(57)【要約】【課題】電子部品の欠陥が起因するトラブルによる影響度を推定し、電子部品の故障診断を行なう。【解決手段】複数の電子部品の顕在化していない欠陥を事前に調査する電子部品故障診断方法であって、電子部品の解析方法を導出する解析方法導出工程２と、導出した解析方法に基づいて電子部品の欠陥を調査する欠陥部位調査工程３と、欠陥が起因して発生した故障履歴情報を導出する故障履歴導出工程５と、欠陥が起因して発生するトラブルの影響度を推定する影響度推定工程６と、欠陥が発生した原因を推定する欠陥要因推定工程７と、を備えた電子部品故障診断方法である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電子部品の顕在化していない欠陥を事前に調査する電子部品故障診断方法において、
電子部品の解析方法を導出する解析方法導出工程と、
導出した解析方法に基づいて電子部品の欠陥を調査する欠陥部位調査工程と、
欠陥が起因して発生した故障履歴情報を導出する故障履歴導出工程と、
欠陥が起因して発生するトラブルの影響度を推定する影響度推定工程と、
欠陥が発生した原因を推定する欠陥要因推定工程と、
を備えたことを特徴とする電子部品故障診断方法。
【請求項２】
前記解析方法導出工程は、
故障診断データベースから電子部品の種別毎に分けられた検査項目を選定する検査項目選定工程と、
検査するにあたって最適な観察装置を選定する観察装置選定工程と、
検査対象の部位を決める検査対象選定工程と、
検出される欠陥の要因を決定する欠陥要因選定工程と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の電子部品故障診断方法。
【請求項３】
前記欠陥部位調査工程は、
外部異常を検査する工程と、
電気的特性を測定して異常を検査する工程と、
内部の状態を非破壊で検査する工程と、
電子部品を分解して内部の状態を観察できるようにする作業工程と、
内部の状態を観察する工程と、
欠陥が検出された場合に化学的な面から異常を解析する工程と、
を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電子部品故障診断方法。
【請求項４】
前記故障履歴導出工程は、
電子部品に欠陥が検出された場合、故障履歴データベースから過去にその欠陥が起因して発生した故障情報を検索する故障履歴検索工程と、
故障情報が検出されたときに、故障履歴データベースから抽出する故障履歴抽出工程と、
新しく検出された欠陥情報を故障履歴データベースに追加する故障履歴追加工程と、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の電子部品故障診断方法。
【請求項５】
前記影響度推定工程は、
故障履歴データベースから欠陥情報を抽出する工程と、
故障履歴データベースから故障の履歴を抽出する工程と、
抽出した故障履歴から最も高い損失額を抽出する工程と、
抽出した損失額の評価で欠陥の影響度を判定する工程と、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の電子部品故障診断方法。
【請求項６】
前記欠陥要因推定工程は、
欠陥情報を抽出する工程と、
電子部品を製作する過程の情報を抽出する工程と、
欠陥が発生した主要な原因を推定する工程と、
を備えたことを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載の電子部品故障診断方法。
【請求項７】
前記内部の状態を非破壊で検査する工程は、試料に温度、湿度、電圧、電流のうちの少なくとも一つの外部ストレスを加えて欠陥を検出する工程を含むこと、を特徴とする請求項３に記載の電子部品故障診断方法。
【請求項８】
前記欠陥部位調査工程は、調査の結果発見された欠陥部位を写真や画像などで視覚化できるようにし、過去の故障情報の欠陥画像と比較して欠陥の根拠を明確にしていることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか一項に記載の電子部品故障診断方法。
【請求項９】
前記影響度推定工程は、電子部品から複数欠陥が検出された場合は、故障履歴情報から、その合計損失額を算出してその合計損失額に応じて影響度を複数段階にランク分けする工程を含むことを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれか一項に記載の電子部品故障診断方法。
【請求項１０】
