JP2015169588A - 故障解析プログラム、故障解析方法、および故障解析装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の故障要因を特定する。
【解決手段】選択処理と、特定処理と、抽出処理と、削除処理とをコンピュータに実行させる故障解析プログラムがある。選択処理は、故障候補配線を示す故障情報と、故障の要因候補を示す要因情報とを用いる。選択処理は、故障情報の中から故障している可能性が高い第１配線を半導体デバイス毎に１つずつ選択する。特定処理は、第１配線を用いて回帰分析を行ない、高い値を示す寄与度に対応する要因候補を故障の要因に特定する。抽出処理は、故障情報の中から、故障シミュレーションしたとき、第１配線と同じ結果を示す第２配線を、半導体デバイス毎に抽出する。削除処理は、第１配線と第２配線とを故障情報から削除する。故障解析プログラムでは、第１配線と第２配線とを削除した各半導体デバイスの故障情報を用いて、選択処理と、特定処理と、抽出処理と、削除処理とを実行する。
【選択図】図１

Description

本発明は半導体デバイスの故障を解析する技術に関する。

半導体デバイスの故障解析では、出荷試験や市場で故障が検出された半導体デバイスに対して、論理診断を実行することにより物理故障の候補が絞り込まれる。そして、半導体デバイスの大量故障診断では、故障解析において絞り込まれた故障候補を統計的に解析し、システマチック故障の要因を特定する処理が行なわれている。半導体デバイスとは、例えば、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）や大規模集積（ＬＳＩ：Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）回路のことである。システマチック故障とは、例えば、同品種の複数の不良半導体デバイスの間で発生する、設計起因あるいはプロセス起因の故障のことである。システマチック故障の要因とは、例えば、半導体デバイスの中で物理故障が起きている位置、構成および状態を示す情報である。システマチック故障の要因には、例えば、層間を接続するビアのオープン故障や密配線のブリッジ故障などがある。以下の説明では、システマチック故障のことを、単に故障とも言う。また、システマチック故障の要因のことを、故障要因とも言う。さらに、システマチック故障の要因となる位置および構成のことを、特徴または要因候補とも言う。

関連する他の技術として、欠陥観察装置は、予めシミュレーション可能なホットスポット（ＨＳ）点と、外観検査の結果得られる欠陥点とを照合する。また、欠陥観察装置は、照合されなかった欠陥点に関して、欠陥点における回路形状の類似性に基づき欠陥点をグループに分類する。そして、欠陥観察装置は、欠陥が頻度高く発生した回路形状に属する欠陥を特定することにより、システマチック欠陥を検出する。さらに、欠陥観察装置は、欠陥発生分布のウェハ上の偏在を捉えことにより、ウェハのトポグラフィーに起因して生じたシステマチック欠陥の検出等も可能にする技術が知られている。

また、関連する他の技術として、半導体デバイスの製造工程途中において、歩留まり予測システムが、半導体デバイスの膜質特性を測定し、測定されたデータを用いて半導体デバイスの歩留まりを予測する技術が知られている（例えば、特許文献１、および特許文献２）。

特開２０１０−２５８３５３号公報 特開２００９−３２８５５号公報

前述した解析技術では、半導体デバイスを故障させる可能性が高い支配的な故障要因だけが特定されるので、特定された故障要因を考慮した設計をしても、他の故障要因が残り、半導体デバイスの歩留まりを目標値まで向上できないことがある。

本発明は、一側面として、複数の故障要因を特定する技術を提供する。

本明細書で開示する故障解析プログラムのひとつに、選択処理と、特定処理と、抽出処理と、削除処理とをコンピュータに実行させる故障解析プログラムがある。選択処理は、複数の半導体デバイス毎に故障している可能性のある故障候補配線を示す故障情報と、システマチック故障の要因となり得る複数の要因候補を示す要因情報とを用いる。そして、選択処理は、故障情報の中から故障している可能性が高い第１配線を半導体デバイス毎に１つずつ選択する。特定処理は、選択した第１配線を用いて回帰分析を行ない、システマチック故障の複数の要因候補に対応する、半導体デバイスの故障への影響の強さを示す寄与度の中で、高い値を示す寄与度に対応する要因候補をシステマチック故障の要因に特定する。抽出処理は、故障情報の中から、第１配線が故障をしたと仮定したときの故障シミュレーション結果と、故障を仮定したとき同じ故障シミュレーション結果にする第２配線を、半導体デバイス毎に抽出する。削除処理は、第１配線と第２配線とを故障情報から削除する。さらに、故障解析プログラムでは、第１配線と第２配線とを削除した各半導体デバイスの故障情報を用いて、選択処理と、特定処理と、抽出処理と、削除処理とを実行する。

１実施態様によれば、複数の故障要因を特定することができる。

故障解析装置の一実施例を示す機能ブロック図である。 ウェハ上の半導体デバイスを示す図である。 要因情報の一例を示す図である。 故障情報の一例を示す図である。 分割情報の生成を説明する図である。 回帰式の一例を示す図である。 回帰分析の結果より得られる故障率を示す図である。 要因候補に対応する寄与度を示す図である。 特定情報の一例を示す図である。 故障差関数を用いた付随する故障候補配線の抽出を説明する図である。 故障要因を特定する処理を示すフローチャート（その１）である。 故障要因を特定する処理を示すフローチャート（その２）である。 故障要因を特定する処理を示すフローチャート（その３）である。 コンピュータ装置の一実施例を示すブロック図である。

［実施形態］
実施形態の故障解析装置について説明する。

実施形態の故障解析装置は、例えば、出荷試験や市場で故障が検出された半導体デバイスが有する故障要因の解析に用いられることを想定する。したがって、故障解析する半導体デバイスの品種は、ある程度の歩留まりが得られている状態であり、半導体デバイスに含まれる複数の故障要因が互いに独立であるものとする。また、半導体デバイス内の故障配線は、１つの故障要因により故障しているものとする。ただし、実施形態の故障解析装置は、出荷試験や市場で故障が検出された半導体デバイス以外の故障解析に用いても良い。

図１は、故障解析装置の一実施例を示す機能ブロック図である。
図１を参照して、故障解析装置１について説明する。

故障解析装置１は、例えば、制御部１０と、記憶部２０と、入出力部３０とを備える。故障解析装置１は、例えば、後述するコンピュータ装置である。

制御部１０は、取得部１１と、処理部１２と、分割部１３と、選択部１４と、算出部１５と、生成部１６と、特定部１７と、抽出部１８と、削除部１９とを含む。記憶部２０は、接続情報２１と、要因情報２２と、配置情報２３と、故障情報２４と、分割情報２５と、分割配置情報２６と、特定情報２７とを記憶する。また、入出力部３０は、入力部３１と、出力部３２とを含む。

