(57)【要約】【課題】半導体ウエーハ上に存在する欠陥の発生原因となる生産装置の推定において、人間による判断を低減した半導体装置の生産管理システムを提供する。【解決手段】欠陥検査装置１１やレビューＳＥＭなどの欠陥観察装置１２から送られてくるデータを受け、ロット単位あるいはウエーハ単位にデータを加工する欠陥管理システム１と、欠陥管理システム１から転送される加工済みデータを受け、当該加工済みデータを用いて欠陥発生の原因となる生産装置を推定する欠陥診断システム２と、当該欠陥診断システム２で推定された欠陥発生の原因となる生産装置に関する情報を受け、当該情報に基づいて複数の生産装置を管理する装置管理システム３とを主たる構成として備えている。また、上記構成の他に、ロットごとに処理履歴に関するデータを記録したロット処理履歴データベース４を備えている。【選択図】        図１
2004327465.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体装置の欠陥検査において取得された検出欠陥数、欠陥サイズ、欠陥位置の情報を含む欠陥データ、および欠陥を形状に基づいてクラス分類した欠陥クラスのデータを受け、欠陥の面内分布をコード化して欠陥分布コードを得る欠陥管理システムと、
前記欠陥管理システムから転送される前記欠陥分布コード、欠陥データおよび欠陥クラスのデータを受け、予め準備したデータベースに蓄積された、前記欠陥分布コードに対応する前記欠陥クラスごとの欠陥数のデータに対しての欠陥診断情報に基づいて欠陥診断を行い、欠陥発生の原因となる生産装置を特定する欠陥診断システムと、
前記欠陥診断システムで特定された欠陥発生の原因となる前記生産装置に関する情報を受け、該情報に基づいて複数の生産装置を管理する装置管理システムとを備える、半導体装置の生産管理システム。
【請求項２】
前記欠陥管理システムは、
前記欠陥サイズ、前記検出欠陥数、前記欠陥クラスを選択条件として組み合わせ、該選択条件により前記欠陥データおよび前記欠陥クラスのデータにフィルタをかけ、所定のデータのみをピックアップし、該ピックアップデータに基づいて得られる欠陥の面内分布にコードを付記して前記欠陥分布コードを取得する、請求項１記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項３】
前記選択条件には、
前後する検査結果を比較して取得される欠陥の増加の有無をさらに含む、請求項２記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項４】
前記選択条件は、１つの半導体ウエーハに対しての複数種類の条件が設定される、請求項２記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項５】
前記欠陥診断システムは、
前記欠陥管理システムから転送される欠陥データおよび欠陥クラスのデータに基づいて作成した診断実施判定テーブルを用いて、前記欠陥診断の要否を判定し、
前記診断実施判定テーブルは、
前記欠陥サイズに対して前記検出欠陥数、前記欠陥位置の情報に基づいて前後する検査結果を比較して取得される欠陥の増加数および前記欠陥クラスごとの欠陥数をパラメータとして有し、前記欠陥診断システムは、前記パラメータおよび予め設定された欠陥を有する場合の歩留まり低下率とを所定の論理演算式で計算することで前記欠陥診断の要否を決定する、請求項２記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項６】
前記診断実施判定テーブルは、
半導体ウエーハを複数のチップに区分した場合に、欠陥を有するチップの個数である欠陥発生チップ数と、
前記前後する検査結果を比較して取得される欠陥が増加したチップの個数である欠陥増加チップ数とを前記パラメータとしてさらに有する、請求項５記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項７】
前記欠陥診断システムは、
前記欠陥分布コードに対して、前記欠陥クラスごとの前記欠陥数のデータをパラメータとして有する診断テーブルを用いて前記欠陥診断を行う、請求項５記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項８】
前記診断テーブルは、
前記欠陥診断情報として、
推定される欠陥発生の原因となる生産装置群、発報条件、欠陥発生の原因および対策についての情報を含む、請求項７記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項９】
前記欠陥クラスごとの欠陥数は、
単純比例方式による補正式およびクラスター状の欠陥に対応した補正式の少なくとも一方を使用して補正された補正値を含み、
前記単純比例方式による補正式は、
指定の欠陥クラスに該当する欠陥の個数をクラス欠陥数、
観察した欠陥の個数を観察欠陥数として、
単純比例方式による補正値＝（クラス欠陥数／観察欠陥数）×（全欠陥数／観察欠陥数）で与えられ、
