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JP2010286880A - Defect factor estimation system and defect factor estimation method - Google Patents

Defect factor estimation system and defect factor estimation method Download PDF

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JP2010286880A JP2009138149A JP2009138149A JP2010286880A JP 2010286880 A JP2010286880 A JP 2010286880A JP 2009138149 A JP2009138149 A JP 2009138149A JP 2009138149 A JP2009138149 A JP 2009138149A JP 2010286880 A JP2010286880 A JP 2010286880A
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inspection
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manufacturing
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Japanese (ja)
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Keiya Nakabayashi
敬哉 中林
Kenichi Morita
健一 森田
Masahito Sumikawa
雅人 住川
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Sharp Corp
Original Assignee
Sharp Corp
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Abstract

【課題】新規工場の構築時に、設備投資を最小に抑え、且つ立ち上げ期間を短縮できる。
【解決手段】立上げ中の新規工場22の各製造装置37〜39を、安定稼動状態の既存工場21の各製造装置23〜25と略同じにする。また、新規工場22の検査装置40を、既存工場21の検査装置26と略同じにする。また、新規工場22の第2要因分析部42を、通信回線49を介して既存工場21の相関データベース28に接続する。相関データベース28には、互いに関連付けられた多くの品質情報,プロセス情報および復旧作業情報が蓄積されている。そのために、新規工場22の製造装置を最適化する際に、第2要因分析部42が不良要因を推定する場合に、相関データベース28を利用できる。したがって、新規工場22に相関データベースを設けて多くの上記情報を蓄積するための量産試作を行う必要がなく、設備投資を最小に抑え、立ち上げ期間を短縮できる。
【選択図】図1
[PROBLEMS] To minimize the capital investment and shorten the startup period when constructing a new factory.
The manufacturing apparatuses 37 to 39 of the new factory 22 being started up are made substantially the same as the manufacturing apparatuses 23 to 25 of the existing factory 21 in a stable operation state. Further, the inspection device 40 of the new factory 22 is made substantially the same as the inspection device 26 of the existing factory 21. Further, the second factor analysis unit 42 of the new factory 22 is connected to the correlation database 28 of the existing factory 21 via the communication line 49. The correlation database 28 stores a lot of quality information, process information, and recovery work information that are associated with each other. Therefore, when optimizing the manufacturing apparatus of the new factory 22, the correlation database 28 can be used when the second factor analysis unit 42 estimates a failure factor. Therefore, it is not necessary to provide a correlation database in the new factory 22 and perform mass production trial production for accumulating a large amount of the above information, minimizing capital investment and shortening the startup period.
[Selection] Figure 1

Description

この発明は、順次製造装置でプロセス処理を実行して製造品を製造する製造ラインに関して、不良品の発生要因となっている製造装置およびプロセス処理を推定する不良要因推定システムおよび不良要因推定方法に関する。   The present invention relates to a manufacturing apparatus that causes a defective product, a defect factor estimation system that estimates process processing, and a defect factor estimation method with respect to a manufacturing line that manufactures manufactured products by executing process processing with sequential manufacturing apparatuses. .

例えば、半導体あるいは液晶パネルの製造品は、基板に対して複数の製造装置でプロセス処理を順次実行して製造される。そして、検査装置で上記製造品の品質を検査し、必要に応じて上記製造品を良品と不良品との何れかに分類する。その結果、不良品に分類された製造品が増加して歩留りが低下していることが判明した場合には、上記複数のプロセス処理を実行する製造ラインにおける不良品発生要因を究明して対策を行うことが必要となる。   For example, a manufactured product of a semiconductor or a liquid crystal panel is manufactured by sequentially executing process processes on a substrate with a plurality of manufacturing apparatuses. Then, the quality of the manufactured product is inspected by an inspection device, and the manufactured product is classified as either a good product or a defective product as necessary. As a result, if it is found that the number of manufactured products classified as defective has increased and the yield has decreased, the cause of defective products in the production line that performs the above-mentioned multiple process processes should be investigated and countermeasures taken. It is necessary to do.

製造ラインにおける不良品発生要因を究明するシステムとして、特許第3919294号公報(特許文献1)に開示された「産業用機器の遠隔保守システム」がある。この産業用機器の遠隔保守システムにおいては、インターネットあるいはイントラネットを介して、産業用機器を監視する監視装置からの上記産業用機器の異常状態を表す情報を受信する受信手段と、上記異常状態の情報と当該常状態への対処方法の情報とを記録するデータベースとを備え、異常に対する対処方法が上記データベースに登録されている場合には、その対処方法の情報を上記データベースから読み出して上記監視装置に送信するようにしている。   As a system for investigating the cause of defective products in a production line, there is a “remote maintenance system for industrial equipment” disclosed in Japanese Patent No. 3919294 (Patent Document 1). In this remote maintenance system for industrial equipment, receiving means for receiving information representing an abnormal state of the industrial equipment from a monitoring device for monitoring the industrial equipment via the Internet or an intranet, and information on the abnormal state And a database that records information on how to deal with the normal state, and when a countermeasure method for an abnormality is registered in the database, the information on the countermeasure method is read from the database and stored in the monitoring device. I am trying to send it.

図4は、上記特許文献1に開示された従来の産業用機器の遠隔保守システムの構成を示す。以下、図4に従って、上記従来の産業用機器の遠隔保守システムについて説明する。   FIG. 4 shows a configuration of a conventional remote maintenance system for industrial equipment disclosed in Patent Document 1. Hereinafter, the conventional remote maintenance system for industrial equipment will be described with reference to FIG.

図4において、1は産業用機器を供給するベンダ(装置供給メーカ)の事務所であり、2〜4は産業用機器のユーザとしての半導体製造メーカの生産工場である。生産工場2〜4には、夫々、複数の産業用機器6と、それらを結ぶLAN(イントラネット)9と、各産業用機器6の稼動状況を監視する監視装置としてのホストコンピュータ7とが設けられている。そして、各生産工場2〜4に設けられたホストコンピュータ7は、インターネット5を介してベンダ1側の管理装置であるホストコンピュータ8に接続されている。   In FIG. 4, 1 is an office of a vendor (apparatus supply manufacturer) that supplies industrial equipment, and 2 to 4 are production plants of semiconductor manufacturers as users of industrial equipment. Each of the production factories 2 to 4 is provided with a plurality of industrial devices 6, a LAN (intranet) 9 connecting them, and a host computer 7 as a monitoring device for monitoring the operation status of each industrial device 6. ing. A host computer 7 provided in each of the production factories 2 to 4 is connected to a host computer 8 that is a management device on the vendor 1 side via the Internet 5.

図4に示す構成において、トラブルが発生した場合には、トラブルが発生した生産工場の監視装置7から、インターネット5を介して、各産業用機器6の稼動状況を示すステータス情報(例えば、トラブルが発生した産業機器の症状)を、ベンダ1に通知する。そうすると、通知を受けたベンダ1のホストコンピュータ8は、図5に示すフローチャートに示す処理を行うことによって対応する。   In the configuration shown in FIG. 4, when trouble occurs, status information (for example, if trouble occurs) from the monitoring device 7 of the production factory where the trouble has occurred via the Internet 5 indicates the operating status of each industrial device 6. The vendor 1 is notified of the symptoms of the industrial equipment that occurred. Then, the host computer 8 of the vendor 1 that has received the notification responds by performing the processing shown in the flowchart shown in FIG.

すなわち、上記ホストコンピュータ8は、ステップS1で、トラブルの報告があると判別した場合には、ステップS2で、トラブルが発生した生産工場からの上記ステータス情報を取得する。そして、ステップS3で、上記取得したステータス情報に基づいて、各生産工場の産業用機器の保守を管理するためのトラブルデータベースDB(図示せず)を参照して、過去に発生した同一の症状がトラブルデータベースDBに登録済みであるか否を判別する。その結果、登録済みである場合には、ステップS5で、トラブルデータベースDBに当該症状の対処法が登録済みか否かを判別し、対処法が登録済みである場合には、ステップS6で、トラブルデータベースDBに登録されている対処法(応答情報)(例えば、対処法を示すコードやメッセージ等)を、当該トラブルが発生した生産工場のホストコンピュータ7に、インターネット5を介して通知する。   That is, if it is determined in step S1 that there is a trouble report, the host computer 8 obtains the status information from the production factory where the trouble has occurred in step S2. In step S3, referring to the trouble database DB (not shown) for managing the maintenance of the industrial equipment in each production factory based on the acquired status information, the same symptom that has occurred in the past can be found. It is determined whether or not it is already registered in the trouble database DB. As a result, if it has been registered, it is determined in step S5 whether or not a countermeasure for the symptom has been registered in the trouble database DB. The countermeasure (response information) registered in the database DB (for example, a code or message indicating the countermeasure) is notified to the host computer 7 of the production factory where the trouble has occurred via the Internet 5.

上記ステップS3において、当該トラブルと同一の症状がトラブルデータベースDBに登録されていないと判別した場合には、ステップS4で、当該症状をトラブルデータベースDBに新規に登録した後、ステップS7に進む。また、上記ステップS5において、対処法がトラブルデータベースDBに登録されていないと判別した場合には、ステップS7に進む。   If it is determined in step S3 that the same symptom as the trouble is not registered in the trouble database DB, the symptom is newly registered in the trouble database DB in step S4, and the process proceeds to step S7. If it is determined in step S5 that the countermeasure is not registered in the trouble database DB, the process proceeds to step S7.

ステップS7で、上記ベンダ1の担当者に、トラブルの発生,トラブルの内容(ステータス情報),対処法(応答情報)通知の有無および現在の状況やその他の関連情報を通知する。ステップS8で、トラブルデータベースDBを更新して、処理を終了する。   In step S7, the person in charge of the vendor 1 is notified of the occurrence of trouble, the content of the trouble (status information), the presence / absence of a countermeasure (response information) notification, the current situation, and other related information. In step S8, the trouble database DB is updated and the process is terminated.

上述のように、上記特許文献1に開示された従来の産業用機器の遠隔保守システムにおいては、製造装置が異常信号を発した場合には、迅速に対策することができるのである。   As described above, in the conventional remote maintenance system for industrial equipment disclosed in Patent Document 1, when the manufacturing apparatus generates an abnormal signal, it is possible to quickly take measures.

製造ラインにおける不良品発生要因を究明する他のシステムとして、特開2005‐327909号公報(特許文献2)に開示された「不良要因推定対策出力装置」がある。この不良要因推定対策出力装置では、回路基板上に電子部品を実装する製造ラインにおいて、不良が発生すると当該不良に対して講ずるべき対策を出力するようにしている。   As another system for investigating the cause of defective product generation in a production line, there is a “defective factor estimation countermeasure output device” disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2005-327909 (Patent Document 2). In this failure factor estimation countermeasure output device, when a defect occurs in a production line for mounting electronic components on a circuit board, a countermeasure to be taken against the defect is output.

図6は、上記特許文献2に開示された従来の不良要因推定対策出力装置11が適用されるシステム全体の構成を示す図である。   FIG. 6 is a diagram showing a configuration of the entire system to which the conventional failure factor estimation countermeasure output device 11 disclosed in Patent Document 2 is applied.

図6において、上記製造ラインの製造装置としての実装装置12は、自装置にトラブルが発生すると、プロセス情報としての設備品質情報13およびトラブル情報14を出力する。設備品質情報13は、実装装置12における処理状況としての稼働条件を示す情報であって、例えば、圧力,温度,部品の吸着率等の情報である。トラブル情報14は、実装装置12で発生したトラブルの内容を示す情報である。トラブルの内容は、例えば、部品切れ,基板落下,ノズルつまり等である。   In FIG. 6, the mounting apparatus 12 as the manufacturing apparatus of the manufacturing line outputs facility quality information 13 and trouble information 14 as process information when a trouble occurs in its own apparatus. The equipment quality information 13 is information indicating an operating condition as a processing status in the mounting apparatus 12, and is information such as pressure, temperature, component adsorption rate, and the like. The trouble information 14 is information indicating the content of the trouble that has occurred in the mounting apparatus 12. The contents of the trouble are, for example, a component cut, a substrate drop, a nozzle clogging, and the like.

検査装置15は、製造品としての回路基板(図示せず)の検査結果を実装品質情報16として出力する。実装品質情報16は、例えば、「接合材の供給量が不足している」こと、「装着された部品に位置ズレが発生している」こと、「部品の半田付け形状が不十分である」こと等の検査結果を示す情報である。   The inspection device 15 outputs the inspection result of a circuit board (not shown) as a manufactured product as mounting quality information 16. The mounting quality information 16 includes, for example, “the supply amount of the bonding material is insufficient”, “the positional displacement has occurred in the mounted component”, and “the soldering shape of the component is insufficient”. This is information indicating the inspection result.

上記実装装置12から出力された設備品質情報13およびトラブル情報14と、検査装置15から出力された実装品質情報16とは、不良要因推定対策出力装置11のデータベースとしての関連性記録部17に記録される。   The equipment quality information 13 and the trouble information 14 output from the mounting device 12 and the mounting quality information 16 output from the inspection device 15 are recorded in the relationship recording unit 17 as a database of the failure factor estimation countermeasure output device 11. Is done.

また、設備にトラブルが発生した場合、あるいは、生産された製造品に不良が発生した場合には、作業者は、トラブルが発生した実装装置12を復旧させるための操作や、部品を清掃する等のメンテナンス作業を行う。そして、作業者は、実装装置12を復旧させるために行った操作の内容やメンテナンス作業の内容を示す復旧作業情報18を作成し、復旧作業またはメンテナンス作業の対象となった設備品質情報13,トラブル情報14および実装品質情報16と関連付けて関連性記録部17に登録する。   Further, when trouble occurs in the facility, or when a defect occurs in the manufactured product, the operator performs an operation for recovering the mounting apparatus 12 in which the trouble has occurred, cleans parts, or the like. Perform maintenance work. Then, the worker creates the recovery work information 18 indicating the content of the operation performed to recover the mounting apparatus 12 and the content of the maintenance work, and the equipment quality information 13 and the trouble that is the target of the recovery work or the maintenance work. The information 14 and the mounting quality information 16 are associated with each other and registered in the relationship recording unit 17.

