(57)【要約】【課題】  複数の製造設備に起因した品質の低下、および、製造工程内に存在する複数の製造経路を経て製造された製品の品質の低下に対して、その原因となる異常設備を正確に推定する。【解決手段】  異常設備推定装置２００は、製造システムにおける製品の履歴情報を記憶する履歴ＤＢ１０２、品質情報を記憶する品質ＤＢ１０３、履歴ＤＢ１０２および品質ＤＢ１０３からデータを検索して加工し、解析データを作成する解析データ作成部１０６、および、この解析データを使用して異常設備の推定を行うデータ解析部１０７とから構成されている。データ解析部１０７は、解析データを製造設備ごとに分類する異常事象分類部１０８と、この分類結果に基づいて、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定する異常設備評価部１０９とを有する。【選択図】  図１
2006319220.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の処理工程を含むとともに、同一の処理を行う製造設備が複数個設けられており、各処理工程について複数個の製造設備の何れかを用いて処理を行って製品を製造する製造システムにおいて上記製品の品質低下の原因となる製造設備を推定するための異常設備推定装置であって、
上記製造システムにおいて製造された製品の識別情報とその製品の品質検査結果とが対応付けられた品質情報を当該製造システムから取得する品質情報取得手段と、
製品の識別情報とその製品の製造時に各工程を担当した製造設備の識別情報とが対応付けられた履歴情報を上記製造システムから取得する履歴情報取得手段と、
上記製品の識別情報ごとに品質検査結果と製造設備の識別情報とを対応付けた解析データを作成するデータ作成手段と、
上記解析データを製造設備ごとに分類した場合に、分類された解析データ中の各品質検査結果のばらつきが小さくなるものから順に選択して、解析データを製造設備ごとの解析データ群に順次分類していく分類手段と、
上記分類手段によって分類された解析データ群に含まれる各品質検査結果の平均値を算出し、分類された各解析データ群における上記平均値を互いに比較することによって、各製造設備が品質低下に与える影響度を算出して、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定する推定手段と、を備えることを特徴とする異常設備推定装置。
【請求項２】
上記分類手段は、上記品質情報を目的変数とし、上記履歴情報を説明変数として、決定木分析手法を用いて上記解析データの分類を行い、
上記推定手段は、上記分類手段によって作成された決定木の下位ノードによる分類が、その上位ノードによる分類に与える影響度を算出することによって、各ノードに割り当てられた製造設備が品質低下に与える影響度を算出して、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定することを特徴とする請求項１に記載の異常設備推定装置。
【請求項３】
上記品質検査結果は、任意の品質に関する評価値であり、
上記推定手段は、下位ノードによって分類されるデータの数、上記下位ノードによって分類されるデータにおける上記評価値の平均値、および、上位ノードによって分類されるデータの上記評価値の平均値ならびに標準偏差に基づいて、上記下位ノードの上記上位ノードに対する影響度を算出することを特徴とする請求項２に記載の異常設備推定装置。
【請求項４】
上記データ作成手段は、クラスタ分析を用いて製品の品質情報を段階的に評価することを特徴とする請求項１ないし３の何れか１項に記載の異常設備推定装置。
【請求項５】
上記決定木分析手法において、条件に合致するか否かによってデータを二つに分類することを特徴とする請求項２に記載の異常設備推定装置。
【請求項６】
複数の処理工程を含むとともに、同一の処理を行う製造設備が複数個設けられており、各処理工程について複数個の製造設備の何れかを用いて処理を行って製品を製造する製造システムにおいて上記製品の品質低下の原因となる製造設備を推定するための異常設備推定装置における異常設備推定方法であって、
品質情報取得手段が、上記製造システムにおいて製造された製品の識別情報とその製品の品質検査結果とが対応付けられた品質情報を当該製造システムから取得する品質情報取得ステップと、
履歴情報取得手段が、製品の識別情報とその製品の製造時に各工程を担当した製造設備の識別情報とが対応付けられた履歴情報を上記製造システムから取得する履歴情報取得ステップと、
データ作成手段が、上記製品の識別情報ごとに検査結果と製造設備の識別情報とを対応付けた解析データを作成するデータ作成ステップと、
分類手段が、上上記解析データを製造設備ごとに分類した場合に、分類された解析データ中の各品質結果のばらつきが小さくなるものから順に選択して、解析データを製造設備ごとの解析データ群に順次分類していく分類ステップと、
推定手段が、上記分類ステップによって分類された解析データ群に含まれる各品質検査結果の平均値を算出し、分類された各解析データ群における上記平均値を互いに比較することによって、各製造設備が品質低下に与える影響度を算出して、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定する推定ステップと、を含んでなることを特徴とする異常設備推定方法。
【請求項７】
請求項１から５の何れか１項に記載の異常設備推定装置を動作させる異常設備推定プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための異常設備推定プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の異常設備推定プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば半導体装置の製造工程のように、多くの工程と設備が存在する製造システムにおいて製造された製品で不良が発生した場合に、その原因となった異常設備の推定を行う異常設備推定装置、異常設備推定方法などに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置は、ウェハに対して、洗浄、成膜、レジストコーティング、露光、およびエッチングなどの一連の工程を定められた層の数だけ繰り返し行い、配線や回路素子を形成することによって製造される。これらの各工程は、それぞれが異物の混入や層膜の形成不良など半導体装置の動作不良の原因と成り得る要素を含んでいる。そのため、製造工程の途中で実施される様々な検査によって品質特性の低下が発見された場合、原因として考えられる製造設備が多数存在し、どの製造設備に起因して異常が発生したのかを特定することが困難であった。
【０００３】
そこで、製造された半導体装置の品質特性に関する品質情報と製造履歴情報とを解析し、異常の原因となる製造設備を推定する方法として、各工程に配置された設備間の品質特性のばらつきに注目して異常設備を推定する方法が提案されている。例えば、特許文献１に開示された半導体装置の製造装置（あるいは、製造方法）では、図２０に示すように、まず、工程ごとに配置された各製造設備で処理されたウェハの品質特性を集計する。続いて、工程内に配置された製造設備間の特性値のばらつき２００１を、製造設備内の特性値のばらつき２００２と比較した値を定量化し、この値が最も大きな工程が最も異常の可能性が高いと推定する。
【０００４】
また、別の方法として、ウェハ全体の特性値の平均値と個々の製造設備で処理されたウェハの特性値の平均の差に着目した方法が提案されている。例えば、特許文献２に開示された異常原因検出装置（あるいは、異常原因検出方法）は、図２１に示すように、ウェハ全体の特性値のばらつき２１０１と、製造設備ごとの処理数２１０２とを考慮した上で、ウェハ全体の特性値の平均値と個々の製造設備で処理されたウェハの特性値の平均との差２１０３を求める。そして、この差２１０３に基づいて各製造設備がどれだけ異常であるかを定量化し、この値が最も大きな設備が異常な設備であると推定する。
【特許文献１】特開２０００−１２６４０（公開日：平成１２年１月２４日）
【特許文献２】特開２００２−４３２００（公開日：平成１４年２月８日）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１および２に記載の技術では、同じ製造工程を担当する設備が複数存在し、かつ、異なる製造工程を行う種類の異なる設備が互いに影響しあって発生した異常に対しては、正しい推定を行うことができないという問題がある。
