(57)【要約】【課題】故障解析の解析精度の向上を図ること。【解決手段】（Ｄ）は、回路グラフを用いた検出例３を示している。検出例３は、過去の故障発生率を用いた検出例である。具体的には、たとえば、検出例３は、チップをメッシュ状に区切って領域ごとの故障発生率を記録した故障マップを用いる。検出例３は、回路グラフのうち、故障マップＭの中から故障発生率の高い領域Ｒにレイアウトされる箇所をマッピングする。これにより、ノードＮａ，Ｎｂからバックトレースされた一点鎖線のリンク群のうち、領域Ｒ内のリンクＬｘ，Ｌａ，Ｌｂ，Ｌｃが故障候補として検出される。【選択図】図１
2013130553.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部と、
解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索する探索部と、
前記探索部によって探索された探索箇所群の中から、前記記憶部に記憶されている複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定する決定部と、
前記決定部によって決定された故障候補を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする故障解析装置。
【請求項２】
ウェハ群の各ウェハについて、前記ウェハ上のチップ群のうち故障チップに実装された前記解析対象回路の故障推定箇所と当該故障推定箇所の故障要因とを含む、前記ウェハに関する故障データを取得する取得部と、
前記複数の領域のうち、前記取得部によって取得された故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出する故障予測頻度算出部と、
前記複数の領域の各領域について、前記故障予測頻度算出部によって算出された故障予測頻度と、前記領域内の故障推定箇所の総数と、に基づいて、前記領域の故障発生率を算出する故障発生率算出部と、
前記故障発生率算出部によって算出された前記領域の故障発生率を、前記記憶部に格納する格納部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の故障解析装置。
【請求項３】
前記ウェハ群の各ウェハについて、前記ウェハ内の前記故障推定箇所の総数に基づいて、前記ウェハに関する故障発生率の実測値を算出する実測値算出部と、
前記実測値算出部によって算出された実測値と、前記故障推定箇所の故障要因の特徴を示す特徴値と、前記故障要因の重み変数と、に基づいて、前記各ウェハの故障発生率予測式を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記各ウェハの故障発生率予測式に基づいて、前記複数のウェハに共通な前記重み変数の値となる重みを算出する重み算出部と、
前記複数の領域の中から、前記重み算出部によって算出された重みのうち所定の重みまたは所定の順位以上の重みに対応する故障要因を有する故障推定箇所が存在する領域を検出する検出部と、を有し、
前記故障予測頻度算出部は、
前記検出部によって検出された領域について、故障予測頻度を算出することを特徴とする請求項２に記載の故障解析装置。
【請求項４】
複数の故障データにより規定された複数のウェハを、前記故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類する分類部を有し、
前記取得部は、
前記分類部によって分類された複数のグループのうち、いずれかのグループに属する前記故障データ群を取得することを特徴とする請求項３に記載の故障解析装置。
【請求項５】
前記取得部によってあらたな故障データが取得された場合、前記分類部によって分類された各グループについて、前記あらたな故障データに規定されたウェハとの前記故障チップの分布に関する類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する特定部と、を有し、
前記決定部は、
探索箇所群の中から、前記複数の領域のうち前記特定部によって特定された類似グループにおいて前記所定の故障発生率以上となる領域に存在する箇所を、前記故障候補に決定することを特徴とする請求項４に記載の故障解析装置。
【請求項６】
前記取得部によってあらたな故障データが取得された場合、前記分類部によって分類された各グループについて、前記あらたな故障データに規定されたウェハとの前記故障チップの分布に関する類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する特定部と、を有し、
前記故障予測頻度算出部は、
前記複数の領域のうち、前記特定部によって特定された類似グループに前記あらたな故障データを追加した追加後の故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出し、
故障発生率算出部は、
前記追加後の故障データ群における前記複数の領域の各領域について、前記故障予測頻度算出部によって算出された故障予測頻度と、前記領域内の故障推定箇所および非故障推定箇所の総数と、に基づいて、前記領域の故障発生率を算出し、
前記格納部は、
前記追加後の故障データ群における前記複数の領域の各領域について、前記故障発生率算出部によって算出された前記領域の故障発生率を、前記記憶部に格納することを特徴とする請求項２〜４のいずれか一つに記載の故障解析装置。
【請求項７】
コンピュータが、
解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、
探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、
決定された故障候補を出力する、
処理を実行することを特徴とする故障解析方法。
【請求項８】
コンピュータに、
解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、
探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、
決定された故障候補を出力する、
処理を実行させることを特徴とする故障解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障解析装置、故障解析方法、および故障解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、チップ内におけるマスクパターンの物理的な情報、また、セルや機能ブロックの実績を考慮して、故障の起こりやすさの順番づけ及び故障の重みづけを行って故障検査やレイアウトを行う技術が開示されている（たとえば、下記特許文献１を参照。）。
【０００３】
また、検査対象の集積回路のマスクパターンを作成した際のレイアウト情報から物理的なパラメータと故障シミュレータ等からの故障検出率に基づいて、物理的な故障発生率に応じた新たな故障検出率を算出する技術が開示されている（たとえば、下記特許文献２を参照。）。
【０００４】
また、接続関係を不一致箇所からバックトレースして故障箇所が内部に存在する故障回路を抽出する技術が開示されている（たとえば、下記特許文献３を参照。）。
【０００５】
また、論理シミュレーションツール等が出力する故障レポートやネットリスト、レイアウト情報を与えることにより、故障要因となる特徴をランキング表示する技術が開示されている（たとえば、下記非特許文献１を参照。）。非特許文献１では、故障要因となる特徴として、たとえば、配線長、ビア数、配線密度、オープン故障やブリッジ故障の要因となる配線パターンが定義されている。
【０００６】
また、非特許文献１の技術は、ある特徴に着目し、ネットリストをその特徴量の大きい順にソートし、上位から均等にＮ個のグループに分割する。また、非特許文献１の技術は、各グループについて、故障数の期待値と実測値をそれぞれ計算する。そして、非特許文献１の技術は、期待値と実測値の分布の近さから、値着目する特徴の故障への寄与度を計算する。非特許文献１の技術は、すべての特徴について、それぞれの寄与度を計算し、寄与度の高い特徴を、故障要因とする。
【０００７】
このように、従来の故障解析では、出荷試験で検出された複数のフェイルポイントを起点として回路をバックトレースし、故障候補箇所を絞り込むのが一般的である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００１−１２７１６３号公報
【特許文献２】特開平１１−０２５１４７号公報
【特許文献３】特開平０３−０８９１７９号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｍ．  Ｓｈａｒｍａ，  ｅｔ．ａｌ，“Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ  Ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ  Ｙｉｅｌｄ  Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｓ  ｂｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ  Ｄｏｍｉｎａｎｔ  Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｒｏｏｔ  Ｃａｕｓｅ  ｆｒｏｍ  Ｔｅｓｔ  Ｆａｉｌ  Ｄａｔａ”，ＩＴＣ２００８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した従来の故障解析は、検出されないフェイルポイントが存在したりシステムの制約に伴い処理を打切る場合、故障候補を絞り切れない。したがって、故障レポートに正常箇所が記述されたり、故障候補が記述されないといった不確定性が発生する。このような故障レポートの不確定性により、従来の故障解析では、故障解析の解析精度が低下するという問題がある。また、複数のフェイルポイントからバックトレースすると、探索範囲が拡大するため、処理時間や使用メモリの増大だけでなく、不要な故障候補により解析精度が低下するという問題がある。
【００１１】
本発明は、故障解析の解析精度の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一側面によれば、解析対象回路の回路情報を、解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、決定された故障候補を出力する、故障解析装置、故障解析方法、および故障解析プログラムが提案される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の一側面によれば、故障解析の解析精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本実施の形態にかかる故障候補の検出例を示す説明図である。
【図２】図２は、故障レポートの一例を示す説明図である。
【図３】図３は、故障要因の一例を示す説明図である。
