JP6063313B2 - 電子デバイスの製造支援システム、製造支援方法及び製造支援プログラム - Google Patents

電子デバイスの製造支援システム、製造支援方法及び製造支援プログラム Download PDF

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Description

本発明の実施形態は、電子デバイスの製造支援システム、製造支援方法及び製造支援プログラムに関する。
半導体デバイスや磁気デバイス、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）などの電子デバイスがある。電子デバイスの製造においては、微細化にともない、より厳しい寸法管理が求められている。このため、電子デバイスの製造では、検査工程での測定値を基に、製造条件の改善策を立案し、製造装置の加工条件の設定を補正することが行われている。
実際に実施する改善策は、専門の知識を有する技術者の費用対効果の試算に基づいて決定される。しかしながら、技術者の手作業による改善策の立案及び効果の試算では、時間がかかる、計算ミスが多い、専門的知識やスキルがないと実施できない、及び、専門の製造工程の改善策しか立案できないなどの問題がある。このように、改善策の決定は、高度な専門的知識を必要とし、かつ専門的知識を有する技術者でも時間がかかっているのが、現状である。このため、電子デバイスの製造では、容易かつ適切に製造条件の改善策を決定できるようにすることが望まれる。
特開２００９−１７０５０２号公報
本発明の実施形態は、製造条件の改善策の決定を支援する電子デバイスの製造支援システム、製造支援方法及び製造支援プログラムを提供する。
本発明の実施形態によれば、検査データ取得部と、分類別バラツキ計算部と、要因別データ取得部と、要因別バラツキ計算部と、を備えた製造支援システムが提供される。前記検査データ取得部は、対象となる電子デバイスを特定するための特定情報を基に、検査工程で取得された寸法の情報と前記特定情報とを含む複数の検査データを保管する検査データベースから、前記対象となる電子デバイスの前記検査データを取得する。前記分類別バラツキ計算部は、前記対象となる電子デバイスの前記検査データを基に、前記電子デバイスのロット間、基板間及び基板面内の位置の少なくともいずれかを含む分類別に、前記対象となる電子デバイスの寸法のバラツキを計算する。前記要因別データ取得部は、電子デバイスの品種の情報と、その品種における製造工程の情報と、その製造工程に対して前記分類別に過去に立案された複数の寸法のバラツキ要因の情報と、それらの各バラツキ要因のそれぞれに対する複数の改善策の情報と、を含む複数の改善履歴データを保管するナレッジデータベースから、前記特定情報を基に、前記対象となる電子デバイスの前記改善履歴データを取得する。前記要因別バラツキ計算部は、前記対象となる電子デバイスの前記改善履歴データに含まれる前記複数のバラツキ要因の情報を基に、前記対象となる電子デバイスの複数のバラツキ要因を決定し、決定した前記複数のバラツキ要因別の寸法のバラツキを計算するとともに、前記改善履歴データに含まれる前記複数の改善策の情報を基に、前記対象となる電子デバイスの複数の改善策を決定する。
実施形態に係る製造支援システムを表す模式的ブロック図である。 実施形態に係る製造支援装置の制御部及び記憶部を模式的に表す機能ブロック図である。 実施形態に係るクライアント端末の入力画面の一例を表す模式図である。 実施形態に係る分類別バラツキ計算部のバラツキの計算式の一例を表す模式図である。 図５（ａ）〜図５（ｃ）は、実施形態に係る要因別バラツキ計算部の計算の一例を表す模式図である。 図６（ａ）〜図６（ｃ）は、実施形態に係る歩留り計算部の計算の一例を表す模式図である。 実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。 実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。 実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。 実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。 実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。 実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。 実施形態に係る製造支援システムの動作を模式的に表すフローチャートである。 実施形態に係る別の製造支援システムを表す模式的ブロック図である。
以下に、各実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
図１は、実施形態に係る製造支援システムを表す模式的ブロック図である。
図１に表したように、製造支援システム１０は、例えば、製造支援装置２０と、クライアント端末３０と、を備える。製造支援装置２０とクライアント端末３０とは、ネットワーク１２を介して相互に接続されている。すなわち、製造支援装置２０とクライアント端末３０とは、ネットワーク１２を介して相互に通信を行うことができる。
製造支援システム１０は、半導体デバイスや磁気デバイスなどの電子デバイスの製造工程の改善の意思決定を支援するシステムである。より詳しくは、複数枚の基板を１ロットとして扱い、かつ基板上に複数のデバイスを並べて形成する電子デバイスの製造工程の改善の意思決定を支援する。以下では、半導体デバイスを例に説明を行う。半導体デバイスにおいて、基板には、ウェーハが用いられる。以下では、２５枚のウェーハを１ロットとし、各ウェーハに複数の半導体デバイスを形成する場合を例に説明を行う。
製造支援システム１０において、ユーザは、クライアント端末３０から製造支援装置２０にアクセスする。そして、ユーザは、対象となる半導体デバイスを特定するための特定情報をクライアント端末３０を介して製造支援装置２０に入力する。この例では、所望の半導体デバイスの製造に関連する情報（以下、製造情報と称す）を、特定情報として入力する。製造情報には、例えば、半導体デバイスの品種（製品名）、半導体デバイスの製造工程、半導体デバイスの検査に用いられた検査装置、及び、半導体デバイスを製造した期間などの情報が含まれる。製造情報は、これらに限ることなく、他の情報などを含んでもよい。また、特定情報は、製造情報に限ることなく、例えば、半導体デバイス毎に付与された識別番号などでもよい。
製造支援装置２０は、入力された製造情報を基に、当該半導体デバイスの寸法のバラツキを解析する。また、製造支援装置２０は、過去に実施した改善策の情報に基づいて、有効な改善策を求めるとともに、その改善策を実施した場合の効果を試算する。そして、製造支援装置２０は、求めた改善策及び効果の試算結果の情報などをクライアント端末３０に出力する。
クライアント端末３０は、製造支援装置２０から出力された情報を表示する。ユーザは、表示された改善策及び効果の試算結果などを基に、実際に実施する改善策を決定する。これにより、製造支援システム１０では、製造工程の改善策の意思決定を支援することができる。このように、製造支援システム１０は、電子デバイスの製造工程の改善策の意思決定を支援する処理（以下、意思決定支援処理と称す）を実行する。
ネットワーク１２は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）などの特定のエリアを接続するネットワークでもよいし、インターネットなどの公共ネットワークでもよい。
製造支援装置２０は、例えば、制御部２１と、記憶部２２と、ネットワークインタフェース２３（以下、ネットワークＩ／Ｆ２３と称す）と、を含む。
制御部２１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）などのプロセッサである。
記憶部２２には、意思決定支援処理を実行するための製造支援プログラム２０ｐが記憶されている。記憶部２２は、例えば、製造支援プログラム２０ｐなどの各種のプログラムやデータを記憶したＲＯＭ領域と、制御の過程で生じた種々のデータを一時的に記憶するＲＡＭ領域と、を有する。制御部２１は、記憶部２２から各種のプログラムを読み出し、これを逐次処理することによって製造支援装置２０の各部を統括的に制御する。記憶部２２には、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びハードディスクなどの記憶装置が用いられる。記憶部２２は、例えば、これらの各種の記憶装置を組み合わせて構成してもよい。
