JP4375900B2

JP4375900B2 - 生産分析において分類及び属性を拡張するソフトウエアシステム及び方法

Info

Publication number: JP4375900B2
Application number: JP2000518336A
Authority: JP
Inventors: ハーディカール，マノジ; ジョウ，スティーヴ; シフレット，リチャード; クルカルニ，アショク
Original assignee: ケイエルエイ−テンコーコーポレイション
Priority date: 1997-10-27
Filing date: 1998-10-27
Publication date: 2009-12-02
Anticipated expiration: 2018-10-27
Also published as: JP2004513402A; EP1025512A4; EP1025512A1; EP1025511A1; WO1999022311A1; JP2001521249A; EP1025511A4; WO1999022310A1

Description

【０００１】
［関連出願］
本願はここに参照として組み入れられる「Software System and Method for Graphically Building Customized Recipe Flowcharts」なる名称の１９９７年１０月２７日出願の米国特許出願第０８／９５８，７８０号に対応する係属中のＰＣＴ特許出願に関連する。
【０００２】
［発明の背景］
１．発明の分野
本発明は、半導体生産ラインの品質制御適用のためのコンピュータソフトウエアに関連し、特に、生産データの分析においてネーム空間の分類を拡張するソフトウエアパッケージに関する。
【０００３】
２．従来技術の説明
ソフトウエアパッケージは、ユーザがマウスをクリックすること又は矢印キーを操作することによってコンピュータ画面上のシンボルを通じてプログラムと対話しうるよう、
【０００４】
【外１】

形式で書かれることが多くなっている。かかるプログラムは典型的にはVisual C++又はVisual Basicといったプログラミング言語によって書かれ、選択可能なデータ入力フィールドを表示するために、プログラマーが一般化されたプログラミングオブジェクトを呼ぶことを可能とする。これらのプログラムは、表示された視覚的な合図に基づいてユーザが多数のプログラム機能から任意の機能を選択しうるため、よりユーザフレンドリーであり、より大きな柔軟性を与える。
【０００５】
オブジェクト指向プログラミングは、プログラマーが、設計上はモジュール化されており多数の異なるハードウエアシステムで動作可能な
【０００６】
【外２】

の特定の機能的サブルーチンを呼ぶことを可能とする。
【０００７】
【外３】

の１つの主な利点は、基本システム中に多数のプログラミングオブジェクトが含まれていることである。可視のオブジェクトの例としては、ボタン、リストボックス、ダイアログボックス、ツールバー、スクロールバー、メニューバー、及びタイトルバーのクラスがある。マウス機能もまた可能とされる。
【０００８】
【外４】

環境で作業するプログラマーは、これらのオブジェクトの全てに対してアクセスしうるため、そのプログラマーのプログラミング能力はかなり高められる。
【０００９】
品質制御は、歴史的に自動化されたコンピュータシステムに頼ってきた。自動化された生産ラインは労働者にとってかわり、自動化された品質制御は検査者を必要ないものとする。半導体産業は、品質制御を利用する１つの重要な利用者である。半導体ウェーハ中の微細な欠陥は、半導体生産工程のコスト及び歩留まりに対して大きな意味をもつ。半導体技術は欠陥に対して非常に敏感であるため、生産工程において欠陥の正確な源を絶つことは半導体産業における大きな進歩を容易とする。
【００１０】
現在、半導体産業用の品質制御ソフトウエアパッケージは入手可能であるが、概してプログラムがプロジェクトに対して特定的に書かれている。これらのプログラムは基幹システムの周辺の多数の分析的ユーティリティを含むよう書かれるが、これらのユーティリティの数は本質的に一定であり、プログラムは変更するのが困難である。従って、これらのパッケージは高価であり柔軟性に欠ける。
【００１１】
半導体チップ中の欠陥の数及び位置を測定する１つの方法は、欠陥データのみを残すよう生産データから非欠陥データをフィルタリング又は消去することを含む。実際の生産データのマップは、他の実際の生産データの組のマップ、又は、コンピュータメモリ中に記憶される理想的な生産データの組と比較されうる。欠陥データは次に生産工程自体を修正する目的で、数、密度、位置、タイプ、及び生産工程中のステップによって分析される。欠陥データは、いかにして生産の歩留まりを増加させコストを減少させるかに関する手がかりを与えうる。
【００１２】
半導体生産の工業工程制御のために様々な従来技術のデータ分析システム及び方法が開示されてきた。そのうちの１つは、Baker外による米国特許第５，２２６，１１８号である。Baker外による特許明細書は、チャートを作成するシステムを開示する。チャートは、各セルが２次元配列の１単位であるセルのギャラリーとして表示される。チャート中の各セルは、
【００１３】
【外５】

