(57)【要約】      （修正有）【課題】高精度かつ高速度の製造装置管理システム及び製造装置管理方法を提供する。【解決手段】不良率検出部４０と、有意差検定部５０と、不良判定部６０と、を含む。不良率検出部４０は、第１不良率を有する第１装置通過履歴を抽出する。不良率検出部４０は、第１装置通過履歴から第２不良率を有する第２装置通過履歴を除く第３不良率を検出する。有意差検定部５０は、有意差検定値を算出する。不良判定部６０は、第３不良率と有意差検定値とに基づいて第３装置通過履歴を抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１不良率を有する第１装置通過履歴を抽出し、前記第１装置通過履歴から第２不良率を有する第２装置通過履歴を除く第３不良率を検出する不良率検出部と、
有意差検定値を算出する有意差検定部と、
前記第３不良率と前記有意差検定値とに基づいて第３装置通過履歴を抽出する不良判定部と、
を備えた製造装置管理システム。
【請求項２】
前記不良率検出部は、第１閾値に基づいて前記第３不良率を検出する請求項１記載の製造装置管理システム。
【請求項３】
前記有意差検定部は、第２閾値に基づいて前記有意差検定値を算出する請求項２記載の製造装置管理システム。
【請求項４】
前記不良判定部は、前記第１閾値と前記第２閾値とに基づいて前記第３装置通過履歴を抽出する請求項３記載の製造装置管理システム。
【請求項５】
前記不良判定部は、前記第３不良率が前記第１閾値以上であり、前記有意差検定値が前記第２閾値以下である場合、前記第３装置通過履歴を不良要因として抽出する請求項４記載の製造装置管理システム。
【請求項６】
第１不良率を有する第１装置通過履歴を抽出する工程と、
前記第１装置通過履歴から第２不良率を有する第２装置通過履歴を除く第３不良率を検出する工程と、
有意差検定値を算出する工程と、
前記第３不良率と前記有意差検定値とに基づいて第３装置通過履歴を抽出する工程と、
を備えた製造装置管理方法。
【請求項７】
前記第３不良率は、第１閾値に基づいて検出される請求項６記載の製造装置管理方法。
【請求項８】
前記有意差検定値は、第２閾値に基づいて算出される請求項７記載の製造装置管理方法。
【請求項９】
前記第３装置通過履歴は、前記第１閾値と前記第２閾値とに基づいて抽出される請求項８記載の製造装置管理方法。
【請求項１０】
前記第３不良率が前記第１閾値以上であり、前記有意差検定値が前記第２閾値以下である場合、前記第３装置通過履歴は、不良要因として抽出される請求項９記載の製造装置管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、製造装置管理システム及び製造装置管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置などの製造工程において、ロット又はウェーハ毎に異なる装置により各工程が実行されている。異なる装置により各工程が実行された場合、装置通過履歴は、不良要因を分析するために用いられる。
【０００３】
不良要因を分析するための方法として、高速化アルゴリズムが用いられている。半導体装置などの製造工程は数百に及ぶ工程からなる場合があり、装置通過履歴の組み合わせは膨大になる。製造装置を管理するための高精度かつ高速度の方法が望まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５１９２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の実施形態は、高精度かつ高速度の製造装置管理システム及び製造装置管理方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施形態によれば、不良率検出部と、有意差検定部と、不良判定部と、を含む製造装置管理システムが提供される。前記不良率検出部は、第１不良率を有する第１装置通過履歴を抽出する。前記不良率検出部は、前記第１装置通過履歴から第２不良率を有する第２装置通過履歴を除く第３不良率を検出する。前記有意差検定部は、有意差検定値を算出する。前記不良判定部は、前記第３不良率と前記有意差検定値とに基づいて第３装置通過履歴を抽出する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態に係る製造装置管理システムを示す模式図である。
