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技術 製造装置管理システム及び製造装置管理方法

出願人 株式会社東芝
発明者 麻柄隆
出願日 2014年3月20日 (6年9ヶ月経過) 出願番号 2014-058717
公開日 2015年10月22日 (5年2ヶ月経過) 公開番号 2015-185592
状態 特許登録済
技術分野 半導体等の試験・測定 半導体装置の製造処理一般
主要キーワード 平均不良率 装置履歴 不純物拡散装置 面内傾向 共通項 要因候補 ウエットエッチング装置 メッキ処理装置
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2015年10月22日)のものです。
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図面 (10)

課題

高精度かつ高速度の製造装置管理システム及び製造装置管理方法を提供する。

解決手段

不良率検出部40と、有意差検定部50と、不良判定部60と、を含む。不良率検出部40は、第1不良率を有する第1装置通過履歴を抽出する。不良率検出部40は、第1装置通過履歴から第2不良率を有する第2装置通過履歴を除く第3不良率を検出する。有意差検定部50は、有意差検定値を算出する。不良判定部60は、第3不良率と有意差検定値とに基づいて第3装置通過履歴を抽出する。

概要

背景

半導体装置などの製造工程において、ロット又はウェーハ毎に異なる装置により各工程が実行されている。異なる装置により各工程が実行された場合、装置通過履歴は、不良要因分析するために用いられる。

不良要因を分析するための方法として、高速アルゴリズムが用いられている。半導体装置などの製造工程は数百に及ぶ工程からなる場合があり、装置通過履歴の組み合わせは膨大になる。製造装置を管理するための高精度かつ高速度の方法が望まれる。

概要

高精度かつ高速度の製造装置管理システム及び製造装置管理方法を提供する。不良率検出部40と、有意差検定部50と、不良判定部60と、を含む。不良率検出部40は、第1不良率を有する第1装置通過履歴を抽出する。不良率検出部40は、第1装置通過履歴から第2不良率を有する第2装置通過履歴を除く第3不良率を検出する。有意差検定部50は、有意差検定値を算出する。不良判定部60は、第3不良率と有意差検定値とに基づいて第3装置通過履歴を抽出する。

目的

本発明の実施形態は、高精度かつ高速度の製造装置管理システム及び製造装置管理方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
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牽制数
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請求項1

第1不良率を有する第1装置通過履歴を抽出し、前記第1装置通過履歴から第2不良率を有する第2装置通過履歴を除く第3不良率を検出する不良率検出部と、有意差検定値を算出する有意差検定部と、前記第3不良率と前記有意差検定値とに基づいて第3装置通過履歴を抽出する不良判定部と、を備えた製造装置管理システム

請求項2

前記不良率検出部は、第1閾値に基づいて前記第3不良率を検出する請求項1記載の製造装置管理システム。

請求項3

前記有意差検定部は、第2閾値に基づいて前記有意差検定値を算出する請求項2記載の製造装置管理システム。

請求項4

前記不良判定部は、前記第1閾値と前記第2閾値とに基づいて前記第3装置通過履歴を抽出する請求項3記載の製造装置管理システム。

請求項5

前記不良判定部は、前記第3不良率が前記第1閾値以上であり、前記有意差検定値が前記第2閾値以下である場合、前記第3装置通過履歴を不良要因として抽出する請求項4記載の製造装置管理システム。

請求項6

第1不良率を有する第1装置通過履歴を抽出する工程と、前記第1装置通過履歴から第2不良率を有する第2装置通過履歴を除く第3不良率を検出する工程と、有意差検定値を算出する工程と、前記第3不良率と前記有意差検定値とに基づいて第3装置通過履歴を抽出する工程と、を備えた製造装置管理方法

