(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体製造装置の製造条件において少なくとも１つのプロセスパラメータを含み、複数の製造シーケンスが存在する製造条件で製造される製品製造工程を管理する工程管理装置であって、
製品を製造する際の変動期間とこれに続く安定期間の一連の特徴量を含むプロセスパ
ラメータであって、製造シーケンス毎に該プロセスパラメータを収集するプロセスパラメータ収集手段と、収集された該プロセスパラメータの特徴量であって該変動期間と該安定期間の特徴量を抽出する特徴量算出手段と、製造された製品の歩留りおよび性能を示す品質情報を収集する品質情報収集手段と、該プロセスパラメータの特徴量および該品質情報を用いて相関分析を行うことにより、該歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を順位付けして決定する特徴量決定手段とを有し、
該特徴量算出手段は、該変動期間および該安定期間内でそれぞれの最大値、最小値、中央値、標準偏差および、上限値および下限値を超える周期回数のうちの少なくともいずれかを該プロセスパラメータの特徴量として抽出する工程管理装置。
【請求項２】
前記特徴量算出手段は、前記プロセスパラメータが所定の指示値の一定範囲内に到達するまでの変動期間を過渡期とし、該過渡期と、該一定範囲内に到達してからの安定期とに区別し、該プロセスパラメータの立ち上がり時間、該安定期への到達時間および立ち下り時間のうち少なくとも該安定期への到達時間を該プロセスパラメータの特徴量として抽出する請求項１に記載の工程管理装置。
【請求項３】
前記製品製造工程が複数工程によって処理される場合に、前記特徴量決定手段は、該複数工程において歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を決定する請求項１に記載の工程管理装置。
【請求項４】
前記特徴量決定手段において、前記製品毎に紐付けられた前記品質情報としての製品歩留り情報と前記プロセスパラメータの特徴量から、製品歩留りおよび性能への影響度の算出方法は重回帰分析を用いる請求項１に記載の工程管理装置。
【請求項５】
半導体製造装置の製造条件において少なくとも１つのプロセスパラメータを含み、複数の製造シーケンスが存在する製造条件で製造される製品製造工程を管理する工程管理方法であって、
プロセスパラメータ収集手段が、該製品を製造する際の変動期間とこれに続く安定期
間の一連の特徴量を含むプロセスパラメータであって、該製造シーケンス毎に当該プロセスパラメータを収集するステップと、
特徴量算出手段が、収集されたプロセスパラメータの特徴量であって該変動期間と該安定期間の特徴量を抽出する特徴量算出ステップと、
品質情報収集手段が、製造された製品の歩留りおよび品質を示す品質情報を収集するステップと、
特徴量決定手段が、該プロセスパラメータの特徴量および該検査情報を用いて相関分析を行うことにより、該歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を順位付けして決定するステップとを有し、
前記特徴量算出ステップは、該変動期間および該安定期間内でそれぞれの最大値、最小値、中央値、標準偏差および、上限値および下限値を超える周期回数のうちの少なくともいずれかを該プロセスパラメータの特徴量として抽出する工程管理方法。
【請求項６】
前記特徴量算出ステップは、前記プロセスパラメータが所定の指示値の一定範囲内に到達するまでの変動期間を過渡期とし、該過渡期と、該一定範囲内に到達してからの安定期とに区別し、該プロセスパラメータの立ち上がり時間、該安定期への到達時間および立ち下り時間のうち少なくとも該安定期への到達時間を該プロセスパラメータの特徴量として抽出する請求項５に記載の工程管理方法。
【請求項７】
前記製品製造工程が複数工程によって処理される場合に、前記特徴量決定手段が行うステップは、該複数工程において歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を決定する請求項５に記載の工程管理方法
【請求項８】
前記特徴量決定手段が行うステップにおいて、前記製品毎に紐付けられた前記品質情報としての製品歩留り情報と前記プロセスパラメータの特徴量から、製品歩留りおよび性能への影響度の算出方法は重回帰分析を用いる請求項５に記載の工程管理方法。
【請求項９】
請求項５〜８のいずれかに記載の工程管理方法の各ステップ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。
【請求項１０】
請求項９に記載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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広く産業界で取り扱われるデータ間の関連を把握し、産業上優位な結果をもたらすための有意性のある結果を抽出する工程管理においてデータを解析する工程管理装置およびこれを用いた工程管理方法、この工程管理方法の各ステップをコンピュータに実行させるための制御プログラムおよびこの制御プログラムが記録されたコンピュータ読み出し可能な可読記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、計算機システムに蓄積されているデータ内に含まれるが、一見するだけでは容易に検出できず、埋もれてしまうようなデータ間の相関関係を効率的に抽出する工程管理手法がある。このような工程管理手法について特許文献１に示されている。
【０００３】
図９は、特許文献１に開示されている従来の加工プロセス工程における異常抽出装置の要部構成例を示すブロック図である。
【０００４】
図９において、従来の加工プロセス工程の異常抽出装置１００は、異常抽出を行うために必要なパラメータと製造条件を入力する入力装置１０１と、品質結果情報Ｉ１、製造装置・検査機についてのトラブルやメンテナンスなどの情報を含んだ装置履歴情報Ｉ２、製造履歴情報Ｉ３および解析結果情報Ｉ４が記憶された記憶装置１０２と、異常抽出を行う中央処理装置１０３と、中央処理装置１０３に属しデータ解析を行う多段階多変量解析手段１０４と、異常抽出結果などを表示または印字するデータ出力装置１０５とを有している。