といったスプレッドシートプログラムと同様に１つ以上の他のセルの数学的関数として定義されうる。
【００１４】
他の関連特許は、米国特許第４，９６７，３８１号、第４，９５１，１９０号、第４，８７３，６２３号、第４，８４３，５３８号、第４，８０５，０８９号、及び第４，６７９，１３７号である。これらの特許明細書は、データ構造の複雑なマルチレベルの組を開示する。制御パラメータがエンジニアによって或る程度は変更される一方で、パラメータの組はソフトウエアパッケージによって予め定義されている。更に、全てのパラメータが変更されうるわけではなく、ある操作者がそれらを変更しうる範囲は操作者の認証のレベルに依存する。これらのシステムは、オブジェクト指向の視覚的プログラミングによって与えられる柔軟性を認識しないため、いくらか原始的である。
【００１５】
［発明の概要］
本発明は生産データの分析ルーチンのためのクラスタ分類を拡張するためのソフトウエアシステム及び方法に関する。ユーザはリストボックスから新しい分類を選択し、この新しい分類をコンピュータのマウスによってドラッグ・アンド・ドロップすることによって元の分類のテーブルネーム空間へ追加する。新しいクラスタ分類は、このクラスタ分類の分析ルーチンを実行するための属性を伴うネーム空間である。
【００１６】
テーブルネーム空間中の分類の組は、
【００１７】
【外６】