請求項7

前記第3不良率は、第1閾値に基づいて検出される請求項6記載の製造装置管理方法。

請求項8

前記有意差検定値は、第2閾値に基づいて算出される請求項7記載の製造装置管理方法。

請求項9

前記第3装置通過履歴は、前記第1閾値と前記第2閾値とに基づいて抽出される請求項8記載の製造装置管理方法。

請求項10

前記第3不良率が前記第1閾値以上であり、前記有意差検定値が前記第2閾値以下である場合、前記第3装置通過履歴は、不良要因として抽出される請求項9記載の製造装置管理方法。

技術分野

0001

本発明の実施形態は、製造装置管理システム及び製造装置管理方法に関する。

背景技術

0002

半導体装置などの製造工程において、ロット又はウェーハ毎に異なる装置により各工程が実行されている。異なる装置により各工程が実行された場合、装置通過履歴は、不良要因分析するために用いられる。

0003

不良要因を分析するための方法として、高速アルゴリズムが用いられている。半導体装置などの製造工程は数百に及ぶ工程からなる場合があり、装置通過履歴の組み合わせは膨大になる。製造装置を管理するための高精度かつ高速度の方法が望まれる。

先行技術

0004

特開2005−251925号公報

発明が解決しようとする課題

0005

本発明の実施形態は、高精度かつ高速度の製造装置管理システム及び製造装置管理方法を提供する。

課題を解決するための手段

0006

本発明の実施形態によれば、不良率検出部と、有意差検定部と、不良判定部と、を含む製造装置管理システムが提供される。前記不良率検出部は、第1不良率を有する第1装置通過履歴を抽出する。前記不良率検出部は、前記第1装置通過履歴から第2不良率を有する第2装置通過履歴を除く第3不良率を検出する。前記有意差検定部は、有意差検定値を算出する。前記不良判定部は、前記第3不良率と前記有意差検定値とに基づいて第3装置通過履歴を抽出する。

図面の簡単な説明

0007

本実施形態に係る製造装置管理システムを示す模式図である。
データテーブルを示す図である。
図3(a)及び図3(b)は、装置通過履歴を示す図である。
図4(a)及び図4(b)は、装置通過履歴に関する不良率を検出する方法を示す図である。
図5(a)〜図5(f)は、工程別異常値の割合を示す図である。
処理履歴間の相関を示す図である。
図7(a)及び図7(b)は、異常値割合を示す図である。
図8(a)〜図8(g)は、異常値割合を示す図である。
本実施形態に係る製造装置管理方法を示すフローチャートである。

実施例

0008

以下に、本発明の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。

0009

(本実施形態)
図1は、本実施形態に係る製造装置管理システムを例示する模式図である。

0010

図1に表したように、製造装置管理システム100には、データ記録部10と、履歴データ記録部20と、データテーブル作成部30と、不良率検出部40と、有意差検定部50と、不良判定部60と、CPU70と、入力部80と、出力部81と、記憶部82と、が設けられている。

0011

データ記録部10は、例えば、複数の装置および工程によって製造された製品の製品ID及びロットID等を記録する記憶装置である。

0012

履歴データ記録部20は、製品ID、ロットID、工程ID、装置ID及び処理時刻等を関係付けた履歴データを記録する記憶装置である。履歴データ記録部20は、工程を通過した通過履歴、工程の通過前後のチップ数、各工程の通過比率、不良でないチップ数、不良チップ数、及び、不良率等を記録する。データ記録部10は、履歴データ記録部20を含んでも良い。

0013

データテーブル作成部30は、データ記録部10及び履歴データ記録部20の各々からデータを取得し、データテーブルを作成する。予めデータを取得する対象の製品、工程及び期間等が設定されている。データ記録部10及び履歴データ記録部20の各々からデータを自動で取得し、製品ID及びデータID等に基づいて両方のデータを連結して1つのデータテーブルを作成する。データテーブルを参照することで対象製品のロットの製造工程においてどの装置が使用され、ロットの品質が適切であったか否かを把握することができる。

0014

図2は、データテーブルを例示する図である。
図2において、データテーブル作成部30によって作成されるデータテーブルの具体例が示されている。データテーブル作成部30は、工程を通過した通過履歴、工程の通過前後のチップ数、各工程の通過比率、不良でないチップ数、不良チップ数、及び、不良率等のデータの表を作成する。

