JPH11219996A - Thin film quality comprehensive analysis support system - Google Patents

Thin film quality comprehensive analysis support system

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JPH11219996A
JPH11219996A JP2062898A JP2062898A JPH11219996A JP H11219996 A JPH11219996 A JP H11219996A JP 2062898 A JP2062898 A JP 2062898A JP 2062898 A JP2062898 A JP 2062898A JP H11219996 A JPH11219996 A JP H11219996A
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JP
Japan
Prior art keywords
analysis
factor
data
analysis tool
knowledge
Prior art date
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Pending
Application number
JP2062898A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Keiko Kirino
啓子 霧野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
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Publication of JPH11219996A publication Critical patent/JPH11219996A/en
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To allow efficient failure analysis, by providing effective combination of failure analysis attribute and analysis tool and assay tool. SOLUTION: A storage device 4 comprises a characteristics factor knowledge data 1 where factor items related to target factor for each process are accumulated, an analysis tool knowledge data 2 where an analysis tool information usable for each type of data, and an assay tool knowledge data 3 where an assay tool information assayable for each data to be a factor are accumulated. A control device 9 deduces a factor based on the characteristics factor knowledge data 1 by user's input of abnormality causing factor, deduces an analysis tool corresponding to each of interested factor based on the analysis tool knowledge data 2, deduces an assay tool corresponding to each of interested factor based on the assay tool knowledge data 3, and outputs it to an output device.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は半導体製品のような
薄膜製品製造の分野において、不良解析データの要因デ
ータと解析ツールや分析ツールの効果的な組み合わせの
提供を行うことで、不良解析を効率化するために好適な
薄膜品質統合解析支援システムに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention provides efficient combination of failure analysis data and analysis tools and analysis tools in the field of thin film products such as semiconductor products, thereby improving the efficiency of failure analysis. The present invention relates to a thin film quality integrated analysis support system suitable for realization.

【0002】[0002]

【従来の技術】半導体製品のような薄膜製品製造ライン
では、被加工物毎に予め設定されている工程フローに従
い、複数の製造設備に渡って被加工物を処理し、製造途
中の検査工程で寸法・合わせずれ・膜厚・外観・異物数
等の品質検査を行う。また、工程フローの最終段階では
プローブ検査設備で製品特性を検査し、不良チップや不
良セルと判定された不良原因を解析することが歩留り向
上を図るためには必須である。この不良解析方法として
該被加工物の不良チップと異物検査結果や外観検査結果
の突き合わせを行い、品質検査データから原因となった
製造工程を解析する検査データ解析システムがある(特
開平03−44054号公報)。
2. Description of the Related Art In a production line for a thin film product such as a semiconductor product, a workpiece is processed through a plurality of manufacturing facilities in accordance with a process flow set in advance for each workpiece, and an inspection process during the production is performed. Perform quality inspection of dimensions, misalignment, film thickness, appearance, number of foreign substances, etc. In the final stage of the process flow, it is essential to inspect the product characteristics with a probe inspection facility and analyze the cause of the failure determined as a defective chip or a defective cell in order to improve the yield. As this failure analysis method, there is an inspection data analysis system which compares a defective chip of the workpiece with a foreign matter inspection result and an appearance inspection result and analyzes a manufacturing process caused by the quality inspection data (Japanese Patent Laid-Open No. 03-44054). No.).

【0003】また、異物や不良セルの座標をもとに、S
EMなどの電子顕微鏡で観察を行う場合や、発光分析な
どの分析設備で異物の成分を分析し、不良原因を推定す
ることも広く行われている。
Further, based on the coordinates of a foreign substance or a defective cell, S
2. Description of the Related Art When observing with an electron microscope such as an EM, or analyzing a component of a foreign substance using an analytical facility such as an emission analyzer, it is widely performed to estimate a cause of a defect.

【0004】製造設備が被加工物を処置する際の設備モ
ニタデータを収集することも可能となり、オンラインで
収集する場合の通信仕様を規定した国際規格がある「1
993 SEMI INTERNATIONAL ST
ANDARDS」。
[0004] It is also possible to collect equipment monitor data when a manufacturing facility treats a workpiece, and there is an international standard "1" that defines communication specifications for online collection.
993 SEMI INTERNALION ST
ANDARDS. "

【0005】また、故障診断エキスパートシステムの分
野においては、従来より機器の故障原因を診断するため
に、故障の現象と、機器の構成要素との因果関係ルール
ベースを構築し、その因果関係ルールベースの修正を容
易に行うことを目的とする故障診断支援システムがある
(特開平07−84995号公報)。
In the field of failure diagnosis expert systems, a causal relationship rule base between a failure phenomenon and a component of the device has been conventionally constructed in order to diagnose the cause of the failure of the device. There is a failure diagnosis support system aiming at easily correcting the problem (Japanese Patent Application Laid-Open No. 07-84795).

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】従来のように、製造途
中の品質検査データの規格値判定で検査結果が異常にな
った場合、その原因となる製造設備の要因を特定しなけ
ればならない。特開平03−44054号公報の検査デ
ータ解析システムでは、検査データをもとに問題の製造
工程を絞り込めるが、製造設備のどのデータ項目が不良
原因に関係が深いかまでサポートしていないため、個々
のユーザの前提知識に頼ることになり、必ずしも効率的
な解析ができなかった。
As described above, when the inspection result becomes abnormal in the standard value judgment of the quality inspection data in the course of manufacturing, it is necessary to specify the factor of the manufacturing equipment which causes the abnormality. In the inspection data analysis system disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 03-44054, the manufacturing process in question can be narrowed down based on the inspection data. However, since it does not support which data item of the manufacturing equipment is closely related to the cause of the defect, Relying on the prerequisite knowledge of each user, efficient analysis was not always possible.

【0007】また、製造設備が被加工物を処理する際の
設備モニタデータの収集が可能になったことで、従来の
検査データ主体の解析方法と比較して、より詳細な要因
を解析することが可能になったが、例えばエッチング設
備を例にとると、1回の処理につき約450項目もの設
備モニタデータを収集することが可能であり、この中か
ら不良の要因となるデータ項目から先に着目しなければ
ならないため、解析に個人差が現れる。
In addition, since it becomes possible to collect equipment monitor data when a manufacturing equipment processes a workpiece, it is possible to analyze more detailed factors as compared with a conventional analysis method mainly based on inspection data. However, for example, in the case of etching equipment, for example, it is possible to collect about 450 items of equipment monitor data for one process, and from this, the data items that cause a defect are firstly obtained. Because attention must be paid, individual differences appear in the analysis.

