(57)【要約】【課題】複数の工程を含む製造ラインにおいて製品不良等の原因となる異常な設備（原因設備候補）を迅速かつ正確に特定すること。【解決手段】最終検査工程１０ｇにおける最終欠陥分布情報を用いて、各基板上の最終欠陥分布を欠陥分布パターンＰ１、Ｐ２毎に分類する。分類された最終欠陥分布と各インライン検査工程１０ａ、１０ｅ、１０ｆによって得られたレイヤ欠陥分布とをそれぞれ比較して、最終欠陥分布（例えば２６ａ）に対して類似するレイヤ欠陥分布（例えば３１ｂ）が得られたインライン検査工程１０ｅを特定する。そのインライン検査工程１０ｅを経た基板の中から、その最終欠陥分布２６ａに対してそのインライン検査工程１０ｅでのレイヤ欠陥分布が類似しているような基板を抽出する。その基板を表す情報と製造履歴情報とに基づいて、複数の設備のうち不良発生の原因となった原因設備候補を特定する。【選択図】図３
2008108815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板に対して１つ以上の工程を、それぞれその工程を実行可能な１機以上の設備を用いて実行する製造ラインにおいて不良発生の原因となった設備を特定する不良原因設備特定システムであって、
上記製造ラインは、製造の段階を示すレイヤ毎に各基板上の欠陥の位置を表すレイヤ欠陥分布情報を取得するインライン検査工程と、上記各工程を経た後の各基板上に作製されたデバイスの良、不良を判定して不良品の位置を表す最終欠陥分布情報を取得する最終検査工程とを含んでおり、
上記最終検査工程で得られた各基板についての最終欠陥分布情報を用いて、各基板上の最終欠陥分布を欠陥分布パターン毎に分類する分類結果取得部と、
上記分類結果取得部によって欠陥分布パターン毎に分類された最終欠陥分布と上記各インライン検査工程で得られたレイヤ欠陥分布とをそれぞれ比較して、各欠陥分布パターンに分類された最終欠陥分布毎に、その最終欠陥分布に対して類似するレイヤ欠陥分布が得られたインライン検査工程を特定するレイヤ特定部と、
上記特定されたインライン検査工程を経た基板の中から、その最終欠陥分布に対して上記特定されたインライン検査工程でのレイヤ欠陥分布が類似しているような基板を抽出する類似基板抽出部と、
上記類似基板抽出部によって抽出された基板を表す情報と、上記各基板に対して上記各工程でそれぞれ処理を実行した設備を表す製造履歴情報とに基づいて、上記複数の設備のうち不良発生の原因となった原因設備候補を特定する原因設備候補特定部とを備えたことを特徴とする不良原因設備特定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の不良原因設備特定システムにおいて、
上記分類結果取得部が分類すべき最終欠陥分布をなす不良品の不良理由を選択して指示するための不良カテゴリ入力部を備え、
上記分類結果取得部は、上記不良カテゴリ入力部によって入力された指示に基づいて、上記各基板内で、その選択された不良理由をもつ不良品についての最終欠陥分布を分類することを特徴とする不良原因設備特定システム。
【請求項３】
請求項１に記載の不良原因設備特定システムにおいて、
上記類似基板抽出部は、上記特定されたインライン検査工程を経た基板の中から、上記最終欠陥分布をもつ基板に対してそのインライン検査工程が実行された検査日時を基準として、その検査日時の前後一定期間内にそのインライン検査工程が実行された基板を抽出することを特徴とする不良原因設備特定システム。
【請求項４】
請求項１に記載の不良原因設備特定システムにおいて、
上記原因設備候補によって処理された各基板上の欠陥分布を重ね合わせて、第１の欠陥分布重ね合せ画像を作成する第１の欠陥分布画像作成部と、
上記原因設備候補が実行する工程と同じ工程で上記原因設備候補以外の設備によって処理された各基板上の欠陥分布を重ね合わせて、第２の欠陥分布重ね合わせ画像を作成する第２の欠陥分布画像作成部と、
或る表示画面に、上記第１の欠陥分布重ね合わせ画像と第２の欠陥分布重ね合わせ画像とを対比して表示する第１の表示部とを備えたことを特徴とする不良原因設備特定システム。
【請求項５】
請求項１に記載の不良原因設備特定システムにおいて、
上記表示画面に、上記各欠陥分布パターンと、それぞれその欠陥分布パターンに対応した原因設備候補を表す原因設備候補情報とを併せて一覧表示する第２の表示部とを備えたことを特徴とする不良原因設備特定システム。
【請求項６】
請求項５に記載の不良原因設備特定システムにおいて、
上記第２の表示部は、上記欠陥分布パターンに対応した原因設備候補のうち、原因設備の特定に関する所定の閾値を満たす原因設備候補に関するもののみに限定して表示することを特徴とする不良原因設備特定システム。
【請求項７】
請求項５に記載の不良原因設備特定システムにおいて、
上記表示画面に原因設備候補情報が表示されている原因設備候補のうちいずれかを選択する指示を入力する候補指示入力部を備え、
上記第１の表示部は、上記候補指示入力部を介して選択された原因設備候補に連動して、その選択された原因設備候補についての上記第１の欠陥分布重ね合わせ画像と第２の欠陥分布重ね合わせ画像とを表示するように表示内容を切り換えることを特徴とする不良原因設備特定システム。
【請求項８】
請求項４に記載の不良原因設備特定システムにおいて、
上記第１、第２の欠陥分布画像作成部は、それぞれ上記各基板を特定する情報と上記製造履歴情報とに基づいて、上記第１、第２の欠陥分布重ね合わせ画像を設備毎に作成することを特徴とする不良原因設備特定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、不良原因設備特定システムに関し、より詳しくは、複数の工程を含む製造ラインにおいて製品不良等の原因となる異常な工程や設備を特定するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
数百工程に及ぶような多数の工程を含む半導体デバイスや薄膜デバイスなどの製造ラインでは、デバイス製品の品質を向上及び設備の安定化を実現するために、異物検査や膜厚測定検査などの様々なインライン検査が製造ライン内で行われている。また、全工程終了後に最終的にデバイス製品の品質を判断するための最終検査工程も行われている。この最終検査工程では、異物検査や膜厚測定検査などと違って、デバイス製品としての合否判定が行われ。例えば半導体デバイスの最終検査工程では、各ウェハ上のチップ毎に合否が定められる。
