(57)【要約】【課題】１つの製造装置のみを用いる製造工程が不良品を発生させる不良発生要因であるかどうかを推定できる不良工程推定方法を提供すること。【解決手段】製造プロセスＳ０，Ｓ，Ｔ０の中に１つの製造装置１のみを用いる製造工程Ｓが含まれ、製造品の種類に応じてその製造装置１による処理が省略されるようになっている。その製造プロセスを経た各製造品に関して、製造装置１で処理された製造品の度数と製造装置１による処理が省略された製造品の度数とを表す処理／未処理数項目データを集計するとともに、検査工程Ｔ０の検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計する。上記処理／未処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいて製造工程Ｓが不良品発生要因となっているかどうかの推定を行う。【選択図】図２
2007157816.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造品に対して順次実行される複数の製造工程と、上記製造品が良品、不良品のいずれであるかを検査する少なくとも１つの検査工程とを含む製造プロセスを対象とし、上記検査工程の検査結果に基づいて、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定方法において、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が含まれ、上記製造品の種類に応じてその製造装置による処理が省略されるようになっており、
上記製造プロセスを経た各製造品に関して、上記製造装置で処理された製造品の度数と上記製造装置による処理が省略された製造品の度数とを表す処理／未処理数項目データを集計するとともに、上記検査工程の検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計して、上記処理／未処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいて上記１つの製造装置のみを用いる上記製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行うことを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の不良工程推定方法において、
上記推定は、上記製造装置で処理された製造品における不良品発生率と上記製造装置による処理が省略された製造品における不良品発生率との間に有意な差があるかどうかの検定であることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項３】
請求項２に記載の不良工程推定方法において、
上記検定は、独立性のカイ２乗検定またはフィッシャーの正確確率検定であることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項４】
請求項２に記載の不良工程推定方法において、
上記検定の結果として有意な差が有り、かつ上記製造装置で処理された製造品における不良品発生率が上記製造装置による処理が省略された製造品における不良品発生率よりも高い場合に、上記製造装置を用いる上記製造工程が不良品発生要因であると推定することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項５】
請求項３に記載の不良工程推定方法において、
１から上記検定の第一種の誤りの確率を減算して得られた確率を信頼度として出力することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれか一つに記載の不良工程推定方法において、
上記製造品は基板上に複数形成され、上記基板単位で上記各製造工程が実行されるようになっており、
上記度数を上記基板単位で集計することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項７】
請求項１乃至請求項５のいずれか一つに記載の不良工程推定方法において、
上記製造品は基板上に複数形成され、上記基板単位で上記各製造工程が実行されるようになっており、
上記度数を、上記製造品単位で集計することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項８】
請求項６または７に記載の不良工程推定方法において、
上記製造品は、半導体、フラットディスプレイパネル、固体撮像素子、太陽電池のいずれかであることを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項９】
請求項５に記載の不良工程推定方法において、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が複数含まれ、
上記１つの製造装置のみを用いる製造工程毎に上記信頼度を出力するとともに、
それらの製造工程を上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１０】
請求項５に記載の不良工程推定方法において、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程の他に、複数の製造装置を並行して用いる製造工程が含まれ、
上記複数の製造装置を用いる製造工程について、その製造工程で用いる各製造装置で処理された製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査工程の検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいてその製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行って、上記信頼度に対応する信頼度を出力し、
