(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造品に対して１つ以上の製造工程を実行するとともに上記製造工程を経た上記製造品についての検査工程を実行する生産プロセスにおいて不良品発生の要因を特定する異常要因特定方法であって、
上記生産プロセスでは、上記製造品毎にその製造品についての製造条件を含む１種以上の製造データと上記検査工程の検査結果とが関連付けて取得され、上記検査結果によってその製造品が良品、不良品のいずれであるかが判定されるようになっており、
良品と判定された製造品についての製造データの中から、主成分分析を行ってその製造品の製造条件を最も良く表す特徴量を少なくとも１つ抽出し、
抽出した特徴量を軸として表される特徴量空間における原点と上記各製造品の製造データが表す点との間の距離を、良品製造時の平均的な製造データと不良品製造時の各製造データとの間の主有意差としてそれぞれ算出し、
この主有意差に占める各製造データの寄与率をそれぞれ主影響度として算出し、
上記製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に上記主影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定することを特徴とする異常要因特定方法。
【請求項２】
製造品に対して１つ以上の製造工程を実行するとともに上記製造工程を経た上記製造品についての検査工程を実行する生産プロセスにおいて不良品発生の要因を特定する異常要因特定方法であって、
上記生産プロセスでは、上記製造品毎にその製造品についての製造条件を含む１種以上の製造データと上記検査工程の検査結果とが関連付けて取得され、上記検査結果によってその製造品が良品、不良品のいずれであるかが判定されるようになっており、
良品と判定された製造品についての製造データの中から、主成分分析を行ってその製造品の製造条件を最も良く表す特徴量を少なくとも１つ抽出し、
上記特徴量を軸として表される特徴量空間においては表現されない残差成分を副有意差として製造品毎に算出し、
この副有意差に占める各製造データの寄与率をそれぞれ副影響度として算出し、
上記製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に上記副影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定することを特徴とする異常要因特定方法。
【請求項３】
請求項１に記載の異常要因特定方法において、
上記特徴量を軸として表される特徴量空間においては表現されない残差成分を副有意差として製造品毎に算出し、
この副有意差に占める各製造データの寄与率をそれぞれ副影響度として算出し、
上記製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に上記主影響度とともに上記副影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定することを特徴とする異常要因特定方法。
【請求項４】
請求項１または３に記載の異常要因特定方法において、
良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記主影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記主影響度を表す良品の主影響度正規化値を得る一方、
不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記主影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記主影響度を表す不良品の主影響度正規化値を得て、
上記各製造データについて、上記良品の主影響度正規化値と上記不良品の主影響度正規化値とを比較して、上記異常要因となった製造データを特定することを特徴とする異常要因特定方法。
【請求項５】
請求項２または３に記載の異常要因特定方法において、
良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記副影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記副影響度を表す良品の副影響度正規化値を得る一方、
不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記副影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記副影響度を表す不良品の副影響度正規化値を得て、
上記各製造データについて、上記良品の副影響度正規化値と上記不良品の副影響度正規化値とを比較して、上記異常要因となった製造データを特定することを特徴とする異常要因特定方法。
【請求項６】
請求項３に記載の異常要因特定方法において、
不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、上記不良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記主影響度の平均値を表す不良品の主影響度平均値を得るとともに、
良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、上記良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記主影響度の平均値を表す良品の主影響度平均値を得る一方、
不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、上記不良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記副影響度の平均値を表す不良品の副影響度平均値を得るとともに、
良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、上記良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記副影響度の平均値を表す良品の副影響度平均値を得て、
上記各製造データについて、上記不良品の主影響度平均値と上記良品の主影響度平均値との比、および上記不良品の副影響度平均値と上記良品の副影響度平均値との比に基づいて、上記異常要因となった製造データを特定することを特徴とする異常要因特定方法。
【請求項７】
請求項３に記載の異常要因特定方法において、
不良品と判定された製造品についての上記製造データ毎の上記主影響度を、良品と判定された製造品についての上記主影響度を関連する全製造データにわたって平均して得られた平均値と、良品と判定された製造品について関連する全製造データにわたって求められた上記主影響度の標準偏差とを用いてそれぞれ標準化して、上記製造データ毎に主影響度標準化値を求める一方、