【０００６】
例えば、図１１に示す例では、工程Ａにおいて製造設備Ａ１で処理され、かつ、工程Ｂにおいて製造設備Ｂ１で処理されたウェハ群１１０１でのみ不良率が高くなっている。このように、品質特性の低下は必ずしも単一の工程を担当する特定の設備のみが原因とは限らず、特定の設備の組み合わせによって発生する場合も多々ある。しかし、特許文献１および２に記載の技術では、一つの工程を担当する特定の設備のみが異常発生原因となることを前提として異常設備の推定を行っている。そのため、特定の設備の組み合わせにおいて品質特性の低下が発生した場合には、原因となる異常設備を正しく推定を行うことができない。
【０００７】
また、特許文献１および２の異常設備の推定では、異常の定量化を行う場合に、正常な母集団が正規分布に従って均一に分布していることを前提にして、統計的な検定を行っている。従って、これらの文献が仮定しているウェハの品質特性の分布は、例えば図２２に示すように、ある平均値を中心とした分布である。各工程に配置された同一の製造設備における製造処理が全て均一であった場合には品質特性の分布は図２２のような分布に近くなることが予想されるので、そのような製造工程であれば品質特性の低下が単一の異常事象による場合（すなわち、各工程を担当する製造設備が特定された単一の製造経路で製品が製造されており、品質特性の低下が製造工程内に配置された製造設備のいずれか一つに起因している場合）には、製造工程から取得した品質特性と図２２のような分布との差異を統計的に検定して異常な製造設備を推定することができる。
【０００８】
しかしながら、実際の製造工程においては、ウェハは様々な工程で多数の製造設備を利用して処理され、同一の製造工程に配置された同一種類の製造設備であっても、各々の製造設備によって処理に少量の個体差が発生する。そのため、異常が発生していない状態であってもウェハの品質特性の分布は図２２のように均一にはならず、正常な品質特性の分布と異常な品質特性との差異から異常な製造設備を推定することは難しい。また、別々の工程で同時に発生した異常がそれぞれ別の異常原因となって同一の品質特性を低下させ、別々の原因によって品質特性が低下したウェハが製造されたウェハ全体に混在する場合も多い。図１１に示すように、製造設備Ａ１と製造設備Ｂ１とによって処理されたウェハ群１１０１、製造設備Ａ１と製造設備Ｂ２とによって処理されたウェハ群１１０２、製造設備Ａｍによって処理されたウェハ群１１０３で異なる品質特性の低下が発生した場合、図１２に示すように複数の分布が検査結果に混在することになる。この場合、品質特性は更に複雑な分布となる。
【０００９】
ここで、図１２に示す１２０１、１２０２、１２０３は、それぞれ図１１の１１０１、１１０２、１１０３に対応している。なお、本明細書では、図１２の１２０２のように不良率が低い分布と比較して、１２０１、１２０３のように品質特性が低下したウェハの分布（すなわち、同一の異常設備の組み合わせに起因する特定の品質特性の低下）それぞれのことを、異常事象と呼ぶ。図１２に示すように、解析対象となるウェハの品質情報が複数の異常事象を含む場合、つまり、製品が様々な製造経路で製造されており、それぞれの製造経路ごとに異なる製造設備に起因して品質低下が発生する場合、特許文献１および２に開示されている技術では、異常設備の正しい推定を行うことができない。
【００１０】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、複数の製造設備に起因した品質の低下、および、製造工程内に存在する複数の製造経路を経て製造された製品の品質の低下に対して、その原因となる異常設備を正確に推定することのできる異常設備推定装置および異常設備推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明にかかる異常設備推定装置は、上記課題を解決するために、複数の処理工程を含むとともに、同一の処理を行う製造設備が複数個設けられており、各処理工程について複数個の製造設備の何れかを用いて処理を行って製品を製造する製造システムにおいて上記製品の品質低下の原因となる製造設備を推定するための異常設備推定装置であって、上記製造システムにおいて製造された製品の識別情報とその製品の品質検査結果とが対応付けられた品質情報を当該製造システムから取得する品質情報取得手段と、製品の識別情報とその製品の製造時に各工程を担当した製造設備の識別情報とが対応付けられた履歴情報を上記製造システムから取得する履歴情報取得手段と、上記製品の識別情報ごとに検査結果と製造設備の識別情報とを対応付けた解析データを作成するデータ作成手段と、上記解析データを製造設備ごとに分類した場合に、分類された解析データ中の各品質結果のばらつきが小さくなるものから順に選択して、解析データを製造設備ごとの解析データ群に順次分類していく分類手段と、上記分類手段によって分類された解析データ群に含まれる各品質検査結果の平均値を算出し、分類された各解析データ群における上記平均値を互いに比較することによって、各製造設備が品質低下に与える影響度を算出して、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定する推定手段と、を備えることを特徴としている。
【００１２】
本発明の異常設備推定装置は、多数の処理工程からなるとともに、同一の処理を行う製造設備が複数個設けられており、各処理工程について複数個の製造設備の何れかを用いて処理を行って製品を製造する半導体装置などの製造システムによって製造された製品の品質低下の原因となる異常設備を推定するためのものである。この異常設備推定装置には、例えば、製造システム内の検査工程などによって行われた各製品の品質検査結果などのような品質情報を、製造システムから取得する品質情報取得手段と、製品の製造時に各工程をどの製造設備が担当したかという履歴情報を、製造システムから取得する履歴情報取得手段とが備えられている。
【００１３】
さらに、上記異常設備推定装置には、上記品質情報および履歴情報に基づいて、製造システムにおいて製造された各製品の製造履歴と品質情報（品質検査結果）とを関連付けて示す解析データを作成するデータ作成手段、解析データを製造設備ごとに分類した場合に、分類された解析データ中の各品質結果のばらつきが小さくなるものから順に選択して、解析データを製造設備ごとに順次分類していく分類手段、および、分類された各製造設備が品質低下に与える影響度を算出し、品質低下の原因となる製造設備を推定する推定手段が備えられている。
【００１４】
本発明の異常設備推定装置は、複数の工程および製造設備からなる製造システムにおいて、解析データを製造設備ごとに分類した場合に、分類された解析データ群に含まれる各品質結果のばらつきが小さくなるものから順に選択して解析データを各製品の処理を行った一連の製造設備ごとに順次分類し、分類された各製造設備に関して品質低下に与える影響を算出することで、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定している。そのため、複数の製造設備に起因した品質の低下、および、製造工程内に存在する複数の製造経路を経て製造された製品の品質の低下に対して、その原因となる異常設備を正確に推定することができる。そして、製造システムにおいて発生している異常に対して正確な対策を迅速に実施することができる。
【００１５】
また、上記の構成によれば、製品の製造に関わる一連の製造設備の経路において、各製造設備が他の製造設備と比較して相対的にどの程度品質低下に影響を与えているのかということを確認することができる。そのため、異常設備をより正確に推定することができる。
【００１６】
本発明の異常設備推定装置において、上記分類手段は、上記品質情報を目的変数とし、上記履歴情報を説明変数として、決定木分析手法を用いて上記解析データの分類を行い、上記推定手段は、上記分類手段によって作成された決定木の下位ノードによる分類が、その上位ノードによる分類に与える影響度を算出することによって、各ノードに割り当てられた製造設備が品質低下に与える影響度を算出して、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定することが好ましい。
【００１７】
