(57)【要約】【課題】歩留まりのよい半導体装置の開発に利用可能な歩留まり監視システムを提供する。【解決手段】データ収集部１０は、半導体装置の製造工程のみならず、設計工程及び試験工程の各工程における実施条件（設計条件、製造条件、試験条件など）と、実施結果（設計によって得られた回路やレイアウト情報、試験結果（不良品発生率）など）を収集し、分析部１１は収集した実施条件及び実施結果をもとに、歩留まりに影響を与える実施条件または実施条件の組合せを分析して、分析結果を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体装置の設計、製造及び試験工程の各工程における実施条件または実施結果を収集するデータ収集部と、
収集した前記実施条件または前記実施結果をもとに、歩留まりに影響を与える前記実施条件または前記実施条件の組合せを分析し、分析結果を出力する分析部と、
を有することを特徴とする歩留まり監視システム。
【請求項２】
前記分析部は、不良品発生率が所定の規定値以上の製品グループで共通に使用している前記実施条件または前記組合せからなる第１のグループと、前記規定値より小さい製品グループで共通で使用している前記実施条件または前記組合せからなる第２のグループとを比較して、不良品発生要因を特定することを特徴とする請求項１記載の歩留まり監視システム。
【請求項３】
前記分析部は、前記第１のグループから前記第２のグループを除いた前記実施条件のうちで変更が許可されている前記実施条件からなる第３のグループを不良品発生要因の候補として出力することを特徴とする請求項２記載の歩留まり監視システム。
【請求項４】
前記分析部は、過去に製造した製品と、今回製造した製品の前記不良品発生率に差異がある場合、両者の前記実施条件または前記組合せをもとに、前記差異の要因を分析して出力することを特徴とする請求項２または３記載の歩留まり監視システム。
【請求項５】
データ収集手段が半導体装置の設計、製造及び試験工程の各工程における実施条件または実施結果を収集するステップと、
分析手段が収集した前記実施条件または前記実施結果をもとに、歩留まりに影響を与える前記実施条件または前記実施条件の組合せを分析して分析結果を出力するステップと、
を有することを特徴とする歩留まり監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体装置の歩留まりの悪化要因を特定するための歩留まり監視システム及び歩留まり監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の半導体装置の製造工程では、歩留まりを向上させるために、製造部門で、主にウェハ作製の際のゴミなどの付着による歩留まり悪化を抑制しようとしていた。一方、設計部門などでは、微細化やＴＡＴ（Turn Around Time）の短縮、コストダウンを課題としており、歩留まりの向上への意識は薄かった。
【０００３】
ところが、近年の半導体装置の微細化のペースに製造技術が追いつかず、設計部門や試験部門など製造部門以外においても歩留まり向上のための施策を取っていく必要がでている。
【０００４】
なお、従来、歩留まり悪化の要因となる装置を推定する技術（例えば、特許文献１参照）や、歩留まりを分析するためにデータマイニングを用いた技術（例えば、特許文献２、
３参照）などがあった。
【特許文献１】特開２００５−２７７２９０号公報
【特許文献２】特開２００２−３２４２０６号公報
【特許文献３】特表２００６−５０６８００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、半導体装置の開発においては多数の工程が存在し、その工程ごとに、場合によっては数百にも及ぶ実施条件（設計条件、製造条件、試験条件など）が存在する。そして、そのような実施条件の組合せで半導体装置が製造されるので、どこに歩留まりを悪化させる要因があるのかを特定することは非常に困難であった。
【０００６】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、歩留まりのよい半導体装置の開発に利用可能な歩留まり監視システム及び歩留まり監視方法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】
【０００７】
