(57)【要約】【課題】製造品に対して順次実行される複数の製造工程を対象とし、不良工程推定の性能を向上させること。【解決手段】製造品の或る品質を表す品質値と予め定められた基準値との大小関係に基づいて、各製造品が良品、不良品のいずれであるかを分類した分類結果を出力する（１１０）。その分類結果に基づいて、複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定して要因候補として出力するとともに、その要因候補が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を要因候補信頼度として出力する（１２０）。その要因候補信頼度を向上させるように、基準値を調整する（１３０）。予め定められた基準値に代えて調整された基準値を用いて上述の分類および推定を実行して、不良品発生要因となっている製造工程を推定して推定結果として出力する（１４０）。【選択図】図１
2008071790.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造品に対して順次実行される複数の製造工程を対象とし、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定方法において、
上記製造品の或る品質を表す品質値と予め定められた基準値との大小関係に基づいて、各製造品が良品、不良品のいずれであるかを分類した分類結果を出力する分類ステップと、
上記分類結果に基づいて、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定して要因候補として出力するとともに、上記要因候補が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を要因候補信頼度として出力する推定ステップと、
上記要因候補信頼度を向上させるように、上記基準値を調整する制御ステップと、
上記予め定められた基準値に代えて上記調整された基準値を用いて上記分類ステップおよび上記推定ステップを実行して、不良品発生要因となっている製造工程を推定して推定結果として出力する出力ステップとを有することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の不良工程推定方法において、
上記推定ステップは、或る製造工程が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を、製造工程毎に工程信頼度として算出することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項３】
請求項２に記載の不良工程推定方法において、
上記推定ステップは、製造工程毎の上記工程信頼度の中で最も高い工程信頼度を要因候補信頼度とすることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項４】
請求項１に記載の不良工程推定方法において、
上記出力ステップは、上記要因候補信頼度を有する要因候補を推定結果とすることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項５】
請求項１に記載の不良工程推定方法において、
上記出力ステップは、上記工程信頼度が高い順に要因候補を並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧を推定結果とすることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項６】
請求項２に記載の不良工程推定方法において、
上記推定ステップは、製造工程毎の工程信頼度を、製造工程毎に要因候補信頼度として出力し、
上記制御ステップは、上記基準値を複数の製造工程毎に調整することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項７】
請求項６に記載の不良工程推定方法において、
上記出力ステップは、上記製造工程毎の要因候補信頼度の中で最も高い要因候補信頼度を有する要因候補を推定結果とすることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項８】
請求項６に記載の不良工程推定方法において、
上記出力ステップは、上記製造工程毎の要因候補信頼度が高い順に要因候補を並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧を推定結果とすることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項９】
請求項１または２に記載の不良工程推定方法において、
上記製造工程は、複数の製造装置を並行して用いており、
上記推定ステップは、
上記製造工程で用いる各製造装置で処理された製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記分類結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計する集計ステップを含み、
上記処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいて、その製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行うことを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の不良工程推定方法において、
上記推定ステップが行う推定は、上記処理数項目データと上記良品／不良品数項目データとの間に有意な差があるかどうかの検定であることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の不良工程推定方法において、
上記検定は、独立性のカイ２乗検定またはフィッシャーの正確確率検定であることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の不良工程推定方法において、
上記推定ステップは、１から上記検定の第一種の誤りの確率（有意確率）を減算して得られた確率を信頼度として出力することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載の不良工程推定方法において、
上記出力ステップは、上記製造工程毎に、その製造工程で用いられる複数の製造装置で処理された製造品における不良品発生率が最も高い製造装置を、不良品発生要因となっている不良装置として推定し、その推定された不良装置を推定結果に加えて出力することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１４】
請求項１０に記載の不良工程推定方法において、
上記出力ステップは、上記製造工程毎に、その製造工程で用いられる複数の製造装置で処理された製造品における不良品発生率が高い順に製造装置を並べて、不良品発生要因であると推定される製造装置を表す候補一覧とし、その候補一覧を推定結果に加えて出力することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１５】
請求項１に記載の不良工程推定方法において、
上記品質値は、上記製造品から抽出した特徴量と、予め定められたクラスとの類似度であることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１６】
請求項１に記載の不良工程推定方法において、
上記品質値は、上記製造品から抽出した特徴量と、クラスタリングによって定められたクラスとの類似度であることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１７】
請求項１５または１６に記載の不良工程推定方法において、
上記特徴量は、上記複数の製造工程の後に行われる検査工程が製造品を検査して得られた検査結果であることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１８】
請求項１５または１６に記載の不良工程推定方法において、
上記特徴量は、製造品を処理する際のパラメータであることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１９】
請求項１５または１６に記載の不良工程推定方法において、