環境で分析結果をグラフィックに表示するために実行可能である。特定の分類は、生産マップ中の欠陥データのクラスタである。これらのクラスタ分類によって識別される特性は、例えば、研磨傷、パーティクル、ピンホール、及びブローアウトである。特定のクラスタ分類を実行することで生産データがフィルタリングされ、クラスタ分類の特定の欠陥のマップのみが残る。分類クラスタの属性は、ローカルネットワーク又はインターネットを通じて分析ルーチンを検索することができ、それにより他の生産工場から新しいクラスタ分類が付加されうる。
【００１８】
生産関数に基づき生産作業からのデータを分析するための属性を用いたクラスタ分類の分析ルーチンによって、例えばタイプ・パレート（Type Pareto）又は棒グラフといったチャートが生成される。ソフトウエアは、識別を容易とするためユーザが各クラスタ分類中の欠陥を色分けすることを可能とする。ユーザは、フィルタリングされた生産マップを１つのページから他のページへ移動することができ、また、生産欠陥が生じたことを示すパターンを探すために２つのページを横に並べて比較することができる。このように、所与のマップ上の欠陥のパターンはより容易に視覚化されうる。
【００１９】
［望ましい実施例の詳細な説明］
１．チャートの生成
図１は、データ分析パラメータを指定するための１つ以上のダイアログボックス１０１、１０２、１０３を有するコンピュータ画面１００を示す図である。ドロップダウンリストボックス１０１、１０２は、棒グラフのＸ軸及びＹ軸上にどのパラメータが配置されるべきかを示す。パラメータは、ドロップダウンメニュー又は同様のタイプのダイアログボックス１０１、１０２からコンピュータのマウスを用いて選択される。ユーザは、Ｘ軸及びＹ軸上のデータ分析パラメータを選択するためにダイアログボックス１０１又は１０２のメニューの中の任意のパラメータをクリックする。
【００２０】
望ましくは、ダイアログボックス１０１、１０２は垂直スクロールバーを伴うドロップダウンリストボックスである。ユーザは、リストボックス１０１、１０２の側方の矢印ボックス１１１、１１２をクリックすることによってリストボックス１０１、１０２をドロップダウンさせる。ユーザは、リストボックス矩形の中の柱状リストの中の生産変数及び生産関数を表わすテキストストリングの集合のうちの１つをクリックする。リストボックス１０１、１０２の中に所望のテキストストリングが見つかれば、ユーザはこのテキストストリングをクリックし、それによりこのテキストストリングはリストボックス１０１、１０２の選択行の中に現れる。
【００２１】
本発明の１つの特性は、選択された生産変数及び生産関数をマクロ特性の中に記録することである。コンピュータはこのようにユーザによって選択された変数及び関数の選択を学習し、新しいデータセットのために特定の変数及び関数を再生する能力を有する。従って、分析システム及び方法は、分析が実行されるたびに新しい生産パラメータが指定されねばないか、又はユーザが予めプログラムされた分析スキームの指定されたセットのみから選択するよう制限されるような従来技術とは異なる。マクロ特性は、ユーザが以前にダイアログボックス及びドロップダウンリストボックス１０１、１０２から選択した生産パラメータに関する特定のセット命令を記憶する。
【００２２】
生産欠陥を監視するために適用可能なパラメータは、Ｙ軸上に数を、Ｘ軸上にタイプを含みうる。すると、タイプ・パレートチャートが作成され表示される。例えば、半導体組立ライン中の欠陥の数は、Ｙ軸上のパラメータとして選択される。Ｘ軸パラメータは、欠陥のサイズ又は生産の日付を含むリストから選択される。
【００２３】
図２Ａは、欠陥クラス毎の欠陥数のタイプパレートチャート２００を示す図である。ウィンドウの上方には適当なタイトルバー２１０が与えられ、ここでは「タイプパレートチャート」と示される。画面の下方には、ユーザに対して直接アクセス可能なページの数を示すタブ２２１、２２２、２２３、２２４が示される。図２Ａ中、ページは「１タイプパレート」、「２サイズヒストグラム」、「３ウェーハマップ」、及び、「４ウェーハマップギャラリー」とラベル付けされる。ページの下方のこれらのタブをクリックすることにより、ユーザはページからページへ移動しうる。ウィンドウ２００の下方の小さなボックスは、ロット総数２３０、ウェーハ総数２３１、及び欠陥総数２３２といった他の情報を与える。ウィンドウ２００の上方のツールバー２４０は、他の棒グラフ、図４Ａのウェーハマップ、又は図５Ａのウィンドウを生成するフローチャートへアクセスするといった更なる選択を与える様々なボタンを有し、ツールバー２４０は更に棒グラフの倍率を変化させるボタン又は図２Ｂのカレンダーを生成するボタンを与える。
【００２４】
図２Ａの棒グラフ２００を作成するソフトウエアパッケージは、図２Ｂのチャートを生成するために、ツールバーキット２４０の中にダイアログボックスボタン２４１を含む。図２Ｂに示されるストリング選択ドロップダウンリストボックス２７７を含むダイアログボックス２５０が現れる。するとユーザはストリング選択ボックス２７７から日付を入力する方法を選択する。ユーザが、カレンダー２７０を用いて日付を選択することを選ぶと、追加的なドロップダウンリストボックス２７２、２７３からカレンダー２７０のための月及び年が選択される。或いは、顧客は例えば、「最近１０日間」、「最近の１０個のロット」といったテキストストリングのリストボックスからといった他の方法で生産変数を入力するためにストリング選択ボックス２７７を使用するか、又は空白のフィールドボックスの中にキーボードから日付の範囲を入力しうる。図２Ｂは、カレンダー表示２７０がカレンダー２７０の夫々の日のための複数の押しボタン２７１を含むことを示す。ユーザは、生産データが棒グラフ形式で表示されるべき１日以上を示すためにカレンダー２７０上の１つ以上の押しボタン２７１を選択する。所与のカレンダーの日付のうちの時間をダイアログボックス２７４及び２７５によって選択すること、又は矢印キー２７６によって月ごとにカレンダーをめくることが可能である。
【００２５】
ここで図３を参照するに、ソフトウエアパッケージは、ユーザがウィンドウ３００を分割することによって比較のために２つ以上の棒グラフ３１０、３２０を横に並べて配置することを可能とするツールバーキット機能を含む。例えば、ユーザは、第１の生産ロットについてのレイヤ数ごとの欠陥の数の棒グラフ３１０を、第２の生産ロットについての同様の棒グラフ３２０に対して比較することができる。棒グラフ３１０、３２０は、他のウィンドウへドラッグ・アンド・ドロップされうる埋込まれたパッケージ化オブジェクトとして形成されうるか、又は棒グラフ３１０、３２０はファイルとして記憶されうる。パッケージ化されたオブジェクトはアイコン又は他のグラフィックなイメージとして表わされうる。様々なページは、見やすいよう色分けされる。
【００２６】
２．生産マップへのアクセス
ここで図４Ａを参照するに、本発明のソフトウエアパッケージは、表示ウィンドウ４００中で生産ウェーハマップ４１０にアクセスしこれを表示するためのユーティリティを含む。ユーザは、プラス又はマイナスのズームボタンバー４３０を選択することにより生産マップを拡大（ズームイン）又は縮小（ズームアウト）する。夫々の特定の欠陥は、視覚的な識別を容易とするためマップ４１０の右側の欠陥数スケール４４０に従って色分けされる。ウェーハマップと横に並べられて、図３のウィンドウ３１０及び３２０からインポートされるタイプパレートチャート４５０及びサイズヒストグラムチャート４６０が示される。