その後、同様の不具合が発生した場合には、要因分析部としての対策分析部19によって、関連性記録部17を参照して、発生した不具合に対して行うべき復旧作業内容が決定される。そして、対策分析部19によって決定された対策内容は、対策内容出力部20から出力される。   Thereafter, when a similar failure occurs, the countermeasure analysis unit 19 as a factor analysis unit refers to the relevance recording unit 17 to determine the content of the recovery work to be performed for the generated failure. Then, the countermeasure content determined by the countermeasure analysis unit 19 is output from the countermeasure content output unit 20.

このように、プロセス処理毎に検査工程が設けられている場合には、特許文献2に開示された従来の不良要因推定対策出力装置11を用いることによって、品質異常が発生した場合に、製造装置に対して迅速な対策を講じることができるのである。   As described above, when an inspection process is provided for each process, a manufacturing apparatus is used when a quality abnormality occurs by using the conventional failure factor estimation countermeasure output device 11 disclosed in Patent Document 2. It is possible to take quick measures against this.

ところで、半導体や液晶パネル等の製造品は、数十から数百の製造装置でのプロセス処理を経て生産され、夫々の製造工程および製造装置の状況が最終製造品の品質に影響しているため、個々の製造装置がエラーを発していなくとも、最終製造品の品質に問題が生じる場合がある。そのため、数十から数百の製造装置での製造プロセスを経て生産される半導体や液晶パネル等の最終製造品に、一旦不良が発生すると、不良発生要因を特定することは一般に非常に困難なのである。   By the way, manufactured products such as semiconductors and liquid crystal panels are produced through process processing in tens to hundreds of manufacturing apparatuses, and the status of each manufacturing process and manufacturing apparatus affects the quality of the final manufactured product. Even if each manufacturing apparatus does not generate an error, a problem may occur in the quality of the final product. For this reason, once a defect occurs in a final product such as a semiconductor or a liquid crystal panel produced through a manufacturing process using tens to hundreds of manufacturing apparatuses, it is generally very difficult to identify the cause of the defect. .

上記特許文献1に開示された従来の産業用機器の遠隔保守システムにおいては、ベンダ1のホストコンピュータ8は、トラブルが発生した生産工場の監視装置7からステータス情報が通知されて初めて、図5に示す対処法検索通知の処理を行うようにしている。したがって、上述のように、個々の製造装置がエラーを発していなくとも最終製造品の品質に問題が生ずるような場合には、対処することができないという問題がある。   In the conventional remote maintenance system for industrial equipment disclosed in Patent Document 1, the host computer 8 of the vendor 1 is not shown in FIG. 5 until the status information is notified from the monitoring device 7 of the production factory where the trouble has occurred. The countermeasure search notification process shown is performed. Therefore, as described above, there is a problem that it is impossible to cope with a case where a problem occurs in the quality of the final manufactured product even if each manufacturing apparatus does not generate an error.

また、上記特許文献2に開示された従来の不良要因推定対策出力装置においては、製造工程の後に、この製造工程でのプロセス処理後の製造品の検査を行う検査工程を設けているので、検査装置15で歩留り低下が検出された場合には、その検査工程の直前に実行された製造工程が不良要因であることが容易に分かる。   Further, in the conventional failure factor estimation countermeasure output device disclosed in Patent Document 2, an inspection process for inspecting a manufactured product after process processing in this manufacturing process is provided after the manufacturing process. When a decrease in yield is detected by the device 15, it can be easily understood that the manufacturing process executed immediately before the inspection process is a cause of failure.

しかしながら、実際の半導体や液晶パネル等の製造工場において、順次実行される製造工程毎に不良品発生要因を特定するための検査工程を設けた場合には、不良発生要因である製造工程の特定が容易になる反面、多数の検査装置を設けることによって多額の設備投資が必要となる。そればかりか、多数の検査装置に対するメンテナンス費用の発生、リードタイムが長くなる等の問題も生ずる。そのため、検査工程および検査装置は、必要最低限の数だけ設けるのが望ましい。   However, in an actual manufacturing factory for semiconductors, liquid crystal panels, etc., when an inspection process for specifying a defective product generation factor is provided for each sequentially executed manufacturing process, the manufacturing process that is the cause of defective product is specified. On the other hand, a large amount of capital investment is required by providing a large number of inspection devices. In addition, problems such as the occurrence of maintenance costs for a large number of inspection apparatuses and a long lead time occur. Therefore, it is desirable to provide a minimum number of inspection processes and inspection devices.

多くの製造工程および製造装置が必要な製造品の製造ラインであって、必要最低限の検査工程および検査装置が設置された製造ラインにおいて、製造品の特性不良が発生した場合に迅速に不良要因を推定して対策を講じるためには、多くの検査装置によって得られた検査データに関連付けて、プロセス情報および復旧作業情報を蓄積しておく必要がある。   A manufacturing line for manufactured products that require many manufacturing processes and manufacturing equipment, and when a characteristic defect of the manufactured product occurs in a manufacturing line where the minimum required inspection processes and inspection equipment are installed, the cause of the failure is prompt Therefore, it is necessary to store process information and recovery work information in association with inspection data obtained by many inspection apparatuses.

上述したように、半導体や液晶パネル等のごとく、基板に対して複数のプロセス処理を順次実行して製造される製造品は、製造ラインが量産稼動状態にある場合には、当該製造ラインに設けられた検査装置によって製造品の品質を検査し、必要に応じて良品および不良品の何れかに分類する。その結果、不良品に分類された製造品が増加して歩留りが低下していることが判明した場合には、上記複数の製造プロセスを実行する製造ラインにおける不良品発生要因を究明して対策を行うことが重要である。   As described above, a manufactured product manufactured by sequentially executing a plurality of process processes on a substrate, such as a semiconductor or a liquid crystal panel, is provided on the manufacturing line when the manufacturing line is in a mass production operation state. The quality of the manufactured product is inspected by the inspected apparatus, and classified as either a good product or a defective product as required. As a result, if it is found that the number of manufactured products classified as defective has increased and the yield has decreased, the cause of defective products in the manufacturing line that executes the above-mentioned multiple manufacturing processes should be investigated and countermeasures taken. It is important to do.

一方、新規工場を建設する場合あるいは新規製造ラインを構築する場合、多くの製造装置を導入し、立ち上げ、条件出しを行う必要がある。ところが、総ての製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態に仕上げるまでには、多くの不良品が発生する低歩留まりの状況を改善していく必要がある。したがって、このような新規工場あるいは新規製造ラインの構築の時こそ、不良要因の推定システムが必要とされる。   On the other hand, when constructing a new factory or constructing a new production line, it is necessary to introduce a large number of production apparatuses, start up, and set conditions. However, it is necessary to improve the low-yield situation in which many defective products are generated before optimizing the state of all manufacturing apparatuses and completing the mass production operation state. Therefore, a defect factor estimation system is required only when such a new factory or a new production line is constructed.

上記特許文献1に開示された従来の産業用機器の遠隔保守システムおよび上記特許文献2に開示された従来の不良要因推定対策出力装置においては、不良の要因を推定するために、上記トラブルデータベースDBあるいは上記関連性記録部17に、検査装置からの検査情報、製造装置からのプロセス情報、不良発生時の復旧作業情報等が蓄積されていることが必要である。そして、これらの情報の蓄積が十分でない場合は正確な不良要因の推定が困難であるため、これらの情報を蓄積するための準備が必要である。   In the conventional remote maintenance system for industrial equipment disclosed in Patent Document 1 and the conventional failure factor estimation countermeasure output device disclosed in Patent Document 2, the trouble database DB is used to estimate the cause of failure. Alternatively, it is necessary that the relevance recording unit 17 stores inspection information from the inspection apparatus, process information from the manufacturing apparatus, recovery work information when a defect occurs, and the like. If the accumulation of these pieces of information is not sufficient, it is difficult to accurately estimate the cause of failure, and preparations for accumulating these pieces of information are necessary.

したがって、上述したような新規工場あるいは新規製造ラインの構築時においては、先ず、数多くの製造品を製造することによって、多くの検査情報,プロセス情報および復旧作業情報等を上記トラブルデータベースDBあるいは上記関連性記録部17に蓄積することが必要となり、総ての製造装置の状態を最適化して量産稼動状態に仕上げるまでには長期間が必要となる。   Therefore, when constructing a new factory or a new production line as described above, first, many inspection products, process information, recovery work information, etc. Therefore, it takes a long time to optimize the state of all the manufacturing apparatuses and finish the mass production operation state.

このように、上記特許文献1に開示された従来の産業用機器の遠隔保守システムおよび上記特許文献2に開示された従来の不良要因推定対策出力装置では、新規工場および新規製造ラインの構築時において、立ち上げ期間の短縮を図ることができないという問題がある。また、上記特許文献1に開示された従来の産業用機器の遠隔保守システムおよび上記特許文献2に開示された従来の不良要因推定対策出力装置あるいはそれらが備える上記トラブルデータベースDBあるいは上記関連性記録部17を、新規工場を建設する毎にあるいは新規製造ラインを構築する毎に、新たに設置することは設備投資コストの面でも課題となる。   Thus, in the conventional remote maintenance system for industrial equipment disclosed in Patent Document 1 and the conventional failure factor estimation countermeasure output device disclosed in Patent Document 2, when a new factory and a new production line are constructed, There is a problem that the start-up period cannot be shortened. Also, the conventional industrial equipment remote maintenance system disclosed in Patent Document 1 and the conventional failure factor estimation countermeasure output device disclosed in Patent Document 2 or the trouble database DB or the relevance recording unit provided therein. New installation of 17 every time a new factory is constructed or every time a new production line is constructed is also a problem in terms of capital investment cost.

特許第3919294号公報Japanese Patent No. 3919294 特開2005‐327909号公報JP 2005-327909 A

そこで、この発明の課題は、新規工場あるいは新規製造ラインの構築時において、設備投資を最小に抑え、且つ立ち上げ期間を短縮できる不良要因推定システムおよび不良要因推定方法を提供することにある。   Accordingly, an object of the present invention is to provide a failure factor estimation system and a failure factor estimation method capable of minimizing capital investment and shortening the start-up period when a new factory or a new production line is constructed.

上記課題を解決するため、第1の発明の不良要因推定システムは、
基材に順次プロセス処理を施して製造品を製造する複数の製造装置と、上記プロセス処理が施された上記製造品の品質を検査する少なくとも1つの検査装置とを含む第1製造ラインと、
上記第1製造ラインの上記複数の製造装置と略同じ複数の製造装置と、上記第1製造ラインの上記検査装置と略同じ少なくとも1つの検査装置とを含む第2製造ラインと、
上記第1製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とを、上記製造品毎に関連付けて登録する相関データベースと、
上記第2製造ラインにおける上記検査装置からの検査結果に基づいて上記第2製造ラインに不良品が発生したと判断した場合に、上記相関データベースの登録情報を参照して、上記第2製造ラインにおける複数の製造装置のうち不良発生要因となっている製造装置を推定する要因分析部と、
上記要因分析部による不良発生要因の推定結果を出力する結果出力部と
を備えたことを特徴としている。
In order to solve the above-mentioned problem, the failure factor estimation system of the first invention is
A first manufacturing line including a plurality of manufacturing apparatuses that sequentially process a substrate to manufacture a manufactured product, and at least one inspection device that inspects the quality of the manufactured product that has been subjected to the process process;
A second production line including a plurality of production devices substantially the same as the plurality of production devices of the first production line, and at least one inspection device substantially the same as the inspection device of the first production line;
A correlation database for registering process information from the manufacturing apparatus and inspection information from the inspection apparatus in the first production line in association with each manufactured product;
When it is determined that a defective product has occurred in the second production line based on the inspection result from the inspection device in the second production line, the registration information in the correlation database is referred to and the second production line A factor analysis unit that estimates a manufacturing device that is a cause of failure among a plurality of manufacturing devices;
And a result output unit for outputting a result of estimation of the cause of failure by the factor analysis unit.

ここで、上記第1製造ラインは、安定稼働状態にある既存の製造ライン(既存製造ライン)であり、上記第2製造ラインは、上記第1製造ラインが安定稼働状態に入った以降に構築される新規の製造ライン(新規製造ライン)である。   Here, the first production line is an existing production line (existing production line) in a stable operation state, and the second production line is constructed after the first production line enters a stable operation state. This is a new production line (new production line).

上記構成によれば、新規製造ラインである上記第2製造ラインにおける複数の製造装置を既存製造ラインである上記第1製造ラインの複数の製造装置と略同じにすると共に、検査装置を上記第1製造ラインの上記検査装置と略同じにしている。したがって、上記要因分析部が、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定する場合には、上記第1製造ライン用の上記相関データベースの蓄積データを利用することができる。   According to the above configuration, the plurality of manufacturing apparatuses in the second manufacturing line, which is a new manufacturing line, is made substantially the same as the plurality of manufacturing apparatuses in the first manufacturing line, which is an existing manufacturing line, and the inspection apparatus is the first apparatus. It is substantially the same as the above-described inspection apparatus on the production line. Therefore, when the factor analysis unit estimates the cause of failure in the second production line, the accumulated data in the correlation database for the first production line can be used.

したがって、上記第2製造ラインの上記製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態への仕上げを行う場合に、上記第2製造ライン用の相関データベースに多くのプロセス情報および品質情報を蓄積するための量産試作を行わなくても上記第2製造ラインの不良発生要因の推定を迅速に行うことが可能であり、上記第2製造ラインを立上げ当初から高い歩留りで操業することが可能になる。したがって、上記第2製造ラインに高い能力を有する作業員を配置しなくとも、迅速な立上げと立上げ当初からの高い歩留りとが可能になる。   Therefore, when optimizing the state of the manufacturing apparatus of the second production line and finishing to the mass production operation state, a large amount of process information and quality information are stored in the correlation database for the second production line. It is possible to quickly estimate the cause of failure of the second production line without performing a mass production trial, and it is possible to operate the second production line at a high yield from the beginning. Therefore, it is possible to quickly start up and achieve a high yield from the start-up without arranging a worker having high ability in the second production line.

