WO2014006807A1 - グラフ描画装置、グラフ描画方法、工程管理システム、工程管理方法および可読記憶媒体 - Google Patents

グラフ描画装置、グラフ描画方法、工程管理システム、工程管理方法および可読記憶媒体 Download PDF

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WO2014006807A1
WO2014006807A1 PCT/JP2013/003151 JP2013003151W WO2014006807A1 WO 2014006807 A1 WO2014006807 A1 WO 2014006807A1 JP 2013003151 W JP2013003151 W JP 2013003151W WO 2014006807 A1 WO2014006807 A1 WO 2014006807A1
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WO
WIPO (PCT)
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graph
statistic
data group
display area
variables
Prior art date
Application number
PCT/JP2013/003151
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English (en)
French (fr)
Inventor
小林　秀紀
精一 梶田
高橋　良夫
Original Assignee
シャープ株式会社
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Publication date
Application filed by シャープ株式会社 filed Critical シャープ株式会社
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Publication of WO2014006807A1 publication Critical patent/WO2014006807A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/20—Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
    • G06T11/206—Drawing of charts or graphs
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0208—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the configuration of the monitoring system
    • G05B23/0216—Human interface functionality, e.g. monitoring system providing help to the user in the selection of tests or in its configuration

Definitions

  • the present invention relates to a graph drawing apparatus for drawing a graph for process management, a graph drawing method using the same, a process management system and a process management method using them, and each step of these graph drawing method or process management method to a computer
  • the present invention relates to a computer-readable readable storage medium storing a control program in which a processing procedure for causing a computer to execute is stored.
  • the characteristic of the correlation between manufacturing process process data which has several hundred processes, is not limited to one, but there may be a trade-off relationship between a plurality of data. It is very difficult to efficiently compare the trade-off relationship between the graphs drawn at the edges of the screen, and there is a problem that much analysis time and labor are required.
  • Patent Document 1 discloses that an arbitrary bivariate is efficiently specified between a plurality of variables belonging to one data group and a plurality of variables belonging to another data group. There is disclosed a graph drawing apparatus capable of displaying the correlation between these two variables clearly and easily.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating display contents displayed in each area of a graph drawing template by the conventional graph drawing device disclosed in Patent Document 1.
  • a matrix display area 101 for displaying m ⁇ n elements arranged in a matrix and a graph display area 102 for displaying a graph image are drawn on the same display screen 100.
  • first variable name display area 103 belonging to the first data group
  • second variable name display area 104 belonging to the second data group
  • m ⁇ n statistics are calculated and displayed side by side as matrix elements of n rows and m columns in the matrix display area 101.
  • variable belonging to the first data group (first variable name display area 103) and a variable belonging to the second data group corresponding to a certain matrix element 105 designated by the matrix element designation unit in the matrix display area 101
  • a graph image 106 representing the correlation between two variables (second variable name display area 104) is created and displayed in the graph display area 102 on the display screen 100.
  • any two variables can be efficiently designated between a plurality of variables belonging to a certain data group and a plurality of variables belonging to another data group, and the correlation between these two variables is shown in the graph image 106. Can be displayed clearly and easily.
  • FIG. 12 is a diagram exemplifying display contents displayed in each region of the graph drawing template when the conventional graph drawing device disclosed in Patent Document 1 is used for yield analysis.
  • FIG. 13 is an enlarged view of the graph display area in the graph drawing template of FIG.
  • the graph display area 102 includes variables belonging to the first data group (first variable name display area 103) and variables belonging to the second data group (second variable name).
  • a graph image representing the relationship between the two variables with respect to the display area 104) is displayed.
  • the matrix element 105 in the third row and the fourth column (dispersion ratio “18.74”) among the matrix elements displayed in the matrix display area 101 on the display screen 100 is designated by clicking.
  • “Performance” Q4 obtained for each of the manufacturing apparatuses CS_02, CS_03, and CS_04 performing the manufacturing process represented by the “process name” P3 in the column is displayed as a box-and-whisker chart.
  • the graph display area 102 includes an area 107 representing a process name (in this example, “process name P3”) corresponding to the designated matrix element 105 and its matrix element 105.
  • the box plot is represented by a maximum value, a third quartile, a median, a first quartile, and a minimum value.
  • an abnormality such as a specific facility (hereinafter, abnormal facility) is performed by an analysis method represented by multivariate analysis.
  • the cause of the occurrence is extracted mathematically, but it is necessary to confirm its authenticity.
  • the best way to check the authenticity is to check the actual equipment, but it is impossible to check the authenticity when the production is outsourced overseas.
  • the credibility of occurrence of abnormality is often used as a material for judgment.
  • abnormal equipment In the process of complicated manufacturing forms, it is difficult to continuously monitor the cause of abnormality such as specific equipment (hereinafter referred to as abnormal equipment) mathematically extracted by an analysis technique represented by multivariate analysis.
  • the present invention solves the above-mentioned conventional problems, and a graph drawing apparatus and a graph drawing method using the same, which can easily and quickly perform extraction of various abnormalities such as abnormal facilities and evaluation of their continuity
  • a computer-readable readable storage medium storing a control program in which a processing procedure for causing a computer to execute each step of the graph drawing method or the process management method is provided. The purpose is to do.
  • the graph drawing apparatus of the present invention displays in a matrix display area a statistic in which m ⁇ n elements corresponding to m (m is an integer) variable and n (n is an integer) variable are arranged in a matrix.
  • a graph drawing device that displays a graph image relating to the statistic in the graph display area, a statistic corresponding to the designated matrix element is selected, whereby a time series change of the statistic is displayed in the graph display area. It has a time-series change display means for displaying, thereby achieving the above object.
  • the time-series change display means in the graph drawing device of the present invention displays the time-series change up to the display value of the statistics in a graph.
  • the time-series change display means in the graph drawing device of the present invention is a bivariate between the m variables belonging to the first data group and the n variables belonging to the second data group.
  • a continuous trend monitoring graph representing the relationship between them in time series is created and displayed in the graph display area.
  • a statistic display processing unit that displays n rows and m columns of statistic in the matrix display area.
  • it further includes a graph display means for displaying a detailed graph of the statistic by additionally selecting a statistic corresponding to the designated matrix element in the graph drawing apparatus of the present invention.
  • the graph display means in the graph drawing apparatus is configured so that the m variable belonging to the first data group and the n variables belonging to the second data group are between two variables. A graph image representing the relationship is created and displayed in the graph display area.
  • the graph drawing apparatus of the present invention further includes highlighting means for highlighting a matrix element having a time-series variation value of a statistic in a set range when the statistic is displayed.
  • the graph drawing method of the present invention displays in a matrix display area a statistic in which m ⁇ n elements corresponding to m variables (m is an integer) and n (n is an integer) are arranged in a matrix.
  • the time-series change display means displays the graph display area in the graph display area. It has a time-series change display step for displaying a time-series change of statistics, and thereby the above object is achieved.
  • a time series change until the time series change display means reaches the display value of the statistic is displayed in a graph.
  • the time series change display means includes the m variables belonging to the first data group and the n pieces belonging to the second data group.
  • a continuous trend monitoring graph that represents the relationship between the two variables in time series is created and displayed in the graph display area.
  • the display area setting unit in the graph drawing method of the present invention displays a matrix display area for displaying the m ⁇ n elements in a matrix and a graph display area for displaying the graph image.
  • the graph display means in the graph drawing method of the present invention further includes a graph display step of displaying a detailed graph of the statistic by additionally selecting a statistic corresponding to the designated matrix element. .
  • the graph display means includes the m variables belonging to the first data group and the n variables belonging to the second data group. A graph image representing the relationship between the two variables is created and displayed in the graph display area.
  • the method further includes a highlighting step in which the highlighting means highlights the matrix elements having the statistics in the set range in the graph drawing method of the present invention when the statistics are displayed.
  • the method further includes a highlighting step in which highlighting means highlights a matrix element having a time-series variation value of a statistic in a set range in the graph drawing method of the present invention when the statistic is displayed.
  • the process management system of the present invention is a process management system for eliminating or suppressing the cause of abnormality in the manufacturing process of manufacturing a product, comprising the graph drawing device of the present invention, and the m variable variables.
  • the corresponding first data group is a data group representing the performance of the product
  • the second data group corresponding to the n variables is a data group representing a defect factor for the product
  • the graph The drawing device creates a continuous trend monitoring graph that represents in time series the relationship between the two variables between the variable belonging to the data group representing the performance and the variable belonging to the data group representing the failure factor, While displaying in the display area, the extraction of the cause of abnormality and the continuity evaluation of the product manufacture are fed back to the manufacturing process to warn or stop the cause of the abnormality. It is those having an abnormal cause feedback means for signal output, as the above objects can be achieved.
  • the process management method of the present invention is a process management method for eliminating or suppressing a cause of abnormality in a manufacturing process for manufacturing a product using the above-described graph drawing method of the present invention.
  • the corresponding first data group is a data group representing the performance of the product
  • the second data group corresponding to the n variables is a data group representing a defect factor for the product
  • the drawing device creates a continuous trend monitoring graph that represents in time series the relationship between the two variables between the variable belonging to the data group representing the performance and the variable belonging to the data group representing the failure factor, While displaying in the display area, the abnormality cause feedback means feeds back the extraction of the cause of abnormality and the continuity evaluation of the product manufacturing to the manufacturing process.
  • the objects can be achieved.
  • the control program of the present invention describes a processing procedure for causing a computer to execute each step of the graph drawing method of the present invention, thereby achieving the above object.
  • the readable storage medium of the present invention is a computer-readable storage medium in which the control program of the present invention is stored, whereby the above object is achieved.
  • a statistic in which m ⁇ n elements corresponding to m variables (m is an integer) and n variables (n is an integer) are arranged in a matrix is displayed in the matrix display area.
  • a graph drawing device that displays a graph image related to this statistic in the graph display area, by selecting a statistic corresponding to the specified matrix element, a time series change is displayed in the graph display area. It has a display means.
  • This displays the time-series change of the specified statistic in the graph display area, so that it is easy and quick to extract the cause of abnormality such as abnormal equipment and to evaluate its continuity.
  • the time-series change of the designated statistic is displayed in the graph display area, so that it is possible to easily and quickly extract the cause of abnormality such as abnormal equipment and evaluate its continuity.
  • FIG. 8 is a diagram exemplifying display contents displayed in each area 82 to 85 of the graph drawing template 81 of FIG. It is (a) box-and-whisker plot, (b) scatter diagram, (c) normal probability distribution map, and (d) histogram for each equipment other than the continuous trend monitoring graph displayed in the graph display area 85 of FIG.