【００２７】
実際の生産マップは、欠陥以外の全てのパターンをフィルタ除去するようウェーハマップギャラリー中の生産マップと比較される。ユーザは、コンピュータのカーソルを用いて、生産マップ４１０のパッケージ化された画像をウェーハマップギャラリー中のマップのうちの１つへドラッグ・アンド・ドロップする。ウェーハマップギャラリー中の実際の生産マップ及び理想的な生産マップは、製品が欠陥を有さない場合の特定の製品がどのように見えるかを表わす。欠陥のない製品のマップ４８０は、ウェーハマップギャラリーウィンドウへページをめくるためにウィンドウ４００の下部のタブ４７０を選択することによってアクセスされうる。
【００２８】
図４Ｂは、ウェーハマップギャラリー４７０の中の情報によってフィルタリングされた後の生産マップ４４０を示す図である。ウェーハマップギャラリー４７０の理想的な生産マップから実際の生産マップ４１０が差し引かれると、欠陥のマップ４６０のみが残る。生産パラメータの選択とウェーハマップギャラリー４７０からのフィルタリングとを組み合わせることにより、ユーザは特定のロット番号又はレイヤ番号の中の欠陥パターンを識別する。
【００２９】
３．フローチャートレシピの作成
図５を参照するに、本発明は更に条件付きイベント（conditional）の選択されたレシピに従ってカスタマイズされたフローチャート５１０を構築するプログラム機能を含む。本願の文脈において条件付きイベントとは、他の値に依存して生ずる又は生じないイベントとして定義される。この値は、生産データからの生産パラメータのうちの１つ又は幾つかの以前の生産関数の計算結果でありうる。条件付きイベントは、この値に依存してフローチャート中に１つ以上の分岐を生じさせる。条件付きイベントのレシピは、所望のデータ分析及び応答スキームによってユーザによって作成される一連のリンクされた条件付きイベントである。
【００３０】
フローチャート構築プログラム機能は、ケースブック中の打鍵を記録すること及びユーザからの命令時にケースブックの打鍵を再生することによって、コンピュータ中の「マクロ」として動作する。本発明の「マクロ」型のプログラム機能は、ダイアログボックスを通じてユーザによって指定される一連の生産パラメータを覚える。
【００３１】
ケースブックマクロは、次にソフトウエアよってフローチャート５１０へ変換され、表示される。選択された生産パラメータ及び生産機能は夫々、その機能に応じてフローチャート中の幾何学的要素、例えばボックス、円、菱形に割り当てられる。フローチャートの幾何学的要素は、フローチャートの本質的な意味における標準的な定義に対応し、即ち、円は入出力機能であり、菱形は分岐条件であり、ボックスはデータ計算である。図５に示されるように、ユーザは、ダイアログボックス５３０からノード５２０をドラッグ・アンド・ドロップし、これをフローチャート５１０中の前のノード５４０のうちの１つとリンクさせることによってフローチャートを作成しうる。ユーザは、生産データに対して特定の分析的スキームを実行しようとするとき、ツールバー５６０上の特定のボタン５５０を押すことによって現在のページから特定のフローチャート５１０を選択する。条件付きイベントの選択を再び記録し、新しいフローチャートを再び表示し、ノードダイアログボックス５３０を通じてより直接的に新しいフローチャートを再び実行することによって、フローチャートによって表わされるレシピはユーザによって容易に変更されうる。
【００３２】
ユーザは例えば、最近の１０日間について製品の第２のレイヤ中の欠陥の標準偏差を生ずるフローチャート５１０を規則的に実行することを望みうる。この特定のフローチャート５１０はユーザによって以前に作成され記録されている。このケースブック中の各ページは、選択時にウィンドウ５００中に表示される対応するグラフィックなノードシンボル５４１、５４２、５４３、５４４、５４５、及び５４６を有する。このフローチャート５１０は、作成された後、リンクされた形式で図５に示される表示ウィンドウ５００中に表示される。ユーザは次に図２に示されるように１つの又は一連の棒グラフを生成し、表示ウィンドウ５００中でこの特定のフローチャート５１０を選択することによって他の機能を実行する。
【００３３】
フローチャートによって表わされる分析的なサブルーチンは、規則的にユーザによって自動的に実行されうる。或る日付を指定するよりもむしろ、「最近の１０日間」又は「最近の１０個のロット」といった生産データの包括的なグループ分けが指定される。すると、この分析的なサブルーチンが、例えば毎週又は一週間おきに操作者の介在なしに実行される。すると、これらの時間において、１つ以上の分析的なスキームのレポートが自動的に生成される。レポートは、レポートがデータファイルとして記憶される操作者のコンピュータにおいて、又は、印刷場所において自動的に生成される。操作者は、生成すべきこれらのレポートの複製物の数を指定し、レポートが生成される場所はネットワークプリンタを通じて選択される。
【００３４】
複数のこれらのレポートは、その都度操作者の時間を費やすことなく予め確立された規則に従って自動的に発行される。複製物は、生産を監督する責任のある選ばれた人へ送られる。或いは、これらのレポートは、ネットワークプリンタ上で印刷する代わりに、ネットワークサーバを通じて電子形式で規則的に送られうる。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク又はワールドワイドウェブ上のインターネット場所でありうる。電子発行は、紙を節約しコストを削減するという利点を有する。
【００３５】
また、データ分析のスキーム、及び続くレポートの発行を条件付きで変化させるために以前のデータ分析サブルーチンの結果を自動的に利用することが可能である。特定の分析の結果が予め設定された値を超過するという条件が検出されれば、欠陥の源をより正確に識別するために他の所定の分析が実行されうる。実際は、検査結果と分析スキームとの間の厳しい制御を維持するため帰還ループが確立される。分析の結果が所定の制御レベルを超過すると、指定された補修動作を取るためにｅ−ｍａｉｌ又はページャシステムを通じてエンジニアへ通知が送信されうる。レポートは、例えばＪａｖａアプレットを起動するためにインターネットを通じて工程の変更を自動的に開始するよう生産ラインへ戻されうる。このように、本発明の分析的なツールは、帰還ループを通じて工程制御が自動的に実施されうるため、単なるデータ収集機構ではない。
【００３６】
本発明の分析ルーチンの１つの適用は、欠陥が「付加物」であるとき、即ち以前のレイヤには存在しない欠陥であることを判定することである。この付加された欠陥は、以前のレイヤ上に存在した欠陥から差し引かれ、次に自動欠陥制御（ＡＤＣ）プログラムよって分類される。
【００３７】
４．システムアーキテクチャ
図６Ａに示されるように、本発明のソフトウエアシステムは３層アーキテクチャを用いる。最上位層６１０は、プレゼンテーション層であり、ユーザに可視のメニュー、ボタン、ダイアログボックス、及びチャートからなるオブジェクト指向
【００３８】
【外７】