さらに、膨大なプロセス情報および品質情報が蓄積された上記第2製造ライン専用の相関データベースを備える必要がない。したがって、上記第2製造ラインに対する投資コストを抑制することができる。   Furthermore, it is not necessary to provide a correlation database dedicated to the second production line in which a large amount of process information and quality information is accumulated. Therefore, the investment cost for the second production line can be suppressed.

また、1実施の形態の不良要因推定システムでは、
上記相関データベースと上記要因分析部との間で、通信回線を介して上記相関データベースの登録情報の送受信を行う情報送受信部を備え、
上記要因分析部は、上記通信回線と上記情報送受信部とを介して、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査結果と当該検査結果に対応する上記製造装置からのプロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するようになっている。
In the defect factor estimation system of one embodiment,
Between the correlation database and the factor analysis unit, an information transmission / reception unit that transmits and receives registration information of the correlation database via a communication line,
The factor analysis unit, through the communication line and the information transmission / reception unit, from the correlation database, the inspection result determined to be defective and the process information from the manufacturing apparatus corresponding to the inspection result, The registered information having a value similar to the above is retrieved, and the cause of failure occurrence in the second production line is estimated by referring to the retrieved registered information.

この実施の形態によれば、情報送受信部によって、上記相関データベースと上記要因分析部との間で、通信回線を介して上記相関データベースの登録情報の送受信を行うようにしている。したがって、上記第2製造ライン,上記要因分析部および上記結果出力部を、上記第1製造ラインおよび上記相関データベースから遠く離れた位置に構築する場合であっても、上記第2製造ラインの迅速な立上げと立上げ当初からの高い歩留りとを可能にすることができる。   According to this embodiment, the information transmission / reception unit transmits / receives registration information of the correlation database between the correlation database and the factor analysis unit via the communication line. Therefore, even when the second production line, the factor analysis unit, and the result output unit are constructed at positions far away from the first production line and the correlation database, the second production line can be quickly The start-up and the high yield from the start-up can be made possible.

さらに、上記要因分析部は、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査結果と当該検査結果に対応する上記プロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するようになっている。したがって、互いに関連付けられた多くのプロセス情報および品質情報が蓄積された上記相関データベースから、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するのに必要な登録情報のみを的確に検索することができ、不良要因の推定をより迅速に行うことができる。   Further, the factor analysis unit searches the correlation database for registration information having a value similar to the inspection result determined to be defective and the process information corresponding to the inspection result. In addition, by referring to the registered information, the cause of the failure in the second production line is estimated. Therefore, from the correlation database in which a lot of process information and quality information associated with each other are accumulated, it is possible to accurately search only the registration information necessary for estimating the cause of failure of the second production line, The defect factor can be estimated more quickly.

また、1実施の形態の不良要因推定システムでは、
上記第2製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とを取得すると共に、上記要因分析部との間で、通信回線を介して、上記取得したプロセス情報および検査情報と、上記要因分析部による上記第2製造ラインに関する不良発生要因の推定結果との送受信を行う情報送受信部を備え、
上記要因分析部は、上記情報送受信部から上記第2製造ラインに関する上記プロセス情報および上記検査情報を受け取った場合には、当該検査情報に基づいて上記第2製造ラインに不良品が発生したか否かを判別し、不良品が発生したと判断した場合には、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査情報と当該検査情報に対応する上記プロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインにおける不良発生要因を推定すると共に、推定結果を上記情報送受信部に送出するようになっており、
上記結果出力部は、出力すべき不良発生要因の推定結果を上記情報送受信部から受け取るようになっている。
In the defect factor estimation system of one embodiment,
The process information from the manufacturing apparatus and the inspection information from the inspection apparatus in the second production line are acquired, and the acquired process information and inspection information are communicated with the factor analysis unit via a communication line. And an information transmission / reception unit that performs transmission / reception with the estimation result of the cause of failure occurrence related to the second production line by the factor analysis unit,
When the factor analysis unit receives the process information and the inspection information related to the second production line from the information transmitting / receiving unit, whether or not a defective product has occurred in the second production line based on the inspection information. If it is determined that a defective product has occurred, the correlation database has a value similar to the inspection information determined to have occurred and the process information corresponding to the inspection information. Searching for registration information, referring to the searched registration information, estimating the cause of failure in the second production line, and sending the estimation result to the information transmitting and receiving unit,
The result output unit is configured to receive an estimation result of a failure occurrence factor to be output from the information transmitting / receiving unit.

この実施の形態によれば、情報送受信部によって、上記要因分析部との間で、通信回線を介して、上記第2製造ラインにおける上記プロセス情報および上記検査情報と、上記要因分析部による上記第2製造ラインに関する不良発生要因の推定結果との送受信を行うようにしている。したがって、上記第2製造ラインおよび上記結果出力部を、上記第1製造ライン,上記要因分析部および上記相関データベースから遠く離れた位置に構築する場合であっても、上記第2製造ラインの迅速な立上げと立上げ当初からの高い歩留りとを可能にすることができる。   According to this embodiment, the information transmission / reception unit communicates with the factor analysis unit via the communication line, the process information and the inspection information in the second production line, and the factor analysis unit performs the first process. (2) Transmission / reception with the estimation result of the cause of occurrence of defects related to the production line is performed. Accordingly, even when the second production line and the result output unit are constructed at positions far away from the first production line, the factor analysis unit, and the correlation database, the second production line can be quickly The start-up and the high yield from the start-up can be made possible.

さらに、上記要因分析部は、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査結果と当該検査結果に対応する上記プロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するようになっている。したがって、互いに関連付けられた多くのプロセス情報および品質情報が蓄積された上記相関データベースから、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するのに必要な登録情報のみを的確に検索することができ、不良要因の推定をより迅速に行うことができる。   Further, the factor analysis unit searches the correlation database for registration information having a value similar to the inspection result determined to be defective and the process information corresponding to the inspection result. In addition, by referring to the registered information, the cause of the failure in the second production line is estimated. Therefore, from the correlation database in which a lot of process information and quality information associated with each other are accumulated, it is possible to accurately search only the registration information necessary for estimating the cause of failure of the second production line, The defect factor can be estimated more quickly.

また、1実施の形態の不良要因推定システムでは、
上記第1製造ラインにおける上記検査装置からの検査結果に基づいて上記第1製造ラインに不良品が発生したと判断した場合に、上記相関データベースの登録情報を参照して、上記第1製造ラインにおける複数の製造装置のうち不良発生要因となっている製造装置を推定する第1製造ライン用要因分析部を備え、
上記要因分析部として、上記第1製造ライン用要因分析部を用いる。
In the defect factor estimation system of one embodiment,
When it is determined that a defective product has occurred in the first production line based on the inspection result from the inspection device in the first production line, the registration information in the correlation database is referred to and the first production line A factor analysis unit for a first production line that estimates a production device that is a cause of occurrence of defects among a plurality of production devices;
The first production line factor analysis unit is used as the factor analysis unit.

この実施の形態によれば、上記要因分析部として、上記第1製造ラインにおける不良発生要因を推定する第1製造ライン用要因分析部を用いるようにしている。したがって、上記第2製造ラインの不良発生要因推定用の相関データベースに加えて、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するための専用の上記要因分析部をも備える必要がない。したがって、上記第2製造ラインに対する投資コストをより抑制することができる。   According to this embodiment, as the factor analysis unit, a factor analysis unit for first production line that estimates a factor causing defects in the first production line is used. Therefore, in addition to the correlation database for estimating the cause of failure in the second production line, it is not necessary to provide a dedicated factor analysis unit for estimating the cause of failure in the second production line. Therefore, the investment cost for the second production line can be further suppressed.

また、1実施の形態の不良要因推定システムでは、
上記相関データベースには、上記製造品毎に関連付けられた上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とに加えて、不良発生時に実行された復旧作業情報も関連付けられて登録されている。
In the defect factor estimation system of one embodiment,
In the correlation database, in addition to the process information from the manufacturing apparatus and the inspection information from the inspection apparatus that are associated with each manufactured product, the recovery work information that is executed when a defect occurs is also associated and registered. Yes.

この実施の形態によれば、上記相関データベースには、上記プロセス情報および上記検査情報に加えて復旧作業情報も関連付けて登録されているので、上記第2製造ラインにおける不良発生要因の推定結果に加えて過去の復旧作業情報も得ることができる。したがって、不良品発生に伴う復旧作業の場合に過去の復旧作業情報を参考にすることができ、復旧作業の短縮を図ることができる。   According to this embodiment, since the recovery database is registered in the correlation database in addition to the process information and the inspection information, in addition to the estimation result of the cause of failure in the second production line, It is also possible to obtain past recovery work information. Therefore, in the case of a recovery operation associated with the occurrence of a defective product, past recovery operation information can be referred to, and the recovery operation can be shortened.

また、1実施の形態の不良要因推定システムでは、
上記相関データベースには、上記第1製造ラインにおける上記プロセス情報および上記検査情報に加えて、第2製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とが上記製造品毎に関連付けられて登録されている。
In the defect factor estimation system of one embodiment,
In the correlation database, in addition to the process information and the inspection information in the first production line, process information from the manufacturing apparatus and inspection information from the inspection apparatus in the second production line are stored for each manufactured product. It is associated and registered.

この実施の形態によれば、上記相関データベースに、上記第1製造ラインにおける上記プロセス情報および上記検査情報に加えて、第2製造ラインにおける上記プロセス情報および上記検査情報を登録している。したがって、上記第2製造ラインにおける不良発生要因の推定の際に、上記第2製造ラインの上記プロセス情報および上記検査情報を参照することができ、上記第2製造ラインにおける不良発生要因の推定精度をより高めることができる。   According to this embodiment, in addition to the process information and the inspection information in the first production line, the process information and the inspection information in the second production line are registered in the correlation database. Therefore, when estimating the cause of failure in the second production line, the process information and the inspection information of the second production line can be referred to, and the estimation accuracy of the cause of failure in the second production line can be increased. Can be increased.

また、第2の発明の不良要因推定方法は、
基材に順次プロセス処理を施して製造品を製造する複数の製造装置と、上記プロセス処理が施された上記製造品の品質を検査する少なくとも1つの検査装置とを含む第1製造ラインと、
上記第1製造ラインの上記複数の製造装置と略同じ複数の製造装置と、上記第1製造ラインの上記検査装置と略同じ少なくとも1つの検査装置とを含む第2製造ラインと
を備え、
要因分析部によって、上記第2製造ラインにおける上記検査装置からの検査結果に基づいて上記第2製造ラインに不良品が発生したと判断した場合に、上記第1製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とを上記製造品毎に関連付けて登録した相関データベースの登録情報を参照して、上記第2製造ラインにおける複数の製造装置のうち不良発生要因となっている製造装置を推定し、
結果出力部によって、上記要因分析部による不良発生要因の推定結果を出力する
ことを特徴としている。
Further, the failure factor estimation method of the second invention is:
A first manufacturing line including a plurality of manufacturing apparatuses that sequentially process a substrate to manufacture a manufactured product, and at least one inspection device that inspects the quality of the manufactured product that has been subjected to the process process;
A second manufacturing line including a plurality of manufacturing devices substantially the same as the plurality of manufacturing devices of the first manufacturing line, and at least one inspection device substantially the same as the inspection device of the first manufacturing line;
When the factor analysis unit determines that a defective product has occurred in the second production line based on the inspection result from the inspection device in the second production line, the process from the manufacturing device in the first production line Manufacturing that is a cause of failure among a plurality of manufacturing apparatuses in the second manufacturing line with reference to registration information in a correlation database in which information and inspection information from the inspection apparatus are registered in association with each manufactured product Estimate the device,
The result output unit outputs the estimation result of the cause of failure by the factor analysis unit.

ここで、上記第1製造ラインは、安定稼働状態にある既存の製造ライン(既存製造ライン)であり、上記第2製造ラインは、上記第1製造ラインが安定稼働状態に入った以降に構築される新規の製造ライン(新規製造ライン)である。   Here, the first production line is an existing production line (existing production line) in a stable operation state, and the second production line is constructed after the first production line enters a stable operation state. This is a new production line (new production line).

上記構成によれば、新規製造ラインである上記第2製造ラインにおける複数の製造装置を既存製造ラインである上記第1製造ラインの複数の製造装置と略同じにすると共に、検査装置を上記第1製造ラインの上記検査装置と略同じにしている。したがって、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定する場合には、上記第1製造ライン用の上記相関データベースの蓄積データを利用することができる。   According to the above configuration, the plurality of manufacturing apparatuses in the second manufacturing line, which is a new manufacturing line, is made substantially the same as the plurality of manufacturing apparatuses in the first manufacturing line, which is an existing manufacturing line, and the inspection apparatus is the first apparatus. It is substantially the same as the above-described inspection apparatus on the production line. Therefore, when estimating the cause of occurrence of a defect in the second production line, the accumulated data in the correlation database for the first production line can be used.

したがって、上記第2製造ラインの上記製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態への仕上げを行う場合に、上記第2製造ライン用の相関データベースに多くのプロセス情報および品質情報を蓄積するための量産試作を行わなくても上記第2製造ラインの不良発生要因の推定を迅速に行うことが可能であり、上記第2製造ラインを立上げ当初から高い歩留りで操業することが可能になる。したがって、上記第2製造ラインに高い能力を有する作業員を配置しなくとも、迅速な立上げと立上げ当初からの高い歩留りとが可能になる。   Therefore, when optimizing the state of the manufacturing apparatus of the second production line and finishing to the mass production operation state, a large amount of process information and quality information are stored in the correlation database for the second production line. It is possible to quickly estimate the cause of failure of the second production line without performing a mass production trial, and it is possible to operate the second production line at a high yield from the beginning. Therefore, it is possible to quickly start up and achieve a high yield from the start-up without arranging a worker having high ability in the second production line.