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining the operation of the graph drawing apparatus of FIG. 1. It is a figure which shows the abnormal increase in case the continuous trend monitoring graph showing the time-sequential correlation of FIG. It is a figure which shows the tendency for the continuous trend monitoring graph showing the time-sequential correlation of FIG. 1 to be flat. It is a case where the continuous trend monitoring graph showing the time-series correlation in FIG.
  • FIG. 2 is an overall configuration diagram of a process management system that includes the graph drawing apparatus of FIG. 1 and manages manufacturing processes such as in the field of semiconductor product manufacturing. It is a figure which illustrates the display content displayed on each area
  • FIG. FIG. 11 is a diagram illustrating display contents displayed in each region of a graph drawing template when the conventional graph drawing device disclosed in Patent Document 1 is used for yield analysis. It is a figure which expands and shows the graph display area in the graph drawing template of FIG.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration example of a graph drawing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • a graph drawing apparatus 1 is configured by a computer system.
  • a keyboard, a mouse, a screen input device (touch panel), and the like that enable various input commands such as variable selection operations and analysis operations.
  • the operation input unit 2 the display unit 3 that can display various images such as an initial screen, a variable selection screen, and a graph drawing template display screen on the display screen according to various input commands, and overall control.
  • a CPU 4 central processing unit
  • RAM 5 as temporary storage means that works as a work memory when the CPU 4 is started up
  • ROM 6 as a computer-readable readable recording medium (storage means), and associated data Other data stored in the table, and a database 7 that various steps data is stored.
  • the operation by the operation input unit 2 includes, for example, a variable selection operation and an analysis operation.
  • the variable selection operation is performed by the operation input unit 2 such as a mouse or a keyboard.
  • the analysis operation is performed by a known touch panel LCD that performs input by touching a portion of the display screen (touch panel) of the display unit 3 with a pen, for example.
  • the analysis operation may be an input method in which a cursor on the display screen of the display unit 3 is moved with the mouse and a certain position in the display screen of the display unit 3 is designated by clicking or double-clicking at that position. .
  • the CPU 4 serving as the control unit selects the analysis target selected by the variable selection operation based on the input command from the operation input unit 2 and the control program read from the ROM 6 into the RAM 5 and various data used for the control program.
  • the factor analysis means 45 for analyzing the relationship between the multivariate and the matrix element item whose statistic is in the setting range are highlighted and the item whose statistic time series fluctuation value is in the setting range is highlighted. Hand highlighting And a display using a predetermined graph drawing template.
  • the statistic calculation means 42 and the data arrangement means 43 operate as a statistic display processing unit, and m between the m variables belonging to the first data group and the n variables belonging to the second data group. Xn statistics are calculated and displayed in a matrix display area, which will be described later with reference to FIG.
  • the statistic display processing unit calculates the m ⁇ n statistic with reference to the stored contents of the association data table described later in FIG.
  • the original data (first data group and second data group) of the calculated statistics is periodically distributed from the outside.
  • the graph output means 44 has a matrix display numerical value selection means 44a for selecting a matrix display numerical value display area as an item corresponding to the designated matrix element, and a matrix display numerical value in the graph display area by the function of the matrix display numerical value selection means 44a.
  • Time series change display means 44b for displaying the time series change and graph display means 44c for displaying the detailed contents of the statistics corresponding to the matrix elements in a graph by additionally selecting the statistics corresponding to the designated matrix elements. And have.
  • the graph output means 44 is a continuous trend monitoring graph as a graph image representing the relationship between the two variables between the variable belonging to the first data group and the variable belonging to the second data group or a time series graph image thereof. Is generated and displayed in a predetermined graph display area on the display screen of the display unit 3.
  • the factor analysis means 45 includes a matrix element designating unit 45a for designating any one of the matrix elements on the display screen of the display unit 3, and an array for rearranging the matrix elements for the designated variable names in the order of absolute values of statistics. And a forward processing unit 45b.
  • a matrix element designating unit 45a for designating any one of the matrix elements on the display screen of the display unit 3, and an array for rearranging the matrix elements for the designated variable names in the order of absolute values of statistics.
  • a forward processing unit 45b In short, when one of m variable names is specified by the matrix element specifying unit 45a, the matrix display is such that n statistics in the column direction with respect to the variable for which the name is specified are in the order of absolute values.
  • the order processing unit 45b rearranges the statistics displayed in the area in units of rows, and when one of n variable names is designated by the matrix element designating unit 45a, the row for the variable for which the name is designated is displayed.
  • the order processing unit 45b rearranges the statistics displayed in the
  • the highlighting means 46 highlights a matrix item (matrix numerical value) or a part of the graph in which the statistic is within the set range.
  • matrix numerical value is an F value
  • the highlighted display is a color display or a bold display that can be seen at a glance.
  • the above statistics are correlation coefficients between variables belonging to the first data group and variables belonging to the second data group.
  • the ROM 6 is composed of a readable recording medium (storage means) such as a hard disk, an optical disk, a magnetic disk, and an IC memory.
  • the control program and various data used for the control program may be downloaded to the ROM 6 from a portable optical disk, magnetic disk, IC memory, or the like, or may be a computer hard disk, or may be downloaded from the hard disk to the ROM 6. Alternatively, it may be downloaded to the ROM 6 via wireless, wired, the Internet, or the like.
  • the database 7 has a linking data table 71 described later with reference to FIG. 2, and various data groups can be stored in the linking data table 71.
  • the association data table 71 is stored by an external storage device such as a hard disk drive.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the contents of the association data table in which data to be graph drawn is stored by the graph drawing device of FIG.
  • the associating data table 71 includes “performance” Q1, Q2,... As M variables belonging to the first data group 72 for each product lot Lt1, Lt2,. QM and “factors” F1, F2,..., FN as N variables belonging to the second data group 73 are stored in association with each other (linked).
  • the data represented by “performance” Q1, Q2,..., QM is, for example, the performance of the device obtained by wafer test or electrical characteristics, and the data represented by “factors” F1, F2,. Are oxide film thickness, line width, inspection process data, and the like.
  • Each product lot is specified by L “product IDs” Lt1, Lt2,..., LtL as common identifiers 74. That is, in this association data table 71, “performance” Q1, Q2,..., QM as M variables for each row, with N identifiers (lot numbers) Lt1, Lt2,. “Factors” F1, F2,... FN as individual variables are associated with each other.
  • the associating data table 71 is based on the regularly input data, and the m variables belonging to the first data group and the n variables belonging to the second data group are shared.
  • the identifiers are stored in association with each other.
  • variable data belonging to the first data group and the n variables belonging to the second data group are periodically distributed to the linked data table 71, and the stored contents of the linked data table are sequentially stored. Server.
  • FIG. 3 is a diagram showing an initial state of the graph drawing template set on the display screen.
  • the graph drawing template 81 includes a matrix display area 82 for displaying the (M ⁇ N) statistics in a matrix form in the lower right, and a first display in the upper right.
  • a variable name display area 83, a second variable name display area 84 at the lower left, and a graph display area 85 at the upper left are arranged, and these areas 82 to 85 are displayed on the display screen of the same display unit 3. It is built in one rectangular frame.
  • FIG. 4 is a diagram exemplifying display contents displayed in the areas 82 to 85 of the graph drawing template 81 of FIG.
  • FIG. 5 shows (a) box-and-whisker plot, (b) scatter plot, (c) normal probability distribution chart, and (d) histogram for each equipment other than the continuous trend monitoring graph displayed in the graph display area 85 of FIG. is there. Note that graphs such as box-and-whisker charts and scatter charts for each cause of abnormality such as these facilities are changed sequentially from the time-series continuous trend monitoring graph by "double-clicking" the N-row and M-column matrix elements at predetermined positions. Can be displayed.
  • the statistic calculation means 42 and the data arrangement means 43 function as a statistic display processing unit, and (M ⁇ N) statistics.
  • “Performance” Q1, Q2,..., QM which are M variables belonging to the first data group 72 and “factor” F1, which are N variables belonging to the second data group 73.
  • (M ⁇ N) correlation coefficients between F2,..., FN are displayed in a matrix form as matrix elements of N rows and M columns.
  • the data editing means 41 of the CPU 4 functions as a variable name display processing unit, and the names of N variables belonging to the second data group 73 in FIG. F1 ”,“ Factor F2 ”,...,“ Factor FN ”are displayed side by side in the column direction corresponding to each row of the matrix display area 82.
  • the operator sees the names of the variables displayed in the first and second variable name display areas 83 and 84, so that the variables belonging to which data group and which data group belong to the matrix display area 82. It is possible to easily recognize whether the statistics between the variables are displayed.
  • the graph output means 44 works as the time series change display means 44b, and between the two variables between the variables belonging to the first data group 72 and the variables belonging to the second data group 73.
  • a graph image showing the relationship in time series for each date is displayed.
  • the operator designates the matrix element value “16” of 3 rows and 14 columns as the analysis operation, and thus, among the matrix elements displayed in the matrix display area 82 on the display screen of the display unit 3.
  • the step 11 the defect 10 corresponding to the column (the seventh column), and the row (the first row) 3
  • step 11 the defect 10 corresponding to the column (the seventh column), and the row (the first row) 3
  • the graph drawing apparatus 1 in conjunction with the analysis operation for designating (clicking) a matrix element in the matrix display area 82, for each date corresponding to the designated (clicked) matrix element.
  • a time-series continuous trend monitoring graph (a time-series display of the relationship between the specified two variables) is displayed in the graph display area 85.
  • the variables and the second data belonging to the first data group 72 Variables belonging to the group 73 can be efficiently designated simultaneously by one operation (for example, one touch).
  • the vertical axis (Y-axis) as the first coordinate axis representing the variable belonging to the first data group 72 and the periodic time series in which the data is distributed are the second.
  • Y-axis as the first coordinate axis representing the variable belonging to the first data group 72
  • the periodic time series in which the data is distributed are the second.
  • X-axis horizontal axis
  • the continuous trend monitoring graph has a vertical axis (Y as a first coordinate axis representing a variable belonging to the first data group 72. Axis) and a horizontal axis (X axis) as a second coordinate axis representing a variable belonging to the second data group 73.
  • Y a first coordinate axis representing a variable belonging to the first data group 72.
  • Axis a horizontal axis
  • X axis as a second coordinate axis representing a variable belonging to the second data group 73.
  • Each point in the scatter diagram of FIG. 5 represents data of a certain product lot.
  • the vertical axis and the horizontal axis may be displayed interchangeably.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining the operation of the graph drawing apparatus of FIG.
