(57)【要約】【課題】一つの基板上に複数の密集した不良が発生した場合でも、密集した不良の発生原因となる製造工程を特定することができる技術を提供すること。【解決手段】分割領域設定部１２１で基板に複数の分割領域を設定し、分割領域集計部１２２が分割領域のうちの一の分割領域に含まれる良品数及び不良品数を集計し、特徴量産算出部１２３が、一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板を特定し、不良工程特定部１２４が、不良品数に偏りがあると判断された基板が通過した製造装置に偏りがある製造工程を特定する。【選択図】図１
2008177331.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の製造装置を含む複数の製造工程で製造される基板における不良を発生させる製造工程を特定する解析装置であって、
記憶部と、制御部と、を備え、
前記記憶部には、前記基板毎に不良の有無及び不良の発生位置を特定する試験結果情報、および、前記基板毎に製造する際に使用される製造装置を特定する製造経路情報、が記憶されており、
前記制御部は、
前記基板に複数の分割領域を設定する処理と、
前記分割領域のうちの一の分割領域に含まれる良品数及び不良品数を前記試験結果情報から前記基板毎に集計する処理と、
前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板を統計的に特定する処理と、
不良品数に偏りがあると特定された前記基板が通過した製造装置を前記製造経路情報から特定し、不良品数に偏りがあると特定された前記基板が通過した製造装置に偏りがある製造工程を、前記一の分割領域毎に統計的に特定する処理と、
を行うことを特徴とする解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の解析装置であって、
前記制御部は、
片側二項検定の有意確率を算出し、当該有意確率が予め定められた閾値以下の場合には、前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板であると特定すること、
を特徴とする解析装置。
【請求項３】
請求項２に記載の解析装置であって、
前記制御部は、
解析対象とする基板における平均不良率をｐ、前記位置の分割領域に含まれる検査数をｍ、その検査数のうちの不良品数をｋ、とした場合に、有意確率Ｐｂｉｎを（１）式で算出すること、を特徴とする解析装置。
【数１】
2008177331.tif 000006
【請求項４】
請求項１に記載の解析装置であって、
前記制御部は、
片側カイ二乗検定を用いて有意確率を算出し、当該有意確率が予め定められた閾値以下である場合には、前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板であると特定すること、
を特徴とする解析装置。
【請求項５】
請求項４に記載の解析装置であって、
前記制御部は、
解析対象とする基板の平均不良率をｐ、前記一の分割領域に含まれる検査数をｍ、その検査数のうちの不良品数をｋ、とした場合に、カイ二乗値Ｘ２ｗａｆｅｒを（２）式で算出し、当該カイ二乗値を自由度１のカイ二乗分布の累積確率関数に代入することで累積確率を算出して、当該累積確率を有意確率とすること、
を特徴とする解析装置。
【数２】
2008177331.tif 000007
【請求項６】
請求項１に記載の解析装置であって、
前記制御部は、
片側カイ二乗検定を用いて累積確率を算出し、当該累積確率が予め定められた閾値以下である場合には、前記前記基板が通過した製造装置に偏りがあると判断すること、
を特徴とする解析装置。
【請求項７】
請求項６に記載の解析装置であって、
前記制御部は、製造工程毎に、当該製造工程に含まれる製造装置の数をｎ、不良品数に偏りがないと判断される基板の数をＳ０、不良品数に偏りがあると判断される基板の数をＳ１、当該製造工程に含まれる特定の製造装置を通過した不良品数に偏りがないと判断される基板の数をＷ０ｉ、当該特定の製造装置を通過した不良品数に偏りがあると判断された基板の数をＷ１ｉ、とした場合に、カイ二乗値Ｘ２ｐｒｏｃｅｓｓを（３）式で算出し、当該カイ二乗値を自由度ｎ−１のカイ二乗分布の累積確率関数に代入することで累積確率を算出すること、
を特徴とする解析装置。
【数３】
2008177331.tif 000008
【請求項８】
コンピュータを記憶手段及び制御手段として機能させ、複数の製造装置を含む複数の製造工程で製造される基板における不良を発生させる製造工程を特定する処理を行わせるプログラムであって、
前記記憶手段には、前記基板毎に不良の有無及び不良の発生位置を特定する試験結果情報、および、前記基板毎に製造する際に使用される製造装置を特定する製造経路情報、が記憶されており、
前記制御手段は、
前記基板に複数の分割領域を設定する処理と、
前記分割領域のうちの一の分割領域に含まれる良品数及び不良品数を前記試験結果情報から前記基板毎に集計する処理と、
