JP4657540B2 - 半導体装置製造管理装置 - Google Patents

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    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、製造ラインで製品を製造する際の製造工期と製品数を予測する製造管理装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
近年、例えば半導体業界において、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)の生産量や売上高が増加している。ASICは顧客の要望に応じて製造するカスタム品であり、例えば携帯電話のような世代交代の早い製品に使用されている。このため、材料投入から製品完成までの製造工期や納入可能数量である製品数を正確に把握する必要がある。
【0003】
もし、製造工期の遅れや製品数の不足が発生した場合には、客先への賠償金の支払い等の損失が発生する場合がある。このため、製造工期の遅れや製品数の不足を発生させないように、常に製造の進捗状況や歩留の状況を正確に把握し、優先進捗ロットの指示、製造時の品質合格基準の変更指示、追加製造指示等の製造工程における各処置を正確に迅速に行う必要がある。
【0004】
図14は特開平6−333791号公報に開示された従来の製造管理装置の構成を示すブロック図である。図において、101は製造管理装置、102は品質データ監視部、103は品質データ統計解析部、104は工程・条件管理データベース、105は工程・条件管理部、106は監視マスター、107は解析マスター、108は統計解析部端末、109は監視部端末、110は工程・条件管理部端末である。また、111〜113は製品を製造する製造工程、114〜115は製品を検査する検査工程を示している。
【0005】
次に動作について説明する。
各製造工程111〜113の製造条件や製造実績、及び各検査工程114〜115の検査結果は、リアルタイムで工程・条件管理部105によって収集され、工程・条件管理データベース104に工程管理データとして蓄積される。品質データ監視部102は、各検査工程114〜115から工程・条件管理データベース104に測定結果が書き込まれる度に、監視マスター106に登録されている判定規格や判定方法に基づいて規格判定や傾向判定を実行する。
【0006】
判定の結果、不良品が発生した場合には、品質データ監視部102が、その不良の内容を、監視部端末109に出力すると共に、品質データ統計解析部103に送信する。品質データ統計解析部103は解析マスター107から解析手順を検索し、原因設備や原因ロットの自動解析を行う。また、品質データ統計解析部103は解析した結果を統計解析部端末108に出力すると共に、不良が発生した原因を設備起因とロット起因とに分け、処理条件の修正が可能な場合は修正条件を、処理条件の修正が不可能な場合は原因設備や原因ロットに対する処置を工程・条件管理データベース104に書き込む。
【0007】
このように、従来の製造管理装置は、各検査工程114〜115の検査結果を収集し、予め登録されている判定指標に従って検査結果の良否判定を行い、不良品が発生した際に、予め登録されている解析手順を自動実行し、原因となる設備又はロットを特定すると共に、その原因により修正条件を算出して適用したり、設備又はロット作業を制御したり停止したりするものである。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
従来の製造管理装置は以上のように構成されているので、不良品の自動解析を行って原因を特定し、特定した原因に対する処置を行うことはできるが、製造工期の遅れや製品数の不足を発生させないようにするために、製品の製造工期や納入可能な製品数を予測することができないという課題があった。
【0009】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、製品の製造工期や納入可能な製品数を予測することができる製造管理装置を得ることを目的とする。
【0010】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る半導体装置製造管理装置は、製造ラインのロットストッカーに製品が到着する平均時間間隔である平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、上記ロットストッカーに製品が待機している平均仕掛量である待ち行列の長さを取得する仕掛量取得部と、上記製造ラインにおける処理装置により処理が終了し、上記製造ラインにおける検査装置により検査が終了した製品が、上記製造ラインから出力される平均時間間隔である平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部と、検査装置で良品と判定される割合である歩留を取得する歩留取得部とを備え、上記平均ロット到着間隔と上記待ち行列の長さに基づき、上記ロットストッカーにおける製品の平均待ち時間を演算し、演算した平均待ち時間と上記平均ロット処理間隔に基づき、上記製造ラインにおける製品の工期を求め、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応した製造工期を演算し、上記製造ラインに投入される製品の投入台数と上記歩留により、製造される製品数を演算するものである。
【0011】
この発明に係る半導体装置製造管理装置は、製造ラインのロットストッカーに製品が到着する平均時間間隔である平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、上記ロットストッカーに製品が待機している平均仕掛量である待ち行列の長さを取得する仕掛量取得部と、上記製造ラインにおける処理装置により処理が終了し、上記製造ラインにおける検査装置により検査が終了した製品が、上記製造ラインから出力される平均時間間隔である平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部とを備え、上記平均ロット到着間隔と上記待ち行列の長さに基づき、上記ロットストッカーにおける製品の平均待ち時間を演算し、演算した平均待ち時間と上記平均ロット処理間隔に基づき、上記製造ラインにおける製品の工期を求め、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応した製造工期を演算し、処理装置が処理する製品の累積処理ロット数に応じた、検査装置で良品と判定される割合である歩留を予め製造データとして記憶し、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応する歩留を上記製造データより求め、上記投入台数と求めた歩留により、製造される製品数を演算するものである。
