(57)【要約】【課題】試験における試験期間を適切に設定すること。【解決手段】複数の被試験装置に負荷を加える試験期間を第１期間として行なった試験における前記複数の被試験装置のうち不良となった時間と不良となった被試験装置の個数とが対応した試験データに基づき、市場において目標とする時間における不良率が目標とする不良率となるような前記試験における前記試験期間として第２期間を算出しＳ１２、前記第２期間に基づき、前記試験における前記試験期間を第３期間に設定するＳ１４処理をコンピュータに実行させる試験プログラム。【選択図】図４
2016225372.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の被試験装置に負荷を加える試験期間を第１期間として行なった試験における前記複数の被試験装置のうち不良となった時間と不良となった被試験装置の個数とが対応した試験データに基づき、市場において目標とする時間における不良率が目標とする不良率となるような前記試験における前記試験期間として第２期間を算出し、
前記第２期間に基づき、前記試験における前記試験期間を第３期間に設定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする試験プログラム。
【請求項２】
前記第２期間の算出は、
前記試験データに近似する、時間に対する累積不良率を示す関数を算出し、
前記関数に基づき前記第２期間を算出する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１記載の試験プログラム。
【請求項３】
前記関数に基づき前記第２期間を算出する処理は、
前記関数における前記目標とする時間に対する累積不良率を第１累積不良率として算出し、
前記第１累積不良率から前記目標とする不良率を引いた累積不良率を第２累積不良率とし、前記関数における前記第２累積不良率に対する時間を算出し、
前記第２累積不良率に対する時間に相当する前記試験期間を前記第２期間とする
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２記載の試験プログラム。
【請求項４】
前記第３期間の設定は、前記第３期間を第２期間以上となるように設定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項記載の試験プログラム。
【請求項５】
前記第３期間の設定は、
前記第２期間が前記第１期間より長い場合、前記第３期間を前記第１期間より長く設定し、前記第２期間が前記第１期間より短い場合、前記第３期間を前記第１期間より短く設定する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項記載の試験プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試験プログラムに関し、例えば被試験装置に負荷を加える試験プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体集積回路装置等の電子部品において、初期故障をスクリーニングするため、加速試験等を行なう。加速試験は、例えば実際に使用されるときの電圧や温度より高い電圧や温度などの負荷を一定期間被試験装置に印加することにより行なう（例えば、特許文献１、２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３０２４３６号公報
【特許文献２】特開平１１−２６０９３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
被試験装置に電圧等の負荷を加える期間である試験期間は、例えば初期故障が市場において目標とする不良率以上に発生しないように、予め製品を評価して設定される。しかしながら、製造における不安定要因により、予め設定した試験期間では、初期故障のスクリーニングが不十分となることがある。これにより、市場での不良率が目標とする不良率を上回る場合がある。また、目標とする不良率に対し試験期間が長すぎる場合がある。
【０００５】