前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板を統計的に特定する処理と、
不良品数に偏りがあると特定された前記基板が通過した製造装置を前記製造経路情報から特定し、不良品数に偏りがあると特定された前記基板が通過した製造装置に偏りがある製造工程を、前記一の分割領域毎に統計的に特定する処理と、
を行うことを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムであって、
前記制御手段は、
片側二項検定の有意確率を算出し、当該有意確率が予め定められた閾値以下の場合には、前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板であると特定すること、
を特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
前記制御手段は、
解析対象とする基板における平均不良率をｐ、前記位置の分割領域に含まれる検査数をｍ、その検査数のうちの不良品数をｋ、とした場合に、有意確率Ｐｂｉｎを（４）式で算出すること、を特徴とするプログラム。
【数４】
2008177331.tif 000009
【請求項１１】
請求項８に記載の解析装置であって、
前記制御手段は、
片側カイ二乗検定を用いて有意確率を算出し、当該有意確率が予め定められた閾値以下である場合には、前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板であると特定すること、
を特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項８に記載のプログラムであって、
前記制御手段は、
解析対象とする基板の平均不良率をｐ、前記一の分割領域に含まれる検査数をｍ、その検査数のうちの不良品数をｋ、とした場合に、カイ二乗値Ｘ２ｗａｆｅｒを（５）式で算出し、当該カイ二乗値を自由度１のカイ二乗分布の累積確率関数に代入することで累積確率を算出して、当該累積確率を有意確率とすること、
を特徴とするプログラム。
【数５】
2008177331.tif 000010
【請求項１３】
請求項８に記載のプログラムであって、
前記制御部は、
片側カイ二乗検定を用いて累積確率を算出し、当該累積確率が予め定められた閾値以下である場合には、前記前記基板が通過した製造装置に偏りがあると判断すること、
を特徴とするプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムであって、
前記制御部は、製造工程毎に、当該製造工程に含まれる製造装置の数をｎ、不良品数に偏りがないと判断される基板の数をＳ０、不良品数に偏りがあると判断される基板の数をＳ１、当該製造工程に含まれる特定の製造装置を通過した不良品数に偏りがないと判断される基板の数をＷ０ｉ、当該特定の製造装置を通過した不良品数に偏りがあると判断された基板の数をＷ１ｉ、とした場合に、カイ二乗値Ｘ２ｐｒｏｃｅｓｓを（６）式で算出し、当該カイ二乗値を自由度ｎ−１のカイ二乗分布の累積確率関数に代入することで累積確率を算出すること、
を特徴とするプログラム。
【数６】
2008177331.tif 000011
【請求項１５】
記憶部と、制御部と、を備える解析装置において、複数の製造装置を含む複数の製造工程で製造される基板における不良を発生させる製造工程を特定する処理を行う解析方法であって、
前記記憶部には、前記基板毎に不良の有無及び不良の発生位置を特定する試験結果情報、および、前記基板毎に製造する際に使用される製造装置を特定する製造経路情報、が記憶されており、
前記制御部が、前記基板に複数の分割領域を設定する過程と、
前記制御部が、前記分割領域のうちの一の分割領域に含まれる良品数及び不良品数を前記試験結果情報から前記基板毎に集計する過程と、
前記制御部が、前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板を統計的に特定する過程と、
前記制御部が、不良品数に偏りがあると特定された前記基板が通過した製造装置を前記製造経路情報から特定し、不良品数に偏りがあると特定された前記基板が通過した製造装置に偏りがある製造工程を、前記一の分割領域毎に統計的に特定する過程と、
を有すること、を特徴とする解析方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の解析方法であって、
前記制御部は、
片側二項検定の有意確率を算出し、当該有意確率が予め定められた閾値以下の場合には、前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板であると特定すること、
を特徴とする解析方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の解析方法であって、
前記制御部は、