前記影響度推定工程は、故障履歴情報から故障発生件数の多さに応じて影響度を複数段階にランク分けする工程を含むことを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれか一項に記載の電子部品故障診断方法。
【請求項１１】
複数の電子部品の顕在化していない欠陥を事前に調査する良品解析システムにおいて、
複数の電子部品の品種ごとの欠陥を登録する故障診断データベースと、
過去の故障履歴を記録する故障履歴データベースと、
前記故障診断データベースから電子部品の解析方法を導出する解析方法導出手段と、
導出した解析方法に基づいて電子部品の欠陥を調査する欠陥部位調査手段と、
前記欠陥部位調査手段によって欠陥が検出された場合に、その欠陥が起因して発生した故障履歴情報を前記故障履歴データベースから導出する故障履歴導出手段と、
前記故障履歴データベースから導出された情報に基づいて、前記欠陥が起因して発生するトラブルの影響度を推定する影響度推定手段と、
前記欠陥が発生した原因を推定する欠陥要因推定手段と、
を備えたことを特徴とする電子部品故障診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子部品の故障を未然に回避するための診断方法および診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電子部品の故障診断方法では、故障が発生したときに原因を調査して改善する事後解析方法が主体であった。この場合、電子部品の故障が明確であることから、欠陥の部位を検出することは使用状況や故障状態から比較的容易に推測できる。したがって、故障原因を具体的に示すことが可能であることから電子部品の供給元も解析結果を納得して、改善などの是正措置を取ることができた。
【０００３】
故障解析の方法は、その実施段階により事前解析、事中解析、事後解析の３つに分類され、事前解析は、故障が起きる前に、将来故障が起きる潜在的欠陥がないか解析を行なうものである。良品解析といわれるものは、その代表的なものである。市場で故障が起きるには、必ずその原因があるはずで、たとえば、パッケージ内のボイドやマイクロクラックは、市場において絶縁劣化を起こし易いことは容易に類推できる。
【０００４】
事中解析は、新製品開発中や、生産、検査段階などいわゆる出荷前に検出された故障品に対し行なわれるもので、極めて重要な作業である。故障解析により、この段階で潜在的な故障モードとメカニズムが明らかになれば、設計や検査で手が打てる。すなわち、市場クレームの発生を未然防止することができる。
【０００５】
事後解析は、一般に言われている故障解析であり、市場クレーム品を対象としている。通常の場合は顧客より故障原因と波及範囲、ロット不良の有無などについて回答を求められる。特に解析技術力と推定の信憑性について問われることになる。場合によっては、回収などの事態を招くことになる。
【特許文献１】特開２００６−２７７３７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述の従来の電子部品の故障診断方法において、事前解析では、将来故障が起こりそうな欠陥を検出しても、具体的あるいは定量的な結論が出ないと、欠陥の存在を電子部品の供給元に説明して改善させようとしてもなかなか納得してもらえず、改良などの是正措置を取ることが困難であった。また、電子部品の使用者に信頼性予測の情報を提供する場合にも、具体的あるいは定量的な結論が出ないと的確な説明を行なうことが困難であった。
【０００７】
事中解析では、新製品開発中や、生産、検査段階などいわゆる出荷前に検出された故障品に対し行なわれるため、市場クレームの発生を未然防止することができるものの、設計変更や出荷検査を厳しくする必要があり、ある程度の損失が発生してしまう。
【０００８】
事後解析では、市場で故障が発生したものを解析するため、場合によっては、製品回収などの事態を招くことになる恐れがあり、会社の信頼を一瞬にして失う危険性がある。
【０００９】
特許文献１に記載されているように、回路基板の品質解析方法として、現象シミュレーションによる解析結果および故障物理モデルに基づいて、信頼性ベースの部品等の選定・設計等を最適化し、不良箇所の同定、品質コストの予測等を行なう技術が知られている。しかし、電子部品の顕在化していない欠陥を事前に調査して、故障診断する、という課題に対応するものはない。
【００１０】