【0012】
この発明に係る半導体装置製造管理装置は、製造ラインのロットストッカーに製品が到着する平均時間間隔である平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、上記製造ラインにおける処理装置により処理が終了し、上記製造ラインにおける検査装置により検査が終了した製品が、上記製造ラインから出力される平均時間間隔である平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部と、検査装置で良品と判定される割合である歩留を取得する歩留取得部とを備え、上記平均ロット到着間隔がポアソン分布に従い、上記平均ロット処理間隔が一般分布に従う場合の上記ロットストッカーにおける製品の第1の平均待ち時間を、上記平均ロット到着間隔及び上記平均ロット処理間隔がポアソン分布に従う場合の第2の平均待ち時間に基づき演算し、演算した第1の平均待ち時間と上記平均ロット処理間隔に基づき、上記製造ラインにおける製品の工期を求め、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応した製造工期を演算し、上記製造ラインに投入される製品の投入台数と上記歩留により、製造される製品数を演算するものである。
【0013】
この発明に係る半導体装置製造管理装置は、製造ラインのロットストッカーに製品が到着する平均時間間隔である平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、上記製造ラインにおける処理装置により処理が終了し、上記製造ラインにおける検査装置により検査が終了した製品が、上記製造ラインから出力される平均時間間隔である平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部とを備え、上記平均ロット到着間隔がポアソン分布に従い、上記平均ロット処理間隔が一般分布に従う場合の上記ロットストッカーにおける製品の第1の平均待ち時間を、上記平均ロット到着間隔及び上記平均ロット処理間隔がポアソン分布に従う場合の第2の平均待ち時間に基づき演算し、演算した第1の平均待ち時間と上記平均ロット処理間隔に基づき、上記製造ラインにおける製品の工期を求め、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応した製造工期を演算し、処理装置が処理する製品の累積処理ロット数に応じた、検査装置で良品と判定される割合である歩留を予め製造データとして記憶し、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応する歩留を上記製造データより求め、上記投入台数と求めた歩留により、製造される製品数を演算するものである。
【0016】
この発明に係る半導体装置製造管理装置は、平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部とを備え、処理装置の利用率に対応した待ち行列の長さと歩留を予め製造データとして記憶し、指定された処理装置の利用率に対応する待ち行列の長さと歩留を製造データより求め、平均ロット到着間隔と求めた待ち行列の長さに基づき平均待ち時間を演算し、演算した平均待ち時間と平均ロット処理間隔に基づき、製造ラインにおける製品の工期を求め、投入台数に対応した製造工期を演算すると共に、投入台数と求めた歩留により製造される製品数を演算するものである。
【0017】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1による製造管理装置を含めた製造ラインの全体構成を示す図である。図において、1は製造ラインからの各種情報により製造工期や製造数を演算するサーバコンピュータ等で構成される製造管理装置、2は製造ラインにおいて製品を一時的に待機させるロットストッカー、3は製造ラインにおいて製品を処理する処理装置、4は処理装置3により処理が施された製品を製造ラインにおいて検査する検査装置である。
【0018】
また、図1において、21は前工程からロットストッカー2に到着する製品を検知するストッカー入力センサ、22はロットストッカー2から出力される製品を検知するストッカー出力センサ、41は検査装置4から出力される製品を検知する検査出力センサ、42は検査装置4により不良と判定された製品を検知する不良検出センサ、50は製造ラインに投入される製品で例えば半導体のウェハである。
【0019】
図2はこの発明の実施の形態1による製造管理装置の構成を示すブロック図であり、図1と同一符号は同一又は相当部分を示している。図2において、10は製造管理装置1の全体を制御する制御部、11はストッカー入力センサ21で製品50が検知された際の平均時間間隔を計測して平均ロット到着間隔Taを取得する到着間隔取得部、12はストッカー入力センサ21で検知された製品50の数量とストッカー出力センサ22で検知された製品50の数量を計測し、ロットストッカー2上に存在する製品50の所定時間内の平均個数による平均仕掛量を求めて待ち行列の長さQとして取得する仕掛量取得部である。
【0020】
また、図2において、13は検査出力センサ41で製品50が検知された際の平均時間間隔を計測して平均ロット処理間隔Tbを取得する処理間隔取得部、14は不良検出センサ42で検知された製品の所定時間内の平均数量を計測し、ストッカー出力センサ22から出力される製品50の数量に対して検査装置4で良品となる割合である歩留Yを取得する歩留取得部である。
【0021】
また、図2において、15は制御部10の指示により各種情報を用いて製造工期や製造数の演算を行う演算部、16は入力された製造データや演算部15による演算結果を記憶する記憶部、17は外部からの指示や製造データ等を入力する入力部、18は制御部10の指示により演算部15による演算結果等を出力する出力部である。