クラスター状の欠陥に対応した補正式は、
クラスター状の欠陥に対応した補正値＝（クラス欠陥数／観察欠陥数）×（補正後全欠陥数／観察欠陥数）で与えられ、
前記補正後全欠陥数は、全欠陥数−クラスター形成欠陥数＋クラスター数で与えられる、請求項５または請求項８記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項１０】
前記欠陥診断システムは、
前記診断テーブルを用いて、欠陥発生の原因となる前記生産装置群を推定した後、ロットごとの処理履歴を記録したデータと推定した前記生産装置群とを比較照合して、欠陥発生の原因となる前記生産装置を特定する、請求項８記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項１１】
前記欠陥診断システムにおいて、欠陥発生の原因となる前記生産装置を特定した後は、予め設定された一定時間は前記生産管理システムの動作をホールドし、同一の半導体ウエーハに対して前記欠陥検査を再度行って新たな欠陥データおよび新たな欠陥クラスのデータを取得し、
前記新たな欠陥データおよび新たな欠陥クラスのデータに基づいて前記欠陥診断システムにおいて欠陥発生の原因となる前記生産装置に関する新たな情報を取得し、当該新たな情報を前記装置管理システムに与える、請求項１記載の半導体装置の生産管理システム。
【請求項１２】
前記欠陥分布コードを取得するための前記選択条件を設定する欠陥分布コード作成テーブル、前記診断実施判定テーブルおよび前記診断テーブルの編集を、ネットワークに接続されたコンピュータによって一元的に管理する、請求項７記載の半導体装置の生産管理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は半導体装置の生産管理システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体ウエーハ上に存在する異物やパターン欠陥などは欠陥と総称されるが、これらの欠陥は半導体装置の製造過程においては歩留まりを低下させる要因となる。そして、これらの欠陥は主に製造装置に起因するものが多いが、欠陥発生の制御は非常に困難であり、かつ欠陥の形状だけではどの製造装置に起因するものか判らない。
【０００３】
このため、一連の製造工程中において、欠陥検査と呼ばれる欠陥検査工程を多数行い、半導体ウエーハ上の欠陥分布データや欠陥画像を取得して解析し、解析結果を過去の事例と照らし合わせて欠陥発生の原因となる生産装置を推定している。
【０００４】
例えば、半導体ウエーハの面内での欠陥の分布状態、および欠陥のＳＥＭ画像を取得した場合、それが既知の分布状態や、既知のＳＥＭ画像であれば、過去の経験に基づいて欠陥発生の原因となる生産装置を推定する。一方、未知の現象の場合は、半導体ウエーハの断面形状の解析や、プロセス条件を種々変更して実験を重ねて欠陥発生の原因となる生産装置を追求することになる。なお、未知の現象でも、欠陥発生の原因となる生産装置が特定されれば、それは既知の現象として後の解析に使用されることになる。
【０００５】
ここで、非特許文献１には、歩留まり管理システムとして、ネットワークを用いて多種多様の歩留まり関連情報をオンライン収集し、コンピュータを用いて統合的なデータ解析を行うシステムが開示されているが、欠陥発生の原因となる生産装置を特定するには作業者の経験に頼ることになる。
【０００６】
【非特許文献１】
水野，「歩留管理システム“ＡＳ−５０００”を用いたインプロセス検査の最適化」，ＬＳＩテスティングシンポジウム／１９９７会議録  ｐ．６−１０
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように、欠陥発生の原因となる生産装置の推定には、欠陥のデータや欠陥画像のデータに基づいて人間が判断していたが、作業者の経験やスキルにより判断が大きく異なる傾向にあった。また人手作業のため見落としが多いという問題もあった。
【０００８】
本発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、半導体ウエーハ上に存在する欠陥の発生原因となる生産装置の推定において、人間による判断を低減した半導体装置の生産管理システムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る請求項１記載の半導体装置の生産管理システムは、半導体装置の欠陥検査において取得された検出欠陥数、欠陥サイズ、欠陥位置の情報を含む欠陥データ、および欠陥を形状に基づいてクラス分類した欠陥クラスのデータを受け、欠陥の面内分布をコード化して欠陥分布コードを得る欠陥管理システムと、前記欠陥管理システムから転送される前記欠陥分布コード、欠陥データおよび欠陥クラスのデータを受け、前記欠陥分布コードに対応する前記欠陥クラスごとの欠陥数のデータと、経験的に得た欠陥診断情報とを組み合わせたデータベースに基づいて欠陥診断を行い、欠陥発生の原因となる生産装置を特定する欠陥診断システムと、前記欠陥診断システムで特定された欠陥発生の原因となる前記生産装置に関する情報を受け、該情報に基づいて複数の生産装置を管理する装置管理システムとを備えている。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明に係る実施の形態として、半導体装置の生産管理システム１００について、図１〜図９を用いて説明する。