片側カイ二乗検定を用いて有意確率を算出し、当該有意確率が予め定められた閾値以下である場合には、前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板であると特定すること、
を特徴とする解析方法。
【請求項１８】
請求項１５に記載の解析方法であって、
前記制御部は、
片側カイ二乗検定を用いて累積確率を算出し、当該累積確率が予め定められた閾値以下である場合には、前記前記基板が通過した製造装置に偏りがあると判断すること、
を特徴とする解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の製造装置を含む複数の製造工程で製造される基板における不良を発生させる製造工程を特定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
集積回路、フラットパネルディスプレイ、磁気ヘッド等のように、基板上に素子を形成することで製造される製品では、素子を形成する膜の厚さやその材質が基板面において不均一となり、基板の一部に密集した不良が偏って発生することが多い。これらの不良は密集して発生することから、歩留り低下の大きな原因の一つとなる。
【０００３】
このような密集した不良の発生源を特定する技術として、特許文献１に記載された技術がある。
【０００４】
特許文献１に記載された技術では、密集した不良が発生した基板と、そのような不良が発生していない基板と、の間で通過した製造装置の差異を比較し、密集した不良が発生した基板だけが通過した製造装置を特定することで、密集した不良の発生源を特定している。
【０００５】
【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】
【０００６】
特許文献１に記載の技術では、密集した不良が発生した基板だけが通過した製造装置を特定することで、密集した不良の発生原因となる製造装置を特定しているため、密集した不良の発生原因となっている製造装置が複数ある場合には、密集した不良の発生原因となる製造装置を特定することができない。
【０００７】
そこで、本発明は、一つの基板上に複数の密集した不良が発生した場合でも、密集した不良の発生原因となる製造工程を特定することができる技術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】
【０００８】
以上の課題を解決するため、本発明は、検査する基板に対応した面を複数の領域に分割した分割領域の一つを用いて、統計的解析により密集した不良が生じていると判断される基板を特定し、このようにして特定された基板が偏って通過している製造装置が含まれている製造工程を特定する。
【０００９】
例えば、本発明は、複数の製造装置を含む複数の製造工程で製造される基板における不良を発生させる製造工程を特定する解析装置であって、記憶部と、制御部と、を備え、前記記憶部には、前記基板毎に不良の有無及び不良の発生位置を特定する試験結果情報、および、前記基板毎に製造する際に使用される製造装置を特定する製造経路情報、が記憶されており、前記制御部は、前記基板に複数の分割領域を設定する処理と、前記分割領域のうちの一の分割領域に含まれる良品数及び不良品数を前記試験結果情報から前記基板毎に集計する処理と、前記一の分割領域に含まれる不良品数に偏りがある基板を統計的に特定する処理と、不良品数に偏りがあると特定された前記基板が通過した製造装置を前記製造経路情報から特定し、不良品数に偏りがあると特定された前記基板が通過した製造装置に偏りがある製造工程を、前記一の分割領域毎に統計的に特定する処理と、を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
以上のように、本発明によれば、検査する基板に対応した面を複数の領域に分割する分割領域を一つ用いて、統計的解析を行うことにより、密集した不良の発生原因となる製造工程を特定するため、一つの基板上に複数の密集した不良が発生した場合でも、その原因となる製造工程を特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態である解析装置１００の概略図である。
【００１２】
解析装置１００は、例えば、図２（製造システム１７０の概略図）で示すような製造システム１７０における不良を発生させている製造工程を特定する際に使用される。
【００１３】
図示するように、製造システム１７０は、複数の製造工程ＰＡ〜ＰＺを備えており、それぞれの製造工程では、複数の製造装置（ＥＡ１、ＥＡ２等）を備えている。そして、製造システム１７０では、全ての製造工程ＰＡ〜ＰＺにおいて、一つの製造装置が選択されて製造が行われるものとする。本実施形態においては、このような製造システム１７０で基板を製造するようにしており、製造された基板については、試験工程ＰＴにおいて、試験装置ＥＴ１、ＥＴ２で不良部分（不良素子）の有無が試験されるものとする。
【００１４】