【０００３】
従来、これら最終検査工程で得られた各ウェハ上のチップの不合格情報からウェハ上の不良分布状態を分類して、製品履歴情報（各ウェハが各工程でどの装置を用いて処理されたかを表す情報）を用いて不良原因となっている設備を特定する技術が周知されている。
【特許文献１】特開２００５−１９７４３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、半導体デバイスなどの製造ラインでは、数百工程もの工程とそれぞれの工程には複数の製造設備を有するため、個々に製造履歴との比較を行うと長時間を要し、時間的に困難がある。
【０００５】
また、多品種少量生産が多い中、最初の工程であるウェハ投入から数百工程後の最終工程のウェハテストまでロットの順番通り処理されることは少なく、途中の製造ラインでは、各工程及び各レイヤにあるバッファ、つまり在庫ストッカに或るロットが一時的に保管され、そのロットが保管されている間に別のロットが先に次の工程へ進んだりする。このため、最終工程のウェハテストでは製造設備の処理された順番に検査されることは稀である。したがって、最終工程のウェハテストの段階では、同じ異常設備で処理されて同じ不良原因をもつロットの検査結果が分散してしまい、異常設備を検知することが困難となる。また、検査結果が分散してしまうと、最終工程から情報を収集する際に、検索する期間を定めるのも困難になる。
【０００６】
特許文献１（特開２００５−１９７４３７号公報）では、各インライン検査装置から得られた情報を用いて、欠陥モード（欠陥分類、欠陥分布など）と装置種類との対応関係を予めデータベース化しておき、そのデータベースを用いて、インライン検査結果の欠陥分類情報から不良原因となっている設備を特定する方法が開示されている。
【０００７】
しかしながら、この方法では、データベースを作成するために、予め欠陥モードと装置種類との対応関係を定義する必要がある。また、実際の欠陥モードと装置種類との対応関係は刻々または日々変化するため、その対応関係を一度定義したとしても、インライン検査工程で或る欠陥分布をもつロットが実際の製品ウェハとなった時に不良になるかどうかを正確には判断できない。
【０００８】
さらに、同文献では、不良の欠陥モードを分類して、その欠陥モード別に重み付けを行って、装置種類を特定している。しかし、１つのウェハ上には複数の欠陥モードが存在することが多く、それらに重み付けを行うことは複雑になり、メンテナンスをするだけで多大な時間と労力が必要となる。また重み付けを行ったとしても、その時々に発生する不良は日々変化するため、実際の製品ウェハとなった時に不良になるかどうかを正確には判断できない。
【０００９】
そこで、この発明の課題は、複数の工程を含む製造ラインにおいて製品不良等の原因となる異常な設備（以下「原因設備候補」という。）を迅速かつ正確に特定できる不良原因設備特定システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、この発明の不良原因設備特定システムは、
基板に対して１つ以上の工程を、それぞれその工程を実行可能な１機以上の設備を用いて実行する製造ラインにおいて不良発生の原因となった設備を特定する不良原因設備特定システムであって、
上記製造ラインは、製造の段階を示すレイヤ毎に各基板上の欠陥の位置を表すレイヤ欠陥分布情報を取得するインライン検査工程と、上記各工程を経た後の各基板上に作製されたデバイスの良、不良を判定して不良品の位置を表す最終欠陥分布情報を取得する最終検査工程とを含んでおり、
上記最終検査工程で得られた各基板についての最終欠陥分布情報を用いて、各基板上の最終欠陥分布を欠陥分布パターン毎に分類する分類結果取得部と、
上記分類結果取得部によって欠陥分布パターン毎に分類された最終欠陥分布と上記各インライン検査工程で得られたレイヤ欠陥分布とをそれぞれ比較して、各欠陥分布パターンに分類された最終欠陥分布毎に、その最終欠陥分布に対して類似するレイヤ欠陥分布が得られたインライン検査工程を特定するレイヤ特定部と、
上記特定されたインライン検査工程を経た基板の中から、その最終欠陥分布に対して上記特定されたインライン検査工程でのレイヤ欠陥分布が類似しているような基板を抽出する類似基板抽出部と、
上記類似基板抽出部によって抽出された基板を表す情報と、上記各基板に対して上記各工程でそれぞれ処理を実行した設備を表す製造履歴情報とに基づいて、上記複数の設備のうち不良発生の原因となった原因設備候補を特定する原因設備候補特定部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
ここで、「基板」は、例えば半導体デバイスではウェハ、薄膜デバイスではガラス基板（マザーガラスとも呼ばれる）に該当する。
【００１２】
また、「レイヤ」は、基板に対して実行される製造の段階に相当し、通常は複数の工程毎に定められる。
【００１３】
また、「レイヤ欠陥分布」、「最終欠陥分布」は、それぞれ「レイヤ欠陥分布情報」、「最終欠陥分布情報」で表された欠陥分布を意味する。
【００１４】
この発明の不良原因設備特定システムでは、分類結果取得部は、最終検査工程で得られた各基板についての最終欠陥分布情報を用いて、各基板の最終欠陥分布を欠陥分布パターン毎に分類する。レイヤ特定部は、分類結果取得部によって欠陥分布パターン毎に分類された最終欠陥分布と上記各インライン検査工程で得られたレイヤ欠陥分布とをそれぞれ比較して、或る欠陥分布パターンに分類された最終欠陥分布毎に、その最終欠陥分布に対して類似するレイヤ欠陥分布が得られたインライン検査工程を特定する。なお、インライン検査工程が特定されれば、そのインライン検査工程が行われたレイヤも特定される。類似基板抽出部は、上記特定されたインライン検査工程を経た基板の中から、その最終欠陥分布に対して上記特定されたインライン検査工程でのレイヤ欠陥分布が類似しているような基板を抽出する。原因設備候補特定部は、上記類似基板抽出部によって抽出された基板を表す情報と、上記各基板に対して上記各工程でそれぞれ処理を実行した設備を表す製造履歴情報とに基づいて、上記複数の設備のうち不良発生の原因となった原因設備候補を特定する。
【００１５】