上記１つの製造装置のみを用いる製造工程と複数の製造装置を並行して用いる製造工程とを合わせて上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力することを特徴とする不良工程推定方法。
【請求項１１】
製造品に対して順次実行される複数の製造工程と、上記製造品が良品、不良品のいずれであるかを検査する少なくとも１つの検査工程とを含む製造プロセスを対象とし、上記検査工程の検査結果に基づいて、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定装置において、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が含まれ、上記製造品の種類に応じてその製造装置による処理が省略されるようになっており、
上記製造プロセスを経た各製造品に関して、上記製造装置で処理された製造品の度数と上記製造装置による処理が省略された製造品の度数とを表す処理／未処理数項目データを集計するとともに、上記検査工程の検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計する第１データ集計部と、
上記処理／未処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいて、上記１つの製造装置のみを用いる上記製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行う第１演算部とを備えたことを特徴とする不良工程推定装置。
この発明の不良工程推定装置によれば、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを推定することができる。
【請求項１２】
請求項１１に記載の不良工程推定装置において、
上記第１演算部は、上記推定として、上記製造装置で処理された製造品における不良品発生率と上記製造装置による処理が省略された製造品における不良品発生率との間に有意な差があるかどうかの検定を行い、１から上記検定の第一種の誤りの確率を減算して得られた確率を信頼度として出力することを特徴とする不良工程推定装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の不良工程推定装置において、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が複数含まれ、
上記第１演算部は、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程毎に上記信頼度を出力するようになっており、
それらの製造工程を上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力する出力部を備えたことを特徴とする不良工程推定装置。
【請求項１４】
請求項１２に記載の不良工程推定装置において、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程の他に、複数の製造装置を並行して用いる製造工程が含まれ、
上記複数の製造装置を用いる製造工程について、その製造工程で用いる各製造装置で処理された製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査工程の検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計する第２データ集計部と、
上記処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいてその製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行って、上記信頼度に対応する信頼度を出力する第２演算部とを備え、
上記出力部は、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程と複数の製造装置を並行して用いる製造工程とを合わせて上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力することを特徴とする不良工程推定装置。
【請求項１５】
請求項１に記載の不良工程推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１に記載の不良工程推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造品を製造するために順次実行される複数の製造工程の中から、不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定方法に関する。
【０００２】
また、本発明は、そのような不良工程推定方法を実施するのに用いられる不良工程推定装置に関する。
【０００３】
また、本発明は、コンピュータにそのような不良工程推定方法を実行させるためのプログラムに関する。
【０００４】
また、コンピュータにそのような不良工程推定方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００５】
例えば、半導体や液晶パネルの製造品は、基板に対して複数の製造工程を順次実行して製造される。また、検査工程で製造品を良品、不良品のいずれかに分類している。不良品に分類される製造品が増加して歩留まりが低下していることが判明した場合、製造工程における不良品発生要因を究明して対策を行うことが重要である。しかし、半導体や液晶パネル等の製造品は、数十から数百の製造工程及び製造装置を経て生産される。そのため、一旦製造品に不良が発生すると、不良品発生要因を特定することは一般に非常に困難である。
【０００６】
不良品発生要因を特定するために、順次実行される複数の製造工程の間に検査工程が設けられている。もし、製造工程毎に検査工程を設けたならば、或る検査工程で歩留まりが低下した場合、その検査工程の直前に実行された製造工程が不良工程であることが容易に分かる。しかしながら、多数の検査工程を設けることは多額の設備投資が必要となるばかりか、検査工程のメンテナンス費用の発生、あるいはリードタイムが長くなるという欠点も生じる。そのため、検査工程は、必要最低限数のみ設けられるのが実情である。