【0022】
このように、製造管理装置1は、制御部10、到着間隔取得部11、仕掛量取得部12、処理間隔取得部13、歩留取得部14、演算部15、記憶部16、入力部17、出力部18により構成されている。図1及び図2では、製造管理装置1は1つのプロセスの製造ラインに接続されているが、この製品50を完成させるまでに複数のプロセスが必要な場合には、製造管理装置1は複数の製造ラインに接続されるものとし、各製造ラインに対応した到着間隔取得部11、仕掛量取得部12、処理間隔取得部13、歩留取得部14を備えているものとする。
【0023】
次に動作について説明する。
この実施の形態では、ロットストッカー2に先に到達した製品50を、先に処理装置3で処理して検査装置4で検査する、先入れ先出しのルールを適用するものとする。ストッカー入力センサ21がロットストッカー2に到達した製品50を検知すると、製造管理装置1の到着間隔取得部11は、到達した製品50の平均時間間隔を求め、平均ロット到着間隔Taを取得すると共に、製造管理装置1の仕掛量取得部12は到達した製品50の個数をカウントする。到着間隔取得部11により取得された平均ロット到着間隔Taは、制御部10により記憶部16に記憶される。
【0024】
ストッカー出力センサ22がロットストッカー2から先着順に出力される製品50を検知すると、仕掛量取得部12は出力される製品50の個数をカウントし、到達した製品50の個数と出力される製品50の個数の差を取り、所定時間内における差を平均して、ロットストッカー2に待機している製品50の平均仕掛量を待ち行列の長さQとして取得する。仕掛量取得部12により取得された待ち行列の長さQは、制御部10により記憶部16に記憶される。
【0025】
処理装置3によって処理が行われた製品50は、検査装置4によって検査が行われて、良品となった製品50は検査装置4から出力される。検査出力センサ41が検査装置4から出力される製品50を検知すると、製造管理装置1の処理間隔取得部13は、出力される製品50の平均時間間隔を求め、平均ロット処理間隔Tbを取得する。処理間隔取得部13により取得された平均ロット処理間隔Tbは、制御部10により記憶部16に記憶される。
【0026】
また、製造管理装置1の歩留取得部14は、ストッカー出力センサ22が検知した製品50をカウントし、検査装置4に設置された不良検出センサ42が検査装置4で不良となった製品50を検知すると、不良となった製品50の個数をカウントして、所定時間内にストッカー出力センサ22から出力される製品50の数量に対して検査装置4で良品となる割合である歩留Yを取得する。歩留取得部14により取得された歩留Yは、制御部10により記憶部16に記憶される。
【0027】
次に、演算部15が制御部10の指示により記憶部16に記憶されている各種情報から、先入れ先出しのルールを適用した場合の製造工期と、納入可能な製品数を計算する方法について説明する。
【0028】
一般に製造ラインが定常状態で稼動している場合には、ロット到着率をλ、ロット処理率をμ、処理装置3の利用率をρとすると、次の(1)式、(2)式、(3)式が成立する。
λ=1/Ta (1)
μ=1/Tb (2)
ρ=Tb/STa=λ/Sμ (ただし、ρ<1) (3)
ここで、Taは到着間隔取得部11により取得され記憶部16に記憶されている平均ロット到着間隔であり、Tbは処理間隔取得部13により取得され記憶部16に記憶されている平均ロット処理間隔であり、Sは予め入力部17により入力され記憶部16に記憶されている処理装置3の台数である。
【0029】
ロットストッカー2に存在する所定の製品50に対する処理が、処理装置3により開始されるまでの平均待ち時間をWとすると、リトルの公式より次の(4)式が成立する。
Q=λW (4)
従って、平均待ち時間Wは、次の(5)式のように表せる。
W=Q/λ (5)
このように、平均待ち時間Wは、待ち行列の長さQとロット到着率λの値、すなわち、ロットストッカー2に待機している製品50の平均仕掛量と平均ロット到着間隔Taの値から求めることができる。
【0030】
さらに、平均待ち時間Wを含めた所定の製品50の平均処理時間をWqとすると、平均処理時間Wqは、次の(6)式のように表せる。
Wq=(Q/λ)+Tb (6)
所定の製品50の総工期は、全てのプロセスにおける平均処理時間Wqの和で表されるので、所定の製品50の総工期をWallとすると、総工期Wallは次の(7)式のように表せる。
【数1】
Figure 0004657540
【0031】
製造管理装置1の演算部15は、制御部10の指示に基づき、記憶部16に記憶されている平均ロット到着間隔Taを用いて、上記(1)式によりロット到着率λを演算し、演算したロット到着率λと記憶部16に記憶されている待ち行列の長さQを用いて、上記(5)式により平均待ち時間Wを演算し、演算した平均待ち時間Wと記憶部16に記憶されている平均ロット処理間隔Tbを用いて、上記(6)式により平均処理時間Wqを演算する。
【0032】
そして、他のプロセスの製造ラインがあれば、演算部15は、制御部10の指示に基づき、上記(7)式により総工期Wallを演算し、演算した総工期Wallに、入力部17を介して入力された製品50の投入台数を乗じて、そのロットの製造工期を演算する。
【0033】
また、演算部15は、制御部10の指示に基づき、記憶部16に記憶されている歩留Yに製品50の投入台数を乗じることにより、そのロットで納入可能な製品数を演算する。
【0034】
演算部15により演算された製造工期や納入可能な製品数は、記憶部16に記憶されると共に、制御部10の指示に基づき出力部18に出力されて表示等が行われる。
【0035】
上記演算では、仕掛量取得部12が取得した待ち行列の長さQによりリトルの公式を用いて平均待ち時間Wを演算しているが、待ち行列の長さQを求めずに、平均ロット到着間隔Ta、平均ロット処理間隔Tb、及び処理装置3の台数Sにより、Pollaczeck−Hinchinらによる近似式を用いて、平均待ち時間を演算することもできる。次にその方法について説明する。
【0036】