本試験プログラムは、試験における試験期間を適切に設定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
複数の被試験装置に負荷を加える試験期間を第１期間として行なった試験における前記複数の被試験装置のうち不良となった時間と不良となった被試験装置の個数とが対応した試験データに基づき、市場において目標とする時間における不良率が目標とする不良率となるような前記試験における前記試験期間として第２期間を算出し、前記第２期間に基づき、前記試験における前記試験期間を第３期間に設定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする試験プログラムを用いる。
【発明の効果】
【０００７】
本試験プログラムによれば、試験における試験期間を適切に設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、時間に対する故障率を示す図である。
【図２】図２は、時間に対する累積不良率を示す図である。
【図３】図３（ａ）は、実施例１に用いる試験システムのブロック図であり、図３（ｂ）は、コンピュータのブロック図である。
【図４】図４（ａ）は、実施例１において、コンピュータが行なう試験方法を示すフローチャートであり、図４（ｂ）は、図４（ａ）のステップＳ１２を示すフローチャートである。
【図５】図５（ａ）は、時間ｔに対する累積不良率Ｆ（ｔ）を示す図、図５（ｂ）は、ｘに対するｙを示す図である。
【図６】図６（ａ）および図６（ｂ）は、ｘに対するｙを示す図、図６（ｃ）は、時間ｔに対する累積不良率Ｆ（ｔ）を示す図である。
【図７】図７（ａ）から図７（ｄ）は、時間ｔに対する累積不良率Ｆ（ｔ）を示す図である。
【図８】図８は、実施例２において用いる試験システムを示すブロック図である。
【図９】図９は、実施例２の試験システムが行なう試験を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例２に係る試験方法を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、図１０のステップＳ４４のフローを示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、図１１のステップＳ６０のフローを示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、図１１のステップＳ６２のフローを示すフローチャートである。
【図１４】図１４（ａ）から図１４（ｃ）は、時間に対する累積不良率を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例２における試験データの例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例２における過不足期間の例を示す図である。
【図１７】図１７は、コンピュータの画面を示す図である。
【図１８】図１８は、コンピュータの画面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
まず、初期故障について説明する。図１は、時間に対する故障率λ（ｔ）を示す図である。時間ｔは、製品を使用する実時間であり、故障率はある時間に複数の製品のうち故障となる割合である。故障率を時間で積分すると不良率となる。図１に示すように、時間と故障率の関係はバスタブ曲線となる。バスタブ曲線では、初期故障期、偶発故障期および磨耗故障期の３つの期間に分かれる。早い期間が初期故障期である。初期故障期の故障は、主に製品の製造時の異物の混入などの欠陥が主な原因である。初期故障期の故障を抑制するためには、温度および／または電圧などの負荷を製品に一定期間加え、欠陥のある製品をスクリーニングすることが有効である。負荷としては、製品が使用される条件より厳しい条件とする。例えば、製品が使用される温度および／または電圧より高い温度および／または高い電圧を加える。このような試験を加速試験と言う。加速試験では、時間ｔを加速する。これにより、短時間で、初期故障の製品をスクリーニングできる。製品を使用する実時間ｔと加速試験における試験時間とは、例えば加速係数を用い変換できる。