  • step S1 the initial state of the graph drawing template 81 as shown in FIG. 3 is displayed on the display screen of the display unit 3.
  • step S2 variable names and matrix elements in the row direction and the column direction are displayed based on the contents of the association data table 81.
  • Objective variables include the number of non-defective products (rate), the number of defective products (rate), and yield as product performance indicators, and explanatory variables include manufacturing equipment, raw material types, raw material lots, and parts lots as manufacturing causal factors that cause bias. is there.
  • step S3 in the matrix display area 82 of the graph drawing template 81, it is determined whether or not a matrix element has been designated by an analysis operation by the operator.
  • the highlighting means 46 highlights the items whose statistic time series fluctuation values are within the set range.
  • the highlighting means 46 highlights items and graphs whose statistics are in the set range.
  • the display is highlighted when the absolute value of the F value exceeds a predetermined value, for example, “10” or has risen six times continuously.
  • the highlighting may be a color display or a bold display.
  • the matrix numerical value “16” of a specific matrix element can be designated by an analysis operation in which, for example, the value “16” of the highlighted matrix element values “16”, “26” and “60” is clicked. .
  • the highlighted matrix element value “16” is displayed in blue, for example, and the matrix element value “26” is displayed in orange, for example, according to the size of the numerical value.
  • “60” can be displayed in red, for example.
  • the frame line is also a bold line.
  • step S3 If there is a designation by clicking a specific matrix element (YES in step S3), the process proceeds to step S4, and a data group for each time series (in this case, data for each date) focused on (clicked) on the designated matrix element F value (here, difference from other device output) is calculated for the group.
  • step S3 If a specific matrix element is specified by double-clicking (YES in step S3), the process proceeds to step S4, and the graph display means 44c pays attention to (clicks on) the matrix element specified by double-clicking. Calculate a detailed graph of quantities. In this case, the detailed graph of the statistics in the next step S6 is displayed.
  • step S5 it is determined whether or not the F value calculation has been performed n times on the data group for each date. If the F value has not been calculated n times (NO in step S5), the process returns to steps S2 to S3, and the F value (here, the difference from the other device output) is assigned to the data group for each date with the same variable name. ) Is repeated.
  • step S6 a time-series continuous trend monitoring graph for each date is displayed in the graph display area 85 based on a plurality of calculation results obtained by calculating the F value with the same variable name for the data group for each date.
  • the matrix element in the third row and the seventh column (that is, the value of correlation coefficient “16”) among the plurality of matrix elements of N rows and M columns displayed in the matrix display area 82 on the display screen of the display unit 3 is designated. Accordingly, the process 11 corresponding to the column (seventh column), the defect 10, the process 11 corresponding to the row (third row), and the apparatus No.
  • a continuous trend monitoring graph representing a time series (data group for each date) correlation with 1 is displayed in the graph display area 85.
  • the operator simply designates (selects) one of the matrix elements displayed in the matrix display area 82 on the display screen of the display unit 3 by clicking on the analysis operation.
  • a variable belonging to the first data group 72 and a variable belonging to the second data group 73 can be designated at the same time.
  • the relationship (time-series change) between the specified bivariates can be graphed into a data group for each date and displayed in an easy-to-see manner.
  • the operator can efficiently extract the relationship between the desired two variables from a large amount of data, and the relationship between the two variables can be clearly seen in a time series change on one display screen of the display unit 3. It can be expressed as a graph. As a result, ranking by the relationship between the two variables (correlation coefficient in this example) can be easily performed, and the trade-off relationship between the multivariables can be easily analyzed.
  • FIG. 7 is a diagram showing an abnormal increase when the continuous trend monitoring graph showing the time-series correlation in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram in the case where the continuous trend monitoring graph representing the time-series correlation in FIG. 1 tends to be flat.
  • FIG. 9 is a diagram showing an improvement result in the case where the continuous trend monitoring graph representing the time-series correlation in FIG. 1 is in a downward trend. 7 to 9 show various trends in the continuous trend monitoring graph for each date. In FIG. 9, there is a downward trend after the improvement treatment, or an improvement trend appears for some reason. As an improvement measure, for example, a new device is replaced.
  • step S7 it is determined whether or not a variable name is specified by an analysis operation by the operator in the graph drawing template 81. Specifically, whether or not the variable name displayed in the first variable name display area 83 is designated as illustrated in FIG. 4, or the second variable name display area 84 as illustrated in FIG. Determine whether the variable name displayed in is specified. If no variable name is specified (NO in step S7), the process immediately returns to step S3.
  • the arrangement order processing unit 45a rearranges the matrix elements for the designated variable name in the order of the absolute value of the statistic. Specifically, when any variable name displayed in the first variable name display area 83 in the column direction is designated, N statistics arranged in the row direction with respect to the variable for which the name is designated are absolute. The statistics displayed in the matrix display area 82 are rearranged in units of rows so as to be in order of values (descending order in this example). Alternatively, when any variable name displayed in the second variable name display area 84 in the row direction is specified, the M statistics arranged in the column direction with respect to the variable for which the name is specified are in the order of absolute values.
  • the statistics displayed in the matrix display area 82 are rearranged in units of columns so that (in this example, descending order). As a result, the operator can easily understand the relationship between the variables of the two groups, in this case, the ranking based on the correlation coefficient, at a glance.
  • the statistic calculation unit 42 and the data arrangement unit 43 function as a statistic display processing unit, and m variables (m is an integer) and n variables (n is an integer).
  • the matrix display numerical value selecting means 44a selects the data corresponding to the designated statistic based on the input command for selecting the statistic corresponding to the matrix element, so that the time series change display means 44b is displayed in the graph display area 85. It has a time series change display step for displaying the time series change of the designated statistic.
  • the matrix display numerical value selecting unit 44a selects data corresponding to the designated statistic, so that the time-series change display unit 44b displays the designated statistics in the graph display area 85. Because the time-series changes in quantity are displayed, it is easy and quick to extract the cause of anomaly occurrence such as anomalous equipment and evaluate its continuity. That is, the introduction of the manufacturing process management method according to the first embodiment significantly increases the speed of analysis for detecting the cause of abnormality such as abnormal equipment and the continuity evaluation thereof.
  • This analysis method is not just a dimension for performing one-to-one correlation analysis and multivariate analysis in a multistage manner.
  • trend monitoring change point monitoring
  • continuous trend monitoring graphs it is possible to accurately detect or predict changes in the equipment environment in the manufacturing process in time series, and to evaluate and evaluate countermeasure effects using the same analysis method Is possible.
  • the matrix display result here shows the degree of bias in the period used for the analysis. Whether the bias suddenly occurred, whether it occurred continuously, or in the convergence direction There is no other way than investigating the actual situation using data.
  • the objective variable having a large F value and the F value history on the time axis of the explanatory variable are displayed in the graph display area 85 of FIG. 4 as a continuous trend monitoring graph.
  • the point of display shows the F value transition.
  • the state of FIG. 9 is in the direction of decreasing the risk of confirmation, and the priority of confirmation can be lowered.
  • FIG. 10 is an overall configuration diagram of a process management system that includes the graph drawing apparatus 1 of FIG. 1 and manages manufacturing processes in the field of semiconductor product manufacturing. Although the semiconductor manufacturing process management method will be described here, the graph drawing apparatus 1 of the first embodiment can be applied not only to the semiconductor manufacturing process management method but also to all manufacturing process management techniques.
  • a process management system 90 includes a manufacturing process management apparatus 91 as a server for managing a manufacturing process, a test process management apparatus 92 as a server for measuring and managing the semiconductor performance (yield) of a product lot,
  • the yield factor analysis device 93 including the graph drawing device 1 of the first embodiment is provided so as to be able to communicate with each other via a data communication path 94.
  • the manufacturing process management device 91 has a database 91a for storing processing history data and process data, which are variables relating to the manufacturing process.
  • the test process management apparatus 92 has a database 92a for storing measured semiconductor performance.
  • the yield factor analysis device 93 includes the graph drawing device 1 of the first embodiment.
  • the yield factor analysis device 93 has a semiconductor performance data group I1 as a variable representing performance from the test process management device 92, and a process data group I2 as a variable representing a defect factor in the manufacturing process from the manufacturing process management device 91, respectively. It is distributed periodically (every date) via the communication path 94.
  • the yield factor analysis device 93 reads these data groups I1 and I2 into the association data table of the graph drawing device 1 and stores them in the database 7.
  • the yield factor analysis device 93 uses the graph drawing device 1 to continue the time series for each date as a graph image representing the relationship between the two variables between the variables belonging to the semiconductor performance data group I1 and the variables belonging to the process data group I2. Abnormal equipment is extracted while displaying the trend monitoring graph in the graph display area 85 on the display screen of the display unit 3.
  • the yield factor analysis device 93 functions as an abnormality occurrence cause feedback means, and feeds back information I3 representing the extracted abnormal equipment to the manufacturing process management device 91 via the data communication path 94. Therefore, the abnormal equipment which is an abnormality generating device in the above manufacturing process is temporarily stopped from the graph drawing device 1 through the yield factor analyzing device 93 and the manufacturing process management device 91, and the abnormal equipment is properly treated. The cause of occurrence can be eliminated. As a result, the above manufacturing process can be stabilized, and yield improvement can be supported.
  • the yield factor analysis device 93 uses the graph drawing device 1 to display a time series for each date as a graph image representing the relationship between the two variables between the variables belonging to the semiconductor performance data group I1 and the variables belonging to the process data group I2. While displaying the continuous trend monitoring graph in the graph display area 85 on the display screen of the display unit 3, the cause of the abnormality such as abnormal equipment in the manufacturing process for manufacturing the product is extracted.
  • the yield factor analysis device 93 functions as an abnormality occurrence cause feedback means, and feeds back information I3 representing the extracted abnormal equipment to the manufacturing process management device 91 via the data communication path 94.
  • an abnormality cause cause such as an abnormal facility in the manufacturing process from the graph drawing device 1 through the yield factor analysis device 93 and the manufacturing process management device 91, and the abnormality occurrence cause target.
  • Appropriate measures can be taken to suppress or eliminate the cause of the abnormality. As a result, the above manufacturing process can be stabilized, and yield improvement can be supported.
  • the process management system 90 of the second embodiment includes the graph drawing device 1 of the first embodiment, and is a system for eliminating or suppressing the cause of abnormality such as abnormal equipment in a manufacturing process for manufacturing a product.
  • the first data group is a data group representing the performance of the product
  • the second data group is a data group representing a failure factor for the product, and belongs to the data group representing the performance by the graph drawing device 1.
  • the process management method according to the second embodiment uses the graph drawing method according to the first embodiment to eliminate or suppress a cause of abnormality such as abnormal equipment in a manufacturing process for manufacturing a product.