そして、全ての製造装置ＥＡ１〜ＥＺ２及び試験装置ＥＴ１、ＥＴ２はネットワーク（ＮＴ）１７１を介して、試験結果管理装置１７２及び製造装置管理装置１７３に接続されており、製造システム１７０で製造される全ての基板における不良の有無及び不良の発生位置を特定する情報が試験結果管理装置１７２で管理されており、製造システム１７０で製造される全ての基板が各工程でどの製造装置を経て生成されたのかを特定する情報が製造装置管理装置１７３で管理されている。
【００１５】
さらに、本発明の実施形態である解析装置１００は、ネットワーク１７１を介して試験結果管理装置１７２及び製造装置管理装置１７３に接続されており、これらの装置が管理している情報を取得することができるようにされている。
【００１６】
図１に戻り、解析装置１００は、記憶部１１０と、制御部１２０と、入力部１３０と、出力部１４０と、送受信部１５０と、を備えている。
【００１７】
記憶部１１０は、試験結果情報記憶領域１１１と、製造経路情報記憶領域１１２と、不良工程情報記憶領域１１３と、を備えている。
【００１８】
試験結果情報記憶領域１１１には、解析装置１００で解析する対象となる基板について、不良の有無及び不良の発生位置を特定する情報が記憶される。
【００１９】
例えば、試験結果情報記憶領域１１１には、図３（試験結果テーブル１１１ａの概略図）に示されているような試験結果テーブル１１１ａが記憶される。
【００２０】
試験結果テーブル１１１ａは、試験名称欄１１１ｂと、基板番号欄１１１ｃと、行番号欄１１１ｄと、列番号欄１１１ｅと、試験結果欄１１１ｆと、を備えている。
【００２１】
試験名称欄１１１ｂには、基板に対して行った試験を特定する情報が格納される。
【００２２】
基板番号欄１１１ｃには、試験を行った基板を特定する識別情報が格納される。
【００２３】
ここで、本実施形態においては、基板番号欄１１１ｃで特定される基板に対して、試験名称欄１１１ｂで特定される試験を行った位置（素子）を、基板面に対応する平面において直交するように配置された行と列とで特定するようにされている。このため、本実施形態では、試験を行った位置（素子）を行番号欄１１１ｄに格納される行を特定する情報（行番号）と、列番号欄１１１ｅに格納される列を特定する情報（列番号）と、で特定するようにしている。
【００２４】
試験結果欄１１１ｆには、基板番号欄１１１ｃで特定される基板において、行番号欄１１１ｄ及び列番号欄１１１ｅで特定される位置（素子）を試験した結果を特定する情報が格納される。ここでは、当該試験の結果で不良が発見されなかった場合には「良」の文字が、不良が発見された場合には「不良」の文字が、格納される。
【００２５】
なお、本実施形態においては、試験結果情報記憶領域１１１に記憶される情報は、図２に示す試験結果管理装置１７２から取得するようにされているが、このような態様に限定されず、例えば、解析装置１００のオペレータが後述する入力部１３０を介して所定の情報を入力するようにしてもよい。
【００２６】
製造経路情報記憶領域１１２には、解析装置１００で解析する対象となる基板について、当該基板を製造する際に使用される製造装置を特定する情報が各々の製造工程毎に記憶される。
【００２７】
例えば、製造経路情報記憶領域１１２には、図４（製造経路テーブル１１２ａの概略図）に示されているような製造経路テーブル１１２ａが記憶される。
【００２８】
製造経路テーブル１１２ａは、基板番号欄１１２ｂと、工程欄１１２ｃと、を備えている。
【００２９】
基板番号欄１１２ｂには、基板を特定する識別情報が格納される。
【００３０】
工程欄１１２ｃには、基板番号欄１１２ｂで特定される基板を製造する際に使用された製造装置が各々の製造工程毎に格納される。
【００３１】
なお、本実施形態においては、製造経路情報記憶領域１１２に記憶される情報は、図２に示す製造装置管理装置１７３から取得するようにされているが、このような態様に限定されず、例えば、解析装置１００のオペレータが後述する入力部１３０を介して所定の情報を入力するようにしてもよい。
【００３２】
不良工程情報記憶領域１１３には、後述する制御部１２０で不良の原因となる製造装置を有すると判断された製造工程を特定する情報が記憶される。
【００３３】
例えば、不良工程情報記憶領域１１３には、図５（不良工程テーブル１１３ａの概略図）に示されているような不良工程テーブル１１３ａが記憶される。
【００３４】
不良工程テーブル１１３ａは、分割領域欄１１３ｂと、工程欄１１３ｃと、解析値欄１１３ｄと、を備えている。
【００３５】
分割領域欄１１３ｂには、後述する制御部１２０で不良原因となる製造装置を有する製造工程を特定する際に使用された分割領域を特定する情報が格納される。なお、分割領域については後述する。
【００３６】
工程欄１１３ｃには、後述する制御部１２０で不良原因となる製造装置を有すると判断された製造工程を特定する情報が格納される。なお、本実施形態においては、各製造工程に識別情報が割り振られており、当該識別情報が本欄に格納される。
【００３７】
解析値欄１１３ｄには、後述する制御部１２０で不良原因となる製造装置を有する製造工程を特定する際に使用された解析値が格納される。なお、当該解析値については後述する。
【００３８】