【図２】データテーブルを示す図である。
【図３】図３（ａ）及び図３（ｂ）は、装置通過履歴を示す図である。
【図４】図４（ａ）及び図４（ｂ）は、装置通過履歴に関する不良率を検出する方法を示す図である。
【図５】図５（ａ）〜図５（ｆ）は、工程別の異常値の割合を示す図である。
【図６】処理履歴間の相関を示す図である。
【図７】図７（ａ）及び図７（ｂ）は、異常値割合を示す図である。
【図８】図８（ａ）〜図８（ｇ）は、異常値割合を示す図である。
【図９】本実施形態に係る製造装置管理方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に、本発明の各実施の形態について図面を参照しつつ説明する。  
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。  
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【０００９】
（本実施形態）  
図１は、本実施形態に係る製造装置管理システムを例示する模式図である。  
【００１０】
図１に表したように、製造装置管理システム１００には、データ記録部１０と、履歴データ記録部２０と、データテーブル作成部３０と、不良率検出部４０と、有意差検定部５０と、不良判定部６０と、ＣＰＵ７０と、入力部８０と、出力部８１と、記憶部８２と、が設けられている。
【００１１】
データ記録部１０は、例えば、複数の装置および工程によって製造された製品の製品ＩＤ及びロットＩＤ等を記録する記憶装置である。
【００１２】
履歴データ記録部２０は、製品ＩＤ、ロットＩＤ、工程ＩＤ、装置ＩＤ及び処理時刻等を関係付けた履歴データを記録する記憶装置である。履歴データ記録部２０は、工程を通過した通過履歴、工程の通過前後のチップ数、各工程の通過比率、不良でないチップ数、不良チップ数、及び、不良率等を記録する。データ記録部１０は、履歴データ記録部２０を含んでも良い。
【００１３】
データテーブル作成部３０は、データ記録部１０及び履歴データ記録部２０の各々からデータを取得し、データテーブルを作成する。予めデータを取得する対象の製品、工程及び期間等が設定されている。データ記録部１０及び履歴データ記録部２０の各々からデータを自動で取得し、製品ＩＤ及びデータＩＤ等に基づいて両方のデータを連結して１つのデータテーブルを作成する。データテーブルを参照することで対象製品のロットの製造工程においてどの装置が使用され、ロットの品質が適切であったか否かを把握することができる。
【００１４】
図２は、データテーブルを例示する図である。
図２において、データテーブル作成部３０によって作成されるデータテーブルの具体例が示されている。データテーブル作成部３０は、工程を通過した通過履歴、工程の通過前後のチップ数、各工程の通過比率、不良でないチップ数、不良チップ数、及び、不良率等のデータの表を作成する。
【００１５】
不良率検出部４０は、データテーブル作成部３０に作成された不良率の一覧から不良率が高い装置通過履歴を抽出する。不良率検出部４０は、第１不良率を有する第１装置通過履歴を抽出する。装置通過履歴を抽出するアルゴリズムとして、Apriori法等の高速化アルゴリズムが用いられる。
【００１６】
図３（ａ）及び図３（ｂ）は、装置通過履歴を例示する図である。
図３（ａ）は、装置履歴間に相間が無い場合の各工程における不良率（％）を表している。図３（ｂ）は、装置履歴間に相間がある場合の各工程における不良率（％）を表している。
【００１７】
図中の記号Ａ、記号Ｂ及び記号Ｃは、装置Ａ、装置Ｂ及び装置Ｃをそれぞれ表している。装置Ａ、装置Ｂ及び装置Ｃは、例えば、半導体製造装置である。例えば、半導体製造装置は、イオン注入装置、不純物拡散装置、熱酸化装置、化学的気相堆積（ＣＶＤ）装置、熱処理装置、スパッタリング装置、真空蒸着装置、メッキ処理装置、化学的機械的研磨（ＣＭＰ）装置、ドライ又はウエットエッチング装置、洗浄装置、露光装置、ダイシング装置及びボンディング装置等を含む。