【００１０】
次に、製品を製造するときの不安定要因により、初期故障の原因となる欠陥等が変化した場合について説明する。図２は、時間に対する累積不良率を示す図である。累積不良率Ｆ（ｔ）は、ある実時間ｔまでに不良となる製品の割合である。時間ｔ１は、加速試験において負荷を加えた試験期間を実時間に変換したものである。時間が０において製品の使用が開始されるので、時間０から時間ｔ１までの期間を試験時間に変換した期間が、試験期間である。時間ｔ２は、市場における目標とする不良率を設定する実時間である。実線Ａは、加速試験の条件を設定するときに用いた製品群の累積不良率である。実線Ｂは欠陥の多い製品群の累積不良率である。市場における不良率は、時間ｔ２に対応する累積不良率と時間ｔ１に対応する累積不良率との差となる。実線Ａの不良率はｆａであり、実線Ｂの不良率はｆｂである。実線Ｂは実線Ａに比べ不良率が大きくなる。このため、実線Ａにおいては不良率ｆａが目標不良率以下であってとしても、実線Ｂにおいては不良率ｆｂが目標不良率以上となってしまうことが起きる。
【００１１】
また、実線Ｂに基づき試験期間を設定した場合、実線Ａの製品では、試験期間が長すぎる。これにより、加速試験の工数が過剰であり、コストが高くなってしまう。このように、製造等の不安定要因に対応し、加速試験における試験期間を適切に設定することが求められる。
【００１２】
以下、このような課題を解決するための実施例について説明する。
【実施例１】
【００１３】
図３（ａ）は、実施例１に用いる試験システムのブロック図であり、図３（ｂ）は、コンピュータのブロック図である。図３（ａ）に示すように、試験システム１００は、コンピュータ１０、テスタ３０および試験データサーバ４０を備えている。テスタ３０は、被試験装置２０の加速試験を行なう。被試験装置２０は、例えば半導体集積回路等の電子部品である。試験データサーバ４０は、テスタ３０が行なった試験の結果である試験データを保存する。コンピュータ１０は、試験方法および試験プログラムを実行する。コンピュータ１０は、試験データサーバ４０に保存された試験データからテスタ３０が行なう加速試験の試験期間を算出する。
【００１４】
図３（ｂ）に示すように、コンピュータ１０は、プロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、出力装置１２、入力装置１３、記憶装置１４、ドライブ１５およびインターフェース１６を備えている。出力装置１２は、例えば液晶パネル等の表示パネルを含み、処理結果等を表示する。また、出力装置１２は、例えばプリンタであり、処理結果等を出力する。入力装置１３は、例えばキーボード、マウスおよびタッチパネル等であり、データおよび／または指示等を入力する。記憶装置１４は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性メモリ、および／またはハードディスクドライブ等の不揮発性メモリである。記憶装置１４は、例えば処理中または処理後のデータを記憶する。ドライブ１５は、記憶媒体に格納されたプログラムをインストールする際に用いる。または、処理後のデータを記憶媒体に記憶させる。インターフェース１６は、テスタ３０および試験データサーバ４０等の外部装置とのデータ送受信を行なう。内部バス１７は、コンピュータ１０内の各装置を接続する。
【００１５】
図４（ａ）は、実施例１において、コンピュータが行なう試験方法を示すフローチャートであり、図４（ｂ）は、図４（ａ）のステップＳ１２を示すフローチャートである。図４（ａ）に示すように、コンピュータ１０は、試験データサーバ４０からテスタ３０が行なった試験データを取得する（ステップＳ１０）。取得する試験データは、例えばテスタ３０が過去に試験を行なった試験データであり、例えば、直前に試験を行なった試験データである。これらの試験データは、複数の被試験装置に負荷を加えた加速試験の結果である。負荷を加えた試験期間を第１期間とする。第１期間を図２の実時間に変換すると時間ｔ１となる。試験データは、複数の被試験装置のうち不良となった時間と被試験装置の個数とが対応したデータである。
【００１６】
