(57)【要約】【課題】  １台設備の工程においても、不具合のある工程を自動的に抽出することが可能な工程検査システムを提供する。【解決手段】  本実施形態に係る工程検査システムは、データ取得部１０、統計処理部２０および工程抽出部３０を備えており、同一設備により実行される複数の工程を検査するシステムである。データ取得部１０は、各工程において処理された複数の被処理物のそれぞれについて、各被処理物が正常に処理されたか否かを示すデータを測定する。統計処理部２０は、データ取得部１０により測定されたデータを、各工程毎に統計処理し、各工程における統計値を算出する。工程抽出部３０は、統計処理部２０により各工程毎に算出された統計値を、複数の工程間で比較することにより、複数の工程の中から特定の工程を抽出する。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一設備により実行される複数の工程を検査するシステムであって、
前記各工程において処理された複数の被処理物のそれぞれについて、当該被処理物が正常に処理されたか否かを示すデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部により測定された前記データを、前記各工程毎に統計処理し、前記各工程における統計値を算出する統計処理部と、
前記統計処理部により前記各工程毎に算出された前記統計値を、前記複数の工程間で比較することにより、前記複数の工程の中から特定の工程を抽出する工程抽出部と、
を備えることを特徴とする工程検査システム。
【請求項２】
請求項１に記載の工程検査システムにおいて、
前記統計処理部は、前記データの移動平均値を求め、当該移動平均値のばらつきを示す値を前記統計値として算出する工程検査システム。
【請求項３】
請求項１に記載の工程検査システムにおいて、
前記複数の被処理物は、前記各工程において互いに時間的に前後して処理されるものであり、
前記統計処理部は、前記データの時間についての２次微分値を求め、当該２次微分値のばらつきを示す値を前記統計値として算出する工程検査システム。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載の工程検査システムにおいて、
前記工程は、半導体製造工程である工程検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体の製造工程等における工程検査システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の製造過程は、複数の工程を複雑に繰り返している。ある特定の装置トラブルにより、不良品が発生する事が多々ある。通常の半導体製造工場では、ひとつの工程を作業する場合、複数の装置が存在している。装置トラブルがある特定の１台で発生した際は、その特定装置を通って作業されたロットの歩留が極端に低下する。半導体製造のすべての工程について、歩留と作業号機依存調査を行い、分散分析等の統計的手法を用いて、特定工程を探す手法は、現在用いられている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００１−１１０８６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、半導体製造において、複数の号機を持たない工程（1台単独設備での作業工程）の場合に、ある特定の時期のみ不具合が発生していた場合は、この手法が使えない。この１台単独設備で行われる工程も、数工程ではなく、数多く存在している。特に、試作・開発ラインなど最先端のプロセス設備においては、１台単独設備で行われる工程が数多く存在している。これらの工程の不具合の解析を行う際に、単独装置で行われる数多くの工程の中から、特定工程を抽出するには、手間が掛かってしまう。
【０００４】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、１台設備の工程においても、不具合のある工程を自動的に抽出することが可能な工程検査システム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】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明による工程検査システムは、同一設備により実行される複数の工程を検査するシステムであって、各工程において処理された複数の被処理物のそれぞれについて、当該被処理物が正常に処理されたか否かを示すデータを取得するデータ取得部と、データ取得部により測定されたデータを、各工程毎に統計処理し、各工程における統計値を算出する統計処理部と、統計処理部により各工程毎に算出された統計値を、複数の工程間で比較することにより、複数の工程の中から特定の工程を抽出する工程抽出部と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