上記決定木分析手法とは、解析データ内の各項目（すなわち、品質情報および履歴情報）の関係を樹形状に分類していく手法であり、大量のデータの分類に用いられる手法である。
【００１８】
上記の構成によれば、品質情報を目的変数とし、履歴情報を説明変数として、分類手段が決定木分析手法を用いて解析データの分類を行うことによって、製造工程において製品の処理を行った一連の各製造設備（すなわち、製造設備の経路）が樹形状に表された決定木が作成される。そして、推定手段は、この決定木の下位ノードによる分類が、その上位ノードによる分類に与える影響度を算出することによって、各ノードに割り当てられた製造設備が品質低下に与える影響度を算出する。
【００１９】
これによって、製品の製造に関わる一連の製造設備の経路において、各製造設備が他の製造設備と比較して相対的にどの程度品質低下に影響を与えているのかという影響度を正確に算出することができる。そのため、異常設備をさらに正確に推定することができる。
【００２０】
本発明の異常設備推定装置において、上記品質情報には、任意の品質に関する評価値の情報が含まれており、上記推定手段は、下位ノードによって分類されるデータの数、上記下位ノードによって分類されるデータにおける上記評価値の平均値、および、上位ノードによって分類されるデータの上記評価値の平均値ならびに標準偏差に基づいて、上記下位ノードの上記上位ノードに対する影響度を算出してもよい。
【００２１】
本発明の異常設備推定装置において、上記データ作成手段は、クラスタ分析を用いて製品の品質情報を段階的に評価することが好ましい。
【００２２】
ここで、「製品の品質情報を段階的に評価する」とは、製造システムにおいて実施される品質検査工程などで得られた品質検査結果に基づいて、その品質に関して製造された各製品のランク分けを行うことを意味する。
【００２３】
上記の構成によれば、品質情報を所定の数（通常は数個程度）のランクに分けることで、それ以降に行われるデータの分類処理および影響度の算出を簡単に行うことができる。また、クラスタ分析を用いることによって、このランク分けを自動で実施することができる。
【００２４】
本発明の異常設備推定装置は、上記決定木分析手法において、条件に合致するか否かによってデータを二つに分類することが好ましい。
【００２５】
上記の構成によれば、分類手段における処理を簡単にすることができ、処理時間を短縮することができる。
【００２６】
また、本発明にかかる異常設備推定方法は、複数の処理工程を含むとともに、同一の処理を行う製造設備が複数個設けられており、各処理工程について複数個の製造設備の何れかを用いて処理を行って製品を製造する製造システムにおいて上記製品の品質低下の原因となる製造設備を推定するための異常設備推定装置において行われる異常設備推定方法であって、品質情報取得手段が、上記製造システムにおいて製造された製品の識別情報とその製品の品質検査結果とが対応付けられた品質情報を当該製造システムから取得する品質情報取得ステップと、履歴情報取得手段が、製品の識別情報とその製品の製造時に各工程を担当した製造設備の識別情報とが対応付けられた履歴情報を上記製造システムから取得する履歴情報取得ステップと、データ作成手段が、上記製品の識別情報ごとに検査結果と製造設備の識別情報とを対応付けた解析データを作成するデータ作成ステップと、分類手段が、上上記解析データを製造設備ごとに分類した場合に、分類された解析データ中の各品質結果のばらつきが小さくなるものから順に選択して、解析データを製造設備ごとの解析データ群に順次分類していく分類ステップと、推定手段が、上記分類ステップによって分類された解析データ群に含まれる各品質検査結果の平均値を算出し、分類された各解析データ群における上記平均値を互いに比較することによって、各製造設備が品質低下に与える影響度を算出して、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定する推定ステップと、を含んでなることを特徴としている。
【００２７】
本発明の異常設備推定方法は、複数の工程および製造設備からなる製造システムにおいて、解析データを製造設備ごとに分類した場合に、分類された解析データ群に含まれる各品質結果のばらつきが小さくなるものから順に選択して解析データを各製品の処理を行った一連の製造設備ごとに順次分類し、分類された各製造設備に関して品質低下に与える影響を算出することで、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定している。そのため、複数の製造設備に起因した品質の低下、および、製造工程内に存在する複数の製造経路を経て製造された製品の品質の低下に対して、その原因となる異常設備を正確に推定することができる。そして、製造システムにおいて発生している異常に対して正確な対策を迅速に実施することができる。
【００２８】
なお、上記異常設備推定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより、上記異常設備推定装置をコンピュータにて実現させることができる。つまり、異常設備推定装置の異常設備推定プログラム、および、それを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【００２９】
すなわち、本発明にかかる異常設備推定プログラムは、上記の何れかの異常設備推定装置を動作させる異常設備推定プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのものである。また、本発明にかかる記録媒体は、この異常設備推定プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００３０】
本発明にかかる異常設備推定装置は、以上のように、製造システムにおいて製造された製品の識別情報とその製品の品質検査結果とが対応付けられた品質情報を当該製造システムから取得する品質情報取得手段と、製品の識別情報とその製品の製造時に各工程を担当した製造設備の識別情報とが対応付けられた履歴情報を製造システムから取得する履歴情報取得手段と、製品の識別情報ごとに検査結果と製造設備の識別情報とを対応付けた解析データを作成するデータ作成手段と、上記解析データを製造設備ごとに分類した場合に、分類された解析データ中の各品質結果のばらつきが小さくなるものから順に選択して、解析データを製造設備ごとの解析データ群に順次分類していく分類手段と、上記分類手段によって分類された解析データ群に含まれる各品質検査結果の平均値を算出し、分類された各解析データ群における上記平均値を互いに比較することによって、各製造設備が品質低下に与える影響度を算出して、製品の品質低下の原因となる製造設備を推定する推定手段と、を備えている。
【００３１】
それゆえ、本発明によれば、複数の製造設備に起因した品質の低下、および、製造工程内に存在する複数の製造経路を経て製造された製品の品質の低下に対して、その原因となる異常設備を正確に推定することができる。そして、製造システムにおいて発生している異常に対して正確な対策を迅速に実施することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
本発明の一実施形態について図１ないし図１７に基づいて説明すると以下の通りである。本実施の形態では、本発明の一例として、半導体装置の製造工程において、品質特性の低下の原因となる設備を推定する異常設備推定装置を例に挙げて説明する。
【００３３】
図２には、本実施の形態にかかる異常設備推定装置２００を含む半導体装置の製造システム２０１の概略構成を示す。図２に示すように、製造システム２０１は、投入されたウェハを加工する製造ラインを表し、複数の処理工程（工程）２０２ａ、２０２ｂ、２０２ｃ…（これら、それぞれのことを総称して２０２ｘとする）によって加工された結果、半導体装置として完成する。ここで、処理工程２０２ｘとは、洗浄工程、露光工程、エッチング工程などのウェハに対する製造処理単位ごとに分かれた工程である。そして、例えば、洗浄工程であれば洗浄装置、成膜工程であれば成膜装置というように、それぞれの処理に応じて少なくとも１つの製造設備２０３が割り当てられている。なお、図２では、処理工程２０２ａにおいて工程Ａ（例えば、洗浄工程）を行う各設備を設備Ａ１，Ａ２，…Ａｍとし、処理工程２０２ｂにおいて工程Ｂ（例えば、露光工程）を行う設備Ｂ１，Ｂ２，…Ｂｎとする。