【0008】これは、プロセス専門家と不良原因を解析
するPQCスタッフとは前提知識が異なっているため、
どの要因に着目すべきかという知識に違いがあるためで
ある。同一製品を製造する他の拠点との間でも、それぞ
れ担当者が異なるため前提知識が異なり、同様に効率的
な解析を支援することができなかった。
[0008] This is because process technicians and PQC staff who analyze the cause of failure have different prerequisite knowledge.
This is because there is a difference in the knowledge of which factors to focus on. Even with other sites that manufacture the same product, the premise knowledge is different because each person in charge is different, and similarly, efficient analysis could not be supported.

【0009】さらに、特開平07−84995号公報の
故障診断支援システムのように、故障の現象を不良結果
に、機器の構成要素を検査データ項目や設備モニタデー
タ項目として因果関係ルールベースを作成しただけで
は、着目したいデータ項目や、さらに詳細を分析したい
要因が見つかった場合に、どの解析ツールのどの機能で
着目データを解析するか、あるいはどの分析ツールで分
析できるかまではサポートしないため、ユーザの前提知
識に頼ることになり、必ずしも効率的な解析ができなか
った。
Further, as in the failure diagnosis support system disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. H07-84795, a causality rule base is created using failure phenomena as failure results and equipment components as inspection data items or equipment monitor data items. Does not support the analysis of the data of interest with which analysis tool, or which analysis tool, when the data item to be focused on or the factor for which you want to analyze the details in detail is found. Therefore, efficient analysis was not always possible.

【0010】[0010]

【課題を解決するための手段】上記の問題を解決する為
に、本発明では薄膜製品の不良解析を行う場合に、個々
のユーザの前提知識だけに頼るのではなく、工程毎の目
的因子と因果関係のある要因項目を蓄積した特性要因知
識データと、データのタイプ毎に使用可能な解析ツール
情報を蓄積した解析ツール知識データと、要因となるデ
ータごとに分析可能な分析ツール情報を蓄積した分析ツ
ール知識データと、上記制御装置は統合解析知識ガイダ
ンス部を有し、特性要因知識データに基づき、上記入力
装置から入力された異常発生因子からその要因を導き出
す手段と、解析ツール知識データに基づき、着目要因ご
とに対応する解析ツールを導き出す手段と、分析ツール
知識データに基づき、着目要因ごとに対応する分析ツー
ルを導き出す手段と、上記導き出された要因及び対応す
る解析ツールや分析ツールを上記出力装置に出力させる
ことを特徴とする薄膜品質統合解析支援システムを提供
する。
In order to solve the above problems, the present invention does not rely only on the prerequisite knowledge of individual users when performing a failure analysis of a thin film product. Characteristic factor knowledge data that stores causal factor items, analysis tool knowledge data that stores analysis tool information that can be used for each data type, and analysis tool information that can be analyzed for each factor data are stored. Analysis tool knowledge data, the control device has an integrated analysis knowledge guidance unit, and based on the characteristic factor knowledge data, means for deriving the factor from the abnormality occurrence factor input from the input device, based on the analysis tool knowledge data Means for deriving an analysis tool corresponding to each factor of interest, and means for deriving an analysis tool corresponding to each factor of interest based on analysis tool knowledge data , To provide a thin film quality integrated analysis support system characterized by outputting the analysis tools and analysis tools the deduced the cause and corresponding to the output device.

【0011】また、実際に解析ツールを使用する場合に
は、薄膜製品製造ラインにおいて被加工物の処理来歴や
製造設備の処理パラメータや検査設備の各種検査結果を
蓄積した実績データを有し、統合解析知識ガイダンス部
は、導き出された解析ツールごとに、上記実績データか
ら解析に必要な実績データを取得して解析した結果を、
上記出力装置に出力させることを特徴とする薄膜品質統
合解析支援システムを提供する。
When an analysis tool is actually used, it has a history of processing of a workpiece in a thin film product manufacturing line, processing parameters of a manufacturing facility, and actual data accumulating various inspection results of an inspection facility. The analysis knowledge guidance department obtains the actual data necessary for the analysis from the above actual data for each derived analysis tool, and analyzes the results.
A thin film quality integrated analysis support system characterized by causing the output device to output.

【0012】また、さらに詳細を分析したい要因が見つ
かった場合には、統合解析知識ガイダンス部は導き出さ
れた分析ツールごとに、メイルのようなネットワーク連
絡手段で分析担当者に分析を指示するか、ネットワーク
を介して分析ツールをリモート操作を行い、分析終了後
に被対象物の分析結果を上記出力装置に出力させること
を特徴とする薄膜品質統合解析支援システムを提供す
る。
Further, when a factor for which further analysis is desired is found, the integrated analysis knowledge guidance unit instructs an analysis person to perform analysis by a network communication means such as a mail for each analysis tool derived. A thin film quality integrated analysis support system is provided in which an analysis tool is remotely operated via a network, and the analysis result of the object is output to the output device after the analysis is completed.

【0013】[0013]

【発明の実施の形態】図1は本発明のシステム構成の一
実施例を示す図である。本実施例のシステムでは、記憶
装置4と、制御装置9と、入力装置10と、出力装置1
1とを有する。
FIG. 1 is a diagram showing one embodiment of a system configuration of the present invention. In the system of the present embodiment, the storage device 4, the control device 9, the input device 10, and the output device 1
And 1.

【0014】記憶装置4は、工程毎の目的因子と因果関
係のある要因項目を蓄積した特性要因知識データ1と、
データのタイプ毎に使用可能な解析ツール情報を蓄積し
た解析ツール知識データ2と、要因となるデータごとに
分析可能な分析ツール情報を蓄積した分析ツール知識デ
ータ3を有する。
The storage device 4 stores characteristic factor knowledge data 1 storing factor items having a causal relationship with an objective factor for each process,
It has analysis tool knowledge data 2 that stores analysis tool information that can be used for each type of data, and analysis tool knowledge data 3 that stores analysis tool information that can be analyzed for each factor data.