ネットワークＩ／Ｆ２３は、製造支援装置２０をネットワーク１２に接続する。ネットワークＩ／Ｆ２３は、制御部２１と電気的に接続されている。制御部２１は、例えば、ネットワークＩ／Ｆ２３を介してネットワーク１２に接続される。ネットワークＩ／Ｆ２３は、例えば、モデムやルータなどである。ネットワークＩ／Ｆ２３には、ネットワーク１２の規格に準拠した機器が用いられる。
製造支援装置２０は、例えば、アプリケーションサーバである。製造支援装置２０は、例えば、１台のサーバでもよいし、複数台のサーバを組み合わせたサーバファームでもよい。
クライアント端末３０は、例えば、制御部３１と、記憶部３２と、入力部３３と、表示部３４と、ネットワークインタフェース３５（ネットワークＩ／Ｆ３５）と、を含む。
制御部３１は、例えば、製造支援装置２０の制御部２１と同様に、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサである。ネットワークＩ／Ｆ３５は、クライアント端末３０をネットワーク１２に接続する。ネットワークＩ／Ｆ３５は、製造支援装置２０のネットワークＩ／Ｆ２３と同様であるから、詳細な説明は省略する。
入力部３３には、例えば、キーボードやマウスなどが用いられる。入力部３３は、例えば、情報や制御部３１に対する指示の入力を行うことができる任意の入力装置でよい。表示部３４には、例えば、液晶ディスプレイなどが用いられる。表示部３４は、例えば、制御部３１の制御に応じた画面を表示できる任意の表示装置でよい。
記憶部３２には、製造支援システム１０に対応したクライアントプログラム３０ｐが記憶されている。記憶部３２は、例えば、クライアントプログラム３０ｐなどの各種のプログラムやデータを記憶したＲＯＭ領域と、制御の過程で生じた種々のデータを一時的に記憶するＲＡＭ領域と、を有する。制御部３１は、記憶部３２から各種のプログラムを読み出し、これを逐次処理することによってクライアント端末３０の各部を統括的に制御する。記憶部３２には、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びハードディスクなどの各種の記憶装置が用いられる。記憶部３２は、例えば、これらの各種の記憶装置を組み合わせて構成してもよい。
クライアントプログラム３０ｐは、例えば、製造支援システム１０に対応した専用のプログラムでもよいし、汎用のウェブブラウザなどでもよい。クライアントプログラム３０ｐは、例えば、入力部３３からの情報や指示の入力を受け付ける処理と、入力された指示に応答して製造支援装置２０にアクセスする処理と、そのアクセス結果などに応じた種々の画面を表示部３４に表示する処理と、を実行できればよい。
クライアント端末３０は、例えば、パーソナルコンピュータである。クライアント端末３０は、例えば、製造支援システム１０用に専用に設計された端末でもよい。クライアント端末３０は、例えば、スマートフォンやタブレットコンピュータなどのポータブル型の端末でもよい。クライアント端末３０は、有線でネットワーク１２に接続してもよいし、無線でネットワーク１２に接続してもよい。
なお、この例では、１台のクライアント端末３０が示されているが、製造支援システム１０は、複数台のクライアント端末３０を含んでもよい。複数台のクライアント端末３０のそれぞれが、製造支援装置２０にアクセスできるようにしてもよい。
ネットワーク１２には、データベース（ＤＢ）群４０が接続されている。ＤＢ群４０には、例えば、マスタＤＢ４１と、検査ＤＢ４２と、ナレッジＤＢ４３と、シミュレーションＤＢ４４と、不良情報ＤＢ４５と、生産計画ＤＢ４６と、が設けられている。各ＤＢ４１〜４６は、それぞれ個別のサーバに設けてもよいし、１台のサーバ内に設けてもよい。また、ネットワーク１２に接続されるデータベースは、これらに限らない。ネットワーク１２には、他のデータベースをさらに接続してもよい。
マスタＤＢ４１には、例えば、半導体デバイスの品種（製品名）の情報、実施された製造工程の情報、検査に用いられた計測装置の情報、半導体デバイスの製造日（対象の製造工程を実施した日）の情報、ウェーハの面内における半導体デバイスの位置の情報、出荷日、顧客、及び、世代などの製造情報が保管されている。マスタＤＢ４１は、例えば、分析（見積もり）を始める前に、何について（製品、工程、時期など）行うかの対象の選択に用いられる。
検査ＤＢ４２には、製造された半導体デバイスの検査工程で取得された複数の検査データが保管されている。検査データには、例えば、製造装置における成膜やエッチングなどの加工後の寸法の情報が含まれる。また、検査データには、例えば、半導体デバイスの品種（製品名）の情報、実施された製造工程の情報、検査に用いられた計測装置の情報、半導体デバイスの製造日（対象の製造工程を実施した日）の情報、及び、ウェーハの面内における半導体デバイスの位置の情報などの製造情報が含まれる。検査データでは、これらの製造情報が、寸法の情報と関連付けられて保管されている。これにより、製造された半導体デバイスの製造工程毎の寸法の情報を、個別に読み出すことができる。
ナレッジＤＢ４３には、複数の改善履歴データが保管されている。改善履歴データには、例えば、半導体デバイスの品種の情報と、その品種における製造工程の情報と、その製造工程に対して分類別に過去に立案された複数の寸法のバラツキ要因の情報と、それらの各バラツキ要因のそれぞれに対する複数の改善策の情報と、それらの各改善策のそれぞれを実施した場合複数の寸法の改善見込の情報と、それらの各改善策のそれぞれの実施するまでにかかる複数の工数の情報とが、関連付けられている。
例えば、所定の半導体デバイスの所定の製造工程に対して改善策を施す。この場合に、ナレッジＤＢ４３の同様の製造工程の改善履歴データを参照することで、その製造工程のバラツキ要因、改善策及び改善見込を知ることができる。例えば、同様の工程に対する複数の改善履歴データが保管されている場合には、それらの各改善履歴データの改善見込の情報の平均値を算出する、または、最新の各改善履歴データの改善見込の情報を採用することで、ことで、より適切な改善見込を得ることができる。
シミュレーションＤＢ４４には、例えば、開発品の半導体デバイスなどにおいて、新たに追加された製造工程のプロセスシミュレーションの結果が保管されている。例えば、シミュレーションＤＢ４４と同じサーバにプロセスシミュレータを設けてもよい。例えば、製造支援装置２０からの指示などに応答してプロセスシミュレーションを行い、製造支援装置２０へのシミュレーション結果の応答とともに、シミュレーション結果をシミュレーションＤＢ４４に保管してもよい。プロセスシミュレータは、例えば、シミュレーションＤＢ４４と別のサーバに設けてもよい。プロセスシミュレーションの結果は、例えば、シミュレーションＤＢ４４に予め記憶されていてもよい。
不良情報ＤＢ４５には、複数の不良率データが保管されている。不良率データには、例えば、半導体デバイスの品種の情報と、その品種における製造工程の情報と、その製造工程における寸法と不良率（歩留り）との相関とが、関連付けられている。
生産計画ＤＢ４６には、複数の生産計画データが保管されている。生産計画データには、例えば、半導体デバイスの品種の情報と、その品種における製造工程の情報と、その製造工程のバラツキ要因に対する改善策の実施にかかる費用の情報とが、関連付けられている。
ネットワーク１２には、例えば、検査装置１４が、接続されている。検査装置１４は、例えば、半導体デバイスの検査工程において寸法の検査を行う。そして、検査装置１４は、取得した寸法の情報を検査データとして検査ＤＢ４２に出力する。検査ＤＢ４２は、入力された検査データを保管する。この例では、１台の検査装置１４が示されているが、実際には、半導体デバイスの製造ライン毎及び製造工程毎などに設けられた複数台の検査装置１４が、ネットワーク１２に接続される。各検査装置１４のそれぞれから、検査データが、検査ＤＢ４２に出力される。これにより、半導体デバイスの各製造工程に係る検査データが、検査ＤＢ４２に蓄積される。検査装置１４には、例えば、三次元計測ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）などが用いられる。
図２は、実施形態に係る製造支援装置の制御部及び記憶部を模式的に表す機能ブロック図である。