【００３４】
また、製造システム２０１では、成膜された薄膜の厚みを測定する膜厚測定検査工程、形成された回路の線幅を測定する線幅測定検査工程など、必要に応じて検査工程２０４が設けられている。この検査工程２０４においても、例えば、膜厚測定検査工程であれば膜厚測定装置、線幅測定検査工程であれば線幅測定装置というように、それぞれの検査に応じて少なくとも１つの検査設備２０６が割り当てられている。これら各検査工程２０４では、各処理工程２００ｘにおいてウェハが正常に処理されたか否かを把握できるようになっている。
【００３５】
製造システム２０１内に配置された各種製造設備２０３は、ネットワーク２０５によって、異常設備推定装置２００内の解析サーバ１０１と接続されている。これによって、解析サーバ１０１には、ネットワーク２０５を通じて、各処理工程２０２ｘからウェハの処理履歴が送信され、各検査工程２０４からウェハの処理履歴およびウェハの品質検査結果（これを品質特性とも呼ぶ）が送信される。解析サーバ１０１は、送信された処理履歴と品質特性とを収集してデータベース（ＤＢ：Data Base）に記憶し、データ解析を実施する。また、ネットワーク２０５には、製造工程内や解析者の居室内に配置される表示用端末１１０が接続されている。表示用端末１１０は、解析者の操作によって解析サーバ１０１が解析を行った結果を端末内に設けられたモニタ（図示せず）に表示することができる。このように、本実施の形態にかかる異常設備推定装置２００は、解析サーバ１０１と表示用端末１１０とを含んで構成されており、ネットワーク２０５を通じて送信されたウェハの処理情報に基づいて製造システム２０１においてウェハの品質特性の低下の原因となる異常設備の推定を行っている。
【００３６】
図１には、上記製造システム２０１内に備えられた異常設備推定装置２００の構成を示す。図１に示すように、解析サーバ１０１は、製造システム２０１におけるウェハの処理履歴（履歴情報）を記憶する履歴ＤＢ１０２（履歴情報取得手段）、品質情報を記憶する品質ＤＢ１０３（品質情報取得手段）、様々な解析条件を記憶する条件ＤＢ１０４、製造設備２０３から送信された各データをＤＢに登録するデータ登録部１０５（品質情報取得手段および履歴情報取得手段）、条件ＤＢ１０４に記憶された条件に従って履歴ＤＢ１０２および品質ＤＢ１０３からデータを検索して加工し、新たに解析データを作成する解析データ作成部１０６（データ作成手段）、上記解析データ作成部１０６が作成した解析データを使用して異常設備の推定を行うデータ解析部１０７（分類手段・推定手段）とから構成されている。
【００３７】
上記データ解析部１０７は、解析データに含まれるウェハの情報を当該ウェハの処理を行った各製造設備の経路（すなわち、異常事象）ごとに分類する異常事象分類部（分類手段）１０８と、上記異常事象分類部１０８が分類した個々の製造経路における製造設備に対して解析を行い、異常設備を定量的に評価し、製造された半導体装置の品質低下の原因となる製造設備を推定する異常設備評価部（推定手段）１０９とを有する。
【００３８】
つまり、上記異常設備評価部１０９は、異常事象分類部１０８が分類した各製造経路内に存在する製造設備に関して、上記解析データに含まれる品質特性値（品質情報）に基づいて半導体装置の品質低下に与える影響度を算出することによって、半導体装置の品質低下の原因となる製造設備の推定を行う。
【００３９】
また、上記「異常事象」とは、ある品質異常が発生する原因となる設備の異常のことを意味する。例えば、半導体装置の材料となるウェハ内に品質に関する異常Ｐが発生し、この異常Ｐは、ウェハが製造工程Ａにおいて設備Ａ１で処理され、さらに製造工程Ｂにおいて設備Ｂ１で処理された場合に発生するものであるとする。このように、異常Ｐが設備Ａ１および設備Ｂ１の組み合わせで引き起こされる場合、この異常が１つの異常事象となる。また、同じ異常Ｐが他の製造工程Ｃを担当する設備Ｃ１で処理することによっても発生する場合、この異常Ｐについては、上記の異常事象とは別の異常事象とする。つまり、同一の設備（この設備は１つに限定されない）で処理することによって発生する同一の異常のことを異常事象と呼ぶ。
【００４０】
半導体装置などの製造工程においては、上記のように、ある品質異常が複数の原因（異常事象）によって発生している場合がある。本実施の形態の異常設備推定装置２００では、品質情報と履歴情報とから、例えば上記異常Ｐのように、同時に起こっている複数の異常事象を推定し、品質異常が発生しているウェハをそれぞれの異常事象毎に分類した上で、各異常事象の原因となっている装置を推定するという処理を行う。
【００４１】
上記データ解析部１０７が解析した結果は、表示用端末１１０に備えられた図示しないモニタに表示される。また、表示用端末１１０は、入力部（図示せず）も有しており、解析者は上記入力部を用いて上記条件ＤＢ１０４に保存された解析条件の変更行ったり、条件ＤＢ１０４を用いずに解析サーバ１０１に対して解析条件を指定したりすることができる。なお、条件ＤＢ１０４には、例えば、過去どの程度遡った範囲のウェハデータについて解析を行うのか、機種や不良の種類を限定するのか、などといった解析条件に関する情報が格納されている。
【００４２】
続いて、上記製造システム２０１における異常設備の推定方法について説明する。まず、履歴情報および品質情報の登録処理方法について説明する。
【００４３】
製造システム２０１において、製造設備２０３は、ウェハを処理すると処理したウェハに割り当てられたウェハＩＤ（製品の識別情報）、ウェハが属しているロットのロットＩＤ、その工程に割り当てられた工程番号、処理を行った製造設備の名称およびＩＤ（製造設備の識別情報）、ウェハに対する処理が終了した処理終了日時、その他の処理情報などを処理履歴情報として解析サーバ１０１に送信する。
【００４４】
ここで、ウェハＩＤとは、全てのウェハで重複しないように製造システム２０１への投入時に各々のウェハに割り振られた番号である。また、ロットＩＤとは、全てのロットで重複しないように製造システム２０１への投入時に各々のロットに割り当てられた番号である。また、工程番号とは、製造システム２０１の全ての工程で重複しないように各工程に割り振られた番号である。
【００４５】
解析サーバ１０１では、製造設備２０３から送られた処理履歴情報は、データ登録部１０５によって、図３に示すようなフォーマットに従って履歴ＤＢ１０２に随時登録される。図３は、履歴ＤＢ１０２に格納されているデータテーブルの一例を示す模式図である。ウェハが製造システム２０１で処理される度に、データ登録部１０５によって、履歴ＤＢ１０２内のデータテーブル（図３参照）に当該処理に関するデータが追加される。なお、履歴ＤＢ１０２には、図３に示していないその他の処理情報を追加情報として記憶してもよい。
【００４６】
なお、各製造設備２０３におけるウェハＩＤおよびロットＩＤの判別については、半導体装置などの製造システムにおいて一般的に利用されている従来公知の判別方法を用いることができる。通常、製造システムは、ＣＩＭと呼ばれるコンピュータシステムで一括管理されている。このシステムは、ロットをどの設備に運ぶかという情報、および、各設備ではどのような処理を行うかという情報などを管理している。
【００４７】
それゆえ、例えば上記ＣＩＭによってウェハＩＤおよびロットＩＤの判別を行う場合には、ロットＩＤおよびウェハＩＤは、製造設備２０３にロットが運ばれた際に、ネットワーク２０５を通じてＣＩＭ２０８（図２参照）から送信される。これによって、各製造設備２０３は、自身が処理しているロットやウェハのＩＤを容易に入手することができる。
【００４８】
また、その他の判別方法として、ＣＩＭを用いずに、ロットケースやウェハそのものに貼られたバーコードあるいはＩＣタグから、ウェハＩＤおよびロットＩＤを読み取る方法を採用してもよい。
【００４９】
また、製造設備２０３の名称については、設備ごとに予め決められているため、各設備はそれを記憶しておき、処理が行われる度に、ウェハＩＤおよびロットＩＤなどの情報とともに解析サーバ１０１に送信すればよい。工程番号については、ウェハＩＤおよびロットＩＤと同様に、上述のＣＩＭを利用して送信することもできるし、バーコードあるいはＩＣタグなどから読み取って送信することもできる。
【００５０】