図１に戻り、制御部１２０は、分割領域設定部１２１と、分割領域集計部１２２と、特徴量算出部１２３と、不良工程特定部１２４と、を備えている。
【００３９】
分割領域設定部１２１は、不良を発生させる製造装置を含む工程を特定する解析を行うための分割領域を設定する処理を行う。
【００４０】
例えば、図６（分割領域１７６ａの概略図）に示されているように、分割領域パターン１７６ａは、基板１７５の基板面の外縁に対応する外周１７６ｂの内側の領域を、複数の領域に分割し、各分割領域に唯一の識別情報（Ｄ６０１〜Ｄ６１２）を割り振っている。
【００４１】
図６では、円形の基板１７５の外縁と同じかわずかに大きい外周１７６ｂの内側の領域を、外周１７６ｂの中心とその中心を同じくし、外周１７６ｂよりも小さい半径を有する内円１７６ｃ、１７６ｄと、外周１７６ｂの中心において直交する二つの線分１７６ｅ、１７６ｆと、で分割して、各々の分割領域を生成している。
【００４２】
分割領域設定部１２１が設定する分割領域については、予め解析を行う工程で製造される基板の大きさや形状から、少なくとも一つ以上の分割領域パターンを定めておき、記憶部１１０の特定の領域に記憶させておけばよい。
【００４３】
例えば、分割領域パターンについては、図６に示されているようなものに限られず、図７（分割領域パターン２７６ａの概略図）に示されているようなものを使用することもできる。
【００４４】
図７では、円形の基板１７５の外縁と同じかわずかに大きい外周２７６ｂの内側の領域を、一方向において分割する三つの線分２７６ｃ、２７６ｄ、２７６ｅと、当該一方向に直交する方向において分割する三つの線分２７６ｆ、２７６ｇ、２７６ｈと、で分割して、各々の分割領域を生成している。
【００４５】
また、基板の形状についても円形に特定されるわけではなく、例えば、図８（分割領域パターン３７６ａの概略図）に示されているような矩形状のものを使用することも可能である。
【００４６】
ここで、図８では、矩形状の基板２７５の外縁と同じかわずかに大きい外周３７６ｂの内側の領域を、一方向において分割する二つの線分３７６ｃ、３７６ｄと、当該一方向に直交する方向において分割する二つの線分３７６ｅ、３７６ｆと、で分割して、各々の分割領域を生成している。
【００４７】
なお、分割領域パターンについては、以上のようなものに限定されるわけではなく、基板面に対応する面を複数の領域に分割することのできるものであればどのようなものを使用してもよい。
【００４８】
また、分割領域設定部１２１は、制御部１２０において解析を行う際に、分割領域パターンを出力部１４０に出力し、解析装置１００のオペレータから入力部１３０を介した入力を受け付けて、分割領域パターンに含まれている各々の分割領域の大きさや形状を変えることができるようにする。この場合には、入力部１３０を介して、分割領域間の境界線を移動させることで、各々の分割領域の大きさや形状を変えることができるようにすることが望ましい。
【００４９】
ここで、分割領域設定部１２１は、分割領域パターン毎に、基板の大きさや形状から、試験結果情報記憶領域１１１に記憶されている試験結果テーブル１１１ａにおける位置情報である行と列とがいずれの分割領域に含まれるかの対応を特定する情報を備えているものとする。例えば、試験結果テーブル１１１ａにおける位置情報である行及び列により特定される位置と、各々の分割領域パターンにおける各々の分割領域の境界線と、を同じ座標上で特定することで、これらの位置関係を特定することができる。
【００５０】
分割領域集計部１２２は、試験結果情報記憶領域１１１に記憶されている試験結果テーブル１１１ａに基づいて、分割領域設定部１２１で設定された分割領域毎に、当該分割領域の各々に含まれる良品数と、不良品数と、を特定する。
【００５１】
具体的には、分割領域集計部１２２は、各々の基板毎に試験結果テーブル１１１ａの行番号欄１１１ｄ及び列番号欄１１１ｅで特定される位置情報から分割領域設定部１２１で設定された分割領域に含まれる位置（素子）を特定して、当該位置（素子）の試験結果を良品と不良品とに振り分けることで各々集計し、例えば、図９（集計結果テーブル１７７ａの概略図）に示されるような集計結果を生成する。
【００５２】
例えば、集計結果テーブル１７７ａは、基板番号欄１７７ｂと、分割領域番号欄１７７ｃと、良品数欄１７７ｄと、不良品数欄１７７ｅと、を備える。
【００５３】
基板番号欄１７７ｂには、集計した基板を識別する識別情報が格納される。なお、本欄には、試験結果テーブル１１１ａの基板番号欄１１１ｃに格納されている情報を格納すればよい。
【００５４】
分割領域番号欄１７７ｃには、良品数及び不良品数を集計する各々の分割領域を特定する識別情報が格納される。なお、本欄に格納される識別情報については、予め個々の分割領域に割り振られている識別情報を格納すればよい。
【００５５】
良品数欄１７７ｄには、基板番号欄１７７ｂで特定される基板の、分割領域番号欄１７７ｃで特定される分割領域に対応する部分に含まれる位置（素子）のうち、試験結果テーブル１１１ａの試験結果欄１１１ｆにおいて「良」の文字が格納されている位置（素子）の数が格納される。