不良品と判定された製造品についての上記製造データ毎の上記副影響度を、良品と判定された製造品についての上記副影響度を関連する全製造データにわたって平均して得られた平均値と、良品と判定された製造品について関連する全製造データにわたって求められた上記副影響度の標準偏差とを用いてそれぞれ標準化して、上記製造データ毎に副影響度標準化値を求め、
上記主影響度標準化値および上記副影響度標準化値に基づいて、上記異常要因となった製造データを特定することを特徴とする異常要因特定方法。
【請求項８】
製造品に対して１つ以上の製造工程を実行するとともに上記製造工程を経た上記製造品についての検査工程を実行する生産プロセスにおいて不良品発生の要因を特定する異常要因特定システムであって、
上記生産プロセスでは、上記製造品毎にその製造品についての製造条件を含む１種以上の製造データと上記検査工程の検査結果とが関連付けて取得され、上記検査結果によってその製造品が良品、不良品のいずれであるかが判定されるようになっており、
上記製造品毎に上記製造データと上記検査工程での検査結果とを関連付けて記憶する記憶部と、
上記記憶部の記憶内容を用いて、請求項１または請求項２に記載の異常要因特定方法を実行する異常要因特定部とを備えた異常要因特定システム。
【請求項９】
請求項１または請求項２に記載の異常要因特定方法をコンピュータに実行させるための異常要因特定プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の異常要因特定プログラムが記録され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】
この発明は異常要因特定方法およびシステムに関し、より詳しくは、半導体製品の生産プロセスなどの複数の製造工程を有する生産プロセスにおいて不良品が発生した際に、その生産プロセスから取得された製造条件を表す製造データに対して、多変量解析を用いて分析することにより、不良品の発生の主な要因となっている製造データを特定する方法およびシステムに関する。
【０００２】
また、この発明は、そのような異常要因特定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【０００３】
また、この発明は、そのような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】
【０００４】
製品を大量に生産する製造工程において効率的な生産を行うには、生産された製造品の検査結果または製造品の特性値から製造工程が異常であると診断された際、その要因となる製造データを特定し、特定した製造データを正常な値に設定し直すことにより製造工程を速やかに正常な状態に復帰させることが重要である。しかし、半導体製造工程のように多くの製造工程を有する場合、異常の要因となり得る製造変数の数は非常に膨大な数となり、品質管理者が製造変数を一々確認することは困難である。そこで、従来、例えば特許文献１（特開２００３−１１４７１３号公報）では、製造工程に取得された製造履歴情報を統計的に解析し、不良品の発生に大きな影響を与えている製造データを異常要因として抽出する方法が提案されている。
【０００５】
特許文献１の方法では、不良品が発生した際、不良品が発生した製造品と同品種の製造品の製造品毎の製造データを含む製造履歴情報を取得し、製造品毎の製造データ集合に対し主成分分析を行う。主成分分析では、各製造データの平均が０、分散が１になるように標準化する処理を行った後、Ｎ行Ｍ列の製造データ集合Ｘについて次のように分解を行う。
【数１】
0004191772.tif 000002
ここで、Ｎは製造品数、Ｍは製造データ数を表す。Ｔは主成分得点行列を表すＮ×Ｒの直交行列であり、Ｖは付加量行列と呼ばれるＭ×Ｒの正規直交行列である。上添え字の「Ｔ」は転置行列であることを意味する。Ｒは抽出する主成分数を表す。Ｅは抽出した主成分モデルでは表現されない残差変数に相当する。主成分数は、残差変数の自乗である自乗残差が主成分数０のときの例えば２０〜３０％程度になるところで主成分の抽出を打ち切ることにより決定される。そして、抽出を行った主成分を用いて主成分分析後、残差成分Ｅを算出し、この残差成分Ｅの値が許容範囲を超えている製造品があれば、その中で特に残差の大きい製造データを異常要因として特定する。
【０００６】
次に、抽出した主成分を軸とする主成分空間での原点から、製造品毎の製造データ集合を主成分空間にプロットした点までの距離であるホテリング（Hotelling）のＴ２統計量を算出する。Ｔ２統計量は
【数２】
0004191772.tif 000003
として算出される。この式において、ｔｒは第ｒ主成分得点、σｔｒは第ｒ主成分得点の標準偏差を意味する。
【０００７】
残差変数が許容範囲を超えておらず、算出したＴ２統計量が許容範囲を超えている製造品があれば、Ｔ２統計量への寄与の絶対値が最も大きい主成分を異常要因となっている主成分として特定する。さらに、特定した主成分への寄与が主成分と同符号で、かつ絶対値が最も大きな製造データを異常要因として特定する。
【特許文献１】特開２００３−１１４７１３公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明者は、この特許文献１の方法を、図３Ａから図３Ｅまでに示すような製造データ（「製造データ１」「製造データ２」…「製造データ５」）を含む生産プロセスを対象として実施した。ここで、図３Ａ〜図３Ｅは、生産プロセス中の各製造データ１〜５（横軸の値で表される）とその生産プロセスによって製造された製品の検査結果（縦軸の値で表される）との間の散布図である。各製造品は、検査結果の値が０〜０．５までが不良品「ＮＧ」と判定され、検査結果の値が０．５を超えていれば良品「ＯＫ」と判定される。この例では、製造データ１の値が０．９９８〜１の範囲であるときに不良品が多発している。つまり、実際のところ、製造データ１が不良品の発生原因（異常要因）となっている。
【０００９】
これらのデータを対象に主成分分析を行い、主成分数と、主成分空間では表されないモデル化誤差である残差を２乗して得られた自乗残差との間の関係を求めると、図４に示すような関係が得られる。ここで、自乗残差が２５％以下になる主成分数を採ると主成分の数は２成分となる。抽出する主成分数を２成分として、主成分分析を行い、残差計算を行った。図５に製造品、つまり「製造品Ｎｏ．」で特定される個々の製造品毎の残差の値を示す。なお、図５中の直線ＣＬは９５％信頼限界を表している。この図において最も残差の大きい製造品Ｎｏ．２５６について、各製造データ１〜５の残差は図６の通りである。この図から製造データ５における残差が最も大きいことが確認される。これにより、製造品Ｎｏ．２５６の異常要因は製造データ５であると特定される。しかし、図３Ｅ（製造データ５と検査結果との間の散布図）を見ると、製造データ５と検査結果との間には強い相関関係は表れていない。つまり、異常要因として本来検出すべき製造データ１を検出することができなかった。
【００１０】