図２に表したように、製造支援装置２０の制御部２１には、検査データ取得部５１と、分類別バラツキ計算部５２、要因別データ取得部５３、要因別バラツキ計算部５４、不良率データ取得部５５、歩留り計算部５６、工数データ取得部５７、生産計画データ取得部５８、費用計算部５９、対策優先順位計算部６０及び出力部６１が設けられている。これらの各部５１〜６１は、例えば、製造支援プログラム２０ｐの実行によって、制御部２１にソフトウェア的に設けられる。これらの各部５１〜６１は、例えば、論理回路などによってハードウェア的に制御部２１に設けてもよい。また、この例では、各部５１〜６１を制御部２１に設けているが、各部５１〜６１は、例えば、複数のプロセッサなどに分けて設けてもよい。各部５１〜６１のそれぞれを独立したプロセッサとしてもよい。
製造支援装置２０の記憶部２２には、製造情報蓄積部８１、検査データ蓄積部８２、要因別データ蓄積部８３、要因別データ計算結果蓄積部８４、不良率データ蓄積部８５及び生産計画データ蓄積部８６が設けられている。これらの各部８１〜８６は、例えば、記憶部２２内の所定の容量のメモリ空間である。各部８１〜８６は、例えば、それぞれ独立した記憶装置でもよい。
検査データ取得部５１及び製造情報蓄積部８１には、処理の対象となる半導体デバイスの製造情報が入力される。製造情報は、クライアント端末３０の入力部３３を介して入力される。製造情報蓄積部８１は、入力された製造情報を一時的に記憶する。
図３は、実施形態に係るクライアント端末の入力画面の一例を表す模式図である。
図３に表したように、クライアント端末３０において、クライアントプログラム３０ｐを実行すると、表示部３４に入力画面ＥＳが表示される。入力画面ＥＳには、例えば、製造情報を入力するための文字入力ボックスが設けられている。入力画面ＥＳには、例えば、半導体デバイスの品種を入力するための文字入力ボックスＴＢ１と、製造工程を入力するための文字入力ボックスＴＢ２と、検査工程に用いられた検査装置を入力するための文字入力ボックスＴＢ３と、対象となる製造期間を入力するための文字入力ボックスＴＢ４と、が設けられる。また、入力画面ＥＳには、例えば、入力した製造情報の決定を指示するための決定ボタンＳＢが設けられる。なお、製造情報の入力は、直接入力できるようにしてもよいし、プルダウンメニューなどから選択できるようにしてもよい。
ユーザは、例えば、所望の半導体デバイスに対する意思決定支援処理を実行したい場合に、入力部３３を操作し、クライアント端末３０の制御部３１にクライアントプログラム３０ｐの実行を指示する。制御部３１は、例えば、入力部３３からの指示に応答して、クライアントプログラム３０ｐを読み出し、クライアントプログラム３０ｐに従って処理を実行する。制御部３１は、例えば、入力画面ＥＳを表示部３４に表示させる。
ユーザは、表示部３４に表示された入力画面ＥＳの各文字入力ボックスＴＢ１〜ＴＢ４に、入力部３３を介して製造情報を入力する。そして、入力した後、決定ボタンＳＢをクリックする。制御部３１は、決定ボタンＳＢのクリックに応答して、入力された製造情報を製造支援装置２０に送信する。
製造支援装置２０の制御部２１は、クライアント端末３０から送信された製造情報を受信すると、その製造情報を検査データ取得部５１に入力するとともに、その製造情報を記憶部２２の製造情報蓄積部８１に記憶させる。これにより、検査データ取得部５１及び製造情報蓄積部８１に製造情報が入力される。
検査データ取得部５１は、検査データの取得を行う。検査データ取得部５１は、例えば、製造情報の入力に応答して、検査ＤＢ４２にアクセスし、その製造情報に対応する検査データを検査ＤＢ４２から読み出す。
検査データ蓄積部８２は、検査データ取得部５１の読み出した検査データを一時的に記憶する。検査データ取得部５１は、検査ＤＢ４２から読み出した検査データを検査データ蓄積部８２に記憶させる。
分類別バラツキ計算部５２は、検査データ蓄積部８２に記憶された検査データを基に、ロット間、ウェーハ間及びウェーハ面内の位置の少なくともいずれかを含む分類別に、対象となる半導体デバイスの寸法のバラツキを計算する。寸法には、例えば、線幅、エッチングの深さ、及び、穴径などが含まれる。以下では、対象となる半導体デバイスのロット間の寸法のバラツキを、ロット間バラツキと称す。対象となる半導体デバイスのウェーハ間の寸法のバラツキを、ウェーハ間バラツキと称す。対象となる半導体デバイスのウェーハ面内の位置における寸法のバラツキを、面内バラツキと称す。
例えば、ウェーハ面内の複数のデバイスのうちの１つに対してのみ検査工程を行う半導体デバイスにおいては、面内バラツキが、分類に含まれない。例えば、１つのロットに含まれる複数のウェーハのうちの１つに対してのみ検査工程を行う半導体デバイスにおいては、ウェーハ間バラツキが、分類に含まれない。このように、分類には、ロット間バラツキ、ウェーハ間バラツキ、及び、面内バラツキの少なくともいずれかが含まれればよい。以下では、ロット間バラツキ、ウェーハ間バラツキ、及び、面内バラツキのそれぞれが、分類に含まれる場合を例に、説明を行う。なお、分類は、これら３つに限ることなく、他の要素を含んでもよい。例えば、１つの半導体デバイスについて、複数の部位の寸法を検査する場合がある。この場合には、デバイス内の部位を分類に含めてもよい。
図４は、実施形態に係る分類別バラツキ計算部のバラツキの計算式の一例を表す模式図である。
分類別バラツキ計算部５２は、例えば、図４に表した（１）式〜（６）式と、検査データ蓄積部８２に記憶された検査データと、を用いて半導体デバイスの分類別の寸法のバラツキを計算する。
（１）式〜（６）式において、添え字ｈは、製造情報に含まれる製造期間内において、半導体デバイスの製造に用いられたウェーハのロットを表す変数である。添え字ｉは、製造情報に含まれる製造期間内において、半導体デバイスの製造に用いられたウェーハを表す変数である。添え字ｊは、製造情報に含まれる製造期間内に製造された半導体デバイスまたはウェーハ面内を適当な大きさのエリアに分けた時のエリアを表す変数である。
（１）式において、δａｌｌ ２は、入力された製造情報に含まれる製造期間内に製造された全ての対象の半導体デバイスの寸法の分散である。
ウェーハ数は、製造情報に含まれる製造期間内において、半導体デバイスの製造に用いられたウェーハの数である。
ロット数は、製造情報に含まれる製造期間内において、半導体デバイスの製造に用いられたウェーハのロットの数である。
δ２ デバイス，ｉ，ｈは、製造期間内の各ウェーハに含まれる各半導体デバイスの寸法の分散である。すなわち、δ２ デバイス，ｉ，ｈは、面内バラツキを表す。
δ２ ウェーハ，ｈは、製造期間内の各ウェーハ間の寸法の分散である。すなわち、δ２ ウェーハ，ｈは、ウェーハ間バラツキを表す。
δ２ ロットは、製造期間内の各ロット間の寸法の分散である。すなわち、δ２ ロットは、ロット間バラツキを表す。
（２）式において、デバイス数は、製造情報に含まれる製造期間内に製造された半導体デバイスの数である。
ｘｈ，ｊ，ｉは、検査データに含まれる１つの寸法のデータである。
上線付きのｘｈ，ｉは、あるウェーハ内の複数の寸法データの平均値である。
（３）式において、上線付きのｘｈは、１ロット内の寸法のデータの平均値である。
（４）式において、上線付きのｘは、検査データに含まれる全ての寸法のデータの平均値である。 （６）式において、「（デバイス数×ウェーハ数）＠ロット」は、１ロット内の半導体デバイスの数とウェーハ数の数との積である。
このように、分類別バラツキ計算部５２は、例えば、寸法のバラツキとして分散を計算する。分類別バラツキ計算部５２は、例えば、検査データ蓄積部８２に記憶された検査データを読み出し、検査データに含まれる寸法の各データを上記の（１）式〜（６）式に代入する。これにより、ロット間、ウェーハ間及びウェーハ面内の位置の分類別の寸法のバラツキ（分散）を計算することができる。バラツキは、例えば、標準偏差などでもよい。
要因別データ取得部５３は、例えば、製造情報蓄積部８１に記憶された製造情報及び検査データ蓄積部８２に記憶された検査データの少なくとも一方に基づいて、ナレッジＤＢ４３にアクセスする。そして、要因別データ取得部５３は、対象となる半導体デバイス及び対象となる製造工程に対応する改善履歴データをナレッジＤＢ４３から読み出す。
対応する改善履歴データとは、例えば、対象となる半導体デバイス及び製造工程と同様の半導体デバイス及び製造工程の改善履歴データである。すなわち、同様の半導体デバイス及び製造工程に対して過去に実施された改善策を含む改善履歴データである。
同様の半導体デバイスとは、例えば、同じ品種の半導体デバイスや、実質的に同じであると見なすことのできる品種の半導体デバイスである。同様の製造工程とは、例えば、同じ製造工程や、実質的に同じであると見なすことのできる製造工程である。
なお、読み出す改善履歴データは、１つでもよいし、複数でもよい。要因別データ取得部５３は、対応する複数の改善履歴データをナレッジＤＢ４３から読み出してもよい。