【0015】制御装置9は、特性要因知識データ1に基
づき、上記入力装置から入力された不良現象からその要
因を導き出す不良要因知識獲得手段5と、解析ツール知
識データ2に基づき、着目要因ごとに対応する解析ツー
ルを導き出す解析ツール知識獲得手段6と、分析ツール
知識データ3に基づき、着目要因ごとに対応する分析ツ
ールを導き出す分析ツール知識解析手段7と、キーボー
ドやマウス等の入力装置10で入力された異常発生因子
によって、上記知識獲得手段から導き出された要因及び
対応する解析ツールや分析ツールの情報をCRT等の出
力装置11に出力させて、ユーザにガイダンスを与える
統合解析知識ガイダンス部8を有する。
The control device 9 comprises a failure factor knowledge acquiring means 5 for deriving the factor from the failure phenomenon input from the input device based on the characteristic factor knowledge data 1 and an analysis tool knowledge data 2 for each factor of interest. Analysis tool knowledge acquisition means 6 for deriving a corresponding analysis tool, analysis tool knowledge analysis means 7 for deriving a corresponding analysis tool for each factor of interest based on the analysis tool knowledge data 3, and an input device 10 such as a keyboard or a mouse. The integrated analysis knowledge guidance unit 8 which outputs the factors derived from the knowledge acquisition means and the information of the corresponding analysis tools and analysis tools to the output device 11 such as a CRT based on the determined abnormality occurrence factor to provide the user with guidance is provided. Have.

【0016】次に、記憶装置4の管理するデータ1から
データ3の内容について述べる。特性要因知識データ1
は、基本特性要因データテーブルと、設備別特性要因デ
ータテーブルと、全工程特性要因データテーブルから構
成する。従来品質管理において、特性(工程の結果)と
それに影響を及ぼすと技術的に考えられる原因との関係
を図示した特性要因図(俗称フィッシュボーン図)を作
成して、工程毎の相対的な因果関係を整理することが行
われている。このような特性要因図を知識として整理し
データベースに蓄積したものが特性要因知識データ1で
ある。ただし、本実施例の半導体製品の場合は、成膜,
酸化・拡散,ホトリソ,エッチング,イオン打ち込みの
代表的な工程毎に、特性(目的因子)と、その目的因子
に因果関係のあると考えられる代表的な原因(要因)を
まとめたものを基本特性要因データテーブルとする。
Next, the contents of data 1 to data 3 managed by the storage device 4 will be described. Characteristic factor knowledge data 1
Consists of a basic characteristic factor data table, a facility-specific characteristic factor data table, and an all process characteristic factor data table. In conventional quality control, a characteristic factor diagram (commonly known as a fishbone diagram) that illustrates the relationship between characteristics (results of processes) and causes that are considered to affect them technically is created, and the relative consequences of each process are created. Organizing relationships has been done. The characteristic factor knowledge data 1 is obtained by organizing such characteristic factor diagrams as knowledge and accumulating them in a database. However, in the case of the semiconductor product of the present embodiment, film formation,
For each typical process of oxidation / diffusion, photolithography, etching, and ion implantation, characteristics (objective factors) and typical causes (factors) considered to have a causal relationship to the objective factors are summarized. This is a factor data table.

【0017】この時、エッチング工程の要因の1つであ
るエッチング時間が、前の成膜工程の目的因子である膜
厚と因果関係があるように、ある工程Aの目的因子が、
別の工程の要因になっている場合の因果関係も含む。図
2に、エッチングの場合の基本特性要因データテーブル
例を示す。目的因子を寸法とした場合、個々の要因をま
とめた要因グループにはプロセス条件や設備管理などが
あり、要因グループ別に代表的な要因をリストアップし
た結果である。
At this time, the objective factor of the certain process A is set so that the etching time, which is one of the factors of the etching process, has a causal relationship with the film thickness which is the objective factor of the previous film forming process.
It also includes the causal relationship when it is a factor in another process. FIG. 2 shows an example of a basic characteristic factor data table in the case of etching. When the objective factor is a dimension, a factor group in which individual factors are summarized includes process conditions and equipment management, and is a result of listing typical factors for each factor group.

【0018】設備別特性要因データテーブルは、基本特
性要因データテーブルをもとに、具体的に被加工物を処
理する工程で使用する製造設備において、それぞれ制御
及び収集可能なデータや、設備状態に影響を与える部品
やメンテナンス方法が異なるため、より詳細なデータ項
目を各製造設備毎にまとめた結果である。この設備別特
性要因データテーブルには、技術者から見た重要度を設
定しておく。図3に示したプラズマドライエッチング設
備Aの場合の設備別特性要因データテーブル例を示す。
要因は実際に制御または収集可能なデータなどとしてリ
ストアップした結果である。重要度には、数値や記号な
どの相対比較が可能な値を設定する。
The equipment-specific characteristic factor data table is based on the basic characteristic factor data table. Specifically, in the manufacturing equipment used in the process of processing a workpiece, data that can be controlled and collected and the equipment state are stored. Because different parts and maintenance methods affect each other, more detailed data items are collected for each manufacturing facility. In this equipment-specific characteristic factor data table, the importance as viewed from the engineer is set. 4 shows an example of a characteristic factor data table for each facility in the case of the plasma dry etching facility A shown in FIG.
The factors are the results listed as data that can be actually controlled or collected. As the importance, a value such as a numerical value or a symbol that can be relatively compared is set.

【0019】全工程特性要因データテーブルは、品種毎
に異なる工程フローをもとに作成する。工程フローに
は、工程名,順序,工程毎に使用可能な製造設備名や検
査設備名などから構成される。こような工程フローデー
タと設備別特性要因データテーブルをもとに、全工程分
をまとめた結果が全工程特性要因データテーブルであ
る。この際に、工程毎に特有な目的因子が新たに発生す
る場合もある。必要ならば工程間にまたがる目的因子と
要因の因果関係を修正しても良い。図4に半導体製品の
品種Aの場合の全工程特性要因データテーブル例を示
す。また、従来の故障解析支援システムのように、最終
的なプローブ検査で判明した不良内容と、その原因とし
て考えられる各工程の目的因子に不良状況もリストアッ
プしたデータも含む。
The all-process-characteristic-factor data table is created based on a process flow that differs for each product type. The process flow includes a process name, an order, names of manufacturing facilities and names of inspection facilities that can be used for each process, and the like. Based on the process flow data and the equipment-specific characteristic factor data table, the result of summarizing all processes is the all-process characteristic factor data table. At this time, a specific objective factor may be newly generated for each process. If necessary, the causal relationship between the objective factor and the factor extending between steps may be corrected. FIG. 4 shows an example of an all-process-characteristic-factor data table in the case of a semiconductor product type A. Further, as in the conventional failure analysis support system, the data includes a list of failures found in the final probe inspection and data listing failure states as objective factors of each process considered as a cause thereof.

