2016 Fiscal Year Annual Research Report
Statistical process control for semiconductor process
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25750120
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
川村 大伸 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50548261)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 統計的工程管理 / 管理図 / 多品種少量生産 / 実験計画法 / 半導体製造 / ベイズ統計学 / 過飽和計画 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
伝統的な統計的工程管理では，少品種大量生産が想定されているため，半導体製造工程のような多品種少量生産が主である工程に適した管理方法が求められている．主に管理図に関する研究を進め，現在最も多品種少量生産用の管理図として有名なQ管理図に着目し，半導体製造工程から得られた実データに適用し，有用性と問題点を明確にした．次に，抽出した問題点を解決するためにベイズ統計学を用いた管理図の開発に着手し，最終年度にはベイズ統計学の知見をQ管理図に組み込んだベイズQ管理図の開発に成功した．
また，半導体製造工程では，設備メンテナンス間で周期的な変動がある工程において，通常の周期的変動なのか異常な変動なのかを検出するための方法として，近年T2-Q管理図が海外・国内で研究されている．本研究では，ウエーハ上の各測定点において成膜された膜厚を管理特性とし，これらをまとめて管理するためにT2-Q管理図の検討を行った．そして，従来型管理図の主流であった“変動の大きさ”ではなく，“変動パターン”にモニタリングの観点を転換し， その“変動パターン”の管理手段としてT2-Q 管理図の活用を提案した．
管理図管理を実施するためには，重要な管理特性を絞り込むことが必要となる．そのための手法として2水準過飽和計画に着目した．先行研究において様々な2水準過飽和計画が提案されているが，どの計画をどのような場合に使用するべきなのかが明らかにされておらず，このことが実務で活用する上での障壁となっている．そこで本研究では，D-最適性などの評価指標を用いた既存の計画を評価し，割付けたい因子数と実験回数の観点から好ましい計画を選択できるガイドラインを作成した．最終年度には，この成果を論文としてまとめ，掲載された．
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