【図４】図４は、故障要因の特徴値を規定した故障要因テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、ウェハ群のグループ分けを示す説明図である。
【図６】図６は、ウェハを追加する場合の故障情報の更新例を示す説明図である。
【図７】図７は、故障情報の選択例を示す説明図である。
【図８】図８は、故障情報ＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図９】図９は、故障発生率チップ内分布情報の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、実施の形態にかかる故障解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、故障解析装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、１クラスＳＶＭの適用例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、図８に示した故障情報ＤＢ８００の生成処理手順例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、図１３に示した外れ値検出処理（ステップＳ１３０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、図１３に示した故障情報算出処理（ステップＳ１３０８）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、図１５に示した重み算出処理（ステップＳ１５０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、図１６に示した故障発生率予測式生成処理（ステップＳ１６０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、図１５に示した故障予測頻度算出処理（ステップＳ１５０４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、図１５に示した故障発生率算出処理（ステップＳ１５０５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、故障情報ＤＢ８００の更新処理手順例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、図２０に示した類似度算出処理（ステップＳ２００４）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、故障候補決定処理手順例を示すフローチャートである。
【図２３】図２３は、図２２に示したコーン生成処理（ステップＳ２２０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２４】図２４は、図２２に示した故障候補ネット決定処理（ステップＳ２２０７）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる故障解析装置、故障解析方法、および故障解析プログラムの実施の形態を詳細に説明する。
【００１６】
＜故障候補の検出例＞
図１は、本実施の形態にかかる故障候補の検出例を示す説明図である。図１では、回路の回路グラフを用いて故障候補の検出例を説明する。回路グラフとは、回路の接続関係を、ノードとノード間を接続するリンクとで表現した図形データである。回路グラフは、回路のネットリストから生成される。本実施の形態では、回路内のセルのピンをノードとし、回路内のネットをリンクとする。また、回路グラフの右端は出力側であり左端は入力側である。したがって、ノードがリンクの右側に位置する場合は、入力端子を示し、ノードがリンクの左側に位置する場合は、出力端子を示す。
【００１７】
（Ａ）は、回路グラフの一例を示している。右端の２つのノードＮａ，Ｎｂは、フェイルポイントである。フェイルポイントとは、正しくない信号が出力される箇所である。フェイルポイントは、たとえば、回路の最終段の出力端子である。なお、太線で示したリンクＬｘを真の故障箇所となるネットとする。
【００１８】
（Ｂ）は、回路グラフを用いた検出例１を示している。検出例１は、一部のフェイルポイントＮｂが検出されなかった場合の検出例である。（Ｂ）中、点線のノードおよびリンクが、検出されなかったフェイルポイントのノードＮｂにより、バックトレースされなかった箇所である。すなわち、検出例１では、フェイルポイントとして検出されたノードＮａからしかバックトレースされないため、一点鎖線で示したリンク群が故障候補となる。このように、（Ｂ）では、真の故障箇所Ｌｘ以外のリンクも故障候補となり、解析精度が低下する。
【００１９】
（Ｃ）は、回路グラフを用いた検出例２を示している。検出例２は、左端の入力側までバックトレースしきれていない場合の検出例である。（Ｃ）中、点線のノードおよびリンクが、バックトレースされなかった箇所である。すなわち、検出例２では、実線のノードまでしかバックトレースされていないため、一点鎖線で示したリンク群が故障候補となる。このように、（Ｃ）では、真の故障箇所Ｌｘが故障候補に含まれていないため、解析精度が低下する。
【００２０】
（Ｄ）は、回路グラフを用いた検出例３を示している。検出例３は、過去の故障発生率を用いた検出例である。具体的には、たとえば、検出例３は、チップをメッシュ状に区切って領域ごとの故障発生率を記録した故障マップを用いる。検出例３は、回路グラフのうち、故障マップＭの中の故障発生率の高い領域Ｒにレイアウトされる箇所をマッピングする。これにより、ノードＮａ，Ｎｂからバックトレースされた一点鎖線のリンク群のうち、領域Ｒ内のリンクＬｘ，Ｌａ，Ｌｂ，Ｌｃが故障候補として検出される。
【００２１】
（Ｅ）は、回路グラフを用いた検出例４を示している。検出例４は、検出例３で検出された故障候補を絞り込む例である。検出例４は、共通の入力側ノードを持つ故障候補がある場合は、当該共通の入力側ノードを入力端子とするリンクを故障候補にする。たとえば、リンクＬｘ，ＬａはノードＮｃを共通の入力側ノードとしている。この場合、リンクＬｘ，Ｌａのいずれかが故障しているとも考えられる。また、リンクＬｘ，Ｌａの入力側のリンクＬｙが故障しており、その影響でリンクＬｘ，Ｌａは正常にもかかわらず異常信号が流れているとも考えられる。このため、ノードＮｃを入力端子とするリンクＬｙも故障候補に追加される。これに対し、共通の入力側ノードがないリンクＬｂ，Ｌｃは故障候補から除外される。このようにして、故障候補の絞込みが効率的に行われる。
【００２２】
＜故障レポート＞
上述したように、故障候補の検出精度は、故障マップの各領域での故障発生率に依存する。故障マップの生成には、まず、故障レポートが必要である。以下、故障レポートについて説明する。
【００２３】
図２は、故障レポートの一例を示す説明図である。故障レポートは、たとえば、上述した背景技術で説明した技術で得られるデータである。故障レポートは、ウェハごとに、ロットＩＤ、時系列ＩＤ、故障チップ数を有する。
【００２４】
ロットとは、ウェハの集合を示す単位である。同一ロットに属するウェハには同一ロットＩＤが付与される。時系列ＩＤとは、ウェハの製造時期を示す情報である。故障チップ数とは、ウェハ内のチップ群の中の故障チップの個数である。
【００２５】
また、故障レポートは、故障チップ番号ごとに、故障推定ネット、故障要因、フェイルポイントを有する。故障チップ番号とは、故障チップを識別するために付与された番号である。故障チップ番号は、ウェハ上の位置を示す。故障推定ネットとは、故障要因により故障と推定されたネットである。故障要因とは、故障推定ネットの故障原因を示す特徴であり、故障レポートでは故障要因の識別情報が記憶されている。フェイルポイントは、上述したように、故障チップ内の正しくない信号が出力される箇所である。フェイルポイントは、たとえば、故障チップに実装された回路の最終段の出力端子である。ここで、故障要因について具体的に例示する。
【００２６】
図３は、故障要因の一例を示す説明図である。図３において（Ａ）および（Ｂ）は、故障要因となるレイアウトパターンの特徴を示している。（Ａ）において、符号３０１〜３０３は並行に配線されたネット群である。ネット３０１とネット３０２，３０３との間隔がｄ１以上である場合、ネット３０１は故障推定ネットとなる。
【００２７】
（Ｂ）において、符号３０４，３０５はネット、ｖ１，ｖ２はビアである。ビアｖ１，ｖ２間の間隔がｄ３以上の場合、ネット３０４，３０５は故障推定ネットとなる。このほか、図示はしないが、故障レポートを生成した装置により断線の疑いがあると判断されたネットも故障推定ネットにすることができる。
【００２８】
図４は、故障要因の特徴値を規定した故障要因テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。故障要因テーブル４００は、故障解析装置内の記憶装置に記憶されている。故障要因テーブル４００は、故障要因ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｍ。Ｍは故障要因の総数。）ごとに特徴値ｃｉが対応付けられている。特徴値ｃとは、故障要因による故障への寄与を数値化した情報である。ここでは、特徴値が大きいほど故障への寄与が高いものとする。なお、ここでは、特徴値は、例として、０以上１以下の数値とする。
【００２９】
＜ウェハ群のグループ分け＞
また、ウェハ内のチップの分布が似ているウェハ群は、似たような特性を有する。この性質を利用するため、故障マップの生成に先立って、ウェハ群をウェハのチップの分布ごとにグループ分けする必要がある。グループ分けする場合、故障解析装置は、上述した故障レポートを用いる。
【００３０】
図５は、ウェハ群のグループ分けを示す説明図である。（Ａ）まず、故障解析装置は、過去に製造されたウェハについての故障レポート群を用い、ロットＩＤや製造時期ＩＤにより、ウェハ群を複数のグループに分類する。たとえば、ロットＩＤが同一または近い場合は、同一グループに分類する。同様に、故障解析装置は、製造時期ＩＤが同一または近い場合は、同一のグループに分類する。（Ｂ）つぎに、故障解析装置は、（Ａ）で分類された複数のグループを順次選択する。
【００３１】
（Ｃ）故障解析装置は、（Ｂ）で検出されたグループについて、１クラスＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いて、チップ分布が共通するウェハどうしで分割する。１クラスＳＶＭでは、選択されたグループのウェハ群において、外れ値となるウェハが検出される。したがって、故障解析装置は、１または複数の外れ値のウェハのグループと、外れ値ではないウェハのグループと、に分割することができる。（Ｄ）では、（Ｃ）で選択されたグループは、外れ値となるグループＧａ，Ｇｂと、外れ値ではないグループＧｃと、に分割される。
【００３２】
１クラスＳＶＭについては、たとえば、下記文献に記載の１クラスＳＶＭを用いたミスラベルデータ検出手法により、ミスラベルデータとして外れ値となるウェハが検出される。
【００３３】