  • the first data group is a data group representing the performance of the product
  • the second data group is a data group representing a failure factor for the product
  • the graph drawing device 1 represents the performance.
  • Create a continuous trend monitoring graph showing the relationship between the two variables between the variable belonging to the group and the variable belonging to the data group representing the failure factor in time series, and display it in the graph display area 85 while displaying the abnormal trend feedback.
  • the means of extracting abnormal causes such as abnormal equipment for product manufacturing and its continuity evaluation is fed back to the manufacturing process to warn of abnormal causes such as abnormal equipment Other has an abnormality cause feedback step of the signal output to perform stopping treatment.
  • the present invention relates to a graph drawing apparatus for drawing a graph for process management, a graph drawing method using the same, a process management system and a process management method using them, and each step of these graph drawing method or process management method to a computer
  • a control program in which a processing procedure for causing the control program to be executed and a computer-readable readable storage medium in which the control program is stored are displayed in a graph display area in order to display a time-series change of the specified statistic, It is possible to easily and reliably carry out extraction and continuity evaluation of the cause of abnormality such as abnormal equipment.

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Abstract

【課題】異常設備などの異常発生原因の抽出とその継続性評価を容易かつ確実にする。 【解決手段】統計量算出手段４２およびデータ配置手段４３が統計量表示処理部として働いて、ｍ個（ｍは整数）の変量とｎ個（ｎは整数）の変量に対応するｍ×ｎ個の要素を行列状に並べた統計量を行列表示領域に表示すると共に、該統計量に関するグラフ画像をグラフ表示領域に表示するグラフ描画方法であって、指定された行列要素に対応する統計量を選択する入力指令に基づいて行列表示数値選択手段４４ａがその指定した統計量に対応するデータを選択することにより、時系列変化表示手段４４ｂが、グラフ表示領域８５にその指定した統計量の時系列変化を表示する時系列変化表示工程を有している。

Description

グラフ描画装置、グラフ描画方法、工程管理システム、工程管理方法および可読記憶媒体
　本発明は、工程管理用のグラフを描画するグラフ描画装置およびこれを用いたグラフ描画方法、これらを用いた工程管理システムおよび工程管理方法、これらのグラフ描画方法または工程管理方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述された制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体に関する。
　従来の半導体製造工程のように、多様な工程を多くの設備を使って製造する場合、特定の設備の異常を早期に発見して対策することは非常に重要である。このため、設備の状態をリアルタイムで監視して対応することが行われている。ところが、異常の程度が小さい場合は、その場では気付かずに結果として大きな差となる場合がある。このとき、その設備間差に早く気付き対策することにより、設備間差をなくして、製造する製品の品質安定を図ることが必要となる。
　製造の形式として、（１）製品にするまでの加工ステップが多い、（２）同じ設備を使用し異なる製品を処理する、（３）何台も設備を使って並列処理をする、（４）製品のテスト項目が多いなど、複雑になればなる程、異常工程の抽出が困難となり、統計的分析手法を使う必要が増す。
　数百工程もある製造工程プロセスデータ間の相関関係の特徴は一つだけではなく、複数のデータ間でトレードオフの関係となる場合もある。画面の端と端に描画されたグラフでトレードオフの関係を効率よく比較することは非常に困難であり、多くの解析時間と手間が必要となるという問題がある。
　そこで、このような課題を解決するために、特許文献１には、あるデータ群に属する複数の変量と別のデータ群に属する複数の変量との間で、任意の２変量を効率的に指定でき、それらの２変量間の相関関係を一目瞭然で見易く表示できるグラフ描画装置が開示されている。
　図１１は、特許文献１に開示されている上記従来のグラフ描画装置によるグラフ描画テンプレートの各領域に表示される表示内容を例示する図である。
　図１１に示すように、ｍ×ｎ個の要素を行列状に並べて表示するための行列表示領域１０１と、グラフ画像を表示するためのグラフ表示領域１０２とを、同一の表示画面１００のグラフ描画テンプレートに設定する。
　第１のデータ群に属するｍ個の変量（第１の変量名表示領域１０３）と第２のデータ群に属するｎ個の変量（第２の変量名表示領域１０４）との間で、ｍ×ｎ個の統計量を算出して、行列表示領域１０１にｎ行ｍ列の行列要素として並べて表示する。
　行列表示領域１０１における行列要素指定部によって指定された或る行列要素１０５に対応した、第１のデータ群に属する変量（第１の変量名表示領域１０３）と第２のデータ群に属する変量との間の２変量（第２の変量名表示領域１０４）間の相関関係を表すグラフ画像１０６を作成して、表示画面１００上のグラフ表示領域１０２に表示するようになっている。
　これによって、或るデータ群に属する複数の変量と別のデータ群に属する複数の変量との間で、任意の２変量を効率的に指定でき、それらの２変量間の相関関係をグラフ画像１０６として一目瞭然で見易く表示できる。
　図１２は、特許文献１に開示されている上記従来のグラフ描画装置を歩留り解析に用いる場合に、グラフ描画テンプレートの各領域に表示される表示内容を例示する図である。図１３は、図１２のグラフ描画テンプレートにおけるグラフ表示領域を拡大して示す図である。
　図１２および図１３に示すように、グラフ表示領域１０２には、第１のデータ群に属する変量（第１の変量名表示領域１０３）と第２のデータ群に属する変量（第２の変量名表示領域１０４）との間の２変量間の関係を表すグラフ画像が表示されている。この事例では、表示画面１００上の行列表示領域１０１内に表示された行列要素のうち第３行第４列の行列要素１０５（分散比「１８．７４」）をクリックにより指定したのに応じて、その列の「工程名」Ｐ３が表す製造工程を実施する各製造装置ＣＳ＿０２、ＣＳ＿０３、ＣＳ＿０４毎に求められた「性能」Ｑ４が箱ひげ図として表示されている。
　詳しくは、図１３に示すように、グラフ表示領域１０２には、指定された行列要素１０５に対応した工程名（この例では「工程名Ｐ３」）を表す領域１０７と、その行列要素１０５である分散比（Ｆ値；この例では「１８．７４」）を表す領域１０８と、その「工程名」Ｐ３が表す製造工程を実施する各製造装置ＣＳ＿０２、ＣＳ＿０３、ＣＳ＿０４の機番を表示する領域１０９と、各製造装置ＣＳ＿０２、ＣＳ＿０３、ＣＳ＿０４毎の「性能」Ｑ４を箱ひげ図で表示する領域１１０とが含まれている。箱ひげ図は、周知のように、最大値、第３四分位、中央値、第１四分位、最小値によって表現されている。
　これによって、或るデータ群に属する複数の変量と別のデータ群に属する複数の変量との間で、任意の２変量を効率的に指定でき、それらの２変量間の相関関係をいっそう一目瞭然で見易く表示できるグラフ描画装置が得られる。
特開２００８－２８２２４８号公報（特許第４３６８９０５号）
　特許文献１に開示されている上記従来の工程分析手法では、背景にある複雑な製造形態の場合、多変量解析を代表とする分析手法により、例えば特定の設備（以下、異常設備）などの異常発生原因を数学的に抽出するが、これにはその信憑性を確認する必要がある。その信憑性を確認するには、現物の設備の確認を行うことが最もよい方法であるが、海外などに生産委託している場合などにはその信憑性を確認することは不可能である。このように、現実には異常発生の信憑性を判断の材料にしている場合が多い。
　複雑な製造形態の工程では、多変量解析を代表とする分析手法により、特定の設備（以下、異常設備）などの異常発生原因を数学的に抽出するものの継続監視が困難であった。
　本発明は、上記従来の問題を解決するもので、異常設備などの各種異常発生原因の抽出とその継続性評価を容易かつ素早く行うことができるグラフ描画装置およびこれを用いたグラフ描画方法、これを用いた工程管理システムおよび工程管理方法、このグラフ描画方法または工程管理方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述された制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体を提供することを目的とする。