取得部１１は、半導体デバイスに含まれる複数の素子、および入出力端子などの接続関係を格納した接続情報２１を取得し、記憶部２０に記憶する。接続情報２１は、例えば、ネットリストである。また、接続関係とは、例えば、素子間の配線に対応するネットのことである。また、半導体デバイスとは、例えば、図２に示すウェハ２の各矩形部分（ダイ）に実装される集積回路のことである。ウェハ２に示される各矩形部分には、それぞれ品種が同じ半導体デバイスが実装される。また、ウェハ２上の斜線で示される半導体デバイスは、例えば、出荷試験において、故障していると判定された半導体デバイスを示している。以下の説明では、接続情報２１に格納された接続関係のことを、接続情報２１に格納されたネットや接続情報２１に格納された配線とも言う。

取得部１１は、システマチック故障の要因となりえる複数の要因候補を示す要因情報２２を取得する。そして、取得部１１は、取得した要因情報２２を記憶部２０に記憶する。要因候補とは、例えば、２−３層目のビアや５層目の密配線などであり、故障要因となる半導体デバイス内の特徴を示す情報である。そして、要因情報２２には、例えば、図３に示すように、要因候補を識別する要因候補ＩＤと、要因候補の特徴とが関連付けて格納される。図３の要因情報２２には、４つの要因候補が格納されているが、一例であり、任意の数の要因候補を格納しても良い。なお、要因情報２２には、半導体デバイスの設計段階において、故障の要因となりえる特徴を、ユーザが要因候補として格納しても良い。また、要因情報２２には、半導体デバイスの設計段階において、配線間の距離やトランジスタのサイズや材料などの情報を用いて、処理部１２が故障の要因となりえると判定した特徴を、処理部１２が要因候補として格納しても良い。以下の説明では、要因候補が４つであるものとして説明する。

処理部１２は、例えば、接続情報２１と、素子の構成や特性を示す素子情報と、半導体デバイスの入出力端子の位置を示す端子情報と、半導体デバイスの設計上の制約条件を示す制約情報とを用いて、半導体デバイス内の素子と入出力端子とを配置配線する。これにより、処理部１２は、半導体デバイス内の素子と入出力端子との配置と、素子や入出力端子を接続する配線の形状とを示す配置情報２３を生成する。そして、処理部１２は、生成した配置情報２３を記憶部２０に記憶する。なお、制約条件には、素子の面積、素子の性能、および素子の消費電力などの素子に関する制約や、配線間の距離、配線の長さおよび配線の幅などの配線に関する制約などがある。また、素子情報と、端子情報と、制約情報とは、例えば、図示しないが、入力部３１から入力されて記憶部２０に記憶された情報でも良いし、後述する故障解析プログラムに含まれる情報でも良い。

また、処理部１２は、例えば、出荷試験や市場で故障が検出された半導体デバイスに対して、論理故障診断を実行することにより、複数の半導体デバイス毎に故障している可能性のある故障候補配線を示す故障情報２４を生成する。そして、処理部１２は、生成した故障情報２４を記憶部２０に記憶する。論理故障診断とは、例えば、論理シミュレーションや故障辞書法などを用いて実行される。したがって、故障している可能性のある配線には、実際に故障している配線だけでなく、実際に故障していないが論理故障診断で検出された配線も含まれる。以下の説明では、故障している可能性のある配線のことを故障候補配線とも言う。

故障情報２４は、例えば、ウェハ２に実装された複数の半導体デバイスの中で、故障が検出された半導体デバイスについて生成される。よって、記憶部２０には、図１や図４に示すように、複数の故障情報２４−１〜２４−ｎが記憶される。故障情報２４には、例えば、図４に示すように、故障候補配線を識別するネットＩＤと、配線の故障箇所の特徴と、配線の故障箇所の状態とが関連付けられて格納される。

分割部１３は、半導体デバイスに含まれる複数の素子の接続関係を示す接続情報２１を分割した分割情報２５を生成する。そして、分割部１３は、生成した分割情報２５を記憶部２０に記憶する。分割情報２５は、例えば、半導体デバイスに含まれる接続関係を所定数ごとにまとめたものであり、複数生成される。そして、記憶部２０には、図１に示すように、複数の分割情報２５−１〜２５−ｎが記憶される。以下の説明では、分割情報２５に格納された接続関係のことを、分割情報２５に格納されたネットや分割情報２５に格納された配線とも言う。

処理部１２は、分割部１３により分割情報２５が生成されると、分割情報２５に格納された配線について、配置情報２３から対応する配線の形状を取得する。そして、処理部１２は、分割情報２５に格納された配線の形状を格納した分割配置情報２６を生成する。分割配置情報２６は、複数の分割情報２５のそれぞれに関して生成される。したがって、記憶部２０には、複数の分割情報２５それぞれに対応した、複数の分割配置情報２６（図示せず）が記憶される。

分割部１３は、システマチック故障の複数の要因候補のそれぞれについて、特徴値が高い順に複数の配線を組み合わせて、接続情報２１を分割情報２５に分割しても良い。特徴値とは、例えば、接続情報２１に格納された配線に含まれる要因候補の影響の大きさに比例して大きくなる値でも良い。要因候補の影響の大きさは、例えば、要因候補が２−３層目のビアであるとき、配線に含まれるビアの数に比例する。また、要因候補の影響の大きさは、例えば、要因候補が５層目の密配線であるとき、配線が密配線の領域を通る距離や、配線が密配線の領域で隣り合う他の配線との距離に比例する。特徴値は、ビアの数や密配線の形状以外の他の要因候補の特徴についても適宜設定される。そして、特徴値は、例えば、複数の要因候補の特徴値が同じ値を示すとき、各要因候補の特徴が異なっていても、それぞれの要因候補が半導体デバイスの故障について与える影響の度合いが同じになるように設定される。

図５は、分割情報の生成を説明する図である。
図５を参照して、分割部１３による分割情報２５の生成を説明する。以下の説明では、接続情報２１に２００万の接続関係（配線）が格納されているものとする。すなわち、半導体デバイスに含まれる配線の数は、２００万本であるものとして説明する。また、特徴が２−３層目のビアである要因候補を用いて、分割部１３が接続情報２１を複数の分割情報２５に分割する処理を説明する。なお、分割部１３は、例えば、２−３層目のビアに限らず、要因情報２２に格納されている要因候補についても、同様に、接続情報２１を複数の分割情報２５に分割する。