環境である。中間層６２０は、サーバ及びインターネットを通じてオブジェクトを分配するＣＯＲＢＡ（Common Object Request Architecture）ＩＩＯＰ（Inter-Internet Object Protocol）ミドルウェア層である。最下位層６３０、即ち記憶層は、ＣＯＲＢＡレイヤによって他のサーバ及びプレゼンテーション層に接続される粗生産データを含むデータベースである。
【００３９】
図６Ｂは、クラスタ分類を変更するためにいかにしてＣＯＲＢＡミドルウエア層が記憶層６３０及びネーム空間サービス６４０とインタフェース接続されるかを示す図である。ＣＯＲＢＡは、マイクロコンピュータ及びオペレーティングシステムを通じてオブジェクトを分配する機構である。ＣＯＲＢＡミドルウェア層は、ネーム空間サービス６４０からデータセットサービス６５０へ新しいクラスタ分類が表わされるよう、ネットワーク上に任意の場所に存在しうるオブジェクトに対してサーバがアクセスすることを可能とする。アイルランドの或るクライアントは、例えばその場所においてデータのクラスタ化６６０又はカスタムコンパイル６７０の新しい方法を開発しうる。この方法は、米国のクライアントのニーズに関連しうる。ＣＯＲＢＡは、分析を実行するために米国にある生産データベースにアクセスする必要なしに、アイルランドのクライアントからネーム空間サービス６４０を得て、サーバを通じてこれを米国からのデータセットサービス６５０に適用しうる。
【００４０】
図６Ｃは、いかにしてＣＯＲＢＡがクライアントのパーソナルコンピュータ６５１からサーバを通じて他のワークステーション及びデータベースサーバ６５２へインタフェース接続するかを示す図である。アプリケーションサーバ６５３は、全ての様々な計算モジュール又はオブジェクトを記憶し分配する。アプリケーションサーバ６５３は、データベースサーバ６５２と同一であってもよく、クライアントワークステーション６５１、又はネットワーク上の他のどの場所であってもよい。レシピはアプリケーションサーバ６５３の中に含まれ、一旦レシピが実行されると、結果はプリンタ６５４、ウェブ（ＷＥＢ）サーバ６５５、又はクライアントのパーソナルコンピュータ６５６において発行されうる。
【００４１】
図７は、ＶｉｓｕａｌＣ＋＋プログラミング言語で書かれたプレゼンテーション層のソフトウエアアーキテクチャの細部を示す図である。レシピエディタ７１０はユーザがレシピフレームワーク７２０を作成することを可能とする。レシピは、アプリケーションモジュール７４０を通じてデータセットフレームワーク７２０へ与えられ、グラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）フレームワーク７５０を用いて、
【００４２】
【外８】