赤名  武志  著、筑波大学大学院博士課程  システム情報工学研究科修士論文  「Ｏｎｅ  Ｃｌａｓｓ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅを用いたミスラベルデータ検出手法の提案」  ２００８年３月
【００３４】
（Ｄ）最後に、故障解析装置は、（Ｃ）で分割されたグループごとに故障情報を生成する。故障情報については後述するが、故障情報には、図１で説明した、チップを分割した領域ごとの故障発生率が含まれている。
【００３５】
＜ウェハの追加＞
つぎに、図５で生成されたグループ群に対しウェハを追加する場合について説明する。各グループは故障情報を有するが、ウェハが追加されると、追加されたウェハを考慮して故障情報を更新する必要がある。
【００３６】
図６は、ウェハを追加する場合の故障情報の更新例を示す説明図である。まず、故障解析装置は、新たに追加された故障レポートの追加対象ウェハが、どのグループに類似するかを判断する。ここでは、図５の（Ｃ）で得られたグループＧａ〜Ｇｃを例に挙げて説明する。追加対象ウェハと各グループＧａ〜Ｇｃとの類似度がそれぞれ０．２，０．０５，０．４であったとする。類似度の算出法については後述する。類似度は値が大きいほど類似するものとする。
【００３７】
この場合、グループＧｃとの類似度が最も高いため、追加対象ウェハは、グループＧｃに追加される。追加後のグループＧｃをグループＧｃ２とする。故障解析装置は、グループＧｃ２について故障情報を再計算する。これにより、故障情報が更新されることになる。
【００３８】
＜故障情報の選択＞
つぎに、故障情報の選択について説明する。上述したように、故障情報には、チップを分割した領域ごとの故障発生率が含まれている。したがって、故障情報を選択するということは、チップ内の領域ごとの故障発生率を取得することを意味する。図５または図６に示したように、１クラスＳＶＭで分割されたグループごとに故障情報が設定された場合、解析対象ウェハと類似するグループを選択することにより、故障情報が選択される。
【００３９】
図７は、故障情報の選択例を示す説明図である。故障情報を選択する場合、図５と同様、解析対象ウェハが、どのグループに類似するかを判断する。ここでは、図５の（Ｃ）で得られたグループＧａ〜Ｇｃを例に挙げて説明する。解析対象ウェハと各グループＧａ〜Ｇｃとの類似度がそれぞれ０．２，０．０５，０．４であったとする。類似度の算出法については後述する。類似度は値が大きいほど類似するものとする。
【００４０】
この場合、グループＧｃとの類似度が最も高いため、解析対象ウェハは、グループＧｃのウェハに類似することになる。したがって、グループＧｃに関連付けられた故障情報が選択される。選択された故障情報には、チップ内の領域ごとの故障発生率、すなわち、図１の（Ｄ）に示した故障マップが含まれているため、図１の（Ｄ）に示したように、故障解析装置は、解析対象ウェハに実装された回路について、故障候補を検出することができる。
【００４１】
図８は、故障情報ＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）の記憶内容の一例を示す説明図である。故障情報ＤＢ８００は、グループＩＤ項目と、所属故障レポートＩＤ項目と、故障情報項目と、を有する。
【００４２】
グループＩＤ項目には、グループＩＤがレコードごとに格納される。グループＩＤとは、グループを一意に特定する識別情報である。ここで、グループＩＤであるＧｘｙ−ｚのｘはロット番号で分類された識別番号であり、ｙは製造時期で分類された識別情報である。したがって、Ｇｘｙは、あるロットＩＤのある製造時期に対応するグループに相当し、図５の（Ｂ）で示したグループに対応する。また、ｚは外れ値検出により付与された識別番号である。したがって、Ｇｘｙ−ｚは、図５の（Ｃ）で示した、分割されたグループに対応する。
【００４３】
所属故障レポートＩＤには、グループＧｘｙ−ｚに所属するウェハが規定されている故障レポートの故障レポートＩＤが格納される。故障レポートＩＤとは、故障レポートを一意に特定する識別情報である。
【００４４】
故障情報項目は、故障発生率予測式のパラメータ項目と、故障発生率チップ内分布情報ＩＤ項目と、を有する。故障発生率予測式のパラメータ項目には、故障発生率予測式に規定されている各パラメータα１，…，αｉ，…，αＭ（Ｍは故障要因の総数。）の値が格納される。故障発生率予測式とは、故障レポートに規定されたウェハの故障発生率を算出する計算式である。下記式（１）は、ウェハの故障発生率予測式である。
【００４５】
【数１】
2013130553.tif 000003
【００４６】
故障発生率予測式のパラメータαｉは、あらかじめ設定された値ではなく、ウェハの故障発生率の実測値に基づいて回帰分析を行うことで算出される。回帰分析の方法として、たとえば最小２乗法を利用する。ウェハの故障発生率の実測値は、例として「ウェハ内の故障推定ネット数／ウェハ内の総ネット数」とする。また、ウェハに存在しない故障要因の特徴値については、ｃｉ＝０となる。これにより、故障解析装置が回帰分析を解くことにより、パラメータαｉが得られ、故障情報ＤＢ８００に格納されることになる。
【００４７】
また、故障発生率チップ内分布情報ＩＤ項目には、故障発生率チップ内分布情報ＩＤが格納される。故障発生率チップ内分布情報ＩＤとは、故障発生率チップ内分布情報を一意に特定する識別情報である。故障発生率チップ内分布情報とは、ウェハ内の各チップをメッシュ状に分割した領域ごとに求めた故障発生率である。これにより、グループ単位で、チップのどの領域の故障発生率がどの程度であるかがわかることになる。すなわち、図１の領域Ｒは、採用されたグループの該当する領域であり、当該領域の故障発生率が選択されることになる。
【００４８】
図９は、故障発生率チップ内分布情報の記憶内容の一例を示す説明図である。故障発生率チップ内分布情報は、グループＩＤで特定されるグループごとに存在する。故障発生率チップ内分布情報は、層番号項目と、メッシュ番号項目と、チップ内座標項目と、故障発生率項目と、を有する。層番号項目には、チップの階層を一意に特定する層番号が格納されている。メッシュ番号項目には、チップをメッシュ状に分割した領域を一意に特定する識別番号が格納されている。チップ内座標項目には、メッシュ番号に対応する領域を特定する座標値が格納されている。故障発生率項目には、メッシュ番号に対応する領域の故障発生率が格納される。故障発生率項目には初期状態では故障発生率が格納されておらず、故障解析装置が算出することにより、格納される。
【００４９】
＜故障解析装置のハードウェア構成例＞
図１０は、実施の形態にかかる故障解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図１０において、故障解析装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１００１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１００２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１００３と、磁気ディスクドライブ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）１００４と、磁気ディスク１００５と、光ディスクドライブ１００６と、光ディスク１００７と、ディスプレイ１００８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１００９と、キーボード１０１０と、マウス１０１１と、スキャナ１０１２と、プリンタ１０１３と、を備えている。また、各構成部はバス１０００によってそれぞれ接続されている。
【００５０】
ここで、ＣＰＵ１００１は、故障解析装置の全体の制御を司る。ＲＯＭ１００２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ１００３は、ＣＰＵ１００１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ１００４は、ＣＰＵ１００１の制御にしたがって磁気ディスク１００５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク１００５は、磁気ディスクドライブ１００４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００５１】
光ディスクドライブ１００６は、ＣＰＵ１００１の制御にしたがって光ディスク１００７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク１００７は、光ディスクドライブ１００６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク１００７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
【００５２】
ディスプレイ１００８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ１００８は、たとえば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００５３】
インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）１００９は、通信回線を通じてＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク１０１４に接続され、このネットワーク１０１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ１００９は、ネットワーク１０１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ１００９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００５４】
キーボード１０１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス１０１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００５５】
スキャナ１０１２は、画像を光学的に読み取り、故障解析装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ１０１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ１０１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ１０１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。なお、光ディスクドライブ１００６、光ディスク１００７、ディスプレイ１００８、キーボード１０１０、マウス１０１１、スキャナ１０１２、およびプリンタ１０１３の少なくともいずれか１つは、なくてもよい。
【００５６】
＜故障解析装置の機能的構成例＞