分割部１３は、例えば、配置情報２３を参照し、接続情報２１に格納された各配線について、２−３層目のビアを通る数を求める。

そして、分割部１３は、図５の接続情報２１に示すように、２−３層目のビアが含まれる数が多い順に、接続情報２１に格納された配線を並べ替える。図５に示す接続情報２１は、説明の簡単化のため、接続情報２１に格納されたネットリストに含まれるネットＩＤのみを示したものである。ネットＩＤとは、接続情報２１に格納された配線を識別する情報である。よって、図５に示す接続情報２１は、ネットＩＤ５４３４５の配線に、４８個のビアが含まれていることを示している。なお、図５に示す接続情報２１には、２−３層目のビアの数がネットＩＤに対応付けられて格納されているが、２−３層目のビアが含まれる数が多い順に、接続情報２１に格納された配線を並べれば、接続情報２１に２−３層目のビアの数を含まなくても良い。また、分割部１３は、例えば、同じ数の２−３層目のビアを含む配線があるとき、ネットＩＤの順に配線を並べても良い。

そして、分割部１３は、例えば、２−３層目のビアの数が多い順に、１０万の配線ごとにグループ化し、それぞれのグループを分割情報２５としても良い。この場合には、図５に示すように、分割部１３は、接続情報２１を２０分割し、２０個の分割情報２５−１〜分割情報２５―２０を生成する。なお、１つの分割情報２５に含まれる配線は、１０万に限定されるものではなく、例えば、各故障情報２４に含まれる故障候補配線の数に比例して多くするなど、適宜設定しても良い。

分割部１３は、他の要因候補についても同様に、接続情報２１に格納された配線を並べ替え、接続情報２１を分割しても良い。分割部１３は、例えば、図３に示すように、要因候補が４つであるとき、各要因候補について、接続情報２１を２０分割しても良い。この場合には、分割部１３により、８０個の分割情報２５が生成される。

選択部１４は、故障情報２４と、要因情報２２とを用いて、故障情報２４の中から故障している可能性が高い第１配線を半導体デバイス毎に１つずつ選択する。

図６は、回帰式の一例を示す図である。図７は、回帰分析の結果より得られる故障率を示す図である。

図６、図７を参照して、選択部１４が第１配線を選択する処理の一例を説明する。また、算出部１５と、生成部１６との動作についても合わせて説明する。

選択部１４は、複数の故障情報２４のそれぞれから１つずつ故障候補配線を選択する。すなわち、選択部１４は、例えば、記憶部２０に１００個の故障情報２４が記憶されているとき、１００個の故障候補配線を選択する。

そして、算出部１５は、接続情報２１を分割した複数の分割情報２５のそれぞれについて、選択した複数の故障候補配線が含まれる割合を示す第１故障率を算出する。

算出部１５は、例えば、記憶部２０に８０個の分割情報２５が記憶されているとき、８０個の第１故障率を算出する。算出部１５は、分割情報２５に１０万の配線が格納され、選択部１４が選択した故障候補配線が１００個のとき、１０万の配線の中から、１００個の故障候補配線と同じ配線を検索する。そして、算出部１５は、例えば、分割情報２５に格納された１０万の配線の中に、５０個の故障候補配線が含まれているとき、第１故障率を５０／１０万と算出しても良い。なお、算出部１５は、第１故障率を複数の分割情報２５について求めたあと、各第１故障率の値を正規化しても良い。

さらに、算出部１５は、分割情報２５のそれぞれについて、分割情報２５に対応する配線の配置を示す分割配置情報２６を用いて、分割情報２５に対応する各配線に故障要因となる特徴が含まれる度合いを示す特徴値を、複数の要因候補に関して算出する。

分割情報２５に対応する各配線に故障要因となる特徴が含まれる度合いを示す特徴値は、例えば、分割情報２５に格納された配線に含まれる要因候補の影響の大きさに比例して大きくなる値でも良い。

要因候補の影響の大きさは、例えば、要因候補が２−３層目のビアであるとき、配線に含まれるビアの数に比例する。また、要因候補の影響の大きさは、例えば、要因候補が５層目の密配線であるとき、配線が密配線の領域を通る距離や、配線が密配線の領域で隣り合う他の配線との距離に比例する。特徴値は、ビアの数や密配線の形状以外の他の要因候補の特徴についても適宜算出される。そして、特徴値は、例えば、複数の要因候補の特徴値が同じ値を示すとき、各要因候補の特徴が異なっていても、それぞれの要因候補が半導体デバイスの故障について与える影響の度合いが同じになるように設定される。

生成部１６は、図６に示すように、第１故障率ｙと、算出した各特徴値ｘに寄与度ｗを付与した値との関係を示す回帰式を分割情報２５のそれぞれについて生成する。生成部１６は、例えば、記憶部２０に分割情報２５が８０個記憶されているとき、８０個の回帰式（１）〜（８０）を生成する。

第１故障率ｙと特徴値ｘとは、それぞれ算出部１５で算出された値である。第１故障率は、各分割情報２５について算出される。また、特徴値は、各分割情報２５について、要因情報２２に格納されている要因候補と同じ数だけ算出される。要因情報２２が図３に示す要因情報２２であるときには、算出部１５により、各分割情報２５について、それぞれ４つの特徴値が算出される。また、寄与度ｗは、各要因候補の特徴値ｘに対してそれぞれ付与され、回帰分析により値が求まる変数である。そして、寄与度ｗは、半導体デバイスの故障への影響の強さを示す。よって、要因候補は、回帰分析により求められる、要因候補の特徴値ｘに付与された寄与度ｗの値が高いほど、半導体デバイスの故障率ｙを高くする影響が強い要因候補であると判定される。すなわち、設計やプロセスを変更するなどして、回帰分析により求められる寄与度ｗが高い要因候補の特徴値ｘが増加すると、回帰分析により求められる寄与度ｗが低い要因候補の特徴値ｘが増加するよりも、半導体デバイスの故障する可能性が高くなる。なお、Ｃは、半導体デバイスへの故障の影響が小さいため、無視された要因候補の影響の度合いをまとめたものである。Ｃは、例えば、回帰分析の撹乱項である。