本発明者らは、半導体装置の設計、製造及び試験工程の各工程における実施条件または実施結果を収集するデータ収集部と、収集した前記実施条件または前記実施結果をもとに、歩留まりに影響を与える前記実施条件または前記実施条件の組合せを分析し、分析結果を出力する分析部と、を有することを特徴とする歩留まり監視システムを提案する。
【０００８】
上記の構成によれば、データ収集部によって収集された半導体装置の設計、製造及び試験工程の各工程における実施条件または実施結果をもとに、分析部は歩留まりに影響を与える実施条件または実施条件の組合せを分析して、分析結果を出力する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、半導体装置の製造工程のみならず、設計工程及び試験工程における実施条件や実施結果を収集して、収集した情報をもとに歩留まりに影響を与える実施条件または実施条件の組合せを分析するので、歩留まりの悪化要因を明確にすることができる。
【００１０】
そして、明確にされた歩留まり悪化要因となる実施条件またはその組合せを変更することで、歩留まりのよい半導体装置の開発が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施の形態の歩留まり監視システムの概略の構成図である。
歩留まり監視システムはデータ収集部１０、分析部１１、不足データ生成部１２を有している。
【００１２】
データ収集部１０は、半導体装置の設計工程１〜ｉ、製造工程１〜ｊ、試験工程１〜ｋの各工程における実施条件や実施結果を収集する。例えば、設計工程１〜ｉには、論理回路設計工程やレイアウト設計工程などがある。そして、実施条件には、使用するレイアウトツール、マクロセルの種類、チップサイズ、ＯＰＣ（Optical Proximity Correction）補正条件、露光条件、使用する製造装置などがある。実施結果には、例えば、設計によって得られた回路やレイアウト情報、試験結果（不良品発生率など）がある。
【００１３】
なお、データ収集部１０は、設計工程１〜ｉ、製造工程１〜ｊ、試験工程１〜ｋの各工程が終わるたびに、各工程で用いた実施条件や得られた実施結果を収集し、図示しないデータベースに格納する。
【００１４】
分析部１１は、データ収集部１０によって収集された情報を分析する。具体的には、歩留まりに影響を与える実施条件や実施条件の組合せを分析して、分析結果を出力する。分析は、データマイニングや、不良品発生要因分析処理によって行う。
【００１５】
データマイニングは、収集した大量の情報の中からパターンや項目間の関連性などを発見するための手法である。本実施の形態の歩留まり監視システムでは、収集した実施条件や実施結果をもとに、歩留まりと実施条件または実施条件の組合せとの関連性を調べて出力する。例えば、実施条件の組合せとして製造装置Ａと製造装置Ｂを使用した場合に、不良品発生率が高くなったり、逆に低くなったりするというような関連性を調べる。
【００１６】
不良品発生要因分析処理は、不良品発生率が高い製品グループや低い製品グループで共通で使用している頻度が高い実施条件やその組合せを抽出して、不良品発生要因を分析する。
【００１７】
不足データ生成部１２は、分析部１１による分析の際に、歩留まりの分析に必要な実施条件や実施結果が、データ収集部１０で収集できなかった場合、必要なデータをシミュレーションやデータ解析などによって生成して、データ収集部１０を介して分析部１１に供給する。
【００１８】
このような歩留まり監視システムによれば、製造工程における製造条件だけではなく、設計工程や試験工程における実施条件や実施結果を収集して、歩留まりに影響を与える実施条件やその組合せを分析するので、歩留まり悪化要因が明確になる。
【００１９】
以下、本実施の形態の歩留まり監視システムをより具体的に説明する。
図２は、歩留まり監視システムの具体的なシステム構成例である。
歩留まり監視システムは、データ収集用コンピュータ２０、データベース２０ａ、データマイニング用コンピュータ２１、不良品発生要因分析用コンピュータ２２、工程管理用コンピュータ２３−１，２３−２，…，２３−ｎ、シミュレーション用コンピュータ２４、データ処理用コンピュータ２５を有している。
【００２０】
各コンピュータやデータベース２０ａはＬＡＮ（Local Area Network）またはＷＡＮ（Wide Area Network）などのネットワークで接続されている。