【００１８】
図中の記号１、記号２及び記号３は、工程１、工程２及び工程３をそれぞれ表している。工程１、工程２及び工程３は、例えば、各装置によって実行される各工程を表している。図３（ｂ）における工程間の数字は、チップ等の振り分け率（％）を表している。
【００１９】
図３（ａ）に表されたように、装置割付がランダムに実行されている。装置通過履歴の間に偏りがない。例えば、装置Ａの工程１の不良率は、１．０％である。装置Ｂの工程１の不良率は、１．０％である。装置Ｃの工程１の不良率は、４．０％である。工程１の平均不良率は、２．０％である。
【００２０】
図３（ｂ）に表されたように、装置通過履歴の間に偏りがある。例えば、装置Ａの工程１の不良率は、１．０％である。装置Ｂの工程１の不良率は、１．０％である。装置Ｃの工程１の不良率は、４．０％である。工程１の平均不良率は、２．０％である。
【００２１】
例えば、装置Ａの工程２の不良率は、１．３％である。装置Ｂの工程２の不良率は、１．３％である。装置Ｃの工程２の不良率は、３．４％である。例えば、装置Ａの工程３の不良率は、１．５％である。装置Ｂの工程３の不良率は、１．５％である。装置Ｃの工程３の不良率は、３．０％である。
【００２２】
装置通過履歴の間に偏り（相関）がある場合、単工程（例えば、装置Ｃの工程１）に不良原因があったとしても複数工程の特定履歴で不良率が高くなる。
【００２３】
不良率検出部４０は、抽出された不良率が高い装置通過履歴について、他の工程で不良率が高い装置を通過した履歴を除いた場合の装置通過履歴に関する不良率Ｐ１を検出する。不良率検出部４０は、第１装置通過履歴から第２不良率を有する第２装置通過履歴を除く第３不良率を検出する。第３不良率が不良率Ｐ１に対応する。
【００２４】
図４（ａ）及び図４（ｂ）は、装置通過履歴に関する不良率を検出する方法を例示した図である。
【００２５】
図４（ａ）及び図４（ｂ）において、図３（ｂ）で表された装置通過履歴に相関がある場合に不良率Ｐ１を検出する方法が示されている。図４（ａ）は、データテーブルの一部を表している。図４（ｂ）は、装置通過履歴の一部を表している。
【００２６】
不良率検出部４０は、例えば、１工程に限り不良率が高い履歴で処理したウェハの不良率に基づいて要因工程の候補を絞り込む。不良率検出部４０は、抽出された不良率が高い装置通過履歴について、他の工程で不良率が高い装置を通過した履歴を除いた場合の装置通過履歴を更に抽出して絞り込む。
【００２７】
図４（ａ）及び図４（ｂ）に表されるように、例えば、全ての装置通過履歴の内、履歴Ｂ−ＢーＣ、履歴Ｂ−Ａ−Ｃ、履歴Ａ−Ｂ−Ｃ、履歴Ａ−Ａ−Ｃが更に抽出される。全ての装置通過履歴の内、履歴Ｂ−ＣーＢ、履歴Ｂ−Ｃ−Ａ、履歴Ａ−Ｃ−Ｂ、履歴Ａ−Ｃ−Ａが更に抽出される。全ての装置通過履歴の内、履歴Ｃ−ＢーＢ、履歴Ｃ−Ｂ−Ａ、履歴Ｃ−Ａ−Ｂ、履歴Ｃ−Ａ−Ａが更に抽出される。
【００２８】
装置Ｃの工程１の不良率は、４．０％である。装置Ｃの工程２の不良率は、３．４％である。装置Ｃの工程３の不良率は、３．０％である。履歴Ｃ−Ｃ−Ｃは、他の工程で不良率が高い装置を通過しているので抽出されない。履歴Ｂ−Ｂ−Ｂ及び履歴Ａ−Ａ−Ａは、不良率が低い履歴に対応するので抽出されない。全ての装置通過履歴から特定の履歴を抽出する場合、閾値Ｔ１（第１閾値）を用いることができる。
【００２９】
履歴Ｂ−Ｂ−Ｃ、履歴Ｂ−Ａ−Ｃ、履歴Ａ−Ｂ−Ｃ、履歴Ａ−Ａ−Ｃ、履歴Ｂ−Ｃ−Ｂ、履歴Ｂ−Ｃ−Ａ、履歴Ａ−Ｃ−Ｂ、履歴Ａ−Ｃ−Ａ、履歴Ｃ−Ｂ−Ｂ、履歴Ｃ−Ｂ−Ａ、履歴Ｃ−Ａ−Ｂ及び履歴Ｃ−Ａ−Ａに関する不良率Ｐ１がそれぞれ算出される。
【００３０】
有意差検定部５０は、例えば、有意差検定値Ｐ２を検出する。例えば、有意差検定部５０は、ショット領域単位又はチップ単位で、不良パターンの有無のそれぞれに分けた特徴量の頻度分布を算出し、不良パターンの有無のそれぞれに分けた頻度分布間で有意差の有無を判定する。以下、有意差検定部５０による有意差検定値Ｐ２の算出例を示す。
【００３１】