また、要因別データ取得部５３は、対象となる半導体デバイスが量産品であるか開発品であるかの判定を行う。要因別データ取得部５３は、例えば、製造情報に基づいて上記の判定を行う。要因別データ取得部５３は、開発品であると判定した場合、シミュレーションＤＢ４４にアクセスし、対象となる半導体デバイス及び対象となる製造工程に対応するプロセスシミュレーションの結果をシミュレーションＤＢ４４から読み出す。要因別データ取得部５３は、例えば、新規の製造工程に関するプロセスシミュレーションの結果をシミュレーションＤＢ４４から読み出す。なお、プロセスシミュレーションの結果は、例えば、要因別データ取得部５３からの要求に応じてプロセスシミュレータを起動させることにより、プロセスシミュレータから取得してもよい。
要因別データ蓄積部８３は、要因別データ取得部５３の読み出した改善履歴データ及びプロセスシミュレーションの結果を一時的に記憶する。要因別データ取得部５３は、ナレッジＤＢ４３から読み出した改善履歴データ及びシミュレーションＤＢから読み出したプロセスシミュレーションの結果を要因別データ蓄積部８３に記憶させる。
要因別バラツキ計算部５４は、検査データ蓄積部８２に記憶された検査データ、及び、要因別データ蓄積部８３に記憶された改善履歴データやプロセスシミュレーションの結果を基に、バラツキ要因別の寸法のバラツキを計算する。
要因別バラツキ計算部５４は、まず、改善履歴データに含まれる複数のバラツキ要因の情報を基に、対象となる半導体デバイス及び製造工程の複数のバラツキ要因を決定する。要因別バラツキ計算部５４は、例えば、改善履歴データに含まれる複数のバラツキ要因のそれぞれを、対象となる半導体デバイス及び製造工程の複数のバラツキ要因として決定する。
要因別バラツキ計算部５４は、複数のバラツキ要因を決定した後、例えば、検査データ及び改善履歴データを基に、決定した複数のバラツキ要因別の寸法のバラツキを計算する。
また、要因別バラツキ計算部５４は、改善履歴データに含まれる複数の改善策の情報を基に、対象となる半導体デバイス及び製造工程の複数の改善策を決定する。要因別バラツキ計算部５４は、例えば、改善履歴データに含まれる複数の改善策のそれぞれを、対象となる半導体デバイス及び製造工程の複数の改善策として決定する。
また、要因別バラツキ計算部５４は、検査データと、改善履歴データに含まれる複数の改善見込の情報と、を基に、対象となる半導体デバイス及び製造工程に対して改善策を実施した場合の寸法の改善見込を、複数の改善策のそれぞれについて計算する。要因別バラツキ計算部５４は、例えば、検査データに含まれる寸法と改善履歴データに含まれる改善見込の寸法との相対的な比率によって、対象となる半導体デバイス及び製造工程の改善見込を計算する。要因別バラツキ計算部５４は、対象となる半導体デバイス及び製造工程の複数の改善策のそれぞれについて、改善策毎に改善見込を計算する。
また、要因別バラツキ計算部５４は、要因別データ蓄積部８３にプロセスシミュレーションの結果が記憶されている場合、そのプロセスシミュレーションの結果を基に、新規の製造工程に対するバラツキ要因の決定、要因別のバラツキの計算、改善策の決定、及び、改善見込の計算を行う。
要因別バラツキ計算部５４は、バラツキ要因の決定、要因別のバラツキの計算、改善策の決定、及び、改善見込の計算を行った後、これらの各情報を計算結果として要因別データ計算結果蓄積部８４に出力する。要因別データ計算結果蓄積部８４は、要因別バラツキ計算部５４から入力された計算結果を一時的に記憶する。
図５（ａ）〜図５（ｃ）は、実施形態に係る要因別バラツキ計算部の計算の一例を表す模式図である。
図５（ａ）〜図５（ｃ）は、要因別バラツキ計算部５４の計算例として、各半導体デバイスの検査工程に用いられた同じ機種の複数の検査装置１４間の計測寸法のバラツキの計算を表している。すなわち、図５（ａ）〜図５（ｃ）は、各検査装置１４間の計測誤差のバラツキの計算例である。例えば、半導体デバイスでは、加工精度が１ｎｍや０．１ｎｍなどのように微細化が進行しており、こうした検査装置１４間の装置間差が無視できなくなってきている。この場合には、例えば、各検査装置１４間において計測値のマッチングを図ることが改善策として挙げられる。なお、図５（ａ）〜図５（ｃ）では、測長ＳＥＭ測定機を検査装置１４として用いた場合を例示している。
図５（ａ）は、複数の半導体デバイスの検査データを検査装置１４毎にまとめたボックスプロット図である。図５（ａ）の横軸は、測定機であり、縦軸は、計測された寸法である。要因別バラツキ計算部５４は、各検査装置１４間の計測寸法のバラツキを計算する場合、図５（ａ）に表したように、各検査データを検査装置１４毎にまとめる。
図５（ｂ）は、検査装置１４毎の各データのそれぞれの平均値を、検査装置１４毎の各データのそれぞれから差し引いた値を表すボックスプロット図である。図５（ｂ）の横軸は、測定機であり、縦軸は、平均値を差し引いた後の値である。要因別バラツキ計算部５４は、各検査データを検査装置１４毎にまとめた後、１つの検査装置１４の各データの平均値を、その検査装置１４の各データのそれぞれから差し引く計算を行う。そして、要因別バラツキ計算部５４は、この計算を各検査装置１４のそれぞれに対して行う。このように、平均値を差し引いた後に残る値は、各検査装置１４間の計測寸法のバラツキ以外の要因によるバラツキであると考えることができる。
図５（ｃ）に表したように、要因別バラツキ計算部５４は、平均値を差し引く計算を行った後、検査装置１４毎にまとめた基の各データの標準偏差（図５（ａ）に表す各データの標準偏差）と、平均値を差し引いた後の各データの標準偏差（図５（ｂ）に表す各データの標準偏差）と、を計算する。そして、要因別バラツキ計算部５４は、（７）式に表したように、基の各データの標準偏差から平均値を差し引いた後の各データの標準偏差を差し引く。これにより、要因別バラツキ計算部５４は、各検査装置１４間の計測寸法のバラツキの標準偏差を計算する。
要因別バラツキ計算部５４は、例えば、上記のような手順によって、検査データや改善履歴データを基に、バラツキ要因別の寸法のバラツキを計算する。但し、計算の手順は、バラツキ要因によって異なる。
不良率データ取得部５５は、例えば、製造情報蓄積部８１に記憶された製造情報に基づいて、不良情報ＤＢ４５にアクセスする。そして、不良率データ取得部５５は、対象となる半導体デバイス及び対象となる製造工程に対応する不良率データを不良情報ＤＢ４５から読み出す。
不良率データ蓄積部８５は、不良率データ取得部５５の読み出した不良率データを一時的に記憶する。不良率データ取得部５５は、不良情報ＤＢ４５から読み出した不良率データを不良率データ蓄積部８５に記憶させる。
歩留り計算部５６は、例えば、検査データ蓄積部８２に記憶された検査データと、要因別データ計算結果蓄積部８４に記憶された計算結果と、不良率データ蓄積部８５に記憶された不良率データとを基に、複数の改善策毎の予測歩留りを計算する。歩留り計算部５６は、例えば、検査データと不良率データとを基に、改善策を実施する前の予測歩留りを計算する。そして、歩留り計算部５６は、例えば、計算結果に含まれる寸法の改善見込の情報と不良率データとを基に、改善策を実施した場合の予測歩留りを計算する。
図６（ａ）〜図６（ｃ）は、実施形態に係る歩留り計算部の計算の一例を表す模式図である。
歩留り計算部５６は、例えば、検査データと不良率データとについて、ロット単位でデータを取得し、相関を作成する。歩留り計算部５６は、例えば、所定のＢｉｎｎｉｎｇ幅で歩留りの平均値を算出する。歩留り計算部５６は、不良率と寸法との相関を作成する。歩留り計算部５６は、例えば、データ端の異常値などを除去する。歩留り計算部５６は、例えば、図６（ａ）に表したように、二次関数でフィッティングを行い、最小値をとる寸法（横軸）の値を分割点とする。歩留り計算部５６は、例えば、不良率と寸法との間にあまり相関が見られない場合や、フィッティングの異常などがあった場合には、図６（ｃ）に表したように、不良率（縦軸）の平均値の線を引く。
歩留り計算部５６は、分割点の左右に対して、ガウシアン関数（Ｅｘｐ）でフィッティングを行い、（８）式及び（９）式を作成する。この時、歩留りが０％のところがある場合には、例えば、１×１０−６％を代入しておく。これにより、ガウシアン関数によるフィッティングを適切に行うことができる。歩留り計算部５６は、作成した（８）式及び（９）式により、改善前の予測歩留りと改善後の予測歩留りとを改善策毎に計算する。