【００１１】
＜Ａ．システム構成＞
まず、図１を用いて半導体装置の生産管理システム１００の構成について説明する。
【００１２】
図１に示すように半導体装置の生産管理システム１００は、欠陥検査装置１１やレビューＳＥＭなどの欠陥観察装置１２から送られてくるデータを受け、ロット単位あるいはウエーハ単位にデータを加工する欠陥管理システム１と、欠陥管理システム１から転送される加工済みデータを受け、当該加工済みデータを用いて欠陥発生の原因となる生産装置を推定する欠陥診断システム２と、当該欠陥診断システム２で推定された欠陥発生の原因となる生産装置に関する情報を受け、当該情報に基づいて複数の生産装置を管理する装置管理システム３とを主たる構成として備えている。また、上記構成の他に、ロットごとに処理履歴に関するデータを記録したロット処理履歴データベース４を備えている。
【００１３】
なお、欠陥診断システム２で得られた欠陥発生の原因となる生産装置に関する情報は、装置管理システム３だけでなくインターネットを通じて所定のウエブサイト（Ｗｅｂ）１４にも与えられるように構成されている。
【００１４】
＜Ｂ．システム動作＞
次に、図１を参照しつつ、図２〜図８を用いて生産管理システム１００の動作について説明する。
【００１５】
図２に生産管理システム１００の動作を説明するフローチャートを示す。
まず、欠陥管理システム１が欠陥検査装置１１から欠陥に関するデータ（検出欠陥数、欠陥サイズ、欠陥位置の情報（座標情報）を含み、欠陥データと呼称する）を取得し（ステップＳ１）、さらにステップＳ２において、欠陥観察装置１２から欠陥を形状に基づいて分類して欠陥ごとにクラス値をつけて転送されてきた欠陥クラスデータを取得する。なお、取得した欠陥データおよび欠陥クラスデータは、品種−ロット番号−ウエーハ番号−欠陥検査工程ごとに保存されている。
【００１６】
そして、欠陥管理システム１において、欠陥の面内分布の状態を、既存のＳＰＲ（Ｓｐａｔｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）技術を用いてコード化する。このときには、取得した欠陥データおよび欠陥クラスデータに対して、図３に示す欠陥分布コード作成テーブルを使用してコード化する（ステップＳ３）。
【００１７】
欠陥検査装置１１から与えられる欠陥データは、検出欠陥数、欠陥ごとの欠陥サイズおよび欠陥位置の情報を有しており、また欠陥観察装置１２から与えられる欠陥クラスデータは、欠陥を分類して付記したクラス値を有している。
【００１８】
なお、このクラス値は、全部の欠陥について付記されている場合と、欠陥数があまりにも多く、全てについて観察、分類できずに、一部の欠陥についてだけ付記されている場合とがある。
【００１９】
＜Ｂ−１．欠陥分布コード作成テーブル＞
図３に示すように、欠陥分布コード作成テーブルは品種−欠陥検査工程単位で作成され、欠陥検査データが発生するごとに作成される。
【００２０】
例えば、図３では、品種としてＤＲＡＭ１について、コードＡ１２３４の欠陥検査工程を実施した結果に対して、コード化するための各種選択条件が記載されている。なお、図３に示す欠陥分布コード作成テーブルは、正確に言えば、測定した欠陥データに上記各種選択条件によってフィルタをかけ、測定した欠陥データから所定のデータのみをピックアップして、コード化すべき欠陥分布を作成するためのテーブルである。従って、コード化すべき欠陥分布は、上記各種選択条件の組み合わせによって異なったものとなる。
【００２１】
ここで、各種選択条件の一例としては、形状認識条件、コード化の可否、欠陥サイズ、検出欠陥数、欠陥の増加分のみの使用の可否および欠陥クラス指定などが挙げられる。
【００２２】
形状認識条件とは、欠陥分布の形状によって歩留まりへの影響の程度が異なるので、歩留まりへの影響の程度に基づいて欠陥分布の形状を分類したものであり、図３ではレベル１〜レベル４までに分類されている。なお、同じレベルでも、品種や欠陥検査工程が異なるとコードが異なることになる。
【００２３】
ここで、コード化とは、半導体ウエーハ上の欠陥の特徴的な分布を、記号や数字で表したもので、例えば、欠陥が一列をなしているような分布にはコードＡ００１を付し、欠陥が環状をなしているような分布にはコードＢ００１を付す処理である。
【００２４】
そして、コード化の可否とは、それぞれのレベルの欠陥分布について、分布の形状認識をさせるか否か、すなわちコード化するか否かを設定する項目であり、図３では、レベル２以外の欠陥形状に対してはコード化することとなっている。
【００２５】