一方、検査工程２０４に配置された検査設備２０６は、ウェハの検査が終了すると、上述の処理履歴情報とともにウェハの検査結果を品質情報として解析サーバ１０１に送信する。送信された品質情報は、データ登録部１０５によってウェハ単位に集計される。例えば、電気特性検査の品質情報であれば、図４に示すようなフォーマットに従って品質ＤＢ１０３に随時登録される。図４は、品質ＤＢ１０３に格納されているデータテーブルの一例を示す模式図である。図４に示す「ウェハＩＤ」、「ロットＩＤ」、「工程番号」などは、履歴情報と同じものである。なお、検査の内容は、検査工程２０４で実施される検査の種類によって異なるので、品質ＤＢ１０３において、「ロットＩＤ」、「ウェハＩＤ」、「機種名」、「工程番号」、および「検査日時」以外の項目については、検査種類ごとに異なるフォーマットが用意される。また、品質情報は、解析サーバ１０１への送信前に製造設備２０３の内部でウェハ単位の集計を行ってもよく、その場合データ登録部１０５は品質データの登録のみを行う。
【００５１】
なお、図３および図４に示すデータテーブルに示す「機種名」とは、例えば、ＸＸ社向けのＩＣなどというように、製造システム２０１で製造されている半導体装置の種類を示すものである。この機種名が異なると製造条件も異なるため、各データテーブルに記録しておくことが望ましい。
【００５２】
次に、図５に示すフローチャートを用いて、解析サーバ１０１で行われる解析処理の流れについて説明する。
【００５３】
解析サーバ１０１における解析処理では、先ず、解析データ作成部１０６が解析データを作成し（ステップＳ５０１）、続いて、データ解析部１０７が上記解析データに基づいて異常設備を推定する（ステップＳ５０２）。
【００５４】
解析データ作成ステップＳ５０１では、先ず、解析サーバ１０１の条件ＤＢ１０４に記憶された解析条件に従って品質ＤＢ１０３から解析を実行する品質データを検索して取り出す（ステップＳ５０１１）。次に、この品質データをランク別に分ける（ステップＳ５０１２）。さらに、履歴ＤＢ１０２から品質データに含まれるウェハの履歴情報を検索して履歴データを作成する（ステップＳ５０１３）。そして、品質データと履歴データとを結合して解析データを作成する（ステップＳ５０１４）。
【００５５】
また、異常設備推定ステップＳ５０２では、データ解析部１０７内の異常事象分類部１０８が、解析データ作成ステップＳ５０１で作成した解析データに対して決定木分析を行い、各ウェハの情報を異常事象毎に分類する。その後、異常設備評価部１０９は、異常事象分類部１０８が作成した決定木から、各製造設備２０３の影響度を評価し、異常設備の推定を行う（ステップＳ５０２２）。
【００５６】
続いて、上記解析データ作成ステップＳ５０１における各処理についてより詳細に説明する。ステップＳ５０１１では、解析データ作成部１０６は、条件ＤＢ１０４に記憶された解析対象ウェハの機種名、検査日時、および解析を行う品質特性名（例えば、オープン不良、ショート不良など）などに従って、上記機種名および検査日時を検索キーとして、品質ＤＢ１０３からウェハＩＤおよび解析を行う品質特性に関するデータを取り出す。
【００５７】
なお、上記検索キーは、上述の機種名および検査日時に限定されることなく、他の情報を用いてもよい。また、解析データ作成部１０６は、条件ＤＢ１０４を用いずに表示用端末１１０を用いた解析者の指示によって検索を行ってもよい。
【００５８】
図６（ａ）には、“機種名”＝“ＡＡ”、“検査日時”＝“２００４／６／５  ００：００：００〜２００４／６／５  ２３：５９：５９の期間内に該当するもの”を検索キーとし、解析対象の品質特性を“オープン不良率”として、図４に示すデータテーブルから該当するデータを取り出した結果を示す。
【００５９】
ステップＳ５０１２では、条件ＤＢ１０４に記憶された規格値とステップＳ５０１１で取り出した各データの品質特性を比較して品質特性値がどの範囲に含まれるかという特徴にラベル付けを行うことで、データのランク分けを行う（図６（ｂ）参照）。図７には、条件ＤＢ１０４に記憶された規格値を示すテーブルの一例を示す。図７に示すテーブルでは、品質特性の一つであるオープン不良率ｙの規格値と、ランクとの関係を示しており、ウェハの“オープン不良率”の値によって、品質の良好なものから順に、“ＯＫ”、“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”の４段階にランクが定義されている。この情報に基づいて図６（ａ）をランク分けしたものが図６（ｂ）である。
【００６０】
ステップＳ５０１３では、ステップＳ５０１１で品質ＤＢ１０３から取り出した品質データに含まれるウェハＩＤを検索キーとして履歴ＤＢ１０３を検索し、ウェハの履歴情報から各々の工程でウェハを処理した製造設備の名称を取り出して横方向に並べる。図８は、図６に示した品質データに含まれる“ウェハＩＤ”＝“ＡＡＡ−１”を検索キーとして履歴情報を検索し、処理設備を並べて履歴データを作成した例である。図８（ａ）は、“ウェハＩＤ”＝“ＡＡＡ−１”を検索キーとして履歴ＤＢ１０３を検索した結果を示すテーブルであり、図８（ｂ）は、（ａ）に示すテーブル中から各々の工程でウェハを処理した製造設備の名称を取り出して横方向に並べた結果を示すテーブルである。図８は、“ウェハＩＤ”＝“ＡＡＡ−１”を検索キーとした場合を例として、検索結果および並べ替え結果を示すものである。本実施の形態では、品質データに含まれるウェハＩＤ全てについてこのような処理を行う。
【００６１】
さらに、ステップＳ５０１４では、ウェハＩＤを用いてステップＳ５０１２で作成した品質データとステップＳ５０１３で作成した履歴データとを結合し、解析データを作成する。図９には上記解析データの一例であるテーブルを示す。この図は、図６（ｂ）および図８（ｂ）から作成した解析データの一例を示すものである。
【００６２】
以上が、解析データ作成部１０６による解析データ作成処理（ステップＳ５０１）の流れである。
【００６３】
続いて、データ解析部１０７によって行われる異常設備推定ステップＳ５０２の詳細について述べる。
ステップＳ５０２１では、データ解析部１０７がステップＳ５０１において作成した解析データを解析データ作成部１０６から受け取ると、データ解析部１０７内の異常事象分類部１０８が、解析データに対して決定木分析を行って異常事象毎に分類する。そして、各々の異常事象を記述する樹形状の決定木ルールを作成する。決定木分析には、単一の条件に合致するか否かの二通りの分岐させる手法と、考えられる条件によって複数に分岐させる手法があるが、本実施の形態では後者の手法を用いる。
【００６４】
図１０には、異常事象分類部によって作成される決定木の一例であり、図９に示す解析データに対して決定木分析を行った場合に作成される決定木を示す。図１０では、図９に示す解析データに含まれるウェハは、先ず、“工程番号”＝“３３００”で、どの製造設備によって処理されたかによって分類される。ここで、“設備名”＝“ＣＡ−０１”によって処理されたウェハは、図１０の第１の分岐で１００１に分類され、さらに“工程番号”＝“１３２０”で処理された製造設備によって分類される。決定木分析では、１００１のような分岐の条件を表す点をノードと呼ぶ。
【００６５】
ノードの作成方法については後述するが、分類されたウェハ群に同じランクが集まるようにノードが作成される。つまり、図１０において、図９で表されるウェハ群はまず“工程番号”＝“３３００”の設備が“ＣＡ−０１”のウェハ群、“ＣＡ−０２”のウェハ群、および“ＣＡ−０３”のデータ群に分類されているが、これは他の工程を用いて分類した場合と比較して、それぞれのデータ群に含まれるデータには同じランクが多く含まれることを表している。
【００６６】
また、ノード１００１によって分類されたウェハ群中でノード１００２によって分類されたウェハ、すなわち“工程番号”＝“１３２０”において“設備名”＝“ＣＴ−０２”で処理されたウェハには“ランク”＝“ＯＫ”になるものが集まっている。一方、“設備名”＝“ＣＴ−０１”で処理されたウェハはさらに“工程番号”＝“０８２０”で処理された製造設備によって分類される。全てのウェハについて以上のような分岐を最も下位の分岐のないノードにたどり着くまで繰り返すことで、元々のデータ群は同じランクが集中する複数のウェハ群に分類される。言い換えると、先頭のノードから終端のノードまでの分岐を辿ることで、そのノードに割り当てられた工程番号と製造設備の組み合わせで処理されたウェハの品質データがどのランクになる頻度が最も高いかを推定することができる。
【００６７】