上記製造品は、基板上に複数形成されており、
上記特徴量は、基板上の或る分布を表す特徴量マップであることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項２０】
請求項１に記載の不良工程推定方法において、
上記分類ステップは、上記調整された基準値に基づく分類結果に加えて、上記予め定められた基準値に基づく、各製造品が良品、不良品のいずれかであるかの検査結果を出力することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項２１】
製造品に対して順次実行される複数の製造工程を対象とし、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定装置において、
上記製造品の或る品質を表す品質値と予め定められた基準値との大小関係に基づいて、各製造品が良品、不良品のいずれであるかを分類した分類結果を出力する分類部と、
上記分類結果に基づいて、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定して要因候補として出力するとともに、上記要因候補が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を要因候補信頼度として出力する推定部と、
上記要因候補信頼度を向上させるように、上記基準値を調整する制御部と、
上記予め定められた基準値に代えて上記調整された基準値を用いて上記分類部および上記推定部を動作させて、不良品発生要因となっている製造工程を推定して推定結果として出力する出力部とを備えていることを特徴とする不良工程推定装置。
【請求項２２】
請求項１に記載の不良工程推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２３】
請求項１に記載の不良工程推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み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、製造品を製造するために順次実行される複数の製造工程の中から、不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定方法に関する。
【０００２】
また、本発明は、そのような不良工程推定方法を実施するのに用いられる不良工程推定装置に関する。
【０００３】
また、本発明は、コンピュータにそのような不良工程推定方法を実行させるためのプログラムに関する。
【０００４】
また、コンピュータにそのような不良工程推定方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００５】
例えば、半導体や液晶パネルの製造品は、基板に対して複数の製造工程を順次実行して製造される。また、検査工程で製造品を良品、不良品のいずれかに分類している。不良品に分類される製造品が増加して歩留まりが低下していることが判明した場合、製造工程における不良品発生要因を究明して対策を行うことが重要である。しかし、半導体や液晶パネル等の製造品は、数十から数百の製造工程及び製造装置を経て生産される。そのため、一旦製造品に不良が発生すると、不良品発生要因を特定することは一般に非常に困難である。
【０００６】
不良品発生要因を特定するために、順次実行される複数の製造工程の間に検査工程が設けられている。もし、製造工程毎に検査工程を設けたならば、或る検査工程で歩留まりが低下した場合、その検査工程の直前に実行された製造工程が不良工程であることが容易に分かる。しかしながら、多数の検査工程を設けることは多額の設備投資が必要となるばかりか、検査工程のメンテナンス費用の発生、あるいはリードタイムが長くなるという欠点も生じる。そのため、検査工程は、必要最低限数のみ設けられるのが実情である。
【０００７】
従って、現実には、或る検査工程の検査結果を用いて、その検査工程の直前までに実行された複数の製造工程の中から、不良工程を推定することになる。従来のこのような不良工程推定方法として、特許文献１（特開２００５−１４２４０６号公報）に製造装置履歴の偏りを検定する方法が記載されている。
【０００８】
この特許文献１に記載のカイ２乗検定を説明する。まず、検査工程によって製造品の或る品質を表す品質値を各製造品から得る。この得られた品質値と予め定められた基準値（例えば、製品が良品／不良品のいずれであるかを判定するための２値化閾値）との大小関係に基づいて、各製造品は良品／不良品に分類される。次に、各製造品が各製造工程でどの製造装置によって処理されたかを記録した履歴データを参照する。或る製造工程で３台の製造装置（それぞれ単独でその製造工程を実行可能な装置であるものとする。）１，２，３が並行して用いられる場合を例として説明する。或る期間内に、製造装置１，２，３で処理された製造品数を、それぞれｆ1・，ｆ2・，ｆ3・とする。また、製造装置１，２，３で処理された製造品の中で不良品数を、それぞれｆ11，ｆ21，ｆ31とする。また、製造装置１，２，３で処理された製造品の中で良品数を、それぞれｆ12，ｆ22，ｆ32とする。また、この製造工程で処理された不良品の合計数をｆ・1、良品の合計数をｆ・2とする。これらの数値を一覧にした分割表を、図１４に示す。この分割表の表側の項目は製造装置番号であり、項目数は３個である。この分割表の表頭の項目は不良品／良品数であり、項目数は２個である。ここで、表側は縦方向にある変数であり、表頭は横方向にある変数である。全製造品数をｎとすると、
ｎ＝ｆ1・＋ｆ2・＋ｆ3・＝ｆ・1＋ｆ・2
である。カイ２乗の独立性の検定量χ2は、
【数１】
2008071790.tif 000003
と計算できる。図１４の分割表の自由度νは、（表側の項目数−１）×（表頭の項目数−１）＝２×１＝２である。
【０００９】
有意確率＝１−Ｆ（χ2，ν）＜α
であれば有意水準αで、製造装置と不良品発生率に相関があると推定される。ここで、Ｆ（ｘ，ν）は、自由度νのカイ２乗累積分布関数を表す。また、カイ２乗累積分布関数Ｆ（ｘ，ν）は、カイ２乗確率密度関数ｆ（ｘ，ν）を使って、次式のように表すことができる。
【数２】
2008071790.tif 000004
【００１０】
有意水準αで製造装置と不良品発生率に相関があると検定された場合、この製造装置の間には（図１４の例では３台の製造装置１，２，３の間には）、不良品発生率に差があることになる。すなわち、３台の製造装置１，２，３の中に著しく不良品を発生させる製造装置が存在する可能性を見つけることができる。さらに、複数の製造工程毎に不良工程推定を行うことで、不良品を発生させる製造装置の候補をリストアップすることができる。
【特許文献１】特開２００５−１４２４０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、従来は、良品／不良品を判定するための基準値を定める際に、不良工程推定の性能が何ら考慮されていない。このため、予め定められた基準値が、不良工程推定にとって必ずしも最適値となっているとは限らない。このことについて、図１５Ａ〜図１５Ｃを参照しながら詳しく説明する。
【００１２】
図１５Ａ〜図１５Ｃは、３つの製造装置を並行して用いる製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を説明する図である。図１５Ａは、各製造装置の品質値を確率変数Ｘとした場合の確率密度関数ｇi（ｘ）を示している。ここで、ｉは、製造装置番号を表し、１，２，３のいずれかである。また、小文字のｘは、確率変数Ｘの実現値を表す。この例では、品質値が大きいほど製造品の或る品質が悪いことを表している。製造装置１と２の確率密度関数は全域で等しくなっているが、製造装置３の確率密度関数は、品質値３近傍で、製造装置１および２と大きく異なっている。つまり、製造装置３で処理された製造品の一部は、品質値が３近傍に集中している。製造装置３は、品質の低い製造品を若干数だけ製造してしまっていることになる。製造装置１および２は正常な稼動状態であり、製造装置３は異常が発生していると考えられる。
【００１３】
図１５Ｂは、基準値である２値化閾値を可変して設定したときの不良品発生率の変化を示している。すなわち、この例では、品質値と２値化閾値との大小関係に基づいて、製造品が良品、不良品のいずれかであるかが分類され、製造装置が処理した製造品数に対する不良品数の比率（不良品発生率）をプロットされている。２値化閾値をｔとすると、不良品発生率Ｇｉ（ｔ）は、次式のように表すことができる。