そして、算出部１５は、生成した複数の回帰式を用いて回帰分析することにより、各要因候補に対応する寄与度を算出する。

さらに、算出部１５は、第１故障率と算出した寄与度を用いて得られる第２故障率との相関関係を示す決定係数を算出する。

図７を参照して、寄与度を用いて得られる第２故障率を説明する。
図７に示す回帰式（１）は、例えば、図６に示す回帰式（１）に対応する。ただし、第２故障率は、他の回帰式（２）〜（ｎ）のいずれかを用いて算出しても良い。また、回帰式（１）の第１故障率は、正規化されているものとする。回帰式（１）には、例えば、分割情報２５−１の、第１故障率ｙ１として８０、特徴値ｘ１１として３０、特徴値ｘ１２として２０、特徴値ｘ１３として１０、および特徴値ｘ１４として４０が代入されているものとする。なお、回帰式（１）に代入された値は、例えば、複数の故障情報２４から１つずつ選択された第１配線と、分割情報２５−１と、分割配置情報２６とを用いて、算出部１５で算出された値である。

算出部１５は、図７に示す回帰式（１）を用いて回帰分析した結果、寄与度ｗ１＝０．９、寄与度ｗ２＝１．０、寄与度ｗ３＝１．０、寄与度ｗ４＝０．５が算出されたとする。このとき、第２故障率は、例えば、回帰分析により算出された寄与度を回帰式（１）に代入して得られる値である。この場合には、第２故障率は、回帰式（１’）に示される７７である。

決定係数は、選択部１４による複数の故障情報２４から選択された故障候補配線の選択が適切であり、第１故障率と第２故障率との一致の度合いが高くなると、１に近づく値を設定すれば良い。決定係数は、例えば、第１故障率と第２故障率とを、所定の式に代入することにより得られる値でも良い。決定係数は、例えば、回帰分析において用いられる決定係数の算出式により算出されても良い。

すなわち、決定係数は、実測値に基づいた第１故障率と、回帰分析の結果に基づいた第２故障率との一致の度合いが高くなると１に近づく値であるので、決定係数が高いほど回帰式の当てはまりが良く、回帰分析の結果得られる寄与度の信頼性が高いことを示す。

そして、選択部１４は、算出した決定係数が高くなるように、故障候補配線を選択する処理を繰り返し実行し、決定係数が高くなる故障候補配線を第１配線に選択する。

選択部１４による、決定係数が高くなる故障候補配線を第１配線に選択する処理の一例を説明する。

選択部１４は、複数の故障情報２４から１つずつ故障候補配線を選択する。生成部１６は、選択部１４が故障候補配線の組合せを選択すると、選択された故障候補配線を用いて回帰式を生成する。算出部１５は、生成部１６で回帰式が生成されると、回帰分析により決定係数を算出する。故障解析装置１は、選択部１４による選択処理と、生成部１６による生成処理と、算出部１５による算出処理を繰り返し実行する。そして、選択部１４は、決定係数が最も高くなる故障候補配線の組合せを検出し、その組合せに含まれる故障候補配線を、各故障情報２４から第１配線として選択しても良い。

また、選択部１４は、第１配線を選択する処理における処理負担を軽減するために、複数の故障情報２４から１つずつ故障候補配線を選択するとき、焼きなまし法や山登り法を用いても良い。

特定部１７は、選択部１４により選択された第１配線を用いて、回帰分析を行なうことにより得られる複数の寄与度の中で、高い値を示す寄与度に対応する要因候補をシステマチック故障の要因に特定する。特定部１７は、例えば、図８に示すように、各要因候補の寄与度が求まったとき、要因候補４を故障要因に特定する。なお、図８では、要因候補４は、要因候補１〜３と比較して、寄与度が高い。したがって、要因候補４の特徴に対応する特徴値が増加すると、要因候補１〜３の特徴に対応する特徴値が増加するよりも、半導体デバイスの故障する可能性が高くなることを示している。

また、特定部１７は、所定の閾値以上の寄与度を有する要因候補を故障要因に特定しても良い。特定部１７は、例えば、所定の閾値が寄与度３０のとき、図８に示すように、各要因候補の寄与度が求まった場合、要因候補１および要因候補４を故障要因に特定する。

さらに、特定部１７は、寄与度の高い順から複数の要因候補を故障要因に特定しても良い。特定部１７は、例えば、寄与度の高い順から２つの要因候補を故障要因に特定するとき、図８に示すように、各要因候補の寄与度が求まった場合、要因候補１および要因候補４を故障要因に特定する。

特定部１７は、図９に示すように、特定したシステマチック故障の要因を特定情報２７に格納する。図９は、特定情報２７の一例を示す。要因ＩＤとは、特定した故障要因を識別するための情報である。特徴とは、特定した故障要因の構成を示す情報である。状態とは、特定した故障要因の状態を示す情報である。

また、特定部１７は、選択部１４により選択された第１配線を用いて、回帰分析を行なうことにより得られる決定係数が所定の閾値以下となったとき、故障要因の特定を終了しても良い。所定の閾値には、例えば、決定係数＝０．５とするなど、回帰式の信頼性が保たれるように設定しても良い。

そして、特定部１７は、システマチック故障の要因を特定したとき、特定したシステマチック故障の要因を出力する。また、特定部１７は、システマチック故障の要因の特定が終了したとき、特定情報２７に格納されたシステマチック故障の要因を出力しても良い。特定部１７は、例えば、記憶部２０や後述する表示装置４０７に故障要因を出力しても良い。

抽出部１８は、複数の故障情報２４の中から、故障をしたとき、半導体デバイスの出力を第１配線が故障をしたときの出力と同じ出力にする、第２配線をそれぞれ抽出する。抽出部１８は、第２配線を抽出するとき、例えば、接続情報２１を検索し、選択した第１配線の故障差関数と一致する故障差関数を有する故障候補配線を第２配線として抽出しても良い。また、抽出部１８は、選択した第１配線の故障差関数と一致する故障差関数を有する故障候補配線が、接続情報２１に複数あるとき、その複数の故障候補配線を第２配線として抽出しても良い。すなわち、第２配線とは、第１配線が故障したとき、第２配線が故障していなくても、論理故障診断で第１配線の故障に付随して検出される故障候補配線のことである。

図１０は、故障差関数を用いた付随する故障候補配線の抽出を説明する図である。
図１０を参照して、故障差関数を用いて第２配線を抽出する処理を説明する。図１０に示す論理回路３００において、配線１〜配線３は、図１０に示す故障情報２４に格納されているネットＩＤ１〜ネットＩＤ３に対応する配線である。なお、ＦＦ３０１〜ＦＦ３０３は、スキャン・フリップフロップでも良い。また、ｘ１は、ＦＦ３０１から出力される信号である。ｘ２は、ＦＦ３０２から出力される信号である。