ここで、データ収集用コンピュータ２０は図１のデータ収集部１０に対応しており、データマイニング用コンピュータ２１と不良品発生要因分析用コンピュータ２２は分析部１１、シミュレーション用コンピュータ２４とデータ処理用コンピュータ２５は不足データ生成部１２に対応している。より詳細には、各コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）による制御のもと、各コンピュータの記憶手段に記憶されたプログラムが実行されることにより、図１の各機能が実現される。
【００２１】
なお、工程管理用コンピュータ２３−１〜２３−ｎは、図１で示した設計工程や製造工程、試験工程、その他、組立工程や出荷工程などの各工程における実施条件や実施結果を、データ収集用コンピュータ２０に送信する。なお、１つの工程管理用コンピュータが複数の工程を管理するようにしてもよい。
【００２２】
データベース２０ａは、データ収集用コンピュータ２０が収集したデータを蓄積する。
なお、シミュレーション用コンピュータ２４と、データ処理用コンピュータ２５は１つのコンピュータとしてもよいし、それぞれ複数のコンピュータにより構成するようにしてもよい。これは、図２の他のコンピュータにも同様にいえることである。例えば、データマイニング用コンピュータ２１と不良品発生要因分析用コンピュータ２２をまとめて一台の歩留まり分析用コンピュータとしてもよい。
【００２３】
以下、図２の歩留まり監視システムの動作を説明する。
図３は、歩留まり監視方法の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、データ収集用コンピュータ２０は、工程管理用コンピュータ２３−１〜２３−ｎによって、各工程の処理が終わるたびに転送されてくる実施条件や実施結果を収集して保存する（ステップＳ１）。例えば、論理回路設計工程が完了すると、次のレイアウト設計工程に進む前に、論理回路設計工程を管理する工程管理用コンピュータから、選択したデバイスの種類や使用した論理回路設計ツールなどの実施条件のほか、設計した論理回路情報や、使用したデバイスの総数、コストなどの実施結果がデータ収集用コンピュータ２０に転送される。また、試験工程では、試験工程を管理する工程管理用コンピュータから、不良品発生率、コストなどが実施結果としてデータ収集用コンピュータ２０に転送される。また、組立工程や出荷工程を管理する工程管理用コンピュータからは、組立時間や運搬コスト、運送ルート、運搬時間などがデータ収集用コンピュータ２０に転送される。データ収集用コンピュータ２０は、収集した情報をデータベース２０ａに保存する。
【００２４】
次に、データ収集用コンピュータ２０の図示しないＣＰＵは、工程ごとに定義されている収集可能な項目のリストと、実際に収集した情報を照らし合わせて、歩留まりに影響を与える実施条件を分析するために必要な情報が不足していないかを判断する（ステップＳ２）。例えば、マスクレイアウト工程で、ダミーパターンが占めている占有率情報は通常の処理を行った場合、収集できない場合がある。しかし、この情報は歩留まりに影響を与える要素となるので収集可能な項目のリストに加えておく。
【００２５】
図４は、収集可能な項目のリストの例である。
工程ごとに必要な情報の項目名、値の範囲、そして値の単位などが記載されている。
このようなリストは、例えば、データ収集用コンピュータ２０の図示しないＲＡＭ（Random Access Memory）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶手段に記憶しておき、必要に応じて読み出される。
【００２６】
ステップＳ２の処理で、不足している情報があると判定された場合には、データ収集用コンピュータ２０は、シミュレーション用コンピュータ２４またはデータ処理用コンピュータ２５に、不足している情報の生成を依頼する。シミュレーション用コンピュータ２４か、データ処理用コンピュータ２５のいずれを使用するかは、依頼する情報の種類によって決まる。また、両方を使用するようにしてもよい。
【００２７】
シミュレーション用コンピュータ２４またはデータ処理用コンピュータ２５は、依頼に応じて、不足している情報を取得するためのツール（シミュレーションソフトやデータ処理ソフト）を選択する（ステップＳ３）。例えば、前述のダミーパターンの占有率情報が不足している場合には、マスクレイアウトツールを選択する。
【００２８】