本発明は、上記従来技術の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、電子部品の欠陥が起因するトラブルによる影響度を推定し、電子部品の故障診断を行なうことにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明に係る電子部品故障診断方法は、複数の電子部品の顕在化していない欠陥を事前に調査する電子部品故障診断方法において、電子部品の解析方法を導出する解析方法導出工程と、導出した解析方法に基づいて電子部品の欠陥を調査する欠陥部位調査工程と、欠陥が起因して発生した故障履歴情報を導出する故障履歴導出工程と、欠陥が起因して発生するトラブルの影響度を推定する影響度推定工程と、欠陥が発生した原因を推定する欠陥要因推定工程と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る電子部品故障診断システムは、複数の電子部品の顕在化していない欠陥を事前に調査する良品解析システムにおいて、複数の電子部品の品種ごとの欠陥を登録する故障診断データベースと、過去の故障履歴を記録する故障履歴データベースと、前記故障診断データベースから電子部品の解析方法を導出する解析方法導出手段と、導出した解析方法に基づいて電子部品の欠陥を調査する欠陥部位調査手段と、前記欠陥部位調査手段によって欠陥が検出された場合に、その欠陥が起因して発生した故障履歴情報を前記故障履歴データベースから導出する故障履歴導出手段と、前記故障履歴データベースから導出された情報に基づいて、前記欠陥が起因して発生するトラブルの影響度を推定する影響度推定手段と、前記欠陥が発生した原因を推定する欠陥要因推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、電子部品の顕在化していない欠陥を事前に調査して、電子部品の過去の故障履歴に基づいて、故障診断することができる。すなわち、欠陥が起因するトラブルによる影響度を推定することが可能であり、電子部品の故障診断を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、上記のような考え方に基づく本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。まず、図１において、本発明の実施の形態に係る電子部品の故障診断方法について説明する。
【００１５】
図１に電子部品の故障診断の手順を示す。この故障診断方法では、まず故障診断を行なう電子部品の試料１を数個（１〜１０個程度）用意する。電子部品の品種によって欠陥を調査する方法が異なるので、あらかじめ事前に解析方法を決めておき、電子部品の品種ごとにどのような欠陥があるのか故障診断ＤＢ８に登録しておく。
【００１６】
故障診断ＤＢ８から解析方法や欠陥の情報を導出したら（工程２）、その情報をもとに各種解析装置を利用して電子部品の欠陥を調査する（工程３）。欠陥部位を調査する方法としては、外観を観察し、電気的特性を測定して異常の有無を確認し、非破壊検査による内部観察を行ない、パッケージを開封して内部観察を行なう。欠陥部位の調査工程において、電子部品に将来故障が起こりそうな欠陥の有無を確認し（工程４）、もし欠陥が検出されたら、過去の故障履歴を纏めている故障履歴ＤＢ９から、同様の欠陥が起因した故障情報を導出する（工程５）。
【００１７】
過去に同様の欠陥が起因した故障が発生していた場合は、その情報を集計し、影響度を算出する（工程６）。影響度の算出方法としては、過去の故障履歴から、トラブルが発生したときの損失額を集計し、その金額の大きさで影響度をランク分けする。ランクが高いほど将来故障に至る危険性が大きいことを示しており、部品供給元に連絡して改善などの対策を検討させる。それとともに、欠陥が造りこまれた原因を推定するために、設計や製造工程などの情報をもとに、主要な原因を推定し、部品供給元が納得して改善などの対策ができるようにする（工程７）。
【００１８】
この実施の形態によれば、たとえば、電子部品を採用する際の信頼性評価において、電気部品の電気的な特性が正常な値を示している場合であっても、電子部品の外観や内部観察を行なって欠陥を発見することができる。また、発見した欠陥を要因とする将来故障に至るかもしれない危険性を推測することが可能であり、故障の発生を未然に防止することができる。
【００１９】
図２は、図１における解析方法導出工程の詳細な手順を示すフローチャートである。
【００２０】
図２では、故障診断ＤＢ８から電子部品の種別毎に分けられた検査項目を選定し（工程１１）、使用する観察装置を選定し（工程１２）、検査対象の部位を決める検査対象を選定し（工程１３）、検出される欠陥の要因を導出する（工程１４）。