【0020】解析ツール知識データ2は、解析データ分
類テーブルと、データタイプ解析ツール対応テーブル
と、データ項目突き合わせテーブルから構成する。
The analysis tool knowledge data 2 comprises an analysis data classification table, a data type analysis tool correspondence table, and a data item matching table.

【0021】図5に示した解析データ分類テーブルは、
実際に制御及び収集可能なデータや、設備状態に影響を
与える部品やメンテナンス方法をリストアップし、それ
ぞのデータ項目から解析データタイプを抽出及び分類し
た結果の対応を示したものである。解析データタイプと
は、整数ベースの実測値、実数ベースの実測値、時間ベ
ース、位置座標ベース、処理位置ベース、0か1の2値
化ベース、テキストベース、画像ベース、ロット情報等
のユニークな名前ベースのような分類のことである。こ
のデータタイプによって、使用可能な解析ツールが特定
できる。
The analysis data classification table shown in FIG.
It lists the data that can be actually controlled and collected, and the parts and maintenance methods that affect the equipment status, and shows the correspondence between the results of extracting and classifying the analysis data type from each data item. The analysis data type is a unique value such as an integer-based measured value, a real-number-based measured value, a time base, a position coordinate base, a processing position base, a binary base of 0 or 1, a text base, an image base, and lot information. Classification like name-based. This data type identifies the available analysis tools.

【0022】図6に示したデータタイプ解析ツール対応
テーブルは、データタイプの組み合わせ毎に使用可能な
解析ツールの対応関係をリストアップした結果である。
解析ツールの情報として、解析ツール名の他に、その解
析ツールがネットワーク上の制御装置のどこにあるかな
どの所在情報、使用回数などがある。
The data type analysis tool correspondence table shown in FIG. 6 is a result of listing correspondences of analysis tools that can be used for each data type combination.
The information of the analysis tool includes, in addition to the analysis tool name, location information such as where the analysis tool is located on the control device on the network, the number of times of use, and the like.

【0023】図7に示したデータ項目突き合わせテーブ
ルは、例えば寸法検査データとエッチング設備のエッチ
ング時間の相関をとる場合や、不良チップ座標とある工
程の異物座標を同一画面上に表示する場合などのよう
に、複数の異なるデータタイプ間のデータを突き合わせ
て解析する必要がある場合、例えば品種名,工程名,ロ
ットNoのデータが双方に存在すれば突き合わせ可能で
あるなどの、突き合わせのキーデータのパターンをリス
トアップした結果である。
The data item matching table shown in FIG. 7 is used for, for example, a case where the dimension inspection data is correlated with the etching time of the etching equipment, or a case where the coordinates of the defective chip and the coordinates of the foreign particles in a certain process are displayed on the same screen. As described above, when it is necessary to match data between a plurality of different data types and analyze the data, for example, matching can be performed if data of a product name, a process name, and a lot number exist in both of them. This is the result of listing the patterns.

【0024】分析ツール知識データ3は、因子別分析ツ
ール対応テーブルから構成する。図8に示した因子別分
析データ対応テーブルは、特性要因知識データ1で要因
となった因子の中で分析可能な分析可能な分析内容と、
実際に分析する分析設備名と、分析設備の仕様と、分析
指示情報をまとめたものである。分析指示情報には、メ
イルアドレスなどの分析担当者への連絡方法、分析サン
プル及び分析に必要な座標データなどを含む各種指示項
目などの情報を含む。
The analysis tool knowledge data 3 is constituted by a factor-specific analysis tool correspondence table. The analysis data correspondence table for each factor shown in FIG. 8 includes the analysis contents that can be analyzed among the factors that have become the factors in the characteristic factor knowledge data 1,
It summarizes the name of the analysis equipment to be actually analyzed, the specification of the analysis equipment, and the analysis instruction information. The analysis instruction information includes information such as a mail address and the like, a method of contacting a person in charge of analysis, an analysis sample, and various instruction items including coordinate data necessary for analysis.

【0025】以上に述べた、特性要因知識データ1,解
析ツール知識データ2,分析ツール知識データ3は一度
作成しデータベースに登録した後からも、それぞれ個別
にデータの内容を追加・更新などの編集をすることで、
最新の知識情報を蓄積することが可能である。
The characteristic factor knowledge data 1, the analysis tool knowledge data 2, and the analysis tool knowledge data 3 described above are created once and registered in the database, and then individually edited by adding or updating the contents of the data. By doing
It is possible to accumulate the latest knowledge information.

【0026】次に本システムを用いて、半導体製品製造
途中の検査工程で検査規格値外となった場合に、その原
因を解析する場合のフローの一例について説明する(図
9)。
Next, a description will be given of an example of a flow for analyzing the cause of the out-of-spec value in the inspection process during the manufacture of a semiconductor product using the present system (FIG. 9).

【0027】ステップ91:ユーザは入力装置10のキ
ーボードで不良解析の目的因子、この場合は検査規格値
外となったデータ項目を入力する。例えば、M1エッチ
ング工程後の寸法が、規格外だったとする。
Step 91: The user uses the keyboard of the input device 10 to input the objective factor of the failure analysis, in this case, the data item out of the inspection standard value. For example, it is assumed that the dimensions after the M1 etching process are out of the standard.

【0028】ステップ92:統合解析知識ガイダンス部
8は、不良要因知識獲得手段5に目的因子、例えばM1
エッチング工程寸法を送信する。
Step 92: The integrated analysis knowledge guidance unit 8 sends the objective factor, for example, M1
Send the etching process dimensions.

【0029】ステップ93:不良要因知識獲得手段5
は、予め作成してある特性要因知識データ1から、目的
因子に関係する要因を検索し、検索結果を統合解析知識
ガイダンス部8に送信する。本例では、全工程特性要因
データテーブルを使用して、M1エッチング工程寸法に
関係のある要因を検索する。
Step 93: defect factor knowledge acquiring means 5
Searches for a factor related to the objective factor from the characteristic factor knowledge data 1 created in advance, and transmits the search result to the integrated analysis knowledge guidance unit 8. In this example, a factor related to the M1 etching process size is searched using the all process characteristic factor data table.

【0030】ステップ94:統合解析知識ガイダンス部
8は、検索結果を重要度の高い要因にソートした結果
を、出力装置11に表示する。
Step 94: The integrated analysis knowledge guidance unit 8 displays on the output device 11 the result of sorting the search results according to the factors of high importance.