その後、ツールを起動して不足情報の取得を行う（ステップＳ４）。この際、シミュレーション用コンピュータ２４またはデータ処理用コンピュータ２５は、選択したツールに対し、不足情報の生成に必要な情報をデータ収集用コンピュータ２０から取得する。例えば、ダミーパターンの占有率情報を取得する場合には、マスクレイアウト工程に関してデータ収集用コンピュータ２０が収集した、その他の実施条件や実施結果を入力してシミュレーションやデータ処理を行う。シミュレーションやデータ処理によって生成された情報はデータ収集用コンピュータ２０で取得される。
【００２９】
なお、シミュレーション用コンピュータ２４やデータ処理用コンピュータ２５は、取得を依頼された不足情報に応じてツールを選択する際に、各ツールが新しく取得可能な項目がないかを判断する機能を有している。これは、ツールのバージョンアップなどで取得可能な項目が増えた場合にそれを学習して、次回のツールの自動選択の際に生かすためである。
【００３０】
次に、データ収集用コンピュータ２０は、不足情報の取得が完了したか否かを判定し（ステップＳ５）、取得が終わっていなければ、再度シミュレーション用コンピュータ２４またはデータ処理用コンピュータ２５に依頼して、他のツールを選択させる（ステップＳ６）。その後、ステップＳ４の処理に戻り、シミュレーション用コンピュータ２４またはデータ処理用コンピュータ２５は、選択したツールを起動して同様に不足情報の取得処理を行う。
【００３１】
ステップＳ５の処理で、データ収集用コンピュータ２０が不足情報の取得を完了したと判断した場合には、データ収集用コンピュータ２０は、取得した情報をデータベース２０ａに追記保存し（ステップＳ７）、ステップＳ２の処理に戻る。
【００３２】
ステップＳ２の処理で、データ収集用コンピュータ２０によって不足している情報がないと判断された場合、データマイニング用コンピュータ２１や不良品発生要因分析用コンピュータ２２は、データベース２０ａに記憶された情報をもとにデータマイニングや不良品発生要因の抽出などのデータ分析を行い（ステップＳ８）、その結果を出力する（ステップＳ９）。
【００３３】
以下、データ分析処理の詳細を説明する。
データマイニング用コンピュータ２１は、データベース２０ａに蓄積された情報（実施条件や実施結果）をもとにデータマイニングを行い、不良品発生率が低い製品と実施条件との関連性や、逆に不良品発生率が高い製品と実施条件との関連性、またはコストやＴＡＴと実施条件との関連性を分析する。例えば、チップサイズがＡで露光装置Ｂを使っている製品は不良品発生率が低い、レイアウトツールＣを使用している製品はレチクル出荷までのＴＡＴが長く、同時に工程を実施している他の製品も同様にＴＡＴが長くなって結果的にコストが高くなっているなどを調べる。
【００３４】
分析結果は、データマイニング用コンピュータ２１の図示しないディスプレイに表示したり、必要に応じてネットワークを介して接続されている他のコンピュータに電子メールなどで送信したりして、ユーザに提供する。
【００３５】
次に、不良品発生要因分析用コンピュータ２２による、不良品発生要因分析処理を説明する。
図５は、不良品発生要因分析処理の流れを示すフローチャートである。
【００３６】
まず、不良品発生要因分析用コンピュータ２２は、製品の不良品発生率が規定値（例えば１％）以上か否かを判断する（ステップＳ１０）。ここで、閾値より低い場合は、不良品発生要因分析処理を終了する。これにより、分析の必要がない不良品発生率が低い製品にまで、時間とコンピュータのＣＰＵリソースを消費する分析処理を実施することを避けることができる。
【００３７】
ステップＳ１０の処理で、製品の不良品発生率が閾値以上と判定された場合には、不良品発生率が規定値（例えば１０％）以上の製品グループで、共通に使用されている頻度の高い実施条件やその組合せからなるグループｇ１をデータベース２０ａから抽出し、不良品発生要因分析用コンピュータ２２の図示しないディスプレイなどに出力する（ステップＳ１１）。
【００３８】
次に、不良品発生率が、先ほどの規定値より小さい製品グループにおいて共通に使用されている実施条件やその組合せからなるグループｇ２を、データベース２０ａから抽出し、ステップＳ１１と同様に出力する（ステップＳ１２）。
【００３９】
その後、ステップＳ１１の処理で抽出したグループｇ１の実施条件から、ステップＳ１２の処理で抽出したグループｇ２の実施条件を除き、残った実施条件の中から、開発しようとする半導体装置において、変更しても重大な問題を起こさない（変更が許可されている）実施条件からなるグループｇ３を不良品発生要因の候補として抽出し、出力する（ステップＳ１３）。これにより、不良品発生要因が絞られる。