コンピュータ１０は、試験データに基づき第２期間を算出する（ステップＳ１２）。第２期間は、市場において目標とする時間ｔ２の不良率が目標とする不良率となる加速試験の試験期間である。第２期間の算出方法は後述する。
【００１７】
コンピュータ１０は、第２期間に基づき、加速試験における試験期間として第３期間を設定する（ステップＳ１４）。例えば第３期間を第２期間以上とする。コンピュータ１０は、試験期間を第３期間とし、複数の被試験装置に加速試験を行なう（ステップＳ１６）。複数の被試験装置は、例えばステップＳ１０で取得した試験データの被試験装置とは別の被試験装置である。例えば、ステップＳ１６の被試験装置は、試験データの母集団の被試験装置と同じ程度の欠陥を有すると考えられる被試験装置である。
【００１８】
図４（ｂ）および図５（ａ）から図７（ｄ）を用いステップＳ１２における第２期間の算出方法について説明する。図５（ａ）、図６（ｃ）から図７（ｄ）は、時間ｔに対する累積不良率Ｆ（ｔ）を示す図である。図５（ｂ）から図６（ｂ）は、ｘに対するｙを示す図である。
【００１９】
まず、図４（ｂ）に示すように、試験データに近似する分布関数を算出する（ステップＳ２０）。分布関数としてワイブル分布関数を例に説明する。初期故障における時間ｔと累積不良率Ｆ（ｔ）の関係は、ワイブル分布となることが多い。ワイブル分布関数は、Ｆ（ｔ）＝１−ｅｘｐ（−（（ｔ−γ）／η）ｍ）で表される。ｍ、γおよびηは、それぞれ形状パラメータ、尺度パラメータおよび位置パラメータである。ワイブル分布関数をｘ＝Ｌｎ（ｔ）およびｙ＝Ｌｎ（Ｌｎ（１／（１−Ｆ（ｔ）））という座標系に変換する。図５（ａ）は、ワイブル分布関数をｔ−Ｆ（ｔ）で示す図、図５（ｂ）はｘ−ｙで示す図である。図５（ｂ）のように、ワイブル分布関数はｙ＝ａｘ＋ｂの直線で示される。ａおよびｂを用いると、ｍ＝ａ、γ＝０、η＝ｅｘｐ（−ｂ／ａ）で表される。
【００２０】
図６（ａ）に示すように、コンピュータ１０は、試験データ内の試験時間を実時間に変換したうえで、ｘ−ｙ座標に、時間に対する累積不良率のデータをプロットする。図６（ａ）における黒丸が試験データの例である。図６（ｂ）に示すように、黒丸に近似する直線を算出する。ｘ−ｙ座標をｔ−Ｆ（ｔ）に変換する。図６（ｃ）において、実線が試験データに近似するワイブル分布関数である。
【００２１】
図４（ｂ）に戻り、コンピュータ１０は、市場における目標とする時間ｔ２から分布関数に基づき第１累積不良率Ｆ１を算出する（ステップＳ２２）。図７（ａ）に示すように、分布関数（実線）における目標とする時間ｔ２のときの累積不良率が第１累積不良率Ｆ１である。
【００２２】
図４（ｂ）に戻り、コンピュータ１０は、分布関数を用い、第１累積不良率から目標とする不良率ｆを引いた第２累積不良率を算出する（ステップＳ２４）。図７（ｂ）に示すように、コンピュータ１０は、第１累積不良率Ｆ１から目標とする不良率ｆを引き、第２累積不良率Ｆ２とする。
【００２３】
図４（ｂ）に戻り、コンピュータ１０は、分布関数において第２累積不良率Ｆ２となる時間ｔ３に相当する試験期間を第２期間とする（ステップＳ２６）。図７（ｃ）に示すように、コンピュータ１０は、分布関数において第２累積不良率Ｆ２となる時間ｔ３を算出する。時間０と、時間ｔ３を試験時間に変換した時間と、の間の期間が第２期間である。試験期間を第２期間として、近似した分布関数の母集団の被試験装置２０に加速試験を行なうと、市場において目標とする時間ｔ２において不良率がほぼ目標とする不良率ｆとなる。図７（ｃ）では、時間ｔ１より時間ｔ３が長い。図７（ｄ）のように、時間ｔ１より時間ｔ３が短くてもよい。
【００２４】
実施例１によれば、図４（ａ）のステップＳ１２のように、試験データに基づき、市場において目標とする時間ｔ２における不良率が目標とする不良率ｆとなるような加速試験における試験期間として第２期間を算出する。ステップＳ１４のように、第２期間に基づき、加速試験における試験期間を第３期間に設定する。これにより、市場における不良率を目標の不良率ｆ程度とすることができる。よって、加速試験における試験期間を適切に設定することができる。
【００２５】