【0031】ステップ95:ユーザは関連度を参考に目
的因子との関係を解析したい要因、例えばステップ2ガ
ス圧などを、入力装置10のマウスで選択する。また
は、重要度の高い要因に関しては、ユーザの入力なし
に、次ステップに進むことも予め設定できる。
Step 95: The user selects a factor for which the relationship with the objective factor is desired to be analyzed with reference to the degree of association, for example, a gas pressure in Step 2 using the mouse of the input device 10. Alternatively, for a factor having a high degree of importance, it can be set in advance to proceed to the next step without user input.

【0032】ステップ96:統合解析知識ガイダンス部
8は、解析ツール知識獲得手段6に目的因子と選択され
た要因を送信する。
Step 96: The integrated analysis knowledge guidance unit 8 transmits the objective factor and the selected factor to the analysis tool knowledge acquisition means 6.

【0033】ステップ97:解析ツール知識獲得手段6
は、予め作成してある解析ツール知識データ2から目的
因子や選択要因の解析ツールを検索し、検索結果を統合
解析知識ガイダンス部8に送信する。本例では、解析デ
ータ分類テーブルでそれぞれのデータ項目毎にデータタ
イプを検索し、データタイプ解析ツール対応テーブル
で、使用可能な解析ツールを検索する。次にデータ項目
突き合わせテーブルで、該当するデータタイプ間で突き
合わせて解析が可能かどうか判断する。
Step 97: Analysis tool knowledge acquisition means 6
Searches the analysis tool knowledge data 2 created in advance for an analysis tool for the objective factor and the selection factor, and transmits the search result to the integrated analysis knowledge guidance unit 8. In this example, a data type is searched for each data item in the analysis data classification table, and a usable analysis tool is searched in the data type analysis tool correspondence table. Next, in the data item matching table, it is determined whether or not analysis is possible by matching between the corresponding data types.

【0034】ステップ98:統合解析知識ガイダンス部
8は、送信された単独および組み合わせた目的因子や要
因のデータ項目と、使用可能な解析ツール名情報例えば
相関図やマップ図等の結果を、出力装置11に表示す
る。この際、解析ツールの使用回数でソートして表示す
ることも可能である。
Step 98: The integrated analysis knowledge guidance section 8 outputs the transmitted data items of the individual and combined objective factors and factors, and usable analysis tool name information, for example, a result such as a correlation diagram or a map diagram, to an output device. 11 is displayed. At this time, it is also possible to sort and display by the number of times the analysis tool is used.

【0035】図10にステップ98までの出力画面例を
示す。ステップ91の目的要因の入力部101と、ステ
ップ94の検索結果要因表示部兼、ステップ95の要因
選択部102と、ステップ98の検索結果解析ツール表
示部103と、使用した特性要因知識データ1のデータ
内容のフィッシュボーン図表示部104と、次に説明す
る解析ツールの起動用ボタン105などから構成され
る。
FIG. 10 shows an example of an output screen up to step 98. The input unit 101 of the target factor in step 91, the search result factor display unit in step 94, the factor selection unit 102 in step 95, the search result analysis tool display unit 103 in step 98, and the characteristic factor knowledge data 1 used It is composed of a fishbone diagram display section 104 for data contents, an analysis tool activation button 105 described below, and the like.

【0036】さらに、解析ツール情報の検索結果を用い
て、処理来歴や被加工物の製造設備の処理パラメータや
検査設備の各種検査結果などの実績データから、具体的
に解析する方法について説明する。図11は本発明のシ
ステム構成の別の一実施例を示す図である。本実施例の
システムでは、記憶装置4と、制御装置9と、入力装置
10と、出力装置11と、各種解析ツール13を有す
る。記憶装置4の中には、被加工物の処理来歴や製造設
備の処理パラメータや検査設備の各種検査結果を蓄積し
た実績データ12も含む。
Further, a method for specifically analyzing the results of processing, such as processing history, processing parameters of manufacturing equipment of a workpiece, and various inspection results of inspection equipment, using search results of analysis tool information will be described. FIG. 11 is a diagram showing another embodiment of the system configuration of the present invention. The system of the present embodiment includes a storage device 4, a control device 9, an input device 10, an output device 11, and various analysis tools 13. The storage device 4 also includes actual data 12 in which the processing history of the workpiece, the processing parameters of the manufacturing equipment, and various inspection results of the inspection equipment are accumulated.

【0037】図11のシステム構成の処理フローを説明
する(図12)。
The processing flow of the system configuration shown in FIG. 11 will be described (FIG. 12).

【0038】ステップ121:ユーザは入力装置10の
マウスで、図10の出力画面上の解析ツール情報の検索
結果表示部103から使用する解析ツール、例えば相関
図やマップ図を選択する。
Step 121: The user uses the mouse of the input device 10 to select an analysis tool to be used, for example, a correlation diagram or a map diagram from the analysis tool information search result display section 103 on the output screen of FIG.

【0039】ステップ122:ユーザが図10の出力画
面上の解析起動ボタン105をマウスでクリックするこ
とで、統合解析知識ガイダンス部8は、解析ツールの所
在情報から、仮に他の制御装置上に解析ツールが存在し
ても、ネットワーク経由で解析ツールを起動し、データ
項目名を送信する。
Step 122: When the user clicks the analysis start button 105 on the output screen of FIG. 10 with a mouse, the integrated analysis knowledge guidance unit 8 temporarily analyzes the location information of the analysis tool on another control device. Even if the tool exists, start the analysis tool via the network and send the data item name.

【0040】ステップ123:実績データ12の検索を
特定するために必要な情報などは、各種解析ツール13
のガイダンスに従って入力を行う。
Step 123: Information necessary for specifying the search of the performance data 12 is stored in various analysis tools 13
Input according to the guidance of.

【0041】ステップ124:解析ツール13は、他の
制御装置の解析ツールであっても、ネットワーク経由の
解析の場合は解析結果を統合解析知識ガイダンス部8に
送信する。
Step 124: Even if the analysis tool 13 is an analysis tool of another control device, the analysis tool 13 sends the analysis result to the integrated analysis knowledge guidance unit 8 in the case of analysis via a network.

【0042】ステップ125:統合解析知識ガイダンス
部8は、検索結果を出力装置11に表示する。
Step 125: The integrated analysis knowledge guidance unit 8 displays the search result on the output device 11.