【００４０】
次に、不良品発生要因分析用コンピュータ２２は、抽出したグループｇ３の実施条件を適宜変更して不良品発生率がどのように変わるかシミュレーションを行う（ステップＳ１４）。
【００４１】
そして、不良品発生率が最小となる実施条件やその組合せからなるグループｇ４を抽出し、出力する（ステップＳ１５）。ここでは、実施条件を変更したときの不良品発生率の変化（遷移）をグラフにして出力するようにしてもよい。
【００４２】
さらに、グループｇ４の実施条件を各工程の工程管理用コンピュータ２３−１〜２３−ｎに電子メールなどで通達する（ステップＳ１６）。
これにより、各工程では、次に同一製品を作製する際には、不良品率発生率が低くなるような実施条件を用いて処理を行うことができ、半導体装置の歩留まりを向上させることができる。
【００４３】
なお、グループｇ１とグループｇ２の全実施条件及びその組合せに対して、不良品発生率が高いグループｇ１の実施条件の値を上限（または下限）、不良品発生率が低いグループｇ２で、対応する実施条件の値を下限（または上限）として、その範囲内で数値を可変させ、そのときの不良品発生率の変化を分析して出力するようにしてもよい。
【００４４】
例えば、グループｇ１の実施条件（製造条件）として、チップ面積が２００ｍｍ2であり、グループｇ２では２３０ｍｍ2であるとすると、２００〜２３０の範囲でチップ面積を変更する（実際には同機能でチップ面積が異なるマクロセルに変更するなどによって、調整する）。これによって、最適なチップ面積（マクロセル）がどれかわかり、今後の不良品発生率改善に役立つ情報が得られる。
【００４５】
また、不良品発生要因分析用コンピュータ２２は、過去の同一製品の不良品発生率と、今回の不良品発生率とを比較して、それぞれで用いられた実施条件から不良品発生要因を分析するようにしてもよい。
【００４６】
図６は、過去の同一製品との比較による不良品発生要因分析処理の流れを示すフローチャートである。
まず、不良品発生要因分析用コンピュータ２２は、例えば、今回作製した製品と同一の製品が、半年前や１年前など、過去に作製されているか否かを、データベース２０ａを検索して判定する（ステップＳ２０）。過去に作製された同製品がない場合には、そのまま処理を終了し、同製品がある場合には、過去に作製したときの不良品発生率と、今回作製したときの不良品発生率とに差があるか否かを判定する（ステップＳ２１）。このとき、不良品発生要因分析用コンピュータ２２は、不良品発生率差が所定の閾値（例えば０．０１％）以上の場合に、差があると判定する。これにより、時間とコンピュータのＣＰＵリソースの消費を抑えることができる。差がないと判定された場合には、そのまま処理を終了する。
【００４７】
不良品発生率に差があると判定された場合には、今回作製した製品において使用した実施条件の中で、過去に作製した製品において使用した実施条件と相違しているものがあるか否かをデータベース２０ａから検索して判定し、さらに今回の製品は過去の製品よりも不良品発生率が改善しているか否かを判定する（ステップＳ２２）。ここで、実施条件が過去のものと今回のものとで全て同じであるか、不良品発生率が改善されていない場合には、そのまま処理を終了する。
【００４８】
なお、検索結果及び判定結果を不良品発生要因分析用コンピュータ２２のディスプレイに出力して表示するようにしてもよい。これにより、今回の製品の工程では、どの実施条件を変えたことで不良品発生率が改善したのかを明確にすることができる。
【００４９】
ステップＳ２２の処理で実施条件が相違しているものがあり、且つ今回の製品のほうが過去の製品よりも不良品発生率が低い場合には、ステップＳ２３の処理に進む。
ステップＳ２３の処理では、過去の同一製品の作製の際に使用した実施条件のなかで、ステップＳ２２の処理で判明した今回の製品の作製の際に使用した実施条件とは異なる実施条件（以下実施条件Ａとする）を使用している類似製品を、データベース２０ａから検索する（ステップＳ２３）。但し、その実施条件Ａの変更が許可されている類似製品を検索する。なお、実施条件Ａは複数の場合もある。また、類似製品とは、例えば同一シリーズの製品や、実施条件が数箇所のみ異なっている製品などである。
【００５０】