有意差検定部５０は、装置パラメータ波形特徴量と、不良パターン分類番号の不良パターンとを、製品名、ロット番号、ウェハ番号、チップ番号及びショット番号を共通項として用いて、関連付ける。
【００３２】
有意差検定部５０は、不良パターン分類番号の不良パターンが存在するショット領域を「異常ショット」、不良パターンが存在しないショット領域を「正常ショット」とする。有意差検定部５０は、装置パラメータ波形特徴量に対して、不良パターンの有無による頻度分布、即ち、不良パターン分類番号の異常ショット及び正常ショットのそれぞれに分けた頻度分布を算出する。
【００３３】
有意差検定部５０は、装置パラメータ波形特徴量及び不良パターン分類番号の全ての組み合わせに対して、装置パラメータ波形特徴量の異常ショット及び正常ショットのそれぞれに分けた頻度分布間の有意差検定を実行し、有意差検定値Ｐ２を算出する。例えば、有意差検定部５０は、有意差検定値Ｐ２が所定の閾値Ｔ２（第２閾値）以下の場合、有意差が有ると判定する。
【００３４】
不良判定部６０は、不良率検出部４０によって検出された不良率Ｐ１と、有意差検定部５０によって検出された有意差検定値Ｐ２に基づいて、不良要因を判定する。例えば、不良判定部６０は、不良率Ｐ１が閾値Ｔ１以上であり、有意差検定値Ｐ２が閾値Ｔ２以下である場合、不良要因である装置通過履歴を抽出する。不良判定部６０は、不良要因を判定する。不良判定部６０は、第３不良率と有意差検定値とに基づいて第３装置通過履歴を抽出する。
【００３５】
製造装置管理システム１００内の各構成要素は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）７０によって制御される。ＣＰＵ７０は、入力部８０、出力部８１及び記憶部８２等に接続される。入力部８０は、例えば、キーボード及びマウス等の機器である。出力部８１は、例えば、表示装置である。記憶部８２は、例えば、演算等をＣＰＵに実行させるためのプログラムを保存するＲＯＭ（Read Only Memory）、及び、計算途中や解析途中のデータを一時的に保存するＲＡＭ（Random Access Memory）等である。
【００３６】
図５（ａ）〜図５（ｆ）は、工程別の異常値の割合を例示した図である。
図６は、処理履歴間の相関を例示した図である。
【００３７】
図５（ａ）〜図５（ｆ）は、例えば、装置Ａ〜装置Ｅによる異常数（例えば、異常チップ数）、正常数（例えば、正常チップ数）及び異常値割合を、工程１〜工程６毎に示している。図５（ａ）〜図５（ｆ）は、工程１〜工程６にそれぞれ対応する。図６は、工程３と工程４とが偏り（相関）がある場合、装置Ａ〜装置Ｅ毎の正常数を示している。
【００３８】
工程１において、装置Ｂの異常値割合は、５．０％である。工程２において、装置Ｅの異常値割合は、５．０％である。工程３において、装置Ｅの異常値割合は、７．０％である。工程４において、装置Ｅの異常値割合は、７．９％である。工程５において、装置Ｆの異常値割合は、４．６％である。工程６において、装置Ｆの異常値割合は、４．０％である。
【００３９】
異常数は特定の装置に集中し、特定の装置における異常値割合が高い。例えば、工程１において、装置Ｂの異常値割合が高い。工程２〜工程６において、装置Ｅ又は装置Ｆの異常値割合が高い。
【００４０】
装置Ｅを特定の装置とした場合、処理履歴間に偏り（相関）がある場合、異常値割合は、他工程の処理履歴によって影響される。図６の太線に表されるように、処理履歴間に偏りがある場合、異常数は特定の装置に集中し、特定の装置における異常値割合は高くなる。
【００４１】
図７（ａ）及び図７（ｂ）は、異常値割合を例示した図である。
図８（ａ）〜図８（ｇ）は、異常値割合を例示した図である。
【００４２】
図７（ａ）は、工程１を特定の装置Ｂで処理し、かつ工程２〜工程６を特定の装置以外で処理した場合の通過履歴及び面内傾向を表している。図７（ｂ）は、工程１〜工程６を特定の装置以外で処理した場合の通過履歴及び面内傾向を表している。
【００４３】