【０００５】
多段階多変量解析手段１０４は、記憶装置１０２から必要な情報を検索するためのデータ検索部Ａと、検索したデータから解析用のデータを作成する解析用データ作成部Ｂと、異常の原因を抽出するための自動抽出処理部Ｃと、これらの処理の制御を行う中央制御部Ｄと、各処理の作業データの記憶、受け渡しをするための作業用データ記憶部Ｅとを有している。
【０００６】
この加工プロセス工程の拡散工程において、図１０に示すように、ロットＬ１〜Ｌ６がそれぞれ装置ＤＡ，ＤＢ，ＤＣに順次送られ黒丸で示した時間に製造（加工）され、また、装置ＤＡ，ＤＢ，ＤＣがそれぞれメンテナンスＭＡ，ＭＢ，ＭＣで示した時間にメンテナンスされるものとする。したがって、ロットＬ１〜Ｌ６の製造履歴情報と、装置ＤＡ，ＤＢ，ＤＣについてのメンテナンスの記録、および装置ＤＣでトラブルＴＣが発生した場合にはトラブル発生／解除の記録である装置履歴情報とが蓄積される。また、検査工程でロットＬ１〜Ｌ６の歩留まりＹ１〜Ｙ６や電気的特性が測定されて、品質結果情報として記録される。
【０００７】
このような拡散工程で、ある品種の平均歩留りが目標値より低下した場合に、歩留り低下に影響を与えた要因を抽出する処理を行う。
【０００８】
多段階多変量解析手段１０４が、製造装置および検査装置に関するトラブルやメンテナンスの情報を含んだ製造履歴情報と、製品の歩留りや電気的特性値を示す品質結果情報とを用いて、両情報間の因果関係を多段階に分けて多変量解析を行うことにより、歩留まりやデバイス性能の阻害要因の抽出を行っている。その手法は１回の解析で用いる変数の数を一定にし、公知の変数増減法を用いて要因を絞り込み、それぞれの解析で絞り込まれた項目だけで最終のデータ解析を行うという特徴を持っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００２−１１０４９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１に開示されている上記従来の構成において、公知の多段階の相関分析や重回帰分析によって、歩留まりやデバイス性能に対する異常要因となる装置データの絞込み（順位付け）を行っているものの、装置の個体差（どの装置のどのユニットを用いたかや、この装置であればガス流量の平均値はいくらで、温度および圧力はいくらであるかなど）、メンテナンス時期およびトラブル内容と発生時期などの装置履歴情報と、ロット（いつ製造したか）などの製造履歴情報と、歩留まりおよび電気的特性などの品質結果情報とを用いるだけでは、半導体製造などの多層積層膜生成装置などの製造ばらつきに敏感に反応する歩留まりやデバイス性能に対する不良要因を十分かつ正確に絞り込むことはできないという問題を有していた。
【００１１】
即ち、装置履歴情報の例えば装置の個体差において、プロセス成膜条件にはガス流量、温度および圧力など数百もの管理項目（プロセスパラメータ）があるが、特許文献１に開示されている上記従来の構成では、各管理項目の指示値に対して、安定期間の変動だけを特徴量（平均値、最大、最小）として用いるだけでは、半導体製造などの多層積層膜生成装置などの製造ばらつきに敏感に反応する歩留まりやデバイス性能に対する不良要因を十分かつ正確に絞り込むことはできないという問題を有していた。
【００１２】
本発明は、上記従来の問題を解決するもので、結晶成長装置などの成膜条件の安定した供給管理が要求されるプロセスなどにおいて、半導体製造などの多層積層膜生成装置などの製造ばらつきに敏感に反応する歩留まりやデバイス性能に対する不良要因をより十分かつ正確に絞り込むことができて、成膜条件（プロセスパラメータ）の最適化によって歩留まりやデバイス性能を向上させることができる工程管理装置およびこれを用いた工程管理方法、このデータ解析方法の各ステップをコンピュータに実行させるための制御プログラムおよびこの制御プログラムが記録されたコンピュータ読み出し可能な可読記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の工程管理装置は、半導体製造装置の製造条件において少なくとも１つのプロセスパラメータを含み、複数の製造シーケンスが存在する製造条件で製造される製品製造工程を管理する工程管理装置であって、製品を製造する際の変動期間とこれに続く安定期間の一連の特徴量を含むプロセスパラメータであって、製造シーケンス毎に該プロセスパラメータを収集するプロセスパラメータ収集手段と、収集された該プロセスパラメータの特徴量であって該変動期間と該安定期間の特徴量を抽出する特徴量算出手段と、製造された製品の歩留りおよび性能を示す品質情報を収集する品質情報収集手段と、該プロセスパラメータの特徴量および該品質情報を用いて相関分析を行うことにより、該歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を順位付けして決定する特徴量決定手段とを有し、該特徴量算出手段は、該変動期間および該安定期間内でそれぞれの最大値、最小値、中央値、標準偏差および、上限値および下限値を超える周期回数のうちの少なくともいずれかを該プロセスパラメータの特徴量として抽出するものであり、そのことにより上記目的が達成される。
【００１４】
また、好ましくは、本発明の工程管理装置における特徴量算出手段は、前記プロセスパラメータが所定の指示値の一定範囲内に到達するまでの変動期間を過渡期とし、該過渡期と、該一定範囲内に到達してからの安定期とに区別し、該プロセスパラメータの立ち上がり時間、該安定期への到達時間および立ち下り時間のうち少なくとも該安定期への到達時間を該プロセスパラメータの特徴量として抽出する。
【００１７】
さらに、好ましくは、本発明の工程管理装置における製品製造工程が複数工程によって処理される場合に、前記特徴量決定手段は、該複数工程において歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を決定する。
【００１８】
さらに、好ましくは、本発明の工程管理装置における特徴量決定手段において、前記製品毎に紐付けられた前記品質情報としての製品歩留り情報と前記プロセスパラメータの特徴量から、製品歩留りおよび性能への影響度の算出方法は重回帰分析を用いる。
【００１９】