欠陥サイズは、ピックアップすべき欠陥のサイズを指定するもので、図３では、レベル４の欠陥形状については２μｍより大きい欠陥のみをピックアップすることになっており、レベル１および３の欠陥形状については指定はされていない。
【００２６】
検出欠陥数は、ピックアップすべき欠陥の個数を設定するものであるが、図３では何れのレベルの欠陥についても個数は設定されていない。
【００２７】
欠陥の増加分のみの使用の可否とは、欠陥検査は１つの半導体ウエーハに対して異なる検査を複数回行うが、前後する工程での検査結果を比較し、欠陥位置の情報に基づいて、後の工程の検査で検出された新たな欠陥を特定し、当該新たな欠陥、すなわち欠陥の増加分だけをコード化の対象とするか否かを設定する項目である。図３では、レベル２以外の欠陥形状に対しては増加した欠陥のみコード化の対象とすることになっている。なお、欠陥の増加分のみを使用することで、新たに検出した欠陥に対してのみのコード化が可能となる。
【００２８】
欠陥クラス指定とは、欠陥のクラスを指定するもので、図３では、レベル４の欠陥形状についてはクラスコードが４および５の欠陥がコード化の対象となり、レベル１および３の欠陥形状については指定はされていない。
【００２９】
ステップＳ３における欠陥分布のコード化においては、まず、図３の欠陥分布コード作成テーブルを使用して、測定した欠陥データにフィルタをかけ、測定した欠陥データから所定のデータのみをピックアップして、コード化すべき欠陥の分布図を作成する。
【００３０】
この動作を図４に模式的に示す。図４において、測定した欠陥データに基づいて作成した分布図を分布図Ｄ１として示し、欠陥分布コード作成テーブルを使用してフィルタをかけ、所定のデータのみをピックアップして、作成した分布図を分布図Ｄ２として示している。
【００３１】
図４に示すように分布図Ｄ１には、扇状の分布形状Ｅ１と、同心円状の分布形状Ｅ２とが示されているが、フィルタリングにより分布図Ｄ２では同心円状の分布形状Ｅ２だけが示されることになる。
【００３２】
このように、特定の欠陥だけをピックアップして、当該欠陥の分布形状だけを得るために、図３における欠陥分布コード作成テーブルを使用する。
【００３３】
そして、得られた分布形状が既知の形状であれば、該当する既知のコードを付記し、得られた分布形状が未知の形状であれば、既知のコードとは異なるという意味を有したコードを付記することで欠陥分布のコード化が終了する。
【００３４】
このように欠陥分布をコード化することで、コンピュータによる取り扱いが可能となり、人間の介在を低減することができる。
【００３５】
なお、欠陥分布コードは、１つのウエーハに対して１つに限定されるものではなく、図３に示す欠陥分布コード作成テーブルにおける各種選択条件の組み合わせにより、多種多様な欠陥分布を得ることができ、欠陥発生の原因の究明に有効である。
【００３６】
ここで、図２の説明に戻る。欠陥管理システム１おいては、保存されているウエーハ単位の欠陥データおよび欠陥クラスデータに基づいて、品種、ロット番号、ウエーハ番号、欠陥検査工程情報、欠陥検査日のデータ、欠陥分布コード、欠陥サイズと、そのサイズごとの欠陥個数や、検出欠陥数、欠陥位置の情報に基づいて得られた欠陥増加数、欠陥検出チップ数、欠陥増加チップ数、欠陥クラスごとの欠陥数、また既存の歩留まり予測技術を用いた歩留まり予測値等のデータを取りまとめ、欠陥診断システム２に転送する（ステップＳ４）。
【００３７】
なお、欠陥増加数とは、先に説明したように、欠陥位置の情報に基づいて前後する検査結果を比較し、後の検査で検出された新たな欠陥の個数であり、欠陥検出チップ数とは、半導体ウエーハを複数のチップに区分した場合に、欠陥を有するチップの個数であり、欠陥増加チップ数とは、欠陥位置の情報に基づいて前後する検査結果を比較し、後の検査で新たな欠陥が検出されたチップ、すなわち欠陥が増加したチップの個数である。
【００３８】
ここで、欠陥検出チップ数や欠陥増加チップ数をパラメータとして用いることで、欠陥のばらつきに関する情報を知得できる。すなわち、半導体ウエーハ上に局所的集中する場合には、欠陥数が多くても、欠陥を有するチップは少ないので、検出欠陥数と欠陥検出チップ数とに基づいて欠陥のばらつきを類推などの処理が可能となる。
【００３９】
欠陥診断システム２では、欠陥管理システム１から転送されるデータ（品種、ロット番号、ウエーハ番号、欠陥検査工程情報、欠陥検査日のデータ、欠陥分布コード、欠陥クラスごとの欠陥数、歩留まり予測値が含まれている）を受け取り、まず、図５に示す診断実施判定テーブルを用いて診断の要否を判定する（ステップＳ５）。
【００４０】
このように診断の要否を判定する理由は、欠陥数や欠陥の状態によっては歩留まりへの影響が無視でき、欠陥発生の原因となる生産装置群を推定する必要がない場合があり、この判定により欠陥診断システム２でのデータ処理に伴う負荷を大幅に減少させることができる。
【００４１】
＜Ｂ−２．診断実施判定テーブル＞