選択部１４により、故障情報２４のネットＩＤ１に対応する配線１が第１配線に選択されたとき、抽出部１８は、配線１に０縮退故障を仮定して故障差関数＝ｘ１＋ｘ２を求める。さらに、抽出部１８は、配線２に０縮退故障を仮定して故障差関数＝ｘ１＋ｘ２を求める。また、抽出部１８は、配線３に０縮退故障を仮定して故障差関数＝ｎｏｔｘ１・ｘ２を求める。そして、抽出部１８は、配線１と配線２とが同じ故障差関数を持つので、論理故障診断において、第１配線の故障に付随して故障候補配線であると検出された第２配線として、配線２を抽出する。

上述の説明において、抽出部１８は、図１０に示す故障情報２４の配線１〜配線３に対応するレコードに０縮退故障が格納されているので、各配線に０縮退故障を仮定して故障差関数を求めている。抽出部１８は、図１０に示す故障情報２４の配線１〜配線３に対応するレコードに０縮退故障以外の他の種類の故障が格納されているとき、格納されている他の種類の故障を各配線に仮定して故障差関数を求めても良い。

削除部１９は、選択部１４で選択された第１配線と、抽出部１８で抽出された第２配線とを複数の故障情報２４からそれぞれ削除する。

そして、処理部１２は、第１配線と第２配線とを削除した各故障情報２４を用いて、選択部１４と、特定部１７と、抽出部１８と、削除部１９とに、それぞれ選択処理と、特定処理と、抽出処理と、削除処理とを実行させる処理をする。

以上のように、実施形態の故障解析装置１は、故障情報２４に含まれる故障している可能性の高い故障候補配線（第１配線）を用いて支配的な故障要因を特定する。さらに、故障解析装置１は、第１配線と第１配線の故障に付随する故障候補配線（第２配線）とを故障情報から削除し、再度故障要因を特定する。これにより、故障解析装置１は、第１配線の故障に起因する故障要因だけでなく、他の故障要因も特定することができる。

したがって、ユーザは、故障解析装置１により特定された複数の故障要因を参照し、支配的な故障要因以外の故障要因についても考慮した設計をすることで、半導体デバイスの歩留まりを向上することができる。

図１１〜図１３は、故障要因を特定する処理を示すフローチャートである。
図１１〜図１３を参照して、図１に示す故障解析装置１が故障要因を特定する処理を説明する。

図１１を参照して説明する。
分割部１３は、接続情報２１を分割し、複数の分割情報２５を生成する（Ｓ１０１）。Ｓ１０１の処理には、例えば、図５を参照して説明した分割処理を用いても良い。そして、処理部１２は、複数の分割情報２５について、それぞれ対応する分割配置情報２６を生成する。

選択部１４は、複数の故障情報２４から故障候補配線を１つずつ選択する（Ｓ１０２）。

算出部１５は、接続情報２１を分割した複数の分割情報２５のそれぞれについて、選択した複数の故障候補配線が格納されている割合を示す第１故障率を算出する（Ｓ１０３）。

算出部１５は、分割情報２５のそれぞれについて、要因情報２２と、分割配置情報２６とを用いて、分割情報２５に格納された各配線に要因候補が含まれる度合いを示す特徴値を、要因情報２２に格納されている要因候補それぞれに関して算出する（Ｓ１０４）。

生成部１６は、算出した第１故障率と算出した特徴値に寄与度を付与した値との関係を示す回帰式を分割情報２５のそれぞれについて生成する（Ｓ１０５）。

算出部１５は、生成した複数の回帰式を用いて回帰分析することにより、各要因候補に対応する寄与度を算出する（Ｓ１０６）。

算出部１５は、第１故障率と算出した寄与度を用いて得られる第２故障率との相関関係を示す決定係数を算出する（Ｓ１０７）。

選択部１４は、後述するＳ２０１において、前回までに保持された決定係数よりも、Ｓ１０７で算出された決定係数が大きいか否かを判定する（Ｓ１０８）。そして、選択部１４は、前回までに保持された決定係数よりも、Ｓ１０７で算出された決定係数が大きいとき（Ｓ１０８にてＹｅｓ）、Ｓ２０１の処理を実行する。また、選択部１４は、Ｓ１０７で算出された決定係数が前回までに保持された決定係数以下のとき（Ｓ１０８にてＮｏ）、Ｓ２０２の処理を実行する。

図１２を参照して説明する。
選択部１４は、直前にＳ１０２または後述するＳ２０３において選択された故障候補配線の組合せと決定係数とを保持する（Ｓ２０１）。このとき、選択部１４は、前回までに保持された、故障候補配線の組合せと決定係数とに、今回保持する故障候補配線の組合せと決定係数とを上書き更新しても良い。これにより、選択部１４は、回帰分析により算出される決定係数が高くなる故障候補配線の組合せを検索することができる。なお、選択部１４は、故障候補配線の組合せと決定係数とを記憶部２０に保持しても良いし、制御部１０が有するキャッシュ領域に保持しても良い。

選択部１４は、複数の故障情報２４から１つずつ選択する故障候補配線の組合せについて、全ての組合せを選択したか否かを判定する（Ｓ２０２）。選択部１４は、複数の故障情報２４から１つずつ選択する故障候補配線の組合せについて、全ての組合せを選択していないとき（Ｓ２０２にてＮｏ）、選択した故障候補配線のうちの１つを変更し（Ｓ２０３）、Ｓ１０３の処理を実行する。選択部１４は、例えば、前回までに選択した故障候補配線の組合せを保持しておき、Ｓ２０３において、前回までに選択した故障候補配線の組合せと、今回選択した故障候補配線の組合せとが異なるように、故障候補配線のうちの１つを変更しても良い。また、選択部１４は、Ｓ２０３において、焼きなまし法や山登り法を用いて、故障候補配線のうち１つを変更しても良い。この場合、選択部１４は、Ｓ２０２において、１つずつ選択する故障候補配線の組合せについて、全ての組合せを選択していなくても、最大の決定係数が得られると予測される故障候補配線の組合せが得られたとき、後述するＳ２０４の処理を実行しても良い。

選択部１４が複数の故障情報２４から１つずつ選択する故障候補配線の組合せについて、全ての組合せを選択したとき（Ｓ２０２にてＹｅｓ）、特定部１７は、最後に保持した決定係数が所定の閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ２０４）。