【０００７】
従って、現実には、或る検査工程の検査結果を用いて、その検査工程の直前までに実行された複数の製造工程の中から、不良工程を推定することになる。従来のこのような不良工程推定方法として、特許文献１（特開２００５−１４２４０６号公報）に製造装置履歴の偏りを検定する方法が記載されている。
【０００８】
この特許文献１に記載のカイ２乗検定を説明する。まず、検査工程によって各製造品は良品／不良品に分類される。次に、各製造品が各製造工程でどの製造装置によって処理されたかを記録した履歴データを参照する。或る製造工程で３台の製造装置（それぞれ単独でその製造工程を実行可能な装置であるものとする。）１，２，３が並行して用いられる場合を例として説明する。或る期間内に、製造装置１，２，３で処理された製造品数を、それぞれｆ1・，ｆ2・，ｆ3・とする。また、製造装置１，２，３で処理された製造品の中で不良品数を、それぞれｆ11，ｆ21，ｆ31とする。また、製造装置１，２，３で処理された製造品の中で良品数を、それぞれｆ12，ｆ22，ｆ32とする。また、この製造工程で処理された不良品の合計数をｆ・1、良品の合計数をｆ・2とする。これらの数値を一覧にした分割表を、図１０に示す。この分割表の表側の項目は製造装置番号であり、項目数は３個である。この分割表の表頭の項目は不良品／良品数であり、項目数は２個である。ここで、表側は縦方向にある変数であり、表頭は横方向にある変数である。全製造品数をｎとすると、
ｎ＝ｆ1・＋ｆ2・＋ｆ3・＝ｆ・1＋ｆ・2
である。カイ２乗の独立性の検定量χ2は、
【数１】
2007157816.tif 000003
と計算できる。図１０の分割表の自由度νは、（表側の項目数−１）×（表頭の項目数−１）＝２×１＝２である。
【０００９】
１−Ｆ（χ2，ν）＜α
であれば有意水準αで、製造装置と不良品発生率に相関があると推定される。ここで、Ｆ（ｘ，ν）は、自由度νのカイ２乗累積分布関数を表す。また、カイ２乗累積分布関数Ｆ（ｘ，ν）は、カイ２乗確率密度関数ｆ（ｘ，ν）を使って、次式のように表すことができる。
【数２】
2007157816.tif 000004
【００１０】
有意水準αで製造装置と不良品発生率に相関があると検定された場合、この製造装置の間には（図１０の例では３台の製造装置１，２，３の間には）、不良品発生率に差があることになる。すなわち、３台の製造装置１，２，３の中に著しく不良品を発生させる製造装置が存在する可能性を見つけることができる。さらに、複数の製造工程毎に不良工程推定を行うことで、不良品を発生させる製造装置の候補をリストアップすることができる。
【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】
【００１１】
しかしながら、上述した従来例の不良工程推定方法は、カイ２乗検定によって複数の製造装置間の不良品発生率に有意な差があるかどうかを検定するものであるから、複数の製造装置を並行して用いる製造工程には適用できるが、１つの製造装置のみを用いる製造工程には適用できないという問題がある。
【００１２】
そこで、この発明の課題は、１つの製造装置のみを用いる製造工程が不良品を発生させる不良発生要因であるかどうかを推定できる不良工程推定方法を提供することにある。
【００１３】
また、本発明は、そのような不良工程推定方法を実施するのに用いられる不良工程推定装置を提供することにある。
【００１４】
また、本発明は、コンピュータにそのような不良工程推定方法を実行させるためのプログラムを提供することにある。
【００１５】
また、コンピュータにそのような不良工程推定方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記課題を解決するため、この発明の不良工程推定方法は、
製造品に対して順次実行される複数の製造工程と、上記製造品が良品、不良品のいずれであるかを検査する少なくとも１つの検査工程とを含む製造プロセスを対象とし、上記検査工程の検査結果に基づいて、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定方法において、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が含まれ、上記製造品の種類に応じてその製造装置による処理が省略されるようになっており、
上記製造プロセスを経た各製造品に関して、上記製造装置で処理された製造品の度数と上記製造装置による処理が省略された製造品の度数とを表す処理／未処理数項目データを集計するとともに、上記検査工程の検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計して、上記処理／未処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいて上記１つの製造装置のみを用いる上記製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行うことを特徴とする。
【００１７】
ここで「製造装置」とは、単独で或る製造工程を実行可能な装置を意味する。「１つの製造装置のみを用いる」とは、その製造工程を実行するのに、例えば処理能力（単位時間当たりの生産数）を高めるために複数の製造装置が並行して用いられるのではなく、その製造工程を実行するときは必ずその製造装置が用いられることを意味する。
【００１８】
この発明の不良工程推定方法によれば、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを推定することができる。
【００１９】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記推定は、上記製造装置で処理された製造品における不良品発生率と上記製造装置による処理が省略された製造品における不良品発生率との間に有意な差があるかどうかの検定であることを特徴とする。