さらに、膨大なプロセス情報および品質情報が蓄積された上記第2製造ライン専用の相関データベースを備える必要がない。したがって、上記第2製造ラインに対する投資コストを抑制することができる。   Furthermore, it is not necessary to provide a correlation database dedicated to the second production line in which a large amount of process information and quality information is accumulated. Therefore, the investment cost for the second production line can be suppressed.

また、1実施の形態の不良要因推定方法では、
上記要因分析部によって、通信回線を介して、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査結果と当該検査結果に対応する上記製造装置からのプロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定する。
Moreover, in the defect factor estimation method of one embodiment,
Registration having a value similar to the inspection result determined by the factor analysis unit through the communication line from the correlation database that the defective product has occurred and the process information from the manufacturing apparatus corresponding to the inspection result Information is searched, and the cause of failure of the second production line is estimated with reference to the searched registration information.

この実施の形態によれば、上記相関データベースと上記要因分析部との間で、通信回線を介して上記相関データベースの登録情報の送受信を行うようにしている。したがって、上記第2製造ライン,上記要因分析部および上記結果出力部を、上記第1製造ラインおよび上記相関データベースから遠く離れた位置に構築する場合であっても、上記第2製造ラインの迅速な立上げと立上げ当初からの高い歩留りとを可能にすることができる。   According to this embodiment, registration information of the correlation database is transmitted / received between the correlation database and the factor analysis unit via a communication line. Therefore, even when the second production line, the factor analysis unit, and the result output unit are constructed at positions far away from the first production line and the correlation database, the second production line can be quickly The start-up and the high yield from the start-up can be made possible.

さらに、上記要因分析部によって、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査結果と当該検査結果に対応する上記プロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するようにしている。したがって、互いに関連付けられた多くのプロセス情報および品質情報が蓄積された上記相関データベースから、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するのに必要な登録情報のみを的確に検索することができ、不良要因の推定をより迅速に行うことができる。   Further, the factor analysis unit searches the correlation database for registration information having a value similar to the inspection result determined to be defective and the process information corresponding to the inspection result. In addition, by referring to the registered information, the cause of the failure in the second production line is estimated. Therefore, from the correlation database in which a lot of process information and quality information associated with each other are accumulated, it is possible to accurately search only the registration information necessary for estimating the cause of failure of the second production line, The defect factor can be estimated more quickly.

また、1実施の形態の不良要因推定方法では、
情報送受信部によって、上記第2製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とを取得して、通信回線を介して上記要因分析部に送信する第1ステップと、
上記要因分析部によって、上記第1ステップにおいて上記情報送受信部から上記第2製造ラインに関する上記プロセス情報および上記検査情報を受け取った場合には、当該検査情報に基づいて上記第2製造ラインに不良品が発生したか否かを判別し、不良品が発生したと判断した場合には、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査情報と当該検査情報に対応する上記プロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインにおける不良発生要因を推定すると共に、推定結果を上記情報送受信部に送出する第2ステップと、
上記情報送受信部によって、上記要因分析部による上記第2製造ラインにおける不良発生要因の推定結果を、上記通信回線を介して上記結果出力部に送出する第3ステップと、
上記結果出力部によって、上記要因分析部による不良発生要因の推定結果を出力する第4ステップと
を備えている。
Moreover, in the defect factor estimation method of one embodiment,
A first step of acquiring process information from the manufacturing apparatus and inspection information from the inspection apparatus in the second production line by an information transmission / reception unit and transmitting the process information to the factor analysis unit via a communication line;
When the factor analysis unit receives the process information and the inspection information related to the second production line from the information transmitting / receiving unit in the first step, the defective product is transferred to the second production line based on the inspection information. In the case where it is determined whether or not a defective product has occurred, the inspection database determines that a defective product has been generated and the process information corresponding to the inspection information from the correlation database. A second step of searching for registration information having a similar value, referring to the searched registration information, estimating a defect occurrence factor in the second production line, and sending an estimation result to the information transmitting / receiving unit. When,
A third step of sending, by the information transmission / reception unit, an estimation result of the failure occurrence factor in the second production line by the factor analysis unit to the result output unit via the communication line;
And a fourth step of outputting the estimation result of the defect occurrence factor by the factor analysis unit by the result output unit.

この実施の形態によれば、情報送受信部によって、上記第2製造ラインと上記要因分析部との間で、通信回線を介して、上記第2製造ラインにおける上記プロセス情報および上記検査情報と、上記要因分析部による上記第2製造ラインに関する不良発生要因の推定結果との送受信を行うようにしている。したがって、上記第2製造ラインおよび上記結果出力部を、上記第1製造ライン,上記要因分析部および上記相関データベースから遠く離れた位置に構築する場合であっても、上記第2製造ラインの迅速な立上げと立上げ当初からの高い歩留りとを可能にすることができる。   According to this embodiment, the information transmitter / receiver causes the process information and the inspection information in the second production line to pass through the communication line between the second production line and the factor analysis unit, and Transmission / reception with the estimation result of the defect occurrence factor regarding the second production line by the factor analysis unit is performed. Accordingly, even when the second production line and the result output unit are constructed at positions far away from the first production line, the factor analysis unit, and the correlation database, the second production line can be quickly The start-up and the high yield from the start-up can be made possible.

さらに、上記要因分析部によって、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査結果と当該検査結果に対応する上記プロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するようにしている。したがって、互いに関連付けられた多くのプロセス情報および品質情報が蓄積された上記相関データベースから、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するのに必要な登録情報のみを的確に検索することができ、不良要因の推定をより迅速に行うことができる。   Further, the factor analysis unit searches the correlation database for registration information having a value similar to the inspection result determined to be defective and the process information corresponding to the inspection result. In addition, by referring to the registered information, the cause of the failure in the second production line is estimated. Therefore, from the correlation database in which a lot of process information and quality information associated with each other are accumulated, it is possible to accurately search only the registration information necessary for estimating the cause of failure of the second production line, The defect factor can be estimated more quickly.

以上より明らかなように、この発明によれば、第2製造ライン(新規製造ライン)における複数の製造装置を第1製造ライン(既存製造ライン)の複数の製造装置と略同じにすると共に、検査装置を上記第1製造ラインの上記検査装置と略同じにする。そして、要因分析部によって、上記第2製造ラインに不良品が発生したと判断した場合は、上記第1製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とを上記製造品毎に関連付けて登録した相関データベースの登録情報を参照して、上記第2製造ラインにおける不良発生要因を推定するようにしている。   As apparent from the above, according to the present invention, the plurality of manufacturing apparatuses in the second manufacturing line (new manufacturing line) are made substantially the same as the plurality of manufacturing apparatuses in the first manufacturing line (existing manufacturing line), and the inspection is performed. The apparatus is made substantially the same as the inspection apparatus of the first production line. When the factor analysis unit determines that a defective product has occurred in the second production line, the process information from the manufacturing device and the inspection information from the inspection device in the first production line are used as the product. By referring to the registration information in the correlation database registered in association with each other, the cause of failure in the second production line is estimated.

したがって、上記第2製造ラインの上記製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態への仕上げを行う場合に、上記第2製造ライン用の相関データベースに多くのプロセス情報および品質情報を蓄積するための量産試作を行わなくても不良要因の推定を迅速に行うことができ、上記第2製造ラインを立上げ当初から高い歩留りで操業することができる。その結果、上記第2製造ラインに高い能力を有する作業員を配置しなくとも、迅速な立上げと立上げ当初からの高い歩留りとが可能になる。   Therefore, when optimizing the state of the manufacturing apparatus of the second production line and finishing to the mass production operation state, a large amount of process information and quality information are stored in the correlation database for the second production line. It is possible to quickly estimate the cause of failure without performing a mass production trial, and the second production line can be operated at a high yield from the start. As a result, it is possible to quickly start up and achieve a high yield from the beginning of the start-up without arranging a worker with high ability in the second production line.

さらに、膨大なプロセス情報および品質情報が蓄積された上記第2製造ラインの不良発生要因推定用の相関データベースを備える必要がない。したがって、上記第2製造ラインに対する投資コストを抑制することができる。   Furthermore, it is not necessary to provide a correlation database for estimating the cause of failure in the second production line in which a large amount of process information and quality information is accumulated. Therefore, the investment cost for the second production line can be suppressed.

この発明の不良要因推定システムにおける概略構成を示す図である。It is a figure which shows schematic structure in the defect factor estimation system of this invention. 従来の技術によって新規工場を構築した場合における既存工場および新規工場の概略構成を示す図である。It is a figure which shows schematic structure of the existing factory and new factory when a new factory is constructed | assembled by the prior art. 図1とは異なる不良要因推定システムにおける概略構成を示す図である。It is a figure which shows schematic structure in the defect factor estimation system different from FIG. 従来の産業用機器の遠隔保守システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the remote maintenance system of the conventional industrial apparatus. 図4におけるベンダのホストコンピュータによって実行される対処法の検索通知の処理のフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart of processing search notification processing executed by the vendor's host computer in FIG. 4. FIG. 従来の不良要因推定対策出力装置が適用されたシステム全体の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the whole system to which the conventional defect factor estimation countermeasure output device was applied.

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。   Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the illustrated embodiments.

・第1実施の形態
図1は、本実施の形態の不良要因推定システムにおける概略構成を示す。図1においては、不良要因推定システムを構成する製造工場および製造ラインを模式的に示している。本不良要因推定システムは、基板に対して順次プロセス処理を行って製造される例えば半導体あるいは液晶パネルの製造工場であって、複数の製造工程を含む2つの製造工場から構成されている。そのうちの1つの製造工場は、既に生産稼動状態にある既存工場21であり、今一つの製造工場は、現時点で立上げ中の新規工場22である。
-1st Embodiment FIG. 1: shows the schematic structure in the defect factor estimation system of this Embodiment. In FIG. 1, the manufacturing factory and the manufacturing line which comprise the defect factor estimation system are shown typically. This failure factor estimation system is a manufacturing factory of, for example, a semiconductor or a liquid crystal panel that is manufactured by sequentially processing a substrate, and includes two manufacturing factories including a plurality of manufacturing processes. One of the manufacturing factories is an existing factory 21 that is already in production operation, and the other one is a new factory 22 that is currently being started up.

上記既存工場21は、上記第1製造ラインである既存製造ラインに、複数の製造装置23,24,…,25と、少なくとも1つの検査装置26とを備えている。また、不良品が発生した場合に迅速に不良要因を推定するための第1不良要因推定装置27を備えている。第1不良要因推定装置27内には、要因分析に必要なデータを蓄積する相関データベース28、相関データベース28に蓄積されたデータに基づいて不良要因および対策を分析する第1要因分析部29、第1要因分析部29による分析の結果推定された対策を出力する第1結果出力部30、相関データベース28に蓄積された情報を外部に対して送受信するための第1情報送受信部31が設けられている。   The existing factory 21 includes a plurality of manufacturing apparatuses 23, 24,..., 25 and at least one inspection apparatus 26 in the existing manufacturing line which is the first manufacturing line. In addition, a first failure factor estimation device 27 is provided for quickly estimating a failure factor when a defective product occurs. In the first failure factor estimation device 27, a correlation database 28 that accumulates data necessary for factor analysis, a first factor analysis unit 29 that analyzes failure factors and countermeasures based on data accumulated in the correlation database 28, a first A first result output unit 30 for outputting a measure estimated as a result of analysis by the one-factor analysis unit 29, and a first information transmission / reception unit 31 for transmitting / receiving information stored in the correlation database 28 to the outside are provided. Yes.

上記半導体または上記液晶パネル等の製造品は、破線の矢印で示すように移動する上記基材としての基板に対して、製造装置23,24,…,25によって、順次プロセス処理が施されて完成する。製造装置23,24,…,25によって施されるプロセス処理とは、例えば、洗浄処理,成膜処理,エッチング・パターニング処理等である。また、製造装置23,24,…,25とは、例えば洗浄装置,コータデベロッパ,露光装置,スパッタ装置,CVD(Chemical Vapor Deposition:化学気相成長)装置,ドライエッチ装置,ウェットエッチ装置および印刷装置等である。   The manufactured product such as the semiconductor or the liquid crystal panel is completed by sequentially processing the substrate as the base material moving as indicated by the broken arrow by the manufacturing apparatuses 23, 24,. To do. The process performed by the manufacturing apparatuses 23, 24,..., 25 is, for example, a cleaning process, a film forming process, an etching / patterning process, and the like. The manufacturing apparatuses 23, 24,..., 25 are, for example, cleaning apparatuses, coater developers, exposure apparatuses, sputtering apparatuses, CVD (Chemical Vapor Deposition) apparatuses, dry etching apparatuses, wet etching apparatuses, and printing apparatuses. Etc.

最終のプロセス処理が完了した後、製造品は検査装置26によって検査が行われ、製造品が良品であるか不良品であるかが判定される。既存工場21においては、各プロセス処理が施された基板に対して、検査装置26によって各種の計測が行われる。そして、検査装置26で計測された各計測項目等の品質情報32が、相関データベース28に記録して蓄積される。ここで、品質情報32とは、例えば製造品が半導体の場合には、各種電気テストの結果や異物等の外観テストの結果等を表す情報である。   After the final process is completed, the manufactured product is inspected by the inspection device 26, and it is determined whether the manufactured product is a good product or a defective product. In the existing factory 21, various kinds of measurements are performed by the inspection device 26 on the substrate subjected to each process. The quality information 32 such as each measurement item measured by the inspection device 26 is recorded and accumulated in the correlation database 28. Here, the quality information 32 is information representing the results of various electrical tests, the results of appearance tests for foreign matters, and the like when the manufactured product is a semiconductor, for example.