また、図４（ｂ）のステップＳ２０および図６（ａ）から図６（ｃ）のように、試験データに近似する時間に対する累積不良率を示す関数（分布関数）を算出する。ステップＳ２２からＳ２６のように、分布関数に基づき第２期間を算出する。このように、試験データに近似する分布関数を用いることで、第２期間をより適切に算出することができる。
【００２６】
さらに、図４（ｂ）のステップＳ２２および図７（ａ）のように、分布関数における目標とする時間ｔ２に対する累積不良率を第１累積不良率Ｆ１として算出する。第１累積不良率Ｆ１と分布関数とに基づき第２期間を算出する。これにより、第２期間をより適切に算出できる。
【００２７】
図４（ｂ）のステップＳ２４および図７（ｂ）から図７（ｄ）のように、第１累積不良率Ｆ１から目標とする不良率ｆを引いた累積不良率を第２累積不良率Ｆ２とする。分布関数における第２累積不良率Ｆ２に対する時間ｔ３を算出する。ステップＳ２６のように、第２累積不良率Ｆ２に対する時間ｔ３に相当する試験期間を第２期間とする。これにより、第２期間をより適切に算出できる。
【００２８】
ステップＳ１４において、第３期間を第２期間以上となるように設定する。これにより、市場における不良率は目標とする不良率より小さくできる。第３期間を第２期間となるように設定する。これにより、市場における不良率をほぼ目標とする不良率とすることができる。
【００２９】
図７（ｃ）のように、第２期間が第１期間より長い場合、加速試験の負荷を加える期間を第１期間より長く設定する。また、図７（ｄ）のように、第２期間が第１期間より短い場合、加速試験の負荷を加える期間を第１期間より短く設定する。これにより、加速試験の負荷を加える期間をより適切に設定できる。
【００３０】
図４（ａ）のステップＳ１６のように、第３期間を試験期間とし、別の複数の被試験装置の加速試験を行なう。これにより、別の複数の被試験装置を適切に行うことができる。別の複数の被試験装置は、例えば次に加速試験を行なうべき被試験装置である。
【実施例２】
【００３１】
実施例２は、ウエハに形成された半導体集積回路に電圧を印加する加速試験を行なう例である。
【００３２】
半導体集積回路において、電圧で加速される不良としては、例えば酸化膜等の絶縁膜の破壊、ホットエレクトロン現象、アルミニウム等の金属のコロージョンまたは可動イオンによる特性劣化がある。酸化膜の破壊不良を例に説明する。酸化膜に一定の電界を印加し続けると、電界の印加時間に依存した酸化膜の破壊が起こる。この破壊は、印加する電界が絶縁破壊の電界より小さくても生じる。時間に依存した酸化膜破壊（ＴＤＤＢ：Time Dependent Dielectric Breakdown）の電圧加速は以下の式で表される。
ＴＦ＝Ａ×ｅｘｐ（−β×Ｖ）
ここで、ＴＦは故障時間、Ｖは酸化膜に印加される電圧、Ａは定数、βは電圧加速係数である。なお、厚い酸化膜の場合、電圧ではなく電界に依存することもある。
【００３３】
例えば、市場で用いる標準電圧Ｖ０が製品に印加されたときの故障時間をＴＦ０とし、加速試験で印加する加速電圧Ｖ１が製品に印加されたときの故障時間をＴＦ１とする。このとき、加速係数ＴＦ０／ＴＦ１は以下の式で表される。
ＴＦ０／ＴＦ１＝ｅｘｐ（β（Ｖ１−Ｖ０））
このように、市場で用いられる標準電圧Ｖ０より高い電圧をＶ１印加すると、故障する時間を加速して試験することができる。加速係数としては例えば７から１５である。酸化膜の破壊以外のモードについても加速のモデルから加速係数が求まる。加速係数は、負荷の強さにより適宜設定できる。
【００３４】
図８は、実施例２において用いる試験システムを示すブロック図である。図８に示すように、試験システム１０２は、コンピュータ１０、テスタ３０、プローバ５０、試験データサーバ４０およびプログラムサーバ４２を備える。コンピュータ１０および試験データサーバ４０は、実施例１と同じであり説明を省略する。
【００３５】