形式でページ７６０が生成される。レシピフレームワーク７３０はまた、スケジューラ及びイベントサービス７７０とインタフェース接続され、未来の指定された時間において生産データ分析の自動的な実行及び発行を与える。
【００４３】
一旦分析的なルーチンが実行されると、その結果は、棒グラフ、グラフ、又はフィルタリングされた生産マップといったグラフィックな表現中に表示される。各クラスタ分類は、より見やすいよう、色分けされて表示される。例えば、フィルタリングされた生産マップは、摩擦傷を赤で、パーティクルを青で、ピンホールを緑で色分けされて生成される。又は、比較のため、棒グラフが生成されコンピュータ画面上に横に並べて配置され、１つの棒グラフは最近の１０日間についてのロット１中の摩擦傷の標準偏差を赤で、第２の棒グラフは、最近の１０日間についてのロット１中のピンホールの標準偏差を緑で表わす。
【００４４】
５．分類の拡張
コンピュータが幾つかの種類の欠陥を分類することを可能とするため光学パターン認識システムがある。例えば、摩擦傷といった欠陥は、他の摩擦傷に対して幾らかの類似性を有し、即ち、欠陥は長くて細い。欠陥のこのクラスの特徴的な類似性を分離することにより、コンピュータは分離された特徴に基づいて認識し分類する。しかしながら、従来技術のパターン認識システムが識別しうる様々なクラスの欠陥は、典型的には特定のソフトウエアプログラムによって固定されている。従って、新しい欠陥分類を、それらが識別可能となったときに追加することが可能であることが望ましい。
【００４５】
欠陥をもたらす原因となる因子はウェーハ上の一般領域中で繰り返されるため、欠陥はしばしばグループ又はクラスタとして現れる。これらの欠陥グループは、クラスタ分類と称される。ニューラルネットワークコンピュータと共に作動する光学パターン認識システムは、生産マップ中でこれらのクラスタ分類を識別することが可能である。各クラスタ分類は、そのクラスタ分類の欠陥のみを可視とするフィルタを表わす。複数の欠陥フィルタは連続して適用されてもよく、それにより適用された欠陥の組み合わせのみが特定のデータ分析ルーチンによって操作されうる。
【００４６】
本発明は、新しいクラスタ分類の属性を分析ルーチンのためのネーム空間中へ統合し拡張するためのソフトウエアプロシジャを含む。本願の文脈では、ネーム空間は、ファイル名に似ているが、ネーム空間の拡張子によりオペレーティングシステムに所定の操作を実行することを告げる追加的な実行可能な属性を含む。属性を有するネーム空間は、例えば、「．ｄｏｃ」拡張子を有する
【００４７】
【外９】