本発明の工程管理方法は、半導体製造装置の製造条件において少なくとも１つのプロセスパラメータを含み、複数の製造シーケンスが存在する製造条件で製造される製品製造工程を管理する工程管理方法であって、プロセスパラメータ収集手段が、該製品を製造する際の変動期間とこれに続く安定期間の一連の特徴量を含むプロセスパラメータであって、該製造シーケンス毎に当該プロセスパラメータを収集するステップと、特徴量算出手段が、収集されたプロセスパラメータの特徴量であって該変動期間と該安定期間の特徴量を抽出する特徴量算出ステップと、品質情報収集手段が、製造された製品の歩留りおよび品質を示す品質情報を収集するステップと、特徴量決定手段が、該プロセスパラメータの特徴量および該検査情報を用いて相関分析を行うことにより、該歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を順位付けして決定するステップとを有し、前記特徴量算出ステップは、該変動期間および該安定期間内でそれぞれの最大値、最小値、中央値、標準偏差および、上限値および下限値を超える周期回数のうちの少なくともいずれかを該プロセスパラメータの特徴量として抽出するものであり、そのことにより上記目的が達成される。
【００２０】
また、好ましくは、本発明の工程管理方法における特徴量算出ステップは、前記プロセスパラメータが所定の指示値の一定範囲内に到達するまでの変動期間を過渡期とし、該過渡期と、該一定範囲内に到達してからの安定期とに区別し、該プロセスパラメータの立ち上がり時間、該安定期への到達時間および立ち下り時間のうち少なくとも該安定期への到達時間を該プロセスパラメータの特徴量として抽出する。
【００２３】
さらに、好ましくは、本発明の工程管理方法における製品製造工程が複数工程によって処理される場合に、前記特徴量決定手段が行うステップは、該複数工程において歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を決定する。
【００２４】
さらに、好ましくは、本発明の工程管理方法における特徴量決定手段が行うステップにおいて、前記製品毎に紐付けられた前記品質情報としての製品歩留り情報と前記プロセスパラメータの特徴量から製品歩留りおよび性能への影響度の算出方法は重回帰分析を用いる。
【００２５】
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各ステップ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。
【００２６】
本発明の可読記録媒体は、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。
【００２７】
上記構成により、以下、本発明の作用を説明する。
【００２８】
例えば半導体製造工程の成膜プロセスにおいて、その処理条件としてはガス流量、温度、圧力など数百もの管理項目（プロセスパラメータ）がある。製品の性能異常や歩留り低下を引き起こす異常要因となる管理項目（プロセスパラメータ）を抽出するのに際して、実態に即して容易かつ正確、さらに迅速に誰でも異常抽出することができることが重要である。
【００２９】
本発明においては、 製品を製造する際の変動期間とこれに続く安定期間の一連の特徴量を含むプロセスパラメータであって、製造シーケンス毎にプロセスパラメータを収集するプロセスパラメータ収集手段と、収集されたプロセスパラメータの特徴量であって変動期間とこれに続く安定期間の特徴量を抽出する特徴量算出手段と、製造された製品の歩留りおよび性能を示す品質情報を収集する品質情報収集手段と、プロセスパラメータの特徴量および品質情報を用いて相関分析を行うことにより、歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を決定する特徴量決定手段とを有している。
【００３０】
これによって、結晶成長装置などの成膜条件の安定した供給管理が要求されるプロセスなどにおいて、安定期間の変動だけではなく安定期間に至るまでの過渡期の変動をもプロセスパラメータの特徴量として考慮したため、半導体製造などの多層積層膜生成装置などの製造ばらつきに敏感に反応する歩留まりやデバイス性能に対する不良要因をより十分かつ正確に絞り込むことができて、成膜条件（プロセスパラメータ）の最適化によって歩留まりやデバイス性能を向上させることが可能となる。
【発明の効果】
【００３１】
以上により、本発明によれば、結晶成長装置などの成膜条件の安定した供給管理が要求されるプロセスなどにおいて、安定期間の変動だけではなく安定期間に至るまでの過渡期の変動をもプロセスパラメータの特徴量として考慮したため、半導体製造などの多層積層膜生成装置などの製造ばらつきに敏感に反応する歩留まりやデバイス性能に対する不良要因をより十分かつ正確に絞り込むことができて、成膜条件（プロセスパラメータ）の最適化によって歩留まりやデバイス性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の一実施形態における工程管理装置の要部ハード構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の工程管理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】（ａ）および（ｂ）は、横軸を時間とし縦軸を管理項目（プロセスパラメータ）の値とした場合のプロセスパラメータの変動期間から安定期間に至る一連のグラフ（その１）を示す図である。
【図４】（ａ）および（ｂ）は、横軸を時間とし縦軸を管理項目（プロセスパラメータ）の値とした場合のプロセスパラメータの変動期間から安定期間さらに変動期間に至る一連のグラフ（その２）を示す図である。
【図５】図１の特徴量決定手段を適用して用いるグラフ描画装置の概略構成を示すブロック図である。
【図６】図５のグラフ描画テンプレート部におけ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した図である。
【図７】図５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した図である。
【図８】図５のグラフ描画装置によるグラフ描画方法のフローチャートである。