図１１は、故障解析装置の機能的構成を示すブロック図である。故障解析装置１１００は、記憶部１１０１と、探索部１１０２と、決定部１１０３と、出力部１１０４と、取得部１１０５と、故障予測頻度算出部１１０６と、故障発生率算出部１１０７と、格納部１１０８と、実測値算出部１１０９と、生成部１１１０と、重み算出部１１１１と、検出部１１１２と、分類部１１１３と、類似度算出部１１１４と、特定部１１１５と、を有する。記憶部１１０１は、具体的には、上述した故障情報ＤＢ８００であり、たとえば、図１０に示したＲＯＭ１００２、ＲＡＭ１００３、磁気ディスク１００５、光ディスク１００７などの記憶装置によりその機能を実現する。
【００５７】
探索部１１０２〜特定部１１１５は、具体的には、たとえば、図１０に示したＲＯＭ１００２、ＲＡＭ１００３、磁気ディスク１００５、光ディスク１００７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ１００１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ１００９により、その機能を実現する。また、故障解析装置１１００には、解析対象回路のネットリストおよびレイアウト情報が与えられているものとする。
【００５８】
また、ネットリストの各ネットのチップ上のレイアウト位置は、ネットリストおよびレイアウト情報により対応付けられているものとする。したがって、故障解析装置１１００は、ネットからチップを分割したメッシュ状の領域を示すメッシュ番号を特定することができるものとする。
【００５９】
探索部１１０２は、解析対象回路の回路情報を、解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索する。具体的には、たとえば、図１に示したように、探索部１１０２は、解析対象回路の回路グラフを、異常値の出力箇所であるフェイルポイントから入力端子方向にさかのぼって探索する。フェイルポイントは、解析対象となる故障レポートから読み出される。また、探索されたネットを探索箇所という。探索部１１０２は、所定段数ずつ遡ることで得られたネット数がしきい値を超えるまで探索を継続する。
【００６０】
決定部１１０３は、探索部１１０２によって探索された探索箇所群の中から、記憶部１１０１に記憶されている複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定する。具体的には、たとえば、決定部１１０３は、各探索箇所となるネットが配線されているチップの領域であるメッシュ番号を特定する。特定した領域は、図１の（Ｄ）では、領域Ｒに相当する。また、特定した領域内の探索箇所は、図１の（Ｄ）では、リンクＬｘ，Ｌａ，Ｌｂ，Ｌｃに相当する。
【００６１】
そして、決定部１１０３は、特定した領域を示すメッシュ番号を手がかりとして、特定した領域の故障発生率を、故障発生率チップ内分布情報から抽出する。決定部１１０３は、抽出した故障発生率が所定の故障発生率以上である場合、その領域に存在する探索箇所を、故障候補に決定することになる。
【００６２】
また、決定部１１０３は、決定部１１０３によって決定された複数の故障候補箇所の入力側に共通する箇所を有する場合、共通する箇所を故障候補に決定する。具体的には、たとえば、図１の（Ｅ）に示したように、リンクＬｘ，Ｌａの１段入力側に、ノードＮｃを介してリンクＬｙが存在する。この場合、リンクＬｘ，Ｌａに相当するネットは故障しておらず、その入力側のリンクＬｙに相当するネットが故障していることも考えられる。したがって、決定部１１０３はリンクＬｙも故障候補に決定する。
【００６３】
出力部１１０４は、決定部１１０３によって決定された故障候補を出力する。具体的には、たとえば、出力部１１０４は、故障候補をディスプレイに表示したり、プリンタに印刷出力したり、他の装置に送信したり、故障解析装置１１００の記憶装置に格納したりする。
【００６４】
取得部１１０５は、ウェハ群の各ウェハについて、ウェハ上のチップ群のうち故障チップに実装された解析対象回路の故障推定箇所と当該故障推定箇所の故障要因とを含む、ウェハに関する故障データを取得する。故障データは、図２に示した故障レポートに相当する。故障チップとは故障要因となる故障推定箇所を有するチップである。故障チップについては、故障レポートでは故障チップ番号で特定される。故障推定箇所の故障要因については、故障レポートでは、故障推定ネットの故障要因ｆ１，ｆ２，…で特定される。
【００６５】
故障予測頻度算出部１１０６は、複数の領域のうち、取得部１１０５によって取得された故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出する。具体的には、たとえば、故障予測頻度算出部１１０６は、チップを分割したメッシュ状の領域ごとに、故障推定ネットの出現数を故障カウントとして計数する。計数された故障カウントが故障予測頻度である。したがって、故障カウントの高い領域ほど、故障が発生しやすい箇所と推定される。
【００６６】
故障発生率算出部１１０７は、複数の領域の各領域について、故障予測頻度算出部１１０６によって算出された故障予測頻度と、領域内の故障推定箇所の総数と、に基づいて、領域の故障発生率を算出する。具体的には、たとえば、故障発生率算出部１１０７は、下記式（２）により、領域の故障発生率ＥＲを算出する。
【００６７】
ＥＲ＝Ｃ／（Ａ×ｍ）・・・（２）
【００６８】
上記式（２）において、Ｃは領域の故障カウント、Ａは領域に存在するネット数、ｍは故障カウントの計数に用いた故障データの総数である。
【００６９】
格納部１１０８は、故障発生率算出部１１０７によって算出された領域の故障発生率を、記憶部１１０１に格納する。具体的には、たとえば、格納部１１０８は、上記式（２）で算出された故障発生率ＥＲを、図９の故障発生率チップ内分布情報の故障発生率項目の該当するメッシュ番号のレコードに格納する。
【００７０】
実測値算出部１１０９は、ウェハ群の各ウェハについて、ウェハ内の故障推定箇所の総数に基づいて、ウェハに関する故障発生率の実測値を算出する。具体的には、たとえば、実測値算出部１１０９は、下記式（３）により、ウェハごとに、ウェハに関する故障発生率の実測値ＥＷｍｖを算出する。
【００７１】
ＥＷｍｖ＝ａ／ｂ・・・（３）
【００７２】
上記式（３）において、ａは故障レポートで規定されたウェハの故障推定ネットの総数、ｂは故障レポートで規定されたウェハ内のネットの総数である。ｂは故障レポートに含まれていてもよいが、故障レポートにない場合は、ネットリストのネット総数にウェハのチップ総数を乗算することで得られる。
【００７３】
生成部１１１０は、実測値算出部１１０９によって算出された実測値と、故障推定箇所の故障要因の特徴を示す特徴値と、故障要因の重み変数と、に基づいて、各ウェハの故障発生率予測式を生成する。ウェハの故障発生率予測式は、上記式（１）で示した式である。実測値算出部１１０９によって算出された実測値ＥＷｍｖは、故障発生率予測式の左辺Ｐに代入される。故障推定箇所の故障要因とは、図４に示したように、故障要因ｆ１，ｆ２，…である。故障推定箇所の故障要因の特徴を示す特徴値ｃ１，ｃ２，…とは、図４に示したように、故障要因ｆ１，ｆ２，…に寄与する数値である。故障レポートでは、故障推定ネットごとに故障要因ｆｉが特定されるため、図４により対応する特徴値ｃｉが読み出される。したがって、特徴値ｃｉは故障発生率予測式の右辺に代入される。なお、読み出されなかった特徴値ｃｉについては、ｃｉ＝０が代入される。
【００７４】
また、故障要因の重み変数α１，α２，…は、現段階では未知の値である。すなわち、左辺に実測値ＥＷｍｖ、右辺に特徴値ｃｉが代入された故障発生率予測式が、ウェハごとに生成されることになる。
【００７５】
重み算出部１１１１は、生成部１１１０によって生成された各ウェハの故障発生率予測式に基づいて、複数のウェハに共通な重み変数の値となる重みを算出する。具体的には、たとえば、重み算出部１１１１は、ウェハごとに生成された故障発生率予測式を回帰分析を用いて導出することにより、重み変数α１，α２，…の値である重みを求める。
【００７６】
検出部１１１２は、複数の領域のうち、重み算出部１１１１によって算出された重みのうち所定の重みまたは所定の順位以上の重みを検出する。たとえば、検出部１１１２は、所定のしきい値以上の重みや所定順位までの重みを検出する。そして、検出部１１１２は、このようにして絞り込まれた重みαｉに対応する故障要因ｆｉの故障推定ネットを故障レポートから検出する。そして、検出部１１１２は、図９の故障発生率チップ内分布情報を参照して、検出した故障推定ネットが存在する領域を、故障推定ネットに対応するレイアウト位置から検出する。
【００７７】
この場合、故障予測頻度算出部１１０６は、複数の領域の各領域ではなく、検出部１１１２によって検出された領域について、故障予測頻度を算出することになる。これにより、検出部１１１２によって検出された領域について故障カウントが計数されることになる。したがって、重みが低い領域に比べて故障カウントの値が大きくなる。
【００７８】
分類部１１１３は、複数の故障データにより規定された複数のウェハを、故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類する。具体的には、たとえば、分類部１１１３は、図５の（Ａ）に示したように、ロットＩＤが同一または所定範囲内のウェハを有する故障データ群ごとに、グループを生成する。また、分類部１１１３は、図５の（Ａ）に示したように、製造時期ＩＤが同一または所定範囲内のウェハを有する故障データ群ごとに、グループを生成する。これにより、特徴が似通っているウェハどうしでグループ化することができる。
【００７９】
また、分類部１１１３は、図５の（Ｃ）に示したように、１クラスＳＶＭによる外れ値検出により、複数のウェハを、故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類する。１クラスＳＶＭは、学習前に、学習データからミスラベルデータを可能な限り除去することにより判別をおこなうアルゴリズムである。ここで、１クラスＳＶＭによる外れ値検出について具体的に説明する。
【００８０】
本実施の形態では、学習データとして特徴ベクトルを用いる。特徴ベクトルは故障データごとに、すなわち、ウェハごとに生成される。そして、特徴ベクトル内の要素列は、ウェハ内のチップ群に対応する。そして、各要素の値は、チップが故障している場合は「１」、故障していない場合は「０」となる。ここで、１０個のウェハＷ１〜Ｗ１０のそれぞれが、８個のチップＣ１〜Ｃ８を有する場合を例に挙げて説明する。
【００８１】
ウェハＷ１〜Ｗ９の特徴ベクトルＶ１〜Ｖ９を、
Ｖ１＝Ｖ２＝…＝Ｖ９＝（０，０，０，１，０，０，１，０）
とする。すなわち、ウェハＷ１〜Ｗ９では、ともに、チップＣ４，Ｃ７が故障チップとなっている。
【００８２】
一方、ウェハＷ１０の特徴ベクトルＶ１０を、
Ｖ１０＝（１，０，０，１，１，１，１，１）
とする。すなわち、ウェハＷ１０では、チップＣ１，Ｃ４〜Ｃ８が故障チップとなっている。
【００８３】
