステップ＃５）。本発明によれば、このデータテーブルが得られることで、製品の製造プロセスにおける不良要因項目毎に客観的な数字として良品率、不良率またはカテゴリー発生率が明示できるため、たとえ当該製品の専門家でなくとも、容易に良品率向上の阻害要因を発見でき、製品の良品率（歩留）向上、製品立上げ期間の短縮を図ることができる。

本発明の歩留改善方法は、歩留りに影響する２種以上の要因を含み各々の要因についてパラメータを設定し得る製造工程を異なるパラメータの組合せにより実施して、各々の実施の歩留りを評価する工程を含み、以上のようにして歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けする工程を実施した後、歩留り情報が相対的に悪いパラメータについて改善を加える工程を含む。例えば、表２に示すデータテーブルの例では、現像装置Ｄ＃６、塗布装置＃５、塗布装置＃１・・・・・の順で改善を実施することができる。

［他の実施形態］
以下、本発明の他の実施形態について説明する。

（１）前述の実施形態では、前記各パラメータ毎の歩留り情報を算出する際に、対象となるパラメータを採用する場合のデータのみを抽出・統合して採用時歩留り情報を算出する例を示したが、本発明では、このようなパラメータの採用時歩留り情報を算出すると共に、対象となるパラメータを採用しない場合のデータを抽出・統合して不採用時歩留り情報を算出して、前記採用時歩留り情報と前記不採用時歩留り情報との関係から各パラメータ毎の歩留り情報を算出してもよい。その場合、図３に示すようなサブルーチンが実行される。この実施形態では、全てのパラメータについて採用時歩留り情報を算出した後に、全てのパラメータについて不採用時歩留り情報を算出する例を示すが、各々のパラメータについて順次、採用時歩留り情報と不採用時歩留り情報とを算出してもよい。

本実施形態では、まず、パラメータの採用時歩留り情報を算出するが（ステップ＃１１）、このステップは、図２に示すようなサブルーチン（ステップ＃３−１〜＃３−５）で実行することができる。

次に、算出の対象となるパラメータを選択し（ステップ＃１２）、そのパラメータ以外に関するデータを抽出する（ステップ＃１３）。例えば、表１の場合、塗布装置が＃１のパラメータを算出の対象とする場合、パラメータが＃１以外、即ち＃２〜＃５であるロットに対応するデータを全て抽出する。

次いで、抽出したデータを統合して歩留り値を算出する（ステップ＃１４）。この計算は、採用時歩留り情報を計算する場合と同様にして計算することができる。また、歩留り値の代わりに不良率などを歩留り情報として算出してもよい。

この計算を各々の要因の各パラメータについて、計算が完了するまで計算を繰り返す（ステップ＃１５）。つまり、各要素のパラメータの数を合計した数だけ計算が繰り返される。これにより、各々の要因の各パラメータの全てについて不採用時歩留り情報である歩留り値が算出される。

次いで、各々の要因の各パラメータごとに算出された不採用時歩留り情報（歩留り値）とパラメータとを含むデータテーブルを作成する（ステップ＃１６）。このデータテーブルは、採用時歩留り情報のデータテーブルに追加したものでもよい。

次いで、前記採用時歩留り情報と前記不採用時歩留り情報との関係から各パラメータ毎の歩留り情報を算出し（ステップ＃１７）、データテーブルを作成する（ステップ＃１８）。このとき、各パラメータ毎の歩留り情報として、両者の比率や差を求めるのが好ましい。これによって、対象となるパラメータを採用する場合と採用しない場合の歩留り情報の関係が数値化されるため、歩留改善に有効な情報の精度をより高めることができる。

このような計算において、パラメータの採用時歩留り情報と不採用時歩留り情報との関係は下記の式で示される。

対象数＝ｎ、対象不良数＝Ｎ、総数＝ｓ、不良総数Ｓとすると、
対象外数＝ｓ−ｎ および対象外不良数＝Ｓ−Ｎとなり、
対象不良率＝ Ｎ／ｎ …（ａ）、対象外不良率＝（Ｓ−Ｎ）／（ｓ−ｎ）…（ｂ）
ここで、対象不良率の算出では、総数ｓは反映されないが、対象外の不良率では総数および不良総数Ｓが反映される。また、対象不良率と対象外不良率の差（ａ）−（ｂ）は
（ａ）−（ｂ）＝（Ｎ／ｎ）−｛（Ｓ−Ｎ）／（ｓ−ｎ）｝
＝（ｓＮ−ｎＳ）／｛ｎ（ｓ−ｎ）｝
と表される。

次いで、図１に示すフローチャートに戻り、算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けするステップ（＃４）を実行する。例えば、表２と同様に、パラメータの採用時不良率と不採用時不良率との差が、降順となるように、各パラメータのデータが並べられる。

（２）前述の実施形態では、表２示すように、各パラメータ毎の歩留り情報によって、不良率が降順となるように各パラメータのデータが並べられる例を示したが、本発明では、前記パラメータの組合せと歩留り情報に加えて製品の特性情報を入力し、各パラメータ毎の歩留り情報に加えて各パラメータ毎の製品の特性情報を算出し、前記パラメータを順序付けする際に各パラメータと対応する歩留り情報と製品の特性情報とを含むデータテーブルを作成してもよい。

各パラメータ毎の製品の特性情報の算出は、歩留り情報を算出する場合と同様にして行うことができる。また、各パラメータ毎の製品の特性情報は、算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けする際に、その順序に影響を与えないようにしておく。つまり、製品の特性情報は、歩留り情報が相対的に悪いパラメータについて改善を加える歩留改善方法において、改善するパラメータを選択する際の参考的な情報となる。