【００２０】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記検定は、独立性のカイ２乗検定またはフィッシャーの正確確率検定であることを特徴とする。
【００２１】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記検定の結果として有意な差が有り、かつ上記製造装置で処理された製造品における不良品発生率が上記製造装置による処理が省略された製造品における不良品発生率よりも高い場合に、上記製造装置を用いる上記製造工程が不良品発生要因であると推定することを特徴とする。
【００２２】
一実施形態の不良工程推定方法では、１から上記検定の第一種の誤りの確率を減算して得られた確率を信頼度として出力することを特徴とする。
【００２３】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記製造品は基板上に複数形成され、上記基板単位で上記各製造工程が実行されるようになっており、上記度数を上記基板単位で集計することを特徴とする。
【００２４】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記製造品は基板上に複数形成され、上記基板単位で上記各製造工程が実行されるようになっており、上記度数を、上記製造品単位で集計することを特徴とする。
【００２５】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記製造品は、半導体、フラットディスプレイパネル、固体撮像素子、太陽電池のいずれかであることを特徴とする。
【００２６】
一実施形態の不良工程推定方法では、上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が複数含まれ、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程毎に上記信頼度を出力するとともに、それらの製造工程を上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力することを特徴とする。
【００２７】
この一実施形態の不良工程推定方法によれば、上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が複数含まれている場合に、どの製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを推定することができる。しかも、それらの製造工程を上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力するので、どの製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを、操作者は容易に認識することができる。
【００２８】
一実施形態の不良工程推定方法では、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程の他に、複数の製造装置を並行して用いる製造工程が含まれ、
上記複数の製造装置を用いる製造工程について、その製造工程で用いる各製造装置で処理された製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査工程の検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計して、上記処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいてその製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行って、上記信頼度に対応する信頼度を出力し、
上記１つの製造装置のみを用いる製造工程と複数の製造装置を並行して用いる製造工程とを合わせて上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力することを特徴とする。
【００２９】
この一実施形態の不良工程推定方法によれば、上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程の他に、複数の製造装置を並行して用いる製造工程が含まれている場合に、どの製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを推定することができる。しかも、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程と複数の製造装置を並行して用いる製造工程とを合わせて上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力するので、どの製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを、操作者は容易に認識することができる。
【００３０】
この発明の不良工程推定装置は、
製造品に対して順次実行される複数の製造工程と、上記製造品が良品、不良品のいずれであるかを検査する少なくとも１つの検査工程とを含む製造プロセスを対象とし、上記検査工程の検査結果に基づいて、上記複数の製造工程のうち不良品発生要因となっている製造工程を推定する不良工程推定装置において、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が含まれ、上記製造品の種類に応じてその製造装置による処理が省略されるようになっており、
上記製造プロセスを経た各製造品に関して、上記製造装置で処理された製造品の度数と上記製造装置による処理が省略された製造品の度数とを表す処理／未処理数項目データを集計するとともに、上記検査工程の検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計する第１データ集計部と、