このように、この不良原因設備特定システムでは、最終検査工程で得られた最終欠陥分布情報とインライン検査工程で得られたレイヤ欠陥分布との両方を巧みに用いて原因設備候補を特定しているので、原因設備候補を迅速かつ正確に特定できる。
【００１６】
一実施形態の不良原因設備特定システムでは、
上記分類結果取得部が分類すべき最終欠陥分布をなす不良品の不良理由を選択して指示するための不良カテゴリ入力部を備え、
上記分類結果取得部は、上記不良カテゴリ入力部によって入力された指示に基づいて、上記各基板内で、その選択された不良理由をもつ不良品についての最終欠陥分布を分類することを特徴とする。
【００１７】
この一実施形態の不良原因設備特定システムでは、例えばオペレータが不良カテゴリ入力部を介して、上記分類結果取得部が分類すべき最終欠陥分布をなす不良品の不良理由を選択して指示する。そのようにして、不良理由が選択された場合、このシステムでは、上記分類結果取得部は、上記不良カテゴリ入力部によって入力された指示に基づいて、上記各基板内で、その選択された不良理由をもつ不良品についての最終欠陥分布を分類する。したがって、上記分類結果取得部による分類が効率良く行われる。
【００１８】
一実施形態の不良原因設備特定システムでは、上記類似基板抽出部は、上記特定されたインライン検査工程を経た基板の中から、上記最終欠陥分布をもつ基板に対してそのインライン検査工程が実行された検査日時を基準として、その検査日時の前後一定期間内にそのインライン検査工程が実行された基板を抽出することを特徴とする。
【００１９】
この一実施形態の不良原因設備特定システムでは、上記類似基板抽出部は、上記特定されたインライン検査工程を経た基板の中から、上記最終欠陥分布をもつ基板に対してそのインライン検査工程が実行された検査日時を基準として、その検査日時の前後一定期間内にそのインライン検査工程が実行された基板を抽出する。したがって、上記最終欠陥分布に対して、上記特定されたインライン検査工程で得られたレイヤ欠陥分布が類似しているような基板を、上記類似基板抽出部が効率良く抽出することができる。この結果、原因設備候補特定部が原因設備候補を迅速かつ正確に特定できる。
【００２０】
一実施形態の不良原因設備特定システムでは、
上記原因設備候補によって処理された各基板上の欠陥分布を重ね合わせて、第１の欠陥分布重ね合せ画像を作成する第１の欠陥分布画像作成部と、
上記原因設備候補が実行する工程と同じ工程で上記原因設備候補以外の設備によって処理された各基板上の欠陥分布を重ね合わせて、第２の欠陥分布重ね合わせ画像を作成する第２の欠陥分布画像作成部と、
或る表示画面に、上記第１の欠陥分布重ね合わせ画像と第２の欠陥分布重ね合わせ画像とを対比して表示する第１の表示部とを備えたことを特徴とする。
【００２１】
この一実施形態の不良原因設備特定システムでは、或る表示画面に、上記原因設備候補によって処理された各基板上の欠陥分布を重ね合わせてなる第１の欠陥分布重ね合わせ画像と、上記原因設備候補が実行する工程と同じ工程で上記原因設備候補以外の設備によって処理された各基板上の欠陥分布を重ね合わせてなる第２の欠陥分布重ね合わせ画像とが、対比して表示される。したがって、ユーザ（システムのオペレータを含む。以下同様。）は、このシステムによって特定された原因設備候補が本当に異常原因となっているか否かを、視覚を通して直感的に把握でき、従来に比して迅速かつ容易に判断できる。
【００２２】
一実施形態の不良原因設備特定システムでは、上記表示画面に、上記各欠陥分布パターンと、それぞれその欠陥分布パターンに対応した原因設備候補を表す原因設備候補情報とを併せて一覧表示する第２の表示部とを備えたことを特徴とする。
【００２３】
この一実施形態の不良原因設備特定システムでは、上記表示画面に、上記各欠陥分布パターンと、それぞれその欠陥分布パターンに対応した原因設備候補を表す原因設備候補情報とが、併せて一覧表示される。したがって、ユーザは、最終検査の欠陥分布パターン（ウェハ面内パターン）と原因設備候補との対応を迅速かつ容易に判断することができる。  一実施形態の不良原因設備特定システムでは、上記第２の表示部は、上記欠陥分布パターンに対応した原因設備候補のうち、原因設備の特定に関する所定の閾値を満たす原因設備候補に関するもののみに限定して表示することを特徴とする。
【００２４】
この一実施形態の不良原因設備特定システムでは、上記第２の表示部が表示する原因設備候補情報は、上記欠陥分布パターンに対応した原因設備候補のうち、原因設備の特定に関する所定の閾値を満たす原因設備候補に関するもののみに限定される。つまり、上記欠陥分布パターンに対応した原因設備候補のうち、原因設備の特定に関する所定の閾値を満たさない原因設備候補は、関連度の低い原因設備であると考えられて、表示が省略される。したがって、ユーザは、このシステムによって特定された原因設備候補の中から本当に異常原因となっている原因設備を、さらに迅速かつ容易に絞り込むことができる。
【００２５】
一実施形態の不良原因設備特定システムでは、
上記表示画面に原因設備候補情報が表示されている原因設備候補のうちいずれかを選択する指示を入力する候補指示入力部を備え、
上記第１の表示部は、上記候補指示入力部を介して選択された原因設備候補に連動して、その選択された原因設備候補についての上記第１の欠陥分布重ね合わせ画像と第２の欠陥分布重ね合わせ画像とを表示するように表示内容を切り換えることを特徴とする。
【００２６】
この一実施形態の不良原因設備特定システムでは、例えばオペレータが候補指示入力部を介して、上記表示画面に原因設備候補情報が表示されている原因設備候補のうちいずれかを選択することができる。そのようにして、原因設備候補のうちいずれかが選択された場合、このシステムでは、上記第１の表示部は、上記候補指示入力部を介して選択された原因設備候補に連動して、その選択された原因設備候補についての上記第１の欠陥分布重ね合わせ画像と第２の欠陥分布重ね合わせ画像とを表示するように表示内容を切り換える。したがって、オペレータがいちいち原因装置候補以外の設備を用いた場合の検査情報や製造履歴情報などを検索し直さなくても、選択された原因設備候補によって処理された各基板上の欠陥分布を重ね合わせてなる第１の欠陥分布重ね合わせ画像と、上記原因設備候補が実行する工程と同じ工程で上記原因設備候補以外の設備によって処理された各基板上の欠陥分布を重ね合わせてなる第２の欠陥分布重ね合わせ画像とが、上記表示画面に対比して表示される。したがって、ユーザは、上記選択された原因設備候補が本当に異常原因となっているか否かを、視覚を通して直感的に把握でき、従来に比して迅速かつ容易に判断できる。