そして、分類部１１１３は、全特徴ベクトルを１とし、うちν（０＜ν≦１）が外れ値の特徴ベクトルと仮定し、νを０．１から所定量（０．１）ずつ増加させながら、νごとに１クラスＳＶＭにより外れ値となる特徴ベクトルの適合度Ｆを求める。適合度Ｆは下記式（４）により求められる。
【００８４】
Ｆ＝（特徴ベクトル総数−サポートベクター数）／特徴ベクトル総数・・・（４）
【００８５】
本例の場合、特徴ベクトル総数は１０である。また、サポートベクター数は、１クラスＳＶＭにより求められる。
【００８６】
図１２は、１クラスＳＶＭの適用例を示す説明図である。境界面Ｓを境にしてＦ（ｘ）＝１側の特徴ベクトルが外れ値であり、Ｆ（ｘ）＝−１側の特徴ベクトルは外れ値でない特徴ベクトルである。（Ａ）は、ν＝０．１の場合、境界面Ｓのマージンｄ内に存在する特徴ベクトル数が、サポートベクターである。（Ａ）のサポートベクター数は２である。（Ｂ）は、（Ａ）からνを０．１増加した場合を示している。ν＝０．２の場合、境界面Ｓのマージンｄ内に存在する特徴ベクトル数が、サポートベクターである。（Ｂ）のサポートベクター数は３である。（Ｃ）は、（Ｂ）からνを０．１増加した場合を示している。ν＝０．３の場合、境界面Ｓのマージンｄ内に存在する特徴ベクトル数が、サポートベクターである。（Ｃ）のサポートベクター数は３である。
【００８７】
図１２では、ν＝０，１〜０，３まで適用したが、ν＝１になるまでサポートベクター数が求められる。そして、分類部１１１３は、適合度Ｆが最大の場合の外れ値となる特徴ベクトルのウェハをそれぞれグループ化する。また、外れ値でない特徴ベクトルのウェハを同一グループとしてグループ化する。
【００８８】
図１２の（Ａ）〜（Ｃ）を式（４）に与えた場合、（Ａ）の適合度Ｆは、Ｆ＝０．８、（Ｂ）の適合度ＦはＦ＝０．７、（Ｃ）の適合度Ｆは＝０．７となる。したがって、最大の適合度Ｆは（Ａ）の適合度であるため、分類部１１１３は、（Ａ）における１個の外れ値に対応するウェハを１つのグループとし、外れ値でない９個の特徴ベクトルに対応するウェハを１つのグループとして、分類する。
【００８９】
また、上述した例では１クラスＳＶＭを適用した例について説明したが、分類部１１１３は、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて分類することとしてもよい。具体的には、たとえば、分類部１１１３は、特徴ベクトル集合Ｖ＝｛Ｖ１，Ｖ２，…，Ｖｎ｝を２つのクラスタｃ１＝｛Ｖ１１，Ｖ１２，…，Ｖ１ｐ｝、ｃ２＝｛Ｖ２１，Ｖ２２，…，Ｖ２ｑ｝に分類する。ここで、ｐ＋ｑ＝ｎである。そして、ｐ＞ｑで、かつ、ｐ＜αならばクラスタｃ１が外れ値であり、ｑ＞ｐで、かつ、ｑ＜αならばクラスタｃ２を外れ値とする。ここで、αは外れ値の割合の最大値である。
【００９０】
このように、分類部１１１３は、１クラスＳＶＭ（またはＫ−ｍｅａｎｓ法）に先立って、故障データ群で規定されたウェハ群を、ロットＩＤや製造時期ＩＤで分類することとしたが、ロットＩＤや製造時期ＩＤでの分類はおこなわなくてもよい。これにより、外れ値検出の高速化を図ることができる。また、分類部１１１３は、１クラスＳＶＭ（またはＫ−ｍｅａｎｓ法）に先立って、ロットＩＤや製造時期ＩＤでの分類をおこなうことにより、特徴が似通ったグループを、さらに外れ値検出で分類することができる。したがって、故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに細かく分類することができ、分類精度の向上を図ることができる。
【００９１】
なお、分類部１１１３により分類された場合、図１１において、取得部１１０５は、分類された複数のグループのうち、いずれかのグループに属する故障データ群を取得することになる。したがって、取得された故障データ群について、故障予測頻度算出部１１０６は、故障予測頻度を算出することになる。
【００９２】
類似度算出部１１１４は、取得部１１０５によってあらたな故障データが取得された場合、分類部１１１３によって分類された各グループについて、あらたな故障データに規定されたウェハとの故障チップの分布に関する類似度を算出する。具体的には、たとえば、類似度算出部１１１４は、図６または図７に示したように、分類部１１１３による分類後の各グループＧａ，Ｇｂ，Ｇｃとあらたな故障データに規定されたウェハとの類似度を算出する。類似度の値は例として高いほど類似するものとする。
【００９３】
ここで、類似度算出の一例について説明する。ここでは、あらたな故障データに規定されたウェハを、対象ウェハＷ１０と称す。そして、分類部１１１３において説明したのと同様に、特徴ベクトルを用いる。特徴ベクトルは故障データごとに、すなわち、ウェハごとに生成される。そして、特徴ベクトル内の要素列は、ウェハ内のチップ群に対応する。そして、各要素の値は、チップが故障している場合は「１」、故障していない場合は「０」となる。ここで、あるグループに属するウェハＷ１〜Ｗ９と対象ウェハＷ１０のそれぞれが、８個のチップＣ１〜Ｃ８を有する場合を例に挙げて説明する。
【００９４】
ウェハＷ１〜Ｗ７の特徴ベクトルＶ１〜Ｖ７を、
Ｖ１＝Ｖ２＝…＝Ｖ７＝（０，０，０，１，０，０，１，０）
とする。すなわち、ウェハＷ１〜Ｗ７では、ともに、チップＣ４，Ｃ７が故障チップとなっている。
【００９５】
一方、ウェハＷ８，Ｗ９の特徴ベクトルＶ８，Ｖ９を、
Ｖ８＝Ｖ９＝（０，０，０，１，１，１，０，０）
とする。すなわち、ウェハＷ８，Ｗ９では、ともに、チップＣ４〜Ｃ６が故障チップとなっている。
【００９６】
また、対象ウェハＷ１０の特徴ベクトルＶ１０を、
Ｖ１０＝（０，０，０，１，０，０，０，０）
とする。すなわち、対象ウェハＷ１０では、チップＣ４が故障チップとなっている。
【００９７】
類似度算出部１１１４は、全特徴ベクトルを１とし、そのうちνが外れ値の特徴ベクトルと仮定する。そして、類似度算出部１１１４は、νを０．１から所定量（０．１）ずつ増加させながら、νごとに１クラスＳＶＭにより外れ値となる特徴ベクトルの適合度Ｆを上記式（４）により算出する。
【００９８】
本例の場合、特徴ベクトル総数は１０である。また、サポートベクター数は、１クラスＳＶＭにより求められる。類似度算出では、νを増加させ、最初に対象ウェハＷ１０が外れ値となったνを類似度とする。たとえば、ν＝０．１のときウェハＷ８，Ｗ９が外れ値であり、ν＝０．２のときウェハＷ８，Ｗ９が外れ値であり、ν＝０．３のときウェハＷ８〜Ｗ１０が外れ値になったとする。この場合、ν＝０．３のとき対象ウェハＷ１０がはじめて外れ値になったため、対象ウェハＷ１０と、ウェハＷ１〜Ｗ９が属するグループとの類似度は、ν＝０．３となる。
【００９９】
なお、本例では対象ウェハＷ１０がはじめて外れ値となったときのνを類似度にしたが、類似度算出部１１１４は、νを１まで増加させ、対象ウェハＷ１０が外れ値となるνのうち最大値のνを類似度としてもよい。なお、本例では対象ウェハＷ１０がはじめて外れ値となったときのνを類似度にしたため、類似度算出の高速化を図ることができる。
【０１００】
また、分類部１１１３と同様、類似度算出部１１１４は、１クラスＳＶＭに替えて、Ｋ−ｍｅａｎｓ法により類似度を算出することとしてもよい。上記の特徴ベクトルを用いて説明すると、類似度算出部１１１４は、特徴ベクトル集合Ｖ＝｛Ｖ１，Ｖ２，…，Ｖ９，Ｖ１０｝を、Ｋ−ｍｅａｎｓ法により２つのクラスタに分類する。一方のクラスタをｃ１、他方のクラスタをｃ２とする。この場合、類似度は、類似度＝ｃ１に属する特徴ベクトル数／特徴ベクトル総数となる。クラスタｃ１に属する特徴ベクトル数が多いほど対象ウェハＷ１０とウェハＷ１〜Ｗ９が属するグループとの類似度は高くなる。
【０１０１】
特定部１１１５は、類似度算出部１１１４によって算出された類似度に基づいて、あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する。具体的には、たとえば、特定部１１１５は、グループごとに算出された類似度のうち最大類似度のグループを、類似グループとして特定する。
【０１０２】
上述した対象ウェハＷ１０について故障解析をおこなう場合、決定部１１０３は、探索箇所群の中から、複数の領域のうち特定部１１１５によって特定された類似グループにおいて所定の故障発生率以上となる領域に存在する箇所を、故障候補に決定する。たとえば、図８に示したグループＧ１１−１が類似グループであるとすると、決定部１１０３は、グループＧ１１−１の故障発生率チップ内分布情報Ｄ１１−１を参照する。
【０１０３】
そして、決定部１１０３は、故障発生率チップ内分布情報Ｄ１１−１のメッシュ番号で特定される領域群のうち、探索箇所となるネットが配線された領域を、当該ネットの位置を特定するレイアウト情報から検出する。そして、決定部１１０３は、検出されたネットのうち、当該ネットの領域の故障発生率が所定の故障発生率以上であれば、当該ネットを故障候補に決定する。
【０１０４】
これにより、決定部１１０３は、類似度の高い故障発生率チップ内分布情報を採用することにより、故障候補を高精度に探索することができる。
【０１０５】
また、上述した対象ウェハＷ１０について故障情報ＤＢ８００の更新をおこなう場合、故障予測頻度算出部１１０６は、複数の領域のうち、特定部１１１５によって特定された類似グループにあらたな故障データを追加した追加後の故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出する。具体的には、たとえば、故障予測頻度算出部１１０６は、ウェハＷ１〜Ｗ９が所属する類似グループに対象ウェハＷ１０を追加した追加後の類似グループに所属するウェハＷ１〜Ｗ１０について、上述したように故障予測頻度を算出する。
【０１０６】
同様に、故障発生率算出部１１０７も、追加後の類似グループに所属するウェハＷ１〜Ｗ１０について算出された故障予測頻度を用いて、領域の故障発生率を算出する。したがって、格納部１１０８は、領域の故障発生率が算出された場合、故障発生率チップ内分布情報に格納されている領域の故障発生率を、あらたに算出された領域の故障発生率に更新する。
【０１０７】
たとえば、図８に示したグループＧ１１−１が類似グループであるとすると、格納部１１０８は、グループＧ１１−１の所属故障レポートＩＤに、対象ウェハＷ１０の故障レポートＩＤを追加する。また、格納部１１０８は、グループＧ１１−１の故障発生率チップ内分布情報Ｄ１１−１の各領域の故障発生率を、対応する領域についてあらたに算出された故障発生率に更新する。このようにして故障情報ＤＢ８００を更新することにより、故障解析装置１１００は、分類部１１１３による分類精度の向上を図ることができる。
【０１０８】
＜故障情報ＤＢ８００生成処理＞
図１３は、図８に示した故障情報ＤＢ８００の生成処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、故障レポート群を読み込む（ステップＳ１３０１）。つぎに、故障解析装置１１００は、取得した故障レポート群を同一ロットＩＤで分類する（ステップＳ１３０２）。分類されたグループをＧｘとする。ｘは、たとえば、ロットＩＤとする。そして、故障解析装置１１００は、各グループＧｘを製造時期ＩＤで分類する。分類後のグループを、Ｇｘｙとする。ｙは、製造時期ＩＤの範囲に対応する番号とする。
【０１０９】