上記処理／未処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいて、上記１つの製造装置のみを用いる上記製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行う第１演算部とを備えたことを特徴とする。
【００３１】
この発明の不良工程推定装置によれば、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを推定することができる。
【００３２】
一実施形態の不良工程推定装置では、上記第１演算部は、上記推定として、上記製造装置で処理された製造品における不良品発生率と上記製造装置による処理が省略された製造品における不良品発生率との間に有意な差があるかどうかの検定を行い、１から上記検定の第一種の誤りの確率を減算して得られた確率を信頼度として出力することを特徴とする。
【００３３】
一実施形態の不良工程推定装置では、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が複数含まれ、
上記第１演算部は、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程毎に上記信頼度を出力するようになっており、
それらの製造工程を上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力する出力部を備えたことを特徴とする。
【００３４】
この一実施形態の不良工程推定装置によれば、上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が複数含まれている場合に、どの製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを推定することができる。しかも、それらの製造工程を上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力するので、どの製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを、操作者は容易に認識することができる。
【００３５】
一実施形態の不良工程推定装置では、
上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程の他に、複数の製造装置を並行して用いる製造工程が含まれ、
上記複数の製造装置を用いる製造工程について、その製造工程で用いる各製造装置で処理された製造品の各度数を表す処理数項目データを集計するとともに、上記検査工程の検査結果である良品の度数と不良品の度数とを表す良品／不良品数項目データを集計する第２データ集計部と、
上記処理数項目データおよび良品／不良品数項目データに基づいてその製造工程が不良品発生要因となっているかどうかの推定を行って、上記信頼度に対応する信頼度を出力する第２演算部とを備え、
上記出力部は、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程と複数の製造装置を並行して用いる製造工程とを合わせて上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力することを特徴とする。
【００３６】
この一実施形態の不良工程推定装置によれば、上記製造プロセスの中に１つの製造装置のみを用いる製造工程の他に、複数の製造装置を並行して用いる製造工程が含まれている場合に、どの製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを推定することができる。しかも、上記１つの製造装置のみを用いる製造工程と複数の製造装置を並行して用いる製造工程とを合わせて上記信頼度が高い製造工程順に並べて、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力するので、どの製造工程が不良品を発生させている不良発生要因であるかどうかを、操作者は容易に認識することができる。
【００３７】
この発明のプログラムは、上記不良工程推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００３８】
この発明の記録媒体は、上記不良工程推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
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。
【００４０】
図２は本発明の一実施形態の不良工程推定方法の適用対象となる製造プロセスを模式的に示している。この製造プロセスは、製造品に対して順次実行される複数の製造工程Ｓ０，Ｓと、製造品が良品、不良品のいずれであるかを検査する検査工程Ｔ０とを含んでいる。この例では、着目している製造工程Ｓは、１つの製造装置１のみを用いる製造工程である。
【００４１】
また、図９は、上記不良工程推定方法を実施するための不良工程推定装置１０１のブロック構成を示している。この不良工程推定装置は、上記製造プロセスにおける各製造品に関するデータを集計するデータ集計部１０１と、データ集計部１０１が集計したデータに基づいて不良品発生要因となっている製造工程を推定するための演算等を行う演算部１０２と、不良品発生要因であると推定される製造工程を表す候補一覧として出力する出力部１０３とを備えている。データ集計部１０１は、第１、第２データ集計部として働いて、後に詳述する各分割表を作成する。また、演算部１０２は第１、第２演算部として働く。これらのデータ集計部１０１、演算部１０２、出力部１０３は、コンピュータにソフトウェア（プログラム）を実行させることによって実現される。
【００４２】
図２に基づいて、製造品の流れを説明する。或る期間において、製造装置１で処理された製造品の個数をｆ1・とする。この製造工程Ｓの後で実行される検査工程Ｔ０は、この製造品を良品と不良品のいずれかに分類している。従って、検査工程Ｔ０で検査された製造品を、過去に遡って製造工程Ｓにおける製造履歴を調べることで、図１の分割表中に示すように、この製造装置１で処理された製造品の個数ｆ1・を、良品の個数ｆ11と、不良品の個数ｆ12とに分類することができる。すなわち、