図７（ａ）及び図７（ｂ）の左側に示される通過履歴において、縦軸は、装置Ａ〜装置Ｆを示している。横軸は、工程１〜工程６を示している。縦軸の下側は、装置Ａを示す。縦軸の上側は、各工程によって異なり、装置Ｅ又は装置Ｆを示している。図７（ａ）及び図７（ｂ）の右側に示される面内傾向において、縦軸は、寸法を示している。横軸は、測定位置を示している。
【００４４】
図８（ａ）は、工程１を特定の装置Ｂで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図８（ｂ）は、工程２を特定の装置Ｅで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図８（ｃ）は、工程３を特定の装置Ｅで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図８（ｄ）は、工程４を特定の装置Ｅで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図８（ｅ）は、工程５を特定の装置Ｆで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図８（ｆ）は、工程６を特定の装置Ｆで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図８（ｇ）は、工程１〜工程６を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図７（ａ）及び図７（ｂ）に表された面内傾向は、図８（ａ）及び図８（ｇ）に表された面内傾向に対応する。
【００４５】
図８（ａ）〜図８（ｇ）に示される面内傾向において、縦軸は、寸法を示している。横軸は、測定位置を示している。
【００４６】
工程１を特定の装置Ｂで処理した場合、異常値割合は、０．９％である。工程１〜工程６を特定の装置以外で処理した場合、異常値割合は、０．１％である。図７（ａ）及び図７（ｂ）のような面内傾向が示される。
【００４７】
工程２を特定の装置Ｅで処理した場合、異常値割合は、０％である。図８（ｂ）のような面内傾向が示される。工程３を特定の装置Ｅで処理した場合、異常値割合は、０％である。図８（ｃ）のような面内傾向が示される。
【００４８】
工程４を特定の装置Ｅで処理した場合、異常値割合は、８．６％である。図８（ｄ）のような面内傾向が示される。工程５を特定の装置Ｆで処理した場合、異常値割合は、０％である。図８（ｅ）のような面内傾向が示される。工程６を特定の装置Ｆで処理した場合、異常値割合は、０％である。図８（ｆ）のような面内傾向が示される。
【００４９】
図８（ｄ）における異常値割合は、他の異常値割合より高い。工程４の装置Ｅでの処理が異常発生の要因候補になる。
【００５０】
半導体製造工程は、数百に及ぶ工程であり、複数の半導体装置が稼働している。ロット又はウェハ毎に異なる装置通過履歴の組み合わせは、膨大になる。不良要因を分析する方法である履歴分析を実行する場合、履歴の組み合わせ別の不良率を網羅的に算出する方法では、計算時間が掛かる。
【００５１】
計算時間を短縮するための方法として、高速化アルゴリズムが挙げられる。列挙される組み合わせは、膨大な数となるので、全ての組み合わせを確認することは困難である。優先的に確認するための基準として、有意差検定値が用いられている。通過履歴間の相関が高く、ある装置を通過したときに不良率が有意に高い場合、有意差検定値の基準で上位となる組み合わせとして、抽出されるべきでない履歴が挙がる。
【００５２】
本実施形態では、高速化アルゴリズムを用いて不良率が高い装置通過履歴を抽出し、他工程で不良率が高い装置通過した履歴を除いた場合の不良率Ｐ１を算出し、有意差検定値Ｐ２が小さく、不良率Ｐ１が高い履歴を不良要因として抽出する。不良要因でない履歴の抽出を減少できる。
【００５３】
装置通過履歴別の不良率に加えて、装置通過履歴の相関関係を考慮した不良率を基準として装置通過履歴を抽出することで、不良要因でない装置通過履歴が抽出されることを抑制する。
【００５４】
本実施形態によれば、高精度かつ高速度の製造装置管理システムが提供される。
【００５５】
図９は、本実施形態に係る製造装置管理方法を例示するフローチャートである。
【００５６】