特定部１７が最後に保持した決定係数が所定の閾値より大きいと判定したとき（Ｓ２０４にてＹｅｓ）、選択部１４は、保持した決定係数に関連する故障候補配線の組合せについて、Ｓ１０５で生成した回帰式の当てはまりが良いと判定する。そして、選択部１４は、最後に保持した保障候補配線の組合せに含まれる故障候補配線のそれぞれを、故障している可能性の高い第１配線として選択する（Ｓ２０５）。回帰式の当てはまりが良いとは、回帰式の結果により得られる寄与度の信頼性が高いことを意味する。したがって、特定部１７は、後述する寄与度を用いて故障要因を特定するＳ２０６において、精度よく故障要因を特定することができる。

特定部１７は、第１配線を用いて、Ｓ１０５の回帰分析により算出された複数の要因候補に対応する寄与度の中で、高い値を示す寄与度に対応する要因候補を故障要因に特定する（Ｓ２０６）。

特定部１７は、特定した故障要因を出力する（Ｓ２０７）。また、特定部１７は、故障要因を特定するごとに特定した故障要因を特定情報２７に記憶しておき、Ｓ２０４において、システマチック故障の要因の特定を終了すると判定したとき、特定情報２７に記憶された故障要因を出力しても良い。

図１３を参照して説明する。
抽出部１８は、接続情報２１を検索し、複数の故障情報２４からそれぞれ第１配線の故障差関数と同じ故障差関数を有する第２配線を抽出する（Ｓ３０１）。すなわち、抽出部１８は、複数の故障情報２４の中から、故障をしたとき、半導体デバイスの出力を第１配線が故障をしたときの出力と同じ出力にする、第２配線をそれぞれ抽出する。

削除部１９は、Ｓ３０１において、第２配線が抽出されたか否かを判定する（Ｓ３０２）。

削除部１９は、Ｓ３０１において、第２配線が抽出されたとき（Ｓ３０２にてＹｅｓ）、第１配線と第２配線とを複数の故障情報２４からそれぞれ削除する（Ｓ３０３）。

そして、処理部１２は、各故障情報２４を第１配線と第２配線とを削除した故障情報２４に更新し、Ｓ１０２の処理を実行する（Ｓ３０４）。

削除部１９は、Ｓ３０１において、第２配線が抽出されなかったとき（Ｓ３０２にてＮｏ）、第１配線を複数の故障情報２４からそれぞれ削除する（Ｓ３０５）。

そして、処理部１２は、各故障情報２４を、第１配線を削除した故障情報２４に更新し、Ｓ１０２の処理を実行する（Ｓ３０６）。

図１２を参照して説明する。
Ｓ２０４において、最後に保持した決定係数が所定の閾値以下と判定したとき（Ｓ２０４にてＮｏ）、特定部１７は、保持した決定係数に関連する故障候補配線の組合せについて、Ｓ１０５で生成した回帰式の当てはまりが悪いと判定する。そして、特定部１７は、システマチック故障の要因の特定を終了する。なお、回帰式の当てはまりが悪いとは、回帰式の結果により得られる寄与度の信頼性が低いことを意味する。したがって、特定部１７は、回帰式の当てはまりが悪いとき、Ｓ２０６において、精度よく故障要因を特定することができないので、システマチック故障の要因の特定を終了する。

図１４は、コンピュータ装置の一実施例を示すブロック図である。
図１４を参照して、故障解析装置１の構成について説明する。

図１４において、コンピュータ装置４００は、制御回路４０１と、記憶装置４０２と、読書装置４０３と、記録媒体４０４と、通信インターフェイス４０５（通信Ｉ／Ｆ）と、入出力インターフェイス４０６（入出力Ｉ／Ｆ）と、表示装置４０７と、ネットワーク４０８とを備えている。また、各構成要素は、バス４０９により接続されている。

制御回路４０１は、コンピュータ装置４００全体の制御をする。そして、制御回路４０１は、例えば、ＣＰＵ、マルチコアＣＰＵ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）およびＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）などである。制御回路４０１は、例えば、図１において、制御部１０として機能する。なお、記憶部２０に含まれる接続情報２１と、要因情報２２と、配置情報２３と、故障情報２４と、分割情報２５と、分割配置情報２６と、特定情報２７とは、例えば、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ、およびＰＬＤのキャッシュに記憶されても良い。

記憶装置４０２は、各種データを記憶する。そして、記憶装置４０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリや、ＨＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ）などで構成される。記憶装置４０２は、例えば、図１において、記憶部２０として機能する。そして、記憶装置４０２は、例えば、図１に示す、接続情報２１と、要因情報２２と、配置情報２３と、故障情報２４と、分割情報２５と、分割配置情報２６と、特定情報２７とを記憶しても良い。

また、ＲＯＭは、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭは、制御回路４０１のワークエリアとして使用される。ＨＤは、ＯＳ、アプリケーションプログラム、ファームウェアなどのプログラム、および各種データを記憶している。

記憶装置４０２は、例えば、制御回路４０１を、制御部１０として機能させる故障解析プログラムを記憶する。

故障解析処理をするとき、故障解析装置１は、記憶装置４０２に記憶された故障解析プログラムをＲＡＭに読み出す。そして、ＲＡＭに読み出された故障解析プログラムを制御回路４０１で実行することで、故障解析装置１は、故障解析処理を実行する。

なお、故障解析プログラムは、制御回路４０１が通信インターフェイス４０５を介してアクセス可能であれば、ネットワーク４０８上のサーバが有する記憶装置に記憶されていても良い。

読書装置４０３は、制御回路４０１に制御され、着脱可能な記録媒体４０４のデータのリード／ライトを行なう。そして、読書装置４０３は、例えば、ＦＤＤ（Ｆｌｏｐｐｙ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）、ＤＶＤＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＢＤＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）およびＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）などである。

記録媒体４０４は、各種データを保存する。記録媒体４０４は、例えば、故障解析プログラムを記憶する。さらに、記録媒体４０４は、図１に示す、接続情報２１と、要因情報２２と、配置情報２３と、故障情報２４と、分割情報２５と、分割配置情報２６と、特定情報２７とを記憶しても良い。

そして、記録媒体４０４は、読書装置４０３を介してバス４０９に接続され、制御回路４０１が読書装置４０３を制御することにより、データのリード／ライトが行なわれる。また、記録媒体４０４は、例えば、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ Ｄｉｓｋ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）、およびフラッシュメモリなどである。

通信インターフェイス４０５は、ネットワーク４０８を介してコンピュータ装置４００と他の装置とを通信可能に接続する。

入出力インターフェイス４０６は、例えば、キーボード、マウス、およびタッチパネルなどと接続され、接続された装置から各種情報を示す信号が入力されると、バス４０９を介して入力された信号を制御回路４０１に出力する。また、入出力インターフェイス４０６は、制御回路４０１から出力された各種情報を示す信号がバス４０９を介して入力されると、接続された各種装置にその信号を出力する。入出力インターフェイス４０６は、例えば、図１において、入出力部３０として機能する。