工数データ取得部５７は、要因別データ蓄積部８３に記憶された改善履歴データから改善策の実施にかかる工数の情報を読み出す。工数データ取得部５７は、例えば、改善履歴データに含まれる工数の情報を、改善策の実施にかかる予測工数として取得する。工数データ取得部５７は、複数の改善策のそれぞれに対応する複数の予測工数を取得する。
生産計画データ取得部５８は、製造情報蓄積部８１に記憶された製造情報に基づいて、生産計画ＤＢ４６にアクセスする。そして、生産計画データ取得部５８は、対象となる半導体デバイス及び対象となる製造工程に対応する生産計画データを生産計画ＤＢ４６から読み出す。
生産計画データ蓄積部８６は、生産計画データ取得部５８の読み出した生産計画データを一時的に記憶する。生産計画データ取得部５８は、生産計画ＤＢ４６から読み出した生産計画データを生産計画データ蓄積部８６に記憶させる。
費用計算部５９は、生産計画データ蓄積部８６に記憶された生産計画データを基に、改善策を実施した場合の予測費用を計算する。費用計算部５９は、複数の改善策のそれぞれに対応する複数の予測費用を計算する。
対策優先順位計算部６０は、例えば、歩留り計算部５６の計算した予測歩留り、工数データ取得部５７の取得した予測工数、及び、費用計算部５９の計算した予測費用の少なくともいずれかを基に、複数の改善策の優先順位付けを行う。対策優先順位計算部６０は、例えば、予測歩留り、予測工数及び予測費用のそれぞれに基づいて、優先順位付けを行う。対策優先順位計算部６０は、例えば、予測歩留りの改善率の高い改善策の優先順位を高くする。対策優先順位計算部６０は、例えば、予測工数の短い改善策の優先順位を高くする。対策優先順位計算部６０は、例えば、予測費用の低い改善策の優先順位を高くする。これにより、より適切な優先順位付けを行うことができる。
出力部６１は、分類別バラツキ計算部５２の計算結果、要因別バラツキ計算部５４の計算結果、歩留り計算部５６の計算結果、工数データ取得部５７の取得データ、費用計算部５９の計算結果、及び、対策優先順位計算部６０の計算結果の各情報を含む電子ファイルＥＦを作成する。そして、出力部６１は、作成した電子ファイルＥＦをクライアント端末３０に送信する。出力部６１は、例えば、ＨＴＭＬ形式などのマークアップ言語で記述されたテキストファイルを電子ファイルＥＦとして作成する。電子ファイルＥＦのファイル形式は、これに限ることなく、クライアント端末３０で表示可能な任意のファイル形式でよい。また、出力部６１は、各部の計算結果などをまとめた１つの電子ファイルＥＦを作成してもよいし、例えば各部の計算結果毎の複数の電子ファイルＥＦを作成してもよい。
製造情報蓄積部８１、検査データ蓄積部８２、要因別データ蓄積部８３、要因別データ計算結果蓄積部８４、不良率データ蓄積部８５、及び、生産計画データ蓄積部８６の各部に記憶された各情報は、例えば、１回の意思決定支援処理が完了するまで各部に記憶保持される。各情報は、例えば、次の意思決定支援処理が開始されるまで各部に記憶保持してもよい。
図７は、実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。
クライアント端末３０の制御部３１は、製造支援装置２０から送られた電子ファイルＥＦを受信すると、その電子ファイルＥＦに基づいて、例えば、図７に表す第１出力画面ＯＳ１を表示部３４に表示させる。すなわち、この例では、制御部３１が、表示制御部として機能する。
第１出力画面ＯＳ１には、例えば、分類別バラツキ計算部５２によって計算された対象の半導体デバイスの全体の寸法のバラツキ及び分類別の寸法のバラツキが表示される。第１出力画面ＯＳ１には、例えば、要因別バラツキ計算部５４によって決定された対象の半導体デバイスのバラツキ要因が表示される。第１出力画面ＯＳ１には、例えば、要因別バラツキ計算部５４によって計算されたバラツキ要因別の寸法のバラツキが表示される。第１出力画面ＯＳ１には、例えば、要因別バラツキ計算部５４によって決定された対象の半導体デバイスの改善策が表示される。第１出力画面ＯＳ１には、例えば、要因別バラツキ計算部５４によって計算された寸法の改善見込の情報が表示される。第１出力画面ＯＳ１には、例えば、歩留り計算部５６によって計算された予測歩留りが表示される。予測歩留りは、例えば、改善策を実施する前の歩留りからの改善率の形式で表示される。第１出力画面ＯＳ１には、例えば、対策優先順位計算部６０によって計算された改善策の優先順位が表示される。第１出力画面ＯＳ１には、例えば、工数データ取得部５７によって取得された予測工数が表示される。第１出力画面ＯＳ１には、例えば、費用計算部５９によって計算された予測費用が表示される。
このように、クライアント端末３０の制御部３１は、電子ファイルＥＦを基に、製造支援装置２０による各計算結果を可視化して表示部３４に表示する。また、第１出力画面ＯＳ１には、例えば、分類別の寸法のバラツキの各分類の割合を表すグラフが表示される。このように、制御部３１は、製造支援装置２０による各計算結果をグラフ化して表示する。これにより、例えば、統計的な計算結果をより分かりやすくすることができる。
図８は、実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。
図８は、ロット間バラツキに含まれる要因別の寸法のバラツキを表す第２出力画面ＯＳ２の一例である。
クライアント端末３０の制御部３１は、例えば、入力部３３の操作によってロット間バラツキの詳細の表示が指示された際に、図８に表す第２出力画面ＯＳ２を表示部３４に表示させる。第２出力画面ＯＳ２には、例えば、要因別バラツキ計算部５４によって計算された要因別の寸法のバラツキの各要因の割合を表すグラフが表示される。
図９は、実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。
図９は、ロット間バラツキに含まれる要因別の寸法のバラツキの詳細表示の一例を表す。図９では、例えば、ウェットエッチング装置間差の詳細表示が指示された場合を例示している。
クライアント端末３０の制御部３１は、例えば、入力部３３の操作によってウェットエッチング装置間差の詳細の表示が指示された際に、図９に表す第３出力画面ＯＳ３を表示部３４に表示させる。第３出力画面ＯＳ３には、例えば、ウェットエッチング装置間差に係る検査データの寸法を表すボックスプロット図と、要因別バラツキ計算部５４によって計算された改善見込の寸法を表すボックスプロット図とが表示される。また、図９に「ポテンシャル」として表したように、最も性能の高い装置に合わせたときの改善見込の寸法を表すボックスプロット図を、さらに表示できるようにしてもよい。
図１０は、実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。
図１０は、ロット間バラツキに含まれる要因別の寸法のバラツキの詳細表示の一例を表す。図１０では、例えば、三次元計測ＳＥＭ測定機差の詳細表示が指示された場合を例示している。
クライアント端末３０の制御部３１は、例えば、入力部３３の操作によって三次元計測ＳＥＭ測定機差の詳細の表示が指示された際に、図１０に表す第４出力画面ＯＳ４を表示部３４に表示させる。第４出力画面ＯＳ４には、例えば、三次元計測ＳＥＭ測定機差に係る検査データの寸法を表すボックスプロット図と、要因別バラツキ計算部５４によって計算された改善見込の寸法を表すボックスプロット図と、最も性能の高い測定機に合わせたときの改善見込の寸法を表すボックスプロット図とが表示される。
図１１は、実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。
図１１は、ロット間バラツキに含まれる要因別の寸法のバラツキの詳細表示の一例を表す。図１１では、例えば、ＬＰ−ＣＶＤ装置の反応炉内における位置によるバラツキの詳細表示が指示された場合を例示している。
クライアント端末３０の制御部３１は、例えば、入力部３３の操作によってＬＰ−ＣＶＤ装置の反応炉内の位置の詳細の表示が指示された際に、図１１に表す第５出力画面ＯＳ５を表示部３４に表示させる。第５出力画面ＯＳ５には、例えば、反応炉内の位置毎に検査データをまとめたボックスプロット図と、要因別バラツキ計算部５４によって計算された改善見込の寸法を反応炉内の位置毎にまとめたボックスプロット図とが表示される。
図１２は、実施形態に係る出力画面の一例を表す模式図である。
図１２は、ロット間バラツキに含まれる要因別の寸法のバラツキの詳細表示の一例を表す。図１２では、例えば、ロット間の経時変化の詳細表示が指示された場合を例示している。