従って、分析によって作成された決定木は、履歴情報を用いた簡単なＩｆ−Ｔｈｅｎルールに書き直すことができる。例えば、図１０のノード１００２は、以下のルールに書き直すことができる。
「Ｉｆ  “工程（３３００）”＝“ＣＡ−０１”  ＡＮＤ  “工程（１３２０）”＝“ＣＴ−０２”  Ｔｈｅｎ  “ランク”＝“ＯＫ”」
このルールは、特定の製造設備の組み合わせによって処理されたウェハ群を同じグループに分類し、そのグループに分類されたウェハは類似した品質特性の特徴を持つことを表している。決定木分析では、全てのデータは決定木で表現されるルールによって何れかの結論に達する。従って、解析データに対しては決定木分析を行うことにより、処理設備と品質特性の両方に共通性のある解析データのグループを探し出して分割することになる。すなわち、ステップＳ５０２１の処理は、図１１に示す単数または複数の製造設備に起因する条件を用いて、図１２に示すように複数の異常事象が混在した品質情報から個々の異常事象を分離するものである。
【００６８】
本発明で用いる決定木分析は大量のデータの分類や予測に用いられる汎用的な手法であり、分岐の作製方法や無駄な分岐の回避方法について既にいくつかの方法が提案されている。従って、ここでは詳細な説明は省略し、各手法に共通の大まかな処理についてのみ説明する。
【００６９】
図１３に決定木分析の大まかな処理の流れを示す。決定木分析では、先ず分類する項目を目的変数に設定し、分類の条件に用いる項目を説明変数にそれぞれ設定し、根ノードを作成する（ステップＳ１３０１）。図９に示す解析データの例では、ステップＳ１３０１において、目的変数は品質情報の“ランク”であり、説明変数は履歴情報の“工程（０００１）”、“工程（０００２）”、…、である。また、根ノードとは、解析の起点となる最も上位のノードであり、全てのデータはこのノードに属する。なお、“ウェハＩＤ”と“オープン不良率”は、図５に示すステップＳ５０２１では使用しない。
【００７０】
次に、ステップＳ１３０１で設定した説明変数から１つを選んでデータを分類し（ステップＳ１３０２）、予め定めた分類精度の指標にしたがってその結果を評価する（ステップＳ１３０３）。分類精度の指標には、“Ｇｉｎｉの多様性指標”や“情報利得”などが提案されている。この作業を各説明変数に対して繰り返し行い（ステップＳ１３０４）、全ての説明変数についての評価が終了すると（Ｓ１３０４でＹｅｓ）、これらの中から分類精度の最も良かった説明変数を使ってデータを分類し、新しいノードを作成する（ステップＳ１３０５）。
【００７１】
上記Ｓ１３０２〜Ｓ１３０４では、各工程での処理履歴（履歴情報）から処理設備を条件としてデータを分割し、例えば、品質特性のばらつきを指標に用いて、それぞれの条件でいかにデータがきれいに分割されたかを評価している。各データ群がきれいに分割されるということは、分割された各データ群に属するデータの品質が似通っており、かつ、互いにデータ群の品質に差があることを示している。そのため、Ｓ１３０５において最も分類精度の良かった説明変数を採用して新しいノードを作成するということは、最も品質特性に差が出る設備を選択して新しいノードを作成するということを意味する。つまり、この一連のステップで、順次ノードを作成していくという処理は、品質特性に差が生じる設備を次々に抽出する作業を行うことを意味している。
【００７２】
そして、予め定めた終了条件を満足するまでステップＳ１３０２からＳ１３０５までの処理を繰り返し行う（ステップＳ１３０６）。ここで言う「予め定めた終了条件」とは、例えば、ノードで分割されたデータ数が予め定めた数以下になるまでといったもの、あるいは、元のデータと比較して、ばらつきがある程度小さくなるまでといったものなどが挙げられる。
【００７３】
上記終了条件を満たさない場合は（Ｓ１３０６でＮｏ）、新しい分類条件（ノード）を追加し（ステップＳ１３０７）、データの分類を行う（ステップＳ１３０２）。このような処理を行うことによって、決定木を作成する。
【００７４】
以上のように、本実施の形態における決定木分析では、ノードで分割することのできる全ての組み合わせでデータを分割した結果を比較し、最も「きれい」に分割できるものをそのノードにおいて着目する製造設備として採用している。ここで、上記「最もきれい」とは、例えば分散値あるいは情報量（エントロピー）などの値を用いて、分類された各々の品質結果のデータ群のばらつきを計算し、それぞれが最もまとまっている（すなわち、ばらつきが小さい）ことを意味する。
【００７５】
つまり、異常事象分類部１０８は、解析データを製造設備ごとに分類した場合に、分類された解析データ中の各品質結果のばらつきが小さくなるものから順に選択して、解析データを各製品の処理を行った一連の製造設備ごとに順次分類していくという処理を行って決定木を作成する。
【００７６】
なお、上述の根ノードとは、最初に作成されるノードである。つまり、Ｓ１３０１で作成する根ノードとは、解析データを最初に分割するための単なる分岐点で、この時点ではまだ分岐条件は確定していない。そして、Ｓ１３０２〜Ｓ１３０４で考えられる全ての分岐条件を試行する。その結果、Ｓ１３０５で最もきれいに分類できた分岐条件（ここでは、製造設備）を採用し、この時点で分岐が確定し、分岐先に新しいノードを作成する。さらに、この新しいノードに対して先ほど確定した分岐条件で分類されたデータをもとに同様の処理を行い、次の分岐条件を確定する。この作業をノードが終了条件を満たすまで繰り返し行うことによって決定木が作成される。
【００７７】
ステップＳ５０２１では、作成された決定木によって個々の異常事象とその原因となる製造設備との組み合わせを抽出することができる。しかしながら、これらのルールは、事象を最も効率良く分類するための製造設備の羅列であり、実際にどの製造設備が最も品質特性に影響を与えており、どの製造設備から対策を施せばよいのかわかり難い。そこで、ステップＳ５０２２では、ステップＳ５０２１で作成した決定木を構成する各ノードが分類結果に対して持つ影響度を定量的に評価することで、ノードに割り当てられた製造設備の影響度を評価し、異常設備の順位付けを行う。
【００７８】
続いて、ステップＳ５０２２におけるより詳細な処理の流れを、図１４に示すフローチャートに基づいて説明する。先ず、根ノードから評価の対象となるノードまでの分岐によって分類されるデータの数Ｎおよび品質特性の平均値Ｍを計算する（ステップＳ１４０１）。次に、評価対象のノードの上位に位置するノードまでの分岐によって分類されるデータの品質特性の平均値μおよび標準偏差σを計算し（ステップＳ１４０２）、これらの値から上位ノードでの分類に対して評価対象ノードでの分類が与える影響度ｆを計算する（ステップＳ１４０３）。この評価を根ノード以外の全てのノードに対して行われるまで（ステップＳ１４０４でＹｅｓ）、繰り返し行う。全てのノードに対して上記評価を行った後（ステップＳ１４０４でＹｅｓ）、ノードの影響度ｆから製造設備の影響度Ｆを計算する（ステップＳ１４０５）。最後に製造設備の影響度Ｆから製造設備の評価値Ｗを計算して（ステップＳ１４０６）、評価値Ｗの値が大きな製造設備ほど異常の度合いが大きいと推定する。
【００７９】
図１５には、図９に示す解析データおよび図１０に示す決定木の一部を用いて図１４に示す処理を行った場合の例を示す。なお、図１０と図１５では、決定木の表記方法が異なっているが、どちらも同じ決定木である。ステップＳ１４０１でノード１５０１を評価した場合の処理について説明する。ノード１５０１は、以下のルールで図９の解析データを分類する。
「Ｉｆ  “工程（３３００）”＝“ＣＡ−０１”  ＡＮＤ  “工程（１３２０）”＝“ＣＴ−０１”  ＡＮＤ  “工程（０８２０）”＝“ＣＴ−０１”  ＡＮＤ  “工程（１８００）”＝“ＳＵ−０２”  Ｔｈｅｎ  ノード１５０１」
このとき、このルールに合致するウェハのデータ数をＮ、そのウェハの“オープン不良率”の平均値をＭとする。
【００８０】
ノード１５０１の上位のノード１５０２は、以下のルールで図９の解析データを分類する。
「Ｉｆ  “工程（３３００）”＝“ＣＡ−０１”  ＡＮＤ  “工程（１３２０）”＝“ＣＴ−０１”  ＡＮＤ  “工程（０８２０）”＝“ＣＴ−０１”  Ｔｈｅｎ  ノード１５０２」
このとき、このルールに合致するウェハの“オープン不良率”の平均値をμ、標準偏差をσとする。
【００８１】
ステップＳ１４０３では、ステップＳ１４０１およびステップＳ１４０２で計算した統計値から、ノードの影響度ｆを以下の式で計算する。