表示装置４０７は、例えば、入出力インターフェイス４０６に接続され、各種情報を表示する。表示装置４０７は、例えば、特定部１７で特定された故障要因を表示する。

ネットワーク４０８は、例えば、ＬＡＮ、無線通信、またはインターネットなどであり、コンピュータ装置４００と他の装置を通信接続する。

以上のように、実施形態の故障解析装置１は、故障している可能性が高い第１配線を用いて故障要因を特定し、第１配線と第１配線の故障に付随する第２配線とを故障情報２４から削除し、再度故障要因を特定する。これにより、故障解析装置１は、システマチック故障の複数の要因を特定することができる。よって、ユーザは、支配的な故障要因以外の故障要因についても考慮して設計をすることで、半導体デバイスの歩留まりを向上することができる。

実施形態の故障解析装置１は、故障情報２４から第２配線を抽出するとき、故障している可能性が高い第１配線の故障差関数と同じ故障差関数を有する故障候補配線を第２配線として抽出する。これにより、故障解析装置１は、第１配線が故障したとき、論理診断により付随して故障していると判定される第２配線を抽出することができる。よって、故障解析装置１は、第１配線と第２配線とを削除した故障情報２４を用いて再度故障要因の解析をすることにより、第１配線の故障に付随する第２配線の影響を省いた解析ができるので、故障要因の特定精度を向上することができる。

実施形態の故障解析装置１は、回帰分析により得られる決定係数が所定の閾値以下となったとき、システマチック故障の要因の特定を終了する。これにより、故障解析装置１は、当てはまりの良い回帰式を用いて故障要因の解析をするので、故障要因の特定精度を向上することができる。

なお、本実施形態は、以上に述べた実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。

以上記載した各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。なお、本発明は、以下の付記に限定されるものではない。
（付記１）
複数の半導体デバイス毎に故障している可能性のある故障候補配線を示す故障情報と、システマチック故障の要因となり得る複数の要因候補を示す要因情報とを用いて、前記故障情報の中から故障している可能性が高い第１配線を前記半導体デバイス毎に１つずつ選択し、
前記選択した第１配線を用いて回帰分析を行なうことにより得られる前記システマチック故障の複数の要因候補に対応する、前記半導体デバイスの故障への影響の強さを示す寄与度 の中で、高い値を示す寄与度に対応する要因候補を前記システマチック故障の要因に特定し、
前記故障情報の中から、前記第１配線が故障をしたと仮定したときの故障シミュレーション結果と、故障を仮定したとき同じ故障シミュレーション結果にする第２配線を、前記半導体デバイス毎に抽出し、
前記第１配線と前記第２配線とを前記故障情報から削除し、
前記第１配線と前記第２配線とを削除した各半導体デバイスの故障情報を用いて、前記選択処理と、前記特定処理と、前記抽出処理と、前記削除処理とを実行する
処理をコンピュータに実行させる故障解析プログラム。
（付記２）
前記第２配線を抽出する処理において、
前記半導体デバイスに含まれる複数の素子の接続関係を示す接続情報を検索し、
前記選択した第１配線の故障差関数と一致する故障差関数を有する前記第２配線を抽出する
処理をコンピュータに実行させる付記１に記載の故障解析プログラム。
（付記３）
前記システマチック故障の要因を特定する処理において、
前記回帰分析により得られる決定係数が所定の閾値以下となったとき、前記システマチック故障の要因の特定を終了する
処理をコンピュータに実行させる付記１または２に記載の故障解析プログラム。
（付記４）
前記第１配線を選択する処理において、
前記半導体デバイスに含まれる複数の素子の接続関係を示す接続情報を分割し、
前記各半導体デバイスの故障情報のそれぞれから１つずつ故障候補配線を選択し、
前記接続情報を分割した複数の分割情報のそれぞれについて、前記選択した複数の故障候補配線に対応する接続関係が含まれる割合を示す第１故障率を算出し、
前記分割情報のそれぞれについて、前記分割情報に対応する配線の配置を示す分割配置情報を用いて、前記分割情報に対応する各配線に前記システマチック故障の要因となる特徴が含まれる度合いを示す特徴値を、前記システマチック故障の複数の要因候補に関して算出し、
前記算出した第１故障率と前記算出した特徴値に寄与度を付与した値との関係を示す回帰式を前記分割情報のそれぞれについて生成し、
前記生成した複数の回帰式を用いて回帰分析することにより、前記各要因候補に対応する寄与度を算出し、
前記第１故障率と前記算出した寄与度を用いて得られる第２故障率との相関関係を示す決定係数を算出し、
前記算出した決定係数が高くなるように、前記故障候補配線を選択する処理を繰り返し実行し、前記決定係数が高くなる故障候補配線を前記第１配線に選択する
処理をコンピュータに実行させる付記１〜３のいずれか一つに記載の故障解析プログラム。
（付記５）
前記接続情報を分割する処理において、
前記接続情報に対応する配線の配置を示す配置情報を用いて、前記半導体デバイスが有する配線のそれぞれについて、前記システマチック故障の要因となる特徴が含まれる度合いを示す特徴値を、前記システマチック故障の複数の要因候補に関して算出し、
前記システマチック故障の複数の要因候補のそれぞれについて、前記特徴値が高い順に複数の配線を組み合わせて、前記接続情報を前記分割情報に分割する
処理をコンピュータに実行させる付記４に記載の故障解析プログラム。
（付記６）
前記システマチック故障の要因の特定したとき、前記システマチック故障の要因を出力する
処理をコンピュータに実行させる付記３に記載の故障解析プログラム。
（付記７）
複数の半導体デバイス毎に故障している可能性のある故障候補配線を示す故障情報と、システマチック故障の要因となり得る複数の要因候補を示す要因情報とを用いて、前記故障情報の中から故障している可能性が高い第１配線を前記半導体デバイス毎に１つずつ選択する選択部と、
前記選択部が選択した第１配線を用いて回帰分析を行なうことにより得られる前記システマチック故障の複数の要因候補に対応する、前記半導体デバイスの故障への影響の強さを示す寄与度の中で、高い値を示す寄与度に対応する要因候補を前記システマチック故障の要因に特定する特定部と、
前記故障情報の中から、前記第１配線が故障をしたと仮定したときの故障シミュレーション結果と、故障を仮定したとき同じ故障シミュレーション結果にする第２配線を、前記半導体デバイス毎に抽出する抽出部と、
前記第１配線と前記第２配線とを前記故障情報から削除する削除部と、
前記第１配線と前記第２配線とを削除した各半導体デバイスの故障情報を用いて、前記選択処理と、前記特定処理と、前記抽出処理と、前記削除処理とを実行する処理をする処理部と、
を備えることを特徴とする故障解析装置。
（付記８）
コンピュータによって実行される故障解析方法であって、
前記コンピュータは、
複数の半導体デバイス毎に故障している可能性のある故障候補配線を示す故障情報と、システマチック故障の要因となり得る複数の要因候補を示す要因情報とを用いて、前記故障情報の中から故障している可能性が高い第１配線を前記半導体デバイス毎に１つずつ選択し、
前記選択した第１配線を用いて回帰分析を行なうことにより得られる前記システマチック故障の複数の要因候補に対応する、前記半導体デバイスの故障への影響の強さを示す寄与度の中で、高い値を示す寄与度に対応する要因候補を前記システマチック故障の要因に特定し、
前記故障情報の中から、前記第１配線が故障をしたと仮定したときの故障シミュレーション結果と、故障を仮定したとき同じ故障シミュレーション結果にする第２配線を、前記半導体デバイス毎に抽出し、
前記第１配線と前記第２配線とを前記故障情報から削除し、
前記第１配線と前記第２配線とを削除した各半導体デバイスの故障情報を用いて、前記選択処理と、前記特定処理と、前記抽出処理と、前記削除処理とを実行する
ことを実行する故障解析方法。