　本発明のグラフ描画装置は、ｍ個（ｍは整数）の変量とｎ個（ｎは整数）の変量に対応するｍ×ｎ個の要素を行列状に並べた統計量を行列表示領域に表示すると共に、該統計量に関するグラフ画像をグラフ表示領域に表示するグラフ描画装置において、指定された行列要素に対応する統計量を選択することにより、該グラフ表示領域に該統計量の時系列変化を表示する時系列変化表示手段を有するものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　また、好ましくは、本発明のグラフ描画装置における時系列変化表示手段は、前記統計量の表示数値に至るまでの時系列変化をグラフ表示する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画装置における時系列変化表示手段は、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それを前記グラフ表示領域に表示する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画装置におけるｍ×ｎ個の要素を行列状に並べて表示するための行列表示領域および、前記グラフ画像を表示するためのグラフ表示領域を、同一の表示画面に設定する表示領域設定部と、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間で、ｍ×ｎ個の前記統計量を算出して、該行列表示領域にｎ行ｍ列の統計量を並べて表示する統計量表示処理部とを有する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画装置における指定された行列要素に対応する統計量を追加選択することにより、該統計量の詳細グラフを表示するグラフ表示手段をさらに有する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画装置におけるグラフ表示手段は、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間の２変量間の関係を表すグラフ画像を作成し、それを前記グラフ表示領域に表示する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画装置における統計量が設定範囲にある行列要素を前記統計量の表示時に強調表示する強調表示手段をさらに有する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画装置における統計量の時系列変動値が設定範囲にある行列要素を前記統計量の表示時に強調表示する強調表示手段をさらに有する。
　本発明のグラフ描画方法は、ｍ個（ｍは整数）の変量とｎ個（ｎは整数）の変量に対応するｍ×ｎ個の要素を行列状に並べた統計量を行列表示領域に表示すると共に、該統計量に関するグラフ画像をグラフ表示領域に表示するグラフ描画方法において、指定された行列要素に対応する統計量を選択することにより、時系列変化表示手段が、該グラフ表示領域に該統計量の時系列変化を表示する時系列変化表示工程を有するものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　また、好ましくは、本発明のグラフ描画方法における時系列変化表示工程は、前記時系列変化表示手段が前記統計量の表示数値に至るまでの時系列変化をグラフ表示する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画方法における時系列変化表示工程は、前記時系列変化表示手段が、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それを前記グラフ表示領域に表示する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画方法における表示領域設定部が、前記ｍ×ｎ個の要素を行列状に並べて表示するための行列表示領域および、前記グラフ画像を表示するためのグラフ表示領域を、同一の表示画面に設定する表示領域設定工程と、統計量表示処理部が、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間で、ｍ×ｎ個の前記統計量を算出して、該行列表示領域にｎ行ｍ列の統計量を並べて表示する統計量表示処理工程とを有する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画方法におけるグラフ表示手段が、前記指定された行列要素に対応する統計量を追加選択することにより、該統計量の詳細グラフを表示するグラフ表示工程をさらに有する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画方法におけるグラフ表示工程は、前記グラフ表示手段が、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間の２変量間の関係を表すグラフ画像を作成し、それを前記グラフ表示領域に表示する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画方法における統計量が設定範囲にある行列要素を強調表示手段が前記統計量の表示時に強調表示する強調表示工程をさらに有する。
　さらに、好ましくは、本発明のグラフ描画方法における統計量の時系列変動値が設定範囲にある行列要素を強調表示手段が前記統計量の表示時に強調表示する強調表示工程をさらに有する。
　本発明の工程管理システムは、本発明の上記グラフ描画装置を備えて、製品を製造する製造工程での異常発生原因を解消または抑制するための工程管理システムであって、前記ｍ個の変量に対応した第１のデータ群は該製品についての性能を表すデータ群であり、前記ｎ個の変量に対応した第２のデータ群は該製品についての不良要因を表すデータ群であって、該グラフ描画装置によって、該性能を表すデータ群に属する変量と該不良要因を表すデータ群に属する変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それを前記グラフ表示領域に表示させながら、該製品製造についての該異常発生原因の抽出とその継続性評価を、該製造工程にフィードバックして該異常発生原因に対して警告または停止処置を行うように信号出力する異常発生原因フィードバック手段を備えたものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　本発明の工程管理方法は、本発明の上記グラフ描画方法を用いて、製品を製造する製造工程での異常発生原因を解消または抑制するための工程管理方法であって、前記ｍ個の変量に対応した第１のデータ群は該製品についての性能を表すデータ群であり、前記ｎ個の変量に対応した第２のデータ群は該製品についての不良要因を表すデータ群であって、該グラフ描画装置によって、該性能を表すデータ群に属する変量と該不良要因を表すデータ群に属する変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それを前記グラフ表示領域に表示させながら、異常発生原因フィードバック手段が、該製品製造についての異常発生原因の抽出とその継続性評価を、該製造工程にフィードバックして該異常発生原因に対して警告または停止処置を行うように信号出力する異常発生原因フィードバック工程を有するものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　本発明の制御プログラムは、本発明の上記グラフ描画方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述されたものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　本発明の制御プログラムは、本発明の上記工程管理方法の工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述されたものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　本発明の可読記憶媒体は、本発明の上記制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能なものであり、そのことにより上記目的が達成される。
　上記構成により、以下、本発明の作用を説明する。
　本発明においては、ｍ個（ｍは整数）の変量とｎ個（ｎは整数）の変量に対応するｍ×ｎ個の要素を行列状に並べた統計量を行列表示領域に表示すると共に、この統計量に関するグラフ画像をグラフ表示領域に表示するグラフ描画装置において、指定された行列要素に対応する統計量を選択することにより、グラフ表示領域に統計量の時系列変化を表示する時系列変化表示手段を有している。
　これによって、グラフ表示領域にその指定した統計量の時系列変化を表示するので、異常設備などの異常発生原因の抽出とその継続性評価が容易かつ素早く為される。
　以上により、本発明によれば、グラフ表示領域にその指定した統計量の時系列変化を表示するため、異常設備などの異常発生原因の抽出とその継続性評価を容易かつ素早く行うことができる。
本発明の実施形態１におけるグラフ描画装置の概略構成例を示すブロック図である。 図１のグラフ描画装置によってグラフ描画の対象となるデータを記憶した紐付けデータテーブルの内容を例示する図である。 表示画面上に設定するグラフ描画テンプレートの初期状態を示す図である。 図３のグラフ描画テンプレート８１の各領域８２～８５に表示される表示内容を例示した図である。 図４のグラフ表示領域８５に表示される継続トレンド監視グラフ以外の設備毎の（ａ）箱ひげ図、（ｂ）散布図、（ｃ）正規確率分布図、（ｄ）ヒストグラムである。 図１のグラフ描画装置の動作を説明するためのフローチャートである。 図１の時系列な相関関係を表す継続トレンド監視グラフが順次上昇傾向の場合の異常増加を示す図である。 図１の時系列な相関関係を表す継続トレンド監視グラフが横ばい傾向を示す図である。 図１の時系列な相関関係を表す継続トレンド監視グラフが下降傾向の場合であって改善結果を示す図である。 図１のグラフ描画装置を含み、半導体製品製造分野などの製造工程を管理する工程管理システムの全体構成図である。 特許文献１に開示されている上記従来のグラフ描画装置によるグラフ描画テンプレートの各領域に表示される表示内容を例示する図である。 特許文献１に開示されている上記従来のグラフ描画装置を歩留り解析に用いる場合に、グラフ描画テンプレートの各領域に表示される表示内容を例示する図である。 図１２のグラフ描画テンプレートにおけるグラフ表示領域を拡大して示す図である。
　１　グラフ描画装置
　２　操作入力部
　３　表示部
　４　ＣＰＵ（制御部）
　４１　データ編集手段（表示領域設定部）
　４２　統計量算出手段（統計量表示処理部）
　４３　データ配置手段（統計量表示処理部）
　４４　グラフ出力手段
　４４ａ　行列表示数値選択手段
　４４ｂ　時系列変化表示手段
　４４ｃ　グラフ表示手段
　４５　要因分析手段
　４５ａ　行列要素指定部
　４５ｂ　並び順処理部
　４６　強調表示手段
　５　ＲＡＭ
　６　ＲＯＭ
　７　データベース
　７１　紐付けデータテーブル
　７２　第１のデータ群
　７３　第２のデータ群
　７４　共通の識別子（ロット）
　８１　グラフ描画テンプレート
　８２　行列表示領域
　８３　第１の変量名表示領域
　８４　第２の変量名表示領域
　８５　グラフ表示領域
　９０　工程管理システム
　９１　製造工程管理装置
　９２　テスト工程管理装置
　９３　要因解析装置
　９４　データ通信経路
　９１ａ，９２ａ　データベース
　以下に、本発明のグラフ描画装置およびグラフ描画方法の実施形態１および、これらを用いた工程管理システムおよび工程管理方法の実施形態２について図面を参照しながら詳細に説明する。
　（実施形態１）
　図１は、本発明の実施形態１におけるグラフ描画装置の概略構成例を示すブロック図である。
　図１において、本実施形態１のグラフ描画装置１は、コンピュータシステムで構成されており、例えば変数選択操作や分析操作などによる各種入力指令を可能とするキーボードやマウス、画面入力装置（タッチパネル）などの操作入力部２と、各種入力指令に応じて表示画面上に、初期画面、変量選択画面およびグラフ描画テンプレート表示画面などの各種画像を表示可能とする表示部３と、全体的な制御を行う制御部としてのＣＰＵ４（中央演算処理装置）と、ＣＰＵ４の起動時にワークメモリとして働く一時記憶手段としてのＲＡＭ５と、ＣＰＵ４を動作させるための工程管理用の制御プログラムおよびこれに用いる各種データなどが記録されたコンピュータ読み取り可能な可読記録媒体（記憶手段）としてのＲＯＭ６と、紐付けデータテーブルに記憶されたデータの他、各種工程データが記憶されているデータベース７とを有している。