不良率が高い装置通過履歴を抽出する（ステップＳ１１０）。装置通過履歴を抽出するアルゴリズムとして、Apriori法等の高速化アルゴリズムが用いられる。第１不良率を有する第１装置通過履歴を抽出する。
【００５７】
抽出された不良率が高い装置通過履歴について、他の工程で不良率が高い装置を通過した履歴を除いた場合の装置通過履歴に関する不良率Ｐ１を検出する。（ステップＳ１２０）。全装置通過履歴から特定の履歴を抽出する場合、閾値Ｔ１を用いることができる。第１装置通過履歴から第２不良率を有する第２装置通過履歴を除く第３不良率を検出する。
【００５８】
有意差検定値Ｐ２を算出する（ステップＳ１３０）。有意差検定部５０は、有意差検定値Ｐ２が閾値Ｔ２以下の場合、有意差が有ると判定する。
【００５９】
不良率Ｐ１と、有意差検定値Ｐ２とに基づいて、不良要因を判定する（ステップＳ１４０）。例えば、不良判定部６０は、不良率Ｐ１が閾値Ｔ１以上であり、有意差検定値Ｐ２が閾値Ｔ２以下である場合、不良要因である装置通過履歴を抽出する。不良判定部６０は、不良要因を判定する。不良判定部６０は、第３不良率と有意差検定値とに基づいて第３装置通過履歴を抽出する。
【００６０】
本実施形態によれば、高精度かつ高速度の製造装置管理方法が提供される。
【００６１】
前述した実施形態の機能を実現するように前述した実施形態の構成を動作させるプログラム（例えば、図９の処理を実行するプログラム）を記憶媒体に記憶させ、記憶媒体に記憶されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も上述の実施形態の範疇に含まれる。コンピュータ読み取り記録媒体は、本実施形態の範囲に含まれる。前述のコンピュータプログラムが記憶された記憶媒体は、そのコンピュータプログラム自体も上述の実施形態に含まれる。
【００６２】
記録媒体として、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００６３】
前述の記録媒体に記憶されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作し前述の実施形態の動作を実行するものも前述した実施形態の範疇に含まれる。
【００６４】
本実施形態によれば、高精度かつ高速度の製造装置管理システム及び製造装置管理方法が提供される。
【００６５】
以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、製造装置管理システムに含まれるデータ記録部、履歴データ記録部、データテーブル作成部、不良率検出部、有意差検定部、不良判定部、ＣＰＵ、入力部、出力部、及び記憶部などの各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。  
また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。
【００６６】
その他、本発明の実施の形態として上述した製造装置管理システム及び製造装置管理方法を基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての製造装置管理システム及び製造装置管理方法も、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。
【００６７】
その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。
【００６８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６９】
１０…データ記録部、  ２０…履歴データ記録部、  ３０…データテーブル作成部、  ４０…不良率検出部、  ５０…有意差検定部、  ６０…不良判定部、  ７０…ＣＰＵ、  ８０…入力部、  ８１…出力部、  ８２…記憶部、  １００…製造装置管理システム  
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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