【００５６】
不良品数欄１７７ｅと、基板番号欄１７７ｂで特定される基板の、分割領域番号欄１７７ｃで特定される分割領域に対応する部分に含まれる位置（素子）のうち、試験結果テーブル１１１ａの試験結果欄１１１ｆにおいて「不良」の文字が格納されている位置（素子）の数を格納する。
【００５７】
以上のような集計結果テーブル１７７ａについては、記憶部１１０の所定の領域に記憶すればよい。
【００５８】
特徴量算出部１２３は、分割領域集計部１２２で集計された集計結果に基づいて、各々の基板の各々の分割領域に対応する部分に含まれる良品数又は不良品数を統計的に処理して、各基板の各分割領域における不良品数に偏りがあるか否かを判断するための特徴量を算出し、当該特徴量から密集した不良を有する基板を特定する処理を行う。
【００５９】
例えば、本実施形態における特徴量算出部１２３は、特徴量として、全基板の全分割領域での平均不良率に基づく片側二項検定の有意確率を算出する。
【００６０】
これは、全基板の全分割領域での平均不良率をｐ、対象となる基板の特定の分割領域に含まれる試験された位置（素子）の数をｍ、その中の不良数をｋとすると、片側二項検定の有意確率Ｐｂｉｎは、下記の（７）式で求まる。
【００６１】
【数７】
2008177331.tif 000003
【００６２】
当該有意確率は、対象とした基板における特定の分割領域に全基板の全分割領域の平均不良率と同じ割合で不良が存在すると仮定したときに、当該分割領域が偶然にその不良率以上に不良品を含む確率である。例えば、有意確率が０．０５であるとき、対象とした基板における特定の分割領域は９５％の確率で偶然ではなく全基板の全分割領域の平均不良率より高い割合の不良品を含むことを示す。そして、偶然ではなく平均不良率より高い割合の不良品を含む場合には、対象とした基板における特定の分割領域に密集した不良が発生していると考えられる。
【００６３】
従って、特徴量算出部１２３は、有意確率が予め定められた閾値（例えば、０．０５）以下である場合には、密集した不良が発生していると判断する。
【００６４】
そして、特徴量算出部１２３は、以上のようにして特徴量を算出して、算出した特徴量から密集した不良の有無を特定した情報を生成する。
【００６５】
例えば、本実施形態においては、特徴量算出部１２３は、図１０（特徴量管理テーブル１２３ａの概略図）に示すような特徴量管理テーブル１２３ａを生成して記憶部１１０の所定の領域に記憶する。
【００６６】
特徴量管理テーブル１２３ａは、基板番号欄１２３ｂと、分割領域欄番号欄１２３ｃと、良品数欄１２３ｄと、不良品数欄１２３ｅと、有意確率欄１２３ｆと、不良の有無欄１２３ｇと、グループ欄１２３ｈと、を備える。
【００６７】
基板番号欄１２３ｂ、分割領域欄番号欄１２３ｃ、良品数欄１２３ｄ及び不良品数欄１２３ｅについては、集計結果テーブル１７７ａの各欄と同様であるため説明を省略する。
【００６８】
有意確率欄１２３ｆには、基板番号欄１７７ｂで特定される基板の、分割領域番号欄１７７ｃで特定される分割領域について、（７）式で算出した有意確率を格納する。
【００６９】
不良の有無欄１２３ｇには、有意確率欄１２３ｆに格納された有意確率が予め定められた閾値以下である場合には密集した不良があるとして「有」の文字が、当該有意確率が当該閾値よりも大きい場合には密集した不良がないとして「無」の文字が、格納される。
【００７０】
グループ欄１２３ｈには、不良の有無欄１２３ｇで、「無」の文字が格納されている場合には「０」の数字が、「有」の文字が格納されている場合には「１」の文字が、格納される。即ち、「０」のグループに属する基板には密集した不良がなく、「１」のグループに属する基板には密集した不良があることを示す。
【００７１】
なお、本実施形態における特徴量算出部１２３は、片側二項検定の有意確率を用いて不良品の偏りを判断するようにしているが、このような態様に限定されず、例えば、特徴量として、全基板の全分割領域での平均不良率に基づく片側カイ二乗検定の有意確率と不良率を算出してもよい。
【００７２】
具体的には、全基板の全分割領域での平均不良率をｐ、解析対象となっている基板の特定の分割領域に含まれる部分（素子）の数をｍ、その中の不良品数をｋとすると、当該基板のカイ二乗値であるΧ２waferは下記の（８）式で求まる。
【００７３】
【数８】
2008177331.tif 000004
【００７４】
この（８）式で求めたカイ二乗値を自由度１のカイ二乗分布の累積確率関数に代入し、求めたカイ二乗値以下の累積確率を有意確率として算出する。
【００７５】
当該有意確率が低いことは、片側二項検定の有意確率と同様に、偶然ではなく対象とした基板における特定の分割領域の不良率が高い、もしくは、低いことを示している。従って、このような有意確率が低く、当該分割領域における不良率が高い場合には、密集した不良が発生しているものと判断することができる。
【００７６】