【００８２】
【数１】
2006319220.tif 000003
【００８３】
影響度ｆは、上位ノードまでの分類に対して下位ノードの条件を追加した際に、分類されたウェハの品質特性値の平均がどの程度変化するかを確率的に表したものである。つまり、影響度ｆは、上位ノードまでの条件で分割されたデータ群に対して、下位ノードの条件を付加した際に、どの程度品質特性が変化するかを表す指標である。“オープン不良率”の値は、上側のみに規格値が存在するので、図１５の例ではｚの値には式（３）を用いる。
【００８４】
ステップＳ１４０４では、これらの上位ノードと下位ノードとの間の影響度の計算を根ノード以外の全てのノードに対して行っている。
【００８５】
次に、ステップＳ１４０５では、ステップＳ１４０３で計算したノードの影響度ｆから製造設備の影響度Ｆを算出する。製造設備の影響度Ｆは、決定木の中に同じ設備名が割り当てられたノードの影響度ｆを平均することで求められる。ここでは、工程番号が異なる場合を異なる製造設備と判断する。例えば、ノード１５０１と図１０に示すノード１００３には、同じ工程“工程（１８００）”＝“ＳＵ−０２”が割り当てられているが、これらには同一の製造設備が割り当てられていると判断して影響度を平均する。また、ノード１５０２およびノード１５０３は同じ設備名が割り当てられているが、工程番号が異なるので、異なる製造設備と判断して影響度は平均しない。このようにして、製造設備ごとの影響度Ｆを求める。この影響度Ｆは、製造ライン全体に対して、その製造設備がその工程番号でウェハに対して行った処理が品質特性の低下に与える影響度である。
【００８６】
最後にステップＳ１４０６では、製造設備ごとの影響度Ｆから以下の式で製造設備の評価値Ｗを計算する。
【００８７】
【数２】
2006319220.tif 000004
【００８８】
上記式（５）は、製造設備の影響度Ｆに対する上記式（１）の逆関数であり、評価値Ｗは値Ｚに対する標準正規分布の積分値である。従って、上記式（４）は、あるウェハがその製造設備によって処理された際の特性値のずれを確率的に表したものである。つまり、上記式（４）は、当該製造設備が特性値に与える影響を定量化したものである。
【００８９】
図１６には、上記処理によって図１０の決定木に割り当てられた各製造設備を評価し、評価値順に並べた表を示す。また、図１７は、図１６の表で上位１０位の製造設備をマークした決定木を示す。表中の平均不良率とは、各ノードに分類されるデータのオープン不良率の平均値を該当設備が割り当てられたノードで平均したものである。
【００９０】
図１６に示すテーブルにおいて、各製造設備に分類されるウェハの平均不良率のみを比較した場合には、“０８８０  ＲＳ−０１”が最も高いが、評価値を比較すると“３３００  ＣＡ−０３”や“３０００  ＡＧ−０１”が高い。図１７でこれらの製造設備が割り当てられたノードの関係を調べると、“０８８０  ＲＳ−０１”はノード１７０１に割り当てられているが、その上位ノードには評価値の高い“３０００  ＣＡ−０３”が割り当てられたノード１７０２や、“３０００  ＡＧ−０１”が割り当てられたノード１７０３が存在している。
【００９１】
これらの結果から、図１６の表で“０８８０  ＲＳ−０１”の不良率が高くなっているのは、その上位ノードである１７０２の“３３００  ＣＡ−０３”や、ノード１７０３の“３０００  ＡＧ−０１”での不良率低下の影響が大きいことがわかる。そして、これらの上位ノードと比較すると、下位ノードである“０８８０  ＲＳ−０１”単体での影響は小さいことがわかる。
【００９２】
一方、図１６の表で６番目に順位付けされている“１８００  ＳＵ−０１”は、平均不良率が０．８６２と低い値になっているが、評価値は０．９４４と高くなっている。図１７では、この製造設備はノード１７０４およびノード１７０５に割り当てられており、ともに分類結果のランクはＡとなっている。しかし、これらのノードは、上位ノードの不良率の値と比較すると不良率に対する影響が大きく、“１８００  ＳＵ−０１”の状態を改善することで、ノード１７０４およびノード１７０５で分類されるウェハの不良率を改善する余地があることを示している。
【００９３】
このように、決定木分析手法では、決定木状（樹形状）の最上位ノードからある下位ノードｉまでたどった際に、各のノードで表される条件で分析対象となるウェハを分類した場合の品質特性の低下の割合（例えば、ウェハ不良率）をａとする。例えば、最上位ノードから順に工程Ａの担当設備Ａ１、…、工程Ｅの担当設備Ｅ３が割り当てられている場合、全ウェハに対して工程Ａ＝設備Ａ１、…、工程Ｅ＝設備Ｅ３という条件で絞り込んだ場合の不良率はａとなる。さらに、下位ノードｉから一段下のノード（ｉ＋１）までたどった際の不良率をｂとすると、上記式（５）を用いることで不良率ｂそのものではなく、ノードｉまでの条件で絞り込まれたウェハの不良率ａに対して、条件としてノード（ｉ＋１）を加えることで相対的にどれだけ不良率が増加したかを算出することができる。この計算によって、そのノード（ｉ＋１）が原因で不良率が増加しているのか、それともより上位のノードの累計で不良率が悪化しているのかがわかる。
【００９４】
決定木分析では、ある条件（ここでは、製造設備）が複数のノードに表れることを制限してはいない。したがって、最上位のノードからある下位のノードまでのルート上に現れた設備が、最上位のノードから上記全く異なるルート上に現れることもある。そこで、上記のような相対的な不良率の増加の割合を、各ルート上の同一の設備で平均することで、その設備がウェハ全体に対してどれだけ悪影響を与えているかを算出し、それに基づいて各設備の異常可能性を順位付けしたものが図１６である。
【００９５】
つまり、決定木分析手法を用いてデータの解析を行えば、異常事象分類部１０８によって分類された製造設備の経路において、ある製造設備の品質低下に与える影響が当該経路内の他の製造設備と比較してどの程度大きいか（あるいは、小さいか）という相対値を知ることができる。そして、一つの製造設備について各経路における上記相対値を平均することで、当該製造設備の品質低下に与える影響度（例えば、図１６に示す評価値）を算出することができる。
【００９６】
以上のように、異常設備評価部１０９は品質特性低下の原因と推定される製造設備の評価を行い、異常設備を推定する。作成された決定木と各製造設備の評価値およびその他の情報は、ネットワーク２０５を通じて表示用端末１１０に送信され、解析者は自由に閲覧することができる。
【００９７】
このように、本実施の形態にかかる異常設備推定装置によれば、履歴ＤＢ１０２および品質ＤＢ１０３から作成した解析データに対して異常事象分類部１０８が多分岐の決定木分析を実施し、さらに異常設備評価部１０９によって決定木の各ノードに割り当てられた製造設備の評価を行う。従って、この異常設備推定装置によれば、決定木によって分類される個々の事象を総合的に判断して品質特性に大きな影響を持つ製造設備を正確に推定することができるので、製造システム内の製造設備に対して効果的かつ迅速な対策を実施することができる。
【００９８】
本実施の形態で用いる決定木分析では、上記のように、考えられる条件によって複数に分岐させる手法を採用しているが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００９９】
図１８には、異常事象分類部１０８が二分岐による決定木分析を行う場合に作成される決定木の一例を示す。図１８に示すように、ノード１８０１およびノード１８０２は、“工程（３３００）＝ＣＡ−０３”という条件に合致するか否かでウェハを分類し、上記の条件に合致していればノード１８０１に分類され、上記の条件に合致していなければノード１８０２に分類される。このような決定木では、ノードの影響度は条件に合致する側のみ評価する。例えば、図１８に示す決定木では、ノード１８０１は評価するが、ノード１８０２は評価しない。このような評価方法を用いることで、処理時間を短縮することができる。
【０１００】
また、本実施の形態にかかる異常設備推定装置２００において、上記解析データ作成部１０６は、条件ＤＢ１０４に保存された規格値を用いて品質データのクラス分けを行っているが、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１０１】