このあと、故障解析装置１１００は、分類後の各グループＧｘｙから未選択グループＧｘｙがあるか否かを判断する（ステップＳ１３０４）。未選択グループＧｘｙがある場合（ステップＳ１３０４：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択グループＧｘｙを１つ選択する（ステップＳ１３０５）。そして、故障解析装置１１００は、選択グループＧｘｙについて外れ値検出処理を実行する（ステップＳ１３０６）。外れ値検出処理（ステップＳ１３０６）は、上述したように１クラスＳＶＭを用いて、選択グループＧｘｙの中から外れ値となるウェハ、すなわち、故障チップの分布が他のウェハと異なるウェハを検出する。外れ値検出処理（ステップＳ１３０６）については後述する。
【０１１０】
外れ値検出処理（ステップＳ１３０６）のあと、故障解析装置１１００は、選択グループＧｘｙを、外れ値となったウェハの故障レポートと、そうでないウェハの故障レポートとに、グループ分けする（ステップＳ１３０７）。外れ値となったウェハが複数ある場合は、これらをまとめて１つのグループとしてもよく、各々異なるグループとしてもよい。たとえば、故障解析装置１１００は、境界面Ｓのマージン内にある外れ値と、マージン外にある外れ値と、でグループ分けすることとしてもよい。外れ値検出後のグループをＧｘｙ−ｚとする。ｚは、ステップＳ１３０７でのグループ分けを識別する番号である。
【０１１１】
このあと、各グループＧｘｙ−ｚについて、故障解析装置１１００は、故障情報算出処理を実行する（ステップＳ１３０８）。故障情報は、図８および図９に示したように、故障発生率予測式のパラメータと故障発生率チップ内分布情報である。故障情報算出処理（ステップＳ１３０８）の詳細については後述する。
【０１１２】
このあと、故障解析装置１１００は、故障情報算出処理（ステップＳ１３０８）によって算出された選択グループＧｘｙ−ｚの故障情報を故障情報ＤＢ８００に格納して（ステップＳ１３０９）、ステップＳ１３０４に戻る。ステップＳ１３０４において、故障解析装置１１００は、未選択グループＧｘｙ−ｚがないと判断した場合（ステップＳ１３０４：Ｎｏ）、故障情報ＤＢ８００の生成処理を終了する。これにより、図８および図９に示したように、故障情報ＤＢ８００が生成されることになる。
【０１１３】
図１４は、図１３に示した外れ値検出処理（ステップＳ１３０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、選択グループＧｘｙの中から未選択の故障レポートがあるか否かを判断する（ステップＳ１４０１）。未選択の故障レポートがある場合（ステップＳ１４０１：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択の故障レポートを１つ選択する（ステップＳ１４０２）。
【０１１４】
つぎに、故障解析装置１１００は、選択故障レポートに規定されたウェハについて特徴ベクトルを生成して（ステップＳ１４０３）、ステップＳ１４０１に戻る。ステップＳ１４０１において、未選択の故障レポートがない場合（ステップＳ１４０１：Ｎｏ）、ステップＳ１４０４に移行する。これにより、グループＧｘｙの故障レポートごとに特徴ベクトルが生成される。
【０１１５】
ステップＳ１４０４では、故障解析装置１１００は、１クラスＳＶＭの調整パラメータであるνを初期化、たとえば、ν＝０．１にする（ステップＳ１４０４）。そして、故障解析装置１１００は、特徴ベクトル群を１としそのうちνが外れ値になると仮定して、１クラスＳＶＭを適用して、適合度Ｆと外れ値となる特徴ベクトルを求める（ステップＳ１４０５）。つぎに、故障解析装置１１００は、νを所定量Δν（たとえばΔν＝０．１）増加させる（ステップＳ１４０６）。そして、故障解析装置１１００は、ν＞１であるか否かを判断する（ステップＳ１４０７）。
【０１１６】
ν＞１でない場合（ステップＳ１４０７：Ｎｏ）、νが上限に達していないため、ステップＳ１４０５に戻り、故障解析装置１１００は再度適合度Ｆを求める。一方、ν＞１である場合（ステップＳ１４０７：Ｙｅｓ）、νが上限に達したため、故障解析装置１１００は、これまで求めた適合度Ｆのうち最大適合度Ｆの特徴ベクトル群について、外れ値となる特徴ベクトルに対応する故障レポートのウェハを特定する（ステップＳ１４０８）。これにより、外れ値検出処理（ステップＳ１３０６）を終了する。
【０１１７】
このように外れ値を検出することにより、故障解析装置１１００は、外れ値の特徴ベクトルに対応するウェハと、そうでない特徴ベクトルに対応するウェハとを、別々のグループにグループ分けすることができる。したがって、グループ内のウェハは、故障チップの分布が似通ったウェハどうしでまとめられることになる。
【０１１８】
図１５は、図１３に示した故障情報算出処理（ステップＳ１３０８）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、未選択グループＧｘｙ−ｚがあるか否かを判断する（ステップＳ１５０１）。未選択グループＧｘｙ−ｚがある場合（ステップＳ１５０１：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択グループＧｘｙ−ｚを選択する（ステップＳ１５０２）。
【０１１９】
そして、故障解析装置１１００は、選択グループＧｘｙ−ｚについて、重み算出処理（ステップＳ１５０３）、故障予測頻度算出処理（ステップＳ１５０４）、故障発生率算出処理（ステップＳ１５０５）を実行して、ステップＳ１５０１に戻る。これにより、グループＧｘｙ−ｚごとに故障情報が算出される。
【０１２０】
重み算出処理（ステップＳ１５０３）は、故障発生率予測式のパラメータである重み変数の値である重みを算出する処理であり、図１６で説明する。また、故障予測頻度算出処理（ステップＳ１５０４）は、チップを分割したメッシュ状の領域ごとに、故障推定ネットの出現数を故障カウントとして計数する処理であり、図１８で説明する。また、故障発生率算出処理（ステップＳ１５０５）は、領域ごとの故障カウントを用いて上記式（２）により領域ごとの故障発生率を算出する処理であり、図１９で説明する。
【０１２１】
ステップＳ１５０１において、未選択グループＧｘｙ−ｚがない場合（ステップＳ１５０１：Ｎｏ）、故障情報算出処理（ステップＳ１３０８）を終了する。これにより、グループＧｘｙ−ｚごとに算出された故障情報が故障情報ＤＢ８００に格納されることになる。
【０１２２】
図１６は、図１５に示した重み算出処理（ステップＳ１５０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、選択グループＧｘｙ−ｚの中から未選択の故障レポートがあるか否かを判断する（ステップＳ１６０１）。未選択の故障レポートがある場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択の故障レポートを１つ選択する（ステップＳ１６０２）。
【０１２３】
そして、故障解析装置１１００は、選択故障レポートの故障発生率予測式生成処理を実行して（ステップＳ１６０３）、ステップＳ１６０１に戻る。これにより、選択故障レポートごとに故障発生率予測式が生成される。また、故障発生率予測式生成処理（ステップＳ１６０３）の詳細は図１７で説明する。
【０１２４】
ステップＳ１６０１で未選択の故障レポートがない場合（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）、故障解析装置１１００は、故障レポートごとに生成された故障発生率予測式群を回帰分析し、重み変数αｉの値となる重みを算出する（ステップＳ１６０４）。そして、故障解析装置１１００は、重みαｉを降順、すなわち、重み順にソートする（ステップＳ１６０５）。これにより、重み算出処理（ステップＳ１５０３）を終了する。
【０１２５】
このようにして、故障発生率予測式で定義された故障要因ｆｉの特徴値ｃｉに対応する重みαｉが得られることになる。したがって、高い重みαｉに対応する故障要因ｆｉが、低い重みαｉに対応する故障要因ｆｉよりも重視すべきであることがわかる。
【０１２６】
図１７は、図１６に示した故障発生率予測式生成処理（ステップＳ１６０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、選択故障レポートを参照して、上記式（３）により、故障発生率予測式の左辺である故障発生率の実測値Ｐを算出する（ステップＳ１７０１）。つぎに、故障解析装置１１００は、選択故障レポートに含まれている故障推定ネットごとに、図４に示した故障要因テーブル４００を参照して、故障推定ネットの故障要因ｆｉに対応する特徴値ｃｉを取得する（ステップＳ１７０２）。
【０１２７】
そして、故障解析装置１１００は、ステップＳ１７０２で取得された故障要因ｆｉごとの特徴値ｃｉを故障発生率予測式に代入することにより、選択故障レポートの故障発生率予測式を生成する（ステップＳ１７０３）。生成された故障発生率予測式は、重みαｉが未知の状態であるが、選択故障レポートごとに故障発生率実測値が得られるため、回帰分析により、重みαｉが算出されることになる。
【０１２８】
図１８は、図１５に示した故障予測頻度算出処理（ステップＳ１５０４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、チップをメッシュ状に分割した複数の領域に対応する故障マップの各領域の故障カウントを０で初期化する（ステップＳ１８０１）。つぎに、故障解析装置１１００は、選択グループＧｘｙ−ｚの中から未選択の故障レポートがあるか否かを判断する（ステップＳ１８０２）。未選択の故障レポートがある場合（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択の故障レポートを１つ選択する（ステップＳ１８０３）。そして、故障解析装置１１００は、選択故障レポートに未選択の故障推定ネットがあるか否かを判断する（ステップＳ１８０４）。
【０１２９】
未選択の故障推定ネットがある場合（ステップＳ１８０４：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択の故障推定ネットを１つ選択する（ステップＳ１８０５）。そして、故障解析装置１１００は、選択故障推定ネットの故障要因ｆｉを選択故障レポートから特定し（ステップＳ１８０６）、特定した故障要因ｆｉに対応する重みαｉが上位ランクか否かを判断する（ステップＳ１８０７）。上位ランクについてはあらかじめ設定されているものとする。たとえば、重みαｉの降順で１０位までなどというように設定される。
【０１３０】
特定した故障要因ｆｉに対応する重みαｉが上位ランクである場合、故障解析装置１１００は、選択故障推定ネットが配線されている領域の故障カウントを１加算して（ステップＳ１８０８）、ステップＳ１８０４に戻る。また、ステップＳ１８０７において、上位ランクでない場合（ステップＳ１８０７：Ｎｏ）、ステップＳ１８０８のカウントをおこなわずに、ステップＳ１８０４に戻る。
【０１３１】