クライアント端末３０の制御部３１は、例えば、入力部３３の操作によって経時変化の詳細の表示が指示された際に、図１２に表す第６出力画面ＯＳ６を表示部３４に表示させる。第６出力画面ＯＳ６には、例えば、経時変化に係る検査データの寸法を表すボックスプロット図と、要因別バラツキ計算部５４によって計算された改善見込の寸法を表すボックスプロット図とが表示される。
このように、クライアント端末３０の制御部３１は、第１出力画面ＯＳ１で各分類の詳細表示が指示された際に、各分類の内訳を表示させる。そして、各分類の内訳を表示させた状態で、要因別のバラツキの詳細表示が指示された際に、要因別のバラツキの詳細を表示させる。これにより、例えば、統計的な計算結果をユーザに分かりやすく伝えることができる。
図１３は、実施形態に係る製造支援システムの動作を模式的に表すフローチャートである。
次に、図１３に表すフローチャートを参照しながら、製造支援システム１０の作用について説明する。
ユーザは、所望の半導体デバイスに対する意思決定支援処理を実行したい場合、クライアント端末３０の入力部３３を操作して表示部３４に入力画面ＥＳを表示させ、入力画面ＥＳの各文字入力ボックスＴＢ１〜ＴＢ４に製造情報を入力する（ステップＳ１０１）。そして、決定ボタンＳＢをクリックし、各種の計算の開始を指示する（ステップＳ１０２）。クライアント端末３０の制御部３１は、決定ボタンＳＢのクリックに応答して、入力された製造情報を製造支援装置２０に送信する。
製造支援装置２０の制御部２１は、クライアント端末３０から送信された製造情報を受信すると、その製造情報を検査データ取得部５１に入力するとともに、記憶部２２の製造情報蓄積部８１に記憶させる。
検査データ取得部５１は、製造情報の入力に応答して検査ＤＢ４２にアクセスし、その製造情報に対応する検査データを検査ＤＢ４２から読み出す。すなわち、検査データ取得部５１は、対象の半導体デバイスの検査データを検査ＤＢ４２から読み出す（ステップＳ１０３）。検査データ取得部５１は、読み出した検査データを検査データ蓄積部８２に記憶させる。
制御部２１は、検査データの読み出しの完了に応答して、分類別バラツキ計算部５２に計算の開始を指示する。分類別バラツキ計算部５２は、検査データ蓄積部８２に記憶された検査データを基に、対象となる半導体デバイスの分類別の寸法のバラツキを計算する（ステップＳ１０４）。
制御部２１は、分類別のバラツキの計算の後、要因別データ取得部５３に改善履歴データの取得を指示する。要因別データ取得部５３は、製造情報などに基づいて、ナレッジＤＢ４３にアクセスし、対象の半導体デバイスの改善履歴データをナレッジＤＢ４３から読み出す（ステップＳ１０５）。要因別データ取得部５３は、読み出した改善履歴データを要因別データ蓄積部８３に記憶させる。
要因別データ取得部５３は、製造情報を基に、対象の半導体デバイスが開発品であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。要因別データ取得部５３は、開発品であると判定した場合、シミュレーションＤＢ４４にアクセスし、対象の半導体デバイスのプロセスシミュレーションの結果をシミュレーションＤＢ４４から読み出す（ステップＳ１０７）。要因別データ取得部５３は、読み出したプロセスシミュレーションの結果を要因別データ蓄積部８３に記憶させる。要因別データ取得部５３は、開発品ではないと判定した場合、プロセスシミュレーションの結果の読み出しを行わない。
制御部２１は、要因別データ取得部５３による改善履歴データやプロセスシミュレーションの結果の取得が完了した後、要因別バラツキ計算部５４にバラツキ要因別の寸法のバラツキの計算を指示する。
要因別バラツキ計算部５４は、制御部２１からの指示に応答して、バラツキ要因の決定、要因別のバラツキの計算、改善策の決定、及び、改善見込の計算を行う（ステップＳ１０８）。要因別バラツキ計算部５４は、これらの各情報を計算結果として要因別データ計算結果蓄積部８４に記憶させる。要因別バラツキ計算部５４は、要因別データ蓄積部８３に記憶された改善履歴データを基に、要因別のバラツキの計算を行う。また、要因別バラツキ計算部５４は、要因別データ蓄積部８３にプロセスシミュレーションの結果が記憶されている場合、すなわち対象の半導体デバイスが開発品である場合、プロセスシミュレーションの結果を基に、新規の製造工程に対する計算を行い、その計算結果を要因別データ計算結果蓄積部８４に記憶させる。
制御部２１は、要因別バラツキ計算部５４の計算が完了した後、不良率データ取得部５５に不良率データの取得を指示する。
不良率データ取得部５５は、制御部２１からの指示に応答して、製造情報蓄積部８１に記憶された製造情報を基に、不良情報ＤＢ４５にアクセスする。不良率データ取得部５５は、対象となる半導体デバイス及び対象となる製造工程に対応する不良率データを不良情報ＤＢ４５から読み出す。そして、不良率データ取得部５５は、不良情報ＤＢ４５から読み出した不良率データを不良率データ蓄積部８５に記憶させる。
制御部２１は、不良率データ取得部５５による不良率データの取得が完了した後、歩留り計算部５６に予測歩留りの計算を指示する。
歩留り計算部５６は、制御部２１からの指示に応答して、改善策を実施する前の予測歩留りと、改善策を実施した場合の予測歩留りと、を計算する（ステップＳ１１０）。歩留り計算部５６は、例えば、検査データ蓄積部８２に記憶された検査データ、要因別データ計算結果蓄積部８４に記憶された計算結果、及び、不良率データ蓄積部８５に記憶された不良率データなどに基づいて、予測歩留りの計算を行う。
制御部２１は、歩留り計算部５６による予測歩留りの計算が完了した後、工数データ取得部５７に予測工数の取得を指示する。
工数データ取得部５７は、制御部２１からの指示に応答して、要因別データ蓄積部８３にアクセスする。そして、工数データ取得部５７は、要因別データ蓄積部８３に記憶された改善履歴データに含まれる工数の情報を、改善策の実施かかる予測工数として取得する（ステップＳ１１１）。
制御部２１は、工数データ取得部５７による予測工数の取得が完了した後、生産計画データ取得部５８に生産計画データの取得を指示する。
生産計画データ取得部５８は、制御部２１からの指示に応答して、製造情報蓄積部８１に記憶された製造情報を基に、生産計画ＤＢ４６にアクセスする。そして、生産計画データ取得部５８は、対象となる半導体デバイス及び対象となる製造工程に対応する生産計画データを生産計画ＤＢ４６から読み出し、その生産計画データを生産計画データ蓄積部８６に記憶させる（ステップＳ１１２）。
制御部２１は、生産計画データ取得部５８による生産計画データの取得が完了した後、費用計算部５９に予測費用の計算を指示する。
費用計算部５９は、制御部２１からの指示に応答して、生産計画データ蓄積部８６に記憶された生産計画データを基に、改善策を実施した場合の予測費用を計算する（ステップＳ１１３）。
制御部２１は、費用計算部５９による予測費用の計算が完了した後、対策優先順位計算部６０に改善策の優先順位付けの実行を指示する。
対策優先順位計算部６０は、制御部２１からの指示に応答して、要因別データ計算結果蓄積部８４に記憶された計算結果に含まれる改善策の優先順位付けを行う（ステップＳ１１４）。対策優先順位計算部６０は、例えば、予測歩留り、予測工数及び予測費用のそれぞれに基づいて、複数の改善策の優先順位付けを行う。
制御部２１は、対策優先順位計算部６０による優先順位付けが完了した後、出力部６１に電子ファイルＥＦの作成を指示する。
出力部６１は、制御部２１からの指示に応答して、各計算結果の情報を含む電子ファイルＥＦを作成し、その電子ファイルＥＦをクライアント端末３０に送信する。
クライアント端末３０の制御部３１は、電子ファイルＥＦを受信すると、その電子ファイルＥＦに基づく画面を表示部３４に表示させ、計算結果を可視化する。制御部３１は、例えば、図７に表す第１出力画面ＯＳ１を表示部３４に表示させる。制御部３１は、例えば、ボックスプロット図や円グラフなどで、計算結果を可視化して表示する。
また、制御部３１は、各分類の詳細表示が指示された際に、各分類の内訳を表示させる。例えば、図８に表す第２出力画面ＯＳ２を表示させる。そして、制御部３１は、要因別のバラツキの詳細表示が指示された際に、要因別のバラツキの詳細を表示させる。例えば、図９〜図１２に表す第３出力画面ＯＳ３〜第６出力画面ＯＳ６を表示させる。
このように、製造支援システム１０では、所望の半導体デバイスの製造情報を入力するだけで、その半導体デバイスの全体の寸法のバラツキ、分類別の寸法のバラツキ、バラツキの要因、要因別の寸法のバラツキ、バラツキの改善策、寸法の改善見込、予測歩留り、予測工数、予測費用、及び、改善策の優先順位などの各計算結果が、表示部３４に表示される。