次に、抽出した主成分を軸とする主成分空間での原点から、各製造品の製造データ集合を主成分空間にプロットした点までの距離であるホテリングのＴ２統計量の値を、図７に示す。なお、図７中の直線ＣＬは９５％信頼限界を表している。この図から製造品Ｎｏ．１６７の値が突出していることが確認される。製造品Ｎｏ．１６７の主成分得点は、図８に示す通りである。この図から製造品Ｎｏ．１６７への寄与が大きい主成分は第２主成分であることがわかる。さらに、第２主成分への各製造データの寄与を示した図９において、製造データ４が第２主成分と同じ負の符号で最も値が大きいことから、製造品Ｎｏ．１６７の異常要因は製造データ４であると特定される。しかし、図３Ｄ（製造データ４と検査結果との間の散布図）を見ると、製造データ４と検査結果との間には強い相関関係は表れていない。つまり、異常要因として本来検出すべき製造データ１を検出することができなかった。
【００１１】
このように、特許文献１の方法では、検出が困難な事例があることが確認された。
【００１２】
そこで、この発明の課題は、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる異常要因特定方法およびシステムを提供することにある。
【００１３】
また、この発明の課題は、そのような異常要因特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提供することにある。
【００１４】
また、この発明は、そのような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】
【００１５】
本発明者は、特許文献１の方法では検出が困難な事例について、次のように解析した。
【００１６】
すなわち、特許文献１の方法では、不良品製造時において影響度の大きな製造データを異常要因として特定している。しかしながら、不良品製造時において影響度の大きな製造データが必ずしも不良品の発生に直接影響しているとは限らない。例えば、ある製造データＡが製造品の出来映えに非常に大きな影響度を持っている場合を考える。製造データＡが原因で不良品が発生した場合にはもちろん影響度の大きな製造データＡが不良発生要因候補として抽出され、異常要因が一応特定される。しかし、製造データＡ以外の製造データＢが原因で不良品が発生すると、製造データＡの影響度が大きいために、製造データＢを検知できないという事態が発生する。このため、特許文献１の方法では、或る製造データが大きな影響度を持っている場合において、影響度の小さな別の製造データが原因となる不良が発生したとき、異常要因として本来検出すべき製造データを検出できないと考えられる。
【００１７】
そこで、上記課題を解決するため、第１の局面では、この発明の異常要因特定方法は、
製造品に対して１つ以上の製造工程を実行するとともに上記製造工程を経た上記製造品についての検査工程を実行する生産プロセスにおいて不良品発生の要因を特定する異常要因特定方法であって、
上記生産プロセスでは、上記製造品毎にその製造品についての製造条件を含む１種以上の製造データと上記検査工程の検査結果とが関連付けて取得され、上記検査結果によってその製造品が良品、不良品のいずれであるかが判定されるようになっており、
良品と判定された製造品についての製造データの中から、主成分分析を行ってその製造品の製造条件を最も良く表す特徴量を少なくとも１つ抽出し、
抽出した特徴量を軸として表される特徴量空間における原点と上記各製造品の製造データが表す点との間の距離を、良品製造時の平均的な製造データと不良品製造時の各製造データとの間の主有意差としてそれぞれ算出し、
この主有意差に占める各製造データの寄与率をそれぞれ主影響度として算出し、
上記製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に上記主影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定することを特徴とする。
【００１８】
ここで、「その製造品の製造条件を最も良く表す特徴量」は、主成分分析によって得られた主成分に相当する。
【００１９】
「特徴量空間における原点と上記各製造品の製造データが表す点との間の距離」は、例えばホテリングのＴ２統計量に相当する。
【００２０】
主影響度が「実質的に増加」とは、増加の有意差があることを意味する。
【００２１】
この発明の異常要因特定方法では、上記製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に上記主影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定する。したがって、上記製造データのうち、不良品発生時の主影響度自体はあまり大きくなくても、良品製造時に対して不良品製造時に主影響度が大きく増加しているような製造データを、異常要因として検出することが可能となる。したがって、膨大な数の製造データの中から、異常要因として本来検出すべき製造データを検出でき、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００２２】
この結果、作業者（メンテナンス担当者を含む。）は、製造品に対して１つ以上の製造工程を実行する生産プロセスにおいて、製造工程の改善を即座に行うことが可能となる。したがって、生産効率の向上が実現される。
【００２３】
なお、異常要因となっている製造データを特定するために、良品製造時に対して不良品製造時に上記主影響度が実質的に増加したという観点に加えて、不良品発生時の主影響度の大きさ自体の観点を加えても良い。
【００２４】
第２の局面では、この発明の異常要因特定方法は、
製造品に対して１つ以上の製造工程を実行するとともに上記製造工程を経た上記製造品についての検査工程を実行する生産プロセスにおいて不良品発生の要因を特定する異常要因特定方法であって、
上記生産プロセスでは、上記製造品毎にその製造品についての製造条件を含む１種以上の製造データと上記検査工程の検査結果とが関連付けて取得され、上記検査結果によってその製造品が良品、不良品のいずれであるかが判定されるようになっており、
良品と判定された製造品についての製造データの中から、主成分分析を行ってその製造品の製造条件を最も良く表す特徴量を少なくとも１つ抽出し、
上記特徴量を軸として表される特徴量空間においては表現されない残差成分を副有意差として製造品毎に算出し、
この副有意差に占める各製造データの寄与率をそれぞれ副影響度として算出し、
上記製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に上記副影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定することを特徴とする。
【００２５】