　操作入力部２による操作には、例えば変量選択操作や分析操作などがある。変量選択操作は、ここではマウスやキーボードなどの操作入力部２によって為される。また、分析操作は、ここでは例えばペンで表示部３の表示画面（タッチパネル）のある箇所をタッチして入力を行う公知のタッチパネル式ＬＣＤによって為される。なお、分析操作は、マウスで表示部３の表示画面上のカーソルを移動させると共に、その位置でクリックまたはダブルクリックによって表示部３の表示画面中のある箇所を指定する入力方式であってもよい。
　制御部としてのＣＰＵ４は、操作入力部２からの入力指令の他、ＲＯＭ６内からＲＡＭ５内に読み出された制御プログラムおよびこれに用いる各種データに基づいて、変量選択操作によって選択された分析対象となるＭ個の変量とＮ個の変量を編集するデータ編集手段４１と、（Ｍ×Ｎ）個の統計量（例えば相関係数）を算出する統計量算出手段４２と、算出された（Ｍ×Ｎ）個の統計量をＮ行Ｍ列の行列要素として配置するデータ配置手段４３と、表示部３の表示画面上で分析操作によって指定された２変量間の関係を描画するグラフ出力手段４４と、多変量間の関係の分析を行う要因分析手段４５と、統計量が設定範囲にある行列要素の項目を強調表示すると共に、統計量の時系列変動値が設定範囲にある項目を強調表示する強調表示手段４６とを有し、所定のグラフ描画テンプレートを用いた表示を行う。
　データ編集手段４１は、表示領域設定部として働いて、図３で後述するが、ｍ、ｎをそれぞれ２以上の自然数としたとき、ｍ×ｎ個の要素を行列状に並べて表示するための行列表示領域と、グラフ画像を表示するためのグラフ表示領域とを、同一の表示画面に設定する。表示領域設定部は、図３で後述する行列表示領域とグラフ表示領域とを一つの枠に組み込んだ所定のグラフ描画テンプレートとして設定する。
　統計量算出手段４２およびデータ配置手段４３は、統計量表示処理部として働いて、第１のデータ群に属するｍ個の変量と第２のデータ群に属するｎ個の変量との間で、ｍ×ｎ個の統計量を算出して、図３で後述する行列表示領域にｎ行ｍ列の行列数値として並べて表示する。この統計量表示処理部は、図２で後述する紐付けデータテーブルの記憶内容を参照して上記ｍ×ｎ個の統計量を算出する。算出される各統計量の元のデータ（第１のデータ群および第２のデータ群）は定期的に外部から配信される。
　グラフ出力手段４４は、指定された行列要素に対応する項目として行列表示数値の表示領域を選択する行列表示数値選択手段４４ａと、行列表示数値選択手段４４ａの機能により、グラフ表示領域に行列表示数値の時系列変化を表示する時系列変化表示手段４４ｂと、指定された行列要素に対応する統計量を追加選択することにより、行列要素に対応する統計量の詳細内容をグラフ表示するグラフ表示手段４４ｃとを有している。
　要するに、グラフ出力手段４４は、第１のデータ群に属する変量と第２のデータ群に属する変量との間の２変量間の関係を表すグラフ画像またはそれの時系列グラフ画像として継続トレンド監視グラフを作成して、それを表示部３の表示画面上の所定のグラフ表示領域に表示する。
　要因分析手段４５は、行列要素のいずれか一つを表示部３の表示画面上で指定する行列要素指定部４５ａと、指定された変量名について行列要素を統計量の絶対値の順に並び替える並び順処理部４５ｂとを有する。要するに、行列要素指定部４５ａによってｍ個の変量の名前の一つが指定されたとき、その名前が指定された変量に関して列方向に並ぶｎ個の統計量が絶対値の順になるように、行列表示領域に表示された統計量を行単位で並び順処理部４５ｂが並び替える一方、行列要素指定部４５ａによってｎ個の変量の名前の一つが指定されたとき、その名前が指定された変量に関して行方向に並ぶｍ個の統計量が絶対値の順になるように、行列表示領域に表示された統計量を列単位で並び順処理部４５ｂが並び替えるようになっている。
　強調表示手段４６は、統計量が設定範囲にある行列項目（行列数値）やグラフの一部を強調表示する。行列数値がＦ値の場合、Ｆ値の絶対値が所定値、例えば「１０」を越したり６連続上昇している場合などに強調表示する。その強調表示はカラー表示またはボールド表示で一目して分かる表示にする。
　以上の統計量は、第１のデータ群に属する変量と第２のデータ群に属する変量との間の相関係数である。
　ＲＯＭ６は、ハードディスク、光ディスク、磁気ディスクおよびＩＣメモリなどの可読記録媒体（記憶手段）で構成されている。この制御プログラムおよびこれに用いる各種データは、携帯自在な光ディスク、磁気ディスクおよびＩＣメモリなどからＲＯＭ６にダウンロードされてもよいし、コンピュータのハードディスクであってもよいし、ハードディスクからＲＯＭ６にダウンロードされてもよいし、無線または有線、インターネットなどを介してＲＯＭ６にダウンロードされてもよい。
　データベース７は、図２で後述する紐付けデータテーブル７１を有し、紐付けデータテーブル７１に様々なデータ群を記憶させておくことができる。紐付けデータテーブル７１はハードディスクドライブなどの外部記憶装置によって記憶される。
　図２は、図１のグラフ描画装置によってグラフ描画の対象となるデータを記憶した紐付けデータテーブルの内容を例示する図である。
　図２に示すように、紐付けデータテーブル７１には、製品ロットＬｔ１，Ｌｔ２，…，ＬｔＬ毎に、第１のデータ群７２に属するＭ個の変量としての「性能」Ｑ１，Ｑ２，…，ＱＭと、第２のデータ群７３に属するＮ個の変量としての「要因」Ｆ１，Ｆ２，…，ＦＮとが、互いに対応付け（紐付け）して記憶されている。
　半導体製造分野では、「性能」Ｑ１，Ｑ２，…，ＱＭが表すデータは、例えばウェハテストや電気特性などで得られたデバイスの性能であり、「要因」Ｆ１，Ｆ２，…，ＦＮが表すデータは、酸化膜厚、線幅、検査のプロセスデータなどである。
　各製品ロットは、共通の識別子７４としてのＬ個の「製品ＩＤ」Ｌｔ１，Ｌｔ２，…，ＬｔＬによって、特定されている。つまり、この紐付けデータテーブル７１では、Ｌ個の識別子（ロット番号）Ｌｔ１，Ｌｔ２，…，ＬｔＬによって、各行毎に、Ｍ個の変量としての「性能」Ｑ１，Ｑ２，…，ＱＭと、Ｎ個の変量としての「要因」Ｆ１，Ｆ２，…，ＦＮとが関連付けされている。
　要するに、紐付けデータテーブル７１は、定期的に入力されてくるデータに基づいて、第１のデータ群に属するｍ個の変量と、第２のデータ群に属するｎ個の変量とを、共通の識別子を用いて互いに対応付けて記憶している。
　紐付けデータテーブル７１に対して第１のデータ群に属するｍ個の変量と第２のデータ群に属するｎ個の変量とを定期的に配信して、紐付けデータテーブルの記憶内容を順次記憶するサーバを備えている。
　図３は、表示画面上に設定されるグラフ描画テンプレートの初期状態を示す図である。
　図３に示すように、グラフ描画テンプレート８１は、この事例では、右下に上記（Ｍ×Ｎ）個の統計量を行列状に並べて表示するための行列表示領域８２と、右上に第１の変量名表示領域８３と、左下に第２の変量名表示領域８４と、左上にグラフ表示領域８５とをそれぞれ配置し、これらの領域８２～８５を同一の表示部３の表示画面上に表示される一つの矩形の枠に組み込んだものである。
　図４は、図３のグラフ描画テンプレート８１の各領域８２～８５に表示される表示内容を例示した図である。図５は、図４のグラフ表示領域８５に表示される継続トレンド監視グラフ以外の設備毎の（ａ）箱ひげ図、（ｂ）散布図、（ｃ）正規確率分布図、（ｄ）ヒストグラムである。なお、これらの設備などの異常発生原因毎の箱ひげ図、散布図などのグラフは所定位置のＮ行Ｍ列の行列要素を「ダブルクリック」することによって時系列の継続トレンド監視グラフから順次変更して表示することができる。この場合、設備などの異常発生原因毎の箱ひげ図、散布図などのグラフは、例えば太枠で示された３行１４列の行列要素の値「６０」を順次「ダブルクリック」すると現時点での最も新しいデータによるグラフとなる。
　図４に示すように、図３のグラフ描画テンプレート８１の行列表示領域８２には、統計量算出手段４２およびデータ配置手段４３が統計量表示処理部として働いて、（Ｍ×Ｎ）個の統計量、この事例では第１のデータ群７２に属するＭ個の変量である「性能」Ｑ１，Ｑ２，…，ＱＭと、第２のデータ群７３に属するＮ個の変量である「要因」Ｆ１，Ｆ２，…，ＦＮとの間の（Ｍ×Ｎ）個の相関係数が、Ｎ行Ｍ列の各行列要素としてマトリクス状に並べて表示される。これにより、作業者は、表示された相関係数の中から、例えば相関係数（ここでは、「ばらつき」を示すＦ値）が大きい異常発生原因を容易に選択することができる。
　第１の変量名表示領域８３には、ＣＰＵ４のデータ編集手段４１が変量名表示処理部として働いて、図２の第１のデータ群７２に属するＭ個の変量の名前、この事例では「性能Ｑ１」，「性能Ｑ２」，…，「性能ＱＭ」が、行列表示領域８２の各列に対応して行方向に並べて表示される。
　第２の変量名表示領域８４には、ＣＰＵ４のデータ編集手段４１が変量名表示処理部として働いて、図２の第２のデータ群７３に属するＮ個の変量の名前、この事例では「要因Ｆ１」，「要因Ｆ２」，…，「要因ＦＮ」が、行列表示領域８２の各行に対応して列方向に並べて表示される。
　以上により、作業者は、第１、第２の変量名表示領域８３，８４に表示された変量の名前を見ることによって、行列表示領域８２に、どのデータ群に属する変量とどのデータ群に属する変量との間の統計量が表示されているのかを容易に認識することができる。
　また、グラフ表示領域８５には、グラフ出力手段４４が時系列変化表示手段４４ｂとして働いて、第１のデータ群７２に属する変量と第２のデータ群７３に属する変量との間の２変量間の関係を日付毎の時系列に表すグラフ画像が表示される。この事例では、作業者が分析操作として３行１４列の行列要素の値「１６」を指定することにより、表示部３の表示画面上の行列表示領域８２内に表示された各行列要素のうち第３行第７列の行列要素（つまり相関係数「１６」のＦ値）を指定したのに応じて、その列（第７列）に対応した工程１１、不良１０と、その行（第３行）に対応した工程１１、装置Ｎｏ．１との間の相関関係を表す日付毎の時系列の継続トレンド監視グラフがグラフ表示領域８５に表示されている。
　このように、本実施形態１のグラフ描画装置１では、行列表示領域８２内の行列要素を指定（クリック）する分析操作と連動して、その指定（クリック）した行列要素に対応した日付毎の時系列の継続トレンド監視グラフ（指定された２変量間の関係を時系列表示）がグラフ表示領域８５に表示される。上述の分析操作によって行列表示領域８２に表示されたＮ行Ｍ列の複数の行列要素のいずれか一つを指定する入力方式によれば、第１のデータ群７２に属する変量と第２のデータ群７３に属する変量とを１回の操作（例えば１タッチ）で同時に効率的に指定できる。
　日付毎のデータ群からグラフを描画するため、時間経過による変動を見ることにより今まで問題がなかった装置などの異常発生原因対象においても悪くなって行くことが分かるし、問題のある装置に対して対策処置をした場合に、その対策処置が有効であったか有効ではなかったかの証明ができて判断も付きやすい。
　日付毎の時系列の継続トレンド監視グラフでは、第１のデータ群７２に属する変量を表す第１の座標軸としての縦軸（Ｙ軸）と、データが配信される定期的な時系列を第２の座標軸としての横軸（Ｘ軸）とを基準として表示される。
　なお、日付毎の時系列の継続トレンド監視グラフ以外の上記箱ひげ図や散布図では、継続トレンド監視グラフは、第１のデータ群７２に属する変量を表す第１の座標軸としての縦軸（Ｙ軸）と、第２のデータ群７３に属する変量を表す第２の座標軸としての横軸（Ｘ軸）とを基準として表示されている。また、図５の散布図中の各点は、それぞれ或る製品ロットのデータを表している。なお、縦軸と横軸とを入れ替えて表示してもよい。
　上記構成により、以下そのグラフ描画方法について説明する。