【００２７】
一実施形態の不良原因設備特定システムでは、上記第１、第２の欠陥分布画像作成部は、それぞれ上記各基板を特定する情報と上記製造履歴情報とに基づいて、上記第１、第２の欠陥分布重ね合わせ画像を設備毎に作成することを特徴とする。
【００２８】
この一実施形態の不良原因設備特定システムでは、上記第１、第２の欠陥分布画像作成部はそれぞれ上記第１、第２の欠陥分布重ね合わせ画像を設備毎に作成する。これにより、ユーザは、このシステムによって特定された原因設備候補が本当に異常原因となっているか否かを、設備毎に視覚を通して直感的に把握でき、さらに迅速かつ容易に判断できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
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。
【００３０】
図１は、本発明の一実施形態不良原因設備特定システム１のブロック構成と、このシステムが適用される薄膜デバイスの製造ライン１０を例示している。
【００３１】
一般に、半導体デバイスや薄膜デバイスの製造ラインは、基板（ウェハやマザーガラス）の受け入れからデバイスの完成に至るまで製造ロット単位で順次実行される多数の工程から構成されている。
【００３２】
図１中には、そのような半導体デバイス製造ライン１０の一部を示している。この例では、製造ライン１０は、インライン検査装置Ａを用いるインライン検査工程１０ａと、処理装置Ｂを用いる工程１０ｂと、処理装置Ｃを用いる工程１０ｃと、処理装置Ｄを用いる工程１０ｄと、インライン検査装置Ｅを用いるインライン検査工程１０ｅと、処理装置Ｆを用いる１０ｆと、最終検査装置Ｇを用いる最終検査工程１０ｇとを含んでいる。つまり、各処理工程１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ、１０ｆは、例えばウェハを洗浄する洗浄工程、そのウェハ上に薄膜を形成する成膜工程（以下「デポ工程」という。）、その薄膜上にフォトレジストのパターンを形成するフォトリソグラフィ工程（露光工程、現像工程などを含む。以下「フォト工程」という。）、そのフォトレジストをマスクとして上記薄膜をパターン加工するエッチング工程などの処理工程を指す。処理装置Ｂ、処理装置Ｃ、処理装置Ｄ、処理装置Ｆは、それぞれ複数の設備を集合的に表している。つまり、例えば○○○工程では、それぞれ○○○−１号機、○○○−２号機、○○○−３号機、・・・と呼ばれるような複数の設備が並行して用いられるものとする。
【００３３】
インライン検査工程１０ａ、１０ｅ、…は、この例ではレイヤ毎にパターン欠陥検査を行って、その検査結果をインライン検査結果情報として取得するものである。このインライン検査結果情報には、レイヤ毎に各ウェハ上の欠陥の位置を表すレイヤ欠陥分布情報が含まれている。ウェハ上の欠陥としては、図８Ａ、図８Ｂ、図８Ｃに示すように、様々な欠陥分布が発生する。図８Ａはウェハ１００の表面上で欠陥が一箇所１０１ａに集中して現れる類型（一箇所集中型）、図８Ｂはウェハ１００の表面上で欠陥が割れ欠け１０１ｂのように現れる類型（クラック形状型）であり、図８Ｃはウェハ１００の表面上でウェハの周辺１０１ｃに沿って欠陥が集中して現れる類型（周辺型）をそれぞれ示している。
【００３４】
最終検査工程１０ｇは、ウェハ上に生成されたチップのデバイス製品としての良品／不良品、つまり合格／不合格を判定する検査を行って最終検査結果情報を取得する。この最終検査結果情報には、良品、不良品の位置を表す最終欠陥分布情報が含まれている。すなわち、この最終検査結果情報では、図９Ａに示すように、ウェハ１０内の各チップ１０２をマッピング（各チップ１０２の位置は、このマップ上で１番目、２番目、…というような番号で特定される。）するとともに、各チップ１０２について良品／不良品の別が示される。図９Ａ（および図９Ｂ）中では、合格品チップは白地、不合格品チップは斜線または黒ベタで表されている。図９Ｂに示すように、ウェハ内の各チップ１０２の不良品に対しては、それぞれ不合格となった理由である不良理由１、２、３、４（それぞれ後述の判定コード１００１、１００２、１００３、１００４で表される。）が付されている。
【００３５】
図１中に示すように、不良原因設備特定システム１は、データベース２と、分類結果取得部１５と、レイヤ特定部１６と、類似基板抽出部としての類似ウェハ抽出部１７と、原因設備候補特定部１８と、第１、第２の欠陥分布重ね合わせ画像作成部として働く欠陥分布画像作成部１９と、第１、第２の表示部として働く表示部２０と、不良カテゴリ入力部および候補指示入力部として働く指示入力部２１とを備えている。データベース２は、製造履歴情報を蓄積する製造履歴情報蓄積部１１と、インライン検査結果情報を蓄積するインライン検査結果情報蓄積部１２と、最終検査結果情報を蓄積する最終検査結果情報蓄積部１３と、マスタ情報を蓄積するマスタ情報蓄積部１４とを含んでいる。
【００３６】
製造履歴情報蓄積部１１には、図４に例示するように、インライン検査装置Ａや処理装置Ｂや最終検査装置Ｇなどから随時、リアルタイムで製造履歴情報が蓄積される。この製造履歴情報の形態（フォーマット）は、図１３に例示するテーブルのように、製造ロットを特定するロット番号（ロットＩＤ）と、ウェハと特定するウェハ番号（ウェハＩＤ）と、工程を特定する工程番号と、或る工程で用いられた設備を特定する機番（処理設備ＩＤ）と、処理日時とが互いに対応付けられたものである。この製造履歴情報から、例えば、ロットＡＡＡ００００１に含まれたウェハＡＡＡ００００１−１については、工程１００００は、処理設備ＡＡＡ−１号機を用いて２００５年１月１日１０時１０分００秒に実行されたことが分かる。
【００３７】