【数３】
2008071790.tif 000005
【００１４】
この例では、製造装置１と製造装置２の不良品発生率Ｇｉ（ｔ）は、等しくなっている。一方、製造装置３の不良品発生率Ｇ3（ｔ）は、２値化閾値が１．５以上となるに従って、製造装置１と２よりも、高くなっている。
【００１５】
一般に、検査工程が用いる基準値は、製造品を良品／不良品のいずれであるかを分類するために定められる。基準値を外れた品質値、すなわち不良品質の製造品を出荷しないように、検査工程が製造品の検査を実施している。従って、一定の品質を保つためには、この基準値は、予め定められた固定値となる。
【００１６】
図１５Ａの例において、予め定められた基準値を、製造装置１すなわち正常状態にある製造装置で処理された製造品の確率密度関数の標準偏差の２倍と定める。すなわち、基準値としての２値化閾値は２となる。この場合、不良品発生率は、製造装置１が２．３％、製造装置２が３．５％となる。２．３％と３．５％との差は小さく、各製造装置間の不良発生に有意な差があるのかの推定も困難となる。図１６は、２値化閾値を２とした場合の分割表である。また、各製造装置が処理する製造品数を１０００とした。つまり、ｎ＝３０００となる。カイ２乗値χ2＝３．１１，有意確率＝０．２１１＞０．０５となり、帰無仮説は採択される。従って、この製造工程は、不良品発生要因とはいえないと推定される。
【００１７】
一方、基準値としての２値化閾値を変化させると、良品数と不良品数も変化し、推定結果も異なってくる。図１５Ｃは、２値化閾値と有意確率との関係図である。また、有意水準α＝０．０５を表す水平基準線を描いてある。２値化閾値２における有意確率は、有意水準αを超えていることが、図１５Ｃからも分かる。
【００１８】
２値化閾値を２よりも大きくしていくと、有意確率は減少していく。２値化閾値２．８２近傍において、有意確率は最小値となる。更に２値化閾値を大きくしていくと、有意確率は増加に転じている。図１７は、２値化閾値を２．８２とした場合の分割表である。カイ２乗値χ2＝１６．１０，有意確率＝０．０００３２０＜０．０５となり、帰無仮説は棄却される。従って、この製造工程は、不良品発生要因になっていると推定される。
【００１９】
上述したように、検査工程が検査本来の目的のために設定した２値化閾値（図１６の例では、２）と、不良工程推定の有意確率が最も低くなる２値化閾値（図１７の例では、２．８２近傍）とは、異なってしまっている。換言すると、従来技術は、製品の良品／不良品を判定するための基準値をそのまま不良工程推定のための基準値として用いているため、不良工程推定の性能が十分に発揮されていないという問題がある。
【００２０】
そこで、この発明の課題は、不良工程推定の性能を向上できる不良工程推定方法を提供することにある。
【００２１】
また、本発明は、そのような不良工程推定方法を実施するのに用いられる不良工程推定装置を提供することにある。
【００２２】
また、本発明は、コンピュータにそのような不良工程推定方法を実行させるためのプログラムを提供することにある。
【００２３】
また、コンピュータにそのような不良工程推定方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
上記課題を解決するため、この発明の不良工程推定方法は、
製造品に対して順次実行される複数の製造工程を対象とし、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定方法において、
上記製造品の或る品質を表す品質値と予め定められた基準値との大小関係に基づいて、各製造品が良品、不良品のいずれであるかを分類した分類結果を出力する分類ステップと、
上記分類結果に基づいて、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定して要因候補として出力するとともに、上記要因候補が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を要因候補信頼度として出力する推定ステップと、
上記要因候補信頼度を向上させるように、上記基準値を調整する制御ステップと、
上記予め定められた基準値に代えて上記調整された基準値を用いて上記分類ステップおよび上記推定ステップを実行して、不良品発生要因となっている製造工程を推定して推定結果として出力する出力ステップとを有することを特徴とする。
【００２５】
ここで、「基準値を調整する」とは、基準値を可変して設定することを意味する。
【００２６】
この発明の不良工程推定方法では、上記要因候補信頼度を向上させるように調整された基準値を用いて上記分類ステップおよび上記推定ステップを実行して、不良品発生要因となっている製造工程を推定して推定結果として出力する。したがって、不良工程推定の性能を向上できる。
【００２７】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記推定ステップは、或る製造工程が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を、製造工程毎に工程信頼度として算出することを特徴とする。
【００２８】
この一実施形態の不良工程推定方法では、製造工程毎に、不良品発生要因となっている可能性が算出される。
【００２９】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記推定ステップは、製造工程毎の上記工程信頼度の中で最も高い工程信頼度を要因候補信頼度とすることを特徴とする。
【００３０】
この一実施形態の不良工程推定方法では、不良品発生要因となっている可能性が最も高い製造工程が求められる。
【００３１】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記出力ステップは、上記要因候補信頼度を有する要因候補を推定結果とすることを特徴とする。
【００３２】
この一実施形態の不良工程推定方法では、不良品発生要因となっている可能性が最も高い製造工程が推定結果として出力される。
【００３３】
一実施形態の不良工程推定方法は、上記出力ステップは、上記工程信頼度が高い順に要因候補を並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧を推定結果とすることを特徴とする。
【００３４】
この一実施形態の不良工程推定方法では、万が一、要因候補として上位に位置する製造工程が不良発生要因でなかったとしても、この候補一覧を順に作業員が製造工程を調査することで、不良品発生要因を特定することができる。また、複数ある要因候補を調査する順番を提示しているため、作業員が不良品発生要因を特定する時間を短縮することができる。
【００３５】
一実施形態の不良工程推定方法では、
上記推定ステップは、製造工程毎の工程信頼度を、製造工程毎に要因候補信頼度として出力し、
上記制御ステップは、上記基準値を複数の製造工程毎に調整することを特徴とする。
【００３６】
この一実施形態の不良工程推定方法では、複数の製造工程毎に、要因候補信頼度を向上させるように、上記基準値を調整する。従って、調整された基準値は、唯一つではなく、製造工程毎に異なることになり、製造工程毎に最適化される。
【００３７】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記出力ステップは、上記製造工程毎の要因候補信頼度の中で最も高い要因候補信頼度を有する要因候補を推定結果とすることを特徴とする。
【００３８】
この一実施形態の不良工程推定方法では、複数の製造工程の中で、最も高い要因候補信頼度を有する製造工程が推定結果として出力される。
【００３９】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記出力ステップは、上記製造工程毎の要因候補信頼度が高い順に要因候補を並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧を推定結果とすることを特徴とする。
【００４０】
この一実施形態の不良工程推定方法では、万が一、要因候補として上位に位置する製造工程が不良発生要因でなかったとしても、この候補一覧を順に作業員が製造工程を調査することで、不良品発生要因を特定することができる。また、複数ある要因候補を調査する順番を提示しているため、作業員が不良品発生要因を特定する時間を短縮することができる。