１ 故障解析装置
２ ウェハ
１０ 制御部
１１ 取得部
１２ 処理部
１３ 分割部
１４ 選択部
１５ 算出部
１６ 生成部
１７ 定部
１８ 抽出部
１９ 削除部
２０ 記憶部
２１ 接続情報
２２ 要因情報
２３ 配置情報
２４ 各故障情報
２４ 故障情報
２５ 各分割情報
２５ 分割情報
２６ 分割配置情報
２７ 特定情報
３０ 入出力部
３１ 入力部
３２ 出力部
３００ 論理回路
４００ コンピュータ装置
４０１ 制御回路
４０２ 記憶装置
４０３ 読書装置
４０４ 記録媒体
４０５ 通信インターフェイス
４０６ 入出力インターフェイス
４０７ 表示装置
４０８ ネットワーク
４０９ バス

Claims (5)

1. 複数の半導体デバイス毎に故障している可能性のある故障候補配線を示す故障情報と、システマチック故障の要因となり得る複数の要因候補を示す要因情報とを用いて、前記故障情報の中から故障している可能性が高い第１配線を前記半導体デバイス毎に１つずつ選択し、
   前記選択した第１配線を用いて回帰分析を行なうことにより得られる前記システマチック故障の複数の要因候補に対応する、前記半導体デバイスの故障への影響の強さを示す寄与度の中で、高い値を示す寄与度に対応する要因候補を前記システマチック故障の要因に特定し、
   前記故障情報の中から、前記第１配線が故障をしたと仮定したときの故障シミュレーション結果と、故障を仮定したとき同じ故障シミュレーション結果にする第２配線を、前記半導体デバイス毎に抽出し、
   前記第１配線と前記第２配線とを前記故障情報から削除し、
   前記第１配線と前記第２配線とを削除した各半導体デバイスの故障情報を用いて、前記選択処理と、前記特定処理と、前記抽出処理と、前記削除処理とを実行する
   処理をコンピュータに実行させる故障解析プログラム。
2. 前記第２配線を抽出する処理において、
   前記半導体デバイスに含まれる複数の素子の接続関係を示す接続情報を検索し、
   前記選択した第１配線の故障差関数と一致する故障差関数を有する前記第２配線を抽出する
   処理をコンピュータに実行させる請求項１に記載の故障解析プログラム。
3. 前記システマチック故障の要因を特定する処理において、
   前記回帰分析により得られる決定係数が所定の閾値以下となったとき、前記システマチック故障の要因の特定を終了する
   処理をコンピュータに実行させる請求項１または２に記載の故障解析プログラム。
4. 複数の半導体デバイス毎に故障している可能性のある故障候補配線を示す故障情報と、システマチック故障の要因となり得る複数の要因候補を示す要因情報とを用いて、前記故障情報の中から故障している可能性が高い第１配線を前記半導体デバイス毎に１つずつ選択する選択部と、
   前記選択部が選択した第１配線を用いて回帰分析を行なうことにより得られる前記システマチック故障の複数の要因候補に対応する、前記半導体デバイスの故障への影響の強さを示す寄与度の中で、高い値を示す寄与度に対応する要因候補を前記システマチック故障の要因に特定する特定部と、
   前記故障情報の中から、前記第１配線が故障をしたと仮定したときの故障シミュレーション結果と、故障を仮定したとき同じ故障シミュレーション結果にする第２配線を、前記半導体デバイス毎に抽出する抽出部と、
   前記第１配線と前記第２配線とを前記故障情報から削除する削除部と、
   前記第１配線と前記第２配線とを削除した各半導体デバイスの故障情報を用いて、前記選択処理と、前記特定処理と、前記抽出処理と、前記削除処理とを実行する処理をする処理部と、
   を備えることを特徴とする故障解析装置。
5. コンピュータによって実行される故障解析方法であって、
   前記コンピュータは、
   複数の半導体デバイス毎に故障している可能性のある故障候補配線を示す故障情報と、システマチック故障の要因となり得る複数の要因候補を示す要因情報とを用いて、前記故障情報の中から故障している可能性が高い第１配線を前記半導体デバイス毎に１つずつ選択し、
   前記選択した第１配線を用いて回帰分析を行なうことにより得られる前記システマチック故障の複数の要因候補に対応する、前記半導体デバイスの故障への影響の強さを示す寄与度の中で、高い値を示す寄与度に対応する要因候補を前記システマチック故障の要因に特定し、
   前記故障情報の中から、前記第１配線が故障をしたと仮定したときの故障シミュレーション結果と、故障を仮定したとき同じ故障シミュレーション結果にする第２配線を、前記半導体デバイス毎に抽出し、
   前記第１配線と前記第２配線とを前記故障情報から削除し、
   前記第１配線と前記第２配線とを削除した各半導体デバイスの故障情報を用いて、前記選択処理と、前記特定処理と、前記抽出処理と、前記削除処理とを実行する
   ことを実行する故障解析方法。

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