JP6739622B2 - 計測−収率の相関性の分析方法及びシステム - Google Patents
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Description
そして、第1グループステップでグルーピングするグループの数は、第2グループステップでグルーピングするグループの数と異なってよい。
なお、比較結果は、「工程の結果データに対する実際の収率データ」と「工程の結果データを第1収率予測関数に代入して算出した予測収率データ」のそれぞれの絶対差と臨界値との比較結果であってよい。
なお、工程は、製造過程を構成する複数の工程のうち、いずれか1つの工程であってよい。
そして、製造過程は、半導体又はディスプレイを製造する過程であってよい。
特に、本発明の実施形態によれば、工程の結果データの区間別に最大の収率データを選別して最大の収率予測関数を導出することにより、区間の異なる工程の結果データの影響を最小化することができる。
本発明の実施形態では、計測−収率の相関性を分析するための方法を提示する。「計測−収率の相関性」とは、製造過程を、必要とする工程のうち特定の順番までの工程を完了した状態で計測した工程の結果データと収率との相関関係である。
より具体的に、図3に示すように、最小の工程の結果データから最大の工程の結果データまでの区間を12均等分割し、計測−収率データを13のグループにグルーピングすることができる。
図5には、回帰分析技法を用いて導出した最大の収率予測関数を示している。この過程において、最大の収率データと導出された最大の収率予測関数との間の相関係数も得られる。
ステップS160は、収集された計測−収率データのうち、ノイズに該当するデータを除去する過程に該当する。そのために、次の数式を基にTL(Tolerance Limit)を計算する。
TLが中間値であるため、半分の計測−収率データが除去される。一方、TLは、中間値でない平均値を適用可能であり、平均値に加重値(0〜1)を適用した値を適用することも可能である。
これまで、計測−収率の相関性の分析方法について、好適な実施形態を挙げて詳細に説明した。
本発明の実施形態に係る計測−収率の相関性の分析方法を行うことができる相関性の分析システムについて、図10を参照して詳細に説明する。図10は、本発明の別の実施形態に係る相関性の分析システムを示すブロック図である。
通信部210は、外部機器又は外部ネットワークに通信接続してデータ通信する手段である。
保存部250は、プロセッサ230が相関性の分析アルゴリズムを行う上で必要な保存空間を提供する。
Claims (11)
- コンピュータで実行される分析方法であって、該方法は、
工程を行った後で計測した工程の結果データを収集するステップと、
収集された工程の結果データのそれぞれに対する実際の収率データを収集するステップと、
計測した工程の結果データと実際の収率データとのデータのペアである計測−収率データを用いて、第1収率予測関数を導出する第1導出ステップと、
第1収率予測関数を用いて、計測−収率データのうちの一部を抽出するステップと、
抽出された計測−収率データを用いて、第2収率予測関数を導出する第2導出ステップと、を含み、
前記第1導出ステップは、
計測−収率データを複数のグループにグルーピングする第1グルーピングステップと、
グループのそれぞれから代表データを選別する第1選別ステップと、
選別された代表データを用いて、第1収率予測関数を導出するステップと、
を含むことを特徴とする計測−収率の相関性の分析方法。 - コンピュータで実行される分析方法であって、該方法は、
工程を行った後で計測した工程の結果データを収集するステップと、
収集された工程の結果データのそれぞれに対する実際の収率データを収集するステップと、
計測した工程の結果データと実際の収率データとのデータのペアである計測−収率データを用いて、第1収率予測関数を導出する第1導出ステップと、
第1収率予測関数を用いて、計測−収率データのうちの一部を抽出するステップと、
抽出された計測−収率データを用いて、第2収率予測関数を導出する第2導出ステップと、を含み、
前記第2導出ステップは、
抽出された計測−収率データを複数のグループにグルーピングする第2グルーピングステップと、
グループのそれぞれから代表データを選別する第2選別ステップと、
選別された代表データを用いて、第2収率予測関数を導出するステップとを含むことを特徴とする計測−収率の相関性の分析方法。 - 代表データは、実際の収率データが最大である計測−収率データであり、
収率予測関数は、最大の収率予測関数であることを特徴とする請求項1又は2に記載の計測−収率の相関性の分析方法。 - コンピュータで実行される分析方法であって、該方法は、