この工程検査システムにおいては、同一設備により実行される複数の工程について工程毎に、その工程で処理された複数の被処理物に関するデータが統計処理される。そして、その統計処理により得られた統計値を相異なる工程間で比較することにより、特定の工程が抽出される。したがって、このシステムによれば、１台単独設備の工程においても、不具合のある工程を自動的に抽出することが可能である。
【０００７】
統計処理部は、上記データの移動平均値を求め、当該移動平均値のばらつきを示す値を統計値として算出してもよい。
【０００８】
複数の被処理物は、各工程において互いに時間的に前後して処理されるものであり、統計処理部は、上記データの時間についての２次微分値を求め、当該２次微分値のばらつきを示す値を統計値として算出してもよい。
【０００９】
上記工程は、半導体製造工程であってもよい。この場合、本発明による工程検査システムが特に有用となる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、１台設備の工程においても、不具合のある工程を自動的に抽出することが可能な工程検査システムが実現される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しつつ、本発明による工程検査システムの好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては、同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１２】
図４は、本発明による工程検査システムの一実施形態を示すブロック図である。本実施形態に係る工程検査システムは、データ取得部１０、統計処理部２０および工程抽出部３０を備えており、同一設備により実行される複数の工程を検査するシステムである。データ取得部１０は、各工程において処理された複数の被処理物のそれぞれについて、各被処理物が正常に処理されたか否かを示す測定データを取得する。統計処理部２０は、データ取得部１０により取得されたデータを、各工程毎に統計処理し、各工程における統計値を算出する。工程抽出部３０は、統計処理部２０により各工程毎に算出された統計値を、複数の工程間で比較することにより、複数の工程の中から特定の工程を抽出する。
【００１３】
図５は、本発明による工程検査システムの他の実施形態を示すブロック図である。このシステムは、図１のシステムと基本構成は同等である。統計処理部２０は、パラメータ算出部１０４およびパラメータ変動評価部１０６により構成されている。工程抽出部３０は、工程比較部１０７および異常工程特定部１０７により構成されている。
【００１４】
データ取得部１０２は、本システムのユーザにより入力された測定値を取得するとともに、当該測定値のデータをデータ記憶部１１０に格納する。これとともに、パラメータ算出部１０４に対し、所定の処理を行うことを要求する。
【００１５】
パラメータ算出部１０４は、上記要求を受けて、データ記憶部１１０にアクセスし、必要な測定データを取得する。この測定データをもとに、次ステップの統計処理に用いるパラメータを算出する。こうしたパラメータとして、移動平均、一次微分、二次微分等が挙げられる。この点については後述する。算出されたパラメータは、パラメータ変動評価部１０６へ送出される。
【００１６】
パラメータ変動評価部１０６は、算出されたパラメータの変動（ばらつき）を計算する。ばらつきを示す指標としては、最大値と最小値の差、分散等、種々のものを採用することができる。
【００１７】
以上述べたパラメータ算出部１０４およびパラメータ変動評価部１０６における処理は、複数の工程それぞれについて行われ、処理結果は、各工程の識別子に関連づけられて処理結果記憶部１１２に格納される。
【００１８】
パラメータ変動評価部１０６は、変動を計算すると、工程比較部１０８に対して所定の処理を行うよう要求する。これに対応して、工程比較部１０８は、処理結果記憶部１１２にアクセスし、工程の識別子をキーとして、比較対象となる工程についてパラメータの変動を表すデータを取得する。そして、取得したデータを比較し、比較結果を異常工程特定部に送出する。
【００１９】
異常工程特定部は、比較結果を踏まえ、所定の基準にしたがって、異常が発生した工程を特定する。特定した結果は、不図示の出力部を介してユーザに提示される。
<第１実施形態：データの移動平均を用いる手法>
以下、図５のシステムを用いて処理を行う例について説明する。
【００２０】
具体的な例として、今回は簡易的に説明する為、3工程の場合で説明する。実際の半導体製造には、多数比較する工程が存在する。図１、図２、図３にそれぞれの工程において作業日時順でデータ（ＢＩＮ０５）を並べたグラフを表示させている。これらのデータは、各工程において各ロット（被処理物）が正常に処理されたか否かを示すデータである。かかるデータとしては、例えば、歩留、特性、製造工程間で得られた測定値データ等を用いることができる。表１，３，５は、それぞれ工程Ａ（不具合対象工程）、工程Ｂ（不具合対象工程外）および工程Ｃ（不具合対象工程外）での実際の数値例と今回の手法によって求められた実際の値を示している。また、表２，４，６は、それぞれ表１，３，５で求められた値に対する判定値を示している。合計２５ロットのうち６ロットが異常値データとなっている。今回の例では、工程Ａが特定の期間にトラブルがあり、その期間に作業された6ロットがデータに異常が発生している。Ｂ、Ｃ工程では、６ロットの進捗がバラバラになることで作業日時がずれてしまい、データばらついている。これらのデータについて、自動的にＡ工程に不具合があることを、下記に示す手法で自動判定する事が出来る。