【0043】次に図1のシステム構成の別の一実施例と
して、半導体製品製造のプローブ検査設備で製品特性を
検査した結果、不良セルと判定された場合に、分析ツー
ルを使用して原因を解析する場合のフローの一例につい
て説明する(図13)。
Next, as another embodiment of the system configuration shown in FIG. 1, when the product characteristics are inspected by a probe inspection facility for manufacturing semiconductor products and the cell is determined to be defective, the cause is determined by using an analysis tool. An example of a flow in the case of performing an analysis will be described (FIG. 13).

【0044】ステップ131:図9のステップ91〜ス
テップ94のフローに従って、重要度の高い要因をソー
トした結果を出力装置11に表示する。ステップ91で
は、ユーザは入力装置10で不良解析の目的因子、この
場合はプローブ検査結果の不良セルのフェイルビットマ
ップデータ項目を入力する。
Step 131: According to the flow of steps 91 to 94 in FIG. 9, the result of sorting the factors having high importance is displayed on the output device 11. In step 91, the user inputs a failure analysis target factor, in this case, a fail bitmap data item of a failed cell of a probe test result using the input device 10.

【0045】ステップ132:ユーザは出力装置11の
画面上で目的因子との関係を解析したい要因、例えば異
物をマウスで選択する。
Step 132: The user selects, on the screen of the output device 11, a factor whose relationship with the target factor is to be analyzed, for example, a foreign substance with the mouse.

【0046】ステップ133:統合解析知識ガイダンス
部8は、分析ツール知識獲得手段7に選択された要因を
送信する。
Step 133: The integrated analysis knowledge guidance unit 8 transmits the selected factor to the analysis tool knowledge acquisition means 7.

【0047】ステップ134:分析ツール知識獲得手段
6は、予め作成してある分析ツール知識データ3から選
択した要因を因子とした因子別分析データ対応テーブル
で、可能な分析内容と分析ツール、仕様などを検索し
て、検索結果を統合解析知識ガイダンス部8に送信す
る。
Step 134: The analysis tool knowledge acquiring means 6 is a factor-based analysis data correspondence table in which the factors selected from the analysis tool knowledge data 3 prepared in advance are used as factors. And transmits the search result to the integrated analysis knowledge guidance unit 8.

【0048】ステップ135:統合解析知識ガイダンス
部8は、送信された分析ツール情報の結果、例えばSE
Mによる形状観察や発光分析による成分分析などを、出
力装置11に表示する。
Step 135: The integrated analysis knowledge guidance unit 8 transmits the result of the transmitted analysis tool information, for example, SE
The output device 11 displays the shape observation by M, the component analysis by luminescence analysis, and the like.

【0049】本実施例のシステムを用いて不良解析を行
う際に、解析ツールを用いて要因をある程度絞り込み、
詳細まで分析したい要因を選択することが可能である。
例えば、図9と図12で示した解析支援フローに従って
解析すると、プローブ検査結果の不良セルのフェイルビ
ットの要因として異物の重要度が高く、実際に解析ツー
ルでフェイルビットマップと異物マップを突き合わせた
結果から、同一座標に異物が付着していたことがわかっ
たとする。ユーザは、さらに分析要求を行う要因として
異物を選択する。
When performing a failure analysis using the system of this embodiment, the factors are narrowed down to some extent using an analysis tool.
It is possible to select the factors that you want to analyze in detail.
For example, when the analysis is performed according to the analysis support flow shown in FIGS. 9 and 12, the importance of the foreign matter is high as a cause of the fail bit of the defective cell in the probe inspection result, and the fail bit map and the foreign matter map were actually compared by the analysis tool. It is assumed that the result shows that a foreign substance has adhered to the same coordinates. The user further selects a foreign substance as a factor for making an analysis request.

【0050】図14にステップ135の出力画面例を示
す。図9のステップ91の目的要因の入力部141と、
ステップ94の検索結果要因表示部兼ステップ95の要
因選択部142と、ステップ98の検索結果解析ツール
表示部143と、ステップ135の検索結果分析ツール
表示部144と、ステップ125の解析ツールの解析結
果表示部145と、次に説明する分析指示の起動用ボタ
ン146から構成される。
FIG. 14 shows an example of the output screen in step 135. An input unit 141 for an objective factor in step 91 in FIG.
The search result factor display unit of step 94 and the factor selection unit 142 of step 95, the search result analysis tool display unit 143 of step 98, the search result analysis tool display unit 144 of step 135, and the analysis result of the analysis tool of step 125 The display unit 145 includes a display button 145 and an analysis instruction activation button 146 described below.

【0051】さらに、分析ツール情報の検索結果を用い
て、被加工物を具体的に分析する場合について説明す
る。図15は本発明のシステム構成の別の一実施例を示
す図である。本実施例のシステムでは、記憶装置4と、
制御装置9と、入力装置10と、出力装置11と、各種
分析ツール14と、メイルなどのネットワーク経由連絡
手段15を有する。
Further, a case in which a workpiece is specifically analyzed using the search results of the analysis tool information will be described. FIG. 15 is a diagram showing another embodiment of the system configuration of the present invention. In the system of the present embodiment, the storage device 4
It has a control device 9, an input device 10, an output device 11, various analysis tools 14, and communication means 15 via a network such as a mail.

【0052】図15のシステム構成の処理フローを説明
する(図16)。
The processing flow of the system configuration shown in FIG. 15 will be described (FIG. 16).

【0053】ステップ161:ユーザは入力装置10
で、図14の分析ツール情報の検索結果表示部144か
ら分析内容や実際に分析する分析設備、例えば成分分析
を選択する。
Step 161: The user operates the input device 10
Then, from the analysis tool information search result display section 144 in FIG. 14, the analysis contents and the analysis equipment to be actually analyzed, for example, the component analysis, are selected.

【0054】ステップ162:ユーザは入力装置10
で、例えばウエハ上の異物の特定の原点におけるX,Y
分析位置情報など分析に必要な分析指示情報データを作
成する。
Step 162: The user operates the input device 10
For example, X, Y at a specific origin of a foreign substance on a wafer
Create analysis instruction information data required for analysis such as analysis position information.

【0055】ステップ163:ユーザが図14の出力画
面上の分析指示ボタン146をマウスでクリックするこ
とで、統合解析知識ガイダンス部8は、作成した分析ツ
ールの分析指示情報を用いて、メイルなどのネットワー
ク連絡手段15で分析担当者へ分析依頼を行う。
Step 163: When the user clicks an analysis instruction button 146 on the output screen of FIG. 14 with a mouse, the integrated analysis knowledge guidance unit 8 uses the analysis instruction information of the created analysis tool to send mail or the like. An analysis request is sent to the person in charge of analysis by the network communication means 15.