【図９】特許文献１に開示されている従来の加工プロセス工程における異常抽出装置の要部構成例を示すブロック図である。
【図１０】図９の異常抽出装置による異常抽出対象となる拡散工程の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下に、本発明の工程管理装置および工程管理方法の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図における長さや形状などは図面作成上の観点から、図示する構成に限定されるものではない。
【００３４】
図１は、本発明の一実施形態における工程管理装置の要部ハード構成例を示すブロック図である。
【００３５】
図１において、本実施形態１の工程管理装置１０は、全体の制御を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）１１からなる制御手段１１と、制御手段１１に対して入力指令を行うためのキーボード、マウス、タッチパネルおよびペン入力装置、さらには通信ネットワーク（例えばインターネットやイントラネット）を介して受信入力する入力装置などの操作部１２と、表示画面上に、初期画面、選択場面、制御手段１１による制御結果画面および操作入力画面などの各種画面を表示する表示部１３と、制御プログラムおよびそのデータなどが記憶されたコンピュータ読み出し可能な可読記録媒体としてのＲＯＭ１４と、起動時に制御プログラムおよびそのデータなどが読み出されて、制御手段１１による制御毎にデータを読み出し・記憶するワークメモリとして高速に働く記憶部としてのＲＡＭ１５とを有している。
【００３６】
制御手段１１は、ＲＯＭ１４内の制御プログラムおよびそのデータに基づいて、製品を製造する際のプロセスパラメータであって、製造シーケンス毎にプロセスパラメータを収集するプロセスパラメータ収集手段１１１と、収集されたプロセスパラメータの特徴量を抽出（または算出）する特徴量算出手段１１２と、製造された製品の歩留りおよび品質を算出するための品質情報（または検査情報）を収集する品質情報収集手段１１３と、プロセスパラメータの特徴量および品質情報（または検査情報）を用いて相関分析を行うことにより、歩留りへの寄与度が大きいプロセスパラメータの特徴量を決定する特徴量決定手段１１４との各機能を実行し、半導体製造装置の製造条件において少なくとも１つのプロセスパラメータを含み、複数の製造シーケンスが存在する製造条件で製造される製品製造工程を管理するようになっている。
【００３７】
プロセスパラメータ収集手段１１１は、製品を製造する際の管理項目（プロセスパラメータ）であって、製造シーケンス毎にプロセスパラメータを収集する。例えばプロセス成膜条件には、ガス流量、温度および圧力など数百もの管理項目（プロセスパラメータ）がある。
【００３８】
特徴量算出手段１１２は、所定のプロセスパラメータが指示値に到達するまでの変動期間を過渡期とし、この過渡期と、所定のプロセスパラメータが一定の範囲に到達してからの安定期とに区別し、それぞれの到達時間（例えばガス流量であれば、どれくらいの時間で安定な範囲に立ち上がったかなど）をプロセスパラメータの特徴量として算出（または抽出）する。
【００３９】
また、特徴量算出手段１１２は、所定のプロセスパラメータが指示値の一定の範囲に到達するまでの過渡期において、過渡期内での最大値、最小値、中央値、標準偏差および、上限値および下限値を超える周期回数をプロセスパラメータの特徴量として算出（または抽出）する。また、特徴量算出手段１１２は、所定のプロセスパラメータが指示値の一定の範囲に到達してからの安定期において、安定期内での最大値、最小値、中央値、標準偏差および、上限値および下限値を超える周期回数をプロセスパラメータの特徴量として算出（または抽出）する。
【００４０】
要するに、図３（ａ）および図３（ｂ）、図４（ａ）および図４（ｂ）は、同じものを示しており、横軸が時間で縦軸が管理項目（プロセスパラメータ）の値である。プロセスパラメータとして例えばガス流量であれば、ウェハが入ったチャンバに所定のガスを流し始めて流し終わるまでのガス流量の変化を示している。この値Ａ以下は「０」と見なす。変動期間の上限値Ｂと下限値Ｃ、安定期間の目標値Ｄ、安定期間の上限値Ｅと下限値Ｆとし、Ａ〜Ｆを設定する。特徴量算出手段１１２は、プロセスパラメータとして例えばガス流量の立ち上がり時間Ｇ、安定期間到達時間Ｈ、立下り時間Ｉを算出（または抽出）する。また、特徴量算出手段１１２は、プロセスパラメータとして例えばガス流量の変動期間の最大値Ｊと最小値Ｋ、安定期間の最大値Ｌと最小値Ｍ、変動期間および安定期間それぞれの中央値Ｏおよび標準偏差Ｐをそれぞれ算出（または抽出）する。さらに、特徴量算出手段１１２は、プロセスパラメータとして例えばガス流量の変動期間の上限値Ｂと下限値Ｃを超えた回数、安定期間の上限値Ｅと下限値Ｆを超えた回数をそれぞれ算出（または抽出）する。それぞれの特徴量がデバイスの歩留まりおよび品質に影響を与えている。
【００４１】
品質情報収集手段１１３は、製造された製品の歩留りや性能を示す品質情報（検査情報）を収集する。例えば、単結晶基板上に化合物半導体層をエピタキシャル成長させたエピタキシャル成長基板の上方より励起光を照射して励起させた後に、エピタキシャル成長基板からの反射光を撮像したフォトルミネッセンスデータのうち、光波長は、化合物半導体エピタキシャル膜の組成や膜厚によって変化するため、そのデータにより組成や膜厚に影響を及ぼすエピタキシャル層の管理に活用される。また、光強度は、組成や膜厚以外にエピタキシャル層の結晶中の転位、積層欠陥、コンタミネーションおよび異物に関係する。よって、品質情報（検査情報）として基板全域の「光波長」や「光強度」の検査データを用いることができる。この場合、同一生産ロットにおいて、プロセスパラメータの各特徴量および、品質情報（検査情報）として基板全域の「光波長」や「光強度」の検査データを用いることができる。
【００４２】
特徴量決定手段１１４は、導き出した複数の管理項目としてのプロセスパラメータの特徴量、例えば「ガス流量」と、製品の歩留りや性能を示す品質情報（検査情報）、例えば「光強度」とを用いて、両情報間の因果関係を多段階相関分析や重回帰分析を実行し、各プロセスパラメータの特徴量を順位付けして、製品の歩留りおよび品質への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を抽出し、この抽出したプロセスパラメータの特徴量に基づいて製造条件の最適な管理値を抽出する。