同様に、各製造装置23,24,…,25においても、基板に対して実行されるプロセス処理に関する情報であるプロセス情報33,34,…,35が出力され、相関データベース28に記録して蓄積される。   Similarly, in each of the manufacturing apparatuses 23, 24,..., 25, process information 33, 34,..., 35, which is information related to the process processing performed on the substrate, is output and recorded and stored in the correlation database 28. Is done.

また、上記第1不良要因推定装置27の第1結果出力部30から不良要因の推定結果が出力された際に、作業者が各製造装置23,24,…,25の何れかに対して不良要因を取り除く対策を講じた場合には、作業者によって復旧作業情報36が作成されて相関データベース28に記録して蓄積される。   In addition, when the estimation result of the failure factor is output from the first result output unit 30 of the first failure factor estimation device 27, the worker is defective with respect to any of the manufacturing devices 23, 24,. When a measure for removing the factor is taken, the recovery work information 36 is created by the worker, and is recorded and stored in the correlation database 28.

これらの記録の際に、各製造装置23,24,…,25から出力されるプロセス情報33,34,…,35と、検査装置26から出力される品質情報32と、作業者によって入力される復旧作業情報36とは、各処理基板毎に関連付けられて記録される。こうして、各処理基板毎に関連付けられて記録されたプロセス情報33,34,…,35と品質情報32と復旧作業情報36とは、プロセス処理と製造品の品質との因果関係を分析するために使用される。ここで、プロセス情報33,34,…,35とは、例えば製造装置23,24,…,25がCVD装置である場合には、ガス圧,ガス流量,基板温度,投入電力および反射電力等の実測値である。   At the time of these recordings, the process information 33, 34,..., 35 output from each of the manufacturing apparatuses 23, 24,... 25, the quality information 32 output from the inspection apparatus 26, and the operator input. The recovery work information 36 is recorded in association with each processing substrate. In this way, the process information 33, 34,..., 35, the quality information 32, and the recovery work information 36 recorded in association with each processing substrate are used for analyzing the causal relationship between the process processing and the quality of the manufactured product. used. Here, the process information 33, 34,..., 35 is, for example, the gas pressure, the gas flow rate, the substrate temperature, the input power, the reflected power, etc. when the manufacturing apparatuses 23, 24,. It is a measured value.

上記既存工場21において、上記第1不良要因推定装置27の第1要因分析部29は、検査装置26からの品質情報32に基づいて、不良品が発生したと判断した場合には、相関データベース28に蓄積されたデータ(互いに関連付けられたプロセス情報33,34,…,35と品質情報32と復旧作業情報36とから成るデータ)の中から、不良と判定された品質情報32に最も近い値を呈する品質情報を含むデータ(不良品データ)を検索し、この検索された過去の不良品データと現在発生しているプロセス情報33,34,…,35および品質情報32とを比較分析することによって、不良の原因となっている製造装置の不良要因を推定する。そして、この推定された不良要因と、上記検索された過去の不良品データに復旧作業情報(対策情報)36が登録されている場合には対策内容とが、第1結果出力部30から出力される。   In the existing factory 21, when the first factor analysis unit 29 of the first defect factor estimation device 27 determines that a defective product has occurred based on the quality information 32 from the inspection device 26, the correlation database 28. The value closest to the quality information 32 determined to be defective is stored in the data (data consisting of the process information 33, 34,..., 35, the quality information 32, and the recovery work information 36 associated with each other). By searching the data including the quality information to be presented (defective product data), the past defective product data thus searched is compared with the process information 33, 34,..., 35 and the quality information 32 currently generated. Then, the failure factor of the manufacturing apparatus causing the failure is estimated. The first result output unit 30 outputs the estimated failure factor and the countermeasure content when the recovery work information (measure information) 36 is registered in the retrieved past defective product data. The

そうすると、作業者は、上記第1結果出力部30から出力された不良要因の推定結果と過去に行われた対策内容とに基づいて、上記対策内容を参考として、不良を発生している製造装置に対して不良要因を取り除く対策を講ずる。そして、当該対策が完了した後に、講じた対策が過去に行われた対策と異なる場合には、新たな対策情報として復旧作業情報36を作成して相関データベース28に記録するのである。   Then, based on the estimation result of the failure factor output from the first result output unit 30 and the content of the countermeasures taken in the past, the worker refers to the content of the countermeasures and the manufacturing apparatus in which the defect has occurred Take measures to eliminate the cause of defects. Then, after the countermeasure is completed, if the countermeasure taken is different from the countermeasure taken in the past, the recovery work information 36 is created as new countermeasure information and recorded in the correlation database 28.

このようなサイクルを繰り返すことによって、上記相関データベース28には、互いに関連付けられた多くのプロセス情報,品質情報および復旧作業情報が蓄積されて、不良が再発した場合に、第1要因分析部29によって行われる不良要因の推定精度が向上し、対策を講ずるまでの時間を短縮できるようになっている。   By repeating such a cycle, a lot of process information, quality information and recovery work information associated with each other are accumulated in the correlation database 28, and when the defect recurs, the first factor analysis unit 29 The estimation accuracy of the failure factor to be performed is improved, and the time required for taking countermeasures can be shortened.

一方、図1における立上げ中の新規工場22は、既存工場21が安定稼動状態になった後に建設された工場であり、上記第2製造ラインである新規製造ラインに、複数の製造装置37,38,…,39を備えると共に、少なくとも1つの検査装置40を備えている。新規工場22においても、既存工場21の場合と同様に、不良品が発生した場合に迅速に不良要因を推定するための第2不良要因推定装置41を備えている。第2不良要因推定装置41内には、不良要因および対策を分析する第2要因分析部42、第2要因分析部42による分析の結果推定された対策を出力する第2結果出力部43、得られた情報を外部に対して送受信するための第2情報送受信部44が設けられている。但し、要因分析に必要なデータを蓄積する相関データベースは設けられてはいない。   On the other hand, the new factory 22 being started up in FIG. 1 is a factory constructed after the existing factory 21 is in a stable operation state, and a plurality of manufacturing apparatuses 37, , 39, and at least one inspection device 40. Similarly to the case of the existing factory 21, the new factory 22 includes a second defect factor estimation device 41 for quickly estimating the defect factor when a defective product occurs. In the second failure factor estimation device 41, a second factor analysis unit 42 that analyzes failure factors and countermeasures, a second result output unit 43 that outputs countermeasures estimated as a result of analysis by the second factor analysis unit 42, and a A second information transmission / reception unit 44 is provided for transmitting / receiving the received information to / from the outside. However, there is no correlation database for accumulating data necessary for factor analysis.

ここで、上記新規工場22の各製造装置37,38,…,39は、上記既存工場21の各製造装置23,24,…,25と略同じ装置である。また、新規工場22の検査装置40は、既存工場21の検査装置26と略同じ装置である。そして、新規工場22の製造装置37,38,…,39からは、既存工場21の場合と同様のプロセス情報45,46,…,47が出力される。また、検査装置40からは、既存工場21の場合と同様の品質情報48が出力される。こうして出力されたプロセス情報45,46,…,47および品質情報48は、第2要因分析部42に入力される。   Here, the manufacturing apparatuses 37, 38,..., 39 of the new factory 22 are substantially the same as the manufacturing apparatuses 23, 24,. The inspection device 40 of the new factory 22 is substantially the same device as the inspection device 26 of the existing factory 21. And the process information 45, 46, ..., 47 similar to the case of the existing factory 21 is output from the manufacturing apparatuses 37, 38, ..., 39 of the new factory 22. The quality information 48 similar to that in the existing factory 21 is output from the inspection device 40. The process information 45, 46,..., 47 and the quality information 48 thus output are input to the second factor analysis unit.

上記新規工場22において不良品が発生した場合には、第2不良要因推定装置41によって、以下のようにして不良要因が推定される。すなわち、第2要因分析部42は、検査装置40からの品質情報48に基づいて、不良品が発生したと判断した場合には、第2情報送受信部44,通信回線49および第1情報送受信部31を介して、不良と判定された品質情報48とこの品質情報48を呈する処理基板に関するプロセス情報45,46,…,47とに最も近い値を呈する品質情報とプロセス情報とを含むデータを、既存工場21側の相関データベース28から検索する。そして、この検索された過去の不良品データと現在発生しているプロセス情報45,46,…,47および品質情報48とを比較分析することによって、不良の原因となっている製造装置の不良要因を推定する。   When a defective product occurs in the new factory 22, the second failure factor estimation device 41 estimates the failure factor as follows. That is, when the second factor analysis unit 42 determines that a defective product has occurred based on the quality information 48 from the inspection device 40, the second information transmission / reception unit 44, the communication line 49, and the first information transmission / reception unit , Data including quality information and process information having values closest to the quality information 48 determined to be defective and the process information 45, 46,. Search from the correlation database 28 on the existing factory 21 side. Then, by comparing and analyzing the retrieved past defective product data and the currently generated process information 45, 46,..., 47 and quality information 48, the failure factor of the manufacturing apparatus causing the failure. Is estimated.

上記新規工場22の各製造装置37,38,…,39は、既存工場21の製造装置23,24,…,25と同じである。そのために、新規工場22での不良品発生の要因分析に、既存工場21の相関データベース28に蓄積されているデータを使用することが可能なのである。   The manufacturing apparatuses 37, 38,..., 39 of the new factory 22 are the same as the manufacturing apparatuses 23, 24,. Therefore, the data stored in the correlation database 28 of the existing factory 21 can be used for the cause analysis of the defective product generation in the new factory 22.

上述のようにして推定された不良要因と、上記検索された過去の不良品データに復旧作業情報(対策情報)36が登録されている場合には対策内容とが、第2結果出力部43から出力される。   From the second result output unit 43, the failure factor estimated as described above and, if the restoration work information (measure information) 36 is registered in the retrieved past defective product data, the countermeasure contents are displayed. Is output.

以上のごとく、本実施の形態の不良要因推定システムにおいては、現時点で立上げ中の上記新規工場22の各製造装置37,38,…,39を、安定稼動状態の既存工場21の各製造装置23,24,…,25と略同じにする。また、新規工場22の検査装置40を、既存工場21の検査装置26と略同じにする。また、新規工場22の第2要因分析部42は、通信回線49を介して既存工場21の相関データベース28に接続する。   As described above, in the failure factor estimation system according to the present embodiment, each of the manufacturing apparatuses 37, 38,..., 39 of the new factory 22 that is currently set up is replaced with each of the manufacturing apparatuses of the existing factory 21 in a stable operation state. 23, 24,... Further, the inspection device 40 of the new factory 22 is made substantially the same as the inspection device 26 of the existing factory 21. The second factor analysis unit 42 of the new factory 22 connects to the correlation database 28 of the existing factory 21 via the communication line 49.

そして、上記安定稼動状態の既存工場21においては、プロセス情報33,34,…,35および品質情報32の相関データベース28への記録と、第1不良要因推定装置27の第1要因分析部29による不良要因の推定と、この推定された不良要因と対策内容との第1結果出力部30からの出力と、作業者による復旧作業情報36の相関データベース28への記録とが繰り返されて、互いに関連付けられた多くの品質情報,プロセス情報および復旧作業情報が相関データベース28に蓄積されている。この状態で、新規工場22の製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態への仕上げが行われることになる。   In the existing factory 21 in the stable operation state, the process information 33, 34,..., 35 and the quality information 32 are recorded in the correlation database 28 and the first factor analysis unit 29 of the first defect factor estimation device 27. The estimation of the failure factor, the output from the first result output unit 30 of the estimated failure factor and the content of the countermeasure, and the recording of the recovery work information 36 by the operator in the correlation database 28 are repeated and associated with each other. Many pieces of quality information, process information, and restoration work information are stored in the correlation database 28. In this state, the state of the manufacturing apparatus of the new factory 22 is optimized, and finishing to a mass production operation state is performed.

したがって、上記製造装置および検査装置が既存工場21と同じである新規工場22において、製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態へ仕上げるに際して、第2不良要因推定装置41が不良要因の推定を行う場合には、互いに関連付けられた多くの品質情報,プロセス情報および復旧作業情報が蓄積されている既存工場21側の相関データベース28の蓄積データを利用することができる。   Therefore, in the new factory 22 in which the manufacturing apparatus and the inspection apparatus are the same as the existing factory 21, the second defect factor estimating device 41 estimates the defect factor when the state of the manufacturing apparatus is optimized and finished in a mass production operation state. In this case, the stored data in the correlation database 28 on the existing factory 21 side where a lot of quality information, process information and restoration work information associated with each other are stored can be used.

すなわち、本実施の形態によれば、上記新規工場22の製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態への仕上げを行う場合に、新規工場22に設けられた相関データベースに多くのプロセス情報および品質情報を蓄積するための量産試作を行わなくても不良要因の推定を迅速に行うことが可能であり、新規工場22を立上げ当初から高い歩留りで操業することが可能になる。   That is, according to the present embodiment, when the state of the manufacturing apparatus of the new factory 22 is optimized and finishing to the mass production operation state, a lot of process information and quality are stored in the correlation database provided in the new factory 22. It is possible to quickly estimate the cause of failure without performing mass production trials for accumulating information, and it is possible to operate the new factory 22 at a high yield from the start.

その結果、上記新規工場22に、高い能力を有する作業員を配置しなくとも、迅速な立上げと、立上げ当初からの高い歩留りとが可能になる。   As a result, it is possible to quickly start up and achieve a high yield from the beginning of the start-up without arranging workers with high capabilities in the new factory 22.

また、上記新規工場22に、膨大なプロセス情報および品質情報を蓄積する相関データベースを備える必要がない。したがって、新規工場22に対する投資コストを抑制することができる。生産工場毎に上記相関データベースを設ける場合には、第1情報送受信部31,第2情報送受信部44および通信回線49を設ける必要がなくなる。しかしながら、近年インターネットが普及し、非常に安価なコストで通信インフラを構築することができるため、既存工場21側に相関データベース28を設ける方が、生産工場毎に上記相関データベースを設けるよりも投資削減の効果を得ることができるのである。   Further, it is not necessary to provide the new factory 22 with a correlation database that accumulates enormous process information and quality information. Therefore, the investment cost for the new factory 22 can be suppressed. When the correlation database is provided for each production factory, it is not necessary to provide the first information transmission / reception unit 31, the second information transmission / reception unit 44, and the communication line 49. However, since the Internet has recently become widespread and it is possible to construct a communication infrastructure at a very low cost, it is possible to reduce investment by providing the correlation database 28 on the existing factory 21 side rather than providing the correlation database for each production factory. The effect of can be obtained.