一般に製造ラインにおいて、平均ロット到着間隔Taはポアソン分布に従い、平均ロット処理間隔Tbは一般分布に従うことが知られている。この場合、所定の製品50が、台数Sの処理装置3による処理開始までに待たされる平均待ち時間をケンドールの記号を用いてWq(M/G/S)と表す。ここで、Mは平均ロット到着間隔Taがポアソン分布であることを示し、Gは平均ロット処理間隔Tbが一般分布であることを示している。
【0037】
平均待ち時間Wq(M/G/S)を計算するための正確な公式は導出されていないので、ここでは、Pollaczeck−Hinchinらによる近似式を用いる。平均ロット到着間隔Taと平均ロット処理間隔Tbとが共にポアソン分布に従う場合の平均待ち時間をWq(M/M/S)と表したときに、Wq(M/G/S)とWq(M/M/S)との間には、次の(8)式に示す関係式が成立する。
Wq(M/G/S)=((1+Cs2 )/2)・Wq(M/M/S) (8)
ここで、CsはWq(M/M/S)の変動係数で、標準偏差を平均で除した値である。
【0038】
また、(8)式において、Wq(M/M/S)は多くの検討がなされており、一般に次の(9)式によって求められることが知られている。
【数2】
Figure 0004657540
ここで、Sは処理装置3の台数、ρは上記(3)式に示す処理装置3の利用率、μは上記(2)式に示すロット処理率である。
【0039】
また、上記(9)式において、P0は系が空になる確率、すなわち、平均待ち時間Wq(M/M/S)が0になる確立であり、次の(10)式によって表される。
【数3】
Figure 0004657540
ここで、α=λ/μ=λTbで、λは上記(1)式に示すロット到着率である。
【0040】
また、平均待ち時間Wq(M/G/S)を含めた平均処理時間Wqは、次の(11)式によって表される。
Wq=Wq(M/G/S)+Tb (11)
上記(8)式〜(11)式によって、総工期Wallは次の(12)式のように表せる。
【0041】
【数4】
Figure 0004657540
なお、P0は上記(10)式を用いる。
【0042】
演算部15は、制御部10の指示に基づき、記憶部16に記憶されている平均ロット到着間隔Ta、平均ロット処理間隔Tb、処理装置3の台数Sを用いて、上記(2)式、(3)式、(8)式から(12)式の演算を行い、平均ロット到着間隔Taがポアソン分布に従い、平均ロット処理間隔Tbが一般分布に従う場合の所定の製品50の総工期Wallを演算し、上記と同様にして製造工期を演算する。ただし、(8)式における変動係数Csは、予め記憶部16に記憶されているものとする。なお、ここでは、Pollaczeck−Hinchinらによる近似式を用いたが、これに限られるものではなく、同様の効果が達成できる他の式を用いても良い。
【0043】
また、上記で求めた歩留Yは、歩留取得部14が実際に製品50を検査装置4で検査した場合の実測値より求めているが、処理装置3が処理した累積処理ロット数に対応した歩留を製造データとして予め記憶部16に記憶しておき、この歩留の製造データから予定の投入台数を処理する際の製品数を演算することもできる。次にこの累積処理ロット数に対応した歩留について説明する。
【0044】
例えば半導体装置の製造工程において、不具合が発生した場合は、問題発見や原因追及やその対策を早急に行うために、各製造工程完了後に検査工程を設けている。この検査工程の具体例としては、ウェハ上に異物が存在するか否かを確認する工程や、半導体装置のパターンの形状に問題があるか否かを確認する工程や、半導体装置の電気的特性を取得する工程等がある。ここでは、ウェハ上に異物が存在するか否かを確認する異物検査の場合を用いて説明する。
【0045】
ウェハ上に異物が付着した場合には、その異物が付着した半導体チップは不良品となる。異物の数が増加すると、不良品となる半導体チップも増加するので、歩留Yが低下する。ウェハ上に付着した異物は、半導体装置の製造工程に使用される処理装置3内の異物がウェハ上に落下したものである。この落下した異物のウェハ上における密度を欠陥密度と呼ぶ。
【0046】
図3は処理装置における累積処理ロット数と欠陥密度との関係の一例を示す特性図である。図において、横軸は累積処理ロット数xであり、縦軸は欠陥密度D(x)である。図3に示すように、欠陥密度D(x)は、累積処理ロット数xの増加と共に増加するので、処理装置3内の汚染によって発生することは明らかである。
【0047】
このように、欠陥密度D(x)は累積処理ロット数xの関数であり、検査装置4で不良となった際の欠陥密度D(x)と処理装置3における累積処理ロット数xを、記憶部16に製造データとして予め記憶しておく。
【0048】
また、欠陥密度から歩留を予測する式としてポアソンモデルを用いる。この歩留を予測する式は、種々の式が提案されているので、ポアソンモデルに限らず他の式を用いても良い。ここで、半導体チップの面積をAとすると、歩留Yは次の(13)式により求められる。
Y=exp(−AD) (13)
また、欠陥密度Dは累積処理ロット数xの関数なので、歩留Y(x)は次の(14)式で表せる。
Y(x)=exp(−AD(x)) (14)
【0049】
図4は処理装置における累積処理ロット数と歩留との関係の一例を示す特性図である。図において、横軸は累積処理ロット数xであり、縦軸は歩留Y(x)である。累積処理ロット数xと異物の推移状況である欠陥密度D(x)をモニターし、上記(14)式のポアソンモデルの予測式を用いて、モニターした欠陥密度D(x)からロット毎の歩留Y(x)を予測する。この累積処理ロット数xに対する歩留Y(x)の関係は、製造データとして予め記憶部16に記憶される。また、製造プロセスにおける全ての処理装置3に対する異物履歴が明確になれば、そのロットにおける製造プロセス全体の歩留Y(x)が予測できる。
【0050】
図5は予測した製造工期と製品数により得られた品種別の生産予定数量の日程と、契約工期における納入数量の一例を示す図である。図5に示すように、品種A,D,Eについては、契約工期までに製造し納入をすることができるが、品種B,Cについては、現状のままでは契約工期に対して遅延が発生する。
【0051】
図6は契約工期に対して遅延が発生する場合の賠償金の一例を示す図である。
一般に、契約工期に対して遅延が発生した際の客先への賠償金は、客先ラインの停止日数とそのラインにおける1日当たりの売上高との積によって得られる。従って、図6に示すように、客先への賠償金は契約工期からの遅延日数に比例して増加する。一方、契約工期内に納入数量を確保できた場合には、契約工期内であれば、いつ納品しても賠償金は発生しない。