ｆ1・＝ｆ11＋ｆ12
となる。
【００４３】
さて、製造品を製造する製造プロセスは、すべての製造品で一様ではない。例えば、複数の品種の製造品を１つの製造ラインで製造する場合、製造品の種類に応じて、製造プロセスの一部が製造品毎に異なっていたり、或る製造工程で用いられる製造装置のパラメータが製造品毎に異なっていたりすることが多い。あるいは、或る検査工程の結果によって、その検査工程の後で実行される製造工程を製造品毎に異ならせたり、製造工程で用いられる製造装置のパラメータを製造品毎に異ならせたりすることがある。従って、図２中に示すように、１つの製造装置１のみを用いる製造工程Ｓをバイパスする製造品、つまりその製造装置１で処理されない製造品が存在する場合がある。
【００４４】
着目している製造工程Ｓにおいて、或る期間において、図１の分割表中に示すように、製造装置１で処理されない製造品の個数をｆ2・とする。すなわち、ｆ2・個の製造品は、着目している製造工程Ｓをバイパスしていることになる。この製造品も、この製造工程Ｓの後方に設置された検査工程Ｔ０によって、良品あるいは不良品に分類される。従って、この製造工程Ｓをバイパスした製造品の個数ｆ2・を、良品の個数ｆ21と、不良品の個数ｆ22とに分類することができる。すなわち、
ｆ2・＝ｆ21＋ｆ22
となる。また、或る期間において、この製造装置１で処理された製造品および処理されなかった製造品の総数をｎとする。このｎ個の製造品のうち、検査工程Ｔ０で良品に分類された製造品の個数をｆ・1、不良品に分類された製造品の個数をｆ・2とする。結局、
ｎ＝ｆ1・＋ｆ2・＝ｆ・1＋ｆ・2
となる。着目している製造工程Ｓについての図１に示した分割表において、表側の項目は、製造装置１で処理された製造品あるいは処理されなかった製造品の各度数を集計した処理／未処理数項目であり、項目数は２個である。表頭の項目は検査工程Ｔ０の検査結果である良品、不良品の各度数を集計した良品／不良品数項目であり、項目数は２個である。このように、製造工程Ｓについての分割表は、２×２分割表となっている。各セル(i,j)の度数をｆijで表す。ここで、iは、表側の項目を表し、i＝１は製造品が製造装置１で処理されたことを表し、i＝２は製造品が製造工程Ｓをバイパスされたことを表す。また、jは表頭の項目を表し、j＝１は製造品が不良品であることを表し、j＝２は製造品が良品であることを表す。i行目の周辺度数ｆi・は、ｆiｊのｊについての和を意味し、次式で表される。
【数３】
2007157816.tif 000005
【００４５】
また、ｊ列目の周辺度数ｆ・jは、ｆiｊのiについての和を意味し、次式で表される。
【数４】
2007157816.tif 000006
【００４６】
着目している製造工程Ｓが不良発生要因となっているか否かを知るためには、演算部１０２によって、まず、処理／未処理数項目と良品／不良品数項目とが独立であるかどうかを統計的に検定する。すなわち、帰無仮説Ｈ0を
Ｈ0：Pij＝Pi・×P・j
とする。ここで、Ｐijは、セル（i，j）の発生確率である。Pi・は、i行目の周辺確率であり、次式で表される。
【数５】
2007157816.tif 000007
【００４７】
また、P・jは、j列目の周辺確率であり、次式で表される。
【数６】
2007157816.tif 000008
【００４８】
帰無仮説Ｈ0のもとで、発生確率Pijの最尤推定量P'ijは、
【数７】
2007157816.tif 000009
となる。帰無仮説Ｈ0のもとでのセル（ｉ，ｊ）の理論度数ｆ'ijは、
ｆ'ij＝n×P'ij＝ｆi・×ｆ・j/n
となる。結局、カイ２乗の独立性の検定量χ2は、
【数８】
2007157816.tif 000010
と計算できる。このような２×２分割表の場合は、上式を変形して、
【数９】
2007157816.tif 000011
と表せる。また、２×２分割表の自由度νは、（表側の項目数−１）×（表頭の項目数−１）＝１×１＝１である。カイ２乗検定では、
１−Ｆ（χ2，ν）＜α
であれば有意水準αで、帰無仮説が棄却されて、製造装置１と不良品発生率に相関があると推定される。すなわち、製造装置１で処理された場合と製造装置１をバイパスした場合との間で、不良品発生率に有意な差があることになる。このようにして、著しく不良品を発生させる製造装置が存在する可能性を見つけることができる。
【００４９】
また、ｆ11，ｆ12，ｆ21，ｆ22に５以下のものが一つでもあれば、カイ２乗の独立性の検定量χ2の計算において、イエーツの補正を行ってもよい。イエーツの補正を行ったカイ２乗の独立性の検定量χ2は、次式で計算できる。
【数１０】
2007157816.tif 000012
イエーツの補正を行った方が、検定量χ2を正確に計算できる。
【００５０】
着目している製造工程Ｓの製造装置１が不良発生要因であるならば、この製造装置１で処理された製造品の方が、この製造装置１で処理されない（製造工程Ｓをバイパスした）製造品よりも不良発生率が高くなっているはずである。従って、検定の結果として製造装置１と不良品発生率との間に相関が有り、かつ製造装置１で処理された製造品の方が製造装置１で処理されない（バイパスされた）製造品よりも不良品発生率が高い場合に、上記製造工程Ｓが不良品発生要因であると推定すればよい。
【００５１】
さらに、製造プロセス中に１つの製造装置のみを用いる製造工程が複数含まれている場合、演算部１０２がそれらの製造工程毎に上述のような不良工程推定を行うことで、出力部１０３によって、不良品を発生させる製造工程候補をリストアップすることができる。このリストアップされた不良工程候補を順位付けするために、１から第一種の誤りの確率を減算して得られた確率を「信頼度」として定義する。第一種の誤りの確率とは、帰無仮説が正しいときに帰無仮説を棄却してしまう誤りの確率である。つまり、この信頼度が高いほど、第一種の誤りをおかすことが少ないことになる。１つの製造装置のみを用いる製造工程毎に不良工程推定を行って信頼度を算出し、それらの製造工程を信頼度の高い順に、製造工程の候補を順位付けすればよい。また、各不良工程候補は、有意水準αで棄却されているので、信頼度は（１−α）以上となっている。