また、ステップＳ１８０４において、未選択の故障推定ネットがない場合（ステップＳ１８０４：Ｎｏ）、ステップＳ１８０２に戻る。また、ステップＳ１８０２において、未選択の故障レポートがない場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、故障予測頻度算出処理（ステップＳ１５０４）を終了する。これにより、上位ランクの重みαｉに対応する故障要因ｆｉほど故障カウントが高くなる。
【０１３２】
図１９は、図１５に示した故障発生率算出処理（ステップＳ１５０５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、チップをメッシュ状に分割した複数の領域のうち未選択の領域があるか否かを判断する（ステップＳ１９０１）。未選択の領域がある場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択の領域から１つ選択する（ステップＳ１９０２）。
【０１３３】
つぎに、故障解析装置１１００は、選択領域のレイアウト情報を参照して、選択領域内のネット数を取得する（ステップＳ１９０３）。このあと、故障解析装置１１００は、故障マップから選択領域の故障カウントを読み出し、取得した選択領域内のネット数と読み出した故障カウントとにより、上記式（２）を用いて、選択領域の故障発生率を算出する（ステップＳ１９０４）。この場合、上記式（２）のｍには、選択グループＧｘｙ−ｚ内の故障レポート数が与えられる。
【０１３４】
そして、故障解析装置１１００は、選択領域の故障発生率を、故障情報ＤＢ８００の選択グループＧｘｙ−ｚの故障発生率項目に格納して（ステップＳ１９０５）、ステップＳ１９０１に戻る。このあと、ステップＳ１９０１において、未選択の領域がない場合（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、故障発生率算出処理（ステップＳ１５０５）を終了する。これにより、故障解析装置１１００は、選択領域ごとに、故障発生率を登録することができる。
【０１３５】
＜故障情報ＤＢ８００の更新処理＞
図２０は、故障情報ＤＢ８００の更新処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、新規故障レポートを読み込む（ステップＳ２００１）。つぎに、故障解析装置１１００は、未選択グループＧｘｙ−ｚがあるか否かを判断する（ステップＳ２００２）。未選択グループＧｘｙ−ｚがある場合（ステップＳ２００２：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択グループＧｘｙ−ｚを１つ選択する（ステップＳ２００３）。そして、故障解析装置１１００は、図６に示したように、新規故障レポートで規定されるウェハ（追加対象ウェハ）と選択グループｘｙ−ｚとの類似度算出処理を実行する（ステップＳ２００４）。類似度算出処理（ステップＳ２００４）については図２１で説明する。類似度算出後はステップＳ２００２に戻る。これにより、選択グループｘｙ−ｚごとに、追加対象ウェハとの類似度が算出される。
【０１３６】
ステップＳ２００２において、未選択グループがない場合（ステップＳ２００２：Ｎｏ）、故障解析装置１１００は、算出された類似度の中から最大類似度のグループＧｘｙ−ｚを選択する（ステップＳ２００５）。そして、故障解析装置１１００は、最大類似度のグループＧｘｙ−ｚに新規故障レポートを追加する（ステップＳ２００６）。具体的には、たとえば、故障解析装置１１００は、新規故障レポートの故障レポートＩＤを、故障情報ＤＢ８００の最大類似度のグループＧｘｙ−ｚのレコードの故障レポートＩＤ項目に追加登録する。
【０１３７】
そして、故障解析装置１１００は、新規故障レポート追加後の最大類似度のグループＧｘｙ−ｚについて、故障情報算出処理を実行する（ステップＳ２００７）。この故障情報算出処理（ステップＳ２００７）は、新規故障レポート追加後の最大類似度のグループＧｘｙ−ｚについて、重み算出処理（ステップＳ１５０３）、故障予測頻度算出処理（ステップＳ１５０４）、および故障発生率算出処理（ステップＳ１５０５）を実行する。
【０１３８】
そして、故障解析装置１１００は、新規故障レポート追加後の最大類似度のグループＧｘｙ−ｚについて、故障情報算出処理（ステップＳ２００７）で得られた故障発生率予測式のパラメータや領域ごとの故障発生率を更新する（ステップＳ２００８）。これにより、故障情報ＤＢ８００の更新処理を終了する。
【０１３９】
図２１は、図２０に示した類似度算出処理（ステップＳ２００４）の詳細な処理手順を示すフローチャートである。ここでは、追加対象ウェハを対象ウェハと称す。まず、故障解析装置１１００は、対象ウェハの特徴ベクトルがあるか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。特徴ベクトルがない場合（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）、故障解析装置１１００は、対象ウェハの特徴ベクトルを生成して（ステップＳ２１０２）、ステップＳ２１０３に移行する。一方、すでに特徴ベクトルが生成済みである場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１０３に移行する。
【０１４０】
つぎに、故障解析装置１１００は、選択グループＧｘｙ−ｚの各ウェハの特徴ベクトルを生成する（ステップＳ２１０３）。そして、故障解析装置１１００は、調整パラメータνを初期化、たとえば、ν＝０．１にする（ステップＳ２１０４）。そして、故障解析装置１１００は、ステップＳ２１０２およびステップＳ２１０３で生成した特徴ベクトル群を１としそのうちνが外れ値になると仮定して、１クラスＳＶＭを適用して、適合度Ｆと外れ値となる特徴ベクトルを求める（ステップＳ２１０５）。
【０１４１】
そして、故障解析装置１１００は、対象ウェハの特徴ベクトルが外れ値であるか否かを判断する（ステップＳ２１０６）。外れ値でない場合（ステップＳ２１０６：Ｎｏ）、故障解析装置１１００は、νを所定量Δν（たとえばΔν＝０．１）増加させる（ステップＳ２１０７）。そして、故障解析装置１１００は、ν＞１であるか否かを判断する（ステップＳ２１０８）。
【０１４２】
ν＞１でない場合（ステップＳ２１０８：Ｎｏ）、νが上限に達していないため、ステップＳ２１０５に戻り、故障解析装置１１００は再度適合度Ｆを求める。一方、ν＞１である場合（ステップＳ２１０８：Ｙｅｓ）、類似度が決まらずにνが上限に達したため、対象ウェハは選択グループＧｘｙ−ｚとは類似しないこととなる。
【０１４３】
一方、ステップＳ２１０６において、対象ウェハの特徴ベクトルが外れ値になった場合（ステップＳ２１０６：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、このときのνを類似度に設定する（ステップＳ２１０９）。これにより、選択グループＧｘｙ−ｚと対象ウェハとの類似度が算出される。
【０１４４】
＜故障候補決定処理＞
図２２は、故障候補決定処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、新規故障レポートを読み込む（ステップＳ２２０１）。つぎに、故障解析装置１１００は、未選択グループＧｘｙ−ｚがあるか否かを判断する（ステップＳ２２０２）。未選択グループＧｘｙ−ｚがある場合（ステップＳ２２０２：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択グループＧｘｙ−ｚを１つ選択する（ステップＳ２２０３）。そして、故障解析装置１１００は、図７に示したように、新規故障レポートで規定されるウェハ（解析対象ウェハ）と選択グループｘｙ−ｚとの類似度算出処理を実行する（ステップＳ２２０４）。類似度算出処理（ステップＳ２２０４）については図２１で示した処理手順と同一処理であるため省略する。類似度算出後はステップＳ２２０２に戻る。これにより、選択グループｘｙ−ｚごとに、解析対象ウェハとの類似度が算出される。
【０１４５】
ステップＳ２２０２において、未選択グループがない場合（ステップＳ２２０２：Ｎｏ）、故障解析装置１１００は、算出された類似度の中から最大類似度のグループＧｘｙ−ｚを選択する（ステップＳ２２０５）。そして、故障解析装置１１００は、コーン生成処理（ステップＳ２２０６）および故障候補ネット決定処理（ステップＳ２２０７）を実行して、故障候補ネットを出力する（ステップＳ２２０８）。コーン生成処理（ステップＳ２２０６）とは、解析対象回路の回路グラフのフェイルポイントからバックトレースしてコーン形状の探索ネット群を形成する処理であり、図２３で説明する。故障候補ネット決定処理（ステップＳ２２０７）は、コーン形状の探索ネット群から故障候補ネットを絞り込む処理であり、図２４で説明する。これにより、解析対象ウェハの故障候補ネットが絞り込まれることになる。
【０１４６】
図２３は、図２２に示したコーン生成処理（ステップＳ２２０６）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、新規故障レポートからフェイルポイントを検出し（ステップＳ２３０１）、フェイルポイントから入力側にｋ段トレースしたコーンを生成する（ステップＳ２３０２）。そして、故障解析装置１１００は、生成したコーン内のネット数ｎを計数する（ステップＳ２３０３）。
【０１４７】
故障解析装置１１００は、計数したネット数ｎがｎ＞Ｎであるか否かを判断する（ステップＳ２３０４）。Ｎはしきい値である。ｎ＞Ｎでない場合（ステップＳ２３０４：Ｎｏ）、故障解析装置１１００は、ｋを所定量Δｋ加算して（ステップＳ２３０５）、ステップＳ２３０２に戻る。
【０１４８】
そして、ｎ＞Ｎである場合（ステップＳ２３０４：Ｙｅｓ）、コーン生成処理（ステップＳ２２０６）を終了する。これにより、コーン内のネット数ｎがＮを超えるまでバックトレースがおこなわれ、ネット数ｎがＮを超えたコーンが生成されることになる。このように、フェイルポイントからバックトレースをおこなうのは、フェイルポイントが異常値を出力しているため、その上流側に通じるネットのどこかに故障箇所が存在すると推定されるからである。
【０１４９】
図２４は、図２２に示した故障候補ネット決定処理（ステップＳ２２０７）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置１１００は、生成されたコーンの中に未選択ネットがあるか否かを判断する（ステップＳ２４０１）。未選択ネットがある場合（ステップＳ２４０１：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、未選択ネットを１つ選択する（ステップＳ２４０２）。そして、故障解析装置１１００は、選択ネットの故障発生率を取得する（ステップＳ２４０３）。具体的には、たとえば、新規故障レポートに、選択ネットの故障発生率が含まれている場合には、新規故障レポートから読み出す。選択ネットの故障発生率が含まれていない場合には、故障発生率は取得できないため、ステップＳ２４０３、Ｓ２４０４は実行されない。
【０１５０】
選択ネットの故障発生率が取得された場合、故障解析装置１１００は、選択ネットの故障発生率がしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２４０４）。しきい値以上である場合（ステップＳ２４０４：Ｙｅｓ）、選択ネットを故障候補ネットとして記憶装置に保存して（ステップＳ２４０７）、ステップＳ２４０１に戻る。