【００４３】
可読記録媒体としてのＲＯＭ１４としては、ハードディスクの他、形態自在な光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクおよびＩＣメモリなどで構成されていてもよい。この制御プログラムおよびそのデータなどがＲＯＭ１４に記憶されるが、この制御プログラムおよびそのデータは、他の可読記録媒体から、または、無線、有線またはインターネットなどを介してＲＯＭ１４にダウンロードされてもよい。
【００４４】
上記構成の工程管理装置１０により、以下、ある品種の平均歩留りや性能が、検査データ（検査情報）において目標値より低下した場合に、歩留りや性能の低下に影響を与えた要因（プロセスパラメータの特徴量）を抽出する処理について説明する。
【００４５】
図２は、図１の工程管理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【００４６】
図２に示すように、まず、ステップＳ１において、プロセスパラメータ収集手段１１１が、製造装置や計測器から粒度の細かい時系列データとして製造シーケンス毎に管理項目として、例えばガスによる成長膜を形成するプロセス（単層であればＣＶＤも含む）において、変動期および安定期を含む一連のガス流量、温度および圧力などのプロセスパラメータを装置記憶部（ＲＯＭ１４）から収集する。
【００４７】
次に、ステップＳ２において、品質情報収集手段１１３が、製造された製品の歩留りおよび性能を算出または抽出するための品質情報（検査情報）、例えば「光強度」のデータを収集する。品質情報（検査情報）とは、例えば反射光データであれば光強度および光波長などの検査情報であり、これが所定の閾値を満足しない場合に不良（ＮＧ）となり、これが歩留まりに影響する。
【００４８】
続いて、ステップＳ３において、特徴量算出手段１１２が、収集される管理項目としてのプロセスパラメータから、その管理項目毎に処理の変動期間（過渡期）と安定期間を含む連続的な粒度の細かいデータからその特徴量を抽出する。その特徴量としては、特徴量算出手段１１２は、前述したが、図４（ｂ）に示すように、実際の測定値として、プロセスパラメータの立ち上がり時間Ｇ、安定期間到達時間Ｈ、立下り時間Ｉ、変動期間の最大値Ｊと最小値Ｋ、安定期間の最大値Ｌと最小値Ｍ、安定期間の中央値Ｏおよび安定期間の標準偏差Ｐ、さらに、上限値Ｂと下限値Ｃを超えた回数などを抽出する。
【００４９】
例えば半導体製造において多層積層膜生成装置では複数のガスを用いた膜成長技術がある。これらの製造装置からは製造過程の処理状態を示す数百を越える管理項目（プロセスパラメータ）の変化を粒度の細かい時系列情報として出力することができる。
【００５０】
これまでの工程管理手法では安定期間の変動だけを特徴量（平均値、最大、最小等）としていたが、本実施形態では、多層積層膜生成装置でのガス変遷時の変化に着目し、製造装置および計測器から収集される粒度の細かい時系列装置データから、その管理項目（プロセスパラメータ）毎の各ステップの変動期間（過渡期）における最大値、最小値、中央値、経過時間、上限値Ｂと下限値Ｃを超えた回数などの各種の特徴量を抽出することにより、１つの管理項目の中でも最も影響の大きいプロセスパラメータの特徴量を抽出する。
【００５１】
ここでは、ある製品の製造時に収集された管理項目（プロセスパラメータ）から、歩留りや性能の低下に影響を与えた最も有用なプロセスパラメータの特徴量を抽出する方法について説明する。
【００５２】
図４（ａ）および図４（ｂ）では、数百項目ある管理項目（プロセスパラメータ）のうちの一つを表現したものであり、この時系列に表現された変遷データに対して、「設定値Ａ〜Ｆ」を与えて「特徴量Ｇ〜Ｒ」を算出または抽出する。各管理目（プロセスパラメータ）毎に表１に示す特徴量を算出または抽出する。
【００５３】
上記手法で抽出した管理項目（プロセスパラメータ）毎の特徴量と、製品の歩留りや性能（品質）を示す検査情報または品質情報をロット毎に紐付けし、相関分析を行う準備を行う。
【００５４】
その後、ステップＳ４において、特徴量決定手段１１４が、導き出した複数の管理項目としてのプロセスパラメータの特徴量、例えば「ガス流量」と、製品の歩留りや性能を示す品質情報（検査情報）、例えば「光強度」とを用いて、両情報間の因果関係を多段階相関解析し、ステップＳ５において、特徴量決定手段１１４が、プロセスパラメータの特徴量を順位付けする。ステップＳ６で、その順位付けされたプロセスパラメータの各特徴量の中で工程管理に関係する項目がピックアップされる。各特徴量の中で工程管理に関係する項目がピックアップされない場合（ＮＯ）はステップＳ４の処理に戻る。各特徴量の中で工程管理に関係する項目がピックアップされた中（ＹＥＳ）で、製品の歩留りおよび品質への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を、製造条件の最適な管理値として抽出し、次のステップＳ７の処理に移行する。
【００５５】
さらに、ステップＳ７において、抽出された製造条件の最適な管理値を、工程内製造装置に適用する。
【００５６】
したがって、本実施形態の工程管理装置１０を用いた工程管理方法は、ＲＯＭ１４内の制御プログラムおよびそのデータに基づいて、プロセスパラメータ収集手段１１１が、製品を製造する際のプロセスパラメータであって、製造シーケンス毎に当該プロセスパラメータを収集するステップと、特徴量算出手段１１２が、収集されたプロセスパラメータの特徴量を抽出するステップと、検査情報収集手段１１３が、製造された製品の歩留りおよび品質を算出するための品質情報（検査情報）を収集するステップと、特徴量決定手段１１４が、プロセスパラメータの特徴量および検査情報を用いて相関分析を行うことにより、製品の歩留りおよび品質への寄与度が大きいプロセスパラメータの特徴量として、製造条件の最適な管理値を抽出するステップとをコンピュータシステムに実行させるものである。
【００５７】
以上のように、導き出した管理項目（プロセスパラメータ）毎の特徴量を多段階相関分析を実施することにより、どの管理項目（プロセスパラメータ）も特徴量が製品の歩留りや性能に影響を与えるかを順位付けすることができて、工程内の製造装置の処理条件の管理パラメータにフィードバックすることができる。