インライン検査結果情報蓄積部１２には、図６に例示するようにインライン検査装置Ａなどから随時、リアルタイムでインライン検査結果情報が蓄積される。このインライン検査結果情報に含まれたレイヤ欠陥分布情報の出力形態（フォーマット）は、図１１に例示するテーブルのように、ロットＩＤと、ウェハＩＤと、工程番号と、各欠陥の大きさを表す欠陥サイズ（小サイズＳ、中サイズＭ、大サイズＬに分類されている）と、その欠陥のウェハ表面上での位置を表すｘｙ座標とが互いに対応付けられたものである。この欠陥分布情報から、例えば、ロットＡＡＡ００００１に含まれたウェハＡＡＡ００００１−１については、工程３００００では、１番目の欠陥のサイズはＳ、その欠陥のｘ座標は１００、その欠陥のｙ座標は２００であり、２番目の欠陥のサイズはＭ、その欠陥のｘ座標は１００、その欠陥のｙ座標は２００であり、また、ｎ番目の欠陥のサイズはＳ、その欠陥のｘ座標は９００、その欠陥のｙ座標は８００であることが分かる。
【００３８】
最終検査結果情報蓄積部１３には、図５に例示するように最終検査装置Ｇなどから随時、リアルタイムで最終検査結果情報が蓄積される。この最終検査結果情報の出力形態（フォーマット）は、図１２に例示するテーブルのように、ロットＩＤと、ウェハＩＤと、工程番号と、各チップの合格／不合格を表す判定コードが互いに対応付けられたものである。この最終検査結果情報から、例えば、ロットＡＡＡ００００１に含まれたウェハＡＡＡ００００１−１については、工程６００００では、１番目のチップの判定コードは００００と合格品となり、２番目のチップの判定コードは０００１と不合格品となり、３番目のチップの判定コードは０００４と不合格品となり、また、ｎ番目のチップの判定コードは０００１と不合格品であることが分かる。
【００３９】
図１中に示すマスタ情報蓄積部１４には、上記合格品／不合格品の判定コードと判定理由が格納され、判定コード００００は合格品、判定コード０００１は不合格品で判定理由が不良理由１となり、判定コード０００２は不合格品で判定理由が不良理由２などの情報が格納されている。上記不良理由１や不良理由２は、半導体デバイス生成における例えば膜厚の厚さ不均一にて発生する短絡やリーク電流大、Ｖｔｈ変動などが挙げられる。また、類似ウェハ抽出部１７による類似ウェハの特定に関する閾値や原因設備候補特定部１８による原因設備の特定に関する閾値が格納されている。
【００４０】
分類結果取得部１５は、各ウェハについての最終欠陥分布情報を用いて、各ウェハの最終欠陥分布を欠陥分布パターン毎に分類する。ここでは、分類結果取得部１５は、独立成分分析（ＩＣＡ）などの公知の手法を用いて分類を行う。図２に例示するように、最終検査工程１０ｇの結果からパターン分類を行う場合に、各ウェハの欠陥分布パターンから特徴のあるパターンを抽出し、ここでは上位５つの欠陥分布パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５を選出している。そして、各ウェハ１００を、それらの欠陥分布パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５にそれぞれ類似した５つの群２６ａ、２６ｂ，２６ｃ，２６ｄ，２６ｅに分類している。各ウェハを分類する場合に、各ウェハ毎に欠陥分布パターンＰ１〜Ｐ５との類似度を算出し、その算出された類似度が或る閾値以上ならば、その欠陥分布パターンに分類するといった定義は、図１に示すマスタ情報蓄積部１４に格納されているデータを参照して用いる。
【００４１】
レイヤ特定部１６は、図３に例示するように、上記分類結果取得部１５によって欠陥分布パターンＰ１〜Ｐ５毎に分類された最終欠陥分布２６ａ、２６ｂ、…と上記各インライン検査工程１０ａ、１０ｅ、１０ｆ、…によって得られたレイヤ欠陥分布３１ａ、３１ｂ、３１ｃ、…とをそれぞれ比較して類似度を算出し、各欠陥分布パターンに分類された最終欠陥分布２６ａ、２６ｂ、…毎に、その最終欠陥分布に対して類似するレイヤ欠陥分布が得られたインライン検査工程を特定する。なお、インライン検査工程が特定されれば、そのインライン検査工程が行われたレイヤも特定される。
【００４２】
この類似度を算出する場合、その算出された類似度が或る閾値以上ならば、そのインライン検査結果と最終検査結果に相関があると判断する。この閾値としては、図１に示すマスタ情報蓄積部１４に格納されているデータを参照して用いる。
【００４３】
或る欠陥分布パターンには、通常は複数のウェハ（の最終欠陥分布）が分類される。その場合、インライン検査工程（およびレイヤ）の特定は、例えば所定枚数以上のウェハの最終欠陥分布が該当したものを特定すれば良い。
【００４４】
この例では、欠陥分布パターンＰ１に分類されたウェハの最終欠陥分布２６ａは、インライン検査工程１０ｅで得られたレイヤ欠陥分布３１ｂに類似していて、類似度が高いことから、インライン検査工程１０ｅが特定される。なお、他の欠陥分布パターンＰ２〜Ｐ５に分類された最終欠陥分布２６ｂ〜２６ｅについても、同様にインライン検査工程が特定されるが、それについては説明を省略する。
【００４５】
図１中に示す類似ウェハ抽出部１７は、上記特定されたインライン検査工程（この例ではインライン検査工程１０ｅ）を経たウェハの中から、その最終欠陥分布２６ａに対して上記特定されたインライン検査工程１０ｅでのレイヤ欠陥分布が類似しているようなウェハを抽出する。
【００４６】
具体的には、類似ウェハ抽出部１７は、図１４に示すように、特定されたインライン検査工程１０ｅを経たウェハの中から、上記最終欠陥分布２６ａをもつウェハ１４１（ウェハＩＤ＝ＡＡＡ０００１−１）に対してそのインライン検査工程１０ｅが実行された検査日時を基準として、その検査日時の前後一定期間（この例ではｎｎ時間）内にそのインライン検査工程１０ｅが実行されたウェハを対象として抽出する。すなわち、上記最終欠陥分布２６ａをもつウェハ１４１が、インライン検査工程１０ｅのインライン検査装置Ｅにて２００５年１月１日１０時１０分００秒に処理されたとする。この処理日の前後ｎｎ時間のウェハ、つまり、２００５年１月１日（１０−ｎｎ）時１０分００秒から２００５年１月１日（１０＋ｎｎ）時１０分００秒までの期間を対象に抽出する。そして、ウェハ１４１についてインライン検査工程１０ｅで得られたレイヤ欠陥分布と、それらの抽出されたウェハについてインライン検査工程１０ｅで得られたレイヤ欠陥分布とを比較して類似度を算出し、その類似度が或る閾値以上ならば同じ欠陥分布パターンに該当したウェハとして抽出する。図１４中には、ウェハ１４１と類似度の高いウェハは、符号１４２ａ、１４２ｂ、１４２ｃで表されている。このｎｎ時間や閾値としては、図１に示すマスタ情報蓄積部１４に格納されているデータを参照して用いる。