【００４１】
一実施形態の不良工程推定方法では、
上記製造工程は、複数の製造装置を並行して用いており、
上記推定ステップは、
上記製造工程で用いる各製造装置で処理された製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記分類結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計する集計ステップを含み、
上記処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいて、その製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行うことを特徴とする。
【００４２】
この一実施形態の不良工程推定方法では、製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定が確実に行われる。
【００４３】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記推定ステップが行う推定は、上記処理数項目データと上記良品／不良品数項目データとの間に有意な差があるかどうかの検定であることを特徴とする。
【００４４】
この一実施形態の不良工程推定方法では、著しく不良品を発生させる製造装置が存在する可能性を見つけることができる。
【００４５】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記検定は、独立性のカイ２乗検定またはフィッシャーの正確確率検定であることを特徴とする。
【００４６】
この一実施形態の不良工程推定方法では、正確な検定を行うことができる。
【００４７】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記推定ステップは、１から上記検定の第一種の誤りの確率（有意確率）を減算して得られた確率を信頼度として出力することを特徴とする。
【００４８】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記出力ステップは、上記製造工程毎に、その製造工程で用いられる複数の製造装置で処理された製造品における不良品発生率が最も高い製造装置を、不良品発生要因となっている不良装置として推定し、その推定された不良装置を推定結果に加えて出力することを特徴とする。
【００４９】
この一実施形態の不良工程推定方法では、不良品発生要因となっている製造工程だけでなく、不良品発生率が最も高い製造装置も推定されるので、作業員は不用品発生要因を容易に特定することができる。
【００５０】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記出力ステップは、上記製造工程毎に、その製造工程で用いられる複数の製造装置で処理された製造品における不良品発生率が高い順に製造装置を並べて、不良品発生要因であると推定される製造装置を表す候補一覧とし、その候補一覧を推定結果に加えて出力することを特徴とする。
【００５１】
この一実施形態の不良工程推定方法では、万が一、不良装置として上位に位置する製造設備が不良発生要因でなかったとしても、この候補一覧を順に作業員が製造設備を調査することで、不良品発生要因を特定することができる。また、複数ある製造設備を調査する順番を提示しているため、作業員が不良品発生要因を特定する時間を短縮することができる。
【００５２】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記品質値は、上記製造品から抽出した特徴量と、予め定められたクラスとの類似度であることを特徴とする。
【００５３】
この一実施形態の不良工程推定方法では、過去に発生した不良発生要因に基づいて予めクラスを定めておくことで、上記製造品から抽出した特徴マップを過去に発生した不良発生要因に分類して、不良発生要因を推定することができる。
【００５４】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記品質値は、上記製造品から抽出した特徴量と、クラスタリングによって定められたクラスとの類似度であることを特徴とする。
【００５５】
ここで、クラスタリングとは、教師なし学習の一種を意味する。
【００５６】
この一実施形態の不良工程推定方法では、過去に発生したことのない不良発生要因から発生した特徴的なマップが現れた場合にも、不良発生要因を推定することができる。
【００５７】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記特徴量は、上記複数の製造工程の後に行われる検査工程が製造品を検査して得られた検査結果であることを特徴とする。
【００５８】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記特徴量は、製造品を処理する際のパラメータであることを特徴とする。
【００５９】
一実施形態の不良工程推定方法では、
上記製造品は、基板上に複数形成されており、
上記特徴量は、基板上の或る分布を表す特徴量マップであることを特徴とする。
【００６０】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記分類ステップは、上記調整された基準値に基づく分類結果に加えて、上記予め定められた基準値に基づく、各製造品が良品、不良品のいずれかであるかの検査結果を出力することを特徴とする。
【００６１】
この一実施形態の不良工程推定方法では、２種類の検査結果を出力する。これらの出力される２種類の検査結果を用いることで、製造品の品質管理の水準を高めることができる。
【００６２】
この発明の不良工程推定装置は、
製造品に対して順次実行される複数の製造工程を対象とし、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定装置において、
上記製造品の或る品質を表す品質値と予め定められた基準値との大小関係に基づいて、各製造品が良品、不良品のいずれであるかを分類した分類結果を出力する分類部と、
上記分類結果に基づいて、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定して要因候補として出力するとともに、上記要因候補が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を要因候補信頼度として出力する推定部と、
上記要因候補信頼度を向上させるように、上記基準値を調整する制御部と、
上記予め定められた基準値に代えて上記調整された基準値を用いて上記分類部および上記推定部を動作させて、不良品発生要因となっている製造工程を推定して推定結果として出力する出力部とを備えていることを特徴とする。
【００６３】
この発明の不良工程推定装置は、上記要因候補信頼度を向上させるように調整された基準値を用いて上記分類部および上記推定部を動作させて、不良品発生要因となっている製造工程を推定して推定結果として出力する。したがって、不良工程推定の性能を向上できる。
【００６４】
この発明のプログラムは、上記発明の不良工程推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００６５】
この発明のプログラムをコンピュータに実行させることにより、上記不良工程推定方法を実施できる。
【００６６】
この発明の記録媒体は、上記発明の不良工程推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００６７】
この発明の記録媒体をコンピュータに読み取らせて実行させることにより、上記不良工程推定方法を実施できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６８】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００６９】