【００５８】
即ち、プロセスパラメータの特徴量が製品の歩留りや性能に影響を与える要因の相関分析を行うことにより、相関係数であったり分散比であったり統計量であったり数値として表現することができる。その歩留まりやデバイス性能の阻害要因の因果関係を数値で表すことにより、順位付けが可能であると共に、従来は安定期だけを考慮していたものが、その装置のこのガスの変動期（過渡期）における例えばこのガス流量のピーク値などの特徴量が製品の歩留りや性能に大きく影響を与えていることが分かる。これによって、安定期だけではなく変動期をも含めたより細かい効果的な不良要因をより十分かつ正確に絞り込むことができて、改善が為される。
【００５９】
なお、製品製造工程が複数工程によって処理される場合に、その特徴量決定手段１１４が行うステップは、複数工程において歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を決定する。また、特徴量決定手段１１４が行うステップにおいて、製品毎に紐付けられた製品歩留り情報とプロセスパラメータの特徴量から、製品歩留りおよび性能への影響度の算出方法は相関分析中の重回帰分析を用いる。
【００６０】
ここで、抽出された各管理項目の特徴量と製品の歩留りや性能を紐付けて多段階相関分析する手法として、次の図５のグラフ描画装置を採用することができる。
【００６１】
即ち、特徴量決定手段１１４は、導き出した複数の管理項目としてのプロセスパラメータの特徴量、例えば「ガス流量」と、製品の歩留りや性能を示す品質情報（検査情報）、例えば「光強度」とを用いて、両情報間の因果関係を多段階相関解析し、各プロセスパラメータの特徴量を順位付けして、製品の歩留りおよび品質への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量として、製造条件の最適な管理値を抽出するが、この特徴量決定手段１１４を次の図５のグラフ描画装置に適用して用いることができる。
【００６２】
この抽出された各管理項目の特徴量、例えば「ガス流量」と、製品の歩留りや性能を示す品質情報（検査情報）、例えば「光強度」を紐付けて多段階相関分析する手法の一例として、グラフ描画装置について、以下に、図５〜図８を用いて説明する。
【００６３】
図５は、図１の特徴量決定手段１１４を適用して用い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。
【００６４】
図５において、この特徴量決定手段１１４の一例を構成するグラフ描画装置１は、後述する紐付けデータテーブル２と、後述するグラフ描画テンプレート４を用いた表示を行うグラフ描画テンプレート部３と、紐付けデータテーブル２に格納された多変量から作業者が分析対象を指定するための変数選択操作部１ｆと、表示画面上で作業者が２変量を指定するための分析操作部１ｇとを有している。
【００６５】
グラフ描画テンプレート部３は、変数選択操作部１ｆ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１ａ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１ｂ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１ｃと、表示画面上で分析操作部１ｇ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１ｄと、多変量間の関係の分析を行う要因分析手段１ｅとを有している。
【００６６】
グラフ描画テンプレート部３の各部は、所定のプログラムによって動作するＣＰＵ（中央演算処理装置）によって構成される。紐付けデータテーブル２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構成される。変数選択操作部１ｆはマウスやキーボードなどの入力装置によって構成される。また、分析操作部１ｇは、例えばペンで表示画面の或る箇所をタッチして入力行う公知のタッチパネル式ＬＣＤ（液晶表示装置）によって構成される。なお、当然ながら、分析操作部１ｇは、マウスで表示画面上のカーソルを移動させるとともに、クリックによって表示画面中の或る箇所を指定する入力方式であってもよい。
【００６７】
図６は、図５のグラフ描画テンプレート部３におけるグラフ描画テンプレート４の各領域４ａ〜４ｄに表示される表示内容を例示した図である。
【００６８】
図６に示すように、グラフ描画テンプレート部３が各表示領域設定部として働いて、表示画面上に設定するグラフ描画テンプレート４は、この例では、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４ｃ、右上に第１の変量名表示領域４ａ、左下に第２の変量名表示領域４ｂ、左上にグラフ表示領域４ｄをそれぞれ配置し、これらの領域４ａ〜４ｄを同一の表示画面に表示される一つの矩形の枠に組み込んだものである。
【００６９】
行列表示領域４ｃには、上記データ配置機能部１ｃと統計量算出機能部１ｂとが統計量表示処理部として働いて、（Ｍ×Ｎ）個の統計量、この例では、図７に示すように、第１のデータ群２ａ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２ｂ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列の行列要素として並べて表示される。これにより、作業者は、表示された相関係数の中から、例えば相関係数が大きいものを容易に選択することができる。
【００７０】
ここで、グラフ描画装置１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２について説明する。
【００７１】
この例では、図７に示すように、紐付けデータテーブル２には、製品ロットＬｔ１，Ｌｔ２，…，ＬｔＬ毎に、第１のデータ群２ａ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２ｂ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）して所定の記憶部に記憶されている。
【００７２】