【００２１】
あるロット数を基準として、移動平均をとっていく。この移動平均の全体のばらつきを示す値が最も大きい工程ほど、特定工程と判定する。「ばらつきを示す値」の例としては、表２，４，６中の「Range」および「σ（標準偏差）」等が挙げられる。ここで、「Range」は、最大値と最小値との差で定義される。例えば、表１において移動平均の最大値は８．８７５、最小値は２．１であるので、８．８７５から２．１を減じることにより、移動平均の「Range」は６．８０となっている。なお、上記ばらつきを示す値として分散値（＝σ２）を用いてもよいことは言うまでもない。ある特定時期のみ異常があった場合、その時期の移動平均は、他とかけ離れた値となり、全体の移動平均のばらつきを大きくしてしまう。（表１，３，５参照）分散された工程であるなら、良好な時期のデータにより、移動平均値自体が均されてしまうので、移動平均の全体のばらつきは、小さくなる。これらの事より、移動平均のばらつきを比較し、不良工程の特定を、行うことができる。（表２，４，６参照）
【００２２】
<第２実施形態：２次微分（データの変化率の変化率）を用いる手法>
本実施形態においては、各作業ロットの作業日時が前後するそれぞれのデータで、データの変化率（各々のデータの1次微分値）を求め、それぞれの作業日時間のデータの変化率を計算する。またそのデータの変化率の変化率（各々のデータの２次微分値）をそれぞれ求める。（表１，３，５参照）異常時期に切り替わった瞬間は、データの変化率が大きくなり尚且つその変化率の変化率も上昇する。その後異常期間中は、変化率は、そのまましばらく小さくなり安定する。その後異常時期が終了した瞬間に、変化率が逆方向に大きくなり、その後は安定する。
【００２３】
この判別方法として、データの変化率とデータの変化率の変化率にある閾値を設けておき、その閾値を越えたデータ数の個数を比較する方法を提案する。１台設備のすべての工程で閾値を越えたデータ数を比較し、その数が少ないほど、データのばらつきが少なく、ある特定時期のみ不良になったと判定できる。すなわち、ここでは、ある閾値を超えたデータ数を上記「ばらつきを示す値」として用いている。
【００２４】
例の場合、１次微分の閾値を絶対値４以上、２次微分の閾値を絶対値３．５以上とした場合、Ａ工程では２箇所、Ｂ工程では８箇所、Ｃ工程では１０箇所となる。Ａ工程が最も少ないため、この工程が怪しいと推測できる。
【００２５】
または、データの変化率とデータの変化率の変化率のばらつきを示す値を求めて、最も小さな工程についても、データのばらつきが少ない為、怪しい工程と推測される。（表２，４，６参照）
【００２６】
【表１】
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【００２７】
【表２】
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【００２８】
【表３】
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【００２９】
【表４】
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【００３０】
【表５】
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【００３１】
【表６】
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【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】工程Ａ（不具合対象工程）でのトレンド図である。
【図２】工程Ｂ（不具合対象工程外）でのトレンド図である。
【図３】工程Ｃ（不具合対象工程外）でのトレンド図である。
【図４】本発明による工程検査システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図５】本発明による工程検査システムの一実施形態を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００３３】
１０    データ取得部
２０    統計処理部
３０    工程抽出部
１０２    データ取得部
１０４    パラメータ算出部
１０６    パラメータ変動評価部
１０７    工程比較部
１０７    異常工程特定部
１０８    工程比較部
１１０    データ記憶部
１１２    処理結果記憶部
【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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