その後、不良品発生要因分析用コンピュータ２２は、その類似製品の実施条件Ａを、不良品発生率の改善要因となった今回の製品の実施条件に置き換えるなど変更して、不良品発生率の変化をシミュレーションする（ステップＳ２４）。ここでのシミュレーション結果を、不良品発生要因分析用コンピュータ２２のディスプレイに出力して表示するようにしてもよい。
【００５１】
シミュレーションの結果、実施条件Ａを変えたことによって不良品発生率が改善される場合には、変更した実施条件やその組合せを、類似製品の作製の際の各工程の工程管理用コンピュータ２３−１〜２３−ｎに電子メールなどで通達する（ステップＳ２５）。
【００５２】
これにより、各工程では、不良品率発生率を悪化させるような実施条件やその組合せを使用することを避けることができ、半導体装置の歩留まりを向上させることができる。
ところで、本実施の形態の歩留まり監視システムを用いることで、コストに影響を与える実施条件やその組合せを分析することもできる。
【００５３】
コストは工程ごとに算出され、工程管理用コンピュータ２３−１〜２３−ｎから、データ収集用コンピュータ２０に転送され収集される。収集されたコストの情報をもとに、各工程でのコスト悪化要因を分析する。コストの分析は、例えば、データマイニング用コンピュータ２１や不良品発生要因分析用コンピュータ２２で行ってもよいが、以下では、データベース２０ａを参照可能な、コスト分析専用コンピュータ（図示せず）を用いるものとして説明する。なお、このコンピュータも、収集した情報の分析を行う図１の分析部１１に属するものとする。
【００５４】
図７は、各工程におけるコスト増要因の抽出処理の流れを示すフローチャートである。
コスト分析専用コンピュータは、ある工程Ａにおいて、売り上げ予想から比較してコストが高い製品のグループｇ５をデータベース２０ａから検索する（ステップＳ３０）。そして、グループｇ５で共通に使用している頻度の高い実施条件やその組合せからなるグループｇ６を抽出する（ステップＳ３１）。
【００５５】
次に、コスト分析専用コンピュータは、工程Ａにおいて、売り上げ予想から比較してコストが低い製品のグループｇ７をデータベース２０ａから検索する（ステップＳ３２）。そして、グループｇ７で共通に使用している頻度の高い実施条件及びその組合せからなるグループｇ８を抽出する（ステップＳ３３）。
【００５６】
その後、ステップＳ３１の処理で抽出したグループｇ６の実施条件から、ステップＳ３３の処理で抽出したグループｇ８の実施条件を除き、残った実施条件の中から、作製対象とする製品の作製の際に変更しても重大な問題を起こさない（変更許可がされている）実施条件のグループｇ９を抽出し、コスト増の要因の候補として出力する（ステップＳ３４）。これにより、コスト増の要因が絞られる。
【００５７】
そして、グループｇ９の実施条件を適宜変更して、コストの変化をシミュレーションし（ステップＳ３５）。シミュレーション結果より、コストが最も低くなる実施条件やその組合せからなるグループｇ１０を抽出して出力する（ステップＳ３６）。なお、実施条件の変更に応じたコストの変化のグラフを出力するようにしてもよい。
【００５８】
そして最後に、抽出したグループｇ１０の実施条件を工程Ａの工程管理用コンピュータに電子メールなどで通達する（ステップＳ３７）。
なお、グループｇ６とグループｇ８の全実施条件及びその組合せに対して、コストが高いグループｇ６の実施条件の値を上限（または下限）、コストが低いグループｇ８のうちで対応する実施条件の値を下限（または上限）として、その範囲内で数値を可変させ、そのときのコストの遷移や、コストが最低となる値の組合せなどを出力したり、工程Ａに通達するようにしてもよい。
【００５９】
上記のような処理を各工程に対して行うことで、コストの低減に有効な実施条件やその組合せを用いて、各工程の処理を行うことができるようになる。
ところで、上記のように工程ごとにコスト増の要因を分析するため、実際のコストが予想よりも、割高になる場合がある。そのため、最終工程（例えば出荷工程終了後）でトータルコストをもとに、再びコスト増の要因を抽出するようにしてもよい。
【００６０】
図８は、最終工程時におけるコスト増要因の抽出処理の流れを示すフローチャートである。
コスト分析専用コンピュータは、まず、対象の製品の工程が最終工程か否かを判定し（ステップＳ４０）、最終工程になるまで以下の処理を行わない。
【００６１】
最終工程と判定された場合に、コスト分析専用コンピュータは、対象の製品のトータルコストをデータベース２０ａより抽出し、トータルコストが売り上げ予想と比べて割高か否かを判断する（ステップＳ４１）。割高でない場合には、そのまま処理を終了する。