【0052】
つまり、契約工期に対して遅延が生じた場合の賠償金による損失金額を最小にするには、全ての品種の製品について、遅延日数と損失金額とを計算し、損失金額が最小になるように生産調整を行わなければならない。
【0053】
図5において、例えば品種A,D,Eは契約工期内で納品を遅らせるようにロットの投入時期や進捗を遅らせる。また、品種B,Cは契約工期に対して遅延が発生しているので、進捗を早めて契約工期内に納品するか、若しくは遅延日数を最小にしなければならない。また、品種Cについては、例えばロットを分割し、納入数量cのみでも確保できるように生産調整を行う。
【0054】
また、品種によって損失金額が異なるので、損失金額の小さい品種の工期を遅らせ、かつ、損失金額の大きい品種の工期を短縮することによって、製造ライン全体としての損失金額を最小にするように生産調整を行う。例えば、品種Bが遅れた場合と品種Cが遅れた場合の損失金額を計算し、品種Bが遅れた場合の損失金額が、品種Cが遅れた場合の損失金額より小さい場合には、品種Bの工期を遅らせて品種Cを優先的に製造する。
【0055】
このような品種毎の遅延日数に対する損失金額のデータは、契約工期と共に予め製造管理装置1の入力部17から入力されて記憶部16に記憶させておくものとする。そして、演算部15が制御部10の指示に基づき、予め記憶部16に記憶されている契約工期と損失金額のデータにより、上記の方法で演算され記憶部16に記憶されている製造工期と製品数に基づいて製造した場合の遅延日数に対応した損失金額を演算して、出力部18に出力する。
【0056】
以上のように、この実施の形態1によれば、製造管理装置1の到着間隔取得部11が平均ロット到着間隔Taを取得し、仕掛量取得部12が待ち行列の長さQを取得し、処理間隔取得部13が平均ロット処理間隔Tbを取得し、歩留取得部14が歩留Yを取得し、演算部15が、平均ロット到着間隔Taと待ち行列の長さQにより平均待ち時間Wを演算し、演算した平均待ち時間Wと平均ロット処理間隔Tbにより平均処理時間Wqを演算し、演算した平均処理時間Wqにより投入台数に対応した製造工期を演算すると共に、歩留Yにより投入台数に対応した納入可能な製品数を演算することにより、製造工期と製品数を予測することができるという効果が得られる。
【0057】
また、この実施の形態1によれば、到着間隔取得部11が取得した平均ロット到着間隔Taと、処理間隔取得部13が取得した平均ロット処理間隔Tbと、処理装置3の台数Sにより、演算部15が、Pollaczeck−Hinchinらによる近似式を用いて、平均ロット到着間隔Taがポアソン分布に従い、平均ロット処理間隔Tbが一般分布に従う場合の平均待ち時間Wq(M/G/S)を、平均ロット到着間隔Ta及び平均ロット処理間隔Tbが共にポアソン分布に従う場合の平均待ち時間Wq(M/M/S)に基づき演算し、演算した平均待ち時間Wq(M/G/S)と平均ロット処理間隔Tbにより平均処理時間Wqを演算し、演算した平均処理時間Wqにより投入台数に対応した製造工期を演算することにより、製造工期を予測することができるという効果が得られる。
【0058】
さらに、この実施の形態1によれば、例えば半導体装置の製造工程において、処理装置3の累積処理ロット数xに対する欠陥密度D(x)の関係を予め製造データとして記憶すると共に、ポアソンモデルを用いて欠陥密度D(x)から歩留Y(x)を予測し、累積処理ロット数xに対する歩留Y(x)の関係を予め製造データとして記憶しておくことにより、予定の投入台数を処理する際の歩留Y(x)を演算することができ、納入可能な製品数を演算することができるという効果が得られる。
【0059】
さらに、この実施の形態1によれば、製造が遅延した場合の品種毎の遅延日数に対応した損失金額のデータを予め記憶部16に記憶し、演算された製造工期と製品数に基づいて製造したときに、契約工期に対する製造遅れによる損失が発生する場合に、記憶部16に記憶されている損失金額のデータに基づいて、品種毎の遅延日数に対応した損失金額を演算することにより、各品種の損失金額を考慮して生産調整を行うことができ、発生する損失を最小限にすることができるという効果が得られる。
【0060】
実施の形態2.
この発明の実施の形態2による製造管理装置を含めた製造ラインの全体構成及び製造管理装置は、実施の形態1の図1及び図2と同一であるので、その説明を省略する。
【0061】
次に動作について説明する。
上記実施の形態1では、製造管理装置1が、製造ラインに投入されるロットに対して、先入れ先出しのルールを適用した場合の製造工期を演算しているが、この実施の形態2では、先入れ先出しのルールを適用せずに、ロットストッカー2に到着した時点で、優先進捗ロットとして、待ち時間がなく処理装置3によって処理される場合の製造工期を演算する。
【0062】
優先進捗ロットの場合の平均待ち時間Wは、上記(5)式における待ち行列の長さQを1とすることで得られる。すなわち、優先進捗ロットの指示を製造管理装置1の入力部17から入力することで、制御部10は演算部15に対して、記憶部16に記憶されている待ち行列の長さQを1として、上記(5)式から(7)式による演算を行うように指示する。
【0063】
そして、演算部15は、上記(7)式で得た、待ち行列の長さQが1の場合の総工期Wallに、入力部17を介して入力された製品50の投入台数を乗じることにより、そのロットの製造工期を演算する。演算部15により演算された製造工期は、記憶部16に記憶されると共に、制御部10の指示により出力部18に出力されて表示等が行われる。
【0064】
このように、待ち行列の長さQを1として平均待ち時間Wを演算することにより、1プロセスあたり(Q−1)/λの平均待ち時間Wが短縮できる。また、製造ラインのプロセス数が複数ある場合には、優先進捗ロットに指定したプロセスの数だけ製造工期の短縮ができる。
【0065】
以上のように、この実施の形態2によれば、優先進捗ロットの場合には、待ち行列の長さQを1として平均待ち時間Wを演算することにより、1プロセスあたりの平均待ち時間Wが(Q−1)/λだけ短縮した優先進捗ロットの製造工期を予測することができるという効果が得られる。
【0066】
実施の形態3.
