(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェハ上に複数のチップを形成する工程と、
前記複数のチップに対してカテゴリー化されたテスト項目についてそれぞれテストを行う工程と、
前記テスト項目において不良と判断されたチップの前記ウェハ内における数をテスト項目の値とし、同じ前記テスト項目の値を有するウェハ数を発生数として表す第１のヒストグラムを作成する工程と、
前記ヒストグラムの分布最大値を軸に、前記分布最大値のテスト項目の値よりも大きいテスト項目の値を有する分布を取り出し、左右が逆になるように反転させて、前記分布最大値の隣からテスト項目の値が小さくなる範囲に配置し、前記分布最大値に隣接する前記テスト項目の値を拡張したヒストグラムを追加して左右対称となる第２のヒストグラムを作成する工程と、
前記第２のヒストグラムを正規分布とみなして、平均値と標準偏差を求める工程と、
前記平均値と標準偏差により、カテゴリー化されたテスト項目について新たなウェハのテストを行い前記新たなウェハの良否を判定する工程と、
を有する半導体装置の製造方法。
【請求項２】
前記標準偏差は（75%値−25%値）/1.35の計算により求められたロバストシグマであることを特徴とする請求項１記載の半導体装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェハテストにおけるカテゴリー化されたテスト項目に対して統計的な手法を用い、通常とは異なる不良数が発生したウェハを効率的に除去することができる半導体装置の製造方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ウェハテストとは、ウェハ上に形成された複数のチップのそれぞれに対してカテゴリー化されたテスト項目について順次テストを行うものである。このウェハテストの結果から、カテゴリー化されたテスト項目を満たさなかったチップの数を不良数としてウェハロットごとに集計し、不良数がある数以上出たらそのウェハロットについて合否を検討し判断することで、品質を保ちつつ半導体装置の製造が継続される（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ウェハロットの製造が安定している場合は不良の発生数が各ウェハ当たり５個以下と少ないため、一般には、図４に示すように、テスト項目の値に対する不良の発生数を描いたヒストグラムは、最も発生数が多いピークである分布最大値が０〜３程度のポアソン分布で近似でき、ポアソン分布の分散を用いて管理することが可能である。
【０００４】
図３はカテゴリー化されたテスト項目のロット内のウェハごとの不良数の推移を示した例である。本例では予期せぬタイミングで通常の製品に比べ不良数が多いと判断できるウェハを含むロットが連続して出現している。このような場合、通常の分布状態を示す標準偏差をσとすると、テスト項目の値が、例えば、平均値から３σの範囲を超えたウェハは良品ではないと判定され、再測定あるいは廃棄されることとなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平８−１４７３６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、ポアソン分布は通常λで表されるパラメータを１つ持っているだけであり、このλが分布の平均値であり、分布の分散となっている。そのためプロセス変動による分布変動があっても、ポアソン分布で近似した場合の平均値が同じであれば、同じ分散σとなる。例えば、平均値から±３σの範囲を良品とする３σ管理と仮定した場合、σは変わらないので同じ規格値での運用となってしまう。このように、ポアソン分布で近似した場合、同じ平均値と同じ分散を有していても、真のポアソン分布ではないために、ポアソン分布からのずれの大きさが異なることがある。図６はこうした状況を示す例である。２つのヒストグラムを１つのグラフに描いてある。縦軸は不良の発生数、横軸はテスト項目の値であり、テスト項目の値ごとに、異なる分布を有する２つのヒストグラムを並べて描いてある。各テスト項目の値の右側に描かれた分布はポアソン分布であり、左側は裾を長く引いている分布である。この例では両方の分布をポアソン分布で近似した場合平均値が同じであるので、分散あるいは分散の平方根である標準偏差σも同じになる。そのため、右側の裾を長く引いている分布においては、ポアソン分布の標準偏差を用いた場合、正常でないと判断される、平均値から３σの範囲を超えて大きい値を有するウェハの数が増大することになる。こうしたウェハの対処については通常人間が判断することになるが、このように、ポアソン分布からはずれている分布に対しても、ポアソン分布を当てはめて良否を判定しているので正常でないと判断されるウェハ数の増大は避けることができない。
【０００７】
本発明は、上述の問題に鑑み、ウェハテストにより統計的には予測できない値が得られたウェハを自動で判断して良否を判定することができる半導体装置の製造方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するために、以下の手段を用いる、即ち、
ウェハ上に複数のチップを形成する工程と、
前記複数のチップに対してカテゴリー化されたテスト項目についてそれぞれテストを行う工程と、
前記テスト項目において不良と判断されたチップの前記ウェハ内における数をテスト項目の値とし、同じ前記テスト項目の値を有するウェハ数を発生数として表す第１のヒストグラムを作成する工程と、
前記ヒストグラムの分布最大値を軸に、前記分布最大値のテスト項目の値よりも大きいテスト項目の値を有する分布を取り出し、左右が逆になるように反転させて、前記分布最大値の隣からテスト項目の値が小さくなる範囲に配置し、前記分布最大値に隣接する前記テスト項目の値を拡張したヒストグラムを追加して第２のヒストグラムを作成する工程と、