この発明の異常要因特定方法では、上記製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に上記副影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定する。したがって、上記製造データのうち、不良品発生時の副影響度自体はあまり大きくなくても、良品製造時に対して不良品製造時に副影響度が大きく増加しているような製造データを、異常要因として検出することが可能となる。したがって、膨大な数の製造データの中から、異常要因として本来検出すべき製造データを検出でき、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００２６】
この結果、作業者（メンテナンス担当者を含む。）は、製造品に対して１つ以上の製造工程を実行する生産プロセスにおいて、製造工程の改善を即座に行うことが可能となる。したがって、生産効率の向上が実現される。
【００２７】
一実施形態の異常要因特定方法では、
上記特徴量を軸として表される特徴量空間においては表現されない残差成分を副有意差として製造品毎に算出し、
この副有意差に占める各製造データの寄与率をそれぞれ副影響度として算出し、
上記製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に上記主影響度とともに上記副影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定することを特徴とする。
【００２８】
この一実施形態の異常要因特定方法では、上記製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に上記主影響度とともに上記副影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定する。したがって、不良品発生の要因となっている製造データをさらに精度良く特定できる。
【００２９】
一実施形態の異常要因特定方法では、
良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記主影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記主影響度を表す良品の主影響度正規化値を得る一方、
不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記主影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記主影響度を表す不良品の主影響度正規化値を得て、
上記各製造データについて、上記良品の主影響度正規化値と上記不良品の主影響度正規化値とを比較して、上記異常要因となった製造データを特定することを特徴とする。
【００３０】
ここで、良品と判定された製造品ｉの製造データｊについての主影響度を
【数３】
0004191772.tif 000004
としたとき、上記良品の主影響度正規化値は
【数４】
0004191772.tif 000005
で表される。また、不良品と判定された製造品ｉの製造データｊについての主影響度を
【数５】
0004191772.tif 000006
としたとき、上記不良品の主影響度正規化値は
【数６】
0004191772.tif 000007
で表される。
【００３１】
この一実施形態の異常要因特定方法では、良品と判定された製造品と不良品と判定された製造品の主影響度を全製造データの中での割合の大小で比較することが可能となる。これにより、良品と判定された製造品と不良品と判定された製造品の数が異なる場合などにおいても、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００３２】
一実施形態の異常要因特定方法では、
良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記副影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記副影響度を表す良品の副影響度正規化値を得る一方、
不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記副影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記副影響度を表す不良品の副影響度正規化値を得て、
上記各製造データについて、上記良品の副影響度正規化値と上記不良品の副影響度正規化値とを比較して、上記異常要因となった製造データを特定することを特徴とする。
【００３３】
ここで、良品と判定された製造品ｉの製造データｊについての副影響度を
【数７】
0004191772.tif 000008
としたとき、上記良品の副影響度正規化値は
【数８】
0004191772.tif 000009
で表される。また、不良品と判定された製造品ｉの製造データｊについての副影響度を
【数９】
0004191772.tif 000010
としたとき、上記不良品の副影響度正規化値は
【数１０】
0004191772.tif 000011
で表される。
【００３４】
この一実施形態の異常要因特定方法では、良品と判定された製造品と不良品と判定された製造品の副影響度を全製造データの中での割合の大小で比較することが可能となる。これにより、良品と判定された製造品と不良品と判定された製造品の数が異なる場合などにおいても、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００３５】
一実施形態の異常要因特定方法では、
不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、上記不良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記主影響度の平均値を表す不良品の主影響度平均値を得るとともに、
良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、上記良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記主影響度の平均値を表す良品の主影響度平均値を得る一方、
不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、上記不良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記副影響度の平均値を表す不良品の副影響度平均値を得るとともに、
良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、上記良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記副影響度の平均値を表す良品の副影響度平均値を得て、
上記各製造データについて、上記不良品の主影響度平均値と上記良品の主影響度平均値との比、および上記不良品の副影響度平均値と上記良品の副影響度平均値との比に基づいて、上記異常要因となった製造データを特定することを特徴とする。
【００３６】
ここで、不良品と判定された製造品ｉにおける製造データｊの主影響度を
【数１１】
0004191772.tif 000012