0015

不良率検出部40は、データテーブル作成部30に作成された不良率の一覧から不良率が高い装置通過履歴を抽出する。不良率検出部40は、第1不良率を有する第1装置通過履歴を抽出する。装置通過履歴を抽出するアルゴリズムとして、Apriori法等の高速化アルゴリズムが用いられる。

0016

図3(a)及び図3(b)は、装置通過履歴を例示する図である。
図3(a)は、装置履歴間に相間が無い場合の各工程における不良率(%)を表している。図3(b)は、装置履歴間に相間がある場合の各工程における不良率(%)を表している。

0017

図中の記号A、記号B及び記号Cは、装置A、装置B及び装置Cをそれぞれ表している。装置A、装置B及び装置Cは、例えば、半導体製造装置である。例えば、半導体製造装置は、イオン注入装置不純物拡散装置熱酸化装置化学的気相堆積CVD)装置、熱処理装置スパッタリング装置真空蒸着装置メッキ処理装置化学的機械的研磨(CMP)装置、ドライ又はウエットエッチング装置洗浄装置露光装置ダイシング装置及びボンディング装置等を含む。

0018

図中の記号1、記号2及び記号3は、工程1、工程2及び工程3をそれぞれ表している。工程1、工程2及び工程3は、例えば、各装置によって実行される各工程を表している。図3(b)における工程間の数字は、チップ等の振り分け率(%)を表している。

0019

図3(a)に表されたように、装置割付ランダムに実行されている。装置通過履歴の間に偏りがない。例えば、装置Aの工程1の不良率は、1.0%である。装置Bの工程1の不良率は、1.0%である。装置Cの工程1の不良率は、4.0%である。工程1の平均不良率は、2.0%である。

0020

図3(b)に表されたように、装置通過履歴の間に偏りがある。例えば、装置Aの工程1の不良率は、1.0%である。装置Bの工程1の不良率は、1.0%である。装置Cの工程1の不良率は、4.0%である。工程1の平均不良率は、2.0%である。

0021

例えば、装置Aの工程2の不良率は、1.3%である。装置Bの工程2の不良率は、1.3%である。装置Cの工程2の不良率は、3.4%である。例えば、装置Aの工程3の不良率は、1.5%である。装置Bの工程3の不良率は、1.5%である。装置Cの工程3の不良率は、3.0%である。

0022

装置通過履歴の間に偏り(相関)がある場合、単工程(例えば、装置Cの工程1)に不良原因があったとしても複数工程の特定履歴で不良率が高くなる。

0023

不良率検出部40は、抽出された不良率が高い装置通過履歴について、他の工程で不良率が高い装置を通過した履歴を除いた場合の装置通過履歴に関する不良率P1を検出する。不良率検出部40は、第1装置通過履歴から第2不良率を有する第2装置通過履歴を除く第3不良率を検出する。第3不良率が不良率P1に対応する。

0024

図4(a)及び図4(b)は、装置通過履歴に関する不良率を検出する方法を例示した図である。

0025

図4(a)及び図4(b)において、図3(b)で表された装置通過履歴に相関がある場合に不良率P1を検出する方法が示されている。図4(a)は、データテーブルの一部を表している。図4(b)は、装置通過履歴の一部を表している。

0026

不良率検出部40は、例えば、1工程に限り不良率が高い履歴で処理したウェハの不良率に基づいて要因工程の候補を絞り込む。不良率検出部40は、抽出された不良率が高い装置通過履歴について、他の工程で不良率が高い装置を通過した履歴を除いた場合の装置通過履歴を更に抽出して絞り込む。