ファイルである。「．ｄｏｃ」拡張子信号は、ユーザが特に
【００４８】
【外１０】

で文書を開くためにファイル名を直接クリックしたときに何かをするようオペレーティングシステムに対して合図する。さもなければ、ユーザはまず
【００４９】
【外１１】

ワードプロセッサプログラムを開始し、次にタイトルバー上の「ファイルを開く」リストボックス上をクリックし、次に正しいドライブを選択し、最後に正しいファイルを見つけクリックするためにスクロールバーを使用せねばならない。「．ｄｏｃ」拡張子は、ファイル名が選択されたときにこれらのタスクを実行することをコンピュータに告げ、実行をかなり簡単化する属性である。ネーム空間は、関連する実行可能な又は他のフィルム種別を含むファイル名によって表わされるファイルの集合であり、これらのファイルはファイル名が選択されるときに実行される。
【００５０】
図８Ａは、ネーム空間データファイルの本質的なフォーマットを示す図である。クラスタ分類８００は、ファイル名８２０及び属性８０３を有するネーム空間８０１を有する。属性８０３は多数の実行可能なファイル及び他の種別のファイル８０５からなる定義８０４を有する。この場合、ファイル８０５は、オペレーティングシステムに対して、光学パターン認識を実行し、チャート中でデータ分析をフィルタリングし表示するためのプロシジャを検索する他のファイル８５０を探させる。
【００５１】
本発明では、クラスタ分類ネーム空間の属性は、半導体欠陥分析のための関連づけられた実行可能なユーティリティを含む。このネーム空間によって含まれる属性は例えば、（１）ニューラルネットワークによって実行される光学パターン認識プログラムの実行に関連づけられる連続した命令、（２）生産ロット、レイヤ、日付等から収集されるデータに対して分析スキームを実行することに関連づけられる連続した命令、及び、（３）ネットワークの様々な場所に記憶されるデータ分析スキームを（例えばインターネットを通じて外国の子会社の生産工場から、又はイントラネットを通じて他のユーザのハードドライブから）インポートし実行することに関連づけられる連続した命令を含みうる。
【００５２】
図８Ｂを参照するに、拡張子は半導体欠陥のクラスタ分類に適用される。プログラムは欠陥クラスタ分類８１１のテーブルネーム空間８１０を含む。このネーム空間８１０の属性は、コンピュータに対して、クラスタ分類ネーム空間８１１がコンピュータのマウスによってクリックにより選択された場合に何をすべきかを告げる１つ以上の実行可能なファイル又は他のタイプのファイルを含む。これらのクラスタ分類８１１は、摩擦傷、パーティクル、ブローアウト、ピンホール等といった半導体欠陥８１２を含むか、又は欠陥はサイズによって分類されうる。ユーザがカーソルを用いて摩擦傷クラスタ分類ネーム空間８１２を選択すると、摩擦傷ネーム空間８１２の属性が実行され、それにより、ニューラルネットワークパターン識別プロシジャが開始され、データ分析スキームのデータ分析パラメータが検索され、このデータ分析スキームが実行され、所望に応じてネットワークを通じて任意のプログラム又はデータファイルがインポートされる。
【００５３】
図８Ｂは更に、テーブルネーム空間８１０にクラスタ分類を追加するためのリストボックス８２０を示す。リストボックス８２０は、複数の予期されるクラスタ分類８２１を有するドロップダウンリストボックスである。ユーザは、これらのクラスタ分類８２１のうちの１つを選択するためにコンピュータのカーソル８２２を用いてドロップダウンリストボックス８２０上をクリックし、この分類８２１はテーブルネーム空間８１０の左の欄８１１に追加される。新しいクラスタ分類８２１は望ましくは新しいクラスタ分類８２１をカーソル８２２を用いてドラッグ・アンド・ドロップすることによりドロップダウンリストボックス８２０からテーブルネーム空間８１０へ移動される。それによりユーザは、新しい属性８０３をネーム空間８１０へ挿入することに関して、静的なソフトウエアパッケージを用いることによって可能であるよりも大きな柔軟性を有する。クラスタ分類８２１の実行時、ユーザは摩擦傷データのみが残るよう生産マップをフィルタリングする。すると摩擦傷データの分析は容易に実行されうる。
【００５４】
図８Ｃは、本発明のクラスタクラス拡張システムの機能的な部分を示すブロック図である。各クライアントＡ、Ｂ、及びＣ（８３１，８３２，８３３）は、夫々のコンピュータのためのプレゼンテーション層（８３４，８３５，８３６）に接続される。クライアントＡ及びＢは米国におり、クライアントＣはアイルランドにいる。各クライアントＡ、Ｂ、及びＣは、夫々のリレーショナルデータベース８４０，８４１の中にファイル名８３８及び属性８３９を含むネーム空間８３７を有し、クライアントＡ及びＢはクラスタ分類ファイル名８３８及び属性８３９の定義８４２を含むリレーショナルデータベース８４０を共用する。ミドルウエア層８３４は、インターネットを通じてクライアントＣをクライアントＡ及びＢへ接続する。アイルランドにあるクライアントＣは、ネーム空間８３７及び定義８４２を含むそれ自身のリレーショナルデータベース８４１を有するが、クライアントＣはまた定義８４７を伴うファイル名８４５及び属性８４６を含むネーム空間８４４を有する。クライアントＣは、ネーム空間８４４がクライアントＣの半導体データの分析のための特に良いクラスタ分類であると決定しており、米国のクライアントＡ及びＢはこれを得ようとする。クライアントＣはそれによりネーム空間８４４をクライアントＡ及びＢへ送信する。
【００５５】
図８Ｄは、クライアントＡ及びＢがネーム空間８４４のための要求を開始した後（ステップ８５０）、及び、クライアントＣがネーム空間８４４をクライアントＡ及びＢへ送信するとき（ステップ８５１）に何が生ずるかを示すフローチャートである。クライアントＡは、クライアントＡのテーブルネーム空間８１０の中へネーム空間８４４を表わす新しいクラスタ分類８２１をドラッグ・アンド・ドロップする（ステップ８５２）。クライアントＡは、クラスタ分類８２１を選択することによってネーム空間８４４を実行する（ステップ８５３）。ネーム空間８４４は属性８４６を有する。属性８４６を有するネーム空間８４４の実行は、クライアントＡのコンピュータに対して、ミドルウエア層８４３を介してインターネットを通じてネーム空間の定義８４７の伝送を要求させる（ステップ８５４）。クライアントＣのコンピュータは、クライアントＣのリレーショナルデータベース８４１の中にあるこの定義８４７をミドルウエア層８４３を介してクライアントＡへ送信する（ステップ８５５）。それと同時に、定義８４７はクライアントＡ及びＢによって共用されるリレーショナルデータベース８４０の中に配置される（ステップ８５６）。属性８４６はまた、光学パターン認識装置及びニューラルネットワークコンピュータによる特定のクラスタ分類８２１の存在を識別し（ステップ８５７）、生産データに対して特定のフィルタリングルーチンを実行し（ステップ８５８）、それによりデータ分析チャートを生成する（ステップ８５９）拡張子を含む。
【００５６】
本発明は望ましい実施例を参照して説明されたが、当業者によれば本発明の精神を逸脱することなく変更、代替、及び変形が容易になされうることが理解されるべきである。従って、本発明は請求の範囲に記載される事項によって制限されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】データ分析パラメータを指定するためのコンピュータ画面を示す図である。
【図２】２Ａはソフトウエアによって生成される棒グラフのヒストグラムを示す図であり、２Ｂはソフトウエアによって生成されるカレンダーを示す図である。
【図３】比較のため２つ以上の棒グラフが横に並べて配置される表示ウィンドウを示す図である。
【図４】４Ａは生産データを見るためのソフトウエアパッケージ上のズーム特性を示す図であり、４Ｂはフィルタリング後の生産マップを示す図である。
【図５】ソフトウエアパッケージによって作成されるフローチャートの表示ウィンドウを示す図である。
【図６】６Ａはシステムアーキテクチャ全体を示す図であり、６Ｂ及び６Ｃはミドルレイヤアーキテクチャのインタフェースを示す図である。
【図７】より高いレベルのソフトウエアの動作を示す図である。
【図８】８Ａはネーム空間のためのフォーマットを示す図であり、８Ｂは欠陥データを分析するためのクラスタ分類のリスト及びクラスタ分類を追加するためのリストボックスを示す図であり、８Ｃはインターネットを通じて作用する属性を示すブロック図であり、８Ｄはインターネットを通じて作用する属性を示すフローチャートである。