前記第２のヒストグラムを正規分布とみなして、平均値と標準偏差を求める工程と、
前記平均値と標準偏差により、カテゴリー化されたテスト項目について新たなウェハのテストを行い前記新たなウェハの良否を判定する工程と、
を有する半導体装置の製造方法を用いる。
【発明の効果】
【０００９】
元のデータを分布最大値で折り返して作成した擬似正規分布から求められる分散あるいはロバストシグマを用いることで、真の異常と考えられる異常値を取り除いた標準偏差σの算出が可能となり、算出されたσを用いて、異常値を示すウェハを取り除く一方、正常で無いと判断されるウェハの数をむやみに増加させずにウェハの選別が可能となる。選別は自動で行うことができ、効率的なウェハの製造が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法を示すフローチャートである。
【図２】ポアソン分布から外れた分布から形成される擬似正規分布を示す図である。
【図３】カテゴリー化されたテスト項目のロット内のウェハごとの不良数の推移を示す図である。
【図４】ポアソン分布で近似可能な分布を有するテスト項目の値に対する不良の発生数を描いたヒストグラムである。
【図５】擬似正規分布を作成するために利用するデータの範囲を示す図である。
【図６】異なる分布であるが、ポアソン分布で近似すると平均値と分散が等しくなる分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施の形態に係る半導体装置の製造方法を図１のフローチャートに沿って説明する。
【００１２】
まず、ウェハ上に複数のチップを形成するウェハ製造工程を経たウェハに対し、ウェハテストとして、製造したウェハ内の複数のチップのそれぞれに対してテスタによりカテゴリー化されたテスト項目について順次測定する。ウェハテストの結果から、カテゴリー化されたテスト項目を満たさなかったチップの数を不良数としてウェハごとに集計し、カテゴリー化されたテスト項目の値とする。同じテスト項目の値を持つウェハの枚数を発生数とし、発生数を累積する（Ｓ０）。ウェハテストの対象となるウェハは、通常、ある期間内に製造された同種のウェハである。
【００１３】
次に、図４に示すように、ウェハカテゴリ不良数とも呼ばれるテスト項目の値を横軸にとり、同じテスト固目の値を有するウェハの枚数を発生数として縦軸にとって、ウェハカテゴリ不良数の分布を示すヒストグラムを描く（Ｓ１）。この場合、ゼロの近くに最大値がある分布となり、ポアソン分布に近い分布となる。
【００１４】
しかし、ポアソン分布においては分散と平均値は等しいので、分散の平方根である標準偏差σは、平均値の平方根である。平均値が変わらなければ標準偏差も変わらないので、標準偏差σは分布変動に対応できていない。
【００１５】
そこで、図５に示すように、分布最大値を軸に分布最大値よりもグラフ上で右側に位置する、分布最大値のテスト項目の値よりも大きいテスト項目の値を有する分布を取り出し、左右が逆になるように反転させて、分布最大値の左側となるテスト項目の値が小さくなる範囲に上書きして配置し、分布最大値に隣接してテスト項目の値を拡張したヒストグラムを擬似的に作成する（Ｓ２）。これにより、図２に示す、ポアソン分布から外れた分布から形成された擬似正規分布が完成する。
【００１６】
図２に示した擬似正規分布を用いて、例えば、正規分布を想定した場合の標準偏差σの計算が可能となる（Ｓ３）。自動車に搭載される電子部品に関しては（75%値−25%値）/1.35の計算により求められるロバストシグマを用いることもある。擬似正規分布とすることで分布の範囲は広がっているので、算出される分散の値は大きくなり、平均値は下がることになる。ここで算出された分散から求めた標準偏差σを用いて平均値から３σ以内のウェハを良品とすることが問題ないことを発明者は確認している。
【００１７】
以上により、擬似的に正規分布を想定し、真の異常と考えられる異常値を取り除いた標準偏差σの算出が可能となるので、新たに製造されたウェハに対して、算出されたσを用いて、異常値を示すウェハを取り除く一方、正常で無いと判断されるウェハの数をむやみに増加させずにウェハの選別をすることが可能となる。ウェハの良否は自動的に判断することが容易であり、滞りなく次の工程に送ることで半導体装置の効率的な製造が可能となる。
【００１８】
一例として、分布を有するデータに対し、ある分布を想定して当てはめた場合のデータの平均値、標準偏差σ、および上限として平均値＋3σの計算値を以下の表１に示す。想定に用いた分布は、ポアソン分布、正規分布、および、上記説明した元のデータを分布最大値で折り返して作成したデータに対する正規分布である。３番目の元のデータを分布最大値で折り返して作成したデータに対する正規分布においては、通常用いられる標準的なσと、ロバストシグマを示してある。
【００１９】
【表１】
0006656984.tif 000002
【００２０】
以上示したように、元のデータを分布最大値で折り返して作成した擬似正規分布から求められる分散あるいはロバストシグマを用いることで、真の異常と考えられる異常値を取り除いた標準偏差σの算出が可能となり、算出されたσを用いて、異常値を示すウェハを取り除く一方、正常で無いと判断されるウェハの数をむやみに増加させずにウェハの選別が可能となる。選別は自動で行うことができ、効率的なウェハの選別が可能となり、半導体装置の製造に寄与することができる。
【符号の説明】
【００２１】
Ｓ０、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４  チップの測定から選別までの工程
【図１】
0006656984.tif 000003
【図２】
0006656984.tif 000004
【図３】
0006656984.tif 000005
【図４】
0006656984.tif 000006
【図５】
0006656984.tif 000007
【図６】
0006656984.tif 000008