0027

図4(a)及び図4(b)に表されるように、例えば、全ての装置通過履歴の内、履歴B−BーC、履歴B−A−C、履歴A−B−C、履歴A−A−Cが更に抽出される。全ての装置通過履歴の内、履歴B−CーB、履歴B−C−A、履歴A−C−B、履歴A−C−Aが更に抽出される。全ての装置通過履歴の内、履歴C−BーB、履歴C−B−A、履歴C−A−B、履歴C−A−Aが更に抽出される。

0028

装置Cの工程1の不良率は、4.0%である。装置Cの工程2の不良率は、3.4%である。装置Cの工程3の不良率は、3.0%である。履歴C−C−Cは、他の工程で不良率が高い装置を通過しているので抽出されない。履歴B−B−B及び履歴A−A−Aは、不良率が低い履歴に対応するので抽出されない。全ての装置通過履歴から特定の履歴を抽出する場合、閾値T1(第1閾値)を用いることができる。

0029

履歴B−B−C、履歴B−A−C、履歴A−B−C、履歴A−A−C、履歴B−C−B、履歴B−C−A、履歴A−C−B、履歴A−C−A、履歴C−B−B、履歴C−B−A、履歴C−A−B及び履歴C−A−Aに関する不良率P1がそれぞれ算出される。

0030

有意差検定部50は、例えば、有意差検定値P2を検出する。例えば、有意差検定部50は、ショット領域単位又はチップ単位で、不良パターンの有無のそれぞれに分けた特徴量の頻度分布を算出し、不良パターンの有無のそれぞれに分けた頻度分布間で有意差の有無を判定する。以下、有意差検定部50による有意差検定値P2の算出例を示す。

0031

有意差検定部50は、装置パラメータ波形特徴量と、不良パターン分類番号の不良パターンとを、製品名、ロット番号、ウェハ番号チップ番号及びショット番号共通項として用いて、関連付ける。

0032

有意差検定部50は、不良パターン分類番号の不良パターンが存在するショット領域を「異常ショット」、不良パターンが存在しないショット領域を「正常ショット」とする。有意差検定部50は、装置パラメータ波形特徴量に対して、不良パターンの有無による頻度分布、即ち、不良パターン分類番号の異常ショット及び正常ショットのそれぞれに分けた頻度分布を算出する。

0033

有意差検定部50は、装置パラメータ波形特徴量及び不良パターン分類番号の全ての組み合わせに対して、装置パラメータ波形特徴量の異常ショット及び正常ショットのそれぞれに分けた頻度分布間の有意差検定を実行し、有意差検定値P2を算出する。例えば、有意差検定部50は、有意差検定値P2が所定の閾値T2(第2閾値)以下の場合、有意差が有ると判定する。

0034

不良判定部60は、不良率検出部40によって検出された不良率P1と、有意差検定部50によって検出された有意差検定値P2に基づいて、不良要因を判定する。例えば、不良判定部60は、不良率P1が閾値T1以上であり、有意差検定値P2が閾値T2以下である場合、不良要因である装置通過履歴を抽出する。不良判定部60は、不良要因を判定する。不良判定部60は、第3不良率と有意差検定値とに基づいて第3装置通過履歴を抽出する。

0035

製造装置管理システム100内の各構成要素は、例えば、CPU(中央処理装置)70によって制御される。CPU70は、入力部80、出力部81及び記憶部82等に接続される。入力部80は、例えば、キーボード及びマウス等の機器である。出力部81は、例えば、表示装置である。記憶部82は、例えば、演算等をCPUに実行させるためのプログラムを保存するROM(Read Only Memory)、及び、計算途中や解析途中のデータを一時的に保存するRAM(Random Access Memory)等である。

0036

図5(a)〜図5(f)は、工程別の異常値の割合を例示した図である。
図6は、処理履歴間の相関を例示した図である。

0037

図5(a)〜図5(f)は、例えば、装置A〜装置Eによる異常数(例えば、異常チップ数)、正常数(例えば、正常チップ数)及び異常値割合を、工程1〜工程6毎に示している。図5(a)〜図5(f)は、工程1〜工程6にそれぞれ対応する。図6は、工程3と工程4とが偏り(相関)がある場合、装置A〜装置E毎の正常数を示している。