【００４７】
原因設備候補特定部１８は、類似ウェハ抽出部１７によって抽出されたウェハを対象とし、製造履歴情報蓄積部１１に蓄積された処理履歴情報に基づいて共通経路解析（同類の欠陥分布を有する複数の基板がどの設備を用いて共通に処理されたか、を追求する解析）を行って、多数ある設備のうち不良発生の原因となった原因設備候補を特定する。
【００４８】
欠陥分布画像作成部１９は、各ウェハ上の欠陥分布（ビットマップイメージ）を重ね合わせて、複数種類の欠陥分布重ね合わせ画像を作成する。この作成作業については、後に詳述する。
【００４９】
表示部２０は、ＣＲＴ（陰極線管）やＬＣＤ（液晶表示素子）からなる或る表示画面に、原因設備候補特定部１８によって特定された原因設備候補に関する情報を２次元画像として表示する。
【００５０】
指示入力部２１は、マウスやキーボードなどからなり、このシステム１にオペレータが所望の指示を入力するために用いられる。
【００５１】
当業者ならば分かるように、このようなシステム１は、コンピュータ、より具体的にはパーソナルコンピュータによって構成され得る。各部１５、１６、…、１９の動作はコンピュータプログラム（ソフトウェア）によって実現可能である。
【００５２】
このシステム１は、図１０に示す処理フローに従って、次のように動作する。
【００５３】
まず、ステップＳ１０１で、オペレータが指示入力部２１を介して、最終検査結果情報蓄積部１３に蓄積されている最終検査結果情報に対する検索条件を入力する。例えば、この検索条件は、図９Ｂ中の右欄（「選択」欄）に示すように、分類結果取得部１５が分類すべき最終欠陥分布をなす不良品の不良理由を選択するものである。図９Ｂの例では不良理由１、２、４および合格品にチェックを付して選択している。
【００５４】
次に、図１０中のステップＳ１０２で、分類結果取得部１５は、上記検索条件に従って、最終検査結果情報蓄積部１３から各ウェハについての最終検査結果情報を読み込む。
【００５５】
続いて、ステップＳ１０３で、その最終検査結果情報に含まれた最終欠陥分布情報を用いて各ウェハの最終欠陥分布を欠陥分布パターン毎に分類する（最終検査ウェハ面内パターン自動分類）。このとき、分類結果取得部１５は上記検索条件によって選択された不良理由をもつ不良品についての最終欠陥分布を分類するので、分類が効率良く行われる。
【００５６】
次にステップＳ１０４で、レイヤ特定部１６は、分類結果取得部１５によって欠陥分布パターン毎に分類された最終欠陥分布と各インライン検査工程によって得られたレイヤ欠陥分布とをそれぞれ比較して、各欠陥分布パターンに分類された最終欠陥分布毎に、その最終欠陥分布に対してレイヤ欠陥分布が類似するようなインライン検査工程、およびそのインライン検査工程が行われたレイヤを特定する（インライン検査レイヤ特定）。
【００５７】
次にステップＳ１０５で、類似ウェハ抽出部１５は、ステップＳ１０４にて特定されたインライン検査工程を経たウェハの中から、製造履歴情報１１を用いて、上記最終欠陥分布をもつウェハに対してそのインライン検査工程が実行された検査日時を基準として、その検査日時の前後一定期間内にそのインライン検査工程が実行されたウェハを抽出する。そして、その抽出されたウェハの中から、その最終欠陥分布に対してステップＳ１０４にて特定されたインライン検査工程でのレイヤ欠陥分布が類似しているようなウェハを抽出する（類似ウェハ抽出）。
【００５８】
次にステップＳ１０６で、原因設備候補特定部１８は、製造履歴情報蓄積部１１から、各ウェハに対して各工程でそれぞれ処理を実行した設備を表す製造履歴情報を読み込む（製造履歴情報読込み）。続いて、ステップＳ１０７では、原因設備候補特定部１８は、類似ウェハ抽出部１７によって抽出されたウェハを表す情報と、製造履歴情報蓄積部１１から読み込んだ製造履歴情報とに基づいて共通経路解析を行って、複数の設備のうち不良発生の原因となった原因設備候補を特定する（原因設備特定）。
【００５９】
このように、この不良原因設備特定システム１では、最終検査工程で得られた最終欠陥分布情報とインライン検査工程で得られたレイヤ欠陥分布との両方を巧みに用いて原因設備候補を特定しているので、原因設備候補を迅速かつ正確に特定できる。しかも、ステップＳ１０５では期間を限定してウェハを抽出しているので、ステップＳ１０７での原因設備候補の特定を迅速に効率良く行うことができる。
【００６０】
次にステップＳ１０８では、欠陥分布画像作成部１９は、第１、第２の欠陥分布重ね合わせ画像を作成する（面内分布重ね合わせマップ作成）。第１の欠陥分布重ね合わせ画像は、或る工程で原因設備候補によって処理された各ウェハ上の欠陥分布を重ね合わせたものである。第２の欠陥分布重ね合わせ画像は、その原因設備候補が実行する工程と同じ工程で原因設備候補以外の設備によって処理された各ウェハ上の欠陥分布を重ね合わせたものである。なお、画像の重ね合わせを行う方法は、個々のウェハに透明度を含む色彩設定を行って、個々のウェハが重なっても欠陥情報（欠陥サイズと位置）が区別できるようにする。
【００６１】
次にステップＳ１０９では、表示部２０は、ＣＲＴやＬＣＤからなる或る表示画面に、原因設備候補特定部１８によって特定された原因設備候補に関する情報を、欠陥分布画像作成部１９によって作成された第１、第２の欠陥分布重ね合わせ画像を含んだ２次元画像として表示する（画面表示）。
【００６２】
図７は、表示部２０によって表示画面７０に表示されたものを例示している。この図７の表示画面７０は、大きく分けて、最終検査の欠陥分布パターン（ウェハ面内パターン）毎に原因設備候補に関する情報を表示する上段テーブルエリア７６と、ウェハの欠陥分布に対する設備毎の号機差を表示する下段テーブルエリア７７とによって構成されている。
【００６３】