（３）前述の実施形態では、各ロットごとにデータを繰り返し入力する例を示したが、本発明では、予め表１のようなデータテーブルを作成・記憶しておき、このデータを一括して入力するようにしてもよい。

（４）前述の実施形態では、各パラメータ毎の歩留り情報を算出するステップと、算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けするステップとを、順に行う例を示したが、本発明では、各パラメータ毎の歩留り情報を算出するステップと、算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けするステップとを並行して行うことも可能である。例えば、各パラメータ毎の歩留り情報を算出するごとに、既に算出したパラメータ毎の歩留り情報との大小関係に応じて順序付けを行い、全てのパラメータの歩留り情報を算出した時点で、各パラメータの順序付けが完了するようにしてもよい。

本発明によって、製品の歩留の向上が図られると、
（１）当事者である企業の収益体質の改善に役立つばかりでなく、
（２）不良品の低減または絶無化が図られ、廃棄物の急激な減少が行なわれ、地球環境にやさしい、エコロジーが実行できる。
（３）また、良品率または歩留の高い製品は、欠陥に結びつくことが少ないため、高信頼性を得ることができ、顧客にとっても故障率が少ないという利益を得ることができ、
（４）顧客満足度の向上が図られることから、再購買（リピーター）を獲得でき、企業のシェアアップにも貢献できる。

本発明の歩留改善情報の提供プログラムの一例を示すフローチャート 本発明の歩留改善情報の提供プログラムのサブルーチンの一例を示すフローチャート 本発明の歩留改善情報の提供プログラムのサブルーチンの他の例を示すフローチャート

Claims (9)

1. 歩留りに影響する２種以上の要因を含み各々の要因についてパラメータを設定し得る製造工程を１つのパラメータにつき複数の組合せにより実施した際の前記パラメータの組合せと歩留り情報の入力を許容する手段と、
   前記パラメータの組合せと歩留り情報の関係から、各パラメータ毎に、そのパラメータを採用した前記複数の組合せに対応するデータを抽出・統合して、各パラメータ毎の歩留り情報を算出する手段と、
   算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けする手段とを備える歩留改善情報の提供システム。
2. 前記要因は、各製造工程において用いられる材料、装置、治工具、製造条件、又は、従事する作業者であり、
   前記パラメータは、各製造工程において用いられる材料の種類、装置の管理番号、治工具の種類、製造条件の温度や時間、又は、従事する作業者名である請求項１に記載の歩留改善情報の提供システム。
3. 前記各パラメータ毎の歩留り情報を算出する際に、各パラメータ毎に、そのパラメータを採用した前記組合せに対応するデータを抽出・統合して採用時歩留り情報を算出すると共に、そのパラメータを採用しない前記組合せに対応するデータを抽出・統合して不採用時歩留り情報を算出して、前記採用時歩留り情報と前記不採用時歩留り情報との関係から各パラメータ毎の歩留り情報を算出する請求項１又は２記載の歩留改善情報の提供システム。
4. 前記採用時歩留り情報と前記不採用時歩留り情報との関係から、各パラメータ毎の歩留り情報として、両者の比率又は差を求める請求項３に記載の歩留改善情報の提供システム。
5. 前記パラメータの組合せと歩留り情報に加えて製品の特性情報の入力を許容し、各パラメータ毎の歩留り情報に加えて各パラメータ毎の製品の特性情報を算出し、前記パラメータを順序付けする際に各パラメータと対応する歩留り情報と製品の特性情報とを含むデータテーブルを作成する請求項１〜４のいずれかに記載の歩留改善情報の提供システム。
6. 歩留りに影響する２種以上の要因を含み各々の要因についてパラメータを設定し得る製造工程を１つのパラメータにつき複数の組合せにより実施して、各々の実施の歩留りを評価する工程と、
   その際の前記パラメータの組合せと歩留り情報の関係から、各パラメータ毎に、そのパラメータを採用した前記複数の組合せに対応するデータを抽出・統合して、各パラメータ毎の歩留り情報を算出する工程と、
   算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けする工程と、
   歩留り情報が相対的に悪いパラメータについて改善を加える工程とを含む歩留改善方法。
7. 前記要因は、各製造工程において用いられる材料、装置、治工具、製造条件、又は、従事する作業者であり、
   前記パラメータは、各製造工程において用いられる材料の種類、装置の管理番号、治工具の種類、製造条件の温度や時間、又は、従事する作業者名である請求項６に記載の歩留改善方法。
8. 歩留りに影響する２種以上の要因を含み各々の要因についてパラメータを設定し得る製造工程を１つのパラメータにつき複数の組合せにより実施した際の前記パラメータの組合せと歩留り情報を入力するステップと、
   前記パラメータの組合せと歩留り情報の関係から、各パラメータ毎に、そのパラメータを採用した前記複数の組合せに対応するデータを抽出・統合して、各パラメータ毎の歩留り情報を算出するステップと、
   算出された歩留り情報の大小に従ってパラメータを順序付けするステップとを備える歩留改善情報の提供プログラム。
9. 前記要因は、各製造工程において用いられる材料、装置、治工具、製造条件、又は、従事する作業者であり、
   前記パラメータは、各製造工程において用いられる材料の種類、装置の管理番号、治工具の種類、製造条件の温度や時間、又は、従事する作業者名である請求項８に記載の歩留改善情報の提供プログラム。

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