図１は、本発明の第１の実施形態としての不良工程推定方法を実施するための不良工程推定装置１００のブロック構成を示している。不良工程推定装置１００は、分類部１１０と、推定部１２０と、制御部１３０と、出力部１４０とから構成されている。分類部１１０は、製造品の或る品質を表す品質値と基準値である２値化閾値（後に詳述する）との大小関係に基づいて、各製造品が良品、不良品のいずれであるかを分類した分類結果を出力する。推定部１２０は、分類結果に基づいて、複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定して要因候補として出力するとともに、要因候補が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を要因候補信頼度として出力する。制御部１３０は、要因候補信頼度を向上させるように、上記２値化閾値を調整、つまり可変して設定する。出力部１４０は、予め定められた基準値に代えて上記調整された基準値を用いて分類部１１０および推定部１２０を動作させて、不良品発生要因を推定して推定結果として出力する。これらの分類部１１０、推定部１２０、制御部１３０、出力部１４０は、コンピュータにソフトウェア（プログラム）を実行させることによって実現される。
【００７０】
推定部１２０は、工程信頼度算出部１２１と、要因候補信頼度算出部１２２とから構成される。工程信頼度算出部１２１は、製造工程が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を、製造工程毎に工程信頼度として算出し出力する。したがって、製造工程毎に、不良品発生要因となっている可能性が算出される。要因候補信頼度算出部１２２は、製造工程毎の工程信頼度の中で最も高い工程信頼度を要因候補信頼度として出力する。したがって、不良品発生要因となっている可能性が最も高い製造工程が出力される。
【００７１】
制御部１３０は、推定部から要因候補信頼度を入力し、要因候補信頼度を向上させるように、２値化閾値を調整し、調整された２値化閾値を分類部１１０へ出力する。分類部１１０は、制御部から２値化閾値を入力し、再び各製造品の品質値と２値化閾値との大小関係に基づいて、各製造品が良品、不良品のいずれであるかを分類した分類結果を出力する。続いて、推定部１２０は、再び計算を行い、要因候補と要因候補信頼度を出力する。制御部１３０は、再計算された要因候補と要因候補信頼度を入力する。このように反復して分類、推定、制御を行うことで、２値化閾値を調整する。なお、制御部１３０が２値化閾値を調整する詳細については、後述する。制御部が２値化閾値の調整を完了すると、調整を完了したことを出力部１４０に伝える。出力部１４０は、制御部１３０から調整完了を伝えられると、推定部１２０から要因候補と要因候補信頼度を入力し、要因候補信頼度を有する要因候補を推定結果として出力する。したがって、不良品発生要因となっている可能性が最も高い製造工程が推定結果として出力される。
【００７２】
図２は本発明の一実施形態の不良工程推定方法の適用対象となる製造プロセスを模式的に示している。この製造プロセスは、製造品に対して順次実行される複数の製造工程Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３と、製造品の品質値を調べる検査工程Ｔ０とを含んでいる。
【００７３】
図２に基づいて、製造品の流れを説明する。製造品は、製造工程Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の順に処理されて、検査工程Ｔ０を通過する。製造工程Ｓ１には、２つの製造装置１−１，製造装置１−２を並行して用いている。同様に、製造工程Ｓ２には、３つの製造装置２−１，製造装置２−２，製造装置２−３を並行して用いており、製造工程Ｓ３には、３つの製造装置３−１，製造装置３−２，製造装置３−３を並行して用いている。検査工程Ｔ０は、各製造品を検査して品質値を得るとともに、得られた品質値と基準値（この例では２値化閾値）との大小関係に基づいて、各製造品を良品と不良品のいずれかに分類している。この実施形態では、検査工程Ｔ０は分類部１１０によって実行される。
【００７４】
さて、製造工程Ｓ１に着目して、詳細な説明を行う。或る期間において、製造工程Ｓ１が用いる製造装置１−１で処理された製造品の個数をｆ1・とする。この製造工程Ｓ３の後で実行される検査工程Ｔ０で検査された製造品を、過去に遡って製造工程Ｓ１における製造履歴を調べることで、この製造装置１−１で処理された製造品の個数ｆ1・を、不良品の個数ｆ11と、良品の個数ｆ12とに分類することができる。すなわち、
ｆ1・＝ｆ11＋ｆ12
となる。同様に、製造工程Ｓ１が用いる製造装置１−２で処理された製造品の個数ｆ2・を不良品の個数ｆ21と、良品の個数ｆ22とに分類することができる。すなわち、
ｆ2・＝ｆ21＋ｆ22
【００７５】
また、或る期間において、この製造工程Ｓ１で処理された製造品の総数をｎとする。このｎ個の製造品のうち、検査工程Ｔ０で不良品に分類された製造品の個数をｆ・1、良品に分類された製造品の個数をｆ・2とする。結局、
ｎ＝ｆ1・＋ｆ2・＝ｆ・1＋ｆ・2
となる。
【００７６】
図３は、製造工程Ｓ１で処理された製造品を集計した分割表を示している。表側の項目は、各製造装置１−１，１−２で処理された製造品の各度数を集計した処理数項目であり、項目数は２個である。表頭の項目は検査工程Ｔ０の検査結果である良品、不良品の各度数を集計した良品／不良品数項目であり、項目数は２個である。このように、製造工程Ｓ１についての分割表は、２×２分割表となっている。各セル(i,j)の度数をｆijで表す。ここで、ｉは、表側の項目を表し、ｉ＝１は製造品が製造装置１−１で処理されたことを表し、ｉ＝２は製造品が製造装置１−２で処理されたことを表す。また、ｊは表頭の項目を表し、ｊ＝１は製造品が不良品であることを表し、ｊ＝２は製造品が良品であることを表す。ｉ行目の周辺度数ｆi・は、ｆiｊのｊについての和を意味し、次式で表される。
【数４】
2008071790.tif 000006
【００７７】
また、ｊ列目の周辺度数ｆ・jは、ｆiｊのiについての和を意味し、次式で表される。
【数５】
2008071790.tif 000007
【００７８】
着目している製造工程Ｓ１が不良品発生要因となっているか否かを知るためには、推定部１０２によって、まず、処理／未処理数項目と良品／不良品数項目とが独立であるかどうかを統計的に検定する。すなわち、帰無仮説Ｈ0を
Ｈ0：Ｐij＝Ｐi・×Ｐ・j
とする。ここで、Ｐijは、セル（i，j）の発生確率である。Ｐi・は、i行目の周辺確率であり、
Ｐi・＝ｆi・／ｎ
となる。また、P・jは、j列目の周辺確率であり、
Ｐ・j＝ｆ・j／ｎ
となる。
【００７９】
帰無仮説Ｈ0のもとで、発生確率Ｐijの最尤推定量Ｐ'ijは、
Ｐ'ij＝（fi・／ｎ）×（f・j／ｎ）＝（fi・×f・j）／ｎ2
となる。帰無仮説Ｈ0のもとでのセル（ｉ，ｊ）の理論度数ｆ'ijは、
ｆ'ij＝ｎ×Ｐ'ij＝ｆi・×ｆ・j／ｎ
となる。結局、カイ２乗の独立性の検定量χ2は、
【数６】
2008071790.tif 000008
と計算できる。また、２×２分割表の自由度νは、（表側の項目数−１）×（表頭の項目数−１）＝１×１＝１である。カイ２乗検定では、
有意確率＝１−Ｆ（χ2，ν）≦α
であれば有意水準αで、帰無仮説が棄却されて、製造装置と不良品発生率に相関があると推定される。すなわち、２つの製造装置の間で、不良品発生率に有意な差があることになる。また、有意確率が有意水準αより大きければ、帰無仮説が採択されて、製造装置と不良品発生率に相関があるとはいえない。すなわち、２つの製造装置の間で、不良品発生率に有意な差があるとはいえない。このようにして、著しく不良品を発生させる製造装置が存在する可能性を見つけることができる。
【００８０】
さて、有意確率は、帰無仮説が正しいときに帰無仮説を棄却してしまう誤りの確率であり、第一種の誤りの確率とも云う。つまり、有意確率は、本当は製造工程が不良品発生要因でないときに、不良品発生要因であるという誤った推定をしてしまう確率である。従って、有意確率が小さいほど、その製造工程が不良品発生要因である可能性が高いことになる。さて、製造工程が不良品発生要因である可能性が高いことを表す指標を、信頼度として定義する。検定は製造工程毎に行っているので、製造工程毎の工程信頼度は、１から有意確率を減算して得られた確率となる。工程信頼度が高いほど、第一種の誤りを犯すことが少ないことになり、その製造工程が不良品発生要因である可能性が高いことになる。また、工程信頼度は、Ｆ（χ2，ν）に等しくなる。
【００８１】