尚、本実施の形態においては、不良要因を推定する場合に、不良と判定された品質情報とプロセス情報とに最も近い値を呈する品質情報とプロセス情報とを相関データベース28から検索するようにしている。しかしながら、この発明はこれに限定されるものではなく、例えば不良と判定された品質情報およびプロセス情報との差異が所定範囲以下の値である品質情報およびプロセス情報を総て検索して、不良要因の推定時に利用しても差し支えない。   In the present embodiment, when the cause of failure is estimated, quality information and process information having values closest to the quality information and process information determined to be defective are searched from the correlation database 28. Yes. However, the present invention is not limited to this. For example, all the quality information and process information whose difference between the quality information and the process information determined to be defective is a value within a predetermined range are searched to determine the cause of the failure. It can be used when estimating

また、本実施の形態においては、上記既存工場21および新規工場22の何れも、検査装置26,40を、最終段の製造装置25,39の次段の1工程のみに設置している。しかしながら、この発明はこれに限定されるものではなく、各製造装置23,24,…,25;37,38,…,39の途中に検査装置を設置しても差し支えない。このように複数の検査装置を設置して、複数の製造装置の途中での品質情報をも相関データベース28に蓄積する方が、不良要因の推定の正確性が向上する。   In the present embodiment, both the existing factory 21 and the new factory 22 have the inspection devices 26 and 40 installed only in one process following the final stage manufacturing apparatuses 25 and 39. However, the present invention is not limited to this, and an inspection device may be installed in the middle of each of the manufacturing apparatuses 23, 24,..., 25; As described above, when a plurality of inspection apparatuses are installed and quality information in the middle of the plurality of manufacturing apparatuses is also stored in the correlation database 28, the accuracy of estimation of the defect factor is improved.

また、本実施の形態においては、上記新規工場22の立上げのみを例に説明したが、新規工場22が安定稼動状態になった後においての不良要因の推定の場合にも、新規工場22よりも既存工場21の方が累積製造量が多いため、既存工場21の方が蓄積できるプロセス情報および品質情報の数が多い。そして、不良要因を推定する場合には多くのプロセス情報および品質情報が蓄積されている方が推定の正確性が向上する。したがって、新規工場22が安定稼動状態になった後でも、新規工場22を既存工場21の相関データベース28に接続することによって、新規工場22の第2要因分析部42による不良要因推定の正確性を向上させることができるのである。   In the present embodiment, only the startup of the new factory 22 has been described as an example. However, the new factory 22 also estimates the cause of failure after the new factory 22 is in a stable operation state. However, since the existing factory 21 has a larger cumulative production amount, the existing factory 21 can accumulate more process information and quality information. And when estimating a failure factor, the accuracy of estimation improves when more process information and quality information are accumulated. Therefore, even after the new factory 22 is in a stable operation state, the new factory 22 is connected to the correlation database 28 of the existing factory 21, thereby improving the accuracy of the failure factor estimation by the second factor analysis unit 42 of the new factory 22. It can be improved.

また、本実施の形態においては、上記新規工場22側で、プロセス情報および品質情報を相関データベースに記録してはいない。しかしながら、第2情報送受信部44,通信回線49および第1情報送受信部31を介して、新規工場22の第2要因分析部42で取得されたプロセス情報45,46,…,47および品質情報48を、既存工場21の相関データベース28に追加蓄積することによって、新規工場22の第2要因分析部42による不良要因推定の正確性を、さらに向上させることができる。   In the present embodiment, process information and quality information are not recorded in the correlation database on the new factory 22 side. However, process information 45, 46,..., 47 and quality information 48 acquired by the second factor analysis unit 42 of the new factory 22 via the second information transmission / reception unit 44, the communication line 49 and the first information transmission / reception unit 31. Are additionally stored in the correlation database 28 of the existing factory 21, the accuracy of the failure factor estimation by the second factor analysis unit 42 of the new factory 22 can be further improved.

また、本実施の形態においては、既存工場21に対して、1つの新規工場22を新設した場合の例に説明しているが、複数の新規工場を新設した場合にも、夫々の新規工場を既存工場21に通信回線49を介して接続することによって、1つの新規工場22を新設した場合と同様の効果を奏することができる。寧ろ、人材の削減効果および投資削減効果の点では、既存工場21に接続される新規工場の数が多いほど高い効果を奏することが可能になる。   Further, in the present embodiment, an example in which one new factory 22 is newly established with respect to the existing factory 21 has been described. However, even when a plurality of new factories are newly established, each new factory is assigned. By connecting to the existing factory 21 via the communication line 49, it is possible to achieve the same effect as when one new factory 22 is newly established. On the contrary, in terms of the human resource reduction effect and the investment reduction effect, the higher the number of new factories connected to the existing factory 21, the higher the effect.

<比較例>
以下、従来の技術によって新規工場を構築する場合を比較例に挙げて、本実施の形態との比較を行う。
<Comparative example>
Hereinafter, a case where a new factory is constructed by a conventional technique will be described as a comparative example and compared with the present embodiment.

図2は、従来の技術によって新規工場を構築した場合における既存工場および新規工場の概略構成を示す。尚、図2においては、図1と同じ構成には図1と同じ番号を付して、詳細な説明は省略する。   FIG. 2 shows a schematic configuration of an existing factory and a new factory when a new factory is constructed by a conventional technique. 2, the same components as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals as those in FIG. 1, and detailed description thereof is omitted.

本比較例においては、新規工場22の第2不良要因推定装置41に、既存工場21の第1不良要因推定装置27の場合と同様に、相関データベース51を設けている。そして、新規工場22側においては、第2不良要因推定装置41の第2要因分析部42は、相関データベース51に蓄積されたデータに基づいて不良要因および対策を分析するのである。以下、上記既存工場21の相関データベース28と新規工場22の相関データベース51とを区別するために、既存工場21の相関データベース28を第1相関データベース28とし、新規工場22の相関データベース51を第2相関データベース51とする。   In this comparative example, the correlation database 51 is provided in the second failure factor estimation device 41 of the new factory 22 as in the case of the first failure factor estimation device 27 of the existing factory 21. On the new factory 22 side, the second factor analysis unit 42 of the second defect factor estimation device 41 analyzes the defect factors and countermeasures based on the data accumulated in the correlation database 51. Hereinafter, in order to distinguish the correlation database 28 of the existing factory 21 from the correlation database 51 of the new factory 22, the correlation database 28 of the existing factory 21 is referred to as a first correlation database 28, and the correlation database 51 of the new factory 22 is defined as a second. The correlation database 51 is used.

したがって、上記既存工場21と新規工場22との間での通信回線49を介した上記データの送受信を行う必要はない。そのため、既存工場21は、本実施の形態における既存工場21とは、第1不良要因推定装置27に第1情報送受信部31を含んでいない点で異なる。同様に、新規工場22は、本実施の形態における新規工場22とは、第2不良要因推定装置41に第2情報送受信部44を含んでいない点で異なる。   Therefore, it is not necessary to transmit / receive the data via the communication line 49 between the existing factory 21 and the new factory 22. Therefore, the existing factory 21 is different from the existing factory 21 in the present embodiment in that the first defect factor estimating device 27 does not include the first information transmitting / receiving unit 31. Similarly, the new factory 22 is different from the new factory 22 in the present embodiment in that the second defect factor estimating device 41 does not include the second information transmitting / receiving unit 44.

本比較例における上記既存工場21は、本実施の形態における既存工場21の場合と同様に安定稼働状態になっており、互いに関連付けられた多くの品質情報,プロセス情報および復旧作業情報が第1相関データベース28に蓄積されている。その結果、不良が再発した場合に、第1要因分析部29おける不良要因の推定確度が向上し、対策を講ずるまでの時間を短縮できるようになっている。   The existing factory 21 in this comparative example is in a stable operation state as in the case of the existing factory 21 in the present embodiment, and a lot of quality information, process information, and recovery work information associated with each other are first correlated. Accumulated in the database 28. As a result, when the failure recurs, the accuracy of estimation of the failure factor in the first factor analysis unit 29 is improved, and the time required to take a countermeasure can be shortened.

これに対し、上記新規工場22は、既存工場21が安定稼動状態になった後に建設された工場であり、最も歩留りの低い工場立上げ時には、第2相関データベース51に、互いに関連付けられた多くのプロセス情報45,46,…,47および品質情報48は蓄積されていない。そのため、不良が発生した場合には、作業者の経験によって不良要因の特定あるいはプロセス処理条件の調整等を行い、作業者が作成した復旧作業情報52を入力することによって、時間をかけて、各処理基板毎に互いに関連付けられた多くのプロセス情報45,46,…,47と品質情報48と復旧作業情報52とが第2相関データベース51に蓄積されることになる。以下、既存工場21の復旧作業情報36と新規工場22の復旧作業情報52とを区別するために、既存工場21の復旧作業情報36を第1復旧作業情報36とし、新規工場22の復旧作業情報52を第2復旧作業情報52とする。   On the other hand, the new factory 22 is a factory constructed after the existing factory 21 is in a stable operation state, and when the factory with the lowest yield is set up, the second correlation database 51 has many associated with each other. Process information 45, 46,..., 47 and quality information 48 are not accumulated. Therefore, when a failure occurs, the cause of the failure is specified or the process processing conditions are adjusted based on the experience of the worker, and the recovery work information 52 created by the worker is input. A lot of process information 45, 46,..., 47, quality information 48, and restoration work information 52 associated with each processing substrate are accumulated in the second correlation database 51. Hereinafter, in order to distinguish the restoration work information 36 of the existing factory 21 and the restoration work information 52 of the new factory 22, the restoration work information 36 of the existing factory 21 will be referred to as first restoration work information 36, and the restoration work information of the new factory 22 will be described. 52 is referred to as second restoration work information 52.

したがって、本比較例の場合には、上記新規工場22の製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態への仕上げを行う場合に、新規工場22に設けられた第2相関データベース51に多くのプロセス情報,品質情報および第2復旧作業情報を蓄積するための量産試作を行う必要があり、新規工場22の立上げには時間を要するのである。   Therefore, in the case of this comparative example, when the state of the manufacturing apparatus of the new factory 22 is optimized and finishing to the mass production operation state, many processes are added to the second correlation database 51 provided in the new factory 22. It is necessary to carry out a mass production trial for accumulating information, quality information and second restoration work information, and it takes time to start up the new factory 22.

また、本比較例においては、上記第1実施の形態の場合に比較して、相関データベースを各工場21,22毎に構築する必要がある。そのために、投資コストが掛かることになる。   In this comparative example, it is necessary to construct a correlation database for each factory 21 and 22 as compared with the case of the first embodiment. Therefore, the investment cost is required.

・第2実施の形態
図3は、本実施の形態の不良要因推定システムにおける概略構成を示す。図3においては、不良要因推定システムを構成する製造工場および製造ラインを模式的に示している。尚、図3においては、図1と同じ構成には図1と同じ番号を付して、詳細な説明は省略する。
Second Embodiment FIG. 3 shows a schematic configuration in the failure factor estimation system of the present embodiment. In FIG. 3, the manufacturing factory and the manufacturing line which comprise a defect factor estimation system are shown typically. In FIG. 3, the same components as those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals as those in FIG. 1, and detailed description thereof is omitted.

本実施の形態においては、立上げ中の新規工場22に、不良品が発生した場合に迅速に不良要因を推定するための第2要因分析部42を設けてはいない。そして、新規工場22側での不良品が発生した場合の不良要因の推定を、安定稼働している既存工場21側の第1不良要因推定装置27の第1要因分析部29で行うのである。つまり、上記第1実施の形態においては、上記比較例における新規工場22の構成から、第2不良要因推定装置41の第2相関データベース51を削除したのに対して、第2要因分析部42をも削除しているのである。   In the present embodiment, the second factor analysis unit 42 for quickly estimating a failure factor when a defective product occurs is not provided in the new factory 22 being started up. Then, when a defective product occurs on the new factory 22 side, the failure factor is estimated by the first factor analysis unit 29 of the first failure factor estimation device 27 on the existing factory 21 side that is stably operating. That is, in the first embodiment, while the second correlation database 51 of the second failure factor estimation device 41 is deleted from the configuration of the new factory 22 in the comparative example, the second factor analysis unit 42 is used. Is also deleted.

したがって、本実施の形態においては、上記既存工場21の第1不良要因推定装置27に、第1要因分析部29と通信回線49との間で、新規工場22からのプロセス情報および品質情報と第1要因分析部29からの新規工場22側の不良要因の推定結果とを送受信する第1情報送受信部55を設けている。同様に、新規工場22に、プロセス情報45,46,…,47および品質情報48が入力されると共に、通信回線49と、プロセス情報および品質情報と第1要因分析部29からの新規工場22側の不良要因の推定結果とを送受信する第2情報送受信部56を設けている。   Therefore, in the present embodiment, the process information and quality information from the new factory 22 and the first fault factor estimation device 27 of the existing factory 21 are connected to the first factor analysis unit 29 and the communication line 49. A first information transmission / reception unit 55 is provided for transmitting / receiving a failure factor estimation result on the new factory 22 side from the one-factor analysis unit 29. Similarly, process information 45, 46,..., 47 and quality information 48 are input to the new factory 22, and the communication line 49, process information and quality information, and the new factory 22 side from the first factor analysis unit 29 A second information transmitting / receiving unit 56 is provided for transmitting and receiving the failure factor estimation result.