半導体製造分野での例では、「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があるが、ここでは、製品の歩留りや性能を示す品質情報（検査情報）、例えば「光強度」などに対応している。また、「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が、ここでは、プロセスパラメータの特徴量、例えば「ガス流量」などに対応している。
【００７３】
各製品ロットは、共通の識別子２ｃ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２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。
【００７４】
次に、図６に戻って、第１の変量名表示領域４ａには、上記グラフ描画テンプレート部３が変量名表示処理部として働いて、第１のデータ群２ａに属するＭ個の変量の名前、この例では「性能Ｑ１」，「性能Ｑ２」，…，「性能ＱＭ」が、行列表示領域４ｃの各列に対応して行方向に並べて表示される。
【００７５】
同様に、第２の変量名表示領域４ｂには、第２のデータ群２ｂに属するＮ個の変量の名前、この例では「要因Ｆ１」，「要因Ｆ２」，…，「要因ＦＮ」が、行列表示領域４ｃの各行に対応して列方向に並べて表示される。これにより、作業者は、第１、第２の変量名表示領域４ａ，４ｂ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４ｃ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できる。
【００７６】
また、グラフ表示領域４ｄには、上記グラフ出力機能部１ｄがグラフ表示処理部として働いて、第１のデータ群２ａに属する変量と第２のデータ群２ｂ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が表示される。この例では、作業者が分析操作部１ｇを行列要素指定部として用いて、表示画面上の行列表示領域４ｃ内に表示された行列要素のうち第８行第４列の行列要素３ｂ（つまり相関係数「０．５５」）を指定したのに応じて、その列（第４列）に対応した性能Ｑ４とその行（第８行）に対応した要因Ｆ８との間の相関関係を表す散布図３ｃが表示されている。
【００７７】
なお、この例では、散布図３ｃは、第１のデータ群２ａに属する変量「性能Ｑ４」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２ｂに属する変量「要因Ｆ８」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、散布図３ｃ中の各点３ｄ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。
【００７８】
このように、このグラフ描画装置１では、作業者が分析操作部１ｇによって行列表示領域４ｃ内の行列要素を指定する分析操作と連動して、その行列要素に対応したグラフ画像（指定された２変量間の関係）がグラフ表示領域４ｄに表示される。上述の分析操作部１ｇによって行列表示領域４ｃに表示された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２ａに属する変量と第２のデータ群２ｂ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。
【００７９】
次に、このグラフ描画装置１によるグラフ描画方法を、図８のフローチャートに基づいて説明する。この前提として、紐付けデータテーブル２の内容は、作業者によって図７に例示したように予め編集されているものとする。
【００８０】
図８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Ｓ１１で、表示画面にグラフ描画テンプレート４の表領域だけの初期状態を表示する。
【００８１】
続いて、ステップＳ１２で、紐付けデータテーブル２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。この例では、第１の変量名表示領域４ａに、第１のデータ群２ａに属するＭ（＝１０）個の変量の名前として、「性能Ｑ１」，「性能Ｑ２」，…，「性能Ｑ１０」を表示する。同様に、第２の変量名表示領域４ｂに、第２のデータ群２ｂに属するＮ（＝１０）個の変量の名前として、「要因Ｆ１」，「要因Ｆ２」，…，「要因Ｆ１０」を表示する。さらに、行列表示領域４ｃに、第１のデータ群２ａ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２ｂ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。
【００８２】
その後、ステップＳ１３で、グラフ描画テンプレート部３は、作業者による分析操作部１ｇを用いた行列要素の指定があるか否かを判断する。ここで、行列要素の指定があれば（ステップＳ１３でＹＥＳ）、ステップＳ１４の処理に進んで、指定された行列要素に注目したグラフを演算して、そのグラフ画像をグラフ表示領域４ｄに表示する。この例では、表示画面上の行列表示領域４ｃ内に表示された行列要素のうち例えば第８行第４列の行列要素（つまり相関係数「０．５５」）が指定されたのに応じて、その列（第４列）に対応した性能Ｑ４とその行（第８行）に対応した要因Ｆ８との間の相関関係を表す散布図３ｃを表示する。
【００８３】
このようにした場合、作業者は、分析操作部１ｇを介して、表示画面上の行列表示領域４ｃ内に表示された行列要素のうちのいずれか一つを指定するだけで、その行列要素に対応して、第１のデータ群２ａに属する変量と第２のデータ群２ｂに属する変量とを同時に指定できる。その指定された２変量間の関係を見易く表示させることができる。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、一つの画面上で一目瞭然に表すことができる。この結果、２群の変量間の関係（この例では相関係数）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。
【００８４】