上述したように、製造工程Ｓ１について、分割表を作成して検定を行い、工程信頼度を算出した。同様にして、製造工程Ｓ２，Ｓ３についても、それぞれ分割表を作成して検定を行い、工程信頼度を算出することができる。製造工程毎の検定において、帰無仮説を棄却されたすべての製造工程は、不良品発生要因となっている製造工程の候補、すなわち要因候補となる。例えば、帰無仮説を棄却された製造工程はＳ１とＳ２であり、帰無仮説を採択された製造工程はＳ３である場合は、要因候補は製造工程Ｓ１とＳ２になる。製造工程Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の工程信頼度を、それぞれＬ１，Ｌ２，Ｌ３とする。また、要因候補信頼度はＬとする。このとき、要因候補信頼度Ｌは、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３の中で最も高い工程信頼度と定められる。このようにして、推定部１２０は、要因候補と要因候補信頼度を出力することができる。
【００８２】
さて、上述したように、分類部１１０が用いる予め定められた２値化閾値は、推定にとって必ずしも最適値となっているとは限らない。図１の制御部１３０は、要因候補信頼度を向上させるように、上記２値化閾値を調整する。本発明の特徴である２値化閾値を調整する手順について、以下に説明する。
【００８３】
図２に示す製造プロセスにおいて、不良品発生要因は製造工程Ｓ２の製造装置２−３であったとする。この不良工程推定は、３つの製造工程から製造工程Ｓ２を不良品発生要因として推定する例について説明する。
【００８４】
品質値を確率変数Ｘとした場合、製造装置２−３の確率密度関数は、次式で表されていると仮定する。
【００８５】
ｇ(x)＝0.988・Ｎ(x,0,1/3)＋0.012・Ｎ(x,3,0.1)
つまり、製造装置２−３で処理される製造品の１．２％の品質値は悪化している。ここで、Ｎ（ｘ，μ，σ）は、平均μ，標準偏差σの正規確率密度関数を表す。すなわち、
【数７】
2008071790.tif 000009
【００８６】
それ以外の７つの製造装置１−１,１−２,２−１，２−２，３−１，３−２，３−３の確率密度関数は、平均０で、標準偏差１／３の正規確率密度関数Ｎ（ｘ，０，１／３）とする。つまり、製造装置２−３のみは、少数の製造品に（全製造品数の１．２％だけに）、品質値を悪化させる悪影響（品質値を平均３だけ高める）を与えていることになる。また、３つの製造工程で処理された製造品の品質値は、各製造装置が基板に与える品質値の算術和とする。なお、実際の製造工程では、各製造装置の確率密度関数を知ることはできない。
【００８７】
また、図２において、製造装置から複数の製造装置へ搬送される製造品数は、すべて均等とする。また、ｎ＝３０００とする。つまり、製造装置１−１および１−２で処理される製造品数は、それぞれ１５００である。製造装置２−１，２−３，２−３，３−１，３−２，３−３で処理される製造品数は、それぞれ１０００である。また、例えば、製造装置１−１から搬送される製造装置は、２−１，２−２，２−３の３つであり、それぞれの搬送される製造品数は、５００である。また、例えば、製造装置２−１から搬送させる製造装置は、３−１，３−２，３−３の３つであり、それぞれの搬送される製造品数は、３３３あるいは３３４である。
【００８８】
このような条件の下で、製品の品質値をシミュレーションにより定めた。図４から図７は、このシミュレーションで定めた品質値に基づいて作成された図である。図４は、検査工程Ｔ０が調べた製造品の品質値のヒストグラムを示している。上述したように、不良品発生要因は製造装置２−３だけであり、かつ、製造装置２−３で処理される製造品の１．２％の品質値は悪化している。従って、全製造品のうち０．４％の製造品の品質値は悪化していることになる。また、全製造品の品質値の平均は約０．０、標準偏差は約１．０と算出される。
【００８９】
図５Ａ〜図５Ｃは、各製造工程について、２値化閾値を可変して設定したときの不良品発生率を示している。図５Ａは、製造工程Ｓ０に並行して設けられた製造装置１−１と製造装置１−２の各不良品発生率を示している。製造品は、２つの製造装置１−１と１−２のいずれかで処理されるので、製造装置１−１で処理された製造品と、製造装置１−２で処理された製造品とに２分される。製造装置１−１で処理された製造品数と、製造装置１−２で処理された製造品数は、いずれも１５００である。図５Ａの製造装置１−１の不良品発生率は、製造装置１−１で処理された製造品を集計して算出している。図５Ａの製造装置１−２の不良品発生率は、製造装置１−２で処理された製造品を集計して算出している。同様に、図５Ｂは、製造工程Ｓ２に並行して設けられた製造装置２−１，２−２，２−３の各不良品発生率を示している。図５Ｃは、製造工程Ｓ３に並行して設けられた製造装置３−１，３−２，３−３の各不良品発生率を示している。２値化閾値が２付近に設定されているときは、各不良品発生率に大きな差がなく、不良品発生要因が存在していることに気づくのが困難である。一方、２値化閾値が２．５以上になると、製造装置２−３の不良発生率が他の製造装置よりも高くなっていることが分かる。すなわち、良品／不良品を分類するために予め定められた２値化閾値は、不良工程推定にとって最適値となっていない。不良工程推定にとって最適な２値化閾値が存在することになる。
【００９０】
図６は、２値化閾値を可変して設定したときの各製造工程の有意確率を示している。各製造工程Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の有意確率をそれぞれＰ１，Ｐ２，Ｐ３とする。２値化閾値が２付近に設定されているときは、どの製造工程の有意確率も有意水準０．０５以上であり、帰無仮説を採択している。一方、２値化閾値が約２．２から約３までの間（の大部分）に設定されているときは、製造工程Ｓ２の有意確率のみは、有意水準０．０５以下であり、帰無仮説を棄却している。有意確率が最小となるような２値化閾値（つまり、２．８近傍に設定されているとき）では、製造工程Ｓ２の有意確率は、６．９×１０−３である。すなわち、不良工程推定のために、良品と不良品を分類するための２値化閾値を２．８近傍に設定すれば、製造工程Ｓ２が不良品発生要因となっていることが誤っている確率は、わずか６．９×１０−３≒１／１４４となる。つまり、この推定結果は、約１４４回に１回しか間違っていないことになる。
【００９１】
図１に示す制御部１３０は、要因候補信頼度が向上するように２値化閾値を調整している。つまり、有意確率が最小となる２値化閾値を探索すればよい。図７は、２値化閾値を可変して設定したときの「１−要因候補信頼度」を示している。前述したように、要因候補信頼度Ｌは、３つの製造工程の工程信頼度Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３の中で最も高い工程信頼度となる。つまり、要因候補信頼度は、次式で計算できる。
Ｌ＝  max(L1,L2,L3)  ＝  1 − min(P1,P2,P3)
【００９２】
図７の縦軸「１−要因候補信頼度」は、min(P1,P2,P3)に等しい。なお、ここで、max（）は、引数値の中の最大値を表す。min（）は、引数値の中の最小値を表す。また、要因候補は、要因候補信頼度を有する製造工程に相当する。図７の例では、要因候補信頼度が最大となる２値化閾値は、２．８近傍である。制御部１３０は、この２．８の２値化閾値を見つけた時点で、調整完了したことを出力部に伝える。出力部１４０は、制御部から調整完了を伝えられると、推定部１２０から要因候補と要因候補信頼度を入力し、要因候補信頼度を有する要因候補を推定結果として出力する。つまり、要因候補Ｓ２と要因候補信頼度２．８を入力し、製造工程Ｓ２を推定結果として出力する。
【００９３】
さて、カイ２乗の独立性の検定量χ2の計算において、２×２分割表の場合では、ｆ11，ｆ12，ｆ21，ｆ22に５以下のものが一つでもあれば、イエーツの補正を行ってもよい。イエーツの補正を行ったカイ２乗の独立性の検定量χ2は、次式で計算できる。
【数８】
2008071790.tif 000010
イエーツの補正を行った方が、検定量χ2を正確に計算できる。
【００９４】
また、上述したカイ２乗の独立性の検定の代わりに、フィッシャーの正確確率検定を用いても良い。このフィッシャーの正確確率検定は、ｎが小さい場合や、fijの中に約１０未満のセルがある場合等で、カイ２乗の独立性の検定よりも正確な検定として、周知されている。
【００９５】