　図６は、図１のグラフ描画装置の動作を説明するためのフローチャートである。
　図６に示すように、グラフ描画装置１の動作がスタートすると、まず、ステップＳ１で、表示部３の表示画面に図３のようなグラフ描画テンプレート８１の初期状態を表示する。　次に、ステップＳ２で、紐付けデータテーブル８１の内容に基づいて、行方向、列方向の変量名と行列要素を表示する。
　この事例では、図４に示したように、第１の変量名表示領域８３に、第１のデータ群７２に属するＭ（＝１０）個の変量の名前として、目的変数の「性能Ｑ１」，「性能Ｑ２」，…，「性能Ｑ１０」を表示する。また同様に、第２の変量名表示領域８４に、第２のデータ群７３に属するＮ（＝１０）個の変量の名前として、説明変数の「要因Ｆ１」，「要因Ｆ２」，…，「要因Ｆ１０」を表示する。
　さらに、行列表示領域８２に、第１のデータ群７２に属する１０個の変量である「性能」Ｑ１，Ｑ２，…，Ｑ１０と、第２のデータ群７３に属する１０個の変量である「要因」Ｆ１，Ｆ２，…，Ｆ１０との間の（Ｍ×Ｎ）＝（１０×１０）個の相関係数を、１０行１０列の行列要素として並べて表示する。
　目的変数は製品の出来栄え指標として良品数（率）、不良品数（率）、歩留りなどがあり、説明変数は、偏りを発生させる製造原因因子として製造設備、原材料種、原材料ロット、部品ロットなどがある。
　目的変数に対して多変量解析を行い、説明変数毎のＦ値（偏り度合）を算出する。この算出されたＦ値（偏り度合）の大きいものから、本当に異常かどうかを確認していくが、一般的には目的変数は１つではなく、不良カテゴリと言われる（どの機能異常なのか）ものに細分化されていることが多い。このため、どの異常設備がどの機能に影響を与えたのかを判り易くするために従来技術として説明した既存弊社特許（特許第４３６８９０５号）を提案している。
　次に、ステップＳ３で、グラフ描画テンプレート８１の行列表示領域８２において、作業者による分析操作により行列要素の指定があったか否かを判断する。
　この場合、強調表示手段４６が、統計量の時系列変動値が設定範囲にある項目を強調表示する。また、強調表示手段４６が、統計量が設定範囲にある項目やグラフを強調表示する。Ｆ値の絶対値が所定値、例えば「１０」を越したり６連続上昇している場合などに強調表示する。その強調表示はカラー表示またはボールド表示でもよい。強調表示された行列要素の値「１６」、「２６」および「６０」のうちの例えば値「１６」をクリックする分析操作により特定の行列要素の行列数値「１６」の指定を行うことができる。なお、ここでは、カラー表示としてその数値の大きさに応じて、強調表示された行列要素の値「１６」は例えば青色表示、行列要素の値「２６」は例えばオレンジ色表示、行列要素の値「６０」は例えば赤色表示とすることができる。行列要素の値「６０」については枠線も太線になっている。
　特定の行列要素のクリックにより指定があれば（ステップＳ３でＹＥＳ）、ステップＳ４の処理に進んで、指定された行列要素に注目（クリック）した時系列毎のデータ群（ここでは日付毎のデータ群）にＦ値（ここでは、他の装置出力との差）を演算する。
　なお、特定の行列要素のダブルクリックにより指定があれば（ステップＳ３でＹＥＳ）、ステップＳ４の処理に進んで、グラフ表示手段４４ｃが、ダブルクリックで指定された行列要素に注目（クリック）した統計量の詳細グラフを演算する。この場合は、次のステップＳ６の統計量の詳細グラフを表示する。
　続いて、ステップＳ５で日付毎のデータ群にｎ回Ｆ値演算をしたかどうかを判定する。ｎ回Ｆ値演算をしていなければ（ステップＳ５でＮＯ）、ステップＳ２～Ｓ３の処理に戻って、日付毎のデータ群に同じ変量名でＦ値（ここでは、他の装置出力との差）を演算することを繰り返す。
　その後、ステップＳ６で、日付毎のデータ群に同じ変量名でＦ値を演算した複数の演算結果に基づいて、日付毎の時系列の継続トレンド監視グラフがグラフ表示領域８５に表示される。
　表示部３の表示画面上の行列表示領域８２内に表示されたＮ行Ｍ列の複数の行列要素のうち第３行第７列の行列要素（つまり相関係数の値「１６」）が指定されたのに応じて、その列（第７列）に対応した工程１１、不良１０と、その行（第３行）に対応した工程１１、装置Ｎｏ．１との間の時系列（日付毎のデータ群）な相関関係を表す継続トレンド監視グラフをグラフ表示領域８５に表示する。
　このように、作業者は、分析操作、即ち、表示部３の表示画面上の行列表示領域８２内に表示された行列要素のうちのいずれか一つをクリックなどで指定（選択）するだけで、その行列要素に対応して、第１のデータ群７２に属する変量と第２のデータ群７３に属する変量とを同時に指定することができる。その指定された２変量間の関係（時系列変化）を、日付毎のデータ群にグラフ化して時系列の変動量を見易く表示することができる。
　したがって、作業者は、多種大量のデータから所望の２変量間の関係を効率的に抽出することができて、表示部３の一つの表示画面上で２変量間の関係を時系列変化で一目瞭然にグラフ化して表すことができる。この結果、２群の変量間の関係（この事例では相関係数）による順位付けが容易にでき、多変量間のトレードオフの関係などを容易に解析できる。
　図７は、図１の時系列な相関関係を表す継続トレンド監視グラフが順次上昇傾向の場合の異常増加を示す図である。図８は、図１の時系列な相関関係を表す継続トレンド監視グラフが横ばい傾向の場合の図である。図９は、図１の時系列な相関関係を表す継続トレンド監視グラフが下降傾向の場合であって改善結果を示す図である。図７～図９において日付毎の継続トレンド監視グラフの各種傾向を示している。図９では、改善処置後の下降傾向であるかまたは、何らかの原因により改善傾向が現れている。改善処置としては、例えば装置を新たに入れ替えるなどがある。
　次に、要因分析手段４５が行う図６の要因分析ステップの説明に戻る。
　即ち、ステップＳ７で、グラフ描画テンプレート８１において、作業者による分析操作により変量名の指定があるか否かを判断する。具体的には、図４に例示するように第１の変量名表示領域８３に表示された変量名が指定されたか否か、または、図４に例示するように第２の変量名表示領域８４に表示された変量名が指定されたか否かを判断する。ここで、変量名の指定がなければ（ステップＳ７でＮＯ）、直ちにステップＳ３の処理にリターンする。
　一方、変量名の指定があれば（ステップＳ７でＹＥＳ）、グラフ描画テンプレート８１において、並び順処理部４５ａが、指定された変量名について行列要素を統計量の絶対値の順に並び替える。具体的には、列方向の第１の変量名表示領域８３に表示されたいずれかの変量名が指定されたとき、その名前が指定された変量に関して行方向に並ぶＮ個の統計量が絶対値の順（この例では降順）になるように、行列表示領域８２に表示された統計量を行単位で並び替える。または、行方向の第２の変量名表示領域８４に表示されたいずれかの変量名が指定されたとき、その名前が指定された変量に関して列方向に並ぶＭ個の統計量が絶対値の順（この例では降順）になるように、行列表示領域８２に表示された統計量を列単位で並び替える。この結果、作業者は、２群の変量間の関係、この事例では相関係数による順位付けを、一目瞭然で容易に把握することができる。
　要するに、本実施形態１のグラフ描画方法は、統計量算出手段４２およびデータ配置手段４３が統計量表示処理部として働いて、ｍ個（ｍは整数）の変量とｎ個（ｎは整数）の変量に対応するｍ×ｎ個の要素を行列状に並べた統計量を行列表示領域に表示すると共に、該統計量に関するグラフ画像をグラフ表示領域に表示するグラフ描画方法であって、指定された行列要素に対応する統計量を選択する入力指令に基づいて行列表示数値選択手段４４ａがその指定した統計量に対応するデータを選択することにより、時系列変化表示手段４４ｂが、グラフ表示領域８５にその指定した統計量の時系列変化を表示する時系列変化表示工程を有している。
　以上により、本実施形態１によれば、行列表示数値選択手段４４ａがその指定した統計量に対応するデータを選択することにより、時系列変化表示手段４４ｂが、グラフ表示領域８５にその指定した統計量の時系列変化を表示するため、異常設備などの異常発生原因対象の抽出とその継続性評価が容易かつ素早く為される。即ち、本実施形態１の製造工程管理手法の導入により、異常設備などの異常発生原因対象の抽出とその継続性評価の解析スピードが格段に速くなる。
　本分析手法は単に一対一相関分析や多変量解析を多段的に実施する次元ではなく、その分析結果（装置間差分散分析）のＦ値（変動量）を新たな指標として日付毎の時系列の継続トレンド監視グラフでトレンド監視（変化点監視）を行うことにより、製造工程の設備環境の変化を時系列に精度良く発見または予測し、対策効果を同じ分析手法の上で追跡評価を行うことが可能となる。これまでの現在時点での分析実施結果を新たな分析指標として用いることにより将来に渡る長期間継続監視をシームレスに行うことができる分析手法であり、分析システムである。
　このマトリクス表示方法に上記Ｆ値をプロットすることで、数学的に偏りのある、異常設備を効率よく抽出することができる。
　ここでのマトリクス表示結果は、分析に用いた期間での偏りの度合を示しており、急に偏りが発生したのか、継続的に偏りが発生しているのか、または収束方向にあるのかについては、その実態をデータを使って調べる以外にはない。
　この作業を容易にするために、Ｆ値の大きい目的変数と説明変数の時間軸のＦ値経緯を継続トレンド監視グラフとして図４のグラフ表示領域８５に表示する。
　表示のポイントはＦ値推移を示している。前述したが、例えば図７の上昇傾向、異常増加、図８の横ばい、変化なし（Ｆ値大は異常が放置）、図９の下降傾向、改善傾向などがある。
　多変量解析で抽出された結果のうち、上記図９の状態については、確認の危険性減少の方向であり、確認の優先度を下げることができる。
　今回の本発明の特徴は、継続トレンド監視グラフにより「係数の推移を示す」ことにあり、分析が短期間に留まらず、時間経過による新たな指標Ｆ値の増加、減少を見える化することにより、分析の時間的評価を可能としている。
（実施形態２）
　図１０は、図１のグラフ描画装置１を含み、半導体製品製造分野などの製造工程を管理する工程管理システムの全体構成図である。なお、ここでは、半導体製造工程管理方法について説明するが、半導体製造工程管理方法に限らず、製造工程管理手法全般において本実施形態１のグラフ描画装置１を適用することができる。
　図１０において、工程管理システム９０は、製造工程を管理するサーバとしての製造工程管理装置９１と、製品ロットの半導体性能（歩留り）を測定して管理するサーバとしてのテスト工程管理装置９２と、本実施形態１のグラフ描画装置１を含む歩留り要因解析装置９３とを、データ通信経路９４を介して互いに通信可能に備えている。
　製造工程管理装置９１は、製造工程に関する変量である処理履歴データやプロセスデータを格納するデータベース９１ａを有している。また、テスト工程管理装置９２は測定した半導体性能を格納するデータベース９２ａを有している。
　歩留り要因解析装置９３は、ここでは、本実施形態１のグラフ描画装置１を含んでいる。　歩留り要因解析装置９３へは、テスト工程管理装置９２から性能を表す変量としての半導体性能データ群Ｉ１、製造工程管理装置９１から製造工程における不良要因を表す変量としてのプロセスデータ群Ｉ２が、それぞれデータ通信経路９４を介して定期的（日付毎）に配信される。歩留り要因解析装置９３は、それらのデータ群Ｉ１，Ｉ２をグラフ描画装置１の紐付けデータテーブルに読み込ませてデータベース７に格納する。