診断実施判定テーブルは品種−欠陥検査工程単位で作成され、図５では、品種としてＤＲＡＭ１について、コードＡ１２３４の欠陥検査工程を実施した結果の各種データが、欠陥サイズごとに分類されて記載されている。
【００４２】
すなわち、検出欠陥数、増加欠陥数、欠陥検出チップ数、欠陥増加チップ数および欠陥クラスごとの欠陥数について補正した場合の値と補正しなかった場合の値が、欠陥サイズ１、２のそれぞれについて分類されている。なお、欠陥サイズ１は０．２μｍより大きい欠陥であり、欠陥サイズ２は３．０μｍより大きい欠陥である。
【００４３】
そして、データに基づく各種の値をパラメータとして予め設定された判定論理演算式で計算することで診断実施の要否を決定する。
【００４４】
なお、図５に示されている判定論理演算式には、既知の歩留まり予測式に基づいて算出された歩留まり低下率ＹＬを使用する構成となっている。
【００４５】
図５に示す判定論理演算式は、実際の欠陥検査データや歩留まり低下率ＹＬが、（Ｘ，Ｙ）の表の値より大きい場合に欠陥診断システム２に進むことを意味している。
【００４６】
図５の表は、この表の論理演算に基づいて、欠陥診断システム２に進むか否かを決定するためのものであり、欠陥検査データは、個々の欠陥の欠陥サイズや欠陥クラスデータを含んでいる。
【００４７】
図５に示す判定論理演算は、半導体ウエーハの１枚ごとに実施し、その半導体ウエーハの１枚ごとに欠陥診断システム２に進むか否かの結果を得る。そして、当該結果をロット単位でまとめた上で最終的に欠陥診断システム２に進むか否かの判定を行う。
【００４８】
以下、図５の表を用いてさらに具体的な説明を行う。
例えば、判定対象とする半導体ウエーハの歩留まり低下率ＹＬが４０、０．２μｍより大きい欠陥数が１５０個、３．０μｍより大きい欠陥数が３０個、０．２μｍより大きい欠陥のうち、欠陥クラス補正なしで欠陥クラス番号３のものが１５個とする。判定論理演算式では、歩留まり低下率ＹＬが４０なので、図５の表で規定される２０より大きく、ＡＮＤ条件は適合する。
【００４９】
次に、（Ｘ，Ｙ）＝（２，１）については、０．２μｍより大きい欠陥数が１００個に規定されており、一方、判定対象となっている導体ウエーハの０．２μｍより大きい欠陥数は１５０個なので、１５０＞１００により適合する。同様に、（Ｘ，Ｙ）＝（２，２）については、３．０μｍより大きい欠陥数が２０個に規定されており、一方、判定対象となっている半導体ウエーハの３．０μｍより大きい欠陥数は３０個なので、３０＞２０により適合する。また、（Ｘ，Ｙ）＝（５，１）については、欠陥クラス補正なしで欠陥クラス番号３のものが１０個に規定されており、一方、判定対象となっている半導体ウエーハの欠陥クラス補正なしで欠陥クラス番号３のものは１５個なので１５＞１０により適合する。
【００５０】
従って、図５に示す判定論理演算式での判定結果としては、上記判定対象となっている半導体ウエーハは欠陥診断システム２に進むということになる。
【００５１】
次に、ロット単位での判定を行うが、ここでは１ロットに含まれる半導体ウエーハのうち、判定対象ウエーハが５枚（Ｎ＝５）とした場合、そのうち３枚（Ｍ＝３）が欠陥診断システム２に進むと判定された場合、Ｍ／Ｎ＝３／５＝６０となり、図５に示すＭ／Ｎ≧７０より小さい。従って、ロットとしては不適合とされ、最終的には、何れの判定対象ウエーハも欠陥診断システム２には進まないことになり、このロットは欠陥診断システム２には進まないロットとされ、適正でないロットとして扱われる。
【００５２】
ここで、適正なロットであるか否かの判断基準となるＭ／Ｎの値は、製造歩留まり等を考慮して予め決定されている。
【００５３】
ここで、欠陥クラスごとの欠陥数についての補正式には、補正式Ｆ１（単純比例方式）と補正式Ｆ２（クラスター対応方式）との２種類があり、図５においては、クラス３の欠陥に対して補正式Ｆ１を用いて補正した場合の値と補正しなかった場合の値を記載するとともに、クラス４の欠陥に対して補正式Ｆ２を用いて補正した場合の値と補正しなかった場合の値を記載している。
【００５４】
欠陥クラス値は欠陥観察装置１２（図１）で付加されるが、欠陥数があまりに多いと全部の欠陥を観察することは困難である。このため、観察した欠陥のデータに基づいて欠陥クラスごとの欠陥数の補正値を求める。補正式Ｆ１およびＦ２はそのための計算式である。
【００５５】
まず補正式Ｆ１は、下記の計算式（１）によって表される。
欠陥クラスごとの欠陥数補正値＝（クラス欠陥数／観察欠陥数）×（全欠陥数／観察欠陥数）・・・（１）
上記計算式（１）において、右辺の第１項は、観察した欠陥の個数に対する、指定の欠陥クラスに該当する欠陥の個数の比率を表し、第２項は、観察した欠陥の個数に対する全欠陥の個数の比率を表し、第１項と第２項とを掛け合わせるという単純な比例計算により欠陥クラスごとの欠陥数の補正値を得ることができる。
【００５６】
しかし、欠陥の中には、クラスターと称する欠陥が非常に微小な領域に集中している事例がある。
【００５７】