Claims

半導体ウェーハの生産の際に欠陥に関する情報を提供する、コンピュータによって実行される方法であって：
第一のコンピュータ可読記憶媒体に、第一のウェーハの生産を特徴付ける第一の生産データを記憶し、ここで、該ウェーハの生産を特徴付ける生産データとはウェーハ中の欠陥の像を含むものである、段階と；
コンピュータ画面上でユーザーに、上記第一の生産データの第一の視覚表現を表示し、ここで、上記第一の視覚表現とは上記第一のウェーハの欠陥の像または上記第一のウェーハの欠陥を表すチャートのうちの一つまたは複数を含むものである、段階と；
上記第一のコンピュータ可読記憶媒体に接続されたコンピュータ・プロセッサによって実行される分析ルーチンであって、上記第一の生産データを使って実行されると、上記第一の視覚表現に比べてユーザーが欠陥を発見しやすくする上記第一の生産データの変更された視覚表現を生成する分析ルーチンのパラメータの入力をユーザーから受領する段階と；
上記第一のコンピュータ可読記憶媒体に、上記分析ルーチンを、一つまたは複数のネーム空間データファイルのテーブル中の一つのネーム空間データファイルとして記憶する段階であって、該ネーム空間データファイルは上記分析ルーチンを実行するための関連する一つまたは複数の属性を含むものであるような段階と；
上記第一のコンピュータ可読記憶媒体と同じものであってもなくてもよい第二のコンピュータ可読記憶媒体に、第二のウェーハの生産を特徴付ける第二の生産データを記憶する段階と；
上記一つまたは複数のネーム空間データファイルのテーブル中の一つのネーム空間データファイルを指定する入力をユーザーから受領する段階と；
コンピュータ・プロセッサ上で、上記第二の生産データの変更された視覚表現を生成するよう、上記指定されたネーム空間データファイルとして記憶されている分析ルーチンを上記第二の生産データを使って実行する段階と；
上記第二の生産データの上記変更された視覚表現をユーザーに対して表示する段階とを有しており、
上記分析ルーチンは、
生産データを使って欠陥を識別するパターン認識機能を実行するルーチンと、
変更された視覚表現の構成要素としてグラフィックな表現を発生するルーチンと、のうちの少なくとも１つを含む、方法。
上記指定されたネーム空間データファイルとして記憶されている分析ルーチンを実行する上記段階が、インターネット又はローカルネットワークを介して上記指定されたネーム空間データファイルをインポートする段階を更に含む、請求項１記載の方法。
上記第二の生産データの上記変更された視覚表現が上記第二の生産データの複数のグラフィックな表現を含む、請求項１記載の方法。
上記分析ルーチンが、欠陥を一つまたは複数のカテゴリーに分類するルーチンを含む、請求項１記載の方法。
上記一つまたは複数のカテゴリーが、摩擦傷、パーティクル、ピンホール、及びブローアウトからなる群から選択される、請求項４記載の方法。
上記実行する段階が、上記ネーム空間データファイルを、外部サーバを介して上記第一のコンピュータ可読記憶媒体からインポートする段階を更に含む、請求項１記載の方法。
上記実行する段階が、上記ネーム空間データファイルを、インターネットを介して上記第一のコンピュータ可読記憶媒体からインポートする段階を更に含む、請求項１記載の方法。
半導体ウェーハの生産の際に欠陥に関する情報を提供するシステムであって：
コンピュータ可読記憶媒体と；
上記記憶媒体に接続され、半導体ウェーハの製造のために使われる一つまたは複数の装置にも接続されたコンピュータ・プロセッサと；
上記コンピュータ・プロセッサに接続されたコンピュータ画面とを有しており、当該システムが：
上記コンピュータ可読記憶媒体には、上記プロセッサによって実行可能なプログラムであって、実行されると：
コンピュータ可読記憶媒体上に、第一のウェーハの生産を特徴付ける第一の生産データを記憶し、ここで、該ウェーハの生産を特徴付ける生産データとはウェーハ中の欠陥の像を含むものである、段階と；
コンピュータ画面上でユーザーに、上記第一の生産データの第一の視覚表現を表示し、ここで、上記第一の視覚表現とは上記第一のウェーハの欠陥の像または上記第一のウェーハの欠陥を表すチャートのうちの一つまたは複数を含むものである、段階と；
上記コンピュータ可読記憶媒体に接続されたコンピュータ・プロセッサによって実行される分析ルーチンであって、上記第一の生産データを使って実行されると、上記第一の視覚表現に比べてユーザーが欠陥を発見しやすくする上記第一の生産データの変更された視覚表現を生成する分析ルーチンのパラメータの入力をユーザーから受領する段階と；
上記コンピュータ可読記憶媒体に、上記分析ルーチンを、一つまたは複数のネーム空間データファイルのテーブル中の一つのネーム空間データファイルとして記憶する段階であって、該ネーム空間データファイルは上記分析ルーチンを実行するための関連する一つまたは複数の属性を含むものであるような段階と；
上記コンピュータ可読記憶媒体に、第二のウェーハの生産を特徴付ける第二の生産データを記憶する段階と；
上記一つまたは複数のネーム空間データファイルのテーブル中の一つのネーム空間データファイルを指定する入力をユーザーから受領する段階と；
上記コンピュータ・プロセッサ上で、上記第二の生産データの変更された視覚表現を生成するよう、上記指定されたネーム空間データファイルとして記憶されている分析ルーチンを上記第二の生産データを使って実行する段階と；
上記第二の生産データの上記変更された視覚表現を上記コンピュータ画面上に表示する段階とを有する方法を実行するプログラムが具現されており、
上記分析ルーチンは、
一つまたは複数の欠陥を識別するパターン認識機能のルーチンと、
変更された視覚表現の構成要素として一つまたは複数のグラフィックな表現の生成ルーチンと、のうちの少なくとも１つを更に含む、システム。
上記分析ルーチンは、半導体ウェーハの製造の際の特定のロット識別番号、レイヤー番号又は製造の時期に亘る欠陥数、欠陥数の平均、又は欠陥数の標準偏差のうちのいずれかの計算ルーチンを含む、請求項８記載のシステム。
上記分析ルーチンが、実行されると、上記変更された視覚表現内に複数のグラフィックな表現を生成する、請求項８記載のシステム。
上記分析ルーチンが、実行されると、欠陥を一つまたは複数のカテゴリーに分類する、請求項８記載のシステム。
上記カテゴリーが、摩擦傷、パーティクル、ピンホール、及びブローアウトのうちの任意のものである、請求項１１記載のシステム。