　歩留り要因解析装置９３は、グラフ描画装置１によって、半導体性能データ群Ｉ１に属する変量とプロセスデータ群Ｉ２に属する変量との間の２変量間の関係を表すグラフ画像として日付毎の時系列の継続トレンド監視グラフを、表示部３の表示画面上のグラフ表示領域８５に表示させながら異常設備を抽出する。歩留り要因解析装置９３が異常発生原因フィードバック手段として働いて、抽出された異常設備を表す情報Ｉ３を、データ通信経路９４を介して製造工程管理装置９１にフィードバックする。したがって、グラフ描画装置１から歩留り要因解析装置９３さらに製造工程管理装置９１を介して、上記製造工程での異常発生装置である異常設備を一時停止し、異常設備に適切な処置をすることにより異常発生原因を解消できる。この結果、上記製造工程の安定化が実現でき、歩留り向上を支援することができる。
　要するに、歩留り要因解析装置９３は、グラフ描画装置１によって、半導体性能データ群Ｉ１に属する変量とプロセスデータ群Ｉ２に属する変量との間の２変量間の関係を表すグラフ画像として日付毎の時系列の継続トレンド監視グラフを、表示部３の表示画面上のグラフ表示領域８５に表示させながら、製品を製造する製造工程での異常設備などの異常発生原因を抽出する。歩留り要因解析装置９３が異常発生原因フィードバック手段として働いて、抽出された異常設備を表す情報Ｉ３を、データ通信経路９４を介して製造工程管理装置９１にフィードバックする。したがって、グラフ描画装置１から歩留り要因解析装置９３さらに製造工程管理装置９１を介して、上記製造工程での異常設備などの異常発生原因対象に対して警告または一時停止処置を行い、異常発生原因対象に対して適切な処置をすることにより異常発生原因を抑制または解消できる。この結果、上記製造工程の安定化が実現でき、歩留り向上を支援することができる。
　本実施形態２の工程管理システム９０は、上記実施形態１のグラフ描画装置１を備えて、製品を製造する製造工程での異常設備などの異常発生原因を解消または抑制するためのシステムであって、第１のデータ群は製品についての性能を表すデータ群であり、第２のデータ群は製品についての不良要因を表すデータ群であって、グラフ描画装置１によって、性能を表すデータ群に属する変量と不良要因を表すデータ群に属する変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それをグラフ表示領域８５に表示させながら、製品製造についての異常設備などの異常発生原因の抽出とその継続性評価を、製造工程にフィードバックして異常設備などの異常発生原因に対して警告または停止処置を行うように信号出力する異常発生原因フィードバック手段を備えている。
　同様に、本実施形態２の工程管理方法は、上記実施形態１のグラフ描画方法を用いて、製品を製造する製造工程での異常設備などの異常発生原因を解消または抑制するための工程管理方法であって、第１のデータ群は製品についての性能を表すデータ群であり、第２のデータ群は製品についての不良要因を表すデータ群であって、グラフ描画装置１によって、性能を表すデータ群に属する変量と不良要因を表すデータ群に属する変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それをグラフ表示領域８５に表示させながら、異常設備フィードバック手段が、製品製造についての異常設備などの異常発生原因の抽出とその継続性評価を、製造工程にフィードバックして異常設備などの異常発生原因に対して警告または停止処置を行うように信号出力する異常発生原因フィードバック工程を有している。
　なお、以上のように、本発明の好ましい実施形態１、２を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態１、２に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態１、２の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。
　本発明は、工程管理用のグラフを描画するグラフ描画装置およびこれを用いたグラフ描画方法、これらを用いた工程管理システムおよび工程管理方法、これらのグラフ描画方法または工程管理方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述された制御プログラム、この制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体の分野において、グラフ表示領域にその指定した統計量の時系列変化を表示するため、異常設備などの異常発生原因の抽出と継続性評価を容易かつ確実に行うことができる。

Claims (20)

  1. 　ｍ個（ｍは整数）の変量とｎ個（ｎは整数）の変量に対応するｍ×ｎ個の要素を行列状に並べた統計量を行列表示領域に表示すると共に、該統計量に関するグラフ画像をグラフ表示領域に表示するグラフ描画装置において、
    　指定された行列要素に対応する統計量を選択することにより、該グラフ表示領域に該統計量の時系列変化を表示する時系列変化表示手段を有するグラフ描画装置。
  2. 　請求項１に記載のグラフ描画装置において、
    　前記時系列変化表示手段は、前記統計量の表示数値に至るまでの時系列変化をグラフ表示するグラフ描画装置。
  3. 　請求項２に記載のグラフ描画装置において、
    　前記時系列変化表示手段は、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それを前記グラフ表示領域に表示するグラフ描画装置。
  4. 　請求項１に記載のグラフ描画装置において、
    　前記ｍ×ｎ個の要素を行列状に並べて表示するための行列表示領域および、前記グラフ画像を表示するためのグラフ表示領域を、同一の表示画面に設定する表示領域設定部と、
    　第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間で、ｍ×ｎ個の前記統計量を算出して、該行列表示領域にｎ行ｍ列の統計量を並べて表示する統計量表示処理部とを有するグラフ描画装置。
  5. 　請求項１に記載のグラフ描画装置において、
    　前記指定された行列要素に対応する統計量を追加選択することにより、該統計量の詳細グラフを表示するグラフ表示手段をさらに有するグラフ描画装置。
  6. 　請求項５に記載のグラフ描画装置において、
    　前記グラフ表示手段は、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間の２変量間の関係を表すグラフ画像を作成し、それを前記グラフ表示領域に表示するグラフ描画装置。
  7. 　請求項１に記載のグラフ描画装置において、
    　前記統計量が設定範囲にある行列要素を前記統計量の表示時に強調表示する強調表示手段をさらに有するグラフ描画装置。
  8. 　請求項１に記載のグラフ描画装置において、
    　前記統計量の時系列変動値が設定範囲にある行列要素を前記統計量の表示時に強調表示する強調表示手段をさらに有するグラフ描画装置。
  9. 　ｍ個（ｍは整数）の変量とｎ個（ｎは整数）の変量に対応するｍ×ｎ個の要素を行列状に並べた統計量を行列表示領域に表示すると共に、該統計量に関するグラフ画像をグラフ表示領域に表示するグラフ描画方法において、
    　指定された行列要素に対応する統計量を選択することにより、時系列変化表示手段が、該グラフ表示領域に該統計量の時系列変化を表示する時系列変化表示工程を有するグラフ描画方法。
  10. 　請求項９に記載のグラフ描画方法において、
    　前記時系列変化表示工程は、前記時系列変化表示手段が前記統計量の表示数値に至るまでの時系列変化をグラフ表示するグラフ描画方法。
  11. 　請求項１０に記載のグラフ描画方法において、
    　前記時系列変化表示工程は、前記時系列変化表示手段が、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それを前記グラフ表示領域に表示するグラフ描画方法。
  12. 　請求項９に記載のグラフ描画方法において、
    　表示領域設定部が、前記ｍ×ｎ個の要素を行列状に並べて表示するための行列表示領域および、前記グラフ画像を表示するためのグラフ表示領域を、同一の表示画面に設定する表示領域設定工程と、
    　統計量表示処理部が、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間で、ｍ×ｎ個の前記統計量を算出して、該行列表示領域にｎ行ｍ列の統計量を並べて表示する統計量表示処理工程とを有するグラフ描画方法。
  13. 　請求項９に記載のグラフ描画方法において、
    　グラフ表示手段が、前記指定された行列要素に対応する統計量を追加選択することにより、該統計量の詳細グラフを表示するグラフ表示工程をさらに有するグラフ描画方法。
  14. 　請求項１３に記載のグラフ描画方法において、
    　前記グラフ表示工程は、前記グラフ表示手段が、第１のデータ群に属する前記ｍ個の変量と第２のデータ群に属する前記ｎ個の変量との間の２変量間の関係を表すグラフ画像を作成し、それを前記グラフ表示領域に表示するグラフ描画方法。
  15. 　請求項９に記載のグラフ描画方法において、
    　前記統計量が設定範囲にある行列要素を強調表示手段が前記統計量の表示時に強調表示する強調表示工程をさらに有するグラフ描画方法。
  16. 　請求項９に記載のグラフ描画方法において、
    　前記統計量の時系列変動値が設定範囲にある行列要素を強調表示手段が前記統計量の表示時に強調表示する強調表示工程をさらに有するグラフ描画方法。
  17. 　請求項１から８までのいずれかに記載のグラフ描画装置を備えて、製品を製造する製造工程での異常発生原因を解消または抑制するための工程管理システムであって、
    　前記ｍ個の変量に対応した第１のデータ群は該製品についての性能を表すデータ群であり、前記ｎ個の変量に対応した第２のデータ群は該製品についての不良要因を表すデータ群であって、
    　該グラフ描画装置によって、該性能を表すデータ群に属する変量と該不良要因を表すデータ群に属する変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それを前記グラフ表示領域に表示させながら、該製品製造についての該異常発生原因の抽出とその継続性評価を、該製造工程にフィードバックして該異常発生原因に対して警告または停止処置を行うように信号出力する異常発生原因フィードバック手段を備えた工程管理システム。
  18. 　請求項９から１６までのいずれかに記載のグラフ描画方法を用いて、製品を製造する製造工程での異常発生原因を解消または抑制するための工程管理方法であって、
    　前記ｍ個の変量に対応した第１のデータ群は該製品についての性能を表すデータ群であり、前記ｎ個の変量に対応した第２のデータ群は該製品についての不良要因を表すデータ群であって、　該グラフ描画装置によって、該性能を表すデータ群に属する変量と該不良要因を表すデータ群に属する変量との間の２変量間の関係を時系列に表す継続トレンド監視グラフを作成し、それを前記グラフ表示領域に表示させながら、異常発生原因フィードバック手段が、該製品製造についての異常発生原因の抽出とその継続性評価を、該製造工程にフィードバックして該異常発生原因に対して警告または停止処置を行うように信号出力する異常発生原因フィードバック工程を有する工程管理方法。
  19. 　請求項９から１６のいずれかに記載のグラフ描画方法の各工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述された制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体。
  20. 　請求項１８に記載の工程管理方法の工程をコンピュータに実行させるための処理手順が記述された制御プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な可読記憶媒体。
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