上記既存工場21においては、上記第1実施の形態の場合と同様に、上記製造装置23,24,…,25から出力されるプロセス情報と、検査装置26から出力される品質情報と、作業者によって入力される復旧作業情報とが、各処理基板毎に関連付けられて相関データベース28に記録される。そして、第1不良要因推定装置27の第1要因分析部29が、検査装置26からの品質情報32に基づいて不良品が発生したと判断した場合には、相関データベース28に蓄積されたデータ(互いに関連付けられたプロセス情報と品質情報と復旧作業情報とから成るデータ)に基づいて、不良となっている製造装置の不良要因を推定する。こうして、相関データベース28には、各処理基板毎に関連付けられた多くのプロセス情報,品質情報および復旧作業情報が蓄積されるのである。   In the existing factory 21, as in the case of the first embodiment, the process information output from the manufacturing apparatuses 23, 24,..., The quality information output from the inspection apparatus 26, and the worker And the restoration work information input by the above is recorded in the correlation database 28 in association with each processing substrate. When the first factor analysis unit 29 of the first defect factor estimation device 27 determines that a defective product has occurred based on the quality information 32 from the inspection device 26, the data stored in the correlation database 28 ( Based on the process information, quality information, and recovery work information associated with each other), a failure factor of the manufacturing apparatus that is defective is estimated. In this way, the correlation database 28 accumulates a lot of process information, quality information, and restoration work information associated with each processing substrate.

これに対し、上記新規工場22の製造装置37,38,…,39は、既存工場21の製造装置23,24,…,25と略同じであり、新規工場22の検査装置40は既存工場21の検査装置26と略同じである。そして、製造装置37,38,…,39から出力されたプロセス情報45,46,…,47および検査装置40から出力された品質情報48は第2情報送受信部56に入力され、通信回線49を介して、既存工場21の第1不良要因推定装置27に送信される。さらに、第1不良要因推定装置27の第1情報送受信部55で受信された新規工場22側のプロセス情報45,46,…,47および品質情報48は、第1要因分析部29に入力される。   On the other hand, the manufacturing apparatuses 37, 38, ..., 39 of the new factory 22 are substantially the same as the manufacturing apparatuses 23, 24, ..., 25 of the existing factory 21, and the inspection apparatus 40 of the new factory 22 is the same as the existing factory 21. This is substantially the same as the inspection device 26 of FIG. Then, the process information 45, 46,..., 47 output from the manufacturing apparatuses 37, 38,..., 39 and the quality information 48 output from the inspection apparatus 40 are input to the second information transmitting / receiving unit 56, and the communication line 49 is connected. To the first failure factor estimation device 27 of the existing factory 21. Further, the process information 45, 46,..., 47 and the quality information 48 on the new factory 22 side received by the first information transmission / reception unit 55 of the first failure factor estimation device 27 are input to the first factor analysis unit 29. .

そうすると、上記第1要因分析部29は、新規工場22側からの品質情報48に基づいて、新規工場22で不良品が発生したか否かを判別する。そして、不良品が発生したと判断した場合には、既存工場21の相関データベース28に蓄積された既存工場21に関するデータ(互いに関連付けられたプロセス情報と品質情報と復旧作業情報とから成るデータ)の中から、不良と判定された新規工場22側からの品質情報48とプロセス情報45,46,…,47とに最も近い値を呈する品質情報とプロセス情報とを含むデータを検索し、この検索された過去の不良品データと現在発生している新規工場22側のプロセス情報45,46,…,47および品質情報48とを比較分析することによって、不良の原因となっている新規工場22側の製造装置の不良要因を推定するのである。   Then, the first factor analysis unit 29 determines whether or not a defective product has occurred in the new factory 22 based on the quality information 48 from the new factory 22 side. If it is determined that a defective product has occurred, the data related to the existing factory 21 stored in the correlation database 28 of the existing factory 21 (data including process information, quality information, and recovery work information associated with each other) is stored. The data including the quality information and the process information having the closest values to the quality information 48 and the process information 45, 46,..., 47 from the new factory 22 determined to be defective is searched. In addition, by comparing and analyzing the past defective product data and the process information 45, 46,..., 47 and the quality information 48 of the new factory 22 currently generated, the new factory 22 side causing the defect is analyzed. The cause of failure of the manufacturing apparatus is estimated.

このように、上記新規工場22の各製造装置37,38,…,39は、既存工場21の製造装置23,24,…,25と同じであるため、新規工場22側の不良要因を推定する際に、既存工場21の相関データベース28に蓄積された相関データを使用することが可能なのである。   As described above, the manufacturing apparatuses 37, 38,..., 39 of the new factory 22 are the same as the manufacturing apparatuses 23, 24,. In this case, the correlation data stored in the correlation database 28 of the existing factory 21 can be used.

上述のようにして、上記既存工場21の第1不良要因推定装置27で推定された不良要因の推定結果および対策内容等の情報は、第1情報送受信部55から通信回線49を介して新規工場22に送信される。そして、新規工場22の第2情報送受信部56で受信された不良要因の推定結果および対策内容等の情報は、第2結果出力部43から出力されるのである。   As described above, the information of the estimation result of the failure factor and the countermeasure content estimated by the first failure factor estimation device 27 of the existing factory 21 is sent from the first information transmission / reception unit 55 via the communication line 49 to the new factory. 22 is transmitted. Then, the information such as the estimation result of the failure factor and the content of the countermeasure received by the second information transmitting / receiving unit 56 of the new factory 22 is output from the second result output unit 43.

上述したように、本実施の形態においては、現時点で立上げ中の上記新規工場22の各製造装置37,38,…,39を、量産稼動状態である既存工場21の各製造装置23,24,…,25と略同じにする。また、新規工場22の検査装置40を、既存工場21の検査装置26と略同じにする。また、新規工場22の各製造装置37,38,…,39からのプロセス情報45,46,…,47および検査装置40からの品質情報48が入力される第2情報送受信部56を、通信回線49および第1情報送受信部55を介して既存工場21の第1要因分析部29に接続する。   As described above, in the present embodiment, each of the manufacturing apparatuses 37, 38,..., 39 of the new factory 22 that is currently set up is replaced with each of the manufacturing apparatuses 23, 24 of the existing factory 21 that is in mass production operation. , ..., almost the same as 25. Further, the inspection device 40 of the new factory 22 is made substantially the same as the inspection device 26 of the existing factory 21. Further, the second information transmission / reception unit 56 to which the process information 45, 46,..., 47 from the manufacturing apparatuses 37, 38,. 49 and the first information transmitting / receiving unit 55 are connected to the first factor analyzing unit 29 of the existing factory 21.

そして、上記既存工場21の第1要因分析部29は、新規工場22の検査装置40からの品質情報48に基づいて、新規工場22で不良品が発生したと判断した場合には、既存工場21の相関データベース28に蓄積された既存工場21に関する相関データに基づいて、不良の原因となっている新規工場22側の製造装置の不良要因を推定するようにしている。   When the first factor analysis unit 29 of the existing factory 21 determines that a defective product has occurred in the new factory 22 based on the quality information 48 from the inspection device 40 of the new factory 22, the existing factory 21. Based on the correlation data relating to the existing factory 21 stored in the correlation database 28, the cause of failure of the manufacturing apparatus on the new factory 22 side that is the cause of the defect is estimated.

したがって、上記製造装置および検査装置が既存工場21と同じである新規工場22において、製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態へ仕上げるに際して、新規工場22側の不良要因の推定を行う場合には、互いに関連付けられた多くの品質情報,プロセス情報および復旧作業情報が蓄積されている既存工場21側の相関データベース28の蓄積データと第1要因分析部29とを利用することができる。   Therefore, in the new factory 22 in which the manufacturing apparatus and the inspection apparatus are the same as the existing factory 21, when the state of the manufacturing apparatus is optimized and the mass production operation state is finished, the failure factor on the new factory 22 side is estimated. The accumulated data in the correlation database 28 on the existing factory 21 side where a lot of quality information, process information and recovery work information associated with each other are accumulated and the first factor analysis unit 29 can be used.

すなわち、本実施の形態によれば、上記新規工場22の製造装置の状態を最適化し、量産稼動状態への仕上げを行う場合に、新規工場22に設けられた相関データベースに多くのプロセス情報および品質情報を蓄積するための量産試作を行わなくても、不良要因の推定を迅速に行うことが可能であり、新規工場22を立上げ当初から高い歩留りで操業することが可能になるのである。   That is, according to the present embodiment, when the state of the manufacturing apparatus of the new factory 22 is optimized and finishing to the mass production operation state, a lot of process information and quality are stored in the correlation database provided in the new factory 22. Even without performing mass production trials for accumulating information, it is possible to quickly estimate the cause of failure and to operate the new factory 22 at a high yield from the beginning.

その結果、上記新規工場22に、高い能力を有する作業員を配置しなくとも、迅速な立上げと、立上げ当初からの高い歩留りとが可能になる。   As a result, it is possible to quickly start up and achieve a high yield from the beginning of the start-up without arranging workers with high capabilities in the new factory 22.

また、上記新規工場22に、膨大なプロセス情報および品質情報を蓄積する相関データベースと要因分析部とを含む不良要因推定装置を備える必要がない。したがって、新規工場22に対する投資コストを抑制することができる。生産工場毎に上記相関データベースおよび要因分析部を含む不良要因推定装置を設ける場合には、第1情報送受信部55,第2情報送受信部56および通信回線49を設ける必要がなくなる。しかしながら、近年インターネットが普及して、非常に安価なコストで通信インフラを構築することができるため、既存工場21側に相関データベース28および第1要因分析部29を含む第1不良要因推定装置27を設ける方が、生産工場毎に上記相関データベースおよび要因分析部を含む不良要因推定装置を設けるよりも投資削減の効果を得ることができるのである。   Further, it is not necessary to provide the new factory 22 with a failure factor estimation device including a correlation database that accumulates a large amount of process information and quality information and a factor analysis unit. Therefore, the investment cost for the new factory 22 can be suppressed. When the defect factor estimation device including the correlation database and the factor analysis unit is provided for each production factory, it is not necessary to provide the first information transmission / reception unit 55, the second information transmission / reception unit 56, and the communication line 49. However, since the Internet has recently become widespread and a communication infrastructure can be constructed at a very low cost, the first failure factor estimation device 27 including the correlation database 28 and the first factor analysis unit 29 is installed on the existing factory 21 side. It is possible to obtain the effect of reducing the investment by providing the defect factor estimation device including the correlation database and the factor analysis unit for each production factory.

尚、本実施の形態においては、不良要因を推定する場合に、不良と判定された品質情報とプロセス情報とに最も近い値を呈する品質情報とプロセス情報とを相関データベース28から検索するようにしている。しかしながら、この発明はこれに限定されるものではなく、例えば不良と判定された品質情報およびプロセス情報との差異が所定範囲以下の値である品質情報およびプロセス情報を総て検索して、不良要因の推定時に利用しても差し支えない。   In the present embodiment, when the cause of failure is estimated, quality information and process information having values closest to the quality information and process information determined to be defective are searched from the correlation database 28. Yes. However, the present invention is not limited to this. For example, all the quality information and process information whose difference between the quality information and the process information determined to be defective is a value within a predetermined range are searched to determine the cause of the failure. It can be used when estimating

また、本実施の形態においては、上記既存工場21および新規工場22の何れでも、検査装置26,40を、最終段の製造装置25,39の次段の1工程のみに設置している。しかしながら、この発明はこれに限定されるものではなく、各製造装置23,24,…,25;37,38,…,39の途中に検査装置を設置しても差し支えない。このように複数の検査装置を設置して、複数の製造装置の途中での品質情報をも相関データベース28に蓄積する方が、不良要因の推定の正確性が向上する。   In the present embodiment, in both the existing factory 21 and the new factory 22, the inspection apparatuses 26 and 40 are installed only in one process of the next stage of the final stage manufacturing apparatuses 25 and 39. However, the present invention is not limited to this, and an inspection device may be installed in the middle of each of the manufacturing apparatuses 23, 24,..., 25; As described above, when a plurality of inspection apparatuses are installed and quality information in the middle of the plurality of manufacturing apparatuses is also stored in the correlation database 28, the accuracy of estimation of the defect factor is improved.

また、本実施の形態においては、上記新規工場22の立上げのみを例に説明したが、新規工場22が安定稼動状態になった後においての不良要因の推定の場合にも、新規工場22よりも既存工場21の方が累積製造量が多いため、既存工場21の方が蓄積できるプロセス情報および品質情報の数が多い。そして、不良要因を推定する場合には多くのプロセス情報および品質情報が蓄積されている方が推定の正確性が向上する。したがって、新規工場22が安定稼動状態になった後でも、新規工場22を既存工場21の相関データベース28および第1要因分析部29を含む第1不良要因推定装置27に接続することによって、新規工場22における不良要因推定の正確性を向上させることができるのである。   In the present embodiment, only the startup of the new factory 22 has been described as an example. However, the new factory 22 also estimates the cause of failure after the new factory 22 is in a stable operation state. However, since the existing factory 21 has a larger cumulative production amount, the existing factory 21 can accumulate more process information and quality information. And when estimating a failure factor, the accuracy of estimation improves when more process information and quality information are accumulated. Therefore, even after the new factory 22 is in a stable operation state, the new factory 22 is connected to the correlation database 28 of the existing factory 21 and the first failure factor estimating device 27 including the first factor analysis unit 29, so that the new factory 22 is connected. Therefore, the accuracy of the defect factor estimation in 22 can be improved.

また、本実施の形態においては、上記新規工場22側で、プロセス情報および品質情報を相関データベースに記録してはいない。しかしながら、第2情報送受信部56,通信回線49および第1情報送受信部55を介して、新規工場22のプロセス情報45,46,…,47および品質情報48を、既存工場21の相関データベース28に追加蓄積することによって、新規工場22の不良要因推定の正確性を、さらに向上させることができる。   In the present embodiment, process information and quality information are not recorded in the correlation database on the new factory 22 side. However, the process information 45, 46,..., 47 and the quality information 48 of the new factory 22 are stored in the correlation database 28 of the existing factory 21 via the second information transmitting / receiving unit 56, the communication line 49, and the first information transmitting / receiving unit 55. By additionally accumulating, the accuracy of the defect factor estimation of the new factory 22 can be further improved.