不良工程特定部１２４は、特徴量算出部１２３において密集した不良を有すると判断された基板が通過した製造装置の偏りを時計的に解析し、密集した不良の発生原因と考えられる製造装置が含まれている製造工程を特定する。通過した製造装置の偏りの統計的解析は、例えば、片側カイ二乗検定を用いて解析すればよい。
【００７７】
具体的には、ある製造工程Ｘにおいて、ｎ台（ｎは自然数）の製造装置ＥＸ１、ＥＸ２、・・・、ＥＸｎが使用されているとする。特徴量管理テーブル１２３ａのグループ欄１２３ｈにおいて、「０」のグループ（密集した不良を有しないと判断されたグループ）に属する基板の総数をＳ０、「１」のグループに属する基板の総数をＳ１とする。各製造装置ＥＸｉ（ｉはｎ以下の自然数）を通過した「０」のグループに属する基板の総数をＷ０ｉとし、各製造装置ＥＸｉを通過した「１」のグループに属する基板の総数をＷ１ｉとする。このとき，工程Ｘのカイ二乗値であるΧ２ｐｒｏｃｅｓｓは、下記の（９）式で求まる。
【００７８】
【数９】
2008177331.tif 000005
【００７９】
そして、求めたカイ二乗値を自由度ｎ−１のカイ二乗分布の累積確率関数に代入し、求めたカイ二乗値以下の累積確率を算出する。その累積確率が予め定めた閾値以下であるばあいには、工程Ｘにおける製造装置に統計的な偏りがあると特定することができる。例えば、当該累積確率が０．０５以下である場合には、９５％以上の信頼度で、当該工程Ｘを「１」のグループに属する基板が通過した際に使用された製造装置に統計的な偏りがあると特定することができる。このようなカイ二乗値の計算と、累積確率の計算と、を全製造工程に対して行うことで、「１」のグループに含まれる基板が通過した製造装置に統計的な偏りがある工程を特定することができる。
【００８０】
そして、不良工程特定部１２４は、このようにして特定した製造工程と、分析に使用した分割領域と、累積確率（解析値）と、を不良工程テーブル１１３ａに新たなエントリを作成して格納し、所定の様式にして出力部１４０から出力する。
【００８１】
入力部１３０は、解析装置１００のオペレータが情報を入力するユニットである。
【００８２】
出力部１４０は、解析装置１００での解析結果を出力するユニットである。
【００８３】
送受信部１５０は、図２に示されているＮＴ１７１を介して情報の送受信を行うインターフェースである。
【００８４】
以上のように構成される解析装置１００については、図１１（コンピュータ１８０の概略図）に示されているようなコンピュータ１８０で実現することができる。
【００８５】
コンピュータ１８０は、図示するように、ＣＰＵ１８１と、メモリ１８２と、ＨＤＤ等の外部記憶装置１８３と、ＣＤ-ＲＯＭやＤＶＤ-ＲＯＭ等の可搬性を有する記憶媒体１８４から情報を読み出す読取装置１８５と、キーボードやマウスなどの入力装置１８６と、ディスプレイなどの出力装置１８７と、通信ネットワークに接続するためのＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信装置１８８と、を備えている。
【００８６】
例えば、記憶部１１０は、外部記憶装置１８３により実現可能であり、制御部１２０は、外部記憶装置１８３に記憶されている所定のプログラムをメモリ１８２にロードしてＣＰＵ１８１で実行することで実現可能であり、入力部１３０は、入力装置１８６により実現可能であり、出力部１４０は、出力装置１８７により実現可能であり、送受信部１５０は、通信装置１８８で実現可能である。
【００８７】
この所定のプログラムは、読取装置１８５を介して記憶媒体１８４から、あるいは、通信装置１８８を介してネットワークから、外部記憶装置１８３にダウンロードされ、それから、メモリ１８２上にロードされてＣＰＵ１８１により実行されるようにしてもよい。また、読取装置１８５を介して記憶媒体１８４から、あるいは、通信装置１８８を介してネットワークから、メモリ１８２上に直接ロードされ、ＣＰＵ１８１により実行されるようにしてもよい。
【００８８】
図１２は、解析装置１００での解析処理を示すフローチャートである。
【００８９】
まず、解析装置１００の分割領域設定部１２１は、出力部１４０に分割領域パターンを表示して、入力部１３０を介して解析装置１００のオペレータから、分割領域パターンの選択を受け付ける（Ｓ１０）。この際、分割領域パターンを複数表示して、どのパターンを使用するか、を入力部１３０で選択できるようにすることが望ましい。また、選択したパターンの境界線を入力部１３０で移動することができるようにすることで、分割領域パターンの変更を行うことができるようにすることが望ましい。また、このようなステップを設けずに、予め定められた分割領域で解析を行うようにしてもよい。
【００９０】
次に、解析装置１００の分割領域集計部１２２は、ステップＳ１０で選択された分割領域パターンの内から、未解析の分割領域パターンを一つ特定する（Ｓ１１）。
【００９１】
そして、解析装置１００の分割領域集計部１２２は、試験結果情報記憶領域１１１に記憶されている試験結果テーブル１１１ａを読み込み、ステップＳ１１で特定した領域に含まれる部分を行番号及び列番号から特定して、当該分割領域における良品数及び不良品数を各々の基板毎に集計する（Ｓ１２）。なお、このようにして集計した結果は、集計結果テーブル１７７ａに格納して、記憶部１１０の所定の領域に記憶する。