これにより、製造支援システム１０では、例えば、専門的な知識を有していない者であっても、表示部３４に表示された各計算結果を参照することで、容易かつ適切に製造条件の改善策を決定することができる。例えば、専門的な知識を有する技術者が、手作業で試算を行う場合に比べて、改善策の決定にかかる時間を短くすることができる。例えば、半導体装置の製造のＰＤＣＡ（Plan-Do-Check-Act）のサイクルを短縮化することができる。さらには、計算ミスなどの発生を抑えることもできる。
また、製造支援システム１０では、製造支援装置２０の制御部２１が、過去に実施された改善策を表す改善履歴データに、プロセスシミュレーションの結果を組み合わせて、要因別の寸法のバラツキを計算する。これにより、過去の知見のデータを有する量産品の半導体デバイスの意思決定支援処理のみならず、開発品の半導体デバイス（次世代の半導体デバイス）の意思決定支援処理も行うことができる。
また、製造支援システム１０では、クライアント端末３０の制御部３１が、各計算結果を表示部３４に表示させて可視化する。これにより、統計的な各計算結果をユーザに分かりやすく示すことができる。また、制御部３１は、各計算結果をグラフ化して表示する。これにより、ユーザに対して、各計算結果をより分かりやすく示すことができる。
図１４は、実施形態に係る別の製造支援システムを表す模式的ブロック図である。
図１４に表したように、この例の製造支援システム１１０では、製造支援装置１２０が、入力部３３と表示部３４とを含む。製造支援システム１１０では、製造支援装置１２０において、製造情報の入力が行われる。製造支援装置１２０は、入力された製造情報に基づいて、上記製造支援装置２０と同様に、各種の計算を行う。そして、製造支援装置１２０は、各計算結果を表示部３４に表示する。この例では、制御部２１が、表示制御部として機能する。
このように、入力部３３及び表示部３４は、製造支援装置１２０に設けてもよい。また、製造支援システム１１０では、各ＤＢ４１〜４６を製造支援装置１２０の外部に設けている。これに限ることなく、例えば、各ＤＢ４１〜４６を製造支援装置１２０に設けてもよい。換言すれば、製造支援システムは、１つの製造支援装置として設けてもよい。製造支援装置１２０は、例えば、エッチング装置や成膜装置などの半導体製造装置に組み込んでもよい。例えば、半導体製造装置の１つの製造工程の改善策を決定したい場合に、製造支援装置１２０を用いてもよい。
実施形態によれば、製造条件の改善策の決定を支援する電子デバイスの製造支援システム、製造支援方法及び製造支援プログラムが提供される。
以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明の実施形態は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、製造支援システムに含まれる、検査データ取得部、分類別バラツキ計算部、要因別データ取得部、要因別バラツキ計算部、不良率データ取得部、歩留り計算部、表示制御部、対策優先順位計算部、工数データ取得部、生産計画データ取得部、費用計算部などの各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。
また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。
その他、本発明の実施の形態として上述した電子デバイスの製造支援システム、製造支援方法及び製造支援プログラムを基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての電子デバイスの製造支援システム、製造支援方法及び製造支援プログラムも、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。
その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１０、１１０…製造支援システム、 １２…ネットワーク、 １４…検査装置、 ２０、１２０…製造支援装置、 ２０ｐ…製造支援プログラム、 ２１…制御部（表示制御部）、 ２２…記憶部、 ２３…ネットワークＩ／Ｆ、 ３０…クライアント端末、 ３０ｐ…クライアントプログラム、 ３１…制御部（表示制御部）、 ３２…記憶部、 ３３…入力部、 ３４…表示部、 ３５…ネットワークＩ／Ｆ、 ４１…マスタＤＢ、 ４２…検査ＤＢ、 ４３…ナレッジＤＢ、 ４４…シミュレーションＤＢ、 ４５…不良情報ＤＢ、 ４６…生産計画ＤＢ、 ５１…検査データ取得部、 ５２…分類別バラツキ計算部、 ５３…要因別データ取得部、 ５４…要因別バラツキ計算部、 ５５…不良率データ取得部、 ５６…歩留り計算部、 ５７…工数データ取得部、 ５８…生産計画データ取得部、 ５９…費用計算部、 ６０…対策優先順位計算部、 ６１…出力部、 ８１…製造情報蓄積部、 ８２…検査データ蓄積部、 ８３…要因別データ蓄積部、 ８４…要因別データ計算結果蓄積部、 ８５…不良率データ蓄積部、 ８６…生産計画データ蓄積部

Claims (10)

  1. 対象となる電子デバイスを特定するための特定情報を基に、検査工程で取得された寸法の情報と前記特定情報とを含む複数の検査データを保管する検査データベースから、前記対象となる電子デバイスの前記検査データを取得する検査データ取得部と、
    前記対象となる電子デバイスの前記検査データを基に、前記電子デバイスのロット間、基板間及び基板面内の位置の少なくともいずれかを含む分類別に、前記対象となる電子デバイスの寸法のバラツキを計算する分類別バラツキ計算部と、
    電子デバイスの品種の情報と、その品種における製造工程の情報と、その製造工程に対して前記分類別に過去に立案された複数の寸法のバラツキ要因の情報と、それらの各バラツキ要因のそれぞれに対する複数の改善策の情報と、を含む複数の改善履歴データを保管するナレッジデータベースから、前記特定情報を基に、前記対象となる電子デバイスの前記改善履歴データを取得する要因別データ取得部と、
    前記対象となる電子デバイスの前記改善履歴データに含まれる前記複数のバラツキ要因の情報を基に、前記対象となる電子デバイスの複数のバラツキ要因を決定し、決定した前記複数のバラツキ要因別の寸法のバラツキを計算するとともに、前記改善履歴データに含まれる前記複数の改善策の情報を基に、前記対象となる電子デバイスの複数の改善策を決定する要因別バラツキ計算部と、
    を備えた電子デバイスの製造支援システム。
  2. 前記分類別の寸法のバラツキの計算結果と、前記複数のバラツキ要因別の寸法のバラツキの計算結果と、を表示部に表示する表示制御部をさらに備えた請求項１記載の製造支援システム。
  3. 前記表示制御部は、前記計算結果をグラフ化して表示する請求項２記載の製造支援システム。
  4. 電子デバイスの品種の情報と、その品種における製造工程の情報と、その製造工程における寸法と歩留りとの相関と、を含む複数の不良率データを保管する不良情報データベースから、前記特定情報を基に、前記対象となる電子デバイスの前記不良率データを取得する不良率データ取得部と、
    前記対象となる電子デバイスの前記検査データ及び前記不良率データを基に、前記複数の改善策毎の予測歩留りを計算する歩留り計算部と、
    をさらに備え、
    前記表示制御部は、前記予測歩留りを前記表示部にさらに表示する請求項２または３に記載の製造支援システム。
  5. 前記歩留り計算部の計算した予測歩留りを基に、前記複数の改善策の優先順位付けを行う対策優先順位計算部をさらに備え、
    前記表示制御部は、前記優先順位を前記表示部にさらに表示する請求項４記載の製造支援システム。
  6. 前記改善策の実施にかかる予測工数を取得する工数データ取得部をさらに備え、
    前記改善履歴データには、前記改善策を実施するまでにかかる工数の情報がさらに含まれ、
    前記工数データ取得部は、前記対象となる電子デバイスの前記改善履歴データに含まれる前記工数の情報を、前記改善策の実施にかかる前記予測工数として取得し、
    前記表示制御部は、前記予測工数を前記表示部にさらに表示する請求項２〜５のいずれか１つに記載の製造支援システム。
  7. 電子デバイスの品種の情報と、その品種における製造工程の情報と、その製造工程のバラツキ要因に対する改善策の実施にかかる費用の情報と、を含む複数の生産計画データを保管する生産計画データベースから、前記特定情報を基に、前記対象となる電子デバイスの前記生産計画データを取得する生産計画データ取得部と、
    前記対象となる電子デバイスの前記生産計画データを基に、前記改善策を実施した場合の予測費用を計算する費用計算部と、