図８は、本発明の第２の実施形態としての不良工程推定方法を実施するための不良工程推定装置２００のブロック構成を示している。分類部２１０、推定部２２０、制御部２３０、工程信頼度算出部２２１、要因候補信頼度算出部２２２は、それぞれ図１中の分類部１１０、推定部１２０、制御部１３０、工程信頼度算出部１２１、要因候補信頼度算出部１２２と同じであるため、説明を省略する。この不良工程推定装置２００では、出力部２４０が、図１中の出力部１４０とは異なる動作を実行する。すなわち、出力部２４０は、制御部２３０から調整完了を伝えられると、推定部から工程信頼度、要因候補、要因候補信頼度を入力し、工程信頼度が高い順に要因候補を並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧を推定結果として出力する。
【００９６】
この第２の実施形態では、最も高い工程信頼度を有する要因候補だけでなく、すべての要因候補を優先順に一覧として出力する。従って、万が一、要因候補として上位に位置する製造工程が不良発生要因でなかったとしても、この候補一覧を順に作業員が製造工程を調査することで、不良品発生要因を特定することができる。また、複数ある要因候補を調査する順番を提示しているため、作業員が不良品発生要因を特定する時間を短縮することができる。
【００９７】
図９は、本発明の第３の実施形態としての不良工程推定方法を実施するための不良工程推定装置３００のブロック構成を示している。分類部３１０は、図１中の分類部１１０と同じであるため、説明を省略する。
【００９８】
この不良工程推定装置３００では、推定部３２０に含まれた工程信頼度算出部３２１は図１中の工程信頼度算出部１２１と同じであるが、要因候補信頼度算出部３２２が図１中の要因候補信頼度算出部１２２とは異なる動作を実行する。すなわち、推定部３２０に含まれた工程信頼度算出部３２１は、図１中の工程信頼度算出部１２１と同様に、製造工程が不良品発生要因となっている可能性を表す信頼度を、製造工程毎に工程信頼度として算出して出力する。要因候補信頼度算出部３２２は、それぞれ製造工程毎の工程信頼度を、製造工程毎の要因候補信頼度として出力する。
【００９９】
制御部３３０は、複数の製造工程毎に、要因候補信頼度を向上させるように、２値化閾値を調整する。従って、調整された２値化閾値は、唯一つではなく、製造工程毎に異なることになり、製造工程毎に最適化される。また、出力部３４０は、製造工程毎の要因候補信頼度の中で最も高い要因候補信頼度を有する要因候補を推定結果として出力する。つまり、複数の製造工程の中で、最も高い要因候補信頼度を有する製造工程が推定結果として出力される。
【０１００】
この第３の実施形態では、製造工程毎に２値化閾値を調整するため、要因候補信頼度を、製造工程毎に最も向上させることができる。
【０１０１】
図１０は、本発明の第４の実施形態としての不良工程推定方法を実施するための不良工程推定装置４００のブロック構成を示している。分類部４１０、推定部４２０、制御部４３０、工程信頼度算出部４２１、要因候補信頼度算出部４２２は、それぞれ図９中の分類部３１０、推定部３２０、制御部３３０、工程信頼度算出部３２１、要因候補信頼度算出部３２２と同じであるため、説明を省略する。
【０１０２】
この不良工程推定装置４００では、出力部４４０が、図９中の出力部３４０とは異なる動作を実行する。すなわち、出力部４４０は、制御部４３０から調整完了を伝えられると、推定部４２０から工程信頼度、要因候補、要因候補信頼度を入力し、工程信頼度が高い順に要因候補を並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧を推定結果として出力する。従って、万が一、要因候補として上位に位置する製造工程が不良発生要因でなかったとしても、この候補一覧を順に作業員が製造工程を調査することで、不良品発生要因を特定することができる。また、複数ある要因候補を調査する順番を提示しているため、作業員が不良品発生要因を特定する時間を短縮することができる。
【０１０３】
本発明の第１から第４の実施形態において、推定結果は不良品発生要因と推定された製造工程であった。つまり、製造工程を特定しても、その製造工程が並行して用いている複数の製造装置のいずれが不良品発生要因となっているかをさらに特定する必要がある。
【０１０４】
そこで、出力部１４０、２４０、３４０、４４０は、推定結果の製造工程毎に、製造工程で用いられる複数の製造装置で処理された製造品における不良品発生率が最も高い製造装置を、不良品発生要因となっている不良装置として推定し、推定結果に加えて出力するのが望ましい。そのようにした場合、不良品発生要因となっている製造工程だけでなく、不良品発生率が最も高い製造装置も推定されるので、作業員は不良品発生要因を容易に特定することができる。
【０１０５】
また、出力部１４０、２４０、３４０、４４０は、推定結果の製造工程毎に、製造工程で用いられる複数の製造装置で処理された製造品における不良品発生率が高い順に製造装置を並べて、不良品発生要因となっている不良装置を表す候補一覧として推定し、推定結果に加えて出力するのが望ましい。そのようにした場合、万が一、不良装置として上位に位置する製造設備が不良発生要因でなかったとしても、この候補一覧を順に作業員が製造設備を調査することで、不良品発生要因を特定することができる。また、複数ある製造設備を調査する順番を提示しているため、作業員が不良品発生要因を特定する時間を短縮することができる。
【０１０６】
さて、制御部１３０、２３０、３３０、４３０は、要因候補信頼度を向上させるように、検査工程Ｔ０（つまり、分類部）が分類するために用いる２値化閾値を調整した。検査工程Ｔ０では、この調整された２値化閾値に基づいて、各製造品が良品、不良品のいずれであるかを分類した。しかし、これに限られるものではなく、検査工程Ｔ０では、調整された２値化閾値を用いた検査結果を出力することに加えて、予め定められた２値化閾値に基づいて、製造品が良品、不良品のいずれかであるかを検査した検査結果も合わせて出力するのが望ましい。これらの出力される２種類の検査結果を用いることで、製造品の品質管理の水準を高めることができる。例えば、この予め定められた２値化閾値に基づく検査結果は、予め定められた２値化閾値を外れた品質値、すなわち不良品質の製造品を出荷しないために利用することができる。出荷される製造品を一定の品質に保つことができる。従って、この予め定められた２値化閾値は、製品として出荷できない不良品を分類するために定めればよい。あるいは、この基準は、製品出荷基準よりも厳しく、製造品の品質管理のために定められた管理基準として予め設定されても良い。
【０１０７】
製造品の品質値とは、製造プロセスが製造品を製造する過程において、各製造品から測定された測定値や、製造装置が製造品を処理する際のパラメータを意味する。例えば、測定値とは、製造品の性能を表す値、電気的検査結果、外観検査結果、目視検査結果、製造品に含まれる欠陥数、後述するマップとの類似度等を指す。例えば、製造品を処理する際のパラメータとは、真空蒸着装置の炉内温度や処理時間、製造装置の直前メンテナンスからの経過時間等を指す。製造品の品質値は、不良品発生要因に関係するパラメータのいずれでもよいが、不良品発生要因との相関が強いパラメータであるのが望ましい。なお、このような様々な品質値の種類に応じて、検査工程で用いられる基準値としては、上限値ではなく、下限値を設定する場合もあるし、上限値と下限値との両方を設定する場合もある。
【０１０８】
さて、半導体や液晶パネルの製造品は、一般に、基板上に複数パターンレイアウトされて製造される。そのため、製造設備が基板に処理を施すことで、基板上に特徴的なマップが現れる。マップの代表例は、特許文献１（特開２００５−１４２４０６号公報）に開示されているメモリ半導体のウェハの電気的特性試験としてのフェイルビットマップである。本発明は、このような特徴的なマップが現れる製造品に適用して、不良工程推定することができる。この特徴的なマップについて、以下に説明する。
【０１０９】