図６にクラスターの一例を示す。図６においては、楕円状のクラスターＣ１と、円状のクラスターＣ２とが示されており、両者とも複数の欠陥が密集して形成されている。
【００５８】
このような場合には、まずクラスター１つを欠陥１つとして計数して全欠陥数を補正する。
【００５９】
すなわち、補正後全欠陥数＝全欠陥数−クラスター形成欠陥数＋クラスター数とする。例えば、全欠陥数が１００個で、このうちクラスターを形成している欠陥数が２０個、クラスター数が５個とすると、補正後全欠陥数は８５個となる。
【００６０】
補正式Ｆ２は、上記の計算式（１）における第２項の全欠陥数を、上記で求めた補正後全欠陥数に置き換えた下記の計算式（２）によって表される。
欠陥クラスごとの欠陥数補正値＝（クラス欠陥数／観察欠陥数）×（補正後全欠陥数／観察欠陥数）・・・（２）
【００６１】
このように、補正式Ｆ１およびＦ２を用いることで、欠陥数が多い場合であっても、全ての欠陥について詳細な観察をする必要がなくなり、検査時間を短縮できる。
【００６２】
ここで、図２の説明に戻る。ステップＳ５において欠陥診断システム２での診断が必要と判定された場合は、欠陥診断システム２において、欠陥分布コードやクラス分類した欠陥数に基づいて診断テーブルを作成し、欠陥発生の原因となる生産装置群を推定する（ステップＳ６）。
【００６３】
＜Ｂ−３．診断テーブル＞
欠陥診断は半導体ウエーハごとに実施され、１つの半導体ウエーハが持つ欠陥分布コードに対応する欠陥クラスごとの欠陥数のデータと、経験的に得た欠陥診断情報とを組み合わせたデータベースに基づいて診断するものである。ここで欠陥診断情報としては、推定される欠陥発生の原因となる生産装置群、発報条件、欠陥発生の原因および対策についての情報を含んでいる。
【００６４】
図７に欠陥診断システム２で用いる診断テーブルの一例を示す。図７では、品種としてＤＲＡＭ１について、コードＡ１２３４の欠陥検査工程で得られた、欠陥クラスごとの欠陥数のデータが、欠陥分布コードごとに分類されて記載されている。
【００６５】
すなわち、ステップＳ４で取得した欠陥分布コードに対して、それぞれ対応する欠陥クラスごとの欠陥数のデータが記載されている。
【００６６】
例えば、図７において診断パターン１とされるデータの組み合わせは、図３に示した欠陥分布コード作成テーブルにおける欠陥の形状分類のレベル４に該当する欠陥形状において、欠陥分布コード３が付記された分布形状を有する欠陥についての欠陥クラスごとの欠陥数のデータの組み合わせである。
【００６７】
また、診断パターン２とされるデータの組み合わせは、図３に示した欠陥分布コード作成テーブルにおける欠陥の形状分類のレベル４に該当する欠陥形状において、欠陥分布コード２が付記された分布形状を有する欠陥についての欠陥クラスごとの欠陥数のデータの組み合わせである。
【００６８】
また、診断パターン３とされるデータの組み合わせは、図３に示した欠陥分布コード作成テーブルにおける欠陥の形状分類のレベル１に該当する欠陥形状において、欠陥分布コード１が付記された分布形状を有する欠陥についての欠陥クラスごとの欠陥数のデータの組み合わせである。
【００６９】
欠陥クラスごとの欠陥数のデータは、図７においては、クラス２、クラス３およびクラス８の欠陥数に対して、それぞれ補正式Ｆ１を用いて補正した場合の値と補正しなかった場合の値を記載している。なお、補正式Ｆ１については、計算式（１）を用いて説明しているので説明は省略する。
【００７０】
欠陥診断システム２では、以上説明したデータの組み合わせに対して、以前に経験した欠陥であって、その発生原因が判明しているものをデータベース化しており、当該データベースに基づいて欠陥診断を行う。なお、新たに判明した欠陥発生原因についてはデータベースに追加し、データベースを充実化を図る。
【００７１】
例えば、診断パターン１に対しては、欠陥発生の原因となる生産装置群は、コードＭＨ＊で示される装置群と推定される。そして、当該装置群が推定された場合には、発報条件Ａが付与されるように予め設定されている。
【００７２】
また、診断パターン２に対しては、欠陥発生の原因となる生産装置群は、コードＤＨ＊で示される装置群と推定される。そして、当該装置群が推定された場合には、発報条件Ｂが付与されるように予め設定されている。
【００７３】
また、診断パターン３に対しては、欠陥発生の原因となる生産装置群は、コードＩＢ＊、ＥＫ＊で示される装置群と推定される。そして、当該装置群が推定された場合には、発報条件Ｃが付与されるように予め設定されている。
【００７４】
なお、ＭＨ＊、ＤＨ＊、ＩＢ＊、ＥＫ＊などの装置群コードは、例えば、スパッタリング装置や洗浄装置などの半導体生産装置の種類ごとに共通のコードとして付記されており、各装置群の中での何れかの装置を特定する場合には、＊の部分に対応装置に付記された番号等を入れることになる。
【００７５】
また、発報条件とは、警報を発する条件であり、欠陥が及ぼす影響の程度に基づいて設定されており、発報条件に基づいて、欠陥発生の原因となる生産装置群を停止させるなどの指令を与えることになる。