【００２１】
故障診断ＤＢ８には、図３に示すような解析方法や欠陥の情報を登録しておく。各種電子部品ごとに検査項目、観察装置、検査対象、欠陥要因などが示されており、たとえば、ＩＣ類の場合は検査項目として、表面観察、ＰＶ膜除去観察、エッチバック観察、断面ＳＥＭ観察（走査型電子顕微鏡）、断面ＴＥＭ観察（透過型電子顕微鏡）など、解析装置として、ＯＭ（光学顕微鏡）、ＳＥＭ、ＴＥＭなど、検査対象の部位として、パッシベーション、メタライゼーション、層間絶縁膜など、欠陥の要因として、変色、クラック、ボイド、異物混入などが示されている。これらの解析方法および欠陥情報をもとに、電子部品の欠陥部位を調査する。
【００２２】
この構成によれば、たとえば、故障診断の知識が未熟な者でも故障診断データベースから電子部品の種類別に検査項目、観察装置、検査対象部位、欠陥情報などを得ることが可能であり、容易に故障診断を行なうことができる。また、電子部品毎に解析手順がわかるので誰でも効率よく診断を行なうことが可能である。
【００２３】
図４は、図１における欠陥部位調査工程の詳細な手順を示すフローチャートである。
【００２４】
まず電子部品の外部異常検査として、電子部品の外観をＯＭなどの観察装置で検査し、異常の有無を確認する（工程２１）。傷、クラック、変色、異物の付着などの有無を裸眼や実態顕微鏡で確認する。異常が確認された場合は、その箇所を写真画像として記録し保存する。
【００２５】
次に電子部品の電気的な特性を測定し、仕様書などに記載されている規格と照らし合わせて、性能に問題ないか確認する（工程２２）。電気的な特性に異常が確認された場合は、故障品とみなして故障診断を終了しても良い。
【００２６】
次に、電子部品の内部状態を非破壊で検査する（工程２３）。ＩＣ類などの場合、パッケージを開封せずに内部を解析する方法として、Ｘ線透視、超音波探査、気密性評価による方法がある。Ｘ線透視は、Ｘ線透視検査装置やＸ線ＣＴスキャナなどを利用し、ワイヤボンドの状態（ワイヤループ状態、アーチ形状、アーチ高さ）が観察できる。また、チップとダイパッドの間の銀ペーストの濡れ性、およびモールド樹脂のボイドの有無が検査できる。超音波探査は、超音波探傷装置を利用し、超音波（反射波）を用いて、パッケージ内部の界面の接合状態を非破壊で観察することができる。機密性評価は、キャンタイプ、セラミックタイプなどのパッケージの機密性を調査できる。パッケージ内は中空で、窒素ガスが封入されているので、水分、不純物の侵入を抑えてアルミパッドの腐食を防ぐことができているか検査する。
【００２７】
次に、電子部品を分解して内部観察を行なう（工程２４）。コネクタやスイッチ、リレーなどの機構部品やコンデンサなどの能動部品は、ニッパーやカッターなどの工具を利用して外側の部分から少しずつ開封し、欠陥部位が観察できる状態にする。ＩＣ類などの樹脂パッケージされている電子部品に関しては、上記方法の他に発煙硝酸などの薬品を使って樹脂を溶解し、内部のチップ表面側またはチップの裏面側を観察できるように剥き出しにする。
【００２８】
分解・開封したら、電子部品の内部を観察する（工程２５）。可視光や赤外光の顕微鏡で、溶融痕、腐食、断線、クラック、傷、異物などの故障につながりそうな形状や色などの欠陥有無を、表面側や裏面側から観察する。観察には、ＯＭやＳＥＭ、ＴＥＭなどを利用する。
【００２９】
内部状態を観察したら、次に化学的な解析としてＥＰＭＡ（電子プローブＸ線分光分析）、ＡＥＳ（オージェ分光分析）、ＳＩＭＳ（二次イオン質量分析）などによる元素・分子同定、ＳＥＭ，ＴＥＭなどにより、構造解析と元素同定を行なう（工程２６）。平面的な解析だけでなく、ＦＩＢ（集束イオンビーム）などでの断面出し後、断面の解析も行なう。
【００３０】
この構成によれば、たとえば、故障診断の知識が未熟な者でも各工程の順序で調査を進めることで、外観を見ただけではわからない顕在化していない電子部品の欠陥を確実に調査することが可能である。
【００３１】
図５は、図１における故障履歴導出工程の詳細な手順を示すフローチャートである。欠陥部位調査工程（工程３）において電子部品に欠陥が検出されたときは、故障履歴ＤＢ９から過去にその欠陥が起因して発生した故障情報を検索する（工程３１）。故障履歴ＤＢ９には、図６に示すような故障情報をあらかじめ登録しておく。故障情報の項目としては、業種、顧客名、システム名、設備名、機種名、故障部位、欠陥要因、故障モード、故障発生日、納入日、故障発生時間、故障原因大分類、部品名、部品型式、故障にともなう損失額などを記録しておく。これらの情報をもとに、故障情報を検索した結果から故障履歴がある場合（工程３２）、その故障履歴情報を抽出する（工程３３）。また、故障履歴ＤＢ９には、故障診断で確認された欠陥の情報を新たに追加し、故障履歴ＤＢ９の記録を更新する（工程３４）。