【００９２】
次に、解析装置１００の特徴量算出部１２３は、未解析の分割領域であって、解析対象とする分割領域を一つ選出する（Ｓ１３）。例えば、分割領域毎の不良数を全基板について合計した数が大きい分割領域を選択してもよいし、分割領域毎の不良率を全基板について計算した値が大きい分割領域を選択してもよい。
【００９３】
そして、解析装置１００の特徴量算出部１２３は、ステップＳ１３で選出された分割領域の特徴量（有意確率）を上述の（７）式を用いて算出する（Ｓ１４）。
【００９４】
次に、解析装置１００の特徴量算出部１２３は、ステップＳ１４算出された特徴量（有意確率）が予め定められた閾値以下である基板につき、密集した不良が発生しているものと判断する（Ｓ１５）。ステップＳ１４で算出された特徴量及びステップＳ１５で特定された情報については、特徴量管理テーブル１２３ａに格納される。
【００９５】
次に、解析装置の不良工程特定部１２４は、製造経路情報記憶領域１１２に記憶されている製造経路テーブル１１２ａを読み出し、ステップＳ１５で密集した不良が発生していると判断された基板に関して、上述の（９）式で算出した求めたカイ二乗値を自由度ｎ-１のカイ二乗分布の累積確率関数に代入して累積確率を算出し、密集した不良が発生していると判断された基板が隔たって通過している製造装置を有する製造工程を特定する（Ｓ１６）。
【００９６】
そして、解析装置の不良工程特定部１２４は、このようにして特定した製造工程と、分析に使用した分割領域と、累積確率（解析値）と、を不良工程テーブル１１３ａに新たなエントリを作成して格納する（Ｓ１７）。
【００９７】
次に、解析装置１００の特徴量算出部１２３は、未解析の分割領域があるか否かを判断して（Ｓ１８）、未解析の分割領域がある場合には、ステップＳ１３に戻って処理を繰り返し、未解析の分割領域がない場合には、ステップＳ１９に進む。
【００９８】
ステップＳ１９では、解析装置１００の分割領域集計部１２２は、ステップＳ１０で選択された分割領域パターンの内から、未解析のパターンがあるか否かを判断し、未解析の分割パターンがある場合には、ステップＳ１１に戻って処理を繰り返し、未解析の分割パターンがない場合には、ステップＳ２０に進む。
【００９９】
ステップＳ２０では、解析装置１００の不良工程特定部１２４は、不良工程テーブル１１３ａに格納されている情報を所定の形式にして出力部１４０を介して出力する。
【０１００】
以上のように、本実施形態においては、各分割領域において、即ち、一つの分割領域だけを用いて統計的解析を行い、密集した不良の原因となる製造装置（製造工程）を特定しているため、例えば、図１３（基板３７５及び分割領域４７６ａの概略図）に示されているように、基板３７５に、複数の製造装置（製造工程）で形成された複数の密集した不良１９０、１９１がある場合でも、例えば、密集した不良１９０については、分割領域Ｄ６０４、密集した不良１９１については、分割領域Ｄ６０２を用いて解析することで、これらの原因となっている製造工程をそれぞれ特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】解析装置の概略図。
【図２】製造システムの概略図。
【図３】試験結果テーブルの概略図。
【図４】製造経路テーブルの概略図。
【図５】不良工程テーブルの概略図。
【図６】分割領域パターンの概略図。
【図７】分割領域パターンの概略図。
【図８】分割領域パターンの概略図。
【図９】集計結果テーブルの概略図。
【図１０】特徴量管理テーブルの概略図。
【図１１】コンピュータの概略図。
【図１２】解析装置での解析処理を示すフローチャート。
【図１３】基板及び分割領域の概略図。
【符号の説明】
【０１０２】
１００  解析装置
１１０  記憶部
１１１  試験結果情報記憶領域
１１２  製造経路情報記憶領域
１１３  不良工程情報記憶領域
１２０  制御部
１２１  分割領域設定部
１２２  分割領域集計部
１２３  特徴量算出部
１２４  不良工程特定部
１３０  入力部
１４０  出力部
【図１】
2008177331.tif 000012
【図２】
2008177331.tif 000013
【図３】
2008177331.tif 000014
【図４】
2008177331.tif 000015
【図５】
2008177331.tif 000016
【図６】
2008177331.tif 000017
【図７】
2008177331.tif 000018
【図８】
2008177331.tif 000019
【図９】
2008177331.tif 000020
【図１０】
2008177331.tif 000021
【図１１】
2008177331.tif 000022
【図１２】
2008177331.tif 000023
【図１３】
2008177331.tif 000024