0038

工程1において、装置Bの異常値割合は、5.0%である。工程2において、装置Eの異常値割合は、5.0%である。工程3において、装置Eの異常値割合は、7.0%である。工程4において、装置Eの異常値割合は、7.9%である。工程5において、装置Fの異常値割合は、4.6%である。工程6において、装置Fの異常値割合は、4.0%である。

0039

異常数は特定の装置に集中し、特定の装置における異常値割合が高い。例えば、工程1において、装置Bの異常値割合が高い。工程2〜工程6において、装置E又は装置Fの異常値割合が高い。

0040

装置Eを特定の装置とした場合、処理履歴間に偏り(相関)がある場合、異常値割合は、他工程の処理履歴によって影響される。図6太線に表されるように、処理履歴間に偏りがある場合、異常数は特定の装置に集中し、特定の装置における異常値割合は高くなる。

0041

図7(a)及び図7(b)は、異常値割合を例示した図である。
図8(a)〜図8(g)は、異常値割合を例示した図である。

0042

図7(a)は、工程1を特定の装置Bで処理し、かつ工程2〜工程6を特定の装置以外で処理した場合の通過履歴及び面内傾向を表している。図7(b)は、工程1〜工程6を特定の装置以外で処理した場合の通過履歴及び面内傾向を表している。

0043

図7(a)及び図7(b)の左側に示される通過履歴において、縦軸は、装置A〜装置Fを示している。横軸は、工程1〜工程6を示している。縦軸の下側は、装置Aを示す。縦軸の上側は、各工程によって異なり、装置E又は装置Fを示している。図7(a)及び図7(b)の右側に示される面内傾向において、縦軸は、寸法を示している。横軸は、測定位置を示している。

0044

図8(a)は、工程1を特定の装置Bで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図8(b)は、工程2を特定の装置Eで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図8(c)は、工程3を特定の装置Eで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図8(d)は、工程4を特定の装置Eで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図8(e)は、工程5を特定の装置Fで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図8(f)は、工程6を特定の装置Fで処理し、かつその他の工程を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図8(g)は、工程1〜工程6を特定の装置以外で処理した場合の面内傾向を表している。図7(a)及び図7(b)に表された面内傾向は、図8(a)及び図8(g)に表された面内傾向に対応する。

0045

図8(a)〜図8(g)に示される面内傾向において、縦軸は、寸法を示している。横軸は、測定位置を示している。

0046

工程1を特定の装置Bで処理した場合、異常値割合は、0.9%である。工程1〜工程6を特定の装置以外で処理した場合、異常値割合は、0.1%である。図7(a)及び図7(b)のような面内傾向が示される。

0047

工程2を特定の装置Eで処理した場合、異常値割合は、0%である。図8(b)のような面内傾向が示される。工程3を特定の装置Eで処理した場合、異常値割合は、0%である。図8(c)のような面内傾向が示される。

0048

工程4を特定の装置Eで処理した場合、異常値割合は、8.6%である。図8(d)のような面内傾向が示される。工程5を特定の装置Fで処理した場合、異常値割合は、0%である。図8(e)のような面内傾向が示される。工程6を特定の装置Fで処理した場合、異常値割合は、0%である。図8(f)のような面内傾向が示される。

0049

図8(d)における異常値割合は、他の異常値割合より高い。工程4の装置Eでの処理が異常発生要因候補になる。

0050

半導体製造工程は、数百に及ぶ工程であり、複数の半導体装置が稼働している。ロット又はウェハ毎に異なる装置通過履歴の組み合わせは、膨大になる。不良要因を分析する方法である履歴分析を実行する場合、履歴の組み合わせ別の不良率を網羅的に算出する方法では、計算時間が掛かる。