テスタ３０は、入出力部３１、インターフェース３２および３４、制御部３３、記憶部３５およびテストヘッド３６を備える。入出力部３１は、表示装置および／またはキーボード等である。インターフェース３２は、試験データサーバ４０およびプログラムサーバ４２とデータおよび／またはプログラムの入出力を行なう。インターフェース３４は、プローバ５０と指示および／または情報の入出力を行なう。制御部３３は、テスタ３０内の他の装置等を制御する。記憶部３５は、データおよび／プログラムを一時保持する。テストヘッド３６はプローブカード３７を介し被試験装置２０に接続される。被試験装置２０を試験するときには、制御部３３は、プログラムサーバ４２に保存された試験プログラムを取得し、試験プログラムに基づき試験を行なう。制御部３３は、試験の結果である試験データを試験データサーバ４０に保存する。
【００３６】
プローバ５０は、被試験装置２０が形成されたウエハを保持する。この場合、被試験装置２０は、ウエハに形成された半導体集積回路チップである。制御部５２は、テスタ３０の指示に基づきウエハを移動させ、ウエハ上の所望の被試験装置２０をプローブカード３７の針に接触させる。プログラムサーバ４２は、テスタ３０の試験プログラムを記憶する。
【００３７】
図９は、実施例２の試験システムが行なう試験を示すフローチャートである。プローブカード３７の針を被試験装置２０のパッドに接触させる。被試験装置２０それぞれについて図９のフローの試験を行なう。図９に示すように、テスタ３０は、コンタクト試験を行なう（ステップＳ３０）。コンタクト試験は、プローブカード３７の針が被試験装置２０のパッドに適切に接触されているかを確認する試験である。コンタクト試験で不良と判断された場合は、プローブカード３７の針を被試験装置２０のパッドに再度接触させる。
【００３８】
次に、テスタ３０は、リーク試験を行なう（ステップＳ３２）。リーク試験は、被試験装置２０またはプローブカード３７を破壊するようなリーク電流が流れないかを確認する試験である。リーク試験で不良と判断された場合は、被試験装置２０は不良品と判断される。
【００３９】
次に、テスタ３０は、ファンクション試験を行なう（ステップＳ３４）。ファンクション試験は、被試験装置２０内の論理回路が正しく動作するか確認する試験である。ファンクション試験で不良と判断された場合は、被試験装置２０は不良品と判断される。
【００４０】
ステップＳ３５からＳ３９は加速試験に対応する。テスタ３０はｉ＝１とする（ステップＳ３５）。テスタ３０は、被試験装置２０に負荷を加える（ステップＳ３６）。テスタ３０は、被試験装置２０に電源電圧加え、加速試験用の試験パターンで試験を行なう。このとき、電源電圧を使用時の電源電圧より高い電圧とすることにより、被試験装置２０に負荷を加えることができる。その後、テスタ３０は、被試験装置２０のファンクション試験を行なう（ステップＳ３７）。テスタ３０は、ｉがＮ以上か判断する（ステップＳ３８）。Ｙｅｓのとき終了する。Ｎｏのとき、テスタ３０はｉ＝ｉ＋１とする（ステップＳ３９）。その後、ステップＳ３６に戻る。
【００４１】
ステップＳ３６における試験を１回の試験パターンで行なう期間は一定である。この期間をＴ００とする。よって、ｉ回目のファンクション試験Ｓ３８において不良となった被試験装置２０は、期間Ｔ００×ｉの試験時間で不良になったこととなる。ステップＳ３８においてＹｅｓとなった被試験装置２０には、期間Ｔ００×Ｎの期間の負荷が加わったこととなる。
【００４２】
図９で示した試験を、複数の被試験装置について行なう。試験データは、試験を行なう単位で保存されている。実施例２では、この単位を製造ロット単位とする。この単位はウエハ単位でもよい。
【００４３】
図１０は、実施例２に係る試験方法を示すフローチャートである。図１０に示すように、コンピュータ１０は、試験データサーバ４０に未取得のロットの試験データが保存されているか確認する（ステップＳ４０）。Ｙｅｓのとき、コンピュータ１０は、未取得のｉ番目のロットの試験データを試験データサーバから取得する（ステップＳ４２）。試験データには、試験データを取得したときの試験期間である第１期間Ｔ１の情報も含まれている。コンピュータ１０は、ｉ番目のロットにおける試験期間の過不足期間ΔＴｉを算出する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４の詳細は後述する。コンピュータ１０は、過不足期間ΔＴｉを試験データサーバに保存する（ステップＳ４６）。その後、ステップＳ４０に戻る。
【００４４】