とし、また、不良品と判定された製造品数をＮ′としたとき、上記不良品の主影響度平均値は
【数１２】
0004191772.tif 000013
で表される。また、良品と判定された製造品ｉにおける製造データｊの主影響度を
【数１３】
0004191772.tif 000014
とし、また、良品と判定された製造品数をＮとしたとき、上記良品の主影響度平均値は
【数１４】
0004191772.tif 000015
で表される。このとき、上記不良品の主影響度平均値と上記良品の主影響度平均値との比は、例えば
【数１５】
0004191772.tif 000016
で表される。上記不良品の副影響度平均値、上記良品の副影響度平均値、および上記不良品の副影響度平均値と上記良品の副影響度平均値との比についても、（数１１）〜（数１５）に相当する同様の式によって表される。
【００３７】
この一実施形態の異常要因特定方法では、不良品製造時に最も主影響度および／または副影響度が変化している製造データを容易に特定することができる。この方法により、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００３８】
一実施形態の異常要因特定方法では、
不良品と判定された製造品についての上記製造データ毎の上記主影響度を、良品と判定された製造品についての上記主影響度を関連する全製造データにわたって平均して得られた平均値と、良品と判定された製造品について関連する全製造データにわたって求められた上記主影響度の標準偏差とを用いてそれぞれ標準化して、上記製造データ毎に主影響度標準化値を求める一方、
不良品と判定された製造品についての上記製造データ毎の上記副影響度を、良品と判定された製造品についての上記副影響度を関連する全製造データにわたって平均して得られた平均値と、良品と判定された製造品について関連する全製造データにわたって求められた上記副影響度の標準偏差とを用いてそれぞれ標準化して、上記製造データ毎に副影響度標準化値を求め、
上記主影響度標準化値および上記副影響度標準化値に基づいて、上記異常要因となった製造データを特定することを特徴とする。
【００３９】
ここで、不良品と判定された製造品ｉにおける製造データｊの主影響度を
【数１６】
0004191772.tif 000017
とし、良品と判定された製造品についての上記主影響度を関連する全製造データにわたって平均して得られた平均値を
【数１７】
0004191772.tif 000018
とし、また、良品と判定された製造品について関連する全製造データにわたって求められた上記主影響度の標準偏差を
【数１８】
0004191772.tif 000019
としたとき、上記製造データ毎の上記主影響度標準化値は、
【数１９】
0004191772.tif 000020
で表される。上記製造データ毎の上記副影響度標準化値についても、（数１６）〜（数１９）に相当する同様の式によって表される。
【００４０】
この一実施形態の異常要因特定方法では、上記主影響度標準化値および上記副影響度標準化値に基づいて上記異常要因となった製造データを特定するので、不良品と判定された製造品における各製造データの影響度を、各製造データの良品製造時の影響度のスケールにおいて精度良く比較することができる。したがって、不良品発生の要因となっている製造データをさらに精度良く特定できる。
【００４１】
この発明の異常要因特定システムは、
製造品に対して１つ以上の製造工程を実行するとともに上記製造工程を経た上記製造品についての検査工程を実行する生産プロセスにおいて不良品発生の要因を特定する異常要因特定システムであって、
上記生産プロセスでは、上記製造品毎にその製造品についての製造条件を含む１種以上の製造データと上記検査工程の検査結果とが関連付けて取得され、上記検査結果によってその製造品が良品、不良品のいずれであるかが判定されるようになっており、
上記製造品毎に上記製造データと上記検査工程での検査結果とを関連付けて記憶する記憶部と、
上記記憶部の記憶内容を用いて、請求項１または請求項２に記載の異常要因特定方法を実行する異常要因特定部とを備える。
【００４２】
この発明の異常要因特定システムでは、記憶部が、上記製造品毎に上記製造データと上記検査工程の検査結果とを関連付けて記憶する。異常要因特定部は、上記記憶部の記憶内容を用いて、請求項１または請求項２に記載の異常要因特定方法を実行する。したがって、膨大な数の製造データの中から、異常要因として本来検出すべき製造データを検出でき、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００４３】
この結果、作業者（メンテナンス担当者を含む。）は、製造品に対して１つ以上の製造工程を実行する生産プロセスにおいて、製造工程の改善を即座に行うことが可能となる。したがって、生産効率の向上が実現される。
【００４４】
この発明の異常要因特定プログラムは、第１の局面または第２の局面の発明の異常要因特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。
【００４５】
この発明の異常要因特定プログラムによれば、コンピュータに第１の局面または第２の局面の発明の異常要因特定方法を実行させることができる。
【００４６】
この発明の記録媒体は、上記発明の異常要因特定プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００４７】
この発明の記録媒体によれば、記録媒体の記録内容をコンピュータに読み取らせることで、上記コンピュータに第１の局面または第２の局面の発明の異常要因特定方法を実行させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
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。
【００４９】
図２は、半導体生産プロセス６０において不良品発生の要因を特定するためのこの発明の一実施形態の異常要因特定システム（全体を符号１０で示す。）のブロック構成を示している。
【００５０】
半導体生産プロセス６０は、製造品（この例ではウエハ）に対して１つ以上の製造工程１５を実行するとともに、製造工程１５を経た製造品の良否判定を含む検査工程１４を実行するようになっている。
【００５１】
この異常要因特定システム１０は、記憶部としてのデータベース５０と、異常要因特定部４０と、この異常要因特定部４０による処理結果を表示する表示装置１１とを備えている。
【００５２】
データベース５０は、半導体生産プロセス６０の各製造工程１５から製造品毎にその製造品についての製造条件を含む１種以上の製造データ１３を取得するとともに、各検査工程１４からその製造品の検査結果（良否判定結果を含む。）を表す検査データ１２を取得する。そして、製造品毎に、その製造品についての製造データ１３と検査データ１２とを関連付け（ひも付け）して記憶する。データベース５０は、例えば公知のハードディスクドライブ装置によって構成される。
【００５３】