【００７６】
なお、図７に示す診断テーブルには、欠陥発生の原因や、対策についての情報も記載され、さらに、ロット番号やウエーハ番号、欠陥検査を行った日付などの情報も記載されており、診断だけでなく、欠陥発生の原因や対策についての情報を自動的に得ることができる。
【００７７】
このような診断テーブルを用いることで、コンピュータによる取り扱いが可能となり、人間の介在を低減することができる。
【００７８】
なお、欠陥診断は基本的には半導体ウエーハごとに実施されるが、１つのロットに含まれる各ウエーハでの診断結果を論理式で演算し、最適な診断パターンを選択することで、最終的に欠陥発生の原因となる生産装置群を推定するようにしても良い。
【００７９】
例えば、欠陥診断システム２において、１枚目の半導体ウエーハに対しては、コードＭで示される装置群が欠陥発生の原因と診断され、２枚目の半導体ウエーハに対しては、コードＬで示される装置群が欠陥発生の原因と診断された場合、両方の装置群に対して発報を行う。
【００８０】
また、検査工程によっては、歩留まりへの影響の程度から、欠陥発生の原因と診断された全ての装置群に対して発報を行わずとも良い場合もある。このような場合には、共通して欠陥発生の原因と診断された装置群に対してのみ発報するようにしても良い。
【００８１】
例えば、１枚目の半導体ウエーハに対しては、コードＭＨ、ＭＫで示される装置群が欠陥発生の原因と診断され、２枚目の半導体ウエーハに対しては、コードＭＨ、ＫＬ、ＪＫで示される装置群が欠陥発生の原因と診断され、３枚目の半導体ウエーハに対しては、コードＭＨ、ＨＨ、ＹＹで示される装置群が欠陥発生の原因と診断された場合、コードＭＨで示される装置群に対してのみ発報を行うようにしても良い。
【００８２】
ここで、図２の説明に戻る。ステップＳ５において欠陥診断システム２での診断が必要と判定された場合は、欠陥診断システム２において欠陥診断を実施するとともに、ロット番号およびウエーハ番号に基づいてロット処理履歴データベース４にアクセスし、当該欠陥検査工程までのロット処理履歴データを検索し、当該欠陥検査工程に至るまでの各種処理に使用された生産装置（処理装置と呼称）の情報、例えば装置コードおよび処理日を抽出する（ステップＳ７）。
【００８３】
次に、欠陥診断システム２で推定された生産装置群コードと、ステップＳ７においてロット処理履歴データベース４から取得した、処理装置の情報、例えば処理装置コードとを比較照合し、該当する生産装置を特定する（ステップＳ８）。
【００８４】
このように、ロット処理履歴データベース４を用いて欠陥発生の原因となる生産装置を特定するので、コンピュータによる取り扱いが可能となり、人間の介在を低減することができる。
【００８５】
そして、欠陥発生の原因となる生産装置が特定された後は、予め設定された一定時間は生産管理システム１００の動作を待機状態とする。これをホールドと呼称する（ステップＳ９）。
【００８６】
このように、一定時間のホールドを行うのは再検査を行うためである。すなわち、欠陥検査においては規格外の欠陥データが得られることがあるが、規格外の欠陥データの中には擬似欠陥と呼称される欠陥は存在しないのに欠陥が発生しているかのようなデータが含まれている場合がある。このような擬似欠陥を排除するために再検査を行うことが多く、再検査の結果が得られるまでの時間、生産管理システム１００および生産装置１３の動作をホールドする。
【００８７】
ここで、停止ではなくホールドするのは、生産装置を停止すると影響が大きいためである。なお、再検査においてもステップＳ１〜ステップＳ８の動作を繰り返す。
【００８８】
そして、一定時間の経過後、同一の半導体ウエーハについて、当初の検査結果のデータと、再検査結果のデータとの比較を行う（ステップＳ１０）。
【００８９】
なお、規格外の欠陥データ（擬似欠陥に起因）が得られた場合でも、全てに対して再検査するものでもないので、一定時間待って（ホールドして）、再検査の結果として新たなデータが与えられない場合は、既に得ている診断結果を用いて生産システムへの指示を出す。
【００９０】
ここで、図８を用いてステップＳ１０の動作を詳細に説明する。
通常、同じ半導体ウエーハについて同じ検査を２回行った場合、異なるのは欠陥検査日時と欠陥数などの測定値だけである。このため、まずステップＳ１０１に示すように、当初の検査結果のデータと、再検査結果のデータについて、品種−ロット番号−ウエーハ番号−欠陥検査工程について比較し、同じデータであるか判定する。
【００９１】
ステップＳ１０１において、同じデータであると判定された場合は、ステップＳ１０２において欠陥検査日時について比較を行う。そして、欠陥検査日時が異なると判定された場合には、ステップＳ１０３において、検査日時が新しい方のデータを採用する。
【００９２】
なお、ステップＳ１０１において、品種等が異なると判定された場合およびステップＳ１０２において欠陥検査日時が同じであると判定された場合は、誤って不適切な再検査結果のデータが入力されたものとして、再検査結果のデータの再入力を待ってステップＳ１０１以下の動作を繰り返す。