【0056】ステップ164:分析担当者が分析ツール
14で分析した分析結果は、メイルなどのネットワーク
連絡手段15で、依頼者のユーザに送信する。この際、
分析者のコメント等の解析情報をコメントとして添付す
ることも可能である。
Step 164: The analysis result analyzed by the analysis person with the analysis tool 14 is transmitted to the user of the requester by the network communication means 15 such as mail. On this occasion,
It is also possible to attach analysis information such as an analyst's comment as a comment.

【0057】また、分析ツール14がネットワーク経由
でも操作可能な場合は、ユーザが制御装置9を介してリ
モート分析し、分析結果を出力装置11の解析結果表示
部145の代わりに表示させることも可能である。
When the analysis tool 14 can be operated via a network, the user can perform remote analysis via the control device 9 and display the analysis result instead of the analysis result display section 145 of the output device 11. It is.

【0058】また、ユーザは解析結果や分析結果を確認
して、さらに別の要因を入力装置10で選択したり、目
的因子を再入力して、不良解析を継続させることが可能
である。
Further, the user can confirm the analysis result and the analysis result, select another factor with the input device 10, or re-enter the objective factor to continue the failure analysis.

【0059】なお、本実施例では、特性要因知識データ
1と、解析ツール知識データ2と、分析ツール知識デー
タ3と、実績データ12は、同じ記憶装置4に保持され
ているが、2以上の記憶装置を用意し、別々の記憶装置
に保持されるようにしても良い。
In this embodiment, the characteristic factor knowledge data 1, the analysis tool knowledge data 2, the analysis tool knowledge data 3, and the performance data 12 are stored in the same storage device 4. A storage device may be prepared and held in separate storage devices.

【0060】また、本実施例では、1つの制御装置が不
良要因知識獲得手段5と、解析ツール知識獲得手段6
と、分析ツール知識解析手段7と、統合解析知識ガイダ
ンス部8とを備えるが、2以上の制御装置を用意し、上
記各部を分担して備えるようにしても良い。
Further, in this embodiment, one control device includes the failure factor knowledge acquiring means 5 and the analysis tool knowledge acquiring means 6
And an analysis tool knowledge analysis unit 7 and an integrated analysis knowledge guidance unit 8. However, two or more control devices may be prepared and the above units may be shared and provided.

【0061】[0061]

【発明の効果】本発明は半導体製品のような薄膜製品製
造の分野において、不良解析を行いたい目的因子は、ど
の要因に着目すべきかというデータベースに蓄積された
共通の知識を利用することで、解析者の前提知識だけで
はなく、最新知識にもとづいて効率的な解析を支援する
ことが可能になる。また、不良解析データを解析可能な
解析ツールのガイダンスや、詳細分析を行う分析ツール
のガイダンスを行い、実際のツールの使用環境を支援す
る、好適な薄膜品質統合解析支援システムを提供する。
According to the present invention, in the field of the production of thin film products such as semiconductor products, the purpose factor for which a failure analysis is to be performed is to utilize common knowledge accumulated in a database as to which factor to focus on. It is possible to support efficient analysis based not only on the prerequisite knowledge of the analyst but also on the latest knowledge. Further, the present invention provides a suitable thin film quality integrated analysis support system that provides guidance on an analysis tool capable of analyzing failure analysis data and an analysis tool for performing detailed analysis, and supports an actual tool use environment.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の薄膜品質統合解析支援システム構成の
一実施例を示すブロック図。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the configuration of a thin film quality integrated analysis support system according to the present invention.

【図2】本発明の一実施例で基本特性要因データテーブ
ルの説明図。
FIG. 2 is an explanatory diagram of a basic characteristic factor data table in one embodiment of the present invention.

【図3】本発明の一実施例で設備別特性要因データテー
ブルの説明図。
FIG. 3 is an explanatory diagram of an equipment-specific characteristic factor data table in one embodiment of the present invention.

【図4】本発明の一実施例で全工程特性要因データテー
ブルの説明図。
FIG. 4 is an explanatory diagram of an all-process-characteristic-factor data table in one embodiment of the present invention.

【図5】本発明の一実施例で解析データ分類テーブルの
説明図。
FIG. 5 is an explanatory diagram of an analysis data classification table in one embodiment of the present invention.

【図6】本発明の一実施例でデータタイプ解析ツール対
応テーブルの説明図。
FIG. 6 is an explanatory diagram of a data type analysis tool correspondence table according to an embodiment of the present invention.

【図7】本発明の一実施例でデータ項目突き合わせテー
ブルの説明図。
FIG. 7 is an explanatory diagram of a data item matching table according to an embodiment of the present invention.

【図8】本発明の一実施例で因子別分析ツール対応テー
ブルの説明図。
FIG. 8 is an explanatory diagram of a factor-specific analysis tool correspondence table in one embodiment of the present invention.

【図9】本発明の一実施例で解析ツール検索フローの説
明図。
FIG. 9 is an explanatory diagram of an analysis tool search flow in one embodiment of the present invention.

【図10】本発明の一実施例で解析ツール検索結果の出
力画面の説明図。
FIG. 10 is an explanatory diagram of an output screen of an analysis tool search result in one embodiment of the present invention.

【図11】本発明の別のシステム構成の一実施例を示す
ブロック図。
FIG. 11 is a block diagram showing one embodiment of another system configuration of the present invention.

【図12】本発明の一実施例で解析結果表示フローの説
明図。
FIG. 12 is an explanatory diagram of an analysis result display flow in one embodiment of the present invention.

【図13】本発明の一実施例で分析ツール検索フローの
説明図。
FIG. 13 is an explanatory diagram of an analysis tool search flow in one embodiment of the present invention.

【図14】本発明の一実施例で分析ツール検索結果の出
力画面の説明図。
FIG. 14 is an explanatory diagram of an output screen of an analysis tool search result in one embodiment of the present invention.

【図15】本発明の別のシステム構成の一実施例を示す
ブロック図。
FIG. 15 is a block diagram showing one embodiment of another system configuration of the present invention.