ステップＳ４０においてＮｏのとき、試験データサーバ４０には、未取得のロット試験データはない。コンピュータ１０は、ステップＳ４４で算出した１または複数のロットのそれぞれの過不足期間ΔＴｉを取得する（ステップＳ４８）。コンピュータ１０は、複数のロットの過不足期間ΔＴｉの代表値ΔＴ０を算出する（ステップＳ５０）。代表値は、例えば複数のロットの過不足期間ΔＴｉの平均値、中央値または最頻値等である。コンピュータ１０は、プログラムサーバ４２から試験プログラムを取得する（ステップＳ５２）。コンピュータ１０は、試験プログラム内の加速試験における試験期間の設定を第３期間Ｔ３＝Ｔ１＋ΔＴ０とする（ステップＳ５４）。コンピュータ１０は、試験プログラムをプログラムサーバ４２に保存する（ステップＳ５６）。これにより、後の加速試験は、新たに保存した第３期間Ｔ３で行われる。
【００４５】
図１１は、図１０のステップＳ４４のフローを示すフローチャートである。図１１に示すように、コンピュータ１０は、取得したロットの試験データから分布関数を算出する（ステップＳ６０）。
【００４６】
図１２は、図１１のステップＳ６０のフローを示すフローチャートである。図１２に示すように、コンピュータ１０は、試験データ内の試験時間Ｔを実時間ｔに換算する（ステップＳ７０）。試験データ内の試験時間は、例えば加速係数を用い市場での実時間に換算する。コンピュータ１０は、試験データを用い分布関数の近似式を算出する（ステップＳ７２）。近似式の算出方法は、図６（ａ）から図６（ｃ）と同じである。コンピュータ１０は、算出した近似式を分布関数とする（ステップＳ７４）。例えば、図６（ａ）から図６（ｃ）の方法で算出したワーブル分布関数のｍ、γおよびηにより、分布関数が決定できる。
【００４７】
図１１に戻り、コンピュータ１０は、分布関数を用い市場における目標不良率を満足するための試験期間として第２期間Ｔ２を算出する（ステップＳ６２）。
【００４８】
図１３は、図１１のステップＳ６２のフローを示すフローチャートである。図１４（ａ）から図１４（ｃ）は、時間に対する累積不良率を示す図である。図１４（ａ）から図１４（ｃ）における実線は、図１１のステップＳ６０において算出した分布関数である。図１３および図１４（ａ）に示すように、コンピュータ１０は、分布関数における時間ｔ２に対する第１累積不良率Ｆ１を算出する（ステップＳ８０）。コンピュータ１０は、被試験装置２０に負荷を加える試験パターンを１回行なう最小時間単位をＴ００とし、試験パターンの繰り返し数ｉ＝１とする（ステップＳ８２）。
【００４９】
コンピュータ１０は、期間Ｔ０＝Ｔ００×ｉを算出する（ステップＳ８４）。コンピュータ１０は、試験の期間Ｔ０を加速係数等を用い実時間ｔ０に変換する（ステップＳ８６）。コンピュータ１０は、分布関数における実時間ｔ０に対する累積不良率Ｆ０を算出する（ステップＳ８８）。コンピュータ１０は、不良率ｆ０＝Ｆ２−Ｆ０を算出する（ステップＳ９０）。不良率ｆ０は、加速試験を試験期間Ｔ０行なったときの市場での不良率に相当する。コンピュータ１０は、不良率ｆ０が目標とする不良率ｆｔ以下か判断する（ステップＳ９２）。図１４（ａ）のように、不良率ｆ０は不良率ｆｔより大きい。よって、コンピュータ１０は、Ｎｏと判断する。コンピュータ１０は、ｉ＝ｉ＋１とし（ステップＳ９４）、ステップＳ８４に戻る。
【００５０】
図１４（ｂ）に示すように、ｉが増加すると、時間ｔ０が長くなる。累積不良率Ｆ０が大きくなる。よって、ｆ０−ｆｔは小さくなる。図１４（ｃ）に示すように、不良率ｆ０が不良率ｆｔ以下となる。コンピュータ１０は、図１３のステップＳ９２においてＹｅｓと判断する。コンピュータ１０は、第２期間Ｔ２＝Ｔ０とする（ステップＳ９６）。このようにして、コンピュータ１０は、図７（ｃ）および図７（ｄ）の時間ｔ３を試験時間に換算した第２期間Ｔ２を算出する。
【００５１】
図１１に戻り、コンピュータ１０は、ｉ番目のロットの過不足期間ΔＴｉ＝Ｔ２−Ｔ１としてΔＴｉを算出する（ステップＳ６４）。これにより、図１０のステップＳ４４において、ｉ番目のロットの過不足期間ΔＴｉが算出できる。
【００５２】