    をさらに備え、
    前記表示制御部は、前記予測費用を前記表示部にさらに表示する請求項２〜６のいずれか１つに記載の製造支援システム。
  8. 前記要因別バラツキ計算部は、プロセスシミュレーションの結果を基に、新規の製造工程に対するバラツキ要因の決定、要因別のバラツキの計算、及び、改善策の決定を行う請求項１〜７のいずれか１つに記載の製造支援システム。
  9. 対象となる電子デバイスを特定するための特定情報を基に、検査工程で取得された寸法の情報と前記特定情報とを含む複数の検査データを保管する検査データベースから、前記対象となる電子デバイスの前記検査データを取得する工程と、
    前記対象となる電子デバイスの前記検査データを基に、前記電子デバイスのロット間、基板間及び基板面内の位置の少なくともいずれかを含む分類別に、前記対象となる電子デバイスの寸法のバラツキを計算する工程と、
    電子デバイスの品種の情報と、その品種における製造工程の情報と、その製造工程に対して前記分類別に過去に立案された複数の寸法のバラツキ要因の情報と、それらの各バラツキ要因のそれぞれに対する複数の改善策の情報と、を含む複数の改善履歴データを保管するナレッジデータベースから、前記特定情報を基に、前記対象となる電子デバイスの前記改善履歴データを取得する工程と、
    前記対象となる電子デバイスの前記改善履歴データに含まれる前記複数のバラツキ要因の情報を基に、前記対象となる電子デバイスの複数のバラツキ要因を決定し、決定した前記複数のバラツキ要因別の寸法のバラツキを計算するとともに、前記改善履歴データに含まれる前記複数の改善策の情報を基に、前記対象となる電子デバイスの複数の改善策を決定する工程と、
    を備えた電子デバイスの製造支援方法。
  10. 対象となる電子デバイスを特定するための特定情報を基に、検査工程で取得された寸法の情報と前記特定情報とを含む複数の検査データを保管する検査データベースから、前記対象となる電子デバイスの前記検査データを取得する処理と、
    前記対象となる電子デバイスの前記検査データを基に、前記電子デバイスのロット間、基板間及び基板面内の位置の少なくともいずれかを含む分類別に、前記対象となる電子デバイスの寸法のバラツキを計算する処理と、
    電子デバイスの品種の情報と、その品種における製造工程の情報と、その製造工程に対して前記分類別に過去に立案された複数の寸法のバラツキ要因の情報と、それらの各バラツキ要因のそれぞれに対する複数の改善策の情報と、を含む複数の改善履歴データを保管するナレッジデータベースから、前記特定情報を基に、前記対象となる電子デバイスの前記改善履歴データを取得する処理と、
    前記対象となる電子デバイスの前記改善履歴データに含まれる前記複数のバラツキ要因の情報を基に、前記対象となる電子デバイスの複数のバラツキ要因を決定し、決定した前記複数のバラツキ要因別の寸法のバラツキを計算するとともに、前記改善履歴データに含まれる前記複数の改善策の情報を基に、前記対象となる電子デバイスの複数の改善策を決定する処理と、
    をコンピュータに実行させる電子デバイスの製造支援プログラム。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6584512B2 (ja) * 2015-09-02 2019-10-02 三菱電機株式会社 シミュレーション装置及びシミュレーションプログラム
JP6837852B2 (ja) * 2017-02-01 2021-03-03 株式会社日立ソリューションズ 製造実績の可視化方法、画像処理装置及びプログラム
JP7300597B2 (ja) * 2017-11-03 2023-06-30 東京エレクトロン株式会社 機能性マイクロ電子デバイスの歩留まりの向上
CN112262350A (zh) * 2018-07-12 2021-01-22 应用材料公司 用于制造环境的基于块的预测
JP7260293B2 (ja) * 2018-12-04 2023-04-18 ファナック株式会社 加工品の自動検査システム
FR3090698B1 (fr) 2018-12-20 2021-04-09 Safran Piece aeronautique resistante au sable fondu
FR3090697B1 (fr) 2018-12-20 2021-06-04 Safran Piece de turbine resistante au sable fondu
JP7438723B2 (ja) * 2019-11-15 2024-02-27 株式会社日立製作所 製造プロセスの適正化システムおよびその方法
WO2022038672A1 (ja) * 2020-08-18 2022-02-24 三菱電機株式会社 スケジューリング装置および学習装置

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1170445A (ja) * 1997-08-29 1999-03-16 Nec Kyushu Ltd 製造プロセス変更管理装置及び製造プロセス変更管理方法
JP3897922B2 (ja) * 1998-12-15 2007-03-28 株式会社東芝 半導体装置の製造方法、及びコンピュ−タ読取り可能な記録媒体
JP2002353084A (ja) * 2001-05-23 2002-12-06 Hitachi Ltd 情報処理システム及び情報処理方法
US6954883B1 (en) * 2002-01-11 2005-10-11 Advanced Micro Devices, Inc. Method and apparatus for performing fault detection using data from a database
JP2003332209A (ja) * 2002-05-13 2003-11-21 Hitachi Ltd 半導体デバイスの製造方法並びに製造ラインの診断方法、そのシステムおよびそのプログラム
TWI280603B (en) 2003-09-08 2007-05-01 Toshiba Corp Manufacturing system of semiconductor device and manufacturing method of semiconductor device
GB0324161D0 (en) 2003-10-15 2003-11-19 Inverness Medical Ltd Meter and test sensor bank incorporating re-writable memory
JP2005317984A (ja) * 2005-05-16 2005-11-10 Hitachi Ltd 検査システム、及び、欠陥解析装置
JP4697879B2 (ja) 2006-05-09 2011-06-08 東京エレクトロン株式会社 サーバ装置、およびプログラム
JP4982303B2 (ja) * 2006-09-25 2012-07-25 株式会社東芝 検査方法、検査システム、検査プログラム及び電子デバイスの製造方法
JP2009170502A (ja) 2008-01-11 2009-07-30 Renesas Technology Corp 半導体製造支援システム
JP5193112B2 (ja) 2009-03-31 2013-05-08 東レエンジニアリング株式会社 半導体ウエーハ外観検査装置の検査条件データ生成方法及び検査システム
JP2011003603A (ja) 2009-06-16 2011-01-06 Panasonic Corp 半導体製造システムおよび半導体製造装置の制御方法
JP5192476B2 (ja) * 2009-10-22 2013-05-08 株式会社日立製作所 作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム
JP2011198300A (ja) * 2010-03-23 2011-10-06 Toshiba Corp プロセス改善施策評価装置及び方法
JP5014500B1 (ja) * 2011-04-04 2012-08-29 シャープ株式会社 異常要因特定方法および装置、上記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、並びに上記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

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