半導体や液晶パネルの製造品は、或る不調な製造装置の影響を受けた場合、基板の特定位置に欠陥が偏る場合がある。図１１は、左上端に欠陥が偏って分布した基板の表面を模式的に示している。図１１中の黒丸「●」は、基板上の一つの欠陥を表す。特定の製造装置で処理された製造品（基板）の中に、図１１に示すような欠陥が偏って分布したものが多く含まれていたならば、本発明の不良工程推定方法は、この特定の製造装置を用いる製造工程を推定すればよい。図１３は、図１１のような基板上に現れる特徴的なマップから、製造品の品質値を算出するフローチャートを示している。この図１３のフローでは、まず、製造品を検査して欠陥を検出し、欠陥毎の座標値を出力する（Ｓ１１）。次に、欠陥毎の座標値に基づいて、分割領域毎に領域内に含まれる欠陥数を集計する（Ｓ１２）。例えば図１２は、図１１に示した基板を６×５＝３０個の矩形領域に分割（区分）し、分割領域（区分された領域）毎にその領域内に含まれる欠陥数を集計した値を示している。左上端の領域には７つの欠陥が集中している。この領域毎の欠陥数は、３０次元の特徴量であり、特徴ベクトルとも呼ばれる。基板毎の特徴量に基づいて、クラスとの類似度を算出する（図１３中のＳ１３）。算出された類似度は、上述したような不良工程推定方法に品質値として用いられる（Ｓ１４）。
【０１１０】
さて、特徴量から類似度を算出する方法は、パターン認識と呼ばれており、従来から周知されている技術である。例えば、パターン認識の一つの方法として、製造品から抽出した特徴量と、予め定められたクラスとの類似度を上記品質値として算出する方法が知られている。予め定められたクラスとは、製造プロセスから得られた特徴量の中で、過去に発生した代表的な特徴量を示すクラスである。例えば、基板の左上に欠陥が集中している特徴量を代表する特徴量（テンプレートあるいはプロトタイプと呼ばれる）は、一つのクラスである。従って、過去に発生した不良発生要因から発生した特徴的なマップを、その予め定められたクラスに、正確に分類することができる。従って、本不良発生要因推定方法は、上記製造品から抽出した特徴マップを過去に発生した不良発生要因に分類して、不良発生要因を推定することができる。なお、このような予め定められたクラスとの類似度を算出するパターン認識の代表的な方法として、テンプレートマッチング法が周知されている。
【０１１１】
また、パターン認識の別の方法として、製造品から抽出した特徴量と、クラスタリングによって定められたクラスとの類似度を上記品質値として算出する方法も知られている。この場合は、予めクラスを定める必要はない。このようなパターン認識は、教師なし学習とも呼ばれている。クラスタリングによれば、過去の発生したことのない特徴的なマップが新たに発生しても、その新しい特徴的なマップに基づいたクラスを算出することができる。従って、過去に発生したことのない不良発生要因から発生した特徴的なマップが現れた場合にも、本不良工程推定方法は、その不良発生要因を推定することができる。
【０１１２】
さて、半導体や液晶パネルなどの製造品は、一般に、基板上に複数パターンレイアウトされて製造される。半導体では、シリコン・ウェハ基板上に、集積回路（ＩＣ）等の半導体チップが複数パターンレイアウトされて製造される。液晶パネルでは、ガラスやプラスチック基板上に、電極パネルやカラーフィルタ（ＣＦ）パネル等のセルが複数パターンレイアウトされて製造される。従って、上述した分割表において、度数を、基板単位で集計することもできるし、製造品単位で集計することもできる。なお、上述した説明は、検査工程が製造品毎に不良品あるいは良品に分類し、分割表の度数を製造品単位で集計する場合であった。
【０１１３】
また、検査工程が分類する基準が基板単位である場合は、分割表の度数を基板単位で集計することになる。この場合は、上述した説明を、製造品単位から基板単位に変更すればよい。例えば、各セル(i,j)の度数ｆijは基板枚数を表すことになるし、ｊ＝１は基板が不良品であることを表し、ｊ＝２は基板が良品であることを表す。
【０１１４】
分割表に集計する期間は、数時間，１日間，１週間，あるいは１ヶ月間等に適宜定めればよい。期間が短いほど、不良品発生要因が発生してから推定できるまでを短くする長所がある一方、集計する製造品ないしは基板数が少なくなるため推定精度が悪化する欠点がある。期間が長いほど、不良品発生要因が発生してから推定できるまでを長くなる欠点がある一方、集計する製造品ないしは基板数が多くなるため推定精度が向上する長所がある。
【０１１５】
本発明の不良設備推定方法は、半導体や液晶パネルを製造する製造プロセスに限って適用されるものではなく、他の製造プロセスにも適用することができる。例えば、プラズマ（Plasma）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ、ＳＥＤ（Surface-conduction Electron-emitter Display；表面電界ディスプレイ）等のフラットディスプレイパネル、固体撮像素子、太陽電池、ハードディスク磁気ヘッド等にも適用することができる。
【０１１６】
本発明の不良工程推定方法は、ソフトウェア（プログラム）をコンピュータに実行させることによって容易に実現される。
【０１１７】
また、そのようなソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録しておいても良い。その場合、その記録媒体に記録されたソフトウェアを一般的なパーソナルコンピュータなどに読み取らせることにより、パーソナルコンピュータに本発明の不良設備推定方法を実行させることもできる。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】本発明の第１の実施形態としての不良工程推定方法を実施するための不良工程推定装置１００のブロック構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態の不良工程推定方法の適用対象となる製造プロセスを模式的に示す図である。
【図３】製造工程Ｓ１で処理された製造品を集計した分割表を示す図である。
【図４】検査工程Ｔ０が調べた製造品の品質値のヒストグラムを示す図である。
【図５Ａ】製造工程Ｓ１について、２値化閾値を可変して設定したときの不良品発生率を示す図である。
【図５Ｂ】製造工程Ｓ２について、２値化閾値を可変して設定したときの不良品発生率を示す図である。
【図５Ｃ】製造工程Ｓ３について、２値化閾値を可変して設定したときの不良品発生率を示す図である。
【図６】２値化閾値を可変して設定したときの各製造工程の有意確率を示す図である。
【図７】２値化閾値を可変して設定したときの「１−要因候補信頼度」を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施形態としての不良工程推定方法を実施するための不良工程推定装置２００のブロック構成を示す図である。
【図９】本発明の第３の実施形態としての不良工程推定方法を実施するための不良工程推定装置３００のブロック構成を示す図である。
【図１０】本発明の第４の実施形態としての不良工程推定方法を実施するための不良工程推定装置４００のブロック構成を示す図である。
【図１１】左上端に欠陥が偏って分布した基板の表面を模式的に示す図である。
【図１２】図１１に示した基板を区画した領域毎に、その領域内に含まれる欠陥数を集計した値を示す図である。
【図１３】図１１のような基板上に現れる特徴的なマップから、製造品の品質値を算出するフローチャートである。
【図１４】従来例において、不良工程推定方法に用いられる分割表を例示する図である。
【図１５Ａ】従来例において、３つの製造装置を並行して用いる製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を説明する図である。
【図１５Ｂ】従来例において、３つの製造装置を並行して用いる製造工程について、各製造装置の品質値を確率変数とした場合の製造品の確率密度関数を示す図である。
【図１５Ｃ】従来例において、３つの製造装置を並行して用いる製造工程について、２値化閾値と有意確率との関係を示す図である。
【図１６】課題を説明するための２値化閾値を２に設定した場合の分割表を示す図である。
【図１７】課題を説明するための２値化閾値を２．８２に設定した場合の分割表である。
【符号の説明】
【０１１９】
１００、２００、３００、４００  不良工程推定装置
１１０、２１０、３１０、４１０  分類部
１２０、２２０、３２０、４２０  推定部
１２１、２２１、３２１、４２１  工程信頼度算出部
１２２、２２２、３２２、４２２  要因候補信頼度算出部
１３０、２３０、３３０、４３０  制御部
１４０、２４０、３４０、４４０  出力部
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１６】
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【図１７】
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