【図16】本発明の一実施例で分析指示フローの説明
図。
FIG. 16 is an explanatory diagram of an analysis instruction flow in one embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…特性要因知識データ、2…解析ツール知識データ、
3…分析ツール知識データ、4…記憶装置、5…不良要
因知識獲得手段、6…解析ツール知識獲得手段、7…分
析ツール知識獲得手段、8…統合解析知識ガイダンス
部、9…制御装置、10…入力装置、11…出力装置、
12…実績データ、13…解析ツール、14…分析ツー
ル、15…ネットワーク経由連絡手段。
1 ... knowledge factor knowledge data, 2 ... analysis tool knowledge data,
3 ... analysis tool knowledge data, 4 ... storage device, 5 ... failure factor knowledge acquisition means, 6 ... analysis tool knowledge acquisition means, 7 ... analysis tool knowledge acquisition means, 8 ... integrated analysis knowledge guidance section, 9 ... control device, 10 ... input device, 11 ... output device,
12: Actual data, 13: Analysis tool, 14: Analysis tool, 15: Communication means via network.

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】ネットワークを介して接続された製造設備
と検査設備と各種分析設備と上位系システムを有する薄
膜製品製造ラインにおける記憶手段と、制御装置と、入
力装置と、出力装置とを有し、異常発生因子の入力によ
って、その異常因子と因果関係のあるデータ項目とその
解析ツールや分析ツールを提供する薄膜品質統合解析支
援システムにおいて、上記記憶装置は工程毎の目的因子
と因果関係のある要因項目を蓄積した特性要因知識デー
タと、データのタイプ毎に使用可能な解析ツール情報を
蓄積した解析ツール知識データと、要因となるデータご
とに分析可能な分析ツール情報を蓄積した分析ツール知
識データと、上記制御装置は統合解析知識ガイダンス部
を有し、特性要因知識データに基づき、上記入力装置か
ら入力された異常発生因子からその要因を導き出す手段
と、解析ツール知識データに基づき、着目要因ごとに対
応する解析ツールを導き出す手段と、分析ツール知識デ
ータに基づき、着目要因ごとに対応する分析ツールを導
き出す手段と、上記導き出された要因及び対応する解析
ツールや分析ツールを上記出力装置に出力させることを
特徴とする薄膜品質統合解析支援システム。
1. A thin film product production line having a production facility, an inspection facility, various analysis facilities, and a host system connected via a network, comprising a storage means, a control device, an input device, and an output device. In the thin film quality integrated analysis support system that provides a data item having a causal relationship with the abnormal factor and an analysis tool or an analysis tool based on the input of the abnormal occurrence factor, the storage device has a causal relationship with a target factor for each process. Characteristic factor knowledge data that accumulates factor items, analysis tool knowledge data that accumulates analysis tool information that can be used for each data type, and analysis tool knowledge data that accumulates analysis tool information that can be analyzed for each factor data And the control device has an integrated analysis knowledge guidance section, and based on the characteristic factor knowledge data, the abnormality input from the input device. Means for deriving the factor from the raw factors, means for deriving an analysis tool corresponding to each factor of interest based on the analysis tool knowledge data, means for deriving an analysis tool corresponding to each factor of interest based on the analysis tool knowledge data, A thin film quality integrated analysis support system, wherein the derived factor and a corresponding analysis tool or analysis tool are output to the output device.
【請求項2】請求項1記載において、薄膜製品製造ライ
ンにおける被加工物の処理来歴や製造設備の処理パラメ
ータや検査設備の各種検査結果を蓄積した実績データを
有し、統合解析知識ガイダンス部は、解析ツール知識デ
ータに基づき着目要因ごとに対応する解析ツールを導き
出す手段で導き出された解析ツールごとに、上記実績デ
ータから解析に必要な実績データを取得して、上記解析
ツールで解析した結果を、上記出力装置に出力させるこ
とを特徴とする薄膜品質統合解析支援システム。
2. The integrated analysis knowledge guidance unit according to claim 1, wherein the integrated analysis knowledge guidance unit has a history of processing of a workpiece on a thin film product manufacturing line, processing parameters of manufacturing equipment, and various inspection results of inspection equipment. For each analysis tool derived by means of deriving an analysis tool corresponding to each factor of interest based on the analysis tool knowledge data, obtain the actual data required for analysis from the above actual data and analyze the results analyzed by the above analysis tool. A thin film quality integrated analysis support system, wherein the output is output to the output device.
【請求項3】請求項1記載において、統合解析知識ガイ
ダンス部は、分析ツール知識データに基づき着目要因ご
とに対応する分析ツールを導き出す手段で導き出された
分析ツールごとに、メイルのようなネットワーク連絡手
段で分析担当者に分析を指示するか、ネットワークを介
して分析ツールをリモート操作を行い、分析終了後に被
対象物の分析結果を上記出力装置に出力させることを特
徴とする薄膜品質統合解析支援システム。
3. An integrated analysis knowledge guidance unit according to claim 1, wherein said integrated analysis knowledge guidance unit transmits a network communication such as a mail for each analysis tool derived by means for deriving an analysis tool corresponding to each factor of interest based on the analysis tool knowledge data. A thin film quality integrated analysis support characterized by instructing an analysis person to perform analysis by means or remotely operating an analysis tool via a network and outputting the analysis result of the object to the output device after the analysis is completed. system.
【請求項4】請求項1記載において、記憶装置の中の特
性要因知識データは、基本特性要因データテーブルと、
設備別特性要因データテーブルと、全工程特性要因デー
タテーブルから構成することを特徴とする薄膜品質統合
解析支援システム。
4. The characteristic factor knowledge data in the storage device according to claim 1, wherein the characteristic factor knowledge data includes a basic characteristic factor data table,
An integrated thin film quality analysis support system comprising a characteristic factor data table for each facility and a characteristic factor data table for all processes.
【請求項5】請求項1記載において、記憶装置の中の解
析ツール知識データは、解析データ分類テーブルと、デ
ータタイプ解析ツール対応テーブルと、データ項目突き
合わせテーブルから構成することを特徴とする薄膜品質
統合解析支援システム。
5. The thin film quality according to claim 1, wherein the analysis tool knowledge data in the storage device comprises an analysis data classification table, a data type analysis tool correspondence table, and a data item matching table. Integrated analysis support system.
【請求項6】請求項1記載において、記憶装置の中の分
析ツール知識データは、因子別分析ツール対応テーブル
から構成することを特徴とする薄膜品質統合解析支援シ
ステム。
6. The integrated thin film quality analysis support system according to claim 1, wherein the analysis tool knowledge data in the storage device is constituted by a factor-specific analysis tool correspondence table.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011150496A (en) * 2010-01-21 2011-08-04 Hitachi Ltd Factor analysis device
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