また、本実施の形態においては、既存工場21に対して、1つの新規工場22を新設した場合の例に説明しているが、複数の新規工場を新設した場合にも、夫々の新規工場を既存工場21に通信回線49を介して接続することによって、1つの新規工場22を新設した場合と同様の効果を奏することができる。寧ろ、人材の削減効果および投資削減効果の点では、既存工場21に接続される新規工場の数が多い程高い効果を奏することが可能になる。   Further, in the present embodiment, an example in which one new factory 22 is newly established with respect to the existing factory 21 has been described. However, even when a plurality of new factories are newly established, each new factory is assigned. By connecting to the existing factory 21 via the communication line 49, it is possible to achieve the same effect as when one new factory 22 is newly established. On the contrary, in terms of the human resource reduction effect and the investment reduction effect, the higher the number of new factories connected to the existing factory 21, the higher the effect.

また、上記各実施の形態においては、上記既存工場21が生産稼働状態である場合に、新規工場22を建設する場合を例に挙げてこの発明を説明している。しかしながら、この発明はこれに限定されるものではなく、製造装置23,24,…,25および検査装置26を含む生産稼働状態にある既存製造ラインに対して、製造装置37,38,…,39および検査装置40を含む新規製造ラインを構築する場合であっても、この発明を適用することができる。   Moreover, in each said embodiment, when the said existing factory 21 is a production operation state, this invention is demonstrated taking the case of constructing the new factory 22 as an example. However, the present invention is not limited to this, and manufacturing apparatuses 37, 38,..., 39 for the existing manufacturing line in the production operation state including the manufacturing apparatuses 23, 24,. Even when a new production line including the inspection device 40 is constructed, the present invention can be applied.

21…既存工場、
22…新規工場、
23,24,〜,25,37,38,〜,39…製造装置、
26,40…検査装置、
27…第1不良要因推定装置、
28…相関データベース、
29…第1要因分析部、
30…第1結果出力部、
31,55…第1情報送受信部、
32,48…品質情報、
33,34,〜,35,45,46,〜,47…プロセス情報、
36…復旧作業情報、
41…第2不良要因推定装置、
42…第2要因分析部、
43…第2結果出力部、
44,56…第2情報送受信部、
49…通信回線。
21 ... Existing factory,
22 ... New factory,
23, 24, ..., 25, 37, 38, ..., 39 ... manufacturing equipment,
26, 40 ... inspection device,
27. First failure factor estimation device,
28 ... correlation database,
29 ... 1st factor analysis part,
30: First result output unit,
31, 55 ... 1st information transmission / reception part,
32,48 ... quality information,
33, 34, ~, 35, 45, 46, ~, 47 ... Process information,
36 ... Recovery work information,
41 ... second failure factor estimation device,
42. Second factor analysis section,
43 ... second result output unit,
44, 56 ... second information transmitting / receiving unit,
49: Communication line.

Claims (9)

基材に順次プロセス処理を施して製造品を製造する複数の製造装置と、上記プロセス処理が施された上記製造品の品質を検査する少なくとも1つの検査装置とを含む第1製造ラインと、
上記第1製造ラインの上記複数の製造装置と略同じ複数の製造装置と、上記第1製造ラインの上記検査装置と略同じ少なくとも1つの検査装置とを含む第2製造ラインと、
上記第1製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とを、上記製造品毎に関連付けて登録する相関データベースと、
上記第2製造ラインにおける上記検査装置からの検査結果に基づいて上記第2製造ラインに不良品が発生したと判断した場合に、上記相関データベースの登録情報を参照して、上記第2製造ラインにおける複数の製造装置のうち不良発生要因となっている製造装置を推定する要因分析部と、
上記要因分析部による不良発生要因の推定結果を出力する結果出力部と
を備えたことを特徴とする不良要因推定システム。
A first manufacturing line including a plurality of manufacturing apparatuses that sequentially process a substrate to manufacture a manufactured product, and at least one inspection device that inspects the quality of the manufactured product that has been subjected to the process process;
A second production line including a plurality of production devices substantially the same as the plurality of production devices of the first production line, and at least one inspection device substantially the same as the inspection device of the first production line;
A correlation database for registering process information from the manufacturing apparatus and inspection information from the inspection apparatus in the first production line in association with each manufactured product;
When it is determined that a defective product has occurred in the second production line based on the inspection result from the inspection device in the second production line, the registration information in the correlation database is referred to and the second production line A factor analysis unit that estimates a manufacturing device that is a cause of failure among a plurality of manufacturing devices;
A failure factor estimation system comprising: a result output unit that outputs a result of estimation of a failure occurrence factor by the factor analysis unit.
請求項1に記載の不良要因推定システムにおいて、
上記相関データベースと上記要因分析部との間で、通信回線を介して上記相関データベースの登録情報の送受信を行う情報送受信部を備え、
上記要因分析部は、上記通信回線と上記情報送受信部とを介して、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査結果と当該検査結果に対応する上記製造装置からのプロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定するようになっている
ことを特徴とする不良要因推定システム。
The failure factor estimation system according to claim 1,
Between the correlation database and the factor analysis unit, an information transmission / reception unit that transmits and receives registration information of the correlation database via a communication line,
The factor analysis unit, through the communication line and the information transmission / reception unit, from the correlation database, the inspection result determined to be defective and the process information from the manufacturing apparatus corresponding to the inspection result, The failure factor estimation system is characterized in that registration information having a value similar to the above is retrieved, and the failure occurrence factor of the second production line is estimated with reference to the retrieved registration information. .
請求項1に記載の不良要因推定システムにおいて、
上記第2製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とを取得すると共に、上記要因分析部との間で、通信回線を介して、上記取得したプロセス情報および検査情報と、上記要因分析部による上記第2製造ラインに関する不良発生要因の推定結果との送受信を行う情報送受信部を備え、
上記要因分析部は、上記情報送受信部から上記第2製造ラインに関する上記プロセス情報および上記検査情報を受け取った場合には、当該検査情報に基づいて上記第2製造ラインに不良品が発生したか否かを判別し、不良品が発生したと判断した場合には、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査情報と当該検査情報に対応する上記プロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインにおける不良発生要因を推定すると共に、推定結果を上記情報送受信部に送出するようになっており、
上記結果出力部は、出力すべき不良発生要因の推定結果を上記情報送受信部から受け取るようになっている
ことを特徴とする不良要因推定システム。
The failure factor estimation system according to claim 1,
The process information from the manufacturing apparatus and the inspection information from the inspection apparatus in the second production line are acquired, and the acquired process information and inspection information are communicated with the factor analysis unit via a communication line. And an information transmission / reception unit that performs transmission / reception with the estimation result of the cause of failure occurrence related to the second production line by the factor analysis unit,
When the factor analysis unit receives the process information and the inspection information related to the second production line from the information transmitting / receiving unit, whether or not a defective product has occurred in the second production line based on the inspection information. If it is determined that a defective product has occurred, the correlation database has a value similar to the inspection information determined to have occurred and the process information corresponding to the inspection information. Searching for registration information, referring to the searched registration information, estimating the cause of failure in the second production line, and sending the estimation result to the information transmitting and receiving unit,
The failure output estimation system, wherein the result output unit receives an estimation result of failure occurrence factors to be output from the information transmission / reception unit.
請求項3に記載の不良要因推定システムにおいて、
上記第1製造ラインにおける上記検査装置からの検査結果に基づいて上記第1製造ラインに不良品が発生したと判断した場合に、上記相関データベースの登録情報を参照して、上記第1製造ラインにおける複数の製造装置のうち不良発生要因となっている製造装置を推定する第1製造ライン用要因分析部を備え、
上記要因分析部として、上記第1製造ライン用要因分析部を用いる
ことを特徴とする不良要因推定システム。
In the defect factor estimation system according to claim 3,
When it is determined that a defective product has occurred in the first production line based on the inspection result from the inspection device in the first production line, the registration information in the correlation database is referred to and the first production line A factor analysis unit for a first production line that estimates a production device that is a cause of occurrence of defects among a plurality of production devices;
A defect factor estimation system, wherein the factor analysis unit is the factor analysis unit for the first production line.
請求項1から請求項4までの何れか一つに記載の不良要因推定システムにおいて、
上記相関データベースには、上記製造品毎に関連付けられた上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とに加えて、不良発生時に実行された復旧作業情報も関連付けられて登録されている
ことを特徴とする不良要因推定システム。
In the defect factor estimation system according to any one of claims 1 to 4,
In the correlation database, in addition to the process information from the manufacturing apparatus and the inspection information from the inspection apparatus that are associated with each manufactured product, the recovery work information that is executed when a defect occurs is also associated and registered. A failure factor estimation system characterized by
請求項1から請求項5までの何れか一つに記載の不良要因推定システムにおいて、
上記相関データベースには、上記第1製造ラインにおける上記プロセス情報および上記検査情報に加えて、第2製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とが上記製造品毎に関連付けられて登録されている
ことを特徴とする不良要因推定システム。
In the defect factor estimation system according to any one of claims 1 to 5,
In the correlation database, in addition to the process information and the inspection information in the first production line, process information from the manufacturing apparatus and inspection information from the inspection apparatus in the second production line are stored for each manufactured product. A failure factor estimation system characterized by being associated and registered.
基材に順次プロセス処理を施して製造品を製造する複数の製造装置と、上記プロセス処理が施された上記製造品の品質を検査する少なくとも1つの検査装置とを含む第1製造ラインと、
上記第1製造ラインの上記複数の製造装置と略同じ複数の製造装置と、上記第1製造ラインの上記検査装置と略同じ少なくとも1つの検査装置とを含む第2製造ラインと
を備え、
要因分析部によって、上記第2製造ラインにおける上記検査装置からの検査結果に基づいて上記第2製造ラインに不良品が発生したと判断した場合に、上記第1製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とを上記製造品毎に関連付けて登録した相関データベースの登録情報を参照して、上記第2製造ラインにおける複数の製造装置のうち不良発生要因となっている製造装置を推定し、
結果出力部によって、上記要因分析部による不良発生要因の推定結果を出力する
ことを特徴とする不良要因推定方法。
A first manufacturing line including a plurality of manufacturing apparatuses that sequentially process a substrate to manufacture a manufactured product, and at least one inspection device that inspects the quality of the manufactured product that has been subjected to the process process;
A second manufacturing line including a plurality of manufacturing devices substantially the same as the plurality of manufacturing devices of the first manufacturing line, and at least one inspection device substantially the same as the inspection device of the first manufacturing line;
When the factor analysis unit determines that a defective product has occurred in the second production line based on the inspection result from the inspection device in the second production line, the process from the manufacturing device in the first production line Manufacturing that is a cause of failure among a plurality of manufacturing apparatuses in the second manufacturing line with reference to registration information in a correlation database in which information and inspection information from the inspection apparatus are registered in association with each manufactured product Estimate the device,
A failure factor estimation method characterized in that a result output unit outputs a result of estimation of a failure occurrence factor by the factor analysis unit.
請求項7に記載の不良要因推定方法において、
上記要因分析部によって、通信回線を介して、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査結果と当該検査結果に対応する上記製造装置からのプロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインの不良発生要因を推定する
ことを特徴とする不良要因推定方法。
The defect factor estimation method according to claim 7,
Registration having a value similar to the inspection result determined by the factor analysis unit through the communication line from the correlation database that the defective product has occurred and the process information from the manufacturing apparatus corresponding to the inspection result A failure factor estimation method, wherein information is retrieved and a failure occurrence factor of the second production line is estimated with reference to the retrieved registration information.
請求項7に記載の不良要因推定方法において、
情報送受信部によって、上記第2製造ラインにおける上記製造装置からのプロセス情報と上記検査装置からの検査情報とを取得して、通信回線を介して上記要因分析部に送信する第1ステップと、
上記要因分析部によって、上記第1ステップにおいて上記情報送受信部から上記第2製造ラインに関する上記プロセス情報および上記検査情報を受け取った場合には、当該検査情報に基づいて上記第2製造ラインに不良品が発生したか否かを判別し、不良品が発生したと判断した場合には、上記相関データベースから、不良品が発生したと判断した上記検査情報と当該検査情報に対応する上記プロセス情報とに類似した値を有する登録情報を検索し、この検索された上記登録情報を参照して、上記第2製造ラインにおける不良発生要因を推定すると共に、推定結果を上記情報送受信部に送出する第2ステップと、
上記情報送受信部によって、上記要因分析部による上記第2製造ラインにおける不良発生要因の推定結果を、上記通信回線を介して上記結果出力部に送出する第3ステップと、
上記結果出力部によって、上記要因分析部による不良発生要因の推定結果を出力する第4ステップと
を備えたことを特徴とする不良要因推定方法。
The defect factor estimation method according to claim 7,
A first step of acquiring process information from the manufacturing apparatus and inspection information from the inspection apparatus in the second production line by an information transmission / reception unit and transmitting the process information to the factor analysis unit via a communication line;
When the factor analysis unit receives the process information and the inspection information related to the second production line from the information transmitting / receiving unit in the first step, the defective product is transferred to the second production line based on the inspection information. In the case where it is determined whether or not a defective product has occurred, the inspection database determines that a defective product has been generated and the process information corresponding to the inspection information from the correlation database. A second step of searching for registration information having a similar value, referring to the searched registration information, estimating a defect occurrence factor in the second production line, and sending an estimation result to the information transmitting / receiving unit. When,
A third step of sending, by the information transmission / reception unit, an estimation result of the failure occurrence factor in the second production line by the factor analysis unit to the result output unit via the communication line;
A failure factor estimation method comprising: a fourth step of outputting a result of estimation of a defect occurrence factor by the factor analysis unit by the result output unit.
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