異常要因特定部４０は、データベース５０に蓄積された製造データ１３と検査データ１２を用いて後述の異常要因特定方法を実行して、不良品発生の要因（異常要因）となっている製造データを特定する。異常要因特定部４０は、この例では、ソフトウエア（プログラム）にしたがって演算処理を実行するコンピュータからなる。異常要因特定部４０による処理内容や処理結果は、表示装置１１へ出力される。
【００５４】
表示装置１１は、例えばＬＣＤ（液晶表示ディスプレイ）またはＣＲＴ（陰極線管）からなり、異常要因特定部４０が出力した情報を表示する。
【００５５】
作業者９は、表示装置１１に表示された画面を見ながら、異常要因特定部４０に対して処理の実行を指示し、また、処理条件を設定することができる。
【００５６】
図１は、異常要因特定部４０が実行する異常要因特定処理の概略フローを示している。
【００５７】
異常要因特定部４０は、ステップＳ１で、データベース５０に蓄積された製造データ１３と検査データ１２とを取得する。取得されたデータ群では、上述のように、製造品毎に、その製造品についての製造データ１３と検査データ１２とが関連付けられている。
【００５８】
次に、取得されたデータ群を、検査データ１２に含まれた検査結果に基づいて、良品についてのデータと不良品についてのデータとに判別する（ステップＳ２）。ここで、良品と不良品との判別は、作業者により設定された管理上限値、管理下限値または１０％値、９０％値のような統計値を閾値として行われる。そして、検査結果の値が閾値内の製造品は良品であると判定され、閾値外の製造品は不良品であると判定される。なお、良品と不良品の判別方法はここに示す方法以外の方法でも良い。
【００５９】
次に、良品と判定された製造品についての製造データの中から、主成分分析を行ってその製造品の製造条件を最も良く表す特徴量としての主成分を複数抽出する（ステップＳ３）。この主成分分析では、各製造データの平均が０、分散が１になるように標準化する処理を行った後、Ｎ行Ｍ列の製造データ集合Ｘについて次のように分解を行う。
【数２０】
0004191772.tif 000021
ここで、Ｎは製造品数、Ｍは製造データ数を表す。Ｔは主成分得点行列を表すＮ×Ｒの直交行列であり、Ｖは付加量行列と呼ばれるＭ×Ｒの正規直交行列である。上添え字の「Ｔ」は転置行列であることを意味する。Ｒは抽出する主成分数を表す。Ｅは抽出した主成分モデルでは表現されない残差変数に相当する。
【００６０】
次に、主成分分析により得られた主成分のうち、主成分分析前の元データに対し寄与率の大きな主成分の中から解析に使用すべき主成分を少なくとも１つ抽出する（ステップＳ４）。ここで、抽出する主成分の数は、予め設定された主成分の必要累積寄与率を満たす最小の数とする。抽出された主成分（これを「代表主成分」と呼ぶ。）を軸とする主成分空間において、原点は良品製造時の平均的な製造データ集合を表す。
【００６１】
次に、ステップＳ５で、代表主成分を軸として表される特徴量空間における原点と上記各製造品の製造データが表す点との間の距離を、良品製造時の平均的な製造データと不良品製造時の各製造データとの間の主有意差としてそれぞれ算出する。また、上記代表主成分を軸として表される特徴量空間においては表現されない残差成分を副有意差として製造品毎に算出する。
【００６２】
ここで、主有意差Ｔ２は次の（数２１）により算出される。
【数２１】
0004191772.tif 000022
この式において、ｔｒは第ｒ主成分得点、σｔｒは第ｒ主成分得点の標準偏差を意味する。
【００６３】
また、副有意差Ｑは次の（数２２）により算出される。
【数２２】
0004191772.tif 000023
この式において、ｘｐは製造データ集合Ｘの部分行列であり、第ｐ変数に関する製造データを意味し、
【数２３】
0004191772.tif 000024
はｘｐの推定値を意味する。
【００６４】
次に、ステップＳ６で、この主有意差に占める各製造データの寄与率をそれぞれ主影響度として算出する。また、この副有意差に占める各製造データの寄与率をそれぞれ副影響度として算出する。
【００６５】
ここで、主影響度、副影響度はそれぞれ次の（数２４）、（数２５）により算出される。
【数２４】
0004191772.tif 000025
この式において、ｔは主成分得点を意味し、また、νｐは主成分得点と元データとの係数であるローディングベクトルを意味する。
【数２５】
0004191772.tif 000026
【００６６】
次に、ステップＳ７で、上記製造データの中から、不良品発生時の主影響度の大きさが大きい製造データを異常要因候補として挙げる。また、良品製造時に対して不良品製造時に上記主影響度が実質的に増加した製造データを異常要因候補として挙げる。または、それに代えて、良品製造時に対して不良品製造時に上記副影響度が実質的に増加した製造データを異常要因候補として挙げる。または、良品製造時に対して不良品製造時に上記主影響度が実質的に増加し、かつ、良品製造時に対して不良品製造時に上記副影響度が実質的に増加した製造データを異常要因候補として挙げる。ここで主影響度、副影響度が「実質的に増加」とは、増加の有意差があることを意味する。
【００６７】
次に、特定した製造データを異常要因候補として出力する（ステップＳ８）。
【００６８】
このようにした場合、上記製造データのうち、不良品発生時の主影響度や副影響度自体はあまり大きくなくても、良品製造時に対して不良品製造時に主影響度および／または副影響度が大きく増加しているような製造データを、異常要因として検出することが可能となる。したがって、膨大な数の製造データの中から、異常要因として本来検出すべき製造データを検出でき、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００６９】
この結果、作業者（メンテナンス担当者を含む。）は、製造品に対して１つ以上の工程を実行する生産プロセスにおいて、製造工程の改善を即座に行うことが可能となる。したがって、生産効率の向上が実現される。
【００７０】
次に、具体的な異常要因特定方法を幾つか説明する。
【００７１】
（１）主影響度の正規化価値を用いる方法
この方法では、まず、良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記主影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記主影響度を表す良品の主影響度正規化値を得る。一方、不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記主影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記主影響度を表す不良品の主影響度正規化値を得る。そして、上記各製造データについて、上記良品の主影響度正規化値と上記不良品の主影響度正規化値とを比較して、上記異常要因となった製造データを特定する。
【００７２】
ここで、良品と判定された製造品ｉの製造データｊについての主影響度を
【数２６】
0004191772.tif 000027
としたとき、上記良品の主影響度正規化値は