【００５２】
また、上述したカイ２乗の独立性の検定の代わりに、フィッシャーの正確確率検定を用いても良い。この検定は、ｆ11，ｆ12，ｆ21，ｆ22に５以下のものがある場合に、カイ２乗の独立性の検定よりも正確な検定となる。帰無仮説Ｈ0を
Ｈ0：製造装置１で処理された製造品と製造装置１をバイパスされた製造品との間で、不良発生率に差がない。
とする。また、対立仮説Ｈ１を
Ｈ１：製造装置１で処理された製造品は、製造装置１をバイパスされた製造品よりも、不良発生率が高い。
とする。この場合、分割表の各セルの度数ｆ1１，ｆ1２，ｆ２１，ｆ２２が観測される確率Pは、
【数１１】
2007157816.tif 000013
となる。例えば、データ集計部１０１によって図３に示す分割表が得られた場合における、フィッシャーの正確確率検定を説明する。図３の分割表の場合は、各セルの理論度数は、ｆ'11＝２．９，ｆ'12＝２．１，ｆ'21＝４．１，ｆ'22＝２．９となっており、どの理論度数も５以下である。従って、フィッシャーの正確確率検定の方が、カイ２乗の独立性の検定よりも正確な検定となる場合である。この分割表は、自由度が１であるので、４つのセルのうち１つが決まれば、残りの３つのセルの度数は自動的に決まる。そこで、ｆ11の度数がＸである分割表が観測される確率をＰ（ｆ11＝Ｘ）と表すことにする。図３の分割表が観測される確率Ｐ（ｆ11＝４）は、
【数１２】
2007157816.tif 000014
と計算できる。すべての組み合わせの分割表は６通りあり、各発生確率を図４に示す。帰無仮説Ｈ０が正しいときに、帰無仮説を棄却する確率Ｐ（ｆ11≧４）は、
Ｐ（ｆ11≧４）＝Ｐ（ｆ11＝４）＋Ｐ（ｆ11＝５）＝０．２４７５
となる。有意水準αの値は、０．０１ないしは０．０５がよく用いられる。ここではα＝０．０５として説明する。Ｐ（ｆ11≧４）＞α＝０．０５であるため、有意水準αで帰無仮説は棄却されない。従って、図３の分割表の場合は、製造装置１で処理された製造品と製造装置１をバイパスされた製造品との間で、不良発生率に差があるとはいえない。
【００５３】
図５に示す分割表のその他の例に基づいて、フィッシャーの正確確率検定を説明する。この分割表が観測される確率Ｐ（ｆ11＝５）は、
【数１３】
2007157816.tif 000015
となる。帰無仮説Ｈ０が正しいときに、帰無仮説を棄却する確率Ｐ（ｆ11≧５）は、
2007157816.tif 000016
となる。Ｐ（ｆ11≧５）＜α＝０．０５であるため、有意水準αで帰無仮説は棄却される。従って、図５の分割表の場合は、製造装置１で処理された製造品は、バイパスされた製造品よりも、不良発生率が高い。また、信頼度は、
１−Ｐ（ｆ11≧５）＝０．９７３５
となる。
【００５４】
もし、図５の分割表をカイ２乗の独立性の検定を行った場合は、χ2＝６．１２２となり、また、１−Ｆ（χ2，ν）＝０．０１３３＜αとなり、帰無仮説は棄却されて、製造装置１と不良品発生率に相関があると推定される。すなわち、製造装置１で処理された場合と製造装置１をバイパスした場合との間で、不良品発生率に有意な差があることになる。また、信頼度は、０．９８６７となる。従って、カイ２乗の独立性の検定の場合の信頼度０．９８６７は、フィッシャーの正確確率検定の信頼度０．９７３５よりも若干高くなる。換言すれば、カイ２乗の独立性の検定は、実際よりも信頼度を高めに推定してしまっていることになる。
【００５５】
本発明は、上述したように着目している製造工程に１つの製造装置のみを用いる場合に適用できる不良工程推定方法である。しかし、本発明は、１つの製造装置のみを用いる製造工程と、複数の製造装置を並行して用いる製造工程とが両方混在している場合にも応用できる。図６は、製造工程Ｓ０の後、製造品に対して順次実行される３つの製造工程Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３と、それに続く検査工程Ｔとを含む製造プロセスを模式的に示している。製造工程Ｓ１では３台の製造装置１−１，１−２，１−３が並行して用いられ、製造工程Ｓ２では１台の製造装置２−１のみが用いられ、また、製造工程Ｓ３では２台の製造装置３−１，３−２が並行して用いられる。また、製造工程Ｓ２をバイパスする製造品が存在する。同様に、製造工程Ｓ３をバイパスする製造品が存在する。或る期間において、１００００個の製造品が製造されたとする。この製造品の製造履歴を参照することで、各製造工程Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３において、どの製造装置で処理されたか、あるいは製造工程をバイパスしたかが分かる。これをまとめた製造履歴の例を図７に示す。例えば、製造品Ａ１は、製造工程Ｓ１の製造装置１−１で処理され、製造工程Ｓ２をバイパスし、製造工程Ｓ３の製造装置３−１で処理され、検査工程Ｔの検査結果が良品であったことが分かる。
【００５６】
製造工程Ｓ１と製造工程Ｓ３では、複数の製造装置が並行して用いられているので、従来技術に記載した不良工程推定方法を用いればよい。例えば、製造工程Ｓ１では、データ集計部１０１によって３×２分割表を作成し、演算部１０２によって検定を行えば良い。つまり、この分割表の表側の項目は、製造装置１−１，１−２，１−３で処理された製造品の各度数を集計した処理／未処理数項目であり、項目数は３個である。この分割表の表頭の項目は検査工程Ｔの検査結果である良品、不良品の各度数を集計して得られた良品／不良品数項目であり、項目数は２個である。この３×２分割表に基づいて、検定を行えばよい。
【００５７】
一方、製造工程Ｓ２は、１つの製造装置２−１のみが設置されているので、本発明の不良工程推定方法を用いればよい。
【００５８】