上段テーブルエリア７６は、縦方向に関して、項目表示エリア７２ａと、欠陥分布パターン毎の分類結果を表すパターン分類エリア７２ｂ、７２ｃ、７２ｄ、７２ｅ及び７２ｆとに区分されている。また、この上段テーブルエリア７６は、横方向に関して、オペレータが図示しないマウスによってチェックを入れるチェック欄７１ａと、上記最終検査結果で特徴ある上位５つの欠陥分布パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５（図２参照。）の画像を表示する「特徴マップ」欄７１ｂと、対応する欠陥分布パターンに分類されたウェハ数を表示する「分類ウェハ数」欄７１ｃと、その欠陥分布パターンに分類されたウェハ１枚あたりの欠陥数の平均値を表示する「欠陥数ウェハ平均」欄７１ｄと、特定したレイヤを表す「レイヤ」欄７１ｅと、工程番号を表す「工程Ｎｏ．」欄７１ｆと、工程名を表す「工程名」欄７１ｇと、対応する工程を実行した原因候補の機番を表す「設備号機」欄７１ｈと、対応する原因設備候補の確率値を得点で表した「得点」欄７１ｉと、その得点をランクで表した「ランク」欄７１ｊとに区分されている。
【００６４】
この表示例では、例えばパターン分類エリア７２ｂにおいて、このパターン分類エリアの特徴マップ７１ｂに表示された欠陥分布パターンＰ１（図２参照。）は、ウェハの上部と右部に集中して発生しているパターンであり、その欠陥分布パターンに分類されたウェハ数が２０枚であり、ウェハ１枚あたり平均欠陥数が９個であることが分かる。さらに最も多く欠陥が発生したレイヤが第２レイヤであることを表し、原因設備となる候補が３個挙げられていることが分かる。この原因設備の３候補は上から順番に原因候補として推定される異常度の高いものから順に表示されている。第１候補では、工程Ｎｏ．が２２０００、工程名がフォト工程であり、特定された原因設備候補がＢＢＢ−４号機となっている。その異常原因である得点（確率値）が９５であり、ランクが●であることが分かる。このランクは、異常度の高いものから順に、●、◎、○と定義しているが、この定義は図１のマスタ情報蓄積部１４にて変更してもよい。
【００６５】
各パターン分類エリア７２ｂ、７２ｃ、７２ｄ、７２ｅ及び７２ｆにおいて、特徴マップ欄７１ｂに表示される特徴マップ画像は、分類ウェハ数の多い順に上から並べられている。これにより、オペレータは、重要な欠陥分布パターンを容易に把握することができる。
【００６６】
各パターン分類エリア７２ｂ、７２ｃ、７２ｄ、７２ｅ及び７２ｆにおいて、特徴マップ欄７１ｂに欠陥分布パターンの画像が表示されているので、オペレータは、各パターン分類エリア毎に、欠陥分布パターンを視覚を通して直感的に把握できる。
【００６７】
また、各パターン分類エリア７２ｂ、７２ｃ、７２ｄ、７２ｅ及び７２ｆにおいて、「欠陥数ウェハ平均」欄７１ｄでは、ウェハ１枚あたりの欠陥数の平均値が表示される。これにより、或るパターン分類エリアに関する異常現象が、特徴ある欠陥分布パターンに分類されているが、ウェハ１枚あたりに発生する欠陥数が少ないといった場合は、オペレータは、その異常検知に対する対策の優先度を下げる判断をすることもできる。
【００６８】
また、各パターン分類エリア７２ｂ、７２ｃ、７２ｄ、７２ｅ及び７２ｆにおいて、「設備号機」欄７１ｈには、原因設備候補特定部１８によって特定された原因設備候補の機番が表示される。この原因設備候補は、特徴マップ欄７１ｂに表示される欠陥分布パターンと対応付けて表示されている。つまり、各パターン７２ｂ、７２ｃ、７２ｄ、７２ｅ及び７２ｆ毎に、特徴マップの欠陥分布パターンが表示され、それに対応した原因設備候補を表す原因設備候補が関連づけて一覧表示されている。つまり、オペレータは、欠陥分布パターンを見ながら原因設備候補を一覧できるため、本当に異常原因となっているか否かを、容易に判断できる。
【００６９】
「得点」欄７１ｉは、対応する原因設備候補の得点を表示する。この値は、原因設備候補特定部１８によって特定された原因設備候補について、異常原因となっている度合いを表したものである。つまり、原因設備候補が特定されたときの確率値（例えば、２．６６ｅ−１４）をそのまま表示したのでは、オペレータが困惑するため、例えば、或る上限以上は１００点として、数値的に表示することで、異常原因となっている度合いを容易に判断できる。
【００７０】
「ランク」欄７１ｊは、対応する原因設備候補のランクを表示する。この値は、原因設備候補特定部１８によって特定された原因設備候補について、異常原因となっている度合いを表したものであり、上記「得点」欄７１ｉに表示するために算出された得点をもとに、ランク付けを行う。つまり、或る得点以上は●、次のランクは◎、それ以下のランクは○と、表示することにより、関連度の高い設備や低い設備を視覚的に表現することで、オペレータが迅速に判定することができる。
【００７１】
また、各パターン分類エリア７２ｄ、７２ｆでは、原因設備候補が表示されていない。この理由は、特徴マップとして分類されたが、原因設備候補を特定する際に、或る閾値を満たさない原因設備候補は、関連度の低い原因設備であると判断されて、原因設備候補の表示が省略されたからである。
【００７２】
これにより、多数ある情報の中から絞り込まれた情報のみ表示できるため、オペレータは、最終検査の欠陥分布パターン（ウェハ面内パターン）と原因設備候補との対応を迅速かつ容易に判断することができる。
【００７３】
次に、下段テーブルエリア７７の各ページ（タブ７３ａ，７３ｂ，７３ｃで切り換えられる。）は、縦方向に関して、工程Ｎｏ．や工程名称、設備号機、得点及びランクを表示する見出しエリア７４ａと、設備を特定する「設備号機」表示エリア７４ｂと、第１および第２の欠陥分布重ね合わせ画像を対比して表示する「ウェハマップ重ね合わせ」表示エリア７４ｃと、分類されたウェハが該当設備で処理されたウェハ数を表示する「該当ウェハ数」表示エリア７４ｄと、処理数を表す「処理ウェハ数」表示エリア７４ｅと、特定した該当ウェハの割合を表す「％」表示エリア７４ｆとに区分されている。また、横方向に関して、項目表示欄７５ａと、特定された原因設備候補に関する情報を表示する第１情報表示欄７５ｂと、原因設備候補が実行する工程と同じ工程で原因設備候補以外の設備に関する情報を表示する第２情報表示欄７５ｃとに区分されている。
【００７４】
工程及び設備表示エリア７４ａには、オペレータが上段テーブルエリア７６のチェック欄７１ａでチェックしたパターン分類エリア（つまり、欠陥分布パターン）に応じて、工程番号、工程名称、原因設備候補の機番（設備号機）、得点、ランクが表示される。図７の例では、この工程及び設備表示エリア７４ａには、工程番号「２２０００」、工程名称「フォト工程」、原因設備候補の機番（設備号機）「ＢＢＢ−４号機」、得点「９５」、ランク「●」が表示されている。これは、既述のパターン分類エリア７１ｈに挙げられた３つの原因設備候補ＢＢＢ−４号機、ＣＣＣ−４号機、ＡＡＡ−５号機のうち、第１候補であるＢＢＢ−４号機に対応する情報である。