【数２７】
0004191772.tif 000028
で表される。また、不良品と判定された製造品ｉの製造データｊについての主影響度を
【数２８】
0004191772.tif 000029
としたとき、上記不良品の主影響度正規化値は
【数２９】
0004191772.tif 000030
で表される。
【００７３】
この方法では、良品と判定された製造品と不良品と判定された製造品の主影響度を全製造データの中での割合の大小で比較することが可能となる。これにより、良品と判定された製造品と不良品と判定された製造品の数が異なる場合などにおいても、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００７４】
（２）副影響度の正規化値を用いる方法
この方法では、まず、良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記副影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記副影響度を表す良品の副影響度正規化値を得る。一方、不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、関連する全製造データにわたって上記副影響度を累計して得られた総和値でそれぞれ除算して、上記各製造データについて上記副影響度を表す不良品の副影響度正規化値を得る。
【００７５】
上記各製造データについて、上記良品の副影響度正規化値と上記不良品の副影響度正規化値とを比較して、上記異常要因となった製造データを特定する。
【００７６】
ここで、良品と判定された製造品ｉの製造データｊについての副影響度を
【数３０】
0004191772.tif 000031
としたとき、上記良品の副影響度正規化値は
【数３１】
0004191772.tif 000032
で表される。また、不良品と判定された製造品ｉの製造データｊについての副影響度を
【数３２】
0004191772.tif 000033
としたとき、上記不良品の副影響度正規化値は
【数３３】
0004191772.tif 000034
【００７７】
で表される。
【００７８】
この方法では、良品と判定された製造品と不良品と判定された製造品の副影響度を全製造データの中での割合の大小で比較することが可能となる。これにより、良品と判定された製造品と不良品と判定された製造品の数が異なる場合などにおいても、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００７９】
（３）不良品の主影響度平均値と良品の主影響度平均値との比を用いる方法
この方法では、まず、不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、上記不良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記主影響度の平均値を表す不良品の主影響度平均値を得る。これとともに、良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記主影響度を累計して得られた各累計値を、上記良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記主影響度の平均値を表す良品の主影響度平均値を得る。一方、不良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、上記不良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記副影響度の平均値を表す不良品の副影響度平均値を得る。これとともに、良品と判定された製造品について、上記製造データ毎に上記副影響度を累計して得られた各累計値を、上記良品と判定された製造品数でそれぞれ除算して平均して、上記各製造データについて上記副影響度の平均値を表す良品の副影響度平均値を得る。そして、上記各製造データについて、上記不良品の主影響度平均値と上記良品の主影響度平均値との比、および上記不良品の副影響度平均値と上記良品の副影響度平均値との比に基づいて、上記異常要因となった製造データを特定する。
【００８０】
ここで、不良品と判定された製造品ｉにおける製造データｊの主影響度を
【数３４】
0004191772.tif 000035
とし、また、不良品と判定された製造品数をＮ′としたとき、上記不良品の主影響度平均値は
【数３５】
0004191772.tif 000036
で表される。また、良品と判定された製造品ｉにおける製造データｊの主影響度を
【数３６】
0004191772.tif 000037
とし、また、良品と判定された製造品数をＮとしたとき、上記良品の主影響度平均値は
【数３７】
0004191772.tif 000038
で表される。このとき、上記不良品の主影響度平均値と上記良品の主影響度平均値との比は、例えば
【数３８】
0004191772.tif 000039
で表される。上記不良品の副影響度平均値、上記良品の副影響度平均値、および上記不良品の副影響度平均値と上記良品の副影響度平均値との比についても、（数３４）〜（数３８）に相当する同様の式によって表される。
【００８１】
この方法では、不良品製造時に最も主影響度および／または副影響度が変化している製造データを容易に特定することができる。この方法により、不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる。
【００８２】
（４）主影響度の標準化値と副影響度の標準化値を用いる方法
この方法では、まず、不良品と判定された製造品についての上記製造データ毎の上記主影響度を、良品と判定された製造品についての上記主影響度を関連する全製造データにわたって平均して得られた平均値と、良品と判定された製造品について関連する全製造データにわたって求められた上記主影響度の標準偏差とを用いてそれぞれ標準化して、上記製造データ毎に主影響度標準化値を求める。一方、不良品と判定された製造品についての上記製造データ毎の上記副影響度を、良品と判定された製造品についての上記副影響度を関連する全製造データにわたって平均して得られた平均値と、良品と判定された製造品について関連する全製造データにわたって求められた上記副影響度の標準偏差とを用いてそれぞれ標準化して、上記製造データ毎に副影響度標準化値を求める。そして、上記主影響度標準化値および上記副影響度標準化値に基づいて、上記異常要因となった製造データを特定する。
【００８３】
ここで、不良品と判定された製造品ｉにおける製造データｊの主影響度を
【数３９】
0004191772.tif 000040
とし、良品と判定された製造品についての上記主影響度を関連する全製造データにわたって平均して得られた平均値を
【数４０】
0004191772.tif 000041
とし、また、良品と判定された製造品について関連する全製造データにわたって求められた上記主影響度の標準偏差を
【数４１】
0004191772.tif 000042