続いて、ステップＳ１５で、グラフ描画テンプレート部３は、作業者による分析操作部１ｇを変量名指定部として用いた変量名の指定があるか否かを判断する。具体的には、第１の変量名表示領域４ａに表示された変量名（この例では「性能Ｑ４」）が指定されたか否か、または、第２の変量名表示領域４ｂに表示された変量名（この例では「要因Ｆ８」）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Ｓ１５でＮＯ）、直ちにステップＳ１３にリターンする。一方、変量名の指定があれば（ステップＳ１５でＹＥＳ）、グラフ描画テンプレート部３は並び順処理部として働いて、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、第１の変量名表示領域４ａに表示された変量名が指定されたとき、その名前が指定された変量「性能Ｑ４」に関して列方向に並ぶ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４ｃに表示された統計量を行単位で並び替える。または、第２の変量名表示領域４ｂに表示された変量名７ｂが指定されたとき、その名前が指定された変量「要因Ｆ８」に関して行方向に並ぶ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４ｃ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できる。
【００８５】
したがって、図６で示されたグラフ描画装置上で容易に順位付け、および寄与度が大きいプロセスパラメータの抽出が可能である。
【００８６】
例えば品質情報である「光強度」は第１の変量名表示領域４ａに属する性能の一項目であり、特徴量「ガス流量の最大値」は第２の変量名表示領域４ｂの要因の一項目となる。それぞれの項目名を選択することにより、数値であるので順位付け（昇順または降順で並び替え）が行われ、最も影響する要因を容易に抽出することができる。
【００８７】
以上説明したように、本実施形態によれば、製品を製造する際の変動期間と安定期間の一連の特徴量を含むプロセスパラメータであって、製造シーケンス毎にプロセスパラメータを収集するプロセスパラメータ収集手段１１１と、収集されたプロセスパラメータの特徴量であって変動期間と安定期間の特徴量を抽出する特徴量算出手段１１２と、製造された製品の歩留りおよび性能を示す品質情報を収集する品質情報収集手段１１３と、プロセスパラメータの特徴量および品質情報を用いて相関分析を行うことにより、歩留りおよび性能への寄与度が最も大きいプロセスパラメータの特徴量を決定する特徴量決定手段１１４とを有している。
【００８８】
この場合、プロセス成膜条件にはガス流量、温度、圧力など数百もの管理項目（プロセスパラメータ）がある。従来では、各管理項目の指示値に対し、安定期間の変動だけを特徴量（平均値、最大、最小等）としていた。これに対して、本実施形態では、安定期間の変動だけではなく、多層積層膜生成装置などのガス変遷時（変動期間）の変化にも着目し、装置および計測器から収集される粒度の細かい時系列装置データから、その管理項目毎の各ステップの変動期間（過渡期）におけるピーク値、経過時間、周期回数などを特徴量として抽出し、１つの管理項目の中で最も影響の大きい特徴量や二つ三つの影響の大きい特徴量を抽出することが容易にできる。
【００８９】
これによって、変動期間およびこれに続く安定期間の一連の複数の管理項目の特徴量から木目細かく、製品の歩留りや性能に影響を与える要因を順位付けすることができ、半導体製造などの多層積層膜生成装置などの製造ばらつきに敏感に反応する歩留まりやデバイス性能に対する不良要因をより十分かつ正確に絞り込むことができる。したがって、製造工程内の処理条件へのフィードバックを実現することができて、製品性能向上および歩留り向上を実現することができる。
【００９０】
なお、以上のように、本発明の好ましい実施形態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。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本発明は、広く産業界で取り扱われるデータ間の関連を把握し、産業上優位な結果をもたらすための有意性のある結果を抽出する工程管理においてデータを解析する工程管理装置およびこれを用いた工程管理方法、この工程管理方法の各ステップをコンピュータに実行させるための制御プログラムおよびこの制御プログラムが記録されたコンピュータ読み出し可能な可読記録媒体の分野において、結晶成長装置などの成膜条件の安定した供給管理が要求されるプロセスなどにおいて、安定期間の変動だけではなく安定期間に至るまでの変動をプロセスパラメータの特徴量として考慮したため、半導体製造などの多層積層膜生成装置などの製造ばらつきに敏感に反応する歩留まりやデバイス性能に対する不良要因をより十分かつ正確に絞り込むことができて、成膜条件（プロセスパラメータ）の最適化によって歩留まりやデバイス性能を向上させることができる。
【符号の説明】
【００９２】
１０  工程管理装置
１１  制御手段（ＣＰＵ）
１１１  プロセスパラメータ収集手段
１１２  特徴量算出手段
１１３  品質情報収集手段
１１４  特徴量決定手段
１２  操作部
１３  表示部
１４  ＲＯＭ
１５  ＲＡＭ
１  グラフ描画装置
２  紐付けデータテーブル
３  グラフ描画テンプレート部
４  グラフ描画テンプレート
１ｆ  変数選択操作部
１ｇ  分析操作部
１ａ  データ編集手段
１ｂ  統計量算出手段
１ｃ  データ配置手段
１ｄ  グラフ出力手段
１ｅ  要因分析手段
４ｃ  行列表示領域
４ａ  第１の変量名表示領域
４ｂ  第２の変量名表示領域
４ｄ  グラフ表示領域
【図１】
0005593121.tif 000002
【図２】
0005593121.tif 000003
【図３】
0005593121.tif 000004
【図４】
0005593121.tif 000005
【図５】
0005593121.tif 000006
【図６】
0005593121.tif 000007
【図７】
0005593121.tif 000008
【図８】
0005593121.tif 000009
【図９】
0005593121.tif 000010
【図１０】
0005593121.tif 000011