図１５は、実施例２における試験データの例を示す図である。図１５において、ロット番号はロットの番号、ウエハ番号はウエハの番号、良品数はウエハ内の良品である被試験装置の数である。累積不良率は期間Ｔの負荷を加えた後に不良となった被試験装置の数である。最小試験単位の期間Ｔ００は５００ｍｓである。不良数を累積したものが累積不良率となる。
【００５３】
図１６は、実施例２における過不足期間の例を示す図であり、ステップＳ４６において試験データサーバに保存されるデータの例である。図１６において、製品型格は被試験装置の型格、ロット番号はロットの番号、ウエハ番号はウエハ番号、Ｔ１は第１期間、Ｔ２は第２期間、ΔＴｉは過不足期間を示す。試験終了時刻は加速試験が終了した時刻である。ウエハ番号により、ΔＴｉが異なる。図１０のステップＳ５０において、コンピュータ１０は、ΔＴｉの平均値、最大値、中央値または最頻値を代表値ΔＴ０とする。
【００５４】
図１７および図１８は、コンピュータ１０の画面を示す図である。図１０のステップＳ４０における試験データを取得するロットを手動で設定するマニュアルモードと、自動でロットを設定するオートモードと、を選択できる。
【００５５】
図１７に示すように、製品型格および試験プログラム名が表示されている。実行モードでマニュアル実行を選択する。集計データとして、ロット番号でロットを選択する、期間でロットを選択する、または最新のロットを選択する、のいずれかを選択する。図１７では、最新の５ロットを選択する。集計方法として、代表値を、平均値、中央値または最頻値から選択する。図１７では、平均値を選択する。計算実行をクリックすると加速時間として第３期間を算出する。第３期間は７００ｍｓである。試験プログラムの修正として、加速の加速時間（第１期間）が５００ｍｓである。これを第３期間である７００ｍｓに修正する場合、変更実行をクリックすると試験期間が第３期間に変更される。クローズをクリックすると閉じる。
【００５６】
図１８に示すように、オートモードを選択する。加速試験期間の自動見直し設定として、試験期間を見直す周期を選択する。周期としてはロット数毎でもよいし、期間毎でもよい。図１８では、１４日毎を選択する。集計方法とする、平均値を選択する。設定をクリックすると、オートモードが設定される。
【００５７】
実施例２によれば、被試験装置２０を半導体装置とすることができる。また、被試験装置２０に加える負荷を電圧とすることができる。
【００５８】
さらに、図１１のステップＳ６２のように、複数の被試験装置２０の複数のグループ（例えば製造ロット）について、それぞれ第２期間Ｔ２を算出する。図１０のステップＳ５４のように、複数のグループにおける第２期間の代表値に基づき第３期間Ｔ３を算出する。これにより、被試験装置２０のグループが複数の場合にも、第３期間Ｔ３を算出できる。
【００５９】
さらに、図１１のステップＳ６４のように、複数のグループについて、それぞれ過不足期間ΔＴｉを算出する。図１０のステップＳ５０のように、複数のグループの過不足期間ΔＴｉの代表値ΔＴ０を算出する。ステップＳ５４のように、代表値ΔＴ０から第３期間Ｔ３を算出することもできる。
【００６０】
実施例１および２において、分布関数としてワイブル分布関数を例に説明したが、ワイブル分布関数以外の分布関数を用いてもよい。また、加速試験の負荷として温度と電圧を例に説明したが、電流等他の負荷でもよい。さらに、市場における目標とする時間および目標とする不良率は、実際に製品に求められる時間および不良率でなくともよい。すなわち、目標とする時間および目標とする不良率は、加速試験の試験期間を設定するための市場におけるある時間およびある不良率であればよい。
【００６１】
以上、発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１０    コンピュータ
２０    被試験装置
３０    テスタ
４０    試験データサーバ
４２    プログラムサーバ
５０    プローバ
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【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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