【００３２】
この構成により、たとえば、電子部品の欠陥が起因して発生した過去の故障情報を抽出することができる。
【００３３】
図７は、図１における影響度推定工程の詳細な手順を示すフローチャートである。欠陥部位調査工程（工程３）において電子部品に欠陥が検出された場合、故障履歴ＤＢ９から過去に発生した同様の欠陥の履歴情報を検索し抽出する（工程４１）。また、その欠陥が起因して発した故障の履歴情報を検索し抽出する（工程４２）。抽出した欠陥情報や故障情報から、過去の損失額を算出する（工程４３）。算出した損失額をもとに影響度を判定する（工程４４）。
【００３４】
図８に、影響度のランク分けの例を示す。影響度は４つのランクに分類し、分類Iでは、過去の損失額が１千万円以上の場合、致命的な欠陥と判定し、将来故障に至る可能性が高いため、対策として電子部品は採用不可とする。分類IIでは、過去の損失額が１００万円以上〜１千万円未満の場合、重度の欠陥と判定し、その対策は分類Iと同じく電子部品は採用不可とする。分類IIIでは、過去の損失額が１０万円以上〜１００万円未満の場合、中度の欠陥と判定し、その対策として、電子部品の改良が必要とする。分類IVでは、過去の損失額が１０万円未満の場合、軽度の欠陥と判定し、その対策として、電子部品を採用する際には注意が必要とする。
【００３５】
この構成により、故障履歴情報から欠陥を起因とした故障が発生した場合のトラブルの影響度を定量的に算出することが可能である。
【００３６】
また、図７において、影響度推定工程（工程６）では、電子部品から複数欠陥が検出された場合は、故障履歴情報から合計損失額を算出して影響度をランク分けすることもできる。
【００３７】
この構成により、複数の欠陥が検出された場合は、欠陥を起因とした故障が発生した場合の影響度のランクが高くなるので、将来故障に至る危険性をより正確に推測することができる。
【００３８】
また、図７において、影響度推定工程（工程６）では、故障履歴情報から故障発生件数の大きさで影響度を４段階にランク分けすることもできる。
【００３９】
図９は、欠陥別の故障発生件数を示すグラフである。電子部品の故障は、その種類によって件数が異なるので、故障診断の結果発見された欠陥が起因する故障の影響度は、件数が多いほど影響度が大きいといえる。そこで、図１０に示すように、故障発生件数の割合で影響度を４つのランクに分類し、分類Iでは、過去の故障件数が１００件以上の場合、致命的な欠陥と判定し、将来故障に至る可能性が高いため、対策として電子部品は採用不可とする。分類IIでは、過去の故障件数が５０件以上〜１００件未満の場合、重度の欠陥と判定し、その対策は分類Iと同じく電子部品は採用不可とする。分類IIIでは、過去の故障件数が１０件以上〜５０件未満の場合、中度の欠陥と判定し、その対策として、電子部品の改良が必要とする。分類IVでは、過去の故障件数が１０件未満の場合、軽度の欠陥と判定し、その対策として、電子部品を採用する際には注意が必要とする。
【００４０】
この構成により、故障履歴情報から欠陥を起因とした故障が発生した場合のトラブルの影響度を故障発生件数で定量的に算出することが可能であり、故障発生件数の頻度で故障診断の知識が未熟な者でも影響度を容易に推測することができる。
【００４１】
図１１は、図１における欠陥要因推定工程の詳細な手順を示すフローチャートである。
【００４２】
まず、故障診断ＤＢ８から検出された欠陥と同じ過去の欠陥情報を抽出する（工程５１）。同様に、欠陥が起こりやすい製造工程情報も抽出する（工程５２）。
【００４３】
図１２に工程別の欠陥要因推定情報を示す。たとえば、ＩＣ類の欠陥に関しては、ウェハ製造工程において、結晶欠陥、ピンホール、クラック、スリップ、形状異常、エッチング不良、異物混入、拡散異常、アライメント不良などの欠陥が起こりやすい。また、ゲート形成（酸化膜）の工程においては、真性欠陥、結晶性欠陥、ピンホール、厚さ不良、異物混入、ゲート酸化膜下層Ｓｉ中の深さ方向の結晶欠陥などが起こりやすい。また、ゲート形成（電極）の工程においては、ゲート長の不一致、形状異常、ボイド、エッチング不良、異物混入、アライメントマスク合わせの不整合などの欠陥が起こりやすい。また、層間絶縁膜形成の工程においては、異物混入、平坦性異常、厚さ不良、カバレッジ不良、ボイド、構造異常などが起こりやすい。このように、それぞれの製造工程において起こりやすい欠陥があり、欠陥が発生した主要な原因を推定することが可能である（工程５３）。