これ以外の方法として、解析データ作成部１０６がクラスタ分析などの手法を用いて自動的に品質データを行うことも可能である。クラスタ分析については、様々な方法が提案されているが、その一例としてＫ−ｍｅａｎｓ法を用いたランク分けの処理の流れを図１９に示す。
【０１０２】
Ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてデータをＫ個のランクに分ける場合、まず適当なデータをランクｉ（１≦ｉ≦Ｋ）の中心Ｖｉに設定する（ステップＳ１９０１）。次に、各データとＶｉとの距離を計算し、最も近い中心Ｖｉを持つランクｉにデータを割り当て（ステップＳ１９０２）、各ランクに割り当てられたデータの平均値Ｃｉをランクごとに計算する（ステップＳ１９０３）。最後に、ランクｉの中心Ｖｉと平均Ｃｉとを比較し（ステップＳ１９０４）、ＶｉとＣｉとが同じ値であればランク分けを決定し、違う値であれば平均Ｃｉを新たな中心ＶｉとしてステップＳ１９０２以降の処理を繰り返す。
【０１０３】
このように、解析データに対してクラスタ分析を行うことで、条件ＤＢ１０４内に規格値を設けることなくデータを品質特性の分布に合わせて分類することができ、規格値が定められていない品質特性にも本発明にかかる異常設備推定を適用することができる。また、この手法によれば解析データ内の品質特性の分布に合わせて自動的にランクの閾値を変化させるので、規格値を設けた場合と比較して、品質特性値の特徴をより明確に表したクラス分けを行うことができる。そのため、データ解析部１０７におけるデータ解析の精度をより向上させることができる。
【０１０４】
上記クラスタ分析の手法としては、Ｋ−ｍｅａｎｓ法に限定されることなく、Ｆｕｚｚｙ−ｃ−ｍｅａｎｓ法、ＬＶＱ法などのニューラルネットワークを利用した手法など、種々の手法を用いることができる。
【０１０５】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１０６】
最後に、異常設備推定装置２００の各ブロック、特に解析データ作成部１０６およびデータ解析部１０７は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０１０７】
すなわち、異常設備推定装置２００は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである異常設備推定装置２００の異常設備推定プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記異常設備推定装置２００に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【０１０８】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０１０９】
また、異常設備推定装置２００を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
本発明によれば、様々な工業製品の製造システムにおいて効率的な生産管理を行うことができるため、生産技術の分野において有効に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】本実施の形態にかかる異常設備推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態にかかる異常設備推定装置を含む半導体装置の製造システムの概略構成を示す模式図である。
【図３】図１に示す異常設備推定装置の履歴ＤＢに格納されているデータテーブルの一例を示す模式図である。
【図４】図１に示す異常設備推定装置の品質ＤＢに格納されているデータテーブルの一例を示す図である。
【図５】図１に示す異常設備推定装置内の解析サーバで行われる解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】（ａ）は、図４に示すデータテーブルからウェハＩＤおよび解析を行う品質特性に関するデータを取り出した結果を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示すテーブルの品質データをランク分けした結果を示す図である。
【図７】図１に示す異常設備推定装置の条件ＤＢに格納されている品質特性の規格値を示すテーブルの一例を示す図である。
【図８】（ａ）は、ウェハＩＤを検索キーとして履歴ＤＢから取り出した履歴データの一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）から各々の工程でウェハを処理した製造設備の名称を取り出して横方向に並べた結果を示す図である。
【図９】図６（ｂ）および図８（ｂ）から作成した解析データの一覧の一例を示す図である。
【図１０】異常事象分類部によって作成される決定木の一例であり、図９に示す解析データに対して決定木分析を行った場合に作成される決定木を示す模式図である。
【図１１】複合設備に起因して品質特性が低下する例を示す模式図である。
【図１２】複数の異常事象によって品質特性の低下が発生した場合の不良率に対する発生頻度の分布を示すグラフである。
【図１３】異常事象分類部によって行われる決定木作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】異常設備評価部によって行われる異常設備の評価処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】異常設備評価部によって行われる製造設備の評価方法を概念的に示す模式図である。
【図１６】異常設備の推定結果をテーブルで示す図である。
【図１７】異常設備の推定結果と決定木との関係を示す図である。
【図１８】本発明の他の実施形態を示すものであって、二分岐手法を用いる場合に作成される決定木を示す模式図である。
【図１９】本発明の他の実施形態を示すものであって、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いた品質データのランク分けの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】特許文献１における異常設備の推定の仕方を説明する図である。
【図２１】特許文献２に記載の異常原因検出装置における異常設備の推定の方法を説明する図である。
【図２２】単一の異常事象によって品質特性の低下が発生した場合の品質特性と発生頻度の関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１１２】
１０１  解析サーバ
１０２  履歴ＤＢ（履歴情報取得手段）
１０３  品質ＤＢ（品質情報取得手段）
１０４  条件ＤＢ
１０５  データ登録部（履歴情報取得手段・品質情報取得手段）
１０６  解析データ作成部（データ作成手段）
１０７  データ解析部（分類手段・推定手段）
１０８  異常事象分類部（分類手段）
１０９  異常設備評価部（推定手段）
１１０  表示用端末
２００  異常設備推定装置
２０１  製造システム
２０３  製造設備
【図１】
2006319220.tif 000005
【図２】
2006319220.tif 000006
【図３】
2006319220.tif 000007
【図４】
2006319220.tif 000008
【図５】
2006319220.tif 000009
【図６】
2006319220.tif 000010
【図７】
2006319220.tif 000011
【図８】
2006319220.tif 000012
【図９】
2006319220.tif 000013
【図１０】
2006319220.tif 000014
【図１１】
2006319220.tif 000015
【図１２】
2006319220.tif 000016
【図１３】
2006319220.tif 000017
【図１４】
2006319220.tif 000018
【図１５】
2006319220.tif 000019
【図１６】
2006319220.tif 000020
【図１７】
2006319220.tif 000021
【図１８】
2006319220.tif 000022
【図１９】
2006319220.tif 000023
【図２０】
2006319220.tif 000024
【図２１】
2006319220.tif 000025
【図２２】
2006319220.tif 000026