【００６２】
割高であると判断された場合には、対象製品よりコスト（トータルコスト）が低い類似の製品（例えば、同一シリーズの製品、実施条件の相違が少ない製品など）をデータベース２０ａから検索する（ステップＳ４２）。
【００６３】
続いて、コスト分析専用コンピュータは、対象製品よりもトータルコストの低い類似製品で使用されている実施条件が、対象製品でも使用可能か判断する（ステップＳ４３）。ここでは、対象製品の作製における実施条件を、トータルコストの低い類似製品のものと同じものに変更してもよいかを判断している。使用可能でなければ、そのまま処理を終了する。
【００６４】
使用可能な実施条件があれば、対象製品の実施条件をトータルコストの低い類似製品のものに適宜変更してシミュレーションを実施する（ステップＳ４４）。
シミュレーションの結果、最もトータルコストが低い実施条件やその組合せを、例えばコスト分析専用コンピュータのディスプレイなどに出力し、さらに、各工程の工程管理用コンピュータ２３−１〜２３−ｎに電子メールなどで通達する（ステップＳ４５）。
【００６５】
これにより、次に同一製品を低いコストで作製するための実施条件の組合せを明確にすることができる。
なお、対象製品とコストの低い類似製品のうち、対象製品の実施条件の値を上限（または下限）、コストが低いほうの類似製品において対応する実施条件の値を下限（または上限）として、その範囲内で数値を可変させ、そのときのコストの遷移や、コストが最低となる値の組合せなどを出力したり、各工程に通達するようにしてもよい。
【００６６】
なお、上記のデータマイニングや不良品発生要因分析処理やコスト増の要因の抽出処理はそれぞれ、組合せて用いるようにしてもよい。組合せることでより詳細で多方面からの分析が可能となる。
【００６７】
（付記１）  半導体装置の設計、製造及び試験工程の各工程における実施条件または実施結果を収集するデータ収集部と、
収集した前記実施条件または前記実施結果をもとに、歩留まりに影響を与える前記実施条件または前記実施条件の組合せを分析し、分析結果を出力する分析部と、
を有することを特徴とする歩留まり監視システム。
【００６８】
（付記２）  前記分析部は、前記実施条件または前記実施結果をデータマイニングし、歩留まりと、前記実施条件または前記組合せとの関連性を分析して出力することを特徴とする付記１記載の歩留まり監視システム。
【００６９】
（付記３）  前記分析部は、不良品発生率が所定の規定値以上の製品グループで共通に使用している前記実施条件または前記組合せからなる第１のグループと、前記規定値より小さい製品グループで共通で使用している前記実施条件または前記組合せからなる第２のグループとを比較して、不良品発生要因を特定することを特徴とする付記１または２記載の歩留まり監視システム。
【００７０】
（付記４）  前記分析部は、前記第１のグループから前記第２のグループを除いた前記実施条件のうちで変更が許可されている前記実施条件からなる第３のグループを不良品発生要因の候補として出力することを特徴とする付記３記載の歩留まり監視システム。
【００７１】
（付記５）  前記分析部は、前記第３のグループの前記実施条件を変更して製品ごとにシミュレーションを行い、前記不良品発生率の変化を分析することを特徴とする付記４記載の歩留まり監視システム。
【００７２】
（付記６）  前記分析部は、前記不良品発生率が最小となる前記実施条件または前記組合せを出力することを特徴とする付記５記載の歩留まり監視システム。
（付記７）  前記分析部は、前記不良品発生率が所定の閾値以上の前記製品グループがある場合のみ、前記不良品発生要因の分析を行うことを特徴とする付記３乃至６のいずれか一項に記載の歩留まり監視システム。
【００７３】
（付記８）  前記分析部は、前記第１のグループに属する第１の実施条件の第１の値と、前記第２のグループに属し、前記第１の実施条件に対応する第２の実施条件の第２の値の一方を上限、他方を下限として値を変化させてシミュレーションを行い、前記不良品発生率の変化を分析して出力することを特徴とする付記３乃至７のいずれか一項に記載の歩留まり監視システム。
【００７４】
（付記９）  前記分析部は、過去に製造した製品と、今回製造した製品の前記不良品発生率に差異がある場合、両者の前記実施条件または前記組合せをもとに、前記差異の要因を分析して出力することを特徴とする付記３乃至８のいずれか一項に記載の歩留まり監視システム。