図８は、このようにして３つの製造工程Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の推定結果をまとめた不良工程推定結果の例を示している。製造工程Ｓ１では、製造装置１−１，１−２，１−３間の不良発生率に有意な差があり、信頼度が０．９８であり、製造装置１−２を最も不良発生率が高く不良発生要因と推定しており、製造装置１−２の不良発生率が０．１となっている。また、製造工程Ｓ２では、製造装置２−１で処理された製造品と製造装置２−１をバイパスした製造品との間で不良発生率に有意な差があり、信頼度が０．９９であり、製造装置２−１を不良発生要因と推定しており、製造装置２−１の不良発生率が０．２となっている。また、製造工程Ｓ３では、製造装置３−１，３−２間の不良発生率に有意な差がなかった。また、信頼度が最も高い製造工程Ｓ２を推定候補の第１位、製造工程Ｓ１を推定候補の第２位としている。つまり、第１位である製造工程Ｓ２の製造装置２−１を不良発生要因として一番疑っていることなり、第２位である製造工程Ｓ１の製造装置１−２を２番目に疑っていることになる。従って、この推定順に製造装置が本当に不良発生要因となっているかどうかを実際に調査すればよいことになる。
【００５９】
なお、検査工程が分類する良品、不良品とは、この検査工程が予め定められた基準によって分類した結果である。従って、不良品は製品として出荷できないことを意味する場合も含まれるが、それだけを意味する場合だけではない。例えば、この基準は、製品出荷基準よりも厳しく、品質管理のために定められた管理基準として設定されても良い。
【００６０】
さて、半導体や液晶パネルの製造品は、一般に、基板上に複数パターンレイアウトされて製造される。半導体では、シリコン・ウェハ基板上に、集積回路（ＩＣ）等の半導体チップが複数パターンレイアウトされて製造される。液晶パネルでは、ガラスやプラスチック基板上に、電極パネルやカラーフィルタ（ＣＦ）パネル等のセルが複数パターンレイアウトされて製造される。従って、上述した分割表において、度数を、基板単位で集計することもできるし、製造品単位で集計することもできる。なお、上述した説明は、検査工程が製造品毎に不良品あるいは良品に分類し、分割表の度数を製造品単位で集計する場合であった。
【００６１】
また、検査工程が分類する基準が基板単位である場合は、分割表の度数を基板単位で集計することになる。この場合は、上述した説明を、製造品単位から基板単位に変更すればよい。例えば、各セル(i,j)の度数ｆijは基板枚数を表す事になるし、ｊ＝１は基板が不良品であることを表し、ｊ＝２は基板が良品であることを表す。
【００６２】
分割表に集計する期間は、数時間，１日間，１週間，あるいは１ヶ月間等に適宜定めればよい。期間が短いほど、不良発生要因が発生してから推定できるまでを短くする長所がある一方、集計する製造品ないしは基板数が少なくなるため推定精度が悪化する欠点がある。期間が長いほど、不良発生要因が発生してから推定できるまでを長くなる欠点がある一方、集計する製造品ないしは基板数が多くなるため推定精度が向上する長所がある。
【００６３】
本発明の不良設備推定方法は、半導体や液晶パネルを製造する製造プロセスに限って適用されるものではなく、他の製造プロセスにも適用することができる。例えば、プラズマ（Plasma）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ、ＳＥＤ（Surface-conduction Electron-emitter Display；表面電界ディスプレイ）等のフラットディスプレイパネル、固体撮像素子、太陽電池にも適用することができる。
【００６４】
本発明の不良工程推定方法は、ソフトウェア（プログラム）をコンピュータに実行させることによって容易に実現される。
【００６５】
また、そのようなソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録しておいても良い。その場合、その記録媒体に記録されたソフトウェアを一般的なパーソナルコンピュータなどに読み取らせることにより、パーソナルコンピュータに本発明の不良設備推定方法を実行させることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の一実施形態の不良工程推定方法によって作成される、１つの製造装置のみを用いる製造工程に関する分割表を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態の不良工程推定方法が適用される製造プロセスを模式的に示す図である。
【図３】上記不良工程推定方法によって作成された分割表を例示する図である。
【図４】すべての組み合わせの分割表の発生確率を示す図である。
【図５】本発明の不良工程推定方法によって作成された別の分割表を例示する図である。
【図６】本発明の一実施形態の不良工程推定方法が適用される別の製造プロセスを模式的に示す図である。
【図７】上記製造プロセスによる製造履歴の例を示す図である。
【図８】上記製造履歴の場合の不良工程推定結果を例示する図である。
【図９】本発明の一実施形態の不良工程推定装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】従来例の不良工程推定方法に用いられる分割表を例示する図である。
【符号の説明】
【００６７】
１０１  データ集積部
１０２  演算部
１０３  出力部
2007157816.tif 000017
【図１】
2007157816.tif 000018
【図２】
2007157816.tif 000019
【図３】
2007157816.tif 000020
【図４】
2007157816.tif 000021
【図５】
2007157816.tif 000022
【図６】
2007157816.tif 000023
【図７】
2007157816.tif 000024
【図８】
2007157816.tif 000025
【図９】
2007157816.tif 000026
【図１０】
2007157816.tif 000027