【００９３】
このように、再検査を行うことで擬似欠陥を排除して、正確なデータに基づいた診断が可能となる。
【００９４】
なお、擬似欠陥による影響を無視できるのであれば、ステップＳ９およびＳ１０の動作は行わなくても良い。
【００９５】
ここで、図２の説明に戻る。欠陥発生の原因となる生産装置の装置コードまで特定され、再検査を行って最新の検査結果を得た後、ステップＳ１１に示すように、欠陥診断システム２から装置管理システム３に対して、欠陥発生の原因となる生産装置の装置コード、処理日、発報条件等の情報を転送する。また同じ情報を、インターネットを通じて所定のウエブサイト（Ｗｅｂ）１４にも転送する。
【００９６】
Ｗｅｂ１４では、装置管理システム３に送るデータに追加して、欠陥診断システム２で作成した診断テーブル（図７）に示される、欠陥発生の原因や、対策についての情報、および、ロット番号やウエーハ番号、欠陥検査の種類、欠陥検査日時などの情報も転送する。
【００９７】
そして、装置管理システム３では、欠陥診断システム２から受けた情報に基づいて、欠陥発生の原因となる生産装置に対して発報条件に基づく指示、例えば注意、停止などの指示を与え（ステップＳ１２）、生産管理システム１００の一連の動作が完了する。
【００９８】
なお、ステップＳ５において、欠陥診断システム２での診断が不要と判定された場合は生産管理システム１００の一連の動作を完了する。
【００９９】
＜Ｃ．作用および効果＞
以上説明したように、生産管理システム１００においては、欠陥管理システム１において欠陥分布をコード化し、また、欠陥診断システム２においては、欠陥分布コードに対応する欠陥クラスごとの欠陥数のデータと、経験的に得た欠陥診断情報とを組み合わせて、知識データベース型の欠陥診断を行い、診断結果を装置管理システム３に与えるように構成されているので、自動的に欠陥発生の原因となる生産装置に対して指示を与えることが可能となる。
【０１００】
従って、人間による判断を低減した半導体装置の生産管理システムを得ることができる。
【０１０１】
＜Ｄ．変形例＞
欠陥管理システム１および欠陥診断システム２の操作においては各種の設定ファイルが必要となるが、図９に示す生産管理システム１００Ａのように、当該設定ファイルをネットワークに接続されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）６で編集するように構成しても良い。
【０１０２】
欠陥管理システム１で使用する欠陥分布コード作成テーブルや、欠陥診断システム２で使用する診断実施判定テーブルおよび診断テーブルが、それぞれ品種−欠陥検査工程の下に同列で存在し、それぞれその内容が別のテーブルの内容に影響を与えるが、設定ファイルをネットワークに接続されたＰＣで編集できるように構成すれば、一元的に管理することができる。
【０１０３】
従って、何れかの設定ファイルを変更したときは、同一の品種−欠陥検査工程の下にある別の設定ファイルへの問い合わせが発せられるように構成でき、矛盾が生じないようにできる。
【０１０４】
【発明の効果】
本発明に係る請求項１記載の半導体装置の生産管理システムによれば、欠陥管理システムにおいて欠陥分布をコード化し、また、欠陥診断システムにおいては、欠陥分布コードに対応する欠陥クラスごとの欠陥数のデータと、経験的に得た欠陥診断情報とを組み合わせたデータベースに基づいて欠陥診断を行い、診断結果を装置管理システムに与えるように構成されているので、自動的に欠陥発生の原因となる生産装置に対して指示を与えることが可能となる。従って、人間による判断を低減した半導体装置の生産管理システムを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る実施の形態の半導体装置の生産管理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る実施の形態の半導体装置の生産管理システムの動作を説明するフローチャートである。
【図３】欠陥分布コード作成テーブルを説明する図である。
【図４】欠陥分布のコード化の動作を説明する図である。
【図５】診断実施判定テーブルを説明する図である。
【図６】クラスターの一例を示す図である。
【図７】診断テーブルを説明する図である。
【図８】再検査結果のデータとの比較動作を説明するフローチャートである。
【図９】本発明に係る実施の形態の半導体装置の生産管理システムの変形例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
Ｃ１，Ｃ２  クラスター。
【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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【図９】
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