【００７５】
（付記１０）  前記分析部は、前記差異の要因である前記実施条件を変更して、シミュレーションを行い前記不良品発生率が改善された場合に、変更後の前記実施条件または前記組合せを出力することを特徴とする付記９記載の歩留まり監視システム。
【００７６】
（付記１１）  前記差異が所定の閾値以上の場合のみ分析を行うことを特徴とする付記９または１０記載の歩留まり監視システム。
（付記１２）  前記データ収集部は、さらに前記半導体装置の組立工程及び出荷工程における実施条件または実施結果を収集することを特徴とする付記１乃至１１のいずれか一項に記載の歩留まり監視システム。
【００７７】
（付記１３）  前記分析部は、コストが売り上げ予想から比較して高い製品グループで共通に使用している前記実施条件または前記組合せからなる第４のグループと、前記売り上げ予想から比較して安い製品グループで共通で使用している前記実施条件または前記組合せからなる第５のグループとを比較して、コスト増の要因を特定することを特徴とする付記１乃至１２のいずれか一項に記載の歩留まり監視システム。
【００７８】
（付記１４）  前記分析部は、前記第４のグループから前記第５のグループを除いた前記実施条件のうちで変更が許可されている前記実施条件からなる第６のグループをコスト増の要因の候補として出力することを特徴とする付記１３記載の歩留まり監視システム。
【００７９】
（付記１５）  前記分析部は、変更が許可されている前記第６のグループの前記実施条件を変更して製品ごとにシミュレーションを行い、前記コストが最低となる前記実施条件または前記組合せを分析して出力する付記１４記載の歩留まり監視システム。
【００８０】
（付記１６）  前記分析部は、前記コスト増の要因の特定処理を、工程ごとに行った後、最終工程においてトータルコストと売り上げ予想とを比較することで再度行うことを特徴とする付記１３乃至１５のいずれか一項に記載の歩留まり監視システム。
【００８１】
（付記１７）  歩留まりの分析に必要な前記実施条件または前記実施結果が、前記データ収集部で収集できなかった場合に、収集できなかった前記実施条件または前記実施結果を生成する不足データ生成部を更に有することを特徴とする付記１乃至１６のいずれか一項に記載の歩留まり監視システム。
【００８２】
（付記１８）  データ収集手段が半導体装置の設計、製造及び試験工程の各工程における実施条件または実施結果を収集するステップと、
分析手段が収集した前記実施条件または前記実施結果をもとに、歩留まりに影響を与える前記実施条件または前記実施条件の組合せを分析して分析結果を出力するステップと、
を有することを特徴とする歩留まり監視方法。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本実施の形態の歩留まり監視システムの概略の構成図である。
【図２】歩留まり監視システムの具体的なシステム構成例である。
【図３】歩留まり監視方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】収集可能な項目のリストの例である。
【図５】不良品発生要因分析処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】過去の同一製品との比較による不良品発生要因分析処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】各工程におけるコスト増要因の抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】最終工程時におけるコスト増要因の抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８４】
１０  データ収集部
１１  分析部
１２  不足データ生成部
２０  データ収集用コンピュータ
２０ａ  データベース
２１  データマイニング用コンピュータ
２２  不良品発生要因分析用コンピュータ
２３−１〜２３−ｎ  工程管理用コンピュータ
２４  シミュレーション用コンピュータ
２５  データ処理用コンピュータ
【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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