【００７５】
「設備号機」表示エリア７４ｂでは、第１情報表示欄７５ｂに、原因設備候補によって特定された設備号機が表示される。それと対比して、第２情報表示欄７５ｃに、その原因設備候補が実行する工程と同じ工程で原因設備候補以外の設備によって処理された設備号機が表示される。
【００７６】
「ウェハマップ重ね合わせ」表示エリア７４ｃでは、第１情報表示欄７５ｂに、原因候補設備によって処理された各ウェハ上の欠陥分布を重ね合わせてなる第１の欠陥分布重ね合わせ画像が表示される。それと対比して、第２情報表示欄７５ｃに、その原因設備候補が実行する工程と同じ工程で原因設備候補以外の設備によって処理された各ウェハ上の欠陥分布を重ね合わせてなる第２の欠陥分布重ね合わせ画像が表示される。これにより、オペレータは、このシステム１によって特定された原因設備候補が本当に異常原因となっているか否かを、視覚を通して直感的に把握でき、従来に比して迅速かつ容易に判断できる。つまり、オペレータは、従来とは異なり、原因設備候補以外の設備を用いた場合のインライン検査情報や製造履歴情報などをいちいち検索し直さなくて済む。
【００７７】
また、下段テーブルエリア７７の複数ページは、オペレータがタブ７３ａ、７３ｂ、７３ｃをマウスなどで選択することで切り換えることができる。例えば、オペレータが、パターン分類エリア７２ｂを選択している表示から、パターン分類エリア７２ｅを選択した場合、下段エリア７７に表示されている内容が、工程Ｎｏ．「３３０００」、工程名称「エッチング工程」、設備号機「ＣＣＣ−０３号機」、得点「７５」、ランク「○」となる。したがって、少ない画面表示領域でもウェハの面内分布情報と設備間差の情報を十分効果的に表示することができる。
【００７８】
この実施形態では、本発明を半導体デバイスの製造ラインに適用した例について説明した。しかしながら、本発明は、基板に対して１つ以上の工程を、それぞれその工程を実行可能な１機以上の設備を用いて実行する製造ラインにおいて不良発生の原因となった設備を特定する場合に、広く適用することができる。例えば、薄膜デバイスの製造ラインなどにも、適用することができる。また、本発明は、デバイスの製造過程におけるインライン検査をもとに面内分布で表現されるものに有効であり、このインライン検査と最終検査とが履歴情報などで紐づけすることができれば、広く適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】この発明の一実施形態の不良原因設備特定システムとその不良原因設備特定システムが適用される製造ラインの概略ブロック構成を示す図である。
【図２】最終検査工程で得られた最終欠陥分布情報を欠陥分布パターン毎に分類した状態を例示する図である。
【図３】欠陥分布パターン毎に分類された最終欠陥分布と各インライン検査工程によって得られたレイヤ欠陥分布とをそれぞれ比較して例示する図である。
【図４】製造履歴情報蓄積部に製造履歴情報が格納される仕方を説明する図である。
【図５】最終検査結果情報蓄積部に最終検査結果情報が格納される仕方を説明する図である。
【図６】インライン検査結果情報蓄積部にインライン検査結果情報が格納される仕方を説明する図である。
【図７】上記不良原因設備特定システムによって表示される表示画面を例示する図である。
【図８Ａ】ウェハ表面に発生する１箇所集中型の欠陥分布を例示する図である。
【図８Ｂ】ウェハ表面に発生するクラック形状型の欠陥分布を例示する図である。
【図８Ｃ】ウェハ表面に発生する周辺型の欠陥分布を例示する図である。
【図９Ａ】最終欠陥分布を例示する図である。
【図９Ｂ】図９Ａ中の不合格品に判定コードと不良理由が付与されている状態を例示する図である。
【図１０】上記不良原因設備特定システムの動作フローを示す図である。
【図１１】上記インライン検査結果情報のデータベースのフォーマットを示す図である。
【図１２】上記最終検査結果情報のデータベースのフォーマットを示す図である。
【図１３】上記製造履歴情報のフォーマットを示す図である。
【図１４】インライン検査工程を経たウェハから、レイヤ欠陥分布が類似しているようなウェハを抽出する仕方を説明する図である。
【符号の説明】
【００８０】
１  不良原因設備特定システム
２  データベース
１０  製造ライン
１１            製造履歴情報蓄積部
１２            インライン検査結果情報蓄積部
１３            最終検査結果情報蓄積部
１４            マスタ情報蓄積部
１５            分類結果取得部
１６            レイヤ特定部
１７            類似ウェハ抽出部
１８            原因設備候補特定部
１９            欠陥分布画像作成部
２０            表示部
２１            指示入力部
７０  表示画面
１００、１４１、１４１ａ、１４１ｂ、１４１ｃ  ウェハ
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５  欠陥分布パターン
【図１】
2008108815.tif 000003
【図２】
2008108815.tif 000004
【図３】
2008108815.tif 000005
【図４】
2008108815.tif 000006
【図５】
2008108815.tif 000007
【図６】
2008108815.tif 000008
【図７】
2008108815.tif 000009
【図８Ａ】
2008108815.tif 000010
【図８Ｂ】
2008108815.tif 000011
【図８Ｃ】
2008108815.tif 000012
【図９Ａ】
2008108815.tif 000013
【図９Ｂ】
2008108815.tif 000014
【図１０】
2008108815.tif 000015
【図１１】
2008108815.tif 000016
【図１２】
2008108815.tif 000017
【図１３】
2008108815.tif 000018
【図１４】
2008108815.tif 000019