この発明の実施の形態3による製造管理装置を含めた製造ラインの全体構成及び製造管理装置は、実施の形態1の図1及び図2と同一であるので、その説明を省略する。
【0067】
図3及び図4に示すように、累積処理ロット数xの増加に伴い、欠陥密度D(x)が増加するので歩留Y(x)は低下する。このため、処理装置3内部の汚染の影響を排除するためにメンテナンス基準を設け、定期的に処理装置3のメンテナンスを実施する必要がある。
【0068】
処理装置3のメンテナンス基準の一例を次に示す。
(ア)前回のメンテナンスからの累積処理ロット数xが、予め設定したロット数(以下、このロット数をクリーニング間隔と称する)を超えた場合にメンテナンスを実施する。
(イ)欠陥密度D(x)が、予め設定したしきい値(以下、このしきい値を品質合格基準と称する)を超えた場合にメンテナンスを実施する。
(ウ)上記(ア)又は(イ)の一方の条件を満たした場合にメンテナンスを実施する。
【0069】
なお、処理装置3のメンテナンスは、処理装置3内部のクリーニングや不具合箇所の修理等を実施することである。上記(ア)のメンテナンス基準は定期的に行うものであり、上記(イ)のメンテナンス基準は突発的なトラブル発生時に行うものである。
【0070】
図7はクリーニング間隔と欠陥密度との関係を示す特性図である。図7において、横軸は累積処理ロット数xで、縦軸は欠陥密度D(x)であり、黒点はクリーニング実施時の欠陥密度D(x)の推移を示しており、白点はクリーニング未実施時の欠陥密度D(x)の推移を示している。図7に示すように、クリーニング間隔Tc0の2倍の累積処理ロット数(x=2Tc0)において、クリーニング実施時の欠陥密度D(2Tc0)は、クリーニング未実施時の欠陥密度D(2Tc0)に比べて半分以下に減少している。このようなクリーニングを実施することで、欠陥密度D(x)を低く抑えることができる。
【0071】
図8はクリーニング間隔と歩留との関係を示す特性図である。図8において、横軸は累積処理ロット数xで、縦軸は歩留Y(x)であり、黒点はクリーニング実施時の歩留Y(x)の推移を示しており、白点はクリーニング未実施時の歩留Y(x)の推移を示している。図8に示すように、クリーニング間隔Tc0の2倍の累積処理ロット数(x=2Tc0)において、クリーニング実施時の歩留Y(2Tc0)は、クリーニング未実施時の歩留Y(2Tc0)に比べて高くなっている。このようなクリーニングを実施することで、歩留Y(x)の低下を防止できる。
【0072】
図9はクリーニング間隔と欠陥密度との関係を示す特性図である。図9において、横軸は累積処理ロット数xで、縦軸は欠陥密度D(x)である。図9に示すように、突発的なトラブルによって欠陥密度D(x)が品質合格基準を超えた場合にクリーニングを実施し、それ以外の場合にはクリーニング間隔Tc0に基づいてクリーニングを実施する。このようなクリーニングを実施することで、欠陥密度D(x)を常に品質合格基準以下に低く抑えることができる。
【0073】
しかし、メンテナンスを実施するには、処理装置3を停止させる必要があるので、製造工期に影響を及ぼす。上記(ア)のメンテナンス基準によって停止する平均時間をmr、上記(イ)のメンテナンス基準によって停止する平均時間をmf、真の装置平均処理間隔(完璧稼動状態での処理間隔)をt0、処理装置3の台数をSとすると、平均ロット処理間隔Tbは次の(15)式で表すことができ、処理装置3の利用率ρは次の(16)式で表すことができる。
Tb=t0+mr+mf (15)
ρ=(t0+mr+mf)/STa (16)
このように、メンテナンスを実施することにより、処理装置3の利用率ρは変化する。
【0074】
図10は処理装置の利用率と待ち行列の長さとの関係を示す特性図である。図10において、横軸は処理装置3の利用率ρで、縦軸は待ち行列の長さQである。図10に示された特性は、上記(4)式で示したリトルの公式(Q=λW)を適用して描くことができる。図10に示すように、利用率ρが大きくなると待ち行列の長さQは増加し、利用率ρが1に近づくにしたがって待ち行列の長さQは無限大に発散する。平均待ち時間Wは、平均ロット到着間隔Taが一定の場合には、待ち行列の長さQに比例するので、製造工期を短縮するためには利用率ρを低くすれば良い。
【0075】
次に、処理装置3がメンテナンスによって停止する時間を変化させたときの歩留Y(x)と利用率ρの変化について説明する。ただし、単位時間あたりに処理されるロット数を一定とするので、真の装置平均処理間隔t0、処理装置3の台数S、平均ロット到着間隔Taを一定とし、上記(ア)のメンテナンス基準によって停止する平均時間mrと上記(イ)のメンテナンス基準によって停止する平均時間mfとの和(以降、mr+mfと表記する)を変数とする。図10より利用率ρを低下させて平均待ち時間Wを短縮するには、mr+mfの時間を短くすれば良い。すなわち、mr+mfの時間を短くすることは、クリーニング間隔Tc0を伸ばす、又は品質合格基準を緩和することであり、換言すればメンテナンス基準を緩和することに相当する。
【0076】
次にメンテナンス基準を緩和した場合の欠陥密度について説明する。
図11はクリーニング間隔と欠陥密度との関係を示す特性図で、クリーニング間隔を変化させた場合の欠陥密度の変化を示している。図において、Tc0は標準のクリーニング間隔で、Tc1は延長した際のクリーニング間隔である。ただし、Tc0≦Tc1である。図11に示すように、クリーニング間隔をTc0からTc1に延長した場合には、欠陥密度D(x)の平均が増加することは明らかである。
【0077】
図12はクリーニング間隔と欠陥密度との関係を示す特性図で、品質合格基準を緩和した場合の欠陥密度の変化を示している。図において、Dx0は変更前の品質合格基準であり、Dx1は変更後の品質合格基準である。ただし、Dx0≦Dx1である。図12に示すように、品質合格基準をDx0からDx1に緩和した場合には、突発的なトラブルに対してクリーニングが不要であると判定されるので、欠陥密度D(x)の平均が増加する。
【0078】
このように、メンテナンス基準を緩和した場合には、利用率ρが低下するので平均待ち時間Wは短くなるが、欠陥密度D(x)は増加するため歩留Y(x)は低下する。一方、メンテナンス基準を厳しくすることでmr+mfの時間を長くすると、利用率ρが増加するので平均待ち時間Wは長くなるが、欠陥密度D(x)は減少するために歩留Y(x)は上昇する。
【0079】
すなわち、平均待ち時間Wを短縮すると歩留Y(x)は低下し、平均待ち時間Wを長くすると歩留Y(x)は上昇する。このように、平均待ち時間Wと歩留Y(x)はトレードオフの関係にあることは明らかである。
【0080】