工程を行った後で計測した工程の結果データを収集するステップと、
収集された工程の結果データのそれぞれに対する実際の収率データを収集するステップと、
計測した工程の結果データと実際の収率データとのデータのペアである計測−収率データを用いて、第1収率予測関数を導出する第1導出ステップと、
第1収率予測関数を用いて、計測−収率データのうちの一部を抽出するステップと、
抽出された計測−収率データを用いて、第2収率予測関数を導出する第2導出ステップと、を含み、
前記第1導出ステップは、
計測−収率データを複数のグループにグルーピングする第1グルーピングステップと、
グループのそれぞれから代表データを選別する第1選別ステップと、
選別された代表データを用いて、第1収率予測関数を導出するステップと、を含み、
前記第2導出ステップは、
抽出された計測−収率データを複数のグループにグルーピングする第2グルーピングステップと、
グループのそれぞれから代表データを選別する第2選別ステップと、
選別された代表データを用いて、第2収率予測関数を導出するステップと、を含み、
前記第1グルーピングステップでグルーピングするグループの数は、
前記第2グルーピングステップでグルーピングするグループの数と異なることを特徴とする計測−収率の相関性の分析方法。 - コンピュータで実行される分析方法であって、該方法は、
工程を行った後で計測した工程の結果データを収集するステップと、
収集された工程の結果データのそれぞれに対する実際の収率データを収集するステップと、
計測した工程の結果データと実際の収率データとのデータのペアである計測−収率データを用いて、第1収率予測関数を導出する第1導出ステップと、
第1収率予測関数を用いて、計測−収率データのうちの一部を抽出するステップと、
抽出された計測−収率データを用いて、第2収率予測関数を導出する第2導出ステップと、を含み、
前記第1導出ステップは、
計測−収率データを複数のグループにグルーピングする第1グルーピングステップと、
グループのそれぞれから代表データを選別する第1選別ステップと、
選別された代表データを用いて、第1収率予測関数を導出するステップと、を含み、
前記第2導出ステップは、
抽出された計測−収率データを複数のグループにグルーピングする第2グルーピングステップと、
グループのそれぞれから代表データを選別する第2選別ステップと、
選別された代表データを用いて、第2収率予測関数を導出するステップと、を含み、
前記第1選別ステップと第2選別ステップとは、
計測−収率データが含まれないグループに対しては、代表データを選別しないことを特徴とする記載の計測−収率の相関性の分析方法。 - 抽出ステップは、
「工程の結果データに対する実際の収率データ」と「工程の結果データを第1収率予測関数に代入して算出した予測収率データ」のそれぞれの比較結果を基に、計測−収率データのうちの一部を抽出することを特徴とする請求項1又は2に記載の計測−収率の相関性の分析方法。 - 比較結果は、
「工程の結果データに対する実際の収率データ」と「工程の結果データを第1収率予測関数に代入して算出した予測収率データ」のそれぞれの絶対差と臨界値との比較結果であることを特徴とする請求項6に記載の計測−収率の相関性の分析方法。 - 臨界値は、絶対差から算出した代表値であることを特徴とする請求項7に記載の計測−収率の相関性の分析方法。
- 工程は、製造過程を構成する複数の工程のうち、いずれか1つの工程であることを特徴とする請求項1又は2に記載の計測−収率の相関性の分析方法。
- 製造過程は、半導体又はディスプレイを製造する過程であることを特徴とする請求項9に記載の計測−収率の相関性の分析方法。
- 工程を行った後で計測した工程の結果データと収集された工程の結果データのそれぞれに対する実際の収率データを収集する収集部と、
計測した工程の結果データと実際の収率データとのデータのペアである計測−収率データを用いて、第1収率予測関数を導出し、第1収率予測関数を用いて、計測−収率データのうちの一部を抽出し、抽出された計測−収率データを用いて、第2収率予測関数を導出するプロセッサとを含み、
前記第1収率予測関数の導出は、計測−収率データを複数のグループにグルーピングする第1グルーピングステップと、グループのそれぞれから代表データを選別する第1選別ステップと、選別された代表データを用いて、第1収率予測関数を導出するステップとを含むことを特徴とする計測−収率の相関性の分析システム。
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