としたとき、上記製造データ毎の上記主影響度標準化値は、
【数４２】
0004191772.tif 000043
で表される。上記製造データ毎の上記副影響度標準化値についても、（数３９）〜（数４２）に相当する同様の式によって表される。
【００８４】
この方法では、上記主影響度標準化値および上記副影響度標準化値に基づいて上記異常要因となった製造データを特定するので、不良品と判定された製造品における各製造データの影響度を、各製造データの良品製造時の影響度のスケールにおいて精度良く比較することができる。したがって、不良品発生の要因となっている製造データをさらに精度良く特定できる。
【００８５】
次に、上記異常要因特定方法（１）（つまり、主影響度の正規化値を用いる方法）によって、実際に図３Ａ〜図３Ｅに示した製造データについての解析を行った。
【００８６】
図１０は、図３Ａ〜図３Ｅに示した製造データについての主成分数と主成分の累積寄与との関係を示している。ここで、従来技術では、主成分の余りの成分を２乗した自乗残差の値により、抽出する主成分数を決定していた。これに対して、この例では、製造データ集合Ｘについて、主成分の累積寄与が８割を超える第４主成分までを抽出する。第４主成分まで抽出し、（数２０）のように分解した。次に、良品と判定された製造品、不良品と判定された製造品それぞれについて、（数２４）によって、主影響度を算出した。図１１は、良品と判定された製造品、不良品と判定された製造品それぞれについて、製造データ毎に主影響度（Ｔ２寄与率）を累積して得られた結果を示している。
【００８７】
図１２は、良品の主影響度正規化値（数２７）と不良品の主影響度正規化値（数２９）とを比較するために、製造データ毎に後者（数２９）を前者（数２７）で除算して得られた値、つまり良品製造時に対して不良品製造時における各製造データの主影響度の増加率を示している。この図１２から、主影響度の増加率が最も高い製造データは「製造データ１」であることが分かる。したがって、「製造データ１」が不良品発生の要因（異常要因）であると特定される。
【００８８】
既述のように、図３Ａ〜図３Ｅに示した製造データに関して、従来技術では異常要因が「製造データ１」であるとは特定できなかった。これに対して、この発明の異常要因特定方法によれば、異常要因が「製造データ１」であることを精度良く特定できた。
【００８９】
なお、上述の異常設備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として構築しても良い。
【００９０】
また、そのようなプログラムをＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して配布できるようにしても良い。上記プログラムを汎用コンピュータにインストールすることで、汎用コンピュータによって上記異常設備推定方法を実行することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】この発明の一実施形態の異常要因特定方法の概略フローを示す図である。
【図２】この発明の一実施形態の異常要因特定システムの構成を示すブロック図である。
【図３Ａ】上記異常要因特定方法による解析対象のデータを示す図である。
【図３Ｂ】上記異常要因特定方法による解析対象のデータを示す図である。
【図３Ｃ】上記異常要因特定方法による解析対象のデータを示す図である。
【図３Ｄ】上記異常要因特定方法による解析対象のデータを示す図である。
【図３Ｅ】上記異常要因特定方法による解析対象のデータを示す図である。
【図４】図３Ａから図３Ｅまでの解析対象データについての、主成分数と、自乗残差との間の関係を示す図である。
【図５】図３Ａから図３Ｅまでの解析対象データについての、個々の製造品毎の残差の値を示す図である。
【図６】図５中に示した製造品Ｎｏ．２５６における各製造データ毎の残差を示す図である。
【図７】図３Ａから図３Ｅまでの解析対象データについての、ホテリングのＴ２統計量の値を示す図である。
【図８】図７中に示した製造品Ｎｏ．１６７についてのＴ２統計量への各主成分の寄与を示す図である。
【図９】図８中に示した第２主成分への各製造データの寄与を示す図である。
【図１０】図３Ａ〜図３Ｅに示した製造データについての主成分数と主成分の累積寄与との関係を示す図である。
【図１１】図３Ａ〜図３Ｅに示した製造データについて、良品と判定された製造品、不良品と判定された製造品それぞれについて、製造データ毎に主影響度を累積して得られた結果を示す図である。
【図１２】図３Ａ〜図３Ｅに示した製造データについて、良品製造時に対して不良品製造時における各製造データの主影響度の増加率を示す図である。
【符号の説明】
【００９２】
９  異常要因特定システムを操作する作業者（メンテナンス担当者を含む。）
１０  異常要因特定システム
１１  異常要因特定の結果を出力する表示装置
１２  検査工程において取得された検査データを蓄積するためのデータベース
１３  製造工程において取得された製造データを蓄積するためのデータベース
１４  生産プロセス内の検査を実施する工程
１５  生産プロセス内の製造処理を実施する工程
４０  異常要因特定部
５０  データベース
６０  生産プロセス
【要約】
【課題】生産プロセスにおいて不良品発生の要因となっている製造データを精度良く特定できる異常要因特定方法を提供すること。
【解決手段】良品と判定された製造品についての製造データの中から、主成分分析を行ってその製造品の製造条件を最も良く表す特徴量を少なくとも１つ抽出する（Ｓ３、Ｓ４）。抽出した特徴量を軸として表される特徴量空間における原点と各製造品の製造データが表す点との間の距離を、良品製造時の平均的な製造データと不良品製造時の各製造データとの間の主有意差としてそれぞれ算出する（Ｓ５）。この主有意差に占める各製造データの寄与率をそれぞれ主影響度として算出する（Ｓ６）。製造データの中から、良品製造時に対して不良品製造時に主影響度が実質的に増加した製造データを異常要因として特定する（Ｓ７、Ｓ８）。
【選択図】図１【図１】
0004191772.tif 000044
【図２】
0004191772.tif 000045
【図３Ａ】
0004191772.tif 000046
【図３Ｂ】
0004191772.tif 000047
【図３Ｃ】
0004191772.tif 000048
【図３Ｄ】
0004191772.tif 000049
【図３Ｅ】
0004191772.tif 000050
【図４】
0004191772.tif 000051
【図５】
0004191772.tif 000052
【図６】
0004191772.tif 000053
【図７】
0004191772.tif 000054
【図８】
0004191772.tif 000055
【図９】
0004191772.tif 000056
【図１０】
0004191772.tif 000057
【図１１】
0004191772.tif 000058
【図１２】
0004191772.tif 000059