図13は利用率と待ち行列の長さと歩留との関係を示す特性図である。図において、ρ0、Q0、Y0は、それぞれ標準状態における利用率、待ち行列の長さ、歩留であり、ρ1、Q1、Y1は、それぞれ平均待ち時間Wを短縮した場合の利用率、待ち行列の長さ、歩留であり、ρ2、Q2、Y2は、それぞれ平均待ち時間Wを延長した場合の利用率、待ち行列の長さ、歩留である。
【0081】
平均待ち時間Wを短縮する場合にはメンテナンス基準を緩和する。メンテナンス基準を緩和して利用率ρ0からρ1にすると、待ち行列の長さQは待ち行列特性に従って変化しQ0からQ1になる。また、メンテナンス基準を緩和して利用率ρ0からρ1にすると、歩留Y(x)は歩留特性に従って変化しY0からY1になる。
【0082】
逆に、平均待ち時間Wを延長する場合にはメンテナンス基準を厳しくする。メンテナンス基準を厳しくして利用率ρ0からρ2にすると、待ち行列の長さQは待ち行列特性に従って変化しQ0からQ2になる。また、メンテナンス基準を厳しくして利用率ρ0からρ2にすると、歩留Y(x)は歩留特性に従って変化しY0からY2になる。
【0083】
図13に示す処理装置3の利用率ρに対する待ち行列特性、歩留特性の製造データを、予め製造管理装置1の記憶部16に記憶させておく。そして、メンテナンス基準に対応した利用率ρの値が入力部17から入力されると、制御部10の指示に基づき、演算部15は記憶部16に記憶されている待ち行列特性と歩留特性から待ち行列の長さQと歩留Y(x)の値を得て、実施の形態1と同様にして製造工期や製品数を演算して出力部18に出力する。
【0084】
以上のように、この実施の形態3によれば、製造管理装置1の到着間隔取得部11が平均ロット到着間隔Taを取得し、処理間隔取得部13が平均ロット処理間隔Tbを取得し、処理装置3のメンテナンス基準に対応して変化する利用率ρに対する待ち行列特性、歩留特性の製造データを予め記憶部16に記憶し、演算部15が、メンテナンス基準を変化させた場合、すなわち、利用率ρを変化させた場合の待ち行列の長さQと歩留Yを、記憶している待ち行列特性、歩留特性の製造データより求め、平均ロット到着間隔Taと待ち行列の長さQにより平均待ち時間Wを演算し、演算した平均待ち時間Wと平均ロット処理間隔Tbにより平均処理時間Wqを演算し、演算した平均処理時間Wqにより投入台数に対応した製造工期を演算すると共に、歩留Yにより投入台数に対応した納入可能な製品数を演算することにより、製造工期と製品数を予測することができるという効果が得られる。
【0085】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、待ち行列の長さを取得する仕掛量取得部と、平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部とを備え、平均ロット到着間隔と待ち行列の長さに基づき平均待ち時間を演算し、演算した平均待ち時間と平均ロット処理間隔に基づき、製造ラインにおける製品の工期を求め、投入台数に対応した製造工期を演算することにより、製造工期を予測することができるという効果がある。
【0087】
この発明によれば、平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部とを備え、平均ロット到着間隔がポアソン分布に従い、平均ロット処理間隔が一般分布に従う場合の第1の平均待ち時間を、平均ロット到着間隔及び平均ロット処理間隔がポアソン分布に従う場合の第2の平均待ち時間に基づき演算し、演算した第1の平均待ち時間と平均ロット処理間隔に基づき、製造ラインにおける製品の工期を求め、投入台数に対応した製造工期を演算することにより、製造工期を予測することができるという効果がある。
【0088】
この発明によれば、歩留を取得する歩留取得部を備え、投入台数と歩留により製造される製品数を演算することにより、製品数を予測することができるという効果がある。
【0089】
この発明によれば、処理装置が処理する累積処理ロット数に応じた歩留を予め製造データとして記憶し、投入台数に対応する歩留を製造データより求め、投入台数と求めた歩留により製造される製品数を演算することにより、製品数を予測することができるという効果がある。
【0091】
この発明によれば、平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部とを備え、処理装置の利用率に対応した待ち行列の長さと歩留を予め製造データとして記憶し、指定された処理装置の利用率に対応する待ち行列の長さと歩留を製造データより求め、平均ロット到着間隔と求めた待ち行列の長さに基づき平均待ち時間を演算し、演算した平均待ち時間と平均ロット処理間隔に基づき、製造ラインにおける製品の工期を求め、投入台数に対応した製造工期を演算すると共に、投入台数と求めた歩留により製造される製品数を演算することにより、製造工期と製品数を予測することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】 この発明の実施の形態1による製造管理装置を含めた製造ラインの全体構成を示す図である。
【図2】 この発明の実施の形態1による製造管理装置の構成を示すブロック図である。
【図3】 処理装置における累積処理ロット数と欠陥密度との関係の一例を示す特性図である。
【図4】 処理装置における累積処理ロット数と歩留との関係の一例を示す特性図である。
【図5】 品種別の生産予定数量の日程と契約工期における納入数量の一例を示す図である。
【図6】 契約工期に対して遅れが発生する場合の賠償金の一例を示す図である。
【図7】 クリーニング間隔と欠陥密度との関係を示す特性図である。
【図8】 クリーニング間隔と歩留との関係を示す特性図である。
【図9】 クリーニング間隔と欠陥密度との関係を示す特性図である。
【図10】 処理装置の利用率と待ち行列の長さとの関係を示す特性図である。
【図11】 クリーニング間隔と欠陥密度との関係を示す特性図である。
【図12】 クリーニング間隔と欠陥密度との関係を示す特性図である。
【図13】 利用率と待ち行列の長さと歩留との関係を示す特性図である。
【図14】 従来の製造管理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
1 製造管理装置、2 ロットストッカー、3 処理装置、4 検査装置、10 制御部、11 到着間隔取得部、12 仕掛量取得部、13 処理間隔取得部、14 歩留取得部、15 演算部、16 記憶部、17 入力部、18 出力部、21 ストッカー入力センサ、22 ストッカー出力センサ、41 検査出力センサ、42 不良検出センサ、50 製品。

Claims (5)

  1. 製造ラインのロットストッカーに製品が到着する平均時間間隔である平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、