【０１５１】
一方、しきい値以上でない場合（ステップＳ２４０４：Ｎｏ）または選択ネットの故障発生率がない場合、故障解析装置１１００は、選択ネットを含むチップの領域をレイアウト情報から特定し、その領域の故障発生率を、故障情報ＤＢ８００から抽出する（ステップＳ２４０５）。具体的には、故障解析装置１１００は、ステップＳ２２０５で選択された最大類似度のグループＧｘｙ−ｚの故障発生率チップ内分布情報の中から、特定した領域の故障発生率を抽出する。
【０１５２】
そして、故障解析装置１１００は、抽出した故障発生率がしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２４０６）。しきい値以上である場合（ステップＳ２４０６：Ｙｅｓ）、故障解析装置１１００は、選択ネットを故障候補ネットとして記憶装置に保存し（ステップＳ２４０７）、ステップＳ２４０１に戻る。
【０１５３】
一方、しきい値以上でない場合（ステップＳ２４０６：Ｎｏ）、記憶装置に保存せずにステップＳ２４０１に戻る。ステップＳ２４０１において、未選択ネットがない場合（ステップＳ２４０１：Ｎｏ）、故障候補ネット決定処理（ステップＳ２２０７）を終了する。これにより、最も類似するグループについて設定された領域の故障発生率を用いて故障候補か否かを判断することができるため、故障解析の精度の向上を図ることができる。
【０１５４】
このように、本実施の形態によれば、チップを複数に分割した領域ごとの故障発生率を用いて、フェイルポイントからバックトレースされたネット群の各ネットの存在位置に対応する故障発生率を採用することができる。したがって、探索ネット数が多くても、故障発生率による絞込みが可能となるため、探索範囲が拡大しても高精度に故障候補を絞り込むことができる。
【０１５５】
また、過去の故障レポートを蓄積して領域ごとの故障発生率を求めているため、統計的な故障発生率により故障候補か否かを決定することができ、故障候補の決定精度の向上を図ることができる。
【０１５６】
また、過去の故障レポートから故障発生率予測式のパラメータである重みを求めることができるため、蓄積された故障レポート群に固有な重みが設定されることになる。すなわち、故障発生率予測式によれば、重みが大きいほど、対応する故障要因に起因する故障発生率が高くなる。したがって、そのような故障要因を有するネットが存在するチップの領域については、故障カウントを増加させることで、その領域の故障発生率を高くすることができる。
【０１５７】
また、複数の故障データにより規定された複数のウェハを、故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類することにより、グループ単位で、故障発生率予測式のパラメータである重みや領域ごとの故障発生率を設定することができる。したがって、新規ウェハを解析する場合、まず、類似グループを特定することにより、特徴が似通っているウェハのグループに絞り込んで、重みや領域の故障発生率を採用することができる。したがって、故障候補の決定精度の向上を図ることができる。
【０１５８】
また、新規ウェハを追加する場合も、まず、類似グループを特定することにより、特徴が似通っているウェハのグループに絞り込んで、類似グループに新規ウェハを追加することになる。そして、追加後の類似グループについて故障情報を更新することにより、故障情報の信頼度の向上を図ることができる。
【０１５９】
このように本実施の形態では、故障レポートの不確定性を低減することにより、故障候補の解析精度の向上を図ることができる。
【０１６０】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１６１】
（付記１）チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部と、
解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索する探索部と、
前記探索部によって探索された探索箇所群の中から、前記記憶部に記憶されている複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定する決定部と、
前記決定部によって決定された故障候補を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする故障解析装置。
【０１６２】
（付記２）ウェハ群の各ウェハについて、前記ウェハ上のチップ群のうち故障チップに実装された前記解析対象回路の故障推定箇所と当該故障推定箇所の故障要因とを含む、前記ウェハに関する故障データを取得する取得部と、
前記複数の領域のうち、前記取得部によって取得された故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出する故障予測頻度算出部と、
前記複数の領域の各領域について、前記故障予測頻度算出部によって算出された故障予測頻度と、前記領域内の故障推定箇所の総数と、に基づいて、前記領域の故障発生率を算出する故障発生率算出部と、
前記故障発生率算出部によって算出された前記領域の故障発生率を、前記記憶部に格納する格納部と、
を有することを特徴とする付記１に記載の故障解析装置。
【０１６３】
（付記３）前記ウェハ群の各ウェハについて、前記ウェハ内の前記故障推定箇所の総数に基づいて、前記ウェハに関する故障発生率の実測値を算出する実測値算出部と、
前記実測値算出部によって算出された実測値と、前記故障推定箇所の故障要因の特徴を示す特徴値と、前記故障要因の重み変数と、に基づいて、前記各ウェハの故障発生率予測式を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記各ウェハの故障発生率予測式に基づいて、前記複数のウェハに共通な前記重み変数の値となる重みを算出する重み算出部と、
前記複数の領域の中から、前記重み算出部によって算出された重みのうち所定の重みまたは所定の順位以上の重みに対応する故障要因を有する故障推定箇所が存在する領域を検出する検出部と、を有し、
前記故障予測頻度算出部は、
前記検出部によって検出された領域について、故障予測頻度を算出することを特徴とする付記２に記載の故障解析装置。
【０１６４】
（付記４）複数の故障データにより規定された複数のウェハを、前記故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類する分類部を有し、
前記取得部は、
前記分類部によって分類された複数のグループのうち、いずれかのグループに属する前記故障データ群を取得することを特徴とする付記３に記載の故障解析装置。
【０１６５】
（付記５）前記取得部によってあらたな故障データが取得された場合、前記分類部によって分類された各グループについて、前記あらたな故障データに規定されたウェハとの前記故障チップの分布に関する類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する特定部と、を有し、
前記決定部は、
探索箇所群の中から、前記複数の領域のうち前記特定部によって特定された類似グループにおいて前記所定の故障発生率以上となる領域に存在する箇所を、前記故障候補に決定することを特徴とする付記４に記載の故障解析装置。
【０１６６】
（付記６）前記取得部によってあらたな故障データが取得された場合、前記分類部によって分類された各グループについて、前記あらたな故障データに規定されたウェハとの前記故障チップの分布に関する類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する特定部と、を有し、
前記故障予測頻度算出部は、
前記複数の領域のうち、前記特定部によって特定された類似グループに前記あらたな故障データを追加した追加後の故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出し、
故障発生率算出部は、
前記追加後の故障データ群における前記複数の領域の各領域について、前記故障予測頻度算出部によって算出された故障予測頻度と、前記領域内の故障推定箇所および非故障推定箇所の総数と、に基づいて、前記領域の故障発生率を算出し、
前記格納部は、
前記追加後の故障データ群における前記複数の領域の各領域について、前記故障発生率算出部によって算出された前記領域の故障発生率を、前記記憶部に格納することを特徴とする付記２〜４のいずれか一つに記載の故障解析装置。
【０１６７】
（付記７）前記決定部は、
前記決定部によって決定された複数の故障候補箇所の入力側に共通する箇所を有する場合、前記共通する箇所を故障候補に決定することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の故障解析装置。
【０１６８】
（付記８）コンピュータが、
解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、
探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、
決定された故障候補を出力する、
処理を実行することを特徴とする故障解析方法。
【０１６９】
（付記９）コンピュータに、
解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、
探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、
決定された故障候補を出力する、
処理を実行させることを特徴とする故障解析プログラム。
【符号の説明】
【０１７０】
１１００  故障解析装置
１１０１  記憶部
１１０２  探索部
１１０３  決定部
１１０４  出力部
１１０５  取得部
１１０６  故障予測頻度算出部
１１０７  故障発生率算出部
１１０８  格納部
１１０９  実測値算出部
１１１０  生成部
１１１１  算出部
１１１２  検出部
１１１３  分類部
１１１４  類似度算出部
１１１５  特定部
【図１】
2013130553.tif 000004
【図２】
2013130553.tif 000005
【図３】
2013130553.tif 000006
【図４】
2013130553.tif 000007
【図５】
2013130553.tif 000008
【図６】
2013130553.tif 000009
【図７】
2013130553.tif 000010
【図８】
2013130553.tif 000011
【図９】
2013130553.tif 000012
【図１０】
2013130553.tif 000013
【図１１】
2013130553.tif 000014
【図１２】
2013130553.tif 000015
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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