0051

計算時間を短縮するための方法として、高速化アルゴリズムが挙げられる。列挙される組み合わせは、膨大な数となるので、全ての組み合わせを確認することは困難である。優先的に確認するための基準として、有意差検定値が用いられている。通過履歴間の相関が高く、ある装置を通過したときに不良率が有意に高い場合、有意差検定値の基準で上位となる組み合わせとして、抽出されるべきでない履歴が挙がる。

0052

本実施形態では、高速化アルゴリズムを用いて不良率が高い装置通過履歴を抽出し、他工程で不良率が高い装置通過した履歴を除いた場合の不良率P1を算出し、有意差検定値P2が小さく、不良率P1が高い履歴を不良要因として抽出する。不良要因でない履歴の抽出を減少できる。

0053

装置通過履歴別の不良率に加えて、装置通過履歴の相関関係を考慮した不良率を基準として装置通過履歴を抽出することで、不良要因でない装置通過履歴が抽出されることを抑制する。

0054

本実施形態によれば、高精度かつ高速度の製造装置管理システムが提供される。

0055

図9は、本実施形態に係る製造装置管理方法を例示するフローチャートである。

0056

不良率が高い装置通過履歴を抽出する(ステップS110)。装置通過履歴を抽出するアルゴリズムとして、Apriori法等の高速化アルゴリズムが用いられる。第1不良率を有する第1装置通過履歴を抽出する。

0057

抽出された不良率が高い装置通過履歴について、他の工程で不良率が高い装置を通過した履歴を除いた場合の装置通過履歴に関する不良率P1を検出する。(ステップS120)。全装置通過履歴から特定の履歴を抽出する場合、閾値T1を用いることができる。第1装置通過履歴から第2不良率を有する第2装置通過履歴を除く第3不良率を検出する。

0058

有意差検定値P2を算出する(ステップS130)。有意差検定部50は、有意差検定値P2が閾値T2以下の場合、有意差が有ると判定する。

0059

不良率P1と、有意差検定値P2とに基づいて、不良要因を判定する(ステップS140)。例えば、不良判定部60は、不良率P1が閾値T1以上であり、有意差検定値P2が閾値T2以下である場合、不良要因である装置通過履歴を抽出する。不良判定部60は、不良要因を判定する。不良判定部60は、第3不良率と有意差検定値とに基づいて第3装置通過履歴を抽出する。

0060

本実施形態によれば、高精度かつ高速度の製造装置管理方法が提供される。

0061

前述した実施形態の機能を実現するように前述した実施形態の構成を動作させるプログラム(例えば、図9の処理を実行するプログラム)を記憶媒体に記憶させ、記憶媒体に記憶されたプログラムをコードとして読み出しコンピュータにおいて実行する処理方法も上述の実施形態の範疇に含まれる。コンピュータ読み取り記録媒体は、本実施形態の範囲に含まれる。前述のコンピュータプログラムが記憶された記憶媒体は、そのコンピュータプログラム自体も上述の実施形態に含まれる。

0062

記録媒体として、例えば、フロッピー登録商標ディスクハードディスク光ディスク光磁気ディスクCD−ROM磁気テープ不揮発性メモリカード、ROM等を用いることができる。

0063

前述の記録媒体に記憶されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア拡張ボードの機能と共同して、OS上で動作し前述の実施形態の動作を実行するものも前述した実施形態の範疇に含まれる。

0064

本実施形態によれば、高精度かつ高速度の製造装置管理システム及び製造装置管理方法が提供される。

0065

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、製造装置管理システムに含まれるデータ記録部、履歴データ記録部、データテーブル作成部、不良率検出部、有意差検定部、不良判定部、CPU、入力部、出力部、及び記憶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。

0066

その他、本発明の実施の形態として上述した製造装置管理システム及び製造装置管理方法を基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての製造装置管理システム及び製造装置管理方法も、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。

0067

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。

0068

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。

0069

10…データ記録部、 20…履歴データ記録部、 30…データテーブル作成部、 40…不良率検出部、 50…有意差検定部、 60…不良判定部、 70…CPU、 80…入力部、 81…出力部、 82…記憶部、 100…製造装置管理システム

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