    上記ロットストッカーに製品が待機している平均仕掛量である待ち行列の長さを取得する仕掛量取得部と、
    上記製造ラインにおける処理装置により処理が終了し、上記製造ラインにおける検査装置により検査が終了した製品が、上記製造ラインから出力される平均時間間隔である平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部と
    検査装置で良品と判定される割合である歩留を取得する歩留取得部とを備えを備え
    上記平均ロット到着間隔と上記待ち行列の長さに基づき、上記ロットストッカーにおける製品の平均待ち時間を演算し、演算した平均待ち時間と上記平均ロット処理間隔に基づき、上記製造ラインにおける製品の工期を求め、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応した製造工期を演算し、
    上記製造ラインに投入される製品の投入台数と上記歩留により、製造される製品数を演算する
    ことを特徴とする半導体装置製造管理装置。
  2. 製造ラインのロットストッカーに製品が到着する平均時間間隔である平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、
    上記ロットストッカーに製品が待機している平均仕掛量である待ち行列の長さを取得する仕掛量取得部と、
    上記製造ラインにおける処理装置により処理が終了し、上記製造ラインにおける検査装置により検査が終了した製品が、上記製造ラインから出力される平均時間間隔である平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部とを備え、
    上記平均ロット到着間隔と上記待ち行列の長さに基づき、上記ロットストッカーにおける製品の平均待ち時間を演算し、演算した平均待ち時間と上記平均ロット処理間隔に基づき、上記製造ラインにおける製品の工期を求め、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応した製造工期を演算し、
    処理装置が処理する製品の累積処理ロット数に応じた、検査装置で良品と判定される割合である歩留を予め製造データとして記憶し、
    上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応する歩留を上記製造データより求め、上記投入台数と求めた歩留により、製造される製品数を演算する
    ことを特徴とする半導体装置製造管理装置。
  3. 製造ラインのロットストッカーに製品が到着する平均時間間隔である平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、
    上記製造ラインにおける処理装置により処理が終了し、上記製造ラインにおける検査装置により検査が終了した製品が、上記製造ラインから出力される平均時間間隔である平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部と
    検査装置で良品と判定される割合である歩留を取得する歩留取得部とを備えを備え
    上記平均ロット到着間隔がポアソン分布に従い、上記平均ロット処理間隔が一般分布に従う場合の上記ロットストッカーにおける製品の第1の平均待ち時間を、上記平均ロット到着間隔及び上記平均ロット処理間隔がポアソン分布に従う場合の第2の平均待ち時間に基づき演算し、演算した第1の平均待ち時間と上記平均ロット処理間隔に基づき、上記製造ラインにおける製品の工期を求め、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応した製造工期を演算し、
    上記製造ラインに投入される製品の投入台数と上記歩留により、製造される製品数を演算する
    ことを特徴とする半導体装置製造管理装置。
  4. 製造ラインのロットストッカーに製品が到着する平均時間間隔である平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、
    上記製造ラインにおける処理装置により処理が終了し、上記製造ラインにおける検査装置により検査が終了した製品が、上記製造ラインから出力される平均時間間隔である平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部とを備え、
    上記平均ロット到着間隔がポアソン分布に従い、上記平均ロット処理間隔が一般分布に従う場合の上記ロットストッカーにおける製品の第1の平均待ち時間を、上記平均ロット到着間隔及び上記平均ロット処理間隔がポアソン分布に従う場合の第2の平均待ち時間に基づき演算し、演算した第1の平均待ち時間と上記平均ロット処理間隔に基づき、上記製造ラインにおける製品の工期を求め、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応した製造工期を演算し、
    処理装置が処理する製品の累積処理ロット数に応じた、検査装置で良品と判定される割合である歩留を予め製造データとして記憶し、
    上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応する歩留を上記製造データより求め、上記投入台数と求めた歩留により、製造される製品数を演算する
    ことを特徴とする半導体装置製造管理装置。
  5. 製造ラインのロットストッカーに製品が到着する平均時間間隔である平均ロット到着間隔を取得する到着間隔取得部と、
    上記製造ラインにおける処理装置により処理が終了し、上記製造ラインにおける検査装置により検査が終了した製品が、上記製造ラインから出力される平均時間間隔である平均ロット処理間隔を取得する処理間隔取得部とを備え、
    上記処理装置の利用率に対応した、上記ロットストッカーに製品が待機している平均仕掛量である待ち行列の長さと、検査装置で良品と判定される割合である歩留を予め製造データとして記憶し、
    指定された上記処理装置の利用率に対応する待ち行列の長さと歩留を、上記製造データより求め、上記平均ロット到着間隔と求めた待ち行列の長さに基づき、上記ロットストッカーにおける製品の平均待ち時間を演算し、演算した平均待ち時間と上記平均ロット処理間隔に基づき、上記製造ラインにおける製品の工期を求め、上記製造ラインに投入される製品の投入台数に対応した製造工期を演算すると共に、上記投入台数と求めた歩留により製造される製品数を演算する
    ことを特徴とする半導体装置製造管理装置。
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