【００４４】
この構成により、欠陥が発生した原因をより具体的に示すことができるため、改善対策につなげることができる。
【００４５】
図１３は、図１における欠陥部位調査工程において、外部ストレスを加えて観察する場合の詳細な手順を示すフローチャートである。欠陥部位調査工程は、図４に示しているフローチャートと同様であるが、外部異常を検査する工程（工程２１）と、電気的特性を測定して異常を検査する工程（工程２２）と、内部の状態を非破壊で検査する工程（工程２３）において、試料に温度、湿度、電圧、電流などの少なくとも一つの外部ストレス１００を加えて欠陥を検出することを特徴としている。
【００４６】
この構成により、無負荷状態では検出されにくい潜在的な欠陥を、外部ストレスを加えることで検出することができる。
【００４７】
図１４は、光学顕微鏡観察によるＩＣパッケージのピンホール欠陥の写真画像である。ＩＣパッケージ内部のダイパッドの部分が露出している欠陥で、ここから水分が浸入して内部金属を腐食させる危険性がある。
【００４８】
図１５は、同じ欠陥部位をＳＥＭ観察で撮影した写真画像である。パッケージのピンホール欠陥が図１４の光学顕微鏡写真よりもわかりやすく撮影されている。
【００４９】
このように、欠陥部位調査工程（工程３）において、調査の結果発見された欠陥部位を写真や画像などで視覚化できるようにし、過去の故障情報の欠陥画像と比較して欠陥の根拠を明確にすることで、欠陥の部位をひと目で確認することができるので、より具体的に欠陥を指摘することができるため、改善対策につなげることができる。
【００５０】
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、過去の故障履歴から欠陥が起因したトラブルによる損失額を算出し、その割合で欠陥の影響度をランク分けすることが可能なので、定量的な良否判定を行なうことの可能な電子部品の故障診断方法を提供することができる。また、欠陥の影響度を定量的に示すことが可能なので、電子部品供給元に診断結果を報告し、改善などの対策につなげることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の実施形態に係る電子部品故障診断方法の手順を示すフローチャート。
【図２】図１における解析方法導出工程の詳細な手順を示すフローチャート。
【図３】電子部品の解析方法の例を示す表図。
【図４】図１における欠陥部位調査工程の詳細な手順を示すフローチャート。
【図５】図１における故障履歴導出工程の詳細な手順を示すフローチャート。
【図６】故障履歴データベースの情報の例を示す表図。
【図７】図１における影響度推定工程の詳細な手順を示すフローチャート。
【図８】影響度のランク分けの例を示す表図。
【図９】故障発生件数の例を示す表図。
【図１０】影響度のランク分けの例を示す表図。
【図１１】図１における欠陥要因推定工程の詳細な手順を示すフローチャート。
【図１２】欠陥要因推定情報の例を示す表図。
【図１３】図１における欠陥部位調査工程の詳細な手順を示すフローチャート。
【図１４】光学顕微鏡観察によるパッケージのピンホール欠陥の例を示す写真。
【図１５】ＳＥＭ観察によるパッケージのピンホール欠陥の例を示す写真。
【符号の説明】
【００５２】
１…試料入手
２…解析方法導出工程
３…欠陥部位調査工程
４…欠陥有無判定
５…故障履歴導出工程
６…影響度推定工程
７…欠陥要因推定工程
８…故障診断データベース
９…故障履歴データベース
【図１】
2009162703.tif 000003
【図２】
2009162703.tif 000004
【図３】
2009162703.tif 000005
【図４】
2009162703.tif 000006
【図５】
2009162703.tif 000007
【図６】
2009162703.tif 000008
【図７】
2009162703.tif 000009
【図８】
2009162703.tif 000010
【図９】
2009162703.tif 000011
【図１０】
2009162703.tif 000012
【図１１】
2009162703.tif 000013
【図１２】
2009162703.tif 000014
【図１３】
2009162703.tif 000015
【図１４】
2009162703.tif 000016
【図１５】
2009162703.tif 000017